WO2016158873A1 - 溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置および表面欠陥検査方法 - Google Patents

溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置および表面欠陥検査方法 Download PDF

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Definitions

  • the present invention relates to a surface defect inspection apparatus and surface defect inspection method for hot-dip galvanized steel sheet.
  • Patent Document 2 discloses a quality control device installed at a stage before winding a hot-dip galvanized steel sheet into a coil.
  • This quality control apparatus first applies light to the surface of a hot-dip galvanized steel sheet, and processes to extract an image signal of a candidate from an image signal obtained by imaging regular reflection light of the light, and irregularly reflected light of the light
  • a process of extracting an image signal of an eyelid candidate from the image signal obtained by capturing an image of Extraction of the image signal of the eyelid candidate is performed using a threshold set to a certain quality level separately from the regular reflection light and the irregular reflection light.
  • a true haze image signal is selected from the image signals of the above-mentioned wrinkle candidates, and the kind of wrinkles is selected. Separately, information on the distribution state of the true overhead view image signal is obtained. Then, the defect length is calculated according to the type of wrinkles from the obtained information, and it is judged whether the quality level is satisfied or not based on the calculated existence rate of the defect length and the like over the entire length of the steel plate.
  • the surface defect inspection apparatus for a hot-dip galvanized steel sheet comprises: an illumination unit for illuminating the surface of the hot-dip galvanized steel sheet; a regular reflection light imaging unit for imaging specularly reflected light from an imaging target site on the hot-dip galvanized steel sheet; A diffuse reflection light imaging unit for capturing diffuse reflection light from an imaging target site, a specular reflection image signal obtained by imaging by the regular reflection light imaging unit, and a diffuse reflection image signal obtained by imaging the diffuse reflection light imaging unit And an image signal processing unit configured to process an image signal processing unit, and the specular reflection light imaging unit and the diffuse reflection light imaging unit simultaneously image the reflection light from the imaging target portion.
  • the image signal processing unit extracts a portion having a luminance lower than a predetermined threshold as a surface defect portion among regular reflection image signals obtained by imaging by the regular reflection light imaging unit, and the extracted surface defect portion With respect to the portion corresponding to the above, the irregular reflection image signal obtained by imaging the irregular reflection light imaging unit is subjected to threshold processing to classify and determine the defect type of the extracted surface defect portion.
  • a moving average value of the irregular reflection image signal obtained by imaging the formation is calculated, and the calculated moving average value is used as the threshold processing threshold. It is preferable to use, and to classify and determine a portion having a luminance higher than the threshold and a portion having a luminance lower than the threshold as different types of surface defects.
  • the surface defect inspection method for a hot-dip galvanized steel sheet having the above configuration the area, the shape, etc. of the surface defect that tends to cause variation by using and synchronizing the luminance information of the reflected image signal obtained from the regular reflection light and the irregular reflection light.
  • the type of surface defects can be classified and determined with high accuracy without relying on the information of
  • the illumination unit 3 illuminates the imaging target portion 8 on the surface of the steel plate 2.
  • the illumination unit 3 is disposed downstream of the surface 9 perpendicular to the traveling direction of the steel plate 2 (hereinafter also referred to as “orthogonal surface 9”) at the imaging target portion 8 in the traveling direction of the steel plate 2.
  • a light source of the illumination unit 3 LED-type line illumination which illuminates the steel plate 2 in the plate width direction is used.
  • the light source of the illumination unit 3 is not limited to this, and it is also possible to use a halogen, a metal halide, a fluorescent lamp or the like instead of the LED.
  • the regular reflection light imaging unit 4 picks up the regular reflection light in which the light emitted from the illumination unit 3 is reflected by the imaging target portion 8 on the surface of the steel plate 2. Therefore, the specular reflection light imaging unit 4 is disposed on the upstream side of the orthogonal plane 9 in the traveling direction of the steel plate 2 and is disposed to receive specularly reflected light at the position of the angle ⁇ with respect to the orthogonal plane 9 .
  • a CCD line sensor camera is used for the regular reflection light imaging unit 4. It is also possible to employ a CCD area sensor camera or the like instead of the CCD line sensor camera.
  • the spatial resolution of the regular reflection light imaging unit 4 is appropriately determined according to the type of surface defect to be detected.
  • the image signal processing unit 6 processes a regular reflection image signal T1 obtained by imaging by the regular reflection light imaging unit 4 and a diffuse reflection image signal T2 obtained by imaging by the diffuse reflection light imaging unit 5 to obtain a steel plate 2 surface defects are extracted, and the extracted surface defects are classified and determined.
  • the image signal processing unit 6 is composed of various arithmetic processing units (for example, a personal computer in which a program necessary for executing the classification determination logic to be described later is incorporated). The determination result is transmitted to the upper process computer to perform quality determination.
  • FIG. 1 a mode that surface defect inspection is performed with respect to the surface of the steel plate 2 which moves to a horizontal direction is shown in FIG. 1, as the surface defect inspection apparatus 1 is shown in FIG.
  • the surface defect inspection can also be performed on the surface of the steel plate 2 moving along.
  • the installation place of the surface inspection apparatus 1 is not particularly limited, it is preferable that the surface defect inspection by the surface inspection apparatus 1 be installed at a place where the final process of manufacturing the steel plate 2 is performed. . More specifically, it is desirable that the surface defect inspection by the surface inspection apparatus 1 is performed on the steel plate 2 before being wound on the tension reel after being subjected to the temper rolling process by the skin pass mill.
  • the light receiving angle of the irregularly reflected light imaging unit 5 taking this into consideration It is desirable to set ⁇ .
  • the horizontal axis represents the reflection angle
  • the vertical axis represents the brightness of the reflected light.
  • the brightness at a regular reflection angle of 10 ° is the highest, and the brightness is attenuated as the reflection angle deviates from the regular reflection angle of 10 °.
  • the degree of attenuation of this luminance is much greater in the case of formation than in the case of dross or non-plating.
  • the brightness (curve G3) of the reflected light in the case where the reflection surface is a dross is higher than the above-mentioned reference on the basis of the brightness (curve G1) of the reflection light in the case where the reflection surface is ground.
  • each of the images shown in FIG. 4 relates to the non-dross plating in the dross appearing on the surface of the steel plate 2.
  • In-dross non-plating is a surface defect that is unplated on the inside of dross.
  • the real photograph is a photograph which photographed non-plating in dross.
  • the brightness (curve G3) of the reflected light in the case where the reflection surface is a dross based on the brightness (curve G1) of the reflected light in the case where the reflection surface is a ground
  • the diffusely reflected light imaging unit 5 is installed at a reflection angle position where the luminance of the reflected light (curve G2) when the luminance is high and the reflection surface is not plated is lower than the above reference, and the above reference (curve G1)
  • the dross and the non-plating can be classified and determined if This is applicable not only to classification determination between dross and non-plating but also to classification determination of other types of surface defects.
  • the image signal processing unit 6 performs normalization processing on the regular reflection image signal T1 and the irregular reflection image signal T2 (S2), and then performs threshold processing (S3).
  • the normalization process is caused by the difference in imaging position on the steel plate 2 due to the influence of the aberration of the lens included in each of the reflected light imaging units 4 and 5 and the difference in the illumination condition due to the difference in imaging position on the steel plate 2 This is performed to correct the variations and deviations of the values of the image signals T1 and T2.
  • a standard normal distribution N (0) where the normal value N ( ⁇ , ⁇ 2 ) of the image signals T1 and T2 obtained in S1 is 0 in average value ⁇ and 1 in variance value ⁇ , respectively.
  • the regular reflection image signal T1L whose luminance is lower than a predetermined threshold value P1 is regarded (extracted) as a defective portion.
  • the threshold P1 may be a constant set in advance, but in the present embodiment, the threshold P1 is a value lower than the moving average value of the regular reflection image signals T1 in the imaging range of the regular reflection light imaging unit 4 by a predetermined value. There is.
  • the irregular reflection image signal T2H having a luminance higher than the predetermined threshold P2 regarding the defective portion (a portion on the steel plate 2 where the specular reflection image signal T1 has an luminance lower than the predetermined threshold P1).
  • the irregular reflection image signal T2L whose luminance is lower than a predetermined threshold value P2 is a second type defect (not plated or removed in the present embodiment). It is determined that
  • the threshold P2 may be a constant set in advance, but in the present embodiment, a moving average value of the diffuse reflection image signal obtained by diffuse reflection from the ground and imaging by the diffuse light imaging unit 5 is taken as the threshold P2. .
  • the image signal processing unit 6 performs a noise removal process for extracting a pixel regarded as a defect site by the threshold process of the regular reflection image signal T1 (S4), and the pixels relating to the extracted defect site are selected.
  • a defect linking process (S5) for linking In the noise removal processing, as shown in the left diagram of FIG. 8, among defects detected as the defective pixels 12 and 13 by the threshold processing, a defect having an isolated point (minute defect) that can be distinguished from the vicinity thereof.
  • the pixel 13 is regarded as noise, and this is changed to a normal pixel as shown in the right diagram of FIG.
  • a filter for changing the defective pixel 13 into a normal pixel
  • an averaging filter for changing the defective pixel 13 into a normal pixel
  • a low pass filter for changing the defective pixel 13 into a normal pixel
  • a Gaussian filter for changing the defective pixel 13 into a normal pixel
  • a Laplacian filter etc.
  • the defect linking process for example, as shown in the left diagram of FIG. 9, when there are a plurality of defects 12 close to each other, as shown in the right diagram of FIG.
  • One region (a region exemplified by a dotted line in FIG. 9 is a square region) is recognized as one defect 12.
  • the image signal processing unit 6 determines the aspect ratio, roundness, and direction of the defect (the longitudinal direction of the defect with respect to the traveling direction of the steel plate 2 Analysis of feature quantities such as
  • the density occupied by the pixels regarded as the defect site by the threshold process of the regular reflection image signal T1 the first type of defect site by the threshold process of the irregular reflection image signal T2.
  • the density occupied by the pixels regarded as D, and the density occupied by the pixels regarded as the second kind of defect part by the threshold processing of the irregular reflection image signal T2 are respectively calculated (S6).
  • the image signal processing unit 6 sets the aspect ratio, the roundness, and the like set in advance for each of the types of defects as shown in FIG. 6 with respect to the first type of defect site and the second type of defect site.
  • the threshold condition for the density is applied, and the types of the first type of defect site (dross, dirt) and the second type of defect site (non-plating, pinhole non-plating, hesitation) are further classified and judged, If the defect site is a first-type defect site, classification is further finely classified as any of dross, dirt [1], dirt [2], and if the defect site is a second-type defect site, no plating, Classification is further finely classified as any of pinhole non-plating and thorn (S7).
  • upper case letters “A”, “B”, “C” and “D” are actual values actually obtained in the surface defect inspection, and a combination of lower case letters and numbers “a1” and “b1” ,... are preset threshold values.
  • this threshold value an optimal value obtained by repeating experiments on various surface defects is adopted. Note that “dark” in the "regular reflection image signal” column indicates that the luminance is lower than the above threshold P1, and “dark” in the "diffuse reflection image signal” column is that the luminance is lower than the above threshold P2. And “bright” in the “diffuse reflection image signal” column indicates that the luminance is higher than the threshold value P2 described above.
  • the luminance information of the reflection image signal obtained from the regular reflection light and the irregular reflection light By combining and synchronizing, it is possible to classify and determine the type of surface defect extracted with high accuracy, without relying on the feature amount (aspect ratio, roundness of defect, orientation of defect, etc.) of the defect that is easily caused variation. Can. In the present embodiment, it is possible to classify and determine at least the first type defect and the second type defect with high accuracy without relying on the above-mentioned feature amount.
  • the present invention can be applied to, for example, a surface defect inspection apparatus and a surface defect inspection method for hot-dip galvanized steel sheet.
  • Hot-dip galvanized steel sheet hot-dip galvanized steel sheet
  • Reference Signs List 3 illumination unit 4 regular reflection light imaging unit 5 irregular reflection light imaging unit 6 image signal processing unit 8 imaging target portion T1 regular reflection image signal T2 irregular reflection image signal

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Abstract

バラツキが生じ易い表面欠陥の面積、形状等の情報に極力頼らずに、複数種類の表面欠陥を高い精度で分類判定すること。正反射光撮像部４と乱反射光撮像部５とは同時に鋼板２上の撮像対象部位からの反射光を撮像する。画像信号処理部６は、正反射光撮像部４が撮像して得られた正反射画像信号Ｔ１のうち、所定の閾値より低輝度の部位を表面欠陥部位として抽出する。抽出された表面欠陥部位に対応する部位に関し、乱反射光撮像部５が撮像して得られた乱反射画像信号Ｔ２に対し、閾値処理を行うことにより、抽出された前記表面欠陥部位の欠陥種類を分類判定する。

Description

溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置および表面欠陥検査方法
　本発明は、溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置および表面欠陥検査方法に関する。
　溶融亜鉛めっき鋼板の表面に現れる表面欠陥としては、不めっき、ヘゲ、ドロス、汚れなど様々なものがある。これらの欠陥の種類によって対応が異なることから、欠陥の種類を正確に分類判定することが望まれる。欠陥の種類の分類判定は一般に作業者が目視により行っていたが、近年、ラインの高速化やユーザの表面外観厳格化などに伴い、分類判定の機械化が進みつつある。
　溶融亜鉛めっき鋼板の表面欠陥検査に関する技術は、例えば特許文献１、２に開示されている。特許文献１には、スキンパスミルの上流側において、溶融亜鉛めっき鋼板の表面欠陥をドロスとその他の欠陥に判別するドロス欠陥検査装置が開示されている。この装置では、溶融亜鉛めっき鋼板の表面に、鋼板の法線に対して５０°～８０°の角度で光を照射し、同法線に対して０°～４０°の角度方向で乱反射光を撮像して画像信号を得るようにしている。そして、得られた画像信号のうち、画像輝度が所定の閾値より低く、かつ、面積が所定範囲内にある部位をドロスであると判定し、画像輝度が所定の閾値より低く、かつ、面積が所定範囲外のものをドロス以外の表面欠陥であると判定する。なお、同文献には、抽出した表面欠陥に対して、表面欠陥の面積、表面欠陥の画像輝度、表面欠陥のアスペクト比の３つの特徴量を用いて、同文献の第５図に示された判定ロジックによって、「無害」、「ドロス」、「汚れ、線状疵」、「ヘゲ、スケール」、「穴」、「模様疵」に分類判定することが開示されている。
　特許文献２には、溶融亜鉛めっき鋼板を巻き取ってコイルとする前の段階に設置した品質管理装置が開示されている。この品質管理装置は、先ず、溶融亜鉛めっき鋼板の表面に光を照射し、その光の正反射光を撮像して得られる画像信号から瑕疵候補の画像信号を抜き出す処理と、その光の乱反射光を撮像して得られる画像信号からも瑕疵候補の画像信号を抜き出す処理を行う。瑕疵候補の画像信号の抜き出しは、正反射光、乱反射光の別に、ある品質レベルに設定された閾値を用いて行う。次に、「線状疵」、「不めっき」等の瑕疵の種類毎に予め設定された基準情報を参照して、上記瑕疵候補の画像信号から真の瑕疵画像信号を選別し、瑕疵の種類別に真の瑕疵画像信号の分布状態の情報を得る。そして、得られた情報から瑕疵の種類別に欠陥長さを計算し、鋼板全長における算出した欠陥長さの存在率等に基づいて、品質レベルを満足するか否かの合否判定を行う。
特許第５５９４０７１号公報 特開２００４－１５１００６号公報
　特許文献１に開示されたドロス欠陥検査装置は、乱反射光から得られた表面欠陥の画像信号のうち、画像輝度が所定の閾値より低くなっている部位の面積が所定範囲内にあるものをドロスであると判定する。しかし、表面欠陥の面積には必ずバラツキが生じるため、このような手法では、ドロスよりも画像輝度が低くなる表面欠陥（例えば不めっき、ヘゲ、よごれ等）もドロスであると判定してしまうおそれがある。更に、同文献の請求項２に記載された装置では、表面欠陥のアスペクト比（形状）も考慮してその表面欠陥がドロスであるか否かの判定を行っているが、アスペクト比にも必ずバラツキが生じるため、ドロスを間違って不めっき、ヘゲ、よごれ等の表面欠陥と判定するおそれがある。
　特許文献２には、上記に述べたように、正反射光および乱反射光をそれぞれ撮像して得られた画像信号から正反射光、乱反射光の別に設定された閾値を用いて瑕疵候補の画像信号を抜き出すことや、「線状疵」、「不めっき」等の瑕疵の種類毎に予め設定された基準情報を参照して、抜き出した前記瑕疵候補の画像信号から真の瑕疵画像信号を選別することが記載されている。しかし、瑕疵候補の画像信号が何れの種類の瑕疵（「線状疵」、「不めっき」等）に該当するのかを判別する手法について何も記載されていない。つまり、同文献には、鋼板の表面欠陥を正確に分類判定するための技術は開示されていない。
　本発明は、上記従来技術では解決できない課題を解決するものであり、バラツキが生じ易い表面欠陥の面積、形状等の情報を極力頼らずに、複数種類の表面欠陥を高い精度で分類判定することができる溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置および表面欠陥検査方法を提供することを目的とする。
　本発明の溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置は、溶融めっき鋼板の表面を照明する照明部と、前記溶融めっき鋼板上の撮像対象部位からの正反射光を撮像する正反射光撮像部と、同撮像対象部位からの乱反射光を撮像する乱反射光撮像部と、前記正反射光撮像部が撮像して得られた正反射画像信号と、前記乱反射光撮像部が撮像して得られた乱反射画像信号とを処理する画像信号処理部と、を備えるものを前提とし、前記正反射光撮像部と前記乱反射光撮像部とは同時に前記撮像対象部位からの反射光を撮像するものである。前記画像信号処理部は、前記正反射光撮像部が撮像して得られた正反射画像信号のうち、所定の閾値より低輝度の部位を表面欠陥部位として抽出し、抽出された前記表面欠陥部位に対応する部位に関し、前記乱反射光撮像部が撮像して得られた乱反射画像信号に対し、閾値処理を行うことにより、抽出された前記表面欠陥部位の欠陥種類を分類判定する。
　前記構成を備える溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置において、前記画像信号処理部は、前記乱反射光撮像部が地合を撮像して得られる乱反射画像信号の移動平均値を算出し、算出された移動平均値を前記閾値処理の閾値として使用し、当該閾値より高輝度の部位と当該閾値より低輝度の部位とを互いに異なる種類の表面欠陥として分類判定する、ものとすることが好ましい。
　上記構成を備える溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置によれば、正反射光と乱反射光から得られる反射画像信号の輝度情報を併用・同期させることで、バラツキが生じ易い表面欠陥の面積、形状等の情報を頼らずに、表面欠陥の種類を高精度で分類判定することができる。
　本発明の溶融めっき鋼板の表面欠陥検査方法は、溶融めっき鋼板の表面を照明し、前記溶融めっき鋼板上の撮像対象部位からの正反射光および乱反射光をそれぞれ撮像し、撮像してそれぞれ得られた正反射画像信号と乱反射画像信号とを処理するものを前提とし、前記撮像対象部位からの正反射光の撮像と乱反射光の撮像は同時に行われるものである。前記処理は、撮像して得られた正反射画像信号のうち、所定の閾値より低輝度の部位を表面欠陥部位として抽出し、抽出された前記表面欠陥部位に対応する部位に関し、撮像して得られた乱反射画像信号に対し、閾値処理を行うことにより、抽出された前記表面欠陥部位の欠陥種類を分類判定するものである。
　前記構成を備える溶融めっき鋼板の表面欠陥検査方法において、前記処理において、地合を撮像して得られる乱反射画像信号の移動平均値を算出し、算出された移動平均値を前記閾値処理の閾値として使用し、当該閾値より高輝度の部位と当該閾値より低輝度の部位とを互いに異なる種類の表面欠陥として分類判定する、ものとすることが好ましい。
　上記構成を備える溶融めっき鋼板の表面欠陥検査方法によれば、正反射光と乱反射光から得られる反射画像信号の輝度情報を併用・同期させることで、バラツキが生じ易い表面欠陥の面積、形状等の情報を頼らずに、表面欠陥の種類を高精度で分類判定することができる。
　本発明によれば、バラツキが生じ易い表面欠陥の面積、形状等の情報を極力頼らずに、複数種類の表面欠陥を高い精度で分類判定することが可能となる。
溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置の構成例を示す図である。 ロールに沿って移動する鋼板の表面を溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置を用いて検査する様子を示した図である。 反射角度と反射光の輝度との関係を、地合、不めっき、ドロスに関して示したグラフである。 溶融めっき鋼板の表面に現れたドロス内不めっきに関する各種画像である。 反射光を撮像して得られた画像信号から欠陥を検出し、その欠陥を分類判定するまでの手順を示すフローチャートである。 欠陥の種類毎に予め設定されたアスペクト比、真円度、向き、密度等に関する閾値条件を示した表である。 正規化処理の説明図である。 ノイズ除去処理の説明図である。 欠陥連結処理の説明図である。
　以下、本発明の実施形態に係る溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置および表面欠陥検査方法について図面を参照しつつ説明する。なお、以下では溶融めっき鋼板の一例として溶融亜鉛めっき鋼板を挙げて説明する。
　図１に示すように、本実施形態に係る表面欠陥検査装置１は、溶融亜鉛めっき鋼板２（以下、単に「鋼板２」という。）の表面に現れる欠陥を、鋼板２を連続走行させながら分類判定するものであり、照明部３、正反射光撮像部４、乱反射光撮像部５、画像信号処理部６、分類判定結果出力部７等で構成されている。
　照明部３は、鋼板２の表面の撮像対象部位８を照明する。この照明部３は、撮像対象部位８において鋼板２の走行方向に直交する面９（以下「直交面９」ともいう。）より鋼板２の走行方向下流側に設置され、鋼板２の表面に対する照明の入射角が、直交面９に対して所定角度α（本実施形態ではα＝１０°）に設定されている。本実施形態では、照明部３の光源として、鋼板２を板幅方向に照明するＬＥＤ式のライン照明を使用している。但し、照明部３の光源は、これに限定されずＬＥＤに代えてハロゲン、メタルハライド、蛍光灯等を採用することも可能である。
　正反射光撮像部４は、照明部３から照射された光が鋼板２の表面の撮像対象部位８で反射した正反射光を撮像するものである。したがって、正反射光撮像部４は、前記直交面９より鋼板２の走行方向上流側に設置され、前記直交面９に対して角度αの位置で正反射光を受光するように設置されている。本実施形態では、正反射光撮像部４には、ＣＣＤラインセンサカメラを使用している。ＣＣＤラインセンサカメラに代えて、ＣＣＤエリアセンサカメラなどを採用することも可能である。なお、正反射光撮像部４の空間分解能は、検出対象とする表面欠陥の種類に応じて適宜定められる。
　乱反射光撮像部５は、照明部３から照射された光が鋼板２の表面の撮像対象部位８で反射した乱反射光を撮像するものである。この乱反射光撮像部５は、前記直交面９より鋼板２の走行方向上流側に設置され、前記直交面９に対して所定角度β（本実施形態ではβ＝３０°）の位置で乱反射光を受光するように設置されている。本実施形態では、乱反射光撮像部５にもＣＣＤラインセンサカメラを使用しているが、同様に、ＣＣＤラインセンサカメラに代えて、ＣＣＤエリアセンサカメラなどを採用することも可能である。なお、乱反射光撮像部５の空間分解能も、検出対象とする表面欠陥の種類に応じて適宜定められる。
　画像信号処理部６は、正反射光撮像部４が撮像して得られた正反射画像信号Ｔ１と、乱反射光撮像部５が撮像して得られた乱反射画像信号Ｔ２とを処理して、鋼板２の表面欠陥を抽出し、更に抽出した表面欠陥を分類判定する。この画像信号処理部６は、各種の演算処理装置（例えば、後述する分類判定ロジックを実行するために必要なプログラムが組み込まれたパーソナルコンピュータ等）で構成される。なお、判定結果は上位のプロセスコンピューターへ送信され品質判定を行う。
　分類判定結果出力部７は、画像信号処理部６により分類判定された表面欠陥の種類を表示、印刷等の手段により当製造工程、次の製造工程もしくはユーザに知らせる。この分類判定結果出力部７は、例えば、モニタ装置、プリンタ装置等により構成される。
　なお、図１では、水平方向に移動する鋼板２の表面に対して表面欠陥検査を行う様子を示しているが、表面欠陥検査装置１は、図２に示すように、ロール１０の外周面に沿って移動する鋼板２の表面に対しても表面欠陥検査を行うことができる。また、表面検査装置１の設置場所は、特に限定されるものではないが、好ましくは、表面検査装置１による表面欠陥検査が鋼板２の製造の最終工程で行われる場所に設置されることが望ましい。より特定的には、表面検査装置１による表面欠陥検査は、スキンパスミルよる調質圧延処理が施された後、テンションリールに巻き取られる前の鋼板２に対して行われることが望ましい。
　ところで、鋼板２の表面における反射角度と反射光の輝度との関係は、地合、表面欠陥の種類毎に定性的に相違することから、このことを考慮して乱反射光撮像部５の受光角度βを設定することが望ましい。図３に示すグラフは、横軸が反射角度、縦軸が反射光の輝度を示す。曲線Ｇ１は反射面が地合である場合、曲線Ｇ２は反射面が不めっき又はヘゲ（以下「不めっき」のみを記す。）である場合、曲線Ｇ３は反射面がドロス又は汚れ（以下「ドロス」のみを記す。）である場合をそれぞれ示している。曲線Ｇ１～Ｇ３が示すように、何れも正反射角１０°での輝度が最高となり、正反射角１０°から反射角度が離れるほど輝度が減衰する。この輝度の減衰の度合いはドロス、不めっきの場合よりも、地合の場合の方が格段に大きい。
　本実施形態では、反射面が地合である場合の反射光の輝度（曲線Ｇ１）を基準として、反射面がドロスである場合の反射光の輝度（曲線Ｇ３）が上記基準より高輝度となり、反射面が不めっきである場合の反射光の輝度（曲線Ｇ２）が上記基準より低輝度になる反射角度位置、つまり、β＝３０°の位置に乱反射光撮像部５を設置している。
　図４に示す画像は何れも、鋼板２の表面に現れたドロス内不めっきに関するものである。ドロス内不めっきは、ドロスの内側に不めっきがある表面欠陥である。同図において、「実物写真」はドロス内不めっきを撮影した写真である。「正反射画像信号（α＝１０°）」は正反射光撮像部４において撮像された正反射画像信号に基づき形成された画像である。「乱反射画像信号（β＝４５°）」、「乱反射画像信号（β＝４０°）」、「乱反射画像信号（β＝３５°）」、「乱反射画像信号（β＝３０°）」は、それぞれ試験的に乱反射角β＝４５°、β＝４０°、β＝３５°、β＝３０°となる反射角度位置に乱反射光撮像部４を設置して撮像した乱反射画像信号に基づき形成された画像である。
　図４における「実物写真」が示すように、肉眼では、ドロス内不めっきは、ドロス部分も不めっき部分も周囲の地合と比べて黒く（暗く）見える。「正反射画像信号（α＝１０°）」でも同様に、ドロス部分も不めっき部分も周囲の地合と比べて黒く見える。一方、「乱反射画像信号（β＝４５°）」では、ドロス部分も不めっき部分も、地合と比べて乱反射画像信号の輝度が高くなることから（図３参照）、白くなる。一方、βがαに近づくにつれて、「乱反射画像信号（β＝４０°）」、「乱反射画像信号（β＝３５°）」に示すように、不めっき部分が次第に黒くなり、「乱反射画像信号（β＝３０°）」では、ドロス部分が白のまま、不めっき部分のみが黒に反転する。
　したがって、図３に示すように、反射面が地合である場合の反射光の輝度（曲線Ｇ１）を基準として、反射面がドロスである場合の反射光の輝度（曲線Ｇ３）が上記基準より高輝度となり、かつ、反射面が不めっきである場合の反射光の輝度（曲線Ｇ２）が上記基準より低輝度となる反射角度位置に乱反射光撮像部５を設置し、上記基準（曲線Ｇ１）を閾値とすればドロスと不めっきとを分類判定することができる。このことは、ドロスと不めっきの間での分類判定に限らず、他の種類の表面欠陥同士の分類判定にも適用できる。
　以下、各反射光撮像部４，５において反射光を撮像して得られた画像信号から欠陥を検出し、その欠陥を分類判定するまでの手順を図５を参照しながら説明する。
　まず、正反射光撮像部４、乱反射光撮像部５は、それぞれ、鋼板２の表面で反射した反射光を撮像し、ＣＣＤによるデジタル変換処理を行って２５６階調の正反射画像信号Ｔ１および乱反射画像信号Ｔ２をそれぞれ得る（Ｓ１）。
　つぎに、画像信号処理部６は、正反射画像信号Ｔ１、乱反射画像信号Ｔ２に対して正規化処理を施した後（Ｓ２）、それぞれに閾値処理を行う（Ｓ３）。前記正規化処理は、各反射光撮像部４，５が備えるレンズの収差の影響や、鋼板２上の撮像位置の違いにより照明条件が異なること等によって、鋼板２上の撮像位置の違いにより生じる画像信号Ｔ１，Ｔ２の値のばらつきや偏りを是正するために行われる。前記正規化処理として、例えば、前記Ｓ１で得られた画像信号Ｔ１，Ｔ２の正規分布Ｎ（μ，σ２）をそれぞれ平均値μを０、分散値σを１とする標準正規分布Ｎ（０，１２）に変換し、更に、平均値を０から１２８にオフセットする処理が行われる。例えば、上記正規化処理前において、画像信号Ｔ１、Ｔ２の値の波形が、鋼板２の幅方向両側端から幅方向中央部に向かって徐々に高くなるような曲線Ｂ１（図７参照）を中心に形成されるものである場合、上記正規化処理後には、画像信号Ｔ１、Ｔ２の値の波形は、平均値が１２８でバラツキのない線分Ｂ２（図７参照）を中心に形成される。なお、図７のグラフの縦軸は０～２５５の範囲の階調値を示し、横軸は鋼板２の幅方向位置を示している。曲線Ｂ１、線分Ｂ２の両端が鋼板２の両側端位置に対応している。また、曲線Ｂ１、線分Ｂ２から下方へ突出した突起１１は欠陥の画像信号を示している。
　正反射画像信号Ｔ１に対する閾値処理では、所定の閾値Ｐ１より低輝度の正反射画像信号Ｔ１Ｌを欠陥部位としてみなす（抽出する）。上記閾値Ｐ１は、あらかじめ設定した定数でもよいが、本実施形態では、正反射光撮像部４の撮像範囲における各正反射画像信号Ｔ１の移動平均値よりも所定値だけ低い値を上記閾値Ｐ１としている。
　乱反射画像信号Ｔ２に対する閾値処理では、前記欠陥部位（正反射画像信号Ｔ１が所定の閾値Ｐ１より低輝度であった鋼板２上の部位）に関し、所定の閾値Ｐ２よりも高輝度の乱反射画像信号Ｔ２Ｈを第１種の欠陥（本実施形態ではドロス又は汚れ）であると判定し、所定の閾値Ｐ２よりも低輝度の乱反射画像信号Ｔ２Ｌを第２種の欠陥（本実施形態では不めっき又はヘゲ）であると判定する。上記閾値Ｐ２は、あらかじめ設定した定数でもよいが、本実施形態では、地合から乱反射されて乱反射光撮像部５にて撮像して得られる乱反射画像信号の移動平均値が上記閾値Ｐ２とされる。
　つぎに、画像信号処理部６は、正反射画像信号Ｔ１の閾値処理で欠陥部位とみなされた画素を抽出するためのノイズ除去処理を実施し（Ｓ４）、抽出された欠陥部位に係る画素同士を結合する欠陥連結処理（Ｓ５）を実施する。前記ノイズ除去処理は、図８の左図に示すように、上記閾値処理で欠陥画素１２，１３として検出されたもののうち、その近傍と区別できるような孤立点（微小欠陥）となっている欠陥画素１３をノイズとみなし、これを図８の右図に示すように正常画素に変更するものである。欠陥画素１３を正常画素に変更するためのフィルター（ノイズ除去処理の手法）としては、平均化フィルター、ローパスフィルター、ガウシアンフィルター、ラプラシアンフィルター等が周知されている。また、前記欠陥連結処理は、例えば、図９の左図に示すように、互いに近接した複数の欠陥１２が存在する場合、図９の右図に示すように、当該複数の欠陥１２を含む１つの領域（図９において点線にて例示する領域は四角領域）を１つの欠陥１２として認識するものである。
　そして、画像信号処理部６は、欠陥連結処理により１つの欠陥１２として認識された欠陥部位の輪郭に基づき、当該欠陥のアスペクト比、真円度、向き（鋼板２の走行方向に対する欠陥の長手方向の向き）等の特徴量を解析する。また、輪郭線に囲まれた領域に存在する画素のうち、正反射画像信号Ｔ１の閾値処理により欠陥部位とみなされた画素が占める密度、乱反射画像信号Ｔ２の閾値処理により第１種の欠陥部位とみなされた画素が占める密度、および、乱反射画像信号Ｔ２の閾値処理により第２種の欠陥部位とみなされた画素が占める密度をそれぞれ算出する（Ｓ６）。
　最後に、画像信号処理部６は、第１種の欠陥部位、第２種の欠陥部位に対して、図６に示すような、欠陥の種類毎にあらかじめ設定されたアスペクト比、真円度、向き、前記密度に関する閾値条件を当てはめて、第１種の欠陥部位（ドロス、汚れ）、第２種の欠陥部位（不めっき、ピンホール不めっき、ヘゲ）の種類を更に細かく分類判定し、欠陥部位が第１種の欠陥部位であれば、ドロス、汚れ［１］、汚れ［２］の何れかとして更に細かく分類判定し、欠陥部位が第２種の欠陥部位であれば、不めっき、ピンホール不めっき、ヘゲの何れかとして更に細かく分類判定する（Ｓ７）。図６における閾値条件のうち、大文字「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」は実際に表面欠陥検査で得られる実値であり、小文字と数字の組み合わせ「ａ１」、「ｂ１」、・・・は、予め設定された閾値である。この閾値には、各種の表面欠陥について繰り返し実験等を行うことにより得られた最適な値が採用される。なお、「正反射画像信号」欄の「暗」は、前記した閾値Ｐ１より低輝度であることを示し、「乱反射画像信号」欄の「暗」は、前記した閾値Ｐ２より低輝度であることを示し、「乱反射画像信号」欄の「明」は、前記した閾値Ｐ２より高輝度であることを示している。
　以上の説明から明らかなように、本発明の実施の形態に係る溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置および表面欠陥検査方法によれば、正反射光と乱反射光から得られる反射画像信号の輝度情報を併用・同期させることで、バラツキが生じ易い欠陥の特徴量（アスペクト比、欠陥の真円度、欠陥の向き等）を頼らずに、抽出された表面欠陥の種類を高精度で分類判定することができる。本実施形態では、上記特徴量を頼らずに、少なくとも第１種の欠陥と第２種の欠陥に高精度で分類判定できる。
　また、前記密度に関する閾値条件を当てはめれば、更に詳細に高精度で分類判定することも可能である。その上で、さらにアスペクト比、欠陥の真円度、欠陥の向き等の特徴量に関する閾値条件を当てはめれば、更に詳細に高精度で分類判定することが可能となる。
　なお、既述した実施形態においては、照明部３の照明角度α、正反射光撮像部４への正反射光の入射角度α、乱反射光撮像部５への乱反射光の入射角度βは、α＝１０°、β＝３０°としたが、αについては１０°≦α≦２５°としてもよい。βについては既述の条件を満たすことを前提に、３０°≦β≦４５°としてもよい。
　本発明は、例えば、溶融亜鉛めっき鋼板の表面欠陥検査装置および表面欠陥検査方法に適用することができる。
　１　表面欠陥検査装置
　２　溶融亜鉛めっき鋼板（溶融めっき鋼板）
　３　照明部
　４　正反射光撮像部
　５　乱反射光撮像部
　６　画像信号処理部
　８　撮像対象部位
　Ｔ１　正反射画像信号
　Ｔ２　乱反射画像信号

Claims (4)

  1. 　溶融めっき鋼板の表面上にある撮像対象部位を照明する照明部と、
    　前記撮像対象部位からの正反射光を撮像する正反射光撮像部と、
    　同撮像対象部位からの乱反射光を撮像する乱反射光撮像部と、
    　前記正反射光撮像部が撮像して得られた正反射画像信号と、前記乱反射光撮像部が撮像して得られた乱反射画像信号とを処理する画像信号処理部と、
    　を備える溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置において、
    　前記正反射光撮像部と前記乱反射光撮像部とは同時に前記撮像対象部位からの反射光を撮像するものであり、
    　前記画像信号処理部は、
    　前記正反射光撮像部が撮像して得られた正反射画像信号のうち、所定の閾値より低輝度の部位を表面欠陥部位として抽出し、
    　抽出された前記表面欠陥部位に対応する部位に関し、前記乱反射光撮像部が撮像して得られた乱反射画像信号に対し、閾値処理を行うことにより、抽出された前記表面欠陥部位の欠陥種類を分類判定する、
    　ことを特徴とする溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置。
  2. 　請求項１に記載の溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置において、
    　前記画像信号処理部は、前記乱反射光撮像部が地合を撮像して得られる乱反射画像信号の移動平均値を算出し、算出された移動平均値を前記閾値処理の閾値として使用し、当該閾値より高輝度の部位と当該閾値より低輝度の部位とを互いに異なる種類の表面欠陥として分類判定する、
    　ことを特徴とする溶融めっき鋼板の表面欠陥検査装置。
  3. 　溶融めっき鋼板の表面を照明し、
    　前記溶融めっき鋼板上の撮像対象部位からの正反射光および乱反射光をそれぞれ撮像し、
    　撮像してそれぞれ得られた正反射画像信号と乱反射画像信号とを処理する、
    　溶融めっき鋼板の表面欠陥検査方法において、
    　前記撮像対象部位からの正反射光の撮像と乱反射光の撮像は同時に行われるものであり、
    　前記処理は、
    　撮像して得られた正反射画像信号のうち、所定の閾値より低輝度の部位を表面欠陥部位として抽出し、
    　抽出された前記表面欠陥部位に対応する部位に関し、撮像して得られた乱反射画像信号に対し、閾値処理を行うことにより、抽出された前記表面欠陥部位の欠陥種類を分類判定するものである、
    　ことを特徴とする溶融めっき鋼板の表面欠陥検査方法。
  4. 　請求項３に記載の溶融めっき鋼板の表面欠陥検査方法において、
    　前記処理において、地合を撮像して得られる乱反射画像信号の移動平均値を算出し、算出された移動平均値を前記閾値処理の閾値として使用し、当該閾値より高輝度の部位と当該閾値より低輝度の部位とを互いに異なる種類の表面欠陥として分類判定する、
    　ことを特徴とする溶融めっき鋼板の表面欠陥検査方法。
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