JP2019219310A - Device and method for evaluating coating film - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、塗布膜評価装置、及び塗布膜評価方法に関する。 The present invention relates to a coating film evaluation device and a coating film evaluation method.
リチウムイオン電池のセルは、電池の形状が円筒形の場合には、正極電極と負極電極の間にセパレータと呼ばれるリチウムイオンが移動できる多孔質の絶縁フィルムをはさみ、バウムクーヘンの様に正極と負極と絶縁フィルムが幾層にも重なるように巻いて容器に入れられる。 When the shape of the battery is cylindrical, the lithium-ion battery cell is sandwiched between a positive electrode and a negative electrode by a porous insulating film called a separator that allows lithium ions to move, and the positive and negative electrodes are similar to Baumkuchen. The insulating film is wound into a container so as to overlap several layers and placed in a container.
そのセパレータは、リチウムイオンを含んでいる電解質の膜で成膜され、その膜中には、電解質を吸着させるシリカ粒子が充填されている。シリカ粒子は、理想は大きさが例えば1μm以下の粒子も含めて小さな粒子を入れることであるが、混ぜ方などにより凝集してしまう。 The separator is formed of an electrolyte film containing lithium ions, and the film is filled with silica particles for adsorbing the electrolyte. Ideally, silica particles include small particles including particles having a size of, for example, 1 μm or less, but they are aggregated due to mixing or the like.
セパレータの塗布膜の厚さよりシリカ粒子が小さければ、正極と負極がショートすることはないのであるが、塗布膜の厚さよりシリカ粒子が大きいのがあるとショートしてしまう。そのため、塗布膜の厚さより大きな粒子が有るか無いかを評価する技術が必要となっている。 If the silica particles are smaller than the thickness of the coating film of the separator, the positive electrode and the negative electrode do not short-circuit. However, if the silica particles are larger than the thickness of the coating film, the short-circuit occurs. Therefore, a technique for evaluating whether or not there is a particle larger than the thickness of the coating film is required.
特許文献1は、表面に粒状模様の施された外壁材は、外観品質にバラツキのある外壁材が隣接して施工されると外観デザイン上の問題となることから、製造段階において粒状模様の外観品質を安定化させるための品質測定手段を開示している。
特許文献1には、「本発明の粒状模様測定装置は、板材の表面に施された粒状模様の分布を測定する装置であって、前記板材の表面を撮像する撮像手段と、この撮像手段からの画像情報を二値化処理することによって表面の模様粒子を抽出する抽出手段と、この抽出手段によって抽出された模様粒子に包括された画素数をカウントするカウント手段と、このカウント手段によりカウントされた画素数に応じて前記模様粒子を平方数で区分される数値領域に分類するとともに、各数値領域ごとに累積して前記模様粒子の粒度分布を測定する粒度分布測定手段とを備えた構成とする。」と記載されている。
特許文献1に記載の方法は、板材の表面上に下地とは異なる色彩の塗粒を散布することにより製造された外壁材の粒状模様の外観を撮像して、二値化画像処理することによって、板材の表面の粒状模様の粒度分布を評価している。
The method described in
本発明は、評価対象物の塗布膜の表面に存在する試料粒子ばかりでなく、塗布膜中に存在する試料粒子も含めて、粒度分布を評価できるようにすることを目的とする。 An object of the present invention is to make it possible to evaluate the particle size distribution of not only sample particles present on the surface of a coating film of an evaluation object but also sample particles present in the coating film.
本発明の塗布膜評価方法の好ましい例では、試料の粒子の粒度分布を評価する方法であって、前記試料が形成されている評価対象物に対して任意の方向から照射光を照射する照射ステップと、前記照射光が照射されている前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光を撮像する散乱光撮像ステップと、撮像された散乱光検出画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析する解析ステップと、解析された粒子領域に基づき、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成する評価値生成ステップとを有するように構成する。 A preferred example of the coating film evaluation method of the present invention is a method for evaluating the particle size distribution of particles of a sample, and irradiating the evaluation object on which the sample is formed with irradiation light from any direction. A scattered light imaging step of imaging scattered light from the sample particles on the surface and inside of the evaluation object irradiated with the irradiation light, and a binarization process of the captured scattered light detection image, It is configured to include an analysis step of analyzing a particle region from a digitized image, and an evaluation value generation step of generating an evaluation value for evaluating the particle size distribution of the sample based on the analyzed particle region.
また、本発明の他の特徴として、前記塗布膜評価方法において、前記照射ステップは、前記評価対象物に対して異なる複数の方向から照射光をそれぞれ照射するステップであり、前記散乱光撮像ステップは、異なる複数の方向から前記照射光が照射された前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光をそれぞれ異なる画像に撮像するステップであり、前記解析ステップは、前記異なる画像に撮像された各散乱光検出画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析し、前記解析された各粒子領域を単一の粒子領域か、複数の粒子領域の重なり領域であるか識別し、前記重なり領域と識別された粒子領域を、前記異なる散乱光検出画像より解析された対応する粒子領域を比較することにより単一の粒子領域に分けるステップであり、前記評価値生成ステップは、単一粒子領域に基づき、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成するステップである。 As another feature of the present invention, in the method for evaluating a coating film, the irradiating step is a step of irradiating the evaluation object with irradiation light from a plurality of different directions, and the scattered light imaging step is performed. Capturing the scattered light from the sample particles inside and outside the surface of the evaluation object irradiated with the irradiating light from a plurality of different directions, respectively, into different images, wherein the analyzing step is performed by capturing the different images. Each scattered light detection image is binarized, and the particle region is analyzed from the binarized image.Each of the analyzed particle regions is a single particle region or an overlapping region of a plurality of particle regions. Identifying, and dividing the overlap region and the identified particle region into single particle regions by comparing corresponding particle regions analyzed from the different scattered light detection images. Ri, the evaluation value generating step, based on a single particle region, a step of generating an evaluation value for evaluating the particle size distribution of the sample.
また、本発明の更に他の特徴として、前記塗布膜評価方法において、前記照射ステップは、前記評価対象物に対して異なる複数の方向から照射光をそれぞれ照射するステップであり、前記散乱光撮像ステップは、異なる複数の方向から前記照射光が照射された前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光をそれぞれ異なる画像に撮像するステップであり、前記異なる画像に撮像された複数の散乱光検出画像より合成画像を生成する合成ステップを更に有し、前記解析ステップは、前記合成画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析するステップである。 Further, as still another feature of the present invention, in the method for evaluating a coating film, the irradiating step is a step of irradiating the evaluation object with irradiation light from a plurality of different directions. Is a step of capturing scattered light from the sample particles on the surface and inside of the evaluation object irradiated with the irradiating light from a plurality of different directions, respectively in different images, and a plurality of scattered lights captured in the different images. The image processing apparatus further includes a combining step of generating a combined image from the light detection image, and the analyzing step is a step of performing a binarization process on the combined image and analyzing a particle region from the binary image.
また、本発明の塗布膜評価装置の好ましい例では、試料が形成されている評価対象物に対して任意の方向から照射光を照射する照明部と、前記照射光が照射されている前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光を撮像する散乱光検出部と、撮像された散乱光検出画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析する試料粒子解析部と、解析された粒子領域に基づき、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成する評価値生成部とを備えて構成する。 In a preferred example of the coating film evaluation apparatus of the present invention, an illumination unit that irradiates irradiation light from an arbitrary direction to an evaluation target on which a sample is formed, and the evaluation target that is irradiated with the irradiation light A scattered light detector that captures scattered light from sample particles on the surface and inside of the object, and a sample particle analyzer that binarizes the captured scattered light detection image and analyzes the particle area from the binary image And an evaluation value generation unit that generates an evaluation value for evaluating the particle size distribution of the sample based on the analyzed particle region.
本発明によれば、評価対象物の塗布膜の表面に存在する試料粒子ばかりでなく、塗布膜中に存在する試料粒子も含めて、粒度分布を評価することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to evaluate the particle size distribution of not only the sample particles present on the surface of the coating film of the evaluation target but also the sample particles present in the coating film.
以下、本発明に係る複数の実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、各実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態において、その構成要素(要素ステップ等も含む)は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Aからなる」、「Aよりなる」、「Aを有する」、「Aを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合及び原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。 Hereinafter, a plurality of embodiments according to the present invention will be described with reference to the drawings. In all the drawings for describing each embodiment, the same members are denoted by the same reference numerals in principle, and the repeated description thereof will be omitted. Also, in the following embodiments, the components (including element steps, etc.) are not necessarily essential unless otherwise specified or considered to be indispensable in principle. Needless to say. In addition, when saying “consisting of A”, “consisting of A”, “having A”, and “including A”, other elements are excluded unless otherwise specified. Needless to say, it is not something to do. Similarly, in the following embodiments, when referring to the shapes, positional relationships, and the like of the components, the shapes are substantially the same unless otherwise specified, and in cases where it is considered that it is clearly not in principle. And the like.
図1は、本発明に係る実施例1である塗布膜評価装置10の構成例を示すブロック図である。なお、同図における座標系は、図面の横方向をY軸、図面の縦方向をZ軸、図面に垂直な方向をX軸とする。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a coating
本発明の実施例1の塗布膜評価装置10は、載置台61、照明部62A、62B、照射方向設定部63A、63B、照射量設定部64A、64B、レンズ部51、散乱光検出部52、及び解析部20を有する。
The coating
載置台61は、XY平面に平行に設置されており、評価対象物70が載置される。評価対象物70については、図3乃至図8を参照して詳述する。
The mounting table 61 is installed parallel to the XY plane, and the
照明部62A、62Bは、載置台61に載置された評価対象物70に対して照射光を照射する。照射方向設定部63A、63Bは、例えば、モータ、ギア、アーム(いずれも不図示)等からなる。照射方向設定部63A、63Bは、解析部20の塗布膜評価処理制御部31からの制御に従い、アームの一端に接続されている照明部62A、62Bを移動させることによって、評価対象物70に対する照明部62A、62Bの照射角(評価対象物70から照明部62A、62Bを見た場合の仰角)を設定する。照射量設定部64A、64Bは、評価対象物70に対する照明部62A、62Bの照射量(光量)を設定する。照射方向設定部63A、63B、及び照射量設定部64A、64Bが設けられていることにより、照明部62A、62Bは、照射角と照射量が可変とされている。
The
なお、照明部62A、62Bは、照射する照射光の波長を変更できるようにしてもよい。例えば、評価対象物70に形成される粒子73(図3)の材料に応じて、粒子73が反射し易い波長の照射光を照射するようにしてもよい。また、粒子以外の材料を透過し易い波長の照射光を照射するようにしてもよい。例えば、粒子73の材料がシリカである場合、照明部62A、62Bが照射する照射光の波長を、シリカが反射し易い480nm〜560nmとするようにしてもよい。また、レンズ部51は、焦点深度が大きいものを使用することにより、塗布膜の表面に存在する粒子ばかりでなく、塗布膜中に存在する粒子の散乱光も捉えることができる。
The
照明部62A、62B、照射方向設定部63A、63B、及び照射量設定部64A、64Bは、図1ではそれぞれ2組設けられているが、1組だけであっても良い。または、3組以上複数設けてもよい。
The
図2は、照射方向設定部63A、63Bによって設定される照明部62A、62Bの可動範囲(照射角の設定範囲)の例を示す図である。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a movable range (a setting range of an irradiation angle) of the
XY平面に平行に設定された載置台61に載置される評価対象物70に対して、照明部62Aは、例えば、載置台61の中央を通るYZ平面上において、照射角を0度(図面左側)〜180度(図面右側)までの任意の角度で照射光を照射できる。同様に、照明部62Bは、例えば、該YZ平面上において、照射光を0度(図面右側)〜180度(図面左側)までの任意の角度で照射光を照射できる。
For the
図2の例では、照明部62Aの照射角を45度、照明部62Bの照射角を60度に設定した場合を示している。図2の例のように、照明部62A、62Bの照射角を異なる角度に設定してもよいし、照明部62A、62Bの照射角を同じ角度に設定してもよい。また、照明部62A、62Bの照射量については、同じでもよいし、異なっていてもよい。
The example of FIG. 2 shows a case where the illumination angle of the
図1に戻る。レンズ部51は、評価対象物70の散乱光を散乱光検出部52に集光させる。散乱光検出部52は、例えば、CMOS(complementary metal oxide semiconductor)イメージセンサ等の検出素子から成り、レンズ部51を介して入射される評価対象物70の散乱光より散乱光検出画像を生成する。散乱光検出部52は、生成した散乱光検出画像を解析部20に供給する。
Return to FIG. The
解析部20は、演算部21、記憶部22、入力部23、出力部24、通信部25を有する。
演算部21は、塗布膜評価処理制御部31、濃淡画像処理部32、試料粒子解析部33、評価値生成部34を有する。
記憶部22は、制御パラメータ41、濃淡画像記憶部42、セグメントデータテーブル43、評価結果記憶部44を有する。
The
The
The
塗布膜評価処理制御部31は、塗布膜評価装置10の全体を制御する。
入力部23は、例えば、ユーザからの各種コマンドや、ユーザから予め設定される照射角の設定値等の入力を受け付ける。
出力部24は、評価値生成部34によって生成される評価値等を、例えば、他のコンピュータやディスプレイ等に出力する。
通信部25は、ネットワーク26を介して散乱光検出部52で撮像した濃淡画像を受信したり、例えば、生成される評価値を外部コンピュータ53等に送信する。
The coating film evaluation
The
The
The
濃淡画像処理部32は、散乱光検出部52が作成して送信してくる散乱光検出画像(例えば、散乱光の輝度値を各画素に格納した、s画素×t画素のサイズの濃淡画像)を受付けて、濃淡画像記憶部42に記憶する。記憶した濃淡画像に対するノイズ除去処理、濃度ヒストグラムの作成処理、二値化処理、白黒反転処理などを実行する。
The grayscale
試料粒子解析部33は、二値化された散乱光検出画像に対してセグメント抽出処理を実行してセグメントデータテーブルを作成して、単一の粒子、または膜中で重なっている粒子の画像であるかの識別を行い、重なっている粒子の場合には、複数の散乱光検出画像から得られたセグメントデータテーブルを照合して、重なった粒子を個別に識別する処理などを実行する。
The sample
評価値生成部34は、試料粒子解析部33によって抽出された、二値化された散乱光検出画像における単一の粒子を表すセグメントデータに基づき、粒子の粒径を求め、対象物70における試料の粒度分布を数値化した評価値を生成する。
The evaluation
散乱光検出部52と、解析部20との間の画像データの通信は、図1では例えばローカルエリアネットワーク、インターネットなどのネットワーク26を介するように記載しているが、専用の伝送線を使用することでもよい。また、図1では塗布膜評価処理制御部31と、照明部62A、62B、照射方向設定部63A、63B、及び照射量設定部64A、64Bとの制御線の記載は省略している。
Although the communication of the image data between the scattered
次に、載置台61に載置される評価対象物70について説明する。
Next, the
図3は、評価対象物70の構成例を示す断面図である。評価対象物70は、例えば、樹脂フィルム上に塗布された塗布膜が想定される。ただし、評価対象物70は塗布膜に限られない。
FIG. 3 is a cross-sectional view illustrating a configuration example of the
評価対象物70としての塗布膜は、光が照射される面(図中上方)から順に、塗布膜層71を有し、フィルム72に積層されて構成される。
塗布膜層71は、粒度分布評価の実質的な対象となる粒子(本実施例の試料に相当する)73を含有することにより形成されている。
なお、塗布膜層71は、粒子73が存在している領域と、粒子73が存在していない領域が存在している。
The coating film as the
The
The
図4は、評価対象物70の他の構成例を示す断面図である。評価対象物70は、例えば、塗布液容器75に入っている塗布液74が想定される。ただし、評価対象物70は塗布液に限られない。
塗布液74は、粒度分布評価の実質的な対象となる粒子(本実施例の試料の相当する)73を含有することにより形成されている。
なお、塗布液74は、粒子73が存在している領域と、粒子73が存在していない領域が存在している。
FIG. 4 is a cross-sectional view illustrating another example of the configuration of the
The
The
図5は、図3に示す評価対象物70の上面図、図6は、図4に示す評価対象物70の上面図をそれぞれ示している。
FIG. 5 is a top view of the
次に図7は、照射光が照射された状態の評価対象物70から検出された散乱光76から得られる散乱光検出画像の一例を示している。すなわち、照射光は塗布膜71を透過し易く、粒子73の材料には反射し易い波長の光であり、粒子73の全面から発する散乱光を捉えている画像である。この画像では、粒子は明るい白色となっている。
図2に示す照明部62A、62Bの照射角を比較的90度に近づけた上方より照射すると、照射光が塗布膜層71を透過するので、塗布膜表面に在る粒子と、塗布膜中に在る粒子とが同じ色に見える。また、77のように上下にある粒子が重なって見える。
これに比して、照明部62A、62Bの照射角を小さく、浅くすると、塗布膜の表面にしか比較的光が当たらないので、塗布膜表面付近の粒子だけが浮き出てくるように見える{照明部の照射角を変えることで、塗布膜表面、内部の粒子の見え方が異なる。}ことが本実施例の特徴である。
Next, FIG. 7 illustrates an example of a scattered light detection image obtained from the scattered light 76 detected from the
When the illumination angles of the
On the other hand, if the illumination angles of the
次に、図8に示す画像は、図7に示された散乱光検出画像を、濃度ヒストグラムから適宜選択された閾値、または予め制御パラメータに設定された閾値を用いて二値化した画像を、白黒反転させて、背景領域から粒子領域を明確に識別できるように粒子の領域を黒画素で表した画像である。 Next, the image shown in FIG. 8 is an image obtained by binarizing the scattered light detection image shown in FIG. 7 using a threshold appropriately selected from the density histogram or a threshold set in advance as a control parameter. This is an image in which the particle region is represented by black pixels so that the particle region is clearly distinguishable from the background region by inverting black and white.
濃淡画像処理部32が、散乱光検出部52から受付けた塗布膜の散乱光検出画像(s画素×t画素)を濃淡画像記憶部42に格納して、前記した二値化処理、白黒反転処理を実行して、濃淡画像記憶部42には、図8に示す二値化画像(s画素×t画素)が格納されている。
The grayscale
試料粒子解析部33が、濃淡画像記憶部42に格納されている前記二値化画像(s画素×t画素)に対して、各粒子領域をセグメントとして抽出する処理を実行する。セグメント抽出処理は例えば公知である画像をラスタースキャン方式に探索処理して抽出する。図12において説明する。抽出したセグメントを、図11に示すセグメントデータテーブル43に記録する。
The sample
セグメント抽出処理は、二値化画像(s画素×t画素)の最上部の第1行から順に、各行の画素列に粒子領域を構成する黒画素の有無を調べる。図12は二値化画像の一部を示している例であり、第1行から第n行までのラスタースキャン方式の探索処理において、黒画素が見つかっていないことを示す。そして、第(n+1)行の画素列の探索の際に、(n+1,a)の位置に黒画素が見つかり、図11のセグメントデータテーブル43に第1のセグメントとして記録する。続いて、第(n+1)行の画素列の探索で、(n+1,b)の位置に黒画素が見つかり、第2のセグメントとして記録する。更に続いて、第(n+1)行の画素列の探索で、(n+1,c)、(n+1,c+1)の位置に2個の黒画素列{行方向に連続する黒画素を黒画素列と呼び、(先頭画素の行アドレス、先頭画素の列アドレス、連続画素数)で表す。}が見つかり、第3のセグメントとして記録する。第(n+1)行の画素列の探索が終了して、続いて、第(n+2)行の画素列の探索が継続して、(n+2,a−1,3)の黒画素列が見つかる。しかも、(n+1,a)の黒画素と列方向に接続していることが分かり、第1のセグメントの構成画素列として記録する。{本実施例では、1つのセグメントを構成する複数の画素同士の接続関係は、行方向、または列方向に接続する4近傍の関係にある場合を接続していると定義する。}
続いて、第(n+2)行の画素列の探索で、(n+2,c−1,4)の黒画素列が見つかり、かつ(n+1,c,2)の黒画素列と接続していることが分かるので、第3のセグメントの構成画素列として記録する。続いて、第(n+3)行の画素列の探索に移り、同様に判定して、(n+3,a,1)の黒画素列を第1のセグメントの構成画素列として記録し、(n+3,c−1,4)の黒画素列を第3のセグメントの構成画素列として記録する。続いて、第(n+4)行の画素列の探索では、(n+4,c,2)の黒画素列を第3のセグメントの構成画素列として記録する。
In the segment extraction processing, the presence / absence of black pixels constituting the particle region is checked in the pixel column of each row in order from the first row at the top of the binarized image (s pixels × t pixels). FIG. 12 is an example showing a part of the binarized image, and shows that no black pixel has been found in the raster scan search processing from the first row to the n-th row. Then, at the time of searching for the pixel column of the (n + 1) th row, a black pixel is found at the position of (n + 1, a), and is recorded as the first segment in the segment data table 43 of FIG. Subsequently, a black pixel is found at the position (n + 1, b) in the search for the pixel column of the (n + 1) th row, and is recorded as the second segment. Subsequently, in the search for the pixel column of the (n + 1) th row, two black pixel columns at the positions of (n + 1, c) and (n + 1, c + 1)) black pixels continuous in the row direction are called black pixel columns. , (Row address of top pixel, column address of top pixel, number of continuous pixels). } Is found and recorded as the third segment. After the search for the pixel column of the (n + 1) th row is completed, the search for the pixel column of the (n + 2) th row is continued, and the (n + 2, a-1, 3) black pixel column is found. Further, it is found that the pixel is connected to the (n + 1, a) black pixel in the column direction, and the pixel is recorded as a constituent pixel column of the first segment. In the present embodiment, the connection relationship between a plurality of pixels forming one segment is defined as connection when there is a relationship of four neighborhoods connected in the row direction or the column direction. }
Subsequently, in the search for the pixel column of the (n + 2) th row, the (n + 2, c−1, 4) black pixel column is found and is connected to the (n + 1, c, 2) black pixel column. Since it can be understood, it is recorded as a constituent pixel row of the third segment. Subsequently, the process proceeds to the search for the pixel column of the (n + 3) th row, the judgment is made in the same manner, and the (n + 3, a, 1) black pixel column is recorded as the constituent pixel column of the first segment, and (n + 3, c The black pixel row of (−1, 4) is recorded as a constituent pixel row of the third segment. Subsequently, in the search for the pixel column of the (n + 4) th row, the (n + 4, c, 2) black pixel column is recorded as a constituent pixel column of the third segment.
また、第(n+5)行の画素列の探索において、(n+5,c−1)の位置の黒画素が見つかるが、(n+4,c,2)の黒画素列とは接続していないと判定されるので{本実施例では、8近傍の位置関係は接続しないと定義している。}、(n+5,c−1)の黒画素を第4のセグメントとして記録する。 In the search for the pixel column of the (n + 5) th row, a black pixel at the position (n + 5, c-1) is found, but it is determined that the pixel is not connected to the (n + 4, c, 2) black pixel column. Therefore, {circle around (1)} in the present embodiment, it is defined that the positional relationship near 8 is not connected. }, (N + 5, c−1) black pixels are recorded as the fourth segment.
以上のようにして、二値化画像(s画素×t画素)の全ての画素列を探索して、画像内に在る全てのセグメントを構成する画素列を抽出して、セグメントデータテーブル43に記録する。すなわち、塗布膜評価装置10の散乱光検出部52で、1つの視野内に捉えた試料の各粒子から発する散乱光をそれぞれセグメントとして抽出して、記録する。
As described above, all the pixel columns of the binarized image (s pixels × t pixels) are searched, and the pixel columns constituting all the segments existing in the image are extracted. Record. That is, the scattered light emitted from each particle of the sample captured in one field of view is extracted as a segment and recorded by the scattered
二値化画像の全面の探索が終了した後、セグメントデータテーブル43に記録された各セグメントに対して、構成画素列欄89の総画素数を計算して、面積(画素数)欄82に格納する。
After the entire search of the binarized image is completed, the total number of pixels in the constituent
また、各セグメントの重心位置{各濃淡画像[二値化画像(s画素×t画素)]には、重心位置を算出するための座標Xg−Ygが定義され、原点位置は画像の左上隅として、行方向にXg軸、列方向にYg軸が定義される。画素の一辺の長さは例えばpと表す}を計算して、セグメントデータテーブル43の重心位置欄84に格納する。 Further, the center of gravity of each segment {Each gray-scale image [binarized image (s pixels × t pixels), are defined coordinates X g -Y g for calculating the center of gravity, the origin position is the upper left of the image as the corner, X g axis in the row direction, Y g-axis is defined in the column direction. The length of one side of the pixel is calculated by, for example,} representing p and stored in the barycentric position column 84 of the segment data table 43.
図13(A)には、セグメントデータテーブル43中のセグメントNO.(81)=100であるセグメントで、1つの試料粒子から発した散乱光に基づくと見なせる黒画素の集合体から得られた比較的円形に近い1つのセグメントの例を示す。
試料粒子はほぼ球体と見なせると仮定して、その二値化画像の黒画素の集合体の外周形状は、散乱光検出部52の撮像の分解能により円形への近似の程度は異なるが、矩形の画素の集合によって円形に近似される。
FIG. 13A shows a comparison obtained from a set of black pixels that can be regarded as being based on the scattered light emitted from one sample particle in the segment where the segment number (81) = 100 in the segment data table 43. An example of one segment that is close to a target circle is shown.
Assuming that the sample particles can be regarded as substantially spherical, the outer peripheral shape of the aggregate of black pixels of the binarized image varies in the degree of approximation to a circle depending on the imaging resolution of the scattered
それに対し、図13(B)には、セグメントデータテーブル43中のセグメントNO.(81)=200であるセグメントで、塗布膜中の上下方向に2個の粒子が一部重なって見えているセグメントの例を示す。 On the other hand, FIG. 13B shows a segment in which the segment No. (81) = 200 in the segment data table 43, in which two particles in the coating film appear to partially overlap in the vertical direction. Here is an example.
セグメントデータテーブル43に記録された各セグメントが、単一の粒子を表すのか、複数の粒子が一部重なっている場合を表すのかを識別するため、本実施例では以下の処理を行う。 In this embodiment, the following processing is performed to identify whether each segment recorded in the segment data table 43 represents a single particle or a case where a plurality of particles partially overlap.
1画素の1辺長をpと表す{本実施例では画素の縦と横の長さを同じ正方形とする。}。各セグメントの総画素数を面積(画素数)欄82に格納している。総画素数がTpのセグメントが単一の試料粒子に基づくと仮定したとき、そのセグメントの形状は円形に近似されるべきであると想定して、仮想の直径Dsは、次式(数1)で表される。
The length of one side of one pixel is represented by p. In this embodiment, the vertical and horizontal lengths of the pixel are the same square. }. The total number of pixels of each segment is stored in an area (number of pixels)
算出した仮想の直径Dsは、セグメントデータテーブル43のセグメント直径欄88に記録する。 The diameter D s of the calculated virtual records the segment diameter column 88 of the segment data table 43.
次に、図13(A)に示すセグメントにおいて、行方向の直径Dlm91を、最も左側の列に在る画素から最も右側の列に在る画素までの行方向の画素数をカウントして設定する。ここでは10と計算され、セグメントデータテーブル43の行方向直径欄86に記録する。同様に、列方向の直径Drm92を、最も上側の行に在る画素から最も下側の行に在る画素までの列方向の画素数をカウントして設定する。ここでは10と計算され、セグメントデータテーブル43の列方向直径欄87に記録する。
Next, in the segment shown in FIG. 13A, the
同様にして、図13(B)に示すセグメントにおいて、行方向の直径Dlm91、および列方向の直径Drm92を計算して、セグメントデータテーブル43の行方向直径欄86、および列方向直径欄87に記録する。
Similarly, in the segment shown in FIG. 13B, the
以上の計算結果より、各セグメントが次式(数2、数3)のいずれも満たすか否かを判定する。
(数2) Cla・Ds ≦ Dlm・p ≦Cua・Ds
(数3) Cla・Ds ≦ Drm・p ≦Cua・Ds
ここで、Claは下限許容係数、Cuaは上限許容係数を表す。
From the above calculation results, it is determined whether or not each segment satisfies both of the following equations (
(Equation 2) C la · D s ≦ D lm · p ≦ C ua · D s
(Equation 3) C la · D s ≦ D rm · p ≦ C ua · D s
Here, C la indicates a lower limit allowable coefficient, and Cua indicates an upper limit allowable coefficient.
すなわち、セグメントの行方向の直径Dlm91、および列方向の直径Drm92のいずれもが、そのセグメントが円形に近似できると仮定した場合のセグメントの総画素数から推定したセグメントの直径Dsに対して、許容できる誤差範囲の下限値(Cla・Ds)、および上限値(Cua・Ds)の範囲内に収まっていれば、そのセグメントは単一の試料粒子から発光された散乱光に基づく画像であると判定する。そして、セグメントデータテーブル43の単一 or 重なり識別フラグ欄85に「単一」を表すフラグを設定する。
なお、上記した下限許容係数Cla、および上限許容係数Cuaは、ユーザが予め設定して、制御パラメータ41に登録しておく。
That is, the row direction of the segment diameters Dlm91, and none of the column diameter Drm92 is, the diameter D s of the segment in which the segment is estimated from the total number of pixels in the segment assuming that can be approximated to a circle, The segment is based on the scattered light emitted from a single sample particle if it falls within the lower limit (C la · D s ) and the upper limit (C ua · D s ) of the allowable error range. It is determined that the image is an image. Then, a flag representing “single” is set in the single or overlapping
The above-described lower limit allowable coefficient C la and upper limit allowable coefficient Cua are set in advance by the user and registered in the
図13(B)に示すセグメントについて、上記の数2、数3の両式を満たすか否かを判定すると、行方向の直径Dlm・p、および列方向の直径Drm・pのいずれもが、Cua・Dsより大きいことが分かり、数2、数3の両式を満たしていない。従って、図13(B)に示すセグメントは、複数の試料粒子が一部重なっている画像であると判定する。そして、セグメントデータテーブル43の単一 or 重なり識別フラグ欄85に「重なり」を表すフラグを設定する。
For the segment shown in FIG. 13 (B), if it is determined whether or not both equations (2) and (3) are satisfied, both the diameter D lm · p in the row direction and the diameter D rm · p in the column direction are determined. but it found greater than C ua · D s, number 2, does not satisfy both the
本実施例の塗布膜評価装置10では、評価対象物70に対して、照明部62A、62Bの照射角を例えば70度と設定して上方から照射して、塗布膜表面に在る粒子と、塗布膜中に在る粒子とを両方撮像して、試料粒子を解析する第1のステップと、照明部62A、62Bの照射角を例えば20度と浅く設定して照射して、塗布膜表面付近の粒子だけを浮き出させて撮像して、試料粒子を解析する第2のステップとを実施する。評価対象物70を、レンズ部51を介して散乱光検出部52は同一視野で固定して、照明部62A、62Bの照射角(および照射量)のみを2段階に変えて、2回撮像する。
In the coating
2回撮像した散乱光検出画像は、濃淡画像処理部32によりそれぞれ二値化処理が成されて、各二値化画像に対して試料粒子解析部33によりそれぞれセグメントデータテーブルが作成される。塗布膜評価処理の目的としては、画像視野内に収まる塗布膜中に含まれる全ての試料粒子を一括して総合的に評価することである。そのためには、前記第1のステップで照明を上方から照射して粒子からの散乱光を撮像した画像を得ることで、塗布膜中の全ての粒子の散乱光を捉えた画像を解析することができる。ただし、塗布膜中で上下に位置する複数の粒子が重なって見えた場合に、重なった個々の粒子の大きさを評価することが出来ない。
The scattered light detection images captured twice are subjected to binarization processing by the grayscale
そこで、本実施例では、第2のステップで、評価対象物70の表面に対して比較的浅い照射角で照明を照射して、塗布膜の表面付近に在る粒子だけを浮き出させて撮像して解析すると、重なりが無い粒子像を得ることができる。
Therefore, in the present embodiment, in the second step, the surface of the
よって、第1のステップにおいて撮像した画像の解析において、重なりがあると判定されたセグメントは、第2のステップにおいて撮像した画像の解析により得られた該当箇所の塗布膜表面付近の粒子を表すセグメントと比較して、後ろ側に隠れた粒子を識別して、その粒径を推定する。 Therefore, in the analysis of the image captured in the first step, a segment determined to have an overlap is a segment representing particles near the surface of the coating film at a corresponding location obtained by analysis of the image captured in the second step. In comparison with, the particles hidden behind are identified and their particle sizes are estimated.
<塗布膜評価装置10による第1の評価値生成処理>
図9は、以上に説明した塗布膜評価装置10による第1の評価値生成処理の一例を説明するフローチャートである。該第1の評価値生成処理は、照明部62A、62Bの照射角を2段階に設定して散乱光を検出するものであり、例えば、ユーザからの開始コマンドに応じて開始される。
<First Evaluation Value Generation Processing by Coating
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the first evaluation value generation process performed by the coating
ステップS11において、ユーザが載置台61に評価対象物70を載置する。
In step S <b> 11, the user places the
次にステップS12において、照射方向設定部63A、63Bが、塗布膜評価処理制御部31からの制御に基づいて照明部62A、62Bの照射角を設定する。具体的には、制御パラメータ41に記憶されている照射角の設定値を塗布膜評価処理制御部31が読み出して照射方向設定部63A、63Bに通知し、照射方向設定部63A、63Bが照明部62A、62Bの照射角を通知された設定値に調整する。本実施例では、第1のステップでは、両証明部の照射角を例えば70度と設定し、第2のステップでは、両証明部の照射角を例えば20度と設定する。
ただし、照明部62A、62Bの照射角は、ユーザが設定するようにしてもよい。その場合、ユーザは入力部23を用いて照射角の設定値を入力し、入力された照射角の設定値を、塗布膜評価処理制御部31が照射方向設定部63A、63Bに通知するようにすればよい。
次に、照射量設定部64A、64Bが、塗布膜評価処理制御部31からの制御に基づいて照明部62A、62Bの照射量を設定し、照明部62A、62Bが設定された照射量で評価対象物70を照射する。具体的には、例えば、制御パラメータ41に記憶されている照射量の初期値を塗布膜評価処理制御部31が読み出して照射量設定部64A、64Bに通知し、照射量設定部64A、64Bが照明部62A、62Bの照射量を初期値に設定する。そして、照射光が照射されている状態で散乱光検出部52から得られる散乱光検出画像(いわゆる、スルー画像)に基づき、塗布膜評価処理制御部31が最適な照射量を決定し、決定した最適な照射量を照射量設定部64A、64Bに通知し、照射量設定部64A、64Bが照明部62A、62Bの照射量を最適な値に設定する。
なお、照明部62A、62Bの照射量についても、ユーザが設定するようにしてもよい。その場合、ユーザは入力部23を用いて照射量を入力し、入力された照射量に基づき、塗布膜評価処理制御部31が照射量設定部64A、64Bを制御するようにすればよい。
Next, in step S12, the irradiation
However, the irradiation angles of the
Next, the irradiation
Note that the user may also set the irradiation amounts of the
次に、ステップS13において、散乱光検出部52が、レンズ部51を介して入射される評価対象物70から発する散乱光を撮像して、散乱光検出画像(例えば、s画素×t画素のサイズの濃淡画像)を生成し、解析部20へ送信する。
Next, in step S13, the scattered
ステップS14において、散乱光検出画像が供給された解析部20では、濃淡画像処理部32が、散乱光検出画像を濃淡画像記憶部42へ格納する。{第1のステップの散乱光検出画像と、第2のステップの散乱光検出画像とは異なる記憶領域に格納する。}そして、濃淡画像処理部32は、散乱光検出画像に対して、二値化処理、白黒反転処理を実行して、試料粒子の領域を黒画素で表した二値化画像を生成する。
In step S <b> 14, in the
ステップS15において、試料粒子解析部33が、濃淡画像記憶部42に格納されている前記二値化画像(s画素×t画素)に対して、各試料粒子領域をセグメントとして抽出する処理を実行する。画像全面を処理した結果をセグメントデータテーブル43に格納する。{第1のステップのセグメントデータテーブルと、第2のステップのセグメントデータテーブルとは異なる記憶領域に格納する。}
全セグメントデータを格納した後、各セグメントの面積(画素数)、重心位置、行方向直径、列方向直径、セグメント直径をそれぞれ計算して、セグメントデータテーブル43に格納する。
In step S15, the sample
After storing all the segment data, the area (number of pixels), the barycentric position, the row direction diameter, the column direction diameter, and the segment diameter of each segment are calculated and stored in the segment data table 43.
ステップS16において、試料粒子解析部33は、S15で抽出したセグメントデータテーブル43に格納した各セグメントデータに対して、そのセグメントは、単一の試料粒子から発光された散乱光に基づく画像であるか、または複数の試料粒子が一部重なっている画像であるのかを、前記式(数2、数3)により判定して、判定結果をセグメントデータテーブル43の単一 or 重なり識別フラグ欄85に「単一」、又は「重なり」を表すフラグを設定する。
In step S16, the sample
ステップS17において、塗布膜評価処理制御部31が、照明部の照射角を2段階に設定する処理のうち、第1のステップが終了したのか、または第2のステップが終了したのかを判定する。もし、第1のステップが終了したのであれば、第2のステップを実行するためにS12へ移行する。もし、第2のステップも終了したのであれば、S18の処理へ移行する。
In step S17, the coating film evaluation
ステップS18において、試料粒子解析部33は、第1のステップで作成したセグメントデータテーブル43(以下、第1のセグメントデータテーブルと呼ぶ)を検索して、「重なり」を表すフラグが設定された各セグメントデータに対して、塗布膜表面側にある粒子と、後ろ側に一部が隠れた粒子とを区分けして識別する処理を実行する。
In step S18, the sample
第2のステップで作成したセグメントデータテーブル43(以下、第2のセグメントデータテーブルと呼ぶ)から、前記「重なり」を表すフラグが設定されたセグメント100(図14(A)に例示する)の重心位置と、比較的近い位置に重心位置があるセグメント101(図14(B)に例示する)を検索する。検索されたセグメント101(図14(B)に例示する)は、第2のステップにおいて、塗布膜の表面付近に在る粒子だけを浮き出させて撮像された散乱光検出画像から求められたセグメントであり、これは塗布膜の表面側に在る粒子に基づくと見なせる。 From the segment data table 43 created in the second step (hereinafter, referred to as a second segment data table), the center of gravity of the segment 100 (exemplified in FIG. 14A) in which the flag indicating the “overlap” is set The segment 101 (exemplified in FIG. 14B) having the center of gravity located relatively close to the position is searched. The retrieved segment 101 (exemplified in FIG. 14B) is a segment obtained from a scattered light detection image captured by imaging only particles existing near the surface of the coating film in the second step. This can be considered to be based on particles existing on the surface side of the coating film.
よって、セグメント100(図14(A)に例示する)から、セグメント101(図14(B)に例示する)による差分を求めると、残されたセグメント102(図14(C)に例示する)は、後ろ側に一部が隠れた試料粒子に基づくセグメントであると見なせる。 Accordingly, when the difference of the segment 101 (illustrated in FIG. 14B) is obtained from the segment 100 (illustrated in FIG. 14A), the remaining segment 102 (illustrated in FIG. 14C) is obtained. , It can be regarded as a segment based on sample particles partially hidden behind.
次に、セグメント102の重心位置を算出して、図14(D)の上でその位置を103とプロットして示すと、同様にセグメント101の重心位置は104の位置にプロットして示され、重心103と重心104とを通る重なりセグメント100の中心線105が引かれる。そして、セグメント102の領域で、中心線105の両側に中心線105から最も遠い距離にある画素の中心までの距離ベクトル106、107を求める。図14(D)の例では、距離ベクトル106の方が距離ベクトル107より長い。
Next, the position of the center of gravity of the
次に、図14(E)に示すように、セグメント102の画素の中で重心103から中心線105方向に最も外側にある画素108の中心位置から、中心線105上に距離ベクトル106と同じ長さのベクトル109を仮定して、ベクトル109の先端位置をセグメント102の仮定の中心110とする。そして、仮定の中心110より、半径がベクトル109の長さのセグメント102の仮定の外周の円弧111をセグメント101の領域に引く。
Next, as shown in FIG. 14 (E), from the center position of the
次に、図14(F)に示すように、仮定の外周の円弧111に掛かる、およびその円弧内に含まれるセグメント101の画素が、セグメント101の裏側に隠れていたセグメント102の画素であると推定して、それらの画素とセグメント102の画素とを合わせて、後ろ側に一部が隠れた粒子に基づくセグメント112と推定する。推定したセグメント112を第1のセグメントデータテーブルに新たなセグメントとして登録する{例えば、図11のセグメントデータテーブル43中のセグメントNO.(81)=1561であるセグメントとして登録する。}と共に、「重なり」を表すフラグが設定されたセグメント100のデータを、塗布膜表面側にある粒子のセグメントデータである第2のセグメントデータテーブルのセグメント101のデータによって置き換える。
Next, as shown in FIG. 14 (F), it is assumed that the pixel of the
以上の処理を、第1のセグメントデータテーブルに登録された「重なり」を表すフラグが設定された全てのセグメントデータに対して実行する。 The above processing is executed for all the segment data in which the flag indicating “overlap” registered in the first segment data table is set.
ステップS19において、評価値生成部34が、第1のセグメントデータテーブルに登録されている単一の試料粒子に基づくと見なせる全てのセグメントを対象として、そのセグメント直径値88を読み出し、実際の粒径値Dpに換算して、例えば図10に示す粒径値Dpの範囲ごとの粒子数をカウントして、第1の粒度分布の評価値を生成して出力する。
In step S19, the evaluation
次に、図15は、本発明に係る実施例2の塗布膜評価装置120の構成例を示すブロック図である。
塗布膜評価装置120は、実施例1の塗布膜評価装置10(図1)に対して、解析部20の演算部21中に散乱光検出画像合成部35を追加したものである。散乱光検出画像合成部35以外の構成要素については同一の符号を付し、その説明は省略する。
Next, FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration example of the coating
The coating
散乱光検出画像合成部35は、照明部62A、62Bの照射角を異なる複数の状態に設定して、評価対象物70からの散乱光を撮像した複数の散乱光検出画像を合成することにより合成画像を生成する。ここで、合成画像とは、複数の散乱光検出画像における同一座標の画素値の加算値を画素値としたもの、または、複数の散乱光検出画像における同一座標の画素値の平均値を画素値としたものとする。なお、本実施例において、照明部62A、62Bの照射角を1つだけ設定して、1つの散乱光検出画像だけ入力して、散乱光検出画像合成部35は実行せずに評価値生成処理を実行する場合も例外として、本実施例に含むものとする。
The scattered light detection
図16は、以上に説明した塗布膜評価装置120による第2の評価値生成処理の一例を説明するフローチャートである。該第2の評価値生成処理は、照明部62A、62Bの照射角を複数段階に設定して散乱光を検出するものであり、例えば、ユーザからの開始コマンドに応じて開始される。
FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of the second evaluation value generation process performed by the coating
ステップS20において、ユーザが載置台61に評価対象物70を載置する。
In step S <b> 20, the user places the
次にステップS21において、S12と同様に、照射方向設定部63A、63Bが、塗布膜評価処理制御部31からの制御、またはユーザによる設定に基づいて照明部62A、62Bの照射角を設定する。
次に、照射量設定部64A、64Bが、塗布膜評価処理制御部31からの制御、またはユーザによる設定に基づいて照明部62A、62Bの照射量を設定し、照明部62A、62Bが設定された照射量で評価対象物70を照射する。
Next, in step S21, similarly to S12, the irradiation
Next, the irradiation
次に、ステップS22において、散乱光検出部52が、レンズ部51を介して入射される評価対象物70から発する散乱光を撮像して、散乱光検出画像(例えば、s画素×t画素のサイズの濃淡画像)を生成し、解析部20へ送信する。
Next, in step S22, the scattered
ステップS23において、散乱光検出画像が供給された解析部20では、濃淡画像処理部32が、散乱光検出画像を濃淡画像記憶部42に格納する。
In step S23, in the
ステップS24において、塗布膜評価処理制御部31が、次に設定すべき照明部の照射角が在るかを判定する。すなわち、制御パラメータ41に登録されているデータが在るか、またはユーザが設定した照射角データが在ればS21へ移行する。照射角データが無ければS25へ移行する。
In step S24, the coating film evaluation
ステップS25において、散乱光検出画像合成部35は、濃淡画像記憶部42に格納されている複数の散乱光検出画像に対して、各散乱光検出画像の同一座標の画素値の加算値を合成画像の同一座標の画素値とする演算、または各散乱光検出画像の同一座標の画素値の平均値を合成画像の同一座標の画素値とする演算を行う。演算した合成画像を濃淡画像記憶部42に記憶する。
In step S <b> 25, the scattered light detection
ステップS26において、濃淡画像処理部32は、合成濃淡画像に対して、二値化処理、白黒反転処理を実行して、試料粒子の領域を黒画素で表した二値化画像を生成する。
In step S26, the grayscale
ステップS27において、試料粒子解析部33が、濃淡画像記憶部42に格納されている前記二値化画像(s画素×t画素)に対して、各試料粒子領域をセグメントとして抽出する処理を実行する。画像全面を処理した結果をセグメントデータテーブル43に格納する。
In step S27, the sample
ステップS28において、試料粒子解析部33が、S27で全セグメントデータを格納した後、各セグメントの面積(画素数)、セグメント直径をそれぞれ計算して、セグメントデータテーブル43に格納する。
In step S28, after storing all the segment data in S27, the sample
ステップS29において、評価値生成部34は、セグメントデータテーブル43に登録されている全てのセグメントデータを、単一の粒子に基づくか、または重なっている粒子に基づくセグメントであるかの識別を付けずに、各セグメント直径値88を読み出し、実際の粒径値Dpに換算して、例えば図17に示す粒径値Dpの範囲ごとの粒子数をカウントして、第2の粒度分布の評価値を生成して出力する。
In step S29, the evaluation
ところで、上記した実施例1、2における解析部20については、ハードウェアにより構成することもできるし、ソフトウェアにより実現することもできる。解析部20をソフトウェアにより実現する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等が含まれる。
By the way, the
図18は、解析部20をプログラムにより実現するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
FIG. 18 is a block diagram illustrating a configuration example of hardware of a computer that realizes the
このコンピュータ200において、CPU(Central Processing Unit)201、ROM(Read Only Memory)202、RAM(Random Access Memory)203は、バス204により相互に接続されている。
In this
バス204には、さらに、入出力インターフェース205が接続されている。入出力インターフェース205には、入力部23、出力部24、記憶部22、通信部25、及びドライブ206が接続されている。
The
入力部23は、キーボード、マウス等の入力デバイスよりなる。出力部24は、LCD(Liquid Crystal Display)、有機ELディスプレイなどの表示装置、各種出力装置等よりなる。記憶部22は、ハードディスクや不揮発性のメモリ等よりなる。通信部25は、ネットワークインターフェース等よりなる。ドライブ206は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブルメディア207を駆動する。
The
以上のように構成されるコンピュータ200では、CPU201が、例えば、記憶部22に記憶されているプログラムを、入出力インターフェース205及びバス204を介して、RAM203にロードして実行することにより、解析部20が実現される。
In the
コンピュータ200(CPU201)が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア207に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。 The program executed by the computer 200 (CPU 201) can be provided by being recorded on, for example, the removable medium 207 as a package medium or the like. Further, the program can be provided via a wired or wireless transmission medium such as a local area network, the Internet, or digital satellite broadcasting.
コンピュータ200では、プログラムは、リムーバブルメディア207をドライブ206に装着することにより、入出力インターフェース205を介して、記憶部22にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部25で受信し、記憶部22にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM202や記憶部22に、予めインストールしておくことができる。
In the
なお、コンピュータ200が実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであってもよいし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。
Note that the program executed by the
本明細書に記載された効果は、あくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。 The effects described in the present specification are merely examples and are not limited, and may have other effects.
本発明は、上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した各実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明が、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を、他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施例の構成に、他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 The present invention is not limited to the above embodiments, but includes various modifications. For example, each of the above-described embodiments has been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and the present invention is not necessarily limited to those having all the described components. Further, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of one embodiment can be added to the configuration of another embodiment. Further, for a part of the configuration of each embodiment, it is possible to add, delete, or replace another configuration.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現されてもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 Further, each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be partially or entirely realized by hardware, for example, by designing an integrated circuit. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be implemented by software by a processor interpreting and executing a program that implements each function. Information such as a program, a table, and a file for realizing each function can be stored in a memory, a storage device such as a hard disk or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD. In addition, control lines and information lines indicate those which are considered necessary for explanation, and do not necessarily indicate all control lines and information lines on a product. In fact, it may be considered that almost all components are interconnected.
本発明は、粒度分布評価方法、及び塗布膜評価装置だけでなく、複数の装置から構成されるシステムや、コンピュータ読み取り可能なプログラム等の様々な態様で提供することができる。 The present invention can be provided not only in a particle size distribution evaluation method and a coating film evaluation apparatus, but also in various modes such as a system including a plurality of apparatuses and a computer-readable program.
10・・・塗布膜評価装置、20・・・解析部、21・・・演算部、22・・・記憶部、23・・・入力部、24・・・出力部、25・・・通信部、26・・・ネットワーク、31・・・塗布膜評価処理制御部、32・・・濃淡画像処理部、33・・・試料粒子解析部、34・・・評価値生成部、35・・・散乱光検出画像合成部、41・・・制御パラメータ、42・・・濃淡画像記憶部、43・・・セグメントデータテーブル、44・・・評価結果記憶部、51・・・レンズ部、52・・・散乱光検出部、53・・・外部コンピュータ、61・・・載置台、62A、62B・・・照明部、63A、63B・・・照射方向設定部、64A、64B・・・照射量設定部、
70・・・評価対象物、71・・・塗布膜層、72・・・フィルム、73・・・粒子、
74・・・塗布液、75・・・塗布液容器、76・・・検出された散乱光、77・・・塗布膜中に一部重なって見える粒子領域、91・・・行方向の直径Dlm、92・・・列方向の直径Drm、
100・・・「重なり」を表すフラグが設定されたセグメント、101・・・セグメント100と比較的近い位置に重心位置があるセグメント、102・・・セグメント100からセグメント101による差分を求めて残されたセグメント、103・・・セグメント102の重心位置、104・・・セグメント101の重心位置、105・・・重心103と重心104とを通る重なりセグメント100の中心線105、106、107・・・セグメント102の領域で、中心線105の両側に中心線105から最も遠い距離にある画素の中心までの距離ベクトル、108・・・セグメント102の画素の中で重心103から中心線105方向に最も外側にある画素、109・・・画素108の中心位置から、中心線105上に距離ベクトル106と同じ長さのベクトル、110・・・ベクトル109の先端位置であるセグメント102の仮定の中心、111・・・仮定の中心110より半径がベクトル109の長さのセグメント102の仮定の外周の円弧、112・・・推定した後ろ側に一部が隠れた粒子に基づくセグメント、
120・・・実施例2の塗布膜評価装置、200・・・コンピュータ、201・・・CPU、202・・・ROM、203・・・RAM、204・・・バス、205・・・入出力インターフェース、206・・・ドライブ、207・・・リムーバブルメディア
DESCRIPTION OF
70 ... evaluation object, 71 ... coating film layer, 72 ... film, 73 ... particles,
74 ... Coating liquid, 75 ... Coating liquid container, 76 ... Detected scattered light, 77 ... Particle area that appears to partially overlap in the coating film, 91 ... Diameter D in the row direction lm , 92... diameter in column direction D rm ,
100: a segment for which a flag indicating “overlap” is set, 101: a segment having a center of gravity relatively close to the
120: coating film evaluation apparatus of Example 2, 200: computer, 201: CPU, 202: ROM, 203: RAM, 204: bus, 205: input / output interface , 206: Drive, 207: Removable media
Claims (14)
前記試料が形成されている評価対象物に対して任意の方向から照射光を照射する照射ステップと、
前記照射光が照射されている前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光を撮像する散乱光撮像ステップと、
撮像された散乱光検出画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析する解析ステップと、
解析された粒子領域に基づき、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成する評価値生成ステップと、
を有することを特徴とする塗布膜評価方法。 A method for evaluating the particle size distribution of particles of a sample,
An irradiation step of irradiating irradiation light from an arbitrary direction on the evaluation target on which the sample is formed,
A scattered light imaging step of imaging scattered light from sample particles on the surface and inside of the evaluation object to which the irradiation light is irradiated,
An analysis step of binarizing the captured scattered light detection image and analyzing a particle region from the binarized image,
An evaluation value generation step of generating an evaluation value for evaluating the particle size distribution of the sample based on the analyzed particle region,
A coating film evaluation method comprising:
前記評価値生成ステップは、前記粒子領域の画素数を計数して求めた面積を円形に近似させた場合の直径値を粒子の大きさとして、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成する
ことを特徴とする塗布膜評価方法。 The coating film evaluation method according to claim 1,
The evaluation value generation step generates an evaluation value for evaluating the particle size distribution of the sample, with a diameter value when an area obtained by counting the number of pixels of the particle region approximated to a circle is set as a particle size. A method for evaluating a coating film, comprising:
前記照射ステップは、前記評価対象物に対して異なる複数の方向から照射光をそれぞれ照射するステップであり、
前記散乱光撮像ステップは、異なる複数の方向から前記照射光が照射された前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光をそれぞれ異なる画像に撮像するステップであり、
前記解析ステップは、前記異なる画像に撮像された各散乱光検出画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析し、前記解析された各粒子領域を単一の粒子領域か、複数の粒子領域の重なり領域であるか識別し、前記重なり領域と識別された粒子領域を、前記異なる散乱光検出画像より解析された対応する粒子領域を比較することにより単一の粒子領域に分けるステップであり、
前記評価値生成ステップは、単一粒子領域に基づき、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成するステップである
ことを特徴とする塗布膜評価方法。 The coating film evaluation method according to claim 1,
The irradiation step is a step of irradiating the evaluation object with irradiation light from a plurality of different directions,
The scattered light imaging step is a step of imaging scattered light from the sample particles inside and from the surface of the evaluation object irradiated with the irradiation light from a plurality of different directions into different images,
In the analyzing step, each scattered light detection image captured in the different image is subjected to a binarization process, a particle region is analyzed from the binarized image, and the analyzed particle region is a single particle region. Identify the overlap region of a plurality of particle regions, the particle region identified as the overlap region, a single particle region by comparing the corresponding particle regions analyzed from the different scattered light detection images. It is a separating step,
The evaluation value generating step is a step of generating an evaluation value for evaluating a particle size distribution of the sample based on a single particle region.
前記照射ステップは、前記評価対象物に対して異なる複数の方向から照射光をそれぞれ照射するステップであり、
前記散乱光撮像ステップは、異なる複数の方向から前記照射光が照射された前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光をそれぞれ異なる画像に撮像するステップであり、
前記異なる画像に撮像された複数の散乱光検出画像より合成画像を生成する合成ステップを更に有し、
前記解析ステップは、前記合成画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析するステップである
ことを特徴とする塗布膜評価方法。 In the coating film evaluation method according to claim 1,
The irradiation step is a step of irradiating the evaluation object with irradiation light from a plurality of different directions,
The scattered light imaging step is a step of imaging scattered light from the sample particles inside and from the surface of the evaluation object irradiated with the irradiation light from a plurality of different directions into different images,
Further comprising a combining step of generating a combined image from the plurality of scattered light detection images captured in the different images,
The analysis step is a step of performing a binarization process on the composite image and analyzing a particle region from the binarized image.
前記合成ステップは、前記複数の散乱光検出画像に対して、各散乱光検出画像の同一座標の画素値の加算値を合成画像の同一座標の画素値とする演算により前記合成画像を生成するステップである
ことを特徴とする塗布膜評価方法。 In the coating film evaluation method according to claim 4,
The combining step includes, for the plurality of scattered light detection images, generating the combined image by performing an operation of setting an addition value of pixel values of the same coordinates of each scattered light detection image to a pixel value of the same coordinates of the combined image. A coating film evaluation method, characterized in that:
前記合成ステップは、前記複数の散乱光検出画像に対して、各散乱光検出画像の同一座標の画素値の平均値を合成画像の同一座標の画素値とする演算により前記合成画像を生成するステップである
ことを特徴とする塗布膜評価方法。 In the coating film evaluation method according to claim 4,
Generating the composite image by performing an arithmetic operation on the plurality of scattered light detection images with an average value of pixel values at the same coordinate of each scattered light detection image as a pixel value at the same coordinate of the composite image; A coating film evaluation method, characterized in that:
前記照射ステップは、前記照射光の照射角、照射方位、照射量、及び波長のうちの少なくとも一つが可変として、前記試料が形成されている評価対象物に対して任意の方向から照射光を照射するステップである
ことを特徴とする塗布膜評価方法。 In the coating film evaluation method according to claim 1,
The irradiating step includes irradiating irradiation light from an arbitrary direction to an evaluation target on which the sample is formed, wherein at least one of an irradiation angle, an irradiation direction, an irradiation amount, and a wavelength of the irradiation light is variable. A coating film evaluation method.
前記照射光が照射されている前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光を撮像する散乱光検出部と、
撮像された散乱光検出画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析する試料粒子解析部と、
解析された粒子領域に基づき、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成する評価値生成部と、
を備えることを特徴とする塗布膜評価装置。 An illumination unit that irradiates irradiation light from an arbitrary direction on the evaluation target on which the sample is formed,
A scattered light detection unit that images scattered light from the sample particles inside and outside the surface of the evaluation object to which the irradiation light is irradiated,
A sample particle analysis unit that binarizes the captured scattered light detection image and analyzes a particle region from the binarized image,
Based on the analyzed particle region, an evaluation value generation unit that generates an evaluation value for evaluating the particle size distribution of the sample,
A coating film evaluation apparatus comprising:
前記評価値生成部は、前記粒子領域の画素数を計数して求めた面積を円形に近似させた場合の直径値を粒子の大きさとして、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成する
ことを特徴とする塗布膜評価装置。 The coating film evaluation apparatus according to claim 8,
The evaluation value generation unit generates an evaluation value for evaluating the particle size distribution of the sample, with the diameter value when the area obtained by counting the number of pixels of the particle region approximated to a circle as the particle size. A coating film evaluation apparatus, characterized in that:
前記照明部は、前記評価対象物に対して異なる複数の方向から照射光をそれぞれ照射し、
前記散乱光検出部は、異なる複数の方向から前記照射光が照射された前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光をそれぞれ異なる画像に撮像し、
濃淡画像処理部は、前記異なる画像に撮像された各散乱光検出画像を二値化処理し、
前記試料粒子解析部は、二値化画像より粒子領域を解析し、前記解析された各粒子領域を単一の粒子領域か、複数の粒子領域の重なり領域であるか識別し、前記重なり領域と識別された粒子領域を、前記異なる散乱光検出画像より解析された対応する粒子領域を比較することにより単一の粒子領域に分け、
前記評価値生成部は、単一粒子領域に基づき、前記試料の粒度分布を評価する評価値を生成する
ことを特徴とする塗布膜評価装置。 The coating film evaluation apparatus according to claim 8,
The illumination unit irradiates the evaluation object with irradiation light from a plurality of different directions,
The scattered light detection unit captures scattered light from the sample particles on the surface and inside of the evaluation object irradiated with the irradiation light from a plurality of different directions in different images.
The grayscale image processing unit binarizes each scattered light detection image captured in the different image,
The sample particle analysis unit analyzes the particle region from the binarized image, identifies each analyzed particle region as a single particle region or an overlapping region of a plurality of particle regions, and determines the overlapping region. The identified particle region is divided into a single particle region by comparing corresponding particle regions analyzed from the different scattered light detection images,
The said evaluation value production | generation part produces | generates the evaluation value which evaluates the particle size distribution of the said sample based on a single particle area | region, The coating film evaluation apparatus characterized by the above-mentioned.
前記照明部は、前記評価対象物に対して異なる複数の方向から照射光をそれぞれ照射し、
前記散乱光検出部は、異なる複数の方向から前記照射光が照射された前記評価対象物の表面及び内部の試料粒子からの散乱光をそれぞれ異なる画像に撮像し、
前記異なる画像に撮像された複数の散乱光検出画像より合成画像を生成する散乱光検出画像合成部を更に備え、
前記試料粒子解析部は、前記合成画像を二値化処理して、二値化画像より粒子領域を解析する
ことを特徴とする塗布膜評価装置。 The coating film evaluation apparatus according to claim 8,
The illumination unit irradiates the evaluation object with irradiation light from a plurality of different directions,
The scattered light detection unit captures scattered light from the sample particles on the surface and inside of the evaluation object irradiated with the irradiation light from a plurality of different directions in different images.
Further comprising a scattered light detection image synthesis unit that generates a composite image from a plurality of scattered light detection images captured in the different images,
The coating film evaluation apparatus, wherein the sample particle analysis unit performs a binarization process on the composite image and analyzes a particle region from the binarized image.
前記散乱光検出画像合成部は、前記複数の散乱光検出画像に対して、各散乱光検出画像の同一座標の画素値の加算値を合成画像の同一座標の画素値とする演算により前記合成画像を生成する
ことを特徴とする塗布膜評価装置。 The coating film evaluation apparatus according to claim 11,
The scattered light detection image synthesizing unit calculates, for the plurality of scattered light detection images, an addition value of pixel values of the same coordinates of each scattered light detection image as a pixel value of the same coordinates of the synthesized image, thereby calculating the synthesized image. A coating film evaluation apparatus characterized by generating:
前記散乱光検出画像合成部は、前記複数の散乱光検出画像に対して、各散乱光検出画像の同一座標の画素値の平均値を合成画像の同一座標の画素値とする演算により前記合成画像を生成する
ことを特徴とする塗布膜評価装置。 The coating film evaluation apparatus according to claim 11,
The scattered light detection image synthesis unit calculates an average value of pixel values at the same coordinates of each of the scattered light detection images for the plurality of scattered light detection images as a pixel value at the same coordinates of the synthesized image. A coating film evaluation apparatus characterized by generating:
前記照明部は、前記照射光の照射角、照射方位、照射量、及び波長のうちの少なくとも一つが可変として、前記試料が形成されている評価対象物に対して任意の方向から照射光を照射する
ことを特徴とする塗布膜評価装置。 The coating film evaluation apparatus according to claim 8,
The illumination unit irradiates irradiation light from an arbitrary direction to the evaluation target on which the sample is formed, wherein at least one of an irradiation angle, an irradiation direction, an irradiation amount, and a wavelength of the irradiation light is variable. A coating film evaluation apparatus characterized in that:
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