JP2012007953A - Paint unevenness evaluation value calculating method, paint unevenness evaluation value calculating device and paint unevenness evaluating method - Google Patents

Paint unevenness evaluation value calculating method, paint unevenness evaluation value calculating device and paint unevenness evaluating method Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a paint unevenness evaluation value calculating method, a paint unevenness evaluation value calculating device and a paint unevenness evaluating method that can give evaluations consistent with conventional sensory evaluations and restrain inconsistencies in evaluation by using evaluation values quantitatively expressing the relative clearness of boundaries between brightness and darkness when light is reflected by a paint coat.SOLUTION: In a paint unevenness evaluation value calculating method, a paint coat is irradiated with light, a picture shot at an angle in which the regular reflection ray of the light does not come incident is partitioned into a plurality of regions, luminosity of each region is figured out and, on the basis of differences in luminosity between nearby regions, a value pertaining to the gradient of luminosity over the whole picture is figured out as the evaluation value of paint unevenness of the coat. When comparing a paint coat A where the luminosity variation is gradational and a paint coat B where the variation is abrupt, the paint coat B has a clearer boundary between brightness and darkness, accordingly the evaluation value of paint unevenness is worse. Quantitative evaluation of paint unevenness is thus made possible by the use of values pertaining to the gradient of luminosity figured out.

Description

本発明は、塗膜、特に光輝材を含む塗膜の塗装ムラを評価する方法に関する。特に、光を反射させたときの明度が異なる領域間の明度の勾配に着目した評価値を用いて評価のばらつきを抑えることができる塗装ムラ評価値算出方法、塗装ムラ評価値算出装置、及び塗装ムラ評価方法に関する。   The present invention relates to a method for evaluating coating unevenness of a coating film, particularly a coating film containing a bright material. In particular, a coating unevenness evaluation value calculation method, a coating unevenness evaluation value calculation device, and a coating that can suppress variation in evaluation using an evaluation value focusing on a lightness gradient between regions having different lightness when light is reflected The present invention relates to an unevenness evaluation method.

塗膜の外観は意匠性が求められる。特に、自動車外板又は二輪外板に用いられる塗膜は、意匠性を高めるために着色顔料のみからなるソリッドカラー仕上げよりも、光輝材を含むメタリックカラー仕上げ又はマイカカラー仕上げが主流である。   The appearance of the coating film is required to have design properties. In particular, a coating film used for an automobile outer plate or a two-wheeled outer plate is mainly a metallic color finish or a mica color finish including a glittering material, rather than a solid color finish made only of a color pigment in order to enhance design properties.

メタリックカラー又はマイカカラーで仕上げた塗膜は意匠に異方性がある。つまり、メタリックカラー又はマイカカラーで仕上げた塗膜は、照明又は見る角度によって色合い、キラキラ感が変化する。そこでメタリックカラー又はマイカカラーで仕上げられた塗膜は意匠性を一定とするために、特に塗装ムラに注意した品質管理がなされている。ところが品質管理では、塗装ムラの有無の評価は複数の技術者の官能評価により、定性的な優劣付け又は点数付けによって行なわれることが一般的であった。このとき、各人の評価基準は多様であり、客観性及び普遍性に欠ける。   The coating film finished with metallic color or mica color has anisotropy in design. That is, the paint film finished with a metallic color or a mica color changes in hue and glitter depending on the illumination or viewing angle. Therefore, the quality of the coating film finished with a metallic color or mica color is particularly paid attention to uneven coating in order to make the design property constant. However, in quality control, the evaluation of the presence or absence of coating unevenness is generally performed by qualitative superiority or inferiority or scoring by sensory evaluation of a plurality of engineers. At this time, the evaluation criteria for each person are diverse and lack objectivity and universality.

このため、技術者の技量に頼ることなく、しかも客観性及び普遍性を満たす評価を実現するための方法が提案されている。   For this reason, a method for realizing evaluation satisfying objectivity and universality without depending on the skill of an engineer has been proposed.

特許文献１には、メタリック塗装の塗装ムラに関し、被塗装面を撮像した画像を複数の領域に分割し、分割された各領域の平均受光量を求め、更に画像全体における平均受光量の分散値を求めて塗装ムラを判定する発明が開示されている。また特許文献１には、複数の異なる大きさで分割した各領域の平均受光量と、その分散値及び各大領域内での平均受光量の最大と最小との差分値とを求め、分散値及び差分値に基づき塗装ムラを判定する発明が開示されている。   Patent Document 1 relates to uneven coating of metallic paint, divides an image obtained by imaging a surface to be coated into a plurality of regions, obtains an average received light amount of each divided region, and further calculates a dispersion value of the average received light amount in the entire image. An invention for determining coating unevenness by seeking the above is disclosed. Further, in Patent Document 1, an average received light amount of each region divided by a plurality of different sizes, a dispersion value thereof, and a difference value between the maximum and minimum average received light amount in each large region are obtained, and a dispersion value is obtained. And the invention which determines a coating nonuniformity based on a difference value is disclosed.

特許文献２には、メタリック塗装面上に、発光素子及び受光素子を内蔵し、３つ又は４つのボールベアリングころを接触させて移動するロボットを用い、発光素子からの光を塗装面で反射させた場合の反射光強度を受光素子にて測定し、塗装ムラを評価する発明が開示されている。特許文献２に開示された発明では、受光素子で測定した反射光強度自体の分布から塗装ムラを判定するか、標準偏差に基づいて判定するか、又は分布を２次元フーリエ変換して得られるスペクトルから判定するかなどの方法が開示されている。   In Patent Document 2, a light-emitting element and a light-receiving element are incorporated on a metallic painted surface, and a robot that moves by contacting three or four ball bearing rollers is used to reflect light from the light-emitting element on the painted surface. An invention is disclosed in which the reflected light intensity is measured with a light receiving element to evaluate coating unevenness. In the invention disclosed in Patent Document 2, it is determined whether coating unevenness is determined from the distribution of the reflected light intensity itself measured by the light receiving element, is determined based on the standard deviation, or a spectrum obtained by two-dimensional Fourier transform of the distribution. A method of determining from the above is disclosed.

特開２００５−１０６７６４号公報JP 2005-106764 A 特開２００６−２０１０４５号公報JP 2006-201045 A

特許文献１及び２に開示された発明により、定量的な値に基づいて塗装ムラを判定することは可能である。しかしながら、特許文献１に開示された発明では分割された大きさによって各領域の平均受光量が変化するので、塗装ムラの判定にばらつきが生じる可能性がある。また、平均受光量の分散値が大きい場合、従来行なわれてきた技術者の目視による官能評価による塗装ムラ評価が好ましくないとは必ずしも言えない。特許文献２に開示された発明では、塗装面上でロボットを移動させて測定しなければならず、判定までに時間を要するので実用的でない。更に、２次元的に反射強度を得るためにロボットを矩形掃引する場合、ロボットの移動方向におけるデータ密度と、線上走査方向のデータ密度とが異なり、結果的に塗装ムラの判定にばらつきが生じる可能性がある。更に、反射強度の分布自体、標準偏差又はそのフーリエ変換によって得られるスペクトルに基づいても、やはり従来行なわれてきた技術者の目視による官能評価と一致するとは限らない。   With the inventions disclosed in Patent Documents 1 and 2, it is possible to determine coating unevenness based on quantitative values. However, in the invention disclosed in Patent Document 1, since the average amount of light received in each region varies depending on the divided size, there is a possibility that the coating unevenness determination may vary. Further, when the dispersion value of the average amount of received light is large, it cannot be said that the coating unevenness evaluation based on the sensory evaluation visually performed by an engineer that has been performed conventionally is not preferable. The invention disclosed in Patent Document 2 is not practical because it requires measurement by moving the robot on the painted surface, and it takes time to determine. Furthermore, when the robot is swept rectangularly to obtain two-dimensional reflection intensity, the data density in the moving direction of the robot is different from the data density in the on-line scanning direction, and as a result, the coating unevenness judgment may vary. There is sex. Further, even based on the reflection intensity distribution itself, the standard deviation, or the spectrum obtained by the Fourier transform thereof, it does not always coincide with the conventional sensory evaluation by an engineer.

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、塗膜で光を反射させたときの明暗の境界の鮮明さに着目した定量的な評価値を用い、従来行なわれてきた技術者の目視による官能評価と合致する評価を得ることができ、評価のばらつきを抑えることができる塗装ムラ評価値算出方法、塗装ムラ評価値算出装置、及び塗装ムラ評価方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and uses a quantitative evaluation value focusing on the sharpness of the boundary between light and dark when light is reflected by a coating film, and has been conventionally performed by engineers. An object of the present invention is to provide a coating unevenness evaluation value calculation method, a coating unevenness evaluation value calculation device, and a coating unevenness evaluation method that can obtain an evaluation that is consistent with visual sensory evaluation and that can suppress variation in evaluation.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、撮像装置によって評価対象の塗膜からの反射光を撮像した画像を取得し、取得した画像に基づいて前記塗膜の塗装ムラの評価値を算出する方法において、前記塗膜へ光を照射し、前記撮像装置は、前記光の正反射光が入射しない角度から撮像し、撮像した画像を複数の領域に区分して各領域の明度を求め、近傍にある領域間の明度差を求め、求めた近傍領域間の明度差に基づき、明度差を求めた領域よりも広い範囲に亘る明度の勾配に係る値を評価値として算出することを特徴とする。   The coating unevenness evaluation value calculation method according to the present invention acquires an image obtained by imaging reflected light from a coating film to be evaluated by an imaging device, and calculates an evaluation value of the coating unevenness of the coating film based on the acquired image. In the method, the coating film is irradiated with light, and the imaging device captures an image from an angle at which the regular reflection light of the light is not incident, divides the captured image into a plurality of regions, obtains brightness of each region, and The brightness difference between the areas in the area is obtained, and based on the brightness difference between the obtained neighboring areas, a value related to the brightness gradient over a wider range than the area from which the brightness difference is obtained is calculated as an evaluation value. .

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、前記領域間の明度差は、各領域について周囲の複数の領域との明度差、又は前記領域を中心として対称な位置にある１対若しくは複数対の近傍領域間で求めることを特徴とする。   In the coating unevenness evaluation value calculation method according to the present invention, the brightness difference between the areas is a difference in brightness with a plurality of surrounding areas for each area, or a pair or a plurality of pairs at symmetrical positions with respect to the area. It is characterized in that it is obtained between neighboring regions.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、前記明度差は、各領域の中心間の距離で正規化することを特徴とする。   The painting unevenness evaluation value calculation method according to the present invention is characterized in that the brightness difference is normalized by a distance between centers of the respective regions.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、１つの領域について求めた複数の明度差の平均値を算出して前記領域における明度差とすることを特徴とする。   The coating unevenness evaluation value calculation method according to the present invention is characterized in that an average value of a plurality of brightness differences obtained for one area is calculated and used as a brightness difference in the area.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、前記明度差は、各領域について、前記領域を中心として複数の異なる方向の対称位置にある複数対の近傍領域間の明度差を、夫々近傍領域の中心間の距離で正規化し、正規化後の明度差の平均値を算出して前記領域の明度差とすることを特徴とする。   In the coating unevenness evaluation value calculation method according to the present invention, the brightness difference is obtained by calculating the brightness difference between a plurality of pairs of neighboring areas at symmetrical positions in a plurality of different directions with respect to each area. It normalizes by the distance between centers, calculates the average value of the brightness difference after normalization, and makes it the brightness difference of the said area | region.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、求めた明度差の平均値を前記評価値とすることを特徴とする。   The coating unevenness evaluation value calculation method according to the present invention is characterized in that an average value of the obtained brightness differences is used as the evaluation value.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、前記各領域の明度を求めるに先立ち、前記画像の波長分離処理を行なうことを特徴とする。   The coating unevenness evaluation value calculation method according to the present invention is characterized in that wavelength separation processing of the image is performed prior to obtaining the brightness of each region.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、前記各領域の明度を求めるに際し、前記塗膜へ照射される光の照度分布に対応する明度分布を除去することを特徴とする。   The method for calculating the coating unevenness evaluation value according to the present invention is characterized by removing the lightness distribution corresponding to the illuminance distribution of the light applied to the coating film when determining the lightness of each region.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、前記画像は複数の画素からなり、前記領域は１又は複数の画素であることを特徴とする。   The painting unevenness evaluation value calculation method according to the present invention is characterized in that the image includes a plurality of pixels, and the region includes one or a plurality of pixels.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出方法は、前記塗膜は、光輝材を含むものであることを特徴とする。   The coating unevenness evaluation value calculation method according to the present invention is characterized in that the coating film includes a glittering material.

本発明に係る塗装ムラ評価値算出装置は、撮像装置によって評価対象の塗膜からの反射光を撮像した画像を取得し、取得した画像に基づいて前記塗膜の塗装ムラの評価値を算出する装置において、前記画像を複数の領域に区分して各領域の明度を求める手段と、近傍にある領域間の明度差を求める手段と、求めた近傍領域間の明度差に基づき、明度差を求めた領域よりも広い範囲に亘る明度の勾配に係る値を評価値として算出する手段とを備えることを特徴とする。   The coating unevenness evaluation value calculation device according to the present invention acquires an image obtained by imaging reflected light from a coating film to be evaluated by an imaging device, and calculates an evaluation value of coating unevenness of the coating film based on the acquired image. In the apparatus, the lightness difference is obtained based on the means for obtaining the lightness of each area by dividing the image into a plurality of areas, the means for obtaining the lightness difference between adjacent areas, and the lightness difference between the obtained neighboring areas. Means for calculating a value related to the gradient of brightness over a wider range than the region as an evaluation value.

本発明に係る塗装ムラ評価方法は、撮像装置によって評価対象の塗膜からの反射光を撮像した画像を取得し、取得した画像に基づいて前記塗膜の塗装ムラを評価する方法において、前記画像を複数の領域に区分して各領域の明度を求め、近傍にある領域間の明度差を求め、求めた近傍領域間の明度差に基づき、明度差を求めた領域よりも広い範囲に亘る明度の勾配に係る値を評価値として算出し、算出した評価値に基づき、前記塗膜の塗装ムラを評価することを特徴とする。   The method for evaluating coating unevenness according to the present invention is a method for acquiring an image obtained by imaging reflected light from a coating film to be evaluated by an imaging device, and evaluating the coating unevenness of the coating film based on the acquired image. Is divided into multiple areas, the brightness of each area is obtained, the brightness difference between neighboring areas is obtained, and the brightness over a wider range than the area from which the brightness difference is obtained based on the brightness difference between the obtained neighboring areas A value related to the gradient is calculated as an evaluation value, and the coating unevenness of the coating film is evaluated based on the calculated evaluation value.

本発明では、塗膜へ照射した光の正反射光が入射しない角度から塗膜を撮像した画像が複数の領域に分割され、各領域の明度が求められる。ここで複数の領域とは、複数の画素からなるデジタル画像における各画素又は２画素、４画素からなる領域でもよい。画素単位ではなくミリ単位で区分される単位でもよいし、また各領域の形状も問わず、円形若しくは楕円形でもよい。画像をミリ単位で複数の領域に区分する場合、塗装ムラの明度変化への影響を最小限にし、かつ、目視評価による結果と合致しない可能性を排除するために、例えば８ビットの階調であれば２．０ｍｍ以下であることが好ましい。区分される領域の大きさが２．０ｍｍ以下であれば、後述の波長分離の影響は少なく、現在なされている目視による塗装ムラ評価の測定環境から得られるデータと高い相関を得ることができる。下限は特に設定されないが、実質的に０．２ｍｍ以上の大きさで区分する。なお、各領域は一部が重複していてもよい。各領域について求められた明度に基づき、隣り合う領域又はある領域に対して両隣に位置する領域又は所定の距離内にある領域などの近傍領域間で明度差が求められる。求められた各領域間の明度差に基づき、前記塗膜を撮像した画像内での明度の変化が急峻であるか又は漸次的であるかの勾配に係る値が評価値として算出される。   In this invention, the image which imaged the coating film is divided | segmented into a some area | region from the angle which the regular reflection light of the light irradiated to the coating film does not enter, and the brightness of each area | region is calculated | required. Here, the plurality of regions may be each pixel in a digital image composed of a plurality of pixels, or a region composed of two pixels and four pixels. It may be a unit divided by millimeters instead of pixel units, and may be circular or elliptical regardless of the shape of each region. When the image is divided into a plurality of areas in millimeter units, in order to minimize the influence on the brightness change of the coating unevenness and eliminate the possibility that it does not match the result of the visual evaluation, for example, an 8-bit gradation is used. If present, it is preferably 2.0 mm or less. If the size of the segmented area is 2.0 mm or less, the influence of wavelength separation described later is small, and a high correlation can be obtained with data obtained from the measurement environment for visual coating unevenness evaluation currently being performed. Although the lower limit is not particularly set, the lower limit is substantially divided by 0.2 mm or more. Each region may partially overlap. Based on the lightness obtained for each region, a lightness difference is obtained between neighboring regions such as adjacent regions or regions located on both sides of a certain region or regions within a predetermined distance. Based on the brightness difference between the obtained areas, a value related to a gradient of whether the change in brightness in the image obtained by imaging the coating film is steep or gradual is calculated as an evaluation value.

塗膜における塗装ムラ評価は、これまで技術者の目視による官能的評価によってなされてきた。各技術者のムラの良し悪しの判断基準は様々であるが、多くの技術者が塗膜における数ｃｍ周期の明度変化を判断基準の１つとしていることが知見として得られた。本発明ではこの明度変化に着目し、塗膜に光を反射させたときの明度分布にて、明度の変化の勾配が急な箇所即ち極端に変化する部分の有無を定量的に表す評価値が算出される。言い換えれば、明暗の模様の境界が鮮明であるか否かを定量的に表す評価値が算出される。   Evaluation of coating unevenness in a coating film has been made by sensory evaluation by an engineer's visual observation. There are various criteria for judging whether each engineer has unevenness, but it has been found as a finding that many engineers use a change in lightness of several centimeters in the coating film as one of the criteria. In the present invention, paying attention to this change in brightness, in the brightness distribution when light is reflected on the coating film, there is an evaluation value that quantitatively represents the presence or absence of a portion where the slope of the change in brightness is steep, that is, an extremely changing portion. Calculated. In other words, an evaluation value that quantitatively indicates whether or not the boundary between the bright and dark patterns is clear is calculated.

図１は、本発明の塗装ムラの評価値を説明する説明図である。図１には異なる２つの塗膜Ａ及びＢの明度分布が模式的に示されている。上が塗膜Ａの明度分布、下が塗膜Ｂの明度分布である。いずれの明度分布でも、最も明度が高い領域を白で示し、明度が低い領域を濃いハッチングにて示しており、白い領域及び同じ濃さのハッチングの領域同士は、明度がほぼ同一である。したがって、塗膜Ａと塗膜Ｂとでは、全体で最も高い明度と最も低い明度との明度差は同一であり、コントラストは同一であると言える。また、塗膜Ａと塗膜Ｂとで同一の明度領域の面積がほぼ同程度であれば、明度の分散値を求めたとしても、ほぼ等しい値が算出される。しかしながら、塗膜Ａと塗膜Ｂとでは、官能評価による塗装ムラの良し悪しの判定結果は異なることが推測される。塗膜Ａの明度分布は明度が高い領域から少しずつ漸次的に低い領域へと変化しているが、塗膜Ｂの明度分布は、明度が高い領域から明度が低い領域へ、急激に明度が変化している。塗膜Ａでは、明度が漸次的に変化しているので明度が異なる領域間の境界が不鮮明となるが、塗膜Ｂでは明度が急激に変化するために境界が鮮明となり、塗膜Ｂを観測する人間の目には塗装ムラが目立って映ると考えられる。この違いを定量的に算出するために、明度変化に着目した。   FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining an evaluation value of coating unevenness according to the present invention. FIG. 1 schematically shows the brightness distribution of two different coating films A and B. The brightness distribution of the coating film A is on the top, and the brightness distribution of the coating film B is on the bottom. In any lightness distribution, a region having the highest lightness is indicated by white, and a region having the lowest lightness is indicated by dark hatching. The white region and the hatched regions having the same darkness have substantially the same lightness. Therefore, it can be said that the coating film A and the coating film B have the same brightness difference between the highest brightness and the lowest brightness, and the same contrast. Also, if the areas of the same brightness region are approximately the same in the coating film A and the coating film B, even if the dispersion value of the brightness is obtained, an approximately equal value is calculated. However, it is presumed that coating film A and coating film B have different judgment results for unevenness in coating by sensory evaluation. The lightness distribution of the coating film A gradually changes from a high lightness area to a low lightness area, but the lightness distribution of the coating film B suddenly changes from a high lightness area to a low lightness area. It has changed. In the coating film A, since the brightness gradually changes, the boundary between the regions having different brightness becomes unclear, but in the coating film B, the brightness changes rapidly, so the boundary becomes clear and the coating film B is observed. It is thought that the paint unevenness is conspicuously reflected in human eyes. In order to calculate this difference quantitatively, we focused on the change in brightness.

図２は、図１の塗膜Ａ及びＢの明度分布を示すグラフである。図２のグラフは、図１の塗膜Ａ及び塗膜Ｂの明度分布を横方向の位置に対してプロットしたものである。塗膜Ａの明度分布は太い実線で、塗膜Ｂの明度分布は破線で示している。図２に示されるように、塗膜Ａの明度分布は、位置の変化に対して全体に緩やかであるが、塗膜Ｂの明度分布は、一部にて急峻な変化部分を有する。このように塗膜Ａと塗膜Ｂとでは、明度分布における明度の変化の仕方に違いがみられる。   FIG. 2 is a graph showing the brightness distribution of coating films A and B in FIG. The graph of FIG. 2 plots the brightness distribution of the coating film A and the coating film B of FIG. 1 with respect to the position in the horizontal direction. The brightness distribution of the coating film A is indicated by a thick solid line, and the brightness distribution of the coating film B is indicated by a broken line. As shown in FIG. 2, the lightness distribution of the coating film A is gentle as a whole with respect to the change in position, but the lightness distribution of the coating film B has a part that is steeply changed. As described above, the coating film A and the coating film B are different in how the brightness changes in the brightness distribution.

図３は、図１の塗膜Ａ及びＢの明度変化率を示すグラフである。図３のグラフは、図２の塗膜Ａ及び塗膜Ｂの明度分布の各位置における変化率を横方向の位置に対してプロットしたものである。つまり、図３のグラフは、図２の明度分布を距離で微分したものに相当する。図３に示すように、塗膜Ａの明度変化率は、明度分布が全体に緩やかに変化するため、変化の勾配は低く且つほぼ一定である。これに対し塗膜Ｂの明度変化率は、明度が低い部分付近で大きく変化するために、変化の勾配は一定でなく、一部の位置に対して大きい値を有する。このようにして、塗膜Ａと塗膜Ｂとで、明度の位置（距離）に対する変化率を算出することにより、分散値などでは差異がでない塗装ムラを評価することができる評価値を算出することが可能となる。   FIG. 3 is a graph showing the lightness change rate of coating films A and B in FIG. The graph of FIG. 3 plots the change rate in each position of the brightness distribution of the coating film A and the coating film B of FIG. In other words, the graph of FIG. 3 corresponds to the lightness distribution of FIG. 2 differentiated by distance. As shown in FIG. 3, the lightness change rate of the coating film A has a low and substantially constant gradient because the lightness distribution changes gently throughout. On the other hand, the change rate of the brightness of the coating film B greatly changes in the vicinity of the portion where the brightness is low, so the gradient of the change is not constant and has a large value for a part of the positions. In this way, by calculating the rate of change with respect to the position (distance) of lightness between the coating film A and the coating film B, an evaluation value that can evaluate the coating unevenness that is not different in the dispersion value or the like is calculated. It becomes possible.

また、本発明では、近傍領域の明度差を、注目する１つの領域と、該１つの領域の周囲の複数の領域即ち隣り合う領域とでの明度差とするか、又は前記１つの領域に対し、該１つの領域を挟み対称な位置にある両隣の領域間での明度差とする。つまり、近傍領域とは、隣り合う領域に限らず、１つの領域を挟む領域間でもよい。局所的に明度が急激に変化している場合の明度差により、画像全体における明暗の境界の鮮明さを定量化することが可能である。   Further, in the present invention, the brightness difference between neighboring areas is a brightness difference between one area of interest and a plurality of areas around the one area, that is, adjacent areas, or with respect to the one area. The brightness difference between the adjacent areas located symmetrically across the one area. That is, the vicinity region is not limited to the adjacent region, and may be a region between one region. It is possible to quantify the sharpness of the light / dark boundary in the entire image based on the lightness difference when the lightness changes rapidly locally.

本発明では、近傍領域の明度差を求めた場合、近傍領域間の距離にて正規化する。近傍領域の明度差を算出することは、塗膜表面の平面方向に急激に明度が変化している場合と、緩やかに明度が変化している場合とを区別するためであるから、異なる距離の近傍領域間の明度差を同様に評価値に用いることはできない。正規化することにより、有効に評価値を算出することが可能である。   In the present invention, when the brightness difference between the neighboring areas is obtained, the difference is normalized by the distance between the neighboring areas. The calculation of the brightness difference in the vicinity area is for distinguishing between the case where the brightness changes suddenly in the plane direction of the coating film surface and the case where the brightness changes gently, Similarly, the brightness difference between neighboring regions cannot be used as the evaluation value. It is possible to calculate the evaluation value effectively by normalization.

本発明では、近傍領域の明度差を、注目する１つの領域と、該１つの領域の周囲の複数の領域即ち隣り合う領域とでの明度差、又は前記１つの領域を挟み対称な位置にある領域間での明度差で算出した場合、夫々算出される複数の明度差を平均化し、前記１つの領域に対する明度差として算出する。これにより、各領域における近傍での明度の変化が指標値として求められ、各領域の指標値を更に集めて明暗の鮮明さを定量化することが可能である。   In the present invention, the brightness difference between neighboring areas is the difference in brightness between one area of interest and a plurality of areas around the one area, that is, adjacent areas, or in a symmetrical position across the one area. In the case of calculating the brightness difference between areas, a plurality of brightness differences respectively calculated are averaged and calculated as the brightness difference for the one area. Thereby, a change in brightness in the vicinity in each region is obtained as an index value, and the index values in each region can be further collected to quantify the sharpness of light and dark.

本発明では、近傍領域の明度差を、注目する１つの領域を中心として異なる方向の対称位置にある複数対の近傍領域間の明度差として算出し、更に距離で正規化して求め、更に、平均化して前記１つの領域の明度差として算出する。このとき、異なる方向の対称位置にある複数対の近傍領域とは例えば、１つの領域の上下、左右、左斜め上及び右斜め下、並びに、右斜め上及び左斜め下の４対、更にはその周辺でもよい。これにより、各領域における近傍での明度の変化が指標値として求められ、各領域の指標値を更に集めて、明暗の鮮明さを定量化することが可能である。   In the present invention, the brightness difference between the neighboring areas is calculated as a brightness difference between a plurality of pairs of neighboring areas at symmetrical positions in different directions around the one area of interest, and further normalized by the distance. And calculated as the brightness difference of the one region. At this time, a plurality of pairs of neighboring regions at symmetrical positions in different directions are, for example, four pairs of upper and lower, left and right, upper left and lower right, and upper right and lower left of one region, It may be around it. Thereby, a change in brightness in the vicinity of each region is obtained as an index value, and the index values of each region can be further collected to quantify the sharpness of light and dark.

本発明では、各領域について求めた明度差を平均することで、塗膜全体での明暗の鮮明さを定量化した明度の勾配に係る評価値が得られる。全ての領域について求めた明度差を平均化することが望ましいが、一部が除かれて平均化されてもよい。   In the present invention, by averaging the brightness differences obtained for the respective regions, an evaluation value relating to the brightness gradient obtained by quantifying the brightness of the entire coating film can be obtained. Although it is desirable to average the brightness differences obtained for all regions, some may be averaged out.

本発明では、撮像された画像から波長分離を行なう。波長分離の最大の目的は、塗装ムラとして認識される数ｃｍサイズ以下の細かな明暗変化を除去することである。除去する細かな明暗変化には塗膜に含まれる光輝材に起因するｍｍオーダー以下のサイズの明暗変化が含まれる。これにより、誤って画像全体における明度の勾配に関係しない明度差から評価値が算出されることを回避できる。後述する観察距離又は被評価塗板の大きさで、本発明における塗装ムラ評価を行なう場合、目視による塗装ムラ評価の測定環境から得られるデータと高い相関が得られる波長分離の好ましい閾値としては、例えば３０〜１００ｍｍである。したがって本発明では、画像から例えば３０ｍｍ以下の波長を除去する。但し、観察距離又は被評価塗板の大きさに応じて、異なる波長が閾値として好ましい場合も予想されるため、条件に合わせた閾値を設定するようにしても構わない。   In the present invention, wavelength separation is performed from the captured image. The greatest purpose of wavelength separation is to remove fine brightness changes of several centimeters or less recognized as coating unevenness. The fine change in brightness and darkness to be removed includes a change in brightness in the order of mm or less due to the glitter material contained in the coating film. Thereby, it is possible to avoid erroneously calculating the evaluation value from the brightness difference that is not related to the brightness gradient in the entire image. When performing coating unevenness evaluation in the present invention at the observation distance described below or the size of the coating plate to be evaluated, as a preferable threshold for wavelength separation that can be highly correlated with data obtained from the measurement environment of visual coating unevenness evaluation, for example, 30 to 100 mm. Therefore, in the present invention, a wavelength of, for example, 30 mm or less is removed from the image. However, depending on the observation distance or the size of the coating plate to be evaluated, it is expected that a different wavelength is preferable as the threshold value. Therefore, the threshold value may be set according to the conditions.

本発明では、撮像された画像から光源による照度差、又は撮影角度（観察角度）による明度差が起因となる明度分布が除去される。完全に塗膜に均一な光量を照射すること及び完全に撮影角度を一定として撮像することは困難であり、必ず光量の分布又は撮影角度の違いによる明度の分布が存在する。これらの影響を除去することにより、過った評価値が算出されることが回避される。   In the present invention, the brightness distribution caused by the difference in illuminance due to the light source or the difference in brightness depending on the photographing angle (observation angle) is removed from the captured image. It is difficult to irradiate the coating film with a uniform amount of light and to capture an image with a constant shooting angle, and there is always a light intensity distribution or a brightness distribution due to a difference in shooting angle. By eliminating these influences, it is possible to avoid calculating an excessive evaluation value.

本発明では、上述の方法によって算出された評価値の任意の閾値に対する高低により、ムラの良し悪しが評価される。なお明度分布の標準偏差を評価値として加えてもよい。これにより、定量的な値に基づいた評価が可能となる。   In the present invention, whether the unevenness is good or bad is evaluated based on the level of the evaluation value calculated by the above-described method with respect to an arbitrary threshold value. In addition, you may add the standard deviation of brightness distribution as an evaluation value. Thereby, evaluation based on a quantitative value becomes possible.

本発明による場合、塗膜で光を反射させたときの明暗の境界の鮮明さを定量的に表す明度の勾配に係る値を評価値として算出でき、技術者の技量によらずに従来行なわれてきた技術者の目視による官能評価と一致する塗装ムラの評価が可能となる。   In the case of the present invention, a value relating to a lightness gradient that quantitatively represents the sharpness of a light / dark boundary when light is reflected by a coating film can be calculated as an evaluation value, which is conventionally performed regardless of the skill of an engineer. This makes it possible to evaluate coating unevenness that is consistent with the visual sensory evaluation of engineers.

本発明の塗装ムラの評価値を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the evaluation value of the coating nonuniformity of this invention. 図１の塗膜Ａ及びＢの明度分布を示すグラフである。It is a graph which shows the brightness distribution of the coating films A and B of FIG. 図１の塗膜Ａ及びＢの明度変化率を示すグラフである。It is a graph which shows the lightness change rate of the coating films A and B of FIG. 本実施の形態における評価システムの撮像環境を上から見た上面図である。It is the top view which looked at the imaging environment of the evaluation system in this Embodiment from the top. 本実施の形態における撮像環境にて撮像された塗板の画像の例を示すイメージ図である。It is an image figure which shows the example of the image of the coating board imaged in the imaging environment in this Embodiment. 本実施の形態における評価値算出装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the evaluation value calculation apparatus in this Embodiment. 本実施の形態における評価値算出装置の制御部による評価値算出の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process sequence of evaluation value calculation by the control part of the evaluation value calculation apparatus in this Embodiment. トリミング及び補正の例を示すイメージ図である。It is an image figure which shows the example of trimming and correction | amendment. 制御部が明度差及び明度差に基づく明度変化率を算出する際の近傍領域を模式的に示す模式図である。It is a schematic diagram which shows typically the vicinity area | region at the time of calculating the lightness change rate based on a lightness difference and a lightness difference. 実施例の被評価塗板１〜７夫々の塗装条件を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the coating conditions of each to-be-evaluated coating board 1-7 of an Example. 各実施例について算出された明度の勾配に係る値と官能評価の結果との比較を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the comparison with the value which concerns on the gradient of the brightness calculated about each Example, and the result of sensory evaluation. 図１１の明度の勾配に係る値とムラ目視評価ポイントとの相関を示すグラフである。It is a graph which shows the correlation with the value which concerns on the gradient of the brightness of FIG. 11, and the nonuniformity visual evaluation point. 塗装ムラ評価で用いられる明度分布幅の典型的な例を示すグラフである。It is a graph which shows the typical example of the brightness distribution width | variety used by coating unevenness evaluation. 明度分布幅とムラ目視評価ポイントとの相関を示すグラフである。It is a graph which shows the correlation with a brightness distribution width and a nonuniformity visual evaluation point. 応用例の評価システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the evaluation system of an application example.

以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。
なお、以下に示す項目について順次説明する。
１．評価システム
１−１．評価システムの構成
１−２．撮像環境
１−３．塗膜の画像取得
２．評価値（明度の勾配に係る値）の算出方法
２−１．評価値算出装置
２−２．評価値算出処理
２−３．明度変化率の算出
３．実施例及び塗装ムラ評価
３−１．被評価塗板の作成
３−２．各実施例の明度の勾配に係る値と官能評価
４．応用例 Hereinafter, the present invention will be specifically described with reference to the drawings showing embodiments thereof.
The following items will be described sequentially.
1. Evaluation system 1-1. Configuration of evaluation system 1-2. Imaging environment 1-3. 1. Image acquisition of coating film 2. Calculation method of evaluation value (value relating to lightness gradient) 2-1. Evaluation value calculation device 2-2. Evaluation value calculation process 2-3. 2. Calculation of brightness change rate 3. Examples and evaluation of coating unevenness 3-1. Creation of coating plate to be evaluated 3-2. 3. Values and sensory evaluation related to the lightness gradient in each example Application examples

＜１．評価システム＞
＜１−１．評価システムの構成＞
評価システムは主に、塗装ムラの評価対象の塗膜の表面を撮像する撮像装置と、撮像装置から得られる画像を処理し、評価値を算出する評価値算出装置とからなる。撮像装置はデジタルカメラを用い、評価値算出装置はパーソナルコンピュータを用いればよい。評価値算出装置にデジタルカメラで撮像した塗膜の画像をとりこみ、評価値算出装置にて画像処理を行なって評価値を算出する。ただし、本発明に係る評価値を算出するためには、塗膜を撮像する際の撮像条件があり、該撮像条件を満たす撮像環境が必要になる。 <1. Evaluation system>
<1-1. Configuration of evaluation system>
The evaluation system mainly includes an imaging device that images the surface of a coating film to be evaluated for coating unevenness, and an evaluation value calculation device that processes an image obtained from the imaging device and calculates an evaluation value. A digital camera may be used as the imaging device, and a personal computer may be used as the evaluation value calculation device. An image of a coating film taken by a digital camera is taken into the evaluation value calculation device, and image processing is performed by the evaluation value calculation device to calculate an evaluation value. However, in order to calculate the evaluation value according to the present invention, there are imaging conditions for imaging the coating film, and an imaging environment that satisfies the imaging conditions is required.

＜１−２．撮像環境＞
図４は、本実施の形態における評価システムの撮像環境を上から見た上面図である。図４に示す撮像環境は一例であってこれに限られない。図４に示す撮像環境は、塗膜に均等に光を当てて十分な明度とし、当該光の光源及びその他の物体の映り込みがないように角度を工夫してある。 <1-2. Imaging environment>
FIG. 4 is a top view of the imaging environment of the evaluation system according to the present embodiment as viewed from above. The imaging environment shown in FIG. 4 is an example and is not limited to this. In the imaging environment shown in FIG. 4, light is evenly applied to the coating film to obtain sufficient brightness, and the angle is devised so that the light source of the light and other objects are not reflected.

図４中１は、鉛直方向に枠１０に立てかけられた撮像対象の塗板である。枠１０は、横幅３ｍ、高さ２ｍ、厚み１５ｃｍの黒塗りのアルミ製又はスチール製の枠組みであり、床上に鉛直方向に固定されている。枠１０は、塗板１を、後述の光源３と対向する広面に固定できるようにしてある。   In FIG. 4, reference numeral 1 denotes a coating plate to be imaged that is leaned against the frame 10 in the vertical direction. The frame 10 is a black aluminum or steel framework having a width of 3 m, a height of 2 m, and a thickness of 15 cm, and is fixed on the floor in the vertical direction. The frame 10 is configured so that the coating plate 1 can be fixed to a wide surface facing a light source 3 described later.

塗板１は、塗装ムラ評価対象の塗膜が形成されており、大きさは３００ｍｍ×４００ｍｍである。塗板１は平板とは限らず、曲面を有していてもよい。   The coating plate 1 is formed with a coating film to be subjected to coating unevenness evaluation, and has a size of 300 mm × 400 mm. The coated plate 1 is not limited to a flat plate and may have a curved surface.

図４中３は、光源である。図４に示す例では、光源３には１６本の蛍光灯（光源３）を用いる。各光源３は、鉛直方向に光源台３１の壁面に取り付けられている。また光源３は、２本ずつ対として横方向に等間隔となるように並設されている。光源台３１は、枠１０とほぼ同一の大きさの直方体の壁であり、枠１０と対向するように設置されている。なお、本実施の形態では、枠１０と光源台３１との間の距離は約１．９ｍとする。   In FIG. 4, 3 is a light source. In the example shown in FIG. 4, 16 fluorescent lamps (light source 3) are used as the light source 3. Each light source 3 is attached to the wall surface of the light source stand 31 in the vertical direction. The light sources 3 are arranged in parallel so that two pairs of light sources 3 are arranged at equal intervals in the horizontal direction. The light source table 31 is a rectangular parallelepiped wall having approximately the same size as the frame 10, and is installed so as to face the frame 10. In the present embodiment, the distance between the frame 10 and the light source base 31 is about 1.9 m.

このような構成により、光源３は面光源を構成し、枠１０に固定される塗板１へ、できる限り均等な光を照射することが可能である。ここで均等な光とは、塗板１のいずれの点においても照度が等しくなる光をいう。均等な光とすることで、目視評価との再現性をより高くすることができる。なお光源３の種類及び形状は特に限定されない。種類としては、例えば蛍光灯及び人工太陽灯などを挙げることができる。形状としては、例えば面光源及び点光源（非均等光）などを挙げることができる。光源３は複数の種類からなる構成であってもよい。更に、光源３の位置についても特に限定されるものではない。   With such a configuration, the light source 3 constitutes a surface light source and can irradiate the coating plate 1 fixed to the frame 10 with as uniform light as possible. Here, the uniform light means light having the same illuminance at any point on the coated plate 1. By using uniform light, reproducibility with visual evaluation can be further enhanced. The type and shape of the light source 3 are not particularly limited. Examples of the type include a fluorescent lamp and an artificial solar lamp. Examples of the shape include a surface light source and a point light source (non-uniform light). The light source 3 may be composed of a plurality of types. Further, the position of the light source 3 is not particularly limited.

図４中２は撮像装置である。撮像装置２は枠１０と光源台３１との間に、撮像装置２の塗板１の面に対する受光角度が例えば１５°となるように設置される。この受光角度は、反射方向に後述の黒壁４を設置しており、光源３からの正反射光がレンズに入射しない角度であり、好ましくは５〜６０°であり、より好ましくは１０〜４０°である。反射光に含まれる傾斜光を除去するために、傾斜照明フィルタを別途設けてもよい。撮像装置２の設置高さは、評価者が観察する際の視点のおおよその高さに合わせられている。例えば１．２ｍの高さの位置に、固定されるようにしてある。   In FIG. 4, reference numeral 2 denotes an imaging device. The imaging device 2 is installed between the frame 10 and the light source table 31 so that the light receiving angle with respect to the surface of the coating plate 1 of the imaging device 2 is, for example, 15 °. This light receiving angle is an angle at which a black wall 4 (described later) is installed in the reflection direction, and the regular reflection light from the light source 3 is not incident on the lens, preferably 5 to 60 °, more preferably 10 to 40. °. In order to remove the inclined light contained in the reflected light, an inclined illumination filter may be provided separately. The installation height of the imaging device 2 is adjusted to the approximate height of the viewpoint when the evaluator observes. For example, it is fixed at a height of 1.2 m.

撮像装置２は汎用のデジタルカメラであり、１００〜１０００万画素のＣＣＤ（Charge Coupled Device）素子又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）素子を内蔵し、デジタルカラー画像を撮像する。画素数は１００〜１０００万画素とは限られないのは勿論である。解像度は例えば３１３６画素×２３５２画素である。また、撮像装置２によって撮像されるデジタル画像データは、８ビットＲＧＢ又は１６ビットＲＧＢにより表現される。また撮像装置２は、内部にフラッシュメモリ等の記憶部を有する。撮像されたデジタル画像の画像データは当該記憶部に記憶され、接続される装置がケーブルを介して読み出すことが可能である。記憶部は脱着可能な構成としてあり、他の情報処理装置に当該記憶部を接続し、読み出しが可能であってもよい。   The imaging device 2 is a general-purpose digital camera and incorporates a CCD (Charge Coupled Device) element or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) element having 1 to 10 million pixels, and captures a digital color image. Of course, the number of pixels is not limited to 1 to 10 million pixels. The resolution is, for example, 3136 pixels × 2352 pixels. The digital image data captured by the imaging device 2 is expressed by 8-bit RGB or 16-bit RGB. The imaging apparatus 2 has a storage unit such as a flash memory. Image data of the captured digital image is stored in the storage unit and can be read out by a connected device via a cable. The storage unit is configured to be removable, and the storage unit may be connected to another information processing apparatus and read out.

図４中４は、黒壁であり光源３からの光の反射が少ない素材で構成されている。黒壁４は撮像装置２の撮像方向を塗板１で反射させた角度に設置されている。黒壁４の周り、及び枠１０及び光源台３１を含む撮像環境は外部の物体が映り込まないよう、黒いカーテン５で覆われている。なお、黒いカーテン５は室外光の遮断と、撮像環境内での物体、特に光源３によって正反射方向にある物体が照らされ、その像が塗板１へ映り込むことをなくすためのものであり、黒壁４のような低反射の壁で全体を覆う構成であってもよい。   In FIG. 4, reference numeral 4 denotes a black wall made of a material that hardly reflects light from the light source 3. The black wall 4 is installed at an angle at which the imaging direction of the imaging device 2 is reflected by the coating plate 1. The imaging environment including the black wall 4 and the frame 10 and the light source table 31 is covered with a black curtain 5 so that an external object is not reflected. The black curtain 5 is used to block the outdoor light and to prevent the object in the imaging environment, particularly the object in the specular reflection direction from being illuminated by the light source 3 and the image from being reflected on the coating plate 1. The whole may be covered with a low reflection wall such as the black wall 4.

＜１−３．塗膜の画像取得＞
図５は、本実施の形態における撮像環境にて撮像された塗板１の画像の例を示すイメージ図である。図５の画像の例には、塗装ムラの評価対象の塗膜が形成された塗板１と、枠１０と、カーテン５とが映っている。上述にて説明したように、撮像装置２は塗板１を約１５°の角度から撮像するので、図５の画像の例に示すように、塗板１は台形で映っている。 <1-3. Image acquisition of coating film>
FIG. 5 is an image diagram illustrating an example of an image of the coating plate 1 captured in the imaging environment according to the present embodiment. In the example of the image in FIG. 5, the coated plate 1 on which the coating film to be evaluated for coating unevenness, the frame 10, and the curtain 5 are shown. As described above, since the imaging device 2 images the coated plate 1 from an angle of about 15 °, the coated plate 1 is shown in a trapezoidal shape as shown in the example of the image in FIG.

このように撮像された塗板１の画像を図６の評価値算出装置６がとりこみ、評価値を算出する。画像の取り込みは、評価値算出装置６のオペレータが、手動で行なってもよいし、撮像装置２を評価値算出装置６に接続すると自動的に行なわれるようにしてもよい。   The evaluation value calculation device 6 in FIG. 6 captures the image of the coating plate 1 imaged in this way, and calculates the evaluation value. The image capture may be performed manually by the operator of the evaluation value calculation device 6 or automatically when the imaging device 2 is connected to the evaluation value calculation device 6.

＜２．評価値（明度の勾配に係る値）の算出方法＞
＜２−１．評価値算出装置＞
図６は、本実施の形態における評価値算出装置６の構成を示すブロック図である。評価値算出装置６はパーソナルコンピュータを用い、制御部６０、記憶部６１、一時記憶部６２、画像取得部６３、及び読取部６４を備える。 <2. Method for calculating evaluation value (value related to lightness gradient)>
<2-1. Evaluation Value Calculation Device>
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of the evaluation value calculation device 6 in the present embodiment. The evaluation value calculation device 6 uses a personal computer and includes a control unit 60, a storage unit 61, a temporary storage unit 62, an image acquisition unit 63, and a reading unit 64.

制御部６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いる。制御部６０は、記憶部６１に記憶してある評価値算出プログラム６Ｐを一時記憶部６２に読み出して実行することにより、パーソナルコンピュータを評価値算出装置６として機能させる。   The control unit 60 uses a CPU (Central Processing Unit). The control unit 60 causes the personal computer to function as the evaluation value calculation device 6 by reading the evaluation value calculation program 6P stored in the storage unit 61 into the temporary storage unit 62 and executing it.

記憶部６１は、ハードディスクを用いる。ＳＳＤ（Silicon Solid Drive）又はフラッシュメモリ等を用いてもよい。記憶部６１には、上述の評価値算出プログラム６Ｐが記憶されているほか、画像取得部６３により取得された画像データ、及び制御部６０が演算時に用いる情報などの各種情報が記憶されている。   The storage unit 61 uses a hard disk. An SSD (Silicon Solid Drive) or a flash memory may be used. The storage unit 61 stores the above-described evaluation value calculation program 6P, and also stores various types of information such as image data acquired by the image acquisition unit 63 and information used by the control unit 60 during calculation.

一時記憶部６２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などのＲＡＭを用いる。一時記憶部６２は、制御部６０の処理により発生した情報、例えば処理中の画像データなどを一時的に記憶する。   The temporary storage unit 62 uses a RAM such as an SRAM (Static Random Access Memory) or a DRAM (Dynamic Random Access Memory). The temporary storage unit 62 temporarily stores information generated by the processing of the control unit 60, for example, image data being processed.

画像取得部６３は、画像メモリを用いる。画像取得部６３は、撮像装置２と接続されると、撮像装置２内の記憶部に記憶されてある画像を、制御部６０の指示に基づき取得する。   The image acquisition unit 63 uses an image memory. When connected to the imaging device 2, the image acquisition unit 63 acquires an image stored in the storage unit in the imaging device 2 based on an instruction from the control unit 60.

読取部６４は、ディスクドライブを用い、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどである記録媒体７に記録されている情報を読み出す。本実施の形態の記録媒体７には、評価値算出プログラム７Ｐが記録されている。制御部６０は、読取部６４にて記録媒体７に記録されている情報を読み出し、記憶部６１又は一時記憶部６２に記憶する。記憶部６１に記憶されている評価値算出プログラム６Ｐは、記録媒体７から読み出された評価値算出プログラム７Ｐの複製であってもよい。   The reading unit 64 uses a disk drive to read information recorded on the recording medium 7 such as a CD (Compact Disk), a DVD (Digital Versatile Disk), a flexible disk, or a flash memory. An evaluation value calculation program 7P is recorded on the recording medium 7 of the present embodiment. The control unit 60 reads the information recorded on the recording medium 7 by the reading unit 64 and stores the information in the storage unit 61 or the temporary storage unit 62. The evaluation value calculation program 6P stored in the storage unit 61 may be a copy of the evaluation value calculation program 7P read from the recording medium 7.

＜２−２．評価値算出処理＞
このように構成される評価値算出装置６にて実行される評価値算出処理について説明する。図７は、本実施の形態における評価値算出装置６の制御部６０による評価値算出の処理手順の一例を示すフローチャートである。 <2-2. Evaluation value calculation processing>
An evaluation value calculation process executed by the evaluation value calculation device 6 configured as described above will be described. FIG. 7 is a flowchart showing an example of a processing procedure of evaluation value calculation by the control unit 60 of the evaluation value calculation device 6 in the present embodiment.

以下の処理は、１−２にて説明した撮像環境にて評価対象の塗膜が形成された塗板１を撮像装置２にて撮像した後、当該撮像装置２を評価値算出装置６に接続した場合に行なわれる。   In the following processing, after the imaging device 2 images the coated plate 1 on which the coating film to be evaluated is formed in the imaging environment described in 1-2, the imaging device 2 is connected to the evaluation value calculation device 6. Done in case.

制御部６０は、塗膜が形成された塗板１の撮像画像の画像データを画像取得部６３により撮像装置２から取得する（ステップＳ１）。制御部６０は、取得した画像データを一時記憶部６２に記憶する。ステップＳ１で取得された画像データは、３１３６画素×２３５２画素、８ビットＲＧＢデータである。以後、ステップＳ２〜Ｓ８の画像処理は、一時記憶部６２に記憶されている画像データに対し行なわれる。   The control unit 60 acquires the image data of the captured image of the coating plate 1 on which the coating film is formed from the imaging device 2 by the image acquisition unit 63 (step S1). The control unit 60 stores the acquired image data in the temporary storage unit 62. The image data acquired in step S1 is 3136 pixels × 2352 pixels, 8-bit RGB data. Thereafter, the image processing in steps S2 to S8 is performed on the image data stored in the temporary storage unit 62.

制御部６０は、取得した画像データから、評価対象の塗膜面（塗板１の領域の台形部分）をトリミングし、矩形へ補正する（ステップＳ２）。ステップＳ２では具体的に、制御部６０は、図５中の撮像画像から、破線相当の部分を切り出し、短辺側を引き延ばしてアスペクト比４：３の矩形とする。ステップＳ２の補正後に得られる画像データは、２０００画素×１５００画素の８ビットＲＧＢデータである。なお、得られた矩形画像は塗板１の部分を切り出したものであり、実寸は約４００ｍｍ×３００ｍｍに相当する。   The control unit 60 trims the coating surface to be evaluated (the trapezoidal portion of the region of the coating plate 1) from the acquired image data, and corrects it to a rectangle (step S2). Specifically, in step S2, the control unit 60 cuts out a portion corresponding to the broken line from the captured image in FIG. 5, and extends the short side to form a rectangle with an aspect ratio of 4: 3. The image data obtained after the correction in step S2 is 8-bit RGB data of 2000 pixels × 1500 pixels. In addition, the obtained rectangular image cuts out the part of the coating plate 1, and an actual size is corresponded to about 400 mm x 300 mm.

制御部６０は、矩形に補正した画像から更に、評価範囲のトリミングを行なう（ステップＳ３）。図８は、トリミング及び補正の例を示すイメージ図である。ステップＳ２にて撮像画像から切り出された台形の部分が左側に示され、引き延ばされた塗板１に対応する矩形画像が右側に示されている。ステップＳ３では、制御部６０は、塗板１の内側即ち図８中の右側の矩形画像内の破線にて更に切り出す。ステップＳ３の切り出し後に得られる画像データは、１７７５画素×１４００画素の８ビットＲＧＢデータである。切り出された矩形画像は塗板１の内側部分を切り出したものであり、実寸は約３５５ｍｍ×２８０ｍｍに相当する。これにより、塗板１の端部の傷などの影響を外すことが可能である。傷等が存在しない場合はステップＳ３のトリミングは不要である。   The controller 60 further trims the evaluation range from the image corrected to the rectangle (step S3). FIG. 8 is an image diagram showing an example of trimming and correction. The trapezoidal part cut out from the captured image in step S2 is shown on the left side, and the rectangular image corresponding to the stretched coating plate 1 is shown on the right side. In step S3, the control unit 60 further cuts out the broken line in the rectangular image on the inner side of the coating plate 1, that is, on the right side in FIG. The image data obtained after the cut-out in step S3 is 8-bit RGB data of 1775 pixels × 1400 pixels. The cut-out rectangular image is a cut-out portion of the inner side of the coating plate 1, and the actual size corresponds to about 355 mm × 280 mm. Thereby, it is possible to remove the influence such as scratches on the end of the coated plate 1. If there is no scratch or the like, the trimming in step S3 is not necessary.

図７のフローチャートに戻り、処理手順についての説明を続ける。制御部６０は、ＲＧＢで表わされたカラー画像をグレイスケール画像へ変換する（ステップＳ４）。ステップＳ４の処理後の画像データは、１７７５画素×１４００画素の８ビットグレイスケールデータである。各画素のＲＧＢ値は明度に変換され、撮像装置２の設置位置で得られる塗板１の明度分布が得られる。   Returning to the flowchart of FIG. 7, the description of the processing procedure will be continued. The control unit 60 converts the color image represented by RGB into a gray scale image (step S4). The image data after the processing in step S4 is 8-bit grayscale data of 1775 pixels × 1400 pixels. The RGB value of each pixel is converted to lightness, and the lightness distribution of the coating plate 1 obtained at the installation position of the imaging device 2 is obtained.

ステップＳ４までの処理にて、実寸が約３５５ｍｍ×２８０ｍｍである塗板１の内側の部分を撮像した画像データが１７７５画素×１４００画素の解像度であった。したがって、１画素は塗膜上での０．２ｍｍ×０．２ｍｍの領域に相当していた。ここで制御部６０は、データの軽量化及び処理の高速化のため、画像の解像度を変更する（ステップＳ５）。制御部６０は具体的に、解像度を４０％とし、７１０画素×５６０画素の解像度とする。これにより、１画素は、塗膜上での０．５ｍｍ×０．５ｍｍの領域に相当することとなる。   In the processing up to step S4, the image data obtained by imaging the inner part of the coating plate 1 having an actual size of about 355 mm × 280 mm has a resolution of 1775 pixels × 1400 pixels. Therefore, one pixel corresponded to an area of 0.2 mm × 0.2 mm on the coating film. Here, the control unit 60 changes the resolution of the image to reduce the weight of the data and increase the processing speed (step S5). Specifically, the control unit 60 sets the resolution to 40% and the resolution of 710 pixels × 560 pixels. Thus, one pixel corresponds to a 0.5 mm × 0.5 mm region on the coating film.

なおステップＳ４の解像度の変換処理は、解像度を低くする前の画像データの２．５画素×２．５画素を以後、１つの単位領域として扱うことに等しい。過度に解像度を低くした場合、塗装ムラの評価の正確さが低下する可能性がある。ステップＳ５の解像度の変更により、明度を求める１つの単位領域（ここでは画素）の大きさを、好ましくは２．０ｍｍ以下、更に好ましくは０．２〜２．０ｍｍの範囲内となるように解像度を変更することにより、明度差、明度変化率及び結果的に求められる明度の勾配に係る値の精度を高めることができる。   Note that the resolution conversion processing in step S4 is equivalent to treating 2.5 × 2.5 pixels of the image data before the resolution is lowered as one unit area. If the resolution is excessively lowered, the accuracy of the coating unevenness evaluation may be reduced. By changing the resolution in step S5, the resolution is set so that the size of one unit area (pixel here) for obtaining the brightness is preferably 2.0 mm or less, more preferably 0.2 to 2.0 mm. By changing the value, it is possible to increase the accuracy of the values relating to the brightness difference, the brightness change rate, and the resulting brightness gradient.

制御部６０は、解像度を変更した画像データから、光源３による照度分布の影響を画像データから除去する（ステップＳ６）。具体的には、制御部６０は、予め光源３からの光による塗板１の位置における照度分布を求めておき、画像データの横方向（ｘ）に対する照度（ｙ）を２次関数で近似して記憶部６１に記憶しておく。評価システムでは、塗板１を、１５°の角度から黒壁４を反射させるようにして撮像した画像を用いるので、得られる明度分布には元々の光源３からの照度分布が含まれるからである。また、塗板１が曲面である場合、曲面であることによる光の反射の明度変化が現れるので、制御部６０は当該明度変化を予め求めておき、ステップＳ６にて除去すればよい。   The control unit 60 removes the influence of the illuminance distribution by the light source 3 from the image data whose resolution has been changed (step S6). Specifically, the control unit 60 obtains the illuminance distribution at the position of the coating plate 1 by the light from the light source 3 in advance, and approximates the illuminance (y) with respect to the horizontal direction (x) of the image data by a quadratic function. This is stored in the storage unit 61. This is because, in the evaluation system, an image obtained by reflecting the black wall 4 from the angle of 15 ° is used for the coating plate 1, and thus the brightness distribution obtained includes the illuminance distribution from the original light source 3. In addition, when the coating plate 1 is a curved surface, a lightness change in light reflection due to the curved surface appears. Therefore, the control unit 60 may obtain the lightness change in advance and remove it in step S6.

次に制御部６０は、塗膜に含まれる光輝材などの粒子起因の細やかな明度変化の影響を画像データから波長分離し、塗装ムラとして認識する数ｃｍサイズ以下の細かな明暗変化を除去する（ステップＳ７）。本実施の形態における観察距離又は被評価塗板の大きさでは、目視による塗装ムラ評価の測定環境から得られるデータと高い相関が得られる波長分離の閾値としては３０〜１００ｍｍであり、それ以下の波長を除去するようにして分離する。ステップＳ７では具体的には、制御部６０はガウシアンフィルタ処理により、３０ｍｍ以下の波長成分を除去する。   Next, the control unit 60 wavelength-separates the influence of fine brightness changes caused by particles such as glittering materials contained in the coating film from the image data, and removes fine brightness changes of several cm or less that are recognized as coating unevenness. (Step S7). In the present embodiment, the observation distance or the size of the coating plate to be evaluated is 30 to 100 mm as a wavelength separation threshold that provides a high correlation with the data obtained from the measurement environment of the coating unevenness evaluation by visual observation. To separate. In step S7, specifically, the control unit 60 removes a wavelength component of 30 mm or less by Gaussian filter processing.

制御部６０は、最後の画像処理として明度値の絶対値の補正を行なう（ステップＳ８）。具体的には制御部６０は、ステップＳ６にて照度分布の影響を除去する前の各画素の明度値の平均値と、ステップＳ７後の画像データにおける明度値の平均値との差分を各画素の明度値に加算する。これにより、平均値がステップＳ６にて照度分布の影響を除去する前と等しくなる。ステップＳ８後の画像データを、明度分布画像とする。   The control unit 60 corrects the absolute value of the brightness value as the last image processing (step S8). Specifically, the control unit 60 calculates the difference between the average brightness value of each pixel before removing the influence of the illuminance distribution in step S6 and the average brightness value of the image data after step S7 for each pixel. Add to the brightness value of. Thereby, the average value becomes equal to that before removing the influence of the illuminance distribution in step S6. The image data after step S8 is a brightness distribution image.

上述のステップＳ２からＳ８までの画像処理の内、ステップＳ３、Ｓ５及びＳ８は必ずしも行なわずともよいが、他の画像処理は実行することが望ましい。   Of the image processing from step S2 to S8 described above, steps S3, S5 and S8 are not necessarily performed, but other image processing is desirably performed.

次に制御部６０は、ステップＳ８にて得られた明度分布画像に基づき、各領域（本実施の形態では１画素：塗膜上での０．５ｍｍ×０．５ｍｍの領域）に注目した場合の近傍での明度差を求め、明度変化率を算出する（ステップＳ９）。ステップＳ９における明度差の求め方及び明度変化率の算出の具体的方法については、後述にて詳細を説明する。   Next, the control unit 60 pays attention to each region (in this embodiment, one pixel: a region of 0.5 mm × 0.5 mm on the coating film) based on the brightness distribution image obtained in step S8. The brightness difference in the vicinity of is calculated, and the brightness change rate is calculated (step S9). Details of how to determine the brightness difference and how to calculate the brightness change rate in step S9 will be described later.

制御部６０は、ステップＳ９にて算出した全ての明度変化率を平均して明度変化率の面平均を求める（ステップＳ１０）。このとき、一部の領域の明度変化率を除いて平均してもよい。   The controller 60 obtains a surface average of the lightness change rates by averaging all the lightness change rates calculated in step S9 (step S10). At this time, it may be averaged excluding the brightness change rate of a part of the region.

制御部６０は、ステップＳ１０の算出結果を、評価対象の塗板１の塗膜における明度の勾配に係る値として一時記憶部６２又は記憶部６１に記憶し（ステップＳ１１）、評価値算出処理を終了する。   The control unit 60 stores the calculation result of step S10 in the temporary storage unit 62 or the storage unit 61 as a value related to the brightness gradient in the coating film of the coating plate 1 to be evaluated (step S11), and ends the evaluation value calculation process. To do.

＜２−３．明度変化率の算出＞
次に、ステップＳ９の各領域についての近傍での明度差、明度差に基づく明度変化率の算出方法について詳細を説明する。図９は、制御部６０が明度差及び明度差に基づく明度変化率を算出する際の近傍領域を模式的に示す模式図である。図９の各セルが各領域であり、本実施の形態では画像データにおける１画素である。 <2-3. Calculation of brightness change rate>
Next, the details of the lightness difference in the vicinity of each region in step S9 and the lightness change rate calculation method based on the lightness difference will be described. FIG. 9 is a schematic diagram schematically showing a neighborhood area when the control unit 60 calculates a brightness difference and a brightness change rate based on the brightness difference. Each cell in FIG. 9 is an area, which is one pixel in the image data in this embodiment.

本実施の形態では１画素を１単位領域として各領域の明度差及び明度変化率を求めるが、１画素を１単位領域とせず、２×２画素を１単位領域（図９中のセル）とし、２×２画素の明度平均を各単位領域の明度として、近傍領域での明度差及び明度変化率を求めてもよい。   In this embodiment, the brightness difference and the brightness change rate of each area are obtained with 1 pixel as 1 unit area, but 1 pixel is not regarded as 1 unit area, and 2 × 2 pixels are regarded as 1 unit area (cell in FIG. 9). The lightness difference and the lightness change rate in the neighboring region may be obtained using the lightness average of 2 × 2 pixels as the lightness of each unit region.

図９中、各セル内の文字は、画像データ内の領域の位置を示し、横方向における位置と縦方向における位置との対で表わされている。中央の太線で囲まれたセルは、注目領域（注目画素）であり、画像データの左側からｉ番目の領域（画素）、上からｊ番目の領域（画素）である。以下、画像データの左側からｉ番目、上からｊ番目の領域を、領域（ｉ，ｊ）という。   In FIG. 9, the characters in each cell indicate the position of the area in the image data, and are represented by a pair of a position in the horizontal direction and a position in the vertical direction. A cell surrounded by a thick line at the center is a region of interest (a pixel of interest), which is an i-th region (pixel) from the left side of the image data and a j-th region (pixel) from the top. Hereinafter, the i-th region from the left side of the image data and the j-th region from the top are referred to as a region (i, j).

明度変化率の算出方法の一例として制御部６０は、７１０画素×５６０画素からなるデジタル画像データの最も左上の画素から右方向へ１画素ずつ順に走査していき、各画素を注目領域（ｉ，ｊ）として近傍領域での明度変化率を求める。ただし、図９に示すように、本実施の形態では９画素の中央の画素（ｉ、ｊ）を注目領域として演算を行なうから、画像データにおける最上段の画素、最下段の画素、最も左側の列の画素、及び最も右側の列の画素は注目領域（ｉ，ｊ）となり得ない。つまり、最外周の画素を除いた内側の画素を順に注目領域として明度変化率を算出する。   As an example of the calculation method of the lightness change rate, the control unit 60 sequentially scans each pixel from the upper left pixel of the digital image data composed of 710 pixels × 560 pixels in the right direction one by one. j) The brightness change rate in the vicinity region is obtained as j). However, as shown in FIG. 9, in the present embodiment, calculation is performed using the central pixel (i, j) of the nine pixels as a region of interest, so the uppermost pixel, the lowermost pixel, and the leftmost pixel in the image data. The pixel in the column and the pixel in the rightmost column cannot be the attention area (i, j). That is, the lightness change rate is calculated by sequentially setting the inner pixels excluding the outermost peripheral pixels as the attention area.

制御部６０はまず、注目領域（ｉ，ｊ）について明度差を求める。このときの明度差とは、注目領域（ｉ，ｊ）の左右の領域（画素（ｉ−１，ｊ）及び画素（ｉ＋１，ｊ））間の明度差、上下の領域（画素（ｉ，ｊ−１）及び画素（ｉ，ｊ＋１））間の明度差、左斜め方向の両隣の領域（画素（ｉ−１，ｊ−１）及び画素（ｉ＋１，ｊ＋１））間、及び右斜め方向の両隣の領域（画素（ｉ＋１，ｊ−１）及び（ｉ−１，ｊ＋１））間の明度差である。領域（ｉ，ｊ）の明度をＬ(i,j)とすると、注目領域（ｉ，ｊ）について、以下の４つの明度差を求める。
左右 ：Ｌ(i+1,j)−Ｌ(i-1,j)
上下 ：Ｌ(i,j+1)−Ｌ(i,j-1)
左斜め方向：Ｌ(i+1,j+1)−Ｌ(i-1,j-1)
右斜め方向：Ｌ(i+1,j-1)−Ｌ(i-1,j+1) First, the control unit 60 obtains a brightness difference for the attention area (i, j). The brightness difference at this time is the brightness difference between the left and right areas (pixel (i-1, j) and pixel (i + 1, j)) of the attention area (i, j), and the upper and lower areas (pixel (i, j)). -1) and the pixel (i, j + 1)), the brightness difference between the pixels in the diagonally left direction (pixels (i-1, j-1) and the pixel (i + 1, j + 1)), and the diagonally right side Brightness values (pixels (i + 1, j−1) and (i−1, j + 1)). If the brightness of the area (i, j) is L (i, j) , the following four brightness differences are obtained for the attention area (i, j).
Left and right: L (i + 1, j) -L (i-1, j)
Up and down: L (i, j + 1) -L (i, j-1)
Left diagonal direction: L (i + 1, j + 1) -L (i-1, j-1)
Right diagonal direction: L (i + 1, j-1) -L (i-1, j + 1)

そして制御部６０は、注目領域（ｉ，ｊ）について求めた４つの明度差に基づき、明度変化率を求める。このときの明度変化率とは、４つの明度差を夫々距離で正規化して平均値をとったものである。各注目領域（ｉ，ｊ）についての明度変化率をΔＬ(i,j)とすると、以下に示す式（１）のように算出される。なお、式（１）におけるｄは、各画素の一辺の長さであり、隣り合う画素間の距離に等しい。 And the control part 60 calculates | requires a brightness change rate based on the four brightness differences calculated | required about attention area (i, j). The lightness change rate at this time is an average value obtained by normalizing the four lightness differences by the distances. Assuming that the lightness change rate for each region of interest (i, j) is ΔL (i, j) , it is calculated as shown in equation (1) below. In addition, d in Formula (1) is the length of one side of each pixel, and is equal to the distance between adjacent pixels.

距離ｄによる正規化は行なわずともよいが、正確性及び再現性の観点から行なわれることが望ましい。   Normalization by the distance d may not be performed, but it is desirable to perform from the viewpoint of accuracy and reproducibility.

制御部６０は、式（１）に基づく明度変化率の算出処理を各注目領域について実行し、算出した全ての明度変化率の相加平均値を、塗膜における明度の勾配に係る値とし、塗装ムラの評価値として算出する。   The control unit 60 executes the calculation process of the lightness change rate based on the formula (1) for each region of interest, sets the arithmetic average value of all the calculated lightness change rates as a value related to the lightness gradient in the coating film, Calculated as an evaluation value for coating unevenness.

なお、明度変化率の算出方法は式（１）には限られない。注目領域と周囲の８領域夫々との明度差から式（２）のようにして算出してもよい。   The method for calculating the lightness change rate is not limited to the equation (1). It may be calculated as in Expression (2) from the brightness difference between the attention area and the surrounding eight areas.

また、上下の領域間の明度差及び左右の領域間の明度差のみから求めてもよい。斜め方向の４領域について明度差に基づいて求めてもよい。   Alternatively, it may be obtained from only the brightness difference between the upper and lower areas and the brightness difference between the left and right areas. You may obtain | require based on a brightness difference about 4 area | regions of the diagonal direction.

＜３．実施例及び塗装ムラ評価＞
上述にて説明した明度の勾配に係る値が、塗装ムラの定量的な評価値として機能することを、実施例を挙げて説明する。実施例として異なる塗装条件で塗装された塗板を被評価塗板として作成し、上述の評価システムの撮像装置にて撮像し、得られた画像に基づき塗膜の塗装ムラを評価した。 <3. Examples and evaluation of coating unevenness>
An example will be used to explain that the value related to the lightness gradient described above functions as a quantitative evaluation value of coating unevenness. As an example, a coated plate coated under different coating conditions was prepared as an evaluation coated plate, imaged with the imaging device of the above-described evaluation system, and coating unevenness of the coating film was evaluated based on the obtained image.

＜３−１．被評価塗板の作成＞
実施例として７つの被評価塗板を作成した。いずれも、下地には被塗物として自動車の車体を考慮し、電着塗装を施した鋼板に中塗り塗膜を形成し、更に上塗り塗膜を形成して作成した。上塗り塗膜の塗料には、アルミニウム光輝材を含む塗料を用い、仕上げにクリヤー塗膜を形成した。 <3-1. Creation of coating plate to be evaluated>
As an example, seven evaluation coated plates were prepared. In any case, the base was formed by forming an intermediate coating film on a steel sheet subjected to electrodeposition coating, and further forming a top coating film in consideration of the automobile body as an object to be coated. For the top coat film, a paint containing an aluminum glitter material was used, and a clear film was formed for finishing.

具体的には、まず、３００ｍｍ×４００ｍｍの大きさ、厚さ０．８ｍｍの冷間圧延鋼板（JIS G 3141 SPCC-SD）の上に、リン酸亜鉛処理をした後、電着塗料（日本ペイント社製、商品名「パワーニクス３１０」）などを用いてカチオン電着塗装を施し、更に中塗り塗膜を形成して下地を作成した。下地の上に、乾燥膜厚が１７μｍとなるように、アルミニウム光輝材を含有する水性ベース塗料（日本ペイント社製、商品名「アクアレックスＡＲ−２０００」、塗色：シルバーメタリック）を塗装した。次に、酸／エポキシ硬化系自動車用クリヤー塗料（日本ペイント社製、商品名「マックフローＯ−１８２０」）を乾燥膜厚が３５μｍとなるように塗装した。更に、塗装した鋼板を、温度を１４０℃に設定した熱風乾燥炉に入れて３０分間加熱硬化させ、被評価塗膜が形成された被評価塗板を得た。クリヤー塗料は必須ではなく、水性ベース塗料単独で得られる塗膜について塗装ムラを評価してもよい。   Specifically, first, a zinc phosphate treatment was performed on a cold rolled steel sheet (JIS G 3141 SPCC-SD) having a size of 300 mm × 400 mm and a thickness of 0.8 mm, and then an electrodeposition paint (Nippon Paint). Cationic electrodeposition coating was applied using a product name “Powernics 310”), and an intermediate coating film was formed to form a base. On the base, an aqueous base paint containing aluminum glitter material (trade name “AQUAREX AR-2000”, paint color: silver metallic) containing an aluminum glitter material was applied so that the dry film thickness was 17 μm. Next, an acid / epoxy curable automotive clear coating (manufactured by Nippon Paint Co., Ltd., trade name “Macflow O-1820”) was applied so that the dry film thickness was 35 μm. Furthermore, the coated steel sheet was placed in a hot air drying oven set at a temperature of 140 ° C. and heat-cured for 30 minutes to obtain an evaluated coated board on which an evaluated coating film was formed. The clear coating is not essential, and coating unevenness may be evaluated for a coating film obtained with the aqueous base coating alone.

７つの被評価塗板は、上塗り塗膜の塗装条件を夫々以下のように変えて作成した。図１０は、実施例の被評価塗板１〜７夫々の塗装条件を示す説明図である。   Seven coating plates to be evaluated were prepared by changing the coating conditions of the top coat film as follows. FIG. 10 is an explanatory diagram showing the coating conditions of the evaluated coating plates 1 to 7 of the examples.

塗装条件の内、以下の５項目は共通である。いずれの被評価塗板も、塗装機には、ＡＢＢ社製カートリッジベルを用い、スプレーガンの線速は９００ｍｍ／ｓｅｃ、スプレーガンの先端から下地までの距離は３００ｍｍとした。また、カートリッジベルにおける印加電圧は−９０ｋＶとした。塗料吐出量は、いずれの場合も膜厚が１７μｍとなるように１９９〜２７７ｃｃ／ｍｉｎの間での適切な量とした。   Among the painting conditions, the following five items are common. In any of the coated plates to be evaluated, a cartridge bell manufactured by ABB was used as the coating machine, the linear velocity of the spray gun was 900 mm / sec, and the distance from the tip of the spray gun to the ground was 300 mm. The applied voltage at the cartridge bell was -90 kV. The coating material discharge amount was set to an appropriate amount between 199 and 277 cc / min so that the film thickness was 17 μm in any case.

異なる塗装条件は、図１０に示すように、ベル回転数と、ベルから噴出させるシェーピングエアー量との２つである。被評価塗板１は、ベル回転数が２５０００ｒｐｍ、シェーピングエアー量が５４０ＮＬ／ｍｉｎ、被評価塗板２は、ベル回転数が３５０００ｒｐｍ、シェーピングエアー量が６６０ＮＬ／ｍｉｎ、被評価塗板３は、ベル回転数が２００００ｒｐｍ、シェーピングエアー量が３９０ＮＬ／ｍｉｎ、被評価塗板４は、ベル回転数が３５０００ｒｐｍ、シェーピングエアー量が５４０ＮＬ／ｍｉｎ、被評価塗板５は、ベル回転数が２００００ｒｐｍ、シェーピングエアー量が５４０ＮＬ／ｍｉｎ、被評価塗板６は、ベル回転数が２５０００ｒｐｍ、シェーピングエアー量が６６０ＮＬ／ｍｉｎ、被評価塗板７は、ベル回転数が２５０００ｒｐｍ、シェーピングエアー量が３９０ＮＬ／ｍｉｎである。   As shown in FIG. 10, there are two different coating conditions: a bell rotation speed and a shaping air amount ejected from the bell. The evaluated coating plate 1 has a bell rotation speed of 25000 rpm and a shaping air amount of 540 NL / min, the evaluated coating plate 2 has a bell rotation speed of 35000 rpm and a shaping air amount of 660 NL / min, and the evaluated coating plate 3 has a bell rotation speed. 20000 rpm, shaping air amount is 390 NL / min, evaluated coating plate 4 has a bell rotational speed of 35000 rpm, shaping air amount is 540 NL / min, evaluated coating plate 5 has a bell rotational speed of 20000 rpm, and shaping air amount is 540 NL / min, The evaluated coating plate 6 has a bell rotational speed of 25000 rpm and a shaping air amount of 660 NL / min, and the evaluated coating plate 7 has a bell rotational speed of 25000 rpm and a shaping air amount of 390 NL / min.

上述のように、実施例の被評価塗板１〜７は、アルミニウム顔料を含有するメタリック色の自動車用塗料を用いる構成とした。しかしながら本発明は、実施例の被評価塗板１〜７のような無彩色のメタリック塗色の塗料を用いた場合の塗装ムラの評価に限定されず、有彩色のもの、マイカ塗色のような光輝材を含む塗色の塗料に対しても適用でき、多様な塗料の塗装ムラについての評価に適用できる。各塗料の用途も自動車用に限らず、二輪車、一般工業用又は建造物の内外装用分野で用いられる塗料であっても、本発明の評価値によって塗装ムラの定量的評価が可能である。   As described above, the evaluated coating plates 1 to 7 of the examples are configured to use a metallic automotive paint containing an aluminum pigment. However, the present invention is not limited to the evaluation of coating unevenness in the case of using an achromatic metallic paint such as the evaluated coating plates 1 to 7 in the examples, and the chromatic ones such as a mica paint color are used. It can also be applied to paints with paint colors including glittering materials, and can be applied to the evaluation of coating unevenness of various paints. The use of each paint is not limited to automobiles, and even paints used in the fields of two-wheeled vehicles, general industries, or interior / exterior of buildings can quantitatively evaluate coating unevenness by the evaluation value of the present invention.

＜３−２．各実施例の明度の勾配に係る値と官能評価＞
図１０に示した各塗装条件で得られた被評価塗板１〜７について、「１．評価システム」にて画像を撮像し、「２−１．評価算出装置」にて塗膜における明度の勾配に係る値を算出した。また、被評価塗板１〜７について、技術者の目視による官能評価を実施した。 <3-2. Values and sensory evaluation relating to the lightness gradient of each example>
About the to-be-evaluated coated plates 1-7 obtained on each coating condition shown in FIG. 10, an image is taken with “1. Evaluation system”, and the gradient of lightness in the coating film with “2-1. Evaluation calculation device” The value concerning was calculated. Moreover, the sensory evaluation by an engineer's visual observation was implemented about the evaluation coating plates 1-7.

図１１は、各実施例について算出された明度の勾配に係る値と官能評価の結果との比較を示す説明図である。   FIG. 11 is an explanatory diagram showing a comparison between a value relating to a brightness gradient calculated for each example and a result of sensory evaluation.

図１１に示すように、被評価塗板１〜７の明度の勾配に係る値は夫々０．１１８、０．１４４、０．０９５、０．１１９、０．１０８、０．１２１、０．０９８である。被評価塗板２の０．１４４が最も高く、被評価塗板３の０．０９５が最も低かった。   As shown in FIG. 11, the values relating to the lightness gradients of the evaluated coating plates 1 to 7 are 0.118, 0.144, 0.095, 0.119, 0.108, 0.121, and 0.098, respectively. is there. The evaluated coated plate 2 had the highest 0.144, and the evaluated coated plate 3 had the lowest 0.095.

官能評価は、７人の熟練した技術者と３人の初心者とが同時に、被評価塗板１〜７を夫々独立に目視し、目視評価の結果を点数で付けて実施した。なお目標評価の結果の点数は、各技術者がそれぞれ独自の方法で設定した点数であるため、各被評価塗板１〜７で正規化し、平均点をとり、ムラ目視評価ポイントとした。図１１におけるムラ目視評価ポイントは、正値が「良」、負値が「悪」に対応し、絶対値が大きい正値のポイントが付けられた塗板ほど、塗装ムラがない良好な塗膜であるという評価に対応する。官能評価による結果でも、被評価塗板２のポイントが−１．５０で最も悪く、被評価塗板３のポイントが１．２４で最も良かった。   The sensory evaluation was performed by seven skilled technicians and three beginners simultaneously viewing the evaluated coating plates 1 to 7 independently and assigning the result of the visual evaluation as a score. In addition, since the score of the result of target evaluation is a score set by each engineer by an original method, it was normalized with each of the evaluated coating plates 1 to 7, and an average score was taken as an uneven visual evaluation point. The uneven visual evaluation point in FIG. 11 corresponds to a positive value “good”, a negative value “bad”, and a coating film to which a positive value point having a large absolute value is attached is a good coating film with no coating unevenness. It corresponds to the evaluation that there is. Even in the result of sensory evaluation, the point of the coated plate 2 to be evaluated was the worst at -1.50, and the point of the coated plate 3 to be evaluated was the best at 1.24.

図１２は、図１１の明度の勾配に係る値とムラ目視評価ポイントとの相関を示すグラフである。横軸にムラ目視評価ポイント、縦軸に明度の勾配に係る値をとり、被評価塗板１〜７についての結果をプロットした。図１２を参照すると、明度の勾配に係る値とムラ目視評価ポイントとでは強い相関があることがわかる。被評価塗板１〜７の明度の勾配に係る値とムラ目視評価ポイントとの相関係数は−０．９８（決定係数ｒ2 ＝０．９５）である。 FIG. 12 is a graph showing the correlation between the value relating to the lightness gradient in FIG. 11 and the unevenness visual evaluation point. The horizontal axis represents the unevenness visual evaluation point, the vertical axis represents the value relating to the lightness gradient, and the results for the coated plates 1 to 7 were plotted. Referring to FIG. 12, it can be seen that there is a strong correlation between the value relating to the lightness gradient and the unevenness visual evaluation point. The correlation coefficient between the value relating to the lightness gradient of the evaluated coating plates 1 to 7 and the unevenness visual evaluation point is −0.98 (determination coefficient r 2 = 0.95).

ここで、比較のため、異なる方法で評価値を算出した場合の相関関係を示す。比較される評価値の算出方法は、明度分布幅である。図１３は、塗装ムラ評価で用いられる明度分布幅の典型的な例を示すグラフである。図１３は、横軸に明度をとり、縦軸は各明度値を持つ領域の頻度を示す。図１３では、塗装ムラが良好な塗膜及び塗装ムラが悪い塗膜の夫々の典型的な明度分布を示している。   Here, for comparison, the correlation when the evaluation value is calculated by a different method is shown. The evaluation value to be compared is calculated by the brightness distribution width. FIG. 13 is a graph showing a typical example of the brightness distribution width used in the coating unevenness evaluation. In FIG. 13, the horizontal axis indicates the brightness, and the vertical axis indicates the frequency of the area having each brightness value. FIG. 13 shows typical brightness distributions of a coating film with good coating unevenness and a coating film with poor coating unevenness.

図１３から分かるように、明度分布幅が狭い方が同一の明度の領域がより多く塗装ムラの評価は良好である（○）。逆に、明度分布幅が広い場合には、明度がバラバラであるから塗装ムラが目立つ傾向にあり、評価は悪い（×）。   As can be seen from FIG. 13, when the brightness distribution width is narrower, there are more regions with the same brightness, and the evaluation of coating unevenness is good (◯). On the other hand, when the lightness distribution width is wide, the lightness is scattered, and thus uneven coating tends to be conspicuous, and the evaluation is bad (×).

図１４は、明度分布幅とムラ目視評価ポイントとの相関を示すグラフである。横軸にムラ目視評価ポイント、縦軸に明度分布幅をとり、被評価塗板１〜７についての結果をプロットした。明度分布幅は、図７のフローチャートに示したステップＳ２〜Ｓ８までの画像処理を行なった後の明度分布画像から得る。   FIG. 14 is a graph showing the correlation between the brightness distribution width and the unevenness visual evaluation point. The unevenness visual evaluation points are plotted on the horizontal axis, and the brightness distribution width is plotted on the vertical axis, and the results for the coated plates 1 to 7 are plotted. The brightness distribution width is obtained from the brightness distribution image after performing the image processing from steps S2 to S8 shown in the flowchart of FIG.

図１４を参照すると、明度分布幅とムラ目視評価ポイントとの間には相関はあるものの、明度の勾配に係る値とムラ目視評価ポイントとの間の相関ほど強い関係ではないことが分かる。なお、被評価塗板１〜７の明度分布幅とムラ目視評価ポイントとの相関係数は−０．４３（決定係数ｒ2 ＝０．１８）である。 Referring to FIG. 14, although there is a correlation between the brightness distribution width and the unevenness visual evaluation point, it can be seen that the correlation is not as strong as the correlation between the value related to the brightness gradient and the unevenness visual evaluation point. The correlation coefficient between the lightness distribution width of the evaluated coating plates 1 to 7 and the uneven visual evaluation point is −0.43 (determination coefficient r 2 = 0.18).

図１２及び図１４の相関図を比較しても、本実施の形態で示した評価システムで求められる明度の勾配に係る値は、熟練した者を含む技術者による塗装ムラの目視による評価の結果と良く合致し、塗装ムラを定量的に表す評価値として非常に有用であることが分かる。   Even if the correlation diagrams of FIG. 12 and FIG. 14 are compared, the value relating to the brightness gradient obtained by the evaluation system shown in the present embodiment is the result of the visual evaluation of coating unevenness by engineers including skilled persons. It is found that the evaluation value is very useful as an evaluation value that quantitatively represents the coating unevenness.

なお、図１４に示したように、塗膜を撮像して得られた画像の明度分布幅も、技術者の目視による官能評価の結果と相関がある。したがって、塗膜の塗装ムラを評価する場合には、評価システムにて、明度の勾配に係る値のみならず明度分布幅をも求め、定量的に得られる両者から塗装ムラを評価することも可能である。具体的には、以下に示す式（３）のように、２つの定量的値の線形和を最終的な評価値として求め、塗装ムラの評価を行なう。   In addition, as shown in FIG. 14, the brightness distribution width of the image obtained by imaging a coating film has a correlation with the result of the sensory evaluation by an engineer's visual observation. Therefore, when evaluating the coating unevenness of the coating film, it is possible to obtain not only the value related to the lightness gradient but also the lightness distribution width in the evaluation system, and to evaluate the coating unevenness from both obtained quantitatively. It is. Specifically, as shown in the following formula (3), a linear sum of two quantitative values is obtained as a final evaluation value, and the coating unevenness is evaluated.

ムラ評価値＝α×明度の勾配に係る値＋β×明度分布幅＋γ …（３）   Unevenness evaluation value = α × value relating to lightness gradient + β × lightness distribution width + γ (3)

このようにして、図１に示したように明暗の境界の鮮明さに着目して定量的に求められる明度の勾配に係る値を評価値とした評価は、塗装ムラの技術者の目視による官能評価の結果とよく合致し、技術者の技量に頼ることなく、客観性及び普遍性を満たす評価を可能とする。また、評価者及び評価環境等によって異なる場合があった塗装ムラの評価のばらつきを抑えることが可能である。さらには、評価対象の塗板が曲面を有していたとしても画像から明度分布、照度分布等を差し引く補正により、平面と同様の定量的評価が可能である。しかも、特別な装置を必要とせず、一定の撮像条件下で撮像された画像を用いればよいので、例えば塗装ライン上で図４に示した評価システムのような部屋を通過させるなどして、塗装ラインにてリアルタイム的に評価することが可能となる。   Thus, as shown in FIG. 1, the evaluation using the value related to the gradient of brightness quantitatively determined by paying attention to the sharpness of the boundary between light and dark as the evaluation value, It is in good agreement with the results of the evaluation and enables evaluation that satisfies objectivity and universality without depending on the skill of engineers. In addition, it is possible to suppress variations in evaluation of coating unevenness that may vary depending on the evaluator and the evaluation environment. Furthermore, even if the coating plate to be evaluated has a curved surface, quantitative evaluation similar to a flat surface can be performed by correcting the brightness distribution, the illuminance distribution, and the like from the image. In addition, it is sufficient to use an image captured under a certain imaging condition without requiring a special device. For example, it is possible to paint by passing it through a room such as the evaluation system shown in FIG. 4 on the painting line. It is possible to evaluate in real time on the line.

＜４．応用例＞
応用例として、上述のような評価システムの評価装置にて撮像装置による塗膜画像の撮像条件を変更し、より精度良くきめ細やかな評価を行なうことも可能である。 <4. Application example>
As an application example, it is also possible to change the imaging condition of the coating film image by the imaging apparatus with the evaluation apparatus of the evaluation system as described above, and to perform fine evaluation with higher accuracy.

図１５は、応用例の評価システムの構成を示すブロック図である。評価システムは、評価対象の塗板１と、塗板１を撮像する撮像装置２と、塗板１へ光を照射する光源３と、撮像装置２へ正反射光を入射させないための低反射材４と、塗板１、撮像装置２、光源３及び低反射材４を囲むカーテン５とを含む。なお、システム全体を装置化する場合には、カーテン５は暗箱であってもよい。これらの構成要素は、上述の評価システムと共通するので同一の符号を付して詳細な説明を省略する。更に応用例の評価システムは、カーテン５内部に、撮像装置２の位置、角度（撮像方向）を変更する駆動部２１と、光源３の位置、角度、光量、及び光源の種類を変更する駆動部３２と、低反射材４の位置を変更する駆動部４１と、これらの駆動部２１,３２，４１への指示を与えるコントローラ８５とを含み、撮像装置２及び当該コントローラ８５と接続されている評価装置８をも含む。   FIG. 15 is a block diagram illustrating a configuration of an evaluation system of an application example. The evaluation system includes a coating plate 1 to be evaluated, an imaging device 2 that images the coating plate 1, a light source 3 that irradiates light to the coating plate 1, a low reflection material 4 that prevents regular reflection light from entering the imaging device 2, A coating plate 1, an imaging device 2, a light source 3, and a curtain 5 surrounding the low reflection material 4. In addition, when the whole system is apparatusized, the curtain 5 may be a dark box. Since these components are common to the above-described evaluation system, the same reference numerals are given and detailed description thereof is omitted. Furthermore, the evaluation system of the application example includes a drive unit 21 that changes the position and angle (imaging direction) of the imaging device 2 and a drive unit that changes the position, angle, light amount, and type of the light source 3 in the curtain 5. 32, the drive part 41 which changes the position of the low reflective material 4, and the controller 85 which gives the instruction | indication to these drive parts 21,32,41, and the evaluation connected to the imaging device 2 and the said controller 85 A device 8 is also included.

駆動部２１は、モータを有し、コントローラ８５からの制御信号に基づき撮像装置２の位置、角度等を変更する。駆動部４１もモータを有し、コントローラ８５からの制御信号に基づき低反射材４の位置、角度等を変更する。駆動部３２も同様にモータを有し、光源３の位置、角度を変更すると共に、コントローラ８５からの指示に基づいて光源３の光量を変更すべく、光源３への電力、印加電圧を変更するなどの制御を行なう。また駆動部３２は、複数の異なる種類の光源３と接続しており、コントローラ８５からの指示に基づき、異なる種類の光源３の点灯／消灯を制御し、光源の種類を変更することができる。   The drive unit 21 includes a motor, and changes the position, angle, and the like of the imaging device 2 based on a control signal from the controller 85. The drive unit 41 also has a motor, and changes the position, angle, and the like of the low reflective material 4 based on a control signal from the controller 85. Similarly, the drive unit 32 has a motor, and changes the position and angle of the light source 3 and changes the power and applied voltage to the light source 3 to change the light quantity of the light source 3 based on an instruction from the controller 85. Control such as. The drive unit 32 is connected to a plurality of different types of light sources 3, and can control the turning on / off of the different types of light sources 3 and change the type of light sources based on instructions from the controller 85.

コントローラ８５は、評価装置８からの指示に基づき、駆動部２１,３２，４１への指示を与える。具体的には例えば、異なる複数の撮像条件と、各撮像条件における駆動部２１,３２，４１への指示の内容のテーブルを内蔵する記憶領域に記憶しておき、評価装置８からの撮像条件の指示に応じて、駆動部２１,３２，４１へ指示を与えるようにする。   The controller 85 gives instructions to the drive units 21, 32, 41 based on the instructions from the evaluation device 8. Specifically, for example, a plurality of different imaging conditions and a table of contents of instructions to the drive units 21, 32, and 41 under each imaging condition are stored in a built-in storage area, and the imaging conditions from the evaluation device 8 are stored. In response to the instruction, an instruction is given to the drive units 21, 32, and 41.

評価装置８は、上述の評価値算出装置６同様にパーソナルコンピュータを用い、制御部８０、記憶部８１、一時記憶部８２、画像取得部８３、及び出力部８４を備える。また、図示しない読取部を備えてもよい。   The evaluation device 8 uses a personal computer similarly to the evaluation value calculation device 6 described above, and includes a control unit 80, a storage unit 81, a temporary storage unit 82, an image acquisition unit 83, and an output unit 84. Moreover, you may provide the reading part which is not shown in figure.

制御部８０は、ＣＰＵを用いる。制御部８０は、記憶部８１に記憶してある評価プログラム８Ｐを一時記憶部８２に読み出して実行することにより、パーソナルコンピュータを評価装置８として機能させる。   The control unit 80 uses a CPU. The control unit 80 causes the personal computer to function as the evaluation device 8 by reading the evaluation program 8P stored in the storage unit 81 into the temporary storage unit 82 and executing it.

記憶部８１は、ハードディスクを用いる。ＳＳＤ又はフラッシュメモリ等を用いてもよい。記憶部８１には、上述の評価プログラム８Ｐが記憶されているほか、制御部８０が算出する評価値に対する閾値、コントローラ８５に指示するための撮像条件、画像取得部８３により取得された画像データ、更には制御部８０が演算時に用いる情報などの各種情報が記憶されている。   The storage unit 81 uses a hard disk. An SSD or a flash memory may be used. The storage unit 81 stores the above-described evaluation program 8P, a threshold for the evaluation value calculated by the control unit 80, imaging conditions for instructing the controller 85, image data acquired by the image acquisition unit 83, Furthermore, various information such as information used by the control unit 80 at the time of calculation is stored.

一時記憶部８２は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭなどのＲＡＭを用いる。一時記憶部８２は、制御部８０の処理により発生した情報、例えば処理中の画像データなどを一時的に記憶する。   The temporary storage unit 82 uses a RAM such as an SRAM or a DRAM. The temporary storage unit 82 temporarily stores information generated by the processing of the control unit 80, for example, image data being processed.

画像取得部８３は、画像メモリを用いる。画像取得部８３は、撮像装置２と接続されると、撮像装置２内の記憶部に記憶されてある画像を、制御部８０の指示に基づき取得する。   The image acquisition unit 83 uses an image memory. When connected to the imaging device 2, the image acquisition unit 83 acquires an image stored in the storage unit in the imaging device 2 based on an instruction from the control unit 80.

このように構成される評価装置８の制御部８０は、複数の撮像条件の内の１つの条件下で評価対象の塗板１が撮像されるようにコントローラ８５へ指示を与える。そして、制御部８０は、画像取得部８３を用いて取得した画像に対し、図７のフローチャートに示した処理手順を実行し、ステップＳ１１で得られる明度の勾配に係る値を出力する。制御部８０は、１つの条件下での明度の勾配に係る値を出力すると、他の条件下で評価対象の塗板１が撮像されるようにコントローラ８５へ指示を与え、当該他の条件下で得られた画像から明度の勾配に係る値を出力する。制御部８０は、異なる複数の撮像条件下で撮像された画像から得られた複数の明度の勾配に係る値と、記憶部８１に記憶してある閾値とを比較し、閾値より低いか否かの判断により塗装ムラの良し悪しを総合的に判定し、評価結果を出力する。出力先は、接続される表示装置へ出力してオペレータが画面上で確認できるようにしてもよいし、ファイル又は印刷装置へ出力して書面上でオペレータが確認できるようにしてもよい（いずれも図示せず）。   The control unit 80 of the evaluation apparatus 8 configured in this manner gives an instruction to the controller 85 so that the evaluation target coating plate 1 is imaged under one of a plurality of imaging conditions. Then, the control unit 80 executes the processing procedure shown in the flowchart of FIG. 7 on the image acquired using the image acquisition unit 83, and outputs a value relating to the brightness gradient obtained in step S11. When the controller 80 outputs a value related to the lightness gradient under one condition, it gives an instruction to the controller 85 so that the evaluation target coating plate 1 is imaged under the other condition. A value related to the brightness gradient is output from the obtained image. The control unit 80 compares a value relating to a plurality of brightness gradients obtained from images captured under a plurality of different imaging conditions with a threshold value stored in the storage unit 81, and determines whether the value is lower than the threshold value. Based on this judgment, the quality of the coating unevenness is comprehensively judged and the evaluation result is output. The output destination may be output to a connected display device so that the operator can confirm it on the screen, or may be output to a file or printing device so that the operator can confirm it on the document (both Not shown).

このようにして、応用例では、評価装置８がコントローラ８５経由で撮像装置２、光源３及び低反射材４の位置、角度、光量及び種類等を自動的に変更できる構成とする。これにより、複数の条件で得られた画像から夫々明度の勾配に係る値を算出し、より精度良く、客観的な評価値を算出することができる。また、異なる複数の光源３の種類を切り替え、夫々の反射光による明度分布から定量的に値を算出することにより、天候条件又は明るさが多様な屋外で用いられる塗装物の塗装ムラをより精度良く評価することができる。   As described above, in the application example, the evaluation device 8 can automatically change the positions, angles, light amounts, types, and the like of the imaging device 2, the light source 3, and the low reflection material 4 via the controller 85. As a result, it is possible to calculate values related to the brightness gradient from images obtained under a plurality of conditions, and to calculate objective evaluation values with higher accuracy. In addition, by switching the types of different light sources 3 and calculating the value quantitatively from the brightness distribution of each reflected light, the coating unevenness of the painting used outdoors with various weather conditions or brightness is more accurate. Can be evaluated well.

なお、開示された実施の形態は、全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上述の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。   The disclosed embodiments should be considered as illustrative in all points and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

１ 塗板（塗膜）
２ 撮像装置
３ 光源
４ 黒壁（低反射材）
６ 評価値算出装置
６０ 制御部
６１ 記憶部
６３ 画像取得部
８ 評価装置
８０ 制御部
８１ 記憶部
８２ 一時記憶部 1 coating plate (coating film)
2 Imaging device 3 Light source 4 Black wall (low reflection material)
6 Evaluation Value Calculation Device 60 Control Unit 61 Storage Unit 63 Image Acquisition Unit 8 Evaluation Device 80 Control Unit 81 Storage Unit 82 Temporary Storage Unit

Claims (12)

撮像装置によって評価対象の塗膜からの反射光を撮像した画像を取得し、取得した画像に基づいて前記塗膜の塗装ムラの評価値を算出する方法において、
前記塗膜へ光を照射し、
前記撮像装置は、前記光の正反射光が入射しない角度から撮像し、
撮像した画像を複数の領域に区分して各領域の明度を求め、
近傍にある領域間の明度差を求め、
求めた近傍領域間の明度差に基づき、明度差を求めた領域よりも広い範囲に亘る明度の勾配に係る値を評価値として算出する
ことを特徴とする塗装ムラ評価値算出方法。 In a method of obtaining an image obtained by imaging reflected light from a coating film to be evaluated by an imaging device, and calculating an evaluation value of coating unevenness of the coating film based on the acquired image.
Irradiate light to the coating film,
The imaging device captures an image from an angle at which the regular reflection light of the light is not incident,
Divide the captured image into multiple areas and calculate the brightness of each area.
Find the brightness difference between the neighboring areas,
A painting unevenness evaluation value calculation method characterized in that a value related to a lightness gradient over a wider range than the area where the lightness difference is obtained is calculated as an evaluation value based on the lightness difference between the obtained neighboring areas. 前記領域間の明度差は、各領域について周囲の複数の領域との明度差、又は前記領域を中心として対称な位置にある１対若しくは複数対の近傍領域間で求める
ことを特徴とする請求項１に記載の塗装ムラ評価値算出方法。 The lightness difference between the regions is obtained for each region with a lightness difference with a plurality of surrounding regions, or between a pair or a plurality of pairs of neighboring regions at symmetrical positions with respect to the region. The coating unevenness evaluation value calculation method according to 1. 前記明度差は、各領域の中心間の距離で正規化する
ことを特徴とする請求項２に記載の塗装ムラ評価値算出方法。 The method for calculating a coating unevenness evaluation value according to claim 2, wherein the brightness difference is normalized by a distance between centers of each region. １つの領域について求めた複数の明度差の平均値を算出して前記領域における明度差とする
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の塗装ムラ評価値算出方法。 4. The method for calculating a coating unevenness evaluation value according to claim 2, wherein an average value of a plurality of brightness differences obtained for one region is calculated to obtain a brightness difference in the region. 前記明度差は、各領域について、前記領域を中心として複数の異なる方向の対称位置にある複数対の近傍領域間の明度差を、夫々近傍領域の中心間の距離で正規化し、
正規化後の明度差の平均値を算出して前記領域の明度差とする
ことを特徴とする請求項１に記載の塗装ムラ評価値算出方法。 The brightness difference is normalized with respect to each area by the distance between the centers of the neighboring areas, and the brightness difference between a plurality of pairs of neighboring areas at symmetrical positions in a plurality of different directions around the area,
The method for calculating a coating unevenness evaluation value according to claim 1, wherein an average value of brightness differences after normalization is calculated and used as the brightness difference of the region. 求めた明度差の平均値を前記評価値とする
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の塗装ムラ評価値算出方法。 The average value of the obtained lightness difference is used as the evaluation value. The coating unevenness evaluation value calculation method according to any one of claims 1 to 5. 前記各領域の明度を求めるに先立ち、前記画像の波長分離処理を行なう
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の塗装ムラ評価値算出方法。 The method for calculating a coating unevenness evaluation value according to any one of claims 1 to 6, wherein wavelength separation processing of the image is performed prior to obtaining the brightness of each region. 前記各領域の明度を求めるに際し、前記塗膜へ照射される光の照度分布に対応する明度分布を除去する
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の塗装ムラ評価値算出方法。 The method for calculating a coating unevenness evaluation value according to any one of claims 1 to 7, wherein when calculating the brightness of each region, a brightness distribution corresponding to an illuminance distribution of light applied to the coating film is removed. . 前記画像は複数の画素からなり、前記領域は１又は複数の画素であること
を特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の塗装ムラ評価値算出方法。 The method according to claim 1, wherein the image includes a plurality of pixels, and the region includes one or a plurality of pixels. 前記塗膜は、光輝材を含むものであること
を特徴とする請求項１乃至９に記載の塗装ムラ評価値算出方法。 The coating unevenness evaluation value calculation method according to claim 1, wherein the coating film includes a glittering material. 撮像装置によって評価対象の塗膜からの反射光を撮像した画像を取得し、取得した画像に基づいて前記塗膜の塗装ムラの評価値を算出する装置において、
前記画像を複数の領域に区分して各領域の明度を求める手段と、
近傍にある領域間の明度差を求める手段と、
求めた近傍領域間の明度差に基づき、明度差を求めた領域よりも広い範囲に亘る明度の勾配に係る値を評価値として算出する手段と
を備えることを特徴とする塗装ムラ評価値算出装置。 In an apparatus for acquiring an image obtained by imaging reflected light from a coating film to be evaluated by an imaging device, and calculating an evaluation value of coating unevenness of the coating film based on the acquired image.
Means for dividing the image into a plurality of regions to obtain the brightness of each region;
A means for obtaining a brightness difference between adjacent regions;
A coating unevenness evaluation value calculation device comprising: means for calculating, as an evaluation value, a value relating to a lightness gradient over a wider range than the area where the lightness difference is obtained based on the lightness difference between the obtained nearby areas . 撮像装置によって評価対象の塗膜からの反射光を撮像した画像を取得し、取得した画像に基づいて前記塗膜の塗装ムラを評価する方法において、
前記画像を複数の領域に区分して各領域の明度を求め、
近傍にある領域間の明度差を求め、
求めた近傍領域間の明度差に基づき、明度差を求めた領域よりも広い範囲に亘る明度の勾配に係る値を評価値として算出し、
算出した評価値に基づき、前記塗膜の塗装ムラを評価する
ことを特徴とする塗装ムラ評価方法。 In the method of obtaining an image obtained by imaging reflected light from the coating film to be evaluated by the imaging device, and evaluating the coating unevenness of the coating film based on the obtained image,
Dividing the image into a plurality of regions to determine the brightness of each region,
Find the brightness difference between the neighboring areas,
Based on the brightness difference between the obtained neighboring areas, calculate the value relating to the brightness gradient over a wider range than the area from which the brightness difference was obtained as an evaluation value,
A coating unevenness evaluation method characterized by evaluating the coating unevenness of the coating film based on the calculated evaluation value.
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