形状検査装置及び形状検査方法
【課題】良否判定の判定基準を自動設定し検査の効率を高めながら、判定の精度を確保することできる形状検査装置及び形状方法を提供する。
【解決手段】被検査物２０の形状を検査する形状検査装置１０であって、被検査物２０の検査結果を蓄積する蓄積手段と、判定基準に基いて、被検査物２０の良否を判定する判定手段と、判定基準を設定する判定基準設定手段とを備えており、判定基準は、あらかじめ入力された算出手順と蓄積手段に蓄積された被検査物２０の検査結果とに基いて、判定基準設定手段により自動設定される。
【解決手段】被検査物２０の形状を検査する形状検査装置１０であって、被検査物２０の検査結果を蓄積する蓄積手段と、判定基準に基いて、被検査物２０の良否を判定する判定手段と、判定基準を設定する判定基準設定手段とを備えており、判定基準は、あらかじめ入力された算出手順と蓄積手段に蓄積された被検査物２０の検査結果とに基いて、判定基準設定手段により自動設定される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物の良否判定の判定基準を自動設定しながら、良否を判定する形状検査装置及び形状検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検査物にスリット光を照射して被検査物の形状を検査する検査装置が知られている。このような検査装置においては、スリット光照射により、被検査物の表面に形成された形状線を撮像し、この形状線における断面形状を求めることができる。そして、この断面形状に基いて被検査物の形状を検査することができる。
【０００３】
例えば下記特許文献１には、溶接部及びその周辺部の表面形状を近似するポリラインを作成し、このポリラインに基づき演算を行って溶接品質を判定することが提案されている。この溶接品質判定方法によれば、溶接品質の良否の判定の結果を定量的に、かつ自動的に取得することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２１５８３９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、溶接品質の良否の判定を自動的に行うには、判定部位、判定項目ごとに閾値を設定する必要がある。この設定する閾値は数百に及ぶこともあり、閾値の設定は極めて煩雑なものである。また、ロボットのティーチングや溶接条件を変更すると溶接ビードの形状は変化するため、ロボットのティーチングや溶接条件を変更するたびに閾値を設定する必要がある。このことからも、溶接品質の良否を判定するための閾値設定は極めて煩雑な作業であり、この煩雑さは実用的な溶接品質検査装置の開発を困難なものとしていた。
【０００６】
加えて、溶接部は部品のロット変化や溶接トーチの経時変化によっても形状変化が生じる場合がある。例えば、検査開始時点と現時点との間で部品のロットが異なる場合、溶接部の隙が変り溶接部の形状が変化する。溶接部に寸法変化が生じた場合、目視などで良品とされるワークであっても、検査開始時点と同じ閾値では、不良品と判定される場合も生じ、この場合は不良品が多発する可能性もある。このように、ビード形状が経時変化することにより判定の閾値が不適切なものとなり誤判定による不良品が多発した場合、一旦検査を中断し適正な閾値に再設定できれば、正確な判定が可能になる。この場合、適正な閾値を得るためには、手入力を伴う複雑な設定作業が必要となる。また、閾値は判定対象毎に必要であるので、判定対象が多数である場合は、閾値を変更することは極めて煩雑な作業となる。
【０００７】
本発明は、前記のような従来の問題を解決するものであり、良否判定の判定基準を自動設定し検査の効率を高めながら、判定の精度を確保することできる形状検査装置及び形状方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために、本発明の形状検査装置は、被検査物の形状を検査する形状検査装置であって、被検査物の検査結果を蓄積する蓄積手段と、判定基準に基いて被検査物の良否を判定する判定手段と、前記判定基準を設定する判定基準設定手段とを備えており、前記判定基準は、あらかじめ入力された算出手順と前記蓄積手段に蓄積された被検査物の検査結果とに基いて、前記判定基準設定手段により自動設定されることを特徴とする。
【０００９】
本発明の形状検査方法は、判定基準に基いて被検査物の良否を判定する形状検査方法であって、被検査物の検査結果を蓄積しておき、前記判定基準の算出手順をあらかじめ入力しておき、前記判定基準が、前記算出手順と前記蓄積した被検査物の検査結果とに基いて自動設定されるようにすることを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、検査済みの被検査物の検査結果に基いて、判定基準が設定されることになる。このため、被検査物のロット変化や製造条件の変化等による被検査物の形状の経時変化に対応した判定基準を設定でき、判定の精度を確保することが可能になる。一方、本発明によれば、検査済みの被検査物の検査結果は、蓄積手段に保存することができ、判定基準の算出手順はあらかじめ入力されている。したがって、これらの蓄積済みの検査結果と入力済みの算出手順とに基いて、自動的に判定基準を再設定することが可能になり、検査の効率を高めることができる。
【００１１】
前記本発明においては、前記判定基準は、検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定されることが好ましい。この構成によれば、判定基準は被検査物の良品の状態が反映されたものとなり、判定の精度確保に有利になる。
【００１２】
前記本発明においては、前記判定基準は、検査中の被検査物に対し直近の検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定されることが好ましい。この構成によっても、判定基準は被検査物の良品の状態が反映されたものとなり、判定の精度確保に有利になる。この構成は、判定基準は直近の検査済検査結果に基いているので、検査を中断することなく判定基準を自動設定する場合に適している。
【００１３】
前記本発明においては、前記判定基準設定手段は、新たに被検査物が投入される毎に、判定基準を再設定し、前記判定基準の再設定は、新たな被検査物に対し直近の検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて設定することが好ましい。この構成によっても、判定基準は被検査物の良品の状態が反映されたものとなり、判定の精度確保に有利になる。この構成についても、判定基準は直近の検査済検査結果に基いているので、検査を中断することなく判定基準を自動設定する場合に適している。
【００１４】
前記判定手段の判定対象が被検査物の特徴量であり、前記判定基準は数値範囲を表す閾値であり、前記判定手段は、計測した被検査物の特徴量と前記閾値とを比較して被検査物の良否を判定するようにしてもよい。この構成は、判定対象が数値表現されるものに適している。判定対象の特徴量としては、幅、高さ等の寸法に限らず、重心や断面積でもよく、高さ断面積比等の各種比率であってもよい。
【００１５】
前記判定手段の判定対象が被検査物の断面形状であり、前記判定基準は外形線であり、前記判定手段は、計測した被検査物の断面形状の外形線と前記判定基準の外形線との差分値に基いて被検査物の良否を判定するようにしてもよい。この構成は、断面形状を直接的に検査でき、例えば凹凸による不良の検出が可能になる。
【００１６】
前記判定手段の判定対象は、被検査物の断面形状又は断面形状から算出された特徴量であり、前記断面形状は、被検査物の三次元形状の点群データから算出したものであり、前記点群データは、被検査物にスリット光を投射し、前記スリット光の走査により被検査物上に順次形成される形状線を撮像し、前記順次形成された各形状線の撮像データから取得し、前記断面形状は、前記点群データに基いて表示した被検査物に切断線を設定し、前記切断線に対応した前記点群データにより算出したものとしてもよい。この構成によれば、一度のスリット光の走査により、任意の断面線における断面形状が算出できるので、判定に必要な断面形状や特徴量の算出が容易になる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、被検査物のロット変化や製造条件の変化等による被検査物の形状変化に対応した判定基準を設定でき、判定の精度を確保することが可能になる。さらに、本発明によれば、蓄積済みの被検査物の検査結果と入力済みの判定基準の算出手順とに基いて、自動的に判定基準を再設定することが可能になり、検査の効率を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る形状検査装置の概略図。
【図２】被検査物の一例を示す斜視図。
【図３】本発明の一実施形態に係る形状検査装置で測定した断面形状の一例を示す図。
【図４】本発明の一実施形態に係る閾値設定のフローチャート。
【図５】本発明の一実施形態に係る形状測定のフローチャート。
【図６】本発明の一実施形態において、ワークをレーザ光源からのスリット光で走査している様子を示す平面図。
【図７】ワーク上に、取得した点群データに対応する点群を示した模式図。
【図８】本発明の一実施形態において、基準面の設定の様子を示す平面図。
【図９】本発明の一実施形態において、断面線を設定した状態を示す平面図。
【図１０】（ａ）図は断面線と点群との関係を摸式的に示した平面図、（ｂ）図は、（ａ）図における断面線上の点及び断面線近傍の点を抜き出した図。
【図１１】本発明の一実施形態に係る判定閾値の再設定のフローチャート。
【図１２】本発明の一実施形態に係る直近ワーク検索の模式図。
【図１３】本発明の一実施形態に係る基準外形線設定のフローチャート。
【図１４】本発明の一実施形態において、形状学習エリアを設定した状態の平面図。
【図１５】本発明の一実施形態において、良品ワークから形状学習エリアを抜き出した後の平面図。
【図１６】図１５のＢＢ断面線における断面の一部を示した図。
【図１７】本発明の一実施形態に係る断面形状の判定の様子を示す図。
【図１８】本発明の一実施形態に係る断面形状の判定の様子を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１は本発明の一実施形態に係る形状検査装置の概略図を示している。形状検査装置１０は、ケース１１内に撮像光学系１２を収納している。撮像光学系１２は、投射手段であるレーザ光源１３と撮像手段である計測カメラ１４（ＣＣＤカメラ）とで構成されている。ステージ１５上には、ワーク（被検査物）２０が載置されている。図２は、ワーク２０の一例を示している。ワーク２０は、平面部２１上に、穴２２を囲むように凸状の溶接ビード２３、２４及び２５が形成されている。以下の説明は、形状検査装置１０の検査対象が図２に示したワーク２０の例で説明する。
【００２０】
形状検査装置１０は、コンピュータを備えており、図１に示した画像処理部３０、制御部３１、入力部３２及び表示部３３は、コンピュータの構成部分である。形状検査装置１０は、ワーク２０の断面形状を計測可能である。図３は、形状検査装置１０で測定した断面形状の一例を示している。図３は図２のワーク２０の溶接ビード２５のＡＡ線における断面図を示している。断面形状の算出の詳細については、後に図５〜１０を参照しながら説明する。
【００２１】
形状検査装置１０は、図２の断面における各種寸法を算出することができ、算出した各種寸法の良否を判定可能である。以下、形状検査装置１０によるワーク２０の判定について、図３のビード幅Ｗ、ビード高さＨが判定対象である場合で説明する。ビード幅Ｗ、ビード高さＨが判定対象である場合、判定基準が必要となる。すなわち、判定の際には、あらかじめ設定した閾値の範囲内であれば良品、閾値の範囲外であれば不良品と判定することになる。
【００２２】
判定対象が、成形品の各部寸法であれば、閾値は各部寸法の設計値に基いて設定すればよいことになる。これに対し、ビード幅Ｗ、ビード高さＨは溶接ビード２５の寸法である。溶接範囲は設計上規定されるが、溶接ビードの各種寸法については、設計段階では正確な数値は把握困難となる。一方、溶接ビードに求められるのは、接合強度の確保である。このため、接合強度の確保されているワーク２０すなわち良品ワークのビード幅Ｗ、ビード高さＨの測定値に基いて、閾値を設定することが可能になる。
【００２３】
図４は、閾値を設定する際のフローチャートを示している。閾値の設定の際には、形状検査装置１０を用いて、あらかじめ複数のワーク２０について３次元形状を計測し、各ワーク２０の計測データを制御部３１（図１）が備える蓄積手段に蓄積しておく。３次元形状の計測の詳細は、後に図５〜１０を参照しながら説明する。
【００２４】
まず、蓄積されたデータから、所定単位のワーク群を検索する（図４のステップ１００）。例えば、測定日及び時間帯をユーザが指定することにより、指定範囲内におけるワーク群を検索する。１００個のワーク群が検索された場合、この１００個について、それぞれ表示部３３（図１）に表示して目視検査する。この目視検査により、不良ワークを除外する（図４のステップ１０１）。
【００２５】
前記の通り、溶接ビードには接合強度の確保が求められる。溶接ビードに欠損、窪みや肉厚不足が無い場合は、接合強度が確保できているとみなすことができる。このため、目視検査においては、溶接ビードに欠損、窪みや肉厚不足のあるワークを不良品と判定する。目視検査による不良品は、検索されたワーク群のリストから除外する。不良品を除外して残った良品ワークについて、検査対象の特徴量を算出する（図４のステップ１０２）。ここでは特徴量は、図３のビード幅Ｗ、ビード高さＨである。これらの特徴量は、形状検査装置１０により算出可能であり、算出の詳細は後に説明する。
【００２６】
次に、良品ワークから得たビード特徴量のデータについて、統計解析を行った後（図４のステップ１０３）、判定閾値を設定する（図４のステップ１０４）。これらは、制御部３１（図１）が備える判定基準設定手段により実行される。具体的には、ビード幅Ｗ、ビード高さＨについて、平均値及び標準偏差を算出する。この平均値及び標準偏差から、閾値を設定する（図４のステップ１０４）。閾値の設定例として、平均値±（既定値×標準偏差）や平均値±既定値が挙げられる。ここでは、閾値は平均値±（既定値×標準偏差）とする。このうち既定値は、あらかじめ設定しておく値であり、例えば３である。前記のようにして得られたビード幅Ｗ、ビード高さＨの閾値は、良品におけるビード幅Ｗ、ビード高さＨの範囲を示していることになる。したがって、この閾値を用いることにより、ビード幅Ｗ、ビード高さＨの良否の判定ができることになる。
【００２７】
前記の通り、形状検査装置１０はワークの３次元形状を測定できるとともに、３次元形状の点群データに基いて、各種断面形状の算出及び特徴量の算出が可能である。以下、図５〜図１０を参照しながら、形状検査装置１０による形状測定について説明する。図５は、本実施形態に係る形状測定のフローチャートである。以下、図５のフローチャートに沿って、図２に示したワーク２０の形状測定について説明する。
【００２８】
最初に、ワーク２０全体の点群データを取得する（図５のステップ２００）。点群データの取得は、制御部３１（図１）が備える点群データ取得手段により行う。図６は、ワーク２０をレーザ光源１３（図１）からのスリット光で走査している様子を示す斜視図である。スリット光はＸ軸方向に走査され、ワーク２０の全体がスリット光で走査されることになる。スリット光の走査により、ワーク２０上にはＸ軸方向における位置を変えながら形状線が順次形成されることになる。図６では、３個所における形状線２６〜２８を図示している。形状線２６〜２８は、それぞれ計測カメラ１４（図１）で撮像される。
【００２９】
形状線２６〜２８における断面形状は、光切断法によって求めることができる。具体的には以下の通りである。図１に示したように、計測カメラ１４の光軸は、ワーク２０の垂直線（Ｚ軸）に対して傾斜している。一方、図２において、ワーク２０は凸状の溶接ビード２３〜２５が形成されているので、形状線２６〜２４は、Ｙ軸方向において、高さが変化している。したがって、各形状線の計測カメラ１４による撮像画像は、溶接ビード２３〜２５の高さの変化に応じて、高さが変化していることになる。
【００３０】
この撮像画像における形状線の高さを、画像処理部３０（図１）において、三角測量法により実際の高さに換算して、形状線の点群の各点における３次元座標が算出されることになる。したがって、ワーク２０の全体をスリット光で走査することにより、ワーク２０の全体に亘り形状線の点群データが得られ、ワーク２０全体の点群データを取得することができることになる。
【００３１】
図７は、ワーク２０上に、取得した点群データに対応する点群を示した模式図である。点群データ取得後は、図７に示したワーク２６上の各点における３次元座標が取得されていることになる。
【００３２】
点群データの取得後は、ワーク２０の３次元形状を表示部３３（図１）に表示する（図５のステップ２０１）。具体的には、図１の画像処理部３０で算出された点群データは、制御部３１に送られる。制御部３１では点群データの３次元座標に基いて３次元形状を作成し、これを表示部３３に出力する。
【００３３】
ユーザは、表示部３３の３次元形状に基いて基準面を設定する（図５のステップ２０２）。ワーク２０は治具により位置決めされているが、位置決めのばらつきや溶接によるワーク２６の歪みにより、ワーク２６に傾斜や高さのばらつきが生じる場合がある。この場合は、溶接基準面に対する溶接ビード２５の正確な高さは得られないことになる。
【００３４】
本実施形態では、制御部３１（図１）は基準面設定手段を備えており、形状検査をする前に基準面を設定するようにしている。基準面はワーク２０の例では、ワーク２０の点群データから算出した平面であり、ワーク２０の水平面とみなすことができる平面である。基準面の設定後は、制御部３１の基準面設定手段は、検査断面を基準面を基準とする座標系に変換して算出するようにしている。このことにより、検査断面をワーク２０に傾斜や高さのばらつきが生じていない状態における形状で算出することができる。
【００３５】
図８は基準面の設定の様子を示す斜視図である。ワーク２０の面上に円３４〜３９を選択している。この選択は、表示部３３（図１）の画面を見ながら、入力部３２（図１）による入力により行う。この入力は、例えばマウスクリックにより行うことができる。
【００３６】
前記の通り、ワーク２６の点群データは取得済みであるので、円３４〜３９内における点群データも取得済みである。したがって、円３４〜３９内における点群データを用いて、近似平面を求めることができ、これを基準面とする。基準面の精度を高めるために、より多くの円を選択してもよい。また、基準面は平面に限らず曲面でもよい。曲率のあるワークや溶接歪みの大きいワークの場合は、基準となる自由曲面を算出しこれを基準面とすればよい。
【００３７】
次に、ユーザは、表示部３３（図１）の３次元形状に基いて、断面線を設定する（図５のステップ２０３）。図９は、断面線を設定した状態を示す平面図である。本実施形態では、制御部３１（図１）は切断線設定手段を備えている。切断線設定手段は、始点と終点とが設定されると、始点と終点とを最短経路で結んで断面線を設定する。図９では、始点４０と終点４１とを結ぶ断面線４２が設定されている。この設定は、表示部３３（図１）の画面を見ながら、例えばマウスクリックにより入力部３２（図１）で行う。断面線４２は、図２のＡＡ線に相当する。
【００３８】
断面線４２が設定されると、断面線４２における断面形状の算出が開始する（図５のステップ２０４）。断面形状の算出は、制御部３１（図１）が備える断面形状算出手段により行う。断面形状の算出について、図１０を参照しながら説明する。図１０（ａ）は、断面線４２と点群４３との関係を摸式的に示した平面図である。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）における断面線４２上の点及び断面線４２近傍の点を抜き出した図である。
【００３９】
図１０（ａ）、（ｂ）において、断面線４２上における点は、断面線４２における断面の外形線上の点になる。前記の通り、点群４３の各点における３次元座標は取得している。このため、断面線４２の線上の各点の３次元座標を用いて、断面線４２における断面の外形線を算出でき、断面線４２における断面形状を算出できることになる。
【００４０】
一方、断面線４２上における点の数が不足している場合もある。このため、本実施形態では、断面線４２の近傍の点についても、断面線４２上の点として、断面形状の算出に用いるようにしている。断面線４２の近傍の範囲については、点群における点の密度に応じてユーザが設定できるようにしておけばよい。
【００４１】
前記の図３は、図１０の断面線４２上及びその近傍の点群データにより、図９の断面線４２における断面の外形線を図示したものである。この外形線は、点群データから得られた点を移動平均処理したものである。前記の通り、図３の断面において、ビード幅Ｗ、ビード高さＨを算出する。これらの算出は、図３の表示に変換後の点群データに基いて、制御部３１（図１）が備える特徴量算出手段により行う。算出可能な特徴量は、ビード幅Ｗ、ビード高さＨに限らず、各種特徴量を算出可能であり、例えば重心、断面積でもよく、高さ断面積比等の各種比率であってもよい。また、断面線の設定位置、各種特徴量の算出手順を、制御部３１（図１）にあらかじめ設定しておくことにより、各種特徴量の自動計測が可能になる。
【００４２】
次に、閾値の学習機能について説明する。前記の通り、図４のステップ１０４において、判定閾値が設定されている。具体的には図３におけるビード幅Ｗ及びビード高さＨを判定する閾値が設定されている。この閾値を用いて形状検査装置１０は、ワーク２０について良否を判定することになる。形状検査装置１０の制御部３１（図１）は判定手段を備えており、判定手段は、計測したビード幅Ｗ、ビード高さＨの両方が閾値の範囲内であれば良品、少なくとも一方が閾値の範囲外であれば不良品と判定する。
【００４３】
ここで、ワークのロット変化や溶接トーチの経時変化等の無い状態でワーク２０を検査する場合は、同一の閾値を用いても判定の精度は保たれることになる。一方、ワークのロット変化や溶接トーチの経時変化等により、溶接ビードの形状に変化が生じる場合がある。この場合、検査開始時点と同一の閾値を用いると、目視などで良品とされるワークであっても、不良品と誤判定される場合も生じることになる。すなわち、溶接ビードの形状に経時変化が生じると、検査開始時点と同一の閾値は不適切なものとなり、誤判定による不良品が多発する場合が生じ得ることになる。
【００４４】
ここでは、溶接ビードの形状に経時変化が生じる場合として、ワークのロット変化や溶接トーチの経時変化を挙げたが、これら以外にもロボットのティーチング変更、ワークの製作精度、ワークのセットばらつき、溶接ワイヤの変更が挙げられる。
【００４５】
誤判定による不良品が多発した場合、一旦検査を中断し適正な閾値に再設定できれば、正確な判定が可能になる。この場合、適正な閾値を得るためには、手入力を伴う複雑な設定作業が必要となる。また、閾値は判定対象毎に必要であるので、判定対象が多数である場合は、閾値を変更することは極めて煩雑な作業となる。例えば本実施形態では、判定対象を図３の断面におけるビード幅Ｗ及びビード高さＨの例で説明しているが、実際の検査では、検査部位は一つの断面だけでなく多数の断面となり、一つの断面における検査項目は数百に及ぶ多数となることもある。したがって、検査を中断しながら閾値を手入力で変更することは、手間と時間がかかり効率的な検査の妨げになる。
【００４６】
ここで、前記の通り、図４のステップ１０２の特徴量の計算に際し、断面線の設定位置、各種特徴量の算出手順を、制御部３１（図１）にあらかじめ設定しておくことにより、各種特徴量の自動計測が可能になる。同様に、図４のステップ１０３〜１０４における統計解析も含めた判定閾値の算出手順を制御部３１にあらかじめ設定しておくことにより、判定閾値の自動設定が可能になる。
【００４７】
このため、検査を中断し図４の各ステップを経て判定閾値を再設定する場合、不良ワークを除外するまでのステップ１００〜１０１は、人による作業が必要であるが、特徴量の計算から判定閾値設定までのステップ１０２〜１０４までは自動処理が可能になる。すなわち、判定対象が多数であっても各判定対象の判定閾値が自動設定されるので、時間と手間が省け効率的な検査が可能になる。
【００４８】
より具体的には、例えばワーク２０のロット変化があった場合、一旦検査を中断し、あらかじめ新たなロットにおけるワーク２０の一部を検査し、この検査結果を蓄積手段に蓄積しておく。ユーザは蓄積手段からこの蓄積データを検索し（図４のステップ１００）、検索した各ワーク２０の表示画像を目視検査して不良ワークを除外する（図４のステップ１０１）。以後は、不良ワークを除外して残った良品ワークの蓄積済みの検査結果に基いて、新たなロットの判定に適した判定基準が自動設定されることになる（図４のステップ１０２〜１０４）。
【００４９】
これに対し、検査を中断なく継続しながら、閾値が自動的に学習されていくようにすることもできる。図１１に、判定閾値の再設定のフローチャートを示している。図１２に、直近ワーク検索の模式図を示している。以下、図１１、１２を参照しながら、図３のビード幅Ｗ及びビード高さＨを判定する例について説明する。図１２のＡは現時点での検査対象のワークを示している。ワーク列５０内は、検査済みのワークを時系列で表示したものである。ワークＢはワークＡより一つ前に検査したワークであり、ワークＣはワークＡより二つ前に検査したワークである。ワークＡより前に検査したワークの３次元形状の計測データ及び判定結果は、制御部３１（図１）が備える蓄積手段に保存されている。
【００５０】
ワークＡの検査において、ビード幅Ｗ及びビード高さＨを算出する（図１１のステップ３００）。この後、直近ワークを検索する（図１１のステップ３０１）。直近ワークは、時系列で並べたワーク列５０内のワークのうちワークＡに近接した所定数のワークである。この所定数はユーザがあらかじめ設定し、例えば２５個である。説明の便宜上、ここでは１０とする。この場合、図１２のワーク列５１内の１０個のワークＢ〜Ｋが直近ワークとなる。
【００５１】
次に、ワーク列５１内の１０個のワークから不良ワークを除外する（図１１のスップ３０２）。ワーク列５１内の各ワークの良否は判定済みであるので、判定結果に基いて不良ワークの抽出が可能である。図１２のワーク列５２は、不良ワーク除外後のワーク列である。ワーク列５２の８個のワークは、ワーク列５１の１０個のワークからワークＤとワークＨの２個のワークを不良ワークとして除外したものである。
【００５２】
不良ワークを除外したワーク列５２内のワークについて、ビード特徴量を計算する（図１１のスップ３０３）。ビード特徴量は、ここではビード幅Ｗ及びビード高さＨであるが、これらは蓄積手段に保存されている３次元形状の計測データに基いて算出することができる。ワーク検査時にビード幅Ｗ及びビード高さＨの算出値を保存している場合には、改めて計算することは不要である。
【００５３】
ワーク列５２内の良品ワークについて、ビード特徴量の統計解析を行い（図１１のスップ３０４）、閾値を再設定する（図１１のステップ３０５）。再設定における閾値の算出手順はあらかじめ入力されている。具体的には、ワーク列５２内の良品ワーク８個についてビード幅Ｗ及びビード高さＨについて、平均値及び標準偏差を算出する。この平均値及び標準偏差から、閾値を再設定する（図１１のステップ３０５）。ビード特徴量の統計解析及び閾値の再設定は、制御部３１（図１）が備える判定基準設定手段により行う。再設定における閾値の計算式についても閾値の算出手順の一部としてあらかじめ入力されている。前記の通り、閾値の設定例として、平均値±（既定値×標準偏差）や平均値±既定値が挙げられる。ここでは、平均値±（既定値×標準偏差）とし、既定値は３とする。
【００５４】
閾値の再設定後は、再設定後の閾値を基準としてワークＡのビード幅Ｗ及びビード高さＨの良否を判定する（図１１のステップ３０６）。この良否判定を終えると、新たなワークの検査に移行する。新たなワークの検査においては、図１１のステップ３００〜３０５を経て、判定閾値が再設定されることになる。この場合の閾値の設定方法は、ワークＡの場合と同じであるが、直近ワークの内容がワークＡの場合と異なる。具体的には、ワークＡの検査時の直近１０個のワークがワークＢ〜Ｋであったのに対し、新たなワークの検査においては、ワークＡ〜Ｊが直近１０個のワークとなる。すなわち、検査対象のワークが新たに投入される毎に、直近１０個のワークは、新たなワークに対し直近の１０個のワークに変わっていくことになる。
【００５５】
前記のように、ワークのロット変化や溶接トーチの経時変化等により、溶接ビードの形状に経時変化が生じた場合は、良品ワークにおける平均値と標準偏差は、検査開始当初のものと異なっていることになる。一方、本実施形態では、判定基準の閾値は、新たに投入されたワークの直近１０個のワークに含まれる良品ワークから算出した平均値及び標準偏差に基いて設定されている。このため、判定基準の閾値は、直近の良品ワークの状態が反映されていることになる。したがって、再設定された新たな閾値を用いることにより、ロット変化等により溶接ビードの形状が経時変化しても、判定の精度を確保することが可能になる。
【００５６】
本実施形態では、前記の通り、検査済みのワークの３次元形状の計測データ及び判定結果は、制御部３１（図１）が備える蓄積手段に保存されている。また、閾値の再設定における閾値の算出手順はあらかじめ入力されている。したがって、これらの蓄積済みの検査結果と入力済みの算出手順とに基いて、制御部３１が備える判定基準設定手段の演算処理により、検査を中断することなく良否判定の判定基準を自動設定しながら判定の精度を確保することが可能になる。
【００５７】
前記の例では、直近ワークの個数は１０個の例で説明し、新たにワークが投入される毎に、閾値を再設定する例で説明したが、これらに限るものではない。例えばワークの個数は２５個以上としてもよい。また、閾値の再設定の頻度を少なくしてもよい。また、前記の例では検索した１０個の直近ワークに含まれる良品ワークを検索するようにしているが、閾値の再設定に用いる良品ワークの個数を例えば１０個とし、良品ワークの個数を優先するようにしてもよい。
【００５８】
以上、判定対象がワークの断面形状から算出した特徴量である場合について説明したが、判定対象を断面形状自体としてもよい。この場合は、算出した断面形状の外形線と、判定基準である断面形状の外形線とを比較して、断面形状の良否を判定することになる。判定にはあらかじめ設定した基準外形線を用い、最初の１個目のワークの良否の判定を行うことになる。図１３に、基準外形線を設定する際のフローチャートを示している。ステップ４００〜４０４を経ることにより、設定した形状学習エリアにおいて設定数の基準外形線が得られることになる。
【００５９】
検査対象のワークは、図２に示したワーク２０の例で説明する。基準外形線の設定の際には、断面形状の算出が必要となる。ここでは、図５〜１０を用いて説明した断面形状の算出方法を用いた例で説明する。また、図１３のステップ４００に移行する前に、図４のステップ１００、１０１と同様に、複数（例えば１００個）のワーク２０について、３次元形状の計測データ及び目視検査による良否の判定結果を蓄積しておく。
【００６０】
最初に、現在投入されているワーク２０について、基準形状の対象となる形状学習エリアを設定する（図１３のステップ４００）。形状学習エリアは、判定対象となる断面形状を算出するエリアである。図１４は、形状学習エリアを設定した状態の平面図を示している。本図では、設定線４４〜４６により囲まれた溶接ビード２３〜２５が形状学習エリアとなる。設定線４４〜４６の設定は、入力部２２（図１）による入力により行う。この入力は、例えばマウスクリックにより行うことができる。
【００６１】
形状学習エリアの設定後は基準面を設定する（図１３のステップ４０１）。基準面は、図５のステップ２０２における基準面の設定に相当し、図８を用いて説明した基準面の設定と同じ要領で基準面を設定する。基準面設定後は、ステップ４０１で形状学習エリアとして設定した溶接ビード２３〜２５の形成部の全体から判定対象とする複数の断面形状を算出する。断面形状の算出方法は、図５のステップ２０３及び２０４と同様である。
【００６２】
以下のステップ４０２〜４０４において、断面形状の判定基準である基準外形線を設定する。基準外形線は目視検査により良品とされたワークに基いて設定する。前記の通り、ステップ４００に移行する前に、複数のワーク２０について、各ワーク２０の３次元形状の計測データ及び目視検査による良否の判定結果が蓄積されている。この蓄積データから良品ワークを検索する（図１３のステップ４０２）。
【００６３】
良品ワーク検索後は、検索した良品ワークについて、形状学習エリアを切り出す（図１３のステップ４０３）。形状学習エリアは、ステップ４００において設定済みである。ステップ４０３においては、この形状学習エリアに対応する部分を、各良品ワークから抜き出すことになる。図１５は、良品ワークから形状学習エリアを抜き出した後の平面図を示している。
【００６４】
検索した各良品ワークについて、図１５に示した形状学習エリアにおいて、基準外形線を算出することになる。前記の通り、現時点の検査対象であるワーク２０について、判定対象である複数の断面形状が算出されている。基準外形線は、判定対象の各断面形状について設定することになる。ここでは、基準外形線を設定する断面形状は、図１５のＢＢ線における断面の例で説明する。図１５のＢＢ線における断面形状は、図５のステップ２０１〜２０４と同様の方法により算出可能である。
【００６５】
図１６は、図１５のＢＢ断面における断面の一部を示している。線５３は、ＢＢ線における断面形状の外形線の一部を示している。図１６は一つの良品ワークにおける外形線を示しているが、図１３のステップ４０２で検索した各良品ワークについて、ＢＢ線における断面形状を算出する。これらの複数の断面形状に基いて、ＢＢ線における断面形状の外形線の区分多項式を算出する（図１３のステップ４０４）。
【００６６】
区分多項式を求めた後は、この区分多項式を判定基準として検査対象のワーク２０の断面形状を判定する（図１３のステップ４０５）。図１７、１８は、断面形状の判定の様子を示す図である。図１７はワーク２０のＢＢ断面が基準に適合する例を示しており、図１８はワーク２０のＢＢ断面が基準に適合していない例を示している。図１７の線５５、図１８の線５６は、それぞれワーク２０のＢＢ断面の外形線の一部を示している。線５５は基準に適合する例であり、線５６は基準に適合していない例である。図１７、１８において、基準外形線５４は判定基準となる線であり、図４のステップ４０４で求めた区分多項式を表示したものである。
【００６７】
断面形状の判定は、図１７、１８の各図において、線５５、５６と基準外形線５４との差分値に基いて行う。全体的に差分値が大きい場合のみならず、部分的に差分値が大きい場合も不良と判定される。図１７では基準に適合する線５５は、全体に亘り基準外形線５４と近接している。これに対し、図１８では全体的に線５６と基準外形線５４との差分値が大きく、部分的に大きく窪んだ部分（Δｄ）がある。
【００６８】
図１３の手順により良否判定する場合、ステップ４０２〜４０４を繰り返すことにより、基準外形線を再設定することができる。例えばロット変化があった場合、一旦検査を中断し、あらかじめ新たなロットにおけるワーク２０の一部を検査し、３次元形状の計測データ及び目視検査による良否の判定結果を蓄積しておく。そして、この蓄積データに基いて、図１３のステップ４０２〜４０４を実行することにより、新たな基準外形線が得られることになる。
【００６９】
図１３のステップ４０２は、蓄積済の判定結果に基いて自動検索できる。また、図１３のステップ４０３〜４０４による基準外形線の算出手段をあらかじめ入力しておけば、蓄積済みのワーク２０の計測データに基いて、ステップ４０３〜４０４は自動処理することができ、新たな基準外形線が自動設定されることになる。すなわち、前記の判定閾値を自動設定する場合と同様に、判定対象が多数であっても各判定対象の基準外形線が自動設定されるので、時間と手間が省け効率的な検査が可能になる。
【００７０】
判定基準を基準外形線とした場合であっても、検査を中断なく継続しながら、基準外形線が自動的に学習されていくようにすることもできる。基準外形線の再設定の要領は、図１１のフローチャートによる判定閾値の再設定の場合と同様である。すなわち、基準外形線の再設定の際には、蓄積済みのワーク検査結果と入力済みの基準外形線の算出手順を用いて、判定対象の断面形状における区分多項式が自動的に算出されることになる。そして、現時点のワークの判定には、この新たな区分多項式による基準外形線を用いることになる。
【００７１】
以上、本実施形態の形状検査について説明したが、断面形状の算出については、図５〜１０を用いて説明した算出方法に限るものではなく、光切断法等の手法を用いた各種算出手法を用いたものであってもよい。また、本実施形態における形状検査は撮像光学系を用いたものであるが、これに限るものではない。被検査物の形状の計測データが得られ、この計測データを演算処理により判定可能な装置であれば、本発明は適用可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１０ 形状検査装置
１２ 撮像光学系
１３ レーザ光源
１４ 計測カメラ
２０ ワーク
２３，２４，２５ 溶接ビード
２６，２７，２８ 形状線
４２ 断面線
４３ 点群
５０，５１，５２ ワーク列
５４ 基準形状線
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物の良否判定の判定基準を自動設定しながら、良否を判定する形状検査装置及び形状検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検査物にスリット光を照射して被検査物の形状を検査する検査装置が知られている。このような検査装置においては、スリット光照射により、被検査物の表面に形成された形状線を撮像し、この形状線における断面形状を求めることができる。そして、この断面形状に基いて被検査物の形状を検査することができる。
【０００３】
例えば下記特許文献１には、溶接部及びその周辺部の表面形状を近似するポリラインを作成し、このポリラインに基づき演算を行って溶接品質を判定することが提案されている。この溶接品質判定方法によれば、溶接品質の良否の判定の結果を定量的に、かつ自動的に取得することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２１５８３９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、溶接品質の良否の判定を自動的に行うには、判定部位、判定項目ごとに閾値を設定する必要がある。この設定する閾値は数百に及ぶこともあり、閾値の設定は極めて煩雑なものである。また、ロボットのティーチングや溶接条件を変更すると溶接ビードの形状は変化するため、ロボットのティーチングや溶接条件を変更するたびに閾値を設定する必要がある。このことからも、溶接品質の良否を判定するための閾値設定は極めて煩雑な作業であり、この煩雑さは実用的な溶接品質検査装置の開発を困難なものとしていた。
【０００６】
加えて、溶接部は部品のロット変化や溶接トーチの経時変化によっても形状変化が生じる場合がある。例えば、検査開始時点と現時点との間で部品のロットが異なる場合、溶接部の隙が変り溶接部の形状が変化する。溶接部に寸法変化が生じた場合、目視などで良品とされるワークであっても、検査開始時点と同じ閾値では、不良品と判定される場合も生じ、この場合は不良品が多発する可能性もある。このように、ビード形状が経時変化することにより判定の閾値が不適切なものとなり誤判定による不良品が多発した場合、一旦検査を中断し適正な閾値に再設定できれば、正確な判定が可能になる。この場合、適正な閾値を得るためには、手入力を伴う複雑な設定作業が必要となる。また、閾値は判定対象毎に必要であるので、判定対象が多数である場合は、閾値を変更することは極めて煩雑な作業となる。
【０００７】
本発明は、前記のような従来の問題を解決するものであり、良否判定の判定基準を自動設定し検査の効率を高めながら、判定の精度を確保することできる形状検査装置及び形状方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために、本発明の形状検査装置は、被検査物の形状を検査する形状検査装置であって、被検査物の検査結果を蓄積する蓄積手段と、判定基準に基いて被検査物の良否を判定する判定手段と、前記判定基準を設定する判定基準設定手段とを備えており、前記判定基準は、あらかじめ入力された算出手順と前記蓄積手段に蓄積された被検査物の検査結果とに基いて、前記判定基準設定手段により自動設定されることを特徴とする。
【０００９】
本発明の形状検査方法は、判定基準に基いて被検査物の良否を判定する形状検査方法であって、被検査物の検査結果を蓄積しておき、前記判定基準の算出手順をあらかじめ入力しておき、前記判定基準が、前記算出手順と前記蓄積した被検査物の検査結果とに基いて自動設定されるようにすることを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、検査済みの被検査物の検査結果に基いて、判定基準が設定されることになる。このため、被検査物のロット変化や製造条件の変化等による被検査物の形状の経時変化に対応した判定基準を設定でき、判定の精度を確保することが可能になる。一方、本発明によれば、検査済みの被検査物の検査結果は、蓄積手段に保存することができ、判定基準の算出手順はあらかじめ入力されている。したがって、これらの蓄積済みの検査結果と入力済みの算出手順とに基いて、自動的に判定基準を再設定することが可能になり、検査の効率を高めることができる。
【００１１】
前記本発明においては、前記判定基準は、検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定されることが好ましい。この構成によれば、判定基準は被検査物の良品の状態が反映されたものとなり、判定の精度確保に有利になる。
【００１２】
前記本発明においては、前記判定基準は、検査中の被検査物に対し直近の検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定されることが好ましい。この構成によっても、判定基準は被検査物の良品の状態が反映されたものとなり、判定の精度確保に有利になる。この構成は、判定基準は直近の検査済検査結果に基いているので、検査を中断することなく判定基準を自動設定する場合に適している。
【００１３】
前記本発明においては、前記判定基準設定手段は、新たに被検査物が投入される毎に、判定基準を再設定し、前記判定基準の再設定は、新たな被検査物に対し直近の検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて設定することが好ましい。この構成によっても、判定基準は被検査物の良品の状態が反映されたものとなり、判定の精度確保に有利になる。この構成についても、判定基準は直近の検査済検査結果に基いているので、検査を中断することなく判定基準を自動設定する場合に適している。
【００１４】
前記判定手段の判定対象が被検査物の特徴量であり、前記判定基準は数値範囲を表す閾値であり、前記判定手段は、計測した被検査物の特徴量と前記閾値とを比較して被検査物の良否を判定するようにしてもよい。この構成は、判定対象が数値表現されるものに適している。判定対象の特徴量としては、幅、高さ等の寸法に限らず、重心や断面積でもよく、高さ断面積比等の各種比率であってもよい。
【００１５】
前記判定手段の判定対象が被検査物の断面形状であり、前記判定基準は外形線であり、前記判定手段は、計測した被検査物の断面形状の外形線と前記判定基準の外形線との差分値に基いて被検査物の良否を判定するようにしてもよい。この構成は、断面形状を直接的に検査でき、例えば凹凸による不良の検出が可能になる。
【００１６】
前記判定手段の判定対象は、被検査物の断面形状又は断面形状から算出された特徴量であり、前記断面形状は、被検査物の三次元形状の点群データから算出したものであり、前記点群データは、被検査物にスリット光を投射し、前記スリット光の走査により被検査物上に順次形成される形状線を撮像し、前記順次形成された各形状線の撮像データから取得し、前記断面形状は、前記点群データに基いて表示した被検査物に切断線を設定し、前記切断線に対応した前記点群データにより算出したものとしてもよい。この構成によれば、一度のスリット光の走査により、任意の断面線における断面形状が算出できるので、判定に必要な断面形状や特徴量の算出が容易になる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、被検査物のロット変化や製造条件の変化等による被検査物の形状変化に対応した判定基準を設定でき、判定の精度を確保することが可能になる。さらに、本発明によれば、蓄積済みの被検査物の検査結果と入力済みの判定基準の算出手順とに基いて、自動的に判定基準を再設定することが可能になり、検査の効率を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る形状検査装置の概略図。
【図２】被検査物の一例を示す斜視図。
【図３】本発明の一実施形態に係る形状検査装置で測定した断面形状の一例を示す図。
【図４】本発明の一実施形態に係る閾値設定のフローチャート。
【図５】本発明の一実施形態に係る形状測定のフローチャート。
【図６】本発明の一実施形態において、ワークをレーザ光源からのスリット光で走査している様子を示す平面図。
【図７】ワーク上に、取得した点群データに対応する点群を示した模式図。
【図８】本発明の一実施形態において、基準面の設定の様子を示す平面図。
【図９】本発明の一実施形態において、断面線を設定した状態を示す平面図。
【図１０】（ａ）図は断面線と点群との関係を摸式的に示した平面図、（ｂ）図は、（ａ）図における断面線上の点及び断面線近傍の点を抜き出した図。
【図１１】本発明の一実施形態に係る判定閾値の再設定のフローチャート。
【図１２】本発明の一実施形態に係る直近ワーク検索の模式図。
【図１３】本発明の一実施形態に係る基準外形線設定のフローチャート。
【図１４】本発明の一実施形態において、形状学習エリアを設定した状態の平面図。
【図１５】本発明の一実施形態において、良品ワークから形状学習エリアを抜き出した後の平面図。
【図１６】図１５のＢＢ断面線における断面の一部を示した図。
【図１７】本発明の一実施形態に係る断面形状の判定の様子を示す図。
【図１８】本発明の一実施形態に係る断面形状の判定の様子を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１は本発明の一実施形態に係る形状検査装置の概略図を示している。形状検査装置１０は、ケース１１内に撮像光学系１２を収納している。撮像光学系１２は、投射手段であるレーザ光源１３と撮像手段である計測カメラ１４（ＣＣＤカメラ）とで構成されている。ステージ１５上には、ワーク（被検査物）２０が載置されている。図２は、ワーク２０の一例を示している。ワーク２０は、平面部２１上に、穴２２を囲むように凸状の溶接ビード２３、２４及び２５が形成されている。以下の説明は、形状検査装置１０の検査対象が図２に示したワーク２０の例で説明する。
【００２０】
形状検査装置１０は、コンピュータを備えており、図１に示した画像処理部３０、制御部３１、入力部３２及び表示部３３は、コンピュータの構成部分である。形状検査装置１０は、ワーク２０の断面形状を計測可能である。図３は、形状検査装置１０で測定した断面形状の一例を示している。図３は図２のワーク２０の溶接ビード２５のＡＡ線における断面図を示している。断面形状の算出の詳細については、後に図５〜１０を参照しながら説明する。
【００２１】
形状検査装置１０は、図２の断面における各種寸法を算出することができ、算出した各種寸法の良否を判定可能である。以下、形状検査装置１０によるワーク２０の判定について、図３のビード幅Ｗ、ビード高さＨが判定対象である場合で説明する。ビード幅Ｗ、ビード高さＨが判定対象である場合、判定基準が必要となる。すなわち、判定の際には、あらかじめ設定した閾値の範囲内であれば良品、閾値の範囲外であれば不良品と判定することになる。
【００２２】
判定対象が、成形品の各部寸法であれば、閾値は各部寸法の設計値に基いて設定すればよいことになる。これに対し、ビード幅Ｗ、ビード高さＨは溶接ビード２５の寸法である。溶接範囲は設計上規定されるが、溶接ビードの各種寸法については、設計段階では正確な数値は把握困難となる。一方、溶接ビードに求められるのは、接合強度の確保である。このため、接合強度の確保されているワーク２０すなわち良品ワークのビード幅Ｗ、ビード高さＨの測定値に基いて、閾値を設定することが可能になる。
【００２３】
図４は、閾値を設定する際のフローチャートを示している。閾値の設定の際には、形状検査装置１０を用いて、あらかじめ複数のワーク２０について３次元形状を計測し、各ワーク２０の計測データを制御部３１（図１）が備える蓄積手段に蓄積しておく。３次元形状の計測の詳細は、後に図５〜１０を参照しながら説明する。
【００２４】
まず、蓄積されたデータから、所定単位のワーク群を検索する（図４のステップ１００）。例えば、測定日及び時間帯をユーザが指定することにより、指定範囲内におけるワーク群を検索する。１００個のワーク群が検索された場合、この１００個について、それぞれ表示部３３（図１）に表示して目視検査する。この目視検査により、不良ワークを除外する（図４のステップ１０１）。
【００２５】
前記の通り、溶接ビードには接合強度の確保が求められる。溶接ビードに欠損、窪みや肉厚不足が無い場合は、接合強度が確保できているとみなすことができる。このため、目視検査においては、溶接ビードに欠損、窪みや肉厚不足のあるワークを不良品と判定する。目視検査による不良品は、検索されたワーク群のリストから除外する。不良品を除外して残った良品ワークについて、検査対象の特徴量を算出する（図４のステップ１０２）。ここでは特徴量は、図３のビード幅Ｗ、ビード高さＨである。これらの特徴量は、形状検査装置１０により算出可能であり、算出の詳細は後に説明する。
【００２６】
次に、良品ワークから得たビード特徴量のデータについて、統計解析を行った後（図４のステップ１０３）、判定閾値を設定する（図４のステップ１０４）。これらは、制御部３１（図１）が備える判定基準設定手段により実行される。具体的には、ビード幅Ｗ、ビード高さＨについて、平均値及び標準偏差を算出する。この平均値及び標準偏差から、閾値を設定する（図４のステップ１０４）。閾値の設定例として、平均値±（既定値×標準偏差）や平均値±既定値が挙げられる。ここでは、閾値は平均値±（既定値×標準偏差）とする。このうち既定値は、あらかじめ設定しておく値であり、例えば３である。前記のようにして得られたビード幅Ｗ、ビード高さＨの閾値は、良品におけるビード幅Ｗ、ビード高さＨの範囲を示していることになる。したがって、この閾値を用いることにより、ビード幅Ｗ、ビード高さＨの良否の判定ができることになる。
【００２７】
前記の通り、形状検査装置１０はワークの３次元形状を測定できるとともに、３次元形状の点群データに基いて、各種断面形状の算出及び特徴量の算出が可能である。以下、図５〜図１０を参照しながら、形状検査装置１０による形状測定について説明する。図５は、本実施形態に係る形状測定のフローチャートである。以下、図５のフローチャートに沿って、図２に示したワーク２０の形状測定について説明する。
【００２８】
最初に、ワーク２０全体の点群データを取得する（図５のステップ２００）。点群データの取得は、制御部３１（図１）が備える点群データ取得手段により行う。図６は、ワーク２０をレーザ光源１３（図１）からのスリット光で走査している様子を示す斜視図である。スリット光はＸ軸方向に走査され、ワーク２０の全体がスリット光で走査されることになる。スリット光の走査により、ワーク２０上にはＸ軸方向における位置を変えながら形状線が順次形成されることになる。図６では、３個所における形状線２６〜２８を図示している。形状線２６〜２８は、それぞれ計測カメラ１４（図１）で撮像される。
【００２９】
形状線２６〜２８における断面形状は、光切断法によって求めることができる。具体的には以下の通りである。図１に示したように、計測カメラ１４の光軸は、ワーク２０の垂直線（Ｚ軸）に対して傾斜している。一方、図２において、ワーク２０は凸状の溶接ビード２３〜２５が形成されているので、形状線２６〜２４は、Ｙ軸方向において、高さが変化している。したがって、各形状線の計測カメラ１４による撮像画像は、溶接ビード２３〜２５の高さの変化に応じて、高さが変化していることになる。
【００３０】
この撮像画像における形状線の高さを、画像処理部３０（図１）において、三角測量法により実際の高さに換算して、形状線の点群の各点における３次元座標が算出されることになる。したがって、ワーク２０の全体をスリット光で走査することにより、ワーク２０の全体に亘り形状線の点群データが得られ、ワーク２０全体の点群データを取得することができることになる。
【００３１】
図７は、ワーク２０上に、取得した点群データに対応する点群を示した模式図である。点群データ取得後は、図７に示したワーク２６上の各点における３次元座標が取得されていることになる。
【００３２】
点群データの取得後は、ワーク２０の３次元形状を表示部３３（図１）に表示する（図５のステップ２０１）。具体的には、図１の画像処理部３０で算出された点群データは、制御部３１に送られる。制御部３１では点群データの３次元座標に基いて３次元形状を作成し、これを表示部３３に出力する。
【００３３】
ユーザは、表示部３３の３次元形状に基いて基準面を設定する（図５のステップ２０２）。ワーク２０は治具により位置決めされているが、位置決めのばらつきや溶接によるワーク２６の歪みにより、ワーク２６に傾斜や高さのばらつきが生じる場合がある。この場合は、溶接基準面に対する溶接ビード２５の正確な高さは得られないことになる。
【００３４】
本実施形態では、制御部３１（図１）は基準面設定手段を備えており、形状検査をする前に基準面を設定するようにしている。基準面はワーク２０の例では、ワーク２０の点群データから算出した平面であり、ワーク２０の水平面とみなすことができる平面である。基準面の設定後は、制御部３１の基準面設定手段は、検査断面を基準面を基準とする座標系に変換して算出するようにしている。このことにより、検査断面をワーク２０に傾斜や高さのばらつきが生じていない状態における形状で算出することができる。
【００３５】
図８は基準面の設定の様子を示す斜視図である。ワーク２０の面上に円３４〜３９を選択している。この選択は、表示部３３（図１）の画面を見ながら、入力部３２（図１）による入力により行う。この入力は、例えばマウスクリックにより行うことができる。
【００３６】
前記の通り、ワーク２６の点群データは取得済みであるので、円３４〜３９内における点群データも取得済みである。したがって、円３４〜３９内における点群データを用いて、近似平面を求めることができ、これを基準面とする。基準面の精度を高めるために、より多くの円を選択してもよい。また、基準面は平面に限らず曲面でもよい。曲率のあるワークや溶接歪みの大きいワークの場合は、基準となる自由曲面を算出しこれを基準面とすればよい。
【００３７】
次に、ユーザは、表示部３３（図１）の３次元形状に基いて、断面線を設定する（図５のステップ２０３）。図９は、断面線を設定した状態を示す平面図である。本実施形態では、制御部３１（図１）は切断線設定手段を備えている。切断線設定手段は、始点と終点とが設定されると、始点と終点とを最短経路で結んで断面線を設定する。図９では、始点４０と終点４１とを結ぶ断面線４２が設定されている。この設定は、表示部３３（図１）の画面を見ながら、例えばマウスクリックにより入力部３２（図１）で行う。断面線４２は、図２のＡＡ線に相当する。
【００３８】
断面線４２が設定されると、断面線４２における断面形状の算出が開始する（図５のステップ２０４）。断面形状の算出は、制御部３１（図１）が備える断面形状算出手段により行う。断面形状の算出について、図１０を参照しながら説明する。図１０（ａ）は、断面線４２と点群４３との関係を摸式的に示した平面図である。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）における断面線４２上の点及び断面線４２近傍の点を抜き出した図である。
【００３９】
図１０（ａ）、（ｂ）において、断面線４２上における点は、断面線４２における断面の外形線上の点になる。前記の通り、点群４３の各点における３次元座標は取得している。このため、断面線４２の線上の各点の３次元座標を用いて、断面線４２における断面の外形線を算出でき、断面線４２における断面形状を算出できることになる。
【００４０】
一方、断面線４２上における点の数が不足している場合もある。このため、本実施形態では、断面線４２の近傍の点についても、断面線４２上の点として、断面形状の算出に用いるようにしている。断面線４２の近傍の範囲については、点群における点の密度に応じてユーザが設定できるようにしておけばよい。
【００４１】
前記の図３は、図１０の断面線４２上及びその近傍の点群データにより、図９の断面線４２における断面の外形線を図示したものである。この外形線は、点群データから得られた点を移動平均処理したものである。前記の通り、図３の断面において、ビード幅Ｗ、ビード高さＨを算出する。これらの算出は、図３の表示に変換後の点群データに基いて、制御部３１（図１）が備える特徴量算出手段により行う。算出可能な特徴量は、ビード幅Ｗ、ビード高さＨに限らず、各種特徴量を算出可能であり、例えば重心、断面積でもよく、高さ断面積比等の各種比率であってもよい。また、断面線の設定位置、各種特徴量の算出手順を、制御部３１（図１）にあらかじめ設定しておくことにより、各種特徴量の自動計測が可能になる。
【００４２】
次に、閾値の学習機能について説明する。前記の通り、図４のステップ１０４において、判定閾値が設定されている。具体的には図３におけるビード幅Ｗ及びビード高さＨを判定する閾値が設定されている。この閾値を用いて形状検査装置１０は、ワーク２０について良否を判定することになる。形状検査装置１０の制御部３１（図１）は判定手段を備えており、判定手段は、計測したビード幅Ｗ、ビード高さＨの両方が閾値の範囲内であれば良品、少なくとも一方が閾値の範囲外であれば不良品と判定する。
【００４３】
ここで、ワークのロット変化や溶接トーチの経時変化等の無い状態でワーク２０を検査する場合は、同一の閾値を用いても判定の精度は保たれることになる。一方、ワークのロット変化や溶接トーチの経時変化等により、溶接ビードの形状に変化が生じる場合がある。この場合、検査開始時点と同一の閾値を用いると、目視などで良品とされるワークであっても、不良品と誤判定される場合も生じることになる。すなわち、溶接ビードの形状に経時変化が生じると、検査開始時点と同一の閾値は不適切なものとなり、誤判定による不良品が多発する場合が生じ得ることになる。
【００４４】
ここでは、溶接ビードの形状に経時変化が生じる場合として、ワークのロット変化や溶接トーチの経時変化を挙げたが、これら以外にもロボットのティーチング変更、ワークの製作精度、ワークのセットばらつき、溶接ワイヤの変更が挙げられる。
【００４５】
誤判定による不良品が多発した場合、一旦検査を中断し適正な閾値に再設定できれば、正確な判定が可能になる。この場合、適正な閾値を得るためには、手入力を伴う複雑な設定作業が必要となる。また、閾値は判定対象毎に必要であるので、判定対象が多数である場合は、閾値を変更することは極めて煩雑な作業となる。例えば本実施形態では、判定対象を図３の断面におけるビード幅Ｗ及びビード高さＨの例で説明しているが、実際の検査では、検査部位は一つの断面だけでなく多数の断面となり、一つの断面における検査項目は数百に及ぶ多数となることもある。したがって、検査を中断しながら閾値を手入力で変更することは、手間と時間がかかり効率的な検査の妨げになる。
【００４６】
ここで、前記の通り、図４のステップ１０２の特徴量の計算に際し、断面線の設定位置、各種特徴量の算出手順を、制御部３１（図１）にあらかじめ設定しておくことにより、各種特徴量の自動計測が可能になる。同様に、図４のステップ１０３〜１０４における統計解析も含めた判定閾値の算出手順を制御部３１にあらかじめ設定しておくことにより、判定閾値の自動設定が可能になる。
【００４７】
このため、検査を中断し図４の各ステップを経て判定閾値を再設定する場合、不良ワークを除外するまでのステップ１００〜１０１は、人による作業が必要であるが、特徴量の計算から判定閾値設定までのステップ１０２〜１０４までは自動処理が可能になる。すなわち、判定対象が多数であっても各判定対象の判定閾値が自動設定されるので、時間と手間が省け効率的な検査が可能になる。
【００４８】
より具体的には、例えばワーク２０のロット変化があった場合、一旦検査を中断し、あらかじめ新たなロットにおけるワーク２０の一部を検査し、この検査結果を蓄積手段に蓄積しておく。ユーザは蓄積手段からこの蓄積データを検索し（図４のステップ１００）、検索した各ワーク２０の表示画像を目視検査して不良ワークを除外する（図４のステップ１０１）。以後は、不良ワークを除外して残った良品ワークの蓄積済みの検査結果に基いて、新たなロットの判定に適した判定基準が自動設定されることになる（図４のステップ１０２〜１０４）。
【００４９】
これに対し、検査を中断なく継続しながら、閾値が自動的に学習されていくようにすることもできる。図１１に、判定閾値の再設定のフローチャートを示している。図１２に、直近ワーク検索の模式図を示している。以下、図１１、１２を参照しながら、図３のビード幅Ｗ及びビード高さＨを判定する例について説明する。図１２のＡは現時点での検査対象のワークを示している。ワーク列５０内は、検査済みのワークを時系列で表示したものである。ワークＢはワークＡより一つ前に検査したワークであり、ワークＣはワークＡより二つ前に検査したワークである。ワークＡより前に検査したワークの３次元形状の計測データ及び判定結果は、制御部３１（図１）が備える蓄積手段に保存されている。
【００５０】
ワークＡの検査において、ビード幅Ｗ及びビード高さＨを算出する（図１１のステップ３００）。この後、直近ワークを検索する（図１１のステップ３０１）。直近ワークは、時系列で並べたワーク列５０内のワークのうちワークＡに近接した所定数のワークである。この所定数はユーザがあらかじめ設定し、例えば２５個である。説明の便宜上、ここでは１０とする。この場合、図１２のワーク列５１内の１０個のワークＢ〜Ｋが直近ワークとなる。
【００５１】
次に、ワーク列５１内の１０個のワークから不良ワークを除外する（図１１のスップ３０２）。ワーク列５１内の各ワークの良否は判定済みであるので、判定結果に基いて不良ワークの抽出が可能である。図１２のワーク列５２は、不良ワーク除外後のワーク列である。ワーク列５２の８個のワークは、ワーク列５１の１０個のワークからワークＤとワークＨの２個のワークを不良ワークとして除外したものである。
【００５２】
不良ワークを除外したワーク列５２内のワークについて、ビード特徴量を計算する（図１１のスップ３０３）。ビード特徴量は、ここではビード幅Ｗ及びビード高さＨであるが、これらは蓄積手段に保存されている３次元形状の計測データに基いて算出することができる。ワーク検査時にビード幅Ｗ及びビード高さＨの算出値を保存している場合には、改めて計算することは不要である。
【００５３】
ワーク列５２内の良品ワークについて、ビード特徴量の統計解析を行い（図１１のスップ３０４）、閾値を再設定する（図１１のステップ３０５）。再設定における閾値の算出手順はあらかじめ入力されている。具体的には、ワーク列５２内の良品ワーク８個についてビード幅Ｗ及びビード高さＨについて、平均値及び標準偏差を算出する。この平均値及び標準偏差から、閾値を再設定する（図１１のステップ３０５）。ビード特徴量の統計解析及び閾値の再設定は、制御部３１（図１）が備える判定基準設定手段により行う。再設定における閾値の計算式についても閾値の算出手順の一部としてあらかじめ入力されている。前記の通り、閾値の設定例として、平均値±（既定値×標準偏差）や平均値±既定値が挙げられる。ここでは、平均値±（既定値×標準偏差）とし、既定値は３とする。
【００５４】
閾値の再設定後は、再設定後の閾値を基準としてワークＡのビード幅Ｗ及びビード高さＨの良否を判定する（図１１のステップ３０６）。この良否判定を終えると、新たなワークの検査に移行する。新たなワークの検査においては、図１１のステップ３００〜３０５を経て、判定閾値が再設定されることになる。この場合の閾値の設定方法は、ワークＡの場合と同じであるが、直近ワークの内容がワークＡの場合と異なる。具体的には、ワークＡの検査時の直近１０個のワークがワークＢ〜Ｋであったのに対し、新たなワークの検査においては、ワークＡ〜Ｊが直近１０個のワークとなる。すなわち、検査対象のワークが新たに投入される毎に、直近１０個のワークは、新たなワークに対し直近の１０個のワークに変わっていくことになる。
【００５５】
前記のように、ワークのロット変化や溶接トーチの経時変化等により、溶接ビードの形状に経時変化が生じた場合は、良品ワークにおける平均値と標準偏差は、検査開始当初のものと異なっていることになる。一方、本実施形態では、判定基準の閾値は、新たに投入されたワークの直近１０個のワークに含まれる良品ワークから算出した平均値及び標準偏差に基いて設定されている。このため、判定基準の閾値は、直近の良品ワークの状態が反映されていることになる。したがって、再設定された新たな閾値を用いることにより、ロット変化等により溶接ビードの形状が経時変化しても、判定の精度を確保することが可能になる。
【００５６】
本実施形態では、前記の通り、検査済みのワークの３次元形状の計測データ及び判定結果は、制御部３１（図１）が備える蓄積手段に保存されている。また、閾値の再設定における閾値の算出手順はあらかじめ入力されている。したがって、これらの蓄積済みの検査結果と入力済みの算出手順とに基いて、制御部３１が備える判定基準設定手段の演算処理により、検査を中断することなく良否判定の判定基準を自動設定しながら判定の精度を確保することが可能になる。
【００５７】
前記の例では、直近ワークの個数は１０個の例で説明し、新たにワークが投入される毎に、閾値を再設定する例で説明したが、これらに限るものではない。例えばワークの個数は２５個以上としてもよい。また、閾値の再設定の頻度を少なくしてもよい。また、前記の例では検索した１０個の直近ワークに含まれる良品ワークを検索するようにしているが、閾値の再設定に用いる良品ワークの個数を例えば１０個とし、良品ワークの個数を優先するようにしてもよい。
【００５８】
以上、判定対象がワークの断面形状から算出した特徴量である場合について説明したが、判定対象を断面形状自体としてもよい。この場合は、算出した断面形状の外形線と、判定基準である断面形状の外形線とを比較して、断面形状の良否を判定することになる。判定にはあらかじめ設定した基準外形線を用い、最初の１個目のワークの良否の判定を行うことになる。図１３に、基準外形線を設定する際のフローチャートを示している。ステップ４００〜４０４を経ることにより、設定した形状学習エリアにおいて設定数の基準外形線が得られることになる。
【００５９】
検査対象のワークは、図２に示したワーク２０の例で説明する。基準外形線の設定の際には、断面形状の算出が必要となる。ここでは、図５〜１０を用いて説明した断面形状の算出方法を用いた例で説明する。また、図１３のステップ４００に移行する前に、図４のステップ１００、１０１と同様に、複数（例えば１００個）のワーク２０について、３次元形状の計測データ及び目視検査による良否の判定結果を蓄積しておく。
【００６０】
最初に、現在投入されているワーク２０について、基準形状の対象となる形状学習エリアを設定する（図１３のステップ４００）。形状学習エリアは、判定対象となる断面形状を算出するエリアである。図１４は、形状学習エリアを設定した状態の平面図を示している。本図では、設定線４４〜４６により囲まれた溶接ビード２３〜２５が形状学習エリアとなる。設定線４４〜４６の設定は、入力部２２（図１）による入力により行う。この入力は、例えばマウスクリックにより行うことができる。
【００６１】
形状学習エリアの設定後は基準面を設定する（図１３のステップ４０１）。基準面は、図５のステップ２０２における基準面の設定に相当し、図８を用いて説明した基準面の設定と同じ要領で基準面を設定する。基準面設定後は、ステップ４０１で形状学習エリアとして設定した溶接ビード２３〜２５の形成部の全体から判定対象とする複数の断面形状を算出する。断面形状の算出方法は、図５のステップ２０３及び２０４と同様である。
【００６２】
以下のステップ４０２〜４０４において、断面形状の判定基準である基準外形線を設定する。基準外形線は目視検査により良品とされたワークに基いて設定する。前記の通り、ステップ４００に移行する前に、複数のワーク２０について、各ワーク２０の３次元形状の計測データ及び目視検査による良否の判定結果が蓄積されている。この蓄積データから良品ワークを検索する（図１３のステップ４０２）。
【００６３】
良品ワーク検索後は、検索した良品ワークについて、形状学習エリアを切り出す（図１３のステップ４０３）。形状学習エリアは、ステップ４００において設定済みである。ステップ４０３においては、この形状学習エリアに対応する部分を、各良品ワークから抜き出すことになる。図１５は、良品ワークから形状学習エリアを抜き出した後の平面図を示している。
【００６４】
検索した各良品ワークについて、図１５に示した形状学習エリアにおいて、基準外形線を算出することになる。前記の通り、現時点の検査対象であるワーク２０について、判定対象である複数の断面形状が算出されている。基準外形線は、判定対象の各断面形状について設定することになる。ここでは、基準外形線を設定する断面形状は、図１５のＢＢ線における断面の例で説明する。図１５のＢＢ線における断面形状は、図５のステップ２０１〜２０４と同様の方法により算出可能である。
【００６５】
図１６は、図１５のＢＢ断面における断面の一部を示している。線５３は、ＢＢ線における断面形状の外形線の一部を示している。図１６は一つの良品ワークにおける外形線を示しているが、図１３のステップ４０２で検索した各良品ワークについて、ＢＢ線における断面形状を算出する。これらの複数の断面形状に基いて、ＢＢ線における断面形状の外形線の区分多項式を算出する（図１３のステップ４０４）。
【００６６】
区分多項式を求めた後は、この区分多項式を判定基準として検査対象のワーク２０の断面形状を判定する（図１３のステップ４０５）。図１７、１８は、断面形状の判定の様子を示す図である。図１７はワーク２０のＢＢ断面が基準に適合する例を示しており、図１８はワーク２０のＢＢ断面が基準に適合していない例を示している。図１７の線５５、図１８の線５６は、それぞれワーク２０のＢＢ断面の外形線の一部を示している。線５５は基準に適合する例であり、線５６は基準に適合していない例である。図１７、１８において、基準外形線５４は判定基準となる線であり、図４のステップ４０４で求めた区分多項式を表示したものである。
【００６７】
断面形状の判定は、図１７、１８の各図において、線５５、５６と基準外形線５４との差分値に基いて行う。全体的に差分値が大きい場合のみならず、部分的に差分値が大きい場合も不良と判定される。図１７では基準に適合する線５５は、全体に亘り基準外形線５４と近接している。これに対し、図１８では全体的に線５６と基準外形線５４との差分値が大きく、部分的に大きく窪んだ部分（Δｄ）がある。
【００６８】
図１３の手順により良否判定する場合、ステップ４０２〜４０４を繰り返すことにより、基準外形線を再設定することができる。例えばロット変化があった場合、一旦検査を中断し、あらかじめ新たなロットにおけるワーク２０の一部を検査し、３次元形状の計測データ及び目視検査による良否の判定結果を蓄積しておく。そして、この蓄積データに基いて、図１３のステップ４０２〜４０４を実行することにより、新たな基準外形線が得られることになる。
【００６９】
図１３のステップ４０２は、蓄積済の判定結果に基いて自動検索できる。また、図１３のステップ４０３〜４０４による基準外形線の算出手段をあらかじめ入力しておけば、蓄積済みのワーク２０の計測データに基いて、ステップ４０３〜４０４は自動処理することができ、新たな基準外形線が自動設定されることになる。すなわち、前記の判定閾値を自動設定する場合と同様に、判定対象が多数であっても各判定対象の基準外形線が自動設定されるので、時間と手間が省け効率的な検査が可能になる。
【００７０】
判定基準を基準外形線とした場合であっても、検査を中断なく継続しながら、基準外形線が自動的に学習されていくようにすることもできる。基準外形線の再設定の要領は、図１１のフローチャートによる判定閾値の再設定の場合と同様である。すなわち、基準外形線の再設定の際には、蓄積済みのワーク検査結果と入力済みの基準外形線の算出手順を用いて、判定対象の断面形状における区分多項式が自動的に算出されることになる。そして、現時点のワークの判定には、この新たな区分多項式による基準外形線を用いることになる。
【００７１】
以上、本実施形態の形状検査について説明したが、断面形状の算出については、図５〜１０を用いて説明した算出方法に限るものではなく、光切断法等の手法を用いた各種算出手法を用いたものであってもよい。また、本実施形態における形状検査は撮像光学系を用いたものであるが、これに限るものではない。被検査物の形状の計測データが得られ、この計測データを演算処理により判定可能な装置であれば、本発明は適用可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１０ 形状検査装置
１２ 撮像光学系
１３ レーザ光源
１４ 計測カメラ
２０ ワーク
２３，２４，２５ 溶接ビード
２６，２７，２８ 形状線
４２ 断面線
４３ 点群
５０，５１，５２ ワーク列
５４ 基準形状線
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物の形状を検査する形状検査装置であって、
被検査物の検査結果を蓄積する蓄積手段と、
判定基準に基いて被検査物の良否を判定する判定手段と、
前記判定基準を設定する判定基準設定手段とを備えており、
前記判定基準は、あらかじめ入力された算出手順と前記蓄積手段に蓄積された被検査物の検査結果とに基いて、前記判定基準設定手段により自動設定されることを特徴とする形状検査装置。
【請求項２】
前記判定基準は、検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定される請求項１に記載の形状検査装置。
【請求項３】
前記判定基準は、検査中の被検査物に対し直近の検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定される請求項１又は２に記載の形状検査装置。
【請求項４】
前記判定基準は、新たに被検査物が投入される毎に、新たな被検査物に対し直近の検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定される請求項１から３のいずれかに記載の形状検査装置。
【請求項５】
前記判定手段の判定対象が被検査物の特徴量であり、前記判定基準は数値範囲を表す閾値であり、前記判定手段は、計測した被検査物の特徴量と前記閾値とを比較して被検査物の良否を判定する請求項１から４のいずれかに記載の形状検査装置。
【請求項６】
前記判定手段の判定対象が被検査物の断面形状であり、前記判定基準は外形線であり、前記判定手段は、計測した被検査物の断面形状の外形線と前記判定基準の外形線との差分値に基いて被検査物の良否を判定する請求項１から５のいずれかに記載の形状検査装置。
【請求項７】
前記判定手段の判定対象は、被検査物の断面形状又は断面形状から算出された特徴量であり、
前記断面形状は、被検査物の三次元形状の点群データから算出したものであり、
前記点群データは、被検査物にスリット光を投射し、前記スリット光の走査により被検査物上に順次形成される形状線を撮像し、前記順次形成された各形状線の撮像データから取得し、
前記断面形状は、前記点群データに基いて表示した被検査物に切断線を設定し、前記切断線に対応した前記点群データにより算出したものである請求項１から６のいずれかに記載の形状検査装置。
【請求項８】
判定基準に基いて被検査物の良否を判定する形状検査方法であって、
被検査物の検査結果を蓄積しておき、
前記判定基準の算出手順をあらかじめ入力しておき、
前記判定基準が、前記算出手順と前記蓄積した被検査物の検査結果とに基いて自動設定されるようにすることを特徴とする形状検査方法。
【請求項１】
被検査物の形状を検査する形状検査装置であって、
被検査物の検査結果を蓄積する蓄積手段と、
判定基準に基いて被検査物の良否を判定する判定手段と、
前記判定基準を設定する判定基準設定手段とを備えており、
前記判定基準は、あらかじめ入力された算出手順と前記蓄積手段に蓄積された被検査物の検査結果とに基いて、前記判定基準設定手段により自動設定されることを特徴とする形状検査装置。
【請求項２】
前記判定基準は、検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定される請求項１に記載の形状検査装置。
【請求項３】
前記判定基準は、検査中の被検査物に対し直近の検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定される請求項１又は２に記載の形状検査装置。
【請求項４】
前記判定基準は、新たに被検査物が投入される毎に、新たな被検査物に対し直近の検査済の良品とされる被検査物の集合体の検査結果に基いて自動設定される請求項１から３のいずれかに記載の形状検査装置。
【請求項５】
前記判定手段の判定対象が被検査物の特徴量であり、前記判定基準は数値範囲を表す閾値であり、前記判定手段は、計測した被検査物の特徴量と前記閾値とを比較して被検査物の良否を判定する請求項１から４のいずれかに記載の形状検査装置。
【請求項６】
前記判定手段の判定対象が被検査物の断面形状であり、前記判定基準は外形線であり、前記判定手段は、計測した被検査物の断面形状の外形線と前記判定基準の外形線との差分値に基いて被検査物の良否を判定する請求項１から５のいずれかに記載の形状検査装置。
【請求項７】
前記判定手段の判定対象は、被検査物の断面形状又は断面形状から算出された特徴量であり、
前記断面形状は、被検査物の三次元形状の点群データから算出したものであり、
前記点群データは、被検査物にスリット光を投射し、前記スリット光の走査により被検査物上に順次形成される形状線を撮像し、前記順次形成された各形状線の撮像データから取得し、
前記断面形状は、前記点群データに基いて表示した被検査物に切断線を設定し、前記切断線に対応した前記点群データにより算出したものである請求項１から６のいずれかに記載の形状検査装置。
【請求項８】
判定基準に基いて被検査物の良否を判定する形状検査方法であって、
被検査物の検査結果を蓄積しておき、
前記判定基準の算出手順をあらかじめ入力しておき、
前記判定基準が、前記算出手順と前記蓄積した被検査物の検査結果とに基いて自動設定されるようにすることを特徴とする形状検査方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２０１２−３７４８８（Ｐ２０１２−３７４８８Ａ）
【公開日】平成２４年２月２３日（２０１２．２．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１８０５０９（Ｐ２０１０−１８０５０９）
【出願日】平成２２年８月１１日（２０１０．８．１１）
【出願人】（５９３１１８１２８）コアテック株式会社 (11)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年２月２３日（２０１２．２．２３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年８月１１日（２０１０．８．１１）
【出願人】（５９３１１８１２８）コアテック株式会社 (11)
【Ｆターム（参考）】
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