マシンビジョンに基づく自動車部品の寸法検査システム、およびその方法と手順

1.本発明は、自動車部品製品の視覚検査技術の分野に属し、具体的には、マシンビジョンに基づく自動車部品の寸法検査システム、およびマシンビジョンに基づく自動車部品の寸法検査方法に関するものである。

背景技術：

2. 自動車全体を構成する各ユニット、および自動車に使用される製品は「自動車部品」と呼ばれます。自動車部品の適用範囲は狭く、通常は特定の車種にのみ適用されるため、自動車部品の加工を行う際には、その寸法に対する要求がより厳格になります。

3.自動車部品の視覚検査を行う際、既存の自動車部品寸法検査システムでは、装置が取得した画像の補正効果が不十分であり、その結果、補正後の画像が標準画像と異なってしまいます。これにより、自動車部品の寸法検査に誤差が生じ、自動車部品製品の流通における返品率が上昇しています。さらに、既存の自動車部品寸法検査システムでは、寸法検査を行う際、検査対象の自動車部品と標準自動車部品との間の誤差を算出することができず、寸法が基準に合致しないと判定された場合はそのまま再製造されるため、生産コストがさらに増加している。さらに、既存の自動車部品寸法検査システムでは、寸法検査を行う際、通常、自動車部品の各点の位置を一つずつ検査することになり、検査内容が煩雑で演算量も多いため、自動車部品寸法検査システムの作業効率が低下している。

技術を可能にする要素：

4. マシンビジョンに基づく自動車部品の寸法検査システムおよび方法は、本発明が提供しようとするものであり、上記の背景技術で提起された問題を解決することを目的とする。

5. 上記の技術的な課題を解決するため、本発明は、画像取得モジュール、画像処理モジュール、演算モジュール、および寸法測定モジュールを含む、以下の技術的解決策を提供する。

6. 関連するモジュールのうち、前述の画像取得モジュールは、まず画像の撮影角度を調整して基準に適合させ、次に照明も基準に適合する状態に調整し、その後、検査対象の自動車部品に対して画像取得作業を行い、取得した自動車部品の画像を画像処理モジュールに転送する役割を担う。

7.「画像処理モジュール」と呼ばれるこの部分は、画像取得モジュールから送信されてきた取得画像を受け取り、その画像に対してグレースケール化処理、ノイズ除去処理、修復処理を順に行い、最後にこれらの処理を経た画像を計算モジュールに送信する。

8. 前記の計算モジュールは、画像処理モジュールから送信された画像を受信し、その画像を座標系に垂直にマッピングし、測定対象の自動車部品の構造タイプに基づいて、座標系内の3点の座標を選択し、方程式モデルを構築する。そして、この方程式モデルに基づき、測定対象の自動車部品と標準自動車部品との間の誤差を分析し、さらにエラー分析結果および方程式モデルは、寸法測定モジュールに転送される。

9. 寸法測定モジュールは、計算モジュールから送信されたデータを受け取り、方程式モデルに基づき、測定対象の自動車部品の構造タイプに応じて、その部品の寸法を計算する。

10.さらに、その画像取得モジュールには、撮影角度調整ユニット、照明調整ユニット、および画像取得ユニットが含まれている。

11. 前記の撮影角度調整ユニットは、CMOSカメラと検査対象の自動車部品との間の角度を調整し、CMOSカメラの中心線と検査対象の自動車部品の中心線が同一の垂線上になるようにする。両者の中心線が同一の垂線上にある場合は、角度調整情報を撮影光線調整ユニットに送信し、そうでない場合は、CMOSカメラと測定対象の自動車部品との間の角度を再度調整し、これによりCMOSカメラの中心線と測定対象の自動車部品の中心線が同一の垂線上にあることを保証する。

さらに、CMOSカメラが測定対象の自動車部品から画像を収集する際、角度のずれによって測定値が実際の値と一致しなくなるのを防ぐため、画像に対して補正処理を行う必要があり、その後に初めて正確な数値が得られる。これにより、測定に要する時間が長くなり、寸法測定の精度も低下してしまう。

12. 光線調整ユニットは、撮影角度調整ユニットから送信された角度調整情報を受信し、その情報に基づいて、測定対象の自動車部品に照射される光源の角度、輝度、および発散範囲を調整した後、調整結果を画像撮影ユニットに送信する。光源の角度、輝度、および発散範囲の調整が適切でない場合、CMOSカメラで取得した画像には多くの欠損部分が生じ、その結果、その後の画像修復に要する時間が増加し、画像取得の精度も低下することになる。

13. 前述の画像取得ユニットは、光調整ユニットから送信された調整結果を受信する。その後、その調整結果に基づき、CMOSカメラの動作状態を制御し、CMOSカメラが動作中に取得した被測定自動車部品の画像を画像処理モジュールに送信する。

14. さらに、その画像処理モジュールには、画像のグレースケール化処理ユニットに加え、画像のノイズ除去処理ユニット、および画像修復ユニットが含まれている。

15. 画像取得ユニットによって取得された被測定自動車部品の画像は、前記画像グレースケール化処理ユニットに受け取られ、その後、同ユニットは受け取った画像に対してグレースケール化処理を行い、処理完了後、処理済みの画像を画像ノイズ除去処理ユニットに送信する。

16. 画像ノイズ除去処理ユニットは、画像グレースケール化処理ユニットから送信された処理済み画像を受け取り、ガウスフィルタ法を用いてその画像のノイズ除去処理を行い、その後、ノイズ除去処理済みの画像を画像修復ユニットに送信する。

17. 画像ノイズ除去処理ユニットから送信されてきた画像は、前記画像修復ユニットによって受信される。その後、当該画像修復ユニットは、標準的な自動車部品の画像に基づいて、受信した画像に対して修復処理を行い、修復が完了すると、修復済みの画像を計算モジュールに送信する。

18.さらに、前記画像修復ユニットによる画像修復の具体的な方法は以下の通りである：

19. 自動車部品の標準画像に基づいて抽出を行う。ノイズ除去処理を施した画像において、特徴位置および境界位置にある欠陥ピクセルについて、欠陥がない場合は以下の操作を行う必要はないが、欠陥がある場合は手順に従って処理を行う。自動車部品の寸法測定では、まず境界上の点と点との間の距離を測定し、続いて特徴位置上の点と点との間の距離を測定します。これにより、特注の自動車部品が生産要件に適合していることを確認するため、自動車部品のその他の位置にある欠陥については考慮する必要はありません。

20.(2) (1)で指摘された欠陥ピクセルについては、標準的な被測定自動車部品の画像における特徴位置または境界位置のピクセルの平均値を用いて補填を行う。欠陥ピクセルをピクセル平均値で補填することは、画像の露出位置に対する補填に有効であり、取得した画像に概ねの形状を持たせることができる。

21. 標準自動車部品の画像上のすべてのピクセル値を収集し、それらを1つのデータセットに格納する。次に、対象となる自動車部品の画像上のすべてのピクセル値を収集し、これらのピクセル値を別のデータセットに格納する。標準自動車部品のデータセットに基づいて回帰式を構築し、検査対象の自動車部品データセットにNULL値を含むオブジェクトが存在する場合、検査対象の自動車部品データセット内の既知の数値を回帰式に代入して予測値を推定し、その予測値を用いて補間を行う。回帰式を用いて、測定対象の自動車部品の画像上でピクセルの平均値付近にある欠陥ピクセルを補間し、補間後の測定対象の自動車部品の画像に欠陥画像が存在しないことを保証する。これにより、測定対象の自動車部品の寸法測定が容易になる。

22. さらに、その計算モジュールには、座標系構築ユニット、座標点取得ユニット、方程式モデル構築ユニット、および誤差解析ユニットが含まれています。

23.画像処理モジュールから送信されてきた、処理済みの自動車部品の画像について、前記座標系構築ユニットはこれを受信する。自動車部品が対称構造である場合、受信した画像の中心点を原点として座標系を構築する。自動車部品が不規則な構造である場合は、受信した画像上の任意の点を原点として座標系を構築する。また、構築された座標系および測定対象の自動車部品画像を座標系に垂直にマッピングした座標を、座標点取得ユニットに送信する。

24. 前記座標点取得ユニットは、座標系構築ユニットから送信された座標系、および測定対象の自動車部品の画像を座標系に垂直に投影した座標を受信し、座標の絶対値の大きさに基づいて、自動車部品が対称性を満たしているかどうかを判定する。対称性を満たす場合は、座標軸上の任意の3点の座標を選択し、対称性を満たさない場合は、座標系において自動車部品の特徴的な位置を表す3点の座標を選択する。なお、この3点の座標は一直線上にあるものとし、選択された3点の座標を方程式モデル構築ユニットに送信する。

25. 方程式モデル構築ユニットは、座標点収集ユニットが収集した3点の座標を受け取り、これら3点の座標に基づいて方程式モデルを構築する。続いて、構築された方程式モデルを標準の方程式モデルと比較する。両者の方程式モデルが一致する場合、当該自動車部品の寸法は規格に適合していると判定し、構築された方程式モデルを寸法測定モジュールに転送する。両者の方程式モデルが一致しない場合、当該自動車部品の寸法は規格に適合しないと判定し、当該自動車部品を表す方程式モデルおよび標準方程式モデルを誤差分析ユニットに転送する。

26. その誤差解析ユニットは、方程式モデル構築ユニットから送信されてきた自動車部品の方程式モデルと標準方程式モデルを受信し、受信した内容に基づいて、自動車部品と標準部品との間の誤差を解析する。その後、誤差解析の結果に基づき、当該自動車部品を廃棄するか、あるいは二次加工を行うかを判断する。

27.さらに言えば、前述の方程式モデルの構築ユニットは、3点の座標に基づいて方程式モデルを構築する際、具体的には次のような方法を採用している：

28. 手順1：対称構造を持つ自動車部品の方程式モデルをyとする

12

2p₁×x₁＋cに等しく、3つの点の座標はそれぞれ、0とn、0と負のn、および負のmと0である。不規則な構造を持つ自動車部品の式モデルをy₂＝a₁×x₂＋b₁と設定すると、3つの点の座標は、それぞれm₁とn₁、m₂とn₂、およびm₃とn₃である。

29. 手順2：手順1で設定したパラメータに基づき、3点の座標を一つずつ方程式モデルに代入すると、次のようになる：

30. 対称構造を持つ自動車部品の微分方程式モデル y1 は、以下の通りである：

このうち、測定対象の自動車部品の方程式モデルにおいて対称構造を持つものは、放物線の方程式を用いて表される。これにより、測定対象の自動車部品上の座標点を可能な限り多く方程式モデル上に配置することができ、測定対象の自動車部品と標準自動車部品の寸法を予備的に判定しやすくなる。

不規則構造を持つ自動車部品の方程式モデルy2は、以下の通りである：

このうち、自動車部品の方程式モデルにおいて不規則な構造を持つものは、直線方程式を用いて表現されており、これにより、検査対象の自動車部品の特徴要素が同一の直線上にあることを確保しやすくなり、ひいては生産された自動車部品の寸法が予備判定に適合するようになる。

手順3：異なる構造タイプに属する標準自動車部品について、それぞれの標準方程式モデルをyとする。

12

＝2p1x

′1+c、 y

′2＝a1x

′2+b1；

手順4：手順2で求めた方程式モデルと、手順3の標準方程式モデルを比較し、その比較結果に基づいて、計算により得られた方程式モデルおよび標準方程式モデルのいずれかを、寸法測定モジュールまたは誤差解析ユニットに転送する。

さらに言えば、自動車部品や標準部品間に存在する誤差について、前記誤差解析ユニットが解析を行う具体的な方法は以下の通りである：

手順1：最小二乗法に基づいて、自動車部品と標準自動車部品との間の誤差モデルを構築する。具体的な誤差モデルの式は以下の通りである：

その中には、不規則な構造を持つ自動車部品の方程式モデルと標準的な自動車部品の方程式モデルとの間の誤差を表すモデルと、対称的な構造を持つ自動車部品の方程式モデルと標準的な自動車部品の方程式モデルとの間の誤差を表すモデルがある。ここで、iはe1の方程式モデルにおける座標点の数を表し、gはe2方程式モデルにおける座標点の数を表す。

手順2：誤差モデルを用いて、標準自動車部品に対応する部品方程式モデルと、測定対象の自動車部品に対応する部品方程式モデルの2つをフィッティングする。対応するフィッティング関数はそれぞれ以下の通りである：

ここには、不規則構造を持つ自動車部品の方程式モデルと標準的な自動車部品の方程式モデルとの間の適合関数、および対称構造を持つ自動車部品の方程式モデルと標準的な自動車部品の方程式モデルとの間の適合関数が存在する。これらの適合関数を解くことで、誤差方程式の最小二乗解を求めることができる。

手順3：求めた適合関数の解の大きさに基づき、標準自動車部品と被測定自動車部品の座標の絶対値の差を比較する。この差が求めた適合関数の解以上である場合は、被測定自動車部品に対して二次加工を行うことができる。逆に、そうでない場合は、その測定対象の自動車部品を廃棄する。

さらに、前記寸法測定モジュールは、誤差解析ユニットから送信されてきた方程式モデルを受信し、その内容に基づいて、測定対象となる自動車部品の寸法を計算する。

また、前記寸法測定モジュールが、寸法の測定が必要な自動車部品に対して寸法計算を行う具体的な手順は、以下の通りである。

座標を設定し、方程式モデル上の点とする。すると、対称構造を持つ自動車部品の寸法d1は、次のようになる：

この場合、測定対象の自動車部品は対称的な構造をしているため、そこから導き出される2点間の寸法は、測定対象の自動車部品の寸法の半分となる。

方程式のモデル上に位置する点が存在すると仮定すると、規則的な構造を持たない自動車部品の寸法d2は、次の通りである：

従来技術と比較して、本発明が達成する有益な効果は以下の通りである。

1.本発明は、ノイズ除去処理を経た画像上の特徴位置および境界位置にある欠陥ピクセルを抽出する。この抽出過程では、その他の位置にあるピクセルの欠陥状況は考慮されないため、画像修復時間を短縮することができる。その後、ピクセルの平均値を用いて画像内の欠陥ピクセルを一次補填し、さらに回帰式を構築して一次補填後のピクセルに対して再度補填を行う。これにより、補填後の画像に欠陥ピクセルが存在しないことが保証され、かつ画像修復効果も良好となる。これにより、自動車部品の寸法検査における誤差を回避し、ひいては自動車部品製品の流通におけるリコール率をさらに低減する。

2.本発明は、まず構築された方程式モデルに基づいて誤差方程式を構築し、続いてその誤差方程式を用いて近似関数を求め、その後、この近似関数を解くことで、検査対象の自動車部品と標準自動車部品との間の誤差を算出する。さらに、標準自動車部品と検査対象の自動車部品の座標の絶対値の差を、この誤差値と比較することで、当該検査対象の自動車部品を再製造すべきか、あるいは二次加工が必要かを判断する。

3.構築された方程式モデルを通じて、本発明は、自動車部品が測定対象となっている際に現れる各種の特徴位置を表現し、境界位置も記述可能とした。その他の位置点の記述を省略することで、検査に関連する内容を削減し、さらに演算量を大幅に削減し、自動車部品の特徴位置および境界位置の寸法が標準的な自動車部品の寸法に適合することを確保した。これにより、自動車部品の寸法検査を完了させることが可能となり、さらなる効果として、自動車部品寸法検査システムの最終的な作業効率が向上する。

例える

添付の図面は、本発明をより深く理解するのに役立ち、明細書の一部を構成し、本発明の実施例とともに本発明を説明するために用いられるが、本発明を限定するものではない。図面において：

そのうち、図1は、本発明における、マシンビジョンに基づく自動車部品の寸法検査用システムおよび方法の動作原理と構造を示す模式図である。

実際的な方法

以下、本発明の実施例における図面を参照しつつ、実施例における技術的解決策について明確かつ完全に説明する。当然のことながら、ここで説明する実施例は本発明の一部の実施例に過ぎず、すべての実施例を網羅するものではない。したがって、当業者が創造的な労力を要することなく導き出したその他すべての実施例は、本発明の保護範囲に含まれる。

図1を参照されたい。本発明は技術的ソリューションを提示しており、このソリューションは画像取得モジュールs1を包含し、さらに画像処理モジュールs2を含み、計算モジュールs3および寸法測定モジュールs4を備えている。

画像取得モジュールS1の役割は、画像取得角度を調整し、取得光線とともに基準を満たすようにした後、測定対象の自動車部品の画像を取得し、取得した自動車部品の画像を画像処理モジュールS2に送信することである。画像取得モジュールS1は、以下の構成要素を含む。

撮影角度調整ユニットs11、撮影光量調整ユニットs12、および画像撮影ユニットs13が備わっている。撮影角度調整ユニットs11は、CMOSカメラと検査対象の自動車部品との角度を調整し、CMOSカメラの中心線と検査対象の自動車部品の中心線が同一の垂線上になるようにする。両者の中心線が同一の垂線上にある場合、角度調整情報は画像取得光線調整ユニットS12に送信されます。そうでない場合は、CMOSカメラと測定対象の自動車部品との間の角度を再調整し、CMOSカメラの中心線と測定対象の自動車部品の中心線が同一の垂線上にあることを保証します。これは、CMOSカメラが被測定自動車部品の画像を収集する際、角度のずれによって測定された寸法が実際の値と一致しなくなるのを防ぐためである。一致しない場合は、画像の補正処理を行わなければ正確な値が得られず、その結果、測定時間が長引くだけでなく、寸法測定の精度も低下してしまう。画像取得用光線調整ユニットS12は、画像取得角度調整ユニットS11から送信された角度調整情報を受信し、その情報に基づいて、測定対象の自動車部品に照射される光源の角度、輝度、および発散範囲を調整し、その調整結果を画像取得ユニットS13に送信します。光源の角度、輝度、および発散範囲の調整が不適切な場合、CMOSカメラが取得した画像には多くの欠損部分が生じ、これにより後続の画像修復時間が長引くだけでなく、画像取得精度も低下する。画像取得ユニットs13は、光線調整ユニットs12から送信された調整結果を受信し、その調整結果に基づいてCMOSカメラの動作状態を制御し、CMOSカメラが動作中に取得した被測定自動車部品の画像を画像処理モジュールs2に送信する。

画像取得モジュールs1は取得した画像を送信し、画像処理モジュールs2は当該画像を受信した後、取得した画像に対してグレースケール化、ノイズ除去、および修復処理を行い、処理後の画像を計算モジュールs3に送信する。画像処理モジュールs2には、画像グレースケール化処理ユニットs21、画像ノイズ除去処理ユニットs22、および画像修復ユニットs23が備わっている；画像グレースケール化処理ユニットs21は、画像取得ユニットs13が取得した測定対象の自動車部品画像を受信し、受信した画像に対してグレースケール化処理を行い、処理後の画像を画像ノイズ除去処理ユニットs22に送信する；画像ノイズ除去処理ユニットs22は、画像グレースケール化処理ユニットs21から転送された処理済み画像を受信し、ガウスフィルタ法を用いて画像のノイズ除去処理を行い、ノイズ除去処理後の画像を画像修復ユニットs23に転送する。

画像ノイズ除去処理ユニットs22から送信された画像は、画像修復ユニットs23によって受信され、その後、画像修復ユニットs23は、標準自動車部品画像に基づいて受信した画像の修復作業を行い、修復された画像は演算モジュールs3に送信される。ここで言及した画像修復ユニットs23による画像修復の具体的な方法は以下の通りである：

(1)自動車部品の標準画像に基づき、ノイズ除去処理を施した画像について、特徴位置および境界位置にある欠陥ピクセルを抽出する。欠陥が存在しない場合は、以下の操作を行う必要はないが、欠陥が存在する場合は手順に従って操作を行う。自動車部品の寸法測定は、主に境界位置にある点と点との距離、および特徴位置にある点と点との距離を測定するものであり、これにより製造された自動車部品が生産要件を満たしていることを確認します。したがって、自動車部品のその他の位置にある欠陥については考慮する必要はありません。

(2) 基準となる被検査自動車部品の画像において、特徴の位置または境界の位置にあるピクセルの平均値に基づき、（1）で言及した欠陥ピクセルを補填する。ピクセルの平均値を用いて欠陥ピクセルの補填を行うことで、この手法は、画像の露出位置に対する補正操作を行うのに役立ち、その結果、取得された画像が一定の形状を徐々に形成し始めるようになる。

(3) 標準自動車部品の画像からすべてのピクセル値を収集し、それらを1つのデータセットに格納する。次に、測定対象の自動車部品の画像からすべてのピクセル値を収集し、これらを別のデータセットに格納する。標準自動車部品のデータセットに基づいて回帰式を構築し、検査対象の自動車部品データセットにN/A値を含むオブジェクトがある場合は、検査対象の自動車部品データセットから既知の数値を取り出し、回帰式に代入して予測値を推定する。続いて、その予測値を用いて補間を行う。回帰式を構築する目的は、被測定自動車部品の画像上でピクセル平均値付近にある欠陥ピクセルに対して補間処理を施し、補間後の被測定自動車部品の画像に欠陥画像が存在しないことを保証することにある。これにより、被測定自動車部品の寸法測定が容易になる。

計算モジュールs3は、画像処理モジュールs2から送信された画像を受信し、座標系内で画像を垂直投影する。測定対象の自動車部品の構造タイプに基づき、座標系内の3点の座標を選択し、方程式モデルを構築する。この方程式モデルに基づいて、

対象となる自動車部品と標準自動車部品との間の誤差を個別に分析し、その分析結果および方程式モデルを寸法測定モジュールs4に転送する。計算モジュールs3は、座標系構築ユニットs31、座標点取得ユニットs32、方程式モデル構築ユニットs33、および誤差分析ユニットs34で構成される。座標系構築ユニットs31は、画像処理モジュールs2から送信された処理済みの自動車部品画像を受信する。自動車部品が対称構造である場合は、受信した画像の中心点を原点として座標系を構築し、自動車部品が不規則な構造である場合は、受信した画像上の任意の点を原点として座標系を構築する。さらに、構築された座標系および測定対象の自動車部品画像を座標系上に垂直にマッピングした座標を、座標点取得ユニットs32に転送する。座標点取得ユニットs32は、座標系構築ユニットs31から送信された座標系および測定対象の自動車部品画像を座標系に垂直にマッピングした座標を受信し、座標の絶対値の大小に基づいて自動車部品が対称であるかどうかを判定する。対称性が満たされている場合は、座標軸上の任意の3点の座標を選択し、対称性が満たされていない場合は、座標系内で自動車部品の特徴的な位置を表す3点の座標を選択する。なお、この3点の座標は一直線上にあるものとし、選択された3点の座標を方程式モデル構築ユニットs33に送信する。

方程式モデル構築ユニットs33は、座標点収集ユニットs32が収集した3点の座標を受け取り、これら3点の座標に基づいて方程式モデルを構築する。構築された方程式モデルを標準の方程式モデルと比較し、両方の方程式モデルが一致する場合、当該自動車部品の寸法が規格に適合していると判定し、構築された方程式モデルを寸法測定モジュールs4に転送する。両方の方程式モデルが一致しない場合、当該自動車部品の寸法が規格に適合しないと判定し、当該自動車部品を表す方程式モデルおよび標準方程式モデルを誤差分析ユニットs34に転送する。方程式モデル構築ユニットs33による3点座標に基づく方程式モデルの構築方法は以下の通りである：

手順1：対称構造を持つ自動車部品の数理モデルをyとする

12

＝2p1x1＋c、3点の座標はそれぞれ(0，n)、(0，-n)、(-m，0)である。不規則な構造を持つ自動車部品の式モデルをy2＝a1x2＋b1とすると、3点の座標をそれぞれ(m1，n1)、(m2，n2)、(m3，n3)とする；

手順2では、手順1で設定したパラメータに基づき、3点の座標を一つずつ方程式モデルに代入すると、次のような状況が生じます：

対称構造を持つ自動車部品の方程式モデルy1は、以下の通りである：

このうち、対称構造を持つ被測定自動車部品の方程式モデルは放物線の方程式によって表され、これにより被測定自動車部品上の座標点を可能な限り多く方程式モデル上に配置することができ、被測定自動車部品と標準自動車部品の寸法を予備的に判定しやすくなる；

不規則構造を持つ自動車部品の方程式モデルy2は、以下の通りである：

このうち、不規則な形状を持つ自動車部品の方程式モデルは、直線方程式を用いて表現される。これにより、測定対象の自動車部品の特徴要素が同一の直線上にあることが保証され、ひいては生産される自動車部品の寸法が予備判定に適合することが保証される。

手順3：異なる構造タイプに属する標準自動車部品の標準方程式モデルを、それぞれyと設定する

12

＝2p1x

′1+c、 y

′2＝a1x

′2+b1；

手順4：手順2で求めた方程式モデルと、手順3の標準方程式モデルを比較し、その比較結果に基づいて、計算により得られた方程式モデルおよび標準方程式モデルのいずれかを、寸法測定モジュールs4または誤差解析ユニットs34に転送する。

自動車部品の式モデルおよび標準式を、式モデル構築ユニットs33から誤差解析ユニットs34へ転送する。

モデルを用いてデータを取得し、取得した内容に基づいて自動車部品と標準部品との間の誤差を分析する。続いて、誤差分析の結果に基づき、当該自動車部品を廃棄するか、あるいは二次加工を行うかを判断する。誤差分析ユニットS34が、自動車部品と標準部品との間の誤差を分析する具体的な方法は以下の通りである：

ステップ1：最小二乗法に基づいて、自動車部品と標準自動車部品との間の誤差モデルを構築する。具体的な誤差モデルの式は以下の通りである：

ここで、は不規則構造の自動車部品の方程式モデルと標準的な自動車部品の方程式モデルとの間の誤差モデルを表し、iはe1の方程式モデルにおける座標点の数を表し、は対称構造の自動車部品の方程式モデルと標準的な自動車部品の方程式モデルとの間の誤差モデルを表し、gはe2方程式モデルにおける座標点の数を表す；

ステップ2：誤差モデルを用いて、標準自動車部品から求めた部品方程式モデルと、測定対象の自動車部品から求めた部品方程式モデルを適合させると、対応する適合関数はそれぞれ次の通りとなる：

このうち、不規則な構造を持つ自動車部品の方程式モデルと標準的な自動車部品の方程式モデルとの間の適合関数、および対称構造を持つ自動車部品の方程式モデルと標準的な自動車部品の方程式モデルとの間の適合関数について、適合関数を解くことで、誤差方程式の最小二乗解を求めることができる。

ステップ3：求めた適合関数の解の大きさに基づき、標準自動車部品と被測定自動車部品の座標の絶対値の差を比較する。その差が求めた適合関数の解以上である場合は、被測定自動車部品に二次加工を施すことができる。逆に、それ未満の場合は、当該被測定自動車部品を廃棄する。

寸法測定モジュールS4は、誤差解析ユニットS34から送信されてきた式モデルを受信し、その内容に基づいて、測定対象の自動車部品の寸法を計算する役割を担う。寸法測定モジュールS4が測定対象の自動車部品の寸法を計算する際の具体的な手順は、以下の通りである：

座標を方程式モデル上の点とすると、対称構造を持つ自動車部品は

部品の寸法 d1 は：

このうち、測定対象の自動車部品は対称構造であるため、算出された2点間の寸法は、測定対象の自動車部品の寸法の半分となる；

座標を方程式モデル上の点とすると、不規則な構造を持つ自動車部品の寸法d2は次の通りである：

なお、この表現が指すのは、本稿の範囲内において、第1や第2といった形式の関係用語は、ある実体または操作を別の実体や操作と区別するためにのみ用いられているものであり、必ずしもこれらの実体や操作の間にそのような実際の関係や順序が存在することを要求したり、示唆したりするものではない、という点である。また、「含む」という用語、「包含」といった用語、あるいはそのその他の変種は、非排他的な包含を意図しており、その結果、一連の要素を含むプロセス、方法、物品、または装置は、それらの要素だけでなく、明示的に列挙されていない他の要素、あるいはそのようなプロセス、方法、物品、または装置に固有の要素も含むことになる。

最後に留意すべき点として、上記で説明した内容は、本発明の好ましい実施形態の例に過ぎず、本発明を限定するものではない。前述の実施例を参照しつつ、本発明について詳細な説明を行ったが、しかし、当分野の技術者にとっては、前述の各実施例に記載された技術的方案に対して、その知恵を働かせて変更・調整を加えたり、あるいはその技術的側面のうち、それぞれ特徴を持つ部分について、同等の効果を持つものに交換・置換したりすることが依然として可能である。本発明が有する精神および遵守すべき原則の範囲内である限り、変更・調整、同等の効果をもたらす交換・置換、より優れた改良など、あらゆる行為は、本発明の各種保護範囲に含まれるべきである。