| 研究概要 |
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.
本年度は,CCDカメラによるステレオ画像法を用いて工具の全体的な輪郭形状を3次元的に測定する方法を開発した.測定方法は,テーブルによって撮影角度方向や位置を変化させることができるCCDカメラによって,回転テーブルに固定したドリルの先端部分を撮影する.測定する形状パラメータはチゼルエッジ長さ,チゼル角で,ドリルはカメラの軸に対して平行,45度,垂直の3つの方向から行った.また,カメラの撮影位置間の距離(基線長さ)は20mm〜40mmまで変化させた.
一般にステレオ画像法では,2つの画像内の対応する部分を関連づける処理(マッチング処理)が困難であるが,本研究では工具の各要素(切れ刃,チゼルなど)をニューラルネットワークを応用したエッジ検出法を用いて抽出し,これらの位置を正確に検出してマッチング処理を行うことで解決した.
この結果,チゼル長さ(1.5mm)の測定における標準偏差は5μm,チゼル角の測定では標準偏差0.1〜0.5度が得られた.基線長さの変化による測定精度への影響はほとんどみられなかった.また,ドリル軸の角度については垂直,水平の場合が標準偏差の値が小さく,45度の場合が最大であった.この原因として照明によるエッジ検出の誤差が大きな影響を与えることが考えられる.
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