(57)【要約】      （修正有）【課題】微細な粗さ判定も可能とし、測定時間の短縮化、曲面の粗さ判定、面積の大きな製品の粗さ判定を正確に行える表面粗さ判定装置を提供する。【解決手段】三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する２次元色彩計２が表面５から取得した３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを取得し演算する演算処理部３を備え、色差ΔＥを演算し、検査領域を格子で区画する検査面と基準面の画素数を積算することにより色空間ヒストグラム分布を作成し、検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指数Ｍを演算し、粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指数Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数Ｌ１、表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数Ｌ２、又は、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指数Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数Ｌ３のうちの少なくとも１つを設定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＩＥ  ＸＹＺ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ  ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換したデータを取得し演算する演算処理部を備え、
前記演算処理部が、
色差ΔＥを演算する色差演算部と、
ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する検査面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成部と、
前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標を演算する表面粗さ指標演算部と、
粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶部と、
表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指標Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、又は、前記表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数のうちの少なくとも１つを設定する関数設定部と、
を備えたことを特徴とする表面粗さ判定装置。
【請求項２】
前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差が最小となるように、前記表面粗さ指標に係る第１係数及び前記色差に係る第２係数を特定することを特徴とする請求項１の表面粗さ判定装置。
【請求項３】
ＣＩＥ  ＸＹＺ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ  ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換したデータを取得し演算する演算処理ステップと、
色差ΔＥを演算する色差演算ステップと、
ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する検査面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成ステップと、
前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標を演算する表面粗さ指標演算ステップと、
粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶ステップと、
表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指標Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、又は、前記表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数のうちの少なくとも１つを設定する関数設定ステップと、
を備えたことを特徴とする表面粗さ判定方法。
【請求項４】
前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差が最小となるように、前記表面粗さ指標に係る第１係数及び前記色差に係る第２係数を特定することを特徴とする請求項３の表面粗さ判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面粗さ判定装置及び判定方法、特に、表面の粗さの一致度を評価するための判定装置とその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
表面、例えば、金属表面での微細な凹凸を研磨するには様々な発明が提案されている（http://www.chemicoat.co.jp/column/detail_6.html）。
【０００３】
上記発明における「化学研磨」とは、研磨用の溶液に金属を浸して、酸やアルカリの力によってその化学反応で金属の表面を腐食させる研磨方法である。細かい部分にまで溶液が入り込むため、機械による研磨では届かないような細部にも処理を行うことができるのが特徴である。主に複雑な形状の微細部品や内面部分の研磨を行う場合に化学研磨が向いている。
【０００４】
「電解研磨」とは、電解研磨用の溶液に金属を浸して、その溶液の中で金属をプラスとして電流を流すことによる研磨方法である。金属は次第に溶解し、表面が光沢化や平滑化してくる。表面に加工による変質層を作ることがなく汚れや焼けなども残さないため、化学研磨とともに精密部品などのクリーンな研磨方法が必要な場合に利用されている。
【０００５】
「機械研磨」とは、その名の通り機械を使って行う研磨のことを指し、様々な方法がある。現在の主流は、円盤型の定盤の上に研磨パッドを貼り、その上に化学成分や微細な粒子を含んだ液体の研磨材を垂らし、回転させながら磨くロータリータイプである。他にも金属の内径を精密に研磨するホーニングマシンによる研磨や、バフを使用したバフ研磨など様々な研磨方法がある。
【０００６】
梨地仕上げ（なしぢしあげ）とは（http://www.chemicoat.co.jp/knowledge/detail_169.html）、金属の表面に微細な凹凸をつけて、ざらざらとした表面粗さに仕上げる表面処理方法を言う。果実の梨の表面に似ていることからこう呼ばれる。梨地仕上げには、光沢、半光沢、無光沢の梨地がある。梨地仕上げを行う目的は、表面粗さや見た目をよくするなどのほかオイルのついた手で触ったときに滑りにくくするための滑り止め目的や、塗装や陽極酸化をする際の前処理などの目的で用いられている。また精密機械などの表面の摩擦抵抗を減らすために、「きさげ加工」という微細な凹凸をつける加工がほどこされる場合もある。
【０００７】
金属表面を梨地仕上げ加工する方法には主に機械的な方法と化学的な方法があり、機械的な方法としては前述のきさげ加工のほかワイヤブラシにより表面を磨くワイヤブラシ法、微粒子を圧縮空気により表面に吹き付けるサンドブラスト法、細かい粒子を含んだ加工液を金属加工面に吹き付ける液体ホーニング法などがある。化学的に梨地仕上げ加工を行う方法には、エッチングなどの化学腐食や電解腐食を用いる方法、分散めっき法などの電気メッキを用いた表面処理を行う方法などがある。
【０００８】
表面のつや・粗さ測定方式は、従来、粗さ計があり、それには機械式のもの、レーザーなどの光学式のものがある。これらは凹凸が何ｍｍあるか、あるいは何ｎｍあるかといった数値で示すが、現場の経験ある技術者は、こうした値よりも目で見た、表面のツヤ感やテカリ度を見て判定している。また、こうした経験に基づく現場の判定で作業が進んでいる。表面粗さの従来技術には以下の発明がある。
【０００９】
表面粗さをスタイラス等により倣い式で計測する特許文献１〜３の発明が提案されている。
【００１０】
表面粗さを非接触式に撮像装置で計測する特許文献４〜６の発明が提案されている。
【００１１】
表面粗さを非接触式にレーザー光で計測する特許文献７〜１０の発明が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０１４−３２１７７号公報
【特許文献２】特開２０１４-８１３２４号公報
【特許文献３】特開２０１５-１６９６４１号公報
【特許文献４】特開2011-31370号公報
【特許文献５】特許第4204879号公報
【特許文献６】特開2011-69688号公報
【特許文献７】特開2001-4351号公報
【特許文献８】特許2556556号公報
【特許文献９】特開平6−307840号公報
【特許文献１０】特開2015-143666号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、特許文献１〜１０は、光沢、つや、粗さ等の仕上がり具合を示す表面粗さの判断までは行うことができない。特許文献１〜３は、接触子で表面をスキャンするため、表面測定に時間を要するとともに、装置が大掛かりなものとなる。特許文献４〜６は、可視光等によるが、精度が十分ではない。特許文献７〜１０は、レーザー光で表面をスキャンし、表面粗さを測定するため時間を要する。
【００１４】
また、通常、艶感のある物体の色を見る時には、物体色と光源色をバランスよく認識している。全反射したところは輝度が高くなり、光源色を強く反映した色を見ることになる。一方、シェード部分は輝度が低く、対象物体の反射の影響が大きい。ハイライトとシェードの中間は、人の目には、加色混合されて見える。
【００１５】
従来法の画像による発明でも、シボなどの構造をもつものは単なる物体色ではなく、構造的に全反射が起こっているにもかかわらず、ΔＥ、ΔＬ、Δａ、Δｂ等は、色の広がりの情報を失われてしまい、ごく限られた領域の平均色しかとれないので、複雑な構造によって様々な色・輝度で織り成すテクスチャー感情報は失われていた。測る場所によっても数値にばらつきがあった。
【００１６】
したがって、表面を仕上げるのに、粗くしたり、鏡面仕上げにしたりするが、この粗さ加減は、専門家の目による評価が必要となる。
【００１７】
表面が細かなものはミクロンオーダー、鏡面ではナノオーダーの粗さ判定となるが、人の目はその両方での判定を行うので、時間とコストがかかる、正確な判定が難しいという問題がある。特に、表面粗さの凹凸の高さが、細かく微小な場合、例えば、光の波長がナノレベル（例えば７００ｎｍ）からマイクロメータのレベルでの粗さについては、色のシフトがあると考えられ、微細な粗さの判定も要望があるが、実現できていない。
【００１８】
例えば、金属の表面上に樹脂をコーティングした場合、金属と樹脂との結合が最適となるように表面の測定を行ってから、コーティングをおこなう。そういう小さなオーダーの粗さ加減を、従来の粗さ計で、製造ラインで、いちいちチェックすることは不可能であり、技術開発のネックになっている。なぜならば、従来の粗さ計では表面をなぞるのに計測時間がかかる。例えば、ＡＦＭ又はレーザーにより表面でのラインスキャンを繰り返して、面積全部をスキャンして計測することは、測定時間がかかりすぎて、ラインがストップする。また、製品の表面は、緩やかなカーブがある場合が多く、また、工業製品では測定面積が多いものが多数であり、表面の粗さをチェックしようとしても、製品において計測するのは無理である。
【００１９】
そこで、本発明は、ＸＹＺ系の撮像装置により、表面の凹凸に光源からの光を当てて、その反射光分布を計測し、表面の形状により、光源からの光が散乱と回折により色・粗さ度として観測され、この粗さ度により、人間の目の判定条件に近い状態で、表面の仕上げ判定の定量化を可能とすることを課題とする。
【００２０】
また、本発明は、表面粗さの凹凸の高さが、ナノレベルからマイクロレベルでの微細な粗さ判定も可能とし、測定時間の短縮化、曲面の粗さ判定、面積の大きな製品の粗さ判定を正確に行うことを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明は、ＸＹＺ系の撮像装置を用いた判定方式で、この方式では人の見た目の判定法と極めて近い判定ができる。その根拠は撮像装置では、正確な値が２次元又は３次元で求められるため、検査面の凹凸等の表面粗さを照明光の散乱と回折現象にて定量化できる点にある。
【００２２】
本発明のＸＹＺ系の撮像装置で、光源を当てた表面を撮像し、その反射光分布を計測すると、表面の形状により、光源からの光が散乱と回折により色・表面粗さとして観測され、この粗さ度により、表面の色・表面粗さの定量化が可能となることに着目した。
【００２３】
第１発明は、ＣＩＥ  ＸＹＺ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ  ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換したデータを取得し演算する演算処理部を備え、前記演算処理部が、色差ΔＥを演算する色差演算部と、ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する検査面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成部と、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標を演算する表面粗さ指標演算部と、粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶部と、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指標Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、又は、前記表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数のうちの少なくとも１つを設定する関数設定部と、前記各関数の少なくとも１つに基づいて、、前記表面粗さ指標に対応する前記表面粗さ評価指標Ｅｓｔ又は表面粗さを演算する演算部と、を備えたことを特徴とする表面粗さ判定装置である。
【００２４】
第１発明において、前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差が最小となるように、前記表面粗さ指標に係る第１係数及び前記色差に係る第２係数を特定することを特徴とする。例えば、重回帰分析により、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを、表面粗さ指数Ｍと、色差ΔＥとを用いて、演算する分析手法が好ましい。
【００２５】
技術的関連を有する第２発明は、ＣＩＥ  ＸＹＺ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ  ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換したデータを取得し演算する演算処理ステップと、色差ΔＥを演算する色差演算ステップと、ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する検査面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成ステップと、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標を演算する表面粗さ指標演算ステップと、粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶ステップと、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指標Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、又は、前記表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数のうちの少なくとも１つを設定する関数設定ステップと、、を備えたことを特徴とする表面粗さ判定方法である。
【００２６】
第２発明において、前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差が最小となるように、前記表面粗さ指標に係る第１係数及び前記色差に係る第２係数を特定することを特徴とする。
【００２７】
「撮像装置」は、三つの分光感度（Ｓ１(λ)，Ｓ２(λ)，Ｓ３(λ)）により、基準面、検査面を三つのチャンネルに分けて撮像することとなるが、その手段としては、これらの分光感度を得るために設定された光学フィルタ又はダイクロイックミラーもしくはダイクロイックプリズム等のいずれであるかを問わず用いることができる。
【００２８】
「撮像装置」の分光感度（Ｓ１(λ)，Ｓ２(λ)，Ｓ３(λ)）は、ＣＩＥ  ＸＹＺ分光特性から負の値を持たない、単独ピークを持つ山形であり、それぞれの分光感度曲線のピーク値が等しく、かつ分光感度の曲線の重なりは最小限にするという条件から等価変換したものであって、分光特性Ｓ１のカーブは、ピーク波長が５８２ｎｍであり、半値幅が５２３〜６２９ｎｍであり、１／１０幅が４９１〜６６３ｎｍである。分光特性Ｓ２のカーブは、ピーク波長が５４３ｎｍであり、半値幅が５０６〜５８９ｎｍであり、１／１０幅が４６４〜６３２ｎｍである。分光特性Ｓ３のカーブは、ピーク波長が４４６ｎｍであり、半値幅が４２３〜４７８ｎｍであり、１／１０幅が４０９〜５０８ｎｍである。
【００２９】
「表面」には、樹脂表面、金属表面、セラミック表面等がある。樹脂の表面にはシボ加工を施した表面等、また、金属表面には、刃物の表面、金型の表面、めっきの表面等が挙げられる。表面には平面のほかに曲面も含まれ、さらに、複雑な形状の表面も含まれる。
【００３０】
「評価」は表面の粗さを評価することをいう。「指標」には、指数、グラフ、絵図、又は、これらの組み合わせで示すもの等、平面、立体にかぎらず、種々なる態様が可能である。
【００３１】
「粗さ計」には、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）、レーザー粗さ計（例えばナノメーターオーダーの測定値の場合）、接触機械式粗さ計（例えば、ミクロンオーダーの測定値の場合）等があり、これらの測定機で、実測値を計るものである。原子間力顕微鏡ＡＦＭ（Atomic Force Microscope ）の非接触式又は接触式の粗さ計があり、試料と探針の原子間に働く力を検出して画像を得るものであり、高精度である。例えば、ミクロン又はナノオーダーレベルの粗さを計測できる走査型プローブ顕微鏡（SPM）等が例示される。測定すべき対象物の粗さレベルに応じて、適宜、測定方式を選択する。
【００３２】
「第１検量線関数、第２検量線関数、第３検量線関数」は、直線の関数、曲線の関数のいずれでもよい。
【００３３】
１つの基準面について、１つの検量線を設定することが好ましい。基準面の凹凸の程度により、機械式、レーザー式等の検量線の基準が異なるからである。
【００３４】
特許請求の範囲では、ＸＹＺ表色系は他のＣＩＥ系表色系を含む広義のものを意味し、特許請求の範囲以外では、狭義のものを意味する。狭義のＸＹＺ表色系とは、ＲＧＢ表色系を単純な一次変換で負の値が現れないように定めたものであり、他のＣＩＥ表色系、例えば、Ｙｘｙ、ＸＹＺ、Ｌａｂ、Ｌｕｖ等のＣＩＥ表色系の基礎となり、２次元色度図又は３次元色空間を含む概念である。従って、広義のＸＹＺ表色系は、狭義のＸＹＺ表色系と該ＸＹＺ表色系から発展させた他のＣＩＥ表色系を含む。
【００３５】
狭義のＸＹＺ表色系とは、ＲＧＢ表色系を単純な一次変換で負の値が現れないように、ＣＩＥが１９３１年にＲＧＢ表色系と同時に定めたものである。
【００３６】
ｘｙＹ表色系（Ｙｘｙ表色系ともいう）とは、ＸＹＺ表色系では数値と色の関連がわかりにくいので、ＸＹＺ表色系から絶対的な色合いを表現するために定められたものである。
【００３７】
Ｌｕｖ表色系とは、ＣＩＥが１９７６年に定めた均等色空間のひとつであり、ＣＩＥＬｕｖは光の波長を基礎に、ＸＹＺ表色系のｘｙ色度図の波長間隔の均等性を改善したものである。日本ではJIS Z8518に規定されている。
【００３８】
Ｌａｂ表色系とは、ＣＩＥＬａｂであり、ＸＹＺ表色系から知覚と装置の違いによる色差を測定するために派生したものである。日本ではJIS Z 8729に規定されている。Ｌａｂ表色系による検量線はナノオーダーの粗さに有効な場合がある。
【００３９】
広義のＸＹＺ表色系には、２次元座標と３次元座標で規定される色空間が含まれる。色空間の代表例としては、ｘｙ色空間と、ＸＹＺ色空間と、Ｌａｂ色空間等の構成例がある。２次元の色空間の場合、例えば、Ｙｘｙ色空間、Ｌｕｖ色空間の場合、２次元平面であるｘｙ色度図（Ｙｘｙ色空間で正規化したｘｙ色度値（平面））、ｕｖ色度図、ｕ’ｖ’色度図が挙げられる。平面上での２次元色度図の画素の密度として表現されるｘｙ色度ヒストグラム分布又はＬｕｖ色度ヒストグラム分布等が対応する。３次元の色空間の場合、例えば、ＸＹＺ色空間、Ｌａｂ色空間の場合、３次元空間であるＸＹＺ色空間、Ｌａｂ色空間が挙げられる。３次元での色空間上の画素の密度として表現されるＸＹＺ色空間ヒストグラム、又はＬａｂ色空間ヒストグラム分布等が対応する。
【００４０】
２次元のｘｙ色度平面、ｕｖ色度図、ｕ’ｖ’色度図での色と表面粗さの分離に対して、他のＸＹＺ色空間とＬａｂ色空間等は３次元色空間上で色と表面粗さの分離となる。従って、用語として、ｘｙ色度ヒストグラムに対して、ＸＹＺ色空間ヒストグラム、Ｌａｂ色空間ヒストグラム等のように、区別して定義している。
【００４１】
「ＸＹＺ色空間ヒストグラム」と「Ｌａｂ色空間ヒストグラム」は、それぞれ、別のものであり、Ｌａｂ色空間での表面粗さ指数演算は、ＸＹＺ色データをＬａｂ色度データに変換して、この変換したデータより、計算するものである。
【発明の効果】
【００４２】
本発明は、ＸＹＺ系の撮像装置によって、表面粗さを定量化できるため、人の見た目の判定法と極めて近い判定が、正確、効率的にできる利点がある。表面粗さの評価時間を短縮化できる。曲面での粗さの評価ができる。
【００４３】
本発明は、ナノオーダー又はミクロンオーダーの粗さの評価を正確、効率的にできる利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明実施形態１の表面粗さ判定装置１のブロック図である。
【図２】本発明実施形態１におけるＸＹＺ表色系のカメラ２の分光感度を示す関数である。
【図３】本発明実施形態１において三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従って画像情報を取得する方式の具体例である。（ａ）はダイクロイックミラーを用いる場合の説明図である。（ｂ）はフィルタターレットを用いる場合の説明図である。（ｃ）は光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃを撮像素子２３に微視的に貼着した場合の説明図である。
【図４】本発明実施形態１のカメラ２におけるフローチャートである。
【図５】本発明実施形態１の演算処理部３におけるフローチャートである。
【図６】本発明実施形態１の演算処理部３におけるサブーチャートである。
【図７】（ａ）は発明実施形態１の演算処理装置１における検査領域Ｔを示す説明図、（ｂ）は検査領域Ｔに対応する色度図上の検査領域Ｋを示すｘｙ色度図、（ｃ）は格子Ｇで区画された検査領域Ｋの説明図、（ｄ）はｘｙ２次元色度図上での色度の重なりの様子を示す模式図、（ｅ）はミニマム分布を示す説明図、（ｆ）はｘｙ色度ヒストグラム分布の一例を示す説明図である。
【図８】（ａ）は表面の粗さ度を示す説明図、（ｂ）はｘｙ色度ヒストグラム分布図、（ｃ）はｘｙ色度ヒストグラム分布の立体イメージ図である。
【図９】表面粗さ指数の立体及び平面説明図である。
【図１０】本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（重回帰分析の演算）である。
【図１１】本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（ＸＹＺ色空間分布）である。
【図１３】本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（Ｌａｂ色空間分布）である。
【図１４】本発明実施形態３の表面粗さ判定装置２０１の構成を示すブロック図である。
【図１５】実施例１の金属サンプルNo.１の粗さ計の計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフ１である。
【図１６】実施例１の金属サンプルNo.１の色差ΔＥに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフ２である。
【図１７】実施例１の金属サンプルNo.１の表面粗さ指数Ｍに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフ３である。
【図１８】実施例１の金属サンプルNo.２の表面粗さ計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフ１である。
【図１９】実施例１の金属サンプルNo.２の色差ΔＥに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフ３である。
【図２０】実施例１の金属サンプルNo２１の表面粗さ指数Ｍに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフ４である。
【図２１】実施例２の樹脂サンプルNo.２の表面の反射の様子を示す説明図である。
【図２２】実施例２の樹脂サンプルNo.２を示す説明写真図である。
【図２３】実施例２の樹脂サンプルNo.２の測定範囲と測定場所(画像緑枠内)を示す説明写真図である。
【図２４】実施例３の金属サンプルNo.１のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２５】実施例３の金属サンプルNo.２のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２６】実施例３の金属サンプルNo.３のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２７】実施例３の金属サンプルNo.４のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２８】実施例３の金属サンプルNo.５のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２９】実施例３の金属サンプルNo.６のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図３０】実施例３の金属サンプルNo.７のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図３１】実施例３の表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａと関係を示すグラフ１である。
【図３２】実施例３の金属サンプルNo.１〜７の表面粗さ計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフ２である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
本発明の好適な実施形態１による表面粗さ判定装置１について図１〜図１２を参照して説明する。
【００４６】
表面粗さ判定装置１は、ＣＩＥ  ＸＹＺ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する２次元色彩計２が表面５から取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ  ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換したデータを取得し演算する演算処理部３を備え、この演算処理部３が、色差ΔＥを演算する色差演算部と、ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する座標の検査領域を格子Ｇで区画し、各格子Ｇに属する検査面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成部と、検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指数Ｍを演算する表面粗さ指数演算部と、粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶部と、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指数Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数Ｌ１、表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数Ｌ２、又は、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指数Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数Ｌ３のうちの少なくとも１つを設定する関数設定部と、を備えたことを特徴とする。表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差ＥＲＲＯＲが最小となるように、表面粗さ指数Ｍに係る第１係数ａ及び色差ΔＥに係る第２係数ｂを特定する。
【００４７】
２次元色彩計２の分光感度はルータ条件を満たすものであって、その分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は、図２に示す通り、ＸＹＺ等色関数から、負の値を持たず、単独ピークを持つ山形であり、それぞれの分光感度曲線のピーク値が等しく、かつ分光感度の曲線の重なりはできるだけ少なくするという条件から等価変換したものである。分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は具体的には以下の特性を持つ。
記
ピーク波長            半値幅                １／１０幅
Ｓ１    ５８２ｎｍ      ５２３〜６２９ｎｍ      ４９１〜６６３ｎｍ
Ｓ２    ５４３ｎｍ      ５０６〜５８９ｎｍ      ４６４〜６３２ｎｍ
Ｓ３    ４４６ｎｍ      ４２３〜４７８ｎｍ      ４０９〜５０８ｎｍ
【００４８】
上記の分光特性Ｓ１のピーク波長を５８０±４ｎｍ、分光特性Ｓ２のピーク波長を５４３±３ｎｍ、分光特性Ｓ３のピーク波長を４４６±７ｎｍとして取り扱うこともできる。
【００４９】
三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は次の数式１を用いて求められるものである。分光特性自体についての詳細は特開２００５−２５７８２７号公報等を参照されたい。
【数１】
2018128436.tif 000003
【００５０】
２次元色彩計２の仕様は、例えば、有限会社パパラボの２次元色彩計ＲＣ-５００であり、有効頻度値約500万画素、有効面積9.93mm×8.7mm、画像サイズ3.45μm×3.45μm、ビデオ出力12Ｂit、カメラインターフェイスＧigE、フレーム数(ピント調整時)3〜7フレーム/sec、シャッタースピード1/15,600sec〜1/15sec、積算時間3秒まで、Ｓ/Ｎ比60dＢ以上、レンズマウントFマウント、動作温度０℃〜40℃、動作湿度20％〜80％である。
【００５１】
２次元色彩計２は、図１に示すように、撮影レンズ２１と、この撮影レンズ２１の後方に配置された三つの光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃと、光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃの後方に配置された撮像素子２３（ＣＣＤ、ＣＭＯＳなど）と、を備えている。２次元色彩計２の三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は、光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃの分光透過率と撮像素子２３の分光感度との積により与えられる。図１における光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃと撮像素子２３との配列的関係は模式的に示したものにすぎない。三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従って３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを取得する方式について以下に具体例を挙げるが、本実施形態１ではこれらのうちいずれをも採ることができ、また、その他の方式を採ることもできる。
【００５２】
図３（ａ）に示すものはダイクロイックミラーを用いる方式である。これはダイクロイックミラー２２ｃ´により特定の波長の光を反射し、透過した残りの光について、さらに別のダイクロイックミラー２２ａ´により別の特定の波長の光を反射して分光し、撮像素子２３ａ、２３ｂ、２３ｃを三つ並列にして読み出す方式である。ここでは、ダイクロイックミラー２２ａ´が光学フィルタ２２ａ、２２ｂに相当し、ダイクロイックミラー２２ｃ´が光学フィルタ２２ｃに相当する。撮影レンズ２１から入射する光はダイクロイックミラー２２ｃ´により分光感度Ｓ３に従う光が反射され、残りの光は透過する。ダイクロイックミラー２２ｃ´により反射された光を反射鏡２６により反射して撮像素子２３ｃにより分光感度Ｓ３を得る。一方、ダイクロイックミラー２２ｃ´を透過した光は、ダイクロイックミラー２２ａ´において、分光感度Ｓ１に従う光が反射され、残りの分光感度Ｓ２に従う光は透過するため、それぞれ撮像素子２３ａ、撮像素子２３ｂにより撮像して分光感度Ｓ１、Ｓ２を得る。ダイクロイックミラーに代えて同様な特性を有するダイクロイックプリズムを用いて三つに分光し、それぞれの光が透過する位置に撮像素子２３ａ、２３ｂ、２３ｃを接着することとしてもよい。
【００５３】
図３（ｂ）に示すものはフィルタターレット２７を用いる方式である。撮影レンズ２１からの入射光と同じ方向を回転軸に持つフィルタターレット２７に光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃを設けてこれらを機械的に回転させ、順次透過する光について撮像素子２３により三つの分光感度Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３を得る。
【００５４】
図３（ｃ）に示すものは光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃを撮像素子２３に微視的に貼着する方式である。撮像素子２３上における光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃは、ベイヤー配列型に設けられる。この配列は、格子状に分けた撮像素子２３上の領域のうち半分に光学フィルタ２２ｂを設け、残りの半分の領域に光学フィルタ２２ａと光学フィルタ２２ｃとをそれぞれ均等に配置する。すなわち、配置量は光学フィルタ２２ａ：光学フィルタ２２ｂ：光学フィルタ２２ｃ＝１：２：１となる。光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃの配列をベイヤー配列以外のものとすることは本実施形態１において特に妨げられない。一つ一つの光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃは非常に微細であるため、印刷により撮像素子２３に貼着される。ただし、本発明はこの配列に意味があるのではなく、分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）の特性のフィルタを撮像素子に貼着することにある。
【００５５】
２次元色彩計２は分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）により取得した画像情報を演算処理部３に送信し、演算処理部３でＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換し、取得した三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚによる画像データに変換処理による演算処理を行い、視覚化処理された画像を表示する表示装置７を備える。
【００５６】
演算処理部３は２次元色彩計２により取得した画像の任意の位置における粗さ度、色差等を演算し視覚化処理する。表面５の真上又は斜めから照明を照射し、ｘｙ、ＸＹＺ又はＬａｂ色度分布データ同士を比較して指数化する。
【００５７】
２次元色彩計２で表面５を、通常、１ヶ所で撮像し、必要に応じて、２次元色彩計２が移動して、他の別の角度で撮像する。ここでは、例えば、正面、左右４５度の３箇所（適宜数の箇所でも良い）で撮影することもできる。
【００５８】
照明部６の照明源はキセノンランプ（擬似太陽光）を採用する。照明部６はキセノンランプのほかに、フレネルレンズ・アセンブリを備えている。キセノンランプは表面５の斜め上から均一に照らすものとする。キセノンランプ以外にLEDの人工太陽灯でもよい。
【００５９】
表示装置７は演算処理部３と接続され、演算処理部３で処理された画像信号を受信して、画像を画面に表示するようになっている。演算処理部３又は表示装置７は、適宜、入力手段（図示略）等を備える。入力手段はキーボード、マウス、ディスプレイに設けられるタッチパネル等である。
【００６０】
表面５の表面粗さ判定装置１の動作について具体例を挙げつつ説明する。表面５の表面粗さ判定装置１は、図１に示す通り、２次元色彩計２と、演算処理部３と、表示装置７とを接続することにより動作する。接続方法は有線・無線を問わず選択できる。２次元色彩計２におけるフローチャートを図４に、演算処理部３におけるフローチャートを図６に、それぞれ示す。
【００６１】
２次元色彩計２の電源が入ると、図４に示す通り、初期化をする（初期化Ｓ１）。つぎに、表面５を撮像し（撮像処理Ｓ２）、その後、撮像された３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを撮像素子２３により入力し（入力処理Ｓ３）、演算処理部３にて三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換する（変換処理Ｓ４）。分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は表示装置７に送信される（データ送信Ｓ５）。画像が動画である場合には、撮像処理Ｓ２からデータ送信Ｓ５の一連の処理が連続的に行われる。画像は表示装置７に表示される。
【００６２】
撮像処理Ｓ２では、様々な表面５を測定する例が挙げられているが、撮像位置が相違する特定領域について、相違する角度にて２次元色彩計２で表面５を撮像する。撮像箇所は複数個所であり、適宜数を選択できる。ここでは、正面（０度）、左４５度、右４５度の３方向から測定する。また、測定の場所は、２次元色彩計２の０度の光軸は表面５に垂直になる。また、照明は、太陽光と同じく斜め上からの照明であることが特徴となる。
【００６３】
三刺激値Ｘ、Ｙ、ＺからＹ´ｘｙ表色系への変換式を数式２、３に挙げる。ここでは２次元色彩計２とともに輝度計（図示略）を使用し、Ｙは輝度計の値（ｎｔ）により校正してＹ´とした。色空間の変換式は慣用されているため、その他の詳しい式については割愛する。
【００６４】
XYZ表色系は、現在CIE標準表色系として各表色系の基礎となっている。光の三原色(R＝赤、G＝緑、B＝青紫)の加法混色の原理に基づいて発展したもので、色度図を使って色をYxyの3つの値で表わす。Yが反射率で明度に対応し、xyが色度になる。
【数２】
2018128436.tif 000004
【数３】
2018128436.tif 000005
【００６５】
撮像処理Ｓ２は、三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する２次元色彩計２によって表面５を撮像する工程である（図１、図４参照）。分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は上記の数式１に従って与えられる。撮影レンズ２１と光学フィルタ２２a、２２ｂ、２２ｃと撮像素子２３により撮像されると同時に入力処理Ｓ３が連続的に行われる。
【００６６】
入力された画像データは分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従った値であるため、２次元色彩計２の演算処理部３における変換処理Ｓ４によって、撮像された画像の画像データを三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換する。この変換は数式１に従って行われる。すなわち、数式１における係数の逆行列を乗じて三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを得ることができる。なお、２次元色彩計２からは分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従った値のまま演算処理部３に送信する。
【００６７】
演算処理部３に電源が入ると、図５に示す通り、初期化をする（初期化Ｓ１１０）。表示装置７は２次元色彩計２と接続された状態において、２次元色彩計２から送信された３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを受信する（データ受信Ｓ１２０）。その後、３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iから三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換し、撮像された基準面と検査面の画像のＬａｂ平均値及びｘｙ表面粗さ指数Ｍを演算し視覚化処理する、表示装置７に表示するために必要な場合は、色情報をＲＧＢ等に変換処理する（Ｓ１４０）。その内容を表示装置７に送信する（表示処理Ｓ１５０）。２次元色彩計２からのデータ受信Ｓ１２０の後、変換処理Ｓ１３０から表示処理Ｓ１５０の一連の処理が連続的に行われる。
【００６８】
前記の表示処理Ｓ１５０は、視覚化処理された表面粗さ指数Ｍを表示装置７に表示する工程であり、処理をリターンする。
【００６９】
図６のS１４０のサブフローチャートを説明する。基準面の第１画像（画像Ｂ）を撮像しておき、次に対比すべき検査面の第２画像（画像Ａ）を撮像し、以下のとおり、表面粗さ指数Ｍを順次計算する。表面粗さを分離した表面粗さ指数Ｍにより、表面粗さの類似性を判定する。
【００７０】
撮像した画像Ａ，Ｂについて検査したい領域Ｔ（図７（ａ）参照）に対応する検査領域Ｋ（図７（ｂ）参照）を設定する（ステップＳ１４１）。大きさや場所を自由に設定することができる。
【００７１】
色度ｘｙを演算する（Ｓ１４２）。
【００７２】
撮像した検査面の画像Ａから切り出した検査領域Ｋの検査面のｘｙ色度ヒストグラム分布を作成する（Ｓ１４３）。この色度ヒストグラム分布は、図７（ｃ）に示す、２つのヒストグラム分布の重なり領域Ｄに属する画素をカウントした積算数である。
【００７３】
ｘｙ色度ヒストグラム分布は、上記各単位格子Ｇに属する画素の積算数を示す立体ヒストグラムであり、図７（ｄ）に重なり領域Ｄを示す。
【００７４】
図７（ｃ）に示す通り、ｘｙ座標の位置での比較対象の色分布を平面的に書いたものであり、検査領域Ｋを格子Ｇで区画し、その区画のｘｙ値を有する画素を積算しｚ軸とするヒストグラム分布を作成する。ｘｙ座標を、特定の幅のグリッド（立体マス目）、例えば、ｘｙをそれぞれ１／１０００（１０００個の線）で切った平面格子とする。ヒストグラムの端から端までスキャンしてゆき、格子Gに区画した領域ごとに、これに属する画素数を同じｘｙ面でそれぞれスキャンしｚ方向に積算してゆく。また、検査領域Kでｘｙ座標の特定範囲だけを演算すれば、演算時間が短縮できる。グリッドのマス目を細かくすれば精度は上がるが、演算時間が長くなるので、適宜のマス目とする。
【００７５】
Ｓ１４３と同様に、基準面の画像Ｂのｘｙ色度ヒストグラム分布を作成する（Ｓ１４４）。ｘｙ色度ヒストグラム分布は、ｘｙ軸がｘｙ色度、ｚ軸が画素の積算数であり、図７（ｄ）に平面的な重なり領域Ｄを示す。
【００７６】
Ｌａｂのａ軸、ｂ軸、Ｌ軸について、それぞれ独立に検査領域Ｋのすべての画素の総和を取り、その画素数にて、それぞれのＬ値、ａ値、ｂ値の総和を割って、Ｌａｂ色度分布の平均L値、平均a値、平均b値を計算する。またΔＥを数式４により演算する（Ｓ１４５）。
【数４】
2018128436.tif 000006
【００７７】
下記の数式５により変換したＬａｂ空間のＬａｂ値を算出する。Ｌａｂ色空間は補色空間の一種で、明度を意味する次元Ｌと補色次元のＡ及びＢを持ち、ＣＩＥＸＹＺ色空間の座標を非線形に圧縮したものに基づいている。正規化する前のＸＹＺ値からＬａｂ値に数式５により変換する。ＸＹＺ色空間上での分布に対して、Ｌａｂ色空間の分布は、明るさ方向も加味した分布が得られる。
【数５】
2018128436.tif 000007
【００７８】
数５で、関数fの括弧の中のX,Y,Zの値がそれぞれ白色点の座標Xn,Yn,Znで割ってあるのは，最大値を1に揃えるためである。
【００７９】
基準面及び検査面の平均値の差分を取り色の相違の判断材料とする。
【００８０】
表面粗さ指数Ｍを演算する（Ｓ１４６）。これにより、単純に粗さの程度を分離して判定し、これを定量化できる。ｘｙ色度分布の２次元空間の中で粗さ度を演算し、その粗さ度の違いを、色のことは除いた、粗さ度の違いとして把握できるので、色と表面粗さとを確実に分離して検出できる。
【００８１】
表面粗さ指数Ｍは、下式により計算する。ｘｙ色度ヒストグラム分布は、画素の積算数であり、図７（ｄ）に重なり領域Ｄ、図７（ｅ）にミニマム分布を示す。
表面粗さ指数Ｍ＝重なり領域Ｄに属する画素の積算数／検査領域Ｋの全体の画素数×１００（％）
【００８２】
基準面と検査面の２次元空間上での粗さ度ヒストグラムを計算し、その配列の同じ位置同士のミニマム値を取ったものが、重なり合い頻度となるため、全体のヒストグラム総和カウントで、この値を割ったもので計算される。
【００８３】
図７（ｄ）（ｅ）は図７（ｃ）をＳ−Ｓ断面で切り取った１つの断面図であり、ｘｙ座標で同じライン上で見た場合には重なり合いがある。立体的に描く代わりに、便宜上、平面で描いている。またヒストグラムであるから、微小な階段形状の分布になっている。図７（ｄ）の積算数Ｈ１と積算数Ｈ２はそれぞれ画像Ａ、画像Ｂに対応する。二つのヒストグラム分布を比較すると、重なり領域Ｄが存在する。
【００８４】
図７（ｅ）に示す通り、Ｈ１（ｘ１、ｙ１）を基準面のｘｙ色度ヒストグラム分布の積算数、Ｈ2（ｘ２、ｙ２）を基準面のｘｙ色度ヒストグラム分布の積算数とすると、重なり合った左側領域ではＨ１＞Ｈ２で、中央でＨ１＝Ｈ２となり、右側ではＨ１＜Ｈ２である。Ｈ１，Ｈ２のうち、小さい方の積算数（画素頻度）を取ると、左側ではＨ１、右側ではＨ２となり、階段状のヒストグラム曲線であるミニマム分布が特定できる。これを利用し、重なり領域Ｄの全体領域に対する二次元又は三次元での割合が演算できる。
【００８５】
このミニマム分布で小さな方の積算値を特定する。Ｈ１とＨ２のうち、少ない方の積算数を加算演算すれば、重なり領域Ｄの積算数が演算でき、全体の画素数に対する割合が特定できる。検査領域Ｋの全体の画素数は決まっており、検査面と基準面では、ともに総画素数は同一値である。この割合の演算は全部の格子Ｇについて３次元的に積算してもよいし、例えば、図７（ｃ）に示す通り、Ｓ−Ｓ軸に沿って検査領域Ｋを切り、ｙが所定値でｘが端から端まで変化する場合での画素の積算数Ｈ１，Ｈ２の分布を２次元的に積算する。図７（ｆ）が積算結果のｘｙ座標上での２次元マップである。検査領域Ｋにおいて分布がなく画素数がゼロの場合には演算から除外する。
【００８６】
最後に、表示・保存処理、送信処理を行い（Ｓ１４７）、処理をリターンする。
【００８７】
例えば、検査領域Ｋに属する画素を縦１００画素×横１００画素＝１０，０００画素とする。同じ検査領域Ｋで画像を切り取るので、画像Ａと画像Ｂの全体の画素数はともに１０，０００画素である。ｘｙ色度ヒストグラムから、重なり領域Ｄの画素数を積算し、積算数Ｈ１，Ｈ２が５，０００個であった場合、表面粗さ指数Ｍは５０％となる。表面粗さ指数Ｍが１００％を下回るほど表面粗さの相違度が大きくなる。ｘｙ値の分布が完全に一致していれば１００％となる。これにより、一定以上の数値であると判定された場合に、表面粗さについて適合面であると判定することができる。
【００８８】
画像について、第１次的に得られる色情報はＸＹＺ等色関数と等価な関数による三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）であるため、ＲＧＢにより取得する場合と比べて人の眼の感度に忠実で高精度である。分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）の重なり合いは小さく、Ｓ／Ｎ比も十分にとれ、分光感度の曲線におけるカーブも自然に変化するため、測色における誤差は最低限に留められる。
【００８９】
画像の表面粗さを色とは分離してヒストグラム分布で把握できるため、表面５の粗さの違いを正確に判定することができる。
【００９０】
例えば、図８（ａ）〜（ｃ）に示す通り、粗さ度が小さいものから大きなものまで３種類を検査した場合の例を説明する。粗さ度の小さなものを基準面１とし、粗さ度の中程度を検査面２とし、粗さ度の大きなものを検査面３とする。まず、１〜３を前記の処理を行った後のｘｙz色度図上での分布を作成すると、図８（ｂ）のｘｙ色度図に示す通り、ハイライト部分が積算されたデータである。積算数Ｈ１，Ｈ２を明暗で示してあり、色の明るいほど積算数は大きい。図８（ｃ）は基準面と検査面の３次元で積算数Ｈ１，Ｈ２を模式的に表した。ｘｙ軸は色度、ｚ軸は積算数Ｈ１，Ｈ２である。基本的には、凹凸が弱いほど、低く広がった山形となり、凹凸が強いほど、尖った山形になる。基準面１と、検査面２又は３について、２つのヒストグラム分布を比較することで、重なりの度合いを示す表面粗さ指数Ｍを演算する。ミクロン又はナノオーダー以上の凹凸感は、表面粗さ指数Ｍで判定が可能である。
【００９１】
本実施形態は、点ではなく、面で測色するものであり、平均値だけではなく、統計的に比べることができる。色情報が複雑に織り成した粗さ情報を数値化できる。各画素が測色値である。それをヒストグラムにより統計処理する。
【００９２】
表面粗さ指数Ｍは、シボなど表面の粗さを数値比較するものであり、２次元色彩計で測色画像を撮影する。実際には頻度情報があるので図９の上部に示す通り、３次元色度図で山ができる。
【００９３】
図９の上において、（１）は一点に集中した尖った山、（２）通常の山、（３）は広がったなだらかな山である。山を横から見ると図９の中、下のようになる。（１）を基準に（２）（３）を重ね合わせると、色のついたところが重なり合った部分である。ここの体積の割合が表面粗さ指数Ｍである。
【００９４】
表面粗さがナノオーダー又はミクロンオーダーの場合には、以上のように演算した表面粗さ指数Ｍ及び色差ΔＥを用いて、重回帰分析を用いて、図１０に示す通り、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを演算する。ナノ、ミクロンオーダーの粗さの場合には、粗さが大きな場合とは、表面５での光散乱が異なっているからである。細かな粗さに対しては、当てる光との総合作用、つまり、干渉が生起してしまい、種々のシフトが起きるので、それも積極的に踏み込んでいく方が正確な評価値になる。そこで、表面粗さ指数Ｍと色差ΔＥについての色のシフトを積極的に利用して、重回帰分析により、粗さ計との相関をとることとした。
【００９５】
まず、この処理が開始されると、判定対象物についての粗さ計の計測値を取得する（Ｓ１５０）。ここでは接触式粗さ計により、表面粗さ計測値Ｒａを求める。
【００９６】
重回帰分析の下記数式６の計算式により、ＥｓｔとＲａによる最小自乗法により、誤差Ｅｒｒｏｒの合計が最小になるように、第１係数ａ、第２係数ｂを特定する（Ｓ１５１）。
（数６）
Ｅｓｔ＝ａ・Ｍ＋ｂ・ΔＥ
数式６で、Ｅｓｔは表面粗さ評価指数、ａは第１係数、Ｍは表面粗さ指数、ｂは第２係数、ΔＥは色差、Ｒａは粗さ計による計測値である。
【００９７】
上記ａ，ｂが特定された数式５にＭとΔＥの計測値を代入し、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを演算する（Ｓ１５２）。
【００９８】
数式６に代えて、数式７による場合もある。色差ΔＥのパラメータを用いない、より簡便な方法であり、重回帰分析の下記数式７の計算式により、ＥｓｔとＲａによる最小自乗法により、誤差Ｅｒｒｏｒの合計が最小になるように、第１係数ａ、第２係数ｂを特定する。
（数７）
Ｅｓｔ＝ａ・Ｍ＋ｂ
数式７で、Ｅｓｔは表面粗さ評価指数、ａは第１係数、Ｍは表面粗さ指数、ｂは第２係数、Ｒａは粗さ計による計測値である。
【００９９】
上記ａ，ｂが特定された数式５にＭとΔＥの計測値を代入し、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを演算する（Ｓ１５２）。
【０１００】
以上で計測・演算した、表面粗さ指数Ｍ、色差ΔＥ、表面粗さ評価指数Ｅｓｔ、表面粗さ計測値Ｒａから、第１検量線関数Ｌ１、第２検量線関数Ｌ２、第３検量線関数Ｌ３の少なくとも１つを設定する。ここでは全てを設定するが、３つのうちの誤差の少ない関数、又は、それらの組み合わせを用いることができる。判定対象となる表面５の粗さ度を判定したい場合には、その判定対象の表面５を撮像し、演算した表面粗さ指数Ｍ、色差ΔＥから、前記各関数を設定しておけば、対応する表面粗さ評価指数Ｅｓｔ’、表面粗さ計測値Ｒａ’（実測値ではなく推定演算値）を求めることができる。これにより、表面粗さ度の正確な評価を行うことで、基準表面に対する表面粗さ度の適切な比較判定が可能となり、不良品の発生を防止できるのである。詳細は実施例１〜３で説明する。
【０１０１】
次の本実施形態２の表面５の表面粗さ判定装置１０１を図１１、図１２、図１３を参照して説明する。対応する同様な要素については１００番台として説明を援用し、主として、相違点を説明する。
【０１０２】
基準面、検査面を撮像する２次元色彩計１０２、２次元色彩計１０２とスイッチ１０９を介して接続し信号を受信し、表面粗さ指数Ｍの演算を行う演算処理装置１０３と、演算処理装置１０３と接続し指数表示を行う表示装置１０７とを備えている。
【０１０３】
図１１に示す通り、演算処理装置１０３は、基準面を撮像することにより取得される刺激値ＸＹＺ１を計算する演算部１０３Ａと、検査面となる製品の表面１０５を撮像することにより取得される刺激値ＸＹＺ２を計算する演算部１０３Ｂと、演算部１０３Ａと演算部１０３Ｂと接続し、表面１０５の表面粗さ指数Ｍを演算する演算部１０３Ｃと、演算部１０３ＣからのＯＫ信号又はＮＧ信号を表示装置１０７に送信したり、外部に送信する。なお、スイッチ１０９は、刺激値ＸＹＺ１と刺激値ＸＹＺ２を選択的に入力する。
【０１０４】
図１２は２つの画像Ａ，Ｂから色度ヒストグラム分布の比較による表面粗さ指数Ｍを演算するフローチャートである。図１２に示す通り、プログラムが起動すると、画像Ａから検査面の検査領域Ｋを切り出し特定し、設定する（Ｓ２０１）。次に画像Ｂから画像Ａと同様、基準面の検査領域Ｋを切り出し特定し、設定する（Ｓ２０２）。画像Ａ，Ｂより色度値ＸＹＺの演算を行う（Ｓ２０３）。検査領域Ｋにおいて、検査面と基準面のＸＹＺ色度ヒストグラム分布をそれぞれ演算し、作成する（Ｓ２０４）。ＸＹＺ値の平均値を演算する（Ｓ２０５）。ＸＹＺ色度ヒストグラム分布のミニマム分布を特定し、重なり領域ＤでのＸＹＺ色度ヒストグラム分布の積算数を演算する（Ｓ２０６）。表面粗さ指数Ｍ＝（重なり領域Ｄに属する画素の積算数／検査領域Kの全体の画素数）×１００（％）である。重なり領域Ｄでの積算数はＴ１、Ｔ２のうち、少ない方の積算数を加算演算する。表面粗さ指数Ｍを演算し（Ｓ２０７）、リターンする。
【０１０５】
なお、検査領域Ｋに対応するＸＹＺ分布の演算の場合、表面粗さ指数Ｍの演算は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３次元空間での分布により行う。検査面と基準面でのＸＹＺ空間座標でのＸＹＺ値を、それぞれ、Ｔ１（Ｌ，ａ，ｂ）、Ｔ２（Ｌ，ａ，ｂ）とする。ＸＹＺの色空間であるとヒストグラム分布は地球儀のような形状になっており、２つのヒストグラム分布が立体的に重なり合っている場合と分離している場合がある。３次元空間の検査領域Ｋを格子Ｇで区画し、３次元でのＴ１（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｔ２（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の色度ヒストグラム分布とミニマム分布を求め、同様な指数の演算を行う。格子Ｇの積算数Ｈ１，Ｈ２を平面上に投影し、その面内で同様な積算で格子Ｇ上の重なり領域Ｄの積算数を演算してもよい。ＸＹＺ色度の場合には、明るさの情報がないため、ＸＹＺ空間では、画像の明るさが変わってもヒストグラム分布は変化しない。
【０１０６】
ＸＹＺ色空間ヒストグラムに代えてＬａｂ色空間ヒストグラムを表面粗さ判定に用いる場合には、図１３のフローチャートを用いる。図１３の説明は図１２の上記説明を援用し、ステップは３００番台とする。Ｓ３０５では領域の平均Ｌａｂ値の計算と画像Ｂの検査領域Ｋの平均Ｌａｂ値の演算となる。Ｌａｂ色度の場合には、明るさの情報があるため、Ｌａｂ空間では、画像Ａ，Ｂの明るさが変わると、ヒストグラム分布が変化する。
【０１０７】
次に本実施形態３の表面２０５の表面粗さ判定装置２０１につき図１４を参照して説明する。対応する同様な要素については２００番台として説明を援用し、主として、相違点を説明する。
【０１０８】
図１４に示す通り、色・粗さ判定対象は表面２０５の一部の領域であり、２次元色彩計２０２が表面２０５の検査領域Ｋを撮像する。演算処理装置２０３は、基準となる刺激値ＸＹＺ１からＬａｂを計算する演算部２０３Ａと、判定対象となる刺激値ＸＹＺ２からＬａｂを計算する演算部２０３Ｂと、演算部２０３Ａと演算部２０３Ｂと接続しＬａｂ平均値を演算する演算部２０３Ｃと、基準Ｌａｂと対象Ｌａｂから表面粗さ指数Ｍを演算する表面粗さ指数Ｍ演算部２０３Ｄとを備え、演算部２０３Ｃ、２０３Ｄからの演算値を粗さ処理装置２５０に送信する。指数値に応じて、適正な表面粗さになっているかどうかを、画面を見て判定し、さらに粗さ処理を行う。なお、スイッチ２０９は、基準Ｌａｂ色度と対象Ｌａｂ色度を選択的に入力する。主要な処理は概ね実施形態１、２のフローチャートと同様であるので、説明は援用する。
【０１０９】
検査領域Ｋに対応するＬａｂ空間における色度ヒストグラム分布の演算の場合、ＸＹＺ値からＬａｂへ変換を行う。指数の演算は、Ｌ軸、ａ軸、ｂ軸の３次元空間での分布により行う。Ｌａｂ色度分布は立体楕円形状である。検査面と基準面でのＬａｂ空間座標でのＬａｂ値を、それぞれ、Ｕ１（Ｌ，ａ，ｂ）、Ｕ２（Ｌ，ａ，ｂ）とする。Ｌａｂの色空間であるとヒストグラム分布は地球儀のような形状になっており、２つのヒストグラム分布が立体的に重なり合っている場合と分離している場合がある。３次元空間の検査領域Ｋを格子Ｇで区画し、３次元でのＵ１（Ｌ，ａ，ｂ）、Ｕ２（Ｌ，ａ，ｂ）の色度ヒストグラム分布とミニマム分布を求め、同様な指数の演算を行う。格子Ｇの積算数Ｈ１，Ｈ２を平面上に投影し、その面内で同様な積算で格子Ｇ上の重なり領域Ｄの積算数を演算する。Ｌａｂ色度の場合には、明るさの情報があるため、Ｌａｂ空間では、画像Ａ，Ｂの明るさが変わると、Ｌ値が変化して、一致度の分布Ｕ１、Ｕ２がＬａｂ空間内で位置がずれるため、明暗を考慮に入れた判定が可能である。画像Ａ，Ｂの明るさが違えば分布の位置がずれるからである。例えば、Ｌａｂ色度ヒストグラム分布は、暗くなれば下方にずれ、明るくなれば上方にずれる。
【０１１０】
その他の応用例を説明する。基準面・検査面の取得された画像Ａ，Ｂの２枚の画像を重ねあわせ、それぞれの色度ヒストグラム分布を表示装置７に表示し、それぞれの色度ヒストグラム分布をひとつの色度図上で重ね合わせた色度図が表示でき、色の相違を平均Ｌａｂ値で判定し、一方、表面５の粗さ度を示す表面粗さ指数Ｍの演算を分離してパーセンテージで表示できる。これにより、検査面の色度分布の基準面の色度分布の空間的広がりのズレで示す凹凸感や粗さ感を数値で確実に確認できる。各領域Ｋ毎に検査結果が数値で表示される。格子Ｇのグリッド幅の調節が可能である。指数の閾値を任意で設定可能である。測定結果と撮影した画像Ａ，Ｂは保存が可能である。目視検査では避けられなかった個人差の問題や、客先との判断基準のトラブル等を減らして、表面粗さの仕上がり具合の基準化や安定した表面粗さ管理を行うことが可能となる。
【０１１１】
以上、本実施形態を説明したが、以下の効果がある。（１）平均Ｌ値、平均ａ値、平均ｂ値、及び、（２）２つのＨ１（ｘ，ｙ）、Ｈ２（ｘ，ｙ）、Ｔ１（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｔ２（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｕ１（Ｌ，ａ，ｂ）、Ｕ２（Ｌ，ａ，ｂ）に関する表面粗さ指数Ｍついて、それぞれの例を挙げたが、色と表面粗さとの違いを、分離して提示することにより、正確、迅速な評価をおこなうことができ、表面粗さ調整により、仕上がり具合について適格な指針を与えることができる。
【０１１２】
また、本実施形態は、表面粗さの凹凸の高さが、ナノレベルからマイクロメータのレベルでの微細な粗さの判定も可能とし、測定時間の短縮化、曲面の粗さ判定、面積の大きな製品の粗さ判定を正確に行うことが可能となる。
【０１１３】
本発明の表面粗さ判定装置１により、表面５の粗さを評価するため実施例１〜実施例２の通り、測定し、評価を行った。本発明を具体的に説明するが、本発明はこれらによって限定されるものではない。なお、実施例中における特性値の測定及び評価は下記のように行った。
【実施例１】
【０１１４】
（１） 判定装置
有限会社パパラボのPPLB-200を用いた。PPLB-200は２次元色彩計RC-500を備える。照明はPanasonic社製D50照明を用いた。
【０１１５】
（２） 撮影
PPLB-200による撮影は、部屋が暗室状態で行った。2次元色彩計は静止画タイプのものを使用し、白色板のL値を100として測定を行った。
（３）測定範囲
サンプルの測定範囲について、測定範囲は、実施例１、２、３は画像Ａ，Ｂの全体である。
【０１１６】
（４）粗さ計について
テイラーホブソン社製の粗さ計であるＦＯＲＭ ＴＡＬＩＴＹＳＵＲＦ（登録商標）−１２０（ＡＦＭ接触式）粗さ計、及び、キーエンスのＶＮ−８０１０の非接触式の粗さ計を用いた。
【０１１７】
（５）測定項目及び結果について
サンプルの合格基準面と検査サンプルの測定を行った。撮影した基準・検査サンプル画像Ａ，Ｂの表面粗さ指数、ΔＥ、平均Ｌａｂの差を求めた。一致度のうち、ｘｙ−３Ｄはヒストグラム分布の中心座標のシフト処理をせずに求めた値である。平均Lab値の差＝検査サンプルの平均Lab値−基準サンプルの平均Lab値とした。測定結果から、表面粗さ指数の結果とΔＥの数値から、基準サンプルに色も表面５の表面粗さも一番類似しているサンプルを特定した。ΔＥに関して人間の視感度特性を考慮したΔＥ00を使用した。
【０１１８】
サンプル１〜３の表面粗さ指数Ｍ、ｘｙ３Ｄ、Ｌａｂ、ΔＬ、Δａ、Δｂ、ΔＥを求めた。表面粗さ指数のうち、表面粗さ指数Ｍはｘｙ３Ｄのそれぞれのヒストグラム分布の中心座標のシフト処理をせずに演算した指数である。ＬａｂはＬａｂ座標での表面粗さ指数、ｘｙ３Dはｘｙ座標での表面粗さ指数、ΔＬ＝平均Lab値の差＝検査サンプルの平均Lab値−基準サンプルの平均Lab値とした。ΔＥ、Δａ、Δｂも同様である。測定結果から、表面粗さ指数の結果とΔＥの数値から、サンプル１に色も表面の粗さも一番類似しているサンプル２又は３を特定した。ΔＥに関して人間の視感度特性を考慮したΔＥ00を使用した。
【０１１９】
（６）重回帰分析について
重回帰分析の数式６，７を用い、最小自乗法により、誤差を最小とするようにａ，ｂを設定した。
【０１２０】
実施例１はミクロンオーダーでの粗さを評価するため、重回帰分析を行い、実施例２は同分析は行ったが結果は省略しており、実施例３はナノオーダーでの粗さを評価するため、重回帰分析を行った。
【０１２１】
実施例１のアルミ合金にケミカルエッチングは処理したものについての粗さの評価である。
【０１２２】
表１及び図１５にサンプルＮｏ．１の測定・演算結果を示す。図１５において横軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）、縦軸は表面粗さ評価指数Ｅｓｔを示し、点線で示す直線は、第１検量線Ｌ１である。図１６において横軸は色差ΔＥ、縦軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）を示し、点線で示す直線は、第２検量線Ｌ２である。図１７において横軸は表面粗さ指数Ｍ、縦軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）を示し、点線で示す直線は、第３検量線Ｌ３である。
【表１】
2018128436.tif 000008
【０１２３】
ａ＝０、ｂ＝０．１０５２４２が得られた。表面粗さ評価指数Ｅｓｔと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は０．８８７１０４、色差ΔＥと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は０．８８７１０４、表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は−０．８３７７、総合誤差ＴｏｔＥｒｒｏは５．９５１６である。
【０１２４】
実施例２のサンプルＮｏ．２はケミカルエッチングを施したアルミニウム合金である。
【０１２５】
表２及び図１８にアルミニウム合金のサンプルＮｏ．２の測定と数式６等による演算結果を示す。図１８において横軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）、縦軸は表面粗さ評価指数Ｅｓｔを示し、点線で示す直線は、第１検量線Ｌ１である。図１９において横軸は色差ΔＥ、縦軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）を示し、点線で示す直線は、第２検量線Ｌ２である。図２０において横軸は表面粗さ指数Ｍ、縦軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）を示し、点線で示す直線は、第３検量線Ｌ３である。
【表２】
2018128436.tif 000009
【０１２６】
ａ＝０．０００８９３、ｂ＝０．６９４２８８が得られた。表面粗さ評価指数Ｅｓｔと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は０．８４９６５１、色差ΔＥと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は０．８４９７７４、表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は−０．８８６８５、総合誤差ＴｏｔＥｒｒｏは１１．６０５１３である。なお、図１８で１点だけ上方に外れたＥｓｔ=８．３５２７８７があるが、測定誤差として除去すれば、相関係数は概ね０．９になる。
【０１２７】
表１、２において、No.21〜No.29、No.31〜No.39まで、エッチング時間を増やしていったとき、アルミニウム合金のケミカルエッチングをしないものとの比較をすると、表面粗さ指数Ｍが低下してゆき、ΔＥとＲａとＥｓｔが増加する。
【０１２８】
アルミニウム合金のケミカルエッチングによる粗さ加減は、最初は表面５が真っ平らなものから、エッチングをかけると表面５が荒れてきて、さらにエッチングをかけると、表面５に穴が掘れたり、凹みができたり、中に空洞ができたりすることで、様々な粗さ形状の態様があるが、正確に評価することができる。
【０１２９】
実施例１によれば、第１検量線Ｌ１〜Ｌ３により、ミクロンオーダー又はナノオーダーの粗さを正確に演算でき、適正な凹凸感を把握でき、閾値と比較することで、不良品を低減できる。例えば、ケミカルエッチングを行ったアルミニウム合金に樹脂層を被覆した場合、エッチングの過不足によりアルミニウム合金からの樹脂層の剥離が生じやすい。樹脂のアルミニウム合金へのコーティングの前に、アルミニウム合金の表面５を検査することで、アルミニウム合金と樹脂層の剥離が起きない一番、最適な表面粗さを適切に処理することで、アルミニウム合金から樹脂層が剥離する現象を回避でき、産業上の利用価値が高い。
【実施例２】
【０１３０】
実施例２の樹脂部品であるサンプルNo.３について、測定場所、一致度、ΔＥ00、ΔＬ、Δａ、Δｂ値等を示す。実施例１と同様に、重回帰粗さ分析は行ったが、実施例１と同様な手法により、同様の結果が得られたので、記載は割愛する。測定範囲はそれぞれ、画像Ａ，Ｂの枠線内である。
【０１３１】
図２２に示すサンプルＮｏ．３は、２種類の樹脂Ｐ１とＰ２のシボ加工の違いによる表面粗さの定量化について行った。照明色温度  ５０００Kである。
【０１３２】
サンプルＮｏ．３の評価結果は図２３に示す。ＬａｂとΔＥでの違いを検出した。表面粗さ指数Ｍ（粗さ一致度）は８５％である。３次元ｘｙ一致度ｘｙ３Ｄは９３％である。Ｐ１を基準として、Ｐ２はＬａｂ一致度は２６％となり、表面粗さを明確に区別できた。色差ΔＥは１．１６３、ΔＬは１．５３２、Δａは−０．０１７、Δｂは０．１０８である。Ｓ２のＬ値が高く明るいことが分かる。Δａ、Δｂで素材の色の違いが分かる。
【０１３３】
図２１に示す通り、シボ感の違いによる「見え」の違いは、シボの表面形状の違いによる反射の違いを図示している。全反射部分は照明の色が強く反映し、輝度も高くなる。従って、（１）は局所的に全反射した光が多く眼に入りぎらついて見える。一方、（２）のように平面が少ないと全反射方向が分散されて面で見たときにぎらつきは感じられない。また、様々な反射が絡んで色の干渉が起こり、色の広がりを見せる。（３）は細かく全体的に拡散しているため、輝度は落ちる。色も平均化される。
【０１３４】
実施例２によれば、表面粗さ指数Ｍにより、適正な凹凸感を把握でき、閾値と比較することで、不良品を低減できる。例えば、樹脂の表面５をシボ加工した場合等には、色差ΔＥはほとんどない場合でも、シボの深いもの、或いは、シボの浅いものにおいて、表面５の微妙なツヤ感の変化を把握できる。シボ加工の不良を回避できる等、種々の態様に利用できるので、産業上の利用価値が高い。
【実施例３】
【０１３５】
実施例１はアルミ合金の金属表面のミクロンオーダーの表面粗さを評価する例であるが、実施例３はナノオーダーの表面粗さの例である。表面粗さ計測値Ｒａ（単位：ｎｍ）はキーエンスのＶＮ−８０１０の非接触式の粗さ計を用いて計測した。
【０１３６】
表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指数Ｅｓｔの計測・演算結果を表３に示す。表３の演算は数式７による。表面粗さ計測値ＲａのサンプルＮｏ.１〜７までの表面の凹凸を示す三次元ＣＧを図２４〜図３０に示す。図２４ではサンプルＮｏ．１の全領域で平均の凹凸が８８．３３ｎｍ、図２５ではサンプルＮｏ．２の全領域で平均の凹凸が５８．８３ｎｍ、図２６ではサンプルＮｏ．３の全領域で平均の凹凸が８８．３３ｎｍ、図２７ではサンプルＮｏ．４の全領域で平均の凹凸が５７．７１ｎｍ、図２８ではサンプルＮｏ．５の全領域で平均の凹凸が９３．９ｎｍ、図２９ではサンプルＮｏ．６の全領域で平均の凹凸が１１２．８５ｎｍ、図３０ではサンプルＮｏ．７の全領域で平均の凹凸が１００．１８ｎｍである。上記数値は、基準表面からの高さの平均値であり、凹凸を平均化した表面の歪みを示す値である。サンプルＮｏ.１〜７のサンプル番号が増加すると、エッチング時間を順次増加するため、表面粗さ指数Ｍは減少し、表面粗さ計測値Ｒａは増加している。
【表３】
2018128436.tif 000010
【０１３７】
ａ＝１．１４１４３９、ｂ＝１４３．１９５４が得られた。総合誤差ＴｏｔＥｒｒｏは９４０．２３４７である。
【０１３８】
実施例３によれば、第１検量線Ｌ１、第３検量線Ｌ３により、適正な凹凸感を把握でき、ナノオーダーの表面粗さを評価でき、不良品を低減できる。
【０１３９】
なお、本発明の実施形態は、上記の実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲において、改変等を加えることができるものであり、それらの改変、均等物等も本発明の技術的範囲に含まれ、前記技術的範囲に属する限り種々の形態を採り得ることは言うまでもない。例えば、三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従って画像Ａ，Ｂを取得する方式について、本実施形態において挙げた方式は具体例に過ぎないものであって、これらに限られず、その他の方式によっても本発明の技術的思想は実施される。
【産業上の利用可能性】
【０１４０】
本発明の判定装置は、表面粗さを照明光の散乱と回折現象にて定量化できるため、人の見た目の判定法と極めて近い判定ができることにより、これまで人の目に依存していた表面粗さの評価に適用できる。金属、樹脂等も含めた広範囲な材質、平面、曲面、複雑な形状の表面等、種々の表面に適用可能である。
【符号の説明】
【０１４１】
１、１０１、２０１・・・表面粗さ判定装置
２、１０２、２０２・・・２次元色彩計
２１・・・撮影レンズ
２２ａ、２２ｂ、２２ｃ・・・光学フィルタ
２３・・・撮像素子
２２ａ´、２２ｃ´・・・ダイクロイックミラー
２３ａ、２３ｂ、２３ｃ・・・撮像素子
２６・・・      反射鏡
２７・・・      フィルタターレット
３、１０３、２０３・・・演算処理部
５、１０５、２０５・・・表面
６、１０６、２０６・・・照明部
７・・・表示装置
１０９・・・スイッチ
２５０・・・粗さ処理装置
ａ・・・第１係数
ｂ・・・第２係数
Ａ，Ｂ・・・画像
ＡＦＭ・・・原子間力顕微鏡
Ｃ１，Ｃ２・・・中心座標
Ｄ・・・重なり領域
ΔＥ・・・色差
Ｅｒｒｏｒ・・・誤差
Ｅｓｔ・・・表面粗さ評価指数
Ｇ・・・格子
Ｍ・・・表面粗さ指数
Ｈ１, Ｈ２・・・積算数
Ｋ・・・検査領域
Ｔ・・・検査領域
ＴｏｔＥｒｒｏ・・・総合誤差
【図１】
2018128436.tif 000011
【図２】
2018128436.tif 000012
【図３】
2018128436.tif 000013
【図４】
2018128436.tif 000014
【図５】
2018128436.tif 000015
【図６】
2018128436.tif 000016
【図７】
2018128436.tif 000017
【図８】
2018128436.tif 000018
【図９】
2018128436.tif 000019
【図１０】
2018128436.tif 000020
【図１１】
2018128436.tif 000021
【図１２】
2018128436.tif 000022
【図１３】
2018128436.tif 000023
【図１４】
2018128436.tif 000024
【図１５】
2018128436.tif 000025
【図１６】
2018128436.tif 000026
【図１７】
2018128436.tif 000027
【図１８】
2018128436.tif 000028
【図１９】
2018128436.tif 000029
【図２０】
2018128436.tif 000030
【図２１】
2018128436.tif 000031
【図２２】
2018128436.tif 000032
【図２３】
2018128436.tif 000033
【図２４】
2018128436.tif 000034
【図２５】
2018128436.tif 000035
【図２６】
2018128436.tif 000036
【図２７】
2018128436.tif 000037
【図２８】
2018128436.tif 000038
【図２９】
2018128436.tif 000039
【図３０】
2018128436.tif 000040
【図３１】
2018128436.tif 000041
【図３２】
2018128436.tif 000042
【手続補正書】
【提出日】平成29年5月8日(2017.5.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
２次元色彩計２は、図１に示すように、撮影レンズ２１と、この撮影レンズ２１の後方に配置された三つの光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃと、光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃの後方に配置された撮像素子２３（ＣＣＤ、ＣＭＯＳなど）と、を備えている。２次元色彩計２の三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は、光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃの分光透過率と撮像素子２３の分光感度との積により与えられる。図１における光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃと撮像素子２３との配列的関係は模式的に示したものにすぎない。三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従って３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを取得する方式について以下に具体例を挙げるが、本実施形態１ではこれらのうちいずれをも採ることができ、また、その他の方式を採ることもできる。２４は演算部、２５は表示部である。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５２】
図３（ａ）に示すものはダイクロイックミラーを用いる方式である。これはダイクロイックミラー２２ｃ´により特定の波長の光を反射し、透過した残りの光について、さらに別のダイクロイックミラー２２ａ´により別の特定の波長の光を反射して分光し、撮像素子２３ａ、２３ｂ、２３ｃを三つ並列にして読み出す方式である。ここでは、ダイクロイックミラー２２ａ´が光学フィルタ２２ａ、２２ｂに相当し、ダイクロイックミラー２２ｃ´が光学フィルタ２２ｃに相当する。撮影レンズ２１から入射する光はダイクロイックミラー２２ｃ´により分光感度Ｓ３に従う光が反射され、残りの光は透過する。ダイクロイックミラー２２ｃ´により反射された光を反射鏡２６により反射して撮像素子２３ｃにより分光感度Ｓ３を得る。一方、ダイクロイックミラー２２ｃ´を透過した光は、ダイクロイックミラー２２ａ´において、分光感度Ｓ１に従う光が反射され、残りの分光感度Ｓ２に従う光は透過する。ダイクロイックミラー２２ａ´を透過した光を撮像素子２３ｂにより撮像して分光感度Ｓ２を得る。ダイクロイックミラー２２ａ´により反射された光を反射鏡２９により反射して撮像素子２３ａにより分光感度Ｓ１を得る。ダイクロイックミラーに代えて同様な特性を有するダイクロイックプリズムを用いて三つに分光し、それぞれの光が透過する位置に撮像素子２３ａ、２３ｂ、２３ｃを接着することとしてもよい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図３】
2018128436.tif 000043
【手続補正書】
【提出日】平成30年2月14日(2018.2.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
表面のつや・粗さ測定方式は、従来、粗さ計があり、それには機械式のもの、レーザーなどの光学式のものがある。これらは凹凸が何ｍｍあるか、あるいは何ｎｍあるかといった数値で示すが、現場の経験ある技術者は、こうした値よりも目で見た、表面のツヤ感やテカリ度を見て判定している。また、こうした経験に基づく現場の判定で作業が進んでいる。表面粗さの測定の従来技術には以下の発明がある。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
本発明のＸＹＺ系の撮像装置で、光源からの光を当てた表面を撮像し、その反射光分布を計測すると、表面の形状により、光源からの光が散乱と回折により色・表面粗さとして観測され、この粗さ度により、表面の色・表面粗さの定量化が可能となることに着目した。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
技術的関連を有する第２発明は、ＣＩＥ  ＸＹＺ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ  ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換したデータを取得し演算する演算処理ステップと、色差ΔＥを演算する色差演算ステップと、ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する検査面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成ステップと、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標を演算する表面粗さ指標演算ステップと、粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶ステップと、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指標Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、又は、前記表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数のうちの少なくとも１つを設定する関数設定ステップと、を備えたことを特徴とする表面粗さ判定方法である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
広義のＸＹＺ表色系には、２次元座標と３次元座標で規定される色空間が含まれる。色空間の代表例としては、ｘｙ色空間と、ＸＹＺ色空間と、Ｌａｂ色空間等の構成例がある。２次元の色空間の場合、例えば、Ｙｘｙ色空間、Ｌｕｖ色空間の場合、２次元平面であるｘｙ色度図（Ｙｘｙ色空間で正規化したｘｙ色度値（平面））、ｕｖ色度図、ｕ’ｖ’色度図が挙げられる。平面上での２次元色度図の画素の密度として表現されるｘｙ色度ヒストグラム分布又はＬｕｖ色度ヒストグラム分布等が対応する。３次元の色空間の場合、例えば、ＸＹＺ色空間、Ｌａｂ色空間の場合、Ｌａｂ色空間が挙げられる。３次元での色空間上の画素の密度として表現されるＸＹＺ色空間ヒストグラム分布、又はＬａｂ色空間ヒストグラム分布等が対応する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
【図１】本発明実施形態１の表面粗さ判定装置１のブロック図である。
【図２】本発明実施形態１におけるＸＹＺ表色系のカメラ２の分光感度を示す関数である。
【図３】本発明実施形態１において三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従って画像情報を取得する方式の具体例である。（ａ）はダイクロイックミラーを用いる場合の説明図である。（ｂ）はフィルタターレットを用いる場合の説明図である。（ｃ）は光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃを撮像素子２３に微視的に貼着した場合の説明図である。
【図４】本発明実施形態１の２次元色彩計２におけるフローチャートである。
【図５】本発明実施形態１の演算処理部３におけるフローチャートである。
【図６】本発明実施形態１の演算処理部３におけるサブーチャートである。
【図７】（ａ）は発明実施形態１の表面粗さ判定装置１における検査領域Ｔを示す説明図、（ｂ）は検査領域Ｔに対応する色度図上の検査領域Ｋを示すｘｙ色度図、（ｃ）は格子Ｇで区画された検査領域Ｋの説明図、（ｄ）はｘｙ２次元色度図上での色度の重なりの様子を示す模式図、（ｅ）はミニマム分布を示す説明図、（ｆ）はｘｙ色度ヒストグラム分布の一例を示す説明図である。
【図８】（ａ）は表面の粗さ度を示す説明図、（ｂ）はｘｙ色度ヒストグラム分布図、（ｃ）はｘｙ色度ヒストグラム分布の立体イメージ図である。
【図９】表面粗さ指数の立体及び平面説明図である。
【図１０】本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（重回帰分析の演算）である。
【図１１】本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（ＸＹＺ色空間分布）である。
【図１３】本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（Ｌａｂ色空間分布）である。
【図１４】本発明実施形態３の表面粗さ判定装置２０１の構成を示すブロック図である。
【図１５】実施例１の金属サンプルNo.１の粗さ計の計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフ１である。
【図１６】実施例１の金属サンプルNo.１の色差ΔＥに対する表面粗さ計の計測値Ｒａのグラフ２である。
【図１７】実施例１の金属サンプルNo.１の表面粗さ指数Ｍに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフ３である。
【図１８】実施例１の金属サンプルNo.２の表面粗さ計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフ１である。
【図１９】実施例１の金属サンプルNo.２の色差ΔＥに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフ２である。
【図２０】実施例１の金属サンプルNo．２の表面粗さ指数Ｍに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフ３である。
【図２１】実施例２の樹脂サンプルNo.２の表面の反射の様子を示す説明図である。
【図２２】実施例２の樹脂サンプルNo.２を示す説明写真図である。
【図２３】実施例２の樹脂サンプルNo.２の測定範囲と測定場所(画像緑枠内)を示す説明写真図である。
【図２４】実施例３の金属サンプルNo.１のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２５】実施例３の金属サンプルNo.２のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２６】実施例３の金属サンプルNo.３のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２７】実施例３の金属サンプルNo.４のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２８】実施例３の金属サンプルNo.５のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図２９】実施例３の金属サンプルNo.６のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図３０】実施例３の金属サンプルNo.７のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。
【図３１】実施例３の表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａとの関係を示すグラフ１である。
【図３２】実施例３の金属サンプルNo.１〜７の表面粗さ計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフ２である。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４６】
表面粗さ判定装置１は、ＣＩＥ  ＸＹＺ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する２次元色彩計２が表面５から取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ  ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換したデータを取得し演算する演算処理部３を備え、この演算処理部３が、色差ΔＥを演算する色差演算部と、ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する座標の検査領域を格子Ｇで区画し、各格子Ｇに属する検査面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成部と、検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指数Ｍを演算する表面粗さ指数演算部と、粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶部と、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指数Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数Ｌ１、表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数Ｌ２、又は、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指数Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数Ｌ３のうちの少なくとも１つを設定する関数設定部と、を備えたことを特徴とする。表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差Ｅｒｒｏｒが最小となるように、表面粗さ指数Ｍに係る第１係数ａ及び色差ΔＥに係る第２係数ｂを特定する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
２次元色彩計２は、図１に示すように、撮影レンズ２１と、この撮影レンズ２１の後方に配置された三つの光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃと、光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃの後方に配置された撮像素子２３（ＣＣＤ、ＣＭＯＳなど）と、を備えている。２次元色彩計２の三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は、光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃの分光透過率と撮像素子２３の分光感度との積により与えられる。図１における光学フィルタ２２ａ、２２ｂ、２２ｃと撮像素子２３との配列的関係は模式的に示したものにすぎない。三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従って３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを取得する方式について以下に具体例を挙げるが、本実施形態１ではこれらのうちいずれをも採ることができ、また、その他の方式を採ることもできる。２４は演算部、２５は表示部である。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
表面５の表面粗さ判定装置１の動作について具体例を挙げつつ説明する。表面５の表面粗さ判定装置１は、図１に示す通り、２次元色彩計２と、演算処理部３と、表示装置７とを接続することにより動作する。接続方法は有線・無線を問わず選択できる。２次元色彩計２におけるフローチャートを図４に、演算処理部３におけるフローチャートを図５に、それぞれ示す。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
２次元色彩計２の電源が入ると、図４に示す通り、初期化をする（初期化Ｓ１）。つぎに、表面５を撮像し（撮像処理Ｓ２）、その後、撮像された３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを撮像素子２３により入力し（入力処理Ｓ３）、演算処理部３にて三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換する（変換処理Ｓ４）。分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）は表示装置７に送信される（データ送信Ｓ５）。画像が動画である場合には、撮像処理Ｓ２からデータ送信Ｓ５の一連の処理が連続的に行われる（Ｓ６）。画像は表示装置７に表示される。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
入力された画像データは分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従った値であるため、２次元色彩計２と接続する演算処理部３における変換処理Ｓ４によって、撮像された画像の画像データを三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換する。この変換は数式１に従って行われる。すなわち、数式１における係数の逆行列を乗じて三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを得ることができる。なお、２次元色彩計２からは分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従った値のまま演算処理部３に送信する。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６７】
演算処理部３に電源が入ると、図５に示す通り、初期化をする（初期化Ｓ１１０）。表示装置７は２次元色彩計２と接続された状態において、２次元色彩計２から送信された３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを受信する（データ受信Ｓ１２０）。その後、３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iから三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換し、撮像された基準面と検査面の画像のＬａｂ平均値及びｘｙ表面粗さ指数Ｍを演算し視覚化処理する（Ｓ１３０）、表示装置７に表示するために必要な場合は、色情報をＲＧＢ等に変換処理する（Ｓ１４０）。その内容を表示装置７に送信する（表示処理Ｓ１５０）。２次元色彩計２からのデータ受信Ｓ１２０の後、変換処理Ｓ１３０から表示処理Ｓ１５０の一連の処理が連続的に行われる（Ｓ１６０）。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
撮像した画像Ａ，Ｂについて検査したい領域Ｔ（図７（ａ）参照）に対応する検査領域Ｋ（図７（ｂ）参照）を設定する（Ｓ１４１）。大きさや場所を自由に設定することができる。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７４】
図７（ｃ）に示す通り、ｘｙ座標の位置での比較対象の色分布を平面的に書いたものであり、検査領域Ｋを格子Ｇで区画し、その区画のｘｙ値を有する画素を積算しｚ軸とするヒストグラム分布を作成する。ｘｙ座標を、特定の幅のグリッド、例えば、ｘｙをそれぞれ１／１０００（１０００個の線）で切った平面格子とする。ヒストグラムの端から端までスキャンしてゆき、格子Gに区画した領域ごとに、これに属する画素数を同じｘｙ面でそれぞれスキャンしｚ方向に積算してゆく。また、検査領域Kでｘｙ座標の特定範囲だけを演算すれば、演算時間が短縮できる。グリッドのマス目を細かくすれば精度は上がるが、演算時間が長くなるので、適宜のマス目とする。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８４】
図７（ｅ）に示す通り、Ｈ１（ｘ１、ｙ１）を検査面のｘｙ色度ヒストグラム分布の積算数、Ｈ2（ｘ２、ｙ２）を基準面のｘｙ色度ヒストグラム分布の積算数とすると、重なり合った左側領域ではＨ１＞Ｈ２で、中央でＨ１＝Ｈ２となり、右側ではＨ１＜Ｈ２である。Ｈ１，Ｈ２のうち、小さい方の積算数（画素頻度）を取ると、左側ではＨ１、右側ではＨ２となり、階段状のヒストグラム曲線であるミニマム分布が特定できる。これを利用し、重なり領域Ｄの全体領域に対する二次元又は三次元での割合が演算できる。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９３】
図９の上において、（１）は一点に集中した尖った山、（２）通常の山、（３）は広がったなだらかな山である。山を横から見ると図９の中、下のようになる。（１）を基準に（２）（３）を重ね合わせると、色のついたところが重なり合った部分である。ここの体積の割合が表面粗さ指数Ｍである。表面粗さ指数Ｍは、検査領域Ｋの範囲内の積算数をそのまま用いるので、基準物１に対して、検査面２、３がそれぞれ５８％、２７％となり、数値で明確に、かつ、簡単に表面粗さの識別ができる。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９４】
表面粗さがナノオーダー又はミクロンオーダーの場合には、以上のように演算した表面粗さ指数Ｍ及び色差ΔＥを用いて、重回帰分析を用いて、図１０に示す通り、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを演算する。ナノ、ミクロンオーダーの粗さの場合には、粗さが大きな場合とは、表面５での光散乱が異なっているからである。細かな粗さに対しては、当てる光との相互作用、つまり、干渉が生起してしまい、種々のオフセットが起きるので、それも積極的に踏み込んでいく方が正確な評価値になる。そこで、表面粗さ指数Ｍと色差ΔＥについての色のオフセットを積極的に利用して、重回帰分析により、粗さ計との相関をとることとした。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
次の本実施形態２の表面１０５の表面粗さ判定装置１０１を図１１、図１２、図１３を参照して説明する。対応する同様な要素については１００番台として説明を援用し、主として、相違点を説明する。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０３】
図１１に示す通り、演算処理装置１０３は、基準面を撮像することにより取得される刺激値ＸＹＺ１を計算する演算部１０３Ａと、検査面となる製品の表面１０５を撮像することにより取得される刺激値ＸＹＺ２を計算する演算部１０３Ｂと、演算部１０３Ａと演算部１０３Ｂと接続し、表面１０５の表面粗さ指数Ｍを演算する演算部１０３Ｃと、を備える。演算部１０３ＣからのＯＫ信号又はＮＧ信号を表示装置１０７に送信したり、外部に送信する。なお、スイッチ１０９は、刺激値ＸＹＺ１と刺激値ＸＹＺ２を選択的に入力する。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
なお、検査領域Ｋに対応するＸＹＺ分布の演算の場合、表面粗さ指数Ｍの演算は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３次元空間での分布により行う。検査面と基準面でのＸＹＺ空間座標でのＸＹＺ値を、それぞれ、Ｔ１（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｔ２（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とする。ＸＹＺの色空間であるとヒストグラム分布は地球儀のような形状になっており、２つのヒストグラム分布が立体的に重なり合っている場合と分離している場合がある。３次元空間の検査領域Ｋを格子Ｇで区画し、３次元でのＴ１（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｔ２（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の色度ヒストグラム分布とミニマム分布を求め、同様な指数の演算を行う。格子Ｇの積算数Ｈ１，Ｈ２を平面上に投影し、その面内で同様な積算で格子Ｇ上の重なり領域Ｄの積算数を演算してもよい。ＸＹＺ色度の場合には、明るさの情報がないため、ＸＹＺ空間では、画像の明るさが変わってもヒストグラム分布は変化しない。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０６】
ＸＹＺ色空間ヒストグラムに代えてＬａｂ色空間ヒストグラムを表面粗さ判定に用いる場合には、図１３のフローチャートを用いる。図１３の説明は図１２の上記説明を援用し、ステップは３００番台とする。Ｓ３０５では画像Ａの領域Ｋの平均Ｌａｂ値の計算と画像Ｂの検査領域Ｋの平均Ｌａｂ値の演算となる。Ｌａｂ色度の場合には、明るさの情報があるため、Ｌａｂ空間では、画像Ａ，Ｂの明るさが変わると、ヒストグラム分布が変化する。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１８】
サンプル１〜３の表面粗さ指数Ｍ、ｘｙ３Ｄ、Ｌａｂ、ΔＬ、Δａ、Δｂ、ΔＥを求めた。表面粗さ指数のうち、表面粗さ指数Ｍはｘｙ３Ｄのそれぞれのヒストグラム分布の中心座標のシフト処理をせずに演算した指数である。ＬａｂはＬａｂ座標での表面粗さ指数、ｘｙ３Dはｘｙ座標での表面粗さ指数、ΔＬ＝平均L値の差＝検査サンプルの平均L値−基準サンプルの平均L値とした。ΔＥ、Δａ、Δｂも同様である。測定結果から、表面粗さ指数の結果とΔＥの数値から、サンプル１に色も表面の粗さも一番類似しているサンプル２又は３を特定した。ΔＥに関して人間の視感度特性を考慮したΔＥ00を使用した。