(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定方向に研磨されてなる研磨部と、前記研磨部が前記所定方向に更に研磨されてなり、当該研磨部よりも細かい研磨目を有する再研磨部とを表面に有する金属板の外観評価方法であって、
前記金属板の表面をスキャナで走査し、前記表面のデジタル画像を取得する画像取得工程と、
前記デジタル画像を構成する各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるＡｃ値を行方向及び列方向についてそれぞれ算出し、前記行方向のピクセル位置に対する前記Ａｃ値の波形パターンと、前記列方向のピクセル位置に対する前記Ａｃ値の波形パターンとに基づいて、前記研磨部及び前記再研磨部の研磨方向が前記スキャナの走査方向と一致しているデジタル画像を選別する画像選別工程と、
前記研磨部及び前記再研磨部が含まれるように前記画像選別工程で選別された前記デジタル画像の一部画像を抽出する画像抽出工程と、
前記一部画像を構成する各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるＡｃ値を前記研磨部及び前記再研磨部における研磨方向に垂直な方向について算出し、前記研磨方向に垂直な方向のピクセル位置に対する前記Ａｃ値の波形パターンに基づいて、前記研磨部及び前記再研磨部の外観の可否を判断する外観判断工程と、を備えたことを特徴とする金属板の外観評価方法。
【請求項２】
前記画像選別工程において、前記波形パターンのＡｃ値及び振幅が所定の閾値以下である場合に、前記デジタル画像における前記研磨部及び前記再研磨部の研磨方向が前記スキャナの走査方向と一致していると判断することを特徴とする請求項１記載の金属板の外観評価方法。
【請求項３】
前記外観判断工程において、前記再研磨部の形成方向に沿って前記一部画像を複数抽出し、これらの一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の位置が所定の管理限界の範囲内であるか否かに基づいて、前記再研磨部の位置ずれの可否を判断することを特徴とする請求項１又は２記載の金属板の外観評価方法。
【請求項４】
前記外観判断工程において、前記再研磨部の形成方向に沿って前記一部画像を複数抽出し、これらの一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の傾きが所定の管理限界の範囲内であるか否かに基づいて、前記研磨部と前記再研磨部との境界部分のぼかし状態の可否を判断することを特徴とする請求項１又は２記載の金属板の外観評価方法。
【請求項５】
前記外観判断工程において、前記再研磨部の形成方向に沿って前記一部画像を複数抽出し、これらの一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の裾部の高さが所定の管理限界の範囲内であるか否かに基づいて、前記研磨部及び前記再研磨部の汚れの可否を判断することを特徴とする請求項１又は２記載の金属板の外観評価方法。
【請求項６】
前記外観判断工程において、前記再研磨部の形成方向に沿って前記一部画像を複数抽出し、これらの一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分の傾きの絶対値と立ち下がり部分の傾きの絶対値との差が所定の閾値以下であるか否かに基づいて、前記研磨部と前記再研磨部との境界部分の研磨ムラの可否を判断することを特徴とする請求項１又は２記載の金属板の外観評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金属板の外観評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば鉄道車両の外板として用いられる金属板では、予めベルトグラインダ等による研磨が表面に施されている場合がある。例えば特許文献１に記載の鉄道車両構体では、２枚の板状部材の重ね合わせ部分をレーザビームによって加熱溶融して接合する方法において、レーザビームによる溶接線方向と研磨目とがほぼ平行な方向となるように、予め外板の表面に研磨加工を施すことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２７４９１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
金属板における研磨部は、研磨目自体が意匠性を有している。また、そのため、金属板を研磨した後、その一部が著しく変化した場合などに修復のための再研磨を行う場合もある。しかしながら、現状では、研磨部及び再研磨部の仕上がり具合（外観）の評価は目視に頼っており、評価者に熟練した技能が要求されているという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記課題の解決のためになされたものであり、研磨部及び再研磨部の仕上がり具合を簡単な手法で定量的に評価できる金属板の外観評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題の解決のため、本発明に係る金属板の外観評価方法は、所定方向に研磨されてなる研磨部と、研磨部が所定方向に更に研磨されてなり、当該研磨部よりも細かい研磨目を有する再研磨部とを表面に有する金属板の外観評価方法であって、金属板の表面をスキャナで走査し、表面のデジタル画像を取得する画像取得工程と、デジタル画像を構成する各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるＡｃ値を行方向及び列方向についてそれぞれ算出し、行方向のピクセル位置に対するＡｃ値の波形パターンと、列方向のピクセル位置に対するＡｃ値の波形パターンとに基づいて、研磨部及び再研磨部の研磨方向がスキャナの走査方向と一致しているデジタル画像を選別する画像選別工程と、研磨部及び再研磨部が含まれるように画像選別工程で選別されたデジタル画像の一部画像を抽出する画像抽出工程と、一部画像を構成する各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるＡｃ値を研磨部及び再研磨部における研磨方向に垂直な方向について算出し、研磨方向のピクセル位置に対するＡｃ値の波形パターンに基づいて、研磨部及び再研磨部の外観の可否を判断する外観判断工程と、を備えたことを特徴としている。
【０００７】
この金属板の外観評価方法では、金属板の表面のデジタル画像をスキャナによって取得し、デジタル画像の一部画像に含まれる各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるＡｃ値の波形パターンに基づいて、研磨部及び再研磨部の外観の可否を判断する。このような波形パターンを用いることで、研磨部及び再研磨部の外観を容易かつ定量的に判断することができる。また、この金属板の外観評価方法では、Ａｃ値の波形パターンに基づいて、研磨部及び再研磨部の研磨方向がスキャナの走査方向と一致しているデジタル画像を判断対象として選別する。この前処理により、外観判断工程で用いる波形パターンのＳ／Ｎ比が向上し、判断精度を高めることができる。
【０００８】
また、画像選別工程において、波形パターンのＡｃ値及び振幅が所定の閾値以下である場合に、デジタル画像における研磨部及び再研磨部の研磨方向がスキャナの走査方向と一致していると判断することが好ましい。
【０００９】
研磨部及び再研磨部の研磨方向がスキャナの走査方向と交差している場合、研磨部及び再研磨部の研磨方向がスキャナの走査方向と一致している場合に比べて波形パターンの平均値が高くなり、さらに、行方向及び列方向のいずれかの波形パターンにおいて振幅が大きく乱れる傾向を有する。したがって、波形パターンのＡｃ値及び振幅に閾値を設けることで、Ｓ／Ｎ比が高いデジタル画像を容易に選別できる。
【００１０】
また、外観判断工程において、再研磨部の形成方向に沿って一部画像を複数抽出し、これらの一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の位置が所定の管理限界の範囲内であるか否かに基づいて、再研磨部の位置ずれの可否を判断することが好ましい。
【００１１】
再研磨部の位置ずれは、一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の位置ずれとして現れる。したがって、これらの波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の位置に対して管理限界を設けることで、再研磨部の位置ずれの可否を精度良く判断できる。
【００１２】
また、外観判断工程において、再研磨部の形成方向に沿って一部画像を複数抽出し、これらの一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の傾きが所定の管理限界の範囲内であるか否かに基づいて、研磨部と再研磨部との境界部分のぼかし状態の可否を判断することが好ましい。
【００１３】
研磨部と再研磨部との境界部分のぼかし状態は、一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の傾きとして現れる。したがって、これらの波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の傾きに対して管理限界を設けることで、研磨部と再研磨部との境界部分のぼかし状態の可否を精度良く判断できる。
【００１４】
また、外観判断工程において、再研磨部の形成方向に沿って一部画像を複数抽出し、これらの一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の裾部の高さが所定の管理限界の範囲内であるか否かに基づいて、研磨部及び再研磨部の汚れの可否を判断することが好ましい。
【００１５】
研磨部及び再研磨部の汚れは、一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の裾部の高さの違いとして現れる。したがって、これらの波形パターンの立ち上がり部分及び立ち下がり部分の裾部の高さに対して管理限界を設けることで、研磨部及び再研磨部の汚れの可否を精度良く判断できる。
【００１６】
また、外観判断工程において、再研磨部の形成方向に沿って一部画像を複数抽出し、これらの一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分の傾きの絶対値と立ち下がり部分の傾きの絶対値との差が所定の閾値以下であるか否かに基づいて、研磨部と再研磨部との境界部分の研磨ムラの可否を判断することが好ましい。
【００１７】
研磨部と再研磨部との境界部分の研磨ムラは、一部画像から算出される各波形パターンの立ち上がり部分の傾きの絶対値と立ち下がり部分の傾きの絶対値との差として現れる。したがって、これらの波形パターンの立ち上がり部分の傾きの絶対値と立ち下がり部分の傾きの絶対値との差に閾値を設けることで、研磨部と再研磨部との境界部分の研磨ムラの可否を精度良く判断できる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る金属板の外観評価方法によれば、研磨部及び再研磨部の仕上がり具合を簡単な手法で定量的に評価できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に係る金属板の外観評価方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【図２】外観評価の対象となる金属板の一例を示す図である。
【図３】画像取得工程の一例を示す図である。
【図４】画像選別工程におけるデジタル画像のＡｃ値の算出例を示す図である。
【図５】画像選別工程におけるデジタル画像のＡｃ値の波形パターンの一例を行方向について示す図である。
【図６】画像選別工程におけるデジタル画像のＡｃ値の波形パターンの一例を列方向について示す図である。
【図７】画像抽出工程の一例を示す図である。
【図８】外観判断工程における再研磨部の位置ずれの可否の判断例を示す図である。
【図９】外観判断工程における研磨部と再研磨部との境界部分のぼかし状態の可否の判断例を示す図である。
【図１０】外観判断工程における研磨部及び再研磨部の汚れの可否の判断例を示す図である。
【図１１】外観判断工程における研磨部と再研磨部との境界部分の研磨ムラの可否の判断例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しながら、本発明に係る金属板の外観評価方法の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２１】
［外観評価方法の工程］
図１は、本発明に係る金属板の外観評価方法の一実施形態を示すフローチャートである。この金属板の外観評価方法は、例えば鉄道車両用構体の外板に用いられる金属板の評価に適用される方法であり、図１に示すように、画像取得工程（ステップＳ０１）と、画像選別工程（ステップＳ０２）と、画像抽出工程（ステップＳ０３）と、外観判断工程（ステップＳ０４）とを備えて構成されている。
【００２２】
［評価対象物］
図２は、外観評価の対象となる金属板の一例を示す図である。図２に示すように、金属板１は、例えばステンレス鋼、アルミニウム合金、マグネシウム合金などによって形成され、厚さ数ｍｍ程度の板状をなしている。金属板１の一面側には、例えばベルトグラインダによって形成された研磨部２が全面に形成されている。研磨部２の研磨目は、例えば鉄道車両の長手方向に沿う向きに形成されている。
【００２３】
また、研磨部２の一部は、研磨部２が更に研磨されることにより更に細かい研磨目となった再研磨部３となっている。再研磨部３は、溶接痕や傷などを目立たなくする目的で形成されるものであり、例えば鉄道車両の長手方向に沿って帯状に延びている。再研磨部３の研磨目は、研磨部２の研磨目と同方向に形成されている。研磨部２を形成する研磨材の番手は、例えば４０番〜６０番であり、再研磨部３を形成する研磨材の番手は、例えば１８０番〜２４０番である。
【００２４】
以下、金属板の外観評価方法の各工程について説明する。
【００２５】
［画像取得工程］
画像取得工程は、金属板１の表面のデジタル画像を取得する工程である。この画像取得工程では、図３に示すように、金属板１の表面をスキャナ４で所定の方向に走査し、例えば２０００×５００ピクセルで表面のデジタル画像を取得する。スキャナ４の走査は、金属板１の表面において、少なくとも再研磨部３の一部が含まれるように行う。また、スキャナ４の走査は、走査方向を変えて複数回行ってもよい。スキャナ４は、公知の装置を用いることができる。
【００２６】
［画像選別工程］
画像選別工程は、研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向と一致しているデジタル画像を選別する工程である。研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向と交差する場合、研磨目での光の複雑な反射がノイズとなり、後続の外観判断工程での判断精度が低下するおそれがある。そこで、ノイズの少ないデジタル画像を外観判断工程で用いるべく、画像選別工程を実施する。
【００２７】
この画像選別工程では、まず、画像取得工程で取得したデジタル画像を構成する各ピクセルのＲＧＢ値を以下の式（１）を用いてグレースケール変換し、Ａｃ値を得る。この式（１）は、テレビ放送の規格ＮＴＳＣ（National Television System Committee）で使用されているＹＩＱカラーモデルに基づく変換式である。
【数１】
0005823794.tif 000002
【００２８】
次に、各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換して得られたＡｃ値を行方向及び列方向についてそれぞれ算出し、行方向のピクセル位置に対するＡｃ値の波形パターンと、列方向のピクセル位置に対するＡｃ値の波形パターンとを算出する。
【００２９】
図４に示す例では、画像取得工程で取得したデジタル画像の任意の箇所を所定の範囲で切り出している。この範囲において、１行目〜ｎ行目の各ピクセルのＡｃ値の平均値Ａｃ（ｘ１）〜Ａｃ（Ｘｎ）と、１列目〜ｎ列目の各ピクセルのＡｃ値の平均値Ａｃ（ｙ１）〜Ａｃ（Ｙｎ）とを算出し、行方向のピクセル位置に対するＡｃ値の波形パターンと、列方向のピクセル位置に対するＡｃ値の波形パターンとをそれぞれ得る。
【００３０】
図５は、行方向についてのＡｃ値の波形パターンの一例を示す図であり、図６は、列方向についてのＡｃ値の波形パターンの一例を示す図である。この図５及び図６では、デジタル画像の任意の箇所を２５０×１５００ピクセルの範囲で切りだし、横軸をピクセル位置、縦軸をＡｃ値の平均値としている。
【００３１】
この図５及び図６では、研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向に対して平行になっている場合の波形パターン（グラフＡ）、研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向に対して斜め（４５°程度）になっている場合の波形パターン（グラフＢ）、研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向に対して垂直になっている場合の波形パターン（グラフＣ）がそれぞれ例示されている。
【００３２】
同図に示す結果から、研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向に対して垂直になっている場合には、Ａｃ値の波形パターンの振幅に大きな変動が現れることがわかる（図５のグラフＣ参照）。また、研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向に対して平行になっている場合には、垂直及び斜めの場合に比べてＡｃ値が３分の１程度になっていることがわかる（図５及び図６のグラフＡ参照）。
【００３３】
そこで、画像選別工程では、波形パターンのＡｃ値及び振幅に対して閾値を設け、波形パターンのＡｃ値及び振幅がいずれも閾値以下となるデジタル画像を、研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向と一致しているデジタル画像であると判断し、画像取得工程で取得したデジタル画像の中から選別する。
【００３４】
［画像抽出工程］
画像抽出工程は、研磨部２及び再研磨部３が含まれるように画像選別工程で選別されたデジタル画像の一部画像を抽出する工程である。より具体的には、例えば図７に示すように、デジタル画像１０の全領域の中から、再研磨部３が中央部分で略直交するような範囲で複数（本実施形態では３箇所）の一部画像１１（１１ａ，１１ｂ，１１ｃ）を抽出する。一部画像１１ａ，１１ｂ，１１ｃは、例えば２０００×５００ピクセルの範囲で、再研磨部３の延在方向に沿って互いに離間して抽出することが好ましい。
【００３５】
［外観判断工程］
外観判断工程は、研磨部２及び再研磨部３の外観の可否を判断する工程である。この外観判断工程では、まず、画像選別工程と同様の手法で、一部画像１１ａ，１１ｂ，１１ｃに含まれる各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換し、Ａｃ値を得る。次に、行方向（再研磨部３に垂直な方向）について、１行目〜ｎ行目の各ピクセルのＡｃ値の平均値Ａｃ（ｘ１）〜Ａｃ（Ｘｎ）を算出し、行方向のピクセル位置に対するＡｃ値の波形パターンを一部画像１１ａ，１１ｂ，１１ｃごとに算出する。
【００３６】
本実施形態では、金属板１の外観評価項目として、再研磨部３の位置ずれ、研磨部２と再研磨部３との境界部分のぼかし状態、研磨部２及び再研磨部３の汚れ、及び研磨部２と再研磨部３との境界部分の研磨ムラの４項目を例示する。
【００３７】
図８は、再研磨部３の位置ずれの可否の判断例を示す図である。同図では、横軸をピクセル位置、縦軸をＡｃ値とし、一部画像１１ａ，１１ｂ，１１ｃからそれぞれ算出される３つの波形パターンＡ，Ｂ，Ｃを示している。波形パターンＡ，Ｂ，Ｃは、基本的な形として、再研磨部３に対応する凸部Ａ１，Ｂ１，Ｃ１と、研磨部２に対応する裾部Ａ２，Ｂ２，Ｃ２とを有している。また、波形パターンＡ，Ｂ，Ｃは、一方側の研磨部２と再研磨部３との境界部分に対応する立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３と、他方側の研磨部２と再研磨部３との境界部分に対応する立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４とを有している。
【００３８】
再研磨部３の位置ずれは、例えば管理限界を用いた波形解析によって評価する。この波形解析では、予め基準用（位置ずれに異常がないと判断されるもの）の波形パターンのＡｃ値の移動平均を求め、移動平均化後の波形パターンに含まれる各Ａｃ値を、その標準偏差σに基づいて正規化する。次に、標準偏差σを３倍して得られる正規化値を移動平均値に加算したものを上管理限界（＋３σ）、標準偏差を３倍して得られる正規化値を移動平均値から減算したものを下管理限界（−３σ）とする。
【００３９】
ここで、再研磨部３の位置ずれは、図８に示すように、一部画像１１ａ，１１ｂ，１１ｃから算出される各波形パターンＡ，Ｂ，Ｃの立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３及び立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４の横軸方向の位置ずれとして現れる。したがって、立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３及び立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４の全てが上管理限界と下管理限界との間に収まっている場合には、位置ずれに異常がないと判断し、立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３及び立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４のいずれかが上管理限界と下管理限界との間に収まっていない場合には、位置ずれに異常があると判断する。
【００４０】
図９は、研磨部２と再研磨部３との境界部分のぼかし状態の可否の判断例を示す図である。ここでのぼかし状態とは、研磨部２と再研磨部３との相似性を指している。研磨部２と再研磨部３との境界部分のぼかし状態は、一部画像１１ａ，１１ｂ，１１ｃから算出される各波形パターンＡ，Ｂ，Ｃの立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３及び立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４の傾きとして現れる。
【００４１】
したがって、図８の場合と同様の手法で、予め基準用（ぼかし状態が設計どおりであると判断されるもの）の波形パターンから上管理限界（＋３σ）及び下管理限界（−３σ）を設定し、立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３及び立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４の全てが上管理限界と下管理限界との間に収まっている場合には、ぼかし状態が設計どおりであると判断し、立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３及び立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４のいずれかが上管理限界と下管理限界との間に収まっていない場合には、ぼかし状態が設計どおりでないと判断する。
【００４２】
図１０は、研磨部２及び再研磨部３の汚れの可否の判断例を示す図である。ここでの汚れとは、例えばけがき跡、ペン跡、油汚れ、指紋、シンナー汚れなどを指している。研磨部２及び再研磨部３の汚れは、一部画像１１ａ，１１ｂ，１１ｃから算出される各波形パターンＡ，Ｂ，Ｃの裾部Ａ２，Ｂ２，Ｃ２の高さの違いとして現れる。
【００４３】
したがって、図８の場合と同様の手法で、予め基準用（汚れに異常がないと判断されるもの）の波形パターンから上管理限界（＋３σ）及び下管理限界（−３σ）を設定し、裾部Ａ２，Ｂ２，Ｃ２の全てが上管理限界と下管理限界との間に収まっている場合には、汚れの異常がないと判断し、裾部Ａ２，Ｂ２，Ｃ２のいずれかが上管理限界と下管理限界との間に収まっていない場合には、汚れの異常があると判断する。
【００４４】
図１１は、研磨部２と再研磨部３との境界部分の研磨ムラの可否の判断例を示す図である。ここでの研磨ムラとは、研磨部２と再研磨部３との境界部分の一部で研磨不足（かすれ）が生じていることを指している。研磨部２と再研磨部３との境界部分の研磨ムラは、一部画像１１ａ，１１ｂ，１１ｃから算出される各波形パターンＡ，Ｂ，Ｃの立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３の傾きの絶対値と立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４の傾きの絶対値との差として現れる。
【００４５】
したがって、立ち上がり部分Ａ３，Ｂ３，Ｃ３の傾きの絶対値と立ち下がり部分Ａ４，Ｂ４，Ｃ４の傾きの絶対値との差に閾値を設けておき、傾きの絶対値の差が閾値以下である場合には、研磨ムラの異常がないと判断し、傾きの絶対値の差が閾値を超える場合には、研磨ムラの異常があると判断する。
【００４６】
なお、傾きの絶対値の差は、波形パターンごとに算出すればよい。すなわち、立ち上がり部分Ａ３の傾きの絶対値と立ち下がり部分Ａ４の傾きの絶対値との差、立ち上がり部分Ｂ３の傾きの絶対値と立ち下がり部分Ｂ４の傾きの絶対値との差、立ち上がり部分Ｃ３の傾きの絶対値と立ち下がり部分Ｃ４の傾きの絶対値との差をそれぞれ算出し、いずれかの傾きの絶対値の差が閾値を超える場合に、研磨ムラの異常があると判断すればよい。
【００４７】
以上説明したように、この金属板の外観評価方法では、金属板１の表面のデジタル画像をスキャナ４によって取得し、デジタル画像１０の一部画像１１に含まれる各ピクセルのＲＧＢ値をグレースケール変換して得られるＡｃ値の波形パターンに基づいて、研磨部２及び再研磨部３の外観の可否を判断する。このような波形パターンを用いることで、研磨部２及び再研磨部３の外観を容易かつ定量的に判断することができる。
【００４８】
また、この金属板の外観評価方法では、Ａｃ値の波形パターンに基づいて、研磨部２及び再研磨部３の研磨方向がスキャナ４の走査方向と一致しているデジタル画像１０を判断対象として選別する。この前処理により、外観判断工程で用いる波形パターンのＳ／Ｎ比が向上し、判断精度を高めることができる。
【符号の説明】
【００４９】
１…金属板、２…研磨部、３…再研磨部、４…スキャナ、１０…デジタル画像、１１（１１ａ，１１ｂ，１１ｃ）…一部画像、Ａ，Ｂ，Ｃ…波形パターン、Ａ２，Ｂ２，Ｃ２…裾部、Ａ３，Ｂ３，Ｃ３…立ち上がり部分、Ａ４，Ｂ４，Ｃ４…立ち下がり部分。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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