(57)【要約】【課題】従来、実測データに基づく値を基準色データで比較し判定すること（以下、基準色データ方式という）は、常識的であり、理想的であると言える。本発明者らが調べたところ、車体塗装ラインの色調検査に基準色データ方式を適用すると、不合格率が異常に高まるという不具合が発生した。【解決手段】ＳＴ２１で、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊は当該車体の実測データから求めたＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データであり、Ｌ＊（−１）、ａ＊（−１）、ｂ＊（−１）は一つ前の車体の実測データから求めたＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データである。ＳＴ２２求めたΔＥが許容差Ｃ（色差の許容差Ｃ）以内であるか否かを調べる。すなわち、基本的に一つ前の車体と同色調であるか否かを調べる。【効果】相対評価であるから不合格率が異常に高まる虞はない。【選択図】        図５
2004354054.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
塗装を施した車体の複数箇所を塗装色の測定対象にしてＲＧＢ系情報を取得するステップと、取得したＲＧＢ系情報をＸＹＺ表色系データに変換するステップと、ＸＹＺ表色系データをＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データに変換するステップと、からなる実測値データ処理手法を基本とし、
同一ロットのＮ台目の車体から前記実測値データ手法により、得たデータをＬ＊、ａ＊及びｂ＊と呼び、
Ｎ台目より一つ前の車体から前記実測値データ手法により、得たデータをＬ＊（−１）、ａ＊（−１）及びｂ＊（−１）と呼ぶときに、
下記の▲１▼式で求めたΔＥが許容差以下であればＮ台目の車体の塗装色調は合格であり、ΔＥが許容差を超えたときにはＮ台目の車体の塗装色調が不合格であると判定することを特徴とする車体塗装色調の合否判定方法。
【数１】
2004354054.tif 000007
【請求項２】
塗装を施した車体の複数箇所を塗装色の測定対象にしてＲＧＢ系情報を取得するステップと、取得したＲＧＢ系情報をＸＹＺ表色系データに変換するステップと、ＸＹＺ表色系データをＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データに変換するステップと、からなる実測値データ処理手法を基本とし、
同一ロットのＮ台目の車体から前記実測値データ手法により、得たデータをＬ＊、ａ＊及びｂ＊と呼び、
Ｎ台目より一つ前の車体から前記実測値データ手法により、得たデータをＬ＊（−１）、ａ＊（−１）及びｂ＊（−１）と呼び、
前日までの一定期間において前記ロットと同等のロットから前記実測データ手法によりＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データを得、得たＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データから各ロットの最初の２台分のデータを削除し、残ったＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データを平均値化し、得た平均値をＬ＊ａｖｅ、ａ＊ａｖｅ及びｂ＊ａｖｅと呼ぶときに、
前記Ｎが、２、３又は４から選択した数以下であれば下記の▲２▼式でΔＥを求め、前記Ｎが、選択した数超であれば下記の▲３▼式でΔＥを求め、
求めたΔＥが許容差以下であればＮ台目の車体の塗装色調は合格であり、ΔＥが許容差を超えたときにはＮ台目の車体の塗装色調が不合格であると判定することを特徴とする車体塗装色調の合否判定方法。
【数２】
2004354054.tif 000008
【請求項３】
前記車体は、塗装ブースにおいて上塗り塗装を施した直後の車体であることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の車体塗装色調の合否判定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は車体塗装色調の合否判定方法の改良技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、車体の塗装工程において、上塗り乾燥後の車体を検査対象として、検査員がハンド操作型検査器により、塗装に色調異常があるか否かを検査する。検査に時間がかかるため、通常は複数台に１台を検査するという、抜き取り検査が採用されている。
【０００３】
抜き取り検査の場合、異常を検出したときには複数台の車体が既に通過しているため、対策が遅れる。そのために、検査システムを自動化することで全数検査を行うことが望まれる。
【０００４】
従来、自動化、全数検査可能な色調測定装置が提案されている（例えば、特許文献１。）。
【０００５】
【特許文献１】
特公平８−２０３１１号公報（第１図）
【０００６】
図６は特許文献１の第１図の再掲図であり、塗装を施したストリップ（鋼帯）１に発光分光器５を臨ませ、この発光分光器５で得た色調情報を演算処理する。一方、基準色メモリ３５から基準色データを取り出し、この基準色データと前記演算で得た値（実測データに基づく値）とを、色差演算部２５で比較し、合否を判定するというシステムが示されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
実測データに基づく値を基準色データで比較し判定すること（以下、基準色データ方式という）は、常識的であり、理想的であると言える。
本発明者らが調べたところ、車体塗装ラインの色調検査に基準色データ方式を適用すると、不合格率が異常に高まるという不具合が発生した。
【０００８】
そもそも色調異常は、塗料を供給する塗料メーカでの色調整に不具合があったとき、塗装ブース内を流れる風の流量や流速が変化して自動塗装装置または、塗装ロボット先端に配設されたり、作業者が把持して操作する塗装ガンより噴霧される塗料の塗着率が変化したとき、気温の変化に基づき粘度が著しく変化したとき、生産速度調整にともなって塗装ガンからの単位時間当たりの噴霧量が変化したとき、塗装ガンに異常が発生したとき、などに発生する。
【０００９】
上記複数の変動要素のうち、塗料メーカでの色調整には不可避的に変動が発生する。すなわち、塗装メーカでは、要求された色見本に合致するように原色塗料を配合し、混合するため、一缶（塗料缶、一般にドラム缶）毎に色調は微妙に異なる。このような不可避的な、塗料メーカでの色調整の変化に、その他の変動要素が加わるため、塗装ラインにおいては色調に変化が現れ易い。
【００１０】
そのため、前記基準データ方式を適用すると、前記一缶毎の色調整に前記塗装条件に起因する色調差が付加されるため、不合格率が高まる。仮に、不合格率を低減するべく合否判定を甘くすると、合格品に不合格品が混じる可能性があり、上記変動要素に重大な異常があっても、異常の発見が遅れることとなる。したがって、前記基準データ方式は理想的な方式ではあるが、実際の車両塗装ラインに適用することは最適とは言えない。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、自動化による全数検査を実現するべく研究を継続する中で、基準データ方式による絶対評価ではなく、各色調整を要因別に抽出し、前の検査データを基準とする相対評価で判定することにより、正確に色調整の合否を判定できることに気が付いた。
【００１２】
以上の知見に基づいて完成した発明は以下の通りである。
請求項１の車体塗装色調の合否判定方法は、塗装を施した車体の複数箇所を塗装色の測定対象にしてＲＧＢ系情報を取得するステップと、取得したＲＧＢ系情報をＸＹＺ表色系データに変換するステップと、ＸＹＺ表色系データをＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データに変換するステップと、からなる実測値データ処理手法を基本とし、
同一ロットのＮ台目の車体から前記実測値データ手法により、得たデータをＬ＊、ａ＊及びｂ＊と呼び、
Ｎ台目より一つ前の車体から前記実測値データ手法により、得たデータをＬ＊（−１）、ａ＊（−１）及びｂ＊（−１）と呼ぶときに、
下記の▲４▼式で求めたΔＥが許容差以下であればＮ台目の車体の塗装色調は合格であり、ΔＥが許容差を超えたときにはＮ台目の車体の塗装色調が不合格であると判定することを特徴とする。
【００１３】
【数３】
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【００１４】
なお、ＲＧＢのＲは赤、Ｇは緑、Ｂは青であって、ＲＧＢ系情報は光の三原色に基づいて塗装色を分析した情報を意味する。
ＸＹＺ表色系は、ＸＹＺ三刺激値とも呼ばれ、ＲＧＢの関数であり、ＲＧＢ系情報では表せない明るさなどをも加味した表示形式を意味する。
Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系は、ＪＩＳ  Ｚ  ８７２９で規定される色の表示方法であり、Ｌ＊は明度指数、ａ＊とｂ＊はその位置により色相と彩度に相当する位置を示す。
【００１５】
請求項１は、基本的に一つ前の車体と同色調であるか否かを調べる。この手法により、同一ロット内の車体であれば、同一色調にあることが確認できる。前後の色調を比較するから、相対評価となる。相対評価であるから、塗装メーカでの調合差は対象外になる。変動要素のうちで、塗装メーカでの調合変動が目立ち、その他の要素（塗着率変化、粘度変化、噴霧量変化塗装ガン異常など）は発生頻度はごく小さい。
【００１６】
このような発生頻度の小さな変動要素を対象に検査するため、不合格率が異常に高まる心配はない。逆に、不合格が発生した場合は、通常問題とならない変動要素が起因しているから、重大な異常が発生したと見なして、迅速に対策を講じる必要がある。
【００１７】
したがって、請求項１によれば、重大な異常を的確に検出することができると共に、不合格率が異常に高まることを抑えることができ、車両の生産性を高めることができる。
【００１８】
請求項２の車体塗装色調の合否判定方法は、塗装を施した車体の複数箇所を塗装色の測定対象にしてＲＧＢ系情報を取得するステップと、取得したＲＧＢ系情報をＸＹＺ表色系データに変換するステップと、ＸＹＺ表色系データをＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データに変換するステップと、からなる実測値データ処理手法を基本とし、
同一ロットのＮ台目の車体から前記実測値データ手法により、得たデータをＬ＊、ａ＊及びｂ＊と呼び、
Ｎ台目より一つ前の車体から前記実測値データ手法により、得たデータをＬ＊（−１）、ａ＊（−１）及びｂ＊（−１）と呼び、
前日までの一定期間において前記ロットと同等のロットから前記実測データ手法によりＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データを得、得たＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データから各ロットの最初の２台分のデータを削除し、残ったＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データを平均値化し、得た平均値をＬ＊ａｖｅ、ａ＊ａｖｅ及びｂ＊ａｖｅと呼ぶときに、
前記Ｎが、２、３又は４から選択した数以下であれば下記の▲５▼式でΔＥを求め、前記Ｎが、選択した数超であれば下記の▲６▼式でΔＥを求め、
求めたΔＥが許容差以下であればＮ台目の車体の塗装色調は合格であり、ΔＥが許容差を超えたときにはＮ台目の車体の塗装色調が不合格であると判定することを特徴とする。
【００１９】
【数４】
2004354054.tif 000004
【００２０】
請求項２は、請求項１の改良発明である。
ところで、近年の生産ラインでは、ロットの切り替え時に色替えと称する処置を行う。色替えでは、塗装ガンへの塗料の供給を止め、溶剤で塗料を洗い流し、新しい塗料を供給する。生産性を低下させないためには、色替えは迅速に行う必要がある。迅速化を進めると、色替え直後に溶剤が残留し、この残留溶剤が塗料に混入して色調が変化する可能性がある。
【００２１】
そこで請求項２では、ロットの切り替え直後は、一つ前の車両の実測データを使用せずに、前日から一定期間の実測データの平均値を使用することにした。しかも、前日から一定期間の実測データには、ロット切り替え直後の実測データは除外する。
【００２２】
この結果、色替えに伴って発生する不具合を確実に発見することができる。加えて、一定期間の平均値と比較することにより、塗料メーカでの調合不良を発見することができる。
【００２３】
したがって、請求項２によれば、色替え並びに塗料メーカでの調合不良を含む重大な異常を的確に検出することができると共に、不合格率が異常に高まることを抑えることができ、車両の生産性を高めることができる。
【００２４】
請求項３では、車体は、塗装ブースにおいて上塗り塗装を施した直後の車体であることを特徴とする。
塗装ブースにおいて上塗り塗装を施した直後の車体について色調の合否判定を行うようにしたので、色調不良発生時、迅速に対策を講じることができ、不良数を最小限に抑えることが可能となる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を添付図に基づいて以下に説明する。なお、図面は符号の向きに見るものとする。
図１は本発明に係る塗装ラインの原理図であり、車体の塗装ライン１０に、例えば、台車１１を搬送する搬送コンベア１２に沿って、自動塗装装置または、溶接ロボット先端に配設されたり、作業者が把持して操作する塗装ガンを内蔵する塗装ブース１４、台車番号読み取り装置１５、リミットスイッチ１６、上ＣＣＤカメラ１７、左ＣＣＤカメラ１８、右ＣＣＤカメラ１９を配置し、塗装ライン１０の外に色調判定装置２０、生産管理コンピュータ２１、警報器２２、データを記憶させるメモリ２３を備える。
【００２６】
図１の作用を説明する。車体には、工程上の位置に応じて２５Ａ、２５Ｂ、２５Ｃのごとく異なる符号を付与する。
上塗り塗装前の車体２５Ａを塗装ブース１４へ搬送し、塗装ブース１４にて塗装ガンで上塗り塗装を施す。
【００２７】
右向きに移動中の車体２５Ｂ又はそれを支える台車１１が所定の位置に到達したことをリミットスイッチ１６で検出したら、台車番号読み取り装置１５で台車１１に付してある番号を読み取る。この台車番号情報を色調判定装置２０へ送る。
【００２８】
色調判定装置２０では、生産管理コンピュータ２１からの情報と台車番号情報とから、当該車体２５Ｂに塗るべき色調情報を認識する。
【００２９】
図２は本発明に係る測定ポイントの一例を示す図であり、例えば、右カメラ１９（図１参照）で、右フロントフェンダ２６の複数の点Ｐ１〜Ｐ６を測定し、それらの箇所の実測色調情報を得る。
【００３０】
図１に戻って、実測色調情報と車体２５Ｂに塗るべき色調情報とを後述のフローに従って比較することで、色調の合否を判定し、合否をディスプレイ２７に表示すると共に、不合格のときには警報器２２を作動させて警報音を発生させる。２５Ｃは検査を終えた車体である。
【００３１】
なお、メモリ２３には車体毎の判定経緯を一定期間（少なくとも数ヶ月分）を記憶させ、前記実測色調情報に代えて過去の平均値を採用するときに、過去の情報を提供する役割を果たす。
【００３２】
次に実測データの処理、平均値化手法を説明する。
図３は本発明に係る実測値データ処理手法を示すフロー図であり、ＳＴ××はステップ番号を示す。
ＳＴ０１：先ず、塗装を施した車体の複数箇所を塗装色の測定対象にしてＲＧＢ系情報を取得する。
ＳＴ０２：次に、取得したＲＧＢ系情報をＸＹＺ表色系データに変換する。
【００３３】
ＳＴ０３：ＸＹＺ表色系データをＬ＊ａ＊ｂ＊表色系データに変換する。なお、Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎは完全拡散反射面の標準光によるＸＹＺである。
ＳＴ０４：これで、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊を各々決定することができる。
以上のフローを「実測値データ処理手法」という。
【００３４】
図４は本発明に係る同一ロット及び同等のロットの説明図であり、横軸は時間軸であり、縦軸は月日を単位とする時期を示し、縦軸には便宜上、下から上へ（ａ）〜（ｄ）を付記した。
（ａ）は今日の生産工程を示し、他のロットの次に、白抜きのＡロットが続き、Ａロットが終わったら別のロットに切り替わる工程を示す。
【００３５】
ロットは生産の単位を表す用語である。
Ａロット内では、１台目、２台目、３台目・・・Ｎ台目ともに、同車種、同タイプ（２ドア、３ドア、４ドア、５ドア）、同色条件で処理する。これらを同一ロットという。
他のロットや別のロットは、色などがＡロットとは異なるロットを意味する。他のロットからＡロットへ、Ａロットから別のロットへ変更するときには色が替えなどの処置を講じる。
【００３６】
（ｂ）は前日の生産工程を示し、他のロットの白抜きのＡｍロットが続いたことを示す。Ａｍロットは前記Ａロットと同車種、同タイプ、同色であるところのＡロットと同等のロットという。Ａｍロットの１台目をＡｍ−１、同２台目をＡｍ−２と呼ぶことにする。
【００３７】
（ｃ）は２０日前の生産工程を示し、他のロットの白抜きのＡ２ロットが続いたことを示す。Ａ２ロットは前記Ａロットと同車種、同タイプ、同色であるところのＡロットと同等のロットという。Ａ２ロットの１台目をＡ２−１、同２台目をＡ２−２と呼ぶことにする。
【００３８】
（ｄ）は１ヶ月前の生産工程を示し、他のロットの白抜きのＡ１ロットが続いたことを示す。Ａ１ロットは前記Ａロットと同車種、同タイプ、同色であるところのＡロットと同等のロットという。Ａ１ロットの１台目をＡ１−１、同２台目をＡ１−２と呼ぶことにする。
【００３９】
表１は実測値データ処理手法で処理したデータの一覧表である。
【００４０】
【表１】
2004354054.tif 000005
【００４１】
第１行の第１コラムに時期、第２コラムにデータ番号、第３コラムにＬ＊、第４コラムにａ＊、第５コラムにｂ＊を記載した。
第２行は、図４（ｄ）に示したＡ１−１について、図３のステップ（実測値データ処理手法）により、求めたＬ＊１−１、ａ＊１−１、ｂ＊１−１を列記したものである。第３行以降も同様である。
【００４２】
表２は本発明に係るＬ＊、ａ＊、ｂ＊平均値の求め方を示す表である。
【００４３】
【表２】
2004354054.tif 000006
【００４４】
平均値を求めるには、横線（中線）で消した行（見え消し行）、すなわち各ロットの１台目及び２台目を削除する。そして、残りを合計し、その数で割ることで平均値を求める。求めた平均値は、Ｌ＊ａｖｅ、ａ＊ａｖｅ、ｂ＊ａｖｅと呼ぶ。
【００４５】
以上に述べた装置、実測値データ処理手法、表を用いて実施する車体塗装色調の合否判定方法を次に説明する。
図５は本発明に係る車体塗装色調の合否判定方法のフロー図である。
ＳＴ１１：車体を塗装ブースへ搬送する。
ＳＴ１２：車体に上塗り塗装を施す。
ＳＴ１３：台車番号を読み取る。
ＳＴ１４：この番号からロット、順番（ロット内で何番目か）を確認若しくは確定する。
【００４６】
ＳＴ１５：ＣＣＤカメラで車体の色調を測定する。
ＳＴ１６：図３によりＲ、Ｇ、ＢからＬ＊、ａ＊、ｂ＊を演算する。
ＳＴ１７：車体が初めから１，２又は３台目であるか否かを調べる。
【００４７】
ＳＴ１８：ＳＴ１７でＹＥＳであれば、メモリからＬ＊ａｖｅ、ａ＊ａｖｅ、ｂ＊ａｖｅを呼び出す。これらのＬ＊ａｖｅ、ａ＊ａｖｅ、ｂ＊ａｖｅは前日から１ヶ月の平均値（ただし、各ロットの１台目及び２台目は除く）である。
ＳＴ１９：ＳＴ１６で確定したＬ＊、ａ＊、ｂ＊及びＳＴ１８で呼び出したＬ＊ａｖｅ、ａ＊ａｖｅ、ｂ＊ａｖｅを用いてΔＥを演算する。
【００４８】
ＳＴ２０：ＳＴ１７でＮＯであれば、メモリからＬ＊（−１）、ａ＊（−１）及びｂ＊（−１）を呼び出す。なお、Ｌ＊（−１）は一つ前の車体のＬ＊、ａ＊（−１）は一前のａ＊及びｂ＊（−１）は一つ前のｂ＊である。
ＳＴ２１：ＳＴ１６で確定したＬ＊、ａ＊、ｂ＊及びＳＴ２０で呼び出したＬ＊（−１）、ａ＊（−１）及びｂ＊（−１）を用いてΔＥを演算する。
【００４９】
ＳＴ２２：ＳＴ１９又はＳＴ２１で求めたΔＥが許容差Ｃ（色差の許容差Ｃ）以内であるか否かを調べる。
ＳＴ２３：ＳＴ２２でＹＥＳであれば「合格」と判定し、それを表示する。
ＳＴ２４：ＳＴ２２でＮＯあれば不合格と判定し、警報を発する。
ＳＴ２５：同時に「不合格」又は異常を表示する。
【００５０】
上記ＳＴ１７で当該車体が１、２又は３台目であるか否かを判別した。この理由を説明する。
当該車体が１又は２台目であるときに、ＳＴ２２でＮＯ（不合格）となった場合には、色替え不良（洗浄不良など）と塗料メーカでの調合不良とが考えられる。言い換えると、１又は２台目は色替え不良が発生する可能性があるために、比較情報に過去１ヶ月の平均値を採用した。
【００５１】
当該車体が３台目であるときに、ＳＴ２２でＮＯ（不合格）となった場合には、塗料メーカでの調合不良が考えられる。言い換えると、３台目であっても不合格であるときには、色替え不良（洗浄不良など）は考えにくく、塗料メーカでの調合不良が有力となる。
【００５２】
このように、比較情報に過去一ヶ月の平均値を採用することにより、色替え不良や塗料メーカでの調合不良をロットの初期段階で検出することができる。
【００５３】
４台目以降にも、過去１ヶ月の平均値を比較情報に用いることはできる。しかし、この手法には次の問題がある。
第１に、一般のコンピュータプログラムでは、比較の直前にいちいち過去１ヶ月の平均値を計算し、それから比較演算を行う。そのために演算時間が延びる。しかし、演算が複雑化したからといって演算時間の延長は許されない。そこで、高速処理可能な高価なコンピュータが必須となり、設備コストが嵩む。
【００５４】
第２に、平均値と比較するため、合格条件が厳しくなり、塗料を供給する塗料メーカでの色調整に不具合があったとき、塗装ラインにおける気温の変化に基づき粘度が著しく変化したとき、生産速度調整にともなってライン速度が著しく変化したとき、塗装ガンに異常が発生したとき、噴霧空気の圧力が著しく変動したとき、などに不合格になる可能性があり、結果として不合格率が異常に高まる虞がある。
【００５５】
色替え不良は１、２台目で検出し、メーカでの調合不良は３台目で検出すれば、その他の異常（粘度異常、ライン速度の異常、塗装ガンの不調、噴霧圧の異常など）を４台目以降で検出すればよい。であれば、４台目以降は一つ前の車体から得た実測値データから導いた比較情報で処理することが可能となる。
この結果、コンピュータの負担が軽減できると共に、その他の異常（色替え異常や塗料メーカでの調合不良以外の異常）が不合格の原因であるから異常の種類を従来よりも短時間で特定することができ、検査能率を向上させることができる。
【００５６】
尚、請求項２での「前日までの一定期間」は、実施例では１ヶ月としたが、これは１５日、２ヶ月など、経験、実績を重ねて決めればよい期間である。
また、請求項２での「Ｎが、２、３又は４から選択した数」は、実施例では３としたが、これは２又は４であってもよい。
【００５７】
さらに、本実施例では、色差ΔＥが許容差Ｃ以内であるか否かで、色調の合否を判定したが、前記色差ΔＥに加えて、明度差ΔＬ（詳細は後述）、色相差Δａ、彩度差Δｂが、各々許容差以内であるか否かを勘案して合否を判定するようにすれば、より正確な合否判定が可能となる。
明度差ΔＬ＝（Ｌ＊−Ｌ＊（−１））又は（Ｌ＊−Ｌ＊ａｖｅ）
色相差Δａ＝（ａ＊−ａ＊（−１））又は（ａ＊−ａ＊ａｖｅ）
彩度差Δｂ＝（ｂ＊−ｂ＊（−１））又は（ｂ＊−ｂ＊ａｖｅ）
【００５８】
また、本実施例では、塗装ブースを出た直後の車体について、色調を判定するようにしたが、上塗り乾燥炉を出た直後の車体について、色調を判定するようにしても良い。
【００５９】
【発明の効果】
本発明は上記構成により次の効果を発揮する。
請求項１は、基本的に一つ前の車体と同色調であるか否かを調べる。この手法により、同一ロット内の車体であれば、同一色調にあることが確認できる。前後の色調を比較するから、相対評価となる。相対評価であるから、塗装メーカでの調合差は対象外になる。変動要素のうちで、塗装メーカでの調合変動が目立ち、その他の要素（塗着率変化、粘度変化、噴霧量変化塗装ガン異常など）は発生頻度はごく小さい。
【００６０】
このような発生頻度の小さな変動要素を対象に検査するため、不合格率が異常に高まる心配はない。逆に、不合格が発生した場合は、通常問題とならない変動要素が起因しているから、重大な異常が発生したと見なして、迅速に対策を講じる必要がある。
【００６１】
したがって、請求項１によれば、重大な異常を的確に検出することができると共に、不合格率が異常に高まることを抑えることができ、車両の生産性を高めることができる。
【００６２】
請求項２は、請求項１の改良発明である。
ところで、近年の生産ラインでは、ロットの切り替え時に色替えと称する処置を行う。色替えでは、塗装ガンへの塗料の供給を止め、溶剤で塗料を洗い流し、新しい塗料を供給する。生産性を低下させないためには、色替えは迅速に行う必要がある。迅速化を進めると、色替え直後に溶剤が残留し、この残留溶剤が塗料に混入して色調が変化する可能性がある。
【００６３】
そこで請求項２では、ロットの切り替え直後は、一つ前の車両の実測データを使用せずに、前日から一定期間の実測データの平均値を使用することにした。しかも、前日から一定期間の実測データには、ロット切り替え直後の実測データは除外する。
【００６４】
この結果、色替えに伴って発生する不具合を確実に発見することができる。加えて、一定期間の平均値と比較することにより、塗料メーカでの調合不良を発見することができる。
【００６５】
したがって、請求項２によれば、色替え並びに塗料メーカでの調合不良を含む重大な異常を的確に検出することができると共に、不合格率が異常に高まることを抑えることができ、車両の生産性を高めることができる。
【００６６】
請求項３では、塗装ブースにおいて上塗り塗装を施した直後の車体について色調の合否判定を行うようにしたので、色調不良発生時、迅速に対策を講じることができ、不良数を最小限に抑えることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る塗装ラインの原理図
【図２】本発明に係る測定ポイントの一例を示す図
【図３】本発明に係る実測値データ処理手法を示すフロー図
【図４】本発明に係る同一ロット及び同等のロットの説明図
【図５】本発明に係る車体塗装色調の合否判定方法のフロー図
【図６】特許文献１の第１図の再掲図
【符号の説明】
１０…車体の塗装ライン、１４…塗装ブース、１７〜１９…ＣＣＤカメラ、２０…色調判定装置、２３…メモリ、２５Ｂ…塗装を施した車体。
【図１】
2004354054.tif 000009
【図２】
2004354054.tif 000010
【図３】
2004354054.tif 000011
【図４】
2004354054.tif 000012
【図５】
2004354054.tif 000013
【図６】
2004354054.tif 000014