JP3322034B2

JP3322034B2 - 塗装品質解析装置

Info

Publication number: JP3322034B2
Application number: JP25800394A
Authority: JP
Inventors: 清吉田; 暉雄浅枝
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1994-10-24
Filing date: 1994-10-24
Publication date: 2002-09-09
Anticipated expiration: 2017-09-09
Also published as: JPH08122035A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、塗装品質、すなわち塗
料の微粒化度を求める塗装品質解析装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】塗装における塗料粒子の大きさ、すなわ
ち塗料の微粒化度を計測する従来の方法としては、例え
ば図２５に示すごとく、塗装ガンから吹き付けられる塗
料粒子を特殊コーティングしたガラス板に直接付着さ
せ、電子顕微鏡等で粒子径を測定する方法がある。ま
た、他の微粒化度計測装置としては、図２６に示すごと
く、レーザドップラ流速計と光の散乱計測技術を応用し
たレーザドップラ式粒子測定装置がある。これは塗装ガ
ンから吹き付けられた塗料粒子へレーザ光を照射し、粒
子の散乱光の強度から粒子径を計測するものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記のごとき塗料の微
粒化度は、塗装品質に大きな影響を及ぼすので、精密に
制御する必要がある。特に自動車の車体塗装のように、
塗装自動化ラインで次々に塗装を行なう場合には、塗装
状態の良否を出来るだけ速やかにフィードバックして次
の塗装条件を改善し、常に最良の塗装状態に保つ必要が
ある。しかし、上記のごとき従来の微粒化度計測方法や
装置は、研究用解析装置であり、次のごとき問題のため
に塗装自動化ライン等には適用出来なかった。まず、塗
料粒子をガラス板に付着させる方法は、測定の度に試料
のガラス板を作成して電子顕微鏡で観察する必要がある
ため、工数と時間が掛かると共に、リアルタイムで塗装
工程にフィードバックさせることは本来無理な方法であ
る。また、レーザドップラ式粒子測定装置も研究用解析
装置であり、一般の塗装工程のように引火性の溶剤を用
いる場合には、レーザ光によって発火するおそれがある
ため、使用することが困難である。

【０００４】上記のごとき従来技術の問題を解決するた
め、本出願人は、塗装後の未乾燥塗装表面の画像から、
塗装面の凹凸の波長分布を求め、それに基づいて塗料の
粒子径を計測することによって微粒化度を計測する塗装
品質解析装置を発明し、既に出願している（特願平６−
９８４８３号：未公開）。上記本出願人の先行出願によ
れば、塗料の微粒化度を塗装中に非接触で容易に計測す
ることが出来る。そのため塗装条件を直ちにフィードバ
ック制御することが出来るので、塗装品質を維持、向上
させることができると共に、微粒化計測の工数を大幅に
低減することが出来る。しかし、上記先行出願には次の
ごとき不満足な点があった。すなわち、塗装条件の安定
性のよくない自動化ラインや、自動車の車体塗装のよう
に塗料の垂れ等の塗装品質上の問題から車体部位によっ
て塗装条件を大幅に変えている自動化ラインでは、塗装
条件の違いによって塗装部位ごとに微粒化度計測の精度
が大幅に変わり、均一な精度で微粒化度計測を行なうこ
とが困難である、という問題があった。

【０００５】本発明は、上記のごとき従来技術の問題を
解決し、かつ上記本出願人の先行技術をさらに改良する
ためになされたものであり、塗装部位ごとに塗装条件が
異なる場合でも常に高精度で微粒化度計測を行なうこと
の出来る塗装品質解析装置を提供することを目的とす
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。すなわち、請求項１に記載の発明は、
図１（ａ）に示すごとく、塗料を塗布した直後の未乾燥
塗装表面を撮像する撮像手段１００と、上記撮像手段か
らの画像情報を画像処理する画像処理手段１０１と、上
記画像処理手段で処理された画像処理データに基づい
て、塗装表面の凹凸波形の波長分布を算出する波長演算
手段１０２と、少なくとも上記波長分布に基づいて塗装
の膜厚を演算する膜厚演算手段１０３と、上記波長演算
手段で求めた波長分布と上記膜厚演算手段で求めた膜厚
とに応じて、当該塗装における基準膜厚に相当する波長
を演算する波長補正演算手段１０４と、上記波長補正演
算手段で算出された補正後の波長に基づいて微粒化度を
算出する微粒化演算手段１０５と、を備えている。な
お、上記の各手段は、例えば後記図２の実施例における
下記の各手段に相当する。すなわち、撮像手段１００は
撮像部２に、画像処理手段１０１は画像処理部３に、波
長演算手段１０２は波長演算部４に、膜厚演算手段１０
３は膜厚演算部１５に、波長補正演算手段１０４は波長
補正演算部１３に、微粒化演算手段１０５は微粒化演算
部６に、それぞれ相当する。

【０００７】また、請求項２に記載のように、上記波長
演算手段１０２は、塗装表面の凹凸波形のパワースペク
トルにおける長波長領域のピーク波長を求めるものであ
り、上記波長補正演算手段１０４は、当該塗装における
基準膜厚に相当する上記長波長領域のピーク波長を求め
るものであり、上記微粒化演算手段１０５は、上記補正
後の長波長領域のピーク波長の値と予め実験で求めた塗
料粒子径との関係から、塗料粒子径を算出し、それを微
粒化度とするものである。次に、請求項３に記載の発明
は、図１（ｂ）に示すごとく、請求項１に記載の発明に
おいて、上記画像処理手段で処理された画像処理データ
に基づいて、塗装表面の粗さ度を算出する表面粗さ演算
手段１０６と、少なくとも塗料の粘度を含む塗装条件を
入力する塗装条件入力手段１０７と、を備え、かつ、上
記膜厚演算手段１０３は、上記表面粗さ演算手段で算出
された粗さ度から求めた粗さ度の時間変化量と、上記塗
装条件入力手段からの塗装条件と、上記波長演算手段か
らの波長分布とに基づいて、塗装の膜厚を算出するもの
である。なお、この構成は、例えば後記図２の実施例に
相当する。また、請求項４に記載のように、上記波長補
正演算手段は、上記膜厚演算手段で求めた膜厚値と予め
実験で求めた塗装表面の凹凸波形の波長との関係から基
準膜厚相当の波長を算出するものである。

【０００８】次に、請求項５に記載の発明は、図１
（ｃ）に示すごとく、上記撮像手段１００では、塗装表
面の複数個所を撮像し、後続の各手段ではそれぞれの個
所における処理を行なって上記波長補正演算手段ではそ
れぞれの個所における補正波長値を順次算出し、かつ、
上記複数個の補正波長値を平均処理する波長平均処理手
段１０８を備え、上記微粒化演算手段１０５では、上記
波長平均処理手段の演算結果に基づいて微粒化度を算出
するものである。なお、上記の構成は、例えば後記図１
４の実施例に相当する。次に、請求項６に記載の発明
は、図１（ｄ）に示すごとく、塗料を塗布した直後の未
乾燥塗装表面を、塗装面の異なった個所についてそれぞ
れ撮像する複数の撮像手段１００を備え、それらの撮像
手段で撮像した複数個所の画像情報を順次処理するよう
に構成したものである。なお、上記の構成は、例えば後
記図１５の実施例に相当する。次に、請求項７に記載の
発明は、請求項１乃至請求項６の何れかに記載の発明
に、画像処理手段１０１で処理された画像処理データに
基づいて、塗装面の鮮映度を演算する鮮映度演算手段
と、微粒化演算手段１０３で求めた微粒化度と鮮映度演
算手段で求めた鮮映度とに応じて、最適な微粒化条件を
算出する塗装品質判定手段と、を追加したものである。
なお、上記の構成は、例えば後記図１６の実施例に相当
する。

【０００９】

【作用】請求項１に記載の発明は、塗装後の未乾燥塗装
表面の画像から、塗装面の凹凸の波長分布を求め、それ
に基づいて塗料の粒子径を計測するように構成し、かつ
実測波長を基準膜厚に対応した値に換算することによ
り、塗装条件や塗装部位に応じて膜厚が異なることに起
因する微粒化度計測の誤差を補正するように構成したも
のである。このように構成したことにより、塗装条件の
異なる部位における塗料の微粒化度を、塗装中に非接触
で容易かつ正確に計測することが出来る。そのため塗装
条件を直ちにフィードバック制御することが出来るの
で、塗装品質を維持、向上させることができると共に、
微粒化計測の工数を大幅に低減することが出来る。な
お、微粒化度すなわち塗料粒子の微粒化の程度は、塗料
の粒子径をそのまま用いてもよいし、或いはその逆数や
基準値に対する百分率で表してもよい。

【００１０】また、請求項５の発明は、複数の部位につ
いて撮像した画像情報を順次演算処理し、それによって
求められた補正後の複数の波長を波長平均処理手段平均
化するものである。このように塗装表面の複数個所を撮
像し、それらの各部位における波長の平均値を用いて微
粒化度を演算することにより、塗装面積の大きな被塗装
体の場合でも、計測精度を向上させることが出来る。ま
た、請求項６の発明は、複数の撮像部を設け、同時に複
数個所の画像情報を入力するように構成したものであ
る。これにより、計測時間を短縮できると共に計測手順
を簡略化することが出来る。また、請求項７の発明は、
塗料の微粒化度と塗装の鮮映度とを求め、所望の塗装品
質を達成するように、最適な微粒化条件を求める（例え
ば、所望の鮮映度を達成するように微粒化度を制御す
る）ように構成しているので、塗装状態の良否を速やか
にフィードバックして次の塗装条件を改善し、常に最良
の塗装状態に保つことが可能となる。

【００１１】

【実施例】図２は本発明の第１の実施例図であり、本発
明を自動塗装ラインに適用した場合のブロック図を示
す。まず、図２に基づいて全体の構成の概略を説明す
る。１は被塗装体（例えば自動車のボディ）であり、塗
装ライン上を所定の速度で移動しながら塗装されるもの
である。２は塗装直後におけるウエット状態の塗装表面
を撮像する撮像部である。撮像する時点は、塗料を吹き
付けたのち所定時間（例えば１〜２分）後に行なう。そ
のため、撮像部２は塗装ラインの移動速度に合わせて、
例えば１〜２分後に車体が到達する位置に設置されてい
る。上記の撮像部２で撮像した塗装表面の画像（詳細後
述）は、画像処理部３で２値化等の画像処理される。な
お、この画像処理部は画像情報を記憶する画像メモリと
コンピュータ等の演算装置で構成される。上記の画像処
理部３で処理された画像処理データは、波長演算部４お
よび表面粗さ演算部１４へ送られる。

【００１２】上記波長演算部４では、パワースペクトル
周波数分析（例えば高速フーリエ変換処理：ＦＦＴ）を
行ない、入力した画像処理データから塗装表面の凹凸波
形のパワースペクトルＰＳ（特にその長波長領域のピー
ク波長λp：詳細後述）を算出する。また、表面粗さ演
算部１４では、入力した画像処理データから塗装表面の
凹凸のピーク・ツウ・ピークの面平均に相当する粗さ度
Ｒ（具体的には詳細を後述するパワースペクトルの長波
長領域の積分値Ｐを用いる）を算出する。また、塗装条
件入力部５は、例えばキーボード等の入力手段であり、
中塗り、上塗りベース、上塗りクリア等の塗料の種類に
ついての情報を入力する。また、膜厚演算部１５では、
波長演算部４で求めたパワースペクトルＰＳと表面粗さ
演算部１４で求めた表面粗さおよび表面粗さの時間変化
量ΔＲとに基づいて、乾燥前のウエット状態における塗
装膜厚ｈを算出する。なお、詳細を後述するように、波
長演算部４で求めたパワースペクトルＰＳ（長波長領域
のピーク波長λp）のみから膜厚ｈを求めることもでき
る。また、波長補正演算部１３では、波長演算部４で求
めたパワースペクトルＰＳ（長波長領域のピーク波長λ
p）と膜厚演算部１５で求めた膜厚ｈとに基づいて基準
膜厚ｈ₀に対応する補正波長値λp'を演算する（詳細後
述）。また、微粒化演算手段６は、上記塗装条件入力部
５からの塗装条件と、波長補正演算部１３で求めた補正
波長値λp'とに基づいて塗料の微粒化度を演算する（詳
細後述）。上記のようにして求められた微粒化度は、液
晶表示装置やＣＲＴ表示装置等の表示器８で表示して作
業員に提示すると共に、塗装条件制御システム９へ送ら
れ、塗装ガン１０の動作条件（塗料の吐出量、ベル回転
数、エア圧等）を所望の微粒化度を達成するための最適
条件に保つように制御する。なお、上記の各演算部は、
コンピュータ等の演算装置で構成される。

【００１３】次に、各部の詳細構造および作用を説明す
る。最初に、撮像部２について説明する。図３は、撮像
部２の一例を示す断面図である。図３に示すように、撮
像部の基本的構成は、光源３１、明暗パタン板３２、反
射鏡３３、レンズ３４、ＣＣＤカメラ３５から成る。上
記の明暗パタン板３２は、所定間隔（例えば１ｍｍ間
隔）で直線状のスリットが設けられた不透明板（または
透明板に所定間隔で不透明なストライプパタンを印刷し
たもの）である。そして光源３１からの平行光線を上記
明暗パタン板３２と反射鏡３３とレンズ３４とを介して
塗装面の斜め方向から照射することにより、被塗装体上
にスリットに対応した縞模様をつくる。この縞模様は、
被塗装体上の凹凸に応じて歪んだ波形（例えば後記図１
８のごとき波形）となる。その反射光をＣＣＤカメラ３
５で撮像し、上記の歪んだ縞模様、すなわち表面粗さの
情報を入力するようになっている。上記のごとき縞模様
の画像情報を画像処理し、パワースペクトル周波数分析
（例えば高速フーリエ変換処理：ＦＦＴ）を行なってパ
ワースペクトルＰＳを求める。

【００１４】図４は、上記パワースペクトルＰＳの周波
数特性図であり、縦軸はパワースペクトルＰＳ、横軸は
周波数ｆ（波長λの逆数、ｆ＝１／λ）である。図４に
おいて、第１のピーク波形は、前記スリットに対応し
た基本縞による基本波形のパワースペクトル、第２のピ
ーク波形は、塗装表面の凹凸波形の長波長領域（１０
〜１ｍｍ程度）に対応したパワースペクトル、第３のピ
ーク波形は、凹凸波形の中波長領域（１〜０.１ｍｍ
程度）に対応したパワースペクトル、第４のピーク波形
は、凹凸波形の短波長領域（０.１ｍｍ以下）に対応
したパワースペクトルを示す。上記のパワースペクトル
波形において、凹凸波形の長波長領域のピーク波長、す
なわち第２のピーク波形のピーク値に対応した波長λ
pは、後記のごとく微粒化度と相関性があり、それによ
って微粒化度を測定することが出来る。

【００１５】また、第２のピーク波形の積分値（斜線
部分の面積）、すなわちパワースペクトル積分値Ｐは、
表面の粗さを表示する値である。上記の長波長領域のピ
ーク波長λpとパワースペクトル積分値Ｐとは、後記の
ごとく膜厚と関係があり、これらの値に基づいて膜厚を
算出することが出来る。

【００１６】以下、まず本実施例における膜厚測定の原
理について説明する。本実施例における膜厚測定方法
は、塗料を塗布した直後の未乾燥状態、すなわちウエッ
ト状態の塗装表面の平滑化現象に着目して塗装膜厚を測
定するものである。図５は、塗装後の塗膜の断面図であ
る。塗装直後には、（ａ）に示すように、塗装表面は初
期の付着粒子の結合によって凹凸状態になっている。そ
して時間の経過と共に、（ｂ）に示すように、レベリン
グ力によって次第に平滑化され、最終的には、（ｃ）に
示すように、平滑化状態となる。本実施例においては、
このような平滑化現象に着目し、ウエット状態における
塗装表面の凹凸状態を測定し、それによって平滑化後、
或いは乾燥後の塗装膜厚を算出するものである。上記の
ごときウエット状態における凹凸状態を測定するには、
光干渉式表面粗さ計など種々の方法（例えば「機械工学
便欄日本機械学会１９８９年９月３０日新版３刷発
行Ｂ２編２０７頁〜２０８頁」に記載）があるが、
ここでは撮像手段（例えばＣＣＤカメラ）で塗装表面を
撮像し、その情報を画像処理する方法について説明す
る。

【００１７】まず、パワースペクトル積分値Ｐによる平
滑化特性を説明すると、表面の凹凸（ピーク・ツウ・ピ
ーク値）の面積平均値に相当する表面粗さＲ_aとパワー
スペクトル積分値Ｐとは、図６に示すような関係にあ
り、下記（数１）式、（数２）式に示す関係がある。Ｐ＝Ｑ＋ｋ×√Ｒ_a …（数１）Ｒ_a＝｛（Ｐ−Ｑ）／ｋ}² …（数２）ただし、上式において、Ｑは粗さ補正値、ｋは粗さ変換
係数である。パワースペクトル解析値による平滑化理論
式の導出では、まず、ウエット塗膜平滑化理論式（近似
式）として、表面粗さ度Ｒ_aは下記（数３）式で表され
る。Ｒ_a＝Ｒ_a0・exp(−ｔ／τ） …（数３）ただし、Ｒ_a0はＲ_aの初期値（時点０すなわち塗装直後
の値）、ｔは塗装後の経過時間である。また、τは粘性
流体の基本式から導出された時定数であり、後記（数
８）式に示すごときものである。上記（数２）式を（数
３）式に代入すると、下記（数４）式が得られる。｛（Ｐ−Ｑ）／ｋ}²＝｛（Ｐ₀−Ｑ₀）／ｋ}² exp(−ｔ／τ） …(数４）ただし、Ｐ_０はＰの初期値（時点０における値）であ
り、Ｑ₀はＱの初期値である。上記（数４）式におい
て、Ｐ、Ｐ₀をそれぞれの補正値Ｑ、Ｑ₀を含んだ値とし
て、（Ｐ₀−Ｑ₀）→Ｐ₀、（Ｐ−Ｑ）→Ｐと示せば、
（数４）式は下記（数５）式のように表せる。Ｐ＝Ｐ₀・exp(−ｔ／２τ） …（数５）また、時定数τは下記（数６）式で示される。 τ＝３ηλ⁴／１６π⁴γｈ³ …（数６）ただし、ηは塗料の粘度、λは前記の長波長領域のピー
ク波長、γは塗膜の表面張力、ｈはウエット状態におけ
る膜厚（撮像部分の平均値）である。以上から、パワー
スペクトル解析値による塗装膜厚ｈは、下記（数７）式
で示すようになる。

【００１８】

【数７】

【００１９】ただし、Ｐ₁は時点ｔ₁におけるパワースペ
クトル積分値Ｐの値、Ｐ₂は時点ｔ₂（ただし−₁＜ｔ₂）
におけるＰの値である。なお、τ'_iは下記（数８）式で
示される。 τ'_i＝３η(ｔ_i)・λ⁴／１６π⁴γ …（数８）ただし、ｉ＝１，２であり、η(ｔ_i）は塗料の粘度が塗
装後の経過時間の関数であることを示す。すなわち、塗
装条件入力部５から入力するのは、塗装前における塗料
の粘度ηであるが、塗装後の塗着粘度は、塗装後の経過
時間に応じて変化する値η(ｔ_i）となる。この値は、塗
料組成（塗料内の揮発成分の割合等）や風速などによっ
て定まる値である。上記（数７）式から判るように、塗
料の粘度η、塗膜の表面張力γ、凹凸波形の長波長領域
のピーク波長λ、塗装後の２つの時点ｔ₁、ｔ₂における
パワースペクトル積分値Ｐの値から、ウエット状態にお
ける膜厚ｈを求めることが出来る。上記の各数値のう
ち、塗料の粘度ηと塗膜の表面張力γは、塗料の特性に
よって定まる値であるから、予め判っている値を入力
し、長波長領域のピーク波長λとパワースペクトル積分
値Ｐの値は、前記の画像情報を処理した値を用いる。

【００２０】図７は、上記（数７）式を用いた平滑化理
論値と測定値を比較したウエット平滑化動特性（パワー
スペクトル積分値Ｐ）を示す特性図である。図７におい
て、横軸は塗装後の経過時間、縦軸はパワースペクトル
積分値Ｐである。上記の測定は、塗布直後の画像を撮像
部２で撮影し、パワースペクトル解析を行なったもので
ある。図７から、測定値は理論値とほぼ一致した平滑化
特性となっていることがわかる。また、表１は、膜厚６
０μｍと５４μｍの２つのサンプルに対して、上記（数
７）式の推定式を用いて膜厚ｈを計測した結果を示す表
である。表１に示すように、数μｍの精度で計測可能で
あることが判る。

【００２１】

【表１】

【００２２】図２の実施例においては、撮像部２、画像
処理部３、波長演算部４、粗さ演算部１４、膜厚演算部
１５において、上記のごとき処理を行ない、撮像個所の
膜厚ｈを求める。また、前記（数７）式においては、塗
装後の２つの時点ｔ₁とｔ₂における２つの値Ｐ₁、Ｐ₂を
用い、粗さ情報の時間変化量を用いて演算している。そ
のため、塗装後に２つの時点で同一個所を撮像する必要
がある。このためには、塗装ライン上の車体の移動に合
わせて撮像部２を移動させる必要があるので、装置が複
雑になる。それを避けるためには、次のような方法があ
る。すなわち、被塗装体である車体の他に、テストピー
スを用意して被塗装体と同じ条件で塗装を行ない、時点
ｔ₁（例えばｔ₁＝１０秒、ｔ₁＜ｔ₂）における値Ｐ
₁は、テストピースの画像情報を処理して求めた値を用
いるようにする。このようにすれば、撮像部２は時点ｔ
₂（例えば塗装１〜２分後）において１回のみの撮像を
行なえばよい。

【００２３】なお、本実施例においては、基本的な測定
を塗装面の撮像と画像処理によって行ない、塗装表面の
粗さの情報としてパワースペクトル積分値Ｐと長波長領
域のピーク波長λとを用いて演算を行なう場合を例示し
た。しかし、塗装表面の粗さ情報としては、例えば、本
出願人の先行出願（特願平４−３０６９６６号）に記載
のように、光干渉式表面粗さ計を用い、凹凸のピーク・
ツウ・ピークと凹凸の波長λに基づいて演算する方法、
或いは上記光干渉式表面粗さ計の測定結果から表面の平
均粗さ度Ｒ_aと凹凸の平均波長λ_aとを用いて演算する方
法などがあり、いずれを用いてもよい。また、後記の微
粒化度測定の原理において説明するように、塗膜面の凹
凸波長（λp）と膜厚とには、後記（数１３）式または
（数１４）式の関係があり、後記図１３に示すようにな
る。上記の数式および図１３の特性から判るように、付
着粒子径（すなわち塗装面の凹凸の波長）は、膜厚が厚
いほど粒子の結合数が多くなるため、大きくなる。すな
わち、塗膜面の成長は塗装条件である膜厚値に依存する
ことを示しており、膜厚値の推定を行なう場合には、上
記（数１３）式または（数１４）式を用いて、塗膜面の
凹凸の波長λpから膜厚値の算出を行なうことが可能で
ある。したがって図２の実施例において、表面粗さ演算
部１４を省略し、波長演算部４で求めた波長分布（長波
長領域のピーク波長λp）のみから膜厚演算部１５で膜
厚値を演算することも出来る。

【００２４】次に、本実施例における微粒化度測定の原
理について説明する。まず、図８に基づいて、塗装時に
おける塗装面への塗料粒子の付着と塗装膜面の形成過程
について説明する。図８（ａ）に示すように、塗装ガン
から塗装面へ向けて微粒化した塗料粒子を吹き付ける。
この際、塗料粒子の平均粒子径は、基本的には、塗装条
件である塗料速度（下記、、）と空気速度（下記
）と塗料物性（下記）によって決まる。ただし、上
記の〜は次の通りである。塗装ガンの吐出量塗装ガンのベル回転数印加電圧エア圧塗料物性（粘度、表面張力、密度）なお、ベル回転数とは塗料を微粒化する回転体の回転数
であり、印加電圧とは塗料粒子に静電気を付加するため
に印加する静電圧（５０ｋＶ程度）であり、エア圧と
は、塗料粒子が周辺に飛散しないように周囲に気流の壁
を作るための気圧である。上記のようにして吹き付けら
れた塗料粒子は、塗装面に衝突し、つぶれた形で付着す
る。

【００２５】次に、図８（ｂ）に示すように、塗膜形成
の初期には、付着した小さな塗料粒子が大きな塗料粒子
に結合され、より大きな粒子を形成する。そして、さら
に粒子の結合が進み、表面張力と境界張力とによって初
期の塗膜面が形成される。上記のように粒子の付着と結
合によって塗膜が形成されていくため、初期の塗膜表面
状況は大きな塗装粒子の粒子径ｒ、粒子衝突速度ｖｘ、
塗料物性（表面張力γ、粘度η）等に依存する。例え
ば、上塗り塗料の場合、初期塗膜表面の凹凸の高さは数
〜数十μｍ程度であり、また、凹凸の波長分布は３〜６
ｍｍ程度の長波長領域が支配的であることが確認され
た。そして上記の長波長領域のピーク波長λと大きな塗
料粒子の粒子径ｒとには相関性があることが実験によっ
て確認された。次に、図８（ｃ）に示すように、上記の
初期塗膜形成後の塗膜表面は、レベリング力（表面張力
γと重力ｇとの合成力）によって次第に平坦化して行
く。この平坦化速度は上記のレベリング力と塗料物性
（表面張力γ、粘度η）および膜厚ｈによって決定され
る。例えば、上塗り塗料の場合、平坦化速度は時定数で
数十秒〜数百秒であることが確認されている。

【００２６】次に、塗料粒子径と塗膜面の凹凸との関係
について図９〜図１２に基づいて詳細に説明する。図９
に示すように、塗装ガンから吹き付けられた塗料粒子の
粒子径をｒとし、それが付着した付着粒子の幅をλ／
２、厚さ（ピーク値）をｈとすれば、波長λの凹凸を持
つ塗膜面が形成される。なお、上記付着粒子の幅λ／２
と波長λとの関係は、実験的に求められたものであり、
ほぼこの程度の値になることが確認されている。上記の
場合における塗料粒子径ｒは、下記（数９）式で示され
る。

【００２７】

【数９】

【００２８】上記の理論式をグラフに示すと、図１０の
破線で示すごとき曲線となる。しかし、実際には、付着
粒子の結合があるため、図１０の実線で示すような特性
となる。この実験で求めた特性を数式で示すと、下記
（数１０）式のようになる。

【００２９】

【数１０】

【００３０】ただしｋs：補正係数 λp：塗膜面の凹凸のピーク波長（前記長波長領域のピ
ーク波長に相当）ａ、β：定数上記のごとき実験で求めた凹凸のピーク波長λpと塗料
粒子径ｒとの関係を、付着粒子の結合を考慮して解析す
る。まず、図１１に示すように、付着粒子径Ｒは、塗布
時間が大きくなるに従って順次大きくなる。この関係を
数式で示すと下記（数１１）式のようになる。

【００３１】

【数１１】

【００３２】なお、図１１において、塗布時間とは１ヶ
所に塗布する持続時間であり、初期粒子径とは付着前の
塗料粒子径であり、付着粒子径とは最初に付着したとき
の粒子径である。この付着粒子径Ｒは塗布時間が長くな
るに従って順次塗布される粒子が結合するので次第に大
きくなる。

【００３３】また、図１２は、塗布時間と塗膜面の凹凸
波長との関係を、実測値（破線）と周波数解析によるパ
ワースペクトルから求めた結果とについて比較した特性
図である。図１２から判るように、パワースペクトルか
ら求めた値は実測値によく一致している。したがってパ
ワースペクトルから求めた凹凸波長（前記長波長のピー
ク波長λp）を用いて付着粒子径Ｒを求めることが出来
る。さらに、自動塗装機においては、塗布時間は一定で
あるから、下記（数１２）式によって塗料粒子径ｒも求
めることが出来る。２ｒ(ｔ）＝λp(ｔ） …（数１２）上記のごとき考察により、基本的には前記（数１０）式
により、パワースペクトルから求めた凹凸の長波長領域
のピーク波長λpを用いて、塗料粒子径ｒを求めること
が出来る。具体的には、実験で前記図１０の特性を求
め、それから（数１０）式の各係数ｋs、ａ、βを予め
求めておけば、撮像画像から求めたピーク波長λpを用
いて塗料粒子径ｒを求めることが出来る。なお、塗料粒
子の粒子径ｒは塗料の微粒化の程度に対応しているか
ら、塗料粒子の粒子径ｒをそのまま用いて微粒化度を表
してもよいし、或いはｒの逆数、もしくは基準値との百
分率などを用いて微粒化度を表すことも出来る。

【００３４】次に、波長補正演算部１３における補正演
算について説明する。微粒化度計測の基本演算は、これ
まで説明した通りであるが、前記の本発明が解決しよう
とする課題の欄で説明したごとく、被塗装体の部位ごと
に塗装条件の差による膜厚の差が生じるので、それによ
る微粒化計測の誤差が発生する。波長補正演算部１３は
その誤差を解消するものである。前記図１１で説明した
ごとく、被塗装面への付着粒子は、粒子結合によって粒
子径が図１１に示すように成長する。さらに本発明者の
実験結果によると、塗装膜厚ｈと塗装面の凹凸の波長λ
（＝λp）との関係は、下記（数１３）式または（数１
４）式の関係があり、図１３に示すようになることが確
認された。

【００３５】

【数１３】

【００３６】ｈ＝ｋ'×λ−ｋ" …（数１４）ただし、ｋ、ｋ'、ｋ"、α：塗料に応じて定まる定数上記の数式および図１３の特性から判るように、付着粒
子径（すなわち塗装面の凹凸の波長）は、膜厚が厚いほ
ど粒子の結合数が多くなるため、大きくなる。すなわ
ち、塗膜面の成長は塗装条件である膜厚値に依存するこ
とを示しており、微粒化度の演算を行なう場合には、波
長演算部４で算出した塗膜面の波長に対して膜厚に応じ
た補正を施す必要がある。波長演算部４で算出した実測
波長をλ（実際には前記λpに相当）、当該部位の膜厚
をｈとした場合に、予め定めた基準膜厚ｈ₀に相当する
補正波長値λ'は下記（数１５）式で与えられる。 λ'＝λ＋ｋ'"(ｈ−ｈ₀） …（数１５）ただし、ｋ'"：係数上記のように、塗装条件が部位によって異なる場合で
も、計測した波長を基準となる塗装条件に対応した基準
膜厚における波長に換算し、その値を用いて前記（数１
０）式の微粒化演算を行なうことにより、常に正確な微
粒化度を計測することが出来る。図２の実施例において
は、波長演算部４で、入力した画像処理データから塗装
表面の凹凸波形のパワースペクトルＰＳを求め、前記の
長波長領域のピーク波長λpを算出する。そして波長補
正演算部１３では、上記のλpと膜厚演算部１５で求め
た膜厚値ｈから上記（数１５）式の演算を行なって補正
波長値λ'を求め、微粒化演算部６で、上記の補正波長
値λ'を用いて（数１０）式によって塗料粒子の粒子径
ｒを求め、その値から微粒化度を演算する。なお、上記
の演算において、図１０の特性は、塗料の種類に応じて
異なるので、塗装条件入力部５から入力した中塗り、上
塗りベース、上塗りクリア等の塗料の種類に応じて（数
１０）式の係数値を変更する。

【００３７】上記のように、本実施例においては、塗装
後の未乾燥塗装表面の画像から、塗装面の凹凸の波長分
布を求め、それに基づいて塗装ガンから吹き付けられる
塗料の粒子径を計測し、かつ実測波長を基準膜厚に対応
した値に換算することにより、塗装膜厚による誤差を補
正するように構成したものである。このように構成した
ことにより、塗装条件の異なる部位における塗料の微粒
化度を塗装中に非接触で容易かつ正確に計測することが
出来る。そのため塗装条件を直ちにフィードバック制御
することが出来るので、塗装品質を維持、向上させるこ
とができると共に、微粒化計測の工数を大幅に低減する
ことが出来る。

【００３８】次に、図１４は、本発明の第２の実施例の
ブロック図である。一般に、自動車の車体のような大型
の被塗装体の場合には、吹き付け面積が大きいため、塗
装部位によっては塗装条件が必ずしも均一にならない場
合がある。したがって精度のよい計測を行なうために
は、塗装表面の複数個所を撮像し、それらの各部位にお
けるピーク波長λpの平均値を用いて微粒化度演算を行
なうことが望ましい。図１４の実施例は、上記の理由に
より、撮像部２では塗装面の複数個所の撮像を行なって
その画像情報を順次演算処理し、波長補正演算部１３で
求められた複数の補正後のピーク波長λp'を波長平均処
理部７で平均化する。そして微粒化演算部６では、上記
の平均化したピーク波長λp'の値に応じて微粒化度を演
算するように構成している。

【００３９】次に、図１５は本発明の第３の実施例のブ
ロック図である。前記図１４の実施例においては、１個
の撮像部２を用いて複数個所の撮像を順次行なうので、
計測時間が長くなると共に計測手順が複雑になるという
問題がある。そのため、本実施例においては、複数の撮
像部２−１、２−２を設け、同時に複数個所の画像情報
を入力するように構成したものである。これにより、計
測時間を短縮できると共に計測手順を簡略化することが
出来る。なお、図１５では撮像部を２個設けた場合を例
示したが、被塗装面の大きさ等の応じて適当な個数を設
ければよい。また、図１４および図１５の実施例におい
て、波長平均処理部７の代わりに、微粒化演算部６の後
に微粒化平均演算部（本実施例では図示せず、例えば後
記図２４の微粒化平均演算部１０）を設け、複数の部位
について計測した複数の微粒化度を平均化した値を求め
るように構成してもよい。

【００４０】次に、図１６は、本発明の第４の実施例の
ブロック図である。この実施例は、塗料の微粒化度と塗
装表面の鮮映度とを計測し、それらに応じて最適な塗装
条件を求めてフィードバック制御するように構成したも
のである。図１６において、１１は鮮映度演算部、１２
は塗装品質判定部であり、その他、図１４と同符号は同
一物を示す。まず、本実施例における塗装表面の鮮映性
測定の原理について説明する。塗装面の鮮映性とは、塗
装面の平滑感、肉持ち感、光沢感（艶性）からなるもの
である。この３種類の各要素について更に詳しく説明す
ると、平滑感は塗装面における比較的大きなうねり状の
歪みがどの程度であるかを示したものであり、肉持ち感
は塗装面における非常に細かな凹凸の存在がどの程度で
あるかを示したものであり、光沢感は塗装面における明
暗差がどの程度の大きさで再現されるかを示したもので
ある。以下、鮮映性の値を鮮映度Ｓと表示し、平滑感、
肉持ち感、光沢感のそれぞれの値を平滑度Ｈ、肉持ち度
Ｎ、光沢度Ｔと表示する。上記のごとき鮮映度Ｓを表す
諸量は、例えば次のようにして求めることが出来る。す
なわち、塗装面の平滑度Ｈおよび肉持ち度Ｎは、前記し
た縞模様の画像情報から抽出した輪郭線に一次元の画像
処理を施すことによって算出し、光沢度Ｔは入力画像の
明暗差を検出することによって算出することが出来る。

【００４１】以下、鮮映度演算の一実施例を、図１７に
示すフローチャートに基づき図１８と図１９を参照しな
がら説明する。まず、鮮映度の測定に際して最適な画像
が得られるように、測定画像を入力する前処理として、
入力すべき画像の大きさと位置とを設定する処理が行な
われる。このような処理を行なう理由は、塗装面の曲率
に応じて、得られる入力画像が異なるため、その曲率に
影響されないような画像を入力するためである。この処
理は、以下のＳ１１〜Ｓ１５のステップにおいて行なわ
れる。まず、ＣＣＤカメラから入力された画像は、画像
メモリに記憶される。記憶される画像の一例としては、
図１８（ａ）に示すように、塗装面で反射されたストラ
イプの反射光に応じた画像である。この画像は、塗装面
が平坦である場合には、出力されたストライプ画像の相
似型の画像となるが、塗装面が曲面である場合には、そ
の曲率に応じて拡大、縮小、さらには変型した画像とな
ってしまう。また、塗装面の曲率が大きい場合には、像
の位置がＣＣＤカメラの視野内を移動し、この移動によ
って像の位置が視野内から外れると、測定に必要とされ
るデータの収集が不十分となって測定結果の信頼性に悪
影響を与えることになる。このため、以下に記載するよ
うに、ストライプ像の位置を追跡し、測定窓の大きさを
変えるという処理を行なう。

【００４２】まず、画像メモリに記憶された画像を呼び
出して、図１８に示してあるようなカメラ視野Ａの楕円
度を演算し、同様に、カメラ視野Ａ内に存在しているス
トライプ像の光重心演算を行なう。楕円度の演算は、測
定窓の輪郭線を抽出してこの直径の最大値と最小値とに
基づいて行なっている。また、光重心演算は、従来から
行なわれている一般的な手法であるので、ここではその
処理の説明は省略する（ステップＳ１１、Ｓ１２）。次
に、この光重心演算の結果に基づいてストライプ画像の
中心位置を求める。この演算を行なうのは、次の測定窓
の大きさを決定する処理において、その測定窓の中心位
置を決定するためである（ステップＳ１３）。次に、上
記の処理において求めた楕円度とストライプ画像の中心
位置とに基づいて、測定窓の大きさと位置とを決定す
る。例えば以上の測定の結果、カメラ視野Ａが図１８
（ａ）のようにほぼ円形である場合には、測定窓Ｂは同
図（ａ）のように設定される。一方、カメラ視野（Ａ）
が図１８（ｃ）のように楕円である場合には、測定窓Ｂ
は同図（ｃ）のように設定される（ステップＳ１４）。

【００４３】以上の処理が終了すると、鮮映度測定処理
が行なわれることになる。

【００４４】まず、画像メモリに記憶されているストラ
イプ画像を呼び出し、所定の閾値で二値化する。例えば
ストライプ画像の一例としては、図１９（ａ）に示され
ているような画像である（ステップＳ１５）。平滑度を
求めるには、この二値化された画像から輪郭線を抽出す
る処理を行ない、図１９（ｂ）に示すような画像を得る
（ステップＳ１６）。ただし、このままでは非常にギザ
ギザした線なので、これを平滑化する処理を行なって図
１９（ｃ）に示すような画像を得る（ステップＳ１
７）。次に、この平滑化した輪郭線の各構成画素毎に法
線の方向を求める。すなわち、図１９（ｄ）に示すよう
な方向の算出処理を行なう。さらに詳細には、輪郭線を
構成する画素毎に法線の方向を求める。この方向は、非
常に多くのものとなる（ステップＳ１８）。そして、こ
のようにして求められた多数の方向を統計処理して、全
体として方向のばらつきが少ないもの、すなわち収束性
のあるものは平滑度Ｈが良好であり、一方、ばらつきの
大きなもの、すなわち発散性が認められるものは平滑度
Ｈが不良であると判断する（ステップＳ１９、ステップ
Ｓ２０）。

【００４５】次に、肉持ち度Ｎを算出するには、上記の
二値化された画像から輪郭線の幅を抽出する処理を行な
う。正常であるならば、塗装面を反射したストライプと
同一の幅のものしか検出されないはずであるが、肉持ち
度Ｎが悪い場合には、細かな小島がストライプ内に混在
することになるので、その小島に対応した幅のものが検
出される。したがって、幅の抽出とは、どの程度の大き
さの小島が何個存在しているかを認識させるための前段
階の処理であるといえる（ステップＳ２１）。次に、上
記の処理において抽出されたストライプ幅のデータか
ら、所定値以下、例えば０.５ｍｍ以下のものを取り出
してその数の存在割合を求める。この割合に基づいて肉
持ち度Ｎを算出する（ステップＳ２２〜ステップＳ２
４）。上記の割合の小さい方が肉持ち度Ｎが大きい、す
なわち良好であることを示す。

【００４６】次に、光沢度Ｔを測定するには、まず、測
定窓を介して入力した画像の各水平ライン毎に最も明る
い部分と最も暗い部分の輝度差を求める。すなわち、画
像に対して、位置と輝度との関係のグラフを作成し、そ
のグラフ中の輝度の最大のものと最少のものとの差を求
める（ステップＳ２５）。この処理を全ての水平ライン
について行なって、測定窓の領域内におけるデータの平
均を求める（ステップＳ２６）。以上の処理によって得
られた輝度差に応じて光沢度Ｔを求める。なお、輝度差
と光沢度Ｔとの関係は、相関関係が明らかとなっている
ので、その算出の演算は非常に単純である（ステップＳ
２７）。すなわち、輝度差の大きい方が光沢度Ｔ（艶
性）が優れていることを示す。

【００４７】次に、未乾燥状態のウエット塗装面と乾燥
後のドライ塗装面とにおける平滑度Ｈの比較について説
明する。ウエット塗装面の平滑度Ｈは、図２０に示すよ
うに、塗装直後の数値は低いが、時間と共に前記の平滑
化理論に従って徐々に数値が上昇する。この傾向は乾燥
後においても基本的に継続する。したがってウエット塗
装面での平滑化目標値は、ドライ塗装面の値に対して小
さくなる。例えば、ウエット塗装面の平滑度目標値をＨ
_w、ドライ塗装面の平滑度目標値をＨ_dとすれば、下記
（数１６）式に示すようになる。Ｈ_d＝ｋ₁・Ｈ_w …（数１６）ただし、ｋ₁はウエット平滑度係数であり、ｋ₁＞１の値
である。この係数は塗装色などの塗装条件に応じて予め
記憶させておく。また、ウエット塗装面の平滑度Ｈの目
標値Ｈ_wは、たとえば、Ｈ_w≧０.５程度の値である。

【００４８】なお、鮮映度Ｓを構成する各要素、平滑度
Ｈ、肉持ち度Ｎ、光沢度Ｔのうち、鮮映度全体に及ぼす
影響の割合は、平滑度Ｈが約７０％程度と最も大きい。
そして、鮮映度のうちの肉持ち度Ｎおよび光沢度Ｔは、
主として塗料の性質および焼付け温度に影響される値で
ある。したがって、塗装時の微粒化度との関係について
は、平滑度Ｈのみを考慮すればよい。肉持ち度Ｎおよび
光沢度Ｔについては、例えば、表示器８に表示して作業
員に指示し、塗料の内容や焼付け温度等を変更させるよ
うにしてもよい。図１６の実施例において、鮮映度演算
部１１は上記のごとき演算処理を行ない、鮮映度（平滑
度）を計測する。次に、塗装品質判定部１２について詳
細に説明する。塗装品質判定部１２は、微粒化度演算部
６で算出した塗料の微粒化度と、鮮映度演算部１１で求
めた鮮映度とを入力して、塗装品質を判定し、不良と判
定した場合には、以後の塗装条件を最適条件とするため
に塗装条件を変更する指令信号を出力する。塗装条件制
御システム９は、上記の指示信号に応じて塗装ガン１０
を駆動し、最適条件で塗装を行なう。

【００４９】具体的には、下記のごとき判定を行なう。
図２１は、平滑度Ｈと凹凸波形の波長λ（前記長波長の
ピーク波長）との関係を示す特性図である。図示のごと
く、波長λと平滑度Ｈとには直線的関係がある。すなわ
ち、波長λが大きいと、塗装膜面の平滑化（平坦化）が
進まず、平滑度Ｈは低くなる。したがって平滑度を上げ
るには、波長λを小さくする方向に制御すればよい。例
えば、平滑度の目標値Ｈ₀が０.５であり、計測した平滑
度Ｈが０.４であったとすると、他の塗装条件が一定で
あれば、実際の平滑度を目標値に一致させるには波長λ
を５.０ｍｍから４.５ｍｍに変更すればよい。上記の関
係を数式で示せば、下記（数１７）式のようになる。 ΔＨ＝−ｋ₁Δλ …（数１７）ただし ΔＨ：平滑度の誤差 Δλ：波長の補正分ｋ₁：鮮映度補正係数また、図２２は、塗料粒子径ｒ（微粒化度）と波長λと
の関係を示す特性図である。図示のごとく、塗料粒子径
ｒと波長λとには、多少折線になってはいるが、ほぼ直
線的な関係がある。例えば、前記図２１のように、波長
λを５.０ｍｍから４.５ｍｍに移動したい場合には、塗
料粒子径ｒを１００μｍから約９０μｍに変更すればよ
い。上記の関係を直線近似した数式で示せば、下記（数
１８）式のようになる。 Δλ＝ｋ₂Δｒ …（数１８）ただし Δλ：波長の補正分 Δｒ：塗料粒子径の補正分ｋ₂：波長補正係数また、図２３は、塗料粒子径ｒ（微粒化度）と塗装機の
ベル回転数Ｎとの関係を示す特性図である。図示のごと
く、塗料粒子径ｒとベル回転数Ｎとには直線的関係があ
る。例えば、前記図２２のごとく、塗料粒子径ｒを１０
０μｍから約９０μｍに変更したい場合には、ベル回転
数Ｎを約１９０００ｒｐｍから２５０００ｒｐｍに変更
すればよい。上記の関係を数式で示せば、下記（数１
９）式のようになる。 Δｒ＝−ｋ₃ΔＮ …（数１９）ただし Δｒ：塗料粒子径の補正分 ΔＮ：ベル回転数の補正分ｋ₃：粒子径補正係数上記の（数１７）式〜（数１９）式から下記（数２０）
式が得られる。 ΔＨ＝ｋ₁ｋ₂ｋ₃ΔＮ …（数２０）したがって、所望の鮮映度（平滑度）を実現するために
は、図２１〜図２３の特性から求めた（数２０）式に基
づいてベル回転数Ｎの補正分ΔＮを求め、その値を塗装
条件制御システム９に送って塗装ガン１０の制御条件を
変更させればよい。上記のように、本実施例において
は、塗料の微粒化度と塗装の鮮映度とを求め、所望の鮮
映度を達成するように微粒化度を制御してやるように構
成しているので、塗装状態の良否を速やかにフィードバ
ックして次の塗装条件を改善し、常に最良の塗装状態に
保つことが可能となる。

【００５０】次に、図２４は、本発明の第５の実施例の
ブロック図である。この実施例は、複数の撮像部２−
１、２−２を設け、同時に複数個所の画像情報を入力し
て複数の微粒化度を求める。そして微粒化演算部６の後
に設けた微粒化平均演算部１０で、複数の部位について
計測した複数の微粒化度を平均化した値を求め、それと
鮮映度演算部１１で求めた鮮映度とによって塗装品質を
演算するように構成したものである。上記の構成によ
り、複数部位の微粒化度を迅速に測定し、それに応じた
塗装品質を演算することが出来るので、塗装状態の良否
をさらに速やかにフィードバックして次の塗装条件を改
善し、常に最良の塗装状態に保つことが可能となる。

【００５１】

【発明の効果】以上説明したごとく、本発明において
は、塗装後の未乾燥塗装表面の画像から、塗装面の凹凸
波形の波長分布を求め、それに基づいて塗料の粒子径を
計測し、かつ膜厚に応じた補正を行なうように構成した
ことにより、塗装条件が異なる場合でも常に正確な塗料
の微粒化度を塗装中に非接触で容易かつ正確に計測する
ことが出来る。そのため塗装条件を直ちにフィードバッ
ク制御することが出来るので、塗装品質を維持、向上さ
せることができると共に、微粒化計測の工数を大幅に低
減することが出来る。また、複数の撮像部を設け、複数
個所の微粒化度をそれぞれ計測し、それを平均化するよ
うに構成したものにおいては、広い塗装面についても、
短時間に、少ない測定工数で、精度のよい計測を行なう
ことが出来る。そのため、塗装の良否をリアルタイムで
フィードバックすることが出来、塗装品質を大幅に向上
させることが出来る。また、塗料の微粒化度と塗装の鮮
映度とを求め、所望の塗装品質を達成するように、最適
な微粒化条件を求めるように構成したものにおいては、
塗装状態の良否を速やかにフィードバックして次の塗装
条件を改善し、常に最良の塗装状態に保つことが可能と
なる、等の多くの優れた効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の機能ブロック図。

【図２】本発明の第１の実施例のブロック図。

【図３】撮像部２の一例を示す断面図。

【図４】パワースペクトルＰＳの周波数特性図。

【図５】塗装後の塗膜の状態を示す断面図。

【図６】表面の凹凸の面積平均値に相当する表面粗さＲ
_aとパワースペクトル積分値Ｐと関係の関係を示す特性
図。

【図７】平滑化理論値と測定値を比較したウエット平滑
化動特性を示す特性図。

【図８】塗装時における塗装面への塗料粒子の付着と塗
装膜面の形成過程を示す図。

【図９】飛行中の塗料粒子と付着粒子との関係を示す
図。

【図１０】塗料粒子の平均径と波長との関係を示す特性
図。

【図１１】塗料の粒子径と塗布時間との関係を示す特性
図。

【図１２】波長λと塗布時間との関係を示す特性図。

【図１３】波長とウエット膜厚との関係を示す特性図。

【図１４】本発明の第２の実施例のブロック図。

【図１５】本発明の第３の実施例のブロック図。

【図１６】本発明の第４の実施例のブロック図。

【図１７】鮮映度演算を示すフローチャートの一実施例
図。

【図１８】撮像部で読み込んだストライプ画像の一例
図。

【図１９】平滑度演算における画像処理を示す図。

【図２０】塗装後の経過時間と平滑度Ｈとの関係を示す
特性図。

【図２１】平滑度Ｈと波長λとの関係を示す特性図。

【図２２】塗料粒子径ｒと波長λとの関係を示す特性
図。

【図２３】塗料粒子径ｒとベル回転数Ｎとの関係を示す
特性図。

【図２４】本発明の第５の実施例のブロック図。

【図２５】従来装置の一例図。

【図２６】従来装置の他の一例のブロック図。

【符号の説明】

１…被塗装体（ボディ）９…塗装条件制御
システム２、２−１、２−２…撮像部１０…塗装ガン３…画像処理部１１…鮮映度演算部４…波長演算部１２…塗装品質判定
部５…塗装条件入力部１３…波長補正演算
部６…微粒化演算部１４…表面粗さ演算
部７…波長平均処理部１５…膜厚演算部８…表示器１６…微粒化平均演
算部１００…撮像手段１０５…微粒化演
算手段１０１…画像処理手段１０６…表面粗さ
演算手段１０２…波長演算手段１０７…塗装条件
入力手段１０３…膜厚演算手段１０８…波長平均
処理手段１０４…波長補正演算手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】塗料を塗布した直後の未乾燥塗装表面を撮
像する撮像手段と、上記撮像手段からの画像情報を画像処理する画像処理手
段と、上記画像処理手段で処理された画像処理データに基づい
て、塗装表面の凹凸波形の波長分布を算出する波長演算
手段と、少なくとも上記波長分布に基づいて塗装の膜厚を演算す
る膜厚演算手段と、上記波長演算手段で求めた波長分布と上記膜厚演算手段
で求めた膜厚とに応じて、当該塗装における基準膜厚に
相当する波長を演算する波長補正演算手段と、上記波長補正演算手段で算出された補正後の波長に基づ
いて微粒化度を算出する微粒化演算手段と、を備えたことを特徴とする塗装品質解析装置。
【請求項２】上記波長演算手段は、塗装表面の凹凸波形
のパワースペクトルにおける長波長領域のピーク波長を
求めるものであり、上記波長補正演算手段は、当該塗装における基準膜厚に
相当する上記長波長領域のピーク波長を求めるものであ
り、上記微粒化演算手段は、上記補正後の長波長領域のピー
ク波長の値と予め実験で求めた塗料粒子径との関係か
ら、塗料粒子径を算出し、それを微粒化度とするもので
ある、ことを特徴とする請求項１に記載の塗装品質解析
装置。
【請求項３】上記画像処理手段で処理された画像処理デ
ータに基づいて、塗装表面の粗さ度を算出する表面粗さ
演算手段と、少なくとも塗料の粘度を含む塗装条件を入
力する塗装条件入力手段と、を備え、かつ、上記膜厚演算手段は、上記表面粗さ演算手段で算
出された粗さ度から求めた粗さ度の時間変化量と、上記
塗装条件入力手段からの塗装条件と、上記波長演算手段
からの波長分布とに基づいて、塗装の膜厚を算出するも
のである、ことを特徴とする請求項１または請求項２に
記載の塗装品質解析装置。
【請求項４】上記波長補正演算手段は、上記膜厚演算手
段で求めた膜厚値と予め実験で求めた塗装表面の凹凸波
形の波長との関係から基準膜厚相当の波長を算出するも
のである、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３の何
れかに記載の塗装品質解析装置。
【請求項５】上記撮像手段では、塗装表面の複数個所を
撮像し、後続の各手段ではそれぞれの個所における処理
を行なって上記波長補正演算手段ではそれぞれの個所に
おける補正波長値を順次算出し、かつ、上記複数個の補正波長値を平均処理する波長平均
処理手段を備え、上記微粒化演算手段では、上記波長平均処理手段の演算
結果に基づいて微粒化度を算出するものである、ことを
特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の塗装
品質解析装置。
【請求項６】塗料を塗布した直後の未乾燥塗装表面を、
塗装面の異なった個所についてそれぞれ撮像する複数の
撮像手段を備え、それらの撮像手段で撮像した複数個所
の画像情報を順次処理することを特徴とする請求項５に
記載の塗装品質解析装置。
【請求項７】上記画像処理手段で処理された画像処理デ
ータに基づいて、塗装面の鮮映度を演算する鮮映度演算
手段と、上記微粒化演算手段で求めた微粒化度と上記鮮映度演算
手段で求めた鮮映度とに応じて、最適な微粒化条件を算
出する塗装品質判定手段と、を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れ
かに記載の塗装品質解析装置。