(57)【要約】【課題】測定対象物に塗布された塗布物質の塗布状態をより簡単に精度よく測定する。【解決手段】測定対象物を撮像して測定対象物のスペクトル画像を取得する画像取得ステップＳ０１と、画像取得ステップにより得られたスペクトル画像に基づいて、塗布物質の種類を判別する塗布物判別ステップＳ０２と、画像取得ステップにより得られた前記スペクトル画像に基づいて、塗布物質の塗布量を測定する塗布量測定ステップＳ０３と、を備える。【選択図】図６
2013044729.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象物に塗布された塗布物質の塗布状態を測定する方法であって、
前記測定対象物を撮像して前記測定対象物のスペクトル画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにより得られた前記スペクトル画像に基づいて、前記塗布物質の種類を判別する塗布物判別ステップと、
前記画像取得ステップにより得られた前記スペクトル画像に基づいて、前記塗布物質の塗布量を測定する塗布量測定ステップと、
を備えることを特徴とする塗布状態測定方法。
【請求項２】
前記塗布物判別ステップ及び前記塗布量測定ステップの前に、既知の塗布物質のスペクトルと前記既知の塗布物質の塗布量を変更したときに得られるスペクトルとに基づいて、前記塗布物質の種類を判別するための塗布物基準スペクトルと、塗布量を検量するための検量基準スペクトルと、を予め作成する基準作成ステップをさらに備え、
前記塗布物判別ステップでは、前記基準作成ステップにおいて作成された塗布物基準スペクトルと前記画像取得ステップにおいて取得された前記スペクトル画像の各位置でのスペクトルとを比較することにより前記塗布物質の種類を判別し、
前記塗布量測定ステップでは、前記基準作成ステップにおいて作成された塗布量基準スペクトルと前記画像取得ステップにおいて取得された前記スペクトル画像の各位置でのスペクトルとを比較することにより前記塗布物質の塗布量を測定する
ことを特徴とする請求項１記載の塗布状態測定方法。
【請求項３】
前記画像取得ステップにおいて、波長８００〜２５００ｎｍの波長範囲における前記スペクトル画像を取得する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の塗布状態測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、接着剤や塗料等を測定対象物に対して塗布した際の塗布状態を測定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
接着剤や塗料等を被塗装物に対して塗布した後、品質保証の観点から塗布された物質の塗布量や厚み等を非破壊で確認することが要求される。このため、種々の検査方法が検討されている（例えば、特許文献１〜４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−４４１９号公報
【特許文献２】特開２００３−４２７２２号公報
【特許文献３】特開２００１−３８２７３号公報
【特許文献４】特開昭５５−８１７６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１〜４に示された測定方法では、塗布量や厚みを非破壊で測定することは可能であるものの、塗布された物質の種類を特定することできず、例えば塗布された物質が領域によって偏りがあるとしても、確認することができない。また、これらの文献に示された測定方法における測定系では、測定領域について一つの情報しか得られないため、例えば塗装された物質の塗布量の分布を確認する必要がある場合には、従来の測定系では十分な測定精度が実現できない場合がある。
【０００５】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、測定対象物に塗布された塗布物質の塗布状態をより簡単に精度よく測定することが可能な塗布状態測定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】
上記目的を達成するため、本発明に係る塗布状態測定方法は、測定対象物に塗布された塗布物質の塗布状態を測定する方法であって、測定対象物を撮像して測定対象物のスペクトル画像を取得する画像取得ステップと、画像取得ステップにより得られたスペクトル画像に基づいて、塗布物質の種類を判別する塗布物判別ステップと、画像取得ステップにより得られたスペクトル画像に基づいて、塗布物質の塗布量を測定する塗布量測定ステップと、を備えることを特徴とする。
【０００７】
上記の塗布状態測定方法によれば、測定対象物のスペクトル画像を利用して測定対象物に塗布された塗布物質に係る測定を行うため、点単位での測定と比較してより広範囲の測定を一度に行うことができる。また、画像取得ステップにより取得されたスペクトル画像に基づいて塗布物質の種類の判別及び塗布物質の塗布量の測定がなされるため、塗布物質に係る情報をより精度よく得ることが可能となる。
【０００８】
ここで、塗布物判別ステップ及び塗布量測定ステップの前に、既知の塗布物質のスペクトルと、既知の塗布物質の塗布量を変更して得られるスペクトルに基づいて、塗布物質の種類を判別するための塗布物基準スペクトルと、塗布量を検量するための検量基準スペクトルとを予め作成する基準作成ステップをさらに備え、塗布物判別ステップでは、基準作成ステップにおいて作成された塗布物基準スペクトルと画像取得ステップにおいて取得されたスペクトル画像の各位置でのスペクトルとを比較することにより塗布物質の種類を判別し、塗布量測定ステップでは、基準作成ステップにおいて作成された塗布量基準スペクトルと画像取得ステップにおいて取得されたスペクトル画像の各位置でのスペクトルとを比較することにより塗布物質の塗布量を測定する態様とすることができる。
【０００９】
この場合、塗布物基準スペクトル及び塗布量基準スペクトルとスペクトル画像に含まれる各位置でのスペクトルとを比較することにより、塗布物質の種類の判別及び塗布量の測定が行われることから、スペクトル画像に基づいた種類の判別及び塗布量の測定をより高い精度で行うことができる。
【００１０】
ここで、画像取得ステップにおいて、波長８００〜２５００ｎｍの波長範囲におけるスペクトル画像を取得する態様としてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、測定対象物に塗布された塗布物質の塗布状態をより簡単に精度よく測定することが可能な塗布状態測定方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係る塗布状態測定システムの構成を示す図である。
【図２】ハイパースペクトル画像についてその概略を説明する図である。
【図３】本実施形態に係る塗布状態測定システムの他の構成を示す図である。
【図４】本実施形態に係る塗布状態測定システムの他の構成を示す図である。
【図５】本実施形態に係る塗布状態測定システムの他の構成を示す図である。
【図６】本実施形態に係る塗布状態測定方法を説明するフローチャートである。
【図７】木材に難燃剤を塗布した場合の塗布物基準スペクトル（吸光度スペクトルに二次微分処理をかけたスペクトル）である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１４】
（塗布状態測定システムの構成）
本発明に係る塗布状態測定システム１００について図１を用いて説明する。塗布状態測定システム１００は、ベルトコンベア２上に分散載置された測定対象物３（図１では測定対象物の載置位置を示す）に塗布された塗布物質の同定及び塗布量を測定する装置である。本実施形態に係る塗布状態測定システム１００の測定対象物３としては、木材や各種工業製品等が挙げられる。そしてこれらの測定対象物３に塗布する塗布物質としては、木材に塗布される接着剤や塗料等、また、半導体基板や液晶用カラーフィルタ製造時に塗布されるレジスト材料等が挙げられる。塗布状態測定システム１００は、測定対象物に塗布されたものが液体である場合のほか、例えば乾燥等により固化したものも測定対象としている。塗布状態測定システム１００は、測定光を測定対象物３に対して照射することにより得られる拡散反射光のスペクトルを測定し、そのスペクトルに基づいて測定対象物３に塗布された塗布物質の同定及び塗布量の測定が行われる。この塗布状態測定システム１００は、光源ユニット１０、検出ユニット２０（撮像部）、及び分析ユニット３０（制御部）を備える。
【００１５】
光源ユニット１０は、一定の波長帯域を有する測定光を、ベルトコンベア２上における所定の照射領域Ａ１へ向けて照射する。光源ユニット１０が照射する測定光の波長範囲は、測定対象物３や、検出対象となる測定対象物３に塗布された塗布物質に応じて適宜選択される。測定光として近赤外光を用いる場合、具体的には、波長範囲が８００ｎｍ〜２５００ｎｍの光が好適に用いられるが、近赤外光に代えて可視光を測定光として用いることも可能である。なお、本実施形態では、スーパーコンティニューム（ＳＣ）光を発生する光源１１（ＳＣ光源）を含む光源ユニット１０について説明する
【００１６】
照射領域Ａ１とは、測定対象物３を載置するベルトコンベア２の表面（載置面２ｂ）の一部の領域である。この照射領域Ａ１は、載置面２ｂの進行方向２ａ（図１のｙ軸方向）と垂直な幅方向（ｘ軸方向）に広がり、載置面２ｂの一方の端から他方の端までを覆うライン状に延びる領域である。そして、照射領域Ａ１の延在方向に垂直な方向（ｙ軸方向）における照射領域Ａ１の幅は１０ｍｍ以下とされる。
【００１７】
光源ユニット１０は、ＳＣ光を出射する光源１１と、照射部１２と、光源１１と照射部１２とを接続する光ファイバ１３と、を備える。光源１１は、近赤外光としてＳＣ光を発生させる。さらに具体的には、ＳＣ光源である光源１１は、種光源及び非線形媒質を備え、種光源から出射される光を非線形媒質に入力し、非線形媒質中における非線形光学効果によりスペクトルを広帯域に広げてＳＣ光を出力する。
【００１８】
光源１１により発生された近赤外光（ＳＣ光）は、光ファイバ１３の一方の端面へ入射される。この近赤外光は、光ファイバ１３のコア領域を導波し、もう一方の端面から照射部１２に対して出射される。
【００１９】
照射部１２は、光ファイバ１３の端面から出射される近赤外光（ＳＣ光）を測定対象物３が載置される照射領域Ａ１に対して照射する。照射部１２は、光ファイバ１３から出射される近赤外光を入射して、照射領域Ａ１に対応した１次元のライン状に出射するため、照射部１２としてシリンドリカルレンズが好適に用いられる。このように照射部１２においてライン状に整形された近赤外光Ｌ１が、照射部１２から照射領域Ａ１に対して照射される。
【００２０】
光源ユニット１０から出力された近赤外光Ｌ１は、照射領域Ａ１上に載置された測定対象物３により拡散反射される。そして、その一部が、拡散反射光Ｌ２として検出ユニット２０に入射する。
【００２１】
検出ユニット２０は、ハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサとしての機能を有する。ここで、本実施形態におけるハイパースペクトル画像について図２を用いて説明する。図２は、ハイパースペクトル画像についてその概略を説明する図である。図２に示すように、ハイパースペクトル画像とは、Ｎ個の画素Ｐ１〜ＰＮにより構成されている画像である。図２ではそのうちの一例として２個の画素Ｐｎ及びＰｍについて具体的に示している。画素Ｐｎ及びＰｍには、それぞれ複数の強度データＳｎｊ、Ｓｍｊからなるスペクトル情報Ｓｎ及びＳｍが含まれている。これの強度データＳｎｊ、Ｓｍｊとは、ｊ番目の波長におけるスペクトル強度を示すデータであり、図２では、各々１５個の強度データＳｎｊ、Ｓｍｊがスペクトル情報Ｓｎ及びＳｍとして保持されていて、これらを重ね合わせた状態で示している。このように、ハイパースペクトル画像Ｈは、画像を構成する画素毎に、それぞれ複数の強度データＳｎｊまたはＳｍｊを持つという特徴から、画像としての二次元的要素と、スペクトルデータとしての要素をあわせ持った三次元的構成のデータである。なお、本実施形態では、ハイパースペクトル画像Ｈとは、１画素あたり少なくとも５つの波長帯域における強度データを保有している画素によって構成された画像のことをいう。なお、図２では測定対象物３もあわせて示している。すなわち、図２においてＰｎは測定対象物３を撮像した画素であり、Ｐｍは背景（例えば、ベルトコンベア）を撮像した画素である。
【００２２】
図１に戻り、本実施形態に係る検出ユニット２０は、カメラレンズ２４と、スリット２１と、分光器２２と、受光部２３と、を備える。この検出ユニット２０は、その視野領域２０ｓがベルトコンベア２の進行方向２ａと垂直な方向（ｘ軸方向）に延びている。検出ユニット２０の視野領域２０ｓは、載置面２ｂの照射領域Ａ１に含まれるライン状の領域であって、スリット２１を通過した拡散反射光Ｌ２が受光部２３上に像を結ぶ領域である。
【００２３】
スリット２１は、照射領域Ａ１の延在方向（ｘ軸方向）と平行な方向に開口が設けられる。検出ユニット２０のスリット２１に入射した拡散反射光Ｌ２は、分光器２２へ入射する。
【００２４】
分光器２２は、スリット２１の長手方向、すなわち照射領域Ａ１の延在方向に垂直な方向（ｙ軸方向）に拡散反射光Ｌ２を分光する。分光器２２により分光された光は、受光部２３によって受光される。
【００２５】
受光部２３は、複数の受光素子が２次元に配列された受光面を備え、各受光素子が光を受光する。これにより、受光部２３がベルトコンベア２上の幅方向（ｘ軸方向）に沿った各位置で反射した拡散反射光Ｌ２の各波長の光をそれぞれ受光することとなる。各受光素子は、受光した光の強度に応じた信号を位置と波長とからなる二次元平面状の一点に関する情報として出力する。この受光部２３の受光素子から出力される信号が、ハイパースペクトル画像に係る画像データとして、検出ユニット２０から分析ユニット３０に送られる。
【００２６】
分析ユニット３０は、入力された信号により拡散反射光Ｌ２のスペクトルを得て、この得られたスペクトルに基づいて検査を行う。測定対象物３に塗布された液体の同定及び塗布量の測定を行う場合は、次のような原理で検査を行う。測定対象物３に塗布された液体は、光源１１から出力される測定光（本実施形態では近赤外光）の波長範囲において吸収帯域を有する。そこで、測定対象物３により拡散反射した拡散反射光Ｌ２によるハイパースペクトル画像Ｈにおいて画素毎に含まれて複数の強度データにより構成されるスペクトル情報を参照し、測定対象物３に塗布された液体に由来する特定の吸収ピークを検出することにより塗布された液体の同定を行う。また、測定対象物３に塗布された液体の塗布量を測定する場合は、特定の吸収ピークにおける強度を使用した検量モデルを使用して測定を行う。そして、この分析ユニット３０による分析の結果は、例えば分析ユニット３０に接続されるモニタや、プリンタ等に出力することによって、この塗布状態測定システム１００のオペレータに通知される。
【００２７】
分析ユニット３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）、検出ユニット等の他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。そして、これらの構成要素が動作することにより、分析ユニット３０としての機能が発揮される。その分析ユニット３０による分析処理の概要やその具体的な手法については後述する。
【００２８】
なお、上記の塗布状態測定システム１００のうち、光源ユニット１０、検出ユニット２０の構成は種々の変更を行うことができる。以下、光源ユニット１０及び検出ユニット２０の変形例について説明する。
【００２９】
（変形例−１）
図３は、塗布状態測定システム２００の構成を示す概略構成図である。図３に示す塗布状態測定システムが、上記塗布状態測定システム１００と異なる点は以下の通りである。すなわち、測定対象物３と検出ユニット２０との間に可動式ミラーからなるミラースキャナ４０が設けられ、このミラースキャナ４０が回転することにより、視野領域２０ｓを移動させる構成を備えている点である。なお、分析ユニット３０は塗布状態測定システム１００と同様に検出ユニット２０に対して接続しているが、図３では図示していない。
【００３０】
この塗布状態測定システム２００においては、測定対象物３は搭載台Ｂに載せられて移動する。そして、塗布状態測定システム２００による検査が行われている間は、搭載台Ｂは所定の測定領域で停止する。そして、搭載台Ｂが停止し、測定対象物３の移動も停止している間に、光源ユニット１０が近赤外光Ｌ１を出力すると共に、測定対象物３により拡散反射した拡散反射光Ｌ２を検出ユニット２０において検出する。また、ミラースキャナ４０が回転することにより、視野領域２０ｓが変更されることで、複数の視野領域における測定対象物３の拡散反射光を検出ユニット２０で検出することができる。
【００３１】
このように、塗布状態測定システム２００の構成によれば、分析中は測定対象物３を移動させることなく、ミラースキャナ４の駆動によって、測定対象物３により拡散反射した拡散反射光Ｌ２によるハイパースペクトル画像Ｈを得ることができる。
【００３２】
（変形例−２）
図４は、塗布状態測定システム３００の構成を示す概略構成図である。図４に示す塗布状態測定システムが、図１の塗布状態測定システム１００と異なる点は以下の通りである。すなわち、光源ユニット１０において、光源１１ＡがＳＣ光源ではなく波長可変光源である点、及び、光源１１Ａからの出射された光をライン状に整形する照射部１２が設けられていない点である。また、光源１１Ａとして波長可変光源が設けられているため、塗布状態測定システム３００の検出ユニット２０には分光器２２が設けられていない。
【００３３】
また、この塗布状態測定システム３００では、光源１１Ａは分析ユニット３０と接続され、光源１１Ａから出力する光の波長を分析ユニット３０で制御する構成となる。
【００３４】
この塗布状態測定システム３００においては、測定対象物３はベルトコンベア２に載せられて移動する。そして、塗布状態測定システム３００による検査が行われている間は、ベルトコンベア２は所定の測定領域で停止する。そして、ベルトコンベア２が停止し、測定対象物３の移動も停止している間に、光源ユニット１０が近赤外光Ｌ１を所定の照射領域Ａ２へ向けて出力すると共に、測定対象物３により拡散反射した拡散反射光Ｌ２を検出ユニット２０において検出する。そして、分析ユニット３０の制御により光源１１Ａから出力する光の波長を変化させることで、測定対象物により拡散反射した拡散反射光Ｌ２によるハイパースペクトル画像Ｈを得ることができる。なお、測定対象物３の測定領域を変更する場合には、ベルトコンベア２を移動させる。
【００３５】
（変形例−３）
図５は、塗布状態測定システム４００の構成を示す概略構成図である。図５に示す塗布状態測定システムが、図１の塗布状態測定システム１００と異なる点は以下の通りである。すなわち、光源ユニット１０において、光源１１ＢがＳＣ光源ではない点、及び、光源１１Ｂからの出射された光をライン状に整形する照射部１２が設けられていない点、さらに検出ユニット２０のスリット２１と測定対象物３との間に波長可変フィルタ５０が設けられている点である。また、波長可変フィルタ５０が設けられているため、塗布状態測定システム４００の検出ユニット２０には分光器２２が設けられていない。
【００３６】
この波長可変フィルタ５０は、透過光の波長を切り替えることが可能なフィルタである。そして、波長可変フィルタ５０は分析ユニット３０と接続され、波長可変フィルタ５０を透過させる光の波長を分析ユニット３０で制御する構成となる。波長可変フィルタ５０としては、例えば液晶チューナブルフィルタが好適に用いられる。
【００３７】
この塗布状態測定システム４００においては、測定対象物３はベルトコンベア２に載せられて移動する。そして、塗布状態測定システム４００による検査が行われている間は、ベルトコンベア２は所定の測定領域で停止する。そして、ベルトコンベア２が停止し、測定対象物３の移動も停止している間に、光源ユニット１０が近赤外光Ｌ１を出力すると共に、測定対象物３により拡散反射した拡散反射光Ｌ２を検出ユニット２０において検出する。そして、分析ユニット３０の制御により波長可変フィルタ５０を透過する光の波長を変化させることで、測定対象物により拡散反射した拡散反射光Ｌ２によるハイパースペクトル画像Ｈを得ることができる。なお、測定対象物３の測定領域を変更する場合には、ベルトコンベア２を移動させる。
【００３８】
上記の変形例１〜３のように、ハイパースペクトル画像Ｈを撮像するための光源ユニット１０、検出ユニット２０の構成は適宜変更することができる。
【００３９】
（塗布状態測定システムによる塗布状態測定方法）
次に、上記の塗布状態測定システムにより撮像されたハイパースペクトル画像を用いて測定対象物に塗布された液体の塗布状態を測定する方法について説明する。
【００４０】
塗布状態の測定方法は、図６に示すように、大きく分けて
（１）測定対象物を撮像して測定対象物のスペクトル画像を取得する画像取得ステップ（Ｓ０１）、
（２）スペクトル画像に含まれる画素情報に基づいて、塗布物質の種類を判別する塗布物判別ステップ（Ｓ０２）、
（３）スペクトル画像に含まれる画素情報に基づいて、塗布物質の塗布量を測定する塗布量測定ステップ（Ｓ０３）
の３ステップが含まれる。以下、各ステップについて説明する。
【００４１】
（画像取得ステップ）
画像取得ステップでは、上記のハイパースペクトル画像Ｈを撮像するための光源ユニット及び検出ユニットを用いて、測定対象物を撮像し、ハイパースペクトル画像を取得する。得られたハイパースペクトル画像は、分析ユニットに送られる。以降の塗布状態の測定に係る処理は、分析ユニット３０において行われる。
【００４２】
（塗布物判別ステップ）
塗布物判別ステップでは、ハイパースペクトル画像を撮像した画素に含まれる各位置のスペクトルと塗布物基準スペクトルを比較することで塗布物質の種類を判別する処理が行われる。塗布物基準スペクトルとは、既知の塗布物質のスペクトルであり、塗布物質に含まれるであろう各成分のスペクトルをそれぞれ別個に準備してもよいし、混合物としての既知の塗布物質のスペクトルを準備するということでもよい。この塗布物判別ステップについて、以下の３つの方法を採用することができる。
【００４３】
（塗布物判別ステップ−１：一つの波長帯域におけるスペクトルの比較による判別）
この判別方法では、ある一つの波長帯域において、各位置のスペクトルの挙動を塗布物基準スペクトルの挙動と比較することにより塗布物質の種類を判別する。そのため、各位置ｉのスペクトルの評価関数として
ΣαｊＳｉｊ  （ｊはこの波長帯域に含まれる波長を表す添え字、αｊは係数）
を計算し、この評価関数の値と予め設定した閾値βとの大小関係により、この位置に塗布物基準スペクトルに対応する塗布物が塗布されているかどうかを判別する。
【００４４】
具体的には、例えば、画素Ｐｎ及びＰｍについて上記計算を行い、
α１Ｓｎ１＋α３Ｓｎ３＋α７Ｓｎ７≧β
α１Ｓｍ１＋α３Ｓｍ３＋α７Ｓｍ７＜β
という結果が得られたとする。するとこの結果に基づき、Ｐｎは塗布物基準スペクトルに対応する塗布物を撮像した画素であると判断し、Ｐｍは塗布物基準スペクトルに対応する塗布物以外のもの（例えば測定対象物の表面やバックグラウンド等）を撮像した画素であると判断する。なお、判別に使用する波長、係数α及び閾値βを予め定める方法としては、測定対象となるもの（塗布物質）及び背景（測定対象物及びバックグラウンド）のハイパースペクトル画像を予め撮像し、この画像から塗布物質と背景とを区別することが可能な特徴的な波長や変数を求める方法等を用いることができる。
【００４５】
（塗布物判別ステップ−２：複数の波長帯域におけるスペクトルの比較による判別）
この判別方法では、複数の波長帯域を使って、各位置のスペクトルの挙動を塗布物基準スペクトルの挙動と比較することにより塗布物質の種類を判別する。そのため、各位置のスペクトルｉの評価関数として
Ｓｉｊ／Ｓｉｈ  （ｊ、ｈは各々の波長帯域に含まれる波長を表す添え字）
を計算し、この評価関数の値と予め設定した閾値βとの大小関係により、この位置に塗布物基準スペクトルに対応する塗布物が塗布されているかどうかを判別する。
【００４６】
具体的には、例えば、画素Ｐｎ及びＰｍについて上記計算を行い、
Ｓｎ４／Ｓｎ１≧β
Ｓｍ４／Ｓｍ１＜β
という結果が得られたとする。するとこの結果に基づき、Ｐｎは塗布物基準スペクトルに対応する塗布物を撮像した画素であると判断し、Ｐｍは塗布物基準スペクトルに対応する塗布物以外のものを撮像した画素であると判断する。なお、判別に使用する波長及び閾値βを予め定める方法としては、測定対象となるもの（塗布物質）及び背景（測定対象物及びバックグラウンド）のハイパースペクトル画像を予め撮像し、この画像から塗布物質と背景とを区別することが可能な特徴的な波長及び閾値を求める方法等を用いることができる。
【００４７】
（塗布物判別ステップ−３：多変量解析）
次に、図２のハイパースペクトル画像を用いて多変量解析を用いた塗布物判別方法について説明する。多変量解析を用いた塗布物判別方法としては、主成分分析、因子分析、クラスター分析等を用いることができる。例えば、塗布物判別方法として主成分分析（principal  component  analysis：ＰＣＡ）を用いる場合、ＰＣＡにより得られたスコアプロットの位置から、塗布物質の同定を行うことが可能である。
【００４８】
（塗布量測定ステップ）
塗布量測定ステップでは、ハイパースペクトル画像を撮像した画素に含まれる各位置のスペクトルと検量基準スペクトルを比較することで塗布物質の塗布量を測定する処理が行われる。この塗布量測定ステップについて、塗布物判別ステップと同様に以下の３つの方法を採用することができる。なお、本実施形態では塗布量の測定について説明をするが、塗布量の測定に代えて、塗布物質の厚みや濃度にも適用することができる。検量基準スペクトルとは、塗布量を変更したときに得られるスペクトルをいう。
【００４９】
（塗布量測定ステップ−１：一つの波長帯域におけるスペクトルの比較による測定）
上記の塗布物判別ステップ−１で用いた式
ΣαｊＳｉｊ
の値を塗布量Ｘi（ｉ＝１，２，・・・ｋ）における塗布物基準スペクトルに対して計算し、塗布量Ｘiにおける評価式の値をＹｉとしたときに、Ｙｉ＝ａＸｉ+ｂとなるような係数ａ，ｂを予め求めることで検量基準スペクトルを作成する。そして、この検量基準スペクトルと、ハイパースペクトル画像を撮像した画素に含まれるスペクトルから計算した評価式の値とを比較することにより、塗布物質の塗布量を求めることができる。
【００５０】
（塗布量測定ステップ−２：複数の波長帯域におけるスペクトルの比較による測定）
上記の塗布物判別ステップ−２で用いた式
Ｓｉｊ／Ｓｉｈ
の値を塗布量Ｘi（ｉ＝１，２，・・・ｋ）における塗布物基準スペクトルに対して計算し、塗布量Ｘiにおける評価式の値をＹｉとしたときに、Ｙｉ＝ａＸｉ+ｂとなるような係数ａ，ｂを予め求めて検量基準スペクトルを作成する。そして、この検量基準スペクトルと、ハイパースペクトル画像を撮像した画素に含まれるスペクトルから計算した評価式の値とを比較することにより、塗布物質の塗布量を求めることができる。
【００５１】
（塗布量測定ステップ−３：多変量解析）
塗布物判別ステップと同様に塗布量測定ステップにおいても多変量解析を利用することができる。多変量解析としては、ＰＬＳ（Partial  Least  Squares）回帰分析などを利用することができる。予め検量基準スペクトルを作成しておき、検量基準スペクトルと、ハイパースペクトル画像を撮像した画素に含まれるスペクトルとを比較することにより、塗布物質の塗布量を求めることができる。
【００５２】
以上のように、本実施形態に係る塗布状態測定システム及びこの塗布状態測定システムによる塗布状態測定方法によれば、測定対象物のスペクトル画像を利用して測定対象物に塗布された塗布物質に係る測定を行うため、従来の測定系を用いた測定と比較して、塗布物質の塗布状態の分布を適切に測定することができる。また、画像取得ステップにより取得されたスペクトル画像に基づいて塗布物質の種類の判別及び塗布物質の塗布量の測定がなされるため、塗布物質に係る情報をより精度よく得ることが可能となる。
【００５３】
また、塗布物基準スペクトル及び検量基準スペクトルとスペクトルとを比較することにより、塗布物質の種類の判別及び塗布量の測定を行う場合には、スペクトル画像に基づいた種類の判別及び塗布量の測定をより高い精度で行うことができる。なお、他の方法により種類の判別や塗布量の測定を行うこともできる。
【００５４】
（実施例）
ここで、難燃剤（リン酸アンモニウムとホウ素化合物の混合溶液）を塗布物質とした場合に、任意の画素に塗布物質が塗布されているかを実際に判定する方法について以下に述べる。
【００５５】
図７は、測定対象物を木材とし、木材に難燃剤を塗布した場合の吸光度スペクトルに二次微分処理をかけたスペクトルであり、本実施例ではこのスペクトルを塗布物基準スペクトルとする。図７に示す塗布物基準スペクトルと、測定対象物を撮像した画素に含まれる各位置のスペクトルと、を比較することにより、難燃剤が塗布されているかを判別する。
【００５６】
ここでは、塗布物基準スペクトルと各位置のスペクトルを比較する方法として、波長１５５７ｎｍ〜１６０２ｎｍにおけるスペクトル強度の値の線形結合を用いて、以下の数式；Si1＋Si2＋Si3＋Si4＋Si5＋Si6＋Si7＋Si8≦ −0.0012
（Si1：波長1557nmの値、Si2：波長1564nmの値、Si3：波長1570nmの値、
Si4：波長1576nmの値、Si5：波長1583nmの値、Si6：波長1589nmの値、
Si7：波長1570nmの値、Si8：波長1602nmの値）
を満たすか否かにより、難燃剤が塗布されている領域を撮像した画素であるか否かを判定する。具体的には、上記の関係式を満たす画素については、難燃剤が塗布されていると判定する。
【００５７】
表１は、測定対象物を撮像したスペクトル画像に含まれる２つの画素である画素Ａ及び画素Ｂでの波長１５５７ｎｍ〜１６０２ｎｍに含まれるＳｉ１〜Ｓｉ８の値である。表１に示される各値を上記の式に従って線形結合をした結果、画素Ａでは、Si1＋Si2＋Si3＋Si4＋Si5＋Si6＋Si7＋Si8  ＞−0.0012  となるため、難燃剤が塗布されていないと判定する。また、画素Ｂにおいては、Si1＋Si2＋Si3＋Si4＋Si5＋Si6＋Si7＋Si8≦ −0.0012  となるため、難燃剤が塗布されていると判定できる。このような計算を行うことにより、画素Ａ，画素Ｂのそれぞれが難燃剤を塗布された領域を撮像した画素であるかを判定することができる。
【００５８】
【表１】
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【００５９】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されず、種々の変更を行うことができる。
【００６０】
例えば、上記実施形態では、塗布状態測定システム１００は、光源ユニット１０、検出ユニット２０、分析ユニット３０から構成されているが、これとは異なる構成であってもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１００，２００，３００，４００…異状検査システム、２…ベルトコンベア、３…検査対象物、１０…光源ユニット、１１，１１Ａ…光源、１２…照射部、１３…光ファイバ、２０…検出ユニット、２１…スリット、２２…分光器、２３…受光部、３０…分析ユニット、４０…ミラースキャナ、５０…波長可変フィルタ。
【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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