JP7434045B2

JP7434045B2 - 識別装置および識別方法

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Publication number: JP7434045B2
Application number: JP2020078351A
Authority: JP
Inventors: 達彦川上; 紀行定岡
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2020-04-27
Filing date: 2020-04-27
Publication date: 2024-02-20
Anticipated expiration: 2040-04-27
Also published as: JP2021174299A

Description

本発明は、鋳造品等の部品の個体を識別するための識別装置と識別方法に関する。

特許文献１には、個々の鋳物製品等を識別する方法として、ショットブラスト処理した製品Ｗの表面を撮像してその一部を基本画像Ｓとして記憶しておき、工程中を流れる製品の表面を撮像して、撮像された画像中に所定割合以上で上記基本画像Ｓと一致する部分がある場合に上記工程中を流れる製品を特定の製品であると認識する方法が提案されている。

特開２０１３－２４０８１５号公報

従来から、鋳造品では、鋳型に識別番号を彫り込み、製品表面に凸状の文字を形成することでロット単位で管理する手法が用いられている。

近年、量産される鋳造品を同一ロット内においても個体毎に管理する要求が高まっている。例えば、海外等の遠方から運ばれてきたために追跡が容易でない部品の個体識別の要求がある。また、大量に生産した鋳造品の個々の部品の製造日時を特定するために個体を識別したい、との要求がある。

上記のような鋳型に識別番号を彫り込む方法で鋳造品を個体識別しようとする場合、個々の製品毎に異なる識別番号を付与する必要があるため、鋳型への彫り込み時間が長くなるという課題があった。

これに対し、上述の特許文献１に記載の技術がある。

しかしながら、特許文献１に記載された方法では、鋳物製品表面に形成された梨地模様を安定して読み取れる必要があるため、鋳肌面の凹凸や形状の個体差を考慮した照明の当て方、検出感度の設定が必要であり、条件調整に非常に時間がかかるとともに、識別を実施する際の条件を厳しく管理する必要がある、という課題があった。

このような事情は鋳造品に限られず、様々な部品にも生じている。

上記の課題を鑑み、本発明は、鋳造品等の部品を短時間かつ高精度に個体識別することが可能な識別装置および識別方法を提供することを目的とする。

本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、部品を識別する識別装置であって、前記部品の表面の点群データを取得する表面形状取得部と、前記表面形状取得部で取得された点群データ同士の形状偏差を評価する形状偏差評価部と、前記形状偏差評価部で評価された前記形状偏差に基づき、前記部品が特定の部品であるか否かを判定する形状照合部と、を備え、前記形状照合部は、前記形状偏差の度数分布を生成し、前記度数分布の形状特徴量として前記部品の表面形状の差分値のヒストグラムの傾きを算出することを特徴とする。

本発明によれば、鋳造品等の部品を短時間かつ高精度に個体を識別することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

本発明の実施例１における識別装置の装置構成の一例を示す概略図である。実施例１における識別装置の表面形状取得部における測定の様子を示す模式図である。実施例１における識別装置での識別対象の部品と候補部品の形状偏差を評価する演算処理の様子を説明する図である。実施例１における識別装置での識別対象の部品と候補部品の形状偏差を評価する演算処理の様子を説明する図である。実施例１における識別装置での形状照合部において、識別対象の部品と候補部品が一致すると判断される場合における度数分布の一例を示す図である。実施例１における識別装置での形状照合部において、識別対象の部品と候補部品が異なると判断される場合における度数分布の一例を示す図である。実施例１における識別装置での形状照合部において、識別対象の部品と候補部品が一致する場合における形状照合スコアの一例を示す図である。実施例１における識別方法の一連の手順を示すフローチャートである。本発明の実施例２における識別装置の装置構成の一例を示す概略図である。実施例２における識別方法の一連の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施例による識別装置と方法を、図面を用いて説明する。

なお、本明細書で用いる図面において、同一のまたは対応する構成要素には同一の符号を付け、これらの構成要素については繰り返しの説明を省略する場合がある。

また、以下の各実施例では、ダイカスト鋳造等により成形された鋳造品を識別する装置と方法について説明するが、本発明における個体識別の対象となる部品はダイカスト鋳造により作製した鋳造品に限られず、他の様々な手法により作製された鋳造品、更には鋳造品以外の各種部品に対して適用することができる。各種部品の材質も金属に限定されず、樹脂やプラスチック等にも適用することができる。

＜実施例１＞
本発明の識別装置および方法の実施例１について図１乃至図８を用いて説明する。

最初に、表面検査装置の全体構成について図１乃至図７を用いて説明する。図１は、本実施例１における識別装置の装置構成の一例を示す概略図である。図２は、表面形状取得部における測定の様子を示す模式図である。図３および図４は、識別対象の部品と候補部品の形状偏差を評価する演算処理の様子を説明する図である。図５は、形状照合部において、識別対象の部品と候補部品が同一であると判断される場合における度数分布の一例を示す図である。図６は、形状照合部において、識別対象の部品と候補部品が異なると判断される場合における度数分布の一例を示す図である。図７は、形状照合部において、識別対象の部品と候補部品が一致する場合における形状照合スコアの一例を示す図である。

図１に示す識別装置１は、図２に示すような部品１０１を個体ごとに識別するための装置であり、表面形状取得部２、形状偏差評価部３、形状照合部４、表示部１０、記憶部１１、入力部１２を備えている。

表面形状取得部２は、部品１０１の表面の点群データを取得する機構であり、取得したデータを形状偏差評価部３に出力する。

図２に示すように、表面形状取得部２は、例えば、撮像部２１、ステージ２３等により構成されている。

撮像部２１は部品１０１の表面の形状を点群データとして取得するための測定機器であり、例えばレーザ変位計や、白色干渉計、ステレオカメラなどの光学測定器で構成される。

図２の撮像部２１は、レーザ変位計の例であり、ラインレーザ２２の照射範囲内にある部品１０１の座標データを計測する。撮像部２１を部品１０１に対して相対移動させながら、座標データを順次読み取ることにより、部品１０１表面の点群データを得ることができる。

撮像部２１を部品１０１に対して相対移動させる際には、例えば単軸ステージを用いて撮像部２１を移動させてもよいし、部品１０１を設置したステージ２３自体を移動させてもよい。

撮像部２１は、多関節ロボットの先端に取り付けられていてもよく、この場合、撮像部２１の位置と方向を調整することにより、様々な方向から部品１０１の形状を計測できる。

ステージ２３は、部品１０１を載置するためのスペースである。部品１０１は、検査員の手によって、または部品１０１を把持するロボットや多関節アームなどを用いて、ステージ２３に載置される。ステージ２３は、撮像部２１の位置と角度を固定したままで部品１０１の位置と角度を調整できる機構を備えていることができる。

ステージ２３は、図２には示していないが、部品１０１の位置と角度を固定するための機構や、部品１０１の位置と角度とが正しく載置されていることを確認するためのセンサを備えていてもよい。

また、ステージ２３は、部品１０１の大きさと形状に合わせて部品１０１を固定する部材を着脱可能に備えることもできる。ステージ２３がこのような部材を着脱可能であることにより、表面形状取得部２は、様々な形状の部品１０１に対して点群データを得ることができる。

更には、表面形状取得部２は、搬送機構を備えていてもよい。この搬送機構は、ステージ２３に載置された部品１０１を、撮像部２１の測定範囲内に移動させるとともに、測定が終了した後に、検査員が取りやすい位置まで、あるいは部品１０１を把持するロボットや多関節アームなどが部品１０１を取り出せる位置まで部品１０１を移動させるものとすることができる。

形状偏差評価部３は、表面形状取得部２で取得された部品１０１の表面の点群データを用いて、識別対象の部品１０１の点群データと候補部品の点群データとの形状偏差を算出し、演算結果である形状偏差を形状照合部４に出力する。

図３は、識別対象の部品１０１と候補部品の形状偏差を評価する演算処理の説明図である。

まず、形状偏差評価部３では、部品１０１の表面形状と基準形状との間で表面の位置や姿勢のずれを調整するため、表面データと基準形状のデータとの間で表面の位置合わせを行う。位置合わせでは、例えばＩＣＰアルゴリズムを用いて、識別対象部品の点群データと候補部品の点群データとの最近傍点間距離の二乗和を最小にするような処理を行う。

次いで、形状偏差評価部３は、位置合わせの後に、形状偏差として、識別対象の部品１０１の点群データと候補部品の点群データとの最近傍点間距離を算出する。

この際、形状評価を評価する領域は、識別装置１のオペレータによって入力部１２を介して指定された領域とすることができる。

また、図４に示すように、形状偏差評価部３において形状偏差を評価する領域を複数とすることが望ましい。図４では、３つの領域Ａ，Ｂ，Ｃを評価領域としている。評価領域の位置、数は、識別対象の部品１０１に応じて任意に設定してよく、識別対象の部品全面を一体として評価領域としてもよい。

形状照合部４は、形状偏差評価部３で評価した形状偏差に基づき、識別対象の部品１０１が特定の部品であるか否かを判定し、特定の部品に合致した場合に識別結果を表示部１０に出力する。

形状照合部４では、形状偏差の度数分布を生成し、度数分布の形状特徴量を算出するが、この際、好適には、形状特徴量として部品１０１の表面形状の差分値のヒストグラムの傾きを算出する。

形状偏差の度数分布は、標本データを小さい順に並べ替えてある幅ごとに区切り、各区間に含まれる点数をカウントすることにより取得する。標本データは、例えば、候補部品の点群データを識別対象部品の点群データを位置合わせした後に候補部品の各点において算出した点群データ同士の最近傍点間距離のリストである。

図５および図６は、形状照合部４で生成する度数分布の一例であり、図５は識別対象の部品と候補部品が一致する場合、図６は識別対象の部品と候補部品が異なる場合を示す。

図５に示すように、識別対象の部品１０１と候補部品とが一致する場合は、度数分布は点群データの計測誤差を反映した分布となる。

これに対し、図６に示すように、識別対象の部品１０１と候補部品とが一致しない場合は、度数分布は点群データの計測誤差に加えて部品間の形状差を反映した分布となるため、識別対象の部品と候補部品が一致する場合と比較して、度数分布の傾きは小さくなる。

したがって、この度数分布の傾きを識別対象の部品と候補部品とが一致するか否かの指標（形状照合スコア）とすることができる。

また、形状照合部４では、形状偏差評価部３で指定された複数の領域全てが一致していると判定されたときに部品１０１が特定の部品であると判定することが望ましい。

図７は、識別対象の部品と候補部品が一致する場合における形状照合スコアの一例であり、図７に示すように、３つの領域Ａ，Ｂ，Ｃにおける形状照合スコアがしきい値以上である場合は、識別対象の部品１０１と候補部品が一致すると判定している。形状照合スコアのしきい値は評価領域ごとに異なる値を設定することができる。

表示部１０は、形状照合部４の判定結果や、表面形状取得部２で取得したデータや形状偏差評価部３での演算結果を表示するための装置であり、液晶ディスプレイ等の表示機器である。なお、入力装置を兼ねたタッチパネル式の表示装置とすることができる。

記憶部１１は、形状照合部４の判定結果や、表面形状取得部２が取得したデータ、形状偏差評価部３が演算した結果を記憶するための装置であり、フラッシュメモリ等の半導体メモリやＨＤＤ等の磁気ディスク等の記録媒体である。

また、本実施例の記憶部１１には、識別対象となりうる様々な各種部品の点群データが記憶されており、随時更新される。

更に、この記憶部１１には、識別装置１の各機器の動作の制御用の各種パラメータや設定値、各種表示処理等を実行するための様々なコンピュータプログラム等についても記録されている。

入力部１２は、指示信号を入力するための機構であり、各種パラメータや設定、識別開始等の指示などの各種データを入力するためのキーボードやマウスで構成される。本実施例の入力部１２は、特には、図４で示したような形状偏差を評価する領域Ａ，Ｂ，Ｃを指定する際に用いられる。

これら形状偏差評価部３、形状照合部４、記憶部１１、表示部１０、および入力部１２は、コンピュータで構成される。このコンピュータは、各種データおよび処理結果等を用いた演算を行うためのＣＰＵ等の演算装置と、入出力インターフェース（図示の都合上省略）等から構成されている。演算装置は、記憶部１１に記憶されたプログラムに従ってデータ処理を行う。また、このコンピュータは、形状照合部４の判定結果など、演算装置のデータ処理結果を表示部１０に表示することができる。

なお、形状偏差評価部３、形状照合部４等を構成するコンピュータで実行される動作の制御処理は、１つのプログラムにまとめられていても、それぞれが複数のプログラムに別れていてもよく、それらの組み合わせでもよい。また、プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、モジュール化されていても良い。

次に、本実施例に係る部品１０１を個体ごとに識別する識別方法について図８を参照して説明する。図８は、本実施例による識別方法の一連の手順を示すフローチャートである。本実施例による識別方法は、好適には本実施例で説明する識別装置１が実行する。

まず、表面形状取得部２は、部品１０１表面の点群データを取得するとともに、取得した点群データを形状偏差評価部３に出力する（ステップＳ１１）。このステップＳ１１が、表面形状取得ステップに相当する。

次いで、形状偏差評価部３は、ステップＳ１１で取得した点群データの部品１０１が識別対象の部品であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。本ステップＳ１２では、例えば、取得した識別対象の部品１０１の点群データが、記憶部１１に記憶されている候補部品の点群データと合致する可能性があるか否か、等の処理によって行うことができるがこれに限定されるものではない。

ステップＳ１２において部品１０１が識別対象の部品でないと判定された場合、例えば記憶部１１に記憶されている点群データに合致する可能性が低いと判断された場合は、処理をステップＳ１９に進めて、新たな個体として記憶部１１に対する登録を行い（ステップＳ１９）、処理を完了する。

これに対し、部品１０１が識別対象の部品であると判定された場合は、個体の識別処理（ステップＳ１３以降）に処理を進める。

次いで、形状偏差評価部３は、識別対象の部品と合致する可能性のある候補部品を選択し、記憶部１１に個体識別番号と紐づいて記憶されている候補部品の点群データを読み込む（ステップＳ１３）。

次いで、形状偏差評価部３は、識別対象の部品１０１の点群データと候補部品の点群データとの形状偏差を算出する演算処理を行う（ステップＳ１４）。

次いで、形状照合部４は、ステップＳ１４で算出した形状偏差の度数分布を生成する（ステップＳ１５）。これらステップＳ１３乃至ステップＳ１５が形状偏差評価ステップに相当する。

次いで、形状照合部４は、ステップＳ１５で生成した形状偏差の度数分布の形状特徴量を算出し、候補部品と識別対象の部品１０１の形状が一致するか否かを判定する（ステップＳ１６、ステップＳ１７）。これらステップＳ１６およびステップＳ１７が形状照合ステップに相当する。

ステップＳ１７で、候補部品と識別対象の部品１０１の形状が一致すると判定された場合、ステップＳ１８に処理を進める。これに対し、候補部品と識別対象の部品１０１の形状が異なると判定された場合は、ステップＳ１３に処理を戻して候補部品を変更し、個体識別番号が一致するまで処理を繰り返す。

ここで、ステップＳ１３乃至ステップＳ１７の処理を繰り返す回数に上限を設けてもよい。上限を超えたときは、当該識別対象の部品１０１は新たな個体として登録するか、識別失敗としてアラームを発してユーザに通知する等の処理をとることができる。

次いで、形状照合部４は、その識別結果や、表面形状取得部２で取得した表面形状や、形状偏差評価部３での演算結果を表示部１０に出力する（ステップＳ１８）。

なお、ステップＳ１乃至ステップＳ１９の処理の流れは上述した図８に示した流れに限定されない。例えば、ステップＳ１２を省略し、記憶部１１内のすべての点群データと取得した点群データとを照合し、一致するものが存在しなかった場合にステップＳ１９のように新たな個体として登録する、との流れとすることができる。

次に、本実施例の効果について説明する。

上述した本発明の実施例１の部品１０１を識別する識別装置１は、部品１０１の表面の点群データを取得する表面形状取得部２と、表面形状取得部２で取得された点群データ同士の形状偏差を評価する形状偏差評価部３と、形状偏差評価部３で評価された形状偏差に基づき、部品１０１が特定の部品であるか否かを判定する形状照合部４と、を備えている。

このように、部品１０１表面の点群データ同士の形状偏差に基づいて、ある部品が特定の部品であるか否かを判定するため、同一ロッドでも形状のバラツキが大きい鋳造品等の部品であっても、短時間かつ高精度に個体を識別することが可能である。

特に、点群データを用いることによって、撮像画像などにより表面形状を測定する場合に比べて撮像条件の調整などの前準備を非常に少なくすることができるため、短時間で実施をすることができるとともに、撮像条件に違いによって生じる識別誤差が生じる可能性も低く、実施が容易である、との利点を有している。

また、形状偏差を評価する領域を指定する入力部１２を更に備えたため、新たに形状偏差が大きいことが明らかとなった場所が生じた場合や新たな部品の個体識別を行う場合に容易に対応することができ、より実施が容易な識別装置、および識別方法とすることができる。

更に、形状偏差評価部３は、形状偏差を評価する領域を複数とすることで、より高い精度で個体識別を行うことができる。

また、形状照合部４は、形状偏差評価部３で指定された複数の領域全てが一致していると判定されたときに部品１０１が特定の部品であると判定することにより、一つの領域で偶然一致した場合等の誤識別の発生をより抑制することができ、更に高い精度での個体の識別を実現することができる。

更に、形状照合部４は、形状偏差の度数分布を生成し、度数分布の形状特徴量を算出する、特には形状照合部４は、形状特徴量として部品１０１の表面形状の差分値のヒストグラムの傾きを算出することで、演算処理時間が長くなることを抑制でき、より短時間で高い精度での個体識別を実現することができる。

また、形状偏差評価部３では、形状偏差として、識別対象の部品１０１の点群データと候補部品の点群データとの最近傍点間距離を求めることによっても、演算処理時間が長くなることを抑制できるため、識別処理の更なる短時間化を図ることができる。

このような実施例１の識別装置１や識別方法は、少量・小型の部品から、大量・大型の部品の識別に適用可能であるが、特には同一ロッド間でも形状が異なる鋳造品の個体識別に非常に好適である。

＜実施例２＞
本発明の実施例２の識別装置および識別方法について図９および図１０を用いて説明する。図９は本実施例２における識別装置の装置構成の一例を示す概略図、図１０は本実施例２における識別方法の一連の手順を示すフローチャートである。

図９に示す本実施例の識別装置１Ａが実施例１の識別装置１と異なるのは、部品１０１の表面に付与された管理コードを認識する管理コード認識部５を有している点である。

管理コード認識部５は、カメラなどの光学測定器で構成され、部品１０１の表面に付与された識別コードを撮像し、画像処理により識別コードを認識する。特に、鋳造品では、製品表面にロット共通の識別コードを刻印して管理されることが多い。この場合、部品１０１に刻印された表面の識別コードから部品のロットを特定することができる。

次に、本実施例に係る部品１０１を個体ごとに識別する識別方法について図１０を参照して説明する。本実施例による識別方法は、好適には本実施例で説明される識別装置１Ａにより実行する。

本フローチャートが図８に示した実施例１のフローチャートと異なるのは、ステップＳ１１の前に、部品１０１の表面に付与された管理コードを認識するステップＳ１１Ａを備える点である。このステップＳ１１Ａが、管理コード認識ステップに相当する。

本実施例では、ステップＳ１２では、ステップＳ１１Ａで認識した管理コードに一致する候補部品が存在しているかの評価を行うものとなる。また、ステップＳ１３では、識別コードと同じロットの候補部品を選択する。

その他の構成・動作は前述した実施例１の識別装置および識別方法と略同じ構成・動作であり、詳細は省略する。

本発明の実施例２の識別装置および識別方法においても、前述した実施例１の識別装置および識別方法とほぼ同様な効果が得られる。

また、部品１０１の表面に付与された管理コードを認識する管理コード認識部５を更に備えたことにより、候補部品の個数を実施例１の形態に比べて大幅に減らすことができるため、個々の部品をより短時間で識別することができる、との効果が得られる。

このような実施例２の識別装置１Ａや識別方法は、同一の金型を使用して同一ロットの品種を大量に生産する場合に好適に適用可能である。

＜その他＞
なお、本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記の実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明は、必ずしも説明した全ての構成を備える態様に限定されるものではない。

また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、削除したり、他の構成を追加・置換したりすることが可能である。

１，１Ａ…識別装置
２…表面形状取得部
３…形状偏差評価部
４…形状照合部
５…管理コード認識部
１０…表示部
１１…記憶部
１２…入力部（領域指定部）
２１…撮像部
２２…ラインレーザ
２３…ステージ
１０１…部品

Claims

部品を識別する識別装置であって、
前記部品の表面の点群データを取得する表面形状取得部と、
前記表面形状取得部で取得された点群データ同士の形状偏差を評価する形状偏差評価部と、
前記形状偏差評価部で評価された前記形状偏差に基づき、前記部品が特定の部品であるか否かを判定する形状照合部と、を備え、
前記形状照合部は、前記形状偏差の度数分布を生成し、前記度数分布の形状特徴量として前記部品の表面形状の差分値のヒストグラムの傾きを算出する
ことを特徴とする識別装置。
請求項１に記載の識別装置において、
前記部品の表面に付与された管理コードを認識する管理コード認識部を更に備えた
ことを特徴とする識別装置。
請求項１に記載の識別装置において、
前記形状偏差を評価する領域を指定する領域指定部を更に備えた
ことを特徴とする識別装置。
請求項１に記載の識別装置において、
前記形状偏差評価部は、前記形状偏差を評価する領域を複数とする
ことを特徴とする識別装置。
請求項４に記載の識別装置において、
前記形状照合部は、前記形状偏差評価部で指定された複数の領域全てが一致していると判定されたときに前記部品が特定の部品であると判定する
ことを特徴とする識別装置。
請求項１に記載の識別装置において、
前記形状偏差評価部では、前記形状偏差として、識別対象部品の点群データと候補部品の点群データとの最近傍点間距離を求める
ことを特徴とする識別装置。
部品を個体ごとに識別する識別方法であって、
前記部品の表面の点群データを取得する表面形状取得ステップと、
前記表面形状取得ステップで取得された点群データ同士の形状偏差を評価する形状偏差評価ステップと、
前記形状偏差評価ステップで評価された前記形状偏差に基づき、前記部品が特定の部品であるか否かを判定する形状照合ステップと、を有し、
前記形状照合ステップでは、前記形状偏差の度数分布を生成し、前記度数分布の形状特徴量として前記部品の表面形状の差分値のヒストグラムの傾きを算出する
ことを特徴とする識別方法。
請求項７に記載の識別方法において、
前記部品の表面に付与された管理コードを認識する管理コード認識ステップを更に有する
ことを特徴とする識別方法。
請求項７に記載の識別方法において、
前記形状照合ステップでは、前記形状偏差の度数分布を生成し、前記度数分布の形状特徴量を算出する
ことを特徴とする識別方法。