JPH08105842A

JPH08105842A - 表面検査装置

Info

Publication number: JPH08105842A
Application number: JP7204715A
Authority: JP
Inventors: Chiaki Fukazawa; 千秋深沢
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1994-08-12
Filing date: 1995-08-10
Publication date: 1996-04-23
Anticipated expiration: 2015-08-10
Also published as: JP3255562B2

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、帯状物上の表面欠陥が様々な形状
で複数の部分からなる場合にも各欠陥の種類及び等級を
リアルタイムで高速且つ正確に識別することを目的とす
る。【解決手段】走行する帯状物１の表面欠陥の画像を検
出する検出手段３と、その表面欠陥の画像から欠陥の分
布状態を判定して同種の欠陥からなる欠陥領域を決定す
る欠陥領域判定手段２０と、その欠陥領域に含まれる欠
陥の種類及び等級を識別する識別手段３０とを備えたこ
とを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、走行する帯状物の
表面欠陥を検知する表面検査装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の表面検査装置としては、例えば図
１１に示すものがある。

【０００３】図１１に示すように、該表面検査装置は、
走行する帯状物１の表面欠陥２の画像を検出する検出器
（検出手段）３と、帯状物１の走行を検知するローラ４
及びライン同期信号発生器５と、帯状物１の検査対象面
を、幅方向及び長手方向に欠陥の発生位置に関係なく一
定大きさの分割面に分割する分割回路６と、各分割面毎
にそこに含まれる欠陥の種類や等級を判定する識別回路
７とを備えて構成され、帯状物１の表面を自動検査する
ようになっている。

【０００４】図１２は、帯状物１表面への欠陥の発生例
及び分割面の構成例を示している。同図中、Ａは帯状物
１の長手方向に分布する線状欠陥、Ｂは点状欠陥の集合
した欠陥、Ｃは断続した細い線状の欠陥、Ｄは孤立した
点状の欠陥である。また、Ｌ₁，Ｌ₂，Ｌ₃，…は長手
方向の分割線、Ｄ₁，Ｄ₂，Ｄ₃は幅方向の分割線であ
り、これらの分割線により、帯状物１の表面が複数の分
割面に分割される。

【０００５】そして、従来の表面検査装置では、帯状物
の検査対象面を一定大きさの分割面に分割し、その各分
割面に含まれる欠陥毎に欠陥の種類や等級を判定してい
る。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、帯状物
の表面欠陥は、図１２に例示したように、何個かの欠陥
が集合して１つの欠陥と判定すべきものが多く、欠陥の
形状が一般に複雑であり、発生位置が不定である。

【０００７】このため、帯状物の検査対象面を幅方向及
び長手方向に一定大きさの分割面に分割したので、例え
ば欠陥Ａ，Ｂ，Ｃは複数の分割面に跨ってしまい、その
欠陥の種類や等級を正しく判定することが難しいという
問題がある。

【０００８】また、図６（ａ）に示すように、１個の欠
陥がハッチングを施した濃い部分と点を施した淡い（う
すい）部分とで成る場合、２値化すると同図（ｂ）に示
すように、濃い部分が残るため複数個の欠陥部に分離し
てしまうこともある。

【０００９】更に、図７（ａ），（ｂ）に示すように、
欠陥全体が淡い（うすい）場合には２値化すると欠陥部
分が殆ど消失してしまい、欠陥の領域を決定できず、従
って欠陥の種類や等級を正しく判定することが困難とな
る。

【００１０】そこで、本発明の目的は、帯状物上に様々
の形状の表面欠陥があり、その表面欠陥が複数の部分か
らなる場合、或いは、欠陥が淡い（うすい）ため欠陥部
分の判定が困難な場合にも、各欠陥の種類及び等級をリ
アルタイムで高速且つ正確に識別することが可能な表面
検査装置を提供することである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１記載の発明は、走行する帯状物の表面欠陥
の画像を検出する検出手段と、検出された前記表面欠陥
の画像から欠陥の分布状態を判定して同種の欠陥からな
る欠陥領域を決定する欠陥領域判定手段と、決定された
前記欠陥領域に含まれる欠陥の種類及び等級を識別する
識別手段とを備えたことを特徴とする。

【００１２】請求項１記載の発明によれば、検出手段で
検出された表面欠陥の画像から欠陥の分布状態を判定す
ることにより、例えば線状又は点状等の同種の欠陥を囲
む欠陥領域が判定され、その欠陥領域内の欠陥について
欠陥の種類及び等級が識別される。これにより、帯状物
上に様々の形状の表面欠陥があり、その表面欠陥が複数
の部分からなる場合にも、欠陥の種類及び等級が高速且
つ正確に識別される。

【００１３】請求項２記載の発明は、前記欠陥領域判定
手段は、前記表面欠陥の画像を２値化する２値化回路
と、この２値化された２値画像のパターンから同種の欠
陥を１つながりと判定する群集判定回路と、前記１つな
がりと判定された欠陥の分離を判定して各欠陥領域を決
定する第１切出回路とを備えたことを特徴とする。

【００１４】請求項２記載の発明によれば、欠陥領域判
定手段は、表面欠陥の画像を２値化する２値化回路と、
２値画像のパターンから同種の欠陥を１つながりと判定
する群集判定回路と、１つながりと判定された欠陥の分
離を判定して各欠陥領域を決定する切出回路とで構成す
ることにより、例えば線状又は点状等の同種の欠陥を囲
む欠陥領域が正確に判定される。

【００１５】請求項３記載の発明は、前記群集判定回路
は、膨張処理或いは太め処理により前記２値画像におけ
る画素の回りの一定領域を同種の欠陥の１つながりと判
定するように構成したことを特徴とする。

【００１６】請求項３記載の発明によれば、群集判定回
路は、具体的には、膨張処理或いは太め処理により２値
画像における画素の回りの一定領域を同種の欠陥の１つ
ながりと判定する。

【００１７】請求項４記載の発明は、前記第１切出回路
は、前記１つながりと判定された欠陥を構成する各画素
の連結性を判定して番号付けをすることにより前記各欠
陥領域を決定するように構成したことを特徴とする。

【００１８】請求項４記載の発明によれば、第１切出回
路は、具体的には、１つながりと判定された欠陥を構成
する各画素の連結性を判定して番号付けしていくラベリ
ング処理により、各欠陥領域を決定する。

【００１９】請求項５記載の発明は、前記第１切出回路
は、前記１つながりと判定された欠陥の射影を前記帯状
物の長手方向と幅方向にとり、これらの射影から前記各
欠陥領域を決定するように構成したことを特徴とする。

【００２０】請求項５記載の発明によれば、第１切出回
路は、１つながりと判定された欠陥の射影を帯状物の長
手方向と幅方向にとり、これらの射影から各欠陥領域を
決定する射影方式とすることも可能である。射影方式を
とると、ラベリング処理よりも処理が簡単で且つ高速に
各欠陥領域を決定することが可能となる。

【００２１】請求項６記載の発明は、第１切出回路は、
前記帯状物の長手方向の欠陥の射影の各終端で幅方向の
射影をとり、対応した前記長手方向及び幅方向の射影で
決る矩形領域により、前記各欠陥領域を決定するように
構成したことを特徴とする。

【００２２】請求項６記載の発明によれば、上記射影方
式において、帯状物の長手方向の欠陥の射影の各終端で
幅方向の射影をとり、対応した長手方向及び幅方向の射
影で決る矩形領域で各欠陥領域を決定することにより、
一層簡単で且つ高速な処理が可能となる。

【００２３】請求項７記載の発明は、前記帯状物におけ
る一定領域の画像をそれぞれ記憶する第１の画像メモリ
と第２の画像メモリとを有し、前記欠陥領域が決定され
たとき、当該第１の画像メモリ及び第２の画像メモリの
何れか一方から前記識別回路へ記憶画像を出力し何れか
他方は前記検出手段で検出された新たな画像を記憶する
ように構成したことを特徴とする。

【００２４】請求項７記載の発明によれば、帯状物にお
ける一定領域の画像をそれぞれ記憶する第１の画像メモ
リと第２の画像メモリとを備え、欠陥領域が決定された
ときに第１の画像メモリ及び第２の画像メモリの何れか
一方から識別回路へ記憶画像を出力して欠陥の種類及び
等級を識別し、何れか他方は検出手段で検出された新た
な画像を記憶することにより、走行する帯状物の表面欠
陥をリアルタイムで高速且つ正確に識別することが可能
となる。

【００２５】請求項８記載の発明は、前記欠陥領域判定
手段は、２値化に先立ち多値画像処理をする多値画像フ
ィルタ回路と、この処理された画像を２値化する２値化
回路と、この２値化された２値画像のパターンから欠陥
の領域を決定する切出回路とを備えたことを特徴とす
る。

【００２６】請求項８記載の発明によれば、欠陥領域判
定手段の多値画像フィルタ回路は、表面欠陥の画像を入
力して、欠陥部の濃淡が激しいときに、ゆるやかな変化
に変える“ボケ”処理を行い、また、欠陥部の濃度が薄
いとき適当な領域内の画像を積算することで欠陥部を浮
上らせる“積算”処理を行なう。この処理された画像を
２値化回路で２値画像にし、第２切出回路で、この２値
画像のパターンから欠陥の領域が決定される。

【００２７】請求項９記載の発明は、前記多値画像フィ
ルタ回路は、前記多値画像処理を施すべき範囲の画像を
記憶する局所画像メモリと、前記多値画像処理のための
パラメータすなわちフィルタ関数値を記憶するフィルタ
メモリと、この局所画像メモリとフィルタメモリの間で
多値画像演算を行なう演算回路とを備えたことを特徴と
する。

【００２８】請求項９記載の発明によれば、多値画像フ
ィルタ回路では、多値画像処理を施すべき範囲の画像を
局所画像メモリで記憶し、前記多値画像フィルタ処理を
行なうためのフィルタ関数を予めフィルタメモリに記憶
して持ち、この局所画像メモリと、フィルタメモリの間
との出力を演算回路に入れ、ここで先に述べた“ボケ”
処理や“積算”処理を行なうことにより、２値化したと
き、正確に欠陥領域の判定を可能とする。

【００２９】請求項１０記載の発明は、前記フィルタメ
モリは、面状のフィルタの関数値を記憶することを特徴
とする。

【００３０】請求項１０記載の発明によれば、フィルタ
メモリに面状のフィルタの関数値を記憶しておくことに
より、面状の欠陥に対し、“ボケ”処理や“積算”処理
を効果的に行ない、もって面状の欠陥の領域判定を正確
に行なうことを可能とする。

【００３１】請求項１１記載の発明は、前記フィルタメ
モリは、帯状物の長手方向に細長い形状のフィルタの関
数値を記憶することを特徴とする。

【００３２】請求項１１記載の発明によれば、フィルタ
メモリに、帯状物の長手方向に細長い形状のフィルタの
関数値を記憶しておくことにより、長手方向に細長い形
状の欠陥に対するフィルタ効果を上げ、もってこのよう
な欠陥の領域判定を正確に行なうことを可能とする。

【００３３】請求項１２記載の発明は、前記フィルタメ
モリは、帯状物の幅方向に細長い形状のフィルタの関数
値を記憶することを特徴とする。

【００３４】請求項１２記載の発明によれば、フィルタ
メモリに、帯状物の幅方向に細長い形状のフィルタの関
数値を記憶しておくことにより、幅方向に細長い形状の
欠陥に対するフィルタ効果を上げ、もってこのような欠
陥の領域判定を正確に行なうことを可能とする。

【００３５】請求項１３記載の発明は、前記フィルタメ
モリは、帯状物の長手方向に細長い形状と幅方向に細長
い形状との組合せから成る形状のフィルタの関数値を記
憶することを特徴とする。

【００３６】請求項１３記載の発明によれば、フィルタ
メモリに帯状物の長手方向に細長い形状を幅方向に細長
い形状との組合せから成る形状のフィルタの関数値を記
憶させておくことにより、長手方向および幅方向に細長
い形状の欠陥に対するフィルタ効果を上げ、もってこの
ような欠陥の領域判定を正確に行なうことを可能とす
る。

【００３７】請求項１４記載の発明は、前記演算回路
は、局所画像メモリ出力と、フィルタメモリ出力を受
け、両者の間で積和計算を行なう回路を備えたことを特
徴とする。

【００３８】請求項１４記載の発明によれば、前記演算
回路に於ては、局所画像メモリのアドレス（Ｉ，Ｊ）の
画像レベルをｆ（Ｉ，Ｊ）とし、フィルタメモリのアド
レス（ｉ，ｊ）の出力をｇ（ｉ，ｊ）とし、演算後の画
像のアドレス（Ｉ，Ｊ）のレベルをＦ（Ｉ，Ｊ）とし、
フィルタ領域が−ｌ₁≦ｌ≦ｌ₂，−ｍ₁≦ｍ≦ｍ₂に
わたるとするとき、

【数１】なる演算を行なわせることにより、前述の“ボケ”効果
や“演算”効果を得る。

【００３９】

【発明の実施の形態】以下、本発明を図示の実施形態例
に基づいて説明する。なお、既に説明した機器及び部材
等と同一ないし均等のものは、同一符号を付し、重複記
載を省略する。

【００４０】（１）第１実施形態例図１は本実施形態例の構成を示すブロック図である。

【００４１】図１において、１０は画像記憶手段であ
り、検出器３で検出された帯状物１の一定領域の画像を
それぞれ記憶する第１の画像メモリ１１と第２の画像メ
モリ１２が内蔵されている。２０は欠陥領域判定手段と
しての第１欠陥領域判定回路であり、検出器３からの出
力画像を２値化する２値化回路２１、この２値化画像の
パターンから複数の部分からなる欠陥を１つながりと判
定する群集判定回路２２及び１つながりと判定された欠
陥領域の分離を判定して各欠陥領域を決定する第１切出
回路２３が備えられている。

【００４２】３０は決定された欠陥領域に含まれる欠陥
の種類及び等級を識別する識別手段としての識別回路で
ある。欠陥領域判定回路２０で欠陥領域が決定されたと
き、第１、第２の画像メモリ１１，１２の何れか一方か
ら一定領域の画像が識別回路３０へ出力され、何れか他
方は検出器３から出力される新たな画像を記憶するよう
になっている。

【００４３】次に、図２を用いて、欠陥領域判定回路２
０による欠陥領域の決定作用を説明する。

【００４４】２値化回路２１は入力画像を適宜の判定レ
ベルで弁別して２値画像を得る（図２（ａ））。群集判
定回路２２は、その２値画像のパターンに対し、膨張処
理或いは太め処理を施すことにより、各欠陥を構成する
部分の”つながり”を判定する。つまり、欠陥の点の回
りの一定領域まで、その欠陥を広げる（太らせる）こと
により、近接した欠陥を連結する。これにより、図２
（ｂ）のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄは各々点線で囲んだ領域からな
る１つながりの欠陥となる。

【００４５】第１切出回路２３は、群集判定回路２２で
判定された１つながりの欠陥の分離を判定して各欠陥領
域を決定する。その決定処理として、例えばラベリング
処理を行う。これは、欠陥を構成する各画素の連結性を
判定してゆき、各欠陥領域にラベル付けをするものであ
る。この決定方法は、処理が複雑となるので比較的時間
がかかる。

【００４６】これに対し、他の処理方法として、帯状物
１の流れ方向や幅方向の斜影から欠陥領域を決定する射
影方式の処理法をとることも可能である。この方法は処
理が比較的簡単で且つ高速である。

【００４７】この射影方式の処理法を図３を用いて説明
する。図中、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは群集判定回路２２で判定
された１つながりの欠陥部であり、これを帯状物１の流
れ方向に射影してＰ_yを得る。この射影の切れ目、例え
ばＴ₁，Ｔ₂での幅方向への射影Ｐ_x1 ，Ｐ_x2 を得
る。この流れ方向と幅方向の射影から、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
をそれぞれ囲む領域Ｓ_a，Ｓ_b，Ｓ_c，Ｓ_dが得られる
ので、これらを各欠陥領域と決定する。

【００４８】上述したように、本実施形態例によれば、
１つの欠陥が何個かの部分に分れており、しかも各部分
が複雑な形をしていても、膨張処理等による１つながり
の欠陥の判定及び射影方式処理等によるその１つながり
の欠陥の分離等を行うことにより、簡単な処理で、しか
も高速にほぼリアルタイムで欠陥領域を決定し、さらに
その欠陥領域に含まれる欠陥の種類及び等級を識別する
ことができる。

【００４９】（２）第２実施形態例図４は本実施形態例のブロック図である。

【００５０】図４において、４０は欠陥領域判定手段と
しての第２欠陥領域判定回路であり、検出器３からの出
力画像を受けとり、濃淡の激しい欠陥を“ボカ”した
り、濃度の薄い欠陥を“積算”して浮上らせる処理をす
る多値画像フィルタ回路４と１、このような処理をされ
た画像を２値化する２値化回路２２と、該２値化画像の
パターンから欠陥領域の分離を判定して各欠陥領域を決
定する第２切出回路４３とが備えられている。第２欠陥
領域判定回路４０で欠陥領域が決定されたとき、画像メ
モリ１０から一定領域の画像が識別回路３０へ出力され
る。

【００５１】図５に前記多値画像フィルタ回路４１の構
成を示す。検出器３からの出力画像を受け、多値画像処
理を施すために必要な画像を記憶する局所画像メモリ５
１と、“ボカ”したり“演算”したりする操作を行うた
めのパラメータを記憶するフィルタメモリ５２と画像メ
モリ出力とフィルタメモリ出力との間で演算を行なう演
算回路５３とを備えている。

【００５２】次に、図６，図７を用いて第２欠陥領域判
定回路４０による欠陥領域の決定作用を説明する。

【００５３】図６（ａ）は、検出器３の検出した画像の
一例である。Ｅ，Ｆは各々欠陥であり、斜線を施した部
分は信号レベルの高い“濃い”部分、ドットで示した部
分は信号レベルの低い“薄い”部分とする。この画像
を、そのまま２値化すると同図（ｂ）に示すようにな
り、１つの欠陥が複数の部分に分かれてしまう。これを
１繋がりの欠陥と判定するには特別な処理を必要とす
る。

【００５４】ところが、同図（ａ）の画像を“ボケ”さ
せる、即ち、信号レベルの高い部分のまわりの部分のレ
ベルを上げてから２値化をすると、同図（ｃ）に示すよ
うに、Ｅ，Ｆ各欠陥は１繋がりの欠陥となる。“ボケ”
させることにより信号レベルの起伏が少なくなるためで
ある。

【００５５】また、図７（ａ）は、検出器３の検出した
画像の他の例である。Ｇ，Ｈ，Ｉは各々１繋がりの欠陥
である。いずれの欠陥も信号レベルが全体に低く、レベ
ルの高い部分が非常に少ない。このような画像をそのま
ま２値化すると、同図（ｂ）に示すように、レベルの高
い部分が僅かに点々と残るだけであり、この２値画像か
らもとの欠陥部分を再生することはできない。

【００５６】そこで、同図（ａ）の画像を“積算”す
る、即ち、ある画素の信号レベルを、その画素のまわり
の適当な領域（以下フィルタ窓と称す）に含まれる画素
の積算値とする処理を行なってから２値化すると、同図
（ｃ）に示すように、Ｇ，Ｈ，Ｉ各欠陥部が各々１繋が
りの部分となる。積算することにより、地肌のノイズ成
分は平均化されるのに反し、フィルタ窓に欠陥部が入る
と、レベルは低いが積算されるため欠陥部が“浮上る”
ためである。

【００５７】前述の多値画像フィルタ回路４１は入力画
像信号に対し、以上に述べた“ボケ”を与えたり、“積
算”をしたりするものである。

【００５８】２値化回路２２は、この多値画像フィルタ
の出力を受けとり、適当な判定レベルで弁別して２値画
像を得る。この２値画像は上記の通り欠陥の濃淡が激し
くても、また、全体に薄くてボケていても１つの欠陥は
１繋がりの２値画像として得られる。

【００５９】第２切出回路４３は、２値化回路２２で２
値化された１繋がりの欠陥の分離を判定して各欠陥領域
を決定する。その決定処理として、例えばラベリング処
理を行なう。これは、欠陥を構成する各画素の連結性を
判定してゆき、各欠陥領域にラベル付けをするものであ
る。この決定方法は、処理が複雑となるので比較的時間
がかかる。これに対し、他の処理方法として、帯状物１
の流れ方向や幅方向の斜影から欠陥領域を決定する斜影
方式の処理法をとることも可能である。この方法は処理
が比較的簡単で且つ高速である。

【００６０】ここで、図８を用いて、前記多値画像フィ
ルタ４１（図４参照）の作用について説明する。図８
（ａ）は前述の“ボケ”効果を与えるフィルタの説明図
であり、図８（ｂ）は“積算”効果のフィルタの説明図
である。いずれも動作波形を示す。

【００６１】先ず、図８（ａ）について説明する。信号
Ｓは検出器３の検出した画像信号の一走査分を示す。但
し、地肌に相当する部分の信号レベルをゼロとしてい
る。Ｊ₀部，Ｋ部は各々欠陥部である。この信号をその
まま弁別レベルＤＬ０で弁別すると、ＢＳ０に示す２値
信号が得られるが、Ｊ₀，Ｋ各欠陥は、それぞれ１繋が
りであるにもかかわらず、２値化信号では複数個のパル
ス信号に分解している。欠陥部の濃度変動が大きいた
め、信号レベルの高い部分のみが２値化信号として残る
ためである。

【００６２】そこで、信号Ｓに“ボケ”効果を与えたも
のが信号ＦＳである。この信号の欠陥部のレベル変化は
少なくなり、滑らかな波形であるため、これをレベルＤ
Ｌで２値化すると、信号ＢＳとなり、Ｊ₀，ＫＡの各欠
陥部は各１つずつのパルスとなることがわかる。

【００６３】次に、図８（ｂ）について説明する。信号
Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…Ｓ１０，Ｓ１１，…は各々、連続
する走査信号である。欠陥の濃度は低い（薄い、淡い）
ために欠陥部Ｌはレベルがかすかに低下するだけであ
り、地肌のノイズレベルと弁別することはできない。信
号ＦＳはフィルタ窓を移動させつつ、この窓内の走査信
号を積算して得られるものである。欠陥部では、地肌ノ
イズが各走査でランダムであるのに反し、信号レベル
は、変動分は小さいが、各走査に存在するので積算によ
り、充分な変動として取出される。このＦＳを弁別レベ
ルＤＬで弁別することにより２値化信号ＢＳに示すよう
に、欠陥部分は１繋がりのパルスとして取出される。

【００６４】図９，図１０を用いて更に詳細に多値画像
フィルタ４１の作用とアルゴリズムにつき説明する。

【００６５】図９は入力画像とフィルタ窓の関係を示
す。同図（ａ）は入力画像構成例であり、格子の１区画
は画素に相当する。この図の場合は幅方向（Ｉ）に１
７，長手方向（Ｊ）に１８，従って１７×１８＝３０６
画素から成る。例えば１ｍ×２ｍの面で画素が０．５ｍ
ｍ×０．５ｍｍとすると（２×１０³）×（４×１
０³）＝８×１０⁶画素から成る画像であり、同図
（ａ）より大容量の画像となる。

【００６６】画素（Ｉ，Ｊ）は、検出器で検知した対象
物の濃度に対応する値ｆ（Ｉ，Ｊ）をとるものとする。
図中ハッチングをした画素は幅方向Ｉ番目，長手方向Ｊ
番目の画素であり、これを画素（Ｉ，Ｊ）と表わすこと
とした。この画素は囲む太線で示した領域が、先に述べ
たフィルタ窓である。この例ではフィルタ窓の形は正方
形で、５×５＝２５画素で構成されている。

【００６７】同図（ｂ）にこのフィルタ窓を示す。中心
のアドレスを（０，０）とし幅方向にｉ番目，長手方向
にｊ番目の画素（ｉ，ｊ）のとる値をｇ（ｉ，ｊ）とす
る。フィルタ窓の形状，大きさ，およびフィルタ関数ｇ
（ｉ，ｊ）はフィルタの目的により決定される。

【００６８】図１０（ａ）〜（ｄ）に各種フィルタを示
す。フィルタの各画素には、Ａ，Ｂなどの記号を付して
あり、例えばＡを付した画素のフィルタ関数値をｇ
（Ａ）で表わすこととする。

【００６９】同図（ａ）は“ボケ”処理に使われるフィ
ルタ例である。フィルタ関数値を例えばｇ（Ａ）＝１／
１６９，ｇ（Ｂ）＝３／１６９，ｇ（Ｃ）＝９／１６９
とし、フィルタ操作、つまり入力画像ｆ（Ｉ，Ｊ）から
フィルタ後画像、Ｆ（Ｉ，Ｊ）への変換を

【数２】とする。但し、ｌ₁，ｌ₂，ｍ₁，ｍ₂はフィルタ窓の
領域に関するパラメータで、同図（ａ）の例ではｌ₁＝
ｌ₂＝ｍ₁＝ｍ₂＝２である。

【００７０】（２）式の意味を次に述べる。画素（Ｉ，
Ｊ）を与えたとき、この近傍の画素の値ｆ（Ｉ＋ｉ，Ｊ
＋ｊ）とフィルタ関数ｇ（ｉ，ｊ）の積を求める操作
を、ｉ，ｊを各々−ｌ₁からｌ₂，−ｍ₁からｍ₂まで
変えて行ない、各乗算値を加えてゆく。

【００７１】このようにして求めた積和値Ｆ（Ｉ，Ｊ）
を画素（Ｉ，Ｊ）のフィルタ後の値とする。Ｉ，Ｊは入
力画像のすべての点について動かして、上記の操作を行
なう。なお、この例のフィルタ関数は、着目点Ａを中心
として周辺に向って１：３：９の重みを入力画像につけ
て積和をとることを意味している。全部等しい重み１／
２５を付けることもある。

【００７２】また同図（ａ）は濃度の低い（薄い）面状
の欠陥に対する“積算”効果のフィルタとしても使うこ
とができる。例えばｇ（Ａ）＝ｇ（Ｂ）＝ｇ（Ｃ）＝１
とし、

【数３】として、変換後の画像を求める。これは、（２）式で、
ｇ（ｉ，ｊ）＝１、とおいたものにほかならない。
（３）式の意味は、画素（Ｉ，Ｊ）の近傍の値、ｆ（Ｉ
＋ｉ，Ｊ＋ｊ）をフィルタ窓の内部、つまりｉ，ｊを各
々−ｌ₁〜ｌ₂，−ｍ₁〜ｍ₂の範囲で積算したものを
フィルタ後の画素の値Ｆ（Ｉ，Ｊ）とすることである。

【００７３】例えば、圧延材の表面欠陥の中には、スリ
キズやスリバーと呼ばれる疵のように長手方向に長い欠
陥がある。これらの欠陥で濃度の低い（薄い）ものを取
出すのには、図１０（ｂ）に示すフィルタが効果的であ
る。即ち、長手方向に長いフィルタ窓とすることで、
“積算”効果を高めるものである。同図（ｂ）の場合、
例えばｆ（Ａ）＝ｆ（Ｂ）＝１とし、（３）式の計算を
すればよい。この例では縦一列としたが、欠陥の幅に合
わせ、あるいは対象物の移動などを考慮して、２列，３
列のフィルタもよい。

【００７４】また、幅方向に薄くのびる欠陥もある。例
えばロールストップと呼ばれる欠陥で、圧延プロセスで
ロールが停止したときに出来る、かすかな圧痕である。
これを捕えるのには同図（ｃ）に示すような、幅方向に
長いフィルタ窓が効果的である。演算は、例えばｆ
（Ａ）＝ｆ（Ｂ）＝１として（３）式の計算をすればよ
い。

【００７５】同図（ｄ）に示すフィルタは、同図（ｂ）
と同図（ｃ）とを組合わせたものであり、長手方向に長
い欠陥と、幅方向に長い欠陥両方に効果的なフィルタで
ある。

【００７６】同図（ｂ），（ｃ），（ｄ）に示すフィル
タは、線状の欠陥で、濃度の変化が大きなものにも適当
なフィルタ関数を設定して適用することも可能である。

【００７７】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載の発
明によれば、走行する帯状物の表面欠陥の画像を検出す
る検出手段と、検出された前記表面欠陥の画像から欠陥
の分布状態を判定して同種の欠陥からなる欠陥領域を決
定する欠陥領域判定手段と、決定された前記欠陥領域に
含まれる欠陥の種類及び等級を識別する識別手段とを具
備させたため、帯状物上に様々の形状の表面欠陥があ
り、その表面欠陥が複数の部分からなる場合にも、欠陥
の種類及び等級を高速且つ正確に識別することができ
る。

【００７８】請求項２〜７記載の発明によれば、それぞ
れ上記請求項１記載の発明の効果に加えて、さらに以下
のような効果がある。

【００７９】請求項２記載の発明によれば、前記欠陥領
域判定手段は、前記表面欠陥の画像を２値化する２値化
回路と、この２値化された２値画像のパターンから同種
の欠陥を１つながりと判定する群集判定回路と、前記１
つながりと判定された欠陥の分離を判定して各欠陥領域
を決定する切出回路とで構成したため、例えば線状又は
点状等の同種の欠陥を囲む欠陥領域を正確に決定するこ
とができる。

【００８０】請求項３記載の発明によれば、前記群集判
定回路は、具体的には、膨張処理或いは太め処理により
前記２値画像における画素の回りの一定領域を以って同
種の欠陥の１つながりと適切に判定することが可能とな
る。

【００８１】請求項４記載の発明によれば、前記切出回
路は、前記１つながりと判定された欠陥を構成する各画
素の連結性を判定して番号付けをしていくラベリング処
理により前記各欠陥領域を適切に決定することが可能と
なる。

【００８２】請求項５記載の発明によれば、切出回路
は、また、前記１つながりと判定された欠陥の射影を前
記帯状物の長手方向と幅方向にとり、これらの射影から
前記各欠陥領域を決定する射影方式とすることにより、
上記ラベリング処理よりも処理が簡単で且つ高速に各欠
陥領域を決定することが可能となる。

【００８３】請求項６記載の発明によれば、前記切出回
路は、上記の射影方式において、前記帯状物の長手方向
の欠陥の射影の各終端で幅方向の射影をとり、対応した
前記長手方向及び幅方向の射影で決る矩形領域により、
前記各欠陥領域を決定するようにしたため、一層簡単、
且つ高速処理が可能となる。

【００８４】請求項７記載の発明によれば、前記帯状物
における一定領域の画像をそれぞれ記憶する第１の画像
メモリと第２の画像メモリとを有し、前記欠陥領域が決
定されたとき、当該第１の画像メモリ及び第２の画像メ
モリの何れか一方から前記識別回路へ記憶画像を出力し
何れか他方は前記検出手段で検出された新たな画像を記
憶するように構成したため、走行する帯状物の表面欠陥
をリアルタイムで一層高速且つ正確に識別することがで
きる。

【００８５】請求項８〜１３記載の発明によれば、それ
ぞれ上記請求項１記載の発明の効果に加えて、さらに以
下のような効果がある。

【００８６】請求項８記載の発明によれば、１つの欠陥
の各部分の濃度差が大きな場合にも、１つの欠陥の濃度
が全体に薄い場合でも欠陥の領域を正確に決定すること
ができる。

【００８７】請求項９記載の発明によれば、表面欠陥画
像に“ボケ”処理や“積算”処理が可能であり、この処
理によって、２値化したときに正確に欠陥領域を決定で
きる。

【００８８】請求項１０記載の発明によれば、面状の欠
陥の画像に対し、“ボケ”処理や“積算”処理等のフィ
ルタ効果が上がり、これにより面状の欠陥の領域を正確
に判定できる。

【００８９】請求項１１記載の発明によれば、帯状物の
長手方向の細長い形状の欠陥の画像に対するフィルタ効
果が上がり、もって、このような形状の欠陥の領域が正
確に判定できる。

【００９０】請求項１２記載の発明によれば、帯状物の
幅方向に細長い形状の欠陥の画像に対するフィルタ効果
が上がり、もって、このような形状の欠陥の領域が正確
に判定できる。

【００９１】請求項１３記載の発明によれば、帯状物の
長手方向に細長い形状および幅方向に細長い形状の欠陥
の画像に対し、フィルタ効果が上がり、もって、このよ
うな形状の欠陥の領域判定を正確に判定できる。

【００９２】請求項１４記載の発明によれば、表面欠陥
画像に対し、“ボケ”処理や“積算”処理が可能であ
り、この処理を行なうことにより欠陥の領域を正確に判
定できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態例を示すブロック図であ
る。

【図２】同第１実施形態例において欠陥領域判定回路に
よる欠陥領域の決定処理過程を説明するための図であ
る。

【図３】同第１実施形態例において射影方式による切出
回路の欠陥領域決定作用を説明するための図である。

【図４】本発明の第２実施形態例を示すブロック図であ
る。

【図５】同第２実施形態例における多値画像フィルタ回
路のブロック図である。

【図６】同第２実施形態例の欠陥領域判定回路における
濃度変化の激しい欠陥領域決定作用を説明するための図
である。

【図７】同第２実施形態例の欠陥領域判定回路における
低濃度の欠陥領域を決定する作用を説明するための図で
ある。

【図８】前記多値画像フィルタの作用を説明するための
波形図である。

【図９】上記多値画像フィルタ回路の作用を説明するた
めの図である。

【図１０】上記多値画像フィルタ回路の作用を説明する
ための、他の図である。

【図１１】従来の表面検査装置のブロック図である。

【図１２】同従来例の作用を説明するための図である。

【符号の説明】

１帯状物３検出器（検出手段）１１，１２第１、第２の画像メモリ２０第１欠陥領域判定回路（欠陥領域判定手段）２１２値化回路２２群集判定回路２３第１切出回路３０識別回路（識別手段）４０第２欠陥領域判定回路４１多値画像フィルタ回路４３第２切出回路５１局所画像メモリ５２フィルタメモリ５３演算回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】走行する帯状物の表面欠陥の画像を検出
する検出手段と、検出された前記表面欠陥の画像から欠陥の分布状態を判
定して同種の欠陥からなる欠陥領域を決定する欠陥領域
判定手段と、決定された前記欠陥領域に含まれる欠陥の種類及び等級
を識別する識別手段とを備えたことを特徴とする表面検
査装置。
【請求項２】前記欠陥領域判定手段は、前記表面欠陥の画像を２値化する２値化回路と、この２値化された２値画像のパターンから同種の欠陥を
１つながりと判定する群集判定回路と、前記１つながりと判定された欠陥の分離を判定して各欠
陥領域を決定する第１切出回路とを備えたことを特徴と
する請求項１記載の表面検査装置。
【請求項３】前記群集判定回路は、膨張処理或いは太め処理により前記２値画像における画
素の回りの一定領域を同種の欠陥の１つながりと判定す
るように構成したことを特徴とする請求項２記載の表面
検査装置。
【請求項４】前記第１切出回路は、前記１つながりと判定された欠陥を構成する各画素の連
結性を判定して番号付けをすることにより前記各欠陥領
域を決定するように構成したことを特徴とする請求項２
記載の表面検査装置。
【請求項５】前記第１切出回路は、前記１つながりと判定された欠陥の射影を前記帯状物の
長手方向と幅方向にとり、これらの射影から前記各欠陥
領域を決定するように構成したことを特徴とする請求項
２記載の表面検査装置。
【請求項６】前記第１切出回路は、前記帯状物の長手方向の欠陥の射影の各終端で幅方向の
射影をとり、対応した前記長手方向及び幅方向の射影で
決る矩形領域により、前記各欠陥領域を決定するように
構成したことを特徴とする請求項５記載の表面検査装
置。
【請求項７】前記帯状物における一定領域の画像をそ
れぞれ記憶する第１の画像メモリと第２の画像メモリと
を有し、前記欠陥領域が決定されたとき、当該第１の画
像メモリ及び第２の画像メモリの何れか一方から前記識
別回路へ記憶画像を出力し何れか他方は前記検出手段で
検出された新たな画像を記憶するように構成したことを
特徴とする請求項１記載の表面検査装置。
【請求項８】前記欠陥領域判定手段は、２値化に先立ち多値画像処理をする多値画像フィルタ回
路と、この多値画像処理された画像を２値化する２値化回路
と、この２値化された２値画像のパターンから欠陥の領域を
決定する第２切出回路とを備えたことを特徴とする請求
項１記載の表面検査装置。
【請求項９】前記多値画像フィルタ回路は、前記多値画像処理を施すべき範囲の画像を記憶する局所
画像メモリと、前記多値画像処理のためのパラメータを記憶するフィル
タメモリと、前記局所画像メモリとフィルタメモリとの間で多値画像
演算を行なう演算回路とを備えたことを特徴とする請求
項８記載の表面検査装置。
【請求項１０】前記フィルタメモリは、面状のフィルタの関数値を記憶することを特徴とする請
求項９記載の表面検査装置。
【請求項１１】前記フィルタメモリは、帯状物の長手方向に細長い形状のフィルタの関数値を記
憶することを特徴とする請求項９記載の表面検査装置。
【請求項１２】前記フィルタメモリは、帯状物の幅方向に細長い形状のフィルタの関数値を記憶
することを特徴とする請求項９記載の表面検査装置。
【請求項１３】前記フィルタメモリは、帯状物の長手方向に細長い形状と幅方向に細長い形状と
の組合せから成る形状のフィルタの関数値を記憶するこ
とを特徴とする請求項９記載の表面検査装置。
【請求項１４】前記演算回路は、局所画像メモリ出力とフィルタメモリ出力とを受け、両
者の間で積和計算を行なう回路を備えたことを特徴とす
る請求項９記載の表面検査装置。