当社の研究組織は、研究開発本部と事業グループ内の研究所の2つに分かれています。その中で電力・電機開発研究所は、電力グループ内の事業グループに位置付けられ、エネルギー・環境および社会インフラに関連したシステム・機器およびサービスを提供するための研究開発部門です。主に火力・水力システム（ガスタービン、蒸気タービン、ボイラ、水車など）、原子力システム（原子炉機器・構造、原子炉水化学、燃料サイクル、非破壊検査など）、送変電システム（送変電、受配電など）、社会・産業インフラシステム（医療システム、上下水システム、計測・検査、化学・医薬プラント、触媒システム、情報制御システム、超電導技術など）の様々な機器、システム及びそれらを支える基盤技術の開発を行っています。

当研究所の研究施設は、JR常磐線の「かつた」、「おおみか」、「ひたちたが」、「ひたち」の各駅に点在しており、本館は「おおみか」にあります。

2002年に、断層撮像装置として高エネルギー産業用X線CT装置（以下、CT装置）を開発しました（図1）。このCT装置の特長は、高速・高精度撮像を実現したことです。医療用Ｘ線CT装置と同じメカニズムで、X線源の反対側に検出器があり、真中のテーブルに計測物を置いて1回転することで、1断層が撮像できる仕組みです。高さ方向の断層は、両側もしくはテーブルを上下させて順次撮像します。医療用と異なるのはＸ線の強さで、工業用の金属加工物を精度良く透過させるため、医療用X線の約10～100倍になります。さらに高エネルギーX線用の薄型シリコン半導体センサを開発したことで、1断面の高精度撮像が10～15秒になり、大型エンジンブロック全体が数時間以内で撮像できるようになりました。

このように、工業部品の内部形状までデジタル化が実現できると、次は計測データをCADに取り込みたいという要求が出てきました。実物の計測データをCADに取り込むことで、流体解析、構造解析などによる性能評価を行い、製品の改善、改良が容易にできます。そこで、これを実現するためのツールとして開発したのが、リバースエンジニアリングソフトウェア「FeatureMaker」^*1です。

FeatureMakerの開発当初は、計測データからフィーチャ情報を取得する「表面領域拡張法」^*2を開発し、自作のグラフィカルユーザインターフェース（以下GUI）で表示させていました。開発が進むにつれ、面を取り出すソルバー部分と、表示するGUI部分の両方の開発内容が非常に多くなり、ソルバーに注力すると表示ルーチンに時間が取れなくなりました。しかも、計測した表面データは三角形ポリゴンで数十万～数百万になり、自作のGUIでは対話的に処理することが難しく、開発するにしても作業スケジュールの見通しがつかない状況でした。そのとき、NDESからCADビュワーであるDarwin Vueを表示部分のエンジンとし、FeatureMakerのGUIとして組み込むことを提案されました。これで表示部分は解決できます。我々のFeatureMakerをアドオン形式でDarwin Vueに組み込むことができるので、この開発をNDESに依頼しました。FeatureMakerのGUIはDarwin Vueと同じ表示画面を使用しています。また、FeatureMaker特有のアイコンもNDESに作成してもらいました。

それから、FeatureMakerに取り込んだデータを汎用CADのデータ形式へ出力する方法を検討していました。それに関してもNDESは、Space-Eを開発してきた基盤があり、汎用CADデータ形式のIGESやCATIAへの出力が実現できるということから、NDESに開発をお願いしました。

FeatureMakerでは、表示させたSTLデータを画面上からピックして、表示領域拡張法により、フィーチャ情報を自動抽出して形状を認識させます。例えば、平面を取るときは、1点を指定するとプログラムの中で、どこまでが平面でどういう形状かという情報を探索して抽出します。円筒面も同じ操作で、2点を指定すると円筒面の形状とその領域を抽出します。この操作を繰り返してフィーチャを定義していきます。

FeatureMakerの強みは、ノイズを含むSTLデータでも失敗することなく高精度なフィーチャ情報を抽出できることです。また、1/4円筒面や高さが極端に低い場合など、認識するには難しい形状も抽出できます。抽出できるフィーチャ情報は、平面、円筒面、円錐面です。

フィーチャが定義できない領域は、自由曲面を定義します。自由曲面は、画面上で計測データの形状を見ながら境界線を定義し、そこにNURBS面を貼ります。

今、計測データを処理するソフトウェアはいろいろありますが、全データを自由曲面に自動変換するのが主流です。そのため、平面や円筒面などのフィーチャ情報が抜けたデータになっています。一部のフィーチャ情報であれば抽出できる機能を持ったソフトウェアもありますが、フィーチャ情報が取れて自由曲面にもできる両方の機能を持っているのはFeatureMakerだけです。

また、FeatureMakerの開発のきっかけはCTデータでしたが、現在は一般的なレーザ、カメラなどの3次元計測装置から出力されるSTLデータを取り込むことができます。

具体的に図4で説明すると、最初にフィーチャの種類として円筒面を選択し、シード点を1点指定します（図4①）。そのシード点が初期の領域になり、フィーチャのパラメータとして円筒面の半径、中心軸の情報を算出します。次にその円筒面に含まれる領域を探索し、最初の初期領域が点だったのが青い領域まで広がります（図4②）。そして、その領域で円筒面の半径と中心軸を求め直して、形状パラメータを更新します。その繰り返しで、これ以上領域が広がらず、形状パラメータの更新もなくなったところで、最終的に円筒面の形状が決まります（図4③）。最初の1点から求まる半径は、非常に荒いデータですが、領域を広げるごとに精度が高くなります。

この開発で一番難しかったのは、スタートの時点です。はじめに的外れな情報を抽出すると領域を広げられないため、少ない情報からいかにして精度良い円筒面を出すかというところが苦労しました。