【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は被検査材に生じた疵の種類若しくは等級又は被検査材の良否を判定するに際し、
これを支援する装置及び該支援装置を備える判定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】図５は従来の判定装置の構成を示すブロック図であり、図中11は鋼板の被検査材である。 図中白抜き矢符方向へ搬送される被検査材11の搬送域に臨んで、被検査材11の幅方向に走査しつつ被検査材11の表面へレーザ光を照射する照射器12が配置されており、照射器12の下流には被検査材11からレーザ反射光を受光してこれを電気信号に変換する受光器としての１次元イメージセンサ13が照射器12の走査方向と平行に配置されている。

【０００３】１次元イメージセンサ13は変換した電気信号を画像処理装置14へ与えるようになっており、画像処理装置14は与えられた電気信号を被検査材11の搬送に従って２次元化した画像を作成して、その画像から疵の長さ，幅，面積，疵長さに対する疵幅の比である幅／長さ比率，濃度等複数の物理量を抽出してこれを判定器15へ与えるようになっている。

【０００４】被検査材11の検査に先立って、記憶装置16
には画像処理装置14から、疵の種類及び等級が既知である複数のサンプル材について前述のように抽出された物理量が予め与えられ、記憶装置16は与えられた物理量を疵の種類若しくは等級又は発生位置と関連付けて記憶するようになっている。

【０００５】アルゴリズム作成装置18は、オペレータによって物理量の内から疵の特徴を表す物理量（以後特徴量という）をいくつか指定されると、記憶装置16から指定された特徴量に関する情報を読み込み、その情報に基づいてツリーロジックを用いて疵の種類，等級又は良否の判定を行うためのアルゴリズムを作成し、それを判定器15に与えるようになっている。 判定器15は与えられたアルゴリズムに従って、オンラインで画像処理装置14から与えられる被検査材11の測定物理量から疵の種類，等級又は被検査材11の良否を判定し、その結果を出力装置
19から出力させるようになっている。

【０００６】次に特徴量を決定し、アルゴリズムを作成する方法について説明する。 オペレータが判定に用いる特徴量をアルゴリズム作成装置18に経験に基づいて指定すると、アルゴリズム作成装置18は記憶装置16から指定された特徴量に係る情報を読み込み、それに基づいて基本アルゴリズムを作成し、これを判定器15に与える。 そして疵の種類又は等級が既知であるテスト材について、
その疵に対する物理量を前同様に抽出して、オンラインにて判定器15に与える。 判定器15は抽出された物理量の内、指定された特徴量を用い、基本アルゴリズムに従ってテスト材の疵の種類を判定するシミュレーションを行う。 そしてその判定精度が高くなるように、ある特徴量に対して判定を行うための設定値，ツリーロジックにおける判定順序等、前記基本アルゴリズムの内容の修正を繰り返して判定用のアルゴリズムを作成していた。

【０００７】しかしこのような装置にあっては、シミュレーションによって試行錯誤しつつアルゴリズムを作成していたため、アルゴリズム作成に要する時間が多大であるという問題があった。 このため次のような方法が提案されている。

【０００８】図６は特開昭63−40844 号公報に記載されている他の判定方法の原理を示すグラフであり、疵の特徴量として長さ，幅，面積を指定してそれぞれｘ軸，ｙ
軸，ｚ軸としてある。 なお装置構成は図５に示した判定装置と同様である。 Ｑ，Ｒ，Ｓの３種類の疵を形成した複数のサンプル材について、その疵に対する複数の物理量を前同様に抽出してこれを疵の種類と関連付けて記憶する。 オペレータが特徴量として長さ，幅及び面積を指定すると、図６に示した如く、それらの特徴量の値によって３次元座標上の点が定まりＱ，Ｒ，Ｓの疵集合が得られる。 そして被検査材の疵から抽出した特徴量のこの座標での位置とＱ，Ｒ，Ｓの疵集合とのマハラノビス距離を求め、該距離が最も小さい疵種が被検査材の疵種であると判定する。 このような手法によって、前述したツリーロジックの如き基本アルゴリズムの作成及びその修正が省略され、アルゴリズム作成に要する時間が短縮される。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】このような判定方法にあっては、選択された特徴量が適切でない場合、グラフにプロットされたＱ，Ｒ，Ｓの疵集合が相互に重なり又は接近するため、疵集合が重なったときは判定不可能となる場合が有り、また接近したときは判定精度が低下する。 従って疵の種類が既知であるサンプル材から抽出された物理量の内、どの物理量を判定に用いる特徴量として選択するかが重要である。 しかしながら特徴量の選択はオペレータが経験的に行っているため、判定精度はオペレータの能力に依存しており、その向上には限界があった。

【００１０】本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは各々の物理量について、疵集合相互間の関係を表す量を算出し、算出値が閾値を越えた場合その物理量を特徴量として選択する判定支援装置及び該判定支援装置を備えた判定装置を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】第１発明に係る判定支援装置は、被検査材の疵について複数の物理量を測定し、
疵の種類若しくは等級又は疵の発生位置と物理量とを関連付けて予め記憶された記憶情報と、前記物理量から疵の特徴を表すものとして選択された特徴量と、被検査材の疵の前記特徴量の測定値とに基づいて、疵の種類若しくは等級又は被検査材の良否を判定すべくなしてある判定装置の判定を支援する装置であって、前記記憶情報として記憶された各々の物理量について、複数の疵の種類若しくは等級又は疵の発生位置で特徴付けられる集合間の相互関係を表す量を算出する手段と、その算出値と予め定められた閾値とを比較して、前記算出値が閾値を越えた物理量を特徴量として選択する手段とを備えることを特徴とする。

【００１２】第２発明に係る判定装置は、被検査材の疵について複数の物理量を測定し、疵の種類又は等級と物理量とを関連付けて予め記憶された記憶情報と、前記物理量から疵の特徴を表すものとして選択された特徴量と、被検査材の疵の前記特徴量の測定値とに基づいて、
疵の種類若しくは等級又は被検査材の良否を判定すべくなしてある判定装置において、請求項１記載の判定支援装置を備え、該判定支援装置によって選択された特徴量，該特徴量についての被検査材の疵の測定値及び前記記憶情報に基づいて、疵の種類若しくは等級又は被検査材の良否を判定すべくなしてあることを特徴とする。

【００１３】

【作用】本発明の判定支援装置及び判定装置にあっては、疵の種類又は等級が既知である複数のサンプル材について測定された物理量が、その疵の種類又は等級別に予め記憶されている記憶情報に基づいて、判定支援装置の算出手段は記憶情報の内のある物理量について、例えばマハラバノビス距離の和といった、疵集合間の相互関係を表す量を算出し、そして選択手段は算出値と予め定められた閾値とを比較して、算出値が閾値を越えた場合その物理量を特徴量として選択する。 記憶情報の全ての物理量について同様の操作を行う。 これによって判定に適切な特徴量が的確に選択される。 そして判定装置は判定支援装置によって選択された特徴量，該特徴量に対する被検査材の測定値及び記憶情報に基づいて疵の種類若しくは等級又は被検査材の良否を判定する。

【００１４】次に特徴量の選択が判定精度に及ぼす影響について説明する。 図４はＡ，Ｂの２種類の疵が形成された複数のサンプル材を測定して特徴量Ｘ又は特徴量Ｙ
に対してそれぞれの疵種が形成する集合を度数分布で示したグラフであり、（ａ）は適切ではない特徴量Ｘに対するものであり、また（ｂ）は本発明によって適切に選択された特徴量Ｙに対するものである。 図４（ａ）から明らかな如く、特徴量Ｘに対する２種類の疵Ａ，疵Ｂの分布は重なっている部分が大きいため、被検査材の疵から抽出された特徴量Ｘの測定値が前述した重なっている部分であった場合、被検査材の疵の種類を判定する精度は低くなる。

【００１５】これに対し図４（ｂ）から明らかな如く、
物理量Ｙに対する２種類の疵Ａの分布と疵Ｂの分布とはよく分離されているため、被検査材の疵の種類を高精度に判定することができる。 このように本発明にあっては、疵集合と他の疵集合との関係を表す量を算出し、算出値と予め定められた閾値とを比較して、算出値が閾値を越えた場合その物理量を特徴量として選択するため、
適切な特徴量が選択されて高精度に判定が行われる。

【００１６】

【実施例】以下本発明をその実施例を示す図面に基づいて具体的に説明する。 図１は本発明に係る疵判定装置の構成を示すブロック図であり、図中１は鋼板状の被検査材である。 図中白抜き矢符方向へ搬送される被検査材１
の搬送域には被検査材１の幅方向に走査しつつ被検査材１の表面へレーザ光を照射する照射器２が配置されており、照射器２の下流には被検査材１からのレーザ反射光を受光してこれを電気信号に変換する受光器としての１
次元イメージセンサ３が照射器２の走査方向と平行に配置されている。

【００１７】１次元イメージセンサ３は変換した電気信号を画像処理装置４へ与えるようになっており、画像処理装置４は与えられた電気信号を被検査材１の搬送に従って２次元化した画像を作成して、その画像から疵の長さ，幅，面積，幅／長さ比率，濃度等，複数の物理量を抽出してこれを判定器５へ与えるようになっている。

【００１８】被検査材１の検査に先立って、記憶装置６
には画像処理装置４から、疵の種類及び等級が既知である複数のサンプル材について前述したように抽出された物理量が予め与えられており、記憶装置６は与えられた物理量を疵の種類若しくは等級又は発生位置と関連付けて記憶して、それを判定支援装置７に与えるようになっている。

【００１９】判定支援装置７は、例えばマハラビノス距離といった、ある物理量において複数の疵の種類又は等級などが形成する疵集合の相互関係を表す数値を算出する算出手段71と、その算出値と閾値とを比較して算出値が閾値を越えた場合、その物理量を特徴量として選択し、アルゴリズム作成装置８に与える特徴量選択手段72
とを備えている。

【００２０】アルゴリズム作成装置８は、判定支援装置７の特徴量選択手段72から与えられた特徴量に基づいてアルゴリズムを作成してそれを判定器５に与えるようになっており、判定器５はそのアルゴリズムに従ってオンラインで画像処理装置４から与えられる被検査材１の測定特徴量から疵の種類若しくは等級又は被検査材１の良否を判定し、その結果を出力装置９から出力させるようになっている。 なおアルゴリズムとしては、前述したツリーロジックを用いてもよいし、マハラビノス距離を比較するものを用いてもよい。 どちらの場合も、判定支援装置７によって選択された特徴量を用いることによって判定精度を向上させることができる。

【００２１】次に判定に使用する特徴量を選択する方法について説明する。 疵の種類又は等級と関連付けて記憶していた物理量を判定支援装置７の算出手段71に与える。 算出手段71はある物理量において複数の疵種が形成する疵集合の相互関係を表す数値を算出してこれを特徴量選択手段72に与える。 特徴量選択手段72には予め閾値が設定されており、特徴量選択手段72は算出手段71から与えられた算出値と閾値とを比較して、算出値が閾値を越えた場合、その物理量を特徴量としてアルゴリズム作成装置８に与える。

【００２２】図２は疵の種類の判定に用いる特徴量の選択手順を示すフローチャートである。 疵の種類が既知である複数のサンプル材について抽出された疵の長さ，
幅，面積，幅／長さ比率，濃度等，複数の物理量を疵の種類と関連付けて記憶装置６へ記憶蓄積する（ステップＳ１）。 蓄積されたデータに基づいて算出手段71は、ある物理量についてその測定値を各疵種毎にプロットして度数分布を作成し（ステップＳ２）、作成した度数分布の相互関係を表す数値Ｌｐを算出する（ステップＳ
３）。 そして特徴量選択手段72は、当該物理量について算出されたＬｐと予め設定された閾値θとを比較し（スッテプＳ４）、Ｌｐが閾値θを越えた物理量を特徴量として選択する（ステップＳ５）。 一方Ｌｐが閾値θを越えなかった場合、その物理量は特徴量として選択されず、次の物理量を検討すべくステップＳ２へ移る。 そして特徴量選択手段72は、全ての物理量から選択された特徴量をアルゴリズム作成装置８へ与え、アルゴリズム作成装置８は与えられた特徴量に基づいて疵種判定アルゴリズムを作成する（ステップＳ６）。

【００２３】次に特徴量の選択を実施した結果について説明する。 なお複数の疵の種類又は等級が形成する疵集合の相互関係を表す数値Ｌｐとして、次の（１）式にて算出されるマハラビノス距離の和を用いた。 但し、本発明はこれに限らず、相関等，統計学的手法によって求めることができる数値を用いても本発明の効果は変わらない。

【００２４】

【数１】

【００２５】図３は物理量である幅／長さ比率について、疵種である押し込み疵及びその他の点状疵の度数分布を示したグラフである。 縦軸は度数を、横軸は幅／長さ比率の値を示しており、また両疵種の測定値をヒストグラムで、その分布を実線でそれぞれ示している。 図３
の如く、押し込み疵Ｏは幅／長さ比率の値が０〜略５０
の間に多く、その他の点状疵Ｐは幅／長さ比率の値が略５０〜９０の間に多い。 このとき（１）式によって算出されるマハラビノス距離の和は０．２８であった。 算出されてマハラビノス距離の和は閾値０．２０より大であり、この物理量が特徴量として選択された。 両疵種の度数分布は、図３の如く、良く分離されており、特徴量として選択された幅／長さ比率によって、押し込み疵Ｏと点状疵Ｐとが高精度に判定されることが分かる。

【００２６】

【発明の効果】以上詳述した如く本発明に係る装置にあっては、複数の物理量から特徴量を的確に選択できるため、判定精度が向上し、また特徴量選択に要する労力が低減する等、本発明は優れた効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る判定装置の構成を示すブロック図である。

【図２】疵の種類の判定に用いる特徴量の選択手順を示すフローチャートである。

【図３】物理量である幅／長さ比率について、疵種である押し込み疵及びその他の点状疵の度数分布を示したグラフである。

【図４】Ａ，Ｂの２種類の疵が形成された複数のサンプル材を測定して特徴量Ｘ又は特徴量Ｙに対してそれぞれの疵種が形成する集合を度数分布で示したグラフである。

【図５】従来の判定装置の構成を示すブロック図である。

【図６】従来の他の判定方法の原理を示すグラフである。

【符号の説明】

１ 被検査材 ２ 照射器 ３ １次元イメージセンサ ４ 画像処理装置 ５ 判定器 ６ 記憶装置 ７ 判定支援装置 ８ アルゴリズム作成装置 ７１ 算出手段 ７２ 特徴量選択手段