JP5256400B2

JP5256400B2 - コイルばねの形状測定装置と形状測定方法

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Publication number: JP5256400B2
Application number: JP2008272054A
Authority: JP
Inventors: 隆行小栗; 憲幸松本; 英世竹内; 進柴田; 知泰西郷
Original assignee: Chuo Hatsujo KK
Current assignee: Chuo Hatsujo KK
Priority date: 2008-10-22
Filing date: 2008-10-22
Publication date: 2013-08-07
Anticipated expiration: 2028-10-22
Also published as: JP2010101693A

Description

本発明は、コイルばねに光を照射し、その反射光を撮影した画像からコイルばねの形状を測定する技術に関する。ここでいうコイルばねとは、正面視したときに、その軸方向に素線が複数回に亘って巻かれているばねを意味する。

様々な分野でコイルばねが使用されている。最近では、コイルばねの形状に要求される精度が高まっており、製造したコイルばねの形状測定が行われている。従来、コイルばねの形状測定は、物差しやノギスといった計測治具を用いて人の手によって実行されていた。人の手による測定では、測定時間が長くなるとか、測定の精度が測定者によってばらつくといった問題が生じていた。特に異型のばねを測定する場合に、上記の問題が顕著となる。

なお、特許文献１には、画像処理を用いて物体の形状を測定する技術が開示されている。しかしながら、特許文献１のような画像処理を用いた形状測定技術をコイルばねの形状を測定することに適用した例は報告されていない。

特開平５−２７２９２７号公報

本発明は、人の手による測定ではなく、コイルばねを撮影した画像からコイルばねの形状を測定することができる技術を提供することを目的とする。

本明細書に開示する形状測定装置は、コイルばねの形状を測定する装置であり、コイルばねの表面に照射する照射手段と、コイルばねをその軸回りに回転させる回転手段と、コイルばねの表面からの反射光を撮影する撮影手段と、コイルばねをその軸回りに回転させたときの複数の回転角のそれぞれについて、照射手段からの光をコイルばねの軸方向の全体に亘って照射したときに撮影手段で撮影される撮影画像から抽出される円弧状または折れ線状の反射像から、コイルばねの素線の座標値を算出する画像処理装置を備えている。

この形状測定装置では、照射手段が測定対象である物体に光を照射し、撮影手段が物体の表面からの反射光を撮影する。回転手段はコイルばねをその軸回りに回転させ、各回転角において、コイルばねの軸方向の全体に亘って照射手段からの光を照射し、コイルばねの表面からの反射光を撮影手段で撮影する。画像処理装置は、各回転角におけるコイルばねの撮影画像から抽出される円弧状または折れ線状の反射像からコイルばねの素線の座標値を算出する。画像処理装置がコイルばねの素線の座標値を算出することで、コイルばねの素線の位置を特定することができ、コイルばねの形状を測定することができる。

上記した形状測定装置において、画像処理装置は、照射手段からの光が照射された状態でコイルばねの表面からの反射光を撮影した第１撮影画像と、照射手段からの光が照射されていない状態でコイルばねの表面からの反射光を撮影した第２撮影画像とを差分することで素線の座標値を算出することが好ましい。
上記のような差分を取ることで、照射手段からの光以外の光（漏れ光）を除去することができる。これによって、照射手段からの光に起因した反射光のみを選別することができ、コイルばねの素線の位置を正確に特定することができる。

前記した画像処理装置は、撮影画像内のコイルばねの素線表面から反射された照射手段からの光による反射像の形状と測定するコイルばねの素線の形状から算出されるコイルばねの素線の中心の座標値を、その反射像に対応する素線の座標値として算出することが好ましい。

例えば、素線の断面が円である場合、素線表面から反射された照射手段からの光による反射像は楕円形状となることが多い。この場合には、画像処理装置は、撮影画像に含まれる反射像を楕円近似することで得られた楕円中心を用いて素線の座標値を算出することができる。同様に、素線の断面が長方形または台形である場合、素線表面から反射された照射手段からの光による反射像は折れ線状（「Ｌ字状」，「逆Ｌ字状」，「コの字状」，「逆コの字状」，「Ｉ字状」など）となることが多い。この場合には、画像処理装置は、撮影画像に含まれる反射像を長方形や台形に近似することで得られた長方形や台形の中心を用いて素線の座標値を算出することができる。つまり、照射手段からの光による反射像と測定するコイルばねの素線の形状から素線の座標値を算出することができる。また、素線の座標値を算出する際には、幾何学的近似などの手法を用いて、素線の座標値を算出することができる。
上記のような処理を行うことで、コイルばねの素線の位置を厳密に特定することができ、コイルばねの形状を精度良く測定することができる。

前記した画像処理装置は、撮影画像内のコイルばねの素線表面から反射された照射手段からの光による反射像から抽出した曲率が小さくなる側の輪郭線に対して、（１）その輪郭線の一端から輪郭線上の点までの長さと、（２）その点と輪郭線の一端を結んだ線分と輪郭線の両端を結んだ線分とから形成される角度、及び、その点と輪郭線の他端を結んだ線分と輪郭線の両端を結んだ線分とから形成される角度の少なくとも一方の角度との関係を表すグラフに基づいて、反射像を分割することが好ましい。

コイルばねは、その軸方向に素線が複数回に亘って巻かれて形成されている。そのため、隣接する素線の間隔や照射手段からの光の照射強度や照射方向によっては、隣接する素線からの反射像が繋がってしまう場合がある。反射像が繋がった場合、その反射像が素線表面からの反射光によるものなのか、素線以外の物体の表面からの反射光であるのかが判別できない。また、繋がった反射像を用いては、コイルばねの素線の位置を特定することができない。

上記の形状測定装置では、例えば、反射像から曲率が小さくなる側の輪郭線を抽出し、
（１）反射像の輪郭線の一端から輪郭線上の点までの長さ
（２）（ａ）その点と輪郭線の一端を結んだ線分と輪郭線の両端を結んだ線分とから形成される角度、及び／又は、（ｂ）その点と輪郭線の他端を結んだ線分と輪郭線の両端を結んだ線分とから形成される角度
の関係を表すグラフを用いて、複数の素線からの反射像が繋がっているか否かを検出し、反射像が繋がっている場合には反射光を分割することができる。例えば、上記（２）の（ａ）の角度をθ_１とし、上記（２）の（ｂ）の角度をθ_２としたときに、ｃｏｓθ_１×ｃｏｓθ_２の値を算出する。そして、ｃｏｓθ_１×ｃｏｓθ_２と上記（１）の長さとの関係を表すグラフにおいて、輪郭線の中間の位置において極値が検出される場合には、当該極値が検出された位置におけるｃｏｓθ_１×ｃｏｓθ_２の値が予め設定された設定値以上であるか否かを判断する。極値が検出され、かつ極値を検出したときのｃｏｓθ_１×ｃｏｓθ_２の値角度が設定値以上である場合には、複数の素線からの反射像が繋がっていると判断する。一方、極値が検出されない場合、または極値が検出されてもｃｏｓθ_１×ｃｏｓθ_２の値が設定値よりも小さい場合には、複数の素線からの反射像が繋がっていないと判断する。
上記のような処理を行うことで、複数の素線からの反射像が繋がっている場合でも、それを分割し、分割した反射像を用いて各々の素線の位置を特定することができる。

前記した画像処理装置は、撮影画像から算出されたコイルばねの素線の１又は複数の座標値のそれぞれについて、当該撮影画像と回転角が隣接する他の撮影画像内の1又は複数の座標値のうち当該座標値からの距離が最も短くなる座標値であって、その距離が規定値以下となる座標値を、当該座標値と連結してコイルばねの素線の軌跡を算出することが好ましい。
上記のような軌跡を算出することで、隣接する回転角のときに撮影された撮影画像中の各素線の反射像が連結され、コイルばねの形状を特定することができる。

前記した画像処理装置は、算出されたコイルばねの素線の軌跡とコイルばねの回転方向から、コイルばねの巻き方向を決定することが好ましい。
上記のような処理を行うことで、コイルばねの形状をさらに認識することができる。

前記した画像処理装置は、座標値に隣接する撮影画像内に連結する座標値がない場合に、当該座標値をコイルばねの端部と決定することが好ましい。

コイルばねは、通常、端部において他の部材と接触し、互いに力をおよぼし合う。そのため、コイルばねの端部は正確に決定される必要がある。この形状測定装置では、上記処理によってコイルばねの端部を決定する。
上記のような処理を行うことで、コイルばねの端部の位置を正確に決定することができる。

前記した形状測定装置は、照射手段と回転手段と撮影手段と画像処理装置を制御する制御手段を更に備えていることが好ましい。制御手段は、（１）コイルばねの全周について回転手段のステップ角を粗く設定して撮影手段で撮影した撮影画像群からコイルばねの端部を決定する第１制御と、（２）第一制御によって決定した端部を含む一部について、回転手段のステップ角を細かく設定して撮影手段で撮影した撮影画像群からコイルばねの端部を詳細に決定する第２制御を実行する。
制御手段が上記のような制御を行うことで、コイルばねの端部の位置を詳細に決定することができる。

本明細書に開示する形状測定方法は、コイルばねの表面に光を照射する照射工程と、コイルばねを軸回りに回転させ、その複数の回転角のそれぞれについて、照射手段からの光をコイルばねの軸方向の全体に亘って照射し、コイルばねの表面からの反射光を撮影する撮影工程と、前記撮影した複数の撮影画像から抽出される円弧状または折れ線状の反射像と、それら撮影画像を撮影した回転角から、コイルばねの素線の座標を検出する座標検出工程を備えている。また、この形状測定方法は、撮影画像から算出されたコイルばねの素線の１又は複数の座標値のそれぞれについて、当該撮影画像と回転角が隣接する他の撮影画像内の1又は複数の座標値のうち当該座標値からの距離が最も短くなる座標値であって、その距離が規定値以下となる座標値を、当該座標値と連結してコイルばねの素線の軌跡を算出する軌跡算出工程と、軌跡算出工程で連結された軌跡上の座標値のうち、当該座標値に隣接する撮影画像内に連結する座標値がない場合に、当該座標値をコイルばねの端部と決定する端部決定工程と、を備えていてもよい。
この方法によっても、コイルばねの素線の位置を特定することができ、コイルばねの形状を測定することができる。

本発明によれば、コイルばねの撮影画像からコイルばねの素線の位置を正しく特定し、コイルばねの形状を正しく測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整理する。
（特徴１）コイルばねは、円すい形状をした上側固定治具と下側固定治具を用いて回転手段に固定されている。
（特徴２）画像処理装置は、コンピュータを用いて構成されている。コンピュータは、記憶しているソフトウェア（プログラム）によって、各処理を実行する。
（特徴３）画像処理装置は、回転手段に接続されている。
（特徴４）画像取得手段は、撮影手段で撮影された撮影画像を回転手段の回転角に関連づけて記憶する。
（特徴５）画像処理装置は、撮影画像から算出されたコイルばねの素線の座標値（以下、「当該座標値」という。）を、当該撮影画像と回転角が隣接する他の撮影画像内のコイルばねの素線の座標値と連結する場合において、当該他の撮影画像内の1又は複数の座標値のうち「当該座標値」からの距離が最も短くなる座標値であって、その距離が第１規定値以下となる座標値が存在しないときは、当該他の撮影画像と回転角が隣接する第２の他の撮影画像内の1又は複数の座標値のうち当該座標値からの距離が最も短くなる座標値であって、その距離が第２規定値以下となる座標値を、当該座標値と連結してコイルばねの素線の軌跡を算出する。
（特徴６）画像処理装置は、（特徴５）の処理を続ける回数を予め設定することができる。
（特徴７）画像処理装置は、撮影画像から算出されたコイルばねの素線の当該座標値を、当該撮影画像と回転角が隣接する他の撮影画像内のコイルばねの素線の座標値と連結する場合において、当該他の撮影画像内の1又は複数の座標値のうち「当該座標値」からの距離が最も短くなる座標値であって、その距離が第１規定値以下となる座標値が存在しないときは、他の撮影画像内の座標値を用いて「当該座標値」と連結する座標値を補完する。

本発明を具現化した実施例について図面を参照しながら説明する。図１は、本実施例の形状測定装置１０を上面から示した図である。形状測定装置１０は、コイルばね３０の形状を計測する装置である。
図１に示すように、形状測定装置１０は、レーザ１４と、回転ステージ１２と、ＣＭＯＳカメラ１６と、ＣＭＯＳカメラ１６に通信線１８を介して接続されているコンピュータ２２と、コンピュータ２２に接続されているディスプレイ２０を備えている。
レーザ１４は、線光源であり、コイルばね３０の軸方向に広がるスリット光１５をコイルばね３０の表面に照射する。レーザ１４のオン・オフは、コンピュータ２２によって制御される。回転ステージ１２は、コイルばね３０をその軸回りに回転可能に支持する台である。回転ステージ１２は、図示しないモータを備えている。モータが回転すると、回転ステージ１２も回転する。このモータは、エンコーダを備えており、エンコーダによりモータの回転角（即ち、回転ステージ１２の回転角）が検出されるようになっている。コンピュータ２２は、エンコーダで検出される回転ステージ１２の回転角に基づいて、回転ステージ１２を所定の角度に位置決めすることができる。コイルばね３０は、図示されていない二つの円すい型の固定治具を用いて回転ステージ１２に固定されている。本実施例では、コイルばね３０が回転ステージ１２に固定されることで、コイルばね３０の軸がレーザ１４の光軸上に配置される。ＣＭＯＳカメラ１６は、その光軸上にコイルばね３０の軸が配置される向きに配置されており、コイルばね３０の表面からの反射光を撮影する。即ち、コイルばね３０はレーザ１４によってその表面の一部にスリット光１５が照明され、コイルばね３０の表面で反射した反射像がＣＭＯＳカメラ１６によって撮影される。ＣＭＯＳカメラ１６による撮影タイミングは、コンピュータ２２によって制御される。
ＣＭＯＳカメラ１６が撮影した撮影画像は、通信線１８を介してコンピュータ２２に入力される。コンピュータ２２は図示されていない配線によって回転ステージ１２（即ち、回転ステージ１２を回転させるモータ）に接続されており、コンピュータ２２はＣＭＯＳカメラ１６で撮影された撮影画像を回転ステージ１２の回転角θに関連づけて記憶する。ＣＭＯＳカメラ１６は回転ステージ１２の複数の回転角θ（本実施例では、０°，９°，・・，３５１°）において撮影を実行し、コンピュータ２２は複数の撮影画像を各々の回転ステージ１２の回転角θに関連づけて記憶する。コンピュータ２２には、後述する形状測定処理を実行するためのプログラムが記憶されている。コンピュータ２２は、ＣＭＯＳカメラ１６が撮影した撮影画像の画像データ群を処理し、コイルばね３０の素線の座標値を算出する。コンピュータ２２は、算出したコイルばね３０の素線の座標値や素線の座標値を用いたグラフ等を、ディスプレイ２０に表示する。

図４は、レーザ１４からのスリット光１５がコイルばね３０に照射されている様子を示している。図４に示すように、レーザ１４から照射されたスリット光１５は、コイルばね３０を切断する。コイルばね３０は、その切断面でスリット光１５を反射し、その反射像がＣＭＯＳカメラ１６で撮影される。図５は、図４のコイルばね３０の表面をＣＭＯＳカメラ１６側から見た図を拡大して示した図である。コイルばね３０の素線３２ａ，３２ｂ，３２ｃの表面には、レーザ１４からのスリット光１５に起因した円弧状の反射像３４ａ，３４ｂ，３４ｃが形成されている。ＣＭＯＳカメラ１６は図５に示すコイルばね３０の表面を撮影し、通信線１８を介してコンピュータ２２に入力する。コンピュータ２２は、図５を撮影した撮影画像から反射像３４を抽出し、抽出した反射像３４から素線３２ａ，３２ｂ，３２ｃの座標値を算出する処理を行う。

図２は、形状測定装置１０によるコイルばね３０の形状測定の流れを示すフローチャートである。形状測定装置１０は、図２に示す工程、処理を経て、コイルばね３０の素線の座標値を算出する。以下、図２に示すフローチャートに沿って、形状測定装置１０によるコイルばね３０の形状測定の流れを説明する。
先ず、図２のステップＳ１２，Ｓ１４において、ＣＭＯＳカメラ１６を用いてコイルばね３０の撮影を行う。ステップＳ１２では、スリット光１５が照射された状態のコイルばね３０の撮影画像（第１撮影画像）が撮影され、ステップＳ１４では、スリット光１５が照射されていない状態のコイルばね３０の撮影画像（第２撮影画像）が撮影される。撮影された第１撮影画像と第２撮影画像が、通信線１８を介してコンピュータ２２に入力される。なお、ステップＳ１２とステップＳ１４は、回転ステージ１２の回転角θを変更せずに行われる。即ち、同一の回転角θについて、スリット光１５が照射された画像と、スリット光が照射されていない画像が撮影される。

次に、ステップＳ１６では、コンピュータ２２は、第１撮影画像と第２撮影画像を用いて第１撮影画像と第２撮影画像を差分した差分画像を算出する。ＣＭＯＳカメラ１６にはコイルばね３０の表面からの反射光だけでなく、外部からの漏れ光も入射されている。そのため、第１撮影画像にはスリット光１５による反射像３４の他、漏れ光による反射像が含まれている。第１撮影画像と第２撮影画像を差分することで、第１撮影画像から漏れ光による反射像を除去することができる。これによって、コンピュータ２２には、図６（Ａ）に示すように、スリット光１５に起因した反射像のみが含まれる差分画像が取得される。
尚、漏れ光による反射像を撮影画像から除去する際には、コイルばね３０を含む形状測定装置１０全体を黒いカバー等で覆い遮光を施してもよい。この場合、ステップＳ１４，Ｓ１６の処理は必ずしも必要がない。この場合には、ステップＳ１２で撮影された第１撮影画像が、スリット光１５に起因した反射像のみが含まれる差分画像となる。

差分画像には、コイルばね３０からの反射像３４の他、コイルばね３０を回転ステージ１２に固定する固定治具からの反射像が含まれている。そのため、ステップＳ１８〜２４において、コンピュータ２２は、差分画像から固定治具からの反射像を除去するとともに、コイルばね３０からの反射像３４のみを抽出する処理を行う。
先ず、ステップＳ１８において、差分画像から固定治具からの反射像が含まれている領域を特定する。図７を用いてステップＳ１８の動作を説明する。図７（Ｂ）は、図６（Ａ）と同様の差分画像である。図７（Ａ）に示すように、コンピュータ２２は、図７（Ｂ）の差分画像に含まれる反射像の強度（反射強度）をｘ軸方向に加算して、ｙ軸方向における反射強度分布Ａ（ｙ）を算出する。ここで、ｙ軸方向は、コイルばね３０の軸方向に等しく、ｘ軸方向は、コイルばね３０の径方向に等しい。
次に、算出された反射強度分布Ａ（ｙ）を規定強度Ａ１と比較し、反射強度分布Ａ（ｙ）が規定強度Ａ１を上回った部分のうち、ｙ軸座標が最大となるｙ_１を検出し、これを上側固定治具の上部のｙ軸座標と特定する。また、ｙ軸座標ｙ_１から上側固定治具の大きさを元に予め設定された値だけｙ軸下側に移動したｙ軸座標ｙ_２を算出し、これを上側固定治具の下部のｙ軸座標と特定する。コンピュータ２２は、ｙ軸座標ｙ_１，ｙ_２を用いて上側固定治具の反射像が含まれている領域Ｂ１を特定する。同様に、コンピュータ２２は、反射強度分布Ａ（ｙ）を規定強度Ａ１と比較し、反射強度分布Ａ（ｙ）が規定強度Ａ１を上回った部分のうち、ｙ軸座標が最小となるｙ軸座標ｙ_４を検出し、これを下側固定治具の下部のｙ軸座標と特定する。また、ｙ軸座標ｙ_４から下側固定治具の大きさを元に予め設定された値だけｙ軸上側に移動したｙ軸座標ｙ_３を算出し、これを下側固定治具の上部のｙ軸座標と特定する。コンピュータ２２は、ｙ軸座標ｙ_３，ｙ_４を用いて下側固定治具の反射像が含まれている領域Ｂ２を特定する。

次に、ステップＳ２０において、図６（Ａ）に示す差分画像に２値化処理を行い、反射強度が規定強度Ａ２よりも小さい画素の反射強度をゼロに変換する。これにより、図６（Ｂ）に示すように、反射強度の低い反射像が除去された差分画像がコンピュータ２２に取得される。
次に、ステップＳ２２において、領域Ｂ１，Ｂ２から固定治具の反射像を除去する。図８は領域Ｂ１を示しており、図８を用いて領域Ｂ１から上側固定治具の反射像を除去する処理を説明する。
まず、図８（Ａ）に示すように、コンピュータ２２は、領域Ｂ１に含まれる反射像から上側固定治具の外形の特徴（ここでは、直線４０）を有する部分を検出する。次に、図８（Ｂ）に示すように、直線４０をｘ軸方向（コイルばね３０の半径方向外側）にシフトさせた直線を用いて境界線４２を形成し、この境界線に囲まれた領域４４を特定する。領域４４には、上側固定治具の外形の特徴を有する部分が含まれる。次に、領域４４に含まれる反射像を除去する。これによって、図８（Ｃ）に示すように、領域Ｂ１から上側固定治具の反射像が除去される。
図９は領域Ｂ２を示しており、領域Ｂ２から下側固定治具の反射像を除去する処理を示している。直線４０が直線５０となり、境界線４２が境界線５２となり、領域４４が領域５４となる他は、上側固定治具の反射像を除去する処理と同一であるため、重複した説明を省略する。
上記の処理により、図６（Ｃ）に示すように、固定治具の反射像がさらに除去された差分画像がコンピュータ２２に取得される。

次に、ステップＳ２４において、差分画像からノイズを除去し、コイルばね３０からの反射像３４を抽出する。コンピュータ２２は、図６（Ｃ）の差分画像に含まれる反射像の外形や反射強度等の情報を用いて、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４であるか否かを選別する。本実施例では、図６（Ｃ）の差分画像に含まれる反射像から、円弧状の反射像をコイルばね３０からの反射像３４として抽出する。コンピュータ２２は、コイルばね３０からの反射像３４を抽出する際には、以下に示す抽出方法の１または複数個を用いる。
（抽出方法１）
この方法では、反射像の高さ（ｙ軸方向の幅）と幅（ｘ軸方向の幅）の比Ｒと反射像の面積Ｓを検出し、比Ｒと面積Ｓの両方が所定範囲内であるときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４であると判断する。比Ｒと面積Ｓのいずれか一方が所定範囲内にないときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４でないと判断する。

（抽出方法２）
この方法では、図１０に示すように、反射像を最小二乗法などで円近似し、この近似により得られた中心点ｄ（ｘ，ｙ）の座標値と半径ｒが所定範囲内であるときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４であると判断する。中心点ｄ（ｘ，ｙ）の座標値と半径ｒのいずれか一方が所定範囲内にないときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４でないと判断する。

（抽出方法３）
この方法では、図１１に示すように、反射像を直線近似し、近似により得られた直線Ｘ（ｙ）＝ａｙ＋ｂと反射像内の各点における濃度値Ｇ（ｘ，ｙ）と反射像の重心（ｃｘ，ｃｙ）を用いて、第１左側重み付け値Ｓ１_leftと第１右側重み付け値Ｓ１_rightを算出する（数１参照）。第１左側重み付け値Ｓ１_leftと第１右側重み付け値Ｓ１_rightは、以下のように定義される。第１左側重み付け値Ｓ１_leftは、濃度値Ｇ（ｘ，ｙ）とｙ軸方向における重心からの距離の積を、重心（ｃｘ，ｃｙ）から直線Ｘ（ｙ）＝ａｙ＋ｂに向かっておろした垂線Ｌによって分断した反射像のうち、ｘ座標値が小さい一方の領域F１について合計した値である。また、第１右側重み付け値Ｓ１_rightは、濃度値Ｇ（ｘ，ｙ）とｙ軸方向における重心からの距離の積を、重心（ｃｘ，ｃｙ）から直線Ｘ（ｙ）＝ａｙ＋ｂに向かっておろした垂線Ｌによって分断した反射像のうち、ｘ座標値が大きい他方の領域F２について合計した値である。
この方法では、第１左側重み付け値Ｓ１_leftと第１右側重み付け値Ｓ１_rightの比が所定範囲内であるときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４であると判断する。第１左側重み付け値Ｓ１_leftと第１右側重み付け値Ｓ１_rightの比が所定範囲内でないときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４でないと判断する。

（抽出方法４）
この方法では、図１１に示すように、反射像を直線近似し、近似により得られた直線Ｘ（ｙ）＝ａｙ＋ｂと濃度値Ｇ（ｘ，ｙ）と重心（ｃｘ，ｃｙ）を用いて、第２左側重み付け値Ｓ２_leftと第２右側重み付け値Ｓ２_rightを算出する（数２参照）。第２左側重み付け値Ｓ２_leftと第１右側重み付け値Ｓ２_rightは、以下のように定義される。第２左側重み付け値Ｓ２_leftは、濃度値Ｇ（ｘ，ｙ）と重心からの距離を、領域F１について合計した値である。また、第２右側重み付け値Ｓ２_rightは、濃度値Ｇ（ｘ，ｙ）と重心点からの距離を、領域F２について合計した値である。
この方法では、第２左側重み付け値Ｓ２_leftと第２右側重み付け値Ｓ２_rightの比が所定範囲内であるときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４であると判断する。第２左側重み付け値Ｓ２_leftと第２右側重み付け値Ｓ２_rightの比が所定範囲内でないときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４でないと判断する。

（抽出方法５）
この方法では、反射像を細線化する。コンピュータ２２は、反射像の一方の輪郭線を選択することで反射像を細線化する。または、反射像のｘ軸に平行な断面において、その中央のｘ座標値を選択することで反射像を細線化する。
この方法では、得られた細線の平均曲率ρを算出し、この平均曲率ρが所定範囲内であるときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４であると判断する。この平均曲率ρが所定範囲内にないときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４でないと判断する。

（抽出方法６）
この方法では、反射像を細線化し、得られた細線に含まれる細線化系列Ｃ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝０〜Ｍ）を抽出する。細線化系列Ｃ（ｘｉ，ｙｉ）の始点Ｃ（ｘ_０，ｙ_０）は、細線の一端である。細線化系列Ｃ（ｘｉ，ｙｉ）の終点Ｃ（ｘ_Ｍ，ｙ_Ｍ）は、細線の他端である。細線化系列Ｃ（ｘｉ，ｙｉ）の中間点Ｃ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１〜Ｍ−１）は、細線上に等間隔で配置されている。細線化系列Ｃ（ｘｉ，ｙｉ）の隣接点間のベクトルｍ（ｉ），ｐ（ｉ）は、以下のように表される。
この方法では、ベクトルｍ（ｉ），ｐ（ｉ）を用いて平均余弦値cosθを算出し、この平均余弦値cosθが所定範囲内であるときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４であると判断する。算出された平均余弦値cosθが所定範囲内でないときに、当該反射像がコイルばね３０からの反射像３４でないと判断する。平均余弦値cosθは、以下の式で算出される。

（抽出方法１）〜（抽出方法６）を用いることで、図６（Ｃ）の差分画像に含まれる反射像から、円弧状の反射像をコイルばね３０の反射像３４として抽出することができる。

ステップＳ１８〜２４の工程によって、コンピュータ２２は、差分画像から固定治具からの反射像やノイズを除去する。これによって、コンピュータ２２には、図６（Ｄ）に示すような、コイルばね３０からの反射像３４のみが含まれる差分画像が取得される。

次にコンピュータ２２は、ステップＳ２６〜３２において、反射像３４の代表点Ｈ（ｘ，ｙ）の座標値を算出し、その代表点Ｈ（ｘ，ｙ）の座標値をワールド座標系における座標値へと変換する。ここでワールド座標系とは実空間を表す座標系を意味しており、本実施例では、コイルばね３０の中心軸を基準とした円筒座標系を意味している。
先ず、ステップＳ２６において、反射像３４を細線化する。反射像３４を細線化する処理は抽出方法５で行われる処理と等しいため、重複した説明を省略する。なお、ステップＳ２６では、平均曲率ρが小さい方の輪郭線を選択して細線化している。

次に、ステップＳ２８において、得られた細線を最小二乗法などで近似処理を行う。本実施例では、コイルばね３０の素線３２の断面形状（円）に基づいた幾何学的近似である楕円近似を行う。これにより、楕円の中心点ｄ１（ｘ，ｙ）の座標値と半径ｒ１が算出される。
次に、ステップＳ３０において、中心点ｄ１（ｘ，ｙ）の座標値及び／又は半径ｒ１を用いて、反射像３４の代表点Ｈ（ｘ，ｙ）の座標値を算出する。即ち、コンピュータ２２は、算出された中心点ｄ１（ｘ，ｙ）の座標値を代表点Ｈ（ｘ，ｙ）の座標値として特定することができる。あるいは、ステップＳ２８で得られた楕円とステップＳ２６で得られた細線が重複する範囲において、中心点ｄ１（ｘ，ｙ）からの長さが最も長くなる点の座標値を代表点Ｈ（ｘ，ｙ）の座標値として特定することができる。これによって、反射像３４の代表点Ｈ（ｘ，ｙ）の座標値が差分画像内の座標系を用いて表される。
なお、素線の断面が長方形となるばねの形状を測定する場合は、コイルばね３０の素線３２の断面形状（長方形）に基づいた幾何学的近似である長方形近似を行い、求めた長方形の中心点ｄ１（ｘ，ｙ）を代表点Ｈ（ｘ，ｙ）の座標としても良い。

次に、ステップＳ３２において、差分画像内の座標系で表された代表点Ｈ（ｘ，ｙ）の座標値を円筒座標系で表された座標値へと変換する。円筒座標系のＸ軸方向は差分画像内のｘ軸方向と平行であり、円筒座標系のＹ軸方向は差分画像内のｙ軸方向と平行である。そのため、ｘ，ｙ座標値に差分画像内の座標系と円筒座標系の間の原点位置の移動に伴うオフセット値を加算することでＸ，Ｙ座標値へと変換することができる。また、代表点Ｈ（Ｘ，Ｙ，θ）のθ座標値には、代表点Ｈ（ｘ，ｙ）が含まれる撮影画像が撮影された際の回転ステージ１２の回転角θが適用される。
以上の変換により、コンピュータ２２は、差分画像内の点として検知していた代表点Ｈを、円筒座標系で表現された実空間上の点として特定する。

ステップＳ２〜３２の工程によって、形状測定装置１０は、コイルばね３０を構成する素線３２上の各点における座標を取得し、さらに、コイルばね３０の中心軸を基準とした実空間上の座標として特定する。これによって、形状測定装置１０は、コイルばね３０を実空間上の物体として検知することができ、コイルばね３０の形状を精度良く測定することができる。

なお、コイルばね３０の隣接する素線３２の間隔（線間距離）が狭い場合や、スリット光１５の照射強度や照射方向によっては、図１２に示すように、隣接する素線３２からの反射像３４がお互いに連結して1つの反射像３６を形成する場合がある。反射像３４が連結して反射像３６を構成している場合、反射像３６を構成している反射像３４は、ステップＳ２４においてコイルばね３０からの反射像３４と判別されず、反射像３４の代表点Ｈの座標値を算出することができない。そのため、ステップＳ２２の完了後、ステップＳ２４に先立って、反射像３４が連結しているか否かを判断し、反射像３４が連結している場合には、連結している反射像３６を各々の反射像３４に分割する処理が行われることが有効である。図３は、ステップＳ２２とステップＳ２４の間に行われる反射像３６の分割処理の流れを示すフローチャートである。以下、図３に示すフローチャートに沿って、反射像３６の分割処理の流れを説明する。

先ず、ステップＳ１０２において、反射像３６の輪郭線３６ａ，３６ｂのうち、平均曲率が小さくなる側の輪郭線３６ａを抽出する。
次に、ステップＳ１０４において、輪郭線３６ａに含まれる輪郭線系列Ｄ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝０〜ｎ）を抽出する。輪郭線系列Ｄ（ｘｉ，ｙｉ）の始点Ａ（ｘ_０，ｙ_０）は、輪郭線の一端である。輪郭線系列Ｄ（ｘｉ，ｙｉ）の終点Ｂ（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）は、輪郭線の他端である。輪郭線系列Ｄ（ｘｉ，ｙｉ）の中間点Ｐｉ（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１〜ｎ−１）は、輪郭線上に等間隔で配置されている。上記の座標値を用いて、始点Ａから終点ＢへのベクトルＡＢ、終点Ｂから始点ＡへのベクトルＢＡ、始点Ａから中間点ＰｉへのベクトルＡＰｉ、終点Ｂから中間点Ｐｉ始点ＡへのベクトルＢＰｉは、以下のように表される。

次に、ステップＳ１０６において、図１３に示すように、ベクトルＡＢとベクトルＡＰｉのなす角θ_１（ｉ）の余弦値cosθ_１（ｉ）と、ベクトルＢＡとベクトルＢＰｉのなす角θ_２（ｉ）の余弦値cosθ_２（ｉ）の積であるＰ（ｉ）を算出する。即ち、余弦値cosθ_１（ｉ）と余弦値cosθ_２（ｉ）と積Ｐ（ｉ）は、以下の式で特定される。

次に、ステップＳ１０８において、積Ｐ（ｉ）を用いて、反射像３６に分割処理を行うか否かを決定する。コンピュータ２２は、番号ｉの関数として積Ｐ（ｉ）をグラフ化する。コンピュータ２２は、番号ｉの中間点（０＜ｉ＜Ｎ）において積Ｐ（ｉ）が極大値Ｐ_０を有するか否かを検出し、極大値Ｐ_０を有する場合には、その極大値Ｐ_０が規定値（本実施例では０．９９５）よりも大きいか否かを検出する。
コンピュータ２２は、図１４，１５に示すように、番号ｉの中間点において積Ｐ（ｉ）が極大値Ｐ_０を有しており、その極大値Ｐ_０が規定値よりも大きい場合には、分割処理を行うと決定する。一方、コンピュータ２２は、その他の場合には、分割処理を行わないと決定する。例えば、図１６に示すように、番号ｉの中間点において積Ｐ（ｉ）が極大値Ｐ_０を有していても、その極大値Ｐ_０が規定値よりも小さい場合には、分割処理を行わないと決定する。

コンピュータ２２は、分割処理を行うと決定した反射像３６を分割する。これによって、反射像３４が連結した場合でも、連結している反射像３６を各々の反射像３４に分割することができ、分割された反射像３４を用いて代表点Ｈの座標値を算出することができる。このため、線間距離の短いコイルばねであっても、その形状を測定することができる。

ステップＳ１０８において、反射像３６を分割したのちに、さらに分割された反射像３４の形状の異常を判定する処理（ステップＳ１１０）が実行される。コンピュータ２２は、分割された反射像３４について再度ステップＳ１０２からステップＳ１０４の処理を実行することによって、改めて余弦値cosθ_１（ｉ）， cosθ_２（ｉ）を算出し、この余弦値cosθ_１（ｉ）， cosθ_２（ｉ）を用いて相関関数Ｉを算出する。相関関数Ｉは、以下の数６に示す式によって定義される。なお、数６の中のcosθ_１（上線付き）はcosθ_１（ｉ）の平均値を表しており、cosθ_２（上線付き）はcosθ_２（ｉ）の平均値を表している。コンピュータ２２は、相関関数Ｉが所定範囲内でないときに、当該分割された反射像が異常形状であると判断し、この形状を除去する。相関関数Ｉが所定範囲内であるときに、当該分割された反射像が異常形状でないと判断する。
本実施例では、ステップＳ１１０の処理を行うことで、差分画像に残ったノイズによる反射像を精度良く除去することができる。例えば、ステップＳ１０８において、反射像３４からノイズによる反射像が分割された場合は、ステップＳ１１０の処理を行うことで、ノイズによる反射像を除去することができる。これによって、差分画像に残った反射像からノイズを確実に除去することができる。

また、本実施例では、コイルばね３０の形状データを測定後、測定された形状データを用いて、その構造が解析されることが有効である。図１７は、代表点Ｈの座標値を用いたコイルばね３０の構造解析の流れを示すフローチャートである。図１８に示すように、コンピュータ２２には、一定角度ごと（本実施例では９°）に撮影されて処理された複数枚（本実施例では４０枚）の差分画像が取得されており、各差分画像には、コイルばね３０の形状に起因した複数の代表点Ｈが含まれている。なお、図１８では、理解のために各代表点ＨにそのＹ座標値が降順となる番号を付して表示している。形状測定装置１０は、図１７に示す工程を経て、図１８に含まれる代表点Ｈを連結してコイルばね３０の軌跡Ｅを特定し、特定した軌跡Ｅを用いてコイルばね３０の巻き方向や端部の構造を解析する。以下、図１７に示すフローチャートに沿って、コイルばね３０の構造解析の流れを説明する。

先ず、ステップＳ２０２において、コイルばね３０の軌跡Ｅを特定する。コイルばね３０の軌跡を特定する手順を以下に説明する。
先ず、図１８の複数の差分画像から１つの差分画像を選択し、その差分画像に含まれる代表点Ｈから１つの代表点Ｈを選択する。次いで、図１９に示すように、この第１選択代表点Ｈ１が含まれる撮影画像ｎに対して回転角が大きくなる側に隣接する撮影画像ｎ＋１を検出し、撮影画像ｎ＋１に含まれる代表点群Ｈを抽出する。第１選択代表点Ｈ１としては、撮影画像ｎ内の全ての代表点Ｈが順に選択される。第１選択代表点Ｈ１を選択する順番は、例えば、図１８に示された付された番号に従って選択することができる。また、回転角が大きくなる側で隣接する撮影画像ｎ＋１が存在しない場合には、回転角が最も小さい撮影画像を隣接する撮影画像ｎ＋１として検出する。

次に、コンピュータ２２は、第１選択代表点Ｈ１と代表点Ｈとの距離ｓを検出し、この距離ｓが最も小さくなる代表点Ｈを第２選択代表点Ｈ２として検出する。
次に、コンピュータ２２は、第１選択代表点Ｈ１と第２選択代表点Ｈ２の距離ｓを規定値と比較する。コンピュータ２２は、第１選択代表点Ｈ１と第２選択代表点Ｈ２の距離ｓを規定値と比較し、その距離が規定値以下であれば、第１選択代表点Ｈ１と第２選択代表点Ｈ２の間を連結する。その距離が規定値よりも大きければ、第１選択代表点Ｈ１と第２選択代表点Ｈ２の間を連結しない。全ての代表点Ｈで上記の処理を行うことで、代表点Ｈの間が連結され、コイルばね３０の軌跡Ｅが特定される。

素線３２の表面状態によっては、素線３２の形状が正しい場合でも、素線３２からの反射像３４の濃度値Ｇ（ｘ，ｙ）が低くなる場合がある。この場合には、図２に示すフローチャートに含まれる画像処理によって反射像３４が除去されてしまい、図２０に示すように、撮影画像ｎ＋１に第１選択代表点Ｈ１が連結する第２選択代表点が存在しない場合がある。

このような場合には、ステップＳ２０４において、コイルばね３０の軌跡Ｅを補完する処理を行うことが有効である。コンピュータ２２は、撮影画像ｎに対して回転角が大きくなる側に次に隣接する撮影画像ｎ＋２を検出し、撮影画像ｎ＋２に含まれる代表点Ｈを抽出する。第１選択代表点Ｈ１と代表点Ｈとの距離ｓを検出し、この距離ｓが最も小さくなる代表点Ｈを第３選択代表点Ｈ３として検出する。
次に、コンピュータ２２は、第１選択代表点Ｈ１と第３選択代表点Ｈ３の距離ｓを第２の規定値と比較する。コンピュータ２２は、第１選択代表点Ｈ１と第３選択代表点Ｈ３の距離ｓを第２の規定値と比較し、その距離が第２の規定値以下であれば、第１選択代表点Ｈ１と第３選択代表点Ｈ３の間を連結する。その距離が第２の規定値よりも大きければ、第１選択代表点Ｈ１と第３選択代表点Ｈ３の間を連結しない。

本実施例では、ステップＳ２０４の処理を行うことで、第２選択代表点Ｈ２に対応する代表点Ｈが存在しない場合でも、第３選択代表点Ｈ３が存在する場合には、第１選択代表点Ｈ１と第３選択代表点Ｈ３を連結することができ、軌跡Ｅを特定することができる。これによって、素線３２に沿って連続する軌跡Ｅを特定することができる。
また、コンピュータ２２は、第１選択代表点Ｈ１に連結する代表点Ｈを検出する処理を繰返し実行してもよい。この場合には、繰返し実行する回数を設定しておくことが有効である。これによって、実際に連結する代表点Ｈが存在しない端部において、連結する代表点Ｈを検出する処理を無限に繰返すことが防止される。

また、ステップＳ２０４では、以下に示すような補完処理を行ってもよい。コンピュータ２２は、撮影画像ｎ＋１の中から第１選択代表点Ｈ１からの距離ｓが１番目に短い代表点Ｈ２１と二番目に短い代表点Ｈ２２を検出し、代表点Ｈ２１と代表点Ｈ２２を用いて第２選択代表点Ｈ２を算出する。例えば、代表点Ｈ２１と代表点Ｈ２２の中間点を２選択代表点Ｈ２としてもよい。あるいは撮影画像ｎ＋１に含まれる代表点群Ｈの相互の位置関係から２選択代表点Ｈ２を算出する。この補完処理を行うことで、第２選択代表点Ｈ２に対応する代表点Ｈが存在しない場合でも、軌跡Ｅを特定することができる。これによって、素線３２に沿って連続する軌跡Ｅを特定することができる。

次に、ステップＳ２０６において、コイルばね３０の軌跡Ｅを用いて、コイルばね３０の巻き方向を決定する。コンピュータ２２は、画像番号ｎの関数として示した軌跡Ｅ（ｎ）のＹ座標値をグラフ化する。画像番号ｎは、左回りに移動するとその数が増加するように設定されている。図２１に示すように、画像番号ｎが増加するにつれて軌跡Ｅ（ｎ）のＹ座標値が増加する場合には、コイルばね３０が左巻きであると検出する。図２２に示すように、画像番号ｎが増加するにつれて軌跡Ｅ（ｎ）のＹ座標値が減少する場合には、コイルばね３０が右巻きであると検出する。

次に、ステップＳ２０８において、コイルばね３０の巻き方向を用いてコイルばね３０の端部を決定する。コンピュータ２２は、軌跡Ｅの端部をコイルばね３０の端部と決定する。軌跡Ｅの端部は、ステップＳ２０４とステップＳ２０６において、連結する代表点Ｈが存在しないとされた第１選択代表点Ｈ１によって決定される。

コイルばね３０は、使用時に通常、その端部において他の部材と接触する。そのため、コイルばね３０の端部の位置は精度よく検出されることが必要とされる。
そのため、ステップＳ２０８において、コイルばね３０の端部を決定した後に、コイルばね３０の端部を詳細に探索する処理（ステップＳ２１０）が行われることが有効である。ステップＳ２１０において、コンピュータ２２は、ステップＳ２０８において決定したコイルばね３０の端部が含まれる撮影画像の画像番号ｎを検出し、その回転角θ’を中心とした詳細探索範囲（本実施例ではθ’±２０°）で、回転角θをステップＳ２，４よりも細かく（本実施例では４°）移動させながらコイルばね３０の画像を撮影する。これにより、コイルばね３０の端部の位置をより正確に測定することができる。

上述したように、本実施例の形状測定装置１０によると、コイルばね３０を撮影した画像からコイルばねの形状を算出するため、コイルばね３０の形状を短時間で、かつ、精度良く測定することができる。

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。
例えば、コイルばね３０に照射される光は必ずしもスリット光１５に限定されない。例えば、ポイントレーザや透過照明をコイルばね３０の軸方向の全体に亘って照射することでコイルばね３０の光切断画像を取得してもよい。

また、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合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項記載の組合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。

形状測定装置の構成を示す図。形状測定装置による形状測定の流れを示すフローチャート。反射像の分割処理の流れを示すフローチャート。スリット光の照射の様子を示す図。反射像を示す図。コンピュータによる画像処理の過程を示す図。撮影画像の反射強度分布を示す図。コンピュータによる画像処理を示す図。コンピュータによる画像処理を示す図。コンピュータによる反射像抽出処理を示す図。コンピュータによる反射像抽出処理を示す図。コンピュータによる反射像抽出処理を示す図。コンピュータによる反射像抽出処理を示す図。反射像の分割処理に用いられるグラフ。図１４を拡大したグラフ。反射像の分割処理に用いられるグラフ。コイルばねの構造解析の処理の流れを示すフローチャート。差分画像を示す図。代表点の連結処理を示す図。代表点の連結処理を示す図。コイルばねの軌跡を示す図。コイルばねの軌跡を示す図。

符号の説明

１０：形状測定装置
１２：回転ステージ
１４：レーザ
１５：スリット光
１６：ＣＭＯＳカメラ
１８：通信線
２０：ディスプレイ
２２：コンピュータ
３０：コイルばね
３２：素線
３４：反射像
３６：反射像
３６ａ，３６ｂ：輪郭線
Ａ：反射強度分布
Ｃ：細線化系列
Ｄ：輪郭線系列
Ｅ：軌跡
Ｇ：濃度値
Ｈ：代表点
Ｉ：相関関数
θ：回転角
ρ：平均曲率

Claims

コイルばねの形状を測定する形状測定装置であり、
コイルばねの表面に光を照射する照射手段と、
コイルばねをその軸回りに回転させる回転手段と、
コイルばねの表面からの反射光を撮影する撮影手段と、
コイルばねをその軸回りに回転させたときの複数の回転角のそれぞれについて、照射手段からの光をコイルばねの軸方向の全体に亘って照射したときに撮影手段で撮影される撮影画像から抽出される円弧状または折れ線状の反射像から、コイルばねの素線の座標値を算出する画像処理装置を備え、
画像処理装置は、撮影画像から算出されたコイルばねの素線の１又は複数の座標値のそれぞれについて、当該撮影画像と回転角が隣接する他の撮影画像内の1又は複数の座標値のうち当該座標値からの距離が最も短くなる座標値であって、その距離が規定値以下となる座標値を、当該座標値と連結してコイルばねの素線の軌跡を算出する一方で、
当該座標値に隣接する撮影画像内に連結する座標値がない場合に、当該座標値をコイルばねの端部と決定することを特徴とする形状計測装置。
画像処理装置は、算出されたコイルばねの素線の軌跡とコイルばねの回転方向から、コイルばねの巻き方向を決定することを特徴とする請求項１に記載の形状測定装置。
照射手段と回転手段と撮影手段と画像処理装置を制御する制御手段を更に備えており、
制御手段は、（１）コイルばねの全周について回転手段のステップ角を粗く設定して撮影手段で撮影した撮影画像群からコイルばねの端部を決定する第１制御と、（２）第一制御によって決定した端部を含む一部について、回転手段のステップ角を細かく設定して撮影手段で撮影した撮影画像群からコイルばねの端部を詳細に決定する第２制御を実行する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の形状測定装置。
画像処理装置は、撮影画像内のコイルばねの素線表面から反射された照射手段からの光による反射像から抽出した曲率が小さくなる側の輪郭線に対して、（１）その輪郭線の一端から輪郭線上の点までの長さと、（２）その点と輪郭線の一端を結んだ線分と輪郭線の両端を結んだ線分とから形成される角度、及び、その点と輪郭線の他端を結んだ線分と輪郭線の両端を結んだ線分とから形成される角度の少なくとも一方の角度との関係を表すグラフに基づいて、反射像を分割することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の形状測定装置。
コイルばねの形状を測定する形状測定装置であり、
コイルばねの表面に光を照射する照射手段と、
コイルばねをその軸回りに回転させる回転手段と、
コイルばねの表面からの反射光を撮影する撮影手段と、
コイルばねをその軸回りに回転させたときの複数の回転角のそれぞれについて、照射手段からの光をコイルばねの軸方向の全体に亘って照射したときに撮影手段で撮影される撮影画像から抽出される円弧状または折れ線状の反射像から、コイルばねの素線の座標値を算出する画像処理装置を備え、
画像処理装置は、撮影画像から算出されたコイルばねの素線の１又は複数の座標値のそれぞれについて、当該撮影画像と回転角が隣接する他の撮影画像内の1又は複数の座標値のうち当該座標値からの距離が最も短くなる座標値であって、その距離が規定値以下となる座標値を、当該座標値と連結してコイルばねの素線の軌跡を算出し、
算出されたコイルばねの素線の軌跡とコイルばねの回転方向から、コイルばねの巻き方向を決定することを特徴とする形状計測装置。
コイルばねの形状を測定する形状測定方法であり、
コイルばねの表面に光を照射する照射工程と、
コイルばねを軸回りに回転させ、その複数の回転角のそれぞれについて、照射手段からの光をコイルばねの軸方向の全体に亘って照射し、コイルばねの表面からの反射光を撮影する撮影工程と、
前記撮影した複数の撮影画像から抽出される円弧状または折れ線状の反射像と、それら撮影画像を撮影した回転角から、コイルばねの素線の座標を検出する座標検出工程と、
撮影画像から算出されたコイルばねの素線の１又は複数の座標値のそれぞれについて、当該撮影画像と回転角が隣接する他の撮影画像内の1又は複数の座標値のうち当該座標値からの距離が最も短くなる座標値であって、その距離が規定値以下となる座標値を、当該座標値と連結してコイルばねの素線の軌跡を算出する軌跡算出工程と、
軌跡算出工程で連結された軌跡上の座標値のうち、当該座標値に隣接する撮影画像内に連結する座標値がない場合に、当該座標値をコイルばねの端部と決定する端部決定工程と、を備える形状測定方法。