特開 2024-8597 工作物加工面の表面粗さ推定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024008597

(43)【公開日】2024-01-19

(54)【発明の名称】工作物加工面の表面粗さ推定装置

(51)【国際特許分類】

   B23Q 17/09 20060101AFI20240112BHJP

   B23Q 17/20 20060101ALI20240112BHJP

   B24B 49/12 20060101ALI20240112BHJP

   G01B 11/30 20060101ALI20240112BHJP

【ＦＩ】

B23Q17/09 A

B23Q17/20 Z

B24B49/12

G01B11/30 102Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022110591

(22)【出願日】2022-07-08

(71)【出願人】

【識別番号】000001247

【氏名又は名称】株式会社ジェイテクト

(71)【出願人】

【識別番号】301021533

【氏名又は名称】国立研究開発法人産業技術総合研究所

(74)【代理人】

【識別番号】110000648

【氏名又は名称】弁理士法人あいち国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】若園 賀生

(72)【発明者】

【氏名】小倉 一朗

(72)【発明者】

【氏名】岩井 英樹

(72)【発明者】

【氏名】安藤 善昭

【テーマコード（参考）】

2F065

3C029

3C034

【Ｆターム（参考）】

2F065AA50

2F065BB01

2F065BB05

2F065DD03

2F065DD06

2F065FF04

2F065HH13

2F065JJ03

2F065JJ09

2F065JJ26

2F065PP01

2F065PP11

2F065QQ04

2F065QQ31

2F065QQ33

3C029BB01

3C029CC10

3C034AA01

3C034BB93

3C034CA05

3C034CA22

3C034CB20

3C034DD20

(57)【要約】

【課題】工作物加工面の表面粗さの推定精度の優れた工作物加工面の表面粗さ推定装置を提供する。
【解決手段】工作物加工面の表面粗さ推定装置１は、工作物に機械加工を施して形成される加工面の画像情報を取得する画像情報取得部１３と、画像情報取得部１３が取得した画像情報に基づいて、工作物加工面に形成された加工痕に関わる加工痕情報を抽出する加工痕情報抽出部２６と、加工痕情報抽出部２６により抽出された加工痕情報に基づいて、工作物加工面の表面粗さを推定する表面粗さ推定部２７と、を含む。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

工作機械により工作物に機械加工を施して形成される加工面の表面粗さを推定する表面粗さ推定装置であって、
上記加工面の画像情報を取得する画像情報取得部と、
上記画像情報に基づいて、上記加工面に形成された加工痕に関わる加工痕情報を抽出する加工痕情報抽出部と、
上記加工痕情報に基づいて、上記加工面の表面粗さを推定する表面粗さ推定部と、
を含む、工作物加工面の表面粗さ推定装置。

【請求項2】

上記画像情報取得部が取得した上記画像情報において上記加工痕を明瞭化する第１画像処理を行う第１画像処理部を備え、
上記加工痕情報抽出部は、上記第１画像処理後の上記画像情報に基づいて、上記加工痕情報を抽出する、請求項１に記載の工作物加工面の表面粗さ推定装置。

【請求項3】

上記第１画像処理は、ソーベルフィルタ処理を含む、請求項２に記載の工作物加工面の表面粗さ推定装置。

【請求項4】

上記第１画像処理後の上記画像情報を白と黒の２値に２値化する第２画像処理部と、
上記第２画像処理後の上記画像情報における白い画素の領域の総面積又は該白い画素が所定方向に連続する総長さを計測する第１計測部と、
をさらに備え、
上記加工痕情報抽出部は、上記加工痕情報として、上記第１計測部の計測結果を抽出する、請求項２又は３に記載の工作物加工面の表面粗さ推定装置。

【請求項5】

上記第２画像処理後の上記画像情報における白い画素が連続してなる領域を一つの上記加工痕とし、上記画像情報に存在する上記加工痕の数を加工痕数として計測する第２計測部をさらに備え、
上記加工痕情報抽出部は、上記加工痕情報として、上記第１計測部の計測結果と上記第２計測部の計測結果に基づいて、上記画像情報における上記加工痕１つ当たりの平均面積又は上記加工痕１つ当たりの上記所定方向における平均長さを抽出する、請求項４に記載の工作物加工面の表面粗さ推定装置。

【請求項6】

上記加工痕情報の抽出を行う前処理として、上記画像情報における輝度平均値及び輝度標準偏差が所定の範囲内となるように上記画像情報における輝度分布を変換して正規化する前処理部を備える、請求項１～３のいずれか一項に記載の工作物加工面の表面粗さ推定装置。

【請求項7】

上記工作機械は、研削盤又は切削機である、請求項１～３のいずれか一項に記載の工作物加工面の表面粗さ推定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、工作物加工面の表面粗さ推定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

一般に、工作機械の工具を用いて工作物を加工する場合、工具の劣化が生じて加工精度の低下が生じる虞がある。従って、工具の劣化を管理し、工具の修正を適宜行うことにより、工作物の加工精度を維持することは極めて肝要である。そして、工作物の加工精度を評価する技術として、工作物の加工面における画像を取得し、工具によって加工される工作物加工面の表面粗さを推定する技術がある。

【0003】

例えば、特許文献１には、工作物加工面の画像情報と工作物の表面粗さとに基づいてニューラルネットワークによる学習済みモデルを予め作成しておき、加工後の工作物から外観画像情報を取得して当該学習済みモデルを用いて工作物加工面の表面粗さを推定する構成が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２１－１８９０３９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１に開示の構成では、工作物加工面の画像情報の取得条件（例えば、カメラ配置、周囲の光源、カメラ自体の撮影誤差）が変化すると、取得される画像情報も変化するために表面粗さの推定精度が低下するおそれがある。例えば、工作物加工面に照射する照明光の入射角度が大きい場合、カメラに入射する光における散乱光の割合が比較的大きくなることから、取得された画像情報における輝度コントラストが下がってしまう。そのため、輝度の解像度が低くなり、表面粗さの推定精度が低下するおそれがある。

【0006】

本発明は、かかる課題に鑑みてなされたもので、工作物加工面の表面粗さの推定精度の優れた工作物加工面の表面粗さ推定装置を提供しようとするものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様は、工作機械により工作物に機械加工を施して形成される加工面の表面粗さを推定する表面粗さ推定装置であって、
上記加工面の画像情報を取得する画像情報取得部と、
上記画像情報に基づいて、上記加工面に形成された加工痕に関わる加工痕情報を抽出する抽出部と、
上記加工痕情報に基づいて、上記加工面の表面粗さを推定する表面粗さ推定部と、
を含む、工作物加工面の表面粗さ推定装置にある。

【発明の効果】

【0008】

本願発明者らは、工作機械により工作物を加工したときに加工面に形成された加工痕と、加工面の表面粗さとが相関関係を有するとの新たな知見を得た。本発明は当該新たな知見に基づいてなされたものであって、上記工作物加工面の表面粗さ推定装置においては、取得した加工面の画像情報から加工面に形成された加工痕に関わる加工痕情報を抽出し、当該加工痕情報に基づいて加工面の表面粗さを推定する。そして、加工痕に関わる加工痕情報は、加工面全体の画像情報と比べると、工作物の外観画像の取得条件の変化の影響を受けにくい。そのため、上記加工痕情報に基づいて加工面の表面粗さを推定することにより、推定精度の向上を図ることができる。

【0009】

以上のごとく、上記態様によれば、工作物加工面の表面粗さの推定精度の優れた工作物加工面の表面粗さ推定装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施形態１における、工作機械の構成を示す概念図。

【図2】実施形態１における、工作物加工面の表面粗さ推定装置のブロック図。

【図3】実施形態１における、前処理における（ａ）及び（ｂ）輝度分布変換前の状態を示す概念図、（ｃ）輝度分布変換後の状態を示す概念図。

【図4】実施形態１における工作物加工面の画像に対して、（ａ）グレースケール処理後の画像の例を示す図、（ｂ）第１画像処理後の画像の例を示す図、（ｃ）第２画像処理後の画像の例を示す図。

【図5】実施形態１における、加工痕情報と表面粗さとの対応関係の例を示す概念図。

【図6】実施形態１における、工作物加工面の表面粗さを推定するためのフロー図。

【図7】実施形態２における、工作機械の構成を示す概念図。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（実施形態１）
（１．表面粗さ推定装置１の適用対象の工作機械）
本実施形態１における工作物加工面の表面粗さ推定装置１は、工作機械によって加工された工作物の加工面の表面粗さを推定する。工作物を加工する工作機械としては、研削加工を行う各種研削装置（例えば、円筒研削盤やカム研削盤、平面研削盤等）、切削加工を行う各種切削装置（例えば、歯車加工装置やマシニングセンタ等）、研磨加工を行う研磨装置を挙げることができる。

【0012】

本実施形態では、工作機械は、粗研削、精研削、微研削、スパークアウト等の研削加工を経て工作物を研削する研削盤１０である。研削盤１０によって研削加工される工作物としては、例えば、単純軸状部材や、クランクシャフト、カムシャフト、平板等を挙げることができる。なお、本実施形態の工作物としては、後述するように、断面円形の単純軸状部材がプランジ研削加工される場合を例示する。

【0013】

工作機械に設けられた工具によって工作物を加工することにより、工作物の加工面には加工痕が形成される。加工痕は、加工時において工具が工作物に接触した状態で相対的に移動した軌跡に沿って形成されることとなる。加工痕の具体的な形状は、工具の種類や工作機械の構成、工作物の形状等によって種々の形状となりうる。後述する円筒研削盤によって断面円形の単純軸状部材が研削加工される場合には、加工痕は砥石車の回転方向に平行に延びる線状に形成されることから、当該加工痕を研削条痕ともいう。

【0014】

図１に示すように、研削盤１０は、工具としての砥石車５６を用いて工作物Ｗの加工面Ｗ１の研削加工を行う。研削盤１０には、研削盤１０の制御を行う制御装置１２が接続されている。また、研削盤１０には、後述する画像情報取得部１３が取り付けられている。

【0015】

本実施形態１では、研削盤１０は、図１に示すように、砥石台トラバース型の円筒研削盤であって、軸状部材である工作物Ｗの外周面即ち加工面Ｗ１を研削するように構成されている。なお、研削盤１０として、テーブルトラバース型を用いることもできる。本実施形態１では研削盤１０は、図１に示すように、主としてベッド５１、主軸台５２、心押台５３、トラバースベース５４、砥石台５５、砥石車５６、定寸装置５７、及び、砥石車修正装置５８を備える。

【0016】

ベッド５１は、研削盤１０の設置面上に固定されている。主軸台５２は、ベッド５１の上面において、Ｘ軸方向の手前側（図１の下側）且つＺ軸方向の一端側（図１の左側）に設けられている。主軸台５２は、工作物ＷをＺ軸回りに回転可能に支持する。工作物Ｗは、主軸台５２に設けられたモータ５２ａの駆動により回転される。

【0017】

心押台５３は、ベッド５１の上面において、主軸台５２に対してＺ軸方向に対向する位置、即ち、Ｘ軸方向の手前側（図１の下側）且つＺ軸方向の他端側（図１の右側）に設けられている。これにより、工作物Ｗは、主軸台５２及び心押台５３によって回転可能に両端支持される。

【0018】

トラバースベース５４は、ベッド５１の上面において、Ｚ軸方向に移動可能に設けられている。トラバースベース５４は、ベッド５１に設けられたモータ５４ａの駆動により移動する。砥石台５５は、トラバースベース５４の上面において、Ｘ軸方向に移動可能に設けられている。砥石台５５は、トラバースベース５４に設けられたモータ５５ａの駆動により移動する

【0019】

砥石車５６は、円盤状に形成されて砥石台５５に回転可能に支持されている。砥石車５６は、砥石台５５に設けられたモータ５６ａの駆動により回転する。砥石車５６は、工作物Ｗの外周面を研削するために用いられる。なお、工作物Ｗが筒状部材である場合は、工作物Ｗの内周面を研削することもできる。砥石車５６は、複数の砥粒を結合剤により固定されて構成されている。砥粒には、アルミナや炭化ケイ素などのセラミックス質の材料などにより形成される一般砥粒、ダイヤモンドやＣＢＮなどの超砥粒などが適用される。

【0020】

結合剤には、ビトリファイド（Ｖ）、レジノイド（Ｂ）、ラバー（Ｒ）、シリケート（Ｓ）、シェラック（Ｅ）、メタル（Ｍ）、電着（Ｐ）、マグネシアセメント(Ｍｇ)などが存在する。さらに、砥石車５６は、気孔を有する構成と、気孔を有しない構成とがある。砥石車５６は、結合剤の種類や気孔の有無によって、弾性変形可能な構成である場合と、ほぼ弾性変形しない構成である場合とが存在する。弾性変形可能な砥石車５６において、結合剤の種類、気孔の有無、気孔率などによって、弾性率が異なる。

【0021】

定寸装置５７は、工作物Ｗの寸法（径）を測定する。定寸装置５７は、ベッド５１の上面において、Ｚ軸方向に移動可能に設けられている。定寸装置５７は、ベッド５１に設けられた送り機構５７ａによりＺ軸方向の位置が制御される。

【0022】

砥石車修正装置５８は、砥石車５６の形状を修正する。即ち、砥石車修正装置５８は、砥石車５６のツルーイングやドレッシングを行う装置である。ここで、ツルーイングは、形直し作業であり、研削加工によって砥石車５６に劣化、例えば、摩耗や摩滅、砥粒の脱落、或いは、砥粒の破砕等が生じた場合に工作物Ｗの形状に合わせて砥石車５６を成形する作業、偏摩耗による砥石車５６の振れを取り除く作業である。ドレッシングは、砥石車５６の目直し（目立て）作業であり、砥粒の突き出し量を調整する作業、砥粒の切れ刃を創成する作業である。つまり、ドレッシングは、目つぶれや、目詰まり、目こぼれ等を修正する作業であり、通常、ツルーイング後に行われる。

【0023】

制御装置１２は、ＣＮＣ装置及びＰＬＣ装置等を含み、図１に示すように、本実施形態では研削盤１０に接続されている。制御装置１２は、工作物Ｗの形状、加工条件、砥石車５６の形状、クーラントの供給タイミング情報等の作動指令データに基づいて生成されたＮＣプログラムに従い、研削盤１０における各モータ５２ａ、５４ａ、５５ａ、５６ａ等を制御する。即ち、制御装置１２は、動作指令データが入力されることにより、動作指令データに基づいてＮＣプログラムを生成する。

【0024】

これにより、制御装置１２は、研削盤１０の作動を制御して、工作物Ｗの加工面Ｗ１の研削加工を行う。ここで、制御装置１２は、定寸装置５７により測定される工作物Ｗの寸法（径）に基づいて、工作物Ｗの加工面Ｗ１が仕上形状となるまで研削加工を行う。このため、制御装置１２が生成するＮＣプログラムは、研削加工内容、即ち、粗研削、精研削、微研削及びスパークアウト等に応じて生成される。

【0025】

また、制御装置１２は、図１に示すように、演算装置２０と信号の送受信が可能とされている。これにより、制御装置１２は、砥石車５６を修正するタイミングとして、演算装置２０から出力される修正信号を取得したタイミングにおいて、各モータ５２ａ、５４ａ、５５ａ、５６ａ及び砥石車修正装置５８等を制御することにより、砥石車５６の修正（ツルーイング又は／及びドレッシング）を行う。ここで、本実施形態の演算装置２０は、後述するように、推定した加工面Ｗ１の表面粗さに基づいて修正信号を制御装置１２に出力する。

【0026】

（２．表面粗さ推定装置１の構成）
次に、表面粗さ推定装置１の構成について、図１を参照して説明する。表面粗さ推定装置１は、画像情報取得部１３、演算装置２０により構成される。

【0027】

画像情報取得部１３は、上述の通り、研削盤１０に設けられている。画像情報取得部１３は、研削盤１０により研削加工される工作物Ｗの加工面Ｗ１を撮像するカメラにより構成することができる。画像情報取得部１３を取り付ける位置は限定されず、本実施形態１では、図１に示すように、トラバースベース５４に取り付けたが、これに替えて砥石台５５に取り付けてもよい。本実施形態１では、画像情報取得部１３には、図示しないが照明装置１３ａが設けられており、画像情報取得部１３は工作物Ｗの加工面Ｗ１に照明装置１３ａの光が照射された状態で加工面Ｗ１を撮像する。

【0028】

画像情報取得部１３は、工作物Ｗに対する研削加工毎の加工面Ｗ１の全体又は所定範囲を撮像して得られた画像情報を後述の演算装置２０に出力する。なお、画像情報取得部１３により取得される画像情報は、複数のカラーチャンネルを有していてもよいし、単一のカラーチャンネルを有するものであってもよい。

【0029】

演算装置２０は、所定のプログラムを実行可能なコンピュータと記憶装置により構成され、図２に示すように、前処理部２１、第１画像処理部２２、第２画像処理部２３、第１計測部２４、第２計測部２５、加工痕情報抽出部２６、表面粗さ推定部２７、計測結果記憶部２８、加工痕情報記憶部２９、対応関係記憶部３０、出力部３１を備える。

【0030】

前処理部２１は、画像情報取得部１３により取得された画像情報の前処理を行う。本実施形態１では、前処理部２１は、画像情報が複数のカラーチャンネルを有する場合に、当該画像情報にグレースケール処理を行い、画像情報のカラー情報を破棄してグレースケール化された画像情報に変換する。当該変換後の画像情報の例を図４（ａ）に示す。なお、前処理部２１において、グレースケール処理を行うことに替えて、複数のカラーチャンネルの少なくとも一つのカラーチャンネルデータを以降の処理に用いる画像情報としてもよい。

【0031】

本実施形態１では、前処理部２１は、さらに、画像情報における輝度平均値及び輝度標準偏差が所定の範囲内となるように当該画像情報における輝度分布を変換して正規化する。当該変換は、変換結果としての画素の輝度の少なくとも一部が輝度範囲（本実施形態１では、０～２５５の値内）を超えた値となって画像がいわゆる白飛びしたり黒潰れしたりしない範囲内で、画像情報における画素の輝度ができるだけ輝度範囲に広くわたって分布するように行うことが好ましい。

【0032】

例えば、前処理部２１における輝度分布の変換は、次のように行うことができる。まず、図３（ａ）に示すように、加工開始時の加工面Ｗ１の画像情報における輝度分布Ａ０を取得する。なお、取得された輝度分布Ａ０は通常概ね正規分布に近い分布を示す。そして、下記式（１）に示す正規分布の標準化式を変形して得られた式（２）に示す輝度変換式を用いて輝度分布を変換（正規化）し、図３（ｃ）に示す変換後の輝度分布Ａｓを得る。なお、μを輝度平均値、σを標準偏差とする。
（ｘ_０－μ_０）／σ_０＝（ｘ’_０－μ_ｓ）／σ_ｓ （１）
ｘ’_０＝σ_ｓ／σ_０＊（ｘ_０－μ_０）＋μ_ｓ （２）
また、加工開始時の加工面Ｗ１の画像情報における輝度分布Ａ０として、図３（ｂ）に示すものが得られた場合でも、上記輝度変換式を用いて輝度分布を変換（正規化）することにより、図３（ｃ）に示すものと同様の変換後の輝度分布Ａｓを得ることができる。

【0033】

なお、当該式（２）の変換式は、加工開始時の作成したものを当該工作物Ｗにおける以降の前処理部２１において使用するものとしてもよいし、当該工作物Ｗにおいて加工面Ｗ１の画像情報を取得するごとに前処理部２１において上記式（２）の変換式を作成して使用することとしてもよい。

【0034】

第１画像処理部２２は、上記前処理後の画像情報に第１画像処理を行う。第１画像処理は、加工面Ｗ１に形成された加工痕（本実施形態１では、研削条痕）を明瞭化する処理である。加工痕を明瞭化する第１画像処理として、エッジフィルタ処理やソーベルフィルタ処理などを例示できるが、本実施形態１では、第１画像処理としてソーベルフィルタ処理を採用する。ソーベルフィルタ処理は、画像内のエッジを他の部分よりも低ノイズで強調することができるため、加工面Ｗ１に形成された加工痕を明瞭化するのに適している。

【0035】

ソーベルフィルタ処理には横方向のソーベルフィルタ処理と縦方向のソーベルフィルタ処理とが含まれるが、第１画像処理としては、加工痕（研削条痕）の形成方向に応じていずれか一方を使用したり、両方のソーベルフィルタ処理を組み合わせて使用したりすることができる。また、第１画像処理において使用するフィルタの種類に応じて、上述の前処理後の画像情報を所定角度回転させて第１画像処理を行ってもよい。

【0036】

前処理後の画像情報において、加工痕（研削条痕）の形成方向が明確でない場合は、第１画像処理として、横方向及び縦方向の両方のソーベルフィルタ処理を組み合わせることが好ましい。この場合は、画像情報を所定角度ずつ回転させて第１画像処理を行った後、後述する加工痕（研削条痕Ｓ１）の長さＬ１を最も大きくさせる画像回転角での第１画像処理の処理結果を用いて以降の処理を行うようにすることができる。

【0037】

本実施形態１では、図４（ａ）に示すように、研削条痕Ｓ１の形成方向は画像の上下方向（Ｘ方向）であるため、第１画像処理部２２における第１画像処理として、当該形成方向に直交する方向である横方向のソーベルフィルタ処理を選択することが好ましい。これにより、研削条痕のエッジがより強調されて、研削条痕を一層明瞭化できる。第１画像処理部２２における第１画像処理後の画像情報の例を図４（ｂ）に示す。なお、第１画像処理は複数回行うこともできる。複数回の第１画像処理を行う場合は、互いに異なるフィルタ処理が含まれていてもよい。

【0038】

第２画像処理部２３は、第１画像処理後の画像情報に第２画像処理を行う。当該第２画像処理は、第１画像処理後の画像情報を白と黒の２値に２値化する。第２画像処理における２値化の閾値は限定されず、第１画像処理後の画像情報や加工痕（研削条痕）の状態に応じて適宜変更することができる。第２画像処理部２３における第２画像処理後の画像情報の例を図４（ｃ）に示す。

【0039】

第２画像処理部２３における第２画像処理後の画像情報において、加工痕（研削条痕Ｓ１）は白い画素が連続してなる領域として視認することができる。ここで、「白い画素が連続してなる領域」とは、２値化後の画像において、白い画素同士が隣り合って白い画のみが連なった一塊の領域をいう。例えば、図４（ｃ）に示す第２画像処理（２値化）後の画像情報の例では、一つの研削条痕Ｓ１は、白い画素がＸ方向に連なって一条の白い線として視認することができる。なお、本実施形態１では、図４（ｃ）に示す２値化後の画像において、それぞれの研削条痕Ｓ１のＹ方向の大きさ、すなわち幅の大きさの差は少なくなっている。

【0040】

第１計測部２４は、第２画像処理後の画像情報における白い画素の領域の総面積又は該白い画素が所定方向に連続する総長さを計測する。第２画像処理後の画像情報における白い画素の領域は、加工面Ｗにおける加工痕（研削条痕Ｓ１）に相当する。そして、所定方向に連続する総長さとは、図４（ｃ）に示すように、全ての研削条痕Ｓ１の延びるＸ方向における研削条痕Ｓ１の長さＬ１の合計、すなわち、全ての白い画素のＸ方向における長さの合計をいう。なお、本実施形態１のように研削盤１０においては、加工痕である研削条痕Ｓ１は、研削が繰り返されるにつれてＸ方向に延びるが、Ｙ方向である幅の大きさの変化は少ない。そのため、本実施形態１では、上述の白い画素の領域の総面積は、研削条痕Ｓ１の長さを強く反映したものとなっている。なお、第１計測部２４による計測結果は、後述の計測結果記憶部２８に格納されて記憶される。

【0041】

第２計測部２５は、第２画像処理後の画像情報における白い画素が連続してなる領域を一つの加工痕（研削条痕Ｓ１）とし、上記画像情報に存在する研削条痕Ｓ１の数を加工痕数（研削条痕数）として計測する。なお、第２計測部２５による計測結果は、後述の計測結果記憶部２８に格納されて記憶される。

【0042】

加工痕情報抽出部２６は、上記画像情報に基づいて、加工面Ｗ１に形成された加工痕（研削条痕Ｓ１）に関わる加工痕情報を抽出する。当該画像情報は、上記画像情報取得部１３が取得した画像情報、前処理部２１による前処理後の画像情報、第１画像処理部２２による第１画像処理後の画像情報、または第２画像処理部２３による第２画像処理後の画像情報のいずれかであってもよい。

【0043】

加工痕情報抽出部２６は、好ましくは、加工痕情報として、第１計測部２４が上記画像情報に基づいて計測した計測結果を抽出してもよい。より好ましくは、加工痕情報抽出部２６は、加工痕情報として、第１計測部２４の計測結果と第２計測部２５の計測結果とに基づいて、画像情報における加工痕１つ当たりの平均面積又は加工痕１つ当たりの所定方向における平均長さを抽出してもよい。

【0044】

本実施形態１では、加工痕情報抽出部２６は、加工痕情報として、第１計測部２４によって第２画像処理後の画像情報における白い画素の領域の総面積を計測した計測結果と、第２計測部２５の計測結果とに基づいて、画像情報における加工痕（研削条痕Ｓ１）１つ当たりの平均面積を抽出する。加工痕情報抽出部２６による抽出結果としての加工痕情報は、後述の加工痕情報記憶部２９に記憶される。

【0045】

表面粗さ推定部２７は、加工痕情報抽出部２６により抽出された加工痕情報に基づいて、加工面Ｗ１の表面粗さを推定する。表面粗さの推定は、予め作成した加工痕情報と表面粗さとの対応関係に基づいて行うことができる。本実施形態１では、予め作成された当該対応関係を対応関係記憶部３０に記憶しておき、当該対応関係を用いて、加工痕情報抽出部２６に抽出された加工痕情報に基づいた表面粗さを導出して推定する。そして、本実施形態１では、対応関係記憶部３０には、当該対応関係として、図５に示す研削条痕１つ当たりの平均面積と表面粗さとの対応関係を示す検量線Ｐが記憶されている。

【0046】

計測結果記憶部２８、加工痕情報記憶部２９、対応関係記憶部３０は書き換え可能な不揮発性メモリからなり、上述の通り各種情報が格納されて記憶される。出力部３１は、表面粗さ推定部２７の推定結果を出力する。出力部３１による出力態様は限定されず、所定の表示器に推定結果を表示するようにしてもよい。また、出力部３１は、当該推定結果に基づいて砥石車５６のドレッシングやツルーイングを行うことを指示する修正信号を研削盤１０の制御装置１２に送信するようにしてもよい。

【0047】

（３．表面粗さ推定装置１の表面粗さ推定フロー）
次に、本実施形態１の表面粗さ推定装置１における加工面Ｗ１の表面粗さを推定するためのフローについて、図６を用いて説明する。まず、図６に示すステップＳ１において、研削盤１０による工作物Ｗの加工を開始する。

【0048】

次に、図６に示すステップＳ２において、画像情報取得部１３により加工面Ｗ１の画像情報を取得する。本実施形態１では、当該画像情報はカラーチャンネルを有する。その後、ステップＳ３において、前処理部２１により、画像情報のグレースケール化を行い、カラー情報を破棄する。これにより、図４（ａ）に示す画像が作成される。

【0049】

次いで、ステップＳ４において前処理部２１により、輝度分布の変更処理を行う。本実施形態１では、加工開始時に取得した加工面Ｗ１の画像情報から輝度平均μ_０と輝度標準偏差σ_０を算出して上述の変換式（２）を作成して、当該変換式（２）を用いて加工面Ｗ１の輝度分布を変更して正規化する処理を行う。これにより、当該画像情報における輝度平均μ_ｓと輝度標準偏差σ_ｓがそれぞれ変更されて輝度分布が正規化されることにより、変更後の画像情報において白飛びや黒潰れが生じることが防止される。

【0050】

その後、図６に示すステップＳ５において、第１画像処理部２２により、第１画像処理としてソーベルフィルタ処理を行う。これにより、図４（ｂ）に示すように、研削条痕Ｓ１のエッジが強調されることとなる。

【0051】

そして、図６に示すステップＳ６において、第２画像処理部２３により、第２画像処理として、適宜設定された閾値に基づいて白黒２値化処理を行う。これにより、２値化処理後の画像情報では、図４（ｃ）に示すように、研削条痕Ｓ１が白い領域として示され、その他の部分が黒い領域として示される。

【0052】

次に、図６に示すステップＳ７において、第１計測部２４により当該画像情報における研削条痕Ｓ１の総面積を計測し、計測結果を計測結果記憶部２８に格納する。そして、ステップＳ８において、第２計測部２５により当該画像情報における研削条痕Ｓ１の数を計測し、計測結果を計測結果記憶部２８に格納する。

【0053】

その後、図６に示すステップＳ９において、加工痕情報抽出部２６により加工痕情報として、研削条痕１つ当たりの平均面積を算出し、算出結果を加工痕情報記憶部２９に格納する。そして、ステップＳ１０において、表面粗さ推定部２７により加工痕情報記憶部２９に格納された加工痕情報としての研削条痕１つ当たりの平均面積に基づいて、図５に示す対応関係記憶部３０に予め記憶された検量線Ｐにより加工面Ｗ１の表面粗さを推定する。そして、出力部３１により推定結果を出力して当該制御フローを終了する。

【0054】

（４．作用効果）
以下に、本願請求項１の表面粗さ推定装置１における作用効果について述べる。本願請求項１の表面粗さ推定装置１によれば、取得した加工面Ｗ１の画像情報から加工面Ｗ１に形成された加工痕である研削条痕Ｓ１に関わる加工痕情報を抽出し、当該加工痕情報に基づいて加工面の表面粗さを推定する。そして、加工痕に関わる加工痕情報は、加工面Ｗ１全体の画像情報と比べると、工作物Ｗの外観画像の取得条件の変化の影響を受けにくい。そのため、当該加工痕情報に基づいて加工面Ｗ１の表面粗さを推定することにより、推定精度の向上を図ることができる。

【0055】

また、本実施形態１では、画像情報取得部１３が取得した画像情報において加工痕である研削条痕Ｓ１を明瞭化する第１画像処理を行う第１画像処理部２２を備える。そして、加工痕情報抽出部２６は、第１画像処理後の画像情報に基づいて加工痕情報を抽出する。これにより、研削条痕Ｓ１が明瞭化された状態で、加工痕情報が抽出されるため、研削条痕Ｓ１の検出精度が向上する。

【0056】

また、本実施形態１では、第１画像処理部２２における第１画像処理は、ソーベルフィルタ処理を含む。これにより、研削条痕Ｓ１のエッジが一層強調されるため、研削条痕Ｓ１が一層明瞭化されて、研削条痕Ｓ１の検出精度がさらに向上する。

【0057】

また、本実施形態１では、第１画像処理後の画像情報を白と黒の２値に２値化する第２画像処理部２３と、第２画像処理後の画像情報における白い画素の領域の総面積又は該白い画素が所定方向に連続する総長さＬ１を計測する第１計測部２４と、第２画像処理後の画像情報における白い画素が連続してなる領域を一つの研削条痕Ｓ１とし、画像情報に存在する研削条痕Ｓ１の数を加工痕数として計測する第２計測部をさらに備える。そして、加工痕情報抽出部２６は、加工痕情報として、第１計測部２４の計測結果と第２計測部２５の計測結果に基づいて、画像情報における研削条痕１つ当たりの平均面積又は研削条痕１つ当たりのＸ方向における平均長さを抽出する。これにより、加工痕情報は、高精度に検出された加工痕（研削条痕Ｓ１）の情報を含むものとなるため、表面粗さの推定精度を一層向上することができる。

【0058】

また、本実施形態１では、加工痕情報の抽出を行う前処理として、画像情報における輝度平均値及び輝度標準偏差が所定の範囲内となるように画像情報における輝度分布を変換して正規化する前処理を行う前処理部２１を備える。これにより、加工面Ｗ１を照射される照射光の変化などにより、画像情報取得部１３により画像情報が取得される際の条件が変化した場合でも、その影響が加工痕情報の抽出に及ぶことを抑制することができ、表面粗さの推定精度を一層向上することができる。また、上記前処理を行うことにより、工作物Ｗの加工面Ｗ１がドライの場合に取得した画像情報と、加工面Ｗ１がウェットの場合に取得した画像情報とを混在させることができるため、画像情報の取り扱いが容易となる。また、上記前処理を行うことにより加工痕の定量化を図ることもできる。

【0059】

なお、本実施形態１では、加工痕情報抽出部２６は第１計測部２４の計測結果と第２計測部２５の計測結果とを用いて加工痕情報として研削条痕１つ当たりの平均面積を抽出することとしたが、これに替えて、第２計測部２５を有さず、加工痕情報抽出部２６は、加工痕情報として第１計測部２４の計測結果である研削条痕Ｓ１の総面積又は研削条痕Ｓ１の総長さを抽出するようにしてもよい。この場合には、第２計測部２５の計測結果を用いる本実施形態１の場合に比べて表面粗さの推定精度が若干劣る場合があるが、本実施形態１の場合に比べて第２計測部２５による計算が不要となるため、計算負荷を軽減でき、推定処理の高速化を図ることができる。これに対して、本実施形態１では、第２計測部２５の計測結果を用いることにより、表面粗さの推定精度の一層の向上が図られている。

【0060】

以上のごとく、上記態様によれば、工作物加工面の表面粗さの推定精度の優れた工作物加工面Ｗ１の表面粗さ推定装置１を提供することができる。

【0061】

（実施形態２）
上述の実施形態１では工作機械としての研削盤１０を用いたが、本実施形態２では、これに替えて、図７に示す切削機９０を用いる。本実施形態２では、切削機９０は、工具としてのバイト９６を用いて工作物Ｗの加工面Ｗ１の切削加工を行う旋盤である。切削機９０には、実施形態１と同様に切削機９０を制御する制御装置１２が接続されている。本実施形態２では、切削機９０は、制御装置１２の制御により、工作物Ｗを回転させ、バイト９６を工作物Ｗに当接させて相対移動させることにより工作物Ｗを旋削する。これにより、工作物Ｗの加工面Ｗ２には、加工痕としてバイト９６による切削条痕が形成される。なお、実施形態２において実施形態１の同等の構成には同一の符号を付してその説明を省略する。

【0062】

切削機９０は、例えば、ベッド５１、主軸台５２、心押台５３と、トラバースベース５４を備える。工具台９５は、トラバースベース５４の上面において、Ｘ軸方向に移動可能に設けられている。工具台９５は、トラバースベース５４に設けられたモータ５５ａの駆動により移動する。工具台９５には、バイト９６が支持されている。さらに、切削機９０は、定寸装置５７を備える。

【0063】

本実施形態２においても、画像情報取得部１３は、切削機９０に設けられており、切削機９０により切削加工される工作物Ｗの加工面Ｗ２を照明装置１３ａの光が照射された状態で撮像し、実施形態１と同等の構成を有する演算装置２０により画像処理された結果、工作物Ｗの加工面Ｗ２の表面粗さが推定される。

【0064】

なお、実施形態２では、実施形態１における加工痕１つ当たりの平均面積に替えて加工痕間の平均ピッチとし、実施形態１における加工痕１つ当たりの平均長さに替えて加工痕１つ当たりのバイト９６の平均送り量とすることができる。そして、実施形態２においても、実施形態１の場合と同等の作用効果を奏する。

【0065】

本発明は上記各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の実施形態に適用することが可能である。

【0066】

実施形態１では工作機械は研削盤１０とし、実施形態２では工作機械は旋盤である切削機９０としたが、工作機械はこれらに限定されず、その他の工作機械とすることができ、例えば、フライス盤である切削機とすることもできる。

【符号の説明】

【0067】

１ 表面粗さ推定装置
１０ 研削盤
１２ 制御装置
１３ 画像情報取得部
２０ 演算装置
２１ 前処理部
２２ 第１画像処理部
２３ 第２画像処理部
２４ 第１計測部
２５ 第２計測部
２６ 加工痕情報抽出部
２７ 表面粗さ推定部
５７ 定寸装置
５８ 砥石車修正装置
９０ 切削機

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】