JP6089819B2 - 軸受の構成部品の挙動解析方法および挙動解析装置 - Google Patents

Description

本発明は、軸受の構成部品の挙動解析方法および挙動解析装置に関する。

従来から、一対の軌道輪の間で転動する転動体をカメラ等の撮影装置で所定の時間間隔で同期撮影して得られた複数の画像を解析することにより転動体の挙動解析を行う方法が提案されている（特許文献１参照）。

一方、対象物の３次元の挙動をステレオ法により解析する方法が提案されている（特許文献２参照）。近年では、このステレオ法による挙動解析方法が、転動体や保持器等の軸受の構成部品の３次元挙動の解析に適用されつつある。ここでは、例えば、軸受の構成部品の一部にマーカを設け、当該マーカの３次元の挙動をステレオ法により解析する。
具体的には、まず、２台の撮影装置を用いて異なる２つの視点から軸受を撮影する。そして、一方の撮影装置で撮影した軸受の画像におけるマーカ位置を設定する。その後、他方の撮影装置で撮影した軸受の画像におけるマーカ位置を算出し、２つの画像におけるマーカ位置の差異（視差）に基づいてマーカの３次元座標を算出する。そして、２台の撮影装置を用いて所定の時間間隔で撮影された複数の画像それぞれについてマーカの３次元座標を算出することにより、マーカの３次元の挙動を解析することができる。
また、ステレオ法による挙動解析では、２つの画像の一方についてマーカ位置近傍のブロック画像を指定し、他方の画像全体について、指定したブロック画像に最も類似する部分を検索する。そして、検索して得られた部分を他方の画像におけるマーカ位置とするのが一般的である。このマーカ位置の検索には、領域ベースマッチングと呼ばれる画像マッチング手法が多く採用されている。

図６に、従来例に係る軸受１０１１の構成部品の挙動解析方法を説明するための模式図を示す。ここでは、軸受１０１１の保持器１０１９の一部にマーカ１０１９ａを設け、当該マーカ１０１９ａの３次元の挙動を解析する例について説明する。
この挙動解析方法では、まず、一方の撮影装置１００２Ａで撮影して得られた画像（以下、「左画像」と称する。）ＧＡ０からマーカ部分近傍のブロック画像ＢＡ０を指定する。そして、他方の撮影装置１００２Ｂで撮影して得られた画像（以下、「右画像」と称する。）ＧＢ０全体についてブロック画像ＢＡ０を用いてマーカ位置の検索を行う。マーカ位置の検索では、右画像ＧＢ０におけるブロック画像ＢＡ０との相違度が最も小さくなる部分（ブロック画像ＢＡ０に最も類似する部分）の位置を検索する。具体的には、右画像ＧＢ０について、相違度を算出する対象となるブロック画像ＢＢ０を単位ピクセルずつずらしながら右画像ＧＢ０全体について相違度を算出する（図６の右画像ＧＢ０中の矢印参照）。そして、右画像ＧＢ０において、ブロック画像ＢＢ０とブロック画像ＢＡ０との相違度が最も小さくなる部分の位置を右画像ＧＢ０におけるマーカ位置とする。
なお、「相違度」とは、例えば、下記式（１）で定義される。

ここで、Ｒ_ＳＳＤは、相違度、ｐ_ｉｊは、ブロック画像ＢＡ０を構成する各ピクセルの輝度、ｑ_ｉｊは、右画像ＧＢ０を構成する各ピクセルの輝度を示す。
そして、軸受１０１１を撮影装置１００２Ａ，１００２Ｂで所定の時間間隔で同期撮影し、撮影で得られた複数の画像ＧＡ，ＧＢそれぞれについてマーカ１０１９ａの３次元座標を算出することによりマーカの３次元挙動を解析する。

特開２００２−２１３９３２号公報 特開２００６−５３７５６号公報

しかしながら、前述の挙動解析方法では、右画像ＢＢ０全体について相違度を算出する処理を行うため、挙動解析に要する時間が長くなってしまう。

本発明は、上記事由に鑑みてなされたものであり、時間短縮を図ることができる軸受の構成部品の挙動解析方法を提供することを目的とする。

本発明に係る軸受の構成部品の挙動解析手法は、第１撮影手段と、第２撮影手段と、第１撮影手段で撮影した第１画像および第２撮影手段で撮影した第２画像の画像解析処理を行う処理手段とを用いて軸受の構成部品の挙動解析を行う。ここで、第１撮影手段は、軸受を第１視点から撮影する。また、第２撮影手段は、軸受を第１視点とは異なる第２視点から撮影する。軸受は、外輪と、内輪と、複数の転動体と、保持器とを有する。ここで、複数の転動体は、外輪および内輪の間を転動する。保持器は、外輪および内輪の間に配置され且つ複数の転動体を保持する。そして、外輪、内輪、複数の転動体および保持器の少なくとも１つには、マーカが設けられている。
上記軸受の挙動解析方法は、マーカ抽出ステップと、第１中心位置算出ステップと、軌道半径算出ステップと、角度算出ステップと、第２中心位置算出ステップと、検索対象領域算出ステップと、マーカ位置算出ステップと、３次元座標算出ステップとを含む。
マーカ位置抽出ステップでは、第１画像中におけるマーカ部分に対応する第１マーカ位置を抽出する。第１中心位置算出ステップでは、第１画像中における外輪または内輪の中心部分に対応する第１中心位置を算出する。軌道半径算出ステップでは、第１マーカ位置および第１中心位置に基づいて保持器の軌道半径を算出する。角度算出ステップでは、第１画像中において、第１中心位置と第１マーカ位置とを結ぶ直線と、第１中心位置を通る基準線とのなす角度を算出する。第２中心位置算出ステップでは、第２画像中における、外輪または内輪の中心部分に対応する第２中心位置を算出する。検索領域特定ステップでは、第２画像中におけるマーカ部分に対応する第２マーカ位置を検索する検索対象領域を、軌道半径、角度および第２中心位置に基づいて特定する。マーカ位置算出ステップでは、検索対象領域において画像マッチング処理を行うことにより第２マーカ位置を算出する。３次元座標算出ステップでは、第１マーカ位置および第２マーカ位置からマーカの３次元座標を算出する。そして、検索対象領域は、第２画像の一部に相当する。
本構成によれば、検索対象領域が第２画像の一部に相当する。これにより、検索対象領域が第２画像全体である構成に比べて、第２画像中における第２マーカ位置を検出するまでに要する時間を短縮することができ、マーカが設けられた軸受の構成部品の挙動解析に要する時間の短縮を図ることができる。

また、本発明に係る軸受の挙動解析方法では、上記検索対象領域が、上記軸受の中心位置と上記基準位置とを結ぶ直線と、上記外輪の内縁および前記内輪の外縁それぞれとの交点を結ぶ直線を対角線とする矩形状の領域を含む領域であってもよい。
本構成によれば、第２画像において、マーカ位置が検索対象領域から軌道輪の径方向に外れてしまうことを防止できる。従って、第２画像におけるマーカ位置の検出エラーの発生を抑制することができる。

また、本発明に係る軸受の挙動解析方法では、上記検索対象領域が、矩形状であり且つの長さが前記矩形状の領域の各辺の長さよりも、前記画像マッチング処理における位置誤差により定まる規定の長さだけ長いものであってもよい。
本構成によれば、画像マッチング処理における位置誤差に起因したマーカ値の検出エラーの発生を抑制することができる。

本発明によれば、軸受の構成部品の挙動解析に要する時間を短縮することができる。

実施の形態に係る解析装置を示し、（ａ）は概略構成図、（ｂ）は配置を説明するための図である。 実施の形態に係る解析装置のブロック図である。 実施の形態に係る画像処理装置の動作のフローチャートである。 実施の形態に係る画像処理装置の画像を示し、（ａ）は左画像、（ｂ）は右画像、（ｃ）は（ｂ）の右画像において二点鎖線で囲んだ領域の拡大図である。 実施の形態に係る画像処理装置のマーカ位置算出処理における動作フローチャートである。 従来例に係る軸受の構成部品の挙動解析方法を説明するための模式図である。

＜実施の形態＞
＜１＞構成
本実施の形態に係る解析装置１は、軸受１１の構成部品の挙動解析を行うものである。
まず、解析装置１の解析対象である軸受１１の構成について説明する。
軸受１１は、玉軸受であって、２つの軌道輪１３，１５と、複数の玉１７と、保持器１９とを備える。
軌道輪１３，１５は、円環状に形成されている。軌道輪（外輪）１３の内径は、軌道輪（内輪）１５の外径に比べて大きく、軌道輪１５が軌道輪１３の径方向における内側に位置している。軌道輪１３，１５は、軌道輪１３または軌道輪１５の回転軸Ｊに沿った方向から見たときに中心部分が一致するように配置されている。
複数の玉１７は、軌道輪１３，１５の間を転動する。
保持器１９は、軌道輪１３，１５の間に配置され、複数の玉１７を保持する。そして、保持器１９には、マーカ１９ａが設けられている。マーカ１９ａは、保持器１９の表面における平面視略円形のシート材が貼着された部分からなる。なお、マーカ１９ａの形状は、略円形に限定されるものではなく、例えば、平面視角形等であってもよい。
次に、本実施の形態に係る解析装置１の構成について説明する。

図１（ａ）に、本実施の形態に係る解析装置１の概略構成図を示し、図１（ｂ）に、本実施の形態に係る解析装置１の配置を説明するための図を示す。図２に、解析装置１のブロック図を示す。
解析装置１は、２台の撮影装置２Ａ，２Ｂと、画像処理装置３とを備える。

撮影装置２Ａ，２Ｂは、例えば、デジタルカメラやデジタルビデオカメラ等から構成される。撮影装置２Ａ，２Ｂは、撮像素子（図示せず）と、軸受１１の像を撮像素子の受光面に結像させるためのレンズ（図示せず）とを備える。図１（ｂ）に示すように、撮影装置２Ａ，２Ｂは、軌道輪１３または軌道輪１５の回転軸Ｊから当該回転軸Ｊに直交する方向に距離ａだけ離間した２つの位置（視点）ＰＡ，ＰＢに配置されている。ここで、撮影装置２Ａ，２Ｂの「位置ＰＡ，ＰＢ」とは、各撮影装置２Ａ，２Ｂ内部におけるレンズの位置に相当する。また、位置ＰＡ，ＰＢは、図１（ｂ）に示す仮想平面Ｓから距離ｂだけ離間した位置にある。図１（ｂ）の仮想平面Ｓは、軸受１１の厚み方向における中央部を回転軸Ｊに直交する方向に横断する平面である。
撮影装置２Ａ，２Ｂは、それらの各光軸ＪＡ，ＪＢおよび回転軸Ｊが略同一の平面内に位置するように配置されている。撮影装置２Ａ，２Ｂの光軸ＪＡ，ＪＢは、回転軸Ｊと仮想平面Ｓとの交点に向かって延伸している。回転軸Ｊと撮影装置２Ａの光軸ＪＡとのなす角度θ１および回転軸Ｊと撮影装置２Ｂの光軸ＪＢとのなす角度θ２は、いずれも１５°乃至３０°の範囲内に設定されている。ここで、角度θ１，θ２が１５°未満になると、マーカ１９ａの３次元座標における回転軸Ｊに沿った方向の位置精度が低下してしまう。一方、角度θ１，θ２が３０°よりも大きくなると、撮影装置２Ａ，２Ｂで撮影した画像におけるマーカ１９ａ部分の画像がつぶれてしまい、マーカ１９ａ部分として認識することが困難になってしまう。従って、角度θ１，θ２は、１５°乃至３０°の範囲に設定するのが好ましい。
撮影装置２Ａ，２Ｂは、一定の時間間隔で軸受１１を同期撮影する。各撮影装置２Ａ，２Ｂで得られる画像データは、送信部２１（図２参照）から信号線２２に送出される。

画像処理装置３は、例えば、パーソナルコンピュータ等から構成される。図２に示すように、画像処理装置３は、ＣＰＵ３１と、メモリ３２と、モニタ３３と、入力装置３４と、受信部３５とを備える。
撮影装置２Ａ，２Ｂから信号線２２に送出された画像データは、受信部３５で受信されてからメモリ３２に転送される。撮影装置２Ａから送出された画像データ（以下、「左画像データＤＡ」と称する。）と、撮影装置２Ｂから送出された画像データ（以下、「右画像データＤＢ」と称する。）とは、メモリ３２内の異なる領域に記憶される。
ＣＰＵ３１は、所定のプログラムを実行することにより、メモリ３２に記憶された左画像データＤＡ、右画像データＤＢを読み込んで各画像データＤＡ，ＤＢに対応する画像ＧＡ，ＧＢをモニタ３３に映し出す。以下、本明細書では、左画像データＤＡに対応する画像ＧＡを左画像ＧＡと称し，右画像データＤＢに対応する画像ＧＢを右画像ＧＢと称する。

入力装置３４は、キーボードやマウスからなり、ユーザがモニタ３３に映し出された画像ＧＡ，ＧＢを見ながら画像ＧＡ，ＧＢにおけるマーカ位置を指定する際にユーザが操作する。
＜２＞動作
＜２−１＞全体動作

次に、本実施の形態に係る画像処理装置３の動作について説明する。
図３に、画像処理装置３の動作全体のフローチャートを示す。
まず、ＣＰＵ３１がメモリ３２から画像データＤＡ，ＤＢを取得する（ステップＳ１）。このとき、ＣＰＵ３１は、左画像ＧＡ、右画像ＧＢをモニタ３３に映し出す。
図４は、画像処理装置３の画像を示し、（ａ）は左画像ＧＡ、（ｂ）は右画像ＧＢ、（ｃ）は右画像ＧＢにおける２点鎖線で囲んだ部分の拡大図である。

次に、ＣＰＵ３１が左画像ＧＡにおけるマーカ位置ＰＬを設定する（ステップＳ２）。ここでは、ＣＰＵ３１は、入力装置３４から入力された情報に基づいてマーカ位置ＰＬを設定する。具体的には、ユーザがモニタ３３に映し出された左画像ＧＡを見ながら入力装置（例えば、マウス）３４を操作して、左画像ＧＡにおけるマーカ部分を指定する。すると、ＣＰＵ３１が、指定されたマーカ部分の輪郭を円近似し、円近似して得られた円の中心位置を左画像ＧＡにおけるマーカ位置ＰＬに設定する。また、ＣＰＵ３１は、後述のマーカ位置算出処理で用いられるマーカ位置ＰＬ近傍の矩形状のブロック画像ＢＡを切り出してメモリ３２内の所定の記憶領域に記憶する。

続いて、ＣＰＵ３１は、マーカ位置算出処理を行う（ステップＳ３）。ここでは、ＣＰＵ３１が、右画像ＧＢにおけるマーカ位置ＰＲを算出する。このマーカ位置算出処理の詳細は、後述する。

その後、ＣＰＵ３１は、マーカ１９ａの３次元座標を算出する（ステップＳ４）。ここでは、ステップＳ２およびステップＳ３で得られたマーカ位置ＰＬ，ＰＲから下記式（２）で表される関係式を用いてマーカ１９ａの３次元座標を算出する。
ここで、（ｘ，ｙ，ｚ）は、マーカ１９ａの３次元座標、（ＸＬ，ＹＬ）は、マーカ位置ＰＬの２次元座標、（ＸＲ，ＹＲ）は、マーカ位置ＰＲの２次元座標、ｆは撮影装置２Ａ，２Ｂそれぞれが備えるレンズの焦点距離を示す。
また、ＣＰＵ３１は、マーカ位置ＰＬ，ＰＲの２次元座標を距離ｆと同じ単位系（例えば、メートル単位系）に変換してから、式（２）で表される関係式を用いてマーカ１９ａの３次元座標を算出する。このマーカ位置ＰＬ，ＰＲの２次元座標の単位系を変換するための変換式は、予めキャリブレーション処理を行うことにより設定されている。このキャリブレーション処理では、２台の撮影装置２Ａ，２Ｂで所定のキャリブレーションプレートを撮影して得られた画像から、画像ＧＡ，ＧＢにおける１画素単位と、実際の距離との関係を求める。キャリブレーションプレートは、例えば、一表面に複数のマークが所定の間隔で格子状に設けられた板材から構成される。

そして、撮影装置２Ａ，２Ｂを用いて所定の時間間隔で撮影して得られる複数の画像ＧＡ，ＧＢについて、上記ステップＳ１乃至Ｓ４の処理を行うことにより、各画像ＧＡ，ＧＢが撮影された時刻におけるマーカ１９ａの３次元座標を算出することができる。
而して、マーカ１９ａの３次元座標の経時変化を解析することにより、保持器１９の挙動解析を行うことができる。
＜２−２＞マーカ位置算出処理における動作

次に、本実施の形態に係る画像処理装置３のマーカ位置算出処理における動作について説明する。
図５に、画像処理装置３の画像マッチング処理における動作のフローチャートを示す。

まず、ＣＰＵ３１が、左画像ＧＡ中の軌道輪１３または軌道輪１５の中心部分に対応する中心位置ＰＬ０を設定する（ステップＳ２１）。ここでは、ＣＰＵ３１は、左画像ＧＡにおける軌道輪１３または軌道輪１５の内側のエッジ部分を特定する。そして、ＣＰＵ３１は、特定した当該エッジ部分を楕円近似したときの当該楕円の中心部分を中心位置ＰＬ０に設定する。ここにおいて、ＣＰＵ３１は、左画像ＧＡにおける輝度分布に基づいて周知のフィルタ処理（例えば、所定の輝度以上の領域を抽出する処理）を施すことにより、軌道輪１３または軌道輪１５のエッジ部分の位置を特定する。
また、ＣＰＵ３１は、中心位置ＰＬ０を設定すると同時に、左画像ＧＡにおける基準線ＬＬ０を設定する。具体的には、中心位置ＰＬ０の２次元座標が（Ｘ_Ｌ０，Ｙ_Ｌ０）に設定されると、ＣＰＵ３１は、基準線ＬＬ０を（ｐ，Ｙ_Ｌ０）（ｐは変数）で表される直線に設定する。この基準線ＬＬ０は、中心位置ＰＬ０を通り、左画像ＧＡ上を水平方向に延伸する直線に相当する。

次に、ＣＰＵ３１が、保持器１９の軌道半径を算出する（ステップＳ２２）。ここでは、ＣＰＵ３１は、下記式（３）の関係式を用いて軌道半径を算出する。

ここで、Ｒは、軌道半径を示す。

続いて、ＣＰＵ３１が、保持器１９の回転角度を算出する（ステップＳ２３）。ここで、図４（ａ）に示すように、「回転角度」は、左画像ＧＡの基準線ＬＬ０と、中心位置ＰＬ０とマーカ位置ＰＬとを結ぶ直線ＬＬ１とのなす角度φに相当する。ここで、ＣＰＵ３１は、下記式（４）の関係式を用いて回転角度を算出する。

次に、ＣＰＵ３１が、右画像ＧＢにおける軌道輪１３，１５の中心部分に対応する中心位置ＰＲ０を算出する（ステップＳ２４）。ここでは、ＣＰＵ３１は、右画像ＧＢにおける軌道輪１３または軌道輪１５の内側のエッジ部分を特定し、特定した当該エッジ部分を楕円近似したときの当該楕円の中心部分を中心位置ＰＲ０に設定する。エッジ部分を特定する方法は、前述のステップＳ２１と同様なので詳細な説明は省略する。
また、ＣＰＵ３１は、中心位置ＰＲ０を設定すると同時に、右画像ＧＢにおける基準線ＬＲ０を設定する。具体的には、中心位置ＰＲ０の２次元座標が（Ｘ_Ｒ０，Ｙ_Ｒ０）に設定されると、ＣＰＵ３１は、基準線ＬＬ０を（ｐ，Ｙ_Ｒ０）（ｐは変数）で表される直線に設定する。この基準線ＬＲ０は、中心位置ＰＲ０を通り、右画像ＧＢ上を水平方向に延伸する直線に相当する。

続いて、ＣＰＵ３１は、右画像ＧＢにおけるマーカ部分を検索する検索対象領域ＡＲを特定する（ステップＳ２５）。ここでは、ＣＰＵ３１は、軌道半径Ｒ、回転角度φおよび中心位置ＰＲ０に基づいて、右画像ＧＢにおける下記４つの点Ｄ１乃至Ｄ４で囲まれる矩形状の領域を検索対象領域ＡＲとして特定する。
Ｄ１：（Ｘ_Ｒ０＋Ｒｃｏｓφ＋α_Ｘ，Ｙ_Ｒ０＋Ｒｓｉｎφ＋α_Ｙ）
Ｄ２：（Ｘ_Ｒ０＋Ｒｃｏｓφ−α_Ｘ，Ｙ_Ｒ０＋Ｒｓｉｎφ＋α_Ｙ）
Ｄ３：（Ｘ_Ｒ０＋Ｒｃｏｓφ＋α_Ｘ，Ｙ_Ｒ０＋Ｒｓｉｎφ−α_Ｙ）
Ｄ４：（Ｘ_Ｒ０＋Ｒｃｏｓφ−α_Ｘ，Ｙ_Ｒ０＋Ｒｓｉｎφ−α_Ｙ）
ここで、φは、右画像ＧＢの基準線ＬＲ０と、直線ＬＲ１とのなす角度φに相当する。 また、直線ＬＲ１は、中心位置ＰＲ０と検索対象領域ＡＲの中心位置（以下、「代表位置」と称する。）ＰＡＲとを結ぶ直線に相当する。また、図４（ｂ）の拡大図に示すように、α_ｘは、検索対象領域ＡＲの水平方向の長さの半分に相当し、α_ｙは、検索対象領域ＡＲの垂直方向の長さの半分に相当する。

α_ｘ，α_ｙの値は、軌道輪１３，１５の隙間Ｗの大きさと、水平方向および垂直方向における画像マッチング処理の位置誤差とに基づいて設定される。
具体的には、図４（ｃ）に示すように、検査対象領域ＡＲが、少なくとも、直線ＬＲ１と軌道輪１３の内縁との交点Ｐ１と、直線ＬＲ１と軌道輪１５の外縁との交点Ｐ２との結ぶ線分を対角線とする矩形状の領域ＡＲ０を含むように設定される。これにより、マーカ位置ＰＲが検索対象領域ＡＲから軌道輪１３，１５の径方向に外れてしまうことを防止できるので、右画像ＧＢにおけるマーカ位置ＰＲの検出エラーの発生を抑制することができる。
また、検索対象領域ＡＲは、その各辺の長さが領域ＡＲ０の各辺の長さよりも、画像マッチング処理における位置誤差により定まる規定の長さだけ長い矩形状の領域に設定されている。この規定の長さは、例えば、玉１７の半径に相当する長さ程度に設定される。例えば、玉１７の直径が９．５２５ｍｍ、右画像ＧＢの撮影領域の縦横の実際の長さが５２ｍｍ、右画像ＧＢの水平、垂直方向の幅が１０２４画素とする。この場合、上記規定の長さは、約９０画素程度となる。このように検索対象領域ＡＲを、領域ＡＲ０に比べて広く設定することにより、画像マッチング処理における位置誤差に起因したマーカ位置ＰＲの検出エラーの発生を抑制することができる。
結局、α_ｘ、α_ｙの値は、下記式（５）および式（６）の関係式を用いて定まる値に設定されている。


ここで、δα_ｘ、δα_ｙは、上記規定の長さに相当する。

その後、ＣＰＵ３１は、右画像ＧＢにおけるマーカ位置ＰＲを算出する（ステップＳ２７）。ここでは、ＣＰＵ３１は、右画像ＧＢにおける検索対象領域ＡＲのみでマーカ位置ＰＲの検索を行う。ここにおいて、ＣＰＵ３１は、検索対象領域ＡＲにおいて、ブロック画像ＢＡとの相違度が最も小さくなる部分（ブロック画像ＢＡに最も類似する部分）の位置を検索する。具体的には、検索対象領域ＡＲにおいて、相違度を算出する対象となるブロック画像ＢＢを単位ピクセルずつずらしながら相違度を算出していく。そして、検索対象領域ＡＲにおいて、ブロック画像ＢＢとブロック画像ＢＡとの相違度が最も小さくなる部分の位置を右画像ＧＢにおけるマーカ位置ＰＲとする。
＜３＞まとめ

結局、本実施の形態に係る解析装置１によれば、検索対象領域ＡＲが右画像ＧＢの一部に相当する。これにより、検索対象領域ＡＲが右画像ＧＢ全体である構成に比べて、右画像ＧＢにおけるマーカ位置ＰＲを検出するまでに要する時間を短縮することができる。そして、マーカ１９ａが設けられた保持器１９の挙動解析に要する時間の短縮を図ることができる。
＜変形例＞

（１）実施の形態では、軸受１１が玉軸受である例について説明したが、軸受１１の種類はこれに限定されるものではなく、例えば、ころ軸受であってもよい。

（２）実施の形態では、マーカ１９ａが、保持器１９の表面における平面視略円形に塗料が塗られた部分からなる例について説明したが、マーカ１９ａの種類はこれに限定されるものではない。例えば、保持器１９の表面の一部を薬品処理やレーザ照射等により変色させてなるものであってもよい。

（３）実施の形態では、マーカ１９ａを保持器１９の表面の一部に設けて、保持器１９の３次元の挙動解析を行う方法について説明したが、挙動解析の対象は保持器１９に限定されるものではない。例えば、軌道輪１３，１５や玉１７の３次元の挙動解析を行う場合は、挙動解析の対象となる軌道輪１３，１５、玉１７にマーカを設ければよい。
本構成によれば、保持器１９以外の軸受１１の構成部品についても３次元の挙動解析が可能になる。

（４）実施の形態では、ユーザが左画像ＧＡにおけるマーカ位置ＰＬを設定した後、マーカ位置算出処理により右画像ＧＢにおけるマーカ位置ＰＲが算出される例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ユーザが右画像ＧＢにおけるマーカ位置ＰＲを設定した後、マーカ位置算出処理により左画像ＧＡにおけるマーカ位置ＰＬを算出するものであってもよい。或いは、ユーザがマーカ位置を指定する画像を選択できるようにしてもよい。
本構成によれば、例えば、軸受１１の照明条件等により右画像ＧＢのほうが左画像ＧＡに比べてマーカが鮮明に映し出されている場合、ユーザにとってマーカ位置を指定する作業を容易にすることができる。

なお、本発明は、前述の実施形態や変形例に限定されるものではなく適宜変更可能である。

２Ａ，２Ｂ：撮影装置，３：処理装置，１１：軸受，１３，１５ 軌道輪（外輪、内輪），１７：玉（転動体），１９：保持器，１９ａ：マーカ，ＡＲ：検索対象領域，ＰＡ，ＰＢ：撮影装置の位置（視点），ＰＬ，ＰＲ：マーカ位置，ＰＬ０，ＰＲ０：中心位置，Ｌ０：基準線

Claims (4)

1. 軸受を第１視点から撮影する第１撮影手段と、前記軸受を前記第１視点とは異なる第２視点から撮影する第２撮影手段と、前記第１撮影手段で撮影した第１画像および前記第２撮影手段で撮影した第２画像の画像解析処理を行う処理手段とを用いて軸受の構成部品の挙動解析を行う軸受の構成部品の挙動解析方法であって、
   前記軸受は、外輪と、内輪と、前記外輪および前記内輪の間を転動する複数の転動体と、前記外輪および前記内輪の間に配置され且つ前記複数の転動体を保持する保持器とを有し、前記外輪、前記内輪、複数の転動体および保持器の少なくとも１つにマーカが設けられてなり、
   前記第１画像におけるマーカ部分に対応する第１マーカ位置を設定するマーカ位置設定ステップと、
   前記第１画像における前記内輪の中心部分に対応する第１中心位置を算出する第１中心位置算出ステップと、
   前記第１マーカ位置および前記第１中心位置に基づいて前記保持器の軌道半径を算出する軌道半径算出ステップと、
   前記第１画像において、前記第１中心位置と前記第１マーカ位置とを結ぶ直線と、前記第１中心位置を通る基準線とのなす角度を算出する角度算出ステップと、
   前記第２画像における、前記内輪の中心部分に対応する第２中心位置を算出する第２中心位置算出ステップと、
   前記第２画像におけるマーカ部分に対応する第２マーカ位置を検索する検索対象領域を、前記軌道半径、前記角度および前記第２中心位置に基づいて特定する検索領域特定ステップと、
   前記検索対象領域において画像マッチング処理を行うことにより前記第２マーカ位置を算出するマーカ位置算出ステップと、
   前記第１マーカ位置および前記第２マーカ位置から前記マーカの３次元座標を算出する３次元座標算出ステップとを含み、
   前記検索対象領域は、前記第２画像の一部に相当することを特徴とする軸受の構成部品の挙動解析方法。
2. 前記検索領域特定ステップでは、
   前記軌道半径および前記角度に基づいて前記検索対象領域内の代表位置を算出した後、
   前記第２中心位置と前記代表位置とを結ぶ直線と前記外輪の内縁との第１交点、および、前記直線と前記内輪の外縁との第２交点とを結ぶ線分を対角線とする矩形状の領域を少なくとも含む領域を前記検出対象領域として特定する
   ことを特徴とする請求項１記載の軸受の構成部品の挙動解析方法。
3. 前記検索対象領域は、矩形状であり且つ各辺の長さが前記矩形状の領域の各辺の長さよりも、前記画像マッチング処理における位置誤差により定まる規定の長さだけ長い
   ことを特徴とする請求項２記載の軸受の構成部品の挙動解析方法。
4. 軸受を第１視点から撮影する第１撮影手段と、
   前記軸受を前記第１視点とは異なる第２視点から撮影する第２撮影手段と、
   前記第１撮影手段で撮影した第１画像および前記第２撮影手段で撮影した第２画像の画像解析処理を行う処理手段とを備え、
   前記軸受は、外輪と、内輪と、前記外輪および前記内輪の間を転動する複数の転動体と、前記外輪および前記内輪の間に配置され且つ前記複数の転動体を保持する保持器とを有し、前記外輪、前記内輪、複数の転動体および保持器の少なくとも１つにマーカが設けられてなり、
   前記画像解析処理は、
   前記第１画像中におけるマーカ部分に対応する第１マーカ位置を抽出するマーカ位置抽出ステップと、
   前記第１画像中における前記内輪の中心部分に対応する第１中心位置を算出する第１中心位置算出ステップと、
   前記第１マーカ位置および前記第１中心位置に基づいて前記保持器の軌道半径を算出する軌道半径算出ステップと、
   前記第１画像中において、前記第１中心位置と前記第１マーカ位置とを結ぶ直線と、前記第１中心位置を通る基準線とのなす角度を算出する角度算出ステップと、
   前記第２画像中における、前記内輪の中心部分に対応する第２中心位置を算出する第２中心位置算出ステップと、
   前記第２画像中におけるマーカ部分に対応する第２マーカ位置を検索する検索対象領域を、前記軌道半径、前記角度および前記第２中心位置に基づいて特定する検索領域特定ステップと、
   前記検索対象領域において画像マッチング処理を行うことにより前記第２マーカ位置を算出するマーカ位置算出ステップと、
   前記第１マーカ位置および前記第２マーカ位置から前記マーカの３次元座標を算出する３次元座標算出ステップとを含み、
   前記検索対象領域は、前記第２画像の一部に相当することを特徴とする軸受の構成部品の挙動解析装置。