JPH06281594A - 物体表面の円状疵検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 撮影カメラによる円状疵検出精度を向上す
る。 【構成】 照明手段(13)；照明光拡散手段(14)；撮影手
段(6b,6a)；撮影画像信号を画像デ−タに変換するＡ／
Ｄ変換手段(6c)；画像デ−タメモリ手段(5a)；画像デ−
タを読み出し、画像デ−タのｘ，ｙ２次元第１所定領域
分の平均濃度を算出する平均値算出手段(1)；平均濃度
に基づき閾値を算出する閾値算出手段(1)；第１所定領
域の画像デ−タを該閾値で２値化する第１の２値化手段
(1)；２値画像デ−タに、２値画像デ−タの検査対象材
の表面上のｘ，ｙ２次元分布に対応する、第２所定領域
分の２次元分布であってｘおよびｙ方向に共に幅がある
疵を強調する値に定められた係数でなる空間フィルタ
(表3)、による面積強調処理を加えるフィルタ処理手段
(1)；および、面積強調処理したデ−タを２値化する第
２の２値化手段(1)；を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は物体表面の疵検出に関
し、特に、これに限定する意図ではないが、スラブ（鋼
材）表面の光学式欠陥検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、スラブの割れやピンホ−ルは、
それを板材に圧延した後も製品の表面欠陥として残存す
るため、スラブ段階でこれらの欠陥を検出しスカ−フィ
ング等で削除するのが望ましい。このため過去この分野
では、多くの欠陥検査技術が開発されている。例えば、
特開昭５９−５２７３５号公報には、熱間スラブに可視
光を照射し、スラブからの自発光と照明の反射光の像か
らスラブ表面の欠陥を検出する方法が記載されている。
また、特開昭５９−１５４３１２号公報には、冷却装置
を有し楕円面の反射鏡をもつハロゲンランプによりスラ
ブ表面を照明する、熱間連続鋳造スラブの表面疵検出用
の照明装置が提示されている。特開昭６３−１８２５５
号公報には、スカ−フィング時にスラブ表面を撮影し、
撮影画像から画像処理により表面疵を検出する方法が提
示されている。しかし、スカ−フィング時の画像から表
面欠陥を検出する場合、はっきりした欠陥画像は得られ
ず、さらには、スカ−フィング時の高温ガスや粉塵から
撮影装置を保護することは設備コスト上ならびに設備保
守上問題が多い。

【０００３】特開平３−１７５３４３号公報には、撮影
装置で表面を撮影し、撮影画像上に画像処理技術により
欠陥候補領域を設定し、該領域内の各画素の濃度を２値
化して欠陥候補の良否判定を行なう、画像処理技術が提
示されている。また、特開平４−１９８７４３号公報に
は、撮影装置で得た画像デ−タに対して２次微分処理を
行なって撮影画像上で欠陥を強調し、欠陥の延びる方向
（予め定めた方向）に欠陥と見なし得る画素の連続数を
累算して累算値に基づき欠陥か否かを決定する方法が提
示されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来のスラブ表面を撮
影装置で撮影し画像処理技術により欠陥を自動検出する
欠陥検出方法では、いずれも、画像処理のいずれかの段
階で画像デ−タを２値化するが、２値化のための閾値の
設定を適切に行なえないという問題がある。例えば、１
画面全体の平均濃度を閾値とすると、１画面内でも欠陥
の有無にかかわらず濃度変動（特に表面凹凸に原因す
る）があるので、欠陥のない部位を欠陥と検出すると
か、欠陥検出漏れとなるとかの問題がある。すなわち、
スラブ表面には欠陥（疵）の他に、部分的な、錆，凹凸
等がありこれらを疵と誤検出するという問題がある。特
に、例えばピンホ−ル等の円状疵は小径であるので、画
像上のノイズと区別がむつかしく、小径疵の検出漏れを
回避するために閾値を低く設定するとノイズを疵と誤検
出する確率が高くなり、逆にこの誤検出を低減するため
に閾値を高く設定すると微小疵の検出漏れが多くなる。

【０００５】本発明は、物体表面の比較的に小径の円状
疵の検出精度を向上することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の疵検出装置は、
検査対象材(11)を照明する照明手段(13)；該照明手段(1
3の照明光を拡散して検査対象材(11)に投射する照明光
拡散手段(14)；該照明光拡散手段(14)により照明された
検査対象材(11)を撮影する撮影手段(6b,6a)；該撮影手
段(6b,6a)の撮影画像信号をデジタルデ−タである画像
デ−タに変換するＡ／Ｄ変換手段(6c)；前記画像デ−タ
を格納する画像デ−タメモリ手段(5a)；該画像デ−タメ
モリ手段(5a)の画像デ−タを読み出し、該画像デ−タの
ｘ，ｙ２次元第１所定領域分の平均濃度を算出する平均
値算出手段(1)；該平均濃度に基づき閾値を算出する閾
値算出手段(1)；前記平均濃度を算出した第１所定領域
の画像デ−タを前記閾値で２値化する第１の２値化手段
(1)；２値化により得られた２値画像デ−タに、２値画
像デ−タの検査対象材の表面上のｘ，ｙ２次元分布に対
応する、第２所定領域分の２次元分布であってｘおよび
ｙ方向に共に幅がある疵を強調する値に定められた係数
でなる空間フィルタ(表3)、による面積強調処理を加え
るフィルタ処理手段(1)；および、該面積強調処理を加
えたデ−タを２値化する第２の２値化手段(1)；を備え
る。なお、カッコ内の記号は、図面に示し後述する実施
例の対応要素又は対応事項を示す。

【０００７】

【作用】本発明によれば、照明光拡散手段(14)が、照明
手段(13の照明光を拡散して検査対象材(11)に投射する
ので、検査対象材(11)の表面が実質上均一に照明され
る。このように照明された検査対象材(1)を、撮影手段
(6b,6a)が撮影し、撮影手段(6b,6a)の撮影画像信号を、
Ａ／Ｄ変換手段(6c)がデジタルデ−タである画像デ−タ
に変換し、該画像デ−タが画像デ−タメモリ手段(5a)に
格納される。

【０００８】平均値算出手段(1)が、画像デ−タメモリ
手段(5a)の画像デ−タを読み出し、該画像デ−タのｘ，
ｙ２次元第１所定領域分の平均濃度を算出し、閾値算出
手段(1)が、該平均濃度に基づき閾値を算出し、第１の
２値化手段(1)が、平均濃度を算出した第１所定領域の
画像デ−タを前記閾値で２値化する。例えばスラブ表面
にはスカ−フィングによる凹凸，錆，汚れ等があり、上
述のように照明は均一に行なうが、撮影画面上で濃淡が
異なる。第１所定領域の大きさは、画面上のこのような
濃淡に対応して濃い所では濃い側に、淡い所では淡い側
に閾値を設定するための、一画面上の小領域分割であ
る。上記平均濃度の算出では、小領域毎に該領域の濃度
平均値が算出され、この濃度平均値に対して所定の関数
関係に基づいて閾値が設定されて、画像線デ−タが２値
化されるので、小領域（第１所定領域）上に疵があると
それが例えば黒（高レベル１）、背景が白（低レベル
０）の２値画像デ−タが得られる。

【０００９】しかしてフィルタ処理手段(1)が、得られ
た２値画像デ−タに、２値画像デ−タの検査対象材の表
面上のｘ，ｙ２次元分布に対応する、第２所定領域分の
２次元分布であってｘおよびｙ方向に共に幅がある疵
（円状疵と称す）を強調する値に定められた係数でなる
空間フィルタ(表3)、による面積強調処理を加え、第２
の２値化手段(1)が、該面積強調処理を加えたデ−タを
２値化する。第２所定領はｘ，ｙ方向に共に数画素であ
り、後述する実施例では、７×７画素を第２所定領域の
大きさとしている。これにより、ｘ，ｙ両方向に数画素
に渡る表面疵すなわち円状疵が画像上で強調された画像
デ−タが得られ、第２の２値化手段(1)によるこの画像
デ−タの２値化の閾値レベルの調整又は設定により、摘
出すべき円状疵の大きさを定めることが出来る。逆に言
うと、スラブ表面上の微塵，錆，画像処理上のノイズ等
による画面上の孤立点を非摘出とする閾値レベルを設定
する。これにより所定（設定）した大きさ以上の円状疵
があるとそれが例えば黒（高レベル１）、背景が白（低
レベル０）の２値画像デ−タが得られる。

【００１０】本発明の他の目的および特徴は、図面を参
照した以下の実施例の説明より明らかになろう。

【００１１】

【実施例】図１に本発明の一実施例の概要を示す。検査
対象材であるスラブ１１は発光面積の大きい白色光源の
一種である管状ハロゲンランプ１３で照明される。ラン
プ１３とスラブ１１の間には拡散板４が介挿されてい
る。ランプ１３からの光が拡散板１４に入射する入射角
は拡散板１４の各点で違っている。例えば、ランプ１３
の長手方向（管軸方向）および幅方向（管径方向）に直
交する光放射中心に対して拡散板１４を垂直に配置して
いると、ランプ１３の長手方向中心から放射された照明
光が、拡散板１４の中心に入射する場合、入射角は垂直
である。しかし、ランプ１３の長手方向中心から放射さ
れた照明光が拡散板端部に入射する場合、入射角は射出
点および入射点で定まり、拡散板１４上の位置によって
異なる。また光強度は、射出点で放射状に広がるため射
出点と拡散板１４上の入射点の距離の違いにより、拡散
板１４上で異なる。さらに、ランプ１３が棒状光源であ
るため射出点は管の発光面全体に渡り、拡散板１４の入
射面における各点の入射角および光強度はさらに多様で
ある。このような入射光をスラブ表面には均一な明るさ
とするため、拡散板１４は、多数の微小レンズを面配列
したレンズアレイとし、スラブ１１と拡散板１４の距離
は該微小レンズの焦点距離よりも格段に長くしている。
各微小レンズでは屈折により光が集光され、焦点を過ぎ
直進し発散しそしてスラブ表面に至る。その結果、各レ
ンズがスラブ１１に対してはレンズ径と同じ大きさを持
った点拡散光源となり、拡散板１４はこの点拡散光源が
多数アレイ状に集まった面光源であるので、スラブ１１
の照明は一様となる。拡散板１４の材質は透明であるの
で光透過率が高く、照度の低下は少い。ランプ１３が棒
状光源であるので、前述したように様々な入射角および
強度の照明が微小レンズアレイに入射し、面照度分布を
均一にするという拡散効果が高い。

【００１２】図１に示すように、スラブ１１の表面に斜
めから拡散板１４による一様な照明を行ない、この照明
がスラブ１１で正反射した方向に撮影カメラ６ｂの視線
（視野中心線：光軸）を合せているので、カメラ６ｂで
一様な明るい画像が得られる。割れやピンホ−ル等の欠
陥部では、凹部の影が出来るため、欠陥部は黒い画像と
なる。スラブ１１の表面が錆びたり汚れたりしている所
ではカメラ６ｂの受光量が減少するが、欠陥部よりは明
るい。錆びや汚れの領域内に割れやピンホ−ル等の欠陥
があると、撮影画面上でそこが錆びや汚れよりも暗くな
り、欠陥検出のための閾値の設定が適切であると、錆び
や汚れを欠陥と検出することなく、割れやピンホ−ル等
の欠陥を検出しうる。

【００１３】図１に示す実施例では、光源３は1000Ｗ，
管長250mmのハロゲンランプ、拡散板１４は、直径2.2m
m，焦点距離3mmのレンズを134個/インチの密度で203×2
54mm²の平板状に集成したものであり、ランプ１３とス
ラブ１１の距離は1000mm、拡散板１４とスラブ１１の距
離は600mmである。撮影カメラ６ｂは、512×512画素の
２次元ＣＣＤカメラであり、スラブ１１からの距離は70
0mmである。ランプ３および拡散板１４によるスラブ１
１の照明角度は垂線に対して−30°、カメラ６ｂの撮影
角度は垂線に対して30°である。撮影カメラ６ｂの撮影
信号（アナログビデオ信号）は、画像処理装置１０に与
えられる。

【００１４】図２に、画像処理装置１０の構成を示す。
画像処理装置１０は、演算用ＣＰＵおよびコントロ−ル
用ＣＰＵを含むマイクロコンピュ−タ（以下ＣＰＵとい
う）１を中心に構成されており、そのバスラインには、
制御プログラムが格納された読み出し専用メモリ（ＲＯ
Ｍ）２，処理中のパラメ−タが格納される読み書きメモ
リ（ＲＡＭ）３、および、各種構成要素が接続された入
出力ポ−ト（Ｉ／Ｏ）４，５，６等が接続されている。

【００１５】撮影カメラ６ｂの撮影信号は、Ａ／Ｄコン
バ−タ６ｃおよびＣＲＴドライバ４ａに与えられる。Ａ
／Ｄコンバ−タ６ｃにおいては、テレビカメラ６ｂより
のアナログ画信号を各画素毎に２５６階調（階調２５５
が黒レベル、階調０が白レベル）のデジタルデ−タ（階
調デ−タ＝画像デ−タ）に変換してイメ−ジメモリ５ａ
に与える。なお、イメ−ジメモリ５ａは、一画面（５１
２×５１２画素）の階調デ−タ（原画像デ−タ）を記憶
する領域を一頁とするとその数頁分の階調デ−タ記憶領
域と、１ビット情報（２値デ−タ）を数画面分記憶する
２値デ−タ記憶領域を有する。

【００１６】ＣＰＵ１は、テレビカメラコントロ−ラ６
ａを介してテレビカメラ６ｂの絞りおよび画信号の出力
レベル等を制御し、Ａ／Ｄコンバ−タ６ｃの入出力およ
びイメ−ジメモリ５ａの書込み処理等を同期制御する。
ＣＲＴドライバ４ａは、テレビカメラ６ｂより与えられ
たアナログ画信号が表わす画像と、後述の画像処理によ
り生成された、疵を黒（高レベル１）、背景を白（耐レ
ベル０）で表示する２値画像を、選択的に表示する。な
おこの選択の指示は、図示しない操作・表示ボ−ドを介
したオペレ−タの入力に対応してＣＰＵ１が行なう。

【００１７】図３に、ＣＰＵ１の処理動作の概要を示
す。大略でＣＰＵ１は、それ自身に電源が投入される
（ステップ１；以下、カッコ内ではステップという語を
省略しステップＮｏ．数字のみを記す）と、入出力ポ−
トの初期化，内部レジスタ，内部カウンタの初期化等
（初期化；２）を行なった後、図示しない操作・表示ボ
−ドを介したオペレ−タの入力あるいは通信コントロ−
ラ７を介したプロセスコンピュ−タ８からの入力を読取
り、デ−タ入力の場合はそれを読込んで所定のレジス
タ，メモリ等に格納し、制御指令の場合には指示された
制御処理を実行する（３）。

【００１８】制御指令が疵検出処理のスタ−ト指令であ
る（４）と、撮影カメラ６ｂの一画面のアナログ画信号
をデジタル変換してイメ−ジメモリ５ａの入力デ−タメ
モリ領域（原画像領域）に書込む（５）。そして、横割
れ疵の検出（Ａ１〜Ａ７），縦割れ疵の検出（Ｂ１〜Ｂ
７），円状疵の検出（Ｃ１〜Ｃ７），疵検出画面の表示
（６）および疵検出デ−タの転送（７）を、この記載順
に実行する。次に操作・表示ボ−ド又はプロセスコンピ
ュ−タ８から、疵検出処理終了指示があったかをチェッ
クして（８）、終了指示がなかった場合には、また撮影
カメラ６ｂの一画面のアナログ画信号をデジタル変換し
てメモリへの書込み（５）以下の処理を行ない、以下、
疵検出処理終了指示があるまで上記（５）〜（７）の処
理を繰返す。以下、図３に示す横割れ疵の検出（Ａ１〜
Ａ７）以下の内容を詳細に説明する。なお、この実施例
では、図４の（ａ）に示すように長手方向に沿って表面
をスカ−フィングしたスラブの表面の疵を検出する。ス
カ−フィングにより、スラブ表面には図４の（ｂ）に示
すように表面が波打っている。なお図４の（ｂ）ではこ
の波打ちを誇張して示している。撮影カメラ６ｂのＣＣ
Ｄ撮像素子のｘ方向がスラブ１１の横方向であり、ＣＣ
Ｄ撮像素子のｙ方向がスラブ１１の長手方向である。

【００１９】Ａ．横割れ疵の検出（Ａ１〜Ａ７） 「特徴点抽出（Ａ１）」ここではまず、メモリ５ａの、
一画面分の画像デ−タ（階調デ−タ）に特徴点抽出のた
めのフィルタ処理を行なう。これは、一画面の起点（原
点）からｘ方向７画素およびｙ方向７画素の領域（７×
７画像領域）の、各画素の画像デ−タ（４９個）のそれ
ぞれに、表１に示す、ｘ方向７個およびｙ方向７個の、
横割れ疵強調用の７×７係数マトリクスのｘ，ｙ座標上
で対応位置にある係数を乗算し、得た７×７個の積の総
和を算出し、総和値を、上記７×７画像領域の中心位置
（ｘ＝４，ｙ＝４）の画素の強調濃度値として、メモリ
５ａの横割れ疵強調デ−タ領域（サイズは、（５１２−
６）×（５１２−６）で、図５に一点鎖線で示す大き
さ）に書込む。これが、一画面分の画像（原画像）の、
ｘ＝４，ｙ＝４の位置の画素（注目点）の強調濃度値で
ある。１つの画素の強調濃度値を得る過程を図６に示
す。実施例とは異なるが、３×３画素サイズの１つの係
数マトリクスを用いる場合の１画素の強調濃度値（算出
結果）を、参考のため図７に示す。

【００２０】次に、注目点をｘ方向に１画素分シフトし
て、同様な処理を行なう。すなわち、原画像のｘ＝５，
ｙ＝４の画素を中心とする７×７画像領域）の、各画素
の画像デ−タのそれぞれに、表１に示す７×７係数マト
リクスのｘ，ｙ座標上で対応位置にある係数を乗算し、
得た７×７個の積の総和を算出し、総和値を、注目点
（ｘ＝５，ｙ＝４）の画素の強調濃度値として、メモリ
５ａの横割れ疵強調デ−タ領域に書込む。このようにし
て一ラインの処理が終了する（原画像上で７×７画素領
域が指定できる）まで、注目点を１画素づつｘ方向にづ
らして、上述の注目点に関する濃度強調処理を行なう。

【００２１】一ラインの処理が終了すると、注目点をｙ
方向に１画素分ずらして上述の処理を繰返す。そして、
一画面の処理が終了する（原画像上で７×７画素領域が
指定できる）まで、注目点を１画素づつｙ方向にづらし
て、上述の一ライン分の濃度強調処理を行なう。これを
終了すると、図５に一点鎖線で示す大きさの、濃度強調
処理で得た濃度デ−タが、横割れ疵強調デ−タ領域に書
込まれたことになる。

【００２２】

【表１】

【００２３】表１に示す７×７係数マトリクスは、その
中心（注目点に宛てる位置）を通るｘ方向に延びる行の
値が大きく該中心を通るｙ方向に延びる列の、前記行を
除く位置の値が小さく、該行から離れ該列に近付く程値
が小さい係数の分布となっている。その結果、例えば注
目点（７×７係数マトリクスの中心位置）が疵の略中心
にあった場合、縦割れ疵のときには係数マトリクスの中
心を通るｙ方向に延びる列（中心を除く）の係数値が負
であり原画像の画素濃度値は大きい（暗い）ので、該列
の各画素の係数乗算値の列和は非常に小さく（負方向に
大きく）したがって注目点に宛てる強調濃度値（前述の
総和値）は極く小さい値となる。円状疵のときにも、係
数マトリクスの中心を通るｘ方向に延びる行を除いて、
該中心に近い程係数値が小さいので、注目点に宛てる強
調濃度値（前述の総和値）は極く小さい値となる。とこ
ろが横割れ疵のときには、係数マトリクスの中心を通る
ｘ方向に延びる行の係数値が正の大きい値でありしかも
原画像のそれらの対応位置の画素濃度値は大きい（暗
い）ので、該行の各画素の係数乗算値の行和が非常に大
きくしたがって注目点に宛てる強調濃度値（前述の総和
値）は非常に大きな値となる。その結果、上述の「特徴
点抽出（Ａ１）」により、メモリ５ａの横割れ疵強調デ
−タ領域には、横割れ疵の濃度を増幅し、横線と相違す
る像は相違度に逆比例して濃度値を抑制した、横割れ疵
強調デ−タが格納されることになる。

【００２４】「画像分割（Ａ２）」メモリ５ａの、横割
れ疵強調デ−タ領域の分割領域サイズを設定する。標準
サイズはｘ方向６４画素×ｙ方向６４画素である。この
サイズは操作・表示ボ−ドのキ−操作又はプロセスコン
ピュ−タ８からのデ−タ転送により変更しうる。このサ
イズは、画面全体の明るさに対する各部の明るさの偏差
による、疵検出のための画像デ−タ２値化の閾値の設定
ずれ（不適正な設定）を回避するために、撮影カメラ６
ｂの一画面上での、スラブ１１表面の明るさ分布の粗密
に対応して粗い場合には大きく、密の場合には小さく設
定されるものである。以下標準サイズが設定されている
として説明する。

【００２５】「小領域内２値化（Ａ３）」メモリ５ａ
の、横割れ疵強調デ−タ領域の座標原点から、標準サイ
ズ（６４×６４画素）の領域の疵強調デ−タを読出して
累算し、累算値Ｓumを標準サイズの画素数Ｇ（＝６４×
６４）で割った値すなわち標準サイズ内濃度平均値Ｔh
＝Ｓum／Ｇを算出する。そして、該領域に宛てる閾値
（自動閾値） Ｔhr＝ａ・Ｔh＋ｂ ・・・(1) （Ｔh＝Ｓum／Ｇ） を算出する。図８に、領域が明るい場合と暗い場合の、
撮影画像信号と閾値Ｔhrの関係を示す。

【００２６】上記(1)式のａ，ｂは予め設定した値であ
る。ｂは、標準サイズの領域に対し平均値Ｔhに加える
ものである。ｂの値を対象材によって調節することによ
り対象材対応で閾値を適切に定める。このようにした場
合の欠点として、ある領域では良好な閾値となっても他
の領域では特徴点（疵像）が消えあるいは雑音が大幅に
増える可能性があり、所望の２値化画像を求めようとし
た場合、ｂの探索が困難である。図８に、領域が明るい
場合と暗い場合の、撮影画像信号を示す。ａ・Ｔhはこ
れを補償するものであり、標準サイズの領域での閾値
を、平均値Ｔhに比例させるものである。ａ・Ｔhは領域
が暗い場合の特徴点の摘出漏れを少くするが、雑音を特
徴点として摘出する可能性が高くなる。したがってｂ
は、領域が暗い場合のａ・Ｔhによる雑音摘出を抑制す
る値に定める。

【００２７】閾値Ｔhrを算出した領域の横割れ疵強調デ
−タを該閾値Ｔhrで２値化（Ｔhr以上であると「１」
（疵有り）／Ｔhr未満であると「０」（疵無し）し、得
た２値デ−タすなわちＴhr以上であると「１」（疵有
り）／Ｔhr未満であると「０」（疵無し）を、メモリ５
ａの、横割れ疵デ−タ領域（２値デ−タ記憶領域）に書
込む。以上の処理を、一画面上の各標準サイズ領域に対
して実行する。

【００２８】「疵位置抽出（Ａ４）メモリ５ａの横割れ
疵デ−タ領域の２値デ−タに孤立点除去およびスム−ジ
ング処理を施して、横割れ疵と見なす必要のない微小領
域の「１」（ノイズ）を除去し、かつ極く短距離で近接
した分離した「１」の間の「０」を「１」に置換して連
続疵部を集約する。このように横割れ疵デ−タ領域の２
値デ−タを修正する。そして横割れ疵デ−タ領域をラス
タ−走査して、「１」領域の始点座標と終点座標を検知
し、ＲＡＭ３の一領域に割り当てた検出疵デ−タテ−ブ
ルに、検出した疵番号順に、画面位置（スラブ１１上の
位置）デ−タ，疵番号デ−タ（一画面上の疵番号），２
値デ−タテ−ブル名（ここでは横割れ疵デ−タ領域）な
らびに始点座標デ−タおよび終点座標デ−タを書込む。
これを一画面（横割れ疵デ−タ領域）全体について行な
う。

【００２９】「特徴量計算（Ａ５）」この実施例では、
検出疵デ−タテ−ブルの疵番号毎に、前記始点座標と終
点座標で規定される矩形領域の面積を求め、これを検出
疵デ−タテ−ブルの疵番号欄に追記する。

【００３０】「疵種判別（Ａ６）」検出疵デ−タテ−ブ
ルの疵番号毎に、横割れ疵デ−タ領域上の「１」のｙ方
向に延びる各ライン上の連続長をカウントしその最大値
（疵幅最大値）を算出し、検出疵デ−タテ−ブルのｘ始
点座標と終点座標の差（疵のｘ軸長さ成分）を算出し、
疵のｘ軸長さ成分−疵幅最大値が設定値Ｃ２以上である
と横割れ疵と判定し、Ｃ２未満Ｃ１以上であると円状疵
と判定し、Ｃ１未満であると縦割れ疵と判定して、判定
した疵種を表わすデ−タ（疵種デ−タ）を、検出疵デ−
タテ−ブルの疵番号欄に追記する。

【００３１】「疵濃度抽出（Ａ７）」検出疵デ−タテ−
ブルの疵番号毎に、横割れ疵デ−タ領域上の「１」に対
応する原画像デ−タを摘出して「１」の連続する領域分
累算し、かつ「１」の数（画素数）をカウントし、平均
濃度＝累算値／カウント値、を算出する。算出した平均
濃度は、検出疵デ−タテ−ブルの疵番号欄に追記する。

【００３２】Ｂ．縦割れ疵の検出（Ｂ１〜Ｂ７） この内容は大要で、上述の横割れ疵の検出（Ａ１〜Ａ
７）の内容と同様であり、Ｂ１〜Ｂ７の処理は上述のＡ
１〜Ａ７の処理（同一数字が相対応）の説明中の、横割
れ，縦割れとの表現を縦割れ，横割れと、横を縦に、縦
を横に入れ替えたものと同様である。しかし、ここでは
縦割れ疵を主に検出するため、「特徴点抽出（Ｂ１）」
で使用する係数マトリクスは、「特徴点抽出（Ａ１）」
で使用する上述の係数マトリクス（表１）とは内容が異
なる。「特徴点抽出（Ｂ１）」で使用する係数マトリク
スの内容を表２に示す。

【００３３】

【表２】

【００３４】表２に示す７×７係数マトリクスは、その
中心（注目点に宛てる位置）を通るｘ方向に延びる行の
該中心を除く位置の値が小さく該中心を通るｙ方向に延
びる列の値が大きく、該行から離れ該列に近付く程値が
大きい係数の分布となっている。その結果、例えば注目
点（７×７係数マトリクスの中心位置）が疵の略中心に
あった場合、横割れ疵のときには係数マトリクスの中心
を通るｘ方向に延びる行（中心位置を除く）の係数値が
負で原画像の画素濃度値は大きい（暗い）ので、該行の
各画素の係数乗算値の行和は非常に小さく（負方向に大
きく）したがって注目点に宛てる強調濃度値は極く小さ
い値となる。円状疵のときにも、係数マトリクスの中心
を通るｙ方向に延びる列を除いて、該中心に近い程係数
値が小さいので、注目点に宛てる強調濃度値は極く小さ
い値となる。ところが縦割れ疵のときには、係数マトリ
クスの中心を通るｙ方向に延びる列の係数値が正の大き
い値でありしかも原画像のそれらの対応位置の画素濃度
値は大きい（暗い）ので、該列の各画素の係数乗算値の
列和が非常に大きくしたがって注目点に宛てる強調濃度
値は非常に大きな値となる。その結果、「特徴点抽出
（Ｂ１）」により、メモリ５ａの縦割れ疵強調デ−タ領
域には、縦割れ疵の濃度を増幅し、縦線と相違する像は
相違度に逆比例して濃度値を抑制した、縦割れ疵強調デ
−タが格納されることになる。

【００３５】Ｃ．円状疵の検出（Ｃ１〜Ｃ７） 「画像分割（Ｃ１）」前述の「画像分割（Ａ２）」と同
様な処理対象領域サイズの設定を、メモリ５ａの原画像
デ−タ領域に対して行なう。

【００３６】「小領域内２値化（Ｃ２）」前述の「小領
域内２値化（Ａ３）」と同様な閾値の算出と、算出した
閾値に基づいた各領域の原画像デ−タの２値化を行な
う。

【００３７】「特徴点抽出（Ｃ３）」この内容は大要
で、上述の横割れ疵の検出（Ａ１〜Ａ７）の中の「特徴
点抽出（Ａ１）と同様である。しかし、ここでは円状疵
を主に検出するため、「特徴点抽出（Ｃ３）」で使用す
る係数マトリクスは、「特徴点抽出（Ａ１）」で使用す
る上述の係数マトリクス（表１）とは内容が異なる点，
得た円状疵強調デ−タを２値化して、メモリ５ａの、円
状疵デ−タ領域（２値デ−タ記憶領域）に書込む点、な
らびに、この２値化における閾値が、ピンホ−ル疵とし
て摘出する最小サイズを対象材に対応して適宜調整する
ために、設定値（プログラム上の標準値又は操作・表示
ボ−ドからの入力値）である点、が異なる。「特徴点抽
出（Ｃ３）」で使用する係数マトリクスの内容を表３に
示す。

【００３８】

【表３】

【００３９】表３に示す７×７係数マトリクスは、その
中心（注目点に宛てる位置）の値が最高で該中心を中心
とする円内の値が大きく、該円外の値が小さい係数の分
布となっている。その結果、例えば注目点（７×７係数
マトリクスの中心位置）が疵の略中心にあった場合、横
割れ疵のときには係数マトリクスの中心を通るｘ方向に
延びる行（中心位置を除く）の係数値が負で原画像の画
素濃度値は大きい（暗い）ので、該行の各画素の係数乗
算値の行和は非常に小さく（負方向に大きく）したがっ
て注目点に宛てる強調濃度値は極く小さい値となる。縦
割れ疵のときには係数マトリクスの中心を通るｙ方向に
延びる列（中心を除く）の係数値が負であり原画像の画
素濃度値は大きい（暗い）ので、該列の各画素の係数乗
算値の列和は非常に小さく（負方向に大きく）したがっ
て注目点に宛てる強調濃度値（前述の総和値）は極く小
さい値となる。ところが円状疵のときには、係数マトリ
クスの中心を中心とする円内の係数値が正の大きい値で
ありしかも原画像のそれらの対応位置の画素濃度値は大
きい（暗い）ので、該円内の各画素の係数乗算値の面積
和が非常に大きくしたがって注目点に宛てる強調濃度値
は非常に大きな値となる。その結果、「特徴点抽出（Ｃ
３）」により、メモリ５ａの円状疵強調デ−タ領域に
は、円状疵の濃度を増幅し、円形と相違する像は相違度
に逆比例して濃度値を抑制した、円状疵強調デ−タが格
納されることになる。

【００４０】「疵位置抽出（Ｃ４）〜「疵濃度抽出（Ｃ
７）上述の「疵位置抽出（Ａ４）〜「疵濃度抽出（Ａ
７）」と同様であり、Ｃ４〜Ｃ７の処理は、上述のＡ４
〜Ａ７の処理（同一数字が相対応）の説明中の、横割れ
を円形と入れ替えればよい。

【００４１】「表示（６）」以上の「横割れ疵の検出
（Ａ１〜Ａ７）」，「縦割れ疵の検出（Ｂ１〜Ｂ７）」
および「円状疵の検出（Ｃ１〜Ｃ７）」により、メモリ
５ａの、横割れ疵デ−タ領域には、「横割れ疵の検出
（Ａ１〜Ａ７）」で「疵」と検出した位置に黒「１」
を、背景は白「０」とした一画面分の疵検出デ−タ（ビ
ットマップ）が格納されており、メモリ５ａの、縦割れ
疵デ−タ領域には、「縦割れ疵の検出（Ｂ１〜Ｂ７）」
で「疵」と検出した位置に黒「１」を、背景は白「０」
とした一画面分の疵検出デ−タ（ビットマップ）が格納
されており、また、メモリ５ａの、円状疵デ−タ領域に
は、「円状疵の検出（Ｃ１〜Ｃ７）」で「疵」と検出し
た位置に黒「１」を、背景は白「０」とした一画面分の
疵検出デ−タ（ビットマップ）が格納されている。

【００４２】そしてＲＡＭ３の検出疵デ−タテ−ブルに
は、検出した疵番号順に、画面位置（スラブ１１上の位
置）デ−タ，疵番号デ−タ（一画面上の疵番号），２値
デ−タテ−ブル名（横割れ疵デ−タ領域／縦割れ疵デ−
タ領域／円状疵デ−タ領域），始点＆終点座標デ−タ，
始点座標と終点座標で規定される矩形領域の面積，疵種
デ−タ、および、疵の平均濃度デ−タが格納されてい
る。

【００４３】「表示（６）」ここでは、疵番号のそれぞ
れにつき、疵種デ−タおよび２値デ−タテ−ブル名をチ
ェックして、疵種デ−タが横割れ疵を示すものであると
メモリ５ａのＲ表示デ−タ領域を、縦割れ疵を示すもの
であるとメモリ５ａのＧ表示デ−タ領域を、また円状疵
を示すものであるとメモリ５ａのＲ表示デ−タ領域を指
定して、２値デ−タテ−ブル名が横割れ疵デ−タ領域で
あると、該領域上の疵番号対応の「１」領域（疵領域）
に対応する指定済表示デ−タ領域上の対応領域に平均濃
度デ−タを書込み、２値デ−タテ−ブル名が縦割れ疵デ
−タ領域であると、該領域上の疵番号対応の「１」領域
（疵領域）に対応する指定済表示デ−タ領域上の対応領
域に平均濃度デ−タを書込み、２値デ−タテ−ブル名が
円状疵デ−タ領域であると、該領域上の疵番号対応の
「１」領域（疵領域）に対応する指定済表示デ−タ領域
上の対応領域に平均濃度デ−タを書込む。ＲＡＭ３の検
出疵デ−タテ−ブルの全疵番号につきこれを行なうと、
Ｒ表示デ−タ領域，Ｇ表示デ−タ領域およびＢ表示デ−
タ領域の濃度デ−タをＣＲＴコントロ−ラ４ａに転送す
る。ＣＴＲコントロ−ラ４ａは、ＣＲＴカラ−ディスプ
レイ４ｂに、濃度デ−タに対応する濃度で、疵部をカラ
−表示する。これにより、ＣＲＴ４ｂの画面には、疵領
域が、横割れ疵はＢ（ブル−）で、縦割れ疵はＧ（グリ
−ン）で、円状疵はＲ（レッド）で表示され、かつそれ
らの濃度デ−タに対応する色濃度で表示される。

【００４４】図９に示すように、スラブ１１表面に割れ
疵および円状疵があると、撮影カメラ６ｂのビデオ信号
に基づいた、疵部それぞれの撮影画面は図１０に(1)お
よび(2)として示すものとなる。この撮影画面に上述の
画像処理を施こすと、図１０に(3)および(4)として示す
ものとなる。

【００４５】「デ−タ転送（７）」ＣＰＵ１は、表示デ
−タを上述のようにＣＲＴコントロ−ラ４ａに転送する
と、次にプロセスコンピュ−タ８に、ＲＡＭ３の検出疵
デ−タテ−ブルのデ−タを転送する。すなわち、画面位
置（スラブ１１上の位置）デ−タ，疵番号デ−タ（一画
面上の疵番号），２値デ−タテ−ブル名（横割れ疵デ−
タ領域／縦割れ疵デ−タ領域／円状疵デ−タ領域），始
点＆終点座標デ−タ，始点座標と終点座標で規定される
矩形領域の面積，疵種デ−タ、および、疵の平均濃度デ
−タ、を転送する。

【００４６】

【発明の効果】検査対象材(11)の表面が実質上均一に照
明される。検査対象材(11)表面の、ｘ，ｙ方向の両方に
幅を有する表面疵すなわち円状疵が高い精度で検出され
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例の概要を示す正面図であ
る。

【図２】 図１に示す画像処理装置１０の構成を示すブ
ロック図である。

【図３】 図２に示すＣＰＵ１の画像処理の内容を示す
フロ−チャ−トである。

【図４】 （ａ）は図１に示すスラブ１１の平面図、
（ｂ）は正面図である。

【図５】 図１に示す撮影カメラ６ｂの撮影画面を示す
平面図である。

【図６】 図３に示す「特徴点抽出（Ａ１）」における
線強調処理過程を示す図面であり、画面上の画素区分を
示す平面図である。

【図７】 特徴点抽出のための線強調処理の計算値を、
単純化したマトリクスサイズで示す平面図である。

【図８】 図３に示す「小領域内２値化（Ａ３）」で設
定される閾値Ｔhrと画像デ−タが現わす濃度レベルの関
係を示すグラフである。

【図９】 スラブ表面に存在する疵を示す斜視図であ
る。

【図１０】 図１に示す撮影カメラ６ｂの撮影画像（原
画像）と、図３に示す画像処理により得られる画像を示
す平面図である。

【符号の説明】

６ｂ：撮影カメラ １０：画像処理装置 １１：スラブ １２：疵 １３：ハロゲンランプ １４：拡散板

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】検査対象材を照明する照明手段；該照明手
   段の照明光を拡散して検査対象材に投射する照明光拡散
   手段；該照明光拡散手段により照明された検査対象材を
   撮影する撮影手段；該撮影手段の撮影画像信号をデジタ
   ルデ−タである画像デ−タに変換するＡ／Ｄ変換手段；
   前記画像デ−タを格納する画像デ−タメモリ手段；該画
   像デ−タメモリ手段の画像デ−タを読み出し、該画像デ
   −タのｘ，ｙ２次元第１所定領域分の平均濃度を算出す
   る平均値算出手段；該平均濃度に基づき閾値を算出する
   閾値算出手段；前記平均濃度を算出した第１所定領域の
   画像デ−タを前記閾値で２値化する第１の２値化手段；
   ２値化により得られた２値画像デ−タに、２値画像デ−
   タの検査対象材の表面上のｘ，ｙ２次元分布に対応す
   る、第２所定領域分の２次元分布であってｘおよびｙ方
   向に共に幅がある疵を強調する値に定められた係数でな
   る空間フィルタ、による面積強調処理を加えるフィルタ
   処理手段；および、 該面積強調処理を加えたデ−タを２値化する第２の２値
   化手段；を備える物体表面の円状疵検出装置。
2. 【請求項２】空間フィルタは、第１所定領域の中心の値
   が最高で該中心を中心とする円内の値が大きく、該円外
   の値が小さい係数の分布でなる、請求項１記載の物体表
   面の割れ疵検出装置。