1998 Fiscal Year Annual Research Report
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10750193
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
佐島 隆生 九州大学, 工学部, 助手 (20215750)
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| Keywords | 切削工具 / 画像処理 / 形状測定 / ニューラルネットワーク |
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| Research Abstract |
本研究は,画像処理を用いてドリルやエンドミル等の切れ刃,外周部の形状を測定し,工具形状の重要なパラメータ,すなわち先端角,逃げ角,直径等を自動的に計測するシステムを開発することが目的である.工具を回転テーブルに固定し,先端または側面からCCDカメラによって表面の画像を入力する.この画像から,切れ刃,外周部,マージン部等を自動的に認識,位置を測定して各形状パラメータを計算する。
昨年度までに,ニューラルネットワークを用いた工具取り付け時の初期位置決めの自動化や,工具の表面性状(表面粗さやコーティングの種類)や照明の変化に対して影響を受けにくいエッジ検出および直線決定アルゴリズムを開発した.これらのアルゴリズムを用いて1つの直線部分(切れ刃等)を含む工具の画像から自動的に形状パラメータを測定するシステムを構築した.
本年度は,より複雑な形状を測定するため,工具形状における複数の直線や曲線の部分を含む一枚の画像から,直線部や曲線部(以下オブジェクト)を自動的に認識するアルゴリズムを開発した.このアルゴリズムでは,上記のエッジ検出により得られたオブジェクトの候補点を,Hough変換法により直線と見なせる最小の領域まで分割する.これらの分割された領域に含まれる候補点を各オブジェクトの特徴を持ったグループに分類し,再結合する.このようにして得られた各オブジェクトを構成すると思われる候補点から,直線および曲線の近似を行い工具形状の輪郭を得る.
このアルゴリズムを用いてエンドミルの外周すくい角を測定した.この部分は切れ刃の外周部近くが湾曲しており直線として近似することは困難である.この部分の測定において人の目による顕微鏡での測定結果では標準偏差で0.55度,本アルゴリズムを用いた場合は0.42度であった.
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