JP2016142720A - 形状評価方法および形状評価装置 - Google Patents

形状評価方法および形状評価装置 Download PDF

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Abstract

【課題】人が視覚的に感じる対象物の表面の品質を評価できる形状評価方法を提供する。【解決手段】形状評価方法は、設計形状と評価対象形状との誤差である形状誤差を算出する形状誤差算出工程と、形状誤差と予め定められた視覚特性データとに基づいて視認可能な形状誤差を検出する視認可能誤差検出工程とを含む。【選択図】図２

Description

本発明は、対象物の形状評価方法および形状評価装置に関する。
工作機械等で加工した後のワークは表面の品質が評価の対象になる。表面の品質は、人が見た時の表面の美観に影響を与える他に、人が見た時の意匠性にも影響を与える。例えば、表面の品質が悪いと所望しない部分に線や模様が見える場合がある。特に、評価の対象物が金型である場合には、金型の表面の形状が製造される多くの製品に転写される。このために、金型の表面の形状は重要であり、人が見たときの品質を高くすることが好ましい。このような表面の品質は、表面粗さ等を測定器にて計測することにより評価を行うことができる。
表面の品質を評価する方法としては、対象物の表面を撮影した画像に基づいて表面の品質を評価する方法が知られている。例えば、対象物の表面を撮影して画像データを生成し、画像データから得られる輝度の変化を周波数解析し、人が視認可能な周波数成分に基づいて評価する方法が知られている（特許文献１および特許文献２を参照）。
特開平１０−９６６９６号公報 特開２０１１−１８５６５９号公報
工作機械等による加工では、表面粗さ等の評価では許容範囲内であるにも関わらず、人が見た時に表面が荒く感じる場合がある。または、加工後のワークに所望しない折れ線等が発現して所望のデザインから離れていたりする場合がある。これとは反対に、表面粗さの評価では許容範囲外であるにも関わらず、人の見た目には表面が綺麗に見える場合がある。このような人が見た時の品質は面品位と称される。面品位の評価は、従来の判定方法の表面粗さ等の評価と合致していない場合がある。
上記の特開平１０−９６６９６号公報等に記載の方法では、実際の製品を撮影して画像データを得る。このために、評価の対象となる製品を製造してみないと視覚的な問題が発生するか否かを判別できないという問題がある。また、撮影時の光の状態や撮影に用いたカメラの特性が表面の評価の結果に影響を及ぼすため、評価結果が実際の製品を見た時の視覚的な評価と一致しない場合がある。
特に、製品の設計時に意図的に設けられた形状の変化なのか、または製造時の誤差に起因する形状の変化なのかを区別することができないという問題がある。例えば、製品に角部が形成されている場合に設計により意図的に形成された角部（キャラクタライン）なのか、または製造誤差等により生じた角部なのかが分からないという問題がある。
本発明は、人が視覚的に感じる対象物の表面の品質を評価できる形状評価方法および形状評価装置を提供することを目的とする。
本発明の形状評価方法は、対象物の表面の形状を評価する形状評価方法であって、対象物の設計時の設計形状が設定された設計データを記憶する工程と、対象物の評価の対象である評価対象形状が設定された評価対象データを記憶する工程と、設計形状と評価対象形状とに基づいて形状誤差を算出する形状誤差算出工程と、形状誤差算出工程において算出された形状誤差と予め定められた視覚特性データとに基づいて、算出された形状誤差の中から視認可能な形状誤差を検出する視認可能誤差検出工程と、視認可能な形状誤差が発生している位置を特定する工程とを含む。
上記発明においては、形状誤差算出工程は、評価対象形状の法線方向変化率から設計形状の法線方向変化率を減算することにより、形状誤差として法線方向変化率の誤差を算出する工程を含むことが好ましい。
上記発明においては、視覚特性データは、空間周波数に関する第１の視覚特性データと法線方向変化率の誤差の大きさに関する第２の視覚特性データとを含み、視認可能誤差検出工程は、第１の視覚特性データに基づいて、法線方向変化率の誤差から視認が不可能な空間周波数の成分を除去する工程と、第２の視覚特性データに基づいて、視認が可能な法線方向変化率の誤差が存在するか否かを判定する工程とを含むことができる。
上記発明においては、第１の視覚特性データは、表面に視覚解像度を評価する形状を有する第１の試験物を人が見たときに形状の変化を認識できる境界に基づいて設定された空間周波数の判定値を含み、第２の視覚特性データは、表面に法線方向変化率の視認限界を評価する形状を有する第２の試験物を人が見たときに形状の変化を認識できる境界に基づいて設定された法線方向変化率の誤差の判定値を含むことができる。
上記発明においては、第１の試験物は、間隔が徐々に狭くなる筋状の凹凸を有する表面の形状を有し、第２の試験物は、表面に法線方向が変化する稜線を有し、稜線での法線方向変化率が稜線の延びる方向に沿って連続的に変化する形状を有することができる。
本発明の形状評価装置は、対象物の表面の形状を評価する形状評価装置であって、対象物の設計時の設計形状が設定された設計データを記憶する設計データ記憶部と、対象物の評価の対象である評価対象形状が設定された評価対象データを記憶する評価対象データ記憶部と、設計形状と評価対象形状とに基づいて形状誤差を算出する形状誤差算出部と、形状誤差算出部において算出された形状誤差と予め定められた視覚特性データとに基づいて、算出された形状誤差の中から視認可能な形状誤差を検出する視認可能誤差検出部と、視認可能な形状誤差が発生している位置を特定する位置特定部とを備える。
上記発明においては、視覚特性データは、空間周波数に関する第１の視覚特性データと形状誤差の大きさに関する第２の視覚特性データとを含み、形状誤差算出部は、形状の変化率の誤差を算出するように形成されており、視認可能誤差検出部は、第１の視覚特性データに基づいて、形状の変化率の誤差から視認が不可能な空間周波数の成分を除去する空間周波数処理部と、第２の視覚特性データに基づいて、視認可能な形状の変化率の誤差が存在するか否かを判定する誤差判定部とを含むことができる。
本発明によれば、人が視覚的に感じる対象物の表面の品質を評価できる形状評価方法および形状評価装置を提供することができる。
実施の形態における形状評価装置のブロック図である。 実施の形態における形状評価方法のフローチャートである。 実施の形態における設計形状と評価を行う評価対象形状を説明する概略断面図である。 座標情報から法線方向の角度を求める方法の説明図である。 実施の形態における第１の試験物の斜視図である。 第１の試験物におけるＹ軸の位置に対する筋の間隔を示すグラフである。 第１の試験物における筋の間隔の視認限界に対する観測者の出現度数を示すグラフである。 実施の形態における第２の試験物の斜視図である。 第２の試験物におけるＸ軸の位置と法線方向変化率との関係を示すグラフである。 第２の試験物における法線方向変化率の視認限界に対する観測者の出現度数を示すグラフである。 評価対象形状の位置と法線方向変化率の誤差との関係を示すグラフである。 評価対象形状の位置と高周波成分を除去した後の法線方向変化率の誤差との関係を示すグラフである。 実施の形態における第１の加工システムのブロック図である。 実施の形態における第２の加工システムのブロック図である。
図１から図１４を参照して、実施の形態における形状評価方法および形状評価装置について説明する。図１に、本実施の形態における形状評価装置のブロック図を示す。本実施の形態では、評価の対象となる物を対象物と称する。形状評価装置は、加工を行った後の対象物の形状を設計時の対象物の形状と比較する。
形状評価装置１０は、対象物の表面の形状を評価する装置である。評価を行う対象物としては、金型、機械部品、自動車のボディーなどの工業製品、または意匠性を要する物品を例示することができる。形状評価装置１０は、例えば、バスを介して互いに接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、およびＲＯＭ（Read Only Memory）等を備える演算処理装置にて構成されている。
本実施の形態における形状評価装置１０には、設計データ２５および評価対象データ２６が入力される。加工を行う対象物は、ＣＡＤ（Computer Aided Design）装置などにて形状が定められる。設計データ２５には、設計時の対象物の形状である設計形状が設定されている。
評価対象データ２６は、対象物の評価の対象となる形状である評価対象形状が設定されている。評価対象データ２６には、対象物の加工を行った後の形状データを採用することができる。例えば、評価対象データ２６は、加工過程を模擬したシミュレーションにより得られた仮想的な形状データを用いることができる。または、評価対象データ２６は、実際に対象物を加工した後の表面の形状が設定された形状データでも構わない。
設計データ２５および評価対象データ２６は、表面の形状に関する２次元の座標値または表面の形状に関する３次元の座標値を含むことができる。または、設計データ２５および評価対象データ２６は、表面の形状に関する法線ベクトルの情報または法線方向変化率の情報を含むことができる。本実施の形態においては、設計データ２５および評価対象データ２６として、２次元の座標値を含む座標データを例示して説明する。
形状評価装置１０は、設計データ２５および評価対象データ２６を記憶するデータ記憶部１１を含む。データ記憶部１１は、設計データ２５を記憶する設計データ記憶部として機能する。また、データ記憶部１１は、評価対象データ２６を記憶する評価対象データ記憶部として機能する。
形状評価装置１０は、形状誤差算出部１２を含む。形状誤差算出部１２は、設計データ２５に設定された形状に対する評価対象データ２６に設定された形状の誤差を算出する。すなわち、形状誤差算出部１２は、設計形状と評価対象形状との誤差である形状誤差を算出する。
形状評価装置１０は、視認可能誤差検出部１５を含む。形状誤差算出部１２で算出された形状誤差は、視認可能誤差検出部１５に入力される。視認可能誤差検出部１５は、形状誤差算出部１２において算出された形状誤差と予め定められた視覚特性データとに基づいて、人が判別可能な形状誤差を検出する。形状誤差が大きな場合には、観察者は、評価対象形状が設計形状と異なると識別することができる。しかしながら、形状誤差が小さい場合には、観察者が識別することができない。視認可能誤差検出部１５は、形状誤差算出部１２にて算出された形状誤差から視覚に影響を与える形状誤差を検出する。
形状評価装置１０は、位置特定部１８を含む。位置特定部１８には、視認可能誤差検出部１５にて検出された視認可能な形状誤差の情報が入力される。位置特定部１８は、対象物において視認可能な形状誤差が発生している位置を特定する。
形状評価装置１０は、出力部１９を備える。出力部１９としては、作業者に評価結果を伝達するように構成された装置を採用することができる。本実施の形態の出力部１９は、形状の評価結果を表示する表示部である。表示部は、視認可能な形状誤差が存在する場合に、対象物の形状誤差が存在する位置を表示することができる。または、出力部１９は、評価結果を他の装置に送出するように形成されていても構わない。
図２に、本実施の形態における形状評価方法のフローチャートを示す。図２に示す制御は、形状評価装置１０にて実施する。図１および図２を参照して、ここでは、形状誤差として法線方向変化率の誤差を算出する。法線方向変化率の誤差が大きくなると、人は視覚的に評価対象形状が設計形状と異なると認識する。法線方向変化率の誤差は、観察者が対象物を見たときの視覚的に与える影響に良好に対応する。
形状誤差算出部１２は、設計形状と評価対象形状との誤差である形状誤差を算出する形状誤差算出工程を実施する。形状誤差算出部１２は、変化率算出部１３と変化率誤差算出部１４とを含む。
ステップ８１において、変化率算出部１３は、設計形状および評価対象形状において、対象物の表面の予め定められた点における法線方向変化率を算出する。ステップ８２において、変化率誤差算出部１４は、変化率算出部１３にて算出された法線方向変化率に基づいて、設計形状に対する評価対象形状の誤差を算出する。
図３に、設計形状および評価対象形状における法線方向変化率を説明する概略断面図を示す。本実施の形態では、設計データ２５および評価対象データ２６には、２次元の座標値が含まれている。図３に示す例では、Ｘ軸およびＺ軸に平行な平面にて対象物４０が切断されている。対象物４０の表面において予め定められた間隔ごとに法線ベクトルを設定することができる。Ｘ軸およびＺ軸に平行な平面にて、対象物４０を所定の間隔にて切断する。それぞれの切断面において所定の間隔ごとに法線ベクトルを設定することにより、対象物の表面全体の評価を行うことができる。
設計形状の対象物４０の表面には、予め定められた間隔ごとに設定点４１ａが設定されている。また、評価対象形状の対象物４０の表面には、予め定められた間隔ごとに設定点４１ｂが設定されている。複数の設定点４１ｂの位置は、複数の設定点４１ａの位置に対応している。
設計形状の設定点４１ａにおいて、表面の傾きに垂直な法線ベクトルｎiを設定する。法線ベクトルｎiはｉ番目の設定点４１ａの法線ベクトルである。法線ベクトルｎiについて法線方向の角度θiを設定することができる。ここでは、Ｚ軸に対する角度を法線方向の角度θiに設定している。また、評価対象形状の設定点４１ｂにおいて、表面の傾きに垂直な法線ベクトルｎirを設定する。法線ベクトルｎirについても法線方向の角度θirを設定することができる。ここでは、Ｚ軸に対する角度を法線方向の角度θirに設定している。
図４に、座標データから法線方向の角度を算出する方法を説明する概略図を示す。図４には、設計形状を例示している。本実施の形態の設計形状は、座標値によって設定されている。ｉ番目の設定点４２と、（ｉ＋１）番目の設定点４３との座標値は既知である。これらの２つの設定点４２，４３の座標値に基づいて、ベクトルａiを設定することができる。ベクトルａiは、設定点４２から設定点４３に向かうベクトルである。そして、ベクトルａiに垂直なベクトルを法線ベクトルｎiに設定することができる。この時の法線方向の角度θiは、次の式（１）にて算出することができる。
Figure 2016142720
このように、設計形状のｉ番目の設定点について、法線方向の角度θiを算出することができる。同様の方法により、評価対象形状のｉ番目の設定点４１ｂについて、法線方向の角度θirを算出することができる。
図１および図２を参照して、変化率算出部１３は、設定点４１ａ，４１ｂにおける法線方向変化率を算出する。法線方向変化率は、互いに隣り合う設定点の法線方向の角度の変化率である。例えば、法線方向の角度θiと法線方向の角度θi+1における変化率である。法線方向変化率は、次の式（２）にて算出することができる。次の式（２）は、設計形状のｉ番目の設定点４１ａにおける法線方向変化率を示している。評価対象形状の法線方向変化率も同様の方法により算出することができる。
Figure 2016142720
次に、ステップ８２において、変化率誤差算出部１４は、算出した設計形状の法線方向変化率と評価対象形状の法線方向変化率とに基づいて、法線方向変化率の誤差を算出する。法線方向変化率の誤差は、評価対象形状の法線方向変化率から設計形状の法線方向変化率を減算することにより算出することができる。形状誤差としての法線方向変化率の誤差は、次の式（３）により算出することができる。
Figure 2016142720
次に、視認可能誤差検出部１５は、算出された形状誤差の中から視認可能な形状誤差を検出する視認可能誤差検出工程を実施する。視認可能誤差検出部１５は、形状誤差算出工程において算出された形状誤差と予め定められた視覚特性データとに基づいて、人が視認可能な誤差を検出する。視認可能誤差検出部１５は、空間周波数処理部１６と誤差判定部１７とを含む。視覚特性データには、空間周波数に関する第１の視覚特性データと法線方向変化率の誤差の大きさに関する第２の視覚特性データとが含まれる。
ステップ８３において、空間周波数処理部１６は、法線方向変化率の誤差から視認が不可能な空間周波数の成分を除去する工程を実施する。表面の凹凸が細かくなると、人は凹凸を認識することができなくなる。すなわち、人は、凹凸の空間周波数が高くなると、表面に発現している凹凸を判別することができなくなる。これと同様に、形状誤差の空間周波数が高くなると、人は設計形状に対する評価対象形状の違いを判別することができなくなる。空間周波数処理部１６は、このような視認限界を超える高い空間周波数の成分を除去する。
空間周波数の処理を行う工程では、第１の視覚特性データを用いる。本実施の形態では、第１の視覚特性データは予め実験により定められている。ここで、第１の視覚特性データについて説明する。第１の視覚特性データの設定には、表面に視覚解像度を評価する形状を有する第１の試験物を用いる。第１の視覚特性データは、第１の試験物を人が見たときに形状の変化を認識できる境界に基づいて設定された空間周波数の判定値を含む。
図５に、空間周波数の判定値を設定する為の第１の試験物の斜視図を示す。第１の試験物３１は、直方体状に形成されている。第１の試験物３１は、表面に間隔が徐々に狭くなる筋状の凹凸を有する。第１の試験物３１の表面には、複数の凹部３２がＸ軸方向に延びるように形成されている。凹部３２は、断面形状が円弧状に形成されている。凹部３２は、矢印９１に示すようにＹ軸方向の正側に向かうにつれて、徐々に浅くなっている。
互いに隣り合う凹部３２同士の間には、筋３３が形成されている。複数の筋３３は、Ｘ軸方向に沿って延びている。複数の筋３３は、互いに平行になるように形成されている。筋３３の間隔は、矢印９１に示すようにＹ軸方向の正側に向かうにつれて、徐々に狭くなっている。
第１の試験物３１を形成する場合には、例えば、ボールエンドミルを矢印９２に示す方向に移動させることにより凹部３２を形成する。同一のボールエンドミルを使用して、複数の凹部３２を形成する。この時に、複数の凹部３２の深さが除々に変化するように形成する。すなわち、ボールエンドミルで加工を行うときのピックフィード量を徐々に変えて凹部３２を形成する。
図６に、第１の試験物におけるＹ軸の位置と筋の間隔との関係を説明するグラフを示す。Ｙ軸の位置が大きくなるほど筋３３の間隔は狭くなることが分かる。この例では、筋３３の間隔は、２次関数状に変化している。空間周波数は、長さに関する周波数である。空間周波数は、次の式（４）に示す様に、長さの逆数として定義することができる。
Figure 2016142720
第１の試験物３１においては、筋３３の間隔の逆数を空間周波数と定義することができる。第１の試験物３１においては、矢印９１に示す方向に進むほど、空間周波数が高くなる。
図５および図６を参照して、第１の試験物３１を例えば白色の幕で覆った状態で、様々な方向から光を照射することにより、映り込みがない状態にする。そして、真上から観察者が第１の試験物３１を観察する。観察者は、筋３３の間隔が大きな領域では、複数の筋３３を確認することができる。ところが、筋３３の間隔が小さくなると、複数の筋３３を認識することができなくなる。筋３３を認識できなくなる点が人の視覚解像度になる。
このように、第１の試験物３１は、視覚解像度を評価する形状を有する。図５および図６に示す例では、ピックフィード量を０．４５ｍｍから０．１１ｍｍまで指数関数状に変化させている。一般的に、視覚解像度は視角として表される。視角は、対象物の大きさと対象物と視点からの距離に依存する。このために、筋３３同士の間隔は、評価を行う製品を観察する距離に基づいて設定することができる。ここで、視力１．０は視覚解像度にして視角１／６０度であることが参考になる。
本実施の形態では、観察者が予め定められた距離から第１の試験物を観察する。観察者は、表面の筋３３の模様が確認できなくなるＹ軸の位置を指定する。測定器により、この点のＹ軸の位置を計測する。そして、Ｙ軸の位置に基づいて筋３３の間隔が定まる。筋３３の間隔に基づいて、観察者の視認限界の空間周波数を定めることができる。本実施の形態では、複数の観察者にて視認限界の空間周波数を測定する。そして、複数の観察者の視認限界の空間周波数の平均値を算出している。この平均値を空間周波数の判定値に設定している。
図７に、第１の試験物を観察した結果のグラフを示す。図７に示す例では、第１の試験物３１を通常の事務所内の明るさで２５ｃｍの距離から観察した場合の評価結果を示している。視覚解像度は、観察者に依存してばらつきが生じる。図７に示す例では、視覚解像度の平均は０．２７ｍｍであり、視角にして０．０７度である。すなわち、筋３３同士の間隔が０．２７ｍｍになった時に、多くの人が筋３３の模様を判別できなくなると判断することができる。この時の視認限界の空間周波数は、１／０．２７［１／ｍｍ］になり、この値を空間周波数の判定値に採用している。
本実施の形態においては、筋３３の模様が見えなくなる間隔として、複数の観察者の平均値を採用しているが、この形態に限られず、観察者の結果を統計的に処理することができる。例えば、余裕を考慮して、観察者の測定結果の平均値よりも所定の値だけ加算した間隔を採用しても構わない。
第１の試験物３１を採用することにより、視覚解像度を定量的に設定することができる。また、対象物を観察する人の種類に合わせて視覚解像度を設定することができる。視覚解像度は人の網膜の視細胞の大きさと眼球の屈折率により決まる。このために、大きな個人差は生じにくいと考えられる。しかしながら、例えば近視の人と遠視の人とでは最も見やすい焦点距離が異なるために、同じ距離にある対象物を見た場合に視覚解像度が異なる場合がある。
このために、例えば、子供が使う製品には、子供の観察者により設定した視覚解像度を用いて、老人が使う製品には、老人の観察者により設定した視覚解像度を用いることができる。このように、観察者として実際に対象物を観察する人の種類を選定し、視覚解像度を設定することにより、実際の製品の面品位を向上させることができる。
また、視覚解像度は、対象物からの距離に依存する。このために、観察者による測定を行う場合には、実際の製品を人が見る時の距離に対応した距離にて測定を行うことが好ましい。
第１の試験物は、上記の形態に限られず、視覚解像度を設定するための任意の試験物を採用することができる。例えば、Ｙ軸方向に沿って、筋同士の間隔を線形的に変化させても構わない。また、上記の第１の試験物では、平面視した時に筋の模様が直線状に形成されているが、この形態に限られず、平面視した時に曲線状に形成されていても構わない。
なお、本実施の形態の第１の試験物は、ボールエンドミルを用いて形成している。ボールエンドミルの工具径を変化させると凹部の断面形状が変化する。発明者らは、工具径が異なる複数のボールエンドミルを用いて複数の第１の試験物を作成した。１つの第１の試験物を作成する期間中には、ボールエンドミルを変えずに同一のボールエンドミルを使用した。この結果、ボールエンドミルの工具径が異なっても、観察者の視覚解像度はほぼ一定であることが分かっている。
図１を参照して、上記の様に求められた視認限界の空間周波数に基づいて、空間周波数処理部１６は、法線方向変化率の誤差から視認限界を超える空間周波数の成分を除去する。視認限界を超える空間周波数の成分を除去する方法としては、例えば、ローパスフィルタ等の公知のフィルタを用いることができる。または、法線方向変化率の誤差をフーリエ変換し、フーリエ変換した結果から視認限界より大きな周波数成分を取り除く。この後に、逆フーリエ変換することにより、視認が不可能な空間周波数の成分を除去した法線方向変化率の誤差を得ることができる。
または、図３を参照して、それぞれの設定点４１ｂの前後における複数の設定点を用いて、法線方向変化率の誤差の平均値を算出することにより所望の高周波成分を除去することができる。ｉ番目の前後の設定点における法線方向変化率の誤差の平均値が、ｉ番目の設定点における高周波成分が除去された法線方向変化率の誤差になる。高周波成分が除去された法線方向変化率の誤差は、次の式（５）にて表すことができる。
Figure 2016142720
ここで、平均値Ｅivisを算出するための設定点の個数Ｎは、視認限界の空間周波数と設定点同士の間隔に基づいて算出することができる。平均値Ｅivisを算出するための設定点の個数Ｎは、次の式（６）にて算出することができる。
Figure 2016142720
このように、法線方向変化率の誤差の移動平均値を算出することによっても視認限界を超える高周波成分を除去することができる。人が認識できない細かい凹凸に関する誤差を除去することができる。
ところで、視覚は、対象物の表面のコントラスト、すなわち輝度の変化を認識していることが知られている。対象物の表面の輝度は、表面の向き、光源、および視点の位置との関係により定まる。対象物の表面の輝度の変化は、表面の法線方向の変化に依存する。法線方向の変化が大きいと対象物の表面の輝度の変化も大きくなる。従って、人が視覚的に認識できるコントラスト、すなわち輝度の変化率は、法線方向変化率に置き換えて評価することができる。対象物の表面の法線方向変化率の視認限界を定量化することにより、表面に視覚的な問題が存在するかどうかを評価することができる。
図１および図２を参照して、ステップ８４において、誤差判定部１７は、第２の視覚特性データに基づいて、視認が可能な法線方向変化率の誤差が存在するか否かを判定する工程を実施する。法線方向変化率の誤差が判定値よりも大きい場合には、人が評価対象形状と設計形状とが異なると認識する。換言すれば、評価対象形状には、設計形状と異なると認識される部分が含まれると判別することができる。
第２の視覚特性データは、法線方向変化率の誤差の大きさに関するデータである。本実施の形態では、第２の視覚特性データは、第２の試験物を人が見たときに形状の変化を認識できる境界に基づいて設定された法線方向変化率の誤差の判定値を含む。第２の試験物は、表面に法線方向変化率の視認限界を評価する形状を有する。
図８に、第２の視覚特性データを設定するための第２の試験物の斜視図を示す。第２の試験物３５は、直方体状に形成されている。第２の試験物３５は、２つの平面が交差している形状を有する。第２の試験物３５は、２つの平面が交差することにより、Ｙ軸方向に沿って延びる稜線３６を有する。稜線３６において、平面の延びる方向が変化する。第２の試験物３５は、稜線３６での法線方向変化率が稜線３６の延びる方向に沿って連続的に変化する形状を有する。
図９に、稜線の近傍のＸ軸の位置に対する法線方向変化率のグラフを示す。稜線３６の頂線のＸ軸の位置が零になる。図９は、第２の試験物３５のＹ軸方向における位置ｙa，ｙbを通るグラフが示されている。第２の試験物３５は、形状変化の周期がおおよそ０．５ｍｍになっている。図８および図９を参照して、矢印９３に示す向きに進むほど法線方向変化率が増大している。Ｙ軸の位置ｙaは、第２の試験物３５の一方の端面の位置であり、法線方向変化率の大きさが最大である。第２の試験物３５の中央部の位置ｙbでは、法線方向変化率が位置ｙaよりも小さくなっている。Ｙ軸の位置ｙcは、第２の試験物３５の他方の端面の位置であり、法線方向変化率が零である。このように、矢印９３に示す方向に向かうにつれて、一つの平面の傾斜が徐々に大きくなるように形成されている。本実施の形態では、法線方向変化率を０［ｒａｄ／ｍｍ］から−０．０１３［ｒａｄ／ｍｍ］まで、指数関数状に変化させている。法線方向変化率の変化の状態は、この形態に限られず、例えば線形的に変化させても構わない。
観察者が第２の試験物３５を観察すると、法線方向変化率が大きな部分では、稜線３６を視覚的に認識することができる。一方で、観察者は、法線方向変化率が小さな部分では、稜線３６を視覚的に認識することができない。観察者が稜線３６を確認できる限界を法線方向変化率の視認限界に定めることができる。
観察者は、稜線３６を確認できなくなった点を指定する。測定器により、この点のＹ軸の位置を計測する。そして、Ｙ軸の位置に基づいて法線方向変化率の視認限界を定めることができる。本実施の形態では、第２の試験物３５においても、複数の観察者が第２の試験物３５を観察する。そして、複数の観察者の法線方向変化率の視認限界の平均値を判定値として採用している。
図１０に、複数の観察者が見たときの法線方向変化率の視認限界の出現度数のグラフを示す。図１０に示す例では、通常のオフィスの明るさで第２の試験物３５を２５ｃｍの距離から観察した場合を示している。法線方向変化率の視認限界は観察者によりある程度のばらつきが生じる。観察者の平均値は、法線方向変化率が０．００４５［ｒａｄ／ｍｍ］になっている。すなわち、多くの人は、法線方向変化率が０．００４５［ｒａｄ／ｍｍ］になったときに、稜線３６を認識することができなくなっている。本実施の形態では、この値を法線方向変化率の誤差の判定値に設定している。法線方向変化率の誤差の判定値の設定方法は、この形態に限られず、観察者の評価結果に基づいて統計的に算出しても構わない。
図１１に、形状誤差算出部により算出した法線方向変化率の誤差のグラフを示す。横軸は、Ｘ軸の位置であり、所定の位置を零に設定している。法線方向変化率の誤差は、それぞれの位置において大きく変動していることが分かる。すなわち、法線方向変化率の誤差は、高周波成分を含んでいる。
図１２に、空間周波数処理部により高周波成分を除去した法線方向変化率の誤差のグラフを示す。図１１のグラフと比較するとグラフが滑らかになり、それぞれの位置における高周波成分が除去されている。図１２には、法線方向変化率の誤差の判定値ＬＥが記載されている。
前述のように、対象物の法線方向変化率の誤差が人が視認可能な法線方向変化率よりも大きい場合には、人は評価対象形状と設計形状とが異なると認識すると考えることができる。このために、形状誤差の判定値ＬＥとしては、第２の試験物３５によって得られた法線方向変化率の視認限界を用いることができる。図１２に示す例では、法線方向変化率の誤差の判定値ＬＥは、０．００４５［ｒａｄ／ｍｍ］（図１０参照）を用いている。
判定値ＬＥを超える部分が、人が設計形状に対して評価対象形状が異なると認識する部分になる。例えば、人が位置ｘaにおいて評価対象形状が設計形状と異なると認識すると判断することができる。
図１および図２を参照して、ステップ８４において、誤差判定部１７は、法線方向変化率の誤差が判定値を超えているか否かを判別する。ステップ８４において、全ての領域において法線方向変化率の誤差が判定値以下の場合には、ステップ８６に移行する。ステップ８６においては、表示部に視認可能な形状誤差が存在しないことを表示する。ステップ８４において、少なくとも一部の領域にて法線方向変化率の誤差が判定値を超えている場合には、ステップ８５に移行する。
ステップ８５において、位置特定部１８は、対象物において、法線方向変化率の誤差が判定値を超えている位置を特定する。図１２に示す例では、位置ｘaを特定する。位置ｘaにおいて形状に視覚的な問題が生じると判断することができる。次に、ステップ８６に移行する。ステップ８６において、表示部は、視認可能な形状誤差が存在することを表示する。また、表示部は、視認可能な形状誤差が発生している位置を表示する。
第２の視覚特性データは、第１の視覚特性データと同様に、実際の製品を主に使用するユーザ層および使用環境に基づいて作成することが好ましい。また、これらの視覚特性データは、視力別や年齢別等の製品を使用する人の種類に応じて作成することができる。
法線方向変化率の誤差の判定値を設定する方法や評価を行う時の評価方法は、評価対象形状に要求される視覚的な特性および実際の製品の使用状態等に基づいて設定することができる。例えば、上記の実施の形態では、複数の観察者の測定結果の平均値を判定値に採用しているが、この形態に限られず、平均値に余裕を含めた判定値を採用しても構わない。
上記の実施の形態では、法線方向変化率の誤差が判定値を超える位置を検出しているがこの形態に限られず、例えば数ｍｍの区間における法線方向変化率の誤差の平均値を算出し、この平均値が他の位置よりも大きくなる場合に人が視認可能であると判定しても構わない。また、この平均値が予め定められた判定値よりも大きくなる場合に、人が視認可能であると判定しても構わない。または、法線方向変化率の誤差に対して、人の視覚の空間周波数特性を含むコントラスト感度曲線を用いて、人が視認可能であると判定しても構わない。法線方向変化率の誤差に空間周波数による重みづけを行った後に、法線方向変化率の誤差が判定値を超えているか否かを判別し、法線方向変化率の誤差が判定値を超えている場合には人が視認可能であると判定しても構わない。
上記の実施の形態では、第２の試験物３５を観察者が見て法線方向変化率の視認限界を定めている。この方法を採用することにより、法線方向変化率の視認限界を定量的に定めることができる。また、第２の試験物の色、材質、または表面粗さを実際の製品と同一にすることにより、実際に人が見た時の面品位をより正確に判定することができる。更に、製品と同じ表面処理を施しておくことにより、面品位をより正確に判定することができる。これらの方法により、対象物の表面の色や質感の違いによる影響についても考慮することができる。
なお、法線方向変化率の視認限界を定める場合には、観察者が第２の試験物を実際に見る方法に限られず、第２の試験物の写真や第２の試験物をカメラにて撮影した画像を表示した表示装置を見て法線方向変化率の視認限界を設定しても構わない。
上記の実施の形態では、空間周波数の高周波成分を除去した後に法線方向変化率の誤差の判定を行っているが、空間周波数の高周波成分を除去する工程は実施しなくても構わない。たとえば、評価対象データとしてシミュレータ等の計算機にて算出したデータを用いる場合には、高周波成分が発現しない場合がある。このような場合には、空間周波数の高周波成分を除去する工程は実施しなくても構わない。
本実施の形態における形状評価方法および形状評価装置は、人が視覚的に感じる対象物の表面の品質を評価することができる。また、設計において意図的に設けられた形状変化による輝度変化であるか、または、製造誤差等の形状誤差に起因する輝度変化であるかを判別することができる。また、実際に作成した製品が無くても、視覚的な問題の発生を評価することができる。例えば、後述するように、実際に加工した対象物の表面の形状の測定結果の代わりに、加工シミュレーションの結果を用いることにより、対象物に視覚的な問題が生じるか否かを評価することができる。
また、本実施の形態における形状評価方法および形状評価装置は、空間周波数に基づく視覚解像度と、コントラストの視認限界とを分けて評価することができる。
本実施の形態の視覚特性データは、第１の視覚特性データと第２の視覚特性データとを有する。これらの視覚特定データを、人が試験物を観察した結果に基づいて作成することにより、面品位の評価精度を向上させることができる。視覚特性データを実際の人の視覚に基づいて作成することにより、本発明による評価を実際の視覚による評価と精度よく一致させることができる。例えば、意図的に設けられた形状変化か否かを精度よく判別することができる。
上記の実施の形態では、２次元の座標データから算出した法線方向データを用いて法線方向変化率の誤差を算出しているが、この形態に限られず、３次元の法線方向データを用いても構わない。すなわち、上記の実施の形態において、設計データおよび評価対象データは、２次元の座標情報を含むが、この形態に限られず、３次元の座標情報を含んでいても構わない。３次元の法線方向変化率は次の式（７）、式（８）により表すことができる。
Figure 2016142720
設計データおよび評価対象データは、座標値を含むデータおよび法線方向を含むデータの他に、ＣＡＤ装置で扱うことができるＳＴＬ（Standard Triangulated Language）データ等であっても構わない。
また、本実施の形態では、形状誤差として法線方向変化率の誤差を算出しているが、この形態に限られず、形状誤差算出部は、設計形状に対する評価対象形状の任意の形状誤差を算出することができる。例えば、図３を参照して、形状誤差としては、法線方向の角度の誤差であっても構わない。法線方向の角度の誤差は次の式（９）にて算出することができる。
Figure 2016142720
図１を参照して、本実施の形態では、設計データおよび評価対象データをデータ記憶部に記憶させているが、この形態に限られず、設計データおよび評価対象データに基づいて算出した法線方向変化率をデータ記憶部に記憶させても構わない。この場合には、変化率算出部は、データ記憶部よりも前に配置される。また、法線方向変化率の誤差をデータ記憶部に記憶させても構わない。この場合には、形状誤差算出部はデータ記憶部の前に配置することができる。これらのどの場合でも数学的には等価である。
図１３に、本実施の形態の第１の加工システムのブロック図を示す。第１の加工システムは、前述の形状評価装置１０を備える。第１の加工システムでは、ＣＡＤ（Computer Aided Design）装置５１にてワークの形状を設計する。ＣＡＤ装置５１は、ワークの設計データ５２をＣＡＭ（Computer Aided Manufacturing）装置５３に供給する。また、ワークの設計データ５２は、形状評価装置１０に入力される。
ＣＡＭ装置５３は、設計データ５２に基づいて、数値制御式の工作機械を駆動するための入力数値データ５４を生成する。入力数値データ５４には、ワークに対する工具の相対的な経路の情報が含まれている。ＣＡＭ装置５３には、工具条件や加工条件等の入力パラメータ５７が入力される。工具条件には、工具の種類、工具径、および最適の切削速度等が含まれる。加工条件には、ピックフィード量、送り速度、および主軸の回転速度等が含まれる。
第１の加工システムは、加工シミュレータ５５を含む。加工シミュレータ５５は、入力数値データ５４および入力パラメータ５７に基づいて、工作機械による加工を計算機にて模擬する。加工シミュレータ５５に入力される入力パラメータ５７には、模擬される工作機械の制御パラメータ等も含まれる。そして、加工シミュレータ５５は、加工後のワークの形状の情報を含むシミュレータ出力データ５６を出力する。シミュレータ出力データ５６は、加工後のワークの座標値の情報や法線方向の情報等を含む。第１の加工システムでは、シミュレータ出力データ５６が評価対象データに相当する。シミュレータ出力データ５６は、形状評価装置１０に入力される。
形状評価装置１０は、設計データ５２およびシミュレータ出力データ５６に基づいて、加工後のワークの形状に視認可能な形状誤差が含まれるか否かを判別する。視認可能な形状誤差が含まれる場合に、作業者は、出力部１９に出力される評価結果に基づいて、ＣＡＤ装置５１にてワークの設計変更を行うことができる。または、作業者は、加工後のワークの形状に視認可能な形状誤差が含まれないように入力パラメータ５７を変更することができる。
このように、数値制御式の工作機械による切削加工のように、工具の軌跡が表面の形状に対応する場合には、工具の移動を模擬した数学モデルにより評価対象データを生成することができる。
第１の加工システムでは、実際の加工を行わなくても加工後の形状の評価を行うことができる。そして、実際の加工を行う前に、加工後のワークの形状に視認可能な形状誤差が含まれないように設計形状を変更したり、入力パラメータを変更したりすることができる。
図１４に、本実施の形態の第２の加工システムのブロック図を示す。第２の加工システムは、数値制御式の工作機械６０と、工作機械６０にて加工した加工物（ワーク）の表面形状を測定する加工物測定器６３を備える構成が第１の加工システムと異なる。ＣＡＭ装置５３にて出力された入力数値データ５４は、工作機械６０に入力される。工作機械６０には制御パラメータ６２が入力される。制御パラメータ６２には、加減速の時定数、バックラッシ補正、および送り軸のフィードバック制御におけるゲイン等が含まれる。工作機械６０は、制御パラメータ６２および入力数値データ５４に基づいて自動的にワークを加工することができる。工作機械６０は、加工物６１を形成する。
加工物測定器６３は、加工物６１の表面形状を測定する。加工物測定器６３としては、粗さ測定機や３次元測定機を例示することができる。そして、加工物測定器６３は、加工物６１の表面の形状の測定結果に基づいて、測定データ６４を生成する。測定データ６４には、座標値の情報や法線方向の情報等が含まれている。測定データ６４は、評価対象データに相当する。測定データ６４は、形状評価装置１０に入力される。
形状評価装置１０は、設計データ５２および測定データ６４に基づいて、加工後の加工物６１の形状に視認可能な形状誤差が含まれるか否かを判別する。視認可能な形状誤差が含まれる場合に、作業者は、出力部１９に出力される評価結果に基づいて、ＣＡＤ装置５１にてワークの設計変更を行うことができる。または、作業者は、加工物の形状に視認可能な形状誤差が含まれないように、制御パラメータ６２を変更することができる。
このように、評価対象形状が実際の加工物の形状の場合にも定量的に表面形状の評価を行うことができる。また、評価結果が定量的に示されるために、制御パラメータ６２およびワークの設計変更が容易になる。
または、ワークを配置しない状態にて工作機械を駆動した時の工具およびワークの移動軌跡を測定することができる。そして、移動軌跡の測定結果に基づいて評価対象データを作成しても構わない。例えば、工具またはワークを配置するテーブルの移動軌跡を、ボールバーを含む真円測定器、グリッドエンコーダ、変位計、または加速度計などにより測定することができる。これらの測定結果に基づいて評価対象データを生成することができる。または、工作機械の制御装置において実施されるフィードバック制御に関する情報等を用いることもできる。
この方法では、実際の加工を行うための工作機械の駆動を実施することができる。または、予め定められた工作機械の基本動作により測定を行うことができる。基本動作の測定結果に基づいて、実際の加工の工作機械の動作を推定し、推定した動作に基づいて評価対象データを作成しても構わない。この方法においても、実際のワークを加工しなくても加工後のワークの表面形状の評価を行うことができる。
本発明の形状評価方法および形状評価装置は、人の視覚による評価が行われる製品の形状の評価に用いることができる。また、設計を行う時に形状公差の設定や、視覚的な問題が生じた場合に問題を解決する方法を定める時に用いることができる。
上述のそれぞれの制御においては、機能および作用が変更されない範囲において適宜ステップの順序を変更することができる。上記の実施の形態は、適宜組み合わせることができる。上述のそれぞれの図において、同一または相等する部分には同一の符号を付している。なお、上記の実施の形態は例示であり発明を限定するものではない。また、実施の形態においては、特許請求の範囲に示される実施の形態の変更が含まれている。
１０ 形状評価装置
１１ データ記憶部
１２ 形状誤差算出部
１３ 変化率算出部
１４ 変化率誤差算出部
１５ 視認可能誤差検出部
１６ 空間周波数処理部
１７ 誤差判定部
１８ 位置特定部
１９ 出力部
２５ 設計データ
２６ 評価対象データ
３１ 第１の試験物
３３ 筋
３５ 第２の試験物
３６ 稜線
４０ 対象物
５２ 設計データ

Claims (7)

  1. 対象物の表面の形状を評価する形状評価方法であって、
    対象物の設計時の設計形状が設定された設計データを記憶する工程と、
    対象物の評価の対象である評価対象形状が設定された評価対象データを記憶する工程と、
    設計形状と評価対象形状とに基づいて形状誤差を算出する形状誤差算出工程と、
    形状誤差算出工程において算出された形状誤差と予め定められた視覚特性データとに基づいて、算出された形状誤差の中から視認可能な形状誤差を検出する視認可能誤差検出工程と、
    視認可能な形状誤差が発生している位置を特定する工程とを含むことを特徴とする、形状評価方法。
  2. 形状誤差算出工程は、評価対象形状の法線方向変化率から設計形状の法線方向変化率を減算することにより、形状誤差として法線方向変化率の誤差を算出する工程を含む、請求項１に記載の形状評価方法。
  3. 視覚特性データは、空間周波数に関する第１の視覚特性データと法線方向変化率の誤差の大きさに関する第２の視覚特性データとを含み、
    視認可能誤差検出工程は、第１の視覚特性データに基づいて、法線方向変化率の誤差から視認が不可能な空間周波数の成分を除去する工程と、第２の視覚特性データに基づいて、視認が可能な法線方向変化率の誤差が存在するか否かを判定する工程とを含む、請求項２に記載の形状評価方法。
  4. 第１の視覚特性データは、表面に視覚解像度を評価する形状を有する第１の試験物を人が見たときに形状の変化を認識できる境界に基づいて設定された空間周波数の判定値を含み、
    第２の視覚特性データは、表面に法線方向変化率の視認限界を評価する形状を有する第２の試験物を人が見たときに形状の変化を認識できる境界に基づいて設定された法線方向変化率の誤差の判定値を含む、請求項３に記載の形状評価方法。
  5. 第１の試験物は、間隔が徐々に狭くなる筋状の凹凸を有する表面の形状を有し、
    第２の試験物は、表面に法線方向が変化する稜線を有し、稜線での法線方向変化率が稜線の延びる方向に沿って連続的に変化する形状を有する、請求項４に記載の形状評価方法。
  6. 対象物の表面の形状を評価する形状評価装置であって、
    対象物の設計時の設計形状が設定された設計データを記憶する設計データ記憶部と、
    対象物の評価の対象である評価対象形状が設定された評価対象データを記憶する評価対象データ記憶部と、
    設計形状と評価対象形状とに基づいて形状誤差を算出する形状誤差算出部と、
    形状誤差算出部において算出された形状誤差と予め定められた視覚特性データとに基づいて、算出された形状誤差の中から視認可能な形状誤差を検出する視認可能誤差検出部と、
    視認可能な形状誤差が発生している位置を特定する位置特定部とを備えることを特徴とする、形状評価装置。
  7. 視覚特性データは、空間周波数に関する第１の視覚特性データと形状誤差の大きさに関する第２の視覚特性データとを含み、
    形状誤差算出部は、形状の変化率の誤差を算出するように形成されており、
    視認可能誤差検出部は、第１の視覚特性データに基づいて、形状の変化率の誤差から視認が不可能な空間周波数の成分を除去する空間周波数処理部と、第２の視覚特性データに基づいて、視認可能な形状の変化率の誤差が存在するか否かを判定する誤差判定部とを含む、請求項６に記載の形状評価装置。
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CN (1) CN107209011B (ja)
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018147236A1 (ja) 2017-02-10 2018-08-16 国立大学法人神戸大学 物体表面の評価方法、評価装置および該評価方法を用いたワークの加工方法および工作機械
JP2018126849A (ja) * 2017-02-10 2018-08-16 国立大学法人神戸大学 運動評価方法、評価装置および該評価方法を用いたパラメータ調節方法、ワークの加工方法および工作機械
CN113050019A (zh) * 2021-03-04 2021-06-29 国网湖南省电力有限公司 数据驱动评估结果和检定规程融合的电压互感器评估方法及系统

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10859376B2 (en) * 2016-02-25 2020-12-08 Mitutoyo Corporation Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable recording medium
CN109410326B (zh) * 2018-09-17 2022-03-18 中山大学 一种三维地层模型内部自由漫游方法
JP7356940B2 (ja) * 2020-03-23 2023-10-05 ホヤ レンズ タイランド リミテッド レンズ評価方法、レンズ設計方法、眼鏡レンズの製造方法およびレンズ評価プログラム
CN114511197A (zh) * 2022-01-11 2022-05-17 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所 一种标准曲面特征参数评价算法的评定方法
WO2024069932A1 (ja) * 2022-09-30 2024-04-04 ファナック株式会社 加工面評価装置、加工面評価システム、及び加工面評価方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0721238A (ja) * 1993-06-22 1995-01-24 Toyota Motor Corp 三次元形状加工物の評価装置
JPH08159740A (ja) * 1994-12-08 1996-06-21 Honda Motor Co Ltd 表面歪み判定方法
JPH1096696A (ja) * 1996-09-25 1998-04-14 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 対象物にあるむらの検査方法および装置
JP2006258503A (ja) * 2005-03-15 2006-09-28 Fuji Xerox Co Ltd 光沢評価装置、光沢評価方法及び光沢評価プログラム
JP2008241407A (ja) * 2007-03-27 2008-10-09 Mitsubishi Electric Corp 欠陥検出方法及び欠陥検出装置
JP2011127936A (ja) * 2009-12-15 2011-06-30 Asahi Glass Co Ltd 物体の三次元の表面形状の評価方法及び評価装置並びに車両用窓ガラスの製造方法
JP2011185659A (ja) * 2010-03-05 2011-09-22 Sumitomo Bakelite Co Ltd むらの視認性判定装置、むらの視認性判定方法およびプログラム
US20110320023A1 (en) * 2010-06-29 2011-12-29 Alan Sullivan System and Method for Identifying Defects of Surfaces Due to Machining Processes
JP2013029350A (ja) * 2011-07-27 2013-02-07 Hitachi Ltd 外観検査方法及びその装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0977009B1 (en) * 1997-04-25 2007-10-17 Riken Method of discriminating shape errors of free-form curved surface
JP3754003B2 (ja) * 2001-06-21 2006-03-08 株式会社リコー 欠陥検査装置及びその方法
EP1457805A4 (en) * 2001-12-21 2007-03-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd OPTICAL SCAN DEVICE AND COLOR RECORDING DEVICE
JP2006501469A (ja) * 2002-09-30 2006-01-12 アプライド マテリアルズ イスラエル リミテッド 斜めのビュー角度をもつ検査システム
CN1720742B (zh) * 2002-12-03 2012-01-04 Og技术公司 用于检测诸如轧制/拉制金属条的工件上的表面缺陷的装置和方法
JP2006214886A (ja) * 2005-02-03 2006-08-17 Sharp Corp 光学素子の欠陥検出方法および欠陥検出装置
JP2007309696A (ja) * 2006-05-16 2007-11-29 Kirin Techno-System Co Ltd 表面検査ヘッド装置
CN101110100B (zh) * 2006-07-17 2012-05-02 松下电器产业株式会社 检测包含任意线段组合的形状的方法及装置
JP5081590B2 (ja) * 2007-11-14 2012-11-28 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥観察分類方法及びその装置
DE102008018445A1 (de) * 2008-04-07 2009-10-15 Carl Zeiss Industrielle Messtechnik Gmbh Verfahren zum tomographischen Vermessen von mechanischen Werkstücken

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0721238A (ja) * 1993-06-22 1995-01-24 Toyota Motor Corp 三次元形状加工物の評価装置
JPH08159740A (ja) * 1994-12-08 1996-06-21 Honda Motor Co Ltd 表面歪み判定方法
JPH1096696A (ja) * 1996-09-25 1998-04-14 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 対象物にあるむらの検査方法および装置
JP2006258503A (ja) * 2005-03-15 2006-09-28 Fuji Xerox Co Ltd 光沢評価装置、光沢評価方法及び光沢評価プログラム
JP2008241407A (ja) * 2007-03-27 2008-10-09 Mitsubishi Electric Corp 欠陥検出方法及び欠陥検出装置
JP2011127936A (ja) * 2009-12-15 2011-06-30 Asahi Glass Co Ltd 物体の三次元の表面形状の評価方法及び評価装置並びに車両用窓ガラスの製造方法
JP2011185659A (ja) * 2010-03-05 2011-09-22 Sumitomo Bakelite Co Ltd むらの視認性判定装置、むらの視認性判定方法およびプログラム
US20110320023A1 (en) * 2010-06-29 2011-12-29 Alan Sullivan System and Method for Identifying Defects of Surfaces Due to Machining Processes
JP2013029350A (ja) * 2011-07-27 2013-02-07 Hitachi Ltd 外観検査方法及びその装置

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018147236A1 (ja) 2017-02-10 2018-08-16 国立大学法人神戸大学 物体表面の評価方法、評価装置および該評価方法を用いたワークの加工方法および工作機械
JP2018126849A (ja) * 2017-02-10 2018-08-16 国立大学法人神戸大学 運動評価方法、評価装置および該評価方法を用いたパラメータ調節方法、ワークの加工方法および工作機械
EP3582039A4 (en) * 2017-02-10 2021-01-06 National University Corporation Kobe University OBJECT SURFACE EVALUATION PROCESS, EVALUATION DEVICE, PART MACHINING PROCESS USING ITS EVALUATION PROCEDURE, AND MACHINE TOOL
US11507051B2 (en) 2017-02-10 2022-11-22 Makino Milling Machine Co., Ltd. Object surface evaluation method, evaluation device, workpiece machining method using said evaluation method, and machine tool
CN113050019A (zh) * 2021-03-04 2021-06-29 国网湖南省电力有限公司 数据驱动评估结果和检定规程融合的电压互感器评估方法及系统
CN113050019B (zh) * 2021-03-04 2023-07-11 国网湖南省电力有限公司 数据驱动评估结果和检定规程融合的电压互感器评估方法及系统

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