JP2018204956A - 塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置および塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】塗装金属板の塗膜膨れ幅を精度よく測定できる塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置を提供すること。【解決手段】表面にきずをつけ、腐食環境下で腐食を生じさせた塗装金属板の塗膜膨れ幅を測定する塗膜膨れ幅測定装置であって、サンプル台と、撮像手段と、前記塗装金属板の表面を少なくとも２方向から照明可能な照明手段と、前記塗装金属板の塗膜膨れ幅を算出する演算手段と、を備え、前記演算手段は、前記照明手段により、少なくとも２方向のうちの１方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該表面を撮像した第１の画像と、前記１方向以外の方向から当該表面を照明した状態で当該表面を撮像した第２の画像とから、当該表面のきずの位置を抽出し、かつ、前記第１の画像と前記第２の画像等から、当該表面の塗膜膨れ部位を抽出し、前記抽出したきずの位置と、前記抽出した塗膜膨れ部位とから、前記塗装金属板の塗膜膨れ幅を算出する、塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置。【選択図】図１

Description

本発明は、塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置および塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法に関する。

従来、鋼板等の金属板の表面に塗装を施した塗装金属板は、屋内外の様々な用途に用いられている。塗装鋼板等の塗装金属板には、優れた耐食性が求められる場合がある。

塗装鋼板の耐食性評価方法の一つとして、塗装鋼板の表面にカッターナイフで塗膜下の鋼板まできずをつけたサンプルを作成し、前記サンプルを屋外の暴露試験環境下、あるいは実験室での塩水浸漬試験環境下、あるいは塩水噴霧（塩水浸漬）、乾燥、湿潤を繰り返すサイクリック試験環境下などに置き、きず部から発生した錆もしくは塗膜膨れの広がり具合を評価する方法が知られている。

例えば、自動車規格の自動車用材料腐食試験方法や自動車部品外観腐食試験方法に記載されているように、塗装鋼板の表面にカッターナイフでＸ字状にきず（例えばクロスカット）を入れ、きずの片側の最大塗膜膨れ幅をノギスなどを用いて１／１０ｍｍまで測定し、これを最大塗膜膨れ幅とする規格がある（非特許文献１、２参照）。

また、特許文献１には、塗装鋼板の耐食性試験後の表面に、斜め方向から光を当て上方のテレビカメラで塗装鋼板表面を撮像し、画素毎に受けた輝度と基準面から受けた輝度との差を求め、この差の正負及びその大小の分布状態から塗膜膨れ発生域を算出する方法が記載されている。

特開平８−２７８１１８号公報

自動車技術会、ＪＡＳＯ Ｍ ６０９−９１ 自動車用材料腐食試験方法 自動車技術会、ＪＡＳＯ Ｍ ６１０−９２ 自動車部品外観腐食試験方法

しかしながら、前述の従来技術には以下のような問題点がある。
塗膜膨れ幅の測定は、ルーペなどの拡大鏡を用いて検査員が目視検査で測定する方法が一般的である。そのため、塗膜膨れ幅が最大となった部位（最大塗膜膨れ幅部）の判定に個人差が生じやすく、また、広範囲に亘り微細な塗膜膨れ幅の変化を観察する必要があるため、疲労等による測定ミスを生じるという問題がある。

さらに、目視判定では最大塗膜膨れ幅の数値でのみ評価しており、最大塗膜膨れ幅の発生した部位の情報までは記録できていないために、腐食試験回数に伴う最大塗膜膨れ幅の変化の様子を必ずしも追跡できていない。

また、特許文献１には画像から塗膜膨れ発生域を算出する方法が記載されているが、きずをつけた部位からの距離の算出方法は提示されていない。更に、１方向からの照明を用いて基準面での輝度レベル差で塗膜膨れ部を判断しており、照明の輝度ムラや塗膜表面の色や反射率ムラなどの影響を受けやすいという問題がある。

本発明は、塗装金属板の塗膜膨れ幅を精度よく測定できる、塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置および塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法を提供することを目的とする。

本発明は、以下の態様を有する。
［１］表面にきずをつけ、腐食環境で腐食を生じさせた塗装金属板の塗膜膨れ幅を測定する塗膜膨れ幅測定装置であって、前記塗装金属板を載置するサンプル台と、前記塗装金属板の表面を撮像する撮像手段と、前記塗装金属板の表面を少なくとも２方向から照明可能な照明手段と、前記塗装金属板の塗膜膨れ幅を算出する演算手段と、を備え、前記演算手段は、前記照明手段により、少なくとも２方向のうちの１方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第１の画像と、前記１方向以外の方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第２の画像とから、前記塗装金属板の表面のきずの位置を抽出し、かつ、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出するか、または、前記照明手段により、少なくとも２方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第３の画像から、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出し、前記抽出した塗装金属板の表面のきずの位置と、前記抽出した塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位とから、前記塗装金属板の塗膜膨れ幅を算出する、塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置。
［２］前記演算手段が画像合成手段を有し、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面のきずの位置を抽出するに際し、前記画像合成手段が、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記第１の画像と前記第２の画像の同一画素アドレスでの輝度レベルのうち低い方の輝度レベルを算出した最小輝度画像を合成する、［１］に記載の塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置。
［３］前記演算手段が画像合成手段を有し、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出するに際し、前記画像合成手段が、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記第１の画像と前記第２の画像の同一画素アドレスでの輝度レベルのうち高い方の輝度レベルを算出した最大輝度画像を合成する、［１］または［２］に記載の塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置。
［４］表面にきずをつけ、腐食環境で腐食を生じさせた塗装金属板の塗膜膨れ幅を測定する塗膜膨れ幅の測定方法であって、前記塗装金属板の表面を１方向から照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第１の画像と、前記塗装金属板の表面を前記１方向以外の方向から照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第２の画像とから、前記塗装金属板の表面のきずの位置を抽出し、かつ、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出するか、または、前記塗装金属板の表面を少なくとも２方向から照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第３の画像から、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出し、前記抽出した塗装金属板の表面のきずの位置と、前記抽出した塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位とから、前記塗装金属板の塗膜膨れ幅を算出する、塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法。
［５］前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面のきずの位置を抽出するに際し、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記第１の画像と前記第２の画像の同一画素アドレスでの輝度レベルのうち低い方の輝度レベルを算出した最小輝度画像を合成する、［４］に記載の塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法。
［６］前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出するに際し、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記第１の画像と前記第２の画像の同一画素アドレスでの輝度レベルのうち高い方の輝度レベルを算出した最大輝度画像を合成する、［４］または［５］に記載の塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法。

本発明によれば、塗装金属板の塗膜膨れ幅を精度よく測定できる。
本発明によれば、自動的に塗装金属板の塗膜膨れ幅測定を精度よく行うことができるようになり、かつ、測定時間の短縮、測定の信頼性の向上が図れる。また、本発明によれば、最大塗膜膨れ幅の発生した部位等の特定の部位の情報を記録でき、腐食試験を繰り返し行った際の当該部位の変化の様子（腐食状態の変化の様子等）を追跡できる。

本発明の塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置の一実施形態を示す概略構成図である。 図１に示す塗膜膨れ幅測定装置において、サンプル台に載置された塗装鋼板サンプルの周辺の構成を説明する説明図である。 塗装鋼板サンプルの例である。 本発明の塗膜膨れ幅の測定手順を示す図である。 第１の画像（左側照明画像）の見え方について、塗装鋼板サンプルの断面形状と画像輝度レベルの関係を用いて模式的に説明する説明図である。 第２の画像（右側照明画像）の見え方について、塗装鋼板サンプルの断面形状と画像輝度レベルの関係を用いて模式的に説明する説明図である。 Step01で撮像した画像（左側照明画像、右側照明画像）の例である。 きずの位置の抽出手順の一例を示す図である。 Step21で合成した最小輝度画像の例である。 図９の最小輝度画像に対して微分処理を行った微分処理画像の例である。 図１０の微分処理画像に対して２値化処理を行った２値画像の例である。 Ｈｏｕｇｈ変換による直線の検出方法を説明する説明図である。 図１１の２値画像からＨｏｕｇｈ変換により直線を検出した直線検出画像の例である。 塗膜膨れ部位の抽出手順の一例を示す図である。 Step31で合成した最大輝度画像の例である。 Sobelフィルタの例である。 図１５の最小輝度画像に対してSobelフィルタ処理を行ったSobelフィルタ処理画像の例である。 図１７のSobelフィルタ処理画像に対して２値化処理を行った２値画像の例である。 図１８の２値画像に対してノイズ除去処理を行ったノイズ除去処理画像の例である。 塗膜膨れ幅の算出手順の一例を示す図である。 図１３の直線検出画像、図１９のノイズ除去処理画像を回転して表示した例である。 塗膜膨れ幅の算出方法を説明する図である。

以下、本発明の一実施形態について図面を参照しながら説明する。ただし、本発明は、以下に示す実施形態に限定されない。

図１は、本発明の塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置（以下、単に「塗膜膨れ幅測定装置」ともいう）の一実施形態を示す概略構成図である。
本実施形態では、測定対象の塗装金属板として、表面にきずをつけ、腐食環境で腐食を生じさせた塗装鋼板を想定している。以下、測定対象の前記塗装鋼板を、「塗装鋼板サンプル」ともいう。

（塗膜膨れ幅測定装置）
図１に示す塗膜膨れ幅測定装置は、塗装鋼板サンプルを載置するサンプル台と、前記塗装鋼板サンプルの表面を撮像する撮像手段としてのテレビカメラと、前記塗装鋼板サンプルの表面を少なくとも２方向から照明可能な照明手段としてのＬＥＤ照明と、前記塗装鋼板サンプルの塗膜膨れ幅を算出する演算手段としての解析用パソコンと、を備える。

図１に示すように、塗装鋼板サンプルの上方には、塗装鋼板サンプルの表面を撮像するためのテレビカメラが鉛直下向きに設置されており、該テレビカメラの視野中心に塗装鋼板サンプル表面の中央部が映るように、サンプル台の位置及び塗装鋼板サンプルの取り付け位置が調整されている（図２）。サンプル台及び塗装鋼板サンプルは水平に配置されている。

また、塗装鋼板サンプルはテレビカメラで撮像したときに、視野の横方向に塗装鋼板サンプルの長手方向が映り込むように配置されている。すなわち、テレビカメラの視野の横方向をＸ軸、縦方向をＹ軸、視野の奥行き方向をＺ軸とすると、塗装鋼板サンプルの長手方向がＸ軸と平行に配置されている。

図３に、塗装鋼板サンプルの例を示す。塗装鋼板サンプルは平板であり、長方形の形状をしており、周辺部はテープでシールされている。

本実施形態においては、表面にカッターナイフでＸ字形に直線状に塗膜下の鋼板まできず（クロスカット）をつけたあと、塩水浸漬、乾燥、湿潤を繰り返すサイクリック試験環境下に置いた塗装鋼板サンプルを測定対象とし、前記塗装鋼板サンプルのきず部から発生した錆もしくは塗膜膨れの広がり具合を評価する。

なお、本発明において、塗装金属板の表面につけるきずの形状や本数は、特に限定されない。例えば、塗装金属板の表面に直線状のきずを一本だけつけてもよいし（縦カット、横カット、斜カット）、直線状のきずを複数本つけてもよい。また、複数本のきずをつける場合には、きず同士をクロス（交差）させてもよいし、クロスさせなくてもよい。なお、本実施形態では、クロスカットの小さい方の対頂角の角度を略６０°としているが、これに限定されず、きず同士をクロスさせる場合の角度は任意である。

図１、図２に示すように、本実施形態の塗膜膨れ幅測定装置は、照明手段としてＬＥＤ照明を備える。ＬＥＤ照明は、塗装鋼板サンプルを挟んだ左側の位置と右側の位置にそれぞれ配置されている。すなわち、ＬＥＤ照明は、塗装鋼板サンプルの表面を左右２方向から照明できるように配置されている。

本実施形態におけるＬＥＤ照明は、ＬＥＤ発光部が細長くライン状に並んでおり、細長い領域を照明する構造となっている。ＬＥＤ照明から出射された光は細く且つ広がり角が狭いため、塗装鋼板サンプルに対して低い角度で照明しても塗装鋼板サンプルの幅方向（Ｙ軸方向）に表面を均一に照明することができる。
また、図２に示すように、ＬＥＤ照明の長さは塗装鋼板サンプルの長さより長くされており、塗装鋼板サンプルの長手方向（Ｘ軸方向）にも表面を均一に照明することができる。
また、ＬＥＤ照明は解析用パソコンから出力される点消灯信号によって、左右のＬＥＤ照明の点消灯を、各々単独で制御できるようになっている。

なお、本発明において、照明手段は、ＬＥＤ照明に限定されず、任意の照明装置を採用できる。また、本発明において、塗装鋼板サンプルの表面を照明する方法としては、塗装鋼板サンプルを挟んで対向する位置に照明装置を配置し、該照明装置により塗装鋼板サンプルの表面を照明する方法が好ましい。例えば、本実施形態のように塗装鋼板サンプルを挟んだ左右の位置にそれぞれ照明装置を配置し、左右２方向から塗装鋼板サンプルの表面を照明できるようにしてもよいし、塗装鋼板サンプルを挟んだ紙面手前側の位置と、紙面奥側の位置に照明装置をそれぞれ配置し、紙面手前方向（前方向）と紙面奥方向（後方向）の２方向から塗装鋼板サンプルの表面を照明できるようにしてもよい。さらに、塗装鋼板サンプルを挟んだ左右の位置と、手前側奥側の位置に照明装置をそれぞれ配置し、前後左右方向の４方向から塗装鋼板サンプルの表面を照明できるようにしてもよい。

さらに、照明手段は、前記各方向からの照明光が略同一の入射角度（照明光が塗装鋼板サンプル表面となす角度）で塗装鋼板サンプルの表面を照明できることが好ましい。また、前記入射角度は小さい方が好ましい。これにより、塗装鋼板サンプルの表面を幅方向、長手方向に均一に照明しやすくなり、かつ、塗装鋼板サンプル表面の微小な凹凸を強調して観察できる。

本実施形態において、前記テレビカメラはＵＳＢケーブルで解析用パソコンに接続されており、テレビカメラで撮像された画像は解析用パソコンに転送され処理される。解析用パソコンはテレビカメラで撮像した画像データから画像処理により、塗装鋼板サンプルの表面のきずの位置の抽出と、塗装鋼板サンプルの表面の塗膜膨れ部位の抽出を行い、その結果から塗膜膨れ幅を算出する。そして、算出結果を解析用パソコンに接続されたモニタ上に表示する。また、テレビカメラで撮像するときには、解析用パソコンからＬＥＤ照明の点消灯制御信号を出力し、左側照明のみ点灯した状態で左側照明画像（第１の画像）を取り込み、右側照明のみ点灯した状態で右側照明画像（第２の画像）を取り込む。また、後述するように、塗装鋼板サンプルの表面の塗膜膨れ部位を抽出するために、左側照明と右側照明を同時点灯した状態で撮像した画像（第３の画像）を別途取り込んでもよい。

（塗膜膨れ幅の測定方法）
次に、本発明の塗膜膨れ幅の測定方法について説明する。
図４は、本発明における塗膜膨れ幅の測定手順を示す図である。図４のフローに従って本発明における塗膜膨れ幅の測定及び解析の手順例を説明する。

まず、Step01では、撮像手段で、前記照明手段により、少なくとも２方向のうちの１方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した画像（第１の画像）と、前記１方向以外の方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した画像（第２の画像）を撮像する。
さらに、このStep01では、前記第１の画像、前記第２の画像とは別に、撮像手段で、前記照明手段により少なくとも２方向から同時に前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した画像（第３の画像）を撮像しても良い。

次に、Step02では、演算手段が、Step01で得られた前記第１の画像と前記第２の画像とから、塗装金属板の表面のきずの位置を抽出する。

また、Step03では、演算手段が、Step01で得られた前記第１の画像と前記第２の画像とから、塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出する。このStep03では、前記第３の画像から塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出してもよい。
なお、Step02とStep03が行われる順序は、任意である。

Step04では、演算手段が、Step02で抽出した塗装金属板の表面のきずの位置と、Step03で抽出した塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位とから、塗装金属板サンプルの塗膜膨れ幅を算出する。そして、Step05で、その結果を出力する。

次に、上記各Stepの詳細について説明する。

＜Step01＞
Step01で撮像する画像について説明する。
図５、図６は、本実施形態の塗膜膨れ幅測定装置により塗装鋼板サンプルの表面を撮像した際の画像の見え方について、模式的に説明する説明図である。
図５は、塗装鋼板サンプルの表面を左方向から照明した状態で当該塗装鋼板サンプルの表面を撮像した第１の画像（左側照明画像）の見え方について、塗装鋼板サンプルの断面形状と画像輝度レベルの関係を用いて模式的に説明する説明図であり、図６は、塗装鋼板サンプルの表面を右方向から照明した状態で当該塗装鋼板サンプルの表面を撮像した第２の画像（右側照明画像）の見え方について、塗装鋼板サンプルの断面形状と画像輝度レベルの関係を用いて模式的に説明する説明図である。

はじめに、図５を用いて、塗装鋼板サンプルの表面を左方向から照明した状態で当該塗装鋼板サンプルの表面を撮像した画像（第１の画像）の見え方について説明する。
塗装鋼板の腐食を生じていない部分は平坦なままである（図中の基準面）が、鋼板に腐食を生じると、腐食により塗膜が凸状に膨らみ始める。そのため、比較的低い角度で塗装鋼板サンプルの表面を照明すると（すなわち、塗装鋼板サンプルの表面とＬＥＤ照明から出射された光線のなす角度が比較的小さくなるように該表面を照明すると）、基準面上では照明光がほぼそのまま鏡面反射し、テレビカメラに入る光量は少ない。しかし、塗膜膨れを生じた部分（塗膜膨れ部）では、塗膜膨れ部の左側（照明側）端面は基準面より立ち上がっているために、基準面に比べるとより多くの光がテレビカメラに反射するために、塗膜膨れ部の左側端部はテレビカメラで明るく観察される。また、きず部では、きずの両側に基準面から大きく盛り上がった盛り上がり部が生じており、盛り上がり部の左側（照明側）では明るくなり、一方、盛り上がり部の照明と反対側では“影”が発生し影部となるために暗く観察される。
従って、第１の画像では塗膜膨れ部及びきず部の左側（照明側）端部は明るい領域として観察され、きず部ではクロスカット状に明暗の領域が観察される。

次に、図６を用いて、塗装鋼板サンプルの表面を右方向から照明した状態で当該塗装鋼板サンプルの表面を撮像した画像（第２の画像）の見え方について説明する。
第２の画像では、塗装鋼板サンプルの表面を右側から照明することにより、塗膜膨れ部の右側（照明側）端部がテレビカメラで明るく観察される。また、きず部では左右に大きな盛り上がり部が生じることから、図６に示すように、第２の画像では、塗装膨れ部及びきず部の右側（照明側）端部は明るい領域として観察され、きず部の左側は影（影部）となるために暗く観察される。

前記第１の画像（左側照明画像）の撮像は、解析用パソコンから点消灯制御信号を出力して、左側照明を点灯し、右側照明を消灯した状態で、解析用パソコンにＵＳＢケーブルで接続されたテレビカメラで塗装鋼板サンプル表面を撮像する。そして撮像した画像を第１の画像（左側照明画像）として解析用パソコンに保存する。同様に、左側照明を消灯し、右側照明を点灯した状態で塗装鋼板サンプル表面を撮像した画像を第２の画像（右側照明画像）として解析用パソコンに保存する。前記第１の画像（左側照明画像）、前記第２の画像（右側照明画像）の例を図７に示す。なお、撮像の順番は第１の画像（左側照明画像）と第２の画像（右側照明画像）のどちらを先に撮像してもよい。

なお、Step01において、前記第１の画像、前記第２の画像とは別に、左側照明と右側照明を同時に点灯した状態で塗装鋼板サンプル表面を撮像した画像を第３の画像として解析用パソコンに保存してもよい。図示は省略するが、この第３の画像では、塗装膨れ部の左側端部と右側端部の両端部が明るい領域として観察され、後述の最大輝度画像と類似した画像となる。

＜Step02＞
次に、Step02でのきずの位置の抽出手順を説明する。
図８は、Step01で得られた第１の画像と第２の画像とから、塗装金属板の表面のきずの位置を抽出する抽出手順の一例を示す図である。

本実施形態では、塗装鋼板サンプルの表面のきずの位置を抽出するために、演算手段が、画像合成手段と、空間フィルタ手段と、２値化手段と、直線検出手段とを備える。

まず、Step21では、画像合成手段が、Step01で撮像し解析用パソコンに保存された第１の画像（左側照明画像）と第２の画像（右側照明画像）の対応する同一画素アドレス毎に輝度レベルを比較し、輝度レベルが低いほうの値をその画素アドレスの輝度レベルとして画像合成し、最小輝度画像を合成する。最小輝度画像において、きず部は、きず部の左右の影が最小輝度画像の演算で暗く強調され、また、きず部中央が膨れている場合にはきず部中央が明るい領域として表示されるため、塗装膨れ部とは区別して観察できる。図９に合成した最小輝度画像例を示す。

次いで、Step22では、空間フィルタ手段が、前記最小輝度画像からきず部の輝度レベル変動を強調して、きず部を強調した画像を合成する。
本実施形態では、きず部はクロスカットパターンとしてＸ軸に近い方向に斜めに直線状に延びていることから、空間フィルタ手段として微分フィルタ手段を用い、該微分フィルタ手段により、Ｙ軸方向に画像の微分処理を行い、きず部を強調した画像（微分処理画像）を得る。

微分フィルタ手段による微分処理の例を以下に示す。着目画素ｎの輝度レベルＡｎに対して、Ｙ軸方向にα画素離れたｎ-α、ｎ+α画素の輝度レベルをそれぞれＡｎ-α、Ａｎ+αとしたときに微分値Ｂｎを次式で算出する。
Ｂｎ ＝２×Ａｎ − （Ａｎ-α ＋ Ａｎ+α） ・・・（１）

前出の最小輝度画像に対して微分処理を行った例（微分処理画像例）を図１０に示す。なお、図１０はＢｎの値にバイアスを加算して表示している。
なお、塗装鋼板サンプルの基準面部では、輝度変動が少ないために微分値は撮像画像の輝度レベルに関係なく、ほぼ”０”レベルとなる。

その後、Step23で、２値化手段により、前記微分処理画像を所定の閾値レベルで２値化することで、きず部を含む領域を抽出する。２値化処理を行った例（２値画像例）を図１１に示す。２値画像でも、きず部は白い直線として観察できる。

Step24では、きず部が２本のクロスした直線で構成されていることに着目し、直線検出手段が、前記２値画像のHough変換を行いきず部の２本の直線を検出し、きずの位置を抽出する。

Hough変換による直線の検出方法を以下に示す。
Hough変換による直線の表現として、ｘｙ座標上の原点から対象とする直線に引いた法線の長さρと角度θで表す（図１２参照）。
ρ ＝ ｘ×cosθ ＋ ｙ×sinθ ・・・（２）

ある点P（ｘ、ｙ）を通る直線は無数に描画可能であり、それらの直線は全てρθ座標上に表示される。同様に複数の点P1,P2,P3の各々を通る直線はρθ座標上に表示されるが（図１２（ａ））、複数の点P1,P2,P3が同一直線ｌ上の点の場合には、ρθ座標上の特定の点（ρ₀、θ₀）で全ての線が重なることになる（図１２（ｂ））。従って、前記きず部を抽出した２値画像の各点について取りうる直線をρθ座標上に描画し、ρθ座標上で重なりの最大となる点を２点抽出することにより、クロスカット部を２本の直線としてρθ座標上で検出できる、と同時に画像上のｘｙ座標でのクロスカット部を直線として検出し、きずの位置を抽出したことになる。図１３に直線検出結果（直線検出画像）例を示す。

＜Step03＞
次に、Step03での塗膜膨れ部位の抽出手順を説明する。
図１４は、Step01で得られた第１の画像と第２の画像とから、塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出する抽出手順の一例を示す図である。

本実施形態では、塗装鋼板サンプルの表面の塗膜膨れ部位を抽出するために、演算手段が、画像合成手段と、空間フィルタ手段と、２値化手段と、ノイズ除去手段とを備える。

まず、Step31では、Step01で撮像し解析用パソコンに保存された第１の画像（左側照明画像）と第２の画像（右側照明画像）の対応する同一画素アドレス毎に輝度レベルを比較し、輝度レベルが高いほうの値をその画素アドレスの輝度レベルとして画像合成し、最大輝度画像合成を合成する。最大輝度画像では塗膜膨れ部位の左右エッジ部が高輝度部位として観察される。図１５に最大輝度画像例を示す。

次いで、Step32では、空間フィルタ手段が、前記最大輝度画像から塗膜膨れ部位での輝度レベル変動を強調した画像を合成する。
本実施形態では、塗膜膨れ部位を抽出するために、空間フィルタ手段としてエッジ強調フィルタを用い、最大輝度画像にエッジ強調フィルタをかける。エッジ強調フィルタとしては、例えばSobelフィルタを用いる。

Sobelフィルタの例を図１６に示す。Sobelフィルタは、図１６のように３×３画素のフィルタであり、横（水平）方向のエッジ抽出用、縦（垂直）方向のエッジ抽出用、右斜方向のエッジ抽出用、左斜方向のエッジ抽出用があり、３×３フィルタの中央が対象とする画像の着目画素に対応するように配置し、フィルタの各画素毎にフィルタの重み付け演算を行い、その積算値をフィルタの出力値とする。対象とする画像の全画素について前記フィルタをかけ、各フィルタの出力を例えば次式に従って合算した値をSobelフィルタの出力値とする。
ｇ ＝ sqrt(gh×gh＋gv×gv＋gr×gr＋gl×gl) ・・・（３）

前出の最大輝度画像に対して前記Sobelフィルタ処理を行った例（Sobelフィルタ処理画像例）を図１７に示す。塗装鋼板サンプルの基準面部は画像の明るさの変化がほとんどないために、基準面部のSobelフィルタ出力画像の輝度レベルは”０”に近い暗い画像となる。塗装鋼板サンプルの最大輝度画像は、使用した塗装により基準面の輝度レベルは変動してしまうが、このようにSobelフィルタ処理を行うことで、基準面部は塗装の違いによる変動を受けにくくなる。

一方、塗膜膨れ部は細かな凹凸形状をしているために、面の傾きによる照明の反射光画像は膨れの凹凸パターンを反映した細かな明暗変動のある画像となっている。そのため、Sobelフィルタ処理を行うと、塗膜膨れ部及びきず部が強調された画像となる。

その後、Step33で、２値化手段により、前記Sobelフィルタ処理した画像を所定の輝度レベルで２値化することにより、塗装鋼板サンプル表面の基準面から塗膜膨れ部での立ち上がりで発生した明るい領域を含む塗膜膨れ部を抽出する。２値化処理を行った例（２値画像例）を図１８に示す。

Step34では、ノイズ除去手段が、前記２値画像を所定画素縮小し、更に、きず部を含む最も大きな２値画像領域のみを抽出する。
この処理により、きずから発生した塗膜膨れ部に接していない領域をノイズとして除去し、また、抽出した２値画像領域内部の穴を埋めた画像を、抽出した塗膜膨れ部位とする。ノイズ除去処理を行った例（ノイズ除去処理画像例）を図１９に示す。

なお、上述したとおり、塗装鋼板サンプルの表面を左右方向から同時に照明した状態で当該塗装鋼板サンプルの表面を撮像した第３の画像では、塗膜膨れ部の左側端部と右側端部の両端部が明るい領域として観察されることから、この第３の画像は、上記最大輝度画像と類似した画像となる。したがって、第３の画像から塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出することも可能である。ただし、撮像回数が少なくて済むこと等から、Step03では、前記第１の画像と前記第２の画像とから、塗膜膨れ部位を抽出することが好ましい。

＜Step04＞
Step04では、Step02で抽出したきずの位置、Step03で抽出した塗装膨れ部位から、塗膜膨れ幅を算出する。このStep04では、抽出したきずの位置を基準にして、塗膜膨れ部位から塗膜膨れ幅を算出する。

図２０は、塗膜膨れ幅の算出手順の一例を示す図である。
本実施形態では、Step41で、Step02で得た上記直線検出画像（きずの位置の抽出画像）と、Step03で得た上記ノイズ除去処理画像（塗膜膨れ部位の抽出画像）を、塗装鋼板サンプルの表面の２本のクロスカットラインの内１本が垂直となるように画像を右回転させる。その際の回転角は、きず部の直線を検出したときの直線の傾きから算出される。図２１は、上記ノイズ除去処理画像、上記直線検出画像を右回転して表示した例である。このように画像を回転させることで、塗膜膨れ幅の測定及び算出がより容易となる。

次に、Step42で、きずの位置からの水平方向の塗膜膨れ幅を測定する。
塗膜膨れ幅の測定は、きず部直線に沿って、２本のきず部検出結果がクロスしたクロスカット中心から鉛直方向に距離Ｌ１だけ離れたところから、長さＬ２の範囲について測定を行う。

Step43では、図２２に示すように、抽出したきずの位置から左右の塗膜膨れ部端部までの距離を、右側塗膜膨れ幅、左側塗膜膨れ幅として算出する。なお、長さＬ２の範囲内での右側塗膜膨れ幅の最大値とその検出位置、及び左側塗膜膨れ幅の最大値とその検出位置を合わせて算出する。

次に、２本のクロスカットラインの内もう１本のクロスカットラインが垂直となるように画像を左回転させ、上記と同様にして、抽出したきずの位置から左右の塗膜膨れ部端部までの距離を測定し、右側塗膜膨れ幅、左側塗膜膨れ幅として算出する。また、右側塗膜膨れ幅の最大値とその検出位置、左側塗膜膨れ幅の最大値とその検出位置を合わせて算出する（Step44〜Step46）。

＜Step05＞
Step05では、Step04で算出した塗膜膨れ幅の算出結果を出力する。出力の方法や形式は、特に限定されないが、本実施形態では、クロスカット中心から４方向に伸びたきず部の各Ｌ２の長さ領域における右側最大塗膜膨れ幅、左側最大塗膜膨れ幅とその位置情報を、右側照明画像と左側照明画像から合成した最大輝度画像（図１５）上にマークして、解析用パソコンに接続したモニタ上に表示する。このように、本発明においては、最大塗膜膨れ幅とその位置情報を最大輝度画像等の画像上にマークして表示でき、腐食試験を繰り返し行った際の最大塗膜膨れ幅の変化の様子を容易に追跡できる。

以上、説明したとおり、本発明によれば、少なくとも２方向から塗装金属板の表面を照明した画像から、きずの位置と塗膜膨れ部位を抽出することで、前記抽出精度がより高められ、塗膜膨れ幅をより精度よく測定できる。本発明によれば、照明の輝度ムラ、塗膜表面の色や反射率ムラなどの影響を受けにくく、また、自動で塗装金属板の塗膜膨れ幅を精度よく測定でき、測定時間の短縮、測定の信頼性の向上が図れる。さらに、本発明によれば、特定の塗膜膨れ部位の塗膜膨れ幅、位置情報も記録でき、当該部位の経時による状態の変化も容易に追跡できる。

なお、本発明においては、Step42、43、Step45、46での塗膜膨れ幅の測定、算出を、例えば１画素ごとに、瞬時に行える。そのため、例えば１画素ごとの塗膜膨れ幅の算出結果をすべて出力することも可能である。また、塗膜膨れ幅の平均値や、塗膜膨れ幅の面積を算出して出力することも可能である。

本発明の塗膜膨れ幅測定装置および塗膜膨れ幅の測定方法は、塗装金属板の塗膜膨れ幅だけでなく、塗膜膨れ部をテープ等により剥離した塗膜剥離幅の測定への応用も想定される。

Claims (6)

1. 表面にきずをつけ、腐食環境で腐食を生じさせた塗装金属板の塗膜膨れ幅を測定する塗膜膨れ幅測定装置であって、
   前記塗装金属板を載置するサンプル台と、前記塗装金属板の表面を撮像する撮像手段と、前記塗装金属板の表面を少なくとも２方向から照明可能な照明手段と、前記塗装金属板の塗膜膨れ幅を算出する演算手段と、を備え、
   前記演算手段は、
   前記照明手段により、少なくとも２方向のうちの１方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第１の画像と、前記１方向以外の方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第２の画像とから、前記塗装金属板の表面のきずの位置を抽出し、かつ、
   前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出するか、または、前記照明手段により、少なくとも２方向から前記塗装金属板の表面を照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第３の画像から、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出し、
   前記抽出した塗装金属板の表面のきずの位置と、前記抽出した塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位とから、前記塗装金属板の塗膜膨れ幅を算出する、塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置。
2. 前記演算手段が画像合成手段を有し、
   前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面のきずの位置を抽出するに際し、
   前記画像合成手段が、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記第１の画像と前記第２の画像の同一画素アドレスでの輝度レベルのうち低い方の輝度レベルを算出した最小輝度画像を合成する、請求項１に記載の塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置。
3. 前記演算手段が画像合成手段を有し、
   前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出するに際し、
   前記画像合成手段が、前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記第１の画像と前記第２の画像の同一画素アドレスでの輝度レベルのうち高い方の輝度レベルを算出した最大輝度画像を合成する、請求項１または２に記載の塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置。
4. 表面にきずをつけ、腐食環境で腐食を生じさせた塗装金属板の塗膜膨れ幅を測定する塗膜膨れ幅の測定方法であって、
   前記塗装金属板の表面を１方向から照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第１の画像と、前記塗装金属板の表面を前記１方向以外の方向から照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第２の画像とから、前記塗装金属板の表面のきずの位置を抽出し、かつ、
   前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出するか、または、前記塗装金属板の表面を少なくとも２方向から照明した状態で当該塗装金属板の表面を撮像した第３の画像から、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出し、
   前記抽出した塗装金属板の表面のきずの位置と、前記抽出した塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位とから、前記塗装金属板の塗膜膨れ幅を算出する、塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法。
5. 前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面のきずの位置を抽出するに際し、
   前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記第１の画像と前記第２の画像の同一画素アドレスでの輝度レベルのうち低い方の輝度レベルを算出した最小輝度画像を合成する、請求項４に記載の塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法。
6. 前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記塗装金属板の表面の塗膜膨れ部位を抽出するに際し、
   前記第１の画像と、前記第２の画像とから、前記第１の画像と前記第２の画像の同一画素アドレスでの輝度レベルのうち高い方の輝度レベルを算出した最大輝度画像を合成する、請求項４または５に記載の塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法。