JP6349096B2 - 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、工具チップの欠損を検査する方法として、フライス盤の工具を走行ロボットによって移送してチップ検査交換作業台上の治具に固定し、ストラクチャライトユニットの投光窓からスリット光を工具チップに投光し、工具チップのカメラ撮影を行って画像処理装置で解析し、工具チップの欠損の大きさを表わす指標データを求めて交換必要性を判定することが開示されている。工具チップの交換必要性については、工具チップのエッジ部から進行する摩耗によって形成される凹部のＹ軸方向とＺ軸方向の拡がりを指標データとして認識し、その指標データが予め設定された許容値を超えた場合に交換必要性ありと判定される。

特開平１０−９６６１６号公報

特許文献１に記載の方法では、摩耗によって形成される凹部のＹ軸方向とＺ軸方向の拡がりを測定するにあたって、工具チップをカメラにて撮影する際に工具チップを検査位置に位置決めする必要がある。つまり、工具チップの交換必要性を正確に判定するためには、工具チップを検査位置に正確に位置決めする必要がある。

したがって、特許文献１に記載の方法では、工具チップの交換必要性の精度は工具チップの位置決め精度に影響を受けることになる。また、工具チップを位置決めする時間が必要であるため、工具チップの交換必要性を判定するのに時間がかかってしまう。

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が可能な工具検査方法及び工具検査装置を提供することを目的とする。

本発明に係る工具検査方法は、基準となる基準工具を撮影して基準画像を取得する基準画像取得工程と、検査対象となる対象工具を撮像して検査対象画像を取得する検査対象画像取得工程と、前記基準画像と前記検査対象画像を周波数分解して得られる位相成分に基づいて、前記基準画像と前記検査対象画像との相関値を演算する相関値演算工程と、前記相関値に基づいて前記対象工具の劣化度合を判定する判定工程と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る工具検査装置は、検査対象となる対象工具を撮像して検査対象画像を取得する検査対象画像取得部と、基準工具の基準画像と前記検査対象画像を周波数分解して得られる位相成分に基づいて、前記基準画像と前記検査対象画像との相関値を演算する相関値演算部と、前記相関値に基づいて前記対象工具の劣化度合を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、基準画像と検査対象画像を周波数分解して得られる位相成分に基づいて演算される基準画像と検査対象画像との相関値に基づいて対象工具の劣化度合が判定されるため、検査対象となる対象工具を位置決めすることなく検査することができる。したがって、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。 本発明の実施形態に係る工具検査方法の手順を示すフローチャートである。 未使用のスローアウェイチップの刃先の画像（基準画像）を示す。 スローアウェイチップの刃先の画像（検査対象画像）であって、未使用状態の画像である。 スローアウェイチップの刃先の画像（検査対象画像）であって、１００回使用後の画像である。 スローアウェイチップの刃先の画像（検査対象画像）であって、２００回使用後の画像である。 基準画像を示す。 検査対象画像であって、基準画像と同一の画像である。 検査対象画像であって、基準画像に対して位置がずれた画像である。 サブピクセルのずれ量が(δ₁,δ₂)=(ｄ，０)である同一の２つの画像に位相限定相関法を適用したときの位相限定相関関数を表したグラフである。 サブピクセルレベルの近似相関値を示すグラフである。 第１実施例におけるスローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像を示す。 スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像の位相限定相関法による相関値の変化を示すグラフである。 スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像の正規化相互相関法による相関値の変化を示すグラフである。 第２実施例におけるスローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像を示す。 スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像の位相限定相関法による相関値の変化を示すグラフである。 スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像の正規化相互相関法による相関値の変化を示すグラフである。

＜第１実施形態＞
まず、図１〜４を参照して、本発明の第１実施形態について説明する。

本発明の第１実施形態に係る工具検査装置１００は、工具の劣化度合を測定する検査装置である。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検査対象画像を取得する検査対象画像取得部としてのカメラ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劣化度合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。コンピュータ２には、基準工具としての未使用のスローアウェイチップの刃先の画像が基準画像として保存されている。コンピュータ２は、カメラ１にて撮影された検査対象画像とコンピュータ２に予め保存された基準画像との比較に基づいて、検査対象であるスローアウェイチップの劣化度合を判定する。具体的には、相関値演算部にて検査対象画像と基準画像との相関値を演算し、判定部にて相関値に基づいてスローアウェイチップの劣化度合を判定する。

次に、スローアウェイチップの検査方法について詳しく説明する。

検査前の準備として、予め未使用のスローアウェイチップの刃先を撮像し、検査対象の劣化度合を判定する上での基準となる基準画像を取得する（基準画像取得工程）。取得した画像はコンピュータ２に保存する。

図２に示すステップ１１〜１４の手順でスローアウェイチップの検査が行われる。

ステップ１１では、スローアウェイチップの使用回数が予め設定された所定回数に達したか否かを判定する。スローアウェイチップの使用回数は、スローアウェイチップを使用して加工した加工物の数をカウントすることよって得られる。なお、これに代わり、スローアウェイチップの使用時間、つまり、スローアウェイチップを使用して加工物を加工した時間が所定時間に達したか否かを判定するようにしてもよい。

ステップ１１にてスローアウェイチップの使用回数が所定回数に達したと判定した場合には、ステップ１２に進む。

ステップ１２では、スローアウェイチップの刃先の画像をカメラ１にて撮像して検査対象画像を取得する（検査対象画像取得工程）。

ステップ１３では、カメラ１で取得した検査対象画像をコンピュータ２で読み込み、コンピュータ２にて基準画像と検査対象画像の相関値を演算する（相関値演算工程）。相関値とは、基準画像と検査対象画像の類似度を示す値である。相関値は位相限定相関法を用いて演算する。位相限定相関法とは、画像に対してフーリエ変換を行った際に得られる画像の形状情報を持つ位相成分のみを用いる相関法である。つまり、画像の輝度情報である振幅成分を正規化し、画像の形状情報である位相成分のみを用いる相関法である。このように、ステップ１３では、基準画像と検査対象画像を周波数分解して得られる位相成分に基づいて、基準画像と検査対象画像との相関値を演算する。

比較する２つの画像をf₁(x,y)，f₂(x,y)、それらのフーリエ変換をF₁(u,v)，F₂(u,v)、フーリエ変換から得られる位相成分をF₁'(u,v)，F₂'(u,v)とすると、位相限定相関関数g(x,y)は以下のG(u,v)を逆フーリエ変換することによって得られる。なお、F2*はF₂の複素共役を表す。

位相限定相関法は、画像の位相成分である形状情報のみを用いるものであるため、類似している２つの画像に対して適用すると位相限定相関関数は鋭いピークを示す。位相限定相関関数の複数のピークのうち最大値を相関値として類似度を評価する。同一の画像に対して位相限定相関法を適用すると、相関値は１．０となり、類似の画像に対して位相限定相関法を適用すると相関値は画像の類似に応じて変化する。つまり、基準画像と検査対象画像に対して位相限定相関法を適用すると、相関値は、スローアウェイチップの劣化度合が小さい場合には１．０に近い値になり、劣化が進行する程０に近い値となる。

図３Ａに、未使用のスローアウェイチップの刃先の画像である基準画像を示し、図３Ｂ，３Ｃ，及び３Ｄに、スローアウェイチップの刃先の画像である検査対象画像を示す。図３Ｂ，３Ｃ，及び３Ｄは、それぞれ未使用状態、１００回使用後、及び２００回使用後の画像である。

図３Ａに示す基準画像と図３Ｂ〜３Ｄに示す検査対象画像とに位相限定相関法を適用することによって得られる基準画像と検査対象画像との相関値を表１に示す。また、表１には、比較例として、図３Ａに示す基準画像と図３Ｂ〜３Ｄに示す検査対象画像とに従来法である正規化相互相関法を適用することによって得られる基準画像と検査対象画像との相関値も示す。正規化相互相関法は、画像の輝度情報である振幅成分と画像の形状情報である位相成分との双方を用いる相関法である。

表１からわかるように、位相限定相関法による相関値は、１００回使用、２００回使用とスローアウェイチップの摩耗が進むにつれて低下している。また、位相限定相関法による相関値は正規化相互相関法による相関値と比較して低いことから、位相限定相関法は正規化相互相関法と比較して類似度を評価する感度が優れているといえる。このように、位相限定相関法は形状情報である位相成分に特化したものであるため、スローアウェイチップの摩耗に伴う形状変化に応じて相関値が感度良く低下する。よって、位相限定相関法による相関値を利用することによって、基準画像と検査対象画像の類似度を精度良く評価することができるといえる。

図４Ａに基準画像を示し、図４Ｂ及び４Ｃに検査対象画像を示す。図４Ｂに示す検査対象画像は基準画像と同一の画像であり、図４Ｃに示す検査対象画像は基準画像に対して位置がずれた画像である。

図４Ａに示す基準画像と図４Ｂ，４Ｃに示す検査対象画像とに位相限定相関法を適用することによって得られる基準画像と検査対象画像との相関値を表２に示す。また、表２には、比較例として、図４Ａに示す基準画像と図４Ｂ，４Ｃに示す検査対象画像とに従来法である正規化相互相関法を適用することによって得られる基準画像と検査対象画像との相関値も示す。

表２からわかるように、正規化相互相関法による相関値は、検査対象画像が位置ずれ画像である場合には１．０よりも低く、基準画像と検査対象画像を同一画像と認識できない。これに対して、位相限定相関法による相関値は、検査対象画像が位置ずれ画像でも１．０であり、位置ずれした検査対象画像を基準画像と同一画像と認識している。これは、位相限定相関法では画像の位置ずれは、位相成分のずれとして考えることができるため、画像の位置ずれがある場合には画像の位置ずれ分だけ相関ピークのずれが生じ、位置ずれ画像と基準画像とを同一画像として認識することができるためである。この際、相関ピークの値は変化しないので、位置ずれの補正をする必要がない。したがって、位相限定相関法を用いれば基準画像と検査対象画像の位置合わせをすることなく、両者の類似度を評価することができる。

以上のように、位相限定相関法による相関値を利用することによって、基準画像と検査対象画像の位置合わせをする必要がなく、かつ、両者の類似度を精度良く評価することができる。

図２に戻ってステップ１４では、ステップ１３にて演算した相関値、つまり、基準画像と検査対象画像に位相限定相関法を適用することによって得られた相関値に基づいてスローアウェイチップの劣化度合を判定する（判定工程）。例えば、ステップ１３にて演算した相関値が予め定められた値まで低下した際には、スローアウェイチップが寿命と判定する。また、相関値の大きさに応じて劣化レベル１〜５を予め設定しておき、劣化レベル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。

以上で説明した基準画像と検査対象画像の画像処理、及びスローアウェイチップの劣化度合の判定は、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。

以上の第１実施形態によれば、以下に示す効果を奏する。

基準画像と検査対象画像を周波数分解して得られる位相成分に基づいて演算される基準画像と検査対象画像との相関値に基づいて対象工具の劣化度合が判定されるため、検査対象となる対象工具を位置決めする必要がなく、かつ、基準画像と検査対象画像の位置合わせをする必要もない。したがって、簡単な方法で精度良く工具を検査することができる。

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。

＜第２実施形態＞
次に、図５及び６を参照して、本発明の第２実施形態について説明する。以下では、上記第１実施形態と異なる点のみについて説明する。

位相限定相関法を用いて演算された相関値による類似度評価は、基準画像と検査対象画像が整数ピクセルずれている場合には、精度良く評価できる。しかし、基準画像と検査対象画像にサブピクセルレベルのずれ、つまり一画素未満のずれがある場合には、類似度評価の精度が低下してしまう。例えば、一方向に２５ピクセルずれた同一の２つの画像に対して位相限定相関法を適用すると相関値は１．０になるのに対して、一方向に２５．５ピクセルずれた同一の２つの画像に対して位相限定相関法を適用すると相関値は、０．６程度に低下してしまう。このように、位相限定相関法を用いて演算された相関値による類似度評価は、ピクセルレベルでの評価である。

基準画像と検査対象画像にサブピクセルレベルのずれがある場合にでも、両画像の類似度を精度良く評価できるように、本第２実施形態では、基準画像と検査対象画像の相関値の演算方法が上記第１実施形態と異なる。以下に詳しく説明する。

位相限定相関法によって求められる位相限定相関関数g(n₁,n₂)は、sinc関数を用いることで下記式のように近似することができる。δ₁,δ₂はそれぞれ画像のＸ軸及びＹ軸方向（図３Ａ参照）のサブピクセルレベルのずれであり、−０．５≦δ₁≦０．５、−０．５≦δ₂≦０．５である。

図５は、サブピクセルのずれ量が(δ₁,δ₂)=(ｄ，０)である同一の２つの画像に位相限定相関法を適用したときの位相限定相関関数を表したグラフである。図５において実線の直線はピークとして現れる離散データである。２つの画像の相関値は、複数のピークのうちの最大値である０．８５程度であり、実際の相関値１．０よりも小さい値となっている。

実際の相関値１．０に対応する座標を０、その座標と最大相関値０．８５を示すピークに対応する座標とのずれ量をｄ（ピクセル）とすると、最大相関値近傍のピーク値の座標は、図５に示すように１＋ｄ,１−ｄ，２＋ｄ，２−ｄとなる。

基準画像と検査対象画像にサブピクセルレベルのずれがある場合の相関値は、座標ｄ，１＋ｄ,１−ｄ，２＋ｄ，２−ｄの各相関値の合計値に近似される。つまり、サブピクセルレベルの相関値は、位相限定相関関数の最大相関値とその最大相関値近傍の相関値との加算値に近似される。これについて説明する。

図５に示した座標ｄ，１＋ｄ,１−ｄ，２＋ｄ，２−ｄについて、下記式のsinc関数を用いて相関値を計算する。

図６に、ｄが取り得る全ての範囲である−０．５≦ｄ≦０．５において、５つの相関値を全て足し合わせたグラフを示す。図６からわかるように、−０．５≦ｄ≦０．５の全範囲において、近似相関値は約１．０となっているため、サブピクセルレベルの相関値は、位相限定相関関数の最大相関値とその最大相関値近傍の相関値との加算値で近似可能であることがわかる。

以上のサブピクセルレベルの相関値の演算は、図２のフローチャートではステップ１３にて行われる。

本実施形態では、サブピクセルレベルの相関値は、最大相関値と、最大相関値を中心とする近傍４つの相関値と、の合計５つの相関値を加算して演算する場合について説明した。これに代わり、サブピクセルレベルの相関値は、最大相関値と、最大相関値を中心とする近傍２つの相関値と、の合計３つの相関値を加算して演算するようにしてもよい。つまり、座標ｄ，１＋ｄ,１−ｄの３つの相関値を加算するようにしてもよい。また、座標ｄ，１＋ｄ,１−ｄ，２＋ｄ，２−ｄ，３＋ｄ，３−ｄの７つの相関値を加算するようにしてもよい。このように、サブピクセルレベルの相関値は、位相限定相関関数の最大相関値とその最大相関値近傍の相関値とを加算することによって演算される。

以上の第２実施形態によれば、以下に示す効果を奏する。

基準画像と検査対象画像にサブピクセルレベルのずれがある場合でも、位相限定相関関数の最大相関値とその最大相関値近傍の相関値とを加算して相関値を演算することによって、基準画像と検査対象画像の類似度を精度良く評価することができる。

＜第１実施例＞
図７及び８を参照して、第１実施例について説明する。

使用環境が異なる同じ種類のスローアウェイチップ１，２，３を使用し、未使用のスローアウェイチップ１，２，３の刃先の基準画像と、使用回数別のスローアウェイチップ１，２，３の刃先の検査対象画像と、の相関値を演算して各スローアウェイチップ１，２，３の劣化度合を評価した。

相関値は、位相限定相関法によって演算すると共に、比較例として正規化相互相関法によっても演算した。位相限定相関法による相関値は、上記第２実施形態に示した方法で演算した。

図７に、スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像を示す。検査対象画像は、図中左から未使用状態、１００回使用後、２００回使用後、２５０回使用後の画像である。また、図８Ａは、スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像の位相限定相関法による相関値の使用回数に応じた変化を示すグラフであり、図８Ｂは、スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像の正規化相互相関法による相関値の使用回数に応じた変化を示すグラフである。図８Ａ及び８Ｂでは、スローアウェイチップ１，２，３の相関値をそれぞれ実線、破線、一点鎖線にて示す。なお、相関値の演算は、１回使用毎に行った。

図８Ａからわかるように、使用回数の増大に伴い、位相限定相関法による相関値は０へ収束している。また、サブピクセルレベルの相関値を演算しているため、ノイズが少なく滑らかに０に収束している。一方、図８Ｂからわかるように、従来の正規化相互相関法による相関値は位置ずれのため一つの値に収束していない。よって、位相限定相関法はスローアウェイチップの劣化度合を評価するのに有効であると言える。

＜第２実施例＞
図９及び１０を参照して、第２実施例について説明する。

使用環境が異なる同じ種類のスローアウェイチップ１，２，３を使用し、未使用のスローアウェイチップ１，２，３の刃先の基準画像と、使用回数別のスローアウェイチップ１，２，３の刃先の検査対象画像と、の相関値を演算して各スローアウェイチップ１，２，３の劣化度合を評価した。また、スローアウェイチップ１，２，３の摩耗速度を変化させた。具体的には、スローアウェイチップ１の摩耗速度を基準として、スローアウェイチップ２の摩耗速度が速く、スローアウェイチップ３の摩耗速度が遅くなるように調整した。

相関値は、位相限定相関法によって演算すると共に、比較例として正規化相互相関法によっても演算した。位相限定相関法による相関値は、上記第２実施形態に示した方法で演算した。

図９に、スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像を示す。検査対象画像は、図中左から未使用状態、１００回使用後、２００回使用後、２５０回使用後の画像である。また、図１０Ａは、スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像の位相限定相関法による相関値の使用回数に応じた変化を示すグラフであり、図１０Ｂは、スローアウェイチップ１，２，３の基準画像と検査対象画像の正規化相互相関法による相関値の使用回数に応じた変化を示すグラフである。図１０Ａ及び１０Ｂでは、スローアウェイチップ１，２，３の相関値をそれぞれ実線、破線、一点鎖線にて示す。なお、相関値の演算は、１回使用毎に行った。

図１０Ａからわかるように、摩耗速度によって相関値の低下の速度が変化している。このことから、位相限定相関法による相関値を用いれば、摩耗速度の違いによる寿命の評価も精度良く行うことができると言える。

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（検査対象画像取得部）
２ コンピュータ
１００ 工具検査装置

Claims (4)

1. 基準となる基準工具を撮影して基準画像を取得する基準画像取得工程と、
   検査対象となる対象工具を撮像して検査対象画像を取得する検査対象画像取得工程と、
   前記基準画像と前記検査対象画像を周波数分解して得られる位相成分に基づいて、前記基準画像と前記検査対象画像との相関値を演算する相関値演算工程と、
   前記相関値に基づいて前記対象工具の劣化度合を判定する判定工程と、
   を備えることを特徴とする工具検査方法。
2. 前記相関値演算工程では、前記基準画像と前記検査対象画像に位相限定相関法を適用することによって前記相関値が演算されることを特徴とする請求項１に記載の工具検査方法。
3. 前記相関値演算工程で演算される相関値は、前記基準画像と前記検査対象画像に前記位相限定相関法を適用して得られる位相限定相関関数の最大相関値と、当該最大相関値近傍の相関値と、を加算することによって演算されることを特徴とする請求項２に記載の工具検査方法。
4. 検査対象となる対象工具を撮像して検査対象画像を取得する検査対象画像取得部と、
   基準工具の基準画像と前記検査対象画像を周波数分解して得られる位相成分に基づいて、前記基準画像と前記検査対象画像との相関値を演算する相関値演算部と、
   前記相関値に基づいて前記対象工具の劣化度合を判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする工具検査装置。