JP2013083603A - エンジンボア表面傷の評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】スカッフィングを精度よく検出できるとともに、スカッフィングの大きさを定量的に評価できるエンジンボア表面傷の評価方法を提供する。
【解決手段】解析画像データ４１を取得して、第一周波数スペクトル４２を求める工程Ｓ１０・Ｓ２０と、フィルタリングした第一周波数スペクトル４２を復元し、二次元凹凸データ４５を生成するステップＳ３０〜Ｓ５０と、二次元凹凸データ４５から第二周波数スペクトル４６を求めるとともに、スカッフィングＷ３を検出するステップＳ６０・Ｓ７０と、二次元凹凸データ４５から第三周波数スペクトル４７を求めるとともに、フィルタリングした第二周波数スペクトル４６を復元するステップＳ８０〜Ｓ１１０と、復元した二次元凹凸データ４９よりスカッフィングＷ３を評価するステップＳ１２０〜Ｓ１５０とを行う。
【選択図】図２

Description

本発明は、エンジンボア表面傷を評価する技術に関し、詳しくは、ピストン摺動方向に沿ったエンジンボア表面傷を評価する技術に関する。

エンジン開発時等において、エンジンボアに発生するスカッフィング（ピストン摺動時に発生する固相凝着による局部的損傷）に対する耐性を、摺動試験により評価している。このような摺動試験では、試験終了後にスカッフィングを評価する。

このようなスカッフィングの評価に関する技術として、特許文献１に開示される技術では、機械加工が施されたワーク表面のデジタル画像から、機械加工の方向と直交する方向に所定の長さだけ延びる一次元デジタル画像を抽出する。そして、一次元デジタル画像に対してフーリエ変換を施して、一次元パワースペクトル画像を生成する。
特許文献１に開示される技術では、一次元パワースペクトル画像を機械加工の方向に沿って生成し、各一次元パワースペクトル画像に基づいて、表面傷の有無等を評価する。

このように、機械加工の方向と直交する方向に延びる一次元デジタル画像により表面傷を評価する場合、機械加工の方向と直交する方向に形成される傷の検出精度が悪くなってしまう。
エンジンボアにおいては、ホーニング加工によって発生する螺旋状痕に沿った方向が前記機械加工の方向である。また、スカッフィングは、ピストン摺動方向に沿って発生する表面傷であり、ピストン摺動方向は、機械加工の方向に対して、直交している。

つまり、特許文献１に開示される技術では、スカッフィングの検出精度が悪くなってしまう。
また、特許文献１に開示される技術では、前記各一次元パワースペクトル画像より生成される評価用画像により、表面傷の有無等を判断できるが、表面傷の大きさを評価するための具体的な手段が開示されていない。

以上のように、従来技術では、エンジンボアに形成されるスカッフィングを精度よく検出できなかった。また、スカッフィングの大きさを定量的に評価できなかった。従って、スカッフィングの評価は、作業者等の目視確認によるものとなり、評価結果に個人差が生じてしまう。

特開２０１１−４３４４６号公報

本発明は、以上の如き状況を鑑みてなされたものであり、スカッフィングを精度よく検出できるとともに、スカッフィングの大きさを定量的に評価できるエンジンボア表面傷の評価方法を提供するものである。

請求項１においては、エンジンボアの表面を撮像して解析画像データを取得する撮像工程と、前記解析画像データに対して二次元フーリエ変換を施し、第一周波数スペクトルを求める第一算出工程と、前記第一周波数スペクトルより、ピストン摺動方向に沿った凹凸成分に対応する周波数情報を抽出する第一抽出工程と、前記抽出した第一周波数スペクトルの周波数情報に対して二次元フーリエ逆変換を施し、前記解析画像データを復元する第一復元工程と、前記復元した解析画像データの、ピストン摺動方向と直交する方向に沿った一断面の凹凸成分を振幅として示す二次元凹凸データを生成する生成工程と、前記二次元凹凸データに対して一次元フーリエ変換を施し、第二周波数スペクトルを求める第二算出工程と、前記第二周波数スペクトルに基づいて、前記二次元凹凸データより、ピストン摺動方向に発生する表面傷を検出する検出工程と、前記二次元凹凸データのうち、前記検出した表面傷に対応する部分に対して一次元フーリエ変換を施し、第三周波数スペクトルを求める第三算出工程と、前記第二周波数スペクトルより、前記第三周波数スペクトルの周波数帯域に対応する周波数情報を抽出する第二抽出工程と、前記抽出した第二周波数スペクトルの周波数情報に対して一次元フーリエ逆変換を施し、前記二次元凹凸データを復元する第二復元工程と、前記復元した二次元凹凸データの振幅の絶対値を積分することで、前記ピストン摺動方向に形成されるエンジンボア表面傷を評価する評価工程と、を行う、ものである。

本発明は、二次元フーリエ変換による周波数スペクトルをフィルタリングした後で、一次元フーリエ変換による周波数スペクトルをフィルタリングするため、スカッフィングを精度よく検出できる。また、数値化したスカッフィングに対応する凹凸成分を、所定の閾値と比較して評価するため、スカッフィングの大きさを定量的に評価できる、という効果を奏する。

エンジンボア表面傷の評価装置の全体的な構成を示す説明図。 エンジンボア表面傷の評価方法の手順を示す図。 解析画像データの周波数スペクトルを求める様子を模式的に示す図。 二次元凹凸データを生成する様子を模式的に示す図。 二次元凹凸データにおけるスカッフィングの位置を検出する様子を模式的に示す図。 二次元凹凸データの周波数スペクトルをフィルタリングする様子を模式的に示す図。 スカッフィングを定量的に評価する様子を模式的に示す図。 閾値を設定する手順を示す図。

以下では、本実施形態のエンジンボア表面傷の評価方法（以下、単に「評価方法」と表記する）について説明する。

評価方法は、図１に示すように、ピストン摺動方向に沿って発生する表面傷を評価するものである。

エンジンボアＷ１は、エンジンブロックＷを製造するワークに対してボーリング加工やホーニング加工が行われることで形成され、ホーニング加工時に螺旋状痕Ｗ２が形成される。螺旋状痕Ｗ２は、ピストン摺動方向（エンジンボアＷ１の筒軸方向）に沿って延びるとともに、エンジンボアＷ１の形状に沿った円を描く、螺旋状の表面傷である。
エンジンボアＷ１をピストンが摺動することで、エンジンボアＷ１には、ピストン摺動方向に沿って延びる表面傷として、スカッフィングＷ３が発生する。

本実施形態の評価方法では、表面傷としてスカッフィングＷ３を評価するものとする。
評価方法によって表面傷が評価されるエンジンボアＷ１としては、例えば、スカッフィングＷ３の耐性を評価する摺動試験の評価対象となるエンジンブロックＷに形成されるエンジンボア等である。この場合、前記摺動試験終了後に、前記評価方法を用いた評価が行われる。

評価方法は、エンジンボア表面傷の評価装置１（以下、単に「評価装置１」と表記する）を用いて行われる。評価装置１は、撮像部１０、データ解析部２０、および表示部３０を具備する。

撮像部１０は、照明光源付きのＣＣＤカメラ１１およびミラー１２を備える。撮像部１０は、ＣＣＤカメラ１１からミラー１２に向けて照明光を照射して、照明光をミラー１２によってエンジンボアＷ１の表面に向けて反射させる。そして、撮像部１０は、エンジンボアＷ１の表面で反射した光をミラー１２によって偏向してＣＣＤカメラ１１に向け、偏光した光をＣＣＤカメラ１１によって撮像する。

評価装置１は、図示しない走査機構により、撮像部１０を所定のパターンで回転走査及び軸方向送りすることで所定の検査範囲を撮像し、図３に示すような解析画像データ４１を取得する。

解析画像データ４１は、エンジンボアＷ１の表面の凹凸状況を示すデータであり、例えば、撮像部１０からの画像信号を合成することで生成される一枚の輝度画像等である。

なお、解析画像データ４１は、本実施形態に限定されるものでなく、例えば、市販の測定器によって取得したエンジンボアＷ１の３Ｄ形状計測データ等であっても構わない。

データ解析部２０は、撮像部１０により取得した解析画像データ４１を解析し、その解析結果を評価するものである。データ解析部２０は、演算部２１および判定部２２を備える。

演算部２１は、評価方法において種々の演算処理を行うものである。

判定部２２は、スカッフィングＷ３を評価して、その結果を表示部３０に送信する。

データ解析部２０は、例えば、市販のパーソナルコンピュータで所定のプログラムを実行することにより動作する。

表示部３０は、データ解析部２０からの信号を受信して、作業者等がその結果を判断可能となるように表示する。

表示部３０は、データ解析部２０を動作させるパーソナルコンピュータに市販の液晶ディスプレイやプリンタ等を接続することにより動作する。

次に、評価装置１を用いて行われる評価方法について説明する。

まず、図１および図２に示すように、評価方法では、撮像部１０によってエンジンボアＷ１の表面を撮像し、解析画像データ４１を取得する撮像工程を行う（ステップＳ１０）。
このときに取得する解析画像データ４１は、図３に示すように、エンジンボアＷ１の表面全体のデータである。つまり、解析画像データ４１には、スカッフィングＷ３に加えて、螺旋状痕Ｗ２やエンジンボアＷ１の表面に形成される微小な凹凸（不図示）等が含まれる。

なお、図３から図７においては、図面を見やすくするために、螺旋状痕Ｗ２およびスカッフィングＷ３等を模式的に記載している。
また、図３および図４に示す解析画像データ４１においては、紙面上下方向がピストン摺動方向であり、紙面左右方向がピストン摺動方向と直交する方向（エンジンボアＷ１の周方向）である。

解析画像データ４１を取得した後で、評価方法では、図２および図３に示すように、解析画像データ４１に対して二次元フーリエ変換を施し、周波数スペクトルを求める第一算出工程を行う（ステップＳ２０）。つまり、評価方法では、解析画像データ４１を周波数情報に変換する。
以下では、ステップＳ２０にて生成する周波数スペクトルを「第一周波数スペクトル４２」と表記する。

スカッフィングＷ３のようなピストン摺動方向に沿った凹凸成分は、第一周波数スペクトル４２において、図３に示す第一周波数スペクトル４２における上下中央部近傍に位置する周波数情報となって表れる。

そこで、評価方法では、図２および図４に示すように、第一周波数スペクトル４２を生成した後で、第一周波数スペクトル４２よりピストン摺動方向に沿った凹凸成分に対応する周波数情報を抽出する第一抽出工程を行う（ステップＳ３０）。

具体的には、図４において点線Ｌ１・Ｌ２で示す範囲内に位置する周波数情報だけを抽出する。つまり、評価方法は、ピストン摺動方向に対して傾斜する凹凸成分に対応する周波数情報を、第一周波数スペクトル４２よりフィルタリングする（図４に示すフィルタリング後の第一周波数スペクトル４３参照）。このような周波数情報を抽出するための範囲は、予め実験等によって求められている。

周波数情報を抽出した後で、評価方法では、抽出した第一周波数スペクトル４３の周波数情報に対して二次元フーリエ逆変換を施し、解析画像データ４１を復元する第一復元工程を行う（ステップＳ４０）。つまり、フィルタリング後の第一周波数スペクトル４３を復元して、フィルタリング後の解析画像データ４４を生成する。

このようなフィルタリング後の解析画像データ４４は、ピストン摺動方向に対して傾斜する凹凸成分が、解析画像データ４１からフィルタリグされたデータある（図４に二点鎖線で示す螺旋状痕Ｗ２参照）。
フィルタリング後の解析画像データ４４は、一様断面のデータ、つまり、ピストン摺動方向と直交する方向における断面形状が、どの位置においても同一なデータとなる。

解析画像データ４１を復元した後で、評価方法では、復元した解析画像データ４４から二次元凹凸データ４５を生成する生成工程を行う（ステップＳ５０）。
このときに生成される二次元凹凸データ４５は、エンジンボアＷ１をピストン摺動方向と直交する方向に沿った一断面（例えば、図４の復元した解析画像データ４４に示すＡＡ断面）の凹凸成分を振幅として示すデータである。具体的には、ピストン摺動方向と直交する方向における位置を横軸にとり、エンジンボアＷ１の表面の凹凸成分を縦軸にとるデータである。

ここで、螺旋状痕Ｗ２のようなピストン摺動方向に対して傾斜する表面傷には、スカッフィングＷ３とオーバーラップする部分がある（図４に示すオーバーラップした部分Ｄ参照）。
ステップＳ５０にて復元した画像データ４４には、スカッフィングＷ３に加えて、このようなオーバーラップした部分Ｄ等も、凹凸成分として含まれている。
そこで、評価方法では、以下のステップＳ６０〜Ｓ１１０を行うことで、前記オーバーラップした部分Ｄをフィルタリングする。

すなわち、評価方法では、二次元凹凸データ４５を生成した後で、図２および図５に示すように、二次元凹凸データ４５に対して一次元フーリエ変換を施し、周波数スペクトルを求める第二算出工程を行う（ステップＳ６０）。つまり、二次元凹凸データ４５を周波数情報に変換する。
以下では、ステップＳ６０にて生成する周波数スペクトルを「第二周波数スペクトル４６」と表記する。

図４に示すように、フィルタリング後の画像データ４４は、ピストン摺動方向に対して傾斜する凹凸成分の大部分が除去されている。つまり、図４および図５に示すように、二次元凹凸データ４５は、ピストン摺動方向に沿った凹凸成分、つまり、スカッフィングＷ３に対応する凹凸成分を多く含んだデータである。
このような二次元凹凸データ４５に対して一次元フーリエ変換を施した第二周波数スペクトル４６では、スカッフィングＷ３に対応する周波数帯域で大きなパワー値を示すとともに、それ以外の周波数帯域で小さなパワー値を示す。

そこで、評価方法では、図２および図５に示すように、このような大きなパワー値を示した周波数帯域に基づいて、二次元凹凸データ４５におけるスカッフィングＷ３の位置を特定する（ステップＳ７０、図５に点線で示す符号Ｐ参照）。このような周波数帯域をどの程度とするかは、予め実験等によって求められている。

このように、ステップＳ７０は、第二周波数スペクトル４６に基づいて、二次元凹凸データ４５より、スカッフィングＷ３を検出する検出工程として機能する。

スカッフィングＷ３の位置を特定した後で、評価方法では、図２および図６に示すように、二次元凹凸データ４５のうち、スカッフィングＷ３に対応する部分に対して一次元フーリエ変換を施し、周波数スペクトルを求める第三算出工程を行う（ステップＳ８０）。つまり、スカッフィングＷ３周辺の凹凸成分だけを周波数情報に変換する。
以下では、ステップＳ８０にて生成する周波数スペクトルを「第三周波数スペクトル４７」と表記する。

第三周波数スペクトル４７を生成した後で、評価方法では、第三周波数スペクトル４７に基づいて、第二周波数スペクトル４６をフィルタリングするための周波数帯域Ｒを決定する（ステップＳ９０）。
第三周波数スペクトル４７がスカッフィングＷ３周辺の周波数帯域を示すデータであるため、評価方法では、例えば、所定の値以上のパワー値を持つ周波数帯域を、フィルタリングするための周波数帯域Ｒとして決定する。

周波数帯域Ｒを決定した後で、評価方法では、図２および図７に示すように、周波数帯域Ｒに基づいて第二周波数スペクトル４６をフィルタリングする（ステップＳ１００）。すなわち、周波数帯域Ｒだけを、第二周波数スペクトル４６から抽出する（図７に示すフィルタリング後の第二周波数スペクトル４８参照）。このようなフィルタリング後の第二周波数スペクトル４８の周波数情報は、スカッフィングＷ３に対応している。

このように、ステップＳ１００は、第二周波数スペクトル４６より、第三周波数スペクトル４７の周波数帯域Ｒに対応する周波数情報を抽出する第二抽出工程として機能する。

そして、評価方法では、抽出した第二周波数スペクトル４８の周波数情報に対して一次元フーリエ逆変換を施し、二次元凹凸データ４５を復元する第二復元工程を行う（ステップＳ１１０）。
これによれば、評価方法は、スカッフィングＷ３に対応する凹凸成分だけを示すデータとして、復元した二次元凹凸データ４９を取得できる。

二次元凹凸データ４５を復元した後で、評価方法では、復元した二次元凹凸データ４９の振幅の絶対値を積分する（ステップＳ１２０）。つまり、スカッフィングＷ３に対応する凹凸成分の合計を算出して数値化する。

評価装置１は、以上のようなステップＳ２０〜Ｓ１２０を、演算部２１によって行う。つまり、演算部２１は、ステップＳ２０〜Ｓ１２０を実行するための演算処理を行うプログラム等により構成される。

振幅の絶対値を積分した後で、評価方法では、絶対値の積分結果と予め取得している所定の閾値とを比較する（ステップＳ１３０）。

積分結果が閾値未満である場合、評価方法では、スカッフィングＷ３の発生度合いが小さいと判断し、評価結果がＯＫであることを表示部３０に表示する（ステップＳ１３０：Ｙｅｓ、ステップＳ１４０）。

一方、積分結果が閾値未満でない場合（積分結果が閾値以上である場合）、評価方法では、スカッフィングＷ３の発生度合いが大きいと判断し、評価結果がＮＧであることを表示部３０に表示する（ステップＳ１３０：Ｎｏ、ステップＳ１５０）。

評価装置１は、このようなステップＳ１３０〜Ｓ１５０を、判定部２２によって行う。つまり、判定部２２は、ステップＳ１３０〜Ｓ１５０を実行するための演算処理を行うプログラム等により構成される。

このように、ステップＳ１２０〜Ｓ１５０は、スカッフィングＷ３を評価する評価工程として機能する。

以上のように、評価方法では、二次元フーリエ変換による第一周波数スペクトル４２をフィルタリングした後で、一次元フーリエ変換による第二周波数スペクトル４６をフィルタリングするため、スカッフィングＷ３を精度よく検出できる。
また、数値化したスカッフィングＷ３に対応する凹凸成分を、所定の閾値と比較して評価するため、スカッフィングＷ３の大きさを定量的に評価できる。

以下では、ステップＳ１３０にて積分結果と比較される閾値を決定する手順について説明する。

図８に示すように、閾値の決定において、評価方法では、評価装置１を用いてマスタワークを評価する（ステップＳ２１０）。
マスタワークは、例えば、作業者等の目視確認により、スカッフィングＷ３の評価結果がＮＧであると判断されたエンジンブロックＷ等である。

閾値の決定において、評価方法では、マスタワークに対して、スカッフィングＷ３を評価する場合と同様に、解析画像データ４１の取得から振幅の絶対値の積分までを行う（ステップＳ２２０〜ステップＳ３３０）。ステップＳ２２０〜ステップＳ３３０は、それぞれ前述のステップＳ１０〜Ｓ１２０に対応している。
評価方法では、このようなマスタワークの積分結果を、閾値としている（ステップＳ３４０）。

１ 評価装置
４１ 解析画像データ
４２ 第一周波数スペクトル
４３ フィルタリング後の第一周波数スペクトル
４４ 復元した解析画像データ
４５ 二次元凹凸データ
４６ 第二周波数スペクトル
４７ 第三周波数スペクトル
４８ フィルタリング後の第二周波数スペクトル
４９ 復元した二次元凹凸データ
Ｗ１ エンジンボア
Ｗ３ スカッフィング（表面傷）

Claims (1)

1. エンジンボアの表面を撮像して解析画像データを取得する撮像工程と、
   前記解析画像データに対して二次元フーリエ変換を施し、第一周波数スペクトルを求める第一算出工程と、
   前記第一周波数スペクトルより、ピストン摺動方向に沿った凹凸成分に対応する周波数情報を抽出する第一抽出工程と、
   前記抽出した第一周波数スペクトルの周波数情報に対して二次元フーリエ逆変換を施し、前記解析画像データを復元する第一復元工程と、
   前記復元した解析画像データの、ピストン摺動方向と直交する方向に沿った一断面の凹凸成分を振幅として示す二次元凹凸データを生成する生成工程と、
   前記二次元凹凸データに対して一次元フーリエ変換を施し、第二周波数スペクトルを求める第二算出工程と、
   前記第二周波数スペクトルに基づいて、前記二次元凹凸データより、ピストン摺動方向に発生する表面傷を検出する検出工程と、
   前記二次元凹凸データのうち、前記検出した表面傷に対応する部分に対して一次元フーリエ変換を施し、第三周波数スペクトルを求める第三算出工程と、
   前記第二周波数スペクトルより、前記第三周波数スペクトルの周波数帯域に対応する周波数情報を抽出する第二抽出工程と、
   前記抽出した第二周波数スペクトルの周波数情報に対して一次元フーリエ逆変換を施し、前記二次元凹凸データを復元する第二復元工程と、
   前記復元した二次元凹凸データの振幅の絶対値を積分することで、前記ピストン摺動方向に形成されるエンジンボア表面傷を評価する評価工程と、
   を行う、
   エンジンボア表面傷の評価方法。

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