(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光輝性顔料を含む被判定対象から前記光輝性顔料を判定する方法であって、
前記被判定対象の反射面を撮像素子で撮像する撮像工程と、
撮像された反射画像から画像特徴量を抽出する抽出工程と、
前記画像特徴量に基づき、前記光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定する判定工程と、
を備え、
前記反射画像の実視野サイズは０．０１ｃｍ２以上である、
光輝性顔料判定方法。
【請求項２】
前記画像特徴量を抽出する前記反射画像は、複数の前記光輝性顔料を含む画像である、
請求項1に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項３】
前記撮像工程は、デジタルカメラに搭載された前記撮像素子で前記反射面を撮像する、
請求項1または請求項２に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項４】
前記反射画像は、アスペキュラー角が異なる反射面を撮像した画像である、
請求項1または請求項２に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項５】
ＲＧＢ画像、モノクロ画像、グレースケール画像、ＨＳＶ画像、若しくはＬａｂ画像、又はこれら画像に対してラプラス変換、ウェーブレット変換、若しくは畳み込みフィルタの処理を施した画像から、前記画像特徴量を抽出する、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項６】
前記光輝性顔料の存在範囲を輝度差による閾値処理により抽出し、前記光輝性顔料の前記存在範囲の画素集合から前記画像特徴量を抽出する、
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項７】
前記画素集合のうち、特定のＲＧＢ、ＨＳＶ、Ｌａｂ座標からの距離が最小から１０パーセンタイル以内で指定される特定範囲から取得される画素または画素集合のＲＧＢ値、輝度、彩度、色相角、Ｌａｂ値、フーリエ変換値から選ばれる少なくとも１つの色彩値と、
前記色彩値の平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値、四分位、パーセンタイル、分散、標準偏差、歪度、尖度から選ばれる少なくとも１つの統計量と、
のうちいずれか少なくとも一つを前記画像特徴量として用いる、
請求項６に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項８】
前記画素集合のＲＧＢ値、輝度、彩度、色相角、Ｌａｂ値、フーリエ変換値のいずれかを少なくとも一つを用いて前記画素集合のクラスタリングを行い、
前記クラスタリングにより分別したクラスタを、ＲＧＢ値、輝度、彩度、色相角、Ｌａｂ値、フーリエ変換値、特定の色座標からの距離のいずれかにより順位付けし、
前記クラスタのＲＧＢ値、輝度、彩度、色相角、Ｌａｂ値、フーリエ変換値の平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値、四分位、パーセンタイル、分散、標準偏差、歪度、尖度のいずれかを少なくとも一つを前記画像特徴量として用いる、
請求項６に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項９】
前記被判定対象の前記反射面を測色計または分光測色計で分光反射率を測定する測定工程と、
をさらに備え、
前記画像特徴量と対応する前記分光反射率とに基づき、前記光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記分光反射率と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定する判定工程と、
を備える、
請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項１０】
前記被判定対象の前記反射面を測色計または分光測色計で分光反射率を測定する測定工程と、
測定された前記分光反射率から分光反射特徴量を抽出する工程と、
をさらに備え、
前記画像特徴量と対応する前記分光反射特徴量とに基づき、前記光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記分光反射特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定する判定工程と、
を備える、
請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項１１】
モノクロ画像、グレースケール画像又はこれら画像に対してラプラス変換、ウェーブレット変換、若しくは畳み込みフィルタの処理を施した画像から、前記画像特徴量を抽出する、
請求項９または請求項１０に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項１２】
前記学習済みモデルは、線形回帰、ロジスティック回帰、単純パーセプトロン、ＭＬＰ、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、決定木分析、ランダムフォレスト、ガウス過程、ベイジアンネットワーク、ｋ近傍法、勾配ブースティングその他機械学習で用いられるモデルのいずれかにより生成される、
請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項１３】
前記被判定対象は塗膜である、
請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項１４】
前記光輝性顔料は蒸着金属フレーク顔料、アルミニウムフレーク顔料又は光干渉性顔料である、
請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項１５】
前記判定工程は、前記光輝性顔料の種別および含有量を判定する、
請求項1から請求項１４のいずれか一項に記載の光輝性顔料判定方法。
【請求項１６】
被判定対象の反射面を撮像素子で撮像する画像入力部と、
撮像された反射画像から画像特徴量を抽出する抽出部と、
前記画像特徴量に基づき、光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定する判定部と、
前記判定部の判定結果を表示する出力部と、
を備え、
前記反射画像の実視野サイズは０．０１ｃｍ２以上である、
光輝性顔料判定装置。
【請求項１７】
前記画像特徴量を抽出する前記反射画像は、複数の前記光輝性顔料を含む画像である、
請求項１６に記載の光輝性顔料判定装置。
【請求項１８】
前記画像入力部は、前記被判定対象の前記反射面を測色計または分光測色計で分光反射率を測定し、
前記抽出部は、測定された前記分光反射率から分光反射特徴量を抽出し、
前記判定部は、前記画像特徴量と対応する前記分光反射特徴量とに基づき、前記光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記分光反射特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定する、
請求項１６または請求項１７に記載の光輝性顔料判定装置。
【請求項１９】
実視野サイズが０．０１ｃｍ２以上である撮像素子を有する画像入力部と、
抽出部と、
判定部と、
を備える光輝性顔料判定装置を制御するプログラムであって、
前記画像入力部に、被判定対象の反射面を前記撮像素子で撮像させ、
前記抽出部に、撮像された反射画像から画像特徴量を抽出させ、
前記判定部に、前記画像特徴量に基づき、光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定させる、
光輝性顔料判定プログラム。
【請求項２０】
前記画像特徴量を抽出する前記反射画像は、複数の前記光輝性顔料を含む画像である、
請求項１９に記載の光輝性顔料判定プログラム。
【請求項２１】
前記画像入力部に、前記被判定対象の前記反射面を測色計または分光測色計で分光反射率を測定させ、
前記抽出部に、測定された前記分光反射率から分光反射特徴量を抽出させ、
前記判定部に、前記画像特徴量と対応する前記分光反射特徴量とに基づき、前記光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記分光反射特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定させる、
請求項１９または請求項２０に記載の光輝性顔料判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光輝性顔料を含む被判定対象から前記光輝性顔料を判定する光輝性顔料判定方法、光輝性顔料判定装置および光輝性顔料判定プログラムに関するものである。本願は、２０１９年０６月２８日に、日本国に出願された特願２０１９−１２１９３６号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
高意匠性塗色を得るために、アルミニウムフレーク顔料や干渉マイカ顔料等の光輝性顔料（光輝材ともいう）を用いた光輝材含有塗膜が、自動車外板等に多く使用されている。
例えば自動車外板の補修塗装を行うにあたって、このような光輝材含有塗膜の光輝材種類や有無を非破壊的計測方法で簡便に識別できることが望まれている。
従来、光輝性顔料を含む塗膜から含まれる光輝性顔料を判定するために、目視確認や顕微鏡観察による判定作業が行われている。しかし、このような判定作業による判定精度は、観察者の経験や知識などに依存したり、撮影装置が高額もしくは大掛かりであったり、解析に時間がかかるものであった。【０００３】
例えば、特許文献１には、変角分光反射率データのうちの受光角を変数とする変角反射率データを数値処理して求めた変角指標および波長を変数とする分光反射率データを数値処理して求めた分光指標の２つの指標の相関情報に基づいて光輝材の種類を識別する方法が記載している。しかしながら、近年さらに高意匠性化のため、アルミニウムフレーク顔料や干渉マイカ顔料の光輝性顔料を複数用いたり、パールクリヤーなどの複層構造となっていたり、より多種多様で複雑な仕様が存在するため、この方法で識別することが困難となってきている。【０００４】
一方、特許文献２には、光輝性顔料を含む塗膜を撮像して得られた画像から光輝性顔料の粒子１個を含むその近傍部分の画像データを処理対象画像データとして抽出した画像特徴量と光輝性顔料の情報とを関連付けたデータベースを用いた光輝性顔料の同定方法等が記載されている。データベースにおいて画像特徴量と光輝性顔料の情報とはニューラルネットワークにより事前学習により関連付けられている。特許文献１に記載された光輝性顔料の同定方法等は、予め作成されたデータベースを照合することで光輝性顔料の銘柄等の判定や推定を容易に行うことができる。しかしながら、高倍率かつ高額な顕微鏡装置での撮像が必要であり、光輝性顔料の粒子１個を含むその近傍部分の画像データを処理対象画像データとして複数個撮像する必要があり、時間がかかるものであった。また、このような顕微鏡装置は通常手軽に持ち運びをすることができず不便であった。【０００５】
特許文献３は、標的コーティングから画像データを取得することと、前記画像データから少なくとも１つの輝点を判定するように、前記プロセッサを使用して画像分析を行うことと、前記輝点から輝色を判定するように、前記プロセッサを使用して色相分析を行うことと、前記プロセッサを使用して、輝色分布を計算することと、前記プロセッサを使用して、前記標的コーティングと外観が同一であるか、または実質的似する、コーティング調合を生成することとを含む、コンピュータ実装方法を開示している。この方法は、画像データの取得は簡便であるものの、少なくとも１つの輝点ができるだけ判別されうるよう色相分析や輝色分布を計算することが必須となっており、時間がかかるものであった。また、複層塗膜等、複雑化した構成の塗膜の識別には不向きであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２９４６２２号公報
【特許文献２】特開２００７−２１８８９５号公報
【特許文献３】特表２０１７−５３５７７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、近年、塗膜に含まれる光輝性顔料は新しい材料を用いるものや複数の材料が組み合わされたものが次々と開発されて使用されている。そのため、塗膜に含まれる光輝性顔料を判定することは従来より困難となってきている。そこで、光輝性顔料を含む塗膜から含まれる光輝性顔料をより高い精度で判定可能な判定方法等が望まれている。【０００８】
上記事情を踏まえ、本発明は、塗膜に含まれる光輝性顔料を従来より手軽でありながらかつ高い精度で判定可能な光輝性顔料判定方法、光輝性顔料判定装置および光輝性顔料判定プログラム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】
【０００９】
上記課題を解決するために、この発明は以下の手段を提案している。
本実施形態の第一の態様に係る光輝性顔料判定方法は、光輝性顔料を含む被判定対象から前記光輝性顔料を判定する方法であって、前記被判定対象の反射面を撮像素子で撮像する撮像工程と、撮像された反射画像から画像特徴量を抽出する抽出工程と、前記画像特徴量に基づき、前記光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定する判定工程と、を備え、前記反射画像の実視野サイズは０．０１ｃｍ２以上である。【００１０】
本実施形態の第二の態様に係る光輝性顔料判定装置は、被判定対象の反射面を撮像素子で撮像する画像入力部と、撮像された反射画像から画像特徴量を抽出する抽出部と、前記画像特徴量に基づき、光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定する判定部と、前記判定部の判定結果を表示する出力部と、を備え、前記反射画像の実視野サイズは０．０１ｃｍ２以上である。【００１１】
本実施形態の第三の態様に係る光輝性顔料判定プログラムは、実視野サイズが０．０１ｃｍ２以上である撮像素子を有する画像入力部と、抽出部と、判定部と、を備える光輝性顔料判定装置を制御するプログラムであって、前記画像入力部に、被判定対象の反射面を前記撮像素子で撮像させ、前記抽出部に、撮像された反射画像から画像特徴量を抽出させ、前記判定部に、前記画像特徴量に基づき、光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の光輝性顔料判定方法、光輝性顔料判定装置および光輝性顔料判定プログラムによれば、塗膜に含まれる光輝性顔料を従来より手軽でありながらかつ高い精度で判定可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第一実施形態に係る光輝性顔料判定装置の全体構成図である。
【図２】同光輝性顔料判定装置の画像入力部の概要を示す図である。
【図３】同画像入力部で塗膜の反射面を撮像した反射画像の一例である。
【図４】同画像入力部で塗膜の反射面を撮像した反射画像の一例である。
【図５】同画像入力部で塗膜の反射面を撮像した反射画像の一例である。
【図６】アスペキュラー角を説明する図である。
【図７】同光輝性顔料判定装置のコンピュータの構成図である。
【図８】同コンピュータが光輝性顔料の判定プログラムを実行する場合におけるコンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（第一実施形態）
本発明の第一実施形態について、図１から図８を参照して説明する。
【００１５】
［光輝性顔料］
本実施形態に係る光輝性顔料判定方法が判定可能な光輝性顔料は、例えば、蒸着金属フレーク顔料、アルミニウムフレーク顔料、光干渉性顔料等である。
【００１６】
蒸着金属フレーク顔料は、ベース基材上に金属膜を蒸着させ、ベース基材を剥離した後、蒸着金属膜を粉砕することにより得られる顔料である。上記金属の材質としては、特に限定されるものではないが、例えば、アルミニウム、金、銀、銅、真鍮、チタン、クロム、ニッケル、ニッケルクロム、ステンレス等が挙げられる。
【００１７】
上記蒸着アルミニウムフレーク顔料として使用できる市販品としては例えば、「ＭＥＴＡＬＵＲＥ」シリーズ（商品名、エカルト社製）、「Ｈｙｄｒｏｓｈｉｎｅ  ＷＳ」シリーズ（商品名、エカルト社製）、「Ｄｅｃｏｍｅｔ」シリーズ（商品名、シュレンク社製）、「Ｍｅｔａｓｈｅｅｎ」シリーズ（商品名、ＢＡＳＦ社製）等を挙げることができる。
【００１８】
上記蒸着クロムフレーク顔料として使用できる市販品としては例えば、「Ｍｅｔａｌｕｒｅ  Ｌｉｑｕｉｄ  Ｂｌａｃｋ」シリーズ（商品名、エカルト社製）等を挙げることができる。
【００１９】
蒸着アルミニウムフレーク顔料は、表面がシリカ処理されているものであってもよい。
【００２０】
アルミニウムフレーク顔料は、一般にアルミニウムをボールミルやアトライターミル中で粉砕媒液の存在下、粉砕助剤を用いて粉砕、摩砕して製造され、塗料用としては通常平均粒子径（Ｄ５０）が１〜５０μｍ程度、特に５〜２０μｍ程度のものが、塗料中における安定性や形成される塗膜の仕上がりの点から使用される。
【００２１】
上記アルミニウムフレーク顔料として使用できる市販品としては例えば、「アルペースト」シリーズ（商品名、東洋アルミ社製）等を挙げることができる。
【００２２】
アルミニウムフレーク顔料は、表面がシリカ処理されているものであってもよい。
【００２３】
上記光干渉性顔料は、透明又は半透明の鱗片状基材に、金属酸化物が被覆された顔料である。該鱗片状基材としては、例えば、天然マイカ、人工マイカ、アルミナフレーク、シリカフレーク、ガラスフレーク等を挙げることができる。該天然マイカとは、鉱石のマイカ（雲母）を粉砕した鱗片状基材である。一方、上記人工マイカとは、フッ素金雲母（ＫＭｇ３ＡｌＳｉ３Ｏ１０Ｆ２）、カリウム四ケイ素雲母（ＫＭｇ２５ＡｌＳｉ４Ｏ１０Ｆ２）、ナトリウム四ケイ素雲母（ＮａＭｇ２５ＡｌＳｉ４Ｏ１０Ｆ２）、Ｎａテニオライト（ＮａＭｇ２ＬｉＳｉ４Ｏ１０Ｆ２）、ＬｉＮａテニオライト（ＬｉＭｇ２ＬｉＳｉ４Ｏ１０Ｆ２）等の工業原料を加熱し、約１５００℃の高温で熔融し、冷却して結晶化させて合成したものであり、天然のマイカと比較した場合において、不純物が少なく、大きさや厚さが均一なものである。
【００２４】
上記アルミナフレークとは、鱗片状（薄片状）酸化アルミニウムを意味し、無色透明なものである。該酸化アルミニウムは単一成分である必要はなく、他の金属の酸化物を含有するものであってもよい。
【００２５】
上記シリカフレークとは、鱗片状のシリカである。上記ガラスフレークとは、鱗片状のガラスである。
【００２６】
上記金属酸化物とは、酸化チタン、酸化鉄等を挙げることができる。上記鱗片状基材を被覆する金属酸化物の厚さによって異なる干渉色を発現することができるものである。
【００２７】
上記光干渉性顔料は、表面処理されていることが、貯蔵安定性、及び耐候性に優れた塗膜を得る等の観点から好ましい。
【００２８】
上記光干渉性顔料として使用できる市販品としては例えば、「イリオジン」シリーズ（商品名、メルクジャパン社製）、「シラリック」シリーズ（商品名、メルクジャパン社製）等を挙げることができる。
【００２９】
［光輝性顔料判定装置１００］
図１は、光輝性顔料判定装置１００の全体構成図である。
光輝性顔料判定装置１００は、画像入力部１と、プログラム実行可能なコンピュータ２と、ＬＣＤモニタ等の出力部３と、を備える。
【００３０】
図２は、画像入力部１の概要を示す図である。
画像入力部１は、被判定対象である塗膜Ｆを照射する光源１１と、塗膜Ｆからの反射光を撮像する画像センサー１２と、を有している。本実施形態は一例であり、例えば、光源１１の位置に画像センサー１２、画像センサー１２の位置に光源１１を配置してもよい。
【００３１】
光源１１は、白色光を照射するものであればよく、例えば白色ＬＥＤやハロゲンライト等である。例えば光源１１は、ＲＥＶＯＸ  ＳＬＧ−１５０Ｕである。
【００３２】
画像センサー（撮像素子）１２は、光源１１からの入射光を反射する塗膜Ｆの反射面から得られる反射光を受光する。画像センサー１２は、一般的なデジタルカメラなどに搭載されたものを使用することができる。光学条件が許容される範囲により、レンズを用いて反射光を集光してもよく、レンズを用いず画像センサー１２で反射光を受光してもよい。例えば、画像センサー１２による画像取得サイズは６ｘ１０ｍｍ、視野サイズは１５ｘ４０ｍｍである。なお、画像センサー１２の画像取得サイズや視野サイズは、これに限定されない。画像センサー１２は、画像入力部１で塗膜Ｆの反射面を撮像した反射画像の実視野サイズが０．０１ｃｍ２以上となるものであれば、以降の画像処理において十分な画像を撮像できる。撮像する反射画像の実視野サイズが０．０１ｃｍ２以上であることが望ましい観点から、画像センサー１２としては一般的なデジタルカメラを用いることができる。電子顕微鏡を用いて反射画像を取得することは、以降の画像処理において必要な実視野サイズを得ることができない点、および手軽でない点で不適である。より好ましい実視野サイズとしては、０．５ｃｍ２以上、さらに１ｃｍ２以上、上限としては特に制限されないが、５０ｃｍ２以下、１０ｃｍ２以下であってもよい。画像センサー１２は、撮像素子の一例である。撮像素子は、例えば、ＣＣＤモジュール、ＣＭＯＳモジュール、フォトダイオードアレイなどである。
【００３３】
光源１１により照射される塗膜Ｆの中心位置を「照射中心点Ｏ」と定義する。図２に示すように、画像センサー１２は、塗膜Ｆの照射中心点Ｏにおいて法線方向Ｎに反射した反射光が画像センサー１２に垂直に入射する位置に配置される。
【００３４】
図３から図５は、画像入力部１で塗膜Ｆの反射面を撮像した反射画像の一例である。図３から図５は、塗膜Ｆの照射中心点Ｏへの入射光の法線方向Ｎに対する入射角度がそれぞれ約２５度、約４５度、約７５度となる位置に光源１１を配置して、塗膜Ｆの反射面を撮像した反射画像である。光源１１の位置を変えることで、アスペキュラー角が異なる塗膜Ｆの反射面を撮像することができる。なお、反射画像は、１つの入射角度から入光する塗膜Ｆの反射面を複数個の画像センサー１２で撮像した反射画像であっても良い。
【００３５】
図６はアスペキュラー角を説明する図である。
アスペキュラー角とは、正反射方向からの反射光の光路の傾きを示す角をいい、例えば、照明角はサンプル法線方向から４５°で、受光角は正反射光角からの角度で表現される角度のことである。例えば、国際規格であるＡＳＴＭ Ｅ２１９４にて規格化された５角度（ａｓ１５°，  ２５°，  ４５°，  ７５°，  １１０°と表されることがある）が挙げられる。前記「ａｓ」はｓｐｅｃｕｌａｒの略で正反射からの角度を意味する。
【００３６】
本実施形態においては、画像入力部１は撮像した反射画像をＲＧＢ画像として保存して、コンピュータ２に転送する。なお、撮像された反射画像の保存フォーマットは、ＲＧＢ画像フォーマットに限定されず、他の画像フォーマットであってもよい。
【００３７】
図７は、コンピュータ２の構成図である。
コンピュータ２は、プロセッサ２０と、プログラムを読み込み可能なメモリ２１と、プログラムおよびデータを記憶可能な記憶部２２と、入出力制御部２３と、を有するプログラム実行可能な処理装置である。コンピュータ２の機能は、コンピュータ２に提供されたプログラムをプロセッサ２０が実行することにより実現される。
【００３８】
図８は、コンピュータ２が光輝性顔料の判定プログラムを実行する場合におけるコンピュータ２の機能ブロック図である。光輝性顔料の判定プログラムは、機能ブロックとして分別部５１と、抽出部５２と、判定部５３と、を有する。
【００３９】
（画像変換処理）
分別部５１は、以降で行う分別部５１による処理の前に、画像入力部１が撮像したＲＧＢ画像フォーマットの反射画像をＨＳＶ画像やＬａｂ画像に変換してもよい（画像変換工程）。画像フォーマットを変換することで、以降の処理において抽出しやすい画像特徴量を変化させることができる。また、分別部５１はＲＧＢ画像フォーマットの画像をモノクロ画像やグレースケール画像に変換して用いてもよい。また、分別部５１はＲＧＢ画像フォーマットの画像や変換された画像に対してＦＦＴ（高速フーリエ変換）、ラプラス変換、ウェーブレット変換、畳み込みフィルタなどの処理を施した画像に変換してもよい。
【００４０】
（閾値処理）
分別部５１は、画像入力部１が撮像した反射画像が入力され、反射画像における反射面の領域を、輝度差による閾値処理により光輝性顔料が存在する可能性が高い明るい範囲（存在範囲Ｅ）を選択する。分別部５１は、まず、反射画像における反射面の領域から、画像特徴量の抽出対象として光輝性顔料の存在範囲Ｅを選択する。分別部５１は、反射画像全体の色相分布を求めることなく、閾値処理によって光輝性顔料の存在範囲Ｅを特定する。
【００４１】
抽出部５２は、分別部５１が分別した存在範囲Ｅから画像特徴量を抽出する。抽出する画像特徴量は、画像を構成する画素データに関する平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値、四分位、パーセンタイル、標準偏差、歪度、尖度のいずれかを少なくともひとつ含む。なお、抽出部５２は、画像特徴量の抽出に畳み込みニューラルネットワークや再帰的ニューラルネットワークを使用してもよい。
【００４２】
（高輝度画像抽出処理）
抽出部５２は、高輝度画像抽出処理により、光輝性顔料の存在範囲Ｅをさらに選別して画像特徴量を抽出してもよい。抽出部５２は、例えば、（Ａ）光輝性顔料の存在範囲Ｅの画素集合のうち、特定のＲＧＢ、ＨＳＶ、Ｌａｂ座標からの距離が最小から１０パーセンタイル以内で指定される特定範囲から取得される画素または画素集合のＲＧＢ値、輝度、彩度、色相角、Ｌａｂ値、フーリエ変換値から選ばれる少なくとも１つの色彩値と、（Ｂ）上記色彩値の平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値、四分位、パーセンタイル、分散、標準偏差、歪度、尖度から選ばれる少なくとも１つの統計量と、のうちいずれか少なくとも一つを画像特徴量として抽出する。
【００４３】
例えば、抽出部５２は、ＲＧＢ座標において赤や青からの距離が最小から１０パーセンタイル以内で指定される特定範囲から取得される画素および／または画素集合からいずれか少なくとも一つを画像特徴量として抽出する。判定したい光輝性顔料の特徴が表れやすいＲＧＢ、ＨＳＶ、Ｌａｂ座標および基準色を選ぶことで、光輝性顔料の特徴が表れやすい画素および／または画素集合を好適に取得できる。また、存在範囲Ｅから選別した画素および／または画素集合から画像特徴量を抽出することで、存在範囲Ｅから直接画像特徴量として抽出する場合と比較して、光輝性顔料の特徴が反映された画像特徴量を好適に取得できる。
【００４４】
（クラスタリング処理）
抽出部５２は、クラスタリング処理により、光輝性顔料の存在範囲Ｅをさらに選別して画像特徴量を抽出してもよい。抽出部５２は、例えば、光輝性顔料の存在範囲Ｅの画素集合のＲＧＢ値、輝度、彩度、色相角、Ｌａｂ値、フーリエ変換値のいずれかを少なくとも一つを用いて光輝性顔料の存在範囲Ｅの画素集合のクラスタリングを行い、クラスタリングにより分別したクラスタを、ＲＧＢ値、輝度、彩度、色相角、Ｌａｂ値、フーリエ変換値、特定の色座標からの距離のいずれかにより順位付けし、分別したクラスタのＲＧＢ値、輝度、彩度、色相角、Ｌａｂ値、フーリエ変換値の平均値、中央値、最頻値、最大値、最小値、四分位、パーセンタイル、分散、標準偏差、歪度、尖度のいずれかを少なくとも一つを画像特徴量として抽出する。
【００４５】
例えば、抽出部５２は、Ｋ−ｍｅａｎｓを用いてクラスタリング処理を行う。クラスタリング処理は、単リンク法、完全リンク法、群平均法、ウォード法、重心法、重み付き平均法、メジアン法、ＤＢＳＣＡＮ、ＯＰＴＩＣＳ、Ｇａｕｓｓｉａｎ ｍｉｘｔｕｒｅ、Ｂｉｒｃｈ法などであってもよい。抽出部５２は、光輝性顔料の存在範囲Ｅの画素集合のクラスタリングを行い、クラスタリングにより分別したクラスタから、例えばＲＧＢ値が一番大きいクラスタを選択して画像特徴量を抽出する。光輝性顔料が存在する可能性が高いクラスタから画像特徴量を抽出することで、光輝性顔料の特徴が反映された画像特徴量を好適に取得できる。
【００４６】
判定部５３は、存在範囲Ｅごとに抽出された画像特徴量に基づき、光輝性顔料と画像特徴量との関係を学習した学習結果である「学習済みモデルＭ」を用いて光輝性顔料を判定する。本実施形態において、学習済みモデルＭは勾配ブースティングを用いた決定木（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）で構成される。学習済みモデルＭの入力は、抽出部５２が抽出した画像特徴量である。学習済みモデルＭの出力は、判定した光輝性顔料の種類である。判定された光輝性顔料の種類は、出力部３に出力される。
【００４７】
学習済みモデルＭは、光輝性顔料判定装置１００のコンピュータ２で実行される光輝性顔料の判定プログラムの一部のプログラムモジュールとして提供される。なお、コンピュータ２は、学習済みモデルＭを実行する専用の論理回路等を有していてもよい。
【００４８】
［学習済みモデルＭの生成］
学習済みモデルＭは、後述する教師データに基づいて、事前の学習により生成する。学習済みモデルＭの生成は、光輝性顔料判定装置１００のコンピュータ２により実施してもよいし、コンピュータ２より演算能力が高い他のコンピュータを用いて実施してもよい。
【００４９】
学習済みモデルＭの生成は、周知の技術である勾配降下法などによる教師あり学習によって行われ、決定木の重み付け係数等が更新される。
【００５０】
本実施形態においては、含まれる光輝性顔料が既知である塗膜を事前に撮像した反射画像が教師データである。以降の説明において、学習のために事前に撮像した反射画像を「学習用反射画像」という。具体的には、学習用反射画像と塗膜に含まれる光輝性顔料種別コードとの組み合わせが教師データである。
【００５１】
教師データは、学習用反射画像の撮像条件を変えて、可能な限り多様なものを用意することが望ましい。特に多様な撮像条件の教師データを用意することで、様々な条件において発生するノイズに対してＳ／Ｎ識別能が高く、かつ、ロバストな光輝性顔料の判定が可能な学習済みモデルＭを生成することができる。
【００５２】
コンピュータ２は、事前学習において、分別部５１の処理と同様に、学習用反射画像から画像特徴量の抽出対象として、輝度差による閾値処理により光輝性顔料の存在範囲Ｅを選択する。コンピュータ２は、事前学習において、抽出部５２の処理と同様に、存在範囲Ｅから画像特徴量を抽出する。事前学習において抽出される画像特徴量の種類は、抽出部５２が抽出するものを同じである。
【００５３】
コンピュータ２は、事前学習において抽出した学習用反射画像の画像特徴量を入力とし、光輝性顔料種別コードを出力する学習済みモデルＭを教師あり学習により生成する。
【００５４】
［光輝性顔料判定装置１００の動作］
光輝性顔料判定装置１００を用いた光輝性顔料判定方法について述べる。
【００５５】
画像入力部１が、アスペキュラー角が異なる塗膜（被判定対象）Ｆの反射面を一般的なデジタルカメラで撮像する（撮像工程）。
【００５６】
コンピュータ２は、撮像工程において撮像された反射画像における反射面の領域から、輝度差による閾値処理により光輝性顔料の存在範囲Ｅを、画像特徴量の抽出対象として選択する。コンピュータ２は、選択された光輝性顔料の存在範囲Ｅから画像特徴量を抽出する（抽出工程）。コンピュータ２は、必要に応じて高輝度画像抽出処理やクラスタリング処理により、光輝性顔料の存在範囲Ｅをさらに選別して画像特徴量を抽出してもよい。
【００５７】
コンピュータ２は、存在範囲Ｅから抽出された画像特徴量に基づき、光輝性顔料と画像特徴量との関係を学習した「学習済みモデルＭ」を用いて光輝性顔料の種別を判定する（判定工程）。この際、学習済みモデルＭの出力の正解率に基づいて、学習済みモデルＭの再学習を実施してもよい。
【００５８】
出力部３は、判定された光輝性顔料の種類を表示する。
【００５９】
本実施形態に係る光輝性顔料判定装置１００によれば、ＣＣＤ、ＣＭＯＳなどのエリアイメージセンサやデジタルカメラなどの一般的な撮像機器を用いていることから、特別大きな空間や準備時間などを要することなく容易に実施ができ、かつ、撮像した画像は顕微鏡に比べて実視野サイズが十分に大きいことから、精度良く光輝性顔料の判定をすることができる。
【００６０】
本実施形態に係る光輝性顔料判定装置１００によれば、輝度差による閾値処理により、画像特徴量を抽出対象となる光輝性顔料の存在範囲Ｅを選択する。反射画像全体の色相分布を求めることなく、画像特徴量を抽出対象となる光輝性顔料の存在範囲Ｅを簡単に特定できる。
【００６１】
本実施形態に係る光輝性顔料判定装置１００によれば、必要に応じて高輝度画像抽出処理やクラスタリング処理により、光輝性顔料の存在範囲Ｅをさらに選別して画像特徴量を抽出する。光輝性顔料の特徴が表れやすい画素やクラスタから画像特徴量を抽出することで、塗膜に含まれる光輝性顔料を従来より手軽でかつ高い精度で判定できる。
【００６２】
なお、光輝性顔料の判定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００６３】
以上、本発明の第一実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。また、上述の第一実施形態および以下で示す変形例において示した構成要素は適宜に組み合わせて構成することが可能である。
【００６４】
（変形例１）
例えば、上記実施形態では、学習済みモデルＭは勾配ブースティングを用いた決定木で構成されていたが、学習済みモデルの態様はこれに限定されない。学習済みモデルは画像特徴量から光輝性顔料の種類を決定して出力するモデルであれば、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、単純パーセプトロン、ＭＬＰ、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ガウス過程、ベイジアンネットワーク、ｋ近傍法その他機械学習で用いられるモデルで構成されていてもよい。
【００６５】
（変形例２）
例えば、上記実施形態では、判定工程において光輝性顔料の種別を行っていたが、判定工程の態様はこれに限定されない。判定工程は、例えば、光輝性顔料の含有量の判定も合わせて実施してもよい。この場合、学習済みモデルの入力は、抽出部５２が抽出した画像特徴量であり、学習済みモデルの出力は、判定した光輝性顔料の種類および光輝性顔料の含有量である。学習済みモデルは、学習用反射画像と塗膜に含まれる光輝性顔料の種別コードと光輝性顔料の含有量の組み合わせを教師データとして学習したものとなる。
【００６６】
（第二実施形態）
本発明の第二実施形態に係る光輝性顔料判定装置１００Ｂについて説明する。以降の説明において、すでに説明したものと共通する構成については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。光輝性顔料判定装置１００Ｂは、画像入力部が第一実施形態と異なっている。
【００６７】
［光輝性顔料判定装置１００Ｂ］
光輝性顔料判定装置１００Ｂは、画像入力部１Ｂと、プログラム実行可能なコンピュータ２と、ＬＣＤモニタ等の出力部３と、を備える。
【００６８】
画像入力部１Ｂは、多角度から撮像できる撮像機器であって、例えば、ｘ−ｒｉｔｅ社のＭＡＴ６、Ｔ１２等の測色機が挙げられる。例えば、ｘ−ｒｉｔｅ社のＭＡＴ６を用いた場合は、受光部の角度は法線方向Ｎから１５度であり、撮像角度が７種類（アスペキュラー角−４５度、アスペキュラー角−３０度、アスペキュラー角−１５度、アスペキュラー角１５度、アスペキュラー角４５度、アスペキュラー角８０度および拡散光照射画像の１種類）で撮像可能である。画像入力部１Ｂは、測色機に限定されず、内蔵されたデジタルカメラにより適宜撮像角度を変更して、反射面を撮像する撮像機器であればよい。画像入力部１Ｂが内蔵するデジタルカメラは、第一実施形態の画像センサー１２を搭載し、撮像する反射画像の実視野サイズが０．０１ｃｍ２以上である。画像入力部１Ｂは、アスペキュラー角が異なる反射面を撮像した反射画像をＲＧＢ画像として保存して、コンピュータ２に転送する。
【００６９】
コンピュータ２の分別部５１は、画像入力部１Ｂが撮像した複数の反射画像が入力され、輝度差による閾値処理により存在範囲Ｅを選択する。以下の工程は、第一実施形態と同様である。
【００７０】
本実施形態に係る光輝性顔料判定装置１００Ｂによれば、第一実施形態の光輝性顔料判定装置１００同様、輝度差による閾値処理により、画像特徴量を抽出対象となる光輝性顔料の存在範囲Ｅを選択する。反射画像全体の色相分布を求めることなく、画像特徴量を抽出対象となる光輝性顔料の存在範囲Ｅを簡単に特定できる。必要に応じて高輝度画像抽出処理やクラスタリング処理により、光輝性顔料の存在範囲Ｅをさらに選別して画像特徴量を抽出する。光輝性顔料の特徴が表れやすい画素やクラスタから画像特徴量を抽出することで、塗膜に含まれる光輝性顔料を従来より手軽かつ高い精度で判定できる。
【００７１】
本実施形態に係る光輝性顔料判定装置１００Ｂによれば、画像入力部１Ｂとして測色機を使用するため、第一実施形態の光輝性顔料判定装置１００と比較して、入射角度ごとの反射画像を精度高く取得でき、より精度の高い画像特徴量を抽出して判定に用いることができる。
【００７２】
以上、本発明の第二実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。また、上述の第二実施形態および変形例において示した構成要素は適宜に組み合わせて構成することが可能である。
【００７３】
（第三実施形態）
本発明の第三実施形態に係る光輝性顔料判定装置１００Ｃについて説明する。以降の説明において、すでに説明したものと共通する構成については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。光輝性顔料判定装置１００Ｃは、分光反射率を用いる点が第二実施形態と異なっている。
【００７４】
［光輝性顔料判定装置１００Ｃ］
光輝性顔料判定装置１００Ｃは、画像入力部１Ｃと、プログラム実行可能なコンピュータ２と、ＬＣＤモニタ等の出力部３と、を備える。
【００７５】
画像入力部１Ｃは、第二実施形態の画像入力部１Ｂに対して、複数の測色角度から分光反射率を測定できる測色計または分光測色計をさらに含むものである。測色計または分光測色計（分光光度計と呼ばれることもある）は、色特性を識別する際に用いる場合において、スペクトルの可視領域内において複数の視角で測色が可能な装置であれば特に制限されない。測色計または分光測色計を含む画像入力部１Ｃは、持ち運び可能な装置であることが好ましい。画像入力部１Ｃは、第二実施形態同様、内蔵されたデジタルカメラの画像センサー１２により反射面を撮像する。加えて、画像入力部１Ｃは、測色計または分光測色計に内蔵された受光器により分光反射率を取得する。画像入力部１Ｃは、例えばｘ−ｒｉｔｅ社のＭＡＴ６、Ｔ１２等の測色機を用いることができる。例えば、ｘ−ｒｉｔｅ社のＭＡＴ６を用いた場合は、受光器の角度は法線方向Ｎから４５度であり、測色角度が６角度（アスペキュラー角−１５度、アスペキュラー角１５度、アスペキュラー角２５度、アスペキュラー角４５度、アスペキュラー角７５度、アスペキュラー角１１０度）により分光反射率を測定できる。
【００７６】
本実施形態においては、画像入力部１Ｃは、撮像角度において撮像した反射画像をＲＧＢ画像として保存して、さらに反射面が撮像された撮像角度に対応する測色角度における分光反射率を測定する（測定工程）。画像入力部１Ｃは、反射画像の撮像と分光反射率の測定とを同時に行ってもよいし、別々に行ってもよい。さらに、反射画像の撮像と分光反射率の測定とは別々の機器で実施されてもよい。例えば、反射画像の撮像は、第一実施形態の画像入力部１Ａや第二実施形態の画像入力部１Ｂを用いて実施されてもよい。
【００７７】
画像入力部１Ｃは、ＲＧＢ画像と対応する分光反射率をコンピュータ２に転送する。なお、撮像された反射画像の保存フォーマットは、ＲＧＢ画像フォーマットに限定されず、他の画像フォーマットであってもよい。画像入力部１Ｃは、ＲＧＢ画像でなくモノクロ画像やグレースケール画像を撮像してもよい。
【００７８】
画像入力部１Ｃが撮像した反射画像は、第一実施形態と同様、画像特徴量の抽出に用いられる。反射画像には必要に応じて高輝度画像抽出処理やクラスタリング処理が実施される。
【００７９】
画像入力部１Ｃが測定した分光反射率は、分光反射特徴量の抽出に用いられる。分光反射特徴量は、以下に例示される特徴量である。分光反射特徴量は、二以上の特徴量の組み合わせであってもよい。
（１）スペクトルの反射率または反射強度のその値、最大、最小、中央値、四分位またはパーセンタイル
（２）スペクトルの反射率または反射強度の最大、最小、中央値、四分位、またはパーセンタイルとなる波長
（３）スペクトルの反射率または反射強度の平均、分散、標準偏差、尖度、または歪度
（４）スペクトルの反射率または反射強度に対する畳み込みフィルタ、フーリエ変換またはウェーブレット変換により得られた値
（５）スペクトルの反射率または反射強度のピーク波長、またはスペクトルの反射率または反射強度のピーク間の差または比
【００８０】
判定部５３は、存在範囲Ｅごとに抽出された画像特徴量と、対応する分光反射率から抽出された分光反射特徴量とに基づき、光輝性顔料と画像特徴量と分光反射特徴量との関係を学習した学習結果である「学習済みモデルＭ２」を用いて光輝性顔料を判定する（判定工程）。分光反射特徴量は、分光反射率そのものであってもよい。
【００８１】
本実施形態において、学習済みモデルＭ２は勾配ブースティングを用いた決定木（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）で構成される。学習済みモデルＭ２の入力は、抽出部５２が抽出した画像特徴量と分光反射特徴量である。学習済みモデルＭ２の出力は、判定した光輝性顔料の種類である。判定された光輝性顔料の種類は、出力部３に出力される。
【００８２】
学習済みモデルＭ２は、教師データに基づいて、事前の学習により生成する。学習済みモデルＭ２の生成は、光輝性顔料判定装置１００のコンピュータ２により実施してもよいし、コンピュータ２より演算能力が高い他のコンピュータを用いて実施してもよい。
【００８３】
本実施形態においては、含まれる光輝性顔料が既知である塗膜を事前に撮像した反射画像が教師データである。具体的には、学習用反射画像と塗膜に含まれる光輝性顔料種別コードとの組み合わせが教師データである。
【００８４】
コンピュータ２は、事前学習において、分別部５１の処理と同様に、学習用反射画像から画像特徴量と分光反射特徴量の抽出対象として、輝度差による閾値処理により光輝性顔料の存在範囲Ｅを選択する。コンピュータ２は、事前学習において、抽出部５２の処理と同様に、存在範囲Ｅから画像特徴量と分光反射特徴量を抽出する。事前学習において抽出される画像特徴量と分光反射特徴量の種類は、抽出部５２が抽出するものを同じである。
【００８５】
コンピュータ２は、事前学習において抽出した学習用反射画像の画像特徴量と分光反射特徴量を入力とし、光輝性顔料種別コードを出力する学習済みモデルＭを教師あり学習により生成する。
【００８６】
本実施形態に係る光輝性顔料判定装置１００Ｃによれば、画像入力部１Ｃが測色計または分光測色計を有しているため、第一実施形態の光輝性顔料判定装置１００と比較して、入射角度ごとの反射画像および分光反射率を取得でき、画像特徴量に加え分光反射率を抽出して判定に用いることができる。
【実施例】
【００８７】
以下、本発明を実施例に基づいて詳細に説明するが、本発明の技術範囲はこれらの実施例に限定されるものではない。【００８８】
＜実施例１＞
（１）撮像工程  
光輝材顔料判定の被判定対象である塗膜Ｆとして、既存の調色設計した自動車上塗り塗色の控え塗板から、ソリッド塗色およびメタリック塗色を選択した。ここで、メタリック塗色とは、アルミフレーク、マイカフレーク等の鱗片状顔料（光輝材顔料）を含む塗色を意味し、ソリッド塗色とは前記光輝材を顔料として含有しない塗色を意味する。控え塗板とは、前述のソリッド塗色およびメタリック塗色が得られるように調整された塗料を、所定の大きさの基材に塗装し、さらにクリヤー塗料を塗装した試験板である。【００８９】
使用した画像入力部１の撮像視野は３０ｍｍｘ５ｍｍであり、実視野サイズが０．０１ｃｍ２以上である。画像入力部１は、アスペキュラー角が約１５度である塗膜Ｆの反射面を撮像する。画像入力部１は撮像した反射画像をＲＧＢ画像として保存する。【００９０】
（２）画像変換工程
実施例１においては、画像変換工程は実施されていない。【００９１】
（３）抽出工程
実施例１においては、閾値処理による存在範囲Ｅの選択は実施されていない。撮像された反射画像の全体から画像特徴量が抽出される。【００９２】
（４）判定工程
実施例１において判定に用いられた特徴量は８個であり、単角度全体画像のＲ値の最大値と標準偏差、単角度全体画像のＧ値の中央値と最大値と標準偏差、単角度全体画像のＧ値の最大値と最小値と標準偏差、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−１）。【００９３】
また、実施例１において使用された学習済みモデルＭは勾配ブースティングを用いた決定木（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）で構成される（機械学習モデルＮｏ．１−３）。【００９４】
＜実施例２＞
実施例１と比較して異なる部分のみを記載する。【００９５】
（１）撮像工程  
画像入力部１は、アスペキュラー角が約１５度、２５度、４５度、７５度、１１０度である塗膜Ｆの反射面を撮像し、それぞれを反射画像としてＲＧＢ画像として保存する。【００９６】
（４）判定工程
実施例２において判定に用いられた特徴量は２００個であり、全体画像のＢ値の角度ごと最大値、全体画像のＧ値の角度ごと平均値、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−２）。【００９７】
＜実施例３＞
実施例２と比較して異なる部分のみを記載する。【００９８】
（３）抽出工程
実施例３においては、閾値処理による存在範囲Ｅの選択は実施され、光輝性顔料の存在範囲Ｅから画像特徴量が抽出される。【００９９】
（４）判定工程
実施例３において判定に用いられた特徴量は２００個であり、閾値以下画像のＧ値の角度ごと最大値、全体画像のＧ値の角度ごとＦＦＴ振幅、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−３）。【０１００】
＜実施例４＞
実施例３と比較して異なる部分のみを記載する。【０１０１】
（２）画像変換工程
実施例４においては、画像変換工程が実施され、ＲＧＢ画像は、ＨＳＶ画像やＬａｂ画像に変換されている。また、ＲＧＢ画像に対するＦＦＴ（高速フーリエ変換）も実施している。【０１０２】
（３）抽出工程
実施例４においては、閾値処理による存在範囲Ｅの選択は実施されていない。撮像された反射画像の全体から画像特徴量が抽出される。【０１０３】
（４）判定工程
実施例４において判定に用いられた特徴量は３００個であり、全体画像のＳ値の角度ごと第３四分位、全体画像のa値の角度ごと最大値、全体画像のｂ値の第３四分位、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−４）。【０１０４】
＜実施例５＞
実施例４と比較して異なる部分のみを記載する。【０１０５】
（３）抽出工程
実施例５においては、閾値処理による存在範囲Ｅの選択は実施され、光輝性顔料の存在範囲Ｅから画像特徴量が抽出される。【０１０６】
（４）判定工程
実施例５において判定に用いられた特徴量は９００個であり、閾値未満画像のa値の最大値の角度間の比、閾値未満画像のa値の角度ごと最小値、閾値以上画像のＶ（明度）値の平均値の角度間の比、全体画像のＧ値の第３四分位の角度間の比、全体画像のＶ（明度）値の平均値の角度間の比、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−５）。【０１０７】
＜実施例６＞
実施例５と比較して異なる部分のみを記載する。【０１０８】
（４）判定工程
実施例６において判定に用いられた特徴量は５００個であり、閾値以上画像のa値の角度ごと最大値、閾値以上画像のa値の角度ごと最小値、閾値未満画像のa値の角度ごと平均値、閾値以上画像のＬ値の最小値の角度間の比、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−６）。【０１０９】
＜実施例７＞
実施例６と比較して異なる部分のみを記載する。【０１１０】
（４）判定工程
実施例７において判定に用いられた特徴量は６００個であり、閾値以上画像のＧ値の角度ごと第１四分位、閾値未満画像のa値の最大値の角度間の比、閾値以上画像のｂ値の平均値の角度間の比、閾値未満画像のＢ値の角度ごと最大値、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−７）。【０１１１】
＜実施例８＞
実施例７と比較して異なる部分のみを記載する。【０１１２】
（４）判定工程
実施例８において判定に用いられた特徴量は５００個であり、閾値以上画像のＬ値の角度ごと平均値、閾値未満画像のa値の最大値の角度間の比、閾値未満画像のｂ値の角度ごと標準偏差、閾値以上画像のa値の角度ごと第１四分位、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−８）。【０１１３】
＜実施例９＞
実施例８と比較して異なる部分のみを記載する。【０１１４】
（４）判定工程
実施例９において判定に用いられた特徴量は８００個であり、閾値未満画像のa値の角度ごと最小値、閾値未満画像のa値の最大値の角度間の比、全体画像のＲ値の第1四分位の角度間の比、閾値以上画像のa値の角度ごとの第３四分位、閾値以上画像のa値の標準偏差の角度間の比、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−９）。【０１１５】
＜実施例１０＞
実施例９と比較して異なる部分のみを記載する。【０１１６】
（３）抽出工程
実施例９においては、抽出工程においてクラスタリング処理を実施して２０クラスタに分類している。各クラスタに含まれる画素の彩度の平均値が最大であるクラスタのＨＳＶ値を選択している。【０１１７】
（４）判定工程
実施例１０において判定に用いられた特徴量は６６０個であり、閾値未満画像のa値の最大値の角度間の比、閾値以上画像のＲ値の第1四分位の角度間の比、閾値未満画像のa値の角度ごとの最小値、撮像角度ごとの全体画像のＨ（色相）値の最大値、閾値以上画像をＷａｒｄ法により２０クラスタにクラスタリングして各クラスタに含まれる画素の彩度の平均値が最大であるクラスタのＨＳＶ値、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−１０）。【０１１８】
＜実施例１１＞
実施例９と比較して異なる部分のみを記載する。【０１１９】
（３）抽出工程
実施例１１においては、抽出工程において高輝度画像抽出処理を実施している。色相角２７０度彩度最大値である原色からの距離が最も近い画素および／または画素集合を取得し、取得された画素および／または画素集合から画像特徴量が抽出される。【０１２０】
（４）判定工程
実施例１１において判定に用いられた特徴量は７６０個であり、閾値未満画像のa値の最大値の角度間の比、閾値以上画像のＲ値の第1四分位の角度間の比、閾値以上画像のa値の角度ごと最小値、全体画像のＨ（色相）値の最大値の角度間の比、の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−１１）。【０１２１】
＜比較例１＞
（１）撮像工程  
比較例１において、反射画像は被判定対象である塗膜Ｆを電子顕微鏡を用いて撮像した画像である。電子顕微鏡を用いて取得した反射画像は実視野サイズが０．０１ｃｍ２未満である。【０１２２】
＜比較例２＞
実施例２と比較して異なる部分のみを記載する。【０１２３】
また、比較例２において使用された学習済みモデルＭは畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）で構成される（機械学習モデルＮｏ．１−２）。畳み込みニューラルネットワークで構成される比較例２の学習済みモデルＭは、反射画像から画像特徴量を抽出する畳み込み層やプーリング層を含む。【０１２４】
【表１】
0006854992.tif 000002
【０１２５】
【表２】
0006854992.tif 000003
【０１２６】
表１および表２に実施例１〜実施例１１と比較例１〜比較例２の詳細と判定結果を示す。
実施例１と実施例２〜実施例１１とを比較すると、実施例２〜実施例１１の方が正解確率が高い。複数の異なるアスペキュラー角の塗膜Ｆの反射面を撮像して反射画像を作成する方が、塗膜に含まれる光輝性顔料をより高い精度で判定できることが示されている。【０１２７】
実施例２と実施例３とを比較すると、実施例３の方が正解確率が高い。また、実施例４と実施例５とを比較すると、実施例５の方が正解確率が高い。閾値処理を行った方が、塗膜に含まれる光輝性顔料をより高い精度で判定できることが示されている。【０１２８】
実施例２と実施例４とを比較すると、実施例４の方が正解確率が高い。画像変換処理を行った方が、最適な画像特徴量を設定しやすく、塗膜に含まれる光輝性顔料をより高い精度で判定できることが示されている。【０１２９】
実施例１０と実施例５〜実施例９とを比較すると、実施例１０の方が正解確率が高い。クラスタリング処理を行った方が、塗膜に含まれる光輝性顔料をより高い精度で判定できることが示されている。【０１３０】
実施例１１と実施例５〜実施例９とを比較すると、実施例１１の方が正解確率が高い。高輝度画像抽出処理を行った方が、塗膜に含まれる光輝性顔料をより高い精度で判定できることが示されている。【０１３１】
比較例１において、電子顕微鏡を用いて取得した反射画像の実視野サイズが０．０１ｃｍ２未満であり、抽出工程において判定に十分な画像特徴量を抽出することができなかった。【０１３２】
比較例２と実施例１〜実施例１１とを比較すると、実施例１〜実施例１１の方が正解確率が高い。比較例２において、画像特徴量の抽出は畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層やプーリング層で実施される。畳み込みニューラルネットワークは画像のエッジ検出が得意であり、点として観測される光輝性顔料の画像特徴量を抽出することは得意でないと考察される。【０１３３】
次に、第３実施形態に関連する実施例１２〜実施例１３について説明する。
＜実施例１２＞
（１）撮像工程  
実施例１と同様、光輝材顔料判定の被判定対象である塗膜Ｆとして、既存の調色設計した自動車上塗り塗色の控え塗板から、ソリッド塗色およびメタリック塗色を選択した。【０１３４】
使用した画像入力部１Ｃの撮像視野は３０ｍｍｘ５ｍｍであり、実視野サイズが０．０１ｃｍ２以上である。画像入力部１Ｃは、アスペキュラー角が約１５度、４５度である塗膜Ｆの反射面を撮像する。画像入力部１Ｃは撮像した反射画像をグレースケール画像として保存する。【０１３５】
（２）画像変換工程
実施例１２においては、画像変換工程が実施され、グレースケール画像は、Ｌ画像に変換されている。また、グレースケール画像に対するＦＦＴ（高速フーリエ変換）も実施している。【０１３６】
（３）抽出工程
実施例１２においては、閾値処理による存在範囲Ｅの選択は実施され、光輝性顔料の存在範囲Ｅから画像特徴量が抽出される。また、実施例１２においては、抽出工程において高輝度画像抽出処理を実施している。色相角２７０度彩度最大値である原色からの距離が最も近い画素および／または画素集合を取得し、取得された画素および／または画素集合から画像特徴量が抽出される。なお、実施例１２においては、分光反射率の測定と分光反射率から分光反射特徴量の抽出は実施されていない。【０１３７】
（４）判定工程
実施例１２において判定に用いられた特徴量は２４８個であり、以下で示す（Ａ）と（Ｂ）からなる特徴量の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−１２）。
(A)１５度と４５度で撮像した反射画像の全体画像、明るい部分のみ抽出した画像、および暗い部分のみ抽出した画像についてのＬ値の平均値、標準偏差、歪度、尖度、最大値、９５パーセンタイル、９０パーセンタイル、７５パーセンタイル、５０パーセンタイル、２５パーセンタイル、１０パーセンタイル、５パーセンタイル、最小値、最大値と最小値の差、９５パーセンタイルと５パーセンタイルの差、および１５度で撮像した反射画像と４５度で撮像した反射画像とから算出された上記特徴量の差と比
(B)１５度と４５度で撮像した反射画像の全体画像、明るい部分のみ抽出した画像、および暗い部分のみ抽出した画像についてのＬ値をフーリエ変換して取得したパワースペクトルの波長１〜１００ピクセル、１００〜４００ピクセル、４００〜１０００ピクセル、１０００〜４０００ピクセルの範囲を合計した値【０１３８】
また、実施例１２において使用された学習済みモデルＭは勾配ブースティングを用いた決定木（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）で構成される（機械学習モデルＮｏ．１−３）。【０１３９】
＜実施例１３＞
実施例１２と比較して異なる部分のみを記載する。【０１４０】
（５）測定工程
実施例１３においては、画像入力部１Ｃは、反射面が撮像された撮像角度に対応する測色角度における分光反射率を測定する。【０１４１】
（３）抽出工程
実施例１３においては、閾値処理による存在範囲Ｅの選択は実施され、光輝性顔料の存在範囲Ｅから画像特徴量が抽出される。また、実施例１３においては、抽出工程において高輝度画像抽出処理を実施している。色相角２７０度彩度最大値である原色からの距離が最も近い画素および／または画素集合を取得し、取得された画素および／または画素集合から画像特徴量が抽出される。さらに、実施例１３においては、測定した分光反射率から分光反射特徴量が抽出される。抽出された分光反射特徴量には、スペクトルの反射率に関連する特徴量は含まれる。【０１４２】
実施例１３において判定に用いられた特徴量は４０３個であり、実施例１２で示す（Ａ）と（Ｂ）に加え、以下で示す（Ｃ）からなる特徴量の組み合わせである（特徴量組み合わせＮｏ．２−１３）。
(C)４５度入射光に対し正反射光を０度とした正反射からの角度が１５度,２５度,４５度,７５度,１１０度である４００〜７００ｎｍの分光反射率【０１４３】
【表３】
0006854992.tif 000004
【０１４４】
表３に実施例１２〜実施例１３の詳細と判定結果を示す。
比較例２と実施例１２とを比較すると、実施例１２の方が正解確率が高い。グレースケール画像に対して閾値処理や高輝度画像抽出処理を実施することで、ＲＧＢ画像の画像特徴量の抽出に畳み込みニューラルネットワークを使用する比較例２よりも、塗膜に含まれる光輝性顔料を高い精度で判定できることが示されている。【０１４５】
実施例１〜実施例２と実施例１２とを比較すると、グレースケール画像を使用しているにも関わらず実施例１２の方が正解確率が高い。グレースケール画像を使用する場合であっても、閾値処理や高輝度画像抽出処理を実施することで、塗膜に含まれる光輝性顔料を高い精度で判定できることが示されている。【０１４６】
実施例１２と実施例１３とを比較すると、実施例１３の方が正解確率が高い。グレースケール画像を使用する場合であっても、スペクトルの反射率に関連する分光反射特徴量を抽出工程において使用することで、塗膜に含まれる光輝性顔料をより高い精度で判定できることが示されている。
【産業上の利用可能性】
【０１４７】
本発明は、塗装された塗膜等を評価する装置に適用することができる。
【符号の説明】
【０１４８】
１００，１００Ｂ，１００Ｃ  光輝性顔料判定装置
１，１Ｂ，１Ｃ  画像入力部
１１  光源
１２  画像センサー
２  コンピュータ
５１  分別部
５２  抽出部
５３  判定部
３  出力部
【要約】
光輝性顔料判定方法は、光輝性顔料を含む被判定対象から前記光輝性顔料を判定する方法であって、前記被判定対象の反射面を撮像素子で撮像する撮像工程と、撮像された反射画像から画像特徴量を抽出する抽出工程と、前記画像特徴量に基づき、前記光輝性顔料の種別および／または含有量を、前記画像特徴量と前記光輝性顔料との関係を機械学習により学習した学習済みモデルを用いて判定する判定工程と、を備え、前記反射画像の実視野サイズは０．０１ｃｍ２以上である。【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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