JP2009139090A - ドリル検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ドリルの研磨や破棄のタイミングをバラツキなく判断することは難しい。
【解決手段】設定部３５は、未使用ドリルの刃先領域の形状情報を複数サンプリングして生成された開始点情報と、使用済みとすべきドリルの刃先領域の形状情報を複数サンプリングして生成された終了点情報を設定する。記憶部３６は、設定部３５により設定された、開始点情報および終了点情報を保持する。測定部３４は、撮像されたドリルの刃先画像内の、刃先領域の形状情報を測定する。判定部３８は、測定部３４により測定された形状情報と、記憶部３６に保持された開始点情報および終了点情報とに基づいて、撮像されたドリルの摩耗の程度を演算により特定する。
【選択図】図３

Description

本発明は、プリント基板などに穴を空けるためのドリルを検査するためのドリル検査装置に関する。

半導体プロセスの微細化が進むなか、プリント基板に空けられる穴も益々高い精度が要求されている。穴の大きさや形状はドリルの刃先が摩耗したり欠損したりすると変化してしまうため、ドリルの刃先を検査して、必要に応じて研磨して再利用したり、破棄したりする必要がある。ドリルの研磨や破棄のタイミングは、空けた穴数により判断することが一般的である。

特許文献１は、参照値とドリル刃データから求めた値との比較を行って良否を判別する手法を開示する。
特開平１−２１６７５２号公報

ドリルの研磨や破棄のタイミングを穴数で判断する場合、穴を空けた基板の硬度や材質の違いなどにより、本来の研磨や破棄すべきタイミングからずれてしまう場合がある。また、研磨や破棄のタイミングを人為的に判断する場合、熟練の検査員が必要であり、作業自体も煩雑である。

本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、ドリルの状態を簡素な処理で的確に判定することができるドリル検査装置を提供することにある。

本発明のある態様のドリル検査装置は、撮像されたドリルの刃先画像内の刃先領域の形状情報を測定する測定部と、測定部により測定された形状情報から、ドリルの刃先の状態を判定する判定部と、を備える。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、ドリルの状態を簡素な処理で的確に判定することができる。

まず、本発明の実施形態を詳細に説明する前に、ドリルのライフサイクルについて説明する。ドリルは使用回数が増大するにしたがって、それぞれの切刃が摩耗し、回転軸に沿う方向にみた切刃の幅が細くなっていく。空ける穴の精度が損なわれる程度に切刃が摩耗すると、刃先部分を研磨で鋭くして、繰り返し利用することにより、ドリルの寿命を延ばす作業が行われる。このような研磨は費用を抑えるため、ドリルが破棄されるまでに複数回行われることが多い。この観点から、ドリルのライフサイクルを研磨の回数に応じて複数のステージに分類することができる。また、同じ回数の研磨が施されたドリルを使用可能な状態と、摩耗が進むなどして使用すべきでない状態に分類することができる。

図１は、ドリルのライフサイクル上のステージを説明するための図である。図１では、研磨０回の状態を第１ステージ、研磨１回の状態を第２ステージ、および研磨２回の状態を第３ステージとしている。さらに研磨する場合、さらにステージが進んでいく。以下、本明細書では三ステージの例について説明する。また、本明細書では第１ステージ、第２ステージおよび第３ステージの、それぞれの前半部分を前半ステージ、それぞれの後半部分を後半ステージと呼ぶ。

図２は、二枚の切刃をもつドリルの刃先状態を示す図である。図２Ａは新品（研磨０回）の未使用状態にあるドリルの刃先を回転軸に沿う方向に撮像した図であり、図２Ｂは新品（研磨０回）の使用済み状態にあるドリルの刃先を撮像した図であり、図２Ｃは研磨一回後の未使用状態にあるドリルの刃先を撮像した図であり、図２Ｄは研磨一回後の使用済み状態にあるドリルの刃先を撮像した図であり、図２Ｅは研磨二回後のドリルの刃先を撮像した図であり、図２Ｆは研磨二回後の使用済み状態にあるドリルの刃先を撮像した図であり、図２Ｇは欠損状態にあるドリルの刃先を撮像した図である。ここで、使用済み状態とは、客観的に精度が使用に耐え得ない状態に限らず、ユーザが主観的に研磨すべきと決定した状態であってもよい。したがって、ドリルが客観的に使用に耐え得る状態であっても、使用済みに該当し得る。

図３は、本発明の実施の形態におけるドリル検査装置１００の構成を示す図である。ドリル検査装置１００は、撮像部２０、演算部３０および表示部４０を備える。演算部３０は、画像処理部３２、測定部３４、設定部３５、記憶部３６および判定部３８を含む。演算部３０の構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされた画像処理プログラムや数値解析プログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。また、演算部３０は、撮像部２０を搭載した観測装置と汎用コンピュータの連携で実現されてもよく、画像処理部３２および測定部３４を観測装置に含め、設定部３５、記憶部３６および判定部３８を汎用コンピュータに含めてもよい。

撮像部２０は、ドリル１０の刃先を回転軸に沿う方向に撮像する。撮像部２０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）センサまたはＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）イメージセンサを含み、図示しない光源により投影されたドリル１０の刃先の画像を取得する。本実施の形態では、後述するように単純なパラメータを使用するため、低解像度の画像でよく、たとえばφ０．５のドリルを光学３倍程度で撮像する。撮像部２０は、取得したドリル１０の刃先を含む画像を電気信号に変換し、画像処理部３２に出力する。

演算部３０は、撮像部２０により撮像された画像内の刃先が写った領域（以下、刃先領域という）を参照して所定のパラメータを特定し、そのパラメータからドリルの摩耗の程度、あるいはドリルのライフサイクル上の研磨の回数を、またはその両方を求める。所定のパラメータはｎ（ｎは自然数）次元で規定され、刃先領域の長さ、幅、ならびに切刃の幅を結んだ形状曲線から得られる面積、平均および分散のうち、少なくとも一つを含む。また、切刃の長さを結んだ形状曲線から得られる面積、平均および分散のいずれか一つを含んでもよい。また、刃先領域の輪郭の接線または角度を含んでもよい。また、刃先の形状から得られる情報に限らず、空けた穴数などを含んでもよい。これらパラメータの詳細は後述する。

画像処理部３２は、撮像部２０から入力された画像の濃度値を調整する。具体的には、所定のしきい値を用いて各画素値を二値化し、刃先領域を「０」または「１」、背景領域を「１」または「０」に調整する。

画像処理部３２は、二値化した画像の位置合わせを行う。たとえば、画像内における切刃の中心側の先端（以下、本明細書では単に先端という）の位置、および切刃の外周側の先端（以下、本明細書ではエッジという）の位置が所定の基準位置に合わさるよう、刃先領域を移動または回転させる。

測定部３４は、画像処理部３２により処理された画像内の刃先領域の形状情報を測定する。形状情報は、上記パラメータのうち刃先の形状から得られる情報である。たとえば、刃先領域の長さおよび幅が該当する。

設定部３５は、ドリルの刃先領域の形状情報の参照データを記憶部３６に設定する。この参照データとして、たとえば、未使用ドリルの刃先領域の形状情報を複数サンプリングして生成された開始点情報と、使用済みとすべきドリルの刃先領域の形状情報を複数サンプリングして生成された終了点情報を設定する。上記参照データは、多数のサンプリング画像から学習して生成されたデータである。サンプリング画像は、システム設計者が定型的に撮像したものであってもよいし、ユーザが実際に使用する条件で撮像したものであってもよい。後者の場合、ユーザが使用済みとすべきドリルの、刃先領域の形状情報を本ドリル検査装置１００の撮像部２０で多数撮像することにより、上記開始点情報および終了点情報の少なくとも一方を生成してもよい。

記憶部３６は、設定部３５により設定された、ドリルの刃先領域の、形状情報の参照データを保持する。設定部３５から上記開始点情報および終了点情報が設定された場合、それらを当該参照データとして保持する。

判定部３８は、測定部３４により測定された形状情報と、記憶部３６に保持された上記開始点情報および終了点情報とに基づいて、撮像部２０で撮像されたドリルの摩耗の程度を演算により特定する。たとえば、判定部３８は、上記形状情報を構成する要素を座標軸とする座標空間を仮想的に形成し、その座標空間において、上記開始点情報の開始座標位置および上記終了点情報の終了座標位置と、測定部３４により測定された形状情報の入力座標位置との位置関係から、撮像されたドリルの摩耗の程度を特定する。

上記座標空間が上記刃先領域の長さおよび幅で規定された二次元空間である場合、たとえば、上記開始点情報および上記終了点情報をつぎのように生成することができる。未使用ドリルの複数のサンプリング画像から、刃先領域の長さおよび幅のそれぞれの平均値を算出して重心などの代表点を求め、これを開始点情報とすることができる。同様に、使用済みとすべきドリルの複数のサンプリング画像から、刃先領域の長さおよび幅のそれぞれの平均値を算出して重心を求め、これを終了点情報とすることができる。

上記座標空間において、判定部３８は、当該開始座標位置と当該終了座標位置との間に補間線を引き、当該入力座標位置から当該補間線に垂線を引き、その交点の位置に応じて、当該摩耗の程度を特定することができる。上記交点が当該補間線上でどの程度の割合に位置するかにより摩耗の程度を特定することができる。たとえば、上記交点が、当該補間線線を３：７に分割する地点に位置する場合、摩耗の程度を３０％と特定することができる。なお、分割する単位については、１００分割でもよいし、１０分割でもよいし、その他でもよい。

上記では、補間線が直線の場合を想定したが、より実体に近い推移線を用いてもよい。この場合、記憶部３６は、未使用状態から使用済み状態までの、上記刃先領域の形状情報の推移状態を示す推移関数をさらに保持する。判定部３８は、当該推移関数から導出される推移線と上記入力座標位置との位置関係から、上記摩耗の程度を特定する。この処理の詳細は後述する。

ここまでは、ライフサイクル上のステージが一つの場合、すなわち使い捨てのドリルにも適用可能な実施例を説明したが、ここからはライフサイクル上のステージが複数の場合を前提とする実施例を説明する。

記憶部３６は、上記参照データ、たとえば上記開始点情報および終了点情報を、ドリルの研磨回数に対応する、ライフサイクル上の複数のステージごとに保持する。判定部３８は、測定部３４により測定された形状情報をもとに、撮像されたドリルが該当するステージおよびそのステージにおける摩耗の程度を特定する。

たとえば、ドリルが該当するステージをつぎのように特定することができる。この場合、記憶部３６は、上記形状情報を構成する要素を座標軸とする座標空間を仮想的に形成し、その座標空間において、上記開始点情報の開始座標位置および上記終了点情報の終了座標位置をステージごとに保持する。判定部３８は、測定部３４により測定された形状情報の、当該座標空間における入力座標位置から、ステージごとに保持される開始座標位置および終了座標位置のうちで最も距離が近い座標位置を特定し、その座標位置が属するステージを、撮像されたドリルが該当するステージと特定する。

たとえば、ドリルが該当するステージの摩耗の程度をつぎのように特定することができる。この場合、記憶部３６は、ドリルの使用による、上記刃先領域の形状情報、たとえば長さおよび幅で規定された変化特性をステージ単位でさらに保持する。判定部３８は、測定部３４により測定された形状情報、たとえば長さおよび幅と、記憶部３６に保持された変化特性とを照合することにより、ドリルが該当するステージにおける摩耗の程度を求める。当該変化特性として、上記補間直線や上記推移線を用いることができる。

ここで、変化特性は、実際のサンプリングデータをもとに生成されてもよい。たとえば、同一環境下で同一対象に穴を空け続ける使用態様において、空けた穴数の増加方向に対する上記形状情報の変化特性を多数サンプリングし、その平均の特性を用いてもよい。

ここまでは、撮像されたドリルの摩耗の程度を特定する実施例を説明したが、摩耗の程度を特定せず、該当するステージのみを特定する実施例も本発明の実施例として有効である。以下、これについて説明する。

判定部３８は、測定部３４により測定された形状情報から、ドリルが該当する、研磨回数を反映させたライフサイクル上のステージを特定する。このステージは、研磨回数に対応するステージであってもよいし、それを半分に分割した前半ステージまたは後半ステージであってもよい。

当該形状情報として刃先領域の長さおよび幅を利用することができる。この場合、記憶部３６は、ドリルのライフサイクル上における研磨回数を反映させたステージごとに、そのドリルの刃先領域の長さおよび幅の参照データを保持する。この参照データには、上記開始点情報および終了点情報を用いることが可能である。判定部３８は、測定部３４により測定された刃先領域の長さおよび幅と、記憶部３６に保持されたステージごとの参照データを照合することにより、検査対象のドリルが該当するステージを特定する。上述した実施例では、研磨回数に対応するステージを特定したが、ここではそのステージの前半ステージに位置するか後半ステージに位置するかまで特定することができる。たとえば、測定された刃先領域の長さおよび幅が、第Ｎ（Ｎは自然数）ステージの開始点情報に最も距離が近い場合、第Ｎステージの前半ステージと特定することができる。

また、第Ｎステージの前半ステージに位置するか後半ステージに位置するかをつぎの手法により特定することもできる。すなわち、上記二次元空間に、各研磨回数の未使用ドリルおよび使用済みとすべきドリルのサンプリング画像から得られる刃先領域の形状情報をプロットしていく。その結果をもとに所定の線形識別器または非線形識別器、たとえばニューラルネットワークやサポートベクトルマシーンなどを構築する。これにより、上記二次元空間を、それぞれ前半ステージおよび後半ステージに分割された第１ステージ〜第Ｍ（Ｍ＝最大研磨回数＋１）ステージに領域分割することができる。この場合、各領域の境界線など、各領域を特定するためのデータが上記参照データとなる。なお、上記二次元空間を領域分割する際、欠損ステージが含まれてもよい。欠損状態のドリルの画像から得られる刃先領域の形状情報に基づいて欠損ステージを特定することができる。また、第１ステージ〜第Ｍステージの各ステージの外延を特定し、それらの間の領域を欠損ステージとしてもよい。たとえば、第１ステージと第２ステージとの間の領域や、第２ステージと第３ステージとの間の領域に欠損ステージを設けてもよい。後述するように、三つ以上のパラメータで規定された空間についても同様である。

上記形状情報として刃先領域の長さおよび幅に加えて、所定の手法により求めた面積を加えることができる。この場合、記憶部３６は、上記刃先領域に含まれる切刃の幅を長手方向にその切刃のエッジから所定の長さだけ積分して得た面積を上記参照データの一部として、ステージ単位でさらに保持する。測定部３４は、検査対象のドリルの刃先領域に含まれる切刃の幅を長手方向に少なくとも上記所定の長さ分、測定する。判定部３８は、測定部３４により測定された切刃の幅を積分して面積を求め、測定部３４により測定された長さ、幅および当該面積と、記憶部３６に保持された参照データを照合する。
また、上記形状情報として刃先領域の長さおよび幅に加えて、所定の手法により求めた形状曲線を加えることができる。この場合、記憶部３６は、上記刃先領域に含まれる切刃の幅を長手方向に結んだ形状曲線を上記参照データの一部として、ステージ単位でさらに保持する。測定部３４は、検査対象のドリルの刃先領域に含まれる切刃の幅を長手方向に結んだ形状曲線を測定する。判定部３８は、測定部３４により測定された長さ、幅および当該形状曲線と、記憶部３６に保持された参照データを照合する。さらに、上記形状情報として刃先領域の長さ、幅、上記面積および上記形状曲線を用いてもよい。これらの処理の詳細は後述する。

表示部４０は、判定部３８により特定された摩耗の程度を表示する。または、判定部３８により特定された、検査対象ドリルが該当するライフサイクル上のステージを表示する。たとえば、第Ｎステージに位置すると表示してもよいし、第Ｎステージの前半または後半ステージに位置すると表示してもよい。または、表示部４０は、判定部３８により特定された、検査対象ドリルが該当するライフサイクル上のステージ、およびそのステージにおける摩耗の程度を表示する。摩耗の程度は、前半ステージが０〜５０％、後半ステージが５１〜１００％を受け持ち、ステージ全体で０〜１００％となる。

また、表示部４０は、検査員に刃先の状態を知らせ、研磨や破棄を促すメッセージを表示してもよい。さらに、撮像部２０で撮像した刃先領域の画像を表示してもよい。あるいは、複数の刃先をカートリッジにまとめて検査する場合、各ドリルの状態を表形式などにして表示してもよい。

図４は、刃先領域を含む画像から特定されるパラメータを説明するための図である。図４にて、二枚の切刃で構成される刃先領域の長さＬは、二枚の切刃のそれぞれエッジ側において、最も尖った位置の長手方向の座標値間の長さで規定される。ドリル刃の直径とほぼ一致する。刃先領域の幅Ｗは、二枚の切刃において、最も外側に膨らんだ位置の短手方向の座標値間の長さで規定される。図４における二つの座標軸は画素数で規定される。この画素数は、撮影倍率や画像処理における拡大率または縮小率を参照することにより、実際の長さに変換することができる。

測定部３４は、刃先領域の長さＬおよび幅Ｗに加えて、各切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍ（ｍは自然数）を長手方向に行ごとに測定してもよい。また、各切刃の長さＹ１〜Ｙｐ（ｐは自然数）を短手方向に列ごとに測定してもよい。各切刃の行ごとの幅Ｘ１〜Ｘｍを結んでいくと、後述する幅Ｘ１〜Ｘｍに関する形状曲線を得ることができる。

図５は、刃先領域の形状情報で規定された二次元パラメータ空間にサンプルデータをプロットした図である。この二次元パラメータ空間は、縦軸に幅、横軸に長さをとる。当該サンプルデータとして、（１）新品（研磨０回）の未使用状態にあるドリルの刃先領域の長さデータおよび幅データ、（２）新品（研磨０回）の使用済み状態にあるドリルの刃先領域の長さデータおよび幅データ、（３）研磨一回後の未使用状態にあるドリルの刃先領域の長さデータおよび幅データ、（４）研磨一回後の使用済み状態にあるドリルの刃先領域の長さデータおよび幅データ、（５）研磨二回後の未使用状態にあるドリルの刃先領域の長さデータおよび幅データ、（６）研磨二回後の使用済み状態にあるドリルの刃先領域の長さデータおよび幅データ、および（７）欠損状態にあるドリルの刃先領域の長さデータおよび幅データの計七種類のサンプルデータをそれぞれ複数プロットしている。

ここで、欠損状態にある刃先の長さデータおよび幅データを除き、六種類のサンプルデータに対して上記線形識別器または非線形識別器をかけると、当該二次元パラメータ空間を六つの領域に分類することができる。この各領域を各第Ｎステージの前半ステージまたは後半ステージに設定することができる。

図５では、第１領域Ｒ１を第１ステージの前半ステージ、第２領域Ｒ２を第１ステージの後半ステージ、第３領域Ｒ３を第２ステージの前半ステージ、第４領域Ｒ４を第２ステージの後半ステージ、第５領域Ｒ５を第３ステージの前半ステージ、および第６領域Ｒ６を第３ステージの後半ステージに設定することができる。これにより、検査対象ドリルの刃先領域の長さおよび幅が分かれば、第Ｎステージの前半ステージまたは後半ステージに該当するかを、一意に特定することができる。当然、研磨回数も一意に特定することができる。また、各状態（１）〜（６）のサンプルデータごとに重心などの代表点を求めてもよい。この場合、上述した領域分割を行わなくても、入力データから最も近い代表点を求めることにより、同様にステージや研磨回数を一意に特定することができる。

図６は、開始点情報および終了点情報とに基づいて、ドリルの摩耗の程度を特定するための第１処理例を説明するための図である。刃先領域の長さおよび幅をそれぞれＸ軸およびＹ軸とする座標空間において、開始点Ｐ１および終了点Ｐ２がプロットされる。開始点Ｐ１は、未使用ドリルの刃先領域の長さおよび幅で規定される座標点を複数サンプリングし、それらの重心にあたる点である。同様に、終了点Ｐ２は、使用済みとすべきドリルの刃先領域の長さおよび幅で規定される座標点を複数サンプリングし、それらの重心にあたる点である。

上記座標空間において、開始点Ｐ１を中心とした未使用領域Ｃ１および終了点Ｐ２を中心とした使用済み領域Ｃ２が形成される。未使用領域Ｃ１は、未使用ドリルにおける、複数のサンプリング座標点のそれぞれと重心との偏差をそれぞれ算出し、それらの平均を半径とした円領域である。または、複数のサンプリング座標点のうち最も重心から遠い座標点と重心との距離を半径としてもよい。使用済み領域Ｃ２についても同様に形成することができる。

判定部３８は、検査対象ドリルの摩耗の程度を特定する際、開始点Ｐ１と終了点Ｐ２との間に補間直線Ｌ１を引く。そして、測定部３４により測定された当該ドリルの刃先領域の幅および長さを入力点Ｐ３としてプロットし、その入力点Ｐ３から補間直線Ｌ１に垂線Ｌ２を引く。その交点Ｐ４が補間直線Ｌ１上でどの程度の割合に位置するかにより摩耗の程度を特定する。なお、補間直線Ｌ１のうち未使用領域Ｃ１内に位置する線分に交点Ｐ４ができた場合、その線分のいずれの部分であっても摩耗の程度を０％と判定する。同様に、補間直線Ｌ１のうち使用済み領域Ｃ２内に位置する線分に交点Ｐ４ができた場合、その線分のいずれの部分であっても摩耗の程度を１００％と判定する。

補間直線Ｌ１に垂線Ｌ２を引けない入力点Ｐ３についてはエラーと判定する。なお、エラーを低減するために、未使用領域Ｃ１の増加方向側に補間直線Ｌ１を延長し、マージンを設けてもよい。使用済み領域Ｃ２の減少方向側についても補間直線Ｌ１を延長することができる。

図７は、サンプルデータのアスペクト比（幅／長さ）と、ドリルが同一環境下で同一対象に空けた穴数との関係を示す図である。縦軸はサンプルデータのアスペクト比を示し、横軸は空けた穴数を示す。図７では、第１ステージに位置するドリルで０穴、１０００穴、２０００穴、４０００穴、第２ステージに位置するドリルで０穴、１０００穴、２０００穴、３３３３穴、第３ステージに位置するドリルで０穴、１０００穴および２０００穴と、計１１通りの各状態において、サンプルされた複数のアスペクト比をプロットしている。ここでは、上述した使用済みとすべき状態を、第１ステージでは４０００穴、第２ステージでは３３３３穴、第３ステージでは２０００穴、空けた状態に設定している。

図７では、上記状態ごとに平均値を求め、第１ステージ、第２ステージおよび第３ステージのそれぞれにおいて、各平均値を結び推移線を導出している。ここで、各推移線を観察すると、穴を開け始めた初期の段階で大きく摩耗し、使用済みとすべき穴数に近づくにつれ摩耗が小さくなっていくことが分かる。

図８は、開始点情報および終了点情報とに基づいて、ドリルの摩耗の程度を特定するための第２処理例を説明するための図である。図６に示した第１処理例では開始点Ｐ１および終了点Ｐ２との間を補間直線で結んだが、第２処理例ではそれらの間を図７に示した手法で求めた推移線Ｌ３で結ぶ。この推移線Ｌ３は、開始点Ｐ１に近い領域で幅が大きく摩耗し、終了点Ｐ２に近づくにしたがい幅の摩耗が小さくなっていくものである。図８では、推移曲線で示しているが、図７に示したような各状態における代表点（たとえば、平均点）をそれぞれ直線で結んだものであってもよい。

判定部３８は、推移線Ｌ３と入力点Ｐ３との位置関係から検査対象ドリルの摩耗の程度を特定することができる。たとえば、入力点Ｐ３から上記補間直線Ｌ１に垂直に線を引き、その線と当該推移線Ｌ３との交点Ｐ５を求める。この交点Ｐ５が当該推移線Ｌ３上でどの程度の割合に位置するかにより摩耗の程度を特定することができる。

図９は、表示部４０に表示されるドリルの検査結果画面５０の一例を示す。この画面５０は、検査対象ドリルの該当するステージ、およびそのステージにおける摩耗度を少なくとも表示する。ステージ欄５２は、検査対象ドリルの該当する現在のステージを示し、図９の例では第２ステージに該当することを示している。利用状況欄５４は、そのドリルの利用状況を示し、未使用、使用中および利用不可のいずれかを表示する。第１摩耗度欄５６は、そのステージ、ここでは第２ステージにおける摩耗度を数値で表示する。第２摩耗度欄５８は、そのステージにおける摩耗度をゲージで表示する。

図１０は、本実施の形態に係るドリル検査装置１００の基本動作を示すフローチャートである。画像処理部３２は、撮像部２０で撮像されたドリルの刃先画像の濃度値を調整する（Ｓ６０）。画像処理部３２は、濃度値を調整して二値化した画像の位置合わせを行う（Ｓ６２）。なお、濃度値の調整を行わず、原画像を用いて以降の処理を行ってもよい。測定部３４は、画像処理部３２により処理された画像内の刃先領域の形状情報を測定する（Ｓ６４）。判定部３８は、測定された刃先領域の形状情報と、記憶部３６に登録されている参照データとを照合する（Ｓ６６）。判定部３８は、照合の結果、検査対象ドリルの刃先の状態を判定する（Ｓ６８）。たとえば、そのドリルがライフサイクル上のどのステージにいるか特定する。

以上説明したように本実施の形態によれば、ドリルの状態を簡素な処理で的確に判定することができる。すなわち、検査対象ドリルが該当するライフサイクル上のステージを、刃先領域の長さおよび幅などの形状情報を用いて定量的に判定することができるため、研磨や破棄のタイミングを的確に判定することができる。定量的に判定することができるため、穴数に依存した研磨や破棄のタイミング判定より精度よく判定することができる。

また、刃先領域の長さおよび幅からなる形状情報といった簡単に測定することができる値をパラメータとして使用するため、簡素な処理で判定することができ、高速処理が可能である。

また、本実施の形態では、摩耗の程度を推測することができる。上記特許文献１は、不良品を検出する処理しか行っておらず、摩耗の程度まで特定することができない。

また、図５に示したように、各状態のサンプルデータから統計的に得た刃先領域の形状情報で分割される領域は、ステージを特定するのに良好なものであり、検査対象ドリルの該当するステージを精度よく判定することができる。

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

以下、代表的な変形例について説明する。本変形例は、刃先領域の長さおよび幅といった形状情報に加えて、他のパラメータを追加することにより精度をさらに向上させるものである。本変形例では、追加パラメータとして図４に示した、刃先領域に含まれる切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを長手方向に測定して、それを結んだ形状曲線から得られるパラメータを使用する。より具体的には、刃先領域に含まれる切刃の幅を長手方向に所定の行数、積分して得た面積を使用する。

記憶部３６は、刃先領域に含まれる切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを長手方向に所定の行数分（ｍ行）、積分して得た面積を参照データの一部として、ステージ単位でさらに保持する。ここで、所定の行数とは、各切刃のエッジから先端までのすべての画素数であってもよいし、対称となる一方の切刃のエッジから他方の切刃のエッジまでのすべての画素数であってもよいし、各切刃のエッジから数十画素程度であってもよい。なお、二枚の切刃のうち、両方について上記面積を求めてもよいし、一方についてのみ面積を求めてもよい。

測定部３４は、検査対象のドリルの刃先領域に含まれる切刃の幅を長手方向に少なくとも所定の行数、測定する。

記憶部３６は、当該参照データとして、上記開始点情報および終了点情報を用いることができる。その際、刃先領域の長さおよび幅に当該面積も加えた三パラメータでそれらの情報を規定する。具体的には、未使用ドリルの複数のサンプリング画像から、刃先領域の長さ、幅および当該面積のそれぞれの平均値を算出して重心を求め、これを開始点情報とすることができる。同様に、使用済みとすべきドリルの複数のサンプリング画像から、刃先領域の長さ、幅および当該面積のそれぞれの平均値を算出して重心を求め、これを終了点情報とすることができる。

また、記憶部３６は、ドリルのライフサイクル上のステージごとに、そのドリルの使用による、その刃先領域の長さ、幅および上記面積で規定された変化特性をさらに保持してもよい。この変化特性にも、上述した長さおよび幅で規定された二次元空間における変化特性で考察した知見を拡張して用いることができる。

判定部３８は、測定部３４により測定された行数分の切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを積分して面積を求める。この面積を求める際、切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを結んだ形状曲線を所定のフィルタを用いて平滑化することで、演算量を軽減することができる。詳細は後述する。

判定部３８は、測定部３４により測定された長さ、幅および上記面積と、記憶部３６に保持された参照データを照合することにより、検査対象のドリルが該当するステージを特定する。

たとえば、前半ステージの開始点情報および後半ステージの終了点情報が研磨回数に対応するステージごとに参照データとして保持されている場合、つぎのように特定することができる。判定部３８は、測定された刃先領域の長さ、幅および求めた面積で規定される三次元座標と最も近い、三次元座標で規定された開始点情報または終了点情報を特定し、その開始点情報または終了点情報が属する第Ｎステージの前半ステージに位置するか後半ステージに位置するか特定する。また、第Ｎステージの前半ステージに位置するか後半ステージに位置するかをつぎの手法により特定することもできる。すなわち、上記三次元空間に、各研磨回数の未使用ドリルおよび使用済みとすべきドリルのサンプリング画像から得られる刃先領域の形状情報をプロットしていく。その結果をもとに所定の線形識別器または非線形識別器、たとえばニューラルネットワークやサポートベクトルマシーンなどを構築する。これにより、上記三次元空間を、それぞれ前半ステージおよび後半ステージに分割された第１ステージ〜第Ｍ（Ｍ＝最大研磨回数＋１）ステージに領域分割することができる。この場合、各領域の境界線など、各領域を特定するためのデータが上記参照データとなる。

また、判定部３８は、上述した長さおよび幅で規定された二次元空間において摩耗の程度を特定すると同様の知見で、長さ、幅および面積で規定された三次元空間において摩耗の程度を特定することができる。

図１１は、切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを結んだ形状曲線を示す図である。縦軸は切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを偏差で示し、横軸は切刃の長手方向の行数を示す。ここでの偏差は、それぞれの切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍから、それら切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍの平均値を引いた値である。図１１を参照すると、切刃のエッジ部分と先端部分が細くなることが分かる。なお、判定部３８は、実験的、経験的に求めたしきい値を超える偏差が出現した場合、欠損があると判定することができる。また、隣接する偏差間に、実験的、経験的に求めたしきい値を超える変化があった場合に欠損があると判定してもよい。

図１２は、切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを結んだ形状曲線から面積を求める様子を示す図である。図１２は、エッジから４０行分、偏差で規定された切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを積分して面積を求める例を示す。この面積を求める際、当該形状曲線をGaussianフィルタを用いて、平滑化してもよい。また、各偏差を０から１までの値に正規化する。あるいは、面積の代わりに標準偏差や分散を用いてもよい。

図１３は、切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを結んだ形状曲線から得た面積のサンプルデータを示す図である。図１３では、図２で説明した、欠損状態を含めたドリルの七通りの状態について、七つずつサンプルデータを得ている。各面積は、エッジから４０行分、積分して得たものである。各状態ごとに一定の傾向が存在することが分かる。当然のことながら、研磨回数に関わらず未使用のドリルは面積が大きい傾向をもち、磨耗の進んだ使用済みのドリルは面積が小さくなる傾向をもつ。

以上説明したように本変形例によれば、上述した実施の形態より検査の精度をさらに高めることができる。すなわち、刃先領域の長さおよび幅に加えて、ステージを特定するのに有意な、上記面積をパラメータに含めることにより、どのステージに該当するかをより高精度に特定することができる。また、欠損状態を容易に検出することもできる。

なお、上記変形例では、刃先領域の長さおよび幅に加えて、切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを結んだ形状曲線から求まる面積を用いたが他のパラメータを採用してもよい。たとえば、切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍを結んだ形状曲線自体をパラメータとしてもよい。判定部３８は、測定部３４により測定された形状曲線を構成する各点と、記憶部３６に記憶された形状曲線を構成する対応する各点とを比較し、その差分が実験的、経験的に求めた閾値を超えた点を含む領域について、欠損と判定することができる。また、切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍの平均値、分散または標準偏差をパラメータとして用いてもよい。また、撮像された画像から得られる刃先領域に含まれる切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍ、基準画像の対応する切刃の幅との差分の平均値、分散、標準偏差またはそれら差分を結んだ曲線の面積を用いてもよい。また、切刃の幅Ｘ１〜Ｘｍではなく、切刃の長さＹ１〜Ｘｐについての同様のパラメータを用いてもよい。さらに、三次元パラメータ空間ではなく、これらを組合わせて四次元以上のパラメータ空間を用いてもよい。

また、別な変形例について説明する。本変形例では、刃先領域の長さおよび幅や面積といった形状情報に加えて、またはその少なくとも一つに代えて他のパラメータを用いることにより判定を行ったり、精度をさらに向上させたりするものである。本変形例では、追加パラメータとして、刃先領域の輪郭の接線ならびに角度を測定して、パラメータとして使用する。以下、具体例を示す。

上記図２に示したように、ドリルの刃先は使用前のものは角が鋭利なのに対し、使用により摩耗が進んだものは滑らかになる。この性質を、Gaborフィルタを用いて方向特性として抽出する。すなわち、刃先画像にGaborフィルタをかけて水平方向成分を抽出し、その成分をHough変換して直線を抽出する。その直線の傾きを当該パラメータとする。このパラメータを上記参照データの一部として含めることができる。

ここで、Gaborフィルタについて説明する。下記（式１）は、Gabor関数を示す。
Ｆ（ｘ，ｙ）＝ｅ−π（ｘ２ａ２＋ｙ２ｂ２）ｃｏｓ（ｕ＋ｖ） ・・・（式１）
ｕ＝ｆｃｏｓθ，ｖ＝ｆｓｉｎθ，ｆ：frequency

出力画像Ｆ（ｘ，ｙ）は、入力画像をGabor関数のウェーブレットで表現したものと考えられ、そのウェーブレットの範囲特性をパラメータａ，ｂ、その周期特性をパラメータｕ，ｖによって変化させることができる。このように、Gaborフィルタはフィルタの方向が変化することにより方位選択性を持つことができ、フィルタの周波数が変化することにより、全体的な特徴から局所的な特徴までを抽出することができる。

また、上述した実施の形態では、判定部３８は、測定して得た座標と、開始点情報または終了点情報に対応する座標を照合する際、単純なユークリッド距離を算出して、最も近い開始点情報または終了点情報を求めた。この点、学習データの分散、すなわち広がりを考慮したマハラノビス距離を算出してもよい。

また、上記図９では一本のドリルの検査結果画面５０の例を示した。図１４は、表示部４０に表示される、複数本のドリルの検査結果画面６０の一例を示す図である。この画面６０は、複数のドリルをカートリッジにまとめて連続して検査した場合などに適した表示方法である。図１４は、４×４のカートリッジに計１６本、装着されているドリルを連続して検査したときの検査結果を一画面に示したものである。各表示窓６１は、各ドリルの摩耗度を示している。塗りつぶし領域の大きさで摩耗度を視覚的に示している。その他、色分けを行って摩耗度を表示してもよい。たとえば赤に近づくほど摩耗度が高い状態を示すといった表示方法が可能である。図１４の表示形態と図９の表示形態を合わせて表示し、該当するステージも同一画面で認識できるようにしてもよい。

ドリルのライフサイクル上のステージを説明するための図である。 新品（研磨０回）の未使用状態にあるドリルの刃先を回転軸に沿う方向に撮像した図である。 新品（研磨０回）の使用済み状態にあるドリルの刃先を撮像した図である。 研磨一回後の未使用状態にあるドリルの刃先を撮像した図である。 研磨一回後の使用済み状態にあるドリルの刃先を撮像した図である。 研磨二回後の未使用状態にあるドリルの刃先を撮像した図である。 研磨二回後の使用済み状態にあるドリルの刃先を撮像した図である。 欠損状態にあるドリルの刃先を撮像した図である。 本発明の実施の形態におけるドリル検査装置の構成を示す図である。 刃先領域を含む画像から特定されるパラメータを説明するための図である。 刃先領域の形状情報で規定された二次元パラメータ空間にサンプルデータをプロットした図である。 開始点情報および終了点情報とに基づいて、ドリルの摩耗の程度を特定するための第１処理例を説明するための図である。 サンプルデータのアスペクト比（幅／長さ）と、空けた穴数との関係を示す図である。 開始点情報および終了点情報とに基づいて、ドリルの摩耗の程度を特定するための第２処理例を説明するための図である。 表示部に表示されるドリルの検査結果画面の一例を示す図である。 本実施の形態に係るドリル検査装置の基本動作を示すフローチャートである。 切刃の幅を結んだ形状曲線を示す図である。 切刃の幅を結んだ形状曲線から面積を求める様子を示す図である。 切刃の幅を結んだ形状曲線から得た面積のサンプルデータを示す図である。 表示部に表示される、複数本のドリルの検査結果画面の一例を示す図である。

符号の説明

１ ドリル、 ２０ 撮像部、 ３０ 演算部、 ３２ 画像処理部、 ３４ 測定部、 ３５ 設定部、 ３６ 記憶部、 ３８ 判定部、 ４０ 表示部、 １００ ドリル検査装置。

Claims (7)

1. 未使用ドリルの刃先領域の形状情報を複数サンプリングして生成された開始点情報と、使用済みとすべきドリルの刃先領域の形状情報を複数サンプリングして生成された終了点情報を設定する設定部と、
   前記設定部により設定された、前記開始点情報および前記終了点情報を保持する記憶部と、
   撮像されたドリルの刃先画像内の、刃先領域の形状情報を測定する測定部と、
   前記測定部により測定された形状情報と、前記記憶部に保持された前記開始点情報および前記終了点情報とに基づいて、前記撮像されたドリルの摩耗の程度を演算により特定する判定部と、
   を備えることを特徴とするドリル検査装置。
2. 前記判定部は、前記形状情報を構成する要素を座標軸とする座標空間を仮想的に形成し、その座標空間において、前記開始点情報の開始座標位置および前記終了点情報の終了座標位置と、前記測定部により測定された形状情報の入力座標位置との位置関係から、前記撮像されたドリルの摩耗の程度を特定することを特徴とする請求項１に記載のドリル検査装置。
3. 前記判定部は、前記開始座標位置と前記終了座標位置との間に補間線を引き、前記入力座標位置から当該補間線に垂線を引き、その交点の位置に応じて、前記摩耗の程度を特定することを特徴とする請求項２に記載のドリル検査装置。
4. 前記記憶部は、未使用状態から使用済み状態までの、前記刃先領域の形状情報の推移状態を示す推移関数をさらに保持し、
   前記判定部は、前記推移関数から導出される推移線と前記入力座標位置との位置関係から、前記摩耗の程度を特定することを特徴とする請求項２に記載のドリル検査装置。
5. 前記座標空間は、前記刃先領域の長さおよび幅で規定された二次元空間であることを特徴とする請求項２から４のいずれかに記載のドリル検査装置。
6. 前記記憶部は、前記開始点情報および前記終了点情報を、ドリルの研磨回数に対応するライフサイクル上の複数のステージごとに保持し、
   前記判定部は、前記測定部により測定された形状情報をもとに、前記撮像されたドリルが該当するステージおよびそのステージにおける摩耗の程度を特定することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載のドリル検査装置。
7. 前記記憶部は、前記形状情報を構成する要素を座標軸とする座標空間を仮想的に形成し、その座標空間において、前記開始点情報の開始座標位置および前記終了点情報の終了座標位置を前記ステージごとに保持し、
   前記判定部は、前記測定部により測定された形状情報の、前記座標空間における入力座標位置が、前記ステージごとに保持される開始座標位置および終了座標位置のうちで最も距離が近い座標位置を特定し、その座標位置が属するステージを、前記撮像されたドリルが該当するステージと特定することを特徴とする請求項６に記載のドリル検査装置。