JP2007101359A - 疵検出装置及び疵検出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】判定精度の高い下工程における疵検査で撮像された疵画像データと、上工程における疵検査で撮像された疵画像データとを対比させて、最終的に有害疵となる疵画像データに対応する上工程における有害な疵画像データを、上工程の疵検出装置に学習データとして蓄積するようにすることにより、上工程における疵検査の精度を格段に向上させることができるようにして、上工程において有害となる疵が検出された場合は、不良品を下工程に流さないようにしたり、生産計画を変更したりするなど早期に対応することができるようにする。
【選択図】図3
Description
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
図1は、鋼板(薄板)生産プロセスの概略及び疵検出装置の分類の一例を示す図である。
図1において、熱延工程1において熱延された鋼板は、表面に酸素が吸着することによって生じた酸化物を除去するために、酸洗工程2で酸洗され、冷延工程3において、薄板に延ばされる。次に、製品によって焼鈍工程4で連続焼鈍を施されたり、表面処理工程5で表面処理されたりして検査工程6を通じ、製品として鋼板が出荷されるようになっている。
図5は、本実施の形態における疵検の手順の一例を示すフローチャートである。
次に、ステップS4において、撮像手段17を使用して圧延ライン方向(図2のY方向)に移動している鋼板12を撮像する。
まず、ステップS21において、記憶手段19は、画像処理手段18から鋼板12の画像データ(上工程の画像データ)を取得する。
第1の実施の形態では、表1に示したような特徴量範囲を指定することによって、有害であるか無害であるかを判定したが、本実施の形態では、抽出した範囲内から下工程における有害となる疵と特徴量が類似した疵(上工程で検出された疵)を有害な疵と判定し、該当する疵画像データを学習データとして蓄積する例について説明する。また、図1〜図6は、本実施の形態においても同様であるため、重複する部分については説明を省略する。
図4に示す分布図のエリア45を指定すると、エリア45内に該当する疵の特徴量が計算され、図8に示すように疵の分布図が生成される。●印は、上工程において検出された疵の分布を示し、■印は、下工程において検出された疵のデータベースの特徴量分布を示す。なお、上工程の疵データの特徴量(疵の長さなど)は疵の位置関係を対応させるために圧延後(下工程)の鋼板の長さに合致するように座標位置の修正を施したのと同等に、疵データの特徴量も補正する。
第1及び第2の実施の形態においては、下工程の疵画像データと比較を行っていたが、いずれの場合も下工程の疵検出装置の学習データが十分に蓄積されていることが前提となっていたが、場合によっては疵の判定が十分でない場合もある。そこで、本実施の形態では、下工程の疵画像データと照合するのに加えて、別途、特徴量をもとに類似性を判定する例について説明する。なお、図1〜図6は、本実施の形態においても同様であるため、重複する部分については説明を省略する。
図9において、特徴量が中心値から逸脱した疵(分散値が2σ以上など)を非類似疵としているが、共分散を考慮して、特徴量の平均値からの距離で類似または非類似の判定を行ってもよい。また、本実施の形態においては、特徴1(疵の長さ)の特徴量について説明したが、もちろんこれ以外の特徴(例えば、疵の面積)を用いて類似または非類似の判定を行ってもよい。また、特徴の類似、非類似の判断はマハラノビス距離などの統計処理に基づく値を用いてもよい。
前述した実施の形態の機能を実現するべく各種のデバイスを動作させるように、該各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに対し、前記実施の形態の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(CPUあるいはMPU)に格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも、本発明の範疇に含まれる。
2 酸洗工程
3 冷延工程
4 焼鈍工程
5 表面処理工程
6 検査工程
11 疵検出装置
12 鋼板
13 照明処理部
14 撮像画像処理部
15 移動状況検出手段
16 撮像制御手段
17 撮像手段
18 画像処理手段
19 記憶手段
20 座標修正手段
21 疵検出手段
22 データベース
23 LAN
24 モニター
Claims (16)
- 鋼板生産プロセスの上工程において、鋼板表面の画像を用いて疵検査を行う疵検出装置であって、
前記上工程の鋼板表面を撮像して上工程疵画像データを検出する上工程疵画像検出手段と、
前記上工程疵画像検出手段によって検出された上工程疵画像データと、前記鋼板生産プロセスの下工程において検出された下工程疵画像データとを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果に基づいて、前記上工程疵画像データの中から有害な疵画像データを抽出する疵画像抽出手段と、
前記疵画像抽出手段によって抽出された有害な疵画像データを学習データとして蓄積する蓄積手段とを有し、
前記蓄積手段によって蓄積された学習データを新たな鋼板の疵判定に利用することを特徴とする疵検出装置。 - 前記下工程の鋼板内の疵座標位置に合致するように、前記上工程疵画像データの座標位置を修正する修正手段を有し、
前記比較手段は、前記下工程疵画像データの座標位置と、前記修正手段によって修正された上工程疵画像データの座標位置とを合致させて比較し、
前記疵画像抽出手段は、前記下工程疵画像データの座標位置と合致する疵画像データを検出することを特徴とする請求項1に記載の疵検出装置。 - 前記疵画像抽出手段は、前記下工程疵画像データの疵の特徴を示す特徴量に基づいて、前記上工程疵画像データの中から有害な疵画像データを検出することを特徴とする請求項1または2に記載の疵検出装置。
- 前記比較手段は、前記下工程疵画像データの疵の特徴を示す特徴量と前記上工程疵画像データの疵の特徴を示す特徴量とを比較し、
前記疵画像抽出手段は、前記下工程疵画像データの疵の特徴量と類似した特徴量を有する疵の疵画像データを前記上工程疵画像データの中から検出することを特徴とする請求項1または2に記載の疵検出装置。 - 前記疵画像抽出手段は、データベースに学習データとして蓄積された下工程疵画像データの疵の特徴量と類似した特徴量を有する疵の疵画像データを前記上工程疵画像データの中から検出することを特徴とする請求項4に記載の疵検出装置。
- さらに、前記上工程疵画像検出手段によって検出された疵の特徴量から、所定の範囲に属する特徴量を有する疵を抽出する抽出手段を備えて、
前記蓄積手段は、前記抽出手段によって抽出された疵の疵画像データを、前記疵画像抽出手段によって抽出された有害な疵画像データに加えて学習データとして蓄積することを特徴とする請求項1〜5の何れか1項に記載の疵検出装置。 - 前記抽出手段は、前記特徴量の分散値が所定の値よりも小さい疵を抽出することを特徴とする請求項6に記載の疵検出装置。
- 鋼板生産プロセスの上工程において、鋼板表面の画像を用いて疵検査を行う疵検出方法であって、
前記上工程の鋼板表面を撮像して上工程疵画像データを検出する上工程疵画像検出工程と、
前記上工程疵画像検出工程によって検出された上工程疵画像データと、前記鋼板生産プロセスの下工程において検出された下工程疵画像データとを比較する比較工程と、
前記比較工程による比較の結果に基づいて、前記上工程疵画像データの中から有害な疵画像データを抽出する疵画像抽出工程と、
前記疵画像抽出工程によって抽出された有害な疵画像データを学習データとして蓄積する蓄積工程とを有し、
前記蓄積工程によって蓄積された学習データを新たな鋼板の疵判定に利用することを特徴とする疵検出方法。 - 前記下工程の鋼板内の疵座標位置に合致するように、前記上工程疵画像データの座標位置を修正する修正工程を有し、
前記比較工程は、前記下工程疵画像データの座標位置と、前記修正工程によって修正された上工程疵画像データの座標位置とを合致させて比較し、
前記疵画像検出工程は、前記下工程疵画像データの座標位置と合致する疵画像データを検出することを特徴とする請求項8に記載の疵検出方法。 - 前記疵画像抽出工程は、前記下工程疵画像データの疵の特徴を示す特徴量に基づいて、前記上工程疵画像データの中から有害な疵画像データを検出することを特徴とする請求項8または9に記載の疵検出方法。
- 前記比較工程は、前記下工程疵画像データの疵の特徴を示す特徴量と前記上工程疵画像データの疵の特徴を示す特徴量とを比較し、
前記疵画像抽出工程は、前記下工程疵画像データの疵の特徴量と類似した特徴量を有する疵の疵画像データを前記上工程疵画像データの中から検出することを特徴とする請求項8または9に記載の疵検出方法。 - 前記疵画像抽出工程は、データベースに学習データとして蓄積された下工程疵画像データの疵の特徴量と類似した特徴量を有する疵の疵画像データを前記上工程疵画像データの中から検出することを特徴とする請求項11に記載の疵検出方法。
- さらに、前記上工程疵画像検出工程によって検出された疵の特徴量から、所定の範囲に属する特徴量を有する疵を抽出する抽出工程を備えて、
前記蓄積工程は、前記抽出手段によって抽出された疵の疵画像データを、前記疵画像抽出工程によって抽出された有害な疵画像データに加えて学習データとして蓄積することを特徴とする請求項8〜12の何れか1項に記載の疵検出方法。 - 前記抽出工程は、前記特徴量の分散値が所定の値よりも小さい疵を抽出することを特徴とする請求項13に記載の疵検出方法。
- 前記請求項8〜14の何れか1項に記載の方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
- 前記請求項15に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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