JPH07209208A - 鋼板の表面疵発生原因判定方法及び装置 - Google Patents
鋼板の表面疵発生原因判定方法及び装置Info
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- JPH07209208A JPH07209208A JP723094A JP723094A JPH07209208A JP H07209208 A JPH07209208 A JP H07209208A JP 723094 A JP723094 A JP 723094A JP 723094 A JP723094 A JP 723094A JP H07209208 A JPH07209208 A JP H07209208A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 鋼板の線状の表面疵の発生原因を効率的に判
定すること、さらには、発生原因をオンラインで判定す
る。 【構成】 鋼板の線状の表面疵の最大長と最大幅の比を
鋳片段階での最大長と最大幅との比に換算し、この比と
鋳片段階における表面疵の最大幅及び幅方向での発生位
置から表面疵の発生原因を判定できる。具体的には、走
行中の鋼板について、光学式の表面疵検出器を用いて表
面疵の有無を検出する。表面疵が存在する場合は、表面
疵の最大長及び最大幅をカメラ及び画像解析装置を用い
て測定する。このようにして測定した表面疵の最大長と
最大幅、その比及び板幅方向での発生位置のデータを基
に、表面疵の発生原因を試片を切り出すことなくオンラ
インで判定できる。
定すること、さらには、発生原因をオンラインで判定す
る。 【構成】 鋼板の線状の表面疵の最大長と最大幅の比を
鋳片段階での最大長と最大幅との比に換算し、この比と
鋳片段階における表面疵の最大幅及び幅方向での発生位
置から表面疵の発生原因を判定できる。具体的には、走
行中の鋼板について、光学式の表面疵検出器を用いて表
面疵の有無を検出する。表面疵が存在する場合は、表面
疵の最大長及び最大幅をカメラ及び画像解析装置を用い
て測定する。このようにして測定した表面疵の最大長と
最大幅、その比及び板幅方向での発生位置のデータを基
に、表面疵の発生原因を試片を切り出すことなくオンラ
インで判定できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、鋼板の表面疵、特に線
状の表面疵の発生原因を判定する方法及びその装置に関
するものである。
状の表面疵の発生原因を判定する方法及びその装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】鋼板の主な表面疵は、割れ起因、介在物
起因及び気泡起因等の線状疵である。従って、鋼板の表
面性状を向上させるためには、これらの線状疵の発生原
因を迅速に判定することが必要である。従来の鋼板表面
疵の発生原因を判定する方法としては、鋼板から疵部の
試片を切り出した後、ＷＤＳ（Ｘ線波長分散型分析装
置）あるいはＥＤＳ（Ｘ線エネルギー分散型分析装置）
等を用いて、疵部の巻き込み物の組成を解析し、巻き込
み物の組成から、その発生原因を判断する方法が用いら
れていた。即ち、疵部の巻き込み物の組成が、Ｆｅ，Ｓ
ｉ（ステンレス鋼ではＣｒも含む）を主体とし、Ｃａ
Ｏ，Ａｌ2 Ｏ3 が検出されなければ、スケール起因ある
いは割れ起因と判断していた。また、ＣａＯ，Ｓｉ
Ｏ2 ，Ａｌ2 Ｏ3 を主成分とする場合は、Ｎａ2 Ｏを含
んでおればモールドパウダー起因であり、含んでいなけ
れば製鋼スラグ系の介在物起因であると判断していた。
起因及び気泡起因等の線状疵である。従って、鋼板の表
面性状を向上させるためには、これらの線状疵の発生原
因を迅速に判定することが必要である。従来の鋼板表面
疵の発生原因を判定する方法としては、鋼板から疵部の
試片を切り出した後、ＷＤＳ（Ｘ線波長分散型分析装
置）あるいはＥＤＳ（Ｘ線エネルギー分散型分析装置）
等を用いて、疵部の巻き込み物の組成を解析し、巻き込
み物の組成から、その発生原因を判断する方法が用いら
れていた。即ち、疵部の巻き込み物の組成が、Ｆｅ，Ｓ
ｉ（ステンレス鋼ではＣｒも含む）を主体とし、Ｃａ
Ｏ，Ａｌ2 Ｏ3 が検出されなければ、スケール起因ある
いは割れ起因と判断していた。また、ＣａＯ，Ｓｉ
Ｏ2 ，Ａｌ2 Ｏ3 を主成分とする場合は、Ｎａ2 Ｏを含
んでおればモールドパウダー起因であり、含んでいなけ
れば製鋼スラグ系の介在物起因であると判断していた。
【０００３】上記の方法は、確実であるものの、試片の
切り出しが必要であるために、オンラインで表面疵の発
生原因を判定することができなかった。また、巻き込み
物の組成分析に多大の時間が消費され、非効率的である
という問題があった。
切り出しが必要であるために、オンラインで表面疵の発
生原因を判定することができなかった。また、巻き込み
物の組成分析に多大の時間が消費され、非効率的である
という問題があった。
【０００４】一方、特開昭５４−１５７６８６号公報に
は、鋼板の表面疵の種類を光学的に検出する方法が開示
されている。この方法によれば、表面疵の種類を幅方向
に延びた線状欠陥、圧延方向に延びた線状欠陥、特殊な
方向に延びた線状欠陥、点状の欠陥、圧延方向に延びた
塊状の欠陥、広がりをもつ汚れのような欠陥、単発的に
発生する塊状欠陥に分類し、欠陥の形状から疵種類を判
定することができる。しかしながら、鋼板は鋳片からの
圧下率が大きいために、表面疵がスケール起因、割れ起
因及び介在物起因であっても圧延方向に延びた線状欠陥
となるために、上記の方法では表面疵の発生原因を特定
することができないという問題があった。
は、鋼板の表面疵の種類を光学的に検出する方法が開示
されている。この方法によれば、表面疵の種類を幅方向
に延びた線状欠陥、圧延方向に延びた線状欠陥、特殊な
方向に延びた線状欠陥、点状の欠陥、圧延方向に延びた
塊状の欠陥、広がりをもつ汚れのような欠陥、単発的に
発生する塊状欠陥に分類し、欠陥の形状から疵種類を判
定することができる。しかしながら、鋼板は鋳片からの
圧下率が大きいために、表面疵がスケール起因、割れ起
因及び介在物起因であっても圧延方向に延びた線状欠陥
となるために、上記の方法では表面疵の発生原因を特定
することができないという問題があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、鋼板の表面
疵、特に線状疵の発生原因を効率的に判定すること、さ
らには、発生原因をオンラインで判定することを課題と
する。
疵、特に線状疵の発生原因を効率的に判定すること、さ
らには、発生原因をオンラインで判定することを課題と
する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
の本発明による鋼板の表面疵発生原因判定方法は、鋼板
における表面疵の最大長（Ｌ）と最大幅（Ｗ）及び端面
からの距離（Ｘ）を測定し、鋳片段階における表面疵の
最大長（Ｌo ）と最大幅（Ｗo ）の比ＡＲを下記の
（１）式によって求め、前記ＡＲの値と鋳片段階におけ
る表面疵の最大幅（Ｗo ）及び下記の（２）式から求め
られる端面からの距離（Ｘo ）とから、表面疵の発生原
因を判定することを特徴とする。 ＡＲ＝Ｌo ／Ｗo （１） 但し、Ｌo ＝（Ｌ・ｄ）／Ｄ Ｗo ＝Ｗ Ｘo ＝Ｘ＋ｘ （２） ここで、 ＡＲ：鋳片段階における表面疵の最大長と最大幅の比 Ｌo ：鋳片段階における表面疵の最大長 Ｗo ：鋳片段階における表面疵の最大幅 Ｘo ：鋳片段階における表面疵の端面からの距離 Ｄ ：鋳片の厚み Ｌ ：鋼板における表面疵の最大長 Ｗ ：鋼板における表面疵の最大幅 Ｘ ：鋼板における表面疵の端面からの距離 ｘ ：鋼板におけるトリム幅 ｄ ：鋼板の厚み
の本発明による鋼板の表面疵発生原因判定方法は、鋼板
における表面疵の最大長（Ｌ）と最大幅（Ｗ）及び端面
からの距離（Ｘ）を測定し、鋳片段階における表面疵の
最大長（Ｌo ）と最大幅（Ｗo ）の比ＡＲを下記の
（１）式によって求め、前記ＡＲの値と鋳片段階におけ
る表面疵の最大幅（Ｗo ）及び下記の（２）式から求め
られる端面からの距離（Ｘo ）とから、表面疵の発生原
因を判定することを特徴とする。 ＡＲ＝Ｌo ／Ｗo （１） 但し、Ｌo ＝（Ｌ・ｄ）／Ｄ Ｗo ＝Ｗ Ｘo ＝Ｘ＋ｘ （２） ここで、 ＡＲ：鋳片段階における表面疵の最大長と最大幅の比 Ｌo ：鋳片段階における表面疵の最大長 Ｗo ：鋳片段階における表面疵の最大幅 Ｘo ：鋳片段階における表面疵の端面からの距離 Ｄ ：鋳片の厚み Ｌ ：鋼板における表面疵の最大長 Ｗ ：鋼板における表面疵の最大幅 Ｘ ：鋼板における表面疵の端面からの距離 ｘ ：鋼板におけるトリム幅 ｄ ：鋼板の厚み
【０００７】また、鋼板の表面疵発生原因判定装置は、
鋼板の表面疵の有無を検出する表面疵検出器と、該表面
疵検出器の信号を受けて表面疵の全体像をとらえる低倍
率カメラ及び表面疵の拡大像をとらえる高倍率カメラ
と、該低倍率カメラ及び高倍率カメラによってとらえた
表面疵の画像の色調を二値化して表面疵の最大長及び最
大幅のそれぞれを測定する２台の画像解析装置と、該画
像解析装置によって測定した表面疵の最大長と最大幅、
及び予め入力されている鋳片厚み、鋼板の厚み、トリム
幅から、鋳片における表面疵の最大長と最大幅の比及び
表面疵の幅方向発生位置を演算する制御演算回路とから
なることを特徴とする。
鋼板の表面疵の有無を検出する表面疵検出器と、該表面
疵検出器の信号を受けて表面疵の全体像をとらえる低倍
率カメラ及び表面疵の拡大像をとらえる高倍率カメラ
と、該低倍率カメラ及び高倍率カメラによってとらえた
表面疵の画像の色調を二値化して表面疵の最大長及び最
大幅のそれぞれを測定する２台の画像解析装置と、該画
像解析装置によって測定した表面疵の最大長と最大幅、
及び予め入力されている鋳片厚み、鋼板の厚み、トリム
幅から、鋳片における表面疵の最大長と最大幅の比及び
表面疵の幅方向発生位置を演算する制御演算回路とから
なることを特徴とする。
【０００８】
【作用】鋼板の表面疵の形態及びその発生原因について
解析を行った結果、以下の（１）〜（４）のことが明ら
かとなった。 （１）鋼板の主な表面疵は線状疵であり、その発生原因
のほとんどは割れ起因、介在物起因及び気泡起因であ
る。 （２）割れ起因の表面疵の中で、鋳片幅方向端面から３
００mmより外側に発生している表面疵は、熱延時の粗圧
延時に発生する横割れが残存したものである。 （３）鋳片における介在物は球状であるために、介在物
起因の表面疵は鋳片段階に換算したときの最大長と最大
幅の比が１に近い。また、その大きさは３００μｍ以下
である。 （４）鋳片における気泡は球状であるために、気泡起因
の表面疵は鋳片段階に換算したときの最大長と最大幅の
比が１に近い。また、その大きさは３００μｍ以上であ
る。
解析を行った結果、以下の（１）〜（４）のことが明ら
かとなった。 （１）鋼板の主な表面疵は線状疵であり、その発生原因
のほとんどは割れ起因、介在物起因及び気泡起因であ
る。 （２）割れ起因の表面疵の中で、鋳片幅方向端面から３
００mmより外側に発生している表面疵は、熱延時の粗圧
延時に発生する横割れが残存したものである。 （３）鋳片における介在物は球状であるために、介在物
起因の表面疵は鋳片段階に換算したときの最大長と最大
幅の比が１に近い。また、その大きさは３００μｍ以下
である。 （４）鋳片における気泡は球状であるために、気泡起因
の表面疵は鋳片段階に換算したときの最大長と最大幅の
比が１に近い。また、その大きさは３００μｍ以上であ
る。
【０００９】したがって、これら（１）〜（４）の知見
を基にする鋼板の表面疵の発生原因を判定する本発明に
よれば、鋼板の表面疵の最大長と最大幅の比を鋳片段階
での最大長と最大幅との比に換算し、この比と鋳片段階
における表面疵の最大幅及び鋳片幅方向での表面疵の発
生位置から表面疵の発生原因を判定できる。
を基にする鋼板の表面疵の発生原因を判定する本発明に
よれば、鋼板の表面疵の最大長と最大幅の比を鋳片段階
での最大長と最大幅との比に換算し、この比と鋳片段階
における表面疵の最大幅及び鋳片幅方向での表面疵の発
生位置から表面疵の発生原因を判定できる。
【００１０】具体的には、ラインを通板中の鋼板につい
て、光学式の表面疵検出器を用いて表面疵の有無を検出
する。表面疵が存在する場合には、表面疵の最大長及び
最大幅をＣＣＤカメラ及び画像解析装置を用いて測定す
る。このとき、表面疵の最大長と最大幅は１００倍程度
異なるために、最大長を測定するための低倍率のＣＣＤ
カメラと画像解析装置及び最大幅を測定するための高倍
率のＣＣＤカメラと画像解析装置を用いることで迅速に
測定する。このようにして測定した表面疵の最大長と最
大幅、その比及び板幅方向での発生位置のデータを基
に、表面疵の発生原因を試片を切り出すことなくオンラ
インで判定できる。
て、光学式の表面疵検出器を用いて表面疵の有無を検出
する。表面疵が存在する場合には、表面疵の最大長及び
最大幅をＣＣＤカメラ及び画像解析装置を用いて測定す
る。このとき、表面疵の最大長と最大幅は１００倍程度
異なるために、最大長を測定するための低倍率のＣＣＤ
カメラと画像解析装置及び最大幅を測定するための高倍
率のＣＣＤカメラと画像解析装置を用いることで迅速に
測定する。このようにして測定した表面疵の最大長と最
大幅、その比及び板幅方向での発生位置のデータを基
に、表面疵の発生原因を試片を切り出すことなくオンラ
インで判定できる。
【００１１】
【実施例】以下に、本発明による鋼板の表面疵発生原因
判定方法について説明する。まず、図２に示す鋼板２の
表面疵１の最大長（Ｌ）、最大幅（Ｗ）及び鋼板の端面
からの距離（Ｘ）を測定する。
判定方法について説明する。まず、図２に示す鋼板２の
表面疵１の最大長（Ｌ）、最大幅（Ｗ）及び鋼板の端面
からの距離（Ｘ）を測定する。
【００１２】これらの値を基に、下記の（１）式〜
（３）式を用いて、鋳片段階における表面疵の最大長
（Ｌo ）と最大幅（Ｗo ）の比（ＡＲ）及び鋳片端面か
らの距離（Ｘo ）を演算する。 ＡＲ＝Ｌo ／Ｗo （１） 但し、Ｌo ＝（Ｌ・ｄ）／Ｄ Ｘo ＝Ｘ＋ｘ （２） Ｗo ＝Ｗ （３） ここで、 ＡＲ：鋳片段階における表面疵の最大長と最大幅の比 Ｌo ：鋳片段階における表面疵の最大長 Ｗo ：鋳片段階における表面疵の最大幅 Ｘo ：鋳片段階における表面疵の端面からの距離 Ｄ ：鋳片の厚み Ｌ ：鋼板における表面疵の最大長 Ｗ ：鋼板における表面疵の最大幅 Ｘ ：鋼板における表面疵の端面からの距離 ｘ ：鋼板におけるトリム幅 ｄ ：鋼板の厚み
（３）式を用いて、鋳片段階における表面疵の最大長
（Ｌo ）と最大幅（Ｗo ）の比（ＡＲ）及び鋳片端面か
らの距離（Ｘo ）を演算する。 ＡＲ＝Ｌo ／Ｗo （１） 但し、Ｌo ＝（Ｌ・ｄ）／Ｄ Ｘo ＝Ｘ＋ｘ （２） Ｗo ＝Ｗ （３） ここで、 ＡＲ：鋳片段階における表面疵の最大長と最大幅の比 Ｌo ：鋳片段階における表面疵の最大長 Ｗo ：鋳片段階における表面疵の最大幅 Ｘo ：鋳片段階における表面疵の端面からの距離 Ｄ ：鋳片の厚み Ｌ ：鋼板における表面疵の最大長 Ｗ ：鋼板における表面疵の最大幅 Ｘ ：鋼板における表面疵の端面からの距離 ｘ ：鋼板におけるトリム幅 ｄ ：鋼板の厚み
【００１３】このようにして求めた鋳片段階における表
面疵の最大長（Ｌo ）と最大幅（Ｗo ）の比（ＡＲ）、
最大幅（Ｗo ）及び発生位置（Ｘo ）を用いて、図１に
示すフローチャートに従って鋼板の表面疵の発生原因を
判定する。
面疵の最大長（Ｌo ）と最大幅（Ｗo ）の比（ＡＲ）、
最大幅（Ｗo ）及び発生位置（Ｘo ）を用いて、図１に
示すフローチャートに従って鋼板の表面疵の発生原因を
判定する。
【００１４】上記（１）式で算出した鋳片段階における
表面疵の最大長と最大幅の比（ＡＲ）が０．８未満の場
合は、横割れ起因である。特に、鋳片幅方向端面から３
００mmよりも外側に発生している表面疵は、熱間圧延の
粗圧延時の割れが主体であり、圧延条件の対策を行えば
よいことがわかる。また、鋳片幅方向端面から３００mm
よりも内側に発生している表面疵は、鋳片の横割れ起因
であり、鋳造条件の対策を行えばよいことがわかる。
表面疵の最大長と最大幅の比（ＡＲ）が０．８未満の場
合は、横割れ起因である。特に、鋳片幅方向端面から３
００mmよりも外側に発生している表面疵は、熱間圧延の
粗圧延時の割れが主体であり、圧延条件の対策を行えば
よいことがわかる。また、鋳片幅方向端面から３００mm
よりも内側に発生している表面疵は、鋳片の横割れ起因
であり、鋳造条件の対策を行えばよいことがわかる。
【００１５】また、ＡＲが０．８以上で、かつ１．２以
下の場合は、鋳片における介在物または気泡起因であ
る。この表面疵については、最大幅が３００μｍ以下の
表面疵は介在物起因が主であり、最大幅が３００μｍよ
り大きい表面疵は気泡起因が主である。さらには、巻き
込み物の組成をＷＤＳまたはＥＤＳ等を用いて分析し、
Ｎａ2 Ｏを含んでいればモールドパウダー起因であり、
含んでいなければ製鋼スラグ系の介在物起因である。
下の場合は、鋳片における介在物または気泡起因であ
る。この表面疵については、最大幅が３００μｍ以下の
表面疵は介在物起因が主であり、最大幅が３００μｍよ
り大きい表面疵は気泡起因が主である。さらには、巻き
込み物の組成をＷＤＳまたはＥＤＳ等を用いて分析し、
Ｎａ2 Ｏを含んでいればモールドパウダー起因であり、
含んでいなければ製鋼スラグ系の介在物起因である。
【００１６】ＡＲが１．２より大きく、かつ鋳片幅方向
端面から１５mm以内に発生している表面疵は、圧延時の
メタルフローの乱れによるしわ疵起因のエッジシーム疵
である。また、ＡＲが１．２より大きく、かつ鋳片幅方
向端面から１５mmより内側の表面疵は、鋳片の縦割れ起
因またはすり疵起因と判定できる。
端面から１５mm以内に発生している表面疵は、圧延時の
メタルフローの乱れによるしわ疵起因のエッジシーム疵
である。また、ＡＲが１．２より大きく、かつ鋳片幅方
向端面から１５mmより内側の表面疵は、鋳片の縦割れ起
因またはすり疵起因と判定できる。
【００１７】次に、図３により本発明の鋼板の表面疵発
生原因判定装置について説明する。鋼板としては、ＳＵ
Ｓ３０４ステンレス鋼の１２４０mm幅のＢＡ仕上げ及び
２Ｂ仕上げの２種類の仕上げ面の鋼板に適用した。ま
ず、鋼板２の表面疵１の有無を光学式あるいは磁気式の
表面疵検出器３を用いて検出する。表面疵が存在する場
合には、表面疵有りの信号及び鋼板幅方向端面からの距
離を制御演算回路８に入力する。この信号を基に、低倍
率のＣＣＤカメラ４は表面疵の全体像（最大長）をとら
え、また、高倍率のＣＣＤカメラ５は表面疵の拡大像
（最大幅）をとらえ、画像解析装置６及び７にそれぞれ
入力する。画像解析装置６及び７では色調により画像を
二値化し、画像解析装置６では表面疵の最大長を測定
し、画像解析装置７では表面疵の最大幅を測定する。
生原因判定装置について説明する。鋼板としては、ＳＵ
Ｓ３０４ステンレス鋼の１２４０mm幅のＢＡ仕上げ及び
２Ｂ仕上げの２種類の仕上げ面の鋼板に適用した。ま
ず、鋼板２の表面疵１の有無を光学式あるいは磁気式の
表面疵検出器３を用いて検出する。表面疵が存在する場
合には、表面疵有りの信号及び鋼板幅方向端面からの距
離を制御演算回路８に入力する。この信号を基に、低倍
率のＣＣＤカメラ４は表面疵の全体像（最大長）をとら
え、また、高倍率のＣＣＤカメラ５は表面疵の拡大像
（最大幅）をとらえ、画像解析装置６及び７にそれぞれ
入力する。画像解析装置６及び７では色調により画像を
二値化し、画像解析装置６では表面疵の最大長を測定
し、画像解析装置７では表面疵の最大幅を測定する。
【００１８】これらの測定値を制御演算回路８に入力す
る。制御演算回路８では、鋼板における表面疵の最大長
及び最大幅の測定値、予め入力されている鋳片厚み、鋼
板厚み及び鋼板端面のトリム量から（１）式〜（３）式
を用いて、鋳片段階における表面疵の最大長、最大幅及
び発生位置を演算する。さらに、制御演算回路８では、
図１に示すフローチャートに従って表面疵の発生原因を
判定する。
る。制御演算回路８では、鋼板における表面疵の最大長
及び最大幅の測定値、予め入力されている鋳片厚み、鋼
板厚み及び鋼板端面のトリム量から（１）式〜（３）式
を用いて、鋳片段階における表面疵の最大長、最大幅及
び発生位置を演算する。さらに、制御演算回路８では、
図１に示すフローチャートに従って表面疵の発生原因を
判定する。
【００１９】表１に、本発明法及び試片切り出しによる
従来の方法により同一の表面疵の発生原因を判定した結
果を示す。表１の実施例の中で、No．６とNo．１０の表
面疵の発生原因に差異が認められるが、従来法と比較し
た場合で８０％一致した結果が得られた。また、本発明
の図１に示すフローチャートの判定基準と比較した場合
では、１００％一致した結果が得られた。
従来の方法により同一の表面疵の発生原因を判定した結
果を示す。表１の実施例の中で、No．６とNo．１０の表
面疵の発生原因に差異が認められるが、従来法と比較し
た場合で８０％一致した結果が得られた。また、本発明
の図１に示すフローチャートの判定基準と比較した場合
では、１００％一致した結果が得られた。
【００２０】
【表１】
【００２１】
【発明の効果】本発明によれば、鋼板の主な表面疵であ
る線状疵の発生原因をオンラインで判定することができ
る。これにより、効率的な品質管理及び表面疵発生防止
対策を迅速に実施できるので、表面性状の優れた鋼板を
歩留りよく製造することができる。
る線状疵の発生原因をオンラインで判定することができ
る。これにより、効率的な品質管理及び表面疵発生防止
対策を迅速に実施できるので、表面性状の優れた鋼板を
歩留りよく製造することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による鋼板の表面疵発生原因判定方法を
説明するフローチャート図である。
説明するフローチャート図である。
【図２】鋼板の表面疵の最大長及び最大幅の定義を説明
する図である。
する図である。
【図３】本発明による鋼板の表面疵発生原因判定装置を
示す図である。
示す図である。
【符号の説明】 １ 鋼板の表面疵 ２ 鋼板 ３ 表面疵検出器 ４ 低倍率のカメラ ５ 高倍率のカメラ ６，７ 画像解析装置 ８ 制御演算回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 沖森 麻佑巳 山口県光市大字島田3434番地 新日本製鐵 株式会社光製鐵所内 (72)発明者 吉村 裕二 山口県光市大字島田3434番地 新日本製鐵 株式会社光製鐵所内 (72)発明者 藤原 茂 山口県光市大字島田3434番地 新日本製鐵 株式会社光製鐵所内 (72)発明者 義永 謙一郎 山口県光市大字島田3434番地 新日本製鐵 株式会社光製鐵所内 (72)発明者 高井良 昌文 山口県光市大字島田3434番地 新日本製鐵 株式会社光製鐵所内
Claims (2)
- 【請求項１】 鋼板における表面疵の最大長（Ｌ）と最
大幅（Ｗ）及び端面からの距離（Ｘ）を測定し、鋳片段
階における表面疵の最大長（Ｌo ）と最大幅（Ｗo ）の
比ＡＲを下記の（１）式によって求め、前記ＡＲの値と
鋳片段階における表面疵の最大幅（Ｗo ）及び下記の
（２）式から求められる端面からの距離（Ｘo ）とか
ら、表面疵の発生原因を判定することを特徴とする鋼板
の表面疵発生原因判定方法。 ＡＲ＝Ｌo ／Ｗo （１） 但し、Ｌo ＝（Ｌ・ｄ）／Ｄ Ｗo ＝Ｗ Ｘo ＝Ｘ＋ｘ （２） ここで、 ＡＲ：鋳片段階における表面疵の最大長と最大幅の比 Ｌo ：鋳片段階における表面疵の最大長 Ｗo ：鋳片段階における表面疵の最大幅 Ｘo ：鋳片段階における表面疵の端面からの距離 Ｄ ：鋳片の厚み Ｌ ：鋼板における表面疵の最大長 Ｗ ：鋼板における表面疵の最大幅 Ｘ ：鋼板における表面疵の端面からの距離 ｘ ：鋼板におけるトリム幅 ｄ ：鋼板の厚み - 【請求項２】 鋼板の表面疵の有無を検出する表面疵検
出器と、該表面疵検出器の信号を受けて表面疵の全体像
をとらえる低倍率カメラ及び表面疵の拡大像をとらえる
高倍率カメラと、該低倍率カメラ及び高倍率カメラによ
ってとらえた表面疵の画像の色調を二値化して表面疵の
最大長及び最大幅を測定する画像解析装置と、該画像解
析装置によって測定した表面疵の最大長と最大幅、及び
予め入力されている鋳片厚み、鋼板の厚み、トリム幅の
値から鋳片における表面疵の最大長と最大幅の比及び表
面疵の幅方向発生位置を演算する制御演算回路とからな
る鋼板の表面疵発生原因判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP723094A JPH07209208A (ja) | 1994-01-26 | 1994-01-26 | 鋼板の表面疵発生原因判定方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP723094A JPH07209208A (ja) | 1994-01-26 | 1994-01-26 | 鋼板の表面疵発生原因判定方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07209208A true JPH07209208A (ja) | 1995-08-11 |
Family
ID=11660199
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP723094A Withdrawn JPH07209208A (ja) | 1994-01-26 | 1994-01-26 | 鋼板の表面疵発生原因判定方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07209208A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002323481A (ja) * | 2001-04-27 | 2002-11-08 | Kawasaki Steel Corp | 超音波探傷方法および装置 |
| CN117491391A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 登景(天津)科技有限公司 | 基于芯片计算的玻璃基板光三维健康检测方法及设备 |
-
1994
- 1994-01-26 JP JP723094A patent/JPH07209208A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002323481A (ja) * | 2001-04-27 | 2002-11-08 | Kawasaki Steel Corp | 超音波探傷方法および装置 |
| CN117491391A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 登景(天津)科技有限公司 | 基于芯片计算的玻璃基板光三维健康检测方法及设备 |
| CN117491391B (zh) * | 2023-12-29 | 2024-03-15 | 登景(天津)科技有限公司 | 基于芯片计算的玻璃基板光三维健康检测方法及设备 |
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