JP5167674B2

JP5167674B2 - 塗装模様の評価方法

Info

Publication number: JP5167674B2
Application number: JP2007098343A
Authority: JP
Inventors: 隆裕道本
Original assignee: Nikon Corp
Current assignee: Nikon Corp
Priority date: 2007-04-04
Filing date: 2007-04-04
Publication date: 2013-03-21
Anticipated expiration: 2027-04-04
Also published as: JP2008256505A

Description

本発明は、表面に凹凸のある粒子状の塗装模様を評価する方法、および、表面に凹凸のある粒子状の塗装模様を有する塗装模様標本に関するものである。

カメラ等の塗装方法の一つに、予め下塗りされた均一な塗装面の上から、液滴状の塗料を塗布することにより、凹凸のある粒子状の塗装模様を形成する方法がある。このような、凹凸のある塗装模様を定量的に評価する方法として、例えば特許第２６１７７９号公報（特許文献１）には、模様の凹凸データをフーリエ解析し、(振幅)^２／(波長)^２で評価する方法が記載されている。又、特開平１１−４５３３７号公報には、模様の粒子部の個数を算出して、それを特徴量として評価する方法が記載されている。
特許第２６１７７９号公報特開平１１−４５３３７号公報

しかしながら、特許文献１に記載されるような、フーリエ解析による方法では、振幅と波長の関係から模様の大きさを表現することはできるが模様の数量を表現することができない。また、特許文献２に記載されるような、粒子部の個数を数える手法は、粒子状の模様の数が非常に多く、ひとつひとつの模様が隣接する模様と重なってしまった場合、その重なった粒子状の模様を分離して計測することは困難である。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、官能検査との対応が良い、表面に凹凸のある粒子状の塗装模様を評価する方法を提供することを課題とする。

前記課題を達成するための第１の手段は、表面が粒子状の塗装模様の評価方法であって、塗装表面の画像データを取得して、その画像データを輝度に応じて二値化し、二値化されたデータのうち、輝度の高い方のデータが、画像データ領域全体に占める面積率を演算し、画像データ領域全体に亘って、一つの基準方向又は前記基準方向と略直交する方向の少なくともどちらかの方向に等間隔の線を引き、その線と前記二値化された画像データのうち輝度が高い方のデータの領域とが交差する線分の長さのうち、所定範囲の長さのものの数が、前記線分全体の数に占める割合（相対頻度）を求め、前記面積率を一方の軸に、前記相対頻度を他方の軸にして、求められた前記面積率と前記相対頻度を二次元座標上にプロットし、その位置から、前記塗装模様の凸部の数と大小を評価することを特徴とする塗装模様の評価方法である。

前記課題を解決するための第２の手段は、前記第１の手段であって、前記基準方向は、画像データの水平又は垂直方向であることを特徴とするものである。

前記課題を解決するための第３の手段は、前記第１の手段であって、前記基準方向は、前記画像データの対角線方向であることを特徴とするものである。

本発明の参考形態は、前記第１の手段の塗装模様の評価方法によって求められた前記面積率及び前記相対頻度が付された塗装模様標本である。

本発明によれば、官能検査との対応が良い、表面に凹凸のある粒子状の塗装模様を評価する方法を提供することができる。

以下、本発明の実施の形態の例を、図を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態である塗装模様の評価方法を実施するための、画像データを採取する装置の概要を示す図である。被測定物である模様塗装サンプル１を画像取得手段２の下に設置し、被測定物の表面画像データを得ることができる。画像取得手段２から得られた画像データは輝度画像データとして取得され、例えばパーソナルコンピュータのような画像処理手段３によって記録・演算される。

この装置においては、前記画像取得手段２としてデジタルカメラを使用し、前記輝度画像データは、例えば2560×1920ピクセルの画素数で256階調の輝度データとして得ることができる。

図２は、本発明の実施の形態の一例である塗装模様の評価方法のフローチャートである。まず、ステップ１で、模様塗装サンプル１の表面を画像取得手段２で輝度画像データとして取得する。続いてステップ２で、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い、照明ムラを除去する。シェーディング補正は、輝度画像データから、その輝度画像データに100×100マスクフィルターを用いた平均化処理をおこなったものの輝度画像データをピクセル毎に減算し128を加える。これにより各ピクセルの輝度値の中心が128となる。

続いてステップ３で、輝度データの低い値はより低く、高い値はより高くすることで、輝度画像のコントラストを大きくする。次にステップ４で、輝度画像の二値化を行い粒子部と下地部の分離を行う。一般に、原画像データでは、粒子部（凸部）の輝度は低く、下地部の輝度は高く撮像される。よって、このとき、二値化された輝度画像を反転させ、粒子部（凸部）は輝度の高い方、下地部は輝度の低い方に二値化するようにする。

続いてステップ５で、輝度の高い方の二値化画像データ（粒子部）の、全領域に対する面積率を算出する。本発明者らが得た知見によれば、このようにして求めた面積率と、官能検査による粒子部の数（模様の数）との間には良好な相関が見られる。

次にステップ６で、画像データ領域全体に亘り、基準方向（ここでは縦方向又は横方向）、又はこの基準方向と直交する方向（ここでは横方向又は縦方向）の少なくともどちらかの方向に等間隔の線を引き、その線と、輝度の高い方の二値化画像データ（粒子部）とが交差する線分の長さデータを得る。このとき、基準方向は、画像データの対角線方向としてもよい。本実施の形態では、図３に示すように、１００ピクセルのピッチ間隔で横方向に直線を引く。得られた線分の長さデータは５０ピクセル間隔毎の長さデータの相対頻度のヒストグラムとして表記し、例えば150から200ピクセル長の線分の数の、全線分の数に対する相対頻度の値を特徴量とする。

本発明者らが得た知見によれば、このようにして求めた相対頻度の値と、官能検査による粒子部の大きさ（模様の大きさ）との間には良好な相関が見られる。また、このようにすることにより、小さな粒子部が重なっている場合でもこれらを分離して測定することができ、大きな粒子がある場合と区別できることも分かった。

長さがどの範囲にある線分の相対頻度を特徴量とするかは、塗料、塗装方法、塗装条件によって異なるので、これらの変化に応じて、官能検査と相関の強い、長さの範囲を見いだし、その相対頻度を特徴量とすればよい。

続いてステップ７で、ステップ５およびステップ６で得られた、粒子部の面積率と相対頻度の値のマトリックスから模様の定量評価を行う。

本発明の実施例として、官能評価によって、
模様が小さくて数が多いとされたサンプル(a)、
模様が小さくて数が少ないとされたサンプル(b)、
模様が大きくて数が多いとされたサンプル(c)、
模様が大きくて数が少ないとされたサンプル（d）
とサンプル(a)から(d)の中間にあるとされたサンプル(e)
の５種類を定量的に評価した。図４に、それぞれのサンプルの二値化結果を示す。白い部分が輝度の高い側を示し粒子部に対応する。

表１にそれぞれのサンプルでの二値化による画像データ領域全体に占める粒子部の面積率計算の結果を示す。模様の数が多い(a)や(c)で面積率は大きな値を示し、模様の数が少ない(b)や(d)では面積率の値は小さい。

次に、画像データ領域全体に縦方向に100ピクセル毎に等間隔の線を引き、その線と、輝度の高い方の二値化画像データ（粒子部）とが交差する線分の長さデータを得る。得られた線分データは５０ピクセル間隔毎の相対頻度のヒストグラムとして図５に示す。図５において、横軸は線分の長さをピクセルで表したもの、縦軸はその相対頻度（全線分数に対する割合で対数目盛）である。０〜５０ピクセルの長さの線分の相対頻度を横軸５０ピクセルの場所に、５０〜１００ピクセルの長さの線分の相対頻度を横軸100ピクセルの場所に、というようにプロットしている。前記ヒストグラムの結果から得られた150から200ピクセル長の線分の長さデータの相対頻度の値を表２に示す。模様の大きさが小さい(a)や(b)で相対頻度は小さい値を示し、模様の大きさが大きい(c)や(d)では相対頻度の値は大きい。

なお、この例においては、横方向に等間隔の線を引いたが、縦方向に引いても良く、又、縦横両方向に引いて、縦横両方向についてそれぞれ、上述のように線分の長さデータを求め、これらの数の和に基づいて上述のような処理を行ってもよい。

図６は、表１と表２の結果から、各サンプルの相関関係を２次元のデータとして示したもので、これを見ると模様の状態が視覚的に分かりやすくなる。例えばサンプル(a)から(d)を模様の限界見本と仮定すると、図６のマトリックスにおいてサンプル(a)から(d)で形成される４辺形の内部に位置するサンプル（例えば、(e)）を良品として判断することが可能となる。

又、官能検査で得られた標本に、本実施の形態の方法によって得られた面積率と相対頻度との少なくとも一方を刻印等で付することにより、定量的な指標を有する標本とすることができる。

本発明の実施の形態である塗装模様の評価方法を実施するための、画像データを採取する装置の概要を示す図である。本発明の実施の形態の一例である塗装模様の評価方法のフローチャートである。画像データ領域全体に、横方向に等間隔の線を引いた様子を示す図である。それぞれのサンプルの二値化結果を示す図である。等間隔に引いた線と、輝度の高い方の二値化画像データ（粒子部）とが交差する線分の長さデータを、５０ピクセル間隔毎の相対頻度のヒストグラムとして示した図である。表１と表２の結果から、各サンプルの相関関係を２次元のデータとして示した図である。

符号の説明

１…模様塗装サンプル、２…画像取得手段、３…画像処理手段

Claims

表面が粒子状の塗装模様の評価方法であって、塗装表面の画像データを取得して、その画像データを輝度に応じて二値化し、二値化されたデータのうち、輝度の高い方のデータが、画像データ領域全体に占める面積率を演算し、画像データ領域全体に亘って、一つの基準方向又は前記基準方向と略直交する方向の少なくともどちらかの方向に等間隔の線を引き、その線と前記二値化された画像データのうち輝度が高い方のデータの領域とが交差する線分の長さのうち、所定範囲の長さのものの数が、前記線分全体の数に占める割合（相対頻度）を求め、前記面積率を一方の軸に、前記相対頻度を他方の軸にして、求められた前記面積率と前記相対頻度を二次元座標上にプロットし、その位置から、前記塗装模様の凸部の数と大小を評価することを特徴とする塗装模様の評価方法。
請求項１に記載の塗装模様の評価方法であって、前記基準方向は、画像データの水平又は垂直方向であることを特徴とする塗装模様の評価方法。
請求項１に記載の塗装模様の評価方法であって、前記基準方向は、前記画像データの対角線方向であることを特徴とする塗装模様の評価方法。