JP3909483B2 - 塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法、そのプログラムを記録した記録媒体、及び作成した標準画像を記録した記録媒体 - Google Patents
塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法、そのプログラムを記録した記録媒体、及び作成した標準画像を記録した記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3909483B2 JP3909483B2 JP2000344264A JP2000344264A JP3909483B2 JP 3909483 B2 JP3909483 B2 JP 3909483B2 JP 2000344264 A JP2000344264 A JP 2000344264A JP 2000344264 A JP2000344264 A JP 2000344264A JP 3909483 B2 JP3909483 B2 JP 3909483B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- standard image
- temporary
- evaluation
- parameter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Generation (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、塗膜欠陥を評価するための標準となる標準画像をコンピュータによる画像処理により作成する方法、そのプログラムを記録した記録媒体、及び作成した標準画像を記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
塗装後に生ずる塗膜欠陥には、サビ、はがれ、たるみ、ふくれ、くぼみ、ピンホール、しわ、割れ、白亜化などの多くの種類があり、その原因も、塗料自体による場合、塗装中の処理による場合、乾燥後に生ずる場合、塗装された物の使用による場合など様々である。塗膜欠陥の種類や程度、その原因を究明することは、欠陥の再発防止や対策を講ずるために重要なことである。
【０００３】
従来、塗膜欠陥の種類（定義）と程度を決める標準の尺度とするために、ＩＳＯにその規格が設けられている。例えば、ＩＳＯ4628-4：1982（ＪＩＳ k 5600-8-5:1999）には、「方向性のあるはがれ」について、図１の（１）、（２）、（３）、（４）、（５）の態様をそれぞれ「はがれ量１」、「はがれ量２」「はがれ量３」、「はがれ量４」、「はがれ量５」と規定している。また、同じく「方向性のないはがれ」について、図２の（１）、（２）、（３）、（４）、（５）の態様をそれぞれ「はがれ量１」、「はがれ量２」「はがれ量３」、「はがれ量４」、「はがれ量５」と規定している。更に、サビについては、現物の白黒写真を用い、ＩＳＯ4628-3：1982（ＪＩＳ k 5600-8-3:1999）に、その写真を５段階にランク付けしている。
そして、これを印刷物にして配布し、塗装関連業者等では、これを基準に塗膜欠陥の種別やランク付けを人間による目視の官能評価で行っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、人間による目視の官能評価である以上、個人差は避けられない。また、ＩＳＯの規格そのものも、そもそも人間による目視の官能評価から決めたもので、個々の塗膜欠陥ごとに正確にパラメータを決めて標準化したものではない。
【０００５】
塗膜欠陥の種別やランク付けを人間の感に頼った目視の官能評価ではなく、コンピュータを用いて自動化しようとした場合、やはり標準とする塗膜欠陥ごとの標準画像又は数値化されたデータが必要となる。その場合、ＩＳＯで規格された上記のような過去の標準図や標準写真とは全く関連性のない（過去の規格を全く踏襲しない）、コンピュータ処理のための専用の標準画像又は数値化されたデータを全く新規に作ることが考えられるが、そうすると過去の蓄積された産物が全く無駄になってしまうとともに、急変により容認され難い。
【０００６】
このような観点から、コンピュータを用いて自動化する場合にも、標準とする塗膜欠陥ごとの標準画像又は数値化されたデータは、既に規格化された標準のものに可及的に近似させるのが望ましい。
【０００７】
そこで、ＩＳＯで上記のような既に規格化された標準図又は標準写真をスキャナで読み込み、それを標準にしてコンピュータによる画像処理で塗膜欠陥の種別やランク付けを行うことが考えられる。しかしながら、図１や図２に示した「はがれ」のような、色に関係なく輪郭がはっきりしていてしかも大きさが瞭然と違うものをコンピュータで標準化及びランク付けするならまだしも、例えばサビに代表されるように、色や濃淡や形状や大きさや個数などの種々の要素が混在した欠陥の場合には、標準とされた写真をスキャナで読み込み、それをコンピュータ解析による標準のものにしようとしても、人間の視覚では識別が容易なところも、コンピュータ解析では識別不能又は技術的に識別困難な部分が多々あり、また元の写真そのものからして、既述のように特にパラメータを決めて標準化したものではなく、人間による目視の官能評価により漠然と決めたものであるため、そのままではコンピュータ処理のためのデータとして到底扱えない。
【０００８】
本発明者らは、上述のことに鑑み、既に規格化された標準のものに可及的に近似した標準画像にしたいという願いと、コンピュータ処理しやすい標準画像にしたいという相反する願いを両立させることと、更に、感覚の強さは刺激の対数に比例して大きくなるという、官能検査の原則である「ウェーバー・フェヒナーの法則」に則ったランク付けデータとしての要件も兼ね備えたものにしたいという観点に立って、鋭意工夫した結果、これらを満たす次のような本発明を案出したものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、大きくは、塗膜欠陥画像を含む画像を最初からコンピュータにて作成してそれをコンピュータグラフィックにより修正する形態と、塗膜欠陥画像を含む原画像をコンピュータに取り込んでからコンピュータグラフィックにより修正する形態とに分けられる。
【００１０】
請求項１に係る発明は前者の形態で、所定区画領域内に塗膜欠陥画像を含む仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップと、仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、数段階の仮のランク付けを行う仮ランク付けステップと、仮ランク付けされた仮の標準画像を、特徴抽出のための少なくとも一つのパラメータについてコンピュータ解析し、当該パラメータに関する値を、それを数段階に評価する評価点毎のパラメータ算出値として算出するパラメータ値算出ステップと、そのパラメータ算出値の対数を前記評価点との関係を示す対数グラフにプロットする対数グラフプロットステップと、各評価点毎のプロット点が目標点に一致又は近似するように、前記仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより修正する画像修正ステップと、目標点に一致又は近似した修正画像を当該ランクの正規の標準画像として保存する標準画像保存ステップとを有する。
【００１１】
請求項２に係る発明も前者の形態で、単位画像をコンピュータグラフィックにより作像する単位画像作像ステップと、１又は２以上の単位画像を所定区画領域内に配置して仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップとが、請求項１に係る発明と異なるが、それ以降のステップは請求項１に係る発明と同じである。
【００１２】
請求項３に係る発明は、更に具体化した前者の形態で、単位形状を定義する単位形状定義ステップと、配置する単位形状の大きさを少なくとも一個定義する大きさ定義ステップと、所定区画領域内における単位形状の大きさ毎の分布割合を定義する分布定義ステップと、上記の定義に従い所定区画領域内に単位形状を散在させて塗膜欠陥画像を含む仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップとが、請求項２に係る発明と異なるが、それ以降のステップは請求項１に係る発明と同じである。
【００１３】
請求項４に係る発明も前者の形態であるが、単位画像を所定区画領域内に任意の個数だけ分布させて仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップが異なる。
【００１４】
請求項５に係る発明は、上記の各発明における仮標準画像作像ステップにおいて、少なくとも明度を定義して立体化する立体化処理を含み、立体化された欠陥を含む仮の標準画像を作像する。
【００１５】
請求項６に係る発明は後者の形態で、塗膜欠陥を含む原画像をコンピュータに取り込んで所定区画領域内における仮の標準画像とする仮標準画像取り込みステップにおいて、請求項１に係る発明と異なるが、それ以降のステップは請求項１に係る発明と同じである。
【００１６】
請求項７に係る発明も後者の形態で、人間による官能評価で既にランク付けされた塗膜欠陥を含む原画像をコンピュータに取り込んで所定区画領域内における仮の標準画像とすることで、仮のランク付けステップを省略しているが、仮の標準画像に対する以降のステップは、請求項１に係る発明と同じである。
【００１７】
請求項８に係る発明は、請求項１、２、３、４、５、６又は７に係る方法を行うプログラムを記録した記録媒体、請求項９に係る発明は、作成した正規の標準画像を記録媒体に記録したもの、請求項１０に係る発明は、更に特徴抽出に当たり用いたパラメータに関するデータも記録したものである。
【００１８】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
先ず、「ふくれ」の評価用標準画像の作成方法について説明する。「ふくれ」は、輪郭がはっきりしない立体的（三次元）な塗膜欠陥であり、ＩＳＯで既に規格化された判定用写真をそのままスキャナでコンピュータに取り込んでも、画像処理が困難であることから、単位画像を定義してからのコンピュータグラフィックによる作像から始める手法を採用した。その手順は次のとおりである。
【００２０】
(1) 先ず、画像を配置する矩形領域の大きさを定義する。
(2) 「ふくれ」の単位形状を円の集合とし、配置する円の大きさを、例えば0.125〜８mm径の集合体として規定する。
(3) 大きさグレードごとの個数分布と面積率をパラメータとして次の表１のように決める。
【００２１】
【表１】
【００２２】
(4) 矩形領域内に、ａ）規定した円についてモンテカルロ法を利用したランダムな配置、又は、ｂ）規則的な位置に任意の揺らぎを与えた配置、或いは、ｃ）規則的な配置をする。
【００２３】
ａ）の手法による場合の処理の流れを図３に示す。
【００２４】
ｂ）の手法の場合、得ようとする最終の評価用標準画像の領域を、例えば等間隔の格子で分割し、格子点を基準位置として、任意の大きさの円又は矩形領域を定義し、その中のランダムな位置を求めて基本図形を配置する操作で得られる。そのときの円又は矩形領域の大きさで揺らぎの大きさを変える。
【００２５】
(5) 得られた濃淡２値画像を、デジタル画像データとして保存し、画像処理評価用の仮標準図を得る。
【００２６】
(6) この仮標準図を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、円の大きさごとに密度について評価点を付けて、大きさごとに仮のランク付けを行う。
(7) （円の大きさ×個数＝面積）から各大きさごとの面積率対数値をパラメータとしてプロットしたものが、図４において「前密度」と「後密度」として示すように、直線から外れた点から直線に沿うように面積率を修正する。
【００２７】
(8) 大きさグレードごとに修正面積率に相当するように、次の表２のように個数を定め再配置する。図５に、大きさごとの密度（評価点）と修正面積率（対数値）との関係グラフ、図６の密度ごとの大きさと修正面積率との関係グラフを示す。
【００２８】
【表２】
【００２９】
(9) 得られた濃淡２値画像を、デジタル画像データとして保存し、画像処理評価用の標準図を得る。
【００３０】
(10) （9）で得た濃淡２値画像を元に、単位形状の立体化断面プロファイルを定義し、陰影を付加した立体化像を次の手順で作成する。
10-1）ハイライト明度、陰影明度、背景となる中間明度水準を定義。例えば、ハイライト明度１０、陰影明度０、背景明度５とする。
【００３１】
10-2）背景明度の背景に、ハイライト明度の単位形状及び陰影明度の単位形状をそれぞれ立体断面プロファイルに応じて、単位形状寸法の５分の１から２分の１の範囲で左右にずらして配置する。（小さな形状と大きな形状とでは周縁部の曲率を持った部分の割合が変わるため、例えば、形状の中心部まで曲率を持つ小さな形状の場合には２分の１ずらし、周縁部で寸法の２割程度が曲率を持つ形状では５分の１ずらす。）
【００３２】
10-3）10-2)の画像をぼかし、連続的に濃淡を変化させる。立体断面形状に応じて、ガウス関数に近似したフィルタマトリックスのσ値を、単位形状寸法の５分の１から同一寸法までの範囲で定義して画像変換を実行。σ値を大きく取ると濃淡変化が滑らかになり、σ値を小さく取ると濃淡変化が鋭くなる。それにより、周縁部の傾斜が異なる形状を模擬する。
【００３３】
10-4）変換後の画像から元画像に配置された単位形状に相当する範囲の画像を切り出し、背景に配置する。
図７（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に単位形状の元画像と変換画像と切出貼付画像をそれぞれ示す。
【００３４】
(11) 得られた立体画像をフロッピディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯなどの記録媒体に、作像過程で用いたパラメータや定義に関するデータと共に保存する。また、最小の形状の大きさの４分の１よりも解像度の高い印刷装置で印刷し、評価用標準画像が印刷された印刷物を得る。
【００３５】
実際の評価用標準画像は立体的なカラー画像又はグレー画像であるが、図８の（Ａ）〜（Ｄ）に、「大きさ４」とした「ふくれ」について密度２、３、４、５の評価用標準画像を白黒の二値図にして示す。また、図９の（Ａ）〜（Ｄ）には、「大きさ５」とした「ふくれ」について同様に示す。なお、これら図８及び図９は、白黒の二値化のため地肌が布地のようになって現れているが、実際の画像にはそれは無い。
【００３６】
上記のような作像過程で用いたパラメータや定義に関するデータも、最終の評価用標準画像と共に記録媒体に電子化データとして記録しておくと、電子化された評価用標準画像を基準にして、対象とする塗膜の欠陥をコンピュータ処理にて比較して自動的にランク付けなどを行う場合、作像過程で用いたパラメータや定義に関するデータを参照することで、作像過程と同じ条件で容易に且つ精度の高いコンピュータ処理ができるようになる。
【００３７】
表３に、上記のようにして作像した「ふくれ」の評価用標準画像を印刷してカード状の試料とし、その試料について、熟練技術者にて目視による官能評価をした結果（実測平均値）と、同じ評価用標準画像について、専用の自動評価用ソフトウェアによりコンピュータにて画像処理してランク付けした結果（画像処理値）を比較して示す。この比較の結果、官能評価の実測平均値と画像処理値との相関係数が0.99で、相関性が高く、評価用標準画像の適正と画像処理の有効性が確認された。
【００３８】
【表３】
【００３９】
次に、「サビ」の評価用標準画像の作成方法について説明する。「サビ」は、色については特定されるものの、濃淡があり、形状が非常に複雑であるため、既にＩＳＯ4623-3に記載されているサビ判定用写真を、人間による官能評価で既にランク付けされた塗膜欠陥を含む原画像として利用した。その処理の手順は次のとおりである。
【００４０】
(1) サビ判定用写真をスキャナで読み取り、通常の画像ファイル（例えば、ＢＭＰ形式）としてコンピュータに取り込む。
(2) これを通常の描画ソフト上に読み込み、自動及び手動にて腐食部分を識別し、着色する。その処理をした密度１から密度５までの５段階のランク付けされた仮の標準画像を、白黒の二値図にして図１０から図１４に示す。
【００４１】
(3) ５段階の仮の標準画像を、画像の特徴抽出が種々のパラメータについて可能であるとともに、指定した１又は複数のパラメータについて自動的にランク付けして評価点が得られる画像処理ソフト上に読み込み、着色部分を腐食部として認識させ、面積率を各評価点（密度）ごとに求めた。表４にその結果を示す。
【００４２】
【表４】
【００４３】
(4) 評価点と面積率の対数値をグラフ上にプロットする。
(5) 図１５に示すように、各評価点の面積率が直線に沿うように面積率を修正する。表５に修正した各評価点ごとの面積率を示す。
【００４４】
【表５】
【００４５】
(6) 各評価点（密度）の仮の標準画像について、表５の面積率に合致するように描画ソフトにて画像を修正する。
(7) 修正後の画像を評価用標準画像として記録媒体に保存する。
【００４６】
図１６から図２０に、密度１から密度５までの５段階にランク付けした評価用標準画像を白黒の二値図にして示す。
【００４７】
表６に、上記のようにして作像した「サビ」の評価用標準画像を印刷したカード状の試料について、熟練技術者にて目視による官能評価をした結果（実測平均値）と、同じ評価用標準画像について、専用の自動評価用ソフトウェアによりコンピュータにて画像処理してランク付けした結果（画像処理値）を比較して示す。この比較の結果、官能評価の実測平均値と画像処理値との相関係数が0.96で、相関性が高く、サビについても評価用標準画像の適正と画像処理の有効性が確認された。
【００４８】
【表６】
【００４９】
次に、単位形状がなく、明度をパラメーターとする代表例として「白亜化」の評価用標準画像の作成方法について説明する。「白亜化」とは塗膜表面の樹脂層が劣化し、塗面全面に浮き出た顔料粒子や樹脂劣化物などが混在した状態を言う。白亜化については、ＩＳＯ 4628-6:1990(ＪＩＳ K 5600-8-6:1999)に、粘着テープを用いて試料面から白亜化した微粉をテープに転写し、テープに付着した白亜化物が５段階で等級付けされた標準写真図が記載されている。しかし、写真図は不鮮明であり、等級付けの根拠は曖昧である。
そこで、以下のような手順で、「白亜化」の評価用標準画像の作成を行った。
【００５０】
(1) 印刷する画像の大きさを例えば横７．５ｃｍ×縦２．７ｃｍとする。
(2) ７．５ｃｍ×２．７ｃｍを２０４８ピクセル×７６８ピクセルで表現し、その中を１６ピクセル×１６ピクセルの単位セルで区分する（１２８個×４８個）。
(3) １６×１６＝２５６ピクセルの単位セル中の各点を任意の割合で塗りつぶすことによって、区画全体の明度を調整する。そこで、セル中に配置する塗りつぶされた点の個数と評価グレード（評価点）との関係を次の表７のように仮に規定する。
【００５１】
【表７】
【００５２】
(4) 塗りつぶされた点を配置する方法は、前述した「ふくれ」の場合と同様にアットランダムに配置する。
(5) セルを必要個数つなぎ合わせて、所期の大きさの濃淡２値化画像である仮の標準画像を得る。
(6) 仮の標準画像を人間により官能評価し、その評価点と明度をパラメータとした対数グラフの直線上に沿うように、塗りつぶされた点の個数を調整することによって、仮の標準画像を修正する。
(7) 修正して得られた濃淡２値化画像をデジタル画像データとして保存し、白亜化評価用の標準図を得る。図２１に、その標準図を識別しやすいように若干図案化して示す。
(8) 各濃淡ごとの明度対数値(セルの点の個数に相当)をパラメータとしてプロットしたものが図２２である。
【００５３】
上述のように、「ふくれ」及び「白亜化」については、原画像を用いないで単位画像の作像から始めて仮の標準画像を作像し、それを人間により官能評価して仮のランク付けを行ってから修正した。また、「サビ」については、人間による官能評価で既にランク付け（規格化）された画像を原画像として利用し、それを修正したが、塗膜欠陥を含む原画像をコンピュータに取り込んで所定区画領域内における仮の標準画像とし、この仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価して仮のランク付けを行ってから、修正してもよい。
【００５４】
また、「ふくれ」については面積率と個数、「白亜化」については明度、「サビ」については面積率を、特徴抽出及びランク付けのためのパラメータとして用いたが、パラメータとしては他に、分布、長さ、幅、形状などがあり、どれをパラメータとして用いるかは、塗膜欠陥の種類により異なる。例えば、「はがれ」は「サビ」と同様に面積率だけでも十分であるが、「たるみ」については面積率の他に長さ、幅、形状もパラメータとするのが好ましく、「くぼみ」、「ピンホール」は「ふくれ」と同様に立体的な欠陥であるため、面積率の他に分布、個数をパラメータとするのが好ましい。「割れ」は面積率と長さと幅をパラメータとする。この他の塗膜欠陥についても、特徴抽出及びランク付けしやすいパラメータを選べばよい。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、既に規格化された標準のものに可及的に近似し、しかもコンピュータ処理しやすく、且つ官能検査の一般原則としてよく知られている「ウェーバー・フェヒナーの法則」に則ってランク付けされた評価用標準画像が得られる。
【００５６】
作像過程で用いたパラメータなどに関するデータも、評価用標準画像と共に記録媒体に電子化データとして記録しておくと、電子化された評価用標準画像を基準にして、対象とする塗膜の欠陥をコンピュータ処理にて比較して自動的にランク付けなどを行う場合、作像過程で用いたパラメータなどに関するデータを参照することで、作像過程と同じ条件で容易に且つ精度の高いコンピュータ処理ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＩＳＯで定められている５段階の「方向性のあるはがれ」を白黒の二値図にして示す。
【図２】同じく「方向性のないはがれ」を白黒の二値図にして示す。
【図３】「ふくれ」を塗膜欠陥とした本発明の実施形態において、「ふくれ」の単位形状を円の集合として矩形領域に配置する手法例のフローチャートである。
【図４】同じ実施形態において、仮の標準画像を密度ごとにプロットして修正することを示すグラフである。
【図５】同上における大きさごとの密度と面積率対数値との関係グラフである。
【図６】同上における密度ごとの大きさと面積率対数値との関係グラフである。
【図７】「ふくれ」の単位形状を立体化する過程を示す図である。
【図８】「大きさ４」とした「ふくれ」について密度２、３、４、５の評価用標準画像を白黒の二値図にして示す。
【図９】「大きさ５」とした「ふくれ」についての同様の図である。
【図１０】ＩＳＯに記載されているサビ判定用写真から作成した密度１の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１１】同じく密度２の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１２】同じく密度３の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１３】同じく密度４の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１４】同じく密度５の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１５】「サビ」の仮の標準画像について、各評価点の面積率が直線に沿うように面積率を修正することを示すグラフである。
【図１６】修正した密度１の「サビ」の評価用標準画像である。
【図１７】同じく密度２の「サビ」の評価用標準画像である。
【図１８】同じく密度３の「サビ」の評価用標準画像である。
【図１９】同じく密度４の「サビ」の評価用標準画像である。
【図２０】同じく密度５の「サビ」の評価用標準画像である。
【図２１】白亜化の実施形態で得られた評価用標準図を識別しやすいように若干図案化した図である。
【図２２】同じ実施形態において、各濃淡ごとの明度対数値をパラメータとしてプロットした図である。
【発明の属する技術分野】
本発明は、塗膜欠陥を評価するための標準となる標準画像をコンピュータによる画像処理により作成する方法、そのプログラムを記録した記録媒体、及び作成した標準画像を記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
塗装後に生ずる塗膜欠陥には、サビ、はがれ、たるみ、ふくれ、くぼみ、ピンホール、しわ、割れ、白亜化などの多くの種類があり、その原因も、塗料自体による場合、塗装中の処理による場合、乾燥後に生ずる場合、塗装された物の使用による場合など様々である。塗膜欠陥の種類や程度、その原因を究明することは、欠陥の再発防止や対策を講ずるために重要なことである。
【０００３】
従来、塗膜欠陥の種類（定義）と程度を決める標準の尺度とするために、ＩＳＯにその規格が設けられている。例えば、ＩＳＯ4628-4：1982（ＪＩＳ k 5600-8-5:1999）には、「方向性のあるはがれ」について、図１の（１）、（２）、（３）、（４）、（５）の態様をそれぞれ「はがれ量１」、「はがれ量２」「はがれ量３」、「はがれ量４」、「はがれ量５」と規定している。また、同じく「方向性のないはがれ」について、図２の（１）、（２）、（３）、（４）、（５）の態様をそれぞれ「はがれ量１」、「はがれ量２」「はがれ量３」、「はがれ量４」、「はがれ量５」と規定している。更に、サビについては、現物の白黒写真を用い、ＩＳＯ4628-3：1982（ＪＩＳ k 5600-8-3:1999）に、その写真を５段階にランク付けしている。
そして、これを印刷物にして配布し、塗装関連業者等では、これを基準に塗膜欠陥の種別やランク付けを人間による目視の官能評価で行っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、人間による目視の官能評価である以上、個人差は避けられない。また、ＩＳＯの規格そのものも、そもそも人間による目視の官能評価から決めたもので、個々の塗膜欠陥ごとに正確にパラメータを決めて標準化したものではない。
【０００５】
塗膜欠陥の種別やランク付けを人間の感に頼った目視の官能評価ではなく、コンピュータを用いて自動化しようとした場合、やはり標準とする塗膜欠陥ごとの標準画像又は数値化されたデータが必要となる。その場合、ＩＳＯで規格された上記のような過去の標準図や標準写真とは全く関連性のない（過去の規格を全く踏襲しない）、コンピュータ処理のための専用の標準画像又は数値化されたデータを全く新規に作ることが考えられるが、そうすると過去の蓄積された産物が全く無駄になってしまうとともに、急変により容認され難い。
【０００６】
このような観点から、コンピュータを用いて自動化する場合にも、標準とする塗膜欠陥ごとの標準画像又は数値化されたデータは、既に規格化された標準のものに可及的に近似させるのが望ましい。
【０００７】
そこで、ＩＳＯで上記のような既に規格化された標準図又は標準写真をスキャナで読み込み、それを標準にしてコンピュータによる画像処理で塗膜欠陥の種別やランク付けを行うことが考えられる。しかしながら、図１や図２に示した「はがれ」のような、色に関係なく輪郭がはっきりしていてしかも大きさが瞭然と違うものをコンピュータで標準化及びランク付けするならまだしも、例えばサビに代表されるように、色や濃淡や形状や大きさや個数などの種々の要素が混在した欠陥の場合には、標準とされた写真をスキャナで読み込み、それをコンピュータ解析による標準のものにしようとしても、人間の視覚では識別が容易なところも、コンピュータ解析では識別不能又は技術的に識別困難な部分が多々あり、また元の写真そのものからして、既述のように特にパラメータを決めて標準化したものではなく、人間による目視の官能評価により漠然と決めたものであるため、そのままではコンピュータ処理のためのデータとして到底扱えない。
【０００８】
本発明者らは、上述のことに鑑み、既に規格化された標準のものに可及的に近似した標準画像にしたいという願いと、コンピュータ処理しやすい標準画像にしたいという相反する願いを両立させることと、更に、感覚の強さは刺激の対数に比例して大きくなるという、官能検査の原則である「ウェーバー・フェヒナーの法則」に則ったランク付けデータとしての要件も兼ね備えたものにしたいという観点に立って、鋭意工夫した結果、これらを満たす次のような本発明を案出したものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、大きくは、塗膜欠陥画像を含む画像を最初からコンピュータにて作成してそれをコンピュータグラフィックにより修正する形態と、塗膜欠陥画像を含む原画像をコンピュータに取り込んでからコンピュータグラフィックにより修正する形態とに分けられる。
【００１０】
請求項１に係る発明は前者の形態で、所定区画領域内に塗膜欠陥画像を含む仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップと、仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、数段階の仮のランク付けを行う仮ランク付けステップと、仮ランク付けされた仮の標準画像を、特徴抽出のための少なくとも一つのパラメータについてコンピュータ解析し、当該パラメータに関する値を、それを数段階に評価する評価点毎のパラメータ算出値として算出するパラメータ値算出ステップと、そのパラメータ算出値の対数を前記評価点との関係を示す対数グラフにプロットする対数グラフプロットステップと、各評価点毎のプロット点が目標点に一致又は近似するように、前記仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより修正する画像修正ステップと、目標点に一致又は近似した修正画像を当該ランクの正規の標準画像として保存する標準画像保存ステップとを有する。
【００１１】
請求項２に係る発明も前者の形態で、単位画像をコンピュータグラフィックにより作像する単位画像作像ステップと、１又は２以上の単位画像を所定区画領域内に配置して仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップとが、請求項１に係る発明と異なるが、それ以降のステップは請求項１に係る発明と同じである。
【００１２】
請求項３に係る発明は、更に具体化した前者の形態で、単位形状を定義する単位形状定義ステップと、配置する単位形状の大きさを少なくとも一個定義する大きさ定義ステップと、所定区画領域内における単位形状の大きさ毎の分布割合を定義する分布定義ステップと、上記の定義に従い所定区画領域内に単位形状を散在させて塗膜欠陥画像を含む仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップとが、請求項２に係る発明と異なるが、それ以降のステップは請求項１に係る発明と同じである。
【００１３】
請求項４に係る発明も前者の形態であるが、単位画像を所定区画領域内に任意の個数だけ分布させて仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップが異なる。
【００１４】
請求項５に係る発明は、上記の各発明における仮標準画像作像ステップにおいて、少なくとも明度を定義して立体化する立体化処理を含み、立体化された欠陥を含む仮の標準画像を作像する。
【００１５】
請求項６に係る発明は後者の形態で、塗膜欠陥を含む原画像をコンピュータに取り込んで所定区画領域内における仮の標準画像とする仮標準画像取り込みステップにおいて、請求項１に係る発明と異なるが、それ以降のステップは請求項１に係る発明と同じである。
【００１６】
請求項７に係る発明も後者の形態で、人間による官能評価で既にランク付けされた塗膜欠陥を含む原画像をコンピュータに取り込んで所定区画領域内における仮の標準画像とすることで、仮のランク付けステップを省略しているが、仮の標準画像に対する以降のステップは、請求項１に係る発明と同じである。
【００１７】
請求項８に係る発明は、請求項１、２、３、４、５、６又は７に係る方法を行うプログラムを記録した記録媒体、請求項９に係る発明は、作成した正規の標準画像を記録媒体に記録したもの、請求項１０に係る発明は、更に特徴抽出に当たり用いたパラメータに関するデータも記録したものである。
【００１８】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
先ず、「ふくれ」の評価用標準画像の作成方法について説明する。「ふくれ」は、輪郭がはっきりしない立体的（三次元）な塗膜欠陥であり、ＩＳＯで既に規格化された判定用写真をそのままスキャナでコンピュータに取り込んでも、画像処理が困難であることから、単位画像を定義してからのコンピュータグラフィックによる作像から始める手法を採用した。その手順は次のとおりである。
【００２０】
(1) 先ず、画像を配置する矩形領域の大きさを定義する。
(2) 「ふくれ」の単位形状を円の集合とし、配置する円の大きさを、例えば0.125〜８mm径の集合体として規定する。
(3) 大きさグレードごとの個数分布と面積率をパラメータとして次の表１のように決める。
【００２１】
【表１】
(4) 矩形領域内に、ａ）規定した円についてモンテカルロ法を利用したランダムな配置、又は、ｂ）規則的な位置に任意の揺らぎを与えた配置、或いは、ｃ）規則的な配置をする。
【００２３】
ａ）の手法による場合の処理の流れを図３に示す。
【００２４】
ｂ）の手法の場合、得ようとする最終の評価用標準画像の領域を、例えば等間隔の格子で分割し、格子点を基準位置として、任意の大きさの円又は矩形領域を定義し、その中のランダムな位置を求めて基本図形を配置する操作で得られる。そのときの円又は矩形領域の大きさで揺らぎの大きさを変える。
【００２５】
(5) 得られた濃淡２値画像を、デジタル画像データとして保存し、画像処理評価用の仮標準図を得る。
【００２６】
(6) この仮標準図を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、円の大きさごとに密度について評価点を付けて、大きさごとに仮のランク付けを行う。
(7) （円の大きさ×個数＝面積）から各大きさごとの面積率対数値をパラメータとしてプロットしたものが、図４において「前密度」と「後密度」として示すように、直線から外れた点から直線に沿うように面積率を修正する。
【００２７】
(8) 大きさグレードごとに修正面積率に相当するように、次の表２のように個数を定め再配置する。図５に、大きさごとの密度（評価点）と修正面積率（対数値）との関係グラフ、図６の密度ごとの大きさと修正面積率との関係グラフを示す。
【００２８】
【表２】
(9) 得られた濃淡２値画像を、デジタル画像データとして保存し、画像処理評価用の標準図を得る。
【００３０】
(10) （9）で得た濃淡２値画像を元に、単位形状の立体化断面プロファイルを定義し、陰影を付加した立体化像を次の手順で作成する。
10-1）ハイライト明度、陰影明度、背景となる中間明度水準を定義。例えば、ハイライト明度１０、陰影明度０、背景明度５とする。
【００３１】
10-2）背景明度の背景に、ハイライト明度の単位形状及び陰影明度の単位形状をそれぞれ立体断面プロファイルに応じて、単位形状寸法の５分の１から２分の１の範囲で左右にずらして配置する。（小さな形状と大きな形状とでは周縁部の曲率を持った部分の割合が変わるため、例えば、形状の中心部まで曲率を持つ小さな形状の場合には２分の１ずらし、周縁部で寸法の２割程度が曲率を持つ形状では５分の１ずらす。）
【００３２】
10-3）10-2)の画像をぼかし、連続的に濃淡を変化させる。立体断面形状に応じて、ガウス関数に近似したフィルタマトリックスのσ値を、単位形状寸法の５分の１から同一寸法までの範囲で定義して画像変換を実行。σ値を大きく取ると濃淡変化が滑らかになり、σ値を小さく取ると濃淡変化が鋭くなる。それにより、周縁部の傾斜が異なる形状を模擬する。
【００３３】
10-4）変換後の画像から元画像に配置された単位形状に相当する範囲の画像を切り出し、背景に配置する。
図７（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に単位形状の元画像と変換画像と切出貼付画像をそれぞれ示す。
【００３４】
(11) 得られた立体画像をフロッピディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯなどの記録媒体に、作像過程で用いたパラメータや定義に関するデータと共に保存する。また、最小の形状の大きさの４分の１よりも解像度の高い印刷装置で印刷し、評価用標準画像が印刷された印刷物を得る。
【００３５】
実際の評価用標準画像は立体的なカラー画像又はグレー画像であるが、図８の（Ａ）〜（Ｄ）に、「大きさ４」とした「ふくれ」について密度２、３、４、５の評価用標準画像を白黒の二値図にして示す。また、図９の（Ａ）〜（Ｄ）には、「大きさ５」とした「ふくれ」について同様に示す。なお、これら図８及び図９は、白黒の二値化のため地肌が布地のようになって現れているが、実際の画像にはそれは無い。
【００３６】
上記のような作像過程で用いたパラメータや定義に関するデータも、最終の評価用標準画像と共に記録媒体に電子化データとして記録しておくと、電子化された評価用標準画像を基準にして、対象とする塗膜の欠陥をコンピュータ処理にて比較して自動的にランク付けなどを行う場合、作像過程で用いたパラメータや定義に関するデータを参照することで、作像過程と同じ条件で容易に且つ精度の高いコンピュータ処理ができるようになる。
【００３７】
表３に、上記のようにして作像した「ふくれ」の評価用標準画像を印刷してカード状の試料とし、その試料について、熟練技術者にて目視による官能評価をした結果（実測平均値）と、同じ評価用標準画像について、専用の自動評価用ソフトウェアによりコンピュータにて画像処理してランク付けした結果（画像処理値）を比較して示す。この比較の結果、官能評価の実測平均値と画像処理値との相関係数が0.99で、相関性が高く、評価用標準画像の適正と画像処理の有効性が確認された。
【００３８】
【表３】
次に、「サビ」の評価用標準画像の作成方法について説明する。「サビ」は、色については特定されるものの、濃淡があり、形状が非常に複雑であるため、既にＩＳＯ4623-3に記載されているサビ判定用写真を、人間による官能評価で既にランク付けされた塗膜欠陥を含む原画像として利用した。その処理の手順は次のとおりである。
【００４０】
(1) サビ判定用写真をスキャナで読み取り、通常の画像ファイル（例えば、ＢＭＰ形式）としてコンピュータに取り込む。
(2) これを通常の描画ソフト上に読み込み、自動及び手動にて腐食部分を識別し、着色する。その処理をした密度１から密度５までの５段階のランク付けされた仮の標準画像を、白黒の二値図にして図１０から図１４に示す。
【００４１】
(3) ５段階の仮の標準画像を、画像の特徴抽出が種々のパラメータについて可能であるとともに、指定した１又は複数のパラメータについて自動的にランク付けして評価点が得られる画像処理ソフト上に読み込み、着色部分を腐食部として認識させ、面積率を各評価点（密度）ごとに求めた。表４にその結果を示す。
【００４２】
【表４】
(4) 評価点と面積率の対数値をグラフ上にプロットする。
(5) 図１５に示すように、各評価点の面積率が直線に沿うように面積率を修正する。表５に修正した各評価点ごとの面積率を示す。
【００４４】
【表５】
(6) 各評価点（密度）の仮の標準画像について、表５の面積率に合致するように描画ソフトにて画像を修正する。
(7) 修正後の画像を評価用標準画像として記録媒体に保存する。
【００４６】
図１６から図２０に、密度１から密度５までの５段階にランク付けした評価用標準画像を白黒の二値図にして示す。
【００４７】
表６に、上記のようにして作像した「サビ」の評価用標準画像を印刷したカード状の試料について、熟練技術者にて目視による官能評価をした結果（実測平均値）と、同じ評価用標準画像について、専用の自動評価用ソフトウェアによりコンピュータにて画像処理してランク付けした結果（画像処理値）を比較して示す。この比較の結果、官能評価の実測平均値と画像処理値との相関係数が0.96で、相関性が高く、サビについても評価用標準画像の適正と画像処理の有効性が確認された。
【００４８】
【表６】
次に、単位形状がなく、明度をパラメーターとする代表例として「白亜化」の評価用標準画像の作成方法について説明する。「白亜化」とは塗膜表面の樹脂層が劣化し、塗面全面に浮き出た顔料粒子や樹脂劣化物などが混在した状態を言う。白亜化については、ＩＳＯ 4628-6:1990(ＪＩＳ K 5600-8-6:1999)に、粘着テープを用いて試料面から白亜化した微粉をテープに転写し、テープに付着した白亜化物が５段階で等級付けされた標準写真図が記載されている。しかし、写真図は不鮮明であり、等級付けの根拠は曖昧である。
そこで、以下のような手順で、「白亜化」の評価用標準画像の作成を行った。
【００５０】
(1) 印刷する画像の大きさを例えば横７．５ｃｍ×縦２．７ｃｍとする。
(2) ７．５ｃｍ×２．７ｃｍを２０４８ピクセル×７６８ピクセルで表現し、その中を１６ピクセル×１６ピクセルの単位セルで区分する（１２８個×４８個）。
(3) １６×１６＝２５６ピクセルの単位セル中の各点を任意の割合で塗りつぶすことによって、区画全体の明度を調整する。そこで、セル中に配置する塗りつぶされた点の個数と評価グレード（評価点）との関係を次の表７のように仮に規定する。
【００５１】
【表７】
(4) 塗りつぶされた点を配置する方法は、前述した「ふくれ」の場合と同様にアットランダムに配置する。
(5) セルを必要個数つなぎ合わせて、所期の大きさの濃淡２値化画像である仮の標準画像を得る。
(6) 仮の標準画像を人間により官能評価し、その評価点と明度をパラメータとした対数グラフの直線上に沿うように、塗りつぶされた点の個数を調整することによって、仮の標準画像を修正する。
(7) 修正して得られた濃淡２値化画像をデジタル画像データとして保存し、白亜化評価用の標準図を得る。図２１に、その標準図を識別しやすいように若干図案化して示す。
(8) 各濃淡ごとの明度対数値(セルの点の個数に相当)をパラメータとしてプロットしたものが図２２である。
【００５３】
上述のように、「ふくれ」及び「白亜化」については、原画像を用いないで単位画像の作像から始めて仮の標準画像を作像し、それを人間により官能評価して仮のランク付けを行ってから修正した。また、「サビ」については、人間による官能評価で既にランク付け（規格化）された画像を原画像として利用し、それを修正したが、塗膜欠陥を含む原画像をコンピュータに取り込んで所定区画領域内における仮の標準画像とし、この仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価して仮のランク付けを行ってから、修正してもよい。
【００５４】
また、「ふくれ」については面積率と個数、「白亜化」については明度、「サビ」については面積率を、特徴抽出及びランク付けのためのパラメータとして用いたが、パラメータとしては他に、分布、長さ、幅、形状などがあり、どれをパラメータとして用いるかは、塗膜欠陥の種類により異なる。例えば、「はがれ」は「サビ」と同様に面積率だけでも十分であるが、「たるみ」については面積率の他に長さ、幅、形状もパラメータとするのが好ましく、「くぼみ」、「ピンホール」は「ふくれ」と同様に立体的な欠陥であるため、面積率の他に分布、個数をパラメータとするのが好ましい。「割れ」は面積率と長さと幅をパラメータとする。この他の塗膜欠陥についても、特徴抽出及びランク付けしやすいパラメータを選べばよい。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、既に規格化された標準のものに可及的に近似し、しかもコンピュータ処理しやすく、且つ官能検査の一般原則としてよく知られている「ウェーバー・フェヒナーの法則」に則ってランク付けされた評価用標準画像が得られる。
【００５６】
作像過程で用いたパラメータなどに関するデータも、評価用標準画像と共に記録媒体に電子化データとして記録しておくと、電子化された評価用標準画像を基準にして、対象とする塗膜の欠陥をコンピュータ処理にて比較して自動的にランク付けなどを行う場合、作像過程で用いたパラメータなどに関するデータを参照することで、作像過程と同じ条件で容易に且つ精度の高いコンピュータ処理ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＩＳＯで定められている５段階の「方向性のあるはがれ」を白黒の二値図にして示す。
【図２】同じく「方向性のないはがれ」を白黒の二値図にして示す。
【図３】「ふくれ」を塗膜欠陥とした本発明の実施形態において、「ふくれ」の単位形状を円の集合として矩形領域に配置する手法例のフローチャートである。
【図４】同じ実施形態において、仮の標準画像を密度ごとにプロットして修正することを示すグラフである。
【図５】同上における大きさごとの密度と面積率対数値との関係グラフである。
【図６】同上における密度ごとの大きさと面積率対数値との関係グラフである。
【図７】「ふくれ」の単位形状を立体化する過程を示す図である。
【図８】「大きさ４」とした「ふくれ」について密度２、３、４、５の評価用標準画像を白黒の二値図にして示す。
【図９】「大きさ５」とした「ふくれ」についての同様の図である。
【図１０】ＩＳＯに記載されているサビ判定用写真から作成した密度１の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１１】同じく密度２の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１２】同じく密度３の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１３】同じく密度４の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１４】同じく密度５の「サビ」の仮の標準画像である。
【図１５】「サビ」の仮の標準画像について、各評価点の面積率が直線に沿うように面積率を修正することを示すグラフである。
【図１６】修正した密度１の「サビ」の評価用標準画像である。
【図１７】同じく密度２の「サビ」の評価用標準画像である。
【図１８】同じく密度３の「サビ」の評価用標準画像である。
【図１９】同じく密度４の「サビ」の評価用標準画像である。
【図２０】同じく密度５の「サビ」の評価用標準画像である。
【図２１】白亜化の実施形態で得られた評価用標準図を識別しやすいように若干図案化した図である。
【図２２】同じ実施形態において、各濃淡ごとの明度対数値をパラメータとしてプロットした図である。
Claims (10)
- 所定区画領域内に塗膜欠陥画像を含む仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップと、仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、数段階の仮のランク付けを行う仮ランク付けステップと、仮ランク付けされた仮の標準画像を、特徴抽出のための少なくとも一つのパラメータについてコンピュータ解析し、当該パラメータに関する値を、それを数段階に評価する評価点毎のパラメータ算出値として算出するパラメータ値算出ステップと、そのパラメータ算出値の対数を前記評価点との関係を示す対数グラフにプロットする対数グラフプロットステップと、各評価点毎のプロット点が目標点に一致又は近似するように、前記仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより修正する画像修正ステップと、目標点に一致又は近似した修正画像を当該ランクの正規の標準画像として保存する標準画像保存ステップとを有することを特徴とする塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法。
- 単位画像をコンピュータグラフィックにより作像する単位画像作像ステップと、１又は２以上の単位画像を所定区画領域内に配置して仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップと、仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、数段階の仮のランク付けを行う仮ランク付けステップと、仮ランク付けされた仮の標準画像を、特徴抽出のための少なくとも一つのパラメータについてコンピュータ解析し、当該パラメータに関する値を、それを数段階に評価する評価点毎のパラメータ算出値として算出するパラメータ値算出ステップと、そのパラメータ算出値の対数を前記評価点との関係を示す対数グラフにプロットする対数グラフプロットステップと、各評価点毎のプロット点が目標点に一致又は近似するように、前記仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより修正する画像修正ステップと、目標点に一致又は近似した修正画像を当該ランクの正規の標準画像として保存する標準画像保存ステップとを有することを特徴とする塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法。
- 単位形状を定義する単位形状定義ステップと、配置する単位形状の大きさを少なくとも一個定義する大きさ定義ステップと、所定区画領域内における単位形状の大きさ毎の分布割合を定義する分布定義ステップと、上記の定義に従い所定区画領域内に単位形状を散在させて塗膜欠陥画像を含む仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップと、仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、数段階の仮のランク付けを行う仮ランク付けステップと、仮ランク付けされた仮の標準画像を、特徴抽出のための少なくとも一つのパラメータについてコンピュータ解析し、当該パラメータに関する値を、それを数段階に評価する評価点毎のパラメータ算出値として算出するパラメータ値算出ステップと、そのパラメータ算出値の対数を前記評価点との関係を示す対数グラフにプロットする対数グラフプロットステップと、各評価点毎のプロット点が目標点に一致又は近似するように、前記仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより修正する画像修正ステップと、目標点に一致又は近似した修正画像を当該ランクの正規の標準画像として保存する標準画像保存ステップとを有することを特徴とする塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法。
- 単位画像を所定区画領域内に任意の個数だけ分布させて仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより作像する仮標準画像作像ステップと、仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、数段階の仮のランク付けを行う仮ランク付けステップと、仮ランク付けされた仮の標準画像を、特徴抽出のための少なくとも一つのパラメータについてコンピュータ解析し、当該パラメータに関する値を、それを数段階に評価する評価点毎のパラメータ算出値として算出するパラメータ値算出ステップと、そのパラメータ算出値の対数を前記評価点との関係を示す対数グラフにプロットする対数グラフプロットステップと、各評価点毎のプロット点が目標点に一致又は近似するように、前記所定区画領域内における単位画像の個数を調整して、前記仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより修正する画像修正ステップと、目標点に一致又は近似した修正画像を当該ランクの正規の標準画像として保存する標準画像保存ステップとを有することを特徴とする塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法。
- 仮標準画像作像ステップにおいて、少なくとも明度を定義して立体化する立体化処理を含み、立体化された欠陥を含む仮の標準画像を作像することを特徴とする請求項１、２、３又は４記載の塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法。
- 塗膜欠陥を含む原画像をコンピュータに取り込んで所定区画領域内における仮の標準画像とする仮標準画像取り込みステップと、仮の標準画像を画面上又はプリントアウト画像で見て人間により官能評価し、数段階の仮のランク付けを行う仮ランク付けステップと、仮ランク付けされた仮の標準画像を、特徴抽出のための少なくとも一つのパラメータについてコンピュータ解析し、当該パラメータに関する値を、それを数段階に評価する評価点毎のパラメータ算出値として算出するパラメータ値算出ステップと、そのパラメータ算出値の対数を前記評価点との関係を示す対数グラフにプロットする対数グラフプロットステップと、各評価点毎のプロット点が目標点に一致又は近似するように、前記仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより修正する画像修正ステップと、目標点に一致又は近似した修正画像を当該ランクの正規の標準画像として保存する標準画像保存ステップとを有することを特徴とする塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法。
- 人間による官能評価で既に数段階にランク付けされた塗膜欠陥を含む原画像をコンピュータに取り込んで所定区画領域内における仮の標準画像とする仮標準画像取り込みステップと、ランク付けされた仮の標準画像を、特徴抽出のための少なくとも一つのパラメータについてコンピュータ解析し、当該パラメータに関する値を、それを数段階に評価する評価点毎のパラメータ算出値として算出するパラメータ値算出ステップと、そのパラメータ算出値の対数を前記評価点との関係を示す対数グラフにプロットする対数グラフプロットステップと、各評価点毎のプロット点が目標点に一致又は近似するように、前記仮の標準画像をコンピュータグラフィックにより修正する画像修正ステップと、目標点に一致又は近似した修正画像を当該ランクの正規の標準画像として保存する標準画像保存ステップとを有することを特徴とする塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法。
- 請求項１、２、３、４、５、６又は７のいずれかの方法を行うプログラムを記録した記録媒体。
- 請求項１、２、３、４、５、６又は７のいずれかの方法で作成した正規の標準画像を記録した記録媒体。
- 請求項１、２、３、４、５、６又は７のいずれかの方法で作成した正規の標準画像と、その特徴抽出に当たり用いたパラメータに関するデータとを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000344264A JP3909483B2 (ja) | 2000-11-10 | 2000-11-10 | 塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法、そのプログラムを記録した記録媒体、及び作成した標準画像を記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000344264A JP3909483B2 (ja) | 2000-11-10 | 2000-11-10 | 塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法、そのプログラムを記録した記録媒体、及び作成した標準画像を記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002148197A JP2002148197A (ja) | 2002-05-22 |
| JP3909483B2 true JP3909483B2 (ja) | 2007-04-25 |
Family
ID=18818490
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000344264A Expired - Fee Related JP3909483B2 (ja) | 2000-11-10 | 2000-11-10 | 塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法、そのプログラムを記録した記録媒体、及び作成した標準画像を記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3909483B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5441728B2 (ja) * | 2010-01-15 | 2014-03-12 | パナソニック株式会社 | 官能検査装置及び官能検査方法 |
| WO2023008143A1 (ja) * | 2021-07-26 | 2023-02-02 | コニカミノルタ株式会社 | 塗装欠陥の基準サンプル及びその製造方法 |
| CN115561249B (zh) * | 2022-11-09 | 2023-04-25 | 松乐智能装备(广东)有限公司 | 一种喷涂设备的智能化监测方法及*** |
-
2000
- 2000-11-10 JP JP2000344264A patent/JP3909483B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2002148197A (ja) | 2002-05-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112419250B (zh) | 路面裂缝数字图像提取、裂缝修补及裂缝参数计算方法 | |
| CN115222733B (zh) | 基于图像识别的金属构件表面缺陷检测方法 | |
| JP5764238B2 (ja) | 鋼管内部腐食解析装置及び鋼管内部腐食解析方法 | |
| JP4172941B2 (ja) | 土地区画データ作成方法および装置 | |
| CN110210448B (zh) | 一种智能人脸皮肤老化程度的识别与评估方法 | |
| CN111879735B (zh) | 一种基于图像的大米外观品质检测方法 | |
| CN116559183B (zh) | 一种提高缺陷判定效率的方法及*** | |
| JP5852919B2 (ja) | ひび割れ検出方法 | |
| US8385655B2 (en) | Method and system for generating intrinsic images using single reflectance technique | |
| US20110150358A1 (en) | Method and system for factoring an illumination image | |
| CN103940708A (zh) | 一种钢材全形态晶粒的快速测量、精细分类方法 | |
| JP2014228357A (ja) | ひび割れ検出方法 | |
| JP5705711B2 (ja) | ひび割れ検出方法 | |
| WO2012082132A1 (en) | Method and system for determining void pantograph settings | |
| CN110176020A (zh) | 一种融合2d和3d图像的燕窝杂质分拣方法 | |
| CN115115578B (zh) | 一种增材制造过程中的缺陷检测方法及*** | |
| CN115546536A (zh) | 一种象牙制品识别方法及*** | |
| CN109716355A (zh) | 微粒边界识别 | |
| CN110610504A (zh) | 基于骨架与色调的铅笔画生成方法及装置 | |
| JP3909483B2 (ja) | 塗膜欠陥評価用標準画像の作成方法、そのプログラムを記録した記録媒体、及び作成した標準画像を記録した記録媒体 | |
| JPH01195351A (ja) | コンクリート表面のひび割れ測定方法 | |
| JP6291546B2 (ja) | 画像評価装置、画像評価方法、及びプログラム | |
| TWI498830B (zh) | 不均勻光線下的車牌辨識方法及系統 | |
| JP2002090308A (ja) | 画像処理を用いた鋼材表面の劣化度評価システム | |
| CN116645351A (zh) | 一种复杂场景的缺陷在线检测方法及*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040930 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20061006 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20061031 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20061130 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20061226 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070115 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 3909483 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110202 Year of fee payment: 4 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110202 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120202 Year of fee payment: 5 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120202 Year of fee payment: 5 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120202 Year of fee payment: 5 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130202 Year of fee payment: 6 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130202 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140202 Year of fee payment: 7 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |