機械振興賞　受賞者 業績概要詳細

鉄鋼製品表面の疵やへこみなどの表面欠陥は、外観上や強度保証の観点から非常に重要となる。しかし、自動車用の薄板鋼板以外の鉄鋼製品では表面に冷却むらや圧延の不均一性による模様、黒皮と呼ばれる酸化膜の模様があり自動検査が困難であった。そのため、毎秒数ｍで移動する製品を熟練者が目視によって欠陥を判別しており、非常に負担が大きく、欠陥の見逃しリスクもあった。本業績では、鋼板や鋼管の表面に2方向から1/10000秒差でストロボ光を照射し、位置ずれのほとんどない2画像の差分により平らな模様を除去した画像をAIに評価させることにより表面欠陥の発生直後に検出できるようにした。これにより、鋼材エンドユーザーからの表面欠陥による苦情の発生をほぼ抑えることに成功した。