(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及び工具検査装置を提供する。【解決手段】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Ｓ１２と、グレースケール画像を第１のフィルタで処理して輝度勾配を示す地形画像を生成する地形画像生成工程Ｓ１４と、グレースケール画像を第２のフィルタで処理して摩耗領域内の特徴部を抽出し、抽出された特徴部にマーカを設定してマーカ画像を生成するマーカ画像生成工程Ｓ１５と、地形画像とマーカ画像を用い、Ｍａｋｅｒ  Ｂａｓｅｄ  Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ法による領域分割によって摩耗領域を抽出する摩耗領域抽出工程Ｓ１８と、摩耗領域抽出工程Ｓ１８にて抽出された摩耗領域の面積に基づいて対象工具の状態を判定する判定工程Ｓ１９とを備える。【選択図】図２
2015145819.tif 000002
【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を第１のフィルタで処理して輝度勾配を示す地形画像を生成する地形画像生成工程と、
前記グレースケール画像を第２のフィルタで処理して摩耗領域内の特徴部を抽出し、当該抽出された前記特徴部にマーカを設定してマーカ画像を生成するマーカ画像生成工程と、
前記地形画像と前記マーカ画像を用い、Maker Based Watershed法による領域分割によって摩耗領域を抽出する摩耗領域抽出工程と、
前記摩耗領域抽出工程にて抽出された前記摩耗領域の面積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】
前記第１のフィルタ及び前記第２のフィルタは、ガボールフィルタであ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】
前記対象工具の刃先輪郭から前記マーカまでの距離に応じた重み付けを行い、前記重み付けに基づいて前記マーカを制限するマーカ制限工程をさらに備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の工具検査方法。
【請求項４】
前記マーカ画像に設定された前記マーカの周囲を囲むように領域制限マーカを設定する制限マーカ設定工程をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の工具検査方法。
【請求項５】
前記地形画像生成工程にて生成される前記地形画像は、前記グレースケール画像を前記第１のフィルタで白黒反転処理することによって得られる請求項１から４のいずれか一つに記載の工具検査方法。
【請求項６】
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を第１のフィルタで処理して輝度勾配を示す地形画像を生成する地形画像生成部と、
前記グレースケール画像を第２のフィルタで処理して摩耗領域内の特徴部を抽出し、当該抽出された前記特徴部にマーカを設定してマーカ画像を生成するマーカ画像生成部と、
前記地形画像と前記マーカ画像を用いMaker Based Watershed法による領域分割によって摩耗領域を抽出する摩耗領域抽出部と、
前記摩耗領域抽出工程にて抽出された前記摩耗領域の面積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、工具チップの欠損を検査する方法として、フライス盤の工具を走行ロボットによって移送してチップ検査交換作業台上の治具に固定し、ストラクチャライトユニットの投光窓からスリット光を工具チップに投光し、工具チップのカメラ撮影を行って画像処理装置で解析し、工具チップの欠損の大きさを表わす指標データを求めて交換必要性を判定することが開示されている。工具チップの交換必要性については、工具チップのエッジ部から進行する摩耗によって形成される凹部のＹ軸方向とＺ軸方向の拡がりを指標データとして認識し、その指標データが予め設定された許容値を超えた場合に交換必要性ありと判定される。
【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】特開平１０−９６６１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
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】
特許文献２に記載の方法は、摩耗領域の変化に着目した手法であって摩耗領域を間接的に測定する方法であるため、工具の状態を精度良く検査できるとは言い難い。
【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が可能な工具検査方法及び工具検査装置を提供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を第１のフィルタで処理して輝度勾配を示す地形画像を生成する地形画像生成工程と、前記グレースケール画像を第２のフィルタで処理して摩耗領域内の特徴部を抽出し、当該抽出された前記特徴部にマーカを設定してマーカ画像を生成するマーカ画像生成工程と、前記地形画像と前記マーカ画像を用い、Maker Based Watershed法による領域分割によって摩耗領域を抽出する摩耗領域抽出工程と、前記摩耗領域抽出工程にて抽出された前記摩耗領域の面積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。
【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を第１のフィルタで処理して輝度勾配を示す地形画像を生成する地形画像生成部と、前記グレースケール画像を第２のフィルタで処理して摩耗領域内の特徴部を抽出し、当該抽出された前記特徴部にマーカを設定してマーカ画像を生成するマーカ画像生成部と、前記地形画像と前記マーカ画像を用いMaker Based Watershed法による領域分割によって摩耗領域を抽出する摩耗領域抽出部と、前記摩耗領域抽出工程にて抽出された前記摩耗領域の面積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。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、地形画像とマーカ画像を用いMaker Based Watershed法による領域分割によって抽出された摩耗領域の面積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。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る工具検査装置の概略構成図である。
【図２】本発明の第１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３】検査対象画像を示す。
【図４】グレースケール画像を示す。
【図５】Watershed法を説明する図である。
【図６】地形画像を示す。
【図７】マーカ画像を示す。
【図８Ａ】摩耗領域を抽出した画像を示す。
【図８Ｂ】図８Ａの部分拡大図である。
【図９】自動抽出した摩耗領域の面積と手動抽出した摩耗領域の面積との変化を示すグラフである。
【図１０】本発明の第２実施形態における地形画像を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜第１実施形態＞
まず、本発明の第１実施形態について説明する。
【００１３】
本発明の第１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影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影し、検査対象画像（図３）を取得する（画像取得工程）。図３に示す検査対象画像では、画像左下に摩耗部分が表示されている。検査対象画像は、カラー画像として取得される。
【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（図４）を生成する（グレースケール画像生成工程）。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、図４に示すように、ステップ１２で取得したグレースケール画像の位置決めを行う。具体的には、刃先の輪郭の上部直線部４１を検出し、その直線部４１が水平となるようにアフィン変換を用いてグレースケール画像の位置決めを行う。このように、ステップ１１で取得された全ての検査対象画像は、同じ角度に位置決めされる。
【００２０】
ステップ１４〜１８では、Watershed法を用いてスローアウェイチップの刃先の摩耗領域を抽出する。Watershed法とは、濃度勾配を用いて画像の領域分割を行う手法である。得られた勾配の絶対値の極小値をシードとして領域成長法を用いて領域分割を行う。これにより、勾配の小さい部分から大きい部分へと領域が成長するためエッジの部分に領域の境界が生成される。図５を参照して具体的に説明すると、画像の画素の輝度勾配を地形的構造と見なし、輝度値の極小値、極大値をそれぞれ谷、尾根と見なす。まず、輝度値の極小値（図５では極小値１及び２）を探索し、極小値１及び２の谷に注水して極大値（図５では極大値１，２，及び３）となる箇所が見付かるまで注水する。極小値を挟む極大値が見付かったら、極小値を挟む極大値の間が１つの領域となる、図５では２つの領域（領域１及び２）に分割される。
【００２１】
Watershed法では、画像がシードの数の領域に分割されてしまうという問題がある。そこで、本実施形態では、事前にシードとなるマーカを与えることでこの問題を解決するMaker Based Watershed法を用いて領域分割を行う。Maker Based Watershed法では、マーカを手動で与える必要があるが、本実施形態では、後述するガボールフィルタを用いて自動的にマーカを生成して全自動でスローアウェイチップの刃先の摩耗領域を抽出する。以下に詳しく説明する。
【００２２】
ステップ１４では、ステップ１２で取得したグレースケール画像を第１のフィルタとしてのガボールフィルタで処理した後に輝度勾配を計算することによって輝度勾配を示す地形画像（図６）を生成する（地形画像生成工程）。地形画像は、地形的構造と見なすことができる画像の輝度勾配を示すものである。
【００２３】
ガボールフィルタは、ガウス関数と正弦波の積で定義されるものであり、フィルタ特性に合うものを強調し、合わないものは平滑化するものである。フィルタ特性は、ガウス関数の幅や正弦波の位相と振幅を調整することによって設定される。
【００２４】
図４に示すように、グレースケール画像では、摩耗部分が白く（高い輝度値）表示され、摩耗していない箇所は黒く（低い輝度値）表示されている。そこで、ステップ１４では、白部分を強調するべくガボールフィルタを用いてグレースケール画像のエッジの部分を強調する。これにより、図６に示すように、地形画像では摩耗領域の境界が白く表示される。地形画像で白く表示される箇所は、Maker Based Watershed法を適用した際には尾根と見なされるため、ガボールフィルタを用いてグレースケール画像の白部分を強調した地形画像を生成することによって、Maker Based Watershed法を適用した際の摩耗領域の抽出精度が向上する。
【００２５】
また、ガボールフィルタは、フィルタ特性に合うものを強調し、合わないものは平滑化するものであるため、ガボールフィルタを用いれば、摩耗領域に対応する白部分を強調しつつ、小さい傷等の摩耗とは関係のない箇所（ノイズ）は平滑化して取り除くことができる。
【００２６】
ステップ１５では、ステップ１２で取得したグレースケール画像を第２のフィルタとしてのガボールフィルタで処理して摩耗領域内の特徴部を強調し、さらに２値化処理して摩耗領域内の特徴部を抽出する。そして、抽出された特徴部にマーカ７１を設定してマーカ画像（図７）を生成する（マーカ画像生成工程）。摩耗領域内の特徴部は、特性の異なる複数のガボールフィルタを用いて抽出する。具体的には、複数のガボールフィルタによるフィルタ処理にて算出される各フィルタ値のなかから最大値に対応する箇所を抽出する。ガボールフィルタにて抽出される特徴部としては、エッジの部分や輝度値が一定以上の大きさを有する輝度値の高い領域である。
【００２７】
摩耗領域内の特徴部は、複数のガボールフィルタによるフィルタ処理にて算出される各フィルタ値のなかから最大値に対応する箇所が抽出されるため、摩耗されていない領域もマーカとして設定されてしまう可能性がある。
【００２８】
そこで、ステップ１６では、マーカを制限する制限処理が行われる（マーカ制限工程）。具体的には、スローアウェイチップの刃先輪郭からマーカまでの距離に応じた重み付けを行い、重み付けに基づいてマーカを制限する。つまり、刃先輪郭から遠い部分に設定されるマーカは消去される。
【００２９】
ステップ１７では、図７に示すように、マーカ画像に設定されたマーカの周囲の一定領域を囲むように領域制限マーカ７２を設定する（制限マーカ設定工程）。ステップ１６にて刃先輪郭からマーカまでの距離に応じてマーカを制限すると共に、ステップ１７にて領域制限マーカ７２を設定することによって、次のステップにおいてMaker Based Watershed法による領域分割によって摩耗領域を抽出する際の抽出精度を向上させることができる。
【００３０】
ステップ１８では、地形画像（図６）とマーカ画像（図７）を用い、Maker Based Watershed法による領域分割によって摩耗領域を抽出する（摩耗領域抽出工程）。具体的には、マーカ画像に設定されたマーカ７１，７２を用いて地形画像に対してMaker Based Watershed法を適用して領域拡張することによって領域分割を行い、摩耗領域を抽出する。
【００３１】
摩耗領域を抽出した画像を図８Ａに示す。図８Ｂは図８Ａの部分拡大図である。図８Ａ及び８Ｂ中、抽出領域の境界は符号８１で示す。また、図８Ｂにおいてマーカ７１は斜線で示す。なお、図８Ａでは、図３に示す検査対象画像と同じ角度となるように、向きを元に戻した画像を示す。図８Ｂからわかるように、Maker Based Watershed法によって抽出された摩耗領域（符号８１で示す境界で囲まれた領域）は、白く表示された摩耗部分とほぼ一致しており、精度良く摩耗領域を抽出できることが確認できた。
【００３２】
ステップ１９では、ステップ１８にて抽出された摩耗領域の面積を算出し、その面積に基づいてスローアウェイチップの刃先の状態を判定する（判定工程）。例えば、以下のような方法でスローアウェイチップの刃先の状態を判定する。ステップ１８にて抽出された摩耗領域の面積が予め定められた面積に達した場合には、スローアウェイチップが寿命と判定する。また、摩耗領域の面積の大きさ応じて劣化レベル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、予め摩耗領域の面積とスローアウェイチップの使用回数との相関を設定しておき、ステップ１８にて抽出された摩耗領域の面積に応じて使用回数を推定してスローアウェイチップの刃先の状態を判定する。また、ステップ１８にて抽出された摩耗領域の面積が所定の割合以上で急激に変化した場合には、スローアウェイチップの異常と判定する。
【００３３】
以上で説明したステップ１２〜１９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。
【００３４】
次に、実施例について説明する。
【００３５】
１回加工する毎にスローアウェイチップの刃先の側面を撮像して検査対象画像を取得した。検査対象画像の画像サイズは、1024×960ピクセルである。取得した検査対象画像に対して図２のステップ１２〜１８の画像処理を施して摩耗領域を自動で抽出し、その抽出した摩耗領域の面積を算出した。また、比較例として、１０回加工する毎にスローアウェイチップの刃先の側面を撮像し、摩耗領域を手動で抽出し、その抽出した摩耗領域の面積を算出した。
【００３６】
図９に、自動抽出した摩耗領域の面積と手動抽出した摩耗領域の面積との変化を示す。図９では、自動抽出した摩耗領域の面積を実線で示し、手動抽出した摩耗領域の面積を破線で示す。図９からわかるように、自動抽出した摩耗領域の面積の変化は、手動抽出した摩耗領域の面積の変化と概ね一致した。このことから、ステップ１２〜１８の画像処理を用いれば、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、ステップ１２〜１８の画像処理を行って自動で摩耗領域を抽出し、その抽出した摩耗領域の面積を評価すれば、スローアウェイチップの刃先の状態を精度良く判定することができると言える。
【００３７】
以上の第１実施形態によれば、以下に示す効果を奏する。
【００３８】
本実施形態では、地形画像（図６）とマーカ画像（図７）を用いMaker Based Watershed法による領域分割によって抽出された摩耗領域の面積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。
【００３９】
また、本実施形態では、ガボールフィルタを用いてグレースケール画像の摩耗領域内の特徴部を強調し、そこにMaker Based Watershed法で用いられるマーカを設定する。このようにマーカを手動ではなく自動で設定することができる。
【００４０】
また、刃先輪郭からマーカまでの距離に応じてマーカを制限すると共に、マーカの周囲の一定領域を囲むように領域制限マーカ７２が設定されるため、Maker Based Watershed法による領域分割によって摩耗領域を抽出する際の抽出精度を向上させることができる。
【００４１】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。以下では、上記第１実施形態と異なる点のみについて説明する。
【００４２】
本第２実施形態では、図２のステップ１４で得られる地形画像が、上記第１実施形態で得られる地形画像と相違する。
【００４３】
輝度勾配を示す地形画像（図１０）は、グレースケール画像（図４）をガボールフィルタで白黒反転処理することによって得られる。
【００４４】
白黒反転処理が施された地形画像（図１０）では、摩耗部分が黒く（低い輝度値）表示され、摩耗していない箇所は白く（高い輝度値）表示されるため、ステップ１５で設定されたマーカ画像（図７）のマーカは地形画像では低い輝度値に対応して設定されることになる。したがって、Watershed法を適用して領域分割する際には、谷（低い輝度値）から尾根（高い輝度値）へと向かって領域が成長するため、摩耗領域の抽出精度が向上する。
【００４５】
以上の第２実施形態においても、上記第１実施形態と同様の作用効果を奏する。
【００４６】
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】
【００４７】
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】
2015145819.tif 000003
【図２】
2015145819.tif 000004
【図３】
2015145819.tif 000005
【図４】
2015145819.tif 000006
【図５】
2015145819.tif 000007
【図６】
2015145819.tif 000008
【図７】
2015145819.tif 000009
【図８Ａ】
2015145819.tif 000010
【図８Ｂ】
2015145819.tif 000011
【図９】
2015145819.tif 000012
【図１０】
2015145819.tif 000013