JP4965495B2 - ねじを検査する方法と装置 - Google Patents

Description

本発明はねじを検査する方法と装置に関する。

従来より、ねじを検査する際には、作業員による目視検査が行われていた。作業員による目視検査には、作業員の作業負荷が高く、また作業員ごとに検査結果に個人差を生じるという問題があった。また雄ねじを検査する場合はともかく、雌ねじを検査する場合には、目視によって適切にねじの良否を検査することができなかった。

そこで、ねじの検査を自動化する技術が開発されている。特許文献１には、ねじの表面を撮像した画像データに基いてねじの良否を判定する技術が開示されている。

特開昭５９−１４１００８号公報

特許文献１の技術では、ねじの山部の欠陥と谷部の欠陥を区別することなく、欠陥の全体的な大きさに応じてねじの良否判定を行っている。従って、特許文献１の技術では、ねじの山部が健全でねじの谷部に欠陥が存在するような場合でも、そのねじは不良と判定されることになる。しかしながら、ねじの谷部に多少の欠陥が存在していても、ねじの荷重を受けるねじの山部が健全であれば、そのねじは問題なく使用できる場合が多い。逆に、ねじの谷部が健全であっても、ねじの山部に欠陥が存在していると、そのねじを使用することはできない。従って、ねじの山部の欠陥のみを抽出して、ねじの山部の欠陥の大きさに応じてねじの良否判定を行う技術が待望されている。

本発明は上記課題を解決する。本発明はねじの山部の欠陥のみを抽出してねじの良否を適切に判定することが可能な技術を提供する。

本発明はねじを検査する方法として具現化される。その方法は、ねじの表面の輝度分布を取得する工程と、ねじの軸心方向に沿った輝度分布の変曲点の位置を特定する工程と、特定された変曲点の位置に応じてマスクデータを輝度分布に位置合わせする工程と、位置合わせされたマスクデータを用いてねじの表面の輝度分布からねじの山部の輝度分布を抽出する工程と、ねじの山部の輝度分布に基いてねじの良否を判定する工程を備えている。

上記の方法では、ねじの表面の輝度分布から、マスクデータを用いて、ねじの山部の輝度分布を抽出する。一般に、ねじの表面の輝度分布においては、ねじの山部の輝度も、ねじの谷部の輝度も、ねじの斜面部の輝度よりも高くなるので、ねじの表面の輝度分布からねじの山部とねじの谷部を判別することは難しい。そこで上記の方法では、ねじの軸心方向に沿った輝度分布の変曲点の位置に着目して、ねじの山部と谷部を判別する。これによって、マスクデータの位置合わせを適切に行い、ねじの山部の輝度分布を正確に抽出することができる。抽出されたねじの山部の輝度分布に基づいて、ねじ山の欠落の有無を判別して、ねじの良否を判定することができる。

本発明はねじを検査する装置としても具現化することができる。その装置は、ねじの表面の輝度分布を取得する手段と、ねじの軸心方向に沿った輝度分布の変曲点の位置を特定する手段と、特定された変曲点の位置に応じてマスクデータを輝度分布に位置合わせする手段と、位置合わせされたマスクデータを用いてねじの表面の輝度分布からねじの山部の輝度分布を抽出する手段と、ねじの山部の輝度分布に基いてねじの良否を判定する手段を備えている。

本発明の装置と方法によれば、ねじの山部の欠陥のみを抽出してねじの良否を適切に判定することができる。

以下に説明する実施例の主要な特徴を列記する。
（特徴１）本発明の方法と装置は、ねじ穴の内面に形成された雌ねじを検査する。

図面を参照しながら本発明の一実施形態に係るねじ検査システム１００について説明する。図１に示すように、ねじ検査システム１００は、計測装置１０２と、検査制御装置１０４を備えている。検査制御装置１０４は、制御装置１１０、入力装置１１２、出力装置１１４、記憶装置１１６、演算装置１１８を備える一般的な汎用のコンピュータ装置である。記憶装置１１６はプログラム記憶部１２０とデータ記憶部１２２を備えている。プログラム記憶部１２０には、ねじ検査システム１００に後述する動作を実行させるためのプログラムが記憶されている。データ記憶部１２２にはねじ検査システム１００が動作する際に必要とされるデータや、ねじ検査システム１００の動作中に入力装置１１２や計測装置１０２から入力されるデータや、ねじ検査システム１００が動作中に生成したデータが記憶される。制御装置１１０がプログラム記憶部１２０に記憶されたプログラムを順次読み出し、演算装置１１８を用いて種々の演算処理を実行していくことで、ねじ検査システム１００は後述する動作を実現していく。なお図１では、計測装置１０２の構成要素について、検査制御装置１０４と信号の入出力関係を有しているもののみを示している。

図２は計測装置１０２の機械的な構成を示している。図２に示すように、計測装置１０２は、プローブ２０２と、プローブ２０２を支持するアーム２０４を備えている。プローブ２０２は筒状の部材であって、その先端に発光素子であるＬＥＤ２１０と、受光素子であるＣＣＤ２１２を収容している。アーム２０４はアクチュエータ２０８によって駆動されて、プローブ２０２をねじ穴Ｈに挿入する。プローブ２０２がねじ穴Ｈに挿入された状態でＬＥＤ２１０を発光させると、プローブ２０２の側方に光が照射されて、ねじ穴Ｈの内面で反射した光がＣＣＤ２１２によって受光される。アクチュエータ２０８、ＬＥＤ２１０、ＣＣＤ２１２は、その動作が検査制御装置１０４によって制御される。ＣＣＤ２１２は、受光した反射光の輝度を検出して検査制御装置１０４に出力する。

プローブ２０２はアーム２０４によって周方向に回転可能に支持されている。アーム２０４に搭載されたモータ２０６を駆動することで、プローブ２０２はアーム２０４に対して周方向に回転する。モータ２０６はその動作が検査制御装置１０４によって制御される。プローブ２０２を回転しながら、ＬＥＤ２１０による光の照射とＣＣＤ２１２による輝度検出を連続的に行うことによって、ねじ穴Ｈの内面の周方向の輝度分布を１ライン分取得することができる。

ねじ穴Ｈの内面の周方向の輝度分布が１ライン分取得されると、アクチュエータ２０８を駆動してプローブ２０２を上方向に１ライン分引き上げ、再度プローブ２０２を回転させながらＬＥＤ２１０による光の照射とＣＣＤ２１２による輝度検出を行う。これを繰り返し行っていくことによって、ねじ穴Ｈの最深部から上方向に向けて順に周方向の輝度分布が取得されて、ねじ穴Ｈの内面全体の輝度分布を取得することができる。

検査制御装置１０４は、アクチュエータ２０８の制御履歴に基づいて、プローブ２０２の先端の挿入深さを算出することができる。またモータ２０６はエンコーダを内蔵しており、プローブ２０２の回転角度を検査制御装置１０４に出力する。検査制御装置１０４は、ＣＣＤ２１２によって検出された輝度を、その時点でのプローブ２０２の先端の挿入深さと、プローブ２０２の回転角度に関連付けて、データ記憶部１２２に記憶していく。最終的に、データ記憶部１２２には、ねじ穴Ｈの内面全体の輝度分布が原画像データとして記憶される。

図３はねじ穴Ｈの内面に形成されているねじの形状と、それぞれの部位における反射光の輝度の関係を示している。ねじの山部３０２と谷部３０４はプローブ２０２からの入射光に対して垂直な平滑面となっているから、反射光の輝度が高い。また、一般的なねじの場合には、山部３０２の幅は谷部３０４の幅よりも広いため、山部３０２の反射光の輝度は谷部３０４の反射光の輝度に比べて高い。また、ねじの斜面部３０６はプローブ２０２からの入射光に対して傾斜しているため、山部３０２や谷部３０４に比べて反射光の輝度は低い。なお図３には示していないが、ねじの山部３０２や谷部３０４に欠陥が存在している場合、その部位は傾斜や凹凸を有することが多く、そこでの反射光の輝度は健全な山部３０２や谷部３０４における反射光の輝度よりも低くなる。

以下では図４を参照しながら、ねじ検査システム１００によるねじ穴Ｈの内面に形成されたねじの検査処理について詳細に説明する。

ステップＳ４０２では、計測装置１０２によってねじ穴Ｈの内面全体を撮像し、ねじ穴Ｈの内面全体の輝度分布を示す原画像データを取得する。ステップＳ４０２の処理によって、ねじ穴Ｈの内面全体を撮像した原画像データがデータ記憶部１２２に記憶される。図５にステップＳ４０２で取得される原画像データ５００を例示する。

図４のステップＳ４０４では、データ記憶部１２２に記憶されている原画像データに基いて、欠陥抽出処理を行う。この処理の詳細については後述する。ステップＳ４０４の処理によって、欠陥が存在する部位とそれ以外の部位を識別した欠陥画像データがデータ記憶部１２２に記憶される。

ステップＳ４０６では、データ記憶部１２２に記憶されている原画像データに基いて、ねじ山パターン抽出処理を行う。この処理の詳細については後述する。ステップＳ４０６の処理によって、ねじの山部のパターンを抽出したねじ山パターン画像データがデータ記憶部１２２に記憶される。

ステップＳ４０８では、ステップＳ４０４で生成された欠陥画像データと、ステップＳ４０６で生成されたねじ山パターン画像データに基いて、ねじ穴Ｈの良否判定を行う。この処理の詳細については後述する。

以下では図６を参照しながら、図４のステップＳ４０４で行う欠陥抽出処理について説明する。

ステップＳ６０２では、データ記憶部１２２から原画像データを読み出す。

ステップＳ６０４では、ステップＳ６０２で読み出した原画像データが表現する輝度分布について、移動平均処理を行う。図５に示すように、原画像データ５００においては、ねじの山部が明るく、それに続く斜面部が暗く、それに続く谷部が明るく、それに続く斜面部が暗い、という繰り返しパターンが存在している。図６のステップＳ６０４で移動平均処理を行うことによって、上記のような明暗の繰り返しパターンが平準化される。この移動平均処理を行うと、ねじの山部や谷部に欠陥が存在しない健全な個所については、輝度の高い山部や谷部を含む平均値が算出されるので、やや明るい輝度となる。他方、ねじの山部や谷部に欠陥が存在する個所については、輝度の高い山部や谷部を含まない平均値が算出されるので、やや暗い輝度となる。

ステップＳ６０６では、ステップＳ６０４で移動平均処理を施した後の輝度分布について、二値化処理を行う。この二値化処理を行うことによって、山部や谷部に欠陥が存在しない健全部と、山部や谷部に欠陥が存在する欠陥部が鮮明に区別された輝度分布が得られる。

ステップＳ６０８では、ステップＳ６０６で二値化処理を施した後の輝度分布を、欠陥画像データとしてデータ記憶部１２２に記憶する。

図７に上記の欠陥抽出処理によって生成される欠陥画像データを例示する。図５の原画像データ５００について、図６の欠陥抽出処理を行うことによって、図７のように山部や谷部に欠陥が存在しない健全部７０４と、山部や谷部に欠陥が存在する欠陥部７０２を識別した欠陥画像データ７００が得られる。欠陥画像データ７００においては、健全部７０４は明部として表現されており、欠陥部７０２は暗部として表現されている。

以下では図８を参照しながら、図４のステップＳ４０６で行われるねじ山パターン抽出処理について説明する。

ステップＳ８０２では、データ記憶部１２２から原画像データを読み出す。

ステップＳ８０４では、ステップＳ８０２で読み出した原画像データ、すなわちねじ穴Ｈの内面全体の輝度分布から、ねじの軸心方向（図５の原画像データ５００における上下方向）に沿った１ライン分の輝度分布を抽出する。図９の（ａ）に、ステップＳ８０４で抽出される輝度分布を例示する。

ステップＳ８０６では、ステップＳ８０４で抽出された１ライン分の輝度分布について、変曲点の位置を特定する。変曲点の位置は、図９の（ａ）に示す１ライン分の輝度分布について二階微分値を計算し、その二階微分値が０となる点を求めることによって特定される。図９の（ａ）に示すように、１ライン分の輝度分布における変曲点Ｐの位置は、ねじの山部に対応する輝度のピークと、ねじの谷部に対応する輝度のピークを、それぞれ両側で挟むような位置に特定される。本実施例の検査制御装置１０４は、特定された変曲点の位置に応じて、図９の（ｂ）に示す変曲点波形を生成する。この変曲点波形は、特定された変曲点で値が切換わる二値の波形であり、前後の変曲点の間にねじの山部や谷部に対応するピークが存在している範囲では「１」の値を取り、存在していない範囲では「０」の値を取る。

ステップＳ８０８では、ステップＳ８０６で特定された変曲点の位置に応じて、マスクデータの位置合わせを行う。本実施例では、図９の（ｃ）に示す基準変曲点波形がデータ記憶部１２２に予め記憶されている。基準変曲点波形は、製造公差のない理想的なねじ形状の場合の輝度分布を予め取得しておき、その輝度分布における変曲点の位置から予め設定されている変曲点波形である。図９の（ｂ）に示す変曲点波形と、図９の（ｃ）に示す基準変曲点波形の差分の和を算出し、その和が最小となるオフセット量を算出して、マスクデータの位置合わせを行う。

図９の（ｄ）は本実施例で扱うマスクデータを示している。マスクデータは、ねじの輝度分布からねじの山部のみの輝度分布を抽出するために用いられる二値データである。マスクデータが「１」の値を取る範囲は、製造公差のない理想的なねじ形状の場合に、ねじの山部を包含し、かつねじの谷部を含まないような範囲に設定されている。それ以外の範囲においては、マスクデータは「０」の値を取る。本実施例では、図９の（ｂ）に示す変曲点波形と図９の（ｃ）の基準変曲点波形の間のオフセット量に基いて、図９の（ｄ）のマスクデータを図９の（ａ）の輝度分布に対して位置合わせする。

ステップＳ８１０では、ステップＳ８０４で抽出された１ライン分の輝度分布（図９の（ａ）に示す）に、ステップＳ８０８で位置合わせしたマスクデータ（図９の（ｄ）に示す）を乗じることで、図９の（ｅ）に示すねじの山部を抽出した１ライン分の輝度分布を取得する。

ステップＳ８１２では、ステップＳ８０２で読み出した原画像データにおいて、ねじの軸心方向に沿う全てのラインで上記の抽出処理が終了したか否かを判断する。未だ抽出処理を行っていないラインが存在する場合（ステップＳ８１２でＮＯの場合）、処理はステップＳ８０４へ戻り、未だ抽出処理を行っていないラインについてステップＳ８０４からステップＳ８１０までの処理を実行する。全てのラインについて抽出処理が終了した場合（ステップＳ８１２でＹＥＳの場合）、処理はステップＳ８１４へ進む。

ステップＳ８１４では、抽出されたねじ山パターンの補正を行う。ステップＳ８１４の時点では、ねじ穴Ｈの内面全体についてのねじ山パターンの抽出が既になされている。この抽出されたねじ山パターンにおいては、ねじ穴Ｈでねじの山部に欠落している部位があると、その部位が欠落したねじ山パターンが抽出されることになる。ステップＳ８１４では、抽出されたねじ山パターンを幅が一様な直線で近似することで、このようなねじ山パターンの欠落を補正する処理を行う。

ステップＳ８１６では、ステップＳ８１４で補正がなされたねじ山パターンを、ねじ山パターン画像データとしてデータ記憶部１２２に記憶する。

図１０に上記のねじ山抽出処理によって得られるねじ山パターン画像データ１０００を例示する。図５に示す原画像データについて、図８のねじ山パターン抽出処理を行うことによって、図１０のようにねじの山部１００２とそれ以外の部分１００４を区別したねじ山パターン画像データ１０００が得られる。ねじ山パターン画像データ１０００では、実際のねじ穴Ｈにおけるねじの山部の幅や、ねじ山のピッチが正確に反映されている。このねじ山パターン画像データ１０００を用いることで、ねじの公称の寸法からねじ山パターンを設定する場合に比べて、より現実に近いねじ山パターンを設定することができる。

以下では図１１を参照しながら、図４のステップＳ４０８で行うねじ穴Ｈの良否判定処理について説明する。

ステップＳ１１０２では、データ記憶部１２２に記憶されている欠陥画像データを読み出す。

ステップＳ１１０４では、データ記憶部１２２に記憶されているねじ山パターン画像データを読み出す。

ステップＳ１１０６では、ステップＳ１１０２で読み出された欠陥画像データと、ステップＳ１１０４で読み出されたねじ山パターン画像データに基いて、ねじ山の欠落部分の面積を算出する。図１２に示すように、欠陥画像データにおいて欠陥部として識別されている領域１２０２と、ねじ山パターン画像データにおいてねじの山部であると識別されている領域１２０４が重複する領域１２０６が、ねじ山の欠落部分と判断される。この重複する領域１２０６の面積を算出することによって、ねじ山の欠落部分の面積を取得することができる。

ステップＳ１１０８では、ステップＳ１１０４で読み出されたねじ山パターン画像データと、ステップＳ１１０６で算出されたねじ山の欠落部分の面積に基いて、ねじ山の健全部分の面積を算出する。ねじ山パターン画像データに表現されているねじ山は、ねじ穴Ｈについてねじ山の欠落が存在しないと仮定した場合の理想的なねじ山を表現している。従って、ねじ山パターン画像データにおいてねじの山部であると識別されている領域の全面積を算出し、そこからステップＳ１１０６で算出されたねじ山の欠落部分の面積を差し引くことで、ねじ山の健全部分の面積を算出することができる。

ステップＳ１１１０では、ステップＳ１１０６で算出されたねじ山の欠落部分の面積と、ステップＳ１１０８で算出されたねじ山の健全部分の面積に基づいて、ねじ穴Ｈの有効ねじ長を計算する。有効ねじ長は次式で計算される。
有効ねじ長＝ねじ穴Ｈのねじ部の軸心方向長さ×ねじ山の健全部分の面積／（ねじ山の健全部分の面積＋ねじ山の欠落部分の面積）

ステップＳ１１１２では、ステップＳ１０１０で計算された有効ねじ長を、ねじ穴Ｈに要求される必要ねじ長と比較する。必要ねじ長は、ねじ穴Ｈに適用される締結トルクに対して十分な強度が確保されるように規定されている。有効ねじ長が必要ねじ長以上の場合（ステップＳ１１１２でＹＥＳの場合）、ステップＳ１１１４でねじ穴Ｈは良好と判定される。有効ねじ長が必要ねじ長に満たない場合（ステップＳ１１１２でＮＯの場合）、ステップＳ１１１６でねじ穴Ｈは不良と判定される。ねじ穴Ｈについての良否判定の結果は、図１の出力装置１１４に出力される。

以上のように、本実施例のねじ検査システム１００によれば、作業者による目視検査を行うことなく、ねじ穴Ｈの内面に形成されたねじの良否を適切に検査することができる。

なお上記の実施例において、図８のねじ山パターン抽出処理で生成されるねじ山パターン画像データから、ねじの山部の幅やねじ山のピッチを計測することもできる。ねじ山の欠落に着目した良否判定だけでなく、ねじの山部の加工精度と要求される公差に着目した良否判定を行うこともできる。

なお上記の実施例において、図８のねじ山パターン抽出処理におけるマスクデータを変更することで、ねじの山部のパターンを抽出する代わりに、ねじの谷部のパターンを抽出することもできる。ねじの谷部のパターンを抽出することで、ねじの谷部の幅を計測することが可能となる。ねじの谷部の加工精度と要求される公差に着目した良否判定を行うこともできる。

なお上記の実施例では、ねじ穴Ｈの内面に形成された雌ねじを検査する場合について説明したが、同様の原理に基づいて、雄ねじのねじ山を検査することも可能である。

なお上記の実施例では、欠陥画像データにおいて欠陥部と識別されている領域とねじ山パターン画像データにおいてねじの山部として識別されている領域が重複する領域を、ねじ山の欠落部分として識別する場合について説明した。これ以外にも、例えば図８のステップＳ８１４でねじ山パターンの補正を行うことなく、ステップＳ８０２からステップＳ８１２までの処理によって抽出されたねじ山パターンから、直接的にねじ山の欠落部分と健全部分を識別してもよい。

なお上記の実施例では、プローブ２０２の先端に設けられたＬＥＤ２１０とＣＣＤ２１２によってねじ穴Ｈの内面の輝度分布を取得する場合について説明した。これ以外にも、例えば半導体レーザと光ファイバを組み合わせて用いるなど、他の光学系によってねじ穴Ｈの内面の輝度分布を取得してもよい。

以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組み合わせによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項に記載の組み合わせに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。

ねじ検査システム１００の構成を示す図である。 計測装置１０２の機械的な構成を示す図である。 ねじの形状と反射輝度の関係を模式的に示す図である。 ねじ検査システム１００によるねじ検査処理を説明するフローチャートである。 ねじ検査システム１００が扱う原画像データ５００を例示する図である。 ねじ検査システム１００による欠陥抽出処理を説明するフローチャートである。 ねじ検査システム１００が生成する欠陥画像データ７００を例示する図である。 ねじ検査システム１００によるねじ山パターン抽出処理を説明するフローチャートである。 ねじ検査システム１００がねじ山パターンを抽出する様子を説明する図である。 ねじ検査システム１００が生成するねじ山パターン画像データ１０００を例示する図である。 ねじ検査システム１００によるねじ穴Ｈの良否判定処理を説明するフローチャートである。 ねじ検査システム１００がねじ山の欠落部分と健全部分を判別する様子を説明する図である。

符号の説明

１００ 検査システム
１０２ 計測装置
１０４ 検査制御装置
１１０ 制御装置
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
１１６ 記憶装置
１１８ 演算装置
１２０ プログラム記憶部
１２２ データ記憶部
２０２ プローブ
２０４ アーム
２０６ モータ
２０８ アクチュエータ
２１０ ＬＥＤ
２１２ ＣＣＤ
３０２ ねじの山部
３０４ ねじの谷部
３０６ ねじの斜面部
５００ 原画像データ
７００ 欠陥画像データ
７０２ 欠陥部
７０４ 健全部
１０００ ねじ山パターン画像データ
１００２ ねじの山部
１００４ ねじの山部以外の部分
１２０２ 欠陥部として識別される領域
１２０４ ねじの山部として識別される領域
１２０６ ねじ山の欠落部分として識別される領域

Claims (2)

1. ねじを検査する方法であって、
   ねじの表面の輝度分布を取得する工程と、
   ねじの軸心方向に沿った輝度分布の変曲点の位置を特定する工程と、
   特定された変曲点の位置に応じてマスクデータを輝度分布に位置合わせする工程と、
   位置合わせされたマスクデータを用いてねじの表面の輝度分布からねじの山部の輝度分布を抽出する工程と、
   ねじの山部の輝度分布に基いてねじの良否を判定する工程を備える方法。
2. ねじを検査する装置であって、
   ねじの表面の輝度分布を取得する手段と、
   ねじの軸心方向に沿った輝度分布の変曲点の位置を特定する手段と、
   特定された変曲点の位置に応じてマスクデータを輝度分布に位置合わせする手段と、
   位置合わせされたマスクデータを用いてねじの表面の輝度分布からねじの山部の輝度分布を抽出する手段と、
   ねじの山部の輝度分布に基いてねじの良否を判定する手段を備える装置。

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