(57)【要約】【課題】  大きさがまちまちであるメタリック塗装の塗装ムラを正確に判定する。【解決手段】  被塗装面を撮像した画像を複数の小さな領域に分割し、各領域の平均受光量を求め、その画像における平均受光量の分散値、小さな領域を複数集めた大きな領域における平均受光量の最大と最小の差分値を求め、これらの値に基づいて塗装ムラを判定する。【選択図】            なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査面に光を照射する光照射手段と、
当該被検査面の画像を撮像する撮像手段と、
撮像された画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、
分割された領域それぞれの平均受光量を算出する平均受光量算出手段と、
各領域の平均受光量からその分散値を算出する分散値算出手段と、
算出された分散値に基づいて前記被検査面の塗装ムラを判定する塗装ムラ判定手段と、
を有することを特徴とする塗装ムラ検査装置。
【請求項２】
被検査面に光を照射する光照射手段と、
当該被検査面の画像を撮像する撮像手段と、
撮像された画像を複数の第１領域に分割する第１領域分割手段と、
撮像された画像を前記第１領域よりも大きな複数の第２領域に分割する第２領域分割手段と、
分割された第１領域および第２領域それぞれの平均受光量を算出する平均受光量算出手段と、
各第１領域の平均受光量からその分散値を算出する分散値算出手段と、
各第２領域の平均受光量に基づいてその最大と最小の差分値を算出する差分値算出手段と、
算出された第１領域の分散値と第２領域の差分値とに基づいて前記被検査面の塗装ムラを判定する塗装ムラ判定手段と、
を有することを特徴とする塗装ムラ検査装置。
【請求項３】
被検査面に光を照射する光照射手段と、
当該被検査面の画像を撮像する撮像手段と、
撮像された画像を複数の第１領域に分割する第１領域分割手段と、
撮像された画像を前記第１領域よりも大きな複数の第２領域に分割する第２領域分割手段と、
撮像された画像を前記第２領域よりも大きな複数の第３領域に分割する第３領域分割手段と、
分割された第１領域、第２領域および第３領域それぞれの平均受光量を算出する平均受光量算出手段と、
各第１領域の平均受光量からその分散値を算出する分散値算出手段と、
各第２領域の平均受光量に基づいてその最大と最小の差分値を、また、各第３領域の平均受光量に基づいてその最大と最小の差分値を、それぞれ算出する差分値算出手段と、
算出された第１領域の分散値と第２領域および第３領域それぞれの差分値とに基づいて前記被検査面の塗装ムラおよびその種類を判定する塗装ムラ判定手段と、
を有することを特徴とする塗装ムラ検査装置。
【請求項４】
前記光照射手段と前記撮像手段の光軸が前記被検査面の主法線に対して成す角度は、前記撮像手段に前記被検査面からの拡散反射光が入射されやすくなるように、前記光照射手段の光軸が当該主法線と成す角度は前記撮像手段の光軸が前記主法線と成す角度よりも小さく設定されていることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の塗装ムラ検査装置。
【請求項５】
前記被検査面からの反射光に含まれる傾斜成分を除去するフィルタをさらに備えていることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の塗装ムラ検査装置。
【請求項６】
被検査面に光を照射するステップと、
当該被検査面の画像を撮像するステップと、
撮像された画像を複数の領域に分割するステップと、
分割された領域それぞれの平均受光量を算出するステップと、
各領域の平均受光量からその分散値を算出するステップと、
算出された分散値に基づいて前記被検査面の塗装ムラを判定するステップと、
を含むことを特徴とする塗装ムラ検査方法。
【請求項７】
被検査面に光を照射するステップと、
当該被検査面の画像を撮像するステップと、
撮像された画像を複数の第１領域に分割するとともに当該画像を当該第１領域よりも大きな複数の第２領域に分割するステップと、
分割された第１領域および第２領域それぞれの平均受光量を算出するステップと、
各第１領域の平均受光量からその分散値を算出するとともに各第２領域の平均受光量に基づいてその最大と最小の差分値を算出するステップと、
算出された第１領域の分散値と第２領域の差分値とに基づいて前記被検査面の塗装ムラを判定するステップと、
を含むことを特徴とする塗装ムラ検査方法。
【請求項８】
被検査面に光を照射するステップと、
当該被検査面の画像を撮像するステップと、
撮像された画像を複数の第１領域に分割するとともに当該画像を当該第１領域よりも大きな複数の第２領域に分割し、さらに当該画像を当該第２領域よりも大きな複数の第３領域に分割するステップと、
分割された第１領域、第２領域および第３領域それぞれの平均受光量を算出するステップと、
各第１領域の平均受光量からその分散値を算出するとともに各第２領域の平均受光量に基づいてその最大と最小の差分値を、また、各第３領域の平均受光量に基づいてその最大と最小の差分値を、それぞれ算出するステップと、
算出された第１領域の分散値と第２領域および第３領域の差分値とに基づいて前記被検査面の塗装ムラを判定するステップと、
を含むことを特徴とする塗装ムラ検査方法。
【請求項９】
被検査面の画像を撮像するステップの後に、前記被検査面からの反射光に含まれる傾斜成分を除去するステップをさらに含むことを特徴とする請求項６〜８のいずれかに記載の塗装ムラ検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査面の塗装ムラを正確に判定することができる塗装ムラ検査装置および塗装ムラ検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自動車のボディー塗装として採用されているメタリック塗装の塗装ムラの検査は、主に熟練検査員による目視によって行われている。しかし、最近ではメタリック塗装の検査を自動化する、下記特許文献１に示すような塗装ムラ検査方法が提案されている。この方法では、撮像によって得られた塗膜面の二次元画像データを複数の単位領域に分割し、縦または横方向に隣接する単位領域の濃度の差分を順次算出し、それぞれの差分を所定の閾値と比較することによって塗装ムラの判定をしている。
【特許文献１】特開２００３−０６５９６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところが、メタリック塗装の塗装ムラには、塗装条件の変動による斑点状の中小サイズの斑（紋々）ムラや塗装ガンの吹き付けムラによる大サイズの軌跡ムラがある。これらの塗装ムラのすべてを検査装置によって判定させることは、塗装ムラの大きさがまちまちであることから、特許文献１に記載されている最新の技術をもってしても困難である。
【０００４】
本発明の目的は、大きさがまちまちであるメタリック塗装の塗装ムラを従来の検査員による検査と同一かそれ以上の精度で判定できる塗装ムラ検査装置および塗装ムラ検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、大きさがまちまちである塗装ムラを確実に認識できるようにするために、被塗装面を撮像した画像を複数の小さな領域に分割し、各領域の平均受光量を求め、その画像内における平均受光量の分散値、小さな領域を複数集合した大きな領域における平均受光量の最大と最小の差分値を求めている。
【０００６】
このように、大きさの異なる領域について、平均受光量の分散値、平均受光量の最大と最小の差分値を求めることによって、斑点状の中小サイズの斑（紋々）ムラや大サイズの軌跡ムラを確実に判定できるようになる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の塗装ムラ検査装置および塗装ムラ検査方法によれば、分割された領域の平均受光量の分散値、平均受光量の最大と最小の差分値を求めるようにしたので、メタリック塗装における斑点状の中小サイズの斑（紋々）ムラや大サイズの軌跡ムラが正確にかつ自動的に判定できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下に本発明の実施の形態を実施の形態１から実施の形態３に分けて詳細に説明する。
【０００９】
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１における塗装ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図であり、図２は、被検査面に対する照明とカメラとの位置関係を示す図である。なお、図１は、請求項１、４、５に記載した発明に対応する構成を示している。
【００１０】
本発明にかかる塗装ムラ検査装置は、照明（光照射手段）によって照らされたメタリック塗装面（被検査面）の画像を撮像するカメラ（撮像手段）１０、メタリック塗装面からの反射光に含まれる傾斜成分を除去する傾斜照明フィルタ（フィルタ）２０、撮像された画像を複数の小さな領域に分割し分割された各領域の平均受光量を算出する小分割エリア受光量測定部（領域分割手段、平均受光量算出手段）３０、撮像された画像における各領域の平均受光量からその分散値を算出する分散値算出部（分散値算出手段）４０、分散値に基づいてメタリック塗装面の塗装ムラの有無を判定する塗装ムラ判定部（塗装ムラ判定手段）５０を備えている。
【００１１】
被検査面に対する照明とカメラとの位置関係は図２に示すとおりである。つまり、照明６０はその光軸６５が塗装面１００の主法線１１０とθ１の角度を成すように配置され、カメラ１０はその光軸１５が主法線１１０とθ２（θ２＞θ１）の角度を成すように配置される。つまり、照明６０とカメラ１０との位置関係は、カメラ１０にメタリック塗装面１００からの拡散反射光が入射されやすいような位置関係となっている。
【００１２】
照明６０はメタリック塗装面１００の塗装ムラが浮き出しやすいように、たとえばハロゲンランプなどの高輝度照明を用いる。カメラ１０は、高精度で塗装ムラが判別できるようにＣＣＤカメラを使用する。照明６０とカメラ１０とは図２に示すような位置関係になっているので、カメラ１０には照明６０からの直接反射光は入射されず、メタリック塗装面１００からの拡散反射光が入射される。
【００１３】
ここで、照明６０の光軸６５、カメラ１０の光軸１５は、これらを構成する光学系においてこれらの面の中心を貫く直線をいう。また、メタリック塗装面１００の主法線１１０は、平面曲線・曲面上の１点を通り，その点における接線・接平面に垂直な直線であって、そのうち接触平面（点Ｐとこれに近い曲線上の２点を通る平面が，２点がＰに無限に近づいた極限として定まる平面）内にあるものをいう。
【００１４】
次に、本発明にかかる塗装ムラ検査装置の動作を図３のフローチャートに従って詳細に説明する。なお、図３は請求項６、９の手順に対応するフローチャートである。
【００１５】
まず、照明６０は照射光をメタリック塗装面１００に照射する（Ｓ１）。次に、カメラ１０は、メタリック塗装面１００からの拡散反射光を入射し、メタリック塗装面１００の画像を撮像する（Ｓ２）。撮像された画像に含まれる傾斜光成分は傾斜照明フィルタ２０によって除去する。傾斜照明フィルタ２０によって拡散反射光から照明の傾斜光成分が除去される。塗装ムラ判定の精度に悪影響を与える余分な傾斜光成分が除去されることによって判定精度が向上することになる（Ｓ３）。
【００１６】
小分割エリア受光量測定部３０は、カメラ１０で撮像されたメタリック塗装面１００の画像を複数の小さな領域に分割する。たとえば、撮像されたメタリック塗装面１００の画像が図４に示すような領域（正方形）であったとすると、この領域を縦１５×横１５の計２２５の小分割領域ａ、ｂ、ｃ、…に等分割する。この分割領域は、メタリック塗装面１００においては１０ｍｍ×１０ｍｍ程度の大きさになる（Ｓ４）。
【００１７】
次に、小分割エリア受光量測定部３０は、各小分割領域内の輝度平均を算出する。カメラ１０に備えられたＣＣＤ素子には、メタリック塗装面１００からの拡散反射光が入射される。ＣＣＤ素子を構成する各素子は、拡散反射光の明るさに応じた電荷を蓄積する。ＣＣＤ素子は、１００万単位の素子数を有しているので、メタリック塗装面１００の画像は１００万単位の画素の集合として捉えることができる。小分割エリア受光量測定部３０は、このＣＣＤ素子を２２５分割した各領域の電荷量（受光量または輝度と等価）の平均を求め、この平均を小分割領域の輝度平均とする。これによって、撮像されたメタリック塗装面１００の画像の小分割領域ａの輝度平均、小分割領域ｂの輝度平均など、すべての小分割領域における輝度平均が求まる（Ｓ５）。
【００１８】
分散値算出部４０は、すべての小分割領域における２２５個分の輝度平均に基づいて、撮像画像の領域内での輝度平均の分散値を算出する。ここで、分散値とは、資料ｘ１、ｘ２、…、ｘｎの偏差の２乗の平均値、すなわち、
｛（ｘ１−ｘＡＶＥ）２＋（ｘ２−ｘＡＶＥ）２＋…＋（ｘｎ−ｘＡＶＥ）２｝／ｎをいう。
ここで、ｘＡＶＥ＝（ｘ１＋ｘ２＋…＋ｘｎ）／ｎである（Ｓ６）。
【００１９】
最後に、塗装ムラ判定部５０は、この分散値に基づいて、メタリック塗装の塗装ムラを判定する。図５は、本実施の形態によって算出した分散値（ＳＤ）と従来から行われている熟練作業者による目視検査の官能評価点との相関関係を示す図である。ＳＤ値が大きいと塗装ムラ判定部５０で塗装ムラが存在すると判断され、官能評価点が高いと作業者により塗装ムラが存在すると判断する。この図に示されているように、ＳＤ値の大きさと官能評価値の大きさはほぼ線形を呈していることから、両値には緊密な相関関係が存在する。従って、本実施の形態における塗装ムラの評価は官能評価に近いかそれ以上であると言える（Ｓ７）。
【００２０】
図１１に示すように、メタリック塗装の塗装ムラには、同図Ａに示されている塗装条件の変動による斑点状の中小サイズの斑（紋々）ムラや同図Ｂに示されているような塗装ガンの吹き付けムラによる大サイズの軌跡ムラがあるが、本実施の形態のように小分割領域の輝度平均の分散値から塗装ムラを求めた場合には、小サイズの斑ムラを精度良く判定することができる。
【００２１】
（実施の形態２）
図６は、実施の形態２における塗装ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図であり、このブロック図は請求項２、４、５に記載した発明に対応する構成を示している。実施の形態１と実施の形態２では、実施の形態２のブロック図が中分割エリア受光量測定部７０と輝度最大最小値差分算出部８０とを備えている点で相違する。本実施の形態では、小分割エリア受光量測定部３０が第１領域分割手段として機能する。実施の形態２において、実施の形態１と同一のブロックは全く同一の機能を有しているので、その説明は省略する。
【００２２】
中分割エリア受光量測定部７０は、第２領域分割手段として機能し、カメラ１０で撮像された画像を複数の中程度の領域（実施の形態１の小分割領域（第１領域を構成する）を複数集合した中分割領域であり第２領域を構成する）に分割し、分割された各領域の平均受光量を算出する。
【００２３】
輝度最大最小値差分算出部８０は、差分値算出手段として機能し、すべての中分割領域の平均受光量（輝度平均）のうち最大のものと最小のものとの差分を算出する。
【００２４】
次に、本発明にかかる塗装ムラ検査装置の動作を図７のフローチャートに従って詳細に説明する。なお、図７は請求項７、９の手順に対応するフローチャートである。このフローチャートのステップのうち、Ｓ１１〜Ｓ１５のステップの処理は実施の形態１のＳ１〜Ｓ５の処理と全く同一であるのでその説明は省略する。
【００２５】
中分割エリア受光量測定部７０は、カメラ１０で撮像されたメタリック塗装面１００の画像を複数の中程度の領域に分割する。たとえば、撮像されたメタリック塗装面１００の画像が図４に示すような領域（正方形）であったとすると、この領域を縦４×横４の計１６の中分割領域Ａ、Ｂ、Ｃ、…に分割する。この分割領域は、メタリック塗装面１００においては４０ｍｍ×４０ｍｍ程度の大きさになる（Ｓ１６）。
【００２６】
次に、中分割エリア受光量測定部７０は、各中分割領域内の輝度平均を算出する。中分割エリア受光量測定部７０は、カメラ１０が備えるＣＣＤ素子を１６分割した各領域の電荷量（受光量または輝度と等価）の平均を求め、この平均を中分割領域の輝度平均とする。これによって、撮像されたメタリック塗装面１００の画像の中分割領域Ａの輝度平均、中分割領域Ｂの輝度平均など、すべての中分割領域における輝度平均が求まる（Ｓ１７）。
【００２７】
次に、分散値算出部４０は、すべての小分割領域における２２５個分の輝度平均に基づいて、撮像画像の領域内での輝度平均の分散値を算出する。このステップの処理は実施の形態１のＳ６の処理と全く同一である（Ｓ１８）。
【００２８】
輝度最大最小値差分算出部８０は、すべての中分割領域の平均受光量（輝度平均）のうち最大のものと最小のものとを抽出し（Ｓ１９）、それらの差分を算出する（Ｓ２０）。
【００２９】
最後に、塗装ムラ判定部５０は、求めた輝度平均の分散値と最大値と最小値との差に基づいて、メタリック塗装の塗装ムラを判定する（Ｓ２１）。
【００３０】
前述のように、メタリック塗装の塗装ムラには、塗装条件の変動による斑点状の中小サイズの斑（紋々）ムラや塗装ガンの吹き付けムラによる大サイズの軌跡ムラがあるが、本実施の形態のように小分割領域の輝度平均の分散値と中分割領域の最大最小輝度差から塗装ムラを求めた場合には、図１１Ａに示したような小サイズおよび中サイズの斑ムラを精度良く判定することができる。
【００３１】
（実施の形態３）
図８は、実施の形態３における塗装ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図であり、このブロック図は請求項３、４、５に記載した発明に対応する構成を示している。実施の形態２と実施の形態３では、実施の形態３のブロック図が大分割エリア受光量測定部７０と輝度最大最小値差分算出部９５とを備えている点で相違する。実施の形態３において、実施の形態１および実施の形態２と同一のブロックは全く同一の機能を有しているので、その説明は省略する。
【００３２】
大分割エリア受光量測定部９０は、第３領域分割手段として機能し、カメラ１０で撮像された画像を複数の大領域（実施の形態２の中分割領域（第２領域を構成する）を複数集合した大分割領域であり第３領域を構成する）に分割し、分割された各領域の平均受光量を算出する。
【００３３】
輝度最大最小値差分算出部９５は、差分値算出手段として機能し、すべての大分割領域の平均受光量（輝度平均）のうち最大のものと最小のものとの差分を算出する。
【００３４】
次に、本発明にかかる塗装ムラ検査装置の動作を図９および図１０のフローチャートに従って詳細に説明する。なお、図９および図１０は請求項８、９の手順に対応するフローチャートである。このフローチャートのステップのうち、Ｓ２１〜Ｓ２７のステップの処理は実施の形態２のＳ１１〜Ｓ１７の処理と全く同一であるのでその説明は省略する。
【００３５】
大分割エリア受光量測定部９０は、カメラ１０で撮像されたメタリック塗装面１００の画像を複数の大領域に分割する。たとえば、撮像されたメタリック塗装面１００の画像が図４に示すような領域（正方形）であったとすると、この領域を縦１×横３の計３の大分割領域α、…に分割する。この分割領域は、メタリック塗装面１００においては２００ｍｍ×４０ｍｍ程度の大きさになる（Ｓ２８）。
【００３６】
次に、大分割エリア受光量測定部９０は、各大分割領域内の輝度平均を算出する。大分割エリア受光量測定部９０は、カメラ１０が備えるＣＣＤ素子を３分割した各領域の電荷量（受光量または輝度と等価）の平均を求め、この平均を大分割領域の輝度平均とする。これによって、撮像されたメタリック塗装面１００の画像の大分割領域αの輝度平均、βの輝度平均など、すべての大分割領域における輝度平均が求まる（Ｓ２９）。
【００３７】
次に、分散値算出部４０は、すべての小分割領域における２２５個分の輝度平均に基づいて、撮像画像の領域内での輝度平均の分散値を算出する。このステップの処理は実施の形態１のＳ６の処理と全く同一である（Ｓ３０）。
【００３８】
輝度最大最小値差分算出部８０は、すべての中分割領域の平均受光量（輝度平均）のうち最大のものと最小のものとを抽出し（Ｓ３１）、それらの差分を算出する（Ｓ３２）。
【００３９】
輝度最大最小値差分算出部９５は、すべての大分割領域の平均受光量（輝度平均）のうち最大のものと最小のものとを抽出し（Ｓ３３）、それらの差分を算出する（Ｓ３４）。
【００４０】
最後に、塗装ムラ判定部５０は、求めた輝度平均の分散値と中分割領域および大分割領域の最大値と最小値との差に基づいて、メタリック塗装の塗装ムラ及びその種類を判定する（Ｓ３５）。
【００４１】
前述のように、メタリック塗装の塗装ムラには、塗装条件の変動による斑点状の中小サイズの斑（紋々）ムラや塗装ガンの吹き付けムラによる大サイズの軌跡ムラがあるが、本実施の形態のように小分割領域の輝度平均の分散値と中分割領域および大分割領域の最大最小輝度差から塗装ムラを求めた場合には、図１１Ａ、Ｂに示したような、小サイズから大サイズの塗装ムラを精度良く判別できるだけでなく、その塗装ムラが小サイズの斑ムラであるのか、中サイズの斑ムラであるのか、大サイズの軌跡ムラであるのかなど、塗装ムラの種類も精度良く判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明にかかる塗装ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図である（実施の形態１）。
【図２】被検査面に対する照明とカメラとの位置関係を示す図である（実施の形態１〜３）。
【図３】本発明にかかる塗装ムラ検査装置の動作を示すフローチャートである（実施の形態１）。
【図４】分割領域の説明に供する図である（実施の形態１〜３）。
【図５】実施の形態１によって算出した分散値（ＳＤ）と従来から行われている熟練作業者による目視検査の官能評価点との相関関係を示す図である。
【図６】本発明にかかる塗装ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図である（実施の形態２）。
【図７】本発明にかかる塗装ムラ検査装置の動作を示すフローチャートである（実施の形態２）。
【図８】本発明にかかる塗装ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図である（実施の形態３）。
【図９】本発明にかかる塗装ムラ検査装置の動作を示すフローチャートである（実施の形態３）。
【図１０】本発明にかかる塗装ムラ検査装置の動作を示すフローチャートである（実施の形態３）。
【図１１】塗装ムラの種類を示す図である。
【符号の説明】
【００４３】
１０    カメラ、
２０    傾斜照明フィルタ、
３０    小分割エリア受光量測定部、
４０    分散値算出部、
５０    塗装ムラ判定部、
６０    照明、
１５、６５    光軸、
７０    中分割エリア受光量測定部、
８０、９５    輝度最大最小値差分算出部、
９０    大分割エリア受光量測定部、
１００    メタリック塗装面、
１１０    主法線。
【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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