JP2008014907A - Surface evaluation device and painting sample - Google Patents
Surface evaluation device and painting sample Download PDFInfo
- Publication number
- JP2008014907A JP2008014907A JP2006189237A JP2006189237A JP2008014907A JP 2008014907 A JP2008014907 A JP 2008014907A JP 2006189237 A JP2006189237 A JP 2006189237A JP 2006189237 A JP2006189237 A JP 2006189237A JP 2008014907 A JP2008014907 A JP 2008014907A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image data
- evaluation
- luminance image
- painted surface
- painted
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Images
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
Description
この発明は表面評価装置及び塗装標本に関する。 The present invention relates to a surface evaluation apparatus and a coated specimen.
従来、凹凸を有する塗装表面の評価方法として下記特許公報に記載されたものが知られている。 Conventionally, what was described in the following patent gazette is known as an evaluation method of the coating surface which has an unevenness | corrugation.
この評価方法では、まず、凹凸を有する塗装表面に斜めから光を照射し、その塗装表面をカメラで撮影する。次に、カメラから出力された画像データに基づいて濃淡のヒストグラムを求める。その後、ヒストグラムの半値幅を算出し、この半値幅に基づいて塗装表面の評価を行なう。
しかし、上記評価方法には紛体密度に基づいて表面状態を評価しているので、部分的に紛体が集まっているような場合には正確な評価を行なうことができないという問題がある。 However, since the surface condition is evaluated based on the powder density in the above evaluation method, there is a problem that an accurate evaluation cannot be performed when the powder is partially collected.
この発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その課題は塗装表面を正確に評価することができる表面評価装置及び塗装標本を提供することである。 The present invention has been made in view of such circumstances, and a problem thereof is to provide a surface evaluation apparatus and a coating specimen that can accurately evaluate a coating surface.
上記課題を解決するため請求項1記載の発明は、被測定物の塗装表面に斜め方向から光を照射する照射手段と、この照射手段によって光が照射された前記塗装表面の輝度画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データ取得手段によって取得された前記輝度画像データを二値化して前記塗装表面の単位面積当たりの凹部の数量を算出し、その数量に基づいて前記表面の状態を評価する演算評価手段とを備えることを特徴とする。
In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to
請求項2に記載の発明は、請求項1記載の表面評価装置において、前記演算評価手段は、前記輝度画像データを二値化する前に、前記輝度画像データのシェーディング補正を行うことを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the surface evaluation apparatus according to the first aspect, the calculation evaluation unit performs shading correction of the luminance image data before binarizing the luminance image data. To do.
請求項3に記載の発明は、請求項1記載の表面評価装置において、前記演算評価手段は、前記輝度画像データを二値化する前に、前記輝度画像データに基づいて前記輝度画像データのコントラストを強調する処理を行うことを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the surface evaluation apparatus according to the first aspect, the arithmetic evaluation unit is configured to contrast the luminance image data based on the luminance image data before binarizing the luminance image data. It is characterized in that processing for emphasizing is performed.
請求項4に記載の発明は、請求項1〜3のいずれか1項記載の表面評価装置において、前記演算評価手段によって取得された評価結果を製造工程で目視検査のために表示する表示手段を備えていることを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, in the surface evaluation apparatus according to any one of the first to third aspects, display means for displaying the evaluation result acquired by the arithmetic evaluation means for visual inspection in a manufacturing process. It is characterized by having.
請求項5に記載の発明は、各々の塗装表面の画像データから計測された単位面積当たりの凹部の数量が把握されている複数の塗装物品からなり、前記複数の塗装物品に、同じ塗装色を呈しかつそれぞれ異なる数量の前記凹部が前記塗装表面に形成されていることを特徴とする塗装標本である。
The invention according to
この発明によれば、塗装表面を正確に評価することができる。 According to this invention, the coating surface can be accurately evaluated.
以下、この発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1はこの発明の一実施形態に係る表面評価装置を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a surface evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention.
この表面評価装置は画像取得装置(画像データ取得手段)10と演算評価装置(演算評価手段)20と照明装置(照明手段)30とを備えている。 The surface evaluation apparatus includes an image acquisition device (image data acquisition means) 10, a calculation evaluation device (calculation evaluation means) 20, and an illumination device (illumination means) 30.
照明装置30は被測定物5の塗装表面に対して斜め上方から光を照射する。
The
画像取得装置10としては例えば4〜0.8倍までの倍率の対物レンズ11を有する光学顕微鏡がある。画像取得装置10で被測定物5の塗装表面を上方から観察することができる。
An example of the
画像取得装置10はCCDカメラ(図示せず)を備え、対物レンズ11等の光学系を介して被測定物5の塗装表面を撮像し、輝度画像データを取得することができる。
The
CCDカメラは2560×1920ピクセルの画素数を有し、輝度画像データが1ピクセルに対して256ビットの階調で取得される。 The CCD camera has a pixel number of 2560 × 1920 pixels, and luminance image data is acquired with a gradation of 256 bits per pixel.
画像入力装置10は照射装置30によって照射された被測定物5の塗装表面の輝度データを取得することができる。
The
画像解析装置20では、画像入力装置10で取得された輝度画像データがアナログデジタル変換回路でアナログ信号からデジタル信号に変換され、これがメモリ21に記憶される。画像解析装置20としては例えばパーソナルコンピュータが用いられる。
In the
画像解析装置20では、メモリ21に記憶された輝度画像データを二値化して、被測定物5の塗装表面の単位当たりの凹部5a(図3、4参照)の数量が図示しないCPUによって算出され、算出された数量に基づいて被測定物5の塗装表面の評価が行なわれる。
In the
次に、凹部5aの算出方法を説明する。
Next, a method for calculating the
図2は凹部の算出方法を説明するためのフローチャート、図3は画像取得装置で撮像された画像解析前の塗装表面の輝度画像データを示す図、図4は画像解析後の塗装表面の輝度画像データを示す図である。 FIG. 2 is a flowchart for explaining a method for calculating a concave portion, FIG. 3 is a diagram showing luminance image data of a painted surface before image analysis captured by the image acquisition device, and FIG. 4 is a luminance image of the painted surface after image analysis. It is a figure which shows data.
まず、被測定物5の塗装表面を画像取得装置10で撮像し、輝度画像データを得る(図3参照)(S1)。
First, the painted surface of the
次に、得られた輝度画像データに対してシェーディング補正を行な、照明ムラを除去する(S2)。シェーディング補正は次のように行われる。まず、輝度画像データに対して100×100マスクフィルタを用いて平均化処理を行なう。次に、その輝度画像データの値(輝度値)をピクセル毎に原輝度画像データの値から除算し、128を加算する。その結果、各ピクセルの輝度値の中心が128となる。 Next, shading correction is performed on the obtained luminance image data to remove illumination unevenness (S2). Shading correction is performed as follows. First, the luminance image data is averaged using a 100 × 100 mask filter. Next, the value of the luminance image data (luminance value) is divided from the value of the original luminance image data for each pixel, and 128 is added. As a result, the center of the luminance value of each pixel is 128.
その後、コントラストの差を強調するように輝度画像データのコントラストを大きくする(図4参照)(S3)。 Thereafter, the contrast of the luminance image data is increased so as to emphasize the difference in contrast (see FIG. 4) (S3).
次に、輝度画像データの閾値を40として二値化を行い、閾値40以下の輝度画像データを凹部5aとみなして単位面積当たりの凹部5aの個数を算出する(S4)。
Next, binarization is performed by setting the threshold value of the luminance image data to 40, and the luminance image data having the threshold value of 40 or less is regarded as the
次に、目視による塗装表面の官能評価の結果とこの実施形態によって得られた定量評価の結果とを対比して表1に示す。 Next, Table 1 shows a comparison between the result of sensory evaluation of the painted surface visually and the result of quantitative evaluation obtained by this embodiment.
表1から目視による官能評価とこの実施形態による評価との間に相関関係があることがわかる。 It can be seen from Table 1 that there is a correlation between visual sensory evaluation and evaluation according to this embodiment.
したがって、この表1を用いて被測定物5の塗装表面の良否判定を定量的に行うことができる。
Therefore, it is possible to quantitatively determine the quality of the painted surface of the
なお、評価結果は表示装置25に表示される。
The evaluation result is displayed on the
また、製造工程中で塗装表面の評価をより容易に行うため、予め同一色で本実施形態の表面評価装置で凹部の数量を計測した際、異なる数値を呈した塗装物品を複数用意するとよい。これらを標本として使用することで、製造された物品と標本とを見比べ、どの標本に近いかによって、製造された物品の塗装評価判定をすることで、検査員の熟練度によらず、正しい品質評価を得ることが可能になる。 Further, in order to more easily evaluate the coated surface during the manufacturing process, it is preferable to prepare a plurality of coated articles having different numerical values when the number of the concave portions is previously measured with the same color by the surface evaluation apparatus of the present embodiment. By using these as specimens, the manufactured article is compared with the specimen, and the coating evaluation of the manufactured article is made according to which specimen is close, so that the correct quality can be obtained regardless of the skill level of the inspector. An evaluation can be obtained.
更に、標本を構成する塗装物品としては、熟練の検査員が合否判定を行った塗装物品について、それぞれ本実施形態の表面評価装置で単位面積当たりの凹部の個数を計測しておき、単位面積当たりに対する凹部の個数を基準に合否判定基準を決定しておく。そして、凹部の個数が変わるように塗装条件を変えて、単位面積の凹部の個数がそれぞれ異なる複数の塗装物品を用意し、かつその塗装物品に対し合否判定結果を付しておく。これを標本とする。 Furthermore, as the coated article constituting the specimen, the number of concave portions per unit area is measured with the surface evaluation apparatus of the present embodiment for each coated article for which a skilled inspector has made a pass / fail determination. A pass / fail criterion is determined based on the number of recesses relative to. Then, the coating conditions are changed so that the number of recesses changes, and a plurality of coated articles having different numbers of recesses of unit area are prepared, and a pass / fail judgment result is attached to the coated article. This is a sample.
そして、検査員は合否判定結果が付されている標本と製造された物品とを見比べて、どの塗装物品に近いかによって、製造された物品の塗装状態の合否判定を行う。 Then, the inspector compares the specimen with the pass / fail judgment result with the manufactured article, and makes a pass / fail judgment on the coating state of the manufactured article depending on which coated article is near.
この実施形態によれば、塗装表面の輝度画像データを二値化して塗装表面の単位面積当たりの凹部5aの個数を算出して塗装表面の状態を評価するので、塗装表面の状態を正確に評価することができる。また、シェーディング補正、コントラストの差を強調する処理二値化し易くなり、ひいてはより正確に評価することができる。更に、被測定物5の塗装表面の良否判定を定量的に行うことができるので、目視検査を容易にすることができる。
According to this embodiment, since the brightness image data of the paint surface is binarized and the number of
5:被測定物、5a:凹部、10:画像取得装置(画像データ取得手段)、20:演算評価装置(演算評価手段)、30:照明装置(照明手段)。 5: measurement object, 5a: recess, 10: image acquisition device (image data acquisition means), 20: calculation evaluation device (calculation evaluation means), 30: illumination device (illumination means).
Claims (5)
この照射手段によって光が照射された前記塗装表面の輝度画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データ取得手段によって取得された前記輝度画像データを二値化して前記塗装表面の単位面積当たりの凹部の数量を算出し、その数量に基づいて前記表面の状態を評価する演算評価手段と
を備えることを特徴とする表面評価装置。 Irradiation means for irradiating light on the painted surface of the object to be measured from an oblique direction;
Image data acquisition means for acquiring luminance image data of the painted surface irradiated with light by the irradiation means;
A calculation evaluation unit that binarizes the luminance image data acquired by the image data acquisition unit, calculates the number of recesses per unit area of the coating surface, and evaluates the state of the surface based on the number; A surface evaluation apparatus comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006189237A JP2008014907A (en) | 2006-07-10 | 2006-07-10 | Surface evaluation device and painting sample |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006189237A JP2008014907A (en) | 2006-07-10 | 2006-07-10 | Surface evaluation device and painting sample |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008014907A true JP2008014907A (en) | 2008-01-24 |
Family
ID=39072050
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006189237A Withdrawn JP2008014907A (en) | 2006-07-10 | 2006-07-10 | Surface evaluation device and painting sample |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2008014907A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103292749A (en) * | 2013-06-08 | 2013-09-11 | 重庆交通大学 | Method for detecting road surface macrostructure distribution by utilizing digital picture processing technology |
JP2018124147A (en) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | 大王製紙株式会社 | Evaluation method of hygiene thin paper and hygiene thin paper |
-
2006
- 2006-07-10 JP JP2006189237A patent/JP2008014907A/en not_active Withdrawn
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103292749A (en) * | 2013-06-08 | 2013-09-11 | 重庆交通大学 | Method for detecting road surface macrostructure distribution by utilizing digital picture processing technology |
JP2018124147A (en) * | 2017-01-31 | 2018-08-09 | 大王製紙株式会社 | Evaluation method of hygiene thin paper and hygiene thin paper |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6425755B2 (en) | Foreign substance inspection method of substrate | |
JP4150390B2 (en) | Appearance inspection method and appearance inspection apparatus | |
US7561751B2 (en) | Image processing method | |
KR101146081B1 (en) | Detection of macro-defects using micro-inspection inputs | |
JP4279833B2 (en) | Appearance inspection method and appearance inspection apparatus | |
JP2008267943A (en) | Crack detecting method | |
JP4244046B2 (en) | Image processing method and image processing apparatus | |
KR101862310B1 (en) | Apparatus and Method for Detecting Mura Defects | |
JP2007333579A (en) | Inspection method and system for honeycomb structure | |
JP2008014907A (en) | Surface evaluation device and painting sample | |
JP7098111B2 (en) | Surface inspection equipment and surface inspection method | |
JP5181912B2 (en) | Surface defect inspection method, surface defect inspection apparatus, steel sheet manufacturing method, and steel sheet manufacturing apparatus | |
JP2007081513A (en) | Blot defect detecting method for solid-state imaging element | |
JP2004170374A (en) | Apparatus and method for detecting surface defect | |
TWI493177B (en) | Method of detecting defect on optical film with periodic structure and device thereof | |
JP2000329699A (en) | Method and apparatus for inspection of defect | |
JP5167674B2 (en) | Evaluation method of paint pattern | |
WO2020130786A1 (en) | A method of analyzing visual inspection image of a substrate for corrosion determination | |
JP2005165482A (en) | Defect detecting method | |
JP2001235319A (en) | Shading correcting apparatus and shading correcting method, and surface inspection apparatus | |
JP2638121B2 (en) | Surface defect inspection equipment | |
JPH0337564A (en) | Automatic magnetic-particle examination apparatus | |
JP2988059B2 (en) | Circular container inner surface inspection device | |
JP5402182B2 (en) | Appearance inspection method and appearance inspection apparatus | |
JP5135899B2 (en) | Periodic pattern unevenness inspection method and unevenness inspection apparatus |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20091006 |