JPH1164325A - 脱炭層の深さ測定方法 - Google Patents
脱炭層の深さ測定方法Info
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- JPH1164325A JPH1164325A JP9227068A JP22706897A JPH1164325A JP H1164325 A JPH1164325 A JP H1164325A JP 9227068 A JP9227068 A JP 9227068A JP 22706897 A JP22706897 A JP 22706897A JP H1164325 A JPH1164325 A JP H1164325A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像処理の手法を用いることにより、脱炭層
の深さを自動的にかつ正確に測定する方法を提供する。 【解決手段】 被検査物体の断面画像を撮像、画像分割
し（Ｓ１）、シェーディング補正を行った後（Ｓ２）、
最大値化処理、最小値化処理を組み合せて行う（Ｓ３）
この際、最大値化処理の回数を、最小値化処理の回数以
上とする。そして、平均値化処理を行った後（Ｓ４）、
画像を２値化する（Ｓ５）。白画素中に島状に存在する
黒画素を消去して穴埋め処理を行い（Ｓ７）、被検査物
体表面に垂直な測定線に沿って連続する白画素の数を測
定することにより脱炭層の深さを判定する（Ｓ９）。白
画素が点在する場合には、それらの距離に応じて連続し
たものかどうかを判定する（Ｓ８）。
の深さを自動的にかつ正確に測定する方法を提供する。 【解決手段】 被検査物体の断面画像を撮像、画像分割
し（Ｓ１）、シェーディング補正を行った後（Ｓ２）、
最大値化処理、最小値化処理を組み合せて行う（Ｓ３）
この際、最大値化処理の回数を、最小値化処理の回数以
上とする。そして、平均値化処理を行った後（Ｓ４）、
画像を２値化する（Ｓ５）。白画素中に島状に存在する
黒画素を消去して穴埋め処理を行い（Ｓ７）、被検査物
体表面に垂直な測定線に沿って連続する白画素の数を測
定することにより脱炭層の深さを判定する（Ｓ９）。白
画素が点在する場合には、それらの距離に応じて連続し
たものかどうかを判定する（Ｓ８）。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、鋼材等の表面に現
れる脱炭層の深さを測定する方法に関するものである。
れる脱炭層の深さを測定する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】自動車や産業機械等の部材に用いられる
特殊鋼をはじめとする鉄鋼材料（鋼材）は、圧延や熱処
理等の製造過程で雰囲気中の酸素に触れると、鋼材中の
炭素と雰囲気中の酸素が反応し、ＣＯ、ＣＯ2として鋼
材から散逸する。従って、鋼材の表面及び表面近傍の炭
素含有率が鋼材内部の炭素含有率と異なることになる。
これを脱炭と称し、炭素が少なくなっている部分を脱炭
層と称する。この脱炭層は強度が低いので、鋼材が製品
に加工された場合、強度不足の問題を起こす可能性があ
る。
特殊鋼をはじめとする鉄鋼材料（鋼材）は、圧延や熱処
理等の製造過程で雰囲気中の酸素に触れると、鋼材中の
炭素と雰囲気中の酸素が反応し、ＣＯ、ＣＯ2として鋼
材から散逸する。従って、鋼材の表面及び表面近傍の炭
素含有率が鋼材内部の炭素含有率と異なることになる。
これを脱炭と称し、炭素が少なくなっている部分を脱炭
層と称する。この脱炭層は強度が低いので、鋼材が製品
に加工された場合、強度不足の問題を起こす可能性があ
る。
【０００３】従って、鋼材メーカからユーザへ製品を出
荷する場合、所定処理後の脱炭層の深さを検査し、それ
が許容できる範囲のものであることを保証することが必
要である。
荷する場合、所定処理後の脱炭層の深さを検査し、それ
が許容できる範囲のものであることを保証することが必
要である。
【０００４】脱炭層の深さの検査として、鋼材の一部を
切り出して周囲を樹脂で固めたサンプルを作り、このサ
ンプルの切り出し面を顕微鏡等により拡大して検査する
ことが行われてきた。腐食液を用いて腐食させ検鏡した
場合、脱炭したところは脱炭していないところと比較し
て色差があるので、写真撮影を行い、鋼材サンプルの深
さを調べる方法も行われてきた。
切り出して周囲を樹脂で固めたサンプルを作り、このサ
ンプルの切り出し面を顕微鏡等により拡大して検査する
ことが行われてきた。腐食液を用いて腐食させ検鏡した
場合、脱炭したところは脱炭していないところと比較し
て色差があるので、写真撮影を行い、鋼材サンプルの深
さを調べる方法も行われてきた。
【０００５】いずれにしても、脱炭層の深さの測定は目
視により行われてきたので、人によるバラツキがあり、
かつ、検査に熟練を要するという問題点があった。
視により行われてきたので、人によるバラツキがあり、
かつ、検査に熟練を要するという問題点があった。
【０００６】これを解決する方法として、特開平４−１
７４３５７号公報、特開平４−１７４３５８号公報に
は、鋼材断面を撮像手段によって撮像し、画像データの
鋼材表面から内部に向かう濃淡度の変化を検出すること
により脱炭層の深さを検出する方法が開示されている。
その方法を図６及び図７に示す。
７４３５７号公報、特開平４−１７４３５８号公報に
は、鋼材断面を撮像手段によって撮像し、画像データの
鋼材表面から内部に向かう濃淡度の変化を検出すること
により脱炭層の深さを検出する方法が開示されている。
その方法を図６及び図７に示す。
【０００７】図６において、１００は鋼材サンプル、１
０１は鋼材片、１０２は樹脂である。まず、鋼材片１０
１の周辺部分の画面Ｆ１の画像を取り込む。１画面は２
５５個のセクタに分割されており、各セクタの濃度デー
タが加算されてＲＡＭに格納される。次に、鋼材片１０
１を載せたＸ−Ｙステージが移動し、画面Ｆ２の画像が
取り込まれて同様に処理される。以下、画面Ｆ３、Ｆ
４、…についても順次この操作が行われる。
０１は鋼材片、１０２は樹脂である。まず、鋼材片１０
１の周辺部分の画面Ｆ１の画像を取り込む。１画面は２
５５個のセクタに分割されており、各セクタの濃度デー
タが加算されてＲＡＭに格納される。次に、鋼材片１０
１を載せたＸ−Ｙステージが移動し、画面Ｆ２の画像が
取り込まれて同様に処理される。以下、画面Ｆ３、Ｆ
４、…についても順次この操作が行われる。
【０００８】各画面毎にＲＡＭに書き込まれた濃度デー
タの加算値と鋼材片１０１の中心から各画面までの距離
のグラフを作り、それを平滑化すると、図７が得られ
る。図７において、鋼材片１０１のエッジＡから鋼材片
１０１の脱炭していない表面濃度になる点Ｂまでの距離
が脱炭深さＤＴであると判定される。
タの加算値と鋼材片１０１の中心から各画面までの距離
のグラフを作り、それを平滑化すると、図７が得られ
る。図７において、鋼材片１０１のエッジＡから鋼材片
１０１の脱炭していない表面濃度になる点Ｂまでの距離
が脱炭深さＤＴであると判定される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】このように、特開平４
−１７４３５７号公報、特開平４−１７４３５８号公報
に開示される方法は、脱炭層の深さを自動的に測定する
ことができるが、発明者等が実際にテストを行ってみた
ところ、必ずしも全ての条件の場合に脱炭層の深度が正
確に図れないことが分かった。この理由は明らかではな
いが、鋼材の断面の濃度は複雑な分布をしており、これ
らがノイズとなって測定精度を悪化させているものと考
えられる。
−１７４３５７号公報、特開平４−１７４３５８号公報
に開示される方法は、脱炭層の深さを自動的に測定する
ことができるが、発明者等が実際にテストを行ってみた
ところ、必ずしも全ての条件の場合に脱炭層の深度が正
確に図れないことが分かった。この理由は明らかではな
いが、鋼材の断面の濃度は複雑な分布をしており、これ
らがノイズとなって測定精度を悪化させているものと考
えられる。
【００１０】本発明は、このような問題点を解決するた
めになされたもので、画像処理の手法を用いることによ
り、脱炭層の深さを自動的にかつ正確に測定する方法を
提供することを目的とする。
めになされたもので、画像処理の手法を用いることによ
り、脱炭層の深さを自動的にかつ正確に測定する方法を
提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】前記課題は、表面から内
面に向かって脱炭層が存在する被検査対象物の表面付近
の断面を撮像手段により撮影し、撮像された画像を画素
に分解し、各画素に対して複数回の最大値化処理と、最
大値化処理回数に等しいか少ない回数の最小値化処理を
行った後に、各画像を２値化し、２値化された画素のう
ち高明度に対応する値を有する画素が被検査対象物の表
面から表面に垂直な方向に連続する長さを各位置につい
て測定し、脱炭層の深さと判定することを特徴とする脱
炭層の深さ測定方法（請求項１）により解決される。
面に向かって脱炭層が存在する被検査対象物の表面付近
の断面を撮像手段により撮影し、撮像された画像を画素
に分解し、各画素に対して複数回の最大値化処理と、最
大値化処理回数に等しいか少ない回数の最小値化処理を
行った後に、各画像を２値化し、２値化された画素のう
ち高明度に対応する値を有する画素が被検査対象物の表
面から表面に垂直な方向に連続する長さを各位置につい
て測定し、脱炭層の深さと判定することを特徴とする脱
炭層の深さ測定方法（請求項１）により解決される。
【００１２】このような画像処理を行うことにより、脱
炭層と脱炭層でない部分の区別が強調され、脱炭層を正
確に認識できるので、正確な深さ測定ができる。
炭層と脱炭層でない部分の区別が強調され、脱炭層を正
確に認識できるので、正確な深さ測定ができる。
【００１３】ここに、「最大値化処理」とは、ある画素
とその周辺画素の持つ値のうち最大のものを該当する
「ある画素」の値とする処理であり、「最小値化処理」
とは、ある画素とその周辺画素の持つ値のうち最小のも
のを該当する「ある画素」の値とする処理である。
とその周辺画素の持つ値のうち最大のものを該当する
「ある画素」の値とする処理であり、「最小値化処理」
とは、ある画素とその周辺画素の持つ値のうち最小のも
のを該当する「ある画素」の値とする処理である。
【００１４】また、各位置で測定された脱炭層の深さの
最大値をもって全脱炭層深さとすることにより（請求項
２）、全脱炭層深さを正確に測定することができる。
最大値をもって全脱炭層深さとすることにより（請求項
２）、全脱炭層深さを正確に測定することができる。
【００１５】各画像を２値化したときに、２値化された
画素のうち高明度に対応する値を有する画素によって囲
まれた、低明度に対応する値を有する画素が島状に残る
ことがある。このような場合には、請求項１に記載の方
法のみであると、島状の低明度に対応する画素の表面側
までの深さを脱炭層の深さと判定してしまうことにな
り、正確な測定ができない。そこで、このようなことが
発生したとき、２値化に続いて、２値化された画素のう
ち高明度に対応する値を有する画素によって囲まれた、
低明度に対応する値を有する画素の値を反転させて高明
度に対応する値とする（穴埋め）を行うことにより（請
求項３）、上記のような誤判定を回避することができ
る。
画素のうち高明度に対応する値を有する画素によって囲
まれた、低明度に対応する値を有する画素が島状に残る
ことがある。このような場合には、請求項１に記載の方
法のみであると、島状の低明度に対応する画素の表面側
までの深さを脱炭層の深さと判定してしまうことにな
り、正確な測定ができない。そこで、このようなことが
発生したとき、２値化に続いて、２値化された画素のう
ち高明度に対応する値を有する画素によって囲まれた、
低明度に対応する値を有する画素の値を反転させて高明
度に対応する値とする（穴埋め）を行うことにより（請
求項３）、上記のような誤判定を回避することができ
る。
【００１６】検査対象物が、低炭素含有鋼材（炭素含有
率が共晶点近傍の0.7重量％未満のもの）である場合
は、最大値化処理を３回連続して行った後、最小値化処
理を２回連続して行うこと（請求項４）により、特に、
脱炭層と通常部分の区別を強調することができる。
率が共晶点近傍の0.7重量％未満のもの）である場合
は、最大値化処理を３回連続して行った後、最小値化処
理を２回連続して行うこと（請求項４）により、特に、
脱炭層と通常部分の区別を強調することができる。
【００１７】これに対し、被検査対象物が高炭素含有鋼
材（炭素含有率が共晶点近傍の0.7重量％以上のもの）
である場合は、最大値化処理を２回連続して行った後、
最小値化処理を１回行うこと（請求項５）により、特
に、脱炭層と通常部分の区別を強調することができる。
材（炭素含有率が共晶点近傍の0.7重量％以上のもの）
である場合は、最大値化処理を２回連続して行った後、
最小値化処理を１回行うこと（請求項５）により、特
に、脱炭層と通常部分の区別を強調することができる。
【００１８】各画素に対し、最大値化処理、最小値化処
理を行う前に、シェーディング補正を施すこと（請求項
６）により、光源むら等による濃淡度のばらつきの補正
や、２値化レベルの一定化を図ることができる。
理を行う前に、シェーディング補正を施すこと（請求項
６）により、光源むら等による濃淡度のばらつきの補正
や、２値化レベルの一定化を図ることができる。
【００１９】さらに、最大値化処理、最小値化処理を行
った後、２値化を行う前に、平均値化処理を行うこと
（請求項７）によりノイズ成分を除去し、脱炭層と通常
部分の区別をはっきりさせることができる。
った後、２値化を行う前に、平均値化処理を行うこと
（請求項７）によりノイズ成分を除去し、脱炭層と通常
部分の区別をはっきりさせることができる。
【００２０】場合によっては、高明度に対応する２値化
された画素が、被検査対象物の表面から表面に垂直な方
向に不連続に現れることがある。この場合には、それら
の間隔が所定値以下の場合には、それらは連続している
ものとして扱い、それらの間隔が所定値を越える場合に
はそれらは不連続であるとして扱い、表面から連続して
いる画素の長さを測定すること（請求項８）により、ノ
イズ等の影響を除去して、正確な脱炭層深さを測定する
ことができる。
された画素が、被検査対象物の表面から表面に垂直な方
向に不連続に現れることがある。この場合には、それら
の間隔が所定値以下の場合には、それらは連続している
ものとして扱い、それらの間隔が所定値を越える場合に
はそれらは不連続であるとして扱い、表面から連続して
いる画素の長さを測定すること（請求項８）により、ノ
イズ等の影響を除去して、正確な脱炭層深さを測定する
ことができる。
【００２１】なお、被検査対象物の表面の位置は、２値
化された画素のうち高明度に対応する画素が、被検査対
象物表面側から最初に所定数（１個を含む）連続して現
れた位置をもって、被検査対象物表面の位置と判定する
こと（請求項９）により、正確に判定できる。
化された画素のうち高明度に対応する画素が、被検査対
象物表面側から最初に所定数（１個を含む）連続して現
れた位置をもって、被検査対象物表面の位置と判定する
こと（請求項９）により、正確に判定できる。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を、図
を用いて説明する。図１は、本発明の実施に使用する装
置の構成の例を示すブロック図である。顕微鏡１には、
接眼レンズ部に撮像レンズが取り付けられており、上部
にはこの撮像レンズを通して被検査面を撮像する撮像装
置１６が取り付けられている。被検査対象物を載せるス
テージ１７は、オートステージドライバ１０からの信号
によって平面駆動機構１８に設けられたパルスモータが
駆動されることにより、前後左右方向に移動可能とされ
ている。また、オートフォーカスドライバ１１により垂
直移動機構１９を作動させてステージ１７の上下方向の
移動を行い、焦点を合わせるようになっている。
を用いて説明する。図１は、本発明の実施に使用する装
置の構成の例を示すブロック図である。顕微鏡１には、
接眼レンズ部に撮像レンズが取り付けられており、上部
にはこの撮像レンズを通して被検査面を撮像する撮像装
置１６が取り付けられている。被検査対象物を載せるス
テージ１７は、オートステージドライバ１０からの信号
によって平面駆動機構１８に設けられたパルスモータが
駆動されることにより、前後左右方向に移動可能とされ
ている。また、オートフォーカスドライバ１１により垂
直移動機構１９を作動させてステージ１７の上下方向の
移動を行い、焦点を合わせるようになっている。
【００２３】Ａ／Ｄ変換器２は、撮像装置１６からのビ
デオ信号をディジタル信号に変換し、入力バッファはこ
のデータを一時的に格納する。バス４は信号の伝達を行
い、プログラムメモリ５は本装置の動作を規定するプロ
グラムを格納し、ＣＰＵ６は、このプログラムにより装
置全体の制御を行う。
デオ信号をディジタル信号に変換し、入力バッファはこ
のデータを一時的に格納する。バス４は信号の伝達を行
い、プログラムメモリ５は本装置の動作を規定するプロ
グラムを格納し、ＣＰＵ６は、このプログラムにより装
置全体の制御を行う。
【００２４】画像プロセッサ７は、入力した画像データ
の濃淡処理、最大値化処理、最小値化処理、平均値化処
理、２値化処理、画像解析等を行う。濃淡画像メモリ８
は、階調のついた濃淡画像データを格納し、２値画像メ
モリ９は２値化されたデータを格納する。
の濃淡処理、最大値化処理、最小値化処理、平均値化処
理、２値化処理、画像解析等を行う。濃淡画像メモリ８
は、階調のついた濃淡画像データを格納し、２値画像メ
モリ９は２値化されたデータを格納する。
【００２５】オートステージドライバ１０は、ＣＰＵ６
からの指示により平面移動機構１８を制御して、被検査
対象物を載せるステージ１７を前後左右方向移動させ、
被検査対象物の位置、領域の設定を行う。オートフォー
カスドライバ１１は、ＣＰＵ６からの指示により垂直移
動機構１９を制御して、自動的に焦点を合わせる。
からの指示により平面移動機構１８を制御して、被検査
対象物を載せるステージ１７を前後左右方向移動させ、
被検査対象物の位置、領域の設定を行う。オートフォー
カスドライバ１１は、ＣＰＵ６からの指示により垂直移
動機構１９を制御して、自動的に焦点を合わせる。
【００２６】出力バッファ１２は、出力するデータを一
旦格納し、Ｄ／Ａ変換器１３はこれをビデオ信号に変換
してＣＲＴ１４に表示する。キーボード１５、マウス１
５’によりオペレータが指示やデータを入力する。
旦格納し、Ｄ／Ａ変換器１３はこれをビデオ信号に変換
してＣＲＴ１４に表示する。キーボード１５、マウス１
５’によりオペレータが指示やデータを入力する。
【００２７】図２は、本発明の実施の形態の例を示すフ
ローチャートである。図２において、実線で囲まれたブ
ロックが請求項１に対応し、破線で囲まれたブロック
は、他の請求項において付加されたものであって必要に
応じ採用される。
ローチャートである。図２において、実線で囲まれたブ
ロックが請求項１に対応し、破線で囲まれたブロック
は、他の請求項において付加されたものであって必要に
応じ採用される。
【００２８】まず、ステップＳ１において、図１に示し
た装置を使用して被検査対象物の表面近くの断面の撮像
を行い、撮像画面を５１２×５１２の画素に分割する。
そして、その明度を８ビットすなわち２５６段階の濃淡
画像として濃淡画像メモリ８内に格納する。
た装置を使用して被検査対象物の表面近くの断面の撮像
を行い、撮像画面を５１２×５１２の画素に分割する。
そして、その明度を８ビットすなわち２５６段階の濃淡
画像として濃淡画像メモリ８内に格納する。
【００２９】次に、ステップＳ２においてシェーディン
グ補正を行う。シェーディング補正は、照明のむら等に
起因する画像の濃淡ノイズを除去するために広く行われ
ているものであり、公知のものを選択して使用すること
ができるが、この実施の形態においては、ある程度の広
い近傍に対する最大値化処理を行った後、同様の最小値
化処理を行った画像を原画像から引き算し、細かい凹凸
のある画像を得て、これに平均値に近い濃度のバイアス
を加算している。これにより、照明むら等による緩やか
で不均一な背景が修正される。
グ補正を行う。シェーディング補正は、照明のむら等に
起因する画像の濃淡ノイズを除去するために広く行われ
ているものであり、公知のものを選択して使用すること
ができるが、この実施の形態においては、ある程度の広
い近傍に対する最大値化処理を行った後、同様の最小値
化処理を行った画像を原画像から引き算し、細かい凹凸
のある画像を得て、これに平均値に近い濃度のバイアス
を加算している。これにより、照明むら等による緩やか
で不均一な背景が修正される。
【００３０】広い範囲の最大値化処理としては、４１×
４１オペレータを用いるとよい。４１×４１オペレータ
の代わりに、３×３のオペレータ（８近傍オペレータ）
を２０回繰り返して類似の効果を短時間で得ることがで
きる。最小値化処理も同様にして８近傍オペレータ処理
を２０回繰り返す。
４１オペレータを用いるとよい。４１×４１オペレータ
の代わりに、３×３のオペレータ（８近傍オペレータ）
を２０回繰り返して類似の効果を短時間で得ることがで
きる。最小値化処理も同様にして８近傍オペレータ処理
を２０回繰り返す。
【００３１】３×３、すなわち８近傍オペレータの例を
示すと、５１２×５１２の画素のうち、ｉ行ｊ列に存在
する画素の階調をｘijで示し、処理後のｉ行ｊ列に存在
する画素の階調をｘ’ijとすると、ｘ’ij＝ＭＡＸｘmn
（ｉ−１≦ｍ≦ｉ＋１、ｉ−１≦ｎ≦ｉ＋１）とする
処理とする。最小化処理は、ｉ行ｊ列に存在する画素の
階調をｘijで示し、処理後のｉ行ｊ列に存在する画素の
階調をｘ’ijとすると、ｘ’ij＝ＭＩＮｘmn （ｉ−１
≦ｍ≦ｉ＋１、ｉ−１≦ｎ≦ｉ＋１）とする処理とす
る。
示すと、５１２×５１２の画素のうち、ｉ行ｊ列に存在
する画素の階調をｘijで示し、処理後のｉ行ｊ列に存在
する画素の階調をｘ’ijとすると、ｘ’ij＝ＭＡＸｘmn
（ｉ−１≦ｍ≦ｉ＋１、ｉ−１≦ｎ≦ｉ＋１）とする
処理とする。最小化処理は、ｉ行ｊ列に存在する画素の
階調をｘijで示し、処理後のｉ行ｊ列に存在する画素の
階調をｘ’ijとすると、ｘ’ij＝ＭＩＮｘmn （ｉ−１
≦ｍ≦ｉ＋１、ｉ−１≦ｎ≦ｉ＋１）とする処理とす
る。
【００３２】なお、シェーディング補正は、上記の方法
に限らず、低域通過フィルタ出力を原画像から減算して
もよいし、広域の平均値フィルタの出力を原画像から減
算してもよいが、前述の最大値化と最小値化による方法
を用いると、後述の装置を利用できるという利点があ
る。
に限らず、低域通過フィルタ出力を原画像から減算して
もよいし、広域の平均値フィルタの出力を原画像から減
算してもよいが、前述の最大値化と最小値化による方法
を用いると、後述の装置を利用できるという利点があ
る。
【００３３】続いて、ステップＳ３により、最大値化処
理、最小値化処理を行う。この場合の最大値化処理、最
小値化処理は、シェーディング補正で行ったものと同種
のものであるが、計算の対象となる画素を２４近傍画素
としている。すなわち、ｉ行ｊ列に存在する画素に対
し、ｉ−２≦ｍ≦ｉ＋２、ｉ−２≦ｎ≦ｉ＋２の範囲に
あるｍ行ｎ列に存在する画素がＭＡＸとＭＩＮの計算の
対象となる。
理、最小値化処理を行う。この場合の最大値化処理、最
小値化処理は、シェーディング補正で行ったものと同種
のものであるが、計算の対象となる画素を２４近傍画素
としている。すなわち、ｉ行ｊ列に存在する画素に対
し、ｉ−２≦ｍ≦ｉ＋２、ｉ−２≦ｎ≦ｉ＋２の範囲に
あるｍ行ｎ列に存在する画素がＭＡＸとＭＩＮの計算の
対象となる。
【００３４】計算の対象となる画素は、８近傍画素でも
よいし、４８近傍画素でもよい。
よいし、４８近傍画素でもよい。
【００３５】脱炭層とそうでない部分の違いを強調する
ためには、最大値化処理の回数と最小値化処理の回数は
等しくてもよいが、最大値化処理の回数を最小値化処理
の回数より多くした方が好ましい結果が得られる。
ためには、最大値化処理の回数と最小値化処理の回数は
等しくてもよいが、最大値化処理の回数を最小値化処理
の回数より多くした方が好ましい結果が得られる。
【００３６】発明者等の実験によると、被検査対象物が
低炭素含有鋼材の場合には、最大値化処理を３回連続し
て行った後、最小値化処理を２回連続して行うと、脱炭
層と脱炭層でない部分の違いを最も明瞭に区別すること
ができた。これに対し、被検査対象物が高炭素含有鋼材
の場合には、最大値化処理を２回連続して行った後、最
小値化処理を１回行うと、脱炭層と脱炭層でない部分の
違いを最も明瞭に区別することができた。
低炭素含有鋼材の場合には、最大値化処理を３回連続し
て行った後、最小値化処理を２回連続して行うと、脱炭
層と脱炭層でない部分の違いを最も明瞭に区別すること
ができた。これに対し、被検査対象物が高炭素含有鋼材
の場合には、最大値化処理を２回連続して行った後、最
小値化処理を１回行うと、脱炭層と脱炭層でない部分の
違いを最も明瞭に区別することができた。
【００３７】次に、ステップＳ４において、平均値化処
理を行う。これは、ノイズを低減するために行うもの
で、周知の手法であるが、ある画素とその近接画素の階
調の平均値を該当する「ある画素」の平均値とするもの
である。
理を行う。これは、ノイズを低減するために行うもの
で、周知の手法であるが、ある画素とその近接画素の階
調の平均値を該当する「ある画素」の平均値とするもの
である。
【００３８】発明者等の実験によると、平均値化処理の
対象を８近傍画素までとし、被検査対象物が低炭素含有
鋼材の場合には、平均値化処理を３回連続して行い、被
検査対象物が高炭素含有鋼材の場合には、平均値化処理
を４回連続して行うことにより、最も効率的にノイズの
除去ができた。
対象を８近傍画素までとし、被検査対象物が低炭素含有
鋼材の場合には、平均値化処理を３回連続して行い、被
検査対象物が高炭素含有鋼材の場合には、平均値化処理
を４回連続して行うことにより、最も効率的にノイズの
除去ができた。
【００３９】次に、ステップＳ５において、これらの画
像を２値化する。２値化の閾値は、脱炭層である場所の
階調度と、脱炭層でない場所の階調度との平均値をとる
等により決定する。
像を２値化する。２値化の閾値は、脱炭層である場所の
階調度と、脱炭層でない場所の階調度との平均値をとる
等により決定する。
【００４０】図３〜図４に画像処理データの例を示す。
図３は撮像された原画像をただちに２値化したもの、図
４はステップ１〜ステップ５までの画像処理により２値
化された画像である。
図３は撮像された原画像をただちに２値化したもの、図
４はステップ１〜ステップ５までの画像処理により２値
化された画像である。
【００４１】図４のうち、白い部分が高明度に対応する
部分である。
部分である。
【００４２】ところで、図４にも示されるように、白色
部分の中に黒色の部分が島状に点在していることがあ
る。このような点は、後に脱炭層深さを測定するときに
誤差の原因となるので除去する必要がある。そこで、ス
テップＳ６において穴埋め処理を行う。すなわち、２値
化された画素のうち高明度に対応する値を有する画素
（以下「白画素という」によって囲まれた、低明度に対
応する値を有する画素（以下「黒画素」という）の値を
反転させて高明度に対応する値とし、前記島状黒画素の
部分を消滅させる。もちろん、島状黒画素部が存在しな
いことが分かっているときには、穴埋め処理をする必要
はない。
部分の中に黒色の部分が島状に点在していることがあ
る。このような点は、後に脱炭層深さを測定するときに
誤差の原因となるので除去する必要がある。そこで、ス
テップＳ６において穴埋め処理を行う。すなわち、２値
化された画素のうち高明度に対応する値を有する画素
（以下「白画素という」によって囲まれた、低明度に対
応する値を有する画素（以下「黒画素」という）の値を
反転させて高明度に対応する値とし、前記島状黒画素の
部分を消滅させる。もちろん、島状黒画素部が存在しな
いことが分かっているときには、穴埋め処理をする必要
はない。
【００４３】脱炭層深さの測定は、穴埋め処理後、白画
素が被検査体表面からどの深さまで連続しているかを測
定することにより行われる。すなわち、ステップＳ８に
おいて計測線を設け、この計測線上の白画素が、被検査
材表面から連続している長さをもって、その場所の脱炭
層の深さとする。計測線は、被検査対象物の表面に垂直
な線とし、所定間隔で所定数設ける。
素が被検査体表面からどの深さまで連続しているかを測
定することにより行われる。すなわち、ステップＳ８に
おいて計測線を設け、この計測線上の白画素が、被検査
材表面から連続している長さをもって、その場所の脱炭
層の深さとする。計測線は、被検査対象物の表面に垂直
な線とし、所定間隔で所定数設ける。
【００４４】ところが、場合によっては、白画素が点在
し、一つの計測線上で断続して現れることがある。この
様子を図５に模式的に示す。図５において、２１は被検
査対象物表面、ハッチングをした２２〜２６は白画素
群、ｌ1〜ｌ3は計測線である。図５のような場合には、
どこまでが脱炭層の深さであるのか不明となる。
し、一つの計測線上で断続して現れることがある。この
様子を図５に模式的に示す。図５において、２１は被検
査対象物表面、ハッチングをした２２〜２６は白画素
群、ｌ1〜ｌ3は計測線である。図５のような場合には、
どこまでが脱炭層の深さであるのか不明となる。
【００４５】そこで、ステップＳ７により連続判定処理
を行う。連続判定処理は、白画素が、被検査対象物の表
面から表面に垂直な方向に不連続に現れたとき、それら
の間隔が所定値以下の場合には、それらは連続している
ものとして扱い、それらの間隔が所定値を越える場合に
はそれらは不連続であるとして扱う処理である。すなわ
ち、予め閾値Ｔを決めておき、測定線上の白画素の間隔
が閾値Ｔ以下であればそれは連続しているものとして扱
い、閾値Ｔを越えていれば分離したものとして扱う。
を行う。連続判定処理は、白画素が、被検査対象物の表
面から表面に垂直な方向に不連続に現れたとき、それら
の間隔が所定値以下の場合には、それらは連続している
ものとして扱い、それらの間隔が所定値を越える場合に
はそれらは不連続であるとして扱う処理である。すなわ
ち、予め閾値Ｔを決めておき、測定線上の白画素の間隔
が閾値Ｔ以下であればそれは連続しているものとして扱
い、閾値Ｔを越えていれば分離したものとして扱う。
【００４６】図５において、ｔ1とｔ3はＴ以下であり、
ｔ2とｔ4はＴより大きいとすると、白画素群２２と白画
素群２３、白画素群２５は連続しているものとして扱わ
れ、白画素群２２と白画素群２４、白画素群２５と白画
素群２６は分離しているものとして扱われる。
ｔ2とｔ4はＴより大きいとすると、白画素群２２と白画
素群２３、白画素群２５は連続しているものとして扱わ
れ、白画素群２２と白画素群２４、白画素群２５と白画
素群２６は分離しているものとして扱われる。
【００４７】よって、脱炭層の深さ測定では、計測線ｌ
1の位置においては、脱炭層の深さは被検査対象物表面
２１から白画素群２３の下端まで、計測線ｌ2の位置に
おいては、脱炭層の深さは被検査対象物表面２１から白
画素群２２の下端まで、計測線ｌ3の位置においては、
脱炭層の深さは被検査対象物表面２１から白画素群２５
の下端までと判定される。計測線は、図５のように一定
間隔をあけて複数本引いて測定し、各々の計測線につい
ての脱炭深さを求める。
1の位置においては、脱炭層の深さは被検査対象物表面
２１から白画素群２３の下端まで、計測線ｌ2の位置に
おいては、脱炭層の深さは被検査対象物表面２１から白
画素群２２の下端まで、計測線ｌ3の位置においては、
脱炭層の深さは被検査対象物表面２１から白画素群２５
の下端までと判定される。計測線は、図５のように一定
間隔をあけて複数本引いて測定し、各々の計測線につい
ての脱炭深さを求める。
【００４８】測定対象材の全脱炭深さを求めるときに
は、これら測定データの中で最大の値のものを選択して
全脱炭深さとする。平均脱炭深さを求めるときには、各
測定データの平均値を平均脱炭深さとする。ただし、い
ずれの場合にも、ノイズにより、脱炭深さの常識を超え
るデータが発生することがあるので、閾値を設け、それ
を超えるデータは採用しないことにする。
は、これら測定データの中で最大の値のものを選択して
全脱炭深さとする。平均脱炭深さを求めるときには、各
測定データの平均値を平均脱炭深さとする。ただし、い
ずれの場合にも、ノイズにより、脱炭深さの常識を超え
るデータが発生することがあるので、閾値を設け、それ
を超えるデータは採用しないことにする。
【００４９】なお、被検査対象物の表面の位置の検出は
以下のように行う。すなわち、測定線上において、白画
素が、被検査対象物の表面側から最初に所定数連続して
現れた位置をもって、表面位置と判定する。ここに、
「所定数連続して現れた」とは、複数個連続する場合は
もちろん、場合によっては１個現れた場合をも含む。
以下のように行う。すなわち、測定線上において、白画
素が、被検査対象物の表面側から最初に所定数連続して
現れた位置をもって、表面位置と判定する。ここに、
「所定数連続して現れた」とは、複数個連続する場合は
もちろん、場合によっては１個現れた場合をも含む。
【００５０】
【実施例】前記、本発明の実施の形態に記載した方法を
使用して、脱炭層の深さ測定を行い、人間による目視デ
ータと比較した。この実施例においては、シェーディン
グ補正、最大値化処理、最小値化処理、平均値化処理、
２値化処理、穴埋め処理、連続判定処理、脱炭層深さ判
定処理についての具体的方法は、すべて発明の実施の形
態中に示した方法を使用した。
使用して、脱炭層の深さ測定を行い、人間による目視デ
ータと比較した。この実施例においては、シェーディン
グ補正、最大値化処理、最小値化処理、平均値化処理、
２値化処理、穴埋め処理、連続判定処理、脱炭層深さ判
定処理についての具体的方法は、すべて発明の実施の形
態中に示した方法を使用した。
【００５１】その結果、低炭素含有鋼材については、サ
ンプル数１０、平均誤差0.01mm、標準偏差0.015mmであ
り、高炭素含有鋼材については、サンプル数１０、平均
誤差0.01mm、標準偏差0.02mmであった。これは、自動測
定結果として極めて満足のいく値である。
ンプル数１０、平均誤差0.01mm、標準偏差0.015mmであ
り、高炭素含有鋼材については、サンプル数１０、平均
誤差0.01mm、標準偏差0.02mmであった。これは、自動測
定結果として極めて満足のいく値である。
【００５２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明において
は、表面から内面に向かって脱炭層が存在する被検査対
象物の断面の表面付近の断面を撮像手段により撮影し、
撮像された画像を画素に分解し、各画素に対して複数回
の最大値化処理と、最大値化処理回数に等しいか少ない
回数の最小値化処理を行った後に、各画像を２値化し、
２値化された画素のうち高明度に対応する画素が被検査
対象物の表面から表面に垂直な方向に連続する長さを各
位置について測定し、測定された長さの最大値をもっ
て、脱炭層の深さと判定しているので、脱炭層の深さを
自動的にかつ正確に測定することができる。
は、表面から内面に向かって脱炭層が存在する被検査対
象物の断面の表面付近の断面を撮像手段により撮影し、
撮像された画像を画素に分解し、各画素に対して複数回
の最大値化処理と、最大値化処理回数に等しいか少ない
回数の最小値化処理を行った後に、各画像を２値化し、
２値化された画素のうち高明度に対応する画素が被検査
対象物の表面から表面に垂直な方向に連続する長さを各
位置について測定し、測定された長さの最大値をもっ
て、脱炭層の深さと判定しているので、脱炭層の深さを
自動的にかつ正確に測定することができる。
【図１】本発明を実施するための装置の構成の例を示す
図である。
図である。
【図２】本発明の実施の形態の例を示すフローチャート
である。
である。
【図３】撮像された被検査対象物の断面映像を示す図面
代用写真である。
代用写真である。
【図４】図３に示す画像を画像処理後２値化した状態を
示す図面代用写真である。
示す図面代用写真である。
【図５】白画素の分布状態の例を示す図である。
【図６】従来例における脱炭層の測定方法を示す図であ
る。
る。
【図７】従来例における脱炭層の測定方法を示す図であ
る。
る。
１ 顕微鏡 ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ 入力バッファ ４ バス ５ プログラムメモリ ６ ＣＰＵ ７ 画像プロセッサ ８ 濃淡画像メモリ ９ ２値化画像メモリ １０ オートステージドライバ １１ オートフォーカスドライバ １２ 出力バッファ １３ Ｄ／Ａ変換器 １４ ＣＲＴ １５ キーボード １５’ マウス １６ 撮像装置 １７ ステージ １８ 平面移動機構 １９ 垂直移動機構 ２１ 被検査対象物表面 ２２〜２６ 白画素群
Claims (9)
- 【請求項１】 表面から内面に向かって脱炭層が存在す
る被検査対象物の表面付近の断面を撮像手段により撮影
し、撮像された画像を画素に分解し、各画素に対して複
数回の最大値化処理と、最大値化処理回数に等しいか少
ない回数の最小値化処理を行った後に、各画像を２値化
し、２値化された画素のうち高明度に対応する値を有す
る画素が被検査対象物の表面から表面に垂直な方向に連
続する長さを各位置について測定し、測定対象材の脱炭
層の深さと判定することを特徴とする脱炭層の深さ測定
方法。 - 【請求項２】 各位置で測定された脱炭層の深さの最大
値をもって全脱炭層深さとすることを特徴とする請求項
１に記載の脱炭層の深さ測定方法。 - 【請求項３】 各画像を２値化した後、続いて、２値化
値のうち高明度に対応する値を有する画素によって囲ま
れた、低明度に対応する値を有する画素の値を反転させ
て高明度に対応する値とすることを特徴とする請求項１
又は請求項２に記載の脱炭層の深さ測定方法。 - 【請求項４】 被検査対象物が低炭素含有鋼材であっ
て、最大値化処理を３回連続して行った後、最小値化処
理を２回連続して行うことを特徴とする請求項１から請
求項３のうちいずれか１項に記載の脱炭層の深さ測定方
法。 - 【請求項５】 被検査対象物が高炭素含有鋼材であっ
て、最大値化処理を２回連続して行った後、最小値化処
理を１回行うことを特徴とする請求項１から請求項３の
うちいずれか１項に記載の脱炭層の深さ測定方法。 - 【請求項６】 各画素に対し、最大値化処理、最小値化
処理を行う前に、シェーディング補正を施すことを特徴
とする請求項１から請求項５のうちいずれか１項に記載
の脱炭層の深さ測定方法。 - 【請求項７】 最大値化処理、最小値化処理を行った
後、２値化を行う前に、平均値化処理を行うことを特徴
とする請求項１から請求項６のうちいずれか１項に記載
の脱炭層の深さ測定方法。 - 【請求項８】 高明度に対応する２値化された画素が、
被検査対象物の表面から表面に垂直な方向に不連続に現
れたとき、それらの間隔が所定値以下の場合には、それ
らは連続しているものとして扱い、それらの間隔が所定
値を越える場合にはそれらは不連続であるとして扱い、
表面から連続している画素の長さを測定することを特徴
とする請求項１から請求項７のうちいずれか１項に記載
の脱炭層の深さ測定方法。 - 【請求項９】 ２値化された画素のうち高明度に対応す
る画素が、被検査対象物表面側から最初に所定数連続し
て現れた位置をもって、被検査対象物表面の位置と判定
することを特徴とする請求項１から請求項８のうちいず
れか１項に記載の脱炭層の深さ測定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22706897A JP3534579B2 (ja) | 1997-08-11 | 1997-08-11 | 脱炭層の深さ測定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22706897A JP3534579B2 (ja) | 1997-08-11 | 1997-08-11 | 脱炭層の深さ測定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1164325A true JPH1164325A (ja) | 1999-03-05 |
| JP3534579B2 JP3534579B2 (ja) | 2004-06-07 |
Family
ID=16855037
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22706897A Expired - Fee Related JP3534579B2 (ja) | 1997-08-11 | 1997-08-11 | 脱炭層の深さ測定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3534579B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101832751A (zh) * | 2010-06-08 | 2010-09-15 | 天津大学 | 一种基于空芯传感器的钢材脱碳厚度测量装置与方法 |
| CN102175131A (zh) * | 2011-02-14 | 2011-09-07 | 厦门大学 | 一种利用漏磁场测量钢板厚度的方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6160094A (ja) * | 1984-08-31 | 1986-03-27 | Toshiba Corp | テレビカメラによる状態変化の検知装置 |
| JPH0224542A (ja) * | 1988-07-13 | 1990-01-26 | Nippon Steel Corp | 鋳片断面の品質評価装置 |
| JPH04174359A (ja) * | 1990-11-06 | 1992-06-22 | Toshiba Eng Co Ltd | 非金属介在物検査方法並びに非金属介在物検査装置 |
| JPH0683323A (ja) * | 1992-07-17 | 1994-03-25 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | イメージ強調のためのエキスパートシステム |
-
1997
- 1997-08-11 JP JP22706897A patent/JP3534579B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6160094A (ja) * | 1984-08-31 | 1986-03-27 | Toshiba Corp | テレビカメラによる状態変化の検知装置 |
| JPH0224542A (ja) * | 1988-07-13 | 1990-01-26 | Nippon Steel Corp | 鋳片断面の品質評価装置 |
| JPH04174359A (ja) * | 1990-11-06 | 1992-06-22 | Toshiba Eng Co Ltd | 非金属介在物検査方法並びに非金属介在物検査装置 |
| JPH0683323A (ja) * | 1992-07-17 | 1994-03-25 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | イメージ強調のためのエキスパートシステム |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101832751A (zh) * | 2010-06-08 | 2010-09-15 | 天津大学 | 一种基于空芯传感器的钢材脱碳厚度测量装置与方法 |
| CN102175131A (zh) * | 2011-02-14 | 2011-09-07 | 厦门大学 | 一种利用漏磁场测量钢板厚度的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3534579B2 (ja) | 2004-06-07 |
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