(57)【要約】【課題】  複雑な機構を必要とせずに、被塗布体に連続的に塗布された塗布材の形状を、微小な塗布不良も見逃さずに正確かつ迅速に検出することを可能にする手段を提供する。【解決手段】  ウレタン塗布システムＳのウレタン塗布ロボット１は、ウインドガラス３の塗布領域にウレタン接着剤を連続的に塗布して、帯状のウレタン接着剤層を形成する。ウレタン接着剤塗布ノズル２０近傍においてウレタン塗布ロボット１に取り付けられたウレタン接着剤層形状計測センサ２１は、ウインドガラス３上のウレタン接着剤層にレーザ光を照射するとともにその反射光を受光する。データ処理部７は、ウインドガラス上の分割領域毎に計測データの閾値を設定し、分割領域毎に計測データと閾値とを比較することにより、ウレタン塗布ノズル２０によって形成されたウレタン接着剤層の塗布不具合を検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被塗布体の塗布領域に塗布材を連続的に塗布することにより形成された帯状に連続して伸びる塗布材層の形状を検出する塗布状態の検出方法において、
塗布領域を塗布材層の伸びる方向に区分して複数の分割区間を設定し、
スリット光を照射する照射部と上記スリット光の反射光を受光する受光部とを備えた検出ヘッドを塗布材層に沿って走査させ、検出ヘッドによって検出された塗布材層の形状に関連する特性値を取得し、
分割区間毎に上記特性値の閾値を設定した上で、分割区間毎に上記特性値と上記閾値とを比較することにより塗布材層の形状の状態を判定することを特徴とする塗布状態の検出方法。
【請求項２】
塗布ノズルを備えたロボットに上記検出ヘッドを搭載し、塗布ノズルで塗布領域に塗布材を塗布しつつ、検出ヘッドで塗布材層の形状を検出することを特徴とする、請求項１に記載の塗布状態の検出方法。
【請求項３】
上記特性値が、塗布材層の高さを示す検出値であり、分割区間毎に、上記検出値を該分割区間内で平均化処理して得た平均値と該分割区間の閾値とを比較することにより、塗布材層の倒れ状態を判定することを特徴とする、請求項１又は２に記載の塗布状態の検出方法。
【請求項４】
上記特性値が、塗布材層の高さを示す第１の検出値と、塗布材層の幅を示す第２の検出値とを含み、分割区間毎に第１及び第２の検出値の偏差を算出し、該偏差と該分割区間の閾値とを比較することにより、塗布材層の蛇行状態を判定することを特徴とする、請求項１又は２に記載の塗布状態の検出方法。
【請求項５】
被塗布体が車両のウインドガラスであり、塗布材層が接着剤層であることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１つに記載の塗布状態の検出方法。
【請求項６】
被塗布体の塗布領域に塗布材を連続的に塗布することにより形成された帯状に連続して伸びる塗布材層の形状を検出する塗布状態の検出装置において、
スリット光を照射する照射部と上記スリット光の反射光を受光する受光部とを備えた検出ヘッドと、
検出ヘッドを塗布材層に沿って走査させるヘッド移動手段と、
検出ヘッドによって検出された塗布材層の形状に関連する特性値を出力する特性値出力手段と、
塗布領域を塗布材層の伸びる方向に区分して複数の分割区間を設定し、分割区間毎に上記特性値の閾値を設定した上で、分割区間毎に上記特性値と上記閾値とを比較することにより、塗布材層の形状の状態を判定する形状判定手段とを備えていることを特徴とする塗布状態の検出装置。
【請求項７】
検出ヘッドが、塗布ノズルを備えたロボットに搭載された１対の検出ヘッドで構成され、各検出ヘッドがそれぞれ、対応する塗布材層の側部に対向できるように配置されていることを特徴とする、請求項６に記載の塗布状態の検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被塗布体の塗布領域に塗布材を連続的に塗布することにより形成された帯状に連続して伸びる塗布材層の形状を検出するための塗布状態の検出方法及び検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、自動車の製造過程において、ウインドガラスとボデー（車体）とを接着する場合、図２０（ａ）に示すように、まず、接着力を高めるためのプライマ１０１をウインドガラス１０２の表面に塗布する。そして、プライマ１０１が乾燥した後、プライマ１０１の上にウレタン接着剤１０３を塗布し、この後ウインドガラス１０２をボデー（図示せず）に貼り付けるようにしている。
【０００３】
かかるウインドガラス１０２とボデーの接着工程におけるウレタン接着剤１０３の塗布については、一般に、シール性や接着強度などといった機能的な品質を確保するために必要な塗布量と塗布形状とを規定している。しかしながら、例えば図２０（ｂ）に示すように、塗布装置側の事情などに起因して、ウインドガラス１０２に塗布されたウレタン接着剤１０３に極端な形状変化部１０４が生じると、ウインドガラス１０２をボデーに貼り付けたときに、接着部に空気を巻き込んで空洞が生じることがある。また、ウレタン接着剤１０３の塗布量が少ないと、必要な接着強度を確保することができない。
【０００４】
このため、ウインドガラス１０２とボデーとを接着させる際には、通常、このような問題が発生するのを防止するため、ウレタン接着剤１０３を塗布した後、作業者の目視により塗布状態をチェックし、問題があればウレタン接着剤１０３を塗布し直してウインドガラス１０２をボデーに貼り付けるようにしている。しかしながら、このような作業者の目視確認に頼る方法では、微小な塗布不良を見逃す場合があり、この場合水漏れ等の品質不具合が生じることになる。
【０００５】
また、接着工程の後の検査工程でこのような水漏れ等の品質不具合が発見された場合、その原因を突き止めて対策を講じる必要がある。しかしながら、ウインドガラス１０２をボデーに貼り付けてしまった後では、接着時にウレタン接着剤１０３の塗布状態がどうであったかを究明することは非常に困難であるので、問題解決に多大な時間及び労力を要することになる。
【０００６】
そこで、接着工程でウインドガラスに塗布されたウレタン接着剤の形状ないしは状態を自動的に検出ないしは監視し、微小な塗布不良でも発見することができるようにするといった対応が考えられる。例えば、特許文献１には、ウインドガラスに塗布された接着剤層の高さを検出することにより、接着剤層の状態を検出ないしは監視することができるようにした方法ないしは装置が開示されている。
【特許文献１】特開平９−７９８２２号公報（段落［００１８］、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示された接着剤層の高さの検出方法ないしは検出装置では、第１の高さ位置と第２高さ位置の２箇所で照明灯を接着剤層に対して斜めに当て、各高さ位置で影の位置をカメラでそれぞれ撮像し、各画像から演算処理により接着剤層の高さを求めるようにしているので、検出装置は照明灯を移動させる機構を必要とし、その構造ないしは機構が非常に複雑なものとなるといった問題がある。また、接着剤層の高さを求めるのに時間がかかるといった問題もある。なお、このような問題は、ウインドガラスをボデーに接着する場合だけでなく、一般に、被塗布体に塗布材を連続的に塗布する場合に起こりうるものである。
【０００８】
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたものであって、複雑な機構を用いることなく、被塗布体に連続的に塗布された塗布材の形状を、微小な塗布不良も見逃さず正確かつ迅速に検出することを可能にする手段を提供することを解決すべき課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するためになされた本発明に係る塗布状態の検出方法は、（ｉ）被塗布体の塗布領域に塗布材を連続的に塗布することにより形成された帯状に連続して伸びる塗布材層の形状を検出する塗布状態の検出方法において、（ｉｉ）塗布領域を塗布材層の伸びる方向に区分して複数の分割区間（区分領域）を設定し、（ｉｉｉ）スリット光を照射する照射部とこのスリット光の反射光を受光する受光部とを備えた検出ヘッドを塗布材層に沿って走査させ、検出ヘッドによって検出された塗布材層の形状に関連する特性値を取得し、（ｉｖ）分割領域毎に特性値の閾値を設定した上で、分割領域毎に特性値と閾値とを比較することにより塗布材層の形状の状態を判定することを特徴とするものである。この方法は、被塗布体が車両のウインドガラスである一方、塗布材層が接着剤層である場合にとくに有効である。
【００１０】
この塗布状態の検出方法においては、塗布ノズルを備えたロボットに検出ヘッドを搭載し、塗布ノズルで塗布領域に塗布材を塗布しつつ、検出ヘッドで塗布材層の形状を検出するのが好ましい。
【００１１】
ここで、特性値が、塗布材層の高さを示す検出値である場合は、分割領域毎に、この検出値を該分割区間内で平均化処理して得た平均値と該分割区間の閾値とを比較することにより、塗布材層の倒れ状態を判定するようにしてもよい。また、特性値が、塗布材層の高さを示す第１の検出値と、塗布材層の幅を示す第２の検出値とを含む場合は、分割領域毎に第１及び第２の検出値の偏差（例えば、標準偏差）を算出し、該偏差と該分割区間の閾値とを比較することにより、塗布材層の蛇行状態を判定するようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明に係る塗布状態の検出装置は、（ｉ）被塗布体の塗布領域に塗布材を連続的に塗布することにより形成された帯状に連続して伸びる塗布材層の形状を検出する塗布状態の検出装置において、（ｉｉ）スリット光を照射する照射部とこのスリット光の反射光を受光する受光部とを備えた検出ヘッドと、（ｉｉｉ）検出ヘッドを塗布材層に沿って走査させるヘッド移動手段と、（ｉｖ）検出ヘッドによって検出された塗布材層の形状に関連する特性値を出力する特性値出力手段と、（ｖ）塗布領域を塗布材層の伸びる方向に区分して複数の分割区間を設定し、分割領域毎に特性値の閾値を設定した上で、分割区間毎に特性値と閾値とを比較することにより、塗布材層の形状の状態を判定する形状判定手段とを備えていることを特徴とするものである。
【００１３】
この塗布状態の検出装置においては、検出ヘッドが、塗布ノズルを備えたロボットの先端部に搭載された１対の検出ヘッドで構成され、各検出ヘッドがそれぞれ、対応する塗布材層の側部に対向できるように配置されているのが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る塗布状態の検出方法によれば、塗布条件の相違に対して分割区間毎に設定された閾値で精度よく塗布材層の形状判定を行うことができる。かくして、複雑な機構を必要とすることなく、被塗布体に連続的に塗布された塗布材の形状を、微小な塗布不良も見逃さずに正確かつ迅速に検出することができる。
【００１５】
この塗布状態の検出方法において、塗布ノズルを備えたロボットに検出ヘッドを搭載する場合は、検出ヘッドを移動させるための特別な手段が不要となるので、検出ヘッドの構造が簡素なものとなる。塗布材層の高さを示す検出値を分割区間内で平均化処理して得た平均値と閾値とを比較することにより塗布材層の倒れ状態を判定する場合は、塗布材層の倒れを精度良く判定することができる。また、塗布材層の高さを示す第１の検出値と塗布材層の幅を示す第２の検出値の偏差を、閾値と比較することにより、塗布材層の蛇行状態を判定する場合は、塗布材層の蛇行を精度良く判定することができる。
【００１６】
本発明に係る塗布状態の検出装置によれば、塗布条件の相違に対して分割区間毎に設定された閾値で精度よく塗布材層の形状判定を行うことができる。かくして、簡素な構造ないしは機構で、被塗布体に連続的に塗布された塗布材の形状を、微小な塗布不良も見逃さずに正確かつ迅速に検出することができる。なお、ロボットに搭載された１対の検出ヘッドがそれぞれ対応する塗布材層の側部に対向できるように配置されている場合は、塗布材層の形状をより精度良く検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、添付の図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態（実施の形態）を具体的に説明する。まず、本発明に係るウレタン接着剤の塗布状態の検出装置を備えたウレタン接着剤塗布システムの構成及び機能を説明する。
【００１８】
図１及び図２に示すように、ウレタン接着剤塗布システムＳ（以下「塗布システムＳ」という。）には、ウレタン接着剤塗布ロボット１（以下「塗布ロボット１」という。）が設けられ、この塗布ロボット１は、ＸＹスライド機構を備えたウインドガラス位置決め台２の上に位置決めされたウインドガラス３の所定の接着剤塗布領域に、ウレタン接着剤を連続的に塗布して、帯状に連続して伸びるウレタン接着剤層２３（図５（ａ）参照）を形成するようになっている。塗布ロボット１は、制御ケーブル４を介してロボット制御盤５に接続されている。
【００１９】
さらに、塗布システムＳには、ウレタン接着剤層２３（以下「接着剤層２３」という。）の形状を検出するウレタン接着剤層計測部６（以下「ウレタン計測部６」という。）と、ウレタン計測部６で採取された計測データを処理ないしは判定するデータ処理部７と、データ処理部７で処理されたデータを表示するデータ表示部８とが設けられている。なお、図２は、塗布システムＳ内における、塗布ロボット１、ウレタン計測部６、データ処理部７及びデータ表示部８の平面的なレイアウトの一例を示している。
【００２０】
ウレタン計測部６とデータ処理部７とは、イーサネット接続ケーブル９によって接続されている。ウレタン計測部６とデータ処理部７との間において、イーサネット接続ケーブル９には、モニタ付きのセンサコントローラ１０が介設されている。データ処理部７はパーソナルコンピュータ１１を有し、このパーソナルコンピュータ１１には、イーサネット接続ケーブル９を介して、各種データを記録する品質ログ用パーソナルコンピュータ１２が接続されている。
【００２１】
また、塗布システムＳには、塗布ロボット１をシーケンス制御するシーケンサ１３が設けられている。このシーケンサ１３は、通信ケーブル１８を介して塗布ロボット１に接続されている。さらに、シーケンサ１３は、第１ＤＩＯ接続ケーブル１４を介してセンサコントローラ１０に接続され、第２ＤＩＯ接続ケーブル１５を介してデータ処理部７のパーソナルコンピュータ１１に接続され、かつ、２ポートアダプタ用ケーブル１６を介してデータ表示部８のグラフィックパネル１７に接続されている。
【００２２】
図３（ａ）、（ｂ）に示すように、ウレタン計測部６は、塗布ロボット１の構成要素であるウレタン接着剤塗布ノズル２０（以下「塗布ノズル２０」という。）の近傍において塗布ロボット１に取り付けられた、接着剤層２３の形状を計測するための検出ヘッドであるセンサ２１（以下「形状計測センサ２１」という。）を備えている。詳しくは図示していないが、この形状計測センサ２１は、レーザ光であるスリット光を照射する照射部とこのスリット光の反射光を受光する受光部とを有し、帯状に連続して伸びる接着剤層２３に沿って走査して、ウインドガラス３上の接着剤層２３の形状を検出するようになっている。すなわち、塗布システムＳは、ウインドガラス３の塗布領域に塗布ノズル２０でウレタン接着剤を塗布しつつ、接着剤層２３の形状を検出するようになっている。
【００２３】
なお、図４（ａ）、（ｂ）に示すように、ウレタン計測部６は、接着剤層２３の形状の計測精度を高めるために、塗布ノズル２０の近傍において塗布ロボット１に取り付けられた左右１対の第１、第２形状計測センサ２１ａ、２１ｂで構成されているのが好ましい。なお、この場合、第１、第２形状計測センサ２１ａ、２１ｂは、それぞれ、接着剤層２３の２つの側部のうちの対応する方の側部に対向できるように配置される。
【００２４】
次に、形状測定センサ２１（２１ａ、２１ｂ）による接着剤層２３の形状の測定方法を説明する。なお、ここでは、図４（ａ）、（ｂ）に示すような第１、第２形状計測センサ２１ａ、２１ｂを備えている場合を例にとって説明する。
【００２５】
図５（ａ）に示すように、第１、第２形状計測センサ２１ａ、２１ｂは、詳しくは図示していないが、いずれも距離測定用ないしは形状測定用のレーザ変位計を用いたものであって、レーザ光であるスリット光２５を照射する照射部と、これらのスリット光２５がウインドガラス３ないしは接着剤層２３の側面で反射されて戻ってくる反射光を受光する受光部とを備えたものである。そして、照射部とウインドガラス３ないしは接着剤層２３の所定の部位との距離を測定することにより、該部位の座標を取得するようになっている。なお、第１の形状計測センサ２１ａは主として接着剤層２３の左側の側面（斜面）の形状測定を行い、第２の形状計測センサ２１ｂは主として接着剤層２３の右側の側面（斜面）の形状測定を行う。
【００２６】
図５（ｂ）に示すように、本実施の形態においては、帯状の接着剤層２３が形成されたウインドガラス３上の塗布領域を、接着剤層２３の伸びる方向に区分して１６の分割区間（１）〜（１６）を設定し、分割区間毎に接着剤層２３の形状の状態を判定するようにしている。
【００２７】
以下、図６〜図１１に示すフローチャートに従って、本実施の形態に係る接着剤層２３の形状の測定方法を説明する。なお、図６に示すフローチャートは、この測定方法のメインルーチン（塗布不良検出フロー）を示し、図７〜図１１に示すフローチャートは、それぞれ、図６に示すメインルーチンにおけるステップＳ２〜Ｓ６の具体的な内容を示すサブルーチンを示している。
【００２８】
具体的な測定方法を説明する前に、まず、本発明に係る接着剤層２３の形状の測定方法の概要を説明する。この接着剤層２３の形状の測定方法ないしは測定システムは、作業者がウレタン接着剤の塗布状態をチェックする際に生じるチェック洩れを回避ないしは防止するために、形状計測センサ２１（２１ａ、２１ｂ）を用いて、ウレタン接着剤の塗布状態すなわち接着剤層２３の形状のチェックを、自動的かつ安定的に行うものである。さらに、計測により取得した接着剤層２３の形状データを全数記録し、後でウレタン接着剤の塗布状態ないしは接着剤層２３の形状を分析することを可能にしている。
【００２９】
図１２に示すように、この測定方法ないしは測定システムでは、接着剤層２３が伸びる方向と垂直な平面で切断した接着剤層断面の形状の計測ポイントＡ（頂点）と、計測ポイントＢ（右底部）と、計測ポイントＣ（左底部）と、計測ポイントＤ（ウインドガラス端部）の座標データをウインドガラス３の全周にわたって計測する。そして、これらの座標データを計算・処理することにより、塗布不良であるウレタン接着剤層の切れないしは微小な切れ、倒れ、気泡混入、蛇行等の塗布不具合を検出する。このような塗布不具合を検出した場合、データ表示部８のグラフィックパネル１７を用いて、塗布不具合の発生部位を、ウインドガラス３の貼り付けを行っている作業者に報知する。なお、第１、第２の１対の形状計測センサ２１ａ、２１ｂを設ける場合は、ウインドガラス３の端部Ｄの座標データを採取する必要はない。
【００３０】
上記塗布不具合のうち、ウレタン接着剤の切れは、部分的にウレタン接着剤が塗布できていなかったり、図２０（ｂ）に示すような、ウレタン接着剤の欠けによる極端な形状変化部１０４が発生したりする現象である。気泡混入は、ウレタン接着剤に空気が混入して小さい気泡が次々に発生する現象である。倒れは、接着剤層２３の山が横方向に倒れてしまう現象である。蛇行は、ウレタン接着剤が通常の直線的な軌跡をたどらず、接着剤２３が蛇行して形成されるといった現象である。
【００３１】
次に、接着剤層２３の形状の具体的な測定方法を説明する。
図６に示すように、この測定方法のメインルーチン（塗布不良検出フロー）では、まずステップＳ１で、計測データを取得する。すなわち、計測データをメモリにセットする。なお、デバッグモードでは、テキストファイルの指定フィールドを読み取る。
【００３２】
続いて、ステップＳ２で、計測ノイズすなわち測定エラー値を除去する。なお、計測ノイズの具体的な除去方法は、図７に示すフローチャートに従って、後で詳しく説明する。さらに、ステップＳ３〜Ｓ６を順に実行し、ログ出力を行う。すなわち、ステップＳ３では、接着剤層２３の切れの有無ないしは程度を検出する。ステップＳ４では、接着剤層２３の微小な切れ（あるいは気泡）の有無ないしは程度を検出する。ステップＳ５では、接着剤層２３の倒れの有無ないしは程度を検出する。ステップＳ６では、接着剤層２３の蛇行の有無ないしは程度を検出する。なお、ステップＳ３〜Ｓ６の具体的な内容は、図８〜図１１に示すフローチャートに従って、後で詳しく説明する。この後、ステップＳ７で判定結果を転送し、このメインルーチンを終了する。
【００３３】
以下、図７に示すフローチャートに従って、メインルーチンのステップＳ２で実行される、計測ノイズの除去処理の具体的な処理手順を説明する。図７に示すように、この計測ノイズの除去処理においては、まず、ステップＳ１０で、ウインドガラス３の型番からデータの閾値を取得する。続いて、ステップＳ１１で、先頭データを取得する。そして、ステップＳ１２で先頭データが閾値をオーバー（超過）しているか否かを判定し、オーバーしていれば（ＹＥＳ）、ステップＳ１３で、先頭データに閾値をセットする。すなわち、先頭データは値が大きすぎるので、ノイズとみなして除去し、閾値を補充する。
【００３４】
ステップＳ１２で、先頭データが閾値以下であると判定した場合は（ＮＯ）、ステップＳ１３をスキップして、ステップＳ１４を実行する。ステップＳ１４では、前後３点の計測データを取得する。続いて、ステップＳ１５で、取得した３つの計測データの前後差分値を検出する。例えば、中央の計測データについて前差分値及び後差分値を検出する。そして、ステップＳ１６で、前後差分値が前後閾値をオーバー（超過）しているか否かを判定し、オーバーしていれば（ＹＥＳ）、ステップＳ１７で、異常な計測データ、例えば中央の計測データを、その前の計測データと置き換える。すなわち、異常な計測データをノイズとみなして除去し、その前の計測データを補充する。なお、ステップＳ１６で、前後差分値が前後閾値以下であると判定した場合は（ＮＯ）、ステップＳ１７をスキップしてステップＳ１８を実行する。
【００３５】
この後、ステップＳ１８で、データが終了したか（データエンドか）否かを判定し、終了していなければ（ＮＯ）、ステップＳ１４〜Ｓ１８を繰り返し実行する。他方、データが終了していれば（ＹＥＳ）、この計測ノイズ除去処理を終了する。
【００３６】
つまり、この計測ノイズ除去処理においては、まず、すべてのデータについて計測ノイズを除去する。そして、ノイズが除去された計測ポイントＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの座標データに基づいて、ウインドガラス３の形状ライン（仮想ライン）を作成する。さらに、計測ポイントＡ、Ｂ、Ｃの座標データから接着剤層２３の高さ寸法を算出し、計測ポイントＢ、Ｃの座標データから接着剤層２３の幅寸法を算出する。
【００３７】
図１３及び図１４に、それぞれ、このような計算処理によって取得された、ウインドガラス全周分についての接着剤層２３の高さ寸法（ウレタン高さ）のデータ及び幅寸法（ウレタン幅）のデータを示す。なお、図１３及び図１４において、横軸は、元々はウレタン接着剤の塗布の開始から終了までの時間軸である。しかし、形状計測センサ２１（２１ａ、２１ｂ）は一定の速度で移動するので、この横軸は、接着剤層２３に沿ったウインドガラス３の部位（ガラス部位）と等価である。これらの計測データから、接着剤層２３の切れないしは微小な切れ、倒れ、気泡混入、蛇行等の塗布不具合を判定する。
【００３８】
以下、図８に示すフローチャートに従って、メインルーチンのステップＳ３で実行される、接着剤層２３の切れの検出処理の具体的な処理手順を説明する。図８に示すように、この切れの検出処理においては、まず、ステップＳ２０で、ウインドガラス３の型番から計測データの閾値を取得する。続いて、ステップＳ２１で、ＮＧ区間判定を行う。そして、ステップＳ２２で、ＮＧ検出範囲であるか否かを判定し、ＮＧ検出範囲でなければ（ＮＯ）、ＮＧであるか否か（切れがあるか否か）の判定を行うことができないので、ステップＳ２３〜Ｓ２５をスキップして、ステップＳ２６を実行する。
【００３９】
他方、ステップＳ２２で、ＮＧ検出範囲であると判定した場合は（ＹＥＳ）、ステップＳ２３で、計測データ、すなわち接着剤層２３の高さ寸法のデータ及び幅寸法のデータを取得する。そして、ステップＳ２４で、取得した計測データが閾値以下であるか否かを判定し、閾値以下であれば（ＹＥＳ）、接着剤層２３には、極端に低い箇所及び／又は狭い箇所が存在することになるので、ステップＳ２５で、ウレタン接着剤ないしは接着剤層２３の切れがあるものとみなし、この分割区間をＮＧ区間として記憶する。
【００４０】
また、ステップＳ２４で、取得した計測データが閾値を超えていると判定した場合は（ＮＯ）、接着剤層２３の切れはないものとみなして、ステップＳ２５をスキップして、ステップＳ２６を実行する。ステップＳ２６では、判定すべき計測データが終了したか否かを判定し、終了していなければ（ＮＯ）、ステップＳ２１〜Ｓ２６を繰り返し実行する。他方、計測データが終了していれば（ＹＥＳ）、この切れの検出処理を終了する。
【００４１】
つまり、この切れの検出処理においては、接着剤層２３の高さ寸法のデータ及び幅寸法のデータを用い、下限閾値により、接着剤層２３の切れの有無ないしは程度を検出する。
図１５に、高さ寸法のデータについて、接着剤層２３の切れの検出処理を行った場合の、ウインドガラス全周分についての判定結果の一例を示す。図１５に示す例では、いずれの分割区間でも、接着剤層２３の切れは検出されていない。
【００４２】
以下、図９に示すフローチャートに従って、メインルーチンのステップＳ４で実行される、接着剤層２３の微小な切れ又は気泡の検出処理の具体的な処理手順を説明する。図９に示すように、この微小な切れ又は気泡の検出処理においては、まず、ステップＳ３０で、ウインドガラス３の型番から計測データの閾値を取得する。続いて、ステップＳ３１で、計測データ、すなわち高さ寸法データを取得する。次に、ステップＳ３２で、平均値を算出すべき計測データの個数を取得（ないしは決定）する。なお、この個数は任意に設定することができる。そして、ステップＳ３３で、下記の式１、式２……により、全計測データについてデータ変換を行う。式１、２において、Ｙ１〜Ｙ５はデータ変換前の計測データであり、Ｙ１’、Ｙ２’は変換後のデータ（変換値）である。なお、式１、式２では、平均値を算出すべき計測データの個数は５個である。
Y1'＝（Y1+Y2+Y3+Y4+Y5）／５-Y1 …………………………………………式１
Y2'＝（Y2+Y3+Y4+Y5＋Y6）／５-Y2…………………………………………式２
【００４３】
次に、ステップＳ３４で、ＮＧ区間判定を行う。そして、ステップＳ３５で、ＮＧ検出範囲であるか否かを判定し、ＮＧ検出範囲でなければ（ＮＯ）、ＮＧであるか否か（微小な切れ又は気泡があるか否か）の判定を行うことができないので、ステップＳ３６〜Ｓ３８をスキップして、ステップＳ３９を実行する。
【００４４】
他方、ステップＳ３５で、ＮＧ検出範囲であると判定した場合は（ＹＥＳ）、ステップＳ３６で、前記の変換データを取得する。そして、ステップＳ３７で、変換データが閾値をオーバー（超過）しているか否かを判定し、閾値をオーバーしていれば（ＹＥＳ）、ステップＳ３８で、接着剤層２３に微小な切れ又は気泡があるものとみなし、この分割区間をＮＧ区間として記憶する。
【００４５】
また、ステップＳ３７で、変換データが閾値以下であると判定した場合は（ＮＯ）、接着剤層２３に微小な切れ又は気泡はないものとみなし、ステップＳ３８をスキップして、ステップＳ３９を実行する。ステップＳ３９では、判定すべき変換データが終了したか否かを判定し、終了していなければ（ＮＯ）、ステップＳ３４〜Ｓ３９を繰り返し実行する。他方、変換データが終了していれば（ＹＥＳ）、この微小な切れ又は気泡の検出処理を終了する。
【００４６】
つまり、この微小な切れ又は気泡の検出処理では、高さ寸法のデータを用い、任意の個数の高さ寸法のデータを平均し、その平均値からの差を求めるといった計算を繰り返し、ウインドガラス全周についてデータ変換していく。そして、変換後のデータを閾値と比較して、微小なウレタン切れや気泡の有無ないしは程度を検出する。
【００４７】
図１６に、このようなデータ変換を行う前の計測データ（高さ寸法のデータ）の一例を示す。そして、図１７に、図１６中の実線の楕円で囲まれた部分の計測データに対して上記のデータ変換を施す場合の、データ変換の概念ないしデータ変換要領を示す。また、図１８に、図１７に示す計測データに対して、このようなデータ変換を行って得られた変換後のデータ（変換値）を示す。図１８中の破線の円で囲まれた部分では、接着剤層２３の微小な切れ又は気泡が認められる。しかしながら、これに対応する図１６中の破線の円で囲まれた部分では、格別の変化は認められない。つまり、この微小な切れ又は気泡は、図８に示す前記の接着剤層２３の切れの検出処理では検出することはできないものである。
【００４８】
以下、図１０に示すフローチャートに従って、メインルーチンのステップＳ５で実行される、接着剤層２３の倒れの検出処理の具体的な処理手順を説明する。図１０に示すように、この倒れの検出処理においては、まず、ステップＳ４０で、ウインドガラス３の型番から計測データの閾値テーブルを取得する。続いて、ステップＳ４１で、ＮＧ区間判定を行う。そして、ステップＳ４２で、ＮＧ検出範囲であるか否かを判定し、ＮＧ検出範囲でなければ（ＮＯ）、ＮＧであるか否か（倒れがあるか否か）の判定を行うことができないので、ステップＳ４３〜Ｓ４６をスキップして、ステップＳ４７を実行する。
【００４９】
他方、ステップＳ４２で、ＮＧ検出範囲であると判定した場合は（ＹＥＳ）、ステップＳ４３で、ＮＧ検出範囲の計測データすなわち高さ寸法データの平均値（以下「計測データ平均値」という。）を算出する。そして、ステップＳ４４で、計測データ平均値が閾値以下であるか否かを判定し、閾値以下であれば（ＹＥＳ）、接着剤層２３の高さ寸法は、少なくともある程度の長さにわたって連続して小さくなっていることになるので、ステップＳ４５で、接着剤層２３の倒れがあるものとみなし、この分割区間をＮＧ区間として記憶する。続いて、ステップＳ４６で、判定すべき範囲を、このＮＧ区間（ＮＧエリア）の次の分割区間（データアドレス）に移動させた後、ステップＳ４７を実行する。
【００５０】
他方、ステップＳ４４で、計測データ平均値が閾値を超えていると判定した場合は（ＮＯ）、接着剤層２３の倒れはないものとみなし、ステップＳ４５、Ｓ４６をスキップして、ステップＳ４７を実行する。ステップＳ４７では、判定すべき計測データが終了したか否かを判定し、終了していなければ（ＮＯ）、ステップＳ４１〜Ｓ４７を繰り返し実行する。他方、計測データが終了していれば（ＹＥＳ）、この倒れの検出処理を終了する。
【００５１】
つまり、この倒れ検出処理においては、高さ寸法のデータを用いて、区間平均の下限閾値により、接着剤層２３の倒れの有無ないしは程度を検出する。
図１９に、このような倒れの検出処理を行った場合の、ウインドガラス全周分についての判定結果の一例を示す。図１９に示す例では、いずれの分割区間でも、接着剤層２３の倒れは検出されていない。
【００５２】
以下、図１１に示すフローチャートに従って、メインルーチンのステップＳ６で実行される、接着剤層２３の蛇行の検出処理の具体的な処理手順を説明する。図１１に示すように、この蛇行の検出処理においては、まず、ステップＳ５０で、ウインドガラス３の型番から計測データの閾値テーブルを取得する。続いて、ステップＳ５１で、ＮＧ区間判定を行う。そして、ステップＳ５２で、ＮＧ検出範囲であるか否かを判定し、ＮＧ検出範囲でなければ（ＮＯ）、ＮＧであるか否か（蛇行があるか否か）の判定を行うことができないので、ステップＳ５３〜Ｓ５７をスキップして、ステップＳ５８を実行する。
【００５３】
他方、ステップＳ５２で、ＮＧ検出範囲であると判定した場合は（ＹＥＳ）、ステップＳ５３で、ＮＧ検出範囲の計測データ、すなわち高さ寸法のデータ及び幅寸法のデータについて、それぞれ標準偏差（以下「計測データ標準偏差」という。）を算出する。そして、ステップＳ５４で、計測データ標準偏差が閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上であれば（ＹＥＳ）、接着剤層２３は、ある程度の長さにわたって連続してその高さ寸法及び／又は幅寸法が大きく変化している（ばらついている）ことになるので、ステップＳ５５で接着剤層２３の蛇行があるものとみなし、この分割区間をＮＧ区間として記憶する。
【００５４】
続いて、ステップＳ５６で、形状計測センサ２１（２１ａ、２１ｂ）の汚れ判定を行う。接着剤層２３が蛇行している場合は、接着剤層２３が予想外の位置に広がっている可能性があり、このような場合は、形状計測センサ２１（２１ａ、２１ｂ）が接着剤層２３と接触して汚れる可能性があるからである。なお、念のため、接着剤層２３が蛇行していない場合にも汚れ判定を行うようにしてもよい。また、図７〜図１０に示す各処理においても汚れ判定を行うようにしてもよい。次に、ステップＳ５７で、判定すべき範囲を、このＮＧ区間（ＮＧエリア）の次の分割区間（データアドレス）に移動させた後、ステップＳ５８を実行する。
【００５５】
他方、ステップＳ５４で、計測データ標準偏差が閾値未満であると判定した場合は（ＮＯ）、接着剤層２３の蛇行はないものとみなし、ステップＳ５５〜Ｓ５７をスキップして、ステップＳ５８を実行する。ステップＳ５８では、判定すべき計測データが終了したか否かを判定し、終了していなければ（ＮＯ）、ステップＳ５１〜Ｓ５８を繰り返し実行する。他方、計測データが終了していれば（ＹＥＳ）、この蛇行の検出処理を終了する。
【００５６】
つまり、この蛇行検出処理においては、高さ寸法のデータ及び幅寸法のデータを用いて、分割区間毎に標準偏差を計算し、この標準偏差値に対して閾値を設定して、標準偏差が閾値より大きい場合には蛇行していると判定するようにしている。
【００５７】
以上、本実施の形態に係る接着剤層２３の形状の測定方法ないしは測定システムによれば、塗布条件の相違に対して分割区間毎に設定された閾値で精度よく接着剤層２３の形状判定を行うことができる。かくして、複雑な機構を必要とすることなく、ウインドガラス３上に帯状に連続的して形成された接着剤層２３の形状を、微小な塗布不良も見逃さずに、正確かつ迅速に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明に係るウレタン接着剤の塗布状態の検出装置を備えたウレタン接着剤塗布システムの構成を示す模式図である。
【図２】図１に示すウレタン接着剤塗布システムの平面的なレイアウトを示す図である。
【図３】（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、図１に示すウレタン接着剤塗布システムのウレタン接着剤塗布ロボットに取り付けられたウレタン接着剤層形状測定センサの側面図及び正面図である。
【図４】（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、変形例に係るウレタン接着剤層形状測定センサの側面図及び正面図である。
【図５】（ａ）は、ウレタン接着剤層形状測定センサの動作を示す模式図であり、（ｂ）は、表面にウレタン接着剤層が形成されたウインドガラスの平面図である。
【図６】本発明に係るウレタン接着剤層の形状の測定方法のメインルーチン（塗布不良検出フロー）を示すフローチャートである。
【図７】計測ノイズの除去処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】切れの検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】微小な切れ又は気泡の検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】倒れの検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】蛇行の検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】ウレタン接着剤層の断面の形状の計測ポイントを示す図である。
【図１３】ウレタン接着剤層の高さ寸法のウインドガラスの部位に対する変化特性を示すグラフである。
【図１４】ウレタン接着剤層の幅寸法のウインドガラスの部位に対する変化特性を示すグラフである。
【図１５】ウレタン接着剤層の切れの検出処理を行ったときの、ウインドガラス全周についての判定結果を示すグラフである。
【図１６】ウレタン接着剤層の微小な切れ又は気泡の検出処理を行ったときの、変換前の計測データを示すグラフである。
【図１７】微小な切れ又は気泡の検出処理を行うときのデータ変換の概念ないしデータ変換要領を示すグラフである。
【図１８】ウレタン接着剤層の微小な切れ又は気泡の検出処理を行ったときの、ウインドガラス全周についての判定結果を示すグラフである。
【図１９】ウレタン接着剤層の倒れの検出処理を行ったときの、ウインドガラス全周についての判定結果を示すグラフである。
【図２０】（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、正常なウレタン接着剤層及び塗布不具合を伴ったウレタン接着剤層の模式的な斜視図である。
【符号の説明】
【００５９】
Ｓ  ウレタン接着剤塗布システム（塗布システム）、１  ウレタン接着剤塗布ロボット（塗布ロボット）、２  ウインドガラス位置決台、３  ウインドガラス、４  制御ケーブル、５  ロボット制御盤、６  ウレタン接着剤層計測部、７  データ処理部、８  データ表示部、９  イーサネット接続ケーブル、１０  センサコントローラ、１１  パーソナルコンピュータ、１２  品質ログ用パーソナルコンピュータ、１３  シーケンサ、１４  第１ＤＩＯ接続ケーブル、１５  第２ＤＩＯ接続ケーブル、１６  ２ポートアダプタ用ケーブル、１７  グラフィックパネル、１８  通信ケーブル、２０  ウレタン接着剤塗布ノズル、２１  ウレタン接着剤層形状計測センサ（形状計測センサ）、２３  ウレタン接着剤層（接着剤層）、２５  レーザ光。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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