JP2004301727A - 塗膜ムラの算出式算出方法及び塗膜ムラの数値化方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法及びこの塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法を提供することを目的とする。
【解決手段】塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価（Ｓ１０）、光輝感代用数値の算出（Ｓ１１）、色彩値の測定（Ｓ１２）、塗膜ムラの算出式の算出（Ｓ１３）の処理により、塗膜ムラの算出式の作成を行う。
なお、光輝感代用数値の算出（Ｓ１１）は、画像取り込み処理（Ｓ１１ａ１）と画像処理（Ｓ１１ａ２）を有し、色彩値の測定（Ｓ１２）は、測色処理（Ｓ１２１）と各色彩値の算出処理（Ｓ１２２）を有する。
【選択図】 図１
【解決手段】塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価（Ｓ１０）、光輝感代用数値の算出（Ｓ１１）、色彩値の測定（Ｓ１２）、塗膜ムラの算出式の算出（Ｓ１３）の処理により、塗膜ムラの算出式の作成を行う。
なお、光輝感代用数値の算出（Ｓ１１）は、画像取り込み処理（Ｓ１１ａ１）と画像処理（Ｓ１１ａ２）を有し、色彩値の測定（Ｓ１２）は、測色処理（Ｓ１２１）と各色彩値の算出処理（Ｓ１２２）を有する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、塗膜ムラの算出式算出方法及び塗膜ムラの数値化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザの求める色を配合して塗料を提供することが行われている。その際、実際に生成された塗料に対して、例えば、塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能に関する試験を行い、その合否を決定していた。しかしながら、ユーザの求める色は、ユーザの数だけあるといても過言で無いくらいに、好みが多様化している。したがって、過去のデータが使用できなく、全ての塗料に対して、試験を行う必要があり、大変、多くの人手と時間を要するという問題がある。
【０００３】
そこで、これらの塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能を、配合塗料の成分等に基づいて、その度合を算出する算出式（予測式）を算出し、その算出式に基づいて、製造された塗料又はサンプルとして生成された塗料の性能を予測し、合格した塗料のみを、ユーザに提供する必要が生じている。
【０００４】
性能上問題のない塗料を決定するために、例えば、塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能に関する情報を、過去の実績等に基づいて、数値化して検定する。なお、塗装性能は、肌、艶、色ムラ、タレ、ワキ、ライン適用性等に関するものであり、塗膜性能は、耐候性（太陽光に対する劣化度）、耐食性（錆、水に対する劣化度）、付着性、チッピング性、硬度、電気抵抗、光沢、耐薬品性等であり、塗料性能は、貯蔵安定性、希釈安定性、耐サーキュレーション性等である。
【０００５】
これにより、配合塗料の性能を予測し、予測した性能を検定することにより、性能上問題のない塗料を決定することが行われるので、人手と手間に関する問題が解決される。
【０００６】
しかしながら、光輝性色材（メタルフレーク、パールマイカ等）を用いた塗料の場合、見る角度により色が異なり、特に、その色ムラの数値化が困難である。
【０００７】
特許文献１に記載された「メタリツク塗膜の塗装ムラ決定方法」は、照射工程で、メタリック塗膜の被測定塗膜部表面部に、所定の入射角でビーム径が５〜１０ｍｍφであるレーザー光を照射し、受光工程で、測定塗膜部表面部からの、上記照射による反射光を受光する。これらの照射工程と受光工程とを、上記ビーム光のビーム径と同等又はそれ以下の間隔で、連続的に複数の箇所で実行し、複数の箇所で受光した反射光の強度の波形の特定の複数の波長における強度を計算し、計算した特定の複数の波長の波の強度に従って塗装ムラの程度を決定している。
【０００８】
また、特許文献２に記載された「メタリック塗装の色ムラ判定装置および評価方法」は、塗膜面に光を照射し、正反射光が入射しない角度から受光した反射光の輝度を連続的に測定するものであって、測定した輝度の平均値から一定値を越える輝度と一定値を下回る輝度の差と、一定値をを越える輝度から一定値を下回る輝度までの距離の演算により塗装表面の色ムラの程度を判定するものである。
【０００９】
【特許文献１】
特開５−２８８６９０号公報
【００１０】
【特許文献２】
特開平９−３１８４４８号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開５−２８８６９０号公報及び特開平９−３１８４４８号公報に記載された発明は、塗装された面に対して、所定の直線に存在する塗装に対して、その反射光量を測定して、色ムラの判定をするものであり、輝度のみを用いて、色ムラの判定するものであり、「色ムラ」の判定としては、精確に欠けるという問題がある。更に、線上に存在する塗膜のデータに基づいて、色ムラの判定するものであり、面全体の色ムラの判定ができないという問題がある。
【００１２】
本発明は、上記問題に鑑みなされたものであり、対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法及びこの塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００１４】
請求項１に記載された発明は、光輝材を含む塗膜の塗膜ムラを数値化する方法において、前記塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成ステップと、前記画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出ステップと、前記塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得ステップと、別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得ステップと、前記光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの算出式ステップとを有することを特徴とする。
【００１５】
請求項１に記載された発明によれば、塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成ステップと、画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出ステップと、塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得ステップと、別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得ステップと、光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの算出式ステップとを有することにより、対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法を提供することができる。
【００１６】
請求項２に記載された発明は、請求項１記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、前記画像生成ステップは、スキャナ、ＣＣＤカメラ、撮像装置によって、画像を生成することを特徴とする。
【００１７】
請求項２に記載された発明によれば、スキャナ、ＣＣＤカメラ、撮像装置によって画像を生成することができるので、塗板に適した画像の取り込みを行うことができる。
【００１８】
請求項３に記載された発明は、請求項１又は２記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、前記光輝感代用数値算出ステップは、空間周波数微分処理により、前記輝度画像を画像処理する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで画像処理された画像に対して、諧調度の総和を求める総和算出ステップとを有することを特徴とする。
【００１９】
請求項３に記載された発明によれば、光輝感代用数値算出ステップが、空間周波数微分処理により、前記輝度画像を画像処理する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで画像処理された画像に対して、諧調度の総和を求める総和算出ステップとを有するので、簡単な処理で光輝感代用数値を算出することができる。
【００２０】
請求項４に記載された発明は、請求項３記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、空間周波数微分処理は、ソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルター処理であることを特徴とする。
【００２１】
請求項４に記載された発明によれば、空間周波数微分処理は、ソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルター処理であることにより、市販のソフトを用いて、光輝感代用数値を算出することができる。
【００２２】
請求項５に記載された発明は、請求項１ないし４いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、色彩値取得ステップは、前記所定の角度の受光角におけるクロマ値、クロマ値のＦＦ値、明度、明度のＦＦ値、前記所定の角度の色相角、色相角の差の内の少なくとも一つを取得することを特徴とする。
【００２３】
請求項５に記載された発明によれば、色彩値取得ステップは、前記所定の角度の受光角におけるクロマ値、クロマ値のＦＦ値、明度、明度のＦＦ値、前記所定の角度の色相角、色相角の差の内の少なくとも一つを取得することにより、塗板に適した色彩値を用いて、ムラ値を求めることができる。
【００２４】
請求項６に記載された発明は、請求項１ないし５いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、塗膜ムラの算出式ステップは、ＱＳＡＲ解析ソフトを用いて算出することを特徴とする。
【００２５】
請求項６に記載された発明によれば、塗膜ムラの算出式ステップは、ＱＳＡＲ解析ソフトを用いて算出することにより、顧客で作成された塗板を用いることにより、顧客先に適した相関式を得ることができ、顧客先に適合した相関式を得ることができる。また、相関式を用いることにより、客先に適合したムラ値を求めることができる。
【００２６】
請求項７に記載された発明は、請求項１ないし６いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法である。
【００２７】
請求項７に記載された発明によれば、対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法を提供することができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面と共に説明する。
（塗膜ムラの算出式の作成）
塗膜ムラの算出式の作成は、図１に示されているように、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価（Ｓ１０）、光輝感代用数値の算出（Ｓ１１）、色彩値の測定（Ｓ１２）、塗膜ムラの算出式の算出（Ｓ１３）の処理が行われる。但し、光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）と、色彩値の測定処理（Ｓ１２）の順序は問わず、同時に処理してもよい。
【００２９】
塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理（Ｓ１０）では、次のように、塗膜ムラの算出式用塗板を作成する。
【００３０】
▲１▼各種光輝材、色材を用い複数の塗料を作成する。作成される塗料数が多いほど目視ムラと相関性の高い算出式が得られる。
【００３１】
▲２▼作成された塗料を用いて塗板を作成する。この際、一つの塗料について、塗装時の霧化状態を動させて、複数の塗板を作成する。
【００３２】
▲３▼作成される塗板は、ムラの目視評価が可能なサイズの塗板（３００×４００ｍｍ以上）とする。
【００３３】
また、作成された塗板に対して、ムラの目視評価を行う。
【００３４】
次の処理の光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）は、画像測定処理（Ｓ１１ａ）又は輝度の測定処理（Ｓ１１ｂ）であり、画像測定処理（Ｓ１１ａ）は、画像取り込み処理（Ｓ１１ａ１）と画像処理（Ｓ１１ａ２）を有する。
【００３５】
画像取り込み処理（Ｓ１１ａ１）は、画像取り込み用ソフト及びスキャナ、ＣＣＤカメラ、撮像装置等の画像取り込み装置を用い、塗膜ムラの算出式用塗板の作成処理と評価処理（Ｓ１０）で作成した塗板の画像を取り込む。なお、取り込んだ画像に適当なファイル名を付けて画像を保存する。
【００３６】
また、画像処理（Ｓ１１ａ２）は、画像取り込み処理（Ｓ１１ａ１）で取り込んだ画像をノイズ除去など適当な前処理後、光輝感の抽出を可能とする画像処理ソフトにより光輝材の光輝感を擬似的に抽出する。次いで、得られた画像に対して、光輝感代用数値の算出を行う。
【００３７】
なお、前処理後、光輝感の抽出を可能とする画像処理ソフトは、空間周波数微分処理を行うソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルターなどが用いられる。
【００３８】
なお、光輝感代用数値は、例えば、次のようにして求める。
【００３９】
▲１▼空間周波数微分処理が行われた画像に対して、諧調度の総和を求める総和算出を行って、その総和を光輝感代用数値とする。
【００４０】
▲２▼ノイズ除去など適当な前処理後、白の諧調度及び黒の諧調度を除いた諧調度の内の最頻度の諧調度を光輝感代用数値とする。
【００４１】
光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）は、輝度の測定処理（Ｓ１１ｂ）を用いることができる。輝度の測定（Ｓ１１ｂ）は、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理（Ｓ１０）で作成された塗板に対して、光を照射し正反射光が入射しない角度から受光した反射光の受光量から塗膜表面の輝度を連続的に測定する方法（関西ペイントエンジニアリング アルコープなど）により、光輝材の光輝感を擬似的に抽出する。
【００４２】
光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）に続いて、色彩値の測定処理（Ｓ１２）が行われる。この色彩値の測定処理（Ｓ１２）は、測色処理（Ｓ１２１）と各色彩値の算出処理（Ｓ１２２）を有する。
【００４３】
測色処理（Ｓ１２１）は、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理（Ｓ１０）で作成した塗板を、例えば、入射光角４５°、受光角１５°、２５°、４５°、７５°、１１０°を持つ変角型測色計を用いて測色する。このときの表色系は、ＣＩＥＬＡＢを使用する。
【００４４】
この測色処理（Ｓ１２１）で測色されたものに対して、各色彩値の算出処理（Ｓ１２２）を行う。なお、使用する色彩値は、例えば、１５、２５、４５、７５、１１０°のＬ＊ａ＊ｂ＊及びそれらから算出した値とする。
【００４５】
測色処理（Ｓ１２１）で測色した値を元に、次の各色彩値の算出する。
【００４６】
ａ．１５°Ｃ＊値＝（１５°（ａ＊）２＋１５°（ｂ＊）２）０．５
ｂ．２５°Ｃ＊値＝（２５°（ａ＊）２＋２５°（ｂ＊）２）０．５
ｃ．４５°Ｃ＊値＝（４５°（ａ＊）２＋４５°（ｂ＊）２）０．５
ｄ．７５°Ｃ＊値＝（７５°（ａ＊）２＋７５°（ｂ＊）２）０．５
ｅ．１１０°Ｃ＊値＝（１１０°（ａ＊）２＋１１０°（ｂ＊）２）０．５
ｆ．Ｃ＊値ＦＦ＝（１５°Ｃ＊値−１１０°Ｃ＊値）
ｇ．［１５°色相角−１１０°色相角］差＝（１５°色相角）−（１１０°色相角）
ｈ．１５°色相角
ｉ．２５°色相角
ｊ．４５°色相角
ｋ．７５°色相角
ｌ．１１０°色相角
ｍ．明度ＦＦ＝（１５°Ｌ＊値−１１０°Ｌ＊値）
なお、ａ＊、ｂ＊面を示している図２において、色相角は、存在する第１〜第４象限に対応し次のように計算される。
【００４７】
第１象限にある場合の色相角は、ｔａｎ−１（ｂ＊／ａ＊）で表される。
【００４８】
第２象限にある場合の色相角は、ｔａｎ−１（−ａ＊／ｂ＊）＋９０°で表される。
【００４９】
第３象限にある場合の色相角は、ｔａｎ−１（ｂ＊／ａ＊）＋１８０°で表される。
【００５０】
第４象限にある場合の色相角は、ｔａｎ−１（ａ＊／−ｂ＊）＋２７０°で表される。
【００５１】
色彩値の測定処理（Ｓ１２）に続いて、塗膜ムラの算出式の算出処理（Ｓ１３）が行われる。
【００５２】
色ムラは光輝感、色相など心理物理量によるため、ここでは、測定で得られる物理量と目視ムラの相関式を導く。つまり、これまでのものは、従来の技術の欄に記載されているように、光の反射強度の変化などと目視ムラの相関性の検討が行われている。しかしながら、目視ムラが物理量でなく心理物理量であるため本発明では物理量と目視ムラの相関式を求めることによりムラ測定値とムラ値の対応を図った。
【００５３】
本発明では、次のようにして、塗膜ムラの算出式を算出する。
【００５４】
▲１▼先ず、目視ムラ評価ランクをｙとし、ｙを推定するための因子をｘ１〜ｘｎとする。なお、ｘ１〜ｘｎとして、光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）で得られた光輝感代用数値、測色処理（Ｓ１２１）で得られた測色値及び各色彩値の算出処理（Ｓ１２２）で得られた色彩値を用いる。
【００５５】
▲２▼上記ｘ１〜ｘｎ、ｙの一覧表を作成する。
【００５６】
▲３▼ＱＳＡＲ解析ソフトにより、上記▲２▼の要因−結果の一覧表の解析を実施し、ｙに対して相関性が高くなる因子ｘｉを使用した数式（相関式）を得る。
【００５７】
▲４▼本相関式を用いて、塗膜ムラの数値化を行うことができる。
【００５８】
▲５▼相関式は解析に用いるデータの種類（どのような塗板を使用するか）、解析用因子の取り方によって異なるものとなる。
【００５９】
したがって、顧客先で作成された塗板を用いることにより、顧客先に適した相関式を得ることができ、顧客先に適合した相関式を得ることができる。
【００６０】
また、相関式を用いることにより、客先に適合したムラ値を求めることができる。
（相関式の適用）
作成された塗膜ムラの算出式を適用して、塗膜ムラを得る方法を説明する。
【００６１】
相関式の適用処理は、図３に示すように、サンプル塗板の作成（Ｓ２０）、光輝感代用数値の算出（Ｓ２１）、色彩値の測定（Ｓ２２）、相関式への代入とムラ値の算出（Ｓ２３）の処理が行われる。但し、光輝感代用数値の算出処理（Ｓ２１）と色彩値の測定処理（Ｓ２２）の順序は、問わず、同時に処理してもよい。
【００６２】
サンプル塗板の作成（Ｓ２０）は、数種の光輝材、顔料を使用し塗料サンプルを作成する処理である。上記塗膜ムラの算出式用塗板の作成処理（Ｓ１０）と同様の塗装条件にて塗装し塗板を作成する。
【００６３】
光輝感代用数値の算出処理（Ｓ２１）は、上記光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）と同様の方法で、光輝感代用数値を算出する。
【００６４】
次いで、色彩値の測定処理（Ｓ２２）は、上記色彩値の測定処理（Ｓ１２）と同様の方法で変角測色計を使用し色彩値を測定する。複数の測色値で得られる色彩値の計算も実施する。
【００６５】
相関式への代入とムラ値の算出処理（Ｓ２３）は、上記塗膜ムラの算出式の算出処理（Ｓ１３）で得られた相関式へ、上記光輝感代用数値の算出処理（Ｓ２１）で得られた上記光輝感代用数値及び色彩値の測定処理（Ｓ２２）で得られた色彩値を代入して、塗膜ムラ値を得る。
【００６６】
なお、本発明では、サンプル塗板を作成する代わりに、塗料の塗料配合、光輝材情報から、光輝感代用数値及び色彩値を推定し、この値を相関式に適用して、その塗料の塗板の塗膜ムラを予測することができる。
【００６７】
なお、相関式をサンプル塗板に適用したが、実際のもの（例えば、車）に適用しても良い。
【実施例】
次に、本発明の実施例について図面と共に説明する。
（Ａ．塗板の作成）
マップ作成用塗料の作成
顔料組成（ｐｗｃ）でアクリル樹脂：メラミン樹脂：ウレタン系エマルジョン比が１０部：３０部：４０部よりなる水性自動車２ｃ１ｂ用ベース塗料を約８０種作成した。図４には、その内の塗料番号が、「Ａ０２０００１」〜「Ａ０２００１０」に示されている塗料を示した。
（２）塗装
「（１） マップ作成用塗料の作成」で作成した塗料をＡＢＢ社製ベル型塗装機の
「ＡＢＢ１Ｎ１０７２Ｆ」を用いて、図５の条件で３００ｍｍ×４００ｍｍの自動車用電着、中塗り塗装を施した塗板に塗装した。８０℃×３分間のプレヒート工程後自動車用トップコートクリアーをその上に塗装し、その後１４０℃×３０分の焼き付け工程により塗板を作成した。
【００６８】
なお、この場合の塗装工程は、ベースコート２回塗りであり、１〜２回目塗装インターバルは、９０秒とした。
（Ｂ．光輝感代用数値の測定）
画像の取り込み
画像取り込みソフトとフラットベットスキャナー（Ｃａｎｏｎ社ＣａｎｏｓｃａｎＤ２４００Ｕ）を使用し、上記「Ａ．塗板の作成」で作成した塗板の画像をビットマップデータとしてパソコンへ取り込む。その際解像度は、３００ｄｐｉとし、その階調はグレースケール２５６階調とした。
（２）画像処理
画像処理ソフト（Ａｄｏｂｅ社 Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ）を使用し上記「Ｂ．（１）画像の取り込み」で取り込んだ画像のノイズの大きい両端部をカットした後、ソーベルフィルターにかけた。後処理によりエッジ検出の頻度などに基づいて数値化した。これを光輝感代用数値とした。
（Ｃ．色彩値の測定）
上記「塗板の作成」作成した塗板を変角測色計Ｘ−Ｒｉｔｅ社 ＭＡ−６８ＩＩにより測色を行った。この際の表色系はＣＩＥＬＡＢを使用した。
【００６９】
Ｘ−Ｒｉｔｅ社 ＭＡ−６８ＩＩは、多変分光測色計であり、Ｌ＊ａ＊ｂ＊、ΔＬ＊Δａ＊Δｂ＊、Ｌ＊Ｃ＊ｈ°、ΔＬ＊、ΔＣ＊、ΔＨ＊、フロップインデックス、Δフロップインデックス等を測定できる。また、この多変分光測色計は、４５°のイルミネーションを有し、１５、２５、４５、７５、１１０°での測定を可能としている。
【００７０】
これらの測色した値を元に、上記色彩値の算出処理（Ｓ１２２）に示す各色彩値を計算する。
（Ｄ．ムラの目視評価）
上記「塗板の作成」作成した塗板を目視でムラ値（これを「目視ムラ値）という」を判定した。
（Ｅ．相関式の算出）
上記「ムラの目視評価」で得た目視ムラ値を目的変数とし、上記「Ｂ．（２）画像処理」で得られた光輝感代用数値、上記「Ｃ．色彩値の測定」で得られた測色値及び色彩値をＱＳＡＲ解析ソフト（Ａｃｃｅｌｒｙｓ社Ｃｅｒｉｕｓ２）に投入して、相関式の算出を行う。
【００７１】
上記の通り作成された、多くの塗板の内、塗板ＩＤが、「Ａ０２００２３」〜「Ａ０２００３８」についての「光輝感代用数値」、「目視ムラ値」及び「色彩値」の値を図６に示す。
【００７２】
また、ＱＳＡＲにより解析された例を図７に示す。
【００７３】
図７には、１０の相関式とその相関式に寄与するパラメータとが示されている。なお、Ｘ１は受光角４５度の彩度（Ｃ＊）、Ｘ２は光輝感代用数値、Ｘ３は受光角１５度のＬ＊、Ｘ４は明度ＦＦ：（１５°Ｌ＊値−１１０°Ｌ＊値）、Ｘ５は色相角ＦＦ：（１５°色相角）−（１１０°色相角）、Ｘ６は彩度ＦＦ：（１５°Ｃ＊値−１１０°Ｃ＊値）、Ｘ７は受光角４５度の色相角であり、ｙは、目視ムラ値である。
【００７４】
解析結果より目視ムラ（目的変数）と最も相関性の高いものをムラ値算出式ｙとした。図７における一番上の次の相関式を採用した。
ｙ＝Ａ＋ｂＸ１２＋ｃＸａ２＋ｄＸ２ａ＋ｅＸ２ｂ＋ｆＸ３ａ＋ｇＸ４ａ・・・式（１）
なお、変数は、以下の通りである。
ｙ：ムラ値
Ｘ１：４５°Ｃ＊値 Ｘ２：光輝感代用数値
Ｘ３：１５°Ｌ＊値 Ｘ４：ＦＦ性（Ｌ＊値１５°−１１０°）
Ｘ１ａ＝（２．２５−Ｘ１）：但しこの値が負の時は「０」となる。
Ｘ２ａ＝（Ｘ２−９７．０）：但しこの値が負の時は「０」となる。
Ｘ２ｂ＝（Ｘ２−９０．０）：但しこの値が負の時は「０」となる。
Ｘ３ａ＝（１０３．３７−Ｘ３）：但しこの値が負の時は「０」となる。
Ｘ４ａ＝（５２．３６−Ｘ４）：但しこの値が負の時は「０」となる。
【００７５】
これによれば、Ｘ１ａは、Ｘ１が２．２５未満の場合に有効であり、Ｘ２ａは、Ｘ２が、９７を越えた場合に有効となり、Ｘ２が９０を越えた場合、Ｘ２ｂが有効となり、Ｘ３ａは、Ｘ３が１０３．３７未満の場合に有効であり、Ｘ４ａは、Ｘ４が５２．３６未満の場合に有効となる。
【００７６】
また、ａ〜ｇは定数であり、以下の通りの値である。
ａ＝３．３５９６２ ｂ＝０．０００４７４ ｃ＝０．１１３６１ ｄ＝０．０５７６４２
ｅ＝−０．０６４０９６ ｆ＝−０．００６３７６ ｇ＝０．０００７６７なお、式（１）では、目視ムラ値と本数式によるムラ値の相関係数 Ｒ＝０．８８５である。
【００７７】
なお、図８は、相関式（１）に関する目視ムラと計算ムラの相関を示す。これによれば、目視ムラと相関式（１）の計算ムラの相関とが高いので、相関式（１）は充分に使用できる相関であることが分かる。
（Ｆ．ムラ計算式の適用）
算出された式（１）を用いて、実際の塗板のムラ値を算出したので、その処理とその結果を説明する。
（１）サンプル塗料の作成
顔料組成（ＰＷＣ）が、
・アルミ顔料Ａ ５．３
・カーボンブラック顔料Ａ １．８
・有機青顔料Ａ ７．２
・合計 １４．３
の顔料組成からなりアクリル樹脂：メラミン樹脂：ウレタン系エマルジョン比が１０部：３０部：４０部よりなる水性自動車２ＣＩＢ用ベース塗料を作成した。
塗板の作成
この塗料をＡＢＢ社製ベル型塗装機の条件を図５の条件で３００ｍｍ×４００ｍｍの自動車用電着、中塗り塗装を施した塗板に塗装した。８０℃×３分間のプレヒート工程後、自動車用トップコートクリアーをその上に塗装し、その後１４０℃×３０分の焼き付け工程により塗板を作成した。
画像の取り込み
画像取り込みソフトとフラットベットスキャナーを使用し、上記「（２）塗板の作成で」作成した塗板の画像をビットマップデータとしてパソコンへ取り込んだ。その際解像度は３００ｄｐｉであり、その階調はグレースケール２５６階調とする。
画像処理
画像処理ソフト（Ａｄｏｂｅ社 Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ）を使用し、上記「（３）画像の取り込み」で取り込んだ画像のノイズの大きい両端部をカットしたのちソーベルフィルターにかけ、後処理により光輝感代用数値を得た。
色彩値の測定
上記「（２）塗板の作成」で作成した塗板を変角測色計Ｘ−Ｒｉｔｅ社 ＭＡ−６８ＩＩにより測色を行った。この際の表色系はＣＩＥＬＡＢを使用した。
【００７８】
これらの測色した値を元に、上記色彩値の算出処理（Ｓ１２２）で説明した色彩値を計算する。
【００７９】
なお、使用した塗板は、図６における塗板ＩＤが「Ａ０２００２５」の塗板である。
（６）ムラ値の算出
上記ムラ算出式（１）へ代入しムラ値を算出した。
【００８０】
なお、Ｘ１〜Ｘ４ａは、次の通りである。
Ｘ１＝４．７４ Ｘ２＝２３５ Ｘ３＝１２６．２９ Ｘ４＝１１０．２１
Ｘ１ａ＝０ Ｘ２ａ＝１３８ Ｘ２ｂ＝１４５ Ｘ３ａ＝０ Ｘ４ａ＝０
その計算結果は、次のようになった。
【００８１】
ムラ値 ｙ＝２．０３
なお、塗板ＩＤが「Ａ０２００２５」の目視ムラは、２であるので、計算結果が正しいことが理解できる。
【００８２】
これにより、計算により目視とほぼ同等のムラ値が得られた。
【００８３】
本実施例は、対象塗膜の色彩値を用いているので、カラーの塗膜の塗膜ムラの検出の精度が高いという効果を奏する。
【００８４】
【発明の効果】
上述の如く本発明によれば、対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法及びこの塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法を提供することができる。
【００８５】
【図面の簡単な説明】
【図１】塗膜ムラの算出式の作成の処理フローである。
【図２】色相角の計算を説明するための図である。
【図３】塗膜ムラの算出の処理フローである。
【図４】顔料組成（ｐｗｃ）を説明するための図である。
【図５】塗装条件を説明するための図である。
【図６】塗板の測色値及び色彩値の例を説明するための図である。
【図７】ＱＳＡＲの解析例の結果を説明するための図である。
【図８】目視ムラと計算ムラの相関を説明するための図である。
【発明の属する技術分野】
本発明は、塗膜ムラの算出式算出方法及び塗膜ムラの数値化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザの求める色を配合して塗料を提供することが行われている。その際、実際に生成された塗料に対して、例えば、塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能に関する試験を行い、その合否を決定していた。しかしながら、ユーザの求める色は、ユーザの数だけあるといても過言で無いくらいに、好みが多様化している。したがって、過去のデータが使用できなく、全ての塗料に対して、試験を行う必要があり、大変、多くの人手と時間を要するという問題がある。
【０００３】
そこで、これらの塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能を、配合塗料の成分等に基づいて、その度合を算出する算出式（予測式）を算出し、その算出式に基づいて、製造された塗料又はサンプルとして生成された塗料の性能を予測し、合格した塗料のみを、ユーザに提供する必要が生じている。
【０００４】
性能上問題のない塗料を決定するために、例えば、塗装性能、塗膜性能、塗料性能等の性能に関する情報を、過去の実績等に基づいて、数値化して検定する。なお、塗装性能は、肌、艶、色ムラ、タレ、ワキ、ライン適用性等に関するものであり、塗膜性能は、耐候性（太陽光に対する劣化度）、耐食性（錆、水に対する劣化度）、付着性、チッピング性、硬度、電気抵抗、光沢、耐薬品性等であり、塗料性能は、貯蔵安定性、希釈安定性、耐サーキュレーション性等である。
【０００５】
これにより、配合塗料の性能を予測し、予測した性能を検定することにより、性能上問題のない塗料を決定することが行われるので、人手と手間に関する問題が解決される。
【０００６】
しかしながら、光輝性色材（メタルフレーク、パールマイカ等）を用いた塗料の場合、見る角度により色が異なり、特に、その色ムラの数値化が困難である。
【０００７】
特許文献１に記載された「メタリツク塗膜の塗装ムラ決定方法」は、照射工程で、メタリック塗膜の被測定塗膜部表面部に、所定の入射角でビーム径が５〜１０ｍｍφであるレーザー光を照射し、受光工程で、測定塗膜部表面部からの、上記照射による反射光を受光する。これらの照射工程と受光工程とを、上記ビーム光のビーム径と同等又はそれ以下の間隔で、連続的に複数の箇所で実行し、複数の箇所で受光した反射光の強度の波形の特定の複数の波長における強度を計算し、計算した特定の複数の波長の波の強度に従って塗装ムラの程度を決定している。
【０００８】
また、特許文献２に記載された「メタリック塗装の色ムラ判定装置および評価方法」は、塗膜面に光を照射し、正反射光が入射しない角度から受光した反射光の輝度を連続的に測定するものであって、測定した輝度の平均値から一定値を越える輝度と一定値を下回る輝度の差と、一定値をを越える輝度から一定値を下回る輝度までの距離の演算により塗装表面の色ムラの程度を判定するものである。
【０００９】
【特許文献１】
特開５−２８８６９０号公報
【００１０】
【特許文献２】
特開平９−３１８４４８号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開５−２８８６９０号公報及び特開平９−３１８４４８号公報に記載された発明は、塗装された面に対して、所定の直線に存在する塗装に対して、その反射光量を測定して、色ムラの判定をするものであり、輝度のみを用いて、色ムラの判定するものであり、「色ムラ」の判定としては、精確に欠けるという問題がある。更に、線上に存在する塗膜のデータに基づいて、色ムラの判定するものであり、面全体の色ムラの判定ができないという問題がある。
【００１２】
本発明は、上記問題に鑑みなされたものであり、対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法及びこの塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００１４】
請求項１に記載された発明は、光輝材を含む塗膜の塗膜ムラを数値化する方法において、前記塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成ステップと、前記画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出ステップと、前記塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得ステップと、別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得ステップと、前記光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの算出式ステップとを有することを特徴とする。
【００１５】
請求項１に記載された発明によれば、塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成ステップと、画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出ステップと、塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得ステップと、別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得ステップと、光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの算出式ステップとを有することにより、対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法を提供することができる。
【００１６】
請求項２に記載された発明は、請求項１記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、前記画像生成ステップは、スキャナ、ＣＣＤカメラ、撮像装置によって、画像を生成することを特徴とする。
【００１７】
請求項２に記載された発明によれば、スキャナ、ＣＣＤカメラ、撮像装置によって画像を生成することができるので、塗板に適した画像の取り込みを行うことができる。
【００１８】
請求項３に記載された発明は、請求項１又は２記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、前記光輝感代用数値算出ステップは、空間周波数微分処理により、前記輝度画像を画像処理する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで画像処理された画像に対して、諧調度の総和を求める総和算出ステップとを有することを特徴とする。
【００１９】
請求項３に記載された発明によれば、光輝感代用数値算出ステップが、空間周波数微分処理により、前記輝度画像を画像処理する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで画像処理された画像に対して、諧調度の総和を求める総和算出ステップとを有するので、簡単な処理で光輝感代用数値を算出することができる。
【００２０】
請求項４に記載された発明は、請求項３記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、空間周波数微分処理は、ソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルター処理であることを特徴とする。
【００２１】
請求項４に記載された発明によれば、空間周波数微分処理は、ソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルター処理であることにより、市販のソフトを用いて、光輝感代用数値を算出することができる。
【００２２】
請求項５に記載された発明は、請求項１ないし４いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、色彩値取得ステップは、前記所定の角度の受光角におけるクロマ値、クロマ値のＦＦ値、明度、明度のＦＦ値、前記所定の角度の色相角、色相角の差の内の少なくとも一つを取得することを特徴とする。
【００２３】
請求項５に記載された発明によれば、色彩値取得ステップは、前記所定の角度の受光角におけるクロマ値、クロマ値のＦＦ値、明度、明度のＦＦ値、前記所定の角度の色相角、色相角の差の内の少なくとも一つを取得することにより、塗板に適した色彩値を用いて、ムラ値を求めることができる。
【００２４】
請求項６に記載された発明は、請求項１ないし５いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法において、塗膜ムラの算出式ステップは、ＱＳＡＲ解析ソフトを用いて算出することを特徴とする。
【００２５】
請求項６に記載された発明によれば、塗膜ムラの算出式ステップは、ＱＳＡＲ解析ソフトを用いて算出することにより、顧客で作成された塗板を用いることにより、顧客先に適した相関式を得ることができ、顧客先に適合した相関式を得ることができる。また、相関式を用いることにより、客先に適合したムラ値を求めることができる。
【００２６】
請求項７に記載された発明は、請求項１ないし６いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法である。
【００２７】
請求項７に記載された発明によれば、対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法を提供することができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面と共に説明する。
（塗膜ムラの算出式の作成）
塗膜ムラの算出式の作成は、図１に示されているように、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価（Ｓ１０）、光輝感代用数値の算出（Ｓ１１）、色彩値の測定（Ｓ１２）、塗膜ムラの算出式の算出（Ｓ１３）の処理が行われる。但し、光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）と、色彩値の測定処理（Ｓ１２）の順序は問わず、同時に処理してもよい。
【００２９】
塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理（Ｓ１０）では、次のように、塗膜ムラの算出式用塗板を作成する。
【００３０】
▲１▼各種光輝材、色材を用い複数の塗料を作成する。作成される塗料数が多いほど目視ムラと相関性の高い算出式が得られる。
【００３１】
▲２▼作成された塗料を用いて塗板を作成する。この際、一つの塗料について、塗装時の霧化状態を動させて、複数の塗板を作成する。
【００３２】
▲３▼作成される塗板は、ムラの目視評価が可能なサイズの塗板（３００×４００ｍｍ以上）とする。
【００３３】
また、作成された塗板に対して、ムラの目視評価を行う。
【００３４】
次の処理の光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）は、画像測定処理（Ｓ１１ａ）又は輝度の測定処理（Ｓ１１ｂ）であり、画像測定処理（Ｓ１１ａ）は、画像取り込み処理（Ｓ１１ａ１）と画像処理（Ｓ１１ａ２）を有する。
【００３５】
画像取り込み処理（Ｓ１１ａ１）は、画像取り込み用ソフト及びスキャナ、ＣＣＤカメラ、撮像装置等の画像取り込み装置を用い、塗膜ムラの算出式用塗板の作成処理と評価処理（Ｓ１０）で作成した塗板の画像を取り込む。なお、取り込んだ画像に適当なファイル名を付けて画像を保存する。
【００３６】
また、画像処理（Ｓ１１ａ２）は、画像取り込み処理（Ｓ１１ａ１）で取り込んだ画像をノイズ除去など適当な前処理後、光輝感の抽出を可能とする画像処理ソフトにより光輝材の光輝感を擬似的に抽出する。次いで、得られた画像に対して、光輝感代用数値の算出を行う。
【００３７】
なお、前処理後、光輝感の抽出を可能とする画像処理ソフトは、空間周波数微分処理を行うソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルターなどが用いられる。
【００３８】
なお、光輝感代用数値は、例えば、次のようにして求める。
【００３９】
▲１▼空間周波数微分処理が行われた画像に対して、諧調度の総和を求める総和算出を行って、その総和を光輝感代用数値とする。
【００４０】
▲２▼ノイズ除去など適当な前処理後、白の諧調度及び黒の諧調度を除いた諧調度の内の最頻度の諧調度を光輝感代用数値とする。
【００４１】
光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）は、輝度の測定処理（Ｓ１１ｂ）を用いることができる。輝度の測定（Ｓ１１ｂ）は、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理（Ｓ１０）で作成された塗板に対して、光を照射し正反射光が入射しない角度から受光した反射光の受光量から塗膜表面の輝度を連続的に測定する方法（関西ペイントエンジニアリング アルコープなど）により、光輝材の光輝感を擬似的に抽出する。
【００４２】
光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）に続いて、色彩値の測定処理（Ｓ１２）が行われる。この色彩値の測定処理（Ｓ１２）は、測色処理（Ｓ１２１）と各色彩値の算出処理（Ｓ１２２）を有する。
【００４３】
測色処理（Ｓ１２１）は、塗膜ムラの算出式用塗板の作成と評価処理（Ｓ１０）で作成した塗板を、例えば、入射光角４５°、受光角１５°、２５°、４５°、７５°、１１０°を持つ変角型測色計を用いて測色する。このときの表色系は、ＣＩＥＬＡＢを使用する。
【００４４】
この測色処理（Ｓ１２１）で測色されたものに対して、各色彩値の算出処理（Ｓ１２２）を行う。なお、使用する色彩値は、例えば、１５、２５、４５、７５、１１０°のＬ＊ａ＊ｂ＊及びそれらから算出した値とする。
【００４５】
測色処理（Ｓ１２１）で測色した値を元に、次の各色彩値の算出する。
【００４６】
ａ．１５°Ｃ＊値＝（１５°（ａ＊）２＋１５°（ｂ＊）２）０．５
ｂ．２５°Ｃ＊値＝（２５°（ａ＊）２＋２５°（ｂ＊）２）０．５
ｃ．４５°Ｃ＊値＝（４５°（ａ＊）２＋４５°（ｂ＊）２）０．５
ｄ．７５°Ｃ＊値＝（７５°（ａ＊）２＋７５°（ｂ＊）２）０．５
ｅ．１１０°Ｃ＊値＝（１１０°（ａ＊）２＋１１０°（ｂ＊）２）０．５
ｆ．Ｃ＊値ＦＦ＝（１５°Ｃ＊値−１１０°Ｃ＊値）
ｇ．［１５°色相角−１１０°色相角］差＝（１５°色相角）−（１１０°色相角）
ｈ．１５°色相角
ｉ．２５°色相角
ｊ．４５°色相角
ｋ．７５°色相角
ｌ．１１０°色相角
ｍ．明度ＦＦ＝（１５°Ｌ＊値−１１０°Ｌ＊値）
なお、ａ＊、ｂ＊面を示している図２において、色相角は、存在する第１〜第４象限に対応し次のように計算される。
【００４７】
第１象限にある場合の色相角は、ｔａｎ−１（ｂ＊／ａ＊）で表される。
【００４８】
第２象限にある場合の色相角は、ｔａｎ−１（−ａ＊／ｂ＊）＋９０°で表される。
【００４９】
第３象限にある場合の色相角は、ｔａｎ−１（ｂ＊／ａ＊）＋１８０°で表される。
【００５０】
第４象限にある場合の色相角は、ｔａｎ−１（ａ＊／−ｂ＊）＋２７０°で表される。
【００５１】
色彩値の測定処理（Ｓ１２）に続いて、塗膜ムラの算出式の算出処理（Ｓ１３）が行われる。
【００５２】
色ムラは光輝感、色相など心理物理量によるため、ここでは、測定で得られる物理量と目視ムラの相関式を導く。つまり、これまでのものは、従来の技術の欄に記載されているように、光の反射強度の変化などと目視ムラの相関性の検討が行われている。しかしながら、目視ムラが物理量でなく心理物理量であるため本発明では物理量と目視ムラの相関式を求めることによりムラ測定値とムラ値の対応を図った。
【００５３】
本発明では、次のようにして、塗膜ムラの算出式を算出する。
【００５４】
▲１▼先ず、目視ムラ評価ランクをｙとし、ｙを推定するための因子をｘ１〜ｘｎとする。なお、ｘ１〜ｘｎとして、光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）で得られた光輝感代用数値、測色処理（Ｓ１２１）で得られた測色値及び各色彩値の算出処理（Ｓ１２２）で得られた色彩値を用いる。
【００５５】
▲２▼上記ｘ１〜ｘｎ、ｙの一覧表を作成する。
【００５６】
▲３▼ＱＳＡＲ解析ソフトにより、上記▲２▼の要因−結果の一覧表の解析を実施し、ｙに対して相関性が高くなる因子ｘｉを使用した数式（相関式）を得る。
【００５７】
▲４▼本相関式を用いて、塗膜ムラの数値化を行うことができる。
【００５８】
▲５▼相関式は解析に用いるデータの種類（どのような塗板を使用するか）、解析用因子の取り方によって異なるものとなる。
【００５９】
したがって、顧客先で作成された塗板を用いることにより、顧客先に適した相関式を得ることができ、顧客先に適合した相関式を得ることができる。
【００６０】
また、相関式を用いることにより、客先に適合したムラ値を求めることができる。
（相関式の適用）
作成された塗膜ムラの算出式を適用して、塗膜ムラを得る方法を説明する。
【００６１】
相関式の適用処理は、図３に示すように、サンプル塗板の作成（Ｓ２０）、光輝感代用数値の算出（Ｓ２１）、色彩値の測定（Ｓ２２）、相関式への代入とムラ値の算出（Ｓ２３）の処理が行われる。但し、光輝感代用数値の算出処理（Ｓ２１）と色彩値の測定処理（Ｓ２２）の順序は、問わず、同時に処理してもよい。
【００６２】
サンプル塗板の作成（Ｓ２０）は、数種の光輝材、顔料を使用し塗料サンプルを作成する処理である。上記塗膜ムラの算出式用塗板の作成処理（Ｓ１０）と同様の塗装条件にて塗装し塗板を作成する。
【００６３】
光輝感代用数値の算出処理（Ｓ２１）は、上記光輝感代用数値の算出処理（Ｓ１１）と同様の方法で、光輝感代用数値を算出する。
【００６４】
次いで、色彩値の測定処理（Ｓ２２）は、上記色彩値の測定処理（Ｓ１２）と同様の方法で変角測色計を使用し色彩値を測定する。複数の測色値で得られる色彩値の計算も実施する。
【００６５】
相関式への代入とムラ値の算出処理（Ｓ２３）は、上記塗膜ムラの算出式の算出処理（Ｓ１３）で得られた相関式へ、上記光輝感代用数値の算出処理（Ｓ２１）で得られた上記光輝感代用数値及び色彩値の測定処理（Ｓ２２）で得られた色彩値を代入して、塗膜ムラ値を得る。
【００６６】
なお、本発明では、サンプル塗板を作成する代わりに、塗料の塗料配合、光輝材情報から、光輝感代用数値及び色彩値を推定し、この値を相関式に適用して、その塗料の塗板の塗膜ムラを予測することができる。
【００６７】
なお、相関式をサンプル塗板に適用したが、実際のもの（例えば、車）に適用しても良い。
【実施例】
次に、本発明の実施例について図面と共に説明する。
（Ａ．塗板の作成）
マップ作成用塗料の作成
顔料組成（ｐｗｃ）でアクリル樹脂：メラミン樹脂：ウレタン系エマルジョン比が１０部：３０部：４０部よりなる水性自動車２ｃ１ｂ用ベース塗料を約８０種作成した。図４には、その内の塗料番号が、「Ａ０２０００１」〜「Ａ０２００１０」に示されている塗料を示した。
（２）塗装
「（１） マップ作成用塗料の作成」で作成した塗料をＡＢＢ社製ベル型塗装機の
「ＡＢＢ１Ｎ１０７２Ｆ」を用いて、図５の条件で３００ｍｍ×４００ｍｍの自動車用電着、中塗り塗装を施した塗板に塗装した。８０℃×３分間のプレヒート工程後自動車用トップコートクリアーをその上に塗装し、その後１４０℃×３０分の焼き付け工程により塗板を作成した。
【００６８】
なお、この場合の塗装工程は、ベースコート２回塗りであり、１〜２回目塗装インターバルは、９０秒とした。
（Ｂ．光輝感代用数値の測定）
画像の取り込み
画像取り込みソフトとフラットベットスキャナー（Ｃａｎｏｎ社ＣａｎｏｓｃａｎＤ２４００Ｕ）を使用し、上記「Ａ．塗板の作成」で作成した塗板の画像をビットマップデータとしてパソコンへ取り込む。その際解像度は、３００ｄｐｉとし、その階調はグレースケール２５６階調とした。
（２）画像処理
画像処理ソフト（Ａｄｏｂｅ社 Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ）を使用し上記「Ｂ．（１）画像の取り込み」で取り込んだ画像のノイズの大きい両端部をカットした後、ソーベルフィルターにかけた。後処理によりエッジ検出の頻度などに基づいて数値化した。これを光輝感代用数値とした。
（Ｃ．色彩値の測定）
上記「塗板の作成」作成した塗板を変角測色計Ｘ−Ｒｉｔｅ社 ＭＡ−６８ＩＩにより測色を行った。この際の表色系はＣＩＥＬＡＢを使用した。
【００６９】
Ｘ−Ｒｉｔｅ社 ＭＡ−６８ＩＩは、多変分光測色計であり、Ｌ＊ａ＊ｂ＊、ΔＬ＊Δａ＊Δｂ＊、Ｌ＊Ｃ＊ｈ°、ΔＬ＊、ΔＣ＊、ΔＨ＊、フロップインデックス、Δフロップインデックス等を測定できる。また、この多変分光測色計は、４５°のイルミネーションを有し、１５、２５、４５、７５、１１０°での測定を可能としている。
【００７０】
これらの測色した値を元に、上記色彩値の算出処理（Ｓ１２２）に示す各色彩値を計算する。
（Ｄ．ムラの目視評価）
上記「塗板の作成」作成した塗板を目視でムラ値（これを「目視ムラ値）という」を判定した。
（Ｅ．相関式の算出）
上記「ムラの目視評価」で得た目視ムラ値を目的変数とし、上記「Ｂ．（２）画像処理」で得られた光輝感代用数値、上記「Ｃ．色彩値の測定」で得られた測色値及び色彩値をＱＳＡＲ解析ソフト（Ａｃｃｅｌｒｙｓ社Ｃｅｒｉｕｓ２）に投入して、相関式の算出を行う。
【００７１】
上記の通り作成された、多くの塗板の内、塗板ＩＤが、「Ａ０２００２３」〜「Ａ０２００３８」についての「光輝感代用数値」、「目視ムラ値」及び「色彩値」の値を図６に示す。
【００７２】
また、ＱＳＡＲにより解析された例を図７に示す。
【００７３】
図７には、１０の相関式とその相関式に寄与するパラメータとが示されている。なお、Ｘ１は受光角４５度の彩度（Ｃ＊）、Ｘ２は光輝感代用数値、Ｘ３は受光角１５度のＬ＊、Ｘ４は明度ＦＦ：（１５°Ｌ＊値−１１０°Ｌ＊値）、Ｘ５は色相角ＦＦ：（１５°色相角）−（１１０°色相角）、Ｘ６は彩度ＦＦ：（１５°Ｃ＊値−１１０°Ｃ＊値）、Ｘ７は受光角４５度の色相角であり、ｙは、目視ムラ値である。
【００７４】
解析結果より目視ムラ（目的変数）と最も相関性の高いものをムラ値算出式ｙとした。図７における一番上の次の相関式を採用した。
ｙ＝Ａ＋ｂＸ１２＋ｃＸａ２＋ｄＸ２ａ＋ｅＸ２ｂ＋ｆＸ３ａ＋ｇＸ４ａ・・・式（１）
なお、変数は、以下の通りである。
ｙ：ムラ値
Ｘ１：４５°Ｃ＊値 Ｘ２：光輝感代用数値
Ｘ３：１５°Ｌ＊値 Ｘ４：ＦＦ性（Ｌ＊値１５°−１１０°）
Ｘ１ａ＝（２．２５−Ｘ１）：但しこの値が負の時は「０」となる。
Ｘ２ａ＝（Ｘ２−９７．０）：但しこの値が負の時は「０」となる。
Ｘ２ｂ＝（Ｘ２−９０．０）：但しこの値が負の時は「０」となる。
Ｘ３ａ＝（１０３．３７−Ｘ３）：但しこの値が負の時は「０」となる。
Ｘ４ａ＝（５２．３６−Ｘ４）：但しこの値が負の時は「０」となる。
【００７５】
これによれば、Ｘ１ａは、Ｘ１が２．２５未満の場合に有効であり、Ｘ２ａは、Ｘ２が、９７を越えた場合に有効となり、Ｘ２が９０を越えた場合、Ｘ２ｂが有効となり、Ｘ３ａは、Ｘ３が１０３．３７未満の場合に有効であり、Ｘ４ａは、Ｘ４が５２．３６未満の場合に有効となる。
【００７６】
また、ａ〜ｇは定数であり、以下の通りの値である。
ａ＝３．３５９６２ ｂ＝０．０００４７４ ｃ＝０．１１３６１ ｄ＝０．０５７６４２
ｅ＝−０．０６４０９６ ｆ＝−０．００６３７６ ｇ＝０．０００７６７なお、式（１）では、目視ムラ値と本数式によるムラ値の相関係数 Ｒ＝０．８８５である。
【００７７】
なお、図８は、相関式（１）に関する目視ムラと計算ムラの相関を示す。これによれば、目視ムラと相関式（１）の計算ムラの相関とが高いので、相関式（１）は充分に使用できる相関であることが分かる。
（Ｆ．ムラ計算式の適用）
算出された式（１）を用いて、実際の塗板のムラ値を算出したので、その処理とその結果を説明する。
（１）サンプル塗料の作成
顔料組成（ＰＷＣ）が、
・アルミ顔料Ａ ５．３
・カーボンブラック顔料Ａ １．８
・有機青顔料Ａ ７．２
・合計 １４．３
の顔料組成からなりアクリル樹脂：メラミン樹脂：ウレタン系エマルジョン比が１０部：３０部：４０部よりなる水性自動車２ＣＩＢ用ベース塗料を作成した。
塗板の作成
この塗料をＡＢＢ社製ベル型塗装機の条件を図５の条件で３００ｍｍ×４００ｍｍの自動車用電着、中塗り塗装を施した塗板に塗装した。８０℃×３分間のプレヒート工程後、自動車用トップコートクリアーをその上に塗装し、その後１４０℃×３０分の焼き付け工程により塗板を作成した。
画像の取り込み
画像取り込みソフトとフラットベットスキャナーを使用し、上記「（２）塗板の作成で」作成した塗板の画像をビットマップデータとしてパソコンへ取り込んだ。その際解像度は３００ｄｐｉであり、その階調はグレースケール２５６階調とする。
画像処理
画像処理ソフト（Ａｄｏｂｅ社 Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ）を使用し、上記「（３）画像の取り込み」で取り込んだ画像のノイズの大きい両端部をカットしたのちソーベルフィルターにかけ、後処理により光輝感代用数値を得た。
色彩値の測定
上記「（２）塗板の作成」で作成した塗板を変角測色計Ｘ−Ｒｉｔｅ社 ＭＡ−６８ＩＩにより測色を行った。この際の表色系はＣＩＥＬＡＢを使用した。
【００７８】
これらの測色した値を元に、上記色彩値の算出処理（Ｓ１２２）で説明した色彩値を計算する。
【００７９】
なお、使用した塗板は、図６における塗板ＩＤが「Ａ０２００２５」の塗板である。
（６）ムラ値の算出
上記ムラ算出式（１）へ代入しムラ値を算出した。
【００８０】
なお、Ｘ１〜Ｘ４ａは、次の通りである。
Ｘ１＝４．７４ Ｘ２＝２３５ Ｘ３＝１２６．２９ Ｘ４＝１１０．２１
Ｘ１ａ＝０ Ｘ２ａ＝１３８ Ｘ２ｂ＝１４５ Ｘ３ａ＝０ Ｘ４ａ＝０
その計算結果は、次のようになった。
【００８１】
ムラ値 ｙ＝２．０３
なお、塗板ＩＤが「Ａ０２００２５」の目視ムラは、２であるので、計算結果が正しいことが理解できる。
【００８２】
これにより、計算により目視とほぼ同等のムラ値が得られた。
【００８３】
本実施例は、対象塗膜の色彩値を用いているので、カラーの塗膜の塗膜ムラの検出の精度が高いという効果を奏する。
【００８４】
【発明の効果】
上述の如く本発明によれば、対象塗膜の面のデータ及び対象塗膜の色彩値を用いて、精確な塗膜のムラの算出を行う塗膜ムラの算出式算出方法及びこの塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法を提供することができる。
【００８５】
【図面の簡単な説明】
【図１】塗膜ムラの算出式の作成の処理フローである。
【図２】色相角の計算を説明するための図である。
【図３】塗膜ムラの算出の処理フローである。
【図４】顔料組成（ｐｗｃ）を説明するための図である。
【図５】塗装条件を説明するための図である。
【図６】塗板の測色値及び色彩値の例を説明するための図である。
【図７】ＱＳＡＲの解析例の結果を説明するための図である。
【図８】目視ムラと計算ムラの相関を説明するための図である。
Claims (7)
- 光輝材を含む塗膜の塗膜ムラを数値化する方法において、
前記塗膜に光を照射して、その反射光に基づき、塗膜面の輝度画像を生成する画像生成ステップと、
前記画像生成ステップで生成された輝度画像から、その輝度画像の特徴を表す光輝感代用数値を算出する光輝感代用数値算出ステップと、
前記塗膜に係る別途計測された入射光に対し所定の角度の受光角において得られる色彩値を取得する色彩値取得ステップと、
別途評価された前記塗膜に係る塗膜ムラの評価数値を取得する評価数値取得ステップと、
前記光輝感代用数値算出ステップで算出された光輝感代用数値と、色彩値取得ステップで取得された色彩値と、評価数値取得ステップで取得された評価数値とに基づいて、塗膜ムラの算出式を導出する塗膜ムラの算出式ステップと
を有することを特徴とする塗膜ムラの算出式算出方法。 - 前記画像生成ステップは、スキャナ、ＣＣＤカメラ、撮像装置によって、画像を生成することを特徴とする請求項１記載の塗膜ムラの算出式算出方法。
- 前記光輝感代用数値算出ステップは、
空間周波数微分処理により、前記輝度画像を画像処理する画像処理ステップと、
前記画像処理ステップで画像処理された画像に対して、諧調度の総和を求める総和算出ステップと、
を有することを特徴とする請求項１又は２記載の塗膜ムラの算出式算出方法。 - 空間周波数微分処理は、ソーベルフィルター、ロバーツフィルター又はラプラシアンフィルター処理であることを特徴とする請求項３記載の塗膜ムラの算出式算出方法。
- 色彩値取得ステップは、
前記所定の角度の受光角におけるクロマ値、クロマ値のＦＦ値、明度、明度のＦＦ値、前記所定の角度の色相角、色相角の差の内の少なくとも一つを取得することを特徴とする請求項１ないし４いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法。 - 塗膜ムラの算出式ステップは、ＱＳＡＲ解析ソフトを用いて、算出することを特徴とする請求項１ないし５いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法。
- 請求項１ないし６いずれか一項記載の塗膜ムラの算出式算出方法により算出された塗膜ムラの算出式に基づいて、塗膜ムラを数値化する塗膜ムラの数値化方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005075961A1 (ja) * | 2004-02-03 | 2005-08-18 | Kansai Paint Co., Ltd. | 光輝感評価方法および光輝感評価装置 |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4391121B2 (ja) * | 2003-04-30 | 2009-12-24 | 日本ペイント株式会社 | 塗膜ムラの予測方法、塗膜ムラ予測プログラム、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体及び塗膜ムラ予測装置 |
| DE102008022013A1 (de) * | 2008-05-02 | 2009-11-12 | Basf Coatings Ag | Verfahren zur Messung der Wolkigkeit von Lackierungen auf Prüftafeln |
| DE102009050075B4 (de) * | 2009-10-20 | 2014-10-30 | Basf Coatings Gmbh | Verfahren zur Messung der Wolkigkeit von Lackierungen auf Prüftafeln |
| JP5696521B2 (ja) * | 2011-02-18 | 2015-04-08 | セイコーエプソン株式会社 | 記録装置及びカラーサンプル表 |
| JP5867268B2 (ja) | 2011-06-21 | 2016-02-24 | ソニー株式会社 | むら検査装置およびむら検査方法 |
| US9758884B2 (en) * | 2012-02-16 | 2017-09-12 | Stacey Hingley | Color control of trivalent chromium deposits |
| WO2013160243A1 (de) * | 2012-04-24 | 2013-10-31 | Basf Coatings Gmbh | Hdr-bilder als grundlage für die effektcharakterisierung |
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| US9200999B2 (en) * | 2013-09-11 | 2015-12-01 | GM Global Technology Operations LLC | Method and system for characterizing color variation of a surface |
| WO2020002245A1 (de) * | 2018-06-25 | 2020-01-02 | Basf Coatings Gmbh | Verfahren zur bestimmung der tropfengrössenverteilung während der zerstäubung und darauf basierendes screening-verfahren bei der lackentwicklung |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS613016A (ja) * | 1984-06-16 | 1986-01-09 | Toyo Alum Kk | メタリツク塗膜の色調測定方法および色調測定装置 |
| JPH05288690A (ja) * | 1992-04-10 | 1993-11-02 | Kansai Paint Co Ltd | メタリツク塗膜の塗装ムラ決定方法 |
| JPH09318448A (ja) * | 1996-05-27 | 1997-12-12 | Nissan Motor Co Ltd | メタリック塗装の色ムラ判定装置および評価方法 |
| JPH10318841A (ja) * | 1997-05-14 | 1998-12-04 | Nissan Motor Co Ltd | メタリック塗装の色むら判定方法及びその装置 |
| JP3737644B2 (ja) * | 1999-04-16 | 2006-01-18 | 関西ペイント株式会社 | 塗膜の光輝感定量評価方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005075961A1 (ja) * | 2004-02-03 | 2005-08-18 | Kansai Paint Co., Ltd. | 光輝感評価方法および光輝感評価装置 |
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