WO2010004947A1 - 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法 - Google Patents

鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法 Download PDF

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WO2010004947A1
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steel material
region
regions
steel
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PCT/JP2009/062271
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武男 中田
正美 池田
健二 藤原
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住友金属工業株式会社
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N19/00—Investigating materials by mechanical methods
    • G01N19/06—Investigating by removing material, e.g. spark-testing
    • 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
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/70—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light mechanically excited, e.g. triboluminescence
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/20—Metals
    • G01N33/202—Constituents thereof
    • G01N33/2022—Non-metallic constituents

Definitions

  • the present invention relates to a steel material determination device and a steel material determination method for determining the carbon content of a steel material.
  • Patent Document 1 A steel material inspection apparatus aimed at solving such a problem is disclosed in Patent Document 1.
  • the steel material inspection apparatus disclosed in Patent Literature 1 images a spark generated when a steel material is rubbed with a grinder or the like. And this steel material inspection apparatus sets the circular area
  • the area of the bursting spark region in the circular region and the number of intersections where the outer periphery of the circular region intersects the bursting spark region depend on the number and size of the bursting sparks.
  • the number and size of the burst sparks depend not only on the carbon content of the steel material but also on the pressing force of the grinder or the like against the steel material, the contact area between the steel material and the grinder, or the like. Therefore, the area of the bursting spark region that occupies the circular region and the number of intersections where the outer periphery of the circular region intersects the bursting spark region vary depending on the pressing force of the grinder or the like against the steel material, the contact area between the steel material and the grinder, etc. . Therefore, the steel material inspection apparatus disclosed in Patent Document 1 may not be able to accurately determine the carbon content of the steel material.
  • an object of the present invention is to provide a steel material judgment device and a steel material judgment method capable of stably and accurately judging the carbon content of a steel material.
  • the present invention includes an imaging unit that continuously images a spark generated when rubbing a steel material a plurality of times, a spark region from each captured image captured by the imaging unit, and three or more ends of the spark region.
  • Detecting means for detecting a bursting spark region, and the total number of sparking regions and the total number of bursting sparking regions are obtained by adding together the number of sparking regions and the number of bursting sparking regions for each captured image detected by the detecting unit for all the captured images.
  • a steel product comprising: a calculation unit that calculates and calculates a ratio of the total number of the bursting spark regions to the total number of the spark regions; and a determination unit that determines a carbon content of the steel material based on the ratio.
  • a material judgment device is provided.
  • the bursting spark has a branching due to the bursting, and thus has three or more ends.
  • the streamline has two ends because it does not burst.
  • the ratio of the number of bursting sparks to the number of sparks generated when rubbing the steel ie, (number of bursting sparks) + (number of streamlines)
  • actual burst rate depends on carbon content.
  • the actual burst rate does not depend on the pressing force of the grinder or the like against the steel material, the contact area between the steel material and the grinder or the like.
  • the steel material determination apparatus determines the carbon content of the steel based on the ratio of the total number of bursting spark regions to the total number of sparking regions (hereinafter referred to as “burst rate” as appropriate). For this reason, the determination result is not influenced by the pressing force of the grinder or the like against the steel material, the contact area between the steel material and the grinder or the like. Therefore, the steel material quality determination apparatus according to the present invention can stably and accurately determine the carbon content of the steel material.
  • the density of the spark region in the captured image captured by the imaging means is different between the central portion and the peripheral portion even within the same spark region, and also between the spark regions. For this reason, when detecting a spark region and a bursting spark region from a captured image by binarizing the captured image, if the threshold used for binarization is large, it is difficult to detect all the pixels constituting the spark region, It is difficult to accurately detect the spark region and the burst spark region. On the other hand, if the threshold value used for binarization is small, the density of the surrounding area of the spark area having a relatively high density also exceeds the threshold value, and it is difficult to accurately detect the spark area and the bursting spark area. is there.
  • the detection unit sets a density equal to or higher than a first threshold value for one pixel line constituting each captured image captured by the imaging unit.
  • a first detection step of detecting a spark candidate pixel group consisting of pixels that are continuous along the pixel line, and detecting a maximum density of pixels constituting the spark candidate pixel group, and less than the maximum density A second threshold value that is present and exceeds the first threshold value, and binarizes pixels constituting the spark candidate pixel group with a second threshold value having a predetermined ratio with respect to the detected maximum density
  • a second detection step for detecting a spark pixel group from the pixels constituting the spark candidate pixel group, and the first detection step and the second detection step for all pixel lines constituting each captured image A configuration that creates a binarized image representing the spark pixel group by executing and certifies the spark pixel group that is continuous in any direction in the binarized image as the spark region. It is said.
  • concentration is very small in the area
  • the first threshold value is set to a value equal to or lower than the density of the pixel with the lowest density among the pixels constituting the spark region (hereinafter, referred to as the minimum density as appropriate)
  • the pixels that are continuous along the pixel line are All the pixels constituting the constructed spark region are detected as one spark candidate pixel group.
  • the first threshold value is a value equal to or lower than the minimum density
  • the density of the pixels constituting the peripheral area of the spark area may be equal to or higher than the first threshold value.
  • the density of the pixels constituting the peripheral area is equal to or higher than the first threshold value, pixels having a density equal to or higher than the first threshold value continue over the spark area and the peripheral area.
  • the pixels constituting one spark region and the pixels constituting the peripheral region are detected as one spark candidate pixel group.
  • the second detection step is performed for each spark candidate pixel group, and the second threshold value used in the second detection step is less than the maximum density of the pixels constituting the spark candidate pixel group, And it has a predetermined ratio with respect to the maximum density.
  • the spark region has a higher concentration in the spark region and the surrounding region. For this reason, when the spark candidate pixel group is composed of pixels constituting one spark region and pixels constituting the peripheral region, the peripheral region is configured by appropriately setting the predetermined ratio described above. The pixel density can be less than the second threshold value.
  • the detection means performs a thinning process on the binarized image, and identifies the spark pixel group continuous in any direction in the thinned binarized image as the spark region. And it is set as the structure which recognizes the spark area which has three or more edge parts among the recognized spark areas as the said bursting spark area.
  • a spark region having three or more end portions is recognized as a bursting spark region. Since the end portion can be easily identified after the thinning process, according to the above-described preferred configuration, the bursting spark region can be easily identified.
  • the steel material is carbon steel or alloy steel
  • the determination unit determines that the steel material is alloy steel when the total number of the spark regions is less than a third threshold value, and When it is not less than the third threshold value, the steel material is determined to be carbon steel, and when it is determined to be carbon steel, the carbon content contained in the steel material is determined based on the ratio. Is done.
  • the number of sparks generated when rubbing alloy steel is significantly smaller than the number of sparks generated when rubbing carbon steel. Therefore, according to said preferable structure, it can be determined whether steel materials are carbon steel or alloy steel.
  • the present invention provides an imaging step of continuously capturing a spark generated when rubbing a steel material a plurality of times, a spark region from each captured image captured in the imaging step, and three or more end portions of the spark region Detecting a bursting spark region having a total number of sparking regions and the number of sparking spark regions for each captured image detected in the detection step for all captured images.
  • the imaging step is to image a spark generated by rubbing the steel material with the friction member in a state where the friction member is pressed against the steel material with a force of 2.94N or more and 9.8N or less.
  • the pressing force of the friction member such as a grinder against the steel material is 2.94 N or more, the number of sparks generated when the steel material is rubbed with the friction member is large, and the difference between the burst rate and the actual burst rate may be reduced. it can. Therefore, according to said preferable structure, the carbon content of steel materials can be determined accurately and stably. Further, when the pressing force of the friction member against the steel material is 9.8 N or less, the carbon content of the steel material can be determined without giving a deep scratch to the steel material.
  • the carbon content of the steel material is determined based on the burst rate.
  • the components constituting the steel material include alloy components composed of elements such as Cr, Mo, Ti, and Mn in addition to the carbon component. For this reason, when determining the quality of the steel material with higher accuracy, not only the carbon content of the steel material but also the alloy component content of the steel material is an important factor.
  • the carbon content of the steel material can be accurately determined based on the burst rate.
  • the alloy component content of the steel material cannot be accurately determined based on the burst rate.
  • the determination means is based on the carbon content determined based on the ratio and the alloy component content of the steel material determined by a method not using a spark generated when the steel material is rubbed. It is set as the structure which determines the material of the said steel material.
  • the alloy component content of the steel material is accurately determined as compared with the case where the alloy component content of the steel material is determined based on the ratio (rupture rate). Can do. Therefore, according to said preferable structure, the material of steel materials can be determined more accurately.
  • a fluorescent X-ray analysis method can be mentioned as a method of not using the spark which arises when rubbing a steel material.
  • the alloy component content of steel materials means content of the component of each element which comprises the alloy component of steel materials.
  • the present invention can provide a steel material judgment device and a steel material judgment method capable of stably and accurately judging the carbon content of a steel material.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a material determination device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a captured image captured by the imaging unit.
  • FIG. 3 is a graph showing the density of each pixel constituting the pixel line X shown in FIG.
  • FIG. 4 is a graph showing the exposure time of the imaging means when the peripheral speed of the grinder's grindstone is 30 mm / sec, and the ratio of the number of various spark regions to the number of spark regions appearing in the captured image.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a part of the binarized image that has been subjected to the thinning process.
  • FIG. 6 is a graph showing the number of sparks generated when the alloy steel is rubbed and the number of sparks generated when the carbon steel is rubbed.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a material determination device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a captured image captured by the imaging unit.
  • FIG. 3 is a graph showing the
  • FIG. 7 is a graph showing the relationship between the carbon content of steel and the burst rate.
  • FIG. 8 is a graph showing the relationship between the pressing force of the grinder against the steel material, the number of sparks generated and the depth of scratches on the steel material.
  • FIG. 9 is a schematic diagram showing a state in which a spark generated when a thick portion of a steel material is rubbed with a grinder is imaged.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a steel material determination device 1 (hereinafter referred to as “material determination device 1”) according to the present embodiment.
  • the material determination device 1 determines the carbon content contained in the steel material 102 based on a spark 103 generated when a friction member such as a grinder 101 is pressed against the steel material 102 and rubbed. To do.
  • the material determination apparatus 1 includes an imaging unit 2, a detection unit 3, a calculation unit 4, and a determination unit 5.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of the captured image 6 captured by the imaging unit 2.
  • the captured image 6 is composed of M ⁇ N pixels arranged in a matrix and has M pixel lines.
  • the captured image 6 includes spark regions 71 to 73, peripheral regions 71 ′ to 73 ′ of the spark regions 71 to 73, and other regions 70 (regions apart from the spark regions 71 to 73).
  • FIG. 3 is a graph showing the density of each pixel constituting the pixel line X shown in FIG. As shown in FIG.
  • each spark region 71 to 73 has a higher density than the peripheral regions 71 ′ to 73 ′ of each spark region 71 to 73, and each peripheral region 71 ′ to 73 ′ has a concentration higher than that of the other regions 70. It is getting bigger. However, since the spark has a lower luminance in the peripheral portion than the luminance in the central portion, in the spark region, the concentration in the peripheral portion is lower than the concentration in the central portion. Further, since the luminance between the sparks 103 is not uniform, the density is different between the spark regions 71 to 73.
  • the spark region includes a burst spark region and a streamline spark region.
  • the bursting spark region is a spark region having three or more ends.
  • the spark region 71 and the spark region 72 shown in FIG. 2 are bursting spark regions.
  • the spark region 71 has three end portions, and the spark region 72 has thirteen end portions.
  • the streamline spark region is a spark region having two end portions. Therefore, the spark region 73 shown in FIG. 2 is a streamline spark region 73.
  • the exposure time of the imaging means 2 is shorter as the peripheral speed of the grindstone of the grinder 101 becomes higher.
  • the exposure time of the image pickup means 2 is set as follows. The higher the peripheral speed of the grindstone 101 of the grinder 101, the higher the spark scattering speed. When the spark scattering speed is high, if the exposure time is long, a plurality of spark regions are easily overlapped in the captured image, and a plurality of streamline spark regions are overlapped to form a bursting spark region having three or more ends.
  • the FIG. 4 shows the ratio of the number of various spark regions to the total number of various spark regions appearing in the captured image 6 and the exposure time of the imaging means 2 when the peripheral speed of the grindstone of the grinder 101 is 30 mm / sec. It is a graph.
  • the interference spark region shown in FIG. 4 is a spark region formed by overlapping a plurality of spark regions (the burst spark regions, the streamline spark regions, or the burst spark region and the streamline spark region). .
  • the ratio of the number of bursting spark regions to the total number of various spark regions shown in FIG. 4 is the ratio of the number of bursting spark regions not forming an interference spark region to the total number of various spark regions. is there.
  • the ratio of the number of streamline spark regions to the total number of various spark regions shown in FIG. 4 is the number of streamline spark regions that do not form interference spark regions with respect to the total number of various spark regions. It is a ratio. As shown in FIG.
  • the exposure time of the imaging means 2 is lengthened, and the peripheral speed of the grinder of the grinder 101 becomes higher. It is preferable to shorten it.
  • the exposure time is 1/250 seconds.
  • the imaging unit 2 performs imaging at 1/200 second intervals.
  • the detecting means 3 detects a spark region and a bursting spark region from each captured image 6 captured by the image capturing means 2.
  • the detection unit 3 has a density equal to or higher than the first threshold value TH1 for a predetermined one pixel line X among the M pixel lines in each captured image 6 and is continuous along the pixel line X.
  • a first detection step of detecting a spark candidate pixel group consisting of pixels is executed.
  • the first detection step is performed as follows. First, as shown in FIG. 3, the detection unit 3 has a density that is higher than or equal to the first threshold value TH1 in order from the pixel X1 that constitutes one end of the pixel line X with respect to the pixels that constitute the pixel line X. Determine whether or not.
  • the first threshold value TH1 is equal to or lower than the density values of all the pixels constituting the spark regions 71 to 73 and all the pixels constituting the peripheral regions 71 ′ to 73 ′, and other The value exceeds the density value of all the pixels constituting the region 70.
  • the density of the pixel having the maximum density is slightly higher.
  • a method of setting the density value indicating the density to the first threshold value TH1 can be mentioned.
  • the detection unit 3 determines that the density of the pixels from the pixel X1 to the pixel Xa (excluding the pixel Xa) is less than the first threshold value TH1.
  • the detection unit 3 determines that the density of the pixel Xa is equal to or higher than the first threshold value TH1.
  • the detection unit 3 further looks at the density of each pixel on the other side of the pixel line X, and the density becomes less than the first threshold value TH1 for the first time.
  • a pixel Xc immediately before the pixel (which constitutes the other end of the peripheral region 71 ′) is detected.
  • the detecting unit 3 detects a pixel group including all pixels (including the pixel Xa and the pixel Xc) from the pixel Xa to the pixel Xc as a spark candidate pixel group 81.
  • the detection means 3 detects the spark candidate pixel group 81, it determines whether or not the density of the pixel on the other side of the pixel line X from the pixel Xc is equal to or higher than the first threshold value TH1, and the spark candidate. Pixel group detection is performed. In the pixel line X, there are pixels constituting the spark regions 72 and 73 and the peripheral regions 72 'and 73', and the density of these pixels is not less than the first threshold value TH1. Therefore, the detection means 3 includes all pixels (including the pixel Xd and the pixel Xe) from the pixel Xd constituting one end of the peripheral region 72 ′ to the pixel Xe constituting the other end of the peripheral region 72 ′.
  • spark candidate pixel group 82 are detected as a spark candidate pixel group 82, and all pixels (pixel Xf and pixel Xg) from the pixel Xf constituting one end of the peripheral region 73 ′ to the pixel Xg constituting the other end of the peripheral region 73 ′ are detected. Is included as a spark candidate pixel group 83.
  • the detection means 3 executes the second detection step for each detected spark candidate pixel group 81-83.
  • the detection means 3 detects the maximum density Cmax of the pixels having the maximum density constituting the spark candidate pixel group 81 as shown in FIG.
  • the detection means 3 is a threshold value that is less than the detected maximum density Cmax and exceeds the first threshold value TH1, and is a second threshold value TH2 having a predetermined ratio with respect to the detected maximum density Cmax. Is calculated.
  • the detection means 3 binarizes the pixels constituting the spark candidate pixel group 81 with the calculated second threshold value TH2.
  • the detection unit 3 detects, as the spark pixel group 91, a pixel group including pixels having a density equal to or higher than the second threshold value TH2 among the pixels constituting the spark candidate pixel group 81. Similarly, the detection unit 3 executes the second detection step for the spark candidate pixel groups 82 and 83 to detect the spark pixel groups 92 and 93.
  • the second detection step is performed for each spark candidate pixel group, and the second threshold value TH2 used in the second detection step is less than the maximum density of the pixels constituting each spark candidate pixel group, and , Having a predetermined ratio to the maximum density.
  • the spark regions 71 to 73 have higher concentrations in the spark regions 71 to 73 and the peripheral regions 71 'to 73'. For this reason, in each spark candidate pixel group 81-83, the density of the pixels constituting the peripheral regions 71'-73 'can be less than the second threshold value TH2. Therefore, by executing the second detection step, it is possible to detect a spark pixel group composed of pixels constituting the spark region.
  • the detection unit 3 creates a binarized image representing a spark pixel group for each captured image by executing the first detection step and the second detection step described above for all pixel lines constituting each captured image. To do. Subsequently, the detection unit 3 performs a thinning process on the binarized image of each captured image. By performing the thinning process, it becomes easy to accurately identify the end of the spark pixel group appearing in the binarized image.
  • Detecting means 3 detects a spark region and a bursting spark region from the binarized image of each captured image subjected to the thinning process.
  • a pixel constituting the spark pixel group is searched for the thinned binarized image.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a part of the binarized image that has been subjected to the thinning process. In FIG. 5, it is assumed that the hatched pixels are pixels that are determined by the detection unit 3 as pixels constituting the spark image group. As shown in FIG.
  • the detection means 3 when detecting means 3 detects a pixel (Xi, Yj) constituting a spark pixel group, the pixels constituting the spark pixel group for each of the eight surrounding pixels (Xi, Yj). It is determined whether or not. As shown in FIG. 5, the detection means 3 determines that the pixel (Xi + 1, Yj-1) among the surrounding eight pixels is a pixel constituting the spark pixel group. If it is determined whether or not each of the surrounding 8 pixels is a pixel constituting the spark pixel group, the detection means 3 determines that the pixel (Xi + 1, Yj) determined to constitute the spark pixel group among the surrounding 8 pixels.
  • the detection unit 3 includes the pixel (Xi + 2, Yj-2), the pixel (Xi + 3, Yj-1), the pixel (Xi + 4, Yj), which are determined as the pixels constituting the spark pixel group.
  • a spark pixel group is formed for each of the eight surrounding pixels. It is determined whether or not it is a pixel to be processed.
  • the detection means 3 recognizes a pixel, in which only one pixel is determined as a pixel constituting the spark pixel group, as an end pixel.
  • the detection means 3 is a pixel (pixel (Xi, Yj)) that constitutes a spark pixel group that continues in a direction parallel to the pixel line (left-right direction in FIG. 5), a direction orthogonal to the pixel line, or a direction that forms 45 ° with the pixel line , Pixel (Xi + 1, Yj-1), pixel (Xi + 2, Yj-2), pixel (Xi + 3, Yj-3), pixel (Xi + 4, Yj), pixel (Xi + 1, Yj) -3), an area composed of pixels (Xi, Yj-4) and pixels (Xi-1, Yj-5)) is recognized as a spark area.
  • the detection unit 3 determines whether or not the other pixels of the binarized image are pixels constituting the spark pixel group, and configures the spark pixel group for all the pixels of the binarized image. When it is determined whether the pixel is a pixel, the detection of the spark region from the binarized image is terminated.
  • Detecting means 3 recognizes, as a bursting spark region, a spark region having three or more pixels recognized as edge pixels among the recognized spark regions.
  • the detection means 3 recognizes the interference spark as a rupture region. Therefore, in order to prevent an interference spark region from occurring, it is preferable that the exposure time of the image pickup means 2 is shorter as the peripheral speed of the grindstone of the grinder 101 becomes higher as described above.
  • the calculation means 4 adds up the number of spark regions and bursting spark regions for each of the binarized images of each thinned image recognized (detected) by the detecting means 3 for all the picked-up images.
  • the total number ⁇ and the total number ⁇ of the bursting spark regions are calculated, and the ratio of the total number ⁇ of the bursting spark regions to the total number ⁇ of the sparking regions (that is, the burst rate) is calculated.
  • the calculating means 4 calculates the burst rate Z by the following formula (1).
  • B Number of bursting spark regions certified in the binarized image of each thinned image
  • L Imaging Number of images
  • the determination means 5 determines that the steel material 102 is alloy steel when the total number ⁇ of the spark regions is less than the third threshold value, and determines that the steel material 102 is made of carbon steel when it is equal to or greater than the third threshold value. Judge that there is. Whether alloy steel or carbon steel can be determined based on the total number of spark regions ⁇ is because alloy steel has a significantly smaller number of sparks when rubbed with a grinder or the like than carbon steel. It is. In FIG.
  • the alloy steel means steel that satisfies at least one of the following conditions 1 to 4.
  • Condition 1 The Cr content is 0.5% or more.
  • Condition 2 Ni content is 0.5% or more.
  • Condition 3 Mo content is 0.25% or more.
  • Condition 4 Cu content is 0.25% or more.
  • Carbon steel means steel that does not satisfy all the conditions 1 to 4.
  • the carbon content of the steel material 102 is determined based on the burst rate Z.
  • the determination means 5 may determine the carbon content itself, or may determine the type of the steel material 102 (such as the composition of the steel material) based on the determined carbon content.
  • the determination result may be displayed on the result display means 51 such as a monitor, or may be stored in the storage means 52 such as a hard disk or a memory.
  • the carbon content of the steel material 102 is determined based on the burst rate Z, which is the ratio of the total number ⁇ of bursting spark regions to the total number ⁇ of spark regions.
  • the actual burst rate which is the ratio of the number of bursting sparks to the number of sparks generated when rubbing the steel material 102 (that is, (number of bursting sparks) + (number of streamlines))
  • the carbon content of the steel material 102 it does not depend on the pressing force of the grinder 101 against the steel material 102, the contact area between the steel material 102 and the grinder 101, or the like.
  • the material determination apparatus 1 since the determination result of the material determination apparatus 1 is not influenced by the pressing force of the grinder 101 against the steel material 102, the contact area between the steel material 102 and the grinder 101, the material determination apparatus 1 is stable and accurate.
  • the carbon content can be determined. Further, as shown in FIG. 7, when the carbon content is between 0.1 and 0.5%, the burst rate Z differs by about 10% for every 0.1% difference in the carbon content. Therefore, the material determination apparatus 1 can accurately determine the carbon content in units of 0.1% when the carbon content is between 0.1 and 0.5%.
  • the execution method of the 1st detection step which the detection means 3 performs is not limited to said method.
  • the first detection step can be performed as follows.
  • the detection unit 3 detects one of the pixel lines X for pixels constituting one pixel line (here, the pixel line X shown in FIG. 2) constituting each captured image 6 captured by the imaging unit 2. It is determined whether or not the density is equal to or higher than the first threshold value TH1 in order from the pixel X1 constituting the end. As shown in FIG. 3, when the detecting unit 3 determines that the density of the pixel Xa is equal to or higher than the first threshold value TH1, the pixel Xa determined to be equal to or higher than the first threshold value TH1, and the pixel line from the pixel Xa.
  • a pixel group composed of pixels between the X side and a pixel X (a + k) separated by a predetermined number K of pixels is a spark candidate pixel.
  • the detecting means 3 determines whether or not the density of the pixel existing on the other side of the pixel line X from the spark candidate pixel group 81 is equal to or higher than the first threshold value TH1, and detects the spark candidate pixel group. Do.
  • the predetermined number of pixels K is set to the number of pixels corresponding to the size of the spark region in the pixel line X direction or a size slightly larger than the size, for example, as shown in FIG. It can be prevented that the pixels constituting the spark candidate pixel group 81 include the pixels constituting the spark region 71 and the pixels constituting the spark region 72. If the pixels constituting one spark candidate pixel group 81 include the pixels constituting the spark region 71 and the pixels constituting the spark region 72, the second threshold value of the spark region 71 having a high density is set. Since the value has a predetermined ratio with respect to the maximum density Cmax, the pixels constituting the spark region 72 may be less than the second threshold value TH2.
  • the pixels constituting the spark region 72 cannot constitute the spark pixel group. Therefore, by setting the predetermined number of pixels K to the number of pixels corresponding to the size of the spark region in the pixel line X direction or a size slightly larger than the size, all the pixels constituting the spark region may form a spark pixel group. In other words, all the pixels constituting the spark region can be the pixels constituting the spark region detected by the detection means 3.
  • the pressing force of the grinder 101 against the steel material 102 is preferably 2.94N or more and 9.8N or less.
  • the pressing force is 2.94 N or more
  • the number of sparks generated when the steel material 102 is rubbed with the grinder 101 is large, and the difference between the burst rate Z and the actual burst rate is reduced. be able to. Therefore, the carbon content of the steel material 102 can be determined accurately and stably.
  • the material determination device 1 when the pressing force is 9.8 N or less, can determine the material of the steel material 102 without giving deep damage to the steel material 102.
  • the portion that is rubbed by the grinder 101 of the steel material 102 is not the peripheral surface of the steel material 102 but the steel material 102 as shown in FIG. A thick part at the end in the axial direction is preferred.
  • a layer so-called black skin material
  • the black skin material is removed and the peripheral surface of the steel material 102 is rubbed.
  • oil or the like may be applied to the peripheral surface of the steel material 102, and there is a problem that oil can be removed if the peripheral surface of the steel material 102 is rubbed.
  • the components constituting the material of the steel material 102 include alloy components composed of elements such as Cr, Mo, Ti, and Mn in addition to the carbon component. For this reason, when determining the material of the steel material 102 with higher accuracy, not only the carbon content of the steel material 102 but also the alloy component content of the steel material 102 is an important factor. As described above, the carbon content of the steel material 102 can be accurately determined based on the burst rate Z. However, since the change in the burst rate Z is small with respect to the change in the alloy component content of the steel material 102, the alloy component content of the steel material 102 cannot be accurately determined based on the burst rate Z.
  • the material determination apparatus 1 includes an X-ray fluorescence analyzer in addition to the imaging unit 2, the detection unit 3, the calculation unit 4, the determination unit 5, the result display unit 51, and the storage unit 52.
  • the fluorescent X-ray analyzer is an apparatus that performs fluorescent X-ray analysis on the steel material 102. Since the configuration of the X-ray fluorescence analyzer is a known configuration, the description of the X-ray fluorescence analyzer is omitted here.
  • the determination unit 5 determines the carbon content of the steel material 102 based on the burst rate Z, and the fluorescent X-rays of the steel material 102 Wait for analysis results to be entered.
  • the determination unit 5 determines the alloy component content of the steel material 102 based on the input analysis result.
  • the determination means 5 determines the material of the steel material 102 based on this alloy component content and carbon content.
  • the alloy component of the steel material 102 can be accurately determined compared to the case of determining the alloy component content of the steel material 102 based on the burst rate Z.
  • the content can be determined. Therefore, according to such a preferable configuration, the material of the steel material 102 can be determined with higher accuracy.
  • the material of the steel material 102 determined to be alloy steel is determined as follows. May be determined. If the determination means 5 determines that the steel material 102 is alloy steel based on the burst rate Z as described above, the analysis result of the fluorescent X-ray analysis of the steel material 102 is input without determining the carbon content. Wait for When the fluorescent X-ray analysis is performed on the steel material 102 and the analysis result is input, the determination unit 5 determines the alloy component content of the steel material 102 based on the input analysis result. And the determination means 5 determines the material of the steel material 102 based on the determined alloy component content.

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Abstract

　本発明は、安定的に精度良く鋼材の炭素含有量を判定することができる鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法を提供することを目的とする。鋼材１０２を摩擦した際に生じる火花１０３を連続的に複数回撮像する撮像手段２と、撮像手段２が撮像した各撮像画像６から火花領域と、破裂火花領域とを検出する検出手段３と、検出手段３が検出した各撮像画像６についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像６について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、火花領域の総数に対する破裂火花領域の総数の割合を算出する算出手段４と、割合に基づいて、鋼材１０２の炭素含有量を判定する判定手段５とを備えることを特徴とする鋼材の材質判定装置１及び鋼材の材質判定方法を提供する。

Description

鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法
　本発明は、鋼材の炭素含有量を判定する鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法に関する。
　鋼材の炭素含有量を判定する方法として、鋼材をグラインダ等で摩擦した際に生じる火花の状態を検査員が目視で観察し、検査員が火花の状態から鋼材の炭素含有量を判定する方法が知られている。しかし、このような方法は、判定結果が検査員の個人の技量によるため判定結果が不正確となると共に、熟練した検査員が必要であるという問題がある。
　このような問題を解決することを目的とした鋼材検査装置が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の鋼材検査装置は、鋼材をグラインダ等で摩擦した際に生じる火花を撮像する。そして、該鋼材検査装置は、撮像画像における破裂した各火花に対応する破裂火花領域の重心位置を中心とした円形領域を該撮像画像に設定する。そして、該鋼材検査装置は、各円形領域に占める破裂火花領域の面積、及び、各円形領域の外周縁と破裂火花領域とが交差した交差点数に基づいて、鋼材の炭素含有量を判定する。
日本国特許第３４８２２６５号公報
　しかしながら、円形領域に占める破裂火花領域の面積や、円形領域の外周縁と破裂火花領域とが交差した交差点数は、破裂火花の数や大きさなどに依存する。破裂火花の数や大きさは、鋼材の炭素含有量だけで無く、鋼材に対するグラインダ等の押し付け力や、鋼材とグラインダ等との接触面積等にも依存する。よって、円形領域に占める破裂火花領域の面積や、円形領域の外周縁と破裂火花領域とが交差する交差点数は、鋼材に対するグラインダ等の押し付け力や鋼材とグラインダ等との接触面積等によって変動する。よって、特許文献１に開示の鋼材検査装置は、鋼材の炭素含有量を正確に判定することができない場合がある。
　そこで、本発明は、安定的に精度良く鋼材の炭素含有量を判定することができる鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法を提供することを目的とする。
　本発明は、鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像する撮像手段と、前記撮像手段が撮像した各撮像画像から火花領域と、該火花領域のうち３以上の端部を有する破裂火花領域とを検出する検出手段と、前記検出手段が検出した各撮像画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、前記火花領域の総数に対する前記破裂火花領域の総数の割合を算出する算出手段と、前記割合に基づいて、前記鋼材の炭素含有量を判定する判定手段とを備えることを特徴とする鋼材の材質判定装置を提供する。
　鋼材を摩擦した際に生じる火花には、破裂した破裂火花と、破裂しない流線とがある。破裂火花は、破裂によって分岐が生じるため、３以上の端部を有し、流線は、破裂しないため、２個の端部を有する。鋼材を摩擦した際に生じる火花の数（即ち、（破裂火花の数）＋（流線の数））に対する、破裂火花の数の割合（以下、「実際の破裂率」という）は、鋼材の炭素含有量に依存する。一方、実際の破裂率は、鋼材に対するグラインダ等の押し付け力や、鋼材とグラインダ等との接触面積等には依存しない。本発明に係る鋼材の材質判定装置は、火花領域の総数に対する破裂火花領域の総数の割合（以下、適宜、「破裂率」という）に基づいて、鋼材の炭素含有量を判定する。このため、判定結果は、鋼材に対するグラインダ等の押し付け力や、鋼材とグラインダ等との接触面積等に影響されない。よって、本発明に係る鋼材の材質判定装置は、安定的に精度良く鋼材の炭素含有量を判定することができる。
　撮像手段が撮像した撮像画像における火花領域の濃度は、同一火花領域内であっても中央部と周辺部とで異なり、また、火花領域間でも異なる。このため、撮像画像の二値化により撮像画像から火花領域及び破裂火花領域を検出する場合、二値化に用いるしきい値が大きいと、火花領域を構成する全画素を検出することが難しく、火花領域及び破裂火花領域の検出を正確に行うことが困難である。一方、二値化に用いるしきい値が小さいと、比較的濃度の大きい火花領域の周辺領域の濃度も該しきい値以上となり、火花領域及び破裂火花領域の検出を正確に行うことが困難である。
　火花領域及び破裂火花領域の検出を正確に行う観点から、好ましくは、前記検出手段は、前記撮像手段が撮像した各撮像画像を構成する１つの画素ラインについて、第１しきい値以上の濃度を有し、且つ、前記画素ラインに沿って連続する画素からなる火花候補画素群を検出する第１検出ステップと、前記火花候補画素群を構成する画素の最大濃度を検出し、該最大濃度未満であり且つ前記第１しきい値を超える第２しきい値であって、前記検出した最大濃度に対して所定の割合の第２しきい値で前記火花候補画素群を構成する画素を二値化することにより、前記火花候補画素群を構成する画素から火花画素群を検出する第２検出ステップと、各撮像画像を構成する全画素ラインについて、前記第１検出ステップと前記第２検出ステップとを実行することにより、前記火花画素群を表した二値化画像を作成し、該二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定する認定ステップとを行う構成とされる。
　火花領域から離れた領域は、火花の影響を全く、または、殆ど受けない。このため、火花領域から離れた領域は、火花領域に比べて濃度が非常に小さい。第１検出ステップで用いられる第１しきい値を、火花領域から離れた領域を構成する画素の濃度を超える値に設定すると、火花領域から離れた領域を構成する画素を火花候補画素群として検出される画素から排除できる。一方、前述の好ましい構成では、第１しきい値以上の濃度を有し、且つ、画素ラインに沿って連続する画素が１つの火花候補画素群として検出される。このため、第１しきい値を、火花領域を構成する画素のうち最も濃度が小さい画素の濃度（以下、適宜、最小濃度という）以下の値に設定すると、画素ラインに沿って連続する画素から構成される火花領域を構成する全画素が１つの火花候補画素群として検出される。但し、第１しきい値を最小濃度以下の値とすると、火花領域の周辺領域を構成する画素の濃度が第１しきい値以上となる可能性がある。周辺領域を構成する画素の濃度が第１しきい値以上であると、火花領域及びその周辺領域にかけて第１しきい値以上の濃度を有する画素が連続する。この場合、１つの火花領域を構成する画素とその周辺領域を構成する画素とが１つの火花候補画素群として検出される。前述の構成においては、第２検出ステップは、火花候補画素群毎に行われ、第２検出ステップで用いられる第２しきい値は、火花候補画素群を構成する画素の最大濃度未満であり、且つ、該最大濃度に対して所定の割合を有するものである。火花領域とその周辺領域とでは、火花領域の方が濃度が大きい。このため、火花候補画素群が１つの火花領域を構成する画素とその周辺領域を構成する画素とから構成されている場合、前述の所定の割合を適切に設定することにより、周辺領域を構成する画素の濃度を第２しきい値未満とすることができる。従って、前述の好ましい構成によれば、火花領域を構成する画素から構成された火花画素群を精度良く検出することができる。この火花画素群が所定方向に連続したものは、火花領域と認定される。よって、前述の好ましい構成によれば、火花領域及び破裂火花領域を正確に検出することがでる。
　好ましくは、前記検出手段は、前記二値化画像に対して細線化処理を施し、該細線化処理された二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定し、認定した火花領域のうち３以上の端部を有する火花領域を前記破裂火花領域と認定する構成とされる。
　かかる好ましい構成によれば、細線化処理を施した後、３以上の端部を有する火花領域を破裂火花領域と認定することが行われる。端部の認定は、細線化処理を施した後であると容易に行えるため、前述の好ましい構成によれば、破裂火花領域の認定を容易に行うことができる。
　好ましくは、前記鋼材は、炭素鋼、又は、合金鋼であり、前記判定手段は、前記火花領域の総数が第３しきい値未満である場合、前記鋼材が合金鋼であると判定し、前記第３しきい値以上である場合、前記鋼材が炭素鋼であると判定し、炭素鋼であると判定した場合は、前記割合に基づいて、該鋼材に含まれる炭素含有量を判定する構成とされる。
　合金鋼を摩擦した際に生じる火花の数は、炭素鋼を摩擦した際に生じる火花の数に比べて著しく少ない。よって、上記の好ましい構成によれば、鋼材が炭素鋼、又は、合金鋼の何れであるかを判定することができる。
　また、本発明は、鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップにおいて撮像した各撮像画像から火花領域と、該火花領域のうち３以上の端部を有する破裂火花領域とを検出する検出ステップと、前記検出ステップにおいて検出した各撮像画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、前記火花領域の総数に対する前記破裂火花領域の総数の割合を算出する算出ステップと、前記割合に基づいて、前記鋼材の炭素含有量を判定する判定ステップとを含むことを特徴とする鋼材の材質判定方法としても提供される。
　好ましくは、前記撮像ステップは、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下の力で摩擦部材を鋼材に押し付けた状態で、前記鋼材を前記摩擦部材で摩擦して生じた火花を撮像することとされる。
　鋼材に対するグラインダ等の摩擦部材の押し付け力を２．９４Ｎ以上とすると、鋼材を摩擦部材で摩擦した際に生じる火花の数が多く、破裂率と、実際の破裂率との差を小さくすることができる。よって、上記の好ましい構成によれば、精度良く安定して鋼材の炭素含有量を判定することができる。また、鋼材に対する摩擦部材の押し付け力を９．８Ｎ以下とすると、鋼材に深い傷を与えることなく、鋼材の炭素含有量を判定することができる。
　上記においては、破裂率に基づいて鋼材の炭素含有量を判定することを説明した。しかしながら、鋼材の材質を構成する成分には、炭素成分の他、Cr、Mo、Ti、Mn等の元素から構成される合金成分が含まれる。このため、鋼材の材質をより精度良く判定する場合においては、鋼材の炭素含有量のみならず、鋼材の合金成分含有量も重要な要素となる。前述のように、鋼材の炭素含有量は破裂率に基づいて精度良く判定できる。しかしながら、鋼材の合金成分含有量の変化に対して破裂率の変化が小さいため、鋼材の合金成分含有量は、破裂率に基づいて精度良く判定できない。
　そこで、好ましくは、前記判定手段は、前記割合に基づいて判定した炭素含有量と、前記鋼材を摩擦した際に生じる火花を利用しない方法により判定された前記鋼材の合金成分含有量とに基づいて前記鋼材の材質を判定する構成とされる。
　鋼材を摩擦した際に生じる火花を利用しない方法によれば、前記割合（破裂率）に基づいて鋼材の合金成分含有量を判定する場合に比べ、鋼材の合金成分含有量を精度良く判定することができる。従って、上記の好ましい構成によれば、鋼材の材質をより精度良く判定することができる。尚、鋼材を摩擦した際に生じる火花を利用しない方法としては、蛍光Ｘ線分析法を挙げることができる。また、鋼材の合金成分が、複数種の各元素の成分から構成される場合は、鋼材の合金成分含有量とは、鋼材の合金成分を構成する各元素の成分の含有量を意味する。
　本発明は、安定的に精度良く鋼材の炭素含有量を判定することができる鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法を提供することができる。
図１は、本実施形態に係る材質判定装置の模式図である。 図２は、撮像手段が撮像した撮像画像の模式図である。 図３は、図２に示す画素ラインＸを構成する各画素の濃度を示すグラフである。 図４は、グラインダの砥石の周速度が３０ｍｍ/ｓｅｃにおける、撮像手段の露光時間と、撮像画像に現れる火花領域の数に対する各種の火花領域の数の割合を示すグラフである。 図５は、細線化処理が施された二値化画像の一部分を示す図である。 図６は、合金鋼を摩擦した際に生じる火花と、炭素鋼を摩擦した際に生じる火花の数を示すグラフである。 図７は、鋼材の炭素含有量と破裂率との関係を示すグラフである。 図８は、鋼材に対するグラインダの押し付け力と、発生する火花の数及び鋼材に与える傷の深さとの関係を示すグラフである。 図９は、鋼材の肉厚部をグラインダで摩擦した際に生じる火花を撮像している状態を示す模式図である。
　図１は、本実施形態に係る鋼材の材質判定装置１（以下、「材質判定装置１」という）の模式図である。図１に示すように、本実施形態に係る材質判定装置１は、グラインダ１０１等の摩擦部材を鋼材１０２に押し付けて摩擦した際に生じる火花１０３に基づいて鋼材１０２に含まれる炭素含有量を判定する。材質判定装置１は、撮像手段２と、検出手段３と、算出手段４と、判定手段５とを備える。
　撮像手段２は、鋼材１０２を摩擦した際に生じる火花１０３を連続的に複数回撮像する。図２は、撮像手段２が撮像した撮像画像６の模式図である。図２に示すように、撮像画像６は、マトリクス状に配置されたＭ×Ｎ個の画素によって構成され、Ｍ個の画素ラインを有している。撮像画像６には、火花領域７１～７３と、各火花領域７１～７３の周辺領域７１’～７３’と、その他の領域７０（火花領域７１～７３から離れた領域）とがある。図３は、図２に示す画素ラインＸを構成する各画素の濃度を示すグラフである。図３に示すように、各火花領域７１～７３は、各火花領域７１～７３の周辺領域７１’～７３’より濃度が大きく、各周辺領域７１’～７３’はその他の領域７０より濃度が大きくなっている。但し、火花は、中央部の輝度に比べて周辺部の輝度が小さいため、火花領域においては、中央部の濃度に比べて周辺部の濃度は小さくなっている。また、火花１０３間における輝度は均一でないため、火花領域７１～７３間において、濃度は異なっている。
尚、火花領域には、破裂火花領域と流線火花領域とがある。破裂火花領域とは、３以上の端部を有する火花領域である。従って、図２に示す火花領域７１と火花領域７２は破裂火花領域である。尚、火花領域７１は端部を３個有し、火花領域７２は端部を１３個有している。また、流線火花領域とは、２個の端部を有する火花領域である。従って、図２に示す火花領域７３は、流線火花領域７３である。
　撮像手段２の露光時間は、グラインダ１０１の砥石の周速度が高速になればなるほど短い時間とされる。撮像手段２の露光時間をこのようにするのは、次の通りである。グラインダ１０１の砥石の周速度が高速になればなるほど、火花の飛散速度が高速となる。火花の飛散速度が高速の場合、露光時間が長いと、撮像画像において複数の火花領域が重なり易く、複数の流線火花領域が重なることで、３以上の端部を有する破裂火花領域が形成される。図４は、グラインダ１０１の砥石の周速度が３０ｍｍ/ｓｅｃにおける、撮像手段２の露光時間と、撮像画像６に現れる各種の火花領域の数の合計数に対する各種の火花領域の数の割合を示すグラフである。尚、図４に示す干渉火花領域とは、複数の火花領域（破裂火花領域同士、流線火花領域同士、又は、破裂火花領域と流線火花領域と）が重なって形成された火花領域である。図４に示す各種の火花領域の数の合計数に対する破裂火花領域の数の割合は、各種の火花領域の数の合計数に対する、干渉火花領域を形成していない破裂火花領域の数の割合である。図４に示す各種の火花領域の数の合計数に対する流線火花領域の数の割合は、各種の火花領域の数の合計数に対する、干渉火花領域を形成していない流線火花領域の数の割合である。図４に示すように、露光時間が長くなると、干渉火花領域の数が増加し、流線火花領域が重なることで、破裂火花領域が大量に形成される。一方、露光時間を短くすればするほど、火花の破裂の瞬間を撮像手段２で捉えることが困難となり、破裂火花は、撮像画像上において、端部を２つしか有さない流線火花領域として現れる恐れが高まる。よって、グラインダ１０１の砥石の周速度が低速の場合は、干渉火花領域が形成される恐れが少ないので、撮像手段２の露光時間は長くし、グラインダ１０１の砥石の周速が高速になればなるほど短くすることが好ましい。尚、本実施形態では、露光時間は、１／２５０秒とされている。また、撮像手段２は、１／２００秒間隔で撮像を行っている。
　検出手段３は、撮像手段２が撮像した各撮像画像６から火花領域と破裂火花領域とを検出する。検出手段３は、各撮像画像６において、Ｍ個の画素ラインうち、所定の１つの画素ラインＸについて、第１しきい値ＴＨ１以上の濃度を有し、且つ、画素ラインＸに沿って連続する画素からなる火花候補画素群を検出する第１検出ステップを実行する。
　第１検出ステップは、次のように行われる。まず、図３に示すように、検出手段３は、画素ラインＸを構成する画素について、画素ラインＸの一方の端部を構成する画素Ｘ１から順に、濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であるか否かを判断する。本実施形態においては、第１しきい値ＴＨ１は、火花領域７１～７３を構成する全画素、及び、周辺領域７１’～７３’を構成する全画素の濃度値以下であり、且つ、その他の領域７０を構成する全画素の濃度値を超える値とされている。第１しきい値ＴＨ１をこのような値に設定する方法としては、例えば、オペレータが火花が生じていないときに撮像手段２が撮像した撮像画像６において、最大濃度を有する画素の濃度を若干上回る濃度を示す濃度値を第１しきい値ＴＨ１とする方法を挙げることができる。
　画素Ｘ１から周辺領域７１’の一方の端部（濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であるか否かが最初に判断される画素Ｘ１が存在する側の端部）を構成する画素Ｘａまでの画素（但し、画素Ｘａを除く）は、全てその他の領域７０を構成する画素である。このため、検出手段３は、画素Ｘ１から画素Ｘａまでの画素（但し、画素Ｘａを除く）については、濃度が第１しきい値ＴＨ１未満であると判断する。一方、周辺領域７１’を構成する画素Ｘａの濃度は、第１しきい値ＴＨ１以上であるので、検出手段３は、該画素Ｘａの濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であると判断する。濃度が第１しきい値以上ＴＨ１であると判断すると、検出手段３は、更に、画素ラインＸの他方側に各画素の濃度を見て行き、初めて濃度が第１しきい値ＴＨ１未満となる画素より１つ手前の画素Ｘｃ（周辺領域７１’の他方の端部を構成する）を検出する。そして、検出手段３は、画素Ｘａから画素Ｘｃまでの全画素（画素Ｘａと画素Ｘｃとを含む）から構成される画素群を火花候補画素群８１として検出する。
　検出手段３は、火花候補画素群８１を検出すると、画素Ｘｃよりも画素ラインＸの他方側の画素についても、濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であるか否かを判断して、火花候補画素群の検出を行う。画素ラインＸにおいては、火花領域７２、７３及び周辺領域７２’、７３’を構成する画素があり、これらの画素は、濃度が第１しきい値ＴＨ１以上である。よって、検出手段３は、周辺領域７２’の一方の端部を構成する画素Ｘｄから周辺領域７２’の他方の端部を構成する画素Ｘｅまでの全画素（画素Ｘｄと画素Ｘｅとを含む）を火花候補画素群８２として検出し、周辺領域７３’の一方の端部を構成する画素Ｘｆから周辺領域７３’の他方の端部を構成する画素Ｘｇまでの全画素（画素Ｘｆと画素Ｘｇとを含む）を火花候補画素群８３として検出する。
　検出手段３は、画素ラインＸについて第１検出ステップを実行すると、検出した各火花候補画素群８１～８３について第２検出ステップを実行する。火花候補画素群８１について実行する第２検出ステップにおいては、検出手段３は、図３に示すように、火花候補画素群８１を構成する最大濃度を有する画素の最大濃度Ｃｍａｘを検出する。次に、検出手段３は、検出した最大濃度Ｃｍａｘ未満であり且つ第１しきい値ＴＨ１を超えるしきい値であって、検出した最大濃度Ｃｍａｘに対して所定の割合の第２しきい値ＴＨ２を算出する。検出手段３は、算出した第２しきい値ＴＨ２で、火花候補画素群８１を構成する画素を二値化する。そして、検出手段３は、火花候補画素群８１を構成する画素のうち、濃度が第２しきい値ＴＨ２以上の画素から構成される画素群を火花画素群９１として検出する。同様に、検出手段３は、火花候補画素群８２、８３について第２検出ステップを実行し、火花画素群９２、９３を検出する。
　このように第２検出ステップは、火花候補画素群毎に行われ、第２検出ステップで用いられる第２しきい値ＴＨ２は、各火花候補画素群を構成する画素の最大濃度未満であり、且つ、該最大濃度に対して所定の割合を有するものである。図３に示すように、火花領域７１～７３とその周辺領域７１’～７３’とでは、火花領域７１～７３の方が濃度が大きい。このため、各火花候補画素群８１～８３において、周辺領域７１’～７３’を構成する画素の濃度を第２しきい値ＴＨ２未満とすることができる。よって、第２検出ステップを実行することで、火花領域を構成する画素から構成された火花画素群を検出することができる。
　検出手段３は、各撮像画像を構成する全画素ラインについて上述の第１検出ステップと第２検出ステップとを実行することにより、撮像画像毎に、火花画素群を表した二値化画像を作成する。続いて、検出手段３は、各撮像画像の二値化画像に対して細線化処理を施す。細線化処理をすることで、二値化画像において現れる火花画素群の端部の認定を正確に行い易くなる。
　検出手段３は、細線化処理が施された各撮像画像の二値化画像から火花領域と、破裂火花領域とを検出する。この火花領域の検出は、まず、細線化処理された二値化画像ついて、火花画素群を構成する画素を探索する。図５は、細線化処理が施された二値化画像の一部分を示す図である。尚、図５において、斜線が記入された画素は、検出手段３によって火花画像群を構成する画素と判断された画素であるものとする。図５に示すように、検出手段３は、火花画素群を構成する画素（Ｘi,Ｙj）を検出すると、該画素（Ｘi,Ｙj）の周囲８画素のそれぞれについて、火花画素群を構成する画素であるか否かを判断する。図５に示すように、検出手段３は、周囲８画素のうち画素（Ｘi+1,Ｙj-1）を火花画素群を構成する画素であると判断する。周囲８画素のぞれぞれについて火花画素群を構成する画素であるか否かを判断すると、検出手段３は、周囲８画素のうち火花画素群を構成すると判断した画素（Ｘi+1,Ｙj-1）の周囲８画素のそれぞれについて、火花画素群を構成する画素であるか否かを判断する。このように、検出手段３は、火花画素群を構成する画素と判断した画素（Ｘi+2,Ｙj-2）、画素（Ｘi+3,Ｙj-1）、画素（Ｘi+4,Ｙj）、画素（Ｘi+1,Ｙj-3）、画素（Ｘi,Ｙj-4）、画素（Ｘi-1,Ｙj-5）のそれぞれについても、各画素の周囲８画素のそれぞれについて、火花画素群を構成する画素であるか否かを判断する。
　尚、画素（Ｘi,Ｙj）、画素（Ｘi+4,Ｙj）、及び、画素（Ｘi-1,Ｙj-5）においては、周囲８画素のうち１つの画素のみが火花画素群を構成する画素と判断されている。検出手段３は、このように１つの画素のみが火花画素群を構成する画素と判断した画素を端部画素と認定する。
　検出手段３は、画素ラインに平行な方向（図５の左右方向）、直交する方向、又は、画素ラインと４５°を成す方向に連続する火花画素群を構成する画素（画素（Ｘi,Ｙj）、画素（Ｘi+1,Ｙj-1）、画素（Ｘi+2,Ｙj-2）、画素（Ｘi+3,Ｙj-3）、画素（Ｘi+4,Ｙj）、画素（Ｘi+1,Ｙj-3）、画素（Ｘi,Ｙj-4）、画素（Ｘi-1,Ｙj-5））から構成される領域を火花領域として認定する。
　火花領域を認定すると、検出手段３は、二値化画像の他の画素についても、火花画素群を構成する画素か否かを判断し、二値化画像の全画素について火花画素群を構成する画素か否かを判断すると、該二値化画像からの火花領域の検出を終了する。
　検出手段３は、認定した各火花領域のうち、端部画素と認定した画素を３以上有する火花領域を破裂火花領域として認定する。
　尚、干渉火花領域は、３以上の端部画素を有するので、検出手段３は、干渉火花を破裂領域として認定する。よって、干渉火花領域が生じないようにするために、撮像手段２の露光時間は、上述のように、グラインダ１０１の砥石の周速度が高速になればなるほど短い時間とすることが好ましい。
　算出手段４は、検出手段３が認定した（検出した）細線化処理された各撮像画像の二値化画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数α及び破裂火花領域の総数βを算出し、火花領域の総数αに対する破裂火花領域の総数βの割合（即ち、破裂率）を算出する。
　算出手段４は、下記式（１）によって破裂率Ｚを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Ａ：細線化処理された各撮像画像の二値化画像において認定された火花領域の数
Ｂ：細線化処理された各撮像画像の二値化画像において認定された破裂火花領域の数
Ｌ：撮像画像の枚数
　判定手段５は、火花領域の総数αが第３しきい値未満である場合は、鋼材１０２を合金鋼であると判定し、第３しきい値以上である場合は、鋼材１０２を炭素鋼であると判定する。このように合金鋼か炭素鋼かであるかを火花領域の総数αに基づいて判定できるのは、合金鋼は、炭素鋼に比べてグラインダ等で摩擦した際に生じる火花の数が著しく少ないためである。尚、図６においては、Ｃｒ及びＭｏを含有し、Ｃｒの含有量が異なる複数の合金鋼をグラインダで摩擦した際に生じた火花の数と、炭素含有量が０．１％、０．２％、０．２７％、０．３３％、０．４４％である複数の炭素鋼を摩擦した際に生じた火花の数を示している。尚、合金鋼とは、次の条件１～４のうち、少なくとも１つの条件を満たす鋼を意味する。
条件１：Ｃｒの含有率が０．５％以上であること。
条件２：Ｎｉの含有率が０．５％以上であること。
条件３：Ｍｏの含有率が０．２５％以上であること。
条件４：Ｃｕの含有率が０．２５％以上であること。
また、炭素鋼とは、条件１～４の全ての条件を満たさない鋼を意味する。
　判定手段５は、炭素鋼であると判定すると、破裂率Ｚに基づいて、鋼材１０２の炭素含有量を判定する。尚、判定手段５は、炭素含有率そのものを判定しても良いし、判定した炭素含有量に基づいて鋼材１０２の種類（鋼材の組成等）を判定してもよい。また、判定結果は、モニタ等の結果表示手段５１に表示したり、ハードディスクやメモリ等の記憶手段５２に記憶させるようにしてもよい。
　以上のように本実施形態に係る材質判定装置１においては、火花領域の総数αに対する破裂火花領域の総数βの割合である破裂率Ｚに基づいて、鋼材１０２の炭素含有量を判定する。鋼材１０２を摩擦した際に生じる火花の数（即ち、（破裂火花の数）＋（流線の数））に対する、破裂火花の数の割合である実際の破裂率は、図７に示すように、鋼材１０２の炭素含有量に依存するが、鋼材１０２に対するグラインダ１０１の押し付け力や、鋼材１０２とグラインダ１０１との接触面積等には依存しない。よって、材質判定装置１の判定結果は、鋼材１０２に対するグラインダ１０１の押し付け力や、鋼材１０２とグラインダ１０１との接触面積等に影響されないため、材質判定装置１は、安定的に精度良く鋼材１０２の炭素含有量を判定することができる。また、図７に示すように、炭素含有量が０．１～０．５％の間においては、炭素含有量が０．１％異なる毎に破裂率Ｚが約１０％程度異なる。このため、材質判定装置１は、炭素含有量が０．１～０．５％の間においては、炭素含有量を０．１％単位で精度良く判定することが可能である。
　検出手段３が行う第１検出ステップの実行方法は、上記の方法に限定されるものでない。例えば、第１検出ステップは、次のように実行することができる。
　まず、検出手段３は、撮像手段２が撮像した各撮像画像６を構成する１つの画素ライン（ここでは、図２に示す画素ラインＸとする）を構成する画素について、画素ラインＸの一方の端部を構成する画素Ｘ１から順に濃度が第１しきい値ＴＨ１以上であるか否かを判断する。図３に示すように、検出手段３は、画素Ｘａの濃度を第１しきい値ＴＨ１以上であると判断すると、第１しきい値ＴＨ１以上と判断した画素Ｘａと、該画素Ｘａから画素ラインＸの他方側に所定画素数Ｋ離れた画素Ｘ（ａ＋ｋ）との間の画素から構成される画素群（即ち、画素Ｘａ～Ｘ（ａ＋ｋ－１）から構成される画素群）を火花候補画素群８１として検出する。検出手段３は、火花候補画素群８１よりも画素ラインＸの他方側に存在する画素についても、濃度が第１しきい値以上ＴＨ１であるか否かを判断し、火花候補画素群の検出を行う。
　このような方法においては、所定画素数Ｋを、火花領域の画素ラインＸ方向の寸法又は該寸法より若干大きい寸法に対応する画素数とすることで、例えば、図３に示すように、１つの火花候補画素群８１を構成する画素に、火花領域７１を構成する画素と火花領域７２を構成する画素とが含まれることが防止できる。仮に、１つの火花候補画素群８１を構成する画素に、火花領域７１を構成する画素と火花領域７２を構成する画素とが含まれると、第２しきい値が、濃度の大きい火花領域７１の最大濃度Ｃｍａｘに対して所定の割合を有する値となるため、火花領域７２を構成する画素が、第２しきい値ＴＨ２未満となる可能性がある。よって、火花領域７２を構成する画素が、火花画素群を構成することができないことになる。よって、所定画素数Ｋを、火花領域の画素ラインＸ方向の寸法又は該寸法より若干大きい寸法に対応する画素数とすることで、火花領域を構成する全画素が火花画素群を構成することができ、火花領域を構成する全画素が検出手段３によって検出される火花領域を構成する画素となることができる。
　また、鋼材１０２に対するグラインダ１０１の押し付け力は、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下であることが好ましい。図８に示すように、該押し付け力を２．９４Ｎ以上とすると、鋼材１０２をグラインダ１０１で摩擦した際に生じる火花の数が多く、破裂率Ｚと、実際の破裂率との差を小さくすることができる。よって、精度良く安定して鋼材１０２の炭素含有量を判定することができる。また、図８に示すように、押し付け力を９．８Ｎ以下とすると、鋼材１０２に深い傷を与えることなく、本実施形態に係る材質判定装置１によって鋼材１０２の材質を判定することができる。
　また、鋼材１０２が円筒状又は円柱状である場合においては、次のような理由により、鋼材１０２のグラインダ１０１で摩擦する部位は、鋼材１０２の周面で無く、図９に示すような鋼材１０２の軸方向の端部における肉厚部が好ましい。鋼材１０２の周面には、炭素含有量にばらつきのある層（いわゆる、黒皮材）が形成されることがあり、判定結果が安定しないためである。また、黒皮材を除去して、鋼材１０２の周面を摩擦することも考えられるが、黒皮材を除去すると、鋼材１０２に大きな傷が生じるという問題がある。更に、鋼材１０２の周面には、油等が塗布されている場合があり、鋼材１０２の周面を摩擦すれば、油が取れてしまうという問題がある。
　鋼材１０２の材質を構成する成分には、炭素成分の他、Cr、Mo、Ti、Mn等の元素から構成される合金成分が含まれる。このため、鋼材１０２の材質をより精度良く判定する場合においては、鋼材１０２の炭素含有量のみならず、鋼材１０２の合金成分含有量も重要な要素となる。前述のように、鋼材１０２の炭素含有量は破裂率Ｚに基づいて精度良く判定できる。しかしながら、鋼材１０２の合金成分含有量の変化に対して破裂率Ｚの変化が小さいため、鋼材１０２の合金成分含有量は、破裂率Ｚに基づいて精度良く判定できない。以下、前述のように炭素鋼と判定された鋼材１０２の材質をより精度良く判定するための好ましい構成について説明する。かかる好ましい構成においては、材質判定装置１は、撮像手段２、検出手段３、算出手段４、判定手段５、結果表示手段５１、及び、記憶手段５２の他、蛍光Ｘ線分析装置を備える。蛍光Ｘ線分析装置は、鋼材１０２に対して蛍光Ｘ線分析を行なう装置である。尚、蛍光Ｘ線分析装置の構成は、公知な構成であるので、ここでは、蛍光Ｘ線分析装置の説明を省略する。判定手段５は、前述のように破裂率Ｚに基づいて鋼材１０２が炭素鋼であると判定すると、破裂率Ｚに基づいて該鋼材１０２の炭素含有量を判定し、該鋼材１０２の蛍光Ｘ線分析の分析結果が入力されるのを待つ。ここで、判定手段５によって炭素鋼と判定された鋼材１０２に対して蛍光Ｘ線分析装置によって蛍光Ｘ線分析が行なわれ、その分析結果が蛍光Ｘ線分析装置から判定手段５に入力されると、判定手段５は、入力された分析結果に基づいて鋼材１０２の合金成分含有量を判定する。そして、判定手段５は、該合金成分含有量と、炭素含有量とに基づいて鋼材１０２の材質を判定する。蛍光Ｘ線分析の分析結果から鋼材１０２の合金成分含有量を判定する方法によれば、破裂率Ｚに基づいて鋼材１０２の合金成分含有量を判定する場合よりも、精度良く鋼材１０２の合金成分含有量を判定することができる。従って、かかる好ましい構成によれば、鋼材１０２の材質をより精度良く判定することができる。
　さらに、本実施形態のように、合金鋼と判定された鋼材１０２について炭素含有量が判定されない場合であっても、以下のようにして、合金鋼と判定された鋼材１０２の材質を判定手段５が判定してもよい。判定手段５は、前述のように破裂率Ｚに基づいて鋼材１０２が合金鋼であると判定すると、炭素含有量を判定せずに、該鋼材１０２の蛍光Ｘ線分析の分析結果が入力されるのを待つ。該鋼材１０２に対して蛍光Ｘ線分析が行われ、その分析結果が入力されると、判定手段５は、入力された分析結果に基づいて鋼材１０２の合金成分含有量を判定する。そして、判定手段５は、判定した合金成分含有量に基づいて鋼材１０２の材質を判定する。
　１…材質判定装置、２…撮像手段、３…検出手段、４…算出手段、５…判定手段

Claims (7)

  1. 　鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段が撮像した各撮像画像から火花領域と、該火花領域のうち３以上の端部を有する破裂火花領域とを検出する検出手段と、
    　前記検出手段が検出した各撮像画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、前記火花領域の総数に対する前記破裂火花領域の総数の割合を算出する算出手段と、
    　前記割合に基づいて、前記鋼材の炭素含有量を判定する判定手段とを備えることを特徴とする鋼材の材質判定装置。
  2. 　前記検出手段は、
    　前記撮像手段が撮像した各撮像画像を構成する１つの画素ラインについて、第１しきい値以上の濃度を有し、且つ、前記画素ラインに沿って連続する画素からなる火花候補画素群を検出する第１検出ステップと、
    　前記火花候補画素群を構成する画素の最大濃度を検出し、該最大濃度未満であり且つ前記第１しきい値を超える第２しきい値であって、前記検出した最大濃度に対して所定の割合の第２しきい値で前記火花候補画素群を構成する画素を二値化することにより、前記火花候補画素群を構成する画素から火花画素群を構成する画素を検出する第２検出ステップと、
    　各撮像画像を構成する全画素ラインについて、前記第１検出ステップと前記第２検出ステップとを実行することにより、前記火花画素群を表した二値化画像を作成し、該二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定する認定ステップとを行うことを特徴とする請求項１に記載の鋼材の材質判定装置。
  3. 　前記検出手段は、前記二値化画像に対して細線化処理を施し、該細線化処理された二値化画像において何れかの方向に連続する前記火花画素群を前記火花領域と認定し、認定した火花領域のうち３以上の端部を有する火花領域を前記破裂火花領域と認定することを特徴とする請求項２に記載の鋼材の材質判定装置。
  4. 　前記鋼材は、炭素鋼、又は、合金鋼であり、
    　前記判定手段は、前記火花領域の総数が第３しきい値未満である場合、前記鋼材が合金鋼であると判定し、前記第３しきい値以上である場合、前記鋼材が炭素鋼であると判定し、炭素鋼であると判定した場合は、前記割合に基づいて、該鋼材の炭素含有量を判定することを特徴とする請求項１～３の何れか１項に記載の鋼材の材質判定装置。
  5. 　鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像する撮像ステップと、
    　前記撮像ステップにおいて撮像した各撮像画像から火花領域と、該火花領域のうち３以上の端部を有する破裂火花領域とを検出する検出ステップと、
    　前記検出ステップにおいて検出した各撮像画像についての火花領域及び破裂火花領域の数をそれぞれ全撮像画像について合計して火花領域の総数及び破裂火花領域の総数を算出し、前記火花領域の総数に対する前記破裂火花領域の総数の割合を算出する算出ステップと、
    　前記割合に基づいて、前記鋼材の炭素含有量を判定する判定ステップとを含むことを特徴とする鋼材の材質判定方法。
  6. 　前記撮像ステップは、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下の力で摩擦部材を鋼材に押し付けた状態で、前記鋼材を前記摩擦部材で摩擦して生じた火花を撮像することを特徴とする請求項５に記載の鋼材の材質判定方法。
  7. 　前記判定手段は、前記割合に基づいて判定した炭素含有量と、前記鋼材を摩擦した際に生じる火花を利用しない方法により判定された前記鋼材の合金成分含有量とに基づいて前記鋼材の材質を判定する請求項１に記載の鋼材の材質判定装置。
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