(57)【要約】      （修正有）【課題】簡単な方法で精度良く工具を検査する工具検査方法を提供する。【解決手段】検査対象となる対象工具を撮像しＳ１１、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Ｓ１２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Ｓ１３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Ｓ１４と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
を備えることを特徴とする工具検査方法。
【請求項２】
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ことを特徴とする請求項１に記載の工具検査方法。
【請求項３】
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ことを特徴とする請求項２に記載の工具検査方法。
【請求項４】
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、
を備えることを特徴とする工具検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１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。
【０００３】
また、特許文献２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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−２１８０３０号公報
【特許文献２】特開２０１０−１６２６７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１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。
【０００６】
また、特許文献２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。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、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。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る工具検査方法は、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、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る工具検査装置は、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、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、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。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】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。
【図２】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。
【図３Ａ】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３Ｂ】図３Ａのヒストグラムを示す。
【図４Ａ】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４Ｂ】図４Ａのヒストグラムを示す。
【図５】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６】摩耗度指標Ｅの変化を示すグラフである。
【図７】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８】閾値εの決定方法の手順を示すフローチャートである。
【図９】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。
【図１０Ａ】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。
【図１０Ｂ】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。
【図１１】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。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
【数１】
2015190770.tif 000003
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
＜実施例＞
次に、実施例について説明する。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
【数２】
2015190770.tif 000004
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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、妥当であるであることがわかる。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
以上の実施形態によれば、以下に示す効果を奏する。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【符号の説明】
【００５５】
１      カメラ（画像取得部）
２      コンピュータ
１００  工具検査装置
【図１】
2015190770.tif 000005
【図２】
2015190770.tif 000006
【図３Ａ】
2015190770.tif 000007
【図３Ｂ】
2015190770.tif 000008
【図４Ａ】
2015190770.tif 000009
【図４Ｂ】
2015190770.tif 000010
【図５】
2015190770.tif 000011
【図６】
2015190770.tif 000012
【図７】
2015190770.tif 000013
【図８】
2015190770.tif 000014
【図９】
2015190770.tif 000015
【図１０Ａ】
2015190770.tif 000016
【図１０Ｂ】
2015190770.tif 000017
【図１１】
2015190770.tif 000018