JPH07294438A - 炭素含有量判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】鋼材の炭素含有量を自動的に、しかも正確に判
断することを可能とする。 【構成】被検査鋼材２をグラインダ３により摩擦した際
に生じる火花４をＣＣＤカメラ１１により連続的に撮像
して各静止画像に対応する画像信号を生成する。このカ
ラー画像信号をＡ／Ｄ変換部１２でディジタル化して得
たカラー画像データに基づき、面積比算出部１４におい
て火花量と破裂量との比を求め、さらに所定の単位時間
分の画像に対して求めた火花量と破裂量との比を総合し
て特徴量とする。そして推論機構１５により、面積比算
出部１４で求めた特徴量と予め学習しておいた特徴量と
炭素含有量との関係から被検査鋼材２の炭素含有量を推
論する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、鋼材を摩擦した際に生
じる火花の状態に基づいて鋼材の炭素含有量を判定する
炭素含有量判定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】鋼材をグラインダなどにより摩擦した際
に生じる火花の状態が鋼材に含まれる炭素の量に応じて
異なることは従来より知られている。そしてこのような
性質を利用し、鋼材をグラインダなどにより摩擦した際
に生じる火花の状態を検査員が目視で認識し、鋼材の炭
素含有量を判断することが従来より行われている。

【０００３】ところが以上のような目視による判断で
は、検査員の経験則や感によって鋼材の炭素含有量を判
断することになるため、熟練した検査員を必要とする
上、判断結果が不正確になるおそれがあった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】以上のように従来は、
鋼材の炭素含有量は、鋼材を摩擦した際に生じる火花の
状態に基づき、経験則や感によって検査員が判断してい
たために、検査員は十分な経験を積む必要があるなど検
査員の負担が大きい上に、必ずしも正確な判断を行うこ
とができるわけではないという不具合があった。

【０００５】本発明はこのような事情を考慮してなされ
たものであり、その目的とするところは、鋼材の炭素含
有量を自動的に、しかも正確に判断することができる炭
素含有量判定装置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】以上の目的を達成するた
めに本発明は、被検査鋼材を摩擦した際に生じる火花を
例えばＣＣＤカメラなどの撮像手段により二次元の静止
画像として連続的に撮像して各静止画像に対応する画像
信号を生成するとともに、この画像信号から火花の破裂
に相当する成分および流線に相当する成分の少なくとも
いずれか一方、例えば各静止画像における火花に相当す
る部分の面積に対する破裂に相当する部分の面積比を特
徴量として例えば面積比算出部などの特徴量抽出手段に
より抽出し、複数の静止画像に対してそれぞれ抽出され
た特徴量のそれぞれと、予め設定された特徴量と炭素含
有量との関係を示す情報とに基づいて、例えば推論機構
などの推論手段により前記被検査鋼材の炭素含有量を推
論するようにした。

【０００７】

【作用】このような手段を講じたことにより、被検査鋼
材を摩擦した際に生じる火花が撮像手段によって二次元
の静止画像として連続的に撮像されて各静止画像に対応
する画像信号が生成されるとともに、この画像信号を特
徴量抽出手段により処理することにより、火花の破裂に
相当する成分および流線に相当する成分の少なくともい
ずれか一方、例えば各静止画像における火花に相当する
部分の面積に対する破裂に相当する部分の面積比が特徴
量として抽出される。そして複数の静止画像に対してそ
れぞれ抽出された特徴量のそれぞれと、予め設定された
特徴量と炭素含有量との関係を示す情報とに基づいて、
推論手段により前記被検査鋼材の炭素含有量が推論され
る。

【０００８】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例につ
き説明する。図１は本実施例に係る炭素含有量判定装置
の構成を示す機能ブロック図である。図中、１は炭素含
有量判定装置である。この炭素含有量判定装置１は、被
検査鋼材２をグラインダ３で摩擦した際に生じる火花４
の状態を観測して被検査鋼材２の炭素含有量を判定する
ものである。すなわち、火花４には図１に示すように、
緩やかな軌跡をなす流線と、瞬間的に輝く破裂とが含ま
れており、この流線の量や破裂の量が被検査鋼材１の炭
素含有量によって異なるので、流線の量と破裂の量との
比から炭素含有量を判断するのである。

【０００９】炭素含有量判定装置１は、ＣＣＤカメラ１
１、Ａ／Ｄ変換部１２、フレームメモリ１３、面積比算
出部１４および推論機構１５を有し、ＣＣＤカメラ１１
の出力がＡ／Ｄ変換部１２へ、Ａ／Ｄ変換部１２の出力
がフレームメモリ１３へ、フレームメモリ１３の出力が
面積比算出部１４へ、そして面積比算出部１４の出力が
推論機構１５へそれぞれ入力されるように接続されてい
る。

【００１０】次に以上のように構成された炭素含有量判
定装置１の動作を説明する。まず、ＣＣＤカメラ１１
は、所定周期（例えば１／３０秒）毎にその時点におけ
る火花４の状態を静止画像として撮像し、対応するカラ
ー画像信号を生成する。そしてＣＣＤカメラ１１は、生
成したカラー画像信号をＡ／Ｄ変換部１２へと与える。
Ａ／Ｄ変換部１２は、ＣＣＤカメラ１１から与えられる
カラー画像信号（アナログ状態）をディジタル化し、カ
ラー画像データとする。このようにＡ／Ｄ変換部１２で
得られたカラー画像データは、フレームメモリ１３に格
納しておく。

【００１１】さて面積比算出部１４は、フレームメモリ
１３に格納されたカラー画像データをおのおの異なる２
つの閾値で二値化する。ここで２つの閾値の一方は、カ
ラー画像データ中から火花４（流線および破裂）に相当
する成分を抽出するための閾値、また他方は前記閾値よ
りも高い値に設定されており、火花４に相当する成分の
うちの破裂に相当する成分のみを抽出するための閾値で
ある。

【００１２】このようにして面積比算出部１４では、流
線および破裂がカラー画像データ中のどの位置にあるか
を示す二値画像データと、破裂がカラー画像データ中の
どの位置にあるかを示す二値画像データとが得られる。
図２は流線および破裂がカラー画像データ中のどの位置
にあるかを示す二値画像データを模式的に示す図であ
り、（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）の順で時間的に連続して
いる。また図３は破裂がカラー画像データ中のどの位置
にあるかを示す二値画像データを模式的に示す図であ
り、（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）が図２（ａ）（ｂ）
（ｃ）（ｄ）のそれぞれに対応する。

【００１３】この図からも分かるように、流線および破
裂がカラー画像データ中のどの位置にあるかを示す二値
画像データに基づき、１つの画像中における流線が位置
する部分の面積（流線の量に相当するので、以下では流
線量と称する）および破裂が位置する部分の面積（破裂
の量に相当するので、以下では破裂量と称する）の和
（火花４の量に相当するので、以下では火花量と称す
る）を、また破裂がカラー画像データ中のどの位置にあ
るかを示す二値画像データに基づき、１つの画像中にお
ける破裂量をそれぞれ求めることができ、面積比算出部
１４はこれらの面積を求める処理を行う。さらに面積比
算出部１４は、火花量と破裂量との比率を求める。なお
火花量は流線量と破裂量との和であるので、火花量と破
裂量との比率は流線量と破裂量との比に比例し、流線量
と破裂量との比と同様な特徴量となる。

【００１４】ところで、ＣＣＤカメラ１１によりある一
瞬のみで火花４を観測すると、図１に示すような人間が
目視した場合の像とは異なり、図２に示すような断片的
な画像となる。火花４は、ごく短い時間毎での状態に着
目すると変化しているので、この断片的な画像に含まれ
ている火花量と破裂量との比率は火花４の状態を認識す
るための特徴量としては不正確である。そこで面積比算
出部１４は、上述の処理を、順次与えられるカラー画像
データに対して順次行い、所定の単位時間内に与えられ
る複数のカラー画像データのそれぞれに対して求めた比
率を総合して特徴量とし、推論機構１５へと与える。

【００１５】さて推論機構１５には、上述した処理を炭
素含有量が既知である鋼材を被検査鋼材２として行って
得られた特徴量を予め学習させておく。そして実際の被
検査鋼材２をセットした状態で上述のようにして得られ
た特徴量を推論機構１５へと与え、推論機構１５にて例
えばファジィ推論などの推論処理を行い、被検査鋼材２
の炭素含有量を判定する。

【００１６】かくして本実施例によれば、被検査鋼材２
を摩擦した際に被検査鋼材２から出る火花４の状態に基
づいて、被検査鋼材２の炭素含有量が自動的に判定され
る。従って、検査員の負担が軽減されるとともに、経験
の浅い検査員でも検査を行うことが可能となる。

【００１７】また本実施例によれば、火花４の状態を詳
細、かつ正確に把握して被検査鋼材２の炭素含有量の判
定を行うので、被検査鋼材２の炭素含有量を正確に判定
することができる。

【００１８】なお本発明は上記実施例に限定されるもの
ではない。例えば上記実施例では、特徴量として火花量
と破裂量との比を用いているが、流線量と火花量との比
を特徴量としても全く同様に実現できる。また流線量を
検出し、流線量と破裂量との比を特徴量としても良い。
さらには、流線量のみまたは破裂量のみを特徴量とする
こともできる。ただし、流線量と破裂量との双方を含む
特徴量を用いたほうが被検査鋼材２の炭素含有量をより
正確に判定することができるため、特徴量は流線量と破
裂量との比、火花量と破裂量との比、あるいは流線量と
火花量との比とするのが最適である。なお流線量は、カ
ラー画像データ中から火花４に相当する成分のうちの破
裂に相当する成分のみを抽出するための閾値を上回る成
分を除去したのち、火花４（流線および破裂）に相当す
る成分を抽出するための閾値で二値化することによって
得られる二値画像データから求めることができる。

【００１９】また上記実施例では、面積比算出部１４が
所定の単位時間内に与えられる複数のカラー画像データ
のそれぞれに対して求めた比率を総合して特徴量を求め
るものとしているが、複数のカラー画像データのそれぞ
れに対して求めた比率のそれぞれを特徴量とし、推論機
構１５において複数の特徴量を総合して推論を行うよう
にしても良い。

【００２０】また上記実施例では、推論機構１５に特徴
量を学習させるものとしているが、予め実験などにより
求めた特徴量を示す情報を推論機構１５に登録しておく
ようにしても良い。

【００２１】また撮像手段はＣＣＤカメラ１１には限定
されず、撮像管等のような他の撮像方式のものであって
も良い。このほか、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種
々の変形実施が可能である。

【００２２】

【発明の効果】本発明は、被検査鋼材を摩擦した際に生
じる火花を例えばＣＣＤカメラなどの撮像手段により二
次元の静止画像として連続的に撮像して各静止画像に対
応する画像信号を生成するとともに、この画像信号から
火花の破裂に相当する成分および流線に相当する成分の
少なくともいずれか一方、例えば各静止画像における火
花に相当する部分の面積に対する破裂に相当する部分の
面積比を特徴量として例えば面積比算出部などの特徴量
抽出手段により抽出し、複数の静止画像に対してそれぞ
れ抽出された特徴量のそれぞれと、予め設定された特徴
量と炭素含有量との関係を示す情報とに基づいて、例え
ば推論機構などの推論手段により前記被検査鋼材の炭素
含有量を推論するようにしたので、鋼材の炭素含有量を
自動的に、しかも正確に判断することができる炭素含有
量判定装置となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る炭素含有量判定装置の
構成を示す機能ブロック図。

【図２】流線および破裂がカラー画像データ中のどの位
置にあるかを示す二値画像データを模式的に示す図。

【図３】破裂がカラー画像データ中のどの位置にあるか
を示す二値画像データを模式的に示す図。

【符号の説明】

１…炭素含有量判定装置 ２…被検査鋼材 ３…グラインダ １１…ＣＣＤカメラ １２…Ａ／Ｄ変換部 １３…フレームメモリ １４…面積比算出部 １５…推論機構

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 上松 周一郎 愛知県知多郡阿久比町大字福住字高根台21 の11

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査鋼材を摩擦した際に生じる火花を
   二次元の静止画像として連続的に撮像し、各静止画像に
   対応する画像信号を生成する撮像手段と、 この撮像手段により生成された前記画像信号から火花の
   破裂に相当する成分および流線に相当する成分の少なく
   ともいずれか一方を特徴量として抽出する特徴量抽出手
   段と、 この特徴量抽出手段により複数の静止画像に対してそれ
   ぞれ抽出された特徴量のそれぞれと、予め設定された特
   徴量と炭素含有量との関係を示す情報とに基づいて前記
   被検査鋼材の炭素含有量を推論する推論手段とを具備し
   たことを特徴とする炭素含有量判定装置。
2. 【請求項２】 特徴量抽出手段が抽出する特徴量は、各
   静止画像における火花に相当する部分の面積に対する破
   裂に相当する部分の面積比であることを特徴とする請求
   項１に記載の炭素含有量判定装置。