JP7470929B2 - 塗装検査支援方法、塗装検査方法、塗装検査装置、及び塗装検査システム - Google Patents

Description

本開示は、塗装検査支援方法、塗装検査方法、塗装検査装置、及び塗装検査システムに関する。

従来、検査対象物の色むらを検査する色むら検査装置がある（例えば、特許文献１参照）。この色むら検査装置は、検査対象物を撮像装置により撮像して得られるカラー画像データに基づいて検査対象物の色むらを検査する。この色むら検査装置は、角度制御手段と、変換手段と、角度設定手段と、を備える。角度制御手段は、撮像装置の検査対象物に対する相対的な撮像角度を制御する。変換手段は、角度制御手段により制御された複数の撮像角度での撮像装置の撮像により得られる各カラー画像データの赤、緑、青を、色相、彩度、明度のうち少なくとも１つの画像データに変換する。角度設定手段は、変換手段により求められた画像データに基づいて、検査対象物を撮像する撮像装置の撮像角度を、複数の撮像角度の中から１つの最適角度に設定する。

例えば、色むら検査装置は、カラーカメラを用いて複数の撮像角度のそれぞれでガラス基板を撮像し、各撮像角度でのカラー画像データの赤、緑、青を、マンセル表色系の少なくとも色相の画像データに変換する。そして、色むら検査装置は、この色相の画像データの各ヒストグラムの最大値、最小値の差分値が最も大きいヒストグラムでの撮像角度を最適角度として設定する。色むら検査装置は、１つの最適角度で撮像したカラー画像を用いて、検査対象物の色むらを検査する。

特開平９－２１８０９４号公報

上述の特許文献１では、複数の撮像角度のそれぞれに対応する濃淡画像（カラー画像）の複数のヒストグラムの各形状に関わらず、ヒストグラムの最大値と最小値のみをとらえて、複数の撮像角度の中から１つの最適角度を設定する。すなわち、複数の撮像角度のそれぞれに対応する複数のヒストグラムの各形状に関わらず、１つの検査角度（最適角度）のみを用いるので、塗装検査の精度を確保することが困難であった。

本開示の目的は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる塗装検査支援方法、塗装検査方法、塗装検査装置、及び塗装検査システムを提供することにある。

本開示の一態様に係る塗装検査支援方法は、撮像ステップと、ヒストグラム作成ステップと、分類ステップと、決定ステップと、を含む。前記撮像ステップは、複数の撮像角度のそれぞれで塗装面を撮像することで、前記複数の撮像角度のそれぞれに対応する複数の濃淡画像を作成する。前記ヒストグラム作成ステップは、前記複数の濃淡画像のそれぞれの画素値の度数分布を、前記複数の撮像角度のそれぞれに対応する複数のヒストグラムとして作成する。前記分類ステップは、前記複数のヒストグラムの各形状を、予め決められた複数のパターンのいずれかに分類する。前記決定ステップは、前記複数のパターンのうち、前記複数のヒストグラムのそれぞれが分類されたパターン毎に、前記複数の撮像角度のうち当該パターンに対応する少なくとも１つの撮像角度を、前記塗装面の検査時に前記塗装面を撮像する検査角度とする。

本開示の一態様に係る塗装検査方法は、基準画像取得ステップと、基準ヒストグラム作成ステップと、を含む。前記基準画像取得ステップは、上述の塗装検査支援方法によって決定された前記検査角度で前記塗装面を撮像することで生成された、前記検査角度に対応する基準濃淡画像を取得する。前記基準ヒストグラム作成ステップは、前記基準濃淡画像の画素値の度数分布を、前記検査角度に対応する基準ヒストグラムとして作成する。

本開示の一態様に係る塗装検査装置は、上述の塗装検査方法を実行するコンピュータシステムを備える。

本開示の一態様に係る塗装検査システムは、上述の塗装検査装置と、前記塗装面に光を照射する照明装置と、前記塗装面を撮像する撮像装置と、を備える。

以上説明したように、本開示は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができるという効果がある。

図１は、実施形態の塗装検査支援方法を示すフローチャートである。 図２は、同上の塗装検査支援方法を実行する塗装検査システムを示す外観図である。 図３は、同上の塗装検査システムが備える塗装検査装置の構成を示すブロック図である。 図４は、同上の塗装検査システムの構成の一部を示す図である。 図５は、同上の塗装検査システムが撮像した複数の濃淡画像を示す図である。 図６は、同上の塗装検査システムが撮像した濃淡画像を示す図である。 図７は、同上の塗装検査支援方法のヒストグラム作成ステップで作成されたヒストグラムを示す図である。 図８は、同上のヒストグラムの別例を示す図である。 図９は、同上の塗装検査支援方法で用いる複数のパターンを示す図である。 図１０は、同上の塗装検査支援方法の分類ステップの処理を示すフローチャートである。 図１１Ａは、同上の分類ステップにおけるピーク数のカウント処理を説明するための図である。図１１Ｂは、同上の分類ステップにおけるピーク数のカウント処理を説明するための別の図である。 図１２Ａは、同上の塗装検査支援方法における完全分離ピークのヒストグラムを示す図である。図１２Ｂは、完全分離ピークではないヒストグラムを示す図である。 図１３は、同上の塗装検査支援方法の分類ステップにおける完全分離ピークの判定処理を説明するための図である。 図１４Ａは、同上の塗装検査支援方法における重複ピークのヒストグラムを示す図である。図１４Ｂは、重複ピークではないヒストグラムを示す図である。 図１５は、同上の塗装検査支援方法の分類ステップにおける重複ピークの判定処理を説明するための図である。 図１６は、同上の分類ステップにおけるピーク数の再カウント処理を説明するための図である。 図１７は、同上の塗装検査支援方法の決定ステップを説明するための図である。 図１８Ａは、同上の決定ステップにおける特徴値を説明するための図である。図１８Ｂは、同上の決定ステップにおける別の特徴値を説明するための図である。 図１９Ａ、図１９Ｂ、図１９Ｃのそれぞれは、同上の塗装検査支援方法において波長別ヒストグラムへのフィルタ処理を説明するための図である。 図２０は、同上の塗装検査方法の準備段階の処理を示すフローチャートである。 図２１は、同上の塗装検査方法の検査段階の処理を示すフローチャートである。 図２２Ａは、同上の塗装検査方法における基準ヒストグラムを示す図である。図２２Ｂは、同上の塗装検査方法における検査ヒストグラムを示す図である。 図２３は、同上の塗装検査方法における基準ヒストグラムと検査ヒストグラムとの差分を示す図である。 図２４は、同上の変形例の塗装検査システムの構成の一部を示す図である。

以下の実施形態は、塗装検査支援方法、塗装検査方法、塗装検査装置、及び塗装検査システムに関する。より詳細に、以下の実施形態は、塗装面を検査する塗装検査支援方法、塗装検査方法、塗装検査装置、及び塗装検査システムに関する。なお、以下に説明する実施形態は、本開示の実施形態の一例にすぎない。本開示は、以下の実施形態に限定されず、本開示の効果を奏することができれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。

（１）塗装検査支援方法の概要
本実施形態では、検査物の塗装面を検査（塗装検査）する。しかしながら、人の目視検査によって塗装検査を行うと、塗装面を見る角度によって塗装面の見え方が異なるため、検査精度が低くなってしまう。また、塗装検査を自動で行うときに多くの検査角度で塗装面を撮像すると、検査に要する時間（検査時間）が長くなっていた。

そこで、本実施形態では、塗装検査で用いる検査角度を決定するために、塗装検査を行う前に図１に示す撮像ステップＳ１、ヒストグラム作成ステップＳ２、分類ステップＳ３、及び決定ステップＳ４を含む塗装検査支援方法を実行する。撮像ステップＳ１は、複数の撮像角度のそれぞれで基準物の塗装面を撮像することで、複数の撮像角度のそれぞれに対応する複数の濃淡画像を作成する。ヒストグラム作成ステップＳ２は、複数の濃淡画像のそれぞれの画素値の度数分布を、複数の撮像角度のそれぞれに対応する複数のヒストグラムとして作成する。分類ステップＳ３は、複数のヒストグラムの各形状を、予め決められた複数のパターンのいずれかに分類する。決定ステップＳ４は、複数のパターンのうち、複数のヒストグラムのそれぞれが分類されたパターン毎に、複数の撮像角度のうち当該パターンに対応する少なくとも１つの撮像角度を、塗装面の検査時に塗装面を撮像する検査角度に決定する。なお、基準物は、良品の検査物９である。

上述の塗装検査支援方法は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる。また、複数の撮像角度の一部を塗装検査時の撮像に用いる検査角度とすることで、検査角度の数は、当初の複数の撮像角度の数より少なくなる。この結果、検査角度の数を必要最小限とすることができ、塗装検査に要する時間を短縮できる。

（２）塗装検査システム
（２．１）塗装検査システムの概要
本実施形態の塗装検査システム１は、図２に示すように塗装検査装置２、撮像装置３、及び照明装置４を備えて、円板状の検査物９の塗装面９ａを検査（塗装検査）する。塗装面９ａは、検査物９の表面であり、扁平な凸形状の曲面に形成されている。塗装面９ａは、例えばメタリック塗料、パール塗料、又はソリッド塗料などで塗装されている。塗装検査は、塗装面９ａのグラデーション、色むらを含めて検査することが好ましい。

塗装検査装置２は、図３に示すように、コンピュータシステムＣＳ、表示部２ａ、及び操作部２ｂを備える。

コンピュータシステムＣＳは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのプロセッサがメモリに記憶されている塗装検査支援方法及び塗装検査方法のプログラムを読み出して実行することによって、塗装検査装置２の一部又は全部の機能が実現される。コンピュータシステムＣＳは、プログラムに従って動作するプロセッサを主なハードウェア構成として備える。プロセッサは、プログラムを実行することによって機能を実現することができれば、その種類は問わない。プロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）、又はＬＳＩ（large scale integration）を含む一つ又は複数の電子回路で構成される。ここでは、ＩＣやＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ(very large scale integration)、若しくはＵＬＳＩ(ultra large scale integration)と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができる再構成可能な論理デバイスも同じ目的で使うことができる。複数の電子回路は、一つのチップに集積されてもよいし、複数のチップに設けられてもよい。複数のチップは一つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に備えられていてもよい。

コンピュータシステムＣＳは、画像取得部２ｃ、記憶部２ｄ、ヒストグラム作成部２ｅ、分類部２ｆ、決定部２ｇ、及び検査判定部２ｈを備える。

（２．２）照明装置
図４に示すように、円板状の検査物９は、円板の径方向がＸ軸に沿うように配置されている。そして、照明装置４は、照明装置４の光軸４ａがＸ軸に直交するＺ軸に沿うように配置されている。Ｚ軸は、検査物９の扁平な凸形状の曲面である塗装面９ａの中心の法線である。

そして、照明装置４は、塗装面９ａに対して照明光を照射する。照明光は、白色であることが好ましいが、特定の光色に限定されない。

（２．３）撮像装置
塗装検査システム１は、７つの撮像装置３として、撮像装置３１～３７を備える。撮像装置３１～３７は、検査物９に対して互いに異なる角度で塗装面９ａを撮像する。撮像装置３１～３７の各光軸３１ａ～３７ａと照明装置４の光軸４ａとが、Ｘ－Ｚ平面上になす角度を、撮像角度θ１～θ７とする。撮像角度θ１～θ７の大小関係は、θ１＜θ２＜θ３＜θ４＜θ５＜θ６＜θ７となる。一例として、θ１＝１５度、θ２＝２５度、θ３＝３５度、θ４＝４５度、θ５＝５５度、θ６＝６５度、θ７＝７５度とする。以降、撮像角度θ１～θ７を区別しない場合、撮像角度θＮと称すことがある（Ｎは、１以上、７以下の整数）。このように、撮像角度θ１～θ７毎に撮像装置３を設けることで、撮像装置３を移動させる必要がなく、処理時間を短縮できる。なお、撮像角度θ１～θ７は、撮像装置３１～３７の各光軸３１ａ～３７ａと照明装置４の光軸４ａとがそれぞれ成す角度である。

撮像装置３（３１～３７）は、カラーの濃淡画像を撮像し、濃淡画像のデータをコンピュータシステムＣＳへ送信する。濃淡画像は、３原色であるＲ（Ｒｅｄ：赤色）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ：緑色）、Ｂ（Ｂｌｕｅ：青色）の各チャンネルとして、Ｒチャンネル、Ｇチャンネル、Ｂチャンネルを有する。濃淡画像を構成する各画素は、Ｒチャンネル、Ｇチャンネル、Ｂチャンネルのそれぞれの画素値を割り当てられる。各画素の色は、Ｒチャンネル、Ｇチャンネル、Ｂチャンネルのそれぞれの画素値を合成したＲ、Ｇ、Ｂの合成色になる。画素値は、０以上、２２５以下の範囲内のいずれかの整数で表される。画素の画素値が大きい程、当該画素の輝度が高くなり、当該画素は明るくなる。

撮像装置３とコンピュータシステムＣＳとの間の通信は、通信線を介した有線通信、又は無線信号を用いた無線通信によって行われる。有線通信は、例えばツイストペアケーブル、専用通信線、またはＬＡＮ（Local Area Network）ケーブルなどを介した有線通信である。無線通信は、例えばWi-Fi（登録商標）、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）又は免許を必要としない小電力無線（特定小電力無線）等の規格に準拠した無線通信、あるいは赤外線通信などの無線通信である。

（２．４）塗装検査装置
（２．４．１）画像取得部
画像取得部２ｃは、撮像装置３１～３７から濃淡画像Ｇ１～Ｇ７（図５参照）の各データを取得するインタフェース機能を有する。画像取得部２ｃは、濃淡画像Ｇ１～Ｇ７の各データを記憶部２ｄに格納する。すなわち、記憶部２ｄは、撮像装置３１～３７のそれぞれから取得した７つの濃淡画像Ｇ１～Ｇ７の各データを記憶する。以降、濃淡画像Ｇ１～Ｇ７を区別しない場合、濃淡画像ＧＮと称すことがある（Ｎは、１以上、７以下の整数）。

図６は、濃淡画像ＧＮの一例を示す。濃淡画像ＧＮは、検査物９の塗装面９ａが写っている検査領域Ｒ９をそれぞれ含む。検査領域Ｒ９を構成する各画素の画素値は、検査領域Ｒ９以外の領域を構成する各画素の画素値よりも高くなる傾向にある。

（２．４．２）記憶部
記憶部２ｄは、SSD（Solid State Drive）、HDD（Hard Disk Drive）、又はEEPROM（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）若しくはフラッシュメモリなどの書き換え可能な不揮発性メモリを有することが好ましい。

（２．４．３）ヒストグラム作成部
ヒストグラム作成部２ｅは、濃淡画像ＧＮにエッジ検出処理などを施すことで、濃淡画像ＧＮにおいて検査領域Ｒ９を抽出する。そして、ヒストグラム作成部２ｅは、濃淡画像ＧＮの検査領域Ｒ９における画素値の度数分布を、図７に示すヒストグラムＨＮ（Ｎは、１以上、７以下の整数）として作成する。ヒストグラムＨＮは、図７に示すように、Ｒチャンネルの波長別ヒストグラムＨｒＮ、Ｇチャンネルの波長別ヒストグラムＨｇＮ、Ｂチャンネルの波長別ヒストグラムＨｂＮを有する。図８は、波長別ヒストグラムＨｒ１、Ｈｒ２、Ｈｒ３、Ｈｒ４、Ｈｒ５、Ｈｒ６、Ｈｒ７を示す。このように、波長が異なる３つの光のそれぞれに対応する３つの波長別ヒストグラムＨｒＮ、ＨｇＮ、ＨｂＮを生成することで、１回の撮影で多数のヒストグラムを作成できる。なお、以降の「波長別ヒストグラムＨｍＮ」の表記は、波長別ヒストグラムＨｒＮ、ＨｇＮ、ＨｂＮのいずれかを示す。

上述のヒストグラム作成部２ｅは、７つの撮像角度θ１～θ７のそれぞれに対応するヒストグラムＨ１～Ｈ７を作成する。ヒストグラムＨ１は撮像角度θ１に対応する。ヒストグラムＨ２は撮像角度θ２に対応する。ヒストグラムＨ３は撮像角度θ３に対応する。ヒストグラムＨ４は撮像角度θ４に対応する。ヒストグラムＨ５は撮像角度θ５に対応する。ヒストグラムＨ６は撮像角度θ６に対応する。ヒストグラムＨ７は撮像角度θ７に対応する。ヒストグラム作成部２ｅは、ヒストグラムＨ１～Ｈ７の各データを記憶部２ｄに格納する。

（２．４．４）分類部
分類部２ｆは、ヒストグラムＨＮの形状を、図９に示す予め決められた複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類する。すなわち、分類部２ｆは、ヒストグラムＨ１～Ｈ７の各形状を、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類する。具体的に、Ｒチャンネルの波長別ヒストグラムＨｒＮ、Ｇチャンネルの波長別ヒストグラムＨｇＮ、Ｂチャンネルの波長別ヒストグラムＨｂＮの各形状を、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類する。

パターンＰ１は、１つのピークを備えるヒストグラムである。パターンＰ２は、２つのピークを備えるヒストグラムである。パターンＰ３は、３つのピークを備えるヒストグラムである。パターンＰ４は、４つのピークを備えるヒストグラムである。パターンＰ２、Ｐ３、Ｐ４、………は、各パターンに含まれる２つ以上のピークの相対関係によって更に細分化される。例えば、パターンＰ２は、パターンＰ２１、Ｐ２２に細分化される。パターンＰ３は、パターンＰ３１～Ｐ３４に細分化される。パターンＰ４は、パターンＰ４１～Ｐ４８に細分化される。

（２．４．５）決定部
決定部２ｇは、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のうち、ヒストグラムＨ１～Ｈ７のそれぞれが分類されたパターン毎に、７つの撮像角度θ１～θ７のうち当該パターンに対応する少なくとも１つの撮像角度を、塗装面９ａの検査時に塗装面９ａを撮像する検査角度θｓに決定する。

（２．４．６）検査判定部
検査判定部２ｈは、検査角度θｓで塗装面９ａを撮像した濃淡画像を用いて、後述の塗装検査方法を実行することで、塗装面９ａの良否を判定する。

（２．４．７）表示部、及び操作部
表示部２ａは、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイなどであり、濃淡画像、ヒストグラム、及び検査判定結果などを表示する。検査者は、表示部２ａに表示された濃淡画像、ヒストグラム、及び検査判定結果を見ることで、塗装検査支援及び塗装検査の各過程及び各結果を視覚的に認識できる。

操作部２ｂは、検査者の操作を受け付けるユーザインタフェース機能を有する。操作部２ｂは、タッチパネルディスプレイ、キーボード、及びマウスなどの少なくとも１つを有する。検査者は、上述のコンピュータシステムＣＳの起動、塗装検査支援及び塗装検査の開始及び終了、並びに表示部２ａの表示制御などを行うための操作を、操作部２ｂに対して行う。

（３）塗装検査支援方法の詳細
以下、塗装検査システム１を用いた塗装検査支援方法について詳述する。本実施形態の塗装検査支援方法をまとめると、図１のフローチャートで表される。

（３．１）撮像ステップ
まず、撮像ステップＳ１では、撮像装置３１～３７のそれぞれが、撮像角度θ１～θ７で基準物の塗装面９ａを撮像して、撮像角度θ１～θ７にそれぞれ対応する濃淡画像Ｇ１～Ｇ７の各データを作成する。画像取得部２ｃは、撮像装置３１～３７のそれぞれから濃淡画像Ｇ１～Ｇ７の各データを取得して、濃淡画像Ｇ１～Ｇ７の各データを記憶部２ｄに格納する。なお、基準物は、良品の検査物９である。

（３．２）ヒストグラム作成ステップ
次に、ヒストグラム作成ステップＳ２では、ヒストグラム作成部２ｅは、７つの濃淡画像Ｇ１～Ｇ７のそれぞれのヒストグラムＨ１～Ｈ７を作成する（図７参照）。具体的に、ヒストグラム作成部２ｅは、ヒストグラムＨＮとして、Ｒチャンネルの波長別ヒストグラムＨｒＮ、Ｇチャンネルの波長別ヒストグラムＨｇＮ、Ｂチャンネルの波長別ヒストグラムＨｂＮを作成する。

すなわち、ヒストグラム作成ステップＳ２は、ヒストグラムＨＮとして、波長が異なる少なくとも２つの光のそれぞれに対応する少なくとも２つの波長別ヒストグラムを生成することが好ましい。また、波長が異なる少なくとも２つの光は、青色光、緑色光、及び赤色光を含むことが好ましい。

（３．３）分類ステップ
次に、分類ステップＳ３では、分類部２ｆは、ヒストグラムＨ１～Ｈ７の各形状を、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………（図９参照）のいずれかに分類する。ここでは、ヒストグラム作成部２ｅは、Ｒチャンネルの波長別ヒストグラムＨｒＮ、Ｇチャンネルの波長別ヒストグラムＨｇＮ、Ｂチャンネルの波長別ヒストグラムＨｂＮの各形状を、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類する。

分類ステップＳ３は、波長別ヒストグラムＨｍＮの形状を、波長別ヒストグラムＨｍＮの度数分布に生じるピークに基づいて、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類することが好ましい。具体的に、分類ステップＳ３は、波長別ヒストグラムＨｍＮの形状を、波長別ヒストグラムＨｍＮの度数分布に生じるピークの数に基づいて、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類することが好ましい。また、分類ステップＳ３は、ピークを複数有する波長別ヒストグラムＨｍＮの形状を、波長別ヒストグラムＨｍＮの度数分布に生じる複数のピークの重なり具合に基づいて、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類することが好ましい。

図１０は、分類ステップＳ３において波長別ヒストグラムＨｍＮの形状を分類する処理（分類部２ｆによる分類処理）を示すフローチャートである。

分類部２ｆは、波長別ヒストグラムＨｍＮに生じているピークの数をピーク数としてカウントする（ステップＳ１１）。例えば図１１Ａに示すように、分類部２ｆは、波長別ヒストグラムＨｍＮの度数分布の山Ｂ１を検出する。そして、分類部２ｆは、山Ｂ１の頂Ｄ１における度数Ｃ１と山Ｂ１の裾Ｄ２の度数Ｃ２との比率に基づいて、山Ｂ１がピークであるか否かを判定する。度数Ｃ１は、山Ｂ１における度数の最大値である。また、度数Ｃ２は、山Ｂ１の両側のそれぞれで傾きが緩やかになる２つの点のうち、度数が大きい一方の点を裾Ｄ２とする。そして、分類部２ｆは、度数Ｃ１を度数Ｃ２で除した値［Ｃ１／Ｃ２］を求め、［Ｃ１／Ｃ２］がピーク閾値以下であるか否かを判定する。分類部２ｆは、［Ｃ１／Ｃ２］がピーク閾値より大きければ、山Ｂ１をピークＡ１として検出し、ピーク数をインクリメントする。分類部２ｆは、［Ｃ１／Ｃ２］がピーク閾値未満であれば、山Ｂ１をピークとして検出せず、ピーク数を現状の値に維持する。ピーク閾値は、例えば１．１５に予め設定されている。このように、分類部２ｆは、度数Ｃ１、Ｃ２に基づいてピークを検出することで、波長別ヒストグラムＨｍＮのピークを定量的に検出できる。

なお、分類部２ｆは、山Ｂ１の裾Ｄ２を以下のように検出する。図１１Ｂに示すように、隣り合う２つの画素値に対応する山Ｂ１の２点間における傾き（山Ｂ１の隣り合う２つの画素値の間における度数の傾きの絶対値）をＦとする。山Ｂ１の点Ｅ４で度数が最大値となるので、点Ｅ４が頂Ｄ１になる。点Ｅ４の左側（画素値が減少する側）では、点Ｅ３、Ｅ２、Ｅ１が点Ｅ４から順に存在する。点Ｅ４の右側（画素値が増加する側）では、点Ｅ５、Ｅ６が点Ｅ４から順に存在する。そして、点Ｅ４の左側では、点Ｅ２－Ｅ３間の傾きＦ２は傾き閾値以上であるが、点Ｅ１－Ｅ２間の傾きＦ１は傾き閾値未満になっている。したがって、点Ｅ４の左側では、点Ｅ２が山Ｂ１の裾候補になる。また、点Ｅ４の右側では、点Ｅ４－Ｅ５間の傾きＦ５は傾き閾値以上であるが、点Ｅ５－Ｅ６間の傾きＦ６は傾き閾値未満になっている。したがって、点Ｅ４の右側では、点Ｅ５が山Ｂ１の裾候補になる。そして、裾候補である点Ｅ２、Ｅ５のうち、度数が大きいほうの点Ｅ２を裾Ｄ２とする。傾き閾値は、例えば２０度に予め設定されている。

次に、分類部２ｆは、ピーク数が１であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。分類部２ｆは、ピーク数が１であれば、波長別ヒストグラムＨｍＮをパターンＰ１に分類する（ステップＳ１３）。

分類部２ｆは、ピーク数が２以上であれば、２つ以上のピークが完全分離ピークであるか否かを判定する（ステップＳ１４）。波長別ヒストグラムＨｍＮに生じている２つ以上のピークが十分に分離されていれば、分類部２ｆは、これらの２つ以上のピークは、完全分離可能な複数のピーク、すなわち完全分離ピークであると判定する（ステップＳ１５）。例えば、図１２Ａに示す波長別ヒストグラムＨｍＮに生じている２つのピークＡ２、Ａ３は、十分に分離されており、完全分離ピークである。一方、図１２Ｂに示す波長別ヒストグラムＨｍＮに生じている２つのピークＡ４、Ａ５は、十分に分離されておらず、完全分離ピークではない。

具体的に、波長別ヒストグラムＨｍＮが、図１３に示すように２つのピークＡ６、Ａ７を有するとする。この場合、分類部２ｆは、ピークＡ６の頂Ｄ６の度数Ｃ６と、ピークＡ７の頂Ｄ７の度数Ｃ７とを比較し、度数Ｃ６、Ｃ７のうち、小さいほうの度数Ｃ７を採用する。また、分類部２ｆは、ピークＡ６とピークＡ７との間の谷Ｊ８の度数Ｃ８を求める。そして、分類部２ｆは、度数Ｃ７を度数Ｃ８で除した値［Ｃ７／Ｃ８］を求め、［Ｃ７／Ｃ８］が分離閾値より大きいか否かを判定する。分類部２ｆは、［Ｃ７／Ｃ８］が分離閾値より大きければ、ピークＡ６、Ａ７は完全分離ピークであると判定する。分類部２ｆは、［Ｃ７／Ｃ８］が分離閾値以下であれば、ピークＡ６、Ａ７は完全分離ピークでないと判定する。分離閾値は、例えば１．１５に予め設定されている。このように、分類部２ｆは、度数Ｃ７、Ｃ８に基づいてピークの重なり具合を検出することで、波長別ヒストグラムＨｍＮのピークの重なり具合を定量的に判定できる。なお、波長別ヒストグラムＨｍＮが３つ以上のピークを有するときも、上記同様に完全分離ピークの判定処理を行うことができる。

分類部２ｆは、ステップＳ１４で２つ以上のピークが完全分離ピークでないと判定すれば、２つ以上のピークが重複ピークであるか否かを判定する（ステップＳ１６）。波長別ヒストグラムＨｍＮに生じている２つ以上のピークが、互いに独立したピークであるとみなせる程度に重なっていれば、分類部２ｆは、これらの２つ以上のピークは、重複している複数のピーク、すなわち重複ピークであると判定する（ステップＳ１７）。例えば、図１４Ａに示す波長別ヒストグラムＨｍＮに生じている２つのピークＡ１１、Ａ１２は、互いに独立したピークであるとみなせる程度に重なっており、重複ピークである。一方、図１４Ｂに示す波長別ヒストグラムＨｍＮに生じている２つのピークＡ１３、Ａ１４は、互いに独立したピークであるとみなすことができず、重複ピークではない。

具体的に、波長別ヒストグラムＨｍＮが、図１５に示すように２つのピークＡ１５、Ａ１６を有するとする。この場合、分類部２ｆは、ピークＡ１５の頂Ｄ１５の度数Ｃ１５と、ピークＡ１６の頂Ｄ１６の度数Ｃ１６とを比較し、度数Ｃ１５、Ｃ１６のうち、小さいほうの度数Ｃ１６を採用する。また、分類部２ｆは、ピークＡ１５とピークＡ１６との間の谷Ｊ１７の度数Ｃ１７を求める。そして、分類部２ｆは、度数Ｃ１６を度数Ｃ１７で除した値［Ｃ１６／Ｃ１７］を求め、［Ｃ１６／Ｃ１７］が重複閾値より大きいか否かを判定する。分類部２ｆは、［Ｃ１６／Ｃ１７］が重複閾値より大きければ、ピークＡ１５、Ａ１６は重複ピークであると判定する。分類部２ｆは、［Ｃ１６／Ｃ１７］が重複閾値以下であれば、ピークＡ１５、Ａ１６は重複ピークでないと判定する。分離閾値は、例えば１．５に予め設定されている。なお、波長別ヒストグラムＨｍＮが３つ以上のピークを有するときも、上記同様に重複ピークの判定処理を行うことができる。

分類部２ｆは、ステップＳ１６で２つ以上のピークが重複ピークでないと判定すれば、ピーク数を再カウントする（ステップＳ１８）。すなわち、分類部２ｆは、完全分離ピーク又は重複ピークとみなされなかった２つ以上のピークを単一のピークとして扱って、ピーク数を再定義する。例えば、図１６の上側に示す波長別ヒストグラムＨｍＮは、３つのピークＡ２１～Ａ２３を有する。このとき、分類部２ｆは、波長別ヒストグラムＨｍＮのピーク数を３としている。しかし、分類部２ｆは、２つのピークＡ２１、Ａ２２を完全分離ピーク及び重複ピークのいずれともみなさず、図１６の下側の波長別ヒストグラムＨｍＮに示すように、２つのピークＡ２１、Ａ２２を１つのピークＡ２４として再定義する。そして、分類部２ｆは、波長別ヒストグラムＨｍＮのピーク数を３から２に変更する。そして、分類部２ｆは、ステップＳ１２以降の処理を再び実行する。

なお、図１０のフローチャートのステップＳ１３では、波長別ヒストグラムＨｍＮは、パターンＰ１（図９参照）に分類される。ステップＳ１５では、波長別ヒストグラムＨｍＮは、パターンＰ２１、Ｐ３１、Ｐ４１、…（図９参照）のいずれかに分類される。ステップＳ１７では、波長別ヒストグラムＨｍＮは、パターンＰ２２、Ｐ３２～Ｐ３４、Ｐ４２～Ｐ４８、…（図９参照）のいずれかに分類される。

（３．４）決定ステップ
決定ステップＳ４では、決定部２ｇは、複数のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………のうち、複数の波長別ヒストグラムＨｍＮのそれぞれが分類されたパターン毎に、７つの撮像角度θ１～θ７のうち当該パターンに対応する少なくとも１つの撮像角度を、塗装面の検査時に塗装面を撮像する検査角度θｓに決定する。

例えば、全ての波長別ヒストグラムＨｍＮに対して上記分類ステップＳ３の処理を実行した結果、波長別ヒストグラムＨｍＮのそれぞれは、図１７に示すようにパターンＰ１、Ｐ２１、Ｐ２２のいずれかに分類されたとする。決定部２ｇは、パターンＰ１、Ｐ２１、Ｐ２２のそれぞれにおいて、７つの撮像角度θ１～θ７から少なくとも１つの撮像角度を、検査角度θｓとして選択する。なお、波長別ヒストグラムＨｍＮは撮像角度θＮに対応する。

具体的に、Ｒチャンネルの波長別ヒストグラムＨｒＮの各形状を分類した結果、図１７の上段に示すように、パターンＰ１に撮像角度θ２、θ３、θ７が対応付けられ、パターンＰ２１に撮像角度θ１が対応付けられ、パターンＰ２２に撮像角度θ４、θ５、θ６が対応付けられている。

また、Ｇチャンネルの波長別ヒストグラムＨｇＮの各形状を分類した結果、図１７の中段に示すように、パターンＰ１に撮像角度θ２、θ７が対応付けられ、パターンＰ２１に撮像角度θ１が対応付けられ、パターンＰ２２に撮像角度θ３、θ４、θ５、θ６が対応付けられている。

また、Ｂチャンネルの波長別ヒストグラムＨｂＮの各形状を分類した結果、図１７の下段に示すように、パターンＰ１に撮像角度θ２、θ３、θ６、θ７が対応付けられ、パターンＰ２１に撮像角度θ１が対応付けられ、パターンＰ２２に撮像角度θ４、θ５が対応付けられている。

そして、決定部２ｇは、パターンＰ１、Ｐ２１、Ｐ２２のそれぞれについて、７つの撮像角度θ１～θ７から少なくとも１つの撮像角度を選択する。このとき、パターンＰ１について、７つの撮像角度θ１～θ７から少なくとも１つの撮像角度を選択する手順と、パターンＰ２、Ｐ３、Ｐ４、………について、７つの撮像角度θ１～θ７から少なくとも１つの撮像角度を選択する手順とは異なる。

具体的に、決定部２ｇは、パターンＰ１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮから、特徴値Ｋｄを求める。特徴値Ｋｄは、パターンＰ１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮが有する１つのピークＡ３１の頂の度数である。例えば図１８Ａでは、特徴値Ｋｄは、ピークＡ３１の頂の度数Ｃ３１である。そして、決定部２ｇは、パターンＰ１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮの各撮像角度θＮうち、最大の特徴値Ｋｄに対応する撮像角度θＮを、検査角度θｓとして決定する。また、決定部２ｇは、特徴値Ｋｄが同値となる少なくとも２つの波長別ヒストグラムＨｍＮがあれば、少なくとも２つの波長別ヒストグラムＨｍＮの各撮像角度θＮのうち、最小の撮像角度θＮを選択する。なお、決定部２ｇは、パターンＰ１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、特徴値Ｋｄが大きい上位２つ以上の波長別ヒストグラムＨｍＮの撮像角度θＮのそれぞれを、検査角度θｓとして決定してもよい。

また、決定部２ｇは、パターンＰ２、Ｐ３、Ｐ４、………のそれぞれに分類された波長別ヒストグラムＨｍＮから、特徴値Ｋｅを求める。特徴値Ｋｅは、パターンＰ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類された波長別ヒストグラムＨｍＮが有する複数のピークの各頂の度数のうち、最大の度数を最小の度数で除した値である。例えば図１８Ｂに示す３つのピークＡ３２～Ａ３４を有する波長別ヒストグラムＨｍＮでは、最大のピークＡ３４の度数Ｃ３４を最小のピークＡ３２の度数Ｃ３２で除した値［Ｃ３４／Ｃ３２］である。そして、決定部２ｇは、パターンＰ２、Ｐ３、Ｐ４、………毎に、最小の特徴値Ｋｄを有する波長別ヒストグラムＨｍＮの撮像角度θＮを、検査角度θｓとして決定する。また、決定部２ｇは、特徴値Ｋｅが同値となる少なくとも２つの波長別ヒストグラムＨｍＮがあれば、少なくとも２つの波長別ヒストグラムＨｍＮの各撮像角度θＮのうち、最小の撮像角度θＮを選択する。なお、決定部２ｇは、パターンＰ２、Ｐ３、Ｐ４、………のいずれかに分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、特徴値Ｋｅが小さい上位２つ以上の波長別ヒストグラムＨｍＮの撮像角度θＮのそれぞれを、検査角度θｓとして決定してもよい。

図１７では、パターンＰ１に分類された波長別ヒストグラムＨｒ２、Ｈｒ３、Ｈｒ７、Ｈｇ２、Ｈｇ７、Ｈｂ２、Ｈｂ３、Ｈｂ６、Ｈｂ７の各撮像角度θ２、θ３、θ６、θ７のうち、最大の特徴値Ｋｄ「１３８００」に対応する撮像角度θ３が、検査角度θｓとなる。また、パターンＰ２１に分類された波長別ヒストグラムＨｒ１、Ｈｇ１、Ｈｂ１のそれぞれの特徴値Ｋｅのうち、最小の特徴値Ｋｅ「３．０」に対応する撮像角度θ１が、検査角度θｓとなる（この場合、パターンＰ２１に分類された全ての波長別ヒストグラムＨｒ１、Ｈｇ１、Ｈｂ１は撮像角度θ１に対応するので、パターンＰ２１の検査角度θｓは一義的に撮像角度θ１となる）。また、パターンＰ２２に分類された波長別ヒストグラムＨｒ４、Ｈｒ５、Ｈｒ６、Ｈｇ３、Ｈｇ４、Ｈｇ５、Ｈｇ６、Ｈｂ４、Ｈｂ５のそれぞれの特徴値Ｋｅのうち、最小の特徴値Ｋｅ「１．１」に対応する撮像角度θ６が、検査角度θｓとなる。すなわち、図１７では、３つの撮像角度θ１、θ３、θ６のそれぞれが検査角度θｓとなる。

上述の塗装検査支援方法は、複数の波長別ヒストグラムＨｍＮのそれぞれが分類されたパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、………毎に、７つの撮像角度θ１～θ７のうち当該パターンに対応する少なくとも１つの撮像角度を、塗装面９ａの検査時に塗装面９ａを撮像する検査角度θｓに決定する。この結果、塗装検査支援方法は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる。

また、上述の塗装検査支援方法では、７つの撮像角度θ１～θ７の一部を塗装検査時の撮像に用いる検査角度θｓとすることで、検査角度θｓの数は、当初の７つの撮像角度θ１～θ７の数より少なくなる。この結果、検査角度θｓの数を必要最小限とすることができ、塗装検査に要する時間を短縮できる。

（３．５）鏡面反射
また、ヒストグラム作成ステップＳ２では、ヒストグラム作成部２ｅは、濃淡画像ＧＮの各画素を、鏡面反射光による画素、及び拡散反射光による画素のいずれかに分類することが好ましい。さらに、ヒストグラム作成部２ｅは、鏡面反射光による画素の画素値、及び拡散反射光による画素の画素値のうち、拡散反射光による画素の画素値を用いてヒストグラムＨＮを作成することが好ましい。

塗装面９ａに照射された照明光が塗装面９ａの表面で鏡面反射すると、濃淡画像ＧＮでは、ハレーションによって検査領域Ｒ９に画素値が極めて大きい領域が生じてしまう。この結果、ヒストグラムＨＮの形状に鏡面反射による画素値の度数が反映されてしまい、ヒストグラムＨＮの形状を正確に分類することが困難になる。例えば、図１９Ａ～図１９Ｃのそれぞれの左側に示す波長別ヒストグラムＨｒＮ、ＨｇＮ、ＨｂＮは、鏡面反射光による画素による鏡面反射成分８ｒ、８ｇ、８ｂをそれぞれ含んでいる。

そこで、ヒストグラム作成部２ｅは、図１９Ａ～図１９Ｃのそれぞれの右側に示す波長別ヒストグラムＨｒＮ、ＨｇＮ、ＨｂＮのように、鏡面反射による度数が反映されやすい画素値の下限を画素閾値Ｌ１とし、画素閾値Ｌ１より大きい画素値の度数を０にするフィルタ処理を行う。そして、分類部２ｆは、フィルタ処理を施した波長別ヒストグラムＨｒＮ、ＨｇＮ、ＨｂＮに対して分類処理を行う。この結果、鏡面反射による影響を抑えて、ヒストグラムＨＮの形状を正確に分類することができる。

（４）塗装検査方法の詳細
塗装検査システム１は、上述の塗装検査支援方法で決定した検査角度θｓを用いて、検査物９の塗装面９ａの検査を行う。

（４．１）準備段階
図２０は、塗装検査システム１が行う塗装検査方法のうち準備段階の処理を示すフローチャートである。塗装検査方法の準備段階は、基準撮像ステップＳ２１、基準ヒストグラム作成ステップＳ２２、及び基準記憶ステップＳ２３を含む。

基準撮像ステップＳ２１では、撮像装置３１～３７のうち、検査角度θｓに対応する撮像装置３が基準物の塗装面９ａを撮像し、検査角度θｓに対応する基準濃淡画像を作成する。画像取得部２ｃは、検査角度θｓに対応する撮像装置３から基準濃淡画像のデータを取得して、基準濃淡画像のデータを記憶部２ｄに格納する。なお、基準物は、良品の検査物９である。

次に、基準ヒストグラム作成ステップＳ２２では、ヒストグラム作成部２ｅは、基準濃淡画像のヒストグラムとして、図２２Ａに示す基準ヒストグラムＳＨＮを作成する。具体的に、ヒストグラム作成部２ｅは、基準ヒストグラムＳＨＮとして、Ｒチャンネルの波長別基準ヒストグラムＳＨｒＮ、Ｇチャンネルの波長別基準ヒストグラムＳＨｇＮ、Ｂチャンネルの波長別基準ヒストグラムＳＨｂＮを作成する。

次に、基準記憶ステップＳ２３では、基準ヒストグラムＳＨＮ（波長別基準ヒストグラムＳＨｒＮ、ＳＨｇＮ、ＳＨｂＮ）のデータを記憶部２ｄに格納する。

（４．２）検査段階
図２１は、塗装検査システム１が行う塗装検査方法のうち検査段階の処理を示すフローチャートである。塗装検査方法の検査段階は、検査撮像ステップＳ３１、検査ヒストグラム作成ステップＳ３２、検査記憶ステップＳ３３、及び検査判定ステップＳ３４を含む。

検査撮像ステップＳ３１では、撮像装置３１～３７のうち、検査角度θｓに対応する撮像装置３が検査対象物の塗装面９ａを撮像し、検査角度θｓに対応する検査濃淡画像を作成する。画像取得部２ｃは、検査角度θｓに対応する撮像装置３から検査濃淡画像のデータを取得して、検査濃淡画像のデータを記憶部２ｄに格納する。なお、検査対象物は、良品及び不良品が混在している検査物９であり、例えば出荷される前の製品である。

次に、検査ヒストグラム作成ステップＳ３２では、ヒストグラム作成部２ｅは、検査濃淡画像のヒストグラムとして、図２２Ｂに示す検査ヒストグラムＩＨＮを作成する。具体的に、ヒストグラム作成部２ｅは、検査ヒストグラムＩＨＮとして、Ｒチャンネルの波長別検査ヒストグラムＩＨｒＮ、Ｇチャンネルの波長別検査ヒストグラムＩＨｇＮ、Ｂチャンネルの波長別検査ヒストグラムＩＨｂＮを作成する。

次に、検査記憶ステップＳ３３では、検査ヒストグラムＩＨＮ（波長別検査ヒストグラムＩＨｒＮ、ＩＨｇＮ、ＩＨｂＮ）のデータを記憶部２ｄに格納する。

次に、検査判定ステップＳ３４では、検査判定部２ｈは、記憶部２ｄから基準ヒストグラムＳＨＮ（図２２Ａ参照）及び検査ヒストグラムＩＨＮ（図２２Ｂ参照）の各データを読み出して、基準ヒストグラムＳＨＮと検査ヒストグラムＩＨＮとの差分を求める。具体的に、検査判定部２ｈは、画素値毎に、Ｒチャンネルの差分、Ｇチャンネルの差分、及びＢチャンネルの差分を求める。Ｒチャンネルの差分は、波長別基準ヒストグラムＳＨｒＮの度数から波長別検査ヒストグラムＩＨｒＮの度数を引いた値である。Ｇチャンネルの差分は、波長別基準ヒストグラムＳＨｇＮの度数から波長別検査ヒストグラムＩＨｇＮの度数を引いた値である。Ｂチャンネルの差分は、波長別基準ヒストグラムＳＨｂＮの度数から波長別検査ヒストグラムＩＨｂＮの度数を引いた値である。図２３は、基準ヒストグラムＳＨＮと検査ヒストグラムＩＨＮとの差分Ｙｒ、Ｙｇ、Ｙｂを表す。差分Ｙｒは、波長別基準ヒストグラムＳＨｒＮの度数と波長別検査ヒストグラムＩＨｒＮとの差分である。差分Ｙｇは、波長別基準ヒストグラムＳＨｇＮの度数と波長別検査ヒストグラムＩＨｇＮとの差分である。差分Ｙｂは、波長別基準ヒストグラムＳＨｂＮの度数と波長別検査ヒストグラムＩＨｂＮとの差分である。

そして、検査判定部２ｈは、検査角度θｓのそれぞれにおいて基準ヒストグラムＳＨＮと検査ヒストグラムＩＨＮとの差分を求め、検査角度θｓのそれぞれに対応する差分に基づいて、検査対象物の塗装面９ａの良否を判定する。例えば、検査判定部２ｈは、検査角度θｓにおける各差分の合計が予め決められた検査閾値未満であれば、検査対象物は良品であると判定する。検査判定部２ｈは、検査角度θｓにおける各差分の合計が検査閾値以上であれば、検査対象物は不良品であると判定する。

上述の塗装検査方法は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる。

また、上述の塗装検査方法は、必要最低限の検査角度θｓによる検査を行うので、より迅速な検査が可能になり、検査時間の短縮を実現できる。また、必要最低限の検査角度θｓによる検査を行うことによって、コンピュータシステムＣＳの演算量も抑制され、演算負荷が低減する。また、ヒストグラムを用いた塗装面９ａの検査を行うことで、塗装面９ａの状態を定量的に判定できる。

（５）具体例
（５．１）第１具体例
７つの撮像角度θ１～θ７で上述の塗装検査支援方法を行った結果の第１具体例を［表１］に示す。［表１］では、波長別ヒストグラムＨｍＮの各形状が、３つのパターンＰ１、Ｐ２１、Ｐ２２（図９参照）のいずれかに分類され、波長別ヒストグラムＨｍＮの各特徴値Ｋｄ又は特徴値Ｋｅが求められている。この場合、パターンＰ１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、最大の特徴値Ｋｄを有する波長別ヒストグラムＨｇ１の撮像角度θ１を、検査角度θｓとする。また、パターンＰ２１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、最小の特徴値Ｋｅを有する波長別ヒストグラムＨｒ１の撮像角度θ１を、検査角度θｓとする。また、パターンＰ２２に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、最小の特徴値Ｋｅを有する波長別ヒストグラムＨｒ５の撮像角度θ５を、検査角度θｓとする。すなわち、撮像角度θ１、θ５のそれぞれが検査角度θｓとなる。

そして、塗装検査方法は、検査角度θｓとして２つの撮像角度θ１、θ５を用いる。検査角度θｓとして２つの撮像角度θ１、θ５を用いることで、検査角度θｓとして７つの撮像角度θ１～θ７を用いる場合に比べて、検査時間が短縮され、演算量が２／７程度になる。

（５．２）第２具体例
７つの撮像角度θ１～θ７で上述の塗装検査支援方法を行った結果の第２具体例を［表２］に示す。［表２］では、波長別ヒストグラムＨｍＮの各形状が、３つのパターンＰ１、Ｐ２１、Ｐ２２（図９参照）のいずれかに分類され、波長別ヒストグラムＨｍＮの各特徴値Ｋｄ又は特徴値Ｋｅが求められている。この場合、パターンＰ１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、最大の特徴値Ｋｄを有する波長別ヒストグラムＨｒ３の撮像角度θ３を、検査角度θｓとする。また、パターンＰ２１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、最小の特徴値Ｋｅを有する波長別ヒストグラムＨｂ１の撮像角度θ１を、検査角度θｓとする。また、パターンＰ２２に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、最小の特徴値Ｋｅを有する波長別ヒストグラムＨｒ５の撮像角度θ５を、検査角度θｓとする。すなわち、撮像角度θ１、θ３、θ５のそれぞれが検査角度θｓとなる。

そして、塗装検査方法は、検査角度θｓとして３つの撮像角度θ１、θ３、θ５を用いる。検査角度θｓとして３つの撮像角度θ１、θ３、θ５を用いることで、検査角度θｓとして７つの撮像角度θ１～θ７を用いる場合に比べて、検査時間が短縮され、演算量が３／７程度になる。

（５．３）第３具体例
１３個の撮像角度θ１～θ１３で上述の塗装検査支援方法を行った結果の第３具体例を［表３］に示す。［表３］では、波長別ヒストグラムＨｍＮの各形状が、１つのパターンＰ３１（図９参照）に分類され、波長別ヒストグラムＨｍＮの各特徴値Ｋｅが求められている。この場合、パターンＰ１に分類された波長別ヒストグラムＨｍＮのうち、最大の特徴値Ｋｄを有する波長別ヒストグラムＨｇ９の撮像角度θ９を、検査角度θｓとする。すなわち、撮像角度θ９が検査角度θｓとなる。

そして、塗装検査方法は、検査角度θｓとして１つの撮像角度θ９を用いる。検査角度θｓとして１つの撮像角度θ９を用いることで、検査角度θｓとして１３個の撮像角度θ１～θ１３を用いる場合に比べて、検査時間が短縮され、演算量が１／１３程度になる。

（６）変形例
図２４は、塗装検査システム１の撮像装置３及び照明装置４の変形例を示す、図２４では、塗装検査システム１は、１つの撮像装置３、及び７つの照明装置４として照明装置４１～４７を備える。照明装置４１～４７は、検査物９に対して互いに異なる角度で塗装面９ａに照明光を照射する。この場合、照明装置４１～４７の各光軸４１ａ～４７ａと撮像装置３の光軸３ａとが、Ｘ－Ｚ平面上になす角度を、撮像角度θ１～θ７とする。このように、撮像角度（θＮ：θ１～θ７）毎に照明装置４を設けることで、照明装置４を移動させる必要がなく、処理時間を短縮できる。

また、塗装検査システム１は、１つの撮像装置３、及び１つの照明装置４を備えてもよい。この場合、撮像装置３及び照明装置４の少なくとも一方を移動させることで、撮像角度を切り替えることができる。

また、上述の塗装検査支援方法において、分類ステップＳ３の処理は、検査者が表示部２ａに表示されたヒストグラムＨ１～Ｈ７を見て、ヒストグラムＨ１～Ｈ７の各形状をパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、…）のいずれかに分類してもよい。

また、上述の塗装検査支援方法において、決定ステップＳ４の処理は、検査者が表示部２ａに表示されたヒストグラムＨ１～Ｈ７の各パターン、及び特徴値Ｋｄ、Ｋｅを見て、７つの撮像角度θ１～θ７から少なくとも１つの検査角度θｓを選択してもよい。

また、検査に用いるヒストグラムとして、Ｒチャンネルの波長別ヒストグラムＨｒＮ、Ｇチャンネルの波長別ヒストグラムＨｇＮ、Ｂチャンネルの波長別ヒストグラムＨｂＮを合成した可視光のヒストグラムを用いてもよい。

また、撮像装置３は、モノクロの濃淡画像を撮像してもよい。

また、コンピュータシステムＣＳの少なくとも一部は、クラウドコンピューティング技術によって実現されてもよい。

（７）まとめ
上述の実施形態に係る第１の態様の塗装検査支援方法は、撮像ステップ（Ｓ１）と、ヒストグラム作成ステップ（Ｓ２）と、分類ステップ（Ｓ３）と、決定ステップ（Ｓ４）と、を含む。撮像ステップ（Ｓ１）は、複数の撮像角度（θＮ：θ１～θ７）のそれぞれで塗装面（９ａ）を撮像することで、複数の撮像角度（θＮ：θ１～θ７）のそれぞれに対応する複数の濃淡画像（ＧＮ：Ｇ１～Ｇ７）を作成する。ヒストグラム作成ステップ（Ｓ２）は、複数の濃淡画像（ＧＮ：Ｇ１～Ｇ７）のそれぞれの画素値の度数分布を、複数の撮像角度（θＮ：θ１～θ７）のそれぞれに対応する複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）として作成する。分類ステップ（Ｓ３）は、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）の各形状を、予め決められた複数のパターン（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、…）のいずれかに分類する。決定ステップ（Ｓ４）は、複数のパターン（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、…）のうち、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）のそれぞれが分類されたパターン毎に、複数の撮像角度（θＮ：θ１～θ７）のうち当該パターンに対応する少なくとも１つの撮像角度を、塗装面（９ａ）の検査時に塗装面（９ａ）を撮像する検査角度（θｓ）とする。

上述の塗装検査支援方法は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる。

上述の実施形態に係る第２の態様の塗装検査支援方法では、第１の態様において、分類ステップ（Ｓ３）は、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）の各形状を、度数分布に生じるピークに基づいて、複数のパターン（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、…）のいずれかに分類することが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）の各形状を容易に分類できる。

上述の実施形態に係る第３の態様の塗装検査支援方法では、第２の態様において、分類ステップ（Ｓ３）は、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）の各形状を、度数分布に生じるピークの数に基づいて、複数のパターン（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、…）のいずれかに分類することが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）の各形状を容易に分類できる。

上述の実施形態に係る第４の態様の塗装検査支援方法では、第３の態様において、分類ステップ（Ｓ３）は、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）のそれぞれにおいて、度数分布の山（Ｂ１）があれば、山（Ｂ１）の頂（Ｄ１）における度数（Ｃ１）と山（Ｂ１）の裾（Ｄ２）の度数（Ｃ２）との比率に基づいて、山（Ｂ１）がピーク（Ａ１）であるか否かを判定することが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、ヒストグラム（ＨＮ）のピークを定量的に検出できる。

上述の実施形態に係る第５の態様の塗装検査支援方法では、第２乃至第４の態様のいずれか１つにおいて、分類ステップ（Ｓ３）は、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）のうち、ピークを複数有するヒストグラムの形状を、数のピークの重なり具合に基づいて、複数のパターン（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、…）のいずれかに分類する。

上述の塗装検査支援方法は、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）の各形状を容易に分類できる。

上述の実施形態に係る第６の態様の塗装検査支援方法では、第５の態様において、分類ステップ（Ｓ３）は、複数のピーク（Ａ６、Ａ７）の各間の谷（Ｊ８）の度数（Ｃ８）と、谷（Ｊ８）の両側の２つのピーク（Ａ６、Ａ７）のうち低いピーク（Ａ７）の度数（Ｃ７）との比率に基づいて、複数のピーク（Ａ６、Ａ７）の重なり具合を判定することが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、複数のピーク（Ａ６、Ａ７）の重なり具合を定量的に判定できる。

上述の実施形態に係る第７の態様の塗装検査支援方法では、第１乃至第６の態様のいずれか１つにおいて、ヒストグラム作成ステップ（Ｓ２）は、ヒストグラムとして、波長が異なる少なくとも２つの光のそれぞれに対応する少なくとも２つの波長別ヒストグラム（ＨｒＮ、ＨｇＮ、ＨｂＮ）を生成することが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、１回の撮影で多数のヒストグラムを作成できる。

上述の実施形態に係る第８の態様の塗装検査支援方法では、第７の態様において、波長が異なる少なくとも２つの光は、青色光、緑色光、及び赤色光を含むことが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、１回の撮影で青色光、緑色光、及び赤色光のそれぞれに対応する多数のヒストグラムを作成できる。

上述の実施形態に係る第９の態様の塗装検査支援方法では、第１乃至第８の態様のいずれか１つにおいて、ヒストグラム作成ステップ（Ｓ２）は、複数の濃淡画像（ＧＮ：Ｇ１～Ｇ７）のそれぞれの各画素を、鏡面反射光による画素、及び拡散反射光による画素のいずれかに分類することが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、鏡面反射による影響を抑えて、ヒストグラムの形状を正確に分類することができる。

上述の実施形態に係る第１０の態様の塗装検査支援方法では、第９の態様において、ヒストグラム作成ステップ（Ｓ２）は、鏡面反射光による画素の画素値、及び拡散反射光による画素値のうち、拡散反射光による画素値を用いて複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）を作成することが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、鏡面反射による影響を抑えて、ヒストグラムの形状を正確に分類することができる。

上述の実施形態に係る第１１の態様の塗装検査支援方法では、第１乃至第１０の態様のいずれか１つにおいて、ヒストグラム作成ステップ（Ｓ２）は、複数の濃淡画像（ＧＮ：Ｇ１～Ｇ７）のそれぞれにおいて塗装面（９ａ）が写っている検査領域（Ｒ９）の度数分布を、複数のヒストグラム（ＨＮ：Ｈ１～Ｈ７）として作成することが好ましい。

上述の塗装検査支援方法は、実際の塗装面（９ａ）の状態をヒストグラムに精度よく反映できる。

上述の実施形態に係る第１２の態様の塗装検査方法は、基準撮像ステップ（Ｓ２１）と、基準ヒストグラム作成ステップ（Ｓ２２）と、を含む。基準撮像ステップ（Ｓ２１）は、第１乃至第１１の態様のいずれか１つの塗装検査支援方法によって決定された検査角度（θｓ）で塗装面（９ａ）を撮像することで、検査角度（θｓ）に対応する基準濃淡画像を作成する。基準ヒストグラム作成ステップ（Ｓ２２）は、基準濃淡画像の画素値の度数分布を、検査角度に対応する基準ヒストグラム（ＳＨＮ）として作成する。

上述の塗装検査方法は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる。

上述の実施形態に係る第１３の態様の塗装検査方法は、第１２の態様において、検査撮像ステップ（Ｓ３１）と、検査ヒストグラム作成ステップ（Ｓ３２）と、検査判定ステップ（Ｓ３４）と、を含むことが好ましい。検査撮像ステップ（Ｓ３１）は、検査角度（θｓ）で塗装面（９ａ）を撮像することで、検査角度（θｓ）に対応する検査濃淡画像を作成する。検査ヒストグラム作成ステップ（Ｓ３２）は、検査濃淡画像の画素値の度数分布を、検査角度（θｓ）に対応する検査ヒストグラム（ＩＨＮ）として作成する。検査判定ステップ（Ｓ３４）は、検査ヒストグラム（ＩＨＮ）と基準ヒストグラム（ＳＨＮ）とを比較することで、塗装面（９ａ）の良否を判定する。

上述の塗装検査方法は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる。

上述の実施形態に係る第１４の態様の塗装検査装置（２）は、第１２又は第１３の態様の塗装検査方法を実行する検査判定部（２ｈ）を備える。

上述の塗装検査装置（２）は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる。

上述の実施形態に係る第１５の態様の塗装検査システム（１）は、第１４の態様の塗装検査装置（２）と、塗装面（９ａ）に光を照射する照明装置（４）と、塗装面（９ａ）を撮像する撮像装置（３）と、を備える。

上述の塗装検査システム（１）は、濃淡画像から作成したヒストグラムを用いて、塗装検査の精度の向上を図ることができる。

上述の実施形態に係る第１６の態様の塗装検査システム（１）は、第１５の態様において、撮像装置（３）を複数備え、複数の撮像装置（３）のそれぞれは、複数の撮像角度（θＮ：θ１～θ７）のいずれかで塗装面（９ａ）を撮像することが好ましい。

上述の塗装検査システム（１）は、撮像角度（θＮ：θ１～θ７）毎に撮像装置（３）を設けることで、撮像装置（３）を移動させる必要がなく、処理時間を短縮できる。

上述の実施形態に係る第１７の態様の塗装検査システム（１）は、第１５の態様において、照明装置（４）を複数備え、複数の照明装置（４）のそれぞれは、複数の撮像角度（θＮ：θ１～θ７）のそれぞれに応じた角度で塗装面（９ａ）に光を照射することが好ましい。

上述の塗装検査システム（１）は、撮像角度（θＮ：θ１～θ７）毎に照明装置（４）を設けることで、照明装置（４）を移動させる必要がなく、処理時間を短縮できる。

Ｓ１ 撮像ステップ
Ｓ２ ヒストグラム作成ステップ
Ｓ３ 分類ステップ
Ｓ４ 決定ステップ
Ｓ２１ 基準撮像ステップ
Ｓ２２ 基準ヒストグラム作成ステップ
Ｓ３１ 検査撮像ステップ
Ｓ３２ 検査ヒストグラム作成ステップ
Ｓ３４ 検査判定ステップ
θＮ、θ１～θ７ 撮像角度
ＧＮ、Ｇ１～Ｇ７ 濃淡画像
ＨＮ、Ｈ１～Ｈ７ ヒストグラム
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、… パターン
θｓ 検査角度
Ａ１、Ａ６、Ａ７ ピーク
Ｂ１ 山
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ７、Ｃ８ 度数
Ｄ１ 頂
Ｄ２ 裾
Ｊ８ 谷
Ｒ９ 検査領域
ＨｒＮ、ＨｇＮ、ＨｂＮ 波長別ヒストグラム
ＳＨＮ 基準ヒストグラム
ＩＨＮ 検査ヒストグラム
１ 塗装検査システム
２ 塗装検査装置
２ｈ 検査判定部
３、３１～３７ 撮像装置
４、４１～４７ 照明装置
９ａ 塗装面

Claims (17)

1. 複数の撮像角度のそれぞれで塗装面を撮像することで、前記複数の撮像角度のそれぞれに対応する複数の濃淡画像を作成する撮像ステップと、
   前記複数の濃淡画像のそれぞれの画素値の度数分布を、前記複数の撮像角度のそれぞれに対応する複数のヒストグラムとして作成するヒストグラム作成ステップと、
   前記複数のヒストグラムの各形状を、予め決められた複数のパターンのいずれかに分類する分類ステップと、
   前記複数のパターンのうち、前記複数のヒストグラムのそれぞれが分類されたパターン毎に、前記複数の撮像角度のうち当該パターンに対応する少なくとも１つの撮像角度を、前記塗装面の検査時に前記塗装面を撮像する検査角度とする決定ステップと、を含む
   塗装検査支援方法。
2. 前記分類ステップは、前記複数のヒストグラムの各形状を、前記度数分布に生じるピークに基づいて、前記複数のパターンのいずれかに分類する
   請求項１の塗装検査支援方法。
3. 前記分類ステップは、前記複数のヒストグラムの各形状を、前記度数分布に生じる前記ピークの数に基づいて、前記複数のパターンのいずれかに分類する
   請求項２の塗装検査支援方法。
4. 前記分類ステップは、前記複数のヒストグラムのそれぞれにおいて、前記度数分布の山があれば、前記山の頂における度数と前記山の裾の度数との比率に基づいて、前記山が前記ピークであるか否かを判定する
   請求項３の塗装検査支援方法。
5. 前記分類ステップは、前記複数のヒストグラムのうち、前記ピークを複数有するヒストグラムの形状を、前記複数のピークの重なり具合に基づいて、前記複数のパターンのいずれかに分類する
   請求項２乃至４のいずれか１つの塗装検査支援方法。
6. 前記分類ステップは、前記複数のピークの各間の谷の度数と、前記谷の両側の２つのピークのうち低いピークの度数との比率に基づいて、前記複数のピークの重なり具合を判定する
   請求項５の塗装検査支援方法。
7. 前記ヒストグラム作成ステップは、前記ヒストグラムとして、波長が異なる少なくとも２つの光のそれぞれに対応する少なくとも２つの波長別ヒストグラムを生成する。
   請求項１乃至６のいずれか１つの塗装検査支援方法。
8. 前記波長が異なる少なくとも２つの光は、青色光、緑色光、及び赤色光を含む
   請求項７の塗装検査支援方法。
9. 前記ヒストグラム作成ステップは、前記複数の濃淡画像のそれぞれの各画素を、鏡面反射光による画素、及び拡散反射光による画素のいずれかに分類する
   請求項１乃至８のいずれか１つの塗装検査支援方法。
10. 前記ヒストグラム作成ステップは、前記鏡面反射光による画素の画素値、及び前記拡散反射光による画素値のうち、前記拡散反射光による画素値を用いて前記複数のヒストグラムを作成する
    請求項９の塗装検査支援方法。
11. 前記ヒストグラム作成ステップは、前記複数の濃淡画像のそれぞれにおいて前記塗装面が写っている検査領域の前記度数分布を、前記複数のヒストグラムとして作成する
    請求項１乃至１０のいずれか１つの塗装検査支援方法。
12. 請求項１乃至１１のいずれか１つの塗装検査支援方法によって決定された前記検査角度で前記塗装面を撮像することで生成された、前記検査角度に対応する基準濃淡画像を取得する基準画像取得ステップと、
    前記基準濃淡画像の画素値の度数分布を、前記検査角度に対応する基準ヒストグラムとして作成する基準ヒストグラム作成ステップと、を含む
    塗装検査方法。
13. 前記検査角度で前記塗装面を撮像することで生成された、前記検査角度に対応する検査濃淡画像を取得する検査画像取得ステップと、
    前記検査濃淡画像の画素値の度数分布を、前記検査角度に対応する検査ヒストグラムとして作成する検査ヒストグラム作成ステップと、
    前記検査ヒストグラムと前記基準ヒストグラムとを比較することで、前記塗装面の良否を判定する検査判定ステップと、を含む
    請求項１２の塗装検査方法。
14. 請求項１２又は１３の塗装検査方法を実行するコンピュータシステムを備える
    塗装検査装置。
15. 請求項１４の塗装検査装置と、
    前記塗装面に光を照射する照明装置と、
    前記塗装面を撮像する撮像装置と、を備える
    塗装検査システム。
16. 前記撮像装置を複数備え、
    前記複数の撮像装置のそれぞれは、前記複数の撮像角度のいずれかで前記塗装面を撮像する
    請求項１５の塗装検査システム。
17. 前記照明装置を複数備え、
    前記複数の照明装置のそれぞれは、前記複数の撮像角度のそれぞれに応じた角度で前記塗装面に前記光を照射する
    請求項１５の塗装検査システム。

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