JPH05164696A - 塗装面評価装置 - Google Patents
塗装面評価装置Info
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- JPH05164696A JPH05164696A JP3327492A JP32749291A JPH05164696A JP H05164696 A JPH05164696 A JP H05164696A JP 3327492 A JP3327492 A JP 3327492A JP 32749291 A JP32749291 A JP 32749291A JP H05164696 A JPH05164696 A JP H05164696A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 撮像画像に対して２値化処理を除去し、ばら
つきのない評価を行うことができる塗装面評価装置を提
供する。 【構成】 自動車１の塗装面１ａに対して明暗縞模様投
影装置３から所定の明暗縞模様の光を照射し、塗装面１
ａからの反射光を撮像装置５で撮像し、撮像装置５で撮
像した画像情報を検出装置７に供給して、濃度帯域幅お
よび濃度勾配分布を求め、評価判定装置９において濃度
帯域幅および濃度勾配分布に基づいて塗装面を評価す
る。
つきのない評価を行うことができる塗装面評価装置を提
供する。 【構成】 自動車１の塗装面１ａに対して明暗縞模様投
影装置３から所定の明暗縞模様の光を照射し、塗装面１
ａからの反射光を撮像装置５で撮像し、撮像装置５で撮
像した画像情報を検出装置７に供給して、濃度帯域幅お
よび濃度勾配分布を求め、評価判定装置９において濃度
帯域幅および濃度勾配分布に基づいて塗装面を評価す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、塗装面の塗装品質を評
価する塗装面評価装置に関する。
価する塗装面評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の塗装面評価装置として
は、例えば特開平１−２１０８０６号公報に開示されて
いる「塗膜平滑度自動検査装置」がある。この装置は、
図９に示すように、例えば自動車の塗装面に明暗模様投
影手段Ｍ２によって明暗縞模様の光を投影する。そし
て、この投影された明暗模様の光の塗装面からの反射光
をテレビカメラ等の撮像手段Ｍ３で撮像し、この撮像手
段が撮像した前記反射光の画像の強弱レベル信号を細線
過処理手段Ｍ５において特定の基準値と比較して、撮像
した明暗模様画像を２値信号の明暗縞模様に変換し、こ
の２値化された明部または暗部を所定の線幅に細線化す
る。それから、平滑度判定手段Ｍ６において、細線化さ
れた各線の方向を所定単位で抽出し、線の方向の相異に
基づいて塗装面の平滑度を判定している。
は、例えば特開平１−２１０８０６号公報に開示されて
いる「塗膜平滑度自動検査装置」がある。この装置は、
図９に示すように、例えば自動車の塗装面に明暗模様投
影手段Ｍ２によって明暗縞模様の光を投影する。そし
て、この投影された明暗模様の光の塗装面からの反射光
をテレビカメラ等の撮像手段Ｍ３で撮像し、この撮像手
段が撮像した前記反射光の画像の強弱レベル信号を細線
過処理手段Ｍ５において特定の基準値と比較して、撮像
した明暗模様画像を２値信号の明暗縞模様に変換し、こ
の２値化された明部または暗部を所定の線幅に細線化す
る。それから、平滑度判定手段Ｍ６において、細線化さ
れた各線の方向を所定単位で抽出し、線の方向の相異に
基づいて塗装面の平滑度を判定している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の装置に
おいては、撮像した反射光の強弱レベルの細線化処理の
前で２値信号に変換する必要があるため、この２値化し
きい値の違いによって２値化画像が変化するため、光が
明るい時には、細線化した後の線幅の黒い部分が細くな
り、暗い時には、太くなり、平滑度判断にばらつきを与
えるという問題がある。
おいては、撮像した反射光の強弱レベルの細線化処理の
前で２値信号に変換する必要があるため、この２値化し
きい値の違いによって２値化画像が変化するため、光が
明るい時には、細線化した後の線幅の黒い部分が細くな
り、暗い時には、太くなり、平滑度判断にばらつきを与
えるという問題がある。
【０００４】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
その目的とするところは、撮像画像に対して２値化処理
を除去し、ばらつきのない評価を行うことができる塗装
面評価装置を提供することにある。
その目的とするところは、撮像画像に対して２値化処理
を除去し、ばらつきのない評価を行うことができる塗装
面評価装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の請求項１記載の塗装面評価装置は、塗装面
に所定の明暗縞模様の光を照射する照射手段と、前記明
暗縞模様の光の前記塗装面からの反射光を撮像する撮像
手段と、該撮像手段で撮像した反射光の画像から濃度帯
域幅を求める濃度帯域幅算出手段と、前記撮像手段で撮
像した反射光の画像から濃度勾配分布を求める濃度勾配
分布算出手段と、前記濃度帯域幅算出手段および前記濃
度勾配分布算出手段でそれぞれ求めた濃度帯域幅および
濃度勾配分布に基づいて塗装面を評価する評価手段とを
有することを要旨とする。
め、本発明の請求項１記載の塗装面評価装置は、塗装面
に所定の明暗縞模様の光を照射する照射手段と、前記明
暗縞模様の光の前記塗装面からの反射光を撮像する撮像
手段と、該撮像手段で撮像した反射光の画像から濃度帯
域幅を求める濃度帯域幅算出手段と、前記撮像手段で撮
像した反射光の画像から濃度勾配分布を求める濃度勾配
分布算出手段と、前記濃度帯域幅算出手段および前記濃
度勾配分布算出手段でそれぞれ求めた濃度帯域幅および
濃度勾配分布に基づいて塗装面を評価する評価手段とを
有することを要旨とする。
【０００６】また、本発明の請求項２記載の塗装面評価
装置は、塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射する照射
手段と、前記明暗縞模様の光の前記塗装面からの反射光
を撮像する撮像手段と、該撮像手段で撮像した反射光の
画像から濃度帯域幅を求める濃度帯域幅算出手段と、前
記撮像手段で撮像した反射光の画像から濃度勾配分布を
求める濃度勾配分布算出手段と、前記撮像手段で撮像し
た反射光の画像から明暗縞本数の指標を求める明暗縞本
数指標算出手段と、前記濃度帯域幅算出手段、前記濃度
勾配分布算出手段および明暗縞本数指標算出手段でそれ
ぞれ求めた濃度帯域幅、濃度勾配分布および明暗縞本数
指標に基づいて塗装面を評価する評価手段とを有するこ
とを要旨とする。
装置は、塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射する照射
手段と、前記明暗縞模様の光の前記塗装面からの反射光
を撮像する撮像手段と、該撮像手段で撮像した反射光の
画像から濃度帯域幅を求める濃度帯域幅算出手段と、前
記撮像手段で撮像した反射光の画像から濃度勾配分布を
求める濃度勾配分布算出手段と、前記撮像手段で撮像し
た反射光の画像から明暗縞本数の指標を求める明暗縞本
数指標算出手段と、前記濃度帯域幅算出手段、前記濃度
勾配分布算出手段および明暗縞本数指標算出手段でそれ
ぞれ求めた濃度帯域幅、濃度勾配分布および明暗縞本数
指標に基づいて塗装面を評価する評価手段とを有するこ
とを要旨とする。
【０００７】
【作用】本発明の請求項１記載の塗装面評価装置では、
塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射し、塗装面からの
反射光を撮像し、この反射光の画像から濃度帯域幅およ
び濃度勾配分布を求め、この濃度帯域幅および濃度勾配
分布に基づいて塗装面を評価する。
塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射し、塗装面からの
反射光を撮像し、この反射光の画像から濃度帯域幅およ
び濃度勾配分布を求め、この濃度帯域幅および濃度勾配
分布に基づいて塗装面を評価する。
【０００８】また、本発明の請求項２記載の塗装面評価
装置では、塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射し、塗
装面からの反射光を撮像し、この反射光の画像から濃度
帯域幅、濃度勾配分布および明暗縞本数の指標を求め、
この濃度帯域幅、濃度勾配分布および明暗縞本数指標に
基づいて塗装面を評価する。
装置では、塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射し、塗
装面からの反射光を撮像し、この反射光の画像から濃度
帯域幅、濃度勾配分布および明暗縞本数の指標を求め、
この濃度帯域幅、濃度勾配分布および明暗縞本数指標に
基づいて塗装面を評価する。
【０００９】
【実施例】以下、図面を用いて本発明の実施例を説明す
る。
る。
【００１０】図１は、本発明の一実施例に係わる塗装面
評価装置の構成を示すブロック図である。同図に示す塗
装面評価装置は、被検査物である例えば自動車１の塗装
面１ａに所定の明暗縞模様の光を照射する明暗縞模様投
影装置３と、この明暗縞模様投影装置３によって明暗縞
模様の光を照射された塗装面１ａに写し出された明暗縞
模様の像を光の強弱レベル信号として撮像する撮像装置
５と、該撮像装置５で撮像した画像のデータから各画素
の方向、すなわち各画素の濃度勾配と各画素の強度、す
なわちエッジ強度、および画像全体の濃度帯域幅を求
め、濃度帯域幅の１／２以上のエッジ強度を有する画素
の濃度勾配分布の標準偏差σおよび濃度帯域幅Ｗを出力
する検出装置７と、該検出装置７から出力される濃度帯
域幅Ｗおよび濃度勾配分布の標準偏差σから前記塗装面
１ａの質評価を行う評価判定装置９とを有する。なお、
一般に塗装表面の平滑度が悪くなるに従って、その部分
に照射された明暗縞模様は歪んで乱れることになるが、
本実施例の塗装面評価装置はこの歪み具合いを測る指標
として濃度勾配分布を用いたものであり、従来のように
原画像の２値化処理を用いていないものである。
評価装置の構成を示すブロック図である。同図に示す塗
装面評価装置は、被検査物である例えば自動車１の塗装
面１ａに所定の明暗縞模様の光を照射する明暗縞模様投
影装置３と、この明暗縞模様投影装置３によって明暗縞
模様の光を照射された塗装面１ａに写し出された明暗縞
模様の像を光の強弱レベル信号として撮像する撮像装置
５と、該撮像装置５で撮像した画像のデータから各画素
の方向、すなわち各画素の濃度勾配と各画素の強度、す
なわちエッジ強度、および画像全体の濃度帯域幅を求
め、濃度帯域幅の１／２以上のエッジ強度を有する画素
の濃度勾配分布の標準偏差σおよび濃度帯域幅Ｗを出力
する検出装置７と、該検出装置７から出力される濃度帯
域幅Ｗおよび濃度勾配分布の標準偏差σから前記塗装面
１ａの質評価を行う評価判定装置９とを有する。なお、
一般に塗装表面の平滑度が悪くなるに従って、その部分
に照射された明暗縞模様は歪んで乱れることになるが、
本実施例の塗装面評価装置はこの歪み具合いを測る指標
として濃度勾配分布を用いたものであり、従来のように
原画像の２値化処理を用いていないものである。
【００１１】図２は、図１に示す検出装置７の詳細な構
成を示すブロック図である。同図に示すように、検出装
置７は、撮像装置５で撮像した塗装面１ａの原画像デー
タ５０を供給される濃度帯域幅検出手段７１とエッジ強
度算出手段７３を有する。図３は、原画像データ５０を
２値化した例を示しているが、同図（ａ）は良い塗装面
の原画像を示し、同図（ｂ）は悪い塗装面の原画像を示
している。良い塗装面は塗装が均一であるためスリット
光はほぼそのまま反射し、図（ａ）のような平行に近い
縞が得られるが、悪い塗装面では塗装が不均一であるた
めスリット光はあらゆる方向に反射し、図（ｂ）のよう
に縞模様が大きく乱れる。
成を示すブロック図である。同図に示すように、検出装
置７は、撮像装置５で撮像した塗装面１ａの原画像デー
タ５０を供給される濃度帯域幅検出手段７１とエッジ強
度算出手段７３を有する。図３は、原画像データ５０を
２値化した例を示しているが、同図（ａ）は良い塗装面
の原画像を示し、同図（ｂ）は悪い塗装面の原画像を示
している。良い塗装面は塗装が均一であるためスリット
光はほぼそのまま反射し、図（ａ）のような平行に近い
縞が得られるが、悪い塗装面では塗装が不均一であるた
めスリット光はあらゆる方向に反射し、図（ｂ）のよう
に縞模様が大きく乱れる。
【００１２】濃度帯域幅検出手段７１は、図４（ａ）に
示すような画像の濃度分布を調べ、この分布から濃度帯
域幅を求めるものであるが、この濃度帯域幅は累積濃度
ヒストグラムに対してノイズの影響を少なくするため、
図４（ｂ）に示すように累積濃度ヒストグラムの１０％
〜９０％の範囲を濃度帯域幅Ｗとして求めている。
示すような画像の濃度分布を調べ、この分布から濃度帯
域幅を求めるものであるが、この濃度帯域幅は累積濃度
ヒストグラムに対してノイズの影響を少なくするため、
図４（ｂ）に示すように累積濃度ヒストグラムの１０％
〜９０％の範囲を濃度帯域幅Ｗとして求めている。
【００１３】また、エッジ強度算出手段７３は、各画素
の１次微係数ｄｘ，ｄｙを求め、この１次微係数の２乗
和をエッジ強度として算出する。そして、濃度帯域幅検
出手段７１で求めた濃度帯域幅およびエッジ強度算出手
段７３で算出されたエッジ強度は濃度勾配分布算出手段
７５に供給され、該濃度勾配分布算出手段７５は１次微
係数ｄｘ，ｄｙにより各画素での濃度勾配、すなわちエ
ッジ強度重み付け濃度勾配分布ｇを求めるとともに、濃
度勾配分布の標準偏差σを算出する。この時、画素のエ
ッジ強度が濃度帯域幅の半分に満たないものについては
濃度勾配ヒストグラムに参加させないようにしている。
すなわち、各画素のエッジ強度を濃度帯域幅でしきい値
処理し、エッジ強度が濃度帯域幅の１／２を超えている
画素の濃度勾配のみを調べ、これにより従来の２値化処
理に存在する問題を解決している。なお、図５は濃度勾
配分布のヒストグラムを示しているが、同図（ａ）は良
い塗装面の場合を示し、同図（ｂ）は悪い塗装面の場合
を示している。良い塗装面では濃度勾配の方向がそろっ
ているためヒストグラムは図（ａ）のように分散の小さ
いものとなる。一方悪い塗装面では濃度勾配の方向はそ
ろわずヒストグラムは図（ｂ）のように分散の大きなも
のとなる。
の１次微係数ｄｘ，ｄｙを求め、この１次微係数の２乗
和をエッジ強度として算出する。そして、濃度帯域幅検
出手段７１で求めた濃度帯域幅およびエッジ強度算出手
段７３で算出されたエッジ強度は濃度勾配分布算出手段
７５に供給され、該濃度勾配分布算出手段７５は１次微
係数ｄｘ，ｄｙにより各画素での濃度勾配、すなわちエ
ッジ強度重み付け濃度勾配分布ｇを求めるとともに、濃
度勾配分布の標準偏差σを算出する。この時、画素のエ
ッジ強度が濃度帯域幅の半分に満たないものについては
濃度勾配ヒストグラムに参加させないようにしている。
すなわち、各画素のエッジ強度を濃度帯域幅でしきい値
処理し、エッジ強度が濃度帯域幅の１／２を超えている
画素の濃度勾配のみを調べ、これにより従来の２値化処
理に存在する問題を解決している。なお、図５は濃度勾
配分布のヒストグラムを示しているが、同図（ａ）は良
い塗装面の場合を示し、同図（ｂ）は悪い塗装面の場合
を示している。良い塗装面では濃度勾配の方向がそろっ
ているためヒストグラムは図（ａ）のように分散の小さ
いものとなる。一方悪い塗装面では濃度勾配の方向はそ
ろわずヒストグラムは図（ｂ）のように分散の大きなも
のとなる。
【００１４】図１に戻って、評価判定装置９は、検出装
置７からの濃度帯域幅Ｗおよび濃度勾配分布の標準偏差
σに基づき塗装面１ａの質評価を行っている。質の評価
は例えば次式により行う。
置７からの濃度帯域幅Ｗおよび濃度勾配分布の標準偏差
σに基づき塗装面１ａの質評価を行っている。質の評価
は例えば次式により行う。
【００１５】評価値＝Ａ×Ｗ＋Ｂ×σ＋Ｃ Ｗ：濃度帯域幅 σ：濃度勾配分布の標準偏差 Ａ，
Ｂ，Ｃ：定数 尚、予め評価値、濃度帯域幅Ｗ、標準偏差σの関係を実
験により求めておき実験結果に適合するようにＡ，Ｂ，
Ｃを定めておく。
Ｂ，Ｃ：定数 尚、予め評価値、濃度帯域幅Ｗ、標準偏差σの関係を実
験により求めておき実験結果に適合するようにＡ，Ｂ，
Ｃを定めておく。
【００１６】上記実施例では、２値化処理を行わずに、
画像の濃度勾配を求め、その分布を調べる段階で濃度帯
域幅を基準としたエッジ強度によるしきい値処理を行っ
ているため、従来のように２値化処理におけるしきい値
設定の相異による評価点のばらつきへの影響を除去する
ことができるとともに、また濃度帯域の異なる種々の塗
装色、例えばシルバーメタリック色等のいずれに対して
も濃度勾配分布が有効である。
画像の濃度勾配を求め、その分布を調べる段階で濃度帯
域幅を基準としたエッジ強度によるしきい値処理を行っ
ているため、従来のように２値化処理におけるしきい値
設定の相異による評価点のばらつきへの影響を除去する
ことができるとともに、また濃度帯域の異なる種々の塗
装色、例えばシルバーメタリック色等のいずれに対して
も濃度勾配分布が有効である。
【００１７】図６は、本発明の他の実施例の構成を示す
ブロック図である。同図に示す実施例は、図１に示した
実施例の検出装置７の機能、すなわち画像データから各
画素の濃度勾配とエッジ強度、および画像全体の濃度帯
域幅を求め、濃度帯域幅の１／２以上のエッジ強度を有
する画素の濃度勾配分布の標準偏差σおよび濃度帯域幅
Ｗを求める機能に加えて、明暗縞本数の指標を求める機
能を有する検出装置７０を図１の検出装置７の代わりに
有するとともに、図１の実施例の評価判定装置９の代わ
りに前記検出装置７０から出力される濃度帯域幅Ｗ、濃
度勾配分布の標準偏差σ、および明暗縞本数指標情報に
基づき、学習済みのニューラルネットワークを使用して
塗装面１ａの質評価を行う評価判定装置９０を有する点
が異なるものであり、図１の塗装面評価装置とその他の
構成は同じである。
ブロック図である。同図に示す実施例は、図１に示した
実施例の検出装置７の機能、すなわち画像データから各
画素の濃度勾配とエッジ強度、および画像全体の濃度帯
域幅を求め、濃度帯域幅の１／２以上のエッジ強度を有
する画素の濃度勾配分布の標準偏差σおよび濃度帯域幅
Ｗを求める機能に加えて、明暗縞本数の指標を求める機
能を有する検出装置７０を図１の検出装置７の代わりに
有するとともに、図１の実施例の評価判定装置９の代わ
りに前記検出装置７０から出力される濃度帯域幅Ｗ、濃
度勾配分布の標準偏差σ、および明暗縞本数指標情報に
基づき、学習済みのニューラルネットワークを使用して
塗装面１ａの質評価を行う評価判定装置９０を有する点
が異なるものであり、図１の塗装面評価装置とその他の
構成は同じである。
【００１８】更に詳しくは、検出装置７０は、撮像装置
５からの画像データから各画素の濃度勾配とエッジ強
度、縞方向の累積画素値の周波数分析、および画像全体
の濃度帯域幅を求め、濃度帯域幅の１／２以上のエッジ
強度を有する画素の濃度勾配分布の標準偏差σ、濃度帯
域幅Ｗ及び明暗縞本数の指標Ｎとして縞方向累積画素値
の周波数分析でピークパワーを与える周波数を評価判定
装置９０に供給する。
５からの画像データから各画素の濃度勾配とエッジ強
度、縞方向の累積画素値の周波数分析、および画像全体
の濃度帯域幅を求め、濃度帯域幅の１／２以上のエッジ
強度を有する画素の濃度勾配分布の標準偏差σ、濃度帯
域幅Ｗ及び明暗縞本数の指標Ｎとして縞方向累積画素値
の周波数分析でピークパワーを与える周波数を評価判定
装置９０に供給する。
【００１９】評価判定装置９０は、濃度勾配分布の標準
偏差σ、濃度帯域幅Ｗおよび明暗縞本数の指標Ｎからニ
ューラルネットワークを学習させ、この学習済みのニュ
ーラルネットワークにより塗装面１ａに対する評価を行
う。
偏差σ、濃度帯域幅Ｗおよび明暗縞本数の指標Ｎからニ
ューラルネットワークを学習させ、この学習済みのニュ
ーラルネットワークにより塗装面１ａに対する評価を行
う。
【００２０】図７は、前記検出装置７０の詳細な構成を
示すブロック図であるが、前述した図２に示す検出装置
７の構成に加えて、明暗縞本数算出手段７７を有する点
が異なっているのみである。この明暗縞本数算出手段７
７は、明暗縞の方向に画素値を足し込んで明暗縞方向に
直交する方向の累積画素値の変化に対して周波数分析を
行い、そのピークの現れた周波数を明暗縞本数の指標Ｎ
としている。
示すブロック図であるが、前述した図２に示す検出装置
７の構成に加えて、明暗縞本数算出手段７７を有する点
が異なっているのみである。この明暗縞本数算出手段７
７は、明暗縞の方向に画素値を足し込んで明暗縞方向に
直交する方向の累積画素値の変化に対して周波数分析を
行い、そのピークの現れた周波数を明暗縞本数の指標Ｎ
としている。
【００２１】図８は、評価判定装置９０が有するニュー
ラルネットワーク９１の構成を示す図であるが、このニ
ューラルネットワーク９１は前記検出装置７０からの濃
度帯域幅Ｗ、濃度勾配分布の標準偏差σ、明暗縞本数の
指標Ｎを入力される入力層９２と、中間層９３と、５段
階の評価点を出力する出力層９４とから構成されてい
る。ニューラルネットワーク９１は入力された濃度帯域
幅Ｗ、濃度勾配分布の標準偏差σおよび明暗縞本数の指
標Ｎに基づき、その出力が人間が評価した塗装面の官能
評価値との誤差の２乗和が最小になるように学習する。
そして、ニューラルネットワーク９１はこの学習に基づ
いて濃度帯域幅Ｗ、濃度勾配分布の標準偏差σおよび明
暗縞本数の指標Ｎと官能値とのマッピングテーブルを実
現し、５段階の官能値で評価し、対応する評価点を出力
する。
ラルネットワーク９１の構成を示す図であるが、このニ
ューラルネットワーク９１は前記検出装置７０からの濃
度帯域幅Ｗ、濃度勾配分布の標準偏差σ、明暗縞本数の
指標Ｎを入力される入力層９２と、中間層９３と、５段
階の評価点を出力する出力層９４とから構成されてい
る。ニューラルネットワーク９１は入力された濃度帯域
幅Ｗ、濃度勾配分布の標準偏差σおよび明暗縞本数の指
標Ｎに基づき、その出力が人間が評価した塗装面の官能
評価値との誤差の２乗和が最小になるように学習する。
そして、ニューラルネットワーク９１はこの学習に基づ
いて濃度帯域幅Ｗ、濃度勾配分布の標準偏差σおよび明
暗縞本数の指標Ｎと官能値とのマッピングテーブルを実
現し、５段階の官能値で評価し、対応する評価点を出力
する。
【００２２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射し、塗装面からの
反射光を撮像し、この反射光の画像から濃度帯域幅、濃
度勾配分布および明暗縞本数の指標を求め、この濃度帯
域幅、濃度勾配分布および明暗縞本数指標に基づいて塗
装面を評価するので、従来のような２値化処理を必要と
しないため、評価点がばらつくことなく、高い精度で評
価することができる。
塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射し、塗装面からの
反射光を撮像し、この反射光の画像から濃度帯域幅、濃
度勾配分布および明暗縞本数の指標を求め、この濃度帯
域幅、濃度勾配分布および明暗縞本数指標に基づいて塗
装面を評価するので、従来のような２値化処理を必要と
しないため、評価点がばらつくことなく、高い精度で評
価することができる。
【図１】本発明の一実施例に係わる塗装面評価装置の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図２】図１の塗装面評価装置に使用されている検出装
置の詳細な構成を示すブロック図である。
置の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３】図１の塗装面評価装置の撮像装置で撮像した原
画像を示す図である。
画像を示す図である。
【図４】濃度勾配分布を示す図である。
【図５】濃度勾配分布のヒストグラムを示す図である。
【図６】本発明の他の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図７】図６の実施例に使用されている検出装置の詳細
な構成を示すブロック図である。
な構成を示すブロック図である。
【図８】図６の実施例の評価判定装置に使用されている
ニューラルネットワークの構成図である。
ニューラルネットワークの構成図である。
【図９】従来の塗装面評価装置の構成図である。
１ａ 塗装面 ３ 明暗縞模様投影装置 ５ 撮像装置 ７，７０ 検出装置 ９ 評価判定装置
Claims (2)
- 【請求項１】 塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射す
る照射手段と、前記明暗縞模様の光の前記塗装面からの
反射光を撮像する撮像手段と、該撮像手段で撮像した反
射光の画像から濃度帯域幅を求める濃度帯域幅算出手段
と、前記撮像手段で撮像した反射光の画像から濃度勾配
分布を求める濃度勾配分布算出手段と、前記濃度帯域幅
算出手段および前記濃度勾配分布算出手段でそれぞれ求
めた濃度帯域幅および濃度勾配分布に基づいて塗装面を
評価する評価手段とを有することを特徴とする塗装面評
価装置。 - 【請求項２】 塗装面に所定の明暗縞模様の光を照射す
る照射手段と、前記明暗縞模様の光の前記塗装面からの
反射光を撮像する撮像手段と、該撮像手段で撮像した反
射光の画像から濃度帯域幅を求める濃度帯域幅算出手段
と、前記撮像手段で撮像した反射光の画像から濃度勾配
分布を求める濃度勾配分布算出手段と、前記撮像手段で
撮像した反射光の画像から明暗縞本数の指標を求める明
暗縞本数指標算出手段と、前記濃度帯域幅算出手段、前
記濃度勾配分布算出手段および明暗縞本数指標算出手段
でそれぞれ求めた濃度帯域幅、濃度勾配分布および明暗
縞本数指標に基づいて塗装面を評価する評価手段とを有
することを特徴とする塗装面評価装置。
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|---|---|---|---|
| JP32749291A JP2795013B2 (ja) | 1991-12-11 | 1991-12-11 | 塗装面評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05164696A true JPH05164696A (ja) | 1993-06-29 |
| JP2795013B2 JP2795013B2 (ja) | 1998-09-10 |
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ID=18199761
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP32749291A Expired - Fee Related JP2795013B2 (ja) | 1991-12-11 | 1991-12-11 | 塗装面評価装置 |
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1991
- 1991-12-11 JP JP32749291A patent/JP2795013B2/ja not_active Expired - Fee Related
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