JFEスチールは、人間の視覚認知に基づく画像処理技術を世界で初めてオンライン検査に適用した「テクスチャ(模様)解析型表面検査装置」を開発した。本装置を溶融亜鉛めっき鋼板の製造プロセスに導入することで、欠陥検出性能のさらなる向上を実現した。

 鉄鋼製品の品質向上は非常に重要な課題であり、顧客により良い品質の製品を提供するため、JFEスチールは様々な検査装置の開発に取り組んできた。鋼板の表面欠陥の検出にあたっては、複数の光源とカメラを用い、撮影した画像の濃淡の違いによって、正常部と欠陥部を区別する画像式表面検査装置を導入することで、検査の自動化を通じた欠陥検出精度の向上を推進してきた(図1)。一方で、濃淡差がわずかな場合は欠陥の検出が難しく、目視検査を一部併用せざるをえなかったため、欠陥検出性能のさらなる向上が課題となっていた。

 

 そこで同社は、従来とは全く異なる欠陥検出手法を適用した本装置を、独自に開発した。本装置は、人間の視覚認知に基づき、撮影した画像と、様々な長さ・向きの縞模様との類似度を計算し、その結果を統計的に評価することで、欠陥部を抽出することが特徴(図2)。正常部との模様の違いを異常度として定量化することで、従来の表面検査装置では自動検出することが難しかった濃淡差が少ない欠陥についても、自動で検出することが可能となった。



 既に西日本製鉄所(倉敷地区)の溶融亜鉛めっき鋼板の製造プロセスに本装置の導入を完了。目視検査の自動化による確実な表面欠陥検出によって、鋼板の表面品質向上に寄与している。今後は、本装置の全社展開を進めることで、様々な品種の表面品質向上を通じた顧客満足度の向上に努めていく。

【図2】テクスチャ解析型表面検査装置の仕組み

情報提供元 : MotorFan
記事名:「 JFEスチール:テクスチャ解析型鋼板表面検査装置を開発、人間の視覚認知に基づく画像処理技術による欠陥検出性能を向上