2019 Fiscal Year Annual Research Report
Gap Analysis and Diagnosis for Mechanical Assembly using X-rays CT Scanning
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18H01354
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
鈴木 宏正 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (40187761)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 産業用X線CT装置 / リバースエンジニアリング / アセンブリ解析 / 画像処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械のアセンブリ品を産業用X線CT装置によりスキャンした3次元CT画像を用いて、部品間の隙間を評価・検査する手法について研究を行っている。30年度は、2部品の間の隙間を求めるためのマルチフェーズ陰関数表現の計算方法として、異部品間の隙間の中立面を計算する方法とプロトタイププログラムを開発した。本年度は、これを効率化するために、距離場の計算に、FAST MARCHING法と呼ばれる高速な手法を適用した。
また、このプログラムを用いて、実際のアセンブリのCTデータに適用して実験を行った。その結果、隙間が多き部分では隙間量を正しく計算できることが分かったが、一方で、部品がほぼ接触に近い状態にある部分において、隙間の大きさがX線CT画像の画素の大きさと同程度の場合に、計算ができなかった。
問題を分析するに、マルチフェース陰関数は、各部品からの距離をCT画像の置かれた格子空間で計算するが、部品の表面は空気と部品が接する部分であり、隙間が十分に大きい場合は、それを正確に求めることができるが、隙間が小さい場合、つまり空気層が薄くなる場合にはボケが生じ、境界を抽出することが難しいということである。そこで、アイデアとして持っていた二つのアプローチを検討した。一つは、表面を計算する方法の改良である。これは一般的には画像のエッジ抽出問題に相当する。もう一つの方法は、補助情報を用いるものである。機械部品は、3次元CADを用いて設計されているので、部品形状やアセンブリに関する情報が得られる。これは実物に対しては誤差をもつものであるが、隙間の存在する部分を推定することには利用できる可能性がある。
今年度は、前者の方法を実施し手法の改善を行うとともに、後者の方法については、アルゴリズムの検討に加えて、CADデータの作成や部品の作成などの準備を行った。プリグラムの作成と実験を実施するのは次年度とした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成31年度の計画としては、実際の複雑なアセンブリ品のX線CT画像から、30年度に開発した部品間の隙間量を計算するプロトタイププログラムを用いた実験と、それによる課題出を目的とした。まず、この実験によってアルゴリズムの基本的な考え方の検証とプログラムの動作確認ができた。また、課題としては、数画素サイズレベルの隙間の検出に問題があることが分かった。また、その課題に対して、解決策として二つのアプローチを考案し、その一つについてはアルゴリズムとプログラムの開発を行い、一定程度の改良ができることを確かめた。
しかし、以下のような点から、上記の区分と判断した。
１）実験した改良アプローチだけでは、まだ狭量な隙間の検出ができておらず、もう一つのアプローチを、今後適用する必要があること。２）そのために、成果発表等も、関連する研究のみの発表しかできていなこと。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度は、補助情報を用いたアプローチによって隙間量計算のアルゴリズムの改良を行う。
〇隙間量計算誤差を改善するために、アセンブリのCADデータを利用する。アセンブリのCADデータを使って隙間の中立面の計算を行い、その中立面を参照して、X線CTデータ上のコントラストが不明瞭でマルチフェーズ関数の計算が困難な部分について、それを補正する。〇そのためには、CADデータとX線CT画像との対応付けが必要であるが、従来手法で解決できると考えている。〇対応付けされた後に、CADデータの隙間の中立面から、その法線方向にCT画像上で画素値のプロービングを行い、エッジ抽出の考え方により画素値の変化量をもとにして、部品表面を求める。中立面の点から表面までの距離の2倍が隙間量となる。
〇また、当初の計画のように、アルゴリズムの効率化を行う。
以上のような拡張によって、10部品から20部品程度からなるアセンブリ品について、画素サイズレベルの微小な隙間量を計算できるようになると考えている。また、計算した隙間量をカラーマップによって、3次元的に可視化するソフトウェアを作成し、計算結果を実際の部品に対して擦り合わせ、評価を行う。
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Research Products
(1 results)
