JP4516884B2 - 周期性欠陥検査方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は，被検査体の表面の周期性欠陥を検査するための周期性欠陥検査方法及び装置に関する。

従来から，被検査体の表面の周期性欠陥を検査するための技術は種々のものが知られている。例えば，特許文献１には，鋼板の帯状体を製造する圧延ラインにおいて鋼板の全長に渡って発生する連続欠陥を検出するための技術が開示されている。それによれば，鋼板の幅方向において同一の位置に存在する欠陥の個数を長手方向に向かって積算し，その個数が所定の閾値を超えている幅方向の位置を検出し，複数の鋼板について同じ幅方向の位置の欠陥に対する検討を行うことで連続欠陥の判定を行っている。

また，特許文献２では，鋼板の長手方向において同一の位置に存在する欠陥の特徴量を評価し，周期性を有する種類の欠陥の場合にその幅方向位置も記録しておく。そして次に長手方向の別の位置で同一種類の周期性欠陥が検出された際にその幅方向位置と記録しておいた幅方向位置とを比較し，ずれが許容値以内であれば同一要因による周期性欠陥であると認めて両者の長手方向位置から欠陥間隔を求める。最初に得られた周期性欠陥間隔をこの種類の周期性欠陥の基準として記録しておき，次に同一種類の周期性欠陥から欠陥間隔が得られた際に,この基準との比較で周期性欠陥間隔であるか否かを判定する。周期性欠陥間隔が検出される度に,種別毎に定められた評価値を加算していき,累積評価値が閾値を越えると警報を出力すると共に全ての記録をリセットする。

さらに，特許文献３では，同じ幅方向位置に検出された欠陥の欠陥間隔を集計して，欠陥間隔の標準偏差が小さいときに周期性欠陥と判定している。

特許文献４には，被検査体の表面の画像データを直接解析することで周期性欠陥を抽出する技術が開示されている。

特開２００４−１２５６８６号公報 特開平７−１９８６２７号公報 特開平６−２９４７５９号公報 特開２００１−２８１１５４号公報

しかるに，従来技術による周期性欠陥検査では，被検査体が進行方向と垂直な幅方向に変位してしまう場合に周期性欠陥を低負荷の計算で検出することが容易でなかった。即ち，特許文献１及び３による周期性欠陥検査では，鋼板がロール間を進行する際に進行方向と垂直な幅方向に変位してしまう可能性を考慮していない。例えば，特許文献１の実施例によれば，長手方向の各位置で幅方向の欠陥分布状態のヒストグラムを作成してから，各ヒストグラムを幅方向について５０〜６０ｍｍ程度の画素単位に分割して，その分割単位毎に欠陥データを長手方向に積算して得られた値を閾値と比較することで連続欠陥であるかどうかを判定している（段落００２３及び００２４参照）。そのため，鋼板が幅方向に変位して連続欠陥が複数の分割単位に分布して広範囲に渡る場合には検出が困難になる。また，特許文献３でも，周期性欠陥を検出する際に鋼板の欠陥の幅方向の位置を画素単位で固定して判定しており，鋼板が幅方向に変位した場合にはカメラで撮像される周期性欠陥の幅方向の画素位置がずれて周期性が検出されなくなってしまう。

特許文献２による周期性欠陥検査は，被検査体の幅方向の変位には対応しているが，周期性欠陥の判定の際に周期性欠陥間隔を個別に評価している。即ち,同一種類の周期性欠陥について最初に検出された欠陥間隔を基準として記録し，それ以降に周期性欠陥間隔が検出される都度,この基準と比較して判定を行うので，周期性欠陥及びその周期性の判定が不正確になる。例えば,（１）欠陥と誤認識されるノイズが多く含まれる場合に，ノイズ−欠陥の間隔又はノイズ−ノイズの間隔でほぼ等しいものが存在すると周期性欠陥として過検出してしまう。（２）被検査体の周期性欠陥の一部が欠落して歯抜け状態である場合も，記録した欠陥間隔同士を除算比較して検出が可能である旨の記載がされている（段落００２０参照）が，除算比較の場合，誤差が存在するとうまく計算ができないことがある。（３）また,周期性欠陥の検出の際に,1個抜け又は２個抜けが連続する場合，周期を２倍又は３倍の値で検出してしまう。（４）周期性欠陥の警報が出力されるとメモリがリセットされるので,その後に同種類の周期性欠陥が検出されてもすぐに周期性欠陥と判定されない。

さらに，特許文献４に記載されているような従来技術も存在するが，このような周期性欠陥検査では得られた画像データの信号を直接的に処理しているために計算の負荷が大きく，通常の欠陥検査装置の処理の一部として追加することは難しい。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり，被検査体が進行方向と垂直な幅方向に変位してしまう場合に周期性欠陥を低負荷の計算で検出でき,また,周期性欠陥及びその周期性をより正確に検出することが可能な周期性欠陥検査方法及び装置を提供することをその目的とする。

上記課題を解決するために，本発明によれば，被検査体を撮像して得た画像データにおいて検出された欠陥を，周期性欠陥の候補と非周期性欠陥とに分類する欠陥分類工程と，前記画像データ全体を網羅するように前記被検査体の幅方向に分割配置された，前記被検査体の長手方向に長辺方向が一致する複数の矩形状の各周期性判定領域に含まれる前記周期性欠陥の候補をそれぞれ計数する欠陥候補計数工程と，前記周期性欠陥の候補の個数が第１の閾値を上回る場合に，当該周期性判定領域について，隣接する前記周期性欠陥の候補同士の前記長手方向の欠陥間隔を横軸，その頻度を縦軸とするヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と，前記ヒストグラムの前記横軸の所定範囲内にある各頻度に，当該頻度に対応する前記横軸の値をＫ倍（Ｋ＝２，３，・・・，Ｎ（Ｎは所定の自然数））した値の頻度を重みを付けて加算して，得た加工ヒストグラムにおいて，第２の閾値を上回る頻度が存在する場合に，その横軸の値を周期とする周期性欠陥を含むと判定する周期性欠陥判定工程とを有することを特徴とする周期性欠陥検査方法が提供される。

また，上記周期性欠陥検査方法において，前記周期性判定領域は，前記画像データ全体を網羅するように長辺同士を密接させて配置された第１の層と，前記画像データ全体を網羅するように長辺同士を密接させて配置された第２の層にそれぞれ配置され，且つ前記第１の層の前記周期性判定領域の長辺が，前記第２の層の前記周期性判定領域の長手方向の中心線に一致するように配置してもよい。

また，上記課題を解決するために，本発明によれば，複数のロール間を進行する被検査体の表面を撮像する撮像手段と，前記撮像手段により得られる前記被検査体の表面の画像データを記憶する記憶手段と，前記画像データに含まれる欠陥を検出して，検出された欠陥を周期性欠陥の候補と非周期性欠陥とに分類して，前記画像データ全体を網羅するように前記被検査体の幅方向に分割配置された，前記被検査体の長手方向に長辺方向が一致する複数の矩形状の各周期性判定領域に含まれる前記周期性欠陥の候補をそれぞれ計数して，前記周期性欠陥の候補の個数が第１の閾値を上回る場合に，当該周期性判定領域について，隣接する前記周期性欠陥の候補同士の前記長手方向の欠陥間隔を横軸，その頻度を縦軸とするヒストグラムを作成して，当該ヒストグラムの前記横軸の所定範囲内にある各頻度に，当該頻度に対応する前記横軸の値をＫ倍（Ｋ＝２，３，・・・，Ｎ（Ｎは所定の自然数））した値の頻度を重みを付けて加算して，得た加工ヒストグラムにおいて，第２の閾値を上回る頻度が存在する場合に，その横軸の値を周期とする周期性欠陥を含むと判定する周期性判定手段とを有することを特徴とする周期性欠陥検査装置が提供される。

また，上記周期性欠陥検査装置において，前記周期性判定領域は，前記画像データ全体を網羅するように長辺同士を密接させて配置された第１の層と，前記画像データ全体を網羅するように長辺同士を密接させて配置された第２の層にそれぞれ配置され，且つ前記第１の層の前記周期性判定領域の長辺が，前記第２の層の前記周期性判定領域の長手方向の中心線に一致するように配置してもよい。

本発明によれば，被検査体が進行方向と垂直な幅方向に変位してしまう場合に周期性欠陥を低負荷の計算で検出することが可能になる。また,周期性欠陥及びその周期性をより正確に検出することが可能となる。

以下で，図面を参照しながら，本発明の好適な実施形態について詳細に説明をしていく。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

図１は，典型的な鉄鋼圧延ラインに本発明の実施の形態に係る周期性欠陥検査を適用した周期性欠陥検査装置１の構成図である。鉄鋼圧延ラインは，ラインの始点である巻出しリール１０，終点である巻取りリール１４，それらのリール間で被検査体である鋼板１１を進行させる搬送ロール１２，及び圧延処理を行う圧延ロール１３で構成される。圧延ロール１３と巻取りリール１４の間には照明１５及び撮像手段であるＣＣＤラインカメラ１６が配置されており，この照明１５から出た光が鋼板で反射してＣＣＤラインカメラ１６に入るようにされている。ＣＣＤラインカメラ１６には，画像データ処理装置１８に接続された画像メモリ１７が接続されており，画像データ処理装置１８はさらにディスプレイ１９に接続されている。

次に，本発明の実施の形態に係る周期性欠陥検査方法を，上記周期性欠陥検査装置を用いて具体的に説明する。巻出しリール１０から送出された帯状の鋼板１１は，搬送ロール１２によって矢印方向に進められて圧延ロール１３で圧延処理された後に巻取りリール１４で巻取られる。鋼板表面の周期性欠陥検査は，圧延処理された鋼板１１に照明１５の光をあてて，その表面をＣＣＤラインカメラ１６で撮像して行われる。

図２に示すように，固定位置にあるＣＣＤラインカメラ１６は，長手方向Ｙに進行する鋼板１１を所定の時間間隔で連続撮像し，鋼板１１の幅方向Ｘのライン画像２０を取込んで，記憶手段である画像メモリ１７に記憶する。周期性判定装置１８は，連続して撮像されたこれらのライン画像２０を鋼板１１の長手方向Ｙに所定の結合数だけ結合して，図３に示すような方向Ｘの長さが鋼板１１の幅に等しく，長手方向Ｙの長さがａの画像データ２１を得る。ここで，同一の画像データ２１内に，鋼板１１の長手方向Ｙに周期的に連続する周期性欠陥が所定最低数ｎ個（ｎは２以上の自然数）以上含まれ得るように，画像データ２１の長手方向Ｙの長さａを，鉄鋼圧延ライン上に種々ある圧延ロール１３の外周長のうちの最大の値（最大外周長）のｎ倍よりも大きくするように設定する必要がある。これは，周期性欠陥が圧延ロール１３によって発生し，その周期は圧延ロールの外周長になることに起因する。例えば，図２に示すように，外周長Ｌの圧延ロール１３が疵発生原因２２を有する場合，この疵発生原因２２が鋼板１１と接触して周期性欠陥２３を生じさせた後，圧延ロール１３が一回転して，再度，鋼板１１と接触して次の周期性欠陥２４を生じさせる。これらの周期性欠陥２３，２４の欠陥間隔，即ち，周期は，圧延ロール１３の外周長Ｌに等しい。従って，周期Ｌの周期性欠陥を画像データ２１内に最低ｎ個以上含むためには，画像データ２１の長手方向Ｙの長さａを，外周長Ｌのｎ倍よりも大きく設定する必要がある。例えば，図１に示すように，外周長Ｌの圧延ロール１３と外周長Ｍの圧延ロール１３が鉄鋼圧延ライン上に配置されていて，Ｌ＜Ｍの場合，ｎを１０程度に設定し，画像データ２１の長手方向ａの長さを最大外周長Ｍの１０倍程度の長さにすれば，外周長Ｌの圧延ロール１３による疵発生と，外周長Ｍの圧延ロール１３による疵発生との両方を漏れなく検出できるようになる。

次に，図４を用いて周期性判定装置１８に画像データ２１が取込まれた後の周期性欠陥検査処理の手順を説明する。被検査体表面の画像データ２１が取込まれた（ＳＰ０）後，取込まれたこの画像データ２１は，二値化等によって欠陥及びその特徴が検出される（ＳＰ１）。例えば，鋼板１１を撮像して取得した画像データ２１に対して二値化等の欠陥検出処理を行うことで，図５に示す特徴検出された画像データ２５を得る。特徴検出された画像データ２５には，例えば，周期性欠陥α，面積の大きい非周期性欠陥β,面積の小さい非周期性欠陥γ及び面積の小さい集団性非周期性欠陥δが含まれる。周期性欠陥αは圧延ロール１３が原因で発生した，圧延ロール１３の外周長Ｌを周期とする欠陥であり，その面積は，欠陥γ又はδと同程度若しくはそれよりも小さい。なお，欠陥α，β，γ及びδが検出される際に，欠陥α，β，γ及びδの面積，長さ，形状及び画像データ２１上における位置等の特徴の情報も一緒に取得される。

そして,検出された欠陥は,その特徴によって周期性欠陥の候補と非周期性欠陥とに分類される（ＳＰ２）。例えば，面積の大きさが所定値を上回る欠陥を，非周期性欠陥として分類することができる。図５に示す特徴検出された画像データ２５の場合には，面積の大きい欠陥βが非周期性欠陥として分類され，面積の小さいα，γ及びδは周期性欠陥の候補として分類される。この分類によって，非周期性欠陥βが除去され，図６に示す分類された画像データ２６を得る。なお，分類の際には，欠陥の面積以外にも長さ，形状及び画像データ２５上における位置等の種々の特徴を用いてよい。

また，上述のようにして得られる所定サイズの画像データ２６に対して，次のように複数の矩形状の周期性判定領域２７が定められる。図７に示すように，複数の周期性判定領域２７が，分類された画像データ２６全体を網羅するように，鋼板１１の幅方向Ｘに分割配置される。各周期性判定領域２７の長辺は，その方向が鋼板１１の長手方向Ｙと一致しており，その長さは，分類された画像データ２６の長さａと同じか，わずかに大きく設定されている。また，図７に示すように，鋼板１１が圧延ロール１３を通過する際に幅方向Ｘに変位しても周期性欠陥を含むことが可能なように，各周期性判定領域２７の幅方向の長さｌは，鋼板１１の幅方向Ｘの変位量ｘよりも大きく設定されている。

また，この実施の形態では，分類された画像データ２６全体を網羅するように長辺同士を密接させて周期性判定領域２７が配置された第１の層２８と，分類された画像データ２６全体を網羅するように長辺同士を密接させて周期性判定領域２７が配置された第２の層２９とが，上下に重ね合わせて構成されている。例えば，分類された画像データ２６全体を網羅する第１の層２８と，分類された画像データ２６全体を網羅する第２の層２９とが図７に示されている。この第１の層２８には，長辺同士を密接させるようにして周期性判定領域２７が配置されており，同様にして，第２の層２９にも，長辺同士を密接させるようにして周期性判定領域２７が配置されている。また，ここで，第１の層２８を構成する周期性判定領域ＡＢＣＤの長辺ＡＢ及びＣＤは，各々，第２の層２９を構成する周期性判定領域ＥＦＧＨ及びＨＧＪＩの長手方向の中心線に一致している。即ち，第１の層２８の周期性判定領域２６は，その長辺が，第２の層２９の周期性判定領域２７の長手方向の中心線に一致するように配置されている。

このように，周期性判定領域２７は，中心線をずらした２層構成にされているので，いずれかの層の周期性判定領域２７の中に，同一の疵発生要因から発生した周期性欠陥をすべて含むことができるようになる。例えば，図７の場合，第１の層２８の周期性判定領域ＡＢＣＤは，周期性欠陥３０，３１及び３２のうち３２のみしか含むことができないが，第２の層ＨＧＪＩは，３０，３１及び３２の全部を含むことができる。

続いて，ＳＰ２で周期性欠陥の候補に分類された欠陥の中から，分類された画像データ２６全体を網羅するように定めた複数の周期性判定領域２７の各々に含まれる周期性欠陥の候補を計数する（ＳＰ３）。ここで，図７に示すように分類された画像データ２６について定めた複数の周期性判定領域２７のうち，図８に示す任意の３つの周期性判定領域２７ａ，２７ｂ及び２７ｃを用いて具体的に説明する。周期性判定領域２７ａには，圧延ロール１３の疵発生原因２２から生じた周期性欠陥α_１〜α_１４及び非周期性欠陥γが含まれる。周期性判定領域２７ｂには，非周期性欠陥δ_１〜δ_９が含まれる。周期性判定領域２７ｃには，非周期性欠陥ε_１〜ε_３が含まれる。即ち，周期性判定領域２７ａ，２７ｂ及び２７ｃに含まれる周期性欠陥の候補を計数すると，周期性判定領域２７ａは１５個，周期性判定領域２７ｂは９個，周期性判定領域２７ｃは３個になっている。

次に，周期性判定領域の各々に対して，ＳＰ３で計数された周期性欠陥の候補の個数を第１の閾値と比較し，この個数が第１の閾値を上回る場合に，その周期性判定領域について，隣接する周期性欠陥の候補同士の長手方向の欠陥間隔を横軸，その頻度を縦軸とするヒストグラムを作成する（ＳＰ４）。例えば，図８に示す周期性判定領域２７ａ，２７ｂ，及び２７ｃは，各々１５個，９個及び３個の周期性欠陥の候補を含んでいる。図８において，判定用の第１の閾値を８とすると，周期性判定領域２７ａ及び２７ｂの各々に含まれる欠陥の個数はこの閾値を上回る。従って，これらの周期性判定領域２７ａ及び２７ｂに含まれる周期性欠陥の候補α_１〜α_１４，γ及びδ_１〜δ_９は，周期性欠陥の可能性があると判定されて，後述のようにヒストグラムが作成される。それに対して，周期性判定領域２７ｃに含まれる周期性欠陥の候補の数は，この閾値を下回る。従って，周期性判定領域２７ｃは，非周期性欠陥のみを含むと判定され，ヒストグラムは作成されない。

図８に示す周期性判定領域２７ａの内部に含まれる周期性欠陥の候補に基づいて実際に作成したヒストグラムを図９に示す。また，図８に示す周期性判定領域２７ｂの内部に含まれる周期性欠陥の候補に基づいて実際に作成したヒストグラムを図１１に示す。図９に示すヒストグラムは，図８に示す周期性判定領域２７ａ内の欠陥α_１〜α_１４及びγの位置関係（図１０参照）から得られる。これらの欠陥の隣接する欠陥同士の長手方向Ｙの欠陥間隔を横軸，その頻度を縦軸にしてヒストグラムを作成する。このヒストグラムでは，周期性欠陥α_１〜α_１４の周期Ｌを欠陥間隔とするデータの頻度が１２となり，著しいピークを形成する。一方，図１１に示すヒストグラムは，図８に示す周期性判定領域２７ｂ内の欠陥δ_１〜δ_９の位置関係（図１２参照）から得られる。これらの欠陥の隣接する欠陥同士の長手方向Ｙの欠陥間隔を横軸，その頻度を縦軸にしてヒストグラムを作成する。これらの欠陥は非周期欠陥であるので，このヒストグラムは，各データの欠陥間隔は頻度がほぼ均等に分布する。

上記図９，１０で説明した場合は，漏れなく欠陥が生じたが，歯抜けの場合も考えられる。例えば，図１３は，図１０に示す周期性欠陥間隔のうち，α_２，α_３，α_５及びα_９が歯抜けしている場合を想定した図である。α_２，α_３が抜けているのでα_１とα_４との欠陥間隔が周期Ｌの３倍になっており，α_５，α_９が抜けているのでα_４とα_６の欠陥間隔及びα_８とα_１０の欠陥間隔が周期Ｌの２倍になっている。図１０に示す位置関係から得られる図９のヒストグラムと同様に，図１３に示すヒストグラムは，周期性欠陥α_１〜α_１４の周期Ｌを欠陥間隔とするデータがピークを形成する。しかしながら，歯抜けにより周期２Ｌ及び３Ｌにも分布が広がり，図９に示すヒストグラムの場合よりもピークが低くなっている。

そこで，ＳＰ４で得られたヒストグラムに対して，横軸の所定範囲内にある各データの頻度に，それら各頻度の横軸の値をＫ倍（Ｋ＝２，３，・・・，Ｎ（Ｎは所定の自然数））した値のデータの頻度を重みを付けて加算することで，周期性欠陥の一部が歯抜けしている場合に対応するための補正加工を行い，加工ヒストグラムを得る。そしてこの加工ヒストグラムにおいて，第２の閾値を上回る頻度が存在する場合に，その横軸の値を周期とする周期性欠陥を含むと判定する（ＳＰ５）。ここで，所定範囲の最小値及び最大値は，実際に周期の値が取り得る最小値及び最大値を定める。

図１３を用いて具体的に説明する。周期性欠陥の発生原因になる複数の圧延ロール１３の外周長の最小値及び最大値が，各々（１／２）Ｌ及び（３／２）Ｌだとすると，所定最小値は（１／２）Ｌ，所定最大値は（３／２）Ｌと定められる。ここでは，圧延ロール１３の外周長を所定範囲の最小値及び最大値に定めたが，その他の値に基づいて所定最小値及び所定最大値を定めてもよい。

図１３に示すヒストグラムにおいて，横軸が（１／２）Ｌ〜（３／２）Ｌの範囲をＫ倍（Ｋ＝２，３，・・・Ｎ（Ｎは所定の自然数））した範囲は，各々，Ｌ〜３Ｌ，（３／２）Ｌ〜（９／２）Ｌ，・・・，（Ｎ／２）Ｌ〜（３Ｎ／２）Ｌである。図１３の場合，Ｎ＝４としているので，Ｌ〜３Ｌ，（３／２）Ｌ〜（９／２）Ｌ，２Ｌ〜６Ｌの３つの範囲を考える。次に，これらの範囲のデータの頻度に０．８^{（Ｋ−１）}の重みを付けてから，横軸が（１／２）Ｌ〜（３／２）Ｌの範囲内のデータの頻度に加算する。即ち，横軸がＬ〜３Ｌの範囲内のデータの頻度を０．８倍して，（１／２）Ｌ〜（３／２）Ｌの範囲内のデータの頻度に加算する。また，横軸が（３／２）Ｌ〜（９／２）Ｌの範囲内のデータの頻度を０．８^２倍して，（１／２）Ｌ〜（３／２）Ｌの範囲内のデータの頻度に加算する。同様に，横軸が２Ｌ〜６Ｌの範囲内のデータの頻度を０．８^３倍して，（１／２）Ｌ〜（３／２）Ｌの範囲内のデータの頻度に加算する。このようにして得られた加工ヒストグラムを図１５に示す。

図１５に示す加工ヒストグラムから明らかなように，周期性欠陥の一部が歯抜けしている場合にも，上記の歯抜け補正によって対応可能になる。歯抜けにより生じた真の周期の自然数倍の周期性欠陥の頻度が，真の周期の頻度に重み付け加算されるので，周期性欠陥の周期性判定精度が向上する。この際の重み付けは，真の周期が最終的に最も大きな値になるように行う。ここでは，加算するデータを０．８^{（Ｋ−１）}倍することで重み付けを行ったが，この重み付けは，加算するデータをａ^{（Ｋ−１）}倍して行ってもよい（ａは０＜ａ＜１の実数）し，その他の方法を用いてもよい。なお，図１６に示す加工ヒストグラムは，上記と同じ歯抜け補正を，図１１に示すヒストグラムに対して行って得られたものである。

次に，得られた加工ヒストグラムのデータのうちで，第２の閾値を上回る頻度が存在する場合に，その周期性判定領域は，その頻度の横軸の値，即ち，欠陥間隔を周期とする周期性欠陥を含むと判定する。具体的に説明すると，図１５に示す加工ヒストグラムでは，第２の閾値６を上回る頻度７．２４が存在するので，周期性判定領域２７ａは，この頻度の横軸の値，即ち，欠陥間隔Ｌを周期とする周期性欠陥を含むと判定する。これに対して，図１６に示す加工ヒストグラムでは，加工ヒストグラム内の最高頻度が１．４４であり，第２の閾値４．８を上回る頻度は存在していないので，周期性判定領域２７ｂは，周期性欠陥を含んでいないと判定される。なお，第２の閾値は，０．６×（ＳＰ４のヒストグラムの全頻度の総和）として計算した。

ＳＰ１〜ＳＰ５で得られた情報がまとめられて，各欠陥に対する周期性欠陥又は非周期性欠陥のいずれかであるかという情報がディスプレイ１９に表示される（ＳＰ６）。さらに，ＳＰ２で得られた各欠陥の情報も一緒に表示される。また，検出された欠陥が周期性欠陥である場合には，ＳＰ５で得られた周期も一緒に表示する。具体的に説明すると，欠陥α_１〜α_１４が検出されて表示される場合，周期Ｌを有する周期性欠陥であるという情報が，その他の特徴の情報と共に表示される。一方，欠陥β，γ及びδ_１〜δ_９が検出されて表示される場合，周期性欠陥でないという情報及びその他の特徴の情報が表示される。

以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において，各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば，上述した実施形態においては，被検査体として鋼板の場合について説明したが，被検査体は紙，フィルム，不織物等であってもよい。

また，上述した実施形態においては，被検査体がシート状の場合について説明したが，被検査体は棒状あるいはＨ型鋼のようなものでもよい。

また，上述した実施形態においては，検査の判定結果をディスプレイ１９に出力する場合について説明したが，出力先は，印刷装置やディスク記録装置等のように何らかの媒体への出力装置であってもよいし，解析装置や送信装置等のようにさらに別処理を行うための装置であってもよい。

また，上述した実施形態においては，ＳＰ１〜ＳＰ６の処理手順で説明したが，実質的な処理内容が変わらない範囲で順序を変更しても，本発明を逸脱するものではない。

また，上述した実施形態においては，ＳＰ１〜ＳＰ６を通して周期性欠陥検査を行っているが，周期性欠陥検査は，工程の一部のみで行われてもよい。

鋼板の表面を撮像して得られた画像データから以下の諸条件でヒストグラムを作成した。
１）ＳＰ５における所定範囲の最小値：５００ｍｍ
２）ＳＰ５における所定範囲の最大値：２５００ｍｍ
３）周期性判定領域の幅方向の辺の長さ：２０ｍｍ
４）ヒストグラム作成ピッチ：５０ｍｍ
５）ヒストグラムの横軸最大値：２００００ｍｍ

得られたヒストグラムを図１７に示す。この場合，周期性欠陥の歯抜けはほとんどなく，周期性判定領域内の欠陥個数は４６個である。従って，欠陥間隔の頻度の総和は４５になる。

図１７のヒストグラムを，欠陥間隔の頻度の総和４５で正規化したものが図１８である。周期性欠陥の歯抜けがほとんどないので，著しいピークが形成されており，この時点で，周期性欠陥の周期が約１８００ｍｍであることが判明する。

図１８のヒストグラムにおいて５００ｍｍ〜２５００ｍｍの範囲内にある各頻度に，それらの頻度の横軸の値をＫ倍（Ｋ＝２，３，・・・，Ｎ（Ｎは所定の自然数））した値の頻度を０．８^{（Ｋ−１）}倍して加算したものが図１９である。この歯抜け補正によって，周期の１／２及び１／３の位置にもピークが形成されるが，実際の周期を越えるものではない。

鋼板の表面を撮像して得られた画像データから以下の諸条件でヒストグラムを作成した。
１）ＳＰ５における所定範囲の最小値：５００ｍｍ
２）ＳＰ５における所定範囲の最大値：２５００ｍｍ
３）周期性判定領域の幅方向の辺の長さ：２０ｍｍ
４）ヒストグラム作成ピッチ：５０ｍｍ
５）ヒストグラムの横軸最大値：２００００ｍｍ

得られたヒストグラムを図２０に示す。この場合，周期性欠陥の歯抜けが存在しており，周期性判定領域内の欠陥個数は３６個である。従って，欠陥間隔の頻度の総和は３５になる。

図２０のヒストグラムを，欠陥間隔の頻度の総和３５で正規化したものが図２１である。周期性欠陥の歯抜けによって，複数のピークが形成されており，真の周期が判明しなかった。

図２１のヒストグラムにおいて５００ｍｍ〜２５００ｍｍの範囲内にある各頻度に，それらの頻度の横軸の値をＫ倍（Ｋ＝２，３，・・・，Ｎ（Ｎは所定の自然数））した値のデータの頻度を０．８^{（Ｋ−１）}倍して加算したものが図２２である。この歯抜け補正によって，真の周期である約１８００ｍｍに最大頻度のピークがあらわれた。最大頻度の値は，第２の閾値０．５を越えており，周期性欠陥と判定された。

図２１のヒストグラムに歯抜け補正をする際に，０．８^{（Ｋ−１）}倍ではなく１．０^{（Ｋ−１）}倍の重み付けを行ったものが図２３である。この場合には，真の周期を越えるピークが出現してしまう。従って，重み付けの際には０．８程度の値が適切であることが分かる。

本発明によれば，鋼板等の被検査体の表面の周期性欠陥を検査することが可能である。

本発明の実施の形態に係る周期性欠陥検査を適用した典型的な鉄鋼圧延ラインの説明図である。 ＣＣＤラインカメラによる鋼板のライン画像の連続的撮像の説明図である。 本発明の画像データを説明する図である。 本発明の好適実施例のフローチャートである。 特徴検出された画像データを説明する図である。 欠陥が検出された画像データを説明する図である。 本発明の周期性判定領域を説明する図である。 本発明の周期性判定領域と周期性欠陥の候補との関係を説明する図である。 周期性判定領域内の欠陥に基づくヒストグラムである。 周期性判定領域内の欠陥同士の位置関係を説明する図である。 周期性判定領域の欠陥に基づくヒストグラムである。 周期性判定領域内の欠陥同士の位置関係を説明する図である。 周期性判定領域の欠陥に基づくヒストグラムである。 周期性判定領域内の欠陥同士の位置関係を説明する図である。 図１３のヒストグラムに対して歯抜け補正を行った後の加工ヒストグラムである。 図１１のヒストグラムに対して歯抜け補正を行った後の加工ヒストグラムである。 歯抜けがない場合の周期性欠陥に基づくヒストグラムである。 図１７のヒストグラムを正規化したヒストグラムである。 図１５のヒストグラムを歯抜け補正した加工ヒストグラムである。 歯抜けがある場合の周期性欠陥に基づくヒストグラムである。 図２０のヒストグラムを正規化したヒストグラムである。 図２１のヒストグラムを歯抜け補正（重み付けの式：０．８^{（Ｋ−１）}）した加工ヒストグラムである。 図２１のヒストグラムを歯抜け補正（重み付けの式：１．０^{（Ｋ−１）}）した加工ヒストグラムである。

符号の説明

１ 周期性欠陥検査装置
１０ 巻出しリール
１１ プレート状の鋼板
１２ 搬送ロール
１３ 圧延ロール
１４ 巻取りリール
１５ 照明
１６ ＣＣＤラインカメラ
１７ 画像メモリ
１８ 画像データ処理装置
１９ ディスプレイ
２０ ライン画像
２１，２５，２６ 画像データ
２２ 疵発生原因
２３，２４ 周期性欠陥
２７，２７ａ，２７ｂ，２７ｃ 周期性判定領域
２８，２９ 周期性判定領域の層
Ｌ，Ｍ ロール外周長
Ｘ 鋼板の幅方向
Ｙ 鋼板の進行方向
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌ 周期性判定領域の頂点
ａ 画像データの長手方向長さ
ｌ 周期性判定領域の幅方向の長さ
α，α_１〜α_１４ 周期性欠陥
β 面積の大きい非周期性欠陥
γ，δ_１〜δ_９，ε_１〜ε_３ 非周期性欠陥

Claims (4)

1. 被検査体を撮像して得た画像データにおいて検出された欠陥を，周期性欠陥の候補と非周期性欠陥とに分類する欠陥分類工程と，
   前記画像データ全体を網羅するように前記被検査体の幅方向に分割配置された，前記被検査体の長手方向に長辺方向が一致する複数の矩形状の各周期性判定領域に含まれる前記周期性欠陥の候補をそれぞれ計数する欠陥候補計数工程と，
   前記周期性欠陥の候補の個数が第１の閾値を上回る場合に，当該周期性判定領域について，隣接する前記周期性欠陥の候補同士の前記長手方向の欠陥間隔を横軸，その頻度を縦軸とするヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と，
   前記ヒストグラムの前記横軸の所定範囲内にある各頻度に，当該頻度に対応する前記横軸の値をＫ倍（Ｋ＝２，３，・・・，Ｎ（Ｎは所定の自然数））した値の頻度を重みを付けて加算して得た加工ヒストグラムにおいて，第２の閾値を上回る頻度が存在する場合に，その横軸の値を周期とする周期性欠陥を含むと判定する周期性欠陥判定工程とを有することを特徴とする周期性欠陥検査方法。
2. 前記周期性判定領域は，前記画像データ全体を網羅するように長辺同士を密接させて配置された第１の層と，前記画像データ全体を網羅するように長辺同士を密接させて配置された第２の層にそれぞれ配置され，且つ前記第１の層の前記周期性判定領域の長辺が，前記第２の層の前記周期性判定領域の長手方向の中心線に一致するように配置されることを特徴とする請求項１に記載の周期性欠陥検査方法。
3. 複数のロール間を進行する被検査体の表面を撮像する撮像手段と，
   前記撮像手段により得られる前記被検査体の表面の画像データを記憶する記憶手段と，
   前記画像データに含まれる欠陥を検出して，検出された欠陥を周期性欠陥の候補と非周期性欠陥とに分類して，前記画像データ全体を網羅するように前記被検査体の幅方向に分割配置された，前記被検査体の長手方向に長辺方向が一致する複数の矩形状の各周期性判定領域に含まれる前記周期性欠陥の候補をそれぞれ計数し，前記周期性欠陥の候補の個数が第１の閾値を上回る場合に，当該周期性判定領域について，隣接する前記周期性欠陥の候補同士の前記長手方向の欠陥間隔を横軸，その頻度を縦軸とするヒストグラムを作成して，当該ヒストグラムの前記横軸の所定範囲内にある各頻度に，当該頻度に対応する前記横軸の値をＫ倍（Ｋ＝２，３，・・・，Ｎ（Ｎは所定の自然数））した値の頻度を重みを付けて加算して得た加工ヒストグラムにおいて，第２の閾値を上回る頻度が存在する場合に，その横軸の値を周期とする周期性欠陥を含むと判定する周期性判定手段とを有することを特徴とする周期性欠陥検査装置。
4. 前記周期性判定領域は，前記画像データ全体を網羅するように長辺同士を密接させて配置された第１の層と，前記画像データ全体を網羅するように長辺同士を密接させて配置された第２の層にそれぞれ配置され，且つ前記第１の層の前記周期性判定領域の長辺が，前記第２の層の前記周期性判定領域の長手方向の中心線に一致するように配置されることを特徴とする請求項３に記載の周期性欠陥検査装置。

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