JP2010113408A - メッシュデータの判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】メッシュデータから自動的に簡便且つ確実にノイズ部分を特定する。
【解決手段】メッシュデータの判定方法では、測定器により金型の表面形状を測定して、複数のポリゴン１２からなるメッシュデータ１０を得る。メッシュデータ１０から所定の基準ノード１４ａと、該基準ノード１４ａに対してポリゴン１２の一辺を介して隣接する全ての隣接ノード１４ｂを特定する。全ての隣接ノード１４ｂについて最小二乗法で平均面３０を求める。平均面３０と基準ノード１４ａとの離間距離ｄを求める。離間距離ｄが閾値ＭＴよりも小さいときに基準ノード１４ａを正常ノードとし、離間距離ｄが閾値ＭＴ以上であるときに基準ノード１４ａをノイズノードとする。ノイズノードの周りの全てのポリゴン１２をノイズポリゴン３４として特定し、正常なポリゴン１２と異なる色でモニタ画面３８に表示する。
【選択図】図４

Description

本発明は、測定器によりワークの表面形状を測定して、複数のメッシュ要素からなるメッシュデータを得た後に、コンピュータによりメッシュデータのノイズ部分を特定するためのメッシュデータの判定方法に関する。

従来、プレス成型用の金型を製作する際には、成形品の形状データからＣＡＤ等を用いて金型の設計を行い、金型データを作製している。得られた金型データに基づいて金型を加工するＮＣ加工データを作成し、ＮＣ工作機械を用いて第１段階としての金型を加工している。この段階の金型は、必ずしも所望の製品を成型することができるとは限らず、実際に試用して得られた成形品に基づいて検証を行い、熟練技能者が金型を修正することが一般的に行われている。

近時、製品を大量生産するためには、同じ金型を複数用意してそれぞれプレス成形することが望まれており、修正して得られた金型を一番型とし、該一番型に対応した二番型（又はリピート型）を作成することが行われている。二番型を作成するためには、一番型で行った熟練技能者による修正の工程を可及的に抑制し、効率的に行うことが望ましい。

このため、特許文献１では、得られた一番型を３次元測定器で計測し、得られた３次元点群データから曲面を作成し、その曲面データに基づき形状加工用のＮＣ加工データを作成することが提案されている。３次元測定器で計測して得られたデータは、特許文献２に記載されているようなメッシュデータで表すとよい。

ところで、修正して得られた一番型には、その修正によって表れた巣や、部品取り付け用のねじ穴や、所定の理由で発生した傷や段差等のノイズが存在する場合がある。このようなノイズは三次元加工を行う形状面データに反映すべきではない。引用文献１のように一番型を３次元測定器で計測した場合には、このようなノイズも含めて計測してしまうため、後工程においてコンピュータのオペレータがメッシュデータからノイズの箇所を特定し、所定の補正処理をする必要がある。

特許文献２には、メッシュ評価基準を満足する候補メッシュ及び写像モデルを画面上に表示して、オペレータが希望するメッシュを選択することが記載されている。

特開２００６−３２０９９６号公報 特開平１１−９６３９８号公報

一番型を３次元測定器で計測して得られたメッシュデータのデータ量は多量であり、ノイズ部分を特定するのはオペレータにとって負担が大きいとともに、ノイズ部分か否かを判断するのには熟練を要する。

本発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、メッシュデータからノイズ部分を簡便且つ確実に特定することのできるメッシュデータの判定方法を提供することを目的とする。

本発明に係るメッシュデータの判定方法は、測定器によりワークの表面形状を測定して、複数のメッシュ要素からなるメッシュデータを得た後に、コンピュータにより前記メッシュデータのノイズ部分を特定するためのメッシュデータの判定方法において、前記メッシュデータから所定の基準ノードと、該基準ノードに対して前記メッシュ要素の一辺を介して隣接する全ての隣接ノードを特定する第１工程と、全ての前記隣接ノードについて平均面を求める第２工程と、前記平均面と前記基準ノードとの離間距離を求める第３工程と、前記離間距離が所定閾値よりも小さいときに前記基準ノードを正常ノードとし、前記離間距離が前記所定閾値以上であるときに前記基準ノードをノイズノードとする第４工程とを有することを特徴とする。

このように、平均面と基準ノードとの離間距離が所定閾値以上であるときにその基準ノードをノイズノードとして特定すると、コンピュータにより、自動的に簡便且つ確実にノイズ部分を特定することができる。

前記平均面は、全ての前記隣接ノードに基づいて最小二乗法により求めると、平均面が適切に求められる。

前記第４工程の後、ノイズノードの周りの全てのメッシュ要素をノイズ要素として特定してもよい。これにより、オペレータは、ノイズ判定の結果を容易に認識することができる。

本発明に係るメッシュデータの判定方法によれば、複数の隣接ノードから求められる平均面と基準ノードとの離間距離が所定閾値以上であるときにその基準ノードをノイズノードとして特定することにより、自動的に簡便且つ確実にノイズ部分を特定することができる。

以下、本発明に係るメッシュデータの判定方法について実施の形態を挙げ、添付の図１〜図１０を参照しながら説明する。

先ず、本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法の処理に対する前工程について概略手順について説明する。

図１のステップＳ１において、得ようとする成形品の設計を行い、成形品モデルのデータを作製する。

ステップＳ２において、成形品モデルのデータに基づいて、ＣＡＤにより金型モデルデータのデータを作製する。

ステップＳ３において、金型モデルデータのデータに基づいて、ＮＣ工作機械用のＮＣ加工データを作製する。

ステップＳ４において、得られたＮＣ加工データを用い、ＮＣ工作機械により金型を成形する。

ステップＳ５において、トライアウトとして成形された金型を用いてプレス加工を行い、試作品としての成形品を得る。

ステップＳ６において、試作品及び金型プレス面等を観察、検討し、手作業により金型の修正を行う。この際、試作品については皺や割れ、寸法誤差の有無等を観察、検討し、金型については、プレス表面の状態等を勘案し、総合的に判断して金型の修正を行う。ステップＳ５及びＳ６は何度か繰り返して行ってもよい。

このステップＳ６では、金型に対して修正によって表面に巣が表われたり、何らかの理由により傷や段差等が発生する場合がある。また、設計条件によっては、金型に対して部品取り付け用のねじ穴等を設ける場合がある。これらの巣、傷、段差及び穴等は、三次元加工を行う形状面データに反映すべきではないものである。

ステップＳ７において、非接触光学式三次元測定器等により修正された金型（ワーク）の表面形状を３次元的に測定し、点群から構成される３次元測定データを得る。金型の表面形状を測定する手段は、接触式等の他の測定器を用いてもよい。

このステップＳ７では、金型に存在する巣、傷、段差及び穴等も計測されてしまい、データ上では形状面データには反映すべきでないノイズ部分となる。

ステップＳ８において、３次元測定データの点群をコンピュータを用いた所定の手段によって、多数の三角形ポリゴン（メッシュ要素）に設定し、メッシュデータを得る。これらの三角形ポリゴンは、測定された金型の表面形状を示すことになる。ステップＳ８で得られたメッシュデータには、ノイズ部分がそのまま含まれている。図２に例としてのメッシュデータ１０を示す。メッシュデータ１０は、多数の三角形のポリゴン１２から構成されて金型の表面形状を表しており、隣接するポリゴン１２同士は同じ長さの一辺が共有されている。ポリゴン１２の三角形状の頂点はノード１４である。

このような前工程の後、ノイズ部分を特定するための本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法の処理が行われる。先ず、このメッシュデータの判定方法について基本的な概念について二次元平面上で説明する。

図３に示すように、複数のノード１４が同一面上で表されるとしたとき、所定のノード１４を基準ノード１４ａとして、該基準ノード１４ａに隣接する２つのノード１４を隣接ノード１４ｂとして選択する。基準ノード１４ａ及び２つの隣接ノード１４ｂに接する半径ｒの円１６と、２つの隣接ノード１４ｂを接続する基準線１８を規定する。

メッシュデータ１０に基づいて金型を加工する際には、工作機械の工具はポリゴン１２の面に沿って加工をするのではなく、ノード１４同士を滑らかに結んだ曲線に沿って加工をすることから、円１６は工具の移動経路と略等しいことになる。

左側の隣接ノード１４ｂ（以下、隣接ノード１４ｃと呼んで区別する。）に着目し、円１６の中心点Ｏを基準として該隣接ノード１４ｃと基準ノード１４ａとのなす角をθとする。隣接ノード１４ｃと基準ノード１４ａとの中点２０と中心点Ｏとを通る直線２２を規定し、該直線２２上で円１６と中点２０との距離を形状トレランスｔとする。形状トレランスｔは、工具の移動経路とポリゴン１２との距離を示していることからできるだけ小さいことが望ましいが、工作機械の加工精度よりも過度に小さくすることは合理的ではない。したがって、形状トレランスｔは、工作機械の加工精度に基づいて適度に小さい値に設定される。

隣接ノード１４ｃ、中点２０及び中心点Ｏで形成される直角三角形で、隣接ノード１４ｃ〜中点２０をｘ、中点２０〜中心点Ｏをｙとする。基準線１８において、基準ノード１４ａから下ろした垂線２４との交点と隣接ノード１４ｃとの間をｚとする。基準ノード１４ａ、隣接ノード１４ｃ及び中心点Ｏによって形成される二等辺三角形の二等角をそれぞれαとする。垂線２４の長さＭＴ（以下閾値ＭＴと呼ぶ）は以下の計算によって求まる。

ｘ＝ｒ×ｓｉｎ（θ／２）
ｚ＝ｒ×ｓｉｎθ
ｔ＝ｘ×ｔａｎ（θ／４）
ＭＴ＝ｚ×ｔａｎ（θ／２）
これらの式をまとめると、
ＭＴ＝ｔ×４
となり、閾値ＭＴは形状トレランスｔの４倍として規定することができる。

ところで、メッシュデータ１０は、本来、一番型を計測して得られたものであることから、理論的には形状トレランスｔは過度に大きくなることはないのであるが、実際には大きくなる箇所がある。これは、対象となった基準ノード１４ａが金型に存在した巣、傷、段差及び穴等に起因するノイズであると判断可能である。

このような概念に基づいて、メッシュデータ１０のノイズ部分の特定をする際には、メッシュデータ１０は面のデータがなくノード１４のデータの集合であることから、形状トレランスｔを直接的に求めて判断することが困難であり、垂線２４の閾値ＭＴによって任意に規定した形状トレランスを基準とする閾値でノイズ判断をすることが望ましい。また、閾値ＭＴによる判断では、基準ノード１４ａの周りに存在する複数のポリゴン１２をまとめて判定することができる。なお、図３は、形状トレランスｔと閾値ＭＴとの関係を説明するための図であり、閾値ＭＴは固定値であるが、垂線２４の長さｄは変動する。

次に、本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法の処理について図４を参照しながら説明する。図４に示す処理は、基本的にコンピュータのプログラム処理によって自動的に行われるが、全ての工程を１台のコンピュータで行う必要はなく、例えば、ステップＳ１１０における表示処理は、表示専用のコンピュータで行ってもよい。また、ステップＳ１１１のノイズ除去処理は、一部又は全部を人手によって行ってもよい。

図４のステップＳ１０１において、図５に示すように、メッシュデータ１０に含まれる全てのノード１４から評価対象点としての基準ノード１４ａを１つ選択する。このステップＳ１０１は、以下に述べる一連のループ処理に含まれており、未処理のノード１４のうちからいずれか１つを基準ノード１４ａとして選択する。

ステップＳ１０２において、基準ノード１４ａに対してポリゴン１２の一辺を介して隣接する（つまり、１ボールノードの）全ての隣接ノード１４ｂを特定する。図５に示す例では、基準ノード１４ａの周りに７つのポリゴン１２が存在し、隣接ノード１４ｂが７つ存在している。所定の基準ノード１４ａに対する隣接ノード１４ｂは３以上となる。

ステップＳ１０３において、図６に示すように、得られた全ての隣接ノード１４ｂに基づいて、最小二乗法により平均面３０を求める。最小二乗法によれば、平均面３０が適切に求められ、しかもこの後の処理が簡便となる。平均面３０は図３における基準線１８に相当する。平均面３０を求める最小二乗法では基準ノード１４ａは含めなくてよい。基準ノード１４ａは、平均面３０の上側に存在する場合と、下側に存在する場合、及び平均面３０上に存在する場合がある。

なお、平均面３０は、基本的には平面であるが、設計条件によっては曲面近似させてもよい。

ステップＳ１０４において、図７に示すように、基準ノード１４ａを平均面３０に投影し、垂線２４を設定する。

ステップＳ１０５において、基準ノード１４ａの平均面３０に対する投影点と該基準ノード１４ａとの離間距離ｄ（つまり、垂線２４の長さ）を求める。離間距離ｄは、基準ノード１４ａが平均面３０の上側に存在する場合も下側に存在する場合も同様に求めればよい。

ステップＳ１０６において、離間距離ｄと閾値ＭＴとを比較し、ｄ＜ＭＴであればステップＳ１０７へ移り、ｄ≧ＭＴであればステップＳ１０８へ移る。ここで、閾値ＭＴは前記の通りＭＴ＝４×ｔであるが、設計条件によっては値を多少増減させてもよい。

ステップＳ１０７において、その時点の基準ノード１４ａを正常ノードとして記録する。

ステップＳ１０８において、その時点の基準ノード１４ａをノイズノードとして記録する。

ステップＳ１０７及びＳ１０８の後、ステップＳ１０９において、メッシュデータ１０に含まれるノード１４の全てについて基準ノード１４ａとしての判定処理をしたか否かを確認する。全てのノード１４について処理が終了していれば、ステップＳ１１０へ移り、いずれかのノード１４について未処理であれば、ステップＳ１０１へ戻る。

基本的には全てのノード１４に対して上記の判定処理を行うが、設計条件によっては、効率化のために所定範囲のノード１４に対する判定処理を省略してもよい。

ステップＳ１１０において、図８に示すように、ノイズノード３２として記録されたノード１４の周りの全てのポリゴン１２をノイズポリゴン（ノイズ要素）３４として特定する。換言すれば、３つのノード１４のうち１つ以上がノイズノード３２として特定されているポリゴン１２をノイズポリゴン３４として特定すればよい。

ノイズポリゴン３４は、正常なポリゴン１２と異なる色でコンピュータのモニタ画面３８に表示する。これにより、オペレータは、ノイズ判定の結果を容易に認識することができる。図８から明らかなように、あるまとまった範囲がノイズ部分として特定することができる。図８（及び図９）ではノイズノード３２を白丸で示し、ノイズポリゴン３４にハッチングを付している。

ステップＳ１１１において、ノイズ部分として特定された箇所について、所定のスムージング処理等を行いノイズを除去する。これにより、図４に示す処理が終了し、得られたメッシュデータ１０によれば、ノイズ跡のない高精度な金型の加工データを作成することができる。

本発明者は、低い直線状の段差を有するサンプルワークに対して本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法を適用・試行した。その結果のメッシュデータ１０の平面図を図９に示す。図９においてハッチング部はノイズポリゴン３４であり、縦線３６は段差である。ノイズポリゴン３４は、明らかに段差の縦線３６に沿っており、容易に認識可能な適度な幅を占めていることが理解されよう。また、本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法では、縦線３６のような連続的なノイズに対して特に有効であることが理解されよう。

本発明者は、本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法以外にも幾つかの判定方法を検討した。そのうちの１つには、図３において、２つのポリゴン１２によって形成される角度θの大きさによる判定処理がある。すなわち角度θが過大であるときには、その両サイドのポリゴン１２はノイズポリゴン３４と判定することができるというものである。

図９と同じワークについて、この別案に係る判定方法を適用した結果を図１０に示す。この場合、２つのポリゴン１２が共有する辺に基づいて判定処理が行われることから、１つの判定処理でノイズポリゴン３４と判定されるのはその２つのポリゴンだけであり、まとまった形状になりにくい。図９と比較しても、縦線３６が認識されにくく、本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法の有効性が理解されよう。図１０に結果を示す判定処理でも、小さく不連続なノイズの判定等の特定の用途には有効である。

上述したように、本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法によれば、平均面３０と基準ノード１４ａとの離間距離ｄが閾値ＭＴ以上であるときに基準ノード１４ａを含む全てのポリゴン１２をノイズポリゴンとして特定するとにより、コンピュータを用いて、自動的に簡便且つ確実にノイズ部分を特定することができる。

また、図４に示したように、１つの基準ノード１４ａに対しては、基本点には、隣接ノード１４ｂの特定、平均面３０の算出、離間距離ｄの算出及び離間距離ｄと閾値ＭＴとの比較だけで判定処理がなされ、処理が簡便であり、コンピュータの負荷が小さい。

メッシュデータ１０を構成するメッシュ要素は、三角形のポリゴン１２であり、四角形状等のポリゴンと比較して処理が簡便である。

メッシュデータ１０のデータ量は多量であるが、本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法では、ノイズ部分を特定することは基本的にはコンピュータによって行われ、オペレータの負担が小さく、その操作方法の習熟は容易である。

本発明に係るメッシュデータの判定方法は、上述の実施の形態に限らず、本発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることはもちろんである。

本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法の前工程の手順を示すフローチャートである。 メッシュデータである。 メッシュデータの判定方法の概念を二次元面上で示す説明図である。 本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法の手順を示すフローチャートである。 メッシュデータの一部において、基準ノードと隣接ノードとを示す平面図である。 メッシュデータの一部において、基準ノード、隣接ノード及び平均面を示す斜視図である。 メッシュデータの一部において、基準ノード、隣接ノード及び平均面とを横方向に投影した模式図である。 ノイズポリゴンが特定されたメッシュデータである。 本実施の形態に係るメッシュデータの判定方法を所定ワークに試行した結果のメッシュデータの平面図である。 別案に係るメッシュデータの判定方法を所定ワークに試行した結果のメッシュデータの平面図である。

符号の説明

１０…メッシュデータ １２…ポリゴン（メッシュ要素）
１４…ノード １４ａ…基準ノード
１４ｂ、１４ｃ…隣接ノード ２４…垂線
３０…平均面 ３２…ノイズノード
３４…ノイズポリゴン（ノイズ要素） ＭＴ…閾値
ｄ…離間距離 ｔ…形状トレランス

Claims (3)

1. 測定器によりワークの表面形状を測定して、複数のメッシュ要素からなるメッシュデータを得た後に、コンピュータにより前記メッシュデータのノイズ部分を特定するためのメッシュデータの判定方法において、
   前記メッシュデータから所定の基準ノードと、該基準ノードに対して前記メッシュ要素の一辺を介して隣接する全ての隣接ノードを特定する第１工程と、
   全ての前記隣接ノードについて平均面を求める第２工程と、
   前記平均面と前記基準ノードとの離間距離を求める第３工程と、
   前記離間距離が所定閾値よりも小さいときに前記基準ノードを正常ノードとし、前記離間距離が前記所定閾値以上であるときに前記基準ノードをノイズノードとする第４工程と、
   を有することを特徴とするメッシュデータの判定方法。
2. 請求項１記載のメッシュデータの判定方法において、
   前記平均面は、全ての前記隣接ノードに基づいて最小二乗法により求めることを特徴とするメッシュデータの判定方法。
3. 請求項１又は２記載のメッシュデータの判定方法において、
   前記第４工程の後、ノイズノードの周りの全てのメッシュ要素をノイズ要素として特定することを特徴とするメッシュデータの判定方法。

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