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表面 缺陷检测方法及表面缺陷检测装置

阅读：549发布：2020-06-29

专利汇可以提供表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且表面缺陷检测方法是对钢管(P)的表面缺陷进行光学检测的表面缺陷检测方法，包含：照射步骤，利用两个能够辨别的光源 (2a)、(2b)来从不同的方向对钢管(P)的同一检查对象部位照射照明光(L)；和检测步骤，获取基于各照明光(L)的反射光形成的图像，并在获取到的图像之间进行差分处理，由此来检测检查对象部位中的表面缺陷。由此，能够高精度地辨别水锈、无害纹理和表面缺陷。，下面是表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种表面缺陷检测方法，对钢材的表面缺陷进行光学检测，其特征在于，包含：
照射步骤，利用两个以上的能够辨别的光源从不同的方向对同一检查对象部位照射照明光；和
检测步骤，获取基于各照明光的反射光形成的图像，并在获取到的图像之间进行差分处理，由此来检测所述检查对象部位中的表面缺陷。
2.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，
所述照射步骤包含如下步骤：通过使两个以上的闪光灯光源以彼此的发光定时不重叠的方式重复发光来照射照明光。
3.如权利要求1所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，
所述照射步骤包含如下步骤：同时照射两个以上的彼此波长区域不重叠的光源的照明光，所述检测步骤包含如下步骤：使用供具有与照明光的波长相同的波长的光透过的滤光片来分离混合的各照明光的反射光，由此获取基于各照明光的反射光形成的图像。
4.如权利要求1至3中任一项所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，
所述检测步骤包含如下步骤：使用半反射镜、分光器及棱镜中的某一个，以使获取基于各照明光的反射光形成的图像的多个摄像装置的光轴成为同轴的方式进行调整。
5.如权利要求1至4中任一项所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，
所述检测步骤包含第1判断步骤，该第1判断步骤中，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，并根据所提取出的明部及暗部的位置关系和所述照明光的照射方向来判断有无凹凸性的表面缺陷。
6.如权利要求5所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，
所述第1判断步骤包含如下步骤：对所述明部及所述暗部的图像实施膨胀处理，并通过提取膨胀处理后的明部及暗部的图像的重叠部分，来计算出明部及暗部的位置关系。
7.如权利要求5所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，
所述第1判断步骤包含如下步骤：对所述明部及所述暗部的图像实施二值化处理及标示处理，并通过对标示处理后的图像的重心位置进行比较，来计算出明部及暗部的位置关系。
8.如权利要求1至7中任一项所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，
所述检测步骤包含第2判断步骤，该第2判断步骤中，获取基于各照明光的反射光形成的图像，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，计算出所提取的明部及暗部的成为细长度的指标的形状特征量，并基于计算出的形状特征量来判断有无细长缺陷。
9.如权利要求8所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，
所述第2判断步骤包含如下步骤：在所述形状特征量的基础之上基于明部及暗部的朝向来判断有无细长缺陷。
10.一种表面缺陷检测装置，对钢材的表面缺陷进行光学检测，其特征在于，具有：
照射机构，其利用两个以上的能够辨别的光源从不同的方向对同一检查对象部位照射照明光；和
检测机构，其获取基于各照明光的反射光形成的图像，并在获取到的图像之间进行差分处理，由此来检测所述检查对象部位中的表面缺陷。
11.一种表面缺陷检测装置，对钢材的表面缺陷进行光学检测，其特征在于，具有：
照射机构，其利用两个以上的能够辨别的光源从不同的方向对同一检查对象部位照射照明光；和
判断机构，其获取基于各照明光的反射光形成的图像，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，并根据所提取出的明部及暗部的位置关系和所述照明光的照射方向来判断有无凹凸性的表面缺陷。
12.一种表面缺陷检测装置，对钢材的表面缺陷进行光学检测，其特征在于，具有：
照射机构，其利用两个以上的能够辨别的光源从不同的方向对同一检查对象部位照射照明光；和
判断机构，其获取基于各照明光的反射光形成的图像，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，计算出所提取的明部及暗部的成为细长度的指标的形状特征量，并基于计算出的形状特征量来判断有无细长缺陷。

说明书全文

表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置

技术领域

[0001] 本发明涉及对钢材的表面缺陷进行光学检测的表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置。

背景技术

[0002] 近年，在钢铁产品的制造工序中，从通过防止大量不合格来提高成品率的观点考虑，谋求以热条件或冷条件来检测钢材的表面缺陷。在此所述的钢材表示以无缝钢管、焊接钢管、热轧钢板、冷轧钢板、厚板等钢板和型钢为主的钢铁产品、以及在制造这些钢铁产品的过程所生成的板坯(slab)等半成品。因此，作为检测钢材的表面缺陷的方法，提出对无缝钢管的制造工序中的钢坯(billet)照射光并接受反射光、且根据反射光的光量来判断有无表面缺陷的方法(参照专利文献1)。另外，也提出如下的方法：从相对于热钢材表面的法线彼此对称的倾斜方向照射不与从热钢材放射的自发光相互影响且彼此互不影响的多个波长区域的可视光，并在热钢材表面的法线方向上得到基于合成反射光形成的像及基于各个反射光形成的像，从而根据这些像的组合来检测热钢材的表面缺陷(参照专利文献2)。

[0003] 现有技术文献

[0004] 专利文献

[0005] 专利文献1:日本特开平11-37949号公报

[0006] 专利文献2:日本特开昭59-52735号公报

发明内容

[0007] 根据专利文献1记载的方法，由于无害纹理或水锈(scale)的反射率与底铁(底钢)部分的反射率不同，所以有可能将健全的无害纹理或水锈误检测为表面缺陷。因此，在专利文献1记载的方法中，利用钢坯的形状为直线状这一点来辨别钢坯和水锈。但是，钢材的表面缺陷不仅具有直线状还具有圆形状等各种形状。因此，难以将专利文献1记载的方法适用于钢材的表面缺陷的检测处理。另一方面，在专利文献2记载的方法中，由于缺陷、水锈、无害纹理等的种类庞大，所以难以仅通过简单地组合像来辨别水锈、无害纹理和表面缺陷。另外，构建与庞大的像的组合相对应的检测逻辑，现实地说是困难的。

[0008] 本发明是鉴于上述技术课题而研发的，其目的在于提供一种能够高精度地辨别水锈、无害纹理和表面缺陷的表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置。

[0009] 本发明的表面缺陷检测方法是对钢材的表面缺陷进行光学检测的表面缺陷检测方法，其特征在于，包含：照射步骤，利用两个以上的能够辨别的光源来从不同的方向对同一检查对象部位照射照明光；和检测步骤，获取基于各照明光的反射光形成的图像，并在获取到的图像之间进行差分处理，由此来检测上述检查对象部位中的表面缺陷。

[0010] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述照射步骤包含如下步骤：通过使两个以上的闪光灯光源以彼此的发光定时不重叠的方式反复发光来照射照明光。

[0011] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述照射步骤包含如下步骤：同时照射两个以上的彼此波长区域不重叠的光源的照明光，上述检测步骤包含如下步骤：使用供具有与照明光的波长相同的波长的光透过的滤光片来分离混合的各照明光的反射光，由此获取基于各照明光的反射光形成的图像。

[0012] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述照射步骤包含如下步骤：同时照射具有相互正交的直线偏振特性的两个光源的照明光，上述检测步骤包含如下步骤：使用具有相互正交的直线偏振特性的两个偏振片来分离混合的各照明光的反射光，由此来获取基于各照明光的反射光形成的图像。

[0013] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，各光源的照明光对上述检查对象部位的入射角在25°以上、55°以下的范围内。

[0014] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述检测步骤包含如下步骤：使用半反射镜、分光器及棱镜中的某一个，以使获取基于各照明光的反射光形成的图像的多个摄像装置的光轴成为同轴的方式进行调整。

[0015] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述检测步骤包含第1判断步骤，该第1判断步骤中，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，并根据所提取出的明部及暗部的位置关系和上述照明光的照射方向来判断有无凹凸性的表面缺陷。

[0016] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述第1判断步骤包含如下步骤：对上述明部及上述暗部的图像实施膨胀处理，并通过提取膨胀处理后的明部及暗部的图像的重叠部分，来计算出明部及暗部的位置关系。

[0017] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述第1判断步骤包含如下步骤：对上述明部及上述暗部的图像实施二值化处理及标示(labeling)处理，并通过对标示处理后的图像的重心位置进行比较，来计算出明部及暗部的位置关系。

[0018] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述第1判断步骤包含如下步骤：通过对上述明部及上述暗部的图像实施过滤处理来强调明部及暗部，由此计算出明部及暗部的位置关系。

[0019] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述第1判断步骤包含如下步骤：根据通过计算明部及暗部的位置关系而得到的上述明部和上述暗部的组合，来作为特征量而计算出明部和暗部的亮度比、面积比及圆形度中的至少一个，并基于计算出的特征量来判断有无凹凸性的表面缺陷。

[0020] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述检测步骤包含第2判断步骤，该第2判断步骤中，获取基于各照明光的反射光形成的图像，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，计算出所提取的明部及暗部的成为细长度的指标的形状特征量，并基于计算出的形状特征量来判断有无细长缺陷。

[0021] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述第2判断步骤包含如下步骤：作为上述形状特征量而计算出基于近似椭圆的长轴短轴比、最大费雷特直径、及圆形度和凸多边形填充率中的至少一个。

[0022] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述第2判断步骤包含如下步骤：在上述形状特征量的基础之上基于明部及暗部的朝向来判断有无细长缺陷。

[0023] 本发明的表面缺陷检测方法的特征在于，在上述发明中，上述第2判断步骤包含如下步骤：使用基于近似椭圆的长轴短轴比、最大费雷特直径及线性滤波器中的某一个来判断明部及暗部的朝向。

[0024] 本发明的表面缺陷检测装置是对钢材的表面缺陷进行光学检测的表面缺陷检测装置，其特征在于，具有：照射机构，其利用两个以上的能够辨别的光源来从不同的方向对同一检查对象部位照射照明光；和检测机构，其获取基于各照明光的反射光形成的图像，并在获取到的图像之间进行差分处理，由此来检测上述检查对象部位中的表面缺陷。

[0025] 本发明的表面缺陷检测装置是对钢材的表面缺陷进行光学检测的表面缺陷检测装置，其特征在于，具有：照射机构，其利用两个以上的能够辨别的光源来从不同的方向对同一检查对象部位照射照明光；和判断机构，其获取基于各照明光的反射光形成的图像，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，并根据所提取出的明部及暗部的位置关系和上述照明光的照射方向来判断有无凹凸性的表面缺陷。

[0026] 本发明的表面缺陷检测装置是对钢材的表面缺陷进行光学检测的表面缺陷检测装置，其特征在于，具有：照射机构，其利用两个以上的能够辨别的光源来从不同方向对同一检查对象部位照射照明光；和判断机构，其获取基于各照明光的反射光形成的图像，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，计算出所提取的明部及暗部的成为细长度的指标的形状特征量，并基于计算出的形状特征量来判断有无细长缺陷。

[0027] 发明效果

[0028] 根据本发明的表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置，能够高精度地辨别水锈、无害纹理和表面缺陷。附图说明

[0029] 图1是表示作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测装置的结构的示意图。

[0030] 图2是表示图1所示的面传感器的变形例的结构的示意图。

[0031] 图3是表示图1所示的光源和面传感器的驱动定时的时序图。

[0032] 图4是表示对表面缺陷、水锈及无害纹理进行拍摄而得到的两个二维图像及其差分图像的一个例子的图。

[0033] 图5是表示对照明光的入射角与健全部(底铁部分)的反射率之间的关系进行调查的实验中使用的装置的结构的示意图。

[0034] 图6是表示激光器的入射角与功率计的受光量之间的关系的图。

[0035] 图7是用于说明作为本发明的第2实施方式的表面缺陷检测处理的示意图。

[0036] 图8是用于说明作为本发明的第3实施方式的表面缺陷检测处理的示意图。

[0037] 图9是表示在实施例中所利用的装置的结构的示意图。

[0038] 图10是表示实施例的表面缺陷检测处理结果的图。

[0039] 图11是表示对产生了水锈的部分的表面缺陷检测处理结果的图。

[0040] 图12是表示作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测装置的变形例的结构的示意图。

[0041] 图13是表示作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测装置的其他变形例的结构的示意图。

[0042] 图14是表示检查对象部位的表面形状为凹形状及凸形状的情况下的从一方照射光时的阴影的图。

[0043] 图15是表示凹形状的表面缺陷的差分图像的一个例子的图。

[0044] 图16是表示利用了膨胀处理的明部及暗部的位置关系计算方法的流程的流程图。

[0045] 图17是表示差分图像及明暗图案的一维分布的一个例子的图。

[0046] 图18是表示滤波器的二维图像及一维分布的一个例子的图。

[0047] 图19是表示实施了使用图18所示的滤波器的滤波处理后的差分图像及一维分布的一个例子的图。

[0048] 图20是表示光源的配置位置的变形例的示意图。

[0049] 图21是表示基于图20所示的光源的配置位置而得到的明暗图案的示意图。

[0050] 图22是表示实施例的表面缺陷检测处理结果的图。

[0051] 图23是表示没有形成反射光的明暗图案的直线状的细长缺陷的一个例子的图。

[0052] 图24是表示作为本发明的一个实施方式的细长缺陷的检测处理的流程的流程图。

[0053] 图25是用于说明表面缺陷的形状特征量的一个例子的图。

[0054] 图26是表示实施例的表面缺陷检测处理结果的图。

具体实施方式

[0055] 以下参照附图来说明作为本发明的第1到第3实施方式的表面缺陷检测装置的结构及其动作。

[0056] (第1实施方式)

[0057] 首先，参照图1到图13来说明作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测装置的结构及其动作。

[0058] 〔表面缺陷检测装置的结构〕

[0059] 图1是表示作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测装置的结构的示意图。如图1所示，作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测装置1是对沿图示箭头方向被搬送的圆筒形状的钢管P的表面缺陷进行检测的装置，作为主要的结构要素而具有光源2a、2b、函数发生器3、面传感器4a、4b、图像处理装置5及监视器6。

[0060] 光源2a、2b根据来自函数发生器3的触发信号而向钢管P的表面上的同一检查对象部位照射能够辨别的照明光L。期望光源2a、2b相对于检查对象部位对称地配置。因此，光源2a、2b以相对于钢管P表面的法向量而错开相同角度、且照明光L的照射方向向量和钢管P表面的法向量成为同一平面状的方式配置。在此所述的入射角的相同性是指在辨别不同方向的光源时尽可能地使光学条件相等，其目的在于通过差分处理来大幅减少包含水锈和无害纹理在内的健全部的信号。另外，健全部的信号强烈依存于对象的表面性状，难以一概地以一定角度来保证相同性。因此，若在25～55°的范围内，则即使角度稍微不同，只要能够通过差分处理来减少健全部的信号，就表现为相同角。此外，在本实施方式中，使光源的数量为两个，但只要能够辨别，也可以使光源的数量为三个以上。在此所述的能够辨别的光源表示关于从对象得到的反射光而能够按各自的光源求出反射光量的光源。

[0061] 面传感器4a、4b根据来自函数发生器3的触发信号来对基于从光源2a、2b照射的照明光L的反射光形成的二维图像进行拍摄。面传感器4a、4b将拍摄到的二维图像的数据输入到图像处理装置5中。期望将面传感器4a、4b在确保了各自的摄像视野的状态下尽可能地设置在检查对象部位的法向量上。

[0062] 此外，为了解决对位的问题，期望尽可能地使面传感器4a、4b接近，并尽可能地使各自的光轴相互平行。另外，如图2所示，也可以使用半反射镜10、分光器及棱镜中的某一个来以使面传感器4a、4b的光轴成为同轴的方式进行调整。由此，能够高精度地获取后述的差分图像。

[0063] 图像处理装置5是通过在从面传感器4a、4b输入的两个二维图像之间进行后述的差分处理来检测检查对象部位中的表面缺陷的装置。图像处理装置5将与从面传感器4a、4b输入的二维图像、表面缺陷的检测结果相关的信息输出到监视器6。

[0064] 具有这样的结构的表面缺陷检测装置1通过执行以下所示的表面缺陷检测处理来辨别检查对象部位中的水锈、无害纹理和表面缺陷。在此所述的表面缺陷是指凹凸性的缺陷。另外，水锈和无害纹理表示是厚度为几～几十μm左右的与底铁部分具有不同光学特性的表面皮膜和/或表面性状的部分，是在表面缺陷检测处理中成为噪声因素的部分。以下，说明作为本发明的第1到第3实施方式的表面缺陷检测处理。

[0065] 〔第1实施方式〕

[0066] 首先，参照图3到图6来说明作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测处理。

[0067] 图3是表示光源2a、2b和面传感器4a、4b的驱动定时的时序图。在图中，d表示光源2a、2b的发光时间，T表示基于面传感器4a、4b拍摄二维图像的拍摄周期。在作为本发明的第
1实施方式的表面缺陷检测处理中，将光源2a、2b作为闪光灯光源，并通过使闪光灯光源以彼此的发光定时不重叠的方式反复发光来辨别光源2a、2b。

[0068] 即，如图3所示，在本实施方式中，首先，函数发生器3向光源2a及面传感器4a发送触发信号，光源2a照射照明光L，在时间d以内面传感器4a完成二维图像的拍摄。并且，在基于面传感器4a进行的二维图像的拍摄完成后，函数发生器3向光源2b和面传感器4b发送触发信号，同样地拍摄二维图像。根据本实施方式，能够在时间差d中不产生光量降低地对基于相对于从各光源照射的照明光L的各个反射光形成的二维图像进行拍摄。

[0069] 此外，在钢管P的搬送速度较快的情况下，期望闪光灯光源的发光时间d较短。这是因为发光时间d越短，则通过面传感器4a、4b得到的两个二维图像之间的快门延迟越小，从而能够减小因快门延迟而导致的二维图像的错位。另外，在以使用基于各自的反射光形成的二维图像的差分图像来检测表面缺陷为目的时，闪光灯光源的发光时间d需要满足以下的计算式(1)所示的条件。

[0070] [计算式1]

[0071] 发光时间d(sec)≤最小分辨率(mm/像素)×允许的错位(像素)/生产线搬送速度(mm/sec)···(1)

[0072] 当设检测目标的表面缺陷的大小为例如20mm时，从经验上来说，为了检测表面缺陷而需要最小5×5像素的信号，因此只要具有4mm/像素的分辨率即可。另外，在该情况下，所允许的基于照明光L的照射定时产生的错位，从经验上来说需要为0.2像素以内，因此在钢管P的搬送速度为1、3、5m/s的情况下，光源2a、2b的发光时间必须分别为800、270、160μsec以下。此外，在钢管P的搬送速度和搬送方向固定的情况下，该错位在二维图像的拍摄后能够修正。

[0073] 在本实施方式中，图像处理装置5在对从面传感器4a、4b输入的二维图像使用预先导出的相机参数实施了校准、黑点(shading)校正和噪声除去等图像处理后，在二维图像之间进行差分处理，由此检测检查对象部位中的表面缺陷。

[0074] 具体地说，在使构成从光源2a照射照明光L时的二维图像Ia的各像素的亮度值为Ia(x，y)(其中使像素数为X×Y、使x坐标为1≤x≤X、使y坐标为1≤y≤Y)、使构成从光源2b照射照明光L时的二维图像Ib的各像素的亮度值为Ib(x，y)时，其差分图像I＿diff的各像素的亮度值I＿diff(x，y)以如下所示的计算式(2)来表示。

[0075] [计算式2]

[0076] I＿diff(x，y)＝Ia(x，y)-Ib(x，y)···(2)

[0077] 在此，将对表面缺陷和不是缺陷的水锈及无害纹理进行拍摄而得到的二维图像Ia、Ib及其差分图像I＿diff的例子分别在图4的(a)、(b)、(c)中示出。如图4的(a)、(b)、(c)所示，在健全部中，由于无论水锈和无害纹理如何法向量与光源2a所成的角和法向量与光源2b所成的角均相等，所以为亮度值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状，所以一定会存在法向量与光源2a所成的角和法向量与光源2b所成的角不相等的部位，为亮度值Ia(x，y)≠亮度值Ib(x，y)、即亮度值I＿diff(x，y)≠0。

[0078] 因此，通过差分器11来生成两个二维图像的差分图像，由此能够除去不是缺陷的水锈和无害纹理，从而仅检测表面缺陷。并且，像这样仅检测表面缺陷，并通过各种特征量来对表面缺陷是否有害进行最终的评价，在监视器6上显示评价结果。

[0079] 此外，在两个二维图像之间存在错位而对差分图像造成影响的情况下，期望使用二维低通滤波器来减轻二维图像之间的错位的影响。在该情况下，当使二维低通滤波器为H时，差分图像的亮度值I’＿diff(x，y)以如下所示的计算式(3)来表示。

[0080] [计算式3]

[0081] I’＿diff(x，y)＝H*(Ia(x，y)-Ib(x，y))···(3)

[0082] 另外，优选的是，光源2a、2b使用相同的光源，各光源以尽可能成为均匀的平行光的方式进行照射，检查对象部位接近平面。但是，在表面稍微不均匀的情况下或在适用于钢管P那样的平缓的曲面时，也能够通过普通的黑点校正来检测表面缺陷。

[0083] 另外，关于照明光L的入射角，期望其为镜面反射成分不会进入健全部的反射光中、且能够确保充分的光量的范围。本发明的发明人进行了调查照明光L的入射角与健全部(底铁部分)的反射率之间的关系的实验。实验中使用的装置的结构在图5中示出。如图5所示，在本实验中，将功率计(power meter)12固定在铸片样本14的正上方的位置，来对使激光器13的入射角θ从0°变化至90°时的功率计12的受光量进行计测。将实验结果在图6中示出。如图6所示，在入射角θ为0°到20°的范围内时，由于包含镜面反射成分，所以功率计12的受光量大，但当入射角θ为60°以上时，功率计12的受光量大幅降低。因此，期望使照明光L的入射角相对于检查对象部位的法向量为25°到55°的范围内。

[0084] 检查对象部位的深度方向的分辨率依存于缺陷的倾斜角及面传感器4a、4b的分辨率。在此，缺陷的倾斜角是指，将“缺陷部的法向量”正投影在“检查对象部位的健全部表面的法向量与光源方向向量所成的平面”上，采取正投影后的向量与健全部表面的法向量所成的角。虽然也依存于检查对象部位的表面性状，但确认到例如在以入射角45°来照射入射光时，只要缺陷的倾斜角相对于光源方向为大约10°以上就能够通过差分处理来检测缺陷信号。因此，当将1像素的分辨率假定为0.5mm时，从理论上来说具有0.5×tan10°＝0.09mm左右的深度方向上的分辨率。

[0085] 〔第2实施方式〕

[0086] 接着，参照图7来说明作为本发明的第2实施方式的表面缺陷检测处理。

[0087] 在作为本发明的第2实施方式的表面缺陷检测处理中，通过使光源2a、2b为彼此波长区域不重叠的光源来辨别光源2a、2b。具体地说，如图7所示，在光源2a、2b上设置波长区域不重叠的两种波长选择滤光片20a、20b，来选择照明光L的波长区域。另外，将具有相同的波长选择特性的波长选择滤光片21a、21b设置在面传感器4a、4b上。

[0088] 根据这样的结构，来自光源2a的照明光L的反射光通过波长选择滤光片20a、21a而仅被面传感器4a接受，来自光源2b的照明光L的反射光通过波长选择滤光片20b、21b而仅被面传感器4b接受。因此，通过使面传感器4a、4b的拍摄定时一致，而能够无错位地对基于来自光源2a、2b的照明光L的反射光形成的二维图像进行拍摄。对二维图像进行拍摄后的处理与第1实施方式相同。

[0089] 此外，在检查对象部位的移动速度较大的情况下，为了防止因检查对象部位的移动而导致的错位，也可以使光源2a、2b为闪光灯光源，而不改变光源2a、2b的照射定时地缩短二维图像的拍摄时间。另外，也可以构成为，使波长选择滤光片20a为蓝色透过滤光片，使波长选择滤光片20b为绿色透过滤光片，使用一台彩色相机来对二维图像进行拍摄，由此在蓝色信道上仅接受来自光源2a的照明光L的反射光，在绿色信道上仅接受来自光源2b的照明光L的反射光。

[0090] 〔第3实施方式〕

[0091] 接着，参照图8来说明作为本发明的第3实施方式的表面缺陷检测处理。

[0092] 在作为本发明的第3实施方式的表面缺陷检测处理中，通过使光源2a、2b为具有相互正交的直线偏振特性的光源来辨别光源2a、2b。具体地说，如图8所示，在光源2a、2b上以α°及(α+90)°(α为任意的角度)来设置直线偏振片30a、30b，分别仅使相互正交的偏振成分的光透过。在此，直线偏振片表示相对于入射光仅使固定方向的直线偏振成分透过的滤光片。另外，将具有与直线偏振片30a、30b相同的直线偏振特性的直线偏振片31a、31b以α°及(α+90)°设置到面传感器4a、4b上。

[0093] 根据这样的结构，来自光源2a的照明光L的反射光仅被面传感器4a接受，来自光源2b的照明光L的反射光仅被面传感器4b接受。因此，通过使面传感器4a、4b的拍摄定时一致而能够无错位地对基于来自各光源的照明光的反射光形成的二维图像进行拍摄。

[0094] 此外，在检查对象部位的移动速度较大的情况下，也可以使光源2a、2b为闪光灯光源，不改变光源2a、2b的照射定时地缩短二维图像的拍摄时间。以下，对位及二维图像拍摄后的处理与第1及第2实施方式相同。

[0095] [实施例]

[0096] 在本实施例中，如图9所示，作为光源2a、2b而使用闪光灯光源，并使用改变光源2a、2b的发光定时的方法来检测钢管P的表面缺陷。面传感器4a、4b并列并对二维图像进行拍摄，通过图像处理来进行对位。在图10中示出表面缺陷的检测结果。图10的(a)是从光源
2a照射照明光L时的二维图像，图10的(b)是从光源2b照射照明光L时的二维图像，图10的(c)是图10的(a)所示的二维图像与图10的(b)所示的二维图像的差分图像。图10的(a)～(c)所示的图像的S/N比(信噪比)按顺序为3.5、3.5、6.0，与仅从一个方向照射照明光L的情况相比提高了差分图像的SN比。

[0097] 图11是表示对产生了水锈的钢管部分的表面缺陷检测处理结果的图。图11的(a)是从光源2a照射照明光L时的二维图像，图11的(b)是从光源2b照射照明光L时的二维图像，图11的(c)是图11的(a)所示的二维图像与图11的(b)所示的二维图像的差分图像。在图11的(a)、(b)所示的二维图像整体内扩散的黑斑点是成为噪声的水锈。由于水锈的形状平坦，所以通过获取差分图像来除去水锈的图像。另外，在差分图像中，与仅从一个方向照射照明光L的情况相比，成为噪声的水锈的信号被降低到1/4左右。

[0098] [变形例1]

[0099] 图12是表示作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测装置的变形例的结构的示意图。如图12所示，本变形例将从一个光源2a照射的照明光通过多个镜40a、40b、40c、40d分割，并最终从两个方向对钢管P1的检查对象部位照射照明光。在该情况下，通过在照明光的各光路上设置波长选择滤光片20a、20b和直线偏振片30a、30b，而能够得到与第2及第3实施方式相同的效果。此外，虽然本变形例是从两个方向照射照明光，但从三个以上方向照射照明光的情况也是同样的。

[0100] [变形例2]

[0101] 图13是表示作为本发明的第1实施方式的表面缺陷检测装置的其他变形例的结构的示意图。如图13所示，本变形例是在图7所示的表面缺陷检测装置中使用脉冲激光器51a、51b和漫射片50a、50b来限定光源的波长，而不是通过波长选择滤光片20a、20b来限定光源的波长。在本变形例中，从检查对象部位的左右方向照射来自彼此波长区域不同的两个脉冲激光器51a、51b的激光来辨别光源。此时，为了将从脉冲激光器51a、51b照射的激光照射到检查对象部位整个区域，而在激光的光路中插入漫射片50a、50b。此外，本变形例是从两个方向照射照明光，但从三个以上方向照射照明光的情况也是同样的。

[0102] [变形例3]

[0103] 本变形例是在图7所示的表面缺陷检测装置中代替设置在面传感器4a、4b上的波长选择滤光片21a、21b而使用分色镜。分色镜是指反射特定的波长成分的光而使其他波长成分的光透过的镜。通过使用分色镜而不需要波长选择滤光片。此外，本变形例是从两个方向照射照明光，但从三个以上方向照射照明光的情况也是同样的。

[0104] (第2实施方式)

[0105] 接着，参照图14到图22来说明作为本发明的第2实施方式的表面缺陷检测装置的结构及其动作。此外，本实施方式的表面缺陷检测装置的结构与上述第1实施方式的表面缺陷检测装置的结构相同，因此以下省略其结构的说明，而仅说明表面缺陷检测装置的动作。

[0106] 作为本发明的第2实施方式的表面缺陷检测装置1通过执行以下所示的表面缺陷检测处理，来辨别检查对象部位中的水锈、无害纹理和凹凸性的表面缺陷。此外，水锈和无害纹理是表示厚度为几～几十μm左右的与底铁部分具有不同光学特性的表面皮膜和/或表面性状的部分，是在表面缺陷检测处理中成为噪声因素的部分。

[0107] 〔表面缺陷检测处理〕

[0108] 在作为本发明的一个实施方式的表面缺陷检测处理中，图像处理装置5在对从面传感器4a、4b输入的两个二维图像使用预先导出的相机参数实施了校准、黑点校正及噪声除去等图像处理后，在二维图像之间进行差分处理，由此生成差分图像，并根据所生成的差分图像来检测检查对象部位中的凹凸性的表面缺陷。

[0109] 具体地说，在使构成从光源2a照射照明光L时所得到的二维图像Ia的各像素的亮度值为Ia(x，y)(其中使像素数为X×Y、使x坐标为1≤x≤X、使y坐标为1≤y≤Y)、使构成从光源2b照射照明光L时所得到的二维图像Ib的各像素的亮度值为Ib(x，y)时，通过差分处理而得到的差分图像I＿diff的各像素的亮度值I＿diff(x，y)以已叙述过的计算式(1)来表示。

[0110] 在此，如图4所示，在健全部中，无论有无水锈和无害纹理，表面的法向量与光源2a所成的角和表面的法向量与光源2b所成的角相等，因此为亮度值Ia(x，y)＝亮度值Ib(x，y)、即亮度值I＿diff(x，y)＝0。但是，在凹凸性的表面缺陷部分中，由于表面具有凹凸形状，所以一定存在表面的法向量与光源2a所成的角和表面的法向量与光源2b所成的角不相等的部位，为亮度值Ia(x，y)≠亮度值Ib(x，y)、即亮度值I＿diff(x，y)≠0。因此，通过由差分器11生成两个二维图像的差分图像I＿diff，而能够除去不是表面缺陷的健全的水锈和无害纹理的图像。

[0111] 接着，说明根据差分图像I＿diff来检测凹凸性的表面缺陷的逻辑。图14的(a)、(b)是分别表示检查对象部位的表面形状为凹形状及凸形状的情况下的从一方的光源对检查对象部位照射照明光时的阴影的图。如图14的(a)所示，在检查对象部位的表面形状为凹形状的情况下，光源的近前侧因每单位面积的照射光的光量降低而变暗，光源的内侧由于接近正反射方向而变亮。与此相对，如图14的(b)所示，在检查对象部位的表面形状为凸形状的情况下，光源的近前侧由于接近正反射方向而变亮，光源的内侧成为凸形状的阴影而变暗。

[0112] 即，在检查对象部位的表面形状为凹形状的情况和为凸形状的情况下照明光的反射光的明暗图案不同。因此，通过识别反射光的明暗图案而能够检测有无凹凸性的表面缺陷。因此，以下叙述通过识别反射光的明暗图案来检测凹凸性的表面缺陷的方法。此外，以下为对凹凸性的表面缺陷中的凹形状的表面缺陷进行检测的方法，但凸形状的表面缺陷也能够通过相同的逻辑来检测。另外，以下所述的明部表示在差分图像I＿diff中具有通过对亮度为规定阈值以上的像素进行连结处理而得到的规定值以上的面积的斑点(blob)。另外，以下所述的暗部是指在差分图像I＿diff中具有通过对亮度为规定阈值以下的像素进行连结处理而得到的某规定值以上的面积的斑点。斑点表示被标示(label)的像素的集合。

[0113] 在本实施方式中，通过进行阈值处理来提取明部和暗部，由此识别明暗图案。具体地说，在本实施方式的表面缺陷检测装置1中，光源2a、2b相对于检查对象部位的法向量而左右对称地配置，因此，因表面的凹凸形状而引起的反射光的明暗图案在左右方向上产生。明暗的左右根据差分处理的顺序而相反，因此在此使右为明、左为暗的情况为凹形状、使右为暗、左为明的情况为凸形状。因此，凹形状的表面缺陷的差分图像I＿diff如图15所示。在此，当分别通过亮度阈值The、-The来将明部和暗部的图像二值化后，明部及暗部的二值化图像I＿blight、I＿dark分别如以下所示的计算式(4)那样地来表示。

[0114] [计算式4]

[0115]

[0116] 并且，在像这样将明部及暗部的图像二值化并根据需要进行了连结、孤立点除去后，计算出明部及暗部的位置关系，由此来检测有无凹凸性的表面缺陷。此外，在明部及暗部的位置关系的计算方法中具有各种各样的方法，以下叙述具有代表性的三个计算方法，但即使是其他计算方法，只要能够计算出明部和暗部的位置关系即可。

[0117] 第1位置关系计算方法是通过对明部及暗部实施特定方向的膨胀收缩处理来计算出明部及暗部的位置关系的方法。在图16中示出本计算方法的流程图。在本实施方式中，说明为了检测凹形状的表面缺陷而识别右为明、左为暗的明暗图案的情况。右为明、左为暗是指在明部的左侧一定存在暗部、在暗部的右侧一定存在明部的情况。因此，在本计算方法中，首先，图像处理装置5对暗部向右方实施膨胀处理，对明部向左方实施膨胀处理(步骤S1a、S1b)。在此，当使实施了膨胀处理的明部及暗部的图像分别为I_blight_extend、I_dark_extend、且使膨胀的长度为W时，膨胀处理如以下所示的计算式(5)那样地表示。其中，使二维图像的左上为原点、使下方为y轴正方向、使右方为x轴正方向。

[0118] [计算式5]

[0119] I_blight_extend(x1，y)＝1 x-W≤x1≤x(I_blight(x，y)＝1时)

[0120] I_dark_extend(x1，y)＝1 x≤x1≤x+W(I_dark(x，y)＝1时)

[0121] ···(5)

[0122] 此外，在本实施方式中，使明部和暗部膨胀相同的长度W，但膨胀的长度W并不一定需要相同，极端地说也可以仅对明部及暗部中的一方实施膨胀处理。另外，膨胀的长度W也依存于要检测的表面缺陷的大小。

[0123] 接着，图像处理装置5如以下所示的计算式(6)那样地对实施了膨胀处理的明部及暗部的图像I_blight_extend、I_dark_extend进行与处理(and处理)，由此将实施了膨胀处理的明部及暗部的图像I_blight_extend、I_dark_extend的重叠部分作为缺陷候选部图像I_defect提取出(步骤S2a、S2b)。

[0124] [计算式6]

[0125] I_defect＝I_blight_extend&I_dark_extend···(6)

[0126] 接着，图像处理装置5在对所得到的各缺陷候选部图像I_defect根据需要进行了连结、孤立点除去处理后，通过进行标示处理来生成缺陷候选斑点I_defect_blob(步骤S3)。然后，图像处理装置5提取各缺陷候选斑点I_defect_blob的特征量，并基于提取结果来判断各缺陷候选斑点I_defect_blob是否为凹形状的表面缺陷(步骤S4a、S4b)。此外，为了调查缺陷候选斑点I_defect_blob的特征量，而需要明部及暗部的信息，因此从缺陷候选斑点I_defect_blob将明部和暗部复原。

[0127] 具体地说，由于在缺陷候选部的右侧一定存在明部、在左侧一定存在暗部，所以图像处理装置5将缺陷候选斑点I_defect_blob的重心作为起点而向左侧探索暗部二值化图像I_dark，并将第一个发现的斑点作为暗部缺陷候选斑点I_dark_blob。同样地，图像处理装置5将缺陷候选斑点I_defect_blob的重心作为起点而向右侧探索明部二值化图像I_blight，并将第一个发现的斑点作为明部缺陷候选斑点I_blight_blob。然后，图像处理装置5从这样复原的明部缺陷候选斑点I_blight_blob及暗部缺陷候选斑点I_dark_blob提取特征量，并基于提取出的特征量来判断各缺陷候选斑点I_defect_blob是否为凹形状的表面缺陷。由于具体的特征量根据缺陷而不同，所以在此不叙述而在后述的实施例中列举一个例子。

[0128] 在第2位置关系计算方法中，在进行上述的阈值处理并根据需要进行了连结、孤立点除去处理后，提取明部及暗部并实施标示，识别明部及暗部的位置关系，由此检测凹形状的表面缺陷。具体地说，首先，图像处理装置5通过标示来独立地识别明部及暗部，而得到明部及暗部的重心信息。接着，图像处理装置5根据明部及暗部的重心信息来判断在各明部的右侧的规定范围内是否存在暗部的重心。然后，在暗部的重心存在的情况下，图像处理装置5通过将成对的明部和暗部的组合识别为明暗图案并进行明暗图案的特征量解析，来判断是否为凹形状的表面缺陷。此外，在此使用重心信息来识别明暗图案，但只要为能够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)，则用于明暗图案的识别的信息也可以不必为重心信息。

[0129] 在第3位置关系计算方法中，不进行上述的阈值处理，使用滤波器来识别明暗图案，由此检测凹形状的表面缺陷。具体地说，在图1所示的表面缺陷检测装置1中，光源2a、2b相对于检查对象部位的法线而左右对称地配置，因此，因表面的凹凸而引起的明暗图案在左右方向上产生。图17的(a)、(b)是分别表示差分图像的一个例子及图17的(a)所示的线段L4处的明暗图案的一维分布(profile)的图。

[0130] 如图17的(a)、(b)所示，由于在凹形状的表面缺陷中右为明、左为暗，所以明暗图案的一维分布成为右侧为山形、左侧为谷形的有特征的一维分布。因此，在本实施方式中，预先制作右侧为山形、左侧为谷形这样的滤波器H，并如以下的计算式(7)所示地对差分图像I_diff使用滤波器H，由此减少高频的噪声，而生成仅强调了明暗图案的二维图像I_cont。

[0131] [计算式7]

[0132] I_cont＝H*I_diff···(7)

[0133] 图18的(a)、(b)是分别表示预先制作的滤波器H的二维图像及其左右方向上的一维分布的一个例子的图。图19的(a)、(b)是分别表示实施了使用图18的(a)、(b)所示的滤波器H的滤波处理后的差分图像及其左右方向上的一维分布的图。如图19的(a)、(b)所示，可知减少了高频的噪声而得到仅强调了明暗图案的二维图像。

[0134] 此外，根据需要，也可以预先准备多种在宽度方向上范围不同的滤波器，由此能够应对大多的表面缺陷尺寸。图像处理装置5在对这样强调了明暗图案的二维图像根据需要实施了连结、孤立点除去处理后，进行阈值处理，由此来提取缺陷候选部图像I_defect。并且，图像处理装置5通过对提取出的缺陷候选部图像I_defect实施与第1位置关系计算方法相同的处理，来检测凹形状的表面缺陷。

[0135] 从以上的说明可以明确，作为本发明的一个实施方式的表面缺陷检测处理，利用两个能够辨别的光源2a、2b来对同一检查对象部位从不同的方向以大致相同的入射角度照射照明光L，获取基于各照明光L的反射光形成的图像，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，并根据提取出的明部及暗部的位置关系和照明光L的照射方向来判断有无凹凸性的表面缺陷，因此，能够高精度地辨别水锈、无害纹理和凹凸性的表面缺陷。

[0136] 此外，在本实施方式中，因为将光源左右对称地设置，所以识别出了左右的明暗图案，但即使光源的设置位置不为左右而是上下对称或不对称，也能够通过相同的处理来检测凹凸性的表面缺陷。具体地说，在光源上下对称地配置的情况下，由于明暗图案只是从左右方向变为上下方向，所以只要使明暗图案旋转90度，就能够通过相同的处理来检测凹凸性的表面缺陷。

[0137] 另外，如图20所示，在以使照明光的照射方向相差90度的方式设置了光源2a、2b的情况下，若表面缺陷为凹形状，则光源的近前侧变暗、内侧变亮，若表面缺陷为凸形状，则光源的近前侧变亮、内侧变暗。具体地说，在表面缺陷为凹形状的情况下，通过来自光源2a的照明光而得到的二维图像如图21的(a)所示，通过来自光源2b的照明光而得到的二维图像如图21的(b)所示。因此，差分图像成为图21的(c)所示那样的从左下到右上具有反差的明暗图案。因此，只要使明暗图案旋转45度，就能够通过与左右方向的明暗图案相同的方法来检测凹形状的表面缺陷。而且，通过使用三个以上的光源而能够分别得到多个图案的差分图像，因此能够进一步提高表面缺陷的检测精度。

[0138] 另外，在本实施方式中关于从相对于检查对象部位的法线而为对称的方向照射了照明光的情况，检测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对称。另外，本实施方式的表面缺陷检测处理无论是热条件、还是冷条件下均能够适用于所有的钢材的生产线。

[0139] [实施例]

[0140] 在本实施例中，对形成有坑缺陷的检查对象部位和没有形成坑缺陷的健全的检查对象部位适用使用了上述第1位置关系计算方法的表面缺陷检测处理。在本实施例中，作为特征量，计算出明部及暗部的亮度比、面积比及圆形度。圆形度是指将明部及暗部的面积除以其周长的平方并进行正态化后的值，对明部及暗部的形状是否接近圆形状进行判断时使用。若为相同原因的表面缺陷，则通过左右的信号而难以认为亮度和面积显著不同，从而通过使用亮度比和面积比来评价左右的平衡，而提高表面缺陷的检测精度。另外，由于评价阴影，明部及暗部几乎不会成为圆形状，而能够判断成接近圆形状这一情况是其他原因导致的，因此在特征量中列入了圆形度。另外，计算出明部及暗部的面积，从而能够仅检测面积为规定值以上的表面缺陷。在图22中示出检测结果。如图22所示，根据本实施例，确认到能够高精度地辨别坑缺陷和没有形成坑缺陷的健全部。

[0141] (第3实施方式)

[0142] 接着，参照图23到图26来说明作为本发明的第3实施方式的表面缺陷检测装置的结构及其动作。此外，本实施方式的表面缺陷检测装置的结构与上述第1及第2实施方式的表面缺陷检测装置的结构相同，因此以下省略其结构的说明，而仅说明表面缺陷检测装置的动作。

[0143] 作为本发明的第3实施方式的表面缺陷检测装置1，通过执行以下所示的表面缺陷检测处理来辨别检查对象部位中的水锈、无害纹理和凹凸性的表面缺陷。此外，水锈和无害纹理是厚度数～数十μm左右的与底铁部分具有不同光学特性的表面皮膜和/或表面性状的部分，为在表面缺陷检测处理中成为噪声因素的部分。

[0144] 〔表面缺陷检测处理〕

[0145] 作为上述第2实施方式的表面缺陷检测装置1，通过识别反射光的明暗图案来检测有无凹凸性的表面缺陷。但是，存在因表面缺陷的形状和位置而无法形成反射光的明暗图案的情况。具体地说，尤其在钢管的表面中在法向量方向与面传感器的光轴方向明显不同、且如图23所示那样地表面缺陷的形状细长的情况下，存在因明部及暗部中的一方从视野隐藏而仅检测到明部及暗部中的另一方，而无法形成反射光的明暗图案的情况。

[0146] 因此，作为本发明的一个实施方式的表面缺陷检测处理，与通过识别反射光的明暗图案来检测凹凸性的表面缺陷的逻辑不同，而具有通过识别表面缺陷的形状来检测细长缺陷的逻辑。在此所述的细长缺陷表示具有以直线状细长的形状特征的表面缺陷。图24是表示作为本发明的一个实施方式的细长缺陷的检测处理的流程的流程图。此外，在本实施方式中，虽然使检测对象的表面缺陷为凹形状的细长缺陷，但关于凸形状的细长缺陷，在仅检测到明部及暗部中的另一方的情况下也能够通过本检测处理来检测。

[0147] 在作为本发明的一个实施方式的表面缺陷检测处理中，首先图像处理装置5在通过规定的亮度阈值将明部及暗部的差分图像二值化并根据需要进行了连结、孤立点除去后，对明部及暗部的图像实施标示处理(步骤S1a、S1b)。接着，图像处理装置5提取标示处理后的明部及暗部的图像中的具有规定阈值以上的面积的明部及暗部的图像(步骤S2)。然后，图像处理装置5关于提取出的明部及暗部的图像而计算出成为细长度的指标的表面缺陷的形状特征量，并基于计算出的表面缺陷的形状特征量来检测细长缺陷(步骤S3)。

[0148] 在此，作为成为细长度的指标的表面缺陷的形状特征量，能够例示椭圆的长轴短轴比、最大费雷特直径、圆形度及凸多边形填充率。具体地说，在作为形状特征量而计算长轴短轴比的情况下，如图25的(a)所示，首先，图像处理装置5对明部或暗部的图像拟合(fitting)椭圆R。作为对图像拟合椭圆的方法而具有最小二乘法和惯性矩推导法等，但若考虑计算时间则惯性矩推导法更有用。然后，图像处理装置5计算出拟合的椭圆R的长轴L1及短轴L2的长度，并将计算出的长轴L1与短轴L2之比作为形状特征量。

[0149] 另一方面，如图25的(b)所示，费雷特直径是指对明部或暗部的图像进行一维正投影时的映射的长度L3。在作为形状特征量而计算最大费雷特直径的情况下，首先，图像处理装置5一边使明部或暗部的图像旋转180度一边作为最大费雷特直径而计算出正投影的长度的最大值。然后，图像处理装置5将与计算出最大费雷特直径的部位正交的方向上的费雷特直径与最大费雷特直径之比作为形状特征量。

[0150] 另外，如图25的(c)所示，圆形度表示对将明部或暗部的面积除以明部及暗部的周长的平方而得到的值以明部或暗部的形状越接近圆则值接近1的方式正态化后的值。另外，凸多边形填充率表示明部或暗部相对于与明部或暗部外接的多边形的面积的面积率，明部或暗部越为直线状则值越接近1。因此，只要明部或暗部的圆形度低、相反地凸多边形填充率高，就能够判断为该明部或暗部的形状为细长形状。

[0151] 此外，在检测细长缺陷时，通过不仅考虑表面缺陷的形状特征量还考虑纵向、横向或斜向等表面缺陷的朝向，而能够提高细长缺陷的检测精度。例如，在作为表面缺陷的形状特征量而计算长轴短轴比的情况下，在作为长轴朝向的方向、表面缺陷的形状特征量而计算出最大费雷特直径的情况下，通过求出得到最大费雷特直径时的明部或暗部的图像的旋转角而能够确认表面缺陷的朝向。另外，虽然省略详细说明但通过将图像施于强调特定方向的线性滤波器上而也能够确认表面缺陷的朝向。

[0152] 另外，在本实施方式中，相对于钢管的法向量而将光源左右对称地设置，但光源的设置位置即使不是相对于钢管的法向量左右对称、而是例如如图20所示地上下对称或不对称，也能够通过相同的检测处理来检测细长缺陷。另外，由于水锈和无害纹理平坦，所以即使照明光的入射方向改变，其看起来也相同，与此相对，在细长缺陷中，由于当照明光的入射光改变时其看起来改变，所以能够通过上述的逻辑来检测细长缺陷。而且，若使用三个以上的光源则能够分别得到多个图案的差分图像，因此能够进一步提高细长缺陷的检测精度。

[0153] 从以上的说明可以明确，作为本发明的一个实施方式的表面缺陷检测处理利用两个能够辨别的光源2a、2b来对同一检查对象部位从不同的方向以大致相同的入射角度照射照明光L，获取基于各照明光L的反射光形成的图像，提取通过在获取到的图像之间进行差分处理而得到的图像的明部及暗部，计算出所提取出的明部及暗部的成为细长度的指标的形状特征量，基于计算出的形状特征量来判断有无细长缺陷，因此能够高精度地辨别水锈、无害纹理和细长缺陷。

[0154] [实施例]

[0155] 在本实施例中，对形成有突出缺陷的检查对象部位和没有形成突出缺陷的健全的检查对象部位适用本发明的表面缺陷检测处理。突出缺陷是指具有以直线状细长的形状、且具有相对于轧制方向朝向右斜上方向这一特征的表面缺陷。作为表面缺陷的形状特征量而计算长轴短轴比及长轴角度，并对计算出的长轴短轴比及长轴角度和规定阈值进行比较，由此来判断有无突出缺陷。在图26中示出判断结果。如图26所示，确认到根据本实施方式的表面缺陷检测处理，能够高精度地辨别突出缺陷和没有形成突出缺陷的健全部。

[0156] 以上，说明了适用由本发明人研发的发明的实施方式，但本发明不受构成本实施方式的本发明公开的一部分的记述及附图限定。即，所有基于本实施方式而由本领域技术人员等研发出的其他实施方式、实施例及运用技术等均包含在本发明的范畴内。

[0157] 工业实用性

[0158] 根据本发明，能够提供一种可高精度地辨别水锈、无害纹理和表面缺陷的表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置。

[0159] 附图标记说明

[0160] 1 表面缺陷检测装置

[0161] 2a、2b 光源

[0162] 3 函数发生器

[0163] 4a、4b 面传感器

[0164] 5 图像处理装置

[0165] 6 监视器

[0166] L 照明光

[0167] P 钢管

标题	发布/更新时间	阅读量
缺陷检查系统	2020-05-12	532
缺陷检查方法	2020-05-12	777
缺陷检测方法	2020-05-12	225
缺陷检查方法	2020-05-12	367
潜在缺陷识别	2020-05-13	240
石墨烯缺陷检测	2020-05-13	262
缺陷检查仪	2020-05-11	741
AGSE缺陷菌株	2020-05-11	454
出生缺陷细胞库及其构建方法	2020-05-11	819
缺陷检测装置、缺陷修正装置及缺陷检测方法	2020-05-12	154

表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置

表面缺陷检测方法及表面缺陷检测装置

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