JP7276239B2 - 歪み分布測定装置、及び歪み分布測定方法 - Google Patents
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Description
本発明は、歪み分布測定装置、及び歪み分布測定方法に関する。
試験片を変形させて、試験片の材料の機械的特性を測定する材料試験機において、試験片の歪み分布を検出する種々の技術が知られている。
例えば、特許文献１には、デジタル画像相関法（ＤＩＣ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）による解析を行って試験片の変位量の分布を測定する変位量測定装置が記載されている。具体的には、変位量測定装置は、試験片に描かれたランダムパターンの変形前の画像を取得する取得部と、取得部で取得した変形前の画像に基づいて、ランダムパターンに含まれる斑点のサイズを算出する算出部と、算出部で算出された斑点のサイズに基づいて、デジタル画像相関法の解析に用いるサブセットのサイズを決定する決定部とを備える。
例えば、特許文献１には、デジタル画像相関法（ＤＩＣ：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）による解析を行って試験片の変位量の分布を測定する変位量測定装置が記載されている。具体的には、変位量測定装置は、試験片に描かれたランダムパターンの変形前の画像を取得する取得部と、取得部で取得した変形前の画像に基づいて、ランダムパターンに含まれる斑点のサイズを算出する算出部と、算出部で算出された斑点のサイズに基づいて、デジタル画像相関法の解析に用いるサブセットのサイズを決定する決定部とを備える。
しかしながら、特許文献１に記載の材料試験機では、試験片の歪み分布を検出することができるが、カメラによる撮像画像からパターン画像を抽出する方法については記載されていない。すなわち、撮像画像には、パターン画像と背景画像とが含まれているため、撮像画像からパターン画像を抽出する必要がある。
また、パターンが格子パターンである場合に、撮像画像からパターン画像を抽出するためには、パターンの周期を検出する必要がある。
また、パターンが格子パターンである場合に、撮像画像からパターン画像を抽出するためには、パターンの周期を検出する必要がある。
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、格子パターンの周期を検出可能な歪み分布測定装置、及び歪み分布測定方法を提供することを目的とする。
本発明の第１の態様に係る歪み分布測定装置は、格子パターンを含む撮像画像を生成する第１画像生成部と、前記撮像画像を前記撮像画像の格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した移動画像と前記撮像画像との画素毎の輝度の差分を算出する差分算出処理を実行する差分算出部と、前記所定画素だけ平行移動する度に、前記差分の和を算出する和算出部と、前記平行移動の移動量に対する前記差分の和の関数を、前記平行移動の移動量で２回微分する微分実行部と、前記微分実行部の結果に基づき、前記格子パターンの周期を検出する周期検出部と、を備える。
本発明の第２の態様に係る歪み分布測定方法は、格子パターンを含む撮像画像を生成する画像生成ステップと、前記撮像画像を前記撮像画像の格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した移動画像と前記撮像画像との画素毎の輝度の差分を算出する差分算出処理を実行する差分算出ステップと、前記所定画素だけ平行移動する度に、前記差分の和を算出する和算出ステップと、前記平行移動の移動量に対する前記差分の和の関数を、前記平行移動の移動量で２回微分する微分実行ステップと、前記微分実行ステップの結果に基づき、前記格子パターンの周期を検出する周期検出ステップと、を含む。
本発明の第１の態様に係る歪み分布測定装置によれば、移動画像と撮像画像との画素毎の輝度の差分の和の撮像画像の平行移動の移動量に対する関数を、平行移動の移動量で２回微分した結果に基づき、格子パターンの周期を検出する。
したがって、簡素な処理で格子パターンの周期を正確に検出できる。
したがって、簡素な処理で格子パターンの周期を正確に検出できる。
本発明の第２の態様に係る歪み分布測定方法によれば、移動画像と撮像画像との画素毎の輝度の差分の和の撮像画像の平行移動の移動量に対する関数を、平行移動の移動量で２回微分した結果に基づき、格子パターンの周期を検出する。
したがって、簡素な処理で格子パターンの周期を正確に検出できる。
したがって、簡素な処理で格子パターンの周期を正確に検出できる。
以下、図面を参照して本実施形態について説明する。
［１．引張試験機の構成］
図１は、本実施形態に係る引張試験機１の構成の一例を示す図である。
本実施形態の引張試験機１は、試験片ＴＰに試験力Ｆを与えて、試料の引張強度、降伏点、伸び、絞りなどの機械的性質を測定する材料試験を行う。試験力Ｆは、引張力である。
引張試験機１は、試験対象の材料である試験片ＴＰに試験力Ｆを与えて引張試験を行う試験機本体２と、試験機本体２による引張試験動作を制御する制御ユニット４と、を備える。
図１は、本実施形態に係る引張試験機１の構成の一例を示す図である。
本実施形態の引張試験機１は、試験片ＴＰに試験力Ｆを与えて、試料の引張強度、降伏点、伸び、絞りなどの機械的性質を測定する材料試験を行う。試験力Ｆは、引張力である。
引張試験機１は、試験対象の材料である試験片ＴＰに試験力Ｆを与えて引張試験を行う試験機本体２と、試験機本体２による引張試験動作を制御する制御ユニット４と、を備える。
試験機本体２は、テーブル２６と、このテーブル２６上に鉛直方向を向く状態で回転可能に立設された一対のねじ棹２８、２９と、これらのねじ棹２８、２９に沿って移動可能なクロスヘッド１０と、このクロスヘッド１０を移動させて試験片ＴＰに負荷を与える負荷機構１２と、ロードセル１４と、を備える。ロードセル１４は、試験片ＴＰに与えられる引張荷重である試験力Ｆを測定し、試験力測定信号ＳＧ１を出力するセンサである。
負荷機構１２は、各ねじ棹２８、２９の下端部に連結されるウォーム減速機１６、１７と、各ウォーム減速機１６、１７に連結されるサーボモータ１８と、ロータリエンコーダ２０と、を備える。ロータリエンコーダ２０は、サーボモータ１８の回転量を測定し、回転量に応じたパルス数の回転測定信号ＳＧ２を制御ユニット４に出力するセンサである。
そして負荷機構１２は、ウォーム減速機１６、１７を介して、一対のねじ棹２８、２９にサーボモータ１８の回転を伝達し、各ねじ棹２８、２９が同期して回転することによって、クロスヘッド１０がねじ棹２８、２９に沿って昇降する。
そして負荷機構１２は、ウォーム減速機１６、１７を介して、一対のねじ棹２８、２９にサーボモータ１８の回転を伝達し、各ねじ棹２８、２９が同期して回転することによって、クロスヘッド１０がねじ棹２８、２９に沿って昇降する。
クロスヘッド１０には、試験片ＴＰの上端部を把持する上つかみ具２１が付設され、テーブル２６には、試験片ＴＰの下端部を把持する下つかみ具２２が付設される。試験機本体２は、引張試験の際に、試験片ＴＰの両端部を上つかみ具２１及び下つかみ具２２によって把持した状態で、制御ユニット４の制御に従って、クロスヘッド１０を上昇させることによって、試験片ＴＰに試験力Ｆを与える。
制御ユニット４は、統括制御装置３０と、表示装置３２と、試験プログラム実行装置３４と、を備える。
統括制御装置３０は、試験機本体２を中枢的に制御する装置であり、試験機本体２との間で信号を送受信可能に接続される。試験機本体２から受信する信号は、ロードセル１４が出力する試験力測定信号ＳＧ１、ロータリエンコーダ２０が出力する回転測定信号ＳＧ２、及び制御や試験に要する適宜の信号等である。
表示装置３２は、統括制御装置３０から入力される信号に基づいて各種情報を表示する装置であり、例えば、統括制御装置３０は、引張試験の間、回転測定信号ＳＧ２に基づくクロスヘッド１０の変位を示す変位計測値ＸＤを表示装置３２に表示する。
統括制御装置３０は、試験機本体２を中枢的に制御する装置であり、試験機本体２との間で信号を送受信可能に接続される。試験機本体２から受信する信号は、ロードセル１４が出力する試験力測定信号ＳＧ１、ロータリエンコーダ２０が出力する回転測定信号ＳＧ２、及び制御や試験に要する適宜の信号等である。
表示装置３２は、統括制御装置３０から入力される信号に基づいて各種情報を表示する装置であり、例えば、統括制御装置３０は、引張試験の間、回転測定信号ＳＧ２に基づくクロスヘッド１０の変位を示す変位計測値ＸＤを表示装置３２に表示する。
引張試験プログラム実行装置３４は、引張試験の試験条件といった各種設定パラメータの設定操作や実行指示操作などのユーザー操作を受け付け、統括制御装置３０に出力する機能や、試験力計測値ＦＤのデータを解析する機能などを備えた装置である。
引張試験プログラム実行装置３４はコンピュータを備え、このコンピュータは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサと、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)やＲＡＭ(Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ)等のメモリデバイスと、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等のストレージ装置と、統括制御装置３０や各種の周辺機器などを接続するためのインターフェース回路と、を備える。そして、プロセッサがメモリデバイス又はストレージ装置に記憶されたコンピュータプログラムである引張試験プログラムを実行することで、上述の各種の機能を実現する。
引張試験プログラム実行装置３４はコンピュータを備え、このコンピュータは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサと、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)やＲＡＭ(Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ)等のメモリデバイスと、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等のストレージ装置と、統括制御装置３０や各種の周辺機器などを接続するためのインターフェース回路と、を備える。そして、プロセッサがメモリデバイス又はストレージ装置に記憶されたコンピュータプログラムである引張試験プログラムを実行することで、上述の各種の機能を実現する。
次いで、本実施形態の統括制御装置３０について、更に説明する。統括制御装置３０は、信号入出力ユニット４０と、制御回路ユニット５０と、を備える。
信号入出力ユニット４０は、試験機本体２との間で信号を送受信する入出力インターフェース回路を構成するものであり、本実施形態では、センサアンプ４２と、カウンタ回路４３と、サーボアンプ４４とを有する。
センサアンプ４２は、ロードセル１４が出力する試験力測定信号ＳＧ１を増幅して制御回路ユニット５０に出力する増幅器である。
カウンタ回路４３は、ロータリエンコーダ２０が出力する回転測定信号ＳＧ２のパルス数を計数し、サーボモータ１８の回転量、すなわちサーボモータ１８の回転によって昇降するクロスヘッド１０の変位計測値ＸＤを示す変位測定信号Ａ３を制御回路ユニット５０にデジタル信号で出力する。サーボアンプ４４は、制御回路ユニット５０の制御に従って、サーボモータ１８を制御する装置である。
信号入出力ユニット４０は、試験機本体２との間で信号を送受信する入出力インターフェース回路を構成するものであり、本実施形態では、センサアンプ４２と、カウンタ回路４３と、サーボアンプ４４とを有する。
センサアンプ４２は、ロードセル１４が出力する試験力測定信号ＳＧ１を増幅して制御回路ユニット５０に出力する増幅器である。
カウンタ回路４３は、ロータリエンコーダ２０が出力する回転測定信号ＳＧ２のパルス数を計数し、サーボモータ１８の回転量、すなわちサーボモータ１８の回転によって昇降するクロスヘッド１０の変位計測値ＸＤを示す変位測定信号Ａ３を制御回路ユニット５０にデジタル信号で出力する。サーボアンプ４４は、制御回路ユニット５０の制御に従って、サーボモータ１８を制御する装置である。
制御回路ユニット５０は、通信部５１と、フィードバック制御部５２を備える。
制御回路ユニット５０は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサと、ＲＯＭやＲＡＭなどのメモリデバイスと、ＨＤＤやＳＳＤなどのストレージ装置と、信号入出力ユニット４０とのインターフェース回路と、引張試験プログラム実行装置３４と通信する通信装置と、表示装置３２を制御する表示制御回路と、各種の電子回路と、を備えたコンピュータを備える。また、制御回路ユニット５０のプロセッサがメモリデバイス又はストレージ装置に記憶された制御プログラムを実行することで、図１に示す各機能部を実現する。
また、信号入出力ユニット４０のインターフェース回路にはＡ／Ｄ変換器が設けられており、アナログ信号の試験力測定信号ＳＧ１がＡ／Ｄ変換器によってデジタル信号に変換される。
なお、制御回路ユニット５０は、コンピュータに限らず、ＩＣチップやＬＳＩなどの集積回路といった１又は複数の適宜の回路によって構成されてもよい。
制御回路ユニット５０は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサと、ＲＯＭやＲＡＭなどのメモリデバイスと、ＨＤＤやＳＳＤなどのストレージ装置と、信号入出力ユニット４０とのインターフェース回路と、引張試験プログラム実行装置３４と通信する通信装置と、表示装置３２を制御する表示制御回路と、各種の電子回路と、を備えたコンピュータを備える。また、制御回路ユニット５０のプロセッサがメモリデバイス又はストレージ装置に記憶された制御プログラムを実行することで、図１に示す各機能部を実現する。
また、信号入出力ユニット４０のインターフェース回路にはＡ／Ｄ変換器が設けられており、アナログ信号の試験力測定信号ＳＧ１がＡ／Ｄ変換器によってデジタル信号に変換される。
なお、制御回路ユニット５０は、コンピュータに限らず、ＩＣチップやＬＳＩなどの集積回路といった１又は複数の適宜の回路によって構成されてもよい。
通信部５１は、試験プログラム実行装置３４との間で通信し、試験条件の設定や各種設定パラメータの設定値、引張試験の実行指示や中断指示などを試験プログラム実行装置３４から受信する。また、通信部５１は、試験力測定信号ＳＧ１に基づく試験力計測値ＦＤを適宜のタイミングで試験プログラム実行装置３４に送信する。また、通信部５１は、回転測定信号ＳＧ２に基づく変位計測値ＸＤを適宜のタイミングで試験プログラム実行装置３４に送信する。
フィードバック制御部５２は、試験機本体２のサーボモータ１８をフィードバック制御して引張試験を実行する。フィードバック制御部５２は、サーボモータ１８のフィードバック制御を実行する回路である。
フィードバック制御部５２が位置制御を実行する場合には、フィードバック制御部５２は、例えば、ロードセル１４が出力する試験力計測値ＦＤについて位置制御を実行する。この場合には、フィードバック制御部５２は、試験力計測値ＦＤを試験力目標値ＦＴに一致させるように変位計測値ＸＤの指令値ｄＸを演算し、当該指令値ｄＸを示す指令信号Ａ４をサーボアンプ４４に出力する。なお、試験力目標値ＦＴは、試験力計測値ＦＤの目標値を示す。
フィードバック制御部５２が位置制御を実行する場合には、フィードバック制御部５２は、例えば、ロードセル１４が出力する試験力計測値ＦＤについて位置制御を実行する。この場合には、フィードバック制御部５２は、試験力計測値ＦＤを試験力目標値ＦＴに一致させるように変位計測値ＸＤの指令値ｄＸを演算し、当該指令値ｄＸを示す指令信号Ａ４をサーボアンプ４４に出力する。なお、試験力目標値ＦＴは、試験力計測値ＦＤの目標値を示す。
［２．歪み分布測定装置の構成］
図２は、歪み分布測定装置２００の構成の一例を示す平面図である。引張試験機１は、歪み分布測定装置２００を更に備える。図２に示すように、歪み分布測定装置２００は、試験片ＴＰの歪み分布ＤＴを検出する装置であって、カメラ６と、検出制御装置８とを備える。
図２は、歪み分布測定装置２００の構成の一例を示す平面図である。引張試験機１は、歪み分布測定装置２００を更に備える。図２に示すように、歪み分布測定装置２００は、試験片ＴＰの歪み分布ＤＴを検出する装置であって、カメラ６と、検出制御装置８とを備える。
試験片ＴＰの特定面ＴＰ１には、格子パターンＰＴＮが形成されている。特定面ＴＰ１は、試験片ＴＰのカメラ６に近接する側の面を示す。試験片ＴＰのカメラ６に近接する側は、図２では下側を示す。
格子パターンＰＴＮについては、後述にて図３を参照して説明する。
格子パターンＰＴＮについては、後述にて図３を参照して説明する。
カメラ６は、検出制御装置８の指示に従って、格子パターンＰＴＮの画像を示すパターン画像ＰＮを含む撮像画像ＰＡを生成する。
カメラ６は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）、及び、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ＭＯＳ）等のイメージセンサーを備える。パターン画像ＰＮについては、後述にて図４を参照して説明する。
カメラ６は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）、及び、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ＭＯＳ）等のイメージセンサーを備える。パターン画像ＰＮについては、後述にて図４を参照して説明する。
カメラ６の撮影方向Ｃ６は、試験片ＴＰの幅方向の中央を通り、試験片ＴＰの特定面ＴＰ１と直交するようにカメラ６が配置される。試験片ＴＰの幅方向は、図２の左右方向を示す。撮影方向Ｃ６は、カメラ６の撮影範囲の中心を示す。
カメラ６は、引張試験機１によって試験片ＴＰの引張試験を実施している間において、所定時間ΔＴ毎に、格子パターンＰＴＮの画像を示すパターン画像ＰＮを含む撮像画像ＰＡを生成する。所定時間ΔＴは、例えば、１／３０秒である。換言すれば、カメラ６のフレームレートは、３０ｆｐｓである。
カメラ６は、引張試験機１によって試験片ＴＰの引張試験を実施している間において、所定時間ΔＴ毎に、格子パターンＰＴＮの画像を示すパターン画像ＰＮを含む撮像画像ＰＡを生成する。所定時間ΔＴは、例えば、１／３０秒である。換言すれば、カメラ６のフレームレートは、３０ｆｐｓである。
本実施形態では、カメラ６のフレームレートは、３０ｆｐｓであるが、これに限定されない。カメラ６のフレームレートは、試験片ＴＰの変形速度、及び、試験片ＴＰに形成される格子間隔に応じて決定すればよい。例えば、試験片ＴＰの変形速度が速い程、フレームレートを大きくすることが好ましい。また、例えば、試験片ＴＰに形成される格子間隔が狭い程、フレームレートを大きくすることが好ましい。
検出制御装置８は、図２に示すように、制御部８１と、記憶部８２と、表示部８３と、通信部８４と、各種の電子回路と、を備えたパーソナルコンピュータで構成される。
制御部８１は、歪み分布測定装置２００の動作を制御する。また、制御部８１は、制御回路ユニット５０と通信可能に構成され、制御回路ユニット５０からの指示に従って、カメラ６の動作を制御する。制御部８１は、例えば、制御回路ユニット５０からの指示に従って、カメラ６の撮影タイミングを決定する。
制御部８１は、ＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサ８１Ａと、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリデバイス８１Ｂと、を備える。また、プロセッサ８１Ａがメモリデバイス８１Ｂに記憶された制御プログラムを実行することで、図３に示す各機能部を実現する。
制御部８１は、ＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサ８１Ａと、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリデバイス８１Ｂと、を備える。また、プロセッサ８１Ａがメモリデバイス８１Ｂに記憶された制御プログラムを実行することで、図３に示す各機能部を実現する。
記憶部８２は、ＨＤＤやＳＳＤ等を備える。記憶部８２は、種々の情報を記憶する。
表示部８３は、ＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ）等を備え、種々の画像を表示する。
通信部８４は、制御回路ユニット５０及びカメラ６と通信する。通信部８４は、制御回路ユニット５０からの種々の情報を受信する。通信部８４は、カメラ６によって生成された画像情報を受信する。
表示部８３は、ＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ）等を備え、種々の画像を表示する。
通信部８４は、制御回路ユニット５０及びカメラ６と通信する。通信部８４は、制御回路ユニット５０からの種々の情報を受信する。通信部８４は、カメラ６によって生成された画像情報を受信する。
なお、検出制御装置８は、パーソナルコンピュータに限らず、ＩＣチップやＬＳＩなどの集積回路といった１つ又は複数の適宜の回路によって構成されてもよい。また、検出制御装置８は、例えば、タブレット端末、又はスマートフォンとして構成されてもよい。
また、検出制御装置８は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等、プログラムされたハードウェアを備えてもよい。また、検出制御装置８は、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－Ｃｈｉｐ）－ＦＰＧＡを備えてもよい。
また、検出制御装置８は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等、プログラムされたハードウェアを備えてもよい。また、検出制御装置８は、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－Ｃｈｉｐ）－ＦＰＧＡを備えてもよい。
［３．撮像画像の具体例］
図３は、撮像画像ＰＡと歪み分布の検出結果との一例を示す図である。
図３の左図は、撮像画像ＰＡの一例を示す図である。撮像画像ＰＡには、図１に示す引張試験機１のテーブル２６、一対のねじ棹２８、２９、クロスヘッド１０、上つかみ具２１、及び下つかみ具２２の各々に対応する画像が含まれる。
また、撮像画像ＰＡには、試験片ＴＰに形成された格子パターンＰＴＮを示すパターン画像ＰＮが含まれる。格子パターンＰＴＮには、正方形状の黒塗り画像Ｑｉｊ（ｉ＝１～Ｌ，ｊ＝１～Ｋ）が左右方向及び上下方向に等間隔で配置されている。
引張試験の試験開始前では、黒塗り画像Ｑｉｊのサイズは、例えば１辺が１ｍｍの正方形である。黒塗り画像Ｑｉｊは、左右方向及び上下方向に、例えば１ｍｍ間隔で配置される。
撮像画像ＰＡは、引張試験機１による引張試験の開始から所定時間後の撮像画像である。所定時間は、例えば、１秒である。すなわち、撮像画像ＰＡに含まれる試験片ＴＰは、上下方向に伸ばされた状態を示す。
図３は、撮像画像ＰＡと歪み分布の検出結果との一例を示す図である。
図３の左図は、撮像画像ＰＡの一例を示す図である。撮像画像ＰＡには、図１に示す引張試験機１のテーブル２６、一対のねじ棹２８、２９、クロスヘッド１０、上つかみ具２１、及び下つかみ具２２の各々に対応する画像が含まれる。
また、撮像画像ＰＡには、試験片ＴＰに形成された格子パターンＰＴＮを示すパターン画像ＰＮが含まれる。格子パターンＰＴＮには、正方形状の黒塗り画像Ｑｉｊ（ｉ＝１～Ｌ，ｊ＝１～Ｋ）が左右方向及び上下方向に等間隔で配置されている。
引張試験の試験開始前では、黒塗り画像Ｑｉｊのサイズは、例えば１辺が１ｍｍの正方形である。黒塗り画像Ｑｉｊは、左右方向及び上下方向に、例えば１ｍｍ間隔で配置される。
撮像画像ＰＡは、引張試験機１による引張試験の開始から所定時間後の撮像画像である。所定時間は、例えば、１秒である。すなわち、撮像画像ＰＡに含まれる試験片ＴＰは、上下方向に伸ばされた状態を示す。
本実施形態では、格子パターンＰＴＮが正方形状の黒塗り画像Ｑｉｊが左右方向及び上下方向に等間隔で配置されが、これに限定されない。黒塗り画像Ｑｉｊが円形、菱形等でもよい。また、黒塗り画像Ｑｉｊに換えて、他の色、例えば、赤、青、緑等で塗られた画像でもよい。
図３の右図は、撮像画像ＰＡに対応する歪み分布画像ＰＥの一例を示す図である。歪み分布画像ＰＥは、歪み分布を示す。歪み分布の算出方法については、図４及び図５を参照して説明する。
歪み分布画像ＰＥには、パターン画像ＰＮに対応する領域に歪み分布画像ＰＥＡが表示される。歪み分布画像ＰＥＡは、試験片ＴＰの歪み分布を示す。歪み分布画像ＰＥＡには、例えば、歪みが大きい程、濃い網掛けを付して、歪みの大きさの分布を示している。領域ＲＡは、歪み分布画像ＰＥＡの領域を示す。
歪み分布画像ＰＥには、パターン画像ＰＮに対応する領域に歪み分布画像ＰＥＡが表示される。歪み分布画像ＰＥＡは、試験片ＴＰの歪み分布を示す。歪み分布画像ＰＥＡには、例えば、歪みが大きい程、濃い網掛けを付して、歪みの大きさの分布を示している。領域ＲＡは、歪み分布画像ＰＥＡの領域を示す。
歪み分布画像ＰＥにおいて、領域ＲＡの外側の領域は、例えば、ランダム画像が表示される。
すなわち、領域ＲＡの検出を行わない場合には、図４及び図５を参照して説明する歪み分布の算出方法を、撮像画像ＰＡの全体領域に適用して、歪み分布画像ＰＥを生成する。そこで、パターン画像ＰＮに対応する領域ＲＡの外側の領域では、歪み分布自体が存在しないため、例えば、ランダム画像が表示されることになる。
このように、領域ＲＡの外側の領域にランダム画像が表示されるため、試験片ＴＰの歪み分布を示す歪み分布画像ＰＥＡが、ユーザーにとって見難くなる可能性がある。また、歪み分布の算出方法を、撮像画像ＰＡの全体領域に適用して、歪み分布画像ＰＥを生成するため、領域ＲＡ内の撮像画像ＰＡを抽出して歪み分布を算出する場合と比較して、計算量が増大するという課題があった。
すなわち、領域ＲＡの検出を行わない場合には、図４及び図５を参照して説明する歪み分布の算出方法を、撮像画像ＰＡの全体領域に適用して、歪み分布画像ＰＥを生成する。そこで、パターン画像ＰＮに対応する領域ＲＡの外側の領域では、歪み分布自体が存在しないため、例えば、ランダム画像が表示されることになる。
このように、領域ＲＡの外側の領域にランダム画像が表示されるため、試験片ＴＰの歪み分布を示す歪み分布画像ＰＥＡが、ユーザーにとって見難くなる可能性がある。また、歪み分布の算出方法を、撮像画像ＰＡの全体領域に適用して、歪み分布画像ＰＥを生成するため、領域ＲＡ内の撮像画像ＰＡを抽出して歪み分布を算出する場合と比較して、計算量が増大するという課題があった。
［４．歪み分布の検出方法］
次に、図４及び図５を参照して、試験片ＴＰの歪み分布ＤＴの検出方法の一例について説明する。
図４は、本実施形態に係るパターン画像ＰＮの一例を示す図である。図４の左側のパターン画像ＰＮ１は、初期状態の試験片ＴＰの格子パターンＰＴＮの一例を示す。格子パターンＰＴＮは、格子状の格子パターンＰＴＮを示す。すなわち、パターン画像ＰＮ１には、正方形状の黒塗り画像Ｑｉｊ（ｉ＝１～ｎ，ｊ＝１～８）が左右方向及び上下方向に等間隔で配置されている。
黒塗り画像Ｑｉｊのサイズは、例えば１辺が１ｍｍの正方形である。黒塗り画像Ｑｉｊは、左右方向及び上下方向に、例えば１ｍｍ間隔で配置される。
次に、図４及び図５を参照して、試験片ＴＰの歪み分布ＤＴの検出方法の一例について説明する。
図４は、本実施形態に係るパターン画像ＰＮの一例を示す図である。図４の左側のパターン画像ＰＮ１は、初期状態の試験片ＴＰの格子パターンＰＴＮの一例を示す。格子パターンＰＴＮは、格子状の格子パターンＰＴＮを示す。すなわち、パターン画像ＰＮ１には、正方形状の黒塗り画像Ｑｉｊ（ｉ＝１～ｎ，ｊ＝１～８）が左右方向及び上下方向に等間隔で配置されている。
黒塗り画像Ｑｉｊのサイズは、例えば１辺が１ｍｍの正方形である。黒塗り画像Ｑｉｊは、左右方向及び上下方向に、例えば１ｍｍ間隔で配置される。
図４の右側のパターン画像ＰＮ２は、試験片ＴＰが上下方向に伸びた状態における格子パターンＰＴＮの一例を示す。すなわち、パターン画像ＰＮ２には、方形状の黒塗り画像Ｒｉｊ（ｉ＝１～ｎ，ｊ＝１～８）が左右方向及び上下方向に略等間隔で配置されている。
図４のＸＡ軸については、図５を参照して説明する。
図４のＸＡ軸については、図５を参照して説明する。
図５は、試験片ＴＰの歪み分布ＤＴの算出方法の一例を示す図である。
図５では、検出制御装置８は、例えば、ＸＡ軸方向の変位量を算出する。変位量の基準点は、最も下端に位置する黒塗り画像Ｑ１４、又は黒塗り画像Ｒ１４の中心である。すなわち、黒塗り画像Ｒｉ４（ｉ＝２～ｎ）と黒塗り画像Ｒ１４との間隔を、黒塗り画像Ｑｉ４（ｉ＝２～ｎ）と黒塗り画像Ｑ１４との間隔とを比較することによって、ＸＡ軸方向の変位量を算出する。
ＸＡ軸方向は、試験片ＴＰの長辺方向を示す。
図５では、検出制御装置８は、例えば、ＸＡ軸方向の変位量を算出する。変位量の基準点は、最も下端に位置する黒塗り画像Ｑ１４、又は黒塗り画像Ｒ１４の中心である。すなわち、黒塗り画像Ｒｉ４（ｉ＝２～ｎ）と黒塗り画像Ｒ１４との間隔を、黒塗り画像Ｑｉ４（ｉ＝２～ｎ）と黒塗り画像Ｑ１４との間隔とを比較することによって、ＸＡ軸方向の変位量を算出する。
ＸＡ軸方向は、試験片ＴＰの長辺方向を示す。
図５の最も上のグラフＧ１１は、ＸＡ軸方向の輝度値Ｂの変化を正弦波近似したグラフである。グラフＧ１１の横軸は、ＸＡ軸であり、縦軸は、輝度値Ｂである。黒塗り画像Ｒｉ４では輝度値Ｂが低く、黒塗り画像Ｒｉ４と隣接する黒塗り画像Ｒ（ｉ＋１）４との間では、輝度値Ｂが高い。したがって、ＸＡ軸方向の輝度値Ｂの変化は、図略の矩形状のグラフで表される。
グラフＧ１１は、黒塗り画像Ｒｉ４と隣接する黒塗り画像Ｒ（ｉ＋１）４との間で、矩形状のグラフを正弦波で近似したグラフである。パターン画像ＰＮが、パターン画像ＰＮ１である場合には、パターン画像ＰＮ１において黒塗り画像Ｑｉ４は、等間隔に形成されているため、グラフＧ１１は、正弦波になる。
グラフＧ１１は、黒塗り画像Ｒｉ４と隣接する黒塗り画像Ｒ（ｉ＋１）４との間で、矩形状のグラフを正弦波で近似したグラフである。パターン画像ＰＮが、パターン画像ＰＮ１である場合には、パターン画像ＰＮ１において黒塗り画像Ｑｉ４は、等間隔に形成されているため、グラフＧ１１は、正弦波になる。
図５の上から２番目のグラフＧ１２は、グラフＧ１１の位相φを示すグラフである。グラフＧ１２の横軸は、ＸＡ軸であり、縦軸は、位相φである。位相φは、－πから＋πまでの間で変化する。したがって、グラフＧ１２は、鋸刃状のグラフになる。すなわち、グラフＧ１２では、ｘ座標の増加に伴って、位相が－πから＋πまで直線状に増加し、位相が＋πに到達した位置で、位相が－πにステップ状に減少する。
本実施形態では、検出制御装置８は、例えば、次の式（１）に示す窓関数フーリエ変換（Ｗｉｎｄｏｗｅｄ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）によってグラフＧ１２に示す位相φ（ｘ）を算出する。
なお、窓関数フーリエ変換では、対象座標の周囲を窓関数ｗ（ｘ）により重みをかけた後にフーリエ変換を行い、格子周期の周波数成分を抜き出すことで位相φ（ｘ）を求める。格子周期は、黒塗り画像Ｒｉ４（ｉ＝２～ｎ）と黒塗り画像Ｒ１４との間隔に対応する。
周波数ｆを（１／Ｎ）と置換し、窓関数ｗ（ｘ）の非ゼロ範囲を（２Ｎ－１）として離散フーリエ変換で位相計算を書き直すと次の式（２）のようになる。
ただし、個数Ｎは、１周期に対応する画素数を示す。個数Ｎは、例えば１０個である。なお、図５の最も上のグラフＧ１１の右端位置に、窓関数ｗを示すグラフＷＤの一例を記載している。
本実施形態では、窓関数ｗ（ｘ）として次の式（３）に示すガウシアン関数を用いる。
ただし、係数σは、ガウシアン窓の裾野の広がりを決める係数である。
本実施形態では、窓関数ｗ（ｘ）として次の式（３）に示すガウシアン関数を用いる。
式（２）によって得られる位相φは－π～＋πの間に折りたたまれて、すなわちラッピングされているため、異なる座標について位相φの差分をとると正しい値が得られない場合がある。そこで、式（４）で示すように、位相アンラッピング処理によって位相φが連続的になるように接続する。
位相アンラッピング処理は、－π～＋πの範囲に折りたたまれた位相φを復元する処理を示す。
図５の最も下側のグラフＧ１３は、図５の上から２番目のグラフＧ１２に対して、位相アンラッピング処理を行った後のグラフを示す。グラフＧ１３の横軸は、ＸＡ軸であり、縦軸は、位相Φである。グラフＧ１２では、位相φが＋πに到達した位置で位相φが－πにステップ状に減少するが、グラフＧ１３では、位相φのステップ状の変化をさせないように、位相φが＋πから－πに減少する度に、位相φを２×πだけ増加する。その結果，アンラッピングされた位相Φが求められる。グラフＧ１３に示すように、位相Φはｘ座標の増加に伴って直線状に増加する。
アンラッピングされた位相Φの勾配から、次の式（５）により局所的な格子周期Ｐ（ｘ）が得られる。
アンラッピングされた位相Φの勾配から、次の式（５）により局所的な格子周期Ｐ（ｘ）が得られる。
グラフＧ１４は、パターン画像ＰＮ２に対応する。グラフＧ１４は、グラフＧ１３と比較して傾斜が小さい。すなわち、グラフＧ１３では、位相φが２×πだけ変化するためのＸＡ軸の座標の差が距離ＬＡであるのに対して、グラフＧ１４では、位相φが２×πだけ変化するためのＸＡ軸の座標の差が距離ＬＢである。距離ＬＢは、距離ＬＡより大きい。距離ＬＢと距離ＬＡとの差は、変位ΔＬを示す。
このようにして、検出制御装置８は、試験片ＴＰの表面の変位分布を算出することができる。すなわち、次の式（６）によって、歪み分布ＤＴを示すＳｔｒａｉｎ（ｘ）が求められる。
ただし、格子周期Ｐｂ（ｘ）は、変形前の格子周期を示し、格子周期Ｐａ（ｘ）は、変形後の格子周期を示す。
このようにして、検出制御装置８は、試験片ＴＰの表面の変位分布を算出することができる。すなわち、次の式（６）によって、歪み分布ＤＴを示すＳｔｒａｉｎ（ｘ）が求められる。
［５．歪み分布測定装置の要部の構成］
図６は、歪み分布測定装置２００の要部の構成の一例を示す図である。
図６に示すように、検出制御装置８は、第１画像生成部８１１と、二値化処理部８１２と、差分算出部８１３と、和算出部８１４と、微分実行部８１５と、周期検出部８１６と、第２画像生成部８１７と、マッチング処理部８１８と、領域検出部８１９と、を備える。具体的には、検出制御装置８のプロセッサ８１Ａが、メモリデバイス８１Ｂに記憶された制御プログラムを実行することで、第１画像生成部８１１、二値化処理部８１２、差分算出部８１３、和算出部８１４、微分実行部８１５、周期検出部８１６、第２画像生成部８１７、マッチング処理部８１８、及び領域検出部８１９として機能する。
図６は、歪み分布測定装置２００の要部の構成の一例を示す図である。
図６に示すように、検出制御装置８は、第１画像生成部８１１と、二値化処理部８１２と、差分算出部８１３と、和算出部８１４と、微分実行部８１５と、周期検出部８１６と、第２画像生成部８１７と、マッチング処理部８１８と、領域検出部８１９と、を備える。具体的には、検出制御装置８のプロセッサ８１Ａが、メモリデバイス８１Ｂに記憶された制御プログラムを実行することで、第１画像生成部８１１、二値化処理部８１２、差分算出部８１３、和算出部８１４、微分実行部８１５、周期検出部８１６、第２画像生成部８１７、マッチング処理部８１８、及び領域検出部８１９として機能する。
第１画像生成部８１１は、試験片ＴＰに形成された格子パターンＰＴＮを含む画像をカメラ６に撮像させて、格子パターンＰＴＮの画像を示すパターン画像ＰＮを含む撮像画像ＰＡを生成させる。第１画像生成部８１１は、例えば、制御回路ユニット５０からの指示に従って、撮像画像ＰＡを生成する。
また、第１画像生成部８１１は、所定時間ΔＴ毎に撮像画像ＰＡを生成する。所定時間ΔＴは、例えば、１／３０秒である。具体的には、引張試験機１が引張試験の実行を開始してから、引張試験の実行を終了するまでの間において、第１画像生成部８１１は、所定時間ΔＴ毎に撮像画像ＰＡを生成する。
また、第１画像生成部８１１は、所定時間ΔＴ毎に撮像画像ＰＡを生成する。所定時間ΔＴは、例えば、１／３０秒である。具体的には、引張試験機１が引張試験の実行を開始してから、引張試験の実行を終了するまでの間において、第１画像生成部８１１は、所定時間ΔＴ毎に撮像画像ＰＡを生成する。
二値化処理部８１２は、撮像画像ＰＡを二値化する二値化処理を実行する。具体的には、二値化処理部８１２は、撮像画像ＰＡの画素毎の輝度値を二値化する。本実施形態では、二値化処理は、適合的二値化処理である。適合的二値化処理は、いわゆる「大津の二値化処理」を含む。
差分算出部８１３は、移動画像ＰＢと二値化処理後の撮像画像ＰＦとの画素毎の輝度値の差分ΔＢを算出する差分算出処理を実行する。移動画像ＰＢは、二値化処理後の撮像画像ＰＦを格子パターンＰＴＮの格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した画像を示す。本実施形態では、所定画素は、１画素である。格子方向は、図７に示すＸ軸方向である。
本実施形態では、所定画素は、１画素であるが、これに限定されない。所定画素が２画素以上でもよい。所定画素の個数が多い程、処理が簡素化される。所定画素の個数が少ない程、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸを正確に算出できる。
和算出部８１４は、所定画素だけ平行移動する度に、全ての画素について差分ΔＢの和を算出する。本実施形態では、和算出部８１４は、所定画素だけ平行移動する度に、全ての画素について差分ΔＢの二乗の和の平均値を算出する。
本実施形態では、和算出部８１４が、差分ΔＢの二乗の和の平均値を算出するが、これに限定されない。和算出部８１４が、差分ΔＢの絶対値の和の平均値を算出してもよい。
また、本実施形態では、和算出部８１４が、差分ΔＢの二乗の和の平均値を算出するが、和算出部８１４が、差分ΔＢの二乗の和を算出してもよいし、和算出部８１４が、差分ΔＢの絶対値の和を算出してもよい。
本実施形態では、和算出部８１４が、差分ΔＢの二乗の和の平均値を算出するが、これに限定されない。和算出部８１４が、差分ΔＢの絶対値の和の平均値を算出してもよい。
また、本実施形態では、和算出部８１４が、差分ΔＢの二乗の和の平均値を算出するが、和算出部８１４が、差分ΔＢの二乗の和を算出してもよいし、和算出部８１４が、差分ΔＢの絶対値の和を算出してもよい。
微分実行部８１５は、関数Ｆ（ＳＸ）を、平行移動の移動量ＳＸで２回微分する。関数Ｆ（ＳＸ）は、平行移動の移動量ＳＸに対する差分ΔＢの二乗和の平均値の変化を示す。
周期検出部８１６は、２回微分の結果に基づき、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸを検出する。具体的には、周期検出部８１６は、２回微分の結果が負の値である場合には、０（ゼロ）に置換する。そして、周期検出部８１６は、置換後の２回微分の結果の極大値を抽出する。次に、周期検出部８１６は、互いに隣接する２つの極大値の間のＸ軸方向の間隔を、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸとして検出する。
第２画像生成部８１７は、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸに基づき、テンプレート画像ＴＰＭ（Ｍは、格子の個数を示す２以上の整数）を生成する。テンプレート画像ＴＰＭは、Ｍ個×Ｍ個の黒塗り画像Ｓｉｊ（ｉ＝１～Ｋ、ｊ＝１～Ｋ）で構成される。テンプレート画像ＴＰＭの周期は、周期検出部８１６によって算出された周期ＰＸと同一である。
黒塗り画像Ｓｉｊは、例えば１辺が１０画素の正方形である。また、互いに隣接する２つの黒塗り画像Ｓｉｊの間隔は、例えば１０画素である。
黒塗り画像Ｓｉｊは、例えば１辺が１０画素の正方形である。また、互いに隣接する２つの黒塗り画像Ｓｉｊの間隔は、例えば１０画素である。
マッチング処理部８１８は、二値化処理後の撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰＭとのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出する。マッチング結果は、例えば、マッチング率である。マッチング率の値の範囲は、０～１である。マッチング率の値が「０」は、全くマッチしないことを示し、マッチング率の値が「１」は、完全にマッチすることを示す。
領域検出部８１９は、マッチング結果、すなわちマッチング率に基づいて、格子パターンＰＴＮの領域ＥＡを検出する。具体的には、領域検出部８１９は、マッチング率が所定閾値以上である画素ＭＰを抽出する。所定閾値は、例えば、０．８７である。
そして、領域検出部８１９は、抽出された画素ＭＰに対して、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸ以上のサイズに膨出する膨出処理を施す。例えば、領域検出部８１９は、抽出された画素ＭＰに対して、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸのサイズに膨出する膨出処理を施す。画素ＭＰを周期ＰＸのサイズに膨出するとは、画素ＭＰを中心として半径が周期ＰＸのサイズの円に膨出することを示す。更に、領域検出部８１９は、膨出処理の結果、半径が周期ＰＸのサイズの円に含まれる領域を、格子パターンＰＴＮの領域ＥＡとして検出する。
そして、領域検出部８１９は、抽出された画素ＭＰに対して、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸ以上のサイズに膨出する膨出処理を施す。例えば、領域検出部８１９は、抽出された画素ＭＰに対して、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸのサイズに膨出する膨出処理を施す。画素ＭＰを周期ＰＸのサイズに膨出するとは、画素ＭＰを中心として半径が周期ＰＸのサイズの円に膨出することを示す。更に、領域検出部８１９は、膨出処理の結果、半径が周期ＰＸのサイズの円に含まれる領域を、格子パターンＰＴＮの領域ＥＡとして検出する。
［６．各部の処理の具体例］
次に、図７～図１０を参照して、検出制御装置８の各部の処理の具体例について説明する。
図７は、二値化処理後の撮像画像ＰＦの一例を示す図である。図７に示すように、撮像画像ＰＦの略中央部には、パターン画像ＰＮが配置される。Ｘ軸及びＹ軸は、パターン画像ＰＮの格子方向を示す。パターン画像ＰＮの格子方向は、左右方向及び上下方向である。Ｘ軸は、パターン画像ＰＮの格子方向のうちの左右方向を示し、Ｙ軸は、パターン画像ＰＮの格子方向のうちの上下方向を示す。
次に、図７～図１０を参照して、検出制御装置８の各部の処理の具体例について説明する。
図７は、二値化処理後の撮像画像ＰＦの一例を示す図である。図７に示すように、撮像画像ＰＦの略中央部には、パターン画像ＰＮが配置される。Ｘ軸及びＹ軸は、パターン画像ＰＮの格子方向を示す。パターン画像ＰＮの格子方向は、左右方向及び上下方向である。Ｘ軸は、パターン画像ＰＮの格子方向のうちの左右方向を示し、Ｙ軸は、パターン画像ＰＮの格子方向のうちの上下方向を示す。
二値化処理後の撮像画像ＰＦのうち、パターン画像ＰＮ以外の領域には、例えば、ランダム画像が形成される。パターン画像ＰＮ以外の領域は、カメラ６の焦点が合っていない領域、すなわち、合焦していない領域に対応するため、例えば、ランダム画像が形成される。
パターン画像ＰＮは、黒塗り画像Ｔｉｊ（ｉ＝１～Ｈ、ｊ＝１～Ｈ）で構成される。整数Ｈは、例えば２０である。黒塗り画像Ｔｉｊのサイズは、例えば１辺が５画素の正方形である。黒塗り画像Ｔｉｊは、左右方向及び上下方向に、例えば５画素間隔で配置される。すなわち、パターン画像ＰＮの周期は、１０画素である。
図８は、二乗和、微分値、及び２回微分値の移動量ＳＸに対する変化の一例を示すグラフである。
図８の上図は、関数Ｆ（ＳＸ）の変化の一例を示すグラフである。関数Ｆ（ＳＸ）は、平行移動の移動量ＳＸに対する差分ΔＢの二乗和の平均値の変化を示す。図８の上図の横軸は、移動量ＳＸを示し、縦軸は、関数Ｆ（ＳＸ）を示す。
グラフＧ２１に示すように、関数Ｆ（ＳＸ）は、移動量ＳＸの増加に伴い、右肩上がりの三角波を描く。三角波は、二値化処理後の撮像画像ＰＦのうちのパターン画像ＰＮを構成する画素についての差分ΔＢの二乗和の平均値の変化に対応する。
すなわち、移動量ＳＸがパターン画像ＰＮの半周期である５画素までは、移動量ＳＸの増加に伴い、移動後のパターン画像ＰＮと移動前のパターン画像ＰＮとのずれ量が増加するため、関数Ｆ（ＳＸ）が移動量ＳＸに対して単調に増加する。移動量ＳＸが６画素から1周期である１０画素までは、移動後のパターン画像ＰＮと移動前のパターン画像ＰＮとのずれ量が減少するため、関数Ｆ（ＳＸ）が移動量ＳＸに対して単調に減少する。
関数Ｆ（ＳＸ）の右肩上がりは、二値化処理後の撮像画像ＰＦのうちのランダム画像を構成する画素についての差分ΔＢの二乗和の平均値の変化に対応する。
図８の上図は、関数Ｆ（ＳＸ）の変化の一例を示すグラフである。関数Ｆ（ＳＸ）は、平行移動の移動量ＳＸに対する差分ΔＢの二乗和の平均値の変化を示す。図８の上図の横軸は、移動量ＳＸを示し、縦軸は、関数Ｆ（ＳＸ）を示す。
グラフＧ２１に示すように、関数Ｆ（ＳＸ）は、移動量ＳＸの増加に伴い、右肩上がりの三角波を描く。三角波は、二値化処理後の撮像画像ＰＦのうちのパターン画像ＰＮを構成する画素についての差分ΔＢの二乗和の平均値の変化に対応する。
すなわち、移動量ＳＸがパターン画像ＰＮの半周期である５画素までは、移動量ＳＸの増加に伴い、移動後のパターン画像ＰＮと移動前のパターン画像ＰＮとのずれ量が増加するため、関数Ｆ（ＳＸ）が移動量ＳＸに対して単調に増加する。移動量ＳＸが６画素から1周期である１０画素までは、移動後のパターン画像ＰＮと移動前のパターン画像ＰＮとのずれ量が減少するため、関数Ｆ（ＳＸ）が移動量ＳＸに対して単調に減少する。
関数Ｆ（ＳＸ）の右肩上がりは、二値化処理後の撮像画像ＰＦのうちのランダム画像を構成する画素についての差分ΔＢの二乗和の平均値の変化に対応する。
図８の中図は、関数Ｆ（ＳＸ）の微分値である関数Ｆ’（ＳＸ）の変化の一例を示すグラフである。図８の中図の横軸は、移動量ＳＸを示し、縦軸は、関数Ｆ’（ＳＸ）を示す。
グラフＧ２２に示すように、関数Ｆ’（ＳＸ）は、概ね矩形波を描く。
グラフＧ２２に示すように、関数Ｆ’（ＳＸ）は、概ね矩形波を描く。
図８の下図は、関数Ｆ（ＳＸ）の２回微分値である関数Ｆ”（ＳＸ）の変化の一例を示すグラフである。図８の下図の横軸は、移動量ＳＸを示し、縦軸は、関数Ｆ”（ＳＸ）を示す。ただし、関数Ｆ”（ＳＸ）の値が負の値になる場合には、関数Ｆ”（ＳＸ）の値を「０（零）」に置換している。
その結果、グラフＧ２３に示すように、関数Ｆ”（ＳＸ）の極大値の間隔が、パターン画像ＰＮの周期である１０画素と一致する。このようにして、周期検出部８１６は、関数Ｆ”（ＳＸ）の極大値の間隔を算出することによって、パターン画像ＰＮの周期ＰＸを検出できる。
その結果、グラフＧ２３に示すように、関数Ｆ”（ＳＸ）の極大値の間隔が、パターン画像ＰＮの周期である１０画素と一致する。このようにして、周期検出部８１６は、関数Ｆ”（ＳＸ）の極大値の間隔を算出することによって、パターン画像ＰＮの周期ＰＸを検出できる。
次に、図９及び図１０を参照して、パターン画像ＰＮの領域ＡＲの検出方法について説明する。
図９は、テンプレート画像ＴＰＭの一例を示す図である。第２画像生成部８１７は、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸに基づき、テンプレート画像ＴＰＭ（Ｍは、格子の個数を示す２以上の整数）を生成する。
図９の左図は、テンプレート画像ＴＰ３の一例を示す。すなわち、整数Ｍが３である場合について説明する。テンプレート画像ＴＰ３は、３個×３個の黒塗り画像Ｓｉｊ（ｉ＝１～３、ｊ＝１～３）で構成される。黒塗り画像Ｓｉｊのサイズは、例えば１辺が５画素の正方形である。黒塗り画像Ｓｉｊは、左右方向及び上下方向に、例えば５画素間隔で配置される。すなわち、テンプレート画像ＴＰ３の周期は、１０画素である。すなわち、テンプレート画像ＴＰ３の周期は、パターン画像ＰＮの周期ＰＸと同一である。
図９は、テンプレート画像ＴＰＭの一例を示す図である。第２画像生成部８１７は、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸに基づき、テンプレート画像ＴＰＭ（Ｍは、格子の個数を示す２以上の整数）を生成する。
図９の左図は、テンプレート画像ＴＰ３の一例を示す。すなわち、整数Ｍが３である場合について説明する。テンプレート画像ＴＰ３は、３個×３個の黒塗り画像Ｓｉｊ（ｉ＝１～３、ｊ＝１～３）で構成される。黒塗り画像Ｓｉｊのサイズは、例えば１辺が５画素の正方形である。黒塗り画像Ｓｉｊは、左右方向及び上下方向に、例えば５画素間隔で配置される。すなわち、テンプレート画像ＴＰ３の周期は、１０画素である。すなわち、テンプレート画像ＴＰ３の周期は、パターン画像ＰＮの周期ＰＸと同一である。
マッチング処理部８１８は、二値化後の撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰ３とのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出する。マッチング処理部８１８は、まず、撮像画像ＰＦの左上端位置にテンプレート画像ＴＰ３を配置して、撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰ３とのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出する。次に、テンプレート画像ＴＰ３を１画素ずつ右方向、すなわち、Ｘ軸の正方向に移動して、移動する度に、撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰ３とのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出する。更に、テンプレート画像ＴＰ３を撮像画像ＰＦの左上端位置から１画素ずつ下方向、すなわち、Ｙ軸の負方向に移動して、移動する度に、撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰ３とのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出する。
この動作を、テンプレート画像ＴＰ３が撮像画像ＰＦの右下端位置に移動するまで繰り返す。すなわち、撮像画像ＰＦの画素毎に撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰ３とのマッチング結果を算出する。
この動作を、テンプレート画像ＴＰ３が撮像画像ＰＦの右下端位置に移動するまで繰り返す。すなわち、撮像画像ＰＦの画素毎に撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰ３とのマッチング結果を算出する。
図９の右図に示すように、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの内部に位置する場合には、テンプレート画像ＴＰ３と、パターン画像ＰＮとが完全に一致する場合がある。すなわち、マッチング結果が、略「１」になる場合がある。
領域検出部８１９は、マッチング結果が所定閾値以上である画素を抽出する。所定閾値は、例えば、０．８７である。
領域検出部８１９は、マッチング結果が所定閾値以上である画素を抽出する。所定閾値は、例えば、０．８７である。
図１０は、閾値処理、及び膨出処理の一例を示す図である。図１０の左図は、領域検出部８１９によって抽出された、マッチング結果が所定閾値以上である画素ＭＰを示す。画素ＭＰは、画素ＭＰ１～画素ＭＰ４を含む。
画素ＭＰ１は、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの左上端に位置する状態で、テンプレート画像ＴＰ３の中心画素に対応するパターン画像ＰＮの画素を示す。画素ＭＰ２は、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの右上端に位置する状態で、テンプレート画像ＴＰ３の中心画素に対応するパターン画像ＰＮの画素を示す。画素ＭＰ３は、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの左下端に位置する状態で、テンプレート画像ＴＰ３の中心画素に対応するパターン画像ＰＮの画素を示す。画素ＭＰ４は、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの右下端に位置する状態で、テンプレート画像ＴＰ３の中心画素に対応するパターン画像ＰＮの画素を示す。
すなわち、パターン画像ＰＮのうちの、外周に位置する黒塗り画像Ｓｉｊの中心画素は、画素ＭＰとして抽出されない。
画素ＭＰ１は、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの左上端に位置する状態で、テンプレート画像ＴＰ３の中心画素に対応するパターン画像ＰＮの画素を示す。画素ＭＰ２は、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの右上端に位置する状態で、テンプレート画像ＴＰ３の中心画素に対応するパターン画像ＰＮの画素を示す。画素ＭＰ３は、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの左下端に位置する状態で、テンプレート画像ＴＰ３の中心画素に対応するパターン画像ＰＮの画素を示す。画素ＭＰ４は、テンプレート画像ＴＰ３が、パターン画像ＰＮの右下端に位置する状態で、テンプレート画像ＴＰ３の中心画素に対応するパターン画像ＰＮの画素を示す。
すなわち、パターン画像ＰＮのうちの、外周に位置する黒塗り画像Ｓｉｊの中心画素は、画素ＭＰとして抽出されない。
図１０の右図は、領域検出部８１９によって画素ＭＰが膨出処理された結果を示す。なお、図１０の右図では、膨出処理を視認し易するために、膨出処理後の外縁を円周で示している。図１０の右図では、例えば、領域検出部８１９は、抽出された画素ＭＰに対して画素ＭＰを中心として半径が周期ＰＸのサイズの円ＢＭに膨出する膨出処理を施す。そして、領域検出部８１９は、膨出処理の結果、半径が周期ＰＸのサイズの円ＢＭに含まれる領域を、格子パターンＰＴＮの領域ＥＡとして検出する。
図１０の右図に示すように、領域ＥＡは、パターン画像ＰＮの領域ＡＲと概ね一致している。
本実施形態では、画素ＭＰを中心として半径が周期ＰＸのサイズの円ＢＭに膨出する場合について説明したが、これに限定されない。画素ＭＰを中心として一辺が周期ＰＸの２倍のサイズの正方形に膨出してもよい。
図１０の右図に示すように、領域ＥＡは、パターン画像ＰＮの領域ＡＲと概ね一致している。
本実施形態では、画素ＭＰを中心として半径が周期ＰＸのサイズの円ＢＭに膨出する場合について説明したが、これに限定されない。画素ＭＰを中心として一辺が周期ＰＸの２倍のサイズの正方形に膨出してもよい。
図１０では、領域検出部８１９が画素ＭＰを中心として半径が周期ＰＸのサイズの円ＢＭに膨出する膨出処理を施す場合について説明したが、これに限定されない。テンプレート画像ＴＰＭの整数Ｍの値に応じて、領域検出部８１９が実行する膨出処理を決定すればよい。例えば、整数Ｍが５の場合には、領域検出部８１９が画素ＭＰを中心として半径が周期ＰＸの２倍のサイズの円に膨出する膨出処理を施せばよい。また、例えば、整数Ｍが７の場合には、領域検出部８１９が画素ＭＰを中心として半径が周期ＰＸの３倍のサイズの円に膨出する膨出処理を施せばよい。
次に、図１１及び図１２を参照して、検出制御装置８の制御部８１の処理について説明する。
図１１及び図１２は、制御部８１の処理の一例を示すフローチャートである。
まず、図１１に示すように、ステップＳ１０１において、第１画像生成部８１１は、試験片ＴＰに形成された格子パターンＰＴＮを含む画像をカメラ６に撮像させて、撮像画像ＰＡを生成させる。
次に、ステップＳ１０３において、二値化処理部８１２は、撮像画像ＰＡを二値化する二値化処理を実行する。
次に、ステップＳ１０５において、差分算出部８１３は、１回当たりの移動量ΔＳＸを決定する。１回当たりの移動量ΔＳＸは、例えば、１画素である。
次に、ステップＳ１０７において、差分算出部８１３は、移動画像ＰＢと二値化処理後の撮像画像ＰＦとの画素毎の輝度値の差分ΔＢの二乗を算出する差分算出処理を実行する。移動画像ＰＢは、二値化処理後の撮像画像ＰＦを格子パターンＰＴＮの格子方向と平行な方向に移動量ΔＳＸずつ平行移動した画像を示す。
次に、ステップＳ１０９において、和算出部８１４は、移動量ΔＳＸだけ平行移動する度に、全ての画素について差分ΔＢの和の平均値を算出する。
図１１及び図１２は、制御部８１の処理の一例を示すフローチャートである。
まず、図１１に示すように、ステップＳ１０１において、第１画像生成部８１１は、試験片ＴＰに形成された格子パターンＰＴＮを含む画像をカメラ６に撮像させて、撮像画像ＰＡを生成させる。
次に、ステップＳ１０３において、二値化処理部８１２は、撮像画像ＰＡを二値化する二値化処理を実行する。
次に、ステップＳ１０５において、差分算出部８１３は、１回当たりの移動量ΔＳＸを決定する。１回当たりの移動量ΔＳＸは、例えば、１画素である。
次に、ステップＳ１０７において、差分算出部８１３は、移動画像ＰＢと二値化処理後の撮像画像ＰＦとの画素毎の輝度値の差分ΔＢの二乗を算出する差分算出処理を実行する。移動画像ＰＢは、二値化処理後の撮像画像ＰＦを格子パターンＰＴＮの格子方向と平行な方向に移動量ΔＳＸずつ平行移動した画像を示す。
次に、ステップＳ１０９において、和算出部８１４は、移動量ΔＳＸだけ平行移動する度に、全ての画素について差分ΔＢの和の平均値を算出する。
次に、ステップＳ１１１において、制御部８１は、移動量ＳＸが最大移動量に到達したか否かを判定する。最大移動量は、例えば、５０画素である。
移動量ＳＸが最大移動量に到達していないと制御部８１が判定した場合（ステップＳ１１１；ＮＯ）には、処理がステップＳ１１３に進む。
そして、ステップＳ１１３において、制御部８１は、移動量ＳＸを１回当たりの移動量ΔＳＸだけインクリメントして、処理がステップＳ１０７に戻る。
移動量ＳＸが最大移動量に到達したと制御部８１が判定した場合（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）には、処理がステップＳ１１５に進む。
そして、ステップＳ１１５において、微分実行部８１５は、関数Ｆ（ＳＸ）を、平行移動の移動量ＳＸで２回微分する。関数Ｆ（ＳＸ）は、移動量ＳＸに対する差分ΔＢの二乗和の平均値の変化を示す。
次に、ステップＳ１１７において、周期検出部８１６は、互いに隣接する２つの極大値の間のＸ軸方向の間隔を、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸとして検出する。その後、処理が図１２のステップＳ１１９に進む。
移動量ＳＸが最大移動量に到達していないと制御部８１が判定した場合（ステップＳ１１１；ＮＯ）には、処理がステップＳ１１３に進む。
そして、ステップＳ１１３において、制御部８１は、移動量ＳＸを１回当たりの移動量ΔＳＸだけインクリメントして、処理がステップＳ１０７に戻る。
移動量ＳＸが最大移動量に到達したと制御部８１が判定した場合（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）には、処理がステップＳ１１５に進む。
そして、ステップＳ１１５において、微分実行部８１５は、関数Ｆ（ＳＸ）を、平行移動の移動量ＳＸで２回微分する。関数Ｆ（ＳＸ）は、移動量ＳＸに対する差分ΔＢの二乗和の平均値の変化を示す。
次に、ステップＳ１１７において、周期検出部８１６は、互いに隣接する２つの極大値の間のＸ軸方向の間隔を、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸとして検出する。その後、処理が図１２のステップＳ１１９に進む。
次に、図１２に示すように、ステップＳ１１９において、第２画像生成部８１７は、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸに基づき、テンプレート画像ＴＰＭ（Ｍは、格子の個数を示す２以上の整数）を生成する。
次に、ステップＳ１２１において、マッチング処理部８１８は、二値化処理後の撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰＭとのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出する。
次に、ステップＳ１２３において、領域検出部８１９は、マッチング率が所定閾値以上である画素ＭＰを抽出する。所定閾値は、例えば、０．８７である。
次に、ステップＳ１２５において、領域検出部８１９は、抽出された画素ＭＰに対して、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸのサイズに膨出する膨出処理を施す。
次に、ステップＳ１２７において、領域検出部８１９は、膨出処理の結果、半径が周期ＰＸのサイズの円ＢＭに含まれる領域を、格子パターンＰＴＮの領域ＥＡとして検出する。その後、処理が終了する。
次に、ステップＳ１２１において、マッチング処理部８１８は、二値化処理後の撮像画像ＰＦとテンプレート画像ＴＰＭとのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出する。
次に、ステップＳ１２３において、領域検出部８１９は、マッチング率が所定閾値以上である画素ＭＰを抽出する。所定閾値は、例えば、０．８７である。
次に、ステップＳ１２５において、領域検出部８１９は、抽出された画素ＭＰに対して、格子パターンＰＴＮの周期ＰＸのサイズに膨出する膨出処理を施す。
次に、ステップＳ１２７において、領域検出部８１９は、膨出処理の結果、半径が周期ＰＸのサイズの円ＢＭに含まれる領域を、格子パターンＰＴＮの領域ＥＡとして検出する。その後、処理が終了する。
ステップＳ１０１が、「画像生成ステップ」の一例に対応する。ステップＳ１０７が、「差分算出ステップ」の一例に対応する。ステップＳ１０９が、「和算出ステップ」の一例に対応する。ステップＳ１１５が、「微分実行ステップ」の一例に対応する。ステップＳ１１７が、「周期検出ステップ」の一例に対応する。
［７．態様と効果］
上述した実施形態及び変形例は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
上述した実施形態及び変形例は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
（第１項）
一態様に係る歪み分布測定装置は、格子パターンを含む撮像画像を生成する第１画像生成部と、前記撮像画像を前記撮像画像の格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した移動画像と、前記撮像画像との画素毎の輝度の差分を算出する差分算出処理を実行する差分算出部と、前記所定画素だけ平行移動する度に、前記差分の和を算出する和算出部と、前記平行移動の移動量に対する前記差分の和の関数を、前記平行移動の移動量で２回微分する微分実行部と、前記微分実行部の結果に基づき、前記格子パターンの周期を検出する周期検出部と、を備える。
一態様に係る歪み分布測定装置は、格子パターンを含む撮像画像を生成する第１画像生成部と、前記撮像画像を前記撮像画像の格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した移動画像と、前記撮像画像との画素毎の輝度の差分を算出する差分算出処理を実行する差分算出部と、前記所定画素だけ平行移動する度に、前記差分の和を算出する和算出部と、前記平行移動の移動量に対する前記差分の和の関数を、前記平行移動の移動量で２回微分する微分実行部と、前記微分実行部の結果に基づき、前記格子パターンの周期を検出する周期検出部と、を備える。
第１項に記載の歪み分布測定装置によれば、差分の和の関数を、平行移動の移動量で２回微分し、格子パターンの周期を検出する。
したがって、簡素な処理で格子パターンの周期を正確に検出できる。
したがって、簡素な処理で格子パターンの周期を正確に検出できる。
（第２項）
第１項に記載の歪み分布測定装置において、前記撮像画像を二値化する二値化処理部を備え、前記差分算出部は、二値化された前記撮像画像に対して前記差分算出処理を実行する。
第１項に記載の歪み分布測定装置において、前記撮像画像を二値化する二値化処理部を備え、前記差分算出部は、二値化された前記撮像画像に対して前記差分算出処理を実行する。
第２項に記載の歪み分布測定装置によれば、二値化された撮像画像に対して差分算出処理を実行する。
したがって、格子パターンの周期を正確に検出できる。
したがって、格子パターンの周期を正確に検出できる。
（第３項）
第２項に記載の歪み分布測定装置において、前記二値化処理部は、適合的二値化処理を実行する。
第２項に記載の歪み分布測定装置において、前記二値化処理部は、適合的二値化処理を実行する。
第３項に記載の歪み分布測定装置によれば、適合的二値化処理を実行する。
したがって、光源の位置等に起因した明暗が撮像画像に存在する場合であっても、格子パターンの周期を正確に検出できる。
したがって、光源の位置等に起因した明暗が撮像画像に存在する場合であっても、格子パターンの周期を正確に検出できる。
（第４項）
第１項から第３項のいずれか１項に記載の歪み分布測定装置において、前記格子パターンの周期に基づき、Ｍ個×Ｍ個（Ｍは、格子の個数を示す２以上の整数）のテンプレート画像を生成する第２画像生成部と、前記撮像画像と前記テンプレート画像とのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出するマッチング処理部と、前記マッチング結果に基づき、前記格子パターンの領域を検出する領域検出部と、を備える。
第１項から第３項のいずれか１項に記載の歪み分布測定装置において、前記格子パターンの周期に基づき、Ｍ個×Ｍ個（Ｍは、格子の個数を示す２以上の整数）のテンプレート画像を生成する第２画像生成部と、前記撮像画像と前記テンプレート画像とのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出するマッチング処理部と、前記マッチング結果に基づき、前記格子パターンの領域を検出する領域検出部と、を備える。
第４項に記載の歪み分布測定装置によれば、撮像画像とテンプレート画像とのパターンマッチングを実行し、マッチング結果に基づき、格子パターンの領域を検出する。
したがって、簡素な処理で格子パターンの領域を正確に検出できる。
したがって、簡素な処理で格子パターンの領域を正確に検出できる。
（第５項）
第４項に記載の歪み分布測定装置において、前記領域検出部は、前記マッチング結果が所定閾値以上である画素を抽出し、抽出された画素に対して、前記格子パターンの周期以上のサイズに膨出する膨出処理を施すことによって、前記格子パターンの領域を検出する。
第４項に記載の歪み分布測定装置において、前記領域検出部は、前記マッチング結果が所定閾値以上である画素を抽出し、抽出された画素に対して、前記格子パターンの周期以上のサイズに膨出する膨出処理を施すことによって、前記格子パターンの領域を検出する。
第５項に記載の歪み分布測定装置によれば、マッチング結果が所定閾値以上である画素を抽出し、抽出された画素に対して、格子パターンの周期以上のサイズに膨出する膨出処理を施すことによって、格子パターンの領域を検出する。
したがって、格子パターンの領域を正確に検出できる。
したがって、格子パターンの領域を正確に検出できる。
（第６項）
一態様に関わる歪み分布測定方法は、格子パターンを含む撮像画像を生成する画像生成ステップと、前記撮像画像を前記撮像画像の格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した移動画像と、前記撮像画像との画素毎の輝度の差分を算出する差分算出処理を実行する差分算出ステップと、前記所定画素だけ平行移動する度に、前記差分の和を算出する和算出ステップと、前記平行移動の移動量に対する前記差分の和の関数を、前記平行移動の移動量で２回微分する微分実行ステップと、前記微分実行ステップの結果に基づき、前記格子パターンの周期を検出する周期検出ステップと、を含む。
一態様に関わる歪み分布測定方法は、格子パターンを含む撮像画像を生成する画像生成ステップと、前記撮像画像を前記撮像画像の格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した移動画像と、前記撮像画像との画素毎の輝度の差分を算出する差分算出処理を実行する差分算出ステップと、前記所定画素だけ平行移動する度に、前記差分の和を算出する和算出ステップと、前記平行移動の移動量に対する前記差分の和の関数を、前記平行移動の移動量で２回微分する微分実行ステップと、前記微分実行ステップの結果に基づき、前記格子パターンの周期を検出する周期検出ステップと、を含む。
第６項に記載の歪み分布測定方法によれば、第１項に記載の歪み分布測定装置と同様の効果を奏する。
［８．その他の実施形態］
なお、本実施形態に係る歪み分布測定装置２００は、あくまでも本発明に係る材料試験機の態様の例示であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲において任意に変形および応用が可能である。
例えば、本実施形態では、格子パターンＰＴＮが試験片ＴＰに形成される場合について説明したが、格子パターンＰＴＮが橋梁を含む構造物に形成されてもよい。格子パターンＰＴＮが橋梁に形成される場合には、例えば、主桁の側面に格子パターンＰＴＮを形成する。この場合には、例えば、主桁の上下方向及び左右方向の歪み分布を計測できる。
なお、本実施形態に係る歪み分布測定装置２００は、あくまでも本発明に係る材料試験機の態様の例示であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲において任意に変形および応用が可能である。
例えば、本実施形態では、格子パターンＰＴＮが試験片ＴＰに形成される場合について説明したが、格子パターンＰＴＮが橋梁を含む構造物に形成されてもよい。格子パターンＰＴＮが橋梁に形成される場合には、例えば、主桁の側面に格子パターンＰＴＮを形成する。この場合には、例えば、主桁の上下方向及び左右方向の歪み分布を計測できる。
また、本実施形態では、引張試験機１の試験片ＴＰに格子パターンＰＴＮが形成される場合について説明したが、これに限定されない。試験片ＴＰに試験力を付与し、試験片ＴＰを変形させて材料試験を行えばよい。すなわち、試験片ＴＰが配置される試験機は、試験片ＴＰを変形させて材料試験機であればよい。材料試験機は、例えば、圧縮試験機、曲げ試験機、又はねじり試験機を含む。また、例えば、材料試験機が、疲労試験機、又は環境試験機でもよい。
また、本実施形態では、検出制御装置８の制御部８１のプロセッサ８１Ａが、第１画像生成部８１１、二値化処理部８１２、差分算出部８１３、和算出部８１４、微分実行部８１５、周期検出部８１６、第２画像生成部８１７、マッチング処理部８１８、及び領域検出部８１９として機能するが、本実施形態はこれに限定されない。制御回路ユニット５０が、第１画像生成部８１１、二値化処理部８１２、差分算出部８１３、和算出部８１４、微分実行部８１５、周期検出部８１６、第２画像生成部８１７、マッチング処理部８１８、及び領域検出部８１９のうちの少なくとも１つとして機能してもよい。例えば、制御回路ユニット５０が、第１画像生成部８１１、二値化処理部８１２、差分算出部８１３、和算出部８１４、微分実行部８１５、周期検出部８１６、第２画像生成部８１７、マッチング処理部８１８、及び領域検出部８１９として機能してもよい。
また、図６に示した各機能部は機能的構成を示すものであって、具体的な実装形態は特に制限されない。つまり、必ずしも各機能部に個別に対応するハードウェアが実装される必要はなく、一つのプロセッサがプログラムを実行することで複数の機能部の機能を実現する構成とすることも勿論可能である。また、上記実施形態においてソフトウェアで実現される機能の一部をハードウェアで実現してもよく、或いは、ハードウェアで実現される機能の一部をソフトウェアで実現してもよい。
また、図１１及び図１２に示すフローチャートの処理単位は、検出制御装置８の制御部８１の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。図１１及び図１２のフローチャートに示す処理単位の分割の仕方や名称によって制限されることはなく、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできるし、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。また、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。
また、歪み分布測定方法は、検出制御装置８が備えるプロセッサ８１Ａに、歪み分布測定方法に対応した制御プログラムを実行させることで実現できる。また、この制御プログラムは、コンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体に記録しておくことも可能である。記録媒体としては、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリデバイスを用いることができる。具体的には、フレキシブルディスク、ＨＤＤ、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、カード型記録媒体等の可搬型、或いは固定式の記録媒体が挙げられる。また、記録媒体は、画像処理装置が備える内部記憶装置であるＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等の不揮発性記憶装置であってもよい。また、歪み分布測定方法に対応した制御プログラムをサーバー装置等に記憶させておき、サーバー装置から検出制御装置８に、制御プログラムをダウンロードすることで歪み分布測定方法を実現することもできる。
１ 引張試験機
２ 試験機本体
４ 制御ユニット
６ カメラ
１０ クロスヘッド
１２ 負荷機構
１４ ロードセル
１８ サーボモータ
２０ ロータリエンコーダ
２１ 上つかみ具
２２ 下つかみ具
２６ テーブル
２８、２９ ねじ棹
３０ 統括制御装置
３２ 表示装置
３４ 試験プログラム実行装置
４０ 信号入出力ユニット
４２ センサアンプ
４３ カウンタ回路
４４ サーボアンプ
５０ 制御回路ユニット
２００ 歪み分布測定装置
８ 検出制御装置
８１ 制御部
８１Ａ プロセッサ
８１Ｂ メモリデバイス
８２ 記憶部
８３ 入力部
８４ 通信部
８１１ 第１画像生成部
８１２ 二値化処理部
８１３ 差分算出部
８１４ 和算出部
８１５ 微分実行部
８１６ 周期検出部
８１７ 第２画像生成部
８１８ マッチング処理部
８１９ 領域検出部
Ｍ 整数、個数
Ｐ 格子周期
ＰＡ、ＰＢ、ＰＦ 撮像画像
ＰＮ パターン画像
ＰＴＮ 格子パターン
ＰＸ 周期
Ｑｉｊ、Ｒｉｊ、Ｓｉｊ、Ｔｉｊ 黒塗り画像
ＳＸ 移動量
ＴＰ 試験片
ＴＰ１ 特定面
ＴＰ３、ＴＰＭ テンプレート画像
２ 試験機本体
４ 制御ユニット
６ カメラ
１０ クロスヘッド
１２ 負荷機構
１４ ロードセル
１８ サーボモータ
２０ ロータリエンコーダ
２１ 上つかみ具
２２ 下つかみ具
２６ テーブル
２８、２９ ねじ棹
３０ 統括制御装置
３２ 表示装置
３４ 試験プログラム実行装置
４０ 信号入出力ユニット
４２ センサアンプ
４３ カウンタ回路
４４ サーボアンプ
５０ 制御回路ユニット
２００ 歪み分布測定装置
８ 検出制御装置
８１ 制御部
８１Ａ プロセッサ
８１Ｂ メモリデバイス
８２ 記憶部
８３ 入力部
８４ 通信部
８１１ 第１画像生成部
８１２ 二値化処理部
８１３ 差分算出部
８１４ 和算出部
８１５ 微分実行部
８１６ 周期検出部
８１７ 第２画像生成部
８１８ マッチング処理部
８１９ 領域検出部
Ｍ 整数、個数
Ｐ 格子周期
ＰＡ、ＰＢ、ＰＦ 撮像画像
ＰＮ パターン画像
ＰＴＮ 格子パターン
ＰＸ 周期
Ｑｉｊ、Ｒｉｊ、Ｓｉｊ、Ｔｉｊ 黒塗り画像
ＳＸ 移動量
ＴＰ 試験片
ＴＰ１ 特定面
ＴＰ３、ＴＰＭ テンプレート画像
Claims (6)
- 格子パターンを含む撮像画像を生成する第１画像生成部と、
前記撮像画像を前記格子パターンの格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した移動画像と、前記撮像画像との画素毎の輝度の差分を算出する差分算出処理を実行する差分算出部と、
前記所定画素だけ平行移動する度に、前記差分の和を算出する和算出部と、
前記平行移動の移動量に対する前記差分の和の関数を、前記平行移動の移動量で２回微分する微分実行部と、
前記２回微分の結果に基づき、前記格子パターンの周期を検出する周期検出部と、
を備える、歪み分布測定装置。 - 前記撮像画像を二値化する二値化処理部を備え、
前記差分算出部は、二値化された前記撮像画像に対して前記差分算出処理を実行する、請求項１に記載の歪み分布測定装置。 - 前記二値化処理部は、適合的二値化処理を実行する、請求項２に記載の歪み分布測定装置。
- 前記格子パターンの周期に基づき、Ｍ個×Ｍ個（Ｍは、格子の個数を示す２以上の整数）のテンプレート画像を生成する第２画像生成部と、
前記撮像画像と前記テンプレート画像とのパターンマッチングを実行し、マッチング結果を算出するマッチング処理部と、
前記マッチング結果に基づき、前記格子パターンの領域を検出する領域検出部と、
を備える、請求項１から請求項３のいずれか1項に記載の歪み分布測定装置。 - 前記領域検出部は、前記マッチング結果が所定閾値以上である画素を抽出し、抽出された画素に対して、前記格子パターンの周期以上のサイズに膨出する膨出処理を施すことによって、前記格子パターンの領域を検出する、請求項４に記載の歪み分布測定装置。
- 格子パターンを含む撮像画像を生成する画像生成ステップと、
前記撮像画像を前記撮像画像の格子方向と平行な方向に所定画素ずつ平行移動した移動画像と、前記撮像画像との画素毎の輝度の差分を算出する差分算出処理を実行する差分算出ステップと、
前記所定画素だけ平行移動する度に、前記差分の和を算出する和算出ステップと、
前記平行移動の移動量に対する前記差分の和の関数を、前記平行移動の移動量で２回微分する微分実行ステップと、
前記微分実行ステップの結果に基づき、前記格子パターンの周期を検出する周期検出ステップと、
を含む、歪み分布測定方法。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3154425U (ja) | 2008-12-01 | 2009-10-22 | 株式会社カーメイト | 透光体の検査方法及び検査装置 |
| JP2014178208A (ja) | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | 形状解析装置および形状解析方法 |
| JP2017142185A (ja) | 2016-02-10 | 2017-08-17 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 変位測定装置、変位測定方法およびそのプログラム |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE3641816A1 (de) * | 1986-12-06 | 1988-06-16 | Robert Prof Dr Ing Massen | Verfahren und anordnung zur messung und/oder ueberwachung von eigenschaften von garnen und seilen |
| JPH08261717A (ja) * | 1995-03-27 | 1996-10-11 | Shimadzu Corp | 非接触変位計 |
| JPH11252587A (ja) * | 1998-03-03 | 1999-09-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 物体追跡装置 |
-
2020
- 2020-04-24 JP JP2020077344A patent/JP7276239B2/ja active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3154425U (ja) | 2008-12-01 | 2009-10-22 | 株式会社カーメイト | 透光体の検査方法及び検査装置 |
| JP2014178208A (ja) | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | 形状解析装置および形状解析方法 |
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