WO2011061972A1 - 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

Info

Publication number
WO2011061972A1
WO2011061972A1 PCT/JP2010/062761 JP2010062761W WO2011061972A1 WO 2011061972 A1 WO2011061972 A1 WO 2011061972A1 JP 2010062761 W JP2010062761 W JP 2010062761W WO 2011061972 A1 WO2011061972 A1 WO 2011061972A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
spark
density
steel
pixel
pixels
Prior art date
Application number
PCT/JP2010/062761
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
武男 中田
池田　正美
誠 阪本
藤原　健二
内田　和宏
Original Assignee
住友金属工業株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 住友金属工業株式会社 filed Critical 住友金属工業株式会社
Priority to EP10831371.9A priority Critical patent/EP2503324A4/en
Priority to BR112012007500A priority patent/BR112012007500A2/pt
Priority to CA2775304A priority patent/CA2775304C/en
Priority to JP2010529963A priority patent/JP4798517B2/ja
Priority to CN201080052670.8A priority patent/CN102667449B/zh
Publication of WO2011061972A1 publication Critical patent/WO2011061972A1/ja
Priority to US13/469,720 priority patent/US8687850B2/en

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
    • G01N21/62—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
    • 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
    • G01N21/71—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light thermally excited
    • 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
    • G—PHYSICS
    • 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

Definitions

  • the present invention discriminates whether a steel material is a steel material made of high-strength steel to which an additive for improving the strength of steel is added or a steel material made of ordinary steel to which the additive is not added.
  • the present invention relates to a steel material judgment device and a steel material judgment method.
  • steel materials are steel materials made of high strength steel to which additives for improving the strength of steel are added, or steel materials made of normal steel to which the additives are not added
  • an additive for improving the strength of steel there is an additive for improving the strength of steel by enhancing the hardenability and the solid solution effect.
  • Specific examples of such additives include V, Cr, Mo, Nb, Cu, and Ni.
  • the determination and discrimination methods described above have problems that the determination results and discrimination results depend on the skill of the inspector, so the accuracy of determination and discrimination is not stable, and a skilled inspector is required. .
  • a steel material inspection device has been proposed for the purpose of performing the above-described determination stably and accurately (see, for example, Japanese Patent No. 3482265).
  • Japanese Patent No. 3482265 since the steel material inspection apparatus of Japanese Patent No. 3482265 is not intended to stably perform the above-described discrimination with high accuracy, an apparatus capable of stably performing the above-described discrimination with high accuracy still remains. Development of a method is desired.
  • the present invention determines whether the steel material is a steel material made of high-strength steel to which an additive for improving the strength of steel is added or a steel material made of normal steel to which the additive is not added. It is an object of the present invention to provide a steel material judgment device and a steel material judgment method capable of stably and accurately discriminating.
  • the present invention relates to an imaging unit that continuously captures a spark generated when rubbing a steel material a plurality of times and generates a plurality of color captured images, and a spark corresponding to the spark from each color captured image generated by the imaging unit.
  • Detection that detects a pixel, and detects, from the detected spark pixel, a pixel whose density of any one color component selected from among RGB color components is less than a first density threshold as a low density pixel
  • a total number of spark pixels and a total number of low density pixels by calculating the total number of spark pixels and low density pixels for each color captured image detected by the detection means for all color captured images,
  • a calculating means for calculating the ratio of the total number of the low density pixels to the total number of pixels, and when the ratio is equal to or greater than a discrimination threshold, the steel material is added with an additive for improving the strength of the steel.
  • Discriminating means for determining that the steel material is a steel material made of normal steel to which the additive is not
  • RGB means three colors of red (Red), green (Green), and blue (Blue).
  • the color component for discrimination is whether the steel material is a steel material made of high strength steel to which an additive for improving the strength of steel is added or a steel material made of normal steel to which the additive is not added. This is one of the RGB color components selected for discrimination.
  • the first density threshold is a threshold for detecting a low density pixel from a spark pixel.
  • the threshold for discrimination is whether the steel material is a steel material made of high-strength steel to which an additive for improving the strength of the steel is added, or a steel material made of normal steel to which the additive is not added. This is a threshold value for discriminating between.
  • the ratio of the total number of low density pixels to the total number of spark pixels (hereinafter referred to as “low density pixel occupation ratio” as appropriate) and the discrimination threshold value.
  • the steel is made of high-strength steel to which an additive for improving the strength of the steel is added or whether the steel is made of normal steel to which the additive is not added is automatically Discriminate.
  • the said discrimination result is not dependent on the skill of the inspector who performs discrimination, and this discrimination can be performed stably.
  • the additive for improving the strength of the steel include additives that improve the strength of the steel by increasing the hardenability and the solid solution effect as described above. Specific examples of such additives As V, Cr, Mo, Nb, Cu, Ni.
  • the material determination apparatus is a steel material made of high-strength steel to which an additive for improving the strength of steel is added, or made of normal steel to which the additive is not added. It is possible to accurately discriminate whether it is a steel material.
  • the color density of the spark region may be higher than the color density of the spark area having a low color density. For this reason, if the threshold value for binarization is set to a color density lower than the color density of the spark area having a low color density, the pixels constituting the peripheral area having a high color density may be detected as a spark pixel. is there.
  • the threshold value for binarization is set to a color density higher than the color density of the peripheral area where the color density is high, there is a possibility that the spark pixels constituting the spark area having a low color density may not be detected as a spark pixel. .
  • the detection unit is any one selected from RGB color components that are continuous with each other along each pixel line constituting each color captured image.
  • a first process for detecting a spark candidate pixel group composed of pixels in which the density of one color component for detection is equal to or higher than a second density threshold value from each pixel line of each color captured image; and configuring each spark candidate pixel group Detecting the highest density of the color component for detection, and from the pixels constituting each spark candidate pixel group, the density of the color component for detection is less than the highest density and the second density threshold value
  • a second process of detecting a pixel that is greater than or equal to the larger third density threshold as a spark pixel is any one selected from RGB color components that are continuous with each other along each pixel line constituting each color captured image.
  • the pixel line is a column of pixels connected in a straight line from one end side to the other end side of the captured image in the horizontal direction or the vertical direction of the captured image, and has one pixel in the width direction of the column.
  • the color component for detection is one of the RGB color components selected for detecting the spark candidate pixel group from the captured image.
  • the second density threshold is a pixel density threshold set for detecting a spark candidate pixel group from a captured image.
  • the spark candidate pixel group refers to a group of pixels that may be a spark region.
  • the third density threshold is a pixel density threshold set to detect a pixel constituting the spark pixel group from the pixels constituting the spark candidate pixel group.
  • the first processing is continuous with each other along the pixel lines constituting each color captured image, and the density of any one of the color components for detection selected from the RGB color components is equal to or higher than the second density threshold value.
  • This is a process for detecting a spark candidate pixel group consisting of the pixels from each pixel line of each color captured image.
  • the density of the color component for detection is basically the highest in the spark region, the next in the peripheral region, and the lowest in the background region.
  • the spark area having the low density is the spark candidate pixel. Leakage from pixels detected as a group can be prevented. Further, by setting the lower limit value that can be taken by the second density threshold to be higher than the density of the detection color component of the pixel having the highest density of the detection color component among the pixels constituting the background area, It can exclude that the pixel to comprise is detected as a pixel which comprises a spark candidate pixel group. However, similar to the color density of the spark region, the density of the color component for detection in the spark region differs between the spark regions.
  • the higher the density of the detection color component in the spark region the higher the density of the detection color component in the peripheral region located around the spark region.
  • the density of the detection color component in the peripheral area where the density of the detection color component is high is higher than that in the spark area where the density of the detection color component is low.
  • the second density threshold value is set between the above upper limit value and the lower limit value, if there is a peripheral area in which the density of the color component for detection is higher than the spark area, the pixels constituting the peripheral area are The peripheral region is detected as a pixel constituting a spark candidate pixel group together with a spark pixel constituting a spark region located in the periphery.
  • the second process detects the highest density of the detection color component of the pixels constituting each spark candidate pixel group, and the density of the detection color component is less than the highest density from the pixels constituting each spark candidate pixel group.
  • This is a process of detecting a pixel that is present and greater than or equal to the third density threshold greater than the second density threshold as a spark pixel.
  • the density of the color component for detection is higher than that in the peripheral region located around the spark region. Therefore, even if a pixel constituting the spark region and a pixel constituting the peripheral region located around the spark region are detected as the spark candidate pixel group as the spark candidate pixel group, detection of the pixels constituting the peripheral region is detected.
  • the pixels constituting the peripheral region are detected as the spark pixel. Can be eliminated. That is, this makes it possible to accurately detect the spark pixel from the color captured image.
  • an individual third density threshold value can be set for each second process performed for each spark candidate pixel group. For this reason, even if the density of the color component for detection differs between the spark regions constituting each spark candidate pixel group, the density of the color component for detection of the spark region constituting each spark candidate pixel group and the surrounding region are detected.
  • a third density threshold value can be set between the density of the color components, and a spark pixel can be accurately detected from the pixels constituting each spark candidate pixel group.
  • the present invention supports a spark from an imaging step of continuously capturing a spark generated when rubbing a steel material a plurality of times and generating a plurality of color captured images, and each color captured image generated in the imaging step. Detecting a spark pixel to be detected, and detecting, from the detected spark pixel, a pixel in which the density of any one of the RGB color components is less than the first density threshold as a low density pixel.
  • the imaging step is characterized by imaging a spark generated when the steel material is rubbed with a friction member pressed against the steel material with a force of 2.94N or more and 9.8N or less.
  • the steel material is a steel material made of high-strength steel to which an additive for improving the strength of steel is added, or a steel material made of normal steel to which the additive is not added. A certain discrimination can be performed stably. Further, when the pressing force is 9.8 N or less, the steel material can be rubbed without giving a deep scratch to the steel material. For this reason, according to the preferable method described above, the above-described discrimination can be performed stably and accurately without giving a deep scratch to the steel material.
  • the present invention stably determines whether a steel material is a steel material made of high strength steel to which an additive for improving the strength of steel is added or a steel material made of normal steel to which the additive is not added. It is possible to provide a steel material judgment device and a steel material judgment method that can be well distinguished.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a steel material quality determination apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a color captured image captured by the imaging unit.
  • FIG. 3 is a graph showing the density distribution of the detection color component of the pixel line X.
  • FIG. 4 is a graph showing low-density pixel occupancy rates of sparks generated when a steel material made of high-strength steel and a steel material made of normal steel are rubbed, respectively.
  • FIG. 5 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.
  • high-strength steel to which an additive for improving the strength of steel is added by a steel material determination device (hereinafter referred to as “material determination device”) of the present embodiment is added.
  • material determination device to which an additive for improving the strength of steel is added by a steel material determination device (hereinafter referred to as “material determination device”) of the present embodiment is added. Discriminating between steel materials made of high-strength steel) and steel materials made of normal steel to which the additive is not added (hereinafter simply referred to as “normal steel”) will be described. .
  • FIG. 1 is a schematic diagram of the material judgment device of the present embodiment.
  • the material determination device 1 includes an imaging unit 11.
  • a friction member (grinder 17 in this embodiment) is pressed against the steel material 18, and the imaging unit 11 continuously images the spark 19 generated from the steel material 18 by friction a plurality of times, and generates a plurality of color captured images.
  • the force with which the grinder 17 is pressed against the steel material 18 is 2.94N or more and 9.8N or less.
  • the peripheral speed of the grindstone of the grinder 17 is 30 m / sec.
  • the exposure time of the imaging means 11 is 4 msec, and the imaging means 11 continuously images the spark 19 200 times at intervals of 5 msec during 1 sec.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of the color image 2 taken by the image pickup means 11.
  • the color captured image 2 is configured by arranging M pixel lines in which N pixels are arranged in the horizontal direction in FIG. 2 in the vertical direction in FIG.
  • spark regions 21, 22, 23 composed of spark pixels corresponding to the spark 19
  • peripheral regions 21 ′, 22 ′, 23 ′ located around the spark regions 21, 22, 23.
  • the spark regions 21, 22, 23 are represented in black
  • the peripheral regions 21 ′, 22 ′, 23 ′ are represented in gray
  • the background region 20 is represented in white.
  • the imaging unit 11 inputs the generated color captured image 2 to the detection unit 12.
  • the detection unit 12 When the color captured image 2 is input from the imaging unit 11, the detection unit 12 performs the first process. In the first process, any one of the detection color components selected from the RGB color components that are continuous with each other along the pixel lines from the pixel lines constituting each input color image. This is a process for detecting a spark candidate pixel group consisting of pixels having a density equal to or higher than the second density threshold. As the color component for detection, it is desirable to select the component with the highest density from the RGB color components of the spark 19. If the density is high, the difference between the density of the spark region and the density of the background region becomes large, so that it is easy to detect a spark candidate pixel group and a spark pixel that are subsequently performed. In the present embodiment, the R color component having the highest density is employed as the color component for detection in each spark region.
  • FIG. 3 is a graph showing the density distribution of the detection color component (R color component) of the pixel line X in FIG.
  • spark regions 21, 22, 23, peripheral regions 21 ′, 22 ′, 23 ′ and a background region 20 exist on the pixel line X.
  • the peripheral areas 21 ′, 22 ′ where the spark areas 21, 22, 23 are located around the respective spark areas 21, 22, 23. , 23 ′, and the background region 20 is lower than any spark region 21, 22, 23 and any peripheral region 21 ′, 22 ′, 23 ′.
  • the density of the color component for detection in the spark regions 21, 22, 23 differs between the spark regions.
  • the pixel X0, the pixel X2 existing on the right side of the pixel X0 in the figure, and the pixel located between these pixels are pixels constituting the peripheral region 21 '.
  • the pixel X3 present on the right side of the pixel line X from the pixel X2, the pixel X6 present on the right side of the pixel line X from the pixel X3, and the pixel located therebetween also constitute the peripheral region 21 ′.
  • Pixel. A pixel (not including the pixel X2 and the pixel X3) located between the pixel X2 and the pixel X3 is a pixel constituting the spark region 21.
  • the detection unit 12 first starts with pixels that form the pixel line X from pixels close to the end of one side of the pixel line X (the left side in FIG. 3 in the present embodiment). In turn, it is determined whether the density of the color component for detection is equal to or higher than the second density threshold TH2.
  • the second density threshold value TH2 is equal to or lower than the lowest density among the densities of the detection color components of the spark pixels constituting the spark areas 21, 22, and 23, and each of the background areas 20 is constituted. The density is higher than the highest density among the density of the color component for detection of the pixel.
  • the second density threshold TH2 As a method for setting the second density threshold TH2 to a density within the above range, for example, in the color imaged image 2 captured by the imaging unit 11 when no spark is generated, the pixel having the highest density is selected. For example, a method of setting a density slightly higher than the density of the color component for detection as the second density threshold value can be given.
  • the pixel line X is located at the end on one side.
  • the near pixel is the pixel X1 existing between the pixel X0 and the pixel X2.
  • the detection means 12 first detects the pixel X1 as a pixel whose density of the color component for detection is equal to or higher than the second density threshold TH2.
  • the detection means 12 recognizes the pixel X1 detected first as a start point pixel which is a pixel from which detection of a spark candidate pixel group is started.
  • the detection unit 12 increases the density of the detection color component from the pixel closer to the start point pixel X1 to the second density of the pixels existing on the other side of the pixel line X from the start point pixel X1. It is determined whether or not the threshold value is less than TH2. As shown in FIG. 3, on the other side of the pixel line X from the start point pixel X1, the pixel closest to the start point pixel X1 among the pixels whose detection color component density is less than the second density threshold TH2 is the pixel This is a pixel X5 located between X3 and the pixel X6.
  • the detection means 12 first detects the pixel X5 as a pixel whose density of the color component for detection is less than the second density threshold TH2.
  • the detection unit 12 identifies the pixel X4 adjacent to the pixel X5 on one side of the pixel line X of the detected pixel X5 as an end point pixel that is a pixel for which detection of the spark candidate pixel group is finished.
  • the detection means 12 detects a pixel group composed of the start point pixel X1, the end point pixel X4, and the respective pixels positioned between them as a spark candidate pixel group 31 (see FIG. 3).
  • the second density threshold TH2 is set to the above size, it can be excluded that the pixels constituting the background area are detected as the pixels constituting the spark candidate pixel group, and the low density spark pixels are the spark candidate pixels. Leakage from pixels detected as a group can be prevented.
  • the detecting unit 12 recognizes the start point pixel and the end point pixel from the pixels existing on the other side of the pixel line X from the end point pixel X4, and detects other spark candidate pixel groups. To do.
  • the detection means 12 includes the spark candidate pixel group 32 composed of the pixels constituting the spark region 22 and the pixels constituting the peripheral region 22 ′, and the pixels constituting the spark region 23 and the surroundings. It is assumed that a spark candidate pixel group 33 composed of pixels constituting the region 23 ′ is detected.
  • the detection unit 12 performs the second process on the detected all spark candidate pixel group.
  • the second process is performed for each spark candidate pixel group.
  • the second process is a process for detecting a spark pixel from the pixels constituting each spark candidate pixel group.
  • the detection means 12 has a third density threshold that is less than the maximum density Cmax1 of the detection color components of the pixels constituting the spark candidate pixel group 31 and that is equal to or greater than the second density threshold TH2.
  • the pixels constituting the spark candidate pixel group 31 are binarized by the value TH3.
  • the detecting means 12 detects a pixel whose density of the color component for detection is greater than or equal to the third density threshold TH3 as a spark pixel.
  • the third density threshold value TH3 is higher than the highest density among the densities of the color components for detection possessed by each pixel constituting the peripheral area 21 ′, and each spark pixel constituting the spark area 21 has.
  • the density is set to be equal to or lower than the lowest density of the color components for detection. For this reason, it is excluded that the pixels constituting the peripheral region 21 ′ are included in the pixels detected as the spark pixels by the second process, and the spark pixels can be detected with high accuracy.
  • the third threshold value TH3 can be calculated as follows.
  • the ratio of the lowest density among the densities of the color components for detection possessed by each spark pixel constituting the spark area with respect to the highest density is acquired in advance by examining the sample, and a value slightly lower than the acquired ratio is stored in the detection means 12. Then, the detection means 12 multiplies the value stored in the maximum density by the third threshold value TH3 and calculates.
  • an individual third density threshold value can be set for each second process performed for each spark candidate pixel group.
  • the third density threshold is set in the above range. The spark pixel can be detected from each spark candidate pixel group.
  • the detection means 12 Upon completion of the second process, the detection means 12 has a density of any one of the color components for discrimination selected from among the RGB color components from the spark pixel detected by the second process is less than the first density threshold. Low density pixels are detected.
  • selecting the color component for discrimination it is desirable to examine in advance the width of the low density region in each of the RGB color components for each additive for increasing the strength of the steel, and select the component with the widest low density region.
  • the concentration of the color component for detection of the spark pixel of the high strength steel and the normal steel is investigated, and the first density threshold is a steel material in which the steel material 18 is made of high strength steel according to the low density pixel occupation rate described later. It is determined so that it is determined whether the steel material is made of normal steel.
  • the calculating means 13 calculates the total number of each of the spark pixels and the low density pixels detected by the detecting means 12. Then, the calculation means 13 calculates a ratio of the calculated total number of low density pixels to the calculated total number of spark pixels (low density pixel occupation ratio).
  • the discrimination means 14 determines that the steel material 18 is a steel material made of high-strength steel when the low density pixel occupancy calculated by the calculation means 13 is equal to or greater than the discrimination threshold, and the low density pixel occupancy is for discrimination. When it is less than the threshold value, it is determined that the steel material 18 is.
  • the spark generated when rubbing high-strength steel has a larger proportion of the low-concentration portion relative to the entire spark than the spark generated when rubbing normal steel. For this reason, when the spark generated when rubbing high strength steel is compared with the spark generated when rubbing normal steel, the low density pixel occupancy is larger in the spark generated when rubbing high strength steel. .
  • the low density pixel occupancy rate of the discrimination color component of the spark pixels of the high strength steel and the normal steel is investigated, and the threshold for discrimination is the steel material 18 made of high strength steel or the normal steel. It is determined so that it is determined whether it is a steel material. Therefore, according to the material determination apparatus 1, it can be discriminated whether the steel material 18 is a steel material made of high-strength steel or a steel material made of normal steel.
  • FIG. 4 shows the low-density pixel occupancy ratio of the high-strength steel made and the normal steel to which the additive is not added.
  • FIG. 4 shows the low-density pixel occupancy ratio of each spark generated when each of the six steel materials made of high-strength steel is rubbed and each spark generated when each of the three steel materials made of normal steel is rubbed.
  • the additive is V
  • the color component for discrimination is preferably B color.
  • low density pixel occupation ratio of the B color component is a ratio of low density pixels in which the density of the B color component is lower than a predetermined value with respect to the total number of spark pixels (hereinafter referred to as “low density pixel occupation ratio of the B color component”). As shown in FIG. 4, when a spark generated when rubbing a steel material made of high-strength steel and a spark produced when rubbing a steel material made of normal steel are compared, when the steel material made of high-strength steel is rubbed, The resulting spark has a higher density of low density pixels in the B color component.
  • the material determination device 1 adds the steel material to increase the strength of the steel based on the low density pixel occupation rate of the B color component and the threshold value for discrimination. It can be discriminated whether it is a steel material made of high strength steel to which an additive is added or a steel material made of normal steel to which the additive is not added.
  • the material determination device 1 whether the steel material is made of high-strength steel or steel is automatically selected based on the magnitude relationship between the low-density pixel occupation ratio and the threshold value for discrimination. Discriminate. For this reason, according to the material determination apparatus 1, the said discrimination result does not depend on an inspector's skill, and this discrimination can be performed stably.
  • the discrimination means 14 displays the discrimination result on the result display means 15 such as a monitor or the storage means 16 such as a hard disk or a memory.
  • the force with which the grinder 17 is pressed against the steel material 18 is 2.94N or more and 9.8N or less. If the force with which the grinder 17 is pressed against the steel material 18 is 2.94 N or more, the number of sparks generated is stabilized as shown in FIG. For this reason, by making the force with which the grinder 17 is pressed against the steel material 18 within the above range, it is possible to stably discriminate whether the steel material is a steel material made of normal steel or a steel material made of high-strength steel. Moreover, if the force pressed is 9.8 N or less, as shown in FIG. 5, the steel material 18 can be rubbed without giving the steel material 18 a deep flaw. For this reason, by making the force with which the grinder 17 is pressed against the steel material 18 within the above range, the above-mentioned discrimination can be performed stably and accurately without giving a deep scratch to the steel material 18.
  • the R color component having the highest density in the spark region is used as the detection color component.
  • the possibility that the range that can be taken by the spark region and the surrounding region or another region overlaps in the concentration of the detection color component is reduced. ing.
  • the first process it can be more reliably excluded that pixels in other regions are detected as the pixels constituting the spark candidate pixel group, and in the second process, the pixels constituting the peripheral region are used as the spark pixels. It is possible to more reliably eliminate detection.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Investigating And Analyzing Materials By Characteristic Methods (AREA)

Abstract

鋼材が、鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかを安定的に精度良く弁別することを可能にする。鋼材の材質判定装置１は、鋼材１８を摩擦した際に生じる火花１９のカラー撮像画像２から火花画素を検出すると共に、該火花画素から、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの弁別用色成分の濃度が低い画素を低濃度画素とを検出し、火花画素の総数に対する低濃度画素の総数の割合が弁別用しきい値以上である場合、鋼材が前記高強度鋼からなる鋼材であると判定し、該割合が弁別用しきい値未満である場合、鋼材が前記通常鋼からなる鋼材であると判定する。

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、鋼材が、鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかを弁別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。
　鋼材の炭素含有量の判定や、鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、又は前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかの弁別を行う方法として、鋼材をグラインダ等で摩擦した際に生じる火花を検査員が目視で観察し、観察した火花の状態から検査員が前記の判定や弁別を行う方法が知られている。鋼の強度を向上させるための添加剤としては、焼入れ性や固溶体効果を高めること等によって鋼の強度を向上させる添加剤がある。このような添加剤の具体例として、Ｖ、Ｃｒ、Ｍｏ、Ｎｂ、Ｃｕ、Ｎｉが挙げられる。
　しかし、上述した判定や弁別の方法は、判定結果や弁別結果が検査員の技量に依存するため、判定や弁別の精度が安定せず、また、熟練した検査員が必要であるという問題がある。
　上述の判定を安定的に精度良く行うことを目的とした鋼材検査装置が提案されている（例えば、日本国特許第３４８２２６５号公報参照）。しかし、日本国特許第３４８２２６５号の鋼材検査装置は、上述した弁別を安定的に精度良く行うことを目的としたものでないので、依然として、上述した弁別を安定的に精度良く行うことができる装置及び方法の開発が望まれている。
　そこで、本発明は、鋼材が、鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかを安定的に精度良く弁別することが可能な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し、複数のカラー撮像画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段が生成した各カラー撮像画像から、火花に対応する火花画素を検出すると共に、該検出した火花画素から、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの弁別用色成分の濃度が第１濃度しきい値未満の画素を低濃度画素として検出する検出手段と、前記検出手段が検出した各カラー撮像画像についての火花画素及び低濃度画素の数をそれぞれ全カラー撮像画像について合計して火花画素の総数と低濃度画素の総数とを算出し、前記火花画素の総数に対する前記低濃度画素の総数の割合を算出する算出手段と、前記割合が弁別用しきい値以上である場合、前記鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であると判定し、前記割合が前記弁別用しきい値未満である場合、前記鋼材が前記添加剤の添加されていない通常鋼からなる鋼材であると判定する弁別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。
　ここで、ＲＧＢとは、赤（Ｒｅｄ）、緑（Ｇｒｅｅｎ）、青（Ｂｌｕｅ）、の３色のことである。
　弁別用色成分とは、鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、前記添加剤の添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかを弁別するために選択されたＲＧＢ各色成分の中の一成分である。
　第１濃度しきい値とは、火花画素から低濃度画素を検出するためのしきい値である。
　弁別用しきい値とは、鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、前記添加剤の添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかを弁別するためしきい値である。
　上述のように、本発明に係る材質判定装置によれば、火花画素の総数に対する低濃度画素の総数の割合（以下、適宜、「低濃度画素占有率」という。）と弁別用しきい値との大小関係に基づいて、鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかが自動的に弁別される。このため、本発明に係る材質判定装置によれば、前記の弁別結果が弁別を行う検査員の技量に依存せず、該弁別を安定的に行うことができる。尚、鋼の強度を向上させるための添加剤としては、上述のように、焼入れ性や固溶体効果を高めること等によって鋼の強度を向上させる添加剤が挙げられ、このような添加剤の具体例として、Ｖ、Ｃｒ、Ｍｏ、Ｎｂ、Ｃｕ、Ｎｉが挙げられる。
　鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材及び前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材をそれぞれ摩擦した際に生じる火花中には、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの特定の色成分の濃度が低い低濃度部が存在する。鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花と、前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花とを比較すると、該高強度鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花の方が火花全体に対して低濃度部が占める割合が大きい。換言すると、鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花と、前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花とを比較すると、該高強度鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花の方が、低濃度画素占有率が大きい。
　鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花と、前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花とのそれぞれにおける低濃度画素占有率を予め調査し、低濃度画素占有率に高強度鋼と通常鋼とを弁別するための弁別用しきい値を設定する。これにより、本発明に係る材質判定装置は、鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、前記添加剤の添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかを精度良く弁別できる。
　鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材及び前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材のそれぞれを摩擦した際に生じる火花のカラー撮像画像には、それぞれの火花に対応する火花領域の他に、火花領域の周辺に位置する周辺領域と、火花の背景画像が表わされた領域である背景領域とが存在する。火花領域のカラー濃度は、基本的には、周辺領域及び背景領域より高い。このため、前述の低濃度画素占有率の算出に用いる火花画素をカラー撮像画像から検出する手法として、火花画素とその他の画素との二値化が考えられる。
　しかし、火花の輝度は火花毎に異なるので、１枚のカラー撮像画像に複数の火花に対応する複数の火花領域がある場合、火花領域間でカラー濃度が異なる。また、火花領域のカラー濃度が高ければ高いほど、その火花領域の周囲に位置する周辺領域のカラー濃度が高くなる傾向にある。カラー濃度の高い周辺領域のカラー濃度は、カラー濃度の低い火花領域のカラー濃度よりも高くなる場合がある。このため、カラー濃度が低い火花領域のカラー濃度より低いカラー濃度に前記の二値化用のしきい値を設定すると、カラー濃度が高い周辺領域を構成する画素が火花画素として検出される虞がある。一方、カラー濃度が高い周辺領域のカラー濃度より高いカラー濃度に前記の二値化用のしきい値を設定すると、カラー濃度が低い火花領域を構成する火花画素が火花画素として検出されない虞がある。
　火花画素を精度良く検出する観点から、好ましくは、前記検出手段は、前記各カラー撮像画像を構成する各画素ラインに沿って互いに連続し、且つ、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値以上である画素からなる火花候補画素群を前記各カラー撮像画像の各画素ラインから検出する第１処理と、前記各火花候補画素群を構成する画素の前記検出用色成分の最高濃度を検出し、前記各火花候補画素群を構成する画素から、前記検出用色成分の濃度が、前記最高濃度未満であり且つ前記第２濃度しきい値より大きい第３濃度しきい値以上である画素を火花画素として検出する第２処理とを行う。
　ここで画素ラインとは、撮像画像の横方向、又は縦方向に撮像画像の一端側から他端側に直線状に繋がる画素の列であり、列の幅方向の画素数が１個のものをいう。
　検出用色成分とは、火花候補画素群を撮像画像から検出するために選ばれたＲＧＢ各色成分の中の一成分である。
　第２濃度しきい値とは、火花候補画素群を撮像画像から検出するために設定された画素の濃度のしきい値をいう。
　火花候補画素群とは、火花領域である可能性のある画素の群れをいう。
　第３濃度しきい値とは、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ために設定された画素の濃度のしきい値をいう。
　第１処理は、各カラー撮像画像を構成する画素ラインに沿って互いに連続し、且つ、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値以上である画素からなる火花候補画素群を各カラー撮像画像の各画素ラインから検出する処理である。検出用色成分の濃度は、基本的には、火花領域が最も高く、次に周辺領域が高く、背景領域が最も低い。
　第１処理で用いられる第２濃度しきい値が採り得る上限値を、検出用色成分の濃度が最も低い火花領域の検出用色成分の濃度以下にすると、濃度の低い火花領域が火花候補画素群として検出される画素から漏れることを防止できる。また、第２濃度しきい値が採り得る下限値を、背景領域を構成する画素のうち、検出用色成分の濃度が最も高い画素の検出用色成分の濃度より高くすることで、背景領域を構成する画素が火花候補画素群を構成する画素として検出されることを排除できる。しかし、火花領域のカラー濃度と同様に、火花領域の検出用色成分の濃度は、火花領域間で異なる。火花領域の検出用色成分の濃度が高ければ高いほど、その火花領域の周囲に位置する周辺領域の検出用色成分の濃度が高くなる傾向にある。検出用色成分の濃度の高い周辺領域の検出用色成分の濃度が、検出用色成分の濃度が低い火花領域よりも高くなる場合がある。このため、上述の上限値と下限値との間に第２濃度しきい値を設定した場合、検出用色成分の濃度が火花領域よりも高い周辺領域が存在すると、周辺領域を構成する画素が、該周辺領域が周囲に位置する火花領域を構成する火花画素と共に火花候補画素群を構成する画素として検出される。
　第２処理は、各火花候補画素群を構成する画素の検出用色成分の最高濃度を検出し、各火花候補画素群を構成する画素から、検出用色成分の濃度が、該最高濃度未満であり且つ第２濃度しきい値より大きい第３濃度しきい値以上である画素を火花画素として検出する処理である。火花領域は該火花領域の周辺に位置する周辺領域より検出用色成分の濃度が高い。このため、火花候補画素群として、火花領域を構成する画素と該火花領域の周辺に位置する周辺領域を構成する画素とが火花候補画素群として検出されても、周辺領域を構成する画素の検出用色成分の濃度と火花領域を構成する火花画素の検出用色成分の濃度との間に第３濃度しきい値を設定することで、周辺領域を構成する画素が火花画素として検出されることを排除できる。即ち、これにより、カラー撮像画像から火花画素を精度良く検出できる。
　また、第２処理は、火花候補画素群毎に行われるため、各火花候補画素群に対して行われる第２処理毎に個別の第３濃度しきい値を設定できる。このため、各火花候補画素群を構成する火花領域間で検出用色成分の濃度が異なっていても、各火花候補画素群を構成する火花領域の検出用色成分の濃度と周辺領域の検出用色成分の濃度との間に第３濃度しきい値を設定でき、各火花候補画素群を構成する画素から火花画素を精度良く検出できる。
　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し、複数のカラー撮像画像を生成する撮像ステップと、前記撮像ステップにおいて生成した各カラー撮像画像から、火花に対応する火花画素を検出すると共に、該検出した火花画素から、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの弁別用色成分の濃度が第１濃度しきい値未満の画素を低濃度画素として検出する検出ステップと、検出ステップにおいて検出した各カラー撮像画像についての火花画素及び低濃度画素の数をそれぞれ全カラー撮像画像について合計して火花画素の総数と低濃度画素の総数とを算出し、前記火花画素の総数に対する前記低濃度画素の総数の割合を算出する算出ステップと、前記割合が弁別用しきい値以上である場合、前記鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であると判定し、前記割合が前記弁別用しきい値未満である場合、前記鋼材が前記添加剤の添加されていない通常鋼からなる鋼材であると判定する弁別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を提供する。
　好ましくは、前記撮像ステップは、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下の力で前記鋼材に押し付けられた摩擦部材で前記鋼材を摩擦した際に生じる火花を撮像することを特徴とする。
　摩擦部材を鋼材に押し付ける力を２．９４Ｎ以上とすると、生じる合金火花の数が安定する。このため、かかる好ましい方法によれば、鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかの弁別を安定的に行うことができる。また、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を摩擦できる。このため、上述のかかる好ましい方法によれば、鋼材に深い傷を与えることなく、前記の弁別を安定的に精度良く行うことができる。
　本発明は、鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかを安定的に精度良く弁別可能な鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法を提供できる。
図１は、本実施形態の鋼材の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カラー撮像画像の模式図である。 図３は、画素ラインＸの検出用色成分の濃度分布を示すグラフである。 図４は、高強度鋼からなる鋼材及び通常鋼からなる鋼材をそれぞれ摩擦した際に生じた火花の低濃度画素占有率を示すグラフである。 図５は、鋼材に対するグラインダの押し付け力と、火花の発生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。
　以下、本実施形態の鋼材の材質判定装置（以下、「材質判定装置」という。）により、鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼（以下、適宜、単に「高強度鋼」という。）からなる鋼材であるか、前記添加剤が添加されていない通常鋼（以下、適宜、単に「通常鋼」という。）からなる鋼材であるかを弁別することについて説明する。
　図１は、本実施形態の材質判定装置の模式図である。図１に示すように、材質判定装置１は撮像手段１１を備える。鋼材１８に摩擦部材（本実施形態ではグラインダ１７）が押し付けられ、撮像手段１１は、摩擦によって鋼材１８から生じる火花１９を連続的に複数回撮像し、複数のカラー撮像画像を生成する。グラインダ１７が鋼材１８に押し付けられる力は、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下である。グラインダ１７の砥石の周速度は、３０ｍ／ｓｅｃである。撮像手段１１の露光時間は、４ｍｓｅｃであり、撮像手段１１は、１ｓｅｃ間に、５ｍｓｅｃの間隔で火花１９を２００回連続的に撮像する。
　図２は、撮像手段１１が撮像したカラー撮像画像２の模式図である。カラー撮像画像２は、図２の左右方向にＮ個の画素が配列された画素ラインが図２の上下方向にＭ個配列されて構成されている。カラー撮像画像２には、火花１９に対応する火花画素から構成される火花領域２１、２２、２３と、各火花領域２１、２２、２３の周辺に位置する周辺領域２１’、２２’、２３’と、各火花領域２１、２２、２３から離れた背景領域２０とが存在する。図２においては、火花領域２１、２２、２３が黒色で表され、周辺領域２１’、２２’、２３’が灰色で表され、背景領域２０が白色で表されている。さらに、鋼材１８を摩擦した際に生じる火花中には、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの特定の色成分の濃度が火花中の他の部分に比べて低い低濃度部が存在する。カラー撮像画像２の各火花領域２１、２２、２３の中には、前記の低濃度部に対応する低濃度領域が存在する。
　撮像手段１１は、生成したカラー撮像画像２を検出手段１２に入力する。
　検出手段１２は、カラー撮像画像２が撮像手段１１から入力されると、第１処理を行う。第１処理は、入力された各カラー撮像画像を構成する各画素ラインから、各画素ラインに沿って互いに連続し、且つ、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値以上である画素からなる火花候補画素群を検出する処理である。検出用色成分には、火花１９が有するＲＧＢ各色成分の中から最も濃度の高い成分が選択されることが望ましい。濃度が高いと、火花領域の濃度と背景領域の濃度との差が大きくなるので、この後に行う火花候補画素群や火花画素の検出が行い易い。本実施形態では、検出用色成分として、各火花領域において、濃度が最も高いＲ色成分が採用されている。
　以下、第１処理によって、画素ラインＸ（図２参照）から火花候補画素群を検出する場面について説明する。図３は、図２中の画素ラインＸの検出用色成分（Ｒ色成分）の濃度分布を示すグラフである。図２に示すように、画素ラインＸ上には、火花領域２１、２２、２３、周辺領域２１’、２２’、２３’、及び、その背景領域２０が存在する。図３に示すように、カラー撮像画像２における検出用色成分の濃度については、火花領域２１、２２、２３が、各火花領域２１、２２、２３の周辺に位置する周辺領域２１’、２２’、２３’より高く、背景領域２０が、何れの火花領域２１、２２、２３及び何れの周辺領域２１’、２２’、２３’より低い。火花領域２１、２２、２３の検出用色成分の濃度は、火花領域間で異なっている。
　尚、図３に示すように、画素Ｘ０と、画素Ｘ０の図での右側に存在する画素Ｘ２と、これらの画素の間に位置する画素は、周辺領域２１’を構成する画素である。また、画素Ｘ２より画素ラインＸでの右側に存在する画素Ｘ３と、画素Ｘ３より画素ラインＸでの右側に存在する画素Ｘ６と、これらの間に位置する画素も、周辺領域２１’を構成する画素である。また、画素Ｘ２と画素Ｘ３との間に位置する画素（画素Ｘ２と画素Ｘ３とを含まない）は、火花領域２１を構成する画素である。
　上述の第１処理の際には、検出手段１２は、まず、画素ラインＸを構成する画素について、画素ラインＸの一方側（本実施形態では、図３の左側）の端部に近い画素から順に、検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値ＴＨ２以上であるか否を判定する。この第２濃度しきい値ＴＨ２は、各火花領域２１、２２、２３を構成する各火花画素が有する検出用色成分の濃度のうち最低の濃度以下であり、且つ、背景領域２０を構成する各画素が有する検出用色成分の濃度のうち最高の濃度より高い濃度である。尚、第２濃度しきい値ＴＨ２を上記の範囲内の濃度に設定する方法としては、例えば、火花が生じていないときに撮像手段１１が撮像したカラー撮像画像２において、最高濃度を有する画素の検出用色成分の濃度を若干上回る濃度を第２濃度しきい値に設定する方法が挙げられる。
　図３に示すように、画素ラインＸを構成する画素であって、検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値ＴＨ２以上である画素のうち、画素ラインＸの一方側の端部に最も近い画素は、画素Ｘ０と画素Ｘ２との間に存在する画素Ｘ１である。このため、検出手段１２は、検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値ＴＨ２以上の画素として画素Ｘ１を最初に検出する。検出手段１２は、最初に検出した画素Ｘ１を火花候補画素群の検出が開始される画素である始点画素に認定する。
　画素Ｘ１を始点画素に認定すると、検出手段１２は、始点画素Ｘ１より画素ラインＸの他方側に存在する画素について、始点画素Ｘ１に近い画素から順に、検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値ＴＨ２未満であるか否かを判定する。図３に示すように、始点画素Ｘ１より画素ラインＸの他方側においては、検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値ＴＨ２未満の画素のうち、始点画素Ｘ１に最も近い画素は、画素Ｘ３と画素Ｘ６との間に位置する画素Ｘ５である。このため、検出手段１２は、検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値ＴＨ２未満の画素として、画素Ｘ５を最初に検出する。検出手段１２は、検出した画素Ｘ５の画素ラインＸの一方側において該画素Ｘ５に隣接する画素Ｘ４を火花候補画素群の検出が終了される画素である終点画素に認定する。検出手段１２は、始点画素Ｘ１、終点画素Ｘ４、及びこれらの間に位置するそれぞれの画素から構成される画素群を火花候補画素群３１（図３参照）として検出する。
　以上の大きさに第２濃度しきい値ＴＨ２を設定すると、背景領域を構成する画素が火花候補画素群を構成する画素として検出されることを排除できると共に、濃度の低い火花画素が火花候補画素群として検出される画素から漏れることを防止できる。
　火花候補画素群３１を検出すると、検出手段１２は、終点画素Ｘ４より画素ラインＸの他方側に存在する画素の中から、始点画素及び終点画素を認定して、他の火花候補画素群を検出する。尚、本実施形態では、検出手段１２は、火花領域２２を構成する画素と周辺領域２２’を構成する画素とから構成される火花候補画素群３２、及び、火花領域２３を構成する画素と周辺領域２３’を構成する画素とから構成される火花候補画素群３３を検出したものとする。
　検出手段１２は、第１処理を終えると、検出した全火花候補画素群について第２処理を行う。第２処理は、火花候補画素群毎に行われる。第２処理は、各火花候補画素群を構成する画素から火花画素を検出する処理である。
　以下、火花候補画素群３１について行われる第２処理について説明する。検出手段１２は、図３に示すように、火花候補画素群３１を構成する画素の検出用色成分の最高濃度Ｃｍａｘ１未満であり、且つ、第２濃度しきい値ＴＨ２以上の第３濃度しきい値ＴＨ３によって、火花候補画素群３１を構成する画素を二値化する。検出手段１２は、検出用色成分の濃度が第３濃度しきい値ＴＨ３以上である画素を火花画素として検出する。本実施形態では、第３濃度しきい値ＴＨ３は、周辺領域２１’を構成する各画素が有する検出用色成分の濃度のうち最高の濃度より高く、火花領域２１を構成する各火花画素が有する検出用色成分の濃度のうち最低の濃度以下の濃度に設定されている。このため、第２処理により火花画素として検出される画素に、周辺領域２１’を構成する画素が含まれることが排除され、火花画素を精度良く検出できる。尚、第３しきい値ＴＨ３は、次のように算出できる。最高濃度に対する火花領域を構成する各火花画素が有する検出用色成分の濃度のうち最低の濃度の割合を予めサンプルの調査によって取得し、取得した割合より若干低い値を検出手段１２に記憶させておき、検出手段１２が最高濃度に記憶した値を掛けて第３しきい値ＴＨ３を掛けて算出する。
　また、第２処理は、火花候補画素群毎に行われるため、各火花候補画素群に対して行われる第２処理毎に個別の第３濃度しきい値を設定できる。各火花候補画素群を構成する火花領域間で検出用色成分の濃度が異なっていても、各火花候補画素群に対して行われる第２処理において、上述の範囲に第３濃度しきい値を設定でき、各火花候補画素群から火花画素を検出できる。
　検出手段１２は、第２処理を終えると、第２処理により検出した火花画素から、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの弁別用色成分の濃度が第１濃度しきい値未満の低濃度画素を検出する。弁別用色成分の選択においては、鋼の強度を高めるための添加剤毎にＲＧＢ各色成分における低濃度領域の広さを予め調査し、最も低濃度領域が広くなる成分を選択することが望ましい。高強度鋼と通常鋼の火花画素が有する検出用色成分の濃度の調査が行われ、第１濃度しきい値は、後述する低濃度画素占有率によって鋼材１８が高強度鋼からなる鋼材であるか通常鋼からなる鋼材であるかが判定されるように定められる。
　算出手段１３は、検出手段１２が検出した火花画素と低濃度画素とのそれぞれの総数を算出する。そして、算出手段１３は、算出した火花画素の総数に対する算出した低濃度画素の総数の割合（低濃度画素占有率）を算出する。
　弁別手段１４は、算出手段１３が算出した低濃度画素占有率が弁別用しきい値以上である場合、鋼材１８が高強度鋼からなる鋼材であると判定し、低濃度画素占有率が弁別用しきい値未満である場合、鋼材１８がと判定する。高強度鋼を摩擦した際に生じる火花は、通常鋼を摩擦した際に生じる火花よりも火花全体に対して低濃度部が占める割合が大きい。このため、高強度鋼を摩擦した際に生じる火花と、通常鋼を摩擦した際に生じる火花とを比較すると、高強度鋼を摩擦した際に生じる火花の方が、低濃度画素占有率が大きい。高強度鋼と通常鋼の火花画素が有する弁別用色成分の低濃度画素占有率の調査が行われ、弁別用しきい値は、鋼材１８が高強度鋼からなる鋼材であるか通常鋼からなる鋼材であるかが判定されるように定められる。従って、材質判定装置１によれば、鋼材１８が高強度鋼からなる鋼材であるか通常鋼からなる鋼材であるかを弁別できる。
　高強度鋼を摩擦した際に生じる火花と通常鋼を摩擦した際に生じる火花との低濃度画素占有率を比較する例として、鋼の強度を高めるための添加剤（本例ではＶ）が添加された高強度鋼と、前記添加剤が添加されていない通常鋼との低濃度画素占有率を図４に示す。図４は、高強度鋼からなる６つの鋼材をそれぞれ摩擦した際に生じる各火花と、通常鋼からなる３つの鋼材をそれぞれ摩擦した際に生じる各火花との低濃度画素占有率を示す。尚、添加剤がＶの場合は、弁別用色成分としてはＢ色が好ましい。図４に示す低濃度画素占有率は、火花画素の総数に対するＢ色成分の濃度が所定値より低い低濃度画素の割合（以下、「Ｂ色成分の低濃度画素占有率」という）である。図４に示すように、高強度鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花と、通常鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花とを比較すると、高強度鋼からなる鋼材を摩擦した際に生じる火花の方が、Ｂ色成分の低濃度画素占有率が高い。弁別用色成分としてＢ色成分を選択すれば、材質判定装置１は、Ｂ色成分の低濃度画素占有率と弁別用しきい値とに基づいて、鋼材が、鋼の強度を高めるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であるか、前記添加剤が添加されていない通常鋼からなる鋼材であるかを弁別できる。
　このように、材質判定装置１によれば、低濃度画素占有率と弁別用しきい値との大小関係に基づいて、高強度鋼からなる鋼材であるか通常鋼からなる鋼材であるかが自動的に弁別される。このため、材質判定装置１によれば、前記の弁別結果が検査員の技量に依存せず、該弁別を安定的に行うことができる。
　また、弁別手段１４は、前記の弁別結果について、モニタ等の結果表示手段１５に表示したり、ハードディスクやメモリ等の記憶手段１６に記憶させたりする。
　前述のように、本実施形態では、グラインダ１７が鋼材１８に押し付けられる力は、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下である。グラインダ１７が鋼材１８に押し付けられる力を２．９４Ｎ以上とすると、図５に示すように、火花の発生数が安定する。このため、グラインダ１７が鋼材１８に押し付けられる力を前記の範囲にすることで、鋼材が通常鋼からなる鋼材であるか高強度鋼からなる鋼材であるかを安定的に弁別できる。また、押し付けられる力を９．８Ｎ以下とすると、図５に示すように、鋼材１８に深い傷を与えることなく鋼材１８を摩擦できる。このため、グラインダ１７が鋼材１８に押し付けられる力を前記の範囲にすることで、鋼材１８に深い傷を与えることなく、前記の弁別を安定的に精度良く行うことができる。
　以上に説明したように、本実施形態では、検出用色成分として、ＲＧＢ各色成分のうち、火花領域において濃度が最も高いＲ色成分が用いられている。これにより、他の色成分が検出用色成分に用いられた場合に比べて、検出用色成分の濃度において、火花領域と周辺領域又は他の領域とが採り得る範囲が重なる可能性が低減されている。このため、第１処理において、他の領域の画素が火花候補画素群を構成する画素として検出されることをより確実に排除できると共に、第２処理において、周辺領域を構成する画素が火花画素として検出されることをより確実に排除できる。

Claims (4)

  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し、複数のカラー撮像画像を生成する撮像手段と、
    　前記撮像手段が生成した各カラー撮像画像から、火花に対応する火花画素を検出すると共に、該検出した火花画素から、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの弁別用色成分の濃度が第１濃度しきい値未満の画素を低濃度画素として検出する検出手段と、
    　前記検出手段が検出した各カラー撮像画像についての火花画素及び低濃度画素の数をそれぞれ全カラー撮像画像について合計して火花画素の総数と低濃度画素の総数とを算出し、前記火花画素の総数に対する前記低濃度画素の総数の割合を算出する算出手段と、
    　前記割合が弁別用しきい値以上である場合、前記鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であると判定し、前記割合が前記弁別用しきい値未満である場合、前記鋼材が前記添加剤の添加されていない通常鋼からなる鋼材であると判定する弁別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、
    　前記各カラー撮像画像を構成する各画素ラインに沿って互いに連続し、且つ、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの検出用色成分の濃度が第２濃度しきい値以上である画素からなる火花候補画素群を前記各カラー撮像画像の各画素ラインから検出する第１処理と、
    　前記各火花候補画素群を構成する画素の前記検出用色成分の最高濃度を検出し、前記各火花候補画素群を構成する画素から、前記検出用色成分の濃度が、前記最高濃度未満であり且つ前記第２濃度しきい値より大きい第３濃度しきい値以上である画素を火花画素として検出する第２処理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. 　鋼材を摩擦した際に生じる火花を連続的に複数回撮像し、複数のカラー撮像画像を生成する撮像ステップと、
    　前記撮像ステップにおいて生成した各カラー撮像画像から、火花に対応する火花画素を検出すると共に、該検出した火花画素から、ＲＧＢ各色成分の中から選択された何れか１つの弁別用色成分の濃度が第１濃度しきい値未満の画素を低濃度画素として検出する検出ステップと、
    　検出ステップにおいて検出した各カラー撮像画像についての火花画素及び低濃度画素の数をそれぞれ全カラー撮像画像について合計して火花画素の総数と低濃度画素の総数とを算出し、前記火花画素の総数に対する前記低濃度画素の総数の割合を算出する算出ステップと、
    　前記割合が弁別用しきい値以上である場合、前記鋼材が鋼の強度を向上させるための添加剤が添加された高強度鋼からなる鋼材であると判定し、前記割合が前記弁別用しきい値未満である場合、前記鋼材が前記添加剤の添加されていない通常鋼からなる鋼材であると判定する弁別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。
  4. 　前記撮像ステップは、２．９４Ｎ以上９．８Ｎ以下の力で前記鋼材に押し付けられた摩擦部材で前記鋼材を摩擦した際に生じる火花を撮像することを特徴とする請求項３に記載の鋼材の材質判定方法。
PCT/JP2010/062761 2009-11-20 2010-07-29 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法 WO2011061972A1 (ja)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP10831371.9A EP2503324A4 (en) 2009-11-20 2010-07-29 Device for determining material quality of steel material and method for determining material quality of steel material
BR112012007500A BR112012007500A2 (pt) 2009-11-20 2010-07-29 aparelho e método para determinar tipo de material de aço
CA2775304A CA2775304C (en) 2009-11-20 2010-07-29 Apparatus and method for determining kind of steel material
JP2010529963A JP4798517B2 (ja) 2009-11-20 2010-07-29 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法
CN201080052670.8A CN102667449B (zh) 2009-11-20 2010-07-29 钢材的材质判断装置和钢材的材质判断方法
US13/469,720 US8687850B2 (en) 2009-11-20 2012-05-11 Apparatus and method for determining kind of steel material

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009264690 2009-11-20
JP2009-264690 2009-11-20

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US13/469,720 Continuation US8687850B2 (en) 2009-11-20 2012-05-11 Apparatus and method for determining kind of steel material

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2011061972A1 true WO2011061972A1 (ja) 2011-05-26

Family

ID=44059457

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2010/062761 WO2011061972A1 (ja) 2009-11-20 2010-07-29 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法

Country Status (8)

Country Link
US (1) US8687850B2 (ja)
EP (1) EP2503324A4 (ja)
JP (1) JP4798517B2 (ja)
CN (1) CN102667449B (ja)
AR (1) AR079111A1 (ja)
BR (1) BR112012007500A2 (ja)
CA (1) CA2775304C (ja)
WO (1) WO2011061972A1 (ja)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106769855A (zh) * 2016-12-15 2017-05-31 大连文森特软件科技有限公司 基于ar增强现实技术的合金金属识别系统
CN106610370A (zh) * 2016-12-15 2017-05-03 大连文森特软件科技有限公司 基于ar增强现实技术的未知矿石识别系统
CN110108206B (zh) * 2019-05-16 2020-09-01 东北大学 一种废钢评级建库系统及方法
CN110533032A (zh) * 2019-08-22 2019-12-03 江苏联峰实业有限公司 一种获取高纯度低温用钢的方法和装置
DE102020200807A1 (de) * 2020-01-23 2021-07-29 TÜV Nord Systems GmbH & Co. KG Verfahren zur Begutachtung und Kennzeichnung eines Erzeugnisses
KR102415012B1 (ko) * 2020-06-02 2022-06-29 강민지 불꽃반응색 비교 실험장치
CN113776971B (zh) * 2021-08-30 2024-07-23 中冶检测认证有限公司 一种使用里氏硬度法确定钢材种类的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02132350A (ja) * 1988-11-14 1990-05-21 Hitachi Ltd 工具チップ組成の測定方法および工具チップ研磨装置
JPH07294439A (ja) * 1994-04-22 1995-11-10 Toshiba Eng Co Ltd 鋼材種類判定装置
JPH07294438A (ja) * 1994-04-22 1995-11-10 Toshiba Eng Co Ltd 炭素含有量判定装置
JPH08178834A (ja) * 1994-12-26 1996-07-12 Daido Steel Co Ltd 火花検査のための火花発生方法および発生装置
JP3482265B2 (ja) 1995-03-07 2003-12-22 東芝ソリューション株式会社 鋼材検査装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08247927A (ja) * 1995-03-07 1996-09-27 Toshiba Eng Co Ltd 鋼材検査装置
JP2004069673A (ja) * 2002-06-11 2004-03-04 Nec Corp 外観検査装置および外観検査方法
CA2729940C (en) * 2008-07-08 2014-02-11 Sumitomo Metal Industries, Ltd. Material determining apparatus for steel product and material determining method for steel product

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02132350A (ja) * 1988-11-14 1990-05-21 Hitachi Ltd 工具チップ組成の測定方法および工具チップ研磨装置
JPH07294439A (ja) * 1994-04-22 1995-11-10 Toshiba Eng Co Ltd 鋼材種類判定装置
JPH07294438A (ja) * 1994-04-22 1995-11-10 Toshiba Eng Co Ltd 炭素含有量判定装置
JPH08178834A (ja) * 1994-12-26 1996-07-12 Daido Steel Co Ltd 火花検査のための火花発生方法および発生装置
JP3482265B2 (ja) 1995-03-07 2003-12-22 東芝ソリューション株式会社 鋼材検査装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Japanese Industrial Standard, Method of Spark Test for Steels, JIS G 0566", JAPANESE STANDARDS ASSOCIATION, 5 January 1980 (1980-01-05), XP008140613 *

Also Published As

Publication number Publication date
CA2775304A1 (en) 2011-05-26
EP2503324A4 (en) 2017-12-20
JPWO2011061972A1 (ja) 2013-04-04
CN102667449A (zh) 2012-09-12
US20120281877A1 (en) 2012-11-08
US8687850B2 (en) 2014-04-01
EP2503324A1 (en) 2012-09-26
AR079111A1 (es) 2011-12-28
BR112012007500A2 (pt) 2016-11-22
JP4798517B2 (ja) 2011-10-19
CN102667449B (zh) 2015-05-06
CA2775304C (en) 2014-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4798517B2 (ja) 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法
JP4958025B2 (ja) 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法
JP5088165B2 (ja) 欠陥検出方法および欠陥検出装置
WO2011061971A1 (ja) 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法
JP2006170922A (ja) 外観検査方法およびその装置
JP7356010B2 (ja) 表面性状検査装置及び表面性状検査方法
KR101713001B1 (ko) 이미지 처리를 통한 금속패널 결함탐지장치 및 그 방법
JP2015064285A (ja) 溶接部の評価方法
JP5239275B2 (ja) 欠陥検出方法および欠陥検出装置
CN107545560B (zh) 用于轮胎胎侧气泡的检测方法和装置
JP2008233107A (ja) 外観検査方法及び外観検査装置
JP4656550B1 (ja) 鋼材の材質判定装置及び鋼材の材質判定方法
JP2008233106A (ja) 外観検査方法及び外観検査装置
JP2007198850A (ja) むら検査方法及びむら検査装置
JP4124752B2 (ja) 圧延鋼板の欠陥検出方法
JP2006078380A (ja) 画像処理装置を用いた欠陥検査の表示方法
JP6487683B2 (ja) 溶接評価装置及び溶接評価方法
JPH1185976A (ja) 画像ノイズ分析方法および記録媒体
JP2011112573A (ja) 欠陥検査方法
CN102034249A (zh) 影像边缘侦测方法及面板质量侦测方法
JP2006120891A (ja) 固体撮像素子の評価方法および評価装置
JP2001194131A (ja) 模様性欠陥の判定方法
TW201216206A (en) Method for detecting image edge and method for detecting quality of panel
JP2009168749A (ja) 粒子解析装置と、粒子解析方法

Legal Events

Date Code Title Description
ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2010529963

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 201080052670.8

Country of ref document: CN

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 10831371

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2775304

Country of ref document: CA

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2010831371

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

REG Reference to national code

Ref country code: BR

Ref legal event code: B01A

Ref document number: 112012007500

Country of ref document: BR

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 112012007500

Country of ref document: BR

Kind code of ref document: A2

Effective date: 20120402