JP7361613B2 - 巻線検査方法、巻線検査装置、および超電導コイル装置の製造方法 - Google Patents
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Description
<全体構成>
図1は、実施の形態1に従う巻線検査装置1の全体構成の一例を示す図である。図1を参照して、巻線検査装置1は、充填材が塗布された線材8を巻枠5に巻回して形成される巻線コイル6の検査を行なう。具体的には、巻線検査装置1は、撮像用のカメラ2と、照明3と、画像処理装置4と、出力装置14とを含む。
巻枠5に線材8を巻回して巻線コイル6を形成する巻線工程について、図1および図2を用いて説明する。図2は、巻線工程を説明するための図である。具体的には、図2(a)は、線材8を巻回する前の巻枠5を示し、図2(b)は、線材8を巻回した後の巻枠5を示す。図2(c)は、図2(b)の範囲500における模式断面図である。
巻線検査方法の処理手順を説明する前に、画像処理に必要な座標系を説明する。
次に、ステップS30で得られた角速度をω(rad/s)、巻枠5の半径をr(m)とすると、巻線コイル6表面のY軸方向の速度v(m/s)は以下の式(2)により表される。
したがって、回転によるブレ幅nbr(ピクセル)は、式(1)と、カメラ2の露光時間RT(s)とを用いて、以下の式(3)により表される。
劣化画像(すなわち、実際に撮像された画像)をg(x,y)、元の画像(すなわち、ブレがなかったと仮定した場合の画像)をf(x,y)、光学伝達関数(OTF:Optical Transfer Function)のフーリエペアである点像分布関数(PSF:Point spread function)をh(x,y)とすると、以下の式(4)が成立する。
式(4)の*はコンボリューション(例えば、畳み込み積分、積和とも称される)、(x,y)は撮影画像上の座標、g,h,fは画素値を示している。カラー画像であれば、それぞれ3つずつ関数が存在することになる。また、式(4)をフーリエ変換して周波数面に変換すると、以下の式(5)が得られる。
式(5)のHは点像分布関数PSF(h)をフーリエ変換して得られるOTFであり、Gは劣化画像gをフーリエ変換して得られた関数であり、Fは元の画像fをフーリエ変換して得られた関数である。(u,v)は2次元周波数面での座標である。撮影で得られた劣化画像gから元の画像fを得るには、以下の式(6)のように除算をする。
そして、F(u,v)を逆フーリエ変換することにより、元の画像f(x,y)が回復画像として得られる。
このように、PSF(h)が分かれば、元の画像fを得ることができる。本実施の形態ではy軸方向のブレしか発生しない。例えば、そのブレ幅(すなわち、式(3)で算出したnbr)を3(ピクセル)とすると、h(x,y)は次のように設定される。具体的には、h(-1,-1)=0、h(0,-1)=1/3、h(1,-1)=0、h(-1,0)=0、h(0,0)=1/3、h(1,0)=0、h(-1,1)=0、h(0,1)=1/3、h(1,1)=0に設定される。上記以外の場合はh(x,y)=0に設定される。
図9および図10を用いて、図4のステップS60のボイド検出工程について具体的に説明する。図9は、実施の形態1に従うボイド検出工程の処理手順を示すフローチャートである。図10は、各工程により生成される画像を模式的に示す図である。
Skmin=[Smin×(r+k×d)/r+0.5]・・・(9)
ステップS511のラベルカウント工程において、画像処理装置4は、ステップS509において残ったラベルをカウントして、そのカウント数を検出されたボイドの個数とみなす。このように、残ったラベルが付与された白領域がボイドとして検出される。例えば、画像処理装置4は、ボイドとして検出された白領域を強調した画像608を生成する。画像608は、検出されたボイドの個数を含んでもよい。
図11は、画像処理装置および巻線制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図11を参照して、画像処理装置4は、入出力インターフェイス4aと、メモリ4bと、プロセッサ4cとを含む。
図12は、実施の形態1に従う画像処理装置4の機能構成を示す模式図である。図12を参照して、画像処理装置4は、主な機能構成として、画像取得部201と、検出エリア設定部203と、情報取得部205と、補正部207と、ボイド検出部209と、良否判定部211と、停止信号送信部213と、出力制御部215とを含む。典型的には、これらの各機能は、プロセッサ4cがメモリ4bに格納されたプログラムを実行することによって実現される。なお、これらの機能の一部または全部は専用の回路を用いることによって実現されるように構成されていてもよい。
実施の形態1によると、充填材を線材間に充填しながら形成される巻線コイルにおいて、充填材のボイドを精度よく検出できる。また、サイクルタイムに影響を与えることなく、検査対象の巻線コイルのボイド検出ができるため、巻線検査の効率が向上し、後工程への不良流出を防止でき、生産性を向上させることができる。
実施の形態2では、実施の形態1で説明した巻線検査方法におけるボイド検出工程の他の例について説明する。実施の形態2に従うボイド検出工程では、ディープラーニングの手法の1つである畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)が利用される。なお、実施の形態2に従う巻線検査方法は、図4で説明した各工程のうち、ボイド検出工程(ステップS60)のみが実施の形態1に従う巻線検査方法と異なる。
図13および図14を用いて、実施の形態2に従うボイド検出工程について具体的に説明する。図13は、実施の形態2に従うボイド検出工程の処理手順を示すフローチャートである。図14は、図13中の各工程により生成される画像を模式的に示す図である。
実施の形態2に従う画像処理装置4の機能構成は、図12中の機能構成と比較して、ボイド検出部209の構成のみが異なる。具体的には、実施の形態2に従うボイド検出部209は、ブレ補正後の撮像画像に対して微分処理および2値化処理を施して2値化画像を生成し、当該2値化画像に対してラベリング処理を実行する。
実施の形態2によると、実施の形態1よりも、充填材のボイドをさらに精度よく検出できる。
実施の形態3では、実施の形態1で説明した巻線検査方法のボイド検出工程のさらに他の例について説明する。実施の形態3に従うボイド検出工程では、SSD(Single Shot MultiBox Detector)を利用してボイド検出が行われる。実施の形態3では、図4で説明した各工程のうち、ボイド検出工程(ステップS60)のみが実施の形態1と異なる。
図15および図16を用いて、実施の形態3に従うボイド検出工程について具体的に説明する。図15は、実施の形態3に従うボイド検出工程の処理手順を示すフローチャートである。図16は、図15中の各工程により生成される画像を模式的に示す図である。
実施の形態3に従う画像処理装置4の機能構成は、図12中の機能構成と比較して、ボイド検出部209の構成のみが異なる。具体的には、実施の形態3に従うボイド検出部209は、ボイドを含む複数の学習用画像に対する深層学習によって生成された学習済モデルに対して、ブレ補正後の撮像画像を入力することにより、線材8間に充填された充填材9aのボイドを検出する。
実施の形態3によると、実施の形態1と同様の利点が得られる。
実施の形態4では、上述した実施の形態1~3に従う巻線検査方法を利用した巻線工程を含む製造方法について説明する。
(1)上述した実施の形態では、カメラ2としてカラーカメラを用いる構成について説明したが、これに限られない。カメラ2としては、カラーカメラの代わりにモノクロカメラを用いる構成であってもよい。モノクロカメラを用いる場合には、照明3として赤色照明、あるいは青色照明を用いて、RGB値を変化させる構成が適用される。
Claims (11)
- 充填材が塗布された線材を巻枠に巻回して形成される巻線コイルの撮像画像を取得するステップと、
前記巻枠の回転を制御する巻線制御装置から前記巻枠の角速度を取得するステップと、
前記巻枠の角速度から算出される前記巻線コイルの外周面の周速度に基づいて、前記撮像画像のブレを補正するステップと、
ブレ補正後の前記撮像画像を解析することにより、前記線材間に充填された前記充填材のボイドを検出するステップとを含む、巻線検査方法。 - 検出された前記ボイドの数に基づいて、前記充填材の塗布状態の良否を判定するステップをさらに含む、請求項1に記載の巻線検査方法。
- 前記充填材の塗布状態が不良である場合に、前記ボイドを含む画像を表示するステップをさらに含む、請求項2に記載の巻線検査方法。
- 前記充填材の塗布状態が不良である場合に、前記巻枠の回転を停止させるための停止信号を前記巻線制御装置に出力するステップをさらに含む、請求項2または請求項3に記載の巻線検査方法。
- 前記検出するステップは、
ブレ補正後の前記撮像画像に対して前記線材の巻き回り方向に微分処理を施すことにより得られた画像を2値化して2値化画像を生成するステップと、
前記2値化画像に対してラベリング処理を実行するステップとを含む、請求項1~請求項4のいずれか1項に記載の巻線検査方法。 - 前記検出するステップは、
前記ラベリング処理によりラベリングされた1以上の領域のうち、基準範囲内のサイズを有する領域を抽出するステップと、
抽出された前記領域を前記ボイドとして検出するステップとをさらに含む、請求項5に記載の巻線検査方法。 - 前記検出するステップは、
前記ラベリング処理によりラベリングされた1以上の領域のうち、基準範囲内のサイズを有する領域を抽出するステップと、
ブレ補正後の前記撮像画像から、前記基準範囲内のサイズを有する領域を含む部分画像をトリミングするステップと、
学習済モデルに対して、前記部分画像を入力することにより、前記部分画像に含まれる領域が前記充填材のボイドであるか否かを判定するステップとを含み、
前記学習済モデルは、前記部分画像が入力されると、前記部分画像に含まれる領域が前記充填材のボイドであるか否かの判定結果を出力するように、学習用データセットを用いた学習処理がなされている、請求項5に記載の巻線検査方法。 - 前記学習済モデルは、畳み込みニューラルネットワークである、請求項7に記載の巻線検査方法。
- 前記検出するステップは、前記充填材のボイドを含む複数の学習用画像に対する深層学習によって生成された学習済モデルに対して、ブレ補正後の前記撮像画像を入力することにより、前記線材間に充填された前記充填材のボイドを検出するステップを含む、請求項1~請求項4のいずれか1項に記載の巻線検査方法。
- 充填材が塗布された線材を巻枠に巻回して形成される巻線コイルの撮像画像を取得する画像取得部と、
前記巻枠の回転を制御する巻線制御装置から前記巻枠の角速度を取得する情報取得部と、
前記巻枠の角速度から算出される前記巻線コイルの外周面の周速度に基づいて、前記撮像画像のブレを補正する補正部と、
ブレ補正後の前記撮像画像を解析することにより、前記線材間に充填された前記充填材のボイドを検出する検出部とを含む、巻線検査装置。 - 超電導コイル装置の製造方法であって、
巻枠に超電導線を巻回して巻線コイルを形成するステップと、
請求項1~請求項9のいずれかに記載の巻線検査方法を用いて前記巻線コイルを検査するステップと、
検査された複数の前記巻線コイルに外枠および真空槽を取り付けるステップと、
前記真空槽を真空引きするステップと、
前記外枠が取り付けられた前記巻線コイルを冷却するステップとを含む、超電導コイル装置の製造方法。
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