JP5306519B2 - 光輝性顔料の同定方法、同定システム、同定プログラム及びその記録媒体 - Google Patents
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- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
Description
光輝性顔料を特徴付ける場合、色は重要である。且つ、色の3属性(色相、明度、彩度)を全て画像特徴量とすることができる。光輝性顔料を撮像して2次元画像を得た場合、1つの光輝性顔料粒子領域(例えば、図3のc)内において、画素によって色が異なる。そこで、その領域内の画素の代表色を決定し、代表色の彩度、明度及び色相を画像特徴量とすることができる。
光輝性顔料を特徴付ける場合に、上記色と同様に粒子の形状も重要である。粒子の形状を表わす画像特徴量としては、粒子の大きさを表わす粒子サイズ、丸さを表わす円形度、輪郭の滑らかさを表わす輪郭状態、及び深い欠けを表わす切れ込み数を選択することができる。これらの粒子形状タイプの各画像特徴量は次のように求めることができる。
光輝性顔料を特徴付ける場合において表面状態も重要である。表面状態については、二次元の画像においては、濃淡レベルの変化で表されるので間接的に観察することができる。光輝性顔料粒子の表面状態は、具体的には、粒子を構成する色及び粒子表面の凹凸の2つで表される。特に、光学的に撮像した画像の場合に光輝性顔料の基材及び製造方法による凹凸やコーティング層の厚さの違いにより、明度や彩度が異なって見える。よって、本実施の形態では、光輝性顔料粒子1個を表わす画像における異なる色の数(粒子内の構成色数)と、色の濃淡の変化からHSI空間データにおける色の不均一度(粒子内の平滑性)とを計算することにより、間接的に表面状態を表わす。
ここでは、iは特徴量の種類を表わし、Xi,jは画像jから得られた正規化後の特徴量iの値、Pi,jは画像jから得られた特徴量iの値、Pmax,iは学習データ中の特徴量iの最大値、Pmin,iは学習データ中の特徴量iの最小値である。
図12に示すように光輝性顔料を大まかにグループ分けし、各グループから発色、粒子サイズ、表面状態の異なる銘柄を30種類選定した。詳細には、アルミフレーク顔料(粒径が異なる銘柄)、着色アルミフレーク顔料(青、緑、赤)、着色パール顔料(赤)、干渉パール顔料(干渉色が赤、ゴールド、黄、緑、青、紫、基材が天然マイカ、アルミナフレーク、粒径が異なる銘柄)、シルバーパール顔料(基材、粒径が異なる銘柄)、及びマルチカラー顔料から30種類を選択して用意した。
ニトロセルロース系クリヤー塗料(関西ペイント(株)製、アクリック2026GL)の樹脂固形分100質量部に対して、(1)で選定した各光輝性顔料を固形分として1質量部になるように配合し、攪拌混合した後、塗装に適した粘度に希釈して塗料を調整した。調整した各塗料を、予め黒色に塗装を施したアート紙上にNo.20のバーコーターで塗装し、乾燥膜厚約15μmの塗膜を製作した。
画像取得装置としてビデオマイクロスコープを用い上記のように製作した塗膜を、2500倍の撮像倍率、落射照明方式で撮像し、得られた画像データを、同定装置(コンピュータ)のメモリに格納した。
データベースの作成において説明したように格納した画像を同定装置を用いて処理し、1種類の光輝性顔料につき10セットの画像特徴量(代表色の明度以外の10種の特徴量)を抽出した。そして、抽出した各種類の画像特徴量の30×10=300サンプルを各々、正規化した。
それぞれ300サンプルを有する10種類の画像特徴量間の相関行列を計算した結果、図13に示す相関係数が得られた。全ての相互相関係数が0.9以上とはならず、即ち、異なる特徴量間の相関関係が低いことを確認した。従って、これらの特徴量が適切であると言える。
上記(4)で正規化した画像特徴量及び光輝性顔料の銘柄を関連付けたデータと、光輝性顔料粒子1個を示す画像と、各種類の画像特徴量の最大値、最小値とを、データベースとして同定装置のメモリに格納した。
ニューラルネットワークを用いる同定のために、正規化した画像特徴量と光輝性顔料の銘柄とを関連付けたデータを学習データとして、誤差逆伝播法による学習を行った。学習によって得られたニューラルネットワークの結合荷重データ(シナプスウェイト)をもデータベースに格納した。このときのニューラルネットワークの構成は、図10に示すように、入力ユニットを10個、出力ユニットを30個、隠れ層を1層、隠れ層ユニットを10個、バイアス入力ユニットを1個、関数タイプをシグモイド関数、学習回数を1000万回、学習率を0.8、許容誤差を0.1とした。
同定方法の精度検証を行うために、上記(1)〜(3)で得た画像と同様に、新たに各々の光輝性顔料について2つの画像を取り込み、合計、2×30=60画像を得た。
上記の60の画像それぞれについて、背景処理を行った後、画像特徴量を抽出し、得られた画像特徴量を、(6)でデータベースに格納したそれぞれに対応する最大値及び最小値をもって正規化した。
(9)で正規化した画像特徴量に対して、上記(7)で構成したニューラルネットワークを使用して、光輝性顔料の同定を行った。その結果、光輝性顔料の銘柄が正しく判定された確率は74.1%、正しい光輝性顔料の候補として銘柄を5つ挙げた場合その中に正しいものが含まれた確率は94.8%であった。このように、非常に高い精度で光輝性顔料を同定することができたことから、用いた画像特徴量が非常に有効であると言える。
2 画像取得装置
3 表示装置
11 CPU
12 メモリ
13 記録部
14 操作部
15 I/F部
16 データバス
Claims (4)
- 光輝性顔料を撮像して画像データを取得する第1ステップと、
取得した前記画像データに対して背景処理を行い、前記光輝性顔料の粒子1個を含むその近傍部分の画像データを処理対象画像データとして抽出する第2ステップと、
前記処理対象画像データから画像特徴量を抽出する第3ステップと、
複数種類の前記光輝性顔料のそれぞれについて前記第1ステップ〜前記第3ステップの処理を行い、前記光輝性顔料に関する情報と、抽出した前記画像特徴量とを予め対応させて記憶したデータベースを作成する第4ステップと、
被同定対象の光輝性顔料について前記第1ステップ〜前記第3ステップの処理を行い、前記被同定対象の光輝性顔料の画像特徴量を抽出する第5ステップと、
抽出した前記被同定対象の光輝性顔料の前記画像特徴量に基づいて、前記データベースから前記被同定対象の光輝性顔料を同定する第6ステップとを含み、
前記画像特徴量が、前記光輝性顔料の色を表す特徴量を含み、
前記光輝性顔料の色を表わす特徴量が、代表色の色相角の正弦値及び余弦値、並びに前記代表色の明度及び彩度であり、
前記代表色の色相角が、前記光輝性顔料粒子1個に対応する部分画像内の画素のHSI表色空間における色相角のヒストグラムの最頻値であり、
前記代表色の明度が、前記代表色の色相角を有する画素の平均明度であり、
前記代表色の彩度が、前記代表色の色相角を有する画素の平均彩度であることを特徴とする光輝性顔料同定方法。 - 光輝性顔料を撮像して画像データを取得する画像取得装置と、
前記画像取得装置から入力される前記画像データに対して背景処理を行い、前記光輝性顔料粒子1個を撮像した部分の画像を抽出した後に、抽出した前記光輝性顔料粒子1個を表す部分画像に対して画像処理を行いながら、前記光輝性顔料の各種の画像特徴量を計算する特徴量検出部と、
複数種類の前記光輝性顔料のそれぞれについて、前記光輝性顔料に関する情報と、前記特徴量検出部によって計算された前記画像特徴量とを予め対応させて記憶するデータベースを格納する記録部と、を備え、
前記画像特徴量が、前記光輝性顔料の色を表す特徴量を含み、
前記光輝性顔料の色を表わす特徴量が、代表色の色相角の正弦値及び余弦値、並びに前記代表色の明度及び彩度であり、
前記代表色の色相角が、前記光輝性顔料粒子1個に対応する部分画像内の画素のHSI表色空間における色相角のヒストグラムの最頻値であり、
前記代表色の明度が、前記代表色の色相角を有する画素の平均明度であり、
前記代表色の彩度が、前記代表色の色相角を有する画素の平均彩度であり、
前記特徴量検出部が、前記画像取得装置から入力された被同定対象の光輝性顔料の画像データから、前記被同定対象の光輝性顔料の画像特徴量を計算し、計算した前記被同定対象の光輝性顔料の前記画像特徴量に基づいて、前記データベースから前記被同定対象の光輝性顔料を同定することを特徴とする光輝性顔料同定システム。 - コンピュータに、
入力される光輝性顔料の画像データに対して背景処理を行い、前記光輝性顔料の粒子1個を含むその近傍部分の画像データを処理対象画像データとして抽出する第1の機能と、
前記処理対象画像データから画像特徴量を抽出する第2の機能と、
複数種類の前記光輝性顔料のそれぞれについて前記第1の機能および前記第2の機能によって処理を行い、前記光輝性顔料に関する情報と、抽出した前記画像特徴量とを予め対応させて記憶したデータベースを作成する第3の機能と、
被同定対象の光輝性顔料について前記第1の機能および第2の機能によって処理を行い、前記被同定対象の光輝性顔料の画像特徴量を抽出する第4の機能と、
抽出した前記被同定対象の光輝性顔料の前記画像特徴量に基づいて、前記データベースから前記被同定対象の光輝性顔料を同定する第5の機能とを実現させ、
前記画像特徴量が、前記光輝性顔料の色を表す特徴量を含み、
前記光輝性顔料の色を表わす特徴量が、代表色の色相角の正弦値及び余弦値、並びに前記代表色の明度及び彩度であり、
前記代表色の色相角が、前記光輝性顔料粒子1個に対応する部分画像内の画素のHSI表色空間における色相角のヒストグラムの最頻値であり、
前記代表色の明度が、前記代表色の色相角を有する画素の平均明度であり、
前記代表色の彩度が、前記代表色の色相角を有する画素の平均彩度である光輝性顔料同定プログラム。 - 請求項3に記載の光輝性顔料同定プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
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