JP6647122B2 - 磨耗検査装置及び磨耗検査方法 - Google Patents
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Description
以下、第一実施形態における摩耗検査装置を図1〜図18を参照して説明する。
図1は、本発明に係る第一実施形態における摩耗検査装置の構成例を示すブロック図である。図1に示す摩耗検査装置10は、サーバ装置等のコンピュータで構成されている。図1に示す摩耗検査装置10が備える各部102〜107は、摩耗検査装置10を構成するコンピュータが備えるCPU(中央処理装置)、記憶装置、入出力装置、通信装置等を用いて、1または複数のプログラムを実行することで構成される。
図示するように摩耗検査装置10は、データ取得部101、ノイズ除去部102、処理対象抽出部103、近似処理部104、摩耗データ記録部105、入出力部106、記憶部107を備えている。
データ取得部101は、車両の走行に伴って摩耗する部品の表面形状を示す表面形状データを取得する。表面形状データとは、例えば、距離画像センサによって測定したセンサと部品との距離に基づく距離画像である。摩耗する部品とは、例えば、タイヤ、パンタシュー、電車線などである。次に図2に摩耗する部品の一例を示す。
車両1には、車体の左右それぞれに走行用のタイヤ2(2A、2B)が設けられている。タイヤ2は路面に接しており、接したまま回転することで車両1が走行する。走行時の路面との接触によりタイヤ2は摩耗する。また、車体の側面には、給電装置に繋がれ側壁6に固定された電車線4から受電するためのパンタシュー3が設けられている。車両1は、パンタシュー3を電車線4に接触させることで、給電装置から給電を受けている。車両1の走行時にも、パンタシュー3は電車線4と接触している。この接触により、車両1の走行に伴ってパンタシュー3は摩耗する。また同様に、電車線4は、車両1の走行に伴ってパンタシュー3と接触することで摩耗する。
図3は、本発明に係る第一実施形態における画像センサによるタイヤ表面の測定例を示す説明図である。
例えば、車両1が夜間に駐車する車両基地の路面には、図3に示すようにタイヤ2が走行する位置に穴7が設けられ、穴7の中に、画像センサ5Aが設けられている。画像センサ5Aは、タイヤ2Aにおいて幅D1の広がりを有するレーザ光を照射し、画像センサ5Aから各部までの距離を測定する。画像センサ5Aは、タイヤ2Aの幅方向に線状に、画像センサ5Aから各部までの距離を測定する。例えば、タイヤ2Aの幅が300ミリメートル(mm)程度であるのに対し、穴7の幅は50ミリメートル程度である。例えば、レーザ光の照射距離が450ミリメートル程度となるタイヤ2Aの位置の場合、画像センサ5Aは、250ミリメートル程度の幅D1について各部までの距離を測定する。また、画像センサ5Aは測定した距離に基づいて対象物表面の凹凸を表した距離画像を出力する。画像センサ5Aが出力する距離画像についてタイヤ2Aの幅方向の変化量(隣との差分)を求めることで、タイヤ2Aの表面の凹凸を検出することができる。これにより、摩耗検査装置10は、タイヤ2Aの表面に設けられた溝の深さを算出する。画像センサ5Aは、例えば、車両1が駐車のために車両基地にゆっくりと入ってくるときにタイヤ2Aにレーザを照射しタイヤ2Aの各部までの距離を測定し、表面の凹凸を表す距離画像を出力する。このとき、画像センサ5Aは、タイヤ2Aの例えば全周にわたる距離画像を出力する。
なお、図示は省略するがタイヤ2Bに対しても同様に距離画像センサが路面に設けられた穴に設置され、タイヤ2Bの表面形状を示す距離画像を出力する。
図4は、本発明に係る第一実施形態における画像センサによるパンタシュー表面の測定例を示す説明図である。
図4に示すように、画像センサ5Bは、例えば車両基地内において、車両1の進行方向に対する車体側面に向けて、視野範囲内にパンタシュー3を含む高さに設けられる。パンタシュー3の表面には、電車線4との接触による摩耗で生じた凹部31が形成される。摩耗検査装置10は、画像センサ5Bが出力する距離画像におけるパンタシュー3の鉛直方向の変化量(画像センサ5Bとパンタシュー3の距離の鉛直方向の変化量)を求めることで、パンタシュー3の表面の凹凸を検出することができる。また、摩耗検査装置10は、パンタシュー3の表面に形成された凹部の体積を算出する。画像センサ5Bは、例えば、車両1が駐車のために車両基地にゆっくりと入ってくるときにパンタシュー3にレーザを照射し、パンタシュー3の表面各部までの距離を測定し、表面の凹凸を表す距離画像を出力する。
なお、図4における紙面の鉛直方向(車両1の前後方向)をX軸、紙面の水平方向をZ軸とする。また、画像センサ5A、5Bを総称して画像センサ5と呼ぶ。
図5の左下に示すのは、ある構造物51である。座標系1は、実際に画像センサ5Bで構造物51を測定したときの座標系(座標系1)である。この座標系は、時々刻々と動き、時系列の距離画像に基づいて構造物51の画像を再現しようとすると、歪みを含んだ画像となる。そこで全ての距離画像に対して、ある一つの座標系2から測定した場合の距離画像となるように座標変換すると、実形状に近い距離画像が得られる。ノイズ除去部102は、座標変換を行って、データ取得部101が取得した距離画像を補正する。これにより、各距離画像が示す表面形状が実形状に近づき、高精度な摩耗度合いの算出を実現できる。
図6は、本発明に係る第一実施形態におけるタイヤ表面の距離画像の一例を示す図である。
図7は、本発明に係る第一実施形態におけるタイヤ表面のノイズ除去処理後の距離画像の一例を示す図である。
図6は、ある時刻において画像センサ5Aによるタイヤ2Aの表面形状を示す距離画像の例である。図6の横軸はタイヤ幅方向の位置、縦軸はタイヤ径方向の値を示している。画像センサ5Aには視野範囲が定められており、その視野範囲を超えたタイヤ幅方向の位置における値は異常値を示す。図6において、破線で囲んだ範囲のデータは、画像センサ5Aの視野範囲外であるため異常値(−XXX)を示している。ノイズ除去部102は、距離画像から異常値が含まれる部分を取り除くノイズ除去処理を行う。図7に示す距離画像は、図6の距離画像に対し、ノイズ除去部102が両端の測定失敗範囲(値が異常値の範囲)を除外して得られる距離画像である。
図8は、本発明に係る第一実施形態におけるタイヤ表面の距離画像に対する処理対象抽出処理を説明する第一の図である。
まず、処理対象抽出部103は、ノイズ除去後の距離画像における各点における勾配を計算する。具体的には、各点(xi,yi)に対して、前後の点の情報を用いて、以下式(1)で傾きを計算する。傾きの絶対値が閾値よりも大きい部分を勾配区間、小さい部分でかつ測定失敗でない部分を平坦区間と定義する。
dyi/dxi=(yi+1 − yi)/(xi+1 − xi)・・・(1)
図中、グラフ8Aは、式(1)で求めた傾きをプロットしたグラフである。この傾きの値が、所定の範囲8Bに収まる場合、その位置(タイヤ幅方向の位置)は平坦区間である。また、範囲8Bに収まらない部分は、勾配区間である。処理対象抽出部103は、タイヤの幅方向の各位置について、平坦区間と勾配区間とに区別する。次に処理対象抽出部103は、全区間のうち、平坦区間から勾配区間となる部分の両端(左端8C、右端8D)を選択する。
次に処理対象抽出部103は、選択した部分の左端のx座標が0、右端のx座標が100となるように距離画像を座標変換する。図9に示すのは、このような座標変換後の距離画像である。
ユーザは、例えば、図9の距離画像において、タイヤ径方向の値が、凡そ範囲91、範囲92、範囲93、範囲94、範囲95の5段階に分類できることに基づいて、予めタイヤ径方向の値を5つのグループに分類することを決定し、そのグループ数を摩耗検査装置10に入力する。
処理対象抽出部103は、この入力に基づいて、タイヤ径方向の値を5つのグループに分類する。具体的には、処理対象抽出部103は、タイヤ径方向の値と各値ごとの出現頻度を集計してヒストグラムを生成し、タイヤ径方向の値の出現頻度が0となる区間が4つになるように、そのヒストグラムの分類幅を調整する。分類幅の調整は、任意の方法で行えばよい。例えば、分類幅を1から順に、2、3と増加させ、出現頻度が0となる区間が4つとなったとき(タイヤ径方向の値が5つのグループに分類されたとき)の分類幅を求めるといった方法でもよい。
図10は、処理対象抽出部103が、タイヤ径方向の値の頻度が0となる区間が4つになるように製作したヒストグラムである。
ユーザは、例えば、図9の距離画像において、タイヤ径方向の値を5つのグループに分類した場合、小さい方から順に何個のグループを選択するか(本例の場合、2個とする)、また、大きい方から順に何個のグループを選択するか(本例の場合、2個とする)を指示する入力を摩耗検査装置10に行う。
処理対象抽出部103は、この指示入力に基づいて、ヒストグラムのタイヤ径方向の値が小さい方から順(左から順)に2つ目までの区間を溝データ、タイヤ径方向の値が小さい方から順(右から順)に2つ目までの区間を表面データと定義する。なお、本例では、真ん中のかたまりは使用しない。
以上の処理により、処理対象抽出部103は、処理対象区間を抽出する。具体的には、処理対象抽出部103は、距離画像のうち、タイヤ2Aの表面形状を表す部分(表面データ)と、溝の部分(溝データ)とを抽出する。
図11は、本発明に係る第一実施形態におけるタイヤ表面の近似曲線の一例を示す図である。
近似処理部104は、処理対象抽出部103が抽出した表面データを回帰分析等により3次式で多項式近似し、係数及び重決定係数(重相関係数の2乗の値)を算出する。近似曲線110Aは、近似処理部104が算出した表面データの近似曲線である。近似処理部104は、処理対象抽出部103が抽出した溝データを回帰分析等により3次式で多項式近似し、係数及び重決定係数を算出する。近似曲線110Bは、近似処理部104が算出した溝データの近似曲線である。また、近似処理部104は、溝部分における表面データと溝データとの差(溝の深さ)を計算する。具体的には、図9で例示した範囲91(横軸の値が5と95)、92(横軸の値が35と65)における表面データに基づく近似曲線110Aの値と、溝データに基づく近似曲線110Bの値との差(距離110D、110E、110F、110G)を計算する。
入出力部106は、ユーザによる操作やデータの入出力のインタフェースである。例えば、入出力部106は、マイク、タッチパネル、ディスプレイ、入出力ポートなどである。ユーザは、入出力部106を介して摩耗度合い算出処理の開始指示、データの入力等を行うことができる。また、入出力部106は、近似処理部104が算出した近似曲線をディスプレイに表示することができる。
記憶部107は、不揮発性記憶媒体または揮発性記憶媒体を用いて構成され、近似曲線の係数など種々のデータを記憶する。
図12は、本発明に係る第一実施形態における摩耗検査装置による処理の一例を示すフローチャートである。
図12に示す動作例では、まず、データ取得部101が、画像センサ5Aがタイヤ2Aまでの距離に基づいて測定した表面形状データ(距離画像)を取得する(ステップS11)。ステップS11で、データ取得部101は、入力されたデータを記憶部107の所定の記憶領域に記憶する。また、このとき、入出力部106は、距離画像をディスプレイに表示して、ユーザから、図10で説明したヒストグラムを用いて表面データと溝データとを抽出する処理において、タイヤ径方向の値の頻度が0となる区間を何個にするか、ヒストグラムにおける値の分布の中から、表面データ、溝データをそれぞれ何個選択するか等の入力を受け付けてもよい。なお、頻度が0となる区間の個数等は、タイヤの種類や摩耗状況によって異なっていてもよい。
次に、摩耗データ記録部105は、近似処理部104が算出した表面データと溝データの近似曲線、溝部分の深さ、各溝部分のタイヤ幅方向の位置情報とを記憶部107に記録する(ステップS15)
ステップS13〜ステップS15の処理は、ステップS12でノイズ除去処理を行った全ての距離画像に対して行う。これにより、画像センサ5Aが測定したタイヤ2の表面範囲にわたって、摩耗度合いを示す摩耗データが得られる。
図14は、本発明に係る第一実施形態におけるパンタシュー表面のノイズ除去処理後の距離画像の一例を示す第一の図である。
図15は、本発明に係る第一実施形態におけるパンタシュー表面のノイズ除去処理後の距離画像の一例を示す第二の図である。
図13は、画像センサ5Bが測定したパンタシュー3の表面形状を示すある1つの距離画像である。図13の横軸は車両鉛直方向の位置、縦軸は車両水平方向の値を示している。タイヤ2の場合と同様、画像センサ5Bには視野範囲が定められており、その視野範囲を超えた位置における距離画像は異常値(破線で囲んだ範囲)を示す。ノイズ除去部102は、距離画像から異常値を取り除く処理を行う。図14に示す距離画像は、距離画像両端の異常値除去後の距離画像である。また、得られた距離画像の両端以外で異常値が検出された部分について、ノイズ除去部102は、異常値を示した点列の端点に隣接する正常値同士を結ぶなどして線形補間を実施する。図15に示す距離画像は、線形補間処理後の距離画像である。
図16は、本発明に係る第一実施形態におけるパンタシュー表面の距離画像に対する処理対象抽出処理を説明する第一の図である。
図17は、本発明に係る第一実施形態におけるパンタシュー表面の距離画像に対する処理対象抽出処理を説明する第二の図である。
まず、処理対象抽出部103は、各点(xi,yi)に対して式(1)を用いて傾きを計算する。また、処理対象抽出部103は、傾きと所定の閾値Lを比較して、パンタシュー3の鉛直方向の各位置について、平坦区間と勾配区間とに区別する。そして、処理対象抽出部103は、距離画像を、勾配区間を境に分割する。処理対象抽出部103は、分割された複数の平坦区間である区間16A、区間16B、区間16Cのうち、最も大きい区間16Bを抽出する。図17に示す距離画像は、処理対象抽出部103が抽出した区間16Bにおける距離画像である。なお、処理対象抽出部103が抽出した区間を有効区間と呼ぶ。
図18は、本発明に係る第一実施形態におけるパンタシュー表面の距離画像に対する近似処理を説明する第一の図である。
図19は、本発明に係る第一実施形態におけるパンタシュー表面の距離画像に対する近似処理を説明する第二の図である。
近似処理部104は、処理対象抽出部103が抽出した有効区間の距離画像が示す曲線18Aについて、線形近似を行い、近似直線18Bを算出する。曲線18Aは、磨耗によって凹んだ部分を含むため、パンタシュー3表面のうち摩耗が無い部分は、近似直線18Bより大きな車両水平方向の値を取る。そこで、近似処理部104は、近似直線18Bよりも大きい値を持つ点列のみを抽出し、抽出した点列に対して、再度、線形近似を実施する。すると、近似処理部104は、図19に示す表面の点列に対する近似直線18Cを算出する。近似処理部104は、磨耗の凹み量が大きさに応じて、パンタシュー3の摩耗が無い表面部分の距離画像に対する近似直線が算出できるまで(例えば、重決定係数が0.95以上になるまで)、繰り返し線形近似を行う。
θ=Tan−1(1/a) ・・・・(2)
次に近似処理部104は、以下の式(3)によりZ方向(図4に示す紙面の水平方向)の傾きを補正する。
Z´i=(Zi−(Xi−X0)/Tanθ) × sinθ ・・・・(3)
ここで、X0は、X軸方向の距離画像の開始値、XiはX軸方向の距離画像の開始値から終了値までの間の任意の値。Ziは、Xiに対応するZ軸方向の値である。また、Z´iは補正後の値である。
次に近似処理部104は、以下の式(4)、(5)によりX方向(図4に示す紙面の垂直方向)の傾きを補正する。
dX = sqrt((Zi−Zi−1)2+(Xi−Xi−1)2
− (Z´i−Z´i−1)2)・・・・(4)
X´i=X´i−1 + dX ・・・・(5)
以下、本発明の第二実施形態による摩耗検査装置を、図20〜図21を参照して説明する。
図20は、本発明に係る第二実施形態における摩耗検査装置の構成例を示すブロック図である。
本発明の第二実施形態に係る構成のうち、本発明の第一実施形態に係る摩耗検査装置10Aを構成する機能部と同じものには同じ符号を付し、それらの説明を省略する。
第二実施形態による摩耗検査装置10Aは、磨耗量の予測、摩耗による部品の交換時期を予測する機能を提供する。タイヤ2などの磨耗量を予測する場合、摩耗の進行に影響すると考えられる路線形状や走行速度といった稼動データと紐付けた解析が有効になる。摩耗検査装置10Aは、稼動データと摩耗データとを紐付けて稼動データから摩耗度合いを予測する評価モデルを作成し、作成した評価モデルと予測対象となる車両αの稼働データとに基づいて、車両αの部品に生じる摩耗度合いを評価する。
データ取得部101Aは、画像センサ5が測定した距離画像に加え、車両1の稼働データを取得する。稼働データとは、例えば、車両1の走行速度、走行時間、走行距離、車両1が走行した路線の形状(カーブや坂の割合など)、天候等のデータである。
評価モデル作成部108は、データ取得部101Aが取得した車両1についての稼働データと、車両1について摩耗データ記録部105が記録した摩耗データに基づいて、摩耗度合いを評価する評価モデルを作成する。摩耗データとは、車両1のタイヤ2の場合であれば、表面及び溝の部分の近似曲線の係数、溝の深さ情報である。また、パンタシュー3であれば摩耗量である。
交換時期予測部109は、交換時期の予測対象となる車両について現在の稼働データと、評価モデル作成部108が作成した評価モデルとに基づき、タイヤ2等の摩耗によって消耗する部品の将来における摩耗状況、また交換時期などを予測する。
図21は、本発明に係る第二実施形態における摩耗検査装置による処理の一例を示すフローチャートである。
例として、交換時期を予測する対象である車両αと同型の車両1に対して近似処理部104が算出したタイヤ2の摩耗データが、その摩耗データの算出に用いた距離画像の測定日と対応付けて、記憶部107に記録されているとする。また、車両1のタイヤ2を交換すると判定する摩耗度合いの基準(例えば、所定の深さ以上の溝が所定の数以上発生したら交換する等)が予め記憶部107に記録されているとする。
まず、評価モデル作成部108は、記憶部107から、車両1の摩耗データを記憶部107から読み出して取得する(ステップS21)。また、データ取得部101Aは、車両の稼働データを蓄積したシステムから、車両1の稼働データを取得する(ステップS22)。このとき、データ取得部101Aは、評価モデル作成部108が取得した摩耗データに対応する期間における車両1の稼働データを取得する。
また、例えば、タイヤ2の磨耗と車両1が走行する路面の改修との間に相関があれば、例えば、車両1が走行する路面の形状等の変化を測定したデータを蓄積し、摩耗検査装置10(または、摩耗検査装置10A)が分析した摩耗データと路面の形状変化との関係を機械学習等によって分析することで、適切な切削方法の決定等、よりよい路面の改修方法の検討に役立てることができる。
2、2A、2B・・・タイヤ
4・・・電車線
3・・・パンタシュー
6・・・側壁
7・・・穴
5、5A、5B・・・画像センサ
10、10A・・・摩耗検査装置
101、101A・・・データ取得部
102・・・ノイズ除去部
103・・・処理対象抽出部
104・・・近似処理部
105・・・摩耗データ記録部
106・・・入出力部
107・・・記憶部
108・・・評価モデル作成部
109・・・交換時期予測部
Claims (9)
- 車両の走行に伴って摩耗する部品の表面形状を示す情報を含む表面形状データを取得するデータ取得部と、
前記表面形状データのうち、前記表面形状データに含まれる各点の値と隣接する点の値との差分が所定の閾値よりも大きな勾配部分と、所定の閾値よりも小さな平坦部分とに区別し、区別後の前記勾配部分および前記平坦部分の中から、前記表面形状データにおける摩耗度合いを算出する処理対象区間を抽出する処理対象抽出部と、
前記処理対象区間の表面形状データに対する近似線を算出し、当該近似線と前記表面形状データに含まれる摩耗部分とから前記部品の摩耗度合いを算出する近似処理部と、
を備える摩耗検査装置。 - 前記表面形状データからノイズを除去するノイズ除去部、
をさらに備え、
前記ノイズ除去部は、前記部品の表面形状を測定するセンサと前記部品との相対的な位置関係の変化に応じて、それぞれの位置関係において前記センサが測定した前記表面形状データを、同じ位置関係で測定した表面形状データとなるよう座標変換する、
請求項1に記載の摩耗検査装置。 - 前記処理対象抽出部は、前記表面形状データに含まれる各値とその出現頻度に基づくヒストグラムを作成し、
前記表面形状データに含まれる各値の中から選択された表面部分又は摩耗部分に対応する値を分類して所定のグループ数にする場合の、当該グループ数に基づいて前記ヒストグラムの分類幅を調整し、前記表面形状データを当該グループ数に分類するヒストグラムを作成し、
前記作成したヒストグラムから、前記平坦部分に対応する表面形状データの一部と、前記部品の表面にできた摩耗部分に対応する表面形状データの一部とを抽出する、
請求項1から請求項2の何れか1項に記載の摩耗検査装置。 - 前記近似処理部は、前記処理対象抽出部が抽出した摩耗部分に対応する表面形状データと、前記算出した近似線との差に基づいて、前記部品の摩耗度合いを算出する、
請求項3に記載の摩耗検査装置。 - 前記処理対象抽出部は、前記区別後の平坦部分および勾配部分の中から、前記勾配部分を境として区別される前記平坦部分の中から、最も大きな前記平坦部分を処理対象区間として抽出する、
請求項1または請求項2に記載の摩耗検査装置。 - 前記近似処理部は、前記処理対象抽出部が抽出した平坦部分に対応する表面形状データに基づいて、当該表面形状データのうち前記部品の摩耗が無い部分の点列に近似する近似直線を算出し、前記表面形状データのうち摩耗が生じた区間について、前記近似直線の値と前記表面形状データの値の差を積算することによって、前記部品の摩耗量を算出する、
請求項5に記載の摩耗検査装置。 - 前記処理対象抽出部は、前記区別後の平坦部分および勾配部分からなる全区間において前記平坦部分から前記勾配部分となる境界のうち両端に位置する前記境界を選択し、選択された前記境界に挟まれた区間を処理対象区間として抽出する、
請求項1から請求項6の何れか1項に記載の摩耗検査装置。 - 前記近似処理部が算出した部品の摩耗度合いと当該部品を備える車両の稼働状況を示す稼働データとに基づいて、前記車両の稼働状況に応じた前記部品の摩耗度合いを評価する評価モデルを作成する評価モデル作成部と、
評価対象となる対象車両についての稼働データを取得し、当該稼働データと前記評価モデルとに基づいて、前記対象車両の部品に生じる摩耗度合いを評価し、前記対象車両の部品の摩耗度合いと対応付けて定められた当該部品の交換時期を示す情報に基づいて、摩耗度合いを評価した前記対象車両の部品の交換時期を予測する交換時期予測部と、
をさらに備える請求項1から請求項7の何れか1項に記載の摩耗検査装置。 - 車両の走行に伴って摩耗する部品の表面形状を示す情報を含む表面形状データを取得し、
前記表面形状データのうち、前記表面形状データに含まれる各点の値と隣接する点の値との差分が所定の閾値よりも大きな勾配部分と、所定の閾値よりも小さな平坦部分とに区別し、区別後の前記勾配部分および前記平坦部分の中から、前記表面形状データにおける摩耗度合いを算出する処理対象区間を抽出し、
前記処理対象区間の表面形状データに対する近似線を算出し、当該近似線と表面形状データに含まれる摩耗部分とから部品の摩耗度合いを算出する、
摩耗検査方法。
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