統計的パターン認識に基づいたボールエンドミルによる切削面の外観検査
岡本謙，森重功一
日本機械学会論文集 Ｃ編，第79巻, 第803号, pp.2585-2596 (2013.7)
本研究は，研磨作業における外観検査工程の自動化を目的としている．
先行研究における外観検査は，切れ刃による断続切削やピックフィードによる
カッターマークの周期性に着目し，離散フーリエ変換 (Discrete Fourier Transform,
DFT) によって，パワスペクトラム画像 (Power Spectrum Picture)
を比較・評価するものであった．しかしながら，
工具経路が複雑に折れ曲がった加工面では判定が困難であった．
本研究では，周期性のないカッターマークにも対応できる外観検査を確立するために，
統計的パターン認識を利用した検査手法について検討した．
既知のカッターマーク画像群から特徴量を求め，
研磨面の撮像画像とのマッチングを行うことで，
カッターマークの有無を直接的に判定する．
検査工程の自動化に関する研究は多く，実用事例も多いが，
統計的パターン認識を利用してカッターマークを直接的に判定した事例はない．
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Last updated on December 25, 2013 by
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