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TW202400996A - 金屬材料的表面檢查方法、金屬材料的表面檢查裝置、及金屬材料 - Google Patents

金屬材料的表面檢查方法、金屬材料的表面檢查裝置、及金屬材料 Download PDF

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Abstract

本發明之金屬材料的表面檢查方法，是光學性檢測金屬材料的表面缺陷的金屬材料的表面檢查方法，其含有：照射步驟，對於金屬材料的表面照射光；拍攝步驟，以兩種以上不同的波長區域來拍攝照射步驟所照射之光所致之來自金屬材料之表面的反射光，藉此得到複數個圖像；以及檢測步驟，藉由在拍攝步驟中從金屬材料之表面的相同位置得到的複數個圖像之間的相對訊號強度的資訊，來檢測出存在於金屬材料之表面的表面缺陷。

Description

金屬材料的表面檢查方法、金屬材料的表面檢查裝置、及金屬材料
本發明，是關於光學性檢測金屬材料之表面缺陷的金屬材料的表面檢查方法、金屬材料的表面檢查裝置、及金屬材料。
近年來，在金屬材料、特別是鋼鐵產品的製造工程，就防止大量不良品來提升良率的觀點來看，要求檢測出熱間或冷間之鋼材的表面缺陷。在此所述之鋼材，是指以無接縫鋼管、焊接鋼管、熱軋鋼板、冷軋鋼板、厚板等之鋼板或結構鋼為首之鋼鐵產品及製造該等之鋼鐵產品的過程中產生的板胚等之半成品。因此，作為檢測出鋼材之表面缺陷的方法，提案有在無接縫鋼管之製造工程中對鋼胚照射光並接受反射光，藉由反射光的光量來判別有無表面缺陷的方法(參照專利文獻1)。且，還提案有，將不會與從熱間鋼材放射之自發光互相影響，且不會彼此影響之複數種波長範圍的可見光，對於熱間鋼材表面的法線從彼此對稱的斜向來照射，在熱間鋼材表面的法線方向得到合成反射光所致之成像及各個反射光之成像，從該等成像的組合來檢測出熱間鋼材之表面缺陷的方法(參照專利文獻2)。且，還提案有，對於鋼材表面的法線從彼此對稱的傾斜方向來照射可區別的照明光，對從各方向照明的檢查對象部位分別予以拍攝，從所拍攝之兩個圖像的差異圖像選出與凹形狀對應之明部及暗部的配列，而檢測出鋼材之表面缺陷的方法(參照專利文獻3)。 先前技術文獻 專利文獻
專利文獻1：日本特開平11-37949號公報 專利文獻2：日本特開昭59-52735號公報 專利文獻3：日本專利第6079948號公報
發明所欲解決之問題
根據專利文獻1所記載的方法，由於鱗皮或無害紋樣的反射率會與鐵材部分的反射率不同，故有可能將在非表面缺陷的健全部所發生之鱗皮或無害紋樣誤檢測為表面缺陷的可能性。因此，在專利文獻1所記載的方法，是利用鋼胚之表面缺陷(表面瑕疵)的形狀為直線這事來區別表面缺陷與鱗皮。但是，鋼材的表面缺陷並不限於直線狀，有著圓形狀等之各式各樣的形狀。因此，難以將專利文獻1所記載的方法適用於鋼材之表面缺陷的檢測處理。另一方面，在專利文獻2所記載的方法，由於表面缺陷、鱗皮、無害紋樣等之種類龐大，故僅單純地組合成像將難以區別鱗皮或無害紋樣與表面缺陷。且，就現實而言難以架構出與龐大的成像組合相對應的檢測邏輯。且，根據專利文獻3所記載的方法，可解決上述課題來精度良好地檢測鋼材表面的凹狀缺陷。但是，鋼材的表面缺陷並不限於凹狀，在以異物壓接的狀態實施壓延加工的情況或在凹狀缺陷部產生鱗皮的情況，會存在有無法從表面上看出凹凸的缺陷。因此，僅靠專利文獻3所記載的方法，難以毫無遺漏地檢測出在鋼材產生的表面缺陷。
本發明，是有鑑於上述課題而完成者，其目的在於提供可毫無遺漏且高精度地檢測出金屬材料之表面缺陷的金屬材料的表面檢查方法及表面檢查裝置。且，本發明之其他目的在於提供無表面缺陷的高品質之金屬材料。 解決問題之技術手段
本發明之金屬材料的表面檢查方法，是光學性檢測金屬材料的表面缺陷的金屬材料的表面檢查方法，其含有：照射步驟，對於前述金屬材料的表面照射光；拍攝步驟，以兩種以上不同的波長區域來拍攝前述照射步驟所照射之光所致之來自前述金屬材料之表面的反射光，藉此得到複數個圖像；以及檢測步驟，藉由在前述拍攝步驟中從前述金屬材料之表面的相同位置得到的複數個圖像之間的相對訊號強度的資訊，來檢測出存在於前述金屬材料之表面的表面缺陷。
前述檢測步驟，亦可包含以下步驟：將前述複數個圖像之間的相對強度或從該相對強度計算的複數個量作為特徵量，使用藉由機械學習方法製作之判定器來檢測前述表面缺陷。
前述照射步驟，亦可包含以下步驟：以對於前述金屬材料之表面之法線方向的角度成為60°以上未達90°之範圍內的方式，照射前述光，前述拍攝步驟，亦可包含以下步驟：以對於前述金屬材料之表面的受光角度成為0°以上未達20°之範圍內的方式，接收前述反射光。
前述兩種以上不同的波長區域之至少一種為500nm以下的波長區域亦可。
前述兩種以上不同的波長區域之至少一種為650nm以上的波長區域亦可。
本發明之金屬材料的表面檢查裝置，是光學性檢測金屬材料的表面缺陷的金屬材料的表面檢查裝置，其具備：照射裝置，對於前述金屬材料的表面照射光；拍攝裝置，以兩種以上不同的波長區域來拍攝以前述照射裝置所照射之光所致之來自前述金屬材料之表面的反射光，藉此得到複數個圖像；以及檢測裝置，藉由以前述拍攝裝置在前述金屬材料之表面的相同位置得到的複數個圖像之間的相對訊號強度的資訊，來檢測出存在於前述金屬材料之表面的表面缺陷。
本發明的金屬材料，是使用本發明之金屬材料的表面檢查方法來保證表面性質形狀。 發明之效果
根據本發明之金屬材料的表面檢查方法及表面檢查裝置，可毫無遺漏且高精度地檢測金屬材料的表面缺陷。且，根據本發明之金屬材料，可提供無表面缺陷的高品質之金屬材料。
在鋼鐵產品之一種的厚鋼板，有時表面會覆蓋一種叫做鐵鱗的氧化膜，或發生一種被稱為無害紋樣之不會對鋼鐵產品的品質造成影響的紋樣。且，在厚鋼板，雖然會在表面發生剝落等之紋樣狀缺陷，但如圖1所示般，以輝度之差難以區別紋樣狀缺陷與無害紋樣。於是，本發明的發明者們，注目於在紋樣狀缺陷上容易產生微小的紅鐵鏽(Fe 2O 3)，藉由該紅鐵鏽而使紋樣狀缺陷看起來有紅色，於是利用分光反射特性來進行檢測紋樣狀缺陷的試驗。試驗所使用之裝置的構造示於圖2。如圖2所示般，在本試驗，將具有紋樣狀缺陷的厚鋼板樣本SA載置於直線移動平台1之上，從氙光源2將具有寬廣區域波長的照明光L照射至厚鋼板樣本SA的表面，使用具有一維視野的分光攝影機3來拍攝各波長的分光圖像。
在圖3表示使用分光圖像來比較紋樣狀缺陷部及健全部的訊號強度與波長之間關係的結果。如圖3所示般，紋樣狀缺陷部與健全部，在短波長側及長波長側之訊號強度的特性是相對地有所差異。這暗示著，因無害紋樣之訊號而僅以單一波長難以檢測的紋樣狀缺陷，是藉由波長間之訊號強度的比較而有著可檢測的可能性。於是，對於415nm之波長區域的分光圖像(415nm圖像)與750nm之波長區域的分光圖像(750nm圖像)以輝度的平均值成為固定的方式實施輝度補正之後，在圖8表示將兩張分光圖像之輝度值的差異予以取出的圖像。如圖8所示般，無害紋樣的訊號藉由差異而被刪除，強調出紋樣狀缺陷的訊號。
由以上可確認到，藉由比較不同複數種波長間的輝度資訊，而可精度良好地檢測到分光反射特性與健全部不同的紋樣狀缺陷。且，在圖4表示將照明光L的射入角(對於厚鋼板之表面法線向量的角度)、紋樣狀缺陷部與健全部之訊號強度差、波長之間的關係予以比較的結果。在圖4的例子，標示成20°、30°等者為射入角。如圖4所示般，照明光L的射入角越大，則短波長側與長波長側的訊號強度差也越大。於是，為了有效率地檢測對象的分光反射特性亦即色彩之差，使照明光L的射入角變大即可。在上述的說明是針對厚鋼板的紋樣狀缺陷進行描述，但本發明亦可適用於在其他金屬材料的表面所發生之分光反射特性與健全部不同的表面缺陷的檢測。
以下，參照圖5～圖8，說明由上述技術思想所思及之本發明之一實施形態之金屬材料的表面檢查裝置。
圖5，是表示本發明之第1實施形態之金屬材料的表面檢查裝置之構造的示意圖。如圖5所示般，本發明之第1實施形態之金屬材料的表面檢查裝置10，是檢測往圖示箭頭方向搬運之板狀之鋼材S之表面缺陷的裝置。本發明之第1實施形態之金屬材料的表面檢查裝置10，主要構成要件是具備：光源11、編碼器及脈衝產生器12、可拍攝複數種波長區域之分光圖像的區域感測器13、圖像處理裝置14、及顯示器15。
光源11，依照每從編碼器傳送一定次數的脈衝訊號就以脈衝產生器輸出的觸發訊號來對鋼材S之表面上的檢查對象部位照射照明光L。光源11，對於鋼材S表面的法線方向將照明光L的照射方向配置成60°以上未達90°的範圍內即可。藉此，可從差異圖像來精度良好地檢測表面缺陷。且，在本實施形態雖配置一個光源11，但亦可複數配置光源11。且，在本實施形態，雖採用氙光源來作為光源11，但只要包含不同之複數種波長區域的成分，則亦可為金屬鹵化物光源或鹵素光源、水銀燈、白熾燈等具有廣頻帶之特性的光源，亦可組合LED或雷射等之具有特定狹頻帶之特性的光源。且，在鋼材S的搬運速度較快，來自既定之搬運位置(路徑線)之鋼材S的位置變動較大等之情況，為了防止拍攝模糊，亦可使用閃光燈光源或脈衝點燈。
區域感測器13，拍攝鋼材S之大致相同位置之不同之複數種波長區域的分光圖像。所撮影之複數個分光圖像為同軸亦可，但以圖像處理來對位亦可。且，作為區域感測器13，可舉出，在各元件以抽屜的方式裝上供不同波長區域穿透的濾色鏡，之後產生複數個圖像的拜爾式或使用棱鏡與複數個元件來調整成為同軸的棱鏡式。且，雖然使用RGB的彩色攝影機為便宜較佳，但亦可使用2通道或4通道以上之多波段的區域感測器。此外，根據欲區別之健全部與表面缺陷部的分光反射特性，在區域感測器13或光源11的前面等之光路上設置波長選擇濾光鏡，藉此使色彩更明顯而提升檢測效能亦可。且，當健全部與表面缺陷部的分光反射特性之差是以狹頻帶出現的情況，若光量有餘裕的話亦可將以波長選擇濾光鏡等來受光的波長區域作為狹頻帶。且，在檢測紋樣狀缺陷的情況，不同之複數種波長區域之中的至少一種包含650nm以上之狹域的波長區域，至少一種包含500nm以下之狹域的波長區域即可。
區域感測器13，依據從脈衝產生器輸出的觸發訊號來與光源11同步地拍攝分光圖像。除了鋼材S的端部被拍攝到的分光圖像以外，分光圖像之各通道的輝度值是未飽和者。且，在本實施形態雖使用捕捉長波長區域及短波長區域之光的雙通道區域感測器，但亦可構成為另外以三通道以上的區域感測器來拍攝3個以上之波長區域的裝置。且，區域感測器13，對於鋼材S之表面之法線方向的受光角度是以0°以上未達20°之範圍內的方式接收反射光即可。
圖像處理裝置14，是在由區域感測器13之各通道所輸入之分光圖像之間進行後述的差異處理，藉此檢測檢查對象部位的表面缺陷。然後，圖像處理裝置14，將由區域感測器13所輸入之分光圖像、差異處理後之分光圖像及表面缺陷之檢測結果的相關資訊，輸出至顯示器15。
[第2實施形態] 圖6，是表示本發明之第2實施形態之金屬材料的表面檢查裝置之構造的示意圖。如圖6所示般，本發明之第2實施形態之金屬材料的表面檢查裝置20，檢測往圖示箭頭方向搬運之板狀之鋼材S的表面缺陷。與第1實施形態之金屬材料的表面檢查裝置10不同之處，是將光源11設為線性光源21，將區域感測器13設為線性感測器22。使用線性感測器22藉此視野變成一直線，與第1實施形態相較之下，有著光學條件穩定之優點，但也存在有對於搬運中之鋼材S之從搬運位置(路徑線)的位置變動較弱等之缺點。
具有這種構造之金屬材料的表面檢查裝置10、20，是執行以下所示的表面檢查處理，藉此區別檢查對象部位的紋樣狀缺陷部與具有無害紋樣的健全部。在此所述之紋樣狀缺陷，是因異物壓接或在凹狀缺陷上生成鱗皮等，從表面上看不出凹凸存在的缺陷。且，具有無害紋樣的健全部，是具有鐵鱗等之厚度為數～數十μm左右之光學特性與鐵材部分不同的表面被膜或表面性質形狀的部分，這在表面檢查處理中是成為雜訊的部分。
[表面檢查處理] 圖7是表示本發明之一實施形態之表面檢查處理之流程的流程圖。圖7所示之表面檢查處理，是在對於圖像處理裝置14輸入表面檢查處理之執行指令的時間點開始，表面檢查處理前進至步驟S1的處理。
在步驟S1的處理，圖像處理裝置14，在不同之複數種波長區域之分光圖像的位置於像素單位錯開的情況，實施對位處理。無法以同軸拍攝分光圖像的情況，有必要在不同之複數種波長區域的分光圖像之間進行對位。對位的方法，是因各波長區域之分光圖像的錯位形態而變化，因應必要來實施平行移動或線形變換、使像素1對1對應等之處理即可。藉此，步驟S1的處理結束，表面檢查處理前進至步驟S2的處理。
在步驟S2的處理，圖像處理裝置14，對於不同波長區域的複數個分光圖像進行使輝度的平均值成為固定的修正或輝度偏差修正、訊號強度的正規化處理等之第一事前處理。藉此，步驟S2的處理結束，表面檢查處理前進至步驟S3的處理。
在步驟S3的處理，圖像處理裝置14，將不同波長區域的複數個分光圖像予以比較，活用分光反射特性的不同，來製作僅強調紋樣狀缺陷的合成處理圖像。具體來說，圖像處理裝置14，選擇分光反射特性差異較大的兩張分光圖像，計算兩張分光圖像的輝度之差或對比等，藉此製作合成處理圖像。說明將兩張分光圖像的差異圖像製作成合成處理圖像的情況。該情況時，圖像處理裝置14，如以下的式(1)所示般，從第1分光圖像Ib的輝度值(例如具有與短波長側之波長區域對應之感度特性的第1通道之輝度值)Ib(x、y)減去第2分光圖像Ir的輝度值(例如具有與長波長側之波長區域對應之感度特性的第2通道之輝度值)Ir(x、y)藉此算出差異圖像Id1的輝度值Id1(x、y)。
分光圖像Ib、Ir是像素數X×Y的圖像。且，在分光圖像Ib、Ir各自設定之直角2軸的xy座標系中，x座標設為1≦x≦X，y座標設為1≦y≦Y。且，在本例，雖製作差異圖像來作為合成處理圖像，但亦可將使用以下所示之式(2)之輝度值之比的圖像製作成合成處理圖像。且，對於兩張分光圖像的輝度值各自執行閾值處理之後，執行AND處理來製作合成處理圖像亦可。
且，本處理只要有兩張分光圖像就可執行，但作為特別對三張以上的分光圖像為有效的手段，舉出以下所示之手法(a)～(c)。藉此，步驟S3的處理結束，表面檢查處理前進至步驟S4的處理。
(a)空間變換法 這是對3通道、特別是彩色圖像為有效的手法，這是藉由色空間的變換來製作將分光反射特性(色彩)的影響予以擷取之圖像的手法。變換後的色空間有HSV空間和HLS空間，各自在hue(色相)資訊顯示分光反射特性的資訊。其他，在變換成XYZ、L＊u＊v＊、L＊a＊b＊空間，將輝度成分予以正常化之後，對於各色之圖像的輝度值施以閾值處理亦可。
(b)統計的多變量解析法 這是將各像素之各波長區域的輝度值作為特徵量向量，藉由統計性多變量解析來擷取分光反射特性不同之部分的手法。作為一例，將對象的檢查區域分割成足夠大，將各區域之全像素之各波長區域的輝度值作為特徵量向量來實施主成分分析(PCA)，將各像素的馬哈拉諾比斯距離作為該像素的代表值來重新架構圖像。由於紋樣狀缺陷部的色彩不同，故能期待馬哈拉諾比斯距離比健全部還大。在此雖說明了主成分分析，但使用高斯混合模型或獨立成分分析或迴歸模型來同樣地算出距離模型的乖離度亦可得到同樣的效果。
(c)機械學習法 這是將各像素之各波長區域的輝度值作為特徵量向量，到這為止是與統計性多變量解析法相同，但有事先對於各特徵量向量指導紋樣狀缺陷部或健全部，藉由一般之有指導的學習來製作判定機，並對每個像素判定為紋樣狀缺陷部或健全部的手法。作為將特徵量予以歸類的手法，亦可使用k-means或核心方法、決策樹法、高斯混合模型、迴歸模型等。使用本手法的情況，不需要後述之閾值處理，可直接擷取成為缺陷候補的像素。
在步驟S4的處理，圖像處理裝置14，對於合成處理圖像使用頻率濾波器等來執行第二事前處理，藉此製作強調表面缺陷部的圖像。藉此，步驟S4的處理結束，表面檢查處理前進至步驟S5的處理。
在步驟S5的處理，圖像處理裝置14，對於由步驟S4之處理所得到之圖像的輝度值執行閾值處理，藉此製作二值化圖像。藉此，步驟S5的處理結束，表面檢查處理前進至步驟S6的處理。
在步驟S6的處理，圖像處理裝置14，對於二值化圖像因應必要藉由膨脹收縮處理等之處理來實施連結、孤立點去除之後，將鄰接的像素當成斑(塊)來實施附上標註的標註處理。然後，圖像處理裝置14，將以標註處理擷取出的斑設為表面缺陷候補部。藉此，步驟S6的處理結束，表面檢查處理前進至步驟S7的處理。
在步驟S7的處理，圖像處理裝置14，針對由步驟S6之處理所得到之各表面缺陷候補部，判定表面缺陷的種類或等級(包含無害)。判定手法是以手動來決定判定規則亦可，以迴歸模型(線形迴歸、邏輯迴歸、複迴歸、支持向量機、非線形核心方法等)、決策樹模型、隨機森林、貝氏推論模型、高斯混合模型、將該等之模型予以提升(Boosting)的手法等之使用特徵量的一般機械學習方法來自動生成亦可。該情況時，是在特徵量加上複數個分光圖像之輝度值之各代表值(平均值、最大值)及可比較各代表值彼此的值(和、差、比)等，藉此可進行考量到分光反射特性的判定。且，只要能充分得到資料的N數的話，亦可使用卷積神經網路。且，組合複數種機械學習手法亦可。判定結果顯示於顯示器15，使用於導引，或是使用於收集在伺服器、鋼材S可否出貨、鋼材S是否需要維護的判斷等。藉此，步驟S7的處理結束，一連串的表面檢查處理終止。
由以上說明可得知，在本發明之一實施形態的表面檢查處理，是對於鋼材S的表面照射光，以兩種以上不同的波長區域來拍攝所照射之光從鋼材S之表面反射的光，從在鋼材S之表面的相同位置得到的複數個圖像之間的相對訊號強度的資訊，來檢測出存在於鋼材S之表面的表面缺陷。藉此，可毫無遺漏且精度良好地檢測鋼材S的表面缺陷。且，使用本發明之一實施形態的表面檢查處理來調查鋼材S等之金屬材料有無表面缺陷，確認表面缺陷發生狀況(發生率或缺陷的大小等)是否在既定的容許基準以下，而實施品質保證。藉此，可提供表面性質形狀受保證的金屬材料。實務上，例如是在出貨單或檢查證明書等記載著表面缺陷發生狀況是否為既定的容許基準以下，藉此可保證品質。 實施例
[實施例1] 作為實施例1，表示使用本發明來檢測厚鋼板之表面缺陷的例子。表面缺陷，是在厚鋼板的製造過程中壓接於鋼板表面的形態，從鋼板表面觀看之際不存在凹凸部。在厚鋼板的表面缺陷，拍攝415nm之波長區域的分光圖像與750nm之波長區域的分光圖像，以平均值成為固定的方式實施輝度補正，將擷取差異後的圖像示於圖8。黑皮鱗皮等之無害紋樣的訊號藉由差異而被刪除，僅強調出紋樣狀缺陷的訊號。藉此確認到，活用表面缺陷部與健全部之分光反射光譜的特徵，來製作拍攝長波長側之光的分光圖像與拍攝短波長側之光的分光圖像的差異圖像，藉此可精度良好地檢測表面缺陷。因厚鋼板的製造條件，會有在健全部產生具有與表面缺陷部類似之表面反射光譜的表層鱗皮的情況，但使用由機械學習手法所製作的判定器，來區別出從差異圖像擷取的表面缺陷部，藉此可抑制誤檢測且精度良好地檢測表面缺陷。
[實施例2] 作為實施例2，表示使用本發明來檢測厚鋼板之紅鐵鏽的例子。在厚鋼板的表面，紅鐵鏽、黑鱗皮、及鱗皮剝離後的鐵材部分是不均勻地存在。以熱間製造之鋼材的鱗皮，隨著氧化進展而成為層狀，從靠近鐵材開始依序為方鐵礦(FeO)、磁鐵礦(Fe 3O 4)、及赤鐵礦(Fe 2O 3)，較多是如此構成。表面的鱗皮以方鐵礦或磁鐵礦為中心來構成的情況，是成為黑鱗皮，這容易成為機械強度高且不易剝落之均勻的鱗皮。另一方面，表面的鱗皮以赤鐵礦為中心來構成的情況，是成為紅鐵鏽，這容易成為機械強度低且容易剝落之不均勻的鱗皮。紅鐵鏽，除了在加工性會產生問題以外，由於容易剝落的性質，會附著在工廠內的設備而污染，或是在最終產品的色調產生不均勻，因此有受人忌諱的傾向，有時會作為表面缺陷的一種。針對以RGB彩色攝影機所拍攝之厚鋼板的表面圖像，以R成分及B成分之圖像輝度的平均值成為固定的方式實施輝度補正，將以R成分的圖像與B成分的圖像取出差異的圖像示於圖9(a)、(b)。攝影機元件及濾光片是設計成，R通道在650nm以上之狹域的波長區域進行拍攝，B通道在500nm以下之狹域的波長區域進行拍攝。如圖9(a)、(b)所示般，得知黑鱗皮或鐵材部分的訊號藉由差異而被刪除，僅強調紅鐵鏽的訊號。由以上可確認到，根據本發明，活用紅鐵鏽與黑鱗皮之分光反射光譜的特徵，來製作出拍攝長波長側之光的二維圖像與拍攝短波長側之光的二維圖像的差異圖像，藉此可精度良好地檢測紅鐵鏽。在實際的運用上，是算出紅鐵鏽發生區域對於厚鋼板全面的比例或程度，藉此進行品質保證，或是可將紅鐵鏽的發生分布用在壓延工程之溫度控制或除鏽設備的異常檢測。
以上，雖針對適用本發明者們所完成之發明的實施形態進行了說明，但本實施形態之成為本發明之揭示之一部分的記述及圖式並不用來限定本發明。亦即，該技術領域中具有通常知識者根據本實施形態來完成之其他的實施形態、實施例、及運用技術等均包含於本發明的範疇。 產業上的可利用性
根據本發明，可提供毫無遺漏且高精度地檢測金屬材料之表面缺陷的金屬材料的表面檢查方法及表面檢查裝置。且，根據本發明，可提供無表面缺陷的高品質之金屬材料。
1:直線移動平台 2:氙光源 3:分光攝影機 10,20:金屬材料的表面檢查裝置 11:光源 12:編碼器、脈衝產生器 13:區域感測器 14:圖像處理裝置 15:顯示器 21:線性光源 22:線性感測器 L:照明光 S:鋼材 SA:厚鋼板樣本
[圖1]表示紋樣狀缺陷與無害紋樣之一例的圖。 [圖2]表示試驗所使用之裝置之構造的示意圖。 [圖3]表示將紋樣狀缺陷部及健全部之訊號強度與波長之間的關係予以比較之結果的圖。 [圖4]表示將照明光的射入角、紋樣狀缺陷部與健全部之訊號強度差、波長之間的關係予以比較之結果的圖。 [圖5]表示本發明之第1實施形態之金屬材料的表面檢查裝置之構造的示意圖。 [圖6]表示本發明之第2實施形態之金屬材料的表面檢查裝置之構造的示意圖。 [圖7]表示本發明之一實施形態之表面檢查處理之流程的流程圖。 [圖8]表示差異圖像之一例的圖。 [圖9]表示差異圖像之一例的圖。

Claims (7)

  1. 一種金屬材料的表面檢查方法，是光學性檢測金屬材料的表面缺陷的金屬材料的表面檢查方法，其含有： 照射步驟，對於前述金屬材料的表面照射光； 拍攝步驟，以兩種以上不同的波長區域來拍攝前述照射步驟所照射之光所致之來自前述金屬材料之表面的反射光，藉此得到複數個圖像；以及 檢測步驟，藉由在前述拍攝步驟中從前述金屬材料之表面的相同位置得到的複數個圖像之間的相對訊號強度的資訊，來檢測出存在於前述金屬材料之表面的表面缺陷。
  2. 如請求項1所述之金屬材料的表面檢查方法，其中，前述檢測步驟，包含以下步驟：將前述複數個圖像之間的相對強度或從該相對強度計算的複數個量作為特徵量，使用藉由機械學習方法製作之判定器來檢測前述表面缺陷。
  3. 如請求項1或2所述之金屬材料的表面檢查方法，其中，前述照射步驟，包含以下步驟：以對於前述金屬材料之表面之法線方向的角度成為60°以上未達90°之範圍內的方式，照射前述光，前述拍攝步驟，包含以下步驟：以對於前述金屬材料之表面的受光角度成為0°以上未達20°之範圍內的方式，接收前述反射光。
  4. 如請求項1至3中任一項所述之金屬材料的表面檢查方法，其中，前述兩種以上不同的波長區域之至少一種為500nm以下的波長區域。
  5. 如請求項1至3中任一項所述之金屬材料的表面檢查方法，其中，前述兩種以上不同的波長區域之至少一種為650nm上下的波長區域。
  6. 一種金屬材料的表面檢查裝置，是光學性檢測金屬材料的表面缺陷的金屬材料的表面檢查裝置，其具備： 照射裝置，對於前述金屬材料的表面照射光； 拍攝裝置，以兩種以上不同的波長區域來拍攝以前述照射裝置所照射之光所致之來自前述金屬材料之表面的反射光，藉此得到複數個圖像；以及 檢測裝置，藉由以前述拍攝裝置在前述金屬材料之表面的相同位置得到的複數個圖像之間的相對訊號強度的資訊，來檢測出存在於前述金屬材料之表面的表面缺陷。
  7. 一種金屬材料，是使用請求項1～5中任一項所述之金屬材料的表面檢查方法來保證表面性質形狀。
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