KR101543896B1 - 스캡 결함 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

스캡 결함 검출 장치 및 방법이 제공된다. 스캡 결함 검출 장치는, 열간 소재를 촬영한 원본 영상을 암(暗) 이진화하여 제1 이진화 영상을 생성하는 제1 이진화부와, 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제2 이진화 영상을 생성하는 제2 이진화부와, 원본 영상을 소벨 필터링하고, 소벨 필터링된 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제3 이진화 영상을 생성하는 제3 이진화부와, 제1 이진화 영상 및 제3 이진화 영상으로부터 추출된 암(暗) 블롭과 제2 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 명(明) 블롭을 가산한 블롭을 스캡 결함으로 검출하는 결함 검출부를 포함함으로써, 스캡 결함을 정확하게 검출할 수 있다.

Description

스캡 결함 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF DETECTING SCAP DEFECT}
본 출원은, 열간 소재의 면부에 존재하는 스캡 결함의 검출에 관한 것이다.
열간 압연 공정은 연속 주조 공정에서 제조된 슬래브(slab)나 블룸(bloom) 또는 빌릿(billet) 등의 소재를 가열한 후 압연하여 스트립(strip)을 제조하는 공정이다.
상술한 슬래브나 블룸 또는 빌릿 등의 열간 소재는 다양한 요인에 의하여 표면결함을 수반할 수 있다. 열간 소재의 표면 결함은, 이후 압연 등의 후 공정에서 강판의 갈라짐 등의 결함으로 이어질 수 있다. 후공정에 대하여 양호한 표면품질의 소재를 공급하기 위하여는 열간 소재에 대한 표면 품질 검사 및 결함 제거 작업이 필요하다.
상술한 열간 소재의 표면 결함 검출에 대해서는, 예를 들면 한국공개특허 제2013-0017402호("열간 소재의 표면결함검출장치 및 검출방법", 공개일: 2013년 2월 20일)에 개시되어 있다.
하지만, 열간 소재의 표면 결함의 종류는 매우 다양하기 때문에 한가지 알고리즘만으로 모든 결함을 검출하는 것은 불가능하며, 각 결함의 특성에 맞는 결함 검출 알고리즘이 필요하다. 특히, 열간 소재인 빌릿의 면에 존재하는 스캡 결함의 경우 스케일과의 구분이 어렵고, 스캡 결함을 검출하기 위한 구체적인 알고리즘은 개시되어 있지 않다.
한국공개특허 제2013-0017402호("열간 소재의 표면결함검출장치 및 검출방법", 공개일: 2013년 2월 20일)
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 열간 소재의 표면에 존재하는 스캡 결함을 정확하게 검출할 수 있는 스캡 결함 검출 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 제1 실시 형태에 의하면, 열간 소재를 촬영한 원본 영상을 암(暗) 이진화하여 제1 이진화 영상을 생성하는 제1 이진화부; 상기 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제2 이진화 영상을 생성하는 제2 이진화부; 상기 원본 영상을 소벨 필터링하고, 소벨 필터링된 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제3 이진화 영상을 생성하는 제3 이진화부; 및 상기 제1 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 암(暗) 블롭과 상기 제2 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 명(明) 블롭을 가산한 블롭을 스캡 결함으로 검출하는 결함 검출부를 포함하는 스캡 결함 검출 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 명(明) 이진화는, 상기 원본 영상을 구성하는 픽셀의 회색도와 임계값을 비교한 후, 상기 임계값 이상이면 상기 픽셀을 “1”에 대응시키고, 상기 임계값 미만이면 상기 픽셀을 “0”에 대응시키며, 상기 암(暗) 이진화는, 상기 원본 영상을 구성하는 픽셀의 회색도와 임계값을 비교한 후, 상기 임계값 이상이면 상기 픽셀을 “0”에 대응시키고, 상기 임계값 미만이면 상기 픽셀을 “1”에 대응시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 결함 검출부는, 상기 제1 이진화 영상의 블롭들 중 상기 제3 이진화 영상에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 암(暗) 블롭만이 표시된 제4 이진화 영상을 생성하는 제4 이진화부; 상기 제2 이진화 영상의 블롭들 중 상기 제3 이진화 영상에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 명(明) 블롭만이 표시된 제5 이진화 영상을 생성하는 제5 이진화부; 상기 제4 이진화 영상 및 상기 제5 이진화 영상을 가산함으로써, 결과 이진화 영상을 생성하는 이미지 결합부; 및 상기 결과 이진화 영상으로부터 상기 암(暗) 블롭과 상기 명(明) 블롭이 가산된 블롭을 상기 스캡 결함으로 검출하는 스캡 결함 검출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 명(明) 이진화 및 상기 암(暗) 이진화는, 이중 경계(double thresholding) 이진화를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 스캡 결함 검출 장치는, 상기 결과 이진화 영상 및 상기 원본 영상으로부터 추출한 상기 스캡 결함의 특징을 적용함으로서, 상기 스캡 결함과 스케일을 구분하는 분류기를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 특징은, 상기 명(明) 블롭 영역의 크기와 암(暗) 블롭 영역의 크기의 비, 상기 명(明) 블롭의 무게 중심과 및 암(暗) 블롭의 무게 중심 사이의 각도, 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균, 상기 명(明) 블롭의 회색도 평균, 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균과 상기 명(明) 블롭의 회색도 평균의 차, 배경의 회색도 평균과 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균의 차, 상기 스캡 결함을 포함하는 후보 영역의 Y축 길이 대비 상기 명(明) 블롭의 무게 중심의 Y축 길이 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 결함 검출부는, 복수의 열간 소재를 4매 단위로 구분한 4개의 영역 중 어느 하나에서 검출된 스캡 결함의 개수가 미리 설정된 기준 개수 이상인 경우 상기 스캡 결함 중 가열로성 스캡 결함이 발생된 것으로 판단하는 가열로성 스캡 결함 판단부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 제2 실시 형태에 의하면, 제1 이진화부에서, 열간 소재를 촬영한 원본 영상을 암(暗) 이진화하여 제1 이진화 영상을 생성하는 제1 단계; 제2 이진화부에서, 상기 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제2 이진화 영상을 생성하는 제2 단계; 제3 이진화부에서, 상기 원본 영상을 소벨 필터링하고, 소벨 필터링된 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제3 이진화 영상을 생성하는 제3 단계; 및 결함 검출부에서, 상기 제1 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 암(暗) 블롭과 상기 제2 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 명(明) 블롭을 가산한 블롭을 스캡 결함으로 검출하는 제4 단계를 포함하는 스캡 결함 검출 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 명(明) 이진화는, 상기 원본 영상을 구성하는 픽셀의 회색도와 임계값을 비교한 후, 상기 임계값 이상이면 상기 픽셀을 “1”에 대응시키고, 상기 임계값 미만이면 상기 픽셀을 “0”에 대응시키며, 상기 암(暗) 이진화는, 상기 원본 영상을 구성하는 픽셀의 회색도와 임계값을 비교한 후, 상기 임계값 이상이면 상기 픽셀을 “0”에 대응시키고, 상기 임계값 미만이면 상기 픽셀을 “1”에 대응시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 제4 단계는, 제4 이진화부에서, 상기 제1 이진화 영상의 블롭들 중 상기 제3 이진화 영상에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 암(暗) 블롭만이 표시된 제4 이진화 영상을 생성하는 단계; 제5 이진화부에서, 상기 제2 이진화 영상의 블롭들 중 상기 제3 이진화 영상에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 명(明) 블롭만이 표시된 제5 이진화 영상을 생성하는 단계; 이미지 결합부에서, 상기 제4 이진화 영상 및 상기 제5 이진화 영상을 가산함으로써, 결과 이진화 영상을 생성하는 단계; 및 스캡 결함 검출부에서, 상기 결과 이진화 영상으로부터 상기 암(暗) 블롭과 상기 명(明) 블롭이 가산된 블롭을 상기 스캡 결함으로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 명(明) 이진화 및 상기 암(暗) 이진화는, 이중 경계(double thresholding) 이진화를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 스캡 결함 검출 방법은, 분류기에서, 상기 결과 이진화 영상 및 상기 원본 영상으로부터 추출한 상기 스캡 결함의 특징을 분류기에 적용함으로서, 상기 스캡 결함과 스케일을 구분하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 특징은, 상기 명(明) 블롭 영역의 크기와 암(暗) 블롭 영역의 크기의 비, 상기 명(明) 블롭의 무게 중심과 및 암(暗) 블롭의 무게 중심 사이의 각도, 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균, 상기 명(明) 블롭의 회색도 평균, 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균과 상기 명(明) 블롭의 회색도 평균의 차, 배경의 회색도 평균과 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균의 차, 상기 스캡 결함을 포함하는 후보 영역의 Y축 길이 대비 상기 명(明) 블롭의 무게 중심의 Y축 길이 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상기 제4 단계는, 가열로성 스캡 결함 판단부에서, 복수의 열간 소재를 4매 단위로 구분한 4개의 영역 중 어느 하나에서 검출된 스캡 결함의 개수가 미리 설정된 기준 개수 이상인 경우 상기 스캡 결함 중 가열로성 스캡 결함이 발생된 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 주위보다 밝고 주위보다 어두운 영역이 인접하여 존재하며, 고주파 성분을 가진다는 스캡 결함의 특징을 고려한 알고리즘에 따라 스캡 결함을 정확하게 검출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 검출하기 위한 스캡 결함과 스케일을 도시한 영상이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 스캡 결함 검출 장치의 전체 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 스캡 결함을 검출하는 과정을 도시한 영상이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 분류기에 적용하기 위한 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 검출한 스캡 결함과 스케일을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 스캡 결함 중 주기성을 가지는 가열로성 스캡 결함의 검출을 판단하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 스캡 결함 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 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 검출하기 위한 스캡 결함과 스케일을 도시한 영상으로, (a)는 열간 소재의 표면에 존재하는 스캡 결함을, (b)는 스케일을 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시 형태에 따라 검출하고자 하는 스캡 결함((a) 참조)의 경우, 스케일((b) 참조)과 비교할 때, 주위보다 밝고 주위보다 어두운 영역이 인접하여 존재하는 특징과, 고주파(high frequency) 성분이 존재하는 특징이 있다. 따라서, 이하 상술한 스캡 결함의 특징을 이용하여 스캡 결함을 검출할 수 있으며, 이하 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 스캡 결함 검출 장치의 전체 구성도로, 스캡 결함 검출 장치는, 조명 장치(110), 카메라(120), 제1 이진화부(130), 제2 이진화부(140), 제3 이진화부(150), 결함 검출부(160), 분류기(170)를 포함할 수 있으며, 결함 검출부(160)는 제4 이진화부(161), 제5 이진화부(162), 이미지 결합부(163), 스캡 결함 검출부(164) 및 가열로성 스캡 결함 판단부(165)를 포함할 수 있다.
그리고, 도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 스캡 결함을 검출하는 과정을 도시한 영상이며, 도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 분류기에 적용하기 위한 특징을 설명하기 위한 도면이다. 그리고, 도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 검출한 스캡 결함과 스케일을 도시한 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 스캡 결함 중 주기성을 가지는 가열로성 스캡 결함의 검출을 판단하기 위한 도면이다.
이하, 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시 형태에 따른 스캡 결함 검출 장치를 상세하게 설명한다.
우선, 도 2 및 도 3을 참조하면, 조명 장치(110)는, 열간 소재(S)의 표면에 빛을 조사할 수 있다. 상술한 조명 장치(110)는, 예를 들면 발광다이오드(Light Emitting Diode, LED), 특히 청색의 발광다이오드(blue LED)가 사용될 수 있다.
한편, 카메라(120)는 열간 소재(S)의 표면을 촬영하여 원본 영상(300)을 생성할 수 있다. 카메라(120)는 열간 소재(S)를 실시간으로 촬영할 수 있으며, 카메라(120)는 카메라(120)의 촬상각을 고려하여 열간 소재(S)의 전체 폭을 촬영할 수 있도록 적절한 개수로 설치될 수 있다. 카메라(120)가 촬영한 원본 영상(300)은 제1 이진화부(130), 제2 이진화부(140), 제3 이진화부(150)로 각각 전달될 수 있다.
한편, 상술한 열간 소재(S)는, 빌릿(billet), 슬라브(slab), 블룸(bloom) 등 철강 반제품을 포함할 수 있다.
제1 이진화부(130)는, 열간 소재(S)를 촬영한 원본 영상(300)을 암(暗) 이진화하여 제1 이진화 영상을 생성할 수 있다. 즉, 열간 소재(S)의 표면에 존재하는 스캡 결함은 주위보다 밝고 주위보다 어두운 영역이 인접하여 존재하는 특징이 있는바, 주위보다 어두운 영역을 검출하기 위한 것이다.
구체적으로, 제1 이진화부(130)는, 원본 영상(300)을 구성하는 각 픽셀의 회색도(gray level)와 임계값을 비교한 후, 임계값 이상이면 해당 픽셀을 "0" 에 대응시키고, 임계값 미만이면 해당 픽셀을 “1”에 대응시키는 방식으로 이진화(이하, '암(暗) 이진화'라 함)할 수 있다. 암(暗) 이진화는 일반적인 이진화와는 반대 개념이다.
실시 형태에 따라서는 노이즈를 줄이고 정확한 이진 영상을 얻기 위해, 이중 경계(double thresholding) 이진화 방식을 사용할 수 있다. 즉, 이중 경계 이진화 방식은 2개의 임계값을 사용하여 2개의 임계값 사이의 회색도를 가진 픽셀은 "1"로, 그 외 픽셀은 "0"으로 이진화할 수 있다. 참고로, 도면 부호 310은 암(暗) 이진화 과정을 나타내는 도면으로, 도면부호 311은 2개의 임계값 중 낮은 임계값으로 이진화한 영상을, 도면부호 312는 2개의 임계값 중 높은 임계값으로 이진화한 영상을, 도면부호 313은 이중 경계 이진화를 통해 생성된 영상일 수 있다.
제2 이진화부(140)는, 열간 소재(S)를 촬영한 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제2 이진화 영상(323)을 생성할 수 있다. 즉, 이는 스캡 결함 중 주위보다 밝은 영역을 검출하기 위한 것이다.
구체적으로, 제2 이진화부(140)는, 원본 영상(300)을 구성하는 각 픽셀의 회색도(gray level)와 임계값을 비교한 후, 임계값 이상이면 해당 픽셀을 "1" 에 대응시키고, 임계값 미만이면 해당 픽셀을 “0”에 대응시키는 방식으로 이진화(이하, '명(明) 이진화'라 함)할 수 있다. 명(明) 이진화는 일반적인 이진화를 의미한다.
실시 형태에 따라서는 노이즈를 줄이고 정확한 이진 영상을 얻기 위해, 상술한 이중 경계(double thresholding) 이진화 방식을 사용할 수 있다. 참고로, 도면 부호 320은 명(明) 이진화 과정을 나타내는 도면으로, 도면부호 321은 2개의 임계값 중 낮은 임계값으로 이진화한 영상을, 도면부호 322는 2개의 임계값 중 높은 임계값으로 이진화한 영상을, 도면부호 323은 이중 경계 이진화를 통해 생성된 영상일 수 있다.
그리고, 제3 이진화부(150)는, 원본 영상을 소벨 필터링하고, 소벨 필터링된 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제3 이진화 영상(330)을 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이 스캡 결함에는 고주파 성분이 존재하는 특징이 있는바, 스캡 결함을 좀 더 정확하게 검출하기 위한 것이다.
한편, 결함 검출부(160)는, 제1 이진화 영상(313) 및 제3 이진화 영상(330)으로부터 추출된 암(暗) 블롭과 제2 이진화 영상(323) 및 제3 이진화 영상(330)으로부터 추출된 명(明) 블롭을 가산한 블롭을 스캡 결함으로 검출할 수 있다.
여기서, 블롭(Binary Barge OBject, BLOB)은 이진화 영상 중 화소값이 "1"에 대응하는 픽셀들이 뭉쳐있는 픽셀들의 집합을 말하는 것으로, 암(暗) 블롭은 암(暗) 이진화된 제1 이진화 영상(313)에 존재하는 블롭을, 명(明) 블롭은 명(明) 이진화된 제2 이진화 영상(323)에 존재하는 블롭을 의미한다.
구체적으로, 결함 검출부(160) 중 제4 이진화부(161)는, 제1 이진화 영상(313)의 블롭들 중 제3 이진화 영상(330)에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 (겹치는) 암(暗) 블롭만이 표시된 제4 이진화 영상(341)을 생성할 수 있다.
마찬가지로, 결함 검출부(160) 중 제5 이진화부(162)는, 제2 이진화 영상(323)의 블롭들 중 제3 이진화 영상(330)에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는(겹치는) 명(明) 블롭만이 표시된 제5 이진화 영상(342)을 생성할 수 있다.
결함 검출부(160) 중 이미지 결합부(163)는, 제4 이진화 영상(341) 및 제5 이진화 영상(342)을 가산(즉, 논리합 연산)함으로써, 결과 이진화 영상(350)을 생성할 수 있다.
결함 검출부(160) 중 스캡 결함 검출부(164)는, 결과 이진화 영상(350)으로부터 암(暗) 블롭과 명(明) 블롭이 가산된 블롭을 스캡 결함으로 검출할 수 있다.
한편, 열간 소재(S)의 표면에는 스캡 결함 이외에 스케일(scale) 등의 찌꺼기가 존재할 수 있다. 상술한 스캡 결함을 검출하기 위한 영상 처리 과정에서 실제 스캡 결함이 아닌 스케일 등의 찌꺼기는 많이 제거될 수 있으나 좀 더 정확한 스캡 결함의 검출을 위해 분류기(170)를 더 포함할 수 있다.
분류기(170)는, 인공지능, 데이터 마이닝 분야에서 많이 사용되는 SVM(support vector machine) 분류기, 인공신경회로망(ANN: artificial neural network), 자동구성네트워크(SOM: self-organizing map) 등이 사용될 수 있다.
상술한 분류기(170)에 적용하기 위해 일반적으로 사용되는 특징들 외에, 도 4를 참조하여 하기의 (ⅰ) 내지 (ⅶ)과 같은 특징들 중 적어도 하나 이상을 더 고려할 수 있다.
도 4에서 도면부호 401은 원본 영상(300) 중 명(明) 블롭(401a)과 암(暗) 블롭(401b)으로 구성된 스캔 결함을, 도면부호 402는 결과 이진화 영상(350) 중 스캔 결함을, 도면부호 403은 결과 이진화 영상(350) 중 명(明) 블롭을, 도면부호 404는 원본 영상(300)의 명(明) 블롭, 도면부호 405는 결과 이진화 영상(350) 중 암(暗) 블롭, 도면부호 406는 원본 영상(300)의 암(暗) 블롭, 도면부호 407은 명(明) 블롭의 무게 중심(Center of Gravity, COD)(407a)과 및 암(暗) 블롭의 무게 중심(407b) 사이의 각도, 도면부호 408은 스캡 결함을 포함하는 후보 영역(Child Box)(408)의 Y축 길이(H1) 대비 명(明) 블롭의 무게 중심(407a)의 Y축 길이(H2)를 의미한다.
(ⅰ) 명(明) 블롭 영역의 크기(403 참조)와 암(暗) 블롭 영역의 크기(405 참조)의 비
(ⅱ) 명(明) 블롭의 무게 중심(407a)과 및 암(暗) 블롭의 무게 중심(407b) 사이의 각도(θ)(407 참조),
(ⅲ) 암(暗) 블롭의 회색도 평균(406 참조),
(ⅳ) 명(明) 블롭의 회색도 평균(404 참조),
(ⅴ) 암(暗) 블롭의 회색도 평균(406 참조)과 명(明) 블롭의 회색도 평균(404 참조)의 차,
(ⅵ) 배경(401c)의 회색도 평균(401 참조)과 암(暗) 블롭의 회색도 평균(406 참조)의 차,
(ⅶ) 스캡 결함을 포함하는 후보 영역(408)의 Y축 길이(H1) 대비 명(明) 블롭의 무게 중심의 Y축 길이(H2)(408 참조)
상술한 SVM 분류기, 인공 신경 회로망, 자동 구성 네트워크 등을 활용하여 결함을 검출하는 것은 일반적인 방법에 의하므로 여기서는 상세한 설명을 생략한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따라 검출한 스캡 결함과 스케일을 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 따른 스캡 결함 검출 장치를 적용한 결과, 스캡 결함(502)과 스케일(501)이 정확히 구분될 수 있음을 알 수 있다.
한편, 도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따라 스캡 결함 중 주기성을 가지는 가열로성 스캡 결함의 검출을 판단하기 위한 도면이다.
일반적으로 빌릿을 생산하기 위해서는 가열로 - 조압연 - 마무리 압연의 과정을 거치게 되는데, 압연을 위해 가열로(600) 안에서 블룸(602)을 가열하게 된다. 1개의 블룸(602)을 압연하면 4개의 빌릿이 생산된다. 가열로(600) 안에서 각 블룸(602)은 스키드(601) 위에 얹혀진 채로 가열이 되는데, 스키드(601) 와의 접촉면은 열을 덜 받게 되어 저온의 마크(Mark)가 만들어지는 경우가 있으며, 이러한 마크는 조압연 - 마무리 압연을 거치면서 스캡 결함(이하, '가열로성 스캡 결함'이라 함)으로 발전하는 경우가 있다.
이러한 가열로성 스캡 결함은 주기성을 가지는 특징이 있다. 즉, 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이, 각 블룸(602)이 스키드(601)와 접촉하는 위치는 동일하고, 하나의 블룸(602)이 압연되면서 4개의 빌릿으로 생산되기 때문에, 결론적으로 4개의 빌릿 단위마다 동일한 위치에 스캡 결함이 검출된다면 이러한 스캡 결함은 가열로성 스캡 결함일 가능성이 높다는 것을 의미한다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 상술한 가열로성 스캡 결함의 검출을 위해 가열로성 스캡 결함 판단부(165)를 더 포함할 수 있다.
구체적으로, 가열로성 스캡 결함 판단부(165)는, 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이, 복수의 열간 소재(1번 빌릿 내지 144번 빌릿)를 그 순서에 따라 4매 단위로 분류하여 4개의 영역(Z1 내지 Z4)으로 구분한다. 이후, 4개의 영역(Z1 내지 Z4)에 대하여, 도 6의 (c)에 도시된 바와 같아, 검출한 스캡 결함의 수를 카운트한다. 카운트 결과, 4개의 영역(Z1 내지 Z4) 중 어느 하나의 영역의 스캡 결함의 수가 미리 설정된 기준 개수 이상인 경우 스캡 결함 중 가열로성 스캡 결함이 발생된 것으로 판단할 수 있다. 도 6의 (c)에서 별표는 검출한 스캡 결함을 나타내고 있다.
한편, 도 7은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 스캡 결함 검출 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 도 1 내지 도 7을 참조하여, 본 발명의 일 실시 형태에 의한 스캡 결함 검출 방법을 설명한다. 다만, 발명의 간명화를 위해 도 1 내지 도 6에서 설명된 사항과 중복된 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 우선 제1 이진화부(130)는, 열간 소재(S)를 촬영한 원본 영상(300)을 암(暗) 이진화하여 제1 이진화 영상을 생성할 수 있다(S701). 즉, 열간 소재(S)의 표면에 존재하는 스캡 결함은 주위보다 밝고 주위보다 어두운 영역이 인접하여 존재하는 특징이 있는바, 주위보다 어두운 영역을 검출하기 위한 것이다.
다음, 제2 이진화부(140)는, 열간 소재(S)를 촬영한 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제2 이진화 영상(323)을 생성할 수 있다(S702). 즉, 이는 스캡 결함 중 주위보다 밝은 영역을 검출하기 위한 것이다.
그리고, 제3 이진화부(150)는, 원본 영상을 소벨 필터링하고, 소벨 필터링된 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제3 이진화 영상(330)을 생성할 수 있다(S703). 상술한 바와 같이 스캡 결함에는 고주파 성분이 존재하는 특징이 있는바, 스캡 결함을 좀 더 정확하게 검출하기 위한 것이다.
한편, 결함 검출부(160)는, 제1 이진화 영상(313) 및 제3 이진화 영상(330)으로부터 추출된 암(暗) 블롭과 제2 이진화 영상(323) 및 제3 이진화 영상(330)으로부터 추출된 명(明) 블롭을 가산한 블롭을 스캡 결함으로 검출할 수 있다(S704).
구체적으로, 결함 검출부(160) 중 제4 이진화부(161)는, 제1 이진화 영상(313)의 블롭들 중 제3 이진화 영상(330)에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 (겹치는) 암(暗) 블롭만이 표시된 제4 이진화 영상(341)을 생성할 수 있다.
마찬가지로, 결함 검출부(160) 중 제5 이진화부(162)는, 제2 이진화 영상(323)의 블롭들 중 제3 이진화 영상(330)에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는(겹치는) 명(明) 블롭만이 표시된 제5 이진화 영상(342)을 생성할 수 있다.
결함 검출부(160) 중 이미지 결합부(163)는, 제4 이진화 영상(341) 및 제5 이진화 영상(342)을 가산(즉, 논리합 연산)함으로써, 결과 이진화 영상(350)을 생성할 수 있다.
결함 검출부(160) 중 스캡 결함 검출부(164)는, 결과 이진화 영상(350)으로부터 암(暗) 블롭과 명(明) 블롭이 가산된 블롭을 스캡 결함으로 검출할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 주위보다 밝고 주위보다 어두운 영역이 인접하여 존재하며, 고주파 성분을 가진다는 스캡 결함의 특징을 고려한 알고리즘에 따라 스캡 결함을 정확하게 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.
110: 조명 장치 120: 카메라
130: 제1 이진화부 140: 제2 이진화부
150: 제3 이진화부 160: 결함 검출부
161: 제4 이진화부 162: 제5 이진화부
163: 이미지 결합부 164: 스캡 결함 검출부
165: 가열로성 스캡 결함 판단부 170: 분류기
300: 원본 영상 313: 제1 이진화 영상
323: 제2 이진화 영상 330: 제3 이진화 영상
341: 제4 이진화 영상 342: 제5 이진화 영상
350: 결과 이진화 영상

Claims (14)

  1. 열간 소재를 촬영한 원본 영상을 암(暗) 이진화하여 제1 이진화 영상을 생성하는 제1 이진화부;
    상기 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제2 이진화 영상을 생성하는 제2 이진화부;
    상기 원본 영상을 소벨 필터링하고, 소벨 필터링된 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제3 이진화 영상을 생성하는 제3 이진화부; 및
    상기 제1 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 암(暗) 블롭과 상기 제2 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 명(明) 블롭을 가산한 블롭을 스캡 결함으로 검출하는 결함 검출부를 포함하고,
    상기 명(明) 이진화 및 상기 암(暗) 이진화는 이중 경계(double thresholding) 이진화인 스캡 결함 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제2 이진화부의 명(明) 이진화 및 상기 제3 이진화부의 명(明) 이진화는,
    상기 원본 영상을 구성하는 픽셀의 회색도와 2개의 임계값을 비교한 후, 상기 2개의 임계값 사이의 회색도를 가진 픽셀은 “1”에 대응시키고, 그 외의 픽셀은 “0”에 대응시키며,
    상기 제1 이진화부의 암(暗) 이진화는,
    상기 원본 영상을 구성하는 픽셀의 회색도와 2개의 임계값을 비교한 후, 상기 2개의 임계값 사이의 회색도를 가진 픽셀은 “0”에 대응시키고, 그 외의 픽셀은 “1”에 대응시키는 스캡 결함 검출 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 결함 검출부는,
    상기 제1 이진화 영상의 블롭들 중 상기 제3 이진화 영상에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 암(暗) 블롭만이 표시된 제4 이진화 영상을 생성하는 제4 이진화부;
    상기 제2 이진화 영상의 블롭들 중 상기 제3 이진화 영상에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 명(明) 블롭만이 표시된 제5 이진화 영상을 생성하는 제5 이진화부;
    상기 제4 이진화 영상 및 상기 제5 이진화 영상을 가산함으로써, 결과 이진화 영상을 생성하는 이미지 결합부; 및
    상기 결과 이진화 영상으로부터 상기 암(暗) 블롭과 상기 명(明) 블롭이 가산된 블롭을 상기 스캡 결함으로 검출하는 스캡 결함 검출부를 포함하는 스캡 결함 검출 장치.
  4. 삭제
  5. 제3항에 있어서,
    상기 스캡 결함 검출 장치는,
    상기 결과 이진화 영상 및 상기 원본 영상으로부터 추출한 상기 스캡 결함의 특징을 적용함으로서, 상기 스캡 결함과 스케일을 구분하는 분류기를 더 포함하는 스캡 결함 검출 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 특징은,
    상기 명(明) 블롭 영역의 크기와 암(暗) 블롭 영역의 크기의 비, 상기 명(明) 블롭의 무게 중심과 및 암(暗) 블롭의 무게 중심 사이의 각도, 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균, 상기 명(明) 블롭의 회색도 평균, 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균과 상기 명(明) 블롭의 회색도 평균의 차, 배경의 회색도 평균과 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균의 차, 상기 스캡 결함을 포함하는 후보 영역의 Y축 길이 대비 상기 명(明) 블롭의 무게 중심의 Y축 길이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 스캡 결함 검출 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 결함 검출부는,
    복수의 열간 소재를 4매 단위로 구분한 4개의 영역 중 어느 하나에서 검출된 스캡 결함의 개수가 미리 설정된 기준 개수 이상인 경우 상기 스캡 결함 중 가열로성 스캡 결함이 발생된 것으로 판단하는 가열로성 스캡 결함 판단부를 더 포함하는 스캡 결함 검출 장치.
  8. 제1 이진화부에서, 열간 소재를 촬영한 원본 영상을 암(暗) 이진화하여 제1 이진화 영상을 생성하는 제1 단계;
    제2 이진화부에서, 상기 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제2 이진화 영상을 생성하는 제2 단계;
    제3 이진화부에서, 상기 원본 영상을 소벨 필터링하고, 소벨 필터링된 원본 영상을 명(明) 이진화하여 제3 이진화 영상을 생성하는 제3 단계; 및
    결함 검출부에서, 상기 제1 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 암(暗) 블롭과 상기 제2 이진화 영상 및 상기 제3 이진화 영상으로부터 추출된 명(明) 블롭을 가산한 블롭을 스캡 결함으로 검출하는 제4 단계를 포함하고,
    상기 명(明) 이진화 및 상기 암(暗) 이진화는 이중 경계(double thresholding) 이진화인 스캡 결함 검출 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제2 단계의 명(明) 이진화 및 상기 제3 단계의 명(明) 이진화는,
    상기 원본 영상을 구성하는 픽셀의 회색도와 2개의 임계값을 비교한 후, 상기 2개의 임계값 사이의 회색도를 가진 픽셀은 “1”에 대응시키고, 그 외의 픽셀은 “0”에 대응시키며,
    상기 제1 단계의 암(暗) 이진화는,
    상기 원본 영상을 구성하는 픽셀의 회색도와 2개의 임계값을 비교한 후, 상기 2개의 임계값 사이의 회색도를 가진 픽셀은 “0”에 대응시키고, 그 외의 픽셀은 “1”에 대응시키는 스캡 결함 검출 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 제4 단계는,
    제4 이진화부에서, 상기 제1 이진화 영상의 블롭들 중 상기 제3 이진화 영상에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 암(暗) 블롭만이 표시된 제4 이진화 영상을 생성하는 단계;
    제5 이진화부에서, 상기 제2 이진화 영상의 블롭들 중 상기 제3 이진화 영상에 포함된 블롭과 동일 위치에 존재하는 명(明) 블롭만이 표시된 제5 이진화 영상을 생성하는 단계;
    이미지 결합부에서, 상기 제4 이진화 영상 및 상기 제5 이진화 영상을 가산함으로써, 결과 이진화 영상을 생성하는 단계; 및
    스캡 결함 검출부에서, 상기 결과 이진화 영상으로부터 상기 암(暗) 블롭과 상기 명(明) 블롭이 가산된 블롭을 상기 스캡 결함으로 검출하는 단계를 포함하는 스캡 결함 검출 방법.
  11. 삭제
  12. 제10항에 있어서,
    상기 스캡 결함 검출 방법은,
    분류기에서, 상기 결과 이진화 영상 및 상기 원본 영상으로부터 추출한 상기 스캡 결함의 특징을 분류기에 적용함으로서, 상기 스캡 결함과 스케일을 구분하는 단계를 더 포함하는 스캡 결함 검출 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 특징은,
    상기 명(明) 블롭 영역의 크기와 암(暗) 블롭 영역의 크기의 비, 상기 명(明) 블롭의 무게 중심과 및 암(暗) 블롭의 무게 중심 사이의 각도, 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균, 상기 명(明) 블롭의 회색도 평균, 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균과 상기 명(明) 블롭의 회색도 평균의 차, 배경의 회색도 평균과 상기 암(暗) 블롭의 회색도 평균의 차, 상기 스캡 결함을 포함하는 후보 영역의 Y축 길이 대비 상기 명(明) 블롭의 무게 중심의 Y축 길이 중 적어도 하나 이상을 포함하는 스캡 결함 검출 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 제4 단계는,
    가열로성 스캡 결함 판단부에서, 복수의 열간 소재를 4매 단위로 구분한 4개의 영역 중 어느 하나에서 검출된 스캡 결함의 개수가 미리 설정된 기준 개수 이상인 경우 상기 스캡 결함 중 가열로성 스캡 결함이 발생된 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 스캡 결함 검출 방법.
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