亜鉛硫化物光学部品の高品質な研磨を実現するために、ロボット超音波支援研磨の理論モデリングと実験研究を行い、亜鉛硫化物材料に適用可能な高精度・高効率の超音波支援研磨理論および技術体系を構築した。まず、ロボット超音波支援研磨過程における研磨粒子と被加工物の接触モデルを確立し、運動学的解析により超音波振動下での研磨粒子の三次元軌跡特性を明らかにした。次に、Prestonの材料除去理論に基づき、超音波振動によって発生する動的圧力成分および相対速度成分を導入して材料除去関数を修正し、高周波振動効果を考慮した亜鉛硫化物材料除去モデルを構築した。さらに、超音波支援定点研磨実験を実施し、研磨予圧および主軸回転速度が亜鉛硫化物材料除去深さ（Material Removal Depth, MRD）および材料除去率（Material Removal Rate, MRR）に与える影響を明らかにし、実験データに基づき修正除去関数の適用精度を検証した。最後に、修正除去関数および最適化された研磨プロセスパラメータに基づき、亜鉛硫化物平面の超音波支援研磨と非超音波支援研磨の比較実験を実施し、白色光干渉計および輪郭計を用いて研磨前後の面形精度および表面粗さを定量的に分析した。結果は、ロボット超音波支援研磨において、材料の面形精度PV値および表面粗さSa値が非超音波支援ロボット研磨よりも低いことを示した。超音波支援下で、表面粗さSa値は2.632 nmから1.782 nmに低減し、面形精度PV値は0.206λ（波長632.8）から0.149λに低減した。ロボット超音波支援研磨技術は非超音波支援研磨に比べ優れた効果を示し、超音波振動と研磨軌跡の協調作用により亜鉛硫化物の高品質加工が可能である。

ロボット研磨; 超音波支援研磨; 亜鉛硫化物; 除去関数; 表面品質