(57)【要約】  単一の照明装置（１００）と、表層部に光輝材含有層（１０１）を有する被測定物（１００）に対して照明装置から照明光が照射されたときの略正反射方向の反射光を受光して画像データに変換する二次元の光電変換素子（３）と、画像データに対し、被測定物の表面のみの正反射成分を算出する算出手段（４）と、算出手段により算出された被測定物の表面のみの正反射成分を、画像データの全体から差し引くことにより、光輝材の反射成分を抽出する抽出手段（４）と、を備えている。
2020145023.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単一の照明装置と、
表層部に光輝材含有層を有する被測定物に対して前記照明装置から照明光が照射されたときの略正反射方向の反射光を受光して画像データに変換する二次元の光電変換素子と、
前記画像データに対し、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記被測定物の表面のみの正反射成分を、前記画像データの全体から差し引くことにより、前記光輝材の反射成分を抽出する抽出手段と、
を備えた光学特性解析装置。
【請求項２】
前記照明装置は特定の照明パターンを表示可能である請求項１に記載の光学特性解析装置。
【請求項３】
前記算出手段は、前記被測定物への前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって前記画像データをフィッティングすることにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する請求項１または２に記載の光学特性解析装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記被測定物への前記照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所での解析を行い、同等の照度を持つと見なせる場所に共通の正反射成分を求めることにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する請求項１または２に記載の光学特性解析装置。
【請求項５】
前記算出手段は、前記被測定物への前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によってフィッティングする第１の処理と、前記被測定物への前記照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所の解析を行い、同等の照度を持つと見なせる場所に共通の正反射成分を求める第２の処理を、前記画像データの全体に対して行うことにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する請求項１または２に記載の光学特性解析装置。
【請求項６】
前記算出手段は、前記同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所の輝度を求め、輝度の最小値を当該場所に共通の正反射成分とする請求項４または５に記載の光学特性解析装置。
【請求項７】
前記算出手段は、前記同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所の輝度情報に対してフーリエ変換を行うことにより得られる周波数領域のデータのうち、所定の閾値以下の周波数成分を有するものを抽出し、抽出されたデータを逆フーリエ変換することにより得られるデータを、当該場所に共通の正反射成分とする請求項４または５に記載の光学特性解析装置。
【請求項８】
前記算出手段は、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出に用いられる画像データの値が、所定の分散内に収まらない小さい値である場合、その画像データの値については、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いない請求項４〜７のいずれかに記載の光学特性解析装置。
【請求項９】
前記算出手段は、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出に用いられる画像データの値が所定の閾値よりも小さい場合、その画像データの値については、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いない請求項４〜７のいずれかに記載の光学特性解析装置。
【請求項１０】
前記算出手段は、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出に用いられる画像データの値が、所定の分散内に収まらない大きい値である場合、その画像データの値については、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いない請求項４〜９のいずれかに記載の光学特性解析装置。
【請求項１１】
前記算出手段は、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出に用いられる画像データの値が所定の閾値を超える場合、その画像データの値については、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いない請求項４〜９のいずれかに記載の光学特性解析装置。
【請求項１２】
前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数は０次以上の多項式関数である請求項３または５に記載の光学特性解析装置。
【請求項１３】
前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数は周期関数である請求項３または５に記載の光学特性解析装置。
【請求項１４】
前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数は指数関数である請求項３または５に記載の光学特性解析装置。
【請求項１５】
前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数はガウス関数である請求項３または５に記載の光学特性解析装置。
【請求項１６】
表層部に光輝材含有層を有する被測定物に対して、単一の照明装置から照明光が照射されたときの反射光を光電変換素子で受光することにより得られた画像データに基づいて、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにより算出された前記被測定物の表面のみの正反射成分を、前記画像データから差し引いて、前記光輝材の反射成分を抽出する抽出ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１７】
前記算出ステップでは、前記被測定物への前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって前記画像データをフィッティングすることにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理を前記コンピュータに実行させる請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記算出ステップでは、前記被測定物への前記照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所での解析を行い、同等の照度を持つと見なせる場所に共通の正反射成分を求めることにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理を前記コンピュータに実行させる請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記算出ステップでは、前記被測定物への前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によってフィッティングする第１の処理と、前記被測定物への前記照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に前記画像データの値を解析して、前記場所毎に固有の正反射成分を求める第２の処理を、前記画像データの全体に対して行うことにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理を前記コンピュータに実行させる請求項１６に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば光輝材と呼ばれるフレーク状のアルミニウム片、マイカ片あるいは顔料等が含有された光輝材含有層を表層部に有する被測定物の表面光学特性を解析する光学特性解析装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
上記のような光輝材が含有された塗装等は、観察角度によって色彩が異なるように見えることから、メタリック塗装あるいはパール塗装等として、意匠性が要求される自動車を始め各種の工業製品等に幅広く使用されている。【０００３】
従来、このようなメタリック塗装あるいはパール塗装の特徴の評価を、色彩以外の質感としてとらえるために、特許文献１には、被測定物を特定方向から照明し又は全方向から拡散照明し、反射光を二次元センサで受光し、反射像を解析することで、自動車塗料内部に含まれる光輝材によって発現される、被測定物の光輝感・粒子感を数値化する手法が提案されている。【０００４】
また、昨今では、
・高意匠の顔料では、正反射近傍でのみ高輝度、高彩度等の物性が発現する場合がある、
・光輝材の配光成分は、塗膜水平方向に集中し、その反射光は正反射近傍に到達する、
等の理由から、発明者らは、正反射近傍の表面測定を行うのが良いことを見い出した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２０８３２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術を使用し、正反射方向で表面測定を行う場合、二次元センサで受光される反射光には、光輝材の反射光に加え、被測定物の表面のみからの反射光も含まれてしまう。【０００７】
このため、被測定物の表層部に含まれる光輝材そのものの正反射成分を抽出することができず、光輝材の光学特性を直接評価することができないとか、正反射から外れた角度で測定した結果との光輝材の反射成分の比較が難しく、正反射近傍における光輝材の粒子感の角度変化を定量化できない、といった課題がある。【０００８】
この発明は、このような技術的背景に鑑みてなされたものであって、表層部に光輝材含有層を有する被測定物に対して照明装置から照明光が照射されたときの略正反射方向の反射光を、二次元の光電変換素子により受光して得られた画像データから、光輝材の光学特性を解析する場合に、光輝材の光学特性を直接評価することができないとか、正反射近傍における光輝材の粒子感の角度変化を定量化できない、といった課題を解決できる光学特性解析装置及び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】
上記目的は、以下の手段によって達成される。
（１）単一の照明装置と、表層部に光輝材含有層を有する被測定物に対して前記照明装置から照明光が照射されたときの略正反射方向の反射光を受光して画像データに変換する二次元の光電変換素子と、前記画像データに対し、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された前記被測定物の表面のみの正反射成分を、前記画像データの全体から差し引くことにより、前記光輝材の反射成分を抽出する抽出手段と、を備えたことを特徴とする光学特性解析装置。
（２）前記照明装置は特定の照明パターンを表示可能である前項１に記載の光学特性解析装置。
（３）前記算出手段は、前記被測定物への前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって前記画像データをフィッティングすることにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する前項１または２に記載の光学特性解析装置。
（４）前記算出手段は、前記被測定物への前記照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所での解析を行い、同等の照度を持つと見なせる場所に共通の正反射成分を求めることにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する前項１または２に記載の光学特性解析装置。
（５）前記算出手段は、前記被測定物への前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によってフィッティングする第１の処理と、前記被測定物への前記照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所の解析を行い、同等の照度を持つと見なせる場所に共通の正反射成分を求める第２の処理を、前記画像データの全体に対して行うことにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する前項１または２に記載の光学特性解析装置。
（６）前記算出手段は、前記同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所の輝度を求め、輝度の最小値を当該場所に共通の正反射成分とする前項４または５に記載の光学特性解析装置。
（７）前記算出手段は、前記同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所の輝度情報に対してフーリエ変換を行うことにより得られる周波数領域のデータのうち、所定の閾値以下の周波数成分を有するものを抽出し、抽出されたデータを逆フーリエ変換することにより得られるデータを、当該場所に共通の正反射成分とする前項４または５に記載の光学特性解析装置。
（８）前記算出手段は、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出に用いられる画像データの値が、所定の分散内に収まらない小さい値である場合、その画像データの値については、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いない前項４〜７のいずれかに記載の光学特性解析装置。
（９）前記算出手段は、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出に用いられる画像データの値が所定の閾値よりも小さい場合、その画像データの値については、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いない前項４〜７のいずれかに記載の光学特性解析装置。
（１０）前記算出手段は、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出に用いられる画像データの値が、所定の分散内に収まらない大きい値である場合、その画像データの値については、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いない前項４〜９のいずれかに記載の光学特性解析装置。
（１１）前記算出手段は、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出に用いられる画像データの値が所定の閾値を超える場合、その画像データの値については、前記被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いない前項４〜９のいずれかに記載の光学特性解析装置。
（１２）前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数は０次以上の多項式関数である前項３または５に記載の光学特性解析装置。
（１３）前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数は周期関数である前項３または５に記載の光学特性解析装置。
（１４）前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数は指数関数である前項３または５に記載の光学特性解析装置。
（１５）前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数はガウス関数である前項３または５に記載の光学特性解析装置。
（１６）表層部に光輝材含有層を有する被測定物に対して、単一の照明装置から照明光が照射されたときの反射光を光電変換素子で受光することにより得られた画像データに基づいて、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する算出ステップと、前記算出ステップにより算出された前記被測定物の表面のみの正反射成分を、前記画像データから差し引いて、前記光輝材の反射成分を抽出する抽出ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（１７）前記算出ステップでは、前記被測定物への前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって前記画像データをフィッティングすることにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理を前記コンピュータに実行させる前項１６に記載のプログラム。
（１８）前記算出ステップでは、前記被測定物への前記照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる前記画像データ上の場所での解析を行い、同等の照度を持つと見なせる場所に共通の正反射成分を求めることにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理を前記コンピュータに実行させる前項１６に記載のプログラム。
（１９）前記算出ステップでは、前記被測定物への前記照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によってフィッティングする第１の処理と、前記被測定物への前記照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に前記画像データの値を解析して、前記場所毎に固有の正反射成分を求める第２の処理を、前記画像データの全体に対して行うことにより、前記被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理を前記コンピュータに実行させる前項１６に記載のプログラム。
【発明の効果】
【００１０】
前項（１）に記載の発明によれば、表層部に光輝材含有層を有する被測定物に対して、単一の照明装置から照明光が照射されたときの反射光を二次元の光電変換素子により受光し、得られた画像データに基づいて、被測定物の表面のみの正反射成分が算出される。この算出された被測定物の表面のみの正反射成分が、画像データから差し引かれることにより、光輝材の正反射成分が抽出される。【００１１】
このように、被測定物表面のみの正反射成分を取り除くことができるため、被測定物の正反射近傍における光輝材の光学特性を直接にかつ正確に求めることができ、光輝材の光学特性を直接評価することができないとか、正反射近傍における光輝材の粒子感の角度変化を定量化できない、といった課題を解決できる。また、光輝材のみと被測定物表面のみの正反射成分の両方を求めることができるため、被測定物の光輝感における光輝材の割合を定量化することができる。さらに、光輝材の反射成分のみを取り出すことができるため、正反射角近傍を含む、様々な受光角で取得したデータ間を比較することができる。【００１２】
前項（２）に記載の発明によれば、照明装置は特定の照明パターンを表示可能であるから、特定の照明パターンを表示可能な例えば液晶等の表示装置を照明装置として用いることができる。【００１３】
前項（３）に記載の発明によれば、被測定物への照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって画像データをフィッティングすることにより、被測定物の表面のみの正反射成分を確実に算出することができる。【００１４】
前項（４）に記載の発明によれば、被測定物への照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に画像データを解析して、場所毎の固有の正反射成分を求めることにより、被測定物の表面のみの正反射成分を確実に算出することができる。【００１５】
前項（５）に記載の発明によれば、被測定物への照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によってフィッティングする第１の処理と、被測定物への照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に画像データの値を解析して、場所毎に固有の正反射成分を求める第２の処理を、画像データの全体に対して行うことにより、被測定物の表面のみの正反射成分を精度良く算出することができる。【００１６】
前項（６）に記載の発明によれば、同等の照度を持つと見なせる場所における画像データの輝度を解析し、輝度の最小値を当該場所における固有の正反射成分とするから、被測定物の表面のみの正反射成分を確実に算出することができる。【００１７】
前項（７）に記載の発明によれば、同等の照度を持つと見なせる場所における画像データの輝度情報に対してフーリエ変換を行うことにより得られる周波数領域のデータのうち、所定の閾値以下の周波数成分を有するものを抽出し、抽出されたデータを逆フーリエ変換することにより得られるデータを、当該場所における固有の正反射成分とするから、被測定物の表面のみの正反射成分を確実に算出することができる。【００１８】
前項（８）に記載の発明によれば、所定の分散内に収まらない小さい値の画像データは、ノイズ成分と見なして被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いられないから、被測定物の表面のみの正反射成分をさらに精度良く算出することができる。【００１９】
前項（９）に記載の発明によれば、所定の閾値よりも小さい値の画像データは、ノイズ成分と見なして被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いられないから、被測定物の表面のみの正反射成分をさらに精度良く算出することができる。【００２０】
前項（１０）に記載の発明によれば、所定の分散内に収まらない大きい値の画像データは、光輝材による反射を含む被測定物の表面のみの正反射成分以外のものと見なして、被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いられないから、被測定物の表面のみの正反射成分をさらに精度良く算出することができる。【００２１】
前項（１１）に記載の発明によれば、所定の閾値を超える値の画像データは、光輝材による反射を含む被測定物の表面のみの正反射成分以外のものと見なして、被測定物の表面のみの正反射成分の算出には用いられないから、被測定物の表面のみの正反射成分をさらに精度良く算出することができる。【００２２】
前項（１２）〜（１５）に記載の発明によれば、照明装置による照度分布に合わせた０次以上の多項式関数、周期関数、指数関数、ガウス関数によって画像データをフィッティングすることにより、被測定物の表面のみの正反射成分を精度良く算出することができる。【００２３】
前項（１６）に記載の発明によれば、表層部に光輝材含有層を有する被測定物に対して、単一の照明装置から照明光が照射されたときの反射光を二次元の光電変換素子により受光して得られた画像データに基づいて、被測定物の表面のみの正反射成分を算出し、算出された被測定物の表面のみの正反射成分を、画像データから差し引くことにより、被測定物の表層部に含まれる光輝材の正反射成分を抽出する処理を、コンピュータに実行させることができる。【００２４】
前項（１７）に記載の発明によれば、算出ステップでは、被測定物への照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって画像データをフィッティングすることにより、被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理をコンピュータに実行させることができる。【００２５】
前項（１８）に記載の発明によれば、算出ステップでは、被測定物への照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に画像データを解析して、場所毎の固有の正反射成分を求めることにより、被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理をコンピュータに実行させることができる。【００２６】
前項（１９）に記載の発明によれば、算出ステップでは、被測定物への照明装置による照度分布に合わせた所定のモデル関数によってフィッティングする第１の処理と、被測定物への照明装置による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に画像データの値を解析して、場所毎に固有の正反射成分を求める第２の処理を、画像データの全体に対して行うことにより、被測定物の表面のみの正反射成分を算出する処理をコンピュータに実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】この発明の一実施形態に係る光学特性解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】被測定物の表面のみの正反射成分の算出処理及び光輝材の反射成分の抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】（Ａ）は照明装置の平面画像、（Ｂ）は測定系の概要図、（Ｃ）は光電変換素子で取得された２次元画像である。
【図４】（Ａ）は図３（Ｃ）と同じ２次元画像、（Ｂ）は（Ａ）の２次元画像において、縦軸に輝度を横軸に中心からの距離ｒを取ったときのグラフである。
【図５】（Ａ）は図３（Ｃ）と同じ２次元画像、（Ｂ）はある同心円上の画素における輝度を縦軸に、中心角θを横軸に取ったときのグラフ、（Ｃ）は同心円上における光輝材の反射成分を示すグラフである。
【図６】（Ａ）は、ある同心円上の画素における輝度を縦軸に、中心角θを横軸に取ったときのグラフ、（Ｂ）は小さい輝度を除外した状態のグラフ、（Ｃ）はその同心円における光輝材の反射成分を示すグラフである。
【図７】（Ａ）は、ある同心円上の画素における輝度を縦軸に、中心角θを横軸に取ったときのグラフ、（Ｂ）は大きい輝度を除外した状態のグラフ、（Ｃ）はその同心円における光輝材の反射成分を示すグラフである。
【図８】（Ａ）は別の照明パターンを表示した照明装置の平面画像、（Ｂ）は光電変換素子で取得された２次元画像である。
【図９】（Ａ）は図８（Ｂ）と同じ２次元画像、（Ｂ）は（Ａ）の２次元画像において、縦軸に輝度を横軸に最も輝度の高い中央部からの位置Ｘを取ったときのグラフである。
【図１０】（Ａ）は図８（Ｂ）と同じ２次元画像、（Ｂ）は、ある同列上の画素における輝度を縦軸に、縦方向の位置Ｙを横軸に取ったときのグラフ、（Ｃ）はその列における光輝材の反射成分を示すグラフである。
【図１１】（Ａ）は、ある同列上の画素における輝度を縦軸に、縦方向の位置Ｙを横軸に取ったときのグラフ、（Ｂ）は小さい輝度を除外した状態のグラフ、（Ｃ）はその列における光輝材の反射成分を示すグラフである。
【図１２】（Ａ）は、ある同列上の画素における輝度を縦軸に、縦方向の位置Ｙを横軸に取ったときのグラフ、（Ｂ）は大きい輝度を除外した状態のグラフ、（Ｃ）はその列における光輝材の反射成分を示すグラフである。
【図１３】（Ａ）は更に別の照明パターンを表示した照明装置の平面画像、（Ｂ）は各正面パターンによる照明時の光電変換素子で取得された２次元画像である。
【図１４】（Ａ）は図１３（Ｂ）のＢ１と同じ２次元画像、（Ｂ）は（Ａ）の２次元画像において、縦軸に輝度を横軸に最も輝度の高い中央部からの距離Ｘを取ったときのグラフである。
【図１５】（Ａ）は図１３（Ｂ）のＢ１と同じ２次元画像、（Ｂ）は、ある同列上の画素における輝度を縦軸に、縦方向の位置Ｙを横軸に取ったときのグラフ、（Ｃ）はその列における光輝材の反射成分を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２９】
図１は、この発明の一実施形態に係る光学特性解析装置の構成を示すブロック図である。図１に示す光学特性解析装置は、単一の照明装置１と、対物レンズ２と、ＣＣＤセンサ等からなる二次元の光電変換素子３と、演算部４と、液晶表示装置等によって構成される測定結果表示部５を備えている。
【００３０】
照明装置１は、この実施形態では特定の照明パターンを表示できる表示装置によって構成されており、表示した照明パターンから被測定物１００の被測定部位１００ａに対して照明光Ｌ１を照射する。なお、照明装置１として点光源等を用いてもよい。
【００３１】
被測定物１００は図３（Ｂ）に示すように、光輝材１１０が含有された透光性の光輝材含有層１０１を表層部に有しており、光輝材含有層１０１のさらに表面には透光性のクリア層１０２が形成されている。このような光輝材含有層１０１及びクリア層１０２は、例えば、試料１００の表面に光輝材１１０が含まれた透光性樹脂による塗装を施し、さらにクリア層１０２用の塗装を施すことにより形成される。
【００３２】
図１に戻って、光電変換素子３は２次元に配置された多数の画素を備え、被測定物１００からの反射光Ｌ２を対物レンズ２を介して画素毎に受光し、２次元画像データに変換して出力する。
【００３３】
この実施形態では、照明装置１と光電変換素子３とは、光電変換素子３が被測定部位１００ａからの略正反射方向の反射光を受光可能である位置関係で配置されている。略正反射方向とは、正反射方向の反射光のみならず正反射方向から僅かに外れている反射光も許容する主旨である。このような配置関係にする理由は、光輝材含有層１０１が光輝材が含まれた塗膜で形成されている場合、塗膜内の光輝材の配向分布は、一般的に塗膜面水平方向（０度方向）をピークとする分布となっており、このような光輝材の正反射近傍の情報を的確にとらえるためである。
【００３４】
また、試料１００における被測定部位１００ａの表面と光電変換素子３が共役関係にあることが望ましい。
【００３５】
光電変換素子３から出力された電気信号である画像データは、必要に応じ、図示しないＩＶ変換回路、ＡＤ変換回路を通じてデジタル信号に変換され、演算部４に送られる。演算部４に送られてきた画像データには、光輝材１１０の反射光成分に加え、被測定物１００の表面のみからの正反射成分も含まれている。このため、演算部４はＣＰＵ等により、被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出するとともに、算出した被測定物１００の表面のみの正反射成分を、画像データから差し引いて、被測定物１００の光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分を抽出する処理を実行する。これらの処理については後述する。
【００３６】
演算部４は専用の装置であっても良いし、パーソナルコンピュータにより構成されていても良い。また、光電変換素子３から出力されデジタル信号に加工された画像データは、ネットワークを介して演算部４に送られても良い。この場合は、演算部４が測定場所と離れた場所に存在していても、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理、光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分の抽出処理を行うことができる。
【００３７】
次に、光電変換素子３の空間分解能について説明する。目視で観察される現象を光電変換素子３で検知するためには、光電変換素子３に人間の眼に相当する空間分解能が必要になる。ある研究によると、人間の眼で区別可能な最小幅は、約０．６分といわれている。仮に瞳から観察物までの距離を２０〜３０ｃｍとすると、区別可能な２点の距離は３０〜５０μｍと計算される。
【００３８】
また、測定対象を自動車外装材の光輝材を含む塗装面とすると、塗膜内部に含まれる光輝材の粒径は、小さなもので１０〜２０μｍ、大きなもので凡そ１００μｍ程度である。光電変換素子３は光輝材１つ１つを空間的に区別できることがより望ましい。
【００３９】
以上から、光電変換素子３の空間分解能は１０〜１００μｍ程度であることが望ましい。
【００４０】
次に、演算部４によって実行される、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理及び被測定物１００の光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分の抽出処理、について説明する。これらの処理は、演算部４に含まれているＣＰＵが図示しない記憶部に格納された動作プログラムに従って動作することにより実行される。
【００４１】
図２はこれらの処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ０１で２次元画像データを取得した後、ステップＳ０２及び／またはステップＳ０３で、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理を実行する。次いで、ステップＳ０４で、算出した被測定物１００の表面のみの正反射成分を、画像データから差し引いて除去することにより、ステップＳ０５で光輝材１１０の反射成分を抽出する。
【００４２】
被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理は、被測定物１００への照明装置１による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって画像データをフィッティングすることにより行うか（ステップＳ０２）、被測定物１００への照明装置１による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に画像データを解析することにより行うか（ステップＳ０３）、あるいはこれらの両方を組み合わせて行う。以下に、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理の具体例について説明する。
［実施形態１］
照明装置１に被測定物１００からの距離に比べ十分に小さい点を表示することで被測定物１００を照明するものとする。照明装置１として、被測定物１００からの距離に比べ十分に小さい光源を用いる場合も同様である。
【００４３】
図３は、左から順に、（Ａ）照明装置１の平面画像（単に表示画像ともいう）、（Ｂ）測定系の概要図、（Ｃ）光電変換素子３で取得された２次元画像（単に取得画像ともいう）、を示している。
【００４４】
図３（Ａ）に示す表示画像において中央の白点１１は照明部分であり、この表示画像及び同図（Ｃ）に示す取得画像において、白い箇所は輝度が高く、黒い箇所は輝度が低い場所を表している。また、同図（Ｃ）の取得画像中の白い微細線分は光輝材１１０からの反射光を表す。
【００４５】
被測定物１００に焦点があっているため、光電変換素子３では、照明装置１上の小さな白点１１がぼやけた画像として取得される。演算部４は、取得された２次元の画像データについて画素毎に輝度を求める。そして、得られた輝度データを用いて、以下のような被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理を実行する。
（実施形態１−１）
この処理は、図２のステップＳ２の処理、つまり被測定物１００への照明装置１による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって画像データをフィッティングすることにより、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出を行うものである。
【００４６】
照明部分が図３（Ａ）のように小さな点の場合、前述した図３（Ｃ）の取得画像においては、ぼやけた白点の中心部が最も輝度が高く、中心から遠ざかるに従って輝度が低下する。光輝材１１０の密度が十分に小さい場合、取得画像において最も輝度が高い中心部から半径方向への輝度分布は、２次元ガウス関数によって示される。
【００４７】
そこで、取得画像における半径方向の輝度データを２次元ガウス関数によってフィッティングする。この様子を図４に示す。図４（Ａ）は図３（Ｃ）と同じ取得画像であり、図４（Ｂ）は縦軸に輝度を横軸に中心からの距離ｒを取ったときのグラフである。図４（Ｂ）のグラフにおける多数の黒点は、取得画像において測定された半径ｒ方向の各画素の輝度の測定値である。これらの輝度データを２次元ガウス関数によってフィッティングすると、図４（Ｂ）の２次元ガウス関数で示される曲線のようになり、この曲線を、被測定物１００の表面のみの正反射成分として算出する。
【００４８】
そして、得られた被測定物１００の表面のみの正反射成分を、輝度データの測定値から差し引くことで、被測定物１００の光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分を抽出する。
【００４９】
このような処理を、周方向において繰り返すことで、取得画像全体における被測定物１００の光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分を確実に抽出することができる。
（実施形態１−２）
この処理は、図２のステップＳ３の処理、つまり被測定物１００への照明装置１による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に画像データを解析することにより行うものである。
【００５０】
図３（Ｃ）の取得画像において、最大輝度を示す場所から同心円上では表面反射の輝度が同等であるとみなすことができる。一方、光輝材１１０が存在している場所では、表面反射に加えて、光輝材１１０による反射成分が加わる。
【００５１】
つまり、同心円上において光輝材が存在しない場所が輝度の最小値を示すはずであるから、同心円上での輝度の最小値を求めることで、その同心円上における被測定物１００の表面のみの正反射成分を確実に算出することができる。
【００５２】
この様子を図５に示す。図５（Ａ）は図３（Ｃ）と同じ取得画像であり、図５（Ｂ）は、ある同心円上の画素における輝度を縦軸に、中心角θを横軸に取ったときのグラフである。図５（Ｂ）のグラフにおける輝度の最小値を、その同心円上における被測定物１００の表面のみの正反射成分とする。そして、この正反射成分を図５（Ｂ）の各輝度データから差し引くと図５（Ｃ）のようなグラフになり、その同心円上における光輝材１１０の反射成分が表示されている。
【００５３】
このような同心円上の算出処理を、中心からの距離ｒを変えて各同心円毎に行って、各同心円上における被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出し、算出された各値を各同心円上の輝度データそれぞれに対して差し引くことで、光輝材の反射成分を得ることができる。
（実施形態１−３）
上述した実施形態１−２では、同心円上での輝度の最小値を被測定物１００の表面のみの正反射成分とした。しかし、被測定物１００の表面に傷、汚れ、凹凸等が存在している場合、反射光の輝度は小さくなることから、同心円上での輝度の最小値も本来の被測定物１００の表面のみの正反射成分よりも小さくなり、正反射成分の算出精度が低下する。
【００５４】
そこで、画像データから得られた同心円上の輝度データのうち、傷、汚れ、凹凸等に起因する小さい輝度については除外して、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出に用いないのが望ましい。これによって、被測定物１００の表面のみの正反射成分を精度良く算出できる。
【００５５】
具体的には、平均値から予め設定された分散（標準偏差）内に収まらない小さな輝度を除外する、あるいは、予め設定された閾値よりも小さな輝度を除外する、等の方法を挙げることができる。特に、平均値から予め設定された分散（標準偏差）内に収まらない小さな輝度を除外する方法は、同心円上における、傷や汚れ、凹凸がある場所が十分小さい場合に有効である。
【００５６】
そして、上記除外処理後の輝度データに対し、最小値を求めることで、同心円上での被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出するとともに、算出された各同心円上での正反射成分を、同心円上の輝度データそれぞれに対して差し引くことで、光輝材１１０の反射成分を抽出することができる。
【００５７】
この様子を図６に示す。図６（Ａ）は、ある同心円上の画素における輝度を縦軸に、中心角θを横軸に取ったときのグラフであり、傷等が存在している部分では輝度が小さくなっている。これらの小さい輝度を除外すると図６（Ｂ）のグラフになる。図６（Ｂ）のグラフにおける輝度の最小値を、その同心円上における被測定物１００の表面のみの正反射成分とする。そして、この正反射成分を図６（Ｂ）の各輝度データから差し引くと図６（Ｃ）のようなグラフになり、その同心円における光輝材１１０の反射成分となる。
（実施形態１−４）
この例では、光輝材１１０による反射成分を除外した状態で、被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出する。
【００５８】
まず、同心円上の輝度データのうち、平均値から予め設定された分散（標準偏差）内に収まらない大きな輝度を除外する、あるいは、予め設定された閾値よりも大きな輝度を除外する。これらの輝度は、光輝材１１０による反射成分と考えられるからである。平均値から予め設定された分散（標準偏差）内に収まらない大きな輝度を除外する方法は、特に、同心円上における光輝材１１０の占める割合が十分に小さい場合に有効である。
【００５９】
そして、上記除外処理後の輝度データに対し、最小値、またはフーリエ変換後の周波数が閾値以下のもの、のいずれかを求めることで、同円心上での被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出する。なお、フーリエ変換した場合は、フーリエ変換後の周波数が閾値以下のものを求めた後、逆フーリエ変換する。こうして算出された各同心円上での正反射成分を、同心円上の輝度データそれぞれに対して差し引くことで、光輝材１１０の反射成分を抽出することができる。
【００６０】
この様子を図７に示す。図７（Ａ）は、ある同心円上の画素における輝度を縦軸に、中心角θを横軸に取ったときのグラフであり、大きい輝度を除外すると図７（Ｂ）のグラフになる。図７（Ｂ）のグラフにおける各輝度データから、同円心上での被測定物１００の表面のみの正反射成分を求め、求めた正反射成分を図７（Ａ）の各輝度データから差し引くと図７（Ｃ）のようなグラフになり、その同心円における光輝材１１０の反射成分となる。
（実施形態１−５）
この例では、上述した実施形態１−２の処理（図２のステップＳ３の処理）と、実施形態１−１の処理（図２のステップＳ２の処理）を組み合わせて、被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出する。
【００６１】
実施形態１−２の処理では、同心円上での輝度の最小値を被測定物１００の表面のみの正反射成分としたが、求められた値それぞれには一定のノイズが乗っている。例えば、２次元光電変換素子３の暗電流ノイズや読み出しノイズ等であり、傷、汚れ、凹凸等に起因する小さい輝度成分を除去したとしても、適切に取り除くことのできないものがある。
【００６２】
そこで、実施形態１−１で説明したモデル関数によるフィッティング処理、具体的には、取得画像における最も輝度が高い中心部から半径方向への輝度データを２次元ガウス関数によってフィッティングする処理を組み合わせることで、これらのノイズを除去し、被測定物１００の表面のみの正反射成分を高精度に算出することができる。
【００６３】
こうして算出された被測定物１００の表面のみの正反射成分を、画像データの全体に対して差し引くことで、光輝材１１０の反射成分が抽出される。
［実施形態２］
実施形態１では、照明装置１に被測定物１００からの距離に比べ十分に小さい点を表示することで被測定物１００を照明するものとした。これに対し、本実施形態２では、実施形態１と同じ光学系で、照明装置１に被測定物１００からの距離に比べ十分に細い線を表示することで被測定物１００を照明する。照明装置１として被測定物１００からの距離に比べ十分に細い線状光源を用いる場合も同様である。
【００６４】
図８（Ａ）は照明装置１の表示画像であり、同図（Ｂ）は光電変換素子３による取得画像を示す。図８（Ａ）の表示画像において縦長の白線１２は照明部分であり、この表示画像及び同図（Ｂ）の取得画像において、白い箇所は輝度が高く、黒い箇所は輝度が低い場所を表す。また、同図（Ｂ）の取得画像中の白い微細線分は光輝材１１０からの反射光を表す。
【００６５】
被測定物１００に焦点があっているため、光電変換素子３では、照明装置１上の照明部分がぼやけた画像として取得される。演算部４は、取得された２次元の画像データについて画素毎に輝度を求める。そして、得られた輝度データを用いて、以下のような被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理を実行する。
（実施形態２−１）
この例では、実施形態１−１と同様に、図２のステップＳ２の処理、つまり被測定物１００への照明装置１による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって画像データをフィッティングすることにより、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出を行うものである。
【００６６】
照明部分が図８（Ａ）のように縦長細線の場合、前述した図８（Ｂ）の取得画像においては、ぼやけた細線の幅方向（横方向）の中央部が最も輝度が高く、中央部から幅方向に遠ざかるに従って輝度が低下する。また、縦方向を列とすると同列上では被測定物１００の表面からの正反射光の輝度は同等であるとみなせる。従って、光輝材１１０の密度が十分に小さい場合、取得画像の輝度分布は、横方向にガウス分布を持ち、縦方向の座標に依存しない関数、つまり横軸の座標(列の位置)を変数にもつガウス関数によって示される。
【００６７】
そこで、取得画像における横方向の輝度データを２次元ガウス関数によってフィッティングする。この様子を図９に示す。図９（Ａ）は図８（Ｂ）と同じ取得画像であり、図９（Ｂ）は縦軸に輝度を横軸に最も輝度の高い中央部からの横方向の位置（列の位置）Ｘを取ったときのグラフである。図９（Ｂ）のグラフにおける多数の黒点は、取得画像において測定されたＸ方向の各画素の輝度の測定値である。これらの輝度データを、横軸の座標(列の位置)を変数にもつガウス関数によってフィッティングすると、図９（Ｂ）の曲線のようになり、この曲線を、被測定物１００の表面のみの正反射成分として算出する。
【００６８】
そして、得られた被測定物１００の表面のみの正反射成分を、輝度データの測定値から差し引くことで、被測定物１００の光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分を抽出する。
【００６９】
このような処理を、列方向において繰り返すことで、取得画像全体における被測定物１００の光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分を確実に抽出することができる。
（実施形態２−２）
この処理は、実施形態１−２と同じく、図２のステップＳ３の処理、つまり被測定物１００への照明装置１による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に画像データを解析することにより行うものである。
【００７０】
図８（Ｂ）の取得画像において、同列上の輝度は同等であるとみなすことができる。一方、光輝材１１０が存在している場所では、表面反射に加えて、光輝材１１０による反射成分が加わる。
【００７１】
つまり、同列上において光輝材が存在しない場所が輝度の最小値を示すはずであるから、同列上での輝度の最小値を求めることで、その列における被測定物１００の表面のみの正反射成分を確実に算出することができる。
【００７２】
この様子を図１０に示す。図１０（Ａ）は図８（Ｂ）と同じ取得画像であり、横方向の位置をＸ、縦（列）方向の位置をＹとすると、図１０（Ｂ）は、ある同列上の画素における輝度を縦軸に、縦方向の位置Ｙを横軸に取ったときのグラフである。図１０（Ｂ）のグラフにおける輝度の最小値を各輝度データから差し引くと図１０（Ｃ）のようなグラフになり、その列における光輝材１１０の反射成分が表示されている。
【００７３】
このような同列上の算出処理を、横方向の位置Ｘを変えて各列毎に行って、各列上における被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出し、算出された各値を各列上の輝度データそれぞれに対して差し引くことで、光輝材１１０の反射成分を得ることができる。
（実施形態２−３）
この例は、実施形態１−３と同様に、被測定物１００の表面に傷、汚れ、凹凸等が存在している場合に、その影響を排除して、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出精度を向上させるものである。
【００７４】
つまり、画像データから得られた同列上の輝度データのうち、傷、汚れ、凹凸等に起因する小さい輝度については除外して、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出に用いないのが望ましい。これによって、被測定物１００の表面のみの正反射成分を精度良く算出できる。
【００７５】
具体的には、平均値から予め設定された分散（標準偏差）内に収まらない小さな輝度を除外する、あるいは、予め設定された閾値よりも小さな輝度を除外する、等の方法を挙げることができる。特に、平均値から予め設定された分散（標準偏差）内に収まらない小さな輝度を除外する方法は、同列上における、傷や汚れ、凹凸がある場所が十分小さい場合に有効である。
【００７６】
そして、上記除外処理後の輝度データに対し、最小値を求めることで、同列上での被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出するとともに、算出された各同列上での正反射成分を、同列上の輝度データそれぞれに対して差し引くことで、光輝材１１０の反射成分を抽出することができる。
【００７７】
この様子を図１１に示す。図１１（Ａ）は、ある同列上の画素における輝度を縦軸に、縦軸方向の位置Ｙを横軸に取ったときのグラフであり、傷等が存在していると輝度が小さくなっている。これらの小さい輝度を除外すると図１１（Ｂ）のグラフになり、図１１（Ｂ）のグラフにおける輝度の最小値を各輝度データから差し引くと図１１（Ｃ）のようなグラフになり、その列における光輝材１１０の反射成分となる。
（実施形態２−４）
この例では、実施形態１−４と同様に、光輝材１１０による反射成分を除外した状態で、被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出する。
【００７８】
まず、同列上の輝度データのうち、平均値から予め設定された分散（標準偏差）内に収まらない大きな輝度を除外する、あるいは、予め設定された閾値よりも大きな輝度を除外する。これらの輝度は、光輝材１１０による反射成分と考えられるからである。平均値から予め設定された分散（標準偏差）内に収まらない大きな輝度を除外する方法は、特に、同列上における光輝材１１０の占める割合が十分に小さい場合に有効である。
【００７９】
そして、上記除外処理後の輝度データに対し、最小値、またはフーリエ変換後の周波数が閾値以下のもの、のいずれかを求めることで、同列上での被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出する。なお、フーリエ変換した場合は、フーリエ変換後の周波数が閾値以下のものを求めた後、逆フーリエ変換する。こうして算出された各同列上での正反射成分を、同列上の輝度データそれぞれに対して差し引くことで、光輝材１１０の反射成分を抽出することができる。
【００８０】
この様子を図１２に示す。図１２（Ａ）は、ある同列上の画素における輝度を縦軸に、縦方向の位置Ｙを横軸に取ったときのグラフであり、大きい輝度を除外すると図１２（Ｂ）のグラフになる。図１２（Ｂ）のグラフにおける各輝度データから、同列上での被測定物１００の表面のみの正反射成分を求め、求めた正反射成分を図１２（Ａ）の各輝度データから差し引くと図１２（Ｃ）のようなグラフになり、その列における光輝材１１０の反射成分となる。
（実施形態２−５）
この例では、上述した実施形態２−２の処理と、実施形態２−１の処理を組み合わせて、被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出する。
【００８１】
実施形態２−２の処理では、同列上での輝度の最小値を被測定物１００の表面のみの正反射成分としたが、求められた値それぞれには一定のノイズが乗っている。例えば、２次元光電変換素子３の暗電流ノイズや読み出しノイズ等であり、傷、汚れ、凹凸等に起因する小さい輝度成分を除去したとしても、適切に取り除くことのできないものがある。
【００８２】
そこで、実施形態２−１で説明したモデル関数によるフィッティング処理、具体的には、取得画像における最も輝度が高い中央部から横方向への輝度データを、横軸の座標(列の位置)を変数にもつガウス関数によってフィッティングする処理を組み合わせることで、これらのノイズを除去し、被測定物１００の表面のみの正反射成分を高精度に算出することができる。
【００８３】
こうして算出された被測定物１００の表面のみの正反射成分を、画像データの全体に対して差し引くことで、光輝材１１０の反射成分が抽出される。
［実施形態３］
実施形態１では小さい点を表示した照明装置１を使用し、実施形態２では細い線を表示した照明装置１を使用する場合の、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理について説明した。
【００８４】
しかし、図１３（Ａ）の各表示画像Ａ１〜Ａ４に示すように、一方向において輝度が変化する照明パターンを表示した照明装置１を使用しても良い。一方向において輝度が変化する照明パターンの一例としては、横軸方向に正弦波や余弦波のように周期的に輝度が変化するパターンを挙げることができる。
【００８５】
各表示画像Ａ１〜Ａ４の照明光で被測定物１００がそれぞれ照射されたときに、光電変換素子３によって撮像された取得画像を、図１３（Ｂ）のＢ１〜Ｂ４に示す。図１３（Ａ）の表示画像Ａ１〜Ａ４において、縦長の白線は照明部分であり、これらの表示画像Ａ１〜Ａ４及び同図（Ｂ）の取得画像Ｂ１〜Ｂ４において、白い箇所は輝度が高く、黒い箇所は輝度が低い場所を表す。また、取得画像Ｂ１〜Ｂ４中の白い微細線分は光輝材１１０からの反射光を表す。
【００８６】
演算部４は、取得された２次元の画像データについて画素毎に輝度を求める。そして、得られた輝度データを用いて、以下のような被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出処理を実行する。
（実施形態３−１）
この例では、実施形態２−１と同様に、図２のステップＳ２の処理、つまり被測定物１００への照明装置１による照度分布に合わせた所定のモデル関数によって画像データをフィッティングすることにより、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出を行うものである。
【００８７】
例えば図１３（Ａ）の表示画像Ａ１の照明パターンを有する照明装置１を使用する場合、図１３（Ｂ）の取得画像Ｂ１においては、輝度分布は横軸方向に輝度が余弦波で変化し、縦軸方向の座標に依存することなく、同列上では被測定物１００の表面からの正反射光の輝度は同等であるとみなせる。従って、光輝材１１０の密度が十分に小さい場合、取得画像の輝度分布は、横軸方向に余弦波を持ち、縦軸方向の座標に依存しない余弦関数によって示される。
【００８８】
そこで、取得画像Ｂ１における横軸方向の輝度データを余弦関数によってフィッティングする。この様子を図１４に示す。図１４（Ａ）は図１３（Ｂ）のＢ１と同じ取得画像であり、図１４（Ｂ）は縦軸に輝度を横軸に最も輝度の高い中央部からの横方向の位置（列の位置）Ｘを取ったときのグラフである。図１４（Ｂ）のグラフにおける多数の黒点は、取得画像において測定されたＸ方向の各画素の輝度の測定値である。これらの輝度データを、横軸の座標(列の位置)を変数にもつ余弦関数によってフィッティングすると、図１４（Ｂ）の曲線のようになり、この曲線を、被測定物１００の表面のみの正反射成分として算出する。
【００８９】
そして、得られた被測定物１００の表面のみの正反射成分を、輝度データの測定値から差し引くことで、被測定物１００の光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分を抽出する。
【００９０】
このような処理を、列方向において繰り返すことで、取得画像全体における被測定物１００の光輝材含有層１０１に含まれる光輝材１１０の反射成分を確実に抽出することができる。
【００９１】
図１３（Ａ）の表示画像Ａ２〜Ａ４の照明パターンを有する照明装置１を使用し、図１３（Ｂ）の取得画像Ｂ２〜Ｂ４が得られた場合も同様である。
（実施形態３−２）
この処理は、実施形態２−２と同じく、図２のステップＳ３の処理、つまり被測定物１００への照明装置１による照度分布において同等の照度を持つと見なせる場所毎に画像データを解析することにより行うものである。
【００９２】
例えば図１３（Ａ）の表示画像Ａ１の照明パターンを有する照明装置１を使用する場合、図１３（Ｂ）の取得画像Ｂ１においては、同列上の輝度は同等であるとみなすことができる。一方、光輝材１１０が存在している場所では、表面反射に加えて、光輝材１１０による反射成分が加わる。
【００９３】
つまり、同列上において光輝材が存在しない場所が輝度の最小値を示すはずであるから、同列上での輝度の最小値を求めることで、その列における被測定物１００の表面のみの正反射成分を確実に算出することができる。
【００９４】
この様子を図１５に示す。図１５（Ａ）は図１３（Ｂ）の取得画像Ｂ１であり、横方向の位置をＸ、縦（列）方向の位置をＹとすると、図１５（Ｂ）は、ある同列上の画素における輝度を縦軸に、縦方向の位置Ｙを横軸に取ったときのグラフである。図１５（Ｂ）のグラフにおける輝度の最小値を各輝度データから差し引くと図１５（Ｃ）のようなグラフになり、その列における光輝材１１０の反射成分が表示されている。
【００９５】
このような同列上の算出処理を、横方向の位置Ｘを変えて各列毎に行って、各列上における被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出し、算出された各値を各列上の輝度データそれぞれに対して差し引くことで、光輝材の反射成分を得ることができる。
【００９６】
図１３（Ａ）の表示画像Ａ２〜Ａ４の照明パターンを有する照明装置１を使用し、図１３（Ｂ）の取得画像Ｂ２〜Ｂ４が得られた場合も同様である。
（実施形態３−３）
なお、実施形態３−２において、被測定物１００の表面に傷、汚れ、凹凸等が存在している場合に、その影響を排除して、被測定物１００の表面のみの正反射成分の算出精度を向上させるために、実施形態２−３と同様の処理を実行しても良い。
【００９７】
また、実施形態３−２において、光輝材１１０による反射成分を除外した状態で、被測定物１００の表面のみの正反射成分を算出するために、実施形態２−４と同様の処理を実行しても良い。
【００９８】
さらには、実施形態２−５と同様に、実施形態３−１と実施形態３−２の処理を組み合わせることで、被測定物１００の表面のみの正反射成分をより精度高く算出することができる。
【００９９】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本実施形態では、被測定物１００の表面のみの正反射成分を取り除くことができるため、被測定物１００の正反射近傍における光輝材１１０の光学特性を直接にかつ正確に求めることができる。従って、光輝材の光学特性を直接評価することができないとか、正反射近傍における光輝材１１０の粒子感の角度変化を定量化できない、といった課題を解決できる。また、光輝材１００のみと被測定物１００の表面のみの正反射成分の両方を求めることができるため、被測定物１００の光輝感における光輝材１１０の割合を定量化することができる。さらに、光輝材１１０の反射成分のみを取り出すことができるため、正反射角近傍を含む、様々な受光角で取得したデータ間を比較することができる。
【０１００】
なお、被測定物１００の表面のみの正反射成分を取り除いた後の光輝材１１０の光学特性の評価方法については限定されることはなく、種々の評価方法を利用すれば良い。
【０１０１】
また、本発明は上記実施形態に限定されることはない。例えば、モデル関数によって画像データをフィッティングする場合に、モデル関数として、ガウス関数や、余弦波、正弦波などの周期関数を使用したが、照明装置１の照明パターンによる照度分布に合わせて他のモデル関数、例えば０次以上の多項式関数や指数関数等を使用しても良い。
【０１０２】
本願は、２０１９年１月１０日付で出願された日本国特許出願の特願２０１９−００２５３４号の優先権主張を伴うものであり、その開示内容は、そのまま本願の一部を構成するものである。
【０１０３】
この明細書に用いられた用語及び表現は、説明のために用いられたものであって限定的に解釈するために用いられたものではなく、ここに示され且つ述べられた特徴事項の如何なる均等物をも排除するものではなく、この発明のクレームされた範囲内における各種変形をも許容するものであると認識されなければならない。
【０１０４】
本発明の図示実施形態をここに記載したが、本発明は、ここに記載した実施形態に限定されるものではなく、この開示に基づいていわゆる当業者によって認識され得る、均等な要素、修正、削除、組み合わせ（例えば、各種実施形態に跨がる特徴の組み合わせ）、改良及び／又は変更を有するありとあらゆる実施形態をも包含するものである。
【産業上の利用可能性】
【０１０５】
本発明は、例えば光輝材と呼ばれるフレーク状のアルミニウム片、マイカ片あるいは顔料等が含有された光輝材含有層を表層部に有する被測定物の表面光学特性の解析に利用可能である。
【符号の説明】
【０１０６】
１  照明装置
２  対物レンズ
３  光電変換素子
４  演算部
５  測定結果表示部
１００  測定対象物
１００ａ  被測定部位
１０１  光輝材含有層
１０２  クリア層
１１０  光輝材
【図１】
2020145023.tif 000003
【図２】
2020145023.tif 000004
【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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【国際調査報告】
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