JPH09101265A

JPH09101265A - Ａｌ板の表面欠陥自動検査法

Info

Publication number: JPH09101265A
Application number: JP28237095A
Authority: JP
Inventors: Hidekazu Maeda; 英一前田; Hiroyuki Kobayashi; 博幸小林
Original assignee: Furukawa Electric Co Ltd
Current assignee: Furukawa Electric Co Ltd
Priority date: 1995-10-05
Filing date: 1995-10-05
Publication date: 1997-04-15

Abstract

(57)【要約】【課題】Ａｌ板の表面欠陥、特に異物が表面に埋め込
まれてなる欠陥に関して確実にその検査を可能にし、か
つ自動検査を実現する。【解決手段】アルマイト処理を施した被検査Ａｌ板３
に所定の角度から所定の面積に光を当て、この光の反射
光をＣＣＤカメラ１で感知し、感知した光をＡ／Ｄ変換
器６にて波長別に分類してその強度と反射面積を数値化
し、演算回路７で波長別に分類した前記数値の濃度（強
度）分布を求め、正規分布曲線と比較演算処理する。こ
うして、Ａｌ板の表面欠陥を検知、測定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えばアルミニウ
ム製キャンボディ材に用いられるアルミニウム圧延板
（アルミニウム及びアルミニウム合金の圧延板をいう。
本明細書ではＡｌ板という。）、もしくはその製造工程
における中間圧延板等の表面欠陥を測定する方法に関
し、自動的に良、不良の判別が可能な表面欠陥自動検査
法に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に表面欠陥には、引っかき傷、穴、
膨らみ、異物混入等があり、現状一般的には目視（ルー
ペ、顕微鏡等を使用した間接的なもの及び比較写真等を
利用した比較判定も含む）にてその欠陥の有無が判別さ
れる。また、板の表面に光を当てその反射光を受光手段
で受け取って表面欠陥の有無を機械的に測定する方法も
提案されている。なお表面欠陥品、表面非欠陥品の区別
は相対的なものであり、対象となる製品等によって上記
傷、穴、異物等の許容される大きさ等が異なる。従って
ある特定の物品の場合は欠陥無しとされても他の用途の
部品では欠陥有とされることもあり得る。また表面欠陥
品、表面非欠陥品の区別は製品となった最終状態で判定
する場合もあるが、例えばＡｌ圧延板の場合、熱間もし
くは冷間圧延工程の途中で必要に応じて表面欠陥の検査
工程を挿入することもある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方法には以下の問題点がある。．被検査物であるＡｌ板の表面欠陥を目視にて判定す
る方法は確実な判別方法ではあるが、労多く、また検査
員によって判定基準が一致するとは限らないので検査結
果にばらつきが生ずる恐れがある。また目視検査では欠
陥検査結果が数値化されにくく、その検査結果と製造条
件との相関が難しい等の問題があった。．また被検査物に光を当てて、その反射光を受光手段
で受けとって表面欠陥の有無を機械的に測定する方法も
提案されている。しかしＡｌ圧延板は一般に表面が鏡面
であることから、表面欠陥、特に異物混入欠陥は、非欠
陥部との色彩の相違が少なく、欠陥部と非欠陥部の判別
が困難であった。．また、Ａｌ板にアルマイト処理を施し板の表面光沢
を変化させてから、板の表面に光を当てその反射光を受
光手段で受取り、波長毎に分類して所定の演算処理によ
り表面欠陥の有無を判断する方法も提案されている。し
かしアルマイト処理の際の処理液の濃度や電流値の微妙
な違いにより、板の表面光沢が変化するため、その変化
に対応できる検出をすることは困難であった。したがって本発明は上記の従来法の欠点を克服すること
を目的とし、Ａｌ板の表面欠陥、特に異物が表面に埋め
込まれてなる欠陥に関して確実にその検査を可能にし、
かつ自動検査を実現することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明の上記の目的は、
アルマイト処理を施した被検査Ａｌ板に所定の角度から
所定の面積に光を当て、この光の反射光を受光手段で感
知し、感知した光を波長別に分類してその強度と反射面
積等を数値化し、波長別に分類した前記数値をヒストグ
ラム化し、下記の理論正規分布式を利用した演算処理を
することにより、表面欠陥の有無を判断し、表面欠陥の
数、面積等と前記反射面積等との関連付けにより、表面
欠陥のレベルを判断するＡｌ板の表面欠陥自動検査法に
より達成された。

【０００５】

【数１】

【０００６】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態を図面
に従って説明する。図１は、本発明のＡｌ板の表面欠陥
検査法に用いられる検査装置の概略を示すシステム図で
ある。１次元ＣＣＤカメラ１は、被検査物であるＡｌ板
３の面に対し法線方向からＡｌ板３をカラー画像として
撮影できるようにしてある。ここで被検査物であるＡｌ
板３にはアルマイト処理が施されている。図１に示すア
ナログ画像出力モニター５は、撮影画像を目視するため
に設置したもので、必須ではない。

【０００７】さて１次元ＣＣＤカメラ１でＡｌ板３をス
キャニング撮影し、撮影されたカラー画像データはメモ
リ４に送られＡ／Ｄ変換器６にてデジタルデータに変換
される。そしてそのデータを演算回路７で処理し、Ｒ、
Ｇ、Ｂ毎の濃度と面積が算出される。そして更に演算処
理して、被検査物の表面欠陥の有無をＯＫ、ＮＧの何れ
かに或いは表面欠陥の程度別に段階別に分類する。その
結果は判定結果表示モニター８に表示される。またデー
タベースシステム９には、Ａ／Ｄ変換器６から出力され
るデジタルデータ及び演算回路７で演算処理された結果
が取り込まれるようにしてある。演算回路７には予め所
定の演算が行われるようにプログラムがインプットされ
ている。すなわち演算回路７において、波長別に分類し
た前記数値の濃度（強度）分布を求め、理論上の正規分
布曲線と比較演算処理することにより、表面欠陥の有無
及び表面欠陥の程度を判断し、分類する。すなわち、演
算回路７は、Ａ／Ｄ変換器６から出力されるデジタルデ
ータ（デジタル画像濃度データ）をＲ、Ｇ、Ｂ毎のデジ
タルデータ（デジタル画像濃度データ）に分類する分類
手段７ａと、分類手段７ａで分類したＲ、Ｇ、Ｂ毎のデ
ジタルデータ（デジタル画像濃度データ）を画素単位で
ヒストグラム（画像濃度ヒストグラム）にする（画像濃
度レベル毎の画素数を表わすヒストグラムを作成する）
ヒストグラム作成手段７ｂと、ヒストグラム作成手段７
ｂで作成した画像濃度ヒストグラムから理論上の正規分
布を求め、ヒストグラム作成手段７ｂで作成した画像濃
度ヒストグラムから理論上の正規分布分の濃度範囲を除
去したデータに基づいて、表面欠陥レベルの判別を行う
判別手段７ｃとを有している。ここで、ヒストグラム作
成手段７ｂで作成した画像濃度ヒストグラムから理論上
の正規分布分の濃度範囲を除去したデータは、表面欠陥
部分と粗度むら部分が残ったものとなり、また、粗度む
らは、画像濃度の明るい方でのみ現われるため、上に残
ったデータから明るい方を除去すれば、表面欠陥部のみ
が残る。判別手段７ｃは、より詳しくは、このような演
算を行って、表面欠陥部のみ残ったデータに基づいて、
所定の閾値測定を行い、表面欠陥があるか否かを判別す
るようになっている。次に、本発明方法の作用を述べ
る。．本発明によるＡｌ板の表面欠陥自動検査法では、被
検査物であるＡｌ板にまずアルマイト処理を施すことに
より表面光沢を変化させてから、後述するような方法で
表面欠陥を検査しているので、欠陥部が判別しやすくな
る。すなわち、アルマイト処理することによって非欠陥
部は光沢が薄れ、やや白みがかった表面になるが、欠陥
部では、アルマイト処理による酸化反応の微妙な相違に
より上記非欠陥部とは異なった色彩になる。この色彩の
相違により表面欠陥が容易に判別できる。．アルマイト処理したＡｌ板に光をあて、反射した光
を波長ごとに分類してその強度と反射面積等を数値化す
る。その方法として例えばＣＣＤカメラで撮影し、その
撮影画像を画像処理してＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）
の波長ごとにその濃度や面積等を計る。なおＣＣＤカメ
ラは、ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄＤｅｖｉｃｅ
カメラの略で、市販されている通常のものが使用でき
る。こうして被検査物であるＡｌ板に光をあて、反射し
た光を波長ごとに分類して、その強度と面積からヒスト
グラムを作成し、その数値から理論上の正規分布形状を
算出し、実際のヒストグラムとの差から表面欠陥の有無
及び表面欠陥のレベルが決定される。検査した板ごとに
上記演算処理を行うため、アルマイト処理工程の微妙な
違いによるＡｌ板表面光沢の変化の影響を受けることは
ない。

【０００８】

【実施例】次に本発明を実施例に基づきさらに詳細に説
明する。図１に示した検査装置に従い、Ａｌ板の表面欠
陥を自動検査した。被検査物であるＡｌ板３として、Ｊ
ＩＳ規格Ａ３００４のＡｌ合金で、板厚５ｍｍの熱間圧
延板を用いた。先ず検査サンプルとして、このＡｌ板３
を１５％硫酸水溶液に浸してアルマイト処理を施した。
次にこのＡｌ板３に蛍光灯の光を板の法線方向に対し３
０°の角度で照射し、上記法線方向とほぼ平行に設置し
た１次元ＣＣＤカメラ１でＡｌ板３を撮影した。この
際、Ａｌ板３を動かすことでスキャニングして２０ｍｍ
×２０ｍｍの面積を撮影した。こうして得られた画像を
デジタルデータに変換してから画像処理して、Ｒ
（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）毎のデータに分類した。

【０００９】また別途、上記サンプルを目視及び顕微鏡
にて詳細に検査した。その結果、表面欠陥の多くは異物
の混入であることが判明した。また、この目視および顕
微鏡による検査の結果から、各サンプルを予め求めた６
段階（良←Ａ、Ａ’、Ｂ、Ｂ’、Ｃ、Ｄ→悪）の表面欠
陥レベルに分類した。そして、このようにして分類した
欠陥レベルと相関するように、上記Ｒ、Ｇ、Ｂ毎のデー
タの演算処理を演算回路７を用いて行った。先ず、Ｒ、
Ｇ、Ｂ毎のデジタルデータに変換したＡｌ板３の表面画
像から、表面欠陥と判断しうる範囲のしきい値を求める
演算処理を以下の様に行う。（１）先ず、Ｒ、Ｇ、Ｂ毎の画像濃度データを画素単位
でヒストグラムにする。ヒストグラムはそのままでは凹
凸が大きく分布の特性が分かり難いため、式−（１）の
様な適当な平滑演算処理を施す（図２及び図３参照）。
図２及び図３中（Ｉ）、（II）、（III)は、それぞれ、
Ｒ、Ｇ、Ｂ値の画像濃度ヒストグラムを示し、（Ｉ）、
（II）、（III)中、（Ｂ）が平滑演算処理したもの、
（Ａ）が平滑化処理前のものを示す。

【００１０】

【数２】

【００１１】（２）アルマイト処理した板の表面に、表
面欠陥部や板の粗度のむらがあると、画像の色合いが均
一にならないため、Ｒ、Ｇ、Ｂの画像濃度データをヒス
トグラムにすると、分布は正規分布にならない（図３参
照）。表面欠陥がなにも無く、粗度も良い板の画像濃度
ヒストグラムは、正規分布に近い形を示す（図２参
照）。従って表面欠陥部のある板の画像濃度ヒストグラ
ムから正規分布分の濃度範囲を除去すれば、表面欠陥部
分と粗度むら部分が残る。さらに今までの調査より、粗
度むらは画像濃度の明るい方（分布の右側）でのみ現れ
るため、残ったデータから明るい方を除去すれば、表面
欠陥部のみが残る（図４参照）。図４は濃度ヒストグラ
ムであり、（Ａ）は画像濃度レベルヒストグラム、
（Ｂ）は画像濃度ヒストグラム分解図である。

【００１２】より具体的な演算方法を以下に示す。先
ず、非正規分布の形状のヒストグラムから理論計算によ
り正規分布の形状を導き出す。表面欠陥部や粗度むらの
多い板であっても、その部分が画像全体に対して占める
割合は２〜３割程度である。従って、表面欠陥部や粗度
むらのある様な板の濃度ヒストグラムも、分布の山の先
端付近（±１σ位：σ＝標準偏差）は正常部（無欠陥
部）と考えられる。そこでこの部分のデータを元に理論
上の正規分布を求める。理論正規分布は一般に以下の式
により表される。

【００１３】

【数３】

【００１４】ここで、Ｘｖには画像濃度ヒストグラムの
山先端の中心値を用いる。山先端の中心値は、以下の２
次式を用いて山先端部の形状を近似して求める（図５参
照）。図５（Ａ）は画像濃度ヒストグラムであり、図５
（Ｂ）はそのヒストグラムの登頂部Ｔの近似図である。ｙ＝ａＸ² ＋ｂＸ＋ｃ（３）ｙ＝（Ｘ−Ｘｖ）² ＋ｄ（４）（３）式を（４）式の形に変形してＸｖを求めると、Ｘｖ＝−ｂ／２ａ（５）ｆ（ｘ）をｙとおき、（２）式を連立させてσについて
解くと（６）式になる。

【００１５】

【数４】

【００１６】この式に（５）式で求めたＸｖと山先端部
のデータ｛（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）｝を代入し
てσを求める。正規分布の両端はＸｖ±３σで求めるこ
とができる。異物埋め込みの表面欠陥は、画像濃度の暗
い方に現れるため、表面欠陥部と正常部とのしきい値を
Ｘｖ−３σとする（図６参照）。図６は、図５（Ａ）の
画像濃度ヒストグラムを、理論正規分布曲線と重ねて示
した画像濃度ヒストグラムを示す。上記の計算をＲ濃
度、Ｇ濃度、Ｂ濃度それぞれについて計算し、ＲＧＢ全
てがしきい値以下の部分を不良画素と呼び、表面欠陥部
分とする。

【００１７】次に以下の６つの要素を求める。１．最も大きい表面欠陥部分の面積２．最も長い表面欠陥部分の長さ３．最も幅の広い表面欠陥部分の幅４．３（最大長）と４（最大幅）をかけた値５．単位面積内の表面欠陥部分の個数６．単位面積内の表面欠陥部分の占有率

【００１８】目視および顕微鏡検査による６段階の表面
欠陥レベルと相関する様に上記６つの要素値を表１の如
く組み合わせる。

【００１９】

【表１】

【００２０】このように上記画像内表面欠陥部解析演算
と表面欠陥レベル判別演算とを行って、自動的に表面欠
陥レベルを算出する。以上のようにして、表面欠陥の分
類基準と、その表面欠陥レベルを自動的に算出する演算
処理を定めた。次にＡｌ板の表面欠陥の自動検査を行っ
てみた。被検査物であるＡｌ板は別途用意した、ＪＩＳ
規格Ａ３００４相当合金で厚さ５ｍｍの熱間圧延板であ
る。このＡｌ板に上記同様のアルマイト処理を施し、そ
の表面欠陥を上記同様にして１次元ＣＣＤカメラにより
撮影することで検査した。そして得られたデータを演算
処理することで、上記表面欠陥レベルの分類毎にその結
果を出力させた。こうして自動検査したＡｌ板につい
て、目視および顕微鏡検査による６段階の分類と比較し
てみると、ほぼ一致していることが判った。すなわち、
Ａｌ板の表面欠陥の自動検査が可能になり、ばらつきな
く表面欠陥が判別できたことになる。

【００２１】ところで表面欠陥品、表面非欠陥品の区別
は相対的なものであり、対象とする製品の用途によって
欠陥の許容レベルは異なる。従って、上記表面欠陥レベ
ルの区分は一例を示したものであって、対象とする用途
等によって適宜設定すればよい。また、上記の実施例で
は、ＪＩＳ規格Ａ３００４相当合金の熱間圧延板を検査
対象としたが、冷間圧延板や別のＡｌ合金に対しても有
効であることは言うまでもない。

【００２２】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば異物
混入等の表面欠陥が自動的に精度よく検査できるので、
製造歩留（コスト）の低減等に貢献し、また検査結果が
数値化できるので、製造工程等との相関解析も可能にな
る等の利点がある。このように本発明は製品の品質を高
め、また製造コストを低減するため、産業上著しい貢献
を奏するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のＡｌ板の表面欠陥自動検査法に用いる
装置のシステム図である。

【図２】（Ｉ）、（II）、（III)は、それぞれ、Ｒ、
Ｇ、Ｂ値の画像濃度ヒストグラム（表面欠陥及び粗度む
らなし）を示し、（Ｉ）、（II）、（III)中、（Ｂ）が
平滑演算処理したもの、（Ａ）が平滑化処理前のものを
示す。

【図３】（Ｉ）、（II）、（III)は、それぞれ、Ｒ、
Ｇ、Ｂ値の画像濃度ヒストグラム（表面欠陥及び粗度む
らあり）を示し、（Ｉ）、（II）、（III)中、（Ｂ）が
平滑演算処理したもの、（Ａ）が平滑化処理前のものを
示す。

【図４】（Ａ）は画像濃度レベルヒストグラム、（Ｂ）
は画像濃度ヒストグラムの分解図である。

【図５】（Ａ）は画像濃度ヒストグラムであり、（Ｂ）
はそのヒストグラムの登頂部Ｔの近似図である。

【図６】理論正規分布曲線と重ねて示した画像濃度ヒス
トグラムを示す。

【符号の説明】

１１次元ＣＣＤカメラ２被測定物搬送装置３Ａｌ板４メモリ５アナログ画像出力モニタ６Ａ／Ｄ変換器７演算回路７ａ分類手段７ｂヒストグラム作成手段７ｃ判別手段８判定結果表示モニタ９データベースシステム

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】アルマイト処理を施した被検査Ａｌ板に
所定の角度から所定の面積に光を当て、この光の反射光
を受光手段で感知し、感知した光を波長別に分類してそ
の強度と反射面積を数値化して、波長別に分類した前記
数値の濃度（強度）分布を求め、正規分布曲線と比較演
算処理することにより、表面欠陥を検知、測定すること
を特徴とするＡｌ板の表面欠陥自動検査法。