JP2021025845A - Displacement distribution measuring device, displacement distribution measuring method, and control program of displacement distribution measuring device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、変位分布計測装置、変位分布計測方法、及び変位分布計測装置の制御プログラムに関する。 The present invention relates to a displacement distribution measuring device, a displacement distribution measuring method, and a control program of the displacement distribution measuring device.
物体の表面の変位を計測する種々の技術が知られている。
例えば、特許文献1には、変位計測装置が、所定の位置に設けられた変位計測用の格子を含む変位計測用画像を撮影する撮影部と、変位計測用画像から格子の領域を検出して該格子領域の画像を抽出する格子領域検出部と、抽出した格子領域の画像に対してサンプリングモアレ法により格子領域の画像に対するモアレの位相分布を導出する位相分布導出部と、位相分布から求められた所定の位置における変位前後の位相差と、予め定められた格子ピッチとから所定の位置における変位を決定する変位決定部と、を備えた技術が開示されている。
Various techniques for measuring the displacement of the surface of an object are known.
For example, in
しかしながら、特許文献1に記載の変位計測装置では、格子領域の画像に対するモアレの位相分布を導出し、位相分布から求められた所定の位置における変位前後の位相差と、予め定められた格子ピッチとから所定の位置における変位を決定する。よって、撮影画像中の格子パターンに対応する格子領域の一部が欠落している場合には、モアレの位相分布を導出することができない可能性があり、所定の位置における変位を決定することができない可能性がある。格子領域の一部が欠落する原因の例として、測定対象への格子パターン転写の失敗、孔等の構造的欠損がある対象の測定、カメラの設定ミス等が挙げられる。
However, in the displacement measuring device described in
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、撮影画像中の格子等のパターンの一部が欠落した場合であっても、物体の表面の変位分布を算出可能な変位分布計測装置、変位分布計測方法、及び変位分布計測装置の制御プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and is a displacement distribution measuring device capable of calculating the displacement distribution on the surface of an object even when a part of a pattern such as a grid in a captured image is missing. , A displacement distribution measuring method, and a control program of a displacement distribution measuring device.
本発明の第1の態様は、物体の表面に形成されたパターンの画像に基いて、前記物体の表面の変位分布を計測する変位分布計測装置であって、前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像部と、前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完部と、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出部と、を備える、変位分布計測装置に関する。 A first aspect of the present invention is a displacement distribution measuring device that measures a displacement distribution on the surface of an object based on an image of a pattern formed on the surface of the object, wherein a pattern image showing the image of the pattern is obtained. An imaging unit to be generated, a complementary unit that complements the pattern image corresponding to the missing region to generate a complementary image when the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, and the complement. The present invention relates to a displacement distribution measuring device including a calculation unit for calculating a displacement distribution on the surface of the object based on an image.
本発明の第2の態様は、物体の表面に形成されたパターンの画像に基いて、前記物体の表面の変位分布を計測する変位分布計測方法であって、前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像ステップと、前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完ステップと、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出ステップと、を含む、変位分布計測方法に関する。 A second aspect of the present invention is a displacement distribution measuring method for measuring the displacement distribution on the surface of the object based on the image of the pattern formed on the surface of the object, wherein the pattern image showing the image of the pattern is obtained. An imaging step to be generated, a complement step to complement the pattern image corresponding to the missing region to generate a complementary image when the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, and the complement The present invention relates to a displacement distribution measuring method including a calculation step of calculating a displacement distribution on the surface of the object based on an image.
本発明の第3の態様は、コンピュータを備え、物体の表面に形成されたパターンの画像に基いて、前記物体の表面の変位分布を計測する変位分布計測装置の制御プログラムであって、前記コンピュータを、前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像部、前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完部、及び、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出部、として機能させる、変位分布計測装置の制御プログラムに関する。 A third aspect of the present invention is a control program of a displacement distribution measuring device including a computer and measuring a displacement distribution on the surface of the object based on an image of a pattern formed on the surface of the object. An imaging unit that generates a pattern image showing an image of the pattern, and when the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, the pattern image corresponding to the missing region is complemented and complemented. The present invention relates to a control program of a displacement distribution measuring device that functions as a complementary unit that generates an image and a calculation unit that calculates the displacement distribution of the surface of the object based on the complementary image.
本発明の第1の態様によれば、パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、補完部が、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成し、算出部が、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する。
したがって、パターン画像の一部が欠落した場合であっても、物体の表面の変位分布を算出できる。
According to the first aspect of the present invention, when the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, the complementary unit complements the pattern image corresponding to the missing region to obtain the complementary image. The generation unit calculates the displacement distribution on the surface of the object based on the complementary image.
Therefore, the displacement distribution on the surface of the object can be calculated even when a part of the pattern image is missing.
本発明の第2の態様によれば、パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、補完ステップにおいて、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成し、算出ステップにおいて、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する。
したがって、パターン画像の一部が欠落した場合であっても、物体の表面の変位分布を算出できる。
According to the second aspect of the present invention, when the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, the complementary image is complemented with the pattern image corresponding to the missing region in the complement step. In the generation and calculation step, the displacement distribution on the surface of the object is calculated based on the complementary image.
Therefore, the displacement distribution on the surface of the object can be calculated even when a part of the pattern image is missing.
本発明の第3の態様によれば、パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、補完部が、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成し、算出部が、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する。
したがって、パターン画像の一部が欠落した場合であっても、物体の表面の変位分布を算出できる。
According to the third aspect of the present invention, when the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, the complementary unit complements the pattern image corresponding to the missing region to obtain the complementary image. The generation unit calculates the displacement distribution on the surface of the object based on the complementary image.
Therefore, the displacement distribution on the surface of the object can be calculated even when a part of the pattern image is missing.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[1.共通の構成]
[1−1.引張試験機の構成]
図1は、本発明の実施形態に係る引張試験機1の構成の一例を示す図である。
本発明の実施形態の引張試験機1は、試験対象TPに試験力Fを与えて、試料の引張強度、降伏点、伸び、絞りなどの機械的性質を測定する材料試験を行う。試験力Fは、引張力である。
引張試験機1は、試験対象の材料である試験対象TPに試験力Fを与えて引張試験を行う引張試験機本体2と、引張試験機本体2による引張試験動作を制御する制御ユニット4と、を備える。
なお、引張試験機1は、「材料試験機」の一例に対応する。試験対象TPは、「物体」の一例に対応する。
[1. Common configuration]
[1-1. Tensile tester configuration]
FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of the
The
The
The
試験機本体2は、テーブル26と、このテーブル26上に鉛直方向を向く状態で回転可能に立設された一対のねじ棹28、29と、これらのねじ棹28、29に沿って移動可能なクロスヘッド10と、このクロスヘッド10を移動させて試験対象TPに負荷を与える負荷機構12と、ロードセル14と、を備える。ロードセル14は、試験対象TPに与えられる引張荷重である試験力Fを測定し、試験力測定信号SG1を出力するセンサである。
The testing machine
負荷機構12は、各ねじ棹28、29の下端部に連結されるウォーム減速機16、17と、各ウォーム減速機16、17に連結されるサーボモータ18と、ロータリエンコーダ20と、を備える。ロータリエンコーダ20は、サーボモータ18の回転量を測定し、回転量に応じたパルス数の回転測定信号SG2を制御ユニット4に出力するセンサである。
そして負荷機構12は、ウォーム減速機16、17を介して、一対のねじ棹28、29にサーボモータ18の回転を伝達し、各ねじ棹28、29が同期して回転することにより、クロスヘッド10がねじ棹28、29に沿って昇降する。
The
The
クロスヘッド10には、試験対象TPの上端部を把持するための上つかみ具21が付設され、テーブル26には、試験対象TPの下端部を把持するための下つかみ具22が付設されている。試験機本体2は、引張試験の際、試験対象TPの両端部をこれらの上つかみ具21及び下つかみ具22により把持した状態で、制御ユニット4の制御に従って、クロスヘッド10を上昇させることにより、試験対象TPに試験力Fを与える。
The
試験対象TPには、変位センサ15が配置される。試験対象TPは、例えば、中央がくびれて形成されたダンベル型試験対象が用いられる。変位センサ15は、試験対象TPの1対の標点の間の距離を測定することによって、伸び計測値EDを測定し、伸び測定信号SG3を出力するセンサである。1対の標点は、試験対象TPがくびれた領域の上部と下部とに配置される。
A
制御ユニット4は、統括制御装置30と、表示装置32と、試験プログラム実行装置34と、を備える。
統括制御装置30は、当該試験機本体2を中枢的に制御する装置であり、試験機本体2との間で信号を送受信可能に接続される。試験機本体2から受信する信号は、ロードセル14が出力する試験力測定信号SG1、ロータリエンコーダ20が出力する回転測定信号SG2、変位センサ15が出力する伸び測定信号SG3、及び制御や試験に要する適宜の信号などである。
表示装置32は、統括制御装置30から入力される信号に基づいて各種情報を表示する装置であり、例えば、統括制御装置30は、引張試験の間、伸び測定信号SG3に基づいて試験対象TPの伸びの測定値である伸び計測値EDを表示装置32に表示する。また、例えば、統括制御装置30は、引張試験の間、回転測定信号SG2に基づくクロスヘッド10の変位を示す変位計測値XDを表示装置32に表示する。
The
The
The
引張試験プログラム実行装置34は、引張試験の試験条件といった各種設定パラメータの設定操作や実行指示操作などのユーザ操作を受け付け、統括制御装置30に出力する機能や、試験力計測値FDのデータを解析する機能などを備えた装置である。
本発明の実施形態の引張試験プログラム実行装置34はコンピュータを備え、このコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro−Processing Unit)などのプロセッサと、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)などのメモリデバイスと、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)などのストレージ装置と、統括制御装置30や各種の周辺機器などを接続するためのインターフェース回路と、を備える。そして、プロセッサがメモリデバイス又はストレージ装置に記憶されたコンピュータプログラムである引張試験プログラムを実行することで、上述の各種の機能を実現する。
The tensile test
The tensile test
次いで、本発明の実施形態の統括制御装置30について、更に詳述する。統括制御装置30は、信号入出力ユニット40と、制御回路ユニット50と、を備える。
信号入出力ユニット40は、試験機本体2との間で信号を送受する入出力インターフェース回路を構成するものであり、本発明の実施形態では、第1センサアンプ42と、第2センサアンプ45と、カウンタ回路43と、サーボアンプ44とを有する。
第1センサアンプ42は、ロードセル14が出力する試験力測定信号SG1を増幅して制御回路ユニット50に出力する増幅器である。第2センサアンプ45は、変位センサ15が出力する伸び測定信号SG3を増幅して制御回路ユニット50に出力する増幅器である。
カウンタ回路43は、ロータリエンコーダ20が出力する回転測定信号SG2のパルス数を計数し、サーボモータ18の回転量、すなわちサーボモータ18の回転によって昇降するクロスヘッド10の変位計測値XDを示す変位測定信号A3を制御回路ユニット50にデジタル信号で出力する。サーボアンプ44は、制御回路ユニット50の制御に従って、サーボモータ18を制御する装置である。
Next, the
The signal input /
The
The
制御回路ユニット50は、通信部51と、フィードバック制御部52を備える。
制御回路ユニット50は、CPUやMPUなどのプロセッサと、ROMやRAMなどのメモリデバイスと、HDDやSSDなどのストレージ装置と、信号入出力ユニット40とのインターフェース回路と、引張試験プログラム実行装置34と通信する通信装置と、表示装置32を制御する表示制御回路と、各種の電子回路と、を備えたコンピュータを備える。また、制御回路ユニット50のプロセッサがメモリデバイス又はストレージ装置に記憶された制御プログラムを実行することで、図1に示す各機能部を実現する。
また、信号入出力ユニット40のインターフェース回路にはA/D変換器が設けられており、アナログ信号の試験力測定信号SG1及び伸び測定信号SG3がA/D変換器によってデジタル信号に変換される。
なお、制御回路ユニット50は、コンピュータに限らず、ICチップやLSIなどの集積回路といった1又は複数の適宜の回路によって構成されてもよい。
The
The
Further, an A / D converter is provided in the interface circuit of the signal input /
The
通信部51は、試験プログラム実行装置34との間で通信し、試験条件の設定や各種設定パラメータの設定値、引張試験の実行指示や中断指示などを試験プログラム実行装置34から受信する。また、通信部51は、伸び測定信号SG3に基づく伸び計測値ED、及び試験力測定信号SG1に基づく試験力計測値FDを適宜のタイミングで試験プログラム実行装置34に送信する。また、通信部51は、回転測定信号SG2に基づく変位計測値XDを適宜のタイミングで試験プログラム実行装置34に送信する。
The
フィードバック制御部52は、試験機本体2のサーボモータ18をフィードバック制御して引張試験を実行する。フィードバック制御部52は、サーボモータ18のフィードバック制御を実行する回路である。
フィードバック制御部52が位置制御を実行する場合には、フィードバック制御部52は、例えば、ロードセル14が出力する試験力計測値FDについて位置制御を実行する。この場合には、フィードバック制御部52は、試験力計測値FDを試験力目標値FTに一致させるように変位計測値XDの指令値dXを演算し、当該指令値dXを示す指令信号A4をサーボアンプ44に出力する。なお、試験力目標値FTは、試験力計測値FDの目標値を示す。
なお、「位置制御」とは、センサ等によって測定された検出値を、その目標値に一致させるように制御することを示す。
The
When the
In addition, "position control" means that the detected value measured by a sensor or the like is controlled so as to match the target value.
なお、位置制御を実行する場合について説明するが、フィードバック制御部52が速度制御を実行してもよい。「速度制御」とは、センサ等によって測定された検出値の単位時間当たりの変化量を、その目標値に一致させるように制御することを示す。
Although the case of executing the position control will be described, the
[1−2.変位分布計測装置の構成]
図2は、本発明の実施形態に係る変位分布計測装置200の構成の一例を示す平面図である。図2に示すように、変位分布計測装置200は、カメラ6と、第1制御部8と、第2制御部7と、を備える。
[1-2. Configuration of displacement distribution measuring device]
FIG. 2 is a plan view showing an example of the configuration of the displacement
試験対象TPの特定面TP1には、パターンPTNが形成されている。特定面TP1は、試験対象TPのカメラ6に近接する側の面を示す。試験対象TPのカメラ6に近接する側は、図2では下側を示す。パターンPTNについては、後述にて図4を参照して説明する。 A pattern PTN is formed on the specific surface TP1 of the TP to be tested. The specific surface TP1 indicates a surface of the TP to be tested on the side close to the camera 6. The side of the test target TP close to the camera 6 is shown on the lower side in FIG. The pattern PTN will be described later with reference to FIG.
カメラ6は、第1制御部8の指示に従って、パターンPTNの画像を示すパターン画像PNを生成する。カメラ6は、CCD(Charge Coupled Device)、及び、CMOS(Complementary MOS)等のイメージセンサーを備える。パターン画像PNについては、後述にて図4を参照して説明する。
The camera 6 generates a pattern image PN showing an image of the pattern PTN according to the instruction of the
カメラ6の撮影方向C6が、試験対象TPの幅方向の中央を通り、試験対象TPの特定面TP1と直行するようにカメラ6が配置される。試験対象TPの幅方向は、図2の左右方向を示す。撮影方向C6は、カメラ6の撮影範囲の中心を示す。 The camera 6 is arranged so that the photographing direction C6 of the camera 6 passes through the center in the width direction of the test target TP and is orthogonal to the specific surface TP1 of the test target TP. The width direction of the TP to be tested shows the left-right direction in FIG. The shooting direction C6 indicates the center of the shooting range of the camera 6.
第1制御部8は、変位分布計測装置200の動作を制御する。また、第1制御部8は、制御回路ユニット50と通信可能に構成され、制御回路ユニット50からの指示に従って、カメラ6の動作を制御する。具体的には、第1制御部8は、制御回路ユニット50からの指示に従って、カメラ6の撮影タイミングを決定する。第1制御部8の構成については、後述にて図3を参照して詳細に説明する。
The
第2制御部7は、学習済モデルMDを生成し、生成した学習済モデルMDを第1制御部8に送信する。学習済モデルMDについては、後述にて図3を参照して詳細に説明する。
The
[1−3.第1制御部及び第2制御部の構成]
図3は、本発明の実施形態に係る第1制御部8及び第2制御部7の各々の構成の一例を示す図である。
図3に示すように、第1制御部8は、撮像部811と、補完部812と、算出部813と、学習済モデル記憶部814と、を備える。
また、第1制御部8は、CPUやMPU等の第1プロセッサ81Aと、ROMやRAM等の第1メモリデバイス81Bと、HDDやSSD等の第1ストレージ装置81Cと、制御回路ユニット50及び第2制御部7の各々と通信する第1通信装置81Dと、各種の電子回路と、を備えたパーソナルコンピュータで構成される。また、第1制御部8の第1プロセッサ81Aが第1メモリデバイス81B又は第1ストレージ装置81Cに記憶された第1制御プログラムを実行することで、図3に示す各機能部を実現する。第1プロセッサ81Aは、「コンピュータ」の一例に対応する。第1制御プログラムは、「制御プログラム」の一例に対応する。
[1-3. Configuration of 1st control unit and 2nd control unit]
FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of each of the
As shown in FIG. 3, the
Further, the
なお、第1制御部8は、パーソナルコンピュータに限らず、ICチップやLSIなどの集積回路といった1又は複数の適宜の回路によって構成されてもよい。また、第1制御部8は、例えば、タブレット端末、又はスマートフォンとして構成されてもよい。
また、第1制御部8は、DSP(Digital Signal Processor)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等、プログラムされたハードウェアを備えてもよい。また、第1制御部8は、SoC(System−on−a−Chip)−FPGAを備えてもよい。
The
Further, the
撮像部811は、カメラ6にパターンPTNを撮像させて、パターンPTNの画像を示すパターン画像PNを生成する。具体的には、撮像部811は、制御回路ユニット50からの指示に従って、パターン画像PNを生成する。
また、撮像部811は、所定時間毎にパターン画像PNを生成する。所定時間は、例えば、0.01秒である。具体的には、引張試験機1が引張試験の実行を開始してから、引張試験の実行を終了するまでの間において、撮像部811は、所定時間毎にパターン画像PNを生成する。
The
Further, the
[補完部812の第1実施形態]
第1実施形態に係る補完部812は、パターン画像PNがパターン画像PNの一部が欠落した欠落領域HLを含む場合に、欠落領域HLに対応するパターン画像PNを補完して全体補完画像PCを生成する。全体補完画像PCは、欠落領域HLに対応するパターン画像PNを補完したパターン画像PNの全体の画像を示す。全体補完画像PCは、「補完画像」の一例に対応する。
また、補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PNの情報と、欠落領域HLに対応するパターン画像PNが補完された全体補完画像PCの情報とを対応付けた学習データDLに基づき生成された学習済モデルMD、を備える。
また、補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PNの情報を、学習済モデルMDに入力し、欠落領域HLに対応する欠落補完画像PCHの情報を、学習済モデルMDから出力させる。欠落補完画像PCHは、欠落領域HLに対応するパターン画像PNを示す。
また、補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PNと、欠落領域HLに対応する欠落補完画像PCHと、を合成することによって、全体補完画像PCを生成する。
また、補完部812は、撮像部811がパターン画像PNを生成する度に、全体補完画像PCを生成する。
第1実施形態に係る補完部812については、後述にて図10〜図14を参照して詳細に説明する。
[First Embodiment of Complementary Unit 812]
When the pattern image PN includes a missing area HL in which a part of the pattern image PN is missing, the
Further, the
Further, the
Further, the
Further, the
The
算出部813は、全体補完画像PCに基づき、試験対象TPの表面の変位分布を算出する。算出部813については、後述にて、図4〜図5を参照して詳細に説明する。
The
学習済モデル記憶部814は、第2制御部7によって生成された学習済モデルMDを記憶する。
The trained
図3に示すように、第2制御部7は、決定部711と、生成部712と、学習部713と、学習データ記憶部714と、学習済モデル記憶部715と、を備える。
また、第2制御部7は、CPUやMPU等の第2プロセッサ71Aと、ROMやRAM等の第2メモリデバイス71Bと、HDDやSSD等の第2ストレージ装置71Cと、第1制御部8と通信する第2通信装置71Dと、各種の電子回路と、を備えたパーソナルコンピュータで構成される。また、第2制御部7の第2プロセッサ71Aが第2メモリデバイス71B又は第2ストレージ装置71Cに記憶された第2制御プログラムを実行することで、図3に示す各機能部を実現する。
As shown in FIG. 3, the
Further, the
なお、第2制御部7は、パーソナルコンピュータに限らず、ICチップやLSIなどの集積回路といった1又は複数の適宜の回路によって構成されてもよい。また、第2制御部7は、例えば、タブレット端末、又はスマートフォンとして構成されてもよい。
また、第2制御部7は、DSP(Digital Signal Processor)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等、プログラムされたハードウェアを備えてもよい。また、第2制御部7は、SoC(System−on−a−Chip)−FPGAを備えてもよい。
The
Further, the
決定部711は、欠落領域HLの位置PS及びサイズSZをランダムに決定する。欠落領域HLの位置PSは、欠落領域HLのパターン画像PNにおける位置を示す。サイズSZの最大値は、例えば、パターン画像PNの面積の1/10とする。サイズSZの最小値は、例えば、パターン画像PNの面積の1/1000とする。すなわち、決定部711は、サイズSZを、パターン画像PNの面積の1/1000からパターン画像PNの面積の1/10までの間でランダムに決定する。
The
生成部712は、学習データDLを構成する欠落領域HLを含むパターン画像PNを、欠落領域HLを含まないパターン画像PNから欠落領域HLに対応する画像を切り取ることによって生成する。
また、生成部712は、決定部711が決定した位置PS及びサイズSZの所定形状の欠落領域HLを含むパターン画像PNを生成する。本実施形態では、所定形状は、矩形形状を含む。
The
Further, the
学習部713は、生成部712によって生成された欠落領域HLを含むパターン画像PNの情報と、パターン画像PNが補完された全体補完画像PCの情報とを対応付けた学習データDLに基づき機械学習を実行し、学習済モデルMDを生成する。
全体補完画像PCは、本発明の実施形態では、欠落領域HLを含まないパターン画像PNに対応する。すなわち、学習部713は、欠落領域HLを含むパターン画像PNの情報と、欠落領域HLを含まないパターン画像PNの情報とを対応付けた学習データDLに基づき機械学習を実行する。
具体的には、機械学習は、pix2pixを用いたディープラーニングによって実行した。「pix2pix」とは、2014年に、Berkeley AI Research (BAIR) Laboratory, UC BerkeleyのPhillip Isola等によって発表された「Image−to−Image Translation with Conditional Adversarial Networks」という論文で提案されたアルゴリズムである。pix2pixは、GAN(Generative Adversarial Network) という手法を用いて画像処理を行うことが特徴である。
この論文には、pix2pixを用いた欠落画像の補完等の種々の画像処理が紹介されている。
学習データDLは、例えば、60個であった。
The
In the embodiment of the present invention, the overall complementary image PC corresponds to the pattern image PN that does not include the missing region HL. That is, the
Specifically, machine learning was performed by deep learning using pix2pix. "Pix2pix" is an algorithm called "Image-to-Image Transition Wizard" published by Berkeley AI Research (BAIR) Laboratory, UC Berkeley's Philip Isola, etc. in 2014. The feature of pix2pix is that image processing is performed using a method called GAN (Generative Adversarial Network).
This paper introduces various image processing such as complementation of missing images using pix2pix.
The number of learning data DLs was, for example, 60.
学習データ記憶部714は、学習データDLを記憶する。
The learning
学習済モデル記憶部715は、学習済モデルMDを記憶する。
The trained
[1−4.算出部による変位分布の算出方法]
次に、図4及び図5を参照して、算出部813による試験対象TPの表面の変位分布の算出方法について説明する。
図4は、本発明の実施形態に係るパターン画像PNの一例を示す図である。図4の左側のパターン画像PN1は、初期状態の試験対象TPのパターンPTNの一例を示す。パターンPTNは、格子状のパターンPTNを示す。すなわち、パターン画像PN1には、正方形状の黒塗り画像Qij(i=1〜n,j=1〜8)が左右方向及び上下方向に等間隔で配置されている。
黒塗り画像Qijのサイズは、例えば1辺が1mmの正方形である。黒塗り画像Qijは、左右方向及び上下方向に、例えば1mm間隔で配置される。
[1-4. Displacement distribution calculation method by the calculation unit]
Next, a method of calculating the displacement distribution on the surface of the test target TP by the
FIG. 4 is a diagram showing an example of a pattern image PN according to an embodiment of the present invention. The pattern image PN1 on the left side of FIG. 4 shows an example of the pattern PTN of the test target TP in the initial state. The pattern PTN indicates a grid-like pattern PTN. That is, in the pattern image PN1, square black-painted images Qij (i = 1 to n, j = 1 to 8) are arranged at equal intervals in the left-right direction and the up-down direction.
The size of the black-painted image Qij is, for example, a square with a side of 1 mm. The black-painted image Qij is arranged in the horizontal direction and the vertical direction, for example, at intervals of 1 mm.
本発明の実施形態では、黒塗り画像Qijのサイズは、例えば1辺が1mmの正方形であるが、1辺が1mmより大きい正方形、例えば、1辺が1.2mmの正方形、1辺が1.5mmの正方形、1辺が2mmの正方形等でもよい。また、黒塗り画像Qijのサイズは、1辺が1mmより小さい正方形、例えば、1辺が0.8mmの正方形、1辺が0.5mmの正方形、1辺が0.3mmの正方形等でもよい。 In the embodiment of the present invention, the size of the black-painted image Qij is, for example, a square having a side of 1 mm, but a square having a side larger than 1 mm, for example, a square having a side of 1.2 mm and having a side of 1. It may be a 5 mm square, a square having a side of 2 mm, or the like. The size of the black-painted image Qij may be a square having a side smaller than 1 mm, for example, a square having a side of 0.8 mm, a square having a side of 0.5 mm, a square having a side of 0.3 mm, or the like.
また、本発明の実施形態では、黒塗り画像Qijは、左右方向及び上下方向に、例えば1mm間隔で配置されるが、黒塗り画像Qijが、左右方向及び上下方向に、1mmより大きい間隔で配置されてもよい。黒塗り画像Qijが、左右方向及び上下方向に、例えば、1.2mm間隔、1.5mm間隔、2mm間隔等で配置されてもよい。また、黒塗り画像Qijが、左右方向及び上下方向に、1mmより小さい間隔で配置されてもよい。黒塗り画像Qijが、左右方向及び上下方向に、例えば、0.8mm間隔、0.5mm間隔、0.3mm間隔等で配置されてもよい。 Further, in the embodiment of the present invention, the black-painted image Qij is arranged in the horizontal direction and the vertical direction at an interval of, for example, 1 mm, but the black-painted image Qij is arranged in the horizontal direction and the vertical direction at an interval larger than 1 mm. May be done. The black-painted image Qij may be arranged in the horizontal direction and the vertical direction, for example, at 1.2 mm intervals, 1.5 mm intervals, 2 mm intervals, and the like. Further, the black-painted image Qij may be arranged in the left-right direction and the up-down direction at intervals smaller than 1 mm. The black-painted image Qij may be arranged in the horizontal direction and the vertical direction, for example, at intervals of 0.8 mm, 0.5 mm, 0.3 mm, and the like.
図4の右側のパターン画像PN2は、試験対象TPが上下方向に伸びた状態におけるパターンPTNの一例を示す。すなわち、パターン画像PN2には、方形状の黒塗り画像Rij(i=1〜n,j=1〜8)が左右方向及び上下方向に略等間隔で配置されている。 The pattern image PN2 on the right side of FIG. 4 shows an example of the pattern PTN in a state where the test target TP is extended in the vertical direction. That is, in the pattern image PN2, square black-painted images Rij (i = 1 to n, j = 1 to 8) are arranged at substantially equal intervals in the horizontal direction and the vertical direction.
図5は、本発明の実施形態に係る算出部813の変位分布算出処理の一例を示す図である。図5では、算出部813は、例えば、X軸方向の変位量を算出する。変位量の基準点は、最も上端に位置する黒塗り画像Q14、又は黒塗り画像R14の中心である。すなわち、黒塗り画像Ri4(i=2〜n)と黒塗り画像R14との間隔を、黒塗り画像Qi4(i=2〜n)と黒塗り画像Q14との間隔とを比較することによって、X軸方向の変位量を算出する。
FIG. 5 is a diagram showing an example of displacement distribution calculation processing of the
図5の最も上のグラフG11は、X軸方向の輝度Bの変化を正弦波近似したグラフである。グラフG11の横軸は、X軸であり、縦軸は、輝度Bである。黒塗り画像Ri4では輝度Bが低く、黒塗り画像Ri4と隣接する黒塗り画像R(i+1)4との間では、輝度Bが高い。したがって、X軸方向の輝度Bの変化は、図略の矩形状のグラフで表される。
グラフG11は、黒塗り画像Ri4と隣接する黒塗り画像R(i+1)4との間で、矩形状のグラフを正弦波で近似したグラフである。パターン画像PNが、パターン画像PN1である場合には、パターン画像PN1において黒塗り画像Qi4は、等間隔に形成されているため、グラフG11は、正弦波になる。
The graph G11 at the top of FIG. 5 is a graph obtained by sine-wave approximation of the change in luminance B in the X-axis direction. The horizontal axis of the graph G11 is the X-axis, and the vertical axis is the luminance B. The brightness B of the black-painted image Ri4 is low, and the brightness B is high between the black-painted image Ri4 and the adjacent black-painted image R (i + 1) 4. Therefore, the change in the luminance B in the X-axis direction is represented by a rectangular graph shown in the figure.
The graph G11 is a graph obtained by approximating a rectangular graph with a sine wave between the black-painted image Ri4 and the adjacent black-painted image R (i + 1) 4. When the pattern image PN is the pattern image PN1, the black-painted images Qi4 in the pattern image PN1 are formed at equal intervals, so that the graph G11 becomes a sine wave.
図5の上から2番目のグラフG12は、グラフG11の位相を示すグラフである。グラフG12の横軸は、X軸であり、縦軸は、位相Qである。位相Qは、−πから+πまでの間で変化する。したがって、グラフG12は、鋸刃状のグラフになる。すなわち、グラフG12では、X座標の増加に伴って、位相が−πから+πまで直線状に増加し、位相が+πに到達した位置で、位相が−πにステップ状に減少する。 The second graph G12 from the top of FIG. 5 is a graph showing the phase of the graph G11. The horizontal axis of the graph G12 is the X-axis, and the vertical axis is the phase Q. The phase Q varies from −π to + π. Therefore, the graph G12 becomes a saw blade-shaped graph. That is, in the graph G12, the phase increases linearly from −π to + π as the X coordinate increases, and the phase decreases stepwise to −π at the position where the phase reaches + π.
図5の最も下側のグラフG13は、図5の上から2番目のグラフG12に対して、位相接続を行った後のグラフを示す。グラフG13の横軸は、X軸であり、縦軸は、位相φである。グラフG12では、位相が+πに到達した位置で位相が−πにステップ状に減少するが、グラフG13では、位相のステップ状の変化をさせないように、位相が+πから−πに減少する度に、位相を2×πだけ増加する。その結果,グラフG13では、X座標の増加に伴って位相φが直線状に増加する。 The lowermost graph G13 of FIG. 5 shows a graph after making a phase connection with respect to the second graph G12 from the top of FIG. The horizontal axis of the graph G13 is the X-axis, and the vertical axis is the phase φ. In the graph G12, the phase decreases stepwise to −π at the position where the phase reaches + π, but in the graph G13, every time the phase decreases from + π to −π so as not to change the phase stepwise. , Increase the phase by 2 × π. As a result, in the graph G13, the phase φ linearly increases as the X coordinate increases.
グラフG14は、パターン画像PN2に対応する。グラフG14は、グラフG13と比較して傾斜が小さい。すなわち、グラフG13では、位相φが2×πだけ変化するためのX軸の座標の差が距離L1であるのに対して、グラフG14では、位相φが2×πだけ変化するためのX軸の座標の差が距離L2である。距離L2は、距離L1より大きい。距離L2と距離L1との差は、変位ΔLを示す。
このようにして、算出部813は、試験対象TPの表面の変位分布を算出することができる。
The graph G14 corresponds to the pattern image PN2. The slope of the graph G14 is smaller than that of the graph G13. That is, in the graph G13, the difference in the coordinates of the X-axis for changing the phase φ by 2 × π is the distance L1, whereas in the graph G14, the X-axis for changing the phase φ by 2 × π. The difference between the coordinates of is the distance L2. The distance L2 is larger than the distance L1. The difference between the distance L2 and the distance L1 indicates the displacement ΔL.
In this way, the
[1−5.欠陥領域を含む場合の課題]
図6は、本発明の実施形態に係る欠落領域HLを含むパターン画像PN3の一例を示す図である。図6に示すパターン画像PN3は、試験対象TPが上下方向に伸びた状態におけるパターンPTNの一例を示す。すなわち、パターン画像PN3には、方形状の黒塗り画像Sij(i=1〜n,j=1〜8)が左右方向及び上下方向に略等間隔で配置されている。
[1-5. Challenges when including defective areas]
FIG. 6 is a diagram showing an example of the pattern image PN3 including the missing region HL according to the embodiment of the present invention. The pattern image PN3 shown in FIG. 6 shows an example of the pattern PTN in a state where the test target TP is extended in the vertical direction. That is, in the pattern image PN3, square black-painted images Sij (i = 1 to n, j = 1 to 8) are arranged at substantially equal intervals in the horizontal direction and the vertical direction.
また、パターン画像PN3には、欠落領域HLが形成されている。欠落領域HLは、パターン画像PN3の一部が欠落した領域を示す。図6に示す欠落領域HLは、円形状に形成される。欠落領域HLによって、4つの黒塗り画像Sij(i=5〜6,j=4〜5)が欠落している。X軸上においては、黒塗り画像S54と黒塗り画像S64とが欠落している。 Further, a missing region HL is formed in the pattern image PN3. The missing area HL indicates a region where a part of the pattern image PN3 is missing. The missing region HL shown in FIG. 6 is formed in a circular shape. Due to the missing region HL, four black-painted images Sij (i = 5 to 6, j = 4 to 5) are missing. On the X-axis, the black-painted image S54 and the black-painted image S64 are missing.
図7は、欠落領域HLを含むパターン画像PN3に対して本発明の実施形態に係る変位分布算出処理を実行する場合の課題の一例を示す図である。
図7の最も上のグラフG21は、X軸方向の輝度Bの変化を正弦波近似したグラフである。グラフG21の横軸は、X軸であり、縦軸は、輝度Bである。欠落領域HLでは、黒塗り画像S54と黒塗り画像S64とが欠落しているため、輝度Bが、例えば試験対象TPを構成する材料の色に対応する。そこで、欠落領域HLでは、輝度Bが不規則に変化している。その結果、欠落領域HLでは、正弦波近似をすることができない。
FIG. 7 is a diagram showing an example of a problem when executing the displacement distribution calculation process according to the embodiment of the present invention on the pattern image PN3 including the missing region HL.
The graph G21 at the top of FIG. 7 is a graph obtained by sine-wave approximation of the change in luminance B in the X-axis direction. The horizontal axis of the graph G21 is the X-axis, and the vertical axis is the luminance B. Since the black-painted image S54 and the black-painted image S64 are missing in the missing region HL, the brightness B corresponds to, for example, the color of the material constituting the test target TP. Therefore, in the missing region HL, the brightness B changes irregularly. As a result, the sine wave approximation cannot be performed in the missing region HL.
図7の上から2番目のグラフG22は、グラフG21の位相を示すグラフである。グラフG22の横軸は、X軸であり、縦軸は、位相Qである。位相Qは、−πから+πまでの間で変化する。欠落領域HLでは、輝度Bが不規則に変化しているため、位相Qも、−πから+πまでの間で変化しているが、鋸刃状のグラフにはなっていない。 The second graph G22 from the top of FIG. 7 is a graph showing the phase of the graph G21. The horizontal axis of the graph G22 is the X-axis, and the vertical axis is the phase Q. The phase Q varies from −π to + π. In the missing region HL, since the luminance B changes irregularly, the phase Q also changes from −π to + π, but the graph does not have a sawtooth shape.
図7の最も下側のグラフG23は、図7の上から2番目のグラフG22に対して、位相接続を行った後のグラフを示す。グラフG23の横軸は、X軸であり、縦軸は、位相φである。グラフG22では、位相が+πに到達した位置で位相が−πにステップ状に減少するが、グラフG23では、位相のステップ状の変化をさせないように、位相が+πから−πに減少する度に、位相を2×πだけ増加する。その結果,グラフG23では、X座標の増加に伴って位相φが増加する。ただし、グラフG23において欠落領域HLでは、X座標の増加に伴って位相φが不規則に変化しながら増加している。グラフG13では、X座標の増加に伴って位相φが直線状に増加するのに対して、グラフG23は、X座標の増加に伴って位相φが直線状には増加しない。そこで、このままでは、算出部813は、試験対象TPの表面の変位分布を算出することができないことになる。
本発明の実施形態では、この課題を解消するために、補完部812が、欠落領域HLに対応するパターン画像PNを補完して全体補完画像PCを生成する。算出部813は、全体補完画像PCに基づき、試験対象TPの表面の変位分布を算出する。
The lowermost graph G23 of FIG. 7 shows a graph after making a phase connection with respect to the second graph G22 from the top of FIG. 7. The horizontal axis of the graph G23 is the X-axis, and the vertical axis is the phase φ. In the graph G22, the phase decreases stepwise to −π at the position where the phase reaches + π, but in the graph G23, every time the phase decreases from + π to −π so as not to change the phase stepwise. , Increase the phase by 2 × π. As a result, in the graph G23, the phase φ increases as the X coordinate increases. However, in the missing region HL in the graph G23, the phase φ is increasing while changing irregularly as the X coordinate increases. In the graph G13, the phase φ increases linearly as the X coordinate increases, whereas in the graph G23, the phase φ does not linearly increase as the X coordinate increases. Therefore, as it is, the
In the embodiment of the present invention, in order to solve this problem, the
[1−6.学習データ]
図8は、本発明の第1実施形態に係る学習済モデルMDを生成する学習データDLの一例を示す図である。
学習データDLは、欠落領域HLを含むパターン画像PNの情報と、欠落領域HLを含まないパターン画像PMの情報とを対応付けたものである。欠落領域HLを含むパターン画像PNを、以下の説明では、欠落画像PNと記載する場合がある。
欠落領域HLを含まないパターン画像PMは、撮像部811によって生成される。欠落画像PNは、生成部712によって欠落領域HLを含まないパターン画像PMから生成される。
[1-6. Learning data]
FIG. 8 is a diagram showing an example of a training data DL that generates a trained model MD according to the first embodiment of the present invention.
The learning data DL correlates the information of the pattern image PN including the missing area HL with the information of the pattern image PM not including the missing area HL. In the following description, the pattern image PN including the missing area HL may be referred to as a missing image PN.
The pattern image PM that does not include the missing region HL is generated by the
図8の最も上段の左側に配置されたパターン画像PMは、欠落領域HLを含まないパターン画像PMの一例を示す。パターン画像PMは、横長の矩形状の画像であって、正方形状の黒塗り画像が左右方向及び上下方向に等間隔で配置されている。
図8の最も上段の右側に配置された欠落画像PNは、欠落領域HLを含むパターン画像の一例を示す。パターン画像PMの左側の上下方向中央部に矩形形状の欠落領域HLを配置することによって、欠落画像PNが生成されている。
The pattern image PM arranged on the left side of the uppermost row of FIG. 8 shows an example of the pattern image PM that does not include the missing region HL. The pattern image PM is a horizontally long rectangular image in which square black-painted images are arranged at equal intervals in the horizontal direction and the vertical direction.
The missing image PN arranged on the upper right side of FIG. 8 shows an example of a pattern image including the missing region HL. The missing image PN is generated by arranging the rectangular missing region HL in the vertical center on the left side of the pattern image PM.
図8の上から2段目の左側に配置されたパターン画像PMは、欠落領域HLを含まないパターン画像PMの一例を示す。パターン画像PMは、正方形状の画像であって、正方形状の黒塗り画像が左右方向及び上下方向に等間隔で配置されている。黒塗り画像のサイズは、図8の最も上段の左側に配置されたパターン画像PMの黒塗り画像のサイズより小さい。
図8の上から2段目の右側に配置された欠落画像PNは、欠落領域HLを含むパターン画像の一例を示す。パターン画像PMの右端の上下方向中央部に矩形形状の欠落領域HLを配置することによって、欠落画像PNが生成されている。
The pattern image PM arranged on the left side of the second row from the top of FIG. 8 shows an example of the pattern image PM that does not include the missing region HL. The pattern image PM is a square image in which square black-painted images are arranged at equal intervals in the horizontal direction and the vertical direction. The size of the black-painted image is smaller than the size of the black-painted image of the pattern image PM arranged on the left side of the uppermost row in FIG.
The missing image PN arranged on the right side of the second row from the top of FIG. 8 shows an example of a pattern image including the missing region HL. The missing image PN is generated by arranging the rectangular missing region HL at the center of the right end of the pattern image PM in the vertical direction.
図8の上から3段目の左側に配置されたパターン画像PMは、欠落領域HLを含まないパターン画像PMの一例を示す。パターン画像PMは、縦長の矩形状の画像であって、正方形状の黒塗り画像が左右方向及び上下方向に等間隔で配置されている。黒塗り画像のサイズは、図8の最も上段の左側に配置されたパターン画像PMの黒塗り画像のサイズより小さく、図8の上から2段目の左側に配置されたパターン画像PMの黒塗り画像のサイズより大きい。
図8の上から3段目の右側に配置された欠落画像PNは、欠落領域HLを含むパターン画像の一例を示す。欠落画像PNの左側の上部に縦長の楕円形状の欠落領域HLを配置することによって、欠落画像PNが生成されている。
The pattern image PM arranged on the left side of the third row from the top of FIG. 8 shows an example of the pattern image PM that does not include the missing region HL. The pattern image PM is a vertically long rectangular image, and square black-painted images are arranged at equal intervals in the horizontal direction and the vertical direction. The size of the black-painted image is smaller than the size of the black-painted image of the pattern image PM arranged on the left side of the uppermost row in FIG. 8, and the black-painted image PM arranged on the left side of the second row from the top of FIG. Larger than the size of the image.
The missing image PN arranged on the right side of the third row from the top of FIG. 8 shows an example of a pattern image including the missing region HL. The missing image PN is generated by arranging the vertically long elliptical missing region HL on the upper left side of the missing image PN.
図8を参照して説明したように、生成部712は、決定部711が決定した位置PS及びサイズSZの所定形状の欠落画像PNを生成する。所定形状は、矩形形状を含む。すなわち、欠落領域HLを含まないパターン画像PMが1枚あれば、複数の欠落画像PNを生成できる。例えば、位置PSとして9箇所の位置のいずれかを選択し、サイズSZとして、4種類のサイズのいずれかを選択する場合には、36枚(=9×4)の欠落画像PNを生成できる。
したがって、生成部712は、決定部711が決定した位置PS及びサイズSZの所定形状の欠落画像PNを生成することによって、多数の欠落画像PNを生成できる。
As described with reference to FIG. 8, the
Therefore, the
また、学習済モデルMDは、欠落画像PNの情報が入力された場合に、全体補完画像PCの情報を出力するように学習部713によって機械学習される。全体補完画像PCは、欠落領域HLを含まないパターン画像PMに対応する。
Further, the trained model MD is machine-learned by the
[1−7.第2制御部の処理]
図9は、本発明の実施形態に係る第2制御部7の処理の一例を示すフローチャートである。なお、学習データ記憶部714には、欠落領域HLを含まない複数のパターン画像PMが予め記憶されている。
まず、ステップS101において、第2制御部7は、学習データ記憶部714からパターン画像PMを読み出す。
次に、ステップS103において、決定部711は、欠落領域HLの位置PS及びサイズSZを決定する。
次に、ステップS105において、生成部712は、パターン画像PMに基づいて、決定部711が決定した位置PS及びサイズSZの所定形状の欠落領域HLを含む欠落画像PNを生成する。所定形状は、例えば矩形形状である。
次に、ステップS107において、生成部712は、欠落画像PNとパターン画像PMとを対応付けて、学習データ記憶部714に記憶する。
[1-7. Processing of the second control unit]
FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing of the
First, in step S101, the
Next, in step S103, the
Next, in step S105, the
Next, in step S107, the
次に、ステップS109において、決定部711は、サイズSZの決定を終了するか否かを判定する。
サイズSZの決定を終了しないと決定部711が判定した場合(ステップS109;NO)には、処理がステップS103に戻る。サイズSZの決定を終了すると決定部711が判定した場合(ステップS109;YES)には、処理がステップS111に進む。
そして、ステップS111において、決定部711は、位置PSの決定を終了するか否かを判定する。
位置PSの決定を終了しないと決定部711が判定した場合(ステップS111;NO)には、処理がステップS103に戻る。位置PSの決定を終了すると決定部711が判定した場合(ステップS111;YES)には、処理がステップS113に進む。
そして、ステップS113において、第2制御部7は、学習データ記憶部714からのパターン画像PMの読み出しを終了するか否かを判定する。
学習データ記憶部714からのパターン画像PMの読み出しを終了しないと第2制御部7が判定した場合(ステップS113;NO)には、処理がステップS101に戻る。学習データ記憶部714からのパターン画像PMの読み出しを終了すると第2制御部7が判定した場合(ステップS113;YES)には、処理がステップS115に進む。
そして、ステップS115において、学習部713が、学習データ記憶部714に記憶された学習データDLに基づき機械学習を実行し、学習済モデルMDを生成し、生成した学習済モデルMDを学習済モデル記憶部715に記憶し、処理が終了する。
Next, in step S109, the
If the
Then, in step S111, the
If the
Then, in step S113, the
When the
Then, in step S115, the
[1−8.補完部の処理における第1の例]
図10は、本発明の第1実施形態に係る補完部812の処理の第1の例を示す図である。
補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PNの情報を、学習済モデルMDに入力し、欠落領域HLを含まないパターン画像PMの情報を、学習済モデルMDから出力させる。
そして、補完部812は、パターン画像PMから欠落領域HLに対応する欠落補完画像PCHを切り出す切出処理を実行する。
次に、補完部812は、欠落補完画像PCHと、欠落領域HLを含むパターン画像PNと、を合成することによって、全体補完画像PCを生成する。
このようにして、補完部812は、全体補完画像PCを生成する。
[1-8. First example in the processing of the complementary part]
FIG. 10 is a diagram showing a first example of processing of the
The
Then, the
Next, the
In this way, the
なお、パターン画像PMを全体補完画像PCとして用いない理由は、欠落領域HL以外の領域においてパターン画像が歪んでいるパターン画像PMが、学習済モデルMDから出力される場合があるからである。
このような場合であっても、補完部812は、欠落補完画像PCHと、欠落領域HLを含むパターン画像PNと、を合成することによって、全体補完画像PCを生成するため、歪んだパターン画像PMが全体補完画像PCに含まれることを抑制できる。
The reason why the pattern image PM is not used as the overall complementary image PC is that the pattern image PM in which the pattern image is distorted in a region other than the missing region HL may be output from the trained model MD.
Even in such a case, the
[1−9.補完部の処理における第2の例]
図11は、本発明の第1実施形態に係る補完部812の処理の第2の例を示す図である。第2の例では、図11に示すように、撮像部811が、欠落領域HLを含むパターン画像PNを生成する度に、補完部812は、図10を参照して説明した処理を実行する。
[1-9. Second example in the processing of the complementary part]
FIG. 11 is a diagram showing a second example of processing of the
撮像部811は、例えば、時間T1と時間T2と時間T3とにおいて、欠落領域HLを含むパターン画像PNを生成する。時間T1において生成されるパターン画像PNをパターン画像PK1と記載する場合がある。時間T2において生成されるパターン画像PNをパターン画像PK2と記載する場合がある。時間T3において生成されるパターン画像PNをパターン画像PK3と記載する場合がある。時間T1と時間T2との間は、所定時間であり、時間T2と時間T3との間は、所定時間である。所定時間は、例えば0.01秒である。
The
補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PK1の情報を、学習済モデルMDに入力し、欠落領域HLを含まないパターン画像PM1の情報を、学習済モデルMDから出力させる。
そして、補完部812は、パターン画像PM1から欠落領域HLに対応する欠落補完画像PCH1を切り出す切出処理を実行する。
次に、補完部812は、欠落補完画像PCH1と、欠落領域HLを含むパターン画像PK1と、を合成することによって、全体補完画像PC1を生成する。
The
Then, the
Next, the
また、補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PK2の情報を、学習済モデルMDに入力し、欠落領域HLを含まないパターン画像PM2の情報を、学習済モデルMDから出力させる。
そして、補完部812は、パターン画像PM2から欠落領域HLに対応する欠落補完画像PCH2を切り出す切出処理を実行する。
次に、補完部812は、欠落補完画像PCH2と、欠落領域HLを含むパターン画像PK2と、を合成することによって、全体補完画像PC2を生成する。
Further, the
Then, the
Next, the
また、補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PK3の情報を、学習済モデルMDに入力し、欠落領域HLを含まないパターン画像PM3の情報を、学習済モデルMDから出力させる。
そして、補完部812は、パターン画像PM3から欠落領域HLに対応する欠落補完画像PCH3を切り出す切出処理を実行する。
次に、補完部812は、欠落補完画像PCH3と、欠落領域HLを含むパターン画像PK3と、を合成することによって、全体補完画像PC3を生成する。
Further, the
Then, the
Next, the
上記第2の例における第1制御部8の処理を説明する。
図12は、第2の例における第1制御部8の処理の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップS201において、第1制御部8は、引張試験機1が引張試験を開始したか否かを判定する。
引張試験機1が引張試験を開始していないと第1制御部8が判定した場合(ステップS201;NO)には、処理が待機状態になる。引張試験機1が引張試験を開始したと第1制御部8が判定した場合(ステップS201;YES)には、処理がステップS203に進む。
そして、ステップS203において、撮像部811は、撮像タイミングであるか否かを判定する。撮像タイミングは、カメラ6が撮像を実行するタイミングを示す。
撮像タイミングではないと撮像部811が判定した場合(ステップS203;NO)には、処理が待機状態になる。撮像タイミングであると撮像部811が判定した場合(ステップS203;YES)には、処理がステップS205に進む。
そして、ステップS205において、撮像部811が、カメラ6にパターンPTNを撮像させて、パターンPTNの画像を示すパターン画像PNを生成する。
The processing of the
FIG. 12 is a flowchart showing an example of the processing of the
First, in step S201, the
When the
Then, in step S203, the
When the
Then, in step S205, the
次に、ステップS207において、第1制御部8は、パターン画像PNが欠落領域HLを含むか否かを判定する。
パターン画像PNが欠落領域HLを含まないと第1制御部8が判定した場合(ステップS207;NO)には、処理がステップS215に進む。パターン画像PNが欠落領域HLを含むと第1制御部8が判定した場合(ステップS207;YES)には、処理がステップS209に進む。
そして、ステップS209において、補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PNの情報を、学習済モデルMDに入力し、欠落領域HLを含まないパターン画像PMの情報を、学習済モデルMDから出力させる。
次に、ステップS211において、補完部812は、パターン画像PMから欠落領域HLに対応する欠落補完画像PCHを切り出す切出処理を実行する。
次に、ステップS213において、補完部812は、欠落補完画像PCHと、欠落領域HLを含むパターン画像PNと、を合成することによって、全体補完画像PCを生成する。
Next, in step S207, the
When the
Then, in step S209, the
Next, in step S211 the
Next, in step S213, the
次に、ステップS215において、算出部813は、全体補完画像PCに基づき、試験対象TPの表面の変位分布を算出する。
次に、ステップS217において、第1制御部8は、引張試験機1が引張試験を終了したか否かを判定する。
引張試験機1が引張試験を終了していないと第1制御部8が判定した場合(ステップS217;NO)には、処理がステップS203に戻る。引張試験機1が引張試験を終了したと第1制御部8が判定した場合(ステップS217;YES)には、処理が終了する。
Next, in step S215, the
Next, in step S217, the
When the
ステップS205が「撮像ステップ」の一例に対応する。ステップS209、ステップS211及びステップS213が、「補完ステップ」の一例に対応する。ステップS215が「算出ステップ」の一例に対応する。 Step S205 corresponds to an example of the “imaging step”. Step S209, step S211 and step S213 correspond to an example of the "complementary step". Step S215 corresponds to an example of the “calculation step”.
[1−10.補完部の処理における第3の例]
図13は、本発明の第1実施形態に係る補完部812の処理の第3の例を示す図である。第3の例では、撮像部811が、欠落領域HLを含むパターン画像PNを初めて生成したときに限って、補完部812は、図10を参照して説明した処理を実行する。
[1-10. Third example in the processing of the complementary part]
FIG. 13 is a diagram showing a third example of processing of the
撮像部811は、例えば、時間T1と時間T2と時間T3とにおいて、欠落領域HLを含むパターン画像PNを生成する。時間T1において生成されるパターン画像PNをパターン画像PK1と記載する場合がある。時間T2において生成されるパターン画像PNをパターン画像PK2と記載する場合がある。時間T3において生成されるパターン画像PNをパターン画像PK3と記載する場合がある。時間T1と時間T2との間は、所定時間であり、時間T2と時間T3との間は、所定時間である。所定時間は、例えば、0.01秒である。
The
補完部812は、欠落領域HL1を含むパターン画像PK1の情報を、学習済モデルMDに入力し、欠落領域HLを含まないパターン画像PM1の情報を、学習済モデルMDから出力させる。
そして、補完部812は、パターン画像PM1から欠落領域HL1に対応する欠落補完画像PCH1を切り出す切出処理を実行する。
次に、補完部812は、欠落補完画像PCH1と、欠落領域HL1を含むパターン画像PK1と、を合成することによって、全体補完画像PC1を生成する。
The
Then, the
Next, the
また、補完部812は、パターン画像PK1に含まれる欠落領域HL1と、パターン画像PK2に含まれる欠落領域HL2とに基づき、欠落補完画像PCH1に対して射影変換を実行して、欠落補完画像PCH2を生成する。具体的には、補完部812は、欠落補完画像PCH2のサイズが、欠落領域HL2のサイズと一致するように、欠落補完画像PCH1に対して射影変換を実行して、欠落補完画像PCH2を生成する。
パターン画像PK1は、「第1のパターン画像」の一例に対応する。パターン画像PK2は、「第2のパターン画像」の一例に対応する。欠落補完画像PCH1は、「第1の補完画像」の一例に対応する。欠落補完画像PCH2は、「第2の補完画像」の一例に対応する。
そして、補完部812は、欠落補完画像PCH2と、パターン画像PK2と、を合成することによって、全体補完画像PC2を生成する。
Further, the
The pattern image PK1 corresponds to an example of the "first pattern image". The pattern image PK2 corresponds to an example of the "second pattern image". The missing complementary image PCH1 corresponds to an example of the "first complementary image". The missing complementary image PCH2 corresponds to an example of the "second complementary image".
Then, the
また、補完部812は、パターン画像PK1に含まれる欠落領域HL1と、パターン画像PK3に含まれる欠落領域HL3とに基づき、欠落補完画像PCH1に対して射影変換を実行して、欠落補完画像PCH3を生成する。具体的には、補完部812は、欠落補完画像PCH3のサイズが、欠落領域HL3のサイズと一致するように、欠落補完画像PCH1に対して射影変換を実行して、欠落補完画像PCH3を生成する。
パターン画像PK3は、「第2のパターン画像」の一例に対応する。欠落補完画像PCH3は、「第2の補完画像」の一例に対応する。
そして、補完部812は、欠落補完画像PCH3と、パターン画像PK3と、を合成することによって、全体補完画像PC3を生成する。
Further, the
The pattern image PK3 corresponds to an example of the "second pattern image". The missing complementary image PCH3 corresponds to an example of the "second complementary image".
Then, the
上記第3の例における第1制御部8の処理を説明する。
図14は、第3の例における第1制御部8の処理の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップS301において、第1制御部8は、引張試験機1が引張試験を開始したか否かを判定する。
引張試験機1が引張試験を開始していないと第1制御部8が判定した場合(ステップS301;NO)には、処理が待機状態になる。引張試験機1が引張試験を開始したと第1制御部8が判定した場合(ステップS301;YES)には、処理がステップS303に進む。
そして、ステップS303において、撮像部811は、撮像タイミングであるか否かを判定する。撮像タイミングは、カメラ6が撮像を実行するタイミングを示す。
撮像タイミングではないと撮像部811が判定した場合(ステップS303;NO)には、処理が待機状態になる。撮像タイミングであると撮像部811が判定した場合(ステップS303;YES)には、処理がステップS305に進む。
そして、ステップS305において、撮像部811が、カメラ6にパターンPTNを撮像させて、パターンPTNの画像を示すパターン画像PNを生成する。
The processing of the
FIG. 14 is a flowchart showing an example of the processing of the
First, in step S301, the
When the
Then, in step S303, the
When the
Then, in step S305, the
次に、ステップS307において、第1制御部8は、パターン画像PNが欠落領域HLを含むか否かを判定する。
パターン画像PNが欠落領域HLを含まないと第1制御部8が判定した場合(ステップS307;NO)には、処理がステップS321に進む。パターン画像PNが欠落領域HLを含むと第1制御部8が判定した場合(ステップS307;YES)には、処理がステップS309に進む。
そして、ステップS309において、第1制御部8は、欠落補完画像PCHを生成済であるか否かを判定する。
欠落補完画像PCHを生成済ではないと第1制御部8が判定した場合(ステップS309;NOS)には、処理がステップS311に進む。
そして、ステップS311において、補完部812は、欠落領域HLを含むパターン画像PNの情報を、学習済モデルMDに入力し、欠落領域HLを含まないパターン画像PMの情報を、学習済モデルMDから出力させる。
次に、ステップS313において、補完部812は、パターン画像PMから欠落領域HLに対応する欠落補完画像PCHを切り出す切出処理を実行する。そして、処理がステップS319に進む。
Next, in step S307, the
When the
Then, in step S309, the
When the
Then, in step S311 the
Next, in step S313, the
欠落補完画像PCHを生成済であると第1制御部8が判定した場合(ステップS309;YES)には、処理がステップS315に進む。
そして、ステップS315において、補完部812は、欠落領域HLのサイズを取得する。
次に、ステップS317において、補完部812は、欠落領域HLのサイズに基づき、欠落補完画像PCHに対して射影変換を実行して、欠落補完画像PCHを生成する。
次に、ステップS319において、補完部812は、欠落補完画像PCHと、欠落領域HLを含むパターン画像PNと、を合成することによって、全体補完画像PCを生成する。
When the
Then, in step S315, the
Next, in step S317, the
Next, in step S319, the
次に、ステップS321において、算出部813は、全体補完画像PCに基づき、試験対象TPの表面の変位分布を算出する。
次に、ステップS323において、第1制御部8は、引張試験機1が引張試験を終了したか否かを判定する。
引張試験機1が引張試験を終了していないと第1制御部8が判定した場合(ステップS323;NO)には、処理がステップS303に戻る。引張試験機1が引張試験を終了したと第1制御部8が判定した場合(ステップS323;YES)には、処理が終了する。
Next, in step S321, the
Next, in step S323, the
When the
ステップS205が「撮像ステップ」の一例に対応する。ステップS311、ステップS313、ステップS315、ステップS317及びステップS319が、「補完ステップ」の一例に対応する。ステップS321が「算出ステップ」の一例に対応する。 Step S205 corresponds to an example of the “imaging step”. Step S311 and step S313, step S315, step S317 and step S319 correspond to an example of the "complementary step". Step S321 corresponds to an example of the "calculation step".
[補完部812の第2実施形態]
図15は、補完部812の第2実施形態の一例を示す図である。
補完部812の第1実施形態では、補完部812が学習済モデルMDを用いて補完画像PCを生成したが、補完部812の第2実施形態では、補完部812が学習済モデルMDを用いることなく補完画像PCを生成する。
より詳細には、補完部812が、欠落領域HLに対応するパターン画像PNを補完して補完画像PCを生成すればよい。
図15に示すように、補完部812が、例えば、欠落領域HLの周囲のパターン画像PNから、欠落領域HLと同一のサイズのパターン画像PCAをコピーする。そして、補完部812が、コピーしたパターン画像PCAを欠落領域HLに嵌め込むことによって補完画像PCを生成してもよい。
この処理において、コピーするパターン画像PCAを決定する処理は、ユーザからの操作に従って実行してもよい。
なお、パターン画像PCAは、欠落領域HLに近接する位置からコピーすることが好ましい。この場合には、パターン画像PCAにおける変位が、欠落領域HLにおけるパターン画像PNの変位と近似するからである。
[Second Embodiment of Complementary Unit 812]
FIG. 15 is a diagram showing an example of the second embodiment of the
In the first embodiment of the
More specifically, the
As shown in FIG. 15, the
In this process, the process of determining the pattern image PCA to be copied may be executed according to the operation from the user.
The pattern image PCA is preferably copied from a position close to the missing area HL. In this case, the displacement in the pattern image PCA approximates the displacement of the pattern image PN in the missing region HL.
[6.態様と効果]
上述した実施形態及び変形例は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
[6. Aspects and effects]
It will be understood by those skilled in the art that the above-described embodiments and modifications are specific examples of the following aspects.
(第1項)
一態様に関わる変位分布計測装置は、物体の表面に形成されたパターンの画像に基いて、前記物体の表面の変位分布を計測する変位分布計測装置であって、前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像部と、前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完部と、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出部と、を備える、変位分布計測装置である。
(Section 1)
The displacement distribution measuring device according to one aspect is a displacement distribution measuring device that measures the displacement distribution on the surface of the object based on the image of the pattern formed on the surface of the object, and is a pattern image showing the image of the pattern. An imaging unit that generates a complementary image, and a complementary unit that complements the pattern image corresponding to the missing area to generate a complementary image when the pattern image includes a missing area in which a part of the pattern image is missing. A displacement distribution measuring device including a calculation unit for calculating a displacement distribution on the surface of the object based on a complementary image.
第1項に記載の変位分布計測装置によれば、パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、補完部が、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成し、算出部が、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する。したがって、パターン画像の一部が欠落した場合であっても、物体の表面の変位分布を算出できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the first item, when the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, the complementary unit complements the pattern image corresponding to the missing region. A complementary image is generated, and the calculation unit calculates the displacement distribution on the surface of the object based on the complementary image. Therefore, the displacement distribution on the surface of the object can be calculated even when a part of the pattern image is missing.
(第2項)
第1項に記載の変位分布計測装置において、前記補完部は、前記欠落領域を含む前記パターン画像の情報と、前記欠落領域に対応する前記パターン画像が補完された前記補完画像の情報とを対応付けた学習データに基づき生成された学習済モデル、を備える。
(Section 2)
In the displacement distribution measuring device according to the first item, the complementary unit corresponds the information of the pattern image including the missing region with the information of the complementary image to which the pattern image corresponding to the missing region is complemented. It has a trained model, which is generated based on the attached training data.
第2項に記載の変位分布計測装置によれば、前記補完部は、前記欠落領域を含む前記パターン画像の情報と、前記欠落領域に対応する前記パターン画像が補完された前記補完画像の情報とを対応付けた学習データに基づき生成された学習済モデル、を備える。したがって、学習済モデルを用いて、前記補完画像を容易に求めることができる。 According to the displacement distribution measuring device according to the second item, the complementary unit includes the information of the pattern image including the missing region and the information of the complementary image to which the pattern image corresponding to the missing region is complemented. A trained model, which is generated based on the training data associated with the above, is provided. Therefore, the complementary image can be easily obtained by using the trained model.
(第3項)
第2項に記載の変位分布計測装置において、前記補完部は、前記欠落領域を含む前記パターン画像の情報を、前記学習済モデルに入力し、前記欠落領域に対応する前記補完画像の情報を、前記学習済モデルから出力させる。
(Section 3)
In the displacement distribution measuring device according to the second item, the complementary unit inputs the information of the pattern image including the missing region into the trained model, and inputs the information of the complementary image corresponding to the missing region to the trained model. Output from the trained model.
第3項に記載の変位分布計測装置によれば、前記補完部は、前記欠落領域を含む前記パターン画像の情報を、前記学習済モデルに入力し、前記欠落領域に対応する前記補完画像の情報を、前記学習済モデルから出力させる。したがって、学習済モデルを用いて、前記欠落領域に対応する前記補完画像を容易に求めることができる。 According to the displacement distribution measuring device according to the third item, the complementary unit inputs the information of the pattern image including the missing region into the trained model, and the information of the complementary image corresponding to the missing region. Is output from the trained model. Therefore, the complementary image corresponding to the missing region can be easily obtained by using the trained model.
(第4項)
第3項に記載の変位分布計測装置において、前記補完部は、前記欠落領域を含む前記パターン画像と、前記欠落領域に対応する前記補完画像と、を合成することによって、前記補完画像を生成する。
(Section 4)
In the displacement distribution measuring device according to the third item, the complementary unit generates the complementary image by synthesizing the pattern image including the missing region and the complementary image corresponding to the missing region. ..
第4項に記載の変位分布計測装置によれば、前記補完部は、前記欠落領域を含む前記パターン画像と、前記欠落領域に対応する前記補完画像と、を合成することによって、前記補完画像を生成する。したがって、前記補完部は、正確な補完画像を生成できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the fourth item, the complementary unit obtains the complementary image by synthesizing the pattern image including the missing region and the complementary image corresponding to the missing region. Generate. Therefore, the complementary unit can generate an accurate complementary image.
(第5項)
第2項から第4項のいずれか1項に記載の変位分布計測装置において、前記撮像部は、所定時間毎に前記パターン画像を生成し、前記補完部は、前記撮像部が前記パターン画像を生成する度に、前記補完画像を生成する。
(Section 5)
In the displacement distribution measuring device according to any one of
第5項に記載の変位分布計測装置によれば、前記撮像部は、所定時間毎に前記パターン画像を生成し、前記補完部は、前記撮像部が前記パターン画像を生成する度に、前記補完画像を生成する。したがって、所定時間毎の変位分布を算出できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the fifth item, the imaging unit generates the pattern image at predetermined time intervals, and the complementary unit generates the pattern image every time the imaging unit generates the pattern image. Generate an image. Therefore, the displacement distribution for each predetermined time can be calculated.
(第6項)
第5項に記載の変位分布計測装置において、前記補完部は、前記パターン画像が前記欠落領域を含む場合には、前記撮像部が前記パターン画像を生成する度に、前記欠落領域を含む前記パターン画像の情報を、前記学習済モデルに入力し、前記欠落領域に対応する前記補完画像の情報を前記学習済モデルから出力させることによって、前記補完画像を生成する。
(Section 6)
In the displacement distribution measuring device according to the fifth item, when the pattern image includes the missing region, the complementary unit includes the missing region each time the imaging unit generates the pattern image. The complementary image is generated by inputting image information into the trained model and outputting information of the complementary image corresponding to the missing region from the trained model.
第6項に記載の変位分布計測装置によれば、前記補完部は、前記撮像部が前記パターン画像を生成する度に、前記欠落領域を含む前記パターン画像の情報を、前記学習済モデルに入力し、前記欠落領域に対応する前記補完画像の情報を前記学習済モデルから出力させることによって、前記補完画像を生成する。したがって、前記撮像部が前記パターン画像を生成する度に、前記欠落領域に対応する前記補完画像の情報を前記学習済モデルから出力させることによって、前記補完画像を生成するため、正確な補完画像を生成できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the sixth item, each time the imaging unit generates the pattern image, the complementary unit inputs the information of the pattern image including the missing region into the trained model. Then, the complementary image is generated by outputting the information of the complementary image corresponding to the missing region from the trained model. Therefore, every time the imaging unit generates the pattern image, the information of the complementary image corresponding to the missing region is output from the trained model to generate the complementary image, so that an accurate complementary image can be obtained. Can be generated.
(第7項)
第5項に記載の変位分布計測装置において、前記補完部は、前記パターン画像が前記欠落領域を含む場合に、前記欠落領域を含む第1の前記パターン画像の情報を、前記学習済モデルに入力し、前記欠落領域に対応する第1の前記補完画像の情報を前記学習済モデルから出力させることによって、前記補完画像を生成し、前記第1の前記パターン画像の後に、前記撮像部が第2の前記パターン画像を生成する度に、前記第2の前記パターン画像における前記欠落領域に対応する第2の前記補完画像を、前記欠落領域の変形に応じて前記第1の前記補完画像を射影変換することによって生成する。
(Section 7)
In the displacement distribution measuring device according to the fifth item, when the pattern image includes the missing region, the complementary unit inputs the information of the first pattern image including the missing region into the trained model. Then, by outputting the information of the first complementary image corresponding to the missing region from the trained model, the complementary image is generated, and after the first pattern image, the imaging unit second. Each time the pattern image is generated, the second complementary image corresponding to the missing region in the second pattern image is projected and the first complementary image is projected according to the deformation of the missing region. Generate by doing.
第7項に記載の変位分布計測装置によれば、前記第1の前記パターン画像の後に、前記撮像部が第2の前記パターン画像を生成する度に、前記第2の前記パターン画像における前記欠落領域に対応する第2の前記補完画像を、前記欠落領域の変形に応じて前記第1の前記補完画像を射影変換することによって生成する。したがって、第2の前記補完画像を、前記欠落領域の変形に応じて前記第1の前記補完画像を射影変換することによって生成するため、簡素な処理で第2の前記補完画像を生成できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the seventh item, every time the imaging unit generates the second pattern image after the first pattern image, the missing part in the second pattern image. The second complementary image corresponding to the region is generated by projecting and transforming the first complementary image according to the deformation of the missing region. Therefore, since the second complementary image is generated by projecting the first complementary image according to the deformation of the missing region, the second complementary image can be generated by a simple process.
(第8項)
第1項から第7項のいずれか1項に記載の変位分布計測装置において、前記パターンは、格子状のパターンを示す。
(Section 8)
In the displacement distribution measuring device according to any one of the
第8項に記載の変位分布計測装置によれば、パターンは、格子状のパターンであるため、物体の表面の変位分布を容易に算出できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the eighth item, since the pattern is a grid pattern, the displacement distribution on the surface of the object can be easily calculated.
(第9項)
第8項に記載の変位分布計測装置において、前記算出部は、前記格子の間隔の変化量を算出することによって、前記物体の表面の変位分布を算出する。
(Section 9)
In the displacement distribution measuring device according to the eighth item, the calculation unit calculates the displacement distribution on the surface of the object by calculating the amount of change in the spacing of the grids.
第9項に記載の変位分布計測装置によれば、前記算出部は、前記格子の間隔の変化量を算出することによって、前記物体の表面の変位分布を算出する。したがって、前記物体の表面の変位分布を正確に算出できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the ninth item, the calculation unit calculates the displacement distribution on the surface of the object by calculating the amount of change in the spacing of the grids. Therefore, the displacement distribution on the surface of the object can be calculated accurately.
(第10項)
第1項から第9項のいずれか1項に記載の変位分布計測装置において、前記物体は、材料試験機によって変形される試験対象である。
(Section 10)
In the displacement distribution measuring device according to any one of
第10項に記載の変位分布計測装置によれば、前記物体は、材料試験機によって変形される試験材料であるため、材料試験機によって変形される試験材料の表面の変位分布を正確に算出できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the tenth item, since the object is a test material deformed by the material tester, the displacement distribution on the surface of the test material deformed by the material tester can be accurately calculated. ..
(第11項)
第10項に記載の変位分布計測装置において、前記材料試験機は、引張試験機であって、前記試験対象には、前記欠落領域として円形状の孔が形成される。
(Section 11)
In the displacement distribution measuring device according to
第11項に記載の変位分布計測装置によれば、前記試験材料には、前記欠落領域として円形状の孔が形成される。このように、前記欠落領域が存在する場合であっても、補完部が、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成するため、材料試験機によって変形される試験材料の表面の変位分布を正確に算出できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the eleventh item, a circular hole is formed in the test material as the missing region. In this way, even when the missing region exists, the complementary portion complements the pattern image corresponding to the missing region to generate a complementary image, so that the test material deformed by the material testing machine. The displacement distribution on the surface can be calculated accurately.
(第12項)
第1項から第9項のいずれか1項に記載の変位分布計測装置において、前記物体は、橋梁を含む構造物である。
(Section 12)
In the displacement distribution measuring device according to any one of the
第12項に記載の変位分布計測装置によれば、前記物体は、橋梁を含む構造物であるため、橋梁を含む構造物の表面の変位分布を正確に算出できる。 According to the displacement distribution measuring device according to the twelfth item, since the object is a structure including a bridge, the displacement distribution on the surface of the structure including the bridge can be accurately calculated.
(第13項)
一態様に関わる変位分布計測方法は、物体の表面に形成されたパターンの画像に基いて、前記物体の表面の変位分布を計測する変位分布計測方法であって、前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像ステップと、前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完ステップと、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出ステップと、を含む、変位分布計測方法である。
(Section 13)
The displacement distribution measurement method according to one aspect is a displacement distribution measurement method for measuring the displacement distribution on the surface of the object based on the image of the pattern formed on the surface of the object, and is a pattern image showing the image of the pattern. The imaging step of generating the complementary image, and the complementary step of complementing the pattern image corresponding to the missing region to generate a complementary image when the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing. This is a displacement distribution measurement method including a calculation step of calculating the displacement distribution of the surface of the object based on the complementary image.
第13項に記載の変位形状検出方法によれば、第1項に記載の変位分布計測装置と同様の効果を奏する。 According to the displacement shape detecting method described in the thirteenth item, the same effect as that of the displacement distribution measuring device described in the first item is obtained.
(第14項)
一態様に関わる変位分布計測装置の制御プログラムは、コンピュータを備え、物体の表面に形成されたパターンの画像に基いて、前記物体の表面の変位分布を計測する変位分布計測装置の制御プログラムであって、前記コンピュータを、前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像部、前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完部、及び、前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出部、として機能させる、変位分布計測装置の制御プログラムである。
(Section 14)
The control program of the displacement distribution measuring device according to one aspect is a control program of the displacement distribution measuring device which is equipped with a computer and measures the displacement distribution of the surface of the object based on the image of the pattern formed on the surface of the object. The computer is used as an imaging unit that generates a pattern image showing an image of the pattern, and when the pattern image includes a missing area in which a part of the pattern image is missing, the pattern image corresponding to the missing area is displayed. This is a control program of a displacement distribution measuring device that functions as a complementary unit that complements and generates a complementary image and a calculation unit that calculates the displacement distribution of the surface of the object based on the complementary image.
第14項に記載の変位分布計測装置の制御プログラムによれば、第1項に記載の変位分布計測装置と同様の効果を奏する。
According to the control program of the displacement distribution measuring device according to the
[7.その他の実施形態]
本発明の実施形態では、物体が引張試験機1の試験対象TPである場合について説明したが、物体が橋梁を含む構造物であってもよい。物体が橋梁である場合には、例えば、主桁の側面にパターンを形成する。この場合には、例えば、主桁の上下方向及び左右方向の変位分布を計測できる。
[7. Other embodiments]
In the embodiment of the present invention, the case where the object is the test target TP of the
また、本発明の実施形態では、材料試験機が引張試験機1である場合について説明したが、本発明の実施形態はこれに限定されない。材料試験機が試験対象TPに試験力を付与し、試験対象TPを変形させて材料試験を行えばよい。例えば、材料試験機が、圧縮試験機、曲げ試験機、又はねじり試験機でもよい。
Further, in the embodiment of the present invention, the case where the material tester is the
また、本発明の実施形態では、パターン画像PNがパターン画像PNの一部が欠落した欠落領域HLを含む場合について説明したが、本発明の実施形態は、これに限定されない。例えば、試験対象TPの一部に孔が形成されている形態でもよい。ASTM(American Society for Testing and Materials)規格のD6484では、試験対象TPの一部に孔が形成されている。 Further, in the embodiment of the present invention, the case where the pattern image PN includes a missing region HL in which a part of the pattern image PN is missing has been described, but the embodiment of the present invention is not limited to this. For example, a hole may be formed in a part of the TP to be tested. In D6484 of the ASTM (American Society for Testing and Materials) standard, a hole is formed in a part of the TP to be tested.
また、本発明の実施形態では、第1制御部8が、撮像部811、補完部812及び算出部813として機能する場合について説明したが、本発明の実施形態はこれに限定されない。制御回路ユニット50が、撮像部811、補完部812及び算出部813のうちの少なくとも1つとして機能してもよい。例えば、制御回路ユニット50が、撮像部811、補完部812及び算出部813として機能してもよい。
Further, in the embodiment of the present invention, the case where the
なお、本発明の実施形態に係る変位分布計測装置200は、あくまでも本発明に係る変位分布計測装置の態様の例示であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲において任意に変形および応用が可能である。
The displacement
なお、本発明の実施形態では、「pix2pix」の学習アルゴリズムに基づき学習ステップを説明したが、ディープラーニングを用いないアルゴリズム、例えばSVM(Sapport Vector Machine)やユーザが学習パラメータを直接指定する機械学習でもよい。また、学習による推定ではなく、数理モデルにより定められる決定論的な推定方法を用いても良い。 In the embodiment of the present invention, the learning step has been described based on the learning algorithm of "pix2pix", but an algorithm that does not use deep learning, for example, SVM (Support Vector Machine) or machine learning in which the user directly specifies a learning parameter is also possible. Good. Further, instead of the estimation by learning, a deterministic estimation method determined by a mathematical model may be used.
1 引張試験機(材料試験機)
2 引張試験機本体
4 制御ユニット
6 カメラ
7 第2制御部
8 第1制御部
10 クロスヘッド
12 負荷機構
14 ロードセル
15 サーボモータ
20 ロータリエンコーダ
21 上つかみ具
22 下つかみ具
26 テーブル
28、29 ねじ棹
30 統括制御装置
32 表示装置
34 試験プログラム実行装置
40 信号入出力ユニット
42 センサアンプ
43 カウンタ回路
44 サーボアンプ
50 制御回路ユニット
200 変位分布計測装置
71A 第2プロセッサ
71B 第2メモリデバイス
71C 第2ストレージ装置
71D 第2通信装置
711 決定部
712 生成部
713 学習部
714 学習データ記憶部
715 学習済モデル記憶部
81A 第1プロセッサ(コンピュータ)
81B 第1メモリデバイス
81C 第1ストレージ装置
81D 第1通信装置
811 撮像部
812 補完部
813 算出部
814 学習モデル記憶部
DL 学習データ
HL 欠落領域
MD 学習済モデル
PC、PC1、PC2、PC3 全体補完画像(補完画像)
PCH、PCH1、PCH2、PCH3 欠落補完画像
PK1、PK2、PK3 パターン画像
PM パターン画像
PN、PN1、PN2、PN3 パターン画像
PS 位置
PTN パターン
Qij、Rij、Sij 黒塗り画像
SZ サイズ
TP 試験対象
TP1 特定面
1 Tensile tester (material tester)
2
81B 1st memory device 81C 1st storage device 81D
PCH, PCH1, PCH2, PCH3 Missing complementary image PK1, PK2, PK3 pattern image PM pattern image PN, PN1, PN2, PN3 pattern image PS position PTN pattern Qij, Rij, Sij Black-painted image SZ size TP test target TP1 specific surface
Claims (14)
前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像部と、
前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完部と、
前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出部と、
を備える、変位分布計測装置。 A displacement distribution measuring device that measures the displacement distribution on the surface of an object based on an image of a pattern formed on the surface of the object.
An imaging unit that generates a pattern image showing the image of the pattern, and
When the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, a complementary unit that complements the pattern image corresponding to the missing region to generate a complementary image.
A calculation unit that calculates the displacement distribution of the surface of the object based on the complementary image,
Displacement distribution measuring device.
前記補完部は、前記撮像部が前記パターン画像を生成する度に、前記補完画像を生成する、請求項2から請求項4のいずれか1項に記載の変位分布計測装置。 The imaging unit generates the pattern image at predetermined time intervals and generates the pattern image.
The displacement distribution measuring device according to any one of claims 2 to 4, wherein the complementary unit generates the complementary image each time the imaging unit generates the pattern image.
前記パターン画像が前記欠落領域を含む場合に、前記欠落領域を含む第1の前記パターン画像の情報を、前記学習済モデルに入力し、前記欠落領域に対応する第1の前記補完画像の情報を前記学習済モデルから出力させることによって、前記補完画像を生成し、
前記第1の前記パターン画像の後に、前記撮像部が第2の前記パターン画像を生成する度に、前記第2の前記パターン画像における前記欠落領域に対応する第2の前記補完画像を、前記欠落領域の変形に応じて前記第1の前記補完画像を射影変換することによって生成する、請求項5に記載の変位分布計測装置。 The complementary part
When the pattern image includes the missing area, the information of the first pattern image including the missing area is input to the trained model, and the information of the first complementary image corresponding to the missing area is input. By outputting from the trained model, the complementary image is generated.
After the first pattern image, every time the imaging unit generates the second pattern image, the missing complementary image corresponding to the missing region in the second pattern image is removed. The displacement distribution measuring device according to claim 5, which is generated by projecting and transforming the first complementary image according to the deformation of the region.
前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像ステップと、
前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完ステップと、
前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出ステップと、
を含む、変位分布計測方法。 A displacement distribution measuring method for measuring the displacement distribution on the surface of an object based on an image of a pattern formed on the surface of the object.
An imaging step that generates a pattern image showing the image of the pattern, and
When the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, a complementing step of complementing the pattern image corresponding to the missing region to generate a complementary image.
A calculation step for calculating the displacement distribution on the surface of the object based on the complementary image, and
Displacement distribution measurement method including.
前記コンピュータを、
前記パターンの画像を示すパターン画像を生成する撮像部、
前記パターン画像が前記パターン画像の一部が欠落した欠落領域を含む場合に、前記欠落領域に対応する前記パターン画像を補完して補完画像を生成する補完部、及び、
前記補完画像に基づき、前記物体の表面の変位分布を算出する算出部、
として機能させる、変位分布計測装置の制御プログラム。 A control program of a displacement distribution measuring device equipped with a computer and measuring a displacement distribution on the surface of the object based on an image of a pattern formed on the surface of the object.
The computer
An imaging unit that generates a pattern image showing an image of the pattern,
When the pattern image includes a missing region in which a part of the pattern image is missing, a complementary unit that complements the pattern image corresponding to the missing region to generate a complementary image, and
A calculation unit that calculates the displacement distribution of the surface of the object based on the complementary image.
A control program for the displacement distribution measuring device that functions as.
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