WO2007026467A1 - 歪評価装置及び歪評価方法 - Google Patents

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WO2007026467A1
WO2007026467A1 PCT/JP2006/313771 JP2006313771W WO2007026467A1 WO 2007026467 A1 WO2007026467 A1 WO 2007026467A1 JP 2006313771 W JP2006313771 W JP 2006313771W WO 2007026467 A1 WO2007026467 A1 WO 2007026467A1
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strain
data
evaluation
cross
distortion
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PCT/JP2006/313771
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English (en)
French (fr)
Inventor
Seiji Oue
Hideto Katsuma
Yoichi Tachi
Kotaro Ikeda
Shinya Nakasaku
Original Assignee
Daihatsu Motor Co., Ltd.
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Publication date
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Priority to EP06768084A priority patent/EP1921417A4/en
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    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G01B11/306—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces for measuring evenness
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D65/00—Designing, manufacturing, e.g. assembling, facilitating disassembly, or structurally modifying motor vehicles or trailers, not otherwise provided for
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    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data

Definitions

  • the present invention relates to a strain evaluation apparatus and a strain evaluation method for evaluating strain based on three-dimensional measurement data of a surface to be measured.
  • a body surface such as a door panel of a vehicle manufactured using a steel plate has a shape (that is, distortion) different from that manufactured according to the design depending on the thickness and composition of the steel plate. There are things to do. Then, the judgment ability of whether or not the distortion is acceptable is performed by sensory evaluation based on the sensitivity of skilled humans. However, unless it is a skilled person who has seen various distortions over a long period of time, the degree of distortion cannot be accurately evaluated under certain criteria. For this reason, a strain evaluation device has been proposed for the purpose of quantitatively performing a sensory evaluation of the degree of strain by mechanically extracting some characteristics of the strain force of the measured surface such as the body surface.
  • the derived surface strain shape line including all the large and small strains is second-order differentiated, and the difference value between the maximum value and the minimum value of the second-order derivative value is used for the strain evaluation.
  • the secondary differential value of this two-dimensional measurement data corresponds to the curvature data of the cross section of the surface to be measured, and it can be determined that the larger the absolute value of the secondary differential value, the greater the distortion. .
  • Patent Document 1 Japanese Patent No. 3015615
  • the strain evaluation apparatus described in Patent Document 1 may not perform such strain evaluation. For example, a waveform that has a peak with a large absolute value (maximum value) in the positive direction and a peak with a small absolute value (minimum value) in the negative direction, and an equal peak (maximum value) in the positive and negative directions. And a waveform having a peak with a small absolute value (maximum value) in the positive direction and a peak with a large absolute value (minimum value) in the negative direction.
  • the strain evaluation result by the conventional strain evaluation apparatus is different from the intended human sensory evaluation result, and it cannot be said that the strain on the measured surface is quantitatively evaluated.
  • the original shape that becomes the base line of the surface to be measured may be deformed, and the cross-sectional shape line may differ from the design data.
  • the difference between the cross-sectional shape line and the ideal curve is calculated to obtain a surface strain shape line including only the strain generated on the measured surface.
  • the difference value includes not only the distortion but also the original shape of the measured surface. Furthermore, even if no distortion has occurred, the possibility that the original shape of the surface to be measured due to the springback is determined to be a distortion is also raised.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a strain evaluation apparatus and a strain evaluation method capable of quantitatively evaluating the strain on the surface to be measured. .
  • a characteristic configuration of a strain evaluation apparatus for achieving the above object is a strain evaluation apparatus that evaluates strain based on three-dimensional measurement data of a surface to be measured, Settings related to the curvature data according to the secondary differentiation means for secondarily differentiating the two-dimensional measurement data of the cross section representing the unevenness and deriving the curvature data of the cross section, and the range of the upper limit value and lower limit value of the reference value force It is provided with an allowable range setting means for setting an allowable range, and strain data extraction means for extracting data that exceeds the set allowable range among the curvature data as strain data representing strain in the cross section.
  • the curvature data of the cross section is obtained by differentiating the two-dimensional measurement data of the cross section to obtain inclination data at each point of the cross section, and further by differentiating the inclination data at each point of the cross section. It is data that represents the change in slope. For example, when the cross section has a constant curvature like a circle, the inclination of the cross section changes by a certain amount, so that the change data of the inclination at each point of the cross section is constant. On the other hand, when the cross section has a shape formed by combining circles having a plurality of curvatures such as a sine wave, the amount of change in inclination at each point of the cross section is not constant. As described above, the second-order differential means derives the curvature data of the cross section by second-order differentiating the two-dimensional measurement data of the specific cross section representing the unevenness of the surface to be measured.
  • the secondary differentiating means secondarily differentiates the two-dimensional measurement data of the cross section representing the unevenness of the surface to be measured to derive the curvature data of the cross section.
  • the permissible range setting means sets the permissible setting range for the curvature data according to the range of the upper limit value and the lower limit value of the reference value force.
  • the strain data extracting means extracts data exceeding the set allowable range from the curvature data as strain data representing the strain in the cross section.
  • the distortion evaluation apparatus of this feature configuration performs data processing that does not regard distortion data with a small absolute value within the set allowable range as distortion. This data processing is the same as small distortion is allowed in human sensory evaluation.
  • the allowable range setting means sets the allowable range according to the range of the upper limit value and the lower limit value of the reference value force, it is possible to freely set which of the curvature data is extracted as distortion data.
  • the reference value corresponding to the original shape is increased or decreased in accordance with the shape, and the original shape of the surface to be measured If it is set to a value equivalent to the second-order differential value of the cross section representing, the original shape of the surface to be measured by springback can be prevented from being regarded as distortion.
  • the strain data extraction means only has to compare the curvature data with the set allowable range when extracting the strain data, so that a large calculation load does not occur in the strain evaluation apparatus. .
  • the strain data that is the basis of the strain evaluation result in the strain evaluation apparatus of this feature configuration is similar to the information that is the basis of the human sensory evaluation result of the strain. Strain can be quantitatively evaluated.
  • the allowable range setting means includes at least one of the reference value, the upper limit value, and the lower limit value according to characteristics of the surface to be measured. The point is to change.
  • the second-order differential value of the cross section is zero (the cross-sectional curvature data is zero).
  • the curvature data of the cross-section representing the original cross-sectional shape may exceed the above setting allowable range. At that time, even if no distortion has occurred, the curvature data of the cross section representing the original shape of the measured surface itself may be regarded as the distortion data.
  • the allowable range setting means changes at least one of the reference value, the upper limit value, and the lower limit value according to characteristics such as the original cross-sectional shape of the surface to be measured. Then, the distortion generated on the surface to be measured is selectively extracted as distortion data. As a result, the distortion on the surface to be measured can be quantitatively evaluated.
  • Still another characteristic configuration of the strain evaluation apparatus is that the second-order differential means derives the curvature data for each of a plurality of cross sections in a three-dimensional manner across the surface to be measured, and the strain data
  • the extraction means extracts the strain data for each cross section in three dimensions across the surface to be measured.
  • a strain degree evaluating means for evaluating the degree of strain in a specific strain region existing on the measured surface based on the three-dimensional strain data.
  • the strain degree evaluating means evaluates the degree of strain in a specific strain region existing on the measurement surface based on the three-dimensional strain data.
  • the degree of distortion contained in the shape can be quantitatively evaluated.
  • Still another characteristic configuration of the strain evaluation apparatus includes a strain length deriving unit that derives a length of the specific strain region based on the three-dimensional strain data, and the three-dimensional Strain volume deriving means for deriving the volume of the specific strain region on the basis of the strain data of the strain, and the strain degree evaluating means determines the combination of the length and volume of the specific strain region as the strain evaluation data.
  • the degree of distortion in the specific distortion region is evaluated by comparing the evaluation reference data with the distortion evaluation data.
  • the strain length deriving unit derives the length of the specific strain region based on the three-dimensional strain data.
  • the strain volume deriving means derives a volume of a specific strain region based on the three-dimensional strain data.
  • the strain degree evaluation means uses the combination of the length and volume of a specific strain region as strain evaluation data, and compares the evaluation reference data with the strain evaluation data, thereby determining the strain of the specific strain region. Assess the degree. Therefore, the degree of strain can be quantitatively evaluated using the features (length and volume of the strain region) included in the three-dimensional shape of the surface to be measured.
  • Still another characteristic configuration of the strain evaluation apparatus includes: a strain length deriving unit that derives a length of the specific strain region based on the three-dimensional strain data; and the three-dimensional Strain area deriving means for deriving the area of the specific strain region by accumulating a width perpendicular to the length of the specific strain region along the length direction based on the strain data of
  • the degree-of-strain evaluation means uses the combination of the length and area of the specific strain region as strain evaluation data, and compares the evaluation reference data with the strain evaluation data. The point is to evaluate the degree of distortion.
  • the strain length deriving unit derives the length of the specific strain region based on the three-dimensional strain data.
  • the strain area deriving means adds up the width perpendicular to the length of the specific strain region along the length direction, and calculates the area of the specific strain region. Is derived.
  • the strain degree evaluation means uses a combination of the length and area of a specific strain region as strain evaluation data, and compares the evaluation reference data with the strain evaluation data, thereby reducing the strain in a specific strain region. Assess the degree. Therefore, the degree of distortion can be quantitatively evaluated using the features (the length and area of the strain region) included in the three-dimensional shape of the surface to be measured.
  • the characteristic configuration of the strain evaluation method according to the present invention for achieving the above object is a strain evaluation method for evaluating strain based on the three-dimensional measurement data of the surface to be measured.
  • Second-order differentiation of cross-sectional two-dimensional measurement data representing unevenness of the surface to be measured to derive the curvature data of the cross-section, and settings related to the curvature data according to the range of the upper and lower limits from the reference value A step of setting an allowable range, and a step of referring to the set allowable range and extracting data out of the curvature data exceeding the set allowable range as strain data representing strain in the cross section. is there.
  • the cross-sectional two-dimensional measurement data representing the unevenness of the surface to be measured is secondarily differentiated to derive the curvature data of the cross section, and the range of the upper limit value and lower limit value of the reference value force Then, a setting allowable range related to the curvature data is set, and data exceeding the setting allowable range is extracted as distortion data representing distortion in the cross section.
  • the distortion evaluation method of this feature configuration performs data processing that does not regard curvature data with a small absolute value within the set allowable range as distortion. This data processing is the same as small distortion is allowed in human sensory evaluation.
  • the set allowable range is set according to the range of the upper limit value and the lower limit value of the reference value force, it is possible to freely set which of the curvature data is extracted as distortion data.
  • the reference value corresponding to the original shape is increased or decreased in accordance with the shape to represent the original shape of the surface to be measured. If the value is set equal to the second derivative value of the cross section, the original shape of the surface to be measured due to the springback can be prevented from being regarded as distortion.
  • the distortion data that is the basis of the evaluation result of the distortion is similar to the information that is the basis of the human sensory evaluation result of the distortion. Covered The distortion on the measurement surface can be quantitatively evaluated.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of the non-contact three-dimensional measurement system and strain evaluation apparatus 40 according to the first embodiment of the present invention.
  • This non-contact three-dimensional measurement system is a non-contact three-dimensional measurement of the shape of a door panel produced by pressing a steel plate with a die. Then, the non-contact three-dimensional measurement system captures a grid pattern projected on a surface to be inspected while performing phase shift under a door panel follow-up scanning by the mouth bot hand 10 and a robot node 10 as a measuring head moving means.
  • the image is subjected to fringe analysis to obtain a 3D coordinate value for each pixel of the captured image, and a 3D distance data is assigned to each pixel (exactly, the values of the pixels constituting the image are 3D distance data).
  • a measurement image for ease of understanding, but it is sent from this non-contact 3D measurement means 20 in order.
  • a three-dimensional measurement control unit 30 is provided for processing a measurement image of a part of the door panel and generating three-dimensional measurement data of the entire door panel.
  • the distortion evaluation device 40 can be realized by a combination of an arithmetic processing device such as a computer and a predetermined program.
  • the robot hand 10 itself is a well-known one, and comprises an arm mechanism 11 having a tool mounting portion 1 la that can move in a three-dimensional position at the tip, and a robot node and a controller 12 that control the movement of the arm mechanism 11. .
  • the non-contact three-dimensional measuring means 20 includes a fringe projection unit 21a that functions as a projector that projects a lattice pattern onto a surface to be measured, and a camera unit 21b that captures a lattice image projected and deformed on the surface to be measured.
  • a measurement head 21 comprising: a control unit 22 for controlling the fringe projection unit 21a and the camera unit 21b; and a tertiary that analyzes the image of the imaging screen sent from the camera unit 21b and generates and outputs the above-described measurement image
  • An original distance data measurement unit 23 is provided.
  • Such non-contact three-dimensional measuring means 20 is a force that enables measurement with higher accuracy by combining phase shift with grating pattern projection, and its measurement principle and mechanism are well known. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-317495 No. 2002-257528 is described. Since the measuring head 21 is attached to the tool mounting part 11a of the robot hand 10, any three-dimensional position can be obtained. 3D measurement can be performed.
  • the photographed image is obtained by converting a lattice pattern projected on the measurement surface by the fringe projection unit 21a into a curved surface or a deformed lattice pattern obtained by changing the shape of the measurement surface.
  • Show by change! By analyzing the deformed grid pattern that changes due to the change in the shape of the surface to be measured in this captured image, the three-dimensional coordinate value of each pixel (not necessarily a one-to-one relationship with the pixel in the captured image) Three-dimensional distance data is calculated.
  • three-dimensional distance data assigned is referred to herein as a measurement image.
  • a specific pixel Pn of the measurement image is (Xn, Yn , ⁇ ) has a pixel value that is a three-dimensional coordinate value (three-dimensional distance data).
  • the three-dimensional measurement data generated as described above is transferred from the three-dimensional measurement control unit 30 to the strain evaluation device 40.
  • the configuration of the strain evaluation device 40 and the strain evaluation method performed using the strain evaluation device 40 will be described.
  • the strain evaluation apparatus 40 secondarily differentiates two-dimensional measurement data of a specific cross section representing the unevenness of the measurement target surface from the three-dimensional measurement data, and obtains curvature data of the cross section.
  • Second derivative means 41 for deriving the value
  • allowable range setting means 43 for setting a setting allowable range for the curvature data according to the range of the upper limit value and the lower limit value of the reference value force
  • Strain data extraction means 42 for extracting data exceeding the above as strain data representing strain in the cross section.
  • the secondary differentiating means 41 derives the curvature data for each of the plurality of cross sections in a three-dimensional manner across the surface to be measured.
  • the secondary differential means 41 derives the curvature data of the cross section. More specifically, the slope data at each point of the cross section is obtained by differentiating the two-dimensional measurement data of the cross section, and the slope change data is obtained by differentiating the slope data at each point of the cross section. .
  • the cross section has a constant curvature such as a circle
  • the inclination of the cross section changes by a constant amount
  • the change data of the inclination at each point of the cross section is constant.
  • the cross section has a shape formed by combining circles having a plurality of curvatures such as a sine wave
  • the amount of change in inclination at each point of the cross section is not constant.
  • the secondary differentiating means 41 derives the curvature data of the cross section by secondarily differentiating the two-dimensional measurement data of the specific cross section representing the unevenness of the measured surface.
  • FIG. 3 shows distortion data, which will be described later, drawn in a gray scale corresponding to the magnitude of the value.
  • the curvature data of the cross section derived by the secondary differentiating means 41 is derived from a plurality of cross sections parallel to each other on the surface to be measured and drawn in three dimensions.
  • An example of the surface to be measured in the present embodiment is a door handle mounting portion 2. As shown in FIG. 3, the door handle mounting portion 2 is disposed in the horizontal direction, and strain regions G1 to G4 are generated at a total of four force points above and below the left and right ends of the mounting portion 2.
  • Figure 4 (a) shows the distance from the door handle mounting part 2 upward (the positive direction of the L axis): the cross section A—A 'shape line (shown by a broken line) at a position a away from it, and its two-dimensional This is a drawing of curvature data (indicated by the solid line) derived by second-order differentiation of the measurement data.
  • the curvature data of the cross section corresponding to the cross section is also increased. If the cross section is convex downward, the curvature data of the corresponding cross section will also appear in the downward convex shape.
  • FIG. 4 shows a setting allowable range related to curvature data.
  • This allowable setting range is set by the allowable range setting means 43 according to the range of the upper limit value and the lower limit value from a predetermined reference value.
  • the setting allowable range is for extracting strain data representing strain in the cross section from the curvature data described above.
  • the reference value can be set based on the original cross-sectional shape of the surface to be measured.
  • the second derivative data when the section of the surface to be measured is secondarily differentiated can be used as the reference value.
  • the curvature data of the cross section also deviates from the reference value force. Specifically, when a strain having a small curvature occurs on the surface to be measured (a strain in which the slope at each point of the cross section changes slowly), the deviation of the cross section curvature data from the reference value appears small. On the other hand, when a strain having a large curvature occurs on the surface to be measured (a strain in which the slope at each point of the cross section changes abruptly), the deviation amount of the cross section curvature data from the reference value appears large. Therefore, a portion where the curvature data is within the set allowable range is not a distortion, and a portion where the curvature data exceeds the set allowable range can be regarded as a distortion.
  • the strain data extraction means 42 extracts data that is greater than or equal to the upper limit value and data that is less than or equal to the lower limit value among the curvature data as strain data representing strain in the cross section.
  • the data that is greater than or equal to the upper limit value and the data that is less than or equal to the lower limit value are used as strain data representing strain in the cross section, for example, strain that is too small (cross-section The slope at each point changes very slowly, and useless distortion data such as distortion that does not appear to be apparent) is not extracted.
  • the strain level evaluating means 46 evaluates the level of strain in a specific strain region existing on the surface to be measured based on the three-dimensional strain data derived over the surface to be measured.
  • FIG. 3 shows the distortion data extracted by the distortion data extraction means 42 in a sag scale distribution according to the magnitude of the value.
  • a display device connected to the distortion evaluation apparatus 40 (Not shown).
  • FIG. 3 shows values for the cross section curvature data that exceed the set allowable range and values that fall below the set allowable range.
  • a total of four strain areas G1 to G4 appear around the mounting portion 2.
  • the extent of the strain region along the direction perpendicular to each cross section is represented by the strain length: L (the strain length of the strain region G1 shown in FIG. 3 is represented by L1. ).
  • FIG. 5 is a graph schematically illustrating curvature data for each of a plurality of cross sections and the upper limit value of the set allowable range.
  • the data above the upper limit is strain data.
  • a region equal to or larger than the upper limit value in each cross section is defined as a cross-sectional area: S1. Therefore, the region where the cross-sectional area S1 is continuously present becomes the strain regions Ga and Gb.
  • the strain volume deriving means 45 derives the volume of each strain region: Ga, Gb by multiplying the cross-sectional area: S1 in each cross section over the strain length: L.
  • the strain degree evaluation means 46 uses the combination of the length and volume of a specific strain region as strain evaluation data, and uses predetermined evaluation reference data and the strain evaluation data. The degree of the specific distortion is evaluated by comparing with the above.
  • This evaluation standard data is derived empirically by comparing human sensory evaluation results for a specific strain region with strain evaluation data based on a combination of the length and volume of the strain region derived by this embodiment. Is possible.
  • FIG. 6 is a graph showing a comparison result between the strain evaluation data and the evaluation reference data.
  • the strain evaluation data derived for the 10 strain regions by the strain evaluation apparatus 40 of the present invention are plotted together. ing. Further, the graph showing the comparison result can be displayed on a display device (not shown) connected to the strain evaluation device 40.
  • the horizontal axis is the strain length
  • the vertical axis is the strain volume.
  • human sensory evaluations are separately performed on these 10 strain regions, and the sensory evaluation results (5 points (good) to 1 point (bad)) are displayed with different types of markers to be plotted.
  • the strain evaluation apparatus 40 of the present invention makes the evaluation of the degree of strain in the strain region lower (bad) as the strain length becomes longer and the strain volume becomes larger.
  • the evaluation standard data is set in FIG. 6, the three strain regions where the sensory evaluation results by humans are bad (1 to 2 points) are similarly evaluated badly by the evaluation results by the strain evaluation device 40 of the present invention.
  • the seven sensory regions with good sensory evaluation results by humans (3 to 5 points) are similarly evaluated well in the evaluation results by the strain evaluation device 40 of the present invention.
  • the strain degree evaluation means 46 has a specific strain region.
  • the length that is, the extent of the strain region
  • the volume that is, the strength of the strain region
  • the distortion evaluation device 40 of the present embodiment performs data processing that does not regard curvature data with a small absolute value within the set allowable range as distortion, and this data processing is performed by a human. This is substantially the same as allowing small strains in the sensory evaluation of the degree of strain. That is, the strain data that is the basis of the strain evaluation result in the strain evaluation device 40 of the present embodiment is similar to the information that is the basis of the strain sensory evaluation result by a human.
  • the evaluation result of the degree of distortion is quantitatively derived by the distortion evaluation apparatus 40 of the present embodiment, which is conventionally performed by sensory evaluation based on skilled human sensitivity. That is, since it is possible to easily select a distortion that needs to be corrected under a consistent standard, unnecessary distortion correction and unneeded distortion correction can be eliminated.
  • the distortion evaluation device 40 can be used to properly detect the distortion generated on the body surface (for example, the surface of the vehicle door panel) produced by press carriage under a certain standard. The mold used can be corrected appropriately so as not to cause distortion. That is, the strain evaluation apparatus 40 of the present invention can be used to inspect a mold used for pressing force.
  • the strain evaluation apparatus 50 of the second embodiment differs from the first embodiment in that the strain degree evaluation means 46 uses a combination of the length of a specific strain region and the area of the strain region as strain evaluation data.
  • the distortion evaluation device 50 of the second embodiment will be described, but the description of the same configuration as that of the first embodiment will be omitted.
  • FIG. 7 is a functional block diagram of the non-contact three-dimensional measurement system and strain evaluation apparatus 50 according to the second embodiment.
  • the strain evaluation apparatus 50 of the second embodiment derives the area of a specific strain region.
  • a strain area deriving unit 47 for outputting the strain, and the strain level evaluating unit 46 uses a combination of the length and area of a specific strain region as strain evaluation data, and compares the evaluation reference data with the strain evaluation data. Thus, the degree of strain in a specific strain region is evaluated.
  • FIG. 8 is a graph schematically showing the curvature data for each of a plurality of cross sections and the upper limit value of the set allowable range, as in FIG. And there is the length of the part that intersects the upper limit, that is, the width of the strain region: W. Therefore, the strain area deriving unit 47 calculates a width W perpendicular to the length direction (L-axis direction) of a specific strain region based on the three-dimensional strain data extracted by the strain data extracting unit 42. : Accumulate along the L direction to derive the area S2 of the specific strain region.
  • the strain degree evaluation means 46 uses a combination of the length and area of a specific strain region as strain evaluation data, and compares predetermined evaluation reference data with the strain evaluation data. Evaluate the degree of distortion.
  • FIG. 9 is a graph showing a comparison result between the strain evaluation data and the evaluation reference data.
  • the strain evaluation data derived for 10 strain regions by the strain evaluation device 50 of the present invention are plotted together.
  • the horizontal axis is the strain length
  • the vertical axis is the strain area.
  • the sensory evaluation by humans is performed separately for these 10 strain regions, and the sensory evaluation results (5 points (good) to 1 point (bad)) are displayed by changing the type of marker to be plotted. RU
  • the strain evaluation apparatus 50 is similar to the first embodiment in that the strain length of the strain region increases as the strain length increases and the strain area increases. Evaluation standard data is set to lower (bad) evaluation. This evaluation reference data is empirically obtained by comparing human sensory evaluation results for a specific strain region with strain evaluation data derived from a combination of the length and area of the strain region derived from this embodiment. It can be derived.
  • the sensory evaluation result by humans was bad (1 to 2 points). Three distortion regions were similarly evaluated badly by the evaluation result by the strain evaluation device 50 of the present invention. . On the other hand, the sensory evaluation results by humans were good (3 to 5 points). Seven strain regions were similarly evaluated well by the evaluation results by the strain evaluation device 50 of the present invention. In other words, in the distortion evaluation device 50 of the present invention, the evaluation of the degree of distortion performed by the distortion degree evaluation means 46 is performed by a human It is consistent with the performance evaluation results.
  • the allowable range setting unit 43 may appropriately change the reference value, the upper limit value, and the lower limit value.
  • FIG. 10 (a) is an example of setting the allowable setting range when the upper limit value is changed in the allowable setting range shown in FIG. 4 (a).
  • the upper and lower limits are increased to increase the curvature. Even if the data is large, it can be prevented from being extracted as distortion data.
  • the upper and lower limits are reduced so that distortion data can be obtained even if the curvature data is small. Can be extracted.
  • FIG. 10 (b) shows an example of setting the allowable setting range when the reference value of a specific part of the measured surface is selectively changed from the allowable setting range shown in FIG. 4 (b). Specifically, the reference value is partially reduced. In this way, the reference value obtained by using only the upper limit value and the lower limit value may be changed. For example, if the curvature data is not zero because the original cross-sectional shape of the measured surface is not flat, the second-order differential value data (curvature data) of the original cross-sectional shape of the measured surface is the reference value. Can be set as
  • the reference value, the upper limit value, and the lower limit value may be set as appropriate according to various characteristics such as the original cross-sectional shape of the measured surface.
  • the distortion evaluation data is compared with one evaluation reference data, and the degree of distortion in a specific distortion region is “good” or “bad”.
  • distortion evaluation data may be compared with a plurality of evaluation criteria data set in stages.
  • the degree of distortion in a specific distortion area may be evaluated in a stepwise manner. For example, when two evaluation standard data are prepared, another curve having the same shape as that of the evaluation standard data illustrated in FIGS. 6 and 9 may be set side by side so as not to cross each other. By doing so, the degree of distortion in a specific distortion area can be evaluated in three stages: “good”, “good” and “bad”.
  • the strain evaluation apparatus of the present invention can be used when quantitatively evaluating the strain on the body surface of a vehicle such as an automobile. Therefore, the distortion generated on the body surface (for example, the door panel surface of a vehicle) produced by pressing can be properly detected under a certain standard, so that the mold used for the pressing process subsequently generates distortion. It will be possible to correct it appropriately so that it will not occur. That is, the strain evaluation apparatus of the present invention can also be used to inspect a mold used for pressing force.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of a non-contact three-dimensional measurement system and strain evaluation apparatus according to a first embodiment.
  • FIG. 4 (a) is a graph of the shape line in section A—A ′ in FIG. 3 and data obtained by second-order differentiation of the two-dimensional measurement data, and (b) in section B—B ′ in FIG. Graph of data obtained by second-order differentiation of shape line and its two-dimensional measurement data
  • FIG. 7 is a functional block of a non-contact three-dimensional measurement system and strain evaluation apparatus according to a second embodiment.
  • FIG. 8 Draft diagram schematically depicting curvature data for each of multiple cross sections and upper limit of setting allowable range
  • FIG. 9 Graph showing evaluation criteria data for evaluating strain evaluation data based on the combination of strain area length and area

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Abstract

　被測定面における歪を定量的に評価可能な歪評価装置を提供する。被測定面の三次元計測データに基づいて歪の評価を行う歪評価装置４０であって、被測定面の凹凸を表す断面の二次元計測データを２次微分して、断面の曲率データを導出する２次微分手段４１と、基準値からの上限値及び下限値の範囲によって曲率データに関する設定許容範囲を設定する許容範囲設定手段４３と、曲率データのうち設定許容範囲を超えるデータを、断面における歪を表す歪データとして抽出する歪データ抽出手段４２とを備える。

Description

歪評価装置及び歪評価方法
技術分野
[0001] 本発明は、被測定面の三次元計測データに基づいて歪の評価を行う歪評価装置 及び歪評価方法に関する。
背景技術
[0002] 鋼板を用いて作製された車両のドアパネルなどのボディ表面には、鋼板の板厚、組 成などに応じて、設計通りに作製されたのとは異なる形状 (つまり、歪）が発生すること がある。そして、その歪が許容できる程度のものである力否かの判定力 熟練した人 間の感性による官能評価に依って行われている。但し、長い年月の間、様々な歪を 見てきた経験のある熟練者でなければ、歪の程度の評価を一定の基準の下で的確 に行えない。そのため、ボディ表面などの被測定面の歪力も何らかの特徴を機械的 に抽出して、歪の程度の官能評価を定量的に行うことを目的とした歪評価装置が提 案されている。
特許文献 1に記載の歪評価装置では、被測定面の凹凸を表す断面の二次元計測 データを 2次微分し、歪を表す特徴としてその 2次微分値データの最大値と最小値と の差分値などを抽出する。そして、予測式にその差分値を代入して歪の評価値を予 測する手法を採用している。詳細には、計測された被測定面の断面形状線と、設計 データそのものの値などの理想曲線との差分を演算して、被測定面に生じている大 小すベての歪を含む面歪形状線を得ている。そして、導出された大小すベての歪を 含む面歪形状線を 2次微分し、その 2次微分値の最大値と最小値との差分値を歪評 価に用いて 、る。この二次元計測データ（面歪形状線)の 2次微分値は被測定面の 断面の曲率データに相当し、 2次微分値の絶対値が大きくなるほど、大きな歪が発生 していると判定できる。
特許文献 1 :特許第 3015615号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題 [0003] 特許文献 1に記載の歪評価装置では、例えば、歪の程度を評価するための特徴と して二次元計測データ (面歪形状線)の 2次微分値の最大値と最小値との差分値を 用いている。これは、被測定面に存在する大小すベての歪を含むデータを被測定面 の歪評価に用いていることを意味している。人間による官能評価では、歪が存在して いても、それが目立たなければ許容されることがある力 二次元計測データの 2次微 分値をデータ処理せずにそのまま用いる従来の手法では、人間による官能評価では 許容されるような小さ ヽ歪までも問題視して!ヽること〖こなる。
また、 2次微分値の絶対値が大きければ、大きな歪が発生しているとの歪評価が下 されるべきである。しかし、特許文献 1に記載の歪評価装置ではそのような歪評価が 行われないことがある。例えば、正方向に絶対値の大きなピーク（最大値)を有し、負 方向に絶対値の小さなピーク (最小値)を有する波形、正方向と負方向とに絶対値の 均等なピーク (最大値及び最小値)を有する波形、正方向に絶対値の小さなピーク（ 最大値)を有し、負方向に絶対値の大きなピーク (最小値)を有する波形などがあるが 、特許文献 1に記載の歪評価装置では、 2次微分値の最大値と最小値との差分値が 同じであれば、上記三種類の波形の何れであっても歪評価の結果は同じである。 従って、従来の歪評価装置による歪の評価結果は、目的としていた人間による官能 評価結果とは異なってしまい、被測定面における歪を定量的に評価しているとは言 えない。
[0004] また、鋼板のスプリングバックにより、被測定面のベースラインとなる元々の形状が 変形して、その断面形状線が設計データとは異なってしまうこともある。その場合には 、歪ではない被測定面の元々の形状までもが歪と見なされる。つまり、特許文献 1に 記載の歪評価装置では、断面形状線と理想曲線との差分を演算して、被測定面に 生じている歪のみを含む面歪形状線を得ようとしているものの、その差分値には、歪 だけでなく被測定面の元々の形状までもが含まれることになる。更には、歪が発生し ていなくても、スプリングバックによる被測定面の元々の形状が歪と判定される可能性 もめる。
[0005] 更に、特許文献 1に記載の歪評価装置では、 2次微分値を監視してその最大値と 最小値との差分値を導出する演算を行っているため、常に一定以上の演算負荷が 発生するという問題がある。
[0006] 本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、被測定面におけ る歪を定量的に評価可能な歪評価装置及び歪評価方法を提供する点にある。 課題を解決するための手段
[0007] 上記目的を達成するための本発明に係る歪評価装置の特徴構成は、被測定面の 三次元計測データに基づいて歪の評価を行う歪評価装置であって、前記被測定面 の凹凸を表す断面の二次元計測データを 2次微分して、前記断面の曲率データを導 出する 2次微分手段と、基準値力 の上限値及び下限値の範囲によって前記曲率デ ータに関する設定許容範囲を設定する許容範囲設定手段と、前記曲率データのうち 前記設定許容範囲を超えるデータを、前記断面における歪を表す歪データとして抽 出する歪データ抽出手段とを備える点にある。
上記断面の曲率データとは、断面の二次元計測データを微分して断面の各点にお ける傾きデータを得て、更に、その断面の各点における傾きデータを微分して得た断 面の傾きの変化を表すデータのことである。例えば、断面が一つの円のような一定の 曲率の形状である場合、断面の傾きは一定量ずつ変化するので、断面の各点にお ける傾きの変化量データは一定となる。他方で、断面が例えば正弦波のような複数の 曲率を有する円を組み合わせた形状である場合、断面の各点における傾きの変化 量は一定とはならない。以上のように、 2次微分手段は、被測定面の凹凸を表す特定 の断面の二次元計測データを 2次微分することで、断面の曲率データを導出してい ることになる。
[0008] 上記特徴構成によれば、 2次微分手段は、被測定面の凹凸を表す断面の二次元 計測データを 2次微分して、断面の曲率データを導出する。許容範囲設定手段は、 基準値力 の上限値及び下限値の範囲によって上記曲率データに関する設定許容 範囲を設定する。歪データ抽出手段は、上記曲率データのうち上記設定許容範囲を 超えるデータを、断面における歪を表す歪データとして抽出する。つまり、本特徴構 成の歪評価装置は、設定許容範囲内にある絶対値の小さい曲率データを歪とは見 なさないデータ処理を行っている。このデータ処理は、人間による官能評価において 小さい歪が許容されるのと同じである。 また、許容範囲設定手段が基準値力 の上限値及び下限値の範囲によって上記 設定許容範囲を設定するので、曲率データのうちのどれを歪データとして抽出する のかを自在に設定できる。つまり、鋼板のスプリングバックにより被測定面の元々の形 状が変形したとしても、元々の形状に相当する上記基準値をその形状に合わせて増 加又は減少させて、被測定面の元々の形状を表す断面の二次微分値と同等の値に 設定しておけば、スプリングバックによる被測定面の元々の形状が歪と見なされない ようにできる。
カロえて、歪データ抽出手段は、上記歪データを抽出するときに上記曲率データと上 記設定許容範囲とを比較するだけでよいので、大きな演算負荷が歪評価装置にお いて発生することもない。
以上のように、本特徴構成の歪評価装置において歪の評価結果の元となる上記歪 データは、人間による歪の官能評価結果の元となる情報と類似しており、よって、被 測定面における歪を定量的に評価できる。
[0009] 本発明に係る歪評価装置の別の特徴構成は、前記許容範囲設定手段は、前記被 測定面の特性に応じて前記基準値、前記上限値及び前記下限値の少なくとも何れ か一つを変更する点にある。
[0010] 被測定面が平坦であれば断面の 2次微分値は零（断面の曲率データは零)である 力 被測定面の断面形状が元々カーブしている場合には、上述した曲率データもそ の断面形状と同じく変化し、元々の断面形状を表す断面の曲率データが、上記設定 許容範囲を超えることもある。そのときは、歪が発生していなくても、被測定面自体の 元々の形状を表す断面の曲率データが歪データと見なされる可能性もある。
そこで、上記特徴構成によれば、許容範囲設定手段が、被測定面の元々の断面形 状などの特性に応じて、上記基準値、上限値及び下限値の少なくとも何れか一つを 変更するので、被測定面に生じた歪が選択的に歪データとして抽出されるようになる 。その結果、被測定面における歪を定量的に評価できるようになる。
[0011] 本発明に係る歪評価装置の更に別の特徴構成は、前記 2次微分手段は、複数の 断面毎の前記曲率データを前記被測定面に渡って三次元で導出し、前記歪データ 抽出手段は、前記断面毎の前記歪データを前記被測定面に渡って三次元で抽出し 、三次元の前記歪データに基づ!/、て前記被測定面に存在する特定の歪領域の歪の 程度を評価する歪程度評価手段を備える点にある。
[0012] 上記特徴構成によれば、歪程度評価手段が、三次元の歪データに基づいて被測 定面に存在する特定の歪領域の歪の程度を評価するので、被測定面の三次元形状 に含まれる歪の程度を定量的に評価できる。
[0013] 本発明に係る歪評価装置の更に別の特徴構成は、三次元の前記歪データに基づ いて、前記特定の歪領域の長さを導出する歪長さ導出手段と、前記三次元の歪デー タに基づいて、前記特定の歪領域の体積を導出する歪体積導出手段とを備え、前記 歪程度評価手段は、前記特定の歪領域の長さと体積との組み合わせを歪評価用デ ータとし、評価基準データと前記歪評価用データとの比較を行うことにより、前記特定 の歪領域の歪の程度を評価する点にある。
[0014] 上記特徴構成によれば、歪長さ導出手段は、三次元の歪データに基づいて特定の 歪領域の長さを導出する。歪体積導出手段は、三次元の歪データに基づいて特定 の歪領域の体積を導出する。歪程度評価手段は、特定の歪領域の長さと体積との組 み合わせを歪評価用データとし、評価基準データと前記歪評価用データとの比較を 行うことにより、特定の歪領域の歪の程度を評価する。よって、被測定面の三次元形 状に含まれる特徴 (歪領域の長さ及び体積)を用いて歪の程度を定量的に評価でき る。
[0015] 本発明に係る歪評価装置の更に別の特徴構成は、三次元の前記歪データに基づ いて、前記特定の歪領域の長さを導出する歪長さ導出手段と、前記三次元の歪デー タに基づいて、前記特定の歪領域の長さに垂直な幅をその長さ方向に沿って積算し て、前記特定の歪領域の面積を導出する歪面積導出手段とを備え、前記歪程度評 価手段は、前記特定の歪領域の長さと面積との組み合わせを歪評価用データとし、 評価基準データと前記歪評価用データとの比較を行うことにより、前記特定の歪領域 の歪の程度を評価する点にある。
[0016] 上記特徴構成によれば、歪長さ導出手段は、三次元の歪データに基づいて特定の 歪領域の長さを導出する。歪面積導出手段は、三次元の歪データに基づいて、特定 の歪領域の長さに垂直な幅をその長さ方向に沿って積算して、特定の歪領域の面積 を導出する。歪程度評価手段は、特定の歪領域の長さと面積との組み合わせを歪評 価用データとし、評価基準データと前記歪評価用データとの比較を行うことにより、特 定の歪領域の歪の程度を評価する。よって、被測定面の三次元形状に含まれる特徴 (歪領域の長さ及び面積)を用いて歪の程度を定量的に評価できる。
[0017] 上記目的を達成するための本発明に係る歪評価方法の特徴構成は、被測定面の 三次元計測データに基づ!/、て歪の評価を行う歪評価方法であって、前記被測定面 の凹凸を表す断面の二次元計測データを 2次微分して、前記断面の曲率データを導 出する工程と、基準値からの上限値及び下限値の範囲によって前記曲率データに 関する設定許容範囲を設定する工程と、前記設定許容範囲を参照して、前記曲率 データのうち前記設定許容範囲を超えるデータを、前記断面における歪を表す歪デ ータとして抽出する工程とを備える点にある。
[0018] 上記特徴構成によれば、被測定面の凹凸を表す断面の二次元計測データを 2次 微分して断面の曲率データを導出し、基準値力 の上限値及び下限値の範囲によつ て上記曲率データに関する設定許容範囲を設定し、上記曲率データのうち上記設 定許容範囲を超えるデータを上記断面における歪を表す歪データとして抽出する。 つまり、本特徴構成の歪評価方法は、設定許容範囲内にある絶対値の小さい曲率 データを歪とは見なさないデータ処理を行っている。このデータ処理は、人間による 官能評価において小さい歪が許容されるのと同じである。
また、基準値力もの上限値及び下限値の範囲によって上記設定許容範囲を設定 するので、曲率データのうちのどれを歪データとして抽出するのかを自在に設定でき る。つまり、鋼板のスプリングバックにより被測定面の元々の形状が変形したとしても、 元々の形状に相当する上記基準値をその形状に合わせて増加又は減少させて、被 測定面の元々の形状を表す断面の二次微分値と同等の値に設定しておけば、スプリ ングバックによる被測定面の元々の形状が歪と見なされないようにできる。
カロえて、上記歪データを抽出するときに上記曲率データと上記設定許容範囲とを 比較するだけでょ 、ので、大きな演算負荷が発生することもな 、。
以上のように、本特徴構成の歪評価方法にお!、て歪の評価結果の元となる上記歪 データは、人間による歪の官能評価結果の元となる情報と類似しており、よって、被 測定面における歪を定量的に評価できる。
発明を実施するための最良の形態
[0019] <第 1実施形態 >
図 1は、本発明の第 1実施形態による非接触三次元計測システム及び歪評価装置 40の機能ブロック図である。この非接触三次元計測システムは、鋼板を金型でプレス 加工して作製されたドアパネルの形状を非接触で三次元計測するものである。そして 、非接触三次元計測システムは、測定ヘッド移動手段としてのロボットノヽンド 10と、口 ボットハンド 10によるドアパネル追従走査の下で位相シフトしながら被検査面上に投 影される格子パターンの撮像画像を縞解析して撮像画像の画素毎に三次元座標値 を求め、画素毎に三次元距離データを割り当てられた測定画像 (正確には画像を構 成する画素の値が三次元距離データであり、一般的な画像とは異なるが、ここでは理 解し易いように測定画像と呼ぶことにする）を出力する非接触三次元測定手段 20と、 この非接触三次元測定手段 20から順次送られてくるドアパネルの一部の測定画像 を処理してドアパネル全体の三次元計測データを生成する三次元計測コンロトール ユニット 30とを備えている。また、歪評価装置 40は、コンピュータなどの演算処理装 置と所定のプログラムとの組み合わせによって実現できる。
ロボットハンド 10自体は公知のものであり、先端に三次元位置移動可能なツール装 着部 1 laを有するアーム機構 11と、このアーム機構 11の動きを制御するロボットノ、ン ドコントローラ 12からなる。
[0020] 非接触三次元測定手段 20は、格子パターンを被測定面に投影するプロジェクタと して機能する縞投影部 21aと被測定面に投影されて変形した格子像を撮影するカメ ラ部 21bとからなる測定ヘッド 21と、縞投影部 21aやカメラ部 21bを制御する制御部 2 2と、カメラ部 21bから送られてきた撮像画面の画像を分析して上述した測定画像を 生成出力する三次元距離データ測定部 23とを備えている。このような非接触三次元 測定手段 20は、格子パターン投影に位相シフトを組み合わすことによってより精度の 高い測定が可能となる力 その測定原理や仕組みは公知であり、例えば、特開 2004 — 317495号公報ゃ特開 2002— 257528号公報に説明されている。測定ヘッド 21 はロボットハンド 10のツール装着部 11aに取り付けられているので、任意の三次元位 置に移動して、三次元測定を行うことができる。
[0021] ここで、カメラ部 21bで取得された撮影画像とその撮影画像に対応する測定画像に ついて図 2を用いて説明する。撮影画像は、縞投影部 21aによって被測定面に投影 された格子パターンが被測定面に曲面ないしは形状変化によって変形した変形格子 ノターンを、この撮影画像を構成する各画素の画素値である濃度の変化で示して!/ヽ る。この撮影画像における被測定面の形状変化によって変化する変形格子パターン を画像分析することで、各画素 (必ずしも撮影画像の画素と 1対 1の関係でなくてもよ い）の三次元座標値つまり三次元距離データが算定される。このように、各画素の画 素値として濃度に代えて、三次元距離データが割り当てられたものをここでは測定画 像と称しており、例えば、測定画像の特定の画素 Pnは (Xn, Yn, Ζη)という三次元 座標値 (三次元距離データ）である画素値をもつことになる。
[0022] 上述のようにして生成された三次元計測データは、三次元計測コントロールユニット 30から歪評価装置 40へ渡される。以下に、歪評価装置 40の構成と、歪評価装置 40 を用いて行われる歪評価方法とにつ 、て説明する。
[0023] 図 1に示すように、歪評価装置 40は、上記三次元計測データのうち、被測定面の 凹凸を表す特定の断面の二次元計測データを 2次微分して、断面の曲率データを導 出する 2次微分手段 41と、基準値力 の上限値及び下限値の範囲によって上記曲 率データに関する設定許容範囲を設定する許容範囲設定手段 43と、上記曲率デー タのうち設定許容範囲を超えるデータを、上記断面における歪を表す歪データとして 抽出する歪データ抽出手段 42とを備える。また、 2次微分手段 41は、複数の断面毎 の曲率データを被測定面に渡って三次元で導出して 、る。
[0024] 上述のように、 2次微分手段 41は、断面の曲率データを導出するものである。具体 的に説明すると、断面の二次元計測データを微分すると断面の各点における傾きデ ータが得られ、更に、断面の各点における傾きデータを微分すると傾きの変化量デ ータが得られる。例えば、断面が一つの円のような一定の曲率の形状である場合、断 面の傾きは一定量ずつ変化するので、断面の各点における傾きの変化量データは 一定となる。他方で、断面が例えば正弦波のような複数の曲率を有する円を組み合 わせた形状である場合、断面の各点における傾きの変化量は一定とはならない。以 上のように、 2次微分手段 41は、被測定面の凹凸を表す特定の断面の二次元計測 データを 2次微分することで、断面の曲率データを導出して 、ると言える。
[0025] 図 3は、後述する歪データをその値の大きさに応じたグレースケールで描いたもの である。つまり、 2次微分手段 41が導出した断面の曲率データを、被測定面の互い に平行な複数の断面で導出して三次元で描 、たものである。本実施形態で被測定 面として例示するのは、ドアハンドルの取付部 2である。図 3に示すように、ドアハンド ルの取付部 2が横方向に配置されており、取付部 2の左右端部の上下の合計 4力所 に歪領域 G1〜G4が生じている。図 4 (a)は、ドアハンドルの取付部 2から上方向（L 軸の正方向）に距離: aだけ離れた位置における断面 A—A'の形状線 (破線で示す） と、その二次元計測データを 2次微分して導出した曲率データ（実線で示す)のダラ フである。また、図 4 (b)は、ドアハンドルの取付部 2から上方向（L軸の正方向）に距 離: bだけ離れた位置における断面 B— B'の形状線 (破線で示す)と、その二次元計 測データを 2次微分して導出した曲率データ（実線で示す)のグラフである。但し、図 4では、断面の二次元計測データを 2次微分した値に 1を乗算したものを、曲率：（ 1/ P )のデータとしている。また、 は断面を形作る円周の半径である。以上のよう に、本実施形態では二次元計測データを 2次微分した値に 1を乗算しているので、 断面が上に凸の形状であれば、それに対応する部位の断面の曲率データも上に凸 の形状で現れ、断面が下に凸の形状であれば、それに対応する部位の断面の曲率 データも下に凸の形状で現れる。
[0026] また、図 4には、曲率データに関する設定許容範囲を示している。この設定許容範 囲は、許容範囲設定手段 43により、所定の基準値からの上限値及び下限値の範囲 によって設定される。設定許容範囲は、上述した曲率データのうち、上記断面におけ る歪を表す歪データを抽出するためのものである。
基準値は、被測定面の元々の断面形状に基づいて設定できる。つまり、歪が発生 して 、な 、状態の被測定面の断面を 2次微分したときの 2次微分値データを基準値と できる。本実施形態では、取付部 2の元々の被測定面の曲率が一定であるので基準 値は一定値に設定している（特に、被測定面の曲率が零の平坦面であれば、基準値 =0に設定できる)。従って、被測定面に歪が発生していなければ、断面の曲率デー タは基準値に等しくなる。
[0027] しかし、被測定面に歪が発生すると断面の曲率データは基準値力も逸脱する。具 体的には、被測定面に小さな曲率を有する歪（断面の各点における傾きが緩やかに 変化する歪）が発生すると、基準値からの、断面の曲率データの逸脱量は小さく現れ る。他方で、被測定面に大きな曲率を有する歪（断面の各点における傾きが急激に 変化する歪）が発生すると、基準値からの、断面の曲率データの逸脱量は大きく現れ る。従って、曲率データが上記設定許容範囲内にある部位は歪ではなぐ曲率デー タが上記設定許容範囲を超える部位は歪であると見なせる。
つまり、歪データ抽出手段 42は、曲率データのうち、上限値以上であるデータ、及 び、下限値以下であるデータを、その断面における歪を表す歪データとして抽出する
[0028] このように、曲率データのうち、上限値以上であるデータ、及び、下限値以下である データを、その断面における歪を表す歪データとすることで、例えば小さすぎる歪（断 面の各点における傾きが非常に緩やかに変化し、見た目には分力 ないような歪)な どの無用な歪データが抽出されないようになる。
そして、歪程度評価手段 46は、被測定面に渡って導出された三次元の歪データに 基づ 、て、被測定面に存在する特定の歪領域の歪の程度を評価する。
[0029] 以下に、歪程度評価手段 46が実行する、被測定面に存在する特定の歪領域の歪 の程度の評価について説明する。
図 3は、歪データ抽出手段 42が抽出した歪データを、その値の大きさに応じたダレ 一スケールの分布で描いたものであり、例えば、歪評価装置 40に接続される表示装 置（図示せず）に表示させることができる。つまり、図 3には、断面の曲率データのうち 設定許容範囲を上回る分の値、及び、下回る分の値を示している。そして本実施形 態では、図示するように合計 4力所の歪領域 G1〜G4が取付部 2の周囲に現れてい る。また、本実施形態では、各断面に垂直な方向（L軸方向）に沿った歪領域の広が りを、歪長さ: L (図 3に示す歪領域 G1の歪長さは L1で表す)とする。歪長さ導出手段 44は、歪データ抽出手段 42によって抽出された三次元の歪データに基づいて、上 述のような特定の歪領域 G1〜G4のそれぞれの長さを自動的に導出する。 [0030] 図 5は、複数の断面毎の曲率データと上記設定許容範囲の上限値とを模式的に描 いたグラフである。図 5に示す各断面の曲率データのうち、上限値以上のデータが、 歪データである。そして、各断面における上限値以上の領域を断面積: S1とする。従 つて、この断面積: S1が連続して存在する領域が歪領域: Ga、 Gbになる。
そして、歪体積導出手段 45は、各断面における断面積: S1を歪長さ: Lに渡って積 算することで、各歪領域: Ga、 Gbの体積を導出する。
[0031] 以上のように、歪長さ導出手段 44及び歪体積導出手段 45を用いることで、特定の 歪領域の長さ及び体積が導出されることになる。そして、本実施形態の歪評価装置 4 0においては、歪程度評価手段 46が、特定の歪領域の長さと体積との組み合わせを 歪評価用データとし、所定の評価基準データと上記歪評価用データとの比較を行う ことにより、上記特定の歪の程度を評価している。この評価基準データは、特定の歪 領域に対する人間による官能評価結果と、本実施形態による導出される歪領域の長 さ及び体積の組み合わせによる歪評価用データとを比較することで、経験的に導出 可能である。
[0032] 図 6は、歪評価用データと評価基準データの比較結果を示すグラフであり、本発明 の歪評価装置 40により 10個の歪領域について導出された歪評価用データをまとめ てプロットしている。また、この比較結果を示すグラフは、歪評価装置 40に接続される 表示装置（図示せず）に表示させることができる。但し、図 6において、横軸は歪長さ であり、縦軸は歪体積である。また、これら 10個の歪領域について人間による官能評 価を別に行い、その官能評価結果（5点（良い）〜 1点（悪い））は、プロットするマーカ の種類を異ならせて表示して 、る。
[0033] 図 6に示すように、本発明の歪評価装置 40は、歪長さが長くなるほど、及び、歪体 積が大きくなるほど、歪領域の歪の程度の評価を低く（悪く）するように評価基準デー タを設定している。図 6において、人間による官能評価結果が悪力つた（1点〜 2点） 3 個の歪領域は、本発明の歪評価装置 40による評価結果でも同様に悪い評価を下さ れている。他方で、人間による官能評価結果が良力つた（3点〜 5点） 7個の歪領域は 、本発明の歪評価装置 40による評価結果でも同様に良い評価を下されている。 つまり、本発明の歪評価装置 40において、歪程度評価手段 46が、特定の歪領域 の長さ（つまり、歪領域の広がり）と体積 (つまり、歪領域の強さ）との組み合わせを歪 評価用データとし、所定の評価基準データと上記歪評価用データとの比較を行うこと による歪の程度の評価は、人間の官能評価結果と整合性のあるものとなっている。
[0034] 以上のように、本実施形態の歪評価装置 40は、設定許容範囲内にある絶対値の 小さい曲率データを歪とは見なさないデータ処理を行っており、このデータ処理は、 人間が歪の程度の官能評価において小さい歪を許容していることと実質的に同じで ある。つまり、本実施形態の歪評価装置 40において歪の評価結果の元となる上記歪 データは、人間による歪の官能評価結果の元となる情報と類似している。
従って、従来は熟練した人間の感性による官能評価に依って行われて 、た歪の程 度の評価結果を、本実施形態の歪評価装置 40によって定量的に導き出せると言え る。つまり、修正する必要のある歪を一貫性のある基準の下で容易に選定できるので 、無用な歪修正及び歪修正のやり残しを無くすことができる。また、歪評価装置 40を 用いて、プレスカ卩ェにより作製されたボディ表面（例えば、車両のドアパネル表面）に 生じた歪を一定の基準の下で適切に発見できるので、そのプレス力卩ェに用いた金型 を、以後、歪を発生させないように適切に修正できるようになる。つまり、プレス力卩ェに 用 ヽる金型の検査を行うためにも、本発明の歪評価装置 40を利用できる。
また、経験の少ない人間が自らの感性によって官能評価を行うときには、歪評価装 置 40により定量的に導き出された、熟練した人間の感性によるのと同様の歪の評価 結果を参照できる。つまり、経験の少ない人間が歪の程度の評価結果を導き出すた めの感性を磨くために、歪評価装置 40により導き出される定量的な評価結果を参照 できるという利点がある。
[0035] <第 2実施形態 >
第 2実施形態の歪評価装置 50は、歪程度評価手段 46が、特定の歪領域の長さと 歪領域の面積との組み合わせを歪評価データとする点で、第 1実施形態と異なって いる。以下に、第 2実施形態の歪評価装置 50について説明するが、第 1実施形態と 同様の構成については説明を省略する。
[0036] 図 7は、第 2実施形態による非接触三次元計測システム及び歪評価装置 50の機能 ブロック図である。第 2実施形態の歪評価装置 50は、特定の歪領域の領域面積を導 出する歪面積導出手段 47を備え、歪程度評価手段 46は、特定の歪領域の長さと面 積との組み合わせを歪評価用データとし、評価基準データと上記歪評価用データと の比較を行うことにより、特定の歪領域の歪の程度を評価する。
[0037] 図 8は、図 5と同様に、複数の断面毎の曲率データと上記設定許容範囲の上限値と を模式的に描いたグラフである。そして、上限値と交わる部分の長さ、つまり、歪領域 の幅: Wがある。よって、歪面積導出手段 47は、歪データ抽出手段 42によって抽出 された三次元の歪データに基づいて、特定の歪領域の長さ方向（L軸方向）に垂直 な幅: Wをその長さ: L方向に沿って積算して、その特定の歪領域の面積 S2を導出 する。
[0038] そして、歪程度評価手段 46は、特定の歪領域の長さと面積との組み合わせを歪評 価用データとし、所定の評価基準データと上記歪評価用データとの比較を行うことに より歪の程度を評価する。図 9は、歪評価用データと評価基準データの比較結果を 示すグラフであり、本発明の歪評価装置 50により 10個の歪領域について導出された 歪評価用データをまとめてプロットしている。但し、図 9において、横軸は歪長さであり 、縦軸は歪面積である。また、これら 10個の歪領域について人間による官能評価を 別に行い、その官能評価結果（5点（良い）〜 1点（悪い））は、プロットするマーカの種 類を異ならせることで表示して 、る。
[0039] 図 9に示すように、本実施形態の歪評価装置 50は、第 1実施形態と同様に、歪長さ が長くなるほど、及び、歪面積が大きくなるほど、歪領域の歪の程度の評価を低く（悪 く）するように評価基準データを設定している。この評価基準データは、特定の歪領 域に対する人間による官能評価結果と、本実施形態による導出される歪領域の長さ 及び面積の組み合わせによる歪評価用データとを比較することで、経験的に導出可 能である。
[0040] 図 9において、人間による官能評価結果が悪力つた（1点〜 2点） 3個の歪領域は、 本発明の歪評価装置 50による評価結果でも同様に悪い評価を下されている。他方 で、人間による官能評価結果が良力つた (3点〜 5点） 7個の歪領域は、本発明の歪 評価装置 50による評価結果でも同様に良い評価を下されている。つまり、本発明の 歪評価装置 50において、歪程度評価手段 46が行う歪の程度の評価は、人間の官 能評価結果と整合性のあるものとなって 、る。
[0041] <別実施形態 >
< 1 >
上記実施形態において、許容範囲設定手段 43は、基準値、上限値及び下限値を 適宜変更してもよい。例えば、図 10 (a)は、図 4 (a)に示した許容設定範囲のうち、上 限値を変更したときの許容設定範囲の設定例である。例えば、被測定面に歪が存在 していても、それが目立ち難い部位 (例えば、元々の被測定面の断面形状が波打つ ている部位など)では、上限値及び下限値を大きくして、曲率データが大きくても歪デ ータとして抽出されないようにできる。逆に、歪が小さくても目立ち易い部位 (例えば、 元々の被測定面の断面形状が平坦である部位など)では、上限値及び下限値を小さ くして、曲率データが小さくても歪データとして抽出されるようにできる。
また、図 10 (b)は、図 4 (b)に示した許容設定範囲のうち、被測定面の特定の部位 の基準値を選択的に変更したときの許容設定範囲の設定例である。具体的には、基 準値を部分的に減少させている。このように、上限値及び下限値だけでなぐ基準値 を変更してもよい。例えば、被測定面の元々の断面形状が平坦ではなくカーブして いることで、曲率データが零では無い場合、被測定面の元々の断面形状の 2次微分 値データ（曲率データ)を基準値として設定すればよい。
以上のように、被測定面の設計された元々の断面形状などの様々な特性に応じて 、基準値、上限値及び下限値を適宜設定してもよい。
[0042] < 2 >
上記実施形態では、図 6及び図 9のそれぞれに示したように、歪評価用データを一 つの評価基準データと比較し、特定の歪領域の歪の程度を「良」及び「悪」の 2段階 で評価していたが、歪評価用データを段階的に設定された複数の評価基準データと 比較してもよい。そして、特定の歪領域の歪の程度を更に段階的に評価してもよい。 例えば、 2つの評価基準データを用意する場合には、図 6及び図 9に例示した評価 基準データの曲線と同形状の別の曲線を、互 ヽに交わらな 、ように並べて設定すれ ばよい。そうすることで、特定の歪領域の歪の程度を「良」、「可」及び「悪」といった 3 段階で評価できる。 産業上の利用可能性
[0043] 本発明の歪評価装置は、自動車などの車両のボディ表面の歪を定量的に評価す る際に利用できる。従って、プレス加工により作製されたボディ表面 (例えば、車両の ドアパネル表面）に生じた歪を一定の基準の下で適切に発見できるので、そのプレス 加工に用いた金型を、以後、歪を発生させないように適切に修正できるようになる。 つまり、プレス力卩ェに用いる金型の検査を行うためにも、本発明の歪評価装置を利用 できる。
また、ボディ形状の設計、金型の設計、プレス加工、歪評価、金型修正といったェ 程を繰り返し行って技術の蓄積を行うことで、歪が発生し難!、ボディ形状の設計及び 金型の設計を行う際の CAE (computer-aided engineering)を含めた予測技術を向上 させることがでさる。
更に、歪の程度の評価結果が定量的に行われることを利用して、人間の感性による 歪の程度の官能評価が適当力否かを判定するために、つまり、経験の少ない人間を 熟練者へ育成すると!/ヽぅ技術継承に利用できる。
図面の簡単な説明
[0044] [図 1]第 1実施形態による非接触三次元計測システム及び歪評価装置の機能ブロック 図
[図 2]測定ヘッドで取得された撮影画像とその撮影画像カゝら得られる測定画像につい ての説明図
[図 3]断面の歪データを、被測定面に渡って三次元で描いた図
[図 4] (a)は図 3の断面 A— A'における形状線と、その二次元計測データを 2次微分 したデータのグラフであり、（b)は図 3の断面 B— B'における形状線と、その二次元 計測データを 2次微分したデータのグラフ
[図 5]複数の断面毎の曲率データと設定許容範囲の上限値とを模式的に描いたダラ フ
[図 6]歪領域の長さと体積との組み合わせによる歪評価用データと評価基準データと の比較結果を示すグラフ
[図 7]第 2実施形態による非接触三次元計測システム及び歪評価装置の機能ブロック 図
[図 8]複数の断面毎の曲率データと設定許容範囲の上限値とを模式的に描いたダラ フ
[図 9]歪領域の長さと面積との組み合わせによる歪評価用データを評価するための評 価基準データを示すグラフ
[図 10]許容設定範囲を変更した状態を説明するグラフ
符号の説明
40 歪評価装置
41 2次微分手段
42 歪データ抽出手段
43 許容範囲設定手段
44 歪長さ導出手段
45 歪体積導出手段
46 歪程度評価手段
47 歪面積導出手段

Claims

請求の範囲
[1] 被測定面の三次元計測データに基づ 、て歪の評価を行う歪評価装置であって、 前記被測定面の凹凸を表す断面の二次元計測データを 2次微分して、前記断面 の曲率データを導出する 2次微分手段と、
基準値力 の上限値及び下限値の範囲によって前記曲率データに関する設定許 容範囲を設定する許容範囲設定手段と、
前記曲率データのうち前記設定許容範囲を超えるデータを、前記断面における歪 を表す歪データとして抽出する歪データ抽出手段とを備える歪評価装置。
[2] 前記許容範囲設定手段は、前記被測定面の特性に応じて前記基準値、前記上限 値及び前記下限値の少なくとも何れか一つを変更する請求項 1記載の歪評価装置。
[3] 前記 2次微分手段は、複数の断面毎の前記曲率データを前記被測定面に渡って 三次元で導出し、
前記歪データ抽出手段は、前記断面毎の前記歪データを前記被測定面に渡って 三次元で抽出し、
三次元の前記歪データに基づいて前記被測定面に存在する特定の歪領域の歪の 程度を評価する歪程度評価手段を備える請求項 1記載の歪評価装置。
[4] 三次元の前記歪データに基づいて、前記特定の歪領域の長さを導出する歪長さ導 出手段と、
前記三次元の歪データに基づ 、て、前記特定の歪領域の体積を導出する歪体積 導出手段とを備え、
前記歪程度評価手段は、前記特定の歪領域の長さと体積との組み合わせを歪評 価用データとし、評価基準データと前記歪評価用データとの比較を行うことにより、前 記特定の歪領域の歪の程度を評価する請求項 3記載の歪評価装置。
[5] 三次元の前記歪データに基づいて、前記特定の歪領域の長さを導出する歪長さ導 出手段と、
前記三次元の歪データに基づいて、前記特定の歪領域の長さに垂直な幅をその 長さ方向に沿って積算して、前記特定の歪領域の面積を導出する歪面積導出手段 とを備え、 前記歪程度評価手段は、前記特定の歪領域の長さと面積との組み合わせを歪評 価用データとし、評価基準データと前記歪評価用データとの比較を行うことにより、前 記特定の歪領域の歪の程度を評価する請求項 3記載の歪評価装置。
被測定面の三次元計測データに基づいて歪の評価を行う歪評価方法であって、 前記被測定面の凹凸を表す断面の二次元計測データを 2次微分して、前記断面 の曲率データを導出する工程と、
基準値力 の上限値及び下限値の範囲によって前記曲率データに関する設定許 容範囲を設定する工程と、
前記曲率データのうち前記設定許容範囲を超えるデータを、前記断面における歪 を表す歪データとして抽出する工程とを備える歪評価方法。
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0903404D0 (en) 2009-03-02 2009-04-08 Rolls Royce Plc Surface profile evaluation
JP2010210577A (ja) * 2009-03-12 2010-09-24 Daihatsu Motor Co Ltd 形状認識装置
JP5395470B2 (ja) * 2009-03-12 2014-01-22 ダイハツ工業株式会社 形状認識装置
JP5387491B2 (ja) * 2009-04-21 2014-01-15 新日鐵住金株式会社 金属板の面歪みの評価方法、金属板の面歪みの評価値演算装置及びプログラム
JP2011127936A (ja) * 2009-12-15 2011-06-30 Asahi Glass Co Ltd 物体の三次元の表面形状の評価方法及び評価装置並びに車両用窓ガラスの製造方法
JP6219075B2 (ja) * 2013-06-28 2017-10-25 株式会社神戸製鋼所 疵検出方法
US9759553B2 (en) * 2013-07-09 2017-09-12 Auburn University Determining geometric characteristics of reflective surfaces
JP5736622B1 (ja) * 2014-05-01 2015-06-17 機械設計中畑株式会社 検出装置およびこの装置を具えたマニプレータの動作制御
US10482592B2 (en) * 2014-06-13 2019-11-19 Nikon Corporation Shape measuring device, structured object manufacturing system, shape measuring method, structured object manufacturing method, shape measuring program, and recording medium
JP6447247B2 (ja) * 2015-03-04 2019-01-09 日産自動車株式会社 線ズレ評価方法
JP6256709B2 (ja) * 2015-05-21 2018-01-10 Ｊｆｅスチール株式会社 自動車用開閉部品の閉まり音の評価試験方法および評価試験装置
JP6465310B2 (ja) * 2016-03-25 2019-02-06 Ｊｆｅスチール株式会社 自動車用開閉部品の閉まり音の評価試験方法および評価試験装置
BR102016028266A2 (pt) 2016-12-01 2018-06-19 Autaza Tecnologia Ltda - Epp Método e sistema para a inspeção automática de qualidade de materiais
WO2018221005A1 (ja) * 2017-05-29 2018-12-06 コニカミノルタ株式会社 表面欠陥検査装置および該方法
CN107609255A (zh) * 2017-09-07 2018-01-19 上汽大众汽车有限公司 车身特征线消失位置的检测方法
JP6580723B2 (ja) * 2018-01-16 2019-09-25 株式会社神鋼エンジニアリング＆メンテナンス 鋼板の形状矯正装置及び形状矯正方法
US11190684B2 (en) * 2018-03-30 2021-11-30 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, image processing method, and storage medium

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07110226A (ja) * 1993-02-24 1995-04-25 Toyota Motor Corp 面歪定量評価装置
JPH08159740A (ja) * 1994-12-08 1996-06-21 Honda Motor Co Ltd 表面歪み判定方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3020429B2 (ja) * 1995-03-16 2000-03-15 本田技研工業株式会社 表面歪み算出方法
US5844801A (en) * 1994-12-08 1998-12-01 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Method of inspecting and manufacturing vehicle body
JP3539788B2 (ja) * 1995-04-21 2004-07-07 パナソニック モバイルコミュニケーションズ株式会社 画像間対応付け方法
CA2278108C (en) * 1999-07-20 2008-01-29 The University Of Western Ontario Three-dimensional measurement method and apparatus
JP2002257528A (ja) 2001-03-02 2002-09-11 Ricoh Co Ltd 位相シフト法による三次元形状測定装置
JP4255865B2 (ja) 2003-03-31 2009-04-15 株式会社ミツトヨ 非接触三次元形状測定方法及び装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07110226A (ja) * 1993-02-24 1995-04-25 Toyota Motor Corp 面歪定量評価装置
JPH08159740A (ja) * 1994-12-08 1996-06-21 Honda Motor Co Ltd 表面歪み判定方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP1921417A4 *

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