JP6413243B2 - Quality control system, quality control method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、品質管理システムに係り、更に詳しくは、ウェブ状シートの欠陥の発生周期から欠陥を発生させているローラを特定して発生原因を除去する品質管理システム等に関するものである。 The present invention relates to a quality control system, and more particularly, to a quality control system for identifying a roller that generates a defect from a defect generation cycle of a web-like sheet and removing the cause of the occurrence.
従来、ウェブ状のシートの周期性の欠陥を検知する方法が提案されている(例えば、特許文献1)。 Conventionally, a method for detecting a periodic defect in a web-like sheet has been proposed (for example, Patent Document 1).
特許文献1は、ウェブ状物体の欠陥を検出し、欠陥間の距離を算出して、欠陥相互間の距離の頻度を表わす自己相関関数を利用して欠陥の周期性を判別し、周期性の欠陥を検知する方法について開示している。
しかしながら、特許文献1の方法は、統計的手法により周期性の有無を判別するものであり、計算方法が煩雑であるという問題がある。
また、特許文献1の方法は、欠陥の周期性の有無を判別を目的としており、周期性を用いて品質管理を行うことについては開示していない。
However, the method of
Moreover, the method of
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ウェブ状シートの欠陥の発生周期から欠陥を発生させているローラを特定して発生原因を除去する品質管理システム等を提供することである。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and the object of the present invention is to provide a quality control that identifies the roller generating the defect from the defect generation cycle of the web-like sheet and removes the cause of the occurrence. It is to provide a system and the like.
前述した目的を達成するために、第1の発明は、複数のローラを介して搬送されたウェブ材の品質を管理する品質管理システムであって、前記ローラの周長を記憶する記憶手段と、前記複数のローラを経て搬送された前記ウェブ材を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された画像から欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、前記欠陥抽出手段により抽出された2つの欠陥の前記ウェブ材の長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長と略等しいかを判定し、前記差が前記複数のローラの周長のいずれとも略等しくない場合に周期性が無いとし、前記差がいずれかの前記ローラの周長に略等しい場合に周期性が有るとして前記欠陥の原因を当該ローラとし、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算手段と、を具備することを特徴とする品質管理システムである。 In order to achieve the above-described object, the first invention is a quality management system for managing the quality of a web material conveyed through a plurality of rollers, the storage means storing the circumference of the rollers, An imaging unit that images the web material conveyed through the plurality of rollers, a defect extraction unit that extracts defects from an image captured by the imaging unit, and the two defects extracted by the defect extraction unit A difference in coordinates in the length direction of the web material is obtained, it is determined whether the difference is substantially equal to the circumference of the roller stored in the storage means, and the difference is substantially the same as any of the circumferences of the plurality of rollers. and that there is no periodicity when unequal, the cause of the defect and the roller as the periodicity in the case substantially equal to the circumferential length of the difference is one of the rollers is present, identify the roller that causes the defective Do A quality control system characterized by comprising a period calculating means.
前記画像は、例えば前記ウェブ材において、最大の周長を持つ前記ローラの当該周長の2倍以上の長さの範囲を撮影したものである。
前記周期演算手段は、欠陥の前記ウェブ材の幅方向の座標が略同一である2つの欠陥の、前記ウェブ材の長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記周長と略等しくなる前記ローラを、前記欠陥の原因となるローラと特定する。
The image is an image of a range of the web material having a length that is at least twice the circumference of the roller having the maximum circumference.
Said period calculating means, the two defect width direction of the coordinate of the web material defects are substantially the same, determine the difference in the length direction of the coordinate of the web material, the difference is laid the circumference and substantially equal The roller is identified as the roller causing the defect.
第1の発明により、複数のローラを介して搬送、加工されるウェブ材に生じる周期性の欠陥の原因となるローラを、人手を介さず、自動的に特定することが可能になる。 According to the first invention, it is possible to automatically specify a roller that causes a periodic defect occurring in a web material conveyed and processed via a plurality of rollers without manual intervention.
また、前記複数のローラには夫々ドクターが設けられ、前記周期演算手段により前記欠陥の原因と特定された前記ローラの前記ドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動手段を更に具備することが望ましい。
好ましくは、前記ドクター駆動手段は、前記欠陥の原因が除去され、前記欠陥の原因となるローラの周長と略等しい周期で発生する欠陥がなくなるとドクターの駆動を終了する。
Each of the plurality of rollers is provided with a doctor, and further includes doctor driving means for driving the doctor of the roller identified as the cause of the defect by the period calculating means and removing the cause of the defect. It is desirable.
Preferably, the doctor driving means ends the driving of the doctor when the cause of the defect is removed and there is no defect that occurs at a period substantially equal to the circumference of the roller that causes the defect.
ドクター駆動手段により、周期演算手段により特定された欠陥の原因となるローラの欠陥の原因を自動的に除去することが可能になる。欠陥の原因は、例えば、ローラに付着する糊等の異物であり、ドクターによりローラを清掃することにより欠陥の原因を除去する。 The doctor drive means can automatically remove the cause of the roller defect that causes the defect specified by the period calculation means. The cause of the defect is, for example, a foreign matter such as glue attached to the roller, and the cause of the defect is removed by cleaning the roller with a doctor.
また、前記差が前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長と略等しい場合に警報を出力する警報手段を更に具備することが望ましい。
好ましくは、前記警報手段は、出力された警報を、前記欠陥の原因となる前記ローラの周長と略等しい周期で発生する欠陥がなくなると停止する。
警報手段により、周期性のある欠陥の発生を報知することが可能になる。
In addition, it is preferable to further include alarm means for outputting an alarm when the difference is substantially equal to the circumference of the roller stored in the storage means .
Preferably, the alarm unit stops the output alarm when there is no defect that occurs at a period substantially equal to the circumference of the roller that causes the defect .
The alarm means can notify the occurrence of a periodic defect.
前記欠陥抽出手段は、前記画像の抽出された前記欠陥の色調により前記欠陥の凹凸を判定し、前記欠陥の原因となる前記ローラを限定するようにしてもよい。
画像上では、凸の欠陥の部分と凹の欠陥の部分の色は、例えば、凸の欠陥であれば白っぽい色調、また、凹の欠陥であれば黒っぽい色調であり、欠陥の部分の色調を判定することにより欠陥の凹凸を識別することが可能である。
The defect extraction means may determine the unevenness of the defect based on the color tone of the defect extracted from the image and limit the roller that causes the defect.
On the image, the color of the convex defect part and the concave defect part is, for example, a whitish tone if it is a convex defect, and a blackish tone if it is a concave defect. By doing so, it is possible to identify the irregularities of the defect.
欠陥の原因の多くはローラ上の付着物であることから、欠陥の凹凸を識別することにより、ウェブ材がローラの上側を通過したのか、下側を通過したのかを判別することが可能になり、これにより、欠陥の原因となる可能性を持つローラを限定することが可能になる。
例えば、凸の場合、欠陥の原因となっているローラをウェブ材の下側に設置されているローラに限定でき、また、凸の場合、ウェブ材の上側に設置されているローラに限定できる。
Many of the causes of defects are deposits on the roller, so it is possible to determine whether the web material has passed the upper side or the lower side of the roller by identifying the unevenness of the defect. This makes it possible to limit the rollers that can cause defects.
For example, in the case of convex, the roller causing the defect can be limited to the roller installed on the lower side of the web material, and in the case of convex, the roller can be limited to the roller installed on the upper side of the web material.
第2の発明は、複数のローラを介して搬送されたウェブ材の品質を管理する品質管理方法であって、前記ローラの周長を記憶する記憶ステップと、前記複数のローラを経て搬送された前記ウェブ材を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにより撮影された画像から欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、前記欠陥抽出ステップにより抽出された2つの欠陥の前記ウェブ材の長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記記憶ステップで記憶された前記ローラの周長と略等しいかを判定し、前記差が前記複数のローラの周長のいずれとも略等しくない場合に周期性が無いとし、前記差がいずれかの前記ローラの周長に略等しい場合に周期性が有るとして前記欠陥の原因を当該ローラとし、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算ステップと、前記複数のローラには夫々ドクターが設けられ、前記周期演算ステップにより前記欠陥の原因と特定された前記ローラの前記ドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動ステップと、を具備することを特徴とする品質管理方法である。 The second invention is a quality control method for managing the quality of a web material conveyed through a plurality of rollers, the storage step storing the circumference of the roller, and the material conveyed through the plurality of rollers. A shooting step of shooting the web material, a defect extraction step of extracting defects from the image shot by the shooting step, and the coordinates in the length direction of the web material of the two defects extracted by the defect extraction step A difference is obtained, it is determined whether the difference is substantially equal to the circumference of the roller stored in the storing step, and if the difference is not substantially equal to any of the circumferences of the plurality of rollers, there is no periodicity. , the cause of the defect and the roller as the periodicity in the case substantially equal to the circumferential length of the difference is one of the rollers is present, cycle calculating scan identifying the roller causing the defective And a doctor driving step for driving the doctor of the roller identified as the cause of the defect by the period calculating step and removing the cause of the defect, respectively, It is the quality control method characterized by comprising.
第3の発明は、コンピュータを、複数のローラを介して搬送されたウェブ材の品質を管理する品質管理システムとして機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータを、前記ローラの周長を記憶する記憶手段、前記複数のローラを経て搬送された前記ウェブ材の撮影画像を入力する画像入力手段、前記画像入力手段により入力された撮影画像から欠陥を抽出する欠陥抽出手段、前記欠陥抽出手段により抽出された2つの欠陥の前記ウェブ材の長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長と略等しいかを判定し、前記差が前記複数のローラの周長のいずれとも略等しくない場合に周期性が無いとし、前記差がいずれかの前記ローラの周長に略等しい場合に周期性が有るとして前記欠陥の原因を当該ローラとし、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算手段、前記周期演算手段により特定された前記欠陥の原因となるローラに設けられたドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動手段、として機能させるためのプログラムである。 A third invention is a program for causing a computer to function as a quality management system for managing the quality of a web material conveyed through a plurality of rollers, and the computer stores the circumference of the rollers. Storage means, image input means for inputting a photographed image of the web material conveyed through the plurality of rollers, defect extraction means for extracting defects from the photographed image input by the image input means, and extraction by the defect extraction means A difference in coordinates in the length direction of the web material between the two defects is determined, and it is determined whether the difference is substantially equal to a circumferential length of the roller stored in the storage unit, and the difference is determined by the plurality of rollers. of the no periodicity when any perimeter to be not substantially equally, the cause of the defect person as the periodicity in the case substantially equal to the circumferential length of the roller of the difference is either there And rollers, the period calculation means for specifying said roller causing the defective drives a doctor provided causative roller of the defects identified by the period calculation means, to eliminate the cause of the defect doctor This is a program for functioning as drive means.
本発明により、ウェブ状シートの欠陥の発生周期から欠陥を発生させているローラを特定して発生原因を除去する品質管理システム等を提供することが可能になる。 According to the present invention, it is possible to provide a quality control system or the like that identifies a roller generating a defect from the defect generation cycle of the web-like sheet and removes the generation cause.
以下、添付図面に基づいて、本発明に係る品質管理システム1の好適な実施形態について詳細に説明する。尚、以下の説明及び添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
Hereinafter, preferred embodiments of a
図1は、品質管理システム1の概要を示す図である。
品質管理システム1は、複数のローラ3を介して搬送され、加工されるウェブ材2の品質管理を行うシステムである。
ウェブ材2は、例えば、アルミ箔、PET(PolyEthylene Terephthalate)、プロピレン、ナイロン等の素材であり、ロール状に巻かれたウェブ材2が引き出されてローラ3を介して搬送され、種々の加工が施される。
FIG. 1 is a diagram showing an outline of the
The
The
図1は、ウェブ材2の加工工程の1例を示している。
前工程又は供給ロールから搬送ローラ3aを介してウェブ材2が矢印A方向に搬送され、加工を行うローラ3b及びローラ3cでウェブ材2へ糊の塗布等の加工が施され、加工済みのウェブ材2は搬送ローラ3d、3eを経て、次の工程に進むか、巻取りロールに巻き取られる。
FIG. 1 shows an example of a processing step for the
The
本実施形態に係る品質管理システム1では、ウェブ材2の上面を撮影するための照明4及びカメラ5が加工後の搬送路上であるローラ3d及びローラ3e間に設置される。
照明4は、例えばバー照明であり、ウェブ材2の幅方向に平行に設けられ、加工後のウェブ材2の上面に照明光を照射する。
In the
The
カメラ5は、例えばラインセンサカメラであり、ウェブ材2の幅方向に平行に設けられる。搬送されるウェブ材2をカメラ5で継続的に撮影することにより、ウェブ材2の上面の画像が得られる。
The
カメラ5は制御装置6に接続される。
制御装置6には、後述するように、予め、各ローラ3a〜3dの周長の値を格納しておく。例えば、直径100cmのローラの周長は314cmであり、当該データが制御装置6の記憶部に格納される。
The
As will be described later, the
制御装置6は、カメラ5から取り込まれた画像に画像処理を施し、欠陥を検出し、更に、周期性を持つ欠陥の周期を求める。
ローラ3のいずれかに例えば糊等の異物が付着した場合、ウェブ材2には異物が付着したローラ3の周長に略等しい周期の欠陥が発生するので、制御装置6は、欠陥の周期と、予め格納されているローラ3の周長のデータを比較することにより、欠陥の原因となるローラ3を特定する。
制御装置6の処理については後述する。
The
When a foreign substance such as glue adheres to any of the
The processing of the
制御装置6は、ドクター制御装置8及び警報装置9に接続されている。
制御装置6は、周期性の欠陥を検出した場合には、警報装置9に警報出力信号を送り、警報を報知させる。
また、制御装置6は、周期性の欠陥を検出すると、その旨の信号を、欠陥の原因と特定されたローラ3(3a〜3dのいずれか)の情報とともにドクター制御装置8に送る。
The
When detecting a periodic defect, the
Moreover, if the
ローラ3にはドクター7が設備される。
ドクター7は、長辺がロール3の奥行きに略等しい矩形で、例えば樹脂製又は金属製の板状の物体である。ドクター7をローラ3の表面に接触させることによりローラ3の表面を清掃する。ドクター7は、ドクター制御装置8からの信号によりローラ3との接触、離脱を制御する駆動部を持つ。
The
The doctor 7 is a rectangle whose long side is substantially equal to the depth of the
図1では、右端のローラ3eを経て次の工程に進むことを示しているが、ローラ3eにウェブ材2を巻取り、最終製品としてもよい。
また、カメラ5は、2つのローラ3間を搬送されるウェブ材2を撮影可能に設置することが望ましい。これは、ローラ3上の位置でウェブ材2を撮影し、欠陥を検出するよりも、ローラ3間で搬送されるウェブ材2を撮影し、欠陥を検出する方が、欠陥の凹凸等を可視化しやすいからである。
Although FIG. 1 shows that the process proceeds to the next step via the roller 3e at the right end, the
Moreover, it is desirable that the
また、ドクター7は、全てのローラ3に設備してもよいし、異物が付着しやすいローラ3にのみ設備するようにしてもよい。ドクター7が設備されていないローラ3が欠陥の原因になっていることが特定された場合には、作業員がローラ3の洗浄を行えばよい。
Further, the doctor 7 may be installed on all the
ドクター制御装置8は、例えば、PLC(Programmable Logic Controller)等で構成され、制御装置6から欠陥の原因となるローラ3の識別番号を受け取り、当該ローラ3に設備されたドクター7の駆動部に駆動信号を送る。
The
警報装置9は、例えば、ブザー、表示灯等である。
警報とともに、欠陥の原因となるローラ3の識別番号を表示することにより、問題のローラ3を迅速に見分けることが可能になる。
また、表示灯等の警報装置9をローラ3ごとに設備すれば、制御装置6からの警報出力信号に応じて、問題のローラ3を即座に識別することが可能になる。
The
By displaying the identification number of the
If an
図2は、制御装置6のハードウエア構成例を示すブロック図である。
制御装置6は、例えば、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置で構成することが可能である。
制御装置6は、例えば、制御部11、記憶部12、メディア入出力部13、通信制御部14、入力部15、表示部16、周辺機器I/F(インタフェース)部17等がバス18で接続された構成である。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the
The
In the
制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。
The
CPUは、ROM、記憶部12等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス18を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータが行う処理を実現する。
ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
RAMは、揮発性メモリであり、記憶部12、ROM、記憶媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部11が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
The CPU calls and executes a program stored in the ROM, the
The ROM is a non-volatile memory and permanently holds a computer boot program, a program such as BIOS, data, and the like.
The RAM is a volatile memory, and temporarily holds a program, data, and the like loaded from the
記憶部12は、制御部11が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(Operating System)等が格納される。プログラムは、本発明の実施形態に係る品質管理システム1の処理プログラム等である。
処理プログラムについては後述する。
プログラムのコードは、制御部11により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUにより実行される。
記憶部12に格納されるデータは、例えば、ローラ3の周長のデータ等であり、これらのデータは予め記憶部12に格納しておけばよい。
The
The processing program will be described later.
The program code is read by the
The data stored in the
メディア入出力部13(ドライブ装置)は、データの入出力を行い、例えば、CDドライブ(−ROM、−R、−RW等)、DVDドライブ(−ROM、−R、−RW等)等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部14は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークを介して、他の装置との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
The media input / output unit 13 (drive device) inputs / outputs data, for example, media such as a CD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), DVD drive (-ROM, -R, -RW, etc.) Has input / output devices.
The
入力部15は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。例えば、品質管理システム1の作業者は、入力部15から、ローラ3の周長等のデータ入力を行う。
表示部16は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置であり、表示部16には、欠陥候補の撮影画像、目視入力の選択入力の選択肢等が表示される。
The
The
周辺機器I/F(インタフェース)部17は、周辺機器を接続させるためのポートであり、USB、IEEE1394、RS−232C等で構成され、接続形態は有線、無線を問わない。カメラ5により撮影された撮影画像は、周辺機器I/F部17を介して制御装置6に入力され、記憶部12に格納され、処理される。
また、ドクター制御装置8及び警報装置9も、周辺機器I/F部17を介して制御装置6に接続される。
バス18は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
The peripheral device I / F (interface)
The
The
図3は、制御装置6の処理の流れを示すフローチャートである。
制御装置6の制御部11は、まず、各ローラ3の周長を入力部15から入力させ、記憶部12に登録させる(ステップ101)。
FIG. 3 is a flowchart showing the flow of processing of the
First, the
図4は、記憶部12に格納されるローラ周長記憶テーブル31の構成例を示す図である。
図4に示すように、ローラの周長312がローラ識別番号311と対応するように格納される。すなわち、例えば、ローラ識別番号311が「1」のローラの周長312は「R1」であることを示す。
ステップ101によるローラ周長の登録処理は、予め行なっておいてもよい。
FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the roller circumferential length storage table 31 stored in the
As shown in FIG. 4, the roller circumferential length 312 is stored so as to correspond to the roller identification number 311. That is, for example, the peripheral length 312 of the roller having the roller identification number 311 of “1” is “R1”.
The roller circumference registration process in step 101 may be performed in advance.
図3に戻り、次に、制御部11は、周期性の欠陥の有無を示すフラグであるFlagの値を0に初期化する(ステップ102)。
次に、制御部11は、カメラ5の撮影画像を取り込む(ステップ103)。
カメラ5としてラインセンサカメラを使用する場合には、ウェブ材2の幅方向を長辺とする矩形画像が時系列で得られ記憶部12に格納される。
Returning to FIG. 3, the
Next, the
When a line sensor camera is used as the
所定の時間に記憶部12に格納された撮影画像データを元に、以下の欠陥検出及び周期算出処理を行う。
このとき、所定の時間は、例えば、撮影画像の搬送方向の長さが、最大の周長を持つロール3の周長をRmaxとするとき2Rmax以上の長さになるように設定すればよい。すなわち、所定の時間は、搬送速度をTcm/秒とするとき2Rmax/T秒以上に設定すればよい。
Based on the captured image data stored in the
At this time, for example, the predetermined time may be set so that the length of the captured image in the conveyance direction is equal to or longer than 2Rmax when the peripheral length of the
次に、制御部11は、所定の時間の撮影画像から欠陥を検出する処理を行う(ステップ104)。
欠陥の検出処理では、まず、欠陥部分の抽出を容易にするために、前処理として、撮影画像にシェーディング補正処理、及び、微分、コントラスト強調、平滑化等のフィルタリング処理、階調処理を行う。
Next, the
In the defect detection process, first, in order to facilitate the extraction of a defective portion, as preprocessing, shading correction processing, filtering processing such as differentiation, contrast enhancement, and smoothing, and gradation processing are performed on the captured image.
次に、階調処理後の画像から、欠陥を抽出する処理を実行する。
すなわち、画像の階調についての閾値を設け、閾値よりも高い部分を抽出することにより欠陥の領域を抽出する。欠陥抽出処理は、従来の画像処理による欠陥検出装置においても行われているので(例えば、特開平08−68764号公報)、ここでは詳細な説明を省く。
Next, processing for extracting defects from the image after gradation processing is executed.
That is, a threshold value for the gradation of the image is provided, and a defective area is extracted by extracting a portion higher than the threshold value. Since the defect extraction processing is also performed in a conventional defect detection apparatus using image processing (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 08-68764), detailed description thereof is omitted here.
ステップ104により撮影画像から欠陥が検出されない場合には(ステップ104の「無」)、ステップ102に戻る。
ステップ104により撮影画像から欠陥が検出された場合には(ステップ104の「有」)、制御部11は、欠陥の周期を算出する処理を実行する(ステップ105)。
If no defect is detected from the captured image in step 104 (“No” in step 104), the process returns to step 102.
When a defect is detected from the captured image in step 104 (“Yes” in step 104), the
図5は、ウェブ材2上に発生する欠陥43を説明する図である。
ウェブ材2は矢印Bの方向に搬送されるものとすると、ウェブ材2の撮影画像41には、例えば、欠陥43−1〜4のような欠陥が発生する可能性がある。
FIG. 5 is a diagram for explaining a defect 43 generated on the
If the
欠陥43−1〜43−3は、ウェブ材2の幅方向の同様の位置に周期的に発生した欠陥であり、このような欠陥はローラ3上に糊等の異物が付着した場合に生じる。因みにこのような欠陥は、ウェブ材2の幅方向の端部に発生することが多い。
The defects 43-1 to 43-3 are defects periodically generated at the same position in the width direction of the
一方、欠陥43−4は、ウェブ材2に単発的に発生した欠陥である。このような欠陥は、例えば、金属片等のゴミがウェブ材2上に付着して発生し、周期性はない。
On the other hand, the defect 43-4 is a defect that occurs once in the
次に、図3のステップ105に戻り、欠陥の周期の算出について説明する。
図7は、ステップ105の周期算出処理の流れを示すフローチャートである。
ここで、撮影画像41上にはI個の欠陥があり、品質管理システム1の工程にあるローラ3の数がJ個であるとする。
Next, returning to step 105 in FIG. 3, calculation of the defect cycle will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the cycle calculation process in step 105.
Here, it is assumed that there are I defects on the captured image 41 and the number of
制御部11は、まず、撮影画像41上にある欠陥のインデックスiを1に初期化する(ステップ201)。
次に、i番目の欠陥の座標(Xi、Yi)を求める(ステップ202)。
図5の例では、まず、欠陥43−1の座標を求める。
ここで、座標Xiはウェブ材2の幅方向の位置であり、座標Yiはウェブ材2の搬送方向の位置を示す。
First, the
Next, the coordinates (Xi, Yi) of the i-th defect are obtained (step 202).
In the example of FIG. 5, first, the coordinates of the defect 43-1 are obtained.
Here, the coordinate Xi is the position of the
次に、制御部11は、撮影画像41において、ウェブ材2の搬送方向の次の欠陥の座標(X2、Y2)を求める(ステップ203)。
図5の例では、次の欠陥は欠陥43−4であり、欠陥43−4の座標が求められる。
Next, the
In the example of FIG. 5, the next defect is the defect 43-4, and the coordinates of the defect 43-4 are obtained.
次に、i番目の欠陥と次の欠陥のX座標の差を求め、その絶対値が予め定めた閾値A以下であるか否かを判定する(ステップ204)。閾値Aは、周期性の欠陥における幅方向のズレの許容値であり、予め定めて記憶部12に格納しておく。
Next, the difference between the X coordinates of the i-th defect and the next defect is obtained, and it is determined whether or not the absolute value is equal to or less than a predetermined threshold A (step 204). The threshold A is an allowable value of the deviation in the width direction in the periodic defect, and is predetermined and stored in the
図5の例では、欠陥43−1と欠陥43−4のX座標は大きく異なり、ステップ204ではNoとなり、ステップ205に進み、撮影画像41上の全ての欠陥についてi番目の欠陥とのX座標の比較を行ったかを判定する。
図5の例のように、ウェブ材2の搬送方向に、まだ欠陥43−2、43−3が存在する場合には、ステップ205においてNoとなり、ステップ203に戻る。
ウェブ材2の搬送方向に、新たな欠陥がない場合には(ステップ205のYes)、i番目の欠陥には周期性はないと判定し(ステップ206)、ステップ217に進む。
In the example of FIG. 5, the X coordinates of the defect 43-1 and the defect 43-4 are greatly different, and No in step 204, the process proceeds to step 205, and the X coordinate of all defects on the captured image 41 with the i-th defect. It is determined whether or not comparison has been performed.
As shown in the example of FIG. 5, when the defects 43-2 and 43-3 still exist in the conveyance direction of the
If there is no new defect in the conveyance direction of the web material 2 (Yes in Step 205), it is determined that the i-th defect has no periodicity (Step 206), and the process proceeds to Step 217.
ステップ205がNoの場合、ステップ203に戻り、次の欠陥、図5の場合、次の欠陥である欠陥43−2について座標(X2、Y2)を求め、ステップ204において、i番目の欠陥43−1のX座標XiとX2を比較する。
ステップ204においてX座標の差の絶対値が閾値A以下である場合は(ステップ204のYes)、周期性の欠陥である可能性があるとしてステップ210に進む。
If step 205 is No, the process returns to step 203, and in the case of FIG. 5, the coordinates (X2, Y2) are obtained for the next defect 43-2. In step 204, the i-th defect 43- The X coordinate Xi of 1 and X2 are compared.
If the absolute value of the X coordinate difference is equal to or smaller than the threshold value A in step 204 (Yes in step 204), the process proceeds to step 210 because there is a possibility of a periodic defect.
制御部11は、次に、i番目の欠陥のY座標Yiと周期性の欠陥の可能性がある欠陥のY座標Y2の差の絶対値ΔYを求める(ステップ210)。
次に、制御部11は、ローラ3の識別番号のインデックスjを1に初期化し(ステップ211)、記憶部12に格納されているローラ周長記憶テーブル31からj番目のローラ3の周長Rjを読み出す(ステップ212)。
Next, the
Next, the
ここで、2つの欠陥間の搬送方向の距離ΔYとj番目のローラの周長Rjとの差が閾値B以下(|ΔY−Rj|≦B)であれば(ステップ213のYes)、当該2つの欠陥に周期性があり、その周期がj番目のローラの周長であり、欠陥の原因がj番目のローラ3であると特定し、制御部11は、ローラ識別番号jと、周期性有りの情報を記憶部12に格納し(ステップ219)、ステップ217へ進む。
Here, if the difference between the conveyance direction distance ΔY between the two defects and the circumferential length Rj of the j-th roller is equal to or smaller than the threshold B (| ΔY−Rj | ≦ B) (Yes in Step 213), the 2 One defect has periodicity, the period is the circumference of the jth roller, the cause of the defect is identified as the
制御部11は、ステップ213でNoの場合、ローラ識別番号jのインデックスを1インクリメントして(ステップ214)、J個の全てのローラについて周長比較が完了していない場合(ステップ215のNo)にはステップ212に戻り、完了した場合(ステップ215のYes)には、当該2つの欠陥に周期性はないと判定し(ステップ216)、ステップ217に進む。
In the case of No in step 213, the
ステップ217では、制御部11は、撮影画像41上の欠陥番号を示すインデックスiを1インクリメントし、I個の全ての欠陥について周期の算出が完了していない場合(ステップ218のNo)、ステップ202に戻り、周期の算出処理(ステップ202〜218)を繰り返す。
一方、I個の全ての欠陥について周期の算出が完了した場合(ステップ218のYes)、制御部11は、周期算出処理(ステップ105)を終了する。
In step 217, the
On the other hand, when the calculation of the period for all the I defects is completed (Yes in Step 218), the
周期算出処理(ステップ105)が終了すると、記憶部12に、撮影画像41上での周期性の欠陥の有無と、周期性の欠陥がある場合には、欠陥の原因となっている可能性のあるローラ3のローラ識別番号jが格納される。
When the period calculation process (step 105) is completed, if there is a periodic defect on the captured image 41 in the
次に、図3のステップ106に戻り、制御部11は、記憶部12を参照し、撮影画像41上の周期性の欠陥の有無を判定する(ステップ106)。
周期性の欠陥が有る場合(ステップ106の「有」)、制御部11は、周期性の欠陥の有無を示すフラグFlagに1を代入し(ステップ107)、警報装置9に警報を出力させる信号を送り(ステップ108)、ドクター制御装置8に、ドクター駆動信号を欠陥の原因と特定されたローラ3のローラ識別番号jとともに送る(ステップ109)。
Next, returning to step 106 in FIG. 3, the
When there is a periodic defect (“Yes” in step 106), the
ステップ108により、警報装置9は、ブザーや表示灯により警報を出力する。
ステップ109により、ドクター制御装置8は、ローラ識別番号jのローラ3に設置されているドクター7を駆動する。
In step 108, the
In step 109, the
図6は、ドクター7の駆動方法の例を説明する図である。
ローラ3の幅方向に平行にドクター7が設置され、ドクター7は、例えば、エアシリンダ等のドクター駆動部71を稼働することにより、ローラ3に接触し、ローラ3の回転によりローラ3上の異物を除去する。
FIG. 6 is a diagram for explaining an example of a driving method of the doctor 7.
A doctor 7 is installed in parallel to the width direction of the
ドクター駆動部71はドクター制御装置8に接続され、ドクター制御装置8からの駆動信号を受信すると、例えばエアシリンダを稼働してドクター7をローラ3に接触させ、ドクター制御装置8から停止信号を受信すると、ドクター7をローラ3から離脱させる。
When the
図3のステップ109に戻り、ドクター7によるローラ3の異物の除去が実施させると、ステップ103に戻り、次の撮影画像を取り込んで(ステップ103)、欠陥の検出(ステップ104)及び周期の算出(ステップ105)を実施し、周期性の欠陥がまだある場合には(ステップ106の「有」)、ステップ107〜ステップ109を繰り返し、警報装置9による警報の出力、及び、ドクター7による異物の除去を継続する。
Returning to step 109 in FIG. 3, when the doctor 7 removes the foreign matter from the
一方、ステップ106において周期性の欠陥が無いと判断された場合(ステップ106の「無」)には、ステップ110に進む。
すなわち、周期性の欠陥の有無を示すFlagが「1」ならば、前にあった周期性の欠陥が除去されたと判定し、制御部11は、警報装置9の警報を停止させる信号を送り(ステップ111)、ドクター制御装置8に、ローラ識別番号jのローラ3のドクター7の駆動を停止する信号を送る(ステップ112)。
これにより、周期性の欠陥の原因となったローラ3が清掃され、制御部11は、ステップ102に戻り、次の撮影画像41についての処理(ステップ102〜ステップ112)を繰り返す。
On the other hand, if it is determined in step 106 that there is no periodic defect (“No” in step 106), the process proceeds to step 110.
That is, if Flag indicating the presence or absence of a periodic defect is “1”, it is determined that the previous periodic defect has been removed, and the
As a result, the
一方、ステップ110で、周期性の欠陥の有無を示すFlagが「0」ならば、前に周期性の欠陥はなく、検出された欠陥にも周期性はないと判断され(ステップ110の「0」)、ステップ103に戻り、次の撮影画像41についての処理(ステップ103〜ステップ112)を繰り返す。 On the other hand, if the flag indicating the presence or absence of a periodic defect is “0” in step 110, it is determined that there is no periodic defect before and the detected defect is not periodic (“0” in step 110). ”), The process returns to step 103, and the process (step 103 to step 112) for the next captured image 41 is repeated.
以上の制御装置6の処理により、ウェブ材2上の欠陥を検出し、欠陥に周期性がある場合には、その欠陥の原因となっているローラ3を特定し、ドクター7を駆動して欠陥の原因を除去することが可能になる。
Through the processing of the
図8は、欠陥43の凹凸を識別することにより、欠陥の原因となるローラ3を限定する方法を説明する図である。
図8(a)に示すように、搬送されるウェブ材2に照明4を照射しカメラ5で撮影すると、図8(b)に示すように、欠陥43の凹凸により、撮影画像41の欠陥の色調が異なり、この色調の違いにより、欠陥43の凹凸を判別するものである。
FIG. 8 is a diagram illustrating a method of limiting the
As shown in FIG. 8A, when the
図8(b)に示すように、凸状の欠陥43aの場合、撮影画像41では欠陥部の色調が白っぽくなり、一方、凹状の欠陥43bの場合、その色調は黒っぽくなる。
よって、色調に閾値を設けることにより、検出された欠陥が凸状であるか凹状であるかを判別する。
As shown in FIG. 8B, in the case of the
Therefore, by setting a threshold value for the color tone, it is determined whether the detected defect is convex or concave.
図8では、凸状の欠陥であれば、欠陥の原因となるローラ3はウェブ材2の下側にあるローラ3gであることが、凹状の欠陥であれば、欠陥の原因となるローラ3はウェブ材2の上側にあるローラ3fであることが分かる。
In FIG. 8, if the defect is a convex defect, the
複数のローラ3が工程に存在する場合には、周期の算出処理(ステップ105)において、欠陥の原因の可能性があるローラ3を限定することができ、図7のステップ211〜215の処理を簡略化できる。
また、同じ周長のローラ3がウェブ材の上側、下側に存在するような場合には、欠陥の発生周期が同一であっても、凹凸の識別により欠陥の原因となるローラ3を特定することが可能になる。
When there are a plurality of
Further, when the
以上、本発明の品質管理システム1の実施の形態について説明したが、本発明の品質管理システム1によれば、ローラ3に付着した異物によるウェブ材2上の欠陥を検出し、その周期から発生源のローラ3を特定することが可能になる。
また、欠陥の発生源のローラ3に設置されたドクター7を駆動させることにより、ローラ3に付着した異物の除去を自動的に、且つ、迅速に行うことが可能になり、歩留まりの向上が期待できる。
As described above, the embodiment of the
Further, by driving the doctor 7 installed on the
また、ローラ3上の異物除去を人手で行う場合には、安全性の観点から生産ラインを停止する必要があり、停止まで、不良が発生し続けてしまうが、本発明の品質管理システム1によれば、生産ラインを停止することなく、ローラ3上の異物の除去を実施することができ、生産ラインの稼働率を低下させることがないという利点がある。
Further, when removing foreign matter on the
また、個々のローラ3に設置されたドクター7を、周期性欠陥が発生したときのみ個々に駆動するので、ドクター7の摩耗等による交換の頻度を減らすことが可能になり、生産ラインの稼働率向上につながる。また、ドクター7の摩耗時に発生する金属粉等の混入も最小限に抑えることが可能で、歩留まりの向上が期待できる。
In addition, since the doctors 7 installed on the
以上、添付図を参照しながら、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の技術的範囲は、前述した実施の形態に左右されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described referring an accompanying drawing, the technical scope of this invention is not influenced by embodiment mentioned above. It is obvious for those skilled in the art that various modifications or modifications can be conceived within the scope of the technical idea described in the claims, and these are naturally within the technical scope of the present invention. It is understood that it belongs.
1………品質管理システム
2………ウェブ材
3………ローラ
4………照明
5………カメラ
6………制御装置
7………ドクター
8………ドクター制御装置
9………警報装置
1 ...
Claims (12)
前記ローラの周長を記憶する記憶手段と、
前記複数のローラを経て搬送された前記ウェブ材を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された画像から欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、
前記欠陥抽出手段により抽出された2つの欠陥の前記ウェブ材の長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長と略等しいかを判定し、前記差が前記複数のローラの周長のいずれとも略等しくない場合に周期性が無いとし、前記差がいずれかの前記ローラの周長に略等しい場合に周期性が有るとして前記欠陥の原因を当該ローラとし、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算手段と、
を具備することを特徴とする品質管理システム。 A quality management system for managing the quality of a web material conveyed through a plurality of rollers,
Storage means for storing the circumference of the roller;
Photographing means for photographing the web material conveyed through the plurality of rollers;
Defect extraction means for extracting defects from the image photographed by the photographing means;
Wherein determining a difference in the length direction of the coordinates of the web material of the two defects extracted by the defect extracting means, to determine substantially equal to the circumferential length of the roller that the difference is stored in the storage means, wherein and that there is no periodicity when the difference is not substantially equal with any circumferential length of said plurality of rollers, the cause of the defect as the periodicity in the case substantially equal to the circumferential length of the difference is one of the rollers there is A period calculating means for identifying the roller that causes the defect, and a roller;
A quality control system comprising:
前記ドクター駆動手段は、前記欠陥の原因が除去され、前記欠陥の原因となるローラの周長と略等しい周期で発生する欠陥がなくなるとドクターの駆動を終了することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の品質管理システム。 Each of the plurality of rollers is provided with a doctor, and further comprises doctor driving means for driving the doctor of the roller identified as the cause of the defect by the period calculating means, and removing the cause of the defect,
Claim wherein the doctor drive means, the cause of the defect is removed, characterized by the Turkey to end the doctor driving a defect that occurs in substantially equal period between the circumferential length of the roller that causes the defect is eliminated The quality control system according to any one of claims 1 to 3.
前記ローラの周長を記憶する記憶ステップと、
前記複数のローラを経て搬送された前記ウェブ材を撮影する撮影ステップと、
前記撮影ステップにより撮影された画像から欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
前記欠陥抽出ステップにより抽出された2つの欠陥の前記ウェブ材の長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記記憶ステップで記憶された前記ローラの周長と略等しいかを判定し、前記差が前記複数のローラの周長のいずれとも略等しくない場合に周期性が無いとし、前記差がいずれかの前記ローラの周長に略等しい場合に周期性が有るとして前記欠陥の原因を当該ローラとし、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算ステップと、
前記複数のローラには夫々ドクターが設けられ、前記周期演算ステップにより前記欠陥の原因と特定された前記ローラの前記ドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動ステップと、
を具備することを特徴とする品質管理方法。 A quality control method for managing the quality of a web material conveyed through a plurality of rollers,
A storage step for storing the circumference of the roller;
A photographing step of photographing the web material conveyed through the plurality of rollers;
A defect extraction step for extracting defects from the image photographed by the photographing step;
Wherein determining a difference in the length direction of the coordinates of the two defects extracted by the defect extracting step web material, to determine substantially equal to the circumferential length of the roller that the difference is stored in the storing step, wherein and that there is no periodicity when the difference is not substantially equal with any circumferential length of said plurality of rollers, the cause of the defect as the periodicity in the case substantially equal to the circumferential length of the difference is one of the rollers there is A period calculation step for identifying a roller that is a roller and causes the defect;
Each of the plurality of rollers is provided with a doctor, and the doctor driving step of driving the doctor of the roller identified as the cause of the defect by the period calculating step and removing the cause of the defect;
The quality control method characterized by comprising.
前記コンピュータを、
前記ローラの周長を記憶する記憶手段、
前記複数のローラを経て搬送された前記ウェブ材の撮影画像を入力する画像入力手段、
前記画像入力手段により入力された撮影画像から欠陥を抽出する欠陥抽出手段、
前記欠陥抽出手段により抽出された2つの欠陥の前記ウェブ材の長さ方向の座標の差を求め、前記差が前記記憶手段に記憶された前記ローラの周長と略等しいかを判定し、前記差が前記複数のローラの周長のいずれとも略等しくない場合に周期性が無いとし、前記差がいずれかの前記ローラの周長に略等しい場合に周期性が有るとして前記欠陥の原因を当該ローラとし、当該欠陥の原因となる前記ローラを特定する周期演算手段、
前記周期演算手段により特定された前記欠陥の原因となるローラに設けられたドクターを駆動し、前記欠陥の原因を除去するドクター駆動手段、
として機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as a quality management system for managing the quality of a web material conveyed via a plurality of rollers,
The computer,
Storage means for storing the circumference of the roller;
Image input means for inputting a photographed image of the web material conveyed through the plurality of rollers;
Defect extraction means for extracting defects from the photographed image input by the image input means;
Wherein determining a difference in the length direction of the coordinates of the web material of the two defects extracted by the defect extracting means, to determine substantially equal to the circumferential length of the roller that the difference is stored in the storage means, wherein and that there is no periodicity when the difference is not substantially equal with any circumferential length of said plurality of rollers, the cause of the defect as the periodicity in the case substantially equal to the circumferential length of the difference is one of the rollers there is A period calculating means for specifying a roller that causes the defect,
Doctor driving means for driving the doctor provided on the roller causing the defect specified by the period calculating means, and removing the cause of the defect;
Program to function as.
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