JPH08122035A - Analytical apparatus for painting quality - Google Patents

Analytical apparatus for painting quality

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JPH08122035A
JPH08122035A JP25800394A JP25800394A JPH08122035A JP H08122035 A JPH08122035 A JP H08122035A JP 25800394 A JP25800394 A JP 25800394A JP 25800394 A JP25800394 A JP 25800394A JP H08122035 A JPH08122035 A JP H08122035A
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calculating
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清 吉田
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Abstract

PURPOSE: To obtain an analytical apparatus which suppresses the error for measuring a fine-particle degree by finding the wavelength distribution of the unevenness of a painting face on the basis of the image of an undried painting surface after a painting operation, finding the particle size of a paint on the basis of the wavelength distribution, and converting an actually measured wavelength into a value corresponding to a reference film thickness. CONSTITUTION: An object 1 to be painted is painted while it is being moved on a painting line, an undried painting surface immediately after a painting operation is picked up by an image-picking-up part 2, and its image is binary-processed by an image processing part 3 so as to be sent to a wavelength arithmetic part 4 and a surface-roughness arithmetic part 14. The arithmetic part 4 computes the power spectrum of the unevenness of the painting face, and the arithmetic part 14 computes the roughness degree of the unevenness. A film- thickness arithmetic part 15 computes a painting film thickness in an undried state on the basis of outputs of the arithmetic parts 4, 14. A wavelength-corresponding part 13 computes a correction wavelength value corresponding to a reference film thickness on the basis of the power spectrum and the film thickness. In addition, a fine-particle-degree arithmetic part 6 finds the fine-particle degree of a paint on the basis of a painting condition from a painting-condition input part 5 and of a correction wavelength value, it displays the fine- particle degree on a display device 8, and it sends the fine-particle degree to a painting- condition control system 9 so as to optimize the operation of a painting gun 10.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、塗装品質、すなわち塗
料の微粒化度を求める塗装品質解析装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a coating quality analyzing apparatus for determining coating quality, that is, the degree of atomization of coating material.

【0002】[0002]

【従来の技術】塗装における塗料粒子の大きさ、すなわ
ち塗料の微粒化度を計測する従来の方法としては、例え
ば図25に示すごとく、塗装ガンから吹き付けられる塗
料粒子を特殊コーティングしたガラス板に直接付着さ
せ、電子顕微鏡等で粒子径を測定する方法がある。ま
た、他の微粒化度計測装置としては、図26に示すごと
く、レーザドップラ流速計と光の散乱計測技術を応用し
たレーザドップラ式粒子測定装置がある。これは塗装ガ
ンから吹き付けられた塗料粒子へレーザ光を照射し、粒
子の散乱光の強度から粒子径を計測するものである。
2. Description of the Related Art As a conventional method for measuring the size of paint particles in painting, that is, the degree of atomization of paint, for example, as shown in FIG. 25, paint particles sprayed from a painting gun are directly applied to a specially coated glass plate. There is a method of adhering and measuring the particle size with an electron microscope or the like. Further, as another atomization degree measuring device, as shown in FIG. 26, there is a laser Doppler type particle measuring device to which a laser Doppler velocimeter and a light scattering measuring technique are applied. This is to irradiate the coating particles sprayed from a coating gun with laser light and measure the particle diameter from the intensity of the scattered light of the particles.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】上記のごとき塗料の微
粒化度は、塗装品質に大きな影響を及ぼすので、精密に
制御する必要がある。特に自動車の車体塗装のように、
塗装自動化ラインで次々に塗装を行なう場合には、塗装
状態の良否を出来るだけ速やかにフィードバックして次
の塗装条件を改善し、常に最良の塗装状態に保つ必要が
ある。しかし、上記のごとき従来の微粒化度計測方法や
装置は、研究用解析装置であり、次のごとき問題のため
に塗装自動化ライン等には適用出来なかった。まず、塗
料粒子をガラス板に付着させる方法は、測定の度に試料
のガラス板を作成して電子顕微鏡で観察する必要がある
ため、工数と時間が掛かると共に、リアルタイムで塗装
工程にフィードバックさせることは本来無理な方法であ
る。また、レーザドップラ式粒子測定装置も研究用解析
装置であり、一般の塗装工程のように引火性の溶剤を用
いる場合には、レーザ光によって発火するおそれがある
ため、使用することが困難である。
Since the degree of atomization of the coating material as described above has a great influence on the coating quality, it is necessary to control it precisely. Especially like car body painting,
When painting one after another in an automated painting line, it is necessary to feed back the quality of the painting as quickly as possible to improve the next painting condition and always maintain the best painting condition. However, the conventional method and apparatus for measuring the degree of atomization as described above is an analysis apparatus for research and cannot be applied to an automated coating line or the like due to the following problems. First of all, the method of attaching paint particles to the glass plate requires that a glass plate of the sample be prepared and observed with an electron microscope each time it is measured, so it takes man-hours and time, and feeds back to the coating process in real time. Is an inherently impossible method. In addition, the laser Doppler particle measuring device is also an analytical device for research, and when a flammable solvent is used as in a general coating process, it is difficult to use because it may be ignited by laser light. .

【0004】上記のごとき従来技術の問題を解決するた
め、本出願人は、塗装後の未乾燥塗装表面の画像から、
塗装面の凹凸の波長分布を求め、それに基づいて塗料の
粒子径を計測することによって微粒化度を計測する塗装
品質解析装置を発明し、既に出願している(特願平6−
98483号:未公開)。上記本出願人の先行出願によ
れば、塗料の微粒化度を塗装中に非接触で容易に計測す
ることが出来る。そのため塗装条件を直ちにフィードバ
ック制御することが出来るので、塗装品質を維持、向上
させることができると共に、微粒化計測の工数を大幅に
低減することが出来る。しかし、上記先行出願には次の
ごとき不満足な点があった。すなわち、塗装条件の安定
性のよくない自動化ラインや、自動車の車体塗装のよう
に塗料の垂れ等の塗装品質上の問題から車体部位によっ
て塗装条件を大幅に変えている自動化ラインでは、塗装
条件の違いによって塗装部位ごとに微粒化度計測の精度
が大幅に変わり、均一な精度で微粒化度計測を行なうこ
とが困難である、という問題があった。
In order to solve the above-mentioned problems of the prior art, the applicant of the present invention is
We have invented and applied for a coating quality analyzer that measures the particle size of the coating based on the wavelength distribution of the irregularities on the coated surface and measures the particle size of the coating based on that (Patent Application No. 6-
98483: unpublished). According to the above-mentioned prior application of the present applicant, the atomization degree of the coating material can be easily measured without contact during coating. Therefore, since the coating conditions can be immediately feedback-controlled, the coating quality can be maintained and improved, and the number of man-hours for atomization measurement can be significantly reduced. However, the above-mentioned prior application had the following unsatisfactory points. In other words, in the case of an automated line that does not have stable coating conditions, or an automated line that drastically changes the coating conditions depending on the vehicle body part due to coating quality problems such as paint dripping such as car body painting, Due to the difference, the precision of the atomization degree measurement greatly changes for each painted portion, and it is difficult to measure the atomization degree with uniform accuracy.

【0005】本発明は、上記のごとき従来技術の問題を
解決し、かつ上記本出願人の先行技術をさらに改良する
ためになされたものであり、塗装部位ごとに塗装条件が
異なる場合でも常に高精度で微粒化度計測を行なうこと
の出来る塗装品質解析装置を提供することを目的とす
る。
The present invention has been made in order to solve the above-mentioned problems of the prior art and to further improve the prior art of the present applicant, and is always high even when the coating conditions are different for each coating site. It is an object of the present invention to provide a coating quality analysis device capable of accurately measuring the degree of atomization.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。すなわち、請求項1に記載の発明は、
図1(a)に示すごとく、塗料を塗布した直後の未乾燥
塗装表面を撮像する撮像手段100と、上記撮像手段か
らの画像情報を画像処理する画像処理手段101と、上
記画像処理手段で処理された画像処理データに基づい
て、塗装表面の凹凸波形の波長分布を算出する波長演算
手段102と、少なくとも上記波長分布に基づいて塗装
の膜厚を演算する膜厚演算手段103と、上記波長演算
手段で求めた波長分布と上記膜厚演算手段で求めた膜厚
とに応じて、当該塗装における基準膜厚に相当する波長
を演算する波長補正演算手段104と、上記波長補正演
算手段で算出された補正後の波長に基づいて微粒化度を
算出する微粒化演算手段105と、を備えている。な
お、上記の各手段は、例えば後記図2の実施例における
下記の各手段に相当する。すなわち、撮像手段100は
撮像部2に、画像処理手段101は画像処理部3に、波
長演算手段102は波長演算部4に、膜厚演算手段10
3は膜厚演算部15に、波長補正演算手段104は波長
補正演算部13に、微粒化演算手段105は微粒化演算
部6に、それぞれ相当する。
In order to achieve the above object, the present invention is constructed as described in the claims. That is, the invention described in claim 1 is
As shown in FIG. 1A, an image pickup means 100 for picking up an image of the undried coating surface immediately after applying the paint, an image processing means 101 for image-processing the image information from the image pickup means, and a processing by the image processing means. The wavelength calculation means 102 for calculating the wavelength distribution of the uneven waveform of the coating surface based on the image processing data, the film thickness calculation means 103 for calculating the coating film thickness based on at least the wavelength distribution, and the wavelength calculation. According to the wavelength distribution calculated by the means and the film thickness calculated by the film thickness calculation means, the wavelength correction calculation means 104 for calculating the wavelength corresponding to the reference film thickness in the coating and the wavelength correction calculation means are calculated. Atomization calculation means 105 for calculating the atomization degree based on the corrected wavelength. The above-mentioned means correspond to the following means in the embodiment of FIG. That is, the imaging unit 100 is the imaging unit 2, the image processing unit 101 is the image processing unit 3, the wavelength calculation unit 102 is the wavelength calculation unit 4, and the film thickness calculation unit 10.
3 corresponds to the film thickness calculation unit 15, the wavelength correction calculation unit 104 corresponds to the wavelength correction calculation unit 13, and the atomization calculation unit 105 corresponds to the atomization calculation unit 6.

【0007】また、請求項2に記載のように、上記波長
演算手段102は、塗装表面の凹凸波形のパワースペク
トルにおける長波長領域のピーク波長を求めるものであ
り、上記波長補正演算手段104は、当該塗装における
基準膜厚に相当する上記長波長領域のピーク波長を求め
るものであり、上記微粒化演算手段105は、上記補正
後の長波長領域のピーク波長の値と予め実験で求めた塗
料粒子径との関係から、塗料粒子径を算出し、それを微
粒化度とするものである。次に、請求項3に記載の発明
は、図1(b)に示すごとく、請求項1に記載の発明に
おいて、上記画像処理手段で処理された画像処理データ
に基づいて、塗装表面の粗さ度を算出する表面粗さ演算
手段106と、少なくとも塗料の粘度を含む塗装条件を
入力する塗装条件入力手段107と、を備え、かつ、上
記膜厚演算手段103は、上記表面粗さ演算手段で算出
された粗さ度から求めた粗さ度の時間変化量と、上記塗
装条件入力手段からの塗装条件と、上記波長演算手段か
らの波長分布とに基づいて、塗装の膜厚を算出するもの
である。なお、この構成は、例えば後記図2の実施例に
相当する。また、請求項4に記載のように、上記波長補
正演算手段は、上記膜厚演算手段で求めた膜厚値と予め
実験で求めた塗装表面の凹凸波形の波長との関係から基
準膜厚相当の波長を算出するものである。
Further, as described in claim 2, the wavelength calculating means 102 is for obtaining the peak wavelength in the long wavelength region in the power spectrum of the uneven waveform of the coating surface, and the wavelength correction calculating means 104 is The peak wavelength in the long wavelength region corresponding to the reference film thickness in the coating is determined, and the atomization calculation means 105 includes the corrected peak wavelength value in the long wavelength region and the paint particles obtained in advance by an experiment. The particle diameter of the paint is calculated from the relationship with the diameter, and is used as the degree of atomization. Next, the invention according to claim 3 is, as shown in FIG. 1B, in the invention according to claim 1, based on the image processing data processed by the image processing means, the roughness of the coating surface is And a coating condition inputting unit 107 for inputting a coating condition including at least the viscosity of the coating, and the film thickness calculating unit 103 is the surface roughness calculating unit. A coating film thickness is calculated based on the time variation of the roughness calculated from the calculated roughness, the coating condition from the coating condition input means, and the wavelength distribution from the wavelength calculation means. Is. Note that this configuration corresponds to, for example, the embodiment shown in FIG. 2 described later. Further, as described in claim 4, the wavelength correction calculating means corresponds to the reference film thickness based on the relationship between the film thickness value obtained by the film thickness calculating means and the wavelength of the uneven waveform of the coating surface obtained by an experiment in advance. Is calculated.

【0008】次に、請求項5に記載の発明は、図1
(c)に示すごとく、上記撮像手段100では、塗装表
面の複数個所を撮像し、後続の各手段ではそれぞれの個
所における処理を行なって上記波長補正演算手段ではそ
れぞれの個所における補正波長値を順次算出し、かつ、
上記複数個の補正波長値を平均処理する波長平均処理手
段108を備え、上記微粒化演算手段105では、上記
波長平均処理手段の演算結果に基づいて微粒化度を算出
するものである。なお、上記の構成は、例えば後記図1
4の実施例に相当する。次に、請求項6に記載の発明
は、図1(d)に示すごとく、塗料を塗布した直後の未
乾燥塗装表面を、塗装面の異なった個所についてそれぞ
れ撮像する複数の撮像手段100を備え、それらの撮像
手段で撮像した複数個所の画像情報を順次処理するよう
に構成したものである。なお、上記の構成は、例えば後
記図15の実施例に相当する。次に、請求項7に記載の
発明は、請求項1乃至請求項6の何れかに記載の発明
に、画像処理手段101で処理された画像処理データに
基づいて、塗装面の鮮映度を演算する鮮映度演算手段
と、微粒化演算手段103で求めた微粒化度と鮮映度演
算手段で求めた鮮映度とに応じて、最適な微粒化条件を
算出する塗装品質判定手段と、を追加したものである。
なお、上記の構成は、例えば後記図16の実施例に相当
する。
Next, the invention described in claim 5 is as follows.
As shown in (c), the imaging means 100 images a plurality of locations on the coating surface, each subsequent means performs processing at each location, and the wavelength correction calculation means sequentially obtains the correction wavelength value at each location. Calculated and
A wavelength averaging processing unit 108 for averaging the plurality of correction wavelength values is provided, and the atomization calculating unit 105 calculates the atomization degree based on the calculation result of the wavelength averaging processing unit. Note that the above-described configuration is, for example, shown in FIG.
4 corresponds to the fourth embodiment. Next, as shown in FIG. 1D, the invention according to claim 6 is provided with a plurality of imaging means 100 for respectively imaging the undried coating surface immediately after the coating material is applied, at different points on the coating surface. The image information of a plurality of places picked up by these image pickup means is sequentially processed. Note that the above configuration corresponds to, for example, the embodiment of FIG. 15 described later. Next, the invention according to claim 7 is the invention according to any one of claims 1 to 6, in which the sharpness of the painted surface is determined based on the image processing data processed by the image processing means 101. A sharpness calculation means for calculating, and a coating quality judging means for calculating an optimum atomization condition according to the fineness calculated by the fineness calculation means 103 and the sharpness calculated by the sharpness calculation means. , Is added.
The above configuration corresponds to, for example, the embodiment shown in FIG. 16 described later.

【0009】[0009]

【作用】請求項1に記載の発明は、塗装後の未乾燥塗装
表面の画像から、塗装面の凹凸の波長分布を求め、それ
に基づいて塗料の粒子径を計測するように構成し、かつ
実測波長を基準膜厚に対応した値に換算することによ
り、塗装条件や塗装部位に応じて膜厚が異なることに起
因する微粒化度計測の誤差を補正するように構成したも
のである。このように構成したことにより、塗装条件の
異なる部位における塗料の微粒化度を、塗装中に非接触
で容易かつ正確に計測することが出来る。そのため塗装
条件を直ちにフィードバック制御することが出来るの
で、塗装品質を維持、向上させることができると共に、
微粒化計測の工数を大幅に低減することが出来る。な
お、微粒化度すなわち塗料粒子の微粒化の程度は、塗料
の粒子径をそのまま用いてもよいし、或いはその逆数や
基準値に対する百分率で表してもよい。
According to the first aspect of the invention, the wavelength distribution of the unevenness of the coated surface is obtained from the image of the undried coated surface after coating, and the particle diameter of the coating is measured based on the wavelength distribution. By converting the wavelength into a value corresponding to the reference film thickness, it is configured to correct an error in the atomization degree measurement due to the difference in film thickness depending on the coating conditions and the coating site. With this configuration, it is possible to easily and accurately measure the degree of atomization of the coating material in a portion where the coating conditions are different, in a non-contact manner during coating. Therefore, the coating conditions can be immediately feedback-controlled, so that the coating quality can be maintained and improved, and
The man-hour for atomization measurement can be significantly reduced. The degree of atomization, that is, the degree of atomization of the paint particles, may be the particle size of the paint as it is, or may be expressed as the reciprocal thereof or a percentage with respect to a reference value.

【0010】また、請求項5の発明は、複数の部位につ
いて撮像した画像情報を順次演算処理し、それによって
求められた補正後の複数の波長を波長平均処理手段平均
化するものである。このように塗装表面の複数個所を撮
像し、それらの各部位における波長の平均値を用いて微
粒化度を演算することにより、塗装面積の大きな被塗装
体の場合でも、計測精度を向上させることが出来る。ま
た、請求項6の発明は、複数の撮像部を設け、同時に複
数個所の画像情報を入力するように構成したものであ
る。これにより、計測時間を短縮できると共に計測手順
を簡略化することが出来る。また、請求項7の発明は、
塗料の微粒化度と塗装の鮮映度とを求め、所望の塗装品
質を達成するように、最適な微粒化条件を求める(例え
ば、所望の鮮映度を達成するように微粒化度を制御す
る)ように構成しているので、塗装状態の良否を速やか
にフィードバックして次の塗装条件を改善し、常に最良
の塗装状態に保つことが可能となる。
The fifth aspect of the present invention is to sequentially perform arithmetic processing on image information obtained by imaging a plurality of parts, and average a plurality of corrected wavelengths obtained by the wavelength averaging processing means. In this way, by imaging multiple points on the coating surface and calculating the atomization degree using the average value of the wavelengths at each of these points, it is possible to improve the measurement accuracy even in the case of a coated object with a large coating area. Can be done. Further, the invention of claim 6 is configured such that a plurality of image pickup portions are provided and image information of a plurality of places is input at the same time. As a result, the measurement time can be shortened and the measurement procedure can be simplified. The invention of claim 7 is
Obtain the degree of atomization of the paint and the clarity of the coating, and obtain the optimum atomization conditions to achieve the desired coating quality (for example, control the degree of atomization to achieve the desired degree of clarity). Therefore, it is possible to promptly feed back the quality of the coating state to improve the next coating condition and always maintain the best coating state.

【0011】[0011]

【実施例】図2は本発明の第1の実施例図であり、本発
明を自動塗装ラインに適用した場合のブロック図を示
す。まず、図2に基づいて全体の構成の概略を説明す
る。1は被塗装体(例えば自動車のボディ)であり、塗
装ライン上を所定の速度で移動しながら塗装されるもの
である。2は塗装直後におけるウエット状態の塗装表面
を撮像する撮像部である。撮像する時点は、塗料を吹き
付けたのち所定時間(例えば1〜2分)後に行なう。そ
のため、撮像部2は塗装ラインの移動速度に合わせて、
例えば1〜2分後に車体が到達する位置に設置されてい
る。上記の撮像部2で撮像した塗装表面の画像(詳細後
述)は、画像処理部3で2値化等の画像処理される。な
お、この画像処理部は画像情報を記憶する画像メモリと
コンピュータ等の演算装置で構成される。上記の画像処
理部3で処理された画像処理データは、波長演算部4お
よび表面粗さ演算部14へ送られる。
FIG. 2 is a first embodiment of the present invention and is a block diagram when the present invention is applied to an automatic coating line. First, the outline of the entire configuration will be described with reference to FIG. Reference numeral 1 is a body to be coated (for example, a car body), which is coated while moving on a coating line at a predetermined speed. Reference numeral 2 denotes an image pickup unit for picking up an image of the wet coating surface immediately after coating. The image is taken at a predetermined time (for example, 1 to 2 minutes) after spraying the paint. Therefore, the imaging unit 2 adjusts to the moving speed of the coating line,
For example, it is installed at a position where the vehicle body can reach after 1 to 2 minutes. An image (details described later) of the coating surface captured by the image capturing unit 2 is subjected to image processing such as binarization by the image processing unit 3. The image processing unit is composed of an image memory that stores image information and a computing device such as a computer. The image processing data processed by the image processing unit 3 is sent to the wavelength calculation unit 4 and the surface roughness calculation unit 14.

【0012】上記波長演算部4では、パワースペクトル
周波数分析(例えば高速フーリエ変換処理:FFT)を
行ない、入力した画像処理データから塗装表面の凹凸波
形のパワースペクトルPS(特にその長波長領域のピー
ク波長λp:詳細後述)を算出する。また、表面粗さ演
算部14では、入力した画像処理データから塗装表面の
凹凸のピーク・ツウ・ピークの面平均に相当する粗さ度
R(具体的には詳細を後述するパワースペクトルの長波
長領域の積分値Pを用いる)を算出する。また、塗装条
件入力部5は、例えばキーボード等の入力手段であり、
中塗り、上塗りベース、上塗りクリア等の塗料の種類に
ついての情報を入力する。また、膜厚演算部15では、
波長演算部4で求めたパワースペクトルPSと表面粗さ
演算部14で求めた表面粗さおよび表面粗さの時間変化
量ΔRとに基づいて、乾燥前のウエット状態における塗
装膜厚hを算出する。なお、詳細を後述するように、波
長演算部4で求めたパワースペクトルPS(長波長領域
のピーク波長λp)のみから膜厚hを求めることもでき
る。また、波長補正演算部13では、波長演算部4で求
めたパワースペクトルPS(長波長領域のピーク波長λ
p)と膜厚演算部15で求めた膜厚hとに基づいて基準
膜厚h0に対応する補正波長値λp'を演算する(詳細後
述)。また、微粒化演算手段6は、上記塗装条件入力部
5からの塗装条件と、波長補正演算部13で求めた補正
波長値λp'とに基づいて塗料の微粒化度を演算する(詳
細後述)。上記のようにして求められた微粒化度は、液
晶表示装置やCRT表示装置等の表示器8で表示して作
業員に提示すると共に、塗装条件制御システム9へ送ら
れ、塗装ガン10の動作条件(塗料の吐出量、ベル回転
数、エア圧等)を所望の微粒化度を達成するための最適
条件に保つように制御する。なお、上記の各演算部は、
コンピュータ等の演算装置で構成される。
In the wavelength calculator 4, power spectrum frequency analysis (eg, fast Fourier transform processing: FFT) is performed, and from the input image processing data, the power spectrum PS of the uneven waveform of the coating surface (particularly the peak wavelength in its long wavelength region) λp: Details will be described later). Further, in the surface roughness calculating unit 14, the roughness R corresponding to the peak-to-peak surface average of the unevenness of the coating surface from the input image processing data (specifically, the long wavelength of the power spectrum described in detail later). The integral value P of the area is used). The coating condition input unit 5 is an input means such as a keyboard,
Enter information about the type of paint, such as midcoat, topcoat base, and topcoat clear. Further, in the film thickness calculation unit 15,
The coating film thickness h in a wet state before drying is calculated based on the power spectrum PS calculated by the wavelength calculation unit 4 and the surface roughness and the time variation ΔR of the surface roughness calculated by the surface roughness calculation unit 14. . As will be described later in detail, the film thickness h can be obtained only from the power spectrum PS (peak wavelength λp in the long wavelength region) obtained by the wavelength calculator 4. In the wavelength correction calculation unit 13, the power spectrum PS obtained by the wavelength calculation unit 4 (the peak wavelength λ in the long wavelength region)
Based on p) and the film thickness h obtained by the film thickness calculation unit 15, a correction wavelength value λp ′ corresponding to the reference film thickness h 0 is calculated (details will be described later). Further, the atomization calculation means 6 calculates the degree of atomization of the paint based on the coating condition from the coating condition input unit 5 and the correction wavelength value λp ′ obtained by the wavelength correction calculation unit 13 (details will be described later). . The atomization degree obtained as described above is displayed on a display 8 such as a liquid crystal display device or a CRT display device and presented to a worker, and at the same time, sent to a coating condition control system 9 to operate the coating gun 10. The conditions (the discharge amount of the paint, the number of rotations of the bell, the air pressure, etc.) are controlled so as to be kept to the optimum conditions for achieving the desired degree of atomization. In addition, each of the above calculation units,
It is composed of a computer or other arithmetic unit.

【0013】次に、各部の詳細構造および作用を説明す
る。最初に、撮像部2について説明する。図3は、撮像
部2の一例を示す断面図である。図3に示すように、撮
像部の基本的構成は、光源31、明暗パタン板32、反
射鏡33、レンズ34、CCDカメラ35から成る。上
記の明暗パタン板32は、所定間隔(例えば1mm間
隔)で直線状のスリットが設けられた不透明板(または
透明板に所定間隔で不透明なストライプパタンを印刷し
たもの)である。そして光源31からの平行光線を上記
明暗パタン板32と反射鏡33とレンズ34とを介して
塗装面の斜め方向から照射することにより、被塗装体上
にスリットに対応した縞模様をつくる。この縞模様は、
被塗装体上の凹凸に応じて歪んだ波形(例えば後記図1
8のごとき波形)となる。その反射光をCCDカメラ3
5で撮像し、上記の歪んだ縞模様、すなわち表面粗さの
情報を入力するようになっている。上記のごとき縞模様
の画像情報を画像処理し、パワースペクトル周波数分析
(例えば高速フーリエ変換処理:FFT)を行なってパ
ワースペクトルPSを求める。
Next, the detailed structure and operation of each part will be described. First, the image pickup unit 2 will be described. FIG. 3 is a cross-sectional view showing an example of the image pickup unit 2. As shown in FIG. 3, the basic configuration of the image pickup unit includes a light source 31, a bright / dark pattern plate 32, a reflecting mirror 33, a lens 34, and a CCD camera 35. The bright / dark pattern plate 32 is an opaque plate (or a transparent plate on which opaque stripe patterns are printed at predetermined intervals) provided with linear slits at predetermined intervals (for example, 1 mm intervals). Then, a parallel light beam from the light source 31 is irradiated from an oblique direction of the coating surface through the bright / dark pattern plate 32, the reflecting mirror 33, and the lens 34 to form a striped pattern corresponding to the slit on the object to be coated. This striped pattern
Waveform distorted according to the unevenness on the object to be coated (see, for example, FIG.
Waveform like 8). The reflected light is reflected by the CCD camera 3
The image is picked up in No. 5, and the distorted striped pattern, that is, the information of the surface roughness is input. Image information of the striped pattern as described above is subjected to image processing, and power spectrum frequency analysis (for example, fast Fourier transform processing: FFT) is performed to obtain the power spectrum PS.

【0014】図4は、上記パワースペクトルPSの周波
数特性図であり、縦軸はパワースペクトルPS、横軸は
周波数f(波長λの逆数、f=1/λ)である。図4に
おいて、第1のピーク波形は、前記スリットに対応し
た基本縞による基本波形のパワースペクトル、第2のピ
ーク波形は、塗装表面の凹凸波形の長波長領域(10
〜1mm程度)に対応したパワースペクトル、第3のピ
ーク波形は、凹凸波形の中波長領域(1〜0.1mm
程度)に対応したパワースペクトル、第4のピーク波形
は、凹凸波形の短波長領域(0.1mm以下)に対応
したパワースペクトルを示す。上記のパワースペクトル
波形において、凹凸波形の長波長領域のピーク波長、す
なわち第2のピーク波形のピーク値に対応した波長λ
pは、後記のごとく微粒化度と相関性があり、それによ
って微粒化度を測定することが出来る。
FIG. 4 is a frequency characteristic diagram of the power spectrum PS, in which the vertical axis represents the power spectrum PS and the horizontal axis represents the frequency f (the reciprocal of the wavelength λ, f = 1 / λ). In FIG. 4, the first peak waveform is the power spectrum of the basic waveform due to the basic stripes corresponding to the slits, and the second peak waveform is the long-wavelength region (10
Power spectrum corresponding to ~ 1 mm), the third peak waveform is the uneven wavelength waveform in the middle wavelength region (1 to 0.1 mm).
The fourth peak waveform shows the power spectrum corresponding to the short wavelength region (0.1 mm or less) of the uneven waveform. In the above power spectrum waveform, the peak wavelength in the long wavelength region of the uneven waveform, that is, the wavelength λ corresponding to the peak value of the second peak waveform.
As will be described later, p has a correlation with the degree of atomization, which allows the degree of atomization to be measured.

【0015】また、第2のピーク波形の積分値(斜線
部分の面積)、すなわちパワースペクトル積分値Pは、
表面の粗さを表示する値である。上記の長波長領域のピ
ーク波長λpとパワースペクトル積分値Pとは、後記の
ごとく膜厚と関係があり、これらの値に基づいて膜厚を
算出することが出来る。
The integrated value of the second peak waveform (area of the shaded area), that is, the power spectrum integrated value P is
It is a value that indicates the roughness of the surface. The peak wavelength λp in the long wavelength region and the power spectrum integral value P are related to the film thickness as described later, and the film thickness can be calculated based on these values.

【0016】以下、まず本実施例における膜厚測定の原
理について説明する。本実施例における膜厚測定方法
は、塗料を塗布した直後の未乾燥状態、すなわちウエッ
ト状態の塗装表面の平滑化現象に着目して塗装膜厚を測
定するものである。図5は、塗装後の塗膜の断面図であ
る。塗装直後には、(a)に示すように、塗装表面は初
期の付着粒子の結合によって凹凸状態になっている。そ
して時間の経過と共に、(b)に示すように、レベリン
グ力によって次第に平滑化され、最終的には、(c)に
示すように、平滑化状態となる。本実施例においては、
このような平滑化現象に着目し、ウエット状態における
塗装表面の凹凸状態を測定し、それによって平滑化後、
或いは乾燥後の塗装膜厚を算出するものである。上記の
ごときウエット状態における凹凸状態を測定するには、
光干渉式表面粗さ計など種々の方法(例えば「機械工学
便欄 日本機械学会1989年9月30日 新版3刷発
行 B2編 207頁〜208頁」に記載)があるが、
ここでは撮像手段(例えばCCDカメラ)で塗装表面を
撮像し、その情報を画像処理する方法について説明す
る。
First, the principle of film thickness measurement in this embodiment will be described below. The film thickness measuring method in this example measures the coating film thickness by paying attention to the smoothing phenomenon of the coating surface in the undried state immediately after coating the coating material, that is, in the wet state. FIG. 5 is a cross-sectional view of the coating film after coating. Immediately after coating, as shown in (a), the coated surface is in an uneven state due to the initial bonding of the adhered particles. Then, with the lapse of time, as shown in (b), it is gradually smoothed by the leveling force, and finally becomes a smoothed state as shown in (c). In this embodiment,
Paying attention to such a smoothing phenomenon, the unevenness of the coating surface in a wet state is measured, and after smoothing,
Alternatively, the coating film thickness after drying is calculated. To measure the uneven state in the wet state as described above,
There are various methods such as an optical interference type surface roughness meter (for example, “Mechanical Engineering Flight Section, Japan Society of Mechanical Engineers, September 30, 1989, new edition, 3rd edition, B2 edition, pages 207 to 208”).
Here, a method of picking up an image of the painted surface with an image pickup means (for example, a CCD camera) and image-processing the information will be described.

【0017】まず、パワースペクトル積分値Pによる平
滑化特性を説明すると、表面の凹凸(ピーク・ツウ・ピ
ーク値)の面積平均値に相当する表面粗さRaとパワー
スペクトル積分値Pとは、図6に示すような関係にあ
り、下記(数1)式、(数2)式に示す関係がある。 P=Q+k×√Ra …(数1) Ra={(P−Q)/k}2 …(数2) ただし、上式において、Qは粗さ補正値、kは粗さ変換
係数である。パワースペクトル解析値による平滑化理論
式の導出では、まず、ウエット塗膜平滑化理論式(近似
式)として、表面粗さ度Raは下記(数3)式で表され
る。 Ra=Ra0・exp(−t/τ) …(数3) ただし、Ra0はRaの初期値(時点0すなわち塗装直後
の値)、tは塗装後の経過時間である。また、τは粘性
流体の基本式から導出された時定数であり、後記(数
8)式に示すごときものである。上記(数2)式を(数
3)式に代入すると、下記(数4)式が得られる。 {(P−Q)/k}2={(P0−Q0)/k}2 exp(−t/τ) …(数4) ただし、PはPの初期値(時点0における値)であ
り、Q0はQの初期値である。上記(数4)式におい
て、P、P0をそれぞれの補正値Q、Q0を含んだ値とし
て、(P0−Q0)→P0、(P−Q)→Pと示せば、
(数4)式は下記(数5)式のように表せる。 P=P0・exp(−t/2τ) …(数5) また、時定数τは下記(数6)式で示される。 τ=3ηλ4/16π4γh3 …(数6) ただし、ηは塗料の粘度、λは前記の長波長領域のピー
ク波長、γは塗膜の表面張力、hはウエット状態におけ
る膜厚(撮像部分の平均値)である。以上から、パワー
スペクトル解析値による塗装膜厚hは、下記(数7)式
で示すようになる。
[0017] First, when describing the smoothing characteristics of the power spectrum integral value P, and the surface of the uneven surface mean corresponding surface roughness value R a and the power spectrum integral value P (peak-to-peak value), There is a relationship as shown in FIG. 6, and there is a relationship as shown in the following (Formula 1) and (Formula 2). P = Q + k × √R a (Equation 1) Ra = {(P−Q) / k} 2 (Equation 2) However, in the above equation, Q is a roughness correction value and k is a roughness conversion coefficient. is there. In the derivation of the smoothing theoretical formula based on the power spectrum analysis value, first, the surface roughness R a is represented by the following (Formula 3) as a wet coating smoothing theoretical formula (approximate formula). R a = R a0 · exp (−t / τ) ( Equation 3) where R a0 is the initial value of R a (time point 0, that is, the value immediately after coating), and t is the elapsed time after coating. Further, τ is a time constant derived from the basic formula of the viscous fluid, and is as shown in the following formula (Equation 8). By substituting the equation (2) into the equation (3), the following equation (4) is obtained. {(P−Q) / k} 2 = {(P 0 −Q 0 ) / k} 2 exp (−t / τ) (Equation 4) where P 0 is the initial value of P (value at time 0) And Q 0 is the initial value of Q. In the above formula (4), if P and P 0 are values including the respective correction values Q and Q 0, and expressed as (P 0 −Q 0 ) → P 0 , (P−Q) → P,
The equation (4) can be expressed as the following equation (5). P = P 0 · exp (−t / 2τ) (Equation 5) The time constant τ is expressed by the following (Equation 6). τ = 3ηλ 4 / 16π 4 γh 3 (Equation 6) where η is the viscosity of the paint, λ is the peak wavelength of the long wavelength region, γ is the surface tension of the coating film, and h is the film thickness in the wet state (imaging The average value of the part). From the above, the coating film thickness h by the power spectrum analysis value becomes as shown by the following (Formula 7).

【0018】[0018]

【数7】 (Equation 7)

【0019】ただし、P1は時点t1におけるパワースペ
クトル積分値Pの値、P2は時点t2(ただし−1<t2
におけるPの値である。なお、τ'iは下記(数8)式で
示される。 τ'i=3η(ti)・λ4/16π4γ …(数8) ただし、i=1,2であり、η(ti)は塗料の粘度が塗
装後の経過時間の関数であることを示す。すなわち、塗
装条件入力部5から入力するのは、塗装前における塗料
の粘度ηであるが、塗装後の塗着粘度は、塗装後の経過
時間に応じて変化する値η(ti)となる。この値は、塗
料組成(塗料内の揮発成分の割合等)や風速などによっ
て定まる値である。上記(数7)式から判るように、塗
料の粘度η、塗膜の表面張力γ、凹凸波形の長波長領域
のピーク波長λ、塗装後の2つの時点t1、t2における
パワースペクトル積分値Pの値から、ウエット状態にお
ける膜厚hを求めることが出来る。上記の各数値のう
ち、塗料の粘度ηと塗膜の表面張力γは、塗料の特性に
よって定まる値であるから、予め判っている値を入力
し、長波長領域のピーク波長λとパワースペクトル積分
値Pの値は、前記の画像情報を処理した値を用いる。
However, P 1 is the value of the power spectrum integral value P at the time point t 1 , and P 2 is the time point t 2 (where −1 <t 2 ).
Is the value of P in. Note that τ ′ i is expressed by the following (Equation 8). τ ′ i = 3 η (t i ) · λ 4 / 16π 4 γ (Equation 8) where i = 1, 2 and η (t i ) is a function of the viscosity of the paint and the elapsed time after painting. Indicates that. That is, what is input from the coating condition input unit 5 is the viscosity η of the coating material before coating, but the coating viscosity after coating is a value η (t i ) that changes according to the elapsed time after coating. . This value is determined by the paint composition (such as the proportion of volatile components in the paint) and the wind speed. As can be seen from the above equation (7), the viscosity η of the coating material, the surface tension γ of the coating film, the peak wavelength λ of the long wavelength region of the uneven waveform, the power spectrum integral values at two time points t 1 and t 2 after coating. The film thickness h in the wet state can be obtained from the value of P. Of the above numerical values, the viscosity η of the paint and the surface tension γ of the coating film are values that are determined by the characteristics of the paint, so enter the values that are known in advance, and enter the peak wavelength λ in the long wavelength region and the power spectrum integration. As the value P, a value obtained by processing the image information is used.

【0020】図7は、上記(数7)式を用いた平滑化理
論値と測定値を比較したウエット平滑化動特性(パワー
スペクトル積分値P)を示す特性図である。図7におい
て、横軸は塗装後の経過時間、縦軸はパワースペクトル
積分値Pである。上記の測定は、塗布直後の画像を撮像
部2で撮影し、パワースペクトル解析を行なったもので
ある。図7から、測定値は理論値とほぼ一致した平滑化
特性となっていることがわかる。また、表1は、膜厚6
0μmと54μmの2つのサンプルに対して、上記(数
7)式の推定式を用いて膜厚hを計測した結果を示す表
である。表1に示すように、数μmの精度で計測可能で
あることが判る。
FIG. 7 is a characteristic diagram showing a wet smoothing dynamic characteristic (power spectrum integral value P) obtained by comparing a smoothed theoretical value and a measured value using the equation (7). In FIG. 7, the horizontal axis is the elapsed time after coating, and the vertical axis is the power spectrum integral value P. In the above measurement, an image immediately after coating is taken by the imaging unit 2 and power spectrum analysis is performed. From FIG. 7, it can be seen that the measured value has a smoothing characteristic that is substantially in agreement with the theoretical value. Table 1 shows that the film thickness is 6
9 is a table showing the results of measuring the film thickness h using the estimation formula of (Equation 7) for two samples of 0 μm and 54 μm. As shown in Table 1, it can be seen that measurement can be performed with an accuracy of several μm.

【0021】[0021]

【表1】 [Table 1]

【0022】図2の実施例においては、撮像部2、画像
処理部3、波長演算部4、粗さ演算部14、膜厚演算部
15において、上記のごとき処理を行ない、撮像個所の
膜厚hを求める。また、前記(数7)式においては、塗
装後の2つの時点t1とt2における2つの値P1、P2
用い、粗さ情報の時間変化量を用いて演算している。そ
のため、塗装後に2つの時点で同一個所を撮像する必要
がある。このためには、塗装ライン上の車体の移動に合
わせて撮像部2を移動させる必要があるので、装置が複
雑になる。それを避けるためには、次のような方法があ
る。すなわち、被塗装体である車体の他に、テストピー
スを用意して被塗装体と同じ条件で塗装を行ない、時点
1(例えばt1=10秒、t1<t2)における値P
1は、テストピースの画像情報を処理して求めた値を用
いるようにする。このようにすれば、撮像部2は時点t
2(例えば塗装1〜2分後)において1回のみの撮像を
行なえばよい。
In the embodiment of FIG. 2, the image pickup section 2, the image processing section 3, the wavelength calculating section 4, the roughness calculating section 14, and the film thickness calculating section 15 perform the above-described processing to obtain the film thickness of the image pickup portion. Find h. Further, in the equation (7), two values P 1 and P 2 at two time points t 1 and t 2 after coating are used, and calculation is performed using the time change amount of the roughness information. Therefore, it is necessary to image the same place at two points after painting. For this purpose, it is necessary to move the image pickup unit 2 in accordance with the movement of the vehicle body on the coating line, which complicates the apparatus. To avoid this, there are the following methods. That is, a test piece is prepared in addition to the vehicle body that is the object to be coated, and coating is performed under the same conditions as the object to be coated, and the value P at time t 1 (for example, t 1 = 10 seconds, t 1 <t 2 ).
1 uses the value obtained by processing the image information of the test piece. In this way, the image pickup unit 2 can detect the time point t.
In 2 (for example, 1 to 2 minutes after coating), the image capturing may be performed only once.

【0023】なお、本実施例においては、基本的な測定
を塗装面の撮像と画像処理によって行ない、塗装表面の
粗さの情報としてパワースペクトル積分値Pと長波長領
域のピーク波長λとを用いて演算を行なう場合を例示し
た。しかし、塗装表面の粗さ情報としては、例えば、本
出願人の先行出願(特願平4−306966号)に記載
のように、光干渉式表面粗さ計を用い、凹凸のピーク・
ツウ・ピークと凹凸の波長λに基づいて演算する方法、
或いは上記光干渉式表面粗さ計の測定結果から表面の平
均粗さ度Raと凹凸の平均波長λaとを用いて演算する方
法などがあり、いずれを用いてもよい。また、後記の微
粒化度測定の原理において説明するように、塗膜面の凹
凸波長(λp)と膜厚とには、後記(数13)式または
(数14)式の関係があり、後記図13に示すようにな
る。上記の数式および図13の特性から判るように、付
着粒子径(すなわち塗装面の凹凸の波長)は、膜厚が厚
いほど粒子の結合数が多くなるため、大きくなる。すな
わち、塗膜面の成長は塗装条件である膜厚値に依存する
ことを示しており、膜厚値の推定を行なう場合には、上
記(数13)式または(数14)式を用いて、塗膜面の
凹凸の波長λpから膜厚値の算出を行なうことが可能で
ある。したがって図2の実施例において、表面粗さ演算
部14を省略し、波長演算部4で求めた波長分布(長波
長領域のピーク波長λp)のみから膜厚演算部15で膜
厚値を演算することも出来る。
In this embodiment, basic measurement is performed by imaging and image processing of the coated surface, and the power spectrum integral value P and the peak wavelength λ in the long wavelength region are used as the information of the roughness of the coated surface. The case where the calculation is performed is illustrated. However, as the roughness information of the coating surface, for example, as described in the applicant's prior application (Japanese Patent Application No. 4-306966), an optical interference type surface roughness meter is used,
A method of calculating based on the Tw peak and the uneven wavelength λ,
Alternatively, there is a method of calculating using the average roughness R a of the surface and the average wavelength λ a of the unevenness from the measurement result of the above-mentioned optical interference type surface roughness meter, and any method may be used. Further, as will be described in the principle of atomization degree measurement described below, there is a relationship between the uneven wavelength (λp) on the coating film surface and the film thickness according to the following (expression 13) or (expression 14) equation. As shown in FIG. As can be seen from the above mathematical formula and the characteristics of FIG. 13, the adhered particle diameter (that is, the wavelength of the unevenness of the coated surface) increases as the film thickness increases, because the number of bonded particles increases. That is, it is shown that the growth of the coating film surface depends on the film thickness value which is the coating condition. When estimating the film thickness value, the above equation (13) or equation (14) is used. It is possible to calculate the film thickness value from the wavelength λp of the unevenness of the coating film surface. Therefore, in the embodiment of FIG. 2, the surface roughness calculator 14 is omitted, and the film thickness calculator 15 calculates the film thickness value only from the wavelength distribution (peak wavelength λp in the long wavelength region) obtained by the wavelength calculator 4. You can also do it.

【0024】次に、本実施例における微粒化度測定の原
理について説明する。まず、図8に基づいて、塗装時に
おける塗装面への塗料粒子の付着と塗装膜面の形成過程
について説明する。図8(a)に示すように、塗装ガン
から塗装面へ向けて微粒化した塗料粒子を吹き付ける。
この際、塗料粒子の平均粒子径は、基本的には、塗装条
件である塗料速度(下記、、)と空気速度(下記
)と塗料物性(下記)によって決まる。ただし、上
記の〜は次の通りである。 塗装ガンの吐出量 塗装ガンのベル回転数 印加電圧 エア圧 塗料物性(粘度、表面張力、密度) なお、ベル回転数とは塗料を微粒化する回転体の回転数
であり、印加電圧とは塗料粒子に静電気を付加するため
に印加する静電圧(50kV程度)であり、エア圧と
は、塗料粒子が周辺に飛散しないように周囲に気流の壁
を作るための気圧である。上記のようにして吹き付けら
れた塗料粒子は、塗装面に衝突し、つぶれた形で付着す
る。
Next, the principle of atomization degree measurement in this embodiment will be described. First, with reference to FIG. 8, a process of adhering paint particles to a coating surface and forming a coating film surface during coating will be described. As shown in FIG. 8 (a), atomized paint particles are sprayed from the paint gun toward the paint surface.
At this time, the average particle size of the paint particles is basically determined by the paint conditions such as paint velocity (below), air velocity (below) and paint physical properties (below). However, the above-mentioned items are as follows. Discharge rate of coating gun Bell rotation speed of coating gun Applied voltage Air pressure Paint physical properties (viscosity, surface tension, density) Bell rotation speed is the rotation speed of the rotating body that atomizes the paint, and applied voltage is the paint It is a static voltage (about 50 kV) applied to add static electricity to the particles, and the air pressure is an atmospheric pressure for creating a wall of airflow around the paint particles so that the paint particles do not scatter around. The paint particles sprayed as described above collide with the painted surface and adhere in a crushed form.

【0025】次に、図8(b)に示すように、塗膜形成
の初期には、付着した小さな塗料粒子が大きな塗料粒子
に結合され、より大きな粒子を形成する。そして、さら
に粒子の結合が進み、表面張力と境界張力とによって初
期の塗膜面が形成される。上記のように粒子の付着と結
合によって塗膜が形成されていくため、初期の塗膜表面
状況は大きな塗装粒子の粒子径r、粒子衝突速度vx、
塗料物性(表面張力γ、粘度η)等に依存する。例え
ば、上塗り塗料の場合、初期塗膜表面の凹凸の高さは数
〜数十μm程度であり、また、凹凸の波長分布は3〜6
mm程度の長波長領域が支配的であることが確認され
た。そして上記の長波長領域のピーク波長λと大きな塗
料粒子の粒子径rとには相関性があることが実験によっ
て確認された。次に、図8(c)に示すように、上記の
初期塗膜形成後の塗膜表面は、レベリング力(表面張力
γと重力gとの合成力)によって次第に平坦化して行
く。この平坦化速度は上記のレベリング力と塗料物性
(表面張力γ、粘度η)および膜厚hによって決定され
る。例えば、上塗り塗料の場合、平坦化速度は時定数で
数十秒〜数百秒であることが確認されている。
Next, as shown in FIG. 8B, in the initial stage of coating film formation, the small paint particles that have adhered are combined with the large paint particles to form larger particles. Then, the bonding of particles further progresses, and the initial coating film surface is formed by the surface tension and the boundary tension. As described above, since the coating film is formed by the adhesion and bonding of the particles, the initial coating film surface condition is the particle diameter r of the large coating particles, the particle collision velocity vx,
It depends on the physical properties of the coating (surface tension γ, viscosity η) and the like. For example, in the case of a top coating, the height of the unevenness on the surface of the initial coating film is about several to several tens of μm, and the wavelength distribution of the unevenness is 3 to 6 μm.
It was confirmed that the long wavelength region of about mm is dominant. It was confirmed by experiments that there is a correlation between the peak wavelength λ in the long wavelength region and the particle diameter r of large paint particles. Next, as shown in FIG. 8C, the coating film surface after the initial coating film formation is gradually flattened by the leveling force (combined force of surface tension γ and gravity g). This flattening speed is determined by the above-mentioned leveling force, coating material properties (surface tension γ, viscosity η) and film thickness h. For example, in the case of a topcoat paint, it has been confirmed that the flattening speed is a time constant of several tens of seconds to several hundreds of seconds.

【0026】次に、塗料粒子径と塗膜面の凹凸との関係
について図9〜図12に基づいて詳細に説明する。図9
に示すように、塗装ガンから吹き付けられた塗料粒子の
粒子径をrとし、それが付着した付着粒子の幅をλ/
2、厚さ(ピーク値)をhとすれば、波長λの凹凸を持
つ塗膜面が形成される。なお、上記付着粒子の幅λ/2
と波長λとの関係は、実験的に求められたものであり、
ほぼこの程度の値になることが確認されている。上記の
場合における塗料粒子径rは、下記(数9)式で示され
る。
Next, the relationship between the paint particle size and the unevenness of the coating film surface will be described in detail with reference to FIGS. Figure 9
As shown in, the particle diameter of the paint particles sprayed from the coating gun is r, and the width of the adhered particles attached to it is λ /
2. If the thickness (peak value) is h, a coating film surface having irregularities of wavelength λ is formed. The width of the adhered particles λ / 2
The relationship between the wavelength and the wavelength λ is experimentally obtained,
It has been confirmed that the value is almost this level. The paint particle diameter r in the above case is represented by the following (Formula 9).

【0027】[0027]

【数9】 [Equation 9]

【0028】上記の理論式をグラフに示すと、図10の
破線で示すごとき曲線となる。しかし、実際には、付着
粒子の結合があるため、図10の実線で示すような特性
となる。この実験で求めた特性を数式で示すと、下記
(数10)式のようになる。
When the above theoretical formula is shown in a graph, it becomes a curve as shown by the broken line in FIG. However, in reality, since the adhered particles are bonded, the characteristics shown by the solid line in FIG. 10 are obtained. The characteristic obtained by this experiment is expressed by a mathematical expression as shown in the following (Equation 10).

【0029】[0029]

【数10】 [Equation 10]

【0030】ただし ks:補正係数 λp:塗膜面の凹凸のピーク波長(前記長波長領域のピ
ーク波長に相当) a、β:定数 上記のごとき実験で求めた凹凸のピーク波長λpと塗料
粒子径rとの関係を、付着粒子の結合を考慮して解析す
る。まず、図11に示すように、付着粒子径Rは、塗布
時間が大きくなるに従って順次大きくなる。この関係を
数式で示すと下記(数11)式のようになる。
Where ks: correction coefficient λp: peak wavelength of irregularities on the coating film surface (corresponding to the peak wavelength of the long-wavelength region) a, β: constant peak wavelength λp of irregularities obtained by the above-mentioned experiment and paint particle diameter The relationship with r is analyzed in consideration of the bond of adhered particles. First, as shown in FIG. 11, the adhered particle diameter R gradually increases as the coating time increases. When this relationship is expressed by a mathematical expression, it becomes as shown in the following (Equation 11).

【0031】[0031]

【数11】 [Equation 11]

【0032】なお、図11において、塗布時間とは1ヶ
所に塗布する持続時間であり、初期粒子径とは付着前の
塗料粒子径であり、付着粒子径とは最初に付着したとき
の粒子径である。この付着粒子径Rは塗布時間が長くな
るに従って順次塗布される粒子が結合するので次第に大
きくなる。
In FIG. 11, the application time is the duration of application at one location, the initial particle size is the paint particle size before adhesion, and the adhered particle size is the particle size when first applied. Is. The diameter R of the adhered particles gradually increases as the coating time increases because the particles that are sequentially coated combine.

【0033】また、図12は、塗布時間と塗膜面の凹凸
波長との関係を、実測値(破線)と周波数解析によるパ
ワースペクトルから求めた結果とについて比較した特性
図である。図12から判るように、パワースペクトルか
ら求めた値は実測値によく一致している。したがってパ
ワースペクトルから求めた凹凸波長(前記長波長のピー
ク波長λp)を用いて付着粒子径Rを求めることが出来
る。さらに、自動塗装機においては、塗布時間は一定で
あるから、下記(数12)式によって塗料粒子径rも求
めることが出来る。 2r(t)=λp(t) …(数12) 上記のごとき考察により、基本的には前記(数10)式
により、パワースペクトルから求めた凹凸の長波長領域
のピーク波長λpを用いて、塗料粒子径rを求めること
が出来る。具体的には、実験で前記図10の特性を求
め、それから(数10)式の各係数ks、a、βを予め
求めておけば、撮像画像から求めたピーク波長λpを用
いて塗料粒子径rを求めることが出来る。なお、塗料粒
子の粒子径rは塗料の微粒化の程度に対応しているか
ら、塗料粒子の粒子径rをそのまま用いて微粒化度を表
してもよいし、或いはrの逆数、もしくは基準値との百
分率などを用いて微粒化度を表すことも出来る。
FIG. 12 is a characteristic diagram comparing the relationship between the coating time and the uneven wavelength of the coating film surface with the measured value (broken line) and the result obtained from the power spectrum by frequency analysis. As can be seen from FIG. 12, the value obtained from the power spectrum is in good agreement with the actually measured value. Therefore, the particle diameter R of the adhered particles can be obtained by using the uneven wavelength (peak wavelength λp of the long wavelength) obtained from the power spectrum. Further, in an automatic coating machine, the coating time is constant, so the paint particle diameter r can also be calculated by the following equation (12). 2r (t) = λp (t) (Equation 12) Based on the above consideration, the peak wavelength λp of the long wavelength region of the unevenness obtained from the power spectrum is basically used by the equation (Equation 10), The paint particle diameter r can be obtained. Specifically, if the characteristics shown in FIG. 10 are obtained by an experiment, and then the respective coefficients ks, a, and β of the equation (10) are obtained in advance, the paint particle diameter can be calculated using the peak wavelength λp obtained from the captured image. It is possible to obtain r. Since the particle size r of the paint particles corresponds to the degree of atomization of the paint, the particle size r of the paint particles may be used as it is to represent the degree of atomization, or the reciprocal of r or a reference value. It is also possible to express the degree of atomization by using the percentage and the like.

【0034】次に、波長補正演算部13における補正演
算について説明する。微粒化度計測の基本演算は、これ
まで説明した通りであるが、前記の本発明が解決しよう
とする課題の欄で説明したごとく、被塗装体の部位ごと
に塗装条件の差による膜厚の差が生じるので、それによ
る微粒化計測の誤差が発生する。波長補正演算部13は
その誤差を解消するものである。前記図11で説明した
ごとく、被塗装面への付着粒子は、粒子結合によって粒
子径が図11に示すように成長する。さらに本発明者の
実験結果によると、塗装膜厚hと塗装面の凹凸の波長λ
(=λp)との関係は、下記(数13)式または(数1
4)式の関係があり、図13に示すようになることが確
認された。
Next, the correction calculation in the wavelength correction calculation unit 13 will be described. The basic calculation of the atomization degree measurement is as described above, but as described in the section of the problem to be solved by the present invention, the film thickness due to the difference in the coating conditions for each part of the object to be coated is calculated. Since there is a difference, an error in atomization measurement occurs due to the difference. The wavelength correction calculator 13 eliminates the error. As described with reference to FIG. 11, the particles adhering to the surface to be coated grow due to particle bonding as shown in FIG. Further, according to the experimental results of the present inventor, the coating film thickness h and the wavelength λ of the unevenness of the coated surface are
The relationship with (= λp) is as shown in the following (Equation 13) or (Equation 1)
It was confirmed that there is a relation of the expression 4), and it becomes as shown in FIG.

【0035】[0035]

【数13】 (Equation 13)

【0036】h=k'×λ−k" …(数14) ただし、k、k'、k"、α:塗料に応じて定まる定数 上記の数式および図13の特性から判るように、付着粒
子径(すなわち塗装面の凹凸の波長)は、膜厚が厚いほ
ど粒子の結合数が多くなるため、大きくなる。すなわ
ち、塗膜面の成長は塗装条件である膜厚値に依存するこ
とを示しており、微粒化度の演算を行なう場合には、波
長演算部4で算出した塗膜面の波長に対して膜厚に応じ
た補正を施す必要がある。波長演算部4で算出した実測
波長をλ(実際には前記λpに相当)、当該部位の膜厚
をhとした場合に、予め定めた基準膜厚h0に相当する
補正波長値λ'は下記(数15)式で与えられる。 λ'=λ+k'"(h−h0) …(数15) ただし、k'":係数 上記のように、塗装条件が部位によって異なる場合で
も、計測した波長を基準となる塗装条件に対応した基準
膜厚における波長に換算し、その値を用いて前記(数1
0)式の微粒化演算を行なうことにより、常に正確な微
粒化度を計測することが出来る。図2の実施例において
は、波長演算部4で、入力した画像処理データから塗装
表面の凹凸波形のパワースペクトルPSを求め、前記の
長波長領域のピーク波長λpを算出する。そして波長補
正演算部13では、上記のλpと膜厚演算部15で求め
た膜厚値hから上記(数15)式の演算を行なって補正
波長値λ'を求め、微粒化演算部6で、上記の補正波長
値λ'を用いて(数10)式によって塗料粒子の粒子径
rを求め、その値から微粒化度を演算する。なお、上記
の演算において、図10の特性は、塗料の種類に応じて
異なるので、塗装条件入力部5から入力した中塗り、上
塗りベース、上塗りクリア等の塗料の種類に応じて(数
10)式の係数値を変更する。
H = k '× λ-k "(Equation 14) where, k, k', k", α: constant determined depending on the paint, as can be seen from the above mathematical expression and the characteristics of FIG. The diameter (that is, the wavelength of the irregularities on the coated surface) increases as the film thickness increases, because the number of bonded particles increases. That is, it shows that the growth of the coating film surface depends on the film thickness value which is the coating condition, and when the atomization degree is calculated, the wavelength of the coating film surface calculated by the wavelength calculation unit 4 is It is necessary to make a correction according to the film thickness. When the measured wavelength calculated by the wavelength calculation unit 4 is λ (actually corresponds to λp) and the film thickness of the portion is h, the corrected wavelength value λ ′ corresponding to the predetermined reference film thickness h 0 is It is given by the following equation (15). λ ′ = λ + k ′ ″ (h−h 0 ) ... (Equation 15) However, k ′ ″: coefficient As described above, even when the coating conditions differ depending on the part, the measured wavelength corresponds to the reference coating condition. Converted to the wavelength at the standard film thickness and using the value,
By performing the atomization calculation of the equation (0), it is possible to always measure the accurate atomization degree. In the embodiment of FIG. 2, the wavelength calculator 4 obtains the power spectrum PS of the uneven waveform of the coating surface from the input image processing data, and calculates the peak wavelength λp of the long wavelength region. Then, in the wavelength correction calculation unit 13, the correction wavelength value λ ′ is calculated from the above λp and the film thickness value h obtained by the film thickness calculation unit 15 by the equation (15), and the atomization calculation unit 6 The particle diameter r of the paint particles is obtained by the equation (10) using the above correction wavelength value λ ', and the atomization degree is calculated from the value. In the above calculation, the characteristics of FIG. 10 differ depending on the type of paint, and therefore, depending on the type of paint such as the intermediate coat, the top coat base, and the top coat clear input from the coating condition input unit 5 (Equation 10). Change the coefficient value of the expression.

【0037】上記のように、本実施例においては、塗装
後の未乾燥塗装表面の画像から、塗装面の凹凸の波長分
布を求め、それに基づいて塗装ガンから吹き付けられる
塗料の粒子径を計測し、かつ実測波長を基準膜厚に対応
した値に換算することにより、塗装膜厚による誤差を補
正するように構成したものである。このように構成した
ことにより、塗装条件の異なる部位における塗料の微粒
化度を塗装中に非接触で容易かつ正確に計測することが
出来る。そのため塗装条件を直ちにフィードバック制御
することが出来るので、塗装品質を維持、向上させるこ
とができると共に、微粒化計測の工数を大幅に低減する
ことが出来る。
As described above, in this example, the wavelength distribution of the unevenness of the coated surface was obtained from the image of the undried coated surface after coating, and the particle diameter of the coating material sprayed from the coating gun was measured based on the wavelength distribution. Further, by converting the measured wavelength into a value corresponding to the reference film thickness, the error due to the coating film thickness is corrected. With this configuration, it is possible to easily and accurately measure the degree of atomization of the coating material in a portion where the coating conditions are different, in a non-contact manner during coating. Therefore, since the coating conditions can be immediately feedback-controlled, the coating quality can be maintained and improved, and the number of man-hours for atomization measurement can be significantly reduced.

【0038】次に、図14は、本発明の第2の実施例の
ブロック図である。一般に、自動車の車体のような大型
の被塗装体の場合には、吹き付け面積が大きいため、塗
装部位によっては塗装条件が必ずしも均一にならない場
合がある。したがって精度のよい計測を行なうために
は、塗装表面の複数個所を撮像し、それらの各部位にお
けるピーク波長λpの平均値を用いて微粒化度演算を行
なうことが望ましい。図14の実施例は、上記の理由に
より、撮像部2では塗装面の複数個所の撮像を行なって
その画像情報を順次演算処理し、波長補正演算部13で
求められた複数の補正後のピーク波長λp'を波長平均処
理部7で平均化する。そして微粒化演算部6では、上記
の平均化したピーク波長λp'の値に応じて微粒化度を演
算するように構成している。
Next, FIG. 14 is a block diagram of a second embodiment of the present invention. Generally, in the case of a large body to be coated such as the body of an automobile, since the sprayed area is large, the coating conditions may not always be uniform depending on the portion to be coated. Therefore, in order to perform accurate measurement, it is desirable to image a plurality of locations on the coating surface and use the average value of the peak wavelength λp at each of these locations to perform the atomization degree calculation. In the embodiment of FIG. 14, for the above reason, the image pickup unit 2 picks up an image of a plurality of locations on the painted surface, sequentially processes the image information, and the corrected peaks obtained by the wavelength correction calculator 13 are obtained. The wavelength λp ′ is averaged by the wavelength averaging processing unit 7. Then, the atomization calculator 6 is configured to calculate the atomization degree according to the value of the averaged peak wavelength λp ′.

【0039】次に、図15は本発明の第3の実施例のブ
ロック図である。前記図14の実施例においては、1個
の撮像部2を用いて複数個所の撮像を順次行なうので、
計測時間が長くなると共に計測手順が複雑になるという
問題がある。そのため、本実施例においては、複数の撮
像部2−1、2−2を設け、同時に複数個所の画像情報
を入力するように構成したものである。これにより、計
測時間を短縮できると共に計測手順を簡略化することが
出来る。なお、図15では撮像部を2個設けた場合を例
示したが、被塗装面の大きさ等の応じて適当な個数を設
ければよい。また、図14および図15の実施例におい
て、波長平均処理部7の代わりに、微粒化演算部6の後
に微粒化平均演算部(本実施例では図示せず、例えば後
記図24の微粒化平均演算部10)を設け、複数の部位
について計測した複数の微粒化度を平均化した値を求め
るように構成してもよい。
Next, FIG. 15 is a block diagram of a third embodiment of the present invention. In the embodiment of FIG. 14 described above, since one image pickup unit 2 is used to sequentially pick up images at a plurality of locations,
There is a problem that the measurement time becomes long and the measurement procedure becomes complicated. Therefore, in this embodiment, a plurality of image pickup units 2-1 and 2-2 are provided, and image information of a plurality of places is input at the same time. As a result, the measurement time can be shortened and the measurement procedure can be simplified. Note that FIG. 15 exemplifies the case where two image pickup units are provided, but an appropriate number may be provided according to the size of the surface to be coated and the like. In addition, in the embodiment of FIGS. 14 and 15, instead of the wavelength averaging processing unit 7, after the atomization calculation unit 6, an atomization average calculation unit (not shown in this embodiment, for example, the atomization average of FIG. An arithmetic unit 10) may be provided to obtain a value obtained by averaging a plurality of atomization degrees measured for a plurality of parts.

【0040】次に、図16は、本発明の第4の実施例の
ブロック図である。この実施例は、塗料の微粒化度と塗
装表面の鮮映度とを計測し、それらに応じて最適な塗装
条件を求めてフィードバック制御するように構成したも
のである。図16において、11は鮮映度演算部、12
は塗装品質判定部であり、その他、図14と同符号は同
一物を示す。まず、本実施例における塗装表面の鮮映性
測定の原理について説明する。塗装面の鮮映性とは、塗
装面の平滑感、肉持ち感、光沢感(艶性)からなるもの
である。この3種類の各要素について更に詳しく説明す
ると、平滑感は塗装面における比較的大きなうねり状の
歪みがどの程度であるかを示したものであり、肉持ち感
は塗装面における非常に細かな凹凸の存在がどの程度で
あるかを示したものであり、光沢感は塗装面における明
暗差がどの程度の大きさで再現されるかを示したもので
ある。以下、鮮映性の値を鮮映度Sと表示し、平滑感、
肉持ち感、光沢感のそれぞれの値を平滑度H、肉持ち度
N、光沢度Tと表示する。上記のごとき鮮映度Sを表す
諸量は、例えば次のようにして求めることが出来る。す
なわち、塗装面の平滑度Hおよび肉持ち度Nは、前記し
た縞模様の画像情報から抽出した輪郭線に一次元の画像
処理を施すことによって算出し、光沢度Tは入力画像の
明暗差を検出することによって算出することが出来る。
Next, FIG. 16 is a block diagram of the fourth embodiment of the present invention. In this embodiment, the degree of atomization of the coating material and the freshness of the coating surface are measured, and the optimum coating conditions are determined in accordance with them to perform feedback control. In FIG. 16, 11 is a sharpness calculation unit, 12
Is a coating quality determination unit, and the same reference numerals as those in FIG. 14 indicate the same components. First, the principle of measuring the sharpness of the painted surface in this embodiment will be described. The sharpness of the painted surface is defined by the smoothness, the long-lasting feeling, and the luster (glossiness) of the painted surface. Explaining each of these three types of elements in more detail, the smoothness shows the extent of a relatively large undulating distortion on the coated surface, and the feeling of flesh is very fine unevenness on the coated surface. Is the extent to which the presence of the is present, and the glossiness is the extent to which the difference in brightness on the painted surface is reproduced. Hereinafter, the value of the sharpness is referred to as the sharpness S, and the smoothness,
The values of the feeling of flesh and the feeling of gloss are displayed as smoothness H, degree N of flesh and gloss T. The various quantities representing the freshness S as described above can be obtained, for example, as follows. That is, the smoothness H and the filliness N of the coated surface are calculated by performing one-dimensional image processing on the contour lines extracted from the above-described striped pattern image information, and the glossiness T is the brightness difference of the input image. It can be calculated by detecting.

【0041】以下、鮮映度演算の一実施例を、図17に
示すフローチャートに基づき図18と図19を参照しな
がら説明する。まず、鮮映度の測定に際して最適な画像
が得られるように、測定画像を入力する前処理として、
入力すべき画像の大きさと位置とを設定する処理が行な
われる。このような処理を行なう理由は、塗装面の曲率
に応じて、得られる入力画像が異なるため、その曲率に
影響されないような画像を入力するためである。この処
理は、以下のS11〜S15のステップにおいて行なわ
れる。まず、CCDカメラから入力された画像は、画像
メモリに記憶される。記憶される画像の一例としては、
図18(a)に示すように、塗装面で反射されたストラ
イプの反射光に応じた画像である。この画像は、塗装面
が平坦である場合には、出力されたストライプ画像の相
似型の画像となるが、塗装面が曲面である場合には、そ
の曲率に応じて拡大、縮小、さらには変型した画像とな
ってしまう。また、塗装面の曲率が大きい場合には、像
の位置がCCDカメラの視野内を移動し、この移動によ
って像の位置が視野内から外れると、測定に必要とされ
るデータの収集が不十分となって測定結果の信頼性に悪
影響を与えることになる。このため、以下に記載するよ
うに、ストライプ像の位置を追跡し、測定窓の大きさを
変えるという処理を行なう。
An embodiment of the sharpness calculation will be described below with reference to FIGS. 18 and 19 based on the flow chart shown in FIG. First, as a pre-processing for inputting the measurement image, so that the optimum image can be obtained when measuring the sharpness,
A process of setting the size and position of the image to be input is performed. The reason for performing such processing is that the input image obtained differs depending on the curvature of the painted surface, and therefore an image that is not affected by the curvature is input. This process is performed in the following steps S11 to S15. First, the image input from the CCD camera is stored in the image memory. As an example of the stored image,
As shown in FIG. 18A, it is an image corresponding to the reflected light of the stripe reflected on the coated surface. This image becomes a similar image of the output stripe image when the painted surface is flat, but when the painted surface is a curved surface, it is enlarged, reduced, or deformed according to its curvature. It will be an image that did. Further, when the curvature of the painted surface is large, the position of the image moves within the field of view of the CCD camera, and if the position of the image moves out of the field of view due to this movement, the collection of data required for measurement is insufficient. Therefore, the reliability of the measurement result is adversely affected. Therefore, as described below, a process of tracking the position of the stripe image and changing the size of the measurement window is performed.

【0042】まず、画像メモリに記憶された画像を呼び
出して、図18に示してあるようなカメラ視野Aの楕円
度を演算し、同様に、カメラ視野A内に存在しているス
トライプ像の光重心演算を行なう。楕円度の演算は、測
定窓の輪郭線を抽出してこの直径の最大値と最小値とに
基づいて行なっている。また、光重心演算は、従来から
行なわれている一般的な手法であるので、ここではその
処理の説明は省略する(ステップS11、S12)。次
に、この光重心演算の結果に基づいてストライプ画像の
中心位置を求める。この演算を行なうのは、次の測定窓
の大きさを決定する処理において、その測定窓の中心位
置を決定するためである(ステップS13)。次に、上
記の処理において求めた楕円度とストライプ画像の中心
位置とに基づいて、測定窓の大きさと位置とを決定す
る。例えば以上の測定の結果、カメラ視野Aが図18
(a)のようにほぼ円形である場合には、測定窓Bは同
図(a)のように設定される。一方、カメラ視野(A)
が図18(c)のように楕円である場合には、測定窓B
は同図(c)のように設定される(ステップS14)。
First, the image stored in the image memory is called to calculate the ellipticity of the camera visual field A as shown in FIG. 18, and similarly the light of the stripe image existing in the camera visual field A is calculated. Calculate the center of gravity. The ellipticity is calculated by extracting the contour line of the measurement window and based on the maximum value and the minimum value of the diameter. Further, since the calculation of the optical center of gravity is a general method that has been conventionally performed, the description of the processing is omitted here (steps S11 and S12). Next, the center position of the stripe image is obtained based on the result of this light center of gravity calculation. This calculation is performed to determine the center position of the next measurement window in the process of determining the size of the next measurement window (step S13). Next, the size and position of the measurement window are determined based on the ellipticity obtained in the above process and the center position of the stripe image. For example, as a result of the above measurement, the camera view A is shown in FIG.
In the case of a substantially circular shape as shown in (a), the measurement window B is set as shown in (a) of the figure. On the other hand, camera field of view (A)
Is an ellipse as shown in FIG. 18C, the measurement window B
Is set as shown in FIG. 7C (step S14).

【0043】以上の処理が終了すると、鮮映度測定処理
が行なわれることになる。
When the above processing is completed, the sharpness measurement processing is performed.

【0044】まず、画像メモリに記憶されているストラ
イプ画像を呼び出し、所定の閾値で二値化する。例えば
ストライプ画像の一例としては、図19(a)に示され
ているような画像である(ステップS15)。平滑度を
求めるには、この二値化された画像から輪郭線を抽出す
る処理を行ない、図19(b)に示すような画像を得る
(ステップS16)。ただし、このままでは非常にギザ
ギザした線なので、これを平滑化する処理を行なって図
19(c)に示すような画像を得る(ステップS1
7)。次に、この平滑化した輪郭線の各構成画素毎に法
線の方向を求める。すなわち、図19(d)に示すよう
な方向の算出処理を行なう。さらに詳細には、輪郭線を
構成する画素毎に法線の方向を求める。この方向は、非
常に多くのものとなる(ステップS18)。そして、こ
のようにして求められた多数の方向を統計処理して、全
体として方向のばらつきが少ないもの、すなわち収束性
のあるものは平滑度Hが良好であり、一方、ばらつきの
大きなもの、すなわち発散性が認められるものは平滑度
Hが不良であると判断する(ステップS19、ステップ
S20)。
First, the stripe image stored in the image memory is called and binarized with a predetermined threshold value. For example, an example of the stripe image is an image as shown in FIG. 19A (step S15). In order to obtain the smoothness, a process of extracting a contour line from this binarized image is performed to obtain an image as shown in FIG. 19B (step S16). However, since it is a very jagged line as it is, it is smoothed to obtain an image as shown in FIG. 19C (step S1).
7). Next, the direction of the normal line is obtained for each of the constituent pixels of the smoothed contour line. That is, the calculation processing of the direction as shown in FIG. More specifically, the direction of the normal line is obtained for each pixel forming the contour line. This direction is very many (step S18). Then, a large number of directions thus obtained are statistically processed, and those having little variation in direction as a whole, that is, those having convergence, have good smoothness H, while those having large variation, that is, If the divergence is recognized, it is determined that the smoothness H is poor (steps S19 and S20).

【0045】次に、肉持ち度Nを算出するには、上記の
二値化された画像から輪郭線の幅を抽出する処理を行な
う。正常であるならば、塗装面を反射したストライプと
同一の幅のものしか検出されないはずであるが、肉持ち
度Nが悪い場合には、細かな小島がストライプ内に混在
することになるので、その小島に対応した幅のものが検
出される。したがって、幅の抽出とは、どの程度の大き
さの小島が何個存在しているかを認識させるための前段
階の処理であるといえる(ステップS21)。次に、上
記の処理において抽出されたストライプ幅のデータか
ら、所定値以下、例えば0.5mm以下のものを取り出
してその数の存在割合を求める。この割合に基づいて肉
持ち度Nを算出する(ステップS22〜ステップS2
4)。上記の割合の小さい方が肉持ち度Nが大きい、す
なわち良好であることを示す。
Next, in order to calculate the meat retention N, the width of the contour line is extracted from the binarized image. If it is normal, only the one with the same width as the stripe reflecting the coated surface should be detected, but if the meat retention N is poor, small islands will be mixed in the stripe, The width corresponding to the small island is detected. Therefore, it can be said that the extraction of the width is a process in the previous stage for recognizing how many islets are present (step S21). Next, from the stripe width data extracted in the above processing, those having a predetermined value or less, for example, 0.5 mm or less, are taken out and the existence ratio of the number is obtained. The leanness N is calculated based on this ratio (steps S22 to S2).
4). The smaller the above ratio, the larger the meat retention N, that is, the better.

【0046】次に、光沢度Tを測定するには、まず、測
定窓を介して入力した画像の各水平ライン毎に最も明る
い部分と最も暗い部分の輝度差を求める。すなわち、画
像に対して、位置と輝度との関係のグラフを作成し、そ
のグラフ中の輝度の最大のものと最少のものとの差を求
める(ステップS25)。この処理を全ての水平ライン
について行なって、測定窓の領域内におけるデータの平
均を求める(ステップS26)。以上の処理によって得
られた輝度差に応じて光沢度Tを求める。なお、輝度差
と光沢度Tとの関係は、相関関係が明らかとなっている
ので、その算出の演算は非常に単純である(ステップS
27)。すなわち、輝度差の大きい方が光沢度T(艶
性)が優れていることを示す。
Next, in order to measure the glossiness T, first, the brightness difference between the brightest part and the darkest part is obtained for each horizontal line of the image input through the measurement window. That is, a graph of the relationship between the position and the brightness is created for the image, and the difference between the maximum brightness and the minimum brightness in the graph is obtained (step S25). This process is performed for all the horizontal lines to obtain the average of the data within the measurement window area (step S26). The glossiness T is obtained according to the brightness difference obtained by the above processing. Since the correlation between the brightness difference and the glossiness T is clear, the calculation operation is very simple (step S
27). That is, the larger the brightness difference, the better the gloss T (glossiness).

【0047】次に、未乾燥状態のウエット塗装面と乾燥
後のドライ塗装面とにおける平滑度Hの比較について説
明する。ウエット塗装面の平滑度Hは、図20に示すよ
うに、塗装直後の数値は低いが、時間と共に前記の平滑
化理論に従って徐々に数値が上昇する。この傾向は乾燥
後においても基本的に継続する。したがってウエット塗
装面での平滑化目標値は、ドライ塗装面の値に対して小
さくなる。例えば、ウエット塗装面の平滑度目標値をH
w、ドライ塗装面の平滑度目標値をHdとすれば、下記
(数16)式に示すようになる。 Hd=k1・Hw …(数16) ただし、k1はウエット平滑度係数であり、k1>1の値
である。この係数は塗装色などの塗装条件に応じて予め
記憶させておく。また、ウエット塗装面の平滑度Hの目
標値Hwは、たとえば、Hw≧0.5程度の値である。
Next, a comparison of the smoothness H between the wet coated surface in the undried state and the dry coated surface after drying will be described. As shown in FIG. 20, the smoothness H of the wet coated surface is low immediately after coating, but gradually increases with time according to the smoothing theory. This tendency basically continues even after drying. Therefore, the smoothing target value on the wet coated surface becomes smaller than the value on the dry coated surface. For example, the target value of the smoothness of the wet coated surface is H
Assuming that w and the target value of the smoothness of the dry coated surface are H d , the following equation (16) is obtained. H d = k 1 · H w (Equation 16) where k 1 is a wet smoothness coefficient, and k 1 > 1. This coefficient is stored in advance according to the coating conditions such as the coating color. Further, the target value H w of the smoothness H of the wet coated surface is, for example, a value of H w ≧ 0.5.

【0048】なお、鮮映度Sを構成する各要素、平滑度
H、肉持ち度N、光沢度Tのうち、鮮映度全体に及ぼす
影響の割合は、平滑度Hが約70%程度と最も大きい。
そして、鮮映度のうちの肉持ち度Nおよび光沢度Tは、
主として塗料の性質および焼付け温度に影響される値で
ある。したがって、塗装時の微粒化度との関係について
は、平滑度Hのみを考慮すればよい。肉持ち度Nおよび
光沢度Tについては、例えば、表示器8に表示して作業
員に指示し、塗料の内容や焼付け温度等を変更させるよ
うにしてもよい。図16の実施例において、鮮映度演算
部11は上記のごとき演算処理を行ない、鮮映度(平滑
度)を計測する。次に、塗装品質判定部12について詳
細に説明する。塗装品質判定部12は、微粒化度演算部
6で算出した塗料の微粒化度と、鮮映度演算部11で求
めた鮮映度とを入力して、塗装品質を判定し、不良と判
定した場合には、以後の塗装条件を最適条件とするため
に塗装条件を変更する指令信号を出力する。塗装条件制
御システム9は、上記の指示信号に応じて塗装ガン10
を駆動し、最適条件で塗装を行なう。
Of the elements constituting the freshness S, the smoothness H, the fleshness N, and the glossiness T, the ratio of the effect on the overall freshness is that the smoothness H is about 70%. The largest.
Then, the meat retention N and the gloss T of the freshness are
It is a value mainly affected by the properties of the coating material and the baking temperature. Therefore, regarding the relationship with the atomization degree at the time of coating, only the smoothness H needs to be considered. The leanness N and the glossiness T may be displayed on the display 8 to instruct the operator to change the content of the paint, the baking temperature, and the like. In the embodiment of FIG. 16, the sharpness calculation unit 11 performs the above-described calculation processing to measure the sharpness (smoothness). Next, the coating quality determination unit 12 will be described in detail. The coating quality determination unit 12 inputs the atomization degree of the paint calculated by the atomization degree calculation unit 6 and the sharpness determined by the sharpness calculation unit 11, determines the coating quality, and determines that it is defective. In such a case, a command signal for changing the coating conditions is output in order to make the subsequent coating conditions optimal. The coating condition control system 9 responds to the above-mentioned instruction signal by the coating gun 10
To drive the coating under optimal conditions.

【0049】具体的には、下記のごとき判定を行なう。
図21は、平滑度Hと凹凸波形の波長λ(前記長波長の
ピーク波長)との関係を示す特性図である。図示のごと
く、波長λと平滑度Hとには直線的関係がある。すなわ
ち、波長λが大きいと、塗装膜面の平滑化(平坦化)が
進まず、平滑度Hは低くなる。したがって平滑度を上げ
るには、波長λを小さくする方向に制御すればよい。例
えば、平滑度の目標値H0が0.5であり、計測した平滑
度Hが0.4であったとすると、他の塗装条件が一定で
あれば、実際の平滑度を目標値に一致させるには波長λ
を5.0mmから4.5mmに変更すればよい。上記の関
係を数式で示せば、下記(数17)式のようになる。 ΔH=−k1Δλ …(数17) ただし ΔH:平滑度の誤差 Δλ:波長の補正分 k1:鮮映度補正係数 また、図22は、塗料粒子径r(微粒化度)と波長λと
の関係を示す特性図である。図示のごとく、塗料粒子径
rと波長λとには、多少折線になってはいるが、ほぼ直
線的な関係がある。例えば、前記図21のように、波長
λを5.0mmから4.5mmに移動したい場合には、塗
料粒子径rを100μmから約90μmに変更すればよ
い。上記の関係を直線近似した数式で示せば、下記(数
18)式のようになる。 Δλ=k2Δr …(数18) ただし Δλ:波長の補正分 Δr:塗料粒子径の補正分 k2:波長補正係数 また、図23は、塗料粒子径r(微粒化度)と塗装機の
ベル回転数Nとの関係を示す特性図である。図示のごと
く、塗料粒子径rとベル回転数Nとには直線的関係があ
る。例えば、前記図22のごとく、塗料粒子径rを10
0μmから約90μmに変更したい場合には、ベル回転
数Nを約19000rpmから25000rpmに変更
すればよい。上記の関係を数式で示せば、下記(数1
9)式のようになる。 Δr=−k3ΔN …(数19) ただし Δr:塗料粒子径の補正分 ΔN:ベル回転数の補正分 k3:粒子径補正係数 上記の(数17)式〜(数19)式から下記(数20)
式が得られる。 ΔH=k123ΔN …(数20) したがって、所望の鮮映度(平滑度)を実現するために
は、図21〜図23の特性から求めた(数20)式に基
づいてベル回転数Nの補正分ΔNを求め、その値を塗装
条件制御システム9に送って塗装ガン10の制御条件を
変更させればよい。上記のように、本実施例において
は、塗料の微粒化度と塗装の鮮映度とを求め、所望の鮮
映度を達成するように微粒化度を制御してやるように構
成しているので、塗装状態の良否を速やかにフィードバ
ックして次の塗装条件を改善し、常に最良の塗装状態に
保つことが可能となる。
Specifically, the following judgments are made.
FIG. 21 is a characteristic diagram showing the relationship between the smoothness H and the wavelength λ of the uneven waveform (the peak wavelength of the long wavelength). As shown, there is a linear relationship between the wavelength λ and the smoothness H. That is, when the wavelength λ is large, the smoothing (flattening) of the coating film surface does not proceed and the smoothness H becomes low. Therefore, in order to increase the smoothness, the wavelength λ may be controlled in the direction of decreasing. For example, if the target value H 0 of smoothness is 0.5 and the measured smoothness H is 0.4, the actual smoothness is made to match the target value if other coating conditions are constant. Has the wavelength λ
Should be changed from 5.0 mm to 4.5 mm. If the above relationship is shown by a mathematical expression, the following expression (Expression 17) is obtained. ΔH = −k 1 Δλ (Equation 17) where ΔH: error of smoothness Δλ: correction amount of wavelength k 1 : correction coefficient of image clarity Further, FIG. 22 shows the coating particle diameter r (fineness degree) and the wavelength λ. It is a characteristic view which shows the relationship with. As shown in the figure, the paint particle diameter r and the wavelength λ have a substantially linear relationship, although they are somewhat broken lines. For example, as shown in FIG. 21, when it is desired to shift the wavelength λ from 5.0 mm to 4.5 mm, the paint particle diameter r may be changed from 100 μm to about 90 μm. If the above relationship is expressed by a mathematical expression that is approximated by a straight line, the following expression (18) is obtained. Δλ = k 2 Δr (Equation 18) where Δλ: wavelength correction amount Δr: coating particle size correction amount k 2 : wavelength correction coefficient Further, FIG. 23 shows the coating particle size r (fineness) and the coating machine FIG. 6 is a characteristic diagram showing a relationship with a bell rotation speed N. As shown in the figure, there is a linear relationship between the paint particle diameter r and the bell rotation speed N. For example, as shown in FIG. 22, the paint particle diameter r is 10
When it is desired to change from 0 μm to about 90 μm, the bell rotation speed N may be changed from about 19000 rpm to 25000 rpm. If the above relationship is expressed by a mathematical expression, the following (Equation 1
It becomes like Formula 9). Δr = −k 3 ΔN (Equation 19) where Δr: correction amount of paint particle diameter ΔN: correction amount of bell rotation speed k 3 : particle diameter correction coefficient From the above equations (17) to (19), (Equation 20)
The formula is obtained. ΔH = k 1 k 2 k 3 ΔN (Equation 20) Therefore, in order to realize the desired sharpness (smoothness), based on the equation (20) obtained from the characteristics of FIGS. It suffices to obtain a correction amount ΔN of the bell rotation speed N and send the correction value ΔN to the coating condition control system 9 to change the control condition of the coating gun 10. As described above, in this embodiment, the fineness of the paint and the clarity of the coating are obtained, and the fineness is controlled so as to achieve the desired sharpness, so that the fineness is controlled. It is possible to promptly feed back the quality of the coating state to improve the next coating condition and always maintain the best coating state.

【0050】次に、図24は、本発明の第5の実施例の
ブロック図である。この実施例は、複数の撮像部2−
1、2−2を設け、同時に複数個所の画像情報を入力し
て複数の微粒化度を求める。そして微粒化演算部6の後
に設けた微粒化平均演算部10で、複数の部位について
計測した複数の微粒化度を平均化した値を求め、それと
鮮映度演算部11で求めた鮮映度とによって塗装品質を
演算するように構成したものである。上記の構成によ
り、複数部位の微粒化度を迅速に測定し、それに応じた
塗装品質を演算することが出来るので、塗装状態の良否
をさらに速やかにフィードバックして次の塗装条件を改
善し、常に最良の塗装状態に保つことが可能となる。
Next, FIG. 24 is a block diagram of the fifth embodiment of the present invention. In this embodiment, a plurality of image pickup units 2-
1, 2-2 are provided, and image information at a plurality of locations is input at the same time to obtain a plurality of atomization degrees. Then, the atomization average calculation unit 10 provided after the atomization calculation unit 6 obtains a value obtained by averaging a plurality of atomization degrees measured for a plurality of parts, and the sharpness determined by the sharpness calculation unit 11 It is configured to calculate the painting quality by and. With the above configuration, it is possible to quickly measure the atomization degree of multiple parts and calculate the coating quality according to it, so that the quality of the coating state can be fed back more quickly to improve the next coating condition, It is possible to maintain the best paint condition.

【0051】[0051]

【発明の効果】以上説明したごとく、本発明において
は、塗装後の未乾燥塗装表面の画像から、塗装面の凹凸
波形の波長分布を求め、それに基づいて塗料の粒子径を
計測し、かつ膜厚に応じた補正を行なうように構成した
ことにより、塗装条件が異なる場合でも常に正確な塗料
の微粒化度を塗装中に非接触で容易かつ正確に計測する
ことが出来る。そのため塗装条件を直ちにフィードバッ
ク制御することが出来るので、塗装品質を維持、向上さ
せることができると共に、微粒化計測の工数を大幅に低
減することが出来る。また、複数の撮像部を設け、複数
個所の微粒化度をそれぞれ計測し、それを平均化するよ
うに構成したものにおいては、広い塗装面についても、
短時間に、少ない測定工数で、精度のよい計測を行なう
ことが出来る。そのため、塗装の良否をリアルタイムで
フィードバックすることが出来、塗装品質を大幅に向上
させることが出来る。また、塗料の微粒化度と塗装の鮮
映度とを求め、所望の塗装品質を達成するように、最適
な微粒化条件を求めるように構成したものにおいては、
塗装状態の良否を速やかにフィードバックして次の塗装
条件を改善し、常に最良の塗装状態に保つことが可能と
なる、等の多くの優れた効果が得られる。
As described above, in the present invention, the wavelength distribution of the uneven waveform of the coated surface is obtained from the image of the undried coated surface after coating, and the particle diameter of the coating material is measured based on the wavelength distribution. Since the correction is made according to the thickness, the accurate degree of atomization of the paint can be measured easily and accurately without contact during the coating even when the coating conditions are different. Therefore, since the coating conditions can be immediately feedback-controlled, the coating quality can be maintained and improved, and the number of man-hours for atomization measurement can be significantly reduced. Further, in the case where a plurality of image pickup portions are provided, the degree of atomization at each of a plurality of positions is measured, and the averaged values are averaged, even for a large painted surface,
Accurate measurement can be performed in a short time with a small number of measurement steps. Therefore, the quality of the coating can be fed back in real time, and the coating quality can be greatly improved. Further, in the one configured so as to obtain the degree of atomization of the paint and the clarity of the coating, and to obtain the optimum atomization conditions so as to achieve the desired coating quality,
It is possible to obtain many excellent effects such as promptly feeding back the quality of the coating state to improve the next coating condition and always maintaining the best coating state.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の機能ブロック図。FIG. 1 is a functional block diagram of the present invention.

【図2】本発明の第1の実施例のブロック図。FIG. 2 is a block diagram of the first embodiment of the present invention.

【図3】撮像部2の一例を示す断面図。FIG. 3 is a cross-sectional view showing an example of an imaging unit 2.

【図4】パワースペクトルPSの周波数特性図。FIG. 4 is a frequency characteristic diagram of a power spectrum PS.

【図5】塗装後の塗膜の状態を示す断面図。FIG. 5 is a cross-sectional view showing a state of a coating film after coating.

【図6】表面の凹凸の面積平均値に相当する表面粗さR
aとパワースペクトル積分値Pと関係の関係を示す特性
図。
FIG. 6 is a surface roughness R corresponding to an average value of surface irregularities.
The characteristic view which shows the relationship of a and power spectrum integral value P.

【図7】平滑化理論値と測定値を比較したウエット平滑
化動特性を示す特性図。
FIG. 7 is a characteristic diagram showing wet smoothing dynamic characteristics in which smoothing theoretical values and measured values are compared.

【図8】塗装時における塗装面への塗料粒子の付着と塗
装膜面の形成過程を示す図。
FIG. 8 is a diagram showing a process of adhesion of paint particles to a coated surface and formation of a coated film surface during coating.

【図9】飛行中の塗料粒子と付着粒子との関係を示す
図。
FIG. 9 is a diagram showing a relationship between paint particles and adhered particles during flight.

【図10】塗料粒子の平均径と波長との関係を示す特性
図。
FIG. 10 is a characteristic diagram showing the relationship between the average diameter of paint particles and wavelength.

【図11】塗料の粒子径と塗布時間との関係を示す特性
図。
FIG. 11 is a characteristic diagram showing the relationship between the particle size of the coating material and the coating time.

【図12】波長λと塗布時間との関係を示す特性図。FIG. 12 is a characteristic diagram showing the relationship between wavelength λ and coating time.

【図13】波長とウエット膜厚との関係を示す特性図。FIG. 13 is a characteristic diagram showing the relationship between wavelength and wet film thickness.

【図14】本発明の第2の実施例のブロック図。FIG. 14 is a block diagram of a second embodiment of the present invention.

【図15】本発明の第3の実施例のブロック図。FIG. 15 is a block diagram of a third embodiment of the present invention.

【図16】本発明の第4の実施例のブロック図。FIG. 16 is a block diagram of a fourth embodiment of the present invention.

【図17】鮮映度演算を示すフローチャートの一実施例
図。
FIG. 17 is an example diagram of a flowchart showing a sharpness calculation.

【図18】撮像部で読み込んだストライプ画像の一例
図。
FIG. 18 is a diagram showing an example of a stripe image read by an imaging unit.

【図19】平滑度演算における画像処理を示す図。FIG. 19 is a diagram showing image processing in smoothness calculation.

【図20】塗装後の経過時間と平滑度Hとの関係を示す
特性図。
FIG. 20 is a characteristic diagram showing a relationship between elapsed time after coating and smoothness H.

【図21】平滑度Hと波長λとの関係を示す特性図。FIG. 21 is a characteristic diagram showing a relationship between smoothness H and wavelength λ.

【図22】塗料粒子径rと波長λとの関係を示す特性
図。
FIG. 22 is a characteristic diagram showing the relationship between the coating particle diameter r and the wavelength λ.

【図23】塗料粒子径rとベル回転数Nとの関係を示す
特性図。
FIG. 23 is a characteristic diagram showing the relationship between the paint particle diameter r and the bell rotation speed N.

【図24】本発明の第5の実施例のブロック図。FIG. 24 is a block diagram of a fifth embodiment of the present invention.

【図25】従来装置の一例図。FIG. 25 is a diagram showing an example of a conventional device.

【図26】従来装置の他の一例のブロック図。FIG. 26 is a block diagram of another example of a conventional device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…被塗装体(ボディ) 9…塗装条件制御
システム 2、2−1、2−2…撮像部 10…塗装ガン 3…画像処理部 11…鮮映度演算部 4…波長演算部 12…塗装品質判定
部 5…塗装条件入力部 13…波長補正演算
部 6…微粒化演算部 14…表面粗さ演算
部 7…波長平均処理部 15…膜厚演算部 8…表示器 16…微粒化平均演
算部 100…撮像手段 105…微粒化演
算手段 101…画像処理手段 106…表面粗さ
演算手段 102…波長演算手段 107…塗装条件
入力手段 103…膜厚演算手段 108…波長平均
処理手段 104…波長補正演算手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Body to be coated (body) 9 ... Coating condition control system 2, 2-1, 2-2 ... Imaging part 10 ... Coating gun 3 ... Image processing part 11 ... Sharpness calculation part 4 ... Wavelength calculation part 12 ... Coating Quality determination unit 5 ... Painting condition input unit 13 ... Wavelength correction calculation unit 6 ... Atomization calculation unit 14 ... Surface roughness calculation unit 7 ... Wavelength averaging unit 15 ... Film thickness calculation unit 8 ... Display 16 ... Atomization average calculation Part 100 ... Image pickup means 105 ... Atomization calculation means 101 ... Image processing means 106 ... Surface roughness calculation means 102 ... Wavelength calculation means 107 ... Coating condition input means 103 ... Film thickness calculation means 108 ... Wavelength average processing means 104 ... Wavelength correction Computing means

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】塗料を塗布した直後の未乾燥塗装表面を撮
像する撮像手段と、 上記撮像手段からの画像情報を画像処理する画像処理手
段と、 上記画像処理手段で処理された画像処理データに基づい
て、塗装表面の凹凸波形の波長分布を算出する波長演算
手段と、 少なくとも上記波長分布に基づいて塗装の膜厚を演算す
る膜厚演算手段と、 上記波長演算手段で求めた波長分布と上記膜厚演算手段
で求めた膜厚とに応じて、当該塗装における基準膜厚に
相当する波長を演算する波長補正演算手段と、 上記波長補正演算手段で算出された補正後の波長に基づ
いて微粒化度を算出する微粒化演算手段と、 を備えたことを特徴とする塗装品質解析装置。
1. An image pickup means for picking up an image of the undried coating surface immediately after applying a paint, an image processing means for image-processing the image information from the image pickup means, and image processing data processed by the image processing means. On the basis of the wavelength calculating means for calculating the wavelength distribution of the uneven waveform of the coating surface, a film thickness calculating means for calculating the film thickness of the coating based on at least the wavelength distribution, the wavelength distribution obtained by the wavelength calculating means and Based on the film thickness calculated by the film thickness calculation means, a wavelength correction calculation means for calculating a wavelength corresponding to the reference film thickness in the coating, and a fine particle based on the corrected wavelength calculated by the wavelength correction calculation means A coating quality analysis device, comprising: an atomization calculation means for calculating the degree of atomization.
【請求項2】上記波長演算手段は、塗装表面の凹凸波形
のパワースペクトルにおける長波長領域のピーク波長を
求めるものであり、 上記波長補正演算手段は、当該塗装における基準膜厚に
相当する上記長波長領域のピーク波長を求めるものであ
り、 上記微粒化演算手段は、上記補正後の長波長領域のピー
ク波長の値と予め実験で求めた塗料粒子径との関係か
ら、塗料粒子径を算出し、それを微粒化度とするもので
ある、ことを特徴とする請求項1に記載の塗装品質解析
装置。
2. The wavelength calculating means obtains a peak wavelength in a long wavelength region in a power spectrum of a corrugated waveform on a coating surface, and the wavelength correction calculating means has a length corresponding to a reference film thickness in the coating. The peak wavelength in the wavelength region is obtained, and the atomization calculation means calculates the paint particle diameter from the relationship between the corrected peak wavelength value in the long wavelength region and the paint particle diameter obtained in advance by experiments. The coating quality analysis device according to claim 1, wherein the coating quality analysis device has a degree of atomization.
【請求項3】上記画像処理手段で処理された画像処理デ
ータに基づいて、塗装表面の粗さ度を算出する表面粗さ
演算手段と、少なくとも塗料の粘度を含む塗装条件を入
力する塗装条件入力手段と、を備え、 かつ、上記膜厚演算手段は、上記表面粗さ演算手段で算
出された粗さ度から求めた粗さ度の時間変化量と、上記
塗装条件入力手段からの塗装条件と、上記波長演算手段
からの波長分布とに基づいて、塗装の膜厚を算出するも
のである、ことを特徴とする請求項1または請求項2に
記載の塗装品質解析装置。
3. Surface roughness calculation means for calculating the roughness of the coating surface based on the image processing data processed by the image processing means, and coating condition input for inputting the coating conditions including at least the viscosity of the coating material. And a means for calculating the film thickness, wherein the film thickness calculating means includes a time variation amount of the roughness calculated from the roughness calculated by the surface roughness calculating means, and a coating condition from the coating condition inputting means. The coating quality analyzing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the coating film thickness is calculated based on the wavelength distribution from the wavelength calculating means.
【請求項4】上記波長補正演算手段は、上記膜厚演算手
段で求めた膜厚値と予め実験で求めた塗装表面の凹凸波
形の波長との関係から基準膜厚相当の波長を算出するも
のである、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3の何
れかに記載の塗装品質解析装置。
4. The wavelength correction calculation means calculates the wavelength corresponding to the reference film thickness from the relationship between the film thickness value obtained by the film thickness calculation means and the wavelength of the corrugated waveform of the coating surface obtained by an experiment in advance. The coating quality analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein
【請求項5】上記撮像手段では、塗装表面の複数個所を
撮像し、後続の各手段ではそれぞれの個所における処理
を行なって上記波長補正演算手段ではそれぞれの個所に
おける補正波長値を順次算出し、 かつ、上記複数個の補正波長値を平均処理する波長平均
処理手段を備え、 上記微粒化演算手段では、上記波長平均処理手段の演算
結果に基づいて微粒化度を算出するものである、ことを
特徴とする請求項1乃至請求項4の何れかに記載の塗装
品質解析装置。
5. The image pickup means picks up an image of a plurality of points on the coating surface, each subsequent step performs processing at each point, and the wavelength correction calculation means sequentially calculates a correction wavelength value at each point, Further, it comprises a wavelength averaging processing means for averaging the plurality of correction wavelength values, wherein the atomization calculating means calculates the degree of atomization based on the calculation result of the wavelength averaging processing means. The coating quality analysis device according to any one of claims 1 to 4, which is characterized.
【請求項6】塗料を塗布した直後の未乾燥塗装表面を、
塗装面の異なった個所についてそれぞれ撮像する複数の
撮像手段を備え、それらの撮像手段で撮像した複数個所
の画像情報を順次処理することを特徴とする請求項5に
記載の塗装品質解析装置。
6. The undried coated surface immediately after the coating is applied,
The coating quality analysis apparatus according to claim 5, further comprising a plurality of image pickup means for picking up images of different portions on the coating surface, and sequentially processing image information of the plurality of portions picked up by these image pickup means.
【請求項7】上記画像処理手段で処理された画像処理デ
ータに基づいて、塗装面の鮮映度を演算する鮮映度演算
手段と、 上記微粒化演算手段で求めた微粒化度と上記鮮映度演算
手段で求めた鮮映度とに応じて、最適な微粒化条件を算
出する塗装品質判定手段と、 を備えたことを特徴とする請求項1乃至請求項6の何れ
かに記載の塗装品質解析装置。
7. A sharpness calculation means for calculating the sharpness of a painted surface based on the image processing data processed by the image processing means, a fineness degree calculated by the fineness calculation means, and the freshness. 7. A coating quality judging means for calculating an optimum atomization condition according to the freshness calculated by the picture calculating means, and a coating quality judging means according to any one of claims 1 to 6. Coating quality analysis device.
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JP2007057521A (en) * 2005-07-29 2007-03-08 Dainippon Screen Mfg Co Ltd Unevenness inspecting apparatus and method therefor
WO2009060536A1 (en) * 2007-11-09 2009-05-14 Cosmostechno Corporation Method for diagnosing paint of automobile
CN113362194A (en) * 2020-03-04 2021-09-07 丰田自动车株式会社 Coating quality prediction device and method for generating learned model
WO2022269302A1 (en) * 2021-06-21 2022-12-29 日産自動車株式会社 Painting evaluation device and painting evaluation method

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007057521A (en) * 2005-07-29 2007-03-08 Dainippon Screen Mfg Co Ltd Unevenness inspecting apparatus and method therefor
WO2009060536A1 (en) * 2007-11-09 2009-05-14 Cosmostechno Corporation Method for diagnosing paint of automobile
CN113362194A (en) * 2020-03-04 2021-09-07 丰田自动车株式会社 Coating quality prediction device and method for generating learned model
WO2022269302A1 (en) * 2021-06-21 2022-12-29 日産自動車株式会社 Painting evaluation device and painting evaluation method

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