KR20160054543A - 표면 결함의 검출을 위한 검사 시스템을 테스트하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

표면 결함의 검출을 위한 검사 시스템을 테스트하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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KR20160054543A
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티센크루프 스틸 유럽 악티엔게젤샤프트
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Abstract

제품, 바람직하게는 평강 제품 상의 표면 결함을 검출하기 위한 검사 시스템을 테스트하기 위한 방법이 개시 및 설명되어 있다. 검사 대상 표면을 갖는 제품을 제조하는 공정에 대해 현저한 악영향 없이 매우 높은 품질에 도달할 수 있도록, 적어도 하나의 카메라, 바람직하게는 디지털 카메라가 적어도 하나의 제품의 적어도 하나의 표면의 적어도 하나의 사진을 취득하고, 이 사진이 이미지 처리 유닛에 디지털화된 형태로 전송되고, 표면 결함의 적어도 하나의 디지털화된 표현이 상기 디지털화된 사진에 통합되고, 이미지 처리 유닛이 표면 결함의 디지털화된 표현을 포함하는 디지털화된 사진에 기초하여 결손부 검출을 수행하며, 이미지 처리 유닛이 표면 결함의 디지털화된 표현을, 검사된 표면 상의 결손부로서 인식하였는지 여부가 판정되는 방법이 제안된다.

Description

표면 결함의 검출을 위한 검사 시스템을 테스트하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR TESTING AN INSPECTION SYSTEM FOR DETECTING SURFACE DEFECTS}
본 발명은 제품, 특히, 평강 제품의 표면 결함의 검출을 위한 검사 시스템을 테스트하기 위한 방법에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 상기 방법에 의해 테스트 가능한 검사 시스템으로서, 적어도 하나의 제품의 적어도 하나의 표면의 적어도 하나의 사진을 생성하기 위한 적어도 하나의 카메라, 바람직하게는 디지털 카메라와, 사진을 디지털화하기 위한 디지털화 유닛을 구비한, 검사 시스템에 관한 것이다.
표면에 대해 특수 품질 요건이 부여되는 제품의 제조 동안, 수시 품질 확인(on request quality assurance)이 수행되며, 이는 제품의 표면의 품질이 검사 시스템에 의해 검사됨으로써 이루어진다. 이러한 검사 동안 허용 불가한 오류가 확인되는 경우, 제품은 분리 배제된다. 적절한 제품은, 예를 들어 평강 제품 또는 평판형 경량 금속 제품 같은 금속 제품이다. 이 경우, 평판형 제품은 열간 압연되거나 냉간 압연된 상태의 스트립, 시트, 블랭크 또는 판으로서 존재하는 모든 압연 제품으로 이해된다. 특히, 코팅되거나 코팅되지 않은 강철 스트립이 고려의 대상이 된다.
강철 스트립은 긴 길이로 그리고 고속으로 제조되며, 완성된 강철 스트립은 코일을 형성하도록 권취된다. 강철 스트립 및 이에 필적하는 제품의 표면 품질이 인 라인(in line) 및 비파괴식으로 측정되는 경우, 표면의 품질 검사는 매우 신속하고 신뢰성있게 수행되어야만 한다.
자동화된 비파괴 품질 검사를 가능하게 하기 위해, 적어도 하나의 카메라가 제품 표면의 사진을 생성하고 상기 사진을 디지털화된 형태로 이미지 처리 디바이스에 전달하는 방법 및 검사 시스템이 알려져 있다. 이미지 처리 디바이스는 그후 표면 결함에 대해 사진을 검사하고, 이들을 표면 결함 유형에 대해 분류한다. 제품의 표면의 특정 구획에서의 표면 결함의 수와 유형에 기초하여, 상기 영역이 품질 규정을 충족하는지 또는 필요하다면, 제품의 대응 영역이나 전체 제품이 폐기되어야만 하는지에 대하여 판정이 자동으로 이루어질 수 있다.
자동화된 품질 확인이 만족스러운 결과를 제공하기 위해서 결손 제품 표면의 다양한 디지털화된 사진이 예비 학습 단계에서 검사 시스템에 공급된다. 이 학습 단계 동안, 검사 시스템은 결손부 검출 및 결손부 분류에 관하여 조정된다(calibration). 만족스러운 학습 및 조정 완료 이후에, 검사 시스템은 품질 확인을 위해 사용될 수 있다. 그러나, 작동 중에, 검사 시스템이 지속적으로 만족스럽게 작동하는지 여부나 적응 또는 갱신 조정이 필요한지 여부를 규칙적인 간격으로 테스트할 필요가 있다. 이러한 방식으로, 관련 표면 결함이 검출되지 않고 남겨지거나 관련 없는 표면 결함이 비의도적으로 관련 표면 결함으로서 분류되는 것을 방지되어야 한다.
검사 시스템의 기능을 테스트하기 위해, 다양한 방법이 알려져 있다. 일부 방법에서, 검사 대상 표면에 규칙적 시간 간격으로 고의로 표면 결함이 제공되고, 이들 표면 결함이 검사 시스템에 의해 결손부로서 검출되는지에 대한 점검이 이루어진다. 검사 시스템의 테스트를 위해 검사 대상 표면을 손상시켜야 하는 것을 피하기 위해, 다른 방법에서, 표면 결함의 이미지가 규칙적 간격으로 검사 대상 표면에 부착된다. 그후, 표면 결함이 검출되는지 여부에 대한 조사가 이루어진다. 비록, 그 위에 부착된 이미지가 검사 표면으로부터 다시 떼어내질 수 있기 때문에 검사 대상 표면이 손상되지는 않지만, 대개 검사 대상 표면 상에 표면 결함의 이미지를 부착하기 위해 제품을 위한 제조 공정이 중단되어야만 한다. 이는, 특히 매우 신속하게 이동하는 금속 스트립의 제조 동안에 이러한 경우에 해당되는데, 그 이유는, 이동하는 금속 스트립의 표면 상에 표면 결함의 이미지를 부착하기에는 금속 스트립의 이송 속도가 너무 높기 때문이다. 제조 공정이 중단될 필요가 없게 하기 위해, 검사 시스템을 테스트하기 위한 공지된 방법은 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 디지털화된 이미지 대신 이전에 촬영된 테스트 표면의 디지털화된 이미지를 공급하여 상기 디지털화된 이미지가 이미지 처리 디바이스에 의해 평가되게 하는 것에 기초한다. 평가 결과를 사용하여 결손부 검출 및 결손부 분류가 만족스럽게 수행되는지 여부를 테스트하는 것이 가능하다.
그러나, 마지막에 설명한 방법에서, 이미지 처리 디바이스는 기준 표면의 기준 이미지를 조사하지만 제품의 실제 표면을 결손부에 대하여 시험할 수는 없다는 단점이 있다. 따라서, 표면 결함이 검출되지 않고 남아 있을 수 있다. 추가적으로, 실제로, 이러한 기준 이미지를 사용하여 수행되는 조정은 항상 검사 시스템의 만족스러운 정확도를 도출하는 것은 아닌 것으로 나타났다.
따라서, 본 발명은, 검사될 표면을 갖는 제품의 제조 공정을 크게 방해하지 않고 매우 높은 품질로 품질 확인이 달성될 수 있는 방식으로 각각 서두에서 언급되고 앞서 더 상세히 설명된 유형으로 이루어진, 제품의 표면 결함의 검출을 위한 검사 시스템을 테스트하기 위한 방법 및 테스트 가능한 검사 시스템을 구성 및 개발하는 목적에 기초한다.
이 목적은 청구항 1에 따른 방법에서 달성되며, 여기서, 적어도 하나의 카메라, 바람직하게는, 디지털 카메라가 적어도 하나의 제품의 표면의 적어도 하나의 사진을 생성하고, 적어도 하나의 사진이 디지털화된 형태로 이미지 처리 디바이스에 전달되고, 표면 결함의 적어도 하나의 디지털화된 표현이 디지털화된 사진에 통합되고, 이미지 처리 디바이스는 표면 결함의 디지털화된 표현을 포함하는 디지털화된 사진을 사용하여 결손부 검출을 수행하고, 이미지 처리 디바이스가 검사된 표면의 결손부로서 표면 결함의 디지털화된 표현을 검출하는지 여부가 판정된다.
상술한 목적은 청구항 13의 전제부에 따른 검사 시스템에 의해 추가적으로 달성되며, 여기서, 추가적으로 표면 결함의 디지털화된 표현을 디지털화된 사진 내로 통합하기 위한 통합 유닛이 제공되고, 이미지 처리 디바이스는 표면 결함의 디지털화된 표현을 포함하는 디지털화된 사진을 사용하여 결손부를 검출하기 위해 제공되고, 표면 결함의 디지털화된 표현이 검사 표면의 결손부로서 이미지 처리 디바이스에 의해 검출되는지 여부를 판정하기 위해 판정 유닛이 제공된다.
따라서, 본 발명은 먼저, 카메라에 의해, 제품의 검사 대상 표면의 사진이 생성되고, 상기 사진이 디지털화된 형태로 이미지 처리 디바이스에 전달되며, 이미지 처리 디바이스에서 테스트 결함 또는 기준 결함의 의미에서 표면 결함의 디지털화된 표현이 사진에 통합, 따라서, 말하자면 삽입된다. 이미지 처리 디바이스는 대응 이미지를 검사 대상 표면의 디지털화된 이미지인 것처럼, 말하자면 표면이 물리적으로 또는 실제로 대응 표면 결함을 갖는 것처럼 취급한다. 따라서, 이때, 이미지 처리 디바이스가 또한 이와 같은 표면 결함을 검출하는지 여부를 테스트하는 것이 가능하다. 여기서, 표면 결함은 이미지 처리 디바이스에 의해 표면 결함으로서 검출되어야만 하도록 선택되는 것이 바람직하다. 그러나, 또한, 표면 결함이 실제로 검출되지 않고 남아 있는지 여부를 점검하기 위해 검출되지 않아야만 하는 표면 결함을 선택하는 것도 가능하다.
이러한 절차는 제품의 제조 공정을 중단시킬 필요가 없게 하며, 특히, 매우 급속하게 카메라를 지나쳐 이동하는 강철 스트립의 제조 동안에도 중단시킬 필요가 없다. 또한, 품질 확인은 검사 시스템의 테스트에 의해 사실상 영향을 받지 않는 방식으로 수행될 수 있다. 비교적 작은 표면 결함의 단지 매우 국지적으로 제한된 디지털화된 표현이 검사 대상 표면의 실제 사진에 통합되기 때문에, 검사 대상 실제 표면의 이미지의 나머지 부분은 검사 시스템의 테스트와 독립적으로 이미지 처리 디바이스에 의해 결손부에 대해 조사될 수 있다. 또한, 실제 이미지를 테스트 표면의 기준 이미지로 대체하는 대신, 검사 시스템의 테스트 동안 실제 표면이 고려되고 표면 결함의 표현이 실제 촬영된 검사 표면의 사진에 통합되는 것은, 훨씬 더 신뢰성 있고 실제 표면에 부합되는 방식으로 후속 조정이 수행될 수 있게 한다.
본 발명의 상술한 장점으로 인해, 추가적으로, 매우 짧은 시간 간격으로, 필요하다면, 준-연속적으로 검사 시스템을 테스트하여 적응이 필요할 때를 즉시 검출하는 것이 경제적으로 가능하다. 매우 짧은 시간 간격으로 테스트하는 것은 추가적으로 매우 의미있는 통계학적 평가를 위한 적절한 데이터베이스가 얻어질 수 있게 한다.
대안적으로 또는 추가적으로, 검사 시스템의 테스트를 위해 동시에 및/또는 하나씩 순서대로 서로 다른 표면 결함의 디지털화된 표현을 사용하는 것이 가능하다. 따라서, 예로서, 표면 결함의 특성 및/또는 강도에 따른 품질 확인의 품질에 대한 차별화된 서술을 획득하는 것이 가능하다. 예로서, 결함의 높이나 깊이, 그리고, 그 크기 및/또는 범위에 의거하여 강도가 결정될 수 있다.
원론적으로, 임의의 유형의 카메라가 적어도 하나의 카메라로서 고려될 수 있다. 그러나, 바람직하게는 이는 디지털 카메라이며, 그 이유는, 디지털화된 이미지를 직접적으로 생성하며, 사진을 디지털화된 이미지로 변화하기 위한 별도의 단계가 생략될 수 있기 때문이다. 이때, 디지털화 유닛은 카메라 내에 이미 통합되어 있다. 추가적으로, 또한, 만족스러운 품질로 검사 대상 표면의 이미지를 생성하기 위해 복수의 카메라를 제공하는 것이 가능하다. 여기서, 일 카메라 또는 복수의 카메라로부터의 이미지에 표면 결함의 적어도 하나의 디지털화된 표현이 제공되고 병렬로 또는 하나씩 순차적으로 조사될 수 있다. 그러나, 또한, 예로서, 사진을 중첩시킴으로써 최초 복수의 사진으로부터 생성된 단일 디지털화된 이미지를 제공하는 것이 가능하며, 그러면 이러한 단일 이미지 내로 표면 결함의 디지털화된 표현이 통합된다.
원론적으로, 통합 유닛의 도움으로 디지털화된 표면 결함의 표현이 하나의 위치에서 실제 표면의 디지털화된 사진 상에 중첩됨으로써, 표면 결함의 디지털화된 표현이 검사 대상 표면의 디지털화된 사진에 통합될 수 있다. 그러나, 표면 결함의 디지털화된 표현이 표현의 영역에서 실제 표면의 디지털화된 사진을 대체하는 것이 바람직하다. 달리 표현하면, 표면 결함의 표현의 화소가 실제 표면의 이미지의 적절한 지점에서 검사될 표면의 이미지의 화소를 대체할 수 있다.
제품의 치수에 따라서, 또는, 복수의 제품의 병렬적 품질 확인의 경우에, 또한, 검사 시스템 및 대응 테스트 방법에서 복수의 카메라를 제공하고, 이 복수의 카메라가 다양한 표면, 다양한 제품 및/또는 다양한 표면 구획의 사진들을 생성하는 것이 가능하다. 이들 사진은 필요시 이미지 처리 디바이스 또는 복수의 이미지 처리 디바이스에 의해 병렬적으로 표면 결함에 대해 조사될 수 있다.
적어도 하나의 카메라에 관하여, 물론, 실제 및/또는 합성 표면 결함의 디지털화된 표현이 통합되는 사진을 생성하고 또한, 연속적 품질 확인 동안 결손부 발견을 위해 이미지 처리 디바이스에 다른 방식으로 공급되는(조작되지 않은) 사진을 생성하는 양자 모두를 수행하는 것이 바람직하다. 따라서, 표면 결함의 디지털화된 표현에 의해 조작되는 사진을 생성하기 위한 별도의 카메라가 검사 시스템의 테스트를 위해 제공되거나 요구되지 않는다.
적어도 하나의 표면 결함의 디지털 표현은 실제 표면 결함의 이미지일 필요는 없다. 이는 또한 인공적으로 생성될 수 있으며, 말하지면 예로서 프로그램된 표면 결함일 수 있다. 이러한 표면 결함은 또한 실제 있을 수 있는 표면 결함을 모사할 필요는 없다. 필요하다면, 표면 결함은 실제 표면 결함을 고려하지 않고 구성될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 이해를 돕기 위해, 이하에서는 이 경우에도 표면 결함이라 지칭될 수 있으며, 그 이유는 어쨌든 이는 최적의 제품 표면으로부터는 구별되기 때문이다. 추가적으로, 카메라에 의해 생성된 디지털화된 사진 내로의 표면 결함의 디지털화된 표현의 통합은 실제 이미지와는 다른 인공적 사진을 초래한다.
한편, 방법 및 검사 시스템 중 어느 쪽도 표면 결함만을 나타내는 표면 결함의 디지털화된 표현에 국한되지 않는다. 필요하다면, 이는 대응하는 것이 비결함 표면 구획을 나타내도록 이루어질 수 있다. 이러한 방식으로 이미지 처리 디바이스에 공급되는 사진에서, 무결함 표면과 결함 사이의 재현 가능한 전환이 달성된다. 그러나, 이러한 전환은 또한 실제 표면으로부터 표면 결함의 디지털화된 표현의 결함으로의 전환 이득을 위해 생략될 수 있다.
추가적으로, 표면 결함의 디지털화된 표현은 바람직하게는 연속적 품질 확인에 가능한 적게 영향을 주기 위해 카메라에 의해 생성된 사진의 비교적 작은 구획에만 통합된다.
원론적으로, 검사 시스템의 테스트를 위한 설명된 방법은 자동으로 수행되는 것이 또한 바람직하며, 수동 조정, 비자동화 적응 등이 요구될 때에만 수동적 개입이 이루어지는 것이 바람직하다.
이하의 설명에서, 본 방법 및 이 방법을 수행하기 위한 장치의 양호한 실시예를 각각의 경우에 장치와 방법 사이를 명확하게 구분하지 않고 함께 설명한다. 그러나, 본 기술 분야의 숙련자는 내용상 양호한 장치 특징과 방법 특징을 알 수 있을 것이다.
방법 및 장치의 제1 양호한 실시예에서, 이미지 처리 디바이스에 의해 검출되는 결손부는 분류 디바이스에 의해 분류된다. 분류는 표면 결함에 관한 사전 규정된 파라미터를 사용하여 수행될 수 있다. 검출된 표면 결함은 예로서, 그 특성에 의해 분류될 수 있고, 따라서, 긁힘, 만입부, 융기부, 표면 균열, 산화부, 오염물 및/또는 이물질로 나뉘어질 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 검출된 표면 결함은 또한 그 강도에 의해 분류될 수 있으며, 이 강도는 높이, 깊이, 크기 및/또는 범위에 의해 결정될 수 있다. 또한, 예로서, 이것이 예컨대, 미미한, 중간 또는 깊은 긁힘의 개념에서 미미한, 중간 또는 심각한 표면 결함을 포함하는지 여부를 구별하는 것이 가능하다. 표면 결함의 분류가 수행되는 경우에, 분류 디바이스가 표면 결함의 디지털화된 표현에 근거하여 검출된 결손부를 사전 규정된 바와 같이 분류하는지 여부가 판정되는 것이 바람직하다. 이러한 방식으로, 조정이 개선될 수 있고, 품질 확인의 품질이 더 양호하게 평가될 수 있다. 검사되는 표면의 사진에 통합된 표면 결함이 검출되는지 여부에 대한 판정에 추가적으로 또는 대안적으로 분류에 대한 테스트가 수행될 수 있다. 분류가 정확하게 수행되었는지에 대한 테스트가 이루어지는 경우, 이는 명시적으로 표면 결함이 어떻게든 검출되었는지 또는 그렇지 않은지 여부에 대한 결론이 도출될 수 있게 한다.
표면 결함의 적어도 하나의 디지털화된 표현에 기인하는 적어도 하나의 결손부가 검출되었는지 및/또는 결손부가 사전 규정된 바와 같이 분류되었는지에 대한 평가를 가능하게 하기 위해서, 이것이 디스플레이, 신호전송 및/또는 저장되는 것이 제공된다. 디스플레이는 즉시 또는 요청시 이루어질 수 있고, 신호전송은 광학적으로 및/또는 음향적으로 수행될 수 있다. 대응 정보의 저장은 컴퓨터 보조식 평가 및/또는 시간차(time-offset) 평가가 수행되는 경우 장점을 갖는다.
표면 결함의 디지털 표현 또는 다양한 표면 결함의 디지털화된 표현의 적절한 선택에 의해, 표면 결함이 검출 및/또는 정확하게 분류되는지 여부에 대한 확인에 기초하여, 검사 시스템의 사전 규정된 공차 기준이 초과되었는지 여부에 대한 판정이 가능하다. 결손부의 검출에 대한 사전 규정으로부터의 미소한 이탈은 일반적으로 허용될 수 있다. 이러한 이탈이 너무 커지고 따라서 공차 기준이 초과되는 경우 대응은 다르다. 공차 기준의 초과는 필요에 따라 추가적으로 표시, 신호전달 및/또는 저장될 수 있다. 이러한 방식으로, 감독관은 공차 범위 초과에 대한 피드백을 제공받고, 적절히 개입할 수 있다.
대안적으로 또는 추가적으로, 필요시, 적어도 하나의 표면 결함의 적어도 하나의 디지털화된 표현에 기인하는 검출 및/또는 비검출 결손부를 사용하여, 표면 결함의 검출을 위한 검사 시스템의 품질을 특성화하는 적어도 하나의 성능 지수를 결정하는 것이 가능하다. 이러한 방식으로, 검사 시스템의 품질이 더 양호하게 정량화될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 사전 규정된 바와 같은 또는 사전 규정으로부터 이탈하는 적어도 하나의 표면 결함의 디지털화된 표현에 기인하는 적어도 하나의 결손부의 분류를 사용함으로써 적어도 하나의 성능 지수가 결정될 수 있다. 성능 지수를 결정하는 알고리즘은 대부분 자유롭게 선택될 수 있거나 사용 목적에 적응될 수 있다.
필요시, 장치 및 방법에 관하여, 적어도 하나의 표면 결함의 복수의 디지털화된 표현 또는 하나의 표면 결함의 하나의 디지털화된 표현이 결손부로서 검출되지 않거나 및/또는 사전 규정된 바와 같이 분류되지 않을 때 이미지 처리 디바이스 및/또는 분류 디바이스가 조정된다. 이는 검사 시스템이 항상 적절한 품질의 품질 확인을 가능하게 하는 것을 보증한다. 여기서, 조정은 수동으로 수행될 수 있다. 그러나, 가능하다면, 특히, 검사 시스템의 테스트를 통해 이전에 얻어진 데이터를 사용하여 조정을 자동으로 수행하는 것이 바람직할 수 있다. 검사 시스템의 조정에 대안적으로 또는 추가적으로, 검사 시스템의 테스트에 의해 얻어진 데이터는 품질 확인의 품질 제어에 대한 감사의 목적으로 사용될 수 있다.
검사될 제품의 품질 확인이 검사 시스템의 테스트에 의해 가능한 영향을 받고 유지되게 하기 위하여, 검사된 표면의 실제 표면 결함에 기초하여 이미지 처리 디바이스에 의해 검출된 결손부가 마찬가지로 저장될 수 있고, 표면 결함의 적어도 하나의 디지털화된 표현에 기초하여 이미지 처리 디바이스에 의해 검출된 결손부는 저장되지 않거나 실제 표면 결함에 기인하는 결손부와는 다르게, 예로서, 다른 장소에 저장될 수 있다. 이들이 표면 결함의 도입된 디지털화된 표현에 기인하는지 또는 표면의 실제 사진에 기인하는지에 따라 검출된 결손부를 다르게 취급함으로써, 양 유형의 결손부가 구별될 수 있다. 이는 제품의 추가 처리 동안 실제 결손부를 갖는 위치는 절단 및 폐기되지만 표면 결함의 디지털화된 표현에 기초하여 검출된 결손부, 말하자면, 실제 존재하지 않는 결손부는 제품의 부분의 절단 및/또는 폐기를 초래하지 않는다는 점에서 편리하게 사용될 수 있다. 예로서, 강철 스트립의 경우에서와 같이, 제품의 부분이 쉽게 절단될 수 없는 경우, 실제 결손부의 경우, 예로서, 판 형태의 전체 제품이 폐기될 수 있다.
표면 결함의 디지털화된 표현에 기초하여 이미지 처리 디바이스에 의해 검출된 결손부가 실제 표면 결함에 기인하는 결손부로부터 자동으로 구별될 수 있는 방식으로 저장되는 것이 특히 편리하다. 이때, 결손부의 특성에 따른 구별을 자동으로 도출할 수 있다. 따라서, 대응 데이터는 조정과, 또한, 제품의 추가 사용에 대한 판정 양자 모두를 위해 사용될 수 있다.
대안적으로, 또는 추가적으로, 실제 표면 결함에 기초하여 검출된 결손부는 적어도 하나의 관련 분류 정보와 함께 저장될 수 있다. 이러한 방식으로, 검출된 결손부가 제품 또는 그 부분의 거부를 정당화하는지 여부를 더욱 쉽게 판정할 수 있다.
실제 표면 결함에 기초하여 검출된 결손부가 검사된 표면 상의 실제 표면 결함의 위치를 특성화하는 위치 정보와 연계되어 저장되는 경우, 표면 결함의 위치를 포함하는 영역이 필요시 자동으로 간단히 그리고 신뢰성있게 제거 또는 폐기될 수 있다. 강철 시트의 경우에, 또한, 강철 스트립이 추가적 사용을 위해 다시 코일로부터 권취해제될 때에만 이 작업이 수행될 수도 있다. 여기서, 이러한 정보는 적어도 하나의 분류 정보와 함께 저장되는 것이 특히 바람직하다. 이때, 대응 위치의 표면 결함이 개입을 필요로 하는지 또는 허용될 수 있는지 여부가 간단히 판정될 수 있다.
특정 결함이 검사 시스템에 의해 검출되는지 여부 또는 어떤 표면 결함이 검사 시스템에 의해 결손부로서 검출되는지에 대한 테스트를 위해, 사용되는 표면 결함의 디지털화된 표현으로서, 예를 들어 합성 생성된 표현일 수 있다. 이는 예로서, 특정 대비 변동(contrast variation)을 나타낼 수 있다. 합성 생성된 표면 결함의 표현은 따라서 실제 발생할 수 있는 표면 결함과 유사하게 보일 필요가 없다. 이러한 방식으로, 적절하다면, 검사 시스템에 의한 결손부 검출의 품질이 더 정확하게 결정될 수 있고, 및/또는 적어도 하나의 편리한 표면 결함이 검사 시스템의 테스트를 위해 "맞춤식으로 형성"될 수 있다.
대안적으로 또는 추가적으로, 예로서 긁힘, 만입부, 융기부, 표면 균열, 산화부, 산화성 슬래그 포입물, 오염물 및/또는 이물질 형태의 실제 표면 결함의 적어도 하나의 디지털화된 표현일 수 있다. 이러한 방식으로, 적절하다면, 검사 시스템에 의한 결손부 분류의 품질이 더욱 정확하게 결정될 수 있다.
본 발명은 단지 일 예시적 실시예를 나타내는 도면을 사용하여 이하에서 더 상세히 설명된다.
도 1은 개략적 예시도로 표면 결함의 검출을 위한 본 발명에 따른 검사 시스템을 도시한다.
도 2는 개략적 예시도로 본 발명에 따른 방법의 방법 단계를 도시한다.
도 3은 개략적 예시도로 도 2에 따른 방법의 다른 방법 단계를 도시한다.
도 1은 평탄한 강철 제품 형태의 제품(5)의 표면(4) 상의 표면 결함(2, 3)을 검출하기 위한 검사 시스템(1)을 예시한다. 이를 위해, 검사 시스템(1)은 카메라(6)를 포함하고, 이 카메라를 지나쳐서 제품(5)의 검사 대상 표면(4)이 화살표로 표시된 제조 방향으로 인도된다. 예시된, 그리고, 이에 관하여 선호되는 검사 시스템(1)에서, 카메라(6)는 제품의 전체 표면에 걸쳐 제품(5)의 표면(4)을 검출한다. 카메라(6)는 디지털 카메라이고, 이는 표면(4)의 디지털화된 사진을 직접적으로 생성한다.
카메라(6)에 의해 생성된 디지털화된 사진은 이미지 처리 디바이스(7)로 전달되고, 이 이미지 처리 디바이스는 가능한 표면 결함(2, 3)에 대해 사진을 검사하며, 이 표면 결함들은 예로서, 사진의 대비에 관하여 표면(4)의 무결손 영역으로부터 적절히 결손부가 정의될 때 표면(4) 상의 결손부로서 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출된다. 도 1에 예시된 사진에는, 이미지 처리 디바이스(7)가 정확하게 설정, 특히, 조정되는 경우 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출되도록 의도된 만입부가 포함되어 있다. 표면(4) 상의 다른 위치에 긁힘이 존재한다.
이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출된 결손부에 관한 정보는 분류 디바이스(8)로 전달되고, 분류 디바이스는 사전 규정된 기준에 따라 결손부를 분류한다. 예로서, 결손부가 긁힘, 만입부, 융기부, 표면 균열, 산화, 산화성 슬래그 포입물, 오염물 및/또는 이물질인지 여부에 대하여 세분이 이루어진다. 대안적으로 또는 추가적으로, 분류는 각각의 결손부가 제품(5)을 추가적 사용에 얼마나 치명적인지에 대하여 분류가 수행될 수 있다.
각각의 결손부에 관한 정보 및 결손부의 각각의 분류는 표면(4) 상의 결손부가 표면에 위치된 위치에 대한 위치 정보와 함께 메모리(9)에 저장된다. 저장된 정보는 제품(5)과 함께 제품(5)의 추가 사용처로 공급되며, 그래서, 상기 추가적 사용 동안 결손부가 고려될 수 있다. 허용 불가한 결손부를 갖는 표면 구획은 예를 들어 폐기될 수 있다.
도 2는 도 1에 따른 검사 시스템이 규칙적 간격으로 자동으로 테스트되는 방식을 예시한다. 이는 제품의 표면(4)의 구획이 카메라에 의해 촬영되는 방식을 개략적으로 도시하며, 카메라는 표면(4)의 디지털화된 사진(10)을 생성한다. 합성 표면 결함의 디지털화된 표현(11)이 도시되지 않은 통합 유닛에 의해 상기 디지털 사진(10)에 통합된다. 디지털화된 표현(11)은 결과적 사진(10)의 매우 작은 영역을 점유한다. 도 2에서, 표면 결함의 디지털화된 표현(11)은 관찰될 수 있도록 사진(10)에 대해 크게 확대되어 예시되어 있다. 합성 표면 결함의 디지털화된 표현(11)은 서로 다른 그레이 값 및 대비를 갖는 영역이다. 따라서 대응 표면 결함은 합성 결함이라 지칭되며, 그 이유는 표면 결함이 실제로는 이 형태로 발생한 것이 아니기 때문이다.
합성 표면 결함과 실제 사진의 조합으로부터 초래되는 사진(10)은 이미지 처리 디바이스(7)에 공급되고, 이 이미지 처리 디바이스는 예시된, 그리고, 이에 관하여, 양호한 예시적 실시예에서 분류 디바이스(8)와 병합되어 있다. 이미지 처리 디바이스(7)는 합성 표면 결함의 디지털 표현(11)을 포함하는 사진(10)을 결손부에 대하여 검사한다. 합성 표면 결함 또는 실제 표면 결함의 디지털 표현(11)이 표면(4) 상에 결손부로서 검출되는 경우, 이는 분류 디바이스(8)에 의해 분류된다. 병렬적으로, 합성 표면 결함의 디지털 표현(11)이 결손부로서 검출되고 사전 규정에 따라 정확하게 분류되는지가 감시된다. 또한, 합성 표면 결함의 디지털 표현(11)으로 인해 발견된 결손부는 분류 정보 및 정보 위치와 함께 제거된다. 이는 합성 표면 결함의 디지털 표현(11)에 기인하여 발견될 수 있는 결손부 정보는 제거되고, 이 때문에, 실제 결손부에 기인하는 결손부 정보만이 추가로 처리된다는 것을 의미한다. 표면 결함의 디지털 표현(11)에 기인하는 결손부 정보는 필요시 별도로 저장되거나 추가 처리될 수 있다. 따라서, 제품(5)의 품질이 검사 시스템(1)의 테스트에 의해 영향을 받지 않는 것이 보장된다.
필요시, 합성 표면 결함의 디지털 표현(11)은 분류되지 않거나, 단지 제한된 정도로만 분류될 수 있으며, 그 이유는, 상기 표면 결함이 예상되는 임의의 실제 표면 결함과 유사하지 않기 때문이다. 그 후, 아니면, 그에 독립적으로, 통합 유닛을 사용하여, 필요시, 시뮬레이션되어 실제 표면 결함에 대응하는 표면 결함의 하나 이상의 디지털 표현(12)이 카메라(6)에 의해 생성되는 제품(5)의 표면의 사진(10)에 통합될 수 있다. 본 경우에, 이들 표면 결함은 만입부 및 긁힘이다. 이 경우, 역시, 결과적 사진(10)은 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 결손부에 대해 조사된다. 결손부가 발견되는 경우, 이들은 통합된 분류 디바이스(8)에 의해 분류된다. 표면 결함의 디지털 표현(12)이 다소 실제 표면 결함에 대응하기 때문에, 가능하게는 병렬적으로 조사되는 합성 표면 결함의 경우에서 보다 분류 품질이 필요시 더 양호하게 평가될 수 있다.
상세히 예시하지 않았지만, 검사 시스템(1)의 테스트는 규칙적 간격으로 수행되고, 필요시, 검사 시스템(1)의 자동 조정이 개시된다. 추가적으로, 검출된 비 실제 결손부 및 그 분류를 사용함으로써, 검사 시스템(1)의 품질을 정량화하기 위한 성능 지수가 계산되고, 추가적으로, 사전 규정된 특정 공차 기준이 초과되면 디스플레이가 개시된다.

Claims (15)

  1. 제품(5), 바람직하게는, 평강 제품의 표면 결함(2, 3)의 검출을 위한 검사 시스템(1)을 테스트하기 위한 방법이며,
    적어도 하나의 카메라(6), 바람직하게는 디지털 카메라가 적어도 하나의 제품(5)의 적어도 하나의 표면(4)의 적어도 하나의 사진(10)을 생성하고, 적어도 하나의 사진(10)은 디지털화된 형태로 이미지 처리 디바이스(7)에 전달되고, 표면 결함(2, 3)의 적어도 하나의 디지털화된 표현(11, 12)이 디지털화된 사진(10)에 통합되고, 이미지 처리 디바이스(7)가 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)을 포함하는 디지털화된 사진(10)을 사용하여 결손부 검출을 수행하며, 이미지 처리 디바이스(7)가 검사된 표면(4)의 결손부로서 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)을 검출하는지 여부가 판정되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  2. 제1항에 있어서, 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출된 결손부는 분류 디바이스(8)에 의해 분류되고, 분류 디바이스(8)가 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)에 근거하여 검출된 결손부를 사전 규정된 바와 같이 분류하는지 여부가 판정되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 표면 결함(2, 3)의 적어도 하나의 디지털화된 표현(11, 12)에 기인하는 적어도 하나의 결손부가 검출 및/또는 사전 규정된 바와 같이 분류되었는지 여부가 디스플레이, 신호전송 및/또는 저장되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 사전 규정된 공차 기준을 초과하는 것이 디스플레이, 신호전송 및/또는 저장되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 적어도 하나의 표면 결함(2, 3)의 적어도 하나의 디지털화된 표현(11, 12)에 기인하는 검출된 및/또는 검출되지 않은 결손부를 사용함으로써, 및/또는 사전 규정에 맞는 또는 사전 규정과는 다른 적어도 하나의 표면 결함(2, 3)의 적어도 하나의 디지털화된 표현(11, 12)에 기인하는 결손부의 분류를 사용함으로써, 검사 시스템(1)의 품질을 특성화하는 적어도 하나의 성능 지수가 결정되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 이미지 처리 디바이스(7) 및/또는 분류 디바이스(8)는, 적어도 하나의 표면 결함(2, 3)의 복수의 디지털화된 표현(11, 12) 또는 하나의 표면 결함(2, 3)의 하나의 디지털화된 표현(11, 12)이 결손부로서 검출되지 않거나 및/또는 사전 규정된 바와 같이 분류되지 않을 때 수동으로 및/또는 자동으로 조정되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 검사된 표면(4)의 실제 표면 결함(2, 3)에 기초하여 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출된 결손부는 그 자체로 저장되고, 표면 결함(2, 3)의 적어도 하나의 디지털화된 표현(11, 12)에 기초하여 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출된 결손부는 실제 표면 결함(2, 3)에 기인하는 결손부와는 다르게 저장되거나 저장되지 않는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)에 기초하여 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출된 결손부는 이들이 실제 표면 결함(2, 3)에 기인하는 결손부와는 자동으로 구별될 수 있도록 저장되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 실제 표면 결함(2, 3)에 기초하여 검출된 결손부는 적어도 하나의 관련 분류 정보와 함께 저장되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 실제 표면 결함(2, 3)에 기초하여 검출된 결손부는 바람직하게는 검사된 표면(4) 상의 실제 표면 결함(2, 3)의 위치를 특성화하는 위치 정보와 연계되어 적어도 하나의 분류 정보와 함께 저장되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 표면 결함의 디지털화된 표현(11, 12)으로서 합성 생성된 표현이 사용되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)으로서, 바람직하게는 긁힘, 만입부, 융기부, 표면 균열, 산화부, 오염물 및/또는 이물질 형태의 실제 표면 결함(2, 3)의 적어도 하나의 디지털화된 표현(11, 12)이 사용되는, 검사 시스템의 테스트 방법.
  13. 바람직하게는 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 청구된 방법을 수행하기 위한, 제품(5), 바람직하게는 평강 제품의 표면 결함(2, 3)의 검출을 위한 테스트 가능한 검사 시스템(1)으로서, 적어도 하나의 제품(5)의 적어도 하나의 표면(4)의 적어도 하나의 사진(10)을 생성할 수 있는 적어도 하나의 카메라(6), 바람직하게는 디지털 카메라를 구비하고, 적어도 하나의 사진(10)을 디지털화하기 위한 디지털화 유닛을 구비하는, 검사 시스템에 있어서,
    디지털화된 사진(10) 내로 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)을 통합하기 위한 통합 유닛이 제공되고, 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)을 포함하는 디지털화된 사진(10)을 사용한 결손부 검출을 위해 이미지 처리 디바이스(7)가 제공되며, 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)이 검사된 표면(4)의 결손부로서 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출되는지 여부를 판정하기 위한 판정 유닛이 제공되는 것을 특징으로 하는 검사 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 이미지 처리 디바이스(7)에 의해 검출된 결손부를 분류하기 위한 분류 디바이스(8)가 제공되고, 바람직하게는, 판정 유닛은 분류 디바이스(8)가 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)에 기초하여 검출된 결손부를 사전 규정된 바와 같이 분류하는지 여부를 판정하도록 설계되는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서, 적어도 하나의 표면 결함(2, 3)의 디지털화된 표현(11, 12)에 기인하는 적어도 하나의 결손부가 검출 및/또는 사전 규정된 바와 같이 분류되는지 여부에 대한 정보를 디스플레이, 신호전송 및/또는 저장하기 위해 디스플레이 디바이스, 신호 디바이스 및/또는 저장 디바이스(9)가 제공되는 것을 특징으로 하는 장치.
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Families Citing this family (21)

* 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
CA3024758C (en) * 2016-05-17 2020-05-19 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
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
WO2005038445A1 (ja) * 2003-10-21 2005-04-28 Daihatsu Motor Co., Ltd. 表面欠陥検査方法及び装置
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

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