WO2015146744A1 - 工具検査方法及び工具検査装置 - Google Patents

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WO2015146744A1
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pixels
luminance value
throw
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石崎　義公
優 宮本
智仁 服部
延偉 陳
汀 王
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株式会社タカコ
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
    • B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
    • B23Q17/24—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools using optics or electromagnetic waves
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    • B23Q17/249—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools using optics or electromagnetic waves using special electromagnetic means or methods using image analysis, e.g. for radar, infrared or array camera images
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    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Definitions

  • the present invention relates to a tool inspection method and a tool inspection apparatus.
  • JP 1997-21080A discloses a method for detecting a shape defect of a tool by scanning a line entering a minute amount from the outer peripheral shape drawn by a ridge line with a laser focus displacement meter and detecting irregularities on the scanning line. Yes.
  • JP2010-162671A as a method for inspecting the state of the cutting tool, when the cutting tool is first positioned at the inspection position, the first position and the first tip position of the cutting tool are stored, and the cutting tool is stored.
  • the second positioning is performed at the inspection position, the second position and the second tip position of the cutting tool are memorized, and the difference between the first tip position and the second tip position and between the first position and the second position are stored. It is disclosed that the amount of wear of a cutting tool is obtained based on the amount of displacement.
  • JP1997-21830A is for inspecting a tool defect by scanning with a laser beam, the apparatus becomes large and the time required for the inspection also becomes long.
  • JP2010-162671A since the method described in JP2010-162671A requires the cutting tool to be positioned at a specific position, the inspection accuracy is affected by the positioning accuracy of the cutting tool. In addition, the time required for positioning of the cutting tool becomes longer.
  • the object of the present invention is to accurately inspect a tool by a simple method.
  • a tool inspection method for imaging a target tool to be inspected and generating a grayscale image, and for the grayscale image, the number of pixels with respect to a luminance value
  • a tool inspection apparatus that captures a target tool to be inspected and generates a grayscale image, and a pixel corresponding to a luminance value for the grayscale image.
  • a histogram generation unit that generates a histogram indicating a distribution of numbers; and a determination unit that determines a state of the target tool based on the histogram.
  • FIG. 3A A gray scale image of a throw-away chip with 100 uses is shown.
  • the histogram of FIG. 4A is shown.
  • the histogram for every use count of a throw away tip is shown.
  • 6 is a graph showing a change in a wear index E. It is a graph which shows the change of the area of the wear field extracted manually. It is a flowchart which shows the procedure of the determination method of threshold value (epsilon).
  • the histogram of the gray scale image of an unused throw away tip is shown.
  • the histogram of the gray scale image of an unused throw away tip is shown.
  • tip 100 times of use is shown. It is a graph which shows the change of the abrasion degree parameter
  • the tool inspection apparatus 100 is an apparatus that inspects the state of a tool.
  • the inspection target is a throw-away tip of various tools.
  • the tool inspection apparatus 100 includes a camera 1 as an image acquisition unit that acquires an image to be inspected by imaging a cutting edge of a throw-away tip mounted on a processing apparatus, and an image acquired by the camera 1. And a computer 2 that performs image processing of data and determines the state of the throw-away chip.
  • the camera 1 is attached to a processing apparatus.
  • the computer 2 may be provided adjacent to the processing device, or may be provided at a location away from the processing device.
  • the computer 2 includes a display 21 as a display unit capable of displaying image data, and a keyboard 22 and a mouse 23 as input units capable of inputting an instruction from a user.
  • step 11 the cutting edge of the throw-away tip mounted on the processing apparatus is imaged using the camera 1, and an inspection target image is acquired (image acquisition process). Specifically, the flank of the throw-away tip is imaged.
  • the wear area formed on the flank surface tends to increase in proportion to the number of times used for machining compared to the wear area formed on the rake face. Therefore, the wear degree can be appropriately evaluated by imaging the flank.
  • the inspection target image is acquired as a color image.
  • a grayscale image is generated from the inspection target image acquired in step 11 (grayscale image generation step). Since the throw-away tip is manufactured by sintering a hard material, the surface thereof is often colored in various ways. For this reason, the method of detecting the wear of the throw-away tip using the color information of the inspection target image cannot detect the wear with high accuracy. Therefore, in this embodiment, a grayscale image is generated from the inspection target image. Instead of generating a grayscale image from the color inspection target image acquired in step 11, the grayscale image may be generated directly by the camera 11.
  • a histogram indicating the distribution of the number of pixels with respect to the luminance value is generated for the grayscale image acquired in step 12 (histogram generation step).
  • 3A shows a gray scale image of an unused throw-away chip with zero use
  • FIG. 3B shows a histogram of the gray scale image
  • FIG. 4A shows a gray scale image of a throw-away chip with 100 uses
  • FIG. 2 shows a histogram of a grayscale image.
  • the horizontal axis represents the luminance value (density value)
  • the vertical axis represents the number of pixels.
  • the luminance value is represented by 256 gradations
  • the luminance value 0 represents black
  • the luminance value 255 represents white.
  • the histogram of the gray scale image of the unused throw-away chip is concentrated in the low luminance value area (left side in the figure), whereas, as shown in FIG.
  • the histogram of the gray scale image of each throwaway chip has a large number of pixels in an area with a high luminance value (right side in the figure) and spreads. This is because, as shown in FIG. 4A, the wear area is displayed with a high luminance value (white) in the grayscale image.
  • Fig. 5 shows a histogram for each number of times the throw-away chip is used. Also in each histogram shown in FIG. 5, the horizontal axis represents the luminance value (density value) and the vertical axis represents the number of pixels, as in FIGS. 3B and 4B. As can be seen from FIG. 5, the number of pixels having a high luminance value increases as the number of uses increases. From this, it can be said that the number of pixels having a high luminance value tends to be proportional to the area of the wear region. Therefore, the wear area can be evaluated by quantitatively measuring the number of pixels having a high luminance value.
  • step 14 the state of the throw-away chip is determined based on the histogram acquired in step 13 (determination step). Specifically, the total number of pixels equal to or higher than a predetermined luminance value is calculated, and the state of the throw-away chip is determined based on the total number. This will be described in detail below.
  • the dotted line in each histogram shown in Fig. 5 indicates a luminance value (tone value) 165.
  • the histogram with 0 use counts hardly includes pixels with a luminance value of 165 or more, but the number of pixels with a brightness value of 165 or more increases as the use count increases, while the number of pixels with a brightness value of 165 or less decreases. is doing. Therefore, in the present embodiment, the total number of pixels having a luminance value of 165 or more is calculated, and the state of the throw-away chip is determined based on the total number.
  • the area of the high brightness value region of the histogram h (x) (x: brightness value) is defined as the wear index E as shown in the following formula (1).
  • ⁇ is a threshold value corresponding to the predetermined luminance value, and is set to 165 in the present embodiment as described above. That is, in the histogram, the area of the region having a luminance value of 165 or more and 255 or less is calculated as the wear index E.
  • the predetermined luminance value is not limited to 165, and is arbitrarily set according to the inspection object, the inspection environment, and the like.
  • ⁇ ⁇ ⁇ Determine the state of the throw-away tip based on the obtained wear index E. For example, when the wear index E reaches a predetermined value, the throw-away tip is determined to have a lifetime. Further, deterioration levels 1 to 5 are set in advance according to the magnitude of the wear index E, and when the deterioration level 5 is reached, the throw-away tip is determined to have a life. Further, a map or the like in which the correlation between the wear index E and the number of times the throw-away tip is used is set in advance based on experiments and empirical rules, and the wear index E calculated by Equation (1) is The number of times of use is estimated by referring to the map, and the state of the throw-away chip is determined.
  • steps 12 to 14 described above are automatically executed by software stored in the computer 2. As a result, if it is determined that the throw-away tip has reached the end of its life, a notification that prompts replacement is issued.
  • FIG. 6 is a graph showing changes in the wear index E of the throwaway tips 1, 2, 3, and FIG. 7 is a graph showing changes in the area of the wear region manually extracted from the throwaway tips 1, 2, 3. . 6 and 7, the values of the throwaway chips 1, 2, and 3 are indicated by a solid line, a broken line, and an alternate long and short dash line, respectively. As can be seen from FIGS. 6 and 7, the two were almost the same. From this, according to this embodiment, it has confirmed that a wear area
  • the threshold ⁇ is determined based on an image of an unused throw-away chip. This will be described in detail below.
  • step 21 the cutting edge of an unused throw-away tip is imaged using the camera 1, and a reference image is acquired.
  • step 22 a grayscale image is generated from the reference image acquired in step 21.
  • step 23 similarly to step 13, for the grayscale image acquired in step 22, a histogram (see FIG. 9) indicating the distribution of the number of pixels with respect to the luminance value is generated.
  • step 24 the threshold ⁇ is determined using the histogram acquired in step 23. The determination method will be described in detail below.
  • the histogram h (x) is integrated from the maximum luminance value toward the luminance value 0 as indicated by the arrow in FIG. P in the equation (2) is an integrated area, and the luminance value when P becomes a predetermined numerical value is determined as the threshold ⁇ .
  • the predetermined numerical value is set to 2% of the total number of pixels.
  • the luminance value when P is 2% of the total number of pixels is calculated as 165 from Expression (2). Therefore, the threshold ⁇ is determined to be 165.
  • the threshold ⁇ is determined to be 165, which is the luminance value when P is 2% of the total number of pixels.
  • the brightness value when P is 1%, 2%, and 3% of the total number of pixels is calculated using Equation (2), and the calculated brightness value is set as a threshold value ⁇ and the wear index E is calculated using Equation (1). Is calculated.
  • the used image size is 1024 ⁇ 960 pixels, and the total number of pixels is 983040.
  • the luminance values when P is 1%, 2%, and 3% of the total number of pixels are calculated as 177, 165, and 158, respectively, using Equation (2).
  • FIG. 10A and FIG. 10B show histograms of grayscale images of unused throw-away chips used for verification and throw-away chips with a usage count of 100 times.
  • FIG. 11 shows the calculation result of the wear degree index E calculated with the threshold ⁇ as 177, 165, and 158.
  • the wear index E having threshold values ⁇ of 177, 165, and 158 is indicated by a solid line, a broken line, and a dashed line.
  • pixels having a luminance value of 165 or higher are hardly included, whereas in FIG. 10B, pixels having a luminance value of 165 or higher are increased and pixels having a luminance value of less than 165 are decreased. From this, it can be seen that the boundary between the surface of the unused throwaway tip that is not worn and the surface of the used throwaway tip that exhibits a high luminance value is the luminance value 165. That is, it can be seen from FIGS. 10A and 10B that the threshold ⁇ is about 165.
  • the threshold ⁇ is about 165 as described above, and 2% of the luminance values 177, 165, and 158 when P is 1%, 2%, and 3% of the total number of pixels.
  • the brightness value 165 at the time of is the closest. Therefore, it can be seen that it is appropriate to set the value of P to 2% of the total number of pixels in determining the threshold ⁇ .
  • the integral area P As described above, by setting the integral area P to about 2% of the total number of pixels of the image, the calculation of the area of about 2%, which is the noise of the entire image, is omitted, and the luminance value is calculated from the remaining 98% of the image. Since the transition can be analyzed, the analysis accuracy of wear can be improved.
  • the value of P is set to 2% of the total number of pixels in determining the threshold value ⁇ , but the set value is not limited to 2% and is arbitrary according to the inspection object, the inspection environment, and the like.
  • the processing in steps 21 to 24 described above is automatically executed by software stored in the computer 2, and the threshold value ⁇ is automatically calculated.
  • the processing in steps 21 to 24 may be performed before the processing in steps 11 to 14. That is, the threshold value ⁇ is determined in the processing of steps 21 to 24, and the state of the throw-away tip is determined by using the threshold value ⁇ in step 14 and the wear index E.
  • the state of the target tool is automatically determined based on the histogram indicating the distribution of the number of pixels with respect to the luminance value, the tool can be inspected with high accuracy by a simple method.
  • the state of the tool can be automatically determined just by photographing the cutting edge of the tool, so that a skillful technique is unnecessary and the tool can be used up to the real life. And cost can be reduced.
  • the wear index E used to determine the state of the throw-away tip is calculated only by the equation (1), the calculation is very simple and can be performed at high speed.
  • the state of the throw-away tip can be determined as long as the wear area is imaged. That is, it suffices if the wear target area is included in the inspection target image, and high positioning accuracy of the target tool and the camera 1 is not required.

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Abstract

　検査対象となる対象工具を撮像し、グレースケール画像を生成するグレースケール画像生成工程と、グレースケール画像について、輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、ヒストグラムに基づいて対象工具の状態を判定する判定工程と、を備える。

Description

工具検査方法及び工具検査装置
　本発明は、工具検査方法及び工具検査装置に関するものである。
　ＪＰ１９９７－２１８０３０Ａには、工具の形状欠損を検出する方法として、稜線が描く外周形状から微小量内側に入った線上をレーザーフォーカス変位計で走査し、走査線上の凹凸を検知する方法が開示されている。
　また、ＪＰ２０１０－１６２６７１Ａには、切削工具の状態を検査する方法として、切削工具を検査位置に第１の位置決めをしたとき、切削工具の第１位置及び第１先端位置を記憶し、切削工具を検査位置に第２の位置決めをしたとき、切削工具の第２位置及び第２先端位置を記憶し、第１先端位置と第２先端位置との差と、第１位置と第２位置との間の変位量とに基いて切削工具の摩耗量を求めることが開示されている。
　しかし、ＪＰ１９９７－２１８０３０Ａに記載の方法は、レーザ光の走査によって工具の欠損を検査するものであるため、装置が大掛かりとなり、また、検査に要する時間も長くなる。
　また、ＪＰ２０１０－１６２６７１Ａに記載の方法は、切削工具を特定の位置に位置決めする必要があるため、検査精度が切削工具の位置決め精度に影響を受ける。また、切削工具の位置決めに要する時間も長くなる。
　本発明は、簡単な方法で精度良く工具を検査することを目的とする。
　本発明のある態様によれば、工具検査方法であって、検査対象となる対象工具を撮像し、グレースケール画像を生成するグレースケール画像生成工程と、前記グレースケール画像について、輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、前記ヒストグラムに基づいて前記対象工具の状態を判定する判定工程と、を備える。
　本発明の別の態様によれば、工具検査装置であって、検査対象となる対象工具を撮像し、グレースケール画像を生成するグレースケール画像生成部と、前記グレースケール画像について、輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラムに基づいて前記対象工具の状態を判定する判定部と、を備える。
本発明の実施形態に係る工具検査装置の概略構成図である。 本発明の実施形態に係る工具検査方法の手順を示すフローチャートである。 使用回数０回の未使用スローアウェイチップのグレースケール画像を示す。 図３Ａのヒストグラムを示す。 使用回数１００回のスローアウェイチップのグレースケール画像を示す。 図４Ａのヒストグラムを示す。 スローアウェイチップの使用回数毎のヒストグラムを示す。 摩耗度指標Ｅの変化を示すグラフである。 手動抽出した摩耗領域の面積の変化を示すグラフである。 閾値εの決定方法の手順を示すフローチャートである。 未使用のスローアウェイチップのグレースケール画像のヒストグラムを示す。 未使用のスローアウェイチップのグレースケール画像のヒストグラムを示す。 使用回数１００回のスローアウェイチップのグレースケール画像のヒストグラムを示す。 閾値εを１７７、１６５、１５８として演算した摩耗度指標Ｅの変化を示すグラフである。
　以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
　本発明の実施形態に係る工具検査装置１００は、工具の状態を検査する装置である。本実施形態では、検査対象が各種工具のスローアウェイチップである場合について説明する。
　図１に示すように、工具検査装置１００は、加工装置に実装されたスローアウェイチップの刃先を撮像して検査対象画像を取得する画像取得部としてのカメラ１と、カメラ１にて取得した画像データの画像処理を行い、スローアウェイチップの状態を判定するコンピュータ２と、を備える。カメラ１は加工装置に取り付けられる。コンピュータ２は加工装置に隣接して設けてもよいし、加工装置と離れた場所に設けてもよい。
　コンピュータ２は、画像データを表示可能な表示部としてのディスプレイ２１と、ユーザからの指示が入力可能な入力部としてのキーボード２２及びマウス２３と、を備える。
　次に、図２を参照して、スローアウェイチップの検査方法について詳しく説明する。
　ステップ１１では、カメラ１を用いて加工装置に実装されたスローアウェイチップの刃先を撮像し、検査対象画像を取得する（画像取得工程）。具体的には、スローアウェイチップの逃げ面を撮像する。逃げ面に形成される摩耗面積は、すくい面に形成される摩耗面積と比較して加工に使用した回数に比例して増加する傾向を示す。したがって、逃げ面を撮像することによって、摩耗度合を適切に評価することができる。検査対象画像はカラー画像として取得する。
　ステップ１２では、ステップ１１にて取得した検査対象画像からグレースケール画像を生成する（グレースケール画像生成工程）。スローアウェイチップは、硬質素材を焼結して製造されるため、その表面には様々な着色がされていることが多い。このため、検査対象画像の色情報を用いてスローアウェイチップの摩耗を検出する方法では、摩耗を精度良く検出することができない。したがって、本実施形態では、検査対象画像からグレースケール画像を生成する。なお、ステップ１１にて取得したカラーの検査対象画像からグレースケール画像を生成するのではなく、カメラ１１で直接グレースケール画像を生成するようにしてもよい。
　ステップ１３では、ステップ１２で取得したグレースケール画像について、輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成する（ヒストグラム生成工程）。図３Ａに使用回数０回の未使用スローアウェイチップのグレースケール画像、図３Ｂにそのグレースケール画像のヒストグラムを示し、図４Ａに使用回数１００回のスローアウェイチップのグレースケール画像、図４Ｂにそのグレースケール画像のヒストグラムを示す。図３Ｂ及び４Ｂにおいて、横軸は輝度値（濃度値）、縦軸は画素数である。本実施形態では、輝度値は２５６階調で表され、輝度値０が黒、輝度値２５５が白を表す。
　図３Ｂに示すように、未使用スローアウェイチップのグレースケール画像のヒストグラムは、輝度値の低い領域（図中左側）に集中しているのに対して、図４Ｂに示すように、使用回数１００回のスローアウェイチップのグレースケール画像のヒストグラムは、輝度値の高い領域（図中右側）にも多くの画素数が存在し広がっている。これは、図４Ａに示すように、グレースケール画像では摩耗領域は輝度値が高く（白く）表示されるためである。
　図５に、スローアウェイチップの使用回数毎のヒストグラムを示す。図５に示す各ヒストグラムにおいても、図３Ｂ及び４Ｂと同様に、横軸は輝度値（濃度値）、縦軸は画素数である。図５からわかるように、使用回数の増加に伴って高い輝度値の画素数が増えている。このことから、高い輝度値の画素数は、摩耗領域の面積に比例する傾向を示すと言える。したがって、高い輝度値の画素数を定量的に測定することによって、摩耗面積を評価することができる。
　ステップ１４では、ステップ１３で取得したヒストグラムに基づいてスローアウェイチップの状態を判定する（判定工程）。具体的には、予め定められた所定輝度値以上の画素の総数を演算し、その総数に基づいてスローアウェイチップの状態を判定する。以下に詳しく説明する。
　図５に示す各ヒストグラム中の点線は、輝度値（階調値）１６５を示す。使用回数０回のヒストグラムは、輝度値１６５以上の画素をほとんど含まないのに対して、使用回数の増加に伴って輝度値１６５未満の画素数が減少して輝度値１６５以上の画素数が増加している。そこで、本実施形態では、輝度値１６５以上の画素の総数を演算し、その総数に基づいてスローアウェイチップの状態を判定する。
　具体的に説明すると、ヒストグラムｈ（ｘ）（ｘ：輝度値）の高輝度値領域の面積を摩耗度指標Ｅとして以下の式（１）のように定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）中εは、前記所定輝度値に該当する閾値であり、本実施形態では上述のように１６５に設定した。つまり、ヒストグラムにおいて、輝度値が１６５以上２５５以下の領域の面積を摩耗度指標Ｅとして演算する。なお、前記所定輝度値は１６５に限定されるものではなく、検査対象や検査環境等に応じて任意に設定される。
　得られた摩耗度指標Ｅに基づいてスローアウェイチップの状態を判定する。例えば、摩耗度指標Ｅが予め定められた所定値に達した場合には、スローアウェイチップが寿命と判定する。また、摩耗度指標Ｅの大きさに応じて劣化レベル１～５を予め設定しておき、劣化レベル５に達した場合にはスローアウェイチップが寿命と判定する。また、摩耗度指標Ｅとスローアウェイチップの使用回数との相関が規定されたマップ等を実験や経験則に基づいて予め設定しておき、式（１）にて演算された摩耗度指標Ｅを用いてマップを参照して使用回数を推定してスローアウェイチップの状態を判定する。
　以上で説明したステップ１２～１４の処理は、コンピュータ２に記憶されたソフトウエアによって自動で実行される。その結果、スローアウェイチップが寿命と判定されれば、交換を促す通知が発せられる。
　＜実施例＞
　次に、実施例について説明する。
　３つのスローアウェイチップ１，２，３を１回使用する毎に上記ステップ１１～１３の要領でヒストグラムを生成し、そのヒストグラムについて式（１）を用いて摩耗度指標Ｅを演算した。また、比較例として、スローアウェイチップ１，２，３を１０回使用する毎にスローアウェイチップの刃先の逃げ面を撮像し、摩耗領域を手動で抽出し、その抽出した摩耗領域の面積（画素数）を算出した。
　図６はスローアウェイチップ１，２，３の摩耗度指標Ｅの変化を示すグラフであり、図７はスローアウェイチップ１，２，３において手動抽出した摩耗領域の面積の変化を示すグラフである。図６及び７では、スローアウェイチップ１，２，３の値をそれぞれ実線、破線、一点鎖線にて示す。図６及び７からわかるように、両者は概ね一致した。このことから、本実施形態によれば、摩耗領域を高い精度で抽出できることが確認できた。したがって、本実施形態によれば、スローアウェイチップの状態を精度良く判定することができると言える。
　次に、図８を参照して、前記所定輝度値である閾値εの決定方法について説明する。
　スローアウェイチップが未使用の場合には、高輝度値領域は基本的には存在しないはずだが画像を撮影する際の照明条件やチップの反射によって一部分がノイズとして高輝度値を示す。その影響を減少させるために閾値εを未使用のスローアウェイチップの画像に基づいて決定する。以下に詳しく説明する。
　ステップ２１では、カメラ１を用いて未使用のスローアウェイチップの刃先を撮像し、基準画像を取得する。
　ステップ２２では、ステップ２１にて取得した基準画像からグレースケール画像を生成する。
　ステップ２３では、ステップ１３と同様に、ステップ２２で取得したグレースケール画像について、輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラム（図９参照）を生成する。
　ステップ２４では、ステップ２３にて取得したヒストグラムを用いて閾値εを決定する。その決定の方法について以下に詳しく説明する。
　まず、以下の式（２）を用いて、図９中矢印にて示すように最大輝度値から輝度値０へ向けてヒストグラムｈ（ｘ）の積分を行う。（２）式のＰは積分された面積であり、Ｐが予め定められた数値となった時の輝度値を閾値εと決定する。ここでは、予め定められた数値は、総ピクセル数の２％に設定される。Ｐが総ピクセル数の２％の時の輝度値は式（２）から１６５と演算される。したがって、閾値εは１６５に決定される。このように、本実施形態では、閾値εは、Ｐが総ピクセル数の２％の時の輝度値である１６５に決定される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　閾値εを決定するにあたってＰの数値を総ピクセル数の２％に設定したことを、以下のようにして検証した。
　Ｐが総ピクセル数の１％、２％、３％の時の輝度値を式（２）を用いて演算し、演算された輝度値を閾値εとして式（１）を用いて摩耗度指標Ｅを演算する。使用した画像サイズは1024×960ピクセルであり、総ピクセル数は983040である。Ｐが総ピクセル数の１％、２％、３％の時の輝度値は、式（２）を用いてそれぞれ１７７、１６５、１５８と演算される。
　検証に用いた未使用のスローアウェイチップ及び使用回数１００回のスローアウェイチップのグレースケール画像のヒストグラムを図１０Ａ及び図１０Ｂに示す。また、閾値εを１７７、１６５、１５８として演算した摩耗度指標Ｅの演算結果を図１１に示す。図１１では、閾値εが１７７、１６５、１５８の摩耗度指標Ｅをそれぞれ実線、破線、一点鎖線にて示す。
　図１０Ａでは輝度値１６５以上の画素をほぼ含まないのに対して、図１０Ｂでは輝度値１６５以上の画素が増加して輝度値１６５未満の画素が減少している。このことから、未使用のスローアウェイチップの摩耗していない表面と高い輝度値を示す使用済みスローアウェイチップの摩耗した表面とを区別する境界は、輝度値１６５であることがわかる。つまり、図１０Ａ及び図１０Ｂからは、閾値εは１６５程度であることがわかる。
　また、図１１に示すように、Ｐが総ピクセル数の１％、２％、３％と変化しても、摩耗度指標Ｅの時系列的な変動には大きな影響がないことがわかる。
　図１０Ａ及び図１０Ｂからは、上述のように閾値εは１６５程度であり、Ｐが総ピクセル数の１％、２％、３％の時の輝度値１７７、１６５、１５８のなかでは、２％の時の輝度値１６５が一番近い。よって、閾値εを決定するにあたってＰの数値を総ピクセル数の２％に設定することは、妥当であることがわかる。
　以上のように、積分面積Ｐを画像の総ピクセル数の２％程度に定めることによって、画像全体のノイズである２％程度の面積の計算を省略し、残り９８％程度の画像から輝度値の推移を解析することができるため、摩耗の解析精度を高めることができる。
　なお、本実施形態では、閾値εを決定するにあたってＰの数値を総ピクセル数の２％に設定したが、設定値は２％に限定されるものではなく検査対象や検査環境等に応じて任意に設定される。
　以上で説明したステップ２１～２４の処理は、コンピュータ２に記憶されたソフトウエアによって自動で実行され、閾値εは自動演算される。この閾値εの自動演算を図２に示すフローチャートに組み込む場合には、ステップ２１～２４の処理をステップ１１～１４の処理の前に行うようにすればよい。つまり、ステップ２１～２４の処理にて閾値εを決定し、ステップ１４にて閾値εを用いて摩耗度指標Ｅしてスローアウェイチップの状態を判定する。
　以上の実施形態によれば、以下に示す効果を奏する。
　本実施形態では、輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムに基づいて対象工具の状態が自動で判定されるため、簡単な方法で精度良く工具を検査することができる。
　従来は、工具の寿命を判断するには熟練した技術が必要であった。熟練した技術に頼らない場合には、安全な使用回数で工具を交換していた。しかし、本実施形態によれば、工具の刃先を撮影するだけで、自動で工具の状態を判定することができるため、熟練した技術が不要であり、かつ、工具を真の寿命まで使い切ることができ、費用を低減することができる。
　また、スローアウェイチップの状態の判定に用いられる摩耗度指標Ｅは、式（１）のみで演算されるため、演算が非常に簡単であり、高速に演算することができる。
　また、本実施形態はヒストグラムを利用するものであるため、摩耗領域を撮像さえすればスローアウェイチップの状態を判定することができる。つまり、検査対象画像に摩耗領域が含まれてさえいればよく、対象工具やカメラ１の高い位置決め精度は要求されない。
　以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。
　本願は２０１４年３月２７日に日本国特許庁に出願された特願２０１４－０６５９７４に基づく優先権を主張し、この出願の全ての内容は参照により本明細書に組み込まれる。

Claims (4)

  1. 　工具検査方法であって、
    　検査対象となる対象工具を撮像し、グレースケール画像を生成するグレースケール画像生成工程と、
    　前記グレースケール画像について、輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、
    　前記ヒストグラムに基づいて前記対象工具の状態を判定する判定工程と、
    を備える工具検査方法。
  2. 　請求項１に記載の工具検査方法であって、
    　前記判定工程は、予め定められた所定輝度値以上の画素の総数を前記ヒストグラムに基づいて演算し、当該総数に基づいて前記対象工具の状態を判定する工具検査方法。
  3. 　請求項２に記載の工具検査方法であって、
    　前記所定輝度値は、未使用の対象工具のグレースケール画像について輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成し、最大輝度値から輝度値０へ向けて当該ヒストグラムの積分を行い、当該積分値が予め定められた数値となった時の輝度値に設定される工具検査方法。
  4. 　工具検査装置であって、
    　検査対象となる対象工具を撮像し、グレースケール画像を生成するグレースケール画像生成部と、
    　前記グレースケール画像について、輝度値に対する画素数の分布を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
    　前記ヒストグラムに基づいて前記対象工具の状態を判定する判定部と、
    を備える工具検査装置。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105784713A (zh) * 2016-03-11 2016-07-20 南京理工大学 基于机器视觉的密封圈表面缺陷检测方法
CN108961252A (zh) * 2018-07-27 2018-12-07 Oppo（重庆）智能科技有限公司 检测logo粘贴不良的方法、电子装置及计算机可读存储介质
CN109374632A (zh) * 2018-10-08 2019-02-22 惠科股份有限公司 一种显示面板的检测方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60114448A (ja) * 1983-11-23 1985-06-20 カ−ニ−・アンド・トレツカ−・マ−ウイン・リミテツド 物品の検査方法および装置
JPS61293754A (ja) * 1985-06-20 1986-12-24 Agency Of Ind Science & Technol 工具摩耗測定のための画像処理方法
JPH08193959A (ja) * 1995-01-12 1996-07-30 Nachi Fujikoshi Corp 検査対象物の表面傷検出装置及び方法
JPH09113465A (ja) * 1995-10-18 1997-05-02 Nippon Steel Corp 亜鉛メッキ系鋼板用表面欠陥検出装置
JPH09192983A (ja) * 1996-01-11 1997-07-29 Toshiba Mach Co Ltd 工具損耗量計測方法
JP2013029520A (ja) * 2007-10-01 2013-02-07 Republic Of Korea Management Rural Development Administration 白米及び玄米の外観品位測定方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5361308A (en) * 1992-01-10 1994-11-01 General Motors Corporation 3-D measurement of cutting tool wear

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60114448A (ja) * 1983-11-23 1985-06-20 カ−ニ−・アンド・トレツカ−・マ−ウイン・リミテツド 物品の検査方法および装置
JPS61293754A (ja) * 1985-06-20 1986-12-24 Agency Of Ind Science & Technol 工具摩耗測定のための画像処理方法
JPH08193959A (ja) * 1995-01-12 1996-07-30 Nachi Fujikoshi Corp 検査対象物の表面傷検出装置及び方法
JPH09113465A (ja) * 1995-10-18 1997-05-02 Nippon Steel Corp 亜鉛メッキ系鋼板用表面欠陥検出装置
JPH09192983A (ja) * 1996-01-11 1997-07-29 Toshiba Mach Co Ltd 工具損耗量計測方法
JP2013029520A (ja) * 2007-10-01 2013-02-07 Republic Of Korea Management Rural Development Administration 白米及び玄米の外観品位測定方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105784713A (zh) * 2016-03-11 2016-07-20 南京理工大学 基于机器视觉的密封圈表面缺陷检测方法
CN108961252A (zh) * 2018-07-27 2018-12-07 Oppo（重庆）智能科技有限公司 检测logo粘贴不良的方法、电子装置及计算机可读存储介质
CN108961252B (zh) * 2018-07-27 2021-06-08 Oppo（重庆）智能科技有限公司 检测logo粘贴不良的方法、电子装置及计算机可读存储介质
CN109374632A (zh) * 2018-10-08 2019-02-22 惠科股份有限公司 一种显示面板的检测方法及系统

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