JPH06213809A - 表面性状解析方法 - Google Patents
表面性状解析方法Info
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- JPH06213809A JPH06213809A JP5028704A JP2870493A JPH06213809A JP H06213809 A JPH06213809 A JP H06213809A JP 5028704 A JP5028704 A JP 5028704A JP 2870493 A JP2870493 A JP 2870493A JP H06213809 A JPH06213809 A JP H06213809A
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- data
- predetermined
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 金属表面の光沢感、色調感、防眩性等の評価
や金属板表面に発生する凹凸状の表面欠陥を、表面形状
データ等の特性データから抽出し、その特徴量を見出
す。 【構成】 ある一定長さの表面粗さプロファイルを測定
し、差分化する。測定長さを小さな解析領域に分割し、
この分割領域を差分ピッチ以上の移動ピッチ毎に測定値
を全体に移動しながら、分割領域内の傾斜角度、傾斜角
度分布の尖度を順次計算することにより、表面粗さプロ
フィールから表面疵等を有する異常部を検出等、解析す
る。
や金属板表面に発生する凹凸状の表面欠陥を、表面形状
データ等の特性データから抽出し、その特徴量を見出
す。 【構成】 ある一定長さの表面粗さプロファイルを測定
し、差分化する。測定長さを小さな解析領域に分割し、
この分割領域を差分ピッチ以上の移動ピッチ毎に測定値
を全体に移動しながら、分割領域内の傾斜角度、傾斜角
度分布の尖度を順次計算することにより、表面粗さプロ
フィールから表面疵等を有する異常部を検出等、解析す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、表面性状解析方法に係
り、特に、ステンレス鋼板やアルミ板等の金属表面の光
沢感、色調感、防眩性等の評価や、鋼板表面に発生する
凹凸性表面異常部（表面欠陥、表面疵）を検出する際等
に用いるのに好適な、表面形状データに対して波形解析
を行って、その特徴量から表面異常部の検出等に有効な
表面性状解析方法に関するものである。
り、特に、ステンレス鋼板やアルミ板等の金属表面の光
沢感、色調感、防眩性等の評価や、鋼板表面に発生する
凹凸性表面異常部（表面欠陥、表面疵）を検出する際等
に用いるのに好適な、表面形状データに対して波形解析
を行って、その特徴量から表面異常部の検出等に有効な
表面性状解析方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】鋼板表面に発生する表面欠陥、疵等の異
常部（以降、表面異常部と総称する）の検出は、製品品
質上、工程管理上非常に重要であり、種々の検出技術、
検出装置が報告、実用化されている。この表面疵の検出
技術の研究あるいは検出装置の開発には、対象とする表
面疵の凹凸形状の特徴量を求めることが非常に重要であ
る。
常部（以降、表面異常部と総称する）の検出は、製品品
質上、工程管理上非常に重要であり、種々の検出技術、
検出装置が報告、実用化されている。この表面疵の検出
技術の研究あるいは検出装置の開発には、対象とする表
面疵の凹凸形状の特徴量を求めることが非常に重要であ
る。
【０００３】鋼板表面の特徴量を抽出する方法として
は、一般に、触針子を有する接触式の粗さ測定器、ある
いは非接触の粗さ測定器を用いて、統計的な特徴量を解
析する方法が適用されている。その解析方法としては、
例えば、表面の凹凸の振幅情報（平均粗さ、２乗平均粗
さ、高さ分布など）、傾斜角情報（平均傾斜角、２乗平
均傾斜角、傾斜角分布など）、周波数情報（自己相関
長、ＰＰＩなど）が代表的に用いられている。
は、一般に、触針子を有する接触式の粗さ測定器、ある
いは非接触の粗さ測定器を用いて、統計的な特徴量を解
析する方法が適用されている。その解析方法としては、
例えば、表面の凹凸の振幅情報（平均粗さ、２乗平均粗
さ、高さ分布など）、傾斜角情報（平均傾斜角、２乗平
均傾斜角、傾斜角分布など）、周波数情報（自己相関
長、ＰＰＩなど）が代表的に用いられている。
【０００４】又、鋼板の表面異常部を自動的に検出する
方法については、目視検査により表面異常部が視認され
ることから、光学的な検出方法が採用されている。表面
からの光の反射は、その表面の傾斜分布に大きく依存す
ることから、表面の絶対値傾斜角分布あるいは傾斜角度
分布などから表面異常部を見出そうとする方法もある。
方法については、目視検査により表面異常部が視認され
ることから、光学的な検出方法が採用されている。表面
からの光の反射は、その表面の傾斜分布に大きく依存す
ることから、表面の絶対値傾斜角分布あるいは傾斜角度
分布などから表面異常部を見出そうとする方法もある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来用
いられている表面解析方法は、表面の凹凸情報を統計的
に表現することを目的にしており、特異形状を持つ表面
疵の特徴量を求めることには適用できない。それ故、現
状としては、表面欠陥、疵の検出方法の研究段階では、
凹凸形状のはっきりした模擬的な欠陥を加工したり、あ
るいは目視検査により疵の種類及び大きさを決定し、非
常に多くの表面疵サンプルを採集して、実験的に検出方
法の評価を行っている。
いられている表面解析方法は、表面の凹凸情報を統計的
に表現することを目的にしており、特異形状を持つ表面
疵の特徴量を求めることには適用できない。それ故、現
状としては、表面欠陥、疵の検出方法の研究段階では、
凹凸形状のはっきりした模擬的な欠陥を加工したり、あ
るいは目視検査により疵の種類及び大きさを決定し、非
常に多くの表面疵サンプルを採集して、実験的に検出方
法の評価を行っている。
【０００６】本発明は、前記従来の問題点を解消するべ
く成されたもので、鋼板等の金属表面の異常部を検出す
る方法の研究にあたり必要となる、表面異常部の特徴、
位置などを、表面の凹凸形状データから、より確実に抽
出すること等の解析が可能な表面性状解析方法を提供す
ることを目的とする。
く成されたもので、鋼板等の金属表面の異常部を検出す
る方法の研究にあたり必要となる、表面異常部の特徴、
位置などを、表面の凹凸形状データから、より確実に抽
出すること等の解析が可能な表面性状解析方法を提供す
ることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、解析対象表面
の特性データに対して、測定ピッチ以上の所定領域毎に
部分的に波形解析を行って、その特徴量を抽出し、且
つ、前記所定領域を、測定ピッチ以上の移動ピッチでず
らしながら、全領域について略連続的に波形解析を行っ
て、前記特徴量から表面性状を検出するするようにし
て、前記目的を達成したものである。
の特性データに対して、測定ピッチ以上の所定領域毎に
部分的に波形解析を行って、その特徴量を抽出し、且
つ、前記所定領域を、測定ピッチ以上の移動ピッチでず
らしながら、全領域について略連続的に波形解析を行っ
て、前記特徴量から表面性状を検出するするようにし
て、前記目的を達成したものである。
【０００８】更に、前記解析対象表面の特性データが、
該解析対象表面上の位置を示す二次元データと、その位
置における表面の特性を示すデータとによって構成され
るn次元（n ＝３，４，５，…）のデータであり、前記
波形解析を行う所定領域が、二次元領域であるとしたも
のである。
該解析対象表面上の位置を示す二次元データと、その位
置における表面の特性を示すデータとによって構成され
るn次元（n ＝３，４，５，…）のデータであり、前記
波形解析を行う所定領域が、二次元領域であるとしたも
のである。
【０００９】あるいは、前記解析対象表面の特性データ
が、該解析対象表面の凹凸形状データであるとしたもの
である。
が、該解析対象表面の凹凸形状データであるとしたもの
である。
【００１０】更に、前記所定領域毎の特徴量が、該所定
領域内の凹凸形状データの平均傾斜角度であるとしたも
のである。
領域内の凹凸形状データの平均傾斜角度であるとしたも
のである。
【００１１】又、前記所定領域毎の特徴量が、該所定領
域内の凹凸形状データの傾斜角度分布の尖度であるとし
たものである。
域内の凹凸形状データの傾斜角度分布の尖度であるとし
たものである。
【００１２】又、前記所定領域毎の特徴量が、該所定領
域内の凹凸形状データの傾斜角度分布のn 次モーメント
（n ＝１，２，３，…）であるとしたものである。
域内の凹凸形状データの傾斜角度分布のn 次モーメント
（n ＝１，２，３，…）であるとしたものである。
【００１３】又、前記所定領域毎の特徴量が、該所定領
域内の凹凸形状データから構成される近似平面の傾斜角
度分布の、所定角度範囲の積算強度であるとしたもので
ある。
域内の凹凸形状データから構成される近似平面の傾斜角
度分布の、所定角度範囲の積算強度であるとしたもので
ある。
【００１４】あるいは、前記所定領域毎の特徴量から、
前記解析対象表面の光沢を評価するようにして、前記目
的を達成したものである。
前記解析対象表面の光沢を評価するようにして、前記目
的を達成したものである。
【００１５】又、前記所定領域毎の特徴量から、前記解
析対象表面の色調感を評価するようにして、前記目的を
達成したものである。
析対象表面の色調感を評価するようにして、前記目的を
達成したものである。
【００１６】又、前記所定領域毎の特徴量から、前記解
析対象表面の防眩性を評価するようにして、前記目的を
達成したものである。
析対象表面の防眩性を評価するようにして、前記目的を
達成したものである。
【００１７】
【作用】人間の目視検査等によって検出される表面異常
部は、何等かの表面特性値が正常部と比較して異なるこ
とにより、その存在が認められると考えられる。本発明
者等は、この表面特性データを波形解析して異常部を検
出する方法として、異常部の大きさに応じた局所的な解
析領域内にて特性データを解析し、この解析を検出対象
とする表面全体に拡張するために、解析領域を移動して
いく方法が有効であることを見出した。即ち、正常部か
ら異常部を異常と認識するために、微妙な特性の変化を
強調させる手法を提案するものである。
部は、何等かの表面特性値が正常部と比較して異なるこ
とにより、その存在が認められると考えられる。本発明
者等は、この表面特性データを波形解析して異常部を検
出する方法として、異常部の大きさに応じた局所的な解
析領域内にて特性データを解析し、この解析を検出対象
とする表面全体に拡張するために、解析領域を移動して
いく方法が有効であることを見出した。即ち、正常部か
ら異常部を異常と認識するために、微妙な特性の変化を
強調させる手法を提案するものである。
【００１８】又、このような手法は、例えば、ステンレ
ス鋼板やアルミ板等の金属表面の光沢感、色調感、防眩
性等の評価にも有効であることが、発明者等によって確
認されている。即ち、金属表面の光沢感、色調感、防眩
性等が、表面からの光の反射強度及び分布によって決定
されること、及び、表面の傾斜成分が表面からの光反射
に大きく影響を与えることは明らかであるから、これら
の表面性状を評価するために、ある領域毎に部分的に表
面特性データを波形解析し、その特徴量で評価すること
が有効であると考えられる（この波形解析領域をウィン
ドウと定義する）。そして、その部分的に見たウィンド
ウを表面全体に拡張するためには、このウィンドウをず
らしていくことが必要である（このウィンドウをずらす
操作をシフトと定義する）。
ス鋼板やアルミ板等の金属表面の光沢感、色調感、防眩
性等の評価にも有効であることが、発明者等によって確
認されている。即ち、金属表面の光沢感、色調感、防眩
性等が、表面からの光の反射強度及び分布によって決定
されること、及び、表面の傾斜成分が表面からの光反射
に大きく影響を与えることは明らかであるから、これら
の表面性状を評価するために、ある領域毎に部分的に表
面特性データを波形解析し、その特徴量で評価すること
が有効であると考えられる（この波形解析領域をウィン
ドウと定義する）。そして、その部分的に見たウィンド
ウを表面全体に拡張するためには、このウィンドウをず
らしていくことが必要である（このウィンドウをずらす
操作をシフトと定義する）。
【００１９】以下、異常部が鋼板表面の欠陥、疵である
場合を例として、本発明による作用を説明する。
場合を例として、本発明による作用を説明する。
【００２０】表面の傾斜成分が、表面からの光反射に大
きな影響を与えることは明らかであるが、表面疵部の検
出を行うには、正常部と疵部の傾斜成分の差を顕著にす
る解析方法が必要となる。発明者等は、鋼板表面の傾斜
角情報から表面疵の検出を行う解析方法として、ランダ
ム粗面に部分的に存在する表面疵を検出するには、ある
領域毎に部分的に波形を解析することが有効であると考
えた（波形解析領域を定義した前記ウィンドウであ
る）。そして、鋼板表面全体で疵検出を行うために、こ
の部分的に見たウィンドウをずらしていくことを考えた
（ウィンドウをずらす操作を定義した前記シフトであ
る）。
きな影響を与えることは明らかであるが、表面疵部の検
出を行うには、正常部と疵部の傾斜成分の差を顕著にす
る解析方法が必要となる。発明者等は、鋼板表面の傾斜
角情報から表面疵の検出を行う解析方法として、ランダ
ム粗面に部分的に存在する表面疵を検出するには、ある
領域毎に部分的に波形を解析することが有効であると考
えた（波形解析領域を定義した前記ウィンドウであ
る）。そして、鋼板表面全体で疵検出を行うために、こ
の部分的に見たウィンドウをずらしていくことを考えた
（ウィンドウをずらす操作を定義した前記シフトであ
る）。
【００２１】図１及び図２は、このウィンドウとシフト
の計算処理方法を示したものである。図２は、図１とは
少し異なる観点からウィンドウとシフトの計算処理方法
を示したものであり、図１の元波形データの上にウィン
ドウを重ねてシフトする様子を示すものである。
の計算処理方法を示したものである。図２は、図１とは
少し異なる観点からウィンドウとシフトの計算処理方法
を示したものであり、図１の元波形データの上にウィン
ドウを重ねてシフトする様子を示すものである。
【００２２】即ち、あるウィンドウの始点をn とし、こ
の点よりウィンドウ幅w （＞測定（サンプリング）ピッ
チ）を加算したn ＋w までの領域をウィンドウＮとす
る。波形解析は、このウィンドウＮ内で計算処理を行
う。
の点よりウィンドウ幅w （＞測定（サンプリング）ピッ
チ）を加算したn ＋w までの領域をウィンドウＮとす
る。波形解析は、このウィンドウＮ内で計算処理を行
う。
【００２３】シフトは、ウィンドウの始点のずらしであ
り、ウィンドウＮを、始点からシフト量s （＞測定（サ
ンプリング）ピッチ）だけ移動させることである。従っ
て、シフトする前のウィンドウＮの始点n にシフト量s
を加算した値n ＋s が、新たなウィンドウＮ＋１の始点
となる。そして、ウィンドウＮ＋１の終点は、n ＋sか
らn ＋s ＋w となる。ここで、新たに作られたウィンド
ウＮ＋１内で計算機処理を行う。
り、ウィンドウＮを、始点からシフト量s （＞測定（サ
ンプリング）ピッチ）だけ移動させることである。従っ
て、シフトする前のウィンドウＮの始点n にシフト量s
を加算した値n ＋s が、新たなウィンドウＮ＋１の始点
となる。そして、ウィンドウＮ＋１の終点は、n ＋sか
らn ＋s ＋w となる。ここで、新たに作られたウィンド
ウＮ＋１内で計算機処理を行う。
【００２４】以後、この操作を繰り返し行い、ウィンド
ウの終点が凹凸形状データを越えない時点まで繰り返
す。
ウの終点が凹凸形状データを越えない時点まで繰り返
す。
【００２５】以上、図１や図２を用いて説明したような
手順でウィンドウを移動していくことにより、疵検出に
有効な波形解析をプロフィール全体に拡張することがで
きる。
手順でウィンドウを移動していくことにより、疵検出に
有効な波形解析をプロフィール全体に拡張することがで
きる。
【００２６】又、疵の形状は、例えばある一方向に伸び
た疵、形状が円形に近い疵というように、二次元的な特
徴を有するものであるから、前述の図１や図２に示すよ
うに、断面プロフィルのみを解析するよりも、二次元の
広がりを有する表面上で解析した方が検出が容易に行え
ると考えられる。このように、本発明は、対象表面上の
位置を示す二次元データを用いて、波形解析を二次元の
平面上で行うようにすることも可能である。
た疵、形状が円形に近い疵というように、二次元的な特
徴を有するものであるから、前述の図１や図２に示すよ
うに、断面プロフィルのみを解析するよりも、二次元の
広がりを有する表面上で解析した方が検出が容易に行え
ると考えられる。このように、本発明は、対象表面上の
位置を示す二次元データを用いて、波形解析を二次元の
平面上で行うようにすることも可能である。
【００２７】図３は、本発明による疵検出方法を二次元
平面に適用するために、新たに導入する二次元の波形解
析領域（この二次元の波形解析領域をパッチと定義す
る）の概念を示すものである。
平面に適用するために、新たに導入する二次元の波形解
析領域（この二次元の波形解析領域をパッチと定義す
る）の概念を示すものである。
【００２８】即ち、大きさＰs を有するパッチＰ１が表
面上に位置ベクトル r1 によって示される位置に存在す
るとき、この r1 においてしかるべき波形解析を行う。
その後、シフトベクトルs によって定められる量だけ離
れた次の位置 r2 に移動し、このパッチＰ２でもまた所
定の波形解析を施す。
面上に位置ベクトル r1 によって示される位置に存在す
るとき、この r1 においてしかるべき波形解析を行う。
その後、シフトベクトルs によって定められる量だけ離
れた次の位置 r2 に移動し、このパッチＰ２でもまた所
定の波形解析を施す。
【００２９】この操作を繰り返し、パッチが検出対象表
面を覆うように移動することにより、疵検出に必要な処
理が実行される。又、シフトベクトルs の大きさと方向
は特に限定されるものではないが、各パッチ内で行う波
形解析の条件が一定になるように設定する必要がある。
面を覆うように移動することにより、疵検出に必要な処
理が実行される。又、シフトベクトルs の大きさと方向
は特に限定されるものではないが、各パッチ内で行う波
形解析の条件が一定になるように設定する必要がある。
【００３０】なお、このように本波形解析手法を二次元
に拡張することにより、本手法を、例えば、ステンレス
鋼板やアルミ板等の金属表面の光沢感、色調感、防眩性
等の評価に用いた場合にも、更に複雑な表面形状による
特性を評価することができる。このように、対象表面の
位置を示す二次元データを用いることで、波形解析を二
次元の平面で行うことが可能である。
に拡張することにより、本手法を、例えば、ステンレス
鋼板やアルミ板等の金属表面の光沢感、色調感、防眩性
等の評価に用いた場合にも、更に複雑な表面形状による
特性を評価することができる。このように、対象表面の
位置を示す二次元データを用いることで、波形解析を二
次元の平面で行うことが可能である。
【００３１】例えば、色調評価を行うには、前述の図３
に示されるような、大きさＰs を有するパッチＰ１が表
面上に位置ベクトル r1 によって示される位置に存在す
るとき、この r1 において所定の波形解析を行う。その
後、シフトベクトルs によって定められる量だけ離れた
位置 r2 に移動し、移動先のパッチＰ２でも所定の波形
処理を施す。この操作を繰り返し、パッチが検出対象表
面を覆うように移動することにより、全面の色調評価が
実行される。
に示されるような、大きさＰs を有するパッチＰ１が表
面上に位置ベクトル r1 によって示される位置に存在す
るとき、この r1 において所定の波形解析を行う。その
後、シフトベクトルs によって定められる量だけ離れた
位置 r2 に移動し、移動先のパッチＰ２でも所定の波形
処理を施す。この操作を繰り返し、パッチが検出対象表
面を覆うように移動することにより、全面の色調評価が
実行される。
【００３２】次に、ウィンドウ、又はパッチ内の波形解
析処理方法であるが、傾斜角情報に着目し、種々の傾斜
角情報について、その有効性を確かめた。その結果、ウ
ィンドウ、又はパッチ内の傾斜角の平均（平均傾斜角）
及び傾斜角度分布の尖度、及び傾斜角度分布のn 次モー
メント（n ＝１、２、３、・・・）による解析が有効で
あることを見出した。
析処理方法であるが、傾斜角情報に着目し、種々の傾斜
角情報について、その有効性を確かめた。その結果、ウ
ィンドウ、又はパッチ内の傾斜角の平均（平均傾斜角）
及び傾斜角度分布の尖度、及び傾斜角度分布のn 次モー
メント（n ＝１、２、３、・・・）による解析が有効で
あることを見出した。
【００３３】これらの処理内容の持つ意味は、ウィンド
ウ、又、パッチ内の平均傾斜角は、傾斜プロフィール単
純を移動平均で平滑化することで、滑らかな部分では零
近傍で変化し、粗い部分では振幅の大きな変化を示すこ
とになり、鋼板表面のような粗い粗面に発生する、凹凸
の剥げたような表面欠陥の検出に有効と考えられる。
ウ、又、パッチ内の平均傾斜角は、傾斜プロフィール単
純を移動平均で平滑化することで、滑らかな部分では零
近傍で変化し、粗い部分では振幅の大きな変化を示すこ
とになり、鋼板表面のような粗い粗面に発生する、凹凸
の剥げたような表面欠陥の検出に有効と考えられる。
【００３４】このような考え方は、本願発明手法を、例
えば、ステンレス鋼板やアルミ板等の金属表面の光沢
感、色調感、防眩性等の評価に適用する場合にも、同様
に、有効であることが確認されている。即ち、例えば、
表面の色調の評価方法において、光の反射分布に強く影
響する傾斜角分布に着目し、その有効性を確かめた。
又、この傾斜角分布の所定の傾斜角度範囲の積算強度に
注目し、その強度値と表面の色調評価が良く一致するこ
とを確かめた。
えば、ステンレス鋼板やアルミ板等の金属表面の光沢
感、色調感、防眩性等の評価に適用する場合にも、同様
に、有効であることが確認されている。即ち、例えば、
表面の色調の評価方法において、光の反射分布に強く影
響する傾斜角分布に着目し、その有効性を確かめた。
又、この傾斜角分布の所定の傾斜角度範囲の積算強度に
注目し、その強度値と表面の色調評価が良く一致するこ
とを確かめた。
【００３５】即ち、光沢感、色調感、防眩性といった視
感的感覚は、全て目に入射する光強度によって決定され
るものであり、それ故、その光強度分布を与える処理さ
れた傾斜角情報が表面の色調とよい一致を見ることがで
きるものと考えられる。
感的感覚は、全て目に入射する光強度によって決定され
るものであり、それ故、その光強度分布を与える処理さ
れた傾斜角情報が表面の色調とよい一致を見ることがで
きるものと考えられる。
【００３６】又、統計量である尖度（クルトシス）は、
図４に示す如く、データの度数分布が、正規分布を基準
にして、それよりも尖っているか平たいかを示す特性値
である。データ中のある事象z の密度関数をp （z ）、
データの標準偏差をσとすると、尖度Ｋは次式によって
定義される。
図４に示す如く、データの度数分布が、正規分布を基準
にして、それよりも尖っているか平たいかを示す特性値
である。データ中のある事象z の密度関数をp （z ）、
データの標準偏差をσとすると、尖度Ｋは次式によって
定義される。
【００３７】
【数１】
【００３８】但し、本発明のような離散データ（データ
数Ｎ、データ x1 、 x2 ・・・ xN）を扱う場合は、デ
ータの平均値x バーを用いて、尖度Ｋを次のようにして
求める。
数Ｎ、データ x1 、 x2 ・・・ xN）を扱う場合は、デ
ータの平均値x バーを用いて、尖度Ｋを次のようにして
求める。
【００３９】
【数２】
【００４０】傾斜角分布の尖度は、ランダム的に形成さ
れる鋼板表面では、その傾斜分布が正規分布にかなり近
いために殆ど零となり、不規則な傾斜分布のところで高
い値を示し、表面疵のような、ある特性を持つ不規則部
の検出に有効であると考えられる。
れる鋼板表面では、その傾斜分布が正規分布にかなり近
いために殆ど零となり、不規則な傾斜分布のところで高
い値を示し、表面疵のような、ある特性を持つ不規則部
の検出に有効であると考えられる。
【００４１】同じく、n 次モーメント（n ＝１，２，
３，…）も、データの度数分布状態を評価する尺度であ
る。即ち、傾斜分布がある規則性を有する部分が正常部
であり、特異な傾斜が存在するために分布状態が正常部
と異なる部分が異常部であるから、この特異傾斜を強調
する解析を行えば異常部の検出が容易になる。n 次モー
メントは分布の平均値から離れたデータに対して重みを
与える計算値であるから、例えば、鋼板表面の欠陥、疵
に対して、顕著な有意差を表わすことができるのであ
る。
３，…）も、データの度数分布状態を評価する尺度であ
る。即ち、傾斜分布がある規則性を有する部分が正常部
であり、特異な傾斜が存在するために分布状態が正常部
と異なる部分が異常部であるから、この特異傾斜を強調
する解析を行えば異常部の検出が容易になる。n 次モー
メントは分布の平均値から離れたデータに対して重みを
与える計算値であるから、例えば、鋼板表面の欠陥、疵
に対して、顕著な有意差を表わすことができるのであ
る。
【００４２】
【実施例】以下図面を参照して、本発明の実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
【００４３】本発明を、冷延鋼板１０の表面疵の検出に
適用した実施例装置を図５に示す。
適用した実施例装置を図５に示す。
【００４４】図５において、１２は、触針子１４を有す
る接触式の３次元粗さ計であり、２０は、該粗さ計１２
のデータから表面形状データの計算を行う、本発明によ
る解析処理が組み込まれた計算機である。
る接触式の３次元粗さ計であり、２０は、該粗さ計１２
のデータから表面形状データの計算を行う、本発明によ
る解析処理が組み込まれた計算機である。
【００４５】本実施例においては、冷延鋼板１０の特性
データである凹凸形状データは、表面粗さを測定する場
合に一般的に用いられる触針型の３次元粗さ計１２を用
いた。
データである凹凸形状データは、表面粗さを測定する場
合に一般的に用いられる触針型の３次元粗さ計１２を用
いた。
【００４６】図６は、ロールマークと呼ばれる、鋼板幅
方向に発生する細い筋状の欠陥を測定した表面形状プロ
フィールデータである。この表面形状データから、図中
に示した疵部を直接検出することは困難である。
方向に発生する細い筋状の欠陥を測定した表面形状プロ
フィールデータである。この表面形状データから、図中
に示した疵部を直接検出することは困難である。
【００４７】図７は、図６の表面形状プロフィールデー
タに対して、本発明による波形解析を施した一例で、ウ
ィンドウ内の平均傾斜角分布を示したものである。図７
のサンプリングピッチ、ウィンドウ幅及びシフトの条件
は、それぞれ４μm 、１５μm 、４μm である。
タに対して、本発明による波形解析を施した一例で、ウ
ィンドウ内の平均傾斜角分布を示したものである。図７
のサンプリングピッチ、ウィンドウ幅及びシフトの条件
は、それぞれ４μm 、１５μm 、４μm である。
【００４８】本発明による波形解析により、図７中に示
されるように、疵部が明確に検出できることが分かる。
されるように、疵部が明確に検出できることが分かる。
【００４９】次に、同一の測定条件にて、圧着と呼ばれ
る表面疵を検出した例を示す。
る表面疵を検出した例を示す。
【００５０】図８は、圧着疵の表面形状プロフィールで
ある。
ある。
【００５１】図９は、図８のデータから、本発明により
平均傾斜角を計算した結果を示したものである。この平
均傾斜角では、ロールマークほど疵位置が明確ではない
が、正常部との差異が明らかに認められ、疵部の検出が
可能であることが分かる。
平均傾斜角を計算した結果を示したものである。この平
均傾斜角では、ロールマークほど疵位置が明確ではない
が、正常部との差異が明らかに認められ、疵部の検出が
可能であることが分かる。
【００５２】又、図１０は、図８のデータから、本発明
により傾斜角度分布の尖度を計算した結果を示す。図１
０から、傾斜角度分布の尖度によれば、図９の場合より
も、疵部の端部の位置が一層明確に確認できることが分
かる。
により傾斜角度分布の尖度を計算した結果を示す。図１
０から、傾斜角度分布の尖度によれば、図９の場合より
も、疵部の端部の位置が一層明確に確認できることが分
かる。
【００５３】更に、図１１は図５に示される三次元粗さ
計にて得られた鋼板表面の筋状欠陥の凹凸形状データで
あり、表面上の位置を示す二次元データとしてx −y 座
標系におけるx 、y 座標値、特性データとして各（x ，
y ）座標における高さz を用いて対象表面の状態を示し
た図であり、測定ピッチはx 方向、y 方向にそれぞれ４
μm である。図１１の中央部、縦方向（y 方向）に欠陥
が存在するのであるが、この欠陥を認識することはほと
んど不可能である。
計にて得られた鋼板表面の筋状欠陥の凹凸形状データで
あり、表面上の位置を示す二次元データとしてx −y 座
標系におけるx 、y 座標値、特性データとして各（x ，
y ）座標における高さz を用いて対象表面の状態を示し
た図であり、測定ピッチはx 方向、y 方向にそれぞれ４
μm である。図１１の中央部、縦方向（y 方向）に欠陥
が存在するのであるが、この欠陥を認識することはほと
んど不可能である。
【００５４】図１１の凹凸形状データに対して、図１２
に示すように、大きさが２００μm×２００μm のパッ
チをx 方向、y 方向にそれぞれ４０μm ずつシフトさせ
ながら、傾斜角度分布の４次モーメントを計算し、図１
１と同じように４次モーメントを線図として表示した結
果が図１３である。図１３では筋状欠陥部と正常部の間
に明らかなる差異が認められており、欠陥の検出が可能
であることが分かる。
に示すように、大きさが２００μm×２００μm のパッ
チをx 方向、y 方向にそれぞれ４０μm ずつシフトさせ
ながら、傾斜角度分布の４次モーメントを計算し、図１
１と同じように４次モーメントを線図として表示した結
果が図１３である。図１３では筋状欠陥部と正常部の間
に明らかなる差異が認められており、欠陥の検出が可能
であることが分かる。
【００５５】図１４は、本発明により処理された傾斜角
度分布を示したものである。
度分布を示したものである。
【００５６】この図１４、又、これ以降の図１５〜図１
７の説明は、本実施例において、ステンレス鋼板やアル
ミ板等の金属表面の光沢感、色調感、防眩性等の評価に
関するものとなっている。又、表面の凹凸形状データは
表面粗さを測定する場合に一般的に用いられる触針型の
三次元粗さ計を用いて、諸データを得ている。なお、こ
の図１４のサンプリングピッチ、ウィンドウ幅及びシフ
トの条件は、それぞれ４μm 、１５μm 、４μm であ
る。
７の説明は、本実施例において、ステンレス鋼板やアル
ミ板等の金属表面の光沢感、色調感、防眩性等の評価に
関するものとなっている。又、表面の凹凸形状データは
表面粗さを測定する場合に一般的に用いられる触針型の
三次元粗さ計を用いて、諸データを得ている。なお、こ
の図１４のサンプリングピッチ、ウィンドウ幅及びシフ
トの条件は、それぞれ４μm 、１５μm 、４μm であ
る。
【００５７】図１５は、表面の微細形状が異なる表面に
ついて、±０．４°の範囲の傾斜角度分布強度の積算強
度と、目視による光沢感との関係を示したものである。
図に示されるように、傾斜角度分布の積算強度と、光沢
感が良い一致を示すことがわかる。
ついて、±０．４°の範囲の傾斜角度分布強度の積算強
度と、目視による光沢感との関係を示したものである。
図に示されるように、傾斜角度分布の積算強度と、光沢
感が良い一致を示すことがわかる。
【００５８】図１６は、同様に、１８°〜２３°の傾斜
角度分布の積算強度と色調感の目視判定結果を示したも
のである。本図における色調感は、太陽下において表面
を３０°傾斜させて、その色調差を黒っぽい、白っぽい
という指標で順位付けしたものである。図に示されるよ
うに、傾斜角度分布の積算強度と色調感が良い一致を示
すことがわかる。
角度分布の積算強度と色調感の目視判定結果を示したも
のである。本図における色調感は、太陽下において表面
を３０°傾斜させて、その色調差を黒っぽい、白っぽい
という指標で順位付けしたものである。図に示されるよ
うに、傾斜角度分布の積算強度と色調感が良い一致を示
すことがわかる。
【００５９】図１７は、同様に、±２．５°の範囲の傾
斜角度分布強度の積算強度と目視による防眩感との関係
を示したものである。本図における防眩性は、正面から
光を投光し、正面から見た場合の眩しさによって順位付
けしたものである。図に示されるように、傾斜角度分布
の積算強度と防眩性が良い一致を示すことがわかる。
斜角度分布強度の積算強度と目視による防眩感との関係
を示したものである。本図における防眩性は、正面から
光を投光し、正面から見た場合の眩しさによって順位付
けしたものである。図に示されるように、傾斜角度分布
の積算強度と防眩性が良い一致を示すことがわかる。
【００６０】なお、前記実施例においては、本発明が冷
延鋼板の表面疵の検出に適用されていたが、本発明の適
用対象はこれに限定されず、熱延鋼板や一般の板材の表
面疵の検出にも同様に適用できることは明らかである。
延鋼板の表面疵の検出に適用されていたが、本発明の適
用対象はこれに限定されず、熱延鋼板や一般の板材の表
面疵の検出にも同様に適用できることは明らかである。
【００６１】
【発明の効果】以上説明した通り、本発明によれば、検
出対象表面上の凹凸状表面疵等に関する特性データ、例
えば表面形状プロフィールデータから、疵の位置、特徴
量、不規則性などの異常部の評価が可能となり、その結
果、光学的な表面異常部検出技術の基礎となる表面異常
部の発生要因の解析、自動検出技術の開発などのための
基礎的な情報を提供することが可能になるという効果を
有する。
出対象表面上の凹凸状表面疵等に関する特性データ、例
えば表面形状プロフィールデータから、疵の位置、特徴
量、不規則性などの異常部の評価が可能となり、その結
果、光学的な表面異常部検出技術の基礎となる表面異常
部の発生要因の解析、自動検出技術の開発などのための
基礎的な情報を提供することが可能になるという効果を
有する。
【００６２】又、以上説明したとおり、本発明の適用に
よって、例えば、表面上の凹凸形状プロフィールデータ
から、表面の光沢感、色調感、防眩性等の感覚量の評価
を行うことも可能である。この場合、要求に合った表面
の凹凸形状の決定、その色調の評価が、実際に製造する
ことなく知ることができるようにすることも可能であ
り、従って、この場合には、大量の試作時間、試作材料
が不要となるという効果がある。
よって、例えば、表面上の凹凸形状プロフィールデータ
から、表面の光沢感、色調感、防眩性等の感覚量の評価
を行うことも可能である。この場合、要求に合った表面
の凹凸形状の決定、その色調の評価が、実際に製造する
ことなく知ることができるようにすることも可能であ
り、従って、この場合には、大量の試作時間、試作材料
が不要となるという効果がある。
【図１】本発明の原理を説明するための第１の線図
【図２】本発明の原理を説明するための第２の線図
【図３】本発明を二次元平面に適用したときの原理を説
明するための線図
明するための線図
【図４】本発明で用いられている尖度の概念を説明する
ための線図
ための線図
【図５】本発明を実施するための装置の構成を示す正面
図
図
【図６】ロールマークが発生した表面形状プロフィール
測定データの一例を示す線図
測定データの一例を示す線図
【図７】図６のデータに対して、本発明により平均傾斜
角分布を計算した結果を示す線図
角分布を計算した結果を示す線図
【図８】圧着疵が発生した表面形状プロフィール測定デ
ータの一例を示す線図
ータの一例を示す線図
【図９】図８のデータに対して、本発明により平均傾斜
角分布を計算した結果を示す線図
角分布を計算した結果を示す線図
【図１０】図８のデータに対して、本発明により傾斜角
分布の尖度を計算した結果を示す線図
分布の尖度を計算した結果を示す線図
【図１１】三次元粗さ計にて得られた凹凸形状データか
ら、各（x ，y ）座標における高さz を示した線図
ら、各（x ，y ）座標における高さz を示した線図
【図１２】図１１の凹凸形状データに対して、処理を行
う際に用いられる二次元のパッチを示す線図
う際に用いられる二次元のパッチを示す線図
【図１３】図１１の凹凸形状データに対して、傾斜角度
分布の４次モーメントの計算を行った結果を示す線図
分布の４次モーメントの計算を行った結果を示す線図
【図１４】本発明により処理された結果の平均傾斜角分
布を示す線図
布を示す線図
【図１５】表面の微細形状が異なる表面について、±
０．４°の範囲の傾斜角度分布強度の積算強度と目視に
よる光沢感との関係を示した線図
０．４°の範囲の傾斜角度分布強度の積算強度と目視に
よる光沢感との関係を示した線図
【図１６】１８°〜２３°の傾斜角度分布の積算強度と
色調感の目視判定結果を示した線図
色調感の目視判定結果を示した線図
【図１７】±２．５°の範囲の傾斜角度分布強度の積算
強度と目視による防眩感との関係を示した線図
強度と目視による防眩感との関係を示した線図
Ｎ、Ｎ＋１…ウィンドウ w …ウィンドウ幅 s …シフト量 Ｋ…尖度 Ｐ、Ｐ１、Ｐ２…パッチ １０…冷延鋼板 １２…３次元粗さ計 ２０…計算機
Claims (10)
- 【請求項１】解析対象表面の特性データに対して、 測定ピッチ以上の所定領域毎に部分的に波形解析を行っ
て、その特徴量を抽出し、 且つ、前記所定領域を、測定ピッチ以上の移動ピッチで
ずらしながら、全領域について略連続的に波形解析を行
って、前記特徴量から表面性状を検出することを特徴と
する表面性状解析方法。 - 【請求項２】請求項１において、 前記解析対象表面の特性データが、該解析対象表面上の
位置を示す二次元データと、その位置における表面の特
性を示すデータとによって構成されるn 次元（n ＝３，
４，５，…）のデータであり、 前記波形解析を行う所定領域が、二次元領域であること
を特徴とする表面性状解析方法。 - 【請求項３】請求項１又は２のいずれか一方において、 前記解析対象表面の特性データが、該解析対象表面の凹
凸形状データであることを特徴とする表面性状解析方
法。 - 【請求項４】請求項３において、前記所定領域毎の特徴
量が、該所定領域内の凹凸形状データの平均傾斜角度で
あることを特徴とする表面性状解析方法。 - 【請求項５】請求項３において、前記所定領域毎の特徴
量が、該所定領域内の凹凸形状データの傾斜角度分布の
尖度であることを特徴とする表面性状解析方法。 - 【請求項６】請求項３において、前記所定領域毎の特徴
量が、該所定領域内の凹凸形状データの傾斜角度分布の
n 次モーメント（n ＝１，２，３，…）であることを特
徴とする表面性状解析方法。 - 【請求項７】請求項３において、前記所定領域毎の特徴
量が、該所定領域内の凹凸形状データから構成される近
似平面の傾斜角度分布の、所定角度範囲の積算強度であ
ることを特徴とする表面性状解析方法。 - 【請求項８】請求項１乃至は７のいずれか１つにおい
て、 前記所定領域毎の特徴量から、前記解析対象表面の光沢
を評価することを特徴とする表面性状解析方法。 - 【請求項９】請求項１乃至は７のいずれか１つにおい
て、 前記所定領域毎の特徴量から、前記解析対象表面の色調
感を評価することを特徴とする表面性状解析方法。 - 【請求項１０】請求項１乃至は７のいずれか１つにおい
て、 前記所定領域毎の特徴量から、前記解析対象表面の防眩
性を評価することを特徴とする表面性状解析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5028704A JPH06213809A (ja) | 1992-08-21 | 1993-02-18 | 表面性状解析方法 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4-222418 | 1992-08-21 | ||
| JP22241892 | 1992-08-21 | ||
| JP5028704A JPH06213809A (ja) | 1992-08-21 | 1993-02-18 | 表面性状解析方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06213809A true JPH06213809A (ja) | 1994-08-05 |
Family
ID=26366845
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5028704A Pending JPH06213809A (ja) | 1992-08-21 | 1993-02-18 | 表面性状解析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06213809A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003329563A (ja) * | 2002-05-16 | 2003-11-19 | Seiko Instruments Inc | 走査型プローブ顕微鏡 |
| JP2012176712A (ja) * | 2011-02-28 | 2012-09-13 | Jfe Steel Corp | 自動車外板用冷延鋼板および自動車外板パネル部品 |
-
1993
- 1993-02-18 JP JP5028704A patent/JPH06213809A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003329563A (ja) * | 2002-05-16 | 2003-11-19 | Seiko Instruments Inc | 走査型プローブ顕微鏡 |
| JP2012176712A (ja) * | 2011-02-28 | 2012-09-13 | Jfe Steel Corp | 自動車外板用冷延鋼板および自動車外板パネル部品 |
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