(57)【要約】壁や窓ガラスなどの対象物の表面の汚れ状態を評価する際、人間の感覚イメージに近い数字で定量化する汚れ評価方法を提供する。対象物の表面を撮影するステップと、撮影されたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、選定された評価部位の明度の分布から明度分布の標準偏差を求めるステップとを含む。
2003010525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の表面の汚れを評価する方法において、
前記対象物の表面を撮影するステップと、
前記撮影するステップにおいて得られた撮影画像の明度の分布に基づいて汚れを評価するステップと、
を含むことを特徴とする対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項２】
対象物の表面の汚れを評価する方法において、
前記対象物の表面を撮影するステップと、
前記撮影するステップにおいて得られた撮影画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、
前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、
前記選定された評価部位の明度の分布から明度の標準偏差を求め、これを汚染指数とするステップと、
前記汚染指数に基づいて汚れを評価するステップと、
を含むことを特徴とする対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項３】
対象物の表面の汚れを評価する方法において、
前記対象物の表面を撮影するステップと、
前記撮影するステップにおいて得られたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、
前記モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、
前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、
前記選定された評価部位の明度の分布から明度の標準偏差を求め、これを汚染指数とするステップと、
前記汚染指数に基づいて汚れを評価するステップと、
を含むことを特徴とする対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項４】
対象物の表面の汚れを評価する方法において、
前記対象物の表面を撮影するステップと、
前記撮影するステップにおいて得られた撮影画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、
前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、
前記選定された評価部位の明度の分布から明度の標準偏差を求め、これを第１の汚染指数とするステップと、
前記第１の汚染指数が所定値以上の場合には、前記選定された評価部位の明度の極大値の分布から明度極大値の標準偏差を求め、これを第２の汚染指数とするステップと、
前記第２の汚染指数に基づいて汚れを評価するステップと、
を含むことを特徴とする対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項５】
対象物の表面の汚れを評価する方法において、
前記対象物の表面を撮影するステップと、
前記撮影するステップにおいて得られたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、
前記モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、
前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、
前記選定された評価部位の明度の分布から明度の標準偏差を求め、これを第１の汚染指数とするステップと、
前記第１の汚染指数が所定値以上の場合には、前記選定された評価部位の明度の極大値の分布から明度極大値の標準偏差を求め、これを第２の汚染指数とするステップと、
前記第２の汚染指数に基づいて汚れを評価するステップと、
を含むことを特徴とする対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項６】
前記評価したい部位は、１次元の領域であることを特徴とする請求項２〜５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項７】
前記評価したい部位は、２次元の領域であることを特徴とする請求項２〜５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項８】
前記ドットの大きさを、評価の対象とすべき汚れの大きさに応じて、その１〜１／１０に選定することを特徴とする請求項６に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項９】
前記ドットの大きさを、評価の対象とすべき汚れの大きさに応じて、その１〜１／１０に選定することを特徴とする請求項７に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１０】
前記対象物の表面の撮影は、固体撮像カメラで行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１１】
前記対象物の表面の撮影は、光学カメラで行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１２】
得られた撮影画像をドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、前記選定された評価部位の明度の分布から汚染指数を求めるステップとを、画像処理装置で実行することを特徴とする請求項２に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１３】
前記得られたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、前記モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、前記選定された評価部位の明度の分布から汚染指数を求めるステップとを、画像処理装置で実行することを特徴とする請求項３に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１４】
得られた撮影画像をドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、前記選定された評価部位の明度およびその極大値の分布から第１および第２の汚染指数を求めるステップとを、画像処理装置で実行することを特徴とする請求項４に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１５】
前記得られたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、前記モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、前記選定された評価部位の明度およびその極大値の分布から第１および第２の汚染指数を求めるステップとを、画像処理装置で実行することを特徴とする請求項５に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１６】
前記画像処理装置は、パーソナルコンピュータであることを特徴とする請求項１２〜１５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１７】
対象物の表面をカメラで撮影し、得られた撮影画像の明度の分布に基づいて汚れを評価する方法に使用される撮影ボックスであって、
前記カメラをそのレンズ部を内部に向かって取り付けることのできる開口を有し、内面が低反射率構造の第１の箱体と、
前記レンズ部の正面に被写体を設置することができ、前記被写体を斜め方向から照明する光源を、内部または外部に有し、内面が低反射率構造の第２の箱体と、
前記第１および／または第２の箱体の内部に設けられ、前記光源からの直接光および反射光が前記カメラのレンズ部へ入射するのを遮蔽し、内面が低反射率構造の遮光体とを備え、
前記第１および第２の箱体は、一体となって１つの空間を構成していることを特徴とする撮影ボックス。
【請求項１８】
対象物の表面をカメラで撮影し、得られた撮影画像の明度の分布に基づいて汚れを評価する方法に使用される撮影ボックスであって、
前記カメラをそのレンズ部を内部に向かって取り付けることのできる開口を有し、内面が低反射率構造の第１の箱体と、
被写体に接して対向させることのできる窓を、前記レンズ部の正面に有し、前記被写体を斜め方向から照明する光源を、内部または外部に有し、内面が低反射率構造の第２の箱体と、
前記第１および第２の箱体の内部に設けられ、前記光源からの直接光および反射光が前記カメラのレンズ部へ入射するのを遮蔽し、内面が低反射率構造の遮光体とを備え、
前記第１および第２の箱体は、一体となって１つの空間を構成していることを特徴とする撮影ボックス。
【請求項１９】
前記第２の箱体は、少なくとも前記光源を取り付けることのできる面が、前記カメラのレンズ部の光軸に対して傾斜していることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２０】
前記第１の箱体の形状は、立方体または直方体であり、前記第２の箱体の形状は、角錐台であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２１】
前記第１および第２の箱体の形状は、角錐台であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２２】
前記第２の箱体は、前記角錐台の底部周囲が、前記カメラのレンズ部の光軸に平行な面となるように形成されている請求項２０に記載の撮影ボックス。
【請求項２３】
前記第２の箱体は、前記角錐台の底部周囲が、前記カメラのレンズ部の光軸に平行な面となるように形成されている請求項２１に記載の撮影ボックス。
【請求項２４】
前記第１および第２の箱体の内面は、低反射率および無光沢の黒布が貼り付けられ、前記遮光体の表面には、低反射率および無光沢の黒布が貼り付けられていることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２５】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部から前記被写体を見込む視野を遮蔽せず、および、前記被写体を照明する光を遮蔽しない構造であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２６】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の周辺から、前記被写体に向かって延びる筒状の遮光体であることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項２７】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な１枚の遮光板であることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項２８】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な１枚の遮光板と、前記光軸に対して傾斜する１枚の遮光板とよりなることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項２９】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な１枚の遮光板と、前記光軸に対して傾斜する２枚の遮光板とよりなることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項３０】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な複数枚の遮光板であることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項３１】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な複数枚の遮光板と、前記光軸に対して傾斜する複数枚の遮光板とよりなることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項３２】
前記光源は、前記被写体を斜めからそれぞれ照明する２本のライン状蛍光灯であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項３３】
前記光源は、前記被写体を斜めからそれぞれ照明する１本のリング状蛍光灯であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【発明の詳細な説明】
技  術  分  野
本発明は、ガラス，樹脂などよりなる板材あるいは壁材などの対象物の表面の汚れ，キズ，色むらなどによる汚れ状態を評価する汚れ評価方法、特に、対象物の表面の明度分布に基づく汚れ評価方法に関する。さらには、この汚れ評価方法に使用される撮影ボックス、特に、反射によるバックの映像やカメラ自身の写り込みなどを防止して、板材，壁材の表面の鮮明な映像を得るための撮影ボックスに関する。
背  景  技  術
例えば、窓ガラス，壁などの表面は塵埃などの付着により、あるいは細かなキズが付くことにより汚れてくる。このような汚れの状態を評価する場合、通常行われている方法は、目視による観察である。しかし、目視による評価は、評価者個人のバラツキが大きく、かつ記録できないので、目視評価は定量的でなく再現性も乏しい。
このような目視評価に代わる方法として、評価すべき対象物の光学特性（色差，光沢度，輝度，ヘーズ率，透過率等）、または対象物表面の付着物質量（重量）の測定等の定量的方法が提案されている。
従来の光学特性または付着物質量の測定による定量的方法は、光学特性または物理量の平均的データ（測定領域の面平均データ）であり、データにはより細かな分布等のファクタが入っていないので、付着による汚れやムラ、および細かな表面キズの集合に対する人間の感覚とは異なることが多い。
また光学特性の測定には、一般的なカメラを用いて、評価すべき対象物の表面を撮影することが行われている。一般的なカメラを用いて、例えばガラスのような透明で反射率の高い材料の表面状態（例えば汚れの状態）を正面から撮影しようとする場合（特にそれが実際の建築物に施工されている場合）、反射によるバックの映像やカメラ自身の写り込みによりガラス表面の鮮明な映像を得ることは難しい。また、カメラ自身の写り込みを防止するために、斜めから撮影すると、正確な映像情報が得られない。
これらを解決するには、（１）被写体のみを光源で均一に明るく照らし、光源からの光が被写体で反射して、カメラに入射しないようにする、（２）カメラは被写体の正面に設置するが、被写体によるカメラ自体の反射像の写り込みを防止するため、カメラレンズ部へは極力光が当たらないようにする、といった環境設定が必要である。
図１は、このような環境を設定するために、被写体，リング照明光源およびカメラを暗室に入れて撮影する従来の方法を示す。暗箱１０内に、被写体１２と、被写体１２をリング照明するリング状蛍光灯１４と、リング状蛍光灯の光がＣＣＤカメラ１６のカメラレンズ１８に直接入射しないようにするための蛍光灯の覆い１９とが設けられている。
このような従来のシステムによれば、全体が暗箱の中に入っているので、反射によるバックの映像やカメラ自身の写り込みを防止でき、かつ、光源１４からの光が被写体１２で反射してレンズ１８に入射しないので、ガラス表面の鮮明な映像を得ることができる。
このような従来のシステムで、ガラスの表面の汚れ，キズ，ムラなどを撮影しようとする場合、専用の治具，装置のセッティング作業が必要であり、撮影準備に手間がかかる。
また、従来のシステムは、携帯性，機動性がなく、縦置きガラス，施工されている屋外等のガラスは撮影できない、という欠点がある。
発  明  の  開  示
本発明の目的は、壁や窓ガラスなどの対象物の表面の汚れ状態を評価する際、人間の感覚イメージに近い数字で定量化する汚れ評価方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、このような汚れ評価方法に使用される撮影ボックスであって、板材，壁材などの表面（汚れ，キズ，ムラ）を撮影する場合、カメラ自身の反射像の写り込みやバックの影響を受けないように撮影する環境をコンパクトに設定し、携帯性，機動性を持たせた撮影ボックスを提供することにある。
本発明の第１の態様は、対象物表面の汚れ評価方法である。本発明の対象物表面の汚れ評価方法は、基本的に、次のようにして行われる。なお、以降の説明において、必要のある場合には、塵埃の付着による汚れやムラを、付着汚れと言い、細かなキズによる汚れをキズ汚れと言って、区別するものとする。
１．汚れの評価をしたい対象物の表面を撮像し画像データを得る。
対象物の表面を、撮像装置で撮影し、画像データをパーソナルコンピュータなどの画像処理装置に取り込む。撮像装置には、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ，ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどの固体撮像装置、あるいは通常の光学カメラを用いることができる。固体撮像装置の場合には、画像データを画像処理装置に直接に取り込むことができる。光学カメラの場合には、銀塩写真をイメージスキャナで読み込み、画像データを画像処理装置に取り込むことができる。
２．画像処理装置で、画像データの処理および明度分布解析を行う。
１）画像処理装置のディスプレイに表示された撮影画像の目視観察で汚れが気になる部位を優先する。すなわち、評価部位は観察者の任意性を取り入れる。
２）撮影画像の明度分布解析の最小単位の大きさを、付着汚れやキズ汚れの評価対象の大きさに応じて変更する。すなわち、明度分布解析の最小単位の大きさは、最も効果的かつ効率的に表面状態を顕在化させるように選定する。
３．顕在化した明度データを解析して、人間の感覚イメージに近い数字「汚染指数」で定量化する。
本発明の第２の態様は、撮影ボックスである。本発明の撮影ボックスは、撮影ボックス（カメラ），被写体，光源の最適な位置関係および被写体の最適な照度環境を１つのボックスで実現する。また、照明は被写体に斜めから全体的に均一な照度になるように照射されるが、その直接光および反射光がカメラへ到達しないような構造を有している。
このような構造の本発明の撮影ボックスの第１の実施の形態は、カメラをそのレンズ部を内部に向かって取り付けることのできる開口を有し、内面が低反射率構造の第１の箱体と、前記レンズ部の正面に被写体を設置することができ、前記被写体を斜め方向から照明する光源を、内部または外部に有し、内面が低反射率構造の第２の箱体と、前記第１および／または第２の箱体の内部に設けられ、前記光源からの直接光および反射光が前記カメラのレンズ部へ入射するのを遮蔽し、内面が低反射率構造の遮光体とを備え、前記第１および第２の箱体は、一体となって１つの空間を構成している。
また、本発明の撮影ボックスの第２の実施の形態は、カメラをそのレンズ部を内部に向かって取り付けることのできる開口を有し、内面が低反射率構造の第１の箱体と、被写体に接して対向させることのできる窓を、前記レンズ部の正面に有し、前記被写体を斜め方向から照明する光源を、内部または外部に有し、内面が低反射率構造の第２の箱体と、前記第１および第２の箱体の内部に設けられ、前記光源からの直接光および反射光が前記カメラのレンズ部へ入射するのを遮蔽し、内面が低反射率構造の遮光体とを備え、前記第１および第２の箱体は、一体となって１つの空間を構成している。
発明を実施するための最良の形態
汚れ評価の対象物として、ガラス板材を例にして、本発明の汚れ評価方法の実施の形態を説明する。ガラスの表面をＣＣＤカメラで撮影するが、ガラスは光を反射するので鮮明な画像を得るためには、カメラのレンズ部の前に、光源を内蔵し、光源からの直接光および反射光がレンズ部に入射しないように遮光板が設けられた専用の撮影ボックスを取り付ける。
図２Ａ，図２Ｂは、本発明の撮影ボックスの基本構造を示す断面図および上面図である。この撮影ボックス２０は、箱体構造の被写体照明部２２と、箱体構造の映像導入部２４とからなる。被写体照明部２２の形状は、角錐台であり、映像導入部２４の形状は、立方体または直方体である。被写体照明部２２および映像導入部２４の内面は、低反射率，無光沢の黒布を全面に貼り付ける。
映像導入部２４の上部中央にはカメラレンズ部取付け開口２６が、被写体照明部２２の２つの側壁には照明用開口２８ａ，２８ｂが開けられている。カメラ３６は、そのレンズ部３４を開口２６から入れて、レンズ部３４がサンプルの正面に位置するようにして、映像導入部２４の上部に取り付ける。被写体１２は、レンズ部３４の正面であって、被写体照明部２２の底部中央に配置される。
照明用開口２８ａ，２８ｂには、開口をふさぐようにして、それぞれ光源装置２９ａ，２９ｂが取り付けられる。これら光源装置の光源には、ライン状蛍光灯３０ａ，３０ｂが用いられる。この例では、これら蛍光灯は、被写体照明部２２の外部に位置している。各光源からの光は、被写体１２を左右から４５°の角度で均一に照明する。
光源からの直接光および１次反射光がカメラレンズ部に到達しないように、映像導入部２４の側壁の下部に、被写体照明部２２の内部に延びる遮光板３２が設けられている。この遮光板には、低反射率で無光沢の黒布が貼られている。
図３には、これら構成要素間の位置関係を示す。カメラレンズ部３４と被写体１２との間の距離Ａは、３００ｍｍである。蛍光灯３０ａ，３０ｂの位置は、共に、距離Ａを底辺とする直角二等辺三角形（他二辺の距離Ｂ，Ｃ）の頂点位置にくるようにする。映像導入部２４の上面より見た正方形の一辺Ｄの長さは、距離Ａの２／３倍に、すなわち２００ｍｍに設定した。また、映像導入部２４の遮光板３２を含む側壁の高さＥは、距離Ａの１／２倍に、すなわち１５０ｍｍに設定した。
一例として、被写体１２として、１００ｍｍ×１００ｍｍのガラスサンプルを、カメラ３６として、レンズ径５０ｍｍの１〜３倍ズーム可能なデジタルカメラを、光源として照明片側２７Ｗのインバータ式蛍光灯（長さ１００ｍｍ）を使用し、被写体１２の照度が１００００ルクス以上になるように光源の明るさを選択した。
以上のような撮影ボックスにおいて、内部に置いたガラスサンプル１２を、ＣＣＤカメラ３６のファインダー全体にサンプルが広がるようズームを調整して適正露出で撮影する。
光源からの直接光および反射光のカメラレンズ部３４への入射が極めて少ないので、ガラスサンプル１２の反射によるカメラレンズ部の写り込みはなく、また、光源からの直接光および反射光が画像にカブリとして写し込まれることがない。したがって、ガラス表面の鮮明な映像を得ることができる。
以上の撮影ボックス２０は、被写体を内部に配置して撮影するためのものであった。次に、建築物などに施工されている窓ガラスを撮影できる撮影ボックスの実施の形態について説明する。
図４は、このような撮影ボックス４０の断面図である。図２Ａおよび図２Ｂの撮影ボックス２０と異なる点は、被写体照明部の底面に窓４２を設けたことである。図２Ａおよび図２Ｂと同一の構成要素には、同一の参照番号を付して示す。
図４は、さらに、このような撮影ボックス４０を用いて、垂直な施工窓ガラス４４の外側を撮影する様子を示している。ＣＣＤカメラ３６を取り付けた撮影ボックス４０を、被写体照明部２２の底部を、窓ガラス４４の外側に接触させて配置する。窓ガラス４４の撮影部分の内側には、低反射率，無光沢の黒布付きパネル４６を配置する。窓４２を通して施工窓ガラスの表面を撮影する。
以上説明した図２および図４の撮影ボックスでは、蛍光灯からの直接光および１次反射光がカメラレンズ部に到達しないように、映像導入部２４の側壁下部の延長部分として、遮光板３２を設けている。しかし、被写体照明部２２および映像導入部２４の形状、および光源の取り付け位置によっては、上記遮光板３２では十分ではない場合があり得る。以下、種々のケースについて、好適な遮光体の形状について説明する。
図５は、図２の撮影ボックス２０において光源３０ａ，３０ｂを被写体照明部２２内に設けた場合であり、特に、光源からの直接光および被写体照明部２２の底面からの１次反射光を、より効果的に遮蔽できる遮光体５０の構造を示す。この遮光体５０は、カメラレンズ部３４の周辺部から垂直下方に延びる円筒体または角筒体よりなる。遮光体の下端の位置は、（１）カメラレンズ部３４から被写体１２を見込む視野を遮らない、（２）被写体１２を照明する光源３０ａ，３０ｂからの光が遮蔽されない、（３）光源３０ａ，３０ｂからの直接光および被写体照明部２２の底面からの１次反射光を遮蔽する、という条件により定まる。
このような構造の遮光体５０では、図５に示すように、光源からの直接光ａおよび１次反射光ｂは遮蔽されるが、照明部２２の底面で反射された１次反射光が、遮光体５０の内面でさらに反射された２次反射光ｃがカメラレンズ部３４に入射する。撮影ボックスの内面に貼り付けた黒布の反射率を２％とすると、２次反射光の強度は、直接光の０．０４％にすぎない。したがって、２次反射光の影響は小さく、このような構造の遮光体５０は、レンズ部の写り込み防止および反射光による画像へのカブリの防止に十分効果を発揮することができる。
図６は、映像導入部５２が図２のものとは異なり、側壁が傾斜板により構成されている撮影ボックス５４に適した遮光体の構造を示す。この遮光体は、カメラレンズから被写体を見込み視野の部分が円形開口となって水平遮光板５６である。ここで、“水平”という用語は、図６の撮影ボックスが垂直に置かれた状態で用いており、一般的に表現するならば、ＣＣＤカメラ３６のレンズ光軸に対して垂直な遮蔽板である。
この水平遮光板５６によれば、被写体照明部２２の底面で反射された１次反射光が映像導入部５２の内面で反射しても、内面が傾斜しているため、２次反射光ｃはカメラレンズ部３４には到達しない。
このような構造においても３次反射光が、レンズカメラに入射するおそれはある。しかし、黒布の反射率を２％とすると、３次反射光の強度は、直接光の０．０００８％にすぎず、ほとんど無視することができる。
図７は、図６の水平遮光板５６に加えて、さらに傾斜遮光板５８を付加した例である。図８は、図７の遮光板５６および傾斜遮光板５８にさらに傾斜遮光板６０を付加した例である。これらの構造によれば、これら遮光板の相互作用により、反射光はほとんどカメラレンズに到達することがなくなる。これは、遮光板間に入射した光が何度も、遮光板間を反射するうち、減衰して強度が実質上ゼロになるからである。
この効果をさらに簡単に実現する構造の一例を図９に示す。この構造では、複数の水平遮光板５６が設けられている。このように、水平遮光板５６を何枚も重ねることにより、反射光は減衰して、カメラレンズ部３４に到達することはない。これらの多数の水平遮光板に、さらに傾斜遮光板を組み合わせることもできる。
以上の撮影ボックスの各実施の形態では、照明部の形状は、角錐台である。したがって、底部周囲が外に向かって張り出した形となる。このような張り出し空間が無いようにすれば、照明部をさらにコンパクトにできる。図１０Ａ，図１０Ｂにこのような形状の照明部を有する撮影ボックスを示す。図１０Ａの構造は、図２，図４，図５の撮影ボックスに対応し、図１０Ｂの構造は、図６，図７，図８，図９の撮影ボックスに対応するものである。図は、内部の光源および遮光体は省略し、枠体のみ示している。なお、図１０において、６２はこの実施の形態における被写体照明部を示している。
図１１は、図２の撮影ボックスの変形例を示す上面図である。この変形例では、被写体照明部の構造を、光源装置２９ａ，２９ｂが取り付けられる面のみカメラのレンズ部の光軸に対して傾斜させ、他の面はすべて光軸に対して平行とした。図中、照明部の両側の傾斜部を、６４ａ，６４ｂで示している。
以上の撮影ボックスの各実施の形態では、被写体の撮影範囲は１００ｍｍ×１００ｍｍとしたが、撮影ボックスのサイズを拡大し、および光源の照明量を増大することにより、撮影範囲を拡大することができる。このときの各構成要素の位置関係は、図３で説明したレンズ部−被写体間距離Ａを基準とした相似拡大を行うことによって達成される。また、その誤差は±１０％まで許容できる。また、許容範囲外であっても直接光，１次反射光がカメラレンズ部を照射しない位置関係であれば要求は達成される。また、光源は２本のライン状蛍光灯を用いているが、１本のリング状蛍光灯であってもよい。
以上、本発明の撮影ボックスの各実施の形態を説明した。次に、このような撮影ボックスを使用して、一例として窓ガラスの表面汚れを評価する本発明の方法の実施の形態を詳細に説明する。
図４で示した撮影ボックス４０を用いるものとする。撮影ボックス４０を取り付けたＣＣＤカメラ３６を、窓ガラス４４の測定したい領域の表面に、撮影ボックスの窓４２を接触させ、かつ、窓ガラス４４の裏面に、低反射率，無光沢の黒布付きパネル４６を配置して、窓ガラスの表面を撮影する。撮影領域は１００ｍｍ×１００ｍｍとした。
以上のようにしてＣＣＤカメラ３６で撮影したカラー画像データを、図１２に示すように、画像処理ソフトがサポートしているデータ形式（ＪＰＧ形式，ＴＩＦ形式等）でパーソナルコンピュータ７０に取り込む。パーソナルコンピュータ７０は、中央処理装置と記憶装置とを備えている。
パーソナルコンピュータ７０によって、以下のような画像処理および解析を行って、「汚染指数」を求める。図１３は、パーソナルコンピュータ７０による画像処理および解析を説明するフローチャートである。
ＣＣＤカメラ３６から取り込まれたカラー画像データは、パーソナルコンピュータ７０の記憶装置に格納される。カラー画像データが表すカラー画像は、ディスプレイに表示して、観察者が見ることができる。中央処理装置は、カラー画像データを読み出し、明暗のみを表すモノクロ画像データに変換する（ステップＳ１）。モノクロ画像データは、記憶装置に格納される。このモノクロ画像データが表すモノクロ画像は、コンピュータのディスプレイに表示し、観察者が見ることができる。
中央処理装置は、記憶装置からモノクロ画像データを読み出し、モノクロ画像データにより表される１００ｍｍ×１００ｍｍの画像を、図１４に示すように４００×４００個のメッシュに分割し、分割された１個の領域（０．２５ｍｍ×０．２５ｍｍ）をドットとするドット・マトリックスを形成する。図１４には、このドット・マトリックスの展開方向を示すＸＹ座標を付記してある。１個のドット７２は、前述した明度分布解析の最小単位である。
明度分布解析の最小単位の大きさは、最も効果的かつ効率的に表面状態を顕在化させるように選ばれる。具体的には、明度分布解析の最小単位の大きさを、評価の対象とすべき汚れの大きさの１〜１／１０に選定するのが、最も効果的かつ効率的に表面状態を顕在化できるので、好ましい。この大きさの比が１より大きくなると、汚れの顕在化の分解能、すなわち評価精度が低くなるので好ましくなく、一方、大きさの比が１／１０より小さくなると、情報処理量の増加に比べて、評価精度がそれほど高くならないので、効率の観点から好ましくない。上記の例では、０．２５ｍｍ×０．２５ｍｍの大きさに選んだが、これは評価の対象とすべき付着汚れの大きさが０．５ｍｍ×０．５ｍｍであり、その１／２の大きさを明度分布解析の最小単位とすると、表面状態を最も効果的かつ効率的に顕在化できるからである。
中央処理装置は、このドット・マトリックスのドットごとに明度を求める（ステップＳ２）。これにより、４００×４００ドットの明度データが得られる。この明度データは、記憶装置に格納される。
次に、このような明度データから、窓ガラス表面の汚れ度合いを示す「汚染指数」を解析する。まず、観察者は、コンピュータ・ディスプレイ上にモノクロ画像を表示し、このモノクロ画像を見ながら、汚れが気になる解析したい部位を選択する（ステップＳ３）。選択する部位は、画面上Ｘ方向の１次元領域であり、図１４のドット・マトリックスによれば、Ｘ方向に４００ドットの幅、Ｙ方向に１ドットの幅を有する１次元の領域である。図１５に、ドット・マトリックス上における測定部位を斜線を引いて示す。
コンピュータの中央処理装置は、記憶装置から選ばれた１次元領域の明度データを取り込み（ステップＳ４）、１次元領域を走査して、明度分布データを作成する（ステップＳ５）。中央処理装置は、この１次元の明度分布データから、明度分布グラフを作成し、ディスプレイ上に表示することができる。明度分布データは、窓ガラスの表面の汚れに応じたバラツキを有している。このバラツキは、明度分布グラフで視覚的に確認することができる。
中央処理装置は、このような明度のバラツキの程度を表す指標である標準偏差を計算する（ステップＳ６）。本発明では、この明度の標準偏差を、汚れを評価する「汚染指数」として用いる。明度の標準偏差が大きい程、汚れの程度が大きいことを示している。したがって、観察者は、この「汚染指数」から窓ガラスの汚れの程度を知ることができる。
以下、本発明の汚れ評価方法の実施例を説明する。
（実施例１）
促進汚染試験によるセルフクリーンガラス（ガラス表面に酸化チタンを含む薄膜を形成したいわゆる自己浄化ガラス）と通常フロートガラスとの付着汚れによる汚染状態の比較のため、実施の形態で説明した汚れ評価方法によって解析した。
この解析に用いた汚れサンプルは、次のようにして作成した。セルフクリーニングガラスおよび通常フロートガラスのサンプルガラスを準備した。これらサンプルガラスを、エタノール中で超音波洗浄（４０℃、１０分間）し、続いて、ガラス用洗剤（商品名：ガラスマイペット、花王株式会社製）をスポンジに含ませ手洗浄し、上水ですすぎを充分行った後、不織布（商品名：ベンコット、旭化成製）で拭き取り、ＵＶ照射（ブラックライト使用，３ｍＷ／ｃｍ２，２時間）した。
以上のようなサンプルガラスに、８００ｍｍの距離から電動スプレー装置で汚れ液を３秒振りかけた。このとき、汚れ液には、ＪＩＳ（ＪＩＳＺ８９０１）に規定されている汚れ物質（カーボンブラック５．０％，イエローオーカー６７．５％，焼成関東ローム２２．５％，シリカ粉５．０％）を純水に分散させたもの（固形分濃度０．０３％）を使用した。その後、２分間、ヘアドライヤーでガラス面を乾燥させた。以上のスプレーおよび乾燥を１０回繰り返した。
以上のようにして準備された促進汚染のセルフクリーンガラスと通常フロートガラスの撮影されたカラー画像を、コンピュータ・ディスプレイ上に表示して見た印象では、フロート板ガラスの方が汚れにムラがあり、こちらの方の汚れが大きかった。
図１６Ａ，図１６Ｂは、パーソナルコンピュータで処理されディスプレイ上に表示された、セルフクリーンガラスおよびフロート板ガラスのモノクロ画像をそれぞれ示している。このモノクロ画像において選ばれた画面Ｘ方向の解析部分である１次元領域（２５５ドット）における明度分布グラフを、図１７Ａ，図１７Ｂにそれぞれ示す。このような明度分布グラフからは、フロート板ガラスの明度のバラツキが、セルフクリーンガラスのそれよりも大きいことがわかる。パーソナルコンピュータが計算した「汚染指数」は、セルフクリーンガラスは２４．９で、フロート板ガラスは３４．９であった。計算された「汚染指数」と、撮影画像から受ける汚れの印象とは一致した。
（実施例２）
促進汚染試験によるセルフクリーンガラスと通常フロート板ガラスの付着汚れによる汚染回数による汚染状態の変化を、実施の形態で説明した汚れ評価方法によって解析した。図１８は、解析結果をプロットしたグラフを示す。
このグラフから、汚染回数が進むにつれて汚れ状態が進行し、またセルフクリーンガラスよりも通常フロート板ガラスの方が、汚染の進行が早いということがわかった。
（実施例３）
実施の形態で説明した汚れ評価方法を、キズ汚れのあるガラスに適用した。図１９Ａ，図１９Ｂは、パーソナルコンピュータで処理されディスプレイ上に表示された、キズのない通常の板ガラスとキズのある通常の板ガラスのモノクロ画像をそれぞれ示している。
このモノクロ画像において選ばれた画面Ｘ方向の解析部分である１次元領域における明度分布グラフを、図２０Ａ，図２０Ｂにそれぞれ示す。このような明度分布グラフから、キズのある箇所で明度が大きく振れていることがわかる。パーソナルコンピュータが計算した「汚染指数」は、キズのない板ガラスでは１１．２３で、キズのある板ガラスでは３０．６８であった。キズがあると、「汚染指数」が大きくなることがわかる。
この例では、明度分布解析最小単位は、０．２５ｍｍ×０．２５ｍｍであるが、キズの大きさ（幅）に合わせて、最小単位の大きさを変えることができる。評価の対象とすべきキズの大きさ（幅）の１〜１／１０を、最小単位の大きさとすることができる。
（比較例）
従来の評価方法と本発明の評価方法とを４種類のサンプルに適用した比較例を説明する。
評価対象物として、４種類のサンプルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを準備した。サンプルＡ，Ｂ，Ｃは通常のフロートガラスであり、サンプルＤは、セルフクリーンガラスである。
サンプルＡは、洗浄を実施せず、汚れ液スプレーを行わなかったものである。サンプルＢ，Ｃ，Ｄは、それぞれ、洗浄を実施せずに、実施例１と同じ汚れ液スプレーと乾燥の工程を、１回，１０回，１回行ったものである。
以上のようなサンプルガラスの目視の印象は、サンプルＡ，Ｂ，Ｃの順で汚れて見えた。また、サンプルＤの汚し度合は、サンプルＢと同程度のものであるが、目視の印象は、サンプルＢの方がサンプルＤよりも汚れて見えた。
従来の評価方法として、透過率，ヘーズ率，色差を測定した。表１に、これらの測定値と、本発明の評価方法により得られた「汚染指数」の値を示す。なお、この「汚染指数」は、２次元的な分布を評価するために、１ｃｍ間隔の１次元領域（３９９ドット）を１０ライン測定し、平均値をとった。
2003010525.tif 000003
透過率およびヘーズ率は、ｓｕｇａヘーズメータを用い、５点測定し平均値をとった。また色差は、ミノルタＣＲ３００を用いて、５点測定し平均値をとった。
透過率では、サンプルＡとサンプルＢの差は認識できない。汚れ度合いが同程度のサンプルＢとサンプルＤとでは透過率に大きな差があった。したがって、透過率は、ガラス板自体の透過率が支配的であり、汚れ評価には適さないことがわかった。
また、ヘーズ率では、ガラス板が同じ種類のものでは、汚れ度合いと相関があるが、ガラス板の種類が異なると、相関が見られない。
色差は、透過率と同様、ガラス板の色目が支配的になり、汚れの評価には適さない。
本発明による「汚染指数」は、サンプルＡは１８．１，サンプルＢは３０．６，サンプルＣは３９．６，サンプルＤは２１．４であり、目視による汚れの程度の印象と一致した。
（実施例４）
以上の例では、汚れを評価する「汚染指数」として「評価対象物の明度標準偏差」を用いた。しかし、汚れが酷い対象物同士を比較するときは、目視評価と「汚染指数」の関係が逆転する場合がある。そこで、「汚染指数」の値が所定値以上の対象物同土を比較する場合には、「第２の汚染指数」として、「評価対象物の明度極大値の標準偏差」を用いる。
ここに、「明度極大値の標準偏差」とは、明度データから極大値のみを取り出し、これを新たなデータ列としたときの標準偏差を意味する。要は、白く光る汚れ部分が多い場合には、明度極大値である明るい点がバラバラの明るさである（ムラがある）ほど、より汚れて見えるということである。
「第２の汚染指数」を用いた評価の例を以下に説明する。評価対象物として、３種類の汚れサンプルＥ，Ｆ，Ｇを準備した。サンプルＥ，Ｆ，Ｇは通常のフロートガラスである。これら汚れサンプルは、実施例１で説明した方法でガラス表面を汚染した。目視では、サンプルＥ，Ｆ，Ｇの順で汚れて見えた。
図２２Ａ，図２２Ｂ，図２２Ｃは、パーソナルコンピュータで処理されディスプレイ上に表示された、汚れサンプルＥ，Ｆ，Ｇのモノクロ画像をそれぞれ示している。このモノクロ画像において選ばれた画面Ｘ方向の解析部分である１次元領域（２５５ドット）における明度分布グラフを、図２３Ａ，図２３Ｂ，図２３Ｃにそれぞれ示す。パーソナルコンピュータが計算した「汚染指数」は、サンプルＥは５０．８、サンプルＦは５３．２、サンプルＧは４８．４であった。サンプルＦとＧとでは、目視評価と「汚染指数」とは逆になっている。
パーソナルコンピュータで、前述した「第２の汚染指数」を計算したところ、サンプルＥは４７．１、サンプルＦは５０．２、サンプルＧは５３．０であった。サンプルＦとＧとでは、目視評価と、第２の汚染指数とは一致している。
以上の結果から、「汚染指数」が４０以上の評価対象物同士を比較する場合には、「第２の汚染指数」を求めて、これを評価の基準とすればよいことがわかる。
産業上の利用可能性
本発明の汚れ評価方法によれば、評価部位選択において観察者の任意性がある。また、選択した部位が変わらなければ解析データに再現性がある。したがって、人間の印象に近い汚れ状態の定量化ができる。また、本発明の汚れ評価方法によれば、付着汚れやキズ汚れの評価対象の大きさに合わせて明度分布解析の最小単位の大きさを変えて解析するため、表面汚れ状態の差異をより顕在化できる。
本発明の撮影ボックスは、カメラと一体化できるので、セッティングが容易である。また、撮影ボックスを介在させることによって、カメラ，被写体，光源の位置関係が一定になるので、撮像条件の再現性が高い。さらには、撮影ボックスは、携帯性，機動性が高いので、屋外で、建築物の窓ガラスや壁などの表面撮影が可能となる。
【図面の簡単な説明】
図１は、被写体，リング照明光源およびカメラを暗室に入れて撮影する従来の方法を示す図である。
図２Ａ，図２Ｂは、本発明の撮影ボックスの基本構造を示す断面図および上面図である。
図３は、図２の要素間の位置関係を示す図である。
図４は、施工窓ガラスを撮影する撮影ボックスの断面図である。
図５は、遮光体の一例を示す図である。
図６は、遮光体の一例を示す図である。
図７は、遮光体の一例を示す図である。
図８は、遮光体の一例を示す図である。
図９は、遮光体の一例を示す図である。
図１０Ａ，図１０Ｂは、照明部の他の形状を示す図である。
図１１は、照明部の他の形状を示す図である。
図１２は、パーソナルコンピュータを示す図である。
図１３は、パーソナルコンピュータ３０による画像処理および解析を説明するフローチャートである。
図１４は、ドット・マトリックス示す図である。
図１５は、ドット・マトリックス上での測定部位を示す図である。
図１６Ａ，図１６Ｂは、ディスプレイ上に表示された、セルフクリーンガラスおよびフロート板ガラスのモノクロ画像をそれぞれ示す写真である。
図１７Ａ，図１７Ｂは、明度分布グラフを示す図である。
図１８は、解析結果をプロットしたグラフを示す図である。
図１９Ａ，図１９Ｂは、ディスプレイ上に表示された、キズのない通常の板ガラスとキズのある通常の板ガラスのモノクロ画像をそれぞれ示す写真である。
図２０Ａ，図２０Ｂは、明度分布グラフを示す図である。
図２１は、サンプルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを示す写真である。
図２２は、サンプルＥ，Ｆ，Ｇを示す写真である。
図２３Ａ，図２３Ｂ，図２３Ｃは、明度分布グラフを示す図である。
【図１】
2003010525.tif 000004
【図２Ａ】
2003010525.tif 000005
【図２Ｂ】
2003010525.tif 000006
【図３】
2003010525.tif 000007
【図４】
2003010525.tif 000008
【図５】
2003010525.tif 000009
【図６】
2003010525.tif 000010
【図７】
2003010525.tif 000011
【図８】
2003010525.tif 000012
【図９】
2003010525.tif 000013
【図１０Ａ】
2003010525.tif 000014
【図１０Ｂ】
2003010525.tif 000015
【図１１】
2003010525.tif 000016
【図１２】
2003010525.tif 000017
【図１３】
2003010525.tif 000018
【図１４】
2003010525.tif 000019
【図１５】
2003010525.tif 000020
【図１６Ａ】
2003010525.tif 000021
【図１６Ｂ】
2003010525.tif 000022
【図１７Ａ】
2003010525.tif 000023
【図１７Ｂ】
2003010525.tif 000024
【図１８】
2003010525.tif 000025
【図１９Ａ】
2003010525.tif 000026
【図１９Ｂ】
2003010525.tif 000027
【図２０Ａ】
2003010525.tif 000028
【図２０Ｂ】
2003010525.tif 000029
【図２１】
2003010525.tif 000030
【図２２】
2003010525.tif 000031
【図２３Ａ】
2003010525.tif 000032
【図２３Ｂ】
2003010525.tif 000033
【図２３Ｃ】
2003010525.tif 000034
【手続補正書】
【提出日】平成15年6月25日(2003.6.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（削除）
【請求項２】
（削除）
【請求項３】
対象物の表面の汚れを評価する方法において、
前記対象物の表面を撮影するステップと、
前記撮影するステップにおいて得られたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、
前記モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、
前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、
前記選定された評価部位の明度の分布から明度の標準偏差を求め、これを汚染指数とするステップと、
前記汚染指数に基づいて汚れを評価するステップと、を含むことを特徴とする対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項４】
対象物の表面の汚れを評価する方法において、
前記対象物の表面を撮影するステップと、
前記撮影するステップにおいて得られた撮影画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、
前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、
前記選定された評価部位の明度の分布から明度の標準偏差を求め、これを第１の汚染指数とするステップと、
前記第１の汚染指数が所定値以上の場合には、前記選定された評価部位の明度の極大値の分布から明度極大値の標準偏差を求め、これを第２の汚染指数とするステップと、
前記第２の汚染指数に基づいて汚れを評価するステップと、を含むことを特徴とする対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項５】
対象物の表面の汚れを評価する方法において、
前記対象物の表面を撮影するステップと、
前記撮影するステップにおいて得られたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、
前記モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、
前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、
前記選定された評価部位の明度の分布から明度の標準偏差を求め、これを第１の汚染指数とするステップと、
前記第１の汚染指数が所定値以上の場合には、前記選定された評価部位の明度の極大値の分布から明度極大値の標準偏差を求め、これを第２の汚染指数とするステップと、
前記第２の汚染指数に基づいて汚れを評価するステップと、を含むことを特徴とする対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項６】
前記評価したい部位は、１次元の領域であることを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項７】
前記評価したい部位は、２次元の領域であることを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項８】
前記ドットの大きさを、評価の対象とすべき汚れの大きさに応じて、その１〜１／１０に選定することを特徴とする請求項６に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項９】
前記ドットの大きさを、評価の対象とすべき汚れの大きさに応じて、その１〜１／１０に選定することを特徴とする請求項７に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１０】
前記対象物の表面の撮影は、固体撮像カメラで行うことを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１１】
前記対象物の表面の撮影は、光学カメラで行うことを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１２】
（削除）
【請求項１３】
前記得られたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、前記モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、前記選定された評価部位の明度の分布から汚染指数を求めるステップとを、画像処理装置で実行することを特徴とする請求項３に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１４】
得られた撮影画像をドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、前記選定された評価部位の明度およびその極大値の分布から第１および第２の汚染指数を求めるステップとを、画像処理装置で実行することを特徴とする請求項４に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１５】
前記得られたカラー画像を表すカラー画像データをモノクロ画像データに変換するステップと、前記モノクロ画像データにより表されるモノクロ画像を、ドット・マトリックスに細分し、各ドットごとの明度を求めるステップと、前記ドット・マトリックス上で評価したい部位を選定するステップと、前記選定された評価部位の明度およびその極大値の分布から第１および第２の汚染指数を求めるステップとを、画像処理装置で実行することを特徴とする請求項５に記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１６】
前記画像処理装置は、パーソナルコンピュータであることを特徴とする請求項１３〜１５のいずれかに記載の対象物表面の汚れ評価方法。
【請求項１７】
対象物の表面をカメラで撮影し、得られた撮影画像の明度の分布に基づいて汚れを評価する方法に使用される撮影ボックスであって、
前記カメラをそのレンズ部を内部に向かって取り付けることのできる開口を有し、内面が低反射率構造の第１の箱体と、
前記レンズ部の正面に被写体を設置することができ、前記被写体を斜め方向から照明する光源を、内部または外部に有し、内面が低反射率構造の第２の箱体と、
前記第１および／または第２の箱体の内部に設けられ、前記光源からの直接光および反射光が前記カメラのレンズ部へ入射するのを遮蔽し、内面が低反射率構造の遮光体とを備え、
前記第１および第２の箱体は、一体となって１つの空間を構成し、
前記光源は、前記カメラのレンズ部と前記被写体との間の距離を底辺とする直角二等辺三角形の頂点位置にくるように配置されていることを特徴とする撮影ボックス。
【請求項１８】
対象物の表面をカメラで撮影し、得られた撮影画像の明度の分布に基づいて汚れを評価する方法に使用される撮影ボックスであって、
前記カメラをそのレンズ部を内部に向かって取り付けることのできる開口を有し、内面が低反射率構造の第１の箱体と、
被写体に接して対向させることのできる窓を、前記レンズ部の正面に有し、前記被写体を斜め方向から照明する光源を、内部または外部に有し、内面が低反射率構造の第２の箱体と、
前記第１および第２の箱体の内部に設けられ、前記光源からの直接光および反射光が前記カメラのレンズ部へ入射するのを遮蔽し、内面が低反射率構造の遮光体とを備え、
前記第１および第２の箱体は、一体となって１つの空間を構成し、
前記光源は、前記カメラのレンズ部と前記被写体との間の距離を底辺とする直角二等辺三角形の頂点位置にくるように配置されていることを特徴とする撮影ボックス。
【請求項１９】
前記第２の箱体は、少なくとも前記光源を取り付けることのできる面が、前記カメラのレンズ部の光軸に対して傾斜していることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２０】
前記第１の箱体の形状は、立方体または直方体であり、前記第２の箱体の形状は、角錐台であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２１】
前記第１および第２の箱体の形状は、角錐台であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２２】
前記第２の箱体は、前記角錐台の底部周囲が、前記カメラのレンズ部の光軸に平行な面となるように形成されている請求項２０に記載の撮影ボックス。
【請求項２３】
前記第２の箱体は、前記角錐台の底部周囲が、前記カメラのレンズ部の光軸に平行な面となるように形成されている請求項２１に記載の撮影ボックス。
【請求項２４】
前記第１および第２の箱体の内面は、低反射率および無光沢の黒布が貼り付けられ、前記遮光体の表面には、低反射率および無光沢の黒布が貼り付けられていることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２５】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部から前記被写体を見込む視野を遮蔽せず、および、前記被写体を照明する光を遮蔽しない構造であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項２６】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の周辺から、前記被写体に向かって延びる筒状の遮光体であることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項２７】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な１枚の遮光板であることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項２８】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な１枚の遮光板と、前記光軸に対して傾斜する１枚の遮光板とよりなることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項２９】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な１枚の遮光板と、前記光軸に対して傾斜する２枚の遮光板とよりなることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項３０】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な複数枚の遮光板であることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項３１】
前記遮光体は、前記カメラのレンズ部の光軸に対して垂直な複数枚の遮光板と、前記光軸に対して傾斜する複数枚の遮光板とよりなることを特徴とする請求項２５に記載の撮影ボックス。
【請求項３２】
前記光源は、前記被写体を斜めからそれぞれ照明する２本のライン状蛍光灯であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【請求項３３】
前記光源は、前記被写体を斜めからそれぞれ照明する１本のリング状蛍光灯であることを特徴とする請求項１７または１８に記載の撮影ボックス。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
ズのある通常の板ガラスのモノクロ画像をそれぞれ示している。
このモノクロ画像において選ばれた画面Ｘ方向の解析部分である１次元領域における明度分布グラフを、図２０Ａ，図２０Ｂにそれぞれ示す。このような明度分布グラフから、キズのある箇所で明度が大きく振れていることがわかる。パーソナルコンピュータが計算した「汚染指数」は、キズのない板ガラスでは１１．２３で、キズのある板ガラスでは３０．６８であった。キズがあると、「汚染指数」が大きくなることがわかる。
この例では、明度分布解析最小単位は、０．２５ｍｍ×０．２５ｍｍであるが、キズの大きさ（幅）に合わせて、最小単位の大きさを変えることができる。評価の対象とすべきキズの大きさ（幅）の１〜１／１０を、最小単位の大きさとすることができる。
（比較例）
従来の評価方法と本発明の評価方法とを４種類のサンプルに適用した比較例を説明する。
評価対象物として、図２１に示す４種類のサンプルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを準備した。サンプルＡ，Ｂ，Ｃは通常のフロートガラスであり、サンプルＤは、セルフクリーンガラスである。
サンプルＡは、洗浄を実施せず、汚れ液スプレーを行わなかったものである。サンプルＢ，Ｃ，Ｄは、それぞれ、洗浄を実施せずに、実施例１と同じ汚れ液スプレーと乾燥の工程を、１回，１０回，１回行ったものである。
以上のようなサンプルガラスの目視の印象は、サンプルＡ，Ｂ，Ｃの順で汚れて見えた。また、サンプルＤの汚し度合は、サンプルＢと同程度のものであるが、目視の印象は、サンプルＢの方がサンプルＤよりも汚れて見えた。
従来の評価方法として、透過率，ヘーズ率，色差を測定した。表１に、これらの測定値と、本発明の評価方法により得られた「汚染指数」の値を示す。なお、この「汚染指数」は、２次元的な分布を
１５


【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
ここに、「明度極大値の標準偏差」とは、明度データから極大値のみを取り出し、これを新たなデータ列としたときの標準偏差を意味する。要は、白く光る汚れ部分が多い場合には、明度極大値である明るい点がバラバラの明るさである（ムラがある）ほど、より汚れて見えるということである。
「第２の汚染指数」を用いた評価の例を以下に説明する。評価対象物として、３種類の汚れサンプルＥ，Ｆ，Ｇを準備した。サンプルＥ，Ｆ，Ｇは通常のフロートガラスである。これら汚れサンプルは、実施例１で説明した方法でガラス表面を汚染した。目視では、サンプルＥ，Ｆ，Ｇの順で汚れて見えた。
図２２は、パーソナルコンピュータで処理されディスプレイ上に表示された、汚れサンプルＥ，Ｆ，Ｇのモノクロ画像をそれぞれ示している。このモノクロ画像において選ばれた画面Ｘ方向の解析部分である１次元領域（２５５ドット）における明度分布グラフを、図２３Ａ，図２３Ｂ，図２３Ｃにそれぞれ示す。パーソナルコンピュータが計算した「汚染指数」は、サンプルＥは５０．８、サンプルＦは５３．２、サンプルＧは４８．４であった。サンプルＦとＧとでは、目視評価と「汚染指数」とは逆になっている。
パーソナルコンピュータで、前述した「第２の汚染指数」を計算したところ、サンプルＥは４７．１、サンプルＦは５０．２、サンプルＧは５３．０であった。サンプルＦとＧとでは、目視評価と、第２の汚染指数とは一致している。
以上の結果から、「汚染指数」が４０以上の評価対象物同士を比較する場合には、「第２の汚染指数」を求めて、これを評価の基準とすればよいことがわかる。
産業上の利用可能性
本発明の汚れ評価方法によれば、評価部位選択において観察者の
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【国際調査報告】
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