評価内容と結果

評価内容

弊社で手配したエンドミルの、

・摩耗

が良好にできる方法を検討しております。

検討結果

エンドミルの摩耗を良好に検知することができました。

画像取得環境

※サンプルワーク数をN増しした場合にはこの限りでない可能性もあります。

検査に使用したエンドミルについて

使用前の新品のエンドミルと使用済みで摩耗が発生している

エンドミルをそれぞれ正常品／異常品として検査に使用致しました。

 

画像を取得する条件は以下の通りです。

回転テーブルを等速度で回転させて、ワークの全周を撮像します。

レーザー光による光切断法で撮像を行うことで、高精度の3次元撮像が可能となります。

 

前述の環境により取得された全周の画像は以下のようになります。

使用前の新品のエンドミルの画像を正常画像として取得し、使用済みで摩耗が発生しているエンドミルを異常画像としてそれぞれ１つづつ撮影致しました。画像内で左側がエンドミルの先端側となっております。

目視で視認できる程度に、摩耗箇所が確認可能ですが。高さ情報だけに絞った画像を取得することで、高精度な摩耗検出を行いました。

 

前述の環境により取得された全周の高さ画像は以下のようになります。

高さ画像は表面の色合いなどの影響を受けずに高さの情報だけを抜き出すことができます。

高さ画像は低いところほど黒く、高いところほど白くなることで、2次元画像で高さを表すことができます。

テスト結果詳細

正常画像と異常画像の高さの差を検出することで摩耗を検出します。

結果画像の赤色の個所が、摩耗を検出した個所です。検出レベルを変更することで、感度(低)では、大きく摩耗しているエンドミル先端部の摩耗のみを検出することが可能となります。

感度(高)では、高さの変化量が比較的少ないエンドミル外周部の摩耗も検知することが可能となります。

まとめ

今回弊社が用意いたしました正常品／異常品それぞれ１つづつの差異を確認する検証では、エンドミルの摩耗を検出することが可能でした。

ただし検出したい摩耗の高さや面積によっては結果が異なる可能性がございます。導入に際しては、正常品／異常品のN増し行い、適切な検出レベルを設定することで精度を向上させることが可能となります。