JPH06324005A - 鋼板の圧延ロール疵検出方法 - Google Patents
鋼板の圧延ロール疵検出方法Info
- Publication number
- JPH06324005A JPH06324005A JP5111822A JP11182293A JPH06324005A JP H06324005 A JPH06324005 A JP H06324005A JP 5111822 A JP5111822 A JP 5111822A JP 11182293 A JP11182293 A JP 11182293A JP H06324005 A JPH06324005 A JP H06324005A
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- Japan
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- rolling roll
- pixel
- flaws
- steel plate
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- Pending
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 ロール疵のような周期性のある疵の検出のＳ
／Ｎ比を高め、精度よくロール疵を検出すること。 【構成】 ＣＣＤカメラ（２）等によって撮像した鋼板
（１）表面の画像の明暗データを最終圧延ロールの１回
転に相当する長さと鋼板幅の大きさの画面について、連
続的に複数画面分、記憶手段に格納し、各画像における
板の長手方向の各画素毎の、板幅方向の明暗レベルデー
タを全画像について加算し、この各画素毎に加算された
明暗レベルデータのピークの存在する画素の位置および
板幅方向の位置に基づいて圧延ロール疵を検出する、鋼
板の圧延ロール疵検出方法。
／Ｎ比を高め、精度よくロール疵を検出すること。 【構成】 ＣＣＤカメラ（２）等によって撮像した鋼板
（１）表面の画像の明暗データを最終圧延ロールの１回
転に相当する長さと鋼板幅の大きさの画面について、連
続的に複数画面分、記憶手段に格納し、各画像における
板の長手方向の各画素毎の、板幅方向の明暗レベルデー
タを全画像について加算し、この各画素毎に加算された
明暗レベルデータのピークの存在する画素の位置および
板幅方向の位置に基づいて圧延ロール疵を検出する、鋼
板の圧延ロール疵検出方法。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、鋼板の圧延ロール疵検
出方法に関し、特に冷間圧延機でのロール疵を、ＣＣＤ
カメラやレーザスキャン等による疵検出器で検出するに
当たっての信号処理方法に関する。
出方法に関し、特に冷間圧延機でのロール疵を、ＣＣＤ
カメラやレーザスキャン等による疵検出器で検出するに
当たっての信号処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】圧延工程において、圧延された鋼板の表
面のロール疵を監視することは、製品の品質を維持する
上で重要である。ロール疵が大きくなったときは、ロー
ル組替を行う等の対策をとる。
面のロール疵を監視することは、製品の品質を維持する
上で重要である。ロール疵が大きくなったときは、ロー
ル組替を行う等の対策をとる。
【０００３】従来のロール疵の判定は、ＣＣＤカメラで
撮影した一枚の画面やレーザスキャン等により得た鋼板
の幅方向の画像信号から、反射、色の濃淡により疵の有
無を判定していた。しかしながら、これでは、単発的な
疵あるいは冷却水の水滴等のノイズであるのか、ロール
疵による周期的なものであるのかの判定ができなかっ
た。
撮影した一枚の画面やレーザスキャン等により得た鋼板
の幅方向の画像信号から、反射、色の濃淡により疵の有
無を判定していた。しかしながら、これでは、単発的な
疵あるいは冷却水の水滴等のノイズであるのか、ロール
疵による周期的なものであるのかの判定ができなかっ
た。
【０００４】特開平４−２００８２０号公報には、鋼板
を赤外線カメラで撮像して圧延ロールの１回転分に相当
する画像を取り込み、画像処理により低温部を識別し、
１回目と２回目の画面との間の画像データの論理積Ｓと
論理和Ｎを求め、その比Ｓ／Ｎが一定値以上であるとき
にロール疵と判定する方法が開示されている。
を赤外線カメラで撮像して圧延ロールの１回転分に相当
する画像を取り込み、画像処理により低温部を識別し、
１回目と２回目の画面との間の画像データの論理積Ｓと
論理和Ｎを求め、その比Ｓ／Ｎが一定値以上であるとき
にロール疵と判定する方法が開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ロール
疵は一般的には減衰していくため、ノイズ、外乱要素を
意味する論理和部分は変わらないのに対し、疵の要素を
意味する論理積部分が小さくなっていくため、Ｓ／Ｎ比
が判定毎に小さくなり、判定精度の向上が困難であっ
た。
疵は一般的には減衰していくため、ノイズ、外乱要素を
意味する論理和部分は変わらないのに対し、疵の要素を
意味する論理積部分が小さくなっていくため、Ｓ／Ｎ比
が判定毎に小さくなり、判定精度の向上が困難であっ
た。
【０００６】本発明が解決すべき課題は、ロール疵のよ
うな周期性のある疵の検出のＳ／Ｎ比を高め、精度よく
ロール疵を検出することにある。
うな周期性のある疵の検出のＳ／Ｎ比を高め、精度よく
ロール疵を検出することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するた
め、本発明の鋼板の圧延ロール疵検出方法は、鋼板表面
の画像の明暗データを最終圧延ロールの１回転に相当す
る長さと鋼板幅の大きさの画面について、連続的に複数
画面分、記憶手段に格納し、各画像における板の長手方
向の各画素毎の、板幅方向の明暗レベルデータを全画像
について加算し、この各画素毎に加算された明暗レベル
データのピークの存在する画素の位置および板幅方向の
位置に基づいて圧延ロール疵を検出するようにしたもの
である。
め、本発明の鋼板の圧延ロール疵検出方法は、鋼板表面
の画像の明暗データを最終圧延ロールの１回転に相当す
る長さと鋼板幅の大きさの画面について、連続的に複数
画面分、記憶手段に格納し、各画像における板の長手方
向の各画素毎の、板幅方向の明暗レベルデータを全画像
について加算し、この各画素毎に加算された明暗レベル
データのピークの存在する画素の位置および板幅方向の
位置に基づいて圧延ロール疵を検出するようにしたもの
である。
【０００８】
【作用】圧延機で金属板（鋼板）に入るロール疵は、ロ
ール回転に伴うピッチを持っている。そこで、ロール回
転毎に得られた複数のデータを重ね合わせることによっ
て、ロール疵を明確にする。多数のデータ使用により、
１枚の画像ではＳ／Ｎ比の小さなロール疵のＳ／Ｎ比を
高めることが可能である。
ール回転に伴うピッチを持っている。そこで、ロール回
転毎に得られた複数のデータを重ね合わせることによっ
て、ロール疵を明確にする。多数のデータ使用により、
１枚の画像ではＳ／Ｎ比の小さなロール疵のＳ／Ｎ比を
高めることが可能である。
【０００９】
【実施例】以下、本発明を実施例を参照しながら具体的
に説明する。図１は本発明による画像処理工程を示す説
明図である。図１（ａ）はカメラで撮像した圧延ロール
１回転分に相当する長さと板幅の大きさの１画面を示す
もので、Ａ部にロール疵と思われる暗部が写し出されて
いる。このＡ部をスキャンしたデータが図１（ｂ）であ
り、疵部分がピークとして現れている。ピーク以外の部
分にも、ノイズが混入している。このような明暗データ
を平均化処理し、複数の画面毎に抽出すると、同じピッ
チの箇所に、図１（ｃ）に示すように疵部分の信号が現
れる。なお、疵部分以外にも、水滴や単発的なピークが
現れているデータも存在する。これらのデータを重ねる
と、すなわち加算すると、図１（ｄ）に示すように、ロ
ール疵部分だけがピークとして顕著に現れ、ノイズ部分
は多くの画面データを重ねると理論的にゼロになり、単
発的なピークは抑制される。ロール疵そのものは、撮像
の度に小さくなっていくことが多いが、加算することに
よりピークの高さは大きくなり、Ｓ／Ｎ比が大きくな
り、判別が容易となる。
に説明する。図１は本発明による画像処理工程を示す説
明図である。図１（ａ）はカメラで撮像した圧延ロール
１回転分に相当する長さと板幅の大きさの１画面を示す
もので、Ａ部にロール疵と思われる暗部が写し出されて
いる。このＡ部をスキャンしたデータが図１（ｂ）であ
り、疵部分がピークとして現れている。ピーク以外の部
分にも、ノイズが混入している。このような明暗データ
を平均化処理し、複数の画面毎に抽出すると、同じピッ
チの箇所に、図１（ｃ）に示すように疵部分の信号が現
れる。なお、疵部分以外にも、水滴や単発的なピークが
現れているデータも存在する。これらのデータを重ねる
と、すなわち加算すると、図１（ｄ）に示すように、ロ
ール疵部分だけがピークとして顕著に現れ、ノイズ部分
は多くの画面データを重ねると理論的にゼロになり、単
発的なピークは抑制される。ロール疵そのものは、撮像
の度に小さくなっていくことが多いが、加算することに
よりピークの高さは大きくなり、Ｓ／Ｎ比が大きくな
り、判別が容易となる。
【００１０】図２および図３は本発明の具体例を示すも
ので、１は鋼板、２は疵検出用のＣＣＤカメラである。
鋼板１の表面を、圧延ロール１回転分に相当する長さ毎
にカメラ２で撮像する。圧延ロール１回転分に相当する
長さは、ロール径、圧下率、先進率、ロールに疵の入っ
ている圧延機スタンドより特定することができる。
ので、１は鋼板、２は疵検出用のＣＣＤカメラである。
鋼板１の表面を、圧延ロール１回転分に相当する長さ毎
にカメラ２で撮像する。圧延ロール１回転分に相当する
長さは、ロール径、圧下率、先進率、ロールに疵の入っ
ている圧延機スタンドより特定することができる。
【００１１】１画面毎の画像データは、図３に示すよう
に画像メモリ３に格納する。画像メモリ３は、板幅方
向、板長手方向それぞれに２５６画素分とし、明暗の階
調は白黒２５６階調としている。全画面撮像後、各画面
について、フィルタ処理後、板長手方向の各画素につい
て、板幅方向のデータを加算する。これを各画像につい
て行い、その結果を加算する。これにより、周期疵、す
なわちロール疵のピークは加算され、他のノイズ分は零
ないし抑制されるので、ロール疵が顕著にピークとして
認められることになる。これにより、Ｓ／Ｎ比のよいロ
ール疵検出が可能となる。
に画像メモリ３に格納する。画像メモリ３は、板幅方
向、板長手方向それぞれに２５６画素分とし、明暗の階
調は白黒２５６階調としている。全画面撮像後、各画面
について、フィルタ処理後、板長手方向の各画素につい
て、板幅方向のデータを加算する。これを各画像につい
て行い、その結果を加算する。これにより、周期疵、す
なわちロール疵のピークは加算され、他のノイズ分は零
ないし抑制されるので、ロール疵が顕著にピークとして
認められることになる。これにより、Ｓ／Ｎ比のよいロ
ール疵検出が可能となる。
【００１２】本実施例による疵の周期性判定の方法を、
図４のフローチャートに従って順に説明する。
図４のフローチャートに従って順に説明する。
【００１３】(1) 鋼板１の速度をＶmpm 以下に減速する
（ステップ１００）。
（ステップ１００）。
【００１４】(2) カメラ２で撮像された画像を連続的に
複数画面、本例では６４画面分、画像メモリに取り込む
（ステップ１１０）。このとき、各画像取り込み時の鋼
板速度Ｖn を記憶させておく（ステップ１２０）。格納
した画像の１画面分の生画像の例を図１（ａ）に示す。
疵の部分が存在する列Ａの明暗度を図１（ｂ）に示す。
この処理をｎ＝６４になるまで繰り返す（ステップ１３
０）。
複数画面、本例では６４画面分、画像メモリに取り込む
（ステップ１１０）。このとき、各画像取り込み時の鋼
板速度Ｖn を記憶させておく（ステップ１２０）。格納
した画像の１画面分の生画像の例を図１（ａ）に示す。
疵の部分が存在する列Ａの明暗度を図１（ｂ）に示す。
この処理をｎ＝６４になるまで繰り返す（ステップ１３
０）。
【００１５】(3) その後、各画面のフィルタ処理、すな
わち各画素の明暗２５６階調の均一化処理を行う（ステ
ップ１４０）。
わち各画素の明暗２５６階調の均一化処理を行う（ステ
ップ１４０）。
【００１６】(4) 次いで、疵起点を検出する（ステップ
１５０）。疵起点のフローチャートは図５に示す通りで
ある。すなわち、
１５０）。疵起点のフローチャートは図５に示す通りで
ある。すなわち、
【００１７】(5) 異常画素のうち、連続しているものの
面積をラベリング処理により求める。この面積をＳnaと
する。但し、ｎは画面の番号、ａは１画面内での疵の番
号を表す（ステップ３００）。
面積をラベリング処理により求める。この面積をＳnaと
する。但し、ｎは画面の番号、ａは１画面内での疵の番
号を表す（ステップ３００）。
【００１８】(6) 前記面積Ｓnaが、ある閾値ＳT より大
きいかどうかをチェックし（ステップ３１０）、大きけ
れば起点疵ありと判定する（ステップ３２０）。
きいかどうかをチェックし（ステップ３１０）、大きけ
れば起点疵ありと判定する（ステップ３２０）。
【００１９】(7) 前記面積Ｓnaが、ある閾値ＳT より小
さいときは、ｎ＝６４になるまではステップ１４０から
の処理を繰り返し（ステップ３３０）、ｎ＝６４まで閾
値ＳTより大きな異常画素の面積が検出されないとき
は、起点疵なしと判定する（ステップ３４０）。
さいときは、ｎ＝６４になるまではステップ１４０から
の処理を繰り返し（ステップ３３０）、ｎ＝６４まで閾
値ＳTより大きな異常画素の面積が検出されないとき
は、起点疵なしと判定する（ステップ３４０）。
【００２０】(8) 図４のステップ１６０に戻って、ｎ画
面内の異常明暗度Ａ（ｎ，ｘ，ｙ）を２５６階調で検出
する。
面内の異常明暗度Ａ（ｎ，ｘ，ｙ）を２５６階調で検出
する。
【００２１】(9) 異常明暗度の画素が存在するｘ方向の
ラインの全ての明暗画素をピックアップする (ステップ
１７０）。
ラインの全ての明暗画素をピックアップする (ステップ
１７０）。
【００２２】(10) ロール径、圧延速度、ｘの値から疵
起点原因と推定される異常明暗度Ａ（ｎ，ｘ，ｙ）の存
在するラインの全ての明暗画素をピックアップする（ス
テップ１８０）。
起点原因と推定される異常明暗度Ａ（ｎ，ｘ，ｙ）の存
在するラインの全ての明暗画素をピックアップする（ス
テップ１８０）。
【００２３】(11) ｘ＝１〜２５６について異常明暗度
の総計ΣＡ（ｎ，ｘ，ｙ）を算出する（ステップ１９
０）。
の総計ΣＡ（ｎ，ｘ，ｙ）を算出する（ステップ１９
０）。
【００２４】(12) 総計がある閾値ＡT より大きいかど
うかを判定する（ステップ２００）。
うかを判定する（ステップ２００）。
【００２５】(13) 大きくないときは周期性なしと判定
し（ステップ２１０）、大きければ周期性ありと判定す
る（ステップ２２０）。
し（ステップ２１０）、大きければ周期性ありと判定す
る（ステップ２２０）。
【００２６】
【発明の効果】上述したように、本発明によれば、圧延
機のロール疵のような周期性のある疵の、疵検出のＳ／
Ｎ比を高めることが可能となった。
機のロール疵のような周期性のある疵の、疵検出のＳ／
Ｎ比を高めることが可能となった。
【図１】 本発明による画像処理工程の説明図である。
【図２】 本発明の画像処理の手順を示すフローチャー
トである。
トである。
【図３】 本発明の画像処理の手順を示す説明図であ
る。
る。
【図４】 本発明による疵の周期性判定のフローチャー
トである。
トである。
【図５】 本発明による疵起点検出のフローチャートで
ある。
ある。
１ 鋼板、２ ＣＣＤカメラ、３ 画像メモリ
Claims (1)
- 【請求項１】 鋼板表面の画像の明暗データを最終圧延
ロールの１回転に相当する長さと鋼板幅の大きさの画面
について、連続的に複数画面分、記憶手段に格納し、各
画像における板の長手方向の各画素毎の、板幅方向の明
暗レベルデータを全画像について加算し、この各画素毎
に加算された明暗レベルデータのピークの存在する画素
の位置および板幅方向の位置に基づいて圧延ロール疵を
検出することを特徴とする鋼板の圧延ロール疵検出方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5111822A JPH06324005A (ja) | 1993-05-13 | 1993-05-13 | 鋼板の圧延ロール疵検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5111822A JPH06324005A (ja) | 1993-05-13 | 1993-05-13 | 鋼板の圧延ロール疵検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06324005A true JPH06324005A (ja) | 1994-11-25 |
Family
ID=14571034
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5111822A Pending JPH06324005A (ja) | 1993-05-13 | 1993-05-13 | 鋼板の圧延ロール疵検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06324005A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030049331A (ko) * | 2001-12-14 | 2003-06-25 | 주식회사 포스코 | 냉연 강판의 표면 결함 검출장치 및 검출방법 |
| KR100406399B1 (ko) * | 1998-12-26 | 2004-01-24 | 주식회사 포스코 | 강판의표면결함검출방법 |
| WO2009123296A1 (ja) | 2008-03-31 | 2009-10-08 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 周期性欠陥検出装置及びその方法 |
| JP2011242318A (ja) * | 2010-05-20 | 2011-12-01 | Jfe Steel Corp | 帯状材料の周期性欠陥検査方法および装置 |
| WO2013010202A1 (de) * | 2011-07-15 | 2013-01-24 | Voestalpine Stahl Gmbh | Vorrichtung und verfahren zur detektion wenigstens eines periodisch auftretenden fehlers an einem gegenstand |
| JP2019013932A (ja) * | 2017-07-04 | 2019-01-31 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 平面形状測定装置 |
| JP2019109122A (ja) * | 2017-12-18 | 2019-07-04 | 大日本印刷株式会社 | 検査装置、検査方法、及びプログラム |
| US20230122383A1 (en) * | 2021-10-18 | 2023-04-20 | Edwin J. Lightfoot | Method and apparatus for the real time quantification of subtle variations in a planar material and identification of a corresponding source of the identified subtle variation |
| WO2024161619A1 (ja) * | 2023-02-03 | 2024-08-08 | Ｐｒｉｍｅｔａｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｊａｐａｎ株式会社 | 疵検出装置、圧延装置、疵検出方法及び圧延方法 |
-
1993
- 1993-05-13 JP JP5111822A patent/JPH06324005A/ja active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100406399B1 (ko) * | 1998-12-26 | 2004-01-24 | 주식회사 포스코 | 강판의표면결함검출방법 |
| KR20030049331A (ko) * | 2001-12-14 | 2003-06-25 | 주식회사 포스코 | 냉연 강판의 표면 결함 검출장치 및 검출방법 |
| WO2009123296A1 (ja) | 2008-03-31 | 2009-10-08 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 周期性欠陥検出装置及びその方法 |
| US20110040499A1 (en) * | 2008-03-31 | 2011-02-17 | Jfe Steel Corporation | Apparatus for detecting periodic defect and method therefor |
| US9008975B2 (en) | 2008-03-31 | 2015-04-14 | Jfe Steel Corporation | Apparatus for detecting periodic defect and method therefor |
| JP2011242318A (ja) * | 2010-05-20 | 2011-12-01 | Jfe Steel Corp | 帯状材料の周期性欠陥検査方法および装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20010629 |