JP6560220B2 - 表面欠陥の検出のための検査システムを点検する方法及び装置 - Google Patents

表面欠陥の検出のための検査システムを点検する方法及び装置 Download PDF

Info

Publication number
JP6560220B2
JP6560220B2 JP2016539483A JP2016539483A JP6560220B2 JP 6560220 B2 JP6560220 B2 JP 6560220B2 JP 2016539483 A JP2016539483 A JP 2016539483A JP 2016539483 A JP2016539483 A JP 2016539483A JP 6560220 B2 JP6560220 B2 JP 6560220B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
defect
defects
digital representation
detected
digital
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2016539483A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016532121A (ja
Inventor
ヘンケメイヤー,ハラルド
ミズマール,ヴォルフ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ThyssenKrupp Steel Europe AG
Original Assignee
ThyssenKrupp Steel Europe AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ThyssenKrupp Steel Europe AG filed Critical ThyssenKrupp Steel Europe AG
Publication of JP2016532121A publication Critical patent/JP2016532121A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6560220B2 publication Critical patent/JP6560220B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • G01N21/896Optical defects in or on transparent materials, e.g. distortion, surface flaws in conveyed flat sheet or rod
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/8914Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the material examined
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G01B11/303Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces using photoelectric detection means
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/93Detection standards; Calibrating baseline adjustment, drift correction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/21Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/217Validation; Performance evaluation; Active pattern learning techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/24Classification techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/776Validation; Performance evaluation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/8914Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the material examined
    • G01N2021/8918Metal
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30136Metal

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Description

本発明は、製品、好ましくは平鋼製品の表面欠陥の検出のための検査システムを点検する方法に関する。さらに、本発明は、当該方法によって点検可能な検査システムであって、少なくとも1つの製品の少なくとも1つの表面の少なくとも1つの写真を生成するための少なくとも1つのカメラ、好ましくはデジタルカメラと、写真をデジタル化するためのデジタル化ユニットと、を有する検査システムに関する。
表面に特別な品質要求が設定される製品の製造中、品質保証の実行の要求に応じて、製品の表面の品質を検査システムによって点検することによって品質保証が行われる。この試験中に、許容することができない誤差が判定されると、製品は区別され得る。適切な製品は、例えば平鋼の又は平軽金属の製品などの金属製品である。この場合、フラット製品はすべて、熱間圧延又は冷間圧延された状態のストリップ、シート、ブランク又はプレートとして存在する圧延製品であることが理解される。特に、被膜された又は被膜されていない鋼ストリップが考慮される。
鋼ストリップはかなりの長さで高速で製造され、完成した鋼ストリップは巻かれてコイルを形成する。鋼ストリップ又は同等の製品の表面品質が順に非破壊で測定されることになる場合、表面の品質試験は非常に迅速かつ確実に実行されなければならない。
自動で非破壊の品質試験を可能にするため、少なくとも1つのカメラが製品の表面の写真を生成して当該写真を画像処理装置にデジタル形式で伝送する方法及び検査システムが知られている。その後、画像処理装置は、表面欠陥について写真を点検し、かつ、表面欠陥のタイプに関してこれらの写真を分類する。製品の表面の特定のセクション上にある表面欠陥の数及びタイプを用いることによって、当該エリアが品質規定に合致しているかどうかについての判定が自動的になされ、又は、必要な場合には、製品の対応のエリア又は製品全体が廃棄されなければならない。
自動の品質保証が良好な結果を出すため、欠陥製品の表面の様々なデジタル写真が予備トレーニング段階で検査システムに送り込まれる。このトレーニング段階中、検査システムは欠陥検出及び欠陥分類に関して較正される。十分なトレーニング及び完了した較正の後に検査システムを品質保証に用いることができる。しかしながら、動作時、検査システムが良好に動作し続けているかどうか、若しくは、適応又は較正の更新が必要であるかどうかを一定の間隔で点検することが必要である。このようにして、関連する表面欠陥が、検出されないままであることを防止し、又は、関連しない表面欠陥が、関連する表面欠陥として不注意に分類されることを防止することが意図される。
検査システムの機能を点検するために様々な方法が知られている。ある方法では、検査対象の表面に一定の時間間隔で意図的に表面欠陥が設けられ、これらの表面欠陥が検査システムによって欠陥として検出されるかどうかについて点検がなされる。検査対象の表面が検査システムの点検のために損傷を受けることを回避するため、他の方法では、表面欠陥の画像が、検査対象の表面に一定の時間間隔で貼り付けられる。その後、表面欠陥が検出されるかどうかについて審査が行われる。検査対象の表面は損傷を受けていないが、貼り付けられた画像を検査済みの表面から再び取り外すことができるので、概して、検査対象の表面上に表面欠陥の画像を貼り付けるために製品の製造プロセスを中断しなければならない。これは、金属ストリップが高速の送り速度を有していて、移動している金属ストリップの表面上に表面欠陥の画像を貼り付けることができないので、特に、高速で移動している金属ストリップの製造中の場合である。製造プロセスを中断しなくて済むように、検査システムを点検する公知の方法は、少なくとも1つのカメラによって撮影されたデジタル画像に代えて予め記録されたテスト表面のデジタル画像を送り込むこと、及び、当該デジタル画像を画像処理装置によって評価させること、に基づいている。評価結果を用いることによって、欠陥検出及び欠陥分類が良好に実行されるかどうかを点検することが可能である。
しかしながら、最後に挙げた方法では、画像処理装置が、基準表面の基準画像を審査している間に、欠陥について製品の実際の表面を審査することができないという不都合がある。従って、表面欠陥は検出されないままになり得る。さらに、基準画像を用いて実行された較正が検査システムの満足のいく精度に必ずしもつながるとは限らないことが実際に示された。
従って、本発明は、製品の表面欠陥の検出のための検査システムと、最初に言及した及び上でより詳細に説明した各タイプの場合、検査対象の表面を有する製品の製造工程を著しく損ねることなく非常に高品質の品質保証を達成可能なように点検可能な検査システムと、を点検する方法を構成及び発展させる目的に基づいている。
この目的は、請求項1に記載の方法で達成され、当該方法では、少なくとも1つのカメラ、好ましくはデジタルカメラが少なくとも1つの製品の表面の少なくとも1つの写真を生成し、少なくとも1つの写真が画像処理装置にデジタル形式で伝送され、表面欠陥の少なくとも1つのデジタル表現がデジタル写真に結合され、画像処理装置が、表面欠陥のデジタル表現を含むデジタル写真を用いることによって欠陥検出を実行し、及び、画像処理装置が、検査された表面の欠陥として表面欠陥のデジタル表現を検出するかどうかが判定される。
前述の目的は、請求項13のプリアンブルに記載の検査システムでさらに達成され、当該検査システムでは、表面欠陥のデジタル表現をデジタル写真に結合するための結合ユニットが提供され、表面欠陥のデジタル表現を含むデジタル写真を用いることによる欠陥検出のための画像処理装置が提供され、及び、表面欠陥のデジタル表現が、検査された表面の欠陥として画像処理装置によって検出されるかどうかを判定するための判定ユニットが提供される。
従って、本発明は、最初に、製品の検査対象の表面の写真がカメラによって生成され、及びその後、当該写真が画像処理装置にデジタル形式で伝送されるといった状況に基づいており、テスト欠陥又は基準欠陥という意味での表面欠陥のデジタル表現が写真に結合すなわち挿入される。画像処理装置は、対応の画像を、審査対象の表面のデジタル画像であるものとして取り扱う、すなわち、表面が、あたかも物理的に又は実際に対応の表面欠陥を有するかのように取り扱う。従って、その後、画像処理装置がそのように表面欠陥を検出するかどうかを点検することが可能である。ここでは、表面欠陥として画像処理装置によって検出されるべきものであるように表面欠陥が選択されることが好ましい。しかしながら、表面欠陥が実際には検出されないままであるかどうかを点検するため、検出されるべきでない表面欠陥を選択することも可能である。
この手順によれば、特に、カメラを高速で通過して移動する鋼ストリップの製造中であっても製品の製造工程の中断は不要である。さらに、検査システムの点検によって実質的に影響を受けないように品質保証を実行することができる。相対的に小さな表面欠陥の非常に局所的に制限されたデジタル表現のみが検査対象の表面の実際の写真に結合されればよいので、検査対象の実際の表面の画像の残りの部分について、検査システムの点検とは独立して画像処理装置によって欠陥について審査することができる。さらに、実際の画像をテスト表面の基準画像に置換することに代えて、検査された表面の実際に撮影された写真に表面欠陥の表現を挿入するという検査システムの点検中に実際の表面を考慮することによって、はるかに確実にかつ実際の表面に一致するようにその後の較正を実行することを可能にする。
本発明の上記の利点により、適応が必要である時を即座に検出することを可能にするために、非常に短い時間間隔で、必要であればある程度連続的に、検査システムを点検することがさらに経済的に可能である。非常に短い時間間隔での点検によって、非常に有意義な統計的評価についての適切なデータベースを得ることをさらに可能にする。
代替的に又は追加的に、検査システムを点検するために、様々な表面欠陥のデジタル表現を同時及び/又は次々に用いることが可能である。従って、例えば、表面欠陥の性質及び/又は強度に依存する品質保証の品質についての差別化された報告を得ることが可能である。例えば欠陥の高さ又は深さによって、及び、欠陥のサイズ及び/又は範囲によって、強度を判定することができる。
原則として、いずれのタイプのカメラでも少なくとも1つのカメラとしてみなされ得る。しかしながら、デジタルカメラはデジタル画像を直接生成し、かつ、デジタル画像に写真を変換するための別個のステップを省略可能であるので、カメラはデジタルカメラであることが好ましい。そして、カメラにはすでにデジタル化ユニットが組み込まれている。さらに、検査対象の表面の画像を良好な品質で生成するために複数のカメラを提供することも可能である。ここでは、カメラ又は複数のカメラからの画像は、表面欠陥の少なくとも1つのデジタル表現によって提供されてもよく、かつ、同時に及び/又は次々に審査されることが可能である。しかしながら、例えば写真を重畳することによって、表面欠陥のデジタル表現がその後に単一の画像に結合される複数の写真から単一のデジタル画像を最初に生成することも可能である。
原則として、検査対象の表面のデジタル写真に結合されるべき表面欠陥のデジタル表現を、結合ユニットを用いて、1つの位置の実際の表面のデジタル写真に重畳される表面欠陥のデジタル表現によって検査することは十分に可能である。しかしながら、表面欠陥のデジタル表現が、表現の領域内で実際の表面のデジタル写真に置換されるようにすることが好ましい。別の言い方をすれば、表面欠陥の表現のピクセルは、実際の表面の画像の適切な点において検査対象の表面の画像のピクセルに置換され得る。
製品の寸法に応じて、又は、複数の製品の同時の品質保証の場合、検査システムにおいて及び対応の点検方法において、様々な表面、様々な製品、及び/又は、表面の様々なセクションの写真を生成する複数のカメラを提供することも可能である。必要であれば、画像処理装置によって又は複数の画像処理装置によって表面欠陥についてこれらの写真を同時に審査することが可能である。
少なくとも1つのカメラに関して、カメラが、実際の及び/又は合成の表面欠陥のデジタル表現が結合される写真を生成すれば、並びに、連続的な品質保証中の欠陥発見のために画像処理装置に送り込まれる(操作されずに)写真を生成すれば、もちろん好ましい。従って、検査システムを点検するために、表面欠陥のデジタル表現を用いて操作されるべき写真を生成するための別個のカメラは提供されない又は必要とされない。
少なくとも1つの表面欠陥のデジタル表現は必ずしも実際の表面欠陥の画像である必要はない。人工的に生成された表面欠陥、すなわち、例えばプログラミングされた表面欠陥であってもよい。この表面欠陥は、実際の考え得る表面欠陥に類似していなくてもよい。必要であれば、表面欠陥は、実際の表面欠陥を考慮せずに構築され得る。それにもかかわらず、理解のため、このような場合は、いずれにせよ最適な製品の表面から区別されるので、以下で表面欠陥として言及される。さらに、カメラによって生成されたデジタル写真への表面欠陥のデジタル表現の結合は、実際の画像とは異なる人工的な写真につながる。それ以外では、方法及び検査システムのいずれも、表面欠陥のみを表現する表面欠陥のデジタル表現に制限されない。必要であれば、対応の1つが、欠陥のない表面セクションからの1つを表現するようにする。このようにして、画像処理装置に送られた写真では、欠点のない表面と欠陥との間の再現可能な移行が達成される。しかしながら、この移行はまた、実際の表面から、表面欠陥のデジタル表現における欠陥への移行のために省略され得る。
さらに、表面欠陥のデジタル表現は、連続的な品質保証への影響を最小限に抑えるために、カメラによって生成された写真の相対的に小さなセクションにのみ結合されることが好ましい。
原則として、検査システムを点検するように説明された方法が自動的に実行されること、並びに、手動の較正及び非自動の適応等が必要とされる時にのみ手動の介入がなされること、がさらに好ましい。
以下の文章では、方法及び当該方法を実行するための装置の好適な実施形態が、いずれにせよ装置と方法との間で明確に区別されることなく併せて説明される。しかしながら、当業者は、文脈を用いることによって、好適な装置の特徴及び方法の特徴を理解する。
方法及び装置の第1の好適な実施形態では、画像処理装置によって検出された欠陥が分類装置を用いて分類されるために準備がなされる。表面欠陥に関する既定のパラメータを用いることによってこの分類が実行され得る。検出された表面欠陥は、それらの性質によって分類され、例えば、傷、へこみ、***、表面亀裂、酸化、汚染物質及び/又は異物に区分され得る。代替的に又は追加的に、検出された表面欠陥は、高さ、深さ、サイズ及び/又は範囲によって判定され得るそれらの強度によって分類され得る。また、例えば、この分類が軽度の、中度の又は重度の表面欠陥かどうか、例えば、わずかな、中くらいの又は深い傷かという観点で区別することも可能である。表面欠陥の分類が行われる場合、分類装置が、表面欠陥のデジタル表現を用いることによって、検出された欠陥を規定されるように分類するかどうかを判定することが好ましい。このようにして、較正が改善され、及び、品筆保証の品質がより良好に評価され得る。分類の点検は、追加的に又は代替的に、検査対象の表面の写真に結合された表面欠陥が検出されるか否かについての判定に対して実行され得る。分類が正確に行われたかどうかについて点検がなされると、このことは特に、表面欠陥がすべて検出されたか否かについての結論を導き出することを可能にする。
表面欠陥の少なくとも1つのデジタル表現に由来し得る少なくとも1つの欠陥が検出されたかどうか、及び/又は、規定されるように欠陥が分類されたかどうかを評価することを可能にするため、これが表示され、信号で示され及び/又は記憶されることが推奨される。表示は、即座に又は要求に応じてなされ得る一方で、信号で示すことは光学的及び/又は音響的に実行され得る。対応の情報の記憶は、コンピュータ支援評価及び/又は時間オフセット評価が実行可能であるという利点を有する。
表面欠陥のデジタル表現又は様々な表面欠陥のデジタル表現の適切な選択によって、表面欠陥が正確に検出され及び/又は分類されるかどうかについての結果に基づいて、検査システムの既定の許容基準を超えたかどうかについての判定が可能である。欠陥の検出についての規定からのわずかな偏差が通常は許容され得る。偏差が過度に大きくなり、及び従って、許容基準を超えると、応答は異なる。許容基準の超過は、必要に応じて、さらに示され、信号で示され及び/又は記憶され得る。このようにして、管理者は、許容範囲の超過についてのフィードバックを与えられ、及び、適切に介入することができる。
追加的に又は付加的に、必要であれば、少なくとも1つの表面欠陥の少なくとも1つのデジタル表現に由来し得る検出された及び/又は検出されない欠陥を用いることによって、表面欠陥の検出についての検査システムの品質を特徴付ける少なくとも1つの性能指数を判定することが可能である。このようにして、検査システムの品質をより良好に定量化することができる。代替的に又は追加的に、規定された又は規定から外れているように少なくとも1つの表面欠陥のデジタル表現に由来し得る少なくとも1つの欠陥の分類を用いることによって、少なくとも1つの性能指数が判定され得る。性能指数が判定されることによるアルゴリズムは、制限なくその大部分を選択され得る又は意図する使用に適応され得る。
必要であれば、表面欠陥のデジタル表現又は少なくとも1つの表面欠陥の複数のデジタル表現が欠陥として検出されない及び/又は規定されるように分類されない時に較正されるべき画像処理装置及び/又は分類装置についての方法及び装置に関して準備がなされ得る。このことは、検査システムが、適正な品質を有する品質保証を常に可能にすることを保証する。ここでは較正は手動で実行され得る。しかしながら、可能であれば、特に検査システムの点検を通じて以前に得られたデータを用いることによって自動的に較正を実行することが好ましい。検査システムの較正について代えて又は追加して、検査システムの点検によって得られたデータは、品質保証の品質制御についての検査の目的で用いられ得る。
検出対象の製品の品質保証が、検査システムの点検によって可能な限り影響を受けないままにするため、検査された表面の実際の表面欠陥に基づいて画像処理装置によって検出された欠陥が、そのままで記憶され、及び、表面欠陥の少なくとも1つのデジタル表現に基づいて画像処理装置によって検出された欠陥は、記録されることができない、又は、例えば、別の位置では、実際の表面欠陥に由来し得る欠陥とは異なるように記憶され得る。それらの欠陥が、表面の実際の写真に由来するものであるかどうか、又は、表面欠陥の導入されたデジタル表現に由来するものであるかどうかに従って検出された欠陥の異なる取り扱いによって、欠陥の両方のタイプを区別することができる。これは、製品のさらなる加工中、実際の欠陥を有する位置が切除されて廃棄される一方で、表面欠陥のデジタル表現に基づいて検出された欠陥、すなわち、実際には存在しない欠陥が、製品の一部が切除され及び/又は廃棄されることにつながらない、という点において好都合に用いられ得る。例えば鋼ストリップの場合に製品の一部が容易に切除されることができない場合、実際の欠陥の場合に例えばプレートの形状の製品の全体が廃棄され得る。
表面欠陥のデジタル表現に基づいて画像処理装置によって検出された欠陥が、実際の表面欠陥に由来し得る欠陥から自動的に区別されることができるように記憶されれば、特に好都合である。その後、欠陥の性質に従って自動的に差別化することが可能である。対応のデータは、従って、較正のためと、製品のさらなる使用についての決定のためと、の両方に用いられ得る。
代替的に又は追加的に、実際の表面欠陥に基づいて検出された欠陥は、分類情報の少なくとも1つの関連した項目とともに記憶され得る。このようにして、検出された欠陥が製品又は製品の一部の拒絶を正当化するかどうかをさらに容易に決定することが可能である。
実際の表面欠陥に基づいて検出された欠陥が、検査された表面上の実際の表面欠陥の位置を特徴付ける位置情報の項目にリンクされるように記憶されれば、表面欠陥の位置をカバーする領域が、必要であれば自動的に、単にかつ確実に除去又は廃棄され得る。鋼シートの場合、これは、鋼ストリップがさらなる使用のために再びコイルから巻き解かれる時にのみ実行され得る。ここでは、この情報が、分類情報の少なくとも1つの項目とともに記憶されれば特に好ましい。その後、対応の位置にある表面欠陥が、介入を必要とするか又は許容されないかどうかを判定することが単に可能である。
特定の表面欠陥が検査システムによって検出されるか、又は、どの表面欠陥が検査システムによって欠陥として検出されるかを点検するため、用いられる表面欠陥のデジタル表現は例えば、合成的に生成された表現であり得る。これは、例えば、特定のコントラストの変化を示し得る。表面欠陥の合成的に生成された表現は、従って、実際に起こり得る表面欠陥と同様に現れる必要はない。このようにして、適切な場合、検査システムによる欠陥検出の品質は、より高い精度で判定されることができ、及び/又は、少なくとも1つの特に好都合な表面欠陥が検査システムの点検に「ぴったり」であり得る。
代替的に又は追加的に、用いられる表面欠陥のデジタル表現は、実際の表面欠陥の少なくとも1つのデジタル表現であり得るが、例えば、傷、へこみ、***、表面亀裂、酸化、酸化スラグ巻き込み、汚染物質及び/又は異物の形態であり得る。このようにして、適切な場合、検査システムによる欠陥分類の質がより高い精度で判定され得る。
本発明は、1つの例示の実施形態を単に表す図形を用いることによって以下にさらに詳細に説明される。
表面欠陥の検出のための本発明に係る検査システムを示す概略図である。 本発明に係る方法の方法ステップを示す概略図である。 図2に係る方法のさらなる方法ステップを示す概略図である。
図1は、平鋼製品の形態の製品5の表面4上で表面欠陥2、3を検出するための検査システム1を図示している。この目的のため、検査システム1は、矢印で示される製造方向に製品5の検査対象の表面4が案内されて通過するカメラ6を備える。図示されたこの点で好適な検査システム1では、カメラ6は、製品5の全幅にわたって製品5の表面4を検査する。カメラ6は、表面4のデジタル写真を直接生成するデジタルカメラである。
カメラ6によって生成されたデジタル写真は画像処理装置7に伝送され、画像処理装置7は潜在的な表面欠陥2、3の写真を点検し、潜在的な表面欠陥2、3は、例えば写真のコントラストに関して表面4の欠陥のない領域から前記欠陥が適切に区切られる時に表面4上の欠陥として画像処理装置7によって検出される。図1に図示される写真に包含されるのはへこみであり、へこみは、画像処理装置7が正確に設定されている場合、特に較正されている場合に画像処理装置7によって検出される。表面4の別の位置には傷が存在する。
画像処理装置7によって検出された欠陥に関する情報は、既定の基準に従って欠陥を分類する分類装置8に伝送される。例えば、欠陥が、傷、へこみ、***、表面亀裂、酸化、酸化スラグ巻き込み、汚染物質及び/又は異物であるかどうかについて細分化が実行され得る。代替的に又は追加的に、それぞれの欠陥が製品5のさらなる使用に対してどのくらい重大であるかについて分類が実行され得る。
それぞれの欠陥に関する情報及び欠陥のそれぞれの分類に関する情報は、表面4上で欠陥が表れた位置についての位置情報とともにメモリ9に記憶される。記憶された情報は製品5とともに製品5のさらなる使用に送られることができ、その結果、当該さらなる使用中に欠陥が考慮に入れられる。許容することができない欠陥を有する表面セクションは例えば廃棄される。
図2は、図1に係る検査システムが一定の間隔でどのように自動的に点検されるかを図示している。図2は、製品の表面4のセクションが、表面4のデジタル写真10を生成するカメラによってどのように撮影されるかを概略的に示している。合成の表面欠陥のデジタル表現11が、図示しない結合ユニットによって当該デジタル写真10に結合される。デジタル表現11は、結果として得られる写真10の非常に小さな領域を占める。図2では、表面欠陥のデジタル表現11は、表面欠陥を見ることができるようにデジタル写真10に対して非常に拡大されて図示されている。合成の表面欠陥のデジタル表現11は、異なる濃淡値及びコントラストを有するエリアである。表面欠陥が実際にはこの形態では発生しないので、対応の表面欠陥は従って、合成のものであると指定される。
実際の写真と合成の表面欠陥との組み合わせの結果である写真10は、図示されてこの点で好適な例示の実施形態では分類装置8に結合される画像処理装置7に送られる。画像処理装置7は、合成の表面欠陥のデジタル表現11を含む写真10を、欠陥について審査する。合成の表面欠陥又は実際の表面欠陥のデジタル表現11が表面4上の欠陥として検出された場合、欠陥は分類装置8によって分類される。同時に、合成の表面欠陥のデジタル表現11が欠陥として検出されて規定に従って正確に分類されるかどうかが監視される。さらに、合成の表面欠陥のデジタル表現11のために発見された欠陥は、分類情報及び位置情報とともに除去される。このことは、合成の表面欠陥のデジタル表現11のために潜在的に発見された欠陥情報が除去され、及び、そのようにして実際の欠陥に由来し得る欠陥情報のみがさらに処理される、ということを意味している。表面欠陥のデジタル表現11に由来し得る欠陥情報が、必要であれば、別個に記憶され得る又はさらに処理され得る。従って、製品5の品質保証が検査システム1の点検によって影響を受けないということが保証される。
必要であれば、合成の表面欠陥のデジタル表現11は、予想される任意の実際の表面欠陥とは当該表面欠陥に共通点がないので、分類されることができない又は制限された範囲にのみ分類される。その後、そうでなければ、それとは独立して、結合ユニットを用いることによって、必要であれば、実際の表面欠陥を装う及び実際の表面欠陥に対応する表面欠陥の1以上のデジタル表現12は、カメラ6によって生成された製品5の表面の写真10に結合され得る。今回のケースでは、これらの表面欠陥はへこみ及び傷である。この場合、結果として得られる写真10は画像処理装置7によって欠陥に関して調査される。欠陥が発見された場合、これらは、結合された分類装置8によって分類される。表面欠陥のデジタル表現12がいくぶん実際の表面欠陥に対応するので、分類の品質は、適切な場合、同時に審査される可能性がある合成の表面欠陥の場合に比べてより良好に評価され得る。
検査システム1の点検が一定の時間間隔で実行され、かつ、必要であれば、検査システム1の自動的な較正がトリガされるという事実は詳細に図示されていない。さらに、検出された実際にはない欠陥及びそれらの分類を用いることによって、検査システム1の品質の定量化に関する性能指数が算出され、及びさらに、特定の既定の耐性基準を超えるとすぐにディスプレイがトリガされる。

Claims (14)

  1. 製品(5)、好ましくは平鋼製品の表面欠陥(2、3)の検出のための検査システム(1)を点検する方法であって、少なくとも1つのカメラ(6)、好ましくはデジタルカメラが少なくとも1つの製品(5)の少なくとも1つの表面(4)の少なくとも1つの写真(10)を生成し、前記少なくとも1つの写真(10)が画像処理装置(7)にデジタル形式で伝送され、表面欠陥(2、3)の少なくとも1つのデジタル表現(11、12)がデジタル写真(10)に結合され、前記画像処理装置(7)が、表面欠陥(2、3)の前記デジタル表現(11、12)を含む前記デジタル写真(10)を用いることによって欠陥検出を実行し、及び、前記画像処理装置(7)が、検査された前記表面(4)の欠陥として表面欠陥(2、3)の前記デジタル表現(11、12)を検出するかどうかが判定され、
    用いられる表面欠陥の前記デジタル表現(11、12)が、合成的に生成された表現であり、
    合成された表面欠陥のデジタル表現は、異なる濃淡値及びコントラストを有するエリアである、方法。
  2. 前記画像処理装置(7)によって検出された前記欠陥が分類装置(8)によって分類され、及び、前記分類装置(8)が、表面欠陥(2、3)の前記デジタル表現(11、12)を用いることによって、検出された前記欠陥を規定されるように分類するかどうかが判定される、請求項1に記載の方法。
  3. 表面欠陥(2、3)の少なくとも1つのデジタル表現(11、12)に由来し得る前記少なくとも1つの欠陥が、検出されたかどうか及び/又は規定されるように分類されたかどうかが、表示され、信号で示され及び/又は記憶される、請求項1又は2に記載の方法。
  4. 既定の許容基準の超過が、表示され、信号で示され及び/又は記憶される、請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。
  5. 少なくとも1つの表面欠陥(2、3)の少なくとも1つのデジタル表現(11、12)に由来する、検出された及び/又は検出されていない欠陥を用いることによって、及び/又は、規定と一致する又は規定とは異なる少なくとも1つの表面欠陥(2、3)の少なくとも1つのデジタル表現(11、12)に由来し得る前記欠陥の分類を用いることによって、前記検査システム(1)の品質を特徴付ける少なくとも1つの性能指数が判定される、請求項1〜4のいずれか1項に記載の方法。
  6. 前記画像処理装置(7)及び/又は前記分類装置(8)が、表面欠陥(2、3)のデジタル表現(11、12)又は少なくとも1つの表面欠陥(2、3)の複数のデジタル表現(11、12)が、欠陥として検出されない場合、及び/又は、規定されるように分類されない場合、手動で及び/又は自動で較正される、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。
  7. 検査された前記表面(4)の実際の表面欠陥(2、3)に基づいて前記画像処理装置(7)によって検出された前記欠陥はそのまま記憶され、及び、表面欠陥(2、3)の少なくとも1つのデジタル表現(11、12)に基づいて前記画像処理装置(7)によって検出された欠陥は、記憶されない、又は、実際の表面欠陥(2、3)に由来し得る前記欠陥とは異なるように記憶される、請求項1〜6のいずれか1項に記載の方法。
  8. 表面欠陥(2、3)のデジタル表現(11、12)に基づいて前記画像処理装置(7)によって検出された前記欠陥は、当該欠陥が、実際の表面欠陥(2、3)に由来し得る欠陥から自動的に区別され得るように記憶される、請求項1〜7のいずれか1項に記載の方法。
  9. 実際の表面欠陥(2、3)に基づいて検出された前記欠陥が、分類情報の少なくとも1つの関連項目とともに記憶される、請求項1〜8のいずれか1項に記載の方法。
  10. 検査された前記表面(4)上の実際の表面欠陥(2、3)の位置を特徴づける位置情報の項目にリンクされるように、前記実際の表面欠陥(2、3)に基づいて検出された前記欠陥が、好ましくは分類情報の少なくとも1つの項目とともに記憶される、請求項1〜9のいずれか1項に記載の方法。
  11. 用いられる表面欠陥(2、3)の前記デジタル表現(11、12)が、好ましくは、傷、へこみ、***、表面亀裂、酸化、汚染物質及び/又は異物の形態の実際の表面欠陥(2、3)の少なくとも1つのデジタル表現(11、12)である、請求項1〜10のいずれか1項に記載の方法。
  12. 製品(5)、好ましくは平鋼製品の表面欠陥(2、3)の検出について点検され得る、好ましくは、請求項1〜11のいずれか1項に記載の方法を実行するための検査システム(1)であって、少なくとも1つの製品(5)の少なくとも1つの表面(4)の少なくとも1つの写真(10)を生成する少なくとも1つのカメラ(6)、好ましくはデジタルカメラと、前記少なくとも1つの写真(10)をデジタル化するデジタル化ユニットと、を有する検査システム(1)であって、
    表面欠陥(2、3)のデジタル表現(11、12)を前記デジタル写真(10)に結合する結合ユニットが設けられ、表面欠陥(2、3)の前記デジタル表現(11、12)を含む前記デジタル写真(10)を用いることによる欠陥検出のために画像処理装置(7)が設けられ、及び、検査された前記表面(4)の欠陥として前記画像処理装置(7)によって表面欠陥(2、3)の前記デジタル表現(11、12)が検出されるかどうかを判定する判定ユニットが設けられており、
    用いられる表面欠陥の前記デジタル表現(11、12)が、合成的に生成された表現であり、
    合成された表面欠陥のデジタル表現は、異なる濃淡値及びコントラストを有するエリアである、検査システム。
  13. 前記画像処理装置(7)によって検出された前記欠陥を分類する分類装置(8)が設けられ、及び、好ましくは、表面欠陥(2、3)の前記デジタル表現(11、12)に基づいて検出された前記欠陥を、規定されるように前記分類装置(8)が分類するかどうかを判定するように前記判定ユニットが設計される、請求項12に記載の検査システム。
  14. 少なくとも1つの表面欠陥(2、3)の前記デジタル表現(11、12)に由来し得る前記少なくとも1つの欠陥が、検出及び/又は規定されるように分類されたかどうかについての情報を、表示し、信号で示し及び/又は記憶するために表示装置、信号化装置及び/又は記憶装置(9)が提供される、請求項12又は13に記載の検査システム。
JP2016539483A 2013-09-10 2014-08-28 表面欠陥の検出のための検査システムを点検する方法及び装置 Expired - Fee Related JP6560220B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102013109915.7A DE102013109915B4 (de) 2013-09-10 2013-09-10 Verfahren und Vorrichtung zur Überprüfung eines Inspektionssystems zur Erkennung von Oberflächendefekten
DE102013109915.7 2013-09-10
PCT/EP2014/068306 WO2015036261A1 (de) 2013-09-10 2014-08-28 Verfahren und vorrichtung zur überprüfung eines inspektionssystems zur erkennung von oberflächendefekten

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016532121A JP2016532121A (ja) 2016-10-13
JP6560220B2 true JP6560220B2 (ja) 2019-08-14

Family

ID=51483399

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016539483A Expired - Fee Related JP6560220B2 (ja) 2013-09-10 2014-08-28 表面欠陥の検出のための検査システムを点検する方法及び装置

Country Status (9)

Country Link
US (1) US20160203593A1 (ja)
EP (1) EP3044571B1 (ja)
JP (1) JP6560220B2 (ja)
KR (1) KR20160054543A (ja)
CN (1) CN105531581B (ja)
DE (1) DE102013109915B4 (ja)
RU (1) RU2665806C2 (ja)
TR (1) TR201820176T4 (ja)
WO (1) WO2015036261A1 (ja)

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016224307A1 (de) * 2015-12-15 2017-06-22 Heidelberger Druckmaschinen Ag Verfahren zur Überprüfung eines Bildinspektionssystems
JP6333871B2 (ja) 2016-02-25 2018-05-30 ファナック株式会社 入力画像から検出した対象物を表示する画像処理装置
WO2017198348A1 (en) * 2016-05-17 2017-11-23 Abb Schweiz Ag Real-time, full web image processing method and system for web manufacturing supervision
US10031087B2 (en) 2016-09-22 2018-07-24 SSAB Enterprises, LLC Methods and systems for the quantitative measurement of internal defects in as-cast steel products
DE102017006566B3 (de) 2017-07-12 2018-10-31 Inlevel Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur optischen Überwachung von Oberflächen eines Körpers
CN110915193B (zh) * 2017-08-09 2022-06-24 富士胶片株式会社 图像处理***、服务器装置、图像处理方法及记录介质
DE102017008383A1 (de) * 2017-09-07 2019-03-07 Heuft Systemtechnik Gmbh Inspektionsvorrichtung mit optischem Wasserzeichen
CN109685756A (zh) * 2017-10-16 2019-04-26 乐达创意科技有限公司 影像特征自动辨识装置、***及方法
CN108445008A (zh) * 2018-02-27 2018-08-24 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 一种带钢表面缺陷的检测方法
CN109692877B (zh) * 2018-12-29 2020-11-10 中冶南方工程技术有限公司 一种冷轧带钢表面质量管理***及方法
CN109765245B (zh) * 2019-02-25 2021-08-13 武汉精立电子技术有限公司 大尺寸显示屏缺陷检测定位方法
DE102019204346A1 (de) * 2019-03-28 2020-10-01 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und System zum Überprüfen einer optischen Beanstandung an einem Kraftfahrzeug
CN110116138B (zh) * 2019-06-13 2020-04-07 沈阳建筑大学 一种轧制过程中热态钢板长度及侧弯测量方法
CN110220730A (zh) * 2019-06-27 2019-09-10 宜兴硅谷电子科技有限公司 一种应用于字符喷印机的质量异常检出方法
EP3767403B1 (de) * 2019-07-16 2022-09-07 Carl Zeiss Industrielle Messtechnik GmbH Machine-learning gestützte form- und oberflächenmessung zur produktionsüberwachung
CN111629205B (zh) * 2020-07-28 2020-11-20 天津美腾科技股份有限公司 一种应用于工业相机模拟测试的***和方法
JP7501264B2 (ja) * 2020-09-15 2024-06-18 株式会社アイシン 異常検出装置、異常検出プログラム、および異常検出システム
DE102020129040A1 (de) 2020-11-04 2022-05-05 Speira Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung von Oberflächenstrukturen
CN113032919B (zh) * 2021-03-12 2022-03-04 奥特斯科技(重庆)有限公司 部件承载件制造方法、处理***、计算机程序和***架构
CN113281341A (zh) * 2021-04-19 2021-08-20 唐山学院 热镀锌带钢的双传感器表面质量检测***的检测优化方法
DE102021116868B4 (de) 2021-06-30 2023-06-29 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Sensorgüte eines bildgebenden Sensorsystems sowie Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Fehlstellen
CN114565314B (zh) * 2022-03-09 2024-06-18 武汉科技大学 一种基于数字孪生的热轧钢卷端面质量管控***及方法

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3712513A1 (de) * 1987-04-13 1988-11-03 Roth Electric Gmbh Verfahren und vorrichtung zur erkennung von oberflaechenfehlern
JPH07261372A (ja) * 1994-03-18 1995-10-13 Fujitsu Ltd パターン検証方法および検証装置
JPH08136471A (ja) * 1994-11-11 1996-05-31 Nkk Corp 表面欠陥計の自己診断装置
EP0880023A1 (de) * 1997-05-23 1998-11-25 Siemag Transplan Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Detektion von Oberflächenfehlern beim kontinuierlichen mechanischem Abtragen von Material von Stranggiessprodukten
JPH1114553A (ja) * 1997-06-23 1999-01-22 Omron Corp 視覚欠陥検査装置における欠陥サンプルデータ出力方法および装置
DE10031978A1 (de) * 2000-06-30 2002-01-10 Sms Demag Ag Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Zundererkennung aus Oberflächen von metallischem Bandgut, insbesondere von warmgewalztem Stahlband und Edelstahlband
DE10065321A1 (de) * 2000-12-30 2002-07-11 Krones Ag Inspektionsvorrichtung und -verfahren
US7043071B2 (en) * 2002-09-13 2006-05-09 Synopsys, Inc. Soft defect printability simulation and analysis for masks
US7333650B2 (en) * 2003-05-29 2008-02-19 Nidek Co., Ltd. Defect inspection apparatus
CN100371939C (zh) * 2003-08-27 2008-02-27 上海宏力半导体制造有限公司 在缺陷管理***中使用的方法
US7599050B2 (en) * 2003-10-21 2009-10-06 Daihatsu Motor Co., Ltd. Surface defect inspecting method and device
JP2006220644A (ja) * 2005-01-14 2006-08-24 Hitachi High-Technologies Corp パターン検査方法及びその装置
US7848561B2 (en) * 2005-12-30 2010-12-07 Honeywell International Inc. Determining capability of an on-line sensor
EP1901230A1 (de) * 2006-09-13 2008-03-19 Thyssenkrupp Nirosta GmbH Verfahren zur automatischen Oberflächeninspektion eines bewegten Körpers
JP4982213B2 (ja) * 2007-03-12 2012-07-25 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査装置及び欠陥検査方法
JP5156452B2 (ja) * 2008-03-27 2013-03-06 東京エレクトロン株式会社 欠陥分類方法、プログラム、コンピュータ記憶媒体及び欠陥分類装置
JP5255953B2 (ja) * 2008-08-28 2013-08-07 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査方法及び装置
US8175373B2 (en) * 2009-02-16 2012-05-08 Kla-Tencor Corporation Use of design information and defect image information in defect classification
US8406919B1 (en) * 2010-03-12 2013-03-26 Key Technology, Inc. Quality regulating apparatus and method
DE102010043632B4 (de) * 2010-11-09 2017-08-24 Krones Aktiengesellschaft Verfahren zur Funktionskontrolle einer Inspektionsvorrichtung und Vorrichtung zur Inspektion eines Produktsstroms
CN102628814B (zh) * 2012-02-28 2013-12-18 西南交通大学 一种基于数字图像处理的钢轨光带异常自动检测方法
US9858658B2 (en) * 2012-04-19 2018-01-02 Applied Materials Israel Ltd Defect classification using CAD-based context attributes

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016532121A (ja) 2016-10-13
RU2016113558A (ru) 2017-10-16
DE102013109915B4 (de) 2015-04-02
RU2016113558A3 (ja) 2018-05-30
DE102013109915A1 (de) 2015-03-12
RU2665806C2 (ru) 2018-09-04
TR201820176T4 (tr) 2019-01-21
WO2015036261A1 (de) 2015-03-19
KR20160054543A (ko) 2016-05-16
CN105531581B (zh) 2019-07-12
EP3044571B1 (de) 2018-10-10
CN105531581A (zh) 2016-04-27
US20160203593A1 (en) 2016-07-14
EP3044571A1 (de) 2016-07-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6560220B2 (ja) 表面欠陥の検出のための検査システムを点検する方法及び装置
US9645095B2 (en) System and method for inspecting a composite part during manufacture
US11010890B2 (en) Method for the non-destructive testing of the volume of a test object and testing device configured for carrying out such a method
CN107315011A (zh) 图像处理装置、图像处理方法及存储介质
WO2017130550A1 (ja) 欠陥検査装置、方法およびプログラム
JP7053366B2 (ja) 検査装置及び検査方法
JP6630912B1 (ja) 検査装置及び検査方法
JP2022182325A (ja) モニタリングシステム及び付加製造システム
JP6953712B2 (ja) タイヤの外観検査装置
JP4680659B2 (ja) 製品タイヤの外観検査方法と製品タイヤの外観検査補助装置
KR102391957B1 (ko) 인공지능 감도 측정 방법
JP2005283267A (ja) 貫通穴計測装置及び方法並びに貫通穴計測用プログラム
JP2009264882A (ja) 外観検査装置
JP2006189349A (ja) 非破壊欠陥検査システム
TWM604396U (zh) 基於射線照相的焊道檢查系統
JP2005324231A (ja) 端部エッジ加工装置及び加工状態検査方法
WO2017163476A1 (ja) 検査装置及び検査方法
JP2006329898A (ja) 表面歪の測定方法および測定装置
KR102421050B1 (ko) 인공지능을 이용한 필름 결함 판독 방법
US20240221343A1 (en) Display processing device, display processing method, and display processing program
WO2023112497A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び記録媒体
JP6973277B2 (ja) 中子検査装置、中子検査システム、及び中子検査方法
TW202248628A (zh) 檢查裝置、檢查方法、玻璃板的製造方法、檢查程式以及電腦程式產品
JP2021018064A (ja) 外観検査方法及び外観検査装置
TH55560B (th) อุปกรณ์การตรวจสอบด้วยรังสีเอ็กซ์ และระบบการผลิต

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170821

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180322

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180417

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20181211

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190204

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190709

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190718

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6560220

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees