2020 Fiscal Year Research-status Report
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20K04221
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| Research Institution | Industrial Research Institute of Shizuoka Prefecture |
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Principal Investigator |
中野 雅晴 静岡県工業技術研究所, 浜松工業技術支援センター光科, 上席研究員 (90707837)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 表面粗さ / 表面性状 / 測色 / イメージング / 色彩計 / 非接触 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、試料表面の色を高精度にイメージング測定する（色彩計測）ことで、表面粗さを推定する方法を確立する。そのための基礎検討として、本年度は次の２項目について実施した。
①粗さ測定範囲を拡大させる照明・撮影光学系の検討
本研究の色彩計測による粗さ推定では、２次元色彩計で測定した試料表面の測色値を色表現で用いるxy色度図にマッピングし、その測色値の分布（以下、色分布）が粗さによって異なる現象を利用する。この色分布が、粗さに対して大きく変化する照明・撮影光学系の因子について、品質工学のパラメータ設計の概念を用いて調べた。実験の結果、光源色と撮像レンズの種類は、色分布を大きく変化させる因子であることが分かった。また、これら２因子に加えて光源の拡がり角、試料に対する照明と色彩計の角度を最適化することで、ノイズ（外光、色彩計の視野中心から外れた位置での測定）に対する測定システムの安定性が改善することを確認した。
②粗さパラメータと表面画像の色分布との相関評価
粗さが異なる複数の試料を用いて、共焦点顕微鏡で測定した三次元の粗さパラメータ（機械計測）と、２次元色彩計で測定した試料表面の測色値との関係を調べた。色彩計測の指標は、xy色度図における色分布の拡がり幅（標準偏差）とした。粗さパラメータの１つである算術平均高さSaと拡がり幅の関係は指数関数で近似でき、放電加工面の試料ではSa=0.3～47μmの範囲で表面粗さを推定できることを確認した。また、ブラスト加工面の試料では近似曲線が異なったことから、Sa以外の粗さパラメータも色分布から推定できる可能性があることが分かった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
これまでに、ノイズ環境下でも安定して測定でき、xy色度図にマッピングした試料表面の測色値の分布が粗さに対して大きく変化する、照明・撮影光学系の最適な条件を明らかにした。また、色分布の拡がり幅を指標とすることで、Sa=0.3～47μmの範囲で表面粗さを推定できることを示した。しかし、これらは、表面凹凸を放電加工で作製した試料を用いて得られた結果である。他の表面加工面の試料に対して有効な光学系の検討や、色分布とSa以外の粗さパラメータとの関係を明らかにするには、複数種類の加工条件で作製した試料を用いた評価が必要である。このため、本年度、ブラスト加工で投射材と加工条件を変えた複数の試料を作製し、これらについて検討する計画であった。しかし、コロナ禍の影響で試料の用意が年度末まで遅延した。このことから、各粗さパラメータと色分布の相関評価について遅れが生じている。この評価は、次年度の第１四半期までに完了する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
①粗さ測定範囲を拡大させる照明・撮影光学系の検討
本年度は、放電加工面の試料を用いて、ノイズ環境下でも安定して測定でき、粗さに対して色分布が大きく変化する最適な照明・撮影光学系について検討した。今後は、試料の表面加工法や材質が変わった場合に、光学系の最適条件がどのように変わるかを明らかにする。一方、測定画像の解像度が低下すると、粗さによる色分布の違いが小さくなることが想定される。そこで、解像度と粗さ推定精度との関係を評価して、測定に必要な解像度と面積を明らかにする。また、曲面試料では、試料表面に対する照明角度が測定位置ごとに変わる。そこで、試料角度と色分布との関係を評価して、粗さ推定が可能な角度範囲を明らかにする。
②粗さパラメータと表面画像の色分布との相関評価
表面形状の特徴を表す粗さパラメータと色分布との関係を明らかにする。表面加工法や加工条件等を変えることで、形状の特徴が異なる様々な試料を作製する。これらの試料を用いて、表面形状の高さ、傾斜、目の細かさに関連する各粗さパラメータと色分布の関係について検討する。さらに、各粗さパラメータに起因する色分布の特徴量を特定し、粗さ測定範囲の拡大と精度向上を試みると共に、色分布の比較方法を検討する。多変量解析等で、粗さと色分布との関係を評価したデータベースから測定結果と最も近い色分布を探し出す方法により、粗さ測定範囲の拡大を目指す。
③大面積粗さ測定システムの構築と性能評価
試料を走査する機構と２次元色彩計を組み合わせて、大面積で粗さの分布をマッピングする測定システムを構築する。また、性能評価（精度、時間／面積等）を行い、課題を抽出する。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍の影響で、複数の加工条件で作製した試料の調達が年度末まで遅延した。このため、この試料を用いた実験結果を踏まえて選定する予定であった物品（測定システムの構成部品、試料）が購入できなかった。
旅費とその他経費（学会参加費）は、コロナ禍の影響により出張が制限されたこと、学会発表（オンライン）が１回であったことを理由に未使用額が発生した。コロナ禍の状況にもよるが、次年度は学会発表と実験のための出張に使用する予定である。
本年度の未使用額は、次年度の研究費と合わせて、色彩計測による測定システムを構成する部品（光学、機械部品）と、他の加工条件で作製した試料等の購入に使用する予定である。
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| Remarks |
（発表者名）中野雅晴、（発表標題）試料表面の色から粗さを推定する、（発表会名）令和2年度 静岡県工業技術研究所浜松工業技術支援センター 研究発表会、（発表年月）2021年３月
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