JP6213662B2 - 表面性状指標化装置、表面性状指標化方法及びプログラム - Google Patents

表面性状指標化装置、表面性状指標化方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、表面性状指標化装置、表面性状指標化方法及びプログラムに関する。
例えば鋼板表面などといった測定対象物表面の色調や明度を測定するためには、カラーカメラを利用して表面を撮像し、得られた画像の色相、彩度、明度（ＲＧＢ、ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊など）に着目することが一般的である。しかしながら、例えばチタンや一部のステンレス鋼板などのように照明・観察角度が変化したときに色調・明度が微妙に変化する鋼板を測定対象物とする場合、ある一定の照明角度や観察角度を用いていたのでは、このような変化を捉えることは不可能である。また、金属表面を測定対象物とする場合、金属表面は鏡面反射と拡散反射とのコントラストが大きいため、通常のＲＧＢカメラでは色情報に誤差が生じ、微妙な色合いを捉えることは困難である。
以上のような理由から、測定対象物表面の色調や明度を正確に測定するために、下記特許文献１のようにカメラに結像する照明光の波長を変化させながら分光反射率を計測したり、分光測色計を利用して照明やカメラの角度を変化させながら分光反射率を計測したりすることが行われる。
特開２００９−１１８３５９号公報
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術は、照明の角度を変えながら測定を行うことについては言及されておらず、上記チタンや一部のステンレス鋼板などに生じる色調や明度の微妙な変化を測定するために適用することはできない。
また、一般的な分光測色計は、直径１０ｍｍ程度の微小な領域を接触式で計測するものであるため測定範囲が狭くかつ測定箇所が離散的であり、例えば鋼板のような大きな測定対象物の表面全体を、分光測色計を複数台並べてインラインで隈なく測定することは現実的には不可能である。また、一般的な分光測色計で着目する角度数は３程度であり、上記のようなより多くの測定角度が必要となる、色調や明度のより微妙な変化の測定には対応できない。更に、測定の結果得られる情報としては、角度毎の分光反射率のグラフ、角度毎の色情報を並べたテーブル又はチャート図などであり、角度毎の測定結果を統合して総合的に判断を行うことは困難であった。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、複数の照明波長や複数の測定角度による測定結果を利用して、測定対象物の表面性状を統合的に指標化することが可能な、表面性状指標化装置、表面性状指標化方法及びプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、測定対象物の表面に対して照明光を照射し、前記測定対象物の表面での前記照明光の反射光を波長を選択しながら撮像して、複数の撮像画像を生成する測定装置と、前記測定装置により生成された複数の撮像画像に基づいて、前記測定対象物の表面性状を指標化する演算処理装置と、を備え、前記測定装置は、前記測定対象物の表面に対して前記照明光を照射する照明光源と、前記測定対象物の表面からの前記反射光を撮像する撮像装置と、前記撮像装置に結像する前記反射光の波長を選択する波長選択機構と、を有し、前記撮像装置により生成される前記撮像画像は、前記撮像装置に結像した前記反射光の波長が同一であり、かつ、当該撮像画像における前記測定対象物の長手方向に対応する方向では前記撮像装置に結像した前記反射光の反射角が互いに相違している画像であり、前記測定装置では、前記測定対象物の同一の視野に対して、複数の異なる波長にそれぞれ対応する複数の前記撮像画像が生成されるとともに、前記視野をずらしながら、当該複数の撮像画像が順次複数組生成され、前記演算処理装置は、前記複数の撮像画像を複数組分利用して再構成することで、前記反射光の波長と前記反射光の反射角とが互いに共通し、前記測定対象物の異なる視野位置に対応する画素から構成される処理対象画像を、前記反射光の波長と前記反射光の反射角との組み合わせ毎に生成する画像再構成部と、前記画像再構成部により生成された複数の前記処理対象画像に基づいて、前記測定対象物の表面性状を指標化する表面性状指標化部と、を有する表面性状指標化装置が提供される。
前記演算処理装置は、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量を加工する特徴量加工部を更に備え、前記特徴量加工部は、前記複数の処理対象画像から抽出された、前記反射光の波長及び反射角で規定される第１の特徴量空間における前記特徴量を、当該第１の特徴量空間よりも次元数の少ない第２の特徴量空間における特徴量へと加工し、前記表面性状指標化部は、前記第２の特徴量空間における前記特徴量を利用して、前記測定対象物の表面性状を指標化してもよい。
前記特徴量加工部は、前記第１の特徴量空間における特徴量に対して主成分分析を実施して、前記第１の特徴量空間の次元数を前記第２の特徴量空間の次元数へと圧縮してもよい。
前記測定装置は、前記測定対象物の表面が湾曲している位置にて、前記測定対象物の表面を撮像してもよい。
前記波長選択機構は、液晶可変波長フィルタ又は音響光学可変波長フィルタであってもよい。
前記表面性状指標化部は、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量である着目する画素位置における輝度値を用いて、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値のばらつき度合い、及び、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを二次的な特徴量として算出し、前記着目する画素位置における輝度値、前記輝度値のばらつき度合い、及び、前記輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを用いて、前記測定対象物の表面性状を指標化してもよい。
前記測定対象物は、チタンもしくはチタン合金、ステンレス鋼板、カラー塗装鋼板、ラミネート鋼板、又は、めっき鋼板であってもよい。
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、測定対象物の表面に対して照明光を照射し、前記測定対象物の表面での前記照明光の反射光を、撮像装置に結像する反射光の波長を選択しながら撮像する測定装置により前記測定対象物の表面を測定して、前記撮像装置に結像した前記反射光の波長が同一であり、かつ、撮像画像における前記測定対象物の長手方向に対応する方向では前記撮像装置に結像した前記反射光の反射角が互いに相違している撮像画像を、前記測定対象物の同一の視野に対して、複数の異なる波長にそれぞれ対応するように複数生成するとともに、前記視野をずらしながら、複数の前記撮像画像を順次複数組生成する測定ステップと、前記測定対象物の表面性状を指標化する演算処理装置により、前記測定装置により生成された複数の撮像画像を複数組分利用して再構成し、前記反射光の波長と前記反射光の反射角とが互いに共通し、前記測定対象物の異なる視野位置に対応する画素から構成される処理対象画像を、前記反射光の波長と前記反射光の反射角との組み合わせ毎に生成する画像再構成ステップと、前記演算処理装置により、前記画像再構成ステップにて生成された複数の前記処理対象画像に基づいて、前記測定対象物の表面性状を指標化する表面性状指標化ステップと、を含む表面性状指標化方法が提供される。
前記表面性状指標化方法は、前記画像再構成ステップと、前記表面性状指標化ステップと、の間に、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量を加工する特徴量加工ステップを更に含んでもよい。前記特徴量加工ステップでは、前記複数の処理対象画像から抽出された、前記反射光の波長及び反射角で規定される第１の特徴量空間における前記特徴量が、当該第１の特徴量空間よりも次元数の少ない第２の特徴量空間における特徴量へと加工され、前記表面性状指標化ステップでは、前記第２の特徴量空間における前記特徴量を利用して、前記測定対象物の表面性状が指標化されてもよい。
前記特徴量加工ステップでは、前記第１の特徴量空間における特徴量に対して主成分分析が実施され、前記第１の特徴量空間の次元数が前記第２の特徴量空間の次元数へと圧縮されてもよい。
前記測定装置は、前記測定対象物の表面が湾曲している位置にて、前記測定対象物の表面を撮像してもよい。
前記表面性状指標化ステップでは、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量である着目する画素位置における輝度値、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値のばらつき度合い、及び、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つが二次的な特徴量として算出され、前記着目する画素位置における輝度値、前記輝度値のばらつき度合い、及び、前記輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを用いて、前記測定対象物の表面性状が指標化されてもよい。
前記測定対象物は、チタンもしくはチタン合金、ステンレス鋼板、カラー塗装鋼板、ラミネート鋼板、又は、めっき鋼板であってもよい。
また、上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、測定対象物の表面に対して照明光を照射し、前記測定対象物の表面での前記照明光の反射光を、撮像装置に結像する反射光の波長を選択しながら撮像することで、前記撮像装置に結像した前記反射光の波長が同一であり、かつ、撮像画像における前記測定対象物の長手方向に対応する方向では前記撮像装置に結像した前記反射光の反射角が互いに相違している撮像画像を、前記測定対象物の同一の視野に対して、複数の異なる波長にそれぞれ対応するように複数生成するとともに、前記視野をずらしながら、複数の前記撮像画像を順次複数組生成する測定装置と相互に通信可能なコンピュータに、複数の撮像画像を複数組分利用して再構成し、前記反射光の波長と前記反射光の反射角とが互いに共通し、前記測定対象物の異なる視野位置に対応する画素から構成される処理対象画像を、前記反射光の波長と前記反射光の反射角との組み合わせ毎に生成する画像再構成機能と、前記画像再構成機能により生成された複数の前記処理対象画像に基づいて、前記測定対象物の表面性状を指標化する表面性状指標化機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量を加工する特徴量加工機能を更に実現させてもよい。前記特徴量加工機能は、前記複数の処理対象画像から抽出された、前記反射光の波長及び反射角で規定される第１の特徴量空間における前記特徴量を、当該第１の特徴量空間よりも次元数の少ない第２の特徴量空間における特徴量へと加工し、前記表面性状指標化機能は、前記第２の特徴量空間における前記特徴量を利用して、前記測定対象物の表面性状を指標化してもよい。
前記特徴量加工機能は、前記第１の特徴量空間における特徴量に対して主成分分析を実施して、前記第１の特徴量空間の次元数を前記第２の特徴量空間の次元数へと圧縮してもよい。
前記表面性状指標化機能は、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量である着目する画素位置における輝度値、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値のばらつき度合い、及び、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを二次的な特徴量として算出し、前記着目する画素位置における輝度値、前記輝度値のばらつき度合い、及び、前記輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを用いて、前記測定対象物の表面性状を指標化してもよい。
以上説明したように本発明によれば、測定装置により生成された複数の撮像画像を再構成して、反射光の波長と反射光の反射角とが互いに共通する処理対象画像を複数生成し、これら処理対象画像を用いて表面性状の指標化を行うことで、測定対象物の表面性状を統合的に指標化することが可能となる。
本発明の第１の実施形態に係る表面性状指標化装置の構成の一例を示したブロック図である。 同実施形態に係る表面性状指標化装置が備える測定装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る表面性状指標化装置が備える測定装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る表面性状指標化装置が備える測定装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る表面性状指標化装置が備える測定装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る表面性状指標化装置が備える測定装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る表面性状指標化装置が備える演算処理装置の構成の一例を示したブロック図である。 同実施形態に係る演算処理装置が備えるデータ処理部の構成の一例を示したブロック図である。 同実施形態に係る撮像画像の再構成処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る撮像画像の再構成処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る処理対象画像を用いることの利点を説明するための説明図である。 同実施形態に係る特徴量の加工処理及び表面性状の指標化処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る特徴量の加工処理及び表面性状の指標化処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る特徴量の加工処理及び表面性状の指標化処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る特徴量の加工処理及び表面性状の指標化処理を説明するための説明図である。 同実施形態に係る他の特徴量の一例を説明するための説明図である。 同実施形態に係る表面性状指標化方法の流れの一例を示した流れ図である。 本発明の実施形態に係る演算処理装置のハードウェア構成の一例を示したブロック図である。
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
（表面性状指標化装置の構成について）
まず、図１を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る表面性状指標化装置の全体的な構成について説明する。図１は、本実施形態に係る表面性状指標化装置の一構成例を示した説明図である。
本実施形態に係る表面性状指標化装置は、帯状の照明光を利用して、測定対象物の表面性状を指標化する装置である。
表面性状指標化装置の測定対象となる測定対象物は特に限定されるものではないが、例えば、チタンやチタン合金等といった非鉄金属や、ステンレス鋼板、カラー塗装鋼板、ラミネート鋼板、めっき鋼板等のような、各種の金属体を挙げることができる。
以下では、所定の搬送ライン上を搬送される鋼板等の金属帯Ｓの表面性状を指標化する場合を例に挙げて、説明を行う。ここで、金属帯Ｓは、未図示の搬送ライン上をある方向に向かって搬送されているものとし、金属帯Ｓの長手方向を搬送方向とも称する。
表面性状指標化装置１０は、図１に示したように、測定装置１００と、演算処理装置２００と、を主に備える。
測定装置１００は、演算処理装置２００による制御のもとで、測定対象物である金属帯Ｓの表面に対して帯状の照明光を照射するとともに、当該照明光の金属帯表面での反射光を測定して、反射光の輝度データ（すなわち、撮像画像）を生成する装置である。測定装置１００は、生成した反射光の輝度データを演算処理装置２００に対して出力する。
演算処理装置２００は、測定装置１００による測定対象物の測定処理を制御するとともに、測定装置１００により生成された反射光の輝度データを取得し、取得した輝度データに対して以下で詳述するデータ処理を行うことで、測定対象物の表面性状を指標化する。
測定装置１００による測定対象物表面の測定処理や、演算処理装置２００による表面形状の算出処理は、測定対象物（例えば、金属帯Ｓ）の搬送にあわせてリアルタイムに実施することが可能である。表面性状指標化装置１０の使用者は、表面性状指標化装置１０（より詳細には、演算処理装置２００）から出力される測定結果に着目することで、測定対象物である金属帯Ｓの表面性状をリアルタイムに把握することが可能となる。
以下では、これら測定装置１００及び演算処理装置２００について、それぞれ詳述する。
（測定装置について）
次に、図２〜図６を参照しながら、本実施形態に係る測定装置１００について、詳細に説明する。図２〜図６は、本実施形態に係る測定装置１００について説明するための説明図である。
図２は、本実施形態に係る測定装置１００を、測定対象物である金属帯Ｓの側方から見た場合の模式図である。
本実施形態に係る測定装置１００は、図２に示したように、照明光源１０１と、撮像装置の一例である二次元カメラ１０３と、波長選択機構１０５と、を少なくとも有している。照明光源１０１、二次元カメラ１０３及び波長選択機構１０５は、これらの設定位置が変化しないように、公知の手段（図示せず。）により固定されている。また、照明光源１０１、二次元カメラ１０３及び波長選択機構１０５は、後述する演算処理装置２００によって、その動作が制御されている。
また、測定対象物である金属帯Ｓは、搬送ロール１１によって図中のｙ方向正方向側へと搬送されているものとする。また、少なくとも一部の搬送ロール１１には、エンコーダ１３が設置されており、搬送ロール１１が所定の角度回転する毎に（すなわち、金属帯Ｓが所定の距離移動する毎に）パルス信号（ＰＬＧ信号）が演算処理装置２００へと出力される。
照明光源１０１は、測定対象物である金属帯Ｓの表面に対して、帯状の照明光を照射する。ここで、金属帯Ｓの表面に照射される照明光は、白色光であることが好ましい。光源そのものについては、金属帯Ｓの幅方向のほぼ全域にわたって照明光を照射可能なものであれば、任意の光源を利用することが可能である。このような光源として、例えば、棒状のＬＥＤ照明を利用することも可能であるし、ハロゲン光源の光をファイバーライトガイド等で帯状に集光して使用することも可能である。
また、照明光源１０１は、金属帯表面の法線方向（図２におけるｚ軸方向）に対して斜めに設置される（換言すれば、照明光源１０１の光軸と金属帯表面の法線方向とが９０度以外の所定の角度となるように設置される）ことが好ましい。照明光源１０１の設置角（照明光源１０１の光軸と金属帯表面の法線方向とのなす角）は、特に限定されるものではないが、例えば、４５度程度とすることが好ましい。
撮像装置の一例である二次元カメラ１０３は、測定対象物である金属帯Ｓの表面に対して斜めに設置されており、後述する波長選択機構１０５を透過した金属帯表面からの反射光を撮像して、反射光の輝度データを生成する装置である。
ここで、二次元カメラ１０３の設置角（二次元カメラ１０３の光軸と金属帯表面の法線方向とのなす角）は特に限定されるものではなく、例えば二次元カメラ１０３の光軸が金属帯表面に対して垂直となるように設置されていてもよいが、二次元カメラ１０３は、金属帯表面に対して斜めに設置されることが好ましい。この斜めとなるような設置角の具体的な値については特に限定するものではないが、二次元カメラ１０３の撮像視野の中に、照明光の幾何光学的な正反射を含めなるべく多くの長手方向範囲が含まれるような角度とすることが好ましい。この理由については、以下で詳述する。
この二次元カメラ１０３は、演算処理装置２００からカメラ駆動パルスが入力される毎に波長選択機構１０５を透過した反射光を撮像し、入力されたカメラ駆動パルス数に等しい撮像画像を生成する。二次元カメラ１０３により生成された複数の撮像画像は、演算処理装置２００に出力される。
波長選択機構１０５は、二次元カメラ１０３に結像する反射光の波長を選択する機構であり、透過させる反射光の波長は、演算処理装置２００によって制御されている。波長選択機構１０５は、演算処理装置２００から透過波長の切り替えパルスが入力される毎に、波長選択機構１０５の仕様を変化させて透過させる反射光の波長を切り替える。従って、透過させる反射光の波長を例えば連続的に掃引することによって、二次元カメラ１０３に結像する反射光の波長を連続的に変化させることができる。従って、後述するように、波長選択機構１０５における波長切り替えタイミングと、二次元カメラ１０３における撮像タイミングとを同期させることで、反射光の波長が変わる毎に１枚の撮像画像が生成されるようにすることができる。
このような波長選択機構１０５としては、特に限定されるものではなく、公知の光学部材を使用することが可能である。このような波長選択機構１０５の具体例として、液晶可変波長フィルタ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｔｕｎａｂｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ：ＬＣＴＦ）又は音響光学可変波長フィルタ（Ａｃｏｕｓｔ−Ｏｐｔｉｃ Ｔｕｎａｂｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ：ＡＯＴＦ）などといった、公知の可変波長フィルタＴＦを挙げることができる。
以上説明したような二次元カメラ１０３及び波長選択機構１０５の演算処理装置２００による制御例について、図３を参照しながら説明する。図３は、二次元カメラ１０３及び波長選択機構１０５の駆動制御の一例について説明するための説明図である。
本実施形態に係る測定装置１００は、金属帯Ｓが搬送ライン上を所定距離だけ搬送される毎に、二次元カメラ１０３の視野内に位置する金属帯Ｓの表面を撮像する。搬送ラインを構成する搬送ロール１１に設けられたエンコーダ１３からＰＬＧ信号が演算処理装置２００に入力されると、演算処理装置２００は、波長選択機構１０５に対して透過波長を変化させるための制御信号を出力し、波長選択機構１０５に透過波長を切り替えさせる。また、演算処理装置２００は、透過波長が切り替わったタイミングで、二次元カメラ１０３に対してカメラ駆動パルスを出力して、金属帯Ｓの表面を撮像させる。
本実施形態では、図３に例示したように、公知の可変波長フィルタＴＦで構成される波長選択機構１０５によって、λ１〜λＮのＮ（Ｎ≧２）種類の波長が選択されるものとする。図３に例示したように、透過波長の切り替わりに同期したカメラ駆動パルスが二次元カメラ１０３に対して入力されることで、二次元カメラ１０３は、波長λ１の反射光を撮像した撮像画像から、波長λＮの反射光を撮像した撮像画像まで、金属帯Ｓの表面の同一視野を撮像したＮ種類の撮像画像を生成する。実際には、金属帯Ｓはある速度で移動しているが、移動速度と比べ波長選択に要する時間が無視できるほど小さければ、これらＮ種類の画像は金属帯Ｓ表面の同一視野を撮像していると見なすことができる。本実施形態に係る測定装置１００における実際の波長選択時間と、金属帯Ｓの実際の移動速度とを比較すると、波長選択時間は無視できるほど小さいため、測定装置１００で生成されるＮ種類の画像は、同一視野を撮像していると考えることができる。このようにして生成されるそれぞれの撮像画像は、ある波長λにおける二次元の分光画像として利用することができる。続いて、エンコーダ１３からＰＬＧ信号が演算処理装置２００に対して入力されると、同様にして、金属帯Ｓが所定の距離だけ進んだ後の表面に対して、Ｎ種類の撮像画像が生成される。
このような撮像処理が行われることにより、本実施形態に係る測定装置１００では、測定対象物の同一の視野に対して、複数の異なる波長にそれぞれ対応する複数の撮像画像が生成されるとともに、視野をずらしながら、複数の撮像画像が順次複数組生成される。
続いて、図４を参照しながら、測定装置１００により生成される撮像画像の特徴について説明する。以下では、例えば図４に示したように、二次元カメラ１０３の光軸が、金属帯表面の法線方向に対して傾斜している場合を例に挙げて、説明を行う。
図４に示したように、二次元カメラ１０３が備えるレンズや撮像素子等の諸特性に応じて、撮像視野内には、所定の広さを有する金属帯Ｓの一部分が位置する。ここで、図４に示したように、ある透過波長λｋ（ｋ＝１〜Ｎ）の撮像画像において、測定対象物である金属帯Ｓの長手方向（図中のｙ軸方向）について着目する。この場合、図４上段から明らかなように、ｙ＝ｙ１における反射光の進行方向と金属帯表面の法線方向とのなす角（すなわち、照明光の反射角）θＡと、ｙ＝ｙＭにおける反射光の進行方向と金属帯表面の法線方向とのなす角θＢとは、互いに相違することとなる。より具体的には、撮像素子からより遠方に位置する部分（換言すれば、よりｙ軸負方向側に位置する部分）ほど、反射角θは大きくなる。従って、本実施形態に係る二次元カメラ１０３で撮像される撮像画像では、図４下段に示したように、ｙ方向位置毎に照明光の反射角がそれぞれ異なっている。一方、図４下段に示したように、測定対象物である金属帯Ｓの幅方向（図中のｘ軸方向）については、反射角は一定と考えられる。そのため、長手方向位置ｙにおけるｘ軸と平行なライン上に位置する画素群では、反射角は、長手方向位置ｙに応じたある角度で一定となる。
ここで、二次元カメラ１０３の設置角が金属帯表面に対して垂直となると、図４を参考に考えれば明らかなように、撮像画像における反射角の変化の様子は、二次元カメラ１０３の光軸と金属帯表面との交線を基準として対称となる。従って、より多くの反射角θの寄与を撮像画像中に含めるためには、二次元カメラ１０３を金属帯表面の法線方向に対して傾けて設置することが好ましく、照明光の正反射が撮像視野の長手方向の端部近傍（図４下段におけるｙ＝ｙ１又はｙ＝ｙＭの近傍）に位置するように二次元カメラ１０３を配置することが、更に好ましい。
ここで、図２及び図４では、測定対象物である金属帯Ｓの表面が水平となっている場合を例に挙げて説明を行ったが、図５に示したように、測定対象物である金属帯Ｓの表面が湾曲している位置にて、測定処理を行うことが更に好ましい。金属帯Ｓの表面が湾曲している位置の詳細については、特に限定されるものではないが、例えば図５に示したように、金属帯Ｓが搬送ロール１１に巻きつけられて搬送方向が変化している場所（ロール巻きつけ部）などを挙げることができる。このような曲面で測定を行うことで、図６に示したように、撮像画像中には、より多くの反射角θの寄与が含まれることとなる。
すなわち、図６下段に示したように、金属帯Ｓの表面が湾曲していることで、反射角θはより大きな値となることがわかる。従って、図６上段に示したような金属帯Ｓの表面が水平である場合に比べより多くの角度変化が生じることとなり、結果として、より多くの反射角θの寄与が撮像画像中に含まれることとなる。
以上、図２〜図６を参照しながら、本実施形態に係る測定装置１００について、詳細に説明した。
（演算処理装置について）
続いて、図７を参照しながら、本実施形態に係る演算処理装置２００の構成について、詳細に説明する。図７は、本実施形態に係る演算処理装置２００の構成の一例を示したブロック図である。
本実施形態に係る演算処理装置２００は、測定装置１００による反射光の輝度の測定値（すなわち、輝度データ）に基づいて、測定対象物の表面性状を指標化する装置である。この演算処理装置２００は、図７に示したように、データ取得部２０１と、測定制御部２０３と、データ処理部２０５と、表示制御部２０７と、記憶部２０９と、を主に備える。
データ取得部２０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信装置等により実現される。データ取得部２０１は、測定装置１００によって生成され、測定装置１００から出力された反射光の輝度データ（すなわち、撮像画像の実体データ）を取得し、後述するデータ処理部２０５へと伝送する。データ取得部２０１が取得する輝度データは、上記のように、同一視野に関して複数の撮像画像から構成される複数組分（複数視野分）の輝度データとなっている。また、データ取得部２０１は、取得した反射光の輝度データに、当該データを取得した日時等に関する時刻情報を関連づけて、履歴情報として後述する記憶部２０９に格納してもよい。
測定制御部２０３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。測定制御部２０３は、本実施形態に係る測定装置１００による金属帯Ｓの測定制御を実施する。より詳細には、測定制御部２０３は、金属帯Ｓの測定を開始する場合に、照明光源１０１に対して、照明光の照射を開始させるための制御信号を送出する。
また、照明光源１０１が金属帯Ｓの表面に対して各照明光の照射を開始すると、測定制御部２０３は、金属帯Ｓと測定装置１００との間の相対的な位置を変化させる駆動機構に設けられたエンコーダ１３から定期的に送出されるＰＬＧ信号（例えば、金属帯Ｓが１ｍｍ移動する毎等に出力されるＰＬＧ信号）に基づいて、波長選択機構１０５及び二次元カメラ１０３に対して、図３で説明したような各種の制御信号を送出する。
これにより、測定装置１００は、金属帯Ｓの搬送方向の各位置における測定データである撮像画像を生成することが可能となる。
データ処理部２０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。データ処理部２０５は、測定装置１００により生成された反射光の撮像画像を利用し、各反射光の撮像画像に対して以下で説明するようなデータ処理を行うことで、金属帯Ｓの表面性状を指標化する。データ処理部２０５は、金属帯Ｓの表面性状の指標化処理を終了すると、得られた処理結果に関する情報を、表示制御部２０７に伝送する。
なお、このデータ処理部２０５については、以下で詳述する。
表示制御部２０７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置等により実現される。表示制御部２０７は、データ処理部２０５から伝送された、金属帯Ｓの表面性状の指標化結果を含む各種の処理結果を、演算処理装置２００が備えるディスプレイ等の出力装置や演算処理装置２００の外部に設けられた出力装置等に表示する際の表示制御を行う。これにより、表面性状指標化装置１０の利用者は、金属帯Ｓの表面性状に関する指標化結果等といった各種の処理結果を、その場で把握することが可能となる。
記憶部２０９は、例えば本実施形態に係る演算処理装置２００が備えるＲＡＭやストレージ装置等により実現される。記憶部２０９には、本実施形態に係る演算処理装置２００が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、又は、各種のデータベースやプログラム等が、適宜記録される。この記憶部２０９は、データ取得部２０１、測定制御部２０３、データ処理部２０５、表示制御部２０７等が、自由にデータのリード／ライト処理を行うことが可能である。
＜データ処理部について＞
続いて、図８〜図１３を参照しながら、本実施形態に係る演算処理装置２００が備えるデータ処理部２０５の構成の一例について、詳細に説明する。図８は、本実施形態に係る演算処理装置が備えるデータ処理部の構成の一例を示したブロック図である。図９は、本実施形態に係る撮像画像の再構成処理を説明するための説明図である。図１０は、本実施形態に係る撮像画像の再構成処理を説明するための説明図である。図１１は、本実施形態に係る処理対象画像を用いることの利点を説明するための説明図である。図１２Ａ〜図１２Ｄは、本実施形態に係る特徴量の加工処理及び表面性状の指標化処理を説明するための説明図である。図１３は、本実施形態に係る他の特徴量の一例を説明するための説明図である。
本実施形態に係るデータ処理部２０５は、データ取得部２０１が取得した撮像画像のデータ（複数組分の輝度データ）を利用して、測定対象物である金属帯Ｓの表面性状を指標化する処理部である。このデータ処理部２０５は、図８に示したように、画像再構成部２２１と、特徴量加工部２２３と、表面性状指標化部２２５と、結果出力部２２７と、を備える。
画像再構成部２２１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。画像再構成部２２１は、測定装置１００により生成された複数の撮像画像を複数組分利用し、これら複数組分の撮像画像を再構成する。これにより、画像再構成部２２１は、反射光の波長と反射光の反射角とが互いに共通し、かつ、測定対象物の異なる視野位置に対応する画素から構成される処理対象画像を、反射光の波長と反射光の反射角との組み合わせ毎に生成する。以下、この画像再構成部２２１における画像再構成処理について、図９を参照しながら具体的に説明する。
上述のように、測定装置１００により生成された１枚の撮像画像は、反射光の波長がλｊ（ｊ＝１〜Ｎ）である場合における画像となっており、撮像画像の測定対象物長手方向に対応する方向では、反射角が互いに相違したものとなっている。以下の説明では、図９左側に示したように、撮像画像の測定対象物長手方向に対応する方向を、ｙ方向と称する。この場合に、撮像画像は、ｙ＝ｙ１〜ｙＭに対応づけられる画素から構成されているものとし、ｙ＝ｙ１の位置に対応する反射角をθ１とし、ｙ＝ｙＭの位置に対応する反射角をθＭとする。
上述のように、測定装置１００では、あるタイミングｔ＝ｔｋにおいて、反射光の波長がλｊ（ｊ＝１〜Ｎ）で共通となるＮ枚の撮像画像が生成され、続くタイミングｔ＝ｔｋ＋１において、反射光の波長がλｊ（ｊ＝１〜Ｎ）で共通となるＮ枚の撮像画像が生成される。画像再構成部２２１は、このような複数の撮像画像のデータを取得すると、まず、それぞれの撮像画像から（波長λｊ，反射角θｌ）（ｊ＝１〜Ｎ、ｌ＝１〜Ｍ）の共通する画素のライン（図９では、同一のｙ座標を有する画素のライン）を抽出する。その後、画像再構成部２２１は、抽出した画素ラインを撮像タイミングｔ順に並べ直し、図９右側に示したような処理対象画像を生成する。その結果、図９に示した例では、各撮像タイミングｔにおいてＮ枚生成される撮像画像が再構成され、全体として、（λｊ，θｌ）（ｊ＝１〜Ｎ、ｌ＝１〜Ｍ）の共通するＮ×Ｍ枚の処理対象画像が生成される。
ここで、処理対象画像の大きさは、適宜決定することが可能である。例えば１枚の処理対象画像の長手方向（ｙ方向）がＨ画素から構成されるとすると、ｔ＝ｔｋ〜ｔｋ＋Ｈ−１の間に生成された画像（λ１）〜画像（λＮ）を利用して、Ｎ×Ｍ枚の処理対象画像が生成される。
上記のようにして生成される各処理対象画像では、図１０に模式的に示したように、処理対象画像を構成する画素の輝度値は、画素の位置座標に加えて、反射光の波長λ及び反射角θという４つのパラメータで関連付けられることとなる。
また、１枚の撮像画像から抜き出す画素ライン数は、１画素単位であっても良いし、複数画素をまとめて抜き出して１枚の処理対象画像に利用しても良い。１枚の撮像画像から抜き出す画素ライン数に応じて、生成される処理対象画像の長手方向の空間分解能が規定されることとなる。このような処理を行うことで、一般的に用いられる分光測色計に比べて測定対象全面の空間分解能の高い画像を隈なく生成することが可能となる。
画像再構成部２２１は、このようにして生成した複数の処理対象画像を、後述する特徴量加工部２２３に出力する。また、後述する特徴量加工部２２３による特徴量の加工処理を実施しない場合には、画像再構成部２２１は、生成した複数の処理対象画像を、後述する表面性状指標化部２２５に出力してもよい。更に、画像再構成部２２１は、生成した複数の処理対象画像を後述する結果出力部２２７に出力して、再構成した処理対象画像そのものをユーザに通知させてもよい。
ここで、図１１を参照しながら、画像再構成部２２１により生成される処理対象画像を利用することの利点について、簡単に説明する。
測定対象物の表面からの光を利用し、測定結果に基づき測定対象物の表面に対して何らかの判断を行おうとする際に、測定対象物からの回折光を利用する場合には、測定対象物の表面からの反射光の受光角依存性に着目する必然性はない。同様に、着目する測定対象物において、反射光強度の波長依存性が小さい場合には、反射光の波長を、特定の波長帯域にのみ注目して解析するか、又は、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のように、ある程度の広がりを有する波長帯域で大まかに区分して解析すれば、十分である。
一方で、先ほどから言及しているようなチタンもしくはチタン合金や、一部のステンレス鋼板などでは、測定に用いる照明光の波長や反射光の受光角に応じて、反射光強度が大きく変動してしまう。
図１１は、表面に酸化膜が存在しているチタンからの反射光強度を測定した場合の反射光強度の変化の様子を図示したものであり、平行光である照明光が、４５°の入射角で上記チタンに入射した場合の反射相対強度を測定した結果である。図１１では、反射相対強度として、標準白色板に対する反射強度測定値を基準としたときの相対強度を示している。表面に酸化膜が存在するチタンからの反射強度は、表面に存在する酸化膜での干渉に起因して特定の波長で光の吸収が生じており、図１１から明らかなように、照明光の波長や受光角に応じて複雑に変化している。
このような測定対象物の表面性状を指標化する場合、受光角をある値に固定して測定することは、図１１の３次元グラフをある特定の値の受光角に対応する平面で切断した断面に着目することに対応する。同様に、照明光の波長をある値に固定して測定することは、図１１の３次元グラフをある特定の値の波長に対応する平面で切断した断面に着目することに対応する。従って、このような測定対象物の表面性状を指標化する際に、照明光の波長や受光角をある特定の値に固定した場合には、図１１に示したような複雑な反射光強度の影響を、指標化に際して適切に反映させることは出来ない。
すなわち、図１１に示したような、反射光強度が受光角や照明光波長に大きく依存する測定対象物の表面性状を指標化する際には、着目する画素位置での反射光の輝度値が、周囲の画素とどのように異なっているかに着目することが重要となる。この際に、図９及び図１０に示したような処理対象画像を利用することで、照明光の波長及び受光角という測定条件の任意の組み合わせについて、容易に着目することができる。また、このような処理対象画像を利用することで、照明光の波長及び受光角という測定条件を揃えた上での画素同士の比較を、極めて容易に実施することが可能となる。その結果、着目する測定対象物の表面性状を、より精度良く指標化することが可能となる。
また、図９に示したような再構成処理により生成される処理対象画像には、各撮像画像が本来的に有している様々な情報が保持されている。換言すれば、上記処理対象画像では、一つの画素に対して、各撮像画像が有している多次元の情報が集約されている。そのため、かかる処理対象画像を利用することで、様々な観点からの表面性状の指標化を行うことが可能となる。
例えば、カラー塗装鋼板、ラミネート鋼板、めっき鋼板等においても、顧客ニーズの多様化に応じて、表面性状をより細かに分類していくこと（例えば、より高度な美観レベルでの分類など）が求められるようになる場合が考えうる。その場合であっても、上記のような再構成処理により生成される処理対象画像を用いることで、測定対象物における表面性状のより細かな分類を、容易に実施することが可能となる。
以上、画像再構成部２２１により生成される処理対象画像を利用することの利点について、簡単に説明した。
特徴量加工部２２３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。特徴量加工部２２３は、画像再構成部２２１により生成された複数の処理対象画像を利用し、これら処理対象画像から抽出された、反射光の波長及び反射角で規定される第１の特徴量空間における特徴量を、この第１の特徴量空間よりも次元数の少ない第２の特徴量空間における特徴量へと加工する。
一般的に、ある画像を構成する画素の輝度値は、通常、画素の位置座標のみに関連付けられたものである。一方、画像再構成部２２１により生成される処理対象画像では、先だって言及したように、処理対象画像を構成する画素の輝度値は、画素の位置座標に加えて、反射光の波長λ及び反射角θという４つのパラメータで関連付けられている。換言すれば、本実施形態で利用する処理対象画像は、座標（ｘ，ｙ）単位で、Ｍ個の反射角とＮ個の分光（すなわち反射光の波長）に関する情報を有しているため、輝度値そのものをＮ×Ｍ次元関数の特徴量として考えることができる。そのため、これら画素単位のＮ×Ｍ次元情報を利用することで、従来のＲＧＢ画像などでは把握することのできなかった微妙な色合いの変化を、画像として把握することが可能となる。
しかしながら、Ｎ×Ｍ次元情報をそのまま利用した場合には、非常に高次元の特徴量空間を考慮することとなるため、演算処理装置２００が利用可能なリソース環境等によっては、処理に負荷がかかる場合も考えられる。そこで、特徴量加工部２２３は、画素座標と、波長・反射角のＮ×Ｍ次元の情報とで規定される特徴量空間（第１の特徴量空間）における輝度値（処理対象画像の特徴量）を、第１の特徴量空間よりも次元数の低い特徴量空間（第２の特徴量空間）での特徴量へと加工する。これにより、元来の特徴量空間を利用した処理に比べ、より簡便に表面性状の指標化を行うことが可能となる。
特徴量空間を加工する方法については、公知の方法を利用することが可能であり、特に限定されるものではない。このような方法の一つに、主成分分析を挙げることができる。主成分分析を利用してＮ×Ｍ次元の情報の集合体として規定される第１の特徴量空間を加工することで、例えば第１主成分及び第２主成分という２次元の特徴量空間へと、情報を圧縮することが可能となる。
なお、このような特徴量の加工処理は必要に応じて実施すればよく、演算処理装置２００において処理対象画像から抽出される高次の特徴量をそのまま利用して処理を行うことが可能なのであれば、特徴量の加工処理は行わなくとも良い。
特徴量加工部２２３は、必要に応じて特徴量の加工を行うと、加工後の特徴量を後述する表面性状指標化部２２５へと出力する。
表面性状指標化部２２５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。表面性状指標化部２２５は、画像再構成部２２１により生成された複数の処理対象画像に基づいて、着目している測定対象物の表面性状を指標化する。この際、特徴量加工部２２３により特徴量の加工が行われている場合には、表面性状指標化部２２５は、加工後の特徴量（第２の特徴量空間における特徴量）を利用して、表面性状の指標化を行ってもよい。
ここで、表面性状指標化部２２５によって指標化される表面性状は、特に限定されるものではないが、例えば、測定対象物の表面での色調や明度、測定対象物の表面の凹凸状態等を含む表面形状などを挙げることができる。
また、表面性状指標化部２２５は、測定対象物の表面性状を指標化するだけでなく、得られた指標を利用して、測定対象物の表面性状を判別することも可能である。
以下、表面性状指標化部２２５における処理について、図１２Ａ〜図１２Ｄを参照しながら説明する。
画像再構成部２２１で生成された処理対象画像を構成する輝度値は、前述のように特徴量として利用可能なものであり、この輝度値そのものを、表面性状を指標化したものとして捉えることができる。このような輝度値は、図１２Ａに模式的に示したように、非常に高次の特徴量空間における一つの点に対応するものである。このように、表面性状指標化部２２５は、処理対象画像を構成する各画素の輝度値を、測定対象物の表面性状を指標化したものとして扱うことが可能である。
また、表面性状指標化部２２５は、例えば図１２Ｂに模式的に示したように、特徴量空間における距離Ｌ（例えば、Ｌ２ノルムなど）を算出することで、測定対象物の表面性状を指標化してもよい。
ここで、表面性状指標化部２２５は、抽出された特徴量を利用して、表面性状の判定を行うこともできる。この場合には、例えば図１２Ｃに模式的に示したように、過去の操業データとその評価結果の組み合わせを教師データとして利用し、公知の機械学習技術やパターン学習技術等により、特徴量空間における正常領域（正常判定領域）と異常領域（異常判定領域）とを区分する判別境界を予め決定しておく。その上で、表面性状指標化部２２５は、着目する処理対象画像から抽出された特徴量が、正常領域又は異常領域のどちらに包含されるかを判別することで、表面性状を判別することが可能となる。
このような機械学習技術・パターン学習技術は、特に限定されるものではないが、例えば、教師データを利用してサポートベクター識別器（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ：ＳＶＣ）を構築する、教師データを利用して決定木（ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔｒｅｅ）やディシジョン・テーブル（ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔａｂｌｅ）を作成する、などといった方法を挙げることができる。
また、表面性状指標化部２２５は、例えば図１２Ｄに模式的に示したように、特徴量加工部２２３により次元圧縮された特徴量（第２の特徴量）を利用して、上記のような指標化処理や判別処理を行ってもよい。
更に、表面性状指標化部２２５は、処理対象画像を構成する輝度値を利用して新たな特徴量を二次的に算出し、算出した二次的な特徴量を利用して、測定対象物の表面性状を指標化したり、表面性状を判別したりしてもよい。このような二次特徴量については、特に限定されるものではなく、輝度値を利用して算出可能な公知の特徴量を利用することが可能である。
上記のような二次特徴量として、例えば、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値のばらつき度合い（例えば、分散値などの統計量）を挙げることができる。例えば図１３に模式的に示したように、処理対象画像での着目する画素Ｐについて、画素Ｐを中心とするｐ画素×ｑ画素からなる矩形領域を設定し、矩形領域における画素Ｐの輝度値の分散値を算出して、上記の二次特徴量としてもよい。ここで、着目する矩形領域の大きさは、特に限定されるものではなく、図１３に示したような５画素×５画素の正方形の領域としても良いし、ｐ≠ｑであるような長方形の領域としてもよい。
また、上記のような二次特徴量として、例えば、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値の勾配を挙げることができる。例えば図１３に模式的に示したように、処理対象画像での着目する画素Ｐについて、画素Ｐを中心として、０度方向、４５度方向、９０度方向、・・・、２７５度方向といった方向に着目する。これらの方向について、周囲に位置する画素の輝度値がどの程度変化しているかを算出して、勾配の大きさとすることができる。このようにして得られた勾配の数値群（この数値群は、方向と勾配の大きさとが関連付けられたベクトル量となる。）を、上記の二次特徴量としてもよい。
このように、本実施形態に係る表面性状指標化部２２５は、図９に模式的に示したような、様々な反射光の波長や反射角に基づく処理対象画像から抽出された特徴量を利用し、特徴量を統合的に処理することによって、測定対象物の表面性状を指標化する。
表面性状指標化部２２５は、以上のようにして得られた指標化結果や判別結果を、後述する結果出力部２２７に出力する。
結果出力部２２７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。結果出力部２２７は、表面性状指標化部２２５から出力された測定対象物の表面性状の指標化結果や判別結果などに関する情報を、表示制御部２０７に出力する。これにより、測定対象物である金属帯Ｓの表面性状に関する情報が、表示部（図示せず。）に出力される。また、結果出力部２２７は、得られた指標化結果や判別結果などを、製造管理用プロコン等の外部の装置に出力してもよく、得られた指標化結果を利用して、製品に関する各種の帳票を作成してもよい。また、結果出力部２２７は、表面性状の指標化結果や判別結果などに関する情報を、当該情報を算出した日時等に関する時刻情報と関連づけて、記憶部２０９等に履歴情報として格納してもよい。
以上、本実施形態に係る演算処理装置２００の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
なお、上述のような本実施形態に係る演算処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
以上、図１〜図１３を参照しながら、本実施形態に係る表面性状指標化装置について、詳細に説明した。
（表面性状指標化方法について）
続いて、図１４を参照しながら、本実施形態に係る表面性状指標化方法の流れの一例について、簡単に説明する。図１４は、本実施形態に係る表面性状指標化方法の流れの一例を示した流れ図である。
まず、表面性状指標化装置１０の測定装置１００は、演算処理装置２００の測定制御部２０３の制御下で、測定対象物である金属帯Ｓの表面の所定領域を、撮像装置に結像させる反射光の波長を制御しながら撮像し（ステップＳ１０１）、金属帯Ｓの表面の同一視野に対して、複数の異なる波長にそれぞれ対応する複数の撮像画像を生成するとともに、視野をずらしながら、複数の撮像画像を順次複数組生成する。その後、測定装置１００は、生成した複数の撮像画像の複数組を、演算処理装置２００に出力する。
演算処理装置２００のデータ取得部２０１は、測定装置１００から出力された、同一視野に関して複数の撮像画像から構成される複数組分の輝度データを取得すると、取得した輝度データを、データ処理部２０５の画像再構成部２２１に出力する。
演算処理装置２００の画像再構成部２２１は、測定装置１００により生成された複数組分の撮像画像を、先だって説明した方法により再構築して、複数の処理対象画像を生成する（ステップＳ１０３）。その後、画像再構成部２２１は、生成した複数の処理対象画像を、特徴量加工部２２３及び表面性状指標化部２２５に出力する。
演算処理装置２００の特徴量加工部２２３は、必要に応じて、複数の処理対象画像から抽出される特徴量を加工し（ステップＳ１０５）、処理対象画像から抽出された特徴量の次元を圧縮する。特徴量加工部２２３は、特徴量の加工処理を行った場合、加工後の特徴量に関する情報を、表面性状指標化部２２５に出力する。
演算処理装置２００の表面性状指標化部２２５は、得られた特徴量に基づいて、測定対象物の表面性状を指標化する（ステップＳ１０７）。また、表面性状指標化部２２５は、得られた指標化結果を利用して、更に、表面性状の判別を行っても良い。表面性状指標化部２２５は、指標化に関する結果が得られると、得られた結果を結果出力部２２７に出力する。
結果出力部２２７は、表面性状指標化部２２５から表面性状に関する情報が出力されると、得られた結果を、ユーザや外部に設けられた各種の機器に出力する（ステップＳ１０９）。これにより、ユーザは、測定対象物の金属帯Ｓの表面性状に関する結果を把握することが可能となる。
以上、図１４を参照しながら、本実施形態に係る表面性状指標化装置１０で実施される表面性状指標化方法の一例について、簡単に説明した。
（ハードウェア構成について）
次に、図１５を参照しながら、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００のハードウェア構成について、詳細に説明する。図１５は、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
演算処理装置２００は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、演算処理装置２００は、更に、バス９０７と、入力装置９０９と、出力装置９１１と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１５と、接続ポート９１７と、通信装置９１９とを備える。
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１３、またはリムーバブル記録媒体９２１に記録された各種プログラムに従って、演算処理装置２００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス９０７により相互に接続されている。
バス９０７は、ブリッジを介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バスに接続されている。
入力装置９０９は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９０９は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、演算処理装置２００の操作に対応したＰＤＡ等の外部接続機器９２３であってもよい。さらに、入力装置９０９は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。表面性状指標化装置１０のユーザは、この入力装置９０９を操作することにより、演算処理装置２００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
出力装置９１１は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１１は、例えば、演算処理装置２００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、演算処理装置２００が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。
ストレージ装置９１３は、演算処理装置２００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１３は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
ドライブ９１５は、記録媒体用リーダライタであり、演算処理装置２００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、ＣＤメディア、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２１は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
接続ポート９１７は、機器を演算処理装置２００に直接接続するためのポートである。接続ポート９１７の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート等がある。この接続ポート９１７に外部接続機器９２３を接続することで、演算処理装置２００は、外部接続機器９２３から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２３に各種のデータを提供したりする。
通信装置９１９は、例えば、通信網９２５に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９１９は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１９は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１９は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９１９に接続される通信網９２５は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。
以上、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
１０ 表面性状指標化装置
１１ 搬送ロール
１３ エンコーダ
１００ 測定装置
１０１ 照明光源
１０３ 撮像装置（二次元カメラ）
１０５ 波長選択機構
２００ 演算処理装置
２０１ データ取得部
２０３ 測定制御部
２０５ データ処理部
２０７ 表示制御部
２０９ 記憶部
２２１ 画像再構成部
２２３ 特徴量加工部
２２５ 表面性状指標化部
２２７ 結果出力部

Claims (17)

  1. 測定対象物の表面に対して照明光を照射し、前記測定対象物の表面での前記照明光の反射光を波長を選択しながら撮像して、複数の撮像画像を生成する測定装置と、
    前記測定装置により生成された複数の撮像画像に基づいて、前記測定対象物の表面性状を指標化する演算処理装置と、
    を備え、
    前記測定装置は、
    前記測定対象物の表面に対して前記照明光を照射する照明光源と、
    前記測定対象物の表面からの前記反射光を撮像する撮像装置と、
    前記撮像装置に結像する前記反射光の波長を選択する波長選択機構と、
    を有し、
    前記撮像装置により生成される前記撮像画像は、前記撮像装置に結像した前記反射光の波長が同一であり、かつ、当該撮像画像における前記測定対象物の長手方向に対応する方向では前記撮像装置に結像した前記反射光の反射角が互いに相違している画像であり、
    前記測定装置では、前記測定対象物の同一の視野に対して、複数の異なる波長にそれぞれ対応する複数の前記撮像画像が生成されるとともに、前記視野をずらしながら、当該複数の撮像画像が順次複数組生成され、
    前記演算処理装置は、
    前記複数の撮像画像を複数組分利用して再構成することで、前記反射光の波長と前記反射光の反射角とが互いに共通し、前記測定対象物の異なる視野位置に対応する画素から構成される処理対象画像を、前記反射光の波長と前記反射光の反射角との組み合わせ毎に生成する画像再構成部と、
    前記画像再構成部により生成された複数の前記処理対象画像に基づいて、前記測定対象物の表面性状を指標化する表面性状指標化部と、
    を有する、表面性状指標化装置。
  2. 前記演算処理装置は、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量を加工する特徴量加工部を更に備え、
    前記特徴量加工部は、前記複数の処理対象画像から抽出された、前記反射光の波長及び反射角で規定される第１の特徴量空間における前記特徴量を、当該第１の特徴量空間よりも次元数の少ない第２の特徴量空間における特徴量へと加工し、
    前記表面性状指標化部は、前記第２の特徴量空間における前記特徴量を利用して、前記測定対象物の表面性状を指標化する、請求項１に記載の表面性状指標化装置。
  3. 前記特徴量加工部は、前記第１の特徴量空間における特徴量に対して主成分分析を実施して、前記第１の特徴量空間の次元数を前記第２の特徴量空間の次元数へと圧縮する、請求項２に記載の表面性状指標化装置。
  4. 前記測定装置は、前記測定対象物の表面が湾曲している位置にて、前記測定対象物の表面を撮像する、請求項１〜３の何れか１項に記載の表面性状指標化装置。
  5. 前記波長選択機構は、液晶可変波長フィルタ又は音響光学可変波長フィルタである、請求項１〜４の何れか１項に記載の表面性状指標化装置。
  6. 前記表面性状指標化部は、
    前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量である着目する画素位置における輝度値を用いて、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値のばらつき度合い、及び、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを二次的な特徴量として算出し、
    前記着目する画素位置における輝度値、前記輝度値のばらつき度合い、及び、前記輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを用いて、前記測定対象物の表面性状を指標化する、請求項２〜５の何れか１項に記載の表面性状指標化装置。
  7. 前記測定対象物は、チタンもしくはチタン合金、ステンレス鋼板、カラー塗装鋼板、ラミネート鋼板、又は、めっき鋼板である、請求項１〜６の何れか１項に記載の表面性状指標化装置。
  8. 測定対象物の表面に対して照明光を照射し、前記測定対象物の表面での前記照明光の反射光を、撮像装置に結像する反射光の波長を選択しながら撮像する測定装置により前記測定対象物の表面を測定して、前記撮像装置に結像した前記反射光の波長が同一であり、かつ、撮像画像における前記測定対象物の長手方向に対応する方向では前記撮像装置に結像した前記反射光の反射角が互いに相違している撮像画像を、前記測定対象物の同一の視野に対して、複数の異なる波長にそれぞれ対応するように複数生成するとともに、前記視野をずらしながら、複数の前記撮像画像を順次複数組生成する測定ステップと、
    前記測定対象物の表面性状を指標化する演算処理装置により、前記測定装置により生成された複数の撮像画像を複数組分利用して再構成し、前記反射光の波長と前記反射光の反射角とが互いに共通し、前記測定対象物の異なる視野位置に対応する画素から構成される処理対象画像を、前記反射光の波長と前記反射光の反射角との組み合わせ毎に生成する画像再構成ステップと、
    前記演算処理装置により、前記画像再構成ステップにて生成された複数の前記処理対象画像に基づいて、前記測定対象物の表面性状を指標化する表面性状指標化ステップと、
    を含む、表面性状指標化方法。
  9. 前記画像再構成ステップと、前記表面性状指標化ステップと、の間に、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量を加工する特徴量加工ステップを更に含み、
    前記特徴量加工ステップでは、前記複数の処理対象画像から抽出された、前記反射光の波長及び反射角で規定される第１の特徴量空間における前記特徴量が、当該第１の特徴量空間よりも次元数の少ない第２の特徴量空間における特徴量へと加工され、
    前記表面性状指標化ステップでは、前記第２の特徴量空間における前記特徴量を利用して、前記測定対象物の表面性状が指標化される、請求項８に記載の表面性状指標化方法。
  10. 前記特徴量加工ステップでは、前記第１の特徴量空間における特徴量に対して主成分分析が実施され、前記第１の特徴量空間の次元数が前記第２の特徴量空間の次元数へと圧縮される、請求項９に記載の表面性状指標化方法。
  11. 前記測定装置は、前記測定対象物の表面が湾曲している位置にて、前記測定対象物の表面を撮像する、請求項８〜１０の何れか１項に記載の表面性状指標化方法。
  12. 前記表面性状指標化ステップでは、
    前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量である着目する画素位置における輝度値、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値のばらつき度合い、及び、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つが二次的な特徴量として算出され、
    前記着目する画素位置における輝度値、前記輝度値のばらつき度合い、及び、前記輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを用いて、前記測定対象物の表面性状が指標化される、請求項９〜１１の何れか１項に記載の表面性状指標化方法。
  13. 前記測定対象物は、チタンもしくはチタン合金、ステンレス鋼板、カラー塗装鋼板、ラミネート鋼板、又は、めっき鋼板である、請求項８〜１２の何れか１項に記載の表面性状指標化方法。
  14. 測定対象物の表面に対して照明光を照射し、前記測定対象物の表面での前記照明光の反射光を、撮像装置に結像する反射光の波長を選択しながら撮像することで、前記撮像装置に結像した前記反射光の波長が同一であり、かつ、撮像画像における前記測定対象物の長手方向に対応する方向では前記撮像装置に結像した前記反射光の反射角が互いに相違している撮像画像を、前記測定対象物の同一の視野に対して、複数の異なる波長にそれぞれ対応するように複数生成するとともに、前記視野をずらしながら、複数の前記撮像画像を順次複数組生成する測定装置と相互に通信可能なコンピュータに、
    複数の撮像画像を複数組分利用して再構成し、前記反射光の波長と前記反射光の反射角とが互いに共通し、前記測定対象物の異なる視野位置に対応する画素から構成される処理対象画像を、前記反射光の波長と前記反射光の反射角との組み合わせ毎に生成する画像再構成機能と、
    前記画像再構成機能により生成された複数の前記処理対象画像に基づいて、前記測定対象物の表面性状を指標化する表面性状指標化機能と、
    を実現させるためのプログラム。
  15. 前記プログラムは、前記コンピュータに、前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量を加工する特徴量加工機能を更に実現させ、
    前記特徴量加工機能は、前記複数の処理対象画像から抽出された、前記反射光の波長及び反射角で規定される第１の特徴量空間における前記特徴量を、当該第１の特徴量空間よりも次元数の少ない第２の特徴量空間における特徴量へと加工し、
    前記表面性状指標化機能は、前記第２の特徴量空間における前記特徴量を利用して、前記測定対象物の表面性状を指標化する、請求項１４に記載のプログラム。
  16. 前記特徴量加工機能は、前記第１の特徴量空間における特徴量に対して主成分分析を実施して、前記第１の特徴量空間の次元数を前記第２の特徴量空間の次元数へと圧縮する、請求項１５に記載のプログラム。
  17. 前記表面性状指標化機能は、
    前記複数の処理対象画像から抽出された特徴量である着目する画素位置における輝度値、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値のばらつき度合い、及び、着目する画素位置における輝度値を含む、当該着目する画素位置の周囲に位置する画素の輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを二次的な特徴量として算出し、
    前記着目する画素位置における輝度値、前記輝度値のばらつき度合い、及び、前記輝度値の勾配、の少なくとも何れか一つを用いて、前記測定対象物の表面性状を指標化する、請求項１５又は１６に記載のプログラム。
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