KR20200087331A - Apparatus and method for inspecting steel products - Google Patents
Apparatus and method for inspecting steel products Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200087331A KR20200087331A KR1020180172913A KR20180172913A KR20200087331A KR 20200087331 A KR20200087331 A KR 20200087331A KR 1020180172913 A KR1020180172913 A KR 1020180172913A KR 20180172913 A KR20180172913 A KR 20180172913A KR 20200087331 A KR20200087331 A KR 20200087331A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image information
- frame
- information
- steel product
- defect
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
- G01N21/8914—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the material examined
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/72—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables
- G01N27/82—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws
- G01N27/83—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating magnetic variables for investigating the presence of flaws by investigating stray magnetic fields
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
- G01N21/8914—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the material examined
- G01N2021/8918—Metal
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Textile Engineering (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Magnetic Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 철강 제품 결함 검사 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 철강 제품에 발생하는 표면 결함과 내부 결함을 통합하여 검사하는 철강 제품 결함 검사 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a steel product defect inspection apparatus and method, and more particularly, to a steel product defect inspection apparatus and method for integrating and inspecting surface defects and internal defects occurring in a steel product.
철강 제품에 발생하는 결함은 표면에 나타나는 표면 결함과 제품 내부에 존재하는 내부 결함(표면 바로 아래에 존재하는 표층하 결함을 포함함)으로 구분할 수 있다.Defects occurring in steel products can be divided into surface defects that appear on the surface and internal defects (including subsurface defects that exist directly under the surface) that exist inside the product.
일반적으로 철강 제품은 그 생산 과정에서 발생하는 표면 결함은 철강 제품이 생산되어 이송되는 공정에서 사람의 눈으로 확인하거나 또는 카메라 등을 구비한 표면 검사 장치를 통해 검출하고 있다.In general, the surface defects occurring in the production process of steel products are detected by the human eye in the process in which the steel products are produced and transported, or detected through a surface inspection device equipped with a camera.
하지만, 내부 결함은 카메라나 사람의 눈으로 확인할 수 없기 때문에, 종래기술의 경우, 내부 결함의 검사 과정을 생략하거나, 필요한 경우 별도의 검사 공정을 두어 철강 제품이 정지된 상태에서 센싱 유닛을 이동시키면서 내부 결함을 검사하였다.However, since internal defects cannot be seen by the camera or the human eye, in the case of the prior art, the inspection process of internal defects is omitted or, if necessary, a separate inspection process is performed while moving the sensing unit while the steel product is stopped. Internal defects were inspected.
그러나, 내부 결함 검사는 표면 결함 검사에 비해 상대적으로 작업이 복잡하며, 이를 별도의 검사 공정에서 검사할 경우 인력, 시간, 비용 등이 많이 소요되고 작업 효율도 떨어지는 문제점이 있었다.However, the internal defect inspection is relatively complicated compared to the surface defect inspection, and when it is inspected in a separate inspection process, there is a problem in that it takes a lot of manpower, time, and cost, and the work efficiency is also poor.
또한, 내부 결함 검사를 하더라도 분석할 수 있는 데이터가 제한적이기 때문에, 비록 결함 검출은 가능하지만 구체적으로 어떠한 결함인지 정확한 검출이 어려운 문제점이 있었다.In addition, since the data that can be analyzed is limited even through the internal defect inspection, although it is possible to detect the defect, there is a problem in that it is difficult to accurately detect the specific defect.
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 본 발명의 목적은 철강 제품에 대해 표면 결함과 내부 결함에 대한 검사를 통합하여 수행하는 철강 제품 결함 검사 장치 및 방법을 제공하는 것이다.The present invention was devised to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a steel product defect inspection apparatus and method for integrating inspections of surface defects and internal defects on steel products.
본 발명의 다른 목적은 철강 제품의 표면을 촬영하여 제1 영상 정보를 생성하고 철강 제품의 누설 자속을 센싱하여 제2 영상 정보를 생성한 후 이를 프레임 단위로 동기화하여 철강 제품의 결함을 정밀하게 검사하는 철강 제품 결함 검사 장치 및 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to photograph the surface of the steel product to generate the first image information, to sense the leakage flux of the steel product, to generate the second image information, and synchronize it in frame units to precisely inspect defects in the steel product. To provide a steel product defect inspection apparatus and method.
본 발명의 또 다른 목적은 철강 제품의 표면을 촬영하여 생성된 제1 영상 정보와 철강 제품의 누설 자속을 센싱하여 생성된 제2 영상 정보로부터 결함 특징 정보를 추출하고 룰 베이스(Rule-base) 기반의 결함 분류 방식을 사용하여 결함의 종류를 구체적으로 구분할 수 있는 철강 제품 결함 검사 장치 및 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to extract the defect feature information from the first image information generated by photographing the surface of the steel product and the second image information generated by sensing the leakage flux of the steel product, and based on a rule base (Rule-base) It is to provide a defect inspection apparatus and method for steel products capable of specifically classifying defect types using the defect classification method of.
본 발명의 또 다른 목적은 철강 제품의 표면을 촬영하여 생성된 제1 영상 정보와 철강 제품의 누설 자속을 센싱하여 생성된 제2 영상 정보에 대해 딥 러닝(Deep learning) 기반의 결함 분류 방식을 사용하여 결함의 종류를 구체적으로 구분할 수 있는 철강 제품 결함 검사 장치 및 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention uses a deep learning-based defect classification method for the first image information generated by photographing the surface of the steel product and the second image information generated by sensing the leakage flux of the steel product. Therefore, it is to provide a defect inspection apparatus and method for steel products capable of specifically classifying defect types.
상기 목적을 위하여, 본 발명의 일 형태에 따른 철강 제품 결함 검사 장치 는, 철강 제품의 표면을 촬영하여 제1 영상 정보를 생성하는 제1 검사 수단; 상기 철강 제품에 자기장을 인가하고 누설 자속을 센싱하여 제2 영상 정보를 생성하는 제2 검사 수단; 및 상기 제1 영상 정보와 상기 제2 영상 정보에 기초하여 상기 철강 제품의 표면 결함 및 내부 결함을 검출하는 결함 검출 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.For this purpose, the steel product defect inspection apparatus according to one embodiment of the present invention comprises: first inspection means for photographing a surface of a steel product and generating first image information; Second inspection means for generating a second image information by applying a magnetic field to the steel product and sensing a leakage magnetic flux; And defect detection means for detecting surface defects and internal defects of the steel product based on the first image information and the second image information.
바람직하게는, 상기 제2 영상 정보는 상기 제1 검사 수단의 촬영 영역과 동일한 크기의 센싱 영역에 대해 누설 자속의 위치 및 세기에 상응하여 생성된다.Preferably, the second image information is generated in correspondence with the location and intensity of the leakage flux for a sensing area having the same size as the photographing area of the first inspection means.
바람직하게는, 상기 결함 검출 수단은 상기 제1 영상 정보를 구성하는 하나 이상의 프레임과 상기 제2 영상 정보를 구성하는 하나 이상의 프레임에 대해 프레임 동기화를 수행하고, 상기 동기화된 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임에 기초하여 상기 철강 제품의 표면 결함 및 내부 결함을 검출한다.Preferably, the defect detection means performs frame synchronization on at least one frame constituting the first image information and at least one frame constituting the second image information, and the frame of the synchronized first image information And a surface defect and an internal defect of the steel product based on the frame of the second image information.
바람직하게는, 상기 결함 검출 수단은 상기 제1 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 촬영 시간 정보 및 촬영 영역 정보 중 적어도 하나의 정보 및 상기 제2 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 센싱 시간 정보 및 센싱 영역 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여 상기 프레임 동기화를 수행한다.Preferably, the defect detection means includes at least one of the shooting time information and the shooting area information for each frame constituting the first image information and the sensing time information for each frame constituting the second image information and The frame synchronization is performed based on at least one of sensing area information.
한편, 본 발명의 일 형태에 따른 철강 제품 결함 검사 방법은, 철강 제품의 표면을 촬영하여 제1 영상 정보를 생성하고, 상기 철강 제품에 자기장을 인가하고 누설 자속을 센싱하여 제2 영상 정보를 생성하는 단계; 상기 제1 영상 정보를 구성하는 하나 이상의 프레임과 상기 제2 영상 정보를 구성하는 하나 이상의 프레임에 대해 프레임 동기화를 수행하는 단계; 및 상기 동기화된 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임에 기초하여 상기 철강 제품의 표면 결함 및 내부 결함을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, in the steel product defect inspection method according to one embodiment of the present invention, a first image information is generated by photographing a surface of a steel product, a magnetic field is applied to the steel product, and a leakage magnetic flux is sensed to generate second image information. To do; Performing frame synchronization on at least one frame constituting the first image information and at least one frame constituting the second image information; And detecting surface defects and internal defects of the steel product based on the synchronized frames of the first image information and the frames of the second image information.
바람직하게는, 상기 영상 정보를 생성하는 단계는, 상기 제1 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 촬영 영역 정보를 생성하고, 상기 제2 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 센싱 영역 정보를 생성하는 과정을 포함하고, 상기 동기화를 수행하는 단계는, 상기 촬영 영역 정보 및 상기 센싱 영역 정보에 기초하여 동일한 영역에 해당하는 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임을 동기화하는 과정을 포함한다.Preferably, in the generating of the image information, the photographing area information for each frame constituting the first image information is generated, and the sensing region information for each frame constituting the second image information is generated. Including the process, the step of performing the synchronization comprises: synchronizing a frame of the first image information and a frame of the second image information corresponding to the same region based on the photographing region information and the sensing region information. Includes.
바람직하게는, 상기 영상 정보를 생성하는 단계는, 상기 제1 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 촬영 시간 정보를 생성하고, 상기 제2 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 센싱 시간 정보를 생성하는 과정을 포함하고, 상기 동기화를 수행하는 단계는, 상기 촬영 시간 정보 및 상기 센싱 시간 정보에 기초하여 촬영 시간과 센싱 시간의 차이가 검사 지연 시간에 해당하는 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임을 동기화하는 과정을 포함한다.Preferably, in the generating of the image information, generating shooting time information for each frame constituting the first image information and generating sensing time information for each frame constituting the second image information are generated. Comprising a step of performing the synchronization, the difference between the shooting time and the sensing time based on the shooting time information and the sensing time information, the frame of the first image information corresponding to the inspection delay time and the second And synchronizing frames of video information.
본 발명에 따르면, 철강 제품의 표면을 촬영하여 제1 영상 정보를 생성하고 철강 제품의 누설 자속을 센싱하여 제2 영상 정보를 생성한 후 이를 프레임 단위로 동기화하여 철강 제품의 결함을 검사하기 때문에, 철강 제품에 대해 표면 결함 검사와 내부 결함 검사를 통합하여 수행할 수 있는 효과를 가진다.According to the present invention, since the first image information is generated by photographing the surface of the steel product and the second magnetic flux information is generated by sensing the leakage flux of the steel product, the defects of the steel product are inspected by synchronizing them in frame units. It has the effect of integrating surface defect inspection and internal defect inspection on steel products.
특히, 본 발명에 따르면, 이송 중인 철강 제품에 대해 제1 영역을 촬영하여 제1 영상 정보를 생성하고 제2 영역을 센싱하여 제2 영상 정보를 생성한 후 철강 제품의 동일 영역에 해당되는 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임을 매칭하여 표면 결함 검사와 내부 결함 검사를 실시간으로 수행하기 때문에, 별도의 내부 결함 검사 공정이 필요하지 않아 인력, 시간, 비용 등을 크게 절감할 수 있으며, 이에 따라 작업 효율도 높일 수 있는 효과를 가진다.Particularly, according to the present invention, the first area corresponding to the same area of the steel product is generated after the first area is generated for the steel product being transported to generate the first image information and the second area is sensed to generate the second image information. Since the surface defect inspection and internal defect inspection are performed in real time by matching the frame of the image information and the frame of the second image information, a separate internal defect inspection process is not required, thereby significantly reducing manpower, time, and cost. , Accordingly, has an effect of increasing the working efficiency.
또한, 본 발명에 따르면, 철강 제품의 표면을 촬영하여 생성된 제1 영상 정보와 철강 제품의 누설 자속을 센싱하여 생성된 제2 영상 정보에 기초하여 룰 베이스 기반의 결함 분류 방식을 1차적으로 적용하고 딥 러닝 기반의 결함 분류 방식을 2차적으로 적용함으로써 철강 제품의 결함을 보다 정밀하게 검출 할 수 있는 효과를 가진다.In addition, according to the present invention, the rule-based defect classification method is primarily applied based on the first image information generated by photographing the surface of the steel product and the second image information generated by sensing the leakage flux of the steel product. And by applying the deep learning-based defect classification method secondary, it has the effect of more accurately detecting defects in steel products.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 제품 결함 검사 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 검사 수단의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 검사 수단의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 검사 수단과 제2 검사 수단이 이송 중인 철강 제품에 대해 영상 정보를 생성하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 수단의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 분류 수단의 구성도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 검사 설정 수단의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a steel product defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a configuration diagram of a first inspection means according to an embodiment of the present invention.
3 is a configuration diagram of a second inspection means according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing a method of generating image information for a steel product being transported by a first inspection means and a second inspection means according to an embodiment of the present invention.
5 is a configuration diagram of a defect detection means according to an embodiment of the present invention.
6 is a configuration diagram of a defect classification means according to an embodiment of the present invention.
7 is a configuration diagram of a test setting means according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 첨부 도면 및 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다. 참고로, 하기 설명에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings and preferred embodiments. For reference, in the following description, detailed descriptions of well-known functions and configurations that may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention are omitted.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 제품 결함 검사 장치의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a steel product defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 제품 결함 검사 장치(100)는 제1 검사 수단(110), 제2 검사 수단(120), 결함 검출 수단(130), 결함 분류 수단(140), 검사 설정 수단(150), 결함 표시 수단(160) 등을 포함한다.1, the steel product
제1 검사 수단(110)은 철강 제품이 이송되는 경로 등에 구비되어 철강 제품의 표면 결함을 검사하는 기능을 수행한다.The first inspection means 110 is provided in a path through which the steel product is transferred, and performs a function of inspecting the surface defect of the steel product.
이와 관련하여, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 검사 수단(110)의 구성을 나타낸 것이다.In this regard, FIG. 2 shows the configuration of the first inspection means 110 according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 검사 수단(110)은 조명부(111), 영상 촬영부(112), 제1 제어부(113) 등을 포함한다.Referring to FIG. 2, the first inspection means 110 according to an embodiment of the present invention includes an
조명부(111)는 하나 이상의 조명을 구비하여 철강 제품의 표면으로 광을 발산하며, 영상 촬영부(112)는 하나 이상의 카메라를 구비하여 철강 제품의 표면을 촬영하여 제1 영상 정보(데이터)를 생성한다. 그리고, 제1 제어부(113)는 철강 제품의 표면에 대해 기 설정된 시간에 기 설정된 위치(영역)에 대해 기 설정된 프레임 규격(예; 해상도, 프레임 레이트)으로 제1 영상 정보를 생성할 수 있도록 조명부(111), 영상 촬영부(112) 등을 제어한다. 이를 위해, 제1 제어부(113)는 동기화 신호(예; 엔코더(encoder)의 트리거 펄스(trigger pulse))를 입력받아 철강 제품 결함 검사 장치(100)의 다른 구성요소(특히, 제2 검사 수단(120)의 제2 제어부(124))와 동기화된다.The
제2 검사 수단(120)은 철강 제품이 이송되는 경로 등에 구비되어, 바람직하게는 제1 검사 수단(110)과 인접하게 구비되어 철강 제품의 표면 결함 및 내부 결함을 검사하는 기능을 수행한다.The second inspection means 120 is provided in a path through which the steel product is transferred, and is preferably provided adjacent to the first inspection means 110 to perform a function of inspecting surface defects and internal defects of the steel product.
이와 관련하여, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 검사 수단(120)의 구성을 나타낸 것이다.In this regard, FIG. 3 shows the configuration of the second inspection means 120 according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 검사 수단(120)은 자기장 발생부(121), 센서부(122), 영상화 처리부(123), 제2 제어부(124) 등을 포함한다.Referring to FIG. 3, the second inspection means 120 according to an embodiment of the present invention includes a magnetic
자기장 발생부(121)는 철강 제품으로 자기장을 발생시키며, 센서부(122)는 하나 이상의 자기 센서를 구비하여 철강 제품의 누설 자속을 감지한다. 그리고, 영상화 처리부(123)는 센서부(122)의 각 자기 센서의 위치 및 감지된 누설 자속의 세기에 상응하여 이를 영상화한 제2 영상 정보(데이터)를 생성하며, 제2 제어부(124)는 철강 제품에 대해 기 설정된 시간에 기 설정된 위치에 대해 기 설정된 프레임 규격으로 제2 영상 정보가 생성될 수 있도록 자기장 발생부(121), 센서부(122), 영상화 처리부(123) 등을 제어한다. 이를 위해, 제2 제어부(124)는 마찬가지로 동기화 신호(예; 엔코더의 트리거 펄스)를 입력받아 철강 제품 결함 검사 장치(100)의 다른 구성요소(특히, 제1 검사 수단(110)의 제1 제어부(113))와 동기화된다.The magnetic
이하에서는 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 검사 수단과 제2 검사 수단이 이송 중인 철강 제품에 대해 영상 정보를 생성하고 이를 동기화하는 방식에 대해 설명한다.Hereinafter, a method of generating image information and synchronizing the steel products being transported by the first inspection means and the second inspection means according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 4.
도 4를 참조하면, 제1 검사 수단(110)의 영상 촬영부(112)와 제2 검사 수단(120)의 센서부(122)는 철강 제품이 이송되는 경로 상에 소정 거리 이격되어 구비되어, 동일한 철강 제품에 대해 각각 영상 정보를 생성한다.Referring to FIG. 4, the
구체적으로, 제1 검사 수단(110)의 영상 촬영부(112)는 철강 제품이 이송되는 경로 상에 구비되어 기 설정된 제1 영역(촬영 영역)을 소정 시간 단위로 촬영하여 하나 이상의 프레임으로 구성된 제1 영상 정보를 생성(획득)한다. 그리고, 제1 검사 수단(110)의 제1 제어부(113)는 영상 촬영부(112)에서 제1 영상 정보를 생성할 때 제1 영상 정보의 각 프레임에 대한 촬영 시간 정보 및/또는 촬영 영역 정보를 생성한다.Specifically, the
마찬가지로, 제2 검사 수단(120)의 센서부(122)는 철강 제품이 이송되는 경로 상에 구비되어 기 설정된 제2 영역(센싱 영역)에 대하여 누설 자속의 세기를 감지하고, 제2 검사 수단(120)의 영상화 처리부(123)는 누설 자속의 위치 및 세기에 상응하는 제2 영상 정보(하나 이상의 프레임으로 구성됨)를 생성한다. 그리고, 제2 검사 수단(120)의 제2 제어부(124)는 영상화 처리부(123)에서 제2 영상 정보를 생성할 때 제2 영상 정보의 각 프레임에 대한 센싱 시간 정보 및/또는 센싱 영역 정보를 생성한다.Similarly, the
참고로, 누설 자속의 위치 및 세기에 상응하는 영상 정보(프레임)는, 센서부(122)가 복수개의 자기 센서를 2차원적 센싱 구조(평면 센싱 구조)로 구비하는 경우 각 자기 센서의 위치와 해당 위치에서 감지된 누설 자속의 세기(이는 영상에서 색상으로 표현됨)를 기초로 2차원 보간법(interpolation) 등을 이용하여 생성될 수 있으며, 센서부(122)가 하나 이상의 자기 센서를 1차원적 센싱 구조(선형 센싱 구조)로 구비하는 경우 이동 중인 철강 제품에 대해 1차원 선형 센싱 데이터를 제2 영역에 해당하는 거리만큼 연속적으로 또는 아주 짧은 주기로 획득한 후 마찬가지로 2차원 보간법 등을 이용하여 생성될 수 있다.For reference, the image information (frame) corresponding to the location and intensity of the leakage magnetic flux, and the position of each magnetic sensor when the
한편, 이와 같이 생성된 제1 검사 수단(110)의 제1 영역 영상과 제2 검사 수단(120)의 제2 영역 영상은 철강 제품의 길이 방향(이송 방향)으로 소정 거리 이격된 위치(영역)의 영상이며, 이에 본 발명의 일 실시예에 따른 철강 제품 결함 검사 장치(100)는 제1 검사 수단(110)의 제1 영상 정보와 제2 검사 수단(120)의 제2 영상 정보에 대해 프레임 동기화를 수행한다.Meanwhile, the first area image of the first inspection means 110 and the second area image of the second inspection means 120 generated in this way are spaced apart by a predetermined distance in the longitudinal direction (transfer direction) of the steel product (area). In this regard, the steel product
구체적으로, 제1 검사 수단(110)은 제1 영역의 영상 정보(제1 영상 정보)를 생성할 때 기 설정된 프레임 규격(예; 해상도, 프레임 레이트)으로 제1 영상 정보(하나 이상의 프레임으로 구성됨)를 생성하며, 이 때 제1 영상 정보의 각 프레임에 대한 촬영 시간 정보 및/또는 촬영 영역 정보를 함께 생성한다. 그리고, 제1 검사 수단(110)은 하나 이상의 프레임으로 구성된 제1 영상 정보 및 상기 제1 영상 정보의 각 프레임에 매칭되는 촬영 시간 정보 및/또는 촬영 영역 정보를 함께 결함 검출 수단(130)으로 전송한다.Specifically, when the first inspection means 110 generates the image information (first image information) of the first area, the first image information (consisting of one or more frames) in a predetermined frame standard (eg, resolution, frame rate) ). At this time, photographing time information and/or photographing area information for each frame of the first image information are generated together. Then, the first inspection means 110 transmits the first image information composed of one or more frames and the shooting time information and/or the shooting area information matching each frame of the first image information to the defect detection means 130 do.
마찬가지로, 제2 검사 수단(120)은 제2 영역의 영상 정보(제2 영상 정보)를 생성할 때 제1 검사 수단(110)과 동일한 프레임 규격(예; 해상도, 프레임 레이트)으로 제2 영상 정보(하나 이상의 프레임으로 구성됨)를 생성하며, 이 때 제2 영상 정보의 각 프레임에 대한 센싱 시간 정보 및/또는 센싱 영역 정보를 함께 생성한다. 그리고, 제2 검사 수단(120)은 하나 이상의 프레임으로 구성된 제2 영상 정보 및 상기 제2 영상 정보의 각 프레임에 매칭되는 센싱 시간 정보 및/또는 센싱 영역 정보를 함께 결함 검출 수단(130)으로 전송한다.Likewise, when the second inspection means 120 generates image information (second image information) in the second area, the second image information has the same frame standard (eg, resolution, frame rate) as the first inspection means 110. (Consisting of one or more frames), and at this time, sensing time information and/or sensing area information for each frame of the second image information is generated together. In addition, the second inspection means 120 transmits the second image information composed of one or more frames and sensing time information and/or sensing area information matching each frame of the second image information to the defect detection means 130. do.
그러면, 결함 검출 수단(130)은 촬영 시간 정보와 센싱 시간 정보 및/또는 촬영 영역 정보와 센싱 영역 정보를 이용하여 철강 제품의 동일 위치(영역)에 해당하는 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임을 매칭시켜 프레임 동기화를 수행한다.Then, the defect detection means 130 uses the shooting time information and the sensing time information and/or the shooting area information and the sensing area information to frame and second image of the first image information corresponding to the same location (area) of the steel product. Frame synchronization is performed by matching frames of information.
참고로, 촬영 시간 정보와 센싱 시간 정보는 서로 동기화되어 있으며, 촬영 시간 정보와 센싱 시간 정보를 이용하여 프레임 동기화를 할 경우, 제1 영역(제1 영상 정보의 촬영 영역)과 제2 영역(제2 영상 정보의 센싱 영역) 사이의 이격 거리와 철강 제품의 이송 속도에 기초하여 검사 지연 시간(철강 제품의 동일한 영역에 대한 촬영 시간과 센싱 시간의 차이)을 계산하고 이에 근거하여 프레임 동기화를 수행할 수 있다. 그리고, 촬영 영역 정보와 센싱 영역 정보는 철강 제품의 최선단(시작위치)을 기준으로 이송 속도 및 이송 시간에 기초하여 이송 거리를 계산함으로써 상대적 위치를 얻을 수 있으며, 촬영 영역 정보와 센싱 영역 정보를 이용하여 프레임 동기화를 할 경우, 동일한 영역(위치)에 해당하는 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임을 매칭시킴으로써 프레임 동기화를 수행할 수 있다.For reference, the shooting time information and the sensing time information are synchronized with each other. When frame synchronization is performed using the shooting time information and the sensing time information, the first area (the shooting area of the first image information) and the second area (the second 2 Calculate the inspection delay time (difference between the shooting time and the sensing time for the same area of the steel product) based on the separation distance between the sensing area of the image information) and the transfer speed of the steel product, and perform frame synchronization based on this. Can. In addition, the photographing area information and the sensing area information can be obtained by calculating the relative distance by calculating the conveying distance based on the conveying speed and the conveying time based on the highest end (starting position) of the steel product. When using frame synchronization, frame synchronization may be performed by matching a frame of the first image information and a frame of the second image information corresponding to the same area (location).
다시 도 1을 참조하면, 결함 검출 수단(130)은 제1 검사 수단(110)으로부터 제1 영상 정보, 촬영 시간 정보, 촬영 영역 정보 등을 수신하고, 제2 검사 수단(120)으로부터 제2 영상 정보, 센싱 시간 정보, 센싱 영역 정보 등을 수신하여, 철강 제품에 대한 표면 결함과 내부 결함을 검출한다.Referring back to FIG. 1, the defect detection means 130 receives the first image information, the shooting time information, the shooting area information, etc. from the first inspection means 110 and the second image from the second inspection means 120. Information, sensing time information, sensing area information, and the like are received to detect surface defects and internal defects in steel products.
이와 관련하여, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 수단(130)의 구성을 나타낸 것이다.In this regard, FIG. 5 shows the configuration of the defect detection means 130 according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 수단(130)은 프레임 동기화부(131), 결함 검출부(132), 결함 분석부(133), 결함 영상 저장부(134) 등을 포함한다.5, the defect detection means 130 according to an embodiment of the present invention includes a
프레임 동기화부(131)는 제1 검사 수단(110)으로부터 전송된 제1 영상 정보와 제2 검사 수단(120)으로부터 전송된 제2 영상 정보에 대해 프레임 단위로 동기화를 수행한다. 도 4를 참조하여 전술한 바와 같이, 프레임 동기화부(131)는 제1 영상 정보의 각 프레임과 매칭된 촬영 시간 정보 및 제2 영상 정보의 각 프레임과 매칭된 센싱 시간 정보를 이용하여, 및/또는 제1 영상 정보의 각 프레임과 매칭된 촬영 영역 정보 및 제2 영상 정보의 각 프레임과 매칭된 센싱 영역 정보를 이용하여, 철강 제품의 동일 위치(영역)에 해당하는 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임을 매칭시켜 프레임 동기화를 수행한다.The
결함 검출부(132)는 프레임 동기화부(131)에서 프레임 단위로 동기화된 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임에 대해 각각의 결함 검출 기준(결함 판정 기준)을 적용하여 철강 제품의 결함을 검출한다. 예컨대, 결함 검출부(132)는 제1 영상 정보의 프레임에 대해 제1 결함 검출 기준을 적용하여 정상 상태인지 결함 상태인지를 판단하고, 제2 영상 정보의 프레임에 대해 제2 결함 검출 기준을 적용하여 정상 상태인지 결함 상태인지를 판단한 후, 동기화된 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임 중 어느 하나라도 결함 상태인 경우 결함이 있는 것으로 판단하여 철강 제품의 결함을 검출한다.The
결함 분석부(133)는 결함 검출부(132)에서 검출된 철강 제품의 결함을 분석하여 결함 특징 정보를 추출한다. 예컨대, 결함 분석부(133)는 결함 검출부(132)에서 결함이 있는 것으로 판단된 상호 동기화된 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임에 대해 이를 분석하여 결함의 위치, 크기, 형상, 음영값, 분포도, 음영비율 등의 결함 특징 정보를 추출한다.The
그리고, 결함 영상 저장부(134)는 결함 검출부(132)에서 결함이 있는 것으로 판단된 상호 동기화된 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임을 저장한다.Then, the defect image storage unit 134 stores the frames of the first image information and the frames of the second image information, which are determined to be defective, by the
다시 도 1을 참조하면, 결함 분류 수단(140)은 결함 검출 수단(130)에서 검출된 철강 제품의 결함에 대해 적어도 하나의 결함 분류 방식을 사용하여 구체적으로 어떠한 결함인지 정밀하게 판단한다.Referring to FIG. 1 again, the defect classification means 140 precisely determines which defect is specifically using at least one defect classification method for defects of the steel product detected by the defect detection means 130.
이와 관련하여, 도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 분류 수단(140)의 구성을 나타낸 것이다.In this regard, FIG. 6 shows the configuration of the defect classification means 140 according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 결함 분류 수단(140)은 제1 결함 분류부(141), 제2 결함 분류부(142), 후처리부(143), 결함 결과 저장부(144) 등을 포함한다.6, the defect classification means 140 according to an embodiment of the present invention includes a first
제1 결함 분류부(141)는 결함 검출 수단(130)의 결함 분석부(133)에서 추출된 결함 특징 정보를 기초로 룰 베이스(Rule-base) 기반의 결함 분류 방식을 사용하여 철강 제품의 결함을 분류한다. 예컨대, 제1 결함 분류부(141)는 결함의 위치, 크기, 형상, 음영값, 분포도, 음영비율 등에 대한 결함 분류 기준을 결함 특징 정보에 적용하여 철강 제품의 결함이 어떠한 결함에 해당되는지 판단한다.The first
제2 결함 분류부(142)는 결함 검출 수단(130)의 결함 검출부에서 결함이 있는 것으로 판단된 상호 동기화된 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임에 대해 딥 러닝(Deep learning) 기반의 결함 분류 방식을 사용하여 철강 제품의 결함을 분류한다. 예컨대, 제2 결함 분류부(142)는 상호 동기화된 제1 영상 정보의 프레임과 제2 영상 정보의 프레임에 대해 결함 분류 학습을 통해 학습된 결함 학습 데이터를 참조하여 철강 제품의 결함이 어떠한 결함에 해당되는지 판단한다.The second defect classification unit 142 is based on deep learning on the frames of the first image information and the frames of the second image information that are determined to be defective by the defect detection unit of the
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 제1 결함 분류부(141)에서 결함 특징 정보에 기초하여 철강 제품의 결함 종류를 1차적으로 판단하고, 제2 결함 분류부(141)에서 딥 러닝 학습 데이터를 참조하여 철강 제품의 결함 종류를 2차적으로 판단함으로써, 보다 철강 제품의 결함에 대해 보다 정밀하게 판단할 수 있다.According to a preferred embodiment of the present invention, the first
후처리부(143)는 제1 결함 분류부(141)의 룰 베이스 기반의 결함 분류 방식과 제2 결함 분류부(142)의 딥 러닝 기반의 결함 분류 방식과는 별개로 또는 이들 방식에 추가하여 사용자가 설정한 결함 분류 방식을 적용하여 철강 제품의 결함이 어떠한 결함에 해당되는지 판단한다.The
그리고, 결함 결과 저장부(144)는 제1 결함 분류부(141), 제2 결함 분류부(142), 후처리부(143) 등을 통해 구체적으로 판단된 철강 제품의 결함 결과를 저장한다.In addition, the defect result storage unit 144 stores defect results of steel products specifically determined through the first
다시 도 1을 참조하면, 검사 설정 수단(150)은 사용자가 결함 검출 기능, 결함 분류 기능, 후처리 기능 등을 직접 설정할 수 있도록 사용자 인터페이스를 제공하며, 사용자의 설정에 따라 결함 검출 수단(130)의 결함 검출 기능 세부사항 및 결함 분류 수단(140)의 결함 분류 기능 세부사항과 후처리 기능 세부사항을 조절한다.Referring back to FIG. 1, the inspection setting means 150 provides a user interface for a user to directly set a defect detection function, a defect classification function, a post-processing function, etc., and the defect detection means 130 according to the user's setting Defect detection function details and defect classification function details of the defect classification means 140 and post-processing function details are adjusted.
이와 관련하여, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 검사 설정 수단(150)의 구성을 나타낸 것이다.In this regard, Figure 7 shows the configuration of the inspection setting means 150 according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 검사 설정 수단(150)은 결함 검출 설정부(151), 결함 분류 설정부(152), 후처리 설정부(153) 등을 포함한다.Referring to FIG. 7, the inspection setting means 150 according to an embodiment of the present invention includes a defect detection setting unit 151, a defect
결함 검출 설정부(151)는 사용자에게 결함 검출 기능을 직접 설정할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하고, 사용자의 설정에 따라 프레임 동기화 방식, 결함 검출 기준, 결함 특징 정보 추출 방식 등에 대한 세부사항을 결함 검출 수단(130)으로 전송하여 결함 검출 수단(130)의 결함 검출 기능을 설정한다.The defect detection setting unit 151 provides a user interface for directly setting a defect detection function to a user, and detects details of a frame synchronization method, a defect detection criterion, and a defect feature information extraction method according to a user's setting. Transfer to (130) to set the defect detection function of the defect detection means (130).
결함 분류 설정부(152)는 사용자에게 결함 분류 기능을 직접 설정할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하고, 사용자의 설정에 따라 룰 베이스 기반의 결함 분류 방식, 딥 러닝 기반의 결함 분류 방식 등에 대한 세부사항을 결함 분류 수단(140)으로 전송하여 결함 분류 수단(140)의 결함 분류 기능을 설정한다.The defect
후처리 설정부(153)는 사용자에게 후처리 기능을 직접 설정할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하고, 사용자의 설정에 따라 결함 분류 방식 등에 대한 세부사항을 결함 분류 수단(140)으로 전송하여 결함 분류 수단(140)의 후처리 기능을 설정한다.The
다시 도 1을 참조하면, 결함 표시 수단(160)은 결함 분류 수단(140)에서 최종적으로 분류된 철강 제품의 결함에 대한 결과를 디스플레이, LED, 경보음 등을 통해 사용자에게 통지하고, 사용자가 철강 제품의 결함을 조회하는 경우 결함 분류 수단(140)에 저장된 결함 결과를 인출하여 디스플레이한다.Referring back to FIG. 1, the defect display means 160 notifies the user of the result of the defect of the steel product finally classified by the defect classification means 140 through a display, LED, alarm sound, etc. When a product defect is inquired, a defect result stored in the defect classification means 140 is fetched and displayed.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적 특징들을 변경하지 않고서 다른 구체적인 다양한 형태로 실시할 수 있는 것이므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.So far, the present invention has been described in detail with reference to preferred embodiments, but the person skilled in the art to which the present invention belongs can be implemented in other specific various forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. It should be understood that the embodiments described in the above are illustrative in all respects and not restrictive.
그리고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 특정되는 것이며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.And, the scope of the present invention is specified by the claims, which will be described later, rather than by the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts are included in the scope of the present invention. It should be interpreted as.
Claims (14)
상기 철강 제품에 자기장을 인가하고 누설 자속을 센싱하여 제2 영상 정보를 생성하는 제2 검사 수단; 및
상기 제1 영상 정보와 상기 제2 영상 정보에 기초하여 상기 철강 제품의 표면 결함 및 내부 결함을 검출하는 결함 검출 수단을 포함하는 철강 제품 결함 검사 장치.First inspection means for capturing the surface of the steel product and generating first image information;
Second inspection means for generating a second image information by applying a magnetic field to the steel product and sensing a leakage magnetic flux; And
And a defect detection means for detecting surface defects and internal defects of the steel product based on the first image information and the second image information.
상기 제2 영상 정보는 상기 제1 검사 수단의 촬영 영역과 동일한 크기의 센싱 영역에 대해 누설 자속의 위치 및 세기에 상응하여 생성되는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 장치.According to claim 1,
The second image information is a steel product defect inspection apparatus characterized in that it is generated in correspondence with the location and intensity of the leakage magnetic flux for the sensing area of the same size as the imaging area of the first inspection means.
상기 결함 검출 수단은 상기 제1 영상 정보를 구성하는 하나 이상의 프레임과 상기 제2 영상 정보를 구성하는 하나 이상의 프레임에 대해 프레임 동기화를 수행하고, 상기 동기화된 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임에 기초하여 상기 철강 제품의 표면 결함 및 내부 결함을 검출하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 장치.According to claim 2,
The defect detection means performs frame synchronization on at least one frame constituting the first image information and at least one frame constituting the second image information, and the second frame and the second frame of the synchronized first image information. Steel product defect inspection device, characterized in that for detecting the surface defects and internal defects of the steel product based on the frame of the image information.
상기 결함 검출 수단은 상기 제1 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 촬영 시간 정보 및 촬영 영역 정보 중 적어도 하나의 정보 및 상기 제2 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 센싱 시간 정보 및 센싱 영역 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여 상기 프레임 동기화를 수행하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 장치.According to claim 3,
The defect detection means may include at least one of shooting time information and shooting area information for each frame constituting the first image information, and sensing time information and sensing area information for each frame constituting the second image information. Steel frame defect inspection apparatus characterized in that for performing the frame synchronization based on at least one piece of information.
상기 제1 검사 수단은,
상기 철강 제품의 표면을 촬영하여 하나 이상의 프레임으로 구성된 상기 제1 영상 정보를 생성하는 영상 촬영부; 및
상기 제1 영상 정보의 각 프레임에 대한 촬영 시간 정보 및 촬영 영역 정보 중 적어도 하나의 정보를 생성하는 제1 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 장치.The method according to any one of claims 1 to 4,
The first inspection means,
An image photographing unit photographing the surface of the steel product to generate the first image information composed of one or more frames; And
And a first control unit generating at least one of shooting time information and shooting area information for each frame of the first image information.
상기 제2 검사 수단은,
상기 철강 제품으로 자기장을 발생시키는 자기장 발생부;
상기 철강 제품의 누설 자속을 센싱하는 센서부;
상기 센서부에서 센싱된 누설 자속의 위치 및 세기에 상응하는, 하나 이상의 프레임으로 구성된 상기 제2 영상 정보를 생성하는 영상화 처리부; 및
상기 제2 영상 정보의 각 프레임에 대한 센싱 시간 정보 및 센싱 영역 정보 중 적어도 하나의 정보를 생성하는 제2 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 장치.The method of claim 5,
The second inspection means,
A magnetic field generator for generating a magnetic field with the steel product;
A sensor unit that senses the leakage flux of the steel product;
An imaging processing unit generating the second image information composed of one or more frames corresponding to the location and intensity of the leaked magnetic flux sensed by the sensor unit; And
And a second control unit generating at least one of sensing time information and sensing area information for each frame of the second image information.
상기 결함 검출 수단은,
상기 제1 영상 정보와 상기 제2 영상 정보에 대해 프레임 단위로 동기화를 수행하는 프레임 동기화부;
상기 동기화된 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임에 기초하여 상기 철강 제품의 결함을 검출하는 결함 검출부; 및
상기 결함 검출부에서 검출된 상기 철강 제품의 결함을 분석하여 결함 특징 정보를 추출하는 결함 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 장치.The method of claim 6,
The defect detection means,
A frame synchronization unit performing synchronization on a frame-by-frame basis for the first image information and the second image information;
A defect detection unit detecting a defect of the steel product based on the synchronized frame of the first image information and the frame of the second image information; And
And a defect analysis unit configured to extract defect characteristic information by analyzing defects of the steel product detected by the defect detection unit.
상기 결함 특징 정보에 기초하여 룰 베이스(Rule-base) 기반의 결함 분류 방식을 사용하여 상기 철강 제품의 결함을 분류하는 결함 분류 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 장치.The method of claim 7,
And defect classification means for classifying defects in the steel product using a rule-based defect classification method based on the defect characteristic information.
상기 동기화된 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임에 대해 딥 러닝(Deep learning) 기반의 결함 분류 방식을 사용하여 상기 철강 제품의 결함을 분류하는 결함 분류 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 장치.The method of claim 7,
Further comprising a defect classification means for classifying the defects of the steel product using a deep learning-based defect classification method for the synchronized frame of the first image information and the frame of the second image information Steel product defect inspection device.
상기 제1 영상 정보를 구성하는 하나 이상의 프레임과 상기 제2 영상 정보를 구성하는 하나 이상의 프레임에 대해 프레임 동기화를 수행하는 단계; 및
상기 동기화된 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임에 기초하여 상기 철강 제품의 표면 결함 및 내부 결함을 검출하는 단계를 포함하는 철강 제품 결함 검사 방법.Generating first image information by photographing the surface of the steel product, generating a second image information by applying a magnetic field to the steel product and sensing a leakage magnetic flux;
Performing frame synchronization on at least one frame constituting the first image information and at least one frame constituting the second image information; And
And detecting surface defects and internal defects of the steel product based on the synchronized frame of the first image information and the frame of the second image information.
상기 영상 정보를 생성하는 단계는, 상기 제1 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 촬영 영역 정보를 생성하고, 상기 제2 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 센싱 영역 정보를 생성하는 과정을 포함하고,
상기 동기화를 수행하는 단계는, 상기 촬영 영역 정보 및 상기 센싱 영역 정보에 기초하여 동일한 영역에 해당하는 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임을 동기화하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 방법.The method of claim 10,
The generating of the image information includes a process of generating photographing area information for each frame constituting the first image information, and generating sensing region information for each frame constituting the second image information. ,
The step of performing the synchronization may include synchronizing a frame of the first image information and a frame of the second image information corresponding to the same region based on the photographing region information and the sensing region information. Steel product defect inspection method.
상기 촬영 영역 정보 및 상기 센싱 영역 정보는 상기 철강 제품의 최선단을 기준으로 이송 속도 및 이송 시간에 기초하여 이송 거리를 계산하여 생성되는 것을 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 방법.The method of claim 11,
The photographing area information and the sensing area information are generated by calculating a conveying distance based on a conveying speed and a conveying time based on the highest end of the steel product.
상기 영상 정보를 생성하는 단계는, 상기 제1 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 촬영 시간 정보를 생성하고, 상기 제2 영상 정보를 구성하는 각 프레임에 대한 센싱 시간 정보를 생성하는 과정을 포함하고,
상기 동기화를 수행하는 단계는, 상기 촬영 시간 정보 및 상기 센싱 시간 정보에 기초하여 촬영 시간과 센싱 시간의 차이가 검사 지연 시간에 해당하는 상기 제1 영상 정보의 프레임과 상기 제2 영상 정보의 프레임을 동기화하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 방법.The method of claim 10,
The generating of the image information includes a process of generating shooting time information for each frame constituting the first image information, and generating sensing time information for each frame constituting the second image information. ,
In the performing of the synchronization, a frame of the first image information and a frame of the second image information corresponding to an inspection delay time in which a difference between a shooting time and a sensing time is based on the shooting time information and the sensing time information A method for inspecting defects in steel products, comprising a step of synchronizing.
상기 검사 지연 시간은 상기 제1 영상 정보의 촬영 영역과 상기 제2 영상 정보의 센싱 영역 사이의 이격 거리 및 상기 철강 제품의 이송 속도에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 철강 제품 결함 검사 방법.The method of claim 13,
The inspection delay time is calculated based on the separation distance between the photographing area of the first image information and the sensing area of the second image information, and the conveyance speed of the steel product.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180172913A KR102196114B1 (en) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | Apparatus and method for inspecting steel products |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180172913A KR102196114B1 (en) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | Apparatus and method for inspecting steel products |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20200087331A true KR20200087331A (en) | 2020-07-21 |
KR102196114B1 KR102196114B1 (en) | 2020-12-29 |
Family
ID=71832594
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020180172913A KR102196114B1 (en) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | Apparatus and method for inspecting steel products |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102196114B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102309113B1 (en) * | 2021-03-11 | 2021-10-06 | 주식회사 스마트인사이드에이아이 | System for checking equipment and material quality |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05196581A (en) * | 1992-01-20 | 1993-08-06 | Nkk Corp | Measurement device for defect harmfulness of steel plate |
KR100838723B1 (en) * | 2001-12-05 | 2008-06-16 | 주식회사 포스코 | Device for detecting and evaluating the point of defect on strip surface |
KR101658700B1 (en) | 2014-07-18 | 2016-09-21 | 주식회사 포스코아이씨티 | Optics Apparatus for Inspecting Surface of Panel and Method for Inspecting Surface |
KR101745764B1 (en) | 2014-12-30 | 2017-06-12 | 주식회사 포스코아이씨티 | Apparatus and Method for Optically Inspecting Surface of Plate Member |
JP6321878B1 (en) * | 2017-11-24 | 2018-05-09 | 中日本高速技術マーケティング株式会社 | PC steel material degradation status discrimination system and program |
JP2018163048A (en) * | 2017-03-27 | 2018-10-18 | Jfeスチール株式会社 | Surface defect inspection method and surface defect inspection system |
-
2018
- 2018-12-28 KR KR1020180172913A patent/KR102196114B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05196581A (en) * | 1992-01-20 | 1993-08-06 | Nkk Corp | Measurement device for defect harmfulness of steel plate |
KR100838723B1 (en) * | 2001-12-05 | 2008-06-16 | 주식회사 포스코 | Device for detecting and evaluating the point of defect on strip surface |
KR101658700B1 (en) | 2014-07-18 | 2016-09-21 | 주식회사 포스코아이씨티 | Optics Apparatus for Inspecting Surface of Panel and Method for Inspecting Surface |
KR101745764B1 (en) | 2014-12-30 | 2017-06-12 | 주식회사 포스코아이씨티 | Apparatus and Method for Optically Inspecting Surface of Plate Member |
JP2018163048A (en) * | 2017-03-27 | 2018-10-18 | Jfeスチール株式会社 | Surface defect inspection method and surface defect inspection system |
JP6321878B1 (en) * | 2017-11-24 | 2018-05-09 | 中日本高速技術マーケティング株式会社 | PC steel material degradation status discrimination system and program |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102309113B1 (en) * | 2021-03-11 | 2021-10-06 | 주식회사 스마트인사이드에이아이 | System for checking equipment and material quality |
US11454612B1 (en) | 2021-03-11 | 2022-09-27 | SMARTINSIDE AI Inc. | System for inspecting equipment and materials for quality |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102196114B1 (en) | 2020-12-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111684268B (en) | Food inspection assistance system, food inspection assistance device, and computer program | |
US20170191946A1 (en) | Apparatus for and method of inspecting surface topography of a moving object | |
WO2015098929A1 (en) | Surface defect detection method and surface defect detection device | |
CN103072718B (en) | Machine vision detection system and method for food packaging production line | |
JP5713376B1 (en) | Fish species discrimination device and fish species discrimination method | |
CN105488782B (en) | Gloss determination device and gloss determination method | |
JP2014129224A (en) | Method for producing glass product from glass product material, and assembly apparatus for executing method | |
JP5342413B2 (en) | Image processing method | |
KR102073229B1 (en) | Surface defect detection apparatus and surface defect detection method | |
TWI588472B (en) | Defect inspection device and defect inspection method | |
CN111239142A (en) | Paste appearance defect detection device and method | |
JP4796860B2 (en) | Object detection apparatus and object detection method | |
KR102196114B1 (en) | Apparatus and method for inspecting steel products | |
US11049249B2 (en) | Method, apparatus and system for cell detection | |
JP2011095131A (en) | Image processing method | |
EP3408658A2 (en) | Cased goods inspection system and method | |
KR100756008B1 (en) | System for number recognition of container and a method thereof | |
JP2017166865A (en) | Appearance inspection device and appearance inspection method | |
JPH08313454A (en) | Image processing equipment | |
CN109632810A (en) | Display panel crack detecting method and system | |
JP2017009522A (en) | Surface defect detection method, surface defect detection device, and method of manufacturing steel | |
JP2020106295A (en) | Sheet defect inspection device | |
JP5342977B2 (en) | Image processing method | |
JP2008241650A (en) | Device for inspecting defect | |
JP2015200544A (en) | Surface irregularity inspection device and surface irregularity inspection method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
AMND | Amendment | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
X091 | Application refused [patent] | ||
AMND | Amendment | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
GRNT | Written decision to grant |