JP2011075506A - 歯当たり面検出装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 塗料40が塗布された歯面42をカラーで撮像するカメラ12と、カラー画像52から歯面42の色特徴値54を特定する色特徴値特定処理16と、歯面42の各カラー値について色特徴値54との色差を算出することで色差データ56を生成する色差データ生成処理18と、色差データ56のヒストグラム58からしきい値62を算出すると共に当該色差データ56を二値化することで歯当たり面46を識別する歯当たり面識別処理20とを備えた。
【選択図】図1
Description
特許文献2には、カラーのカメラで撮影したRGB画像をRGB毎の濃淡画像とし、それぞれを二値化して二値化画像を重ね合わせることで、歯当たりの強度に応じた4段階の階調画像を得る手法が提案されている(第3頁右上欄から左下欄、図3(a))。この手法では、ラフな自然光下での処理が可能とされているが(第4頁左上欄)、結局、歯当たり面の良否の判定自体は人手で行われている(第3頁右下欄から第4頁左上欄、図2)。
特許文献3には、RGB画像をRGB毎の濃淡画像とし、さらに、G成分とB成分とを加算して反転し、R成分と加算することで、光明丹の微妙な付着状態が明確に輝度差として現れる濃淡画像を得る手法が提案されている(段落0016から0018、図2)。特に、ラップ段差部分と歯当たり面との輝度差をより明確にすることが図られている(段落0018、図6)。
上記特許文献2記載の手法では、光明丹等の塗料の色彩を反映させた画像を生成できるが、歯当たりの良否の判定を自動化することができない。
上記特許文献3記載の手法では、光明丹等の塗料の色彩が変化した場合であっても、RGBの各成分による同一の手法で判定するため、実際の塗料の色彩が変化すると、良否判定の精度が低下してしまう。特に、光明丹等の塗付量のばらつきや、塗付後の時間経過による色の変化や、照明の種類や、照度条件の変化による塗料の色味の変化等の測定環境のばらつきに対応できない。
[課題1]しかしながら、上記従来例では、測定環境にばらつきがあると、歯当たり面の擦れによる塗料の色彩の変化を精度良く識別することができない、という不都合があった。例えば、塗料の塗布量や、塗料自体またはその色彩に変化があると、歯当たりによる色彩の変化を良好に捉えることができない、という不都合があった。
[課題2]さらに、上記従来例では、光明丹等の塗料の塗布量のばらつき、塗布後の時間経過による色の変化、照明の種類の変化や自然光の変化、外乱光の影響などによって塗料の色が変化すると、測定精度が不安定となってしまい、測定条件を均質化し測定精度を安定させることができない、という不都合があった。
すなわち、ノイズに強く、撮影した画像のみで判定可能な画像処理手法は、上記各文献に何ら開示されていない。
そして、この歯当たり面検出部が、前記カラー画像から前記歯面の色の特徴値となる色特徴値を特定する色特徴値特定処理と、前記歯面の各カラー値について前記色特徴値との色差を算出することで色差データを生成する色差データ生成処理と、前記色差データのヒストグラムからしきい値を算出すると共に当該色差データを二値化することで前記歯当たり面を識別する歯当たり面識別処理とを備えた、という構成を採っている。
これにより、上記課題1を解決した。
そして、課題解決手段2は、前記カラー画像の色空間を変換して当該カラー画像の明度を算出するカラー座標変換部と、前記カラー画像の前記明度を予め定められた明度範囲内に向けて前記歯面の前記明度又は輝度を補正する明度補正処理部と、明度補正された前記カラー画像に基づいて前記歯面での歯当たり面を検出する歯当たり面検出部とを備えた、という構成を採っている。
これにより、上記課題2を解決した。
特に、歯当たり面識別処理が、色差データのヒストグラムに基づいて歯当たり面を識別するため、測定環境に変化があっても、基準となる色特徴値からの色差として歯当たり面に生じる色彩の変化を捉えることができるため、塗料や塗料の色味に変化があっても、人間の色覚による検査と同様な精度で歯当たり面を識別することができる。
歯当たり面検出装置は、塗料40が塗布された歯面42を撮像するカメラ12と、当該歯面42を照明する照明機器13とを備え、そして、実施例に応じて、歯当たり面検出部14と、明度補正処理部28との一方または両方を備える。
<1.1色差データ>
本実施形態の実施例1を開示する。実施例1は、歯当たり面46を精度良く識別するために、色差データ56に基づく情報処理をするものである。
好ましい例では、照明機器13が、予め定められた明るさで予め定められたスペクトル成分の照明光を照射し、カメラ12が、歯面42で照明光が反射した反射光を受光し、カラー画像52とすると良い。照明機器13としてハロゲンランプやキセノンランプ等を用いることで、照明光のスペクトル成分を自然光に近い白色光とすると、歯面42の色彩を正確にカラー画像52とすることができる。蛍光灯等を使用する際には、塗料40の色によっては、蛍光灯のスペクトルに応じた補正をすると良い。
また、色差データ56は、色の差を数値で表したもので、1チャンネルのデータであり、可視化すると、グレースケール(濃淡画像)とすることができる。
図3を参照すると、リングギア96は、歯車の側面となる歯面42と、歯車の上部となる歯先44とを有している。そして、歯面42は、歯当たりが生じた歯当たり面46と、歯面42のうち歯当たり面46以外の部分である非歯当たり面48とを有している。歯当たりは、1回か又は複数回である。また、歯当たりに際して歯面42に加えられる力も均一ではないため、歯当たりの強度は歯面48の位置に応じて異なる。しかし、歯当たりの試験の結果として、歯当たりが生じた歯当たり面46と、若干の歯当たりがあった部分を含む非歯当たり面48とを区分することができる。
上述のように、色特徴値特定処理16が、前記カラー画像52から前記歯面42の色の特徴値となる色特徴値54を特定すし、色差データ生成処理18が、前記歯面42の各カラー値について前記色特徴値54との色差δを算出することで色差データ56を生成するため、歯当たりの程度に応じた色特徴値54に基づいて人間の色覚に近い色差データ56を生成することができ、さらに、歯当たり面識別処理20が、前記色差データ56のヒストグラム58からしきい値62を算出し、色差データ56を二値化することで前記歯当たり面46を識別するため、光明丹等の塗料40の塗布と歯当たりとによる歯当たり面46を良好に検出することができる。
また、簡易色差Δを算出する例では、計算を簡略化し、高速な処理により歯当たり面46を検出することが可能となる。
<2.1明度補正>
次に、本実施形態の実施例2を開示する。実施例2は、測定条件を均質化するために、予め定められた明度範囲68を目標として明度補正をするものである。
そして、明度L = 50 を超えると識別が容易になる。さらに、明度L = 60 を超えると、色飛び(RGBチャンネルの一部がレンジオーバ)が生じてしまい、彩度Sが低下し、歯当たり面46の識別が難しくなる。
上述のように、カラー座標変換部26が、カラー画像52の明度Lを算出し、明度補正処理部28が、カラー画像52の明度Lを予め定められた明度範囲68内に向けて前記歯面42の前記明度Lを補正するため、色相及び彩度を安定して好条件とすることができ、このため、照明条件や塗料40の塗布量にかかわらず、歯当たり面46を判定するための条件を均質化することで、測定精度を安定させることができる。
再度図4を参照すると、カメラ12が、撮像のゲインを調整するゲイン調整部32を備えている。そして、明度補正処理部28は、前記カラー画像52の明度Lが前記明度範囲68外の際に、前記ゲインの調整を制御するゲイン調整処理34を備えている。
ゲイン調整部32は、例えば、カメラ12の画像入力ボード74のゲイン調整機能であり、また、照明機器13の光量の自動調整や、カメラ12の搾りの自動調整としても良い。
また、ゲイン調整後に再撮影したカラー画像52について、さらに、明度範囲68に向けた明度補正処理をすると、より均質化した一定条件での検出をすることができる。
上述のように、カラー画像52の明度Lが前記明度範囲68外の際に、ゲイン調整処理34が前記ゲインの調整を制御し、この制御に従ってゲイン調整部32がカメラ12や照明機器13等の撮像のゲインを調整し、再撮影するため、カラー画像52が明るすぎてオーバーフローが生じ、色彩の再現性が悪化し、明度補正では均質さを取り戻せない場合には、ゲインを調整した再撮影によりカラー画像52の明度の範囲を一定範囲とすることができる。そして、このゲイン調整により、低精度での歯当たりの判定を事前に除外し、さらに、日射量等の照明環境の変化があっても検出精度を安定させることができる。
このように、撮影条件等に変化があっても、オーバーフローの悪影響を事前に除外し、カラー画像52を均質化することができる。従って、歯当たり面46の検出について、熟練者による判定よりも高精度な定量化をすることができる。
<3.1明度及び色差>
さらに、実施例3を開示する。実施例3は、歯当たりの大きさや位置を精度良く安定して検出するために、カラー画像52の色相及び彩度の情報を最大限活用しようとするものである。
上述のように、RGBでのカラー画像52をHSL空間に変換し、明度Lが予め定められた明度範囲68となるように明度補正をし、その後に色差データ56を算出し、この色差データ56に基づいて歯当たり面46を抽出するため、照明の照度条件、光明丹の濃淡の影響を軽減でき、色差を識別できる感度を高くすることができる。これらにより、歯当たり面を正確に識別し、特に、面積・重心位置を安定して測定することができる。
13 照明機器
14 歯当たり面検出部
16 色特徴値特定処理
18 色差データ生成処理
20 歯当たり面識別処理
24 画像処理部
26 カラー座標変換部
28 明度補正処理部
32 ゲイン調整部
34 ゲイン調整処理
40 塗料
42 歯面
44 歯先
46 歯当たり面
48 非歯当たり面
50 測定歯
52 カラー画像
54 色特徴値
56 色差データ
58 ヒストグラム
60 二値化データ
62 しきい値
68 明度範囲
72 CPU
74 画像入力ボード
76 主記憶装置
78 補助記憶装置
80 駆動機構
90 ドライブピニオン
91 駆動入力
92 ドライブシャフト
94 ディファレンシャルケース
96 リングギア
98 ギアキャリア
δ 色差
Δ 簡易色差
L 明度
H 色相
S 彩度
Claims (8)
- 塗料が塗布された歯面をカラーで撮像してカラー画像を生成するカメラと、
前記カラー画像に基づいて前記歯面での歯当たり面を検出する歯当たり面検出部とを備え、
この歯当たり面検出部が、
前記カラー画像から前記歯面の色の特徴値となる色特徴値を特定する色特徴値特定処理と、
前記歯面の各カラー値について前記色特徴値との色差を算出することで色差データを生成する色差データ生成処理と、
前記色差データのヒストグラムからしきい値を算出すると共に当該色差データを二値化することで前記歯当たり面を識別する歯当たり面識別処理と、を備えた、
ことを特徴とする歯当たり面検出装置。 - 前記色差データ生成処理が、前記カラー画像の各カラー値を明度L、色相H、彩度S、前記色特徴値のカラー値を明度Lo、色相Ho、彩度Soとしたとき、次式(1)
- 前記色差データ生成処理が、前記カラー画像の各カラー値を明度L、色相H、彩度Sとし、前記色特徴値54のカラー値を明度Lo、色相Ho、彩度Soとし、係数をα、β及びγとしたとき、次式(2)
- 塗料が塗布された歯面をカラーで撮像してカラー画像を生成するカメラと、
前記カラー画像の色空間を変換して当該カラー画像の明度を算出するカラー座標変換部と、
前記カラー画像の前記明度を予め定められた明度範囲内に向けて前記歯面の前記明度又は輝度を補正する明度補正処理部と、
明度補正された前記カラー画像に基づいて前記歯面での歯当たり面を検出する歯当たり面検出部と、
を備えたことを特徴とする歯当たり面検出装置。 - 前記カメラが、撮像のゲインを調整するゲイン調整部を備え、
前記明度補正処理部が、前記カラー画像の明度が予め定められた前記明度範囲外の際には、前記ゲインの調整を制御するゲイン調整処理を備えた、
ことを特徴とする請求項4記載の歯当たり面検出装置。 - 塗料が塗布された歯面をカラーで撮像してカラー画像を生成するカメラと、
前記カラー画像の色空間を変換して当該カラー画像の明度を算出するカラー座標変換部と、
前記カラー画像の前記明度を予め定められた明度範囲内に向けて前記歯面の前記明度又は輝度を補正する明度補正処理部と、
明度補正された前記カラー画像に基づいて前記歯面での歯当たり面を検出する歯当たり面検出部とを備え、
この歯当たり面検出部が、
前記カラー画像から前記歯面の色の特徴値となる色特徴値を特定する色特徴値特定処理と、
前記歯面の各カラー値について前記色特徴値との色差を算出することで色差データを生成する色差データ生成処理と、
前記色差データのヒストグラムからしきい値を算出すると共に当該色差データを二値化することで前記歯当たり面を識別する歯当たり面識別処理と、を備えた、
ことを特徴とする歯当たり面検出装置。 - 塗料が塗布された歯面をカラーで撮像してカラー画像を生成する撮像工程と、
前記カラー画像の色空間を変換して当該カラー画像の明度を算出するカラー座標変換工程と、
前記カラー画像の前記明度を予め定められた明度範囲内に向けて前記歯面の前記明度又は輝度を補正する明度補正工程と、
明度補正された前記カラー画像から前記歯面の色の特徴値となる色特徴値を特定する色特徴値特定工程と、
前記歯面の各カラー値について前記色特徴値との色差を算出することで色差データを生成する色差データ生成工程と、
前記色差データのヒストグラムからしきい値を算出すると共に当該色差データを二値化することで前記歯当たり面を識別する歯当たり面識別工程と、
を備えたことを特徴とする歯当たり面検出方法。 - 請求項7記載の方法をCPUを用いて実行するための歯当たり面検出用プログラム。
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