JPH01253639A - 欠陥検出方法 - Google Patents
欠陥検出方法Info
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- JPH01253639A JPH01253639A JP8090388A JP8090388A JPH01253639A JP H01253639 A JPH01253639 A JP H01253639A JP 8090388 A JP8090388 A JP 8090388A JP 8090388 A JP8090388 A JP 8090388A JP H01253639 A JPH01253639 A JP H01253639A
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- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 8
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 claims 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 abstract description 14
- 239000010959 steel Substances 0.000 abstract description 14
- 239000002245 particle Substances 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
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- 238000005554 pickling Methods 0.000 description 14
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、例えば鋼板表面の微小欠陥を検出する際に利
用される欠陥検出方法に関するものである。
用される欠陥検出方法に関するものである。
鋼板表面の微小欠陥を検出する方法として、その表面画
像に基づいて行う方法が知られており、このような検出
方法にあっては、欠陥は輝度の変化部分であることが多
いので、表面画像を微分処理して得られる微分画像等の
強調画像に基づき、欠陥を検出することが多い。
像に基づいて行う方法が知られており、このような検出
方法にあっては、欠陥は輝度の変化部分であることが多
いので、表面画像を微分処理して得られる微分画像等の
強調画像に基づき、欠陥を検出することが多い。
（発明が解決しようとする課題〕
ところが、表面画像を強調した微分画像に基づいて欠陥
を検出する場合、例えば酸洗むら等のような背景の急激
な変化があるときには、この背景の変化も強調されるこ
とになり、対象とする欠陥の検出が困難であるという問
題点があった。
を検出する場合、例えば酸洗むら等のような背景の急激
な変化があるときには、この背景の変化も強調されるこ
とになり、対象とする欠陥の検出が困難であるという問
題点があった。
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、微分
画像とこの微分画像を微分方向に所定量ずらした別の微
分画像との絶対値の加算処理または差分絶対値処理によ
って強調画像を得、この強調画像に基づいて欠陥を検出
することにより、背景の変化があっても、微小欠陥を正
確にしかも容易に検出できる欠陥検出方法を提供するこ
とを目的とする。
画像とこの微分画像を微分方向に所定量ずらした別の微
分画像との絶対値の加算処理または差分絶対値処理によ
って強調画像を得、この強調画像に基づいて欠陥を検出
することにより、背景の変化があっても、微小欠陥を正
確にしかも容易に検出できる欠陥検出方法を提供するこ
とを目的とする。
本発明に係る欠陥検出方法は、被検出物の表面画像を得
、該表面画像を画像処理して前記被検出物の表面欠陥を
検出する欠陥検出方法において、前記表面画像を一方向
に微分処理して第１の微分画像を得、この第１の微分画
像を前記方向に所定量ずらせて第２の微分画像を得、前
記第１の微分画像の絶対値と前記第２の微分画像の絶対
値との加算処理、または前記第１の微分画像と前記第２
の微分画像との差の絶対値処理を施すことにより前記表
面画像の強調画像を得、該強調画像を二値化処理した後
小粒子除去処理または前記方向に垂直な方向に縮小処理
して前記被検出物の表面欠陥を検出することを特徴とす
る。
、該表面画像を画像処理して前記被検出物の表面欠陥を
検出する欠陥検出方法において、前記表面画像を一方向
に微分処理して第１の微分画像を得、この第１の微分画
像を前記方向に所定量ずらせて第２の微分画像を得、前
記第１の微分画像の絶対値と前記第２の微分画像の絶対
値との加算処理、または前記第１の微分画像と前記第２
の微分画像との差の絶対値処理を施すことにより前記表
面画像の強調画像を得、該強調画像を二値化処理した後
小粒子除去処理または前記方向に垂直な方向に縮小処理
して前記被検出物の表面欠陥を検出することを特徴とす
る。
〔作用〕
本発明の欠陥検出方法にあっては、まず被検出物の表面
画像を微分処理して第１の微分画像を得る。この第１の
微分画像をその微分方向にすら−ぜて第２の微分画像を
得る。この２種の微分画像について、両者の絶対値の加
算処理または両者の差の絶対値処理を施すごとによって
強調画像を得る。
画像を微分処理して第１の微分画像を得る。この第１の
微分画像をその微分方向にすら−ぜて第２の微分画像を
得る。この２種の微分画像について、両者の絶対値の加
算処理または両者の差の絶対値処理を施すごとによって
強調画像を得る。
次いでこの強調画像を二値化処理した後、小粒子除去処
理または微分方向に垂直な方向の縮小処理を行って、欠
陥を検出する。
理または微分方向に垂直な方向の縮小処理を行って、欠
陥を検出する。
そうすると得られる強調画像において、微小な領域にお
ける変化は更に強調され、広範囲な領域における変化は
強調されないので、背景の変化の影響を受けることなく
正確に微小欠陥を検出することができる。
ける変化は更に強調され、広範囲な領域における変化は
強調されないので、背景の変化の影響を受けることなく
正確に微小欠陥を検出することができる。
以下、本発明をその実施例を示す図面に基づいて具体的
に説明する。なお、本実施例では酸洗処理後の鋼板にお
ける表面の微小欠陥を検出する場合について説明する。
に説明する。なお、本実施例では酸洗処理後の鋼板にお
ける表面の微小欠陥を検出する場合について説明する。
第１図は、本発明に係る欠陥検出方法の実施状態を示す
模式図であり、図中１は、表面の微小欠陥を検出すべき
被検出物たる鋼板を示す。鋼板１は酸洗処理が施された
後、図示しない搬送手段にて第１図表裏方向に搬送され
ている。鋼板１の上方には、ストロボ２及びカメラ３が
設けられており、ストロボ２からの照明により鋼板１の
表面画像がカメラ３に得られるようになっている。カメ
ラ３には、カメラ３にて得られた表面画像を画像処理し
て微小欠陥を検出する画像処理装置４が接続されている
。
模式図であり、図中１は、表面の微小欠陥を検出すべき
被検出物たる鋼板を示す。鋼板１は酸洗処理が施された
後、図示しない搬送手段にて第１図表裏方向に搬送され
ている。鋼板１の上方には、ストロボ２及びカメラ３が
設けられており、ストロボ２からの照明により鋼板１の
表面画像がカメラ３に得られるようになっている。カメ
ラ３には、カメラ３にて得られた表面画像を画像処理し
て微小欠陥を検出する画像処理装置４が接続されている
。
次に動作について説明する。
カメラ３の下方に搬送された鋼板１は、ストＩコポ２か
らの照明によってカメラ３に撮像され、その表面画像が
得られる。カメラ３にて得られた表面画像は、画像処理
装置４へ入力され、以下に示す手順にて画像処理されて
微小欠陥が検出される。
らの照明によってカメラ３に撮像され、その表面画像が
得られる。カメラ３にて得られた表面画像は、画像処理
装置４へ入力され、以下に示す手順にて画像処理されて
微小欠陥が検出される。
酸洗処理後の鋼板の表面には酸洗むらが見られ、得られ
るその表面画像では、微小欠陥が存在する部分とこの酸
洗むらの部分との輝度レヘルが高くなる。第２図はこの
表面画像の輝度レベルを示す模式図であり、微小欠陥部
分（第２図（ａ））と酸洗むらの部分く第２図（ｂ））
との部分の輝度レヘルが高い。イリし、微小欠陥が存在
する部分は酸洗むらの部分に比して、輝度変化領域が狭
い。
るその表面画像では、微小欠陥が存在する部分とこの酸
洗むらの部分との輝度レヘルが高くなる。第２図はこの
表面画像の輝度レベルを示す模式図であり、微小欠陥部
分（第２図（ａ））と酸洗むらの部分く第２図（ｂ））
との部分の輝度レヘルが高い。イリし、微小欠陥が存在
する部分は酸洗むらの部分に比して、輝度変化領域が狭
い。
このような表面画像を第２図左右方向に微分処理して第
１の微分画像を得る。第３図の実線にて示すＡは、表面
画像を微分処理した微分画像の輝度レベルを示す模式図
であり、図中（ａｌの部分が微小欠陥部分に対応し、図
中ｆｂ）の部分が酸洗むらの部分に対応する。微小欠陥
部分は輝度変化領域が狭いので、微分画像の輝度レベル
においては正負の接近した振幅分布となり、酸洗むらの
部分は輝度変化領域が広いので、微分画像の輝度レベル
においては距離を隔てた正及び負の振幅分布を呈する。
１の微分画像を得る。第３図の実線にて示すＡは、表面
画像を微分処理した微分画像の輝度レベルを示す模式図
であり、図中（ａｌの部分が微小欠陥部分に対応し、図
中ｆｂ）の部分が酸洗むらの部分に対応する。微小欠陥
部分は輝度変化領域が狭いので、微分画像の輝度レベル
においては正負の接近した振幅分布となり、酸洗むらの
部分は輝度変化領域が広いので、微分画像の輝度レベル
においては距離を隔てた正及び負の振幅分布を呈する。
次いで、第１の微分画像を微分方向に所定量だけずらし
て第２の微分画像を得る。第３図の破線にて示すＢは、
この第２の微分画像におりる輝度レベルを示す模式図で
あり、への波形を第３図右方向にずらせた波形を呈する
。
て第２の微分画像を得る。第３図の破線にて示すＢは、
この第２の微分画像におりる輝度レベルを示す模式図で
あり、への波形を第３図右方向にずらせた波形を呈する
。
次に、この第１の微分画像の輝度レベルの絶対値と第２
の微分画像の輝度レヘルの絶対値とを加算する処理（絶
対値加算処理〉か、または第１の微分画像の輝度レベル
と第２の微分画像の輝度レベルとの差の絶対値を求める
処理（差分絶対値処理）を行い、強調画像を得る。なお
、この絶対値加算処理、差分絶対値処理は、具体的には
下記（１）。
の微分画像の輝度レヘルの絶対値とを加算する処理（絶
対値加算処理〉か、または第１の微分画像の輝度レベル
と第２の微分画像の輝度レベルとの差の絶対値を求める
処理（差分絶対値処理）を行い、強調画像を得る。なお
、この絶対値加算処理、差分絶対値処理は、具体的には
下記（１）。
（２）式にて示すものである。但し、ｎは微分方向にす
らせた所定量を示す。
らせた所定量を示す。
ｇ （ｘ、ｙ）
一１ｆ （ｘ、ｙ）Ｈ−ｌ ｒ （ｘ＋ｎ、ｙ）ｌ
−（ｔｌｇ （ｘ、 ｙ） 一１ｆ （ｘ、 ｙ） −ｆ （ｘ十ｎ、 ｙ）
ｌ・（２１第４図は、これらの処理が行われて得られ
る強調画像における輝度レベルを示す模式図である。
−（ｔｌｇ （ｘ、 ｙ） 一１ｆ （ｘ、 ｙ） −ｆ （ｘ十ｎ、 ｙ）
ｌ・（２１第４図は、これらの処理が行われて得られ
る強調画像における輝度レベルを示す模式図である。
第４図から理解される如く、微小欠陥部分（ａｌでは強
調されて輝度レベルは上昇しているが、酸洗むらの部分
（ｂ）では強調されずに輝度レベルは変化しない。
調されて輝度レベルは上昇しているが、酸洗むらの部分
（ｂ）では強調されずに輝度レベルは変化しない。
次に、このような輝度レベルを呈する強調画像において
適当なレベルにて２値化処理を行った後、小粒子除去ま
たは前記微分方向に垂直な方向に縮小処理を行ってノイ
ズ成分を除去し、微小欠陥を検出する。
適当なレベルにて２値化処理を行った後、小粒子除去ま
たは前記微分方向に垂直な方向に縮小処理を行ってノイ
ズ成分を除去し、微小欠陥を検出する。
従って本発明の欠陥検出方法では、酸洗むらの部分は強
調されずに、微小欠陥部分が強調されるので、酸洗むら
を微小欠陥として誤検出することなく、正確に微小欠陥
を検出することができる。
調されずに、微小欠陥部分が強調されるので、酸洗むら
を微小欠陥として誤検出することなく、正確に微小欠陥
を検出することができる。
つまり、酸洗むらの影響なしに、微小欠陥を検出するこ
とができる。
とができる。
なお、第１図に示す装置構成では鋼板１の上面における
微小欠陥を検出する構成となっているが、鋼板１の下方
に別のストロボ及びカメラを設けて同様な画像処理を行
う構成とする場合には、同時に両面における微小欠陥を
検出することができることは勿論である。
微小欠陥を検出する構成となっているが、鋼板１の下方
に別のストロボ及びカメラを設けて同様な画像処理を行
う構成とする場合には、同時に両面における微小欠陥を
検出することができることは勿論である。
本発明の欠陥検出方法では、微分方向にずらせた２種の
微分画像について絶対値加算処理または差分絶対値処理
を行って強調画像を得るので、酸洗むらのような背景の
変化がある場合にあっても、微小欠陥検出を正確に行う
ことができる。
微分画像について絶対値加算処理または差分絶対値処理
を行って強調画像を得るので、酸洗むらのような背景の
変化がある場合にあっても、微小欠陥検出を正確に行う
ことができる。
第１図は本発明に係る欠陥検出方法の実施状態を示す模
式図、第２図は表面画像の輝度レベルを示す模式図、第
３図は微分画像の輝度レベルを示す模式図、第４図は強
調画像の輝度レベルを示す模式図である。 １・・・鋼板 ２・・・ストロボ ３・・・カメラ ４
・・・画像処理装置 特許出願人 住友特殊金属株式会社代理人 弁理
士 河 野 登 夫第１図 （ａノ （Ｏ） ＝２７２−
式図、第２図は表面画像の輝度レベルを示す模式図、第
３図は微分画像の輝度レベルを示す模式図、第４図は強
調画像の輝度レベルを示す模式図である。 １・・・鋼板 ２・・・ストロボ ３・・・カメラ ４
・・・画像処理装置 特許出願人 住友特殊金属株式会社代理人 弁理
士 河 野 登 夫第１図 （ａノ （Ｏ） ＝２７２−
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、被検出物の表面画像を得、該表面画像を画像処理し
て前記被検出物の表面欠陥を検出する欠陥検出方法にお
いて、 前記表面画像を一方向に微分処理して第１の微分画像を
得、この第１の微分画像を前記方向に所定量ずらせて第
２の微分画像を得、前記第１の微分画像の絶対値と前記
第２の微分画像の絶対値との加算処理、または前記第１
の微分画像と前記第２の微分画像との差の絶対値処理を
施すことにより前記表面画像の強調画像を得、該強調画
像を二値化処理した後小粒子除去処理または前記方向に
垂直な方向に縮小処理して前記被検出物の表面欠陥を検
出することを特徴とする欠陥検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8090388A JPH0663984B2 (ja) | 1988-03-31 | 1988-03-31 | 欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8090388A JPH0663984B2 (ja) | 1988-03-31 | 1988-03-31 | 欠陥検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01253639A true JPH01253639A (ja) | 1989-10-09 |
| JPH0663984B2 JPH0663984B2 (ja) | 1994-08-22 |
Family
ID=13731331
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8090388A Expired - Fee Related JPH0663984B2 (ja) | 1988-03-31 | 1988-03-31 | 欠陥検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0663984B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5406374A (en) * | 1992-08-27 | 1995-04-11 | Shin-Etsu Chemical Co., Ltd. | Method for detecting bubbles and inclusions present in optical fiber preform and apparatus for detecting same |
| JP2016524696A (ja) * | 2013-06-27 | 2016-08-18 | パーク システムズ コーポレーション | イメージ取得方法及びこれを利用したイメージ取得装置 |
-
1988
- 1988-03-31 JP JP8090388A patent/JPH0663984B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5406374A (en) * | 1992-08-27 | 1995-04-11 | Shin-Etsu Chemical Co., Ltd. | Method for detecting bubbles and inclusions present in optical fiber preform and apparatus for detecting same |
| JP2016524696A (ja) * | 2013-06-27 | 2016-08-18 | パーク システムズ コーポレーション | イメージ取得方法及びこれを利用したイメージ取得装置 |
| EP3015850A4 (en) * | 2013-06-27 | 2016-08-31 | Park Systems Corp | METHOD FOR ACQUIRING IMAGES AND APPARATUS FOR ACQUIRING IMAGES USING THE SAME |
| US10133052B2 (en) | 2013-06-27 | 2018-11-20 | Park Systems Corp. | Image acquiring method and image acquiring apparatus using the same |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0663984B2 (ja) | 1994-08-22 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
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| R350 | Written notification of registration of transfer |
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