JP3720714B2 - Measured object state evaluation method and state evaluation apparatus - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、紙、不織布等の被測定物の状態を評価する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
繊維で構成されるシート状物は、その構成繊維の偏在によって外観上の良否を生じることは周知の事実である。しかし、構成繊維の偏在は、単に外観上の良否に留まらず、例えば貼付薬基材における伸縮性、電池用基材（セパレータ）や不織布を熱圧着して絶縁基板に用いる絶縁基板用基材における耐ショート性などといった用途上の機能にも大きく影響するものである。従って、構成繊維の偏在を解消するため、シート状物の生産技術自体の向上は勿論のこと、その指標となる偏在評価技術も重要度を増している。
【０００３】
かかる繊維の偏在（地合）を評価する技術として、予め用意された数段階の偏在度合いを有するシート状物と測定対象とを対比し、これらの繊維の偏在状態（地合）を単に目視により比較するといった主観評価が従来より行われてきたが、近年の電子機器の発達により、この繊維の偏在状態の評価は電子機器を利用した客観評価へと移り替わってきている。
【０００４】
このような電子機器を利用した繊維の偏在状態の評価技術としては種々のものが提案されており、その多くは測定対象であるシート状物に光を照射し、その反射光若しくは透過光を、例えば２５６階調（８ｂｉｔ）の濃淡で識別し得る固体撮像素子（ＣＣＤ）などによって輝度情報として数値化し、この数値を演算処理するという手法が採られている。
【０００５】
このようなＣＣＤを利用した測定技術として、”１９９６ Nonwovens Conference”予稿集Ｐ２３９〜２４４（「CHARACTERIZING NONWOVEN WEB STRUCTURE USING IMAGE ANALYSIS TECHNIQUES」、R.R.Breseeら、１９９６年３月１１〜１３日に米国で開催）には、対象となるシート状物から得られた輝度情報を種々に演算処理した結果が報告されている。特に、Fig.９には、測定対象となる不織布をスキャンする際の測定面積を種々に変え、各解像度で得られた輝度情報（２５６階調）の標準偏差σを算術平均Ｘで割った変動係数ＣＶ（％）を求め、測定面積を正方形とみなした場合の一辺の寸法に相当する画像サイズ（ｍｍ）に対して変動係数ＣＶをプロットした測定結果が示されている。そして測定結果が示されたグラフを検討し、ＣＶ値を見比べることで、対比される不織布のうちいずれの不織布がより均一性に優れているかの判断が可能となる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記した従来の繊維の偏在状態（地合）の評価方法では、対比される不織布の均一性の優劣の判断は可能であっても、均一性の度合いを具体的な数値として表すことができなかったため、繊維の偏在状態の評価手段としては不十分なものであった。
【０００７】
また、特殊金属箔の表面状態を評価する場合や、プリントされたシートのプリント状態を評価する場合にも同様の問題があった。
【０００８】
そこで本発明は、前記測定技術を応用し、被測定物の状態の評価を具体的な数値として表すことにより、被測定物の状態の定量化を図ることができる状態評価方法および状態評価装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、上記目的を達成するため鋭意検討した結果、小さな構造上の特徴は、その測定面積が増加するにつれて物理的に均一化されるため、種々の測定寸法とＣＶ値との相関を採り、その相関関係に基づいて被測定物の状態を評価できることを見出し、本発明を完成するに至った。
【００１０】
即ち、本発明に係る被測定物の状態評価方法は、（１）被測定物の所定領域に光を照射し所定領域からの反射光または透過光を受光して輝度情報を取得する工程と、（２）被測定物の所定領域を所定の画像サイズにより分割し、分割された各区画の輝度値を輝度情報に基づいて算出し、各区画の輝度値を平均して所定領域全体の輝度平均及び標準偏差を算出し、当該所定の画像サイズについて輝度平均に対する標準偏差の比である変動係数を算出する工程と、（３）所定の画像サイズの大きさを変えながら変動係数の算出を繰り返す工程と、（４）複数の画像サイズの対数と複数の変動係数とに基づいて測定結果群座標を生成し、生成された測定結果群座標を所定平面上にプロットし一次直線に回帰して得られる直線と所定の基準線との間に形成される面積を算出する工程と、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また本発明に係る被測定物の状態評価装置は、（１）被測定物に対して光を照射する光源と、（２）被測定物の所定領域において反射または透過された反射光または透過光を受光して輝度情報を取得するための受光手段と、（３）被測定物の所定領域を所定の画像サイズにより分割し、分割された各区画の輝度値を輝度情報に基づいて算出し、各区画の輝度値を平均して所定領域全体の輝度平均及び標準偏差を算出し、当該所定の画像サイズについて輝度平均に対する標準偏差の比である変動係数を算出する第１の演算手段と、（４）所定の画像サイズの大きさを変更するための変更手段と、（５）複数の画像サイズの対数と複数の変動係数とに基づいて測定結果群座標を生成し、生成された測定結果群座標を所定平面上にプロットし一次直線に回帰して得られる直線と所定の基準線との間に形成される面積を算出する第２の演算手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
かかる構成としたことにより、光源から被測定物に対して照射された光のうち、被測定物の所定領域において反射または透過された反射光または透過光が受光手段によって受光され輝度情報が取得される。次いで、第１の演算手段により、被測定物の所定領域が所定の画像サイズにより分割され、分割された各区画の輝度値が上記輝度情報に基づいて算出され、当該各区画の輝度値を平均して所定領域全体の輝度平均及び標準偏差が算出され、当該所定の画像サイズについて輝度平均に対する標準偏差の比である変動係数が算出される。そして、変更手段により上記所定の画像サイズの大きさが変更されながら、上記変動係数の算出が繰り返される。
【００１３】
その後、第２の演算手段により、複数の画像サイズの対数と複数の変動係数とに基づいて測定結果群座標が生成され、生成された測定結果群座標を所定平面上にプロットし一次直線に回帰して得られる直線と所定の基準線との間に形成される面積が算出される。このようにして算出された面積に基づいて、被測定物の状態の客観的な評価が可能となる。
【００１４】
特に、生成された測定結果群座標を所定平面上にプロットし一次直線に回帰して得られる直線と所定の基準線との間に形成される面積を算出するため、所定の基準線との間に形成される面積の算出が容易になる。
【００１５】
また本発明に係る被測定物の状態評価方法および評価装置では、測定結果群座標の一次直線への回帰を最小二乗法により行うことを特徴としてもよい。このようにすれば、測定結果群座標の一次直線への回帰が最小二乗法により行われる。
【００１６】
また本発明に係る被測定物の状態評価方法は、算出された面積と、予め得られた他の被測定物についての面積との比を算出する工程を更に含むことを特徴としてもよい。また本発明の被測定物の状態評価装置は、第２の演算手段により算出された面積と、予め得られた他の被測定物についての面積との比を算出する第３の演算手段を更に備えることを特徴としてもよい。
【００１７】
このようにすれば、第３の演算手段により、被測定物について第２の演算手段により算出された面積と、予め得られた他の被測定物についての面積との比に基づいて、被測定物の状態の相対的な評価が可能となる。特に、他の被測定物が基準となるサンプルである場合は、その基準に対する状態の優劣の度合いを客観的な数値として得ることができる。
【００１８】
また本発明に係る被測定物の状態評価方法および状態評価装置では、輝度情報は、上記反射光または上記透過光を赤、緑、及び青の光成分に分光して得られた各光成分ごとの輝度情報を含むことを特徴としてもよい。このようにすれば、各光成分ごとの輝度情報、すなわち各色ごとの輝度情報を用いて、被測定物の状態の評価をより詳細に行うことが可能となる。
【００１９】
また本発明に係る被測定物の状態評価方法および状態評価装置では、被測定物は、繊維で構成されるシート状物であることを特徴としてもよい。このように、本発明の被測定物の状態評価方法および状態評価装置は、例えば紙、不織布等の繊維で構成されるシート状物の地合の評価に好適に用いることができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づき、本発明の被測定物の状態評価方法および状態評価装置の好適な実施形態について説明する。尚、図面において同一の要素には同一の符号を附し、重複する説明を省略する。ここで本明細書において被測定物とは、主として紙、不織布、特殊金属箔、プリントされたシート等のシート状物を意味し、被測定物の状態とは、被測定物構造の状態や被測定物表面の状態を意味する。具体的には、例えば紙、不織布などの繊維で構成されるシート状物の繊維の偏在状態（地合）、特殊金属箔の表面状態、プリントされたシートのプリント状態などを意味する。以下の実施形態では、特に紙、不織布等の繊維で構成されるシート状物の地合を評価する場合について説明する。
【００２１】
図１は、本発明にかかる被測定物の状態評価装置（以下、評価装置ともいう）の第１実施形態を示す斜視図である。
【００２２】
図１に示すように、紙、不織布等の繊維で構成されたシート状物（被測定物）３は、生産された後に図示しない搬送手段により矢印５で示す方向に搬送される。
【００２３】
その際、シート状物３の繊維の偏在、いわゆる地合を評価するために、評価装置１はシート状物３の所定領域の輝度情報を測定可能な光学測定手段を備えている。光学測定手段は、シート状物３の下側に配置された光源、例えば蛍光灯７と、シート状物３の上方に配置されシート状物３を透過した光を受光する受光手段、例えばＣＣＤカメラ９とを備えている。このＣＣＤカメラ９は、透過光を分光することなくそのまま受光して輝度情報を生成する構成としてもよいし、透過光を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の光成分に分光し、これら光成分を受光して各光成分ごとの輝度情報を生成する構成としてもよい。
【００２４】
また評価装置１は、ＣＣＤカメラ９からの透過映像信号を処理するためのコンピュータ１１と、処理結果を表示するためのディスプレイ１５を備えている。このＣＣＤカメラ９とコンピュータ１１とは電気的に接続されており、ＣＣＤカメラ９からの透過映像信号はコンピュータ１１に伝送され、所定領域における輝度情報として蓄積される。コンピュータ１１は内部に種々の演算を行うための演算部１３を備えており、所定領域における輝度情報は演算部１３において画像処理ソフトを用いて処理され、その結果として地合の評価がディスプレイ１５上に表示されるようになっている。
【００２５】
なお、本実施形態の評価装置１では、蛍光灯７とＣＣＤカメラ９とをシート状物３に対して同一の側に配置し、ＣＣＤカメラ９はシート状物３において反射された反射光を検出する構成としてもよい。また、シート状物３の所定領域における輝度情報をページスキャナで読み取る構成としてもよい。
【００２６】
コンピュータ１１の演算部１３は、図２に示すように、変動係数演算部（第１の演算手段）１７、画像サイズ変更部（変更手段）１９、面積演算部（第２の演算手段）２１および比演算部（第３の演算手段）２３を備えている。
【００２７】
変動係数演算部１７は、ＣＣＤカメラ９から伝送されてきた輝度情報に基づいて、シート状物３の所定領域を所定の画像サイズにより分割して各区画の輝度値を算出し、当該各区画の輝度値に基づいて当該所定の画像サイズに対応する変動係数を算出する。
【００２８】
画像サイズ変更部１９は、変動係数演算部１７と接続されており、シート状物３の所定領域を分割する画像サイズを変更するための信号を変動係数演算部１７に伝送する。
【００２９】
面積演算部２１は、変動係数演算部１７と接続されており、画像サイズを変更することにより得られた複数の画像サイズと、それに対応するように算出された複数の変動係数とに基づいて測定結果群座標を生成し、生成された測定結果群座標を所定平面上にプロットして得られるグラフと、所定の基準線との間に形成される面積を算出する。
【００３０】
比演算部２３は、面積演算部２１と接続されており、面積演算部２１において算出された面積と、記憶手段２５において記憶されている他のシート状物（他の被測定物）についての面積との比を算出する。
【００３１】
このＲＡＭ等により構成される記憶手段２５は、演算部１３と接続されており、演算部１３において演算された種々の値を記憶したり、予め記憶されているデータを演算部１３に供給したりする。
【００３２】
次に、上記した構成の本実施形態に係る評価装置１を用いたシート状物３の地合の評価方法について、図３のデータ処理手順を示すフローチャートに沿って説明する。
【００３３】
まず、生産ライン中で光源７からシート状物３に光を当て、その透過光をＣＣＤカメラ９により受光して所定領域における輝度情報をコンピュータ１１に蓄積する（Ｓ１）。この場合、解像度は任意に設定可能であるが、通常４００dpi程度の精度で解析を行う。各画素における輝度を構成する数値は、８bitの場合０〜２５５のデジタル化された階調で表される。なお輝度情報としては、透過光を分光することなくそのまま受光して生成された輝度情報を用いてもよいし、透過光を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の光成分に分光し、これら光成分を受光して生成された各光成分ごとの輝度情報を用いてもよい。ただし、各光成分ごとの輝度情報、すなわち各色ごとの輝度情報を用いれば、シート状物３の地合の評価をより詳細に行うことが可能となる。例えば、色のついた繊維の分布状態などの評価が可能となる。
【００３４】
次に、コンピュータ１１の演算部１３において、より詳細には変動係数演算部１７において、上記方法により得られた所定領域分のbitmapデータを、画像処理ソフトを用いて所定の同一画像サイズに等分割する（Ｓ２）。この場合、好ましくは正方形状の少なくとも２区画以上、より好ましくは４区画以上に等分割する。そして、画像サイズ変更部１９から変動係数演算部１７に対して画像サイズを変更する信号を送り、所定領域の分割作業を少なくとも２種以上の画像サイズＳnについて行って複数の分割パターンを得る。なお、画像サイズＳnの数（分割パターン）が、最低２つあれば地合の評価は可能であるが、画像サイズＳnの数が増えれば後述する地合指数Ｐの信頼性が増すため、３種類以上の画像サイズＳnについて分割作業を行うことが好ましい。また、各区画が互いに重畳しないように上記所定領域を分割すれば、変動係数ＣＶを有意に求めることができ、その結果、後述する地合指数Ｐの信頼性がより一層向上する。また、分割された各区画の輝度情報は、以下の処理において必ずしもすべて用いる必要はない。更に、所定領域を非正方形状に等分割してもよい。例えば、長方形状、円形状に等分割してもよい。
【００３５】
次に、同じく変動係数演算部１７において、ｎ個の画像サイズＳ1〜Ｓnに対応するｎ個の分割パターンの各分割パターンごとに、等分割された正方形の各区画の輝度値を算出し、輝度値群Ｇ1〜Ｇnを求める（Ｓ３）。
【００３６】
ここで、簡単のためｎ＝２の場合、すなわち２種類の画像サイズで所定領域を等分割して、２つの輝度値群を求める場合について、図４を参照して説明する。図４（ａ）は、１５cm角のシート状物３をページスキャナによりスキャンし、画像サイズＳ1（分割パターン１）として７．５cm角の４個の同一画像サイズに分割した場合を示し、図４（ｂ）は１５cm角のシート状物３を画像サイズＳ2（分割パターン２）として５cm角の９個の同一画像サイズに分割した場合を示している。例えば、スキャナの精度が４００dpiであり、画像サイズがＳ1の場合を考えると、各区画の輝度値ｇ11〜ｇ14は、それぞれ約１１８０×１１８０（｛４００÷２５．４×７５｝2）個の画素における輝度の平均値で代表され、画像サイズＳ1（分割パターン１）に対応する輝度値群Ｇ1＝（ｇ11，ｇ12，ｇ13，ｇ14）が得られる。また、画像サイズがＳ2の場合を考えると、各区画の輝度値ｇ21〜ｇ2 9は、それぞれ約７８７×７８７（｛４００÷２５．４×５０｝2）個の画素における輝度の平均値で代表され、画像サイズＳ2（分割パターン２）に対応する輝度値群Ｇ2＝（ｇ21，ｇ22，・・・，ｇ28，ｇ29）が得られる。
【００３７】
次に、各輝度値群Ｇ1〜Ｇnごとの輝度平均Ｘ1〜Ｘnを算出する。（Ｓ４）
これは、単純に輝度値の算術平均として求められる。例えば、前述の画像サイズがＳ1の場合を考えると、輝度平均Ｘ1は、
Ｘ1＝（ｇ11+ｇ12+ｇ13+ｇ14）／４
として求めることができる。
【００３８】
次に、各輝度値群Ｇ１〜Ｇｎごとの標準偏差σ１〜σｎを算出する（Ｓ５）。例えば、前述の画像サイズがＳ１の場合を考えると、標準偏差σ１は、
として求めることができる。
【００３９】
次に、標準偏差σ1〜σnを輝度平均Ｘ1〜Ｘnで割った変動係数ＣＶ1〜ＣＶn（ＣＶn＝σn／Ｘn）を算出する（Ｓ６）。例えば、前述の画像サイズがＳ1の場合を考えると、変動係数ＣＶ1は、
ＣＶ1＝σ1／Ｘ1
として求められる。なお、変動係数ＣＶnは百分率で求めるのが一般的であるが、本実施形態では後述するように地合指数として面積ｋMとｋRとの比を採るため、変動係数ＣＶnとして単に標準偏差σnを輝度平均Ｘnで割ったものを用いても同一の地合指数が得られる。
【００４０】
次に、面積演算部２１において画像サイズＳ1〜Ｓnの対数をｘ座標、変動係数ＣＶ1〜ＣＶnをｙ座標とした測定結果群座標｛（LogaＳ1，ＣＶ1），・・・・，（LogaＳn，ＣＶn）｝（但し、ａは１を除く正数）を生成し、生成された測定結果群座標を最小二乗法により一次直線に回帰する（Ｓ７）。なお、ｘ座標として画像サイズの対数を採っているため、読み取り領域の面積を画像サイズの代わりに用いることもできる。
【００４１】
そして、図５に示すように、ｘ軸と一次直線との間に形成された面積ｋMを算出する（Ｓ７）。面積ｋMを算出する際の画像サイズの変域は、例えばＣＶ値を求めた画像サイズの最小値Ｓminから最大値Ｓmaxまでとする。
【００４２】
最後に、比演算部２３において、面積演算部２１で算出された面積ｋMと、記憶手段２５に予め記憶されている基準サンプル（他の被測定物）の面積ｋRとの比を採り、これを地合指数Ｐとして算出する（Ｓ８）。即ち、Ｐは、
Ｐ＝ｋM／ｋR
として表される。
【００４３】
このように本実施形態では、画像サイズＳnの対数と変動係数ＣＶnとにより得られる測定結果群座標｛（LogaＳ1，ＣＶ1），・・・・，（LogaＳn，ＣＶn）｝を一次直線に回帰することによって、変動係数ＣＶnの平均化の度合いはｘ軸と一次直線との間に形成される面積という形で定量化されるため、シート状物３の地合を具体的な数値として客観的に評価することができる。例えば、シート状物３の均一性が高ければ、その面積ｋMは小さくなるという結果として反映される。また、この面積ｋMと、基準サンプルについて予め得られた面積ｋRとの比を採り、この比を地合指数Ｐとして算出することにより、所定基準に対する客観的な地合の評価を高い再現性で実現することができる。
【００４４】
また本実施形態では、生産ライン中で連続的に流れてくるシート状物３を一定時間ごとにスキャンし、面積ｋMを一定時間ごとに算出することで、シート状物３の品質の変化を監視するようにしてもよい。また、地合指数Ｐを、所定基準に対する地合の評価として用いるだけでなく、互いに異なるシート状物の地合の状態の相対的な評価に用いてもよい。
【００４５】
なお、本実施形態に係る被測定物の状態評価方法及び評価装置では、画像サイズＳ1〜Ｓnの対数をｘ座標、変動係数ＣＶ1〜ＣＶnをｙ座標とする測定結果群座標を生成し、これを一次直線に回帰して得られた一次直線とｘ軸との間に形成される面積を算出した。しかし、これに限られず、図６（ａ）に示すように、画像サイズＳ1〜Ｓnの対数をｘ座標、変動係数ＣＶ1〜ＣＶnをｙ座標とする測定結果群座標を一次直線に回帰することなく、ｘ−ｙ平面にプロットされた座標を直線等でそれぞれ結び、得られたグラフとｘ軸との間に形成される面積を算出するようにしてもよい。
【００４６】
また、図６（ｂ）に示すように、画像サイズＳ1〜Ｓnの対数でなく画像サイズＳ1〜Ｓnそのものをｘ座標、変動係数ＣＶ1〜ＣＶnをｙ座標とする測定結果群座標を生成し、これを曲線に回帰して得られた曲線とｘ軸との間に形成される面積を算出するようにしてもよい。
【００４７】
さらに、図６（ｃ）に示すように、画像サイズＳ1〜Ｓnそのものをｘ座標、変動係数ＣＶ1〜ＣＶnをｙ座標とする測定結果群座標を生成し、これを曲線に回帰することなく、ｘ−ｙ平面にプロットされた座標を直線等でそれぞれ結び、得られたグラフとｘ軸との間に形成される面積を算出するようにしてもよい。
【００４８】
このように、図６（ａ）〜（ｃ）を参照して説明した手法で面積を算出する方法も、本発明の技術思想の範囲に含まれるものである。よって、本願において「生成された該測定結果群座標を所定平面上にプロットして得られるグラフ」には、図６（ａ）〜（ｃ）に示すようにして測定結果群座標に基づいて生成されるグラフが含まれる。
【００４９】
ただし、図５に示すように、x軸と1次直線との間に形成される面積を算出するようにすれば、単なる台形の面積を算出するだけで済むため、演算が簡素化され演算速度が速くなる。
次に、本発明に係る被測定物の状態評価装置を用いた状態評価方法を実施例によりさらに詳細に説明する。
【００５０】
【実施例】
シート状物として水流絡合された地合の異なる２つの不織布を測定サンプル１，２とした。
【００５１】
サンプル１は、（１）繊維軸を中心として、ポリエチレン成分とポリプロピレン成分とが交互に配列した、オレンジ状の繊維断面形状を有する、繊度１．４３ｄｔｅｘ、繊維長２５ｍｍの複合繊維４０ｍａｓｓ％、（２）ポリプロピレン成分を芯成分とし、ポリエチレン成分を鞘成分とした、繊度１．６５ｄｔｅｘ、繊維長５１ｍｍの芯鞘型複合繊維２５ｍａｓｓ％、（３）繊度１．３２ｄｔｅｘ、繊維長４５ｍｍのポリプロピレン繊維３５ｍａｓｓ％、とからなる乾式熱融着不織布（面密度：２０ｇ／ｍ2、厚さ：０．１２ｍｍ）であった。
【００５２】
またサンプル２は、（１）ポリプロピレン成分を芯成分とし、ポリエチレン成分を鞘成分とした、繊度０．８ｄｔｅｘ、繊維長５ｍｍの芯鞘型複合繊維８０ｍａｓｓ％、（３）繊度２．２ｄｔｅｘ、繊維長１０ｍｍのポリプロピレン繊維２０ｍａｓｓ％、とからなる湿式熱融着不織布（面密度：５２ｇ／ｍ2、厚さ：０．２２ｍｍ）であった。
【００５３】
サンプル１及び２の状態をそれぞれ図７及び図８に示す。図７及び図８から分かるように、サンプル２の方がサンプル１に比べて目視上の地合に優れている。
【００５４】
これら２つのサンプルを市販のページスキャナにかけ、分解能を４００dpiに設定し、画像サイズ３ｍｍ角〜２４ｍｍ角の４つの分割パターンで輝度情報を取得・演算処理した。なお、この際の演算は、ページスキャナからパソコンに輝度情報を送り、その情報をMicrosoft Excelで処理した。
【００５５】
図９は、画像サイズの対数をｘ座標とし、変動係数をｙ座標とした場合に、演算の結果得られた測定結果群座標をプロットしたグラフである。
【００５６】
サンプル１の測定結果群座標（図中白丸で示す）を最小二乗法により一次直線に回帰した場合の直線Ｌ１の式は、
ｙ＝−０．８８３９ｘ＋４．８７６５
と求められる。よって、ｘ軸と直線Ｌ１との間に形成される面積ｋMは約８と求められる。ここでは、画像サイズ間の目盛りを１として面積ｋMを算出した。
【００５７】
また、基準となるサンプル２の測定結果群座標（図中三角で示す）を最小二乗法により一次直線に回帰した場合の直線Ｌ２の式は、
ｙ＝−０．１５５ｘ＋０．９３８５
と求められる。よって、ｘ軸と直線Ｌ２との間に形成される面積ｋRは約１．６５と求められる。ここでも、画像サイズ間の目盛りを１として面積ｋRを算出した。
【００５８】
その結果、図７及び図８の目視比較からも分かるとおり、地合が優れているほど面積が小さくなることが分かった。また、地合指数Ｐ（＝ｋM／ｋR）は約４．８５となった。この地合指数Ｐにより、基準となるサンプル２に対するサンプル１の地合を相対的に判断することができた。
【００５９】
【発明の効果】
本発明によれば、被測定物の状態評価を具体的な数値として表すことにより、被測定物の状態の定量化を図ることができる状態評価方法及び状態評価装置が得られる。従って、目視による主観評価と比較してより客観的な指標が得られるとともに、電子機器を利用して多数の被測定物の状態評価を、高い信頼性の下で行うことが可能となる。
【００６０】
また本発明によれば、被測定物に大きなムラがある場合であっても、目視と前記面積との間に高い相関関係があるため、前記面積から状態を評価することができる。
【００６１】
更に、本発明によれば、測定サイズが小さくても大きくても、被測定物の状態評価にはあまり影響がなく、小さい測定サイズで被測定物全体の状態を評価できるため、特殊な装置を必要としない、簡易な状態評価装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかる被測定物の状態評価装置の構成を概略的に示す斜視図である。
【図２】コンピュータの演算部の構成を模式的に示すブロック図である。
【図３】本実施形態において、地合を評価する際のデータ処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図４（ａ）は、所定領域を４つの区画に等分割した分割例を示す説明図である。また図４（ｂ）は、所定領域を９つの区画に等分割した分割例を示す説明図である。
【図５】測定結果群座標（LogaＳn，ＣＶn）を一次直線に回帰したときの、x軸と一次直線との間に形成される面積を模式的に示す図である。
【図６】測定結果群座標に基づくグラフとｘ軸との間に形成される面積の算出方法の他の例を示す図である。
【図７】実施例におけるサンプル１の状態のイメージを示す写真である。
【図８】実施例におけるサンプル２の状態のイメージを示す写真である。
【図９】実施例において演算処理して得られた両サンプルの測定結果群座標（LogaＳn，ＣＶn）をプロットしたグラフである。
【符号の説明】
１…被測定物の状態評価装置、３…シート状物、７…光源、９…ＣＣＤカメラ、１１…コンピュータ、１３…演算部、１５…ディスプレイ、１７…変動係数演算部、１９…画像サイズ変更部、２１…面積演算部、２３…比演算部、２５…記憶手段。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and apparatus for evaluating the state of an object to be measured such as paper and nonwoven fabric.
[0002]
[Prior art]
It is a well-known fact that a sheet-like material composed of fibers produces a good appearance due to the uneven distribution of the constituent fibers. However, the uneven distribution of the constituent fibers is not limited only to the appearance. For example, the elasticity of the patch base material, the base material for the insulating substrate used for the insulating substrate by thermocompression bonding of the battery base material (separator) or the nonwoven fabric. It has a great influence on application functions such as short-circuit resistance. Therefore, in order to eliminate the uneven distribution of the constituent fibers, not only the improvement of the production technique itself of the sheet-like material, but also the uneven distribution evaluation technique that serves as an index thereof is increasing in importance.
[0003]
As a technique for evaluating the uneven distribution (formation) of such fibers, a sheet-like material having several degrees of uneven distribution prepared in advance and the object to be measured are compared, and the uneven distribution state (formation) of these fibers is simply visually observed. Subjective evaluation such as comparison has been performed conventionally, but due to the recent development of electronic equipment, evaluation of the uneven distribution state of fibers has been shifted to objective evaluation using electronic equipment.
[0004]
Various evaluation techniques for the uneven distribution state of fibers using such electronic devices have been proposed, many of which irradiate light on a sheet-like object to be measured, and the reflected or transmitted light. For example, a technique is adopted in which the information is digitized as luminance information by a solid-state imaging device (CCD) that can be identified by a gradation of 256 gradations (8 bits), and this numerical value is arithmetically processed.
[0005]
As a measurement technique using such a CCD, “1996 Nonwovens Conference” Proceedings P239-244 (“CHARACTERIZING NONWOVEN WEB STRUCTURE USING IMAGE ANALYSIS TECHNIQUES”, RRBresee et al., Held in the US on March 11-13, 1996) Have reported the results of various arithmetic processing of luminance information obtained from the target sheet-like material. In particular, Fig. 9 shows the variation of the measurement area when scanning the nonwoven fabric to be measured, and the standard deviation σ of the luminance information (256 gradations) obtained at each resolution divided by the arithmetic mean X The coefficient CV (%) is obtained, and the measurement result is shown in which the coefficient of variation CV is plotted against the image size (mm) corresponding to the dimension of one side when the measurement area is regarded as a square. Then, by examining the graph showing the measurement results and comparing the CV values, it is possible to determine which of the nonwoven fabrics to be compared is more uniform.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above-described conventional method for evaluating the uneven distribution state (texture) of the fibers, the degree of uniformity can be expressed as a specific numerical value even if it is possible to judge the superiority or inferiority of the compared nonwoven fabric. Since it was not possible, it was insufficient as a means for evaluating the uneven distribution of fibers.
[0007]
In addition, there are similar problems when evaluating the surface state of the special metal foil or when evaluating the printed state of the printed sheet.
[0008]
Therefore, the present invention is a state evaluation method and a state evaluation apparatus that can apply the measurement technique and express the evaluation of the state of the object to be measured as specific numerical values to quantify the state of the object to be measured. The purpose is to provide.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
As a result of intensive studies to achieve the above object, the present inventors have found that small structural features are physically uniformized as the measurement area increases, and thus the correlation between various measurement dimensions and CV values. And found that the state of the object to be measured can be evaluated based on the correlation, and completed the present invention.
[0010]
That is, the method for evaluating the state of an object to be measured according to the present invention includes (1) a step of irradiating a predetermined area of the object to be measured and receiving reflected light or transmitted light from the predetermined area to obtain luminance information; (2) A predetermined area of the object to be measured is divided by a predetermined image size, the luminance value of each divided section is calculated based on the luminance information, and the luminance value of each section is averaged to average the luminance of the entire predetermined area Calculating a standard deviation, and calculating a variation coefficient that is a ratio of the standard deviation to the luminance average for the predetermined image size, and (3) repeating the calculation of the variation coefficient while changing the size of the predetermined image size. (4) A measurement result group coordinate is generated based on a logarithm of a plurality of image sizes and a plurality of variation coefficients, and the generated measurement result group coordinate is plotted on a predetermined plane and regressed to a linear line. between the straight line and the predetermined reference line A step of calculating the area to be made, characterized in that it comprises a.
[0011]
In addition, the state evaluation apparatus for an object to be measured according to the present invention includes (1) a light source for irradiating light to the object to be measured, and (2) reflected light or transmitted light reflected or transmitted in a predetermined region of the object to be measured. And (3) a predetermined area of the object to be measured is divided by a predetermined image size, and a luminance value of each divided section is calculated based on the luminance information. A first computing unit that averages the luminance values of each section to calculate a luminance average and standard deviation of the entire predetermined area, and calculates a variation coefficient that is a ratio of the standard deviation to the luminance average for the predetermined image size ; 4) Change means for changing the size of a predetermined image size, (5) Measurement result group coordinates are generated based on the logarithm of a plurality of image sizes and a plurality of variation coefficients, and the generated measurement result group primary linear plot of coordinates on a predetermined plane Characterized in that it comprises a second calculating means for calculating an area formed between the straight line and the predetermined reference line obtained by regression to.
[0012]
With this configuration, out of the light emitted from the light source to the object to be measured, reflected light or transmitted light reflected or transmitted in a predetermined region of the object to be measured is received by the light receiving means, and luminance information is acquired. The Next, the first calculation means divides the predetermined area of the object to be measured with a predetermined image size, the luminance value of each divided section is calculated based on the luminance information, and the luminance values of the respective sections are averaged. Then, the luminance average and standard deviation of the entire predetermined area are calculated, and the variation coefficient that is the ratio of the standard deviation to the luminance average is calculated for the predetermined image size. Then, the calculation of the variation coefficient is repeated while the size of the predetermined image size is changed by the changing means.
[0013]
Thereafter, the second calculation means generates measurement result group coordinates based on the logarithm of a plurality of image sizes and a plurality of variation coefficients, and plots the generated measurement result group coordinates on a predetermined plane and returns to a linear line. The area formed between the straight line obtained in this way and a predetermined reference line is calculated. Based on the area calculated in this way, it is possible to objectively evaluate the state of the object to be measured.
[0014]
In particular, in order to calculate the area formed between a straight line obtained by plotting the generated measurement result group coordinates on a predetermined plane and regressing to a primary straight line, and a predetermined reference line, It becomes easy to calculate the area to be formed.
[0015]
Further, the state evaluation method and the evaluation apparatus for the object to be measured according to the present invention may be characterized in that the regression of the measurement result group coordinates to the linear straight line is performed by the least square method. In this way, the regression of the measurement result group coordinates to the linear straight line is performed by the least square method.
[0016]
In addition, the state evaluation method of the object to be measured according to the present invention may further include a step of calculating a ratio between the calculated area and the area of another object to be measured obtained in advance. Moreover, the state evaluation apparatus of the object to be measured according to the present invention further includes a third operation means for calculating a ratio between the area calculated by the second operation means and the area of another object to be measured obtained in advance. It is good also as providing.
[0017]
If it does in this way, based on the ratio of the area calculated by the 2nd operation means about the object to be measured by the 3rd operation means and the area about other objects to be measured previously obtained, the object to be measured The relative evaluation of the state of an object becomes possible. In particular, when another object to be measured is a reference sample, the degree of superiority or inferiority of the state relative to the reference can be obtained as an objective numerical value.
[0018]
Further, in the state evaluation method and state evaluation apparatus for an object to be measured according to the present invention, the luminance information is obtained for each light component obtained by dispersing the reflected light or the transmitted light into red, green, and blue light components. The luminance information may be included. In this way, it becomes possible to evaluate the state of the measured object in more detail using the luminance information for each light component, that is, the luminance information for each color.
[0019]
Moreover, in the state evaluation method and state evaluation apparatus for an object to be measured according to the present invention, the object to be measured may be a sheet-like object composed of fibers. As described above, the state evaluation method and state evaluation apparatus for an object to be measured of the present invention can be suitably used for evaluating the formation of a sheet-like material composed of fibers such as paper and nonwoven fabric.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of an object state evaluation method and a state evaluation apparatus according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted. In this specification, the object to be measured mainly means a sheet-like object such as paper, non-woven fabric, special metal foil, or printed sheet, and the state of the object to be measured means the state of the structure of the object to be measured or the object to be measured. It means the state of the surface of the measurement object. Specifically, for example, it means the uneven distribution state (form) of a sheet-like material composed of fibers such as paper and nonwoven fabric, the surface state of a special metal foil, the printed state of a printed sheet, and the like. In the following embodiments, a case where the formation of a sheet-like material composed of fibers such as paper and nonwoven fabric is evaluated will be described.
[0021]
FIG. 1 is a perspective view showing a first embodiment of an object state evaluation apparatus (hereinafter also referred to as an evaluation apparatus) according to the present invention.
[0022]
As shown in FIG. 1, a sheet-like object (measurement object) 3 composed of fibers such as paper and non-woven fabric is conveyed in a direction indicated by an arrow 5 by a conveying means (not shown) after production.
[0023]
At that time, in order to evaluate the uneven distribution of the fibers of the sheet-like material 3, that is, the so-called formation, the evaluation apparatus 1 includes an optical measuring means capable of measuring luminance information of a predetermined region of the sheet-like material 3. The optical measuring means includes a light source such as a fluorescent lamp 7 disposed below the sheet-like object 3 and a light-receiving means such as a CCD camera that receives light transmitted above the sheet-like object 3 and disposed above the sheet-like object 3. 9 and. The CCD camera 9 may be configured to generate the luminance information by directly receiving the transmitted light without dispersing it, or to split the transmitted light into red (R), green (G), and blue (B) light components. In addition, it may be configured to receive the light components and generate luminance information for each light component.
[0024]
The evaluation apparatus 1 also includes a computer 11 for processing the transmitted video signal from the CCD camera 9 and a display 15 for displaying the processing result. The CCD camera 9 and the computer 11 are electrically connected, and the transmitted video signal from the CCD camera 9 is transmitted to the computer 11 and stored as luminance information in a predetermined area. The computer 11 includes a calculation unit 13 for performing various calculations therein, and luminance information in a predetermined area is processed by the calculation unit 13 using image processing software. As a result, the evaluation of the formation is performed on the display 15. Is displayed.
[0025]
In the evaluation apparatus 1 of the present embodiment, the fluorescent lamp 7 and the CCD camera 9 are arranged on the same side with respect to the sheet-like object 3, and the CCD camera 9 detects the reflected light reflected on the sheet-like object 3. It is good also as composition to do. Moreover, it is good also as a structure which reads the luminance information in the predetermined area | region of the sheet-like article 3 with a page scanner.
[0026]
As shown in FIG. 2, the computing unit 13 of the computer 11 includes a variation coefficient computing unit (first computing unit) 17, an image size changing unit (changing unit) 19, an area computing unit (second computing unit) 21, and A ratio calculation unit (third calculation means) 23 is provided.
[0027]
Based on the luminance information transmitted from the CCD camera 9, the variation coefficient calculation unit 17 divides a predetermined area of the sheet-like material 3 by a predetermined image size to calculate a luminance value of each section, and A variation coefficient corresponding to the predetermined image size is calculated based on the luminance value.
[0028]
The image size changing unit 19 is connected to the variation coefficient calculating unit 17 and transmits a signal for changing an image size for dividing a predetermined area of the sheet-like object 3 to the variation coefficient calculating unit 17.
[0029]
The area calculation unit 21 is connected to the variation coefficient calculation unit 17 and measures based on a plurality of image sizes obtained by changing the image size and a plurality of variation coefficients calculated to correspond to the image sizes. Result group coordinates are generated, and an area formed between a graph obtained by plotting the generated measurement result group coordinates on a predetermined plane and a predetermined reference line is calculated.
[0030]
The ratio calculation unit 23 is connected to the area calculation unit 21, and the area calculated by the area calculation unit 21 and the area of other sheet-like objects (other measured objects) stored in the storage unit 25. And the ratio is calculated.
[0031]
The storage means 25 constituted by the RAM or the like is connected to the calculation unit 13, stores various values calculated by the calculation unit 13, and supplies data stored in advance to the calculation unit 13. To do.
[0032]
Next, a method for evaluating the formation of the sheet-like material 3 using the evaluation device 1 according to the present embodiment having the above-described configuration will be described with reference to a flowchart showing a data processing procedure in FIG.
[0033]
First, light is applied to the sheet-like material 3 from the light source 7 in the production line, and the transmitted light is received by the CCD camera 9 to accumulate luminance information in a predetermined area in the computer 11 (S1). In this case, the resolution can be arbitrarily set, but the analysis is usually performed with an accuracy of about 400 dpi. The numerical value constituting the luminance in each pixel is represented by a digitized gradation of 0 to 255 in the case of 8 bits. As the luminance information, luminance information generated by receiving the transmitted light as it is without being dispersed may be used, or the transmitted light is converted into red (R), green (G), and blue (B) light components. Luminance information for each light component that is generated by receiving the light component after being spectrally separated may be used. However, if the luminance information for each light component, that is, the luminance information for each color is used, the formation of the sheet-like object 3 can be evaluated in more detail. For example, it is possible to evaluate the distribution state of colored fibers.
[0034]
Next, in the calculation unit 13 of the computer 11, more specifically, in the coefficient of variation calculation unit 17, the bitmap data for a predetermined area obtained by the above method is equally divided into a predetermined same image size using image processing software. (S2). In this case, it is preferably equally divided into at least two square sections, more preferably four sections or more. Then, it sends a signal for changing an image size from the image size changing section 19 with respect to variation coefficient calculating unit 17 to obtain a plurality of division patterns performed on the image size S n of the split operation, at least two or more predetermined regions. The number of image size S n (division pattern), although evaluation of the texture if at least two is possible, since the reliability of the formation index P, which will be described later As the number of image size S n increases , it is preferable to perform split operation for the image size S n of 3 or more. Further, if the predetermined area is divided so that the sections do not overlap each other, the variation coefficient CV can be obtained significantly, and as a result, the reliability of the formation index P described later is further improved. Further, it is not always necessary to use all the luminance information of each divided section in the following processing. Furthermore, the predetermined area may be equally divided into non-square shapes. For example, it may be equally divided into a rectangular shape and a circular shape.
[0035]
Next, similar in coefficient of variation calculation unit 17, for each of the divided pattern of the n pieces of divided patterns corresponding to n image size S 1 to S n, and calculates the luminance value of each section of the equally divided squares The luminance value groups G 1 to G n are obtained (S3).
[0036]
Here, for simplicity, a case where n = 2, that is, a case where two luminance value groups are obtained by equally dividing a predetermined area with two types of image sizes will be described with reference to FIG. FIG. 4A shows a case in which a 15 cm square sheet 3 is scanned by a page scanner and divided into four 7.5 cm square identical image sizes as image size S 1 (division pattern 1). 4 (b) shows a case where a 15 cm square sheet-like material 3 is divided into nine 5 cm square nine identical image sizes as image size S 2 (division pattern 2). For example, considering the case where the accuracy of the scanner is 400 dpi and the image size is S 1 , the luminance values g 11 to g 14 of each section are about 1180 × 1180 ({400 ÷ 25.4 × 75} 2 ), respectively. The luminance value group G 1 = (g 11 , g 12 , g 13 , g 14 ), which is represented by the average value of luminance in the individual pixels and corresponds to the image size S 1 (division pattern 1), is obtained. Further, when the image size is considered the case of S 2, the luminance value g 21 to g 2 9 of each compartment, each about 787 × 787 ({400 ÷ 25.4 × 50} 2) the average of brightness in the pixels A luminance value group G 2 = (g 21 , g 22 ,..., G 28 , g 29 ) represented by the value and corresponding to the image size S 2 (division pattern 2) is obtained.
[0037]
Then, to calculate the average luminance X 1 to X n for each luminance value group G 1 ~G n. (S4)
This is simply obtained as an arithmetic average of luminance values. For example, considering the case where the aforementioned image size is S 1 , the luminance average X 1 is
X 1 = (g 11 + g 12 + g 13 + g 14 ) / 4
Can be obtained as
[0038]
Next, standard deviations σ 1 to σ n for each of the luminance value groups G 1 to G n are calculated (S5). For example, considering the case where the aforementioned image size is S 1 , the standard deviation σ 1 is
Can be obtained as
[0039]
Next, coefficients of variation CV 1 to CV n (CV n = σ n / X n ) obtained by dividing the standard deviations σ 1 to σ n by the luminance averages X 1 to X n are calculated (S6). For example, considering the case where the aforementioned image size is S 1 , the coefficient of variation CV 1 is
CV 1 = σ 1 / X 1
As required. The variation coefficient CV n is generally obtained as a percentage, but in this embodiment, as will be described later, since the ratio between the areas k M and k R is taken as the formation index, the standard is simply used as the variation coefficient CV n. The same formation index can be obtained by using the deviation σ n divided by the luminance average X n .
[0040]
Next, measurement result group coordinates {(Log a S 1 , CV 1 ), where the logarithm of the image sizes S 1 to S n is the x coordinate and the variation coefficients CV 1 to CV n are the y coordinate in the area calculation unit 21. .., (Log a S n , CV n )} (where a is a positive number excluding 1), and the generated measurement result group coordinates are returned to a linear line by the least square method (S7). Since the logarithm of the image size is used as the x coordinate, the area of the reading area can be used instead of the image size.
[0041]
Then, as shown in FIG. 5, an area k M formed between the x-axis and the linear line is calculated (S7). The range of the image size when calculating the area k M is, for example, from the minimum value S min to the maximum value S max of the image size for which the CV value is obtained.
[0042]
Finally, the ratio calculator 23 takes a ratio between the area k M calculated by the area calculator 21 and the area k R of the reference sample (other object to be measured) stored in the storage means 25 in advance. This is calculated as the formation index P (S8). That is, P is
P = k M / k R
Represented as:
[0043]
As described above, in this embodiment, the logarithmic coefficient of variation CV n and measurement result group coordinates obtained by the image size S n {(Log a S 1 , CV 1), ····, (Log a S n, CV n )} is returned to the linear line, and the degree of averaging of the coefficient of variation CV n is quantified in the form of an area formed between the x-axis and the linear line. Can be objectively evaluated as a specific numerical value. For example, if the uniformity of the sheet-like material 3 is high, the area k M is reflected as a result. In addition, by taking the ratio of the area k M to the area k R obtained in advance for the reference sample and calculating this ratio as the formation index P, the objective evaluation of the predetermined reference is highly reproduced. Can be realized by sex.
[0044]
Further, in the present embodiment, the sheet-like material 3 continuously flowing in the production line is scanned at regular intervals, and the area k M is calculated at regular intervals, so that the change in the quality of the sheet-like matter 3 is detected. You may make it monitor. Further, the formation index P may be used not only as an evaluation of formation with respect to a predetermined standard, but also as a relative evaluation of formation states of different sheet-like materials.
[0045]
In state evaluation method and evaluation apparatus of the measured object according to the present embodiment, x-coordinate logarithmic image size S 1 to S n, the measurement result group coordinates to y coordinates coefficient of variation CV 1 ~CV n generated Then, the area formed between the linear line obtained by regressing the linear line and the x-axis was calculated. However, not limited to this, as shown in FIG. 6 (a), the logarithm of the image size S 1 to S n x-coordinate, the coefficient of variation CV 1 ~CV n primary linear measurement result group coordinates to y coordinates Without regressing, the coordinates plotted on the xy plane may be connected with straight lines or the like, and the area formed between the obtained graph and the x axis may be calculated.
[0046]
Further, as shown in FIG. 6 (b), the image size S 1 to S n x coordinate image size S 1 to S n itself rather than the logarithm of the measurement result group for the coefficient of variation CV 1 ~CV n and y-coordinate You may make it calculate the area formed between the curve and x-axis which produced | generated the coordinate and returned to the curve.
[0047]
Furthermore, as shown in FIG. 6 (c), the image size S 1 to S n itself x-coordinate, and generates measurement result group coordinates to the coefficient of variation CV 1 ~CV n and y coordinates, regressing this curve Instead, the coordinates plotted on the xy plane may be connected by straight lines or the like, and the area formed between the obtained graph and the x axis may be calculated.
[0048]
Thus, the method of calculating the area by the method described with reference to FIGS. 6A to 6C is also included in the scope of the technical idea of the present invention. Therefore, in the present application, the “graph obtained by plotting the generated measurement result group coordinates on a predetermined plane” is generated based on the measurement result group coordinates as shown in FIGS. Included graphs.
[0049]
However, as shown in FIG. 5, if the area formed between the x-axis and the linear line is calculated, it is only necessary to calculate the area of the trapezoid. Will be faster.
Next, the state evaluation method using the state evaluation apparatus for an object to be measured according to the present invention will be described in more detail with reference to examples.
[0050]
【Example】
Two nonwoven fabrics having different formations that were hydroentangled as sheet-like materials were used as measurement samples 1 and 2.
[0051]
Sample 1 has (1) 40% by mass of a composite fiber having an orange fiber cross-sectional shape in which polyethylene components and polypropylene components are alternately arranged around the fiber axis, and a fineness of 1.43 dtex and a fiber length of 25 mm, (2 ) Polypropylene component as core component and polyethylene component as sheath component, fineness 1.65 dtex, core-sheath type composite fiber 25 mass% with fiber length 51 mm, (3) polypropylene fiber 35 mass% with fineness 1.32 dtex, fiber length 45 mm, A dry heat-sealed nonwoven fabric (surface density: 20 g / m 2 , thickness: 0.12 mm).
[0052]
Sample 2 was (1) 80-mass% core-sheath composite fiber having a fineness of 0.8 dtex and a fiber length of 5 mm, and having a polypropylene component as a core component and a polyethylene component as a sheath component, and (3) a fineness of 2.2 dtex, fiber length. It was a wet heat-bonded nonwoven fabric (surface density: 52 g / m 2 , thickness: 0.22 mm) consisting of 10 mm polypropylene fiber and 20 mass%.
[0053]
The states of Samples 1 and 2 are shown in FIGS. 7 and 8, respectively. As can be seen from FIGS. 7 and 8, the sample 2 is superior to the sample 1 in terms of visual appearance.
[0054]
These two samples were applied to a commercially available page scanner, the resolution was set to 400 dpi, and luminance information was acquired and calculated in four divided patterns with an image size of 3 mm square to 24 mm square. In this case, the brightness information was sent from the page scanner to the personal computer, and the information was processed by Microsoft Excel.
[0055]
FIG. 9 is a graph in which the measurement result group coordinates obtained as a result of the calculation are plotted when the logarithm of the image size is the x coordinate and the variation coefficient is the y coordinate.
[0056]
The equation of the straight line L1 when the measurement result group coordinates of the sample 1 (indicated by white circles in the figure) are regressed to a linear line by the least square method is
y = −0.8839x + 4.8765
Is required. Therefore, the area k M formed between the x-axis and the straight line L1 is determined to be about 8. Here, the area k M was calculated with the scale between image sizes as 1.
[0057]
In addition, the equation of the straight line L2 when the measurement result group coordinates of the reference sample 2 (represented by a triangle in the figure) is regressed to a linear straight line by the least square method is:
y = −0.155x + 0.9385
Is required. Therefore, the area k R formed between the x-axis and the straight line L2 is determined to be about 1.65. Again, the area k R was calculated with the scale between image sizes as 1.
[0058]
As a result, as can be seen from the visual comparison of FIGS. 7 and 8, it was found that the area was smaller as the formation was better. The formation index P (= k M / k R ) was about 4.85. With this formation index P, the formation of sample 1 relative to reference sample 2 could be relatively determined.
[0059]
【The invention's effect】
According to the present invention, a state evaluation method and a state evaluation device capable of quantifying the state of a device under test are obtained by expressing the state evaluation of the device under test as specific numerical values. Accordingly, it is possible to obtain a more objective index as compared with the subjective evaluation by visual observation, and it is possible to perform the state evaluation of a large number of objects to be measured with high reliability using an electronic device.
[0060]
Further, according to the present invention, even if there is a large unevenness in the object to be measured, since there is a high correlation between visual observation and the area, the state can be evaluated from the area.
[0061]
Further, according to the present invention, even if the measurement size is small or large, there is not much influence on the state evaluation of the object to be measured, and the state of the entire object to be measured can be evaluated with a small measurement size. It is possible to provide a simple state evaluation device that is not required.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a perspective view schematically showing a configuration of a state evaluation apparatus for an object to be measured according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a configuration of a calculation unit of a computer.
FIG. 3 is a flowchart showing a data processing procedure when evaluating formation in the present embodiment.
FIG. 4A is an explanatory diagram showing a division example in which a predetermined area is equally divided into four sections. FIG. 4B is an explanatory diagram showing a division example in which the predetermined area is equally divided into nine sections.
FIG. 5 is a diagram schematically showing an area formed between an x-axis and a primary line when measurement result group coordinates (Log a Sn , CV n ) are regressed to a linear line.
FIG. 6 is a diagram illustrating another example of a method for calculating an area formed between a graph based on measurement result group coordinates and an x-axis.
FIG. 7 is a photograph showing an image of the state of Sample 1 in the example.
FIG. 8 is a photograph showing an image of the state of Sample 2 in the example.
FIG. 9 is a graph plotting measurement result group coordinates (Log a S n , CV n ) of both samples obtained by calculation processing in an example.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... State evaluation apparatus of to-be-measured object, 3 ... Sheet-like material, 7 ... Light source, 9 ... CCD camera, 11 ... Computer, 13 ... Calculation part, 15 ... Display, 17 ... Variation coefficient calculation part, 19 ... Image size change Part, 21 ... area calculation part, 23 ... ratio calculation part, 25 ... storage means.
Claims (10)
前記被測定物の前記所定領域を所定の画像サイズにより分割し、分割された各区画の輝度値を前記輝度情報に基づいて算出し、当該各区画の輝度値を平均して前記所定領域全体の輝度平均及び標準偏差を算出し、当該所定の画像サイズについて該輝度平均に対する該標準偏差の比である変動係数を算出する工程と、
前記所定の画像サイズの大きさを変えながら前記変動係数の算出を繰り返す工程と、
複数の前記画像サイズの対数と複数の前記変動係数とに基づいて測定結果群座標を生成し、生成された該測定結果群座標を所定平面上にプロットし一次直線に回帰して得られる直線と所定の基準線との間に形成される面積を算出する工程と、
を含むことを特徴とする被測定物の状態評価方法。Illuminating a predetermined area of the object to be measured, receiving reflected light or transmitted light from the predetermined area, and obtaining luminance information;
The predetermined area of the object to be measured is divided by a predetermined image size, the luminance value of each divided section is calculated based on the luminance information, and the luminance value of each section is averaged to calculate the entire predetermined area. Calculating a luminance average and a standard deviation, and calculating a coefficient of variation that is a ratio of the standard deviation to the luminance average for the predetermined image size ;
Repeating the calculation of the coefficient of variation while changing the size of the predetermined image size;
A measurement result group coordinate is generated based on a plurality of logarithms of the image sizes and a plurality of the variation coefficients, and a straight line obtained by plotting the generated measurement result group coordinate on a predetermined plane and returning to a linear line Calculating an area formed between a predetermined reference line;
A method for evaluating the state of an object to be measured, comprising:
前記被測定物の所定領域において反射または透過された反射光または透過光を受光して輝度情報を取得するための受光手段と、
前記被測定物の前記所定領域を所定の画像サイズにより分割し、分割された各区画の輝度値を前記輝度情報に基づいて算出し、当該各区画の輝度値を平均して前記所定領域全体の輝度平均及び標準偏差を算出し、当該所定の画像サイズについて該輝度平均に対する該標準偏差の比である変動係数を算出する第１の演算手段と、
前記所定の画像サイズの大きさを変更するための変更手段と、
複数の前記画像サイズの対数と複数の前記変動係数とに基づいて測定結果群座標を生成し、生成された該測定結果群座標を所定平面上にプロットし一次直線に回帰して得られる直線と所定の基準線との間に形成される面積を算出する第２の演算手段と、
を備えることを特徴とする被測定物の状態評価装置。A light source for irradiating the object to be measured;
A light receiving means for receiving reflected light or transmitted light reflected or transmitted in a predetermined region of the object to be measured to obtain luminance information;
The predetermined area of the object to be measured is divided by a predetermined image size, the luminance value of each divided section is calculated based on the luminance information, and the luminance value of each section is averaged to calculate the entire predetermined area. First arithmetic means for calculating a luminance average and a standard deviation, and calculating a variation coefficient that is a ratio of the standard deviation to the luminance average for the predetermined image size ;
Changing means for changing the size of the predetermined image size;
A measurement result group coordinate is generated based on a plurality of logarithms of the image sizes and a plurality of the variation coefficients, and a straight line obtained by plotting the generated measurement result group coordinate on a predetermined plane and returning to a linear line A second computing means for calculating an area formed between a predetermined reference line;
A device for evaluating the state of an object to be measured.
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