JP3252555B2 - 塗装面の垂れ計測装置及び塗装膜厚計測装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、塗料を塗装した直後の
未乾燥塗装表面の状態を測定して、未乾燥塗装の垂れの
有無を判定する塗装面の垂れ厚計測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の未乾燥塗装表面の垂れの有無の確
認方法としては、生産現場で作業員が目で目視して確認
する方法であった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】作業員が目で目視して
未乾燥塗装表面の垂れの有無を確認する従来方法では、
生産現場における塗装ラインでの検査工数が多く、従っ
て多くの手作業の作業員を必要とする欠点がある。

【０００４】本発明は、上記従来技術の課題に鑑みて成
されたものであり、未乾燥塗装表面の垂れの有無の認識
を自動化し、もって検査作業員の負担を軽減し、人員を
節約することができる塗装膜厚計測装置を提供すること
を目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の塗装面
の垂れ計測装置は、塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表
面の状態を測定する測定手段と、測定手段で測定した塗
装表面の状態の情報から表面の粗さ度を演算する第１の
演算手段と、第１の演算手段が演算した前記表面の粗さ
度の情報から粗さ度の時間変化量を演算する第２の演算
手段と、第２の演算手段で演算された前記粗さ度の時間
変化量と所定値とを比較し、粗さ度の時間変化量が前記
所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する判定手段
とを備えることを特徴とする。

【０００６】請求項２に記載の塗装面の垂れ計測装置
は、塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の状態を測定
する測定手段と、測定手段で測定した塗装表面の状態の
情報から表面の粗さ度を演算する第１の演算手段と、第
１の演算手段が演算した前記塗装表面の粗さ度の情報か
ら塗装表面の波長、及び粗さ度の時間変化量を演算する
第２の演算手段と、第２の演算手段で演算された塗装表
面の波長が所定値以上であることを判定する第１の判定
手段と、塗装表面の波長が所定値以上である時、第２の
演算手段で演算された粗さ度の時間変化量と所定値とを
比較し、粗さ度の時間変化量が所定値以下の時、塗装の
垂れの有りを判定する第２の判定手段とを備えることを
特徴とする。

【０００７】請求項３に記載の塗装面の垂れ計測装置
は、塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の状態を測定
する測定手段と、測定手段で測定した前記塗装表面の状
態の情報から表面粗さ相当のパワースペクトル積分値を
演算する第１の演算手段と、第１の演算手段が演算した
前記表面粗さ相当のパワースペクトル積分値から表面粗
さ相当のパワースペクトル積分値の時間変化量を演算す
る第２の演算手段と、第２の演算手段で演算された前記
表面粗さ相当のパワースペクトル積分値の時間変化量と
所定値とを比較し、表面粗さ相当のパワースペクトル積
分値が所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する判
定手段とを備えることを特徴とする。

【０００８】請求項４に記載の塗装膜計測装置は、塗料
を塗装した直後の未乾燥塗装表面の状態を測定する測定
手段と、測定手段で測定した塗装表面の状態の情報から
表面の粗さ度を演算する第１の演算手段と、第１の演算
手段が演算した前記表面の粗さ度の情報から塗装表面の
波長、及び粗さ度の時間変化量を演算する第２の演算手
段と、第２の演算手段で演算された粗さ度の時間変化量
と所定値とを比較し、粗さ度の時間変化量が所定値以下
の時、塗装の垂れの有りを判定する判定手段と、第１の
演算手段が演算した表面の粗さ度、第２の演算手段が演
算した塗装表面の波長、及び粗さ度の時間変化量、並び
に表面粗さの平滑化理論式に基づいてウェット塗装膜厚
を演算する第３の演算手段と、判定手段で判定された塗
装の垂れの有無の判定結果の情報、及び第３の演算手段
で演算されたウェット塗装膜厚の情報を表示する表示手
段とを備えることを特徴とする。

【０００９】請求項５に記載の塗装膜計測装置は、塗料
を塗装した直後の未乾燥塗装表面の状態を測定する測定
手段と、測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報
から表面粗さ相当のパワースペクトル積分値を演算する
第１の演算手段と、第１の演算手段が演算したパワース
ペクトル積分値から塗装表面の波長、及び表面粗さ相当
のパワースペクトル積分値の時間変化量を演算する第２
の演算手段と、第２の演算手段で演算された表面粗さ相
当のパワースペクトル積分値の時間変化量と所定値とを
比較し、表面粗さ相当のパワースペクトル積分値が所定
値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する判定手段と、
第１の演算手段が演算したパワースペクトル積分値、第
２の演算手段が演算した塗装表面の波長、及び表面粗さ
相当のパワースペクトル積分値の時間変化量、並びにワ
ースペクトル解析値を利用した平滑化理論式に基づいて
ウェット塗装膜厚を演算する第３の演算手段と、判定手
段で判定された塗装の垂れの有無の判定結果の情報、及
び第３の演算手段で演算されたウェット塗装膜厚を表示
する表示手段とを備えることを特徴とする。

【００１０】請求項６に記載の塗装膜計測装置は、塗料
を塗装した直後の未乾燥塗装表面の状態を測定する測定
手段と、測定手段で測定した塗装表面の状態の情報から
表面の粗さ度を演算する第１の演算手段と、第１の演算
手段が演算した前記表面の粗さ度の情報から塗装表面の
波長、及び粗さ度の時間変化量を演算する第２の演算手
段と、第２の演算手段で演算された前記粗さ度の時間変
化量と所定値とを比較し、粗さ度の時間変化量が前記所
定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する判定手段
と、第１の演算手段が演算した表面の粗さ度、第２の演
算手段が演算した前記塗装表面の波長、及び粗さ度の時
間変化量、並びに表面粗さの平滑化理論式に基づいてウ
ェット塗装膜厚を演算する第３の演算手段と、第３の演
算手段が演算したウェット塗装膜厚に基づいてドライ塗
装膜厚を演算する第４の演算手段と、第３の演算手段が
演算したウェット塗装膜厚、及び第４の演算手段が演算
したドライ塗装膜厚に基づいて最適塗装膜厚を判断する
判断手段と、判定手段で判定された前記塗装の垂れの有
無、及び判断手段が判断した最適塗装膜厚を表示する表
示手段とを備えることを特徴とする。

【００１１】請求項７に記載の塗装膜計測装置は、塗料
を塗装した直後の未乾燥塗装表面の状態を測定する測定
手段と、測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報
から表面粗さ相当のパワースペクトル積分値を演算する
第１の演算手段と、第１の演算手段が演算したパワース
ペクトル積分値から塗装表面の波長、及び表面粗さ相当
のパワースペクトル積分値の時間変化量を演算する第２
の演算手段と、第２の演算手段で演算された前記表面粗
さ相当のパワースペクトル積分値の時間変化量と所定値
とを比較し、表面粗さ相当のパワースペクトル積分値が
所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する判定手段
と、第１の演算手段が演算したパワースペクトル積分
値、第２の演算手段が演算した塗装表面の波長、及び表
面粗さ相当のパワースペクトル積分値の時間変化量、並
びにパワースペクトル解析値を利用した平滑化理論式に
基づいてウェット塗装膜厚を演算する第３の演算手段
と、第３の演算手段が演算したウェット塗装膜厚に基づ
いてドライ塗装膜厚を演算する第４の演算手段と、第３
の演算手段が演算したウェット塗装膜厚、及び第４の演
算手段が演算したドライ塗装膜厚に基づいて最適塗装膜
厚を判断する判断手段と、判定手段で判定された前記塗
装の垂れの有無、及び判断手段が判断した最適塗装膜厚
を表示する表示手段とを備えることを特徴とする。

【００１２】

【作用】請求項１に記載の塗装膜計測装置においては、
第１の演算手段で測定手段が測定した塗装表面の状態の
情報から表面の粗さ度を演算し、第２の演算手段で表面
の粗さ度の情報から粗さ度の時間変化量を演算する。そ
して、判定手段で前記粗さ度の時間変化量と所定値とを
比較し、粗さ度の時間変化量が所定値以下であることを
認識した時、塗装の垂れの有りを判定する。

【００１３】請求項２に記載の塗装面の垂れ計測装置に
おいては、第１の演算手段で測定手段が測定した塗装表
面の状態の情報から表面の粗さ度を演算し、第２の演算
手段で塗装表面の粗さ度の情報から塗装表面の波長、及
び粗さ度の時間変化量を演算する。そして、第１の判定
手段で塗装表面の波長が所定値以上であることを判定す
ると、第２の判定手段で粗さ度の時間変化量と所定値と
を比較し、粗さ度の時間変化量が所定値以下の時、塗装
の垂れの有りを判定する。

【００１４】請求項３に記載の塗装面の垂れ計測装置に
おいては、第１の演算手段で測定手段が測定した前記塗
装表面の状態の情報から表面粗さ相当のパワースペクト
ル積分値を演算し、第２の演算手段で表面粗さ相当のパ
ワースペクトル積分値から表面粗さ相当のパワースペク
トル積分値の時間変化量を演算する。そして、判定手段
で表面粗さ相当のパワースペクトル積分値の時間変化量
と所定値とを比較し、表面粗さ相当のパワースペクトル
積分値が所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定す
る。

【００１５】請求項４に記載の塗装膜計測装置において
は、第１の演算手段で測定手段が測定した塗装表面の状
態の情報から表面の粗さ度を演算し、第２の演算手段で
表面の粗さ度の情報から塗装表面の波長、及び粗さ度の
時間変化量を演算する。そして、判定手段で粗さ度の時
間変化量と所定値とを比較し、粗さ度の時間変化量が所
定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する。さらに、
第３の演算手段で表面の粗さ度、表面の波長、及び粗さ
度の時間変化量、並びに表面粗さの平滑化理論式に基づ
いてウェット塗装膜厚を演算する。かくて塗装の垂れの
有無の判定結果の情報、及び塗装膜厚の情報を表示手段
に表示する。

【００１６】請求項５に記載の塗装膜計測装置において
は、第１の演算手段で測定手段が測定した前記塗装表面
の状態の情報から表面粗さ相当のパワースペクトル積分
値を演算し、第２の演算手段でパワースペクトル積分値
から塗装表面の波長、及び表面粗さ相当のパワースペク
トル積分値の時間変化量を演算する。そして、判定手段
で表面粗さ相当のパワースペクトル積分値の時間変化量
と所定値とを比較し、表面粗さ相当のパワースペクトル
積分値が所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定す
る。さらに、第３の演算手段でパワースペクトル積分
値、表面の波長、及び表面粗さ相当のパワースペクトル
積分値の時間変化量、並びにワースペクトル解析値を利
用した平滑化理論式に基づいてウェット塗装膜厚を演算
する。かくて、塗装の垂れの有無の判定結果の情報、及
びウェット塗装膜厚を表示手段に表示する。

【００１７】請求項６に記載の塗装膜計測装置において
は、第１の演算手段で測定手段が測定した塗装表面の状
態の情報から表面の粗さ度を演算し、第２の演算手段で
表面の粗さ度の情報から塗装表面の波長、及び粗さ度の
時間変化量を演算する。そして、判定手段で粗さ度の時
間変化量と所定値とを比較し、粗さ度の時間変化量が前
記所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する。さら
に、第３の演算手段で表面の粗さ度、表面の波長、及び
粗さ度の時間変化量、並びに表面粗さの平滑化理論式に
基づいてウェット塗装膜厚を演算し、第４の演算手段で
ウェット塗装膜厚に基づいてドライ塗装膜厚を演算し、
判断手段でウェット塗装膜厚、及びドライ塗装膜厚に基
づいて最適塗装膜厚を判断する。かくて、塗装の垂れの
有無、及び最適塗装膜厚を表示手段に表示する。

【００１８】請求項７に記載の塗装膜計測装置において
は、第１の演算手段で測定手段が測定した塗装表面の状
態の情報から表面粗さ相当のパワースペクトル積分値を
演算し、第２の演算手段でパワースペクトル積分値から
塗装表面の波長、及び表面粗さ相当のパワースペクトル
積分値の時間変化量を演算する。そして、判定手段で表
面粗さ相当のパワースペクトル積分値の時間変化量と所
定値とを比較し、表面粗さ相当のパワースペクトル積分
値が所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する。さ
らに、第３の演算手段でパワースペクトル積分値、表面
の波長、及び表面粗さ相当のパワースペクトル積分値の
時間変化量、並びにパワースペクトル解析値を利用した
平滑化理論式に基づいてウェット塗装膜厚を演算し、第
４の演算手段でウェット塗装膜厚に基づいてドライ塗装
膜厚を演算し、判断手段でウェット塗装膜厚、及びドラ
イ塗装膜厚に基づいて最適塗装膜厚を判断する。

【００１９】

【実施例】以下、図面を用いて本発明の実施例を説明す
る。

【００２０】図１は、本発明に係わる塗装面の垂れ計測
装置の原理構成を示すブロック図である。

【００２１】測定部１は、図示しない試料に対抗して配
置されるものであり、例えば塗装表面を撮像して塗料塗
布後の表面粗さ情報を測定する撮像手段を備えて構成さ
れている。演算部Ｉ２は、測定部１が測定した表面粗さ
情報を例えば画像処理手段を介して受取り、表面粗さ情
報から表面粗さ度（凹凸の状態）を演算する。演算部II
３は、演算部Ｉ２が演算した表面粗さ度を受取り、表面
粗さ度から粗さ度の時間変化量を演算する。判定部４
は、演算部II３が演算した粗さ度の時間変化量と所定値
とを比較し、粗さ度の時間変化量が所定値以下の時、塗
装の垂れの有りを判定する。

【００２２】次に、塗装面の垂れ膜計測装置の原理構成
の作用について説明する。

【００２３】先ず測定部１により試料の塗装表面を撮像
して塗料塗布後の表面粗さ情報を測定する。続いて演算
部Ｉ２により測定部１が測定した表面粗さ情報から表面
粗さ度を演算し、演算部II３により演算部Ｉ２が演算し
た表面粗さ度から粗さ度の時間変化量を演算する。かく
て後、判定部４により演算部II３が演算し粗さ度の時間
変化量と所定値とを比較する。粗さ度の時間変化量が所
定値以上の場合には、塗装の垂れが無いものと判定して
正常の旨通知するが、粗さ度の時間変化量が所定値以下
の場合には、塗装の垂れが有るものと判定して異常の旨
通知する。

【００２４】図２は、本発明の第１の実施例に係わる塗
装面の垂れ計測装置の構成を示すブロック図である。試
料１１には上塗り塗料が塗布されている。測定部１２
は、塗装表面を撮像して塗料塗布後の表面粗さ情報を測
定する撮像部を備えており、塗料塗布後の時間ｔ1 ，ｔ
2 における表面粗さ情報を連続して測定する。画像処理
部１４は、各種画像処理プログラム、画像解析シーケン
スプログラム、波形解析プログラム、膜厚演算プログラ
ム等から構成されており、測定部１２から供給された表
面粗さ情報を画像処理し、パワースペクトルの周波数分
析（ＦＦＴ）、及び波長の波形分離を行い、表面粗さ情
報をパワースペクトルデータＰとして演算部Ｉ１６へ供
給する。

【００２５】演算部Ｉ１６は、画像処理部１４からのパ
ワースペクトルデータＰとしての表面粗さ情報から時間
ｔ1 ，及びｔ2 における表面粗さ度Ｒ、波長λ、及び表
面粗さ度の時間変化量△Ｒを演算して判定部Ｉ１８へ供
給する。判定部Ｉ１８は、塗装表面の波長と所定値とを
比較し、表面の波長が所定値以上である時、垂れの有無
の判定が誤りなく実行可能であることを判定し、判定部
II２０へその旨通知すると共に、判定部II２０へ表面粗
さ度Ｒ、波長λ、及び表面粗さ度の時間変化量△Ｒを供
給する。

【００２６】判定部II２０は、判定部Ｉ１８から供給さ
れた表面粗さ度Ｒ、波長λ、及び表面粗さ度の時間変化
量△Ｒと所定値とを比較して塗料の垂れの有無を判定す
る。表面粗さ度Ｒ、波長λ、及び表面粗さ度の時間変化
量△Ｒが所定値以下である場合、垂れが無しと判定して
表面粗さ度Ｒ、波長λ、及び表面粗さ度の時間変化量△
Ｒを演算部II２２へ供給するが、表面粗さ度Ｒ、波長
λ、及び表面粗さ度の時間変化量△Ｒが所定値以上であ
る場合は、垂れが有る、もしくは垂れが生じるものと判
定して垂れの有りを通知する情報を表示器２６へ供給し
て表示し、かつプロッタ２８へ供給して印刷する。

【００２７】一方、塗装条件入力部２４は、塗装条件と
して、例えば塗料の粘度、及び表面張力等の情報を演算
部II２２へ供給する。

【００２８】演算部II２２は、判定部Ｉ２０から供給さ
れた表面粗さ度Ｒ、波長λ、及び表面粗さ度の時間変化
量△Ｒ、並びに、塗装条件入力部２４から供給された塗
装条件の情報、及び詳しくは後述する表面粗さの平滑化
理論式に基づいてウェット塗装膜厚を演算し、演算結果
の情報を表示器２６へ供給して表示し、かつプロッタ２
８へ供給して印刷する。

【００２９】同図に示す塗装膜計測装置は、塗料を塗装
した直後の未乾燥状態、即ちウェット状態の塗装表面の
平滑化現象に着目して塗装表面の垂れの有無を判定する
ものである。

【００３０】塗膜面の平滑化現象とは、具体的には、図
３（ａ）に示すように、先ず塗装直後のウェット状態の
塗装表面は通常凹凸（粗さ度）状態になっており、初期
うず流動が存在するが、同図（ｂ）に示すように、塗膜
面の凹凸状態はレベリング力により時間の経過と共に次
第に平坦化されて行き、やがて最終的には同図（ｃ）に
示すように平坦化状態になることを言う。

【００３１】即ち塗膜面で垂れの無い正常な場合は、初
期うず流動により大きな凹凸が発生し、後に平滑化現象
に基づき序々にレベリングしやがて平滑化する。しか
し、塗膜面で垂れの発生する場合は、塗膜面の状態は上
記と大きく変わり、初期の凹凸の大きさは小さく、平滑
化速度も非常に遅く、変化が殆ど無い状態となる。

【００３２】図４は、横軸に時間、縦軸に光の強度（パ
ワースペクトラム）を取り、平滑化理論特性ｓと垂れ発
生時の測定データｔとの比較を示す。塗膜面が平滑化理
論特性に従って平滑化される場合、測定値の光の強度は
時間の経過と共に緩やかに低下して弱くなるが、垂れが
発生する場合の測定データは低い光の強度でほぼ横這い
となる。従って、塗装後の所定時間の経過後に光の強度
（パワースペクトラム）の変化量を測定することで塗膜
面の垂れの有無を判定することができる。

【００３３】次に、図５のフローチャートを参照して塗
膜面の垂れの有無の判定を行う具体的方法について説明
する。ステップ１０１では、表面の波長λを検出する。
波長λの検出は、測定部１２が測定した粗さ情報を画像
処理部１４で画像処理したパワースペクトルデータＰを
演算処理することで得られる。ステップ１０２では、表
面の波長λとあらかじめ設定された所定値とを比較し
て、波長λが所定値以下であるか否かを判定する。波長
λが所定値以下である場合は、塗膜面の凹凸が垂れの有
無を判定するのに誤りが発生する可能性がある程小さい
ということであるため、ステップ１０３へ進み、表示器
２６から判定不能を表示させる。一方、波長λが所定値
以下ではないと判定された場合、即ち次式を満足する場
合は、ステップ１０４へ進む。

【００３４】

【数１】 λ≧λ₀ （１） ただし、λ₀ は上塗り塗膜面の下限波長である。

【００３５】ステップ１０４では、表面粗さ度Ｒを検出
する。表面粗さ度Ｒの検出は、測定部１２が測定した粗
さ情報を画像処理部１４で画像処理したパワースペクト
ルデータＰを演算処理することで得られる。ステップ１
０５では、表面粗さ度Ｒとあらかじめ設定された所定値
とを比較して、表面粗さ度Ｒが所定値以下であるか否か
を判定する。表面粗さ度Ｒが所定値以下ではない場合
は、垂れの発生の可能性が無い場合であるため、ステッ
プ１０８へ進み、表示器２６から正常の旨表示させる。
一方、表面粗さ度Ｒが所定値以下であると判定された場
合、即ち次式を満足する場合は、垂れの発生の可能性が
あるため、ステップ１０６へ進む。

【００３６】

【数２】 Ｒ＜Ｒ₀ （ｔ₁ ） （２） ただし、Ｒ₀ は塗膜厚上限（ｈ₀ ）時の塗膜の塗布後時
刻ｔ₁ における表面粗さである。

【００３７】ステップ１０６では、表面粗さ度の時間変
化量△Ｒを検出する。表面粗さ度の時間変化量△Ｒの検
出は、測定部１２が測定した粗さ情報を画像処理部１４
で画像処理したパワースペクトルデータＰを演算処理す
ることで得られる。ステップ１０７では、粗さ度の時間
変化量△Ｒとあらかじめ設定された所定値とを比較し
て、粗さ度の時間変化量△Ｒが所定値以下であるか否か
を判定する。粗さ度の時間変化量△Ｒが所定値以下では
ない場合は、垂れの発生の可能性がない場合であるた
め、ステップ１０８へ進み、表示器２６から正常の旨表
示させる。一方、粗さ度の時間変化量△Ｒが所定値以下
である場合、即ち次式を満足する場合は、垂れの発生の
可能性がある、もしくはすでに垂れが発生している場合
であるため、ステップ１０９へ進み、表示器２６から垂
れの旨表示させる。

【００３８】

【数３】 △Ｒ＝｛［Ｒ（ｔ₁ ）−Ｒ（ｔ₂ ）］／（ｔ₁ −ｔ₂ ）｝《△Ｒ₀ （３） ただし、Ｒ₀ は（２）式の場合におけるｔ₁ ，ｔ₂ の粗
さ度の時間変化量（下限値）である。

【００３９】即ち、（１）式が成立する条件のもとで
（２）式、（３）式のいずれか一方、または両方が不成
立の場合は、垂れが無いと判定するが、（３）式が成立
する場合、即ち波長λが所定値以下、表面粗さ度Ｒが所
定値以下、粗さ度の時間変化量△Ｒが所定値以下である
場合は、垂れの発生の可能性がある場合であるため、垂
れを判定する。

【００４０】次に、ウェット塗装膜厚の演算方法につい
て説明する。既述した通り、塗布直後のウェット状態の
表面凹凸は時間の経過と共に平滑化されて行くが、この
表面平滑化の動特性は、ウェット状態における塗装膜厚
の平均値をｈ、塗料の粘度をη、塗膜の表面張力をλ、
表面の凹凸初期値をａ₀ とすると、次式で一般に表せ
る。

【００４１】

【数４】 ｄａ／ｄｔ＝（−ｈ₃ γ）／（３η）×（２π／λ）⁴ ａ （４） ａ＝ａ₀ exp −ｔ／τ （５） τ＝３ηλ⁴ ／（１６π⁴ ×γｈ³ ） （６） 実際には塗料塗布後の塗膜粘度は霧化エア圧、溶剤、塗
布前粘度、温度等が一定の条件のもとに表される。

【００４２】塗料塗布直後の粘度は時間の経過と共に変
化するため、上式（４）〜（６）の粘度ηは次式のよう
な補正値を使用する必要がある。

【００４３】

【数５】 η＝η₁ ＋Ｋｔ （７） 尚、η₁ ＞η₀ であり、Ｋは１．０より小さな係数（Ｋ
《１．０）である。

【００４４】ウェット膜厚の平滑化動特性の関係で、塗
料塗布直後の時間ｔ₁ ，ｔ₂ における塗装表面の凹凸の
ピークツゥピーク値がそれぞれａ₁ ，ａ₂ であり、凹凸
の波長がλ₁₂である場合、次式の関係が得られる。

【００４５】

【数６】 ａ₁ ＝ａ₀ exp （−ｔ₁ ／τ₁ ） （８） τ₁ ＝｛３×η（ｔ₁ ）×λ₁₂｝／（１６π⁴ ×γ×ｈ³ ） （９） ａ₂ ＝ａ₀ exp （−ｔ₂ ／τ₂ ） （１０） τ₂ ＝｛３×η（ｔ₂ ）×λ₁₂｝／（１６π⁴ ×γ×ｈ³ ） （１１） 上式（８）〜（１１）から塗装膜厚ｈを求めると、
（８）式を（１０）式で割って、次のようになる。

【００４６】

【数７】 ａ₁ ／ａ₂ ＝exp （−ｔ₁ ／τ₁ ＋ｔ₂ ／τ₂ ） （１２） ｌｎａ₁ ／ａ₂ ＝（−ｔ₁ ／τ₁ ＋ｔ₂ ／τ₂ ） （１３） そして（９），（１１），（１３）式から塗装膜厚ｈが
次式のように求まる。

【００４７】

【数８】 ｈ＝｛（ｌｎａ₁ ／ａ₂ ）／（−ｔ₁ ／τ₁ ´＋ｔ₂ ／τ₂ ´）｝^1/3 （１４） τ₁ ´＝（３η₁ ×λ₁₂ ⁴ ）／（１６π⁴ γ） （１５） τ₂ ´＝（３η₂ ×λ₁₂ ⁴ ）／（１６π⁴ γ） （１６） これらの式（１４）〜（１６）から、塗料塗布直後の時
間ｔ₁ ，ｔ₂ における塗装表面の粗さａ₁ ，ａ₂ 、及び
波長λ₀ を測定することにより、塗装膜厚ｈを算出する
ことができる。

【００４８】同様に、（４）式をｄａ／ｄｔ＝（ａ₂ −
ａ₁ ）／（ｔ₂ −ｔ₁ ）とし、（７）式を加えて、塗装
膜厚ｈを算出することも可能である。

【００４９】

【数９】 ｈ＝｛（ａ₁ −ａ₂ ）／ａ₂ ｝ ×｛３η₁ λ⁴ ／［（ｔ₂ −ｔ₁ ）１６π⁴ γ］｝ （１７） 尚、測定系により（１４）式または（１７）式のいずれ
を使用するのかの選択が必要である。

【００５０】次に、図６及び図７を参照して第１の実施
例の作用を説明する。

【００５１】先ず、ステップ２０１で測定部１２により
塗料を塗布された直後の時間ｔ₁ において試料１２の表
面を撮像し、ステップ２０２で画像情報、即ち試料１１
の表面粗さ情報を入手し、ステップ２０３で画像情報を
メモリに記憶する。この表面粗さ情報の入手は、時間ｔ
₁ に続いて、時間△ｔ後の時間ｔ₂ においても繰り返し
て行われるもので、結局、時間ｔ₁ ，ｔ₂ における試料
１１の表面粗さ情報が測定されて、画像情報としてメモ
リに記憶される。

【００５２】ステップ２０４では、画像処理部１４にお
いて、測定部１２で撮像された画像情報を座標化、及び
座標変換する。そして、画像処理部１４で座標化、及び
座標変換した画像情報である表面粗さ情報をパワースペ
クトルデータＰとして演算部Ｉ１６へ供給する。ステッ
プ２０５では、演算部Ｉ１６において、パワースペクト
ルデータＰから時間ｔ₁ ，ｔ₂ における表面粗さ度Ｒ、
波長λ、及び表面粗さ度の時間変化量△Ｒを演算する。
そして、表面粗さ度Ｒ、波長λ、及び表面粗さ度の時間
変化量△Ｒを判定部Ｉ１８へ供給する。

【００５３】ステップ２０６では、判定部Ｉ１８におい
て、演算部Ｉ１６から供給された表面粗さ度Ｒ、波長
λ、及び表面粗さ度の時間変化量△Ｒのうち、殊に波長
λと所定値とを比較し、垂れの有無の判定が誤りなく実
行可能であるか否かを判定する。波長λが所定値以下の
場合は、塗装表面の粗さが小さ過ぎ、誤って垂れと判定
し易いため、ステップ２０７へ進み、垂れの測定不能を
表示させるが、波長λが所定値以上の場合は、通常通り
の垂れの判定が行えるため、垂れの判定が誤りなく実行
可能であることを判定して、表面粗さ度Ｒ、波長λ、及
び表面粗さ度の時間変化量△Ｒを判定部II２０へ供給す
る。

【００５４】ステップ２０８では、判定部II２０におい
て、判定部Ｉ１８から供給された表面粗さ度Ｒ、波長
λ、及び表面粗さ度の時間変化量△Ｒと所定値とを比較
し、かつ図５のフローチャートに則り塗料の垂れの有無
を判定する。垂れが有ると判定された場合は、ステップ
２０９へ進み、垂れが有る旨、即ち異常の旨の情報を表
示部２６へ供給して表示させ、かつプロッタ２８へ供給
して印刷させる。一方、垂れが無いと判定された場合
は、ステップ２１０へ進み、垂れが無い旨、即ち正常の
旨の情報を表示部２６へ供給して表示させ、かつプロッ
タ２８へ供給して印刷させる。また同時に、表面粗さ度
Ｒ、波長λ、及び表面粗さ度の時間変化量△Ｒを演算部
II２２へ供給する。

【００５５】一方、ステップ２１１では、塗装条件入力
部２４の起動で塗装条件の情報が演算部II２２へ供給さ
れる。

【００５６】しかして、ステップ２１２では、演算部II
２２において、判定部II２０から供給された表面粗さ度
Ｒ、波長λ、及び表面粗さ度の時間変化量△Ｒ、及び塗
装条件入力部２４から供給された塗装条件、並びに既述
した数式（４）〜（１７）に基づくウェット塗装膜厚の
演算方法（即ち平滑化理論式）に基づいてウェット塗装
膜厚を演算し、ステップ２１３へ進み、演算結果を表示
部２６へ供給して表示させ、かつプロッタ２８へ供給し
て印刷させる。

【００５７】本実施例においては、判定部II２０におい
て、判定部Ｉ１８から供給された表面粗さ度の時間変化
量△Ｒと所定値とを比較して、塗料の垂れの有無の判定
を行うようにすると共に、演算部II２２において、判定
部II２０から供給された表面粗さ度Ｒ、波長λ、及び表
面粗さ度の時間変化量△Ｒ、及び塗装条件入力部２４か
ら供給された塗装条件、並びにウェット塗装膜厚の演算
方法（即ち平滑化理論式）に基づいてウェット塗装膜厚
を演算するようにしたので、未乾燥塗装表面の垂れの有
無を自動化することができ、もって検査作業員の負担を
軽減し、人員を削減することができるのに加えて、ウェ
ット塗装膜厚をも自動的に知ることができる。

【００５８】図８は、本発明の第２の実施例に係わる塗
装面の垂れ計測装置の構成を示すブロック図である。試
料３１には上塗り塗料が塗布されている。撮像部３２
は、光源、明暗パターン板、反射鏡、レンズ、及びＣＣ
Ｄカメラ等を備えて構成されており、試料３１の塗膜表
面を撮像して、塗料塗布後の時間ｔ₁ ，ｔ₂ における表
面粗さ情報を測定し、画像処理部３４へ供給する。画像
処理部３４は、各種画像処理プログラム、画像解析シー
ケンスプログラム、波形解析プログラム、膜厚演算プロ
グラム等から構成されており、表面粗さ情報を画像処理
して、パワースペクトルの周波数分析（ＦＦＴ）処理、
及び波長の波形分離を行い、周波数毎のパワースペクト
ルデータＰを生成し、演算部Ｉ３６へ供給する。

【００５９】演算部Ｉ３６は、パワースペクトルデータ
Ｐから粗さ相当のパワースペクトル積分値Ｐ_i 、長波長
λ、及びパワースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i を
算出し、判定部３８へ供給する。判定部３８は、パワー
スペクトル積分値Ｐ_i 、長波長λ、及びパワースペクト
ル積分値の時間変化量△Ｐ_i と所定値とを比較して塗料
の垂れの有無を判定する。即ちパワースペクトル積分値
Ｐ_i 、長波長λ、及びパワースペクトル積分値の時間変
化量△Ｐ_i が所定値以下である場合、垂れが無しと判定
してパワースペクトル積分値Ｐ_i 、長波長λ、及びパワ
ースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i を演算部II４２
へ供給するが、パワースペクトル積分値Ｐ_i 、長波長
λ、及びパワースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i が
所定値よりも大きい場合は、垂れが有る、もしくは垂れ
が生じるものと判定して垂れの有りを通知する情報を表
示器４４へ供給して表示させ、かつプロッタ４６へ供給
して印刷させる。

【００６０】一方、塗装条件入力部４０は、塗装条件と
して、例えば塗料の温度、粘度、及び表面張力等の情報
を演算部II４２へ供給する。

【００６１】演算部II４２は、パワースペクトル積分値
Ｐ_i 、長波長λ、及びパワースペクトル積分値の時間変
化量△Ｐ_i 、及び塗料の温度、粘度、及び表面張力等の
塗装条件、並びに詳しくは後述するパワースペクトルＰ
を使用した平滑化理論式を用いて塗装膜厚ｈを演算し、
演算結果の情報を表示器４４へ供給して表示させ、かつ
プロッタ４６へ供給して印刷させる。

【００６２】次に、図９のフローチャートを参照して第
２の実施例における塗膜面の垂れの有無の判定を平滑化
理論を用いて行う具体的方法について説明する。ステッ
プ３０１では、粗さ相当のパワースペクトル積分値Ｐ_i
を検出する。パワースペクトル積分値Ｐ_i の検出は、測
定部１２が測定した粗さ情報を画像処理部１４で画像処
理したパワースペクトルデータＰを適切に演算処理する
ことで得られる。ステップ３０２では、パワースペクト
ル積分値Ｐ_i とあらかじめ設定された所定値とを比較し
て、パワースペクトル積分値Ｐ_i が所定値以下であるか
否かを判定する。パワースペクトル積分値Ｐ_i が所定値
以下ではない場合は、垂れの発生の可能性が無い場合で
あるため、ステップ３０５へ進み、表示器２６から正常
の旨表示させる。一方、パワースペクトル積分値Ｐ_i が
所定値以下であると判定された場合は、垂れの発生の可
能性があるため、ステップ３０３へ進む。

【００６３】ステップ３０３では、パワースペクトル積
分値の時間変化量△Ｐ_i を検出する。パワースペクトル
積分値の時間変化量△Ｐ_i の検出は、測定部１２が測定
した粗さ情報を画像処理部１４で画像処理したパワース
ペクトルデータＰを適切に演算処理することで得られ
る。ステップ３０４では、パワースペクトル積分値の時
間変化量△Ｐ_i とあらかじめ設定された所定値とを比較
して、パワースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i が所
定値以下であるか否かを判定する。パワースペクトル積
分値の時間変化量△Ｐ_i が所定値以下ではない場合は、
垂れの発生の可能性がない場合であるため、ステップ３
０５へ進み、表示器２６から正常の旨表示させる。一
方、パワースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i が所定
値以下である場合は、垂れの発生の可能性がある、もし
くはすでに垂れが発生している場合であるため、ステッ
プ３０６へ進み、表示器２６から垂れの旨表示させる。

【００６４】尚、塗膜面の垂れの有無の判定は、パワー
スペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i と所定値とを比較
するでけでも実行可能であることは言うまでもない。

【００６５】次に、第２の実施例のウェット塗装膜厚の
演算方法について説明する。先ずパワースペクトルＰに
よる平滑化特性を説明すると、表面粗さＲ_a とパワース
ペクトル積分値Ｐ_i とは次式の関係を有する。

【００６６】

【数１０】 Ｐ_i ＝Ｐ₀ ＋ｋ×Ｒ_a ^1/2 （１８） Ｒ_a ＝｛（Ｐ_i −Ｐ₀ ）／ｋ｝² （１９） パワースペクトル解析値による平滑化理論式の導出で
は、先ずウェット塗装平滑化理論式（近似式）として、
表面粗さ度Ｒ_a は次式で表せる。

【００６７】

【数１１】 Ｒ_a ＝Ｒ_a0・exp （−ｔ／τ） （２０） （１９）式を（２０）式に代入すると、次の結果が得ら
れる。

【００６８】

【数１２】 ｛（Ｐ_i −Ｐ₀ ）／ｋ｝² ＝｛（Ｐ_i0−Ｐ₀₀）／ｋ｝² exp （−ｔ／τ） （２１） 尚、ここでＰ_i0はＰ_i の初期値であり、Ｐ₀₀はＰ₀ の初
期値である。以上の結果、パワースペクトルＰ（平滑化
理論式）は次式で表せる。

【００６９】

【数１３】 Ｐ＝Ｐ₀ ・exp （−ｔ／２τ） （２２） ただし、Ｐ＝Ｐ_i −Ｐ₀ ，τ＝３ηλ⁴ ／１６π⁴ γｈ
である。

【００７０】以上から、パワースペクトル解析値による
塗装膜厚ｈは次式のようになる。

【００７１】

【数１４】 ｈ³ ＝（ｌｎＰ₁ −ｌｎＰ₂ ） ／｛（−ｔ₁ ／２τ´_i ）＋（ｔ₂ ／２τ´_i ）｝ （２３） ただし、τ´_i ＝３ηｉλ⁴ ／１６π⁴ γである。

【００７２】次に、図１０及び図１１を参照して第２の
実施例の作用を説明する。

【００７３】本実施例においては、ステップ２０１〜２
０４までは第１の実施例、即ち図７のフローチャートの
ステップ２０１〜２０４までの処理と同様であり、説明
を省略する。ステップ４０５では、演算部Ｉ３６におい
て、パワースペクトルデータＰから時間ｔ₁ ，ｔ₂ にお
ける粗さ相当のパワースペクトル積分値Ｐ_i 、長波長
λ、及びパワースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i を
算出し、判定部３８へ供給する。

【００７４】ステップ４０６では、判定部３８におい
て、演算部Ｉ３６から供給されたパワースペクトル積分
値Ｐ_i 、長波長λ、及びパワースペクトル積分値の時間
変化量△Ｐ_i のうち、図９のフローチャートに基づいて
パワースペクトル積分値Ｐ_i 、及びパワースペクトル積
分値の時間変化量△Ｐ_i と所定値とを比較（パワースペ
クトル積分値の時間変化量△Ｐ_i のみ比較しても良い）
し、塗料の垂れの有無を判定する。尚、垂れが有ると判
定された場合の処理（ステップ２０９）、及び垂れが無
いと判定された場合の処理（ステップ２１０）、並びに
後続の処理（ステップ２１１）も図７のフローチャート
の処理と全く同様である。

【００７５】ステップ４１２では、演算部II４２におい
て、判定部３８から供給されたパワースペクトル積分値
Ｐ_i 、パワースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i 、及
び塗装条件入力部４０から供給された塗装条件、並びに
既述した数式（１８）〜（２３）に基づくウェット塗装
膜厚の演算方法（即ち平滑化理論式）に基づいてウェッ
ト塗装膜厚を演算する。そして、ステップ４１３へ進
み、演算結果を表示部４４へ供給して表示させ、かつプ
ロッタ４６へ供給して印刷させる。

【００７６】本実施例においては、判定部３８におい
て、演算部Ｉ３６から供給されたパワースペクトル積分
値の時間変化量△Ｐ_i と所定値とを比較して、塗料の垂
れの有無の判定を行うようにすると共に、演算部II４２
において、判定部３８から供給されたパワースペクトル
積分値Ｐ_i 、パワースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ
_i 、及び塗装条件入力部４０から供給された塗装条件、
並びにウェット塗装膜厚の演算方法（即ち平滑化理論
式）に基づいてウェット塗装膜厚を演算するようにした
ので、未乾燥塗装表面の垂れの有無を自動化することが
でき、もって検査作業員の負担を軽減し、人員を削減す
ることができるのに加えて、ウェット塗装膜厚をも自動
的に知ることができる。

【００７７】図１２は、本発明の第３の実施例に係わる
塗装面の垂れ計測装置の構成を示すブロック図である。
本実施例の塗装膜計測装置は、図８に示した第２の実施
例の塗装膜計測装置に対して、演算部III ５０、演算部
IV５２、演算部Ｖ５４、塗装性判断部５６、及び塗装条
件制御システム５８を追加したものであり、図８に示す
部材と同じ部材には同一符号を付して説明を省略する。

【００７８】画像処理部３４は、画像処理した表面粗さ
情報を演算部Ｉ３６、及び演算部IV５２へ供給する。

【００７９】一方、演算部III ５０は、演算部II４２か
ら供給されたウェット塗装膜厚ｈの演算結果、及び塗装
条件入力部４０から供給された塗装条件である塗着塗料
固形分割合情報、即ち塗着ノンボラ情報からドライ塗装
膜厚ｈ´を演算し、ウェット塗装膜厚ｈ、及びドライ塗
装膜厚ｈ´の演算結果を後述する塗装性判断部５６へ供
給する。演算部IV５２は、画像処理部３４から供給され
た表面粗さ情報に基づいてウェット塗装面の鮮映性、即
ち平滑性、肉持ち性、光沢性からなる鮮映性を演算し、
演算結果を演算部Ｖ５４へ供給する。演算部Ｖ５４は、
演算部IV５２から供給されたウェット塗装面の鮮映性、
及び塗装条件入力部４０から供給された塗装色等を含む
塗装条件に基づいて最終塗装品質であるドライ塗装面の
鮮映性を推定し、ウェット塗装面の鮮映性、及びドライ
塗装面の鮮映性を塗装性判断部５６へ供給する。

【００８０】塗装性判断部５６は、演算部III ５０から
供給されたウェット塗装膜厚ｈ、及びドライ塗装膜厚ｈ
´、並びに演算部Ｖ５４から供給されたウェット塗装面
の鮮映性、及びドライ塗装面の鮮映性に基づいて塗装面
の塗装性（品質）を判定し、最適塗膜厚を演算すると共
に、最適塗膜厚に対するドライ塗装膜厚ｈ´の偏差を演
算する。そして、塗装膜厚偏差情報を塗装条件制御シス
テム５８へ供給する一方、塗装膜厚偏差、ウェット塗膜
厚、ドライ塗膜厚、ウェット塗装面の鮮映性、ドライ塗
装面の鮮映性に関する情報を表示器４４、及びプロッタ
４６へ供給し、それぞれ表示、及び印刷させる。

【００８１】塗装条件制御システム５８は、塗装性判断
部５６から供給された塗装膜厚偏差情報に基づいて例え
ば塗装条件を制御し、最適塗膜厚、及び塗装性が得られ
るようにフィードバック制御する。

【００８２】次に、鮮映性のうち、平滑性について説明
する。ウェット塗装面の平滑性は塗布直後は数値が低い
が、時間と共に平滑化理論に従って徐々に上昇する。こ
の傾向は乾燥後においても継続されるため、ウェット塗
装面での平滑性目標値は、ドライ塗装面の値に対して小
さくなり、ウェット塗装面の平滑性をＨ_W 、ドライ塗装
面の平滑性をＨ_d とすると、次式に示すようになる。

【００８３】

【数１５】 Ｈ_d ＝Ｋ₁ ・Ｈ_W （２４） ここで、Ｋ₁ はウェット平滑性係数であり、１よりも大
きな値（Ｋ₁ ＞１）である。また、ウェット塗装面の平
滑性の目標値は次式に示すようになる。

【００８４】

【数１６】 Ｈ_W ≧０．５ （２５） 尚、Ｋ₁ は予め塗装色等の塗装条件に対応させて記憶さ
れる。

【００８５】肉持ち性について説明する。ウェット塗装
面の肉持ち性は塗布直後から数値が大きくなるが、乾燥
後は逆に焼付け時の肌荒れのため低下する。従って、ウ
ェット塗装面の肉持ち性の目標値は、ドライ塗装面の値
よりも高くなり、ウェット塗装面の肉持ち性をＮ_W 、ド
ライ塗装面の肉持ち性をＮ_d とすると、次式に示すよう
になる。

【００８６】

【数１７】 Ｎ_d ＝Ｋ₂ ・Ｎ_W （２６） ここで、Ｋ₂ はウェット肉持ち性係数であり、１より小
さい値（Ｋ₂ ＜１）である。また、ウェット塗装面の肉
持ち性の目標値は次式に示すようになる。

【００８７】

【数１８】 Ｎ_W ＝≧１．０ （２７） 尚、Ｋ₂ は予め塗装色等の塗装条件に対応させて記憶さ
れる。

【００８８】光沢性、即ち艶性について説明する。ウェ
ット塗装面の艶性は肉持ち性と同様に塗布直後の方が数
値的に大きいが、乾燥後は焼付けによる肌荒れのために
低下する。ウェット塗装面の艶性をＴ_W 、ドライ塗装面
の艶性をＴ_d とすると、次式に示すようになる。

【００８９】

【数１９】 Ｔ_d ＝Ｋ₃ ・Ｔ_W （２８） ここで、Ｋ₃ はウェット艶性係数であり、１より小さい
値（Ｋ₃ ＜１）である。また、ウェット塗装面の艶性の
目標値は次式に示すようになる。

【００９０】

【数２０】 Ｔ_W ≧０．６ （２９） 尚、Ｋ₃ は予め塗装色等の塗装条件に対応させて記憶さ
れる。

【００９１】一方、ウェット塗装品質の判定は、鮮映性
の平滑化性、肉持ち性、及び光沢性について前述した
（２５）式、（２７）式、（２９）式の目標値に対して
判定し、塗装品質を鮮映値または良否で判定する。ま
た、最適塗装膜厚値の演算は、各鮮映性のウェットとド
ライの相関を取り、その時の塗膜厚を計測することによ
り塗装鮮映性の目標値を確保し、実現可能な最も薄い塗
膜厚を最適塗膜厚ｈ₀ とする。従って、目標鮮映性をク
リアした塗装面の塗膜厚がｈである場合、塗膜厚偏差は
次式に示すようになる。

【００９２】

【数２１】 △ｈ＝ｈ−ｈ₀ （３０） そして、この塗膜厚偏差△ｈが塗装条件制御システム５
８にフィードバックされることになる。

【００９３】次に、第３の実施例の作用について説明す
る。

【００９４】先ず撮像部３２により塗料を塗布された直
後の時間ｔ₁ ，ｔ₂ において資料３１の表面を撮像し
て、画像情報、即ち資料３１の表面粗さ情報を入手しメ
モリに記憶する。続いて、画像処理部３４において、撮
像部３４で撮像された画像情報を座標化、及び座標変換
し、パワースペクトルデータＰとして演算部Ｉ３６、及
び演算部IVへ供給する。

【００９５】ここで、一方では、演算部Ｉ３６におい
て、パワースペクトルデータＰから時間ｔ₁ ，ｔ₂ にお
けるパワースペクトル積分値Ｐ_i 、長波長λ、及びパワ
ースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i を演算し、パワ
ースペクトル積分値Ｐ_i 、長波長λ、及びパワースペク
トル積分値の時間変化量△Ｐ_i が判定部３８へ供給され
る。判定部３８では、演算部Ｉ３６から供給されたパワ
ースペクトル積分値Ｐ_i、長波長λ、及びパワースペク
トル積分値の時間変化量△Ｐ_i のうち、パワースペクト
ル積分値の時間変化量△Ｐ_i と所定値とを比較し、塗料
の垂れの有無を判定する。垂れが有ると判定された場合
は、垂れが有る旨、即ち異常の旨の情報を表示部２６へ
供給して表示させ、かつプロッタ２８へ供給して印刷さ
せるが、垂れが無いと判定された場合は、パワースペク
トル積分値Ｐ_i 、長波長λ、及びパワースペクトル積分
値の時間変化量△Ｐ_i を演算部II４２へ供給する。

【００９６】演算部II４２では、判定部３８から供給さ
れたパワースペクトル積分値Ｐ_i 、長波長λ、及びパワ
ースペクトル積分値の時間変化量△Ｐ_i 、及び塗装条件
入力部２４から供給された塗装条件、並びに既述したウ
ェット塗装膜厚の演算方法（即ち平滑化理論式）に基づ
いてウェット塗装膜厚を演算し、演算結果を演算部III
５０へ供給する。演算部III ５０では、演算部II４２か
ら供給されたウェット塗装膜厚ｈ、及び塗装条件入力部
４０から供給された塗装条件である塗着塗料固形分割合
情報、即ち塗着ノンボラ情報からドライ塗装膜厚ｈ´を
演算し、ウェット塗装膜厚ｈ、及びドライ塗装膜厚ｈ´
の演算結果を塗装性判断部５６へ供給する。

【００９７】また、他方では、演算部IV５２において、
画像処理部３４から供給された表面粗さ情報に基づいて
ウェット塗装面の鮮映性、即ち平滑性、肉持ち性、光沢
性からなる鮮映性が演算され、演算結果が演算部Ｖ５４
へ供給される。続いて、演算部Ｖ５４において、演算部
IV５２から供給されたウェット塗装面の鮮映性、及び塗
装条件入力部４０から供給された塗装色等を含む塗装条
件に基づいて最終塗装品質であるドライ塗装面の鮮映性
が推定され、ウェット塗装面の鮮映性、及びドライ塗装
面の鮮映性が塗装性判断部５６へ供給される。

【００９８】かくて、塗装性判断部５６では、演算部II
I ５０から供給されたウェット塗装膜厚ｈ、及びドライ
塗装膜厚ｈ´、並びに演算部Ｖ５４から供給されたウェ
ット塗装面の鮮映性、及びドライ塗装面の鮮映性に基づ
いて塗装面の塗装性（品質）を判定し、最適塗膜厚を演
算すると同時に、最適塗膜厚に対するドライ塗装膜厚ｈ
´の偏差を演算する。そして、塗装膜厚偏差情報を塗装
条件制御システム５８へ供給し、かつ、塗装膜厚偏差、
ウェット塗膜厚、ドライ塗膜厚、ウェット塗装面の鮮映
性、ドライ塗装面の鮮映性に関する情報を表示器４４、
及びプロッタ４６へ供給して、それぞれ表示、及び印刷
させる。

【００９９】最後に、塗装条件制御システム５８では、
塗装性判断部５６から供給された塗装膜厚偏差情報に基
づいて例えば塗装条件を制御し、最適塗膜厚、及び塗装
性が得られるようにフィードバック制御する。

【０１００】本実施例においては、判定部３８におい
て、演算部Ｉ３６から供給されたパワースペクトル積分
値の時間変化量△Ｐ_i と所定値とを比較して、塗料の垂
れの有無を判定するようにすると共に、塗装性判断部５
６において、演算部III ５０から供給されたウェット塗
装膜厚ｈ、及びドライ塗装膜厚ｈ´、並びに演算部Ｖ５
４から供給されたウェット塗装面の鮮映性、及びドライ
塗装面の鮮映性に基づいて塗装面の塗装性（品質）を判
定するようにしたので、未乾燥塗装表面の垂れの有無を
自動化することができ、もって検査作業員の負担を軽減
し、人員を削減することができるのに加えて、ウェット
塗装膜厚ｈ、ドライ塗装膜厚ｈ´、及び最適塗装膜厚を
も知ることができる。

【０１０１】図１３は、本発明の第４の実施例に係わる
塗装膜計測装置の構成を示すブロック図である。本実施
例の塗装膜計測装置は、濃度ベクトルを用いたウェット
塗膜面の平滑化理論を利用して、ウェット塗膜厚の計測
の高速化を図るものの具体例である。

【０１０２】試料６１には上塗り塗料が塗布されてい
る。撮像部６２は、光源、明暗パターン板、反射鏡、レ
ンズ、及びＣＣＤカメラ等を備えて構成されており、試
料６１の塗膜表面を撮像して、塗料塗布後の時間ｔ₁ ，
ｔ₂ における表面粗さ情報（ストライプ像）を測定し、
画像処理部６４へ供給する。画像処理部６４は、各種画
像処理プログラム、画像解析シーケンスプログラム、波
形解析プログラム、膜厚演算プログラム等から構成され
ており、表面粗さ情報（ストライプ像）を画像処理し
て、表面粗さ情報（ストライプ像）の周波数解析（ＦＦ
Ｔ解析）、表面粗さ情報（ストライプ像）の２値化処理
等を行い、周波数毎のパワースペクトルデータＰを生成
し、演算部Ｉ６６へ供給する。

【０１０３】演算部Ｉ６６は、表面粗さ情報（ストライ
プ像）の２値化情報を処理して濃度ベクトルＮ_i を演算
し、かつパワースペクトルデータＰを処理して長波長λ
を演算し、各演算結果を演算部II６８へ供給する。塗装
条件入力部７０は、塗装条件として、例えば塗料の温
度、粘度η、及び表面張力λ等の情報を演算部II６８へ
供給する。演算部II６８は、演算部Ｉ６６から供給され
た濃度ベクトルＮ_i 、長波長λ、及び塗装条件入力部７
０から供給された塗料の温度、粘度、及び表面張力等の
塗装条件、並びに詳しくは後述する濃度ベクトルＮ_i を
使用した平滑化理論式を用いて塗装膜厚ｈを演算し、演
算結果を表示器７２へ供給して表示させ、かつプロッタ
７４へ供給して印刷させる。

【０１０４】次に、濃度ベクトルＮ_i について説明す
る。濃度ベクトルＮ_i とはストライプ像における各画素
毎の各ストライプ端（境界線）の法線の標準偏差（ばら
つき）の大きさを言う。この濃度ベクトルＮ_i により塗
膜面の平滑度がわかる。

【０１０５】即ち濃度ベクトルＮ_i は、先ず図１４
（Ａ）に示すような２値化されたストライプ像から輪郭
線を抽出して図１４（Ｂ）に示すような画像を得た後、
この画像の輪郭線を平滑化して図１４（Ｃ）に示すよう
な画像を得、さらに図１４（Ｄ）に示すように平滑化し
た各輪郭線の各構成画素毎の法線の方向を求めることで
得られる。

【０１０６】図１５は、濃度ベクトルＮ_i とパワースペ
クトル積分値Ｐ_i との相関関係を示すグラフであり、横
軸に濃度ベクトルＮ_i 、縦軸にパワースペクトル積分値
Ｐ_iを取ってある。このグラフから明らかなように、濃
度ベクトルＮ_i の実測値の増加に比例してパワースペク
トル積分値Ｐ_i の実測値も増加している。

【０１０７】この関係から、塗膜の表面粗さを濃度ベク
トルＮ_i とパワースペクトル積分値Ｐ_i で測定して、濃
度ベクトルＮ_i とパワースペクトル積分値Ｐ_i の相関性
を求めると次式で表せることがわかる。

【０１０８】

【数２２】 Ｐ_i ＝ａ・Ｎ_i ＋ｂ （３１） ここに、ａ，ｂは定数である。

【０１０９】次に、濃度ベクトルＮ_i を用いたウェット
塗装膜厚の演算について説明する。濃度ベクトルＮ_i を
用いたウェット塗装膜厚の平滑化理論式は、第２の実施
例の（２２）式に本実施例の（３１）式を代入して次式
で表せる。

【０１１０】

【数２３】 Ｎ＝Ｎ₀ ・exp （−ｔ／２τ） （３２） ただし、Ｎ＝ａ・Ｎ_i ＋ｂ−Ｐ₀ であり、Ｎ₀ ＝ａ・Ｎ
_i ＋ｂである。

【０１１１】ウェット塗装膜厚ｈは、第２の実施例の
（２３）式に本実施例の（３１）式を代入して次式で表
せる。

【０１１２】

【数２４】 ｈ＝｛［ｌｎ（Ｎ₁ ＋（ｂ／ａ））−ｌｎ（Ｎ₂ ＋（ｂ／ａ））］ ／［（−ｔ₁ ／２τ´_i ）＋（ｔ₂ ／２τ´_i ）］｝^1/3 （３３） 図１６は、濃度ベクトルＮ_i を用いたウェット塗装膜厚
の平滑化特性の理論値と実際の測定値とを示すグラフで
あり、横軸に時間、縦軸にパワースペクトル積分値Ｐ_i
を取っている。ウェット塗膜の平滑化特性を実測した場
合、実際の測定値はグラフに示す通り理論値に対して数
μｍの精度で計測されたことがわかる。次に、第４の実
施例の作用について説明する。

【０１１３】先ず撮像部６２により塗料を塗布された直
後の試料６１の表面を撮像して、画像情報、即ちストラ
イプ像を入手しメモリに記憶する。続いて、画像処理部
６４により撮像部６２で撮像されたストライプ像を所定
の通り処理して、光重心、中心位置等を求め、かつスト
ライプ像の周波数解析（ＦＦＴ解析）、２値化処理等を
行う。そして、ストライプ像の２値化情報、及び周波数
毎のパワースペクトルデータＰを演算部Ｉ６６へ供給す
る。

【０１１４】ここで、演算部Ｉ６６によりストライプ像
の２値化情報を所定の通り処理して濃度ベクトルＮ_i を
演算し、かつパワースペクトルデータＰを処理して長波
長λを演算し、各演算結果を演算部II６８へ供給する。
一方、塗装条件入力部７０から塗装条件として、例えば
塗料の温度、粘度、及び表面張力等の情報が演算部II７
２へ供給される。

【０１１５】かくて演算部II７２では、演算部Ｉ６６か
ら供給された濃度ベクトルＮ_i 、長波長λ、及び塗装条
件入力部７０から供給された塗料の温度、粘度η、及び
表面張力γ等の塗装条件、並びに上述した濃度ベクトル
Ｎ_i を使用した平滑化理論式を用いて塗装膜厚ｈを演算
し、演算結果を表示器４４へ供給して表示させ、かつプ
ロッタ４６へ供給して印刷させる。

【０１１６】本実施例においては、ストライプ像の２値
化情報を所定の通り処理して得られる濃度ベクトルＮ_i
を使用した平滑化理論式を用いて塗装膜厚ｈを演算する
ようにしたので、塗装膜厚ｈを演算する際、その演算時
間を短縮することができる。図１７は、本発明の第５の
実施例に係わる塗装膜計測装置の構成を示すブロック図
である。本実施例の塗装膜計測装置は、濃度ベクトルを
用いたウェット塗膜面の平滑化理論を利用して、ウェッ
ト塗膜厚の計測の高速化を図るものの具体例として、図
１３に示した第４の実施例の塗装膜計測装置に演算部II
I 対して、演算部III ８０、演算部IV８２、演算部Ｖ８
４、塗装性判断部８６、及び塗装条件制御システム８８
を追加したものであり、図１３に示す部材と同じ部材に
は同一符号を付して説明を省略する。

【０１１７】画像処理部６４は、ストライプ像を画像処
理した情報を演算部Ｉ６６、及び演算部IV８２へ供給す
る。

【０１１８】一方、演算部III ８０は、演算部II６８か
ら供給されたウェット塗装膜厚ｈの演算結果、及び塗装
条件入力部７０から供給された塗装条件である塗着塗料
固形分割合情報、即ち塗着ノンボラ情報からドライ塗装
膜厚ｈ´を演算し、ウェット塗装膜厚ｈ、及びドライ塗
装膜厚ｈ´の演算結果を後述する塗装性判断部５６へ供
給する。演算部IV８２は、画像処理部６４から供給され
たストライプ像を画像処理した情報に基づいてウェット
塗装面の鮮映性、即ち平滑性、肉持ち性、光沢性からな
る鮮映性を演算し、演算結果を演算部Ｖ８４へ供給す
る。演算部Ｖ８４は、演算部IV８２から供給されたウェ
ット塗装面の鮮映性、及び塗装条件入力部７０から供給
された塗装色等を含む塗装条件に基づいて最終塗装品質
であるドライ塗装面の鮮映性を推定し、ウェット塗装面
の鮮映性、及びドライ塗装面の鮮映性を塗装性判断部８
６へ供給する。

【０１１９】塗装性判断部８６は、演算部III ８０から
供給されたウェット塗装膜厚ｈ、及びドライ塗装膜厚ｈ
´、並びに演算部Ｖ８４から供給されたウェット塗装面
の鮮映性、及びドライ塗装面の鮮映性に基づいて塗装面
の塗装性（品質）を判定し、最適塗膜厚を演算すると共
に、最適塗膜厚に対するドライ塗装膜厚ｈ´の偏差を演
算する。そして、塗装膜厚偏差情報を塗装条件制御シス
テム８８へ供給する一方、塗装膜厚偏差、ウェット塗膜
厚、ドライ塗膜厚、ウェット塗装面の鮮映性、ドライ塗
装面の鮮映性に関する情報を表示器７２、及びプロッタ
７４へ供給し、それぞれ表示、及び印刷させる。

【０１２０】塗装条件制御システム８８は、塗装性判断
部８６から供給された塗装膜厚偏差情報に基づいて例え
ば塗装条件を制御し、最適塗膜厚、及び塗装性が得られ
るようにフィードバック制御する。

【０１２１】次に、図１８及び図１９を参照して第５の
実施例の主要部の作用について説明する。先ずステップ
５０１で、撮像部６２が測定した測定画像、即ちストラ
イプ像の光重心を求め、かつ、ステップ５０２で、スト
ライプ像の楕円度を求める。続いて、ステップ５０３
で、ストライプ像の中心位置を求め、ステップ５０４
で、測定窓の大きさと位置を決定する。測定窓の大きさ
と位置が決定されると、ステップ５０５以下、ステップ
５１５以下、及び図１９のステップ５１８以下の処理が
同時に開始される。

【０１２２】ステップ５０５では、測定窓内のストライ
プ像を２値化し、ステップ５０６以下、及び後述するス
テップ５１１以下へ進む。尚、ステップ５０１〜５０５
は画像処理部６４が実行する処理である。

【０１２３】ステップ５０６では、演算部Ｉ６６、及び
演算部IV８２が起動して、ストライプ像の境界線を抽出
する。続いて、ステップ５０７では、ストライプ像の境
界線を平滑化し、ステップ５０８では、境界線の法線の
方向を画素毎に抽出し、ステップ５０９では、境界線の
法線の方向を統計処理して、境界線の法線の標準偏差
（ばらつき）の大きさを演算し、もって濃度ベクトルＮ
_i を求める。そして、ステップ５１０へ進むと共に、後
述する図１９のステップ５２０へ進む。

【０１２４】かくてステップ５１０では、濃度ベクトル
Ｎ_i から塗膜面の平滑感を数値化する。

【０１２５】一方、ステップ５１１では、ストライプの
巾を抽出し、ステップ５１２では、０．５ｍｍ以下の巾
のストライプを抽出し、ステップ５１３では、０．５ｍ
ｍ以下の巾のストライプの割合を求める。そして、ステ
ップ５１４では、０．５ｍｍ以下の巾のストライプの割
合から塗膜面の肉厚感を数値化する。

【０１２６】他方、ステップ５１５では、ストライプ像
の水平ライン毎の最暗部と最明部との明度差を抽出し、
ステップ５１６では、明度差を測定窓内で平均する。そ
して、ステップ５１７では、明度差の測定窓内での平均
値から塗膜面の光沢感を数値化する。

【０１２７】尚、ステップ５０６〜５０９は演算部Ｉ６
６が実行する処理であり、かつステップ５０６〜５１０
を含むステップ５１１〜５１７は演算部IV８２が実行す
る処理である。

【０１２８】他方、図１９のステップ５１８では、画像
処理部６４において、周波数解析（ＦＦＴ）を行い、ス
テップ５１９では、演算部Ｉ６６において、長波長λの
読取りを行う。ステップ５２０では、演算部II６８にお
いて、ステップ５０９で求められた濃度ベクトルＮ_i 、
ステップ５１９で求められた長波長λ、及び塗装条件、
並びに上述した濃度ベクトルＮ_i を使用した平滑化理論
式に基づいてウェット塗装膜厚を演算する。ステップ５
２１では、演算部III ８０において、ステップ５２０で
演算されたウェット塗装膜厚ｈからドライ塗装膜厚を演
算する。

【０１２９】尚、以上の処理が終了すると、演算部Ｖ８
４において、ウェット塗装面の鮮映性、即ち平滑感、肉
持感、光沢感、及び塗装条件に基づいて最終塗装品質で
あるドライ塗装面の鮮映性が推定される。続いて、塗装
性判断部８６において、ウェット塗装膜厚、及びドライ
塗装膜厚、並びにウェット塗装面の鮮映性、及びドライ
塗装面の鮮映性に基づいて塗装面の塗装性（品質）が判
定され、最適塗膜厚、及び最適塗膜厚に対するドライ塗
装膜厚の偏差が演算される。そして、塗装膜厚偏差、ウ
ェット塗膜厚、ドライ塗膜厚、ウェット塗装面の鮮映
性、ドライ塗装面の鮮映性に関する情報が表示器７２に
表示され、かつプロッタ７４で印刷されることになる。

【０１３０】本実施例においては、ストライプ像の２値
化情報を所定の通り処理して得られる濃度ベクトルＮ_i
を使用した平滑化理論式を用いて塗装膜厚ｈを演算する
ようにしたので、塗装膜厚ｈを演算する際、その演算時
間を短縮することができるばかりでなく、ドライ塗膜
厚、及び最適塗膜厚の演算をも短時間で導くことができ
る。

【０１３１】

【発明の効果】請求項１乃至請求項３に記載の塗装面の
垂れ計測装置によれば、未乾燥塗装表面の垂れの有無の
確認を自動化することができ、もって検査作業員の負担
を軽減し、人員を節約することができる。

【０１３２】請求項４及び請求項５に記載の塗装膜計測
装置によれば、未乾燥塗装表面の垂れの有無の確認を自
動化することができ、もって検査作業員の負担を軽減し
て、人員を節約することができるのに加えて、ウェット
塗装膜厚をも自動的に知ることができる。

【０１３３】請求項６及び請求項７に記載の塗装膜計測
装置によれば、未乾燥塗装表面の垂れの有無の確認を自
動化することができ、もって検査作業員の負担を軽減し
て、人員を節約することができるのに加えて、ウェット
塗装膜厚、ドライ塗装膜厚、及び最適塗装膜厚をも自動
的に知ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる塗装膜計測装置の原理構成を示
すブロック図である。

【図２】本発明の第１の実施例に係わる塗装膜計測装置
の原理構成を示すブロック図である。

【図３】平滑化現象を説明する説明図である。

【図４】平滑化理論特性と垂れ発生時の測定データとの
比較を示すグラフである。

【図５】塗膜面の垂れの有無の判定処理の具体例を示す
フローチャートである。

【図６】第１の実施例の前段の作用を示すフローチャー
トである。

【図７】第１の実施例の後段の作用を示すフローチャー
トである。

【図８】本発明の第２の実施例に係わる塗装膜計測装置
の構成を示すブロック図である。

【図９】第２の実施例における塗膜面の垂れの有無の判
定を平滑化理論を用いて行う具体的方法を示すフローチ
ャートである。

【図１０】第２の実施例の前段の作用を示すフローチャ
ートである。

【図１１】第２の実施例の後段の作用を示すフローチャ
ートである。

【図１２】本発明の第２の実施例に係わる塗装膜計測装
置の構成を示すブロック図である。

【図１３】本発明の第４の実施例に係わる塗装膜計測装
置の構成を示すブロック図である。

【図１４】濃度ベクトルＮ_i を説明する説明図である。

【図１５】濃度ベクトルＮ_i とパワースペクトル積分値
Ｐ_i との相関関係を示すグラフである。

【図１６】濃度ベクトルＮ_i を用いたウェット塗装膜厚
の平滑化特性の理論値と実際の測定値とを示すグラフで
ある。

【図１７】本発明の第５の実施例に係わる塗装膜計測装
置の構成を示すブロック図である。

【図１８】第５の実施例の主要部の一方の作用を示すフ
ローチャートである。

【図１９】第５の実施例の主要部の他方の作用を示すフ
ローチャートである。

【符号の説明】

１，１２ 測定部 ２，１６，６６ 演算部Ｉ ３，２２，６８ 演算部II ４，３８ 判定部 １１，３１，６１ 試料 １４，３４，６４ 画像処理部 １８，３６ 判定部Ｉ ２０，４２ 判定部II ２６，４４，７２ 表示器 ２８，４６，７４ プロッタ ３２，６２ 撮像部 ４０，７０ 塗装条件入力部 ５０，８０ 演算部III ５２，８２ 演算部IV ５４，８４ 演算部Ｖ ５６，８６ 塗装性判断部 ５８，８８ 塗装条件制御システム

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958 G01B 21/00 - 21/32

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の
   状態を測定する測定手段と、 前記測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報から
   表面の粗さ度を演算する第１の演算手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記表面の粗さ度の情報
   から粗さ度の時間変化量を演算する第２の演算手段と、 前記第２の演算手段で演算された前記粗さ度の時間変化
   量と所定値とを比較し、前記粗さ度の時間変化量が前記
   所定値以下の時、前記塗装の垂れの有りを判定する判定
   手段と、 を備えることを特徴とする塗装面の垂れ計測装置。
2. 【請求項２】 塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の
   状態を測定する測定手段と、 前記測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報から
   表面の粗さ度を演算する第１の演算手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記塗装表面の粗さ度の
   情報から塗装表面の波長、及び粗さ度の時間変化量を演
   算する第２の演算手段と、 前記第２の演算手段で演算された前記塗装表面の波長が
   所定値以上であることを判定する第１の判定手段と、 前記塗装表面の波長が所定値以上である時、前記第２の
   演算手段で演算された前記粗さ度の時間変化量と所定値
   とを比較し、前記粗さ度の時間変化量が前記所定値以下
   の時、塗装の垂れの有りを判定する第２の判定手段と、 を備えることを特徴とする塗装面の垂れ計測装置。
3. 【請求項３】 塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の
   状態を測定する測定手段と、 前記測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報から
   表面粗さ相当のパワースペクトル積分値を演算する第１
   の演算手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記表面粗さ相当のパワ
   ースペクトル積分値から表面粗さ相当のパワースペクト
   ル積分値の時間変化量を演算する第２の演算手段と、 前記第２の演算手段で演算された前記表面粗さ相当のパ
   ワースペクトル積分値の時間変化量と所定値とを比較
   し、前記表面粗さ相当のパワースペクトル積分値が前記
   所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する判定手段
   と、 を備えることを特徴とする塗装面の垂れ計測装置。
4. 【請求項４】 塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の
   状態を測定する測定手段と、 前記測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報から
   表面の粗さ度を演算する第１の演算手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記表面の粗さ度の情報
   から塗装表面の波長、及び粗さ度の時間変化量を演算す
   る第２の演算手段と、 前記第２の演算手段で演算された前記粗さ度の時間変化
   量と所定値とを比較し、前記粗さ度の時間変化量が前記
   所定値以下の時、前記塗装の垂れの有りを判定する判定
   手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記表面の粗さ度、前記
   第２の演算手段が演算した前記塗装表面の波長、及び前
   記粗さ度の時間変化量、並びに表面粗さの平滑化理論式
   に基づいてウェット塗装膜厚を演算する第３の演算手段
   と、 前記判定手段で判定された前記塗装の垂れの有無の判定
   結果の情報、及び前記第３の演算手段で演算されたウェ
   ット塗装膜厚の情報を表示する表示手段と、 を備えることを特徴とする塗装膜計測装置。
5. 【請求項５】 塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の
   状態を測定する測定手段と、 前記測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報から
   表面粗さ相当のパワースペクトル積分値を演算する第１
   の演算手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記パワースペクトル積
   分値から塗装表面の波長、及び表面粗さ相当のパワース
   ペクトル積分値の時間変化量を演算する第２の演算手段
   と、 前記第２の演算手段で演算された前記表面粗さ相当のパ
   ワースペクトル積分値の時間変化量と所定値とを比較
   し、前記表面粗さ相当のパワースペクトル積分値が前記
   所定値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する判定手段
   と、 前記第１の演算手段が演算した、前記パワースペクトル
   積分値、前記第２の演算手段が演算した前記塗装表面の
   波長、及び前記表面粗さ相当のパワースペクトル積分値
   の時間変化量、並びにパワースペクトル解析値を利用し
   た平滑化理論式に基づいてウェット塗装膜厚を演算する
   第３の演算手段と、 前記判定手段で判定された塗装の垂れの有無の判定結果
   の情報、及び前記第３の演算手段で演算されたウェット
   塗装膜厚を表示する表示手段と、 を備えることを特徴とする塗装膜計測装置。
6. 【請求項６】 塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の
   状態を測定する測定手段と、 前記測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報から
   表面の粗さ度を演算する第１の演算手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記表面の粗さ度の情報
   から塗装表面の波長、及び粗さ度の時間変化量を演算す
   る第２の演算手段と、 前記第２の演算手段で演算された前記粗さ度の時間変化
   量と所定値とを比較し、前記粗さ度の時間変化量が前記
   所定値以下の時、前記塗装の垂れの有りを判定する判定
   手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記表面の粗さ度、前記
   第２の演算手段が演算した前記塗装表面の波長、及び前
   記粗さ度の時間変化量、並びに表面粗さの平滑化理論式
   に基づいてウェット塗装膜厚を演算する第３の演算手段
   と、 前記第３の演算手段が演算したウェット塗装膜厚に基づ
   いてドライ塗装膜厚を演算する第４の演算手段と、 前記第３の演算手段が演算したウェット塗装膜厚、及び
   前記第４の演算手段が演算したドライ塗装膜厚に基づい
   て最適塗装膜厚を判断する判断手段と、 前記判定手段で判定された前記塗装の垂れの有無、及び
   前記判断手段が判断した最適塗装膜厚を表示する表示手
   段と、 を備えることを特徴とする塗装膜計測装置。
7. 【請求項７】 塗料を塗装した直後の未乾燥塗装表面の
   状態を測定する測定手段と、 前記測定手段で測定した前記塗装表面の状態の情報から
   表面粗さ相当のパワースペクトル積分値を演算する第１
   の演算手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記パワースペクトル積
   分値から塗装表面の波長、及び表面粗さ相当のパワース
   ペクトル積分値の時間変化量を演算する第２の演算手段
   と、 前記第２の演算手段で演算した前記表面粗さ相当のパワ
   ースペクトル積分値の時間変化量と所定値とを比較し、
   前記表面粗さ相当のパワースペクトル積分値が前記所定
   値以下の時、塗装の垂れの有りを判定する判定手段と、 前記第１の演算手段が演算した前記パワースペクトル積
   分値、前記第２の演算手段が演算した前記塗装表面の波
   長、及び前記表面粗さ相当のパワースペクトル積分値の
   時間変化量、並びにパワースペクトル解析値を利用した
   平滑化理論式に基づいてウェット塗装膜厚を演算する第
   ３の演算手段と、 前記第３の演算手段が演算したウェット塗装膜厚に基づ
   いてドライ塗装膜厚を演算する第４の演算手段と、 前記第３の演算手段が演算したウェット塗装膜厚、及び
   前記第４の演算手段が演算したドライ塗装膜厚に基づい
   て最適塗装膜厚を判断する判断手段と、 前記判定手段で判定された前記塗装の垂れの有無、及び
   前記判断手段が判断した最適塗装膜厚を表示する表示手
   段と、 を備えることを特徴とする塗装膜計測装置。