專利名稱：鋼材材質(zhì)判斷裝置及鋼材材質(zhì)判斷方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種判斷鋼材的碳含量的鋼材材質(zhì)判斷裝置及鋼材材質(zhì)判斷方法。
背景技術(shù)：
作為判斷鋼材的碳含量的方法已知以下方法檢查員視覺觀察利用砂輪機等摩擦 鋼材而產(chǎn)生的火花的狀態(tài)，檢查員根據(jù)火花的狀態(tài)來判斷鋼材的碳含量。但是，這種方法存 在以下問題判斷結(jié)果取決于檢查員的個人技能，因此判斷結(jié)果不夠準(zhǔn)確，并且需要熟練的
檢查員。在專利文獻1中公開了一種以解決這種問題為目的的鋼材檢查裝置。專利文獻1 所公開的鋼材檢查裝置拍攝利用砂輪機等摩擦鋼材而產(chǎn)生的火花。然后，該鋼材檢查裝置 在攝像圖像中設(shè)定以與該攝像圖像中的破裂的各火花相對應(yīng)的破裂火花區(qū)域的重心位置 為中心的圓形區(qū)域。然后，該鋼材檢查裝置根據(jù)破裂火花區(qū)域占各圓形區(qū)域的面積以及各 圓形區(qū)域的外周緣與破裂火花區(qū)域進行交叉的交叉點數(shù)來判斷鋼材的碳含量。專利文獻1 日本專利第3482沈5號公報

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明要解決的問題然而，破裂火花區(qū)域占圓形區(qū)域的面積、圓形區(qū)域的外周緣與破裂火花區(qū)域進行 交叉的交叉點數(shù)依賴于破裂火花的數(shù)量、大小等。破裂火花的數(shù)量、大小不僅依賴于鋼材的 碳含量，也依賴于砂輪機等對鋼材的推壓力、鋼材與砂輪機等的接觸面積等。于是，破裂火 花區(qū)域占圓形區(qū)域的面積、圓形區(qū)域的外周緣與破裂火花區(qū)域進行交叉的交叉點數(shù)根據(jù)砂 輪機等對鋼材的推壓力、鋼材與砂輪機等的接觸面積等而改變。于是，專利文獻1所公開的 鋼材檢查裝置有時無法正確地判斷鋼材的碳含量。因此，本發(fā)明的目的在于提供一種能夠穩(wěn)定地高精度地判斷鋼材的碳含量的鋼材 材質(zhì)判斷裝置及鋼材材質(zhì)判斷方法。用于解決問題的方案本發(fā)明提供一種鋼材材質(zhì)判斷裝置，該鋼材材質(zhì)判斷裝置的特征在于，具備攝像 單元，其連續(xù)多次拍攝摩擦鋼材時產(chǎn)生的火花；檢測單元，其從上述攝像單元拍攝得到的各 攝像圖像中檢測火花區(qū)域以及該火花區(qū)域中具有三個以上的端部的破裂火花區(qū)域；算出單 元，其針對全部攝像圖像，對上述檢測單元所檢測出的各攝像圖像中的火花區(qū)域和破裂火 花區(qū)域的數(shù)量分別進行合計，算出火花區(qū)域的總數(shù)以及破裂火花區(qū)域的總數(shù)，來算出上述 破裂火花區(qū)域的總數(shù)相對于上述火花區(qū)域的總數(shù)的比例；以及判斷單元，其根據(jù)上述比例 來判斷上述鋼材的碳含量。在摩擦鋼材而產(chǎn)生的火花中存在有破裂的破裂火花和不破裂的流線。破裂火花 由于破裂而產(chǎn)生分支，因此具有三個以上的端部；流線不破裂，因此具有兩個端部。破裂火 花的數(shù)量相對于摩擦鋼材時產(chǎn)生的火花的數(shù)量(即，(破裂火花的數(shù)量)+(流線的數(shù)量))的比例(下面稱為“實際的破裂率”)依賴于鋼材的碳含量。另一方面，實際的破裂率不依 賴于砂輪機等對鋼材的推壓力、鋼材與砂輪機等的接觸面積等。本發(fā)明所涉及的鋼材材質(zhì) 判斷裝置根據(jù)破裂火花區(qū)域的總數(shù)相對于火花區(qū)域的總數(shù)的比例(下面適當(dāng)?shù)胤Q為“破裂 率”)來判斷鋼材的碳含量。因此，判斷結(jié)果不會受到砂輪機等對鋼材的推壓力、鋼材與砂 輪機等的接觸面積等的影響。因此，本發(fā)明所涉及的鋼材材質(zhì)判斷裝置能夠穩(wěn)定地高精度 地判斷鋼材的碳含量。攝像單元拍攝得到的攝像圖像中的火花區(qū)域的濃度即使在同一火花區(qū)域內(nèi)在中 央部與在周圍部中也不同，并且火花區(qū)域彼此之間也不同。因此，在通過攝像圖像的二值化 來從攝像圖像中檢測火花區(qū)域以及破裂火花區(qū)域的情況下，當(dāng)用于二值化的閾值較大時， 難以檢測構(gòu)成火花區(qū)域的全部像素，從而難以正確地進行火花區(qū)域以及破裂火花區(qū)域的檢 測。另一方面，當(dāng)用于二值化的閾值較小時，濃度比較大的火花區(qū)域的周圍區(qū)域的濃度也大 于等于該閾值，從而難以正確地進行火花區(qū)域以及破裂火花區(qū)域的檢測。從正確地進行火花區(qū)域以及破裂火花區(qū)域的檢測的觀點出發(fā)，優(yōu)選構(gòu)成為上述檢 測單元進行以下步驟第一檢測步驟，對一條像素線檢測由濃度大于等于第一閾值且沿上 述像素線連續(xù)的像素構(gòu)成的火花候選像素群，其中，上述像素線是構(gòu)成上述攝像單元拍攝 得到的各攝像圖像的像素線；第二檢測步驟，檢測構(gòu)成上述火花候選像素群的像素的最大 濃度，利用第二閾值將構(gòu)成上述火花候選像素群的像素二值化，由此從構(gòu)成上述火花候選 像素群的像素中檢測火花像素群，其中，上述第二閾值小于上述最大濃度且大于上述第一 閾值并相對與所檢測出的上述最大濃度具有規(guī)定的比例；以及認定步驟，通過針對構(gòu)成各 攝像圖像的全部像素線執(zhí)行上述第一檢測步驟和上述第二檢測步驟，制作表示上述火花像 素群的二值化圖像，將在該二值化圖像中在任一個方向上連續(xù)的上述火花像素群認定為上 述火花區(qū)域。與火花區(qū)域分開的區(qū)域完全或者幾乎不會受到火花的影響。因此，與火花區(qū)域相 比，與火花區(qū)域分開的區(qū)域的濃度非常小。當(dāng)將在第一檢測步驟中使用的第一閾值設(shè)定為 大于構(gòu)成與火花區(qū)域分開的區(qū)域的像素的濃度的值時，能夠從作為火花候選像素群而檢測 出的像素中排除構(gòu)成與火花區(qū)域分開的區(qū)域的像素。另一方面，在上述優(yōu)選結(jié)構(gòu)中，檢測濃 度大于等于第一閾值且沿像素線連續(xù)的像素來作為一個火花候選像素群。因此，當(dāng)將第一 閾值設(shè)定為構(gòu)成火花區(qū)域的像素中濃度最小的像素的濃度(下面，適當(dāng)?shù)胤Q為最小濃度) 以下的值時，檢測出構(gòu)成包括沿像素線連續(xù)的像素的火花區(qū)域的全部像素來作為一個火花 候選像素群。但是，當(dāng)將第一閾值設(shè)為最小濃度以下的值時，構(gòu)成火花區(qū)域的周圍區(qū)域的像 素的濃度有可能大于等于第一閾值。當(dāng)構(gòu)成周圍區(qū)域的像素的濃度大于等于第一閾值時， 在火花區(qū)域及其周圍區(qū)域中具有大于等于第一閾值的濃度的像素是連續(xù)的。在這種情況 下，會檢測出構(gòu)成一個火花區(qū)域的像素以及構(gòu)成其周圍區(qū)域的像素而作為一個火花候選像 素群。在上述結(jié)構(gòu)中，對每個火花候選像素群進行第二檢測步驟，在第二檢測步驟中使用的 第二閾值小于構(gòu)成火花候選像素群的像素的最大濃度且相對于該最大濃度具有規(guī)定的比 例。火花區(qū)域與其周圍區(qū)域相比，火花區(qū)域的濃度更大。因此，在火花候選像素群包括構(gòu)成 一個火花區(qū)域的像素以及構(gòu)成其周圍區(qū)域的像素的情況下，通過適當(dāng)?shù)卦O(shè)定上述規(guī)定的比 例，能夠?qū)?gòu)成周圍區(qū)域的像素的濃度設(shè)為小于第二閾值。因而，根據(jù)上述優(yōu)選結(jié)構(gòu)，能夠 高精度地檢測包括構(gòu)成火花區(qū)域的像素的火花像素群。將該火花像素群在規(guī)定方向上連續(xù)而得到的區(qū)域認定為火花區(qū)域。于是，根據(jù)上述優(yōu)選結(jié)構(gòu)，能夠正確地檢測火花區(qū)域和破裂 火花區(qū)域。優(yōu)選構(gòu)成為，上述檢測單元對上述二值化圖像實施細線化處理，將在進行細線化 處理得到的該二值化圖像中在任一個方向上連續(xù)的上述火花像素群認定為上述火花區(qū)域， 將所認定的火花區(qū)域中具有三個以上的端部的火花區(qū)域認定為上述破裂火花區(qū)域。根據(jù)上述優(yōu)選結(jié)構(gòu)，在實施細線化處理之后，進行將具有三個以上端部的火花區(qū) 域認定為破裂火花區(qū)域的處理。如果端部的認定在實施細線化處理之后進行則能夠容易地 進行，因此根據(jù)上述優(yōu)選結(jié)構(gòu)，能夠容易地進行破裂火花區(qū)域的認定。優(yōu)選構(gòu)成為，上述鋼材為碳鋼或者合金鋼，上述判斷單元在上述火花區(qū)域的總數(shù) 小于第三閾值的情況下，判斷為上述鋼材是合金鋼，在上述火花區(qū)域的總數(shù)大于等于上述 第三閾值的情況下，判斷為上述鋼材是碳鋼，在判斷為上述鋼材是碳鋼的情況下，根據(jù)上述 比例來判斷該鋼材的碳含量。摩擦合金鋼時產(chǎn)生的火花的數(shù)量與摩擦碳鋼時產(chǎn)生的火花的數(shù)量相比明顯少。于 是，根據(jù)上述優(yōu)選結(jié)構(gòu)，能夠判斷鋼材是碳鋼或者合金鋼。另外，本發(fā)明還提供一種鋼材材質(zhì)判斷方法，該鋼材材質(zhì)判斷方法的特征在于，包 括以下步驟攝像步驟，連續(xù)多次拍攝摩擦鋼材時產(chǎn)生的火花；檢測步驟，從在上述攝像步 驟中拍攝得到的各攝像圖像中檢測火花區(qū)域以及該火花區(qū)域中具有三個以上的端部的破 裂火花區(qū)域；算出步驟，針對全部攝像圖像，對在上述檢測步驟中檢測出的各攝像圖像的火 花區(qū)域以及破裂火花區(qū)域的數(shù)量分別進行合計，算出火花區(qū)域的總數(shù)以及破裂火花區(qū)域的 總數(shù)，來算出上述破裂火花區(qū)域的總數(shù)相對于上述火花區(qū)域的總數(shù)的比例；以及判斷步驟， 根據(jù)上述比例來判斷上述鋼材的碳含量。優(yōu)選為，在上述攝像步驟中，對在利用2.94N以上且9.8N以下的力將摩擦部件推 壓到鋼材的狀態(tài)下由上述摩擦部件來摩擦上述鋼材而產(chǎn)生的火花進行攝像。當(dāng)將砂輪機等摩擦部件對鋼材的推壓力設(shè)為2. 94N以上時，利用摩擦部件摩擦鋼 材時產(chǎn)生的火花的數(shù)量較多，從而能夠縮小破裂率與實際的破裂率之差。于是，根據(jù)上述優(yōu) 選結(jié)構(gòu)，能夠高精度地穩(wěn)定地判斷鋼材的碳含量。另外，當(dāng)將摩擦部件對鋼材的推壓力設(shè)為 9. 8N以下時，不會對鋼材造成深的傷痕，而能夠判斷鋼材的碳含量。如上所述，說明了根據(jù)破裂率來判斷鋼材的碳含量。然而，構(gòu)成鋼材的材質(zhì)的成分 中除了包含碳成分以外，還包含由Cr、Mo、Ti、Mn等元素構(gòu)成的合金成分。因此，在更高精 度地判斷鋼材材質(zhì)的情況下，不僅鋼材的碳含量，鋼材的合金成分含量也是重要的因素。如 上所述，能夠根據(jù)破裂率來高精度地判斷鋼材的碳含量。然而，破裂率的變化相對于鋼材的 合金成分含量的變化較小，因此無法根據(jù)破裂率來高精度地判斷鋼材的合金成分含量。因此，優(yōu)選上述判斷單元根據(jù)碳含量和上述鋼材的合金成分含量來判斷上述鋼材 的材質(zhì)，其中，上述碳含量是根據(jù)上述比例判斷得到的，上述鋼材的合金成分含量是通過不 利用摩擦上述鋼材時產(chǎn)生的火花的方法而判斷得到的。根據(jù)不利用摩擦鋼材時產(chǎn)生的火花的方法，與根據(jù)上述比例(破裂率)來判斷鋼 材的合金成分含量的情況相比，能夠高精度地判斷鋼材的合金成分含量。因而，根據(jù)上述優(yōu) 選結(jié)構(gòu)，能夠更高精度地判斷鋼材的材質(zhì)。此外，作為不利用摩擦鋼材時產(chǎn)生的火花的方 法，能夠舉出熒光X線分析法。另外，在鋼材的合金成分由多種各元素的成分構(gòu)成的情況下，鋼材的合金成分含量是指構(gòu)成鋼材的合金成分的各元素的成分的含量。發(fā)明的效果本發(fā)明能夠提供一種能夠穩(wěn)定地高精度地判斷鋼材的碳含量的鋼材材質(zhì)判斷裝 置及鋼材材質(zhì)判斷方法。


圖1是本實施方式所涉及的材質(zhì)判斷裝置的示意圖。圖2是攝像單元拍攝得到的攝像圖像的示意圖。圖3是表示構(gòu)成圖2示出的像素線X的各像素的濃度的圖表。圖4是表示砂輪機的砂輪的圓周速度為30mm/SeC時的攝像單元的曝光時間、各種 火花區(qū)域的數(shù)量相對于出現(xiàn)在攝像圖像中的火花區(qū)域的數(shù)量的比例的圖表。圖5是表示實施了細線化處理的二值化圖像的一部分的圖。圖6是表示摩擦合金鋼時產(chǎn)生的火花以及摩擦碳鋼時產(chǎn)生的火花的數(shù)量的圖表。圖7是表示鋼材的碳含量與破裂率的關(guān)系的圖表。圖8是表示砂輪機對鋼材的推壓力與所產(chǎn)生的火花的數(shù)量以及對鋼材造成的傷 痕的深度之間的關(guān)系的圖表。圖9是表示對利用砂輪機摩擦鋼材的壁部時產(chǎn)生的火花進行拍攝的狀態(tài)的示意 圖。附圖標(biāo)記說明1 材質(zhì)判斷裝置；2 攝像單元；3 檢測單元；4 算出單元；5 判斷單元。
具體實施例方式圖1是本實施方式所涉及的鋼材材質(zhì)判斷裝置1 (下面稱為“材質(zhì)判斷裝置1” ) 的示意圖。如圖1所示，本實施方式所涉及的材質(zhì)判斷裝置1根據(jù)將砂輪機101等摩擦部 件推壓到鋼材102而進行摩擦?xí)r產(chǎn)生的火花103來判斷鋼材102所含的碳含量。材質(zhì)判斷 裝置1具有攝像單元2、檢測單元3、算出單元4、判斷單元5。攝像單元2連續(xù)多次拍攝摩擦鋼材102時產(chǎn)生的火花103。圖2是攝像單元2拍 攝得到的攝像圖像6的示意圖。如圖2所示，攝像圖像6包括配置成矩陣狀的MXN個像素， 具有M個像素線。在攝像圖像6中存在火花區(qū)域71 73、各火花區(qū)域71 73的周圍區(qū)域 71’ 73’以及其它區(qū)域70(與火花區(qū)域71 73分開的區(qū)域)。圖3是表示構(gòu)成圖2示 出的像素線X的各像素的濃度的圖表。如圖3所示，各火花區(qū)域71 73的濃度大于各火 花區(qū)域71 73的周圍區(qū)域71’ 73’的濃度，各周圍區(qū)域71’ 73’的濃度大于其它區(qū) 域70的濃度。但是，火花在周圍部的亮度小于在中央部的亮度，因此在火花區(qū)域中，周圍部 的濃度小于中央部的濃度。另外，火花103彼此之間的亮度不均勻，因此火花區(qū)域71 73 彼此之間濃度有所不同。此外，在火花區(qū)域中存在破裂火花區(qū)域和流線火花區(qū)域。破裂火 花區(qū)域是指具有三個以上的端部的火花區(qū)域。因而，圖2示出的火花區(qū)域71和火花區(qū)域72 是破裂火花區(qū)域。此外，火花區(qū)域71具有三個端部，火花區(qū)域72具有十三個端部。另外， 流線火花區(qū)域是指具有兩個端部的火花區(qū)域。因而，圖2示出的火花區(qū)域73是流線火花區(qū) 域73。
砂輪機101的砂輪的圓周速度越快則設(shè)定攝像單元2的曝光時間越短。這樣設(shè)定 攝像單元2的曝光時間是基于以下理由。砂輪機101的砂輪的圓周速度越快則火花的飛散 速度越快。在火花的飛散速度很快的情況下，如果曝光時間較長，則在攝像圖像中容易地重 疊多個火花區(qū)域，如果重疊多個流線火花區(qū)域，則會形成具有三個以上的端部的破裂火花 區(qū)域。圖4是表示砂輪機101的砂輪的圓周速度為30mm/sec時的攝像單元2的曝光時間、 各種火花區(qū)域的數(shù)量相對于出現(xiàn)在攝像圖像6中的各種火花區(qū)域的數(shù)量總數(shù)的比例的圖 表。此外，圖4示出的干擾火花區(qū)域是指多個火花區(qū)域重疊(破裂火花區(qū)域相互重疊、流線 火花區(qū)域相互重疊或者破裂火花區(qū)域與流線火花區(qū)域重疊)而形成的火花區(qū)域。圖4示出 的破裂火花區(qū)域的數(shù)量相對于各種火花區(qū)域的數(shù)量總數(shù)的比例是沒有形成干擾火花區(qū)域 的破裂火花區(qū)域的數(shù)量相對于各種火花區(qū)域的數(shù)量總數(shù)的比例。圖4示出的流線火花區(qū)域 的數(shù)量相對于各種火花區(qū)域的數(shù)量總數(shù)的比例是沒有形成干擾火花區(qū)域的流線火花區(qū)域 的數(shù)量相對于各種火花區(qū)域的數(shù)量總數(shù)的比例。如圖4所示，如果曝光時間變長則干擾火 花區(qū)域的數(shù)量增加，流線火花區(qū)域重疊，由此形成大量的破裂火花區(qū)域。另一方面，曝光時 間越短則越難以利用攝像單元2來捕捉火花破裂的瞬間，破裂火花在攝像圖像上成為僅具 有兩個端部的流線火花區(qū)域而出現(xiàn)的可能性增加。于是優(yōu)選為，在砂輪機101的砂輪的圓 周速度較慢的情況下，形成干擾火花區(qū)域的可能性較小，因此將攝像單元2的曝光時間設(shè) 為較長，而砂輪機101的砂輪的圓周速度越快則使攝像單元2的曝光時間越短。此外，在本 實施方式中，曝光時間設(shè)為1/250秒。另外，攝像單元2以1/200秒為間隔進行拍攝。檢測單元3從攝像單元2拍攝得到的各攝像圖像6中檢測火花區(qū)域和破裂火花區(qū) 域。檢測單元3執(zhí)行如下第一檢測步驟對在各攝像圖像6中的M個像素線中的規(guī)定的一 條像素線X檢測火花候選像素群，該火花候選像素群包括濃度大于等于第一閾值THl且沿 像素線X連續(xù)的像素。以下那樣進行第一檢測步驟。首先，如圖3所示，檢測單元3從構(gòu)成像素線X的一 端部的像素Xl起依次判斷構(gòu)成像素線X的像素的濃度是否大于等于第一閾值THl。在本實 施方式中，第一閾值THl設(shè)為小于等于構(gòu)成火花區(qū)域71 73的全部像素以及構(gòu)成周圍區(qū) 域71’ 73’的全部像素的濃度值并且超過構(gòu)成其它區(qū)域70的全部像素的濃度值的值。作 為將第一閾值THl設(shè)定為這樣的值的方法，例如能夠舉出將如下濃度值設(shè)為第一閾值THl 的方法，該濃度值表示略超出操作員在沒有產(chǎn)生火花時利用攝像單元2拍攝得到的攝像圖 像6中具有最大濃度的像素濃度的濃度。從像素Xl至構(gòu)成周圍區(qū)域71’的一端部(首次被判斷濃度是否大于等于第一閾 值THl的像素Xl所存在一側(cè)的端部)的像素fe為止的像素(其中不包含像素Xa)都是構(gòu) 成其它區(qū)域70的像素。因此，檢測單元3判斷為從像素Xl至像素的像素(其中不包含 像素Xa)的濃度小于第一閾值TH1。另一方面，構(gòu)成周圍區(qū)域71’的像素fe的濃度大于等 于第一閾值TH1，因此檢測單元3判斷為該像素fe的濃度大于等于第一閾值TH1。當(dāng)判斷 為濃度大于等于第一閾值THl時，檢測單元3進一步在像素線X的另一側(cè)觀察各像素的濃 度，檢測首次發(fā)生濃度小于第一閾值THl的像素的前一個像素)(C(構(gòu)成周圍區(qū)域71’的另 一端部)。然后，檢測單元3將包含從像素至像素k的全部像素(包含像素fe和像素 Xe)的像素群作為火花候選像素群81來進行檢測。當(dāng)檢測單元3檢測火花候選像素群81時，檢測單元3判斷與像素相比靠近像素線X另一側(cè)的像素的濃度是否大于等于第一閾值TH1，從而進行火花候選像素群的檢測。 在像素線X中，存在構(gòu)成火花區(qū)域72、73和周圍區(qū)域72’、73’的像素，這些像素的濃度大于 等于第一閾值TH1。于是，檢測單元3將從構(gòu)成周圍區(qū)域72’的一端部的像素Xd至構(gòu)成周 圍區(qū)域72’的另一端部的像素Xe的全部像素(包含像素Xd和像素Xe)作為火花候選像素 群82來進行檢測；檢測單元3將從構(gòu)成周圍區(qū)域73’的一端部的像素Xf至構(gòu)成周圍區(qū)域 73’的另一端部的像素Xg的全部像素(包含像素Xf和像素Xg)作為火花候選像素群83來 進行檢測。檢測單元3當(dāng)對像素線X執(zhí)行了第一檢測步驟時，對檢測出的各火花候選像素群 81 83執(zhí)行第二檢測步驟。在對火花候選像素群81執(zhí)行的第二檢測步驟中，如圖3所示， 檢測單元3檢測構(gòu)成火花候選像素群81的具有最大濃度的像素的最大濃度Cmax。接著， 檢測單元3算出第二閾值TH2，該第二閾值TH2小于檢測出的最大濃度Cmax并且大于第一 閾值TH1，相對于檢測出的最大濃度Cmax具有規(guī)定比例。檢測單元3用所算出的第二閾值 TH2對構(gòu)成火花候選像素群81的像素進行二值化。然后，檢測單元3將由構(gòu)成火花候選像 素群81的像素中的濃度大于等于第二閾值TH2的像素構(gòu)成的像素群作為火花像素群91來 進行檢測。同樣地，檢測單元3對火花候選像素群82、83執(zhí)行第二檢測步驟，檢測火花像素 群 92,93ο這樣，對每個火花候選像素群進行第二檢測步驟，在第二檢測步驟中使用的第二 閾值ΤΗ2小于構(gòu)成各火花候選像素群的像素的最大濃度，并且相對于該最大濃度具有規(guī)定 的比例。如圖3所示，在火花區(qū)域71 73與其周圍區(qū)域71， 73，中，火花區(qū)域71 73 的濃度更大。因此，在各火花候選像素群81 83中，能夠?qū)?gòu)成周圍區(qū)域71’ 73’的像 素的濃度設(shè)為小于第二閾值ΤΗ2。于是，通過執(zhí)行第二檢測步驟，能夠檢測包含構(gòu)成火花區(qū) 域的像素的火花像素群。檢測單元3通過對構(gòu)成各攝像圖像的全部像素線執(zhí)行上述第一檢測步驟和第二 檢測步驟，來對每個攝像圖像制作表示火花像素群的二值化圖像。接著，檢測單元3對各攝 像圖像的二值化圖像實施細線化處理。通過進行細線化處理，易于正確地進行對在二值化 圖像中出現(xiàn)的火花像素群的端部的認定。檢測單元3從實施了細線化處理的各攝像圖像的二值化圖像中檢測火花區(qū)域和 破裂火花區(qū)域。該火花區(qū)域的檢測首先針對細線化處理后的二值化圖像搜索構(gòu)成火花像 素群的像素。圖5是表示實施了細線化處理的二值化圖像的一部分的圖。此外，在圖5中 設(shè)為，被記入斜線的像素為由檢測單元3判斷為是構(gòu)成火花像素群的像素。如圖5所示， 檢測單元3在檢測構(gòu)成火花像素群的像素(Xi，Yj)時，判斷該像素(Xi，Yj)周圍的八個像 素是否分別是構(gòu)成火花像素群的像素。如圖5所示，檢測單元3將周圍八個像素中的像素 (Xi+l，Yj-l)判斷為是構(gòu)成火花像素群的像素。當(dāng)判斷了周圍八個像素是否分別是構(gòu)成火 花像素群的像素時，檢測單元3再判斷周圍八個像素中已被判斷為是構(gòu)成火花像素群的像 素(Xi+1，Yj-D周圍八個像素是否分別是構(gòu)成火花像素群的像素。這樣，針對已被判斷為 是構(gòu)成火花像素群的像素(Xi+2, Yj-2)、像素(Xi+3, Yj-1)、像素(Xi+4, Yj)、像素(Xi+1, Yj-3)、像素(Xi，Yj_4)、像素(Xi-l，Yj-5)分別進行判斷，檢測單元3判斷上述各像素周圍 八個像素是否是構(gòu)成火花像素群的像素。此外，針對像素(Xi, Yj)、像素(Xi+4, Yj)以及像素(Xi-1，Yj_5)，判斷為其周圍
9八個像素中僅一個像素是構(gòu)成火花像素群的像素。這樣的像素被判斷為其周圍八個像素中 僅一個像素是構(gòu)成火花像素群的像素，檢測單元3將這樣的像素認定為端部像素。檢測單元3將由在與像素線平行的方向(圖5的左右方向)、正交的方向或者與像 素線形成45°的方向上連續(xù)的構(gòu)成火花像素群的像素(像素(Xi，Yj)、像素(Xi+l，Yj_l)、 像素(Xi+2，Yj-2)、像素(Xi+3，Yj-3)、像素(Xi+4，Yj)、像素(Xi+l，Yj_3)、像素(Xi，Yj_4)、 像素(Xi-l，Yj-5))構(gòu)成的區(qū)域認定為火花區(qū)域。當(dāng)認定了火花區(qū)域時，檢測單元3針對二值化圖像的其它像素也判斷是否是構(gòu)成 火花像素群的像素，當(dāng)對二值化圖像的全部像素判斷了是否是構(gòu)成火花像素群的像素時， 結(jié)束從該二值化圖像中檢測火花區(qū)域。檢測單元3將所認定的各火花區(qū)域中的如下火花區(qū)域認定為破裂火花區(qū)域，該火 花區(qū)域具有三個以上被認定為是端部像素的像素。此外，由于干擾火花區(qū)域也具有三個以上的端部像素，因此檢測單元3會將干擾 火花也認定為破裂區(qū)域。因此，為了不產(chǎn)生干擾火花區(qū)域，如上所述，優(yōu)選設(shè)為，砂輪機101 的砂輪的圓周速度越快則攝像單元2的曝光時間越短。算出單元4針對全部攝像圖像，對由檢測單元3所認定(所檢測出)的細線化處 理后的各攝像圖像的二值化圖像中的火花區(qū)域和破裂火花區(qū)域的數(shù)量分別進行合計，算出 火花區(qū)域的總數(shù)α以及破裂火花區(qū)域的總數(shù)β，并算出破裂火花區(qū)域的總數(shù)β相對于火 花區(qū)域的總數(shù)α的比例(即，破裂率)。算出單元4用以下式(1)來算出破裂率Ζ。[式1]
權(quán)利要求
1.一種鋼材材質(zhì)判斷裝置，其特征在于，具備攝像單元，其連續(xù)多次拍攝摩擦鋼材時產(chǎn)生的火花；檢測單元，其從上述攝像單元拍攝得到的各攝像圖像中檢測火花區(qū)域以及該火花區(qū)域 中具有三個以上的端部的破裂火花區(qū)域；算出單元，其針對全部攝像圖像，對上述檢測單元所檢測出的各攝像圖像中的火花區(qū) 域以及破裂火花區(qū)域的數(shù)量分別進行合計，算出火花區(qū)域的總數(shù)以及破裂火花區(qū)域的總 數(shù)，來算出上述破裂火花區(qū)域的總數(shù)相對于上述火花區(qū)域的總數(shù)的比例；以及 判斷單元，其根據(jù)上述比例來判斷上述鋼材的碳含量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼材材質(zhì)判斷裝置，其特征在于， 上述檢測單元進行以下步驟第一檢測步驟，對一條像素線檢測由濃度大于等于第一閾值且沿上述像素線連續(xù)的像 素構(gòu)成的火花候選像素群，其中，上述像素線是構(gòu)成上述攝像單元所拍攝得到的各攝像圖 像的像素線；第二檢測步驟，檢測構(gòu)成上述火花候選像素群的像素的最大濃度，利用第二閾值將構(gòu) 成上述火花候選像素群的像素二值化，由此從構(gòu)成上述火花候選像素群的像素中檢測構(gòu)成 火花像素群的像素，其中，上述第二閾值小于上述最大濃度且大于上述第一閾值并相對于 所檢測出的上述最大濃度具有規(guī)定的比例；以及認定步驟，通過針對構(gòu)成各攝像圖像的全部像素線執(zhí)行上述第一檢測步驟和上述第二 檢測步驟，制作表示上述火花像素群的二值化圖像，將在該二值化圖像中在任一個方向上 連續(xù)的上述火花像素群認定為上述火花區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的鋼材材質(zhì)判斷裝置，其特征在于，上述檢測單元對上述二值化圖像實施細線化處理，將在進行細線化處理得到的該二值 化圖像中在任一個方向上連續(xù)的上述火花像素群認定為上述火花區(qū)域，將所認定的火花區(qū) 域中具有三個以上的端部的火花區(qū)域認定為上述破裂火花區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3中的任一項所述的鋼材材質(zhì)判斷裝置，其特征在于， 上述鋼材為碳鋼或者合金鋼，上述判斷單元在上述火花區(qū)域的總數(shù)小于第三閾值的情況下，判斷為上述鋼材是合金 鋼，在上述火花區(qū)域的總數(shù)大于等于上述第三閾值的情況下，判斷為上述鋼材是碳鋼，在判 斷為上述鋼材是碳鋼的情況下，根據(jù)上述比例來判斷該鋼材的碳含量。
5.一種鋼材材質(zhì)判斷方法，其特征在于，包括以下步驟 攝像步驟，連續(xù)多次拍攝摩擦鋼材時產(chǎn)生的火花；檢測步驟，從在上述攝像步驟中拍攝得到的各攝像圖像中檢測火花區(qū)域以及該火花區(qū) 域中具有三個以上的端部的破裂火花區(qū)域；算出步驟，針對全部攝像圖像，對在上述檢測步驟中檢測出的各攝像圖像中的火花區(qū) 域以及破裂火花區(qū)域的數(shù)量分別進行合計，算出火花區(qū)域的總數(shù)以及破裂火花區(qū)域的總 數(shù)，來算出上述破裂火花區(qū)域的總數(shù)相對于上述火花區(qū)域的總數(shù)的比例；以及 判斷步驟，根據(jù)上述比例來判斷上述鋼材的碳含量。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的鋼材材質(zhì)判斷方法，其特征在于，在上述攝像步驟中，對在利用2. 94N以上且9. 8N以下的力將摩擦部件推壓到鋼材的狀態(tài)下由上述摩擦部件摩擦上述鋼材而產(chǎn)生的火花進行拍攝。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼材材質(zhì)判斷裝置，其特征在于，上述判斷單元根據(jù)碳含量和上述鋼材的合金成分含量來判斷上述鋼材的材質(zhì)，其中， 上述碳含量是根據(jù)上述比例判斷得到的，上述鋼材的合金成分含量是通過不利用摩擦上述 鋼材時產(chǎn)生的火花的方法而判斷得到的。
全文摘要
本發(fā)明的目的在于提供一種鋼材材質(zhì)判斷裝置以及鋼材材質(zhì)判斷方法，能夠穩(wěn)定地高精度地判斷鋼材的碳含量。鋼材材質(zhì)判斷裝置(1)以及鋼材材質(zhì)判斷方法的特征在于，該鋼材材質(zhì)判斷裝置(1)具備攝像單元(2)，其連續(xù)多次拍攝摩擦鋼材(102)時產(chǎn)生的火花(103)；檢測單元(3)，其從攝像單元(2)拍攝得到的各攝像圖像(6)中檢測火花區(qū)域以及破裂火花區(qū)域；算出單元(4)，其針對全部攝像圖像(6)，對檢測單元(3)所檢測出的各攝像圖像(6)中的火花區(qū)域以及破裂火花區(qū)域的數(shù)量分別進行合計，來算出火花區(qū)域的總數(shù)以及破裂火花區(qū)域的總數(shù)，并算出破裂火花區(qū)域的總數(shù)相對于火花區(qū)域的總數(shù)的比例；以及判斷單元(5)，其根據(jù)比例來判斷鋼材(102)的碳含量。
文檔編號G01N19/06GK102089641SQ20098012693
公開日2011年6月8日 申請日期2009年7月6日 優(yōu)先權(quán)日2008年7月8日
發(fā)明者中田武男, 池田正美, 藤原健二 申請人:住友金屬工業(yè)株式會社