JP2005172663A - 窪みサイズ測定装置、硬度測定装置、窪みサイズ算出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】自動読取式硬度計測装置において硬度演算速度を向上させる。
【解決手段】撮像部によって試験片表面を撮像し、硬度演算部１０によってその撮像データから硬度を演算する際に、窪み抽出部２０によって撮像データの中から、輝度が所定値以下の低輝度画素が連続する領域を窪み候補点として抽出する。抽出された窪み候補点が複数ある場合に、窪みらしさ算出部２２によって、各窪み候補点の窪みらしさを算出し、サイズ算出部２４によって窪みらしさが最も高い窪み候補点の窪みサイズを算出する。
【選択図】図３

Description

本発明は硬度測定装置に関し、特にビッカース硬さ試験法、ヌープ硬さ試験法などの押し込み式の硬さ試験法による硬度測定を、コンピュータによる画像処理で実行するものに関する。

周知のように、押し込み式硬さ試験法は、ダイヤモンドの四角錘による圧子を試験片の表面に押し付け、試験片表面に生じる多角形の圧痕の対角線長さより、その試験片の硬度を測定するものである。例えばビッカース硬さ試験法では、正四角錘の圧子を用いて試験片に正方形の圧痕を形成し、その圧痕の２つの対角線の平均値から硬度を測定する。また、ヌープ硬さ試験法では、長四角錘の圧子を用いて試験片に菱形状の圧痕を形成し、長いほうの対角線長さから硬度を測定する。

近年は、これらの硬度測定をコンピュータによる画像処理で行う自動読取式の硬度測定装置が提案されている。これらは、顕微鏡に接続されたＣＣＤカメラなどの撮像手段によって試験片表面を撮像し、この撮像データから圧痕の場所を特定し、更に、その圧痕データを圧痕サイズ処理関数にかけ、その圧痕の対角線長さを自動算出している。

特開平９−２１０８９３号公報

従来、撮像データから圧痕のサイズを特定する場合には、先ず撮像データの中心部からスタートし、所定の渦巻き軌跡上を一定のピッチ（間隔）で移動しながら、繰り返し圧痕サイズ処理関数を実行していた。圧痕が存在しない場合は実行エラーになるため次の地点に移動し、正常な処理結果が得られた時点で処理を完了させていた。

従って、実際の圧痕が試験片の中心から離れた場所に存在する場合、例えば１００回以上も圧痕サイズ処理関数を実行しなければならず、読取時間が非常に長くなるという問題があった。

一方、読取時間を短くするために、渦巻き軌跡上の移動ピッチを大きく設定すると、小さな圧痕を見つけることが出来ないという問題もあった。

（１）本発明の窪みサイズ測定装置は、圧子の押し付けにより多角形の圧痕が形成されている試験片表面を撮像する撮像手段と、撮像手段により得られた撮像データの中から、輝度が所定値以下の低輝度画素が連続する領域を窪み候補点として抽出する窪み抽出手段と、抽出された窪み候補点が複数ある場合に、各窪み候補点の窪みらしさを算出する窪みらしさ算出手段と、窪みらしさが最も高い窪み候補点の窪みサイズを算出するサイズ算出手段とを有することを特徴とする。
（２）本発明の硬度測定装置は、試験片に圧子を押し付ける圧子押しつけ手段と、上記窪みサイズ測定装置と、窪みサイズ測定装置で算出された窪みサイズに基づいて試験片の硬度を算出する硬度算出手段とを有することを特徴とする。
（３）本発明の窪みサイズ算出プログラムは、圧子の押し付けにより多角形の圧痕が形成されている試験片表面を撮像するステップと、撮像ステップで得られた撮像データの中から、輝度が所定値以下の低輝度画素が連続する領域を窪み候補点として抽出する窪み抽出ステップと、抽出された窪み候補点が複数ある場合に、各窪み候補点の窪みらしさを算出する窪みらしさ算出ステップと、窪みらしさが最も高い窪み候補点の窪みサイズを算出するサイズ算出ステップとを有する。

本発明によれば、画像処理によって効率よく計測目的の圧痕を特定することが可能になり、硬度測定に用いる窪みサイズを短時間で算出することができる。

以下図面を参照しながら本発明の最良の実施形態について説明する。
図１は、実施形態に係る硬度測定装置１を示す全体構成図である。この硬度測定装置１は、試験片を設置するＸＹＺステージ１０１、ＸＹＺステージ１０１の上方に回転可能に設置されたレボルバ１０２、試験片表面を撮像するＣＣＤ撮像素子１０７等が設けられている。また、レボルバ１０２には、顕微鏡対物レンズ１０３，１０５、圧子１０４等が設置されており、これらが全体として回転するようになっている。なお、本装置１の上部には、対物レンズ１０３と対となる接眼レンズ１０６が設けられている。

この硬度測定装置１によって試験片の硬度を測定する手順を説明する。
まずレボルバ１０２を回転させて、概略の目標位置に対物レンズ１０３を対峙させ、ピントを合わせて試験片表面を観察する。つぎに、ＸＹステージ１０１にて試験片を移動させ試験位置を決定する。その後、レボルバ１０２を回転して圧子１０４を目標位置に対峙させ、この圧子１０４を図示しない押し付け手段で試験片押しつけることにより試験片に圧痕を形成する。その後、試験片の表面をＣＣＤ撮像素子１０７で撮影し、その撮像データを自動分析して硬度演算を実行する。

図２に、ＣＣＤ撮像素子１０７によって得られた撮像データから硬度を演算する硬度演算装置１０の構成を示す。

硬度演算装置１０は、ＣＣＤ撮像素子１０７が出力するアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換するＡ／Ｄ変換部１１と、Ａ／Ｄ変換部１１からのデジタル画像信号、即ち撮像データを格納する画像メモリ１２と、後述する演算処理を行って試験片の硬度を算出するＣＰＵ１３と、ＣＰＵ１３に種々のデータを入力するキーボード１４と、撮像画像データを表示するＣＲＴ１５とを備える。

次に、硬度演算装置１０で実現される機能を図３のブロック図を用いて説明する。各ブロックは、上記硬度演算装置１０で達成される各種機能を概念的に示すものであり、実際にはメモリ１２に記憶されているプログラムがＣＰＵ１３で実行されることにより実現される。

この硬度演算装置１０は、窪み抽出部２０、窪みらしさ算出部２２、サイズ算出部２４、サイズ／硬度変換部２６を備えている。窪み抽出部２０は、画像メモリ１２に格納されている撮像データの中から、輝度が所定値以下の低輝度画素が連続する領域を窪み候補点として抽出する。また、窪みらしさ算出部２２は、抽出された窪み候補点が複数ある場合に、各窪み候補点の「窪みらしさ」を算出する。そして、サイズ算出部２４は、窪みらしさ算出部２２によって計算された窪みらしさが最も高い窪み候補点の窪みサイズを算出する。そしてサイズ／硬度変換部２６によって、候補点の窪みサイズから所定の関数を用いて試験片の硬度を特定する。

次に、図４のフローチャートを用いて、この硬度演算装置１０の具体的な画像処理動作について説明する。まず、ステップＳ３０において、撮像データの読み込みを実行する。これは、ＸＹＺステージ１０１に設置された試験片表面をＣＣＤ撮像素子１０７によって撮像することによって行われる。この際、圧痕が形成された表面を顕微鏡で拡大して撮像するのが一般的である。

ステップＳ３２では、先ず、撮像データの中で、予め設定されている固定地点（窪み内部地点、ここでは画像中心）に基づいて、サイズ算出部２４により窪みサイズを特定する。このサイズ特定は、当該固定地点を含む窪み領域の４頂点を画像処理によって特定し、その配置から各対角線の長さを算出するものである。最も可能性の高い地点を直接計測することで、計測効率を高める目的である。

ステップＳ３４において、サイズ算出部２４で得られた値が正常であれば、これが正常な窪みであると判断して処理を完了させる（ステップＳ３６）。しかし、その値が異常である場合は、他の場所に窪みが存在すると考えられるので、ステップＳ３８へ進んで、まず撮像データの傾斜補正を実行する。これは、外部の照明状態等によって撮像データには明るさの傾斜が存在することが多いので、明るさを均質化してその影響を排除するためである。その後、ステップＳ４０において撮像データ全体に対して２値化処理を実行する。具体的には、各画素の輝度が所定の閾値以下であればその画素を黒に、所定の閾値を超えていれば当該画素を白に設定する。

次にステップＳ４２に進み、窪み抽出部２２によって撮像データを画素ごとに順次サーチしていき、黒画素（低輝度画素、即ち、窪み候補画素）を探していく。このサーチの順番は予め設定されており、例えば、撮像データを端から一列ごとに順次検索する場合や、中心から渦巻き上に画素を移動してサーチする場合が考えられる。なお、本明細書では、このように一定のルールに沿って画素間を移動して検索する場合を列検索と表現している。

列検索において撮像データ中に黒画素（低輝度画素）が発見された場合（ステップＳ４４）、ステップＳ４５に移動し、周辺検索に切り替える。周辺検索は図５に示すように、列検索で発見された黒画素Ｋ１に隣接する場所に新たな黒画素Ｋ２が存在しないか検索する。存在する場合には、その新たな黒画素Ｋ２に更に隣接する場所に新たな黒画素Ｋ３が存在しないか検索し、これを繰り返していくことで黒画素が連続する領域ＫＲを特定し、これを窪み候補点Ｒ１として画像メモリ１２に格納する。特定の黒画素に隣接する新たな黒画素が存在しなくなった時点（ステップＳ４６）で、ステップＳ４２の列検索に戻り、周辺検索を行った画素をスキップさせながら次の新たな黒画素を列検索で発見していく。これを繰り返すことで、複数の窪み候補点Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｎを特定することができる。

全ての画素の検索が終了した時点で、ステップＳ４８に進み、窪みらしさ算出部２２が、図６に示されるように各窪み候補点Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｎのそれぞれについて、全黒画素が含まれる矩形領域Ｄ１、Ｄ２・・・Ｄｎを設定する。なお、窪み候補点Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｎがドーナツ上の領域である場合は、その中を黒で塗りつぶす処理を実行する。これは、圧子１０４によって形成される窪み面に外部光が反射して、偶然、ＣＣＤ撮像素子１０７方向に反射光が進行すると、窪みの内部が明るく撮像される場合が存在するからである。

次にステップＳ５０において、各矩形領域Ｄ１、Ｄ２・・・Ｄｎを８つの三角形領域に分割する。矩形領域Ｄｎを分割する場合について図６を用いて具体的に説明すると、その内部に、周囲４辺の各中点を結ぶ菱形領域Ｈｎを設定し、矩形領域Ｄｎ中であって菱形領域Ｈｎ外側に位置する４つの三角形領域Ａｎ−１〜Ａｎ−４を設定する。更に、菱形領域Ｈｎを２本の対角線Ｔによって分割し、菱形領域Ｈｎを４つの三角形領域Ａｎ−５〜Ａｎ−８に分割する。これによって矩形領域Ｄｎは面積の等しい８つの三角形領域Ａｎ−１〜Ａｎ−８に分割されることになる。

すべての窪み候補点Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｎの分割が完了したら、ステップＳ５２に進み、窪み候補点Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｎの夫々について「窪みらしさ率」を算出する。具体的には、８つの三角形領域（Ａ１−１〜Ａ１−８）、（Ａ２−１〜Ａ２−８）・・・（Ａｎ−１〜Ａｎ−８）の明暗度合を算出する。これは、菱形領域Ｈｎ外の４領域Ａｎ−１〜Ａｎ−４については、全面積中の白画素が占める割合を明暗度合（明るさ度合）とし、菱形領域Ｈｎ内の４領域Ａｎ−５〜Ａｎ−８については、全面積中の黒画素が占める割合を明暗度合（暗さ度合）とし、これらの８つの値を掛け合わせた結果を「窪みらしさ率」Ｂ１、Ｂ２・・・Ｂｎとする。つまり、これは窪み候補点Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｎが、正確な菱形にどれほど近似しているか否かを算出していることになる。

次にステップＳ５４に進み、全窪み候補点Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｎの面積Ｍ１、Ｍ２・・・Ｍｎを算出し、ステップＳ５６において、窪みらしさ率Ｂ１、Ｂ２・・・Ｂｎと面積Ｍ１、Ｍ２・・・Ｍｎを掛け算し、その結果となる最終比較値Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｎ＝（Ｂ１×Ｍ１）、（Ｂ２×Ｍ２）・・・（Ｂｎ×Ｍｎ）を得る。なお、面積を乗算した理由は、窪み候補点が単なる微小キズの場合、窪みらしさ率が偶然大きくなる可能性もあり、そのような微小キズを除外するためである。なお、以上の画像処理工程で得られる数値データのサンプルを図７に示す。

ステップＳ５８では、これらの最終比較値Ｃ１、Ｃ２・・・Ｃｎを大きい順に順位付けして、サイズ算出部２４によって、最大値側の第１窪み候補点から窪みサイズ読み取り処理を実行し、窪み候補点の対角線長さを算出する。その後、サイズ／硬度変換部２６によって試験片の表面硬度を特定する。第１窪み候補点で上手く処理が実行できない場合には、第２窪み候補点を用いて再度窪みサイズ読み取り処理を実行し、試験片の表面硬度を特定していく。なお、ここでの窪みサイズ読み取り処理は、各種画像処理方法が考えられるが、上記菱形領域Ｈ１、Ｈ２・・・Ｈｎから特定することも可能である。

本実施形態によれば、撮像データの全領域を予めサーチして、比較的短時間で窪み候補点を特定できるので、各読み取り処理の回数を大幅に少なくすることが可能になる。その結果、全体としての自動読み取り時間が短縮される。また、窪みが小さい場合でも見逃すことが無くなり、一方で、適当なフィルタリング処理を実行すれば、キズである小さな窪みや、通常では有り得ない大きな窪み等を予め除外することも可能になる。

なお、本実施形態では、最終比較値を得る際に窪み面積をも加味したが、必ずしも面積を加味する必要はない。また例えば、撮像データの中心からの距離等を用いて、その距離の逆数を乗算することで、中心から近い方が優位になるような順位付けを行っても構わない。一般的には試験片の中心側に窪みが存在することが多いからである。また、本実施形態では、菱形領域の暗さ度合とそれ以外の明るさ度合の双方を用いる場合を示したが、本発明はそれに限定されず、菱形領域の暗さ度合のみを用いても構わない。

上記実施の形態では、硬度測定装置は窪みサイズから硬度を算出したが、窪みサイズを表示ないしは出力して作業者が窪みサイズに従って硬度を計算してもよい。この場合、硬度測定装置のプログラムにはサイズ／硬度変換部を搭載する必要はない。要するに本発明は窪みサイズ算出装置にも適用される。さらに、本発明はその特徴を損なわない限り、以上の実施の形態に何ら限定されない。

硬度測定装置の全体構成を示す正面図および側面図 同硬度測定装置における硬度演算装置の構成を示す図 同硬度演算装置の機能構成を示すブロック図 同硬度演算装置により実行される画像処理工程を示すフローチャート 撮像データから窪み候補点を特定する手法を示す概念図 窪み候補点の窪み度合を特定する手法を示す概念図 同硬度演算装置によって算出されるサンプルデータを示す表図

符号の説明

１ 硬度測定装置
１０ 硬度演算装置
１１ Ａ／Ｄ変換機
１２ 画像メモリ
１３ ＣＰＵ
１４ キーボード
１５ ＣＲＴ
２０ 窪み抽出部
２２ 窪みらしさ算出部
２４ サイズ算出部
２６ サイズ／硬度変換部

Claims (7)

1. 圧子の押し付けにより多角形の圧痕が形成されている試験片表面を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた撮像データの中から、輝度が所定値以下の低輝度画素が連続する領域を窪み候補点として抽出する窪み抽出手段と、
   抽出された前記窪み候補点が複数ある場合に、各窪み候補点の窪みらしさを算出する窪みらしさ算出手段と、
   前記窪みらしさが最も高い前記窪み候補点の窪みサイズを算出するサイズ算出手段と、を有することを特徴とする窪みサイズ測定装置。
2. 請求項１の窪みサイズ測定装置において、
   前記窪み抽出手段は、前記撮像データ中の画素を予め設定された配列順に列検索すると共に、前記列検索によって特定の前記低輝度画素が発見された時点で、その特定の低輝度画素の周辺を検索して前記特定の低輝度画素に連続する他の低輝度画素を順次特定していくことで、前記窪み候補点を抽出するようにしたことを特徴とする窪みサイズ測定装置。
3. 請求項１または２の窪みサイズ測定装置において、
   前記窪みらしさ算出手段は、
   前記窪み候補点の全低輝度画素が含まれる矩形領域を設定すると共に、前記矩形領域の内部に、その矩形領域の周囲４辺の各中点を結ぶ菱形領域を設定し、
   前記矩形領域中の前記菱形領域の暗さ度合を用いて、前記窪みらしさを算出するようにしたことを特徴とする窪みサイズ測定装置。
4. 請求項３の窪みサイズ測定装置において、
   前記窪みらしさ算出手段は、前記暗さ度合に加えて、前記矩形領域中の前記菱形領域を除いた４つの三角形領域の明るさ度合を用いて前記窪みらしさを算出するようにしたことを特徴とする窪みサイズ測定装置。
5. 請求項３または４の窪みサイズ測定装置において、
   前記窪みらしさ算出手段は、前記菱形領域の暗さ度合として、その菱形領域を対角線によって４つの三角形領域に分割し、前記４つの三角形領域の暗さ度合を用いるようにしたことを特徴とする窪みサイズ測定装置。
6. 試験片に圧子を押し付ける圧子押しつけ手段と、
   請求項１の窪みサイズ測定装置と、
   前記窪みサイズ測定装置で算出された窪みサイズに基づいて前記試験片の硬度を算出する硬度算出手段とを有することを特徴とする硬度測定装置。
7. 圧子の押し付けにより多角形の圧痕が形成されている試験片表面を撮像するステップと、
   前記撮像ステップで得られた撮像データの中から、輝度が所定値以下の低輝度画素が連続する領域を窪み候補点として抽出する窪み抽出ステップと、
   抽出された前記窪み候補点が複数ある場合に、各窪み候補点の窪みらしさを算出する窪みらしさ算出ステップと、
   前記窪みらしさが最も高い前記窪み候補点の窪みサイズを算出するサイズ算出ステップと、をコンピュータで実行するための窪みサイズ算出プログラム。

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