JPH08145911A - Ａｌ板の表面欠陥自動検査法 - Google Patents
Ａｌ板の表面欠陥自動検査法Info
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- JPH08145911A JPH08145911A JP28066594A JP28066594A JPH08145911A JP H08145911 A JPH08145911 A JP H08145911A JP 28066594 A JP28066594 A JP 28066594A JP 28066594 A JP28066594 A JP 28066594A JP H08145911 A JPH08145911 A JP H08145911A
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Abstract
(57)【要約】
【構成】 アルマイト処理を施した被検査物であるＡｌ
板３に所定の角度から所定の面積に光を当ててＣＣＤカ
メラ１で撮影し、その撮影画像をＲ、Ｇ、Ｂ毎にその濃
度や面積を計る。このようにして光の反射光を波長別に
分類してその強度と反射面積を数値化し、波長別に分類
した前記数値と前記反射面積とを演算回路７で所定の演
算処理することで表面欠陥の有無を判断するＡｌ板の表
面欠陥自動検査法。 【効果】 異物混入等の表面欠陥が自動的に精度よく検
査できるので製造コストの低減等に貢献し、また検査結
果が数値化できるので製造工程等との相関解析も可能に
なる等の利点がある。
板３に所定の角度から所定の面積に光を当ててＣＣＤカ
メラ１で撮影し、その撮影画像をＲ、Ｇ、Ｂ毎にその濃
度や面積を計る。このようにして光の反射光を波長別に
分類してその強度と反射面積を数値化し、波長別に分類
した前記数値と前記反射面積とを演算回路７で所定の演
算処理することで表面欠陥の有無を判断するＡｌ板の表
面欠陥自動検査法。 【効果】 異物混入等の表面欠陥が自動的に精度よく検
査できるので製造コストの低減等に貢献し、また検査結
果が数値化できるので製造工程等との相関解析も可能に
なる等の利点がある。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は例えばＡｌ製キャンボデ
ィ材に用いられるＡｌ圧延板、若しくはその製造工程に
おける中間圧延板等の表面欠陥を測定する方法に関し、
自動的に良、不良の判別が可能な表面欠陥自動検査法に
関する。
ィ材に用いられるＡｌ圧延板、若しくはその製造工程に
おける中間圧延板等の表面欠陥を測定する方法に関し、
自動的に良、不良の判別が可能な表面欠陥自動検査法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に表面欠陥には、引っかき疵、穴、
膨らみ、異物混入等があり、原始的には目視にてその欠
陥の有無が判別される。なお表面欠陥品、表面非欠陥品
の区別は相対的なものであり、対象となる製品等によっ
て上記疵、穴、異物等の許容される大きさ等が異なる。
従ってある特定の物品の場合は欠陥無しとされても他の
用途の部品では欠陥有とされることもあり得る。また表
面欠陥品、表面非欠陥品の区別は、製品となった最終状
態で判定する場合もあるが、例えばＡｌ圧延板の場合、
熱間若しくは冷間圧延工程の途中で必要に応じて表面欠
陥の検査工程を挿入することもある。
膨らみ、異物混入等があり、原始的には目視にてその欠
陥の有無が判別される。なお表面欠陥品、表面非欠陥品
の区別は相対的なものであり、対象となる製品等によっ
て上記疵、穴、異物等の許容される大きさ等が異なる。
従ってある特定の物品の場合は欠陥無しとされても他の
用途の部品では欠陥有とされることもあり得る。また表
面欠陥品、表面非欠陥品の区別は、製品となった最終状
態で判定する場合もあるが、例えばＡｌ圧延板の場合、
熱間若しくは冷間圧延工程の途中で必要に応じて表面欠
陥の検査工程を挿入することもある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】被検査物であるＡｌ板
の表面欠陥を目視にて判定する方法は確実な判別方法で
はあるが、労多く、また検査員によって判定基準が一致
するとは限らないので検査結果にばらつきが生ずる恐れ
がある。また目視検査では欠陥検査結果が数値されにく
く、その検査結果と製造条件との相関解析が難しい等の
問題があった。特に異物混入の欠陥は目視でも判別しに
くく、検査員によって評価が異なることも多かった。
の表面欠陥を目視にて判定する方法は確実な判別方法で
はあるが、労多く、また検査員によって判定基準が一致
するとは限らないので検査結果にばらつきが生ずる恐れ
がある。また目視検査では欠陥検査結果が数値されにく
く、その検査結果と製造条件との相関解析が難しい等の
問題があった。特に異物混入の欠陥は目視でも判別しに
くく、検査員によって評価が異なることも多かった。
【０００４】また被検査物に光を当てて、その反射光を
受光手段で受け取って表面欠陥の有無を機械的に測定す
る方法も提案されている。しかしＡｌ板の表面欠陥、特
に異物混入欠陥は、非欠陥部との色彩の相違が少なく、
欠陥部と非欠陥部の判別が困難であった。
受光手段で受け取って表面欠陥の有無を機械的に測定す
る方法も提案されている。しかしＡｌ板の表面欠陥、特
に異物混入欠陥は、非欠陥部との色彩の相違が少なく、
欠陥部と非欠陥部の判別が困難であった。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明はかかる上述の点
に鑑み、鋭意研究を行った結果なされたもので、その目
的は、疵、穴等の欠陥は勿論、異物が表面に埋め込まれ
てなる欠陥に関しても確実にその検査を可能にし、かつ
自動検査を実現することにある。即ち、アルマイト処理
を施した被検査Ａｌ板に所定の角度から所定の面積に光
を当て、この光の反射光を受光手段で感知し、感知した
光を波長別に分類してその強度と反射面積を数値化し、
波長別に分類した前記数値と前記反射面積とを所定の演
算処理することで表面欠陥の有無を判断するＡｌ板の表
面欠陥自動検査法である。
に鑑み、鋭意研究を行った結果なされたもので、その目
的は、疵、穴等の欠陥は勿論、異物が表面に埋め込まれ
てなる欠陥に関しても確実にその検査を可能にし、かつ
自動検査を実現することにある。即ち、アルマイト処理
を施した被検査Ａｌ板に所定の角度から所定の面積に光
を当て、この光の反射光を受光手段で感知し、感知した
光を波長別に分類してその強度と反射面積を数値化し、
波長別に分類した前記数値と前記反射面積とを所定の演
算処理することで表面欠陥の有無を判断するＡｌ板の表
面欠陥自動検査法である。
【０００６】
【作用】本発明によるＡｌ板の表面欠陥自動検査法で
は、被検査物であるＡｌ板に先ずアルマイト処理を施す
ことにより表面光沢を変化させてから、後述するような
方法で表面欠陥を検査しているので、欠陥部が判別しや
すくなる。即ち、アルマイト処理することによって非欠
陥部は光沢が薄れ、やや白みかかった表面になるが、欠
陥部では、アルマイト処理による酸化反応の微妙な相違
により上記非欠陥部とは異なった色彩になる。この色彩
の相違により表面欠陥が容易に判別できる。
は、被検査物であるＡｌ板に先ずアルマイト処理を施す
ことにより表面光沢を変化させてから、後述するような
方法で表面欠陥を検査しているので、欠陥部が判別しや
すくなる。即ち、アルマイト処理することによって非欠
陥部は光沢が薄れ、やや白みかかった表面になるが、欠
陥部では、アルマイト処理による酸化反応の微妙な相違
により上記非欠陥部とは異なった色彩になる。この色彩
の相違により表面欠陥が容易に判別できる。
【０００７】アルマイト処理したＡｌ板に光を当て、反
射した光を波長毎に分類してその強度と反射面積を数値
化する。そしてこれら測定値から所定の演算処理を経て
表面欠陥の有無が決定される。前記演算処理とは、予め
表面欠陥無しの比較サンプルで同様の測定を行い、その
データと比較することで、良否を決定するための処理の
意味である。当然、対象となる製品によって欠陥の許容
程度が異なるので、良否の決定は設定した許容程度によ
って相違することは言うまでもない。
射した光を波長毎に分類してその強度と反射面積を数値
化する。そしてこれら測定値から所定の演算処理を経て
表面欠陥の有無が決定される。前記演算処理とは、予め
表面欠陥無しの比較サンプルで同様の測定を行い、その
データと比較することで、良否を決定するための処理の
意味である。当然、対象となる製品によって欠陥の許容
程度が異なるので、良否の決定は設定した許容程度によ
って相違することは言うまでもない。
【０００８】アルマイト処理したＡｌ板に光を当て、反
射した光を波長毎に分類して各々の強度を測定する方法
として、例えばＣＣＤカメラで撮影し、その撮影画像を
画像処理して例えばＲ（ＲＥＤ）、Ｇ（ＧＲＥＥＮ）、
Ｂ（ＢＬＵＥ）毎にその濃度や面積を計る。なおＣＣＤ
カメラは、Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃ
ｅ カメラの略で、市販されている通常のものが使用で
きる。こうして被検査物であるＡｌ板に光を当て、反射
した光を波長毎に分類してその強度と反射面積と相関す
るデータが得られる。
射した光を波長毎に分類して各々の強度を測定する方法
として、例えばＣＣＤカメラで撮影し、その撮影画像を
画像処理して例えばＲ（ＲＥＤ）、Ｇ（ＧＲＥＥＮ）、
Ｂ（ＢＬＵＥ）毎にその濃度や面積を計る。なおＣＣＤ
カメラは、Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃ
ｅ カメラの略で、市販されている通常のものが使用で
きる。こうして被検査物であるＡｌ板に光を当て、反射
した光を波長毎に分類してその強度と反射面積と相関す
るデータが得られる。
【０００９】
【実施例】次に本発明の実施例を説明する。図１は本発
明のＡｌ板の表面欠陥検査法を実現する検査装置の概略
を示すシステム図である。１次元ＣＣＤカメラ１は、被
検査物であるＡｌ板３の面に対し法線方向からＡｌ板３
を撮影できるようにしてある。ここで被検査物であるＡ
ｌ板３にはアルマイト処理が施されている。図１に示す
アナログ画像出力モニター５は、撮影画像を目視するた
めに設置したもので、本発明において必須ではない。
明のＡｌ板の表面欠陥検査法を実現する検査装置の概略
を示すシステム図である。１次元ＣＣＤカメラ１は、被
検査物であるＡｌ板３の面に対し法線方向からＡｌ板３
を撮影できるようにしてある。ここで被検査物であるＡ
ｌ板３にはアルマイト処理が施されている。図１に示す
アナログ画像出力モニター５は、撮影画像を目視するた
めに設置したもので、本発明において必須ではない。
【００１０】さて１次元ＣＣＤカメラ１でＡｌ板３をス
キャニング撮影し、撮影された画像データはメモリ４に
送られ、Ａ／Ｄ変換器６にてデジタルデータに変換され
る。そしてそのデータを演算回路７で処理され、Ｒ、
Ｇ、Ｂ毎の濃度と面積が算出される。そして更に演算処
理して、被検査物の表面欠陥の有無をＯＫ、ＮＯの何れ
かに、或いは表面欠陥の程度別に段階別に分類する。そ
の結果は判定結果表示モニター８に表示される。またデ
ータベースシステム９には、Ａ／Ｄ変換器６から出力さ
れるデジタルデータおよび演算回路７で演算処理された
結果が取り込まれるようにしてある。
キャニング撮影し、撮影された画像データはメモリ４に
送られ、Ａ／Ｄ変換器６にてデジタルデータに変換され
る。そしてそのデータを演算回路７で処理され、Ｒ、
Ｇ、Ｂ毎の濃度と面積が算出される。そして更に演算処
理して、被検査物の表面欠陥の有無をＯＫ、ＮＯの何れ
かに、或いは表面欠陥の程度別に段階別に分類する。そ
の結果は判定結果表示モニター８に表示される。またデ
ータベースシステム９には、Ａ／Ｄ変換器６から出力さ
れるデジタルデータおよび演算回路７で演算処理された
結果が取り込まれるようにしてある。
【００１１】演算回路７には予め所定の演算が行われる
ようにプログラムがインプットされている。そのプログ
ラムは被検査物の表面欠陥の有無をＯＫ、ＮＯの何れか
に、或いは表面欠陥の程度別に分類するためのものであ
る。このような分類の基準は欠陥のないＡｌ板と欠陥の
あるＡｌ板を比較サンプルとして、予め定めておく。
ようにプログラムがインプットされている。そのプログ
ラムは被検査物の表面欠陥の有無をＯＫ、ＮＯの何れか
に、或いは表面欠陥の程度別に分類するためのものであ
る。このような分類の基準は欠陥のないＡｌ板と欠陥の
あるＡｌ板を比較サンプルとして、予め定めておく。
【００１２】以下具体的に説明する。本実施例では被検
査物であるＡｌ板３として、ＪＩＳ規格Ａ３００４のＡ
ｌ合金で、板厚５ｍｍの熱間圧延板を用いた。先ず比較
サンプルとして、このＡｌ板３を１５％硫酸水溶液に浸
してアルマイト処理を施した。次にこのＡｌ板３に蛍光
灯の光を板の法線方向に対し３０°の角度で照射し、上
記法線方向とほぼ平行に設置した１次元ＣＣＤカメラ１
でＡｌ板３を撮影した。この際、Ａｌ板３を動かすこと
でスキャニングして２０ｍｍ×２０ｍｍの面積を撮影し
た。こうして被検査物であるＡｌ板３の表面を２０ｍｍ
×２０ｍｍを単位面積として分割したサンプルを抽出
し、得られた画像をデジタルデータに変換してから画像
処理して、Ｒ、Ｇ、Ｂ毎のデータに分類した。
査物であるＡｌ板３として、ＪＩＳ規格Ａ３００４のＡ
ｌ合金で、板厚５ｍｍの熱間圧延板を用いた。先ず比較
サンプルとして、このＡｌ板３を１５％硫酸水溶液に浸
してアルマイト処理を施した。次にこのＡｌ板３に蛍光
灯の光を板の法線方向に対し３０°の角度で照射し、上
記法線方向とほぼ平行に設置した１次元ＣＣＤカメラ１
でＡｌ板３を撮影した。この際、Ａｌ板３を動かすこと
でスキャニングして２０ｍｍ×２０ｍｍの面積を撮影し
た。こうして被検査物であるＡｌ板３の表面を２０ｍｍ
×２０ｍｍを単位面積として分割したサンプルを抽出
し、得られた画像をデジタルデータに変換してから画像
処理して、Ｒ、Ｇ、Ｂ毎のデータに分類した。
【００１３】また別途、上記サンプルを目視および顕微
鏡にて詳細に検査した。その結果、表面欠陥の多くは異
物の混入であることが判明した。また、この目視および
顕微鏡による検査の結果から、各サンプルを予め定めた
５段階の表面欠陥レベルに分類した。そして、このよう
にして分類した欠陥レベルと相関するように、上記Ｒ、
Ｇ、Ｂ毎のデータの演算処理を次のように定めた。即
ち、欠陥部と判断しうるしきい値として、 Ｒ濃度：２４以上・・・（ａ） Ｇ濃度：２８以上・・・（ｂ） Ｂ濃度：３４以上・・・（ｃ） と設定し、上記（ａ）、（ｂ）、（ｃ）を全て満たす部
分を不良画素と呼び表面欠陥部分とする。更に前記不良
画素の合計面積が全体面積に対して占める面積率を計算
する。そして、上述の目視および顕微鏡検査による５段
階の表面欠陥レベルと相関するように、 不良画素面積率３％未満・・・上レベル 不良画素面積率３％以上５％未満・・・中レベル 不良画素面積率５％以上７％未満・・・やや下レベル 不良画素面積率７％以上１０％未満・・・下レベル 不良画素面積率１０％以上・・・特下レベル として、上記表面欠陥レベルを自動的に算出する演算処
理である。
鏡にて詳細に検査した。その結果、表面欠陥の多くは異
物の混入であることが判明した。また、この目視および
顕微鏡による検査の結果から、各サンプルを予め定めた
５段階の表面欠陥レベルに分類した。そして、このよう
にして分類した欠陥レベルと相関するように、上記Ｒ、
Ｇ、Ｂ毎のデータの演算処理を次のように定めた。即
ち、欠陥部と判断しうるしきい値として、 Ｒ濃度：２４以上・・・（ａ） Ｇ濃度：２８以上・・・（ｂ） Ｂ濃度：３４以上・・・（ｃ） と設定し、上記（ａ）、（ｂ）、（ｃ）を全て満たす部
分を不良画素と呼び表面欠陥部分とする。更に前記不良
画素の合計面積が全体面積に対して占める面積率を計算
する。そして、上述の目視および顕微鏡検査による５段
階の表面欠陥レベルと相関するように、 不良画素面積率３％未満・・・上レベル 不良画素面積率３％以上５％未満・・・中レベル 不良画素面積率５％以上７％未満・・・やや下レベル 不良画素面積率７％以上１０％未満・・・下レベル 不良画素面積率１０％以上・・・特下レベル として、上記表面欠陥レベルを自動的に算出する演算処
理である。
【００１４】以上のようにして、比較サンプルを用いて
表面欠陥の分類基準と、その表面欠陥レベルを自動的に
算出する演算処理を定めた。次にＡｌ板の表面欠陥の自
動検査を行ってみた。被検査物であるＡｌ板は、別途用
意した、ＪＩＳ規格Ａ３００４合金で厚さ５ｍｍの熱間
圧延板である。このＡｌ板に上記同様のアルマイト処理
を施し、その表面欠陥を上記同様にして１次元ＣＣＤカ
メラにより撮影することで検査した。そして得られたデ
ータを演算処理することで、上記表面欠陥レベルの分類
毎にその結果を出力させた。こうして自動検査したＡｌ
板について、目視および顕微鏡検査による５段階の分類
と比較してみると、ほぼ一致していることが判った。即
ち、Ａｌ板の表面欠陥の自動検査が可能になり、ばらつ
きなく表面欠陥が判別できたことになる。
表面欠陥の分類基準と、その表面欠陥レベルを自動的に
算出する演算処理を定めた。次にＡｌ板の表面欠陥の自
動検査を行ってみた。被検査物であるＡｌ板は、別途用
意した、ＪＩＳ規格Ａ３００４合金で厚さ５ｍｍの熱間
圧延板である。このＡｌ板に上記同様のアルマイト処理
を施し、その表面欠陥を上記同様にして１次元ＣＣＤカ
メラにより撮影することで検査した。そして得られたデ
ータを演算処理することで、上記表面欠陥レベルの分類
毎にその結果を出力させた。こうして自動検査したＡｌ
板について、目視および顕微鏡検査による５段階の分類
と比較してみると、ほぼ一致していることが判った。即
ち、Ａｌ板の表面欠陥の自動検査が可能になり、ばらつ
きなく表面欠陥が判別できたことになる。
【００１５】ところで表面欠陥品、表面非欠陥品の区別
は相対的なものであり、対象とする製品の用途等によっ
て欠陥の許容レベルは異なる。従って、欠陥部と判断し
うるしきい値（Ｒ、Ｇ、Ｂ濃度）、および上記表面欠陥
レベルの区分は一例を示したものであって、対象とする
用途等によって適宜設定すればよい。
は相対的なものであり、対象とする製品の用途等によっ
て欠陥の許容レベルは異なる。従って、欠陥部と判断し
うるしきい値（Ｒ、Ｇ、Ｂ濃度）、および上記表面欠陥
レベルの区分は一例を示したものであって、対象とする
用途等によって適宜設定すればよい。
【００１６】上述の実施例では、特に異物混入の表面欠
陥について述べたが、本発明方法はこれに限られず、割
れ等の欠陥に対しても有効である。また実施例ではＪＩ
Ｓ規格Ａ３００４合金の熱間圧延板を検査対象とした
が、冷間圧延板や別のＡｌ合金に対しても有効であるこ
とは言うまでもない。
陥について述べたが、本発明方法はこれに限られず、割
れ等の欠陥に対しても有効である。また実施例ではＪＩ
Ｓ規格Ａ３００４合金の熱間圧延板を検査対象とした
が、冷間圧延板や別のＡｌ合金に対しても有効であるこ
とは言うまでもない。
【００１７】
【効果】以上詳述したように本発明によれば異物混入等
の表面欠陥が自動的に精度よく検査できるので製造コス
トの低減等に貢献し、また検査結果が数値化できるので
製造工程等との相関解析も可能になる等の利点がある。
このように本発明は製品の品質を高め、また製造コスト
を低減する等、産業上著しい貢献を奏するものである。
の表面欠陥が自動的に精度よく検査できるので製造コス
トの低減等に貢献し、また検査結果が数値化できるので
製造工程等との相関解析も可能になる等の利点がある。
このように本発明は製品の品質を高め、また製造コスト
を低減する等、産業上著しい貢献を奏するものである。
【図１】 本発明のＡｌ板の表面欠陥自動検査法に用い
る装置のシステム図である。
る装置のシステム図である。
１ １次元ＣＣＤカメラ ２ 被測定物搬送装置 ３ Ａｌ板 ４ メモリ ５ アナログ画像出力モニタ ６ Ａ／Ｄ変換器 ７ 演算回路 ８ 判定結果表示モニタ ９ データベースシステム
Claims (1)
- 【請求項１】アルマイト処理を施した被検査Ａｌ板に所
定の角度から所定の面積に光を当て、この光の反射光を
受光手段で感知し、感知した光を波長別に分類してその
強度と反射面積を数値化し、波長別に分類した前記数値
と前記反射面積とを所定の演算処理することで表面欠陥
の有無を判断するＡｌ板の表面欠陥自動検査法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28066594A JPH08145911A (ja) | 1994-11-15 | 1994-11-15 | Ａｌ板の表面欠陥自動検査法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28066594A JPH08145911A (ja) | 1994-11-15 | 1994-11-15 | Ａｌ板の表面欠陥自動検査法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08145911A true JPH08145911A (ja) | 1996-06-07 |
Family
ID=17628234
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28066594A Pending JPH08145911A (ja) | 1994-11-15 | 1994-11-15 | Ａｌ板の表面欠陥自動検査法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08145911A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007517232A (ja) * | 2003-12-31 | 2007-06-28 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | ウェブに基づく物品の歩留まりの最大化 |
-
1994
- 1994-11-15 JP JP28066594A patent/JPH08145911A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007517232A (ja) * | 2003-12-31 | 2007-06-28 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | ウェブに基づく物品の歩留まりの最大化 |
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