DE112006003100T5 - Shape recognition device and distortion evaluation device - Google Patents

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Abstract

Formerkennungsvorrichtung zum Durchführen einer Formerkennung auf der Grundlage dreidimensionaler Messdaten für eine Messgegenstandsoberfläche, wobei die Formerkennungsvorrichtung umfasst:
– ein Annäherungskurvenanwendungsmittel zum entsprechenden Anwenden erster Annäherungskurven, die eine vorbestimmte Krümmung haben, auf eine Vielzahl erster Datensätze entlang einer Längsrichtung eines Querschnitts unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten gemessener Daten, die eine Rauheit der Messgegenstandsoberfläche ausdrücken;
– ein Krümmungsableitungsmittel zum Ableiten einer Krümmung der Vielzahl der ersten Annäherungskurven;
– ein Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel zum Bestimmen eines Gleichmäßigkeitsbereichs, in dem die Krümmung entlang der Längsrichtung des Querschnitts gleich ist, auf der Grundlage von Variationsdaten entlang der Längsrichtung des Querschnitts einer Vielzahl von Krümmungen, die von dem Krümmungsableitungsmittel abgeleitet werden; und
– ein Annäherungskurvenableitungsmittel zum Ableiten einer zweiten Annäherungskurve, die eine vorbestimmte Krümmung hat, die sich auf einen zweiten Satz von Daten bezieht, die im Gleichmäßigkeitsbereich vorhanden sind, der von dem Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten bestimmt wurde.A shape recognition apparatus for performing shape recognition on the basis of three-dimensional measurement data for a measurement object surface, the shape recognition apparatus comprising:
An approach curve applying means for correspondingly applying first approximation curves having a predetermined curvature to a plurality of first data sets along a longitudinal direction of a cross section among the two-dimensional cross-sectional data of measured data expressing roughness of the measurement object surface;
A curvature derivation means for deriving a curvature of the plurality of first approximation curves;
A uniformity range determining means for determining a uniformity range in which the curvature is equal along the longitudinal direction of the cross section, based on variation data along the longitudinal direction of the cross section of a plurality of bends derived from the curvature deriving means; and
An approach curve deriving means for deriving a second approximation curve having a predetermined curvature related to a second set of data existing in the uniformity range determined by the uniformity area determining means among the two-dimensional cross-sectional data.

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Figure 00000001

Description

Technisches GebietTechnical area

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Formerkennungsvorrichtung, die an einer Messgegenstandsoberfläche auf der Grundlage dreidimensionaler Messdaten für diese Messgegenstandsoberfläche eine Formerkennung durchführt, sowie auf eine Verzerrungsbewertungsvorrichtung, die unter der Verwendung der Form der Messgegenstandsoberfläche, die erkannt wird, eine Verzerrung bewertet.The The present invention relates to a shape recognition device, based on a measurement object surface three-dimensional measurement data for this measurement object surface performs shape recognition, as well as a distortion evaluation device, using the shape of the article surface, which is recognized, a distortion rated.

Hintergrund der ErfindungBackground of the invention

Bei einer Körperoberfläche (Karosserieoberfläche), wie zum Beispiel einer Oberfläche eines Türblechs eines Automobils, das unter der Verwendung von Stahlblech hergestellt wird, kann sich manchmal eine Form entwickeln, die von einer ursprünglich konzipierten Form abweicht (d. h. eine Verzerrung), was an der Dicke und/oder der Zusammensetzung des verwendeten Stahlblechs liegen kann. Dabei wird eine Bestimmung, ob die Verzerrung innerhalb eines hinnehmbaren Bereichs ist oder nicht, über eine sensorische Prüfung von einem Facharbeiter vorgenommen. Diese Entscheidung kann jedoch nach einem vorbestimmten Standard nicht angemessen erfolgen, wenn der Facharbeiter nicht über genügend Erfahrung verfügt und tatsächlich schon verschiedene Verzerrungen beobachtet hat. Aus diesem Grund wird eine Verzerrungsbewertungsvorrichtung vorgeschlagen, die zum mechanischen Ermitteln bestimmter Charakteristiken aus der Verzerrung in der Messgegenstandsoberfläche, wie zum Beispiel einer Körperoberfläche (Karosserieoberfläche), konzipiert ist, wo durch die sensorische Prüfung des Grads der Verzerrung in einer quantitativen Weise ausgeführt wird.at a body surface (body surface), such as a surface of a door panel an automobile made using sheet steel sometimes a form can develop that is from an original one designed form (that is, a distortion), what about the thickness and / or the composition of the steel sheet used can. It will determine if the distortion is within an acceptable range Range is or is not, about a sensory exam made by a skilled worker. However, this decision can not done adequately according to a predetermined standard, if the skilled worker does not have enough experience and indeed already has various distortions has observed. For this reason, a distortion evaluation device becomes proposed for mechanical determination of certain characteristics from the distortion in the article surface, such as for example, a body surface (body surface), is designed where through the sensory examination of the degree the distortion is carried out in a quantitative manner becomes.

Bei der Verzerrungsbewertungsvorrichtung, die in der Patentdruckschrift 1 beschrieben ist, werden Messdaten von einer Messgegenstandsoberfläche mit CAD-Daten für eine Messgegenstandsoberfläche verglichen, die im Voraus in einer CAD-Vorrichtung gespeichert sind, und werden Differenzdaten für entsprechende Punkte auf der Messgegenstandsoberfläche erhalten. Dann wird die Verzerrung der Messgegenstandsoberfläche auf der Grundlage dieser Differenzdaten ausgewertet. Mit anderen Worten wird bei der in der Patentdruckschrift 1 beschriebenen Verzerrungsbewertungsvorrichtung auf der Grundlage einer Herangehensweise eine Verarbeitung durchgeführt, bei der die in den Differenzdaten enthaltenen Informationen lediglich Informationen über die Verzerrung der Messgegenstandsoberfläche sind.

  • [Patentdruckschrift 1] Japanische Patentanmeldungsoffenlegungsschrift Nr. 2003-21511
In the distortion evaluation apparatus described in Patent Document 1, measurement data from a measurement object surface are compared with CAD data for a measurement object surface stored in advance in a CAD apparatus, and difference data for corresponding points on the measurement subject surface are obtained. Then, the distortion of the measurement object surface is evaluated on the basis of this difference data. In other words, in the distortion evaluation apparatus described in Patent Literature 1, processing based on an approach in which the information contained in the difference data is only information about the distortion of the measurement object surface is performed.
  • [Patent Document 1] Japanese Patent Application Publication No. 2003-21511

Zusammenfassung der ErfindungSummary of the invention

Aufgaben der ErfindungObjects of the invention

Bei Körperoberflächen (Karosserieoberflächen), die durch Pressformung aus Stahlblech hergestellt werden, kann sich eine leichte Verzerrung, wie zum Beispiel ein Rückfedern oder dergleichen getrennt und zusätzlich zu der oben erwähnten Verzerrung und dergleichen bilden. In diesem Fall entsprechen für die Messgegenstandsoberfläche tatsächlich berechnete Daten nicht den CAD-Daten. Außerdem enthalten die Differenzdaten auch ein Rückfedern ausdrückende Informationen zusätzlich zu den die Verzerrung ausdrückenden Informationen. Bei den ein Rückfedern ausdrückenden Informationen handelt es sich jedoch um Informationen, welche die intrinsische Form der Messgegenstandsoberfläche ausdrücken, und es handelt sich um keine Verzerrung. Mit anderen Worten kann die in der Patentschrift 1 beschriebene Verzerrungsbewertungsvorrichtung die intrinsische Form der Messgegenstandsoberfläche und die in dieser Form erzeugte Verzerrung nicht getrennt erkennen.at Body surfaces (body surfaces), which are made by press-forming of sheet steel, can be a slight distortion, such as springback or the like separately and in addition to the above-mentioned Distortion and the like form. In this case correspond for actually calculated the object's surface Data is not the CAD data. In addition, the difference data included also a springback expressing information in addition to expressing the distortion Information. When expressing a springback However, information is information that the express intrinsic shape of the object surface, and it is not a distortion. In other words, can the distortion evaluation device described in Patent Document 1 the intrinsic shape of the measurement object surface and recognize the distortion generated in this form separately.

Da eine herkömmliche Verzerrungsbewertungsvorrichtung die Verzerrung der Messgegenstandsoberfläche auf der Grundlage einer ungenauen Formerkennung der Messgegenstandsoberfläche bewertet, kann nicht behauptet werden, dass eine genaue Verzerrungsbewertung durchgeführt wird.There a conventional distortion evaluation device the Distortion of the measurement object surface on the basis evaluated an inaccurate shape recognition of the object surface, can not be claimed that a precise distortion rating is carried out.

Die vorliegende Erfindung wurde angesichts des oben erwähnten Problems gemacht, und es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Formerkennungsvorrichtung vorzusehen, welche die Form einer Messgegenstandsoberfläche genau erkennen kann, selbst wenn ein Verzerrungsrückfedern oder dergleichen auftritt, und auch, eine Verzerrungsbewertungsvorrichtung vorzusehen, die eine Verzerrung auf der Grundlage der Formerkennungsergebnisse bewerten kann.The The present invention has been made in view of the above-mentioned Problem, and it is an object of the present invention, to provide a shape recognition device, which takes the form of a Can accurately detect the object's surface even if a distortion spring or the like occurs, and also to provide a distortion evaluation device, which is a Evaluate distortion based on shape recognition results can.

Mittel zum Lösen des ProblemsMeans for releasing of the problem

Ein Aspekt der Formerkennungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung, die zum Lösen der oben erwähnten Aufgabe verwendet wird, ist eine Formerkennungsvorrichtung zum Durchführen einer Formerkennung auf der Grundlage dreidimensionaler Messdaten zur Messung einer Gegenstandsoberfläche, wobei die Formerkennungsvorrichtung erfasst: ein Annäherungskurvenanwendungsmittel zum entsprechenden Anwenden erster Annäherungskurven, die eine vorgegebene Krümmung haben, auf eine Vielzahl erster Datensätze entlang einer Längsrichtung eines Querschnitts unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten von gemessenen Daten, die eine Rauheit (Abweichung) der Messgegenstandsoberfläche ausdrücken; ein Krümmungsableitungsmittel zum Ableiten einer Krümmung der Vielzahl der ersten Annäherungskurven; ein Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel zum Bestimmen eines Gleichmäßigkeitsbereichs, in dem die Krümmung entlang der Längsrichtung des Querschnitts gleich ist, auf der Grundlage von Variationsdaten entlang der Längsrichtung des Querschnitts einer Vielzahl von Krümmungen, die von dem Krümmungsableitungsmittel abgeleitet wurden; und ein Annäherungskurvenableitungsmittel zum Ableiten einer zweiten Annäherungskurve, die eine vorbestimmte Krümmung hat, die sich auf einen zweiten Satz von Daten bezieht, die im Gleichmäßigkeitsbereich vorhanden sind, der von dem Gleichmäßigkeitsbe reichsbestimmungsmittel unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten bestimmt wurde.One aspect of the shape recognition apparatus of the present invention used for achieving the above-mentioned object is a shape recognition apparatus for performing shape recognition on the basis of three-dimensional measurement data for measuring an object surface, the shape recognition apparatus detecting: approach curve applying means for correspondingly applying first approximation curves comprising a given curvature, on a plurality of first records along a longitudinal direction of a cross section among the two-dimensional cross-sectional data of measured data expressing a roughness (deviation) of the measured object surface; a bend derivative tel for deriving a curvature of the plurality of first approximation curves; a uniformity range determining means for determining a uniformity range in which the curvature is equal along the longitudinal direction of the cross section, based on variation data along the longitudinal direction of the cross section of a plurality of bends derived from the curvature deriving means; and an approach curve deriving means for deriving a second approximation curve having a predetermined curvature related to a second set of data existing in the uniformity range determined by the uniformity area determining means among the two-dimensional cross-sectional data.

Gemäß dem oben genannten Aspekt wendet das Annäherungskurvenanwendungsmittel erste Annäherungskurven, die eine bestimmte Krümmung aufweisen, entsprechend auf eine Vielzahl erster Datensätze entlang der Längsrichtung des Querschnitts unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten der Messdaten an, welche die Rauheit der Messgegenstandsoberfläche ausdrücken, und leitet die Krümmung der Vielzahl der ersten Annäherungskurven ab. Mit anderen Worten kann die Tendenz der Variation in der Krümmung entlang der Längsrichtung des Querschnitts dadurch bestimmt werden, dass die lokale Krümmung an verschiedenen Positionen entlang der Längsrichtung des Querschnitts abgeleitet wird.According to the The above aspect applies the approach curve application means first approximation curves that have a certain curvature, according to a large number of first records along the longitudinal direction of the cross section under the two-dimensional Cross-sectional data of the measured data, which indicates the roughness of the measuring object surface Express, and directs the curvature of the multitude the first approach curves. In other words, can the tendency of variation in curvature along the longitudinal direction of the cross section can be determined by the local curvature at different positions along the longitudinal direction of the Cross section is derived.

Zusätzlich bestimmt das Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel den Gleichmäßigkeitsbereich, in dem die Krümmung entlang der Längsrichtung des Querschnitts gleich ist, auf der Grundlage von Variationsdaten der Vielzahl von Krümmungen, die durch das Krümmungsableitungsmittel entlang der Längsrichtung des Querschnitts abgeleitet wurden, und ist das Annäherungskurvenableitungsmittel zum Ableiten einer zweiten Annäherungskurve konstruiert, die eine vorbestimmte Krümmung hat, auf der Grundlage eines zweiten Satzes von Daten, die im Gleichmäßigkeitsbereich vorhanden sind, unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten, die vom Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel bestimmt wurden. Mit anderen Worten ist die Krümmung entlang der Längsrichtung des Querschnitts gleich, d. h. kann ein Gleichmäßigkeitsbereich bestimmt werden, in dem die Querschnittsform der Messgegenstandsoberfläche eine im Wesentlichen vorbestimmte Krümmung aufweist, und kann ein zweiter Satz von Daten, der in diesem Gleichmäßigkeitsbereich vorhanden ist, extrahiert werden. Demgemäß entspricht die zweite Annäherungskurve, die eine vorgegebene Krümmung hat, die in Zuordnung zum zweiten Satz der Daten abgeleitet wird, dem Teil, in dem die Querschnittsform der Messgegenstandsoberfläche ein im Wesentlichen vorbestimmte Krümmung aufweist.additionally determines the uniformity range determining means the area of uniformity in which the curvature along the longitudinal direction of the cross section is the same, based on variation data of the plurality of bends, that through the bend deflecting means along the longitudinal direction of the cross section, and is the approach curve derivative means designed to derive a second approximation curve, which has a predetermined curvature, based on a second set of data in the field of uniformity are present under the two-dimensional cross-sectional data obtained from the Uniformity range determining means determined were. In other words, the curvature is along the Longitudinal direction of the cross section is the same, d. H. can be a regularity area to be determined in which the cross-sectional shape of the measurement object surface has a substantially predetermined curvature, and can be a second set of data in this regularity area is present, extracted. Accordingly corresponds the second approximation curve, which is a given curvature derived in association with the second set of data, the part in which the cross-sectional shape of the measuring object surface has a substantially predetermined curvature.

Deshalb ist es durch die Verwendung der Formerkennungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung möglich, zweidimensionale Querschnittsdaten für einen Teil der Messgegenstandsoberfläche zu extrahieren, in dem die Querschnittsform eine im Wesentlichen vorbestimmte Krümmung aufweist, und zwar unabhängig von der Anwesenheit oder Abwesenheit einer Verzerrung, die durch ein Rückfedern oder dergleichen verursacht wird. Als ein Ergebnis hiervon ist es möglich, die intrinsische Form der Messgegenstandsoberfläche, die keine Verzerrung enthält, zu bestimmen.Therefore It is through the use of the shape recognition device of the present Invention possible, two-dimensional cross-sectional data for to extract part of the object surface, in that the cross-sectional shape has a substantially predetermined curvature regardless of the presence or Absence of a distortion caused by a springback or the like is caused. As a result, it is possible the intrinsic shape of the measurement object surface, the contains no distortion.

In einem anderen Aspekt der Verzerrungsbewertungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung, die zum Erzielen der oben genannten Aufgabe verwendet wird, ist ein Verzerrungsdatenextraktionsmittel zum Vergleichen des zweiten Satzes von Daten, der im Gleichmäßigkeitsbereich vorhanden ist, der in der Formerkennungsvorrichtung gemäß dem ersten Aspekt abgeleitet wurde, mit der zweiten Annäherungskurve, und zum Extrahieren als Verzerrungsdaten von Daten, deren Abweichung von der zweiten Annäherungskurve größer oder gleich eine eingestellte erlaubte Differenz ist, vorgesehen.In another aspect of the distortion evaluation apparatus of the present invention Invention used to achieve the above object is a distortion data extractor for comparison of the second set of data, in the uniformity area present in the mold recognition apparatus according to the first aspect, with the second approximation, and for extracting as distortion data of data whose deviation larger from the second approximation or equal to a set allowed difference is provided.

Gemäß dem oben genannten Aspekt kann eine Formdifferenz gegenüber der intrinsischen Form der Messgegenstandsoberfläche, die im zweiten Satz von Daten enthalten ist, durch Vergleichen der zweiten Annäherungskurve, welche die intrinsische Form der Messgegenstandsoberfläche ausdrückt, die keine Verzerrung enthält, mit einem zweiten Satz von Daten extrahiert werden, und dies kann als Verzerrungsdaten verwendet werden. Demgemäß ist eine genaue Bewertung der Verzerrung möglich.According to the above aspect can be a difference in shape the intrinsic shape of the measurement object surface, the contained in the second set of data by comparing the second Approach curve showing the intrinsic shape of the object surface expresses that contains no distortion with a second set of data to be extracted, and this can be called distortion data be used. Accordingly, an accurate rating the distortion possible.

Nach noch einem weiteren Aspekt der Verzerrungsbewertungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung ist das Verzerrungsdatenextraktionsmittel so konstruiert, dass die Extraktion der Verzerrungsdaten nicht für Daten durchgeführt wird, die dem ersten Datensatz entsprechen, in dem die Krümmung der ersten Annäherungskurven größer oder gleich einer eingestellten Krümmung unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten ist.To yet another aspect of the distortion evaluation device The present invention is the distortion data extractor so constructed that the extraction of the distortion data is not for Data is performed that corresponds to the first record, in which the curvature of the first approximation curves greater than or equal to a set curvature under the two-dimensional cross-sectional data.

Gemäß dem oben genannten Aspekt ist in dem Teil, in dem die Krümmung größer oder gleich einer vorbestimmten Krümmung ist, d. h. in dem Teil, in dem die Form der Messgegenstandsoberfläche vom Beginn an stark abweicht, diese Verzerrung nicht merklich, selbst wenn sie erzeugt wird, und kann daher bei der Bewertung ignoriert werden. Als ein Ergebnis hiervon können Hardwareressourcen effektiv genutzt werden, weil keine unnötige Bewertung einer Verzerrung durchgeführt wird.According to the above aspect is in the part where the curvature greater than or equal to a predetermined curvature is, d. H. in the part where the shape of the measurement object surface strongly deviates from the beginning, this distortion not noticeable, even when it is generated and can therefore be ignored in the evaluation become. As a result, hardware resources can be used effectively, because no unnecessary evaluation a distortion is performed.

Kurze Beschreibung der ZeichnungenBrief description of the drawings

1 ist ein Funktionsblockdiagramm eines Systems zum kontaktfreien dreidimensionalen Messen, einer Formerkennungsvorrichtung und einer Verzerrungsbewertungsvorrichtung; 1 Fig. 10 is a functional block diagram of a non-contact three-dimensional measuring system, a shape recognition device and a distortion evaluation device;

2 ist ein Diagramm, das Daten zeigt, die unter der Verwendung eines Konvertierungsmittels konvertiert werden; 2 Fig. 10 is a diagram showing data converted using a converting means;

3 ist ein Diagramm, das veranschaulicht, wie unter der Verwendung eines Rauschunterdrückungsmittels Rauschen unterdrückt wird; 3 Fig. 15 is a diagram illustrating how noise is suppressed using a noise suppression means;

4 ist eine Kurvendarstellung, die eine Funktion des Annäherungskurvenanwendungsmittels zeigt; 4 Fig. 10 is a graph showing a function of the approach curve application means;

5 ist eine Kurvendarstellung der Krümmung einer ersten Annäherungskurve, die für die entsprechenden Punkte der zweidimensionalen Querschnittsdaten von Messdaten verwendet wird, die durch das Krümmungsableitungsmittel abgeleitet werden; 5 Fig. 12 is a graph showing the curvature of a first approximation curve used for the corresponding points of the two-dimensional cross-sectional data of measurement data derived by the curvature derivation means;

6 ist eine Kurvendarstellung, die eine Vielzahl von Datenpunkten (zweiter Satz von Daten) darstellt, die in einem spezifizierten Gleichmäßigkeitsbereich unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten der Messdaten vorhanden sind; und 6 Fig. 12 is a graph showing a plurality of data points (second set of data) existing in a specified uniformity area among the two-dimensional cross-sectional data of the measurement data; and

7 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für ein Oberflächenbild von Verzerrungsdaten in der Messgegenstandsoberfläche zeigt. 7 Fig. 13 is a diagram showing an example of a surface image of distortion data in the measurement object surface.

Beste Weise zum Umsetzen der ErfindungBest way to implement the invention

1 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein kontaktfreies dreidimensionales Messsystem, das die Form der Messgegenstandsoberfläche in drei Dimensionen misst, die Formerkennungsvorrichtung 50 der vorliegenden Erfindung sowie die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 der vorliegenden Erfindung zeigt. Bei diesem kontaktfreien dreidimensionalen Messsystem wird die Form eines Türblechs, einer Karosserie, oder einer anderen Komponente, die durch das Formpressen von Stahlblech in einer Metallform hergestellt werden, durch ein kontaktfreies Verfahren in drei Dimensionen gemessen. Zuerst umfasst das System Folgendes:
Eine Roboterhand 10 als ein Messkopfbewegungsmittel, ein kontaktfreies dreidimensionales Messmittel 20 zum Durchführen einer Schachbrettmusteranalyse eines Gittermuster-Fotobilds, das auf eine Messgegenstandsoberfläche projiziert wird, während es unter einer Nachführungsabtastung des Türblechs durch die Roboterhand 10 in der Phase verschoben wird, wodurch dreidimensionale Koordinatenwerte für jedes Pixel des Abbildungsbilds erhalten werden, und zum Ausgeben eines Messbilds mit dreidimensionalen Entfernungsdaten, die entsprechenden Pixeln zugeordnet sind (Genauer gesagt, enthalten Werte von Pixeln, aus denen das Bild besteht, die dreidimensionalen Entfernungsdaten. Daher unterscheidet sich dieses Bild von einem gewöhnlichen Bild, ist hier jedoch zum leichteren Verständnis als ”Messbild” bezeichnet), sowie eine dreidimensionale Messsteuerungseinheit 30 zum Verarbeiten von Messbildern entsprechender Teile des Türblechs, die eines nach dem anderen vom kontaktfreien dreidimensionalen Messmittel 20 übertragen werden, und dann zum Erzeugen von dreidimensionalen Messdaten des gesamten Türblechs. Darüber hinaus kann die Formerkennungsvorrichtung 50 und die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 durch Kombinieren einer Verarbeitungsvorrichtung, wie zum Beispiel eines Rechners oder dergleichen, mit einem spezifischen Programm erhalten werden. 1 FIG. 12 is a functional block diagram illustrating a non-contact three-dimensional measuring system measuring the shape of the measurement object surface in three dimensions, the shape recognition device. FIG 50 of the present invention and the distortion evaluation device 40 of the present invention. In this non-contact three-dimensional measuring system, the shape of a door panel, a body, or other component made by press-molding steel sheet in a metal mold is measured by a non-contact method in three dimensions. First, the system includes:
A robot hand 10 as a measuring head moving means, a non-contact three-dimensional measuring means 20 for performing a checkerboard pattern analysis of a grid pattern photo image projected onto a subject surface while under tracking tracking of the door panel by the robot hand 10 is shifted in phase, thereby obtaining three-dimensional coordinate values for each pixel of the image image, and outputting a measurement image having three-dimensional distance data associated with respective pixels (More specifically, values of pixels constituting the image contain the three-dimensional distance data. Therefore, this image differs from an ordinary image, but here is referred to as a "measurement image" for ease of understanding), as well as a three-dimensional measurement control unit 30 for processing measurement images of corresponding parts of the door panel, one after the other from the non-contact three-dimensional measuring means 20 and then to generate three-dimensional measurement data of the entire door panel. In addition, the shape recognition device 50 and the distortion evaluation device 40 by combining a processing device such as a calculator or the like with a specific program.

Die Roboterhand 10 ist als solche allgemein bekannt und umfasst einen Armmechanismus 11, der einen dreidimensional positionsbeweglichen Werkzeugbefestigungsteil 11a am äußersten Ende sowie eine Roboterhandsteuerung 12 aufweist, welche die Bewegung dieses Armmechanismus 11 steuert.The robot hand 10 is well known as such and includes an arm mechanism 11 , the three-dimensional position movable tool fastening part 11a at the extreme end as well as a robot hand control 12 which shows the movement of this arm mechanism 11 controls.

Das kontaktfreie dreidimensionale Messmittel 20 weist einen Messkopf 21, der einen Schachbrettmusterprojektionsteil 21a, der als ein Projektor zum Projizieren eines Gittermusters auf eine Messgegenstandsoberfläche dient, und einen Kamerateil 21b zum Abbilden eines Gittermusters, das verformt wird, während es auf die Messgegenstandsoberfläche projiziert wird, enthält, eine Steuereinheit 22 zum Steuern des Schachbrettmusterprojektionsteils 21a, des Kamerateils 21b usw. sowie einen dreidimensionalen Entfernungsdatenmessteil 23 zum Analysieren des Bilds, das vom Kamerateil 21b gesendet wird, und schließlich zum Erzeugen und Ausgeben des oben beschriebenen Messbilds auf. Mit einem solchen kontaktfreien dreidimensionalen Messmittel 20 wird eine Hochpräzisionsmessung möglich, indem die Gitterprojektions- mit der Phasenverschiebungstechnik kombiniert wird. Dieses Messprinzip und seine Konstruktion sind bekannt und z. B. in der japanischen Patentanmeldungsoffenlegungsschrift Nr. 2004-317495 und der japanischen Patentanmeldungsoffenlegungsschrift Nr. 2002-257528 beschrieben. Der Messkopf 21 ist an dem Werkzeugbefestigungsteil 11a der Roboterhand 10 befestigt, und der Messkopf 21 kann zum Ausführen der dreidimensionalen Messung zu einer gewünschten Position bewegt werden.The non-contact three-dimensional measuring device 20 has a measuring head 21 who has a chequerboard pattern projection part 21a serving as a projector for projecting a grating pattern on a measurement object surface, and a camera part 21b For imaging a grating pattern that is deformed while being projected onto the subject surface, includes a control unit 22 for controlling the checkerboard pattern projection part 21a , the camera part 21b etc. as well as a three-dimensional distance data measuring part 23 to analyze the image taken by the camera part 21b is sent, and finally to generate and output the above-described measurement image. With such a non-contact three-dimensional measuring device 20 For example, high-precision measurement is possible by combining the grid projection technique with the phase-shifting technique. This measuring principle and its construction are known and z. B. in the Japanese Patent Application Laid-Open Publication No. 2004-317495 and the Japanese Patent Application Laid-Open Publication No. 2002-257528 described. The measuring head 21 is on the tool attachment part 11a the robot hand 10 attached, and the measuring head 21 can be moved to a desired position to perform the three-dimensional measurement.

Die dreidimensionalen Daten, die wie oben beschrieben erzeugt werden, werden von der dreidimensionalen Messsteuerungseinheit 30 an die Verzerrungsbewertungsvorrichtung übertragen, die mit einer Formerkennungsvorrichtung 50 ausgerüstet ist. Die Konstruktion der Formerkennungsvorrichtung 50 und der Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 sowie das Formerkennungsverfahren für die Messgegenstandsoberfläche, das unter der Verwendung der Formerkennungsvorrichtung 50 durchgeführt wird, und das Verzerrungsbewertungsverfahren, das unter der Verwendung der Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 durchgeführt wird, werden im Folgenden beschrieben.The three-dimensional data generated as described above is acquired from the three-dimensional measurement control unit 30 transmitted to the distortion evaluation device provided with a shape recognition device 50 equipped. The construction of the shape recognition device 50 and the distortion evaluation device 40 and the shape detection method for the measurement object surface obtained by using the shape recognition device 50 is performed, and the distortion evaluation method using the distortion evaluation device 40 will be described below.

Die Formerkennungsvorrichtung 50 der vorliegenden Erfindung umfasst ein Annäherungskurvenanwendungsmittel 43, ein Krümmungsableitungsmittel 44, ein Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel 45, sowie ein Annäherungskurvenableitungsmittel 46. Ferner umfasst die Formerkennungsvorrichtung 50 ein Datenkonvertierungsmittel 51, das eine Datenkonvertierung von dreidimensionalen Messdaten durchführt, die durch die Steuerungseinheit für die dreidimensionale Messung erzeugt werden, sowie Rauschunterdrückungsmittel 42 zum Entfernen von Rauschen aus den Daten.The shape recognition device 50 The present invention includes an approach curve application means 43 , a curvature derivative 44 a uniformity range determining means 45 , as well as an approach curve derivative 46 , Furthermore, the shape recognition device comprises 50 a data conversion means 51 which performs data conversion of three-dimensional measurement data generated by the three-dimensional measurement control unit and noise suppression means 42 to remove noise from the data.

Ferner umfasst die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 der vorliegenden Erfindung ein Verzerrungsdatenextraktionsmittel 47 zum Extrahieren von Verzerrungsdaten, die auf der Messgegenstandsoberfläche vorhanden sind, sowie ferner ein Anzeigemittel 48, das verschiedene Typen beschaffter Daten, wie zum Beispiel Eingabedaten, berechnet werdende Daten, Daten, die berechnet wurden, und dergleichen anzeigen kann.Furthermore, the distortion evaluation device comprises 40 the present invention, a distortion data extraction means 47 for extracting distortion data existing on the measurement object surface, and further a display means 48 that can display various types of acquired data, such as input data, calculated data, data that has been calculated, and the like.

Das oben erwähnte Datenkonvertierungsmittel 41, das Rauschunterdrückungsmittel 42, das Annäherungskurvenanwendungsmittel 43, das Krümmungsableitungsmittel 44, das Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel 45, das Annäherungskurvenableitungsmittel 46 und das Verzerrungsdatenextraktionsmittel 47 können unter der Verwendung von Datenverarbeitungsvorrichtungen, wie zum Beispiel eines Rechners oder dergleichen, erhalten werden, aus denen die Formerkennungsvorrichtung 50 und die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 besteht.The above-mentioned data conversion means 41 , the noise canceling agent 42 , the approach curve application agent 43 , the curvature derivative 44 , the uniformity range determining means 45 , the approach curve derivative means 46 and the distortion data extractor 47 can be obtained using data processing devices, such as a computer or the like, from which the shape recognition device 50 and the distortion evaluation device 40 consists.

2 ist ein Diagramm, das die Datenkonvertierung veranschaulicht, die vom Datenkonvertierungsmittel 41 ausgeführt wird. Das Datenkonvertierungsmittel 51 erzeugt eine Funktion, die Daten konvertiert, um so dreidimensionale Messdaten, bei denen es sich um Punktgruppendaten handelt, welche die Oberflächenform der Messgegenstandsoberfläche in drei Dimensionen darstellen, in Daten zu konvertieren, die in der nachfolgenden Verarbeitung ein fach verwendet werden können. In 2 werden die Daten der dreidimensionalen Messdaten, die tatsächlich gemessen wurden, durch leere Kreise und werden die konvertierten Daten durch schwarz gefüllte Kreise ausgedrückt. Konkret ausgedrückt berechnet das Datenkonvertierungsmittel 41 Daten an den Gitterpunkten der X-Y-Ebene aus den tatsächlichen dreidimensionalen Messdaten und konvertiert die Punktgruppendaten, aus denen die tatsächlichen dreidimensionalen Messdaten bestehen, in Punktgruppendaten auf den Gitterpunkten der X-Y-Ebene. 2 Figure 13 is a diagram illustrating the data conversion performed by the data conversion means 41 is performed. The data conversion means 51 generates a function that converts data to convert three-dimensional measurement data, which is dot group data representing the surface shape of the measurement object surface in three dimensions, into data that can be easily used in the subsequent processing. In 2 For example, the data of the three-dimensional measurement data actually measured is expressed by open circles and the converted data is expressed by circles filled with black. Concretely, the data conversion means calculates 41 Data at the grid points of the XY plane from the actual three-dimensional measurement data and converts the point group data that make up the actual three-dimensional measurement data into point group data on the grid points of the XY plane.

3 ist ein Diagramm, das die Rauschunterdrückung veranschaulicht, die durch das Rauschunterdrückungsmittel 42 durchgeführt wird. Das Rauschunterdrückungsmittel 42 vergleicht einen spezifischen Punkt Pv, der der Gegenstand der Rauschunterdrückung ist, mit einem Punkt, der über eine Lücke hinweg diesem spezifiziertem Punkt Pv benachbart ist. In der vorliegenden Ausführungsform führt das Rauschunterdrückungsmittel 42 einen Vergleich der Z-Werte (der Werte in der Höhenrichtung der Messgegenstandsoberfläche) zwischen zwei Punkten Pv+2 und Pv-2, die getrennt sind, so dass sie auf beiden Seiten eines spezifischen Punktes Pv liegen, und diesem spezifischem Punkt Pv durch. 3 Figure 12 is a diagram illustrating the noise reduction provided by the noise canceling means 42 is carried out. The noise canceling agent 42 compares a specific point P v , which is the subject of the noise suppression, with a point that is adjacent to this specified point P v over a gap. In the present embodiment, the noise suppressing means performs 42 a comparison of the Z values (the values in the height direction of the measurement object surface) between two points P v + 2 and P v-2 which are separated so as to be on both sides of a specific point P v , and this specific point P v through.

Wie in der Kurve A-1 von 3 gezeigt, leitet das Rauschunterdrückungsmittel 42 einen Differenzwert Dv mit dem Punkt Pv-2 ab, der gegenüber dem spezifischen Punkt Pv eine große Differenz hat, und vergleicht diesen Differenzwert Dv mit einem erlaubten Differenzwert Di. Dann wird, wenn Dv < Di ist, wie in der Kurve A-1 in 3 gezeigt, eine Glättungsverarbeitung, die den spezifischen Punkt Pv auf die Annäherungslinie der benachbarten Daten korrigiert, am spezifischen Punkt Pv durchgeführt, wie in der Kurve B-1 von 3 dargestellt.As in the curve A-1 of 3 shown, directs the noise canceling means 42 a difference value Dv with the point P v-2 having a large difference from the specific point P v , and compares this difference value Dv with an allowable difference value Di. Then, when Dv <Di, as in the curve A- 1 in 3 A smoothing processing that corrects the specific point P v to the approach line of the adjacent data is performed at the specific point P v as in the curve B-1 of FIG 3 shown.

Auf der anderen Seite wird, wie in der Kurve A-2 von 3 gezeigt, wenn Dv größer als Di ist, wenn das Rauschunterdrückungsmittel 42 den spezifischen Punkt Pv mit dem Punkt Pv+2 vergleicht, eine Glättungsverarbeitung am spezifischen Punkt Pv nicht durchgeführt, wie in der Kurve B-2 von 3 gezeigt. Auf diese Weise wird ein Datensatz wie derjenige, der in der Kurve C gezeigt ist, durch die Ausführung einer Rauschunterdrückungsverarbeitung für die entsprechenden Datenpunkte erhalten. Ferner werden in einer nachfolgenden Verarbeitung diese Datensätze, aus denen das Rauschen entfernt wurde, als dreidimensionale Messdaten für die Messgegenstandsoberfläche (oder als zweidimensionale Querschnittsdaten der Messdaten, die eine Rauheit in der Messgegenstandsoberfläche ausdrücken) verwendet.On the other hand, as in the curve A-2 of 3 shown when Dv is greater than Di when the noise canceling agent 42 comparing the specific point P v with the point P v + 2 , smoothing processing at the specific point P v is not performed as in the curve B-2 of FIG 3 shown. In this way, a record such as that shown in the curve C is obtained by executing noise suppression processing for the corresponding data points. Further, in a subsequent processing, these data records from which the noise has been removed are used as three-dimensional measurement data for the measurement object surface (or as two-dimensional cross-sectional data of the measurement data expressing roughness in the measurement object surface).

4 ist eine Kurvendarstellung, welche die Funktion des Annäherungskurvenanwendungsmittels 43 veranschaulicht. Dieses Annäherungskurvenanwendungsmittel 43 ist so konstruiert, dass es erste Annäherungskurven, die eine vorgegebene Krümmung haben, auf eine Vielzahl erster Datensätze entlang der Längsrichtung des Querschnitts unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten der Messdaten anwendet, welche die Rauheit der Messgegenstandsoberfläche ausdrücken. Konkret ausgedrückt werden, wie in 4(a) gezeigt, erste Annäherungskurven auf die entsprechenden Datenpunkte der zweidimensionalen Querschnittsdaten P1, P2, P3, ... entlang der Längsrichtung des Querschnitts angewendet. 4 is a graph showing the function of the approach curve application tool 43 illustrated. This approach curve application agent 43 is designed to apply first approximation curves having a predetermined curvature to a plurality of first data sets along the longitudinal direction of the cross section among the two-dimensional cross-sectional data of the measurement data that the roughness of the measurement counter express the surface of the stand. Specifically expressed as in 4 (a) 1 , first approximate curves are applied to the corresponding data points of the two-dimensional cross-sectional data P 1 , P 2 , P 3 , ... along the longitudinal direction of the cross section.

In der folgenden Beschreibung wird eine Verarbeitung der zweidimensionalen Querschnittsdaten, die sich auf spezifische Messdaten der Messgegenstandsoberfläche beziehen, beschrieben; eine ähnliche Verarbeitung kann jedoch auch an anderen zweidimensionalen Querschnittsdaten durchgeführt werden, aus denen die Messgegenstandsoberfläche aufgebaut ist.In In the following description, a processing of the two-dimensional Cross-sectional data related to specific measurement data of the measurement object surface refer described; a similar processing can but also performed on other two-dimensional cross-sectional data become, from which the measuring object surface built up is.

Zuerst wird, wie in 4(a) gezeigt, Pi als die Mitte genommen, werden Punkte an beiden Enden einer spezifischen Lücke als Psi und Pei bezeichnet, und wird durch diese drei Punkte ein Kreis gezogen. In diesem Fall ist, wenn alle Punkte innerhalb einer eingestellten erlaubten Differenz passen, die Krümmung von Pi der berechnete Wert. Wenn es auch nur einen Punkt gibt, der außerhalb der Toleranz liegt, wird si = si + 1 und ei = ei – 1 durchgeführt, und dies wiederholt, bis die Werte innerhalb der Toleranz liegen.First, as in 4 (a) When P i is taken as the center, points at both ends of a specific gap are referred to as P si and P ei , and a circle is drawn through these three points. In this case, if all points fit within a set allowed difference, the curvature of P i is the calculated value. If there is even one point out of tolerance, si = si + 1 and ei = ei - 1 are performed and repeated until the values are within tolerance.

Trotzdem kann es immer noch Fälle geben, bei denen kein optimaler Kreis gefunden werden kann.Nevertheless there may still be cases where no optimal Circle can be found.

In 4(b) ist ein Verfahren zum Anwenden einer ersten Annäherungskurve an den Datenpunkt Pi, das durch das Annährungskurvenanwendungsmittel 43 durchgeführt wird, veranschaulicht. Wie in der Zeichnung zu sehen ist, wird, wenn eine Form (Intervall von [Pi-5, Pi-3]) oder ein Beugungspunkt innerhalb eines festen Abstands vorhanden ist, eine Berechnung eingeleitet, wobei die Richtung, in der die Form oder der Beugungspunkt vorhanden ist (in Richtung auf Psi in 4(b)), fest ist. Das Berechnungsverfahren ist dasselbe, wie es oben beschrieben wurde; ein Kreis wird in der folgenden Reihenfolge angenähert: (Pi-2, Pi, Pei) → (Pi-2, Pi, Pei-1) → (Pi-2, Pi, Pei-2) → ... (Pi-2, Pi, Pi+2) → (Pi-1, Pi, Pi+2) → (Pi-1, Pi, Pi+1).In 4 (b) is a method of applying a first approximation curve to the data point P i by the approach curve application means 43 is performed. As can be seen in the drawing, when there is a shape (interval of [P i-5 , P i-3 ]) or a diffraction point within a fixed distance, a calculation is initiated wherein the direction in which the shape or the diffraction point is present (towards P si in 4 (b) ), is fixed. The calculation method is the same as described above; a circle is approximated in the following order: (P i-2 , P i , P ei ) → (P i-2 , P i , P e i -1 ) → (P i-2 , P i , P ei-2 ) → ... (P i-2 , P i , P i + 2 ) → (P i-1 , P i , P i + 2 ) → (P i-1 , P i , P i + 1 ).

Auf diese Weise kann eine Krümmung aller Punkte bestimmt werden.On In this way, a curvature of all points can be determined.

Ein Beispiel für das zum Annähern eines Kreises im oben erwähnten System verwendetes Verfahren ist gezeigt; doch ist dieses System nicht immer fest. Zum Annähern eines größeren und genaueren Kreises, wäre es ebenfalls möglich, zu einem Verfahren zu wechseln, bei dem die Punkte von beiden Seiten subtrahiert werden, oder den Mittelpunkt Pi innerhalb des Annäherungsintervalls eines bestimmten Kreises zu bewegen.An example of the method used to approximate a circle in the above-mentioned system is shown; but this system is not always fixed. To approximate a larger and more accurate circle, it would also be possible to switch to a method in which the points are subtracted from either side, or to move the center P i within the approximation interval of a particular circle.

4(c) zeigt ein Beispiel für erste Annäherungskurven R1, R4 und R6, die wie oben beschrieben erzeugt wurden. Zum Beispiel verwendet die erste Annäherungskurve R4 für den Punkt P4 die Punkte P3, P4 und P5 als erste Datensätze. Auf diese Weise werden die entsprechenden ersten Annäherungskurven Positionsinformationen entlang der Längsrichtung des Querschnitts zugeordnet, d. h. Informationen, welche die Punkte angeben, für welche die Kurven erzeugt werden, und diese werden in nachfolgenden Prozessen subtrahiert. 4 (c) shows an example of first approach curves R1, R4 and R6 generated as described above. For example, the first approximation curve R4 for the point P 4 uses the points P 3 , P 4 and P 5 as first data sets. In this way, the corresponding first approximation curves are assigned position information along the longitudinal direction of the cross section, ie, information indicating the points for which the curves are generated, and these are subtracted in subsequent processes.

5 zeigt Krümmungsdaten für eine erste Annäherungskurve, die auf entsprechende Punkte der zweidimensionalen Querschnittsdaten angewendet werden, die durch das Krümmungsableitungsmittel 44 abgeleitet werden. Die Krümmung ρ ist der Kehrwert des absoluten Werts des Radius R der ersten Annäherungskurve. In der vorliegenden Ausführungsform ist das Vorzeichen des Radius der ersten Annäherungskurve positiv, wenn die zweidimensionalen Querschnittsdaten eine Form haben, die in einer Richtung nach oben konvex ist. Und das Vorzeichen des Radius der ersten Annäherungskurve ist negativ, wenn die zweidimensionalen Querschnittsdaten eine Form haben, die in einer Richtung nach unten konvex ist. Zum Beispiel sind in 4(a) die Vorzeichen der Radien der ersten Annäherungskurven R1 und R4 positiv und ist das Vorzeichen des Radius der ersten Annäherungskurve R6 negativ. 5 shows curvature data for a first approximation curve that are applied to corresponding points of the two-dimensional cross-sectional data generated by the curvature derivative means 44 be derived. The curvature ρ is the reciprocal of the absolute value of the radius R of the first approximation curve. In the present embodiment, the sign of the radius of the first approximation curve is positive when the two-dimensional cross-sectional data has a shape that is convex in an upward direction. And the sign of the radius of the first approximation curve is negative when the two-dimensional cross-sectional data has a shape that is convex in a downward direction. For example, in 4 (a) the signs of the radii of the first approximation curves R1 and R4 are positive and the sign of the radius of the first approximation curve R6 is negative.

Als Nächstes bestimmt das Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel 45 den Gleichmäßigkeitsbereich, in dem die Krümmung entlang der Längsrichtung des Querschnitts gleich ist, auf der Grundlage der Variationsdaten der Vielzahl von Krümmungen, die vom Krümmungsableitungsmittel 44 entlang der Längsrichtung des Querschnitts der Messgegenstandsoberfläche abgeleitet wurden, wie zum Beispiel in 5 gezeigt. In 5 sind der Bereich A und der Bereich C Gleichmäßigkeitsbereiche; der Bereich B ist jedoch kein Gleichmäßigkeitsbereich. Wie in 5 gezeigt, bedeutet die Tatsache, dass die Krümmung entlang der Schnittrichtung der Messgegenstandsoberfläche im Gleichmäßigkeitsbereich A und im Gleichmäßigkeitsbereich C gleich ist, dass die Messgegenstandsoberflächen der Positionen, die diesen Bereichen entsprechen, Oberflächen sind, die über einen breiten Bereich eine bestimmte Krümmung aufweisen. Ferner sind die Krümmungen der oben erwähnten Bereiche A, B und C positiv und sind diese Bereiche konvex gekrümmte Oberflächen.Next, the uniformity range determining means determines 45 the uniformity range in which the curvature is equal along the longitudinal direction of the cross section, based on the variation data of the plurality of curvatures provided by the curvature derivation means 44 along the lengthwise direction of the cross section of the measurement object surface, such as in 5 shown. In 5 Area A and Area C are areas of uniformity; however, the area B is not a uniformity area. As in 5 The fact that the curvature along the cutting direction of the measurement object surface in the uniformity area A and in the uniformity area C is equal to that shown in FIG. 5 indicates that the measurement object surfaces of the positions corresponding to these areas are surfaces having a certain curvature over a wide range. Further, the bends of the above-mentioned regions A, B and C are positive and these regions are convexly curved surfaces.

In der vorliegenden Ausführungsform sind Informationen, die sich auf die Positionen entlang der Schnittrichtung der Messgegenstandsoberfläche beziehen, auf welche die Krümmungswerte der ersten Annäherungskurven angewendet werden, den entsprechenden Krümmungswerten zugeordnet, die innerhalb der Gleichmäßigkeitsbereiche vorhanden sind. Demgemäß bestimmt die Bestimmung der Gleichmäßigkeitsbereiche in Bezug auf die Krümmungsinformationen durch das Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel 45 indirekt die Gleichmäßigkeitsbereiche, welche sich auf zweidimensionale Daten beziehen.In the present embodiment, information relating to the positions along the cutting direction of the measurement object surface to which the curvature values of the first approximation curves are applied are assigned to the corresponding curvature values shown in FIG are present within the uniformity ranges. Accordingly, the determination of the uniformity ranges with respect to the curvature information by the uniformity range determining means determines 45 indirectly the areas of uniformity, which refer to two-dimensional data.

Nachfolgend extrahiert das Annäherungskurvenableitungsmittel 46 die Daten, die in den oben erwähnten Gleichmäßigkeitsbereichen vorhanden sind, die durch das oben erwähnte Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel 45 unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten bestimmt wurden, als einen zweiten Datensatz und leitet eine zweite Annäherungskurve ab, die eine bestimmte Krümmung hat, die sich auf diesen zweiten Datensatz bezieht. 6 ist eine Kurvendarstellung, die eine Vielzahl von Datenpunkten (zweiten Da tensatz) zeigt, die in einem bestimmten Gleichmäßigkeitsbereich unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten vorhanden sind. Die gezeigten Punkte befinden sich entlang der Richtung des Querschnitts der Messgegenstandsoberfläche, und Informationen, die sich auf die Krümmung der ersten Annäherungskurven beziehen, sind jedem Punkt zugeordnet. Demgemäß kann durch Mittelung der Krümmungen der entsprechenden im zweiten Datensatz vorhandenen Punkte das Annäherungskurvenableitungsmittel 46 zweite Annäherungskurven ableiten, die eine bestimmte Krümmung haben, die sich auf den zweiten Datensatz beziehen. Ferner kann das Annäherungskurvenableitungsmittel 46 die Ableitung dieser zweiten Annäherungskurven für verschiedene Gleichmäßigkeitsbereiche durchführen.Subsequently, the approximation curve derivation means extracts 46 the data existing in the above-mentioned uniformity ranges represented by the above-mentioned uniformity range determining means 45 as a second set of data and derives a second approximation curve having a certain curvature related to this second set of data. 6 Fig. 11 is a graph showing a plurality of data points (second data set) existing in a certain uniformity area among the two-dimensional cross-sectional data. The points shown are along the direction of the cross-section of the article surface, and information relating to the curvature of the first approximation curves is assigned to each point. Accordingly, by averaging the curvatures of the corresponding points present in the second data set, the approach curve deriving means 46 derive second approximation curves having a certain curvature related to the second data set. Furthermore, the approach curve derivation means 46 perform the derivative of these second approximation curves for different uniformity ranges.

Auf diese Weise handelt es sich bei den in 6 gezeigten zweiten Annäherungskurven um Linien, welche die Schnittform der Oberflächen angeben, die über einen vorbestimmten Bereich der Messgegenstandsoberfläche eine bestimmte Krümmung aufweisen. Mit anderen Worten ist es unter der Verwendung der Formerkennungsvorrichtung 50 der vorliegenden Erfindung möglich, die Form der Messgegenstandsoberfläche selbst, die keine Verzerrung aufweist (die Form nach dem Rückfedern) lediglich unter der Verwendung der tatsächlich gemessenen zweidimensionalen Querschnittsdaten der Messgegenstandsoberfläche zu erkennen, und zwar unabhängig davon, ob die vom Rückfedern verursachte Verzerrung in der Messgegenstandsoberfläche erzeugt wurde oder nicht.In this way, the in 6 shown second approximation curves around lines indicating the sectional shape of the surfaces having a certain curvature over a predetermined range of the measuring object surface. In other words, it is using the shape recognition device 50 According to the present invention, it is possible to recognize the shape of the measurement object surface itself having no distortion (the shape after springback) only by using the actually measured two-dimensional cross-sectional data of the measurement object surface, regardless of whether the distortion caused by the springback is in the measurement object surface was generated or not.

Darüber hinaus kann die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 der vorliegenden Erfindung unter der Verwendung der oben erwähnten zweiten Annäherungskurven, die in der Formerkennungsvorrichtung 50 abgeleitet wurden, eine in der Messgegenstandsoberfläche vorhandene Verzerrung extrahieren. Wie in 1 gezeigt, umfasst die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 ein Verzerrungsdatenextraktionsmittel 47, das den zweiten Satz von Daten, die in den Gleichmäßigkeitsbereichen vorhanden sind, die in der oben erwähnten Formerkennungsvorrichtung 50 abgeleitet wurden, mit den zweiten Annäherungskurven vergleicht und Daten als Verzerrungsdaten extrahiert, in denen die Abweichung von den zweiten Annäherungskurven größer oder gleich einer vorbestimmten erlaubten Differenz ist. Konkret ausgedrückt stellt, wie in 6 gezeigt, das Verzerrungsdatenextraktionsmittel 47 erlaubte Differenzen d1 und d2 für die Additionsseite und die Subtraktionsseite der zweiten Annäherungskurven ein und extrahiert aus den Daten, aus denen der zweite Datensatz aufgebaut ist, Daten, bei denen die Abweichung von den zweiten Annäherungskurven größer oder gleich den eingestellten erlaubten Differenzen ist. Bei dem in 6 gezeigten Beispiel ist die Abweichung der im Datenbereich Da vorhandenen Daten kleiner als die voreingestellte erlaubte Differenz, doch ist die Abweichung der im Datenbereich Db und dem Datenbereich Dc vorhandenen Daten größer oder gleich der voreingestellten erlaubten Differenz. Demgemäß extrahiert unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten der Messgegenstandsoberfläche das Verzerrungsdatenextraktionsmittel 47 die im Datenbereich Db und im Datenbereich Dc vorhandenen Daten als Verzerrungsdaten. Außerdem führt das Verzerrungsdatenextraktionsmittel 47 in ähnlicher Weise auch die Extraktion von Verzerrungsdaten in den entsprechenden Gleichförmigkeitsbereichen unter der Verwendung der entsprechenden zweiten Annäherungskurven in allen Abschnitten durch, aus denen die Messgegenstandsoberfläche besteht, die durch das oben erwähnte Annäherungskurvenableitungsmittel 46 abgeleitet wurde.In addition, the distortion evaluation device 40 of the present invention using the above-mentioned second approximation curves used in the shape recognition device 50 extract a distortion present in the article surface. As in 1 shown includes the distortion evaluation device 40 a distortion data extractor 47 containing the second set of data present in the areas of uniformity in the shape recognition apparatus mentioned above 50 are derived, compared with the second approximation curves and extracted data as distortion data in which the deviation from the second approximation curves is greater than or equal to a predetermined allowable difference. Concretely puts, as in 6 shown the distortion data extractor 47 allowed differences d1 and d2 for the addition side and the subtraction side of the second approximation curves and extracted from the data constituting the second data set data in which the deviation from the second approximation curves is greater than or equal to the set allowable differences. At the in 6 As shown, the deviation of the data existing in the data area Da is smaller than the preset allowable difference, but the deviation of the data existing in the data area Db and the data area Dc is greater than or equal to the preset allowable difference. Accordingly, among the two-dimensional cross-sectional data of the measurement object surface, the distortion data extraction means extracts 47 the data present in the data area Db and in the data area Dc as distortion data. In addition, the distortion data extractor results 47 similarly, the extraction of distortion data in the respective uniformity regions using the corresponding second approximation curves in all sections making up the measurement object surface by the above-mentioned approximation curve derivation means 46 was derived.

In allen Fällen, bei denen die Krümmung der ersten Annäherungskurven jedoch unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten der Messgegenstandsoberfläche eine Rauheit aufzeigt, führt das Verzerrungsdatenextraktionsmittel 47 keine Extraktion von Verzerrungsdaten hinsichtlich der Daten durch, die den ersten Datensätzen entsprechen, bei denen die Krümmung größer oder gleich der in 5 gezeigten voreingestellten Krümmung ρTH ist, selbst wenn die Krümmung der ersten Annäherungskurven gleichmäßig ist. Der Grund hierfür ist, dass in Teilen, in denen die Krümmung größer oder gleich der eingestellten Krümmung ρTH ist, d. h. Teilen, bei denen die Form der Messgegenstandsoberfläche sich von Beginn an abrupt ändert, selbst wenn eine Verzerrung erzeugt wird, diese Verzerrung nicht merklich ist. Deshalb kann diese Verzerrung bei der Bewertung auch ignoriert werden. In Fällen, bei denen die Krümmung der ersten Annährungskurve R4, die zum Beispiel in 4 gezeigt ist, größer oder gleich der voreingestellten Krümmung ρTH ist, werden zum Beispiel die Punkte P3, P4 und P5, aus denen der erste Datensatz besteht, hinsichtlich des Punkts P4 nicht als Verzerrungsdaten betrachtet und sind nicht Gegenstand der oben erwähnten Verzerrungsdatenextraktion.However, in all cases where the curvature of the first approximation curves indicates roughness among the two-dimensional cross-sectional data of the measurement object surface, the distortion data extraction means results 47 no extraction of distortion data with respect to the data corresponding to the first data sets where the curvature is greater than or equal to that in 5 Even if the curvature of the first approximation curves is uniform, the pre-set curvature ρ TH shown in FIG. The reason for this is that, in parts where the curvature is greater than or equal to the set curvature ρ TH , ie parts where the shape of the subject surface changes abruptly from the beginning, even if distortion is generated, this distortion is not noticeable is. Therefore, this bias in the evaluation can also be ignored. In cases where the curvature of the first approximation curve R4, for example, in 4 is greater than or equal to the preset curvature ρ TH , for example, the points P 3 , P 4 and P 5 making up the first data set will not be considered Ver in point P 4 distortion data and are not the subject of the above-mentioned distortion data extraction.

Darüber hinaus wird die Verzerrungsdatenextraktion auch nicht für Daten durchgeführt, die in Teilen außerhalb der Gleichmäßigkeitsbereiche, wie zum Beispiel den in 5 gezeigten Bereich B und dergleichen, vorhanden sind.In addition, the distortion data extraction is also not performed for data partially out of the uniformity areas, such as those in 5 shown area B and the like, are present.

7 zeigt ein Anzeigebildschirmbeispiel, bei dem die Fahrzeugkarosserieoberfläche in der Nachbarschaft der Ölvorratsöffnung als die Messgegenstandsoberfläche herangezogen wird, und die bei dieser Messgegenstandsoberfläche von dem Verzerrungsdatenextraktionsmittel 47 extrahierten Verzerrungsdaten werden vom Anzeigemittel 48 angezeigt. Hierbei sind die Verzerrungsdaten als ein Graustufen-Verteilungsdiagramm dargestellt, das der Stärke der Werte entspricht. Aus 7 ist zu ersehen, dass die Verzerrungen in der Nachbarschaft der vier Ecken der Brennstoffvorratsöffnung (Bereiche S3, S4, S5 und S6) in einer konzentrierten Weise auftreten und in allen anderen Teilen kaum in Erscheinung treten. 7 FIG. 12 shows a display screen example in which the vehicle body surface in the neighborhood of the oil supply opening is used as the measurement object surface, and the distortion data extracting means in this measurement object surface 47 extracted distortion data is from the display means 48 displayed. Here, the distortion data is represented as a gray level distribution diagram corresponding to the magnitude of the values. Out 7 It can be seen that the distortions occur in the vicinity of the four corners of the fuel storage opening (areas S3, S4, S5 and S6) in a concentrated manner and hardly appear in all other parts.

Auf diese Weise wird eine Form, die sich von der intrinsischen Form der Messgegenstandsoberfläche, die im zweiten Datensatz vorhanden ist, unterscheidet, durch Vergleichen der zweiten Annäherungskurven, welche die intrinsische Form der Messgegenstandsoberfläche, welche keine Verzerrung enthält, darstellt, wie sie durch die Formerkennungsvorrichtung 50 erkannt wurde, mit dem entsprechenden zweiten Datensatz extrahiert, wobei diese dann als die Verzerrungsdaten herangezogen werden können. Insbesondere sind im in 7 dargestellten Verteilungsdiagramm Teile, bei denen die Abweichung von den zweiten Annäherungskurven kleiner als die voreingestellte erlaubte Differenz ist, Teile, bei denen die Krümmung der ersten Annäherungskurven größer oder gleich dem voreingestellten Krümmungswert ρTH ist, und Teile außerhalb der Gleichmäßigkeitsbereiche, wie zum Beispiel der in 5 gezeigte Bereich B und dergleichen, als flache Oberflächen wie im Fall der Bereiche S1 und S2 dargestellt. Mit anderen Worten werden, selbst wenn die Form der Messgegenstandsoberfläche, die den Bereichen S1 und S2 entspricht, tatsächlich eine Krümmung hat, die Teile, die diese Krümmung aufweisen, nicht als Verzerrung erkannt. Außerdem wird ein Verteilungsdiagramm erhalten, bei dem lediglich die Gegenwart einen Flecks leicht zu erkennen ist, wie in 7 gezeigt.In this way, a shape that is different from the intrinsic shape of the measurement object surface present in the second data set is represented by comparing the second approximation curves containing the intrinsic shape of the measurement object surface containing no distortion as determined by the shape recognition device 50 was detected, extracted with the corresponding second record, which then can be used as the distortion data. In particular, in the 7 The distribution chart shown is parts where the deviation from the second approach curves is smaller than the preset allowable difference, parts where the curvature of the first approximation curves is greater than or equal to the preset curvature value ρ TH , and portions outside the uniformity ranges, such as in FIG 5 shown area B and the like, as flat surfaces as shown in the case of the areas S1 and S2. In other words, even if the shape of the measurement object surface corresponding to the regions S1 and S2 actually has a curvature, the parts having this curvature will not be recognized as distortion. In addition, a distribution diagram is obtained in which only the presence of a spot is easily recognized, as in 7 shown.

<Andere Ausführungsformen><Others Embodiments>

<1><1>

Im Funktionsblockdiagramm von 1 in der oben erwähnten Ausführungsform wurde die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 in den Zeichnungen so dargestellt, dass sie die Formerkennungsvorrichtung 50 enthielt. Es wäre jedoch auch möglich, die Formerkennungsvorrichtung 50 und die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 in getrennten Gehäusen zu konstruieren. Zum Beispiel könnten eine Verarbeitungsvorrichtung, wie zum Beispiel ein Rechner oder dergleichen, die für die Formerkennungsvorrichtung 50 verwendet wird, und eine Datenverarbeitungsvorrichtung, wie zum Beispiel ein Rechner oder dergleichen, die für die Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 verwendet wird, in getrennten Gehäusen konstruiert werden. Ferner kann auch eine Konstruktion verwendet werden, bei der die entsprechenden Funktionen der Formerkennungsvorrichtung 50 und der Verzerrungsbewertungsvorrichtung 40 jeweils unter der Verwendung einer Vielzahl von Verarbeitungsvorrichtungen realisiert werden.In the function block diagram of 1 In the above-mentioned embodiment, the distortion evaluating device was made 40 shown in the drawings, that they the shape recognition device 50 contained. However, it would also be possible to use the shape recognition device 50 and the distortion evaluation device 40 to construct in separate housings. For example, a processing device such as a computer or the like could be used for the shape recognition device 50 and a data processing device such as a calculator or the like used for the distortion evaluation device 40 used in separate housings. Furthermore, a construction may be used in which the corresponding functions of the shape recognition device 50 and the distortion evaluation device 40 can each be realized using a variety of processing devices.

<2><2>

Bei der oben erwähnten Ausführungsform wurde ein Beispiel beschrieben, bei dem das Rauschunterdrückungsmittel 42 an den zweidimensionalen Querschnittsdaten unter der Verwendung des anhand von 3 beschriebenen Verfahrens eine Rauschunterdrückung durchführte. Es können jedoch auch verschiedene herkömmliche Verfahren als Rauschunterdrückungsverfahren eingesetzt werden.In the above-mentioned embodiment, an example was described in which the noise suppressing means 42 on the two-dimensional cross-sectional data using the 3 described method performed a noise suppression. However, various conventional methods can be used as the noise suppression method.

Industrielle AnwendbarkeitIndustrial applicability

Die Formerkennungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung kann dazu verwendet werden, die Formen aller möglicher Arten von Gegenständen zu er kennen, solange diese Gegenstände eine Oberfläche mit einer vorgegebenen Krümmung aufweisen. Ferner kann die Verzerrungsbewertungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung zum Erstellen einer quantitativen Bewertung der Verzerrung in Körperoberflächen (Karosserieoberflächen) von Automobilen oder dergleichen verwendet werden. Demgemäß kann zum Beispiel eine Verzerrung, die in Fahrzeugtürblechen erzeugt wird, die durch eine Pressbearbeitung hergestellt wurden, unter festgelegten Kriterien entsprechend entdeckt werden, und können bei dieser Pressbearbeitung verwendete Formen entsprechend korrigiert werden, so dass die Verzerrung in der Folge nicht mehr auftritt. Ferner kann die Formerkennungsvorrichtung auch dazu verwendet werden, Gesenkpressendaten mit einer hohen Präzision zu realisieren, auf die eine sehr kleine Korrektur (in der Größenordnung von 0,1 mm) angewendet wird. Auf diese Weise ist die Verzerrungsbewertungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung für Gesenkinspektionen und dergleichen, die bei der Pressbearbeitung eingesetzt werden, ebenfalls extrem nützlich.The Shape recognition device of the present invention can be used for this purpose become, the forms of all kinds of objects to know him, as long as these objects have a surface having a predetermined curvature. Furthermore, can the distortion evaluation device of the present invention to create a quantitative assessment of body surface distortion (Body surfaces) of automobiles or the like be used. Accordingly, for example, a Distortion generated in vehicle door panels that produced by a press processing, under specified Criteria can be discovered accordingly, and can be found at this Press processing molds used to be corrected accordingly, so that the distortion no longer occurs in the episode. Further For example, the shape recognition apparatus may also be used for die pressing data to realize with a high precision, to the one very small correction (on the order of 0.1 mm) is applied. In this way, the distortion evaluation device is the present invention for die inspections and the like, which are used in the press processing, also extremely useful.

Außerdem können durch das Ansammeln von Techniken durch die wiederholte Durchführung eines Prozesses einer Blechformkonstruktion, einer Formkonstruktion, einer Pressbearbeitung, einer Verzerrungsbewertung und einer Formkorrektur vorhersagende Techniken, einschließlich CAE (computer-aided engineering), die bei der Blechformkonstruktion und der Formkonstruktion angewendet werden, die tendenziell keine Verzerrung erzeugen, ebenfalls verbessert werden.In addition, by accumulating techniques through repeated execution a process of sheet metal forming, mold construction, press processing, warp evaluation, and shape correction predictive techniques, including computer-aided engineering (CAE), which are applied to the sheet metal mold design and mold design, which tend not to create distortion, are also improved.

Darüber hinaus kann durch Nutzung des Umstands, dass das Bewertungsergebnis des Grads der Verzerrung in einer quantitativen Weise geliefert wird, die vorliegende Erfindung auch zum Bestimmen dessen eingesetzt werden, ob eine Bewertung eines Grads der Verzerrung durch menschliche Sinneswahrnehmung angemessen ist oder nicht; das heißt, dass die vorliegende Erfindung zum Weiterreichen der Erfahrung zur Ausbildung eines Menschen mit weniger Erfahrung zu einem Facharbeiter eingesetzt werden kann.About that In addition, by using the fact that the evaluation result the degree of distortion is delivered in a quantitative manner, the present invention can also be used to determine whether an assessment of a degree of bias by human sensory perception is appropriate or not; that is, the present Invention for passing on the experience of training a human can be used to a skilled worker with less experience.

ZusammenfassungSummary

Eine Formerkennungsvorrichtung (50) zum Durchführen einer Formerkennung auf der Grundlage dreidimensionaler Messdaten für eine Messgegenstandsoberfläche umfasst ein Annäherungskurvenanwendungsmittel (43) zum entsprechenden Anwenden erster Annäherungskurven, die eine vorbestimmte Krümmung haben, auf eine Vielzahl erster Datensätze entlang einer Längsrichtung eines Querschnitts unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten von gemessenen Daten, die eine Rauheit (Abweichung) der Messgegenstandsoberfläche ausdrücken; ein Krümmungsableitungsmittel (44) zum Ableiten einer Krümmung der Vielzahl erster Annäherungskurven; ein Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel (45) zum Bestimmen eines Gleichmäßigkeitsbereichs, in dem die Krümmung entlang der Längsrichtung des Querschnitts gleich ist, auf der Grundlage von Variationsdaten entlang der Längsrichtung des Querschnitts einer Vielzahl von Krümmungen, die von dem Krümmungsableitungsmittel (44) abgeleitet wurden, und ein Annäherungskurvenableitungsmittel (46) zum Ableiten einer zweiten Annäherungskurve, die eine vorbestimmte Krümmung hat, die sich auf einen zweiten Satz von Daten bezieht, die im Gleichmäßigkeitsbereich vorhanden sind, der von dem Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel (45) unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten bestimmt wurde.A shape recognition device ( 50 ) for performing shape recognition on the basis of three-dimensional measurement data for a measurement object surface comprises an approach curve application means ( 43 ) for correspondingly applying first approximation curves having a predetermined curvature to a plurality of first data sets along a longitudinal direction of a cross section among the two-dimensional cross-sectional data of measured data expressing roughness (deviation) of the measurement object surface; a curvature derivative ( 44 ) for deriving a curvature of the plurality of first approximation curves; a uniformity range determining means ( 45 ) for determining a uniformity region in which the curvature is equal along the longitudinal direction of the cross section, based on variation data along the longitudinal direction of the cross section of a plurality of curvatures formed by the curvature derivation means ( 44 ) and an approximation curve derivation means ( 46 ) for deriving a second approximation curve having a predetermined curvature related to a second set of data existing in the uniformity region obtained by the uniformity range determining means (12); 45 ) under the two-dimensional cross-sectional data.

4040
VerzerrungsbewertungsvorrichtungStrain evaluation device
4343
AnnäherungskurvenanwendungsmittelApproach curve applying means
4444
KrümmungsableitungsmittelCurvature deriving means
4545
GleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittelUniformity range determination means
4646
AnnäherungskurvenableitungsmittelApproximation curve deriving means
4747
VerzerrungsdatenextraktionsmittelDistortion data extracting means
5050
FormerkennungsvorrichtungShape recognition device

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

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Claims (3)

Formerkennungsvorrichtung zum Durchführen einer Formerkennung auf der Grundlage dreidimensionaler Messdaten für eine Messgegenstandsoberfläche, wobei die Formerkennungsvorrichtung umfasst: – ein Annäherungskurvenanwendungsmittel zum entsprechenden Anwenden erster Annäherungskurven, die eine vorbestimmte Krümmung haben, auf eine Vielzahl erster Datensätze entlang einer Längsrichtung eines Querschnitts unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten gemessener Daten, die eine Rauheit der Messgegenstandsoberfläche ausdrücken; – ein Krümmungsableitungsmittel zum Ableiten einer Krümmung der Vielzahl der ersten Annäherungskurven; – ein Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel zum Bestimmen eines Gleichmäßigkeitsbereichs, in dem die Krümmung entlang der Längsrichtung des Querschnitts gleich ist, auf der Grundlage von Variationsdaten entlang der Längsrichtung des Querschnitts einer Vielzahl von Krümmungen, die von dem Krümmungsableitungsmittel abgeleitet werden; und – ein Annäherungskurvenableitungsmittel zum Ableiten einer zweiten Annäherungskurve, die eine vorbestimmte Krümmung hat, die sich auf einen zweiten Satz von Daten bezieht, die im Gleichmäßigkeitsbereich vorhanden sind, der von dem Gleichmäßigkeitsbereichsbestimmungsmittel unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten bestimmt wurde.Mold recognition device for performing a Shape recognition based on three dimensional measurement data for a measurement article surface, wherein the shape recognition device includes: An approach curve application means for correspondingly applying first approximation curves have a predetermined curvature, to a plurality of first Records along a longitudinal direction of a cross section among the two-dimensional cross-sectional data of measured data, expressing a roughness of the article surface; - one Curvature derivation means for deriving a curvature the plurality of first approach curves; - one Uniformity range determining means for Determining a uniformity range in which the curvature along the longitudinal direction of the cross section is the same based on variation data along the longitudinal direction of the cross section of a plurality of bends extending from the Curved derivatives are derived; and - one Approach curve deriving means for deriving a second one Approach curve that has a predetermined curvature which refers to a second set of data in the regularity domain that of the uniformity range determining means was determined under the two-dimensional cross-sectional data. Verzerrungsbewertungsvorrichtung, die ein Verzerrungsdatenextraktionsmittel aufweist, um den zweiten Datensatz, der im Gleichmäßigkeitsbereich vorhanden ist, der in der Formerkennungsvorrichtung nach Anspruch 1 abgeleitet wurde, mit der zweiten Annäherungskurve, und zum Extrahieren von Daten als Verzerrungsdaten, deren Abweichung von der zweiten Annäherungskurve größer oder gleich einer vorbestimmten erlaubten Differenz ist.Distortion evaluating device containing a distortion data extracting means has to be the second record that exists in the evenness area that is derived in the shape recognition apparatus according to claim 1 was, with the second approach curve, and to extract of data as distortion data whose deviation from the second Approach curve greater than or equal to a predetermined allowed difference is. Verzerrungsbewertungsvorrichtung nach Anspruch 2, wobei das Verzerrungsdatenextraktionsmittel so konstruiert ist, dass die Extraktion der Verzerrungsdaten nicht für Daten durchgeführt wird, die dem ersten Datensatz entsprechen, bei denen die Krümmung der ersten Annäherungskurven größer oder gleich einer voreingestellten Krümmung unter den zweidimensionalen Querschnittsdaten ist.Distortion evaluation device according to claim 2, wherein the distortion data extraction means is constructed that the extraction of the distortion data is not for data performed, which correspond to the first record, where the curvature of the first approximation curves greater than or equal to a preset curvature under the two-dimensional cross-sectional data.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011051800B3 (en) * 2011-07-13 2012-07-19 Carl Mahr Holding Gmbh Contour measuring device and method for measuring the contour of a workpiece with tangentially contiguous contour geometries

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2977719A1 (en) * 2007-08-17 2016-01-27 Renishaw plc Non-contact measurement apparatus and method
US8220335B2 (en) * 2008-05-16 2012-07-17 Lockheed Martin Corporation Accurate image acquisition for structured-light system for optical shape and positional measurements
JP5395470B2 (en) * 2009-03-12 2014-01-22 ダイハツ工業株式会社 Shape recognition device
JP2010210577A (en) * 2009-03-12 2010-09-24 Daihatsu Motor Co Ltd Shape recognition device
JP5403367B2 (en) * 2010-02-05 2014-01-29 アイシン精機株式会社 Object shape evaluation device
JP5581081B2 (en) * 2010-03-12 2014-08-27 中部電力株式会社 Photogrammetry apparatus and photogrammetry method
JP5753422B2 (en) * 2011-03-28 2015-07-22 国立大学法人 熊本大学 3D pattern matching method
CN102288126B (en) * 2011-07-28 2013-03-13 南京理工大学 Non-contact finger deformation measuring device and measuring method
MX364096B (en) 2014-08-08 2019-04-12 Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp Line displacement evaluation method, line displacement evaluation device, program, and recording medium.
WO2017109946A1 (en) * 2015-12-25 2017-06-29 楽天株式会社 Shape discrimination apparatus, shape discrimination method, and shape discrimination program
US10955836B2 (en) 2016-05-16 2021-03-23 Hitachi, Ltd. Diagnosis system and electronic control device
CN108037009A (en) * 2017-09-01 2018-05-15 武汉华威专用汽车检测有限责任公司 A kind of refrigerated vehicle carriage strength detecting method and system
CN107553469A (en) * 2017-09-27 2018-01-09 西安华航唯实机器人科技有限公司 A kind of industrial robot vision's digital measuring device
CN113208729B (en) * 2019-11-22 2022-08-02 苏州微创畅行机器人有限公司 Checking method and checking system of osteotomy guiding tool and detection target
JP7352496B2 (en) * 2020-03-09 2023-09-28 株式会社ヤクルト本社 Container measurement system and method
CN113405530B (en) * 2021-07-02 2023-02-28 菲特（天津）检测技术有限公司 Visual measurement system, method, equipment, production line and terminal for deviation of stamping process sheet material

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002257528A (en) 2001-03-02 2002-09-11 Ricoh Co Ltd Three-dimensional shape measuring device by phase shift method
JP2003021511A (en) 2001-07-06 2003-01-24 Nissan Motor Co Ltd Evaluation method for shape defect of surface to be measured
JP2004317495A (en) 2003-03-31 2004-11-11 Mitsutoyo Corp Method and instrument for measuring noncontactly three-dimensional shape

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2877480B2 (en) * 1990-10-03 1999-03-31 大日本印刷株式会社 High accuracy vector approximation apparatus and method
JPH07134015A (en) * 1993-01-13 1995-05-23 Yaskawa Electric Corp Region dividing method
JP3262884B2 (en) * 1993-03-30 2002-03-04 マツダ株式会社 Shape evaluation method
DE10258493B4 (en) * 2002-12-14 2009-11-19 Robert Bosch Gmbh Method for determining radii of curvature of a contour
JP2004272459A (en) * 2003-03-06 2004-09-30 Cad Center:Kk Automatic generation device and automatic generation method of three-dimensional shape, program and storage medium recording the program

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002257528A (en) 2001-03-02 2002-09-11 Ricoh Co Ltd Three-dimensional shape measuring device by phase shift method
JP2003021511A (en) 2001-07-06 2003-01-24 Nissan Motor Co Ltd Evaluation method for shape defect of surface to be measured
JP2004317495A (en) 2003-03-31 2004-11-11 Mitsutoyo Corp Method and instrument for measuring noncontactly three-dimensional shape

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011051800B3 (en) * 2011-07-13 2012-07-19 Carl Mahr Holding Gmbh Contour measuring device and method for measuring the contour of a workpiece with tangentially contiguous contour geometries
US10274301B2 (en) 2011-07-13 2019-04-30 Carl Mahr Holding Gmbh Contour meter and method for measuring the contour of a workpiece having tangentially adjoining contour geometries

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