既存の接触式測定方法において、固定後に一つまたは二つのパラメータしか測定できず、検査効率が低い問題に対して、舵構造部品の幾何量誤差および組み立て誤差の視覚検査方法を提案する。まず、コンピュータビジョンシステムを用いて舵軸および舵面領域の画像を取得し、画像前処理技術で画像の歪みやノイズを除去する。舵構造部品のエッジをより効果的に抽出するために、Sobel演算子、Scharr演算子、Laplace演算子、Canny演算子を用いて画像のエッジ検出を行い、輪郭を確定する。実験比較により、Scharr演算子で処理した舵軸画像のエッジはより鮮明で途切れなく、Canny演算子で処理したロッカアーム画像のエッジは比較的鮮明であることが分かり、舵軸画像のエッジ抽出にはScharr演算子を、ロッカアーム画像のエッジ抽出にはCanny演算子を選択した。測定要素の特性に基づき、ハフ変換の直線検出および円検出方法を用いて舵面のエッジライン特徴、舵軸の母線特徴、ロッカアームの円輪郭特徴を抽出し、舵心の対称度、舵軸の垂直度、ロッカアームの角度の基準要素を確定し、幾何量誤差検出の目的関数を構築し、適応型遺伝的アルゴリズムを用いて最適解を計算した。カメラキャリブレーションの内外部パラメータ行列を組み合わせて、舵心の対称度、舵軸の垂直度、ロッカアームの角度の測定値を得た。最後に、舵構造部品の幾何量誤差および組み立て誤差の視覚検査ソフトウェアを開発し、視覚検査実験プラットフォームを構築して、幾何量誤差および組み立て角度誤差の迅速な検出機能を実現した。複数回の反復測定実験により、対称度検出精度は0.055 mm、垂直度検出精度は0.225 mm、組み立て角度検出精度は0.772°に達し、単一検査の所要時間は7秒であった。本方法は幾何量誤差の検出精度と効率を向上させるだけでなく、舵構造部品の成形・製造・機上検査の自動化および知能化レベルの向上にも寄与する。

舵構造部品;幾何量誤差;視覚検査;ハフ変換