WO2016208606A1 - 表面欠陥検出装置、表面欠陥検出方法、及び鋼材の製造方法 - Google Patents

表面欠陥検出装置、表面欠陥検出方法、及び鋼材の製造方法 Download PDF

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Definitions

  • the present invention provides a surface defect detection device and a surface defect detection method for optically detecting a surface defect of a steel material, and detects the surface defect of the steel material by using this surface defect detection method, and manufactures the steel material based on the detection result.
  • the present invention relates to a method for manufacturing a steel material.
  • the steel materials described here are steel products such as seamless steel pipes, welded steel pipes, hot-rolled steel sheets, cold-rolled steel sheets, thick steel plates, and other steel products, and are produced in the process of manufacturing these steel products. It means semi-finished products such as slabs.
  • a method for detecting surface defects in steel materials a method has been proposed in which a billet in the manufacturing process of a seamless steel pipe is irradiated with light to receive reflected light, and the presence or absence of surface defects is determined by the amount of reflected light. (See Patent Document 1).
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a surface defect detection device and a surface defect detection method capable of accurately discriminating between scales and harmless patterns and surface defects. Another object of the present invention is to provide a steel material manufacturing method capable of accurately discriminating between scales and harmless patterns and surface defects and manufacturing steel materials based on the discrimination results.
  • the surface defect detection apparatus is a surface defect detection apparatus that optically detects a surface defect of a steel material, and illuminates the same inspection target site from different directions using two or more distinguishable light sources.
  • a vector indicating a reflection direction of the imaging means the shooting direction of the image of the illumination light incident from definitive the other light source has a b 2, vector a 1 in the inspected portion, vectors b 1, vector a 2 , And the vector b 2 satisfies the following formula (1).
  • the surface defect detection apparatus is characterized in that, in the above invention, the irradiation direction of one of the illumination lights irradiated by the two light sources is parallel to the longitudinal direction of the steel material.
  • the surface defect detection method is a surface defect detection method for optically detecting a surface defect of a steel material, and illuminates the same inspection target site from different directions using two or more distinguishable light sources. Including an irradiation step of irradiating light, and a detection step of acquiring an image of reflected light of each illumination light and detecting a surface defect in the inspection target site by performing a difference process between the acquired images.
  • the surface defect detection method according to the present invention is characterized in that, in the above invention, the irradiation direction of one of the illumination lights irradiated by the two light sources is parallel to the longitudinal direction of the steel material.
  • the irradiating step irradiates illumination light by repeatedly emitting two or more flash light sources so that the light emission timings do not overlap each other, and / or Including simultaneously illuminating illumination light of two or more light sources that do not overlap with each other in the wavelength region, and when simultaneously illuminating illumination light of two or more light sources that do not overlap with each other in the wavelength region, the detection step is mixed
  • the method includes a step of acquiring an image of the reflected light of each illumination light by separating the reflected light of each illumination light using a filter that transmits light having the same wavelength as the wavelength of the illumination light.
  • the detection step extracts a bright part and a dark part of an image obtained by performing a difference process between acquired images, and the extracted bright part and dark part are extracted. Including a first determination step of determining the presence or absence of uneven surface defects from the positional relationship of and the irradiation direction of the illumination light.
  • the method for manufacturing a steel material according to the present invention includes a step of detecting a surface defect of the steel material using the surface defect detection method according to the present invention and manufacturing the steel material based on the detection result.
  • the surface defect detection apparatus and the surface defect detection method according to the present invention it is possible to accurately discriminate between scales, harmless patterns, and surface defects. Moreover, according to the manufacturing method of the steel material which concerns on this invention, a scale, a harmless pattern, and a surface defect can be discriminate
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration of a surface defect detection apparatus according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration of a modification of the area sensor shown in FIG.
  • FIG. 3 is a timing chart showing drive timings of the light source and the area sensor shown in FIG.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of two two-dimensional images obtained by photographing a surface defect, a scale, and a harmless pattern, and a difference image thereof.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing a configuration of an apparatus used in an experiment for investigating the relationship between the incident angle of illumination light and the reflectance of a healthy part (ground iron part).
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration of a surface defect detection apparatus according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration of a modification of the area sensor shown in FIG.
  • FIG. 3 is a timing chart showing drive timings of the light source and the area sensor shown
  • FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the incident angle of the laser and the amount of light received by the power meter.
  • FIG. 7 is a schematic diagram for explaining the surface defect detection process according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a schematic diagram for explaining a surface defect detection process according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a schematic diagram illustrating the configuration of the apparatus used in the example.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating the surface defect detection processing result of the example.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a surface defect detection processing result for a steel pipe portion where a scale has occurred.
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing a configuration of a modification of the surface defect detection device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a schematic diagram showing the configuration of another modification of the surface defect detection device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram showing a shadow when illumination light is irradiated from one side when the surface shape of the examination target part is a concave shape or a convex shape.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a difference image of concave surface defects.
  • FIG. 16 is a flowchart showing a flow of a method for calculating the positional relationship between the bright part and the dark part using the expansion process.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the one-dimensional profile of the difference image and the light / dark pattern.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a two-dimensional image and a one-dimensional profile of a filter.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a difference image and a one-dimensional profile that have been subjected to filter processing using the filter illustrated in FIG.
  • FIG. 20 is a schematic diagram illustrating a modification of the arrangement position of the light sources.
  • FIG. 21 is a schematic diagram showing a light / dark pattern obtained by the arrangement position of the light source shown in FIG.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating the surface defect detection processing result of the example.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating a difference image of the sagging habit.
  • FIG. 24 is a diagram showing a differential image of the roll wrinkles when illumination light is irradiated from the width direction and the longitudinal direction of the thick steel plate.
  • FIG. 25 is a diagram showing the inclination of surface defects when illumination light is irradiated from the width direction and the longitudinal direction of a thick steel plate.
  • FIG. 26 is a diagram showing the inclination of the healthy part when illumination light is irradiated from the width direction of the thick steel plate.
  • FIG. 27 is a diagram showing a configuration of a two-dimensional model of the optical system.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating a result of fitting an image profile to a theoretical curve.
  • FIG. 29 is a diagram illustrating a configuration of an optical system.
  • FIG. 30 is a diagram showing changes in signal intensity with respect to changes in the slope angle of surface defects when the incident angles of illumination light are 45 °, 60 °, and 75 °.
  • FIG. 31 is a diagram showing a reflection model of illumination light on a healthy part surface and a highly diffusive surface.
  • FIG. 32 is a diagram showing a difference image of the surface defect portion.
  • FIG. 33 is a diagram showing an image obtained when illumination light is irradiated from the right and left directions on a thick steel plate on which a highly diffusible scale adheres to an uneven surface.
  • FIG. 34 is a diagram illustrating a difference image between an image obtained when illumination light is irradiated from the right direction and an image obtained when illumination light is irradiated from the left direction.
  • FIG. 35 is a diagram showing the configuration of the optical system.
  • FIG. 36 is a diagram illustrating a change in the difference image with respect to a change in the incident angle of the illumination light.
  • FIG. 37 is a diagram showing the standard deviation of the noise signal intensity at the position in the longitudinal direction before application of the moving average filter process.
  • FIG. 38 is a diagram showing the standard deviation of the noise signal intensity at the position in the longitudinal direction after applying the moving average filter process.
  • FIG. 39 is a diagram showing the relationship between the incident angle of illumination light and the difference in light transmission and reception between the near side and the far side.
  • FIG. 40 is a diagram showing the relationship between the incident angle of illumination light and the absolute value of the difference between the light projecting / receiving difference on the near side and the light projecting / receiving difference on the far side.
  • FIG. 41 is a diagram showing the configuration of the optical system.
  • FIG. 42 is a diagram illustrating a detection result of surface defects.
  • FIG. 43 is a diagram showing the detection result of barrage folds.
  • FIG. 44 is a diagram showing the result of inspecting the surface defect while suppressing the visual field only in the longitudinal direction of the thick steel plate.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration of a surface defect detection apparatus according to a first embodiment of the present invention.
  • a surface defect detection device 1 according to a first embodiment of the present invention is a device that detects a surface defect of a cylindrical steel pipe P that is conveyed in the direction of an arrow in the figure, and includes light sources 2a and 2b.
  • a function generator 3, area sensors 4a and 4b, an image processing device 5, and a monitor 6 are provided as main components.
  • the light sources 2a and 2b irradiate the illumination light L that can be discriminated to the same inspection target portion on the surface of the steel pipe P in accordance with a trigger signal from the function generator 3. It is desirable that the light sources 2a and 2b be arranged symmetrically with respect to the inspection target part. Therefore, the light sources 2a and 2b are shifted by the same angle with respect to the normal vector of the surface of the steel pipe P, and are arranged so that the irradiation direction vector of the illumination light L and the normal vector of the surface of the steel pipe P are in the same plane. ing.
  • the identity of the incident angle described here aims to make the optical conditions as equal as possible when discriminating light sources in different directions, and to greatly reduce the signal of a healthy part including a scale and a harmless pattern by differential processing. Further, the signal of the healthy part greatly depends on the surface property of the object, and it is difficult to guarantee the identity at a constant angle. Therefore, as long as the conditions can be inspected, even if the angles are slightly different, the same angle is expressed as long as the signal of the healthy portion can be reduced by the difference processing.
  • the condition that can be inspected here is a condition that the specular reflection component can be sufficiently eliminated and the amount of light is sufficient. If the amount of light is sufficient, the incident angle may be made as large as possible.
  • the number of light sources is two, but the number of light sources may be three or more as long as discrimination is possible.
  • the discriminable light source described here refers to a light source capable of obtaining the amount of reflected light for each light source with respect to the reflected light obtained from the object.
  • the area sensors 4a and 4b capture a two-dimensional image of the reflected light of the illumination light L emitted from the light sources 2a and 2b according to the trigger signal from the function generator 3.
  • the area sensors 4 a and 4 b input captured two-dimensional image data to the image processing device 5. It is desirable that the area sensors 4a and 4b be installed on the normal vector of the region to be inspected as much as possible while ensuring the respective imaging fields of view.
  • the area sensors 4a and 4b be as close as possible and the respective optical axes be as parallel as possible.
  • the area sensors 4 a and 4 b may be adjusted so that the optical axes thereof are coaxial by using any one of the half mirror 10, the beam splitter, and the prism. Thereby, the difference image mentioned later can be acquired accurately.
  • the image processing device 5 is a device that detects a surface defect in a region to be inspected by performing difference processing described later between two two-dimensional images input from the area sensors 4a and 4b.
  • the image processing device 5 outputs to the monitor 6 information related to the two-dimensional images and surface defect detection results input from the area sensors 4a and 4b.
  • the surface defect detection apparatus 1 having such a configuration discriminates the scale or harmless pattern from the surface defect in the inspection target part by executing the following surface defect detection process.
  • the surface defects described here are irregular defects.
  • the scale and harmless pattern mean a surface film with different optical characteristics and a surface property that is different from a steel part with a thickness of several ⁇ m to several tens of ⁇ m. It is a part to become.
  • surface defect detection processing according to the first to third embodiments of the present invention will be described.
  • FIG. 3 is a timing chart showing drive timings of the light sources 2a and 2b and the area sensors 4a and 4b.
  • d represents the light emission time of the light sources 2a and 2b
  • T represents the imaging period of the two-dimensional image by the area sensors 4a and 4b.
  • the light sources 2a and 2b are discriminated by using the light sources 2a and 2b as flash light sources and repeatedly emitting light so that the flash light sources do not overlap each other.
  • the function generator 3 transmits a trigger signal to the light source 2a and the area sensor 4a, the light source 2a emits the illumination light L, and the area sensor within time d. 4a completes the photographing of the two-dimensional image. Then, after the two-dimensional image is captured by the area sensor 4a, the function generator 3 transmits a trigger signal to the light source 2b and the area sensor 4b, and similarly captures the two-dimensional image. According to this embodiment, it is possible to take a two-dimensional image of each reflected light with respect to the illumination light L emitted from each light source without causing a decrease in the amount of light at the time difference d.
  • the flash light source has a short light emission time d. This is because the shorter the light emission time d, the smaller the shutter delay between the two two-dimensional images obtained by the area sensors 4a and 4b, and the smaller the positional deviation of the two-dimensional image due to the shutter delay. Further, when it is intended to detect a surface defect using a difference image of a two-dimensional image by individual reflected light, the light emission time d of the flash light source needs to satisfy the condition shown in the following formula (2). .
  • the conveyance speed of the steel pipe P is 1, 3, 5 m / sec.
  • the light emission times of the light sources 2a and 2b must be 800, 270 and 160 ⁇ sec or less, respectively.
  • this positional deviation can be corrected after photographing a two-dimensional image.
  • the image processing apparatus 5 performs image processing such as calibration, shading correction, and noise removal using camera parameters derived in advance for the two-dimensional images input from the area sensors 4a and 4b. After the application, a surface defect in the inspection target part is detected by performing a difference process between the two-dimensional images.
  • the luminance value of each pixel constituting the two-dimensional image Ia obtained when the illumination light L is emitted from the light source 2a is Ia (x, y) (where the number of pixels is X ⁇ Y, and the x coordinate is 1 ⁇ x ⁇ X, y coordinate is 1 ⁇ y ⁇ Y), and the luminance value of each pixel constituting the two-dimensional image Ib obtained when the illumination light L is irradiated from the light source 2b is expressed as Ib (x, y).
  • the luminance value I_diff (x, y) of each pixel of the difference image I_diff is expressed by the following formula (3).
  • FIGS. 4A, 4B, and 4C show examples of the two-dimensional images Ia and Ib and the difference image I_diff obtained by imaging the surface defect, the non-defect scale, and the harmless pattern, respectively.
  • the luminance value I′_diff (x, y) of the difference image is expressed by the following formula (4).
  • the light sources 2a and 2b are the same, and that each light source is irradiated so as to be as uniform parallel light as possible, and the inspection target part is close to a plane.
  • surface defects can be detected by general shading correction even when the surface is somewhat uneven or when applied to a gently curved surface such as a steel pipe P.
  • the incident angle of the illumination light L is within a range in which a specular reflection component does not enter the reflected light of the healthy part and a sufficient amount of light can be secured.
  • the inventors of the present invention conducted an experiment for investigating the relationship between the incident angle of the illumination light L and the reflectance of the healthy part (ground iron part).
  • the configuration of the apparatus used for the experiment is shown in FIG.
  • the power meter 12 is fixed at a position on the normal vector l with respect to the target position on the surface of the slab sample 14.
  • the amount of light received by the power meter 12 when the incident angle ⁇ of the laser 13 with respect to the normal vector l was changed from 0 ° to 90 ° was measured.
  • the experimental results are shown in FIG.
  • the incident angle ⁇ is in the range of 0 ° to 20 °
  • the amount of light received by the power meter 12 is large because the specular reflection component is included, but when the incident angle ⁇ is 60 ° or more.
  • the amount of light received by the power meter 12 is greatly reduced. Therefore, if the incident angle of the illumination light L is small as long as there is no problem in detection ability, the amount of received light can be increased.
  • the resolution in the depth direction of the inspection target part depends on the inclination angle of the defect and the resolution of the area sensors 4a and 4b.
  • the inclination angle of the defect means that the “normal vector of the defect part” is orthogonally projected onto the “plane formed by the normal vector of the surface of the healthy part of the inspection target site and the light source direction vector”, and the orthogonally projected vector And the normal vector of the surface of the healthy part.
  • the light sources 2a and 2b are discriminated by using the light sources 2a and 2b as light sources whose wavelength regions do not overlap each other.
  • the light sources 2a and 2b are discriminated by using the light sources 2a and 2b as light sources whose wavelength regions do not overlap each other.
  • two types of wavelength selection filters 20a and 20b whose wavelength regions do not overlap with the light sources 2a and 2b are installed, and the wavelength region of the illumination light L is selected.
  • wavelength selection filters 21a and 21b having the same wavelength selection characteristics are installed in the area sensors 4a and 4b.
  • the reflected light of the illumination light L from the light source 2a is received only by the area sensor 4a by the wavelength selection filters 20a and 21a, and the reflected light of the illumination light L from the light source 2b is received by the wavelength selection filter 20b, Light is received only by the area sensor 4b by 21b. Therefore, by matching the photographing timings of the area sensors 4a and 4b, it is possible to photograph a two-dimensional image by the reflected light of the illumination light L from the light sources 2a and 2b without misalignment. Processing after taking a two-dimensional image is the same as in the first embodiment.
  • the light sources 2a and 2b are used as flash light sources in order to prevent displacement due to the movement of the examination target part, and the two-dimensional operation is performed without changing the irradiation timing of the light sources 2a and 2b. You may shorten the imaging time of an image.
  • the wavelength selection filter 20a is a blue transmission filter and the wavelength selection filter 20b is a green transmission filter
  • a two-dimensional image is taken using a single color camera, so that the illumination light L from the light source 2a is captured in the blue channel. Only the reflected light may be received, and only the reflected light of the illumination light L from the light source 2b may be received by the green channel.
  • the light sources 2a and 2b are discriminated by using the light sources 2a and 2b as light sources having linear polarization characteristics orthogonal to each other.
  • linearly polarizing plates 30a and 30b are installed in the light sources 2a and 2b at ⁇ ° and ( ⁇ + 90) ° ( ⁇ is an arbitrary angle), and light components of polarization components orthogonal to each other.
  • the linear polarizing plate means a filter that transmits only a linearly polarized light component in a certain direction with respect to incident light.
  • linear polarizing plates 31a and 31b having the same linear polarization characteristics as the linear polarizing plates 30a and 30b are installed in the area sensors 4a and 4b at ⁇ ° and ( ⁇ + 90) °.
  • the reflected light of the illumination light L from the light source 2a is received only by the area sensor 4a, and the reflected light of the illumination light L from the light source 2b is received only by the area sensor 4b. Therefore, by matching the photographing timings of the area sensors 4a and 4b, it is possible to photograph a two-dimensional image by the reflected light of the illumination light from each light source without misalignment.
  • the light sources 2a and 2b may be flash light sources, and the imaging time of the two-dimensional image may be shortened without changing the irradiation timing of the light sources 2a and 2b.
  • the processing after alignment and two-dimensional image capturing is the same as in the first and second embodiments.
  • FIG. 9 shows a flash light source is used as the light sources 2a and 2b, and a surface defect of the steel pipe P is detected by using a method of changing the light emission timing of the light sources 2a and 2b.
  • the area sensors 4a and 4b were juxtaposed to take a two-dimensional image and aligned by image processing.
  • FIG. 10 shows the result of surface defect detection processing. 10A is a two-dimensional image obtained when the illumination light L is irradiated from the light source 2a, FIG. 10B is a two-dimensional image obtained when the illumination light L is irradiated from the light source 2b, and FIG. ) Is a difference image between the two-dimensional image shown in FIG.
  • the SN ratios of the images shown in FIGS. 10A to 10C are 3.5, 3.5, and 6.0 in order, and the SN ratio of the difference image is higher than that when the illumination light L is simply emitted from one direction. Improved.
  • FIG. 11 is a diagram showing the surface defect detection processing result for the steel pipe portion where the scale is generated.
  • FIG. 11A shows a two-dimensional image obtained when the illumination light L is emitted from the light source 2a
  • FIG. 11B shows a two-dimensional image obtained when the illumination light L is emitted from the light source 2b
  • FIG. ) Is a difference image between the two-dimensional image shown in FIG. 11A and the two-dimensional image shown in FIG.
  • a black spot spreading over the entire two-dimensional image shown in FIGS. 11A and 11B is a scale that causes noise. Since the scale shape was flat, the scale image was removed by acquiring the difference image. Moreover, in the difference image, the signal of the scale that becomes noise is reduced to about 1 ⁇ 4 as compared with the case where the illumination light L is simply irradiated from one direction.
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing a configuration of a modification of the surface defect detection device according to the first embodiment of the present invention.
  • the illumination light irradiated from one light source 2a is divided by a plurality of mirrors 40a, 40b, 40c, and 40d, and finally the inspection target site of the steel pipe P1 is illuminated from two directions. Irradiate light.
  • the same effects as those of the second and third embodiments can be obtained by installing the wavelength selection filters 20a and 20b and the linear polarizing plates 30a and 30b in the optical paths of the illumination light.
  • this modification irradiates illumination light from two directions, it is the same when irradiating illumination light from three or more directions.
  • FIG. 13 is a schematic diagram showing the configuration of another modification of the surface defect detection device according to the first embodiment of the present invention.
  • the wavelength of the light source is not limited by the wavelength selection filters 20a and 20b, but the pulse lasers 51a and 51b and the diffusion plates 50a and 50b are used. Are used to limit the wavelength of the light source.
  • the light sources are discriminated by irradiating laser light from two pulse lasers 51a and 51b having different wavelength regions from the left and right directions of the inspection target part.
  • the diffusion plates 50a and 50b are inserted into the optical path of the laser light.
  • this modification irradiates illumination light from two directions, it is the same when irradiating illumination light from three or more directions.
  • This modification uses a dichroic mirror in place of the wavelength selection filters 21a and 21b installed in the area sensors 4a and 4b in the surface defect detection apparatus shown in FIG.
  • a dichroic mirror is a mirror that reflects light of a specific wavelength component and transmits light of other wavelength components. By using a dichroic mirror, a wavelength selection filter becomes unnecessary.
  • this modification irradiates illumination light from two directions, it is the same when irradiating illumination light from three or more directions.
  • the surface defect detection apparatus 1 discriminates a scale or harmless pattern from an uneven surface defect in an inspection target part by executing the following surface defect detection process.
  • the scale and harmless pattern mean a surface film or surface property with a different optical characteristic from a part of steel with a thickness of several ⁇ m to several tens of ⁇ m. It is a part.
  • the image processing device 5 uses camera parameters derived in advance for two two-dimensional images input from the area sensors 4a and 4b. After performing image processing such as calibration, shading correction, and noise removal, a difference image is generated by performing difference processing between the two-dimensional images, and uneven surface defects in the inspection target part are generated from the generated difference image Is detected.
  • the luminance value of each pixel constituting the two-dimensional image Ia obtained when the illumination light L is emitted from the light source 2a is Ia (x, y) (where the number of pixels is X ⁇ Y, and the x coordinate is 1 ⁇ x ⁇ X, y coordinate is 1 ⁇ y ⁇ Y), and the luminance value of each pixel constituting the two-dimensional image Ib obtained when the illumination light L is irradiated from the light source 2b is expressed as Ib (x, y).
  • the luminance value I_diff (x, y) of each pixel of the difference image I_diff obtained by the difference processing is expressed by the above-described equation (3).
  • luminance value I_diff (x, y) 0.
  • FIGS. 14A and 14B are diagrams showing shadows when illumination light is irradiated from one light source to the inspection target part when the surface shape of the inspection target part is a concave shape and a convex shape.
  • FIG. 14A when the surface shape of the inspection target part is a concave shape, the near side of the light source becomes dark due to a decrease in the amount of irradiation light per unit area, and the back side of the light source approaches the regular reflection direction. become brighter.
  • FIG. 14A when the surface shape of the inspection target part is a concave shape, the near side of the light source becomes dark due to a decrease in the amount of irradiation light per unit area, and the back side of the light source approaches the regular reflection direction. Become brighter.
  • FIG. 14A when the surface shape of the inspection target part is a concave shape, the near side of the light source becomes dark due to a decrease in the amount of irradiation light per unit area, and the back side of the light
  • the near side of the light source becomes closer to the regular reflection direction so that it becomes brighter, and the back side of the light source has a convex shape. It becomes a shadow and darkens.
  • the light / dark pattern of the reflected light of the illumination light differs depending on whether the surface shape of the inspection target part is concave or convex. Therefore, the presence or absence of uneven surface defects can be detected by recognizing the light / dark pattern of the reflected light. Therefore, in the following, a method for detecting uneven surface defects by recognizing a light / dark pattern of reflected light will be described. In the following description, it is assumed that concave surface defects are detected among uneven surface defects, but convex surface defects can also be detected by the same logic.
  • the bright part described below means a blob having an area of a predetermined value or more obtained by performing a concatenation process on a pixel whose luminance is a predetermined threshold or more in the difference image I_diff.
  • the dark portion described below refers to a blob having an area greater than or equal to a predetermined value obtained by performing concatenation processing on pixels whose luminance is equal to or lower than a predetermined threshold in the difference image I_diff.
  • a blob means a set of labeled pixels.
  • a light / dark pattern is recognized by extracting a bright part and a dark part by performing threshold processing.
  • the light sources 2a and 2b are arranged symmetrically with respect to the normal vector of the inspection target part, so that the reflected light caused by the uneven shape on the surface is reflected.
  • Light and dark patterns occur in the left-right direction. Since the right and left of the light and dark are reversed depending on the order of the difference processing, here, the right is bright and the left is dark, the concave shape, the right is dark, and the left is bright is the convex shape. Therefore, the difference image I_diff of the concave surface defect is as shown in FIG. Therefore, if the bright part image and the dark part image are binarized by the luminance threshold values The and -The, respectively, the bright part and dark part binarized images I_blight and I_dark are respectively expressed by the following formula (5).
  • the first positional relationship calculation method is a method of calculating the positional relationship between the bright part and the dark part by performing an expansion process in a specific direction on the bright part and the dark part.
  • a flowchart of this calculation method is shown in FIG.
  • a case will be described in which a bright and dark pattern in which the right is bright and the left is dark in order to detect a concave surface defect is recognized.
  • Light on the right and dark on the left means that there is always a dark part on the left side of the bright part, and there is always a bright part on the right side of the dark part.
  • the image processing apparatus 5 performs an expansion process in the right direction for the dark part and performs an expansion process in the left direction for the bright part (steps S1a and S1b).
  • the expansion process is expressed as Equation (6) below.
  • the upper left of the two-dimensional image is the origin
  • the lower direction is positive in the y-axis direction
  • the right direction is positive in the x-axis direction.
  • the bright portion and the dark portion are expanded by the same length W, but the expanded length W is not necessarily the same. In extreme cases, only the bright portion and the dark portion are included. On the other hand, an expansion process may be performed. Further, the expanding length W depends on the size of the surface defect to be detected.
  • the image processing apparatus 5 performs an expansion process by performing an AND process on the bright and dark images I_blight_extend and I_dark_extend that have been subjected to the expansion process as in Expression (7) below.
  • the overlapping part of the bright part and dark part images I_blight_extend and I_dark_extend is extracted as a defect candidate part image I_defect (steps S2a and S2b).
  • the image processing apparatus 5 generates a defect candidate blob I_defect_blob by performing a labeling process on the obtained defect candidate part images I_defect after performing a connection / isolated point removal process as necessary. (Step S3). Then, the image processing device 5 extracts the feature amount of each defect candidate blob I_defect_blob, and determines whether each defect candidate blob I_defect_blob is a concave surface defect based on the extraction result (steps S4a and S4b). . Note that in order to investigate the feature amount of the defect candidate blob I_defect_blob, information on the bright part and the dark part is necessary, so the bright part and the dark part are restored from the defect candidate blob I_defect_blob.
  • the image processing apparatus 5 since the bright part always exists on the right side of the defect candidate part and the dark part always exists on the left side, the image processing apparatus 5 starts from the center of gravity of the defect candidate blob I_defect_blob as the starting point, and the dark part binarized image I_dark. To the left, and the first found blob is a dark defect candidate blob I_dark_blob. Similarly, the image processing apparatus 5 searches the right part binarized image I_blight on the right side starting from the center of gravity of the defect candidate blob I_defect_blob, and sets the first found blob as the bright part defect candidate blob I_blight_blob.
  • the image processing apparatus 5 extracts the feature amount from the bright part defect candidate blob I_blight_blob and the dark part defect candidate blob I_dark_blob restored in this manner, and each defect candidate blob I_defect_blob is a concave surface defect based on the extracted feature quantity. It is determined whether or not. Since the specific feature amount varies depending on the defect, an example will be given in an embodiment described later without being described here.
  • the second positional relationship calculation method after performing the above-described threshold processing and performing connection / isolated point removal processing as necessary, the bright portion and the dark portion are extracted and labeling is performed, and the positions of the bright portion and the dark portion are determined. Recognizing the relationship detects a concave surface defect. Specifically, first, the image processing apparatus 5 individually recognizes the bright part and the dark part by labeling, and obtains the gravity center information of the bright part and the dark part. Next, the image processing apparatus 5 determines whether the center of gravity of the dark part exists within a predetermined range on the right side of each bright part from the center of gravity information of the bright part and the dark part.
  • the image processing apparatus 5 recognizes the combination of a bright part and a dark part which are a pair as a bright and dark pattern, and performs feature quantity analysis of the bright and dark pattern, thereby detecting a concave surface defect. It is determined whether or not there is.
  • the light / dark pattern is recognized using the center-of-gravity information.
  • the information used for recognizing the light / dark pattern is not necessarily the center of gravity information Not necessary.
  • FIGS. 17A and 17B are diagrams showing an example of a difference image and a one-dimensional profile of a light-dark pattern in the line segment L4 shown in FIG.
  • the concave surface defects are bright on the right and dark on the left. Therefore, the one-dimensional profile of the light / dark pattern is characteristic of a mountain shape on the right side and a valley shape on the left side. Become a one-dimensional profile. Therefore, in the present embodiment, a filter H having a mountain shape on the right side and a valley shape on the left side is created in advance, and the filter H is applied to the difference image I_diff as shown in the following formula (8), whereby a high frequency is obtained. A two-dimensional image I_cont in which noise is reduced and only a light / dark pattern is enhanced is generated.
  • FIGS. 18 (a) and 18 (b) are diagrams showing an example of a two-dimensional image of the filter H created in advance and a one-dimensional profile thereof in the left-right direction.
  • FIGS. 19A and 19B are diagrams showing an example of the difference image subjected to the filter processing using the filter H shown in FIGS. 18A and 18B and the one-dimensional profile thereof in the left-right direction. is there. As shown in FIGS. 19A and 19B, it can be seen that a two-dimensional image in which high-frequency noise is reduced and only the bright and dark pattern is enhanced is obtained.
  • the image processing device 5 performs a threshold value process on the defect candidate portion image I_defect after performing a connection / isolation point removal process on the two-dimensional image with the bright / dark pattern enhanced in this way as necessary. Extract. Then, the image processing apparatus 5 detects a concave surface defect by performing the same processing as the first positional relationship calculation method on the extracted defect candidate portion image I_defect.
  • the surface defect detection processing according to the second embodiment of the present invention is performed by using the two light sources 2a and 2b that can be discriminated from each other in substantially the same direction from different directions.
  • Illumination light L is irradiated at an incident angle, images obtained by reflected light of each illumination light L are acquired, and a bright part and a dark part of an image obtained by performing a difference process between the acquired images are extracted and extracted. Since the presence or absence of uneven surface defects is determined from the positional relationship between the bright part and the dark part and the irradiation direction of the illumination light L, it is possible to accurately discriminate between scales and harmless patterns and uneven surface defects.
  • the left and right light and dark patterns are recognized because the light sources are installed symmetrically.
  • the same processing is performed.
  • Defects can be detected. Specifically, when the light sources are arranged vertically symmetrically, the light / dark pattern only changes from the horizontal direction to the vertical direction. Defects can be detected.
  • the surface defect when the light sources 2a and 2b are installed so that the illumination direction of illumination light is different by 90 °, if the surface defect is concave, the near side of the light source is dark and the back side is bright, and the surface defect If is convex, the front side of the light source is bright and the back side is dark.
  • the surface defect has a concave shape
  • the two-dimensional image obtained by the illumination light from the light source 2a is as shown in FIG. 21A
  • the two-dimensional image obtained by the illumination light from the light source 2b Is as shown in FIG. For this reason, the difference image becomes a bright and dark pattern having contrast from the lower left to the upper right as shown in FIG.
  • the uneven surface defect is detected when the illumination light is irradiated from the direction that is symmetric with respect to the normal line of the inspection target part, but the irradiation direction of the illumination light is not necessarily symmetric. Moreover, the surface defect detection process of this embodiment can be applied to the entire production line of steel regardless of whether it is hot or cold.
  • the surface defect detection process using the first positional relationship calculation method is applied to the inspection target portion where the pit ridge is formed and the healthy inspection target portion where the pit ridge is not formed.
  • the brightness ratio, area ratio, and circularity of the bright part and the dark part were calculated as the feature amount.
  • the circularity is a value obtained by dividing the area of the bright part and the dark part by the square of the circumference of the circumference, and is used when determining whether the shape of the bright part and the dark part is close to a circular shape. .
  • the surface defect has the same cause, it is unlikely that the luminance and area are significantly different between the left and right signals, and the detection accuracy of the surface defect is improved by evaluating the left and right balance using the luminance ratio and area ratio. Further, in order to evaluate the shadow, the bright part and the dark part rarely have a circular shape, and it is possible to determine that a thing close to the circular shape is caused by another, so the circularity is incorporated into the feature amount. In addition, the areas of the bright part and the dark part are calculated so that only surface defects whose area is a predetermined value or more can be detected. The detection result is shown in FIG. As shown in FIG. 22, according to the present Example, it was confirmed that the pit ridge and the healthy part in which the pit ridge was not formed can be distinguished with high accuracy.
  • FIG. 23 is a diagram showing a result of detecting a surface defect called a drop defect using the surface defect detection method according to the present invention.
  • the depression wrinkles can be detected firmly by the light and dark pattern.
  • the intensity of the defect signal was increased as shown in FIG.
  • the inventors of the present invention measure the shape of the surface defects, and determine the inclination of the surface defects when the illumination light is irradiated from the width direction of the thick steel plate and when the illumination light is irradiated from the longitudinal direction of the thick steel plate. Calculated.
  • the inclination described here is obtained by orthogonally projecting the normal vector of each surface of the thick steel plate and the normal vector of the reference surface of the thick steel plate onto the plane formed by the light source, the area sensor, and the inspection target position, respectively. It means the angle formed by two vectors.
  • FIG. 25 shows the calculation result. As shown in FIG.
  • the inclination of the surface defect when irradiated with illumination light from the width direction of the thick steel plate was 7 ° or less, whereas as shown in FIG.
  • the inclination of surface defects when irradiated with illumination light from the longitudinal direction of the steel sheet was about 20 ° to 30 °.
  • the pattern which looks like a stripe when illuminating light is irradiated from the width direction of a thick steel plate is harmless scale peeling.
  • the shape of the healthy part was measured in the same manner and the inclination of the healthy part when the illumination light was irradiated from the width direction of the thick steel plate, the inclination of the healthy part was 3 ° as shown in FIG.
  • FIG. 27 is a diagram showing a configuration of a two-dimensional model of the optical system.
  • the incident angle of the illumination light L from the light source 2 on the steel material surface S (normal vector l) to the target position is ⁇
  • the reflection angle of the illumination light L incident on the area sensor 4 is ⁇
  • the steel material The inclination of the reference surface of the surface S is assumed to be 0, the inclination when the inspection target part is captured microscopically, the incident light amount of the illumination light L from the light source 2 to the inspection target part is I 0 , and the surface property of the inspection target part is expressed.
  • the light quantity i of the illumination light L incident on the area sensor 4 is expressed by the following formula (9).
  • R in the formula (9) represents a function of the reflection intensity of the illumination light L, and is calculated by the following formula (10).
  • the first term on the right side of Equation (10) represents the intensity of diffuse reflection of the illumination light L
  • the second term represents the intensity of specular reflection of the illumination light L
  • the reflection intensity of the illumination light L is the first term. It is expressed as the sum of the second term.
  • diffuse reflection the illumination light L is diffused in all directions after being incident on the inspection target site.
  • specular reflection the illumination light L is reflected most strongly in a direction symmetric with respect to the normal vector of the region to be inspected, and the intensity of the illumination light L attenuates in a Gaussian function as the distance from the direction increases.
  • k (K 1 , K 2 , ⁇ ) is a term resulting from the surface properties of the examination target site, and determines the extent of specular reflection and the intensity ratio of specular reflection and diffuse reflection.
  • the incident angle ⁇ and the inclination ⁇ satisfy the condition: ⁇ / 2 ⁇ ⁇ + ⁇ or ⁇ + ⁇ ⁇ ⁇ / 2, the portion to be inspected itself becomes a shadow and the illumination light L is not irradiated.
  • the reflection intensity of the illumination light L is zero.
  • the intensity of the image signal received by the area sensor 4 is expressed using such a two-dimensional model, illumination light is emitted from one (left side) light source and illumination light is emitted from the other (right side) light source.
  • the luminances i 1 and i 2 of a certain point (hereinafter referred to as a target surface) on the image of the inspection target region are calculated, the luminances i 1 and i 2 are expressed by the following formulas (11) and (12).
  • I 1 and I 2 are the amounts of light incident on the target surface of the illumination light L
  • ⁇ 1 and ⁇ 2 are the incidence of illumination light from each light source on the target position of the target surface.
  • Angle ⁇ is a reflection angle of the illumination light L incident on the area sensor 4
  • ⁇ is a tilt when the target surface is captured microscopically with the tilt of the reference surface of the target surface being zero
  • k is a parameter representing the surface property of the target surface. It is.
  • shading correction is performed on the luminances i 1 and i 2 in order to remove unevenness in the light amount of the light source 2 and unevenness in optical conditions.
  • a row vector (called “vertical average vector”), which is generally used here, is an average obtained by adding the luminance of each pixel in the vertical direction. It was created by subtracting and dividing the vertical average vector for all rows of the image, and further normalizing the signal by a constant multiplication. The resulting image was further subjected to the same processing in the horizontal direction for shading correction.
  • the target surface is a healthy part
  • the signal is represented by i 10 and i 20
  • the surface property of the healthy part is represented by k 0, which is expressed by the following formulas (13) and (14). .
  • Equation (15) represents the luminance i 1 after shading correction
  • Equation (16) represents the luminance i 2 after shading correction
  • Equation (17) represents the luminance on the difference image.
  • the optimal range of the incident angle of illumination light was derived from the intensity of the image signal of the healthy part and the surface defect part using the above model.
  • parameters representing the surface properties of the steel surface were experimentally determined. Specifically, an actual image of the brightness profile (theoretical curve) of a theoretical image signal obtained by simulating the same optical system by taking an image of a steel material having general surface properties with an area sensor. The luminance profile (image profile) of the image signal was adjusted.
  • FIG. 28 shows the result of fitting
  • FIG. 29 shows the configuration of the optical system used in the experiment.
  • FIG. 30 is a diagram illustrating a change in signal intensity with respect to a change in the slope angle of the surface defect when the incident angle ⁇ to the defect position of the illumination light is 45 °, 60 °, and 75 °.
  • the signal strength increases as the slope angle of the surface defect increases. That is, when the illumination light is irradiated from the width direction of the thick steel plate, that is, the width direction with respect to the roll wrinkles, the signal strength is not greatly different from the surface property because the inclination of the surface defect portion is the same inclination as the surface property.
  • the illumination light is irradiated from the longitudinal direction of the thick steel plate, since the inclination of the surface defect portion is larger than the inclination of the healthy portion, the signal intensity is increased and the surface defect is detected. Can do.
  • this example is an example of the surface defect long in the width direction of a thick steel plate
  • the surface defect long in the longitudinal direction of a thick steel plate exists similarly. Therefore, in order to suppress oversight of surface defects and detect all surface defects, it is necessary to irradiate illumination light from two directions of the thick steel plate in the width direction and the longitudinal direction.
  • an oversight occurs. For this reason, also in this case, it is necessary to irradiate illumination light from the two directions of the width direction and the longitudinal direction of the thick steel plate.
  • the present invention is characterized in that a difference image is obtained by irradiating an examination target site from two or more different directions, but in the following, for the sake of simplification, they are symmetrical with respect to the normal vector of the steel surface.
  • illumination light is emitted when illumination light is irradiated from one light source (for convenience, irradiation from the right direction) and when illumination light is irradiated from the other light source (for convenience, irradiation from the left direction).
  • the conditions regarding the incidence and reflection of the light are preferably the same.
  • FIG. 31A shows a reflection model of illumination light on the surface of the healthy part
  • FIG. 31B shows a reflection model of illumination light on the surface with high diffusivity.
  • the thickness of the line represents the amount of illumination light.
  • the specular reflection condition described above is a condition in which the light source and the area sensor are located symmetrically with respect to the normal vector of the healthy part surface, that is, a condition where the incident angle and the reflection angle of the illumination light are equal. is there.
  • the image signal value of the surface defect portion is the same as the sound portion. Higher than the surface portion.
  • Such changes in specularity and diffusivity due to the surface texture do not occur in the optical system where the light source is symmetrical with respect to the optical axis of the area sensor, that is, in the center of the field of view, so the balance between the left and right projection and reception angles of the illumination light
  • the collapse of the noise is considered to be the noise factor of this method.
  • An example of the difference image obtained from the thick steel plate is shown in FIG. In the example shown in FIG. 32, the appearance of surface defects differs depending on the position of the visual field.
  • the left side of the visual field (FIG. 32A) is generally brighter and the right side (FIG. 32C) is generally darker.
  • the diffusibility of the surface defect portion is high, the signal intensity is higher than the healthy portion when the distance from the specular reflection condition is increased.
  • the bright and dark pattern can be confirmed firmly at the center of the field of view (FIG. 32B), but at the edge of the field of view, an offset occurs in the image luminance due to the diffusivity, and only the bright part or dark part is present. Therefore, in the present invention, since the surface defect is detected using the bright and dark pattern, it is difficult to detect the surface defect at the field edge.
  • FIGS. 33 (a) and 33 (b) show images obtained when illumination light is irradiated from the right and left directions, respectively, on a thick steel plate having a highly diffusible scale attached to an uneven surface.
  • FIG. FIG. 34 is a diagram illustrating a difference image between an image obtained when illumination light is irradiated from the right direction and an image obtained when illumination light is irradiated from the left direction.
  • the left side of the screen when illuminated from the left side is “front side”
  • the right side of the screen is “back side”
  • the left side of the screen when illuminated from the right direction is “back side”
  • the right side of the screen is “front side” "Side”.
  • the method for evaluating the difference image is described below.
  • shading correction is performed in order to remove unevenness in the amount of light in each difference image.
  • the luminance of each pixel is added in the vertical direction to obtain an average.
  • a row vector (referred to as a “vertical average vector”) was created, and all the rows of the image were subtracted and divided by the vertical average vector, and the signal was multiplied by a constant and normalized.
  • the resulting image was further subjected to the same processing in the horizontal direction for shading correction.
  • FIG. 36 shows the result of taking the difference image of the image subjected to the shading correction in this way.
  • the test was carried out with two samples having the same surface texture arranged side by side in order to secure the field of view, so that a joint is generated in the center, but this portion is excluded and the peripheral pixels are excluded. I'm filling in the hole.
  • FIG. 36 it was confirmed that the range without the noise signal was increased as the incident angle ⁇ of the illumination light was increased.
  • the incident angle ⁇ is 70 ° or 80 °, the signal due to the fine irregularities on the surface is emphasized and becomes a noise factor, which is difficult to distinguish from the noise due to the surface property. Exclude from further consideration.
  • the standard deviation of the noise signal intensity in the longitudinal direction was calculated.
  • the calculation results are shown in FIG.
  • the standard deviation of the noise signal intensity increases as it approaches the longitudinal end.
  • the moving average filter process is performed on the waveform shown in FIG. 37 to smooth the waveform.
  • the standard deviation of the noise signal intensity is the smallest at the center part and is about 2, and the standard deviation of the noise signal intensity increases toward the end part. Since the signal strength of the surface defect to be detected is about 15, the standard deviation of the noise signal strength must be 5 or less in order to ensure an SN ratio of 3 or more, which is generally said to be detectable.
  • the light transmission / reception difference ⁇ described here is expressed by the following formula (18) using the incident angle ⁇ and the reflection angle ⁇ of the illumination light to the defect position in the inspection target site, and the light projection / reception angle of the illumination light is the sample. It is a value indicating how close or far the specular reflection direction is compared with the case where the center Sc is irradiated. The sign is positive in the direction away from regular reflection.
  • the calculation results are shown in FIGS. FIG.
  • FIG. 39 is a diagram illustrating a change in the light transmission / reception difference ⁇ on the near side and the far side with respect to the change in the incident angle of the illumination light at the end of the range where the standard deviation of the noise signal intensity is 5 or less.
  • FIG. 40 shows the difference between the light transmission / reception difference ⁇ 1 on the near side and the light transmission / reception difference ⁇ 2 on the back side with respect to the change in the incident angle of the illumination light at the end of the range where the standard deviation of the noise signal intensity is 5 or less. It is a figure which shows the change of an absolute value.
  • the light transmission / reception differences ⁇ 1 and ⁇ 2 on the near side and the back side change according to the incident angle of the illumination light. Yes.
  • the light transmission / reception difference ⁇ 1 on the near side and the light transmission / reception difference ⁇ on the back side the absolute value of the difference between the 2
  • the surface defect detection processing according to the present invention is executed so that the irradiation angle and the light receiving angle satisfy the above conditions from the optical system at the center of the sample, noise caused by the surface properties can be suppressed to some extent.
  • a 1 indicates a regular reflection direction of the illumination light incident on the examination target site from one of the two light sources, and a direction of the area sensor 4 of the illumination light entered from one light source in the examination target site.
  • a 2 a vector indicating the specular reflection direction of the illumination light from the other light source incident on the inspected portion of the vector indicating a reflection direction b 1, 2 one light source to, incident from the other light source in the inspected portion
  • the vectors a 1 , b 1 , a 2 , and b 2 may satisfy the following formula (1). That is, ⁇ 1 is expressed using vectors a 1 and b 1 , and ⁇ 2 is expressed using vectors a 2 and b 2 .
  • the steel material is a thick steel plate, but the present invention can be similarly applied to a thin steel plate.
  • the number of area sensors and light sources becomes enormous because the plate width of the thick steel plate is wide. Requires a lot of cost.
  • two cases are considered, where illumination light is irradiated from the width direction of the thick steel plate and illumination light is irradiated from the longitudinal direction of the thick steel plate.
  • the condition shown in the above formula (18) if an optical system is designed so as to satisfy the condition in the width direction of the thick steel plate, the field of view in the width direction per area sensor is limited.
  • the visual field in the longitudinal direction per area sensor can be arbitrarily designed by designing the capture cycle in accordance with the moving speed of the thick steel plate. Therefore, when the illumination light is irradiated from the longitudinal direction of the thick steel plate among the two directions of the width direction and the longitudinal direction of the thick steel plate, in other words, one illumination light of the illumination light irradiated by the two light sources. Only when the irradiation direction is parallel to the longitudinal direction of the steel material, the optical system is designed so as to satisfy the condition shown in Formula (1), and when the illumination light is irradiated from the width direction of the thick steel plate, it is used as an auxiliary. It is desirable to do. Thereby, it can test
  • FIG. 41 is a schematic diagram showing the configuration of the optical system used in the experiment.
  • the same components as those in FIG. 35 are denoted by the same reference numerals.
  • the positional relationship among the area sensor 4, the two light sources 2, the sample (thick steel plate) S, and the sample center Sc is the same as that in FIG.
  • the incident angle ⁇ of illumination light is 70 °
  • the resolution of the area sensor is 1.0 mm / pixel
  • the inspection range is 350 mm ⁇ 270 mm.
  • FIG. 42 shows the result of detection of surface defects. As shown in FIG.
  • the detection result of the surface defect represents a portion where the bright part and the dark part are expanded and overlapped, and the threshold value of the signal intensity is 15.
  • FIG. 43 is a diagram showing the detection result of a surface defect that is long in the longitudinal direction, which is called a barrio ridge.
  • a surface defect that is long in the longitudinal direction, which is called a barrio ridge.
  • FIG. 43 (c) when the illumination light is irradiated from the longitudinal direction of the thick steel plate, the signal intensity is very low, but as shown in FIG. 43 (b), the illumination light is applied from the width direction of the thick steel plate. When irradiated, the light / dark pattern was confirmed.
  • FIG. 44 is a figure which shows the result of having investigated the surface defect, suppressing a visual field only in the longitudinal direction of a thick steel plate.
  • the inspection target was a steel plate with poor surface properties.
  • FIG. 44 it was confirmed that the position where the projection / reception angle balance of the illumination light is bad becomes a noise factor, and that the inspection can be performed under the condition where the balance of the projection / reception angle is good by limiting the inspection range.
  • a surface defect of a steel material may be detected using the surface defect detection method according to the present invention, and the steel material may be manufactured based on the detection result.
  • other embodiments, examples, operation techniques, and the like made by those skilled in the art based on the present embodiment are all included in the scope of the present invention.
  • the present invention it is possible to provide a surface defect detection device and a surface defect detection method capable of accurately discriminating between scales and harmless patterns and surface defects. Moreover, according to this invention, the manufacturing method of the steel materials which can discriminate a scale, a harmless pattern, and a surface defect accurately, and can manufacture steel materials based on a discrimination result can be provided.

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Abstract

本発明に係る表面欠陥検出装置は、鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出装置であって、２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から照明光を照射する照射手段と、各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって検査対象部位における表面欠陥を検出する検出手段と、を備え、光学系が所定の条件を満足していることを特徴とする。これにより、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別することができる。

Description

表面欠陥検出装置、表面欠陥検出方法、及び鋼材の製造方法
　本発明は、鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出装置及び表面欠陥検出方法と、この表面欠陥検出方法を利用して鋼材の表面欠陥を検出し、検出結果に基づいて鋼材を製造する鋼材の製造方法に関する。
　近年、鉄鋼製品の製造工程では、大量不適合防止による歩留まり向上の観点から、熱間又は冷間で鋼材の表面欠陥を検出することが求められている。ここで述べる鋼材とは、継目無鋼管、溶接鋼管、熱延鋼板、冷延鋼板、厚板等の鋼板や形鋼をはじめとする鉄鋼製品、及びこれら鉄鋼製品が製造される過程で生成されるスラブ等の半製品のことを意味する。このため、鋼材の表面欠陥を検出する方法として、継目無鋼管の製造工程におけるビレットに光を照射して反射光を受光し、反射光の光量によって表面欠陥の有無を判別する方法が提案されている（特許文献１参照）。また、熱間鋼材から放射される自発光と相互に影響を及ぼさず、互いに影響を及ぼしあうことのない複数の波長域の可視光を、熱間鋼材表面の法線に対し互いに対称な斜め方向から照射し、合成反射光による像及び個々の反射光による像を熱間鋼材表面の法線方向で得て、これらの像の組み合わせから熱間鋼材の表面欠陥を検出する方法も提案されている（特許文献２参照）。
特開平１１－３７９４９号公報 特開昭５９－５２７３５号公報
　特許文献１記載の方法によれば、無害模様やスケールの反射率が地鉄部分の反射率とは異なることから、健全な無害模様やスケールを表面欠陥と誤検出してしまう可能性がある。このため、特許文献１記載の方法では、ビレットの形状が直線状であることを利用してビレットとスケールとを弁別している。しかしながら、鋼材の表面欠陥は直線状だけでなく円形状等の様々な形状を有している。このため、特許文献１記載の方法を鋼材の表面欠陥の検出処理に適用することは難しい。一方、特許文献２記載の方法では、表面欠陥、スケール、無害模様等の種類が膨大にあることから、単純に像を組み合わせるだけではスケールや無害模様と表面欠陥とを弁別することは困難である。また、膨大な像の組み合わせに対応した検出ロジックを構築することは現実的には困難である。
　本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別可能な表面欠陥検出装置及び表面欠陥検出方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別し、弁別結果に基づいて鋼材を製造可能な鋼材の製造方法を提供することにある。
　本発明に係る表面欠陥検出装置は、鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出装置であって、２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から照明光を照射する照射手段と、各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって前記検査対象部位における表面欠陥を検出する検出手段と、を備え、２つの光源のうちの一方の光源から前記検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ１、前記検査対象部位における前記一方の光源から入射された照明光の前記画像を撮影する撮影手段方向への反射方向を示すベクトルをｂ１、２つの光源のうちの他方の光源から前記検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ２、前記検査対象部位における前記他方の光源から入射された照明光の前記画像を撮影する撮影手段方向への反射方向を示すベクトルをｂ２とした時、前記検査対象部位においてベクトルａ１、ベクトルｂ１、ベクトルａ２、及びベクトルｂ２が以下に示す数式（１）を満足することを特徴とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　本発明に係る表面欠陥検出装置は、上記発明において、２つの光源によって照射される照明光のうちの一つの照明光の照射方向が鋼材の長手方向に平行であることを特徴とする。
　本発明に係る表面欠陥検出方法は、鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出方法であって、２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から照明光を照射する照射ステップと、各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって前記検査対象部位における表面欠陥を検出する検出ステップと、を含み、２つの光源のうちの一方の光源から前記検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ１、前記検査対象部位における前記一方の光源から入射された照明光の前記画像を撮影する撮影手段方向への反射方向を示すベクトルをｂ１、２つの光源のうちの他方の光源から前記検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ２、前記検査対象部位における前記他方の光源から入射された照明光の前記画像を撮影する撮影手段方向への反射方向を示すベクトルをｂ２とした時、前記検査対象部位においてベクトルａ１、ベクトルｂ１、ベクトルａ２、及びベクトルｂ２が以下に示す数式（１）を満足することを特徴とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記発明において、２つの光源によって照射される照明光のうちの一つの照明光の照射方向が鋼材の長手方向に平行であることを特徴とする。
　本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記発明において、前記照射ステップは、２つ以上のフラッシュ光源を互いの発光タイミングが重ならないよう繰り返し発光させることによって照明光を照射するステップ、及び／又は、２つ以上の互いに波長領域が重ならない光源の照明光を同時に照射するステップを含み、２つ以上の互いに波長領域が重ならない光源の照明光を同時に照射する場合、前記検出ステップは、混ざり合った各照明光の反射光を照明光の波長と同じ波長を有する光を透過するフィルターを用いて分離することによって各照明光の反射光による画像を取得するステップを含むことを特徴とする。
　本発明に係る表面欠陥検出方法は、上記発明において、前記検出ステップは、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の位置関係と前記照明光の照射方向とから凹凸性の表面欠陥の有無を判定する第１判定ステップを含むことを特徴とする。
　本発明に係る鋼材の製造方法は、本発明に係る表面欠陥検出方法を利用して鋼材の表面欠陥を検出し、検出結果に基づいて鋼材を製造するステップを含むことを特徴とする。
　本発明に係る表面欠陥検出装置及び表面欠陥検出方法によれば、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別することができる。また、本発明に係る鋼材の製造方法によれば、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別し、弁別結果に基づいて鋼材を製造することができる。
図１は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の構成を示す模式図である。 図２は、図１に示すエリアセンサの変形例の構成を示す模式図である。 図３は、図１に示す光源とエリアセンサとの駆動タイミングを示すタイミングチャートである。 図４は、表面欠陥とスケール及び無害模様とを撮影した２つの２次元画像及びその差分画像の一例を示す図である。 図５は、照明光の入射角と健全部（地鉄部分）の反射率との関係を調査する実験に用いた装置の構成を示す模式図である。 図６は、レーザーの入射角とパワーメーターの受光量との関係を示す図である。 図７は、本発明の第２の実施態様である表面欠陥検出処理を説明するための模式図である。 図８は、本発明の第３の実施態様である表面欠陥検出処理を説明するための模式図である。 図９は、実施例で利用した装置の構成を示す模式図である。 図１０は、実施例の表面欠陥検出処理結果を示す図である。 図１１は、スケールが発生した鋼管部分に対する表面欠陥検出処理結果を示す図である。 図１２は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の変形例の構成を示す模式図である。 図１３は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の他の変形例の構成を示す模式図である。 図１４は、検査対象部位の表面形状が凹形状及び凸形状である場合における一方から照明光を照射した時の陰影を示す図である。 図１５は、凹形状の表面欠陥の差分画像の一例を示す図である。 図１６は、膨張処理を利用した明部及び暗部の位置関係算出方法の流れを示すフローチャートである。 図１７は、差分画像及び明暗パターンの一次元プロファイルの一例を示す図である。 図１８は、フィルターの二次元画像及び一次元プロファイルの一例を示す図である。 図１９は、図１８に示すフィルターを用いたフィルター処理が施された差分画像及び一次元プロファイルの一例を示す図である。 図２０は、光源の配置位置の変形例を示す模式図である。 図２１は、図２０に示す光源の配置位置によって得られる明暗パターンを示す模式図である。 図２２は、実施例の表面欠陥検出処理結果を示す図である。 図２３は、落ち込み疵の差分画像を示す図である。 図２４は、厚鋼板の幅方向及び長手方向から照明光を照射した時のロール疵の差分画像を示す図である。 図２５は、厚鋼板の幅方向及び長手方向から照明光を照射した時における表面欠陥の傾きを示す図である。 図２６は、厚鋼板の幅方向から照明光を照射した時における健全部の傾きを示す図である。 図２７は、光学系の２次元モデルの構成を示す図である。 図２８は、理論曲線に対する画像プロファイルの合わせ込み結果を示す図である。 図２９は、光学系の構成を示す図である。 図３０は、照明光の入射角が４５°，６０°，７５°である時の表面欠陥の斜面角度の変化に対する信号強度の変化を示す図である。 図３１は、健全部表面及び拡散性が高い表面における照明光の反射モデルを示す図である。 図３２は、表面欠陥部の差分画像を示す図である。 図３３は、凹凸のない表面に拡散性の高いスケールが付着している厚鋼板に対して右側方向及び左側方向から照明光を照射した時に得られた画像を示す図である。 図３４は、右側方向から照明光を照射した時に得られた画像と左側方向から照明光を照射した時に得られた画像との差分画像を示す図である。 図３５は、光学系の構成を示す図である。 図３６は、照明光の入射角の変化に対する差分画像の変化を示す図である。 図３７は、移動平均フィルター処理適用前の長手方向位置におけるノイズ信号強度の標準偏差を示す図である。 図３８は、移動平均フィルター処理適用後の長手方向位置におけるノイズ信号強度の標準偏差を示す図である。 図３９は、照明光の入射角と手前側及び奥側の投受光差異との関係を示す図である。 図４０は、照明光の入射角と手前側における投受光差異と奥側における投受光差異との差の絶対値との関係を示す図である。 図４１は、光学系の構成を示す図である。 図４２は、表面欠陥の検出結果を示す図である。 図４３は、バリオシ疵の検出結果を示す図である。 図４４は、厚鋼板の長手方向のみ視野を抑制して表面欠陥を検査した結果を示す図である。
　以下、図面を参照して、本発明の第１から第３の実施形態である表面欠陥検出装置の構成及びその動作について説明する。
（第１の実施形態）
　初めに、図１から図１３を参照して、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の構成及びその動作について説明する。
〔表面欠陥検出装置の構成〕
　図１は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の構成を示す模式図である。図１に示すように、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置１は、図示矢印方向に搬送される円筒形状の鋼管Ｐの表面欠陥を検出する装置であり、光源２ａ，２ｂ、ファンクションジェネレータ３、エリアセンサ４ａ，４ｂ、画像処理装置５、及びモニター６を主な構成要素として備えている。
　光源２ａ，２ｂは、ファンクションジェネレータ３からのトリガー信号に従って鋼管Ｐの表面上の同一の検査対象部位に弁別可能な照明光Ｌを照射する。光源２ａ，２ｂは、検査対象部位に対して対称に配置されることが望ましい。従って、光源２ａ，２ｂは、鋼管Ｐ表面の法線ベクトルに対して同一の角度だけずらし、照明光Ｌの照射方向ベクトルと鋼管Ｐ表面の法線ベクトルとが同一平面状となるように配置されている。ここで述べる入射角の同一性とは、異なる方向の光源を弁別したときに光学条件をできるだけ等しくし、スケールや無害模様を含む健全部の信号を差分処理によって大きく低減することを目的とする。また、健全部の信号は対象の表面性状に大きく依存し、同一性を一概に一定角度で保証することは困難である。従って、検査可能な条件であれば、多少角度が異なっていても健全部の信号を差分処理によって低減できている限り同一角と表現する。ここで述べる検査可能な条件とは、正反射成分が十分排除できなおかつ光量が足りる条件であり、光量が十分であれば入射角を可能な限り大きくしても良いものとする。なお、本実施形態では、光源の数を２つとしたが、弁別可能であれば光源の数を３つ以上にしてもよい。ここで述べる弁別可能な光源とは、対象から得られる反射光についてそれぞれの光源別に反射光量を求めることが可能となる光源を示す。
　エリアセンサ４ａ，４ｂは、ファンクションジェネレータ３からのトリガー信号に従って光源２ａ，２ｂから照射された照明光Ｌの反射光による２次元画像を撮影する。エリアセンサ４ａ，４ｂは、撮影した２次元画像のデータを画像処理装置５に入力する。エリアセンサ４ａ，４ｂは、それぞれの撮像視野を確保した状態で可能な限り検査対象部位の法線ベクトル上に設置することが望ましい。
　なお、位置合わせの問題を解決するため、エリアセンサ４ａ，４ｂをできる限り近づけ、それぞれの光軸をできる限り互いに平行にすることが望ましい。また、図２に示すように、ハーフミラー１０、ビームスプリッター、及びプリズムのうちのいずれかを用いてエリアセンサ４ａ，４ｂの光軸が同軸になるように調整してもよい。これにより、後述する差分画像を精度よく取得することができる。
　画像処理装置５は、エリアセンサ４ａ，４ｂから入力された２つの２次元画像間で後述する差分処理を行うことによって検査対象部位における表面欠陥を検出する装置である。画像処理装置５は、エリアセンサ４ａ，４ｂから入力された２次元画像や表面欠陥の検出結果に関する情報をモニター６に出力する。
　このような構成を有する表面欠陥検出装置１は、以下に示す表面欠陥検出処理を実行することによって、検査対象部位におけるスケールや無害模様と表面欠陥とを弁別する。ここで述べる表面欠陥とは凹凸性の欠陥とする。また、スケールや無害模様とは、厚さ数μｍ～数十μｍ程度の地鉄部分とは光学特性の異なる表面皮膜や表面性状を有する部分のことを意味し、表面欠陥検出処理においてノイズ要因となる部分である。以下、本発明の第１から第３の実施態様である表面欠陥検出処理について説明する。
〔第１の実施態様〕
　初めに、図３から図６を参照して、本発明の第１の実施態様である表面欠陥検出処理について説明する。
　図３は、光源２ａ，２ｂとエリアセンサ４ａ，４ｂとの駆動タイミングを示すタイミングチャートである。図中、ｄは光源２ａ，２ｂの発光時間、Ｔはエリアセンサ４ａ，４ｂによる２次元画像の撮影周期を表す。本発明の第１の実施態様である表面欠陥検出処理では、光源２ａ，２ｂをフラッシュ光源として、フラッシュ光源を互いの発光タイミングが重ならないように繰り返し発光させることによって光源２ａ，２ｂを弁別する。
　すなわち、図３に示すように、本実施態様では、始めに、ファンクションジェネレータ３が光源２ａ及びエリアセンサ４ａにトリガー信号を送信し、光源２ａが照明光Ｌを照射し、時間ｄ以内にエリアセンサ４ａが２次元画像の撮影を完了する。そして、エリアセンサ４ａによる２次元画像の撮影完了後にファンクションジェネレータ３が光源２ｂとエリアセンサ４ｂとにトリガー信号を送信し、同様に２次元画像を撮影する。本実施態様によれば、時間差ｄで光量低下を発生することなく各光源から照射された照明光Ｌに対する個々の反射光による２次元画像を撮影することができる。
　なお、鋼管Ｐの搬送速度が速い場合には、フラッシュ光源は発光時間ｄが短いものであることが望ましい。これは、発光時間ｄが短ければ短いほど、エリアセンサ４ａ，４ｂによって得られる２つの２次元画像間のシャッター遅延が小さくなり、シャッター遅延による２次元画像の位置ずれを小さくできるためである。また、個々の反射光による２次元画像の差分画像を用いて表面欠陥を検出することを目的とした時、フラッシュ光源の発光時間ｄは以下の数式（２）に示す条件を満足する必要がある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　検出目標の表面欠陥の大きさを例えば２０ｍｍとすると、経験上、表面欠陥を検出するためには最小５角画素の信号が必要になるので、４ｍｍ／画素の分解能があればよい。また、この場合、許容される照明光Ｌの照射タイミングによる位置ずれは、経験上、０．２画素以内とする必要があるので、鋼管Ｐの搬送速度が１、３、５ｍ／ｓｅｃである場合、光源２ａ，２ｂの発光時間はそれぞれ、８００、２７０、１６０μｓｅｃ以下でなくてはならない。なお、鋼管Ｐの搬送速度や搬送方向が一定である場合には、この位置ずれは２次元画像の撮影後に補正できる。
　本実施態様では、画像処理装置５は、エリアセンサ４ａ，４ｂから入力された２次元画像に対して予め導出しておいたカメラパラメータを用いてキャリブレーション、シェーディング補正やノイズ除去等の画像処理を施した後、２次元画像間で差分処理を行うことによって検査対象部位における表面欠陥を検出する。
　具体的には、光源２ａから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像Ｉａを構成する各画素の輝度値をＩａ（ｘ，ｙ）（但し、画素数Ｘ×Ｙとし、ｘ座標を１≦ｘ≦Ｘ、ｙ座標を１≦ｙ≦Ｙとする）、光源２ｂから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像Ｉｂを構成する各画素の輝度値をＩｂ（ｘ，ｙ）とした時、その差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆの各画素の輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）は以下に示す数式（３）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここで、表面欠陥と欠陥でないスケール及び無害模様を撮像した２次元画像Ｉａ，Ｉｂ及びその差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆの例をそれぞれ図４（ａ），（ｂ），（ｃ）に示す。図４（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、健全部では、スケールや無害模様に関わらず法線ベクトルと光源２ａの成す角と法線ベクトルと光源２ｂの成す角とが等しいため、輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）＝輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）、すなわち輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）＝０となる。しかしながら、表面欠陥部分では、表面が凹凸形状を有するため、法線ベクトルと光源２ａの成す角と法線ベクトルと光源２ｂの成す角とが等しくない箇所が必ず存在し、輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）≠輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）、すなわち輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）≠０となる。
　従って、差分器１１によって２つの２次元画像の差分画像を生成することによって欠陥でないスケールや無害模様が除去され、表面欠陥のみを検出することができる。そして、このようにして表面欠陥のみを検出し、様々な特徴量により表面欠陥が有害かどうか最終的な評価を行い、モニター６に評価結果を表示する。
　なお、２つの２次元画像間に位置ずれがあり、差分画像に影響を与える場合には、２次元ローパスフィルターをかけ、２次元画像間の位置ずれの影響を軽減させることが望ましい。この場合、２次元ローパスフィルターをＨとすると、差分画像の輝度値Ｉ’＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）は以下に示す数式（４）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　また、光源２ａ，２ｂは同一のものを用いて、各光源はなるべく均一な平行光となるように照射し、検査対象部位は平面に近い方がよい。しかしながら、表面が多少均一でない場合や鋼管Ｐのようななだらかな曲面に対する適用においても、一般的なシェーディング補正により表面欠陥を検出することができる。
　また、照明光Ｌの入射角に関しては、健全部の反射光に鏡面反射成分が入らず、且つ、十分な光量を確保できる範囲にすることが望ましい。本発明の発明者らは、照明光Ｌの入射角と健全部（地鉄部分）の反射率との関係を調査する実験を行った。実験に用いた装置の構成を図５に示す。図５に示すように、本実験では、パワーメーター１２を鋳片サンプル１４の表面上の対象位置に対する法線ベクトルｌ上の位置に固定する。そして、この法線ベクトルｌに対するレーザー１３の入射角θを、０°から９０°まで変化させた時のパワーメーター１２の受光量を計測した。実験結果を図６に示す。図６に示すように、入射角θが０°から２０°の範囲内では、鏡面反射成分が含まれているためにパワーメーター１２の受光量は大きいが、入射角θが６０°以上になるとパワーメーター１２の受光量は大きく低下する。従って、照明光Ｌの入射角は、検出能に問題がない限りは小さく取る方が受光量を大きくすることができる。
　検査対象部位の深さ方向の分解能は、欠陥の傾斜角及びエリアセンサ４ａ，４ｂの分解能に依存する。ここで、欠陥の傾斜角とは、「欠陥部の法線ベクトル」を「検査対象部位の健全部表面の法線ベクトルと光源方向ベクトルとが成す平面」に正射影し、正射影されたベクトルと健全部表面の法線ベクトルとの成す角を取ったものである。検査対象部位の表面性状にも依存するが、例えば入射角４５°で入射光を照射したとき、欠陥の傾斜角が光源方向に対して約１０°以上であれば、差分処理によって欠陥信号を検出できることが確認されている。従って、１画素の分解能を０．５ｍｍと仮定すると、理論上０．５×ｔａｎ１０°＝０．０９ｍｍ程度の深さ方向の分解能を持つことになる。
〔第２の実施態様〕
　次に、図７を参照して、本発明の第２の実施態様である表面欠陥検出処理について説明する。
　本発明の第２の実施態様である表面欠陥検出処理では、光源２ａ，２ｂを互いに波長領域が重ならない光源とすることによって光源２ａ，２ｂを弁別する。具体的には、図７に示すように、光源２ａ，２ｂに波長領域が重ならない２種類の波長選択フィルター２０ａ，２０ｂを設置し、照明光Ｌの波長領域を選択する。また、同一の波長選択特性を有する波長選択フィルター２１ａ，２１ｂをエリアセンサ４ａ，４ｂに設置する。
　このような構成によれば、光源２ａからの照明光Ｌの反射光は波長選択フィルター２０ａ，２１ａによってエリアセンサ４ａのみで受光され、光源２ｂからの照明光Ｌの反射光は波長選択フィルター２０ｂ，２１ｂによってエリアセンサ４ｂのみで受光される。従って、エリアセンサ４ａ，４ｂの撮影タイミングを一致させることにより、位置ずれなく光源２ａ，２ｂからの照明光Ｌの反射光による２次元画像を撮影することができる。２次元画像を撮影した後の処理は第１の実施態様と同様である。
　なお、検査対象部位の移動速度が大きい場合には、検査対象部位の移動による位置ずれを防止するために光源２ａ，２ｂをフラッシュ光源とし、光源２ａ，２ｂの照射タイミングを変化させずに２次元画像の撮影時間を短縮させてもよい。また、波長選択フィルター２０ａを青色透過フィルター、波長選択フィルター２０ｂを緑色透過フィルターとし、１台のカラーカメラを用いて２次元画像を撮影することにより、青チャンネルには光源２ａからの照明光Ｌの反射光のみが受光され、緑チャンネルには光源２ｂからの照明光Ｌの反射光のみが受光されるといったように構成してもよい。
〔第３の実施態様〕
　次に、図８を参照して、本発明の第３の実施態様である表面欠陥検出処理について説明する。
　本発明の第３の実施態様である表面欠陥検出処理では、光源２ａ，２ｂを互いに直交する直線偏光特性を有する光源とすることによって光源２ａ，２ｂを弁別する。具体的には、図８に示すように、光源２ａ，２ｂに直線偏光板３０ａ，３０ｂをγ°及び（γ＋９０）°（γは任意の角度）で設置し、それぞれ互いに直交する偏光成分の光のみ透過させる。ここで、直線偏光板とは、入射光に対して一定方向の直線偏光成分のみ透過させるフィルターのことを意味する。また、直線偏光板３０ａ，３０ｂと同一の直線偏光特性を有する直線偏光板３１ａ，３１ｂをγ°及び（γ＋９０）°でエリアセンサ４ａ，４ｂに設置する。
　このような構成によれば、光源２ａからの照明光Ｌの反射光はエリアセンサ４ａのみで受光され、光源２ｂからの照明光Ｌの反射光はエリアセンサ４ｂのみで受光される。従って、エリアセンサ４ａ，４ｂの撮影タイミングを一致させることにより、位置ずれなく各光源からの照明光の反射光による２次元画像を撮影することができる。
　なお、検査対象部位の移動速度が大きい場合には、光源２ａ，２ｂをフラッシュ光源とし、光源２ａ，２ｂの照射タイミングを変化させずに２次元画像の撮影時間を短縮させてもよい。以下、位置合わせ及び２次元画像撮影後の処理は第１及び第２の実施態様と同様である。
［実施例］
　本実施例では、図９に示すように、光源２ａ，２ｂとしてフラッシュ光源を用い、光源２ａ，２ｂの発光タイミングを変化させる方法を用いて鋼管Ｐの表面欠陥を検出した。エリアセンサ４ａ，４ｂは並列させて２次元画像を撮影し、画像処理により位置合わせを行った。図１０に表面欠陥の検出処理結果を示す。図１０（ａ）が光源２ａから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像、図１０（ｂ）が光源２ｂから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像、図１０（ｃ）が図１０（ａ）に示す２次元画像と図１０（ｂ）に示す２次元画像との差分画像である。図１０（ａ）～（ｃ）に示す画像のＳＮ比は順に３．５、３．５、６．０であり、単に一方向から照明光Ｌを照射した場合よりも差分画像のＳＮ比が向上した。
　図１１は、スケールが発生した鋼管部分に対する表面欠陥検出処理結果を示す図である。図１１（ａ）が光源２ａから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像、図１１（ｂ）が光源２ｂから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像、図１１（ｃ）が図１１（ａ）に示す２次元画像と図１１（ｂ）に示す２次元画像との差分画像である。図１１（ａ），（ｂ）に示す２次元画像全体に広がっている黒斑点がノイズとなるスケールである。スケールの形状は平らであるので、差分画像を取得することによってスケールの画像は除去された。また、差分画像では、単に一方向から照明光Ｌを照射した場合と比較して、ノイズとなるスケールの信号が１／４程度に低減された。
［変形例１］
　図１２は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の変形例の構成を示す模式図である。図１２に示すように、本変形例は、１つの光源２ａから照射した照明光を複数のミラー４０ａ，４０ｂ，４０ｃ，４０ｄにより分割し、最終的に２方向から鋼管Ｐ１の検査対象部位に照明光を照射する。この場合、照明光の各光路に波長選択フィルター２０ａ，２０ｂや直線偏光板３０ａ，３０ｂを設置することにより、第２及び第３の実施態様と同様の効果を得ることができる。なお、本変形例は照明光を２方向から照射するものであるが、３方向以上から照明光を照射する場合も同様である。
［変形例２］
　図１３は、本発明の第１の実施形態である表面欠陥検出装置の他の変形例の構成を示す模式図である。図１３に示すように、本変形例は、図７に示す表面欠陥検出装置において、波長選択フィルター２０ａ，２０ｂによって光源の波長を限定するのではなく、パルスレーザー５１ａ，５１ｂと拡散板５０ａ，５０ｂとを用いて光源の波長を限定するものである。本変形例では、互いに波長領域が異なる２つのパルスレーザー５１ａ，５１ｂからのレーザー光を検査対象部位の左右方向から照射して光源を弁別する。このとき、パルスレーザー５１ａ，５１ｂから照射されたレーザー光を検査対象部位全域に照射するためにレーザー光の光路に拡散板５０ａ，５０ｂを挿入する。なお、本変形例は２方向から照明光を照射するものであるが、３方向以上から照明光を照射する場合も同様である。
［変形例３］
　本変形例は、図７に示す表面欠陥検出装置において、エリアセンサ４ａ，４ｂに設置する波長選択フィルター２１ａ，２１ｂの代わりにダイクロイックミラーを用いるものである。ダイクロイックミラーとは、特定の波長成分の光を反射し、その他の波長成分の光を透過するミラーのことである。ダイクロイックミラーを用いることによって波長選択フィルターが不要となる。なお、本変形例は２方向から照明光を照射するものであるが、３方向以上から照明光を照射する場合も同様である。
（第２の実施形態）
　次に、図１４から図２２を参照して、本発明の第２の実施形態である表面欠陥検出装置の構成及びその動作について説明する。なお、本実施形態の表面欠陥検出装置の構成は上記第１の実施形態の表面欠陥検出装置の構成と同じであるので、以下ではその構成の説明を省略し、表面欠陥検出装置の動作についてのみ説明する。
　本発明の第２の実施形態である表面欠陥検出装置１は、以下に示す表面欠陥検出処理を実行することによって、検査対象部位におけるスケールや無害模様と凹凸性の表面欠陥とを弁別する。なお、スケールや無害模様とは、厚さ数μｍ～数十μｍ程度の地鉄部分とは光学特性の異なる表面皮膜や表面性状を有する部分のことを意味し、表面欠陥検出処理においてノイズ要因となる部分である。
〔表面欠陥検出処理〕
　本発明の第２の実施形態である表面欠陥検出処理では、画像処理装置５が、エリアセンサ４ａ，４ｂから入力された２つの２次元画像に対して予め導出しておいたカメラパラメータを用いてキャリブレーション、シェーディング補正、及びノイズ除去等の画像処理を施した後、２次元画像間で差分処理を行うことによって差分画像を生成し、生成された差分画像から検査対象部位における凹凸性の表面欠陥を検出する。
　具体的には、光源２ａから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像Ｉａを構成する各画素の輝度値をＩａ（ｘ，ｙ）（但し、画素数Ｘ×Ｙとし、ｘ座標を１≦ｘ≦Ｘ、ｙ座標を１≦ｙ≦Ｙとする）、光源２ｂから照明光Ｌを照射した時に得られた２次元画像Ｉｂを構成する各画素の輝度値をＩｂ（ｘ，ｙ）とした時、差分処理によって得られる差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆの各画素の輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）は既に述べた数式（３）で表される。
　ここで、図４に示したように、健全部では、スケールや無害模様の有無に関わらず表面の法線ベクトルと光源２ａの成す角と表面の法線ベクトルと光源２ｂの成す角とが等しいため、輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）＝輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）、すなわち輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）＝０となる。しかしながら、凹凸性の表面欠陥部分では、表面が凹凸形状を有するため、表面の法線ベクトルと光源２ａの成す角と表面の法線ベクトルと光源２ｂの成す角とが等しくない箇所が必ず存在し、輝度値Ｉａ（ｘ，ｙ）≠輝度値Ｉｂ（ｘ，ｙ）、すなわち輝度値Ｉ＿ｄｉｆｆ（ｘ，ｙ）≠０となる。従って、差分器１１によって２つの２次元画像の差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆを生成することによって表面欠陥でない健全なスケールや無害模様の画像を除去することができる。
　次に、差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆから凹凸性の表面欠陥を検出するロジックについて説明する。図１４（ａ），（ｂ）はそれぞれ、検査対象部位の表面形状が凹形状及び凸形状である場合における一方の光源から検査対象部位に照明光を照射した時の陰影を示す図である。図１４（ａ）に示すように、検査対象部位の表面形状が凹形状である場合、光源の手前側が単位面積当たりの照射光の光量低下によって暗くなり、光源の奥側が正反射方向に近づくため明るくなる。これに対して、図１４（ｂ）に示すように、検査対象部位の表面形状が凸形状である場合には、光源の手前側が正反射方向に近づくため明るくなり、光源の奥側が凸形状の影となり暗くなる。
　すなわち、検査対象部位の表面形状が凹形状である場合と凸形状である場合とで照明光の反射光の明暗パターンが異なる。従って、反射光の明暗パターンを認識することによって凹凸性の表面欠陥の有無を検出することができる。そこで、以下では、反射光の明暗パターンを認識することによって凹凸性の表面欠陥を検出する方法について述べる。なお、以下では、凹凸性の表面欠陥のうち、凹形状の表面欠陥を検出するものとするが、凸形状の表面欠陥も同様のロジックで検出することができる。また、以下で述べる明部とは、差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆにおいて輝度が所定閾値以上である画素に対して連結処理を行うことによって得られる所定値以上の面積を持つブロブを意味する。また、以下で述べる暗部とは、差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆにおいて輝度が所定閾値以下である画素に対して連結処理を行うことによって得られる所定値以上の面積を持つブロブを指す。ブロブとはラベリングされた画素の集合を意味する。
　本実施形態では、閾値処理を行うことによって明部と暗部とを抽出することにより明暗パターンを認識する。具体的には、本実施形態の表面欠陥検出装置１では、光源２ａ，２ｂは検査対象部位の法線ベクトルに対して左右対称に配置されているため、表面の凹凸形状に起因する反射光の明暗パターンは左右方向に発生する。明暗の左右は差分処理の順番によって逆となるため、ここでは右が明、左が暗である場合を凹形状、右が暗、左が明である場合を凸形状とする。従って、凹形状の表面欠陥の差分画像Ｉ＿ｄｉｆｆは図１５に示すようになる。そこで、明部と暗部の画像をそれぞれ輝度閾値Ｔｈｅ，－Ｔｈｅによって二値化すると、明部及び暗部の二値化画像Ｉ＿ｂｌｉｇｈｔ，Ｉ＿ｄａｒｋはそれぞれ以下に示す数式（５）のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　そして、このようにして明部及び暗部の画像を二値化し、必要に応じて連結・孤立点除去を行った後、明部及び暗部の位置関係を算出することによって凹凸性の表面欠陥の有無を検出する。なお、明部及び暗部の位置関係の算出方法には様々な方法があり、以下では代表的な３つの算出方法を述べるが、その他の算出方法であっても明部と暗部の位置関係が算出できればよい。
　第１の位置関係算出方法は、明部及び暗部に対して特定方向の膨張処理を施すことによって明部及び暗部の位置関係を算出する方法である。本算出方法のフローチャートを図１６に示す。本実施形態では、凹形状の表面欠陥を検出するため、右が明、左が暗である明暗のパターンを認識する場合について説明する。右が明、左が暗ということは明部の左側には必ず暗部があり、暗部の右側には必ず明部があるということである。そこで、本算出方法では、初めに、画像処理装置５が、暗部に対して右方向に膨張処理を施し、明部に対しては左方向に膨張処理を施す（ステップＳ１ａ，Ｓ１ｂ）。ここで、膨張処理が施された明部及び暗部の画像をそれぞれI_blight_extend、I_dark_extendとし、膨張する長さをＷとすると膨張処理は以下に示す数式（６）のように表される。但し、二次元画像の左上を原点として下方向をｙ軸方向正、右方向をｘ軸方向正とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　なお、本実施形態では、明部と暗部とを同じ長さＷだけ膨張させているが、膨張する長さＷは必ずしも同じである必要は無く、極端に述べれば明部及び暗部の一方のみに対して膨張処理を施してもよい。また、膨張する長さＷは検出したい表面欠陥の大きさにも依存する。
　次に、画像処理装置５は、以下に示す数式（７）のように膨張処理が施された明部及び暗部の画像I_blight_extend、I_dark_extendに対してand処理を行うことにより、膨張処理が施された明部及び暗部の画像I_blight_extend、I_dark_extendの重なり部分を欠陥候補部画像I_defectとして抽出する（ステップＳ２ａ，Ｓ２ｂ）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　次に、画像処理装置５は、得られた各欠陥候補部画像I_defectに対して、必要に応じて連結・孤立点除去処理を行った後、ラベリング処理を行うことによって、欠陥候補ブロブI_defect_blobを生成する（ステップＳ３）。そして、画像処理装置５は、各欠陥候補ブロブI_defect_blobの特徴量を抽出し、抽出結果に基づいて各欠陥候補ブロブI_defect_blobが凹形状の表面欠陥であるか否かを判別する（ステップＳ４ａ，Ｓ４ｂ）。なお、欠陥候補ブロブI_defect_blobの特徴量を調査するためには、明部及び暗部の情報が必要となるため、欠陥候補ブロブI_defect_blobから明部と暗部を復元する。
　具体的には、欠陥候補部の右側には必ず明部が存在し、左側には必ず暗部が存在するため、画像処理装置５は、欠陥候補ブロブI_defect_blobの重心を起点として暗部二値化画像I_darkを左側に探索し、最初に見つかったブロブを暗部欠陥候補ブロブI_dark_blobとする。同様に、画像処理装置５は、欠陥候補ブロブI_defect_blobの重心を起点として明部二値化画像I_blightを右側に探索し、最初に見つかったブロブを明部欠陥候補ブロブI_blight_blobとする。そして、画像処理装置５は、こうして復元された明部欠陥候補ブロブI_blight_blob及び暗部欠陥候補ブロブI_dark_blobから特徴量を抽出し、抽出された特徴量に基づいて各欠陥候補ブロブI_defect_blobが凹形状の表面欠陥であるか否かを判別する。具体的な特徴量は欠陥により異なるため、ここでは述べず後述する実施例で一例を挙げる。
　第２の位置関係算出方法では、上述の閾値処理を行い、必要に応じて連結・孤立点除去処理を行った後、明部及び暗部を抽出してラベリングを実施し、明部及び暗部の位置関係を認識することにより凹形状の表面欠陥を検出する。具体的には、初めに、画像処理装置５は、ラベリングにより明部及び暗部を個別に認識し、明部及び暗部の重心情報を得る。次に、画像処理装置５は、明部及び暗部の重心情報から各明部の右側の所定範囲内に暗部の重心が存在するか否かを判定する。そして、暗部の重心が存在する場合、画像処理装置５は、対となる明部と暗部との組み合わせを明暗パターンとして認識し、明暗パターンの特徴量解析を行うことによって、凹形状の表面欠陥であるか否かを判別する。なお、ここでは重心情報を用いて明暗パターンを認識したが、明部及び暗部の位置が把握できる情報（例えば上端位置や下端位置等）であれば、明暗パターンの認識に用いる情報は必ずしも重心情報でなくてよい。
　第３の位置関係算出方法では、上述の閾値処理を行わず、フィルターを用いて明暗パターンを認識することによって、凹形状の表面欠陥を検出する。具体的には、図１に示す表面欠陥検出装置１では、光源２ａ，２ｂが検査対象部位の法線に対して左右対称に配置されているため、表面の凹凸に起因する明暗パターンは左右方向に発生する。図１７（ａ），（ｂ）はそれぞれ、差分画像の一例及び図１７（ａ）に示す線分Ｌ４における明暗パターンの一次元プロファイルを示す図である。
　図１７（ａ），（ｂ）に示すように、凹形状の表面欠陥では右が明、左が暗であるため、明暗パターンの一次元プロファイルは右側が山形、左側が谷形の特徴的な一次元プロファイルになる。そこで、本実施形態では、右側が山形、左側が谷形となるようなフィルターＨを予め作成し、以下の数式（８）に示すように差分画像I_diffにフィルターＨをかけることにより、高周波数のノイズが低減され、明暗パターンのみが強調された二次元画像I_contを生成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　図１８（ａ），（ｂ）はそれぞれ予め作成したフィルターＨの二次元画像及びその左右方向の一次元プロファイルの一例を示す図である。図１９（ａ），（ｂ）はそれぞれ、図１８（ａ），（ｂ）に示すフィルターＨを用いたフィルター処理が施された差分画像及びその左右方向の一次元プロファイルの一例を示す図である。図１９（ａ），（ｂ）に示すように、高周波数のノイズが低減され、明暗パターンのみが強調された二次元画像が得られることがわかる。
　なお、必要に応じて、幅方向にレンジが異なるフィルターを数種類用意しておくことにより、多くの表面欠陥サイズに対応できるようにしてもよい。画像処理装置５は、このようにして明暗パターンが強調された二次元画像に対して、必要に応じて連結・孤立点除去処理を施した後、閾値処理を行うことによって欠陥候補部画像I_defectを抽出する。そして、画像処理装置５は、抽出された欠陥候補部画像I_defectに対して第１の位置関係算出方法と同様の処理を施すことによって、凹形状の表面欠陥を検出する。
　以上の説明から明らかなように、本発明の第２の実施形態である表面欠陥検出処理は、２つの弁別可能な光源２ａ，２ｂを利用して同一の検査対象部位に異なる方向から略同一の入射角度で照明光Ｌを照射し、各照明光Ｌの反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の位置関係と照明光Ｌの照射方向とから凹凸性の表面欠陥の有無を判定するので、スケールや無害模様と凹凸性の表面欠陥とを精度よく弁別することができる。
　なお、本実施形態では、光源を左右対称に設置したために左右の明暗パターンを認識したが、光源の設置位置が左右ではなく、上下対称又は対称でなかったとしても同様の処理によって凹凸性の表面欠陥を検出することができる。具体的には、光源が上下対称に配置されている場合には、明暗パターンが左右方向から上下方向に変わるだけであるので、明暗パターンを９０°回転させれば同様の処理によって凹凸性の表面欠陥を検出することができる。
　また、図２０に示すように照明光の照射方向が９０°異なるように光源２ａ，２ｂを設置した場合には、表面欠陥が凹形状であれば光源の手前側が暗く奥側が明るくなり、表面欠陥が凸形状であれば光源の手前側が明るく、奥側が暗くなる。具体的には、表面欠陥が凹形状である場合、光源２ａからの照明光によって得られる二次元画像は図２１（ａ）に示すようになり、光源２ｂからの照明光によって得られる二次元画像は図２１（ｂ）に示すようになる。このため、差分画像は図２１（ｃ）に示すような左下から右上にかけてコントラストがある明暗パターンとなる。従って、明暗パターンを４５°回転させれば、左右方向の明暗パターンと同様の方法によって凹形状の表面欠陥を検出することができる。さらに、３つ以上の光源を用いることによって、それぞれ複数パターンの差分画像を得ることができるので、表面欠陥の検出精度をより向上させることができる。
　また、本実施形態では検査対象部位の法線に対して対称となる方向から照明光を照射した場合について凹凸性の表面欠陥を検出したが、照明光の照射方向は必ずしも対称である必要はない。また、本実施形態の表面欠陥検出処理は熱間、冷間に関わらず鋼材の製造ライン全般に適用することができる。
［実施例］
　本実施例では、ピット疵が形成されている検査対象部位とピット疵が形成されていない健全な検査対象部位に対して上記第１の位置関係算出方法を用いた表面欠陥検出処理を適用した。本実施例では、特徴量として、明部及び暗部の輝度比、面積比、及び円形度を算出した。円形度とは、明部及び暗部の面積をその周の長さの二乗で割って正規化した値であり、明部及び暗部の形状が円形状に近いか否かを判定する際に用いられる。同一起因の表面欠陥であれば、左右の信号で輝度や面積が著しく異なるということは考えにくく、輝度比や面積比を用いて左右のバランスを評価することによって表面欠陥の検出精度が向上する。また、陰影を評価するため明部及び暗部が円形状になることはほとんどなく、円形状に近いものは別起因であると判断できるために、特徴量に円形度を組み入れた。また、明部及び暗部の面積を算出し、面積が所定値以上である表面欠陥のみを検出できるようにした。検出結果を図２２に示す。図２２に示すように、本実施例によれば、ピット疵とピット疵が形成されていない健全部とを精度よく弁別できることが確認された。
〔照明光の入射角及び表面欠陥の検出能〕
　次に、本発明に係る表面欠陥検出方法を用いて厚鋼板の表面欠陥を検出する場合における照明光の入射角及び表面欠陥の検出能について検討する。図２３は、本発明に係る表面欠陥検出方法を用いて落ち込み疵と呼ばれる表面欠陥を検出した結果を示す図である。図２３に示すように、明暗パターンによって落ち込み疵をしっかりと検出できていることがわかる。しかしながら、ロール疵と呼ばれる表面欠陥については、厚鋼板の幅方向に照明光を照射した時は、図２４（ａ）に示すように、ロール疵の形状が細長いために欠陥信号をほとんど確認することができないが、厚鋼板の長手方向に照明光を照射した時には、図２４（ｂ）に示すように、欠陥信号の強度が強まることが確認された。
　そこで、本発明の発明者らは、表面欠陥の形状を測定し、厚鋼板の幅方向から照明光を照射した時と厚鋼板の長手方向から照明光を照射した時とにおける表面欠陥の傾きを計算した。なお、ここで述べる傾きとは、厚鋼板の各表面の法線ベクトルと厚鋼板の基準面の法線ベクトルとをそれぞれ光源、エリアセンサ、及び検査対象位置が成す平面に正射影することによって得られる２つのベクトルの成す角度のことを意味する。図２５に算出結果を示す。図２５（ａ）に示すように、厚鋼板の幅方向から照明光を照射した時における表面欠陥の傾きは７°以下であったのに対して、図２５（ｂ）に示すように、厚鋼板の長手方向から照明光を照射した時における表面欠陥の傾きは２０°から３０°程度であった。なお、厚鋼板の幅方向から照明光を照射した際に縞のように見える模様は無害なスケール剥がれである。さらに、同様にして健全部の形状を測定し、厚鋼板の幅方向から照明光を照射した時における健全部の傾きを評価した所、図２６に示すように、健全部の傾きは、３°から５°程度であり、厚鋼板の幅方向から照明光を照射した時における表面欠陥の傾きと同程度であった。従って、表面欠陥の傾きの差が表面欠陥の検出能に影響すると考えられる。
　以下、表面欠陥の検出能に関係する物理現象について説明するが、この物理現象をより詳細に検討するために以下では光学系をモデル化する。ここでは、光学シミュレーションにおいて幅広く用いられている物理現象に即した反射モデルの１つであるTorrance-Sparrowモデルを簡略化したものを用いる（参考文献（“物体の陰影に基づく光源環境の推定”、佐藤ら、情報処理学会論文誌：コンピュータビジョンとイメージメディア、Vol.41、No.SIG 10、Dec.2000）参照）。なお、本来であれば、光学系を３次元モデルで扱うべきであるが、簡略化のため以下では２次元モデルを用いるものとする。
　図２７は、光学系の２次元モデルの構成を示す図である。図２７に示すように、鋼材表面Ｓ（法線ベクトルｌ）に対する光源２からの照明光Ｌの対象位置への入射角をα、エリアセンサ４に入射する照明光Ｌの反射角をβ、鋼材表面Ｓの基準面の傾きを０として検査対象部位をミクロに捉えた時の傾きをφ、検査対象部位に対する光源２からの照明光Ｌの入射光量をＩ０、検査対象部位の表面性状を表すパラメータ（ベクトル量）をｋ＝（Ｋ１,Ｋ２,σ）とすると、エリアセンサ４に入射する照明光Ｌの光量ｉは以下に示す数式（９）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　また、数式（９）中のＲは、照明光Ｌの反射強度の関数を示し、以下に示す数式（１０）により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　ここで、数式（１０）の右辺第１項は照明光Ｌの拡散反射の強度を表し、第２項は照明光Ｌの鏡面反射の強度を表し、照明光Ｌの反射強度は第１項と第２項との和で表される。拡散反射では、照明光Ｌは、検査対象部位に入射した後、全方位に拡散する。一方、鏡面反射では、照明光Ｌは検査対象部位の法線ベクトルに対して対称な方向に一番強く反射し、照明光Ｌの強度はその方向から離れるに従ってガウス関数的に減衰する。また、ｋ＝（Ｋ１,Ｋ２,σ）は検査対象部位の表面性状に起因する項であり、鏡面反射の広がり具合や鏡面反射及び拡散反射の強度比を決定する。但し、入射角α及び傾きφが条件：π/2≦α+φ又はα+φ≦-π/2を満足する場合には、検査対象部位そのものが影となって照明光Ｌが照射されないため、照明光Ｌの反射強度は０となる。
　このような２次元モデルを用いてエリアセンサ４が受光する画像信号の強度を表現し、一方（左側）の光源から照明光を照射した時及び他方（右側）の光源から照明光を照射した時の検査対象部位の画像上のある点（以後対象面と記載する）の輝度ｉ１,ｉ２を算出すると、輝度ｉ１,ｉ２は以下に示す数式（１１），（１２）により表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　ここで、数式（１１），（１２）中、Ｉ１,Ｉ２は対象面への照明光Ｌの入射光量、α１,α２は対象面の対象位置に対する各光源からの照明光の入射角、βはエリアセンサ４に入射する照明光Ｌの反射角、φは対象面の基準面の傾きを０として対象面をミクロに捉えた時の傾き、ｋは対象面の表面性状を表すパラメータである。
　輝度ｉ１,ｉ２を算出すると、次に、光源２の光量むらや光学条件におけるむらを除去するため、輝度ｉ１,ｉ２に対してシェーディング補正を実施する。シェーディング補正には様々な方法があるが、ここでは一般的によく使われている、各画素の輝度を縦方向に足し上げて平均を取った行ベクトル（「縦方向平均ベクトル」と呼ぶ）を作成し、画像の全ての行について縦方向平均ベクトルで引き算・割り算を行い、さらに信号を定数倍し正規化する方法により行った。また、その結果の画像に対し、さらに横方向も同様の処理を行いシェーディング補正とした。詳しくは、対象面が健全部であった場合の信号をｉ１０,ｉ２０、健全部の表面性状をｋ０で表すと、以下に示す数式（１３），（１４）のように表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　従って、シェーディング補正後の画像と差分画像上の輝度値は以下に示す数式（１５）～（１７）のように表される。なお、数式（１５）はシェーディング補正後の輝度ｉ１を示し、数式（１６）はシェーディング補正後の輝度ｉ２を示し、数式（１７）は差分画像上の輝度を示している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　本検討では、上記モデルを用いて健全部及び表面欠陥部の画像信号の強度から照明光の入射角の最適な範囲を導出した。導出に際しては、始めに、鋼材表面の表面性状を表すパラメータを実験的に求めた。具体的には、実際に一般的な表面性状を有する鋼材の画像をエリアセンサで撮影し、同一の光学系をシミュレーションして求めた理論的な画像信号の輝度プロファイル（理論曲線）に対して実際の画像信号の輝度プロファイル（画像プロファイル）の合わせ込みを行った。合わせ込みの結果を図２８、実験に用いた光学系の構成を図２９に示す。その結果、鋼材表面の表面性状を表すパラメータはｋ＝（Ｋ１,Ｋ２,σ）＝（１０００,２００,０．２１)と求められた。
　次に、求められた表面性状を表すパラメータｋを用いて、照明光の入射角αが４５°，６０°，７５°である時の表面欠陥の斜面角度（傾き）の変化に対する信号強度の変化をシミュレーションした。ここで、簡易化のため、エリアセンサの撮影方向は基準面の法線上、すなわちβ＝０とし、左右対称な位置から照明光を照射し、表面欠陥部及び健全部における表面性状を表すパラメータは同一であるとした。なお、この表面欠陥検出処理において寄与する項は鋼材表面の傾きである。図３０は、照明光の欠陥位置への入射角αが４５°，６０°，７５°である時の表面欠陥の斜面角度の変化に対する信号強度の変化を示す図である。図３０に示すように、表面欠陥の斜面角度が大きくなればなるほど、信号強度が大きくなっている。すなわち、厚鋼板の幅方向、すなわちロール疵に関して幅方向から照明光を照射した場合、表面欠陥部の傾きが表面性状と同等の傾きであるために、信号強度は表面性状と大きく変わらない。これに対して、厚鋼板の長手方向から照明光を照射した場合には、表面欠陥部の傾きが健全部の傾きと比較して大きいために、信号強度が大きくなり、表面欠陥を検出することができる。
　なお、本例は、厚鋼板の幅方向に長い表面欠陥の例であるが、厚鋼板の長手方向に長い表面欠陥も同様に存在する。従って、表面欠陥の見逃しを抑制し、全ての表面欠陥を検出するためには、厚鋼板の幅方向及び長手方向の２方向から照明光を照射する必要がある。また、斜め方向に長い表面欠陥も存在するため、単純に斜め方向から照明光を照射しても見逃しが発生する。このため、この場合においても、厚鋼板の幅方向及び長手方向の２方向から照明光を照射する必要がある。
〔表面欠陥の検査範囲及びノイズ要因〕
　最後に、表面欠陥の検査範囲及びノイズ要因について検討する。本発明は、２つ以上の異なる方向から検査対象部位に照明光を照射して差分画像を取得することを特徴としているが、以下では簡易化のため鋼材表面の法線ベクトルに関して互いに対称な斜め方向から照明光を照射する場合を例として、光学系の条件について検討する。この場合、一方の光源から照明光を照射した時（便宜上、右方向からの照射とする）と他方の光源から照明光を照射した時（便宜上、左方向からの照射とする）とで照明光の入射及び反射に関する条件は同じであることが好ましい。
　ここで述べる条件が同じであるとは、凹凸のない平面上において、照明光の入射角及び反射角が同一であることを意味する。条件が同じであることが好ましい理由は、左方向及と右方向とで照明光の入射角や反射角が異なれば、表面自体の持つ鏡面性や拡散性といった表面性状の変化がそのままノイズ要因となり、表面欠陥の検出が阻害されるためである。本発明を厚鋼板に適用した例を図３１（ａ），（ｂ）に示す。図３１（ａ）は健全部表面における照明光の反射モデルを示し、図３１（ｂ）は拡散性が高い表面における照明光の反射モデルを示している。また、図３１（ａ），（ｂ）において線の太さが照明光の光量を表している。
　図３１（ａ），（ｂ）に示すように、健全部と比較して拡散性が高い表面において左方向と右方向とで照明光の照射のバランスが崩れた場合、右方向からの照明光Ｌ２については、鏡面反射条件に近いため、健全部における反射光ＲＬ２の強度と比較して拡散性が高い表面における反射光ＲＬ２の強度が低くなる。これに対して、左方向からの照明光Ｌ１については、拡散反射条件に近いため、健全部における反射光ＲＬ１の強度と比較して拡散性が高い表面における反射光ＲＬ１の強度が高くなる。このため、健全部の表面性状を示す信号を用いて得られた画像信号に対してシェーディング補正を行った場合、拡散性の高い表面における画像信号は健全部における信号強度とは異なる。なお、上述の鏡面反射条件とは、健全部表面の法線ベクトルに対して光源とエリアセンサとが対称な位置に存在する条件、すなわち照明光の入射角と反射角とが等しい条件のことである。
　従って、照明光を右方向から照射した時に得られた画像と照明光を左方向から照射した時に得られた画像との差分画像を取ると、表面欠陥部の画像信号値は健全部と同一の表面部分と比較して高くなる。このような表面性状起因の鏡面性及び拡散性の変化は光源がエリアセンサの光軸に対して左右対称となる光学系、すなわち視野中心では発生しないため、照明光の左右の投受光角のバランスの崩れが本手法のノイズ要因と考えられる。厚鋼板から得られた差分画像の例を図３２に示す。図３２に示す例では、視野の位置によって表面欠陥の見え方が異なっている。差分画像において視野の左側（図３２（ａ））では全体的に明るくなっており、右側（図３２（ｃ））では全体的に暗くなっている。その理由は表面欠陥部の拡散性が高いため、鏡面反射条件から遠ざかると健全部と比較し信号強度が高くなるためである。このため、視野中央（図３２（ｂ））では明暗パターンがしっかりと確認できるが、視野端では拡散性によって画像輝度にオフセットが発生して明部又は暗部のみとなっている。従って、本発明では明暗パターンを用いて表面欠陥を検出するので、視野端では表面欠陥を検出することが困難となる。
　図３３（ａ），（ｂ）はそれぞれ、凹凸のない表面に拡散性の高いスケールが付着している厚鋼板に対して右側方向及び左側方向から照明光を照射した時に得られた画像を示す図である。図３４は、右側方向から照明光を照射した時に得られた画像と左側方向から照明光を照射した時に得られた画像との差分画像を示す図である。ここで、視野の中で左側方向から照射した場合における画面左側を「手前側」、画面右側を「奥側」、右側方向から照射した場合における画面左側を「奥側」、画面右側を「手前側」と表現する。
　図３４に示すように、左側方向及び右側方向のどちらの方向からの照射であっても、手前側の正反射に近い条件では、スケールと健全部との間に輝度の差がなく、奥側のスケールが周囲の健全部と比較し明るくなっている。従って、右側方向から照明光を照射した時に得られた画像と左側方向から照明光を照射した時に得られた画像との差分画像を取ると、各スケール部において、平坦部にも関わらず左側方向では高く、右側方向では低い信号となってしまい、凹凸部を検出することができない。
　そこで、照明光の左右の投受光角のバランスを定量的に評価するために、実際の試料を用いて試験を行った。試料は凹凸が小さくスケール剥れにより局所的に鏡面性及び拡散性が大きく異なっているものを選定し、ツイン投光差分方式を適用した場合における試料の差分画像においてノイズ信号を評価した。実験に用いた光学系を図３５に示す。図３５に示すように、試料Ｓの中心Ｓｃに対する法線ベクトルｌとエリアセンサ４の光軸が一致するように、エリアセンサ４を設置した。さらに、エリアセンサ４の光軸に対して対称となる位置に光源２を２つ設置した。光源２と試料Ｓの中心Ｓｃとエリアセンサ４がなす角を、光源２からの照明光の入射角θとし、θ＝３０°,４０°,５０°,６０°,７０°,８０°として照明光を左右方向から照射した際の画像を得た。そして、同一の入射角θに対する左右方向から照明光を照射した２枚の画像を用いて差分画像を算出した。
　以下に差分画像の評価方法を述べる。まず各差分画像の光量むらを除去するためにシェーディング補正を行う。シェーディング補正方法は、上述の数式（６），（７）に相当する健全部を１枚の画像から算出することが困難であったため、まず各画素の輝度を縦方向に足し上げて平均を取った行ベクトル（「縦方向平均ベクトル」と呼ぶ）を作成し、画像の全ての行について縦方向平均ベクトルで引き算・割り算を行い、さらに信号を定数倍し正規化することにより行った。また、その結果の画像に対し、さらに横方向も同様の処理を行いシェーディング補正とした。こうしてシェーディング補正を実施した画像の差分画像を取った結果を図３６に示す。なお、図３６では、視野を確保するために同一の表面性状の試料を２枚横に並べて試験を実施したため、中央部につなぎ目が発生しているが、その部分は除外して周辺の画素で穴埋めをしている。図３６に示すように、照明光の入射角θが大きくなるにつれてノイズ信号のない範囲が広くなっている様子が確認できた。なお、入射角θが７０°,８０°である場合には、表面の微細な凹凸に起因する信号が強調されノイズ要因となっており、表面性状起因のノイズと区別することが困難であるため以降の検討から除外する。
　本結果について、幅方向におけるノイズ信号の分布を定量的に評価するために、長手方向に関してノイズ信号強度の標準偏差を算出した。算出結果を図３７に示す。図３７に示すように、長手方向端部に近づくほど、ノイズ信号強度の標準偏差が増大している。ここで、幅方向の位置によりばらつきが大きいため、図３７に示す波形に対して移動平均フィルター処理を実施して波形を滑らかにした。その結果、図３８に示すように、中心部において最もノイズ信号強度の標準偏差が小さく２程度であり、端部に向かうにつれてノイズ信号強度の標準偏差が増大した。検出しようとする表面欠陥の信号強度は１５程度であるため、一般的に検出可能といわれているＳＮ比３以上を確保しようとすると、ノイズ信号強度の標準偏差は５以下でなくてはならない。
　そこで、ノイズ信号強度の標準偏差が５以下となる範囲の長さを測定し、さらにその範囲の両端における照明光の投受光角の条件及び試料中心部の光学系からの差異（投受光差異）Δθを計算した。ここで述べる投受光差異Δθとは、検査対象部位における照明光の欠陥位置への入射角α及び反射角βを用いて以下に示す数式（１８）で表され、照明光の投受光角が試料中心Ｓｃに照射した場合と比較し正反射方向にどれだけ近づいたか又は遠ざかったかを示す値である。符号は、正反射から遠ざかる向きを正にしている。算出結果を図３９，４０に示す。図３９は、ノイズ信号強度の標準偏差が５以下となる範囲の端部における、照明光の入射角の変化に対する手前側及び奥側における投受光差異Δθの変化を示す図である。図４０は、ノイズ信号強度の標準偏差が５以下となる範囲の端部における、照明光の入射角の変化に対する手前側における投受光差異Δθ１と奥側における投受光差異Δθ２との差の絶対値の変化を示す図である。
　図３９に示すように、ノイズ信号強度の標準偏差が５以下となる範囲の端部において、手前側及び奥側における投受光差異Δθ１、Δθ２は照明光の入射角に応じて変化している。そして、図４０に示すように、ノイズ信号強度の標準偏差が５以下となる範囲の端部では、照明光の入射角に関係なく手前側における投受光差異Δθ１と奥側における投受光差異Δθ２との差の絶対値｜Δθ１－Δθ２｜が２２°より大きくなっている。このことから、手前側における投受光差異Δθ１と奥側における投受光差異Δθ２との差の絶対値｜Δθ１－Δθ２｜が２２°以下であれば、ノイズ信号強度の標準偏差が５以下になると言える。従って、試料の中心部の光学系から照射角及び受光角が上記条件を満たすように本発明による表面欠陥検出処理を実行すれば、表面性状に起因するノイズをある程度抑えられることがわかる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　ここで、上記検討は２次元モデルを用いて行ったが、上記検討を３次元モデルに拡張する。この場合、２つの光源のうちの一方の光源から検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ１、検査対象部位における一方の光源から入射された照明光のエリアセンサ４方向への反射方向を示すベクトルをｂ１、２つの光源のうちの他方の光源から検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ２、検査対象部位における他方の光源から入射された照明光のエリアセンサ４方向への反射方向を示すベクトルをｂ２と表すと、ベクトルａ１，ｂ１，ａ２，ｂ２は以下に示す数式（１）を満たせばよい。すなわち、ベクトルａ１，ｂ１を用いてΔθ１を、ベクトルａ２，ｂ２を用いてΔθ２を表現している。なお、上記の説明では、鋼材は厚鋼板であるとしたが、本発明は薄鋼板に対しても同様に適用可能である。
　なお、本発明に係る表面欠陥検出方法を用いて厚鋼板の表面欠陥を検出する場合において全幅検査を仮定すると、厚鋼板の板幅が広いために、エリアセンサや光源の台数が膨大となり、検査に多くの費用が必要になる。ここで、厚鋼板の幅方向から照明光を照射する場合と厚鋼板の長手方向から照明光を照射する場合との２つの場合を考える。上記数式（１８）に示す条件を満たす光学系を設計するにあたって、厚鋼板の幅方向において条件を満足するように光学系を設計しようとすると、エリアセンサ１台当たりの幅方向視野を制限するように光学系を設計しなければならず、エリアセンサの台数を増やす必要がある。
　しかしながら、エリアセンサ１台当たりの長手方向視野に関しては、厚鋼板の移動速度に合わせて取り込み周期を設計することにより任意に設計することができる。そこで、厚鋼板の幅方向及び長手方向の２方向のうち、厚鋼板の長手方向から照明光を照射する場合、換言すれば、２つの光源によって照射される照明光のうちの一つの照明光の照射方向が鋼材の長手方向に平行である場合のみ数式（１）に示す条件を満足するように光学系を設計し、厚鋼板の幅方向から照明光を照射する場合は補助的に用いるようにすることが望ましい。これにより、コストを抑制しながら最適な光学系で検査できる。
　最後に、数式（１）に示す条件を満たす光学系を用いて厚鋼板の表面欠陥を検出した実験結果を示す。図４１は、実験で用いた光学系の構成を示す模式図である。図３５と同一のものには、同じ符号を付した。エリアセンサ４、２つの光源２、試料（厚鋼板）Ｓ及び試料中心Ｓｃの位置関係は、図３５と同一である。図４１に示す光学系では、照明光の入射角θは７０°、エリアセンサの解像度は１．０ｍｍ／ｐｉｘｅｌ、検査範囲は３５０ｍｍ×２７０ｍｍとした。図４２は表面欠陥の検出結果を示す。図４２（ｄ）に示すように、表面欠陥部の画像が明暗パターンを有し、表面欠陥を検出できることが確認できた。なお、表面欠陥の検出結果は明部と暗部とを膨張させて重なった部分を表しており、信号強度の閾値は１５とした。
　また、図４３は、バリオシ疵と呼ばれる長手方向に長い表面欠陥の検出結果を示す図である。図４３（ｃ）に示すように、厚鋼板の長手方向から照明光を照射した場合は信号強度が非常に低いが、図４３（ｂ）に示すように、厚鋼板の幅方向から照明光を照射した場合には明暗パターンをしっかりと確認できた。また、図４４は、厚鋼板の長手方向のみ視野を抑制して表面欠陥を検査した結果を示す図である。ここでは、検査対象は表面性状が悪い鋼板とした。図４４に示すように、照明光の投受光角のバランスが悪い位置はノイズ要因となり、検査範囲を限定することによって投受光角のバランスが良い条件で検査できることが確認された。
　以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。例えば、本発明に係る表面欠陥検出方法を利用して鋼材の表面欠陥を検出し、検出結果に基づいて鋼材を製造するようにしてもよい。このように、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
　本発明によれば、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別可能な表面欠陥検出装置及び表面欠陥検出方法を提供することができる。また、本発明によれば、スケールや無害模様と表面欠陥とを精度よく弁別し、弁別結果に基づいて鋼材を製造可能な鋼材の製造方法を提供することができる。
　１　表面欠陥検出装置
　２ａ，２ｂ　光源
　３　ファンクションジェネレータ
　４ａ，４ｂ　エリアセンサ
　５　画像処理装置
　６　モニター
　Ｌ　照明光
　Ｐ　鋼管

Claims (7)

  1. 　鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出装置であって、
    　２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から照明光を照射する照射手段と、
    　各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって前記検査対象部位における表面欠陥を検出する検出手段と、を備え、
    　２つの光源のうちの一方の光源から前記検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ１、前記検査対象部位における前記一方の光源から入射された照明光の前記画像を撮影する撮影手段方向への反射方向を示すベクトルをｂ１、２つの光源のうちの他方の光源から前記検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ２、前記検査対象部位における前記他方の光源から入射された照明光の前記画像を撮影する撮影手段方向への反射方向を示すベクトルをｂ２とした時、前記検査対象部位においてベクトルａ１、ベクトルｂ１、ベクトルａ２、及びベクトルｂ２が以下に示す数式（１）を満足することを特徴とする表面欠陥検出装置。
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
  2. 　２つの光源によって照射される照明光のうちの一つの照明光の照射方向が鋼材の長手方向に平行であることを特徴とする請求項１に記載の表面欠陥検出装置。
  3. 　鋼材の表面欠陥を光学的に検出する表面欠陥検出方法であって、
    　２つ以上の弁別可能な光源を利用して同一の検査対象部位に異なる方向から照明光を照射する照射ステップと、
    　各照明光の反射光による画像を取得し、取得した画像間で差分処理を行うことによって前記検査対象部位における表面欠陥を検出する検出ステップと、を含み、
    　２つの光源のうちの一方の光源から前記検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ１、前記検査対象部位における前記一方の光源から入射された照明光の前記画像を撮影する撮影手段方向への反射方向を示すベクトルをｂ１、２つの光源のうちの他方の光源から前記検査対象部位に入射した照明光の正反射方向を示すベクトルをａ２、前記検査対象部位における前記他方の光源から入射された照明光の前記画像を撮影する撮影手段方向への反射方向を示すベクトルをｂ２とした時、前記検査対象部位においてベクトルａ１、ベクトルｂ１、ベクトルａ２、及びベクトルｂ２が以下に示す数式（１）を満足することを特徴とする表面欠陥検出方法。
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
  4. 　２つの光源によって照射される照明光のうちの一つの照明光の照射方向が鋼材の長手方向に平行であることを特徴とする請求項３に記載の表面欠陥検出方法。
  5. 　前記照射ステップは、２つ以上のフラッシュ光源を互いの発光タイミングが重ならないよう繰り返し発光させることによって照明光を照射するステップ、及び／又は、２つ以上の互いに波長領域が重ならない光源の照明光を同時に照射するステップを含み、
    　２つ以上の互いに波長領域が重ならない光源の照明光を同時に照射する場合、前記検出ステップは、混ざり合った各照明光の反射光を照明光の波長と同じ波長を有する光を透過するフィルターを用いて分離することによって各照明光の反射光による画像を取得するステップを含むことを特徴とする請求項３又は４に記載の表面欠陥検出方法。
  6. 　前記検出ステップは、取得した画像間で差分処理を行うことによって得られた画像の明部及び暗部を抽出し、抽出された明部及び暗部の位置関係と前記照明光の照射方向とから凹凸性の表面欠陥の有無を判定する第１判定ステップを含むことを特徴とする請求項３から５のうち、いずれか１項に記載の表面欠陥検出方法。
  7. 　請求項３から６のうち、いずれか１項に記載の表面欠陥検出方法を利用して鋼材の表面欠陥を検出し、検出結果に基づいて鋼材を製造するステップを含むことを特徴とする鋼材の製造方法。
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