JPH0894333A - 鋼板の疵検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】信号処理上非常に大きな外乱である水滴を除去
し、冷間圧延工程におけるオンライン疵検出を行うこ
と。 【構成】 カメラにより圧延中の板の画像を前後の画像
でその一部が重複するように撮像して複数枚分の画像信
号を得、この画像信号に基づき板上の異常明暗点の位置
Ｑ_n ，Ｑ_n-1 を検出し、この異常明暗点の位置を撮像間
隔の間の板の移動距離分Ｄ_n ，Ｄ_n-1 だけ補正して隣接
する画像の異常明暗点の位置と比較し、同じ位置にある
ときは疵と判断し、同じ位置にないときは水滴と判断す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、鋼板の疵検出方法に関
し、特に、特に冷間圧延機でのロール疵を、ＣＣＤカメ
ラによる疵検出器で検出する際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。

【０００３】従来、連続タンデム冷間圧延工程における
疵検査は、数コイルに１個のコイルを抜き出してオフラ
インで検査する抜き取り検査であった。このため、一度
疵が発生すると、必然的に数コイルに疵が発生するとい
う事態が生じるため、これらの疵の発生したコイルを救
済するためには、通常工程に対して増工程を行わねばな
らず、操業効率を大幅に低下させるという不都合が生じ
ていた。

【０００４】そこで、オンラインの疵検出方法が開発さ
れている。従来のオンラインのロール疵の判定は、ＣＣ
Ｄ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る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】このオンライン疵検出
は、酸洗・精整工程では実用化されているが、冷間圧延
工程では未だ実用化されていない。その理由としては、
冷間圧延工程はセンサを用いてオンライン疵検出を行お
うとした際に、図９に示すように、外乱要素が多々あ
り、その中でも鋼板に付着した水滴が、非常に信号とし
て大きく、且つ多数発生するため、疵との分別が困難で
あることが挙げられる。

【０００６】一方、冷間圧延工程においてオンライン疵
検出を行なうロール疵検出方法が、本出願人により、特
願平５−９９８０５号、特願平５−１１１８２２号とし
て出願されている。

【０００７】特願平５−９９８０５号明細書に記載のロ
ール疵検出方法は、圧延ロールを撮像して得た画像デー
タからロール疵を検出し、次にこのロール疵を拡大して
撮像するものであるが、移動する鋼板に対して同一箇所
の撮像を２回行なう必要があるので、撮像装置が複雑化
するという問題がある。また、画像を拡大しただけで
は、ロール疵と水滴の区別を確実に行なうことは困難で
ある。

【０００８】また、特願平５−１１１８２２号に記載の
ロール転写疵検出方法は、圧延ロール周長に同期させ撮
像した画像データを複数画面分記憶手段に格納し、板幅
方向の明暗レベルデータを全画像について加算すること
により、疵検出のＳ／Ｎ比を高めようとするものであ
り、ロール転写疵の様に周期性のあるものには信号レベ
ルの累積により有効であるが、単発的な疵に対しては逆
にＳ／Ｎを低下させるため、水滴の区別を確実に行なう
ことは困難であるという問題がある。

【０００９】また、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。
しかしながら、ロール疵のようにピッチ性を持つロール
疵の起点は比較的大きな疵で、ロールの回転に伴うピッ
チを持ちながら、徐々に小さくなっていくため、上記公
報に記載の方法では、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ことになり、Ｓ／Ｎ比が判定
毎に小さくなり、他の単発的な疵や鋼板表面に付着した
冷却水の水滴等と区別が困難になるという問題がある。

【００１０】そこで本発明は、信号処理上非常に大きな
外乱である水滴を除去し、冷間圧延工程におけるオンラ
イン疵検出を行うことを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の鋼板の疵検出方
法は、圧延中の板の画像を前後の画像でその一部が重複
するように撮像して複数枚分の画像信号を得、該画像信
号に基づき板上の異常明暗点の位置を検出し、該異常明
暗点の位置を各撮像時点の間の板の移動距離分だけ補正
して隣接する画像の異常明暗点の位置と比較し、同じ位
置にあるときは疵と判断し、同じ位置にないときは外乱
と判断することことを特徴とする。

【００１２】

【作用】本発明は、鋼板上の疵の鋼板に対する相対位置
は一定であるのに対して、外乱となる水滴の位置は鋼板
に対して移動することに着目して疵と水滴の区別を行
う。

【００１３】圧延中の板の画像が前後の画像でその一部
が重複するように複数枚分撮像され各画像において板上
の異常明暗点の位置が検出される。異常明暗点が疵であ
る場合には、板上の相対位置は一定であるので、異常明
暗点の位置を各撮像時点の間の板の移動距離分だけ補正
すると隣接する画像の異常明暗点の位置と一致する。と
ころが、異常明暗点が水滴である場合には、各撮像時点
の間にパージ等により水滴の位置が移動するので、移動
距離の補正を行っても隣接する画像の異常明暗点の位置
とは一致しない。これにより、疵と水滴の区別が可能と
なる。

【００１４】

【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。

【００１５】図１は本発明に係る圧延ロール疵検出方法
を実施するためのシステムの構成例を示すものである。
本実施例では、ＣＣＤカメラ１により、圧延スタンド２
から圧延されてくる鋼板３の表面を撮像するようにして
いる。また、鋼板３の撮像範囲（斜線で示す）を照明す
るためのストロボ４が設けられている。また図２は、Ｃ
ＣＤカメラ１からの画像信号に対する信号処理系を示す
ブロック図である。ＣＣＤカメラ１からの画像信号は、
画像処理装置５において後述する各種の信号処理を受け
て、画像メモリ６、演算装置７、モニタ８に供給され
る。

【００１６】先ず、本発明の疵検出方法の原理について
説明する。

【００１７】〔工程１〕図３（ａ）に示すように、鋼板
３の圧延方向に関して前後の画像が重複する部分がある
ように、ＣＣＤカメラ１により圧延スタンド２から圧延
されてくる鋼板３の表面を撮像し、ＣＣＤカメラ１から
の画像信号を画像メモリ６に書き込む。図４（ａ）は、
（ｎ−１）番目、ｎ番目、（ｎ＋１）番目の連続する３
枚分の画像の撮像部分を相対的に示している。いま、鋼
板３の表面に、図３に示す位置Ｐに疵が発生したとする
と、（ｎ−１）番目、ｎ番目、（ｎ＋１）番目の画像に
おける疵信号の位置Ｐ_n-1 ，Ｐ_n ，Ｐ_n+1 は、図３
（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すようになる。なお、図４
（ｂ），（ｃ）の破線の丸印は、（ｎ−１）番目の画像
における疵信号の位置Ｐ_n-1 を仮想的に示している。

【００１８】そして、画像処理装置５は画像メモリ６の
内容（２５６階調）を読み出し、任意の画素とその周辺
の画素の明暗レベルの変化率を全画素領域において算出
し、一定の閾値以上の信号を出力したものを疵と見做す
ことにより疵判定を行なう。

【００１９】〔工程２〕各画像をその時の通板速度分だ
け位置を補正し、前後の画像において、疵信号の位置が
変化したか否かを判定する。

【００２０】〔工程３〕疵信号の相対位置が動いていな
ければ、疵や疵起点と見做し、疵信号の相対位置が動い
ていれば水滴等の外乱と見做す。すなわち、疵信号が鋼
板の疵が原因となって発生している場合には、疵信号
は、図４（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように鋼板が移
動した距離と同じ距離だけ移動する。したがって、図４
（ｂ），（ｃ）に示すように、鋼板３の進行分Ｄ_n ，Ｄ
_n+1 だけ疵信号の発生位置Ｐ_n ，Ｐ_n+1 を補正したと
き、ｎ番目，（ｎ−１）番目の画像における疵信号の位
置Ｐ_n ，Ｐ_n+1 は、（ｎ−１）番目の画像における疵信
号の位置Ｐ_n-1 と同一位置になる。すなわち、鋼板３と
の相対位置に変化がないことが判る。これに対して、水
滴が疵信号の原因となって発生している場合には、図５
（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、疵信号の移動距
離は、パージの影響により鋼板が移動した距離とは異な
ってくる。したがって、鋼板３の進行分Ｄ_n ，Ｄ_n+1 だ
け疵信号の発生位置Ｑ_n ，Ｑ_n+1 を補正したとしても、
（ｎ−１）番目の画像における疵信号の位置Ｑ_n-1 と同
一位置にならない。なお、図５（ｂ），（ｃ）の破線の
丸印は、水滴の位置が移動しないと仮定した場合の（ｎ
−１）番目の画像における疵信号の位置Ｑ_n-1 を示す。

【００２１】〔工程４〕疵や疵起点を検出した場合、そ
れをモニタ８に写し出し、オペレータの目視により疵や
疵起点であるか否かの判定を行なうと共に、オンライン
での疵検査のための情報として使用する。

【００２２】次に、本実施例による疵起点検出の方法
を、図６のフローチャートに従って順に説明する。

【００２３】（１）鋼板３の速度をＶ_mpm 以下に減速す
る（ステップ１００）。なお、Ｖ_{mp m} は、圧延方向に関
して前後の画像で重複する部分があるように撮像できる
速度であり、カメラの視野（撮像範囲）で決まる値であ
る。たとえば、視野が３００ｍｍ×３００ｍｍの場合に
は、この速度Ｖ_mpm は１８０ｍ／分である。

【００２４】（２）鋼板３の表面に傾斜方向からストロ
ボ４を発光することにより、疵部位の明暗を浮き出さ
せ、その画像を、実質的に連続した画像が得られるよう
に、短い一定期間毎に、たとえば、１／３０秒毎に複数
画面、本例では６４画面分、ＣＣＤカメラ１で撮像して
画像処理装置５を介して画像メモリ６に取り込む（ステ
ップ１１０，１３０）。このとき、各画像取り込み時の
鋼板速度Ｖ_n を、たとえば、圧延スタンド出側に設置さ
れたレーザドップラ方式速度計で測定して記憶させてお
く（ステップ１２０）。図７は、ｎ番目の画面と（ｎ＋
１）番目の画面との関係を模式的に示す説明図であり、
１／３０秒間の間に、斜線で示した鋼板３の対応した部
分が、距離Ｄだけ移動することを示している。なお、Ａ
ｋ，Ｂｋは、ｎ番目の画面と（ｎ＋１）番目の画面にお
ける疵或いは疵候補の位置である。

【００２５】（３）ｎ番目の画面（図７参照）内を１／
３０秒間に進んだ距離の鋼板板長方向（Ｙ方向）分を、
矢印で示すように鋼板幅手方向（Ｘ方向）に画素列毎に
サーチし（図８（ａ），（ｂ）参照）、疵等でひときわ
明暗度の著しい部位（異常明暗座標）を各画素の明暗度
変化率より抽出する。明暗度変化率ΔＬは、たとえば、
下式で求める。

【００２６】ΔＬ＝√（（Ｌ（ｘ（ｎ＋５））−Ｌ（ｘ
（ｎ）））² ） ただし、Ｌは各ポイントの濃度レベル、ｘはＸ方向の座
標、ｎはｘのオフセットアドレスである。

【００２７】明暗度変化率ΔＬが設定パラメータ以上で
あれば、その位置を異常発生位置とする。なお、ここで
は異常発生位置を仮異常点と呼ぶ。この仮異常点Ａｐの
座標は、たとえば、 Ａｐ＝（Ｘ_i ，Ｙ_j ） 但し １≦ｉ，ｉ≦２５６ １≦ｊ，ｊ≦２４０ で表される。

【００２８】次に、仮異常点Ａｐ近傍の濃度解析を行な
う。

【００２９】仮異常点Ａｐの座標を（Ｘ_i ，Ｙ_j ）とし
たとき、座標（Ｘ_i ，Ｘ_j ＋１）を中心とするＨ×Ｖド
ットの平均濃度Ｄ_Akを算出する（図８（ｃ）参照）。但
し、ＨはＹ方向のドット数、ＶはＸ方向のドット数であ
る。

【００３０】算出された平均濃度Ｄ_Akと事前に求めた平
均濃度との差が設定パラメータ以上であれば起点疵候補
として中心座標（Ｘ，Ｙ）を記憶する（ステップ１４
０）。（４）疵起点候補が無い場合は、（３）を（取り
込み画像数−１）回だけ繰り返す（ステップ１６０）。

【００３１】（５）起点疵候補がある場合、次の画面で
ある（ｎ＋１）番目の画面を呼び出し、ｎ番目の画面で
の起点疵候補の位置Ａ_k の座標が１／３０秒間に進んだ
位置Ｂ_k の座標を求める（ステップ１７０）。Ｂ_k の座
標は下式で与えられる。

【００３２】Ｂ_k ＝（Ｘ_i ，Ｙ_j ＋Ｙ_v ） 但し、Ｙ_v は、（ｎ＋１）番目の画像取り込み時の鋼板
速度Ｖ_n+1 に１／３０を乗じた値をＹ軸上のドット数に
変換した値である。

【００３３】（６）求めたＢ_k の座標を中心とした設定
エリア内（図８（ｅ）においてハッチングで示す）を
（３）と同じ方法で処理し、異常明暗座標近傍の濃度解
析を行なって、疵起点候補を抽出し、１／３０秒間に進
んだ左上端を起点とした座標Ｃ_k ＝（Ｘ’，Ｙ’）を記
憶する（ステップ１８０）。また、疵起点候補の平均濃
度Ｄ_Ckを算出する。

【００３４】（７）疵候補の有無を判別し（ステップ１
９０）、起点疵候補がない場合は、サーチを終了するか
否かを判別し (ステップ２００）、サーチを継続する場
合にはステップ１８０に戻り、サーチを終了する場合に
はステップ１４０へ戻る。

【００３５】（８）起点疵候補がある場合は、（３）で
見つけた起点疵候補座標及び平均濃度値と（６）で求め
た疵起点候補座標及び平均濃度を比較する（ステップ２
１０）。

【００３６】（９）結果が設定しきい値以内であると
き、すなわち、起点疵候補座標の差が小さく、且つ、濃
度の変化が小さい場合には、真の起点疵として警報出力
を行なう（ステップ２２０）。

【００３７】（１０）結果が設定しきい値以外であると
きは、水滴であると判断し、（取り込み画像数−１）に
なるまで（３）からの処理を繰り返す（ステップ２３
０）。

【００３８】なお、上述した疵検出に際しては、図８
（ｄ），（ｅ）に示すように、鋼板の圧延方向と直交す
る方向にパージを行って、水滴を積極的に動かしている
ので、外乱である水滴をより確実に移動することができ
る。

【００３９】また、疵検出に際しては、図９に示すよう
に、溶接線や溶接認識穴が外乱として存在するが、これ
らの外乱は、カメラ撮像エリア通過タイミングが予めわ
かっているためソフトウェア的に排除することが可能で
ある。すなわち、溶接線や溶接認識穴に対応するパター
ンを有する外乱が検出されたときには、これを無視する
ようにプログラムを作成すればよい。

【００４０】

【発明の効果】本発明の鋼板の疵検出方法によれば以下
の効果を奏する。

【００４１】（１）冷間圧延工程におけるオンライン疵
検出のネックである水滴に起因する外乱を排除でき、冷
間圧延工程におけるオンライン疵検出が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る疵検出方法を実施するためのシ
ステムの構成例を示す説明図である。

【図２】 ＣＣＤカメラからの画像信号に対する信号処
理系を示すブロック図である。

【図３】 鋼板に対する撮像位置を示す説明図である。

【図４】 鋼板に疵がある場合の撮像画像を示す説明図
である。

【図５】 鋼板に水滴がある場合の撮像画像を示す説明
図である。

【図６】 本実施例による疵起点検出の方法を示すフロ
ーチャートである。

【図７】 ｎ番目の画面と（ｎ＋１）番目の画面との関
係を模式的に示す説明図である。

【図８】 本実施例による疵起点検出の方法を示す説明
図である。

【図９】 オンラインにおける外乱と疵の信号レベルを
示す説明図である。

【符号の説明】

１…ＣＣＤカメラ、２…圧延スタンド、３…鋼板、４…
ストロボ、５…画像処理装置、６…画像メモリ、７…演
算装置、８…モニタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 久保田 光利 福岡県北九州市戸畑区飛幡町１番１号 新 日本製鐵株式会社八幡製鐵所内

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 圧延中の板の画像を前後の画像でその一
   部が重複するように撮像して複数枚分の画像信号を得、 該画像信号に基づき板上の異常明暗点の位置を検出し、 該異常明暗点の位置を各撮像時点の間の板の移動距離分
   だけ補正して隣接する画像の異常明暗点の位置と比較
   し、 同じ位置にあるときは疵と判断し、同じ位置にないとき
   は外乱と判断することことを特徴とする鋼板の疵検出方
   法。