JP5245817B2 - Steel plate shape measuring method and shape measuring device - Google Patents
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Description
本発明は、鋼板の形状計測方法及び形状計測装置に関し、特に鋼板の反りなどの形状を計測するのに好適なものである。 The present invention relates to a steel plate shape measuring method and a shape measuring device, and is particularly suitable for measuring shapes such as warpage of a steel plate.
鋼板の形状を自動計測する装置としては、例えば下記特許文献１に記載されるように、複数の光学系距離計からなる計測装置を鋼板の搬送ライン上に設置し、この計測装置を通過する鋼板からの光の反射状態から鋼板表面までの距離、即ち鋼板表面の高さを検出し、この高さを連続して鋼板表面の形状を計測するものがある。
鋼板の製造では、一般に、コールドレベラー、ホットレベラーと呼ばれる複数のロールを上下に配置し、これらのロールの間に鋼板を搬送することで、製造時に発生した反りなどの形状不良を矯正する。しかし、一般に厚物材と呼ばれる厚さ４ｍｍ以上の鋼板の場合、形状を矯正するのに必要な曲げモーメントが板厚の３乗に比例するため、コールドレベラーやホットレベラーでは、形状を矯正しきれない。そのため、厚物材に形状不良が発生した場合には、鋼板をラインから外し、所謂オフラインで形状矯正を行う。 In the manufacture of a steel sheet, generally, a plurality of rolls called cold levelers and hot levelers are arranged one above the other, and the steel sheet is conveyed between these rolls, thereby correcting shape defects such as warpage generated during the manufacture. However, in the case of a steel plate with a thickness of 4 mm or more, which is generally called a thick material, the bending moment required to correct the shape is proportional to the cube of the plate thickness. Absent. Therefore, when a shape defect occurs in a thick material, the steel plate is removed from the line and the shape correction is performed off-line.
オフラインでは、鋼板を安定して搬送することができないので、前記特許文献１のような形状計測装置をそのまま適用することはできない。また、仮に適用できても、複数の光学系距離計からなる計測装置は、構成が複雑な上に、通過する鋼板の上方に設置するための門型の架台が必要となるなど、コスト面でも不利である。
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたものであり、構成が簡潔で、静止した鋼板でも容易に且つ正確に形状を計測することが可能な鋼板の形状計測方法及び形状計測装置を提供することを目的とするものである。
Since the steel sheet cannot be stably conveyed offline, the shape measuring apparatus as in
The present invention has been made paying attention to the problems as described above, and has a simple configuration and a shape measurement method and shape measurement of a steel plate capable of easily and accurately measuring a shape even with a stationary steel plate. The object is to provide an apparatus.
上記課題を解決するために、本発明の鋼板の形状計測方法は、レーザ光源を偏向し、偏向されたレーザ光を走査して、静止した鋼板上の所定の検出点を測定し、測定された検出点群データから鋼板の形状を計測する方法であって、検出点群の点密度を均一化する間引き処理及び検出点群データから回帰曲面を解析する演算処理を行うことを特徴とするものである。 In order to solve the above problem, the shape measuring method of the steel sheet of the present invention, the laser light source is polarized direction, by scanning the laser beam polarized direction, measures the predetermined detection point on stationary steel, measured a method of measuring the detection point group data the shape of the steel sheets, and characterized by performing the arithmetic processing to analyze a regression curved surface from the decimation process and the detection point group data to uniform the density points of the detection point group To do.
また、本発明の鋼板の形状計測装置は、レーザ光源を偏向し、偏向されたレーザ光を静止した鋼板上に走査するレーザ光照射手段と、レーザ光照射手段から偏向走査されたレーザ光により静止した鋼板上の所定の検出点群のデータを抽出するデータ抽出手段と、抽出された鋼板上の検出点群の点密度を均一化する間引き処理手段と、間引き処理された鋼板上の検出点群データから回帰曲面を解析する演算処理手段と、解析された回帰曲面から鋼板の形状を計測する形状計測手段とを備えたことを特徴とするものである。 The laser shape measuring apparatus of the steel sheet of the present invention, the laser light source is polarized direction, and the laser beam irradiating means for scanning polarization direction has been the laser beam on the steel sheet stationary, which is polarized towards scanned from the laser beam irradiation means Data extraction means for extracting data of a predetermined detection point group on the steel plate stationary by light, thinning processing means for equalizing the point density of the detection point group on the extracted steel plate, and on the thinned steel plate An arithmetic processing means for analyzing a regression surface from the detected point group data and a shape measurement means for measuring the shape of the steel plate from the analyzed regression surface are provided.
また、本発明の鋼板の形状計測装置は、前記間引き処理手段は、前記レーザ光照射手段と鋼板との距離情報に基づいて、間引く量を設定することを特徴とするものである。
また、本発明の鋼板の形状計測装置は、前記データ抽出手段によって抽出された鋼板上の所定の検出群の座標及び角度を補正する補正手段と、前記補正手段で補正された鋼板上の所定の検出群から鋼板の隅部を除去する領域選択手段とを備えたことを特徴とするものである。
The steel plate shape measuring apparatus of the present invention is characterized in that the thinning processing unit sets a thinning amount based on distance information between the laser beam irradiation unit and the steel plate.
Further, the shape measuring apparatus for a steel sheet according to the present invention comprises a correcting means for correcting the coordinates and angle of a predetermined detection group on the steel sheet extracted by the data extracting means, and a predetermined value on the steel sheet corrected by the correcting means. An area selection means for removing the corner of the steel plate from the detection group is provided.
而して、本発明の鋼板の形状計測方法によれば、レーザ光源を偏向し、偏向されたレーザ光を走査して、静止した鋼板上の所定の検出点を測定し、測定された検出点群データから鋼板の形状を計測する場合に、検出点群の点密度を均一化する間引き処理及び検出点群データから回帰曲面を解析する演算処理を行うことにより、静止した鋼板の形状を容易且つ正確に計測することができ、レーザ光源が１つでよいことから構成が簡潔になる。 And Thus, according to the steel plate shape measurement method of the present invention, the laser light source is polarized direction, by scanning the polarized direction laser beam, a predetermined detection point on stationary steel was measured and the measured when measuring the shape of the steel plate from the detection point group data, by performing computation processing for analyzing a regression curved surface from the decimation process and the detection point group data to uniform the density points of the detection point group, the shape of the stationary steel Can be measured easily and accurately, and the configuration is simplified because only one laser light source is required.
また、本発明の鋼板の形状計測装置によれば、レーザ光源を偏向し、偏向されたレーザ光を静止した鋼板上に走査して、静止した鋼板上の所定の検出点群のデータを抽出し、その抽出された鋼板上の検出点群の点密度を均一化する間引き処理を行い、間引き処理された鋼板上の検出点群データから回帰曲面を解析し、解析された回帰曲面から鋼板の形状を計測することにより、静止した鋼板の形状を容易且つ正確に計測することができ、レーザ光源が１つでよいことから構成が簡潔になる。 Further, according to the shape measuring apparatus of the steel sheet of the present invention, the laser light source is polarized direction, by scanning the polarized direction laser beam on the steel sheet stationary and the data of the predetermined detection point group on the stationary steel Extraction is performed, thinning processing is performed to equalize the point density of the detected detection point cloud on the steel plate, the regression surface is analyzed from the detection point cloud data on the thinned steel plate, and the steel plate is analyzed from the analyzed regression curved surface. By measuring the shape, the shape of a stationary steel plate can be measured easily and accurately, and the configuration is simplified because only one laser light source is required.
また、本発明の鋼板の形状計測装置によれば、レーザ光照射手段と鋼板との距離情報に基づいて、間引く量を設定することにより、鋼板上の検出点群の点密度を容易且つ正確に均一化することができる。
また、本発明の鋼板の形状計測装置によれば、抽出された鋼板上の所定の検出群の座標及び角度を補正し、補正された鋼板上の所定の検出群から鋼板の隅部を除去することにより、鋼板の形状を容易且つ正確に計測することができる。
Further, according to the steel plate shape measuring apparatus of the present invention, the point density of the detection point group on the steel plate can be easily and accurately set by setting the thinning amount based on the distance information between the laser beam irradiation means and the steel plate. It can be made uniform.
Further, according to the steel plate shape measuring apparatus of the present invention, the coordinates and angle of the predetermined detection group on the extracted steel plate are corrected, and the corner of the steel plate is removed from the predetermined detection group on the corrected steel plate. Thus, the shape of the steel sheet can be measured easily and accurately.
以下、本発明の実施形態に係る鋼板の形状計測装置について図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態の鋼板の形状計測装置を用いた形状矯正装置の概略全体図である。図中の符号１は、鋼板Ｓの形状を矯正するプレス機であり、プレス機１の入側には入側ベッド３、プレス機１の出側には出側ベッド４が配設されている。ベッド３，４は、何れも鋼板Ｓを搬送するための多数のローラが配設されており、このローラの回転状態を制御することで鋼板Ｓの搬送状態を制御することができる。本実施形態のプレス機１の場合、加圧ラム２で鋼板Ｓを上から加圧し、主として鋼板Ｓに曲げモーメントを付与して鋼板の形状を矯正する。鋼板Ｓの形状は、後述する鋼板形状計測装置によって計測する。鋼板形状矯正のパラメータとしては、例えば鋼板Ｓの形状から求めた曲率、加圧ラム２による加圧力、シムと呼ばれる敷棒の位置と間隔、鋼板Ｓの位置、即ちベッド３，４による鋼板Ｓの搬送状態などが挙げられる。本実施形態のプレス機１による鋼板形状矯正は、鋼板Ｓの下に２本のシムを敷き、そのシムの間の部分の鋼板Ｓを加圧ラム２で加圧する。加圧ラム２による曲げモーメントは、シムの間の部分の鋼板Ｓにのみ生じる。この曲げモーメントによる鋼板Ｓの変形量と加圧開放時の戻り量、所謂スプリングバック量を加味して、前述した種々のパラメータを調整する。
Hereinafter, a steel plate shape measuring apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic overall view of a shape correcting device using the steel plate shape measuring device of the present embodiment.
入側ベッド３の側方には、形状計測装置５及び制御装置６を設置した。このうち、形状計測装置５は、レーザ光によって検出点までの距離を検出するレーザ距離計である。レーザ距離計で距離を検出する方法には、周知の位相差法やTime of Flight法がある。位相差法は、強度変調したレーザ光を対象物に照射し、その反射光を受光センサで受光し、発振したレーザ光と受光した反射光の位相差から距離を算出する方法である。また、Time of Flight法は、レーザ光の入射波と反射波の時間差と光の速度から距離を算出する方法である。レーザ距離計で、鋼板Ｓの各検出点までの距離を計測することで、後述するようにして鋼板Ｓの形状を求めることができる。
On the side of the
本実施形態のレーザ距離計は、図２に示すように、レーザ光源１１を回転台１２の上に搭載し、レーザ光源１１のレーザ出射口に周知のガルバノミラー１３を配設した。回転台１２の回転中心はレーザ光１１のレーザ出射口からのレーザ光に一致し、ガルバノミラー１３の回転軸は回転台１２の回転軸と直交する。本実施形態では、ガルバノミラー１３を回転させることにより、レーザ光源１１からのレーザ光を、主として鋼板Ｓの長手方向、即ち図１の鋼板Ｓの搬送方向に偏向し、回転台１２を回転させることにより、ガルバノミラー１３から偏向されるレーザ光を、主として鋼板Ｓの幅方向、即ち図１の鋼板Ｓの搬送方向と直行方向に走査する。
As shown in FIG. 2, the laser distance meter of the present embodiment has a
制御装置６は、ホストコンピュータなどのコンピュータシステムを備えて構築され、プレス機１及びベッド３，４の稼動状態を制御したり、例えば後述する演算処理を行って鋼板Ｓの形状を計測したりする。勿論、計測された鋼板Ｓの形状に応じて、例えば鋼板Ｓの形状が矯正されるように、自動的にプレス機１やベッド３，４を制御することも可能である。
The
次に、前記制御装置６で行われる鋼板Ｓの形状計測のための演算処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。この演算処理は、例えば鋼板の形状計測開始指令と同時に行われ、まずステップＳ１で、鋼板Ｓを含む所定領域を対象物とし、この対象物にレーザ光を偏向・走査して、検出点の距離情報を読込む、所謂スキャニングを行う。
次にステップＳ２に移行して、スキャニングした対象物（所定領域）の距離データから、形状計測した鋼板Ｓの部分のデータを抽出する。このデータの抽出は、例えば図１のような状態に鋼板Ｓがあるとき、搬送方向に長い範囲にわたって連続して変化する距離データが鋼板Ｓのデータであると判定することで行うことができる。
Next, calculation processing for measuring the shape of the steel sheet S performed by the
Next, the process proceeds to step S2, and the data of the portion of the steel sheet S whose shape is measured is extracted from the distance data of the scanned object (predetermined region). For example, when the steel sheet S is in a state as shown in FIG. 1, this data extraction can be performed by determining that the distance data continuously changing over a long range in the transport direction is the data of the steel sheet S.
次にステップＳ３に移行して、抽出された鋼板の距離データを、例えば鋼板の長手方向をｘ軸、幅方向をｙ軸、高さ方向をｚ軸とする座標系に、角度変換を伴って補正する。
次にステップＳ４に移行して、抽出され且つ補正された鋼板のデータから、データの不安定な隅部（図ではエッジ部）のデータを除去する、領域選択を行う。
次にステップＳ５に移行して、データ検出点の密度が均一化するように、検出点の間引き処理を行う。但し、データ検出点の総数が少ない場合、或いはデータ検出点の密度が均一な場合はステップＳ５を省略する場合もある。
Next, the process proceeds to step S3, and the extracted distance data of the steel sheet is converted into a coordinate system in which, for example, the longitudinal direction of the steel sheet is the x axis, the width direction is the y axis, and the height direction is the z axis, with angle conversion. to correct.
Next, the process proceeds to step S4, where region selection is performed to remove data of unstable corner portions (edge portions in the figure) of the extracted and corrected steel plate data.
Next, the process proceeds to step S5, where detection point thinning is performed so that the density of data detection points is uniform. However, if the total number of data detection points is small or the density of data detection points is uniform, step S5 may be omitted.
次にステップＳ６に移行して、鋼板表面の形状を、或る曲面とみなし、検出点のデータが、その曲面を満たすように回帰曲面解析を演算処理する。但し、検出点のデータをそのまま扱う場合、例えば、その後の処理にて鋼板表面の形状を関数処理などの演算処理を行わない場合はステップＳ６を省略する場合もある。しかしながら、一般に検出点データは不連続、不等間隔な離散点の集合体のため、本処理にて検出点を内挿する回帰曲面を演算処理した方がその後の扱いが容易となり好ましい。 Next, the process proceeds to step S6, where the shape of the steel sheet surface is regarded as a certain curved surface, and regression surface analysis is calculated so that the data of the detection points satisfy the curved surface. However, when handling the data of the detection points as they are, for example, when the calculation process such as the function process is not performed on the shape of the steel sheet surface in the subsequent process, step S6 may be omitted. However, since the detection point data is generally an aggregate of discrete points that are discontinuous and unequally spaced, it is preferable to perform arithmetic processing on a regression surface that interpolates the detection points in this processing because subsequent handling becomes easier.
次にステップＳ７に移行して、前記ステップＳ６で求めた回帰曲面を実際の鋼板表面として評価できるように同定する（仮想を現実に一致させる）、つまり形状計測してからメインプログラムに復帰する。
次に、前記図３の演算処理の作用について、検出されたデータを用いながら、詳細に説明する。図４ａは、前記図３の演算処理のステップＳ１で得られた所定領域（対象物）の距離データを明るさで表したものである。このうち、図の左右方向中央部やや右寄りに白く連続して見えているのが鋼板の距離データである。この距離データは、図から分かるように、図の上方ほど（或いは左右ほど）遠い。そこで、前記図３の演算処理のステップＳ２では、この連続して変化する距離データを鋼板の距離データとして抽出する。
Next, the process proceeds to step S7, where the regression surface obtained in step S6 is identified so that it can be evaluated as an actual steel sheet surface (virtual is made coincident with reality), that is, after the shape is measured, the process returns to the main program.
Next, the operation of the arithmetic processing in FIG. 3 will be described in detail using the detected data. FIG. 4a shows the distance data of the predetermined area (object) obtained in step S1 of the calculation process of FIG. 3 in terms of brightness. Among these, the distance data of the steel sheet is continuously visible in white in the middle in the left-right direction in the figure. As can be seen from the figure, this distance data is farther upward (or left and right) in the figure. Therefore, in step S2 of the calculation process of FIG. 3, the continuously changing distance data is extracted as the distance data of the steel plate.
そして、例えば、図５に示すように、鋼板の長手方向へのレーザ光の偏向、即ちガルバノミラーの回転角度をθ、鋼板の幅方向へのレーザ光の走査、即ち回転台の回転角度をΦ、検出点までの距離をｒとし、図４ａの縦方向をｘ座標、横方向をｙ座標、紙面方向をｚ座標としたとき、検出点のｘ座標Ｘ、ｙ座標Ｙ、ｚ座標Ｚは、夫々下記１式で表される。座標変換した検出点データを図４ｂに示す。 Then, for example, as shown in FIG. 5, the longitudinal direction the laser light of the polarization direction of the steel plate, i.e. a rotation angle of the galvanometer mirror theta, scanning of the laser beam in the width direction of the steel sheet, i.e. the rotation angle of the turntable When the distance to the detection point is r, the vertical direction in FIG. 4a is the x coordinate, the horizontal direction is the y coordinate, and the paper direction is the z coordinate, the x coordinate X, y coordinate Y, and z coordinate Z of the detection point are , Respectively, is represented by the following formula (1). The detected point data subjected to coordinate conversion is shown in FIG.
前記図３の演算処理のステップＳ３では、このようにして座標変換された検出点データを、更に鋼板の長手方向をｘ座標、鋼板の幅方向をｙ座標、鋼板の高さ方向をｚ座標とする座標系に変換する。例えば、変換前の座標軸ｘ軸に対して変換後の座標系が回転角度αだけ回転している場合、変換後のｘ座標Ｘ’、ｙ座標Ｙ’、ｚ座標Ｚ’は、夫々下記２式で表れる。 In step S3 of the arithmetic processing in FIG. 3, the detection point data thus coordinate-transformed is further defined as the longitudinal direction of the steel plate as x coordinate, the width direction of the steel plate as y coordinate, and the height direction of the steel plate as z coordinate. Convert to a coordinate system. For example, when the coordinate system after conversion is rotated by the rotation angle α with respect to the coordinate axis x-axis before conversion, the x-coordinate X ′, y-coordinate Y ′, and z-coordinate Z ′ after conversion are the following two formulas, respectively. Appears.
同様に、例えば、変換前の座標軸ｙ軸に対して変換後の座標系が回転角度αだけ回転している場合、変換後のｘ座標Ｘ’、ｙ座標Ｙ’、ｚ座標Ｚ’は、夫々下記３式で表れる。 Similarly, for example, when the coordinate system after conversion is rotated by the rotation angle α with respect to the coordinate axis y-axis before conversion, the x-coordinate X ′, y-coordinate Y ′, and z-coordinate Z ′ after conversion are respectively It is expressed by the following three formulas.
同様に、例えば、変換前の座標軸ｚ軸に対して変換後の座標系が回転角度αだけ回転している場合、変換後のｘ座標Ｘ’、ｙ座標Ｙ’、ｚ座標Ｚ’は、夫々下記４式で表れる。 Similarly, for example, when the coordinate system after conversion is rotated by the rotation angle α with respect to the coordinate axis z-axis before conversion, the x-coordinate X ′, y-coordinate Y ′, and z-coordinate Z ′ after conversion are respectively It is expressed by the following four formulas.
また、例えば、変換前のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸に対して変換後の座標系が、夫々、ＬＸ、ＬＹ、ＬＺ平行移動している場合、変換後のｘ座標Ｘ’、ｙ座標Ｙ’、ｚ座標Ｚ’は、夫々下記５式で表れる。 In addition, for example, when the coordinate systems after conversion with respect to the x-axis, y-axis, and z-axis before conversion are respectively translated by L X , L Y , and L Z , the x-coordinate X ′ after conversion, The y coordinate Y ′ and the z coordinate Z ′ are expressed by the following five equations, respectively.
これらの変換式を用いて変換したｘ軸及びｙ軸の座標データを図４ｃに示す。また、ｚ軸を加味した座標データを、三次元データとして図６に示す。例えば、図４ｃに明らかなように、図の左方向、即ち形状計測装置に近い側は検出点の点密度が高い、所謂密なのに対し、図の右方向、即ち形状計測装置から遠い側は検出点の点密度が低い、所謂粗になっている。例えば前記ガルバノミラーの回転角度θが一定の角度回転する毎に、鋼板までの距離データを検出すると、図７に示すように、レーザ距離計に近い部分では検出点の点密度（図では単位長さあたりのポイント数）が大きく、レーザ距離計から遠くなるほど、検出点の点密度が小さくなる。このデータを全て用いて、回帰曲面解析を行ったのでは、データ数が多すぎて演算負荷やメモリが多大になるばかりでなく、回帰曲面を正しく解析できない恐れがある。即ち、レーザ距離計で得られたデータは、必ずしも検出点を正確に表したものでないこと、鋼板に発生している反りなどの形状は、長手方向に一様であるとは限らず、部分部分で変化している場合があること、などから、密な検出点データを重視して、粗な検出点データが軽んじられてしまう可能性があるためである。 The coordinate data of the x-axis and the y-axis converted using these conversion formulas are shown in FIG. 4c. Further, coordinate data taking the z-axis into account is shown in FIG. 6 as three-dimensional data. For example, as clearly shown in FIG. 4c, the left direction of the figure, that is, the side closer to the shape measuring apparatus has a higher point density of detection points, so-called dense, whereas the right direction of the figure, that is, the side far from the shape measuring apparatus is detected. The dot density is low, so-called rough. For example, when the distance data to the steel plate is detected every time the rotation angle θ of the galvanometer mirror rotates by a certain angle, as shown in FIG. 7, the point density of the detection points (unit length in the figure) is near the laser distance meter. The larger the number of points per unit) and the farther from the laser distance meter, the smaller the point density of the detection points. If the regression surface analysis is performed using all of this data, the number of data is too large and the calculation load and memory become large, and the regression surface may not be analyzed correctly. That is, the data obtained by the laser distance meter does not necessarily represent the detection point accurately, and the shape such as warpage occurring in the steel plate is not always uniform in the longitudinal direction, This is because there is a possibility that coarse detection point data may be disregarded with emphasis on dense detection point data.
そこで、図７に示すように、特に鋼板の長手方向の検出点の点密度が一様になるように前記図３の演算処理のステップＳ５で間引き処理を行う。間引く量は、形状計測装置、即ちレーザ光の照射装置と検出点との距離に応じて決定する。この距離情報は、鋼板の位置と鋼板寸法から求める方法や、レーザ距離計で予め測定した距離を用いてもよい。例えば、処理を行う鋼板の長手方向をｉ＝１〜ｎ個の区間に等間隔に区分し、この区間の鋼板長手方向長さを単位長さＬｐ、単位長さＬｐ当たりの検出点数を（Ｎ）ｉ、処理後の単位長さＬｐ当たりの検出点数をＮｐとすると、間引き処理を行う間隔（ｄＮ）ｉは下記６式で表れる。 Therefore, as shown in FIG. 7, the thinning process is performed in step S5 of the calculation process of FIG. 3 so that the point density of the detection points in the longitudinal direction of the steel sheet is uniform. The thinning amount is determined according to the distance between the shape measuring device, that is, the laser beam irradiation device and the detection point. As this distance information, a method of obtaining from the position of the steel plate and the size of the steel plate or a distance measured in advance with a laser distance meter may be used. For example, the longitudinal direction of the steel sheet to be processed is equally divided into i = 1 to n sections, the length in the steel sheet longitudinal direction of this section is the unit length Lp, and the number of detection points per unit length Lp is (N ) I , where Np is the number of detection points per unit length Lp after processing, the interval (dN) i for performing the thinning processing is expressed by the following six equations.
例えば、前記鋼板の長手方向の単位長さＬｐを基準として処理を行う場合、ｉ＝１〜ｎとすると、各区間の間引き処理を行う鋼板の検出点範囲の開始位置（Ｘ１）ｉは下記７式で表れる。
For example, when the processing is performed based on the unit length Lp in the longitudinal direction of the steel sheet, if i = 1 to n, the starting position (X 1 ) i of the detection point range of the steel sheet that performs the thinning process of each section is as follows: Appears in
また、各区間の間引き処理を行う鋼板の検出点範囲の終了位置（Ｘ２）ｉは下記８式で表れる。 Further, the end position (X 2 ) i of the detection point range of the steel sheet that performs the thinning process in each section is expressed by the following eight equations.
従って、単位長さＬｐ当たり、区間毎の検出点数（Ｎ）ｉは下記９式を満たす検出点の総数で表れる。 Therefore, the number of detection points (N) i for each section per unit length Lp is expressed by the total number of detection points that satisfy the following formula (9).
例えば、間引き処理後の全検出点数をＮｐとすると、間引き処理後の区間毎の検出点数（Ｎｐ）ｉは下記１０式で表れる。 For example, if the total number of detected points after the thinning process is Np, the number of detected points (Np) i for each section after the thinning process is expressed by the following equation (10).
従って、下記１１式を満たすように間引き処理を行う間隔（ｄＮ）ｉを区間毎に調整すればよい。 Accordingly, the interval (dN) i for performing the thinning process may be adjusted for each section so as to satisfy the following expression (11).
間引き処理後の単位長さ当たり、区間毎の検出点数の一例を下記表１に、そのヒストグラムを図８に、その結果、間引かれた検出データの三次元マップを図９に示す。下記表１より、間引き処理前に最大約６００点あった検出点数差が概ね数十点の差に縮まっていることが分かる。 An example of the number of detection points per unit length after the thinning process is shown in Table 1 below, a histogram thereof is shown in FIG. 8, and as a result, a three-dimensional map of the thinned detection data is shown in FIG. From Table 1 below, it can be seen that the difference in the number of detected points, which was about 600 points before the thinning-out process, is reduced to a difference of several tens of points.
この間引かれて点密度が均一化された検出点データに対して、図３の演算処理のステップＳ６では、鋼板の表面が或る曲面に近似しているとして回帰曲面解析を行う。回帰曲面の演算方法としては、下記１２式を用いた。 In step S6 of the calculation process of FIG. 3, the regression surface analysis is performed on the detection point data in which the point density is uniformed by the thinning, assuming that the surface of the steel plate approximates a certain curved surface. The following 12 equations were used as the regression surface calculation method.
また、式中のｆは、内挿曲面ｆであり、下記１３式に示す、データ点を通過するという拘束条件を持つ任意の曲面である。 Further, f in the equation is an interpolated curved surface f, which is an arbitrary curved surface having a constraint condition of passing through a data point shown in the following equation (13).
前記１３式の拘束条件を満たす内挿曲面は無限に存在するが、薄板スプライン曲面は、曲率を最小化するという意味で最適な内挿曲面となる。薄板スプライン曲面ｆの汎関数は下記１４式で表れる。
Although there are an infinite number of interpolated curved surfaces that satisfy the constraint conditions of the
この薄板スプライン汎関数に変分原理を適用することで、薄板スプライン曲面を求めることができる。前記１４式の薄板スプライン汎関数に変分原理を適用すると、下記１５式が得られる。 A thin plate spline curved surface can be obtained by applying a variational principle to the thin plate spline functional. When the variational principle is applied to the thin plate spline functional of the above 14 equations, the following 15 equations are obtained.
前記１５式から、薄板スプライン曲面の微分方程式は下記１６式で表れる。 From the equation (15), the differential equation of the thin plate spline curved surface is expressed by the following equation (16).
また、薄板スプライン曲面の境界条件は下記１７式で与えられる。 The boundary condition of the thin plate spline curved surface is given by the following equation (17).
一般に、前記１７式の境界条件の下で、前記１６式の微分方程式の解析解を求めることはできないが、もし内挿領域Ωが無限大であるならば、前記１６式の微分方程式の解は単純となり、ｃ１、ｃ２、ｃ３を未知パラメータとして下記１８式の薄板スプライン曲面が求められる。 In general, the analytical solution of the differential equation of the equation 16 cannot be obtained under the boundary condition of the equation 17, but if the interpolation region Ω is infinite, the solution of the differential equation of the equation 16 is The following 18 thin plate spline curved surfaces are obtained with c 1 , c 2 , and c 3 as unknown parameters.
この１８式の薄板スプライン曲面の右辺第４項は、グリーン関数の和である。また、１８−１〜１８−３式は、拘束条件である。
回帰曲面の未知パラメータは、情報量基準の評価関数より求めた。情報量基準を極小化するパラメータ数が、最適なパラメータ数となる。情報量基準は、種々存在するが、最も単純な物として、赤池情報量基準が知られている。赤池情報量基準の評価関数は、下記１９式で与えられる。
The fourth term on the right side of the thin plate spline curved surface of Equation 18 is the sum of the Green functions. Further, equations 18-1 to 18-3 are constraint conditions.
The unknown parameter of the regression surface was obtained from the evaluation function based on the information amount. The number of parameters that minimizes the information amount criterion is the optimum number of parameters. There are various information amount standards, but the Akaike information criterion is known as the simplest. The evaluation function based on the Akaike information amount is given by the following equation (19).
前記１８式〜１９式を組合せれば、検出点を内挿する回帰曲面を解析することができる。図１０は、図９の検出点を用いた回帰曲面解析の演算結果である。同図は、ｘ軸、ｙ軸共に、４０分割の矩形メッシュとして表示した。 By combining the above 18 to 19 equations, it is possible to analyze a regression surface that interpolates detection points. FIG. 10 shows calculation results of regression surface analysis using the detection points of FIG. In the figure, both the x-axis and the y-axis are displayed as a 40-division rectangular mesh.
そして、前記図３の演算処理のステップＳ７では、この解析された回帰曲面を用いて、実際の鋼板の形状を評価すべく同定する。図１１は、鋼板の幅方向中央部の幅±５０ｍｍの範囲の検出点のｚ軸方向の高さ分布と、解析された回帰曲面のｚ軸方向の高さ分布を重ね合わせものである。同図より明らかなように、本実施形態では、鋼板の高さ方向の分布について、最適な回帰曲面を得ることができる。また、図１２は、ｘ軸方向、ｙ軸方向共に４０分割し、高さ分布をプロットしたものである。同図より、回帰曲面を解析することで、検出点の位置に関わらず、回帰曲面から任意の位置の高さ情報を取出すことも可能となる。 Then, in step S7 of the calculation process of FIG. 3, using the analyzed regression surface, identification is performed to evaluate the actual shape of the steel sheet. FIG. 11 superimposes the height distribution in the z-axis direction of the detection points in the range of the width ± 50 mm in the central portion in the width direction of the steel sheet and the height distribution in the z-axis direction of the analyzed regression surface. As is clear from the figure, in this embodiment, an optimal regression surface can be obtained for the distribution in the height direction of the steel sheet. FIG. 12 is a plot of the height distribution divided into 40 in both the x-axis direction and the y-axis direction. From the figure, by analyzing the regression surface, it is possible to extract height information at an arbitrary position from the regression surface regardless of the position of the detection point.
このように本実施形態の鋼板の形状計測装置によれば、レーザ光源を偏向し、偏向されたレーザ光を静止した鋼板上に走査して、静止した鋼板上の所定の検出点群のデータを抽出し、その抽出された鋼板上の検出点群の点密度を均一化する間引き処理を行い、間引き処理された鋼板上の検出点群データから回帰曲面を解析し、解析された回帰曲面から鋼板の形状を計測することにより、静止した鋼板の形状を容易且つ正確に計測することができ、レーザ光源が１つでよいことから構成が簡潔になる。 Thus, according to the shape measuring apparatus of the steel sheet of the present embodiment, the laser light source is polarized direction scans polarization direction has been the laser beam on the steel sheet stationary and the predetermined detection point group on the stationary steel Extract the data, perform the thinning process to equalize the point density of the detected detection point cloud on the steel plate, analyze the regression surface from the detection point cloud data on the thinned steel plate, and analyze the regression surface By measuring the shape of the steel plate, the shape of the stationary steel plate can be measured easily and accurately, and the configuration is simplified because only one laser light source is required.
また、レーザ光照射装置と鋼板との距離情報に基づいて、データの間引く量を設定することにより、鋼板上の検出点群の点密度を容易且つ正確に均一化することができる。
また、抽出された鋼板上の所定の検出群の座標及び角度を補正し、補正された鋼板上の所定の検出群から鋼板の隅部を除去することにより、鋼板の形状を容易且つ正確に計測することができる。
Also, by setting the amount of data to be thinned out based on the distance information between the laser beam irradiation device and the steel plate, the point density of the detection point group on the steel plate can be made uniform easily and accurately.
In addition, by correcting the coordinates and angle of the predetermined detection group on the extracted steel plate, and removing the corner of the steel plate from the predetermined detection group on the corrected steel plate, the shape of the steel plate can be measured easily and accurately. can do.
また、回帰曲面を解析することにより、検出点のデータのみならず、回帰曲面の任意の位置の形状データを取出すことが可能となる。
また、内挿した回帰曲面は、複数の検出点データに基づいて解析されているため、元来の検出点データより、曲面の解析精度が向上する効果もある。
また、回帰曲面解析により、離散データが連続関数化され、微分処理や解析ソフトウエアでの処理など、データの活用性が向上する効果もある。
Further, by analyzing the regression surface, it is possible to extract not only the data of the detection point but also the shape data at an arbitrary position on the regression surface.
Further, since the interpolated regression curved surface is analyzed based on a plurality of detection point data, there is an effect that the analysis accuracy of the curved surface is improved as compared with the original detection point data.
Further, the regression surface analysis converts discrete data into a continuous function, which has the effect of improving the data utilization, such as differential processing and processing with analysis software.
なお、前記実施形態では、一枚の鋼板の形状を計測したが、例えば複数枚の鋼板を幅方向に並べ、それらの鋼板の形状を同時に計測することも可能である。そして、その場合、鋼板の幅方向の形状計測長さが長くなり、例えば前記実施形態の場合では、回転台の回転方向の計測点の密度の差が大きくなるので、この方向にも、前述した原理を用いて検出点の間引き処理を行えばよい。 In the embodiment, the shape of a single steel plate is measured. However, for example, a plurality of steel plates can be arranged in the width direction, and the shapes of these steel plates can be measured simultaneously. And in that case, the shape measurement length in the width direction of the steel plate becomes long. For example, in the case of the embodiment, the difference in density of the measurement points in the rotation direction of the turntable becomes large. The detection point thinning process may be performed using the principle.
１ プレス機
２ 加圧ラム
３ 入側ベッド
４ 出側ベッド
５ 形状計測装置
６ 制御装置
１１ レーザ光源
１２ 回転台
１３ ガルバノミラー
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