KR101360653B1 - 압연재의 심 크랙 결함 검출 장치 - Google Patents

압연재의 심 크랙 결함 검출 장치 Download PDF

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Abstract

후판의 심 크랙 결함의 검출 장치가 제공된다. 심 크랙 결함의 검출 장치는, 압연재의 표면 영상의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일에 기초하여 관심 영역을 설정하는 관심 영역 설정 모듈; 설정된 관심 영역에 대해 이진화를 수행하는 이진화 모듈; 이진화된 관심 영역의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일 및 각 행에 대한 수평 투영 프로파일에 기초하여 결함을 포함하는 최종 후보 영역을 설정하는 후보 영역 설정 모듈; 및 설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 입력벡터로 SVM을 적용하여, 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별하는 심 크랙 판별 모듈을 포함함으로써, 심 크랙 결함을 정확히 검출할 수 있다.

Description

압연재의 심 크랙 결함 검출 장치{APPARATUS FOR DETECTING SEEM CRACK OF ROLLED STEEL}
본 발명은 압연재의 심 크랙 결함을 검출하기 위한 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 후판의 표면 영상 처리 장치는 후판 상부에 배치된 카메라를 통해 후판의 표면 영상을 획득한 후, 영상 처리 기법을 통해 획득된 표면 영상으로부터 다양한 형태의 후판 결함을 검출하고 있다.
상술한 다양한 후판 결함 중 심 크랙(seem crack) 결함은, 도 1에 도시된 바와 같이, 후판의 압연 방향으로 연속적으로 발생되는 다선형 결함으로, 주로 후판의 에지로부터 수 mm 이내에 발생된다. 이러한 심 크랙 결함은 깊이는 있으나 두께가 매우 얇고, 실제 영상의 배경과 밝기차가 매우 적게 나타난다. 이로 인해 후판 배경의 노이즈, 스케일, 얼룩 등과의 구별이 쉽지 않다는 문제점이 있다.
본 발명은 후판에 발생되는 심 크랙 결함을 검출하기 위한 장치를 제공한다.
본 발명의 제1 실시 형태에 의하면, 압연재의 표면 영상의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일에 기초하여 관심 영역을 설정하는 관심 영역 설정 모듈; 상기 설정된 관심 영역에 대해 이진화를 수행하는 이진화 모듈; 상기 이진화된 관심 영역의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일 및 각 행에 대한 수평 투영 프로파일에 기초하여 결함을 포함하는 최종 후보 영역을 설정하는 후보 영역 설정 모듈; 및 상기 설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 입력벡터로 SVM을 적용하여, 상기 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별하는 심 크랙 판별 모듈을 포함하는 압연재의 심 크랙 결함 검출 장치를 제공한다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 표면 영상은 복수개를 포함하며, 상기 심 크랙 판별 모듈은, 상기 복수개의 표면 영상의 수와 상기 심 크랙 결함이 존재하는 것으로 판별된 표면 영상의 수의 비율이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 심 크랙 결함이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 관심 영역 설정 모듈은, 상기 압연재의 표면 영상의 각 열에 대해 행 방향의 화소값을 모두 가산한 수직 투영 프로파일을 생성하는 프로파일 생성부; 및 상기 생성된 수직 투영 프로파일의 크기가 급변하는 지점으로부터 일정거리 이내에 존재하는 압연재의 영역을 상기 관심 영역으로 설정하는 관심 영역 설정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 관심 영역 설정 모듈은, 상기 수직 투영 프로파일을 하기의 행렬 [1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1]로 컨볼루션을 수행할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 이진화 모듈은, 상기 관심 영역의 각 화소들 중 미리 설정된 임계값을 초과하는 화소에 대해 상기 임계값으로 대체함으로써, 상기 관심 영역의 밝기를 보정하는 밝기 보정부; 상기 보정된 관심 영역을 거버 필터링하는 거버 필터부; 및 상기 거버 필터링된 관심 영역을 이중 임계값으로 이진화하는 이진화부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 후보 영역 설정 모듈은, 상기 이진화된 관심 영역의 각 열에 대하여, 행 방향의 화소값을 모두 가산한 수직 투영 프로파일을 생성하며, 상기 이진화된 관심 영역 중 상기 생성된 수직 투영 프로파일이 임계값 이상인 영역을 후보 영역으로 설정하는 후보 영역 설정부; 및 상기 설정된 후보 영역의 각 행에 대하여, 열 방향의 화소값을 모두 가산한 수평 투영 프로파일을 생성하며, 상기 생성된 수평 투영 프로파일의 값이 0 이상인 행의 합이 상기 관심 영역의 총 행의 합의 일정 비율 이상인 경우 상기 후보 영역을 최종 후보 영역으로 설정하는 후보 영역 설정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 특징들은, 수평 연속성(horizontal continuity), 수직 연속성(vertical continuity), 방향성(orientation), 이심률(eccentricity), 연장률(extention ratio), 마이너 축 길이(minor axis length), 그레이 레벨차(gray level difference)를 포함하며, 상기 수평 연속성 및 상기 수직 연속성은 상기 최종 후보 영역으로부터 추출하며, 상기 방향성, 이심률, 연장률, 마이너 축 길이, 그레이 레벨차는 상기 최종 후보 영역의 각 블롭들로부터 추출할수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 심 크랙 결함은, 상기 압연재의 폭방향의 가장 자리를 따라 길이 방향으로 형성된 결함일 수 있다.
본 발명의 제2 실시 형태에 의하면, 관심 영역 설정 모듈에서, 압연재의 표면 영상의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일에 기초하여 관심 영역을 설정하는 제1 단계; 이진화 모듈에서, 상기 설정된 관심 영역에 대해 이진화를 수행하는 제2 단계; 최종 후보 영역 설정 모듈에서, 상기 이진화된 관심 영역의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일 및 각 행에 대한 수평 투영 프로파일에 기초하여 결함을 포함하는 최종 후보 영역을 설정하는 제3 단계; 및 심 크랙 판별 모듈에서, 상기 설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 입력벡터로 SVM을 적용하여, 상기 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별하는 제4 단계를 포함하는 압연재의 심 크랙 결함 검출 방법이 제공된다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 표면 영상은 복수개를 포함하며, 상기 제4 단계는, 상기 복수개의 표면 영상의 수와 상기 심 크랙 결함이 존재하는 것으로 판별된 표면 영상의 수의 비율이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 심 크랙 결함이 존재하는 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 제1 단계는, 프로파일 생성부에서, 상기 압연재의 표면 영상의 각 열에 대해 행 방향의 화소값을 모두 가산한 수직 투영 프로파일을 생성하는 단계; 및 관심 영역 설정부에서, 상기 생성된 수직 투영 프로파일의 크기가 급변하는 지점으로부터 일정거리 이내에 존재하는 압연재의 영역을 상기 관심 영역으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 제1 단계는, 컨볼루션부에서, 상기 수직 투영 프로파일을 하기의 행렬: [1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1]로 컨볼루션을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 제2 단계는, 밝기 보정부에서, 상기 관심 영역의 각 화소들 중 미리 설정된 임계값을 초과하는 화소에 대해 상기 임계값으로 대체함으로써, 상기 관심 영역의 밝기를 보정하는 단계; 거버 필터부에서, 상기 보정된 관심 영역을 거버 필터링하는 단계; 및 이진화부에서, 상기 거버 필터링된 관심 영역을 이중 임계값으로 이진화하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 제3 단계는, 후보 영역 설정부에서, 상기 이진화된 관심 영역의 각 열에 대하여, 행 방향의 화소값을 모두 가산한 수직 투영 프로파일을 생성하며, 상기 이진화된 관심 영역 중 상기 생성된 수직 투영 프로파일이 임계값 이상인 영역을 후보 영역으로 설정하는 단계; 및 최종 후보 영역 설정부에서, 상기 설정된 후보 영역의 각 행에 대하여, 열 방향의 화소값을 모두 가산한 수평 투영 프로파일을 생성하며, 상기 생성된 수평 투영 프로파일의 값이 0 이상인 행의 합이 상기 관심 영역의 총 행의 합의 일정 비율 이상인 경우 상기 후보 영역을 최종 후보 영역으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 특징들은, 수평 연속성(horizontal continuity), 수직 연속성(vertical continuity), 방향성(orientation), 이심률(eccentricity), 연장률(extention ratio), 마이너 축 길이(minor axis length), 그레이 레벨차(gray level difference)를 포함하며, 상기 수평 연속성 및 상기 수직 연속성은 상기 최종 후보 영역으로부터 추출하며, 상기 방향성, 이심률, 연장률, 마이너 축 길이, 그레이 레벨차는 상기 최종 후보 영역의 각 블롭들로부터 추출할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 심 크랙 결함은, 상기 압연재의 폭방향의 가장 자리를 따라 길이 방향으로 형성된 결함일 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 압연재의 표면 영상으로부터 결함이 포함된 최종 후보 영역을 설정하고, 설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 입력벡터로 SVM을 적용하여, 상기 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별함으로써, 육안으로 판단하기 위한 심 크랙 결함에 대해 정확한 전수 검사가 가능하며, 심 크랙 결함과 유사한 노이즈와의 구분이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 압연재의 심 크랙 결함을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 압연재의 심 크랙 결함의 검출 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 관심 영역을 설정하기 위한 과정을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 밝기 보정과 거버 필터링된 영상을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 이진화 과정을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 이진화된 관심 영역으로부터 후보 영역을 설정하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 최종 후보 영역을 설정하기 위한 과정을 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 추출된 특징들을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 압연재의 심 크랙 결함의 검출 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 압연재의 심 크랙 결함의 검출 장치의 구성도이다. 한편, 도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 관심 영역을 설정하기 위한 과정을 설명하는 도면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 밝기 보정과 거버 필터링된 영상을 도시한 도면이다. 그리고, 도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 이진화 과정을 설명하는 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 이진화된 관심 영역으로부터 후보 영역을 설정하는 과정을 설명하는 도면이다. 한편, 도 7은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 최종 후보 영역을 설정하기 위한 과정을 설명하는 도면이며, 도 8은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 추출된 특징들을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 압연재의 심 크랙 결함의 검출 장치(200)는, 압연재(S)의 표면 영상의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일에 기초하여 관심 영역을 설정하는 관심 영역 설정 모듈(210); 설정된 관심 영역(304)에 대해 이진화를 수행하는 이진화 모듈(220); 이진화된 관심 영역의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일 및 각 행에 대한 수평 투영 프로파일에 기초하여 결함을 포함하는 최종 후보 영역을 설정하는 후보 영역 설정 모듈(230); 및 설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 입력벡터로 SVM을 적용하여, 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별하는 심 크랙 판별 모듈(240)을 포함할 수 있다.
이하, 도 2 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시 형태에 따른 압연재의 심 크랙 결함의 검출 장치를 상세하게 설명한다.
우선, 도 2를 참조하면, 압연재(S)는 이송롤(11)에 의해 이송 방향(12)을 따라 진행하며, 압연재(S)의 상부에는 압연재(S)에 광을 조사하는 조명 모듈(13)과 조명 모듈(13)에 의해 조사된 영역(14)에 대해 영상을 획득하는 라인 카메라(LC)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 조명 모듈(13)과 라인 카메라(LC)는 압연재(S)의 왼쪽 에지와 오른쪽 에지 측에 설치될 수 있으며, 라인 카메라(LC)에 의해 획득된 영상은 심 크랙 결함의 검출 장치(200)로 전달될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 조명 모듈(13)은 압연재(S)의 상부에서 압연재(S)의 이송 방향(12)에 대해 소정의 각도(θ)를 가지고 광을 조사하도록 함으로써, 심 크랙 결함을 더욱 정밀하게 검출할 수 있다. 소정의 각도(θ)는, 예를 들면, 30도가 될 수 있으나, 당업자의 필요에 따라 다양한 형태로 변형 실시될 수 있을 것이다.
다시 도 2를 참조하면, 심 크랙 결함의 검출 장치(200) 중 관심 영역 설정 모듈(210)은 압연재(S)의 표면 영상의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일에 기초하여 관심 영역을 설정할 수 있다. 상술한 관심 영역 설정 모듈(210)은 프로파일 생성부(211), 관심 영역 설정부(212) 및 컨볼루션부(213)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 관심 영역 설정 모듈(210) 중 프로파일 생성부(211)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 라인 카메라(LC)에서 획득한 압연재(S)의 표면 영상(도 3의 (a) 참조)의 각 열에 대해 행 방향의 화소값을 모두 가산함으로써 수직 투영 프로파일(도 3의 (b) 참조)을 생성할 수 있다. 생성된 수직 투영 프로파일(도 3의 (b) 참조)은 관심 영역 설정부(212)로 전달될 수 있다.
그리고, 관심 영역 설정 모듈(210) 중 관심 영역 설정부(212)는 프로파일 생성부(211)로부터 전달받은 수직 투영 프로파일(도 3의 (b) 참조)의 크기가 급변하는 경계(도 3의 303 참조)으로부터 일정거리(305) 이내에 존재하는 압연재(S)의 영역을 관심 영역(ROI: Region Of Interest)(도 3의 304 참조)으로 설정할 수 있다. 도 3의 303에 도시된 바와 같이, 수직 투영 프로파일(도 3의 (b) 참조)의 그레이 레벨값이 급변하는 경계(303)가 배경(301)과 압연재(302)를 구분할 수 있는 지점이기 때문이다. 한편, 설정된 관심 영역(도 3의 304 참조)은 이진화 모듈(220)로 전달될 수 있다.
한편, 관심 영역 설정 모듈(210)은, 수직 투영 프로파일(도 3의 (b) 참조)을 하기의 행렬 [1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1]로 컨볼루션을 수행하는 컨볼루션부(213)를 더 포함할 수 있다. 이는 배경(301)과 압연재(302)를 구분할 수 있는 경계(303)를 더욱 세밀하게 검출하기 위함이며, 컨볼루션의 수행 결과는 도 3의 (c)에 도시된 바와 같다.
다시 도 2를 참조하면, 심 크랙 결함의 검출 장치(200) 중 이진화 모듈(220)은 설정된 관심 영역(도 3의 304 참조)에 대해 이진화를 수행할 수 있다. 상술한 이진화 모듈(220)은 밝기 보정부(221), 거버 필터부(222) 및 이진화부(223)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 이진화 모듈(220) 중 밝기 보정부(221)는, 하기의 수학식 1의 조건과 같이, 관심 영역(도 3의 304 참조)의 각 화소들 중 미리 설정된 임계값을 초과하는 화소에 대해 임계값으로 대체함으로써, 관심 영역(도 3의 304 참조)의 밝기를 보정할 수 있다.
[수학식 1]
if F(x, y) > T_cut, then F(x, y) = T_cut
여기서, F(x, y)는 관심 영역(도 3의 304 참조)의 각 화소의 밝기, T_cut는 미리 설정된 임계값이다.
이와 같이, 관심 영역(도 3의 304 참조)에 대해 밝기 보정을 하는 이유는 압연재(S) 표면의 노이즈에 의한 오검출을 방지하기 위함이다.
한편, 이진화 모듈(220) 중 거버 필터부(222)는 밝기가 보정된 관심 영역을 거버 필터링할 수 있다. 거버 필터링된 관심 영역은 이진화부(223)로 전달될 수 있다. 상술한 거버 필터는 특정 주파수와 방향성을 가진 2차원 복소 사인 함수(complexed sinusoidal function)와 특정 분산을 가진 가우시안 함수(Gaussian function)의 곱으로 정의되며, 영상의 특정 방향의 성분을 추출할 수 있다. 본 발명의 실시 형태에 의하면, 각도는 0도, 주파수(f)는 1/10, x축 분산은 5, y축 분산은 2를 사용하였다.
한편, 도 4는 밝기 보정과 거버 필터링을 설명하기 위한 도면이며, 도 4의 (a)는 관심 영역의 원본 영상을, (b)는 밝기 보정부(221)에 의해 (a)에 도시된 관심 영역의 원본 영상을 밝기 보정한 영상이며, (c)는 거버 필터부(222)에서 (b)에 도시된 밝기 보정한 영상을 거버 필터링한 영상이다. 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이, 심 크랙 결함(10) 부분의 거버 필터링값이 크게 나옴을 알 수 있다.
그리고, 이진화 모듈(220) 중 이진화부(223)는 심크랙 결함 후보를 검출하기 위해 거버 필터링된 관심 영역을 이중 임계값(double thresholding)으로 이진화할 수 있다.
즉, 거버 필터링된 관심 영역에 대해 2개의 임계값을 사용해서 이진화를 수행한다. 이 결과는 도 5의 (d)에서 도시하고 있다. 도 5에서, (a)는 거버 필터링된 관심 영역의 영상을, (b)는 (a)의 거버 필터링된 관심 영역을 2개의 임계값 중 높은 임계값으로 이진화한 영상을, (c)는 (a)의 거버 필터링된 관심 영역을 2개의 임계값 중 낮은 임계값으로 이진화한 영상을, (d)는 (a)의 거버 필터링된 관심 영역을 2개의 임계값으로 이진화한 영상을 도시한 것이다. 한편, 이진화된 관심 영역의 영상은 후보 영역 설정 모듈(230)로 전달될 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 심 크랙 결함의 검출 장치(200) 중 후보 영역 설정 모듈(230)은 이진화된 관심 영역의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일 및 각 행에 대한 수평 투영 프로파일에 기초하여 결함을 포함하는 최종 후보 영역을 설정할 수 있다. 상술한 후보 영역 설정 모듈(230)은 후보 영역 설정부(231)와 최종 후보 영역 설정부(232)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 후보 영역 설정 모듈(230) 중 후보 영역 설정부(231)는 이진화된 관심 영역의 각 열에 대하여, 행 방향의 화소값을 모두 가산한 수직 투영 프로파일을 생성하며, 이진화된 관심 영역 중 생성된 수평 투영 프로파일이 임계값 이상인 영역을 후보 영역으로 설정할 수 있다.
즉, 도 6에 도시된 바와 같이, 후보 영역 설정부(231)는, 이진화된 관심 영역((a) 참조)의 각 열에 대하여, 행 방향의 화소값을 모두 가산함으로써, 수직 투영 프로파일((b) 참조)을 생성하며, 임계값(603 참조) 이상인 영역을 후보 영역(601, 602)으로 설정할 수 있다. 설정된 후보 영역(601, 602)은 최종 후보 영역 설정부(232)로 전달될 수 있다.
한편, 도 6에서 미설명된 (c)는 (b)의 수직 투영 프로파일을 저역통과 필터링한 것이다. 임계값 이상인 영역을 후보 영역으로 설정하는 이유는 심 크랙은 노이즈와 달리 다발성으로 발생하기 때문이다.
그리고, 후보 영역 설정 모듈(230) 중 최종 후보 영역 설정부(232)는 설정된 후보 영역의 각 행에 대하여, 열 방향의 화소값을 모두 가산한 수평 투영 프로파일을 생성하며, 생성된 수평 투영 프로파일의 값이 0 이상인 행의 합이 관심 영역의 총 행의 합의 일정 비율 이상인 후보 영역을 최종 후보 영역으로 설정할 수 있다. 설정된 최종 후보 영역은 심 크랙 판별 모듈(240)로 전달될 수 있다.
즉, 도 7에 도시된 바와 같이, 최종 후보 영역 설정부(232)는 각 후보 영역(601, 602)((a) 참조)의 각 행에 대해 열 방향의 화소값을 모두 가산함으로써, (b) 및 (c)에 도시된 바와 같이, 각각의 후보 영역(601, 602)에 대한 수평 투영 프로파일을 생성할 수 있다. 이후, 최종 후보 영역 설정부(232)는 생성된 수평 투영 프로파일의 값이 0 이상인 행의 합이 관심 영역의 총 행의 합의 일정 비율, 예컨대 50% 이상인 후보 영역을 최종 후보 영역으로 판단할 수 있다. 이후 (d)에 도시된 바와 같이, 최종 후보 영역을 제외한 나머지 후보 영역은 이진화된 관심 영역으로부터 제거할 수 있다. 상술한 과정을 통해, 노이즈에 의한 영향을 제거할 수 있다.
마지막으로, 심 크랙 결함의 검출 장치(200) 중 심 크랙 판별 모듈(240)은 설정된 최종 후보 영역내의 결함이 실제 심 크랙 결함인지 아닌지를 판단하기 위해설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 추출한 후 이를 입력벡터로 SVM을 적용하여, 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별할 수 있다. 특징들은 하기의 표 1에 설명되어 있다.
[표 1]
Figure 112012050942018-pat00001

표 1에서, 특징 1과 특징 2는 최종 후보 영역 전체에 대해 추출되어지는 특징이며, 나머지 특징 3 내지 특징 7은 각 블롭(blob)으로부터 추출할 수 있다. 한편, 노이즈의 경우 심 크랙 결함의 수직 각도와는 다르게 블롭(blob)의 각도가 45도 정도 기울어져 있으므로, 특징 3의 방향성(eccentricity)도 심 크랙 결함과 기타 노이즈를 구별할 수 있는 특징이 될 수 있다. 그리고, 심 크랙 결함의 경우 한 영상에서 블롭과 형태가 유사하기는 하나, 노이즈는 그 형태가 불특정하므로, 이러한 성질을 이용하여 특징 3 내지 특징 7에 의해 각 블롭에서 추출한 값의 평균과 표준 편차를 대표 특징값으로 할 수 있다.
도 8은 심 크랙 결함과 노이즈의 특징을 그래표로 표시한 것이다. 도 8에서 (a)의 가로축은 특징 1, 세로축은 특징 2이다. 나머지 (b) 내지 (f)는 특징 3 내지 특징 7에 대해 가로축은 평균, 세로축은 표준 편차를 의미한다. 그리고, 빨강색은 심 크랙 결함을, 파랑색은 노이즈를 나타낸다. 도 8에서 심 크랙 결함과 노이즈의 특징이 군집을 이루고 있음을 알 수 있다.
상술한 특징 1 내지 특징 7은 후술하는 SVM(Support Vector Machine)의 입력 벡터로 적용하여 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별할 수 있다. 참고로, SVM은 1995 년 Vladimir Naumovich Vapnik 에 의해 개발된 통계적 학습이론으로서 학습데이터와 범주 정보의 학습 진단을 대상으로 학습과정에서 얻어진 확률분포를 이용하여 의사결정함수를 추정한 후, 이 함수에 따라 새로운 데이터를 이원 분류하는 것으로 VC(Vapnik-Chervonenkis) 이론이라고도 한다. 이러한 SVM은 분류 문제에 있어서 일반화 기능이 높기 때문에 많은 분야에서 응용되고 있다.
한편, 상술한 알고리즘은 4096×2000 화소를 가진 영상 1장에 대해 심 크랙 결함 유무를 판별하는 것이며, 여기서 1 화소의 해상도는 가로 0.05mm/화소, 세로 0.5mm/화소이다. 하지만, 심 크랙 결함은 압연재(S)의 가장 자리를 따라 압연재(S)의 전체에 걸쳐 길이 방향으로 존재하기 때문에 영상 전체 갯수를 고려하여 판별할수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 형태에 의하면, 표면 영상은 복수개를 포함하며, 심 크랙 판별 모듈(240)은, 복수개의 표면 영상의 수와 심 크랙 결함이 존재하는 것으로 판별된 표면 영상의 수의 비율이 미리 설정된 값 이상인 경우에 심 크랙 결함이 존재하는 것으로 판단할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 압연재의 표면 영상으로부터 결함이 포함된 최종 후보 영역을 설정하고, 설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 입력벡터로 SVM을 적용하여, 상기 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별함으로써, 후판 배경의 노이즈를 제외한 심 크랙 결함을 정확히 검출할 수 있다.
이하, 도 9를 참조하여 본 발명의 일 실시 형태에 따른 압연재의 심 크랙 결함의 검출 방법을 설명한다. 다만, 발명의 간명화를 위해 도 2 내지 도 8에서 설명된 사항과 중복된 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 9를 참조하면, 우선, 심 크랙 결함의 검출 장치(200) 중 관심 영역 설정 모듈(210)은 압연재(S)의 표면 영상의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일에 기초하여 관심 영역을 설정할 수 있다(S901). 상술한 관심 영역 설정 모듈(210)은 프로파일 생성부(211), 관심 영역 설정부(212) 및 컨볼루션부(213)를 포함할 수 있으며, 상세한 설명은 상술한 바와 같다.
이후, 이진화 모듈(220)은 설정된 관심 영역(도 3의 304 참조)에 대해 이진화를 수행할 수 있다(S902). 상술한 이진화 모듈(220)은 밝기 보정부(221), 거버 필터부(222) 및 이진화부(223)를 포함할 수 있으며, 상세한 설명은 상술한 바와 같다.
다음, 후보 영역 설정 모듈(230)은 이진화된 관심 영역의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일 및 각 행에 대한 수평 투영 프로파일에 기초하여 결함을 포함하는 최종 후보 영역을 설정할 수 있다(S903). 상술한 후보 영역 설정 모듈(230)은 후보 영역 설정부(231)와 최종 후보 영역 설정부(232)를 포함할 수 있으며, 상세한 설명은 상술한 바와 같다.
마지막으로, 마지막으로, 심 크랙 결함의 검출 장치(200) 중 심 크랙 판별 모듈(240)은 설정된 최종 후보 영역내의 결함이 실제 심 크랙 결함인지 아닌지를 판단하기 위해설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 추출한 후 이를 입력벡터로 SVM을 적용하여, 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별할 수 있다(S904).
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 압연재의 표면 영상으로부터 결함이 포함된 최종 후보 영역을 설정하고, 설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 입력벡터로 SVM을 적용하여, 상기 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별함으로써, 후판 배경의 노이즈를 제외한 심 크랙 결함을 정확히 검출할 수 있다.
본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
10: 심 크랙 결함 11: 이송롤
12: 압연재의 이송 방향 13: 조명 모듈
14: 조광 영역 200: 심 크랙 결함의 검출 장치
210: 관심 영역 설정 모듈 211: 프로파일 생성부
212: 관심 영역 설정부 220: 이진화 모듈;
221: 밝기 보정부 222: 거버 필터부
223: 이진화부 230: 후보 영역 설정 모듈
231: 후보 영역 설정부 232: 최종 후보 영역 설정부
240: 심 크랙 판별 모듈 301: 배경(background)
302: 압연재의 표면 303: 경계
304: 관심 영역 601, 602: 후보 영역
603: 임계값
LC: 라인 카메라 S: 압연재

Claims (9)

  1. 압연재(S)의 표면 영상의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일에 기초하여 관심 영역을 설정하는 관심 영역 설정 모듈(210);
    상기 설정된 관심 영역(304)에 대해 이진화를 수행하는 이진화 모듈(220);
    상기 이진화된 관심 영역의 각 열에 대한 수직 투영 프로파일 및 각 행에 대한 수평 투영 프로파일에 기초하여 결함을 포함하는 최종 후보 영역을 설정하는 후보 영역 설정 모듈(230); 및
    상기 설정된 최종 후보 영역에 대한 특징들을 입력벡터로 SVM을 적용하여, 상기 최종 후보 영역에 포함된 결함이 심 크랙 결함인지를 판별하는 심 크랙 판별 모듈(240)을 포함하는 압연재의 심 크랙 결함 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 표면 영상은 복수개를 포함하며,
    상기 심 크랙 판별 모듈(240)은, 상기 복수개의 표면 영상의 수와 상기 심 크랙 결함이 존재하는 것으로 판별된 표면 영상의 수의 비율이 미리 설정된 값 이상인 경우 상기 심 크랙 결함이 존재하는 것으로 판단하는 압연재의 심 크랙 결함 검출 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관심 영역 설정 모듈(210)은,
    상기 압연재의 표면 영상의 각 열에 대해 행 방향의 화소값을 모두 가산한 수직 투영 프로파일을 생성하는 프로파일 생성부(211); 및
    상기 생성된 수직 투영 프로파일의 크기가 급변하는 지점으로부터 일정거리 이내에 존재하는 압연재(S)의 영역을 상기 관심 영역으로 설정하는 관심 영역 설정부(212)를 포함하는 압연재의 심 크랙 결함 검출 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 관심 영역 설정 모듈(210)은,
    상기 수직 투영 프로파일을 하기의 행렬:
    [1 1 1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1]로 컨볼루션을 수행하는 컨볼루션부(213)를 더 포함하는 압연재의 심 크랙 결함 검출 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 이진화 모듈(220)은,
    상기 관심 영역의 각 화소들 중 미리 설정된 임계값을 초과하는 화소에 대해 상기 임계값으로 대체함으로써, 상기 관심 영역의 밝기를 보정하는 밝기 보정부(221);
    상기 보정된 관심 영역을 거버 필터링하는 거버 필터부(222); 및
    상기 거버 필터링된 관심 영역을 이중 임계값으로 이진화하는 이진화부(223)를 포함하는 압연재의 심 크랙 검출 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 후보 영역 설정 모듈(230)은,
    상기 이진화된 관심 영역의 각 열에 대하여, 행 방향의 화소값을 모두 가산한 수직 투영 프로파일을 생성하며, 상기 이진화된 관심 영역 중 상기 생성된 수직 투영 프로파일이 임계값 이상인 영역을 후보 영역으로 설정하는 후보 영역 설정부(231); 및
    상기 설정된 후보 영역의 각 행에 대하여, 열 방향의 화소값을 모두 가산한 수평 투영 프로파일을 생성하며, 상기 생성된 수평 투영 프로파일의 값이 0 이상인 행의 합이 상기 관심 영역의 총 행의 합의 일정 비율 이상인 경우 상기 후보 영역을 최종 후보 영역으로 설정하는 최종 후보 영역 설정부(232)를 포함하는 압연재의 심 크랙 검출 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 특징들은,
    수평 연속성(horizontal continuity), 수직 연속성(vertical continuity), 방향성(orientation), 이심률(eccentricity), 연장률(extention ratio), 마이너 축 길이(minor axis length), 그레이 레벨차(gray level difference)를 포함하며,
    상기 수평 연속성 및 상기 수직 연속성은 상기 최종 후보 영역으로부터 추출하며, 상기 방향성, 이심률, 연장률, 마이너 축 길이, 그레이 레벨차는 상기 최종 후보 영역의 각 블롭들로부터 추출하는 압연재의 심 크랙 검출 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 심 크랙 결함은,
    상기 압연재(S)의 폭방향의 가장 자리를 따라 길이 방향으로 형성된 결함인 압연재의 심 크랙 결함 검출 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 심 크랙 결함 검출 장치는,
    상기 압연재(S)에 광을 조사하는 조명 모듈(13)을 더 포함하며,
    상기 조명 모듈(13)은 상기 압연재(S)의 상부에서 상기 압연재(S)의 이송 방향(12)에 대해 소정의 각도(θ)를 가지고 광을 조사하는 압연재의 심 크랙 결함 검출 장치.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000065751A (ja) 1998-08-25 2000-03-03 Nkk Corp 表面検査装置
JP2004245720A (ja) 2003-02-14 2004-09-02 Mitsubishi Rayon Co Ltd 欠陥検査装置および欠陥検査方法
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