JPH09210969A - 自動磁粉探傷装置 - Google Patents
自動磁粉探傷装置Info
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- JPH09210969A JPH09210969A JP8015362A JP1536296A JPH09210969A JP H09210969 A JPH09210969 A JP H09210969A JP 8015362 A JP8015362 A JP 8015362A JP 1536296 A JP1536296 A JP 1536296A JP H09210969 A JPH09210969 A JP H09210969A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 鋼板の自動磁粉探傷装置において、疵深さを
自動算出する。 【解決手段】 鋼材の表層部を磁化し磁粉液を散布し疵
磁粉模様を形成した該鋼材の表面をカメラで撮影し、撮
影画像を画像処理することにより疵の判定を行う表面疵
自動探傷装置で、撮影画像を２値化判定し疵部位を特定
する疵検出部、疵部位の総画素数と最大長さの画素数と
平均幅を求める演算部、演算部で求めた疵部位の平均疵
幅と最大長さの画素数と総画素数とから総画素数の大小
から疵とノイズを判定する一次処理と、疵部位の形状の
縦横比により疵種類の判定を行う二次処理により、疵種
類を判定する疵判定部、疵部位の画素位置毎に撮影画像
から画素位置毎の輝度を求め、疵部位の平均輝度を求め
る輝度判定部、疵部位の平均幅と疵部位の平均輝度を乗
じることにより疵部位の深さ判定を行う深さ判定部から
なる。
自動算出する。 【解決手段】 鋼材の表層部を磁化し磁粉液を散布し疵
磁粉模様を形成した該鋼材の表面をカメラで撮影し、撮
影画像を画像処理することにより疵の判定を行う表面疵
自動探傷装置で、撮影画像を２値化判定し疵部位を特定
する疵検出部、疵部位の総画素数と最大長さの画素数と
平均幅を求める演算部、演算部で求めた疵部位の平均疵
幅と最大長さの画素数と総画素数とから総画素数の大小
から疵とノイズを判定する一次処理と、疵部位の形状の
縦横比により疵種類の判定を行う二次処理により、疵種
類を判定する疵判定部、疵部位の画素位置毎に撮影画像
から画素位置毎の輝度を求め、疵部位の平均輝度を求め
る輝度判定部、疵部位の平均幅と疵部位の平均輝度を乗
じることにより疵部位の深さ判定を行う深さ判定部から
なる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は磁粉探傷法により、
鋼材の表面疵の判定を行う自動磁粉探傷装置に関するも
のである。
鋼材の表面疵の判定を行う自動磁粉探傷装置に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】鋼材等の強磁性体の表面欠陥検出法とし
て、蛍光磁粉探傷法は最も有力な方法である。鋼材の磁
気ヒステリシス特性のため、飽和磁束密度近くに磁化さ
れた鋼材の欠陥部から先に磁束が空中に漏れ始め、これ
に蛍光磁粉を吸着させ、紫外線で発光させるため、表面
の汚れや、スケールに関わりなく、精度良く目視検査で
きる。また、漏洩磁束は緩やかな凹凸からは漏れにくい
ため、表面性状の悪いビレット等の素材でも欠陥のみを
顕在化し、効率良く検査可能なため広く利用されてい
る。
て、蛍光磁粉探傷法は最も有力な方法である。鋼材の磁
気ヒステリシス特性のため、飽和磁束密度近くに磁化さ
れた鋼材の欠陥部から先に磁束が空中に漏れ始め、これ
に蛍光磁粉を吸着させ、紫外線で発光させるため、表面
の汚れや、スケールに関わりなく、精度良く目視検査で
きる。また、漏洩磁束は緩やかな凹凸からは漏れにくい
ため、表面性状の悪いビレット等の素材でも欠陥のみを
顕在化し、効率良く検査可能なため広く利用されてい
る。
【０００３】この蛍光磁粉探傷の疵磁粉模様を形成した
鋼材の表面をカメラで撮影し、画像処理により欠陥のみ
を検出しようとする自動磁粉探傷装置の試みが特公昭５
７−３５７９３号公報をはじめ、数多くなされている。
鋼材の表面をカメラで撮影し、画像処理により欠陥のみ
を検出しようとする自動磁粉探傷装置の試みが特公昭５
７−３５７９３号公報をはじめ、数多くなされている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、近年需要家の
品質要求はますます厳しくなり、より軽微な欠陥を検出
する必要がでてきた。また、若年者の悪労働環境忌避と
いう社会情勢の変化を反映し、欠陥の検出と手入れを同
時に自動化しようという要求も強くなってきている。従
来、欠陥部の手入れ機の操作者が自ら欠陥が残っている
かどうかを確認しながら行っていたため、欠陥の有無判
定のみで有効であったが、手入れまで自動化しようとす
ると、自動磁粉探傷装置には欠陥深さ測定機能が要求さ
れるようになる。
品質要求はますます厳しくなり、より軽微な欠陥を検出
する必要がでてきた。また、若年者の悪労働環境忌避と
いう社会情勢の変化を反映し、欠陥の検出と手入れを同
時に自動化しようという要求も強くなってきている。従
来、欠陥部の手入れ機の操作者が自ら欠陥が残っている
かどうかを確認しながら行っていたため、欠陥の有無判
定のみで有効であったが、手入れまで自動化しようとす
ると、自動磁粉探傷装置には欠陥深さ測定機能が要求さ
れるようになる。
【０００５】ところが、従来の自動磁粉探傷装置では欠
陥の深さと蛍光強度の相関性があまりなく、さらに微小
な欠陥を検出しようとして磁化を強くすると、微小な欠
陥が検出できるようになる代わりに、欠陥検出出力がす
ぐ飽和して、大きい欠陥も小さい欠陥も同程度の信号レ
ベルになることが判明した。
陥の深さと蛍光強度の相関性があまりなく、さらに微小
な欠陥を検出しようとして磁化を強くすると、微小な欠
陥が検出できるようになる代わりに、欠陥検出出力がす
ぐ飽和して、大きい欠陥も小さい欠陥も同程度の信号レ
ベルになることが判明した。
【０００６】図８は、通常の蛍光磁粉探傷において、欠
陥の深さと、欠陥に付着した蛍光磁粉の輝度をＩＴＶカ
メラ信号の増幅微分処理信号として置き換え、そのピー
ク値をプロットしたものである。横軸は疵深さ、縦軸は
出力である。曲線１７は鋼材の飽和磁束密度の０．８倍
のレベルに磁化した時の出力の平均を示し、曲線１８は
特に強く飽和磁化近くまで磁化した場合を示している。
曲線１９はバックグラウンドのノイズレベルを示してい
る。このように磁粉探傷においては、蛍光磁粉の輝度が
すぐ飽和してしまい、蛍光磁粉輝度からは逆に欠陥深さ
を推定できない欠点が存在する。また、磁化強度を上げ
るとより小さな欠陥が検出できるようになるものの、疵
深さの弁別性は劣化することを示している。
陥の深さと、欠陥に付着した蛍光磁粉の輝度をＩＴＶカ
メラ信号の増幅微分処理信号として置き換え、そのピー
ク値をプロットしたものである。横軸は疵深さ、縦軸は
出力である。曲線１７は鋼材の飽和磁束密度の０．８倍
のレベルに磁化した時の出力の平均を示し、曲線１８は
特に強く飽和磁化近くまで磁化した場合を示している。
曲線１９はバックグラウンドのノイズレベルを示してい
る。このように磁粉探傷においては、蛍光磁粉の輝度が
すぐ飽和してしまい、蛍光磁粉輝度からは逆に欠陥深さ
を推定できない欠点が存在する。また、磁化強度を上げ
るとより小さな欠陥が検出できるようになるものの、疵
深さの弁別性は劣化することを示している。
【０００７】この問題点に対応すべく、特開平６−３０
０７３９号公報に示す蛍光磁粉探傷法がある。これは、
磁粉探傷に用いる磁粉を複数の粒度に分級し、それぞれ
違った色の蛍光を発する蛍光体を被覆した磁粉を適用す
ることで疵深さを推定するものであるが、複数の種類の
磁粉を使用することにより、磁粉供給設備が複雑にな
り、かつ、磁粉濃度管理頻度が増加することから、自動
化設備には適さない問題点がある。
０７３９号公報に示す蛍光磁粉探傷法がある。これは、
磁粉探傷に用いる磁粉を複数の粒度に分級し、それぞれ
違った色の蛍光を発する蛍光体を被覆した磁粉を適用す
ることで疵深さを推定するものであるが、複数の種類の
磁粉を使用することにより、磁粉供給設備が複雑にな
り、かつ、磁粉濃度管理頻度が増加することから、自動
化設備には適さない問題点がある。
【０００８】そこで本発明はかかる問題点を解決し、微
小な欠陥を検出可能で、かつ疵深さの定量化が可能な画
期的な自動磁粉探傷装置を提供しようとするものであ
る。
小な欠陥を検出可能で、かつ疵深さの定量化が可能な画
期的な自動磁粉探傷装置を提供しようとするものであ
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、鋼材の表層部
を磁化し磁粉液を散布し疵磁粉模様を形成した鋼材表面
を目視で検査する従来の磁粉探傷試験において、疵部位
における平均的な明るさと形状、特に疵部位の大きさか
ら疵の深さを大まかに判断するという目視検査での経験
に着目すると共に、疵形状と疵深さの間には一定の相関
があることを実験により知見し、これらの知見に基づき
創案したものである。多くの表面疵の疵深さと、磁粉探
傷により検出した疵サイズおよび輝度との関係を解析し
た結果、磁粉探傷における撮影画像上の疵部位の総画素
の輝度和に対する該疵部位の最大長（画素数）の比
（Ｓ）が、図７に示すように、疵深さＤと強い相関があ
ることが分かった。例えば該比（Ｓ）と疵深さＤとの関
係を直線（Ｄ＝ａ×Ｓ）とみなすと、図７に示すデ−タ
（図７上の＋点）に基づいて全デ−タを代表する直線
（Ｄ＝ａ×Ｓ）を求めて、その傾き（係数）ａを算出
し、算出した値を疵深さ演算式（Ｄ＝ａ×Ｓ）に設定す
ることにより、比（Ｓ）を求めることにより疵深さＤを
得ることができる。
を磁化し磁粉液を散布し疵磁粉模様を形成した鋼材表面
を目視で検査する従来の磁粉探傷試験において、疵部位
における平均的な明るさと形状、特に疵部位の大きさか
ら疵の深さを大まかに判断するという目視検査での経験
に着目すると共に、疵形状と疵深さの間には一定の相関
があることを実験により知見し、これらの知見に基づき
創案したものである。多くの表面疵の疵深さと、磁粉探
傷により検出した疵サイズおよび輝度との関係を解析し
た結果、磁粉探傷における撮影画像上の疵部位の総画素
の輝度和に対する該疵部位の最大長（画素数）の比
（Ｓ）が、図７に示すように、疵深さＤと強い相関があ
ることが分かった。例えば該比（Ｓ）と疵深さＤとの関
係を直線（Ｄ＝ａ×Ｓ）とみなすと、図７に示すデ−タ
（図７上の＋点）に基づいて全デ−タを代表する直線
（Ｄ＝ａ×Ｓ）を求めて、その傾き（係数）ａを算出
し、算出した値を疵深さ演算式（Ｄ＝ａ×Ｓ）に設定す
ることにより、比（Ｓ）を求めることにより疵深さＤを
得ることができる。
【００１０】本発明は、この知見に基づいて構成された
ものであり、鋼材の表層部を磁化し磁粉を散布し疵磁粉
模様を形成した該鋼材の表面をカメラで撮影し、撮影画
像を画像処理することにより疵の判定を行う自動探傷装
置において、前記撮影画像を２値化判定し疵部位を特定
する疵検出部と、前記疵検出部で求めた疵部位の総画素
の輝度和に対する該疵部位の最大長の比を算出し深さ情
報として出力する深さ情報演算手段と、を備えることを
特徴とする。
ものであり、鋼材の表層部を磁化し磁粉を散布し疵磁粉
模様を形成した該鋼材の表面をカメラで撮影し、撮影画
像を画像処理することにより疵の判定を行う自動探傷装
置において、前記撮影画像を２値化判定し疵部位を特定
する疵検出部と、前記疵検出部で求めた疵部位の総画素
の輝度和に対する該疵部位の最大長の比を算出し深さ情
報として出力する深さ情報演算手段と、を備えることを
特徴とする。
【００１１】これにより、上述の比（Ｓ）が磁粉探傷に
より自動的に得られる。この比（Ｓ）に上述の係数
（ａ）を乗じることにより、深さデ−タＤが得られる。
より自動的に得られる。この比（Ｓ）に上述の係数
（ａ）を乗じることにより、深さデ−タＤが得られる。
【００１２】
【発明の実施の形態】鋼材の表層部を磁化し磁粉を散布
し疵磁粉模様を形成した該鋼材の表面をカメラで撮影
し、撮影画像を画像処理することにより疵の有無判定を
行う自動探傷装置において、前記撮影画像を２値化判定
し、疵部位を特定する疵検出部し、前記疵検出部で求め
た、疵部位の総画素数と最大長さの画素数と平均幅を求
める演算部と、前記演算部で求めた疵部位の総画素数と
疵部位の最大長さの画素数と平均幅とから疵とノイズを
判定する疵判定部と、前記疵検出部で特定した疵部位の
画素位置毎の撮影画像の輝度から疵部位の平均輝度を求
める輝度判定部と、前記演算部で求めた疵部位の平均幅
と前記輝度判定部で求めた疵部位の平均輝度を乗じるこ
とにより疵部位の深さ判定を行う深さ判定部と、を備え
る。
し疵磁粉模様を形成した該鋼材の表面をカメラで撮影
し、撮影画像を画像処理することにより疵の有無判定を
行う自動探傷装置において、前記撮影画像を２値化判定
し、疵部位を特定する疵検出部し、前記疵検出部で求め
た、疵部位の総画素数と最大長さの画素数と平均幅を求
める演算部と、前記演算部で求めた疵部位の総画素数と
疵部位の最大長さの画素数と平均幅とから疵とノイズを
判定する疵判定部と、前記疵検出部で特定した疵部位の
画素位置毎の撮影画像の輝度から疵部位の平均輝度を求
める輝度判定部と、前記演算部で求めた疵部位の平均幅
と前記輝度判定部で求めた疵部位の平均輝度を乗じるこ
とにより疵部位の深さ判定を行う深さ判定部と、を備え
る。
【００１３】演算部では疵部位毎の総画素数と最大長さ
画素数を求めると共に、 平均幅＝総画素数／最大長さ画素数 の演算により疵部位の平均幅を求め、疵判定部において
は、疵部位のプロフィール（総画素数，最大長さ画素数
および平均幅）により明らかに疵と判別できるものを分
類すると共に疵の種類を判定する。
画素数を求めると共に、 平均幅＝総画素数／最大長さ画素数 の演算により疵部位の平均幅を求め、疵判定部において
は、疵部位のプロフィール（総画素数，最大長さ画素数
および平均幅）により明らかに疵と判別できるものを分
類すると共に疵の種類を判定する。
【００１４】輝度判定部では画像２値化により抽出し疵
判定部が疵と判定した疵部位毎に、該疵部位の全画素の
輝度値の和（輝度和）と該疵部位の全画素（総画素数）
とから、 平均輝度＝輝度和／総画素数 により、疵部位の平均輝度を求め、深さ判定部では、 疵深さ指標値Ｓ＝平均幅×平均輝度 を求める。
判定部が疵と判定した疵部位毎に、該疵部位の全画素の
輝度値の和（輝度和）と該疵部位の全画素（総画素数）
とから、 平均輝度＝輝度和／総画素数 により、疵部位の平均輝度を求め、深さ判定部では、 疵深さ指標値Ｓ＝平均幅×平均輝度 を求める。
【００１５】以上の過程をまとめると、 疵深さ指標値Ｓ＝平均幅×平均輝度 ＝(総画素数／最大長さ画素数)×(輝度和／総画素数） ＝輝度和／最大長さ画素数 であり、疵深さ指標値Ｓは、疵部位の最大長さ画素数に
対する疵部位の輝度和の比である。
対する疵部位の輝度和の比である。
【００１６】このように、本発明の自動磁粉探傷装置
は、鋼材の表面疵の有無判定は勿論、疵の深さ判定を高
精度に行える探傷装置である。以下、本発明の一実施例
を図面に基づいて説明する。
は、鋼材の表面疵の有無判定は勿論、疵の深さ判定を高
精度に行える探傷装置である。以下、本発明の一実施例
を図面に基づいて説明する。
【００１７】
【実施例】図１は本発明の自動磁粉探傷装置の構成の概
要を示す。搬送ロール４で被測定材３を搬送しながら、
極間型磁化器１で被測定材３を周方向に磁化し、貫通型
磁化器２で軸方向に磁化する。同時に磁粉液噴射ノズル
５で蛍光磁粉液を被検査材３に均一に噴射する。噴射
後、エアパージノズル６で余分な磁粉液をパージしてバ
ックグラウンドノイズを下げる。更にブラックライト７
で、欠陥部に付着した蛍光磁粉を発光させた状態の疵磁
粉模様をＩＴＶカメラ８で撮像する。ＩＴＶカメラ８で
取り込んだ疵磁粉模様を電気信号に変換し、画像処理装
置９へ伝送する。以下、疵磁粉模様の一例を用いて、深
さ判定方法を説明する。
要を示す。搬送ロール４で被測定材３を搬送しながら、
極間型磁化器１で被測定材３を周方向に磁化し、貫通型
磁化器２で軸方向に磁化する。同時に磁粉液噴射ノズル
５で蛍光磁粉液を被検査材３に均一に噴射する。噴射
後、エアパージノズル６で余分な磁粉液をパージしてバ
ックグラウンドノイズを下げる。更にブラックライト７
で、欠陥部に付着した蛍光磁粉を発光させた状態の疵磁
粉模様をＩＴＶカメラ８で撮像する。ＩＴＶカメラ８で
取り込んだ疵磁粉模様を電気信号に変換し、画像処理装
置９へ伝送する。以下、疵磁粉模様の一例を用いて、深
さ判定方法を説明する。
【００１８】画像処理装置９の疵検出処理の機能構成を
図２に、ＩＴＶカメラ８から伝送された疵磁粉模様の撮
影画像を表わす階調画像デ−タを図３に示す。本例では
磁粉模様の位置を、長さ方向１９画素、幅方向１６画素
の３０４画素の領域内に示している。図３の升目の１つ
が１画素であり、升目中の数字は、画像デ−タによって
表わされる升目画素の輝度値である。本例では、輝度範
囲は０から２５５まで（２５６階調）である。なお、こ
の画素数や輝度はＩＴＶカメラ８や画像処理装置９の分
解能や処理性能で決まるものであり、必ずしもこの限り
ではない。
図２に、ＩＴＶカメラ８から伝送された疵磁粉模様の撮
影画像を表わす階調画像デ−タを図３に示す。本例では
磁粉模様の位置を、長さ方向１９画素、幅方向１６画素
の３０４画素の領域内に示している。図３の升目の１つ
が１画素であり、升目中の数字は、画像デ−タによって
表わされる升目画素の輝度値である。本例では、輝度範
囲は０から２５５まで（２５６階調）である。なお、こ
の画素数や輝度はＩＴＶカメラ８や画像処理装置９の分
解能や処理性能で決まるものであり、必ずしもこの限り
ではない。
【００１９】画像処理装置９の疵検出部９１では、階調
画像デ−タ（図３）を予め実験により決定した所定の値
で２値化を行う。２値化後の画像（２値画像デ−タ）を
図４に示す。本２値化では、所定の値より高い部分を２
５５で、所定の値より低い部分を０で示している。図４
に示す例では、符号４１及び符号４２の２箇所が疵部位
として抽出されている。
画像デ−タ（図３）を予め実験により決定した所定の値
で２値化を行う。２値化後の画像（２値画像デ−タ）を
図４に示す。本２値化では、所定の値より高い部分を２
５５で、所定の値より低い部分を０で示している。図４
に示す例では、符号４１及び符号４２の２箇所が疵部位
として抽出されている。
【００２０】画像処理装置９の演算部９２では、疵検出
部９１で抽出した疵部位（図５では符号５１）毎に総画
素数と最大長さ画素数と平均幅を求める。図５の疵部位
５１の総画素数を最大長さ（画素数）で除する事により
平均幅を求める。図５では、総画素数が３０画素で最大
長さ１３画素なので平均幅は約２．３１となる。
部９１で抽出した疵部位（図５では符号５１）毎に総画
素数と最大長さ画素数と平均幅を求める。図５の疵部位
５１の総画素数を最大長さ（画素数）で除する事により
平均幅を求める。図５では、総画素数が３０画素で最大
長さ１３画素なので平均幅は約２．３１となる。
【００２１】画像処理装置９の疵判定部９３では、演算
部９２で求めた結果より疵の判別（一次処理）と疵種類
の判定（二次処理）を行う。疵は一般に鋼材が圧延され
て製造されることから、ある一定以上の長さと面積を持
っている。この特徴を利用して疵とノイズの一次処理を
行う。一次処理では、疵部位の面積が予め実験により定
めた所定のしきい値より小さい場合は実際の疵でなく、
ノイズ（例えば、磁粉の塊等）であると判定する。図４
の画像の疵部位４１は非常に小さく（実際の疵ではない
ことが予想される）、疵判定部９３の一次処理では、疵
部位４１の情報を削除し、疵部位４２のみを疵であると
確定する。疵判定部９３の一次処理結果を図５に示す。
符号５１が疵部位と確定された部分である。
部９２で求めた結果より疵の判別（一次処理）と疵種類
の判定（二次処理）を行う。疵は一般に鋼材が圧延され
て製造されることから、ある一定以上の長さと面積を持
っている。この特徴を利用して疵とノイズの一次処理を
行う。一次処理では、疵部位の面積が予め実験により定
めた所定のしきい値より小さい場合は実際の疵でなく、
ノイズ（例えば、磁粉の塊等）であると判定する。図４
の画像の疵部位４１は非常に小さく（実際の疵ではない
ことが予想される）、疵判定部９３の一次処理では、疵
部位４１の情報を削除し、疵部位４２のみを疵であると
確定する。疵判定部９３の一次処理結果を図５に示す。
符号５１が疵部位と確定された部分である。
【００２２】次に、疵部位と確定された部分を例えば、
ワレ疵，ヘゲ疵に分類する二次処理を行う。二次処理部
では、まず演算部９２で求めた疵部位の総画素数と疵部
位平均幅及び疵部位の最大長さから、疵部位の縦横比を
求める。
ワレ疵，ヘゲ疵に分類する二次処理を行う。二次処理部
では、まず演算部９２で求めた疵部位の総画素数と疵部
位平均幅及び疵部位の最大長さから、疵部位の縦横比を
求める。
【００２３】ここで、一般にワレ疵は鋼材長さ方向に延
びており縦横比が大きいが、ヘゲ疵は縦横比が小さいこ
とを利用してワレ疵とヘゲ疵を分類する。このため、ワ
レ疵とヘゲ疵を分類するしきい値を予め実験により定め
ており、疵部位の縦横比がしきい値より大きければワレ
疵、小さければヘゲ疵と判定する。
びており縦横比が大きいが、ヘゲ疵は縦横比が小さいこ
とを利用してワレ疵とヘゲ疵を分類する。このため、ワ
レ疵とヘゲ疵を分類するしきい値を予め実験により定め
ており、疵部位の縦横比がしきい値より大きければワレ
疵、小さければヘゲ疵と判定する。
【００２４】画像処理装置９の輝度判定部９４では、疵
判定部９３で疵と確定した疵部位（図５の符号５１）の
画素位置毎に撮影画像の画素毎の輝度を求める。すなわ
ち疵部位のみの階調画像デ−タを復元する。この例を図
６に示す。次に疵部位６１の各画素毎の輝度（復元した
階調画像デ−タが表わす値）を加算し、疵部位６１の総
画素数で除することにより疵部位の平均輝度を求める。
図６の疵部位６１の各画素の輝度の加算値５７３９を総
画素数３０で除すると、平均輝度は１９１．３となる。
判定部９３で疵と確定した疵部位（図５の符号５１）の
画素位置毎に撮影画像の画素毎の輝度を求める。すなわ
ち疵部位のみの階調画像デ−タを復元する。この例を図
６に示す。次に疵部位６１の各画素毎の輝度（復元した
階調画像デ−タが表わす値）を加算し、疵部位６１の総
画素数で除することにより疵部位の平均輝度を求める。
図６の疵部位６１の各画素の輝度の加算値５７３９を総
画素数３０で除すると、平均輝度は１９１．３となる。
【００２５】画像処理装置９の深さ判定部９５では、演
算部９２で求めた疵部位の平均幅と輝度判定部９４で求
めた疵部位の平均輝度を乗じて、疵部位の深さ指標値Ｓ
を演算する。図６に示す例では、平均幅２．３１と平均
輝度１９１．３を乗じ、約４４１．９という指標値Ｓが
得られる。疵深さＤは、 Ｄ＝ａ×Ｓ で求める。ここで、ａは実験により予め求めて設定した
係数である。各指標値Ｓを得た各疵の深さＤを測定する
ことにより、図７に示す指標値Ｓ／深さＤの分布（図７
上の＋印の分布）が得られる。本実施例では、この分布
を代表する線をＤ＝ａ×Ｓとして、最小自乗法により、
該線と各点（図７上の＋印）の距離が最小となるａを算
出して、上記係数ａを設定した。
算部９２で求めた疵部位の平均幅と輝度判定部９４で求
めた疵部位の平均輝度を乗じて、疵部位の深さ指標値Ｓ
を演算する。図６に示す例では、平均幅２．３１と平均
輝度１９１．３を乗じ、約４４１．９という指標値Ｓが
得られる。疵深さＤは、 Ｄ＝ａ×Ｓ で求める。ここで、ａは実験により予め求めて設定した
係数である。各指標値Ｓを得た各疵の深さＤを測定する
ことにより、図７に示す指標値Ｓ／深さＤの分布（図７
上の＋印の分布）が得られる。本実施例では、この分布
を代表する線をＤ＝ａ×Ｓとして、最小自乗法により、
該線と各点（図７上の＋印）の距離が最小となるａを算
出して、上記係数ａを設定した。
【００２６】再度図１を参照すると、符号１０は疵深さ
判定結果を表示する表示装置であり深さ判定部９５が算
出した深さ指標値Ｓおよび疵深さＤを表示する。符号１
１はＩＴＶカメラ８の画像を人が確認するためのモニタ
ー装置であり、撮影画像（図３の画像デ−タで表わされ
る画像）および２値化画像（図５の画像デ−タで表わさ
れる画像）を２次元ディスプレイ上に表示する。
判定結果を表示する表示装置であり深さ判定部９５が算
出した深さ指標値Ｓおよび疵深さＤを表示する。符号１
１はＩＴＶカメラ８の画像を人が確認するためのモニタ
ー装置であり、撮影画像（図３の画像デ−タで表わされ
る画像）および２値化画像（図５の画像デ−タで表わさ
れる画像）を２次元ディスプレイ上に表示する。
【００２７】
【発明の効果】本発明により、従来から目視検査では最
も高精度の疵判別が可能といわれている磁粉探傷の特徴
を活かしつつ、さらに欠陥深さの定量的判定の自動化が
可能となった。現在目視検査に頼っている、多くの鋼材
の精整工程が手入れも含めて自動化可能となる。
も高精度の疵判別が可能といわれている磁粉探傷の特徴
を活かしつつ、さらに欠陥深さの定量的判定の自動化が
可能となった。現在目視検査に頼っている、多くの鋼材
の精整工程が手入れも含めて自動化可能となる。
【図１】 本発明の一実施例の構成を示す側面図であ
り、一部は破断して示す。
り、一部は破断して示す。
【図２】 図１に示す画像処理装置９の内部の画像処理
機能を示すブロック図である。
機能を示すブロック図である。
【図３】 図１に示すＩＴＶカメラ８から伝送された、
磁粉模様画像（原画像）の画素単位と各画素の輝度数値
（階調画像デ−タ）を示す平面図である。
磁粉模様画像（原画像）の画素単位と各画素の輝度数値
（階調画像デ−タ）を示す平面図である。
【図４】 図３に示す階調画像デ−タ（各画素の輝度
値）を２値化した、２値画像デ−タを示す平面図であ
る。
値）を２値化した、２値画像デ−タを示す平面図であ
る。
【図５】 疵判定によりノイズ部を除去し疵部位を確定
した２値画像デ−タを示す平面図である。
した２値画像デ−タを示す平面図である。
【図６】 図５に示す疵部位５１のみの階調画像デ−タ
を示す平面図である。
を示す平面図である。
【図７】 疵深さＤの測定値と本発明で用いる深さ指標
値Ｓの算出値との関係を示すグラフである。
値Ｓの算出値との関係を示すグラフである。
【図８】 従来の自動磁粉探傷装置における疵深さと信
号出力の関係を示すグラフである。
号出力の関係を示すグラフである。
１：極間型磁化器 ２：貫通型磁
化器 ３：被測定材 ４：搬送ロー
ル ５：磁粉液噴射ノズル ６：エアパー
ジノズル ７：ブラックライト ８：ＩＴＶカ
メラ ９：画像処理装置 １０：表示装置 １１：モニター装置 １７：普通の
磁化の場合 １８：普通の磁粉、強い磁化の場合 １９：バックグラウンドのノイズレベル ２０：大きな粒度分布の磁粉、普通の磁化の場合 ４１：抽出された疵部位 ４２：抽出さ
れた疵部位 ５１：確定された疵部位 ６１：確定された疵部位（撮影画像輝度） ９１：疵検出部 ９２：演算部 ９３：疵判定部 ９４：輝度判
定部 ９５：深さ判定部
化器 ３：被測定材 ４：搬送ロー
ル ５：磁粉液噴射ノズル ６：エアパー
ジノズル ７：ブラックライト ８：ＩＴＶカ
メラ ９：画像処理装置 １０：表示装置 １１：モニター装置 １７：普通の
磁化の場合 １８：普通の磁粉、強い磁化の場合 １９：バックグラウンドのノイズレベル ２０：大きな粒度分布の磁粉、普通の磁化の場合 ４１：抽出された疵部位 ４２：抽出さ
れた疵部位 ５１：確定された疵部位 ６１：確定された疵部位（撮影画像輝度） ９１：疵検出部 ９２：演算部 ９３：疵判定部 ９４：輝度判
定部 ９５：深さ判定部
Claims (3)
- 【請求項１】鋼材の表層部を磁化し磁粉を散布し疵磁粉
模様を形成した該鋼材の表面をカメラで撮影し、撮影画
像を画像処理することにより疵の判定を行う自動探傷装
置において、 前記撮影画像を２値化判定し疵部位を特定する疵検出部
と、前記疵検出部で求めた疵部位の総画素の輝度和に対
する該疵部位の最大長の比を算出し深さ情報として出力
する深さ情報演算手段と、を備えることを特徴とする自
動磁粉探傷装置。 - 【請求項２】深さ情報演算手段は、前記疵検出部で求め
た疵部位の総画素数，該疵部位の最大長さ、および、平
均幅＝該総画素数／該最大長さ、を求める演算部と、 前記演算部で求めた総画素数，最大長さ、および平均幅
から疵とノイズを判定する疵判定部と、 前記疵検出部で特定し疵判定部で疵と判定した疵部位の
平均輝度を求める輝度判定部と、 前記疵検出部で特定し疵判定部で疵と判定した疵部位の
前記平均幅と前記平均輝度の積を算出し深さ情報として
出力する深さ判定部と、を含む、請求項１記載の自動磁
粉探傷装置。 - 【請求項３】 鋼材の表層部を磁化し磁粉を散布し疵磁
粉模様を形成した該鋼材の表面をカメラで撮影し、撮影
画像を画像処理することにより疵の判定を行う自動探傷
装置において、 前記撮影画像を２値化判定し、疵部位を特定する疵検出
部と、 前記疵検出部で求めた疵部位の総画素数と最大長さの画
素数と平均幅を求める演算部と、 前記演算部で求めた疵部位の総画素数と疵部位の最大長
さの画素数と平均幅とから疵とノイズを判定する一次処
理と、疵部位の形状縦横比により疵種類を判定する二次
処理を行う疵判定部と、 前記疵検出部で特定した疵部位の画素位置毎の撮影画像
の輝度から疵部位の平均輝度を求める輝度判定部と、 前記演算部で求めた疵部位の平均幅と前記輝度判定部で
求めた疵部位の平均輝度を乗じることにより疵部位の深
さ判定を行う深さ判定部と、からなることを特徴とす
る、自動磁粉探傷装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8015362A JPH09210969A (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 自動磁粉探傷装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8015362A JPH09210969A (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 自動磁粉探傷装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09210969A true JPH09210969A (ja) | 1997-08-15 |
Family
ID=11886695
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8015362A Withdrawn JPH09210969A (ja) | 1996-01-31 | 1996-01-31 | 自動磁粉探傷装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09210969A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101417467B1 (ko) * | 2012-12-12 | 2014-07-08 | 주식회사 포스코 | 교차 조명에 의한 후판의 표면 영상 처리 장치 및 방법 |
| CN105510429A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-04-20 | 苏州磁星检测设备有限公司 | 基于图像处理的荧光磁粉探伤检测方法和检测系统 |
| JP2017173251A (ja) * | 2016-03-25 | 2017-09-28 | マークテック株式会社 | 探傷装置、及び探傷装置による欠陥検出方法 |
| CN111751443A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-09 | 盐城工学院 | 一种磁粉探伤机的开发系统 |
| CN111751442A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-09 | 盐城工学院 | 一种全自动磁粉探伤设备 |
| CN114252507A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-03-29 | 济宁鲁科检测器材有限公司 | 基于卷积神经网络的磁粉探伤缺陷识别系统及方法 |
| 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 |
| CN117517447A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-02-06 | 上海第一机床厂有限公司 | 探伤磁悬液循环处理装置和绿色环保系统 |
-
1996
- 1996-01-31 JP JP8015362A patent/JPH09210969A/ja not_active Withdrawn
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101417467B1 (ko) * | 2012-12-12 | 2014-07-08 | 주식회사 포스코 | 교차 조명에 의한 후판의 표면 영상 처리 장치 및 방법 |
| CN105510429A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-04-20 | 苏州磁星检测设备有限公司 | 基于图像处理的荧光磁粉探伤检测方法和检测系统 |
| JP2017173251A (ja) * | 2016-03-25 | 2017-09-28 | マークテック株式会社 | 探傷装置、及び探傷装置による欠陥検出方法 |
| WO2017164338A1 (ja) * | 2016-03-25 | 2017-09-28 | マークテック株式会社 | 探傷装置、及び探傷装置による欠陥検出方法 |
| KR20180123088A (ko) * | 2016-03-25 | 2018-11-14 | 마크텍 가부시키가이샤 | 탐상 장치, 및 탐상 장치에 의한 결함 검출 방법 |
| CN108885193A (zh) * | 2016-03-25 | 2018-11-23 | 码科泰克株式会社 | 探伤装置以及利用探伤装置的缺陷检测方法 |
| CN111751443A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-09 | 盐城工学院 | 一种磁粉探伤机的开发系统 |
| CN111751442A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-09 | 盐城工学院 | 一种全自动磁粉探伤设备 |
| CN114252507A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-03-29 | 济宁鲁科检测器材有限公司 | 基于卷积神经网络的磁粉探伤缺陷识别系统及方法 |
| CN117517447A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-02-06 | 上海第一机床厂有限公司 | 探伤磁悬液循环处理装置和绿色环保系统 |
| 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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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20030401 |