JP4518016B2 - 摺動部材寿命診断装置及び摺動部材寿命診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、摺動部材寿命診断装置及び摺動部材寿命診断方法に関し、さらに詳しくは、２以上の摺動部材が互いに摺動する摺動系を構成する摺動部材の寿命を診断する摺動部材寿命診断装置及び摺動部材寿命診断方法に関する。

摺動系は、２以上の物体が互いに摺動する力学系の総称である。図１４に示すように、摺動系では、摺動部材１００と摺動部材２００とが潤滑剤３００を介して接触しながら繰り返し相対運動する。摺動系は産業用途の機械設備や装置に現れる力学系であり、たとえば、列車とレール、エンジンシリンダとピストン、ドリル加工や塑性加工における被加工材と工具等は摺動系を構成する。

摺動系を構成する摺動部材は、摺動中に摺動面を通じて摩擦熱や応力の影響を受け、摩耗する。特に、塑性加工に利用されるロールや押出工具といった摺動部材は、使用時間が長くなると、割れやチッピングが生じ、さらには疲労破壊に至る。製品の製造設備に設置された摺動部材が使用中に疲労破壊等により割損すれば、生産性を低下するだけでなく、操業の安全性にも問題が生じる。そのため、使用中の摺動部材の寿命を診断し、摺動部材が寿命により疲労破壊等を起こす前に摺動部材を交換する必要がある。

特開平６−７０９号公報では、ドリル加工装置の寿命診断方法について開示されている。これによれば、摺動部材であるドリル刃部の温度を測定し、その測定結果に基づいて寿命診断が可能であるとしている。しかしながら、温度による寿命測定はその精度に問題が生じる場合がある。たとえば、鉄鋼の熱間加工工程に代表される高温下での加工プロセスでは、摺動部材の温度を正確に測定するのは困難である。

特開２００３−２７０１７６号公報及び特開２００３−６５９７８号公報では、陽電子消滅測定法により金属材料の寿命を診断する方法が開示されている。金属摺動部材の摺動面を含む部分では、摺動により塑性変形が与えられ、転位や欠陥が増殖する。金属材料の疲労破断現象は、転位、欠陥、粒界、析出物等の挙動に基づいて発生する。この診断方法では、陽電子消滅測定法により転位、欠陥、粒界、析出物等の挙動を検知し、金属材料の寿命を診断できるとしている。しかしながら、陽電子消滅測定法は測定に時間がかかり、容易に寿命を診断できない。また、摺動部材の摺動面に陽電子を入射させるための設備は複雑であり、コストもかかる。
特開平６−７０９号公報 特開２００３−２７０１７６号公報 特開２００３−６５９７８号公報

本発明の目的は、摺動部材の寿命を容易に診断できる摺動部材寿命診断装置及び摺動部材寿命診断方法を提供することである。

課題を解決するための手段及び発明の効果

摺動系のように摩擦を伴う力学系の場合、摺動部材の摺動面の状態が摺動中に変化する。このように、摺動初期の状態と異なる状態が出現する現象はトライボミューテーションと呼ばれている。トライボミューテーションの出現により、摺動系は、系の反応や変化が鈍くなる動的定常状態（Dynamical Steady state）になる。

動的定常状態の一例として、摺動部材であるシリコン部材を炭素部材と摺動させた場合の、断熱摺動系における摺動シミュレーションの結果について説明する。シミュレーションは分子動力学法により実施し、摺動速度＝５ｍ／ｓｅｃでシリコン部材を炭素部材と摺動させ、ラグラジアン値（系の運動エネルギから位置エネルギを差分した物理量）の負値と摺動距離（オングストローム：Å）との関係について求めた。図１にその結果を示す。

図１に示すように、ラグラジアン値は摺動初期に単調増加するが、摺動距離約２０Åで急峻に減少し、その後摺動距離が増加しても、ラグラジアン値は−５．６０（ｅＶ／ａｔｏｍ）近傍で一定となる。

摺動初期（摺動距離０〜２０Å）のラグラジアン値の増加はシリコン部材の歪みエネルギの蓄積量が増大していることを示し、摺動距離約２０Åにおけるラグラジアン値の急峻な減少は、応力誘起によりシリコン部材表面がアモルファス相へ相転移したことを示す。この相転移がトライボミューテーションである。アモルファス相が形成されると、この摺動系では、動的に変化のない安定的な状態が継続するため、ラグラジアン値が一定となる。要するに、トライボミューテーションの出現によりこの摺動系は動的定常状態となる。

さらに摺動過程が進むと、断熱摺動系であるため系の温度が上昇する。そのため、摺動距離約９５Å付近でラグラジアン値が急上昇し、シリコン部材は溶解破壊される。つまり、シリコン部材は動的定常状態から逸脱する。

以上のように、摺動過程の途中で摺動部材の摺動面部分の結晶構造、組織又は化学組成が変化してトライボミューテーションが発生することにより、摺動系は動的定常状態となる。そして、動的定常状態が終了すると、摺動部材は溶融破壊や疲労破壊に至る。したがって、摺動系における動的定常状態を観測し、動的定常状態からの逸脱を検知できれば、摺動系を構成する摺動部材の寿命を診断できる。

本発明者らは、摺動面の色の変化に基づいて摺動部材の動的定常状態を認定できることを見出した。以下、詳細を説明する。

本発明者らは、以下に示す摺動試験を実施した。図２に示すように、板状の摺動部材５０を準備した。摺動部材５０は工具鋼板（材質はＳＫＤ６、化学組成はＣ：０．４％、Ｓｉ：１．０％、Ｃｒ：５．０％、Ｖ：０．４％、Ｍｏ：１．３％、％は質量％）を用いた。また、摺動部材５０と共に摺動される被加工材として、摺動部材５０と同程度の寸法の２枚の普通鋼板５１及び５２を準備した。

１２００℃に加熱した普通鋼板５１の上面に常温の摺動部材５０を積層し、さらに摺動部材５０の上面に１２００℃に加熱した普通鋼板５２を積層して積層材６０を作製した。摺動部材５０と普通鋼板５１、５２との間には潤滑剤を塗布した。

続いて、作製した積層材６０を圧延した。具体的には、上下に２つのロール５３を有する板圧延用ロール圧延機を用いて積層材６０を１回圧延した。このとき、圧下率を４０％とした。圧延により、ロール５３に接触する普通鋼板５１及び５２は、摺動部材５０よりも圧延方向に延伸するため、摺動部材５０は普通鋼板５１及び５２と摺動した。

圧延後、普通鋼板５１及び５２を新しい普通鋼板５１及び５２と交換して新たな積層材６０を作製した。このとき、摺動部材５０は交換せずにそのまま積層材６０に使用した。続いて、１回目（１パス目）の圧延と同様に積層材６０を圧延した。同様の方法で、摺動部材５０が破断するまで複数回（複数パス）圧延を実施した。本試験では、摺動部材５０は１２回圧延した後に破断した。

１回の圧延が終了するごとに、摺動部材５０の圧延方向長さと圧延１回当たりの伸び量とを求めた。さらに、１回の圧延が終了するごとに、摺動部材５０の摺動面をデジタルカメラで撮影し、得られた写真画像を用いて摺動面の色の時系列変化を調査した。具体的には、得られた写真画像をＲＧＢ分解し、図３に示すように赤色（Ｒ）成分、緑色（Ｇ）成分、青色（Ｂ）成分、及び明度（Ｌ）成分のヒストグラムを作成した。さらに摺動面の色に関する特徴量として、作成された各ヒストグラムの標準偏差σを求めた。

図４Ａに摺動部材５０の圧延方向長さ及び圧延１回当たりの伸び量と圧延回数との関係を示す。また、図４ＢにＲＧＢ分解により得られた各成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｌ）の標準偏差σと圧延回数との関係を示す。図４Ａ中の「●」は各圧延後の摺動部材５０の圧延方向長さを示す。また、「○」は１パスあたりの各圧延における伸び量を示す。たとえば、圧延前（０回目）上にプロットされた伸び量「○」は圧延前の摺動部材５０の圧延方向長さと１回目の圧延後の摺動部材５０の圧延方向長さとの差分値である。また、図４Ｂ中のσＬ（図中●）は明度成分の標準偏差、σＲ（図中○）はＲ成分の標準偏差、σＧ（図中□）はＧ成分の標準偏差、σＢ（図中■）はＢ成分の標準偏差を示す。

図４Ａを参照して、摺動部材５０の伸び量「○」は、１回目の圧延では高い伸び量を示すが、２回目〜８回目における伸び量は低く図中のしきい値以下となり、８回目以降伸び量が急上昇して破断に至った。２回目〜８回目においては伸び量が低いため、この期間において加工硬化や潤滑剤との反応により摺動面にトライボミューテーションが出現し、動的定常状態となっていたと考えられる。

一方、図４Ｂを参照して、各成分の標準偏差σ（σＬ、σＲ、σＧ、σＢ）も２回目の圧延で急峻に低下し、２回目〜８回目の間でほぼ一定となった。そして、８回目以降、標準偏差σは再び上昇した。要するに、標準偏差σの時系列変化は摺動部材５０の伸び量の時系列変化と対応した。

以上の実験結果より、本発明者らは、摺動部材の摺動面の色の時系列変化を監視し、その色の時系列変化に基づいて動的定常状態を把握できることを見出した。そして、色の時系列変化を監視することで摺動部材の寿命を診断できると考え、以下の発明に想到した。

本発明による摺動部材寿命診断装置は、撮影手段と、色情報取得手段と、記憶手段と、診断手段とを備える。撮影手段は、使用中の摺動部材の摺動面を時系列に順次撮影して摺動面の複数の写真画像を得る。色情報取得手段は、摺動面の色情報を写真画像ごとに取得する。記憶手段は、取得された色情報を記憶する。診断手段は、記憶手段に記憶された色情報に基づいて摺動面の色の時系列変化を監視し、色の時系列変化が定常状態から非定常状態へと移行したとき、摺動部材が寿命に達したと診断する。

本発明による摺動部材寿命診断装置は、摺動部材の摺動面の色の時系列変化を監視し、色の時系列変化が定常状態から非定常状態に移行したとき、摺動部材が動的定常状態から逸脱したと判断し、摺動部材が寿命に達したと診断する。このように、本発明による摺動部材寿命診断装置では、摺動部材が動的定常状態から逸脱した時期を摺動面の色の時系列変化に基づいて容易に判断できる。したがって、摺動部材の寿命を容易に判断できる。

好ましくは、色情報取得手段は、写真画像が得られるごとに、摺動面の色に関する特徴量を色情報として取得する。診断手段は、判断手段と、認定手段とを備える。判断手段は、取得された特徴量が基準範囲内であるか否かを特徴量が取得されるごとに判断する。認定手段は、判断手段による判断の結果、特徴量が基準範囲内から基準範囲外となったとき、摺動部材が寿命に達したと認定する。
ここで、摺動面の色に関する特徴量とは、たとえば、写真画像をＲＧＢ分解することにより得られる各成分（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）の平均値や、各成分のヒストグラムに基づいて求められる標準偏差である。また、各成分に基づいて求められる明度成分の平均値やそのヒストグラムにより求められる標準偏差を特徴量としてもよい。また、各写真画像の分解スペクトルの平均値や、フーリエ変換により求められるパワースペクトルや自己相関関数に基づく優先波長を特徴量としてもよい。要するに、特徴量とは摺動面の色又は色分布の状況を数値化したものである。

この場合、特徴量を基準範囲と比較することにより摺動面の色の時系列変化の状態（定常状態か否か）を容易に判断できる。

好ましくは、判断手段は、特徴量が基準範囲内であると判断したとき、色の時系列変化が定常状態であることを示す定常状態情報を記憶手段に登録する。認定手段は、判断手段により特徴量が基準範囲外と判断され、かつ、記憶手段が定常状態情報を登録しているとき、摺動部材が寿命に達したと認定する。

この場合、判断手段の判断結果と定常状態情報とに基づいて、定常状態から非定常状態への移行時期を容易に判断できる。

好ましくは、色情報取得手段は、摺動面の色に関する特徴量を色情報として取得する。診断手段は、変化量算出手段と、判断手段と、認定手段とを備える。変化量算出手段は、所定期間ごとの特徴量の変化量を算出する。判断手段は、変化量が基準範囲内であるか否かを変化量を算出するごとに判断する。認定手段は、判断手段による判断の結果、変化量が基準範囲内から基準範囲外となったとき、摺動部材が寿命に達したと認定する。

この場合、所定期間ごとの特徴量の変化量を基準範囲と比較する。要するに、摺動面の色の時系列変化を所定期間ごとの特徴量の変化（傾き）で判断する。そのため、色の時系列変化が定常状態であるか否かを容易に判断できる。

本発明による摺動部材寿命診断方法は、上述の摺動部材寿命診断装置の動作方法である。また、本発明による摺動部材寿命診断プログラムは、摺動部材寿命診断方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

［第１の実施の形態］
［構成］
図５を参照して、本実施の形態による摺動部材寿命診断装置１は、ＣＣＤカメラ２と、コンピュータ装置３とを備える。これらはケーブル等により互いに接続される。

ＣＣＤカメラ２は、製品の製造設備等に設置された摺動部材７の摺動面７１を撮影し、摺動面７１の写真画像を得る。ＣＣＤカメラ２は摺動部材７の摺動面７１を撮影できるように配置される。ＣＣＤカメラ２は所定期間ごとに摺動面７１を撮影し、得られた写真画像をケーブルを介してコンピュータ装置３に送信する。

コンピュータ装置３は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４と、ＣＰＵ５と、メモリ６と、ディスプレイ８とを備え、これらは図示しないバスにより相互に接続される。

ＨＤＤ４は、ＣＣＤカメラ２から送信された写真画像を蓄積する。ハードディスクドライブ４はさらに、色情報データベース４１と、診断アプリケーション（プログラム）４２とを蓄積する。

色情報データベース４１は、時系列に順次送信される写真画像をＲＧＢ分解して得られた色情報を記憶する。図６に色情報データベース４１の構造を示す。図６を参照して、色情報データベース４１は、写真画像ごとに付与される画像番号ｎを登録するためのフィールドと、画像番号ｎに対応する写真画像のＲＧＢ成分及び明度成分のヒストグラムデータＨＤを登録するためのフィールドと、摺動面７１の色に関する特徴量として各ヒストグラムデータＨＤの標準偏差σｎを登録するためのフィールドとを有する。

画像番号ｎ（ｎは０を含む自然数）は写真画像の撮影順に付与される。ヒストグラムデータＨＤｎは、Ｒ成分のヒストグラムデータＨＤＲｎと、Ｇ成分のヒストグラムデータＨＤＧｎと、Ｂ成分のヒストグラムデータＨＤＢｎと、明度（Ｌ）成分のヒストグラムデータＨＤＬｎとを含む。以下、各ヒストグラムデータを総称する場合、単にヒストグラムデータＨＤｎという。

摺動面７１の色に関する特徴量である標準偏差σｎは、ヒストグラムデータＨＤＲｎの標準偏差であるσＲｎと、ヒストグラムデータＨＤＧｎの標準偏差であるσＧｎと、ヒストグラムデータＨＤＢｎの標準偏差であるσＢｎと、ヒストグラムデータＨＤＬｎの標準偏差であるσＬｎとを含む。以下、各標準偏差を総称する場合、単に標準偏差σｎという。

色情報データベース４１は、摺動部材７が動的定常状態であるか否かを判断するときに利用される。

診断アプリケーション４２は、ＣＣＤカメラ２に摺動面７１の撮影を所定期間ごとに指示する。また、撮影により得られた写真画像をＲＧＢ解析し、Ｒ、Ｇ、Ｂ各成分及び明度成分のヒストグラムデータＨＤｎを作成し、特徴量として各ヒストグラムの標準偏差値σｎを算出する。診断アプリケーション４２は、算出された標準偏差値σｎに基づいて摺動部材７が動的定常状態であるか否かを判断し、摺動部材７の寿命を診断する。

診断アプリケーション４２は、メモリ６にロードされ、ＣＰＵ５で実行されることにより、上述の動作を行う。

［摺動部材寿命診断方法の概要］
次に、上述した摺動部材寿命診断装置１（以下、単に診断装置１という）を用いた摺動部材寿命診断方法の概要を説明する。

製品の製造装置等に摺動部材７を新たに設置して使用を開始した後、診断装置１は、所定時間ごとに摺動面７１を撮影して摺動面７１の写真画像を得る。診断装置１は、得られた写真画像をＲＧＢ分解し、ヒストグラムデータＨＤｎを作成する。ヒストグラムデータＨＤｎを作成後、診断装置１は、特徴量として標準偏差σｎを算出する。診断装置１は標準偏差σｎに基づいて摺動面７１の色の時系列変化を監視し、摺動部材７の寿命を診断する。

図７は所定時間Δｔごとに求めた摺動部材７の色成分の標準偏差σｎと時刻ｔとの関係を模式的に示す図である。図７を参照して、使用中の摺動部材７の状態は、大きく３つの段階（第１段階〜第３段階）に分けることができる。第１段階は、摺動部材７の使用を開始してから摺動部材７が動的定常状態に移るまでの期間である。第一段階での標準偏差σｎは、その変化量が大きく、非定常状態である。第２段階は、摺動部材７が動的定常状態を維持している期間である。第２段階での標準偏差σｎは、その変化量が小さく、定常状態である。第３段階は、摺動部材７が動的定常状態から逸脱し、破断に至る期間である。第３段階での標準偏差σｎは、その変化量が大きく、非定常状態である。

診断装置１は、所定期間Δｔごとに求めた標準偏差σｎが基準範囲内（０〜ＲＥＦ０）であるか否かを判断することにより、摺動部材７が第１〜第３段階のいずれの段階であるかを認定する。具体的には、診断装置１は、時刻ｔ２で、標準偏差σ２が基準範囲内（０〜ＲＥＦ）となるため、診断装置１は時刻ｔ２において、摺動部材７が第１段階から動的定常状態である第２段階に移行したと認定する。時刻ｔ３〜時刻ｔ９の標準偏差σ３〜σ９も基準範囲内であるため、診断装置１は時刻ｔ２〜時刻ｔ９における摺動部材７は第２段階であると認定する。要するに、時刻ｔ２〜時刻ｔ９まで摺動部材７は動的定常状態を維持していると判断する。

時刻ｔ１０で、標準偏差σ１０が基準値ＲＥＦ０よりも大きくなるため、診断装置１は摺動部材７が第２段階から第３段階（非定常状態）に移行したと認定する。そのため、診断装置１は摺動部材７が寿命に達しており、破断する可能性がある旨の警告を製造装置を操作するオペレータに通知する。診断装置１は、たとえば、ディスプレイ８に表示して警告を通知してもよいし、音声により通知してもよい。

以上のとおり、摺動部材７の摺動面７１の色に関する特徴量としてヒストグラムデータＨＤｎの標準偏差σｎを求め、標準偏差σｎが基準範囲内（０〜ＲＥＦ０）であるか否かを判断することにより、摺動部材７が第２段階から第３段階に移行する時期を容易に認定できる。そのため、摺動部材７の交換時期（寿命）を容易に診断できる。以下、診断装置１の動作の詳細を説明する。

［摺動部材寿命診断装置の動作フロー］
製造設備等に新たに設置された摺動部材７の摺動面７１を撮影できるようＣＣＤカメラ２を設置した後、診断装置１内の診断アプリケーション４２は、図８に示す摺動部材寿命診断処理を実行する。以下、摺動部材７の状態（第１〜第３段階）が図７に示すように推移すると仮定して、診断装置１の動作を説明する。

図７及び図８を参照して、時刻ｔ０において、診断装置１内の診断アプリケーション４２はまず、画像番号ｎ＝０とし（Ｓ１）、状態フラグを「０」とする（Ｓ２）。ここで、状態フラグとは摺動部材７の状態が第１〜第３段階のいずれであるかを示す定常状態情報（フラグ）である。図９に示すように、状態フラグが「０」の場合、摺動部材７が第１段階であることを示し、状態フラグが「１」の場合、摺動部材７が第２段階（動的定常状態）であることを示す。状態フラグが「２」の場合、摺動部材７が第３段階（非定常状態）であることを示す。状態フラグはＨＤＤ４に登録される。時刻ｔ０の場合、摺動部材７は第１段階であるため、ステップＳ２において診断装置１は状態フラグ＝０とする。

続いて、診断アプリケーション４２は、撮影処理を実行する（Ｓ３）。具体的には、診断アプリケーション４２は、ＣＣＤカメラ２に摺動面７１を撮影するよう指示し、ＣＣＤカメラ２が摺動面７１を撮影する（Ｓ３１）。ＣＣＤカメラ２は撮影により得られた写真画像をコンピュータ装置３に送信する。診断アプリケーション４２は、送信された写真画像に画像番号ｎ（ここではステップＳ１で決定された画像番号ｎ＝０）を付してＨＤＤ４に保存する（Ｓ３２）。

次に、診断アプリケーション４２は、保存された写真画像に対して画像解析処理を実行し、摺動面７１の色に関する特徴量を求める（Ｓ４：画像解析処理）。画像解析処理において、診断アプリケーション４２はまず、写真画像をＲＧＢ分解し（Ｓ４１）、分解された各成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ成分）及び明度成分のヒストグラムデータＨＤｎ（時刻ｔ０ではＨＤ０）を作成する（Ｓ４２）。ヒストグラムデータＨＤ０を作成後、診断アプリケーション４２は特徴量としてヒストグラムデータＨＤ０の標準偏差σ０を算出する（Ｓ４３）。診断アプリケーション４２は、ヒストグラムデータＨＤ０と標準偏差σ０とを色情報データベース４１に登録する（Ｓ４４）。

画像解析処理を実行後、診断アプリケーション４２は、診断処理を実行する（Ｓ５）。診断処理では、診断アプリケーション４２は、摺動部材７が、第１段階にあるか、動的定常状態である第２段階にあるか、動的定常状態から逸脱した第３段階（非定常状態）にあるかを認定する。

診断アプリケーション４２はまず、標準偏差σ０が基準範囲（０〜ＲＥＦ０）内であるか否かを判断する（Ｓ５１）。時刻ｔ０において、診断アプリケーション４２は、標準偏差σ０が基準値範囲外であると判断する（Ｓ５１でＮＯ）。ここで、状態フラグは「０」であるため（Ｓ５２及びＳ５７でＮＯ）、診断アプリケーション４２は診断処理を終了する。つまり、診断アプリケーション４２は、時刻ｔ０では摺動部材７が第１段階であると認定する。

診断処理を終了後、診断アプリケーション４２は画像番号ｎをインクリメントしてｎ＝１とし（Ｓ６）、所定時間Δｔが経過したか否かを監視する（Ｓ７）。

時刻ｔ１において、診断アプリケーション４２は、時刻０から所定期間Δｔが経過したと判断する（Ｓ７でＹＥＳ）。このとき、テップＳ３に戻り、診断アプリケーション４２は、撮影処理（Ｓ３）を実行し画像番号ｎ＝１の写真画像を取得する。

続いて、診断アプリケーション４２は、画像番号ｎ＝１の写真画像に対して画像解析処理を実行する（Ｓ４）。これにより、診断アプリケーション４２は、画像番号ｎ＝１における標準偏差σ１を求め、色情報データベース４１に登録する。

続いて、診断アプリケーション４２は診断処理を実行する（Ｓ５）。標準偏差σ１は基準範囲外であり（Ｓ５１でＮＯ）、かつ、状態フラグは「０」である（Ｓ５２及びＳ５７でＮＯ）。そのため、診断アプリケーション４２は、摺動部材７が第１段階のままであると判断し、診断処理を終了する。診断処理後、診断アプリケーション４２は、ステップ６に進んで画像番号ｎをインクリメントして２にする（Ｓ６）。

時刻ｔ２において、診断アプリケーション４２は時刻ｔ１から所定期間Δｔが経過したと判断し（Ｓ７でＹＥＳ）、ステップＳ３に戻る。診断アプリケーション４２は、画像番号ｎ＝２の写真画像を撮影し（Ｓ３）、画像処理解析を実行して標準偏差σ２を求める（Ｓ４）。

診断アプリケーション４２は標準偏差σ２を用いて診断処理を実行する（Ｓ５）。その結果、ステップＳ５１で標準偏差σ２が基準範囲内であると判断する（Ｓ５１でＹＥＳ）。このとき、診断アプリケーション４２は、ＨＤＤ４に登録された状態フラグが「０」であるか否かを判断する（Ｓ５３）。定常状態フラグ＝０であるため（Ｓ５３でＹＥＳ）、診断アプリケーション４２は、摺動部材７の状態が第１段階から第２段階（動的定常状態）に移行したと認定し、ＨＤＤ４に登録された状態フラグを「０」から「１」に更新する（Ｓ５４）。

以上の動作により、診断アプリケーション４２は、時刻２において、摺動部材７が動的定常状態になったと認定できる。

続いて、時刻ｔ３において、診断アプリケーション４２は画像番号ｎ＝３の写真画像撮影処理を実行し（Ｓ３）、画像解析処理を実行して（Ｓ４）、標準偏差σ３を得る。診断処理（Ｓ５）において、診断アプリケーション４２は、標準偏差σ３が基準範囲内であると判断する（Ｓ５１でＹＥＳ）。このとき、診断アプリケーション４２は、ＨＤＤ４に登録された状態フラグが「１」であると判断するため（Ｓ５３でＮＯ）、動的定常状態が継続していると判断し、そのまま診断処理を終了する。時刻ｔ４〜時刻ｔ９における診断アプリケーション４２の動作も、時刻ｔ３の場合と同様である。

時刻ｔ１０での診断処理において（Ｓ５）、診断アプリケーション４２は、標準偏差σ１０が基準範囲外であると判断する（Ｓ５１でＮＯ）。このとき、診断アプリケーション４２は状態フラグが「１」であるか否か判断する（Ｓ５２）。状態フラグは「１」であるため（Ｓ５２でＹＥＳ）、診断アプリケーション４２は、摺動部材７が第２段階（動的定常状態）から第３段階（非定常状態）に移行したと認定する。つまり、摺動部材７が動的定常状態から逸脱し、寿命に達したと認定する。

このとき、診断アプリケーション４２は、状態フラグを「２」とし（Ｓ５５）、摺動部材７が設置された製造装置のオペレータに、摺動部材７が寿命に達し、破断する可能性がある旨の警告を通知する（Ｓ５６）。警告は、たとえば、ディスプレイ８に表示することにより通知されてもよいし、音声により通知されてもよい。オペレータは、警告通知により、摺動部材７の交換時期を確認できる。

なお、時刻ｔ１１での診断処理において（Ｓ５）、診断アプリケーション４２は、標準偏差σ１１が基準範囲外であると判断する（Ｓ５１でＮＯ）。このとき、診断アプリケーション４２は状態フラグが「２」であると判断するため（Ｓ５２でＮＯ、Ｓ５７でＹＥＳ）、再度警告通知を行う（Ｓ５６）。要するに、第３段階に移行した後は、判断処理を実行するごとに警告を通知する（Ｓ５６）。摺動部材７が寿命に達したことをオペレータに伝えるためである。

以上、本発明の実施の形態による寿命診断方法では、摺動部材７の状態が第１〜第３段階のいずれの段階であるかを摺動面７１の色の時系列変化に基づいて判断する。これにより、摺動部材７が動的定常状態から逸脱した時期を容易に認定できるため、摺動部材７の適切な交換時期を決定できる。

特徴量として使用される標準偏差σｎは、標準偏差σＲｎ、σＧｎ、σＢｎ、σＬｎのうちのいずれか１つに決定すればよい。たとえば、特徴量を明度成分の標準偏差σＬｎとすれば、ステップＳ５の診断処理では標準偏差σＬｎが基準範囲内であるか否かを判断する（Ｓ５１）。また、各標準偏差σＲｎ、σＧｎ、σＢｎ、σＬｎの全てを基準範囲と比較して、全ての標準偏差が基準範囲内である場合にステップＳ５１でＹＥＳと判断してもよい。

［第２の実施の形態］
第１の実施の形態では、各時刻で算出された標準偏差σｎが基準範囲内（０〜ＲＥＦ０）であるか否かを判断することにより、摺動部材７が動的定常状態から逸脱する時期を認定したが、他の方法により認定してもよい。

以下、所定期間における標準偏差σｎの変化量に基づいて摺動部材７が動的定常状態から逸脱する時期を認定する方法について説明する。

図１０に第２の実施の形態における診断装置１の動作フローを示す。図１０を参照して、図８中の診断処理（Ｓ５）が新たな診断処理（Ｓ１０）に置換されている。その他のステップＳ１〜Ｓ４、Ｓ６及びＳ７は図８と同じである。

図１０の動作フローでは、摺動面７１の色の時系列変化として時刻ｔｎの標準偏差σｎと時刻ｔｎ-１の標準偏差σｎ−１との傾き（以下、変化量Δσｎという）を求め、変化量Δσｎが基準範囲内であれば、摺動部材７が動的定常状態であると認定する。以下、図７及び図１０を参照して、詳細を説明する。

時刻ｔ０において、診断アプリケーション４２は、撮影処理（Ｓ３）及び画像解析処理（Ｓ４）を実行し、標準偏差σ０を求める。診断処理（Ｓ１０）において、診断アプリケーション４２はまず、色情報データベース４１に標準偏差σｎ−１が登録されているか否かを判断する（Ｓ１０１）。時刻ｔ０では標準偏差σｎ−１は登録されていないため（Ｓ１０１でＮＯ）、診断処理を終了する。

時刻ｔ１での診断処理（Ｓ１０）において、診断アプリケーション４２は、標準偏差σｎ−１（つまりσ０）が色情報データベース４１に登録されていると判断する(Ｓ１０１でＹＥＳ）。このとき、診断アプリケーション４２は、以下の式（１）に基づいて変化量Δσｎ（時刻ｔ１ではΔσ１）を算出する（Ｓ１０２）。

Δσｎ＝σｎ−σｎ−１ （１）
要するに、変化量Δσｎは標準偏差σｎから標準偏差σｎ−１を差分した値である。変化量Δσ１を算出した後、算出した変化量Δσ１が以下の式（２）を満たすか否かを判断する（Ｓ１０３）。

−ＲＥＦ１<Δσｎ<ＲＥＦ１ （２）
要するに、変化量Δσｎが基準範囲（−ＲＥＦ１〜ＲＥＦ１）内であるか否かを判断する。ＲＥＦ１は実験等により予め決定された基準値である。

時刻ｔ１で診断アプリケーション４２は、変化量Δσ１が式（２）を満足しないと判断する（Ｓ１０３でＮＯ）。このとき、状態フラグは「０」であるため（Ｓ１０４でＹＥＳ）、診断アプリケーション４２は診断処理を終了する。

時刻ｔ３における診断処理（Ｓ１０）で、診断アプリケーション４２は、変化量Δσ３が式（２）を満たすと判断する（Ｓ１０３でＹＥＳ）。このとき、状態フラグは「０」であるため（Ｓ１０９でＮＯ）、診断アプリケーション４２は状態フラグを「０」から「１」に更新する(Ｓ１０５）。つまり、診断アプリケーション４２は時刻ｔ３において摺動部材７が第１段階から第２段階（動的定常状態）に移行したと判断する。時刻ｔ４〜時刻ｔ９までの診断処理（Ｓ１０）は、時刻ｔ３と同様の動作となる。

時刻ｔ１０の診断処理（Ｓ１０）において、診断アプリケーション４２は、変化量Δσ１０が式（２）を満たさないと判断する(Ｓ１０３でＮＯ）。このとき、状態フラグは「０」ではなく「１」であるため（Ｓ１０４及びＳ１０６でＮＯ）、診断アプリケーション４２は状態フラグを「１」から「２」に更新する(Ｓ１０７）。つまり、診断アプリケーション４２は、摺動部材７が動的定常状態から逸脱し、非定常状態である第３段階に移行したと認定する。このとき、診断アプリケーション４２は、摺動部材７が設置された製造装置のオペレータに、摺動部材７が寿命に達し、破断する可能性がある旨の警告を通知する（Ｓ１０８）。

なお、時刻ｔ１１における診断処理（Ｓ１０）において、診断アプリケーション４２は、変化量Δσ１１が式（２）を満たさないと判断する(Ｓ１０３でＮＯ）。このとき、状態フラグは「２」であるため（Ｓ１０４でＮＯ、Ｓ１０６でＹＥＳ）、診断アプリケーション４２は、警告を再度通知する（Ｓ１０８）。

以上、診断アプリケーション４２は、所定期間Δｔにおける標準偏差σｎの変化量Δσｎに基づいて摺動部材７が動的定常状態から逸脱する時期を容易に認定できる。

以上、本実施の形態について説明したが、基準範囲を構成する基準値ＲＥＦ０及びＲＥＦ１は、摺動試験や摺動部材を設置する製造装置の操業条件（例えば、工具交換時期）、さらに安全係数などを鑑みながら適宜実験や試験で決定することができる。また、操業や実験回数（Ｎ数）が多くなれば画像解析処理により得られた特徴量（標準偏差σｎ）と摺動部材７の寿命との相関もより明確になってくるため、学習とフィードバック作用で基準範囲を適宜設定し直せば、寿命推定もより精度の高いものになる。

また、本実施の形態では、撮影装置としてＣＣＤカメラ２を使用したが、他の撮影装置を使用してもよい。たとえば、通常の市販デジタルカメラ、長距離顕微鏡小型カメラなど様々な光学系が利用可能である。倍率や解像度も、特に問われることはなく市販デジタルカメラで十分に効用を発揮できる摺動系も存在する。重要なのは摺動系の動的定常状態を検知することであるため、最適な撮影装置の種類、倍率、解像度を実験等に基づいて適宜決定すれば良い。

摺動部材の摺動面内の撮影領域についても、実験や試験によって適宜決定することができる。摺動部材の摺動面全体を解析すれば動的定常状態が検知できる系もあるし、大型の工具の場合には疲労しやすい領域が実験的に分かっている場合も多いため、その領域を解析して色の特徴量を求めることにより、動的定常状態を検知できる。

本実施の形態では、摺動面７１をＲＧＢ分解して各成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）及び明度（Ｌ）を求め、各成分のヒストグラムから求めた標準偏差を摺動面７１の色の特徴量としたが、特徴量は他の数値データでもよい。たとえば、摺動面の色分布が顕著に変化する系では、分解スペクトルの平均値を特徴量にしてもよい。また、フーリエ変換によるパワースペクトルや自己相関関数による優先波長を特徴量にしてもよい。重要なのは、写真画像（デジタル画像）から色に関する特徴量を求め、その特徴量に基づいて摺動部材が動的定常状態から逸脱する時期を認定することである。特徴量を何にするかは、適宜実験で決定すればよい。

図１１に示す摺動装置を利用して、摺動磨耗試験を実施した。摺動装置は、摺動部材ＳＡＭを固定するサンプル固定治具７０と、回転定盤７３とを備える。サンプル固定治具７０の下端には摺動部材ＳＡＭが固定される。回転定盤７３は、その上面を摺動部材ＳＡＭの下面と接触させながら回転する。つまり、摺動部材ＳＡＭと回転定盤７３とは摺動系を構成する。摺動部材ＳＡＭの下面（摺動面）の面積は２×３．７ｍｍ^２とした。

サンプル固定治具７０には、図示しない加熱及び冷却装置が取り付けられ、加熱及び冷却装置により、摺動部材ＳＡＭの温度調整を行った。摺動部材ＳＡＭの温度は、サンプル固定治具７０に設けた熱電対７２によりモニタニングした。

回転定盤７３の上面には、シリカ砥粒が固定された研磨ペーパー（Ｐ８００）を貼付し、回転定盤７３を回転させて摺動部材ＳＡＭを一方向に磨耗させた。このとき、荷重調整装置７１により摺動部材ＳＡＭと回転定盤７３の上面との接触圧を調整した。摺動速度は０．６６ｍ／ｓとした。

摺動部材ＳＡＭは、パーライト組織を示す元素成分（化学組成、Ｃ：０．７２％、Ｓｉ：０．０７％、Ｍｎ：０．１９％、Ｓ：０．００１％未満、Ｃｒ：０．０３％、Ｖ：０．０１％未満、％は質量％）の鋼材とした。

摺動磨耗試験中は、所定期間ごとに摺動装置から摺動部材ＳＡＭを取り出し、その質量変化から摩耗深さを算出した。さらに、摺動面を撮影した写真画像をコンピュータ装置に取り込み、ＲＧＢ分解を行って各成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ成分）及び明度成分のヒストグラムを作成し、各ヒストグラムの標準偏差σを求めた。

図１２Ａに摺動磨耗試験により得られた摺動距離（ｍ）と磨耗深さ（μｍ）との関係を示す。図１２Ｂは図１２Ａ中の摺動距離が０〜２０００ｍまでの摺動距離と磨耗深さとの関係を示す図である。

図１２Ａ及びＢを参照して、摺動部材ＳＡＭの磨耗深さの時系列変化は、３つの段階に分けられた。すなわち、試験開始初期（摺動距離＝０〜約２００ｍ）の第１段階では、磨耗深さが急峻に増大し、磨耗速度が大きかった。摺動距離が２００ｍを超えたころから、磨耗速度は低下して一定となり、定常状態（第２段階）となった。摺動部材ＳＡＭが動的定常状態になったと考えられる。その後摺動距離が１６０００ｍを超えたあたりから、磨耗速度が大きくなり非定常状態（第３段階）となり、磨耗深さが急峻に増大して破壊磨耗に至った。

各段階における摺動部材ＳＡＭの摺動面をＳＥＭ観察した。磨耗速度が非定常状態であった第１段階では試験開始前と同じパーライト組織であったものの、磨耗速度が定常状態となった第２段階では、摺動面がせん断変形し、塑性流動が生じていた。さらに、塑性流動により表層のラメラ間隔が微細化されていた。要するに、第２段階において、摺動部材ＳＡＭにトライボミューテーションが出現した。第３段階の摺動面には、微小な亀裂や剥離現象が観察された。

図１３に所定期間ごとに撮影された摺動面の色の時系列変化と摺動距離との関係を示す。具体的には、所定期間ごとに摺動面をＲＧＢ分解し、各成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）及び明度（Ｌ）のヒストグラムを作成し、各ヒストグラムの標準偏差σＲ、σＧ、σＢ及びσＬを求めた。図１３中の曲線Ｄは、図１２Ａと同じ磨耗深さを示す。

摩耗速度が定常状態になる第２段階では、各成分の標準偏差σの変化量も低下し、定常状態となった。また、磨耗速度が再び上昇した第３段階では、各成分の標準偏差σも急上昇し、非定常状態となった。この結果、磨耗深さの時系列変化は標準偏差σの時系列変化とよい相関を示した。これにより、摺動面の色の時系列変化を監視し定常状態から非定常状態に移行する時期を検知することにより、摺動部材の寿命時期を容易に診断できることが示唆された。
このように、摺動系の特徴であるトライボミューテーションに伴う動的定常状態は、本発明による摺動部材寿命診断方法により比較的容易に認定でき、本発明による摺動部材寿命診断方法は、種々の摺動系に応用が可能であると考えられる。

以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。

断熱摺動系の摺動シミュレーションにより求めたラグラジアン値と摺動距離との関係を示す図である。 摺動試験を説明するための模式図である。 図２に示した摺動試験により得られた摺動部材表面の各成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ及び明度成分）のヒストグラムである。 図２に示した摺動試験により得られた摺動部材の圧延方向長さと圧延回数との関係を示す図である。 図２に示した摺動試験により得られた摺動部材表面の各ＲＧＢ成分の標準偏差と圧延回数との関係を示す図である。 本発明の実施の形態による摺動部材寿命診断装置の構成を示す機能ブロック図である。 図５に示した色情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施の形態による摺動部材寿命診断方法を説明するための模式図である。 図５に示した摺動部材寿命診断装置の動作の詳細を示すフロー図である。 図８中のステップ２で登録される状態フラグの内容を説明するための図である。 本発明の第２の実施の形態による摺動部材診断装置の動作の詳細を示すフロー図である。 実施例における摺動装置の構成を示す模式図である。 図１１の摺動装置を用いた摺動磨耗試験により得られた摺動部材の磨耗深さと摺動距離との関係を示す図である。 図１２Ａの一部の拡大図である。 実施例における摺動磨耗試験により得られた摺動部材表面の標準偏差と摺動距離との関係を示す図である。 摺動系を説明するための模式図である。

符号の説明

１ 摺動部材寿命診断装置
２ カメラ
３ コンピュータ装置
４ ハードディスクドライブ
７，５０ 摺動部材
４１ 色情報データベース
４２ 診断アプリケーション

Claims (8)

1. 使用中の摺動部材の摺動面を時系列に順次撮影して前記摺動面の複数の写真画像を得る撮影手段と、
   前記摺動面の色情報を前記写真画像ごとに取得する色情報取得手段と、
   前記取得された色情報を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された色情報に基づいて前記摺動面の色の時系列変化を監視し、前記色の時系列変化が定常状態から非定常状態へと移行したとき、前記摺動部材が寿命に達したと診断する診断手段とを備えることを特徴とする摺動部材寿命診断装置。
2. 請求項１に記載の摺動部材寿命診断装置であって、
   前記色情報取得手段は、前記写真画像が得られるごとに、前記摺動面の色に関する特徴量を前記色情報として取得し、
   前記診断手段は、
   前記取得された特徴量が基準範囲内であるか否かを前記特徴量が取得されるごとに判断する判断手段と、
   前記判断手段による判断の結果、前記特徴量が基準範囲内から基準範囲外となったとき、前記摺動部材が寿命に達したと認定する認定手段とを備えることを特徴とする摺動部材寿命診断装置。
3. 請求項２に記載の摺動部材寿命診断装置であって、
   前記判断手段は、前記特徴量が前記基準範囲内であると判断したとき、前記色の時系列変化が定常状態であることを示す定常状態情報を前記記憶手段に登録し、
   前記認定手段は、前記判断手段により前記特徴量が基準範囲外と判断され、かつ、前記記憶手段が前記定常状態情報を登録しているとき、前記摺動部材が寿命に達したと認定することを特徴とする摺動部材寿命診断装置。
4. 請求項１に記載の摺動部材寿命診断装置であって、
   前記色情報取得手段は、前記摺動面の色に関する特徴量を前記色情報として取得し、
   前記診断手段は、
   前記所定期間ごとの前記特徴量の変化量を算出する変化量算出手段と、
   前記変化量が基準範囲内であるか否かを前記変化量を算出するごとに判断する判断手段と、
   前記判断手段による判断の結果、前記変化量が基準範囲内から基準範囲外となったとき、前記摺動部材が寿命に達したと認定する認定手段とを備えることを特徴とする摺動部材寿命診断装置。
5. 撮影装置と前記撮影装置に接続されたコンピュータとを用いた摺動部材寿命診断方法であって、
   使用中の摺動部材の摺動面を前記撮影装置により時系列に順次撮影して前記摺動面の複数の写真画像を得るステップと、
   前記摺動面の色情報を前記写真画像ごとに取得するステップと、
   前記取得された色情報を前記コンピュータに記憶するステップと、
   前記記憶された色情報に基づいて前記摺動面の色の時系列変化を監視し、前記色の時系列変化が定常状態から非定常状態へと移行したとき、前記摺動部材が寿命に達したと診断するステップとを備えることを特徴とする摺動部材寿命診断方法。
6. 請求項５に記載の摺動部材寿命診断方法であって、
   前記色情報を取得するステップは、前記写真画像が得られるごとに、前記摺動面の色に関する特徴量を前記色情報として取得し、
   前記診断するステップは、
   前記取得された特徴量が基準範囲内であるか否かを前記特徴量が取得されるごとに判断するステップと、
   前記判断の結果、前記特徴量が基準範囲内から基準範囲外となったとき、前記摺動部材が寿命に達したと認定するステップとを備えることを特徴とする摺動部材寿命診断方法。
7. 請求項６に記載の摺動部材寿命診断方法であって、
   前記判断するステップは、前記特徴量が基準範囲内であると判断したとき、前記色の時系列変化が定常状態であることを示す定常状態情報を前記コンピュータに登録し、
   前記認定するステップは、前記特徴量が基準範囲外と判断され、かつ、前記定常状態情報が登録されているとき、前記摺動部材が寿命に達したと認定することを特徴とする摺動部材寿命診断方法。
8. 請求項５〜請求項７のいずれか１項に記載のステップを撮影装置に接続可能なコンピュータに実行させるための摺動部材寿命診断プログラム。
   
   

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