JPH03505998A - 光学ロボット式キャノピー研摩装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 光学ロボット式キャノピ−研摩装置 発明の分野 この発明は、一般に材料の表面から傷を除くための研摩装置に関するものである 。もう少し詳しく云えば、この発明は、傷の位置およびひどさを測定して傷を除 くために最適な研摩パターンを計算する改良された方法および装置を提供する。

前景 航空機のキャノピ−の透明物は苛酷な環境に曝されて、かすり傷がつけられ、穴 があけられ、そしてひび割れが走るにの被害はパイロットの視覚に悪影響を及ぼ しかつキャノピ−の構造を弱める。被害のあったキャノピ−を交換するのは極め て高価であり、特にキャノピ−の被害部分が大きい場合には更に高価になる。キ ャノピ−の交換の安価な代案は、光学特性を改善しかつひび割れしがちな区域に おける応力を緩和するために研摩により透明物を再生することである。

航空機用透明物を再生する従来の方法は、労働強化につながりかつ必ずしも上手 くいかない手作業を伴った。

そのような方法では、熟練工が透明物を視覚で検査する作業区域ヘキャノビーが 持って来られる。幾っがのキャノピ−は検査員が一目見ただけで駄目と分かるが 、他のキャノピ−にはプラスチックへの基準深さを超える傷を識別しかつ応力に よるひび割れを捜］７出すために非常に精密な検査が必要である。検査に通らな いキャノピ−は高価であるが、透明物を交換しなければならない。検査に通った キャノピ−は傷を直すために手作業で砂をかけて研摩される。傷の近くに砂をか けるのは、許容できない光学歪を導入しなり透明材料を過度に除去したりする透 明材料の不適当な除去を避けるためにがりプラスチックの過熱（これはプラスチ ックを弱めかつ変色させる）を避けるために、上手に行われなければならない。

手作業による修復方法には傷のひどさおよび傷を直すための手動研摩に関する個 人的な判断が必要なので、結果はしばしば変わりやすい。更に、手作業による修 復技術は時間がかシりかつ高価である。航空機用透明物を研摩して傷を除くため の自動化された装置は、従来無かった。この発明の方法および装置は、以下に詳 しく説明するように、この必要性を満たすため、そのような透明物を研摩して高 品質で反復可能な結果を適度な費用で得るための自動化されたプロセスを提供す る。

発明の要点 この発明の方法および装置は、航空機に使用された透明なキャノピ−のような透 明物中の傷を除くための自動化された光学ロボット式研摩装置を提供する。、二 の発明の装置では、ロボットのアームに取り付けられた空気不揃い軌道研摩用碩 学工具はキャノピ−を研摩して傷を除くために使用される。傷は、これを囲む領 域を研摩しかつ傷サイトを滑らかにしてキャノピ・−の輪郭ど一致させることに よって除かれる。傷のまわりのプラスチック材料のかたまりを研摩して除くため の研摩用工具の最適動作を識別するために、種々の研事用パッド圧カプロフィル および種々の研摩動作を使用して数学的トボロジイ擬似技術が実行される。

この発明の装置は、下記の制約すなわち０）傷を完全に除くこと、（２）透明物 上にある研摩パターンの数を最少にすること、および（３）研摩パターンを重ね 合わせることによって生じた歪を最少にすることに従って作動する。この発明の 方法における最初のステップは、再作業を要する透明糊位置を識別することが必 要である。これは、透明物についた傷の輪郭を白色で水溶性の塗料で描くことに よってなされる。なお、塗料はロボット装置の研摩動作により後で簡単に除かれ る。処理ステップは、下記の動作すなわち（１）最初の総検査、（２）掃除また は研摩、（３）傷の程度分け、（４）研摩サイトの選択、（５〉キャノピ−材料 から研摩材の除去、（６）何時傷が除かれたかを測定するための処理中の断続検 査、（７）透明さを回復するための研摩材による再仕上げ、そ１．て（８）総研 摩を含む、研摩は、粒が粗い紙を用いる最初のステップおよび粒が極めて細かく 例えば１５ミクロン程度の紙を用いる最終のステップを有する多数のステップで 研摩は行われる。

図面の簡単な説明 第１図は、この発明の自動化されたロボット式キャノピ−研摩装置のブロック図 である。

第２図は、この発明の方法に従って航空機のキャノピ−表面のマツプを作るため に使用される円筒座標系を示す図である。

第３図は、第２図に示したキャノピ−のようなキャノピ−を描くのに使用された 多数の検査区域を示すグラフである。

第４図は、第３図に示した検査区域上に描かれた多数の傷を示す区である。

第５図は５この発明の研摩機構に使用される碩学バッドのための標準化されたバ ッド圧力およびパッドの半径寸法の関数としてのバンド圧力プロフィルを示すグ ラフである。

第６図は、標準化された切断深さおよび研摩領域の半径についての理想的な材料 除去曲線を示すグラフである。

第７図は、この発明に使用される軌道研摩工具の可能な研摩パッドを表す１群の 同心円を表す図である。

第８図は、傷を除くためにキャノピ−表面を研摩するのに使用される中程度パタ ーンおよび軽いパターンから切った半径のグラフである。

第９図は、第４図に示した傷の群の拡大図である。

第１０図は、第９図に示した傷のための実効切断領域像を示す図である。

第１１図は、この発明の一時整合技術を使って第１０図の切断領域像内に置かれ た多数の研摩パターンを示す区である。

望ましい実施例の詳細な説明 第１図には、この発明に係る自動化されたロボット式キャノピ−研摩装置のブロ ック図が示されている。“目的実行器”すなわち研摩機構１０は、研摩されるべ きキャノピ−１２の表面上方に位置するように図示されている。

この発明の望ましい実施例では、３０ミクロンのような粗砂紙やすりを有する研 摩パッド（図示しない）は傷を除くなめに最初に使用されるが、１５ミクロンお よび９ミクロンのような精砂紙やすりは後続段階で使用され、粗砂をまくことに よって生じられた表面の荒さを低減して透明さを回復する。キャノピ−表面への 清らがな輪郭の総修復は、キャノピ−表面に精密に描かれる点の路をたどって研 摩機［１０を動かすことによって行われる。

研摩機構１０は表面と垂直である。研摩機構の位置はロボット］４で制御される 。最適研摩路を決定するための方法は以下にもっと詳しく述べられよう。

透明物１２の表面をきれいに再仕上げするために実施される処理ステップは、最 初の総検査、掃除または研摩、傷の程度分け、研摩位置の選択、キャノピ−材料 から研摩材の除去、何時傷が除かれたかを測定するための処理中の断続検査、透 明さを回復するために研摩材による再仕上げ、および最終の総研摩を含む。

ストロボ被照射ビデオ・カメラ１６はキャノピ−の表面を表す映像を送る。ビデ オ・カメラ１６の出力側はデータ取得装置１８に接続され、このデータ取得装置 １８はビデオ・カメラ］６からの映像信号を電圧信号に変換するために作動でき 、この電圧信号は視覚装置コンピュータ２０に伝送され得る。この発明の望まし い実施例では、視覚装置コンピュータはインターナショナル・ロボメーション／ インテリジェンス（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｒｏｂｏ＋＊ａｔｉｏｎ／　 Ｉｎｔｅｌ　ｌ　ｉｇｅｎｃｅ　）のモデルＤ−２５６である。視覚装置コンピ ュータ２０が受けた信号は、この分野で既知の技術を使ってデータ信号に変換さ れる。このデータ信号は制御コンピュータ２４で使用できる。制御コンビニを使 用してデータ信号を処理し、もって最適研摩パターンを決定し、研摩作業の有効 さを監視しかつロボット制御インターフェイス２８へ適切な制御信号を供給する 。

従って、研摩工程を最適化する仕方で研摩機構１０を表面１２上方に動かすため にロボット１４は制御されることができる。第１区に示した装置にはロボット１ ４が１台しかないが、種々の研摩工程のなめにロボットを多数台使えることは明 らかである。装置の望ましい実施例では、研摩作業を行うために２台以上のロボ ットが用いられる。

傷の位置およびひどさを示す生のデータに基づいてキャノピ−からプラスチック を除くには何処が一番良いかを決定するなめに用いられる方法に、以下の説明は 向けられる。この方法は、４下記の要件すなわち（１）傷を完全に除くこと、（ ２）キャノピ−に在る研摩パターンの数を最少にすること、そして〈３）研摩パ ターンを重ね合わせることで生じられる歪を最少にすることに従って最適化され る。

キャノピ−・マツピング 上述したように、キャノピ−１２の表面への滑らかな輪郭の修復は、キャノピ− 表面に精密に描かれる点の路をたどって研摩装置］０を動かすことによって行わ れる。

研摩装置１０は表面と垂直である。この表面に精密に描かれる点の路は研摩路と 呼ばれる。第２図は、キャノピ−表面のマツプを得るためにこの発明の方法にお いて使用される円筒座標系を示す、このモデルは、３次元の一定の平面からキャ ノピ−表面へ点を投射するために使用される。平面上の点は、研摩路または検査 装置によって見られた点沿いの点を表し得る。

キャノピ−の内面および外面は、パイキュービック・バッチ（ｂｉｃｕｂｉｅ　 ｐａｔｃｂｅｓ）　　を重ね合わせることがら構成された合成表面としてモデル 化される。これらバッチは角θおよび高さＺによってパラメトリックに定義され る。パラメータ空間では、角θが最小θｓｉｎと最大θＩ＠ａＸの間でなければ ならずかつ高さＺが最小Ｚ　ｓｉｎと最大Ｚ　Ｔａａｘの間でなければならない ように表面が拘束される。各パイキュービック表面バッチのサイズは、θパラメ ータに等しく分布されたｎ、制御点およびＺパラメータに等しく分布されたｎｚ 制御点によって決定される。

パイキュービック表面バッチのため、ｎ、およびｎ２の値は３よりも大きくなけ ればならない。パラメータθおよびＺのこの等間隔のせいで、１６点形態のパイ パラメトリック・キュービック面が使用される。この技術は１９８５年にジョン 　ウィリイ・アンド・サムズ（Ｊｏｈｎ　Ｎｉ１ｅｙ　＆　５ｏｎｆ）社から発 行されたエム・イー・モーデ〉・サム（Ｍ、Ｅ、Ｎｏｒｔｅｎｓｏｎ　）著のパ 幾何学的モデル化”に述べられている。

キャノピ−の表面湾曲のため、近くのバッチが共通の制御点を分は合う場合、パ イキュービック表面バッチを重ね合わせることの構成によって表面はモデル化さ れる。

θおよびＺのパラメータ値に基づいてキャノピ−の表面上に１つの点を得るため に、θおよびＺがバッチの中心にＲも近い場合、パイキュービック表面バッチが 選ばれる。合成表面を構成するこの方法は、Ｃ０連続性すなわちこの合成表面上 のどんな曲線上の始点と終点の間にギャップすなわち切れ目が無いことを保証す る。しかしながら、合成表面を構成するこの方法は、ＣＩ連続性すなわち成る表 面点くこの点を含む全てのパイキュービック表面バッチに対ｌ、て同じでないか もしれない）の正接ベクトルを保証しない。もし大多数の制御点がθおよびＺの 両方のパラメータに対して定義されるなら、そしてキャノピ−表面が不連続でな いなら、キャノピ−表面のその点の標準は中心にあるパイキュービック表面バッ チ上のその点にある標準によって大体近似される。より良い近似は、その点を含 む重ね合わせ用パイキュービック表面バッチ上の点でのａｍの平均から得られる 。

表面上の２点間のキャノピ−表面を横切る距離は、この分野で周知の適応性求積 法アルゴリズムを使って計算される。このアルゴリズムは５２つの点の間の表面 曲線を構成しかつこの曲線をパラメータθおよびＺ中で等間隔の４つの区分に細 分する。これら４つの区分の２つの原綿点間のユークリッド距離の和は、２つの 原綿点間のユークリッド距離と比較される。もしその差が許容できる範囲内にあ るならば、表面曲線区分の長さは原綿点間のユークリッド距離である。さもなけ れば、表面曲線区分の長さは、帰納的な仕方で４つの区分の各々に適用されたア ルゴリズムによって計算された距離の和である。

ＸＹＹ面上の点は、θおよびＺのパラメータによって与えられた既知の表面点か らキャノピ−表面に投影される。平面上の（ｘ、ｙ）直角座標値は極座標に変換 される。一定の表面点において正接平面と垂育である被回転平面と表面が交差す ることに由来する表面曲線を、角が決定する。半径は一定の点から投影された点 までのこの表面曲線沿いの距離である。

ＸＹ千面の標準ベクトルが表面点（Ｘ成分を持たない）において標準ベクトルと 同一のＺ成分を持つように、投影アルゴリズムはＸ軸を中心にＸＹ平面を回転さ せる。

この平面は新ＸＹ平面の標準ベクトルがその表面点において標準ベクトルと一致 するまで新Ｚ軸の標準ペクト・ルを中心にして回転させられ１．そｌ、てこの新 ＸＹ千面の原点は一定の表面点に変換される。原ＸＹ平面上の点は表面への正接 平面上の点に変換される。円筒座標中のこの変換された点のθおよびＺの値は、 表面上に投影された点を得るために使用される。要請された距離（極座標中のＸ ＹＹ面上の点の半径）は、この投影された点と一定の表面点の距離に比較される 。もしその差が許容範囲内にあれば、投影された点は表面に上手く描かれる。さ もなｆければ、アルゴリズムは投影された点が一定の表面点になる場合に反復さ れ、そしてＸＹ千画面上新しい点は同一の角および比較された距離の差を使用し て決定される７もし投影アルゴリズムが成る回数の繰り返し内に収斂しないなら 、一定の表面点として最も最近に使用された表面点が受は入れられる。

検査装置が４５ｆｔ２までの表面面積の初経検査中キャノピー表面の比較的小さ い（約６×フインチ）像を取ることを、解像力要件は要求する。これには１．各 視野（ＦＯＶ）の中心がキャノピ−の表面の何処に出会うかの制御のための注意 深い方法が必要である。キャノピ−・モデルが使用されるのは、適当なＦＯＶサ イズの重ね合わせ領域（区域）を生じかつ検査カメラ方位の表面標準ベクトルを 作るためである。

第３図は、視覚検査区域３０に細分された戦闘機キャノピ−の区域マツプを示す 、（この図面における区域は実尺通りでなく、また図面は区域の重なり合いも示 さない。）興味のあるキャノピ−領域の完全さは、検査区域の正方形状量子化に よって配列されたコース境界内に入る。

傷を識別することの最初において、透明物は傷の位置を決定するための検査をさ せるのに用意される。これはキャノピ−の両面を白色で水溶性の塗料で被覆する ことによって行われ、塗料は表ｆの光研摩で容易に除ける。

光研摩は、傷を含まない表面部分から塗料を除くが、傷を含む領域に塗料を残す 、キャノピ−のマツプは上述した撮像技術を使用して描かれる。像は傷情報を得 るため分析される。この分野で周知の一般的な像処理技術を使用して雑音やその 他の人工物を除去する。キャノピ−の両面が清浄にされた後、マークされた領域 が検査されて傷の相対的なひどさを決定する。傷の程度が起きるのは傷が大きい か小さいかによって分類されるためであり、この場合大きな傷はその深さが３ミ ルを超えるものが一般的である。傷のひどさは、この発明の装置では、ビデオ　 カメラ１６の出力信号によって測定されたような各偶に相当するバイクセルの数 を相関させることによって決定される。処理が完了すると、（下記の技術を使っ て）傷毎にマツプが形成され、傷のひどさ、形状、位置およびどの表面に現れる かに関する情報を提供する。第４図は、マツプの種々の検査区域に描かれた多数 の傷３２ａ〜３２ｆを示すキャノピ−の区域マツプである。

パッド圧カプロフィル 研摩機構１０の砂まきバンドが表面と接触している時に、印加される圧力の量は パッドを横切って変化する。

パッド圧カプロフィルは、研摩目的実行パッド上の任意の点においてキャノピ− 表面に印加される圧力の量を生じる関数である。第５図は、この発明で使用され る型式の研摩機構１０上の砂まきパッドのためのパッド圧カプロフィルを示すグ ラフである。パッド圧カプロフィルは、半径方向に対称でありかつ半径の２次多 項式関数によってモデル化されるとする。

キャノピ−表面上の成る点でのキャノピ−研摩操作によって除かれる材料の量は 、各研摩路位置での研摩装置１０の研摩パッド下のその表面点のために評価され たパッド圧カプロフィルの合計総時間に比例する。研摩路用キャノピ−表面上の 成る領域の才わりがら除かれる材料の量は材料除去パターンと呼ばれる。

理想的な材料除去パターン キャノピ−の表面上の成る点での有限に小さい傷のマークのため、理想的な材料 除去パターンは下記の拘束を持つ円形パターンであると定義される。

本除かれる材料の量は半径方向で対称である、すなわち厳密には円形パターンの 半径の関数である。

＊材料の最多量はパターンの中心で除かれる。パターンの中心すなわちパターン の半径がゼロである点は有限に小さい傷のマーク上に位置決めされる。こ）で除 くための材料の最多量は傷の計られた深さである。

＊パターンの外縁にある材料は除かれない、外縁はパターンの最大半径にある点 の組によって定義される。

＊パターンの半径の分数値として除がれる材料の傾斜は、パターンの中心におい てかつパターンの縁においてゼロでなければならない。これは理想的な材料除去 パターン中のどんな不連続性も避けることである。

＊パターンの半径の関数として材料を除くには５歪を最少にするために滑らかな 連続関数でなければならない。

第６図は、標準化された切断深さおよび研摩領域の半径についての理想的な材料 除去曲線を示すグラフである。

曲線は垂直軸と交差する点でゼロ傾斜になり、この傾斜は曲線の右側部分が水平 軸に漸近するとまた大体ゼロであることに注目されたい。

上述した状態では、パターンの半径の関数としての材料の除去は適当な係数を持 つ立体多項式によって表される。ｒ　ｗａｘが最大パターン牛後でｙ−ｗａｘ＞ Ｏとし、ｒが任意の半径で０≦ｒ＜　ｊ　１ｌｌｌｋＸとすれば、標準化された 半△ 径ｒは下記のように定義される。

ｒ＝ｒ／ｒｍａｘ ｐが傷マークの計られた深さであるとすれば、標準化△ された半径の関数ｍ（ｒｌとしての材料の除去は下記のパラメトリック・キュー ビック曲線であると定義される。

八＾＾＾ ｍ（ｒ）＝　ｋ（ａｌｓ＋　ａ２ｒ’＋　ａ、ｒ＋ｉｏ）・　＾ そして曲線の傾斜を表す関数−（ｒ）は下記式で表される。

・　＾　　　　　　　　　　　　　　　　　＾ｍ（ｒ）＝　ｋ（３ａ＊ｒ２＋　 ２ａ２ｒ＋　ａｌ＞理想的な材料除去パターンとしての円形パターンの制約は関 数・（うおよび−（、）ニついて下記−通り表せる。　　輸（０）＝糾＝ｋａ。

ｍ（１）＝Ｏ＝ｋ（ａ、＋　ａ２＋ａ、＋ａｅ）４つの未知の係数に対Ｉ、て４ つの連立方程式から成るこの組を解けば、下記のようになる。

・八＾＾ ＋＊（ｒ）＝ｋ（２ｒコ＝３Ｓ＋　１　）成る特定された最大半径のキャノピ− の円形パターンである理想的な材料除去パターンのためのロボット研串路は、一 連の同心円形路から構成される。第７図は、可能な研＊　ＦＩ＠を表す１群の同 心円３６ａ〜３６ｄを示す。

各同心路は２つのパラメータすなわちパターンの中心からの路の半径と、この路 を追従する際にロボットによって費やされる時間の量に相当する研摩係数とによ って制御される。同心円形路を追従するための時間は、命令されたロボット速度 および路沿いの点間の間隔の関数である（経験的に、命令されたロボット速度を 一定に保持しながら、密間隔の点間の距離は実際のロボット速度のためのもっと 正確な制御である）。最小自乗法を使って２つの円形路パラメータを変えること で同心円形路の材料除去パターンの和を理想的な材料除去パターンに整合させる ことにより、ロボット研摩路は構成される。

傷の深さを計測すると、傷のひどさを２つのグループすなわち大きな傷か小さい 傷に分類することになる。この分類から唯一の理想的な材料除去パターンは各グ ループ毎に大きな傷に対して中程度の理想パターンをそして小さい傷に対して軽 い理想パターンを構成される。名称を簡単にするため、中程度の理想パターン、 計い理想パターンをそれぞれ中程度パターン、軽いパターンと称する。中程度パ ターンは、軽いバター〉・が材料を除く深さの１．５倍まで材料を除き、また腎 いパターンの１５倍以上の表面領域の材料を除く、第８図は、中程度パターンお よび軽いパターンから切った半径沿いの材料除去量を示すグラフである。材料除 去曲線は、半径軸対パターン深さの関数として、また半径軸対バイクセル強度の 関数どして示される。

大面積の傷マークは、多くの有限に小さい傷マークの閉じた集合と考えられる。

簡単化のため、合成像マークのひどさはこれら小さな傷マークの各々の平均ひど さであると考えられる。この合成像マークの理想的な材料除去パターンは、これ ら小さな傷マークの各々のＦＪ！想的な材料除去パターンから構成される７これ がなされるのは、これら小さな傷マークの各々の重畳された理想的な材料除去パ ターンからキャノピ−表面上の全ての有限に小さい点において材料除去の最多量 を使用することによる。

任意の形状とサイズを持つような合成像を考察しよう。

非常に大きい合成像のため、ロボット研摩路沿いの全ての点が表面と垂直のロボ ット研摩路沿１０で達せられ得ることを保証するロボット研京路を構成すること は不可能である（この問題は所定のロボットの有限作業包絡線によコ）、更に、 不規則な傷マーク形状のため、最適ロボット形状路を構成するための数値計算量 は圧倒的でありかつ適当な研摩係数を正確に決定するのは難しい。合成像の理想 的な材料除去パターンは、構成されるべきロボット研摩路を中程度パターンおよ び軽いパターンのためだけに制限することによりかつこれら２つのパターンの最 適配置の戦略を開発することによりもっど簡単に構成されることができる。

理想的な材料除去パターンの配置は、キャノピ−表面に描かれるロボット研摩路 を生じる。このロボット研摩路の中心にあるキャノピ−表面点は研摩サイトと呼 ばれる。この概念は、長くて直線的な特定の合成像マークを考察することによっ て理解できる。中程度パターンはもし傷が大きければ選ばれるが、そうでなけれ ば軽いパターンが選ばれる。選ばれた材料除去パターンはこの直線的な傷マーク の中央に中心がある。選ばれた材料除去パターンによって完全に除かれるこの直 線シーケンスの傷マークの長さは、材料除去パターンの実効切断直径と呼ばれる 。実効切断半径はこの実効切断直径の半分である。

有限に小さい傷に対し、実効切断半径の内側の全ての点において除かれる材料の 量が中程度パターンの実効切断半径において除がれる材料のある場合に、円形パ ターンは中程度パターンの実効切断半径から構成されるにの円形パターンは中程 度実効切断パターンと呼ばれる。

同様なパターンは軽いパターンの実効切断半径を使って構成される。この円形パ ターンは軽い実効切断パターンと呼ばれる。

スーパークラスタイング（ＳｕｐｅｒｅｌｕｓＬｅｒｉｎｇ）クラスタイングと は、傷を一緒に結合してグループ化する方法を云う。それは、それらが除去生豆 いに交差するからである。スーパークラスタイング中、傷はもし近くにあると思 われるならばどの検査区域からも引き出されても良い、完全なスーパークラスタ イング中、像上の各点は、どけかの点が基準点の軽いパターン半径または中程度 パターン半径内に入るかどうかを決定するなめに、他の全ての像上の他の全ての 点に対して調査される。簡単で速い方法は、傷の制限箱（両方の座榎軸上の傷の 境界線の最大範囲および最小範囲によって形成された方形箱）を使用して傷の拡 がりを決定する。

方法は第１の傷をスーパークラスタの根どして表すことで始まる。後続の傷は根 または展開中のスーパークラスタの現在のメンバへの近似について調査される。

もしそのような傷が中程度パターンの実効切断半径内にあれば５これら傷はクラ スタおよび調査再開に追加される。

これはクラスタへの追加がもうなされなくなるまで続く。

次の未使用の傷は次のスーパークラスタの根である。スーパークラスタイング方 法は、全部の傷がキャノピ−の両面のためのクラスタのメンバである時に完了す る。

大抵のスーパークラスタに対Ｉ５、次の操作工程は研摩サイト位置遷択の用意で ある。種々の検査区域からの傷は、−緒に集められて単一の処理用グラフ像にす る必要がある。この努力は通常正確であるが、延長湾曲部が重なり合う隣接フｌ ／−ム閏の誤整列を含む場合のキャノピ−の成る領域は除く。８：の重なり合い は　一定の尺度（縮小率は両軸共同し）で１：１の画像比を維持１〜ながら縮小 された偽像を一緒に加えることが可能であるように制御される。縮尺の程度は、 検査区域を横切るクラスタの最大波りによって決定されるが、２より小さいのは 許されない、この最小縮尺率は、縮尺された中程度パターンをビデオ検査装置の 像フレーム境界に適合させ、かつ装置の動作中に認められた優勢な縮尺率である 。

唯一の要素を持つスーパークラスタはアルゴリズムに特定の場合を提供する。も しそのようなりラスタがその上述したひどさのために実効切断半径内に適合でき るならば、研嗜サイトの中心として傷の中心を使って研摩サイトをたゾちに作る ことが可能である。もし傷が実効切断半径内に完全に適合しないなら５、他のも っと複雑な形態のスーパークラスタすなわち沢山の傷および沢山の視覚区域の可 能性を持つもので分類されなければならない。

第９図は、スーパークラスタイング動作さを追従する第４図の個々の傷３２ｃ、 ３２ｄ、３２ｅに対応する仮定の偽像を示す。像の左側の大きな傷３２ｃは大き な傷として分類されるが、像の右上の２つの傷３２ｄおよび３２ｅは小さい。生 じられた合成偽像は、研摩サイト位置の調査用境界を生じるように設計された簡 単な方法のために準備した。１組の境界を設計する際に、理想的には、最大の有 効さの／こめ研摩パターンが像上の何処かに入ることを望む。或は、パターンの 実効切断半径が沢山の傷を掃引するように、傷の上ではなくて傷の近くに置かれ たパターン中心で傷を除くことが可能がもしれない。

この発明では、実効切断パターンに基づいて新しい像を作るために傷のυ・どさ が使用される。上述したように、視覚装置によって記録されたバイクセルの数は 傷のひどさと相関させられ得る。特別なひどさの像中の各バイクセルに対１７、 そのひどさの実効切断パターンは出力像中に置かれる。再び第８図を参照すれば 、実効切断深さが像を形成する多数のパイクセルと相関され得ることが理解でき る。更に、実効パターンのグレイレベル表現もまた複数のバイクセルから成るグ レイレベル図面について作られ得る。ひどさの各評価は２進動作として別々にな され、その後最終像中の適切な識別用グレイレベル図面と一緒にもたらされ、こ れが第１０図に示した実効切断領域像である。符号４０は“傷３２ｃの実効切断 領域像に相当するが、符号４２は傷３２ｄおよび３２ｅの実効切断領域像に相当 する。この第１０図において、グレイスケールは示されていないが、実際には軽 いパターンに浸入された小さい傷は中程度パターンに没入された大きい傷のブレ ・イレベルよりも暗いグレイＩノベルが割当てられよう。像の右上隅にある２つ の軽い傷３２ｄおよび３２ｅは第１０図の大きいパターン像４２の中に没入され たことに注目されない。この特色は選ばれる研摩サイトの数を最少にするのに非 常に望ましい。像４０および４２は研摩サイ１〜の位置を決定するために調査さ れるべく準備した。

型板整合 研摩サイトの最適選択は、実効切断領域像に対する中程度パターンおよび軽いパ ターンの像の組み合わせを効率良く整合することを含む。多くの像分析用途では 、像が特別な目的物を含むかどうか、もし目的物があればその正確な位置を決定 することが必要である。像中のこの特色の出現が正確に知られると、調査される 目的物が調査中の像に比較される型板である場合に、目的物の検出は型板整合動 作によって行われ得る。整合または誤整合の様々な測定値は、下記の文献に見い 出せるように、型板整合アルゴリズムに使用される。アカデミツク・プレス（＾ ｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｒｅｓｓ）がら１９８２年に発行されたエイ　ローセンフィ ールド（＾、Ｒｏｓｅｎｆ　１ｅｌｄ　）およびエイ・シー・カッタ（＾、Ｃ， Ｋａｋ）著の“デジタル画像処理”第２編、第１巻および第２巻、並びにフロリ ダ大学のコンピュータ・ビジョン・リサーチ・センターから１９８８年７月に発 行されなジー・エックス・リッター（Ｇ、Ｘ、Ｒｉｔｔｅｒ）　、ジェイ・エヌ ・ウィルソン〈。Ｔ、Ｎ、Ｍｉｌｓｏｎ）およびジェイ　エル・ダビッドソン（ Ｊ、Ｌ、Ｄａｖｉｄｓｏｎ）著の学内レポート“像代数：概略”である。

研摩サイト選択戦略は、像処理への一体化されかつ代数的解決策に基づく整合技 術を用いる。下記の記載は型板整合を使用するための構成の簡単な説明である。

６整数Ｚの組が設定された値であり、そしてＸ　＝　（Ｌ　ＸＺ、）が負でない 整数０．１．・・・Ｎ−１の２次元座標組であるとすれば、座標組Ｘ上のＺ値像 Ａは関数ＡＸ−Ｚのグラフでありかつ次式で表される。

＾＝Ｃ（ｘ、＾（ｘ））：ｘＥ　Ｘ、＾（ｘ）Ｅ　Ｚ：１この式において、像Ａ 中の要素（ｘ、Ａ（ｘ））は画素すなわちバイクセルと呼ばれ、Ｘはバイクセル 位置そして八（×）はバイクセル値である。Ｘ上の全てのＺ直像の組はＺ″と表 される。

ＡおよびＢがＺｘ中の２つの像どすれば、その加算、乗算、最大値はそれぞれ下 記の通りである。

八−←Ｂ＝　［（ｘ、Ｃ（ｘ））：Ｃ（ｘ）＝＾（ｘ）＋　Ｂ（ｘ）、ｘＥχ〕 ＾Ｂ＝　　Ｉ：　（ｘ、Ｃ（ｘ））：Ｃ（ｘ）＝＾（ｘ）Ｂ（ｘ）　、ｘＥ　Ｘ ：１最大（＾、Ｂ＞＝　Ｃ（ｘ、Ｃ（ｘ））：Ｃ（ｘ’）＝最大（八（ｘ）、Ｂ （ｘ）。

ｘＥＸ） もし全部のグレイ値が同じ、すなわち全てのｘＥＸに対しかつ若干のｋＥＺに対 してＣ（ｘ　）＝　ｋならば、像ＣＥＺ’は一定の像と呼ばれる。この時、ｋ　 Ａ、　＝　ＣＡかつに十Ａ＝Ｃ＋Ａである。もし全てのｘＥＸに対してＣ（ｘ） ＝Ｏなら、Ｃ＝０は一定のゼロ像であり、もＬ７全でのｘＥＸに対してＣ（ｘ） ＝１なら、Ｃ＝１は一定の単位像である。像ＡおよびＢのため、減算および最小 の演算は次のように表される。

＾−Ｂ−＾＋（（−１）Ｂ）　＝＾＋（−Ｂ）最小（＾、Ｂ）−一最大（−八− ８） Ｘ　＝（ＺＮ　Ｘ　Ｌ’）が設定された２次元ＮＸＮ座像であり、Ｙ≦（Ｚｗｘ Ｚｗ）が設定された２次元座標の一部とすれば、ＹからＸまで一般化されたＺ値 型板ｔは関数ｔ：Ｙ−＋Ｘである。各ｙＥＹ毎に、型板ｔｙＥｚ″はＸ上のＺ直 像であり、下記の式で表される。

ｔｙ＝　［（ｘ、ｊｙ（ｘ））　：ｘＥ　Ｘ’ｌ型板ｔｙは目標のバイクセルｙ および型板の重みｔｙ（ｘ）に依存する。　（Ｚ’）’がＹからＸまでの全ての Ｚ値型板の組を表すとすれば、中程度パターンまたは軽いパターンを表す型板ｔ ｙＥ　（Ｚｘ）’の配置は次式で表される。

５（ｔｙ）＝　［：（（ｘ１＋　ｒ＋　Ｎ）　ｓｏｄ　Ｎ。

（ｘ、　＋　ｃ＋　Ｎ）輪ｏｄ　Ｎ）Ｅ　Ｘ：］この場合の条件は、 ”　（ｘ３．Ｘ２）Ｅ　Ｘが型板の中心であるよっに、Ｘ　ｌ　＋　Ｘ　２ＥＺ 、。

＊ｒ、ｃＥＺ（行および別のインデックス）に対して（−Ｎ／２）＜　ｒ　、　 　ｃ　＜　（Ｎ／２）、＊　（ｔ２　＋ｃ　２　）　ｌ　／　２、だゾしｒ　ｗ ａｘは中程度バター７　＊　ｉｓ　ハ軽いパターンの最大半径である。

＊　Ｌｙ　〔（ｘＩ＋ｒ＋Ｎ）ｓｏｄ　Ｎ、（ｘｚ＋ｃ＋Ｎ）ｓｏｄ　Ｎ　）は −（ｒ＞すなわち標準化された半径の関数としての材料除去で与えＡＥＺ’が実 効切断半径像であり、そしてＢＥＺ’が型板整合動作の結果を格納するための像 であるどしよう。

ｔｙＥ　（Ｚｘ）Ｙが上述した配置５（ｊｙ）を持つ型板であるとしよう。絶対 差の型板誤整合動作を定義すれば、型板ｔｙが座標Ｘにおいて像Ａ中のバイクセ ル上に中心を置かれた時、像Ｂ　＝　Ａ、　−ｔは誤整合を含む。最小誤整合値 はｙＥＹによって像Ｂ中に与えられる。なｆし、全てのｙＥＹに対してＢ　（ｙ ）≦Ｂ　（ｙ）である。

これは、座標Ｘにおいて像Ａ中の中程度パターンまたは軽いパターンの最良の配 置に相当する。この−・番良く整合された中程度のバターレまたは軽いパターン を除く動作はｗａｘ（０，（＾−ｔｙ））で表され、設定された座陣相ＹＥ（Ｌ ＸＬ＞は次式で表される。

Ｙ＝　（ｙ＝ｘＥ　Ｘ：０＜屓×）≦Ｃ〕たゾし、定数Ｃは中程度または軽い実 効切断パターンのグレイ値である。これは、型板の整合が試みられる場所だけが 実効切断領域像Ａ中のバイクセルにあり、パイクセル値が実効切断パターンのバ イクセル値を超えることを意味する。

型板が中程度パターンまたは軽いパターンのグレイレベル表現である場合、異な るオフセットに対して像を横切って移行される型板を撮像することにより、型板 整合計算は視角化され得る。型板の中心が実効切断パターンのグレイ値に等しい かこれよりも大きい正のグレイ値で像上の点の上方に位置するように、型板は像 中のオフセットへ移行される。型板が像の境界に近いオフセットまで移行される と、型板の移行は境界でクリップされる代わりに像中で包まれる。型板の領域内 の重畳されたグレイ値間の絶対差の和は計算され、そして何処で最小和が起こる かのオフセットは最良の整合の位置である。

或は、成る像の中心にある型板を撮像することによって型板の整合計算を視覚化 することができ、そしてソース像は異なるオフセットによって型板像を横切って 移行される。実効切断パターンのグレイ値に等しいか或はこれよりも大きい正の グレイ値でソース像上の全ての点によってオフセットが決定される場合、ソース 像は型板像の中心へオフセットによって移行される。像の境界近くの点によって 決定されたオフセットでソース像が移行される時に、ソース像の移行は包むのを 許される。型板像は、その中のゼロでない全てのグレイ値の１つのグレイ値を含 む対応するマスク像を持つ、型板の領域内で重畳されたグレイ値間の絶対差の和 は、移行されたソース像を有する型板像の絶対差から像を有するマスク像のドツ ト積から計算される。

第１０図に示されたような実効切断領域に描かれた偽像に基づいて、中程度パタ ーンが最初に置かれる場合に、理想的なパターンを置くことによって装！は研摩 サイトを決定する。軽いパターンおよび中程度パターンのグレイ・レベル表現は 第８図に示されたバイクセル密度尺度によって決定されることができる。数倍小 さいパターンを置くより大きいパターンを一度置く方が一般には望ましい。これ はキャノピ−中の光学歪を最小にするための関心から主に起こる。多数の隣接パ ターンを１くことから実効切断半径へのパターン重なり深さは、プラスチック中 に普通でない人工物を生じ得る。中程度パターンは、軽い傷領域上または残留中 程度材料（完全には除かれなかった研串すイト近くの材料）上に使用されること ができる。

中程度パターンは絶対差型板誤整合技術に使用された型板であり、パターン適合 の目安はパターンのための像中の最良位置を決定するために生じられる。誤整合 が最低の像中の位置はアルゴリズムによって選択される。この位置の適当さは閾 値を使って決定される。閾値は、軽いパターンおよび中程度パターンの両方のた めに在り、かつ所定のひどさのための完全な誤整合がそのυ・どさの理想的なパ ターンによって述べられた容積である場合に誤整合の質であると定義される。こ のパターンの容積は黒い背景５　くこれは傷情報の無い領域である）に対して取 り出されたパターンの差の和である。完全な値の分数値は、パターンを置く決定 を何時受は入れるかを制御するために計算されて使用される。

アルゴリズムが最初の試験的な研摩サイトを選択しかつ誤整合が閾値基準を満足 した後に、パターンは提起されて良い、パターンを提起することは２このパター ンを減算による別な考察から除くことを要する。この方法は反復し、中程度パタ ーンが誤整合された基準内で提起され得なくなるまで中程度パターンを提起しよ うと試み、その後軽いパターンを提起しようと試みる。研摩サイＩ・選択アルゴ リズムの演算を制御するために２つの主な方法すなわち誤整合閾値および実効切 断半径が使用される。

誤整合閾値は非常に臨界的な値でありかつ反復可能な品質結果を作るための時開 以上経験的に除去された。１ｗｌ値は不要なパターンを最小にして全ての傷を除 くために設定されなければならない。実効切断半径は、パターンの各型式がキャ ノピ−上でどんなに近く提起され得るかを制御する。この数は研摩動作の変更に 密接に閏俤する。

これら値のために最初に使用された数が特にこれらを決定するために設計された 装置試験に基づくなら、これに数を明らかにした莫大な演算は最良の結果を得る ために変更され得た。各ひどさが現れた研京結果と整合するためにパターンは分 離されて随意に一緒に動かされることができる。第１１図は、第１０図に示され た研摩パターンに適合された複数の研摩パターンを示す。研摩パターンは軽いパ ターンおよび中程度パターンを例示するためにハツチが付けられている。研摩パ ターン４４は、第９図および第１０図に示された傷３２ｃを除くために研摩路の 一端に置かれた軽いパターンを表す、後続のパターンが付加され、上述した型板 整合技術に応じて研摩パターンを完全に満足し、これにより傷を除ける。第９図 および第１０図に示された小さい傷３２ｄおよび３２ｅは碩学パターン４６ａ、 ４６ｂおよび４８によって除かれた。碩学パターン４６ａと４６ｂは両方共、大 体同じ直径を持つ中程度研摩パターンである。パターン４８は、２つの中程度パ ターンより直径が少し小さい軽い研摩パターンである９組み合わされた研摩パタ ーンに由来する軽材料除去は、第９図および第１０区に示された傷３２ｄおよび ３２ｅを完全に除くことになる。

この発明の方法および装置を望ましい実施例について説明したが、二Ｎに開示し た特定の形態に限定されるつもりはなく、かえって、請求の範囲の精神および範 囲内に都合良く含まれ得るような変形例、交換物および等個物を包含するものと する。

周氾円形ノずクーン ｆＦ１１幻Ｊ く大へや献潰 内■１１１ 手続補正書「自発」 平成　３年　８月１４日

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. １．透明な航空機キャノピーのような材料の表面から傷を除くための装置であっ て、 前記キャノピーの表面を表す映像信号を得るための手段と、 前記映像信号を処理して前記表面中の傷を捜し出すための手段と、 前記キャノピーから前記傷を除くための最適研摩パターンを決定するための手段 と、 前記研摩パターンに従って前記キャノピーの表面を研摩し、この表面から前記傷 を除くための手段と、を備えた装置。
2. ２．前記映像信号を得るための手段はストロボ被照射ビデオ・カメラを含む請求 項１の装置。
3. ３．前記映像信号を得るための手段は、更に、前記キャノピーの表面の地図を描 いて多数の描かれた区域を得るための手段を含み、 前記像の位置が前記描かれた区域の位置と相関される請求項２の装置。
4. ４．前記研摩パターンを決定するための手段は、更に、最適パッド圧力プロフィ ルを計算するための手段を含み、このパッド圧力プロフィルは、前記最適研摩パ ターンに従い、前記研摩手段上の研摩パッドによって前記キャノピーの表面から 除かれるべき材料の量と相関される請求項３の装置。
5. ５．前記パッド圧力プロフィルは研摩パッドの半径の関数として２次多項式によ って決定される請求項４の装置。
6. ６．前記傷はクラスタでグルーブ化され、前記傷を除くのに必要な研摩パターン の数を最少にする請求項５の装置。
7. ７．前記研摩パターンは前記研摩パッドの半径の３次多項式関数である請求項６ の装置。
8. ８．前記最適研摩パターンに従って前記キャノピーの表面にて多数の円形パター ンで研摩することで前記傷が除かれる請求項７の装置。
9. ９．航空機キャノピーに使用された透明な材料のような材料の表面から傷を除く ための方法であって、前記キャノピーの表面を表す映像信号を祷るステップと、 前記映像信号を処理して前記表面中の傷を捜し出すためのステップと、 前記キャノピーから前記傷を除くための最適研摩パターンを計算するステップと 、 前記研摩するパターンに従って前記キャノピーの表面を研摩し、この表面から前 記傷を除くためのステップと、を含む方法。
10. １０．パッド圧力プロフィルを計算するステップを更に含み、このパッド圧力プ ロフィルは、前記最適研摩パターンに従い、研摩手段上の研摩パッドによって前 記キャノピーの表面から除かれるべき材料の量と相関される請求項９の方法。
11. １１．前記パッド圧力プロフィルは前記研摩パッドの半径の２次多項式関数であ る請求項１０の方法。
12. １２．前記傷はクラスタでグルーブ化され、前記傷を除くのに要する研摩パター ンの数を最少にする請求項１１の方法。
13. １３．前記最適研摩パターンは前記研摩パッドの半径の３次多項式関数である請 求項１２の方法。
14. １４．前記傷を除くステップは、更に、前記最適研摩パターンに従って前記キャ ノピーの表面にて多数の円形パターンで研摩するステップを含む請求項１３の方 法。