JPH04332855A - 鋼板の表面欠陥検査装置 - Google Patents
鋼板の表面欠陥検査装置Info
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- JPH04332855A JPH04332855A JP13183191A JP13183191A JPH04332855A JP H04332855 A JPH04332855 A JP H04332855A JP 13183191 A JP13183191 A JP 13183191A JP 13183191 A JP13183191 A JP 13183191A JP H04332855 A JPH04332855 A JP H04332855A
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Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- 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
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、冷間圧延にて製造され
る鋼板ストリップの表面欠陥（疵）を能率的に検出する
装置に関するものである。
る鋼板ストリップの表面欠陥（疵）を能率的に検出する
装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】冷間圧延にて製造される鋼板ストリップ
は、その品質保証のための疵検査を略全面に渡って行な
うことが好ましく、実際にこの疵検査の実施は、品質管
理を徹底する上に重要な要件の一つとされている。この
疵検査方法の一つとして、製造ラインを走行するストリ
ップ表面をレーザー光にて幅方向に走査し、この反射波
をＣＣＤ素子などの光電変換素子によって電圧強度に変
換し、この信号データから疵の有無を判別する方法が既
に確立されている（特開昭６３−６２８２５号公報など
参照）。
は、その品質保証のための疵検査を略全面に渡って行な
うことが好ましく、実際にこの疵検査の実施は、品質管
理を徹底する上に重要な要件の一つとされている。この
疵検査方法の一つとして、製造ラインを走行するストリ
ップ表面をレーザー光にて幅方向に走査し、この反射波
をＣＣＤ素子などの光電変換素子によって電圧強度に変
換し、この信号データから疵の有無を判別する方法が既
に確立されている（特開昭６３−６２８２５号公報など
参照）。
【０００３】ところで、一般の疵検査装置は、疵の有無
の判別に閾値を用いる、つまり反射光の絶対的な強度に
よって疵を判別するものであるため、閾値の設定によっ
て判別精度が大きく左右される。特に、鋼種や地合、あ
るいは表面粗度によって疵判別の基準が異なり、また疵
の種類によっても閾値を変えねばならないため、多くの
閾値を予め用意しておく必要がある。
の判別に閾値を用いる、つまり反射光の絶対的な強度に
よって疵を判別するものであるため、閾値の設定によっ
て判別精度が大きく左右される。特に、鋼種や地合、あ
るいは表面粗度によって疵判別の基準が異なり、また疵
の種類によっても閾値を変えねばならないため、多くの
閾値を予め用意しておく必要がある。
【０００４】このような閾値による疵検出方法の不都合
に対処するために、一般面と有疵部との差異を両者の特
徴量からニューラルネットワークを用いて相対的に判別
するようにした疵検査方法を特願平１−１２００１１号
明細書において本出願人は提案した。
に対処するために、一般面と有疵部との差異を両者の特
徴量からニューラルネットワークを用いて相対的に判別
するようにした疵検査方法を特願平１−１２００１１号
明細書において本出願人は提案した。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかるに、ニューラル
ネットワーク式疵検査方法の場合には、閾値を用いない
代りに有疵部分の抽出に繁雑な演算処理を要するため、
被検査ストリップの板幅寸法が大きくなるに連れて疵検
出のための処理時間が増大するという難点がある。
ネットワーク式疵検査方法の場合には、閾値を用いない
代りに有疵部分の抽出に繁雑な演算処理を要するため、
被検査ストリップの板幅寸法が大きくなるに連れて疵検
出のための処理時間が増大するという難点がある。
【０００６】本発明は、このような従来技術の不都合を
解消すべく案出されたものであり、その主な目的は、幅
広材の場合にも処理速度を低下させずに済むように改善
された鋼板の表面欠陥検査装置を提供することにある。
解消すべく案出されたものであり、その主な目的は、幅
広材の場合にも処理速度を低下させずに済むように改善
された鋼板の表面欠陥検査装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】このような目的は、レー
ザースキャナにて鋼板表面を走査し、その反射光強度を
電圧強度に変換し、鋼板上の微小範囲と、この微小範囲
を複数個包含する広範囲とからの各変換出力から反射光
波形を代表する複数の特徴量を算出し、この特徴量をニ
ューラルネットワークに入力して疵の有無を出力するよ
うにしてなる鋼板の表面欠陥検査装置を、鋼板上の検査
対象領域を板幅方向について複数の領域に分割し、各領
域における疵検出をそれぞれ個別の特徴量算出回路およ
びニューラルネットワークからなる疵検出処理ボードに
て分担して行なうようにすると共に、被検査鋼板の幅寸
法に応じて各疵検出処理ボードの検査範囲の設定を変更
するように構成することによって達成される。
ザースキャナにて鋼板表面を走査し、その反射光強度を
電圧強度に変換し、鋼板上の微小範囲と、この微小範囲
を複数個包含する広範囲とからの各変換出力から反射光
波形を代表する複数の特徴量を算出し、この特徴量をニ
ューラルネットワークに入力して疵の有無を出力するよ
うにしてなる鋼板の表面欠陥検査装置を、鋼板上の検査
対象領域を板幅方向について複数の領域に分割し、各領
域における疵検出をそれぞれ個別の特徴量算出回路およ
びニューラルネットワークからなる疵検出処理ボードに
て分担して行なうようにすると共に、被検査鋼板の幅寸
法に応じて各疵検出処理ボードの検査範囲の設定を変更
するように構成することによって達成される。
【０００８】
【作用】この装置によれば、複数の疵検出処理ボードが
分担して並列処理を行なうので、処理時間が短縮される
。特に、各処理ボードの検査範囲を被検査鋼板の幅寸法
に対応して変更するのに伴って実稼働ボード数も変更さ
れるので、板幅の違いによる処理時間の差を最小限に抑
制し得る。
分担して並列処理を行なうので、処理時間が短縮される
。特に、各処理ボードの検査範囲を被検査鋼板の幅寸法
に対応して変更するのに伴って実稼働ボード数も変更さ
れるので、板幅の違いによる処理時間の差を最小限に抑
制し得る。
【０００９】
【実施例】以下に添付の図面に示された具体的な実施例
に基づいて本発明の構成を詳細に説明する。
に基づいて本発明の構成を詳細に説明する。
【００１０】図１は、本発明装置の全体構成を示してい
る。鋼板表面をレーザースキャナ１にて走査し、これの
反射光強度を光電変換機２にて電圧強度信号に変換する
。この電圧強度信号から電圧波形を求め、これを一方に
おいて微分回路３で微分することによって微分波形を求
める。そしてこれら微分波形と電圧波形とのいずれか一
方を切替器４にて選択的にＡ／Ｄ変換器５に入力し、こ
こでデジタル値に変換したデータをプレトリガ回路６に
入力する。なお、素材の地合によって微分波形によるも
のと電圧波形によるものとでは識別容易度が異なるので
、別途与えられるコイル情報に応じてより適した方の信
号が選択されてプレトリガ回路６に入力される。
る。鋼板表面をレーザースキャナ１にて走査し、これの
反射光強度を光電変換機２にて電圧強度信号に変換する
。この電圧強度信号から電圧波形を求め、これを一方に
おいて微分回路３で微分することによって微分波形を求
める。そしてこれら微分波形と電圧波形とのいずれか一
方を切替器４にて選択的にＡ／Ｄ変換器５に入力し、こ
こでデジタル値に変換したデータをプレトリガ回路６に
入力する。なお、素材の地合によって微分波形によるも
のと電圧波形によるものとでは識別容易度が異なるので
、別途与えられるコイル情報に応じてより適した方の信
号が選択されてプレトリガ回路６に入力される。
【００１１】他方、電圧波形を微分して求めた微分波形
は、Ａ／Ｄ変換器７にて例えば８ビットのデジタル値に
変換されたうえで疵検出処理ボード８に入力される。疵
検出処理ボード８は、特徴量計算回路８ａおよびニュー
ラルネットワーク８ｂを有しており、先ず特徴量計算回
路８ａにおいて、予想される大きさの疵を十分に包含し
得る最小の範囲（Ａ）と、この範囲を複数個包含する広
い範囲（Ｂ）との両者について、２次平均と微分レンジ
との２つの特徴量をそれぞれ算出し、これら２つの特徴
量を正規化したうえでニューラルネットワーク８ｂに入
力して疵の有無を判別する。
は、Ａ／Ｄ変換器７にて例えば８ビットのデジタル値に
変換されたうえで疵検出処理ボード８に入力される。疵
検出処理ボード８は、特徴量計算回路８ａおよびニュー
ラルネットワーク８ｂを有しており、先ず特徴量計算回
路８ａにおいて、予想される大きさの疵を十分に包含し
得る最小の範囲（Ａ）と、この範囲を複数個包含する広
い範囲（Ｂ）との両者について、２次平均と微分レンジ
との２つの特徴量をそれぞれ算出し、これら２つの特徴
量を正規化したうえでニューラルネットワーク８ｂに入
力して疵の有無を判別する。
【００１２】ニューラルネットワーク８ｂは、図２のモ
デルに示すように、Ｓ・Ａ・Ｒの３層構造であり、その
ニューロンは、Ｓ層が２つ、Ａ層が３つ、Ｒ層が１つで
ある。そしてＳ層とＡ層との間およびＡ層とＲ層との間
のシナプスの結合強度が可変となっており、Ｓ層に入力
する２次平均（疵の形状情報）と微分レンジ（疵の高さ
情報）との２つの特徴量を上記Ａ・Ｂ両範囲について比
較し、これら両者の違いから疵の有無判別信号を出力す
るように、一般化デルタルールによって予め学習してあ
る。これによって鋼板表面に疵を検出した場合には、ト
リガ同期回路９、およびトリガ処理回路１０を経てプレ
トリガ回路６にデータ取込みトリガが出力されるように
なっている。
デルに示すように、Ｓ・Ａ・Ｒの３層構造であり、その
ニューロンは、Ｓ層が２つ、Ａ層が３つ、Ｒ層が１つで
ある。そしてＳ層とＡ層との間およびＡ層とＲ層との間
のシナプスの結合強度が可変となっており、Ｓ層に入力
する２次平均（疵の形状情報）と微分レンジ（疵の高さ
情報）との２つの特徴量を上記Ａ・Ｂ両範囲について比
較し、これら両者の違いから疵の有無判別信号を出力す
るように、一般化デルタルールによって予め学習してあ
る。これによって鋼板表面に疵を検出した場合には、ト
リガ同期回路９、およびトリガ処理回路１０を経てプレ
トリガ回路６にデータ取込みトリガが出力されるように
なっている。
【００１３】ところで、このニューラルネットワーク法
による疵検出は、Ｂの範囲の特徴量とＡの範囲の特徴量
とを相対評価することで疵の有無を判別するものである
ことから、閾値判別法に比して処理速度が低いという欠
点がある。そこで本発明においては、被検査鋼板の全幅
を適宜に分割してＢの範囲を複数の狭い範囲に区切り、
これら各範囲についての微分波形を複数の疵検出処理ボ
ード８によって並列に処理するものとしている。
による疵検出は、Ｂの範囲の特徴量とＡの範囲の特徴量
とを相対評価することで疵の有無を判別するものである
ことから、閾値判別法に比して処理速度が低いという欠
点がある。そこで本発明においては、被検査鋼板の全幅
を適宜に分割してＢの範囲を複数の狭い範囲に区切り、
これら各範囲についての微分波形を複数の疵検出処理ボ
ード８によって並列に処理するものとしている。
【００１４】図３に示すように、例えば外部の入力装置
から板幅検出部２１に与えられるコイル情報から被検査
鋼板の全幅を求め、これに基づいて実際に稼働すべき疵
検出処理ボード数と各ボードの検査範囲とを検査範囲設
定部２２にて設定する。ここでは、１ボード当りの最大
許容検査幅並びに最小許容検査幅と、互いに隣接するボ
ード同士の検査範囲適正ラップ代とを共に満足するよう
に、全検査幅に応じて所要ボード数が設定されると同時
に、各ボードの検査範囲が均等に振り分けられる。
から板幅検出部２１に与えられるコイル情報から被検査
鋼板の全幅を求め、これに基づいて実際に稼働すべき疵
検出処理ボード数と各ボードの検査範囲とを検査範囲設
定部２２にて設定する。ここでは、１ボード当りの最大
許容検査幅並びに最小許容検査幅と、互いに隣接するボ
ード同士の検査範囲適正ラップ代とを共に満足するよう
に、全検査幅に応じて所要ボード数が設定されると同時
に、各ボードの検査範囲が均等に振り分けられる。
【００１５】このようにして、それぞれが検査すべき範
囲が設定された複数の疵検出処理ボード８−１〜８−ｎ
から並列に疵検出トリガが出力されると、これに従って
プレトリガ回路６に内蔵されたバッファメモリに電圧波
形あるいは微分波形を取込むタイミングを指定するため
のデータ取込みトリガが出力される。ここで回路素子の
応答特性を考慮すると、図４に示すように、実際の疵位
置と疵検出トリガとの間にタイムラグが生じ、バッファ
メモリに取込まれるデータにずれ（Δｔ）を生ずること
が考えられるが、レーザースキャナ１の走査速度は一定
なので、各疵検出処理ボード８−１〜８−ｎからの疵検
出トリガをトリガ同期回路９にて１周期だけ遅らせて同
期をとったうえでプレトリガ回路１０へのデータ取込み
トリガを出力するものとすることにより、有疵部のデー
タを正確に捕えることができるようになる。
囲が設定された複数の疵検出処理ボード８−１〜８−ｎ
から並列に疵検出トリガが出力されると、これに従って
プレトリガ回路６に内蔵されたバッファメモリに電圧波
形あるいは微分波形を取込むタイミングを指定するため
のデータ取込みトリガが出力される。ここで回路素子の
応答特性を考慮すると、図４に示すように、実際の疵位
置と疵検出トリガとの間にタイムラグが生じ、バッファ
メモリに取込まれるデータにずれ（Δｔ）を生ずること
が考えられるが、レーザースキャナ１の走査速度は一定
なので、各疵検出処理ボード８−１〜８−ｎからの疵検
出トリガをトリガ同期回路９にて１周期だけ遅らせて同
期をとったうえでプレトリガ回路１０へのデータ取込み
トリガを出力するものとすることにより、有疵部のデー
タを正確に捕えることができるようになる。
【００１６】このようにして同期をとられて各ボード８
−１〜８−ｎから出力された複数のデータ取込みトリガ
は、トリガ処理回路１０にて選別される。トリガ処理回
路１０には、各ボード８−１〜８−ｎからのデータ取込
みトリガのＯＲ処理と、鋼種・グレード・仕向け先など
の外部から与えられるコイル情報に応じたＡＮＤ処理と
を行なうためのロジックが組まれており、複数のトリガ
信号をある所定の優先順位に従って弁別し、例えば有害
度の最も高いトリガ信号が出力した箇所の周囲のデータ
のみを抽出し、プレトリガ回路６へのデータ取込みトリ
ガを出力するようになっている。この処理は、需要家に
よって問題とする疵の種類や程度が異なる、つまり有害
度の基準が異なることに対処するために行なわれる。
−１〜８−ｎから出力された複数のデータ取込みトリガ
は、トリガ処理回路１０にて選別される。トリガ処理回
路１０には、各ボード８−１〜８−ｎからのデータ取込
みトリガのＯＲ処理と、鋼種・グレード・仕向け先など
の外部から与えられるコイル情報に応じたＡＮＤ処理と
を行なうためのロジックが組まれており、複数のトリガ
信号をある所定の優先順位に従って弁別し、例えば有害
度の最も高いトリガ信号が出力した箇所の周囲のデータ
のみを抽出し、プレトリガ回路６へのデータ取込みトリ
ガを出力するようになっている。この処理は、需要家に
よって問題とする疵の種類や程度が異なる、つまり有害
度の基準が異なることに対処するために行なわれる。
【００１７】なお、ストリップ同士の溶接部を光電管に
て検出した信号と、搬送ローラーに付設された回転計の
出力を演算機にて演算して得たストリップの搬送速度と
から溶接部をトラッキングし、これによって溶接部近傍
信号を発生させてトリガ処理回路１０に入力することに
より、溶接部近傍における疵データは無視するようにす
ることもできる。
て検出した信号と、搬送ローラーに付設された回転計の
出力を演算機にて演算して得たストリップの搬送速度と
から溶接部をトラッキングし、これによって溶接部近傍
信号を発生させてトリガ処理回路１０に入力することに
より、溶接部近傍における疵データは無視するようにす
ることもできる。
【００１８】このようにして得られた最終的な疵データ
は、メモリ制御回路１１に入力され、ＣＲＴディスプレ
ー１２上に画像表示されると共に、必要に応じて磁気記
憶装置１３などの外部記憶装置に記録される。
は、メモリ制御回路１１に入力され、ＣＲＴディスプレ
ー１２上に画像表示されると共に、必要に応じて磁気記
憶装置１３などの外部記憶装置に記録される。
【００１９】
【発明の効果】このように本発明によれば、全検査幅を
適宜に分割し、複数の疵検出処理ボードにて並列処理す
るため、幅広材の検査を高分解能、かつ高速度で行なう
ことができる。従って、表面欠陥検査の精度並びに能率
を向上するうえに多大な効果を奏することができる。
適宜に分割し、複数の疵検出処理ボードにて並列処理す
るため、幅広材の検査を高分解能、かつ高速度で行なう
ことができる。従って、表面欠陥検査の精度並びに能率
を向上するうえに多大な効果を奏することができる。
【図１】本発明に基づく表面欠陥検査装置の概略構成図
である。
である。
【図２】ニューラルネットワークのモデル図である。
【図３】構成の要部を示す補足的なブロック図である。
【図４】疵波形と各トリガとの関係を示すタイミングチ
ャートである。
ャートである。
１ レーザースキャナ
２ 光電変換機
３ 微分回路
４ 切替器
５ Ａ／Ｄ変換器
６ プレトリガ回路
７ Ａ／Ｄ変換器
８ 疵検出処理ボード
９ トリガ同期回路
１０ トリガ処理回路
１１ メモリ制御回路
１２ ＣＲＴディスプレー
１３ 外部記憶装置
２１ 板幅検出部
２２ 検査範囲設定部
Claims (1)
- 【請求項１】レーザースキャナにて鋼板表面を走査し、
その反射光強度を電圧強度に変換し、鋼板上の微小範囲
と、この微小範囲を複数個包含する広範囲とからの各変
換出力から反射光波形を代表する複数の特徴量を算出し
、この特徴量をニューラルネットワークに入力して疵の
有無を出力するようにしてなる鋼板の表面欠陥検査装置
であって、鋼板上の検査対象領域を板幅方向について複
数の領域に分割し、各領域における疵検出をそれぞれ個
別の特徴量算出回路およびニューラルネットワークから
なる疵検出処理ボードにて分担して行なうようにすると
共に、被検査鋼板の幅寸法に応じて各疵検出処理ボード
の検査範囲の設定を変更するようにしてなることを特徴
とする鋼板の表面欠陥検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13183191A JPH04332855A (ja) | 1991-05-07 | 1991-05-07 | 鋼板の表面欠陥検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13183191A JPH04332855A (ja) | 1991-05-07 | 1991-05-07 | 鋼板の表面欠陥検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04332855A true JPH04332855A (ja) | 1992-11-19 |
Family
ID=15067122
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13183191A Pending JPH04332855A (ja) | 1991-05-07 | 1991-05-07 | 鋼板の表面欠陥検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04332855A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001325587A (ja) * | 2000-05-16 | 2001-11-22 | Dainippon Printing Co Ltd | 外観検査装置 |
| WO2020110667A1 (ja) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 表面欠陥検出方法、表面欠陥検出装置、鋼材の製造方法、鋼材の品質管理方法、鋼材の製造設備、表面欠陥判定モデルの生成方法、及び表面欠陥判定モデル |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5546161A (en) * | 1978-09-28 | 1980-03-31 | Kawasaki Steel Corp | Detection method for flaw on surface of steel material |
| JPH0278550A (ja) * | 1988-09-14 | 1990-03-19 | Dainippon Printing Co Ltd | 印刷物検査装置 |
| JPH02298840A (ja) * | 1989-05-12 | 1990-12-11 | Nippon Steel Corp | 神経回路網による鋼板表面疵検査方法 |
-
1991
- 1991-05-07 JP JP13183191A patent/JPH04332855A/ja active Pending
Patent Citations (3)
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| JPS5546161A (en) * | 1978-09-28 | 1980-03-31 | Kawasaki Steel Corp | Detection method for flaw on surface of steel material |
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| JP6753553B1 (ja) * | 2018-11-30 | 2020-09-09 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 表面欠陥検出方法、表面欠陥検出装置、鋼材の製造方法、鋼材の品質管理方法、鋼材の製造設備、表面欠陥判定モデルの生成方法、及び表面欠陥判定モデル |
| CN113196040A (zh) * | 2018-11-30 | 2021-07-30 | 杰富意钢铁株式会社 | 表面缺陷检测方法、表面缺陷检测装置、钢材的制造方法、钢材的品质管理方法、钢材的制造设备、表面缺陷判定模型的生成方法及表面缺陷判定模型 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19961008 |