JPH0814863A

JPH0814863A - ピストンの磨耗状況評価方法

Info

Publication number: JPH0814863A
Application number: JP17209594A
Authority: JP
Inventors: Hideo Suda; 英雄須田; Yoshitaka Saitou; 吉敬斉藤
Original assignee: Suzuki Motor Corp
Current assignee: Suzuki Motor Corp
Priority date: 1994-06-30
Filing date: 1994-06-30
Publication date: 1996-01-19
Anticipated expiration: 2017-12-09
Also published as: JP3355794B2

Abstract

(57)【要約】【目的】加工溝の磨耗状況を検出すると共に、この磨
耗状況の評価を定量化すること。【構成】ピストン外周面の展開画像を当該ピストンを
回転させながら光学系及びＣＣＤセンサを介して撮像す
ることで原画像データ２０を作成する（ステップＳ
１）。続いて、原画像データ２０からピストンに予め施
されていた加工溝の位置を算出する（ステップＳ２）。
次に、原画像データ２０を当該加工溝に直交する軸に沿
ったピストン上の場所毎の濃度を示す波形データ２２に
変換する（ステップＳ３）。そして、波形データ２２の
加工溝毎の波形の最大値と最小値との差から加工溝毎に
当該加工溝の当たりの強さ（磨耗状況）２３を算出する
（ステップＳ４）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ピストンの磨耗状況評
価方法に係り、特に、画像処理を用いて加工溝の磨耗状
況を検出し評価（当たり評価）するピストンの磨耗状況
評価方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、エンジンにおけるピストンの磨耗
状況評価は、目視により行われるか，或いは必要な部分
の精密測定をもって行われていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、目視に
よる場合にあっては、評価に個人差が生じ、また評価に
際しても熟練を要し、更に、評価の定量化が困難なもの
となっていた。すなわち、各個人の評価レベルの統一化
ができない、という不都合があった。

【０００４】また、精密測定による場合にあっては、ピ
ストンの全周を隈なく行うには多くの時間と労力を要す
るという不都合があり、一方、熱応力による内部歪みの
問題もあって、精密測定は必ずしも良好なものとはなっ
ていない。

【０００５】そのため、画像処理による評価手法も提案
されている（同一出願人による特願平５−３４７６６３
号）。しかしながら、従来例による画像処理を用いる手
法にあっても、分解能が粗く、図２０に示すように、加
工溝が当たりにより無くなった部分Ｓと、加工溝の残っ
ている部分Ｎとの検出のみをするものであった。即ち、
加工溝の有無のみを評価する構成となっていて、加工溝
の磨耗状況（当たり）を段階別に検出し定量化すること
ができなかった。そのため、長時間運転後のピストンは
評価できるが、短時間運転のピストンは加工溝が全て残
っているため、評価ができない、という不都合があっ
た。

【０００６】

【発明の目的】本発明は、かかる従来例の有する不都合
を改善し、特に、加工溝の磨耗状況を検出すると共に、
この磨耗状況の評価を定量化することのできるピストン
の磨耗状況評価方法を提供することを、その目的とす
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】そこで、本発明では、ピ
ストン外周面の展開画像を当該ピストンを回転させなが
ら光学系及びＣＣＤセンサを介して撮像することで原画
像データを生成する第一の工程と、原画像データからピ
ストンに予め施されていた各加工溝の位置を算出すると
共に、原画像データを当該加工溝に直交する軸に沿った
波形データに変換する第二の工程と、波形データの加工
溝毎の波形の最大値と最小値との差から加工溝毎に当該
加工溝の当たりの強さを算出する第三の工程とを備え
た、という構成を採っている。これによって前述した目
的を達成しようとするものである。

【０００８】ここで、加工溝とは、ピストン側面に横方
向に施された、ピストンの作成時に発生する溝をいう。

【０００９】また、磨耗状況評価（当たり評価）とは、
エンジンの運転時のシリンダとの擦れ合いよるピストン
の磨耗が、何処に、どの程度発生したかの評価をいう。

【００１０】

【作用】評価対象であるピストンを、例えば、回転ステ
ージ等に設置し、ピストン外周面の展開画像を当該ピス
トンを回転させながら光学系及びＣＣＤセンサを介して
撮像することで、原画像データを生成する（第一の工
程）。このとき、ＲＧＢのうち、Ｒｅｄ（赤）のみの階
調で原画像データを作成しても良い。この撮像は、ＣＣ
Ｄラインセンサを用い、加工溝の１つの幅が少なくとも
１０ドット以上になるような分解能で、縦方向に撮像
し、続いて、回転ステージを１［度］回転させたのち縦
方向の撮像を行っている。

【００１１】次に、この原画像データから、ピストンの
作成時に施されていた加工溝の位置を算出する（第二の
工程）。これは、原画像データ中の濃淡の違いから位置
を推定する等の処理や、大まかな加工溝幅によってまず
検索範囲を定め、この検索範囲内で原画像データから最
大最小値を検索する処理等で算出している。さらに、原
画像データを当該加工溝に直交する軸に沿った波形デー
タに変換する（第二の工程）。

【００１２】この波形データへの変換は、第二の工程で
算出した各加工溝の幅を単位に行っている。続いて、こ
の波形データの加工溝毎の波形の最大値と最小値の差か
ら、加工溝の幅毎に当該加工溝の当たりの強さを算出す
る（第三の工程）。ＣＣＤセンサの出力波形は、加工溝
の磨耗度合いにより、振幅が小さくなるので、各加工溝
の波形の最大値と最小値との差から、加工溝の磨耗量を
測定している。

【００１３】また、第四の工程として、第三の工程で算
出された加工溝の当たりの強さを段階的に複数色で疑似
カラー化しても良い。この場合、例えば、２５６階調に
基づいた当たりの評価であっても、５段階等に分類して
表示する。この疑似カラー化したデータは、カラープリ
ンタ等に出力する。

【００１４】

【実施例】次に本発明について図面を参照して説明す
る。図１は本発明によるピストンの磨耗状況評価方法の
処理工程を示す流れ図である。

【００１５】本実施例では、まず、ピストン外周面の展
開画像を当該ピストンを回転させながら光学系及びＣＣ
Ｄセンサ（ＣＣＤラインセンサ）を介して撮像すること
で原画像データ２０を作成する（ステップＳ１）。続い
て、原画像データ２０からピストンに予め施されていた
加工溝の位置を算出する（ステップＳ２）。次に、原画
像データ２１を当該加工溝に直交する軸に沿ったピスト
ン上の場所毎の濃度を示す波形データ２２に変換する
（ステップＳ３）。そして、波形データ２２の加工溝毎
の波形の最大値と最小値との差から加工溝毎に当該加工
溝の当たりの強さ（磨耗状況）２３を算出する（ステッ
プＳ４）。

【００１６】さらに、ステップＳ４算出された加工溝の
当たりの強さ２３を、段階的に複数色で疑似カラー化す
る（ステップＳ５）。

【００１７】ピストンの当たりは、特にエンジンの焼き
付きに対して、事前に予知し、ピストンのプロフィール
を決定するための重要な要素であり、ピストンの設計に
フィードバックされている。本実施例による当たり評価
は、ピストンの作成時に発生する加工溝に注目し、その
残量により当たりの強弱を評価するものである。

【００１８】加工時のバイトは同一のものを使用してい
るので、一つのピストンにおいて加工溝の深さはほぼ均
一である。この均一な加工溝に対し、実際にエンジンを
運転するとピストンとシリンダが擦れ合うことにより、
ピストンに当たり（磨耗）が生じ、その強さにより加工
溝の深さが浅くなり、ついには加工溝自体が磨耗し、無
くなってしまう。従って、この加工溝の残量を測定する
ことにより当たりの強さを推定することができる。

【００１９】なお、本実施例は、ステップＳ４の部分を
除いて同一出願人による特願平６−５４４６０号とほぼ
同一の手法を用いているが、ここに再度その実施例を処
理工程順に開示すると共に、本実施例の特徴であるステ
ップＳ４の部分を詳細に説明する。

【００２０】ピストンの撮像（ステップＳ１）は、図２
に示すように、加工溝を詳細に確認するため加工溝と加
工溝の間が１０[dot]以上となるように０．０１４[mm]
の分解能で縦方向の撮像を行っている。横方向は、１
［度］ずつピストンを回転して撮像するようになってい
る。そのため、原画像データ２０は、縦方向５０００
［素子］ｘ横方向３６０［ライン］の画像となる。この
とき、特願平５−３４７６６３号で示したように、光学
系とＣＣＤラインセンサとを結ぶ軸線の延長線がピスト
ンの中心から幾分ずれるように配置して撮像すると良好
に原画像データ２０を得ることができる。このように配
置して撮像することで、照明を有効活用してピストンの
ような曲面で且つ鏡面に近い物体のデータを良好に取得
している。

【００２１】このように撮像したピストンの縦方向のＣ
ＣＤラインセンサの出力を図３に示した。図３（Ａ）は
運転前のピストン側面の加工溝と、これを撮像したＣＣ
Ｄラインセンサの出力波形を示している。図３（Ｂ）は
運転後加工溝が磨耗している場合の加工溝の断面と、そ
のＣＣＤラインセンサの出力波形の一例である。

【００２２】図３（Ａ）に示すように、運転前のピスト
ン側面の加工溝はほぼ均一であるので、そこから得られ
るＣＣＤセンサの波形もほぼ均一な周期と振幅を持つ波
形となる。これに対し、運転後にあっては、当たりによ
りピストン側面が磨耗し、すなわち、徐々に加工溝の山
の部分が磨耗して、ついには山が完全になくなり、加工
溝自体が見えなくなってしまう。この時のＣＣＤセンサ
の波形は、図３（Ｂ）に示すように、当たりにより磨耗
した量により、谷の部分に対応するＣＣＤセンサ波形が
小さくなり、振幅が減少し、ついには均一な明るさにな
る。後述するように本実施例で、ＣＣＤセンサ波形の振
幅が加工溝の磨耗に対応してこのように減少していくと
いう自然法則を利用している。

【００２３】このようなピストンの縦方向の波形を、１
［度］毎に３６０［度］集積すると、図２に示したよう
に、縦５０００[dot]，横３６０[dot]のピストン側面を
縦方向に拡大した展開画像が得られる。図２に示した領
域Ｗの部分の原画像データ２０を図４に示した。この原
画像データ２０は多階調のモノクロデータであるが、図
面の作成上、二階調２００[dpi]で表現している。ま
た、当たりの評価では、色合いをみる必要がないうえ、
ピストンはアルミの色であるグレーが多いので、ＣＣＤ
ラインセンサのＲＧＢ三色の内、最も良好な感度が得ら
れた赤（Ｒｅｄ）成分の濃淡画像で評価を行っている。

【００２４】ピストンの撮像（ステップＳ１）をこのよ
うな方法で行うため、以下の効果を奏する。まず、ＣＣ
Ｄラインセンサを使用しているので、横の奥行き方向の
画像のゆがみを考慮せず円筒物であるピストンの評価を
行うことができる。また、ＣＣＤラインセンサの分解能
が高いので、詳細な画像を得ることができる。また、ピ
ストン以外でも、対象が円筒形であれば処理が可能であ
る。

【００２５】さらに、赤成分の濃淡画像で原画像データ
２０の作成を行うため、ＲＧＢのフルカラーデータを扱
うのに比べて１／３のデータ量となり、このため、画像
処理上処理工程数を減らし、かつ処理時間を短縮するこ
とができる。このように、円筒物体の側面の正確な展開
画像を得ることができ、従って、ピストンの当たり評価
においては、ピストン側面の展開画像が得られることと
なる。このように、当たり、傷等の認識及びこれらの定
量化を行うための基礎となる原画像データ２０を提供す
ることができる。

【００２６】本実施例では、加工溝の縦方向の階調を示
す波形によって当たりの強さを推定するため、ピストン
側面の全周に渡って加工溝の位置を正確に求める必要が
ある。この加工溝の位置及び加工溝の幅の算出を次に説
明する。

【００２７】ピストンを旋盤加工するとき、ピストンを
回転させながらバイトを回転軸に対して平行移動させ、
このバイトを当てることで切削している。このとき、バ
イトとピストンの当接面にこの切削による螺旋状の溝が
生じ、この溝を加工溝と称している。従って、加工溝は
ピストン側面に均一幅で螺旋状に生ずる。この加工溝の
磨耗状況の評価では、測定段階では、加工溝の一山毎に
その磨耗量を測定するため、ピストン側面に螺旋状に位
置する加工溝の山部の位置と谷部の位置とを、ピストン
側面の展開面の縦方向３６０［線］ｘ縦方向の加工溝の
数分測定する必要がある。

【００２８】そこで、本実施例による加工溝の位置の算
出（ステップＳ２）では、まず、平均的でかつ大まかな
加工溝の幅を算出し、次いで、この大まかな加工溝の幅
を検索範囲として実際の加工溝の位置を検出するように
している。即ち、図５及び図６に示すように、まず、大
まかな加工溝の幅を算出するために、原画像データ２０
の一定角度分の横方向の積算を行う（ステップＳ２
１）。この一定角度分は、加工溝の螺旋状の配置による
位置づれの影響が生じない程度の一定角度分を抽出して
行っている。

【００２９】ここでは、積算データ２４を、範囲Ｔの縦
方向の濃度推移を示す波形の強調された平均的形態とし
て扱い、大まかな加工溝幅（S_eg_wid）の算出に用いて
いる。また、ここでは、図２の符号Ｔで示した範囲を積
算し、図５（Ｂ）に示すような積算データ２４を生成す
る。この一定角度分の範囲及び位置は、画像のピストン
のセット位置とピストンの形状によって適切な範囲に設
定される。なお、前述したように、あまり積算幅を大き
くすると、加工溝はネジ状に存在しているため山と谷が
打ち消しあってしまう。このため、一定角度分の範囲Ｔ
はこの点を加味して設定している。

【００３０】次に、この積算データ２４から、図５
（Ｃ）に示すように、積算局所最大値（S_max[n]）とこ
のS_max[n]の位置（S_max_pos[n]）を求める。さらに、
積算局所最小値（S_min[n]）と、このS_min[n]の位置
（S_min_pos[n]）を求める（ステップＳ２２）。続い
て、隣接する積算局所最大値S_max[n]の各位置S_max_po
s[n],S_max_pos[n+1]からその間隔S_wid[n]を次式１よ
り求める（ステップＳ２３）。

【００３１】 S_wid[n] = S_max_pos[n+1] - S_max_pos[n] .......... 式１

【００３２】このようにして求めたS_wid[n], S_wid[n+
1]から、積算データ２４における、大まかな加工溝幅S_
eg_widを、次式２により求める（ステップＳ２４）。こ
の式は、積算局所最大値S_maxをn個抽出した場合であ
る。

【００３３】

【数１】

【００３４】ステップＳ２で、このように大まかな加工
溝の幅の算出を行うため、以下のような効果を奏する。
まず、原画像データ２０を積算するため、加工溝の谷の
部分（暗く写る部分）と、山の部分（明るく写る部分）
の位置を強調することができ、つまり、原画像データ中
大きいデータはより大きく算出される。さらに、この加
工溝の谷と山の位置を検索することによって、大まかな
山と谷の位置を算出できる。このため、大まかな加工溝
の幅（S_eg_wid）を高速かつ的確に求めることができ
る。

【００３５】なお、本実施例では、加工溝が一定ピッチ
であり、隣り合う溝では著しい変化がなく、当たりのな
い基準となる部分があることを前提としている。

【００３６】続いて、実際の加工溝を単位とした階調の
原画像局所最大値（K_max[n]）の位置（K_max_pos[n]）
及び原画像局所最小値（K_min[n]）の位置（K_min_pos
[n]）を、原画像データ２０から求める（ステップＳ
２）。さらに、原画像データ２０を当該加工溝に直交す
る軸に沿ったピストン上の場所毎の濃度を示す波形デー
タに変換する（ステップＳ３）。このとき、前述の大ま
かな加工溝幅（S_eg_wid）を利用している。

【００３７】この処理は、図７及び図８に示すように、
まず、原画像データ２０の上端の積算局所最大値の位置
（S_max_pos[1]）及び積算局所最小値の位置（S_min_po
s[1]）を呼び出す（ステップＳ３１）。次に、この積算
局所最大値の位置（S_max_pos[1]）に大まかな加工溝幅
（S_eg_wid）を加算していく。さらに、これを原画像局
所最小値（K_min[n]）の検索範囲（K_min_srh[n]）とす
る（ステップＳ３２）。同様に、呼び出した積算局所最
小値の位置（S_min_pos[1]）に大まかな加工溝幅（S_eg
_wid）加算していき、これを原画像局所最大値（K_max
[n]）の検索範囲（K_max_srh[n]）とする（ステップＳ
３３）。この検索範囲の設定における各関係を図８に示
した。

【００３８】続いて、原画像データ２０から、この最小
値の検索範囲（K_min_srh[n]）内における原画像局所最
小値（K_min[n]）を検索し、K_min[n]の位置（K_min_po
s[n]）を算出する（ステップＳ３４）。同様に、最大値
の検索範囲（K_max_srh[n]）内の、原画像局所最大値
（K_max[n]）を検索し、このK_max[n]の位置（K_max_po
s[n]）を算出する（ステップＳ３５）。

【００３９】さらに、このように算出した原画像局所最
小値の位置（K_min_pos[n]）から次の原画像局所最小値
の位置（K_min_pos[n+1]）までを一つの加工溝に対する
波形とする（ステップＳ３６）。

【００４０】原画像局所最大値（K_max_pos[n]）と原画
像局所最小値（K_min_pos[n]）が表出された原画像デー
タの一部分（図５（Ａ）の領域Ｗ２）を図９に示した。

【００４１】ステップＳ３では、積算データ２４による
大まかな加工溝の幅（S_eg_wid）から、検索範囲を設定
したのちに加工溝を波形にするため、原画像データから
直接加工溝を検索するよりも、はるかに精度よく、かつ
高速に加工溝の位置及び原画像局所最大値を検索するこ
とができる。また、加工溝の位置を精細に検出して、こ
れを基礎として波形データを生成するため、次のステッ
プである当たりの強さの算出に適したデータを作成する
ことができる。また、特願平６−５４４６０号で開示し
たように、ステップＳ３で生成した波形をフィルタリン
グした後に以下のステップＳ４の処理をおこなうように
してもよい。

【００４２】次に、当たりの強さ（加工溝の磨耗量）を
算出する（ステップＳ４）。当たりの強さの評価にもい
くつかの方法があるが、ここでは、まず、特願平６−５
４４６０号によるスレッシュレベルを用いる手法の概略
を示し、次に本実施例の手法を説明する。

【００４３】スレッシュレベルを用いる手法では、図１
０に示すように、まず加工溝毎に波形データ２２の階調
の最大値（k_max）を検索する（ステップＳ４１）。次
に、階調の最大値（k_max）から一定割合（sh_lev）を
算出する（ステップＳ４２）。

【００４４】この一定割合（sh_lev）は、図１１及び図
１２に示すように、（K_max）の何％かであり、当たり
評価の対象であるピストン及びその加工溝の種類によっ
て適切な比率に定めていた。一つのピストンの評価にお
いては、この一定割合（sh_lev）は、全画像データの階
調の最大値（K_max）から求められ、このステップＳ４
２で固定される。この一定割合を、以下スレッシュレベ
ル（sh_lev）という。続いて、波形データをスレッシュ
レベル（sh_lev）でカットする（ステップＳ４３）。

【００４５】さらに、このスレッシュレベル（sh_lev）
でカットしたレベル以上の、すなわち、スレッシュレベ
ル（sh_lev）に該当する階調から、波形データによる最
大値の階調までに含まれる画素（ドット）の数（m_wid
[n]）を、加工溝の幅を単位に算出する（ステップＳ４
４）。この画素の数（m_wid[n]）は、加工溝の当たりの
縦方向の幅と同一視することができる。そのため、この
画素の数（m_wid[n]）から当該加工溝の削られた高さ
（hi[n]）を推定する（ステップＳ４５）。このように
求めた加工溝の削られた高さ（hi[n]）は、ピストンの
加工溝の磨耗量として扱うことができる。

【００４６】加工溝の多くは三角形であり、画素の数
（m_wid[n]）と加工溝の削られた高さ（hi1[n]）とは相
似関係にあるため比例する。この関係を利用し、図１３
に示すように、加工溝の頂点の鋭さ毎に画素の数（m_wi
d[n]）と加工溝の削られた高さ（hi1[n]）の相関直線を
求めておくことで、ステップＳ４５における推定を行っ
ている。

【００４７】即ち、スレッシュレベル（sh_lev[n]）を
用いた手法では、各加工溝の波形に対し、原画像局所最
大値（K_max[n]）からそれぞれスレッシュレベル（sh_l
ev[n]）を求め、このスレッシュレベル（sh_lev[n]）以
上のデータの幅（m_wid[n]）を求めることで、当たりに
よって削られた加工溝の高さ（hi1[n]）を測定してい
た。ここでは、スレッシュレベル（sh_lev[n]）以上の
データの幅（m_wid[n]）と削られた加工溝の高さ（hi1
[n]）の相関、即ち加工溝の形状を事前に調べてデータ
ベース化しておくことで精密な磨耗状況評価を行ってい
た。

【００４８】このように、原画像局所最大値（K_max
[n]）とその位置（K_max_pos[n]）から、両側を検索
し、スレッシュレベル（sh_lev）より明るい部分を当た
りにより加工溝が磨耗している部分として、その長さ
（ドット数）（m_wid[n]）を求めていた。このとき、こ
のドット数（m_wid[n]）が充分であれば詳細に加工溝の
磨耗度合いを評価することができた。

【００４９】しかしながら、加工溝のピッチの減少に伴
い、加工溝の幅が減少し、ドット数も減少する。また、
スレッシュレベルが局所最大値に近づくにつれてドット
数が減少する。このドット数の減少は、当たりの強さを
評価するためのドット数の減少となり、このスレッシュ
レベル（sh_lev）を用いる手法においては、評価誤差の
要因となってしまう、という不都合が判明した。即ち、
ピストン側面の縦方向のドット数に基づく評価では、磨
耗の発生の種類、特に加工溝のピッチが狭い場合に適切
に評価が行えない、という不都合があった。

【００５０】また、これを防止しようとすると、倍率を
上げなければならず、倍率を上げるとＣＣＤラインセン
サの画像が増加する。従って、現状の磨耗状況評価装置
では、ＣＣＤラインセンサの解像度等の点から、一度に
取り込めるピストン側面の範囲が減少し、このため、一
つのピストンのデータの取り込みが一度で終わらなくな
ってしまう。従って、ピストンの大きさによっては二度
以上のデータの取り込みが必要となる、という不都合が
生じた。さらに、測定時間が増大し、処理データ数の増
加に伴い処理時間が増加した。

【００５１】本実施例では、このような不都合を解決す
るため、ピストン側面に対して法線方向の出力に基づい
て磨耗状況を測定することとした。即ち、ＣＣＤライン
センサの出力波形の振幅の変化に基づいて測定してい
る。具体的には、各加工溝の波形の最大値と最小値の差
から当たりの強さを測定する方法を採った。

【００５２】ここで、図９に示したように、各加工溝に
対する波形の抽出によって、その波形の最大値（K_max
[n]）及び最小値（K_min[n]）と、それぞれの位置（K_m
ax_pos[n]），（K_min_pos[n]）とは、前述したステッ
プＳ３で判明している。

【００５３】図１４（Ａ）及び図１４（Ｂ）に示すよう
に、ＣＣＤセンサの出力波形は、加工溝の磨耗度合いに
より、振幅が小さくなるので、各加工溝の波形の原画像
局所最大値（K_max[n]）と原画像局所最小値（K_min
[n]）の差（hi2[n]）から、加工溝の削られた高さであ
る加工溝の磨耗量（hi[n]）を推定する。この方法で
も、事前にこれらの相関関係を求めておく必要がある。
即ち、加工溝の形状及びその磨耗の度合いと、ＣＣＤラ
インセンサの出力波形の振幅の減少の度合いの相関関係
である。この相関関係は、例えば、前述したスレッシュ
レベル（sh_lev）を用いた磨耗状況評価によって、高解
像度で測定しておき、この測定結果から加工溝の磨耗と
ＣＣＤラインセンサの出力波形の相関関係を求めておい
ても良い。

【００５４】上述したようにステップ４において本実施
例では、ＣＣＤラインセンサの振幅の変化から磨耗量を
測定するため、スレッシュレベル（sh_lev）を用いた磨
耗状況評価と異なり、ＣＣＤラインセンサの出力波形の
値から直接に加工溝の磨耗状況評価を行うこととなる。
従って、加工溝波形のドット数が１０ドット以上での評
価対象の範囲が飛躍的に増加する。しかも、データ数、
測定時間、処理時間の点で従来方法より減少が可能とな
るため、現状のＣＣＤセンサの素子の大きさや対象とな
るピストンの大きさを考慮すると、一度の測定でピスト
ン側面全てのデータを取り込むことができ、非常に実用
的な方法となった。また、評価精度の面でも、スレッシ
ュレベルを用いた手法とほぼ同等の評価結果を得ること
ができる。

【００５５】本実施例では、前述のステップＳ４に続い
て、加工溝の当たりの強さを、段階的に複数色で疑似カ
ラー化する（ステップＳ５）。加工溝の当たりの強さ
は、加工溝の削られた高さ（hi[n]）である。画像デー
タの取り込みに際しては、加工溝を詳細に認識する必要
上から，０．０１４［ｍｍ／ドット］の高分解能での取
り込みを行ったが、最終的にはこれほどの高分解能は必
要とせず、５００×１０ドット（７×１０［度］ｍｍ）
中に、抽出された波形データがどの程度の最大最小の差
を持っているかで代表し、評価するようにした。

【００５６】これを図１５及び図１６を参照して説明す
る。まず、ステップＳ４でＣＣＤラインセンサの出力波
形から算出した加工溝の磨耗量（hi[n]）を、必要に応
じて、ある程度（例えば、２５山分）収集する（ステッ
プＳ５１）。次に、この一定領域で収集した加工溝の磨
耗量（hi[n]）の代表値を生成する（ステップＳ５
２）。例えば、この２５山分の加工溝の磨耗量（hi
[n]）の平均を取るようにしても良い。さらに、この代
表値が、疑似カラー化する場合の色の境界のうち、どの
色に（領域に）含まれるか検索する（ステップＳ５
３）。このように、全ての加工溝の磨耗量（hi[n]）の
疑似カラー化する（ステップＳ５４）。その後、このカ
ラーデータを外部出力する（ステップＳ５５）。

【００５７】５段階で疑似カラー化する境界を、図１５
に示した。また、３段階に分けて疑似カラー化したもの
の一部を図１７に例示する。本実施例の実際の実験で
は、図１３に示す領域で疑似カラー化したデータをカラ
ープリンタで印刷しているが、図面として添付する必要
上、図１７にあるように３段階で、かつ２階調モノクロ
で表現している。

【００５８】このように疑似カラー化すると、当たり
（磨耗）の強弱を感覚的に認識し得るほか、残存加工溝
の量と当たりの強さとの相関関係をデータベース化する
ことができ、これによって、当たりの定量化が可能とな
る。さらに、評価の面積に対しては、評価の要求に応じ
ていろいろな大きさを用いればよく、その面積の中に含
まれる加工溝の波形と当たりの強さ２３の相関をデータ
ベース化すればどの様な大きさでも実施できる。

【００５９】上述したように本実施例によると、短時間
運転後の加工溝が全て残っているようなピストンであっ
ても、その加工溝の当たり量を測定でき、このため、ピ
ストンの当たりの評価が可能となる。

【００６０】次に、本発明によるピストンの当たり評価
方法を実施するための、ピストンの当たり評価装置の構
成を図１８を参照して説明する。図１８には、評価対象
となるピストンを載置する評価対象載置部Ａと，ピスト
ンを撮影して画像を取り込む画像取込部Ｂとを備えてい
る。さらに、画像処理や評価および各種制御を行う制御
部Ｃを備えている。

【００６１】評価対象載置部Ａは、評価対象物たるピス
トン１を載置する回転手段としての回転ステージ２と、
この回転ステージ２を水平面内で回転させる回転手段と
してのステッピングモータ３と、ピストン１の外面を一
定の明るさに保つ照明部４とを備えている。

【００６２】また、画像取込部Ｂは、図１９（Ａ）及び
（Ｂ）に示すようにピストン１の画像を取り込む画像取
込手段としてのＣＣＤセンサ５と、このＣＣＤセンサ５
上にピストン１の結像を行う撮影手段としての光学レン
ズ系６とを備えている。この場合、本実施例では、光学
レンズ系６とＣＣＤセンサ５とを結ぶ軸線の延長線がピ
ストン１の中心線から幾分ずれるように、当該ピストン
１に対して光学レンズ系６とＣＣＤセンサ５とが配置さ
れている。このような構成であるため、ＣＣＤセンサ５
とレンズ系６とピストン１の三者の距離をある程度可変
でき、そのため倍率が可変となる。従って、ピストン１
の大きさに関係なく処理することができる。

【００６３】更に、この画像取込部Ｂは、ＣＣＤセンサ
５及び光学レンズ系６を搭載して両者を同時に移動させ
るＣＣＤステージ７と、このＣＣＤステージ７をピスト
ン１側に対し前進／後退動作させるステッピングモータ
８とを備えている。そして、評価対象載置部Ａの回転ス
テージ２と画像取込部ＢのＣＣＤステージ７は、基台９
の上面に設置されている。

【００６４】ここで、本実施例では、光学レンズ系６と
してカメラの裏蓋部分にＣＣＤセンサ５を取り付けてい
るが、これに限定されるものではない。

【００６５】他方、制御部Ｃは、評価対象載置部Ａのス
テッピングモータ３を駆動する第１のモータドライバ１
０と、画像取込部Ｂのステッピングモータ８を駆動する
第２のモータドライバ１１と、第１のモータドライバ１
０と第２のモータドライバ１１へ制御信号を送出するＰ
ＩＯボード１２と、画像取込部ＢのＣＣＤセンサ５の出
力信号を増幅するＣＣＤドライバ１３と、ＣＣＤドライ
バ１３から出力されるアナログ信号をデジタル信号へ変
換するＡ／Ｄボード１４とを備えている。

【００６６】制御部Ｃは、更に、前述したＰＩＯボード
１２へ制御信号を出力すると共にＣＣＤセンサ５からの
データを読み込む制御手段としてのパーソナルコンピュ
ータ１５と、このパーソナルコンピュータ１５からの表
示データを蓄積するフレームバッファ１６と、フレーム
バッファ１６に蓄積されたデータを表示するＣＲＴ表示
部１７と、パーソナルコンピュータ１５からの所要デー
タをフロッピーディスクに保存するフロッピーディスク
ドライブ１８とを備えている。また、フロッピーディス
クの代わりにハードディスクを用いることも可能であ
る。

【００６７】上記各部の具体的仕様の例を以下説明す
る。

【００６８】回転ステージ２は、評価対象載置部Ａのス
テッピングモータ３によって、０．０００５［度／ｓｔ
ｅｐ］で回転駆動され、時計方向／反時計方向へ回転可
能である。

【００６９】評価対象載置部Ａのステッピングモータ３
は、基本ステップ角が０．７２［ｄｅｇ／ｓｔｅｐ］で
あり、画像取込部Ｂのステッピングモータ８は基本ステ
ップ角が１．８［ｄｅｇ／ｓｔｅｐ］である。

【００７０】照明部４は、長さ１１５［ｍｍ］の白色蛍
光灯２本から構成されている。

【００７１】ＣＣＤセンサ５としては、例えば画素サイ
ズ１４［μｍ］×１４［μｍ］、画素数５０００、Ｒ
（赤色），Ｇ（緑色），Ｂ（青色）の色フィルタを有す
るカラーラインセンサを用いている。

【００７２】レンズ系６としては、９０［ｍｍ］レンズ
を備えた市販の一眼レフカメラを用いている。

【００７３】ＣＣＤステージ７は、ステッピングモータ
８により３０［μｍ／ｓｔｅｐ］で直線駆動され、スト
ロークが１４０［ｍｍ］のボールネジ式で、回転ステー
ジ２に対し前進／後退可能である。

【００７４】ＰＩＯボード１２は、入力部の入力形式が
非絶縁ＴＴＬレベル入力、出力部の出力形式が非絶縁Ｔ
ＴＬドライバ、共通部の占有Ｉ／Ｏポート数が８ビット
×４ポートである。

【００７５】Ａ／Ｄボード１４は、サンプリングタイム
が１［μｓ］、変換ビットが１２、入力チャンネルが
８、データ転送が外部ＤＭＡ転送方式である。

【００７６】パーソナルコンピュータ１５としては、市
販のものを使用している。

【００７７】フレームバッファ１６は、画像メモリが７
６８ｋバイト、表示サイズが６４０×４００ドット、量
子化ビットがＲ，Ｇ，Ｂについてそれぞれ８ビット、表
示色数が１６００万色同時表示である。

【００７８】次に、ピストンの磨耗量評価装置の動作に
ついて説明する。

【００７９】．評価対象載置部Ａの回転ステージ２上
にピストン１を載置する。

【００８０】．評価対象載置部Ａの回転ステージ２上
に載置したピストン１を照明部４で照らす。

【００８１】．パーソナルコンピュータ１５は、ＰＩ
Ｏボード１２を介して画像取込部Ｂのステッピングモー
タ８を駆動し、ピストン１の画像が正しくＣＣＤセンサ
５に結像するようにＣＣＤステージ７の位置を制御す
る。

【００８２】この場合、本実施例ではＣＣＤセンサ５の
光受信面に赤（Ｒ）の光フィルタを装備し、ＣＣＤセン
サ５が備えている色受信能力の内の最も感度の良い赤
（Ｒ）成分の濃淡画像で評価を行うようにする。

【００８３】また、画像の入力に際しては、加工溝を確
認するため加工溝相互間が１０ドットと成るように０．
０１４〔ｍｍ〕の分解能で測定が行われる。

【００８４】．ＣＣＤドライバ１３は、ＣＣＤセンサ
５からのピストンスカート部１ｈの１ライン分のＲデー
タを増幅してＡ／Ｄボード１４に出力する。

【００８５】．Ａ／Ｄボード１４は、ＣＣＤドライバ
１３からのアナログ信号をデジタルに変換し、パーソナ
ルコンピュータ１５に出力する。

【００８６】．パーソナルコンピュータ１５は、Ａ／
Ｄボード１４からの信号を入力すると、内部メモリに格
納するとともにフレームバッファ１６を介してＣＲＴ１
７にピストン１のピストンスカート部１ｈを表示する。

【００８７】．パーソナルコンピュータ１５は、回転
ステージ２によりピストン１を回転させるため、評価対
象載置部Ａのステッピングモータ３を制御する信号をＰ
ＩＯボード１２に出力する。

【００８８】．図５（Ａ）に示されるように、ピスト
ン１のピストンスカート部１ｈの全周について濃淡デー
タを取得するまで上記処理〜を繰り返す。

【００８９】．パーソナルコンピュータ１５は、ピス
トン１のピストンスカート部１ｈの当たりに対応したＲ
の濃淡のラインデータと、ピストン１の回転方向のデー
タとを組み合わせることにより、二次元のカラー画像デ
ータを取得する。このように、ピストンスカート部１ｈ
の展開画像を取得する。そして、ピストン１の展開画像
に対し上述した方法による処理を行い、ピストンスカー
ト部１ｈの当たり評価を行う。

【００９０】

【発明の効果】本発明は以上のように構成され機能する
ので、これによると、加工溝の位置を算出し、この割り
出した位置を単位に原画像データを波形データに変換し
たうえ、当たりの強さを算出するするため、短時間運転
で加工溝の多くが残っているようなピストンであって
も、磨耗量の位置と深さを算出することができる。しか
も、この処理が画像データの処理として行われるため、
常に一定の基準で行うことができる。

【００９１】しかも、第三の工程が、波形データの加工
溝毎の波形の最大値と最小値の差から、加工溝の幅毎に
当該加工溝の当たりの強さを算出するため、即ち、ＣＣ
Ｄセンサの振幅の変化から磨耗量を測定するため、スレ
ッシュレベル（sh_lev）を用いた磨耗状況評価と異な
り、ＣＣＤセンサの出力波形の値から直接に加工溝の磨
耗状況評価を行うこととなり、従って、加工溝波形のド
ット数が１０ドット以上での評価対象の範囲が飛躍的に
増加する。しかも、データ数、測定時間、処理時間の点
で従来方法より減少が可能となるため、現状のＣＣＤセ
ンサの素子の大きさや対象となるピストンの大きさを考
慮すると、一度の測定でピストン側面全てのデータを取
り込むことができ、非常に実用的な方法となった。この
ように、加工溝の磨耗状況を検出すると共に、この磨耗
状況の評価を定量化することのできる従来にない優れた
ピストンの磨耗状況評価方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の処理工程を示す流れ図であ
る。

【図２】図１のステップ１で撮像したピストン側面展開
データである原画像データの概念を示す説明図である。

【図３】ピストン側面の加工溝とＣＣＤセンサ波形の関
係を示す説明図であり、図３（Ａ）は運転前のピストン
側面の加工溝と、これを撮像したＣＣＤラインセンサの
出力波形を示す説明図であり、図３（Ｂ）は運転後加工
溝が磨耗している場合の説明図である。

【図４】図１のステップ１で撮像した図２中の（ｗ）部
分の原画像データの一例を示す説明図である。

【図５】図１のステップ１で撮像した原画像データ等を
示し、図５（Ａ）原画像データの一例を示す説明図で、
図５（Ｂ）はこの原画像データに対応する積算データの
説明図を示し、図５（Ｃ）この積算データの一部拡大図
を示す。

【図６】図１に示した加工溝の位置の算出処理（ステッ
プＳ２）における、積算データを用いた加工溝幅の算出
処理工程を示す流れ図である。

【図７】図１に示した加工溝の位置の算出処理から波形
データの生成処理（ステップＳ２からＳ３）における処
理工程の詳細を示す流れ図である。

【図８】図７に示す加工溝の位置の算出処理工程での積
算データと検索範囲との関係の一例を示す説明図であ
る。

【図９】図５（Ａ）に示した原画像データの一部分（Ｗ
２）上の、加工溝の位置の算出処理で算出した（図７の
ステップＳ３５）加工溝の原画像局所最大値及び原画像
局所最小値を示す説明図である。

【図１０】スレッシュレベルを用いる当たりの強さ算出
処理（図１のステップＳ４）の処理工程の詳細を示す説
明図である。

【図１１】図１０に示した当たり推定処理（ステップＳ
４５）における波形データとスレッシュレベルの関係を
示す説明図である。

【図１２】加工溝の当たり具合と、波形データと、スレ
ッシュレベルの関係を示す説明図である。

【図１３】図１０に示した当たり推定処理（ステップＳ
４４）で算出した画素の数と、当たりの強さの関係を示
すグラフ図である。

【図１４】図１に示したステップＳ４の処理を説明する
為の図で、図１４（Ａ）は加工溝の当たり具合と波形デ
ータとの関係を示す説明図で、図１４（Ｂ）は最大値と
最小値の差（hi2[n]）と磨耗量（hi[n]）の関係を示す
図１４（Ａ）の二点鎖線内の拡大図である。

【図１５】図１に示したステップＳ４による当たり推定
処理で算出した磨耗量（hi[n]）を疑似カラー化する場
合の境界を示すグラフ図である。

【図１６】図１に示したステップＳ４によって算出され
た当たりの強さの疑似カラー化の処理工程の一例を示す
流れ図である。

【図１７】図１６に示した疑似カラー化の処理によって
生成した疑似カラーデータの一例を示す説明図である。

【図１８】本発明を実施するためのピストンの当たり評
価装置の構成図である。

【図１９】図１８に示す実施例におけるピストン，光学
レンズ系，ＣＣＤセンサの位置関係を示す説明図で、図
１９（Ａ）はその概略正面図を示し、図１９（Ｂ）はそ
の概略平面図を示す。

【図２０】従来例による磨耗状況評価の一例を示す説明
図である。

【符号の説明】

１ピストン２回転ステージ３ステッピングモータ４照明部５ＣＣＤセンサ６光学レンズ系７ＣＣＤステージ８ステッピングモータ２０原画像データ２１加工溝の位置付き原画像データ２２波形データ２３当たりの強さ２４積算データ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ピストン外周面の展開画像を当該ピスト
ンを回転させながら光学系及びＣＣＤセンサを介して撮
像することで原画像データを生成する第一の工程と、前記原画像データから前記ピストンに予め施されていた
各加工溝の位置を算出すると共に、前記原画像データを
当該加工溝に直交する軸に沿った波形データに変換する
第二の工程と、前記波形データの前記加工溝毎の波形の最大値と最小値
との差から前記加工溝毎に当該加工溝の当たりの強さを
算出する第三の工程とを備えたことを特徴とするピスト
ンの磨耗状況評価方法。