(57)【要約】      （修正有）【課題】高精度に写像性の評価を行なう装置を提供する。【解決手段】評価装置１００は、投影部１１０と、撮像部１５０と、反射特性補正部と、評価量算出部とを有する。投影部は、エッジ成分を有するパターン１０１を物体１４５に投影する。撮像部は、物体を撮像する。反射特性補正部は、物体に写り込んだパターンの虚像の形状の変動量を、物体の表面の反射特性情報を用いて補正する。評価量算出部は、補正された変動量に基づいて、物体の表面の写像性を評価する。【選択図】図５
2018205037.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エッジ成分を有するパターンを物体に投影する投影部と、
前記物体を撮像する撮像部と、
前記物体に写り込んだ前記パターンの虚像の形状の変動量を、前記物体の表面の反射特性情報を用いて補正する反射特性補正部と、
補正された前記変動量に基づいて、前記物体の表面の写像性を評価する評価量算出部と
を有することを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記反射特性補正部は、前記物体の表面の色情報を用いて前記変動量を補正することを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
前記反射特性補正部は、前記色情報のうち、前記物体の表面の明度情報を用いて前記変動量を補正することを特徴とする請求項２に記載の評価装置。
【請求項４】
前記反射特性補正部は、前記物体の表面の反射率情報を用いて前記変動量を補正することを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
【請求項５】
前記評価量算出部は、予め取得された主観評価情報に基づいて、前記物体の表面の写像性を評価することを特徴とする請求項１〜４の何れか一つに記載の評価装置。
【請求項６】
前記撮像部は、前記物体に写り込んだ前記虚像に焦点を合わせて撮像することを特徴とする請求項１〜５の何れか一つに記載の評価装置。
【請求項７】
前記撮像部は、分光カメラにより前記物体を撮像し、
前記物体の撮像によって得られた第１の分光データと、基準白色板の撮像によって得られた第２の分光データとから、分光画像データに変換する画像変換部と、
前記分光画像データをもとに明度画像データを所定閾値で二値化し、前記パターンのエッジの形状の変動量を数値化する二値化処理部と、
二値化された前記明度画像データのエッジの変動位置に対する近似直線を算出するエッジ成分線形近似部と、
前記近似直線に対するエッジの変動量を算出する偏差算出部と、
エッジの変動量の周波数特性を算出する周波数特性算出部と、
エッジの変動量の周波数特性に対して、人間の視覚特性を表す情報で重み付けをする視覚特性補正部と、
重み付けをされた前記周波数特性に対して積分を行なう積分算出部と、を有し、
前記反射特性補正部は、前記物体の積分値に対して補正することを特徴とする請求項１〜６の何れか一つに記載の評価装置。
【請求項８】
前記画像変換部は、前記第１の分光データと、前記第２の分光データとから反射率画像データに変換し、前記反射率画像データと、前記投影部の照明の分光データを示す第３の分光データ及び等色関数とから、前記分光画像データに変換することを特徴とする請求項７に記載の評価装置。
【請求項９】
前記画像変換部は、前記物体の観察条件に応じた前記第３の分光データを用いることを特徴とする請求項８に記載の評価装置。
【請求項１０】
前記撮像部は、ハイパースペクトルカメラにより前記物体を撮像し、
前記画像変換部は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データである前記分光画像データに変換することを特徴とする請求項７に記載の評価装置。
【請求項１１】
前記撮像部は、ＲＧＢカメラにより前記物体を撮像し、
前記画像変換部は、ＸＹＺ画像データである前記分光画像データに変換することを特徴とする請求項７に記載の評価装置。
【請求項１２】
前記撮像部は、モノクロカメラにより前記物体を撮像し、
前記画像変換部は、前記基準白色板の反射強度を１００パーセントとして、前記基準白色板の反射強度と、前記物体の反射強度とから、反射率画像データである前記分光画像データに変換し、
前記反射特性補正部は、前記物体の積分値に対して、前記物体の表面の反射率情報を用いて補正することを特徴とする請求項７に記載の評価装置。
【請求項１３】
エッジ成分を有するパターンを投影した物体を撮像した画像データに基づいて、前記物体に写り込んだ前記パターンの虚像の形状の変動量を、前記物体の表面の反射特性情報を用いて補正する反射特性補正部と、
補正された前記変動量に基づいて、前記物体の表面の写像性を評価する評価量算出部と
を有することを特徴とする評価装置。
【請求項１４】
エッジ成分を有するパターンを投影した物体を撮像した画像データに基づいて、前記物体に写り込んだ前記パターンの虚像の形状の変動量を、前記物体の表面の反射特性情報を用いて補正するステップと、
補正された前記変動量に基づいて、前記物体の表面の写像性を評価するステップと
をコンピュータに実行させるための評価プログラム。
【請求項１５】
評価装置で実行される評価方法であって、
エッジ成分を有するパターンを投影した物体を撮像した画像データに基づいて、前記物体に写り込んだ前記パターンの虚像の形状の変動量を、前記物体の表面の反射特性情報を用いて補正する工程と、
補正された前記変動量に基づいて、前記物体の表面の写像性を評価する工程と
を含むことを特徴とする評価方法。
【請求項１６】
評価装置で実行される評価方法であって、
エッジ成分を有するパターンを物体に投影する工程と、
前記物体を撮像する工程と、
前記物体に写り込んだ前記パターンの虚像の形状の変動量を、前記物体の表面の反射特性情報を用いて補正する工程と、
補正された前記変動量に基づいて、前記物体の表面の写像性を評価する工程と
を含むことを特徴とする評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価装置、評価プログラム及び評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、塗装板やアルミニウム板、漆器等の品質の評価項目として、これらの物体の表面の写像性を評価することが行なわれている。写像性の評価は、目視での判定によるものや、ＪＩＳ  Ｋ  ７３７４、レーザスキャン方式を用いた方法が知られている。また、特許文献１（特許第４７６８５７９号公報）では、照明とサンプルとの間にすりガラスを配置し、サンプルに写り込んだチャートの歪み度合いを標準偏差で評価し、基準となるサンプルでの標準偏差との比較によって写像性を評価する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した従来技術は、写像性の評価の精度が低いという問題がある。具体的には、目視での判定は、判定者の体調によって、また、判定者が代わることによって、評価結果にばらつきが生じる。また、特許文献１は、サンプルの表面の反射特性のみを計測しているため、どの表面色であっても（表面の色が異なる場合であっても）同一の計測値となってしまい、精度が高いとは言い難い。
【０００４】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、高精度に写像性の評価を行なうことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る評価装置は、エッジ成分を有するパターンを物体に投影する投影部と、前記物体を撮像する撮像部と、前記物体に写り込んだ前記パターンの虚像の形状の変動量を、前記物体の表面の反射特性情報を用いて補正する反射特性補正部と、補正された前記変動量に基づいて、前記物体の表面の写像性を評価する評価量算出部とを有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、高精度に写像性の評価を行なうことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、主観評価実験の結果の例を示す図である。
【図２】図２は、従来技術に係る写像性計測器の概略構成を示す図である。
【図３】図３は、従来技術に係るプレートによって変化する反射光の大きさの例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、従来技術に係る遮光部と透過部との幅が０．５ｍｍの場合の写像性の計測結果及び主観評価点の例を示す相関図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、従来技術に係る遮光部と透過部との幅が１ｍｍの場合の写像性の計測結果及び主観評価点の例を示す相関図である。
【図５】図５は、実施の形態１に係る評価装置の構成例を示す概略図である。
【図６】図６は、実施の形態１に係る投影パターンの例を示す図である。
【図７】図７は、実施の形態１に係る評価部のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図８】図８は、実施の形態１に係る評価部の機能構成例を示すブロック図である。
【図９】図９は、二値化された画像データのエッジに対する近似直線の例を示す図である。
【図１０】図１０は、主観評価実験での視覚伝達関数（VTF）の例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１に係る色情報の補正例を説明する図である。
【図１２】図１２は、実施の形態１に係る写像性評価値と主観評価点との相関の例を示す図である。
【図１３】図１３は、色差と、明度差及び彩度差それぞれとの相関の例を示す図である。
【図１４】図１４は、明度差を用いて補正を行なった場合の写像性評価値と主観評価点との相関の例を示す図である。
【図１５】図１５は、実施の形態１に係る写像性評価処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施の形態２に係る評価部の機能構成例を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、実施の形態２に係る写像性評価処理の流れの例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、実施の形態３に係る評価部の機能構成例を示すブロック図である。
【図１９】図１９は、実施の形態３に係る写像性評価処理の流れの例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る評価装置、評価プログラム及び評価方法の実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、各実施の形態は、内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることができる。
【０００９】
（実施の形態１）
［主観評価実験］
本実施の形態に係る写像性の評価を実現するにあたっては、物理量の計測のほかに、尺度化された主観評価点を利用することができる。そこで、写像性の主観評価実験について説明する。主観評価実験では、評価対象の物体（サンプル）が一対ずつランダムに被験者に対して提示される。ここで、例えば、左のサンプルに対して、右のサンプルは写像性が良いかどうかについて、被験者に点数を付けてもらう。これは、一対比較法と呼ばれる手法である。
【００１０】
一対比較法を行なうために、異なる写像性を有するカラーサンプルを８枚用意した。８枚のカラーサンプルの色の内訳は、ブラック、レッド、ブルー、シルバーである。また、レッド、ブルー、シルバーの各色のサンプルは、メタリックなサンプルである。なお、サンプルの大きさはレターサイズとした。
【００１１】
ここで、今回実施した一対比較法であるシェッフェ法について詳しく説明する。被験者には、提示された一対のサンプルＡ及びサンプルＢを比較してもらい、サンプルＡに対するサンプルＢの表面の写像性について、以下の５段階で点数を付けてもらった。
【００１２】
Ａ＜＜Ｂのとき  ＋２点
Ａ＜Ｂのとき  ＋１点
Ａ＝Ｂのとき  ０点
Ａ＞Ｂのとき  −１点
Ａ＞＞Ｂのとき  −２点
【００１３】
被験者には、５００ｍｍ離れた位置から、サンプルの表面に写り込んだ蛍光灯や被験者自身の顔の虚像が見られるように設定された観察環境のもとで評価してもらった。また、画像評価技術者計２０名を被験者とした。各サンプルに対する評価点は、評価実験の結果に、数量化ＩＩＩ類の解析手法を適用し算出した。
【００１４】
図１は、主観評価実験の結果の例を示す図である。図１において、横軸は、サンプルに付した番号（連番）を表し、主観評価点順に並べている。縦軸は、各サンプルの主観評価点を表し、値が小さいほど写像性が良いことを示している。つまり、図１に示すように、写像性が最も良いのはサンプル８であり、写像性が最も悪いのはサンプル１であるという評価結果になった。
【００１５】
図１に示すように、各サンプルの順位間には、得点差が近い部分がある。そこで、得点が近いサンプル間で順位に有意差があるかを調べるため、有意差検定を行なった。この結果、サンプル２とサンプル３、サンプル６とサンプル７、サンプル７とサンプル８に、それぞれ有意差がないという結果になった。
【００１６】
［従来技術に係る写像性計測結果］
ここで、本実施の形態に係る写像性の評価を説明する前に、従来技術に係る写像性計測器で評価した結果について説明する。図２は、従来技術に係る写像性計測器の概略構成を示す図である。図２に示す写像性計測器５０は、ＪＩＳ  Ｋ  ７３７４に基づき、サンプル５２の写像性を測定する装置である。
【００１７】
図２に示すように、写像性測定器５０では、サンプル５２に対して光源５１から光を照射し、サンプル５２からの正反射光の大きさを受光器５３で判断する。写像性測定器５０には、サンプル５２と受光器５３との間に、プレート５４が配置されている。プレート５４には、サンプル５２からの反射光を遮光する遮光部５４ａと、反射光を透過する透過部５４ｂとが、くし状に交互に設けられている。プレート５４は、進行方向Ｓに向かって運動し、受光器５３に入射する反射光の大きさを変化させる。
【００１８】
プレート５４によって変化させたときの反射光の大きさは、図３に示すように周期を持った形状になる。図３は、従来技術に係るプレート５４によって変化する反射光の大きさの例を示す図である。写像性測定器５０は、その中で最大値Ｍと最小値ｍとを、以下の（数１）に当てはめることによって写像性を評価する。つまり、写像性が良いサンプル５２では、正反射が強いため、最大値Ｍの値が大きくなり、最小値ｍの値が小さくなる。一方、写像性が悪いサンプル５２では、拡散光が強くなるため、最大値Ｍの値が小さくなり、最小値ｍの値が大きくなる。
【００１９】
【数１】
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【００２０】
また、プレート５４の遮光部５４ａと透過部５４ｂとの幅は、０．１２５ｍｍ、０．２５ｍｍ、０．５ｍｍ、１ｍｍ、２ｍｍの５段階に分かれている。図４Ａは、従来技術に係る遮光部５４ａと透過部５４ｂとの幅が０．５ｍｍの場合の写像性の計測結果及び主観評価点の例を示す相関図である。図４Ｂは、従来技術に係る遮光部５４ａと透過部５４ｂとの幅が１ｍｍの場合の写像性の計測結果及び主観評価点の例を示す相関図である。なお、サンプル５２としては、上述した主観評価実験で用いた８枚のサンプルと同一のものを使用した。
【００２１】
図４Ａ及び図４Ｂに示すように、寄与率Ｒ２は、それぞれ０．１２２１と０．０００８とであり、相関があまりない結果となった。このような結果は、１次元計測で明暗のコントラストのみを計算していることが原因であり、写像性の差がわずかなサンプル間では、計測値の逆転や差がないといったことが起こると考えられる。さらに、従来技術は、計測するサンプルの色を考慮していないため、人間が感じる写像性との相関があまりない評価値が算出されると考えられる。
【００２２】
［実施の形態１に係る装置構成］
次に、図５を用いて、実施の形態１に係る評価装置の構成を説明する。図５は、実施の形態１に係る評価装置の構成例を示す概略図である。
【００２３】
図５に示すように、評価装置１００は、光源１１０と、テレセントリックレンズ１２０と、拡散板１３０と、サンプル台１４０と、ハイパースペクトルカメラ１５０と、評価部１６０とを有する。サンプル台１４０には、サンプル１４５が取り付けられる。なお、光源１１０は「投影部」に対応し、ハイパースペクトルカメラ１５０は「撮像部」に対応する。
【００２４】
光源１１０としては、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）光源や、分光分布が太陽光に近いキセノン光源等を用いることができるが、これらに限定されるものではない。つまり、光源１１０は、使用されるサンプル１４５や、サンプル１４５が使用される実際の環境に応じて変更されれば良い。また、光源１１０は、サンプル台１４０の法線方向に対して角度４５°の方向に配置されている。
【００２５】
テレセントリックレンズ１２０は、主光線が光軸に対して平行となるレンズである。光源１１０から照射された光は、テレセントリックレンズ１２０によって平行光となり、拡散板１３０に結像される。拡散板１３０には、写像性の良し悪しによる形状の変動量が分かるように、投影パターン１０１が取り付けられている。投影パターン１０１は、エッジ成分を有する二次元パターンである。「エッジ成分を有する」とは、階調差（色の濃淡の差）があることを意味する。投影パターン１０１としては、図５に示すように、白と黒との二階調で表された矩形のパターンを用いることができる。但し、投影パターン１０１は、これに限られるものではない。
【００２６】
図６は、実施の形態１に係る投影パターン１０１の例を示す図である。例えば、図６に示すように、投影パターン１０１は、階調差があれば、直線や曲線であっても良いし、円形、多角形、格子形、十字形、放射線形、多重円形等であっても良い。円形や多角形、放射線形を用いると、エッジ（図中「エッジ部」）の向きが多方向となるため、物体表面の写像性に異方性がある（物理的な性質が方向によって異なる）サンプルである場合でも、評価をすることが可能となる。また、物体表面の写像性にムラがあるサンプルの評価をする際に、計測位置による評価のばらつきが発生する。この点、多重円形や格子形のパターンは、パターン内にエッジが複数箇所存在するため、エッジごとに評価することで、面内のばらつきも考慮した評価をすることが可能となる。なお、投影パターン１０１の色は、白と黒との２色に限定されるものではなく、他の色を用いることもできる。
【００２７】
図５の説明に戻る。ハイパースペクトルカメラ１５０は、サンプル台１４０の法線方向に対して、光源１１０と正反射の角度−４５°の方向に配置されており、サンプル台１４０に取り付けられたサンプル１４５に写り込んだ虚像１０２を撮影して、二次元画像データを取得する。つまり、ハイパースペクトルカメラ１５０の焦点を虚像１０２に合わせて撮像する。例えば、ハイパースペクトルカメラ１５０は、１０ｎｍ毎の分光データを取得できる。取得された二次元画像データは、評価部１６０に入力される。つまり、本実施の形態では、サンプル１４５に対する光源１１０からの入射光と反射光とで成す角度を９０°とすることで、ハイパースペクトルカメラ１５０による撮像の位置を調整しやすくして、写り込む虚像１０２のずれを極力小さくしている。ハイパースペクトルカメラ１５０とは、光の波長ごとの輝度を計測できるカメラであり、各画素で分光スペクトルを得ることができる。つまり、ハイパースペクトルカメラ１５０は、二次元の位置情報だけではなくより多くの波長情報も得ることができる。なお、図５に示す拡散板１３０とサンプル１４５との距離や、ハイパースペクトルカメラ１５０とサンプル１４５との距離は、例えば１００ｍｍとしているが、これに限られるものではない。
【００２８】
［評価部のハードウェア構成］
次に、図７を用いて、実施の形態１に係る評価部１６０のハードウェア構成を説明する。図７は、実施の形態１に係る評価部１６０のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００２９】
図７に示すように、評価部１６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）６２と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）６３と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）６４と、通信Ｉ／Ｆ６５とを有する。上記各部は、バス６１を介して相互に接続される。評価部１６０は、ＰＣ（Personal  Computer）やサーバ装置等の情報処理装置である。
【００３０】
ＣＰＵ６２は、評価部１６０の動作を統括的に制御する。例えば、ＣＰＵ６２は、ＲＡＭ６４等を作業領域として、ＲＯＭ６３等に格納されたプログラムを実行することで、評価部１６０全体の動作を制御する。これにより、評価部１６０は、後述する各種機能を実現する。通信Ｉ／Ｆ６５は、ハイパースペクトルカメラ１５０やその他の外部装置との通信を制御するインタフェースである。例えば、通信Ｉ／Ｆ６５は、ハイパースペクトルカメラ１５０によって撮像された二次元画像データの入力を受け付ける。これらのほか、評価部１６０は、各種情報を入力するためのキーボード等の入力装置と接続するインタフェースや、各種情報を出力するためのディスプレイ等の出力装置と接続するインタフェース等を備えていても良い。また、評価部１６０は、各種データを蓄積するために使用される不揮発性の記憶装置であるＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等を備えていても良い。
【００３１】
［評価部の機能構成］
次に、図８を用いて、実施の形態１に係る評価部１６０の機能構成を説明する。図８は、実施の形態１に係る評価部１６０の機能構成例を示すブロック図である。なお、図８では、ハイパースペクトルカメラ１５０を、「撮像部１５０」と表している。
【００３２】
評価部１６０は、画像変換部１６１と、二値化処理部１６２と、エッジ成分線形近似部１６３と、偏差算出部１６４と、周波数特性算出部１６５とを有する。加えて、評価部１６０は、視覚特性補正部１６６と、積分算出部１６７と、反射特性補正部１６８と、評価量算出部１６９とを有する。上記各部は、これらの一部又は全てがソフトウェア（プログラム）で実現されても良いし、ハードウェア回路で実現されても良い。
【００３３】
画像変換部１６１は、撮像部１５０（ハイパースペクトルカメラ）で撮像された画像データを受け付け、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データに変換する。上述したように、撮像部１５０は、１０ｎｍ毎の分光データを取得することができる。画像変換部１６１は、この分光データと基準白色板の分光データとから反射率画像データに変換し、照明の分光データと等色関数とを合わせてＸＹＺ表色系に変換して、さらに、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データへと変換する。Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データへの変換は、人間の感度と対応させるために実行される。なお、基準白色板については、事前に、サンプル１４５の位置に配置して撮像部１５０に撮像させる。例えば、後述するように、エッジの変動量の評価は、Ｌ＊画像データが用いられる。Ｌ＊画像データを用いる利点としては、人間の見えにより近いデータにすることができる点である。
【００３４】
また、分光分布は、サンプル１４５の観察条件に応じて変更することができる。例えば、オフィス空間でサンプル１４５を観察する状況を想定した写像性を計算する場合は、Ｄ５０の光源の分布を用いる。また、天候の良い屋外でサンプル１４５を観察する状況を想定した写像性を計算する場合は、Ｄ６５の光源の分布を用いる。これらにより、観察条件を含めた評価値を算出することができる。
【００３５】
二値化処理部１６２は、明度画像データ（Ｌ＊画像データ）を二値化する。例えば、二値化処理部１６２は、画像変換部１６１による変換で得られたＬ＊ａ＊ｂ＊画像データから、Ｌ＊画像データを所定閾値で二値化し、投影パターン１０１のエッジの形状の変動量を数値化する。これにより、投影パターン１０１の変動をより明瞭に見ることができる。
【００３６】
エッジ成分線形近似部１６３は、二値化された画像データのエッジの変動位置に対する近似直線を算出する。例えば、エッジ成分線形近似部１６３は、最小二乗法により近似直線を算出する。図９は、二値化された画像データのエッジに対する近似直線の例を示す図である。例えば、図９に示すＬ１が近似直線である。図９の計測サイズは約３０ｍｍ×３０ｍｍであり、解像度は約６２５ｄｐｉである。
【００３７】
偏差算出部１６４は、近似直線に対して、エッジが変動している量（偏差画像）をラインごとにそれぞれ算出する。例えば、偏差算出部１６４は、画像データ（図９参照）の上方のエッジから順に、エッジ成分線形近似部１６３によって算出された近似直線Ｌ１に対して、エッジの位置がどれだけ左右に何画素ずれているか（エッジの変動量）を算出する。
【００３８】
周波数特性算出部１６５は、エッジの変動量の周波数特性を算出する。例えば、周波数特性算出部１６５は、偏差算出部１６４で得られたエッジの変動量（偏差画像）に対してフーリエ変換を行ない、エッジ変動部の周波数特性を算出する。
【００３９】
視覚特性補正部１６６は、エッジ変動部の周波数特性に対して、人間の視覚特性を表す情報で重み付けをする。例えば、視覚特性補正部１６６は、周波数特性算出部１６５によって算出されたエッジ変動部の周波数特性に対して、人間の視覚特性を表すのに用いられる視覚伝達関数（VTF：Visual  Transfer  Function）で重み付けをする。
【００４０】
ここで、視覚伝達関数（VTF）について説明する。視覚伝達関数（VTF）とは、人間の視覚の空間周波数特性のことである。視覚伝達関数（VTF）は、エッジ変動部の周波数特性に乗算されて重み付けされる。これにより、主観評価での観察距離における人間の視覚の感度で補正された周波数特性を算出することができる。視覚伝達関数（VTF）に関しては多くの報告が存在するが、Ｄｏｏｌｅｙらの用いた明度変動の視覚伝達関数（VTF）が有名である。
【００４１】
図１０は、主観評価実験での視覚伝達関数（VTF）の例を示す図である。なお、図１０では、主観評価実験での観察距離が５００ｍｍである場合の視覚伝達関数（VTF）を示している。図１０に示すように、約０．３ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近に感度のピークがあり、４ｃｙｃｌｅ／ｍｍ付近から感度が０に近づくことが分かる。つまり、どのくらいの波長に対して人間の感度のピークが存在するか、どのくらいの波長に対して人間の感度がほとんど存在しないかが分かるため、これらに応じて重み付けをする。本実施の形態では、周波数特性算出部１６５や視覚特性補正部１６６の処理によって、人間の視覚には関係があまりないノイズ（人間の感度がほとんど存在しない波長の情報）を使用することを抑制している。
【００４２】
積分算出部１６７は、視覚特性補正部１６６によって重み付けをされた周波数特性に対して積分を行なう。
【００４３】
反射特性補正部１６８は、サンプル１４５それぞれの積分値に対して、サンプル１４５それぞれの色情報を用いて補正を行なう。図１１は、実施の形態１に係る色情報の補正例を説明する図である。図１１に示すように、反射特性補正部１６８は、投影パターン１０１によって遮光されている領域（図中方形の枠部分）の各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊から平均Ｌ＊ａ＊ｂ＊を算出する。そして、反射特性補正部１６８は、黒（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）＝（０，０，０）との色差ΔＥｂｌａｃｋで、積分算出部１６７によって算出された積分値を除算する。サンプル１４５の表面の色が高明度、高彩度であるほど、補正された積分値は小さくなる。
【００４４】
反射特性補正部１６８では、サンプル１４５に写り込む物体の色と、サンプル１４５の色との差が小さいと、サンプル１４５に写り込んだ物体の歪みが目立たないことから、色情報を用いた補正を実施している。例えば、シルバーのサンプル１４５と、ブラックのサンプル１４５とでは、ブラックのサンプル１４５の方が、歪みが目立つ。つまり、反射特性補正部１６８では、最も歪みが目立つと考えられる黒（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）＝（０，０，０）と、実際に計測したサンプル１４５の下地（投影パターン１０１によって遮光されている領域）の色との差で補正をしている。
【００４５】
評価量算出部１６９は、サンプル１４５それぞれの写像性の評価量を算出する。例えば、評価量算出部１６９は、以下の（数２）を用いて、サンプル１４５それぞれの写像性の評価量を算出する。（数２）は、「人は刺激に対して感度が対数変化する」というウェーバー・フェヒナーの法則を考慮し、対数式としている。ここで、ｙは写像性評価値であり、ｘは積分値である。また、例えば、実験結果より、ｑ１＝０．８０、ｑ２＝−２．８６である。（数２）によれば、黒との色差が小さいほど、分母のΔＥｂｌａｃｋが小さくなるため、写像性評価値ｙは大きくなる。同様に、（数２）によれば、黒との色差が大きいほど、分母のΔＥｂｌａｃｋが大きくなるため、写像性評価値ｙは小さくなる。
【００４６】
【数２】
2018205037.tif 000004
【００４７】
図１２は、実施の形態１に係る写像性評価値と主観評価点との相関の例を示す図である。図１２では、サンプル１４５それぞれを円で示している。図１２に示すように、寄与率Ｒ２は０．９０と非常に高く、主観評価での順位と有意差があるサンプル間で逆転がないことが確認できる。つまり、（数２）の評価式は、メタリックなものを含むカラーのサンプル１４５に対して、目視による評価と高い相関を持つことが分かる。
【００４８】
ところで、反射特性補正部１６８の補正で用いられる色情報の要素には、明度と彩度とが含まれる。そこで、ΔＥｂｌａｃｋの値に寄与している色の成分を把握するために、色差ΔＥｂｌａｃｋと明度差ΔＬ＊ｂｌａｃｋとの相関、色差ΔＥｂｌａｃｋと彩度差ΔＣ＊ｂｌａｃｋとの相関をそれぞれ確認した。図１３は、色差と、明度差及び彩度差それぞれとの相関の例を示す図である。図１３に示すように、明度差ΔＬ＊ｂｌａｃｋの寄与率Ｒ２が０．９７であり、彩度差ΔＣ＊ｂｌａｃｋの寄与率Ｒ２が０．０１であり、明度差の寄与が特に大きいことが確認できる。
【００４９】
図１４は、明度差を用いて補正を行なった場合の写像性評価値と主観評価点との相関の例を示す図である。図１４に示すように、寄与率Ｒ２は０．９３となり、図１２に示した相関図よりも高い結果となった。本実施の形態で使用したサンプル１４５においては、明度を用いた補正のみであっても、人間の目視と合う評価が可能であることが分かる。
【００５０】
［写像性評価処理フロー］
次に、図１５を用いて、実施の形態１に係る写像性評価処理の流れを説明する。図１５は、実施の形態１に係る写像性評価処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００５１】
図１５に示すように、評価装置１００は、光源１１０を点灯し、投影処理を実行する（ステップＳ１０１）。これにより、光源１１０から照射された光は、テレセントリックレンズ１２０によって平行光となり、拡散板１３０に結像される。そして、拡散板１３０に設けられた投影パターン１０１の虚像１０２が、サンプル台１４０に取り付けられたサンプル１４５に投影される。
【００５２】
そして、評価装置１００は、ハイパースペクトルカメラ１５０によりサンプル１４５に投影された虚像１０２を撮像し、二次元画像データを取得する（ステップＳ１０２）。また、評価装置１００は、白色板撮像処理として、サンプル１４５を撮像するのと並行して基準白色板を撮像し、二次元画像データを取得する（ステップＳ１０３）。なお、ステップＳ１０３の処理については、写像性の評価よりも前に予め行っておき、得られた二次元画像データを評価部１６０の記憶装置（例えば、ＲＡＭ６４やＨＤＤ等）に格納しておいても良い。
【００５３】
続いて、評価装置１００は、ハイパースペクトルカメラ１５０によって撮像された二次元画像データを、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データに変換する（ステップＳ１０４）。例えば、評価装置１００は、サンプル１４５に対する分光データと、基準白色板に対する分光データとから、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データに変換する。その後、評価装置１００は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データをもとに、Ｌ＊画像データを所定閾値で二値化して、投影パターン１０１のエッジの形状の変動量を数値化する（ステップＳ１０５）。
【００５４】
そして、評価装置１００は、二値化された画像データのエッジの変動位置に対して、最小二乗法により近似直線を算出する（ステップＳ１０６）。続いて、評価装置１００は、近似直線に対して、歪み、すなわちエッジが変動している量をラインごとにそれぞれ算出する（ステップＳ１０７）。その後、評価装置１００は、エッジの変動量に対してフーリエ変換を行ない、エッジ変動部の周波数特性を算出する（ステップＳ１０８）。そして、評価装置１００は、エッジ変動部の周波数特性に対して、人間の視覚特性を表すのに用いられる視覚伝達関数（VTF）で重み付けをする（ステップＳ１０９）。
【００５５】
続いて、評価装置１００は、重み付けをされた周波数特性に対して積分を行なう（ステップＳ１１０）。その後、評価装置１００は、サンプル１４５の積分値に対して、サンプル１４５の色情報を用いて補正を行なう（ステップＳ１１１）。例えば、評価装置１００は、投影パターン１０１の遮光部の各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊から平均Ｌ＊ａ＊ｂ＊を算出し、黒との色差ΔＥｂｌａｃｋで、積分値を除算する。そして、評価装置１００は、サンプル１４５の写像性の評価量を（数２）を用いて算出する（ステップＳ１１２）。なお、上述したように、評価量の算出では、ΔＥｂｌａｃｋの代わりに、明度差ΔＬ＊ｂｌａｃｋを用いても良い。
【００５６】
［実施の形態１による効果］
上述したように、評価装置１００は、エッジ成分を有する投影パターン１０１を投影したサンプル１４５を撮像して得られた画像データをもとに、サンプル１４５に写り込んだ投影パターン１０１の虚像の形状の変動量を、色情報を用いて補正し、サンプル１４５表面の写像性を評価する。この結果、評価装置１００は、高精度に写像性の評価を行なうことができる。
【００５７】
また、評価装置１００は、サンプル１４５表面の色情報を用いて、サンプル１４５に写り込んだ投影パターン１０１の虚像の形状の変動量を補正するので、人間の色感度により対応した写像性の評価を行なうことができる。また、評価装置１００は、予め取得した主観評価情報に基づいて、サンプル１４５表面の写像性を評価するので、人間の感覚と相関がより高い評価値を算出することができる。
【００５８】
また、評価装置１００は、ハイパースペクトルカメラ１５０を用いて、写像性を二次元で計測するので、人間が実際に見ている写像性に対する特長を捉えた評価結果を導出することができる。また、評価装置１００は、虚像１０２に焦点を合わせて撮像することで、サンプル１４５表面の歪みをより正確に撮像することができる。
【００５９】
（実施の形態２）
上記実施の形態１では、ハイパースペクトルカメラ１５０を使用した場合を例に挙げた。カメラについては、３チャンネルのＲＧＢカメラを使用することもできる。そこで、実施の形態２では、ハイパースペクトルカメラ１５０の代わりに、ＲＧＢカメラを使用する場合を例に挙げて説明する。なお、実施の形態２では、実施の形態１に係る評価装置１００と同様の構成については同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。
【００６０】
［評価部の機能構成］
図１６を用いて、実施の形態２に係る評価部１６０ａの機能構成を説明する。図１６は、実施の形態２に係る評価部１６０ａの機能構成例を示すブロック図である。なお、図１６では、ＲＧＢカメラを「撮像部１５０ａ」と表している。実施の形態２では、評価装置を適宜「評価装置１００ａ」と呼ぶ場合がある。
【００６１】
評価部１６０ａは、画像変換部１６１ａと、二値化処理部１６２と、エッジ成分線形近似部１６３と、偏差算出部１６４と、周波数特性算出部１６５とを有する。加えて、評価部１６０ａは、視覚特性補正部１６６と、積分算出部１６７と、反射特性補正部１６８と、評価量算出部１６９とを有する。上記各部は、これらの一部又は全てがソフトウェア（プログラム）で実現されても良いし、ハードウェア回路で実現されても良い。
【００６２】
画像変換部１６１ａは、撮像部１５０ａ（ＲＧＢカメラ）で撮像された画像データを受け付け、ＸＹＺ画像データに変換する。例えば、画像変換部１６１ａは、以下の（数３）を用いてＸＹＺ画像データに変換する。（数３）において、ｉ、ｊは、空間座標である。なお、ＲＧＢからＸＹＺに変換する式は、（数３）に限られるものではない。（数３）は、国際電気通信連合（ITU：International  Telecommunication  Union）によって定義された変換式である。また、デジタルカメラのような一般的なＲＧＢカメラは、計測したＲＧＢ値にγ補正がされていることが多い。このため、ＸＹＺ画像データに変換する前に補正をして本来のＲＧＢ値にする。
【００６３】
【数３】
2018205037.tif 000005
【００６４】
［写像性評価処理フロー］
次に、図１７を用いて、実施の形態２に係る写像性評価処理の流れを説明する。図１７は、実施の形態２に係る写像性評価処理の流れの例を示すフローチャートである。図１７では、実施の形態１に係る写像性評価処理と同様の処理についてはその説明を省略する。具体的には、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０３は、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理と同様である。また、ステップＳ２０５〜ステップＳ２１３は、ステップＳ１０４〜ステップＳ１１２の処理と同様である。
【００６５】
図１７に示すように、評価装置１００ａは、ＲＧＢカメラである撮像部１５０ａによって撮像された画像データを受け付け、ＸＹＺ画像データに変換する（ステップＳ２０４）。その後、評価装置１００ａは、ＸＹＺ画像データを、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データに変換する（ステップＳ２０５）。
【００６６】
［実施の形態２による効果］
上述したように、評価装置１００ａは、ＲＧＢカメラを用いて、写像性を二次元で計測するので、より安価な構成で写像性の評価を行なうことができる。
【００６７】
（実施の形態３）
上記実施の形態１では、ハイパースペクトルカメラ１５０を使用した場合を例に挙げた。また、実施の形態１では、色差ΔＥｂｌａｃｋと明度差ΔＬ＊ｂｌａｃｋとの相関で寄与率が高いこと（図１３参照）、さらに、明度差を用いて補正した場合の写像性評価値と主観評価点との相関で寄与率が高いこと（図１４参照）を説明した。このことから、カメラについては、モノクロカメラを使用することもできると考えられる。そこで、実施の形態３では、ハイパースペクトルカメラ１５０の代わりに、モノクロカメラを使用する場合を例に挙げて説明する。なお、実施の形態３では、実施の形態１に係る評価装置１００と同様の構成については同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。
【００６８】
［評価部の機能構成］
図１８を用いて、実施の形態３に係る評価部１６０ｂの機能構成を説明する。図１８は、実施の形態３に係る評価部１６０ｂの機能構成例を示すブロック図である。なお、図１８では、モノクロカメラを「撮像部１５０ｂ」と表している。実施の形態３では、評価装置を適宜「評価装置１００ｂ」と呼ぶ場合がある。
【００６９】
評価部１６０ｂは、画像変換部１６１ｂと、二値化処理部１６２と、エッジ成分線形近似部１６３と、偏差算出部１６４と、周波数特性算出部１６５とを有する。加えて、評価部１６０ｂは、視覚特性補正部１６６と、積分算出部１６７と、反射特性補正部１６８ｂと、評価量算出部１６９とを有する。上記各部は、これらの一部又は全てがソフトウェア（プログラム）で実現されても良いし、ハードウェア回路で実現されても良い。
【００７０】
画像変換部１６１ｂは、撮像部１５０ｂ（モノクロカメラ）で撮像された画像データを受け付け、反射率画像データに変換する。例えば、画像変換部１６１ｂは、以下の（数４）を用いて反射率画像データに変換する。（数４）を用いたサンプル１４５の反射率画像は、白色板の反射強度を１００パーセントとして算出する。（数４）において、ｉ、ｊは、空間座標である。
【００７１】
【数４】
2018205037.tif 000006
【００７２】
反射特性補正部１６８ｂは、サンプル１４５それぞれの積分値に対して、サンプル１４５それぞれの反射率情報を用いて補正を行なう。例えば、反射特性補正部１６８ｂは、黒の反射率「０」と、サンプル１４５の表面の反射率との反射率差ΔＲｂｌａｃｋで、積分算出部１６７によって算出された積分値を除算する。サンプル１４５の表面が高反射率であるほど、補正された積分値は小さくなる。実施の形態１では、色差ΔＥｂｌａｃｋのうち、明度差ΔＬ＊ｂｌａｃｋの寄与が高いことが判明した。このことから、実施の形態３では、ハイパースペクトルカメラ１５０の代わりに、モノクロカメラを用いて反射率計測を行ない、物体表面の写像性を評価できることを説明した。
【００７３】
［写像性評価処理フロー］
次に、図１９を用いて、実施の形態３に係る写像性評価処理の流れを説明する。図１９は、実施の形態３に係る写像性評価処理の流れの例を示すフローチャートである。図１９では、実施の形態１に係る写像性評価処理と同様の処理についてはその説明を省略する。具体的には、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０３は、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理と同様である。また、ステップＳ３０５〜ステップＳ３１０は、ステップＳ１０５〜ステップＳ１１１の処理と同様である。また、ステップＳ３１２は、ステップＳ１１２の処理と同様である。
【００７４】
図１９に示すように、評価装置１００ｂは、モノクロカメラである撮像部１５０ｂによって撮像された画像データを受け付け、反射率画像データに変換する（ステップＳ３０４）。また、評価装置１００ｂは、サンプル１４５の積分値に対して、サンプル１４５の反射率情報を用いて補正を行なう（ステップＳ３１１）。例えば、評価装置１００ｂは、黒の反射率「０」と、サンプル１４５の表面の反射率との反射率差ΔＲｂｌａｃｋで、算出された積分値を除算する。
【００７５】
［実施の形態３による効果］
上述したように、評価装置１００ｂは、モノクロカメラを用いて、反射率計測を行ない、サンプル１４５表面の写像性を評価するので、より安価な構成で写像性の評価を行なうことができる。
【００７６】
上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、図示した装置の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、装置の分散又は統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に、分散又は統合することができる。
【００７７】
また、評価部１６０等で実行される評価プログラムは、一つの様態として、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、評価部１６０等で実行される評価プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしても良い。また、評価部１６０等で実行される評価プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成しても良い。また、評価部１６０等で実行される評価プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。
【００７８】
評価部１６０で実行される評価プログラムは、上述した各部（反射特性補正部１６８、評価量算出部１６９）を少なくとも含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵが記憶媒体から評価プログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、反射特性補正部１６８、評価量算出部１６９が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【符号の説明】
【００７９】
１００  評価装置
１１０  光源
１２０  テレセントリックレンズ
１３０  拡散板
１４０  サンプル台
１４５  サンプル
１５０  ハイパースペクトルカメラ
１６０  評価部
１６１  画像変換部
１６２  二値化処理部
１６３  エッジ成分線形近似部
１６４  偏差算出部
１６５  周波数特性算出部
１６６  視覚特性補正部
１６７  積分算出部
１６８  反射特性補正部
１６９  評価量算出部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８０】
【特許文献１】特許第４７６８５７９号公報
【図１】
2018205037.tif 000007
【図２】
2018205037.tif 000008
【図３】
2018205037.tif 000009
【図４Ａ】
2018205037.tif 000010
【図４Ｂ】
2018205037.tif 000011
【図５】
2018205037.tif 000012
【図６】
2018205037.tif 000013
【図７】
2018205037.tif 000014
【図８】
2018205037.tif 000015
【図９】
2018205037.tif 000016
【図１０】
2018205037.tif 000017
【図１１】
2018205037.tif 000018
【図１２】
2018205037.tif 000019
【図１３】
2018205037.tif 000020
【図１４】
2018205037.tif 000021
【図１５】
2018205037.tif 000022
【図１６】
2018205037.tif 000023
【図１７】
2018205037.tif 000024
【図１８】
2018205037.tif 000025
【図１９】
2018205037.tif 000026