JPH0273142A - 表面欠陥検査方法 - Google Patents
表面欠陥検査方法Info
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- JPH0273142A JPH0273142A JP22527488A JP22527488A JPH0273142A JP H0273142 A JPH0273142 A JP H0273142A JP 22527488 A JP22527488 A JP 22527488A JP 22527488 A JP22527488 A JP 22527488A JP H0273142 A JPH0273142 A JP H0273142A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 16
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- 239000010959 steel Substances 0.000 description 6
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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
この発明は圧延鋼板等の被検材の表面欠陥を効率良く、
且つ、高精度で検査することができるようにした表面欠
陥検査方法に関する。
且つ、高精度で検査することができるようにした表面欠
陥検査方法に関する。
従来の表面欠陥検査方法、例えばレーザータイプの表面
疵検査方法にあっては、被検材表面に照射したレーザー
光の反射光から、第5図に示されるように、重欠陥、重
欠陥、重欠陥の閾値との開部から、欠陥のグレード判定
を行う簡易方式がある。 又、特公昭54−36876号に開示されるように、疵
信号を量子化し、疵の長さ、幅、面積等の情報により疵
種を判定し、疵W!毎の閾値との関係からグレード判定
を行う方法等がある。
疵検査方法にあっては、被検材表面に照射したレーザー
光の反射光から、第5図に示されるように、重欠陥、重
欠陥、重欠陥の閾値との開部から、欠陥のグレード判定
を行う簡易方式がある。 又、特公昭54−36876号に開示されるように、疵
信号を量子化し、疵の長さ、幅、面積等の情報により疵
種を判定し、疵W!毎の閾値との関係からグレード判定
を行う方法等がある。
前記従来の簡易方式は、欠陥部の輝度レベルと正常部の
輝度レベルの比、即ちS/Nに基づく判定であるために
、人間の目視による判定とmeが多いという問題点があ
った。 又、前記特公昭54−36876号の場合は、量子化さ
れた疵信号から疵の特徴を抽出し、その情報から種々の
判断基準に基づいて疵種を推定しているが、この疵種と
実際の疵種とが合致しない場合がある。この場合でも、
推定された疵種の閾値に基づいて疵のグレード判定をす
ることになるので、誤判定が生じることが多いという問
題点がある。
輝度レベルの比、即ちS/Nに基づく判定であるために
、人間の目視による判定とmeが多いという問題点があ
った。 又、前記特公昭54−36876号の場合は、量子化さ
れた疵信号から疵の特徴を抽出し、その情報から種々の
判断基準に基づいて疵種を推定しているが、この疵種と
実際の疵種とが合致しない場合がある。この場合でも、
推定された疵種の閾値に基づいて疵のグレード判定をす
ることになるので、誤判定が生じることが多いという問
題点がある。
この発明は上記従来の問題点に孟みてなされたものであ
って、高精度に表面欠陥のグlノード判定を行うことが
できるように17た表面欠陥検査方法を提供することを
目的とする。
って、高精度に表面欠陥のグlノード判定を行うことが
できるように17た表面欠陥検査方法を提供することを
目的とする。
この発明は、被検材に照明光を照射し、被照射部をカメ
ラにより撮像し、静止画として捕え、該静止画に基づき
欠陥判定する表面欠陥検査方法において、前記静止画に
より捕えられた表面欠陥の面積とSN比を検出し、該検
出された面積及びSN比から欠陥グレー・ドを判定する
表面欠陥検査方法により上記目的を達成するものである
。
ラにより撮像し、静止画として捕え、該静止画に基づき
欠陥判定する表面欠陥検査方法において、前記静止画に
より捕えられた表面欠陥の面積とSN比を検出し、該検
出された面積及びSN比から欠陥グレー・ドを判定する
表面欠陥検査方法により上記目的を達成するものである
。
この発明においては、静止画として捕えられた欠陥画像
から、表面欠陥の面積とSN比を検出して、これら検出
された面積及びSN比の両方から欠陥グレードを判定す
るようにしているので、高精度に表面欠陥を判定するこ
とができる。
から、表面欠陥の面積とSN比を検出して、これら検出
された面積及びSN比の両方から欠陥グレードを判定す
るようにしているので、高精度に表面欠陥を判定するこ
とができる。
この発明は、本発明者が、多種類の欠陥サンプルを用い
、多くの実験を重ねた結果によるものであり、静止画と
して捕えた欠陥画像における表面欠陥の面積と、欠陥部
の輝度レベルと正常部の輝度1ノベルの比、即ちSN比
と、の2つの要素に基づいて欠陥サンプルを分層すると
、人間の目視判定による欠陥グレードの判定結果と一致
する、−とが判明した。 具体的には、次の第1表に示される各種欠陥を、第1図
に示されるように2.」1−の表面をストロボ2によっ
て照射17、被照射部を高精細度カメラ3で撮像し、両
像視野(47,5cn)内の欠陥面積と、該欠陥のS
/ N (Sは欠陥部の輝度1/ベル、Nは正常部の輝
度レベル)と、の関係は第2図に第 1゜ 表 前記第1表の各種欠陥を、人間の目視判定によりA、B
、Cの3つのグレードに分類すると、第2図に示される
3つの領域に分けちれる6即ち、第2図において右上側
はど欠陥グ1/−ドが悪化することが判明した。 ここでグレードAは、表面品質の最も厳I7い用途の鋼
帯においては不可となる欠陥であり、グI/−ドCは表
面品質要求があまり11iL、<ない鋼帯でも不可とな
る領域であり、グレードBは前2@の中間である。 上記第2図に示されるように、本発明者の実験により、
欠陥グレードの判定は単純に欠陥のSN比のみでは行う
ことができず、欠陥の面積をも考慮して初めて正確に判
定できることが判明した。 従来は、欠陥のSN比のみで判定l−ていたので、例え
ばSN比が小さく、欠陥の面積が大きい場合は目視では
Cグレードの欠陥であるにも拘らず、Bグレードとして
判定されたり、反対に、欠陥のSN比は高いが、面積が
小さい場合は、目視検査よりも厳しい判定となり易く不
正確であった。 次に、本発明方法により実際に鋼帯の表面欠陥を検査す
る過程について説明する。 第1図に示されるようになストロボ2及び高精細度カメ
ラ3により得られた画@Y(第3図参照)における欠陥
D1、D2を走査する場合は、任意に決められた輝度レ
ベル(LOW LEVEL)以上をその連続性を見な
がら走査し、当該欠陥の面積を算出すると同時に、該欠
陥における最も高%JQ[度レベル(SIGNAL
LEVEL)を検出する。 シグナルレベルが求められたら、ノイズレベル(NOI
SE LEVEL)とから、S/Nを求める。この求
められた欠陥面積とS/Nから、予め作成された第4図
に示される判定基準に当てはめて、ここから、欠陥グレ
ード判定する。 即ち、第3図における欠陥D1はその欠陥面積及びSN
比からCグレード、欠陥D2はBグレードと各々判定さ
れる。 なお上記実施例は鋼帯における表面欠陥を検査する場合
のものであるが、本発明はこれに限定されるものでなく
、ステンレス等の銅帯以外の被検材にも当然適用され得
るものである。 その場合は、被検材の種類に応じて、予め第2図に示さ
れるようなグレード判定をするための基準を設けておく
。
、多くの実験を重ねた結果によるものであり、静止画と
して捕えた欠陥画像における表面欠陥の面積と、欠陥部
の輝度レベルと正常部の輝度1ノベルの比、即ちSN比
と、の2つの要素に基づいて欠陥サンプルを分層すると
、人間の目視判定による欠陥グレードの判定結果と一致
する、−とが判明した。 具体的には、次の第1表に示される各種欠陥を、第1図
に示されるように2.」1−の表面をストロボ2によっ
て照射17、被照射部を高精細度カメラ3で撮像し、両
像視野(47,5cn)内の欠陥面積と、該欠陥のS
/ N (Sは欠陥部の輝度1/ベル、Nは正常部の輝
度レベル)と、の関係は第2図に第 1゜ 表 前記第1表の各種欠陥を、人間の目視判定によりA、B
、Cの3つのグレードに分類すると、第2図に示される
3つの領域に分けちれる6即ち、第2図において右上側
はど欠陥グ1/−ドが悪化することが判明した。 ここでグレードAは、表面品質の最も厳I7い用途の鋼
帯においては不可となる欠陥であり、グI/−ドCは表
面品質要求があまり11iL、<ない鋼帯でも不可とな
る領域であり、グレードBは前2@の中間である。 上記第2図に示されるように、本発明者の実験により、
欠陥グレードの判定は単純に欠陥のSN比のみでは行う
ことができず、欠陥の面積をも考慮して初めて正確に判
定できることが判明した。 従来は、欠陥のSN比のみで判定l−ていたので、例え
ばSN比が小さく、欠陥の面積が大きい場合は目視では
Cグレードの欠陥であるにも拘らず、Bグレードとして
判定されたり、反対に、欠陥のSN比は高いが、面積が
小さい場合は、目視検査よりも厳しい判定となり易く不
正確であった。 次に、本発明方法により実際に鋼帯の表面欠陥を検査す
る過程について説明する。 第1図に示されるようになストロボ2及び高精細度カメ
ラ3により得られた画@Y(第3図参照)における欠陥
D1、D2を走査する場合は、任意に決められた輝度レ
ベル(LOW LEVEL)以上をその連続性を見な
がら走査し、当該欠陥の面積を算出すると同時に、該欠
陥における最も高%JQ[度レベル(SIGNAL
LEVEL)を検出する。 シグナルレベルが求められたら、ノイズレベル(NOI
SE LEVEL)とから、S/Nを求める。この求
められた欠陥面積とS/Nから、予め作成された第4図
に示される判定基準に当てはめて、ここから、欠陥グレ
ード判定する。 即ち、第3図における欠陥D1はその欠陥面積及びSN
比からCグレード、欠陥D2はBグレードと各々判定さ
れる。 なお上記実施例は鋼帯における表面欠陥を検査する場合
のものであるが、本発明はこれに限定されるものでなく
、ステンレス等の銅帯以外の被検材にも当然適用され得
るものである。 その場合は、被検材の種類に応じて、予め第2図に示さ
れるようなグレード判定をするための基準を設けておく
。
本発明は上記のように構成したので、被検材の表面欠陥
のグレード判定を、人間の目視による判定と略一致する
程度に正確に行うことができるという優れた効果を有す
る。
のグレード判定を、人間の目視による判定と略一致する
程度に正確に行うことができるという優れた効果を有す
る。
第1図は本発明表面欠陥検査方法に利用する静止画像を
得るための装置を示す側面図、第2図はす線図、第4図
は欠陥面積、SN比と判定グレードとの関係を示す線図
、第5図は従来の欠陥判定方法を示す線図である。 1・・・鋼帯、 2・・・ストロボ、 3・・・高精細度カメラ。 第1図
得るための装置を示す側面図、第2図はす線図、第4図
は欠陥面積、SN比と判定グレードとの関係を示す線図
、第5図は従来の欠陥判定方法を示す線図である。 1・・・鋼帯、 2・・・ストロボ、 3・・・高精細度カメラ。 第1図
Claims (1)
- (1)被検材に照明光を照射し、被照射部をカメラによ
り撮像し、静止画として捕え、該静止画に基づき欠陥判
定する表面欠陥検査方法において、前記静止画により捕
えられた表面欠陥の面積とSN比を検出し、該検出され
た面積及びSN比から欠陥グレードを判定することを特
徴とする表面欠陥検査方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63225274A JPH0629864B2 (ja) | 1988-09-08 | 1988-09-08 | 表面欠陥検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63225274A JPH0629864B2 (ja) | 1988-09-08 | 1988-09-08 | 表面欠陥検査方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0273142A true JPH0273142A (ja) | 1990-03-13 |
JPH0629864B2 JPH0629864B2 (ja) | 1994-04-20 |
Family
ID=16826757
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP63225274A Expired - Fee Related JPH0629864B2 (ja) | 1988-09-08 | 1988-09-08 | 表面欠陥検査方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0629864B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2003006969A1 (fr) * | 2001-07-10 | 2003-01-23 | Tokyo Seimitsu Co., Ltd. | Procede et dispositif de detection des defauts d'un produit |
JP2016148520A (ja) * | 2015-02-10 | 2016-08-18 | 東レ株式会社 | キズ欠点検査装置およびキズ欠点検査方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5540978A (en) * | 1978-09-18 | 1980-03-22 | Kobe Steel Ltd | Signal processing method in surface deficiency detection of hot steel material |
JPS61245045A (ja) * | 1985-04-23 | 1986-10-31 | Nisshin Steel Co Ltd | 金属帯の表面欠陥自動検査方法 |
-
1988
- 1988-09-08 JP JP63225274A patent/JPH0629864B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5540978A (en) * | 1978-09-18 | 1980-03-22 | Kobe Steel Ltd | Signal processing method in surface deficiency detection of hot steel material |
JPS61245045A (ja) * | 1985-04-23 | 1986-10-31 | Nisshin Steel Co Ltd | 金属帯の表面欠陥自動検査方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2003006969A1 (fr) * | 2001-07-10 | 2003-01-23 | Tokyo Seimitsu Co., Ltd. | Procede et dispositif de detection des defauts d'un produit |
JP2016148520A (ja) * | 2015-02-10 | 2016-08-18 | 東レ株式会社 | キズ欠点検査装置およびキズ欠点検査方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0629864B2 (ja) | 1994-04-20 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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R250 | Receipt of annual fees |
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LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |