| 研究課題/領域番号 |
20K04221
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18020:加工学および生産工学関連
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| 研究機関 | 静岡県工業技術研究所 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 表面粗さ / 表面性状 / 測色 / イメージング / 色彩計 / 非接触 / 品質工学 / 表面粗さ測定 / 色彩計測 / 分光イメージング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
試料表面の色を分光イメージング装置(高精度に色を測定するカメラ)で測定することで、表面粗さを短時間で大面積測定する方法を確立する。これまでに、表面画像の色から粗さを推定できることを確認した。しかし、形状的な特徴が複合的に影響して色として現れる数μm以上の粗さを推定することが困難であった。
本研究では、形状的な特徴(粗さパラメータ)と表面画像の色との関係と、粗さ測定に最適な照明・撮影光学系を明らかにすることで、測色結果から各粗さパラメータを分離して推定することを試みる。
提案する測定法を確立できれば、大型の試料に対して定量的な検査をインラインで行うといった高レベルの品質管理での利用を期待できる。
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| 研究成果の概要 |
試料表面で散乱した光を２次元色彩計で測定し、その色分布から表面粗さを推定する方法を開発した。色彩計で測定した測色値をCIE1931 xy色度図にマッピングし、その分布が表面凹凸の高さや周期によって異なることを利用して粗さを推定した。測定感度（粗さに対する色分布拡がり幅の変化量）と測定のばらつきに影響を与える因子を明らかにし、これらを最適化した測定系を構築した。その結果、粗さパラメータの一種である算術平均高さSaが0.7μm～11μmの試料に対して測定系を最適化することで、測定領域の中心付近において、Saを0.69μmの精度で推定できることを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
製品の品質検査工程において、加工面の表面粗さを評価するために、目視や触診といった官能検査が使われてきた。官能検査では、高度な検査技術を有する人材が必要で、定量的な品質管理が難しいことが課題となっている。本手法により、短時間で粗さを測定することが可能になれば、定量的な全数検査をインラインで行うといった高レベルの品質管理での利用を期待できる。そのためには、測色値の分布と粗さの関係を評価し、本手法による粗さの推定精度を明らかにする必要がある。
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