JPH06273348A - 鋼板表面欠陥検出方法 - Google Patents
鋼板表面欠陥検出方法Info
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- JPH06273348A JPH06273348A JP5059082A JP5908293A JPH06273348A JP H06273348 A JPH06273348 A JP H06273348A JP 5059082 A JP5059082 A JP 5059082A JP 5908293 A JP5908293 A JP 5908293A JP H06273348 A JPH06273348 A JP H06273348A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 走行する鋼板の表面欠陥を精度良く検出す
る。 【構成】 光学センサ1にて得られた生信号と生信号を
フィルタ2a, 2bに通した光学フィルタ信号とに、演算処
理部3a, 3bにて、画素間演算を施して、一つの欠陥から
検出される光学欠陥信号を特定する。この特定した光学
欠陥信号と磁気欠陥信号とに画素間演算を施して、光学
欠陥信号に含まれるノイズ成分を除去する。
る。 【構成】 光学センサ1にて得られた生信号と生信号を
フィルタ2a, 2bに通した光学フィルタ信号とに、演算処
理部3a, 3bにて、画素間演算を施して、一つの欠陥から
検出される光学欠陥信号を特定する。この特定した光学
欠陥信号と磁気欠陥信号とに画素間演算を施して、光学
欠陥信号に含まれるノイズ成分を除去する。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、走行する鋼板の表面を
光学的、または光学的,磁気的に検査してその表面欠陥
を検出する検出方法に関する。
光学的、または光学的,磁気的に検査してその表面欠陥
を検出する検出方法に関する。
【0002】
【従来の技術】搬送ラインにおいて走行する鋼板の表面
欠陥を光学的に検出する方法が従来から広く実施されて
いる。図8はこのような従来の検出方法を実施するため
の装置構成を示すブロック図であり、図中21は光学セン
サである。光学センサ21は、レーザビームを検出対象の
走行する鋼板(図示せず)に照射して、その反射光(正
反射による正反射光と乱反射による散乱光)を受光し
て、受光量に応じた電気信号に変換する。そして、光学
センサ21は、欠陥を検査した場合の正反射成分と散乱成
分とを得、各成分を生信号としてフィルタ22a, 22bへ出
力する。フィルタ22a, 22bは、入力される生信号にフィ
ルタ処理を施して、フィルタ処理後の光学フィルタ信号
を信号処理部24a, 24bへ出力する。各信号処理部24a, 2
4bは、入力される光学フィルタ信号(光学欠陥信号)を
画像処理によりその欠陥の特徴量(長さ,面積,形状
等)を計測し、その計測結果を判定部25へ出力する。判
定部25は、各信号処理部24a, 24bからの計測結果を参照
して、欠陥の種別,等級等を判定する。
欠陥を光学的に検出する方法が従来から広く実施されて
いる。図8はこのような従来の検出方法を実施するため
の装置構成を示すブロック図であり、図中21は光学セン
サである。光学センサ21は、レーザビームを検出対象の
走行する鋼板(図示せず)に照射して、その反射光(正
反射による正反射光と乱反射による散乱光)を受光し
て、受光量に応じた電気信号に変換する。そして、光学
センサ21は、欠陥を検査した場合の正反射成分と散乱成
分とを得、各成分を生信号としてフィルタ22a, 22bへ出
力する。フィルタ22a, 22bは、入力される生信号にフィ
ルタ処理を施して、フィルタ処理後の光学フィルタ信号
を信号処理部24a, 24bへ出力する。各信号処理部24a, 2
4bは、入力される光学フィルタ信号(光学欠陥信号)を
画像処理によりその欠陥の特徴量(長さ,面積,形状
等)を計測し、その計測結果を判定部25へ出力する。判
定部25は、各信号処理部24a, 24bからの計測結果を参照
して、欠陥の種別,等級等を判定する。
【0003】次に、図9を参照してその検出動作を説明
する。鋼板における欠陥を検査した場合、光学センサ21
にて正反射成分, 散乱成分のそれぞれの生信号が得られ
る。欠陥形状及びその欠陥形状を走査して得られる生信
号の一例を、図9(a)及び(b)にそれぞれ示す。得
られた生信号は、鋼板のばたつき,うねり等の影響を取
り除くために、フィルタ22a, 22bにてフィルタリングさ
れて、図9(c)に示すような光学フィルタ信号が得ら
れる。得られた光学フィルタ信号が信号処理部24a, 24b
内にて設定された比較レベルを超えるか否かにより、欠
陥であるか否かが判別される。欠陥であると判別された
場合、比較レベルを超える図9(d)に示すような光学
欠陥信号に基づいて欠陥の特徴量が計測される。各信号
処理部24a, 24bにて計測された特徴量は判定部25へ出力
され、この特徴量に基づいて判定部25にて欠陥の種別,
等級等が判定される。
する。鋼板における欠陥を検査した場合、光学センサ21
にて正反射成分, 散乱成分のそれぞれの生信号が得られ
る。欠陥形状及びその欠陥形状を走査して得られる生信
号の一例を、図9(a)及び(b)にそれぞれ示す。得
られた生信号は、鋼板のばたつき,うねり等の影響を取
り除くために、フィルタ22a, 22bにてフィルタリングさ
れて、図9(c)に示すような光学フィルタ信号が得ら
れる。得られた光学フィルタ信号が信号処理部24a, 24b
内にて設定された比較レベルを超えるか否かにより、欠
陥であるか否かが判別される。欠陥であると判別された
場合、比較レベルを超える図9(d)に示すような光学
欠陥信号に基づいて欠陥の特徴量が計測される。各信号
処理部24a, 24bにて計測された特徴量は判定部25へ出力
され、この特徴量に基づいて判定部25にて欠陥の種別,
等級等が判定される。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、光学
フィルタ信号を用いて鋼板の表面欠陥を検出する方法
は、鋼板の走行状態に影響されることなく光学欠陥信号
を得ることができて有効な方法であると言える。ところ
が、光学フィルタ信号は生信号から特に欠陥のエッジ部
を抽出した特性を示すので、一つの欠陥に対して比較レ
ベルを超える複数の光学フィルタ信号が出力されること
が一般的である。このように複数の光学フィルタ信号が
検出されるので、信号処理の際に誤差が含まれ、誤った
判定結果が得られるという問題がある。
フィルタ信号を用いて鋼板の表面欠陥を検出する方法
は、鋼板の走行状態に影響されることなく光学欠陥信号
を得ることができて有効な方法であると言える。ところ
が、光学フィルタ信号は生信号から特に欠陥のエッジ部
を抽出した特性を示すので、一つの欠陥に対して比較レ
ベルを超える複数の光学フィルタ信号が出力されること
が一般的である。このように複数の光学フィルタ信号が
検出されるので、信号処理の際に誤差が含まれ、誤った
判定結果が得られるという問題がある。
【0005】また、従来の検出方法では、欠陥とは異な
る水,油等が鋼板上に存在している場合、これらをノイ
ズ成分として含んだ検査信号が得られ、正確な欠陥検出
を行えない。よって、得られた検査信号が欠陥に由来す
るものか否かを判別するために、水,油等の影響を受け
ない磁気検出方法である渦流探傷にて該当領域を再検査
する方法が知られている(特開昭61−8610号公報)。と
ころが、渦流探傷は極めて局所的な検査であり、広い範
囲にわたって複数の検査信号が検出された場合には、再
検査は事実上行えない、また、欠陥か否かの判別しか行
えないので、欠陥と水,油等とが同一場所に共存する場
合には水,油等によるノイズ信号を含んだ光学欠陥信号
を得ることになって、精度が高い検出とは言いがたいと
いう問題がある。
る水,油等が鋼板上に存在している場合、これらをノイ
ズ成分として含んだ検査信号が得られ、正確な欠陥検出
を行えない。よって、得られた検査信号が欠陥に由来す
るものか否かを判別するために、水,油等の影響を受け
ない磁気検出方法である渦流探傷にて該当領域を再検査
する方法が知られている(特開昭61−8610号公報)。と
ころが、渦流探傷は極めて局所的な検査であり、広い範
囲にわたって複数の検査信号が検出された場合には、再
検査は事実上行えない、また、欠陥か否かの判別しか行
えないので、欠陥と水,油等とが同一場所に共存する場
合には水,油等によるノイズ信号を含んだ光学欠陥信号
を得ることになって、精度が高い検出とは言いがたいと
いう問題がある。
【0006】本発明は斯かる事情に鑑みてなされたもの
であり、一つの欠陥に対して光学欠陥信号を特定して、
鋼板の表面欠陥の検出精度を向上できる鋼板表面欠陥検
出方法を提供することを目的とする。
であり、一つの欠陥に対して光学欠陥信号を特定して、
鋼板の表面欠陥の検出精度を向上できる鋼板表面欠陥検
出方法を提供することを目的とする。
【0007】また、本発明の他の目的は、光学欠陥信号
に含まれるノイズ成分を除去して、鋼板の表面欠陥の検
出精度を向上できる鋼板表面欠陥検出方法を提供するこ
とにある。
に含まれるノイズ成分を除去して、鋼板の表面欠陥の検
出精度を向上できる鋼板表面欠陥検出方法を提供するこ
とにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】本願の第1発明に係る鋼
板表面欠陥検出方法は、鋼板の表面欠陥を光学的に検出
する方法において、前記鋼板に対する光学的な表面検査
により得られる鋼板の欠陥を含む生信号と、該生信号を
フィルタに通して得られる光学フィルタ信号とを用い
て、該光学フィルタ信号に含まれる欠陥を示す光学欠陥
信号を検出することを特徴とする。
板表面欠陥検出方法は、鋼板の表面欠陥を光学的に検出
する方法において、前記鋼板に対する光学的な表面検査
により得られる鋼板の欠陥を含む生信号と、該生信号を
フィルタに通して得られる光学フィルタ信号とを用い
て、該光学フィルタ信号に含まれる欠陥を示す光学欠陥
信号を検出することを特徴とする。
【0009】本願の第2発明に係る鋼板表面欠陥検出方
法は、鋼板の表面欠陥を光学的,磁気的に検出する方法
において、前記鋼板に対する磁気的な表面検査により得
られる鋼板の欠陥を含む生信号をフィルタに通して得ら
れる磁気フィルタ信号を用いて、第1発明における前記
光学フィルタ信号に含まれる欠陥と異なるものを示すノ
イズ信号を除去し、第1発明における前記光学欠陥信号
を検出することを特徴とする。
法は、鋼板の表面欠陥を光学的,磁気的に検出する方法
において、前記鋼板に対する磁気的な表面検査により得
られる鋼板の欠陥を含む生信号をフィルタに通して得ら
れる磁気フィルタ信号を用いて、第1発明における前記
光学フィルタ信号に含まれる欠陥と異なるものを示すノ
イズ信号を除去し、第1発明における前記光学欠陥信号
を検出することを特徴とする。
【0010】
【作用】光学フィルタ信号は欠陥のエッジ部を検出した
信号であるので、複数の光学欠陥検出信号として得られ
る。第1発明では、この光学フィルタ信号と元の生信号
との間に画素間演算を施して、光学フィルタ信号に含ま
れる欠陥を示す光学欠陥信号を特定する。
信号であるので、複数の光学欠陥検出信号として得られ
る。第1発明では、この光学フィルタ信号と元の生信号
との間に画素間演算を施して、光学フィルタ信号に含ま
れる欠陥を示す光学欠陥信号を特定する。
【0011】光学欠陥信号として得られた信号には欠陥
以外からのノイズ成分も含まれている。第2発明では、
この信号と磁気欠陥信号との間に画素間演算を施して、
この信号が光学欠陥信号であるか否かを判定し、また光
学欠陥信号であってもそのノイズ成分を除去して真の光
学欠陥信号を検出する。
以外からのノイズ成分も含まれている。第2発明では、
この信号と磁気欠陥信号との間に画素間演算を施して、
この信号が光学欠陥信号であるか否かを判定し、また光
学欠陥信号であってもそのノイズ成分を除去して真の光
学欠陥信号を検出する。
【0012】
【実施例】以下、本発明をその実施例を示す図面に基づ
いて具体的に説明する。
いて具体的に説明する。
【0013】(第1実施例)まず、本願の第1発明(請
求項1)である第1実施例について説明する。図1は、
第1実施例を実施するための装置構成を示すブロック図
であり、図中1は光学センサである。光学センサ1は、
レーザビームを検出対象の走行する鋼板(図示せず)に
照射して、その反射光(正反射による正反射光と乱反射
による散乱光)を受光して、受光量に応じた電気信号に
変換する。そして、光学センサ1は、一つの欠陥を検査
した場合の正反射成分と散乱成分とを得、正反射成分を
生信号としてフィルタ2a, 演算処理部3aへ出力すると共
に、散乱成分を生信号としてフィルタ2b, 演算処理部3b
へ出力する。フィルタ2a, 2bは、微分及び/または差分
フィルタから構成されており、入力される生信号にフィ
ルタリングを施す。フィルタ2aは、正反射成分の生信号
をフィルタ処理して得られる正反射成分の光学フィルタ
信号を演算処理部3aへ出力し、一方、フィルタ2bは、散
乱成分の生信号をフィルタ処理して得られる散乱成分の
光学フィルタ信号を演算処理部3bへ出力する。
求項1)である第1実施例について説明する。図1は、
第1実施例を実施するための装置構成を示すブロック図
であり、図中1は光学センサである。光学センサ1は、
レーザビームを検出対象の走行する鋼板(図示せず)に
照射して、その反射光(正反射による正反射光と乱反射
による散乱光)を受光して、受光量に応じた電気信号に
変換する。そして、光学センサ1は、一つの欠陥を検査
した場合の正反射成分と散乱成分とを得、正反射成分を
生信号としてフィルタ2a, 演算処理部3aへ出力すると共
に、散乱成分を生信号としてフィルタ2b, 演算処理部3b
へ出力する。フィルタ2a, 2bは、微分及び/または差分
フィルタから構成されており、入力される生信号にフィ
ルタリングを施す。フィルタ2aは、正反射成分の生信号
をフィルタ処理して得られる正反射成分の光学フィルタ
信号を演算処理部3aへ出力し、一方、フィルタ2bは、散
乱成分の生信号をフィルタ処理して得られる散乱成分の
光学フィルタ信号を演算処理部3bへ出力する。
【0014】各演算処理部3a,3bは、入力される生信号
と光学フィルタ信号とを用いた画像処理により、一つの
欠陥に対する光学フィルタ信号(光学欠陥信号)を特定
し、特定した光学欠陥信号を信号処理部4a,4bへ出力す
る。各信号処理部4a,4bは、入力される一つの欠陥に対
する光学欠陥信号の画像処理によりその欠陥の特徴量
(長さ,面積,形状等)を計測し、その計測結果を判定
部5へ出力する。判定部5は、各信号処理部4a,4bから
の計測結果を参照して、欠陥の種別,等級等を判定す
る。
と光学フィルタ信号とを用いた画像処理により、一つの
欠陥に対する光学フィルタ信号(光学欠陥信号)を特定
し、特定した光学欠陥信号を信号処理部4a,4bへ出力す
る。各信号処理部4a,4bは、入力される一つの欠陥に対
する光学欠陥信号の画像処理によりその欠陥の特徴量
(長さ,面積,形状等)を計測し、その計測結果を判定
部5へ出力する。判定部5は、各信号処理部4a,4bから
の計測結果を参照して、欠陥の種別,等級等を判定す
る。
【0015】次に、第1実施例の動作について説明す
る。鋼板における欠陥を検査した場合光学センサ1にて
正反射成分と散乱成分とが得られる。この正反射成分の
生信号とその生信号をフィルタ2aに通して得られる光学
フィルタ信号とが演算処理部3aに入力される。また同様
に、この散乱成分の生信号とその生信号をフィルタ2bに
通して得られる光学フィルタ信号とが演算処理部3bに入
力される。具体的には、フィルタ2a,2bにおいて、入力
生信号のエッジ部分が検出され、S/N=1以上のレベ
ルで設定した比較レベルを超えた信号が光学フィルタ信
号(光学欠陥信号)として出力される。演算処理部3a,
3bにおいて、一つの欠陥に対する光学欠陥信号が特定さ
れる。
る。鋼板における欠陥を検査した場合光学センサ1にて
正反射成分と散乱成分とが得られる。この正反射成分の
生信号とその生信号をフィルタ2aに通して得られる光学
フィルタ信号とが演算処理部3aに入力される。また同様
に、この散乱成分の生信号とその生信号をフィルタ2bに
通して得られる光学フィルタ信号とが演算処理部3bに入
力される。具体的には、フィルタ2a,2bにおいて、入力
生信号のエッジ部分が検出され、S/N=1以上のレベ
ルで設定した比較レベルを超えた信号が光学フィルタ信
号(光学欠陥信号)として出力される。演算処理部3a,
3bにおいて、一つの欠陥に対する光学欠陥信号が特定さ
れる。
【0016】前述したように、光学フィルタ信号では欠
陥のエッジ部分が抽出されるので、一つの欠陥に対して
複数の光学欠陥信号が含まれている。本実施例では、生
信号と光学フィルタ信号とを用いて、演算処理部3a, 3b
において、一つの欠陥に対する光学欠陥信号を特定す
る。以下、この特定動作について、その手順を示す図
2、動作説明のための図3、及びラベリング処理説明の
ための図4を参照して詳述する。
陥のエッジ部分が抽出されるので、一つの欠陥に対して
複数の光学欠陥信号が含まれている。本実施例では、生
信号と光学フィルタ信号とを用いて、演算処理部3a, 3b
において、一つの欠陥に対する光学欠陥信号を特定す
る。以下、この特定動作について、その手順を示す図
2、動作説明のための図3、及びラベリング処理説明の
ための図4を参照して詳述する。
【0017】図3(b)は鋼板を検査した場合に得られ
る生信号のパターンを示している。このような生信号を
フィルタ2a, 2bを通して得られる光学フィルタ信号のパ
ターンを図3(a)に示す。生信号はノイズ成分も検出
されているが、実物に近い状態で表示される。一方、光
学フィルタ信号は、欠陥検出能は高いが一つの欠陥に対
して複数の光学欠陥信号が得られる。従って、光学欠陥
信号を以下の手順により特定する。
る生信号のパターンを示している。このような生信号を
フィルタ2a, 2bを通して得られる光学フィルタ信号のパ
ターンを図3(a)に示す。生信号はノイズ成分も検出
されているが、実物に近い状態で表示される。一方、光
学フィルタ信号は、欠陥検出能は高いが一つの欠陥に対
して複数の光学欠陥信号が得られる。従って、光学欠陥
信号を以下の手順により特定する。
【0018】まず、入力された光学フィルタ信号及び生
信号を、S/N=1以上の比較レベルで2値化する(図
2のS1,S2)。2値化後の光学フィルタ信号と2値
化後の生信号とにAND処理である画素間演算を施す
(S3)。また、生信号2値化後の生信号にラベリング
処理を施す(S4)。このラベリング処理を示す図4に
おいて、(a)に示すような生信号の画像が得られたと
すると、欠陥の可能性があるすべてのものに1,2,
3,…と順に番号を付ける(図4(b)参照)。そし
て、画素間演算により得られた光学フィルタ信号に、生
信号に対応したラベリング番号を付ける(S5)。この
ようにすると、すべての処理後の画像を表す図3(c)
に示すように、同じ番号が付けられた部分は同一の欠陥
から得られていることがわかる。よって、1つの欠陥に
対する光学欠陥信号を特定できる。
信号を、S/N=1以上の比較レベルで2値化する(図
2のS1,S2)。2値化後の光学フィルタ信号と2値
化後の生信号とにAND処理である画素間演算を施す
(S3)。また、生信号2値化後の生信号にラベリング
処理を施す(S4)。このラベリング処理を示す図4に
おいて、(a)に示すような生信号の画像が得られたと
すると、欠陥の可能性があるすべてのものに1,2,
3,…と順に番号を付ける(図4(b)参照)。そし
て、画素間演算により得られた光学フィルタ信号に、生
信号に対応したラベリング番号を付ける(S5)。この
ようにすると、すべての処理後の画像を表す図3(c)
に示すように、同じ番号が付けられた部分は同一の欠陥
から得られていることがわかる。よって、1つの欠陥に
対する光学欠陥信号を特定できる。
【0019】各演算処理部3a, 3bにおいて特定された光
学欠陥信号は対応する信号処理部4a, 4bに入力され、光
学欠陥信号に基づいて欠陥の特徴量が計測される。各信
号処理部4a, 4bにて計測された特徴量は判定部5へ出力
され、この特徴量に基づいて判定部5にて欠陥の種別,
等級等が判定され、その判定結果がモニタ,プリンタ等
に出力される。
学欠陥信号は対応する信号処理部4a, 4bに入力され、光
学欠陥信号に基づいて欠陥の特徴量が計測される。各信
号処理部4a, 4bにて計測された特徴量は判定部5へ出力
され、この特徴量に基づいて判定部5にて欠陥の種別,
等級等が判定され、その判定結果がモニタ,プリンタ等
に出力される。
【0020】以上のように第1実施例では、生信号と光
学フィルタ信号とを演算処理部3a,3bにて演算処理し
て、複数得られた光学欠陥信号の中からある一つの欠陥
に対応する光学欠陥信号を特定し、その特定した光学欠
陥信号により得られる特徴量に基づいて欠陥を検出,判
定するので、その検出,判定精度は高い。
学フィルタ信号とを演算処理部3a,3bにて演算処理し
て、複数得られた光学欠陥信号の中からある一つの欠陥
に対応する光学欠陥信号を特定し、その特定した光学欠
陥信号により得られる特徴量に基づいて欠陥を検出,判
定するので、その検出,判定精度は高い。
【0021】(第2実施例)次いで、本願の第2発明
(請求項2)である第2実施例について説明する。図5
は、第2実施例を実施するための装置構成を示すブロッ
ク図であり、図5において図1と同番号を付した部分は
同一または相当部分を示すので、それらの説明は省略す
る。図中6a, 6bは、演算処理部3a, 3bと信号処理部4a,
4bとの間に設けられた、ノイズ成分を除去するためのノ
イズ除去処理部である。また、11は磁気光学センサであ
り、磁気光学センサ11は、検出対象の走行する鋼板の全
面検査を行って、その検査信号をフィルタ12へ出力す
る。フィルタ12は、差分フィルタで構成されており、入
力される検査信号にフィルタリングを施す。フィルタ12
は、フィルタ処理した磁気フィルタ信号(磁気欠陥信
号)を、磁気系の信号処理部14とノイズ除去処理部6a,
6bとへ出力する。信号処理部14は、入力される磁気欠陥
信号の画像処理によりその欠陥の特徴量(長さ,面積,
形状等)を計測し、その計測結果を磁気系の判定部15へ
出力する。判定部15は、信号処理部14からの計測結果を
参照して、欠陥の種別,等級等を判定する。
(請求項2)である第2実施例について説明する。図5
は、第2実施例を実施するための装置構成を示すブロッ
ク図であり、図5において図1と同番号を付した部分は
同一または相当部分を示すので、それらの説明は省略す
る。図中6a, 6bは、演算処理部3a, 3bと信号処理部4a,
4bとの間に設けられた、ノイズ成分を除去するためのノ
イズ除去処理部である。また、11は磁気光学センサであ
り、磁気光学センサ11は、検出対象の走行する鋼板の全
面検査を行って、その検査信号をフィルタ12へ出力す
る。フィルタ12は、差分フィルタで構成されており、入
力される検査信号にフィルタリングを施す。フィルタ12
は、フィルタ処理した磁気フィルタ信号(磁気欠陥信
号)を、磁気系の信号処理部14とノイズ除去処理部6a,
6bとへ出力する。信号処理部14は、入力される磁気欠陥
信号の画像処理によりその欠陥の特徴量(長さ,面積,
形状等)を計測し、その計測結果を磁気系の判定部15へ
出力する。判定部15は、信号処理部14からの計測結果を
参照して、欠陥の種別,等級等を判定する。
【0022】次に、第2実施例の動作について説明す
る。光学系における光学センサ1から演算処理部3a, 3b
までの動作は、第1実施例と同じであるので説明を省略
する。演算処理部3a, 3bからノイズ除去処理部6a, 6bへ
特定された光学欠陥検出信号が入力される。一方、磁気
光学センサ11にて得られた検査信号(生信号)をフィル
タ12に通して得られる磁気欠陥信号が、ノイズ除去処理
部6a, 6bと信号処理部14とへ入力される。信号処理部14
では磁気欠陥信号に基づいて欠陥の特徴量が計測され
る。信号処理部14にて計測された特徴量は判定部15へ出
力され、この特徴量に基づいて判定部15にて欠陥の種
別,等級等が判定される。
る。光学系における光学センサ1から演算処理部3a, 3b
までの動作は、第1実施例と同じであるので説明を省略
する。演算処理部3a, 3bからノイズ除去処理部6a, 6bへ
特定された光学欠陥検出信号が入力される。一方、磁気
光学センサ11にて得られた検査信号(生信号)をフィル
タ12に通して得られる磁気欠陥信号が、ノイズ除去処理
部6a, 6bと信号処理部14とへ入力される。信号処理部14
では磁気欠陥信号に基づいて欠陥の特徴量が計測され
る。信号処理部14にて計測された特徴量は判定部15へ出
力され、この特徴量に基づいて判定部15にて欠陥の種
別,等級等が判定される。
【0023】ところで、演算処理部3a, 3bにて特定され
た光学欠陥信号には、鋼板表面に存在する水, 油等の欠
陥とは異なったものを検出したノイズ成分が含まれてい
る場合が多い。よって、本実施例では、ノイズ除去処理
部6a, 6bにおいて、光学欠陥信号に含まれているノイズ
成分を除去する。以下、この除去動作について、その手
順を示す図6、及び動作説明のための図7を参照して詳
述する。
た光学欠陥信号には、鋼板表面に存在する水, 油等の欠
陥とは異なったものを検出したノイズ成分が含まれてい
る場合が多い。よって、本実施例では、ノイズ除去処理
部6a, 6bにおいて、光学欠陥信号に含まれているノイズ
成分を除去する。以下、この除去動作について、その手
順を示す図6、及び動作説明のための図7を参照して詳
述する。
【0024】図7(a)は演算処理部3a, 3bから出力さ
れた光学欠陥信号の一例を示し、図中Aは油を誤検出し
たノイズ信号を表している。入力された磁気欠陥信号
を、S/N=1以上の比較レベルで2値化する(図6の
S11)。この2値化後の画像例を図7(b)に示す。そ
して、2値化後の磁気欠陥信号と演算処理部3a, 3bから
の光学欠陥信号とにAND処理である画素間演算を施す
(S12)。磁気欠陥信号では欠陥のみの検出を行えるの
で、AND処理後には、図7(c)に示すように、ノイ
ズ成分が除去された光学欠陥信号を得ることができる。
れた光学欠陥信号の一例を示し、図中Aは油を誤検出し
たノイズ信号を表している。入力された磁気欠陥信号
を、S/N=1以上の比較レベルで2値化する(図6の
S11)。この2値化後の画像例を図7(b)に示す。そ
して、2値化後の磁気欠陥信号と演算処理部3a, 3bから
の光学欠陥信号とにAND処理である画素間演算を施す
(S12)。磁気欠陥信号では欠陥のみの検出を行えるの
で、AND処理後には、図7(c)に示すように、ノイ
ズ成分が除去された光学欠陥信号を得ることができる。
【0025】各ノイズ除去処理部6a, 6bにおいてノイズ
成分が除去された光学欠陥信号は対応する信号処理部4
a, 4bに入力され、光学欠陥信号に基づいて欠陥の特徴
量が計測される。各信号処理部4a, 4bにて計測された特
徴量は判定部5へ出力され、この特徴量に基づいて判定
部5にて欠陥の種別,等級等が判定される。そして、光
学系の判定部5にて得られた判定結果と磁気系の判定部
15にて得られた判定結果とを統合させて総合的に欠陥の
種別,等級等が判定され、その判定結果はモニタ,プリ
ンタ等に出力される。
成分が除去された光学欠陥信号は対応する信号処理部4
a, 4bに入力され、光学欠陥信号に基づいて欠陥の特徴
量が計測される。各信号処理部4a, 4bにて計測された特
徴量は判定部5へ出力され、この特徴量に基づいて判定
部5にて欠陥の種別,等級等が判定される。そして、光
学系の判定部5にて得られた判定結果と磁気系の判定部
15にて得られた判定結果とを統合させて総合的に欠陥の
種別,等級等が判定され、その判定結果はモニタ,プリ
ンタ等に出力される。
【0026】なお、上述の実施例では特定した光学欠陥
信号の一部がノイズ信号である場合について説明した
が、光学欠陥信号として得られた信号全部がノイズ成分
である場合もある。このような場合には、磁気欠陥信号
との画素間演算を施すことにより、光学欠陥信号でない
ことを判定でき、誤検出を防止できる。
信号の一部がノイズ信号である場合について説明した
が、光学欠陥信号として得られた信号全部がノイズ成分
である場合もある。このような場合には、磁気欠陥信号
との画素間演算を施すことにより、光学欠陥信号でない
ことを判定でき、誤検出を防止できる。
【0027】以上のように第2実施例では、磁気欠陥信
号を用いて、光学欠陥信号か否かを判定し、また、光学
欠陥信号であってもそれに含まれるノイズ成分を除去し
た後、得られる特徴量に基づいて欠陥を検出,判定する
ので、その検出,判定精度は高い。
号を用いて、光学欠陥信号か否かを判定し、また、光学
欠陥信号であってもそれに含まれるノイズ成分を除去し
た後、得られる特徴量に基づいて欠陥を検出,判定する
ので、その検出,判定精度は高い。
【0028】
【発明の効果】以上のように、第1発明の検出方法で
は、生信号と光学フィルタ信号とに画素間演算を施すよ
うにしたので、一つの欠陥に由来する光学欠陥信号を特
定することができ、これによって欠陥の特徴量の計測精
度を従来より高めることが可能となり、鋼板の表面欠陥
の検出精度を向上できる。
は、生信号と光学フィルタ信号とに画素間演算を施すよ
うにしたので、一つの欠陥に由来する光学欠陥信号を特
定することができ、これによって欠陥の特徴量の計測精
度を従来より高めることが可能となり、鋼板の表面欠陥
の検出精度を向上できる。
【0029】また第2発明の検出方法では、光学欠陥信
号と磁気欠陥信号とに画素間演算を施すようにしたの
で、光学欠陥信号に含まれるノイズ信号を除去して真の
光学欠陥信号を得ることができ、これによって欠陥の特
徴量の計測精度を従来より高めることが可能となり、鋼
板の表面欠陥の検出精度を向上できる。
号と磁気欠陥信号とに画素間演算を施すようにしたの
で、光学欠陥信号に含まれるノイズ信号を除去して真の
光学欠陥信号を得ることができ、これによって欠陥の特
徴量の計測精度を従来より高めることが可能となり、鋼
板の表面欠陥の検出精度を向上できる。
【図1】本発明の第1実施例を行うための装置構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図2】図1の演算処理部の動作手順を示す図である。
【図3】図1の演算処理部の動作を説明するための図で
ある。
ある。
【図4】図1の演算処理部の動作におけるラベリング処
理を説明するための図である。
理を説明するための図である。
【図5】本発明の第2実施例を行うための装置構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図6】図5のノイズ除去処理部の動作手順を示す図で
ある。
ある。
【図7】図5のノイズ除去処理部の動作を説明するため
の図である。
の図である。
【図8】従来の検出方法を行うための装置構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図9】従来の検出方法の動作を説明するための図であ
る。
る。
1 光学センサ 2a, 2b, 12 フィルタ 3a, 3b 演算処理部 4a, 4b, 14 信号処理部 5,15 判定部 6a, 6b ノイズ除去処理部 11 磁気光学センサ
Claims (2)
- 【請求項1】 鋼板の表面欠陥を光学的に検出する方法
において、前記鋼板に対する光学的な表面検査により得
られる鋼板の欠陥を含む生信号と、該生信号をフィルタ
に通して得られる光学フィルタ信号とを用いて、該光学
フィルタ信号に含まれる欠陥を示す光学欠陥信号を検出
することを特徴とする鋼板表面欠陥検出方法。 - 【請求項2】 鋼板の表面欠陥を光学的,磁気的に検出
する方法において、前記鋼板に対する磁気的な表面検査
により得られる鋼板の欠陥を含む生信号をフィルタに通
して得られる磁気フィルタ信号を用いて、請求項1にお
ける前記光学フィルタ信号に含まれる欠陥と異なるもの
を示すノイズ信号を除去し、請求項1における前記光学
欠陥信号を検出することを特徴とする鋼板表面欠陥検出
方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP05908293A JP3297945B2 (ja) | 1993-03-18 | 1993-03-18 | 鋼板表面欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP05908293A JP3297945B2 (ja) | 1993-03-18 | 1993-03-18 | 鋼板表面欠陥検出方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06273348A true JPH06273348A (ja) | 1994-09-30 |
JP3297945B2 JP3297945B2 (ja) | 2002-07-02 |
Family
ID=13103075
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP05908293A Expired - Fee Related JP3297945B2 (ja) | 1993-03-18 | 1993-03-18 | 鋼板表面欠陥検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3297945B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008309584A (ja) * | 2007-06-13 | 2008-12-25 | Nippon Steel Corp | 表面疵検出装置、表面疵検出方法、コンピュータプログラム及び記憶媒体 |
JP2019191127A (ja) * | 2018-04-27 | 2019-10-31 | 三菱ケミカル株式会社 | 異物検査方法、異物検査装置及びスリッター |
-
1993
- 1993-03-18 JP JP05908293A patent/JP3297945B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008309584A (ja) * | 2007-06-13 | 2008-12-25 | Nippon Steel Corp | 表面疵検出装置、表面疵検出方法、コンピュータプログラム及び記憶媒体 |
JP2019191127A (ja) * | 2018-04-27 | 2019-10-31 | 三菱ケミカル株式会社 | 異物検査方法、異物検査装置及びスリッター |
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Publication number | Publication date |
---|---|
JP3297945B2 (ja) | 2002-07-02 |
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