JP2017207386A

JP2017207386A - 金属板の粗さ推定方法及び粗さ推定装置

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Publication number: JP2017207386A
Application number: JP2016100454A
Authority: JP
Inventors: 亮片山; Ryo Katayama
Original assignee: Kobe Steel Ltd
Current assignee: Kobe Steel Ltd
Priority date: 2016-05-19
Filing date: 2016-05-19
Publication date: 2017-11-24
Anticipated expiration: 2036-05-19
Also published as: JP6595951B2

Abstract

【課題】金属板の表面におけるＲａやＲrmsなどの規格粗さを簡易かつ短時間に求める。【解決手段】本発明に係る金属板Ｗの粗さ推定方法は、表面に凹凸を有する金属板Ｗに対して測定光を照射し、入射された測定光のうち、少なくとも凹凸の凸部８で正反射した反射光を撮像し、撮像された凸部８の反射光を明点９とし、明点９の個数と面積とを算出し、算出された明点９の個数と面積とに基づいて凹凸の粗さを表す周期モデルを作成し、作成された周期モデルから金属板表面の規格粗さを推定することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、表面に凹凸を有する金属板の粗さを簡易かつ高速に推定する粗さ推定方法及び粗さ推定装置に関するものである。

従来より、圧延、研削、放電加工などの金属加工を行った金属板の表面には、筋状や山状の突起を有する凹凸が繰り返し現れるような微視的構造が形成される。このような微視的構造を表現する粗さのパラメータには、Ｒａ（算術平均粗さ）やＲrms（二乗平均平方根粗さ）などが用いられている。このような粗さのパラメータは、日本工業規格（ＪＩＳ）、ドイツ工業規格（ＤＩＮ）、アメリカ機械工学会規格（ＡＳＭＥ）などに定義されている。

これらのＲａやＲrmsなどの規格粗さ（以降、ＪＩＳなどに規格が存在する粗さのパラメータを規格粗さと表現する）は、従来より触針（プローブ）を用いた接触式、または光散乱を用いた非接触方式などの粗さ計測装置を用いて測定されている。
規格粗さを測定する技術としては、例えば、特許文献１には、円周方向に形成されたテクスチャを有する磁気ディスク基板の表面にレーザ光を照射して、該磁気ディスク基板の表面の粗さを測定する方法が開示されている。

また、特許文献２には、微小な凹凸に加えて周期と変動量の大きな凹凸が存在する測定対象物の表面粗さも検出できる光学式表面粗さ測定装置が開示されている。

特開２００６−６４４９６号公報特開２０１１−１９６７３６号公報

ところで、特許文献１や特許文献２の粗さ測定装置は、測定対象物である金属板の表面で反射したレーザの反射光の散乱状態に基づいてＲａやＲrmsなどの規格粗さを算出する構成となっており、比較的精度良く規格粗さを求めることができる構成とされている。
しかし、その反面で、これらの粗さ測定装置には、レーザの散乱状態を計測する計測機器や計測機器で計測された散乱状態に基づいて綿密に複雑な計算を行うため、どうしても規格粗さの計算に時間や手間が必要となる。

ところが、実際の製造現場では、得られた規格粗さに関する情報に基づいてできる限り短時間で製造条件などを修正したいという要望があり、複雑な計算を時間をかけるよりは、多少精度が落ちても短時間で粗さの結果が得られる方が有効な場合も多い。このような点で、規格粗さの算出に時間がかかる特許文献１や特許文献２の粗さ測定装置は、製造現場での製造条件などの管理に用いるには不向きなものとなっていた。

本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものであり、金属板の表面の規格粗さを簡易かつ短時間に求めることができる金属板の粗さ推定方法及び粗さ推定装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の金属板の粗さ推定方法は以下の技術的手段を講じている。
即ち、本発明の金属板の粗さ推定方法は、表面に凹凸を有する金属板に対して測定光を照射し、入射された測定光のうち、少なくとも凹凸の凸部で正反射した反射光を撮像し、撮像された凸部の反射光を明点とし、前記明点の個数と面積とを算出し、算出された明点の個数と面積とに基づいて前記凹凸の粗さを表す周期モデルを作成し、作成された周期モデルから金属板表面の規格粗さを推定することを特徴とするものである。

なお、好ましくは、前記周期モデルに、三角関数を含むものを用いるとよい。
なお、好ましくは、前記粗さを推定する金属板表面の領域を、前記金属板表面のうねりの波長より小さい範囲に設定するとよい。
また、本発明の金属板の粗さ推定装置は、表面に凹凸を有する金属板に対して測定光を照射する光源と、前記光源から入射された測定光のうち、少なくとも前記凹凸の凸部で正反射した反射光を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像された前記凸部の反射光を明点とすると共に、前記明点の個数を計測する明点個数計数部と、前記撮像部で撮像された前記凸部の反射光を明点とすると共に、前記明点の面積を算出する明点面積算出部と、前記明点個数計数部で算出された明点個数と、前記明点面積算出部で算出された明点面積とに基づいて、前記金属板表面の周期モデルを作成し、作成された周期モデルから前記金属板表面の規格粗さを推定する粗さ推定部と、を備えていることを特徴とするものである。

本発明の金属板の粗さ推定方法及び粗さ推定装置によれば、金属板の表面の規格粗さを簡易かつ短時間に求めることができる。

本発明の金属板の粗さ推定装置を模式的に示した斜視図である。金属板の表面の凹凸と周期モデルとの関係を示す模式図である。金属板の表面の凸部で正反射する反射光を示した模式図である。凸部の範囲と明点のサイズとの関係を示した模式図である。実施例において撮像された１ライン分の輝度分布を示したグラフである。

［第１実施形態］
以下、本発明の金属板の粗さ推定方法及び装置の第１実施形態を、図面に基づき詳しく説明する。
図１は、第１実施形態における推定方法が実施される粗さ推定装置１を模式的に示したものである。

図１に示すように、本実施形態の粗さ推定装置１は、表面に凹凸を有する金属板Ｗに対して測定光を照射する光源２と、光源２から入射された測定光のうち、少なくとも金属板表面の凹凸の凸部８で正反射した反射光を撮像する撮像部３と、を備えている。また、この粗さ推定装置１は、撮像部３で撮像された凸部８の反射光に基づいて金属板表面の規格粗さを推定する演算部４を有している。

この演算部４は、凸部８の反射光を明点９とすると共に、明点９の個数を計測する明点個数計数部５と、撮像部３で撮像された凸部８の反射光を明点９とすると共に、明点９の面積を算出する明点面積算出部６とを有している。そして、この粗さ推定装置１は、上述した演算部４に、明点個数計数部５で算出された明点個数と、明点面積算出部６で算出された明点面積とに基づいて、金属板表面の周期モデルを作成し、作成された周期モデルから金属板表面の規格粗さを推定する粗さ推定部７が設けられることを特徴としている。

具体的には、上述した粗さ推定装置１は、金属板Ｗの表面の粗さを細密に計測するものではなく、広範に亘る粗さを推定するものとなっており、ＪＩＳなどに規定されたＲａ（算術平均粗さＪＩＳＢ０６０１（１９９４年））やＲrms（二乗平均粗さＪＩＳＢ０６０１（１９９４年））などの規格粗さの値を推定可能なように構成されている。

次に、本実施形態の粗さ推定装置１で粗さを推定する対象物、及び本実施形態の粗さ推定装置１を構成する光源２、撮像部３、演算部４、明点個数計数部５、明点面積算出部６及び粗さ推定部７について説明する。
本実施形態の粗さ推定装置１で粗さを推定する対象物は、表面にサブミクロンオーダ以上の凹凸が形成された金属板Ｗである。このような金属板Ｗとしては、圧延、鍛造、押出、研削、研磨、放電加工などの金属加工が行われた、あるいは金属加工中の鋼板やアルミ板が挙げられる。このような金属板Ｗとしては、例えばＲａが０．０５μｍ〜５μｍ、好ましくは０．１μｍ〜３μｍ程度の表面粗さを備えたもの、あるいは１ｍｍ当たりのピークカウント値が１〜１００、より好ましくは５〜２０となるようなものを用いることができる。ピークカウント値の詳細は後述する。

なお、正反射が可能な表面を有するものであって、表面に微小な凹凸などが多数形成された板材であれば、鋼やアルミ以外の金属板Ｗの粗さを推定する場合であっても上述した粗さ推定装置１は適用可能である。
本実施形態の粗さ推定装置１を構成する光源２は、金属板Ｗの表面に対して測定光を照射するものであり、蛍光灯、ＬＥＤ、レーザなどの各種照明を用いることができる。

このような光源２には、スポット状の照明を用いることもできるが、好ましくはライン状の照明が用いられる。光源２にスポット光でなくライン光を用いれば、測定光の入射角や入射方向によっては反射光が得られないような表面に対しても、粗さの推定を行うことが可能となる。
この光源２は、粗さを推定しようとする金属板Ｗの表面上の計測エリアに対して、この計測エリアの斜め上方（ほぼ上方）から測定光を入射できるようになっており、計測エリアから水平方向及び垂直方向に所定の距離をあけて離れた位置に配備されている。具体的には、計測エリアから光源２までの距離は、測定光を照射する計測エリアの面積が、代表的な凹凸の１０倍から２０倍程度にとなるような位置に設定されるのが好ましい。

撮像部３は、金属板Ｗの表面で反射した測定光の反射光を撮像可能なものであって、金属板Ｗの表面で反射した反射光を少なくとも１ライン分以上の範囲に亘って連続して撮像可能なカメラが用いられる。このようなカメラには、反射光の反射位置が多少ずれた場合にも受光が可能なような２次元（面状）のＣＣＤカメラが好適に用いられる。
なお、この撮像部３で撮像される金属板表面の領域、言い換えれば後述する計測エリアの測定長さＬは、金属板Ｗの表面のうねりが粗さの推定値に影響しないようなカットオフ値を設定することで、金属板Ｗの表面のうねりの波長より小さい範囲に設定されているのが好ましい。

また、撮像部３は、計測エリアを挟んで光源２と対称となる位置に配備されており、金属板Ｗの表面で反射した測定光の反射光を撮像可能となっている。具体的には、計測エリアの表面に直交する線（図３の１点鎖線のように凸部８の頂部を通る鉛直な線）を基準として、撮像部３は光源２と線対称となる位置に配備されている。このように計測エリアを挟んで光源２と対称となる位置に撮像部３を設ければ、光源２から放射された測定光が金属板Ｗの表面の計測エリアに正反射した際にも、撮像部３で反射光を確実に撮像することが可能となる。

例えば、図３の「Ａ」点での反射を考える。この「Ａ」点は金属板表面の凸部８の頂点付近に位置しており、表面の傾きは０°となっている。そのため、光源２から入射する測定光の入射角が鉛直方向を規準としてθ°となる場合は、「Ａ」点で正反射した測定光の反射光は反射角−θ°で撮像部３に向かう。
次に、図３の「Ｂ」点での反射を考える。この「Ｂ」点は、凸部８の頂点から水平方向にやや離れた場所に位置しており、表面の傾きは０°よりも大きなθ°となっている。そのため、この「Ｂ」点では、光源２から照射された測定光は、上述した「Ａ」点よりαだけ大きな（θ＋α）°の入射角で「Ｂ」点に入射する。そして、「Ｂ」点で正反射した反射光は、反射角−（θ＋α）°で撮像部３に向かう。

また、図３の「Ｃ」点に示すように凸部８の頂点から「Ｂ」点とは反対方向に向かって水平にやや離れた位置での反射を考える。この「Ｃ」点では、面の傾きは０°よりも小さな−θ°となっている。この「Ｃ」点では、光源２からの測定光は、上述した「Ａ」点よりαだけ小さな（θ−α）°の角度で入射する。そして、計測エリアで正反射した反射光は、反射角−（θ−α）°で撮像部３に向かう。

つまり、上述した凸部８の場合であれば、「Ｂ」点からの反射と「Ｃ」点からの反射光とはやがて交差し焦点の１点に収束するので、この焦点に撮像部３（カメラ）を設置すれば、金属板Ｗの表面の凹凸で反射する反射光のうち、凸部８の頂点の付近で反射するものだけ、言い換えれば表面の傾きが−θ°〜＋θ°となるような部分で反射する反射光だけを選択的に撮像することが可能となる。例えば、図２に示すように、金属板Ｗの表面に多数の凸部８が存在すれば、それぞれの凸部８の頂点付近（言い換えれば、表面の傾きが−θ°〜＋θ°となるような部分）で反射した反射光が、撮像された画面上に多数の明点９として分布するようになる。つまり、この明点９の寸法や分布は金属板表面の粗さ曲線に対応したものとなっているので、これらを計測することができれば粗さ曲線を推定することが可能となり、規格粗さを算出することも可能となる。

なお、上述した明点９の寸法や分布を明らかにするだけであれば、金属板表面のうち少なくとも１ライン分以上の範囲を連続して撮像できればよいので、本実施形態の撮像部３では図２に示すように金属板表面を１ライン分撮像し、撮像された画像のデータを演算部４に送る構成とされている。
演算部４は、具体的にはパソコンなどの演算装置で構成されており、明点個数計数部５、明点面積算出部６、粗さ推定部７を有している。

明点個数計数部５は、撮像部３で撮像された１ライン分の画像のデータに表示される明点９の個数、言い換えれば１ライン分の画像のデータからピークカウント値を算出するものである。この明点個数計数部５で計数される明点９の個数（ピークカウント値）は、上述した凹凸の凸部８の数に相当していると考えることができる。
なお、画像上の明点９の個数から算出したピークカウントの値にあらかじめばらつきを考慮し、閾値以下のピーク分を削減するフィルタリング処理を追加することもできる。このようなフィルタリング処理としては、計測されたピークの中から、ピーク強度が低いものを全データ数の１０％程度除くといった操作を採用することができる。このようにして明点個数計数部５で計数された明点９の個数は、粗さ推定部７に送られる。

明点面積算出部６は、撮像部３で撮像された画像のデータに表示される明点９の面積を算出するものである。具体的には、明点９の面積は明点９の長さ（言い換えれば、幅）の２乗として表現できるため、明点個数計数部５で計数された明点９のすべてに対して、１ライン上で正反射した光が確認される範囲の長さを計測し、この計測された長さから後述する粗さを推定している。つまり、この明点９の面積は、上述した凸部８におけるＡ点（表面の傾きが＋θ°の点）〜Ｂ点（表面の傾きが−θ°の点）までの幅を二乗したものとなっている。明点面積算出部６で算出された明点９の面積（長さ）は、粗さ推定部７に送られる。

粗さ推定部７は、上述した明点個数計数部５で計数された明点９の個数、及び明点面積算出部６で算出された明点９の面積（長さ）に基づいて、算術平均粗さＲａや二乗平均粗さＲrmsなどの粗さを推定している。
具体的には、上述した明点個数計数部５で計数された明点９の個数ｐは計測エリア内に凹凸が何波長分含まれているかを示すものであるため、計測エリアの測定長さＬを明点９の個数ｐの２倍で除したものが、表面の凹凸１周期分の長さωとなる。つまり、明点９の個数ｐ（フィルタリング処理後の個数）は、計測エリアの測定長さＬと凹凸の１周期分の波長ωとを用いて、式（１）のように示される。

ここで、金属板Ｗの表面に形成される凹凸が、ある周期的な規則性に従って変動していると考えると、金属板Ｗの表面の粗さ曲線は三角関数やガウシアン関数などの周期関数（周期モデル）で表現することができる。例えば、表面の粗さ曲線が三角関数に従うと仮定すれば、金属板Ｗの表面の粗さ曲線は次のような式で表すことができる。

式（２）のように表面の粗さ曲線が表現できれば、上述した「Ｂ」点や「Ｃ」点での表面の傾きθ（傾き−θ）は、式（３）のように表現することができる。

一方、算術平均粗さＲａは、粗さ曲線の平均線からの偏差平均であり、ＪＩＳ規格の定義に従えば、式（４）のように定義される。

この式（４）に、式（１）〜式（３）で求めた各変数を代入することで、式（５）のような算術平均粗さ（Ｒａ）が求められる。

つまり、式（５）から、凹凸の平均的な振幅ａが分かれば、算術平均粗さ（Ｒａ）を求めることができると判断できる。
一方、凹凸の振幅ａは、明点面積算出部６で算出された明点９の面積（平均面積）を用いて求めることができる。
つまり、表面の傾きがθ°となる点（図３のＢ点）から、表面の傾きが−θ°となる点（図３のＣ点）までの範囲で正反射した反射光が撮像部３で撮像されるような光学系では、光源２の幅をＷl、光源２から観測点までの距離をＷdとした場合に、表面の傾きtanθは次式（６）で示される。

また、明点面積算出部６で、画像上の明点９の幅はそれぞれに求めてもよいが、周期的であることを前提とすれば、明点９の面積総和Ｌbを算出し、算出された明点９の面積総和Ｌbを用いて、上記した表面の傾きがθ°となる点から−θ°となる点までの範囲の幅ＷＴは式（７）のように示される。

ここで、図４に示すように、凸部８の頂点Ｘｐを中心に、２Δの範囲が明点９として撮像されると考えると、表面の傾きtanθは式（８）で示される。

以上の式（６）〜式（８）に基づけば、凹凸の振幅ａを求めることができ、ひいては算術平均粗さ（Ｒａ）を推定することが可能となる。
［第２実施形態］
次に、本発明にかかる金属板の粗さ推定方法及び装置の第２実施形態の説明を行う。
第２実施形態における推定方法が実施される粗さ推定装置１は、図１に示すものであり、第１実施形態の粗さ推定装置と略同様の構成を有する。

さて、第１実施形態で説明した粗さ推定方法は、画像上での１ライン分の光点のデータから、金属板Ｗの算術平均粗さ（Ｒａ）を推定するものであった。
一方、金属板Ｗの表面の粗さを示す指標として面算術平均粗さ（Ｓａ）があり、この面算術平均粗さ（Ｓａ）は二次元的な平均粗さを表すものである。本実施形態では、金属板Ｗの表面に二次元的に広がる光点のデータを１ライン分のデータに代表させるようにした上で、第１実施形態の考え方を用いて算術平均粗さ（Ｒａ）を算出し、算出した算術平均粗さ（Ｒａ）を用いて面算術平均粗さ（Ｓａ）を推定するようにしている。

具体的には、撮像部３で撮像された画像（２次元画像）において、横方向をｘ、縦方向をｙとし、面粗さＳａを算出する場合を考える。
まず、面粗さＳａは、定義に従えば、以下の式（９）のように与えられる。

ここで、f(x,y)が、横方向における周期関数f(x)と、縦方向における周期関数f(y)との積で示される場合、式（９）は式（１０）で示すことができる。

例えば、f(x)とf(y)とをそれぞれ独立な関数（例えば、独立な三角関数）であると考えた場合、式（１０）中の「Ｓ」（画像領域の面積Ｓ）は横幅Ｘと縦幅Ｙとの積であり、多重積分の部分は単積分同士の積となる。
一方、画像の横方向に沿った算術平均粗さＲａ（ｘ）及び画像の縦方向に沿った算術平均粗さＲａ（ｙ）は、次の式（１１）及び式（１２）で与えられる。

そこで、上述した式（１１）及び式（１２）を用いて、式（１０）を整理すれば、式（１３）のように表現することが可能となる。

つまり、上述した式（１３）からわかるように、f(x)とf(y)とがそれぞれ独立の関数で示される場合は、算出されたＲａ（ｘ）やＲａ（ｙ）からＳａを簡単に導出することができる。
なお、上述したＲａ（ｘ）やＲａ（ｙ）を計算するためには、横方向に沿った基準長さＬb（x）や縦方向に沿った基準長さＬb（y）を予め求めておく必要がある。この基準長さＬb（x）やＬb（y）は、ある座標における代表値を用いるようにしても良いし、画像全体における基準長さの平均値を用いてもよい。また、２値化した後の有効ラベル面積の平均値を円の面積として半径を計算し、計算された値をLbとすることによって、Ｌb（x）やＬb（y）を求めるようにしてもよい。

また、個数ｐについては、上述した有効ラベルが均等に配置されているという近似のもと、矩形の画像内に含まれる有効ラベルの個数Ｍ、画像の横幅Ｘ、画像の縦幅Ｙを用いて、縦横方向に沿った有効ラベルの個数ｐ_ｘ、ｐ_ｙを求めると、式（１４）及び式（１５）に示すようになる。

上述のようにして、基準長さＬb（x）やＬb（y）、及び個数ｐ_ｘ、ｐ_ｙを算出し、算出した値を用いて、Ｒａ（ｘ）やＲａ（ｙ）を算出することが可能となる。算出されたＲａ（ｘ）やＲａ（ｙ）を用いれば、Ｓａを導出することが可能となる。
なお、横方向に沿った粗さの変化傾向と縦方向に沿った粗さ変化傾向とが略同じ場合には、式（１１）及び式（１２）は式（１８）に示すように簡略化して示すこともできる。

つまり、横方向及び縦方向にほぼ同一の周期構造がある場合には、ＸとＹとの積で示される実際の測定エリアに縛られずに、次の式（１６）で定義されるようなＸ’を１辺とする正方形の領域に置き換えて計算を行うことができる。

この場合、面粗さＳａや算術平均粗さＲａは、以下の通りとなる。

上述した手順に従えば、面粗さＳａを確実に推定することが可能となる。

［実施例１］
次に、本発明の効果を、実施例を用いてさらに詳しく説明する。
実施例１は、本実施形態の粗さ推定装置１を用いて放電加工を施した金属板表面の粗さを実際に推定（計測）した例である。光源２に用いた照明は、3mm幅のライン状の光源２を計測エリアからWD＝60mm離した位置に設置されており、入射角θ＝0.71度で測定光を入射できるようになっている。撮像部３に用いたカメラは、1μm/pixelの分解能で、絞りがF=16のものである。また、この撮像部３では、100μsecの間隔で、縦1000pixel×横2000pixelの画像が撮像されている。

撮像部３で撮像された画像のうち、画像中央に位置する１ライン分の輝度分布を示したものが図５である。
図５に示すプロファイルで、輝度の高さが輝度ばらつきの標準偏差の２倍以上となるような部分を輝度ピークと考え、輝度ピークの個数ｐを計数すると、p=13 （ピークカウント値＝１３）となった。

図５の輝度ピークが得られる１３個の明点９に対して、各明点９の間隔及び面積を求め、求められた明点９の間隔及び面積から表面の算術平均粗さ（Ｒａ）を推定すると、Ｒａ=0.747μmとなった。このＲａ=0.747μmという算術平均粗さの推定値は、位置誤差1mm以内の箇所を触針式の粗さ計で実際に測定した場合にＲａ=0.8μｍという数値が算術平均粗さの実測値として得られることから、比較的良好な精度で粗さを推定できていることがわかる。

なお、実施例１のように入射角が0.71°では、サンプルの傾きなどによりばらつきが多くなる可能性がある。そのため、実際に規格粗さを推定する際には測定光の入射角を１°〜３°程度で測定することが好ましい。
また、実施例１では触針式の粗さ計との比較がとりやすいように１ライン分の輝度を用いて算出したが、画像全体の面積と、画像全体に存在する明点９の総面積とを利用しても同様の結果を得ることが可能である。
［実施例２］
実施例２は、本実施形態の粗さ推定装置１を用いて放電加工を施した金属板表面の粗さを実際に推定（計測）した例である。

光源２に用いた照明は、撮像部３におけるＣマウントレンズ結像面に光が結像するように配置する。
また、撮像部３は、NA＝0.025、WD＝40mmのテレセントリックレンズを備え、計測エリアからWD＝40mm位置に離した位置に設置されており、入射角θ＝0.71度で測定光を入射できるようになっている。撮像部６に用いたカメラは、1μm/pixelの分解能で、NA＝0.025、WD＝40mmのものである。また、この撮像部３では、40μsecの露光時間で、縦1024pixel×横1280pixelの画像が撮像されている。

撮像部３で撮像された画像のうち、輝度の高さが輝度最大値の50%以上となるような部分を輝度ピークと考え、輝度ピークの個数ｐを計数すると、p=13 （ピークカウント値＝１３）となった。
図５の輝度ピークが得られる１３個の明点９に対して、各明点９の間隔及び面積を求め、求められた明点９の間隔及び面積から表面の面算術平均粗さ（Ｓａ）を推定すると、Ｓａ=0.762μmとなった。このＳａ=0.762μmという算術平均粗さの推定値は、位置誤差1mm以内の箇所を触針式の粗さ計で実際に測定した場合にＳａ=0.78μｍという数値が算術平均粗さの実測値として得られることから、比較的良好な精度で粗さを推定できていることがわかる。同一サンプルを40箇所計測して得られたＳａの平均値は0.79μｍ、標準偏差0.06μｍであったことからも概ね良好な精度でＳａを推定できているといえる。

このことから、上述した手順で得られたＳａに基づいて正確な面粗さを推定可能であることがわかる。
上述した金属板Ｗの粗さ推定方法及び推定装置では、金属板Ｗの表面で正反射した反射光の明点個数と明点面積とが分かれば、金属板Ｗの規格粗さを簡易に推定することができる。そのため、金属板Ｗの反射光に基づいて精確に粗さ曲線を求め、求められた粗さ曲線からＲａやＲrmsなどの規格粗さを算出するのに比べれば、簡便且つ短時間で粗さを求めることが可能となり、製造現場などのように迅速に規格粗さを得たい場合などに有利となる。

なお、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。特に、今回開示された実施形態において、明示的に開示されていない事項、例えば、運転条件や操業条件、各種パラメータ、構成物の寸法、重量、体積などは、当業者が通常実施する範囲を逸脱するものではなく、通常の当業者であれば、容易に想定することが可能な値を採用している。

１粗さ推定装置
２光源
３撮像部
４演算部
５明点個数計数部
６明点面積算出部
７粗さ推定部
８凸部
９明点
Ｗ金属板

Claims

表面に凹凸を有する金属板に対して測定光を照射し、
入射された測定光のうち、少なくとも凹凸の凸部で正反射した反射光を撮像し、
撮像された凸部の反射光を明点とし、
前記明点の個数と面積とを算出し、
算出された明点の個数と面積とに基づいて前記凹凸の粗さを表す周期モデルを作成し、
作成された周期モデルから金属板表面の規格粗さを推定することを特徴とする金属板の粗さ推定方法。
前記周期モデルに、三角関数を含むものを用いることを特徴とする請求項１に記載の金属板の粗さ推定方法。
前記粗さを推定する金属板表面の領域を、前記金属板表面のうねりの波長より小さい範囲に設定することを特徴とする請求項１または２に記載の金属板の粗さ推定方法。
表面に凹凸を有する金属板に対して測定光を照射する光源と、
前記光源から入射された測定光のうち、少なくとも前記凹凸の凸部で正反射した反射光を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された前記凸部の反射光を明点とすると共に、前記明点の個数を計測する明点個数計数部と、
前記撮像部で撮像された前記凸部の反射光を明点とすると共に、前記明点の面積を算出する明点面積算出部と、
前記明点個数計数部で算出された明点個数と、前記明点面積算出部で算出された明点面積とに基づいて、前記金属板表面の周期モデルを作成し、作成された周期モデルから前記金属板表面の規格粗さを推定する粗さ推定部と、
を備えていることを特徴とする金属板の粗さ推定装置。