(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
潤滑油に検査光を照射する照射部と、
前記検査光が前記潤滑油を通過した透過光を受光する受光部と、
前記透過光に含まれる三原色成分の赤色と緑色の色差に基づいて、前記潤滑油の劣化、前記潤滑油への異物の混入のいずれが生じているかを識別する演算部と、を備え、
前記演算部は、前記赤色と緑色の色差が増加傾向にある場合、前記潤滑油の劣化が生じていると判定し、前記赤色と緑色の色差が前記増加傾向に無い場合、前記潤滑油への異物の混入が生じていると判定し、前記赤色と緑色の色差が減少傾向にある場合、前記異物が予め設定された無機物群に属すると判定し、前記透過光に含まれる三原色成分の赤色と青色のそれぞれの変化傾向に基づいて、前記無機物群に属する前記異物が、前記無機物群として予め設定された複数の物質のいずれに該当するかを識別する、ことを特徴とする潤滑状態識別装置。
【請求項２】
前記演算部は、前記赤色と緑色の色差が前記増加傾向にも前記減少傾向にもない場合、前記異物が予め設定された有機物群に属すると判定する、ことを特徴とする請求項１に記載の潤滑状態識別装置。
【請求項３】
潤滑油に検査光を照射する照射部と、
前記検査光が前記潤滑油を通過した透過光を受光する受光部と、
前記透過光に含まれる三原色成分の赤色と緑色の色差に基づいて、前記潤滑油の劣化、前記潤滑油への異物の混入のいずれが生じているかを識別する演算部と、を備え、
前記演算部は、前記赤色と緑色の色差が増加傾向にある場合、前記潤滑油の劣化が生じていると判定し、前記赤色と緑色の色差が前記増加傾向に無い場合、前記潤滑油への異物の混入が生じていると判定し、前記赤色と緑色の色差が減少傾向にある場合、前記異物が予め設定された無機物群に属すると判定し、前記赤色と緑色の色差が前記増加傾向にも前記減少傾向にもない場合、前記異物が予め設定された有機物群に属すると判定する、ことを特徴とする潤滑状態識別装置。
【請求項４】
画像を表示する表示部を備え、
前記演算部は、前記潤滑油に各種異物が混入したときの前記受光部が受光した前記透過光に含まれる三原色成分の色差の経時的な変化を示すマップを前記表示部に表示させる、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の潤滑状態識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、潤滑状態識別装置及び潤滑状態識別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
機械要素部品に働く摩擦を軽減するために用いられる潤滑油は、経年的に、酸化反応等により成分が劣化するとともに、潤滑性能が悪化することが知られており、いずれの場合も、潤滑油は黒色化が進行する。潤滑油の潤滑性能の悪化は、機械要素部品の摩耗や過熱を引き起こす可能性があるため、潤滑油の状態を監視する必要がある。例えば、特許文献１には、光学的な手法で潤滑油の劣化状態を判定する潤滑油劣化判定装置が開示されている。特許文献１のように、光を用いて潤滑油の劣化状態を判定する手法は、即時に潤滑油の状態を把握することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−４９１６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、潤滑油の黒色化は、潤滑油の劣化（主に酸化劣化であるが、添加剤の消耗等も含む）だけでなく、機械要素部品の摩耗粉等が混入することによっても発生する。潤滑油の黒色化が、潤滑油自身の劣化によるものなのか、潤滑油に異物（機械要素部品の摩耗粉も含む）が混入したことによるものなのかを識別できれば、機械要素部品のメンテナンス上、大変有効である。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、潤滑油の劣化と、潤滑油への異物の混入のいずれが生じているか識別できる潤滑状態識別装置及び潤滑状態識別方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明は、潤滑油に検査光を照射する照射部と、前記検査光が前記潤滑油を通過した透過光を受光する受光部と、前記透過光に含まれる三原色成分の赤色と緑色の色差に基づいて、前記潤滑油の劣化、前記潤滑油への異物の混入のいずれが生じているかを識別する演算部と、を備える、潤滑状態識別装置を採用する。
【０００７】
また、本発明においては、前記演算部は、前記赤色と緑色の色差が増加傾向にある場合、前記潤滑油の劣化が生じていると判定し、前記赤色と緑色の色差が前記増加傾向に無い場合、前記潤滑油への異物の混入が生じていると判定する、という構成を採用する。
【０００８】
また、本発明においては、前記演算部は、前記赤色と緑色の色差が減少傾向にある場合、前記異物が予め設定された無機物群に属すると判定する、という構成を採用する。
【０００９】
また、本発明においては、前記演算部は、前記透過光に含まれる三原色成分の赤色と青色のそれぞれの変化傾向に基づいて、前記無機物群に属する前記異物が、前記無機物群として予め設定された複数の物質のいずれに該当するかを識別する、という構成を採用する。
【００１０】
また、本発明においては、前記演算部は、前記赤色と緑色の色差が前記増加傾向にも前記減少傾向にもない場合、前記異物が予め設定された有機物群に属すると判定する、という構成を採用する。
【００１１】
また、本発明においては、画像を表示する表示部を備え、前記演算部は、前記潤滑油に各種異物が混入したときの前記受光部が受光した前記透過光に含まれる三原色成分の色差の経時的な変化を示すマップを前記表示部に表示させる、という構成を採用する。
【００１２】
また、本発明においては、潤滑油に検査光を照射する照射工程と、前記検査光が前記潤滑油を通過した透過光を受光する受光工程と、前記透過光に含まれる三原色成分の赤色と緑色の色差に基づいて、前記潤滑油の劣化、前記潤滑油への異物の混入のいずれが生じているかを識別する識別工程と、を有する、潤滑状態識別方法を採用する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明では、潤滑油を通過した透過光に含まれる三原色成分の赤色と緑色の色差に基づいて、潤滑油の劣化、前記潤滑油への異物の混入のいずれが生じているかを識別している。これにより、潤滑油の劣化と、潤滑油への異物の混入のいずれが生じているか識別することが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態における潤滑状態識別装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態における潤滑状態識別装置の断面構成図である。
【図３】本発明の実施形態における色差変化率の色指標を用いて潤滑油に模擬的に摩耗粉（異物）を混入したときの影響を分析したグラフである。
【図４】本発明の実施形態における色差変化率の色指標を用いて潤滑油に模擬的に摩耗粉（異物）を混入したとき／しないときの影響を分析したグラフである。
【図５】本発明の実施形態における潤滑油に模擬的に摩耗粉（異物）を混入したときの吸光特性を示すグラフである。
【図６】本発明の実施形態における潤滑油に模擬的に摩耗粉（異物）を混入したとき／しないときの吸光特性を示すグラフである。
【図７】本発明の実施形態における潤滑油への各種摩耗粉の混合による影響をまとめた表である。
【図８】本発明の実施形態における潤滑状態識別装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態における演算部が表示部に表示させるマップである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
図１は、本発明の実施形態における潤滑状態識別装置１の機能ブロック図である。図２は、本発明の実施形態における潤滑状態識別装置１の断面構成図である。
本実施形態の潤滑状態識別装置１は、図２に示すように、対象機械２に設置され、対象機械２に供給される潤滑油Ｘの潤滑状態を識別する装置である。
【００１６】
対象機械２は、金属製の機械要素部品（例えば歯車装置）や、セラミック製の機械要素部品（例えば軸受装置）等を備える。本実施形態の対象機械２では、潤滑油Ｘの潤滑性能の悪化の原因として、潤滑油Ｘの劣化（主に酸化劣化であるが、添加剤の消耗等も含む）、機械要素部品の摩耗粉、削片等の異物の混入等が想定されるものとする。
【００１７】
潤滑状態識別装置１は、図１に示すように、計測部１０と、演算部１１と、表示部１２と、記憶部１３と、入力部１４とを備えている。計測部１０は、図２に示すように、基礎部１０ａと、取付基板１０ｂと、ライト１０ｃ（照射部）と、光センサ１０ｄ（受光部）と、第１プリズム１０ｅと、第２プリズム１０ｆと、カバー１０ｇと、を備える。対象機械２には、潤滑油Ｘを貯溜する潤滑油貯溜部２０まで貫通する検査用開口２１が形成されている。計測部１０は、検査用開口２１に取り付けられている。
【００１８】
基礎部１０ａは、潤滑油貯溜部２０の検査用開口２１に挿入される中央部１０ａ１と、一部が検査用開口２１の淵に引っ掛けられるフランジ１０ａ２と、を有する。中央部１０ａ１には、ライト１０ｃが照射した検査光Ｙ１を通すための孔１０ａ３と、検査光Ｙ１が潤滑油Ｘを通過した透過光Ｙ２を通すための孔１０ａ４とが設けられている。また、基礎部１０ａは、取付基板１０ｂと、ライト１０ｃと、光センサ１０ｄと、第１プリズム１０ｅと、第２プリズム１０ｆと、カバー１０ｇとを支持している。取付基板１０ｂは、ライト１０ｃ及び光センサ１０ｄが取り付けられた電子基板である。
【００１９】
ライト１０ｃは、例えば、白色ＬＥＤライトであり、スリット１０ｈ内の潤滑油Ｘに、白色光である検査光Ｙ１を照射する。光センサ１０ｄは、光の強度を計測する受光素子である。このような光センサ１０ｄは、透過光Ｙ２を受光し、透過光Ｙ２のＲ（赤）成分、Ｇ（緑）成分及びＢ（青）成分の強度（光量）を計測するＲＧＢセンサである。なお、ライト１０ｃ及び光センサ１０ｄは、不図示の電源と取付基板１０ｂを介して接続されている。なお、三原色成分とは、周知のように、白色光を合成するための波長であって、赤（波長:625-740nm）、緑（波長:500-560nm）、青（波長:445-485nm）の三色をいう。
【００２０】
第１プリズム１０ｅ及び第２プリズム１０ｆは、光路を直角に屈折させるための直角プリズムであり、中央部１０ａ１の底面に固定されている。第１プリズム１０ｅは、孔１０ａ３を覆うように配置され、ライト１０ｃから射出された検査光Ｙ１を、第２プリズム１０ｆの方向に反射する。第２プリズム１０ｆは、孔１０ａ４を覆うように配置され、第１プリズム１０ｅ側から入射された透過光Ｙ２を光センサ１０ｄの方向に反射する。
【００２１】
第１プリズム１０ｅと第２プリズム１０ｆとの間には一定幅のスリット１０ｈが設けられている。スリット１０ｈは、潤滑油貯溜部２０内に形成されており、潤滑油Ｘが流入する。つまり、スリット１０ｈは、潤滑油Ｘを収容している。また、カバー１０ｇは、ライト１０ｃ及び光センサ１０ｄを潤滑油貯溜部２０の外側から覆うことで、遮光する部材であり、外光によるノイズを防ぐ。
【００２２】
上記したような構成の計測部１０において、検査光Ｙ１は、ライト１０ｃから射出され、第１プリズム１０ｅによって９０度方向に反射される（照射工程）。さらに、検査光Ｙ１は、潤滑油Ｘが充満したスリット１０ｈ（潤滑油Ｘ）を通過し、その透過光Ｙ２は第２プリズム１０ｆによってさらに９０度方向に反射され、光センサ１０ｄへと入射する（受光工程）。そして、計測部１０は、透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の強度を演算部１１へと出力する。
【００２３】
図１に戻り、表示部１２は、液晶ディスプレイ等のモニターであり、対象機械２の操作者等が潤滑状態の識別結果を容易に視認可能に表示する。記憶部１３は、ハードディスクドライブ等のメモリであり、演算部１１により算出された色差等のデータを記憶し、演算部１１の要求に応じて、演算部１１に送信する。入力部１４は、キーボードやマウス等を備えており、操作情報を演算部１１に入力する。
【００２４】
演算部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）並びに上記各構成機器と信号の入出力を行うインタフェース回路などから構成されている。演算部１１は、計測部１０からの入力信号に基づいて透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の強度、すなわち赤色Ｒ成分の強度、緑色Ｇ成分の強度及び青色Ｂ成分の強度を取得する。
【００２５】
演算部１１は、透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の赤色Ｒと緑色Ｇの色差に基づいて、潤滑油Ｘの劣化、潤滑油Ｘへの異物の混入のいずれが生じているかを識別する。また、本実施形態の演算部１１は、赤色Ｒと緑色Ｇの色差に基づいて、潤滑油Ｘに混入した異物が、予め設定された無機物群若しくは予め設定された有機物群に属するかを識別する。さらに、本実施形態の演算部１１は、赤色Ｒと青色Ｂのそれぞれの変化傾向に基づいて、無機物群に属する異物が、当該無機物群として予め設定された複数の物質のいずれに該当するかを識別する。
【００２６】
次に、演算部１１が実施する潤滑状態識別方法について説明する。
【００２７】
通常、潤滑油Ｘの色は酸化劣化及び摩耗粉（異物）の混入により変色（黒色化）する。潤滑油Ｘの潤滑状態の悪化については、色情報（ＲＧＢデータ）から得られる光の強度に相当する輝度で診断できる。光センサ１０ｄが受光した透過光Ｙ２に含まれる三原色成分をＲｎ、Ｇｎ、Ｂｎとし、潤滑油Ｘが黒色化していない初期状態（新油）の透過光Ｙ２に含まれる三原色成分をＲ０、Ｇ０、Ｂ０としたときに、輝度指標であるlog[ΔE_RGB]は、下式（１）で示すことができる。輝度の指標において、初期状態との相対値を用いた理由は、絶対値では計測基準の取り方に数値が左右されてしまうためである。また、対数を用いた理由は、軽微な変化を捉えるためである。
【００２８】
【数１】
0006784063.tif 000002
【００２９】
式（１）のlog[ΔE_RGB]を監視すれば、潤滑油Ｘの潤滑状態の悪化は判定できるものの、その原因が、潤滑油Ｘの劣化に起因するものなのか、潤滑油Ｘへの異物の混入に起因するものなのかまでは識別することはできない。このため、本手法では、透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の色差変化率の色指標のうち赤色Ｒと緑色Ｇの色差に観察された特異的なトレンド（傾向）を使用する。赤色Ｒと緑色Ｇの色差の色指標であるlog[Δ|R-G|]は、下式（２）で示すことができる。ここで、式（１）と同様に、初期状態との相対値を用いた理由は、絶対値では計測基準の取り方に数値が左右されてしまうためである。また、対数を用いた理由は、軽微な変化を捉えるためである。
【００３０】
【数２】
0006784063.tif 000003
【００３１】
図３は、本発明の実施形態における色差変化率の色指標を用いて潤滑油Ｘに模擬的に摩耗粉（異物）を混入したときの影響を分析したグラフである。図４は、本発明の実施形態における色差変化率の色指標を用いて潤滑油Ｘに模擬的に摩耗粉（異物）を混入したとき／しないときの影響を分析したグラフである。図３（ａ）〜図３（ｃ）及び図４（ａ）は、潤滑油Ｘとして市販のオイル（MJOII: Mobil Jet Oil II）を使用し、各模擬摩耗粉の混入量を０ｐｐｍ（parts per million）から２０ｐｐｍ→３０ｐｐｍ→５０ｐｐｍ→９９ｐｐｍ→１４９ｐｐｍと増加させていった場合の結果を示している。また、図４（ｂ）は、模擬摩耗粉を混入させずに潤滑油Ｘ（Mobil Jet Oil II）を酸化劣化させた場合の結果を示している。なお、潤滑油Ｘとして他の市販のオイル（MJO387）を使用した場合でも同様の傾向を示した。
【００３２】
図３（ａ）は、潤滑油Ｘに模擬摩耗粉として粒子径６．５μｍの還元鉄（Ｆｅ２Ｏ３）を混入した場合の各色指標の色差変化を示すグラフである。図３（ａ）に示すように、潤滑油Ｘへの還元鉄を混入した場合、log[Δ|G-B|]及びlog[Δ|R-B|]は殆ど変化しないが、log[Δ|R-G|]は減少傾向にあることが分かる。
【００３３】
図３（ｂ）は、潤滑油Ｘに模擬摩耗粉として粒子径３μｍのアルミニウム（Ａｌ）を混入した場合の各色指標の色差変化を示すグラフである。図３（ｂ）に示すように、潤滑油Ｘにアルミニウムを混入させた場合、log[Δ|G-B|]及びlog[Δ|R-B|]は殆ど変化しないが、log[Δ|R-G|]は減少傾向にあることが分かる。
【００３４】
図３（ｃ）は、潤滑油Ｘに模擬摩耗粉として粒子径２８．４μｍの窒化ケイ素（Ｓｉ３Ｎ４）を混入した場合の各色指標の色差変化を示すグラフである。図３（ｃ）に示すように、潤滑油Ｘに窒化ケイ素を混入した場合、log[Δ|G-B|]及びlog[Δ|R-B|]は殆ど変化しないが、log[Δ|R-G|]は減少傾向にあることが分かる。
【００３５】
図４（ａ）は、潤滑油Ｘに模擬摩耗粉として粒子径３〜２００ｎｍ程度の微粒子であるカーボンブラックを混入した場合の各色指標の色差変化を示すグラフである。図４（ａ）に示すように、潤滑油Ｘにカーボンブラックを混入した場合、log[Δ|R-G|]は殆ど変化しないが、log[Δ|G-B|]が微小に減少し、log[Δ|R-B|]が顕著に減少するという傾向があることが分かる。
【００３６】
図４（ｂ）は、模擬摩耗粉を混入させずに潤滑油Ｘを酸化劣化させた場合（動粘度ＫＶを１３％→２０％→２５％と増加させた場合）の各色指標の色差変化を示すグラフである。図４（ａ）に示すように、潤滑油Ｘを酸化劣化させた場合、log[Δ|G-B|]及びlog[Δ|R-B|]が減少し、log[Δ|R-G|]が増加するという特徴的な傾向があることが分かる。
【００３７】
以上の結果から、透過光Ｙ２の輝度log[ΔE_RGB]が減少した場合（潤滑油Ｘが黒色化した場合）、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|]を用いて次のように潤滑状態を識別することができる。
１．潤滑油Ｘの劣化：赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|]が増加傾向にある。
２．潤滑油Ｘへの異物（還元鉄、アルミニウム、窒化ケイ素、カーボンブラック）の混入：赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|]が上記増加傾向にない（減少傾向及び殆ど変化しないを含む）。
３．当該異物が無機物群（還元鉄、アルミニウム、窒化ケイ素）に属する：赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|]が減少傾向にある。
４．当該異物が有機物群（カーボンブラック）に属する：赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|]が殆ど変化しない（さらに、赤色Ｒと青色Ｂの色差log[Δ|R-B|]が減少傾向にある）。
【００３８】
また、本手法では、上記無機物群に属すると判定された異物が、該無機物群として予め設定された複数の物質（還元鉄、アルミニウム、窒化ケイ素）のいずれに該当するかを識別するべく、透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の赤色Ｒと青色Ｂのそれぞれの変化傾向を監視する。すなわち、物質はそれぞれ固有の吸光特性を有し、各摩耗粉によってＲ、Ｇ、Ｂ波長域での吸光特性が異なるためである。
【００３９】
図５は、本発明の実施形態における潤滑油Ｘに模擬的に摩耗粉（異物）を混入したときの吸光特性を示すグラフである。図６は、本発明の実施形態における潤滑油Ｘに模擬的に摩耗粉（異物）を混入したとき／しないときの吸光特性を示すグラフである。図５（ａ）〜図５（ｃ）は、潤滑油Ｘとして市販のオイル（Mobil Jet Oil II）を使用し、各模擬摩耗粉の混入量を２０ｐｐｍ→３０ｐｐｍ→５０ｐｐｍ→９９ｐｐｍ→１４９ｐｐｍと増加させていった場合の吸光特性を示している。また、図６（ａ）は、潤滑油Ｘとして市販のオイル（Mobil Jet Oil II）を使用し、模擬摩耗粉（カーボンブラック）の混入量を９９ｐｐｍ→１４９ｐｐｍと増加させていった場合の吸光特性を示し、図６（ｂ）は、模擬摩耗粉を混入させていない潤滑油Ｘの吸光特性を示している。
【００４０】
図５（ａ）は、潤滑油Ｘに模擬摩耗粉として粒子径６．５μｍの還元鉄（Ｆｅ２Ｏ３）を混入した場合の吸光特性の変化傾向を示すグラフである。図５（ａ）に示すように、潤滑油Ｘに還元鉄を混入した場合、青色Ｂの吸光量が微増し（すなわち青色Ｂの強度が微減する）、赤色Ｒの吸光量が増加する（すなわち赤色Ｒの強度が減少する）傾向にある。
【００４１】
図５（ｂ）は、潤滑油Ｘに模擬摩耗粉として粒子径３μｍのアルミニウム（Ａｌ）を混入した場合の吸光特性の変化傾向を示すグラフである。図５（ｂ）に示すように、潤滑油Ｘにアルミニウムを混入した場合、青色Ｂの吸光量は殆ど変化せず（すなわち青色Ｂの強度の変化は極小）、赤色Ｒの吸光量が増加する（すなわち赤色Ｒの強度が減少する）傾向にある。
【００４２】
図５（ｃ）は、潤滑油Ｘに模擬摩耗粉として粒子径２８．４μｍの窒化ケイ素（Ｓｉ３Ｎ４）を混入した場合の吸光特性の変化傾向を示すグラフである。図５（ｃ）に示すように、潤滑油Ｘに窒化ケイ素を混入した場合、青色Ｂの吸光量が増加し（すなわち青色Ｂの強度が減少し）、赤色Ｒの吸光量が微増する（すなわち赤色Ｒの強度が微減する）傾向にある。
【００４３】
図６（ａ）は、潤滑油Ｘに模擬摩耗粉として粒子径３〜２００ｎｍ程度の微粒子であるカーボンブラックを混入した場合の吸光特性の変化傾向を示すグラフである。図６（ａ）に示すように、潤滑油Ｘにカーボンブラックを混入した場合、青色Ｂ、緑色Ｇ、赤色Ｒの吸光量がそれぞれ増加する（すなわち青色Ｂ、緑色Ｇ、赤色Ｒの強度（輝度）がそれぞれ減少する）傾向にある。
【００４４】
図６（ｂ）は、模擬摩耗粉を混入させずに潤滑油Ｘの吸光特性を示すグラフである。図６（ｂ）に示すように、潤滑油Ｘの吸光特性は、赤色Ｒよりも緑色Ｇの吸光量が大きく、赤色Ｒよりも青色Ｂの吸光量が小さいことが分かる。
【００４５】
以上の結果から、潤滑油Ｘに混入した異物が無機物群に属すると判定された場合、透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の赤色Ｒと青色Ｂのそれぞれの変化傾向を用いて次のように識別することができる。
１．当該異物が還元鉄、アルミニウム：青色Ｂの変化極小かつ赤色Ｒが減少
２．当該異物が窒化ケイ素：赤色Ｒの変化極小かつ青色Ｂが減少
【００４６】
図７は、本発明の実施形態における潤滑油Ｘへの各種摩耗粉の混合による影響をまとめた表である。
図７に示すように、各指標値の傾向及び吸光度の傾向を監視することによって、潤滑油Ｘの劣化、潤滑油Ｘへの異物の混入のいずれが生じているかの識別、及び、混入した異物の識別が可能となる。図１に示す記憶部１３は、図７に示すデータを予め記憶している。すなわち、記憶部１３は、異物を識別するデータとして、予め設定された無機物群に属する物質（還元鉄、アルミニウム、窒化ケイ素）のデータ、及び、予め設定された有機物群に属する物質（カーボンブラック）のデータを記憶している。演算部１１は、当該データに基づき、潤滑油Ｘの潤滑状態を識別する。
【００４７】
続いて、上記のように構成された潤滑状態識別装置１の動作について説明する。
図８は、本発明の実施形態における潤滑状態識別装置１の動作（正確には演算部１１が実行する各種処理のシーケンス）を示すフローチャートである。
図８に示すように、先ず、演算部１１は、透過光Ｙ２の輝度log[ΔE_RGB]を算出する（ステップＳ１）。透過光Ｙ２の輝度log[ΔE_RGB]が負になった場合、ステップＳ２に移行する。透過光Ｙ２の輝度log[ΔE_RGB]の変化が無い（負になっていない）場合、潤滑油Ｘの潤滑性能の悪化（黒色化）が進行していないものとして、演算部１１は透過光Ｙ２の輝度log[ΔE_RGB]を監視し続ける。なお、ステップＳ１では、透過光Ｙ２の輝度log[ΔE_RGB]が予め設定した所定の閾値（０でない値）以下になった場合に、ステップＳ２に移行してもよい。
【００４８】
ステップＳ２において、演算部１１は、透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|を算出する。演算部１１は、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|に基づいて、潤滑油Ｘの劣化、潤滑油Ｘへの異物の混入のいずれが生じているかを識別する（識別工程）。具体的に、演算部１１は、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が増加傾向にある場合、潤滑油Ｘの劣化が生じていると判定する（ステップＳ１０）。図７に示すように、潤滑油Ｘの劣化が生じている場合、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が増加傾向にあるため、異物の混入と区別することができる。逆に、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が増加傾向にない場合、潤滑油Ｘへの異物の混入が生じていると判定することができる（ステップＳ２０，Ｓ３０）。
【００４９】
演算部１１は、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が減少傾向にある場合、潤滑油Ｘに混入した異物が予め設定された無機物群に属すると判定する（ステップＳ２０）。図７に示すように、潤滑油Ｘに無機物群（還元鉄、アルミニウム、窒化ケイ素）が混入した場合、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が減少傾向にあるため、有機物群（カーボンブラック）の混入と区別することができる。逆に、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が増加傾向にも減少傾向にもない場合、潤滑油Ｘに混入した異物が予め設定された有機物群に属すると判定することができる（ステップＳ３０）。なお、本実施形態では、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が変化無しの場合にステップＳ３０に移行するが、カーボンブラックが混入した場合、実際には図４（ａ）に示すような微小な変化はあるため、例えば、他の色差log[Δ|G-B|、log[Δ|R-B|との相対的な比較によって（例えば、変化が最も小さい場合に）変化無し、と判定してもよい。
【００５０】
ステップＳ２０に移行した場合、次に、演算部１１は、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が０未満であるか判定する（ステップＳ２１）。図３（ａ）〜図３（ｃ）に示すように、潤滑油Ｘに還元鉄、アルミニウム、窒化ケイ素が混入した場合、いずれも赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が０未満となるためである。演算部１１は、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が０未満である場合、潤滑油Ｘに混入した異物が予め設定された（データとして記憶された）複数の物質（還元鉄、アルミニウム、窒化ケイ素）のいずれかに該当するであろうと判定する（ステップＳ２２）。一方、赤色Ｒと緑色Ｇの色差log[Δ|R-G|が０以上である場合、演算部１１は、データに無いその他の異物（Unknown Materials）が混入したと判定する（ステップＳ２３）。
【００５１】
ステップＳ２２に移行した場合、次に、演算部１１は、透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の赤色Ｒと青色Ｂのそれぞれの変化傾向に基づいて、無機物群に属する異物が、無機物群として予め設定された複数の物質のいずれに該当するかを識別する（ステップＳ２４、ステップＳ２５）。演算部１１は、先ずステップＳ２４において、青色Ｂの変化が極小かつ赤色Ｒが減少したか否かを判定する。図７に示すように、潤滑油Ｘに還元鉄、アルミニウムが混入した場合、青色Ｂの変化が極小かつ赤色Ｒが減少する（青色Ｂの吸光度の傾向が小、赤色Ｒの吸光度の傾向が大となる）ため、窒化ケイ素の混入と区別することができる（ステップＳ２６）。
【００５２】
ステップＳ２４において「ＮＯ」の場合、次に、演算部１１は、赤色Ｒの変化が極小かつ青色Ｂが減少したか否かを判定する（ステップＳ２５）。図７に示すように、潤滑油Ｘに窒化ケイ素が混入した場合、赤色Ｒの変化が極小かつ青色Ｂが減少する（赤色Ｒの吸光度の傾向が小、青色Ｂの吸光度の傾向が大となる）ため、還元鉄、アルミニウムの混入と区別することができる（ステップＳ２７）。ステップＳ２５において「ＮＯ」の場合、演算部１１は、データに無いその他の異物（Unknown Materials）が混入したと判定する（ステップＳ２８）。
【００５３】
ステップＳ２からステップＳ３０に移行した場合、次に、演算部１１は、透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の赤色Ｒと青色Ｂの色差log[Δ|R-B|を算出する（ステップＳ３１）。演算部１１は、赤色Ｒと青色Ｂの色差log[Δ|R-B|が減少傾向にある場合、有機物群に属する異物が、当該有機物群として予め設定されたカーボンブラックに該当する判定する（ステップＳ３２）。図７に示すように、潤滑油Ｘにカーボンブラックが混入した場合、赤色Ｒと青色Ｂの色差log[Δ|R-B|が減少傾向にあるため、他の物質の混入と区別することができる。ステップＳ３１において「else」の場合、演算部１１は、データに無いその他の異物（Unknown Materials）が混入したと判定する（ステップＳ３３）。
以上により、潤滑状態識別装置１の動作（識別）が終了する。
【００５４】
また、上述したＲ、Ｇ、Ｂ値および同値から算出される指標値の定量的なロジックの判定だけでなく、視覚的にも診断できるように、図９に示すようなマップ表示をさせることが有効である。
図９は、本発明の実施形態における演算部１１が表示部１２に表示させるマップである。マップ１２０，１２１，１２２は、潤滑油Ｘに各種異物が混入したときの光センサ１０ｄが受光した透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の色差の経時的な変化を示している。
【００５５】
マップ１２０は、摩耗粉としてスチールや窒化ケイ素等が混入した場合の赤色Ｒと緑色Ｇの色差（log[Δ|R-G|]の変化を示している。マップ１２１は、潤滑油Ｘの酸化劣化が生じた場合の緑色Ｇと青色Ｂの色差（log[Δ|G-B|]の変化を示している。マップ１２２は、摩耗粉としてカーボンブラック等の炭素が混入した場合の赤色Ｒと青色Ｂの色差（log[Δ|R-B|]の変化を示している。第１の指標（log[ΔE_RGB]）が減少したときに、計測したそれぞれの色差（log[Δ|R-G|、log[Δ|G-B|、log[Δ|R-B|）と、マップ１２０，１２１，１２２上のそれぞれの色差の挙動を比較することにより、視覚的に潤滑油Ｘの劣化以外の事象（どの摩耗粉が混入したか）を判定することができる。なお、符号１２３は、マップ１２０に示す各ポイントでの油中Ｆｅ濃度をバブル表記したグラフを示している。
【００５６】
このように、上述した本実施形態の潤滑状態識別装置１によれば、ライト１０ｃと、光センサ１０ｄと、演算部１１と、を備え、検査光Ｙ１が潤滑油Ｘを通過した透過光Ｙ２に含まれる三原色成分の赤色Ｒと緑色Ｇの色差に基づいて、潤滑油Ｘの劣化、潤滑油Ｘへの異物の混入のいずれが生じているかを識別することができる。これにより、潤滑油Ｘの劣化と、潤滑油Ｘへの異物の混入のいずれが生じているかを正確且つ即時に識別することが可能となる。
【００５７】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような変形例が考えられる。
（１）上記実施形態では、潤滑油Ｘに混入する異物として、還元鉄、アルミニウム、窒化ケイ素、カーボンブラックを例示したが、本発明はこれに限定されない。色差変化率の色指標及び吸光度の傾向のデータを蓄積すれば理論的には他の物質の識別も可能である。
【００５８】
（２）上記実施形態では、潤滑状態識別装置１が、ライト１０ｃ、光センサ１０ｄ及び演算部１１を備えるものとしたが、本発明はこれに限定されない。ライト１０ｃ、光センサ１０ｄ及び演算部１１は、それぞれ別の装置としてもよい。
【００５９】
（３）上記実施形態では、ライト１０ｃは、白色光を照射するものとしたが、本発明はこれに限定されない。ライト１０ｃは、摩耗粉の材質に応じて黄色、紫色等の色の光を照射するものとしてもよい。
【００６０】
（４）上記実施形態では、透過光Ｙ２の輝度及び三原色成分の色差を用いて、より微小な変化を識別可能となるように、対数をとった変化量を算出している。さらに、当該変化量は、初期状態との相対値で算出している。しかしながら、本発明はこれに限定されない。色差の対数をとり、さらに初期状態との相対値で算出する処理は一例であり、本発明は、潤滑油の三原色成分の色差を用いて、上記実施形態のような計算処理を行わずに、潤滑状態を識別する識別方法も含めるものである。
【符号の説明】
【００６１】
１  潤滑状態識別装置
１０ｃ  ライト（照射部）
１０ｄ  光センサ（受光部）
１１  演算部
１２  表示部
Ｘ  潤滑油
Ｙ１  検査光
Ｙ２  透過光
【図１】
0006784063.tif 000004
【図２】
0006784063.tif 000005
【図３】
0006784063.tif 000006
【図４】
0006784063.tif 000007
【図５】
0006784063.tif 000008
【図６】
0006784063.tif 000009
【図７】
0006784063.tif 000010
【図８】
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【図９】
0006784063.tif 000012