JPH04291136A - 塗装面品質の自動評価方法および装置 - Google Patents

塗装面品質の自動評価方法および装置

Info

Publication number
JPH04291136A
JPH04291136A JP3297198A JP29719891A JPH04291136A JP H04291136 A JPH04291136 A JP H04291136A JP 3297198 A JP3297198 A JP 3297198A JP 29719891 A JP29719891 A JP 29719891A JP H04291136 A JPH04291136 A JP H04291136A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
test pattern
distorted
power spectrum
image
fourier
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP3297198A
Other languages
English (en)
Inventor
David B Chang
デイビッド・ビー・チャング
I-Fu Shih
イ　−　フ・シー
Michael E Stickney
マイケル・イー・スティックニー
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Raytheon Co
Original Assignee
Hughes Aircraft Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hughes Aircraft Co filed Critical Hughes Aircraft Co
Publication of JPH04291136A publication Critical patent/JPH04291136A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G01B11/303—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces using photoelectric detection means

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は完成した塗装面の品質制
御の分野、特に塗装された自動車の表面のような塗装面
の品質の検査および評価に関する。
【０００２】
【従来の技術】自家用車に関して行われる価値決定は典
型的に自動車の審美的外観によって大きく影響を与えら
れる。自動車の審美的外観を構成する要因の１つは塗装
面の完成した品質である。一般的なカラー、つやおよび
仕上りは部分的に流形に依存しているが、しかし液体ま
たは濡れた深い鏡状の外観を有する深いつやのある仕上
りは一般に魅力的であり、購買者により所望されると考
えられる。
【０００３】従来の技術において、審査員は購買者の見
るランダムなサンプルについて塗装面の品質を主観的に
評価する。審査員は質問表に示されるようないくつかの
基準に基づいて塗装の仕上りの品質を評価する。その後
審査員からのスコアは塗装面の品質の平均評価を得るた
めに平均化される。仕上りを評価するために審査員を使
用する従来のプロセスは著しく時間を費やし、高価であ
る。このような評価は良くても周期的に行われることが
できるに過ぎない。人の主観の事実上ランダムなサンプ
ルは実際に得ることが常に可能とは限らないため、審査
員間における統計的な変動もまた存在する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来技術は画像メータ
（ＤＯＩ）またはグロスメータの相違のような塗装面の
種々のアスペクトが測定できる種々のタイプの装置を生
成してきたが、これら従来技術の装置から読取ったもの
はいずれも同じ塗装面を評価する審査員の主観的な判断
とあまり相関しない。
【０００５】したがって、塗装された仕上り面の品質を
評価するために購買者または潜在的な購買者の統計的に
ランダムな群を使用し、現在の塗装仕上り評価技術に代
わる装置および方法が必要とされる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、仕上り面上に
試験パターンを投射するステップを含む塗装面の品質に
関してシミュレートされた人の主観的な判断を自動的に
得るための方法および装置である。投射された試験パタ
ーンの歪んだ反射画像のフーリエパワースペクトルは歪
んだ反射試験パターンをパラメータ化するために発生さ
れる。スペクトルは反射された試験パターンの歪に関連
した複数の光パラメータにしたがって発生される。歪ん
だ反射試験パターンのパラメータは、歪んだ反射試験パ
ターンの少なくとも１つの主観的な人の評価により装置
内において相関される。このようにして人の評価をシミ
ュレートする仕上り面の自動評価が得られる。
【０００７】一実施例において、フーリエパワースペク
トルを発生するステップは、仕上り面からの歪んだ反射
試験パターンを記録し、記録から歪んだ反射試験パター
ンのパラメータを取出すステップを含む。歪んだ反射試
験パターンを記録するステップは、装置内の２次元画素
マップにおいて歪んだ反射試験パターンの画像を記録す
るステップを含む。パラメータを取出すステップは、表
面の不規則制による装置内で像歪を分離するステップを
含む。
【０００８】表面の不規則制による歪を分離するステッ
プは、受取られた反射パターンに存在する直線特性を分
離するハイパスデジタルフィルタ機能を実行することに
よって歪んだ反射試験パターンからのグロス幾何学形状
歪による歪を除去するステップを含む。“完全な仕上り
面”は観察の審査員から経験的に決定される。
【０００９】本発明の方法はさらにエッジ強度およびエ
ッジ方向関数を形成するために装置内において（１）各
画素のエッジ強度、および（２）パラメータ化された特
性に沿ったエッジ方向を決定するステップを含む。
【００１０】この方法は各関数に対応したフーリエパワ
ースペクトルを得るためにエッジ強度およびエッジ方向
関数に対してフーリエ変換を自動的に行うステップを含
んでいる。
【００１１】フーリエパワースペクトルを相関するステ
ップは、予め定められた方法で歪まされ、予め定められ
た審美的評価と関連された少なくとも１つの歪んだ反射
試験パターンのフーリエ周波数と歪んだ反射試験パター
ンに対応したフーリエパワースペクトル内の周波数を統
計的に相関するステップを含む。別の実施例において、
試験パターンを投射するステップはコヒーレントな集束
された光ビームで試験パターンを投射するステップを含
む。
【００１２】フーリエパワースペクトルを発生するステ
ップはフーリエパワーレンズにより仕上り面から歪んだ
反射試験パターンを受取り、フーリエパワーレンズで歪
んだ反射試験パターンをフーリエパワー平面に集束する
ステップを含む。フーリエパワースペクトルを発生する
ステップはさらにフーリエパワー平面に集束された画像
を記録するステップを含む。
【００１３】相関するステップは、歪んだ反射試験パタ
ーンのエッジ方向周波数およびエッジ強度周波数に関す
る成分にフーリエパワー平面から記録された画像を分離
するステップを含む。この方法はさらに試験パターンに
関して歪んだ反射画像の分解しものの測定値を発生する
ステップを含む。
【００１４】本発明はまた仕上り面上に試験パターンを
投射する機構を含む仕上がり面の人の審美的評価に相関
された仕上り面を自動的に評価する装置として特徴付け
られることができる。仕上り面からの歪んだ反射試験パ
ターンを記録する機構も含まれる。記録された画像デー
タをデジタル化する機構が設けられる。別の機構は画像
データに関する少なくとも１つのフーリエパワースペク
トルに関係したデータをパラメータ化するためにデジタ
ル化された画像データを評価する。最後に、仕上がり面
の人の審美的評価に少なくとも１つのフーリエパワース
ペクトルを相関させる機構が設けられる。
【００１５】このようにして仕上り面の人の評価が自動
的にシミュレートされる。デジタル化する機構は２次元
画素マップとして歪んだ反射試験パターンをデジタル化
し、前に説明された方法で画素マップの少なくとも１つ
の強度関数および方向関数を構成する。デジタル化され
た画像を評価する機構は、直線特徴のエッジ強度および
エッジ方向のフーリエパワースペクトルを発生する機構
を含む。
【００１６】デジタル化する機構は画素マップのエッジ
強度の関数および画素マップのエッジ方向の関数を構成
する。関数のフーリエパワースペクトルを発生する機構
は画素マップのエッジ強度およびエッジ方向の関数のフ
ーリエパワースペクトルを発生する。デジタル化された
画像を評価する機構は、投射された試験パターンに関連
した歪んだ反射試験パターンを分解したものの測定値を
発生する機構を含む。
【００１７】本発明はさらに集束されたコヒーレントな
光のビームで仕上り面上に試験パターンを投射する機構
を含む仕上り面の人の審美的評価をシミュレートする塗
装面の評価を自動的に行う装置として特徴付けられる。 フーリエパワーレンズは、フーリエパワー平面上に仕上
り面からの歪んだ反射試験パターンを集束する。カメラ
は、フーリエパワー平面上に結像された画像を記録する
。仕上り面から反射された歪んだ試験パターンをパラメ
ータ化するためにフーリエパワー画像を評価する機構が
設けられる。最後に、仕上り面からの歪んだ反射試験パ
ターンの少なくとも１つの人の審美的評価に仕上り面か
らの歪んだ反射試験画像を相関させる機構が設けられる
。本発明およびその種々の実施例は以下の図面を参照す
ることによってさらに良く理解することができるであろ
う。
【００１８】
【実施例】自動車の本体のような完成面からの歪んだ反
射試験パターンは、完成した塗装面の人の審美的評価を
シミュレートするために解析される。歪んだ試験パター
ンのフーリエパワースペクトルは、反射された歪曲試験
パターンのパラメータを形成するために発生される。濡
れ、色の鈍さ、軟調、輝き等の特定の人の審美的評価と
それぞれ関連された基準フーリエパワースペクトルに対
する相関は自動的に統計的に行われる。歪んだ反射画像
のフーリエパワースペクトルは、画素のエッジ方向およ
びエッジ強度の関数を限定するように実数線上にマップ
された画素のデジタル化された２次元マップにより自動
的に発生される。その後、関数はフーリエパワースペク
トルにフーリエパワー化され、反射されたパターンが基
準フーリエパワースペクトルに相関される。その代わり
として、歪んだ反射パターンのフーリエパワースペクト
ルは、フーリエパワーレンズで集束されたコヒーレント
な光を使用することによって光学的に発生される。その
後、必要なパラメータは光フーリエパワー平面から取出
され、審美的な人の評価に相関される。
【００１９】塗装面の仕上げの品質は、塗料層の光学的
性質および塗料層表面の巨視的および微視的性質の両者
に基づいている。試験パターンは評価される塗装面上に
投射される。塗装面の性質にしたがって歪んだ反射され
た試験パターンは記録される。その後、歪んだパターン
は表面性質を決定するために解析される。表面品質の解
析は、歪曲された反射パターンに見られるように表面品
質の人の判断をシミュレートするためにソフトウェアア
ルゴリズムを通じて行われる。シミュレートされた判断
は購買者のランダムなサンプルによって構成された判断
をシミュレートする。
【００２０】以下の説明において、パターンを投射し記
録する手段の２つの実施例が示されている。歪曲された
パターンがその成分特性およびパラメータに分解すると
、これらのパラメータは同じ表面の審査員の判断をシミ
ュレートするようにソフトウェアアルゴリズムを通じて
相関される。
【００２１】塗装面の品質の自動的な量的評価を実行す
る前置条件として、何のパラメータか測定または量子化
されるかを最初に決定しなければならない。一例におい
て、本発明の適用は以下のパラメータを選択している：
（１）塗装面から外れて反射された試験画像のエッジ方
向関数のフーリエパワースペクトル； （２）塗装面から外れて反射された試験画像のエッジ強
度関数のフーリエパワースペクトル； （３）反射された試験画像の細分化（分解）の程度
【０
０２２】自動化された評価が人の評価を忠実にシミュレ
ートすることを保証するために、審査員によって“最高
”品質であると判断された塗装面は“最高”の塗装面の
３つのパラメータを生成するために本発明の装置によっ
て処理される。３つのパラメータ（実際には３組のパラ
メータ）は基準パラメータとしてコンピュータ２０に蓄
積される。
【００２３】試験塗装面の品質の人の判断を自動的にシ
ミュレートするために、試験塗装面は試験塗装面の３つ
のパラメータを生成するために本発明の装置および方法
によって処理される。試験塗装面のパラメータは“最高
”の塗装面の蓄積されたパラメータと相関される。高度
の相関は、高度の信頼性で判断する審査員が“最高”の
塗装面と類似した品質であると試験塗装面を判断する傾
向があることを示す。したがって、本発明は塗装面の品
質の人の評価をシミュレートすることができる。
【００２４】図１を参照する。自動車１２上の塗装面品
質の自動評価を行うために使用される装置は全体的に参
照符号１０で概略的に示されている。試験画像（図３に
示されているような）は、プロジェクタ１４によって自
動車１２の表面１６上に投射される。現在知られている
、或は従来または開発途中の任意の試験画像が使用され
てもよく、長方形グリッドパターン、空軍試験標的また
は形成されることができる色、線、点、形状および影の
任意の他のパターンはこのようなパターンに関する限り
装置に関して、また本発明における方法論にしたがって
最良に動作するように塗装面１６の光学パラメータを発
生する。
【００２５】試験パターンは、固体型カメラ１８に塗装
面１６から反射される。塗装面１６の巨視的および微視
的性質にしたがって反射されたパターン中で歪が生じる
。いずれの場合においても、塗装面１６の反射された画
像は固体型カメラ１８内でビデオ画像に縮小される。カ
メラ１８からのアナログ出力はデジタル形態に変換され
、全体を参照符号２０で示された通常のコンピュータに
よってメモリに蓄積される。蓄積された画像は線を滑ら
かにするように、すなわち画素強度パターンの高周波成
分を除去するローパスフィルタで処理される。中間ソフ
トウェアフィルタが使用されるが、しかしプロセスはま
たカメラ１８の正面で光フィルタを使用して光学的に行
われることができる。
【００２６】コンピュータ２０は中央処理ユニット、メ
モリおよび入力および出力ユニットから構成され、全て
通常のバス構造の周囲に形成されているが、コンピュー
タ２０によって行われるステップを説明するために良好
なフローチャートとして図１においてよく理解するため
に示されている。したがって、コンピュータ２０は最初
に１ラインベースで画像データをデジタル化し、メモリ
にデジタル化された画素データを蓄積するステップ２２
を行う。 デジタル化されたデータは以下に説明されるように解析
され、光画像の適切な光パラメータがステップ２４で示
されるように生成される。光画像のパラメータは、審査
員（すなわち“最高”の画像の蓄積された基準パラメー
タ）によって形成されるような主観的な評価に対してス
テップ２６において相関される。示された実施例におい
て、パネルは画像の濡れおよび深さの印象に対して表面
１６を主観的に評価する。
【００２７】表面から反射された画像がデータフィール
ドのようなある形態でメモリに蓄積される方法について
検討する。画像中の各点における強度傾斜が計算され、
データフィールドを置換するために使用される。マップ
上の各点は関連した強度および／またはカラー値を有す
る。近傍の傾斜における大きい差は識別され、反射画像
の曲線特徴として決定されたものに対応した点を表すマ
ップに変換される。近傍の画素は曲線特徴を形成する１
組の関連した画素を限定するようにリンクされる。曲線
特徴のいくつかは、事実上試験パターンのセグメント化
された部分として観察される。これらのセグメントは長
いユニットを形成するためにリンクされる。
【００２８】光学的な表面が観察され、解析される状態
のさらに別の実施例を検討する前に、最初にどの変化が
塗装仕上げの光学的パラメータを形成するかを考える。 反射面上に投射された任意のパターンは最初に塗装面の
湾曲または一般的な幾何学形状によって、次に表面の任
意の不規則性によって歪まされる。表面の不規則性によ
って生じた付加的な歪みは、対象の幾何学的形状の変化
、画像鮮明さおよび局部的な画像の輝度の変化に関連し
て現れる。実際の塗装面１６のデジタル化された反射パ
ターンから取出された曲線特徴はコンピュータ２０内で
解析されることができる。通常のバイキュービックスプ
ライン技術を使用した第２のオーダーの最良のフィット
スプライン曲線は、反射された画像の各曲線特徴に対し
て得られる。各曲線特徴の式が得られると、反射パター
ンはラインを直線化するか、或は幾何学的な原形を有す
ると仮定されるグロス曲線特徴を取出し、それによって
高周波変形だけを残すように処理される。
【００２９】データは表面反射の光学的品質を表す。残
されたものは、塗装面の不規則性によって生じた試験パ
ターンの歪である。曲線上の各画素に対して、表面で誘
発された歪曲だけから生じた良く限定されたエッジ方向
およびエッジ強度がある。２進画素のエッジ方向は画素
における曲線特徴のラインの点において垂直な幾何学形
状である。画素のエッジ強度は、垂直方向のビデオ画像
中の対応した画素位置からの画素強度の導関数である。
【００３０】表面不規則性の歪を表すデータは、各２進
画素に対して上記で限定されたような最大のエッジ強度
およびエッジ方向を決定することによって数字的に減少
されるグロス幾何学状歪曲とは対照的に２次元画像を表
す。
【００３１】したがって、各曲線特徴に対する２つのタ
イプの実数値の関数はコンピュータ２０によって形成さ
れることができる。一方は曲線に沿ったエッジ方向によ
って限定され、他方はエッジ強度関数によって限定され
る。これら２つの関数のフーリエパワースペクトルは曲
線反射の特徴の光パラメータに関する情報を提供し、そ
の視覚的な認識結果は人によって識別可能な光特性また
はアスペクトとして認められる。
【００３２】試験パターンの曲線特徴の反射は結果的に
多角形ラインセグメントのような試験パターン全体を含
むセグメントを生じる。試験パターンの曲線の細分化の
程度はまた光学的品質を示す測定可能な量として機能す
る。このパラメータは細分化数と呼ばれる。画素（フー
リエ成分）のエッジ方向およびエッジ強度のフーリエパ
ワースペクトルにより基準パターン分解或は細分化（セ
グメント数）の測定を行うことは光画像の３つの特徴を
含む。
【００３３】これらの特徴（パラメータ）は本質的に画
像を特徴付けるか或は象徴する。これらのパラメータは
、仮想上の平均パネル数である観察者がこれらのパター
ンによって特徴付けられた画像を分類または評価する状
態をシミュレートするために経験的に決定された相関に
基づいてコンピュータ２０内で統計的に相関される。
【００３４】一例として、図３の（ａ）に示された交差
パターンの形状の基準パターン２８は塗装面１６上に投
射される。固体型カメラ１８によって記録される反射パ
ターン３０は例えば図３の（ｂ）に示されたような形態
である。 パターン３０は自動車表面のグロス幾何学形状および塗
装面の巨視的および微視的な表面変化のために最初の試
験パターン２８から歪まされる。
【００３５】経験的な測定または計算によって、例えば
完全な表面からの反射された試験パターンは図３の（ｃ
）に示されたパターン３２である。グロス幾何学特性は
また反射された画像から最高の曲線フィットによって得
られることが可能である。パターン２８と３２間の比較
で示されたような塗装面のグロス幾何学形状によって与
えられた湾曲または歪みは、もし２次元画像に構成され
るならば図３の（ｄ）に示されたパターン３４を得るた
めに実際の表面１６から反射された測定反射パターン３
０から減算されることができる。
【００３６】画像３４内の各画素はそのエッジ強度およ
びエッジ方向に対して解析される。したがって、２次元
マップ内で画素の位置を表す各実数に対してエッジ強度
およびエッジ方向に対応した２つの数が得られる。
【００３７】これはもし視覚化するならば、図４に示さ
れたように定性的に現われるそこに示されたような数学
的な関数に見える完全な数学的構造である。しかし、図
４は象徴的な意味でのみ見るべきであり、理想化された
パターン３４の事実通りの説明として見てはならない。 ２次元画像から得られた一連の画素に物理的に対応した
実線上の関数が得られ、図４に象徴的に示されたような
エッジ強度およびエッジ方向を表す点が形成されている
。
【００３８】フーリエパワーは、図４に示されたように
表わされた湾曲に関連した関数で数学的に行われる。フ
ーリエパワースペクトルは、図４の湾曲のフーリエ周波
数が強度に対して減少される図５において象徴的に示さ
れたように形成される。上記に述べられるように、１つ
のフーリエパワースペクトルはエッジ強度関数に対して
得られ、別のフーリエパワースペクトルはエッジ方向関
数に対して得られる。最後に、最終パラメータであるセ
グメント数は表面不規則制によって歪んだような試験パ
ターン３４に対して既知の試験パターン２８を比較する
ことから得られる。既知の試験パターン２８の滑らかな
直線が歪んだパターン３４を生成するように分解または
細分化された程度の尺度は通常の数学的な減算によって
得られることができる。
【００３９】エッジ強度またはエッジ方向フーリエパワ
ースペクトルによって示される種類のパラメータに関連
している光特性は、一般にほとんどの観察者がうねりの
程度および画像が反射パターンにおいて分解される程度
としてそれぞれ分類することに対応して集約されること
ができる。反射パターンの分解は、試験パターンの直線
または滑らかな曲線が歪み、接続した細分化ラインによ
り置換された程度として観察者によって特徴付けられる
。しかしながら、歪んだ画像のこれらの品質上の印象は
本発明にしたがって量子化される。
【００４０】反射画像中に存在する歪のこの量子化が本
発明にしたがって行われると、標準的試験パターンの量
子化は通常の統計的解析により比較されることができる
。各試験パターンはさがされている、または分離されて
いる審美的品質に応じた濡れ、色の鈍さ、輝き、軟らか
さ等の程度に関して審査員の判断と経験的に関連される
。１つ以上の標準試験パターンとの相関の程度は実際の
測定面１６に対して統計的および数学的に評価されるこ
とができる。
【００４１】したがって、図１の装置はこの過程を通じ
て塗装面を検査し、例えば所望の濡れの１フィートディ
ープシャインを有することとして表面を特徴付ける審査
員の判断と高度に相関する判断を行うことができる。
【００４２】表面１６がフーリエパワー投射により測定
される本発明の第２の実施例に対して図２を参照する。 レーザ３６は、表面１６に試験パターン４０を投射する
ために集束レンズ３８によって集束されるコヒーレント
な光を投射する。試験パターン４０の画像は、フーリエ
パワー平面４４上に反射された画像を結像するフーリエ
パワーレンズ４２に表面１６から反射される。反射され
た試験パターン４０の画像は、通常の固体型カメラ１８
によって記録される。フーリエパワー投射は一般的であ
り（　Ｅ．Ｇ．Ｓｔｅｗａｒｄ氏による“Ｆｏｕｒｉｅ
ｒ　Ｏｐｔｉｃｓ”，ｓｅｃ．５．３　ａｔ　９０　，
Ｅｌｌｉｓ　Ｈｏｗａｒｄ　Ｌｔｄ．　１９８３）、フ
ーリエ変換平面４４で生成されるものは、図１の第１の
実施例においてコンピュータ２０で数学的に得られた図
４のフーリエパワースペクトル強度を表す光帯域のパタ
ーンである。
【００４３】試験パターンは知られているため、エッジ
強度およびエッジ方向関数のパワースペクトルは固体型
カメラ１８の出力からコンピュータ５０内で数学的に分
離されることができる。同様に、試験パターンの分解の
程度は歪まされ、反射された試験パターンの視覚的なパ
ラメータを生成するためにコンピュータ５０内で図１の
実施例と同様にして決定される。
【００４４】これらのパラメータは審査員の反応を測定
する標準的なものとして発達されたいくつかの反射され
た基準パターンにより図１の実施例のように統計的に相
関されることができる。基準パターンのサンプルはこれ
に関しては追加として結合され、組織のフーリエパワー
スペクトルが観察者が濡れ、色の鈍さ、平坦さ等として
その一部分を認める反射パターンを形成するために意図
的に操作された平坦な組織化された面に対してボールの
コンピュータグラフィック生成された反射を表わす。
【００４５】本発明の技術的範囲を逸脱することなく多
数の置換および修正が当業者によって行われることが可
能であることを理解しなければならない。したがって、
示された実施例は単なる例示に過ぎず、特許請求の範囲
において定められた本発明を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にしたがって構成された塗装面品質の自
動評価システムの理想的な概略図。
【図２】光フーリエパワー平面が使用される本発明の自
動評価システムの別の実施例の概略図。
【図３】本発明を示すために使用される仮想上の試験パ
ターンおよび歪んだ反射画像を示す図。
【図４】画像の理想的な強度または方向関数を示す図。
【図５】図４の関数の理想的なフーリエパワースペクト
ルを示した図。

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】　　塗装面の品質に関してコンピュータシ
    ミュレートされた人の主観的な判断を自動的に得る方法
    において、完成された塗装面上に試験パターンを投射し
    、前記試験パターンの歪んだ反射画像を検出し、前記反
    射試験パターンの歪に関連した複数の光パラメータにし
    たがって前記歪んだ反射試験パターンをパラメータ化す
    るために前記投射された試験パターンの前記歪んだ反射
    画像のフーリエパワースペクトルを発生し、歪んだ反射
    試験パターンの少なくとも１つの主観的な人の評価と前
    記歪んだ反射試験パターンの前記パラメータを相関させ
    、それによって人の評価をシミュレートする前記完成さ
    れた塗装面の自動的な評価が得られることを特徴とする
    方法。
  2. 【請求項２】　　完成面についての人の審美的評価に関
    連した完成面の自動的な評価を行う装置において、前記
    完成面に試験パターンを投射する手段と、前記完成面か
    ら歪んだ反射試験パターンを記録する手段と、前記記録
    された画像データをデジタル化する手段と、前記画像デ
    ータに関連した少なくとも１つのフーリエパワースペク
    トルと関係した前記データをパラメータ化するために前
    記デジタル化された画像データを評価する手段とを具備
    し、前記完成面の人の審美的評価に少なくとも１つの前
    記フーリエパワースペクトルを関連させる手段と、それ
    によって前記完成面の人の評価が自動的にシミュレート
    されることを特徴とする装置。
  3. 【請求項３】　　前記デジタル化する手段は２次元的な
    画素マップに歪んだ反射試験パターンをデジタル化し、
    前記画素マップの少くとも１つの関数を構成して実線に
    し、前記デジタル化された画像を評価する手段は前記２
    次元画素マップのフーリエパワースペクトルを生成する
    手段を含み、前記フーリエパワースペクトルが前記２次
    元画素マップの関数のスペクトルである請求項２記載の
    装置。
  4. 【請求項４】　　前記デジタル化する手段は前記画素マ
    ップのエッジ強度の関数および前記画素マップのエッジ
    方向の関数を構成し、前記関数の前記フーリエパワース
    ペクトルを生成する手段は前記画素マップのエッジ強度
    の前記関数のフーリエパワースペクトルおよびエッジ方
    向の前記関数のフーリエパワースペクトルを生成する請
    求項３記載の装置。
  5. 【請求項５】　　前記デジタル化された画像を評価する
    手段は前記投射された試験パターンに関連した前記歪ん
    だ反射試験パターンの分解した測定値を発生する手段を
    具備している請求項４記載の装置。
  6. 【請求項６】　　完成面の人の審美的評価をシミュレー
    トする塗装面の評価を自動的に行う装置において、集束
    されたコヒーレントな光のビームにより前記完成面上に
    試験パターンを投射する手段と、前記完成面からフーリ
    エ変換面に歪んだ反射試験パターンを集束するフーリエ
    変換レンズと、前記フーリエ変換面上に集束された前記
    画像を記録するカメラ手段と、前記完成面からの前記反
    射された歪んだ試験パターンをパラメータ化するために
    前記フーリエ変換画像を評価する手段と、前記完成面の
    品質の少くとも１つの人の審美的評価に前記完成面から
    の前記歪んだ反射試験画像のパラメータを相関させる手
    段とを具備している装置。
  7. 【請求項７】　　前記完成面からの前記歪んだ反射試験
    パターンのパラメータの一部として前記完成面上に投射
    された前記試験パターンに関連した前記完成面からの前
    記歪んだ反射試験パターンの分解の測定値を発生する手
    段を具備している請求項６記載の装置。
JP3297198A 1990-11-13 1991-11-13 塗装面品質の自動評価方法および装置 Pending JPH04291136A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US07/611,597 US5208766A (en) 1990-11-13 1990-11-13 Automated evaluation of painted surface quality
US611597 2003-06-30

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH04291136A true JPH04291136A (ja) 1992-10-15

Family

ID=24449662

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP3297198A Pending JPH04291136A (ja) 1990-11-13 1991-11-13 塗装面品質の自動評価方法および装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US5208766A (ja)
EP (1) EP0486219A3 (ja)
JP (1) JPH04291136A (ja)
KR (1) KR920010277A (ja)
CA (1) CA2053992A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08297054A (ja) * 1995-04-26 1996-11-12 Advantest Corp 色感測定装置
JPH11271237A (ja) * 1998-03-19 1999-10-05 Nichiha Corp 検板システム
JP2017173300A (ja) * 2016-03-16 2017-09-28 株式会社リコー 質感評価装置、質感評価方法、及びプログラム
WO2020050024A1 (ja) * 2018-09-05 2020-03-12 日本電信電話株式会社 表面処理システム

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL9001164A (nl) * 1990-05-18 1991-12-16 Hoogovens Groep Bv Werkwijze en inrichting ter bepaling van de beeldhelderheid van een oppervlak.
JPH05142153A (ja) * 1991-11-25 1993-06-08 Mazda Motor Corp 照射を用いた表面状態検査方法及びその装置
DE4230068A1 (de) * 1992-09-09 1994-03-10 Tzn Forschung & Entwicklung Verfahren und Vorrichtung zur berührungslosen Überprüfung der Oberflächenrauhigkeit von Materialien
CA2112792A1 (en) * 1993-01-29 1994-07-30 Donald F. Rogowski Paper surface roughness analyzer
US5367378A (en) * 1993-06-01 1994-11-22 Industrial Technology Institute Highlighted panel inspection
US5376793A (en) * 1993-09-15 1994-12-27 Stress Photonics, Inc. Forced-diffusion thermal imaging apparatus and method
JPH08184567A (ja) * 1994-10-05 1996-07-16 Musco Corp 鏡面反射性又は半鏡面反射性表面を点検するための装置及び方法
FR2737294B1 (fr) * 1995-07-26 1997-09-05 Satimage Procede et dispositif de detection de l'etat de surface de pieces a surface reflechissante, applicables au controle de rugosite de pieces polies
DE19605520C1 (de) * 1996-02-15 1997-04-24 Herberts Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Charakterisierung lackierter Oberflächen
EP0842414B9 (de) * 1996-02-15 2004-09-15 E.I. Du Pont De Nemours And Company Verfahren und vorrichtung zur charakterisierung lackierter oberflächen
DE19608632B4 (de) * 1996-03-06 2005-12-29 Scaps Gmbh Vorrichtung zur Bestimmung der Topographie einer Oberfläche und Verfahren zu Bestimmen der Topographie einer Oberfläche
US5719395A (en) * 1996-09-12 1998-02-17 Stress Photonics Inc. Coating tolerant thermography
US5825672A (en) * 1996-10-25 1998-10-20 The United States Of America As Represented By The United States Department Of Energy Method and apparatus for automatically detecting patterns in digital point-ordered signals
WO2000035200A1 (en) 1998-12-07 2000-06-15 Universal City Studios, Inc. Image correction method to compensate for point of view image distortion
US6459488B1 (en) 2000-02-10 2002-10-01 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Diffuse reflectance method and apparatus for determining thickness of an infrared translucent layer
SE0101984D0 (sv) 2001-05-31 2001-05-31 Skf Ab A device, computer program product and method for indicating a function deviation of one or more details of manufacturing equipment using frequency component analyses
DE10225488A1 (de) * 2002-06-10 2003-12-18 Bild Und Signalverarbeitung Mb Verfahren und eine Vorrichtung zur berührungslosen Dickenmessung von transparenten Messobjekten
WO2004029591A1 (es) * 2002-09-30 2004-04-08 Coiwapli, S.L. Método y sistema de inspección de un revestimiento de protección de una superficie
US20040160595A1 (en) * 2003-02-14 2004-08-19 Lafarge Road Marking, Inc. Road marking evaluation and measurement system
US7035761B2 (en) * 2003-08-26 2006-04-25 Ford Motor Company Method for analyzing waviness of a surface
DE10339227B4 (de) * 2003-08-26 2014-05-28 Byk Gardner Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Charakterisierung von Oberflächen
SE0303048L (sv) * 2003-11-17 2004-12-28 Optonova Ab Förfarande och anordning för beröringsfri avsyning och inmätning av ytegenskaper och ytdefekter på en materialyta
US20060169051A1 (en) * 2005-01-13 2006-08-03 Alman David H Method to specify acceptable surface appearance of a coated article
US7606671B2 (en) * 2007-12-12 2009-10-20 Elcometer, Inc. Method of quantifying paint and bodywork on automobiles and other painted objects using coating thickness gauges
US8792748B2 (en) 2010-10-12 2014-07-29 International Business Machines Corporation Deconvolution of digital images
EP3220101B1 (en) 2016-03-16 2020-01-29 Ricoh Company, Ltd. Texture evaluation apparatus, texture evaluation method, and computer-readable recording medium
WO2022117401A1 (en) * 2020-12-02 2022-06-09 Basf Coatings Gmbh A method and a system for assessing and optionally monitoring or controlling the texture of a surface

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5897608A (ja) * 1981-12-05 1983-06-10 Nippon Paint Co Ltd 表面性状測定方法および装置

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4476489A (en) * 1982-05-20 1984-10-09 Inspection Technology, Inc. Microfinish measurement apparatus and technique
HU202977B (en) * 1987-07-06 1991-04-29 Istvan Bernat Apparatus for geometrical testing of spherical bodies, preferably steel balls
US4853777A (en) * 1987-07-07 1989-08-01 Ashland Oil, Inc. Method for evaluating smooth surfaces
JPH01219505A (ja) * 1988-02-26 1989-09-01 Toyota Motor Corp 塗膜平滑度自動検査装置
US4948258A (en) * 1988-06-27 1990-08-14 Harbor Branch Oceanographic Institute, Inc. Structured illumination surface profiling and ranging systems and methods
JPH02271211A (ja) * 1989-04-13 1990-11-06 Nissan Motor Co Ltd 塗装鮮映性評価方法
US5051602A (en) * 1990-03-02 1991-09-24 Spectra-Tech, Inc. Optical system and method for sample analyzation
US5155558A (en) * 1990-09-19 1992-10-13 E. I. Du Pont De Nemours And Company Method and apparatus for analyzing the appearance features of a surface

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5897608A (ja) * 1981-12-05 1983-06-10 Nippon Paint Co Ltd 表面性状測定方法および装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08297054A (ja) * 1995-04-26 1996-11-12 Advantest Corp 色感測定装置
JPH11271237A (ja) * 1998-03-19 1999-10-05 Nichiha Corp 検板システム
JP2017173300A (ja) * 2016-03-16 2017-09-28 株式会社リコー 質感評価装置、質感評価方法、及びプログラム
WO2020050024A1 (ja) * 2018-09-05 2020-03-12 日本電信電話株式会社 表面処理システム

Also Published As

Publication number Publication date
US5208766A (en) 1993-05-04
EP0486219A3 (en) 1992-11-04
KR920010277A (ko) 1992-06-26
EP0486219A2 (en) 1992-05-20
CA2053992A1 (en) 1992-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH04291136A (ja) 塗装面品質の自動評価方法および装置
Gardner et al. Linear light source reflectometry
JP2588297B2 (ja) 塗装表面の鮮映性評価方法
JP4725298B2 (ja) 画像による外観検査方法
JPH11510248A (ja) 像の深度が拡張されたモアレ干渉測定のシステム及び方法
Pitard et al. Discrete modal decomposition: a new approach for the reflectance modeling and rendering of real surfaces
CN109507198B (zh) 基于快速傅里叶变换和线性高斯的口罩检测系统及方法
Konieczny et al. Computer rendering and visual detection of orange peel
JPS62502358A (ja) パネル表面検査方法及び装置
DE19859801C2 (de) Verfahren zur echtzeitfähigen Ermittlung und Darstellung von Verformungen oder Verschiebungen von Prüfobjekten und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
Yang et al. Surface defects evaluation system based on electromagnetic model simulation and inverse-recognition calibration method
CN115115578B (zh) 一种增材制造过程中的缺陷检测方法及系统
KR101759247B1 (ko) 광학적 특성 분석을 이용한 미술품의 진위감정 시스템 및 방법
JPH1096696A (ja) 対象物にあるむらの検査方法および装置
US20220196389A1 (en) Method for examining a coating of a probe surface
US20040258311A1 (en) Method for generating geometric models for optical partial recognition
JP2982473B2 (ja) 塗装面性状検査装置
JP2006329898A (ja) 表面歪の測定方法および測定装置
Sitnik et al. Processing paths from integrating multimodal 3D measurement of shape, color and BRDF
JP3498120B2 (ja) 光沢むらの高精度測定方法および装置
JPH08297098A (ja) 塗工板紙の光沢むら測定方法および装置
JP2007127451A (ja) メタリック塗装表面評価方法および装置並びに評価基準標本
JP2017217445A (ja) 肌状態の鑑別方法、化粧料の評価方法、化粧料の設計方法
Zhou Principal component analysis based image fusion routine with application to stamping split detection
WO2022269302A1 (ja) 塗装評価装置及び塗装評価方法