JP2010155272A - 鋼板の形状矯正装置 - Google Patents

Abstract

【課題】構成が簡潔で、静止した鋼板でも容易に且つ正確に形状を計測し、計測された鋼板の形状に基づいて当該鋼板の形状を矯正することが可能な形状矯正装置を提供する。
【解決手段】レーザ光源を偏光し、偏光されたレーザ光を静止した鋼板上に走査して、静止した鋼板上の所定の検出点群のデータを抽出し、その抽出された鋼板上の検出点群の点密度を均一化する間引き処理を行い、間引き処理された鋼板上の検出点群データから回帰曲面を解析し、解析された回帰曲面から鋼板の形状を計測することにより、静止した鋼板の形状を容易且つ正確に計測することができ、レーザ光源が１つでよいことから構成が簡潔になる。この回帰曲面から鋼板の歪みを求め、その歪みを矯正するようにプレス機を自動制御して、鋼板の形状を連続的、自動的に矯正することができる。
【選択図】図３

Description

本発明は、鋼板の形状矯正装置に関し、特に鋼板の反りなどの形状を矯正するのに好適なものである。

鋼板の形状を自動計測する装置としては、例えば下記特許文献１に記載されるように、複数の光学系距離計からなる計測装置を鋼板の搬送ライン上に設置し、この計測装置を通過する鋼板からの光の反射状態から鋼板表面までの距離、即ち鋼板表面の高さを検出し、この高さを連続して鋼板表面の形状を計測するものがある。
特開平５−２３７５４６号公報

鋼板の製造では、一般に、コールドレベラー、ホットレベラーと呼ばれる複数のロールを上下に配置し、これらのロールの間に鋼板を搬送することで、製造時に発生した反りなどの形状不良を矯正する。しかし、一般に厚物材と呼ばれる厚さ４ｍｍ以上の鋼板の場合、形状を矯正するのに必要な曲げモーメントが板厚の３乗に比例するため、コールドレベラーやホットレベラーでは、形状を矯正しきれない。そのため、厚物材に形状不良が発生した場合には、鋼板をラインから外し、所謂オフラインで形状矯正を行う。

オフラインでは、鋼板を安定して搬送することができないので、前記特許文献１のような形状計測装置をそのまま適用することはできない。また、仮に適用できても、複数の光学系距離計からなる計測装置は、構成が複雑な上に、通過する鋼板の上方に設置するための門型の架台が必要となるなど、コスト面でも不利である。
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたものであり、構成が簡潔で、静止した鋼板でも容易に且つ正確に形状を計測し、その計測結果に基づいて鋼板の形状を矯正することが可能な鋼板の形状矯正装置を提供することを目的とするものである。

上記課題を解決するために、本発明の鋼板の形状矯正装置は、加圧ラムを備えたプレス機と、前記プレス機の入出側に設けられ且つ鋼板を搬送する搬送ラインと、前記搬送ラインで搬送される鋼板の位置を検出する位置検出装置と、一つのレーザ光源からのレーザ光を偏光し、偏光されたレーザ光を走査して、前記搬送ライン上に静止した鋼板上の所定の検出点群を測定し、それらの検出群データからの鋼板の形状を計測する鋼板形状計測装置と、前記鋼板形状計測装置で計測された鋼板の形状計測結果及び前記位置検出装置で検出された鋼板の位置情報に基づいて、前記プレス機及び搬送ラインを制御する制御装置とを備えたことを特徴とするものである。

また、本発明の鋼板の形状矯正装置は、前記鋼板形状計測装置は、レーザ光源を偏光し、偏光されたレーザ光を静止した鋼板上に走査するレーザ光照射手段と、レーザ光照射手段から偏光走査されたレーザ光を受光して、静止した鋼板上の所定の検出点群のデータを抽出するデータ抽出手段と、抽出された鋼板上の検出点群の点密度を均一化する間引き処理手段と、間引き処理された鋼板上の検出点群データから回帰曲面を解析する演算処理手段と、解析された回帰曲面から鋼板の形状を計測する形状計測手段とを備えたことを特徴とするものである。
また、本発明の鋼板の形状矯正装置は、前記鋼板形状計測装置は、鋼板の諸元及び搬送ラインによる鋼板の搬送状態から、レーザ光の偏光走査範囲を設定することを特徴とするものである。

而して、本発明の鋼板の形状矯正装置によれば、一つのレーザ光源からのレーザ光を偏光し、偏光されたレーザ光を走査して、搬送ライン上に静止した鋼板上の所定の検出点群を測定し、それらの検出群データからの鋼板の形状を計測し、計測された鋼板の形状計測結果及び検出された鋼板の位置情報に基づいて、プレス機及び搬送ラインを制御することにより、静止した鋼板の形状を容易且つ正確に計測することが可能となり、この正確な鋼板の形状から鋼板の形状を矯正することができると共に、レーザ光源が一つでよいことから構成が簡潔になる。

また、本発明の鋼板の形状計測装置によれば、レーザ光源を偏光し、偏光されたレーザ光を静止した鋼板上に走査して、静止した鋼板上の所定の検出点群のデータを抽出し、その抽出された鋼板上の検出点群の点密度を均一化する間引き処理を行い、間引き処理された鋼板上の検出点群データから回帰曲面を解析し、解析された回帰曲面から鋼板の形状を計測することにより、静止した鋼板の形状を容易且つ正確に計測することができる。
また、本発明の鋼板の形状計測装置によれば、鋼板の諸元及び搬送ラインによる鋼板の搬送状態から、レーザ光の偏光走査範囲を設定することにより、鋼板以外の部分へのレーザ光の照射を低減して、静止した鋼板の形状をより一層容易且つ正確に計測することができる。

以下、本発明の実施形態に係る鋼板の形状矯正装置について図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態の鋼板の形状矯正装置の概略全体図である。図中の符号１は、鋼板Ｓの形状を矯正するプレス機であり、プレス機１の入側には入側ベッド３、プレス機１の出側には出側ベッド４が配設されている。ベッド３，４は、何れも鋼板Ｓを搬送するための多数のローラが配設されており、このローラの回転状態を制御することで鋼板Ｓの搬送状態を制御することができる。即ち、これらのベッド３，４が鋼板Ｓの搬送ラインを構成する。また、特に入側ベッド３には、例えばローラの回転状態から鋼板Ｓの搬送状態を検出するトラッキング装置７，８が設けられている。このトラッキング装置７，８は、例えばローラの回転量及びローラの径から鋼板Ｓの搬送量を算出するなどして、鋼板Ｓがどの位置にあるかを検出することができる。

本実施形態のプレス機１の場合、加圧ラム２で鋼板Ｓを上から加圧し、主として鋼板Ｓに曲げモーメントを付与して鋼板の形状を矯正する。鋼板Ｓの形状は、後述する鋼板形状計測装置によって計測する。鋼板形状矯正のパラメータとしては、例えば鋼板Ｓの形状から求めた曲率、加圧ラム２による加圧力、シムと呼ばれる敷棒の位置と間隔、鋼板Ｓの位置、即ちベッド３，４による鋼板Ｓの搬送状態などが挙げられる。本実施形態のプレス機１による鋼板形状矯正は、鋼板Ｓの下に２本のシムを敷き、そのシムの間の部分の鋼板Ｓを加圧ラム２で加圧する。加圧ラム２による曲げモーメントは、シムの間の部分の鋼板Ｓにのみ生じる。この曲げモーメントによる鋼板Ｓの変形量と加圧開放時の戻り量、所謂スプリングバック量を加味して、前述した種々のパラメータを調整する。形状矯正制御のための演算処理は、後段に詳述する。

入側ベッド３の側方には、形状計測装置５及び制御装置６を設置した。このうち、形状計測装置５は、レーザ光によって検出点までの距離を検出するレーザ距離計と、レーザ距離計で検出された距離データから鋼板Ｓの形状を計測するコンピュータシステムを備えて構成される。レーザ距離計で距離を検出する方法には、周知の位相差法やTime of Flight法がある。位相差法は、強度変調したレーザ光を対象物に照射し、その反射光を受光センサで受光し、発振したレーザ光と受光した反射光の位相差から距離を算出する方法である。また、Time of Flight法は、レーザ光の入射波と反射波の時間差と光の速度から距離を算出する方法である。レーザ距離計で、鋼板Ｓの各検出点までの距離を計測することで、後述するようにして鋼板Ｓの形状を求めることができる。何れも、レーザ光照射装置と、レーザ光受光装置を備えている必要がある。

本実施形態のレーザ距離計は、図２に示すように、レーザ光源１１を回転台１２の上に搭載し、レーザ光源１１のレーザ出射口に周知のガルバノミラー１３を配設した。回転台１２の回転中心はレーザ光１１のレーザ出射口からのレーザ光に一致し、ガルバノミラー１３の回転軸は回転台１２の回転軸と直交する。本実施形態では、ガルバノミラー１３を回転させることにより、レーザ光源１１からのレーザ光を、主として鋼板Ｓの長手方向、即ち図１の鋼板Ｓの搬送方向に偏光し、回転台１２を回転させることにより、ガルバノミラー１３から偏光されるレーザ光を、主として鋼板Ｓの幅方向、即ち図１の鋼板Ｓの搬送方向と直行方向に走査する。

制御装置６は、ホストコンピュータなどのコンピュータシステムを備えて構築され、前記形状計測装置５で計測された鋼板Ｓの形状に基づき、例えば後述する演算処理を行ってプレス機１及びベッド３，４の稼動状態を制御する。
次に、前記形状計測装置５内のコンピュータシステムで行われる鋼板Ｓの形状計測のための演算処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。この演算処理は、例えば鋼板の形状計測開始指令と同時に行われ、まずステップＳ１で、鋼板Ｓを含む所定領域を対象物とし、この対象物にレーザ光を偏光・走査して、検出点の距離情報を読込む、所謂スキャニングを行う。このとき、鋼板Ｓの長さ、幅、厚さなどの諸元、及びトラッキング装置７，８による鋼板の位置情報（搬送状態）から、レーザ光の偏光・走査範囲を所定領域として設定し、その偏光・走査範囲内にのみレーザ光を照射することで、スキャニングの範囲を限定し、処理時間の短縮化、データ量の低減化を図り、もって鋼板形状の計測の容易化、正確化を達成する。

次にステップＳ２に移行して、スキャニングした対象物（所定領域）の距離データから、形状計測した鋼板Ｓの部分のデータを抽出する。このデータの抽出は、例えば図１のような状態に鋼板Ｓがあるとき、搬送方向に長い範囲にわたって連続して変化する距離データが鋼板Ｓのデータであると判定することで行うことができる。
次にステップＳ３に移行して、抽出された鋼板の距離データを、例えば鋼板の長手方向をｘ軸、幅方向をｙ軸、高さ方向をｚ軸とする座標系に、角度変換を伴って補正する。

次にステップＳ４に移行して、抽出され且つ補正された鋼板のデータから、データの不安定な隅部（図ではエッジ部）のデータを除去する、領域選択を行う。
次にステップＳ５に移行して、データ検出点の密度が均一化するように、検出点の間引き処理を行う。
次にステップＳ６に移行して、鋼板表面の形状を、或る曲面とみなし、検出点のデータが、その曲面を満たすように回帰曲面解析を演算処理する。

次にステップＳ７に移行して、前記ステップＳ６で求めた回帰曲面を実際の鋼板表面として評価できるように同定する（仮想を現実に一致させる）、つまり形状計測してからメインプログラムに復帰する。
次に、前記図３の演算処理の作用について、検出されたデータを用いながら、詳細に説明する。図４ａは、前記図３の演算処理のステップＳ１で得られた所定領域（対象物）の距離データを明るさで表したものである。このうち、図の左右方向中央部やや右寄りに白く連続して見えているのが鋼板の距離データである。この距離データは、図から分かるように、図の上方ほど（或いは左右ほど）遠い。そこで、前記図３の演算処理のステップＳ２では、この連続して変化する距離データを鋼板の距離データとして抽出する。

そして、例えば、図５に示すように、鋼板の長手方向へのレーザ光の偏光、即ちガルバノミラーの回転角度をθ、鋼板の幅方向へのレーザ光の走査、即ち回転台の回転角度をΦ、検出点までの距離をｒとし、図４ａの縦方向をｘ座標、横方向をｙ座標、紙面方向をｚ座標としたとき、検出点のｘ座標Ｘ、ｙ座標Ｙ、ｚ座標Ｚは、夫々下記１式で表される。座標変換した検出点データを図４ｂに示す。

前記図３の演算処理のステップＳ３では、このようにして座標変換された検出点データを、更に鋼板の長手方向をｘ座標、鋼板の幅方向をｙ座標、鋼板の高さ方向をｚ座標とする座標系に変換する。例えば、変換前の座標軸ｘ軸に対して変換後の座標系が回転角度αだけ回転している場合、変換後のｘ座標Ｘ’、ｙ座標Ｙ’、ｚ座標Ｚ’は、夫々下記２式で表れる。

同様に、例えば、変換前の座標軸ｙ軸に対して変換後の座標系が回転角度αだけ回転している場合、変換後のｘ座標Ｘ’、ｙ座標Ｙ’、ｚ座標Ｚ’は、夫々下記３式で表れる。

同様に、例えば、変換前の座標軸ｚ軸に対して変換後の座標系が回転角度αだけ回転している場合、変換後のｘ座標Ｘ’、ｙ座標Ｙ’、ｚ座標Ｚ’は、夫々下記４式で表れる。

また、例えば、変換前のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸に対して変換後の座標系が、夫々、Ｌ_Ｘ、Ｌ_Ｙ、Ｌ_Ｚ平行移動している場合、変換後のｘ座標Ｘ’、ｙ座標Ｙ’、ｚ座標Ｚ’は、夫々下記５式で表れる。

これらの変換式を用いて変換したｘ軸及びｙ軸の座標データを図４ｃに示す。また、ｚ軸を加味した座標データを、三次元データとして図６に示す。例えば、図４ｃに明らかなように、図の左方向、即ち形状計測装置に近い側は検出点の点密度が高い、所謂密なのに対し、図の右方向、即ち形状計測装置から遠い側は検出点の点密度が低い、所謂粗になっている。例えば前記ガルバノミラーの回転角度θが一定の角度回転する毎に、鋼板までの距離データを検出すると、図７に示すように、レーザ距離計に近い部分では検出点の点密度（図では単位長さあたりのポイント数）が大きく、レーザ距離計から遠くなるほど、検出点の点密度が小さくなる。このデータを全て用いて、回帰曲面解析を行ったのでは、データ数が多すぎて演算負荷やメモリが多大になるばかりでなく、回帰曲面を正しく解析できない恐れがある。即ち、レーザ距離計で得られたデータは、必ずしも検出点を正確に表したものでないこと、鋼板に発生している反りなどの形状は、長手方向に一様であるとは限らず、部分部分で変化している場合があること、などから、密な検出点データを重視して、粗な検出点データが軽んじられてしまう可能性があるためである。

そこで、図７に示すように、特に鋼板の長手方向の検出点の点密度が一様になるように前記図３の演算処理のステップＳ５で間引き処理を行う。間引く量は、形状計測装置、即ちレーザ光の照射装置と検出点との距離に応じて決定する。この距離情報は、鋼板の位置と鋼板寸法から求める方法や、レーザ距離計で予め測定した距離を用いてもよい。例えば、処理を行う鋼板の長手方向をｉ＝１〜ｎ個の区間に等間隔に区分し、この区間の鋼板長手方向長さを単位長さＬｐ、単位長さＬｐ当たりの検出点数を（Ｎ）_ｉ、処理後の単位長さＬｐ当たりの検出点数をＮｐとすると、間引き処理を行う間隔（ｄＮ）_ｉは下記６式で表れる。

例えば、前記鋼板の長手方向の単位長さＬｐを基準として処理を行う場合、ｉ＝１〜ｎとすると、各区間の間引き処理を行う鋼板の検出点範囲の開始位置（Ｘ_１）_ｉは下記７式で表れる。

また、各区間の間引き処理を行う鋼板の検出点範囲の終了位置（Ｘ_２）_ｉは下記８式で表れる。

従って、単位長さＬｐ当たり、区間毎の検出点数（Ｎ）_ｉは下記９式を満たす検出点の総数で表れる。

例えば、間引き処理後の全検出点数をＮｐとすると、間引き処理後の区間毎の検出点数（Ｎｐ）_ｉは下記１０式で表れる。

従って、下記１１式を満たすように間引き処理を行う間隔（ｄＮ）_ｉを区間毎に調整すればよい。

間引き処理後の単位長さ当たり、区間毎の検出点数の一例を下記表１に、そのヒストグラムを図８に、その結果、間引かれた検出データの三次元マップを図９に示す。下記表１より、間引き処理前に最大約６００点あった検出点数差が概ね数十点の差に縮まっていることが分かる。

この間引かれて点密度が均一化された検出点データに対して、図３の演算処理のステップＳ６では、鋼板の表面が或る曲面に近似しているとして回帰曲面解析を行う。回帰曲面の演算方法としては、下記１２式を用いた。

また、式中のｆは、内挿曲面ｆであり、下記１３式に示す、データ点を通過するという拘束条件を持つ任意の曲面である。

前記１３式の拘束条件を満たす内挿曲面は無限に存在するが、薄板スプライン曲面は、曲率を最小化するという意味で最適な内挿曲面となる。薄板スプライン曲面ｆの汎関数は下記１４式で表れる。

この薄板スプライン汎関数に変分原理を適用することで、薄板スプライン曲面を求めることができる。前記１４式の薄板スプライン汎関数に変分原理を適用すると、下記１５式が得られる。

前記１５式から、薄板スプライン曲面の微分方程式は下記１６式で表れる。

また、薄板スプライン曲面の境界条件は下記１７式で与えられる。

一般に、前記１７式の境界条件の下で、前記１６式の微分方程式の解析解を求めることはできないが、もし内挿領域Ωが無限大であるならば、前記１６式の微分方程式の解は単純となり、ｃ_１、ｃ_２、ｃ_３を未知パラメータとして下記１８式の薄板スプライン曲面が求められる。

この１８式の薄板スプライン曲面の右辺第４項は、グリーン関数の和である。また、１８−１〜１８−３式は、拘束条件である。
回帰曲面の未知パラメータは、情報量基準の評価関数より求めた。情報量基準を極小化するパラメータ数が、最適なパラメータ数となる。情報量基準は、種々存在するが、最も単純な物として、赤池情報量基準が知られている。赤池情報量基準の評価関数は、下記１９式で与えられる。

前記１８式〜１９式を組合せれば、検出点を内挿する回帰曲面を解析することができる。図１０は、図９の検出点を用いた回帰曲面解析の演算結果である。同図は、ｘ軸、ｙ軸共に、４０分割の矩形メッシュとして表示した。
そして、前記図３の演算処理のステップＳ７では、この解析された回帰曲面を用いて、実際の鋼板の形状を評価すべく同定する。図１１は、鋼板の幅方向中央部の幅±５０ｍｍの範囲の検出点のｚ軸方向の高さ分布と、解析された回帰曲面のｚ軸方向の高さ分布を重ね合わせものである。同図より明らかなように、本実施形態では、鋼板の高さ方向の分布について、最適な回帰曲面を得ることができる。また、図１２は、ｘ軸方向、ｙ軸方向共に４０分割し、高さ分布をプロットしたものである。同図より、回帰曲面を解析することで、検出点の位置に関わらず、回帰曲面から任意の位置の高さ情報を取出すことも可能となる。

次に、前記制御装置６内のコンピュータシステムで行われる鋼板Ｓの形状矯正のための演算処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。この演算処理は、例えば鋼板の形状矯正開始指令と同時に行われ、まずステップＳ１１で、例えば前記図１１、図１２のような曲面関数化を行い、鋼板Ｓの歪み形状計測を行う。具体的には、前述のように回帰曲面から任意の位置の高さ情報を得ることができるので、鋼板Ｓの隅部を基準点とし、長さ方向をｘ軸、幅方向をｙ軸、高さ方向をｚ軸（歪み）として歪み形状を得る。

次にステップＳ１２に移行して、前記ステップＳ１１で求めた歪み量が形状矯正制御の閾値を超えるか否かを判定し、歪み量が形状矯正制御の閾値を超える場合にはステップＳ１３に移行し、そうでない場合にはメインプログラムに復帰する。
ステップＳ１３では、前記ステップＳ１１で求めた歪み量を２階微分することで鋼板Ｓの曲率を算出する。

次にステップＳ１４に移行して、前記ステップＳ１３で算出された鋼板Ｓの曲率のうち、プレス機で加圧矯正する一カ所に着目し、その着目箇所の曲率から曲率パターンを抽出する。この曲率パターンの抽出とは、後述する矯正パターンデータベースに存在するパターンと同じ場合には、その曲率パターンをそのまま用い、矯正パターンデータベースに類似するパターンが存在する場合には、その類似パターンを選択する。なお、後述するステップＳ１７から当該ステップＳ１４に移行した場合には、加圧矯正する箇所を変更して、同じように曲率パターンを抽出する。

次にステップＳ１５に移行して、ステップＳ１３で抽出された曲率パターンと、記憶されている矯正パターンデータベース（図ではＤＢ）を比較して、シム（敷棒）、ラムの位置を決定する。シムは、鋼板と定盤の間に隙間を形成するものである。前述したように、加圧ラムは、シム間の鋼板に曲げモーメントを付与して形状を矯正するものであるから、着目する加圧矯正位置の曲率パターンが決まれば、シムを敷く位置、及び加圧ラムによって加圧する位置が決まる。

次にステップＳ１６に移行して、鋼板の厚さ、幅、降伏応力などから、シムの厚さ及び加圧ラムによる圧下力（荷重）を決定する。前記ステップＳ１３で算出された加圧矯正位置の曲率は加圧ラムによる曲げモーメントと等価であることから、その曲げモーメントと、断面２次モーメントと呼ばれる鋼板Ｓの幅、厚さの断面係数、及び縦弾性係数などの材料特性から、付与すべき荷重（圧下力）が得られる。また、鋼板に荷重を付加しても、鋼板にはスプリングバックと呼ばれる弾性回復があるので、このスプリングバック分をシムで付加する。従って、シムの厚さは、スプリングバック量に等しい。

次にステップＳ１７に移行して、ベッド２，３のローラ径や鋼板Ｓの位置情報から、加圧ラムの直下に加圧矯正位置を移動させるためのローラ駆動量を決定する。即ち、鋼板Ｓの位置が決まれば加圧矯正位置が何処にあるのかが求められ、その加圧矯正位置を加圧ラムの直下に移動させるための移動量が求められ、その移動量をローラ径で除せばローラの回転量が得られる。

次にステップＳ１８に移行して、ステップＳ１５で決定されたシム、ラム位置、ステップＳ１６で決定されたシム厚、圧下力、ステップＳ１７で決定されたローラ駆動量を夫々実行することにより、プレス矯正を行う。プレス矯正によって、全ての加圧矯正位置が終了した場合にはメインプログラムに復帰し、終了していない場合にはステップＳ１４に移行する。
この演算処理によれば、前記図３の演算処理で求めた回帰曲面を用いて、鋼板Ｓの歪みを求め、この歪みが加圧矯正されるように、加圧矯正する位置を次々と変えながら、鋼板全体の歪みを加圧矯正することができる。

このように本実施形態の鋼板の形状矯正装置によれば、一つのレーザ光源からのレーザ光を偏光し、偏光されたレーザ光を走査して、搬送ライン上に静止した鋼板Ｓ上の所定の検出点群を測定し、それらの検出群データからの鋼板の形状を計測し、計測された鋼板の形状計測結果及び検出された鋼板の位置情報に基づいて、プレス機及び搬送ラインを制御することにより、静止した鋼板の形状を容易且つ正確に計測することが可能となり、この正確な鋼板の形状から鋼板の形状を矯正することができると共に、レーザ光源が一つでよいことから構成が簡潔になる。

また、レーザ光源を偏光し、偏光されたレーザ光を静止した鋼板上に走査して、静止した鋼板上の所定の検出点群のデータを抽出し、その抽出された鋼板上の検出点群の点密度を均一化する間引き処理を行い、間引き処理された鋼板上の検出点群データから回帰曲面を解析し、解析された回帰曲面から鋼板の形状を計測することにより、静止した鋼板の形状を容易且つ正確に計測することができる。

また、鋼板の諸元及び搬送ラインによる鋼板の搬送状態から、レーザ光の偏光走査範囲を設定することにより、鋼板以外の部分へのレーザ光の照射を低減して、静止した鋼板の形状をより一層容易且つ正確に計測することができる。
なお、前記実施形態では、一枚の鋼板の形状を計測したが、例えば複数枚の鋼板を幅方向に並べ、それらの鋼板の形状を同時に計測することも可能である。そして、その場合、鋼板の幅方向の形状計測長さが長くなり、例えば前記実施形態の場合では、回転台の回転方向の計測点の密度の差が大きくなるので、この方向にも、前述した原理を用いて検出点の間引き処理を行えばよい。

本発明の鋼板の形状矯正装置の一実施形態を示す概略全体構成図である。 図１の形状計測装置中のレーザ距離計を構成するレーザ照射装置の概略構成図である。 図１の形状計測装置内で行われる鋼板の形状計測のための演算処理を示すフローチャートである。 図３の演算処理によるデータの抽出及び座標系角度補正の説明図である。 図２のレーザ距離計による距離と回転角度の説明図である。 抽出及び座標系角度補正済のデータの三次元マップである。 図２のレーザ距離計による検出点数の説明図である。 図３の演算処理による間引き処理の説明図である。 間引き処理済みのデータの三次元マップである。 図３の演算処理で解析された回帰曲面の三次元マップである。 図１０の回帰曲面から抽出した鋼板幅方向中央部の形状と実際のデータを重ね合わせた説明図である。 図１０の回帰曲面から取り出した鋼板形状の三次元マップである。 図１の制御装置内で行われる鋼板の形状矯正のための演算処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１ プレス機
２ 加圧ラム
３ 入側ベッド
４ 出側ベッド
５ 形状計測装置
６ 制御装置
７，８ トラッキング装置
１１ レーザ光源
１２ 回転台
１３ ガルバノミラー

Claims (3)

1. 加圧ラムを備えたプレス機と、前記プレス機の入出側に設けられ且つ鋼板を搬送する搬送ラインと、前記搬送ラインで搬送される鋼板の位置を検出する位置検出装置と、一つのレーザ光源からのレーザ光を偏光し、偏光されたレーザ光を走査して、前記搬送ライン上に静止した鋼板上の所定の検出点群を測定し、それらの検出群データからの鋼板の形状を計測する鋼板形状計測装置と、前記鋼板形状計測装置で計測された鋼板の形状計測結果及び前記位置検出装置で検出された鋼板の位置情報に基づいて、前記プレス機及び搬送ラインを制御する制御装置とを備えたことを特徴とする鋼板の形状矯正装置。
2. 前記鋼板形状計測装置は、レーザ光源を偏光し、偏光されたレーザ光を静止した鋼板上に走査するレーザ光照射手段と、レーザ光照射手段から偏光走査されたレーザ光を受光して、静止した鋼板上の所定の検出点群のデータを抽出するデータ抽出手段と、抽出された鋼板上の検出点群の点密度を均一化する間引き処理手段と、間引き処理された鋼板上の検出点群データから回帰曲面を解析する演算処理手段と、解析された回帰曲面から鋼板の形状を計測する形状計測手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の鋼板の形状矯正装置。
3. 前記鋼板形状計測装置は、鋼板の諸元及び搬送ラインによる鋼板の搬送状態から、レーザ光の偏光走査範囲を設定することを特徴とする請求項２に記載の鋼板の形状矯正装置。

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