WO2023276101A1 - 異常検出装置および異常検出方法 - Google Patents

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智俊 望月
明寛 小村
信弥 金森
昌弘 山田
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    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30136—Metal

Definitions

  • the present invention relates to an anomaly detection device and an anomaly detection method.
  • Patent Document 1 discloses a method for detecting flaws on the surface of a running metal steel strip.
  • a threshold calculation unit includes a density histogram calculation unit that obtains a density histogram for each unit area from an image signal, and a density histogram calculation unit that obtains a peak position of the density histogram, and a normal value when the peak position is used as an average value.
  • the determination threshold value is obtained by minimizing the inclusion of flaw signal components other than texture signal components in the standard deviation value.
  • strip reduction phenomenon (this is called rolling abnormality) occurs due to the rapid meandering of strips when passing through the tail end of the strip after the rear tension is released.
  • the occurrence of scratches on the roll surface increases, and the number of roll replacements increases, which may lead to a decrease in product yield.
  • rolling strip reduction rolling abnormality
  • early intervention can be implemented, and the probability of preventing subsequent rolling abnormalities and equipment failures can be increased. possible to raise.
  • Rolling plate reduction phenomenon is a phenomenon in which a metal strip is rolled in a folded state when it passes through a rolling mill.
  • the image of the strip surface is monitored with a camera, and the brightness of the strip surface exceeds a certain threshold and the area increases. Sometimes plate anomalies can be detected.
  • This threshold can vary depending on the type and material of the plate. It is disclosed that determination thresholds can be accurately and efficiently set for the entire surface and all types of metal steel strips by obtaining the deviation value as the formation signal level.
  • the determination threshold used is constant.
  • the present inventors have found that even if the type, material, etc. are the same, the luminance detected by the camera differs depending on the brightness of the illumination, the amount of water vapor in the surroundings, and the like. It has been clarified that there is room for improvement because the above-mentioned Patent Document 1 does not consider this point.
  • An object of the present invention is to provide an anomaly detection device and an anomaly detection method capable of improving the detection accuracy of plate rolling anomalies compared to conventional methods.
  • the present invention includes a plurality of means for solving the above problems, and one example thereof is an abnormality detection device for detecting a rolling abnormality on the surface of a metal strip rolled by a rolling mill, comprising: A camera for capturing an image of the metal strip during rolling of the metal strip, which is a target for detecting an abnormality, and extracting the metal strip from at least one image captured by the camera, and extracting the metal strip.
  • a luminance reference value setting unit for obtaining a luminance reference value for determining that there is no abnormality in the board from the luminance data of the pixels within the range; an image processing unit that extracts the metal strip from the comparison image of the metal strip and detects the rolling abnormality based on the brightness difference between the brightness data of pixels within the range of the metal strip and the brightness reference value.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the configuration of an abnormality detection device according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a diagram showing how the range of a material to be rolled is extracted from an image in the abnormality detection device of the embodiment
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a luminance (RGB) histogram of pixels within a plate range for one image in the abnormality detection device of the embodiment
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a method of calculating a luminance reference value in the abnormality detection device of the embodiment
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a method of calculating a luminance reference value in the abnormality detection device of the embodiment;
  • FIG. 5 is a diagram showing another example of a method of calculating a luminance reference value in the abnormality detection device of the embodiment;
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of abnormal region extraction determination processing in the abnormality detection device of the embodiment;
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of abnormal region extraction determination processing in the abnormality detection device of the embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of the abnormal region extraction determination process in the abnormality detection device of the embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of the abnormal region extraction determination process in the abnormality detection device of the embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing another example of the abnormal region extraction determination process in the abnormality detection device of the embodiment;
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the flow of a method for calculating an abnormal area based on a reflected light area in the abnormality detection device of the embodiment;
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the flow of a method for calculating an abnormal area based on a reflected light area in the abnormality detection device of the embodiment;
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the flow of a method for calculating an abnormal area based on a reflected light area in the abnormality detection device of the embodiment;
  • 4 is a flowchart of abnormality determination processing in the abnormality detection device of the embodiment.
  • FIG. 1 An embodiment of the abnormality detection device and the abnormality detection method of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 15.
  • FIG. 1 the same or corresponding components are denoted by the same or similar reference numerals, and repeated descriptions of these components may be omitted.
  • the metal strip that is the material to be rolled in the present invention is generally a strip of a metal material that can be rolled, and its type is not particularly limited. be able to.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the configuration of an abnormality detection device of this embodiment and a rolling mill equipped with the same
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating the configuration of the abnormality detection device.
  • a rolling facility 100 shown in FIG. 1 is a finish rolling facility for rolling a material 1 to be rolled, and includes an F1 stand 10, an F2 stand 20, an F3 stand 30, an F4 stand 40, an F5 stand 50, an F6 stand 60, and an F7 stand. It has a stand 70, cameras 81 and 82, a tension control looper 65, an image processing computer 90, a display device 95, and the like.
  • the cameras 81 and 82, the illumination device 67, and the image processing computer 90 constitute an abnormality detection device 101 for detecting an abnormality on the surface of the material 1 to be rolled.
  • the rolling facility 100 is not limited to the configuration in which seven rolling stands are provided as shown in FIG. 1, and may have at least one stand.
  • Each of the F1 stand 10, the F2 stand 20, the F3 stand 30, the F4 stand 40, the F5 stand 50, the F6 stand 60, and the F7 stand 70 has an upper work roll and a lower work roll, and the upper work roll and the lower work roll, respectively.
  • the roll configuration of the rolling mill is not limited to the form described above, and it is sufficient that there are at least upper and lower work rolls.
  • the looper 65 is a roll for line tension control. This roll is installed with its rotating shaft extending in the width direction of the material 1 to be rolled, and the line tension can be changed by raising or lowering the material 1 to be rolled vertically. between F1 stand 10 and F2 stand 20, between F2 stand 20 and F3 stand 30, between F3 stand 30 and F4 stand 40, between F4 stand 40 and F5 stand 50, between F5 stand 50 and They are provided between the F6 stand 60 and between the F6 stand 60 and the F7 stand 70, respectively.
  • the looper 65 may also have the function of a plate shape meter for detecting the tension distribution in the plate width direction.
  • the camera 81 is provided at a position capable of capturing an image including the material 1 to be rolled on the delivery side of the F4 stand 40 and the entry side of the F5 stand 50. For example, directly above the material 1 to be rolled, Alternatively, an image including the material to be rolled 1 is taken from obliquely above at an interval shorter than 0.1 seconds, preferably in a moving image format. Data of the image captured by the camera 81 is transmitted to the image processing computer 90 via the communication line 85 .
  • the camera 82 is provided on the delivery side of the F7 stand 70 at a position capable of capturing an image including the material 1 to be rolled. An image including the material to be rolled 1 is taken at an interval shorter than 0.1 seconds, for example. Data of images captured by the camera 82 are also transmitted to the image processing computer 90 via the communication line 85 .
  • These cameras 81 and 82 perform an imaging step of capturing an image including the material 1 to be rolled.
  • these cameras 81 and 82 take images of the material to be rolled 1 at different times during rolling of one roll that constitutes the material to be rolled 1, which is an abnormality detection target.
  • the lighting device 67 illuminates the material to be rolled 1, particularly the material to be rolled 1 in the range captured by the cameras 81 and 82, and is appropriately arranged on the ceiling of the rolling mill where the rolling equipment 100 is installed. Although it can be a general lighting equipment, it may be a dedicated lighting device.
  • the image processing computer 90 is a device configured by a computer or the like that controls the operation of each device in the rolling mill 100, and has a luminance reference value setting section 91, an image processing section 92, a database 93, and the like.
  • the luminance reference value setting unit 91 extracts the material to be rolled 1 from at least one image captured by the cameras 81 and 82, and determines whether the sheet is normal or not based on the luminance data of the pixels within the range of the material to be rolled 1. This is the part that obtains the reference value of the brightness that is determined to be present, and is the execution subject of the brightness reference value setting process.
  • the luminance reference value setting unit 91 extracts images from the moving images.
  • the image processing unit 92 uses one or more of the one or more captured images as comparison images, extracts the material 1 to be rolled from each comparison image, and determines the brightness of the pixels within the range of the material 1 to be rolled. It is a part that detects rolling abnormality on the surface based on the luminance difference between the data and the luminance reference value, and is the main body that executes the image processing process.
  • the image processing section 92 has a detection area setting section 92A, a reflected light area setting section 92B, an abnormal area setting section 92C, and the like.
  • the detection area setting part 92A is a part for setting a detection area of the rolled material 1, which is an abnormality detection target, from the comparison image.
  • the reflected light region setting portion 92B is a portion that sets a reflected light region in which the illumination light originating from the illumination device 67 is reflected on the surface of the material 1 to be rolled, from the comparative image.
  • the abnormal area setting unit 92C is a part that detects an abnormal portion of the surface from the detection area using the reference value as a threshold, and sets an area from which the reflected light area is removed as an abnormal area.
  • the comparative image processed by the image processing unit 92 is basically the latest image.
  • the database 93 stores one component of the brightness of the R (red) value, G (green) value, and B (blue) value of the pixels within the range of the material 1 to be rolled in the image of the material 1 to be rolled.
  • It is a storage device that stores information on the boundary line.
  • it is configured with an SSD, HDD, or the like.
  • the display device 95 is a display device such as a display and an audio device such as an alarm device. It is a device for communicating about Therefore, a display is often used as the display device 95 .
  • the operator checks the display screen of the display device 95, each stand itself, and between the stands to see if there is a rolling abnormality such as a strip reduction phenomenon. For example, when the operator confirms the display that the rolling strip reduction phenomenon has occurred on the display device 95, and the operation to be performed such as bending correction, leveling correction, roll speed correction, roll gap opening of the downstream stand, etc. is displayed.
  • a rolling abnormality such as a strip reduction phenomenon.
  • the operator is notified of the occurrence of the rolling strip reduction phenomenon on the display screen of the display device 95, and a correction or stop signal is sent to the rolling mill control device to avoid the rolling abnormality. It is possible to adopt a mode in which the avoidance operation is performed by automatic control, or a mode in which various correction operations or stop operation is performed by automatic control without displaying on the display device 95 .
  • FIG. 3 is a diagram showing how the range of the material to be rolled is extracted from the image
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a luminance (RGB) histogram of pixels within the plate range for one image
  • FIGS. FIGS. 8 to 11 are diagrams showing an example of extraction determination processing of an abnormal area
  • FIGS. 12 to 14 are abnormal areas by illumination area It is a figure explaining the flow of the calculation method of.
  • the type and material of the material to be rolled 1 are the same, it is detected by the camera depending on the brightness of the lighting during rolling, the amount of water vapor in the surroundings, and the image processing settings of the camera. It is necessary to correspond because the brightness to be applied is different.
  • an image including the material 1 to be rolled is acquired by the cameras 81 and 82 .
  • the state of the material to be rolled 1 is continuously imaged in a moving image format.
  • the captured image is output to the image processing computer 90 via the communication line 85 .
  • the luminance reference value setting unit 91 binarizes the background and the area where the material 1 exists from the image of the material 1 to be rolled during rolling, as shown in FIG. Then, the range 1A of the material to be rolled 1 is extracted from the brightness area equal to or higher than a certain threshold. After that, abnormality detection processing is performed on the range 1A extracted by the image processing section 92 including the detection area setting section 92A, the reflected light area setting section 92B, the abnormal area setting section 92C, and the like.
  • this extracted range 1A may include a region slightly inside or outside the actual plate region, and does not necessarily have to match the material to be rolled 1. Since the position of the material 1 to be imaged may change due to the fluctuation, the range 1A must be extracted so as to follow the change.
  • the luminance reference value setting unit 91 obtains the luminance distribution of the pixels inside the range 1A of the material to be rolled 1 for the selected one image, and determines that the plate has no abnormality. Calculate the brightness reference value that Here, the brightness reference value setting unit 91 divides the brightness data into three components of R value, G value, and B value, and sets the brightness reference values as a reference R value (R value 0 ), a reference G value (G value 0 ), and a reference B value (B 0 value).
  • Two values (a combination of the R0 value and the G0 value, the R0 value and the B0 value, and the B0 value and the G0 value) may be obtained from the luminance reference values.
  • the brightness reference value setting unit 91 can be configured to process the brightness data in a gray scale such as 8 bits (256 gradations) or 16 bits (65536 gradations). In the case of gray scale, the subsequent processing is basically the same, and the details are omitted.
  • a method of selecting from one image as a process for obtaining three values of a reference R value (R 0 value), a reference G value (G 0 value), and a reference B value (B 0 value) as luminance reference values. and a method of selecting from a plurality of images. First, a method for selecting a luminance reference value from one image will be described.
  • the luminance reference value setting unit 91 sets the number of measurement points for the luminance (RGB) of all pixels in the range 1A extracted in FIG.
  • a luminance frequency distribution (histogram) of R, G, and B values is obtained.
  • R red
  • G green
  • B blue
  • all of RGB take values from 0 to 255.
  • FIG. 4 shows an example of a plate area luminance (RGB) histogram for one image.
  • the brightness reference value setting unit 91 divides the area indicated by the integrated value of each distribution into two (central position: 50%) as a normal board. Let be the initial luminance reference value for each RGB component to be determined. Also, one value can be selected within an allowable range of ⁇ 20% from the central position of 50% and used as the luminance reference value for each of the RGB components. Note that the allowable range does not have to be " ⁇ 20%" and can be changed as appropriate.
  • the value (position) used to obtain the brightness reference value may be specified by the operator before rolling the material 1 to be detected as an abnormality detection target, or may be set using a preset value of the device. A format in which the optimum value is appropriately learned may be used.
  • the value that divides the area into two can be an initial luminance reference value for each.
  • the luminance reference value may be used.
  • the reference value may be recalculated to update the brightness reference value as needed, and there is no particular limitation.
  • the brightness reference value setting unit 91 obtains the brightness reference value by averaging the brightness data captured in a plurality of images. It is desired that the luminance reference value is re-determined by adding the luminance data captured to the new image.
  • the luminance reference value setting unit 91 performs a method shown in FIGS. 4 to 7 on two or more images captured by the cameras 81 and 82.
  • the brightness reference value is obtained for each image of a specific location captured by each camera.
  • the same method is used for luminance G and luminance B as well.
  • the luminance R reference value R 0 (R 12 +R 3 )/2, and the moving average is taken.
  • the same method is used for luminance G and luminance B as well.
  • updating of the brightness reference value may be stopped halfway when it is determined to be stable, or the brightness reference value may be continuously updated during rolling of one coil. and is not particularly limited.
  • the image processing unit 92 divides the luminance data from the image into R value, G value, and B value, and subtracts the reference R value from the R value, the reference G value from the G value, and the reference B value from the B value. to find the luminance difference of each.
  • the last (latest) image among the multiple images may also be used as a comparison image.
  • the image processing unit 92 detects a rolling abnormality based on the relationship between the luminance differences of the two components among the luminance differences.
  • the abnormality determination method (i) determination based on the relationship between the luminance differences of the two components (using a threshold of a specific value) and (ii) the relationship between the luminance differences of the two components (using an arbitrary threshold boundary ) and the determination based on ).
  • the details of the determination based on the relationship between the luminance differences of the two components (using a threshold of a specific value) will be described.
  • the image processing unit 92 detects an abnormality when both luminance differences of the two components of the R value, G value, and B value are equal to or greater than their respective thresholds.
  • both the luminance difference between the B value and the reference B value and the luminance difference between the R value and the reference R value are determined for each luminance difference.
  • Both of the luminance differences of the two components forming one combination are equal to or greater than the respective luminance difference thresholds (G a and B a in FIG. 8), and the other combinations
  • both of the luminance differences of the two components are equal to or greater than the respective luminance difference thresholds (R a and B a )
  • the relationship between the luminance difference GG 0 and the luminance difference RR 0 is used to determine whether both the luminance differences of the two components are equal to or greater than their respective thresholds (G a and R a ). can be used for determination.
  • the determination process as shown in Figs. 8 and 9 is particularly effective in an environment with little water vapor, because water vapor generated during rolling becomes noise in image processing.
  • this treatment is not affected by the presence or absence of steam, and can be preferably performed under rolling conditions with a large amount of steam. Moreover, it can be suitably executed regardless of whether or not the reflected light region of the illumination light originating from the illumination device 67 and reflected on the surface of the material to be rolled is removed.
  • the image processing unit 92 detects an abnormality in the plate surface based on the luminance difference of one component, the luminance difference of the other component, and an arbitrary threshold boundary.
  • the image processing unit 92 calculates the brightness difference of two components (the brightness difference between the B value and the reference B value and the G value and The detection result of whether or not there is an abnormality is obtained from the boundary obtained therefrom, and the luminance difference of the two components (the B value and the reference B and the luminance difference between the R value and the reference R value) and the boundary obtained therefrom, the detection result as to whether or not there is an abnormality is obtained. More specifically, it is determined whether the plot of the luminance difference (RR 0 , GG 0 , BB 0 ) from the reference value is on the abnormal side of the boundary line.
  • the image processing unit 92 detects that the plate surface is abnormal when both detection results are determined to be abnormal.
  • the relationship between the luminance difference GG 0 and the luminance difference RR 0 can be used. It is desirable to use the difference and either luminance difference.
  • any one of the three combinations may be used for determination. Moreover, it may be detected as an abnormality when either one of the two combinations exceeds an arbitrary threshold boundary. Furthermore, any of the three combinations may be used for determination. When using any of the three combinations, it may be detected as an abnormality when any one of them exceeds an arbitrary threshold boundary, or when two of the majority votes exceed an arbitrary threshold boundary, it is detected as an abnormality. Alternatively, an abnormality may be detected only when all of the three are equal to or greater than an arbitrary threshold boundary. In these cases, as described above, priority can be given to the luminance difference between the G value and the B value.
  • the threshold boundary line for separation can be determined and drawn by, for example, the operator of the rolling equipment 100 or the employee of the manufacturer of the abnormality detection device from the result diagram.
  • mathematical techniques can be used to classify normal and abnormal, for example, using data clustering techniques (data classification techniques).
  • data classification techniques data classification techniques.
  • FIG. 12 the details of the removal of the reflected light area originating from the lighting device 67 will be described with reference to FIGS. 12 to 14.
  • FIG. 12 the details of the removal of the reflected light area originating from the lighting device 67 will be described with reference to FIGS. 12 to 14.
  • the abnormal area has the shape of the luminance distribution in the rolling direction (conveyance direction).
  • the abnormal area and the area of the reflected light originating from the illumination device 67 are mixed. It is an image in which the reflected light area 1A1 is reflected, and it is desirable to remove the reflected light area originating from the illumination device 67 from the aperture/reflected light area 1A1.
  • the RGB colors of the reflected light region originating from the lighting device 67 are close to white, and for example, the RGB colors of the aperture part may be close to yellow
  • binarization processing is performed using a luminance threshold
  • the detection area setting unit 92A detects the area determined as abnormal using the above-described methods of FIGS. and set. After that, as shown in FIG. 13, a reflected light region setting unit 92B extracts and deletes a relatively long reflected light region 1A2 in the plate width direction derived from the illumination device 67 from the aperture/reflected light region 1A1. As shown in FIG. 14, only the true abnormal area 1A3 (relatively long area in the transport direction) is extracted. Thereafter, the abnormal area setting unit 92C sets the detected true abnormal area 1A3 as an abnormal area, and shifts to the final detection process of whether or not a rolling abnormality is detected.
  • the abnormal rolling area may be set by the process shown in FIG. 8 or the like after that.
  • the image processing unit 92 preferably removes the area of the reflected light from the lighting device 67 and sets the abnormal area, or the abnormal area detected as the abnormal part of the surface by the method of FIG. If the total value or the value obtained by dividing the total area value by the area of the range 1A of the entire material 1 to be rolled is larger than a certain threshold value ( ⁇ ), it is determined that the material 1 to be rolled has a rolling abnormality. do.
  • FIG. 15 is a flow chart of abnormality determination processing in the abnormality detection device of the embodiment.
  • step S101 images are acquired by the cameras 81 and 82 (step S101).
  • This step S101 corresponds to the image capturing step, and preferably a moving image is captured.
  • the brightness reference value setting unit 91 of the image processing computer 90 determines whether or not the material to be rolled 1 is present in the image captured in step S101 (step S102). When it is determined that the material 1 to be rolled exists, the process proceeds to step S103, whereas when it is determined that it does not exist, the process proceeds to step S111.
  • step S103 After that, after setting the plate detection area in the luminance reference value setting unit 91 (step S103), the luminance reference value for each target coil is selected (step S104). These steps S103 and S104 correspond to the luminance reference value setting step.
  • step S105 the difference from the brightness of the comparison image captured after the brightness reference value selection image is obtained (step S105), and an abnormality candidate is determined (step S106).
  • the image processing unit 92 performs processing for removing the reflected light area originating from the illumination device 67 (step S107).
  • step S108 the image processing unit 92 executes final abnormality determination processing (step S108), and determines whether or not there is a rolling abnormality such as reduction (step S109).
  • step S110 determines whether or not there is a rolling abnormality such as reduction
  • step S111 the process proceeds to step S111.
  • the display device 95 displays that fact.
  • intervention processing for each stand 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70 can be automatically executed.
  • steps S101 to S111 described above are executed during the rolling of one rolled coil, and the process ends when the rolling of one rolled coil is completed.
  • the abnormality detection device of the present embodiment described above is a device for detecting a rolling abnormality on the surface of the material 1 to be rolled by a rolling mill.
  • Cameras 81 and 82 for imaging the material 1 to be rolled, and the material 1 to be rolled is extracted from at least one image captured by the cameras 81 and 82.
  • the brightness reference value that serves as a reference for comparing the abnormality is obtained each time, and the reference value is obtained only for the comparative image of the material 1 to be rolled of the same coil. Since it is used, it is possible to detect a rolling abnormality on the surface of the material 1 to be rolled in consideration of the disturbance peculiar to the material 1 to be rolled, and to improve the detection accuracy of abnormal rolling of the plate compared with the conventional technique.
  • the brightness reference value setting unit 91 divides the brightness data into three components of the R value, the G value, and the B value, and sets two or more of the three components of the reference R value, the reference G value, and the reference B value as the reference values.
  • the image processing unit 92 divides the brightness data of the pixels within the range of the material to be rolled 1 into R value, G value, and B value, and determines the reference R value from the R value, the reference G value from the G value, Each luminance difference is obtained by subtracting the reference B value from the B value, and the rolling abnormality is detected based on the relationship between the luminance differences of the two components of each luminance difference. Therefore, it is possible to further improve the abnormality detection accuracy.
  • the cameras 81 and 82 are for capturing moving images
  • the brightness reference value setting unit 91 extracts images from the moving images, and simply averages or weights the brightness data captured in a plurality of images.
  • the luminance reference value By obtaining the luminance reference value by performing moving average processing, it is possible to obtain the luminance reference value calculated based on the luminance data within the range of the rolled material 1 captured in a plurality of continuous images.
  • the brightness reference value setting unit 91 adds the brightness data captured in the new image to the brightness data already obtained to recalculate the brightness reference value. Even if there is a fluctuation, the brightness data of the previous image is also used to obtain the brightness reference value, so the abnormality due to the fluctuation is reduced, and the plate is judged to have no abnormality. value can be obtained.
  • the brightness reference value setting unit 91 divides the brightness data into three components of R value, G value and B value, and obtains the brightness distribution of each of the R value, G value and B value indicated by the number of measurement points for brightness.
  • the luminance of each RGB component that divides the area indicated by the integrated value of each distribution into two, or the luminance that is the largest number of measurement points in each distribution is set as the initial luminance reference value, and further the initial luminance reference value is By setting a specific luminance range including If the brightness data divides the area indicated by the integrated value of the B component brightness data distribution into about half, or if it is around the brightness that records the most plots, the brightness data of the normal surface area that occupies most of the detection range is sufficient. , the luminance (reference value) of the normal surface area of the plate can be obtained with high accuracy by eliminating the influence of the luminance data of the reflected light area reflected on the plate surface by the illumination device 67 in a narrow part. .
  • an illumination device 67 for illuminating the material to be rolled 1 is provided, and the image processing unit 92 sets a detection region of the material to be rolled 1, which is an abnormality detection target, from the latest image.
  • a reflected light area reflected on the surface of the material to be rolled 1 derived from the illumination light of 67 is set, and the area obtained by removing the reflected light area from the detection area is used as a new detection area, and the newly obtained detection is obtained.
  • the region is set as an abnormal region, and the rolling abnormality is detected, thereby removing the reflected light region of the illumination light of the illumination device 67.
  • a true surface anomaly can be extracted, and a further improvement in anomaly detection accuracy can be achieved.
  • the luminance difference is obtained by subtracting the luminance reference value from the luminance data.
  • the image processing unit 92 determines that both of the luminance differences of the two components that form one combination of the R value, the G value, and the B value are equal to or greater than the respective threshold values, and that the luminance differences of the two components that form another combination When both of are equal to or higher than the respective brightness difference thresholds, it is detected as a rolling abnormality, so that two sets of combinations of two components are used, and when both detect an abnormality, it is determined that the surface is abnormal. A normal part is less likely to be erroneously detected as an abnormal part, and a further improvement in abnormality detection accuracy can be achieved.
  • the luminance difference data is plotted for each of the R value and the G value, the G value and the B value, and the R value and the B value, the data group with the normal plate and the data group with the abnormal plate form a certain line. There is a tendency to separate at the boundary. Therefore, by using the line as the threshold boundary of the luminance difference of each component, it is possible to achieve further improvement in abnormality detection accuracy.
  • the image processing unit 92 determines that the detection result obtained from the luminance difference of two components that form one combination of the R value, the G value, and the B value and the threshold boundary obtained therefrom is abnormal, and If the detection result obtained from the luminance difference of the other two components and the threshold boundary obtained from them is abnormal, it is detected as a rolling abnormality, so that two combinations of two components are used. Since it is determined that the surface is abnormal when an abnormality is detected in both cases, it is difficult to erroneously detect a normal portion as an abnormal portion, and the accuracy of abnormality detection can be further improved.
  • the image processing unit 92 uses the luminance difference between the G value and the B value. Since the material to be rolled 1 has a reddish color tone, when the R value is used, the brightness of the normal part and the abnormal part do not change so much, and it may not be suitable for discrimination. Therefore, by using the G value and the B value, the abnormality can be detected without considering the ground color of the material 1 to be rolled.

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Abstract

圧延異常の検出対象である被圧延材１の圧延中に、被圧延材１を撮像するカメラ８１，８２と、カメラ８１，８２により撮像された少なくとも１枚の画像から被圧延材１を抽出し、被圧延材１の範囲内の画素の輝度データから被圧延材１に異常がないと判断される輝度基準値を求める輝度基準値設定部９１と、撮像された１枚以上の画像の中の１枚以上を比較画像とし、各々の比較画像から被圧延材１を抽出し、被圧延材１の範囲内の輝度データと輝度基準値との輝度差に基づいて表面の圧延異常を検出する画像処理部９２と、を備える。これにより、板の圧延異常検出精度を従来に比べて向上させることが可能な異常検出装置および異常検出方法が提供される。

Description

異常検出装置および異常検出方法
　本発明は、異常検出装置および異常検出方法に関する。
　生産ラインにおいて疵無部の地合信号を正確に求め、判定閾値を正確に、且つ、効率よく設定する表面検査装置の一例として、特許文献１には、走行する金属鋼帯の表面の疵を検出する表面検査装置であって、閾値演算部は、画像信号から単位エリア毎の濃度ヒストグラムを求める濃度ヒストグラム演算部と、濃度ヒストグラムのピーク位置を求め、当該ピーク位置を平均値とした場合の正規分布関数を想定し、当該ピーク位置近傍の濃度ヒストグラム度数から、想定した正規分布関数の標準偏差値を求める標準偏差演算部と、標準偏差値に対応する判定閾値を設定する閾値設定部とを備え、標準偏差値に地合信号成分以外の疵信号成分が極力含まれないようにして判定閾値を求めるようにした、ことが記載されている。
特開２０１０－８５０９６号公報
　熱間仕上げ圧延機では、薄板・高荷重での圧延の増加に伴い、後方張力が開放された後の板尾端部通過時に、板の急激な蛇行に伴う圧延板絞り現象（これを圧延異常と呼ぶ）の発生が多くなり、ロール表面へのキズ発生に伴うロール交換回数が増加し、製品歩留まりの低下を招く可能性がある。
　現状は、オペレータ目視によるベンディング・レベリング介入等の操作にて回避しているが、オペレータの技能に依存するところが大きい。オペレータが見ている監視画像情報を用いたコンピュータ画像処理により、圧延板絞り発生（圧延異常）を検知できれば早めの介入操作に展開でき、その後の圧延異常や設備故障の発生を未然に防ぐ確率を上げることが可能である。
　圧延板絞り現象は、金属帯板が圧延機を通過するときに、板が折り重なった状態で圧延される現象のことである。
　この状態で板の折り重なった箇所が圧延されると、その箇所の加工発熱が他よりも増して高温となり、正常部の板表面の輝度より明るい輝度が生じ、輝度差に伴う圧延異常検出が可能となる。
　そこで、熱間圧延では、圧延板絞り現象等の圧延異常を検出するため、カメラにて板の表面の画像を監視し、板表面の輝度がある閾値を超え、かつ、その面積が大きくなった時に、板の異常を検出することができる。
　この閾値は、板の品種や材質毎に変化し得るものであり、例えば特許文献１では、金属鋼帯の表面の単位エリア毎の地合信号を測定して、疵部のデータを除いた標準偏差値を地合信号レベルとして求めることで、金属鋼帯の全面、全品種に対して、判定閾値を正確に、且つ効率よく設定することが開示されている。
　上記の特許文献１に記載の技術では、用いる判定閾値は一定となっている。ここで、品種や材質等が同じであっても、照明の明るさや、周りの水蒸気の量等の影響によってカメラで検出される輝度が異なることが本発明者らの検討により明らかとなった。上記の特許文献１ではその点までは考慮されていないことから、改善の余地があることが明らかとなった。
　本発明の目的は、板の圧延異常検出精度を従来に比べて向上させることが可能な異常検出装置および異常検出方法を提供することである。
　本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、圧延機により圧延される金属帯板の表面の圧延異常を検出する異常検出装置であって、前記圧延異常の検出対象である前記金属帯板の圧延中に、前記金属帯板を撮像するカメラと、前記カメラにより撮像された少なくとも１枚の画像から前記金属帯板を抽出し、前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データから板に異常がないと判断される輝度基準値を求める輝度基準値設定部と、撮像された１枚以上の前記画像の中の１枚以上を比較画像とし、各々の比較画像から前記金属帯板を抽出し、前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データと前記輝度基準値との輝度差に基づいて前記圧延異常を検出する画像処理部と、を備えることを特徴とする。
　本発明によれば、板の圧延異常検出精度を従来に比べて向上させることができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
本発明の実施例の異常検出装置を備えた圧延設備の構成を示す概略図。 本発明の実施例の異常検出装置の構成を示す概略図。 実施例の異常検出装置における、画像から被圧延材の範囲を抽出する様子を示す図。 実施例の異常検出装置における、１つの画像に対する板範囲内の画素の輝度（ＲＧＢ）ヒストグラムの一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、輝度基準値の算出方法の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、輝度基準値の算出方法の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、輝度基準値の算出方法の他の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、異常領域の抽出判定処理の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、異常領域の抽出判定処理の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、異常領域の抽出判定処理の他の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、異常領域の抽出判定処理の他の一例を示す図。 実施例の異常検出装置における、反射光領域による異常領域の算出方法の流れを説明する図。 実施例の異常検出装置における、反射光領域による異常領域の算出方法の流れを説明する図。 実施例の異常検出装置における、反射光領域による異常領域の算出方法の流れを説明する図。 実施例の異常検出装置における、異常判定処理のフローチャート。
　本発明の異常検出装置および異常検出方法の実施例について図１乃至図１５を用いて説明する。なお、本明細書で用いる図面において、同一のまたは対応する構成要素には同一、または類似の符号を付け、これらの構成要素については繰り返しの説明を省略する場合がある。
　なお、本発明における圧延の対象材料の金属帯板は、一般に圧延が可能な金属材料の帯板であり、その種類は特に限定されず、鋼板に加えて、アルミや銅などの非鉄材料とすることができる。
　最初に、異常検出装置を含めた圧延設備の全体構成、異常検出装置の構成について図１および図２を用いて説明する。図１は本実施例の異常検出装置とそれを備えた圧延設備の構成を示す概略図、図２は異常検出装置の構成を示す概略図である。
　図１に示した圧延設備１００は被圧延材１を圧延するための仕上げ圧延設備であって、Ｆ１スタンド１０、Ｆ２スタンド２０、Ｆ３スタンド３０、Ｆ４スタンド４０、Ｆ５スタンド５０、Ｆ６スタンド６０、Ｆ７スタンド７０、カメラ８１，８２、張力制御用のルーパー６５、画像処理計算機９０、表示装置９５等を備えている。
　このうち、カメラ８１，８２、照明装置６７、画像処理計算機９０により被圧延材１の表面の異常を検出する異常検出装置１０１が構成される。
　なお、圧延設備１００については、図１に示すような７つの圧延スタンドが設けられている形態に限られず、最低１スタンド以上であればよい。
　Ｆ１スタンド１０や、Ｆ２スタンド２０、Ｆ３スタンド３０、Ｆ４スタンド４０、Ｆ５スタンド５０、Ｆ６スタンド６０、Ｆ７スタンド７０の各々は、上ワークロールおよび下ワークロール、これら上ワークロールおよび下ワークロールにそれぞれ接触することで支持する上バックアップロール、下バックアップロール、上バックアップロールの上部に設けられた圧下シリンダ１１，２１，３１，４１，５１，６１，７１、荷重検出器１２，２２，３２，４２，５２，６２，７２を備えている圧延機である。なお、各々の上下ワークロールと各々の上下バックアップロールとの間に、更に上下中間ロールを各々設けた６段の構成とすることができる。圧延機のロール構成は、前記形態に限られず、最低上下ワークロールがあればよい。
　ルーパー６５はライン張力制御用のロールである。このロールは、その回転軸を被圧延材１の幅方向に延びるようにして設置されており、被圧延材１を鉛直方向の上方に上げたり、下方に下げたりすることでライン張力を変更できるよう、Ｆ１スタンド１０とＦ２スタンド２０との間、Ｆ２スタンド２０とＦ３スタンド３０との間、Ｆ３スタンド３０とＦ４スタンド４０との間、Ｆ４スタンド４０とＦ５スタンド５０との間、Ｆ５スタンド５０とＦ６スタンド６０との間、Ｆ６スタンド６０とＦ７スタンド７０との間、にそれぞれ設けられている。なお、ルーパー６５は、板幅方向の張力分布を検出する板形状計の機能を合わせて備えるものでも良い。
　カメラ８１は、Ｆ４スタンド４０の出側、かつＦ５スタンド５０の入側の被圧延材１を含む画像を撮像することが可能な位置に設けられており、例えば、被圧延材１の真上、あるいは斜め上方から被圧延材１を含む画像を、例えば０．１秒より短い間隔で、好適には動画形式で撮像する。カメラ８１により撮像された画像のデータは、通信線８５を介して画像処理計算機９０に送信される。
　カメラ８２はＦ７スタンド７０の出側のうち、被圧延材１を含む画像を撮像することが可能な位置に設けられており、カメラ８１と同様に、被圧延材１の真上、あるいは斜め上方から被圧延材１を含む画像を、例えば０．１秒より短い間隔で撮像する。カメラ８２により撮像された画像のデータも、通信線８５を介して画像処理計算機９０に送信される。
　これらカメラ８１，８２により、被圧延材１を含む画像を撮像する撮像工程が実行される。
　本実施例では、これらカメラ８１，８２は、異常の検出対象である被圧延材１を構成する１つのロールの圧延中に、異なる時間で被圧延材１を撮像するものとする。
　なお、カメラがＦ４スタンド４０の出側、かつＦ５スタンド５０の入側と、Ｆ７スタンド７０の出側と、の２か所に設けられている場合について説明するが、カメラは最低１カ所に設けられていればよく、１個、あるいは２個以上とすることができ、すべてのスタンドの間や、圧延設備１００の入側、出側に設けてもよい。
　照明装置６７は、被圧延材１、特にはカメラ８１，８２により撮像される範囲の被圧延材１を照らすものであり、圧延設備１００が設置されている圧延工場の天井などに適宜配置される一般的な照明設備とすることができるが、専用の照明装置としてもよい。
　画像処理計算機９０は、圧延設備１００内の各機器の動作を制御するコンピュータなどで構成される装置であり、輝度基準値設定部９１、画像処理部９２、およびデータベース９３などを有する。
　輝度基準値設定部９１は、カメラ８１，８２により撮像された少なくとも１枚の画像から被圧延材１を抽出し、被圧延材１の範囲内の画素がもつ輝度データから、異常がない板であると判断される輝度の基準値を求める部分であり、輝度基準値設定工程の実行主体である。カメラ８１，８２により動画が撮像されるときは、輝度基準値設定部９１は動画から画像を抽出する。
　画像処理部９２は、撮像された１枚以上の画像の中の１枚以上を比較画像とし、各々の比較画像から被圧延材１を抽出し、被圧延材１の範囲内の画素がもつ輝度データと前記輝度基準値との輝度差に基づいて表面の圧延異常を検出する部分であり、画像処理工程の実行主体である。画像処理部９２は、検出領域設定部９２Ａ、反射光領域設定部９２Ｂ、および異常領域設定部９２Ｃ等を有している。
　検出領域設定部９２Ａは、比較画像から、異常の検出対象となる被圧延材１の検出領域を設定する部分である。
　反射光領域設定部９２Ｂは、比較画像から、照明装置６７に由来する照明光が被圧延材１の表面に映る反射光領域を設定する部分である。
　異常領域設定部９２Ｃは、検出領域から、基準値を閾値として表面の異常部を検出するとともに、反射光領域を除去した領域を異常領域と設定する部分である。
　これら輝度基準値設定部９１、画像処理部９２、検出領域設定部９２Ａ、反射光領域設定部９２Ｂ、異常領域設定部９２Ｃの処理の詳細は後述する。
　なお、画像処理部９２で処理される比較画像は、基本的に最新の画像とする。
　データベース９３は、被圧延材１が映った画像中の被圧延材１の範囲内の画素がもつＲ（赤）値、Ｇ（緑）値、Ｂ（青）値の輝度のうち、１成分の輝度差に対する他の１成分の輝度差を２成分からなる２次元グラフに複数プロットした分布から、正常値と異常値とを分ける閾値境界が予め求められた情報、例えば図１０や図１１に示した境界線の情報を記憶している記憶装置である。好適には、ＳＳＤやＨＤＤなどで構成される。
　表示装置９５は、ディスプレイなどの表示機器や警報機などの音響機器であり、例えばオペレータに対して画像処理計算機９０において板形状異常であると判断されたときに板形状異常の発生やその対処作業について伝えるための装置である。このため、表示装置９５としては、ディスプレイが用いられることが多い。
　オペレータは、操業中、表示装置９５の表示画面や各スタンド自体、各スタンド間を目視することで圧延板絞り現象等の圧延異常の有無を確認する。例えば、オペレータは、表示装置９５に、圧延板絞り現象が起こったことの表示を確認し、ベンディング修正、レベリング修正、ロール速度修正、下流スタンドのロールギャップ開放等、行うべき操作が表示された場合、その指示に従って手動で操作をすることにより、圧延異常となっている状態から、さらなる悪化状態に推移していくことを回避できる。
　なお、オペレータに圧延板絞り現象発生の異常の発生を表示装置９５の表示画面に表示するとともに、その圧延異常を回避するための修正あるいは停止する信号を圧延機制御装置に送信して、圧延異常回避操作を自動制御で行う形態や、表示装置９５には表示せずに自動制御で各種修正操作あるいは停止操業する形態とすることができる。
　次に、本発明における圧延される被圧延材１の板形状の異常を判断する異常検出処理の具体例について図３以降を用いて説明する。図３は画像から被圧延材の範囲を抽出する様子を示す図、図４は１つの画像に対する板範囲内の画素の輝度（ＲＧＢ）ヒストグラムの一例を示す図、図５乃至図７は異常がない板であると判断される輝度基準値の算出方法の一例を示す図、図８乃至図１１は異常領域の抽出判定処理の一例を示す図、図１２乃至図１４は照明部領域による異常領域の算出方法の流れを説明する図である。
　上述のように、被圧延材１の品種や材質等が同じであっても、圧延の際の照明の明るさや、周りの水蒸気の量、更にはカメラの画像処理設定等の影響によってカメラで検出される輝度が異なるため、対応する必要がある。
　これに対し本発明者らが鋭意検討した結果、被圧延材１の品種や材質等が同じであっても、圧延コイル毎に判定の閾値を変えることを着想し、本発明を完成させた。
　以下、処理の詳細について説明する。
　まず、カメラ８１，８２により、被圧延材１を含む画像を取得する。好適には動画形式で継続して被圧延材１の様子を撮像する。撮像された画像は通信線８５を介して画像処理計算機９０に出力される。
　画像処理計算機９０では、輝度基準値設定部９１において、圧延時の被圧延材１の画像から、図３に示すように、背景と被圧延材１が存在する領域とを二値化処理にて判別して、ある閾値以上の輝度領域から被圧延材１の範囲１Ａを抽出する。その後、検出領域設定部９２Ａ、反射光領域設定部９２Ｂ、異常領域設定部９２Ｃ等を含む画像処理部９２において抽出した範囲１Ａに対して、異常検出処理を行う。
　なお、この抽出する範囲１Ａは、実在する板領域よりも、少し内側または少し外側の領域を含んでいてもよく、必ずしも被圧延材１に一致している必要はないが、ルーパー６５が上下に変動することにより、撮像される被圧延材１の位置が変化する場合があるので、その変化に追随するように、範囲１Ａは抽出されなくてはならない。
　次いで、画像処理計算機９０では、輝度基準値設定部９１において、選定した１つの画像に対して、被圧延材１の範囲１Ａ内側の画素の輝度分布を求め、異常がない板であると判断される輝度基準値を算出する。ここでは、輝度基準値設定部９１は、輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、輝度基準値として基準Ｒ値（Ｒ０値）、基準Ｇ値（Ｇ０値）、および基準Ｂ値（Ｂ０値）の３つの値を求めるものとする。
　なお、前記輝度基準値のうち、２つの値（Ｒ０値およびＧ０値、Ｒ０値およびＢ０値、Ｂ０値およびＧ０値のうちいずれかの組み合わせ）を求めるものとしてもよい。
　また、輝度基準値設定部９１は、輝度データを８ビット（２５６階調）や１６ビット（６５５３６階調）等でのグレースケールで処理を行う形態とすることができる。グレースケールの場合においても、以後の処理は基本的に同じであり、詳細は省略する。
　輝度基準値として基準Ｒ値（Ｒ０値）、基準Ｇ値（Ｇ０値）、および基準Ｂ値（Ｂ０値）の３つの値を求める際の処理として、１つの画像から選定する方法と複数の画像から選定する方法とが挙げられる。まず、輝度基準値を１つの画像から選定する方法について説明する。
　この場合、輝度基準値設定部９１は、カメラ８１，８２にて撮像された１つの画像に対して、図３で抽出した範囲１Ａの全ピクセルにおける輝度（ＲＧＢ）に対する計測点数で示される各々のＲ値、Ｇ値、Ｂ値の輝度の度数分布（ヒストグラム）を求める。ここで、Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青であり、ＲＧＢいずれも０－２５５までの値を取る。図４に、１つの画像に対する板範囲の輝度（ＲＧＢ）ヒストグラムの一例を示す。
　次いで、輝度基準値設定部９１は、図５および図６に示すように、各々の分布の積分値で示される面積を２分割する値（中心位置：５０％）を異常がない板であると判断される各々のＲＧＢ成分の初期輝度基準値とする。また、中心位置５０％から±２０％以内の許容範囲内で１つの値を選定し、各々のＲＧＢ成分の輝度基準値とすることができる。なお、許容範囲は「±２０％」である必要は無く、適宜変更可能である。
　この輝度基準値を求めるために用いる値（位置）は、異常検出対象の被圧延材１を圧延前にオペレータが指定する形式でも、装置のプリセットの値を用いる形式でもよく、更には機械学習により最適な値を適宜学習する形式でもよい。
　また、面積を２分割する値を用いる代わりに、図７に示すように、各々の分布の中で最も多い計測点数である輝度（最頻値）を異常がない板であると判断されるＲＧＢ各々の初期輝度基準値とすることができる。更に、最頻値から±３０％以内の許容範囲内で１つの値を選定し、各々のＲＧＢ成分の輝度基準値とすることができる。なお、許容範囲は「±３０％」である必要は無く、適宜変更可能である。
　このような輝度基準値を１つの画像から選定する方法では、最初の１枚から求めた値を該当する１つのコイルの圧延中にそのまま用いる形態でも、新たに撮像された１枚の画像から輝度基準値を求め直して輝度基準値を随時更新する形態でもよく、特に限定されない。
　次いで、輝度基準値を複数の画像から選定する方法について説明する。本方法では、輝度基準値設定部９１は、複数の画像に撮像されている輝度データを平均することで輝度基準値を求めるが、最新の画像が撮像されるたびに、既に求めていた輝度データに新しい画像に撮像されている輝度データを加算して輝度基準値を求めなおすことが望まれる。
　まず、輝度基準値設定部９１は、カメラ８１，８２にて撮像された２つ以上の複数画像に対して、図４乃至図７に示す方法から、例えば、カメラ８１によって撮像された各画像の輝度基準値（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）を求める。例えば、１枚目の画像では輝度基準値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１、２枚目の画像からはＲ２、Ｇ２、Ｂ２、３枚目の画像ではＲ３、Ｇ３、Ｂ３を求める。なお、輝度基準値は、カメラ毎に撮像された特定の箇所の画像毎に求められる。
　その後の処理としては、例えば、（ｉ）同時に複数枚の画像を用いて算術平均から求める方法と、（ｉｉ）複数枚ごとの移動平均処理から求める方法とがある。最初に（ｉ）の、同時に複数枚の画像を用いて算術平均から求める場合について説明する。
　輝度基準値設定部９１は、輝度基準値設定時に用いる画像枚数により、画像１枚の場合は輝度Ｒ基準値Ｒ０＝Ｒ１、画像２枚の場合は輝度Ｒ基準値Ｒ０＝（Ｒ１＋Ｒ２）／２、画像３枚の場合は輝度Ｒ基準値Ｒ０＝（Ｒ１＋Ｒ２＋Ｒ３）／３と、用いる画像枚数の算術平均を求めるものとする。これは輝度Ｇ、輝度Ｂについても同様の方法とする。
　次いで、（ｉｉ）の、複数枚ごとの移動平均処理から求める場合について説明する。輝度基準値設定部９１は、輝度基準値設定時に用いる画像枚数により、画像２枚の場合は輝度Ｒ基準値Ｒ＝（Ｒ１＋Ｒ２）／２＝Ｒ１２、次のタイミングで新たに画像が１枚追加されて画像３枚となった場合は輝度Ｒ基準値Ｒ０＝（Ｒ１２＋Ｒ３）／２、と、移動平均を取るものとする。これは輝度Ｇ、輝度Ｂについても同様の方法とする。
　なお、複数の画像から輝度基準値を選定する方法においても、安定したと判断されるときに途中で輝度基準値の更新を停止してもよいし、１つのコイルの圧延中に絶えず更新するものとしてもよく、特に限定されない。
　その後、画像処理部９２は、画像から輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値に分け、Ｒ値から基準Ｒ値を、Ｇ値から基準Ｇ値を、Ｂ値から基準Ｂ値を各々減算して各々の輝度差を求める。ここでは、単純に輝度データＲの輝度差＝Ｒ－Ｒ０、輝度データＧの輝度差＝Ｇ－Ｇ０、輝度データＢの輝度差＝Ｂ－Ｂ０とする。
　また、基準値設定時に複数の画像を用いる場合は、複数の画像のうちの最後（最新）の画像も比較画像として用いてもよい。
　その後、画像処理部９２は、各々の輝度差のうち２成分の輝度差の関係性に基づいて圧延異常を検出する。異常判定方法としては、（ｉ）２成分の輝度差の関係性（特定の値の閾値を用いる）に基づいた判定と、（ｉｉ）２成分の輝度差の関係性（任意の閾値境界を用いる）に基づいた判定と、の２通りの方法が挙げられる。最初に、（ｉ）の、２成分の輝度差の関係性（特定の値の閾値を用いる）に基づいた判定の詳細について説明する。
　この場合、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、２成分の輝度差の両方が各々の閾値以上となる場合に異常として検出する。
　例えば、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、図８に示すようにＢ値の基準Ｂ値との輝度差およびＧ値と基準Ｇ値との輝度差の両方が各々の輝度差の閾値以上となるか否かを求めるとともに、図９に示すようにＢ値の基準Ｂ値との輝度差およびＲ値と基準Ｒ値との輝度差の両方が各々の輝度差の閾値以上となるか否かを求めて、一つの組合せとなる２成分の輝度差の両方が各々の輝度差の閾値（図８であればＧａおよびＢａ）以上となり、且つ、他の組合せとなる２成分の輝度差の両方が各々の輝度差の閾値（ＲａおよびＢａ）以上となる場合に、圧延異常として検出する。
　なお、図示していないが、輝度差Ｇ－Ｇ０と輝度差Ｒ－Ｒ０との関係を用いて、２成分の輝度差の両方が各々の閾値（ＧａおよびＲａ）以上となるかを判定に用いることができる。
　この図８および図９にあるような判定処理は、圧延中に発生する水蒸気が画像処理におけるノイズとなるので、水蒸気の少ない環境下において特に有効である。なお、本処理は、後述する照明装置６７に由来する照明光の被圧延材表面に映る反射光領域を除去する処理を併せて実行することが望ましい。
　次に、（ｉｉ）の、２成分の輝度差の関係性（任意の閾値境界を用いる）に基づいた判定の詳細について説明する。この処理は、上述の（ｉ）とは異なり、水蒸気の有無の影響を受けない処理であり、水蒸気の多い圧延条件の場合に好適に実行されるものとすることができる。また、照明装置６７に由来する照明光の被圧延材表面に映る反射光領域の除去の有無にかかわらず好適に実行可能である。
　この場合、画像処理部９２は、１成分の輝度差と他の１成分の輝度差と任意の閾値境界に基づいて、板表面の異常を検出する。
　例えば、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、図１０に示すように一つの組合せとなる２成分の輝度差（Ｂ値と基準Ｂ値との輝度差およびＧ値と基準Ｇ値との輝度差）とそれらから求められた境界とから異常か否かの検出結果を求めるとともに、図１１に示すように他の組合せとなる２成分の輝度差（Ｂ値と基準Ｂ値との輝度差およびＲ値と基準Ｒ値との輝度差）とそれらから求められた境界とから異常か否かの検出結果を求める。より具体的には、基準値との輝度差（Ｒ－Ｒ０、Ｇ－Ｇ０、Ｂ－Ｂ０）のプロットが境界線より異常側にあるか否かを判定する。
　その後、画像処理部９２は、いずれの検出結果がともに異常と求められる場合に、板表面の異常として検出する。
　なお、図示を省略したが、輝度差Ｇ－Ｇ０と輝度差Ｒ－Ｒ０との関係を用いることができるが、画像処理部９２は、３つの組み合わせのうち、Ｇ値およびＢ値の輝度差と、いずれか一方の輝度差を用いるものとすることが望ましい。
　また、３つの組み合わせのうち２つの組み合わせを用いる場合について説明したが、３つのうちいずれか１つの組み合わせを用いて判定してもよい。また、２つの組み合わせのうちいずれか一方が任意の閾値境界以上となる場合に異常として検出してもよい。更に、３つの組み合わせのいずれも用いて判定してもよい。３つの組み合わせのいずれも用いる場合は、いずれか１つが任意の閾値境界以上となった場合に異常として検出してもよいし、多数決となる２つが任意の閾値境界以上となった場合に異常として検出してもよいし、３つのすべてが任意の閾値境界以上となった場合のみ異常として検出するものとしてもよい。これらの際に、上述のように、Ｇ値およびＢ値の輝度差を優先することができる。
　図１０や図１１に示した任意の閾値境界線については、予め、複数の正常・異常発生の画像データを収集しておき、分離できる近似式を求めておき、データベース９３に格納しておくことが望ましい。
　分離のための閾値境界線は、例えば、結果図より圧延設備１００のオペレータや異常検出装置の製造メーカーの社員が判断して引くことができる。また、数学的手法を用いて、例えば、データクラスタリング手法（データ分類法）を用いて、正常と異常を分類することができる。１手法として、ＳＶＭ法（サポートベクターマシン）による２分類法にて、正常と異常の距離（マージン）が最大となるように１次式を求める方法が挙げられる。
　次いで、照明装置６７に由来する反射光領域の除去の詳細について図１２乃至図１４を用いて説明する。
　図１２に示すように、異常領域は圧延方向（搬送方向）の輝度分布の形状となる。これに対し、実際にカメラ８１，８２により撮像される画像には、この異常領域と照明装置６７に由来する反射光の領域（図１２では板幅（縦）方向）とが混在した絞り部兼反射光領域１Ａ１が映る画像となっており、絞り部兼反射光領域１Ａ１から照明装置６７由来の反射光領域を取り除くことが望ましい。
　ここで、照明装置６７に由来する反射光領域のＲＧＢ色は白色に近く、例えば、絞り部のＲＧＢ色は黄色に近いものもあることから、輝度の閾値を用いて二値化処理を行い、白色か黒色かの２色の画像に変換した後、板幅方向に比較的長く連続して白色と判別される領域を照明装置６７に由来した反射光領域であるとして抽出し、除去することが望ましい。
　そこで、画像処理部９２では、検出領域設定部９２Ａにより、比較画像中の最新の画像について、上述の図８乃至図１１の方法を用いて異常と判定された領域を絞り部兼反射光領域１Ａ１と設定する。その上で、図１３に示すように、絞り部兼反射光領域１Ａ１から反射光領域設定部９２Ｂにより照明装置６７に由来する板幅方向に比較的長い反射光領域１Ａ２を抽出・削除して、図１４に示すように真の異常領域１Ａ３（搬送方向に比較的長い領域）のみ抽出する。その後、異常領域設定部９２Ｃにより、検出した真の異常領域１Ａ３を異常領域と設定して、圧延異常の検出の有無の最終検出処理に移行する。
　なお、図８乃至図１１の手順により表面の異常として検出された絞り部兼反射光領域１Ａ１から照明装置６７由来の反射光領域１Ａ２を除く場合について説明したが、板の範囲１Ａの検出後にまず照明装置６７由来の反射光領域１Ａ２を除き、その後に図８等の処理により圧延異常領域を設定する手順としてもよい。
　その後、画像処理部９２は、好適に照明装置６７由来の反射光領域を除去して設定された異常領域、あるいは図８等の方法により表面の異常部として検出された異常領域の各ピクセルの面積合計値、または、その面積合計値を全体の被圧延材１の範囲１Ａの面積で除算した値がある閾値（ε）より大きい場合は、被圧延材１に圧延異常が生じていると判定とする。
　次に、本実施例に係る圧延機により圧延される被圧延材１の表面の異常を検出する異常検出方法について図１５を参照して説明する。図１５は実施例の異常検出装置における、異常判定処理のフローチャートである。
　まず、図１５に示すように、カメラ８１，８２により画像を取得する（ステップＳ１０１）。このステップＳ１０１が撮像工程に相当し、好適には動画を撮像するものとする。
　次いで、画像処理計算機９０の輝度基準値設定部９１において、ステップＳ１０１で撮像された画像中に被圧延材１が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。被圧延材１が存在すると判定されたときは処理をステップＳ１０３に進めるのに対し、存在しないと判定されたときは処理をステップＳ１１１に進める。
　その後、輝度基準値設定部９１において板検出領域を設定（ステップＳ１０３）したのち、対象コイルごとの輝度基準値を選定する（ステップＳ１０４）。これらステップＳ１０３およびステップＳ１０４が輝度基準値設定工程に相当する。
　次いで、画像処理計算機９０の画像処理部９２において輝度基準値選定画像以降に撮像された比較画像の輝度との差を求め（ステップＳ１０５）、異常候補の判定を行う（ステップＳ１０６）。この際、好適には、画像処理部９２において照明装置６７由来の反射光領域の除去処理を実行する（ステップＳ１０７）。その後、画像処理部９２において最終異常判定処理を実行し（ステップＳ１０８）、絞りなどの圧延異常が生じているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。異常が生じていると判定されたときは処理をステップＳ１１０に進め、生じていないと判定されたときは処理をステップＳ１１１に進める。これらステップＳ１０５乃至ステップＳ１０９が、画像処理工程に相当する。
　ステップＳ１１０において異常が生じていると判定されたときは画像処理部９２は異常発生フラグ＝１を記録し（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０２において被圧延材１が存在しないと判定されたとき、あるいはステップＳ１１０において異常が生じていないと判定されたときは画像処理部９２は異常発生フラグ＝０を記録し（ステップＳ１１１）、次のタイミングで処理をまた開始する。
　画像処理計算機９０では、異常発生フラグ１が記録されているときは、表示装置９５にその旨表示する。または、自動で各スタンド１０，２０，３０，４０，５０，６０，７０に対する介入処理を実行することができる。
　上述のステップＳ１０１乃至ステップＳ１１１の処理を１つの圧延コイルの圧延中に実行し、１つの圧延コイルの圧延が完了した時点で処理を終了する。
　次に、本実施例の効果について説明する。
　上述した本実施例の異常検出装置は、圧延機により圧延される被圧延材１の表面の圧延異常を検出する装置であって、圧延異常の検出対象である被圧延材１の圧延中に、被圧延材１を撮像するカメラ８１，８２と、カメラ８１，８２により撮像された少なくとも１枚の画像から被圧延材１を抽出し、被圧延材１の範囲内の画素の輝度データから被圧延材１に異常がないと判断される輝度基準値を求める輝度基準値設定部９１と、撮像された１枚以上の画像の中の１枚以上を比較画像とし、各々の比較画像から被圧延材１を抽出し、被圧延材１の範囲内の輝度データと輝度基準値との輝度差に基づいて表面の圧延異常を検出する画像処理部９２と、を備える。
　このように、圧延異常の検出対象である被圧延材１において、その都度異常を比較する基準となる輝度基準値を求め、同じコイルの被圧延材１の比較画像に対してのみ当該基準値を用いるので、その被圧延材１固有の外乱を考慮して被圧延材１表面の圧延異常を検出することができ、板の圧延異常検出精度を従来に比べて向上させることができる。
　また、輝度基準値設定部９１は、輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、基準値として基準Ｒ値、基準Ｇ値、および基準Ｂ値の３成分うち２成分以上の値を求め、画像処理部９２は、被圧延材１の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値に分け、Ｒ値から基準Ｒ値を、Ｇ値から基準Ｇ値を、Ｂ値から基準Ｂ値を各々減算して各々の輝度差を求め、各々の輝度差のうち２成分の輝度差の関係性に基づいて圧延異常を検出するため、複合的に異常を判断することができるので、異常検出精度の更なる向上を図ることができる。
　更に、カメラ８１，８２は、動画を撮像するものであり、輝度基準値設定部９１は、動画から画像を抽出し、複数の画像に撮像されている輝度データを単純平均、または、重み付けをした移動平均の処理を行うことで輝度基準値を求めることで、連続する複数の画像に撮像されている被圧延材１の範囲内の輝度データを基に算出される輝度基準値を得ることができ、ある画像に瞬間的な画像の揺らぎがあったとしても、他の画像の状態を参照することで揺らぎによる異常が軽減され、板に異常がないと判断される正常な輝度基準値に近い値を求めることができる。このため、検出精度の向上により寄与することができる。
　また、輝度基準値設定部９１は、最新の画像が撮像されるたびに、既に求めていた輝度データに新しい画像に撮像されている輝度データを加算して輝度基準値を求めなおすことにより、画像の揺らぎがあったとしても、それ以前の画像の輝度データも使って輝度基準値を求めているので、揺らぎによる異常が軽減され、板に異常がないと判断される正常な輝度基準値に近い値を求めることができる。
　更に、輝度基準値設定部９１は、輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、輝度に対する計測点数で示される各々のＲ値、Ｇ値、Ｂ値の輝度の分布を求め、各々の分布の積分値で示される面積を２分割する各々のＲＧＢ成分の輝度、又は各々の分布の中で最も多い計測点数である輝度を初期輝度基準値とし、さらにその初期輝度基準値を含む特定の輝度範囲を設定し、その設定された輝度範囲の中から、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の選定を行って、各々の前記輝度基準値とすることで、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の輝度データの分布の積分値で示される面積を半分程度に区切る輝度データや最多プロットを記録する輝度周辺であれば、検出範囲中の大部分を占める正常な表面領域の輝度データを十分に反映しているため、狭い一部分の照明装置６７による板表面に映る反射光領域の輝度データの影響を排除して、板の正常な表面領域の輝度（基準値）を精度よく求めることができる。
　また、被圧延材１を照らす照明装置６７を更に備え、画像処理部９２は、最新の画像から、異常の検出対象となる被圧延材１の検出領域を設定し、最新の画像から、照明装置６７の照明光に由来する被圧延材１の表面に映る反射光領域を設定し、前記検出領域から、反射光領域を除去した領域を、改めて検出領域とし、改めて得られた改めて得られた検出領域内の画素の輝度データと輝度基準値の輝度差の関係性に基づいて、異常領域と設定して、圧延異常を検出することにより、照明装置６７の照明光の反射光領域が除去された真の表面異常を抽出することができ、異常検出精度の更なる向上を達成することができる。
　更に、輝度差は、輝度データから輝度基準値を引いたものであり、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、２成分の輝度差の両方が各々の輝度差閾値以上となる場合に圧延異常として検出することで、２成分の輝度差の両方とも閾値以上となる場合に異常を検出するので、誤検知が少なくなり、異常検出精度の更なる向上を達成することができる。
　また、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の輝度差の両方が各々の閾値以上となり、且つ、他の組合せとなる２成分の輝度差の両方が各々の輝度差閾値以上となる場合に、圧延異常として検出することにより、２成分の組合せを２組利用し、両方とも異常を検出した場合に表面が異常であると判断するので、正常部を異常部だと誤検知しにくくなり、異常検出精度の更なる向上を達成することができる。
　更に、被圧延材１が映った画像中のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、１成分の輝度差に対する他の１成分の輝度差を２成分からなる２次元グラフに複数プロットした分布から、正常値と異常値とを分ける閾値境界が予め求められたデータベース９３を更に備え、画像処理部９２は、１成分の輝度差と他の１成分の輝度差と閾値境界とに基づいて、圧延異常を検出する。Ｒ値とＧ値、Ｇ値とＢ値、Ｒ値とＢ値の各々について、輝度差のデータをプロットすると、板が正常であったデータ群と異常であったデータ群とが、ある線を境に分離する傾向が見られる。このため、その線を各成分の輝度差の閾値境界として用いることで、異常検出精度の更なる向上を達成することができる。
　また、画像処理部９２は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の輝度差とそれらから求められた閾値境界とから得られた検出結果が異常であり、且つ、他の組合せとなる２成分の輝度差とそれらから求められた閾値境界とから得られた検出結果が異常となる場合に、圧延異常として検出することにより、２成分の組合せを２組利用し、両方とも異常を検出した場合に表面が異常であると判断するので、正常部を異常部だと誤検知しにくくなり、異常検出精度の更なる向上を達成することができる。
　更に、画像処理部９２は、Ｇ値およびＢ値の輝度差を用いる。被圧延材１が赤みがかった色調のため、Ｒ値を使うと正常部と異常部の輝度があまり変わらず、判別に適さない場合がある。このため、Ｇ値とＢ値を用いることで、被圧延材１の地色を問題とすることなく異常検出することができる。
　＜その他＞　
　なお、本発明は上記の実施例に限られず、種々の変形、応用が可能なものである。上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。
１…被圧延材（金属帯板）
１Ａ…抽出された被圧延材の範囲
１Ａ１…絞り部兼反射光領域
１Ａ２…反射光領域
１Ａ３…異常領域
１０…Ｆ１スタンド
１１，２１，３１，４１，５１，６１，７１…圧下シリンダ
１２，２２，３２，４２，５２，６２，７２…荷重検出器
２０…Ｆ２スタンド
３０…Ｆ３スタンド
４０…Ｆ４スタンド
５０…Ｆ５スタンド
６０…Ｆ６スタンド
６１…圧下シリンダ
６５…張力制御用のルーパー
６７…照明装置
７０…Ｆ７スタンド
７１…圧下シリンダ
８１，８２…カメラ
８５…通信線
９０…画像処理計算機
９１…輝度基準値設定部
９２…画像処理部
９２Ａ…検出領域設定部
９２Ｂ…反射光領域設定部
９２Ｃ…異常領域設定部
９３…データベース
９５…表示装置
１００…圧延設備
１０１…異常検出装置

Claims (15)

  1. 　圧延機により圧延される金属帯板の表面の圧延異常を検出する異常検出装置であって、
    　前記圧延異常の検出対象である前記金属帯板の圧延中に、前記金属帯板を撮像するカメラと、
    　前記カメラにより撮像された少なくとも１枚の画像から前記金属帯板を抽出し、前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データから板に異常がないと判断される輝度基準値を求める輝度基準値設定部と、
    　撮像された１枚以上の前記画像の中の１枚以上を比較画像とし、各々の比較画像から前記金属帯板を抽出し、前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データと前記輝度基準値との輝度差に基づいて前記圧延異常を検出する画像処理部と、を備える
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  2. 　請求項１に記載の異常検出装置において、
    　前記輝度基準値設定部は、前記輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、前記輝度基準値として基準Ｒ値、基準Ｇ値、および基準Ｂ値の３成分のうち２成分以上の値を求め、
    　前記画像処理部は、前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値に分け、前記Ｒ値から前記基準Ｒ値を、前記Ｇ値から前記基準Ｇ値を、前記Ｂ値から前記基準Ｂ値を各々減算して各々の前記輝度差を求め、各々の前記輝度差のうち２成分の前記輝度差の関係性に基づいて前記圧延異常を検出する
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  3. 　請求項１または２に記載の異常検出装置において、
    　前記カメラは、動画を撮像するものであり、
    　前記輝度基準値設定部は、前記動画から前記画像を抽出し、複数の前記画像に撮像されている前記輝度データを単純平均、または、重み付けをした移動平均の処理を行うことで前記輝度基準値を求める
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  4. 　請求項３に記載の異常検出装置において、
    　前記輝度基準値設定部は、最新の画像が撮像されるたびに、既に求めていた前記輝度データに新しい画像に撮像されている前記輝度データを加算して前記輝度基準値を求めなおす
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  5. 　請求項２乃至４のいずれか１項に記載の異常検出装置において、
    　前記輝度基準値設定部は、
    　　前記輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、
    　　輝度に対する計測点数で示される各々のＲ値、Ｇ値、Ｂ値の輝度の分布を求め、
    　　各々の前記分布の積分値で示される面積を２分割する各々のＲＧＢ成分の輝度、又は各々の前記分布の中で最も多い計測点数である輝度を初期輝度基準値とし、さらにその初期輝度基準値を含む特定の輝度範囲を設定し、その設定された輝度範囲の中から、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の選定を行って、各々の前記輝度基準値とする
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  6. 　請求項１乃至５のいずれか１項に記載の異常検出装置において、
    　前記金属帯板を照らす照明装置を更に備え、
    　前記画像処理部は、最新の画像から、異常の検出対象となる前記金属帯板の検出領域を設定し、前記最新の画像から、前記照明装置の照明光に由来する前記金属帯板の表面に映る反射光領域を設定し、前記検出領域から、前記反射光領域を除去した領域を、改めて検出領域とし、改めて得られた前記検出領域内の画素の輝度データと前記輝度基準値の輝度差の関係性に基づいて、異常領域と設定して、前記圧延異常を検出する
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  7. 　請求項２に記載の異常検出装置において、
    　前記輝度差は、前記輝度データから前記輝度基準値を引いたものであり、
    　前記画像処理部は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、２成分の前記輝度差の両方が各々の輝度差閾値以上となる場合に前記圧延異常として検出する
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  8. 　請求項７に記載の異常検出装置において、
    　前記画像処理部は、前記Ｒ値、前記Ｇ値、前記Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の前記輝度差の両方が各々の閾値以上となり、且つ、他の組合せとなる２成分の前記輝度差の両方が各々の輝度差閾値以上となる場合に、前記圧延異常として検出する
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  9. 　請求項２に記載の異常検出装置において、
    　前記金属帯板が映った画像中のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、１成分の前記輝度差に対する他の１成分の前記輝度差を２成分からなる２次元グラフに複数プロットした分布から、正常値と異常値とを分ける閾値境界が予め求められたデータベースを更に備え、
    　前記画像処理部は、前記１成分の前記輝度差と前記他の１成分の前記輝度差と前記閾値境界とに基づいて、前記圧延異常を検出する
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  10. 　請求項９に記載の異常検出装置において、
    　前記画像処理部は、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のうち、一つの組合せとなる２成分の前記輝度差とそれらから求められた前記閾値境界とから得られた検出結果が異常であり、且つ、他の組合せとなる２成分の前記輝度差とそれらから求められた前記閾値境界とから得られた検出結果が異常となる場合に、前記圧延異常として検出する
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  11. 　請求項７または９に記載の異常検出装置において、
    　前記画像処理部は、前記Ｇ値および前記Ｂ値の前記輝度差を用いる
    　ことを特徴とする異常検出装置。
  12. 　圧延機により圧延される金属帯板の表面の圧延異常を検出する異常検出方法であって、
    　異常の検出対象である前記金属帯板の圧延中に、前記金属帯板をカメラで撮像する撮像工程と、
    　前記撮像工程で撮像された少なくとも１枚の画像から前記金属帯板を抽出し、前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データから輝度基準値を求める輝度基準値設定工程と、
    　撮像された１枚以上の前記画像の中の１枚以上を比較画像とし、各々の比較画像から前記金属帯板を抽出し、前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データと前記輝度基準値との輝度差に基づいて前記圧延異常を検出する画像処理工程と、を備える
    　ことを特徴とする異常検出方法。
  13. 　請求項１２に記載の異常検出方法において、
    　前記輝度基準値設定工程では、前記輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値の３成分に分け、前記輝度基準値として基準Ｒ値、基準Ｇ値、および基準Ｂ値を求め、
    　前記画像処理工程では、前記金属帯板の範囲内の画素の輝度データをＲ値、Ｇ値、Ｂ値に分け、前記Ｒ値から前記基準Ｒ値を、前記Ｇ値から前記基準Ｇ値を、前記Ｂ値から前記基準Ｂ値を各々減算して各々の前記輝度差を求め、各々の前記輝度差のうち２成分の前記輝度差の関係性に基づいて前記圧延異常を検出する
    　ことを特徴とする異常検出方法。
  14. 　請求項１２または１３に記載の異常検出方法において、
    　前記撮像工程では、動画を撮像し、
    　前記輝度基準値設定工程では、前記動画から前記画像を抽出し、複数の前記画像に撮像されている前記輝度データを単純平均、または、重み付けをした移動平均の処理を行うことで前記輝度基準値を求める
    　ことを特徴とする異常検出方法。
  15. 　請求項１４に記載の異常検出方法において、
    　前記輝度基準値設定工程では、最新の画像が撮像されるたびに、既に求めていた前記輝度データに、新しい画像に撮像されている前記輝度データを加え、前記輝度基準値を求めなおす
    　ことを特徴とする異常検出方法。
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