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专利名称：钢材的材质判断装置和钢材的材质判断方法
技术领域：
本发明涉及一种辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材的钢材的材质判断装置和钢材的材质判断方法。
背景技术：
作为判断钢材的含碳量、辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高强度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材的方法，已知由检查员通过目视来观察在用研磨机等摩擦钢材时产生的火花并由检查员根据观察到的火花的状态来进行上述判断、辨别的方法。作为用于提高钢的強度的添加剤，存在通过提高淬透性、固溶效果等来提高钢的強度的添加剤。作为这样的添加剂的具体例子，能够列举V、Cr、Mo、Nb、Cu、Ni。但是，上述的判断、辨别的方法由于判断结果、辨别结果取决于检查员的技能，因此有以下的问题，即判断、辨别的精度不稳定，另外需要熟练的检查员。提出了以稳定且高精度地进行上述判断为目的的钢材检查装置(例如參照日本专利第3482265号公报)。但是，日本专利第3482265号的钢材检查装置并不是以稳定且高精度地进行上述辨别为目的的装置，因此依然希望开发ー种能够稳定且高精度地进行上述辨别的装置和方法。

发明内容
因此，本发明的目的在于提供一种钢材的材质判断装置和钢材的材质判断方法，能够稳定且高精度地辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。本发明提供一种钢材的材质判断装置，其特征在于，具备摄像单元，其连续多次拍摄摩擦钢材时产生的火花，生成多个彩色摄像图像；检测单元，其从由上述摄像单元生成的各彩色摄像图像中检测与火花对应的火花像素，并且从检测出的该火花像素中检测辨别用颜色成分的浓度低于第一浓度阈值的像素来作为低浓度像素，该辨别用顔色成分是从RGB的各顔色成分中选择的某一个颜色成分；计算单元，其针对全部彩色摄像图像将由上述检测単元检测出的各彩色摄像图像中的火花像素的个数进行相加来算出火花像素的总数，针对全部彩色摄像图像将由上述检测单元检测出的各彩色摄像图像中的低浓度像素的个数进行相加来算出低浓度像素的总数，并算出上述低浓度像素的总数相对于上述火花像素的总数的比例；以及辨别单元，在上述比例为辨别用阈值以上的情况下，该辨别単元判断为上述钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材，在上述比例低于上述辨别用阈值的情况下，判断为上述钢材是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢 材。在此，RGB是指红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue) 3 种颜色。
辨别用顔色成分是指为了辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材而选择的RGB各顔色成分中的ー个成分。第一浓度阈值是指用于从火花像素中检测出低浓度像素的阈值。辨别用阈值是指用于辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材的阈值。如上所述，根据本发明所涉及的材质判断装置，根据低浓度像素的总数相对于火花像素的总数的比例(以下适当地称为“低浓度像素占有率”)与辨别用阈值之间的大小关系，自动地辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。因此，根据本发明所涉及的材质判断装置，上 述辨别结果不取决于进行辨别的检查员的技能，能够稳定地进行该辨别。此外，作为用于提高钢的强度的添加剤，如上所述，能够列举通过提高淬透性、固溶效果等来提高钢的強度的添加剤，作为这样的添加剂的具体例子，能够列举V、Cr、Mo、Nb、Cu、Ni。在分别摩擦由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材时产生的火花中，存在从RGB各颜色成分中选择的某ー个特定顔色成分的浓度低的低浓度部分。在对摩擦由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材时产生的火花和摩擦由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材时产生的火花进行比较时,该摩擦由高强度钢构成的钢材时产生的火花的低浓度部分相对于整体火花所占的比例大。换句话说，在对摩擦由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高强度钢构成的钢材时产生的火花和摩擦由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材时产生的火花进行比较时，该摩擦由高強度钢构成的钢材时产生的火花的低浓度像素占有率大。预先调查摩擦由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材时产生的火花和摩擦由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材时产生的火花各自的低浓度像素占有率，对低浓度像素占有率设定用于辨别高强度钢和普通钢的辨别用阈值。由此，本发明所涉及的材质判断装置能够高精度地辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。在分别摩擦由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材和由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材时产生的火花的彩色摄像图像中，除了与各个火花对应的火花区域以外，还存在位于火花区域周围的周围区域和显示火花的背景图像的区域即背景区域。火花区域的彩色浓度基本上比周围区域和背景区域高。因此，作为从彩色摄像图像中检测在计算上述低浓度像素占有率时使用的火花像素的方法，能够考虑火花像素和其它像素的ニ值化。但是，火花的亮度对于每个火花都不同，因此，在一幅彩色摄像图像中存在与多个火花对应的多个火花区域的情况下，在火花区域之间彩色浓度不同。另外，具有以下的倾向，即火花区域的彩色浓度越高，则位于该火花区域周围的周围区域的彩色浓度越高。彩色浓度高的周围区域的彩色浓度有时比彩色浓度低的火花区域的彩色浓度高。因此，在将上述ニ值化用阈值设定为比彩色浓度低的火花区域的彩色浓度还低的彩色浓度时，有可能将构成彩色浓度高的周围区域的像素检测为火花像素。另ー方面，在将上述ニ值化用阈值设定为比彩色浓度高的周围区域的彩色浓度还高的彩色浓度时，有可能无法将构成彩色浓度低的火花区域的火花像素检测为火花像素。从高精度地检测火花像素的观点出发，优选上述检测单元进行以下处理 第一处理，从构成上述各彩色摄像图像的各像素行中检测火花候选像素群，该火花候选像素群由沿着上述各像素行相互连续并且检测用顔色成分的浓度为第二浓度阈值以上的像素构成，该检测用顔色成分是从RGB各顔色成分中选择的某一个颜色成分；以及第二处理，检测构成各上述火花候选像素群的像素的上述检测用顔色成分的最高浓度，从构成各上述火花候选像素群的像素中检测上述检测用顔色成分的浓度为第三浓度阈值以上的像素来作为火花像素，该第三浓度阈值低于上述最高浓度并且大于上述第二浓度阈值。在此，像素行是指在摄像图像的横方向或纵方向上从摄像图像的一端侧到另一端侧连接为直线状的像素的列，列的宽度方向的像素数是I个。检测用顔色成分是指为了从摄像图像中检测出火花候选像素群而选择的RGB各颜色成分中的ー个成分。第二浓度阈值是指为了从摄像图像中检测出火花候选像素群而设定的像素的浓度的阈值。火花候选像素群是指有可能是火花区域的像素的群。第三浓度阈值是指为了从构成火花候选像素群的像素中检测出构成火花像素群的像素而设定的像素的浓度的阈值。第一处理是以下的处理，即从各彩色摄像图像的各像素行中，检测由沿着构成各彩色摄像图像的像素行相互连续并且检测用顔色成分的浓度为第二浓度阈值以上的像素构成的火花候选像素群，该检测用顔色成分是从RGB各顔色成分中选择的某一个颜色成分。对于检测用颜色成分的浓度，基本上是火花区域最高，其次是周围区域高，背景区域最低。在将在第一处理中使用的第二浓度阈值可取值的上限值设为检测用顔色成分的浓度最低的火花区域的检测用顔色成分的浓度以下时，能够防止浓度低的火花区域从被检测为火花候选像素群的像素中漏棹。另外，通过将第二浓度阈值可取值的下限值设为比构成背景区域的像素中的检测用顔色成分的浓度最高的像素的检测用顔色成分的浓度高，能够排除将构成背景区域的像素检测为构成火花候选像素群的像素的情況。但是，与火花区域的彩色浓度一祥，火花区域的检测用顔色成分的浓度在火花区域间是不同的。具有以下倾向，即火花区域的检测用顔色成分的浓度越高，则位于该火花区域周围的周围区域的检测用颜色成分的浓度越高。存在相比于检测用顔色成分的浓度低的火花区域，检测用顔色成分的浓度高的周围区域的检测用颜色成分的浓度高的情况。因此，在将第二浓度阈值设定在上述上限值和下限值之间的情况下，在存在检测用顔色成分的浓度比火花区域的检测用顔色成分的浓度高的周围区域时，将构成周围区域的像素与构成该周围区域位于周围的火花区域的火花像素一起检测为构成火花候选像素群的像素。第二处理是以下的处理，即检测构成各火花候选像素群的像素的检测用顔色成分的最高浓度，从构成各火花候选像素群的像素中检测检测用颜色成分的浓度为第三浓度阈值以上的像素来作为火花像素，该第三浓度阈值低于该最高浓度并且大于第二浓度阈值。 火花区域比位于该火花区域周围的周围区域检测用顔色成分的浓度高。因此，即使构成火花区域的像素和构成位于该火花区域周围的周围区域的像素被检测为火花候选像素群，也通过将第三浓度阈值设定在构成周围区域的像素的检测用顔色成分的浓度与构成火花区域的火花像素的检测用顔色成分的浓度之间，由此能够排除将构成周围区域的像素检测为火花像素的情況。即，由此，能够高精度地从彩色摄像图像中检测火花像素。另外，由于对每个火花候选像素群都进行第二处理，所以能够针对对各火花候选像素群进行的每个第二处理设定各自的第三浓度阈值。因此，即使在构成各火花候选像素群的火花区域之间检测用顔色成分的浓度不同，也能够将第三浓度阈值设定在构成各火花候选像素群的火花区域的检测用顔色成分的浓度与周围区域的检测用顔色成分的浓度之间，能够从构成各火花候选像素群的像素中高精度地检测火花像素。另外，本发明提供一种钢材的材质判断方法，其特征在于，包括如下步骤摄像步骤，连续多次拍摄摩擦钢材时产生的火花，生成多个彩色摄像图像；检测步骤，从在上述摄像步骤中生成的各彩色摄像图像中检测与火花对应的火花像素，并且从检测出的该火花像素中检测辨别用颜色成分的浓度低于第一浓度阈值的像素来作为低浓度像素，该辨别用颜色成分是从RGB各顔色成分中选择的某一个颜色成分；计算步骤，针对全部彩色摄像图像将在上述检测步骤中检测出的各彩色摄像图像中的火花像素的个数进行相加来算出火花像素的总数，针对全部彩色摄像图像将在上述检测步骤中检测出的各彩色摄像图像中的低浓度像素的个数进行相加来算出低浓度像素的总数，并算出上述低浓度像素的总数相对于上述火花像素的总数的比例；以及辨别步骤，在上述比例为辨别用阈值以上的情况下，判断为上述钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材，在上述比例低于上述辨别用阈值的情况下，判断为上述钢材是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。优选在上述摄像步骤中，拍摄利用以2. 94N以上且9. SN以下的力按压于上述钢材的摩擦构件摩擦上述钢材时产生的火花。
在将摩擦构件按压于钢材的カ设为2.94N以上时，所产生的合金火花的个数稳定。因此，根据上述优选的方法，能够稳定地辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。另外，在将按压カ设为9. SN以下时，能够不对钢材造成严重损伤地摩擦钢材。因此，根据上述的优选的方法，能够不对钢材造成严重损伤地稳定且高精度地进行上述辨别。本发明能够提供一种钢材的材质判断装置和钢材的材质判断方法，其能够稳定且高精度地辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。


图I是本实施方式的钢材的材质判断装置的示意图。图2是由摄像単元拍摄得到的彩色摄像图像的示意图。图3是表示像素行X的检测用顔色成分的浓度分布的曲线图。图4是表示分别摩擦由高强度钢构成的钢材和由普通钢构成的钢材时产生的火花的低浓度像素占有率的曲线图。图5是表示研磨机对钢材的按压カ与火花的产生个数和对钢材造成的损伤的严重度之间的关系的曲线图。
具体实施例方式以下，说明通过本实施方式的钢材的材质判断装置(以下称为“材质判断装置”)辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高强度钢(以下适当地简称为“高强度钢”)构成的钢材还是由没有添加上述添加剂的普通钢(以下适当地简称为“普通钢”)构成的钢材。图I是本实施方式的材质判断装置的示意图。如图I所示，材质判断装置I具备摄像单元11。摩擦构件(在本实施方式中是研磨机17)按压钢材18，摄像单元11连续多次地拍摄由于摩擦而从钢材18产生的火花19，生成多个彩色摄像图像。研磨机17按压于钢材18的カ为2. 94N以上且9. 8N以下。研磨机17的磨石的圆周速度为30m/sec。摄像单元11的曝光时间为4msec,摄像单元11在Isec的期间以5msec的间_对火花19连续拍摄200 次。 图2是由摄像単元11拍摄得到的彩色摄像图像2的示意图。在图2的上下方向上排列M个像素行构成彩色摄像图像2，该像素行在图2的左右方向上排列有N个像素。在彩色摄像图像2中，存在由与火花19对应的火花像素构成的火花区域21、22、23、位于各火花区域21、22、23周围的周围区域21’、22’、23’、以及与各火花区域21、22、23分离的背景区域20。在图2中，用黑色表示火花区域21、22、23，用灰色表示周围区域21’、22’、23’，用白色表示背景区域20。进而，在摩擦钢材18时产生的火花中，存在从RGB各顔色成分中选择的某ー个特定顔色成分的浓度低于火花中的其他部分的低浓度部分。在彩色摄像图像2的各火花区域21、22、23中，存在与上述低浓度部分对应的低浓度区域。摄像单元11将所生成的彩色摄像图像2输入到检测单元12。检测单元12在被摄像单元11输入彩色摄像图像2时，进行第一处理。第一处理是以下的处理，即从构成所输入的各彩色摄像图像的各像素行中检测由沿着各像素行相互连续并且检测用顔色成分的浓度为第二浓度阈值以上的像素构成的火花候选像素群，该检测用颜色成分是从RGB各顔色成分中选择的某一个颜色成分。对于检测用颜色成分，希望从火花19所具有的RGB各颜色成分中选择浓度最高的成分。在浓度高时，火花区域的浓度与背景区域的浓度之差变大，因此，此后进行的火花候选像素群、火花像素的检测容易进行。在本实施方式中，在各火花区域中，采用浓度最高的R顔色成分作为检测用顔色成分。以下，说明通过第一处理从像素行X(參照图2)中检测火花候选像素群的情況。图3是表示图2中的像素行X的检测用顔色成分(R顔色成分)的浓度分布的曲线图。如图2所示，在像素行X上，存在火花区域21、22、23、周围区域21’、22’、23’、以及其背景区域20。如图3所示，关于彩色摄像图像2中的检测用顔色成分的浓度，火花区域21比位于火花区域21周围的周围区域21’高，火花区域22比位于火花区域22周围的周围区域22’高，火花区域23比位于火花区域23周围的周围区域23’高，背景区域20比任意的火花区域21、22、23和任意的周围区域21’、22’、23’低。火花区域21、22、23的检测用颜色成分的浓度在火花区域之间是不同的。此外，如图3所示，像素X0、在图中存在于像素XO的右侧的像素X2、以及位于这些像素之间的像素是构成周围区域21’的像素。另外，在像素行X中存在于像素X2的右侧的像素X3、在像素行X中存在于像素X3的右侧的像素X6、以及位于这些像素之间的像素也是构成周围区域21’的像素。另外，位于像素X2和像素X3之间的像素(不包含像素X2和像素X3)是构成火花区域21的像素。在进行上述第一处理时，检测単元12首先针对构成像素行X的像素，从接近像素行X—侧(在本实施方式中是图3的左側)的端部的像素开始依次判断检测用顔色成分的浓度是否为第二浓度阈值TH2以上。该第二浓度阈值TH2是低于等于构成各火花区域21、22、23的各火花像素所具有的检测用顔色成分的浓度中最低的浓度并且高于构成背景区域20的各像素所具有的检测用颜色成分的浓度中最高的浓度的浓度。此外，作为将第二浓度阈值TH2设定为上述范围内的浓度的方法，例如能够列举在没有产生火花时由摄像単元11拍摄得到的彩色摄像图像2中，将稍高于具有最高浓度的像素的检测用顔色成分的浓度的浓度设定为第ニ浓度阈值的方法。如图3所示，构成像素行X并且检测用颜色成分的浓度为第二浓度阈值TH2以上的像素中的最接近像素行X —侧的端部的像素是存在于像素XO和像素X2之间的像素XI。 因此，检测単元12最初将像素X I检测为检测用顔色成分的浓度为第二浓度阈值TH2以上的像素。检测单元12将最初检测出的像素Xl认定为开始检测到火花候选像素群的像素即起点像素。在将像素Xl认定为起点像素吋，检测单元12针对存在于起点像素Xl的像素行X另ー侧的像素，从接近起点像素Xl的像素开始依次判断检测用顔色成分的浓度是否低于第二浓度阈值TH2。如图3所示，在起点像素X I的像素行X另ー侧，检测用顔色成分的浓度低于第二浓度阈值TH2的像素中的最接近起点像素Xl的像素是位于像素X3与像素X6之间的像素X5。因此，检测単元12最初将像素X5检测为检测用顔色成分的浓度低于第二浓度阈值TH2的像素。检测单元12将在检测出的像素X5的像素行X —侧与该像素X5相邻的像素X4认定为结束检测到火花候选像素群的像素即终点像素。检测单元12将由起点像素XI、終点像素X4、以及位于它们之间的各像素构成的像素群检测为火花候选像素群31 (參照图3)。在将第二浓度阈值TH2设定为以上的大小时，能够排除将构成背景区域的像素检测为构成火花候选像素群的像素的情况，并且能够防止浓度低的火花像素从被检测为火花候选像素群的像素中漏掉。在检测出火花候选像素群31吋，检测单元12从存在于终点像素X4的像素行X另一侧的像素中认定起点像素和終点像素，检测其它火花候选像素群。此外，在本实施方式中，设为检测单元12检测出由构成火花区域22的像素和构成周围区域22’的像素构成的火花候选像素群32、以及由构成火花区域23的像素和构成周围区域23’的像素构成的火花候选像素群33。检测单元12在结束了第一处理时，针对检测出的全部火花候选像素群进行第二处理。对每个火花候选像素群进行第二处理。第二处理是从构成各火花候选像素群的像素中检测出火花像素的处理。以下，说明对火花候选像素群31进行的第二处理。如图3所示，检测单元12根据低于构成火花候选像素群31的像素的检测用顔色成分的最高浓度Cmaxl并且高于等于第ニ浓度阈值TH2的第三浓度阈值TH3，对构成火花候选像素群31的像素进行ニ值化。检测単元12将检测用顔色成分的浓度为第三浓度阈值TH3以上的像素检测为火花像素。在本实施方式中，第三浓度阈值TH3被设定为高于构成周围区域21’的各像素所具有的检测用顔色成分的浓度中的最高浓度并且低于等于构成火花区域21的各火花像素所具有的检测用顔色成分的浓度中的最低浓度的浓度。因此，能够排除在通过第二处理检测为火花像素的像素中包含构成周围区域21’的像素的情况，而高精度地检测出火花像素。此外，能够如下这样计算第三浓度阈值TH3。预先通过样本的调查获取构成火花区域的各火花像素所具有的检测用顔色成分的浓度中的最低浓度相对于最高浓度的比例，将比获取到的比例稍低的值存储在检测单元12中，由检测单元12将所存储的值乘以最高浓度来乘法算出第三浓度阈值TH3。另外，对每个火花候选像素群进行第二处理，因此，能够针对对各火花候选像素群进行的每个第二处理设定各自的第三浓度阈值。因此，即使在构成各火花候选像素群的火花区域之间检测用顔色成分的浓度不同，也能够在对各火花候选像素群进行的第二处理中，将第三浓度阈值设定在上述范围内，从各火花候选像素群中检测出火花像素。
检测单元12在结束了第二处理时，从通过第二处理检测出的火花像素中检测辨别用颜色成分的浓度低于第一浓度阈值的低浓度像素，该辨别用顔色成分是从RGB各顔色成分中选择的某一个颜色成分。在选择辨别用颜色成分时，希望预先对每个用于提高钢的強度的添加剂调查RGB各顔色成分的低浓度区域的幅度，选择低浓度区域最广的成分。调查高强度钢和普通钢的火花像素所具有的检测用顔色成分的浓度，确定第一浓度阈值使得能根据后述的低浓度像素占有率来判断钢材18是由高強度钢构成的钢材还是由普通钢构成的钢材。计算单元13算出由检测单元12检测出的火花像素和低浓度像素各自的总数。然后，计算单元13算出所算出的低浓度像素的总数相对于所算出的火花像素的总数的比例(低浓度像素占有率)。在由计算单元13算出的低浓度像素占有率为辨别用阈值以上的情况下，辨别单元14判断为钢材18是由高強度钢构成的钢材，在低浓度像素占有率低于辨别用阈值的情况下，辨别单元14判断为钢材18是由普通钢构成的钢材。与摩擦普通钢时产生的火花相比，摩擦高強度钢时产生的火花的低浓度部分相对于整体火花所占的比例大。因此，在对摩擦高強度钢时产生的火花和摩擦普通钢时产生的火花进行比较时，摩擦高強度钢时产生的火花的低浓度像素占有率大。调查高强度钢和普通钢的火花像素所具有的辨别用顔色成分的低浓度像素占有率，确定辨别用阈值使得判断钢材18是由高強度钢构成的钢材还是由普通钢构成的钢材。因而，根据材质判断装置1，能够辨别钢材18是由高強度钢构成的钢材还是由普通钢构成的钢材。作为比较摩擦高强度钢时产生的火花和摩擦普通钢时产生的火花的低浓度像素占有率的例子，图4示出添加了用于提高钢的强度的添加剂(在本例子中是V)的高强度钢和没有添加上述添加剂的普通钢的低浓度像素占有率。图4示出分别摩擦由高強度钢构成的6个钢材时产生的各火花和分别摩擦由普通钢构成的3个钢材时产生的各火花的低浓度像素占有率。此外，在添加剂是V的情况下，作为辨别用顔色成分优选B顔色。图4所示的低浓度像素占有率是B顔色成分的浓度比规定值低的低浓度像素相对于火花像素的总数的比例(以下称为“B顔色成分的低浓度像素占有率”)。如图4所示，在对摩擦由高强度钢构成的钢材时产生的火花和摩擦由普通钢构成的钢材时产生的火花进行比较时，摩擦由高强度钢构成的钢材时产生的火花的B颜色成分的低浓度像素占有率高。如果选择B颜色成分作为辨别用顔色成分，则材质判断装置I能够根据B顔色成分的低浓度像素占有率和辨别用阈值，辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高強度钢构成的钢材、还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。这样，根据材质判断装置I，能够根据低浓度像素占有率和辨别用阈值之间的大小关系自动地辨别是由高強度钢构成的钢材还是由普通钢构成的钢材。因此，根据材质判断装置I，上述辨别结果能够不取决于检查员的技能，稳定地进行该辨别。另外，辨别单元14将上述辨别结果显示在监视器等结果显示単元15上，或者存储在硬盘、存储器等存储单元16中。
如上所述，在本实施方式中，研磨机17按压于钢材18的カ为2.94N以上且9· 8N以下。在将研磨机17按压于钢材18的カ设为2. 94N以上时，如图5所示，火花的产生个数稳定。因此，通过将研磨机17按压于钢材18的カ设在上述范围内，能够稳定地辨别钢材是由普通钢构成的钢材还是由高強度钢构成的钢材。另外，在将按压カ设为9. SN以下时，如图5所示，能够不对钢材18造成严重损伤地摩擦钢材18。因此，通过将研磨机17按压于钢材18的カ设在上述范围内，能够不对钢材18造成严重损伤地，稳定且高精度地进行上述辨别。如以上说明的那样，在本实施方式中，使用RGB各颜色成分中的在火花区域中浓度最高的R顔色成分作为检测用顔色成分。由此，与将其它顔色成分用作检测用顔色成分的情况相比，能够降低火花区域与周围区域或其它区域在检测用顔色成分的浓度上的可取值的范围重叠的可能性。因此，能够更可靠地排除在第一处理中将其它区域的像素检测为构成火花候选像素群的像素的情况，并且能够更可靠地排除在第二处理中将构成周围区域的像素检测为火花像素的情況。
权利要求
1.一种钢材的材质判断装置，其特征在于，具备 摄像单元，其连续多次拍摄摩擦钢材时产生的火花，生成多个彩色摄像图像； 检测单元，其从由上述摄像单元生成的各彩色摄像图像中检测与火花对应的火花像素，并且从检测出的该火花像素中检测辨别用颜色成分的浓度低于第一浓度阈值的像素来作为低浓度像素，该辨别用颜色成分是从RGB各颜色成分中选择的某一个颜色成分； 计算单元，其针对全部彩色摄像图像将由上述检测单元检测出的各彩色摄像图像中的火花像素的个数进行相加来算出火花像素的总数，针对全部彩色摄像图像将由上述检测单元检测出的各彩色摄像图像中的低浓度像素的个数进行相加来算出低浓度像素的总数，并算出上述低浓度像素的总数相对于上述火花像素的总数的比例；以及 辨别单元，在上述比例为辨别用阈值以上的情况下，该辨别单元判断为上述钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高强度钢构成的钢材，在上述比例小于上述辨别用阈值的情况下，该辨别单元判断为上述钢材是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。
2.根据权利要求I所述的钢材的材质判断装置，其特征在于， 上述检测单元进行以下处理 第一处理，从构成上述各彩色摄像图像的各像素行中检测火花候选像素群，该火花候选像素群由沿着上述各像素行相互连续并且检测用颜色成分的浓度为第二浓度阈值以上的像素构成，该检测用颜色成分是从RGB各颜色成分中选择的某一个颜色成分；以及 第二处理，检测构成各上述火花候选像素群的像素的上述检测用颜色成分的最高浓度，从构成各上述火花候选像素群的像素中检测上述检测用颜色成分的浓度为第三浓度阈值以上的像素来作为火花像素，该第三浓度阈值低于上述最高浓度并且大于上述第二浓度阈值。
3.一种钢材的材质判断方法，其特征在于，包括如下步骤 摄像步骤，连续多次拍摄摩擦钢材时产生的火花，生成多个彩色摄像图像； 检测步骤，从在上述摄像步骤中生成的各彩色摄像图像中检测与火花对应的火花像素，并且从检测出的该火花像素中检测辨别用颜色成分的浓度低于第一浓度阈值的像素来作为低浓度像素，该辨别用颜色成分是从RGB各颜色成分中选择的某一个颜色成分； 计算步骤，针对全部彩色摄像图像将在上述检测步骤中检测出的各彩色摄像图像中的火花像素的个数进行相加来算出火花像素的总数，针对全部彩色摄像图像将在上述检测步骤中检测出的各彩色摄像图像中的低浓度像素的个数进行相加来算出低浓度像素的总数，并算出上述低浓度像素的总数相对于上述火花像素的总数的比例；以及 辨别步骤，在上述比例为辨别用阈值以上的情况下，判断为上述钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高强度钢构成的钢材，在上述比例低于上述辨别用阈值的情况下，判断为上述钢材是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。
4.根据权利要求3所述的钢材的材质判断方法，其特征在于， 在上述摄像步骤中，拍摄利用以2. 94N以上且9. SN以下的力按压于上述钢材的摩擦构件摩擦上述钢材时产生的火花。
全文摘要
能够稳定且高精度地辨别钢材是由添加了用于提高钢的强度的添加剂的高强度钢构成的钢材还是由没有添加上述添加剂的普通钢构成的钢材。钢材的材质判断装置(1)根据摩擦钢材(18)时产生的火花(19)的彩色摄像图像(2)检测火花像素，并且根据该火花像素检测辨别用颜色成分的浓度低的像素作为低浓度像素，该辨别用颜色成分是从RGB各颜色成分中选择的某一个颜色成分，在低浓度像素的总数相对于火花像素的总数的比例为辨别用阈值以上的情况下，判断为钢材是由上述高强度钢构成的钢材，在该比例小于辨别用阈值的情况下，判断为钢材是由上述普通钢构成的钢材。
文档编号G01N21/70GK102667449SQ201080052670
公开日2012年9月12日 申请日期2010年7月29日 优先权日2009年11月20日
发明者中田武男, 内田和宏, 池田正美, 藤原健二, 阪本诚 申请人:住友金属工业株式会社