(57)【要約】【課題】高い精度で簡単に部品の形状を検査する。【解決手段】部品５の形状検査方法であって、部品５の輪郭部の一部に対応する比較データである点群のデータを比較点群データとして読み込む比較点群データ読み込み工程と、部品５の画像データを取得する画像データ取得工程と、部品５の画像データから比較データに対応する対応データを取得する対応データ取得工程と、対応データから点群のデータである画像点群データを抽出する画像点群データ抽出工程と、画像点群データを比較点群データと比較して部品５の形状の良否を判断する判断工程と、を有する部品５の形状検査方法。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
部品の形状検査方法であって、
前記部品の輪郭部の一部に対応する比較データである点群のデータを比較点群データとして読み込む比較点群データ読み込み工程と、
前記部品の画像データを取得する画像データ取得工程と、
前記部品の画像データから前記比較データに対応する対応データを取得する対応データ取得工程と、
前記対応データから点群のデータである画像点群データを抽出する画像点群データ抽出工程と、
前記画像点群データを前記比較点群データと比較して前記部品の形状の良否を判断する判断工程と、
を有することを特徴とする部品の形状検査方法。
【請求項２】
請求項１に記載の部品の形状検査方法において、
前記部品は歯車であり、前記部品の輪郭部の一部に対応する範囲は前記歯車の少なくとも１つの歯を含むことを特徴とする部品の形状検査方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の部品の形状検査方法において、
前記比較点群データは、前記画像点群データよりも１０倍以上のデータ数であることを特徴とする部品の形状検査方法。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の部品の形状検査方法において、
前記比較点群データは、法線情報を有し、
前記比較点群データ読み込み工程は、前記法線情報に基づいて前記部品の輪郭部の位置のデータを読み込むことを特徴とする部品の形状検査方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の部品の形状検査方法において、
前記画像点群データ抽出工程として、ピクセル単位で前記画像点群データを抽出する第１画像点群データ抽出工程と、サブピクセル単位で前記画像点群データを抽出する第２画像点群データ抽出工程と、を有することを特徴とする部品の形状検査方法。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の部品の形状検査方法において、
前記画像点群データ抽出工程で抽出した前記画像点群データから前記判断工程で使用しないデータを抽出する不使用データ抽出工程を有することを特徴とする部品の形状検査方法。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の部品の形状検査方法において、
前記画像点群データ抽出工程で抽出した前記画像点群データを変換するデータ変換工程を有し、
前記判断工程は、前記データ変換工程で変換したデータを用いて前記部品の形状の良否を判断することを特徴とする部品の形状検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部品の形状検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、様々な部品の形状検査方法が使用されている。例えば、特許文献１には、歯車の形状検査方法であって、検査対象の歯車全体の画像データを歯車全体のＣＡＤデータと比較する方法が開示されている。また、特許文献２には、パターン画像を用いて歯車の歯数を算出する歯車の歯数算出方法が開示されている。また、特許文献３には、基板上のパターン要素のエッジを抽出する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１６６８１４号公報
【特許文献２】特開２００１−９９６２６号公報
【特許文献３】特開２００２−１１６００７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載される歯車の形状検査方法は、歯車の歯の形状やピッチなど局所的な観点からは全体において基準に達しており本来なら使用可能である歯車であっても、歯車全体同士で比較することで歯車の両端部分の距離が離れることで一端部分に合せて他端部分を判断すると基準から外れ、使用不可能と判断されてしまう場合がある。また、歯車全体のデータが必要なことからデータ量が多くなり、検査の負荷が大きい。また、特許文献２に記載される歯数算出方法は、パターン画像を用いるためデータ量が多くなり、検査の負荷が大きい。そして、特許文献３に記載されるエッジ抽出方法も、データ量が多くなり、検査の負荷が大きい。このように、従来の部品の形状検査方法は、高い精度で簡単に部品の形状を検査することが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための本発明の部品の形状検査方法は、前記部品の輪郭部の一部に対応する比較データである点群のデータを比較点群データとして読み込む比較点群データ読み込み工程と、前記部品の画像データを取得する画像データ取得工程と、前記部品の画像データから前記比較データに対応する対応データを取得する対応データ取得工程と、前記対応データから点群のデータである画像点群データを抽出する画像点群データ抽出工程と、前記画像点群データを前記比較点群データと比較して前記部品の形状の良否を判断する判断工程と、を有することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の部品の形状検査方法を実行可能なシステム例を表す概略図。
【図２】モニターに表示された画像であって、本発明の一実施例に係る部品の形状検査方法により形状検査を行う部品例を表す概略図。
【図３】本発明の一実施例に係る部品の形状検査方法のフローチャート。
【図４】モニターに表示された画像であって、本発明の一実施例に係る部品の比較データ例を表す概略図。
【図５】モニターに表示された画像であって、本発明の一実施例に係る部品の形状検査方法で使用する比較点群データの例を表す概略図。
【図６】モニターに表示された画像であって、本発明の一実施例に係る部品の形状検査方法で使用する円形画像を表す概略図。
【図７】モニターに表示された画像であって、本発明の一実施例に係る部品の形状検査方法で使用する円形画像を帯状画像にして表したグラフ。
【図８】モニターに表示された画像であって、本発明の一実施例に係る部品の形状検査方法で使用する帯状画像であって、中心位置がずれている場合の帯状画像と中心位置調整を行った後の帯状画像とを表すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
最初に、本発明について概略的に説明する。  
上記課題を解決するための本発明の第１の態様の部品の形状検査方法は、前記部品の輪郭部の一部に対応する比較データである点群のデータを比較点群データとして読み込む比較点群データ読み込み工程と、前記部品の画像データを取得する画像データ取得工程と、前記部品の画像データから前記比較データに対応する対応データを取得する対応データ取得工程と、前記対応データから点群のデータである画像点群データを抽出する画像点群データ抽出工程と、前記画像点群データを前記比較点群データと比較して前記部品の形状の良否を判断する判断工程と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本態様によれば、部品の輪郭部の一部に対応する範囲に基づいて部品の形状の良否を判断することで高い精度で部品の形状を検査することができる。部品の輪郭部は部品の性能に大きく関わる部分であるとともに形状がはっきりしている為である。また、部品全体の画像を比較するのではなく部品の輪郭部の一部の画像を比較するとともに、点群のデータ同士を比較する。このため、データ量が多くなりすぎることを抑制し、検査の負荷を低下させることができる。すなわち、本態様によれば、高い精度で簡単に部品の形状を検査することができる。
【０００９】
本発明の第２の態様の部品の形状検査方法は、前記第１の態様において、前記部品は歯車であり、前記部品の輪郭部の一部に対応する範囲は前記歯車の少なくとも１つの歯を含むことを特徴とする。
【００１０】
部品としての歯車は、様々な装置で多量に使用される場合が多いが、本態様によれば、高い精度で簡単に歯車の形状を検査することができる。
【００１１】
本発明の第３の態様の部品の形状検査方法は、前記第１または第２の態様において、前記比較点群データは、前記画像点群データよりも１０倍以上のデータ数であることを特徴とする。
【００１２】
本態様によれば、比較点群データは画像点群データよりも１０倍以上のデータ数であるので、各画像点群データをより好ましい比較点群データと比較することができ、特に高い精度で部品の形状を検査することができる。
【００１３】
本発明の第４の態様の部品の形状検査方法は、前記第１から第３のいずれか１つの態様において、前記比較点群データは、法線情報を有し、前記比較点群データ読み込み工程は、前記法線情報に基づいて前記部品の輪郭部の位置を読み込むことを特徴とする。
【００１４】
法線に沿ってデータを判断することでデータの判断精度が高くなるが、本態様によれば、比較点群データは法線情報を有し、法線情報に基づいて部品の輪郭部の位置を読み込むので、法線に沿ってデータを判断することができ、特に高い精度で部品の形状を検査することができる。
【００１５】
本発明の第５の態様の部品の形状検査方法は、前記第１から第４のいずれか１つの態様において、前記画像点群データ抽出工程として、ピクセル単位で前記画像点群データを抽出する第１画像点群データ抽出工程と、サブピクセル単位で前記画像点群データを抽出する第２画像点群データ抽出工程と、を有することを特徴とする。
【００１６】
本態様によれば、ピクセル単位で画像点群データを抽出する第１画像点群データ抽出工程と、サブピクセル単位で画像点群データを抽出する第２画像点群データ抽出工程と、を有する。すなわち、粗検査と詳細検査とを実行することで、速くかつ高精度に部品の形状を検査することができる。
【００１７】
本発明の第６の態様の部品の形状検査方法は、前記第１から第５のいずれか１つの態様において、前記画像点群データ抽出工程で抽出した前記画像点群データから前記判断工程で使用しないデータを抽出する不使用データ抽出工程を有することを特徴とする。
【００１８】
本態様によれば、部品の形状の良否判断の精度を低下させるノイズデータを判断工程で使用しない不使用データとして抽出できるので、特に高い精度で部品の形状を検査することができる。
【００１９】
本発明の第７の態様の部品の形状検査方法は、前記第１から第６のいずれか１つの態様において、前記画像点群データ抽出工程で抽出した前記画像点群データを変換するデータ変換工程を有し、前記判断工程は、前記データ変換工程で変換したデータを用いて前記部品の形状の良否を判断することを特徴とする。
【００２０】
本態様によれば、画像点群データを変換するデータ変換工程を有するので、例えば円形画像を帯状画像に変換することで複数の同様の形状部分を速くかつ高精度に比較することや、例えば中心位置がずれて取得された画像データの中心位置を修正することなどが可能になり、特に高い精度で部品の形状を検査することができる。
【００２１】
以下に、本発明の一実施例に係る部品の形状検査方法について、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
＜部品の形状検査システム＞  
最初に、本発明の部品の形状検査方法を実行可能な一実施例としての部品の形状検査システム１について図１及び図２を用いて説明する。
【００２３】
図１で表されるように、本実施例の形状検査システム１は、モニター２ａや記憶部２ｂなどを有するＰＣ２と、テレセントリックレンズ４を備えたカメラ３と、測定対象である歯車５などの部品を載置可能な透明のステージ６と、ステージ６に向け光を照射する照明装置７と、を備えている。ここで、カメラ３、ステージ６及び照明装置７はＰＣ２と接続されており、作業者はＰＣ２にインストールされたソフトウェアを用いてカメラ３、ステージ６及び照明装置７を動作させることが可能である。
【００２４】
照明装置７から照射された光はステージ６を透過可能な構成となっており、カメラ３は例えば図２で表されるような画像を撮影することができる。そして、ＰＣ２は、カメラ３で撮影された画像を画像データとして取得可能な構成となっている。また、ＰＣ２は、ハードディスクやＲＡＭなどの記憶部２ｂを有しているので、作業者が記憶部２ｂに部品の形状の良否を比較するための比較データを格納することが可能な構成になっている。なお、比較データとしては、ＣＡＤデータなどを用いることができる。
【００２５】
ここで、本実施例のステージ６は透明なガラスでできているが、照明装置７から照射された光を透過する構成であれば、ガラス製でなくてもよく、樹脂製のものなども使用可能である。また、本実施例のカメラ３は、１２００万画素のモノクロ画像を撮影可能なカメラであり、テレセントリックレンズ４を備えることで歪みの少ない画像を撮影可能となっているが、カメラ３の構成に特に限定はない。また、本実施例の照明装置７は、カメラ３と対向する側から光を照射する構成となっているが、ステージ６に対してカメラ３側から光を照射する構成のものを使用することも可能である。
【００２６】
＜部品の形状検査方法＞  
次に、図３のフローチャートを用い、図２、並びに、図４から図８を参照しながら、本実施例に係る部品の形状検査方法について説明する。なお、本実施例の部品の形状検査方法においては、部品として腕時計用の歯車５を使用するが、本発明の部品の形状検査方法は、検査する部品についての限定はなく、歯車以外にも様々な部品を検査可能である。
【００２７】
本実施例の部品の形状検査方法を開始すると、最初に、ステップＳ１１０で、歯車５の形状の良否を比較するための図４で表されるような比較データであるＣＡＤデータから、比較点群データを読み込む。なお、図４は、モニター２ａに表示された歯車５のＣＡＤデータを表している。本実施例のＣＡＤデータはＤＸＦ形式のデータであるが、データの形式に特に限定はない。また、本実施例のＣＡＤデータは歯車５の歯５ａの輪郭部などの線部がベクトルデータとなっており、該ベクトルデータを点群のデータに変換したものが比較点群データである。本実施例においては、数μｍオーダーの誤差を測定するが、該オーダーでの誤差を測定するため、比較点群データは０．１μｍの精度となるように変換される。
【００２８】
ステップＳ１１０で読み込まれた比較点群データは、図５に示されるモニター２ａに表示された３種類のモデルで表されるように、歯５ａの形状判定用の１歯分の点群データＡと、隣接する歯５ａのピッチ判定用である隣接する２歯分の点群データＢまたは１歯分と該１歯分の歯と隣接する両側の半歯分ずつの点群データＣと、を有する。
【００２９】
なお、比較点群データを構成する各データは、法線情報を持っている。すなわち、変換前のベクトルデータのベクトル方向と直交する方向の情報を持っている。法線情報を持ち、法線に沿う方向において歯車５の輪郭部である歯５ａのエッジの位置を判断することで高い精度で歯５ａのエッジの位置を判断することができる。
【００３０】
次に、ステップＳ１２０で、カメラ３でステージ６に載置された歯車５の画像を撮影することで画像データを取得する。該画像データは、図２に対応する。なお、本実施例においては３つの歯車５の画像データが本ステップにより取得される。
【００３１】
次に、ステップＳ１２０で取得された画像データに対して、ステップＳ１３０で、パターンサーチを行う。該パターンサーチは１つの歯車５ごとに行われる。具体的には、パターンサーチ用のパターンは、予め記憶部２ｂに歯車１個分の濃淡画像が記憶されており、該パターンと合致する画像データをサーチすることで行われる。なお、本ステップは、該パターンまたは該画像データを回転させてサーチすることができるので、歯車５がどのような回転方向における角度でステージ６に載置されていても、精度よくサーチすることができる。本実施例においては図２で表される３つの歯車５が本ステップでサーチされる。
【００３２】
次に、ステップＳ１４０で、１つ目の歯車５の画像データにおいて、比較点群データに対応する対応データを取得する。なお、本ステップにおいては、歯車５の全周分のデータを対応データとすることもできるが、本実施例では、図６の始点Ｐ１から終点Ｐ２までの円弧領域だけを対象にするように指定している。本実施例では、始点Ｐ１及び終点Ｐ２をその後の処理がし易いように歯５ａの谷の部分の最凹部としているが、始点Ｐ１及び終点Ｐ２の位置に特に限定はない。
【００３３】
次に、ステップＳ１５０で、ステップＳ１４０で取得した対応データから歯車５の輪郭部における画像点群データを抽出する。本実施例では、該画像点群データの抽出は、Ｃａｎｎｙ法によるアルゴリズムを用いてピクセル単位で高速に画像点群データを抽出する。しかしながら、画像点群データの抽出方法に特に限定はない。
【００３４】
次に、ステップＳ１６０で、ノイズを不使用データとして除去するために、画像点群データをラベリングしてグループ化し、グループ化された複数のグループのうちの最大の面積のグループの画像点群データを歯車５の輪郭部を表す画像点群データとする。すなわち、該画像点群データから外れたデータはノイズとして除去され不使用データとなる。
【００３５】
次に、ステップＳ１７０で、ステップＳ１６０で求めた歯車５の輪郭部を表す画像点群データを図６で表される歯車５の中心５ｃから見た距離のデータに変換し、さらに、該画像点群データの角度情報から反時計回りにソートして図７で表されるような山谷のプロファイルに変換する。すなわち、略円周状に位置する歯車５の画像点群データを極座標から直交座標に変換することで、円形画像を帯状画像に変換する。本ステップのデータ変換により、１歯分の画像点群データの抽出のほか、隣接する２歯分の画像点群データの抽出及び１歯分と該１歯分の歯と隣接する両側の半歯分ずつの画像点群データの抽出が可能になる。
【００３６】
次に、ステップＳ１８０で、歯車５の画像データにおいて、歯車５の中心５ｃの位置が合っているか否かを判断し、中心５ｃの位置が合っていると判断した場合はステップＳ２００に進み、中心５ｃの位置が合っていないと判断した場合はステップＳ１９０に進む。中心５ｃの位置が合っている場合は、図７及び図８の実線で表されるような山谷のプロファイルになる。一方、中心５ｃの位置が合っていない場合は、図８の破線で表されるような山谷のプロファイルになる。
【００３７】
ステップＳ１９０においては、例えば、歯車５の輪郭部を表す画像点群データから最大ピーク点群を抽出し、該最大ピーク点群を用いて円近似し、その中心を新たな中心として設定することなどにより、中心位置合わせが行われる。そして、ステップＳ１９０の実行後は、ステップＳ１４０に戻る。なお、ステップＳ１９０の実行後は、ステップＳ１７０のデータ変換において、図８の破線で表されるような山谷のプロファイルから図８の実線で表されるような山谷のプロファイルになる。
【００３８】
ステップＳ２００においては、ノイズを除去するために画像中の模様の粗い細かいに応じてフィルタリングをするローパス処理を行い、図７で表されるような山谷のプロファイルからピーク点を抽出する。ピーク点の抽出は、例えば、画像点群データの平均値を超えている点と下回っている点とを抽出し、平均値を超えている点と下回っている点との間の最大値の点を最大ピーク点、平均値を超えている点と下回っている点との間の最小値の点を最小ピーク点、として抽出することなどにより行われる。
【００３９】
次に、ステップＳ２１０で、隣接する最小ピーク点−最大ピーク点−最小ピーク点までの画像点群データを１つの歯５ａに対応する画像点群データとして、各歯５ａ単位の画像点群データを抽出する。本ステップで抽出される画像点群データは、各歯５ａの形状判定用の１歯分の画像点群データに対応する。
【００４０】
次に、ステップＳ２２０で、隣接する最小ピーク点−最大ピーク点−最小ピーク点−最大ピーク点−最小ピーク点までの２歯分の画像点群データを抽出することで、ピッチ判定用である隣接する２歯分の画像点群データを抽出する。或いは、隣接する最大ピーク点−最小ピーク点−最大ピーク点−最小ピーク点−最大ピーク点までの１歯分と該１歯分の歯と隣接する両側の半歯分ずつの画像点群データを抽出することで、ピッチ判定用である１歯分と該１歯分の歯と隣接する両側の半歯分ずつの画像点群データを抽出する。
【００４１】
次に、ステップＳ２３０で、ステップＳ１１０の比較点群データと、ステップＳ２１０の各歯５ａの形状判定用の画像点群データと、を歯５ａごとに一次マッチングする。マッチング方法としては、例えば、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ）を用いたマッチング方法などを実行可能である。なお、ＩＣＰを用いる場合、比較点群データと画像点群データとの初期位置のずれが大きいと結果が収束しないので、比較点群データに対する画像点群データの角度を歯車５の重心を合わせて３０度ずつ１２回分ずらしながらマッチングを行い、評価スコアが一番よい結果を選択することができる。そして、比較点群データに対応する画像点群データを抽出し、該画像点群データに、対応する比較点群データの法線情報を付与する。
【００４２】
次に、ステップＳ２４０で、ステップＳ２３０で抽出した画像点群データごとに、サブピクセル単位で歯５ａのエッジの位置を抽出可能なアルゴリズムを使用して詳細な画像点群データを抽出する。詳細な画像点群データの抽出は、例えば、歯車５の輪郭部に直交する方向の輝度プロファイルを取得し、該輝度プロファイルを用いることで、サブピクセル単位で歯５ａのエッジの位置を抽出することができる。ここで、ＣＡＤデータから輪郭部に直交する法線情報を得ることが可能である。このため、上記のように、各々の比較点群データは該法線情報を有している。
【００４３】
次に、ステップＳ２５０で、ステップＳ２４０で抽出した詳細な画像点群データを用いて、ステップＳ２３０と同様な方法で、歯５ａごとに二次マッチングする。なお、本ステップでは、一次マッチングの実行結果を利用できるので、例えば、比較点群データに対する画像点群データの角度を３０度ずつ１２回分ずらしながらマッチングを行うことなどは省略できる。
【００４４】
次に、ステップＳ２６０で、ステップＳ２５０でマッチングした比較点群データと詳細な画像点群データとを比較する。具体的には、比較点群データと詳細な画像点群データとの間の誤差を求める。例えば、歯車５の重心からの距離が画像点群データの方が長い場合は＋誤差、歯車５の重心からの距離が比較点群データの方が長い場合は−誤差とする。すなわち、本ステップで歯車５における各歯５ａの形状の良否を判断する。
【００４５】
次に、ステップＳ２７０で、ステップＳ２３０からステップＳ２５０までの各ステップと同様なステップにより、ステップＳ２２０で抽出した隣接する２歯分の画像点群データまたは１歯分の歯と隣接する両側の半歯分ずつの画像点群データを用いて、隣接する歯５ａ間のピッチ誤差を測定する。すなわち、本ステップで歯車５における隣接する歯５ａ間のピッチの良否を判断する。
【００４６】
そして、ステップＳ２８０で、他にステップＳ１３０においてパターンサーチされた別の歯車５があるかどうかを判断し、ステップＳ１３０においてパターンサーチされたすべての歯車５に対してステップＳ１４０からステップＳ２８０までを繰り返し、本実施例の部品の形状検査方法を終了する。なお、本実施例においては、図２で表されるように、３つの歯車５がステップＳ１３０においてパターンサーチされるので、ステップＳ１４０からステップＳ２８０までを３回繰り返す。
【００４７】
上記のように、本実施例の部品の形状検査方法は、ステップＳ１１０に対応し、歯車５の輪郭部の一部に対応する比較データである点群のデータを比較点群データとして読み込む比較点群データ読み込み工程を有している。また、ステップＳ１２０に対応し、歯車５の画像データを取得する画像データ取得工程を有している。また、ステップＳ１４０に対応し、歯車５の画像データから比較データに対応する対応データを取得する対応データ取得工程を有している。また、ステップＳ１５０、ステップＳ２１０、ステップＳ２２０及びステップＳ２４０に対応し、対応データから点群のデータである画像点群データを抽出する画像点群データ抽出工程を有している。また、ステップＳ２６０及びステップＳ２７０に対応し、画像点群データを比較点群データと比較して歯車５の形状の良否を判断する判断工程を有している。
【００４８】
本実施例の部品の形状検査方法を実行することで、歯車５の輪郭部の一部に対応する範囲に基づいて歯車５の形状の良否を判断することで高い精度で歯車５の形状を検査することができる。歯車５の輪郭部は歯車５の性能に大きく関わる部分であるとともに形状がはっきりしている為である。また、歯車５全体の画像を比較するのではなく歯車５の輪郭部の一部の画像を比較するとともに、点群のデータ同士を比較する。このため、データ量が多くなりすぎることを抑制し、検査の負荷を低下させることができる。すなわち、本実施例の部品の形状検査方法を実行することで、高い精度で簡単に歯車５の形状を検査することができる。
【００４９】
また、本実施例の部品の形状検査方法で検査可能な部品は歯車５であり、歯車５の輪郭部の一部に対応する範囲は歯車５の少なくとも１つの歯５ａを含む範囲である。部品としての歯車５は、様々な装置で多量に使用される場合が多いが、本実施例の部品の形状検査方法を実行することで、高い精度で簡単に歯車５の形状を検査することができる。
【００５０】
また、上記のように、比較点群データは、０．１μｍの精度となるように変換され、数μｍオーダーの誤差を測定する画像点群データよりも１０倍以上のデータ数である。このため、本実施例の部品の形状検査方法を実行することで、各画像点群データをより好ましい比較点群データと比較することができ、特に高い精度で歯車５の形状を検査することができる。
【００５１】
また、上記のように比較点群データは法線情報を有しており、ステップＳ１１０の比較点群データ読み込み工程では、法線情報に基づいて歯車５の輪郭部の位置を読み込むことができる。法線に沿ってデータを判断することでデータの判断精度が高くなるが、本実施例の部品の形状検査方法においては、比較点群データは法線情報を有し、法線情報に基づいて歯車５の輪郭部の位置を読み込むので、法線に沿ってデータを判断することができ、特に高い精度で歯車５の形状を検査することができる。
【００５２】
また、上記のように、本実施例の部品の形状検査方法においては、画像点群データ抽出工程として、ピクセル単位で画像点群データを抽出する第１画像点群データ抽出工程としてのステップＳ１５０と、サブピクセル単位で画像点群データを抽出する第２画像点群データ抽出工程としてのステップＳ２４０と、を有している。すなわち、本実施例の部品の形状検査方法を実行することで、粗検査と詳細検査とを実行でき、速くかつ高精度に歯車５の形状を検査することができる。
【００５３】
また、上記のように、本実施例の部品の形状検査方法においては、ステップＳ１５０の画像点群データ抽出工程で抽出した画像点群データから、ステップＳ２６０及びステップＳ２７０の判断工程で使用しないデータを抽出する、ステップＳ１６０に対応する不使用データ抽出工程を有している。このため、本実施例の部品の形状検査方法を実行することで、特に高い精度で歯車５の形状を検査することができる。
【００５４】
また、上記のように、本実施例の部品の形状検査方法においては、ステップＳ１７０及びステップＳ１９０に対応し、ステップＳ１５０の画像点群データ抽出工程で抽出した画像点群データを変換するデータ変換工程を有している。そして、ステップＳ２６０及びステップＳ２７０の判断工程は、データ変換工程で変換したデータを用いて歯車５の形状の良否を判断することができる。このため、本実施例の部品の形状検査方法を実行し、例えばステップＳ１７０を実行することで、円形画像を帯状画像に変換することで複数の同様の形状部分を速くかつ高精度に比較することができる。また、本実施例の部品の形状検査方法を実行し、例えばステップＳ１９０を実行することで、中心位置がずれて取得された画像データの中心位置を修正することが可能になり、特に高い精度で部品の形状を検査することができる。
【００５５】
なお、本発明は上記実施例に限定されることなく、特許請求の範囲に記載した発明の範囲内で種々の変形が可能であり、それらも本発明の範囲内に含まれることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００５６】
１…部品の形状検査システム、２…ＰＣ、２ａ…モニター、
２ｂ…記憶部、３…カメラ、４…テレセントリックレンズ、５…歯車（部品）、
５ａ…歯、５ｃ…中心、６…ステージ、７…照明装置、Ｐ１…始点、Ｐ２…終点
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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