DE69821225T2

DE69821225T2 - Verfahren zur kontrolle der oberfläche einer laufenden materialbahn mit vorklassifikation von ermittelten unregelmässigkeiten

Info

Publication number: DE69821225T2
Application number: DE69821225T
Authority: DE
Inventors: Patrick Alexandre
Original assignee: Sollac SA; Lorraine de Laminage Continu SA SOLLAC
Current assignee: Sollac SA
Priority date: 1997-03-28
Filing date: 1998-03-25
Publication date: 2004-11-11
Anticipated expiration: 2018-03-26
Also published as: BR9808097B1; US6697516B1; CA2284894A1; FR2761476B1; AU7051098A; ATE258308T1; EP0970368B1; EP0970368A1; JP2001516457A; FR2761476A1; DE69821225D1; BR9808097A; ES2213896T3; CA2284894C; WO1998044337A1

Description

Diese Erfindung betrifft ein Verfahren zum visuellen Prüfen der Oberfläche eines sich vorbeibewegenden Bandes, insbesondere eines sich schnell vorbeibewegenden Walzblechs zum Erfassen von Oberflächenfehlern.
In Systemen zur visuellen Prüfung von Oberflächen des herkömmlichen Typs, in denen die Oberflächen eines sich vorbeibewegenden Bandes in einer automatischen Weise kontrolliert werden, vollzieht sich die visuelle Prüfung der Oberfläche, indem wenigstens ein digitales Bild von wenigstens einer der Seiten des Bandes gebildet wird, das sich aus einer Gesamtheit von aufeinander folgenden Linien von Bildelementen bildet, die jede einen digitalen Wert annehmen, und man sichtet das wenigstens eine digitale Bild auf das Erfassen der Oberflächenunregelmäßigkeiten durch Erfassen der relativen Änderungen der digitalen Werte und man verarbeitet die Oberflächenunregelmäßigkeiten zum Identifizieren des Typs des Oberflächenfehlers, der jeder erfassten Unregelmäßigkeit entspricht.
Gemäß dieser Technik zur visuellen Prüfung vollzieht sich das Verarbeiten der Oberflächenunregelmäßigkeiten im Allgemeinen, indem der Fehler, unter einem Satz von Fehlern, identifiziert wird, der auf der visuell geprüften Oberfläche erscheinen kann, der jeder Unregelmäßigkeit entspricht. Auf diese Weise erfolgt die Analyse der Unregelmäßigkeiten in einer identischen Weise, welcher Art die erfassten Unregelmäßigkeiten auch immer sind. Das Dokument US-A-4519041 ist für diesen Stand der Technik repräsentativ.
Folglich weist dieser Typ des visuellen Prüfsystems der Oberfläche relativ schwache Verarbeitungsgeschwindigkeiten auf, insbesondere aufgrund der Art des Verarbeitungsschritts, der eine große Anzahl relativ langer und komplexer Berechnungen benötigt. Das Dokument "Designing a defect classification system, a case study", Pattern recognition, Vol. 29, R°8, August 1996, Seiten 1401–1419, schlägt vor, vor der ganzen Analyse von Fehlern in Echtzeit, aber nur in der Entwicklungsphase der Einrichtung, eine Parameterauswahl zu verwirklichen, die am geeignetsten zum Betrachten sind.
Das Ziel der Erfindung ist, diese Nachteile zu verringern, und ein Verfahren zur visuellen Prüfung der Oberfläche zu liefern, bei dem erlaubt wird, dass eine Vorauswahl von erfassten Oberflächenunregelmäßigkeiten erfolgt, welcher Art die visuell geprüfte Oberfläche auch immer ist.
Sie hat also als Ziel ein Verfahren zur visuellen Prüfung der Oberfläche eines sich vorbeibewegenden Bandes gemäß dem Patentanspruch 1.
Die erfassten Unregelmäßigkeiten werden vorher gemäß eines Satzes von Klassen klassifiziert, wobei auf jedem davon das Verarbeiten eines Bildes erfolgt, wobei man versteht, dass das Letztere mittels dieses vorherigen Grobbearbeitungsschritts beträchtlich beschleunigt wird.
Ferner erlaubt diese Vorklassifizierung, die Fehlerquote beim Erkennen zu verringern und daher die Qualität der Identifizierung zu verbessern.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann ferner eine oder mehrere der folgenden Eigenschaften aufweisen:

– man bestimmt für jede vordefinierte Klasse, deren Anzahl von charakteristischen Parametern kleiner ist als die Anzahl von charakteristischen Parametern der allgemeinen Charakterisierung, eine zweite Art der Charakterisierung der Unregelmäßigkeiten und bestimmt nach dem Vorklassifizierungsschritt anhand der Werte der charakteristischen Parameter der allgemeinen Charakterisierung für jede erfasste Unregelmäßigkeit den Wert der charakteristischen Parameter der zweiten Charakterisierungsart, der für die Klasse spezifisch ist, der die Unregelmäßigkeit angehört.
– Der Schritt, in dem die Unregelmäßigkeiten verarbeitet werden, umfasst einen ersten Schritt, in dem jeweils der einer Unregelmäßigkeit entsprechende Fehler aus einem Satz von Fehlertypen identifiziert wird, die für die Klasse spezifisch sind, der die Unregelmäßigkeit angehört, und einen zweiten Schritt umfasst, in dem der identifizierte Fehler klassifiziert wird, um die sich aus dem ersten Klassifizierungsschritt ergebende Klassifizierung zu bestätigen und zu verfeinern.
– Das Verfahren weist einen Schritt auf, in dem die Typen von Fehlern qualitativ unterschieden werden nach einem ersten Typ von Fehlern, die sicher und/oder genau identifiziert wurden, und einem zweiten Typ von Fehlern, die unsicher und/oder ungenau identifiziert wurden, und dass der zweite Klassifizierungsschritt nur auf Fehler des als unsicher und/oder ungenau beurteilten Typs angewandt wird.
– Das Verfahren weist ferner einen Schritt auf, in dem identifizierte Fehler unter Verwendung eines Satzes vordefinierter Kriterien, insbesondere geometrischer und/oder topographischer Kriterien, in Gruppen zusammengefasst werden.
– Das Verfahren weist ferner Schritte auf, in denen die Anzahl von identifizierten Fehlern gleichen Typs pro Längeneinheit gezählt wird, und einen Schritt umfasst, in dem die Anzahl von Fehlern jeden Typs mit einem vorgegebenen Schwellwert verglichen wird, der die Mindestzahl von Fehlern darstellt, ab der die Fehler eine Periodizität aufweisen können, im Hinblick auf eine Erfassung von periodisch auftretenden Fehlern;
– nach dem Schritt, in dem der Wert der Parameter bestimmt wird, und vor dem Vorklassifizierungsschritt eine spezifische Klassifizierung der Unregelmäßigkeiten gemäß einem Satz von Elementarklassen erfolgt und dass die Besetzung der Elementarklassen analysiert wird, um periodische Fehler zu erfassen;
– nach dem Filterschritt wird als Reaktion auf die Erfassung eines Bildelements einer Unregelmäßigkeit in einem Speicher eine Zone zur Speicherung von Bildelementzeilen abgegrenzt, die nacheinander durch die Bildaufnahmeeinrichtung geliefert werden und wenigstens ein Bildelement aufweisen, das wenigstens einer Unregelmäßigkeit entspricht, man unterteilt jede Speicherzone in verdächtige Zonen unterteilt wird, die jeweils wenigstens eine Oberflächenunregelmäßigkeit aufweisen, man paart verdächtige Zonen von aufeinanderfolgenden, einer gleichen Unregelmäßigkeit entsprechenden Speicherzonen und man vergleicht die Gesamtzahl der Bildelementzeilen der gepaarten verdächtigen Zonen mit einem Schwellwert zur Erfassung eines Fehlers großer Länge, und wenn der Schwellwert überschritten wird, wendet man den Schritt, in dem das wenigstens eine digitale gefilterte Bild verarbeitet wird, nur auf eine der gepaarten verdächtigen Zonen an, wobei das Ergebnis der Verarbeitung den weiteren gepaarten verdächtigen Zonen zugewiesen wird.

Andere Charakteristiken und Vorteile werden aus der folgenden Beschreibung hervortreten, die allein in der Eigenschaft eines Beispiels gegeben ist und einen Bezug zu den angefügten Zeichnungen herstellt, in denen:
die 1 ein allgemeines Schema eines Ausführungsbeispiels einer Vorrichtung zur visuellen Prüfung der Oberfläche gemäß der Erfindung ist, das mittels Anwendens des Verfahrens arbeitet;
die 2 einen Teil eines Bildes darstellt, das von der Bildaufnahmeeinrichtung der Vorrichtung der 1 geliefert wurde und in dem Speicher gespeichert ist.
die 3a bis 3e verschiedene Bilder der Oberfläche eines Bandes während eines Schritts, in dem die Bilder geteilt werden, darstellen;
die 4 ein Befehlsschema ist, das die allgemeine Funktion der Vorrichtung der 1 darstellt;
die 5 ein Befehlsschema ist, das die verschiedenen Bearbeitungsschritte der digitalen gefilterten Bilder zeigt;
die 6a und 6b Schemata sind, die in Abhängigkeit von der Länge und der Breite der Oberflächenfehler die verschiedenen Klassen von Fehlern zeigen; jeweils für ein Halbzeug (DKP) und für ein galvanisch behandeltes Fabrikat; und
die 7 ist ein Befehlsschema, das die Schritte eines Analyseprogramms für erfasste Oberflächenfehler zeigt.
Die in 1 dargestellte Vorrichtung ist zum Erfassen von Oberflächenfehlern eines Bandes 10 bestimmt, während es sich mit hoher Geschwindigkeit vorbeibewegt, zum Beispiel eines Walzblechs, das eine Walzstraße verlässt.
Die Oberflächen des Blechs 10 werden mittels eines Bildaufnahmeapparates 12 visuell geprüft, der das digitale Bild der Oberfläche des Bandes an eine Filterstufe 14 liefert.
In dem dargestellten Ausführungsbeispiel weist die Vorrichtung einen einzigen Bildaufnahmeapparat 12 auf, der gegen eine der Oberflächen des Bandes gerichtet ist, aber es versteht sich, dass die Vorrichtung mit zwei Bildaufnahmeeinrichtungen ausgerüstet sein kann, die zum Bilden von Bildern von jeder Oberfläche des Bandes 10 eingerichtet sind.
Der Bildaufnahmeapparat 12 kann aus jedem Typ von Apparat, der zur beabsichtigten Verwendung geeignet ist, gebildet sein, dessen Feldbreite im wesentlichen gleich der Breite der Prüfzone des Bandes 10 ist, deren Prüfzone aus der Gesamtheit der Breite des Bandes bestehen kann. Er kann also aus entweder einer oder mehreren Matrixkameras, die Bilder mit begrenzter Länge liefern, indem die Richtung der Vorbeibewegung des Bandes berücksichtigt wird, oder aus einer oder mehreren Linearkameras, die Bilder mit unbeschränkter Länge liefern, bestehen.
In dem Fall, in dem eine Matrixkamera oder Linearkamera zum Überdecken der ganzen Breite der Prüfzone des Bandes nicht ausreicht, verwendet man mehrere Kameras, die über die Breite des Bandes verteilt sind.
Mit Bezugnahme zur 2 bildet der Bildaufnahmeapparat Linien i aus M Bildelementen I_i,j, oder adressierbaren Pixeln, für eine Markierung der Pixel gemäß der Länge des Bandes 10 pro Linie Nr. i und gemäß der Breite pro Spalte Nr. j von Bildelementen, wobei jedem Bildelement ein digitaler Wert zugeordnet wird, der einen Grau-Pegel repräsentiert.
Die Linien der Bildelemente werden mittels des Befehls eines Verwaltungsschaltkreises 20 in einem Speicher 18 des Filterschritts gespeichert.
Gemäß einem ersten Beispiel ist der Bildaufnahmeapparat aus einer Linearkamera gebildet, die an den Speicher 18 pro Sekunde 10000 Linien zu 2048 Pixeln liefert, wobei diese Linien in dem Speicher in aufeinander folgenden Adressen gespeichert werden.
Gemäß einem anderen Beispiel ist der Bildaufnahmeapparat aus zwei Matrixkameras gebildet, die auf die Breite des Bandes aufgeteilt sind, um die Breite des Bandes zu überdecken und zum Machen von 10 Bildern/s angepasst sind. Jedes mittels einer einzelnen Kamera gelieferte Bild besteht aus 1024 Linien zu 1024 Pixeln, die an den Speicher 18 geliefert werden.
So liefert das Bildaufnahmesystem im Dauerzustand Linien von Bildelementen, wobei jedem Bildelement ein digitaler Wert zugeordnet ist, der einen Grau-Pegel darstellt. Man versteht, dass es pro Linie getaktet ist, falls es sich um eine Linearkamera handelt und es pro Liniengruppe getaktet ist, falls es sich um eine Matrixkamera handelt.
Indem man sich von Neuem auf die 1 bezieht, sieht man, dass der Filterschritt 14 ferner einen Filterschaltkreis 21 aufweist, der aus einem Bildverarbeitungsoperator gebildet ist, der für das Erfassen der relativen Änderungen der digitalen Werte der Bildelemente oder Pixel für das Erfassen der Oberflächenunregelmäßigkeiten sorgt.
Vorzugsweise ist der Filterschaltkreis aus einem Kontur-Erfassungsschaltkreis gebildet, beispielsweise eines Detektors des Typs "Prewitt", der Änderungen der Grauwerte zwischen den Bildelementen, die in der Nähe voneinander angeordnet sind, erfasst, was ein Erfassen von Zonen des Blechs 10, das Oberflächenunregelmäßigkeiten aufweist, erlaubt.
Wie 1 zeigt, ist der Ausgang des Filterschaltkreises 14 an eine Signalverarbeitungseinheit 22 angeschlossen, die eine erste Einteilungsstufe 24 digitaler Bilder in Zonen von Bildelementen, die jeweils eine mittels des Filterschritts 14 erfasste Oberflächenunregelmäßigkeit abgrenzen und einen zweiten Signalverarbeitungsschritt 26 aufweist, der aus einem Berechnungsschaltkreis 28 gebildet ist, der einem entsprechenden Speicher 30 zugeordnet ist, in dem die Verarbeitungsalgorithmen zum Erkennen und zum Identifizieren eines Oberflächenfehlers für jede Zone, die eine Oberflächenunregelmäßigkeit zeigt, gespeichert sind.
Die durch 1 dargestellte Einrichtung ist ferner mit einer Visualisierungsvorrichtung 32 versehen, die mit dem Ausgang der Verarbeitungseinheit 22 verbunden ist, indem ein Eingang mit einem Ausgang des Berechnungsschaltkreises 28 verbunden ist und die Visualisierung der erfassten Oberflächenfehler erlaubt, die mit Informationen bezüglich des Fehlertyps und Parametern verbunden sind, die die Schwere dieser Fehler darstellen, wie es im Folgenden im Detail beschrieben werden wird.
Die Beschreibung der Funktion der Vorrichtung, die zu beschreiben ist, wird jetzt mit Bezugnahme zu den 2 bis 7 gemacht.
In der 3a ist ein Teil des Blechs 10 dargestellt, das einen Satz von Oberflächenunregelmäßigkeiten wie 34 aufweist.
Das Feld des Bildaufnahmeapparates bedeckt vorzugsweise die gesamte Breite des Bandes 10. Mit Bezugnahme zur 4 nimmt der Bildaufnahmeapparat während eines ersten Schritts 36 aufeinander folgende Linien von Bildelementen der Oberfläche des Bandes 10 auf, wobei diese Bildelemente, denen ein Wert eines Grau-Pegels zugeordnet ist, in einem Speicher 18 gespeichert werden.
Während dieses ersten Schritts 36 der Bildaufnahme, erfolgt gegebenenfalls eine Vereinigung der von dem Bildaufnahmeapparat 12 gelieferten Bilder, indem die aufeinander folgenden Pixel in Gruppen zusammengefasst werden, einerseits in der Richtung der Breite des Bandes 10, in dem Fall, in dem mehrere Kameras verwendet werden, um die gesamte Breite der Prüfzone abzudecken, um in dem Speicher 18 ein Bild zu erhalten, dessen Größe jener der geprüften Zone entspricht und andererseits in der Richtung der Länge des Bandes 10 in dem Fall, in dem der Bildaufnahmeapparat 12 eine oder mehrere Matrixkameras verwendet, indem die Gruppen der Linien der aufeinander folgend gelieferten Pixel vereinigt werden.
Das Bild, das in dem Speicher 18 gespeichert wird und im folgenden "Rohbild" genannt wird, besteht aus einem Satz von Bildelementen I_i,j, wobei i die Adresse der Linie in dem Speicher bezeichnet, die von 1 bis N variiert und j die Nummer eines Bildeelements jeder Linie bezeichnet und von 1 bis M variiert, wobei M zum Beispiel gleich 2048 ist, wobei jedem Bildelement ein digitaler Wert des Grau-Pegels zugeordnet ist.
Es ist zu notieren, dass der Wert N von der Kapazität des Speichers abhängt. Diese Kapazität muss für die Speicherung einer ausreichenden Anzahl von Linien im Hinblick auf die weitere zu realisierende Verarbeitung angepasst sein. Für die Speicherung eines Bildes zum Beispiel, das einer Länge von 15 m Blech mit einer Linienanzahl von Bildelementen gleich 1024/m entspricht, ist N vorzugsweise gleich 15360 Linien.
Jedesmal wenn die Kapazität des Speichers erschöpft ist, werden nacheinander eintreffende Linien auf dem Platz der ältesten und vorher gespeicherten und normal verarbeiteten Linien der Pixel gespeichert.
Jedesmal wenn der Speicher 18 erschöpft ist und die ältesten Linien der Pixel nicht verarbeitet wurden, wird zum Anzeigen, dass eine Zone des Bandes nicht geprüft werden wird, ein Auslastungsalarm ausgegeben.
In diesem Fall markiert man auf dem Band die nicht geprüfte Zone durch Identifizieren und Speichern in einer Datei von aufeinander folgenden ungespeicherten Linien im Hinblick auf, zum Beispiel, eine statistische Analyse der nicht geprüften Teile des Bandes.
Jedoch kann man im Hinblick auf die mittlere Geschwindigkeit des sich vorbeibewegenden Bandes und der mittleren Dichte der zu identifizierenden Oberflächenfehler für einen gegebenen Bandtyp, eine mittlere nötige Berechnungsstärke bestimmen, die einer mittleren Verarbeitungsgeschwindigkeit entspricht, bei der man in der Praxis nicht mehr riskiert unverarbeitete Linien zu löschen.
Vorzugsweise dimensioniert man also die Verarbeitungsmodule so, dass die augenblickliche Verarbeitungsgeschwindigkeit größer ist als diese mittlere Geschwindigkeit.
So hat der Speicher 18, neben seiner Rolle bei der Vereinigung der Bilder, eine Rolle als Puffer, der es erlaubt, diese Abweichungen und insbesondere Erhöhungen der Verarbeitungsladung, die auf eine Erhöhung der Dichte der Oberflächenunregelmäßigkeiten zurückzuführen sind, einzustecken.
Während des folgenden Schritts 38 ordnet man jedem in dem Speicher 18 gespeicherten Bild ein binäres Bild zu, das Konturlinien von Oberflächenunregelmäßigkeiten darstellt.
Um das während dieses Schritts zu machen, werden die aufeinander folgenden Linien von Roh-Bildelementen mittels des Filterschaltkreises 21 gefiltert, der wie vorher erwähnt, zum Beispiel mittels eines bidirektionalen Prewitt-Filters eines klassischen Typs gebildet ist, der die Funktion hat, Änderungen eines Grau-Pegels von Roh-Bildelementen zu erfassen, die die Existenz von Oberflächenunregelmäßigkeiten im Hinblick auf das Bestimmen ihrer Kontur übertragen, die in dem zugeordneten binären Bild eingetragen ist.
In dem beschriebenen Realisierungsmodus berücksichtigt man, dass der angewendete Filter ein Prewitt-Filter ist, aber es versteht sich von selbst, dass jeder andere Filtertyp, der für die beabsichtigte Verwendung angepasst ist, gleichfalls verwendet werden kann.
Der Prewitt-Filter sorgt für eine Markierung der Position der Kontur der Oberflächenunregelmäßigkeit, indem Bildelemente, die auf einer Konturlinie von Unregelmäßigkeiten auftauchen können, auf jeder Linie eines Rohbildes erfasst werden, wobei diese Bildelemente im Folgenden als "verdächtige Pixel" bezeichnet werden.
Der Filter, den man hier verwendet, weist jedem binären Bildelement, das jedem verdächtigen Pixel des Rohbildes zugeordnet ist, das von dem Bildaufnahmeapparat 12 geliefert wurde, einen digitalen Wert "1" zu und die anderen Pixel des binären Bildes werden auf 0 beibehalten.
Dieser Filterschritt 38 erlaubt so das Bilden eines binären Bildes im Speicher 18, das aus einem Satz von binären Bildelementen B_i,j besteht, wobei jedem davon, für ein Pixel, das auf einer Kontur einer Unregelmäßigkeit auftaucht, ein binärer Wert gleich 1 zugewiesen wird und gleich einem Wert Null für ein Pixel, das nicht auf einer Kontur einer Oberflächenunregelmäßigkeit auftaucht.
Während des folgenden Schritts 40 wird das in dem Speicher 18 gespeicherte binäre Bild mit der Hilfe eines klassischen Verbindungsoperators verarbeitet, der eine Maske auf dieses Bild anwendet, um Pixel des Digitalbildes, die einen Wert Null haben und zwischen zwei relativ nahen verdächtigen Bildelementen angeordnet sind, im Hinblick auf das Erhalten und das Definieren kontinuierlicher Linien für jede erfasste Kontur, auf den digitalen Wert "1" zu zwingen.
Nach dem Erfolgen dieser Verarbeitung werden die Rohbilder und die binären Bilder gereinigt, um durch eine Kontur abgegrenzte Flecken auszulöschen, deren Oberfläche kleiner ist als eine vorgegebene Schwelle, zum Beispiel 3 × 3 Pixel. Man erhält dann ein binäres Bild, das einem von dem Bildaufnahmeapparat 12 gelieferten Rohbild überlagert ist, und die Konturen zeigt, die die erfassten Oberflächenunregelmäßigkeiten in dem Rohbild abgrenzen. Das binäre Bild und das Rohbild sind dann fertig zum Verarbeiten.
Während des folgenden Schritts 42 analysiert der Verwaltungsschaltkreis 20 nacheinander jede Linie des gespeicherten binären Bildes zum Erfassen binärer Elemente mit dem Wert "1", das heißt verdächtigen Elementen. Sobald ein verdächtiges Pixel erfasst wird, markiert der Verwaltungsschaltkreis 20 die Nummer der entsprechenden Linie, öffnet ab dieser Liniennummer eine Speicherzone mit vorgegebener Kapazität in dem Speicher 18 (Schritt 44) mit der Form eines Fensters und hält dieses Fenster offen, so dass der Verwaltungsschaltkreis verdächtige Pixel in den folgenden Linien erfasst.
Dieses Fenster, das im Folgenden als "verdächtiges Fenster" bezeichnet wird, enthält also verdächtige Pixel, das heisst, diejenigen, die auf einer Oberflächenunregelmäßigkeit auftauchen können.
Der Verwaltungsschaltkreis 20 schließt das verdächtige Fenster wieder, sobald kein verdächtiges Pixel mehr in einer vorgegebenen Anzahl von nachfolgenden Linien des binären Bildes erfasst wurde, wobei die Nummer der letzten Linie, in der ein verdächtiges Pixel markiert wurde, gespeichert wird.
Das verdächtige Fenster, das so in dem Speicher 18 definiert ist, stellt ein Segment eines Rohbildes dar, das einem Segment des entsprechenden binären Bildes zugeordnet ist und enthält wenigstens eine Oberflächenunregelmäßigkeit, die man versucht zu identifizieren und wiederzuerkennen.
Insbesondere wird das Fenster, das bei dem Schritt 44 offen ist, offen gehalten, so dass die Anzahl der letzten folgenden Linien von Bildelementen, die in dem Fenster gespeichert werden, die nicht verdächtige Pixel enthalten, nicht eine vorgegebene Schwellenzahl von nachfolgenden binären Linien überschreitet, wobei diese Schwelle wenigstens gleich 1 ist.
So wird, bei dem folgenden Schritt 45, die Anzahl folgender Linien von Bildelementen, die nicht verdächtige Pixel enthalten, mit der Schwellenzahl verglichen und, im Fall der Gleichheit, wird das verdächtige Fenster geschlossen (Schritt 46).
Außerdem wird bei dem Schritt 47 die Anzahl von in dem offenen Fenster gespeicherten Linien mit einer vorgegebenen Schwelle verglichen, die "Erfassen eines Fensters großer Länge" oder "Erfassen eines Langfehlers" genannt wird.
Diese vorgegebene Schwelle entspricht der maximalen vorgegebenen Kapazität von Speicherzonen im Speicher 18.
Falls die Anzahl gespeicherter Linien größer ist als diese Schwelle, wird das Fenster geschlossen (Schritt 48) und man entscheidet bei dem folgenden Schritt 50, dass das Fenster ein "verdächtig mit großer Länge" genanntes Fenster ist, das eine Oberflächenunregelmäßigkeit enthält, deren Anzahl von Linien des Bildelements größer ist als die Erfassungsschwelle des Langfehlers.
Man wird gleichfalls notieren, dass in dem beschriebenen Ausführungsbeispiel, die verdächtigen Fenster in einer aufeinander folgenden Weise geöffnet sind.
Das Verfahren zur visuellen Prüfung der Oberfläche wird mittels Aufteilungsphasen verdächtiger Fenster durchgeführt, die im Speicher 18 in Zonen gespeichert sind, die "verdächtige Zonen" genannt werden und die jede eine Oberflächenunregelmäßigkeit aufweisen, indem entweder die Komponente, die dem Rohbild entspricht, oder die Komponente, die dem binären Bild entspricht, verwendet wird.
Um das zu machen, führt der Schritt 24, im Verlauf der folgenden Schritte 58 bis 64 mit Hilfe geeigneter Mittel, zum Beispiel Software-Mittel, eine Berechnung des Anhäufungsprofils von digitalen Werten oder von binären Werten aus, jeweils für jedes Rohbild bzw. jedes binäre Bild, einerseits in der Längsrichtung und andererseits in der Richtung der Breite, durch Projektion der digitalen Werte bzw. der binären Werte gemäß zweier zueinander senkrechter Achsen und durch Anwenden eines Schwellwerts auf die Profile, um verdächtige Zonen, die jeweils eine Oberflächenunregelmäßigkeit enthalten, abzugrenzen.
Obwohl die Berechnung dieses Profils ausgehend von den digitalen Werten, die den Bildelementen des Rohbildes zugeordnet sind, oder den binären Werten des Bildes, die nach der Verarbeitung gespeichert wurden, erfolgen kann, wird man im Folgenden der Beschreibung betrachten, dass das Verarbeiten des Bildes ausgehend von dem binären Bild erfolgt.
Dieser Berechnungsvorgang fängt mit einer Einteilungsphase jedes verdächtigen Fensters in verdächtige Bänder an, die Unregelmäßigkeiten umfassen, wobei jedes Band dann in eine oder mehrere verdächtige Zonen eingeteilt wird.
Zuerst berechnet die Stufe 24, während des Schritts 58, mit Hilfe eines Berechnungsschaltkreises 24-a (1) die Summe der binären Werte jeder Linie des verdächtigen Fensters, um, in M Spalten, ein erstes transversales Profil in der Richtung der Breite des Bandes zu erhalten. Man erhält so die in der 3b dargestellte Kurve.
Während des folgenden Schritts 60 wird dieses Profil einem Eingang eines Einrahmungsschaltkreises 24-b zugeführt, um in einer Weise eingerahmt zu werden, dass Bildelemente einer Unregelmäßigkeit, die nebeneinander angeordnet sind, nicht getrennt werden.
Der Einrahmungsschaltkreis 24-b, der von jedem Typ eines geeigneten Filters, wie einem FIR-Filter mit endlicher Impulsantwort oder IIR-Filter mit unendlicher Impulsantwort, gebildet werden kann, ist aber vorzugsweise durch einen Filter des glatten Fenstertyps gebildet, der es erlaubt ein Rahmenprofil r(x) zu liefern, dessen Werte gemäß der folgenden Beziehung bestimmt werden:
in der K die Breite des glatten Fensters bezeichnet,
F(x – i) bezeichnet den Wert der Spalte (x – i) des einzurahmenden Profils,
Q bezeichnet den Filterkoeffizienten des glatten Fensters, der zum Beispiel gleich 1 gewählt ist, und
x bezeichnet die Nummer der Spalte des eingerahmten Profils.
Das so eingerahmte Profil wird dann mit der Hilfe eines Abschneideschaltkreises 24-c während des folgenden Schritts 62, durch Vergleich mit einem Schwellenwert zum Erfassen von Unregelmäßigkeiten, abgeschnitten.
Man erhält so das eingerahmte und abgeschnittene Profil, das in der 3c dargestellt ist, das verdächtige Bänder begrenzt, die mit der Hilfe der gestrichelten Linien in der 3a dargestellt sind und die jede eine oder mehrere Oberflächenunregelmäßigkeiten umfassen.
Wie oben erwähnt, werden die so definierten verdächtigen Bänder dann in verdächtige Zonen eingeteilt, wobei jede eine Oberflächenunregelmäßigkeit zeigt.
Um das während des folgenden Schritts 64 zu machen, werden die Schritte 58, 60 und 62 von Neuem ausgeführt und unabhängig auf jede Linie von Bildelementen jedes verdächtigen Bandes angewendet, so dass ein Anhäufungsprofil von binären Werten, wie in der 3d dargestellt, in der Längsrichtung erhalten wird.
Dieses Längsprofil wird dann wie zuvor eingerahmt und abgeschnitten, um das in der 3e dargestellte Bild zu erhalten, in dem verdächtige Zonen, solche wie 66, definiert sind, die jede eine erfasste Oberflächenunregelmäßigkeit umfassen, wobei jede Unregelmäßigkeit, richtig verstanden, mehrere Unregelmäßigkeits-Objekte oder -Segmente aufweisen kann.
Jede so definierte verdächtige Zone enthält daher ein Rohbild-Segment und das Segment des zugehörigen binären Bildes.
Vorzugsweise werden die so abgegrenzten verdächtigen Zonen 66 ferner in einen Eingang eines zweiten Berechnungsschaltkreises 24-d eingegeben, der mit dem Ausgang des Abschneideschaltkreises 24-c verbunden ist, mittels dem die Unregelmäßigkeiten mit kleinen Ausmaßen beseitigt wurden.
Um das zu machen, behandelt man, während des folgenden Schritts 68, jede verdächtige Zone des binären Bildes, auf unabhängige Weise mit Hilfe eines klassischen Markierungsalgorithmus im Hinblick auf ein Abgrenzen von Objekten, die eine Oberflächenunregelmäßigkeit bilden, wobei jedes Objekt durch eine Menge von verdächtigen, untereinander verbundenen Bildelementen definiert ist.
Die Oberfläche von jedem Objekt wird dann so berechnet, wie die mittlere Oberfläche von Objekten, die in einer gleichen verdächtigen Zone auftauchen.
Die Objekte mit kleinen Ausmaßen werden durch das Verarbeiten beseitigt. Um das zu machen, entscheidet man sich zum Beseitigen der Objekte, deren individuelle Oberfläche um einen vorgegebenen Prozentsatz kleiner ist als die berechnete mittlere Oberfläche.
Man erhält so am Ausgang des Berechnungsschaltkreises 24-d verdächtige Zonen, von denen jede eine Unregelmäßigkeit enthält, aus denen die kleinen Objekte beseitigt wurden.
Diese so gereinigten verdächtigen Zonen werden dann im Speicher 30 des Berechnungsschaltkreises 28 im Hinblick darauf weiter verarbeitet zu werden gespeichert, wie es im Detail durch das Folgende mit Bezugnahme zur 5 beschrieben werden wird.
Es ist zu bemerken, das der Berechnungsschaltkreis 24-a, der Einrahmungsschaltkreis 24-b und der Abschneideschaltkreis 24-c und der Berechnungsschaltkreis 24-d Schaltkreise eines klassischen Typs sind. Sie werden daher im Folgenden nicht im Detail beschrieben.
Im Fall, in dem während des vorhergehenden Schritts 50 ein verdächtiges Fenster als verdächtiges Fenster großer Länge bezeichnet wird, wird der Verarbeitungsschritt von Bildern von einer Phase der Beseitigung der Verarbeitung gewisser verdächtiger Zonen gefolgt, was es erlaubt, die Last des Berechnungsschaltkreises 28 zu verringern.
Zu diesem Zweck markiert man, sobald man ein verdächtiges Fenster großer Länge erfasst hat (Schritte 47, 48 und 50) und man es, wie vorher beschrieben, in verdächtige Zonen zerschnitten hat, während des folgenden Schritts 70 wenigstens eine verdächtige Zone dieses Fensters, dessen unterste Linie von Bildelementen auf jener dieses Fensters auftaucht. Diese so markierte verdächtige Zone wird dann als "unten abgeschnittene verdächtige Zone" bezeichnet.
Das verdächtige Fenster, das einem verdächtigen Fenster großer Länge folgt, wird als "Verlängerung des verdächtigen Fensters" bezeichnet.
Man begreift, dass eine Verlängerung des verdächtigen Fensters gleichfalls von großer Länge sein kann.
Nach dem Zerschneiden einer Verlängerung des verdächtigen Fensters in verdächtige Zonen, wie vorher beschrieben, markiert man die wenigstens eine verdächtige Zone dieses Fensters, dessen oberste Linie von Bildelementen auf jener dieses Fensters auftaucht, wobei diese verdächtige Zone dann als "oben abgeschnittene verdächtige Zone" oder "Verlängerung der verdächtigen Zone" bezeichnet wird (Schritt 71).
Man paart die "unten abgeschnittenen" verdächtigen Zonen des Fensters großer Länge und die "oben abgeschnittenen" der Verlängerung des verdächtigen Fensters (Schritt 72).
Während des folgenden Schritts 73 bestimmt man, ob die Verlängerung des verdächtigen Fensters ebenso von großer Länge ist. Falls das der Fall ist, markiert man wenigstens eine verdächtige Zone dieses Fensters, dessen unterste Linie von Bildelementen auf der des Fensters auftaucht, wobei diese verdächtige Zone also wie vorher als "unten abgeschnittene verdächtige Zone" bezeichnet wird und es erfolgt die gleiche Verarbeitung des Wiederzusammensetzens dieser verdächtigen Zone mit den "oben abgeschnittenen" verdächtigen Zonen des folgenden Fensters, das als Verlängerung bezeichnet wird (Schritt 74).
Entsprechend dem Auftauchen oder dem Zuordnen von verdächtigen Zonen, die im Folgenden in ein Fenster zerschnitten werden, bringt man die Länge jedes Fehlers auf den neuesten Stand. Während des folgenden Schritts 75 vergleicht die Verarbeitungseinheit 22 die Länge jedes Fehlers mit der Länge eines Fensters großer Länge, d. h. mit der vorher genannten Erfassungsschwelle eines Langfehlers.
Sobald diese Länge jene eines Fensters großer Länge übersteigt, bezeichnet man den Fehler als einen Langfehler (Schritt 76) und man öffnet "eine Langfehlergruppe", die durch eine Speicherzone der Verarbeitungsstufe definiert ist, in der man alle nacheinander zerschnittenen und zugeordneten verdächtigen Zonen platziert, die einen einzigen und gleichen Fehler bilden, der "Langfehler" genannt wird.
Man löscht dann, auf die Bildverarbeitung folgend, alle Verlängerungen der verdächtigen Zonen, die in den "Langfehler"-Gruppen auftauchen, aus; so wird in keiner "Langfehler"-Gruppe die Bildverarbeitung ausgeführt, außer in der ersten verdächtigen Zone ("unten abgeschnittenen") und, zum Vereinfachen der Verarbeitung, weist man das Ergebnis dieser Verarbeitung allen Verlängerungen der verdächtigen Zonen der gleichen "Langfehler"-Gruppe zu.
Entsprechend dem Auftauchen oder dem Verbinden von verdächtigen Zonen, die im Folgenden in ein Fenster zerschnitten werden, kann man während des Schritts 75 feststellen, dass dieser Fehler kein Langfehler ist, indem die Länge jedes Fehlers, der einer verdächtigen Zone zugeordnet ist, die in dem Folgenden einem Fenster entspricht, auf den neuesten Stand gebracht wird.
Die Einteilung eines solchen Fehlers kann nicht auf mehr als zwei folgenden Fenstern stattfinden, wenn es nicht als Langfehler bezeichnet wäre.
In diesem Fall öffnet man im Speicher 30 eine Speicherzone in der Form einer verdächtigen Zone, die "zum Wiederzusammensetzen" genannt wird, in der die zwei verdächtigen Zonen, die durch den gleichen Fehler zerschnitten sind, platziert werden, wobei sie passend aneinandergefügt und zentriert sind und die Größe des Fensters angepasst ist, um den Fehler einzurahmen, wie in dem Fall der nicht zerschnittenen verdächtigen Zonen (Schritt 77).
Die verdächtigen Zonen zum Wiederzusammensetzen werden dann wie alle anderen verdächtigen Zonen verarbeitet.
Die Einteilungsphase von Rohbildern und Binärbildern in verdächtige Zonen zum Behandeln ist jetzt beendet und man fährt also mit der Verarbeitung jeder in den Schritten 58 bis 68 begrenzten verdächtigen Zone fort, mit der Ausnahme der Verlängerung der verdächtigen Zonen der "Langfehler"-Gruppe.
Die Verarbeitung jeder verdächtigen Zone wird jetzt mit Bezugnahme zu den 5 und 7 beschrieben.
Diese Verarbeitung beginnt mit einem Schritt 78 zum Berechnen der Identifikationsparameter eines Fehlers, der allgemein als Parameter-Ausleseschritt bezeichnet wird.
Auf eine gut bekannt Weise bestimmt man die Art von Parametern, die die Fehler oder die Oberflächenunregelmäßigkeiten des zu prüfenden Bandes charakterisieren können und nötig sind, um sie auf eine genaue und verlässliche Weise zu erkennen und zu identifizieren.
Gleichfalls bestimmt man den Berechnungsmodus dieser Parameter, insbesondere in Abhängigkeit von Werten von Bildelementen des Rohbildes oder des Binärbildes einer verdächtigen Zone, die diesen Fehler oder diese Oberflächenunregelmäßigkeit enthält.
Auf eine klassische Weise findet man unter diesen Parametern im Allgemeinen die Länge, die Breite und die Oberfläche einer Oberflächenunregelmäßigkeit in einer verdächtigen Zone, die mittlere Intensität von Grau-Pegeln von Rohbild-Elementen im Inneren des Fehlers, den Abweichungstyp dieses Grau-Pegels...
Die Parameteranzahl, im Folgenden durch P gekennzeichnet, die für eine genaue und verlässliche Wiedererkennung nötig ist, kann sehr hoch sein und zum Beispiel 65 erreichen.
Das Wesen und die Weise der Berechnung von Fehlerparametern, sind jetzt für einen Typ des visuell zu prüfenden Bandes definiert und man schreitet zur Berechnung von P Parametern für jede verdächtige Zone.
Jede verdächtige Zone oder Unregelmäßigkeit kann so durch einen Punkt in einem P-dimensionalem Raum dargestellt werden.
Diese erhobene Zahl P von Parametern ist ein Nachteil im Hinblick auf die Zeit und auf die Verarbeitungsmittel zur Wiedererkennung von verdächtigen Zonen. Um diesen Nachteil zu vermeiden, mindestens zu begrenzen, führt man einen Grobbearbeitungsschritt 80 aus, der es erlaubt, die Verarbeitung jeder verdächtigen Zone beträchtlich zu vereinfachen, indem die Unregelmäßigkeiten gemäß eines Satzes von Grobbearbeitungsklassen klassifiziert werden. Dieser Grobbearbeitungsschritt, der eine Vorklassifizierung von Unregelmäßigkeiten gemäß einem Satz von vordefinierten Klassen ausmacht, erlaubt es, das Hauptproblem der Analyse der Unregelmäßigkeiten in einen Satz einfacher zu verarbeitender Probleme zu teilen.
Insbesondere definiert man im Inneren jeder Grobbearbeitungsklasse einen Satz von Elementarklassen oder Fehlerfamilien, deren Anzahl begrenzt ist.
Um den Grobbearbeitungsschritt in Betrieb nehmen zu können, ist es notwendig, im Allgemeinen vor dem in Betrieb nehmen gemäß der Erfindung, eine vorherige Phase der Definition von Grobbearbeitungsklassen vorgesehen zu haben und, eventuell, ihre vereinfachte zugeordnete Markierung.
Diese vorherige Phase ist für einen visuell zu prüfenden Typ von Band spezifisch.
Wie im Beispiel einer vorherigen Phase, die die Definition von Grobbearbeitungsklassen bezweckt, verfährt man durch Ausbilden in der folgenden Weise.
Man nimmt eine visuelle Prüfung der Oberfläche, wie vorher beschrieben bis zu diesem Stadium des Verfahrens, einer ausreichenden Anzahl von Proben des gleichen Typs des Bandes vor, um eine ausreichend zahlreiche und repräsentative Besetzung für verdächtige Zonen zu bezwecken, deren jede Unregelmäßigkeit durch einen Punkt in dem vorher genannten P-dimensionalen Raum dargestellt ist.
Gemäß dem außerdem bekannten Verfahren der Analyse faktorieller Entsprechung markiert man, wie sich diese Punkte in Wolken in diesem Raum zusammenfassen.
Man berücksichtigt also, dass jede Raumregion, die eine Wolke begrenzt, erlaubt, eine Typologie von Fehlern zu definieren und dass die Fehler einer gleichen Wolke also gemeinsame Elemente haben und eventuell in einer eigenen vereinfachten Markierung dargestellt werden können, die für diese Wolke oder diese Typologie geeignet ist.
Zum Definieren der Achsen mit einer vereinfachten Markierung, die für eine Typologie oder eine gegebene Wolke geeignet ist, kann man die Hauptträgheitsachsen dieser Wolke verwenden, deren Positionen und Richtungen auf eine Weise berechnet werden können, die bekannt ist.
So können alle Fehler einer gleichen Klasse in der gleichen vereinfachten Markierung in einem Raum dargestellt werden, dessen Dimension kleiner ist als P, d. h. dass alle Fehler einer gleichen Klasse durch eine reduzierte Anzahl von Parametern, die kleiner als P ist, charakterisiert werden können.
Indem klassische mathematische Verfahren angewendet werden, richtet man Transformationsmatrizen der Markierung ein, die es erlauben, von einer Darstellung von Fehlern in einem P-dimensionalem Raum in eine Darstellung eines gleichen Fehlers in einer vereinfachten Markierung mit reduzierten Dimensionen überzugehen.
So definiert man in dieser vorherigen Phase, die zum Vorbereiten des Grobbearbeitens bestimmt ist, Typologien oder "Grobbearbeitungsklassen" von Fehlern und eine vereinfachte Markierung einer Darstellung eines Fehlers, die für jede Grobbearbeitungsklasse geeignet ist.
Gemäß einem bestimmten Beispiel können diese Grobbearbeitungsklassen ausgehend von der Länge (L) oder der Breite (l) von Unregelmäßigkeiten definiert sein; mit Bezugnahme zu den 6a und 6b, definiert man zum Beispiel 5 bzw. 6 Grobbearbeitungsklassen, jeweils für ein Blech "DKP" bzw, für ein galvanisch behandeltes Blech, nämlich eine Klasse von kleinen Fehlern (pt), eine Klasse von feinen und kurzen Fehlern (fc), eine Klasse von feinen und langen Fehlern (fl), eine Klasse von mittleren und kurzen Fehlern (mc), eine Klasse von mittleren und langen Fehlern (ml) und ein Klasse von großen Fehlern (la); zu jeder Klasse ist eine vereinfachte Markierung zur Darstellung zugeordnet.
Nach dem Ausleseschritt von Parametern kann man jetzt den Vorklassifizierungs- oder, richtig gesagt, den Grobbearbeitungsschritt 80 in Betrieb nehmen.
Um das zu machen, teilt man jeden Fehler oder jede Oberflächenunregelmäßigkeit einer verdächtigen Zone in die verschiedenen vorher definierten Grobbearbeitungsklassen auf, in Abhängigkeit von dem Wert von P Parametern eines Fehlers und von Eigenschaften, die diese Klassen definieren.
Diese vorherige Aufteilung von Fehlern in Grobbearbeitungsklassen erlaubt es, das Erkennen von Fehlern beträchtlich zu vereinfachen, indem dieses Erkennen in jeder Grobbearbeitungsklasse erfolgt.
Als Variante stellt man alle Fehler einer gleichen Klasse in der vereinfachten Markierung dar, die dieser Klasse zugeordnet ist, indem die Transformationsmatrix der Markierung dieser Klasse, auf P Parameter angewendet, verwendet wird. Man bezweckt also eine vereinfachte Charakterisierung von allen Fehlern durch eine reduzierte Anzahl von Parametern, was die Anzahl von Berechnungen begrenzt, die während der Erkennung ausgeführt werden.
Der weitere Verarbeitungsschritt 82 besteht im Erkennen und Identifizieren der Fehler jeder Grobbearbeitungsklasse.
Die Verarbeitung der Identifizierung und der Entdeckung ist für jede Grobbearbeitungsklasse spezifisch und ist im Allgemeinen im Voraus in Abhängigkeit von Fehlertypen definiert, die man in jeder Klasse entdecken kann.
Diese Verarbeitung der Identifizierung und der Entdeckung kann aus einer Klassifizierung bestehen, die zum Beispiel auf dem "Coulombsphären" genannten Verfahren gründet.
Man kann gleichfalls andere bekannte Verfahren, wie das Verfahren der Diskriminanz-Analyse, das Entscheidungsbaum-Verfahren oder das Verfahren, das mit dem Bestimmen von "K" plus nahem Nachbar geht, verwenden.
Gemäß dem Verfahren der Coulombsphären, werden die Fehlertypologien, die für eine gegebene Grobbearbeitungsklasse spezifisch sind, durch Sphären, die in Position und in Größe markierbar sind, im vereinfachten Raum dargestellt, der dieser Klasse zugeordnet ist.
Jede Sphäre entspricht einem Fehlertyp und/oder einem Fehler-Identifikationsnamen.
So markiert man zum Erkennen und Identifizieren eines Fehlers einer gegebenen Grobbearbeitungsklasse im Schritt 83 in welcher Sphäre der Fehler auftaucht und man teilt den Identifikationsnamen zu, der dieser Sphäre zugeordnet ist (Schritt 84).
Vorteilhafterweise kann dieser Erkennungs- und Identifikationsvorgang sehr schnell erfolgt sein, da die Anzahl von Sphären und die Anzahl von Parametern auf Grund des vorherigen Grobbearbeitungsschritts reduziert ist und die Berechnungen der Klassifizierung können für eine verringerte Anzahl von Kriterien ausgeführt sein.
In dem besonderen Fall, in dem im Inneren einer gegebenen Grobbearbeitungsklasse ein Fehler nicht in irgendeiner Sphäre auftauchen würde, teilt man ihm den Identifikationsnamen der nächsten Sphäre zu.
So sind am Ende des Schrittes 84, in dem einem Fehler ein Identifikationsnamen jeder Unregelmäßigkeit zugeordnet wird, alle Unregelmäßigkeiten identifiziert, die einem besonderen Typ von Fehler entsprechen.
Der folgende Schritt 86 besteht im Ausführen einer zweiten Klassifizierung, indem eine zweite Stufe des Berechnungsschaltkreises 28 zur Klassifizierung, ausgehend von einer reduzierten Anzahl von Klassen, verwendet wird, um zum Beispiel die Ergebnisse, die von der ersten Stufe zur Klassifizierung geliefert werden, zu bestätigen und um bestimmte Ungewißheiten aufzuheben, die in der Identifizierung bestimmter Fehler aufgetaucht sein könnten, oder um zum Beispiel Fehler eines gleichen Typs in einer enger gestalteten Typologie zu unterscheiden, für die man entschieden haben könnte, sie auf der Ebene des ersten Klassifikationsschritts nicht zu unterscheiden, mangels genügender Leistungen der Klassifizierung auf dieser Ebene.
Um diesen zweiten Klassifizierungsschritt 86 in Betrieb nehmen zu können, ist es notwendig, eine vorherige Bestimmungsphase jeder Elementarklasse vorgesehen zu haben.
In dieser vorherigen Phase erfolgen statistische Verarbeitungen zum gültig erklären oder zum ungültig erklären der Klassifizierung, die für die Fehleridentifizierung erfolgt, indem das Verfahren, das beschrieben werden wird, in einer Weise verwendet wird, um die Elementarklassen zu markieren, die die meisten Fehler der Fehlerklassifizierung enthalten.
Diese Elementarklassen in reduzierter Anzahl, die die größte Anzahl von Klassifizierungsfehlern enthalten, werden als "Elementarklassen mit unsicherer Identifizierung" bezeichnet, die anderen, die die wenigsten Klassifizierungsfehler enthalten, werden als "Elementarklassen mit sicherer Identifizierung" bezeichnet.
Die zweite Klassifizierung, die in dem Schritt 86 in Angriff genommen wird, erfolgt nicht, außer für die Fehler oder Unregelmäßigkeiten, die in den Elementarklassen mit unsicherer Identifizierung klassifiziert sind.
Die zweite Klassifizierungsstufe verwendet zum Beispiel einen der vorher genannten Klassifizierungsverfahren.
Sie ist zum Beispiel angepasst, um das Auftauchen von Fehlern in diesen ungewissen Identifizierungsklassen für gültig zu erklären oder nicht. Im Fall des für ungültig erklären, wird der Fehler dann als kein Fehler betrachtet und aus der Verarbeitung entfernt.
Sie kann gleichfalls zum Verteilen von Fehlern einiger Elementarklassen mit unsicherer Identifizierung in Klassen mit sicherer Identifizierung angepasst sein, die gemäß einer enger gestalteten Typologie vordefiniert sind.
Es ist zu bemerken, dass diese ergänzende Klassifizierung auf einer sehr reduzierten Anzahl von Fehlerklassen gründet und daher sehr schnell ausgeführt werden konnte.
Am Ausgang dieser Schritte 80 bis 86 ist jeder Fehler identifiziert und erkannt, d. h. einer Elementarklasse zugewiesen.
Die Phase der Bildverarbeitung geht mit einem Schritt 88 eines Verschmelzens von Daten zu Ende, während der gewisse Fehler zusammengefasst werden, indem vorher definierte Kriterien verwendet werden, die insbesondere auf der Geometrie und der Topologie von Fehlern (zum Beispiel: Abstand von Fehlern untereinander, identische Position oberhalb und unterhalb des Bandes, Nähe zum Rand des Bandes, ...) beruhen.
Diese Verschmelzungsphase erlaubt es, einigen Mängeln abzuhelfen, die beim Erkennen von Fehlern und dem Auflösen einiger Probleme, besonders der Unordnung, auftauchen können, ohne die schon bestätigten Ergebnisse wieder in Frage zu stellen.
Die Entscheidung des Zusammenfassens von Fehlern stellt sich nach einem Vergleich von Informationen, die aus der nahen Nachbarschaft eines zu erkennenden Objekts, der Ordnung eines Meters zum Beispiel, von anderen Bildaufnahmeapparaten (zum Beispiel gegen die andere Seite des Bandes gerichtete) oder relativer Daten zum Verarbeiten des Bandes (Wesen des Bandes, Befestigungspunkt, ...) herstammen.
Insbesondere entscheidet man zum Zusammenfassen zwischen jenen Fehlern, für die eine Zweideutigkeit im Namen besteht, ebenso wie den Fehler der gleichen Art.
Übrigens fasst man die Fehler, die Beziehungen bestimmter Nähe aufweisen zusammen, zum Beispiel nämlich die in der Nähe angeordneten Fehler, auf einer gleichen Seite des Bandes oder auf einer gegenüberliegenden Seite, ebenso wie die Fehler, die mit der gleichen longitudinalen oder transversalen Ausrichtung angeordnet sind.
So drückt sich, zum Beispiel in dem Fall eines galvanisch behandelten Blechs, ein Fehler des Typs "körnige Schleppe" in einer Vielzahl von Oberflächenunregelmäßigkeiten aus, die in der Nachbarschaft des Blechrandes angeordnet sind. In diesem Fall ist die Identifizierung des Fehlers nicht völlig zuverlässig. In der Tat kann jede dieser Unregelmäßigkeiten erkannt werden, da sie auf einer "körnigen Schleppe" auftaucht, oder individuell als ein Fehler eines anderen Typs erkannt werden, insbesondere eine "Abblätterung" oder eine "Blase".
In diesem besonderen Fall verschmilzt man die Unregelmäßigkeiten, die in der Nachbarschaft des Blechrandes angeordnet sind und richtet die einen mit Bezug zu den anderen aus und identifiziert sie, da sie bei einem Fehler des Typs "körnige Schleppe" auftauchen.
Ebenso fasst man, gemäß einem anderen Beispiel, während dieses Verschmelzungsschritts, die in der gleichen Position auf den oberen und unteren Seiten des Blechs angeordneten Fehler zusammen und gibt ihnen einen identischen Namen.
Während dieses Verschmelzungsschritts und wie vorher mit Bezug zum Schritt 76 der 4 beschrieben, fasst man gleichfalls die Langfehler zusammen, die beim Öffnen von verdächtigen Fenstern zerschnitten wurden, indem, wie vorher erwähnt, der Name des Fehlers der verdächtigen Zone großer Länge den Fehlern von Verlängerungen von verdächtigen Zonen der gleichen Gruppe zugewiesen wird.
Während dieses Verschmelzungsschritts analysiert man gleichfalls die Besetzung jeder Elementarklasse eines Fehlers auf einer gegebenen Länge des Bandes, d. h. die Anzahl von Fehlern pro Einheitslänge, die die gleiche Identifizierung zeigen.
Man vergleicht dann diese Besetzung mit einer vorgegebenen Schwelle, die Mutmaßungsschwelle für periodische Fehler genannt wird. Diese Schwelle wurde für die gleiche gegebene Länge des Bandes bestimmt.
Jedesmal wenn die Besetzung einer Elementarklasse diese Schwelle übersteigt, berücksichtigt man, dass Fehler dieser Klasse wahrscheinlich einen periodischen Charakter zeigen.
Um diesen Charakter für gültig zu erklären, kann man ein klassisches Verfahren zum Erfassen von periodischen Fehlern verwenden.
Zum Beispiel zeichnet man das Histogramm des Abstandes zwischen jedem Fehler dieser Klasse und, falls dieses Histogramm eine Periodizität zeigt (fundamental oder harmonisch), öffnet man im Speicher eine spezifische Gruppe "periodischer Fehler" und fasst in dieser Gruppe die periodischen Fehler dieser Klasse zusammen.
Gemäß einer Variante kann dieser Schritt des Erfassens und des Zusammenfassens von periodischen Fehlern nach dem Auslesen von Parametern, aber vor dem Identifizieren und dem Entdecken und sogar vor dem Grobbearbeiten oder der Vorklassifizierung ausgeführt werden.
Diese Variante setzt dann eine Verarbeitung einer spezifischen Klassifizierung voraus, relativ kurzgefasst, da es ja auf der Charakterisierung von Fehlern gemäß einer erhobenen Zahl P von Parametern gründen muss, und für das Erfassen von periodischen Fehlern analysiert man dann die Besetzung von Elementarklassen, die in dieser spezifischen Klassifizierung definiert sind.
Diese Variante zeigt den Vorteil des Darstellens eines Ergebnisses, das nicht von den Leistungen von Erkennungs-Modulen (nach Vorschliff und Klassifizierung) abhängt.
Nachdem die Fehler, die den erfassten Unregelmäßigkeiten entsprechen, erfasst, erkannt und eventuell zusammengefasst wurden, besteht die nachfolgende Phase der visuellen Prüfung im Analysieren der Fehler im Hinblick auf das Bestimmen der Schwere, um das Bestimmen der Mangelhaftigkeit des Bandes zu erlauben. Diese Phase wird jetzt mit Bezugnahme zur 7 beschrieben.
Vor der Inbetriebnahme des Verfahrens definiert man für jede Klasse oder jeden Fehlertyp in Abhängigkeit von unterschiedlichen, tatsächlich möglichen Schädlichkeiten des Fehlertyps einen Satz von Unterklassen, wobei jede Unterklasse einer tatsächlich möglichen Schädlichkeit des Fehlertyps zugeordnet ist. Jeder Unterklasse kann gegebenenfalls ein Koeffizient der tatsächlichen Schwere zugeordnet sein.
Man begreift, dass jede Oberflächenunregelmäßigkeit in diesem Zustand durch charakteristische Parameter identifiziert und daher charakterisiert ist, besonders durch eine reduzierte Anzahl von Parametern.
Bei dem ersten Schritt 90 dieser Phase der Fehleranalyse gleicht man diese Fehler, die in einer Vereinigungsgruppe in dem vorherigen Schritt zusammengefasst wurden, an einen einzelnen Fehler, der "Vereinigungsfehler" genannt wird, an. Zu diesem Zweck berechnet man für diese zusammengefassten Fehler die Parameter, die den Vereinigungsfehler charakterisieren, durch Linearkombination von Werten von Parametern, die jeden Fehler oder jede Unregelmäßigkeit der Vereinigungsgruppe charakterisieren.
Ausgehend von Werten von Parametern, die die nicht zusammengefassten Fehler und die Vereinigungsfehler charakterisieren, erfolgt bei dem folgenden Schritt 92 eine ergänzende Klassifizierung dieser Fehler gemäß dem Satz von Unterklassen, die für jeden Fehlertyp geeignet sind.
Diese ergänzende Klassifizierung kann gemäß dem gleichen Typ von Verfahren realisiert werden, die beim Entdecken von Fehlern verwendet werden.
Diese ergänzende Klassifizierung führt zu einem unabhängigen Ergebnis späterer Verwendungen des Blechs.
Am Ende dieser ergänzenden Klassifizierung kann man ein "Profil einer tatsächlichen Mangelhaftigkeit" des Bands durch eine Liste definieren, die die Besetzung jeder Unterklasse "Schwere" jedes Typs oder "Elementarklasse" eines Fehlers gibt, wobei diese Besetzung auf eine Längeneinheit des Bandes bezogen ist; dieses Profil kann zum Beispiel in der Form von Histogrammen der Besetzung jeder Unterklasse dargestellt sein, die Seite an Seite in einer vorgegebenen Reihenfolge (Unterklassen nach Unterklassen, Klassen nach Klassen) eingerichtet sind.
Parallel zu einer von dem Band gegebenen Verwendung, kann man, dem gleichen Formalismus nachfolgend (zum Beispiel: Histogramme in der gleichen Reihenfolge), ein "Profil der zulässigen Mangelhaftigkeit" definieren, nämlich für jede Unterklasse "Schwere" jedes möglichen Fehlertyps, eine maximal zulässige Besetzung für diese gegebene Verwendung (immer der gleichen Längeneinheit des Bandes zugewiesen).
Dieses "Profil der zulässigen Mangelhaftigkeit" ist nicht "ein Mal für alles" für eine gegebene Verwendung definiert; es kann sich sogar in Abhängigkeit von zum Beispiel der Entwicklung des Lastenhefts dieser Verwendung verändern.
Man vergleicht dann im Schritt 94 das Profil der tatsächlichen Mangelhaftigkeit des visuell geprüften Bandes mit dem Profil der zulässigen Mangelhaftigkeit, die für die gewünschte Verwendung dieses Bandes zulässig ist.
So wird, falls man während des Schritts 94 feststellt, dass das Profil der tatsächlichen Mangelhaftigkeit des visuell geprüften Bandes in das Profil der zulässigen Mangelhaftigkeit der beabsichtigten Verwendung dieses Bandes fällt (oder enthalten ist), dieses Band für diese Verwendung als akzeptabel betrachtet oder für gültig erklärt (Schritt 96).
Falls das nicht der Fall ist, wird dieses visuell geprüfte Band als unakzeptabel oder "mangelhaft" gegenüber dieser Verwendung betrachtet (Schritt 98).
Um zu vermeiden, dieses visuell geprüfte Band zum Ausschuß zu geben, sucht man dann die Verwendung, in dem Profil der erlaubten Mangelhaftigkeit von jenem, in das das Profil der tatsächlichen Mangelhaftigkeit dieses visuell geprüften Bandes fällt (oder enthalten ist), und man weist dieses Band dieser anderen Verwendung zu.
Man weiß in der Tat, dass ein Blech, das eine vorgegebene Anzahl von Fehlern mit einer gegebenen Schwere und mit einem bestimmten Typ aufweist, für eine Verwendung mangelfrei sein kann, aber für eine andere Verwendung mangelhaft sein kann.
Zum Beispiel ist ein Blech, das einen Kratzer aufweist, mangelhaft, falls es nicht bei einem späteren Verarbeitungsschritt gewalzt wird, aber es wird als nicht mangelhaft betrachtet, falls es umgewalzt wird, wobei infolgedessen die Kratzer zerquetscht werden.
Der ausschlaggebende Vorteil dieses Auswertungsverfahrens der Mangelhaftigkeit eines Bandes mittels eines Profils der tatsächlichen Mangelhaftigkeit ist, dass dieses Mittel unabhängig von der späteren und nachfolgenden Verwendung des Bandes ist und der Entwicklung, was die zu genügenden Kriterien für diese Verwendung betrifft.
Vorteilhafterweise können die Profile der tatsächlichen Mangelhaftigkeit des geprüften Bandes umgekehrt dazu dienen, der Entwicklung und den eventuellen Abweichungen vom Herstellungsverfahren dieser Bänder zu folgen, gemäß, zum Beispiel, den Fabrikationszeiten; man kann so zum Beispiel eventuelle Abweichungen des Verhaltens der laufenden Walzkette markieren.
Die Profile der tatsächlichen Mangelhaftigkeit visuell geprüfter Bänder können gleichfalls zum Identifizieren von Abweichungen auf dem Inspektionssystem selbst dienen.
Gemäß einer vereinfachten Variante des Analyseverfahrens der Mangelhaftigkeit kann man jeder Unterklasse "Schwere" der Fehlertypen einen Koeffizienten zuweisen, dessen Wert von der geschätzten Schwere für eine gegebene Verwendung abhängig ist und das Profil der Mangelhaftigkeit eines Bandes durch die Summe von Besetzungen jeder Unterklasse multipliziert mit dem entsprechenden Koeffizienten definieren. Um diese Verwendung für gültig zu erklären, bestätigt man dann einfach, dass das erhaltene Ergebnis, nämlich diese Summe einen für diese Verwendung definierten vorgegebenen Wert nicht übersteigt.
Andere vereinfachte Varianten, die auf der Verwendung der Koeffizienten begründet sind, können ins Auge gefasst werden.

Claims

Verfahren zum visuellen Prüfen der Oberfläche eines sich vorbeibewegenden Bandes zur Erfassung von Oberflächenfehlern, mit folgenden Schritten: – mit Hilfe einer Bildaufnahmeeinrichtung (12) wird von wenigstens einer der Flächen des Bandes (10) wenigstens ein digitales Bild gebildet, das aus einer Gesamtzahl von aufeinanderfolgenden Zeilen von Bildelementen (I_i,j, B_i,j) besteht, denen jeweils ein digitaler Wert zugeordnet ist; – das wenigstens eine digitale Bild wird gefiltert, um Oberflächenunregelmäßigkeiten (34) zu erfassen, indem relative Änderungen der digitalen Werte erfasst werden; und – das wenigstens eine digitale gefilterte Bild wird verarbeitet, um jeweils den Typ des Oberflächenfehlers zu identifizieren, der der erfassten Unregelmäßigkeit (34) entspricht; – vor dem Schritt, in dem das wenigstens eine digitale Bild verarbeitet wird, erfolgt eine allgemeine Charakterisierung der Unregelmäßigkeiten, indem für jede von ihnen der Wert vorgegebener, für Oberflächenfehler kennzeichnender Parameter bestimmt wird, und anhand der bestimmten Parameterwerte erfolgt eine Vorklassifizierung der Unregelmäßigkeiten in eine Gesamtzahl von vordefinierten Klassen, wobei der Verarbeitungsschritt für jede Klasse erfolgt und für jede Klasse spezifisch ist und jeder vorgegebene Parameter eine allgemeine Referenzortsachse in einem Raum beschreibt, dessen Dimensionen den Parametern entsprechen, und vor der Vorklassifizierung werden in dem Raum Bereiche abgegrenzt, die jeweils einer der vordefinierten Klassen entsprechen, und jede Unregelmäßigkeit wird in dem Raum durch einen Punkt dargestellt, dessen Koordinaten die Parameterwerte sind, und die Vorklassifizierung erfolgt, indem der Bereich identifiziert wird, dem der jeweilige Punkt zugehört, und indem die entsprechende Unregelmäßigkeit der zu dem Bereich gehörenden Klasse zugewiesen wird, und – für jeden Bereich, dessen Achsenanzahl kleiner ist als die Anzahl allgemeiner Referenzortsachsen, wird ein vereinfachter Referenzort zur Darstellung der Unregelmäßigkeiten festgelegt, und nach dem Vorklassifizierungsschritt erfolgt für jede dargestellte Unregelmäßigkeit ein Schritt, in dem der Referenzort vom allgemeinen Referenzort in den vereinfachten Referenzort abgeändert wird, der für den Bereich spezifisch ist, dem die Unregelmäßigkeit angehört.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für jede vordefinierte Klasse, deren Anzahl von charakteristischen Parametern kleiner ist als die Anzahl von charakteristischen Parametern der allgemeinen Charakterisierung, eine zweite Art der Charakterisierung der Unregelmäßigkeiten bestimmt wird und dass nach dem Vorklassifizierungsschritt anhand der Werte der charakteristischen Parameter der allgemeinen Charakterisierung für jede erfasste Unregelmäßigkeit der Wert der charakteristischen Parameter der zweiten Charakterisierungsart bestimmt wird, der für die Klasse spezifisch ist, der die Unregelmäßigkeit angehört.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt, in dem die Unregelmäßigkeiten verarbeitet werden, einen ersten Schritt umfasst, in dem jeweils der einer Unregelmäßigkeit entsprechende Fehler aus einem Satz von Fehlertypen identifiziert wird, die für die Klasse spezifisch sind, der die Unregelmäßigkeit angehört, und einen zweiten Schritt umfasst, in dem der identifizierte Fehler klassifiziert wird, um die sich aus dem ersten Klassifizierungsschritt ergebende Klassifizierung zu bestätigen und zu verfeinern.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass es einen Schritt aufweist, in dem die Typen identifizierter Fehler qualitativ unterschieden werden nach einem ersten Typ von Fehlern, die sicher und/oder genau identifiziert wurden, und einem zweiten Typ von Fehlern, die unsicher und/oder ungenau identifiziert wurden, und dass der zweite Klassifizierungsschritt nur auf Fehler des als unsicher und/oder ungenau beurteilten Typs angewandt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass es ferner einen Schritt umfasst, in dem identifizierte Fehler unter Verwendung eines Satzes vordefinierter Kriterien, insbesondere geometrischer und/oder topographischer Kriterien, in Gruppen zusammengefasst werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass es ferner einen Schritt umfasst, in dem die Anzahl von identifizierten Fehlern gleichen Typs pro Längeneinheit gezählt wird, und einen Schritt umfasst, in dem die Anzahl von Fehlern jeden Typs mit einem vorgegebenen Schwellwert verglichen wird, der die Mindestzahl von Fehlern darstellt, ab der die Fehler eine Periodizität aufweisen können, im Hinblick auf eine Erfassung von periodisch auftretenden Fehlern.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass nach dem Schritt, in dem der Wert der Parameter bestimmt wird, und vor dem Vorklassifizierungsschritt eine spezifische Klassifizierung der Unregelmäßigkeiten gemäß einem Satz von Elementarklassen erfolgt und dass die Besetzung der Elementarklassen analysiert wird, um periodische Fehler zu erfassen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass nach dem Filterschritt als Reaktion auf die Erfassung eines Bildelements einer Unregelmäßigkeit in einem Speicher (18) eine Zone zur Speicherung von Bildelementzeilen (I_i,j, B_i,j) abgegrenzt wird, die nacheinander durch die Bildaufnahmeeinrichtung (12) geliefert werden und wenigstens ein Bildelement aufweisen, das wenigstens einer Unregelmäßigkeit (34) entspricht, dass jede Speicherzone in verdächtige Zonen (66) unterteilt wird, die jeweils wenigstens eine Oberflächenunregelmäßigkeit (34) aufweisen, dass verdächtige Zonen (66) von aufeinanderfolgenden, einer gleichen Unregelmäßigkeit (34) entsprechenden Speicherzonen gepaart werden und dass die Gesamtzahl der Bildelementzeilen der gepaarten verdächtigen Zonen (66) mit einem Schwellwert zur Erfassung eines Fehlers großer Länge verglichen wird, und wenn der Schwellwert überschritten wird, wird der Schritt, in dem das wenigstens eine digitale gefilterte Bild verarbeitet wird, nur auf eine der gepaarten verdächtigen Zonen angewandt, wobei das Ergebnis der Verarbeitung den weiteren gepaarten verdächtigen Zonen (66) zugewiesen wird.