JP6150562B2 - 工具検査方法及び工具検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、工具検査方法及び工具検査装置に関するものである。

特許文献１には、工具の形状欠損を検出する方法として、稜線が描く外周形状から微小量内側に入った線上をレーザーフォーカス変位計で走査し、走査線上の凹凸を検知する方法が開示されている。

また、特許文献２には、切削工具の状態を検査する方法として、切削工具を検査位置に第１の位置決めをしたとき、切削工具の第１位置及び第１先端位置を記憶し、切削工具を検査位置に第２の位置決めをしたとき、切削工具の第２位置及び第２先端位置を記憶し、第１先端位置と第２先端位置との差と、第１位置と第２位置との間の変位量とに基いて切削工具の摩耗量を求めることが開示されている。

特開平９−２１８０３０号公報 特開２０１０−１６２６７１号公報

しかし、特許文献１に記載の方法は、レーザ光の走査によって工具の欠損を検査するものであるため、装置が大掛かりとなり、また、検査に要する時間も長くなる。

また、特許文献２に記載の方法は、切削工具を特定の位置に位置決めする必要があるため、検査精度が切削工具の位置決め精度に影響を受ける。また、切削工具の位置決めに要する時間も長くなる。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、簡単な方法で、精度良く工具を検査することを目的とする。

本発明に係る工具検査方法は、工具の刃先を撮影し、画像情報を取得する画像情報取得工程と、前記画像情報から工具の刃先の輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、前記輪郭を直線部と曲線部とに分割する輪郭分割工程と、前記直線部を複数区間に区画し、各区間において前記直線部と前記直線部に基づいて抽出される理想直線との距離を演算する直線部処理工程と、前記曲線部を複数区間に区画し、各区間において前記曲線部の曲率の微分値を演算する曲線部処理工程と、前記直線部処理工程にて演算された距離に基づいて前記直線部の状態を判定する直線部状態判定工程と、前記曲線部処理工程にて演算された微分値に基づいて前記曲線部の状態を判定する曲線部状態判定工程と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、画像情報から抽出した工具の刃先の輪郭を直線部と曲線部に分割して、直線部ついては理想直線との距離に基づいて状態を判定し、曲線部については曲率の微分値に基づいて状態を判定するものであるため、簡単な方法で、精度良く工具を検査することができる。

本発明の実施形態に係る工具検査装置の概略構成図である。 カメラで取得した画像データを示す図である。 画像処理の一工程を示す図である。 画像処理の一工程を示す図である。 画像処理の一工程を示す図である。 画像処理の一工程を示す図である。 画像処理の一工程を示す図である。 画像処理の一工程を示す図である。 画像処理の一工程を示す部分拡大図である。 第１直線輪郭部ＫＩにおける各区間の距離ｄを示すグラフである。 画像処理の一工程を示す図である。 曲線輪郭部ＩＪにおける各区間の曲率ｋを示すグラフである。 曲線輪郭部ＩＪにおける各区間の曲率ｋの微分値Δｋを示すグラフである。 第１直線輪郭部ＫＩにおける各区間の距離ｄの移動平均を示すグラフである。 第１直線輪郭部ＫＩにおける各区間の距離ｄの移動分散を示すグラフである。 曲線輪郭部ＩＪにおける各区間の曲率ｋの微分値Δｋの移動分散を示すグラフである。 曲線輪郭部ＩＪにおける各区間の曲率ｋの微分値Δｋを示すグラフである。

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。

本発明の実施形態に係る工具検査装置１００は、工具チップの欠損を検査する装置である。本実施形態では、検査対象が各種工具のスローアウェイチップである場合について説明する。

図１に示すように、工具検査装置１００は、加工装置に実装されたスローアウェイチップの刃先を撮影して画像データ（画像情報）を取得する画像情報取手段としてのカメラ１と、カメラ１にて取得した画像データの画像処理を行い、スローアウェイチップの状態を判定するコンピュータ２と、を備える。カメラ１は加工装置に取り付けられる。コンピュータ２は加工装置に隣接して設けてもよいし、加工装置と離れた場所に設けてもよい。

コンピュータ２は、画像データを表示可能な表示部としてのディスプレイ２１と、ユーザからの指示が入力可能な入力部としてのキーボード２２及びマウス２３と、を備える。

次に、スローアウェイチップの検査方法について説明する。

カメラ１を用いて加工装置に実装されたスローアウェイチップの刃先を撮影し、画像情報を取得する（画像情報取得工程）。

カメラ１で取得した画像データをコンピュータ２で読み込み、図２に示すように、ディスプレイ２１に表示する。

コンピュータ２では、カメラ１で取得した画像データの画像処理及びスローアウェイチップの状態の判定が行われる。以下では、その手順について説明する。

まず、図３に示すように、画像データからスローアウェイチップの刃先の輪郭を抽出する（輪郭抽出工程）。図３からわかるように、刃先輪郭は、対向する２つの直線状輪郭３１，３２と、その２つの直線状輪郭をつなぐ曲線状輪郭３３と、からなっている。以下の方法で、刃先輪郭を２つの直線部と２つの直線部をつなぐ曲線部とに分割する。

図４に示すように、刃先輪郭の２つの直線状輪郭３１，３２に沿う直線ＡＧ，ＢＧを、Hough変換を用いて抽出する。点Ｇは、直線ＡＧと直線ＢＧの交点である。直線ＡＧ，ＢＧは刃先輪郭の理想直線である。

図５に示すように、直線ＡＧを点Ｇを中心に反時計回りにα度回転させて直線ＣＧを抽出し、直線ＣＧと刃先輪郭の交点を点Ｅとする。また、直線ＢＧを点Ｇを中心に時計回りにα度回転させて直線ＤＧを抽出し、直線ＤＧと刃先輪郭の交点を点Ｆとする。角度αは２〜３度である。

図６に示すように、∠ＡＧＢの二等分線ＧＨと刃先輪郭の円弧ＥＦとから、円弧ＥＦの円中心Ｏを抽出する。

図７に示すように、点Ｏから直線ＡＧへ垂線を引き、その垂線と刃先輪郭の交点を点Ｉとする。また、点Ｏから直線ＢＧへ垂線を引き、その垂線と刃先輪郭の交点を点Ｊとする。

図８に示すように、直線状輪郭３１のうち点Ｉから所定長さＬの位置を点Ｋとし、検査領域ＫＩを決定する。また、直線状輪郭３２のうち点Ｊから所定長さＬの位置を点Ｍとし、検査領域ＭＪを決定する。以上のようにして、刃先輪郭は、２つの直線部である第１直線輪郭部ＫＩ，第２直線輪郭部ＭＪと、曲線部である曲線輪郭部ＩＪと、に分割される（輪郭分割工程）。

次に、図９に示すように、第１直線輪郭部ＫＩをｍ等分して複数区間（１区間長さ：Ｌ／ｍ）に区画し、各区間において第１直線輪郭部ＫＩと理想直線ＡＧとの距離ｄを演算する（直線部処理工程）。第１直線輪郭部ＫＩに欠損が存在すると、第１直線輪郭部ＫＩは理想直線ＡＧと一致せず、理想直線ＡＧとの間に欠損の大きさに応じた距離ｄが生じることになるため、距離ｄは第１直線輪郭部ＫＩに存在する欠損を的確に表すことになる。なお、各区間のなかでも距離ｄに変化があるため、区間毎の距離ｄは当該区間内の複数の距離ｄの平均値として演算するのが望ましい。なお、図９では、第１直線輪郭部ＫＩの欠損を誇張して描いている。

図１０は、各区間の距離ｄを示すグラフである。図１０の横軸は第１直線輪郭部ＫＩの区間を表し（ｍ＝９０）、縦軸は距離ｄであって単位はピクセルである。各区間の距離ｄをグラフで表すことによって、第１直線輪郭部ＫＩの状態を視覚的に把握することができる。

第２直線輪郭部ＭＪについても、第１直線輪郭部ＫＩと同様に、複数区間に区画し、各区間において第２直線輪郭部ＭＪと理想直線ＢＧとの距離ｄを演算する。そして、各区間の距離ｄをグラフで表す。

曲線輪郭部ＩＪについては、図１１に示すように、∠ＩＯＪがβ度として、曲線輪郭部ＩＪを角度β／ｎ毎にｎ等分して複数区間に区画し、各区間において曲線輪郭部ＩＪの半径Ｒを演算する。半径Ｒから曲率ｋ（＝１／Ｒ）を演算し、さらに曲率ｋの微分値Δｋを演算する（曲線部処理工程）。曲線輪郭部ＩＪに欠損が存在すると、曲線輪郭部ＩＪは理想曲線である真円と一致しない。曲率ｋは、半径の逆数であって真円に対する曲がり具合を示すものであるため、曲線輪郭部ＩＪに存在する欠損を的確に表すことになる。さらに、曲率ｋを微分することによって、真円に対する曲線輪郭部ＩＪの曲がり具合の変化が強調されることになる。なお、各区間のなかでも曲率ｋに変化があるため、区間毎の曲率ｋは当該区間内の複数の曲率ｋの平均値として演算するのが望ましい。

図１２は、各区間の曲率ｋを示すグラフである。図１２の横軸は曲線輪郭部ＩＪの区間を表し（ｎ＝４５０）、縦軸は曲率ｋである。また、図１３は、各区間の曲率ｋの微分値Δｋを示すグラフである。図１３の横軸は曲線輪郭部ＩＪの区間を表し（ｎ＝４５０）、縦軸は微分値Δｋである。各区間の曲率ｋ及び微分値Δｋをグラフに表すことによって、曲線輪郭部ＩＪの状態を視覚的に把握することができる。

以下では、第１直線輪郭部ＫＩ、第２直線輪郭部ＭＪ、及び曲線輪郭部ＩＪの状態の判定方法について説明する。

第１直線輪郭部ＫＩについては、各区間の距離ｄに基づいて状態が判定される（直線部状態判定工程）。以下に、その判定方法について詳しく説明する。

第１直線輪郭部ＫＩにおける各区間の距離ｄの移動平均と移動分散を演算する。移動平均と移動分散の演算方法を具体例を示して説明する。例えば、各区間の距離ｄが1，3，5，2，6，8，9であって、連続する３区間の移動平均及び移動分散を算出する場合には、移動平均は、3.0，3.3，4.3，5.3，7.7となり、移動分散（平均値との偏差の二乗和を区間数３で割った値）は、2.7，1.6，3.3，6.2，1.6となる。

図１４は第１直線輪郭部ＫＩにおける各区間の距離ｄの移動平均を示すグラフであり、図１５は第１直線輪郭部ＫＩにおける各区間の距離ｄの移動分散を示すグラフである。

第１直線輪郭部ＫＩの状態の判定は、距離ｄの移動平均及び移動分散と予め定められた移動平均基準値及び移動分散基準値との比較に基づいて行われる。

移動平均基準値の設定方法について説明する。まず、未使用のスローアウェイチップの刃先をカメラ１で撮影して得られた画像データを、上述した輪郭抽出工程、輪郭分割工程、及び直線部処理工程にて処理する。これにより、未使用のスローアウェイチップの刃先について、第１直線輪郭部ＫＩにおける各区間の距離ｄが得られる。そして、各区間の距離ｄの移動平均を演算する。このようにして得られた移動平均に基づいて移動平均基準値を設定する。例えば、得られた移動平均の最大値に所定の係数を乗算することによって移動平均基準値を設定する。移動平均基準値は、コンピュータ２の記憶部に予め記憶される。図１４中に示す点線が移動平均基準値である。

移動分散基準値も同様の方法によって設定される。図１５中に示す点線が移動分散基準値である。移動平均基準値及び移動分散基準値は、第１直線輪郭部ＫＩの状態の判定する際の閾値であり、製品に要求される精度に応じて任意に設定される。

第１直線輪郭部ＫＩの状態の判定は、移動平均及び移動分散がそれぞれ移動平均基準値及び移動分散基準値を超えた位置、面積、高さを演算し、その演算結果から欠損の程度を決定する。例えば、欠損の程度に応じて欠損レベル１〜５を予め設定しておき、欠損レベル５に達した場合にはスローアウェイチップが寿命と判定する。

第２直線輪郭部ＭＪの状態の判定は、第１直線輪郭部ＫＩと同様の方法で行う。

曲線輪郭部ＩＪについては、各区間の曲率ｋの微分値Δｋに基づいて状態が判定される（曲線部状態判定工程）。以下に、その判定方法について説明する。

曲線輪郭部ＩＪにおける各区間の曲率ｋの微分値Δｋの移動分散を演算する。移動分散の演算方法は、第１直線輪郭部ＫＩと同様の方法である。図１６は、曲線輪郭部ＩＪにおける各区間の曲率ｋの微分値Δｋの移動分散を示すグラフである。

曲線輪郭部ＩＪの状態の判定は、微分値Δｋの移動分散と予め定められた移動分散基準値との比較に基づいて行われる。移動分散基準値の設定は、第１直線輪郭部ＫＩと同様に、未使用のスローアウェイチップを用いて行う。移動分散基準値は、コンピュータ２の記憶部に予め記憶される。図１６中に示す点線が移動分散基準値である。

曲線輪郭部ＩＪの状態の判定は、移動分散が移動分散基準値を超えた位置、面積、高さを演算し、その演算結果から欠損の程度を決定する。例えば、欠損の程度に応じて欠損レベル１〜５を設定し、欠損レベル５に達した場合にはスローアウェイチップが寿命と判定する。

また、曲線輪郭部ＩＪについては、微分値Δｋと予め定められた基準微分値との比較に基づいて行うようにしてもよい。基準微分値の設定は、未使用のスローアウェイチップを用いて行う。図１７中に示す点線が基準微分値である。微分値Δｋは、曲線輪郭部ＩＪの曲がり具合の変化を示すものであるため、曲線輪郭部ＩＪについては、微分値Δｋの移動分散を用いなくても状態の判定を行うことが可能である。

なお、曲線輪郭部ＩＪについても、第１直線輪郭部ＫＩ及び第２直線輪郭部ＭＪと同様に、各区間の曲率ｋの微分値Δｋの移動平均を演算し、その移動平均と予め定められた移動平均基準値との比較に基づいて状態を判定するようにしてもよい。

以上で説明したカメラ１で取得した画像データの画像処理及びスローアウェイチップの状態の判定は、コンピュータ２に記憶されたソフトウエアによって自動で実行される。その結果、スローアウェイチップが寿命と判定されれば、交換を促す通知が発せられる。

画像データの画像処理及びスローアウェイチップの状態の判定は、スローアウェイチップの使用時間が所定時間に達した場合や、使用回数が所定回数に達した場合に行うようにすればよい。

また、各基準値は、スローアウェイチップを交換する毎に行うのではなく、同種類のスローアウェイチップに共通に適用するのが望ましい。

以上の実施形態によれば、以下に示す効果を奏する。

本実施形態は、画像データから抽出したスローアウェイチップの刃先の輪郭を第１直線輪郭部ＫＩ、第２直線輪郭部ＭＪ、及び曲線輪郭部ＩＪに分割して、第１直線輪郭部ＫＩ及び第２直線輪郭部ＭＪついては理想直線との距離に基づいて状態を判定し、曲線輪郭部ＩＪについては曲率ｋの微分値Δｋに基づいて状態を判定するものである。したがって、工具検査装置１００が大掛かりとなることはなく、また、スローアウェイチップを特定の位置に位置決めする必要もないため、簡単な方法で、精度良く工具を検査することができる。

また、判定の基準となる基準値は、未使用のスローアウェイチップを用いて予め設定されているため、カメラ１で取得した１枚の画像を処理するだけで、高速、高精度で工具を検査することができる。

また、スローアウェイチップの刃先の状態は第１直線輪郭部ＫＩ、第２直線輪郭部ＭＪ、及び曲線輪郭部ＩＪに３分割されて判定されるため、各部の状態をその部分に適した方法で判定することができ、また、欠損の位置や程度も特定することができる。

従来は、工具の寿命を判断するには熟練した技術が必要であった。熟練した技術に頼らない場合には、安全な使用回数で工具を交換していた。しかし、本実施形態によれば、工具の刃先を撮影するだけで、自動で工具の寿命を判定することができるため、熟練した技術が不要であり、かつ、工具を真の寿命まで使い切ることができ、費用を低減することができる。

以下に、上記実施形態の変形例を示す。
（１）第１直線輪郭部ＫＩについては、上述した判定方法に加えて、未使用のスローアウェイチップの刃先について各区間の距離ｄを演算して距離ｄに基づいて基準値を設定し、その基準値との比較に基づいて状態を判定するようにしてもよい。第２直線輪郭部ＭＪについても同様である。
（２）第１直線輪郭部ＫＩについては、未使用のスローアウェイチップを用いて設定される基準値との比較を行わず、各区間の距離ｄの大きさ、各区間の距離ｄの移動平均、及び各区間の距離ｄの移動分散の少なくとも１つに基づいて状態を判定するようにしてもよい。第２直線輪郭部ＭＪについても同様である。
（３）曲線輪郭部ＩＪについては、上述した判定方法に加えて、未使用のスローアウェイチップの刃先について各区間の曲率ｋの微分値Δｋを演算して微分値Δｋに基づいて基準値を設定し、その基準値との比較に基づいて状態を判定するようにしてもよい。
（４）曲線輪郭部ＩＪについては、未使用のスローアウェイチップを用いて設定される基準値との比較を行わず、各区間の曲率ｋの微分値Δｋの大きさ、各区間の曲率ｋの微分値Δｋの移動平均、及び各区間の曲率ｋの微分値Δｋの移動分散の少なくとも１つに基づいて状態を判定するようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。

１ カメラ（画像情報取得手段）
２ コンピュータ
１００ 工具検査装置
３１，３２ 直線状輪郭
３３ 曲線状輪郭

Claims (7)

1. 工具の刃先を撮影し、画像情報を取得する画像情報取得工程と、
   前記画像情報から工具の刃先の輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、
   前記輪郭を直線部と曲線部とに分割する輪郭分割工程と、
   前記直線部を複数区間に区画し、各区間において前記直線部と前記直線部に基づいて抽出される理想直線との距離を演算する直線部処理工程と、
   前記曲線部を複数区間に区画し、各区間において前記曲線部の曲率の微分値を演算する曲線部処理工程と、
   前記直線部処理工程にて演算された距離に基づいて前記直線部の状態を判定する直線部状態判定工程と、
   前記曲線部処理工程にて演算された微分値に基づいて前記曲線部の状態を判定する曲線部状態判定工程と、
   を備えることを特徴とする工具検査方法。
2. 前記直線部状態判定工程は、前記直線部処理工程にて演算された距離と予め定められた
   基準値との比較に基づいて前記直線部の状態を判定し、
   前記曲線部状態判定工程は、前記曲線部処理工程にて演算された微分値と予め定められ
   た基準値との比較に基づいて前記曲線部の状態を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の工具検査方法。
3. 前記直線部状態判定工程は、前記直線部処理工程にて演算された距離の移動平均を演算
   し、当該移動平均と予め定められた移動平均基準値との比較に基づいて前記直線部の状態
   を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の工具検査方法。
4. 前記直線部状態判定工程は、前記直線部処理工程にて演算された距離の移動分散を演算
   し、当該移動分散と予め定められた移動分散基準値との比較に基づいて前記直線部の状態
   を判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の工具検査方法。
5. 前記曲線部状態判定工程は、前記曲線部処理工程にて演算された微分値の移動分散を演
   算し、当該移動分散と予め定められた移動分散基準値との比較に基づいて前記曲線部の状
   態を判定することを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の工具検査方法。
6. 前記基準値は、未使用の工具の刃先を撮影して取得された画像情報を用いて設定される
   ことを特徴とする請求項２から５のいずれか一つに記載の工具検査方法。
7. 工具の刃先を撮影し、画像情報を取得する画像情報取得手段と、
   前記画像情報から工具の刃先の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
   前記輪郭を直線部と曲線部とに分割する輪郭分割手段と、
   前記直線部を複数区間に区画し、各区間において前記直線部と前記直線部に基づいて抽出される理想直線との距離を演算する直線部処理手段と、
   前記曲線部を複数区間に区画し、各区間において前記曲線部の曲率の微分値を演算する曲線部処理手段と、
   前記直線部処理手段により演算された距離に基づいて前記直線部の状態を判定する直線部状態判定手段と、
   前記曲線部処理手段により演算された微分値に基づいて前記曲線部の状態を判定する曲線部状態判定手段と、
   を備えることを特徴とする工具検査装置。