画像処理を用いた鋼材表面の劣化度評価システム

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出願人/特許権者： ,
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2000-283826
公開番号（公開出願番号）：特開2002-090308
特許番号：特許第3608106号
出願日： 2000年09月19日
公開日（公表日）： 2002年03月27日
請求項（抜粋）：

【請求項1】鋼材の表面劣化度を複数のクラスタリングされた色で評価するために、鋼材の表面状態を細かい画素の集合であるディジタル画像データで表し、それぞれの画素についてR(赤)、G(緑)、B(青)から輝度信号(Y)と色差信号(C1,C2)に変換して2次元的に表したデータ(以下、画素データと呼称)を用いて、c-means法でクラスタリングするに際し、▲1▼〜▲7▼の手法により最適なクラスタ数とクラスタの初期ベクトルを求めて計算することを特徴とする鋼材表面の劣化度評価システム。▲1▼ 鋼材表面の色を輝度信号(Y)と色差信号(C1,C2)に変換して2次元平面(C1-C2平面)に表わした画素データの分布から、クラスタリングの対象となる画素データの平均ベクトル、および標準偏差を求める。ここで、クラスタ数cをc=1とする。▲2▼ 画素データの分布範囲を、分割幅n×n(nは整数)の正方形のメッシュに分割し、メッシュごとに含まれる画素データ数を求める。このとき、i=1、j=1とする。分割幅はn=5程度とする。分割数は多ければ多いほど精度が上がる反面、計算時間がかかる。▲3▼ 画素データ数がj番目に高いメッシュを選び、その中心座標をi番目の核座標として抽出し、i=i+1とする。▲4▼ j=j+1とし、画素データ数がj番目に高いメッシュに対して、以下の2条件と比較し、条件を満たした場合、そのメッシュの中心座標をi番目の核座標として抽出し、i=i+1とする。条件1:メッシュに含まれる画素データ数が、全画素データ数の0.3%以上である。条件2:抽出された核と、今までに抽出されていた1〜i-1番目までの核との距離が、クラスタ内の画素データの標準偏差以上離れている。ただし、標準偏差値が小さい場合は、基準値を設ける。▲5▼ 抽出する核がなくなるまで、▲4▼を繰り返す。▲6▼ ▲5▼の作業が終了した時点の核の数c=i-1をクラスタ数に、核座標をクラスタの初期ベクトルとし、c-means法により画素データをクラスタリング(分類)する。▲7▼ ▲6▼で得られた各々のクラスタに含まれる画素データを1つの対象データ群として、再び▲1▼〜▲5▼の処理によってさらに核の抽出を行う。ここで、核が1つしか抽出されなかったクラスタについては、そこでクラスタリングを終了する。また、2つ以上の核が抽出されたクラスタに関しては、▲6▼の作業に戻り、核が2つ以上抽出されなくなるまで、作業を繰り返す。

IPC (3件)：

G01N 21/892 , G01J 3/46 , G06T 7/00

FI (4件)：

G01N 21/892 B , G01J 3/46 Z , G06T 7/00 100 Z , G06T 7/00 250

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