(57)【要約】【課題】液体状物質の正確な劣化判定を行う。【解決手段】液体状物質の劣化判定方法では、外光を遮断する箱部の内部に、劣化判定対象の液体状物質を一定の厚さで載置部の載置面上に載置する。そして、箱部に設けられた撮影穴を通して、載置面上に載置された劣化判定対象の液体状物質の画像を画像取得部により取得する。そして、劣化判定システムの異物判定部によって、画像の画像処理結果に基づいて劣化判定対象の液体状物質に含まれる異物を判定する。【選択図】図５
2020153717.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
液体状物質の劣化判定方法であって、
外光を遮断する箱部の内部に、劣化判定対象の液体状物質を一定の厚さで載置部の載置面上に載置し、
前記箱部に設けられた撮影穴を通して、前記載置面上に載置された前記劣化判定対象の液体状物質の画像を画像取得部により取得し、
劣化判定システムの異物判定部によって、前記画像の画像処理結果に基づいて前記劣化判定対象の液体状物質に含まれる異物を判定する
ことを特徴とする劣化判定方法。
【請求項２】
さらに、
前記劣化判定システムの色判定部によって、前記画像の各色相の値に基づいて前記劣化判定対象の液体状物質の劣化を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の劣化判定方法。
【請求項３】
さらに、
前記箱部の内部に、
複数の所定パターンが描かれたパターン部をセットし、
前記複数の所定パターン上の全面にわたるように、前記劣化判定対象の液体状物質を一定の厚さで前記載置面上に載置し、
前記撮影穴を通して、前記複数の所定パターン上の全面にわたるように前記載置面上に載置された前記劣化判定対象の液体状物質の前記所定パターン上の画像を画像取得部により取得し、
前記劣化判定システムの濁度判定部によって、前記所定パターン上の画像の画像処理により検出された前記所定パターンの個数に基づいて前記劣化判定対象の液体状物質の濁度を判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の劣化判定方法。
【請求項４】
前記劣化判定システムの劣化度判定部によって、
前記異物判定部により判定された前記劣化判定対象の液体状物質の領域の総面積に対する前記異物が含まれる領域の面積の割合が閾値以上、かつ、前記異物が含まれる領域における前記異物の濃度が閾値以上の場合に、前記劣化判定対象の液体状物質を最も劣化が進行していると判定し、
前記割合が閾値未満、または、前記濃度が閾値未満の場合に、前記劣化判定対象の液体状物質の劣化を、前記色判定部および前記濁度判定部による判定結果に基づいて判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の劣化判定方法。
【請求項５】
液体状物質の劣化判定の際に用いる劣化判定用治具であって、
劣化判定対象の液体状物質を一定の厚さで載置するための載置面を有する載置部と、
前記載置面上に載置された前記劣化判定対象の液体状物質に光を照射するための発光部と、
前記載置面上に載置された前記劣化判定対象の液体状物質を透過させることで該液体状物質の濁度を判定するための複数の所定パターンが描かれたパターン部と、
前記載置部、発光部、および前記パターン部を収容して外光を遮断するとともに、前記載置面上に載置された前記劣化判定対象の液体状物質の劣化を判定するために用いる該液体状物質の画像を画像取得部により一定距離から撮影可能とする撮影穴が設けられた箱部と
を有することを特徴とする液体状物質の劣化判定用治具。
【請求項６】
液体状物質の劣化判定システムであって、
外光を遮断する箱部の内部に、一定の厚さで載置部の載置面上に載置された劣化判定対象の液体状物質に含まれる異物を、前記箱部に設けられた撮影穴を通して画像取得部により撮影した該液体状物質の画像の画像処理結果に基づいて判定する異物判定部と、
前記画像の各色相の値に基づいて前記劣化判定対象の液体状物質の劣化を判定する色判定部と、
前記箱部の内部にセットされたパターン部に描かれた複数の所定パターン上の全面にわたるように一定の厚さで前記載置面上に載置された前記劣化判定対象の液体状物質の濁度を、前記撮影穴を通して前記画像取得部により撮影した該液体状物質の前記所定パターン上の画像の画像処理により検出された前記所定パターンの個数に基づいて判定する濁度判定部と、
前記劣化判定対象の液体状物質の領域の総面積に対する前記異物が含まれる領域の面積の割合が閾値以上、かつ、前記異物が含まれる領域における前記異物の濃度が閾値以上の場合に、前記劣化判定対象の液体状物質を最も劣化が進行していると判定し、前記割合が閾値未満、または、前記濃度が閾値未満の場合に、前記劣化判定対象の液体状物質の劣化を、前記色判定部および前記濁度判定部による判定結果に基づいて判定する劣化度判定部と
を有することを特徴とする劣化判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、グリス等の液状潤滑剤の劣化判定方法、劣化判定を行う際に用いられる治具の構造、および劣化判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
エレベーターやエスカレーターでは、ギヤやモーター等の回転機器を円滑に回転させるためにベアリングを使用している。このベアリングは、グリスを潤滑剤として用い、内部を円滑に回転させることで、内部部品の摩耗や焼き付け等を防止している。
【０００３】
ベアリングには、定期的にグリスを交換する給油式と、グリスを交換せずに使用可能なようにグリスの減少を抑える構造を有したシールド式がある。給油式のベアリングでは、グリス交換時のグリスの状態から、当該ベアリングの劣化を判定することが行われている。
【０００４】
ここで、例えば特許文献１には、液体状物質の劣化の判定方法として、対象物質を水槽中に拡散させ、対象物質が拡散した水槽中を通してカメラでマークを撮影し、そのマーク画像から濁りを検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−２８０７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示の技術では、液体状物質が水槽中内で均一に拡散し、色と濁度が均一になるという条件下において劣化判定が可能である。これに対して、グリスは、粘性が高いため、劣化が進んでも色や濁度が均一にならず、濃い色の部分と薄い色の部分の色ムラ等が出来てしまうため、正確な劣化判定ができないという問題がある。
【０００７】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、例えばグリスのように、粘性が高く劣化が進んでも色と濁度が均一にならない液体状物質に対してより正確な劣化判定を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる課題を解決するため本発明においては、例えば、液体状物質の劣化判定方法であって、外光を遮断する箱部の内部に、劣化判定対象の液体状物質を一定の厚さで載置部の載置面上に載置し、前記箱部に設けられた撮影穴を通して、前記載置面上に載置された前記劣化判定対象の液体状物質の画像を画像取得部により取得し、劣化判定システムの異物判定部によって、前記画像の画像処理結果に基づいて前記劣化判定対象の液体状物質に含まれる異物を判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、例えば、粘性が高く劣化が進んでも色と濁度が均一にならない液体状物質に対してより正確な劣化判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例のグリス劣化判定用治具を示す斜視図。
【図２】実施例の台紙を示す平面図。
【図３】実施例のグリス挟み込み治具を示す斜視図。
【図４】実施例のグリス劣化判定システムを示すブロック図。
【図５】実施例のグリスの異物判定および色判定の処理手順を示すフローチャート。
【図６】実施例のグリスの異物判定の詳細な処理手順を示すフローチャート。
【図７】実施例のグリスの色判定の詳細な処理手順を示すフローチャート。
【図８】実施例のグリス色のＲ値とＧ値の関係を示す図。
【図９】実施例のグリスの濁度判定の処理手順を示すフローチャート。
【図１０】実施例のグリスの濁度判定の詳細な処理手順を示すフローチャート。
【図１１】実施例のグリスにおけるパターン検出個数と濁度判定値の関係を示す図。
【図１２】実施例のグリスの総合劣化判定の処理手順を示すフローチャート。
【図１３】実施例の劣化判定システムを実現するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づき、本発明の実施例を詳述する。以下の実施例により本発明が限定されるものではなく、実施例および図面に開示の事項は、あくまで一例を示すに過ぎない。以下の実施例では、グリスを劣化判定の対象として説明するが、本発明は、これに限られず、含有異物、色の変化、または濁度に基づいて劣化判定を行うことができる潤滑剤等の液体状物質に広く適用できる。
【実施例】
【００１２】
＜実施例のグリス劣化判定用治具の構成＞
図１は、実施例のグリス劣化判定用治具を示す斜視図である。図１を参照して、グリス４の劣化具合を判定する際に用いられる実施例のグリス劣化判定用治具１０を説明する。
【００１３】
グリス劣化判定用治具１０は、測定箱１と、ライト２と、複数のパターン７が表面に描かれている台紙３と、グリス挟み込み治具５と、グリス挟み込み治具５に挟み込まれたグリス４を撮影する撮影穴６とを備える。ライト２、台紙３、およびグリス挟み込み治具５は、測定箱１の内部に収容されている。
【００１４】
測定箱１は、グリスを撮影する際に、ライト２の出射光以外の外部の光が取り込まれない一定の暗所を形成するものである。また、測定箱１は、測定箱１の高さが決まっていることから、撮影穴６から常に一定の高さ距離で、グリス挟み込み治具５に挟み込まれたグリス４を撮影することを可能とする。また、測定箱１は、一定の暗所を形成するものであることから、常に同じ環境でグリス４を撮影することを可能とする。
【００１５】
また、測定箱１は、フタを着脱可能な構造となっており、フタを開けることで内部に台紙３やグリス４を入れることができ、フタを閉めることで外部の光を遮光することができる。
【００１６】
また、撮影穴６は、パーソナルコンピュータやスマートフォン等のカメラによりグリス４を撮影する際に用いられる穴である。撮影穴６を通して測定箱１内でグリス挟み込み治具５に挟み込まれたグリス４をカメラで撮影する際に、カメラは、撮影穴６を閉塞して測定箱１内を外部の光から遮光状態とするので、常に一定の環境でグリス４を撮影することを可能とする。
【００１７】
ライト２としては、例えばリングライトや面発光といった様々な構造のライトを使用することが可能である。ライト２は、常に同じ環境でグリス４を撮影できるように一定に調光され、測定箱１内の一定の位置に配置される。また、ライト２としては、光が透過するようにグリス４全体に光を照射するようなライトを使用する。これは、光がグリス４を透過しない部分が暗くなり不均一となってしまうため、グリス４の劣化具合が誤判定されてしまうからである。
【００１８】
パターン７が描かれている台紙３は、グリス４の濁度を判定する時に使用するものである。台紙３の上側のグリス挟み込み治具５にグリス４を置き撮影すると、グリス４の濁度のムラによりパターン７が消えたり欠けたりしてしまう箇所が生じる。そのパターン７を判別し、所定基準の明瞭さで検出できるパターン７の個数を計数する。１つのパターン７が所定基準の明瞭さで検出できるとは、例えば、当該パターン７の図形の全体が、欠け部分や消滅部分がなく識別できることをいう。
【００１９】
なお、パターン７が面上に描かれたパターン部は、台紙３に限られず、面上にパターン７が描かれた板状のものであればいずれでもよい。
【００２０】
グリス４を挟み込むグリス挟み込み治具５は、グリス４を常に均一な厚さにするために使用するものである。グリス挟み込み治具５は、その載置面上にグリス４を載置する載置部である。グリス挟み込み治具５は、ある一定の溝を形成するものであって、グリス挟み込み治具５で挟まれた溝にグリス４を載置することで、グリス挟み込み治具５上でのグリス４の厚さを一定にするものである。あるいは、グリス挟み込み治具５は、グリス挟み込み治具５の面上に一定の間隔を置いた壁状の突出部分を設け、突出部分でグリス４を挟み込んで、グリス４が突出部分の高さと同一の厚みとなるようにする等でもよい。これにより、どのような状態のグリス４であっても、常に一定の環境で撮影をすることが可能となる。
【００２１】
＜実施例の台紙＞
図２は、実施例の台紙を示す平面図である。図２に示すように、台紙３の面には、複数のパターン７が描かれている。台紙３に描かれている複数のパターン７は、同じ形状および同じサイズで等間隔に台紙３上に描かれている。複数のパターン７は、グリス４を透過させた台紙３の画像を画像処理した結果、消えたもしくは欠けたパターン７の個数に基づいて、グリス４の濁度を判定するものである。
【００２２】
なお、図２に示すパターン７は、一例を示すに過ぎず、画像処理可能なパターンの形状であれば、いずれの形状およびサイズであってもよい。例として、図２に示すように、縦４個×横７個の合計２８個のパターン７の上にグリス挟み込み治具５で厚さを一定にしたグリス４を台紙３の全体にのるようにセットし、撮影した画像を画像処理することで、グリス４の濁度を判定する。この際、所定基準の明瞭さで検出できるパターン７の個数を検出し、検出したパターン７の個数が少なくなるほどグリス４の濁度が高く、グリス４が濁った悪い状態であると判定する。
【００２３】
＜実施例のグリス挟み込み治具の構成＞
図３は、実施例のグリス挟み込み治具を示す斜視図である。図３に示すように、グリス挟み込み治具５は、例えば図示のように真ん中部分が凹んだ構造をしており、この凹んだ部分にグリス４を入れ上から押し付けることで、グリス４の厚さが例えば１．０ｍｍなるような構造となっている。また、グリス挟み込み治具５は、グリス挟み込み治具５の下側に配置される台紙３のパターン７が透過するように、アクリル等の透明な部材で形成されている。
【００２４】
＜実施例のグリス劣化判定システムの構成＞
図４は、実施例のグリス劣化判定システムを示すブロック図である。実施例のグリス劣化判定システム１００は、パーソナルコンピュータや、スマートフォン、タブレット等のスレート端末をはじめとするコンピュータ上で、所定のプログラムが実行されることで実現される。
【００２５】
図４に示すように、グリス劣化判定システム１００は、カメラ等の画像取得部２０と、鉄粉濃度計等の鉄粉濃度検出部３０とが接続される。グリス劣化判定システム１００は、グリス検出部１１と、異物判定部１２と、色判定部１３と、濁度判定部１４と、劣化度判定部１５とを有する。なお、鉄粉濃度検出部３０は、鉄粉を異物とする場合に用いられる。他の金属粉を異物とする場合には、鉄粉濃度検出部３０は、この他の金属粉の濃度を検出する機器に置換される。また、濃度検出を検出する鉄粉濃度検出部３０に代えて、鉄粉量そのものを検出する機器であってもよい。
【００２６】
画像取得部２０は、グリス挟み込み治具５に挟み込まれたグリス４を、台紙３の反対側である上側から撮影してその画像を取得する。グリス検出部１１は、画像取得部２０によって取得されたグリス４の画像を画像処理し、処理後の画像内から各判定に用いるグリス４が存在する領域を検出する。グリス４が存在する領域の検出は、例えば、画像の濃度が所定以上の画像エリアを選択することで行う。
【００２７】
異物判定部１２は、グリス検出部１１によって検出されたグリス４の領域の画像をデジタル化処理することで、グリス４が存在する領域の画像内の鉄粉等の異物を検出する。異物判定部１２は、グリス４が存在する総面積に対する異物の総面積の割合を計算する。異物判定部１２は、計算された異物の総面積の割合を劣化度判定部１５に出力する。
【００２８】
色判定部１３は、グリス４の酸化等による色の変化を検出する。色判定部１３は、グリス検出部１１によって検出されたグリス４のエリアの画像を１ドットずつ色相別に分類する。例えば、色判定部１３は、グリス４のエリアの画像の各ドットのＲＧＢ値を分類し、全ドットのＲＧＢ値の平均値を算出する。色判定部１３は、算出されたＲＧＢ値の平均値をもとに、予め定められている閾値に基づいて、グリス色に基づくグリスの劣化判定を行い、後述の“γ（グリス色に基づくグリスの劣化度）”を決定する。
【００２９】
濁度判定部１４は、グリス４への異物混入による濁りを判定する。濁度判定部１４は、グリス検出部１１によって検出されたグリス４のエリアの画像を２値化処理し、所定基準の明瞭さで読み取れるパターン７の検出を行い、パターン７の検出個数Ｎを計数し、その検出個数Ｎに対応するグリスの濁度判定値ｎを判定する。
【００３０】
劣化度判定部１５は、異物判定部１２による異物判定結果、色判定部１３による色判定結果、および濁度判定部１４による濁度判定結果をもとに、グリス４の総合劣化判定を行う。
【００３１】
例えば、劣化度判定部１５は、異物判定部１２により計算されたグリス４における異物の総面積の割合が閾値以上、かつ、鉄粉濃度検出部３０で検出されたグリス４の鉄紛濃度（もしくは鉄粉量）が閾値以上であれば、グリス総合劣化度を最低レベルの“Ｃ”判定とする。
【００３２】
一方、例えば、劣化度判定部１５は、異物判定部１２により計算されたグリス４における異物の総面積の割合が閾値未満、または、鉄粉濃度検出部３０で検出されたグリス４の鉄紛濃度（もしくは鉄粉量）が閾値未満であれば、グリス色に基づくグリスの劣化度γとグリスの濁度判定値ｎをもとに、グリス劣化度γｎを算出する。そして、劣化度判定部１５は、グリス劣化度γｎをもとに、グリス４の総合劣化度を判定する。
【００３３】
＜グリスの色判定および異物判定の処理＞
図５は、実施例のグリスの異物判定および色判定の処理手順を示すフローチャートである。図５は、作業者が、グリス劣化判定用治具１０およびグリス劣化判定システム１００を用いて、グリス４の異物および色の判定を行う手順を示す。なお、図５に示すグリスの異物判定および色判定の処理と、後述の図９に示すグリスの濁度判定の処理とは、実行順序の前後は任意である。
【００３４】
先ず、ステップＳ１では、作業者は、図１に示すように、測定箱１の下部に取付けたライト２の上にグリス挟み込み治具５で均一な厚さにしたグリス４をセットする。次に、ステップＳ２では作業者は、測定箱１のフタを閉める。次に、ステップＳ３では、作業者は、ライト２を点灯しグリス４に光を透過させるようにする。
【００３５】
次に、ステップＳ４では、作業者は、測定箱１のフタの撮影穴６からカメラでグリス４を撮影するように、測定箱１のフタの撮影穴６の上にカメラをセットする。この際、検出撮影穴６の上にカメラ等をセットすることで、測定箱１に外部の光が入らないようになる。
【００３６】
次に、ステップＳ５では、作業者は、測定箱１のフタの撮影穴６の上にセットしたカメラでグリス４を撮影する。以降のステップＳ６およびＳ７では、ステップＳ５で撮影されたグリス４の画像を判定することで、グリス４の異物判定および色判定が行われる。
【００３７】
次に、ステップＳ６では、グリス劣化判定システム１００は、異物判定を実施する。異物判定の処理の詳細は、図６を参照して後述する。次に、ステップＳ７では、グリス劣化判定システム１００は、色判定を実施する。色判定の処理の詳細は、図７を参照して後述する。
【００３８】
なお、ステップＳ６およびＳ７の処理順序は、入れ替え可能である。また、ステップＳ５のグリス４の撮影は、測定箱１のフタの撮影穴６の上に作業者によりセットされたカメラを制御することで、グリス劣化判定システム１００が行ってもよい。
【００３９】
＜グリスの異物判定の処理の詳細＞
図６は、実施例のグリスの異物判定の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図６は、図５のステップＳ６のグリス４の異物判定の詳細処理を示すサブルーチンである。先ず、ステップＳ６１では、グリス劣化判定システム１００のグリス検出部１１は、図５のステップＳ５で撮影されたグリス４の画像から、異物判定を行うグリス４のエリアを検出する。
【００４０】
次に、ステップＳ６２では、グリス劣化判定システム１００の異物判定部１２は、ステップＳ６１で検出したグリス４のエリアの画像をデジタル化処理することで、鉄粉等の異物を検出し、異物の面積を計測する。例えば、デジタル化処理では、異物を黒、異物以外を白とする２値化処理を使用する。それによって、グリス４の酸化の原因である鉄粉を検出することが可能となる。
【００４１】
次に、ステップＳ６３では、異物判定部１２は、ステップＳ６２で計測された異物の総面積を、ステップＳ６１で検出されたグリス４のエリアの総面積で割った異物占有面積の割合を算出することで、異物占有面積を定量化する。ステップＳ６３が終了すると、グリス劣化判定システム１００は、図５のステップＳ７に処理を移す。
【００４２】
＜グリスの色判定の処理の詳細＞
図７は、実施例のグリスの色判定の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図７は、図５のステップＳ７のグリス４の色判定の詳細処理を示すサブルーチンである。先ず、ステップＳ７１では、グリス劣化判定システム１００のグリス検出部１１は、図５のステップＳ５で撮影されたグリス４の画像から、色判定を行うグリス４のエリアを検出する。
【００４３】
次に、ステップＳ７２では、色判定部１３は、ステップＳ７１で検出したグリス４のエリアの画像を１ドットずつ色相別に分類する。本実施例では、例えばＲＧＢを用い、１ドットごとにＲＧＢ値を算出する。次に、ステップＳ７３では、色判定部１３は、１ドットずつ分類した色相を、ステップＳ７１で検出したグリス４のエリアの全ドットで平均することで、定量化を行う。
【００４４】
次に、ステップＳ７４では、色判定部１３は、ステップＳ７３で定量化されたＲＧＢ値のＲ値、Ｇ値、およびＢ値の少なくとも１つの値、または２つ以上の値の組合せについて、あらかじめ定めた閾値をもとに、グリス色に基づく劣化判定を行う。例えば、Ｒ値が１８０以上でＡ判定、１７９以下かつ１２０以上でＢ判定、１１９以下でＣ判定と閾値が定められているとする。Ａ判定が最も劣化が少なく、Ｃ判定が最も劣化していることを示す。
【００４５】
例えば、定量化されたＲＧＢ値のＲ値が、１８０以上であればＡ判定、１７９以下かつ１２０以上であればＢ判定、１１９以下であればＣ判定と判定される。
【００４６】
＜グリス色のＲ値とＧ値の関係＞
図８を参照し、図７のステップＳ７４に示したグリス色に基づく劣化判定の一例についてさらに詳細に説明する。図８は、実施例のグリス色のＲ値とＧ値の関係を示す図である。
【００４７】
グリス４が新品同様であるとＲ値とＧ値の値が大きくなり、グリスの劣化に伴い色が悪くなるにつれてＲ値とＧ値の値が小さくなっていく。図８の例では、Ｒ値およびＧ値のプロット位置が右上であるほどグリス４が劣化していない状態であり、左下であるほどグリス４が劣化していることになる。例えば図８のグラフのように、ＲＧＢ値のうちのＲ値およびＧ値に基づいて、Ａ判定、Ｂ判定、およびＣ判定を区別し、グリス４の色判定を客観的に行うことができる。なお、判定区分は、Ａ判定、Ｂ判定、およびＣ判定の３つに限られるものではない。
【００４８】
＜グリスの濁度判定の処理の詳細＞
図９は、実施例のグリスの濁度判定の処理手順を示すフローチャートである。図９は、作業者が、グリス劣化判定用治具１０およびグリス劣化判定システム１００を用いて、グリス４の濁度の判定を行う手順を示す。なお、図５に示すグリスの異物判定および色判定の処理と、図９に示すグリスの濁度判定の処理とは、実行順序の前後は任意である。
【００４９】
先ず、ステップＳ１１では、作業者は、図１に示すように、測定箱１の下部にあるライト２の上にパターン７が描かれた台紙３をセットする。次に、ステップＳ１２では、作業者は、台紙３上の全面にわたってグリス４がのるようにセットする。次に、ステップＳ１３では、作業者は、測定箱１のフタを閉める。次に、ステップＳ１４では、作業者は、撮影穴６の上にカメラ等をセットする。ステップＳ１４により、測定箱１に外部の光が入らないようになる。
【００５０】
次に、ステップＳ１５では、作業者は、測定箱１のフタの撮影穴６からグリス４をカメラで撮影する。ステップＳ１５の際、ライト２を点灯させるとグリス４と台紙３の両方を光が透過してしまい、グリス４のムラが見えないためにパターン７による濁度判定が出来ないことから、ライト２は点灯させない。
【００５１】
次に、ステップＳ１５では、グリス劣化判定システム１００は、ステップＳ１５で撮影したグリスの画像を判定することでグリス４の濁度判定を行う。濁度判定の処理の詳細は、図１０を参照して後述する。
【００５２】
＜グリス濁度判定の処理＞
図１０は、実施例のグリスの濁度判定の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図１０は、図９のステップＳ１６のグリス４の濁度判定の詳細処理を示すサブルーチンである。先ず、ステップＳ１６１では、グリス劣化判定システム１００のグリス検出部１１は、図９のステップＳ１５で撮影されたグリス４の画像から、濁度判定を行うグリス４のエリアを検出する。
【００５３】
次に、ステップＳ１６２では、濁度判定部１４は、ステップＳ１６１で検出したグリス４のエリアの画像を２値化処理等の画像処理を行って、所定基準の明瞭さで認識できるパターン７の検出を行う。次に、ステップＳ１６３では、濁度判定部１４は、ステップＳ１６２で検出したパターン７の検出個数Ｎを計数する。次に、ステップＳ１６４では、濁度判定部１４は、図１１を参照して後述するように、ステップＳ１６３で検出したパターン７の検出個数Ｎをもとに、グリス４の濁度判定値ｎを取得する。このように、パターン７の検出個数Ｎをもとに、グリス４の濁度を判定するための客観的な濁度判定値ｎを取得することができる。
【００５４】
なお、ステップＳ１６２でパターン７を検出するにあたっては、毎回同じ位置に台紙３をセットするため、２値化処理した際に同じ位置にパターン７が出現することになる。その出現位置で、所定基準の明瞭さでパターン７を認識できた場合に、パターン検出とし、パターン７の一部でも認識できない場合にはパターン検出不可とする。また、Ｈｏｕｇｈ変換といったデジタル画像処理によってパターン７が検出できているかどうかを判別する方法を用いてもよい。
【００５５】
＜パターン検出個数と濁度判定値の関係＞
図１１は、実施例のグリスにおけるパターン検出個数と濁度判定値の関係を示す図である。図１１は、図１０のステップＳ１６３で計数されたパターン７の検出個数Ｎと濁度判定値ｎの関係の一例を表したものである。図１１に示す情報は、濁度判定部１４が参照可能な所定の記憶領域に格納されている。図１１は、図２に示すように、台紙３上に２８個のパターン７が描かれている場合に対応する。
【００５６】
例えば、パターン７の検出個数Ｎ＝１０の場合には、濁度判定値ｎ＝３が取得される。また、例えば、全数検出であるパターン７の検出個数Ｎ＝２８の場合には、濁度判定値ｎ＝１が取得される。図１１は、パターン７の検出個数Ｎが少なくなればなるほどグリス４の濁度が高いので、全てのパターン７が検出できているとき、グリス４は新品もしくは新品に近い状態であるということを表している。
【００５７】
＜グリスの総合劣化判定の処理＞
図１２は、実施例のグリスの総合劣化判定の処理手順を示すフローチャートである。グリス劣化判定システム１００は、図５および図６に示す処理で得られた異物判定結果および色判定結果と、図９および図１０に示す処理で得られた濁度判定結果をもとに、グリス４の総合劣化判定を行う。
【００５８】
先ず、ステップＳ２１では、グリス劣化判定システム１００の劣化度判定部１５は、図６の異物判定処理のステップＳ６３で算出された異物占有面積の割合を閾値判定する。ステップＳ６３で算出された異物占有面積の割合が閾値以上である場合（ステップＳ２１ＹＥＳ）、劣化度判定部１５は、ステップＳ２２に処理を移す。一方、ステップＳ６３で算出された異物占有面積の割合が閾値未満である場合（ステップＳ２１ＮＯ）、劣化度判定部１５は、ステップＳ２４に処理を移す。
【００５９】
ステップＳ２２では、劣化度判定部１５は、ステップＳ２１で異物占有面積の割合が閾値以上と判定されたグリス４の鉄粉濃度を計測機器で計測し、計測した鉄粉濃度が閾値以上か否かを判定する。鉄粉濃度が閾値以上である場合（ステップＳ２２ＹＥＳ）、劣化度判定部１５は、ステップＳ２３に処理を移す。一方、鉄粉濃度が閾値未満である場合（ステップＳ２２ＮＯ）、劣化度判定部１５は、ステップＳ２４に処理を移す。
【００６０】
ステップＳ２３では、劣化度判定部１５は、グリス総合劣化度を、最も劣化が進んでいると判定する（例えば“Ｃ判定”とする）。
【００６１】
一方、ステップＳ２４では、劣化度判定部１５は、グリス劣化度γｎを算出する。例えば、図７のステップＳ７４のグリス色に基づく劣化判定の結果に基づいて“γ（色に基づくグリスの劣化度）”を次のように定める。例えば、色判定の結果がＡ判定の場合にはγ＝１とし、Ｂ判定の場合にはγ＝２とし、Ｃ判定の場合にはγ＝３とする。また、図１０のステップＳ１６４で示したように、パターンの検出個数Ｎに基づいて濁度判定値ｎを取得する。
【００６２】
次に、ステップＳ２５では、劣化度判定部１５は、ステップＳ２４で計算されたグリス劣化度γｎをもとにグリス総合劣化度を判定する。グリス総合劣化度は、例えば、１≦γｎ≦３のときには“Ａ判定”（劣化が最も少ない）とし、４≦γｎ≦６のときには“Ｂ判定”（Ａ判定よりも劣化が進行している）とし、７≦γｎ以上のときには“Ｃ判定”（Ｂ判定よりも劣化が進行している）とする。
【００６３】
＜実施例の効果＞
このように、グリス４の異物占有面積の割合、鉄粉濃度、グリスの色判結果、および濁度判定値を組合せてグリス総合劣化度を判定することで、判定者ごとの感覚による判定バラつきを排除し、グリスの劣化を定量的により高精度で客観的に判定を行うことが可能となる。グリスの劣化を客観的により高精度で客観的に判定することで、グリスを使用するベアリング等の機器の故障を未然に防止する確度をより高めることが可能になる。
【００６４】
＜劣化判定システムを実現するコンピュータ＞
図１３は、実施例の劣化判定システムを実現するコンピュータを示す図である。実施例のグリス劣化判定システム１００を実現するコンピュータ５０００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）に代表される演算装置５３００、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等のメモリ５４００、入力装置５６００（例えばキーボード、マウス、タッチパネル、カメラやスキャナ等の画像取得装置等）、および出力装置５７００（例えば外部ディスプレイモニタに接続されたビデオグラフィックカード）が、メモリコントローラ５５００を通して相互接続される。
【００６５】
コンピュータ５０００において、グリス劣化判定システム１００を実現するための各プログラムがＩ／Ｏ（Input／Output）コントローラ５２００を介してＳＳＤやＨＤＤ等の外部記憶装置５８００から読み出されて、演算装置５３００およびメモリ５４００の協働により実行されることにより、グリス劣化判定システム１００が実現される。
【００６６】
あるいは、グリス劣化判定システム１００を実現するための各プログラムは、ネットワークインターフェース５１００を介した通信により外部のコンピュータから取得されてもよい。あるいは、グリス劣化判定システム１００を実現するための各プログラムは、可搬型媒体に記憶されて頒布され、この可搬型媒体から読み出されて演算装置５３００およびメモリ５４００の協働により実行されてもよい。
【００６７】
本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例を含む。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加や、削除、置換、統合、もしくは分散をすることが可能である。また実施例で示した各部および各処理は、処理効率あるいは実装効率に基づいて適宜分散または統合してもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１：測定箱、２：ライト、３：台紙、４：グリス、４：縦、５：グリス挟み込み治具、６：撮影穴、７：パターン、１０：グリス劣化判定用治具、１１：グリス検出部、１２：異物判定部、１３：色判定部、１４：濁度判定部、１５：劣化度判定部、２０：画像取得部、３０：鉄粉濃度検出部、１００：グリス劣化判定システム
【図１】
2020153717.tif 000003
【図２】
2020153717.tif 000004
【図３】
2020153717.tif 000005
【図４】
2020153717.tif 000006
【図５】
2020153717.tif 000007
【図６】
2020153717.tif 000008
【図７】
2020153717.tif 000009
【図８】
2020153717.tif 000010
【図９】
2020153717.tif 000011
【図１０】
2020153717.tif 000012
【図１１】
2020153717.tif 000013
【図１２】
2020153717.tif 000014
【図１３】
2020153717.tif 000015