JP2005265639A - Method and device of detecting roll scratch in strip body - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、金属、プラスチックその他材料からなる帯状体を移動しながら、表面疵、特に周期的に発生するロール疵を光学的に検出する帯状体のロール疵検出方法およびその装置に関する。 The present invention relates to a belt-like roll wrinkle detection method and apparatus for optically detecting surface wrinkles, particularly periodically generated roll wrinkles, while moving a band made of metal, plastic or other material.
製品の品質を向上すべく、移動する帯状体の表面を光学的に検査する表面疵検査が広く行われている。
表面疵検査は、帯状体をこれの長手方向に送りながら、その表面を撮像装置で撮像し、画像処理によりこの撮像画像から疵候補を抽出し、最終的には、前記疵候補の位置、大きさ、形状、輝度、周期性などの特徴量または画像に基づいて、前記疵候補が有害か無害かを判定するものである。
例えば、鋼板などの圧延ラインにおいては、油、水滴、軽い汚れなどが鋼板表面に付着する場合が多くあり、これらの油等は最終製品の品質に影響がない限り、無害判定すべきものである。
一方、ロール疵、すなわち圧延ロールの表面に欠けや凹みが生じたり、異物が付着したりして、これが被圧延材に転写されて生じるロール疵は、該圧延ロールが回転するごとに、被圧延材の長手方向にロール周長に対応した周期で発生し続けるため、有害判定すべきものである。そして、通常このロール疵乃至その周期性が検出されたときは、アラームがオペレータに通報され、疵起因となる圧延ロールの交換作業が行われる。
このように圧延ラインを移動する鋼板表面には様々な疵や汚れ等が付着しているので、前記疵候補の中から、如何に精度よく、そして如何に迅速にロール疵乃至その周期性を検出するかは、表面疵検査の信頼性、ひいては製品の品質を向上させるための重要な要因となる。
In order to improve the quality of products, surface defect inspection for optically inspecting the surface of a moving strip is widely performed.
In the surface wrinkle inspection, the surface is imaged with an imaging device while feeding the belt in the longitudinal direction thereof, and wrinkle candidates are extracted from the captured image by image processing. Finally, the position and size of the wrinkle candidate are determined. In addition, it is determined whether the wrinkle candidate is harmful or harmless based on a feature quantity such as shape, brightness, periodicity, or an image.
For example, in a rolling line such as a steel plate, oil, water droplets, light stains, and the like often adhere to the surface of the steel plate, and these oils and the like should be judged harmless unless they affect the quality of the final product.
On the other hand, a roll wrinkle, that is, a roll wrinkle generated by chipping or dents on the surface of the rolling roll or adhering foreign matter, which is transferred to the material to be rolled, is rolled each time the rolling roll rotates. Since it continues to occur in the longitudinal direction of the material at a period corresponding to the roll circumference, it should be judged harmful. Usually, when this roll wrinkle or its periodicity is detected, an alarm is notified to the operator, and the work of exchanging the rolling roll that causes the wrinkle is performed.
As described above, various wrinkles and dirt adhere to the surface of the steel plate moving on the rolling line, so how accurately and how quickly the roll wrinkle or its periodicity is detected from the wrinkle candidates. This is an important factor for improving the reliability of surface flaw inspection and thus the quality of the product.
従来、このロール疵の検出方法として、ロール疵の周期性に着目した検出方法が数多く提案されている。
例えば、この周期性を利用した最も簡単な方法は、ロール疵は被圧延材の長手方向にロール周長に対応する周期で発生するため、ロール周長と疵候補の間隔とを比較し、これが一致するならば、周期性があるとして、ロール疵が発生していると判定するものである。
しかし、実際の鋼板などの圧延工程においては、被圧延材の厚さばらつきに起因する圧下率の変動等に伴い、圧延ロールに生じた疵が常に一定のレベルで被圧延材に転写されるとは限らない。すなわち、一般に圧下率が小さいときは製品の品質に致命的なダメージを与えるようなロール疵は発生せず、また発生しても転写されるレベルが小さいときは、疵候補として抽出されない。
このため、疵候補が間引的に抽出される、いわゆる抽出抜けが生じるため、ロール周長と疵候補の間隔とが一致せず、実際にはロール疵が発生しているにもかかわらず、ロール疵乃至その周期性を検出できないという問題があった。
Conventionally, many methods for detecting the roll wrinkle have been proposed, focusing on the periodicity of the roll wrinkles.
For example, the simplest method utilizing this periodicity is that roll rolls are generated at a period corresponding to the roll circumference in the longitudinal direction of the material to be rolled. If they match, it is determined that there is a periodicity and roll wrinkles are occurring.
However, in the rolling process of an actual steel sheet or the like, when wrinkles generated in the rolling roll are always transferred to the material to be rolled at a certain level due to fluctuations in the rolling reduction due to thickness variation of the material to be rolled. Is not limited. That is, in general, when the rolling reduction is small, roll wrinkles that cause fatal damage to the quality of the product do not occur, and when they are generated, if the level to be transferred is small, they are not extracted as wrinkle candidates.
For this reason, a so-called extraction omission occurs where the wrinkle candidates are extracted thinly, so that the roll circumference does not match the distance between the wrinkle candidates, and the roll wrinkle actually occurs, There was a problem that the roll wrinkle or its periodicity could not be detected.
また、前記問題を解決する方法として、自己相関関数を利用した検出方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。
自己相関関数は、信号処理分野、特に画像処理分野で広く活用されているものであり、自己相関関数の演算結果によって得られるピーク間の距離が周期信号成分の周期を表すことから、処理すべき信号系列に含まれる周期信号成分の周期を知らずとも、ノイズに埋もれた信号系列から周期信号成分のみを選択的に抽出することができるものである。
すなわち、自己相関関数を利用したロール疵の検出方法とは、まず、前記疵候補の長手方向のデータ系列に対し自己相関関数の演算処理をし、次に、この演算によって得られたピークを用いて当該データ系列に周期性があるのか否かを判断し、周期性があるのであれば、これをロール疵と判定する方法である。
したがって、この方法によれば、あらかじめロール疵の周期を確認することなく、また、前記した疵候補の抽出抜けが生じても、任意の周期のロール疵を検出することができる。
As a method for solving the above problem, a detection method using an autocorrelation function is known (see, for example, Patent Document 1).
The autocorrelation function is widely used in the field of signal processing, particularly in the field of image processing, and the distance between peaks obtained from the calculation result of the autocorrelation function represents the period of the periodic signal component. Without knowing the period of the periodic signal component included in the signal sequence, only the periodic signal component can be selectively extracted from the signal sequence buried in noise.
In other words, the method for detecting roll wrinkles using an autocorrelation function is to first calculate the autocorrelation function for the longitudinal data series of the wrinkle candidates and then use the peak obtained by this calculation. In this method, it is determined whether or not the data series has periodicity, and if there is periodicity, this is determined as a roll cage.
Therefore, according to this method, it is possible to detect a roll wrinkle having an arbitrary cycle without confirming the roll wrinkle cycle in advance, and even if the above-described extraction failure of the wrinkle candidate occurs.
しかし、実際の鋼板などの圧延工程においては、疵起因ロールの違いや圧下率の違い、またはロールと被圧延材とのロールすべりにより、ロール疵の長手方向間隔は異なってくる。すなわち、一般にロール疵は周期性を有してはいるが、その発生周期は様々な要因で変動し得る。
また、前記したように鋼板の表面状態も様々であり、表面むら、肌荒れ等によるノイズが多く、周期的に発生する厄介なノイズもある。
このため、周期信号成分の抽出に有効な自己相関関数を利用しても、周期変動するロール疵は検出できず、また周期的に発生するノイズを誤ってロール疵と判定してしまうという問題があった。
Further, as described above, the surface state of the steel sheet is various, and there are many noises due to surface unevenness, rough skin, etc., and there are also troublesome noises that occur periodically.
For this reason, even if an autocorrelation function that is effective for extracting periodic signal components is used, a periodically rolling roll ridge cannot be detected, and a periodically generated noise is erroneously determined as a roll ridge. there were.
本発明が解決すべき課題は、多少の周期変動やノイズを含んでいても、高精度で判定することができる帯状体のロール疵検出方法およびその装置を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a method and apparatus for detecting roll wrinkles of a belt-like body that can be determined with high accuracy even if some periodic fluctuations and noise are included.
本発明者は、上記課題を解決すべく、帯状体のロール疵検出方法およびその装置について数多くの理論検討および実験検討を行った結果、帯状体の表面を撮像し、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像の画像処理により抽出し、抽出した疵候補の座標から、本発明者が案出した長手座標関数を用いて信号波形を作成し、これの自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、このピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵の周期性を正確に捉えることができる原理を見出した。 In order to solve the above-mentioned problems, the present inventor has conducted a number of theoretical and experimental studies on a method and apparatus for detecting roll wrinkles in a strip, and as a result, has imaged the surface of the strip and spaced the strip in the longitudinal direction. A plurality of wrinkle candidates appearing at a position are extracted by image processing of the captured image, and a signal waveform is created from the extracted coordinates of the wrinkle candidate using the longitudinal coordinate function devised by the present inventor. The principle that the periodicity of the roll wrinkles can be accurately grasped by detecting the peak obtained from the result of the calculation and determining the presence or absence of the periodicity of the signal waveform based on this peak was found. .
まず、当該原理について、図1を用いて説明する。
図1(d)は、抽出した疵候補をプロットしたものであり、右から3番目の位置で抽出抜け、右から5番目で周期変動が生じた場合を想定している。なお、この場合、ノイズ成分は考慮していない。
First, the principle will be described with reference to FIG.
FIG. 1 (d) is a plot of the extracted wrinkle candidates, and assumes a case in which extraction is lost at the third position from the right and periodic fluctuation occurs at the fifth position from the right. In this case, the noise component is not considered.
図1(a)は、疵候補の抽出抜けがあった場合においても自己相関関数を用いれば、疵候補の周期性を検出することができることを示した図であり、当該原理の前提となるものである。
図1(a)のA1は、抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を1、疵候補のない部分を0として矩形表示したものであり、A2、A3は、A1からそれぞれ位相を左にずらして表示したものである。
また、A4は疵候補の数を、A5はA1とA2の積の和を、A6はA1とA3の積の和を表示したものであり、これらは自己相関関数の演算の結果得られるピークに対応し、ピーク間の距離は周期の長さを示している。
すなわち、これは疵候補の抽出抜けがあった場合においても自己相関関数を用いれば、疵候補の周期性を検出することができることを示している。
FIG. 1 (a) is a diagram showing that the periodicity of a wrinkle candidate can be detected by using the autocorrelation function even when there is omission of the haze candidate extraction, and is a premise of the principle It is.
A1 in FIG. 1A is a rectangular display using the extracted coordinates of the wrinkle candidate as a rectangle with a part with a wrinkle candidate being 1 and a part without a wrinkle candidate being 0, and A2 and A3 are phase-shifted from A1, respectively. Is displayed by shifting to the left.
A4 indicates the number of candidates, A5 indicates the sum of the products of A1 and A2, and A6 indicates the sum of the products of A1 and A3. These are the peaks obtained as a result of the calculation of the autocorrelation function. Correspondingly, the distance between the peaks indicates the length of the period.
That is, this indicates that the periodicity of the wrinkle candidate can be detected by using the autocorrelation function even when the wrinkle candidate is missing.
次に、図1(b)は、疵候補の抽出抜けに加え、周期変動が生じた場合について、上記方法と同じ手法で信号波形を作成したものである。
この場合、検出したピークB5、B6のレベルは、図1(a)のA5やA6の値と比較すると低くなっており、設定した検出しきい値によっては、ピークを検出することができない。
このことは、ロール疵に周期変動が生じたときは、単に自己相関関数を利用しても、周期を示すピークのレベルが低いので、該周期性を確実に捉えることが難しいことを示している。
Next, FIG. 1B shows a case where a signal waveform is created by the same method as the above method in the case where a period variation occurs in addition to the omission of the defect candidate extraction.
In this case, the levels of the detected peaks B5 and B6 are lower than the values of A5 and A6 in FIG. 1A, and the peak cannot be detected depending on the set detection threshold.
This indicates that when periodic fluctuations occur in the roll ridge, it is difficult to reliably grasp the periodicity because the level of the peak indicating the period is low even if the autocorrelation function is simply used. .
これらを踏まえ、本発明者は、上記課題を解決すべく、図1(c)のC1に示す長手座標関数を用いた信号波形を案出した。
図1(c)のC1は、図1(a)のA1や図1(b)のB1で示した矩形に対して、想定される周期変動ΔYの幅を持たせて作成したものである。
すなわち、図1(c)のC1は、抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を1、疵候補のない部分を0として矩形表示したものであるが、前記矩形の幅は想定される周期変動ΔYの幅を持たせて作成している。
換言すれば、C1は、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ矩形波により表される信号波形である長手座標関数である。
また、C2、C3は、C1からそれぞれ位相を左にずらして表示したものである。
また、C4は疵候補の数を、C5はC1とC2の積の和を、C6はC1とC3の積の和を表示したものであり、これらは自己相関関数の演算の結果得られるピークに対応し、ピーク間の距離は周期の長さを示している。
そして、このときのピークの値は、図1(b)と比較すると高いレベルを示し、また、周期変動を生じなかった図1(a)のピーク値と同レベルに達していることを確認することができる。
すなわち、これは、疵候補の抽出抜けや周期変動が生じたとしても、抽出された疵候補の座標から前記特徴を有する信号波形を作成し、この信号波形の自己相関関数を演算し、この演算の結果から得られるピークを検出し、当該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定すれば、ロール疵の周期性を正確に検出することができることを意味する。
Based on these, the present inventor has devised a signal waveform using a longitudinal coordinate function indicated by C1 in FIG.
C1 in FIG. 1C is created by giving a width of an assumed periodic variation ΔY to the rectangle shown by A1 in FIG. 1A and B1 in FIG. 1B.
That is, C1 in FIG. 1 (c) is a rectangle displayed by using the extracted coordinates of the candidate for wrinkles as a rectangle with a portion having a wrinkle candidate as 1 and a portion without a wrinkle candidate as 0, but the width of the rectangle is assumed. The width of the periodic fluctuation ΔY is created.
In other words, C1 is a longitudinal coordinate function which is a signal waveform represented by a rectangular wave having information on the number of wrinkle candidates and the distance in the longitudinal direction and having an assumed periodic variation width of the roll wrinkles.
C2 and C3 are displayed with the phase shifted from C1 to the left.
C4 indicates the number of candidates, C5 indicates the sum of products of C1 and C2, and C6 indicates the sum of products of C1 and C3. These are the peaks obtained as a result of the calculation of the autocorrelation function. Correspondingly, the distance between the peaks indicates the length of the period.
The peak value at this time is higher than that in FIG. 1B, and it is confirmed that the peak value has reached the same level as the peak value in FIG. be able to.
In other words, even if omission candidate extraction or period variation occurs, a signal waveform having the above characteristics is created from the extracted coordinates of the omission candidate, an autocorrelation function of this signal waveform is calculated, and this calculation is performed. If the peak obtained from the result is detected and the presence / absence of periodicity of the signal waveform is determined based on the peak, it means that the periodicity of the roll can be accurately detected.
以上が当該原理の説明であるが、圧延ラインを移動する鋼板表面には、表面むら、肌荒れ等によるノイズが多い場合あり、また周期的に発生する厄介なノイズもあり、これらのノイズが検出精度を下げる方向に作用するのは周知のとおりである。 The above is the explanation of the principle, but the steel plate surface moving on the rolling line may have a lot of noise due to surface unevenness, rough skin, etc., and there are also troublesome noises that occur periodically. As is well known, it acts in the direction of lowering.
そこで、本発明者は、上記課題を解決すべく、帯状体のロール疵検出方法およびその装置について数多くの理論検討および実験検討を行った結果、転写により生じる疵同士には高い類似性があることを見出した。
すなわち、ロール疵は、圧延ロールの表面に欠けや凹みが生じたり、異物が付着したりして、これが被圧延材に転写されて生じる疵であり、該圧延ロールが回転するごとに、被圧延材の長手方向にロール周長に対応した周期で発生し続ける疵であるため、ロール疵同士は、形状、輝度、面積などにおいて高い類似性を有する。
同様に、圧延ロールに付着した油や水滴等が被圧延材に転写されて生じる無害疵同士も、形状、輝度、面積などにおいて高い類似性を有する。
そこで、本発明者は、これらの類似性を利用することにより、あらかじめ当該ノイズを除去すれば、前記方法によりロール疵の周期性を正確に検出することができることを知見した。
また、ノイズが少ない場合には、あらかじめ当該ノイズを除去することなく、前記方法によりロール疵の周期性を正確に検出することができることを知見した。
In order to solve the above problems, the present inventor has conducted a number of theoretical and experimental studies on the method and apparatus for detecting roll wrinkles in a strip, and as a result, there is a high similarity between wrinkles generated by transcription. I found.
That is, the roll ridge is a crease that is generated when chips or dents are formed on the surface of the rolling roll or foreign matter adheres to it, which is transferred to the material to be rolled, and each time the rolling roll rotates, Since the wrinkles continue to occur in the longitudinal direction of the material at a period corresponding to the roll peripheral length, the roll wrinkles have high similarity in shape, brightness, area, and the like.
Similarly, harmless soot generated by transferring oil, water droplets and the like attached to the rolling roll to the material to be rolled has high similarity in shape, brightness, area, and the like.
Therefore, the present inventor has found that the periodicity of the roll wrinkles can be accurately detected by the above method by using these similarities and removing the noise in advance.
Moreover, when there was little noise, it discovered that the periodicity of a roll wrinkle could be detected correctly by the said method, without removing the said noise beforehand.
上記の知見に基づき、本発明者は 多少の周期変動やノイズを含んでいても、高精度で判定することができる帯状体のロール疵検出方法およびその装置に想到した。その要旨とするところは以下のとおりである。 Based on the above knowledge, the present inventor has come up with a method and apparatus for detecting a roll wrinkle of a strip that can be determined with high accuracy even if some periodic fluctuations and noise are included. The gist is as follows.
(1)移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出方法において、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出し、抽出した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成し、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵を検出することを特徴とする帯状体のロール疵検出方法。 (1) In a roll-shaped roll wrinkle detection method for detecting a roll wrinkle by imaging the surface of a moving belt-shaped body and processing the captured image to detect a roll wrinkle, a plurality of wrinkle candidates appearing at intervals in the longitudinal direction of the band-shaped body Extracted from the captured image, and from the extracted coordinates of the wrinkle candidate, creates a signal waveform having information on the number of wrinkle candidates and the distance in the longitudinal direction and having the expected fluctuation width of the roll wrinkle. An autocorrelation function is calculated, a peak obtained from the result of the calculation is detected, and roll wrinkles are detected by determining the presence or absence of periodicity of the signal waveform based on the peak. Roll wrinkle detection method.
(2)移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出方法において、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出し、抽出した疵候補からノイズを除去して疵候補を選別し、選別した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成し、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵を検出することを特徴とする帯状体のロール疵検出方法。 (2) In a roll-shaped roll wrinkle detection method in which the surface of a moving belt-like body is imaged and the picked-up image is processed to detect roll wrinkles, a plurality of wrinkle candidates appearing at intervals in the longitudinal direction of the band-shaped body The image is extracted from the captured image, noise is removed from the extracted candy candidates, and the candy candidates are selected. From the selected coordinates of the candy candidates, the number of candy candidates and information on the longitudinal interval are included, and an assumed roll 疵A signal waveform having a period fluctuation width of λ is created, an autocorrelation function of the signal waveform is calculated, a peak obtained from the calculation result is detected, and the presence or absence of periodicity of the signal waveform is determined based on the peak Thus, a roll wrinkle detection method for a band-shaped body, characterized in that a roll wrinkle is detected.
(3)前記疵候補の選別に、特徴量を用いた識別法を使用することを特徴とする(2)に記載の帯状体のロール疵検出方法。 (3) The method for detecting roll wrinkles of a band according to (2), wherein an identification method using a feature amount is used for selecting the wrinkle candidates.
(4)前記疵候補の選別に、画像を用いたパターンマッチング法を使用することを特徴とする(2)に記載の帯状体のロール疵検出方法。 (4) The method for detecting roll wrinkles of a band according to (2), wherein a pattern matching method using an image is used for selecting the wrinkle candidates.
(5)前記疵候補の選別に、特徴量を用いた識別法と画像を用いたパターンマッチング法の双方を使用することを特徴とする(2)に記載の帯状体のロール疵検出方法。 (5) The strip-shaped roll wrinkle detection method according to (2), wherein both the identification method using a feature amount and the pattern matching method using an image are used for selecting the wrinkle candidate.
(6)前記ピーク検出が、高さが予め設定した閾値を超え、かつ、想定周期のうち、最小周期となるピークを選択することを特徴とする(1)〜(5)のいずれか1つに記載の帯状体のロール疵検出方法。 (6) Any one of (1) to (5), wherein the peak detection selects a peak whose height exceeds a preset threshold and has a minimum period among the assumed periods. 2. A method for detecting roll wrinkles of a band according to the above.
(7)前記信号波形の作成から該信号波形の周期性の有無判定までの一連の処理が、帯状体の板幅方向に複数に分割した処理領域毎に処理されることを特徴とする(1)〜(6)のいずれか1つに記載の帯状体のロール疵検出方法。 (7) A series of processing from creation of the signal waveform to determination of presence / absence of periodicity of the signal waveform is performed for each processing region divided into a plurality in the plate width direction of the strip (1) ) To (6) The method for detecting roll wrinkles of a band according to any one of (6).
(8)前記複数の処理領域が、帯状体の板幅方向にラップ代を持って分割することを特徴とする(7)に記載の帯状体のロール疵検出方法。 (8) The method for detecting roll wrinkles of a band according to (7), wherein the plurality of processing regions are divided with a lapping margin in a plate width direction of the band.
(9)移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する自己相関関数を利用した帯状体のロール疵検出方法で、自己相関関数の入力信号として使用する信号波形の作成方法において、撮像画像より抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を高さ1、疵候補のない部分を高さ0の矩形波で作成し、前記矩形の幅を想定されるロール疵の周期変動幅に設定することを特徴とする信号波形の作成方法。 (9) A signal used as an input signal of an autocorrelation function in a roll wrinkle detection method using an autocorrelation function that detects a roll wrinkle by imaging the surface of a moving band and performing image processing on the captured image. In the waveform creation method, using the coordinates of the wrinkle candidate extracted from the captured image, a part with a wrinkle candidate is created with a rectangular wave with a height of 1 and a part without a wrinkle candidate with a height of 0, and the width of the rectangle is assumed. A method for creating a signal waveform, characterized in that the period fluctuation width of the roll roll is set.
(10)移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出装置において、帯状体の表面を撮像する撮像装置と、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出する手段と、抽出した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成する手段と、該信号波形の自己相関関数を演算する手段と、その演算の結果から得られるピークを検出する手段と、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定する手段を有する画像処理装置とから構成されることを特徴とする帯状体のロール疵検出装置。 (10) In a roll-shaped roll wrinkle detecting device that picks up an image of the surface of a moving belt-shaped body and detects a roll wrinkle by performing image processing on the captured image, an imaging device that images the surface of the band-shaped body, and a longitudinal direction of the band-shaped body A means for extracting a plurality of wrinkle candidates appearing at intervals from the captured image, and information on the number of wrinkle candidates and the longitudinal interval from the extracted wrinkle candidate coordinates, and an assumed periodic variation of the roll wrinkles Means for generating a signal waveform having a width; means for calculating an autocorrelation function of the signal waveform; means for detecting a peak obtained from a result of the calculation; and presence or absence of periodicity of the signal waveform based on the peak An apparatus for detecting roll wrinkles of a belt-like body, comprising: an image processing apparatus having means for determining
本発明によれば、ロールすべりや圧延後の板厚変動等による多少のロール疵の周期変動があっても、周期性を正しく検出でき、表面疵検査の信頼性を向上させることができる。 According to the present invention, the periodicity can be detected correctly and the reliability of the surface flaw inspection can be improved even if there is a slight fluctuation in the roll wrinkles due to roll slip, fluctuations in sheet thickness after rolling, and the like.
以下、図2〜図6を参照して、本発明を実施するための最良の形態を説明する。図2は表面疵検査装置の概略図、図3は上記装置の主要部のブロック図、図4は本発明における画像処理の1形態を示すフローチャート、図5は疵候補の抽出工程を示す図、図6は抽出した疵候補をプロットしたマップ図である。
以下、帯状体が帯状鋼板である場合について説明する。
Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to FIGS. 2 is a schematic diagram of a surface wrinkle inspection apparatus, FIG. 3 is a block diagram of the main part of the apparatus, FIG. 4 is a flowchart showing one form of image processing in the present invention, and FIG. FIG. 6 is a map plotting the extracted wrinkle candidates.
Hereinafter, the case where a strip | belt body is a strip | belt-shaped steel plate is demonstrated.
通板方向に移動する帯状鋼板1の表面を撮像装置4で撮影する。
撮像装置4としては、画像をフレーム単位で読み取るエリアカメラ(センサー)方式や、画像をライン単位で読み取るラインカメラ(センサー)方式があり、双方とも使用することができるが、帯状鋼板1の移動速度が速く、画像処理の高速化が要求される場合には、ラインスキャンカメラ等のラインカメラ(センサー)方式が望ましい。
また、撮像画像としては、白黒濃淡画像やカラー画像があり、双方とも使用することができる。
以下、白黒濃淡画像を出力するラインカメラを使用した場合について説明する。
撮像装置4は、帯状鋼板1の板幅方向(X方向)の濃淡画像を撮像し、白黒256階調の情報量を出力する。
撮像画像は、画像処理装置9であるコンピュータにデータ入出力制御装置12を介して主記憶装置11に転送される。
データ入出力制御装置12は、撮像装置4が長手方向(Y方向)に移動する帯状鋼板1の表面を隙間なく撮像することができるように、撮像装置4に対して圧延速度と同期させた制御タイミングを出力する。
撮像装置4は、データ入出力制御装置12から出力される制御タイミングで、撮像と撮像画像の転送を繰り返す。
The surface of the strip-shaped steel plate 1 moving in the plate passing direction is photographed by the
As the
Moreover, as a picked-up image, there are a monochrome grayscale image and a color image, and both can be used.
Hereinafter, a case where a line camera that outputs a monochrome grayscale image is used will be described.
The
The captured image is transferred to the
The data input /
The
画像処理プログラムは、ハードディスクなどの補助記憶装置に保存されている。
画像処理に必要な閾値などの設定項目は、キーボードなどの入力装置5から入力され、補助記憶装置8に保存される。
画像処理された撮像画像のデータは補助記憶装置8に保存され、またグラフィックスボード6を介して表示装置7に出力される。
表示装置7は、鋼板面の画像と共に有害/無害などの判定、周期性の判定結果を表示する。
上記画像処理について、図4のフローチャートに従って説明する。
The image processing program is stored in an auxiliary storage device such as a hard disk.
Setting items such as a threshold necessary for image processing are input from the
The captured image data subjected to the image processing is stored in the
The
The image processing will be described with reference to the flowchart of FIG.
ステップS11
撮像装置4によって撮像された白黒濃淡画像は、横軸を板幅方向(X方向)、縦軸を輝度として表すと図5のようになる。
設定した輝度閾値TH以上の場合、または設定した輝度閾値TL以下の場合に、これに対応する所定の領域を疵候補として抽出し、これのX座標およびY座標を疵候補座標メモリに格納する。
なお、白黒濃淡画像の平均輝度を算出し、これを基準にして上記閾値THおよびTLを設定してもよい。
Step S11
A black and white grayscale image captured by the
When the luminance threshold value TH is equal to or higher than the set luminance threshold value TH or lower than the set luminance threshold value TL, a predetermined region corresponding to the threshold value is extracted as a cocoon candidate, and the X coordinate and Y coordinate thereof are stored in the candy candidate coordinate memory.
Note that the average luminance of the black and white image may be calculated, and the threshold values TH and TL may be set based on the average luminance.
疵候補座標メモリに格納した座標を用いて疵候補をプロットしたマップ図を図6(a)に示す。これは、幅800mmの鋼板表面を長手方向に約50mにわたり撮像し、前記撮像画像から抽出した疵候補をプロットしたものである。
マップ図左上部の2箇所で確認される疵候補1と2は、非周期性のノイズである。長手方向(Y方向)に周期性がなく、しかも双方の板幅方向(X方向)の位置が異なることからも、周期疵でないことを判別することができる。
一方、マップ図最上部に位置する疵候補3、4および5は周期疵であり、疵候補4と5の間で疵候補の抽出抜けが生じている様子を確認することができる。
また、前記周期疵の右側には、長手方向に2列ないし3列にわたって疵候補が並んでおり、この処理段階では周期疵なのかノイズなのかを判別することができないが、後の処理によりいずれも製品の品質に影響を与えない油、水滴等のノイズであることを確認している。
FIG. 6A shows a map in which the cocoon candidates are plotted using the coordinates stored in the heel candidate coordinate memory. This is obtained by plotting the surface of a steel plate having a width of 800 mm over about 50 m in the longitudinal direction and extracting the wrinkle candidates extracted from the captured image.
The
On the other hand, the
In addition, on the right side of the periodic tile, there are two or three rows of candidates in the longitudinal direction, and at this processing stage, it is not possible to determine whether it is a periodic defect or noise. It has also been confirmed that noise such as oil and water drops does not affect the quality of the product.
ステップS12
抽出した疵候補の座標から長手座標関数を用いて信号波形を作成する。すなわち、図1(c)に示した方法で、抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を1、疵候補のない部分を0として矩形表示し、前記矩形の幅は想定される周期変動ΔYの幅を持たせて作成する。なお、矩形波を用いたが、三角波や台形波で表してもよい。
Step S12
A signal waveform is created from the coordinates of the extracted wrinkle candidate using a longitudinal coordinate function. That is, in the method shown in FIG. 1 (c), using the coordinates of the extracted wrinkle candidate, a portion with a wrinkle candidate is displayed as 1 and a portion without a wrinkle candidate is displayed as a rectangle, and the width of the rectangle is assumed. Created with a width of the period variation ΔY. In addition, although the rectangular wave was used, you may represent with a triangular wave or a trapezoid wave.
この場合、図6(a)に示したような明らかなノイズを含む疵候補について処理する場合、疵候補の座標を全部用いて信号波形を作成し、自己相関関数の演算をしても、周期性を検出することが困難であるし、処理効率も悪い。
そこで、図6(a)に示す長手方向に長い処理領域13を選択し、当該処理領域13に含まれる疵候補の座標を用いて信号波形を作成する。
処理領域13の選択にあたっては、周期疵同士は、同じあるいは近傍のX座標を持つという性質、およびほぼ等間隔のY座標を持つという性質を利用して、画像処理装置9が自動的に選択してもよいし、表示装置7に表示される図6(a)のマップ図を参照しながら検査装置のオペレータが選択してもよい。
また、前記のような絞込みを行わず、あらかじめ疵候補が含まれる座標軸を帯状体の板幅方向に複数に分割しておいて、当該分割した処理領域13毎に前記処理を行ってもよい。
なお、この場合、分割された処理領域13の境界近くに疵候補があると周期性を検出できないことがあるので、前記複数の処理領域13の選択にあっては、図6(b)に示すように、帯状体の板幅方向にラップ代を持って分割するのが有効である。
In this case, when processing a wrinkle candidate including obvious noise as shown in FIG. 6A, the signal waveform is created using all the coordinates of the wrinkle candidate and the autocorrelation function is calculated. It is difficult to detect the property, and the processing efficiency is also poor.
Therefore, the
In selecting the
In addition, without narrowing down as described above, the coordinate axis including the wrinkle candidate may be divided into a plurality of pieces in the plate width direction of the band-like body in advance, and the processing may be performed for each of the divided
In this case, if there is a wrinkle candidate near the boundary of the divided
ステップS13
分割した処理領域13毎に作成した信号波形について、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定する。
ピーク検出は、高さがあらかじめ設定した閾値を超え、かつ想定周期のうち、最小周期となるピークを選択する。
周期性が検出された場合は、検査装置のオペレータにアラームを出す。
検出されない場合は、ステップS12における別の処理領域13について当該処理を行い、すべての処理領域の検査が終了するまで、ステップS12および13の処理を繰り返す。
Step S13
For the signal waveform created for each divided
The peak detection selects a peak whose height exceeds a preset threshold and has the minimum period among the assumed periods.
If periodicity is detected, an alarm is issued to the operator of the inspection apparatus.
If not detected, the process is performed for another
次に、本発明における画像処理の他の形態について、図7に示すフローチャートに従って説明する。
ステップS21
ステップS21は、ステップS11と同じであるので、その説明は省略する。
Next, another embodiment of the image processing in the present invention will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
Step S21
Since step S21 is the same as step S11, the description thereof is omitted.
ステップS22
本工程においては、ロール疵同士(グループ)または圧延ロールに付着した油や水滴等が被圧延材に転写されて生じる無害疵同士(グループ)は、それぞれのグループ内で形状、輝度、面積などにおいて高い類似性を有することから、この性質を利用して、抽出した疵候補の中から無害疵などのノイズを除去する処理を行う。
Step S22
In this process, harmless flaws (groups) produced by transferring rolls (groups) or oil or water droplets adhering to the rolling rolls to the material to be rolled are in the shape, brightness, area, etc. within each group. Since it has high similarity, a process for removing noise such as harmless soot from the extracted soot candidates is performed using this property.
ノイズを除去するための識別方法としては、特徴量を用いた識別法、画像を用いたパターンマッチング識別法またはこれらを双方利用した識別法がある。 As an identification method for removing noise, there are an identification method using a feature amount, a pattern matching identification method using an image, or an identification method using both of them.
特徴量を用いた識別法とは、抽出した疵候補の位置、形状、輝度などの特徴量を計測し、計測した特徴量を基準値と比較することにより、当該疵候補がロール疵グループに属するのか、無害疵グループに属するのかを識別する方法である。
計測する特徴量としては、疵候補の位置、外接する長方形の幅、長さ、長さと幅の比、疵候補の面積、周囲長、輝度などから選択される1又は2以上の組み合わせである。
基準値は、補助記憶装置8に格納されている実操業で得られたデータを用いてもよいし、検査装置のオペレータが表示装置7に表示される疵候補の画像の中から明らかなロール疵または明らかなノイズをサンプルとして選択し、当該選択したサンプルから計測した特徴量を基準値として用いてもよい。
The identification method using the feature amount is to measure the feature amount such as the position, shape, brightness, etc. of the extracted heel candidate, and compare the measured feature amount with a reference value, so that the heel candidate belongs to the roll heel group It is a method of identifying whether it belongs to the harmless group.
The feature quantity to be measured is one or a combination of two or more selected from the position of the wrinkle candidate, the width and length of the circumscribed rectangle, the ratio of the length to the width, the area of the wrinkle candidate, the peripheral length, the luminance, and the like.
As the reference value, data obtained by actual operation stored in the
画像を用いたパターンマッチング識別法とは、あらかじめ選択された基準画像(テンプレート)と検査画像とを画素単位で濃淡比較し、その相関の程度によって基準画像に類似しているか否かを判別する識別法であり、相関度を表す評価尺度としては、L1ノルムや正規化相関係数がある。
評価尺度としてL1ノルムを用いた場合、残差逐次検定法という計算打切り手法により、計算時間の短縮化を図ることができるが、基準画像と検査画像の明るさが異なる場合、肉眼では類似した画像であっても、相関値を低く判定することがある。
一方、評価尺度として正規化相関係数を用いた場合、基準画像と検査画像との明るさの違いによる影響を受けないという特長がある反面、処理時間が掛かるという特長がある。
基準画像(テンプレート)は、補助記憶装置8に格納されている実操業で得られた基準画像を用いてもよいが、検査装置のオペレータが表示装置7に表示される疵候補の画像の中から明らかなロール疵または明らかなノイズを基準画像(テンプレート)として選択したほうが望ましい。
図8は、画像を用いたパターンマッチング識別法の1実施例を示す図である。この例では、検査装置のオペレータが、表示装置7に表示された疵候補の画像の中から明らかなロール疵として(a)を基準画像(テンプレート)として選択し、(b)〜(h)の7つの検査画像の中から(b)、(d)、(f)および(g)の4つの画像が該基準画像(a)とマッチしている(相関が高い)と判定したものである。
The pattern matching identification method using images is an identification in which a reference image (template) selected in advance and a test image are compared in density on a pixel-by-pixel basis to determine whether the image is similar to the reference image based on the degree of correlation. There are L1 norm and normalized correlation coefficient as an evaluation scale representing the degree of correlation.
When the L1 norm is used as the evaluation scale, the calculation time can be shortened by a calculation truncation method called a residual sequential test method. However, when the brightness of the reference image and the inspection image is different, a similar image is observed with the naked eye. Even so, the correlation value may be determined to be low.
On the other hand, when a normalized correlation coefficient is used as an evaluation scale, there is a feature that it is not affected by the difference in brightness between the reference image and the inspection image, but it has a feature that processing time is required.
As the reference image (template), a reference image obtained by actual operation stored in the
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a pattern matching identification method using an image. In this example, the operator of the inspection apparatus selects (a) as a clear roll wrinkle from the wrinkle candidate images displayed on the
ステップS23〜24
ステップS23〜24は、ステップS12〜13と同じであるので、その説明は省略する。
Step S23-24
Steps S23 to S24 are the same as steps S12 to S13, and a description thereof will be omitted.
1 帯状鋼板
2 搬送ローラ
3 パルスジェネレータ
4 撮像装置
5 入力装置
6 グラフィックボード
7 表示装置
8 補助記憶装置
9 画像処理装置
10 CPU
11 主記憶装置
12 データ入出力制御装置
13 処理領域
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
11
Claims (10)
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---|---|---|---|
JP2004079254A JP2005265639A (en) | 2004-03-18 | 2004-03-18 | Method and device of detecting roll scratch in strip body |
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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- 2004-03-18 JP JP2004079254A patent/JP2005265639A/en active Pending
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