要旨

歯車表面の傷について，人と同等の精度を持つ検査技術を研究した．検査対象とする歯面について，傷以外の色ムラなどを抽出する過剰検出が問題となった．このため，傷とそれ以外の判別が可能な傷の特徴を，目視の観点に基づいて設定した．さらに，これらを用いて人間的な傷判別をおこなう手法として，ニューラルネットの一種である自己組織化マップを適用した．これによって複数の傷，および表面の色ムラや汚れの特徴を学習させたことにより，人と同等な傷の判別が可能になった．この傷判別技術を適用することで，目視検査を従来の10％程度に減少させる技術が構築できた．

参考文献

1. （１）小森，久保，高橋，田中，市原，小宮山：歯車の歯の側端や歯先稜の接触による損傷（第１報，歯側端部のチッピングと歯の折損への進展），日本機械学会論文集（C編），Vol.69, No.685, p.273-280(2003)
2. （２）Kohonen, T.: Self-Organizing Maps, Springer-Verlag (1995)
3. （３）紙本，王，大松：SOM を用いたBP 法の教師選択によるインターフォンの良否識別，電気学会論文誌Ｃ，Vol.122, No.10, p.1 742-1 747(2002)
4. （４）関，中島，北村，大塚，新井：ワイドダイナミックレンジ視覚センサによる溶接現象の観察，溶接学会誌，Vol.70, No.7, p.8-11(2001)

著者(所属)

• 江口 純司（栃木研究所）
• 村上 学（栃木研究所）
• 内田 孝尚（栃木研究所）
• 藤原 欣哉（栃木研究所）

掲載情報

Honda R&D Technical Review　Vol.17 No.1 収録 (80 - 87)

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