JP2008246347A - メタリック塗装数値化方法および数値化装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】メタリック塗装数値化装置は、標準的試料又は評価対象の試料のメタリック塗装面を拡大する顕微鏡、拡大されたミクロ画像を撮像する顕微鏡デジタルカメラ、ミクロ画像から第1の特徴量を抽出するミクロ画像解析手段41、標準的試料の第1の特徴量を記憶するデータベース(記憶手段40)、データベースに記憶された第1の特徴量と評価対象の試料から抽出された第1の特徴量とを比較して、評価対象の試料を判別する判別手段43を備える。第1の特徴量としては、メタリック塗装中の金属光沢の微小片であるフレークのサイズ、フレークの密度、フレークの浮き沈みの度合いを示す評価値、及びフレークの表面状態を示す評価値のうちの少なくとも1つが採用される。
【選択図】 図2
Description
(a)高輝度部分の前記閾値以上の領域における明るさ
(b)高輝度部分の面積
(c)高輝度部分の前記閾値以上の領域における明るさと高輝度部分の面積との積分値
また、本発明は、メタリック塗装の判別精度を向上させることができるメタリック塗装数値化方法および数値化装置を提供することを目的とする。
また、本発明のメタリック塗装数値化方法の1構成例は、さらに、評価対象の試料のメタリック塗装面を顕微鏡によって拡大し、この顕微鏡によって拡大された画像を撮像する第1の評価対象試料撮像手順と、この第1の評価対象試料撮像手順によって取り込まれたミクロ画像から第1の特徴量を抽出する評価対象試料のミクロ画像解析手順と、前記第1のデータベースに登録された第1の特徴量と前記評価対象試料のミクロ画像解析手順によって抽出された第1の特徴量とを比較することにより、前記評価対象の試料を判別する判別手順とを備えるものである。
また、本発明のメタリック塗装数値化方法の1構成例は、さらに、標準的試料のメタリック塗装面を前記第1の撮像手順よりも低い倍率で撮像する第2の標準的試料撮像手順と、この第2の標準的試料撮像手順によって取り込まれたマクロ画像からテキスチャ解析手法によって第2の特徴量を抽出する標準的試料のマクロ画像解析手順と、前記第2の特徴量を第2のデータベースに登録する第2のデータベース登録手順とを備えるものである。
また、本発明のメタリック塗装数値化方法の1構成例は、さらに、前記評価対象の試料のメタリック塗装面を前記第1の撮像手順よりも低い倍率で撮像する第2の評価対象試料撮像手順と、この第2の評価対象試料撮像手順によって取り込まれたマクロ画像からテキスチャ解析手法によって第2の特徴量を抽出する評価対象試料のマクロ画像解析手順とを備え、前記判別手順は、前記第1の特徴量に基づく判別が不十分な場合に、前記第2のデータベースに登録された第2の特徴量と前記評価対象試料のマクロ画像解析手順によって抽出された第2の特徴量とを比較することにより、前記評価対象の試料を判別する手順を含むものである。
また、本発明のメタリック塗装数値化方法の1構成例において、前記第1の特徴量は、メタリック塗装中の金属光沢の微小片であるフレークのサイズ、前記フレークの密度、前記フレークの浮き沈みの度合い、及び前記フレークの表面状態を示す評価値のうちの少なくとも1つである。
また、本発明のメタリック塗装数値化方法の1構成例において、前記第2の特徴量は、コントラスト値である。
また、本発明のメタリック塗装数値化装置の1構成例は、さらに、評価対象の試料を判別する判別手段を備え、前記顕微鏡は、前記評価対象の試料のメタリック塗装面を拡大し、前記第1の撮像手段は、この顕微鏡によって拡大された画像を撮像し、前記ミクロ画像解析手段は、この第1の撮像手段によって取り込まれたミクロ画像から第1の特徴量を抽出し、前記判別手段は、前記第1のデータベースに記憶された第1の特徴量と前記評価対象の試料のミクロ画像から抽出された第1の特徴量とを比較することにより、前記評価対象の試料を判別するものである。
また、本発明のメタリック塗装数値化装置の1構成例は、さらに、標準的試料のメタリック塗装面を前記顕微鏡と第1の撮像手段による倍率よりも低い倍率で撮像する第2の撮像手段と、この第2の撮像手段によって取り込まれたマクロ画像からテキスチャ解析手法によって第2の特徴量を抽出するマクロ画像解析手段と、前記第2の特徴量を記憶する第2のデータベースとを備えるものである。
また、本発明のメタリック塗装数値化装置の1構成例において、前記第2の撮像手段は、前記評価対象の試料のメタリック塗装面を前記顕微鏡と第1の撮像手段による倍率よりも低い倍率で撮像し、前記マクロ画像解析手段は、この第2の撮像手段によって取り込まれたマクロ画像からテキスチャ解析手法によって第2の特徴量を抽出し、前記判別手段は、前記第1の特徴量に基づく判別が不十分な場合に、前記第2のデータベースに記憶された第2の特徴量と前記評価対象の試料のマクロ画像から抽出された第2の特徴量とを比較することにより、前記評価対象の試料を判別するものである。
メタリック塗装数値化装置は、標準的試料又は評価対象の試料のメタリック塗装面を拡大する顕微鏡1と、この顕微鏡1によって拡大された画像を撮像する第1の撮像手段となる顕微鏡デジタルカメラ2と、標準的試料又は評価対象の試料のメタリック塗装面を顕微鏡1と顕微鏡デジタルカメラ2による倍率よりも低い倍率でより広大な領域にわたって撮像する第2の撮像手段となるデジタルカメラ3と、顕微鏡デジタルカメラ2によって取り込まれた画像とデジタルカメラ3によって取り込まれた画像とを処理して、標準的試料又は評価対象の試料の外観を数値化し、評価対象の試料を判別する画像処理装置4と、画像処理装置4の判別結果を表示する表示装置5とを有する。なお、デジタルカメラ3として、スキャナを使用してもよい。
本実施の形態では、画像取込処理として、顕微鏡1と顕微鏡デジタルカメラ2とを用いてメタリック塗装面の微小領域を拡大撮影してミクロ画像として取り込む処理と、デジタルカメラ3を用いてメタリック塗装面のより広大な領域を撮影してマクロ画像として取り込む処理の2つを行う。
画像処理装置4の記憶手段40は、顕微鏡デジタルカメラ2から出力されたミクロ画像データとデジタルカメラ3から出力されたマクロ画像データを記憶する。以上で、画像取込処理が終了する。
本実施の形態では、画像解析処理として、ミクロ画像から第1の特徴量を抽出するミクロ画像解析と、マクロ画像から第2の特徴量を抽出するマクロ画像解析を行う。
図2におけるミクロ画像解析手段41のフレークサイズ抽出手段410は、ミクロ画像からフレーク1個のサイズ(正確にはフレーク1個に近いと考えられる領域の画素数)を特徴量として抽出する(図4ステップS10)。図5はフレークサイズ抽出手段410の動作を示すフローチャートである。
また、フレークサイズ抽出手段410は、ステップS101で作成した2枚のミクロ画像のうちの他の1枚からエッジを検出する(ステップS104)。ここでは、8ビットの画像に対してエッジ検出閾値として例えば75を設定し、ソーベル(Sobel)フィルタを用いてエッジを検出した。
フレークサイズ抽出手段410は、倍率1000倍のミクロ画像から複数箇所(例えば20箇所)の領域をランダムに選択し、各選択領域についてステップS100〜S105の処理をそれぞれ行う。
最初に、フレーク密度抽出手段411は、記憶手段40に記憶されている倍率100倍のミクロ画像をフルカラーから8ビット(0〜255)のグレイレベルに変換し(ステップS200)、変換後の画像から所定の閾値(例えば75)以上の画素を検出する(ステップS201)。
最初に、フレーク浮き沈み抽出手段412は、記憶手段40に記憶されている倍率1000倍の浅焦点ミクロ画像と深焦点ミクロ画像の2枚の画像から、ソーベルフィルタを用いてそれぞれエッジを検出する(図11ステップS300)。
フレーク浮き沈み抽出手段412は、浅焦点ミクロ画像から複数箇所(例えば5箇所)の領域をランダムに選択すると共に、この選択領域と同じ位置の領域を深焦点ミクロ画像から複数箇所選択し、浅焦点ミクロ画像と深焦点ミクロ画像の同じ位置の選択領域毎にステップS300〜S302の処理を行う。
フレーク表面状態抽出手段413は、倍率1000倍のノマルスキー微分干渉画像から複数箇所(例えば5箇所)の領域をランダムに選択し、各選択領域についてステップS400〜S408の処理をそれぞれ行う。
本実施の形態では、マクロ画像から第2の特徴量を抽出するマクロ画像解析として、GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)法を用いたテキスチャ解析を行う。なお、以下の説明では単に「GLCM」と表記する場合は行列を指し、「GLCM法」と表記する場合は手法全体のことを指すものとする。
そして、マクロ画像解析手段42は、以下の式(2)により特徴量を算出する。
マクロ画像解析手段42は、3箇所の選択領域についてそれぞれステップS500〜S504の処理が終了した後(ステップS505においてYES)、各選択領域からステップS504の処理で算出した特徴量の平均値を最終的な特徴量とする(ステップS506)。以上で、マクロ画像解析手段42の処理が終了する。
次に、図31の結果を踏まえて、本実施の形態の画像処理装置4の判別手段43の動作を説明する。判別手段43は、記憶手段40に予め記憶されているデータベースを参照して、評価対象となる試料を判別する(図3ステップS3)。
第1のデータベースの構造は、表10に示した構造と同様である。すなわち、予めメタリック塗装の代表的な標準的試料を顕微鏡デジタルカメラ2で撮像して、この顕微鏡デジタルカメラ2によって取り込まれたミクロ画像からミクロ画像解析手段41の処理結果を求めておき、このミクロ画像解析手段41の処理結果を判別用の判断基準として第1のデータベースに標準的試料毎に登録しておく。
第2のデータベースには、予めコントラスト値を試料毎に登録しておけばよい。すなわち、予めメタリック塗装の代表的な標準的試料をデジタルカメラ3で撮像して、このデジタルカメラ3によって取り込まれたマクロ画像からマクロ画像解析手段42の処理結果を求めておき、このマクロ画像解析手段42の処理結果を判別用の判断基準として第2のデータベースに標準的試料毎に登録しておく。なお、デジタルカメラ3として、スキャナを使用してもよい。
そして、判別手段43は、試料の判別結果(試料番号や試料名)を表示装置5に表示させる(図3ステップS4)。
また、本実施の形態では、メタリック塗装の光輝感や粒子感の数値化について説明しているが、メタリック塗装の色についても色相や彩度、明度あるいはそれ以外のパラメータを用いて数値化することができる。この色の数値化については、既存の測色手法により数値化できるので、説明は省略する。
Claims (12)
- 標準的試料のメタリック塗装面を顕微鏡によって拡大し、この顕微鏡によって拡大された画像を撮像する第1の標準的試料撮像手順と、
この第1の標準的試料撮像手順によって取り込まれたミクロ画像から第1の特徴量を抽出する標準的試料のミクロ画像解析手順と、
前記第1の特徴量を第1のデータベースに登録する第1のデータベース登録手順とを備えることを特徴とするメタリック塗装数値化方法。 - 請求項1記載のメタリック塗装数値化方法において、
さらに、評価対象の試料のメタリック塗装面を顕微鏡によって拡大し、この顕微鏡によって拡大された画像を撮像する第1の評価対象試料撮像手順と、
この第1の評価対象試料撮像手順によって取り込まれたミクロ画像から第1の特徴量を抽出する評価対象試料のミクロ画像解析手順と、
前記第1のデータベースに登録された第1の特徴量と前記評価対象試料のミクロ画像解析手順によって抽出された第1の特徴量とを比較することにより、前記評価対象の試料を判別する判別手順とを備えることを特徴とするメタリック塗装数値化方法。 - 請求項2記載のメタリック塗装数値化方法において、
さらに、標準的試料のメタリック塗装面を前記第1の撮像手順よりも低い倍率で撮像する第2の標準的試料撮像手順と、
この第2の標準的試料撮像手順によって取り込まれたマクロ画像からテキスチャ解析手法によって第2の特徴量を抽出する標準的試料のマクロ画像解析手順と、
前記第2の特徴量を第2のデータベースに登録する第2のデータベース登録手順とを備えることを特徴とするメタリック塗装数値化方法。 - 請求項3記載のメタリック塗装数値化方法において、
さらに、前記評価対象の試料のメタリック塗装面を前記第1の撮像手順よりも低い倍率で撮像する第2の評価対象試料撮像手順と、
この第2の評価対象試料撮像手順によって取り込まれたマクロ画像からテキスチャ解析手法によって第2の特徴量を抽出する評価対象試料のマクロ画像解析手順とを備え、
前記判別手順は、前記第1の特徴量に基づく判別が不十分な場合に、前記第2のデータベースに登録された第2の特徴量と前記評価対象試料のマクロ画像解析手順によって抽出された第2の特徴量とを比較することにより、前記評価対象の試料を判別する手順を含むことを特徴とするメタリック塗装数値化方法。 - 請求項1記載のメタリック塗装数値化方法において、
前記第1の特徴量は、メタリック塗装中の金属光沢の微小片であるフレークのサイズ、前記フレークの密度、前記フレークの浮き沈みの度合い、及び前記フレークの表面状態を示す評価値のうちの少なくとも1つであることを特徴とするメタリック塗装数値化方法。 - 請求項3記載のメタリック塗装数値化方法において、
前記第2の特徴量は、コントラスト値であることを特徴とするメタリック塗装数値化方法。 - 標準的試料のメタリック塗装面を拡大する顕微鏡と、
この顕微鏡によって拡大された画像を撮像する第1の撮像手段と、
この第1の撮像手段によって取り込まれたミクロ画像から第1の特徴量を抽出するミクロ画像解析手段と、
前記第1の特徴量を記憶する第1のデータベースとを備えることを特徴とするメタリック塗装数値化装置。 - 請求項7記載のメタリック塗装数値化装置において、
さらに、評価対象の試料を判別する判別手段を備え、
前記顕微鏡は、前記評価対象の試料のメタリック塗装面を拡大し、
前記第1の撮像手段は、この顕微鏡によって拡大された画像を撮像し、
前記ミクロ画像解析手段は、この第1の撮像手段によって取り込まれたミクロ画像から第1の特徴量を抽出し、
前記判別手段は、前記第1のデータベースに記憶された第1の特徴量と前記評価対象の試料のミクロ画像から抽出された第1の特徴量とを比較することにより、前記評価対象の試料を判別することを特徴とするメタリック塗装数値化装置。 - 請求項8記載のメタリック塗装数値化装置において、
さらに、標準的試料のメタリック塗装面を前記顕微鏡と第1の撮像手段による倍率よりも低い倍率で撮像する第2の撮像手段と、
この第2の撮像手段によって取り込まれたマクロ画像からテキスチャ解析手法によって第2の特徴量を抽出するマクロ画像解析手段と、
前記第2の特徴量を記憶する第2のデータベースとを備えることを特徴とするメタリック塗装数値化装置。 - 請求項9記載のメタリック塗装数値化装置において、
前記第2の撮像手段は、前記評価対象の試料のメタリック塗装面を前記顕微鏡と第1の撮像手段による倍率よりも低い倍率で撮像し、
前記マクロ画像解析手段は、この第2の撮像手段によって取り込まれたマクロ画像からテキスチャ解析手法によって第2の特徴量を抽出し、
前記判別手段は、前記第1の特徴量に基づく判別が不十分な場合に、前記第2のデータベースに記憶された第2の特徴量と前記評価対象の試料のマクロ画像から抽出された第2の特徴量とを比較することにより、前記評価対象の試料を判別することを特徴とするメタリック塗装数値化装置。 - 請求項7記載のメタリック塗装数値化装置において、
前記第1の特徴量は、メタリック塗装中の金属光沢の微小片であるフレークのサイズ、前記フレークの密度、前記フレークの浮き沈みの度合い、及び前記フレークの表面状態を示す評価値のうちの少なくとも1つであることを特徴とするメタリック塗装数値化装置。 - 請求項9記載のメタリック塗装数値化装置において、
前記第2の特徴量は、コントラスト値であることを特徴とするメタリック塗装数値化装置。
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