KR20170076957A - 강판의 결함 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 기술적 측면에 따른 강판의 결함 검출 장치는, 서로 다른 각도로 배치되고, 강판의 일 영역에 서로 다른 파장의 빛을 각각 조사하는 복수의 광원을 포함하는 광원부, 상기 일 영역에 대한 촬상 이미지를 획득하는 카메라 및 상기 촬상 이미지로부터 제1 파장에 의한 제1 이미지 및 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출하고, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 차분하여 생성된 제3 이미지를 이용하여 결함 영역을 검출하는 영상 처리부를 포함할 수 있다. 상기 영상 처리부는 상기 제3 이미지에 대하여 제1 필터와 제2 필터를 조합 적용하여 상기 결함 영역을 검출할 수 있다.

Description

강판의 결함 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING SURFACE DEFECTS OF STEEL SHEET}
본 발명은 강판의 결함 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
강판의 신뢰성을 향상시키기 위하여, 강판의 결함을 검출하는 다양한 기술이 개발되고 있다. 이러한 강판의 결함 검출 기술의 한 종류로서 강판의 영상을 취득하여 영상 처리를 기반으로 결함을 검출하는 기술이 있다.
그러나, 이러한 영상 처리 기반의 결함 검출 기술의 경우, 2차원 영상을 기반으로 결함을 검출하므로, 표면 상의 얼룩과 강판의 결함을 식별하기 어려운 등의 문제가 있다.
또한, 영상의 후처리를 위한 필터의 적용 시, 결함의 크기에 따라 필터의 성능이 좌우되므로, 결함의 크기가 유동적인 환경에서 정확한 결함 검출이 어려운 문제점이 있다.
일본 공개특허공보 제2014-090996호 한국 공개특허공보 제2012-0144810호 일본 공개특허공보 제2003-017149호
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 일 기술적 측면은 얼룩과 결함이 혼재된 강판에서도, 결함의 크기에 관계없이 강판의 결함을 정확하게 검출할 수 있는 강판의 결함 검출 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 기술적 측면은 강판의 결함 검출 장치를 제공한다. 상기 강판의 결함 검출 장치는, 서로 다른 각도로 배치되고, 강판의 일 영역에 서로 다른 파장의 빛을 각각 조사하는 복수의 광원을 포함하는 광원부, 상기 일 영역에 대한 촬상 이미지를 획득하는 카메라 및 상기 촬상 이미지로부터 제1 파장에 의한 제1 이미지 및 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출하고, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 차분하여 생성된 제3 이미지를 이용하여 결함 영역을 검출하는 영상 처리부를 포함할 수 있다. 상기 영상 처리부는 상기 제3 이미지에 대하여 제1 필터와 제2 필터를 조합 적용하여 상기 결함 영역을 검출할 수 있다.
본 발명의 다른 일 기술적 측면은 강판의 결함 검출 방법을 제공한다. 상기 강판의 결함 검출 방법은, 서로 다른 각도에서 서로 다른 파장의 빛이 조사된 강판의 일 영역에 대한 촬상 이미지를 획득하는 단계, 상기 촬상 이미지로부터 제1 파장에 의한 제1 이미지 및 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출하는 단계, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 차분하여 제3 이미지를 생성하는 단계 및 상기 제3 이미지에 대하여 제1 필터와 제2 필터를 조합 적용하여, 결함 영역을 검출하는 단계를 포함한다.
상기한 과제의 해결 수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것은 아니다. 본 발명의 과제 해결을 위한 다양한 수단들은 이하의 상세한 설명의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시형태에 따른 강판의 결함 검출 장치는, 얼룩과 결함이 혼재된 강판에서도, 결함의 크기에 관계없이 강판의 결함을 정확하게 검출할 수 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 장치를 도시하는 사시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리부를 설명하는 블록 구성도이다.
도 3은 다양한 결함과 얼룩이 혼재된 강판의 일 예를 도시하는 도면이다.
도 4는 서로 다른 각도에서 조사된 빛에 의하여 취득되는 이미지들을 도시하는 도면이다.
도 5는 도 4에 도시된 이미지들을 차분하여 얻어진 이미지를 도시하는 도면이다.
도 6은 수직 결함이 존재하는 강판의 예들을 도시하는 도면이다.
도 7은 도 6에 도시된 결함에 대하여, 필터의 조합 종류에 따라 얻어지는 검출 결과를 도시하는 그래프이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 강판의 결함 검출 방법을 도시하는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 설명한다.
그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시 형태로 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 실시형태는 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 장치를 도시하는 사시도이다.
도 1을 참조하면, 결함 검출 장치는 광원부(11, 12), 카메라(20) 및 영상 처리부(미도시)를 포함할 수 있다.
광원부(11, 12)는 서로 다른 각도로 배치되는 복수의 광원을 포함한다. 복수의 강원은 강판의 일 영역에 각각 서로 다른 파장의 빛을 조사할 수 있다.
도시된 예에서, 광원부(11, 12)는 제1 파장의 빛을 조사하는 제1 광원(11)과, 제1 광원(11)과 소정의 각도로 배치되고 제2 파장의 빛을 조사하는 제2 광원(12)로 구성되고 있다. 그러나 이는 예시적인 것이므로, 광원의 개수나 광원간의 각도는 실시예에 따라 다르게 설정될 수 있다.
카메라(20)는 광원들이 빛을 조사하고 있는 강판의 일 영역에 대하여 촬상 이미지를 획득할 수 있다. 촬상 이미지는 영상 처리부에 제공되어, 결함이 존재하는지 판단하는데 사용된다.
일 실시예에서, 카메라(20)는 컬러 카메라 일 수 있다. 그리고, 제1 광원(11)은 RGB(Red,Green,Blue) 중 어느 하나의 빛을 조사하고, 제2 광원(12)은 RGB(Red,Green,Blue) 중 다른 하나의 빛을 조사할 수 있다. 카메라(20)는 필터(21)를 이용하여 RGB(Red,Green,Blue) 중 나머지 하나의 빛을 차단하여 촬상 이미지를 획득할 수 있다.
예를 들어, 제1 광원(11)은 녹색 광원, 제2 광원(12)은 파란 광원이고, 카메라(20)는 빨간색 필터(21)를 적용할 수 있다. 이렇게 하면, 카메라(20)는 빨간색 파장에 해당하는 빛을 차단하고, 녹색 파장과 파란색 파장에 해당하는 빛은 통과시킬 수 있다. 따라서, 이러한 카메라(20)에서 생성된 촬상 이미지를 각 광원의 파장으로 분리하기 용이하다.
이와 같이 서로 다른 파장을 가지는 광원을 기반으로 촬상 이미지를 생성하고, 이러한 촬상 이미지에 대하여 영상 처리부는 영상 처리를 수행하여 결함을 검출할 수 있다.
즉, 영상 처리부는 촬상 이미지로부터 제1 파장에 의한 제1 이미지 및 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출하고, 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 차분하여 생성된 제3 이미지를 이용하여 결함 영역을 검출할 수 있다. 영상 처리부는 제3 이미지에 대하여 제1 필터와 제2 필터를 조합적으로 적용하여 결함 영역을 검출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리부를 설명하는 블록 구성도로서, 이하 도 2를 참조하여 영상 처리부(30)의 일 예에 대하여 설명한다.
영상 처리부(30)는 파장 이미지 추출기(210), 차분기(220), 제1 필터(230), 제2 필터(240) 및 결함 검출기(250)를 포함할 수 있다.
파장 이미지 추출기(210)는 상기 촬상 이미지로부터, 제1 파장에 의한 제1 이미지와 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출할 수 있다.
상술한 예를 들면, 파장 이미지 추출기(210)는 촬상 이미지에서 제1 광원에서 조사된 녹색 광원에 의한 제1 이미지와, 제2 광원에서 조사된 파란 광원에 의한 제2 이미지를 추출할 수 있다.
차분기(220)는 제1 이미지 및 제2 이미지를 서로 차분하여 제3 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 차분기(220)는 제1 이미지와 제2 이미지를 각각 그레이스케일로 변환한 후, 이들을 차분할 수 있다.
그에 따라, 제3 이미지는 두 이미지에서 공통적으로 나타나는 형상은 제거되게 된다. 따라서, 제3 이미지에는 조사 각도에 따라 다르게 촬상되는 입체적인 결함들의 일부는 남아있고, 조사 각도가 다르더라도 동일성 있게 촬상되는 얼룩 등은 삭제되게 된다.
제1 필터(230)는 제3 이미지에 대하여 필터링을 수행하여 제4 이미지를 생성하고, 제2 필터(240)는 제3 이미지에 대하여 필터링을 수행하여 제5 이미지를 생성한다.
제1 및 제2 필터(230, 240)는 제3 이미지에 대하여 서로 다른 설정으로 동작하여 이미지에서 노이즈를 제거할 수 있다.
예를 들어, 제1 및 제2 필터(230, 240)는 시그마 σ값이 서로 다른 가버 필터 일 수 있으며, 제1 필터(230)는 결함의 최대 사이즈에 대응하는 시그마 값을 가지고, 제2 필터(240)는 결함의 최소 사이즈에 대응하는 시그마 값을 가질 수 있다. 결함의 최대 사이즈와 결함의 최소 사이즈는 시스템에 따라 사전 설정되거나 또는 외부 입력 등에 의하여 결정될 수 있다.
즉, 제1 필터(230)와 제2 필터(240)는 서로 다른 결함 크기에서 높은 효율을 가지는 필터들이고, 결함 검출기(250)는 이러한 필터들의 출력값을 조합적으로 적용함으로써 결함 영역을 거출할 수 있다.
일 예로, 결함 검출기(250)는 제1 필터(230)의 출력(제4 이미지)에 제1 계수를 적용하고, 제2 필터(240)의 출력(제5 이미지)에 제2 계수를 적용할 수 있다.
일 실시예에서, 결함 검출기(250)는 제1 계수와 제2 계수를 상보적으로 적용할 수 있다. 이를 수식으로 표현하면 아래의 수학식 1과 같다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기에서, G1(x,y)는 제1 필터의 출력, G2(x,y)는 제2 필터의 출력이고, 제1 필터의 계수는 α, 제2 필터의 계수는 1-α이다. 즉, 본 실시예에서 제2 계수는 1에서 제1 계수를 감산한 값에 해당한다.
예를 들어, 계수가 0.5인 경우, 결함 검출기(250)는 제1 필터의 출력과 제2 필터의 출력의 평균 이미지로부터 결함 영역을 검출할 수 있다.
한편, 제1 필터(230)는 결함의 최대 사이즈에 대응하여 설정되고, 제2 필터(240)는 결함의 최소 사이즈에 대응하여 설정될 수 있으므로, 결함의 사이즈에 따라 제1 및 제2 필터의 계수를 조절하게 되면 높은 성능을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 결함 검출기(250)는 아래의 수학식 2를 통하여, 상기 제1 계수를 결정할 수 있으며, 이에 따라 최적에 가까운 제1 계수를 가질 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00002

이하 도 3 내지 도 5를 참조하여, 촬상 이미지로부터 상기 제3 이미지를 도출하는 것을 설명한다.
도 3은 다양한 결함과 얼룩이 혼재된 강판의 일 예를 도시하는 도면이다.
도시된 강판에 대하여 제1 조명과 제2 조명을 조사하여 촬상한 이미지 또한, 도 3에 도시된 바와 같다.
도 4는 서로 다른 각도에서 조사된 빛에 의하여 취득되는 이미지들을 도시하는 도면으로서, 촬상 이미지로부터 분리된 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지에 해당될 수 있다.
그림 (a)는 아래쪽 방향에서 조사된 빛에 의한 이미지를, 그림 (b)는 왼쪽 방향에서 조사된 빛에 의한 이미지이다.
그림 (a)와 (b)에서 보듯이, 왼쪽 위쪽의 두 원형은 빛의 각도에 무관하게 동일한 형상이므로, 요철이 없는 평면상의 얼룩 등이 이에 해당된다.
가운데 동그라미는 안쪽으로 패인 반구형 결함에 해당될 수 있으며, 그 오른쪽에는 수직 결함이, 아래쪽에는 수평 결함이 있다. 수직 결함은 왼쪽 조명에 의하여, 수평 결함은 아래쪽 조명에 의하여 보다 잘 표시됨을 알 수 있다.
도 5는 도 4에 도시된 이미지들을 차분하여 얻어진 이미지를 도시하는 도면으로서, 상기 제3 이미지에 해당할 수 있다.
즉, 도 4의 그림(a)와 그림 (b)를 차분하면, 도 5가 도시되며, 상술한 얼룩 부분은 차분에 의하여 사라짐을 알 수 있다. 한편, 반구형 결함이나 수직 결함, 수평 결함은 여전히 남아 있음을 알 수 있다.
도 6은 수직 결함이 존재하는 강판의 예들을 도시하는 도면이고, 도 7은 도 6에 도시된 결함에 대하여, 필터의 조합 종류에 따라 얻어지는 검출 결과를 도시하는 그래프이다.
도 6의 (a)는 가는 수직 결함, (b)는 굵은 수직 결함이 있는 예를 도시하고, 도 7의 (a)는 도 6의 (a)에 대한 제1 및 제2 필터의 조합에 따른 결과를, 도 7의 (b)는 도 6의 (b)에 대한 제1 및 제2 필터의 조합에 따른 결과를 도시하고 있다.
도 7에 도시된 예는, 제1 필터의 출력과 제2 필터의 출력을 단순 합산한 경우(addition), 제1 필터의 출력과 제2 필터의 출력을 상술한 바와 같이 조합한 경우(combination), 결함의 크기에 따라 제1 필터와 제2 필터 중 어느 하나를 이용하는 경우(selection)을 도시하고 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 단순 합산보다 조합 적용이, 조합 적용보다 필터 크기에 맞추어 선택 적용한 예가 높은 효율을 가지고 있다. 다만, 필터 중 어느 하나를 선택 적용하기 위해서는 결함의 크기를 먼저 인지하는 것이 요구되므로, 별도의 결함 크기 인식 과정이 요구되므로 실효성이 떨어진다.
또한, 도 6에서는 굵기만 구분되는 단일 결함이 도시된 예이므로, 해당 결함에 최적화된 필터를 고르는 예(selection)가 가장 높은 효율을 보이나, 실제와 같이 다양한 크기의 결함이 적용되는 경우에는, 제1 필터의 출력과 제2 필터의 출력을 상술한 바와 같이 조합한 경우(combination)가 보다 높은 효율을 가질 수 있음을 유추할 수 있다.
이하, 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 강판의 결함 검출 방법에 대하여 설명한다. 도 1 내지 도 7을 참조하여 상술한 설명을 참조하여, 이하에서 설명할 강판의 크랙 검출 방법 또한 쉽게 이해할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 강판의 결함 검출 방법을 도시하는 순서도이다.
결함 검출 장치는, 서로 다른 각도에서 서로 다른 파장의 빛이 조사된 강판의 일 영역에 대한 촬상 이미지를 획득할 수 있다(S810).
이후, 결함 검출 장치는 상기 촬상 이미지로부터 제1 파장에 의한 제1 이미지 및 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출할 수 있다(S820).
결함 검출 장치는 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 차분하여 제3 이미지를 생성하고(S830), 상기 제3 이미지에 대하여 제1 필터와 제2 필터를 조합 적용하여 결함 영역을 검출할 수 있다(S840).
단계 S830에 대한 일 실시예에서, 결함 검출 장치는, 상기 제1 이미지를 그레이 스케일로 변환하고, 상기 제2 이미지를 그레이 스케일로 변환한 후, 그레이 스케일로 변환된 상기 제1 및 제2 이미지를 차분하여 상기 제3 이미지를 생성할 수 있다.
단계 S840에 대한 일 실시예에서, 결함 검출 장치는 상기 제3 이미지에 대하여 상기 제1 필터를 적용하여 제4 이미지를 생성하고, 상기 제3 이미지에 대하여 상기 제2 필터를 적용하여 제5 이미지를 생성할 수 있다. 결함 검출 장치는 제4 이미지와 상기 제5 이미지를 합산하여 상기 결함 영역을 검출할 수 있다.
단계 S840에 대한 일 실시예에서, 결함 검출 장치는, 상기 제3 이미지에 대하여 상기 제1 필터를 적용하여 제4 이미지를 생성하고, 상기 제3 이미지에 대하여 상기 제2 필터를 적용하여 제5 이미지를 생성할 수 있다. 이후, 결함 검출 장치는 상기 제4 이미지에 제1 계수를 적용하고, 상기 제5 이미지에 제2 계수를 적용한 후, 상기 제1 및 상기 제2 계수가 적용된 상기 제4 및 상기 제5 이미지를 이용하여 상기 결함 영역을 검출할 수 있다. 여기에서, 상기 제2 계수는 1에서 상기 제1 계수를 감산한 값에 해당할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 후술하는 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 구성은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 그 구성을 다양하게 변경 및 개조할 수 있다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.
10 : 강판의 결함 검출 장치
11,12 : 광원
20 : 카메라
30 : 영상 처리부
210 : 파장 이미지 추출기
220 : 차분기
230 : 제1 필터
240 : 제2 필터
250 : 결함 검출기

Claims (12)

  1. 서로 다른 각도로 배치되고, 강판의 일 영역에 서로 다른 파장의 빛을 각각 조사하는 복수의 광원을 포함하는 광원부;
    상기 일 영역에 대한 촬상 이미지를 획득하는 카메라; 및
    상기 촬상 이미지로부터 제1 파장에 의한 제1 이미지 및 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출하고, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 차분하여 생성된 제3 이미지를 이용하여 결함 영역을 검출하는 영상 처리부; 를 포함하고,
    상기 영상 처리부는
    상기 제3 이미지에 대하여 제1 필터와 제2 필터를 조합 적용하여 상기 결함 영역을 검출하는 강판의 결함 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 광원부는
    상기 제1 파장의 빛을 조사하는 제1 광원; 및
    상기 제1 광원과 소정의 각도로 배치되고, 제2 파장의 빛을 조사하는 제2 광원;
    을 포함하는 강판의 결함 검출 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 카메라는 컬러 카메라이고,
    상기 제1 광원은 RGB(Red,Green,Blue) 중 어느 하나의 빛을 조사하고,
    상기 제2 광원은 RGB(Red,Green,Blue) 중 다른 하나의 빛을 조사하고,
    상기 카메라는 RGB(Red,Green,Blue) 중 나머지 하나의 빛을 차단하여 상기 촬상 이미지를 획득하는 강판의 결함 검출 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리부는
    상기 촬상 이미지로부터, 상기 제1 파장에 의한 제1 이미지와 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출하는 파장 이미지 추출기;
    상기 제1 이미지 및 제2 이미지를 서로 차분하여 상기 제3 이미지를 생성하는 차분기;
    상기 제3 이미지에 대하여 필터링을 수행하여 제4 이미지를 생성하는 제1 필터;
    상기 제3 이미지에 대하여 필터링을 수행하여 제5 이미지를 생성하는 제2 필터; 및
    상기 제4 이미지와 상기 제5 이미지를 이용하여 결함을 검출하는 결함 검출기;
    를 포함하는 강판의 결함 검출 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 필터는 결함의 최대 사이즈에 대응하여 설정되고,
    상기 제2 필터는 결함의 최소 사이즈에 대응하여 설정되는 강판의 결함 검출 장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 결함 검출기는
    상기 제4 이미지에 제1 계수를 적용하고, 상기 제5 이미지에 제2 계수를 적용하여, 상기 결함 영역을 검출하는 강판의 결함 검출 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 제2 계수는
    1에서 상기 제1 계수를 감산한 값에 해당하는 판의 결함 검출 장치.
  8. 서로 다른 각도에서 서로 다른 파장의 빛이 조사된 강판의 일 영역에 대한 촬상 이미지를 획득하는 단계;
    상기 촬상 이미지로부터 제1 파장에 의한 제1 이미지 및 제2 파장에 의한 제2 이미지를 추출하는 단계;
    상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지를 차분하여 제3 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 제3 이미지에 대하여 제1 필터와 제2 필터를 조합 적용하여, 결함 영역을 검출하는 단계;
    를 포함하는 강판의 결함 검출 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제3 이미지를 생성하는 단계는
    상기 제1 이미지를 그레이 스케일로 변환하는 단계;
    상기 제2 이미지를 그레이 스케일로 변환하는 단계; 및
    그레이 스케일로 변환된 상기 제1 및 제2 이미지를 차분하는 단계;
    를 포함하는 강판의 결함 검출 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 결함 영역을 검출하는 단계는
    상기 제3 이미지에 대하여 상기 제1 필터를 적용하여 제4 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제3 이미지에 대하여 상기 제2 필터를 적용하여 제5 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 제4 이미지와 상기 제5 이미지를 합산하여 상기 결함 영역을 검출하는 단계;
    를 포함하는 강판의 결함 검출 방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 결함 영역을 검출하는 단계는
    상기 제3 이미지에 대하여 상기 제1 필터를 적용하여 제4 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제3 이미지에 대하여 상기 제2 필터를 적용하여 제5 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제4 이미지에 제1 계수를 적용하고, 상기 제5 이미지에 제2 계수를 적용한 후, 상기 제1 및 상기 제2 계수가 적용된 상기 제4 및 상기 제5 이미지를 이용하여 상기 결함 영역을 검출하는 단계;
    를 포함하는 강판의 결함 검출 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 제2 계수는
    1에서 상기 제1 계수를 감산한 값에 해당하는 강판의 결함 검출 방법.
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WO2020110667A1 (ja) * 2018-11-30 2020-06-04 Ｊｆｅスチール株式会社 表面欠陥検出方法、表面欠陥検出装置、鋼材の製造方法、鋼材の品質管理方法、鋼材の製造設備、表面欠陥判定モデルの生成方法、及び表面欠陥判定モデル

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020110667A1 (ja) * 2018-11-30 2020-06-04 Ｊｆｅスチール株式会社 表面欠陥検出方法、表面欠陥検出装置、鋼材の製造方法、鋼材の品質管理方法、鋼材の製造設備、表面欠陥判定モデルの生成方法、及び表面欠陥判定モデル
JP6753553B1 (ja) * 2018-11-30 2020-09-09 Ｊｆｅスチール株式会社 表面欠陥検出方法、表面欠陥検出装置、鋼材の製造方法、鋼材の品質管理方法、鋼材の製造設備、表面欠陥判定モデルの生成方法、及び表面欠陥判定モデル
CN113196040A (zh) * 2018-11-30 2021-07-30 杰富意钢铁株式会社 表面缺陷检测方法、表面缺陷检测装置、钢材的制造方法、钢材的品质管理方法、钢材的制造设备、表面缺陷判定模型的生成方法及表面缺陷判定模型

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