表面缺陷檢測方法及表面缺陷檢測裝置的制造方法
【專利摘要】表面缺陷檢測方法是對鋼管(P)的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測的表面缺陷檢測方法，包含：照射步驟，利用兩個能夠辨別的光源(2a)、(2b)來從不同的方向?qū)︿摴?P)的同一檢查對象部位照射照明光(L)；和檢測步驟，獲取基于各照明光(L)的反射光形成的圖像，并在獲取到的圖像之間進(jìn)行差分處理，由此來檢測檢查對象部位中的表面缺陷。由此，能夠高精度地辨別水銹、無害紋理和表面缺陷。
【專利說明】
表面缺陷檢測方法及表面缺陷檢測裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測的表面缺陷檢測方法及表面缺陷檢 測裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年，在鋼鐵產(chǎn)品的制造工序中，從通過防止大量不合格來提高成品率的觀點考 慮，謀求以熱條件或冷條件來檢測鋼材的表面缺陷。在此所述的鋼材表示以無縫鋼管、焊接 鋼管、熱乳鋼板、冷乳鋼板、厚板等鋼板和型鋼為主的鋼鐵產(chǎn)品、以及在制造這些鋼鐵產(chǎn)品 的過程所生成的板坯(slab)等半成品。因此，作為檢測鋼材的表面缺陷的方法，提出對無縫 鋼管的制造工序中的鋼坯(billet)照射光并接受反射光、且根據(jù)反射光的光量來判斷有無 表面缺陷的方法(參照專利文獻(xiàn)1)。另外，也提出如下的方法:從相對于熱鋼材表面的法線 彼此對稱的傾斜方向照射不與從熱鋼材放射的自發(fā)光相互影響且彼此互不影響的多個波 長區(qū)域的可視光，并在熱鋼材表面的法線方向上得到基于合成反射光形成的像及基于各個 反射光形成的像，從而根據(jù)這些像的組合來檢測熱鋼材的表面缺陷(參照專利文獻(xiàn)2)。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn) [0004] 專利文獻(xiàn)
[0005] 專利文獻(xiàn)1:日本特開平11-37949號公報 [0006] 專利文獻(xiàn)2:日本特開昭59-52735號公報

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 根據(jù)專利文獻(xiàn)1記載的方法，由于無害紋理或水銹(scale)的反射率與底鐵(底鋼） 部分的反射率不同，所以有可能將健全的無害紋理或水銹誤檢測為表面缺陷。因此，在專利 文獻(xiàn)1記載的方法中，利用鋼坯的形狀為直線狀這一點來辨別鋼坯和水銹。但是，鋼材的表 面缺陷不僅具有直線狀還具有圓形狀等各種形狀。因此，難以將專利文獻(xiàn)1記載的方法適用 于鋼材的表面缺陷的檢測處理。另一方面，在專利文獻(xiàn)2記載的方法中，由于缺陷、水銹、無 害紋理等的種類龐大，所以難以僅通過簡單地組合像來辨別水銹、無害紋理和表面缺陷。另 外，構(gòu)建與龐大的像的組合相對應(yīng)的檢測邏輯，現(xiàn)實地說是困難的。
[0008] 本發(fā)明是鑒于上述技術(shù)課題而研發(fā)的，其目的在于提供一種能夠高精度地辨別水 銹、無害紋理和表面缺陷的表面缺陷檢測方法及表面缺陷檢測裝置。
[0009] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法是對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測的表面缺陷檢測 方法，其特征在于，包含：照射步驟，利用兩個以上的能夠辨別的光源來從不同的方向?qū)ν?一檢查對象部位照射照明光;和檢測步驟，獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，并在獲 取到的圖像之間進(jìn)行差分處理，由此來檢測上述檢查對象部位中的表面缺陷。
[0010] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述照射步驟包含如下 步驟:通過使兩個以上的閃光燈光源以彼此的發(fā)光定時不重疊的方式反復(fù)發(fā)光來照射照明 光。
[0011] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述照射步驟包含如下 步驟：同時照射兩個以上的彼此波長區(qū)域不重疊的光源的照明光，上述檢測步驟包含如下 步驟:使用供具有與照明光的波長相同的波長的光透過的濾光片來分離混合的各照明光的 反射光，由此獲取基于各照明光的反射光形成的圖像。
[0012] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述照射步驟包含如下 步驟：同時照射具有相互正交的直線偏振特性的兩個光源的照明光，上述檢測步驟包含如 下步驟:使用具有相互正交的直線偏振特性的兩個偏振片來分離混合的各照明光的反射 光，由此來獲取基于各照明光的反射光形成的圖像。
[0013] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，各光源的照明光對上述 檢查對象部位的入射角在25°以上、55°以下的范圍內(nèi)。
[0014] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述檢測步驟包含如下 步驟:使用半反射鏡、分光器及棱鏡中的某一個，以使獲取基于各照明光的反射光形成的圖 像的多個攝像裝置的光軸成為同軸的方式進(jìn)行調(diào)整。
[0015] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述檢測步驟包含第1判 斷步驟，該第1判斷步驟中，提取通過在獲取到的圖像之間進(jìn)行差分處理而得到的圖像的明 部及暗部，并根據(jù)所提取出的明部及暗部的位置關(guān)系和上述照明光的照射方向來判斷有無 凹凸性的表面缺陷。
[0016] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述第1判斷步驟包含如 下步驟:對上述明部及上述暗部的圖像實施膨脹處理，并通過提取膨脹處理后的明部及暗 部的圖像的重疊部分，來計算出明部及暗部的位置關(guān)系。
[0017] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述第1判斷步驟包含如 下步驟:對上述明部及上述暗部的圖像實施二值化處理及標(biāo)示（labeling)處理，并通過對 標(biāo)示處理后的圖像的重心位置進(jìn)行比較，來計算出明部及暗部的位置關(guān)系。
[0018] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述第1判斷步驟包含如 下步驟:通過對上述明部及上述暗部的圖像實施過濾處理來強(qiáng)調(diào)明部及暗部，由此計算出 明部及暗部的位置關(guān)系。
[0019] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述第1判斷步驟包含如 下步驟:根據(jù)通過計算明部及暗部的位置關(guān)系而得到的上述明部和上述暗部的組合，來作 為特征量而計算出明部和暗部的亮度比、面積比及圓形度中的至少一個，并基于計算出的 特征量來判斷有無凹凸性的表面缺陷。
[0020] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述檢測步驟包含第2判 斷步驟，該第2判斷步驟中，獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，提取通過在獲取到的 圖像之間進(jìn)行差分處理而得到的圖像的明部及暗部，計算出所提取的明部及暗部的成為細(xì) 長度的指標(biāo)的形狀特征量，并基于計算出的形狀特征量來判斷有無細(xì)長缺陷。
[0021] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述第2判斷步驟包含如 下步驟:作為上述形狀特征量而計算出基于近似橢圓的長軸短軸比、最大費雷特直徑、及圓 形度和凸多邊形填充率中的至少一個。
[0022] 本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述第2判斷步驟包含如 下步驟:在上述形狀特征量的基礎(chǔ)之上基于明部及暗部的朝向來判斷有無細(xì)長缺陷。
[0023]本發(fā)明的表面缺陷檢測方法的特征在于，在上述發(fā)明中，上述第2判斷步驟包含如 下步驟:使用基于近似橢圓的長軸短軸比、最大費雷特直徑及線性濾波器中的某一個來判 斷明部及暗部的朝向。
[0024]本發(fā)明的表面缺陷檢測裝置是對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測的表面缺陷檢測 裝置，其特征在于，具有：照射機(jī)構(gòu)，其利用兩個以上的能夠辨別的光源來從不同的方向?qū)?同一檢查對象部位照射照明光;和檢測機(jī)構(gòu)，其獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，并 在獲取到的圖像之間進(jìn)行差分處理，由此來檢測上述檢查對象部位中的表面缺陷。
[0025]本發(fā)明的表面缺陷檢測裝置是對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測的表面缺陷檢測 裝置，其特征在于，具有：照射機(jī)構(gòu)，其利用兩個以上的能夠辨別的光源來從不同的方向?qū)?同一檢查對象部位照射照明光;和判斷機(jī)構(gòu)，其獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，提 取通過在獲取到的圖像之間進(jìn)行差分處理而得到的圖像的明部及暗部，并根據(jù)所提取出的 明部及暗部的位置關(guān)系和上述照明光的照射方向來判斷有無凹凸性的表面缺陷。
[0026]本發(fā)明的表面缺陷檢測裝置是對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測的表面缺陷檢測 裝置，其特征在于，具有：照射機(jī)構(gòu)，其利用兩個以上的能夠辨別的光源來從不同方向?qū)ν?一檢查對象部位照射照明光;和判斷機(jī)構(gòu)，其獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，提取 通過在獲取到的圖像之間進(jìn)行差分處理而得到的圖像的明部及暗部，計算出所提取的明部 及暗部的成為細(xì)長度的指標(biāo)的形狀特征量，并基于計算出的形狀特征量來判斷有無細(xì)長缺 陷。
[0027]發(fā)明效果
[0028]根據(jù)本發(fā)明的表面缺陷檢測方法及表面缺陷檢測裝置，能夠高精度地辨別水銹、 無害紋理和表面缺陷。
【附圖說明】
[0029]圖1是表示作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)的示意圖。
[0030] 圖2是表示圖1所示的面?zhèn)鞲衅鞯淖冃卫慕Y(jié)構(gòu)的示意圖。
[0031] 圖3是表示圖1所示的光源和面?zhèn)鞲衅鞯尿?qū)動定時的時序圖。
[0032] 圖4是表示對表面缺陷、水銹及無害紋理進(jìn)行拍攝而得到的兩個二維圖像及其差 分圖像的一個例子的圖。
[0033] 圖5是表示對照明光的入射角與健全部(底鐵部分)的反射率之間的關(guān)系進(jìn)行調(diào)查 的實驗中使用的裝置的結(jié)構(gòu)的示意圖。
[0034]圖6是表示激光器的入射角與功率計的受光量之間的關(guān)系的圖。
[0035] 圖7是用于說明作為本發(fā)明的第2實施方式的表面缺陷檢測處理的示意圖。
[0036] 圖8是用于說明作為本發(fā)明的第3實施方式的表面缺陷檢測處理的示意圖。
[0037] 圖9是表示在實施例中所利用的裝置的結(jié)構(gòu)的示意圖。
[0038] 圖10是表示實施例的表面缺陷檢測處理結(jié)果的圖。
[0039]圖11是表示對產(chǎn)生了水銹的部分的表面缺陷檢測處理結(jié)果的圖。
[0040]圖12是表示作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測裝置的變形例的結(jié)構(gòu)的示 意圖。
[0041]圖13是表示作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測裝置的其他變形例的結(jié)構(gòu) 的示意圖。
[0042]圖14是表示檢查對象部位的表面形狀為凹形狀及凸形狀的情況下的從一方照射 光時的陰影的圖。
[0043]圖15是表不凹形狀的表面缺陷的差分圖像的一個例子的圖。
[0044] 圖16是表示利用了膨脹處理的明部及暗部的位置關(guān)系計算方法的流程的流程圖。
[0045] 圖17是表示差分圖像及明暗圖案的一維分布的一個例子的圖。
[0046] 圖18是表示濾波器的二維圖像及一維分布的一個例子的圖。
[0047]圖19是表示實施了使用圖18所示的濾波器的濾波處理后的差分圖像及一維分布 的一個例子的圖。
[0048I圖20是表示光源的配置位置的變形例的示意圖。
[0049] 圖21是表示基于圖20所示的光源的配置位置而得到的明暗圖案的示意圖。
[0050] 圖22是表示實施例的表面缺陷檢測處理結(jié)果的圖。
[0051] 圖23是表示沒有形成反射光的明暗圖案的直線狀的細(xì)長缺陷的一個例子的圖。 [0052]圖24是表示作為本發(fā)明的一個實施方式的細(xì)長缺陷的檢測處理的流程的流程圖。 [0053]圖25是用于說明表面缺陷的形狀特征量的一個例子的圖。
[0054]圖26是表示實施例的表面缺陷檢測處理結(jié)果的圖。
【具體實施方式】
[0055] 以下參照附圖來說明作為本發(fā)明的第1到第3實施方式的表面缺陷檢測裝置的結(jié) 構(gòu)及其動作。
[0056] (第丨實施方式）
[0057] 首先，參照圖1到圖13來說明作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測裝置的結(jié) 構(gòu)及其動作。
[0058]〔表面缺陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)〕
[0059]圖1是表示作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)的示意圖。如圖 1所示，作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測裝置1是對沿圖示箭頭方向被搬送的圓 筒形狀的鋼管P的表面缺陷進(jìn)行檢測的裝置，作為主要的結(jié)構(gòu)要素而具有光源2a、2b、函數(shù) 發(fā)生器3、面?zhèn)鞲衅?a、4b、圖像處理裝置5及監(jiān)視器6。
[0060] 光源2a、2b根據(jù)來自函數(shù)發(fā)生器3的觸發(fā)信號而向鋼管P的表面上的同一檢查對象 部位照射能夠辨別的照明光L。期望光源2a、2b相對于檢查對象部位對稱地配置。因此，光源 2a、2b以相對于鋼管P表面的法向量而錯開相同角度、且照明光L的照射方向向量和鋼管P表 面的法向量成為同一平面狀的方式配置。在此所述的入射角的相同性是指在辨別不同方向 的光源時盡可能地使光學(xué)條件相等，其目的在于通過差分處理來大幅減少包含水銹和無害 紋理在內(nèi)的健全部的信號。另外，健全部的信號強(qiáng)烈依存于對象的表面性狀，難以一概地以 一定角度來保證相同性。因此，若在25~55°的范圍內(nèi)，則即使角度稍微不同，只要能夠通過 差分處理來減少健全部的信號，就表現(xiàn)為相同角。此外，在本實施方式中，使光源的數(shù)量為 兩個，但只要能夠辨別，也可以使光源的數(shù)量為三個以上。在此所述的能夠辨別的光源表示 關(guān)于從對象得到的反射光而能夠按各自的光源求出反射光量的光源。
[0061] 面?zhèn)鞲衅?a、4b根據(jù)來自函數(shù)發(fā)生器3的觸發(fā)信號來對基于從光源2a、2b照射的照 明光L的反射光形成的二維圖像進(jìn)行拍攝。面?zhèn)鞲衅?a、4b將拍攝到的二維圖像的數(shù)據(jù)輸入 到圖像處理裝置5中。期望將面?zhèn)鞲衅?a、4b在確保了各自的攝像視野的狀態(tài)下盡可能地設(shè) 置在檢查對象部位的法向量上。
[0062]此外，為了解決對位的問題，期望盡可能地使面?zhèn)鞲衅?a、4b接近，并盡可能地使 各自的光軸相互平行。另外，如圖2所示，也可以使用半反射鏡10、分光器及棱鏡中的某一個 來以使面?zhèn)鞲衅?a、4b的光軸成為同軸的方式進(jìn)行調(diào)整。由此，能夠高精度地獲取后述的差 分圖像。
[0063]圖像處理裝置5是通過在從面?zhèn)鞲衅?a、4b輸入的兩個二維圖像之間進(jìn)行后述的 差分處理來檢測檢查對象部位中的表面缺陷的裝置。圖像處理裝置5將與從面?zhèn)鞲衅?a、4b 輸入的二維圖像、表面缺陷的檢測結(jié)果相關(guān)的信息輸出到監(jiān)視器6。
[0064] 具有這樣的結(jié)構(gòu)的表面缺陷檢測裝置1通過執(zhí)行以下所示的表面缺陷檢測處理來 辨別檢查對象部位中的水銹、無害紋理和表面缺陷。在此所述的表面缺陷是指凹凸性的缺 陷。另外，水銹和無害紋理表示是厚度為幾~幾十μπι左右的與底鐵部分具有不同光學(xué)特性 的表面皮膜和/或表面性狀的部分，是在表面缺陷檢測處理中成為噪聲因素的部分。以下， 說明作為本發(fā)明的第1到第3實施方式的表面缺陷檢測處理。
[0065] 〔第i實施方式〕
[0066] 首先，參照圖3到圖6來說明作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測處理。
[0067]圖3是表示光源2a、2b和面?zhèn)鞲衅?a、4b的驅(qū)動定時的時序圖。在圖中，d表示光源 2a、2b的發(fā)光時間，T表示基于面?zhèn)鞲衅?a、4b拍攝二維圖像的拍攝周期。在作為本發(fā)明的第 1實施方式的表面缺陷檢測處理中，將光源2a、2b作為閃光燈光源，并通過使閃光燈光源以 彼此的發(fā)光定時不重疊的方式反復(fù)發(fā)光來辨別光源2a、2b。
[0068] 即，如圖3所示，在本實施方式中，首先，函數(shù)發(fā)生器3向光源2a及面?zhèn)鞲衅?a發(fā)送 觸發(fā)信號，光源2a照射照明光L，在時間d以內(nèi)面?zhèn)鞲衅?a完成二維圖像的拍攝。并且，在基 于面?zhèn)鞲衅?a進(jìn)行的二維圖像的拍攝完成后，函數(shù)發(fā)生器3向光源2b和面?zhèn)鞲衅?b發(fā)送觸 發(fā)信號，同樣地拍攝二維圖像。根據(jù)本實施方式，能夠在時間差d中不產(chǎn)生光量降低地對基 于相對于從各光源照射的照明光L的各個反射光形成的二維圖像進(jìn)行拍攝。
[0069] 此外，在鋼管P的搬送速度較快的情況下，期望閃光燈光源的發(fā)光時間d較短。這是 因為發(fā)光時間d越短，則通過面?zhèn)鞲衅?a、4b得到的兩個二維圖像之間的快門延遲越小，從 而能夠減小因快門延遲而導(dǎo)致的二維圖像的錯位。另外，在以使用基于各自的反射光形成 的二維圖像的差分圖像來檢測表面缺陷為目的時，閃光燈光源的發(fā)光時間d需要滿足以下 的計算式(1)所示的條件。
[0070] [計算式1]
[0071] 發(fā)光時間cKsecH最小分辨率(mm/像素）X允許的錯位(像素)/生產(chǎn)線搬送速度 (mm/sec) · · · (1)
[0072] 當(dāng)設(shè)檢測目標(biāo)的表面缺陷的大小為例如20mm時，從經(jīng)驗上來說，為了檢測表面缺 陷而需要最小5X5像素的信號，因此只要具有4mm/像素的分辨率即可。另外，在該情況下， 所允許的基于照明光L的照射定時產(chǎn)生的錯位，從經(jīng)驗上來說需要為0.2像素以內(nèi)，因此在 鋼管P的搬送速度為l、3、5m/s的情況下，光源2a、2b的發(fā)光時間必須分別為800、270、160μ sec以下。此外，在鋼管P的搬送速度和搬送方向固定的情況下，該錯位在二維圖像的拍攝后 能夠修正。
[0073]在本實施方式中，圖像處理裝置5在對從面?zhèn)鞲衅?a、4b輸入的二維圖像使用預(yù)先 導(dǎo)出的相機(jī)參數(shù)實施了校準(zhǔn)、黑點（shading)校正和噪聲除去等圖像處理后，在二維圖像之 間進(jìn)行差分處理，由此檢測檢查對象部位中的表面缺陷。
[0074]具體地說，在使構(gòu)成從光源2a照射照明光L時的二維圖像Ia的各像素的亮度值為 Ia(X，y)(其中使像素數(shù)為X X Y、使X坐標(biāo)為I < X < X、使y坐標(biāo)為I < y < Y)、使構(gòu)成從光源2b 照射照明光L時的二維圖像Ib的各像素的亮度值為Ib(x，y)時，其差分圖像I_diff的各像 素的亮度值I_difT(x，y)以如下所示的計算式(2)來表示。
[0075][計算式2]
[0076] I-diff(x，y) = Ia(x，y)_Ib(x，y) · · · (2)
[0077] 在此，將對表面缺陷和不是缺陷的水銹及無害紋理進(jìn)行拍攝而得到的二維圖像 Ia、Ib及其差分圖像I_diff的例子分別在圖4的(a)、（b)、（c)中示出。如圖4的(a)、（b)、（c) 所示，在健全部中，由于無論水銹和無害紋理如何法向量與光源2a所成的角和法向量與光 源213所成的角均相等，所以為亮度值Ia(x，y) =亮度值Ib(x，y)、即亮度值I_diff (x，y) = 0。但是，在表面缺陷部分中，由于表面具有凹凸形狀，所以一定會存在法向量與光源2a所成 的角和法向量與光源2b所成的角不相等的部位，為亮度值Ia(X，y)矣亮度值Ib (X，y )、即亮 度值I_diff(x,y)
[0078] 因此，通過差分器11來生成兩個二維圖像的差分圖像，由此能夠除去不是缺陷的 水銹和無害紋理，從而僅檢測表面缺陷。并且，像這樣僅檢測表面缺陷，并通過各種特征量 來對表面缺陷是否有害進(jìn)行最終的評價，在監(jiān)視器6上顯示評價結(jié)果。
[0079] 此外，在兩個二維圖像之間存在錯位而對差分圖像造成影響的情況下，期望使用 二維低通濾波器來減輕二維圖像之間的錯位的影響。在該情況下，當(dāng)使二維低通濾波器為H 時，差分圖像的亮度值I ' _diff (x，y)以如下所示的計算式(3)來表示。
[0080] [計算式3]
[0081] I'-diff(x，y) =H*(Ia(x，y)_Ib(x，y)) · · · (3)
[0082] 另外，優(yōu)選的是，光源2a、2b使用相同的光源，各光源以盡可能成為均勻的平行光 的方式進(jìn)行照射，檢查對象部位接近平面。但是，在表面稍微不均勻的情況下或在適用于鋼 管P那樣的平緩的曲面時，也能夠通過普通的黑點校正來檢測表面缺陷。
[0083] 另外，關(guān)于照明光L的入射角，期望其為鏡面反射成分不會進(jìn)入健全部的反射光 中、且能夠確保充分的光量的范圍。本發(fā)明的發(fā)明人進(jìn)行了調(diào)查照明光L的入射角與健全部 (底鐵部分）的反射率之間的關(guān)系的實驗。實驗中使用的裝置的結(jié)構(gòu)在圖5中示出。如圖5所 示，在本實驗中，將功率計(power meter) 12固定在鑄片樣本14的正上方的位置，來對使激 光器13的入射角Θ從〇°變化至90°時的功率計12的受光量進(jìn)行計測。將實驗結(jié)果在圖6中示 出。如圖6所示，在入射角Θ為〇°到20°的范圍內(nèi)時，由于包含鏡面反射成分，所以功率計12的 受光量大，但當(dāng)入射角Θ為60°以上時，功率計12的受光量大幅降低。因此，期望使照明光L的 入射角相對于檢查對象部位的法向量為25°到55°的范圍內(nèi)。
[0084] 檢查對象部位的深度方向的分辨率依存于缺陷的傾斜角及面?zhèn)鞲衅?a、4b的分辨 率。在此，缺陷的傾斜角是指，將"缺陷部的法向量"正投影在"檢查對象部位的健全部表面 的法向量與光源方向向量所成的平面"上，采取正投影后的向量與健全部表面的法向量所 成的角。雖然也依存于檢查對象部位的表面性狀，但確認(rèn)到例如在以入射角45°來照射入射 光時，只要缺陷的傾斜角相對于光源方向為大約10°以上就能夠通過差分處理來檢測缺陷 信號。因此，當(dāng)將1像素的分辨率假定為0 · 5mm時，從理論上來說具有0 · 5 X tanlO。= 0 · 09mm 左右的深度方向上的分辨率。
[0085]〔第2實施方式〕
[0086]接著，參照圖7來說明作為本發(fā)明的第2實施方式的表面缺陷檢測處理。
[0087]在作為本發(fā)明的第2實施方式的表面缺陷檢測處理中，通過使光源2a、2b為彼此波 長區(qū)域不重疊的光源來辨別光源2a、2b。具體地說，如圖7所示，在光源2a、2b上設(shè)置波長區(qū) 域不重疊的兩種波長選擇濾光片20a、20b，來選擇照明光L的波長區(qū)域。另外，將具有相同的 波長選擇特性的波長選擇濾光片21a、21b設(shè)置在面?zhèn)鞲衅?a、4b上。
[0088]根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，來自光源2a的照明光L的反射光通過波長選擇濾光片20a、21a而 僅被面?zhèn)鞲衅?a接受，來自光源2b的照明光L的反射光通過波長選擇濾光片20b、21b而僅被 面?zhèn)鞲衅?b接受。因此，通過使面?zhèn)鞲衅?a、4b的拍攝定時一致，而能夠無錯位地對基于來 自光源2a、2b的照明光L的反射光形成的二維圖像進(jìn)行拍攝。對二維圖像進(jìn)行拍攝后的處理 與第1實施方式相同。
[0089] 此外，在檢查對象部位的移動速度較大的情況下，為了防止因檢查對象部位的移 動而導(dǎo)致的錯位，也可以使光源2a、2b為閃光燈光源，而不改變光源2a、2b的照射定時地縮 短二維圖像的拍攝時間。另外，也可以構(gòu)成為，使波長選擇濾光片20a為藍(lán)色透過濾光片，使 波長選擇濾光片20b為綠色透過濾光片，使用一臺彩色相機(jī)來對二維圖像進(jìn)行拍攝，由此在 藍(lán)色信道上僅接受來自光源2a的照明光L的反射光，在綠色信道上僅接受來自光源2b的照 明光L的反射光。
[0090] 〔第3實施方式〕
[0091] 接著，參照圖8來說明作為本發(fā)明的第3實施方式的表面缺陷檢測處理。
[0092]在作為本發(fā)明的第3實施方式的表面缺陷檢測處理中，通過使光源2a、2b為具有相 互正交的直線偏振特性的光源來辨別光源2a、2b。具體地說，如圖8所示，在光源2a、2b上以 <：1°及( (：1+90)°((1為任意的角度)來設(shè)置直線偏振片3〇3、3013，分別僅使相互正交的偏振成分 的光透過。在此，直線偏振片表不相對于入射光僅使固定方向的直線偏振成分透過的濾光 片。另外，將具有與直線偏振片30a、30b相同的直線偏振特性的直線偏振片31a、31b以€(°及 (α+90) °設(shè)置到面?zhèn)鞲衅?a、4b上。
[0093]根據(jù)這樣的結(jié)構(gòu)，來自光源2a的照明光L的反射光僅被面?zhèn)鞲衅?a接受，來自光源 2b的照明光L的反射光僅被面?zhèn)鞲衅?b接受。因此，通過使面?zhèn)鞲衅?a、4b的拍攝定時一致 而能夠無錯位地對基于來自各光源的照明光的反射光形成的二維圖像進(jìn)行拍攝。
[0094]此外，在檢查對象部位的移動速度較大的情況下，也可以使光源2a、2b為閃光燈光 源，不改變光源2a、2b的照射定時地縮短二維圖像的拍攝時間。以下，對位及二維圖像拍攝 后的處理與第1及第2實施方式相同。
[0095] [實施例]
[0096] 在本實施例中，如圖9所示，作為光源2a、2b而使用閃光燈光源，并使用改變光源 2a、2b的發(fā)光定時的方法來檢測鋼管P的表面缺陷。面?zhèn)鞲衅?a、4b并列并對二維圖像進(jìn)行 拍攝，通過圖像處理來進(jìn)行對位。在圖10中示出表面缺陷的檢測結(jié)果。圖10的（a)是從光源 2a照射照明光L時的二維圖像，圖10的（b)是從光源2b照射照明光L時的二維圖像，圖10的 (c)是圖10的（a)所示的二維圖像與圖10的（b)所示的二維圖像的差分圖像。圖10的（a)~ (c)所示的圖像的S/N比（信噪比）按順序為3.5、3.5、6.0,與僅從一個方向照射照明光L的情 況相比提高了差分圖像的SN比。
[0097]圖11是表示對產(chǎn)生了水銹的鋼管部分的表面缺陷檢測處理結(jié)果的圖。圖11的（a) 是從光源2a照射照明光L時的二維圖像，圖11的(b)是從光源2b照射照明光L時的二維圖像， 圖11的（c)是圖11的（a)所示的二維圖像與圖11的（b)所示的二維圖像的差分圖像。在圖11 的(a)、（b)所示的二維圖像整體內(nèi)擴(kuò)散的黑斑點是成為噪聲的水銹。由于水銹的形狀平坦， 所以通過獲取差分圖像來除去水銹的圖像。另外，在差分圖像中，與僅從一個方向照射照明 光L的情況相比，成為噪聲的水銹的信號被降低到1/4左右。
[0098][變形例1]
[0099]圖12是表示作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測裝置的變形例的結(jié)構(gòu)的示 意圖。如圖12所示，本變形例將從一個光源2a照射的照明光通過多個鏡40a、40b、40c、40d分 害J，并最終從兩個方向?qū)︿摴躊l的檢查對象部位照射照明光。在該情況下，通過在照明光的 各光路上設(shè)置波長選擇濾光片20a、20b和直線偏振片30a、30b，而能夠得到與第2及第3實施 方式相同的效果。此外，雖然本變形例是從兩個方向照射照明光，但從三個以上方向照射照 明光的情況也是同樣的。
[0100] [變形例2]
[0101] 圖13是表示作為本發(fā)明的第1實施方式的表面缺陷檢測裝置的其他變形例的結(jié)構(gòu) 的示意圖。如圖13所示，本變形例是在圖7所示的表面缺陷檢測裝置中使用脈沖激光器51a、 5 Ib和漫射片50a、50b來限定光源的波長，而不是通過波長選擇濾光片20a、20b來限定光源 的波長。在本變形例中，從檢查對象部位的左右方向照射來自彼此波長區(qū)域不同的兩個脈 沖激光器51a、5Ib的激光來辨別光源。此時，為了將從脈沖激光器51a、5Ib照射的激光照射 到檢查對象部位整個區(qū)域，而在激光的光路中插入漫射片50a、50b。此外，本變形例是從兩 個方向照射照明光，但從三個以上方向照射照明光的情況也是同樣的。
[0102] [變形例3]
[0103] 本變形例是在圖7所示的表面缺陷檢測裝置中代替設(shè)置在面?zhèn)鞲衅?a、4b上的波 長選擇濾光片21a、21b而使用分色鏡。分色鏡是指反射特定的波長成分的光而使其他波長 成分的光透過的鏡。通過使用分色鏡而不需要波長選擇濾光片。此外，本變形例是從兩個方 向照射照明光，但從三個以上方向照射照明光的情況也是同樣的。
[0104](第2實施方式）
[0105] 接著，參照圖14到圖22來說明作為本發(fā)明的第2實施方式的表面缺陷檢測裝置的 結(jié)構(gòu)及其動作。此外，本實施方式的表面缺陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)與上述第1實施方式的表面缺 陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)相同，因此以下省略其結(jié)構(gòu)的說明，而僅說明表面缺陷檢測裝置的動作。
[0106] 作為本發(fā)明的第2實施方式的表面缺陷檢測裝置1通過執(zhí)行以下所示的表面缺陷 檢測處理，來辨別檢查對象部位中的水銹、無害紋理和凹凸性的表面缺陷。此外，水銹和無 害紋理是表示厚度為幾~幾十μπι左右的與底鐵部分具有不同光學(xué)特性的表面皮膜和/或表 面性狀的部分，是在表面缺陷檢測處理中成為噪聲因素的部分。
[0107] 〔表面缺陷檢測處理〕
[0108] 在作為本發(fā)明的一個實施方式的表面缺陷檢測處理中，圖像處理裝置5在對從面 傳感器4a、4b輸入的兩個二維圖像使用預(yù)先導(dǎo)出的相機(jī)參數(shù)實施了校準(zhǔn)、黑點校正及噪聲 除去等圖像處理后，在二維圖像之間進(jìn)行差分處理，由此生成差分圖像，并根據(jù)所生成的差 分圖像來檢測檢查對象部位中的凹凸性的表面缺陷。
[0109] 具體地說，在使構(gòu)成從光源2a照射照明光L時所得到的二維圖像Ia的各像素的亮 度值為Ia(X，y)(其中使像素數(shù)為X X Y、使X坐標(biāo)為I < X < X、使y坐標(biāo)為I < y < Y)、使構(gòu)成從 光源2b照射照明光L時所得到的二維圖像Ib的各像素的亮度值為Ib(x，y)時，通過差分處理 而得到的差分圖像I_diff的各像素的亮度值I_diff(x，y)以已敘述過的計算式（1)來表 不。
[0110] 在此，如圖4所示，在健全部中，無論有無水銹和無害紋理，表面的法向量與光源2a 所成的角和表面的法向量與光源2b所成的角相等，因此為亮度值Ia(x，y) =亮度值Ib(x， y)、即亮度值1_虹€以^7) = 0。但是，在凹凸性的表面缺陷部分中，由于表面具有凹凸形 狀，所以一定存在表面的法向量與光源2a所成的角和表面的法向量與光源2b所成的角不相 等的部位，為亮度值Ia(x，y)矣亮度值Ib(x，y)、即亮度值I_diff (x，y)矣0。因此，通過由差 分器11生成兩個二維圖像的差分圖像I_diff，而能夠除去不是表面缺陷的健全的水銹和 無害紋理的圖像。
[0111] 接著，說明根據(jù)差分圖像I_diff來檢測凹凸性的表面缺陷的邏輯。圖14的（a)、 (b)是分別表示檢查對象部位的表面形狀為凹形狀及凸形狀的情況下的從一方的光源對檢 查對象部位照射照明光時的陰影的圖。如圖14的(a)所示，在檢查對象部位的表面形狀為凹 形狀的情況下，光源的近前側(cè)因每單位面積的照射光的光量降低而變暗，光源的內(nèi)側(cè)由于 接近正反射方向而變亮。與此相對，如圖14的(b)所示，在檢查對象部位的表面形狀為凸形 狀的情況下，光源的近前側(cè)由于接近正反射方向而變亮，光源的內(nèi)側(cè)成為凸形狀的陰影而 變暗。
[0112] 即，在檢查對象部位的表面形狀為凹形狀的情況和為凸形狀的情況下照明光的反 射光的明暗圖案不同。因此，通過識別反射光的明暗圖案而能夠檢測有無凹凸性的表面缺 陷。因此，以下敘述通過識別反射光的明暗圖案來檢測凹凸性的表面缺陷的方法。此外，以 下為對凹凸性的表面缺陷中的凹形狀的表面缺陷進(jìn)行檢測的方法，但凸形狀的表面缺陷也 能夠通過相同的邏輯來檢測。另外，以下所述的明部表示在差分圖像I_diff中具有通過對 亮度為規(guī)定閾值以上的像素進(jìn)行連結(jié)處理而得到的規(guī)定值以上的面積的斑點（blob)。另 外，以下所述的暗部是指在差分圖像I_diff中具有通過對亮度為規(guī)定閾值以下的像素進(jìn) 行連結(jié)處理而得到的某規(guī)定值以上的面積的斑點。斑點表示被標(biāo)示(label)的像素的集合。
[0113] 在本實施方式中，通過進(jìn)行閾值處理來提取明部和暗部，由此識別明暗圖案。具體 地說，在本實施方式的表面缺陷檢測裝置1中，光源2a、2b相對于檢查對象部位的法向量而 左右對稱地配置，因此，因表面的凹凸形狀而引起的反射光的明暗圖案在左右方向上產(chǎn)生。 明暗的左右根據(jù)差分處理的順序而相反，因此在此使右為明、左為暗的情況為凹形狀、使右 為暗、左為明的情況為凸形狀。因此，凹形狀的表面缺陷的差分圖像I_diff如圖15所示。在 此，當(dāng)分別通過亮度閾值The、-The來將明部和暗部的圖像二值化后，明部及暗部的二值化 圖像I _b I i ght、I _dark分別如以下所示的計算式(4)那樣地來表示。
[0114] [計算式4] 「01151
[0116] 并且，在像這樣將明部及暗部的圖像二值化并根據(jù)需要進(jìn)行了連結(jié)、孤立點除去 后，計算出明部及暗部的位置關(guān)系，由此來檢測有無凹凸性的表面缺陷。此外，在明部及暗 部的位置關(guān)系的計算方法中具有各種各樣的方法，以下敘述具有代表性的三個計算方法， 但即使是其他計算方法，只要能夠計算出明部和暗部的位置關(guān)系即可。
[0117] 第1位置關(guān)系計算方法是通過對明部及暗部實施特定方向的膨脹收縮處理來計算 出明部及暗部的位置關(guān)系的方法。在圖16中示出本計算方法的流程圖。在本實施方式中，說 明為了檢測凹形狀的表面缺陷而識別右為明、左為暗的明暗圖案的情況。右為明、左為暗是 指在明部的左側(cè)一定存在暗部、在暗部的右側(cè)一定存在明部的情況。因此，在本計算方法 中，首先，圖像處理裝置5對暗部向右方實施膨脹處理，對明部向左方實施膨脹處理（步驟 Sla、Slb)。在此，當(dāng)使實施了膨脹處理的明部及暗部的圖像分別為I_blight_extend、I_ dark_extend、且使膨脹的長度為W時，膨脹處理如以下所示的計算式(5)那樣地表示。其中， 使二維圖像的左上為原點、使下方為y軸正方向、使右方為X軸正方向。
[0118] [計算式5]
[0119] I_blight_extend(xl，y) = 1 xK xl < x(I_blight(x，y) = 1 時）
[0120] I_dark_extend(xl，y) = 1 x < xl < x+W(I_dark(x，y) = 1時）
[0121] · · · (5)
[0122] 此外，在本實施方式中，使明部和暗部膨脹相同的長度W，但膨脹的長度W并不一定 需要相同，極端地說也可以僅對明部及暗部中的一方實施膨脹處理。另外，膨脹的長度W也 依存于要檢測的表面缺陷的大小。
[0123] 接著，圖像處理裝置5如以下所示的計算式(6)那樣地對實施了膨脹處理的明部及 暗部的圖像I_blight_extend、I_dark_extend進(jìn)行與處理(and處理），由此將實施了膨脹處 理的明部及暗部的圖像I_blight_extend、I_dark_extend的重疊部分作為缺陷候選部圖像 I_defect提取出（步驟S2a、S2b)。
[0124] [計算式6]
[0125] I_defect = I_blight_extend&I_dark_extend · · · (6)
[0126] 接著，圖像處理裝置5在對所得到的各缺陷候選部圖像I_defeCt根據(jù)需要進(jìn)行了 連結(jié)、孤立點除去處理后，通過進(jìn)行標(biāo)示處理來生成缺陷候選斑點I_defe Ct_bl〇b(步驟 S3)。然后，圖像處理裝置5提取各缺陷候選斑點I_defeCt_bl〇b的特征量，并基于提取結(jié)果 來判斷各缺陷候選斑點I_defect_blob是否為凹形狀的表面缺陷（步驟S4a、S4b)。此外，為 了調(diào)查缺陷候選斑點I_defe Ct_bl〇b的特征量，而需要明部及暗部的信息，因此從缺陷候選 斑點I_def ect_blob將明部和暗部復(fù)原。
[0127] 具體地說，由于在缺陷候選部的右側(cè)一定存在明部、在左側(cè)一定存在暗部，所以圖 像處理裝置5將缺陷候選斑點I_defeCt_bl 〇b的重心作為起點而向左側(cè)探索暗部二值化圖 像I _dar k，并將第一個發(fā)現(xiàn)的斑點作為暗部缺陷候選斑點I _dar k_b lob。同樣地，圖像處理 裝置5將缺陷候選斑點I_defect_blob的重心作為起點而向右側(cè)探索明部二值化圖像1_ b I i ght，并將第一個發(fā)現(xiàn)的斑點作為明部缺陷候選斑點I_b I i ght_b I ob。然后，圖像處理裝 置5從這樣復(fù)原的明部缺陷候選斑點I_blight_blob及暗部缺陷候選斑點I_dark_blob提取 特征量，并基于提取出的特征量來判斷各缺陷候選斑點I_defect_blob是否為凹形狀的表 面缺陷。由于具體的特征量根據(jù)缺陷而不同，所以在此不敘述而在后述的實施例中列舉一 個例子。
[0128] 在第2位置關(guān)系計算方法中，在進(jìn)行上述的閾值處理并根據(jù)需要進(jìn)行了連結(jié)、孤立 點除去處理后，提取明部及暗部并實施標(biāo)示，識別明部及暗部的位置關(guān)系，由此檢測凹形狀 的表面缺陷。具體地說，首先，圖像處理裝置5通過標(biāo)示來獨立地識別明部及暗部，而得到明 部及暗部的重心信息。接著，圖像處理裝置5根據(jù)明部及暗部的重心信息來判斷在各明部的 右側(cè)的規(guī)定范圍內(nèi)是否存在暗部的重心。然后，在暗部的重心存在的情況下，圖像處理裝置 5通過將成對的明部和暗部的組合識別為明暗圖案并進(jìn)行明暗圖案的特征量解析，來判斷 是否為凹形狀的表面缺陷。此外，在此使用重心信息來識別明暗圖案，但只要為能夠掌握明 部及暗部的位置的信息(例如上端位置或下端位置等），則用于明暗圖案的識別的信息也可 以不必為重心信息。
[0129] 在第3位置關(guān)系計算方法中，不進(jìn)行上述的閾值處理，使用濾波器來識別明暗圖 案，由此檢測凹形狀的表面缺陷。具體地說，在圖1所示的表面缺陷檢測裝置1中，光源2a、2b 相對于檢查對象部位的法線而左右對稱地配置，因此，因表面的凹凸而引起的明暗圖案在 左右方向上產(chǎn)生。圖17的(a)、（b)是分別表示差分圖像的一個例子及圖17的(a)所示的線段 L4處的明暗圖案的一維分布(prof i I e)的圖。
[0130] 如圖17的(a)、（b)所示，由于在凹形狀的表面缺陷中右為明、左為暗，所以明暗圖 案的一維分布成為右側(cè)為山形、左側(cè)為谷形的有特征的一維分布。因此，在本實施方式中， 預(yù)先制作右側(cè)為山形、左側(cè)為谷形這樣的濾波器H，并如以下的計算式(7)所示地對差分圖 像I_diff使用濾波器H，由此減少高頻的噪聲，而生成僅強(qiáng)調(diào)了明暗圖案的二維圖像1_ cont 〇
[0131] [計算式7]
[0132] I_cont = H*I_diff · · · (7)
[0133] 圖18的(a)、（b)是分別表示預(yù)先制作的濾波器H的二維圖像及其左右方向上的一 維分布的一個例子的圖。圖19的(a)、(b)是分別表示實施了使用圖18的(a)、（b)所示的濾波 器H的濾波處理后的差分圖像及其左右方向上的一維分布的圖。如圖19的（a)、（b)所示，可 知減少了高頻的噪聲而得到僅強(qiáng)調(diào)了明暗圖案的二維圖像。
[0134] 此外，根據(jù)需要，也可以預(yù)先準(zhǔn)備多種在寬度方向上范圍不同的濾波器，由此能夠 應(yīng)對大多的表面缺陷尺寸。圖像處理裝置5在對這樣強(qiáng)調(diào)了明暗圖案的二維圖像根據(jù)需要 實施了連結(jié)、孤立點除去處理后，進(jìn)行閾值處理，由此來提取缺陷候選部圖像I_defect。并 且，圖像處理裝置5通過對提取出的缺陷候選部圖像I_defe Ct實施與第1位置關(guān)系計算方法 相同的處理，來檢測凹形狀的表面缺陷。
[0135] 從以上的說明可以明確，作為本發(fā)明的一個實施方式的表面缺陷檢測處理，利用 兩個能夠辨別的光源2a、2b來對同一檢查對象部位從不同的方向以大致相同的入射角度照 射照明光L，獲取基于各照明光L的反射光形成的圖像，提取通過在獲取到的圖像之間進(jìn)行 差分處理而得到的圖像的明部及暗部，并根據(jù)提取出的明部及暗部的位置關(guān)系和照明光L 的照射方向來判斷有無凹凸性的表面缺陷，因此，能夠高精度地辨別水銹、無害紋理和凹凸 性的表面缺陷。
[0136] 此外，在本實施方式中，因為將光源左右對稱地設(shè)置，所以識別出了左右的明暗圖 案，但即使光源的設(shè)置位置不為左右而是上下對稱或不對稱，也能夠通過相同的處理來檢 測凹凸性的表面缺陷。具體地說，在光源上下對稱地配置的情況下，由于明暗圖案只是從左 右方向變?yōu)樯舷路较?，所以只要使明暗圖案旋轉(zhuǎn)90度，就能夠通過相同的處理來檢測凹凸 性的表面缺陷。
[0137] 另外，如圖20所示，在以使照明光的照射方向相差90度的方式設(shè)置了光源2a、2b的 情況下，若表面缺陷為凹形狀，則光源的近前側(cè)變暗、內(nèi)側(cè)變亮，若表面缺陷為凸形狀，則光 源的近前側(cè)變亮、內(nèi)側(cè)變暗。具體地說，在表面缺陷為凹形狀的情況下，通過來自光源2a的 照明光而得到的二維圖像如圖21的(a)所示，通過來自光源2b的照明光而得到的二維圖像 如圖21的（b)所示。因此，差分圖像成為圖21的（c)所示那樣的從左下到右上具有反差的明 暗圖案。因此，只要使明暗圖案旋轉(zhuǎn)45度，就能夠通過與左右方向的明暗圖案相同的方法來 檢測凹形狀的表面缺陷。而且，通過使用三個以上的光源而能夠分別得到多個圖案的差分 圖像，因此能夠進(jìn)一步提尚表面缺陷的檢測精度。
[0138] 另外，在本實施方式中關(guān)于從相對于檢查對象部位的法線而為對稱的方向照射了 照明光的情況，檢測出了凹凸性的表面缺陷，但照明光的照射方向并不一定需要對稱。另 外，本實施方式的表面缺陷檢測處理無論是熱條件、還是冷條件下均能夠適用于所有的鋼 材的生產(chǎn)線。
[0139] [實施例]
[0140] 在本實施例中，對形成有坑缺陷的檢查對象部位和沒有形成坑缺陷的健全的檢查 對象部位適用使用了上述第1位置關(guān)系計算方法的表面缺陷檢測處理。在本實施例中，作為 特征量，計算出明部及暗部的亮度比、面積比及圓形度。圓形度是指將明部及暗部的面積除 以其周長的平方并進(jìn)行正態(tài)化后的值，對明部及暗部的形狀是否接近圓形狀進(jìn)行判斷時使 用。若為相同原因的表面缺陷，則通過左右的信號而難以認(rèn)為亮度和面積顯著不同，從而通 過使用亮度比和面積比來評價左右的平衡，而提高表面缺陷的檢測精度。另外，由于評價陰 影，明部及暗部幾乎不會成為圓形狀，而能夠判斷成接近圓形狀這一情況是其他原因?qū)е?的，因此在特征量中列入了圓形度。另外，計算出明部及暗部的面積，從而能夠僅檢測面積 為規(guī)定值以上的表面缺陷。在圖22中示出檢測結(jié)果。如圖22所示，根據(jù)本實施例，確認(rèn)到能 夠高精度地辨別坑缺陷和沒有形成坑缺陷的健全部。
[0141] (第3實施方式）
[0142]接著，參照圖23到圖26來說明作為本發(fā)明的第3實施方式的表面缺陷檢測裝置的 結(jié)構(gòu)及其動作。此外，本實施方式的表面缺陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)與上述第1及第2實施方式的 表面缺陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)相同，因此以下省略其結(jié)構(gòu)的說明，而僅說明表面缺陷檢測裝置 的動作。
[0143]作為本發(fā)明的第3實施方式的表面缺陷檢測裝置1，通過執(zhí)行以下所示的表面缺陷 檢測處理來辨別檢查對象部位中的水銹、無害紋理和凹凸性的表面缺陷。此外，水銹和無害 紋理是厚度數(shù)~數(shù)十Mi左右的與底鐵部分具有不同光學(xué)特性的表面皮膜和/或表面性狀的 部分，為在表面缺陷檢測處理中成為噪聲因素的部分。
[0144] 〔表面缺陷檢測處理〕
[0145] 作為上述第2實施方式的表面缺陷檢測裝置1，通過識別反射光的明暗圖案來檢測 有無凹凸性的表面缺陷。但是，存在因表面缺陷的形狀和位置而無法形成反射光的明暗圖 案的情況。具體地說，尤其在鋼管的表面中在法向量方向與面?zhèn)鞲衅鞯墓廨S方向明顯不同、 且如圖23所示那樣地表面缺陷的形狀細(xì)長的情況下，存在因明部及暗部中的一方從視野隱 藏而僅檢測到明部及暗部中的另一方，而無法形成反射光的明暗圖案的情況。
[0146] 因此，作為本發(fā)明的一個實施方式的表面缺陷檢測處理，與通過識別反射光的明 暗圖案來檢測凹凸性的表面缺陷的邏輯不同，而具有通過識別表面缺陷的形狀來檢測細(xì)長 缺陷的邏輯。在此所述的細(xì)長缺陷表示具有以直線狀細(xì)長的形狀特征的表面缺陷。圖24是 表示作為本發(fā)明的一個實施方式的細(xì)長缺陷的檢測處理的流程的流程圖。此外，在本實施 方式中，雖然使檢測對象的表面缺陷為凹形狀的細(xì)長缺陷，但關(guān)于凸形狀的細(xì)長缺陷，在僅 檢測到明部及暗部中的另一方的情況下也能夠通過本檢測處理來檢測。
[0147] 在作為本發(fā)明的一個實施方式的表面缺陷檢測處理中，首先圖像處理裝置5在通 過規(guī)定的亮度閾值將明部及暗部的差分圖像二值化并根據(jù)需要進(jìn)行了連結(jié)、孤立點除去 后，對明部及暗部的圖像實施標(biāo)示處理(步驟Sla、Slb)。接著，圖像處理裝置5提取標(biāo)示處理 后的明部及暗部的圖像中的具有規(guī)定閾值以上的面積的明部及暗部的圖像(步驟S2)。然 后，圖像處理裝置5關(guān)于提取出的明部及暗部的圖像而計算出成為細(xì)長度的指標(biāo)的表面缺 陷的形狀特征量，并基于計算出的表面缺陷的形狀特征量來檢測細(xì)長缺陷(步驟S3)。
[0148] 在此，作為成為細(xì)長度的指標(biāo)的表面缺陷的形狀特征量，能夠例示橢圓的長軸短 軸比、最大費雷特直徑、圓形度及凸多邊形填充率。具體地說，在作為形狀特征量而計算長 軸短軸比的情況下，如圖25的（a)所示，首先，圖像處理裝置5對明部或暗部的圖像擬合 (fitting)橢圓R。作為對圖像擬合橢圓的方法而具有最小二乘法和慣性矩推導(dǎo)法等，但若 考慮計算時間則慣性矩推導(dǎo)法更有用。然后，圖像處理裝置5計算出擬合的橢圓R的長軸Ll 及短軸L2的長度，并將計算出的長軸Ll與短軸L2之比作為形狀特征量。
[0149] 另一方面，如圖25的(b)所示，費雷特直徑是指對明部或暗部的圖像進(jìn)行一維正投 影時的映射的長度L3。在作為形狀特征量而計算最大費雷特直徑的情況下，首先，圖像處理 裝置5-邊使明部或暗部的圖像旋轉(zhuǎn)180度一邊作為最大費雷特直徑而計算出正投影的長 度的最大值。然后，圖像處理裝置5將與計算出最大費雷特直徑的部位正交的方向上的費雷 特直徑與最大費雷特直徑之比作為形狀特征量。
[0150] 另外，如圖25的（c)所示，圓形度表示對將明部或暗部的面積除以明部及暗部的周 長的平方而得到的值以明部或暗部的形狀越接近圓則值接近1的方式正態(tài)化后的值。另外， 凸多邊形填充率表示明部或暗部相對于與明部或暗部外接的多邊形的面積的面積率，明部 或暗部越為直線狀則值越接近1。因此，只要明部或暗部的圓形度低、相反地凸多邊形填充 率高，就能夠判斷為該明部或暗部的形狀為細(xì)長形狀。
[0151] 此外，在檢測細(xì)長缺陷時，通過不僅考慮表面缺陷的形狀特征量還考慮縱向、橫向 或斜向等表面缺陷的朝向，而能夠提高細(xì)長缺陷的檢測精度。例如，在作為表面缺陷的形狀 特征量而計算長軸短軸比的情況下，在作為長軸朝向的方向、表面缺陷的形狀特征量而計 算出最大費雷特直徑的情況下，通過求出得到最大費雷特直徑時的明部或暗部的圖像的旋 轉(zhuǎn)角而能夠確認(rèn)表面缺陷的朝向。另外，雖然省略詳細(xì)說明但通過將圖像施于強(qiáng)調(diào)特定方 向的線性濾波器上而也能夠確認(rèn)表面缺陷的朝向。
[0152] 另外，在本實施方式中，相對于鋼管的法向量而將光源左右對稱地設(shè)置，但光源的 設(shè)置位置即使不是相對于鋼管的法向量左右對稱、而是例如如圖20所示地上下對稱或不對 稱，也能夠通過相同的檢測處理來檢測細(xì)長缺陷。另外，由于水銹和無害紋理平坦，所以即 使照明光的入射方向改變，其看起來也相同，與此相對，在細(xì)長缺陷中，由于當(dāng)照明光的入 射光改變時其看起來改變，所以能夠通過上述的邏輯來檢測細(xì)長缺陷。而且，若使用三個以 上的光源則能夠分別得到多個圖案的差分圖像，因此能夠進(jìn)一步提高細(xì)長缺陷的檢測精 度。
[0153] 從以上的說明可以明確，作為本發(fā)明的一個實施方式的表面缺陷檢測處理利用兩 個能夠辨別的光源2a、2b來對同一檢查對象部位從不同的方向以大致相同的入射角度照射 照明光L，獲取基于各照明光L的反射光形成的圖像，提取通過在獲取到的圖像之間進(jìn)行差 分處理而得到的圖像的明部及暗部，計算出所提取出的明部及暗部的成為細(xì)長度的指標(biāo)的 形狀特征量，基于計算出的形狀特征量來判斷有無細(xì)長缺陷，因此能夠高精度地辨別水銹、 無害紋理和細(xì)長缺陷。
[0154] [實施例]
[0155] 在本實施例中，對形成有突出缺陷的檢查對象部位和沒有形成突出缺陷的健全的 檢查對象部位適用本發(fā)明的表面缺陷檢測處理。突出缺陷是指具有以直線狀細(xì)長的形狀、 且具有相對于乳制方向朝向右斜上方向這一特征的表面缺陷。作為表面缺陷的形狀特征量 而計算長軸短軸比及長軸角度，并對計算出的長軸短軸比及長軸角度和規(guī)定閾值進(jìn)行比 較，由此來判斷有無突出缺陷。在圖26中示出判斷結(jié)果。如圖26所示，確認(rèn)到根據(jù)本實施方 式的表面缺陷檢測處理，能夠高精度地辨別突出缺陷和沒有形成突出缺陷的健全部。
[0156]以上，說明了適用由本發(fā)明人研發(fā)的發(fā)明的實施方式，但本發(fā)明不受構(gòu)成本實施 方式的本發(fā)明公開的一部分的記述及附圖限定。即，所有基于本實施方式而由本領(lǐng)域技術(shù) 人員等研發(fā)出的其他實施方式、實施例及運用技術(shù)等均包含在本發(fā)明的范疇內(nèi)。
[0157] 工業(yè)實用性
[0158] 根據(jù)本發(fā)明，能夠提供一種可高精度地辨別水銹、無害紋理和表面缺陷的表面缺 陷檢測方法及表面缺陷檢測裝置。
[0159] 附圖標(biāo)記說明
[0160] 1表面缺陷檢測裝置
[0161] 2a、2b 光源
[0162] 3函數(shù)發(fā)生器
[0163] 4a、4b面?zhèn)鞲衅?br>[0164] 5圖像處理裝置
[0165] 6監(jiān)視器
[0166] L照明光
[0167] P 鋼管
【主權(quán)項】
1. 一種表面缺陷檢測方法，對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測，其特征在于，包含： 照射步驟，利用兩個以上的能夠辨別的光源從不同的方向?qū)ν粰z查對象部位照射照 明光;和 檢測步驟，獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，并在獲取到的圖像之間進(jìn)行差分 處理，由此來檢測所述檢查對象部位中的表面缺陷。2. 如權(quán)利要求1所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于， 所述照射步驟包含如下步驟:通過使兩個以上的閃光燈光源以彼此的發(fā)光定時不重疊 的方式重復(fù)發(fā)光來照射照明光。3. 如權(quán)利要求1所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于， 所述照射步驟包含如下步驟：同時照射兩個以上的彼此波長區(qū)域不重疊的光源的照明 光，所述檢測步驟包含如下步驟:使用供具有與照明光的波長相同的波長的光透過的濾光 片來分離混合的各照明光的反射光，由此獲取基于各照明光的反射光形成的圖像。4. 如權(quán)利要求1至3中任一項所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于， 所述檢測步驟包含如下步驟:使用半反射鏡、分光器及棱鏡中的某一個，以使獲取基于 各照明光的反射光形成的圖像的多個攝像裝置的光軸成為同軸的方式進(jìn)行調(diào)整。5. 如權(quán)利要求1至4中任一項所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于， 所述檢測步驟包含第1判斷步驟，該第1判斷步驟中，提取通過在獲取到的圖像之間進(jìn) 行差分處理而得到的圖像的明部及暗部，并根據(jù)所提取出的明部及暗部的位置關(guān)系和所述 照明光的照射方向來判斷有無凹凸性的表面缺陷。6. 如權(quán)利要求5所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于， 所述第1判斷步驟包含如下步驟:對所述明部及所述暗部的圖像實施膨脹處理，并通過 提取膨脹處理后的明部及暗部的圖像的重疊部分，來計算出明部及暗部的位置關(guān)系。7. 如權(quán)利要求5所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于， 所述第1判斷步驟包含如下步驟:對所述明部及所述暗部的圖像實施二值化處理及標(biāo) 示處理，并通過對標(biāo)示處理后的圖像的重心位置進(jìn)行比較，來計算出明部及暗部的位置關(guān) 系。8. 如權(quán)利要求1至7中任一項所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于， 所述檢測步驟包含第2判斷步驟，該第2判斷步驟中，獲取基于各照明光的反射光形成 的圖像，提取通過在獲取到的圖像之間進(jìn)行差分處理而得到的圖像的明部及暗部，計算出 所提取的明部及暗部的成為細(xì)長度的指標(biāo)的形狀特征量，并基于計算出的形狀特征量來判 斷有無細(xì)長缺陷。9. 如權(quán)利要求8所述的表面缺陷檢測方法，其特征在于， 所述第2判斷步驟包含如下步驟:在所述形狀特征量的基礎(chǔ)之上基于明部及暗部的朝 向來判斷有無細(xì)長缺陷。10. -種表面缺陷檢測裝置，對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測，其特征在于，具有： 照射機(jī)構(gòu)，其利用兩個以上的能夠辨別的光源從不同的方向?qū)ν粰z查對象部位照射 照明光;和 檢測機(jī)構(gòu)，其獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，并在獲取到的圖像之間進(jìn)行差 分處理，由此來檢測所述檢查對象部位中的表面缺陷。11. 一種表面缺陷檢測裝置，對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測，其特征在于，具有： 照射機(jī)構(gòu)，其利用兩個以上的能夠辨別的光源從不同的方向?qū)ν粰z查對象部位照射 照明光;和 判斷機(jī)構(gòu)，其獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，提取通過在獲取到的圖像之間 進(jìn)行差分處理而得到的圖像的明部及暗部，并根據(jù)所提取出的明部及暗部的位置關(guān)系和所 述照明光的照射方向來判斷有無凹凸性的表面缺陷。12. -種表面缺陷檢測裝置，對鋼材的表面缺陷進(jìn)行光學(xué)檢測，其特征在于，具有： 照射機(jī)構(gòu)，其利用兩個以上的能夠辨別的光源從不同的方向?qū)ν粰z查對象部位照射 照明光;和 判斷機(jī)構(gòu)，其獲取基于各照明光的反射光形成的圖像，提取通過在獲取到的圖像之間 進(jìn)行差分處理而得到的圖像的明部及暗部，計算出所提取的明部及暗部的成為細(xì)長度的指 標(biāo)的形狀特征量，并基于計算出的形狀特征量來判斷有無細(xì)長缺陷。
【文檔編號】G01N21/892GK105849534SQ201480071110
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2014年12月24日
【發(fā)明人】大野纮明, 兒玉俊文, 腰原敬弘, 小川晃弘, 飯塚幸理
【申請人】杰富意鋼鐵株式會社