JPH07306016A

JPH07306016A - 塗装膜厚計測装置

Info

Publication number: JPH07306016A
Application number: JP6098334A
Authority: JP
Inventors: Kiyoshi Yoshida; 清吉田; Osamu Tanaka; 修田中
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1994-05-12
Filing date: 1994-05-12
Publication date: 1995-11-21
Anticipated expiration: 2017-09-24
Also published as: JP3326960B2

Abstract

(57)【要約】【目的】塗装中に迅速、高精度で膜厚等の塗装状態を判
別できる塗装膜厚計測装置を提供する。【構成】未乾燥塗装表面の粗さを複数個所で撮像する複
数の撮像手段１００と、該画像情報を処理する画像処理
手段１０１と、該処理結果から塗装表面の粗さ度と凹凸
波形の波長を各個所毎に算出する粗さ演算手段１０２
と、塗装条件を入力する塗装条件入力手段１０３と、粗
さ度とその時間変化量と波長から垂れの有無を各個所毎
に判定する垂れ判定手段１０６と、粗さ度の時間変化量
と波長と塗装条件から膜厚を各個所毎に算出する膜厚演
算手段１０４と、該各膜厚を平均化する平均膜厚演算手
段１０５と、画像処理結果から塗装面の鮮映度を各個所
毎に演算する鮮映度演算手段１０８と、該各鮮映度を平
均化する平均鮮映度演算手段１０９と、平均膜厚と垂れ
判定結果と平均鮮映度から塗装品質の良否判定を行なう
塗装品質判定手段１０７と、を備えた構成。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、塗料を塗布した直後の
未乾燥状態で塗装の膜厚を計測することの出来る塗装膜
厚計測技術に関し、特に、塗装中に迅速かつ高精度で塗
装状態を判別し、以後の塗装条件にフィードバックでき
る計測技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】塗装直後の未乾燥状態で塗装膜厚を計測
する装置としては、例えば針ゲージを利用した接触式の
装置、或いは電磁式や渦電流式の非接触式の装置があ
る。図２３は、上記のごとき従来装置のうち、磁気を用
いた計測装置の一例の原理を示す断面図である。図２３
においては、まず（ａ）に示すように、鋼板の被塗装体
８１の塗装表面に対向して非接触膜厚センサ８２を近接
距離ｈ₀に予め位置決めする。そして非接触膜厚センサ
８２内に設けられた送受信コイル（図示省略）によって
被塗装体８１と非接触膜厚センサ８２との間に磁界を生
成する。この状態で、被塗装体８１の表面にウェット状
態の塗料８３を塗布すると、塗装後の被塗装体８１と非
接触膜厚センサ８２との間の磁界は、塗装膜厚による電
磁気抵抗によって減衰し、塗装前よりも低下した状態で
送受信コイルに感知される。このように膜厚ｈに比例し
て減衰する磁束の変化を検出することにより、塗装膜厚
を測定することが出来る。しかし、上記のごとき従来の
膜厚測定装置においては、塗装前に被塗装体８１と非接
触膜厚センサ８２との距離を所定の近接距離に設定し、
塗装前後を通じてその位置関係を精密に保つ必要がある
ため、塗装中でもセンサを近接距離に設定したままにし
ておく必要があり、実用的でない。また、測定を塗装前
と塗装後との２回行なう必要があるので手間がかかると
共に、測定精度も悪い、等の問題があった。また、前記
針ゲージを用いた接触式の装置では、塗装面に傷を付け
るので、塗装品質が低下するという問題があった。

【０００３】上記のごとき問題を解決するため、本出願
人は、塗料を塗布した直後の未乾燥塗装表面の粗さに基
づいて、非接触で塗装膜厚を測定する装置を既に出願
（特願平４−３０６９６６号、未公開）している。上記
の測定装置は、光学的な表面粗さ計や撮像装置によって
塗装直後の未乾燥塗装表面の粗さと、塗装表面の凹凸波
形の波長とを計測し、それらに基づいて未乾燥状態にお
ける膜厚（ウェット膜厚）を測定し、さらに乾燥後の膜
厚（ドライ膜厚）を予測するものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記のように、従来の
接触式の装置では、塗装面に傷を付けるので、塗装品質
が低下するという問題があり、また、磁気を利用した非
接触の装置では測定に手間がかかると共に測定精度が悪
いという問題があった。また、上記のごとき従来装置の
問題を解決した本出願人の先行出願においては、非接触
で、しかも容易に正確な測定を行なうことが可能である
が、実際の塗装作業においては、次のごとき問題があ
る。

【０００５】すなわち、自動車の車体塗装のように、塗
装自動化ラインで次々に塗装を行なう場合には、膜厚等
の塗装状態の良否を出来るだけ速やかにフィードバック
して次の塗装条件を改善し、常に最良の塗装状態に保つ
必要がある。また、自動車の車体のように、塗装面が広
く、かつ水平面と垂直面とのように状態の異なる面が存
在する被塗装体においては、それぞれの部分によって塗
装状態が必ずしも均一にはならないので、正確な計測を
行なうためには、それぞれの部分について計測する必要
がある。しかし、上記の先行出願においては、基本的に
は一つの撮像装置（または光学的計測器）によって塗装
の表面状態を観察するようになっていたので、精度の良
い計測をするには、次々に異なった部分の撮像と演算処
理を行なう必要がある。そのため、かなり長い計測処理
時間を要し、また、短い時間内に多数個所の撮像を行な
うことができず、特に水平面（エンジンフードやルーフ
のような車体上面）と垂直面（フェンダのような車体側
面）とのように、塗装条件の異なる多くの部分を同じ時
点で同一条件で観察して塗装の良否を判断することは出
来なかった。そのため、塗装状態の良否を出来るだけ速
やかにフィードバックして次の塗装条件を改善し、常に
最良の塗装状態に保つには不満足である、という問題が
あった。

【０００６】本発明は、上記のごとき本出願人の先行出
願をさらに改良し、塗装中に迅速かつ高精度で膜厚等の
塗装状態を判別し、以後の塗装条件に直ちにフィードバ
ックできる塗装膜厚計測装置を提供することを目的とす
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては、特許請求の範囲に記載するよう
に構成している。すなわち、請求項１に記載の発明は、
図１（ａ）に示すごとく、塗料を塗布した直後の未乾燥
塗装表面の粗さを、塗装面の異なった個所についてそれ
ぞれ撮像する複数の撮像手段１００と、上記複数の撮像
手段からの画像情報をそれぞれ画像処理する画像処理手
段１０１と、上記画像処理手段で処理された画像処理デ
ータに基づいて、塗装表面の粗さ度と、塗装表面の凹凸
波形の波長とを上記各個所毎にそれぞれ算出する粗さ演
算手段１０２と、少なくとも塗料の粘度を含む塗装条件
を入力する塗装条件入力手段１０３と、上記粗さ演算手
段で算出された粗さ度から求めた粗さ度の時間変化量お
よび波長と、上記塗装条件入力手段からの塗装条件とに
基づいて、塗装の膜厚を上記各個所毎にそれぞれ算出す
る膜厚演算手段１０４と、上記膜厚演算手段の演算結果
に基づいて、塗装面の平均膜厚を算出する平均膜厚演算
手段１０５と、を備えている。なお、上記の各手段は、
例えば後記図２の実施例における下記の手段にそれぞれ
対応する。すなわち、撮像手段１００は撮像部２−１〜
２−４に、画像処理手段１０１は画像処理部３−１〜３
−４に、粗さ演算手段１０２は第１演算部４−１〜４−
４に、塗装条件入力手段１０３は塗装条件入力部８に、
膜厚演算手段１０４は第３演算部６−１〜６−４に、平
均膜厚演算手段１０５は第４演算部７に、それぞれ相当
する。

【０００８】次に、請求項２に記載の発明は、図１
（ｂ）に示すごとく、上記請求項１に記載の発明に下記
の構成要素を追加したものである。すなわち、粗さ演算
手段１０２で算出された粗さ度と、該粗さ度から求めた
粗さ度の時間変化量と、上記波長とに基づいて、塗装面
の垂れの有無を上記各個所毎にそれぞれ判定する垂れ判
定手段１０６と、平均膜厚演算手段１０５で算出した平
均膜厚と、垂れ判定手段１０６の判定結果とに応じて、
予め定められた塗装品質の良否判定レベルに応じた良否
判定を行ない、かつ上記良否判定レベルに合わせた最適
な膜厚を算出する塗装品質判定手段１０７と、を追加し
たものである。なお、上記の各手段は、例えば後記図２
の実施例における下記の手段にそれぞれ対応する。すな
わち、垂れ判定手段１０６は第２演算部５−１〜５−４
に、塗装品質判定手段１０７は塗装品質判定部１１に、
それぞれ相当する。

【０００９】次に、請求項３に記載の発明は、上記請求
項１に記載の発明に下記の構成要素を追加してものであ
る。すなわち、粗さ演算手段１０２で算出された粗さ度
と、該粗さ度から求めた粗さ度の時間変化量と、上記波
長とに基づいて、塗装面の垂れの有無を上記各個所毎に
それぞれ判定する垂れ判定手段１０６と、画像処理手段
１０１で処理された画像処理データに基づいて、塗装面
の鮮映度を上記各個所毎にそれぞれ演算する鮮映度演算
手段１０８と、上記鮮映度演算手段の演算結果に基づい
て、塗装面の平均鮮映度を演算する平均鮮映度演算手段
１０９と、平均膜厚演算手段１０５で算出した平均膜厚
と、垂れ判定手段１０６の判定結果と、平均鮮映度演算
手段１０９で算出した平均鮮映度とに応じて、予め定め
られた塗装品質の良否判定レベルに応じた良否判定を行
ない、かつ上記良否判定レベルに合わせた最適な膜厚を
算出する塗装品質判定手段１０７と、を追加したもので
ある。なお、上記の各手段は、例えば後記図２の実施例
における下記の手段にそれぞれ対応する。すなわち、垂
れ判定手段１０６は第２演算部５−１〜５−４に、鮮映
度演算手段１０８は第５演算部９−１〜９−４に、平均
鮮映度演算手段１０９は鮮映度平均化処理部１０に、塗
装品質判定手段１０７は塗装品質判定部１１に、それぞ
れ相当する。

【００１０】次に、請求項４に記載の発明は、請求項１
〜請求項３に記載の発明において、上記撮像手段１００
として、被塗装体の水平面でない面を撮像する撮像手段
と、水平面を撮像する撮像手段とを備え、また、垂れ判
定手段１０６としては、水平でない面を撮像する撮像手
段による画像情報についてのみ垂れの有無の判定を行な
うように構成したものである。なお、上記水平面でない
面とは垂直面や斜面を意味する。次に、請求項５に記載
の発明は、請求項１〜請求項４に記載の発明において、
上記塗装条件入力手段１０３は、１回の吹き付けのみで
塗装を行なう１度吹き付け塗装と、１度目の塗装が不完
全に乾いた状態で２度目の塗装を行なう２度吹き付け塗
装とを区別する信号も入力するものであり、上記膜厚演
算手段１０４は、１度吹き付け塗装と２度吹き付け塗装
とで、異なった塗料粘度の値を用いて膜厚を演算するよ
うに構成したものである。また、請求項６に記載の発明
は、請求項５に記載の発明において、上記２度吹き付け
塗装における塗料粘度の値として、１度目の吹き付けに
よる下層の塗着粘度と、２度目の吹き付けによる上層の
塗着粘度との平均値を用いて膜厚を演算するように構成
したものである。

【００１１】

【作用】請求項１に記載の発明は、複数の撮像部と、そ
れぞれが撮像した画像情報をそれぞれ演算処理する演算
部（画像処理手段、粗さ演算手段、膜厚演算手段、平均
膜厚演算手段）と、塗装条件を入力する塗装条件入力手
段と、を備え、被塗装体の複数個所を同時に撮像し、そ
れぞれ演算処理してそれぞれの個所における膜厚を求
め、さらにそれらの平均膜厚を求めるように構成してい
る。このように構成したことにより、塗装条件の異なる
多くの部分を同じ時点で同一条件で観察して被塗装体の
複数個所の膜厚と平均膜厚とを迅速に求めることが出来
る。また、このようにして求めた膜厚および平均膜厚
は、その数値をそのまま表示して利用することも出来る
し、或いは請求項２、３に記載のように塗装品質判定手
段１０７に自動制御用の数値として与えることも出来
る。

【００１２】また、請求項２に記載の発明は、請求項１
に記載の発明に、垂れ判定手段１０６と塗装品質判定手
段１０７とを追加し、平均膜厚と垂れの有無に基づい
て、予め定められた塗装品質の良否判定レベルに応じた
良否判定を行ない、かつ上記良否判定レベルに合わせた
最適な膜厚を算出するように構成したものである。この
構成においては、塗装条件の異なる多くの部分を同じ時
点で同一条件で観察して塗装の良否を判断することが出
来る。そのため、塗装状態の良否を速やかにフィードバ
ックして次の塗装条件を改善し、常に最良の塗装状態に
保つことが可能となる。また、請求項３に記載の発明
は、請求項１の発明に、垂れ判定手段１０６と、鮮映度
演算手段１０８と、平均鮮映度演算手段１０９と、塗装
品質判定手段１０７と、を追加し、平均膜厚と、垂れの
有無と、平均鮮映度とに応じて、予め定められた塗装品
質の良否判定レベルに応じた良否判定を行ない、かつ上
記良否判定レベルに合わせた最適な膜厚を算出するよう
に構成したものである。この構成においては、各個所の
膜厚、垂れ有無、鮮映度に基づいて塗装の良否判定を行
なうので、塗装の良否をさらに高精度に判断することが
出来る。そのため、塗装状態の良否を速やかにフィード
バックして次の塗装条件を改善し、常に最良の塗装状態
に保つことが可能となる。また、請求項４に記載の発明
は、被塗装体の水平面でない面（垂直面や斜面）と水平
面とをそれぞれ別個に撮像し、かつ垂れの判定は水平で
ない面の画像情報についてのみ行なうものである。すな
わち、垂れが発生するのは一般に垂直面や斜面であり、
水平面については垂れ判定の必要性が少ないので、その
部分を省略したものである。

【００１３】また、請求項５に記載の発明は、１度目の
塗装が不完全に乾いた状態で２度目の吹き付けを行な
う、いわゆる２度吹き付け塗装における膜厚演算に関す
るものであり、塗装条件入力手段１０３から入力する情
報として、１回の吹き付けのみで塗装を行なう１度吹き
付け塗装と、２度吹き付け塗装とを区別する信号を入力
し、かつ、１度吹き付け塗装と２度吹き付け塗装とで、
異なった塗料粘度の値を用いて膜厚を演算するものであ
る。このように構成することにより、１度吹き付けと２
度吹き付けとを区別して正確に膜厚を演算することが出
来る。また、請求項６に記載の発明は、２度吹き付け塗
装における塗料粘度の値として、１度目の吹き付けによ
る下層の塗着粘度と２度目の吹き付けによる上層の塗着
粘度との平均値を用いるようにしたものである。詳細を
後述するように、２度吹き付けの場合は、１度目に吹き
付けた下層と２度目に吹き付けた上層とでは、吹き付け
る時点が異なるため、原料として同じ組成の塗料を用い
ても、塗装後の或る時点における塗着粘度は異なった値
となる。そのため上記のように両者の平均値を塗料粘度
として用いることにより、２度吹き付けにおける膜厚を
正確に算出することが出来る。

【００１４】

【実施例】図２は本発明の第１の実施例図であり、本発
明を車両の車体塗装ラインに適用した場合のブロック図
を示す。まず、図２に基づいて全体の構成の概略を説明
する。１は被塗装体の車体であり、塗装ライン上を所定
の速度で移動しながら塗装されるものである。２は塗装
直後におけるウエット状態の塗装表面を撮像する撮像部
である。この撮像部２としては、２−１〜２−４の４個
が設けられ、それぞれ車体の異なった個所を撮像するよ
うになっている。なお、この実施例では、車体の上面、
右側面および左側面などの各部位ごとに、それぞれ複数
の個所を撮像する例を示している。たとえば図２におい
ては、エンジンフード等の車体上面（水平面）を撮像す
る撮像部として２−１と２−２の２個、左側フェンダ等
の車体左側（垂直面）を撮像する撮像部として２−３と
２−４の２個を設けた場合（車体右側の分は図示省略）
を例示している。また、撮像する時点は、塗料を吹き付
けたのち所定時間（例えば１〜２分）後に行なう。その
ため、撮像部２は塗装ラインの移動速度に合わせて、例
えば１〜２分後に車体が到達する位置に設置されてい
る。

【００１５】上記の各撮像部２−１〜２−４で撮像した
塗装表面の粗さ情報（詳細後述）は、それぞれの画像処
理部３−１〜３−４で画像処理される。なお、この画像
処理部は画像情報を記憶する画像メモリとコンピュータ
等の演算装置で構成される。

【００１６】上記の各画像処理部で処理された画像処理
データは、それぞれの第１演算部４−１〜４−４に送ら
れる。これらの第１演算部４−１〜４−４では、入力し
た画像処理データから塗装表面の粗さ情報、すなわち塗
装表面の凹凸のピーク・ツウ・ピークの面平均値に対応
した粗さ度Ｒ_a（具体的には、後記のパワースペクトル
積分値Ｐを用いる）と凹凸波形の波長λ（具体的には、
後記の長波長領域のピーク波長λを用いる）を求め、さ
らに粗さ度Ｒ_aの時間変化量ΔＲ_aを算出する。これらの
値は、撮像した各個所ごとに独立して算出する。

【００１７】また、第２演算部５−１〜５−４は、それ
ぞれの第１演算部で求めた粗さ情報（Ｒ_a、λ）と時間
変化量ΔＲ_aとに応じて各個所における塗膜の垂れ状態
の有無を判別する。また、塗装条件入力部８は、例えば
キーボード等の塗装条件入力手段であり、塗料の種類、
揮発成分の含有量等の塗料の成分情報、塗料の粘度、温
度等の塗装条件を入力する。また、第３演算部６−１〜
６−４は、上記塗装条件入力部８からの塗装条件と、そ
れぞれの第１演算部で求めた粗さ情報（Ｒ_a、λ）と時
間変化量ΔＲ_aとに応じて、それぞれの個所におけるウ
エット状態の塗装膜厚を演算する。なお、第２演算部の
演算結果、垂れ状態が生じている場合は、第３演算部に
おける膜厚演算を中止するように構成してもよい。ま
た、第４演算部７は、各第３演算部６−１〜６−４の結
果を入力し、複数個所のウエット膜厚の平均化処理を行
なう。例えば各部位毎に複数個所について算出したウエ
ット膜厚の平均値（例えばエンジンフードについての平
均膜厚）を算出する。また、車体全体の平均膜厚を算出
することもできる。

【００１８】一方、第５演算部９−１〜９−４は、前記
画像処理部３−１〜３−４の画像処理データを入力し、
未乾燥状態における塗装面の鮮映度（詳細後述）を、撮
像した各個所毎に算出する。そして鮮映度平均化処理部
１０は、上記各第５演算部９−１〜９−４の演算結果の
平均化処理を行ない、各部位毎の平均鮮映度を算出す
る。また、車体全体の平均膜厚を算出することもでき
る。次に、塗装品質判定部１１は、上記第４演算部７で
算出した平均膜厚と、上記各第２演算部５−１〜５−４
で算出した垂れの有無と、上記鮮映度平均化処理部１０
で求めた平均鮮映度とを入力し、それらに応じて塗装品
質、すなわち、塗装膜厚と鮮映度が所定の範囲であるか
否か、および垂れの有無を判定し、以後の塗装条件を最
適条件とするための指示信号を出力する。上記の指示信
号は、液晶表示装置やＣＲＴ表示装置等の表示器１２で
表示して作業員に提示すると共に、塗装条件制御システ
ム１３へ送られ、塗装ガン１４の動作条件を最適条件に
保つように制御する。なお、上記の第１〜第５演算部、
鮮映度平均化処理部１０および塗装品質判定部１１は、
コンピュータ等の演算装置で構成されるが、演算処理速
度を向上させるためには、第１〜第５演算部をそれぞれ
各系統ごと（例えば４−１、５−１、６−１、９−１の
ような系統）に独立した演算装置で構成してもよいし、
或いは、各演算部ごとに独立した演算装置で構成しても
よい。

【００１９】次に作用を説明する。まず、本発明におけ
る膜厚測定の原理について説明する。本発明における膜
厚測定方法は、塗料を塗布した直後の未乾燥状態、すな
わちウエット状態の塗装表面の平滑化現象に着目して塗
装膜厚を測定するものである。図３は、塗装後の塗膜の
断面図である。塗装直後には、（ａ）に示すように、塗
装表面は初期の付着粒子の結合によって凹凸状態になっ
ている。そして時間の経過と共に、（ｂ）に示すよう
に、レベリング力によって次第に平滑化され、最終的に
は、（ｃ）に示すように、平滑化状態となる。本発明に
おいては、このような平滑化現象に着目し、ウエット状
態における塗装表面の凹凸状態を測定し、それによって
平滑化後、或いは乾燥後の塗装膜厚を算出するものであ
る。上記のごときウエット状態における凹凸状態を測定
するには、光干渉式表面粗さ計など種々の方法（例えば
「機械工学便欄日本機械学会１９８９年９月３０日
新版３刷発行Ｂ２編２０７頁〜２０８頁」に記載）
があるが、ここでは撮像手段（例えばＣＣＤカメラ）で
塗装表面を撮像し、その情報を画像処理する方法につい
て説明する。

【００２０】図４は、撮像部２の一例を示す断面図であ
る。図４に示すように、撮像部の基本的構成は、光源３
１、明暗パタン板３２、反射鏡３３、レンズ３４、ＣＣ
Ｄカメラ３５から成る。上記の明暗パタン板３２は、所
定間隔（例えば１ｍｍ間隔）で直線状のスリットが設け
られた不透明板（または透明板に所定間隔で不透明なス
トライプパタンを印刷したもの）である。そして光源３
１からの平行光線を上記明暗パタン板３２と反射鏡３３
とレンズ３４とを介して塗装面に斜め方向から照射する
ことにより、被塗装体上にスリットに対応した縞模様を
つくる。この縞模様は、被塗装体上の凹凸に応じて歪ん
だ波形となる。その反射光をＣＣＤカメラ３５で撮像
し、上記の歪んだ縞模様、すなわち表面粗さの情報を入
力するようになっている。上記のごとき縞模様の画像情
報を画像処理し、パワースペクトル周波数分析（例えば
高速フーリエ変換処理：ＦＦＴ）を行なってパワースペ
クトルＰＳを求める。

【００２１】図５は、上記パワースペクトルＰＳの周波
数特性図であり、縦軸はパワースペクトルＰＳ、横軸は
周波数ｆ（波長λの逆数、ｆ＝１／λ）である。図５に
おいて、第１のピーク波形は、前記スリットに対応し
た基本縞による基本波形のパワースペクトル、第２のピ
ーク波形は、塗装表面の凹凸波形の長波長領域（１０
〜１ｍｍ程度）に対応したパワースペクトル、第３のピ
ーク波形は、凹凸波形の中波長領域（１〜０.１ｍｍ
程度）に対応したパワースペクトル、第４のピーク波形
は、凹凸波形の短波長領域（０.１ｍｍ以下）に対応
したパワースペクトルを示す。上記のパワースペクトル
波形において、凹凸波形の長波長領域のピーク波長、す
なわち第２のピーク波形のピーク値に対応した波長λ
を求め、さらに表面の粗さを表示する値として、第２の
ピーク波形の積分値（斜線部分の面積）を求め、それ
をパワースペクトル積分値Ｐとする。上記の波長λ（長
波長領域のピーク波長）とパワースペクトル積分値Ｐと
は、下記のごとく膜厚と関係があり、これらの値に基づ
いて、下記の平滑化理論式を用いて膜厚を算出すること
が出来る。

【００２２】まず、パワースペクトル積分値Ｐによる平
滑化特性を説明すると、表面の凹凸（ピーク・ツウ・ピ
ーク値）の面積平均値に相当する表面粗さＲ_aとパワー
スペクトル積分値Ｐとは、図６に示すような関係にあ
り、下記（数１）式、（数２）式に示す関係がある。Ｐ＝Ｑ＋ｋ×√Ｒ_a …（数１）Ｒ_a＝｛（Ｐ−Ｑ）／ｋ}² …（数２）ただし、上式において、Ｑは粗さ補正値、ｋは粗さ変換
係数である。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、まず、ウエット塗膜平滑化理論式（近似
式）として、表面粗さ度Ｒ_aは下記（数３）式で表され
る。Ｒ_a＝Ｒ_a0・exp(−ｔ／τ） …（数３）ただし、Ｒ_a0はＲ_aの初期値（時点０すなわち塗装直後
の値）、ｔは塗装後の経過時間である。また、τは粘性
流体の基本式から導出された時定数であり、後記（数
８）式に示すごときものである。上記（数２）式を（数
３）式に代入すると、下記（数４）式が得られる。｛（Ｐ−Ｑ）／ｋ}²＝｛（Ｐ₀−Ｑ₀）／ｋ}² exp(−ｔ／τ） …(数４) ただし、Ｐ₀はＰの初期値（時点０における値）であ
り、Ｑ₀はＱの初期値である。上記（数４）式におい
て、Ｐ、Ｐ₀をそれぞれの補正値Ｑ、Ｑ₀を含んだ値とし
て、（Ｐ₀−Ｑ₀）→Ｐ₀、（Ｐ−Ｑ）→Ｐと示せば、
（数４）式は下記（数５）式のように表せる。Ｐ＝Ｐ₀・exp(−ｔ／２τ） …（数５）また、時定数τは下記（数６）式で示される。 τ＝３ηλ⁴／１６π⁴γｈ³ …（数６）ただし、ηは塗料の粘度、λは前記の長波長領域のピー
ク波長、γは塗膜の表面張力、ｈはウエット状態におけ
る膜厚（撮像部分の平均値）である。以上から、パワー
スペクトル解析値による塗装膜厚ｈは、下記（数７）式
で示すようになる。

【００２３】

【数７】

【００２４】ただし、Ｐ₁は時点ｔ₁におけるパワースペ
クトル積分値Ｐの値、Ｐ₂は時点ｔ₂（ただし−₁＜ｔ₂）
におけるＰの値である。なお、τ'_iは下記（数８）式で
示される。 τ'_i＝３η(ｔ_i)・λ⁴／１６π⁴γ …（数８）ただし、ｉ＝１，２であり、η(ｔ_i）は塗料の粘度が塗
装後の経過時間の関数であることを示す。すなわち、塗
装条件入力手段８から入力するのは、塗装前における塗
料の粘度ηであるが、塗装後の塗着粘度は、塗装後の経
過時間に応じて変化する値η(ｔ_i）となる。この値は、
塗料組成（塗料内の揮発成分の割合等）や温度などによ
って定まる値である。上記（数７）式から判るように、
塗料の粘度η、塗膜の表面張力γ、凹凸波形の長波長領
域のピーク波長λ、塗装後の２つの時点ｔ₁、ｔ₂におけ
るパワースペクトル積分値Ｐの値から、ウエット状態に
おける膜厚ｈを求めることが出来る。上記の各数値のう
ち、塗料の粘度ηと塗膜の表面張力γは、塗料の特性に
よって定まる値であるから、予め判っている値を入力
し、長波長領域のピーク波長λとパワースペクトル積分
値Ｐの値は、前記の画像情報を処理した値を用いる。

【００２５】図７は、上記（数７）式を用いた平滑化理
論値と測定値を比較したウエット平滑化動特性（パワー
スペクトル積分値Ｐ）を示す特性図である。図７におい
て、横軸は塗装後の経過時間、縦軸はパワースペクトル
積分値Ｐである。上記の測定は、塗布直後の画像を撮像
部２で撮影し、パワースペクトル解析を行なったもので
ある。図７から、測定値は理論値とほぼ一致した平滑化
特性となっていることがわかる。また、表１は、膜厚６
０μｍと５４μｍの２つのサンプルに対して、上記（数
７）式の推定式を用いて膜厚ｈを計測した結果を示す表
である。表１に示すように、数μｍの精度で計測可能で
あることが判る。

【００２６】

【表１】

【００２７】図２の実施例においては、各撮像部２−１
〜２−４、各画像処理部３−１〜３−４、各第１演算部
４−１〜４−４、各第３演算部６−１〜６−４におい
て、上記のごとき処理を行ない、各撮像個所ごとの膜厚
ｈを求め、さらに第４演算部７において、それらの平均
値、すなわち平均膜厚ｈ_aを求める。この平均膜厚ｈ
_aは、各部位（例えばエンジンフード）ごとの平均値
と、車体全体の平均値とを求める。なお、後記の第２演
算部４における垂れの判定において、垂れ有りと判定さ
れて場合には、精密な膜厚演算を行なっても無意味なの
で、塗装品質判定部１１に膜厚が異常である旨の信号
（膜厚：大）を入力し、上記第４演算部７における膜厚
平均化処理を省略するように構成してもよい。また、前
記（数７）式においては、塗装後の２つの時点ｔ₁とｔ₂
における２つの値Ｐ₁、Ｐ₂を用い、粗さ情報の時間変化
量を用いて演算している。そのため、塗装後に２つの時
点で同一個所を撮像する必要がある。このためには、塗
装ライン上の車体の移動に合わせて撮像部２を移動させ
る必要があるので、装置が複雑になる。それを避けるた
めには、次のような方法がある。すなわち、被塗装体で
ある車体の他に、テストピースを用意して被塗装体と同
じ条件で塗装を行ない、時点ｔ₁（例えばｔ₁＝１０秒、
ｔ₁＜ｔ₂）における値Ｐ₁は、テストピースの画像情報
を処理して求めた値を用いるようにする。このようにす
れば、各撮像部は時点ｔ₂（例えば塗装１〜２分後）に
おいて１回のみの撮像を行なえばよい。また、これまで
の計測は、ウエット状態の膜厚を算出するものである
が、ウエット状態の膜厚と乾燥後のドライ膜厚とには、
塗料中の揮発成分に応じた一定の相関関係がある。した
がって計測したウエット膜厚に塗料の内容に応じて定ま
る係数を乗算することにより、ドライ膜厚を容易に推定
することが出来る。

【００２８】次に、本発明における垂れ判定の原理につ
いて説明する。塗装面が水平でなく、垂直または斜めの
面である場合には、塗料の性質（粘度不足）や塗布する
量（量が大き過ぎる場合）によっては垂れが発生する場
合がある。図８は、垂れのある場合と無い場合のウエッ
ト塗膜面の断面図であり、（ａ）は垂れが無い場合、
（ｂ）は垂れが発生した場合を示す。図８（ａ）に示す
ごとき垂れの無い正常な場合には、前記図２で説明した
ごとく、塗装直後の塗膜面は比較的大きな凹凸が発生
し、時間の経過と共に、平滑化現象によって徐々に平坦
になる。しかし、図８（ｂ）に示すごとき垂れが発生し
た場合は、塗膜面の状態は（ａ）とは大きく変わり、初
期の凹凸は小さく、凹凸の波長は長く、かつ平滑化速度
が非常に小さくなり、殆ど変化の無い状態となる。ま
た、垂れが発生した場合は、図示のごとく膜厚が大きく
なる。

【００２９】図９は、塗装面の粗さを表すパワースペク
トル積分値Ｐの時間変化特性を示す図である。図９から
判るように、垂れの無い正常時にはパワースペクトル積
分値Ｐの初期値は大きく、しかも時間の経過と共に大幅
に減衰しているのに対し、垂れが発生した場合には、パ
ワースペクトル積分値Ｐの値は最初から小さく、かつ殆
ど変化していない。なお、上記の特性は、表面の粗さを
示す値としてパワースペクトル積分値Ｐを用いている
が、表面の凹凸（ピーク・ツウ・ピーク値）の面積平均
値に相当する表面粗さＲ_aを用いても同様に判定でき
る。本発明においては、上記の現象を利用して垂れの有
無を判定するものである。

【００３０】図１０は、垂れ判定のフローチャートの一
実施例である。図１０において、まず、ステップＳ１で
は、時点ｔにおける塗装面の凹凸波形の長波長領域のピ
ーク波長λの値が予め定めた所定値（通常のλの下限
値）以下であるか否かを判定する。例えば、基準の波長
をλ_sとした場合、λ≦λ_sであるか否かを判定する。正
常な塗装面における長波長領域のピーク波長λは、ほぼ
２〜６ｍｍ程度の範囲内に入るので、上記の基準波長λ
_sは、例えば２ｍｍに設定する。この判定が“ｙｅｓ”
であれば、垂れの無い正常状態と判断できる。次に、ス
テップＳ２では、塗膜面の粗さを示す値、例えばパワー
スペクトル積分値Ｐの値が予め定めた所定値（通常の粗
さの下限値）以上であるか否かを判定する。例えば、基
準のパワースペクトル積分値をＰ_sとした場合、Ｐ_s≦Ｐ
であるか否かを判定する。そして“ｙｅｓ”であれば、
垂れの発生しにくい正常な塗装表面状態であると判断で
きる。次に、ステップＳ３では、表面粗さの時間変化量
が予め定めた所定値（通常の変化量の下限値）以上であ
るか否かを判断する。例えば、パワースペクトル積分値
Ｐの時間変化量ΔＰは下記（数９）式で示される。

【００３１】

【数９】

【００３２】ただし、Ｐ(ｔ₁）、Ｐ(ｔ₂）は、それぞれ
時点ｔ₁、ｔ₂（ただしｔ₁＜ｔ₂）におけるパワースペク
トル積分値Ｐの値である。したがって、時間変化量の基
準値をΔＰ_sとすれば、ΔＰ_s≦ΔＰか否かを判定し、
“ｙｅｓ”であれば、垂れの無い正常時であると判断す
る。上記のステップＳ１〜Ｓ３の判定が全て“ｎｏ”で
あった場合には、垂れが発生していると判断する。図２
の実施例においては、各第２演算部５−１〜５−４は上
記演算処理を行ない、各撮像個所における垂れの有無を
判定する。

【００３３】次に、本発明における塗装表面の鮮映性測
定の原理について説明する。塗装面の鮮映性とは、塗装
面の平滑感、肉持ち感、光沢感（艶性）からなるもので
ある。この３種類の各要素について更に詳しく説明する
と、平滑感は塗装面における比較的大きなうねり状の歪
みがどの程度であるかを示したものであり、肉持ち感は
塗装面における非常に細かな凹凸の存在がどの程度であ
るかを示したものであり、光沢感は塗装面における明暗
差がどの程度の大きさで再現されるかを示したものであ
る。以下、鮮映性の値を鮮映度Ｓと表示し、平滑感、肉
持ち感、光沢感のそれぞれの値を平滑度Ｈ、肉持ち度
Ｎ、光沢度Ｔと表示する。上記のごとき鮮映度Ｓを表す
諸量は、例えば次のようにして求めることが出来る。す
なわち、塗装面の平滑度Ｈおよび肉持ち度Ｎは、前記し
た縞模様の画像情報から抽出した輪郭線に一次元の画像
処理を施すことによって算出し、光沢度Ｔは入力画像の
明暗差を検出することによって算出することが出来る。

【００３４】以下、鮮映度演算の一実施例を、図１１に
示すフローチャートに基づき図１２と図１３を参照しな
がら説明する。まず、鮮映度の測定に際して最適な画像
が得られるように、測定画像を入力する前処理として、
入力すべき画像の大きさと位置とを設定する処理が行な
われる。このような処理を行なう理由は、塗装面の曲率
に応じて、得られる入力画像が異なるため、その曲率に
影響されないような画像を入力するためである。この処
理は、以下のＳ１１〜Ｓ１５のステップにおいて行なわ
れる。まず、ＣＣＤカメラから入力された画像は、画像
メモリに記憶される。記憶される画像の一例としては、
図１２（ａ）に示すように、塗装面で反射されたストラ
イプの反射光に応じた画像である。この画像は、塗装面
が平坦である場合には、出力されたストライプ画像の相
似型の画像となるが、塗装面が曲面である場合には、そ
の曲率に応じて拡大、縮小、さらには変型した画像とな
ってしまう。また、塗装面の曲率が大きい場合には、像
の位置がＣＣＤカメラの視野内を移動し、この移動によ
って像の位置が視野内から外れると、測定に必要とされ
るデータの収集が不十分となって測定結果の信頼性に悪
影響を与えることになる。このため、以下に記載するよ
うに、ストライプ像の位置を追跡し、測定窓の大きさを
変えるという処理を行なう。まず、画像メモリに記憶さ
れた画像を呼び出して、図１２に示してあるようなカメ
ラ視野Ａの楕円度を演算し、同様に、カメラ視野Ａ内に
存在しているストライプ像の光重心演算を行なう。楕円
度の演算は、測定窓の輪郭線を抽出してこの直径の最大
値と最小値とに基づいて行なっている。また、光重心演
算は、従来から行なわれている一般的な手法であるの
で、ここではその処理の説明は省略する（ステップＳ１
１、Ｓ１２）。次に、この光重心演算の結果に基づいて
ストライプ画像の中心位置を求める。この演算を行なう
のは、次の測定窓の大きさを決定する処理において、そ
の測定窓の中心位置を決定するためである（ステップＳ
１３）。次に、上記の処理において求めた楕円度とスト
ライプ画像の中心位置とに基づいて、測定窓の大きさと
位置とを決定する。例えば以上の測定の結果、カメラ視
野Ａが図１２（ａ）のようにほぼ円形である場合には、
測定窓Ｂは同図（ａ）のように設定される。一方、カメ
ラ視野（Ａ）が図１２（ｃ）のように楕円である場合に
は、測定窓Ｂは同図（ｃ）のように設定される（ステッ
プＳ１４）。

【００３５】以上の処理が終了すると、鮮映度測定処理
が行なわれることになる。まず、画像メモリに記憶され
ているストライプ画像を呼び出し、所定の閾値で二値化
する。例えばストライプ画像の一例としては、図１３
（ａ）に示されているような画像である（ステップＳ１
５）。平滑度を求めるには、この二値化された画像から
輪郭線を抽出する処理を行ない、図１３（ｂ）に示すよ
うな画像を得る（ステップＳ１６）。ただし、このまま
では非常にギザギザした線なので、これを平滑化する処
理を行なって図１３（ｃ）に示すような画像を得る（ス
テップＳ１７）。次に、この平滑化した輪郭線の各構成
画素毎に法線の方向を求める。すなわち、図１３（ｄ）
に示すような方向の算出処理を行なう。さらに詳細に
は、輪郭線を構成する画素毎に法線の方向を求める。こ
の方向は、非常に多くのものとなる（ステップＳ１
８）。そして、このようにして求められた多数の方向を
統計処理して、全体として方向のばらつきが少ないも
の、すなわち収束性のあるものは平滑度Ｈが良好であ
り、一方、ばらつきの大きなもの、すなわち発散性が認
められるものは平滑度Ｈが不良であると判断する（ステ
ップＳ１９、ステップＳ２０）。

【００３６】次に、肉持ち度Ｎを算出するには、上記の
二値化された画像から輪郭線の幅を抽出する処理を行な
う。正常であるならば、塗装面を反射したストライプと
同一の幅のものしか検出されないはずであるが、肉持ち
度Ｎが悪い場合には、細かな小島がストライプ内に混在
することになるので、その小島に対応した幅のものが検
出される。したがって、幅の抽出とは、どの程度の大き
さの小島が何個存在しているかを認識させるための前段
階の処理であるといえる（ステップＳ２１）。次に、上
記の処理において抽出されたストライプ幅のデータか
ら、所定値以下、例えば０.５ｍｍ以下のものを取り出
してその数の存在割合を求める。この割合に基づいて肉
持ち度Ｎを算出する（ステップＳ２２〜ステップＳ２
４）。上記の割合の小さい方が肉持ち度Ｎが大きい、す
なわち良好であることを示す。

【００３７】次に、光沢度Ｔを測定するには、まず、測
定窓を介して入力した画像の各水平ライン毎に最も明る
い部分と最も暗い部分の輝度差を求める。すなわち、画
像に対して、位置と輝度との関係のグラフを作成し、そ
のグラフ中の輝度の最大のものと最少のものとの差を求
める（ステップＳ２５）。この処理を全ての水平ライン
について行なって、測定窓の領域内におけるデータの平
均を求める（ステップＳ２６）。以上の処理によって得
られた輝度差に応じて光沢度Ｔを求める。なお、輝度差
と光沢度Ｔとの関係は、相関関係が明らかとなっている
ので、その算出の演算は非常に単純である（ステップＳ
２７）。すなわち、輝度差の大きい方が光沢度Ｔ（艶
性）が優れていることを示す。

【００３８】次に、未乾燥状態のウエット塗装面と乾燥
後のドライ塗装面とにおける鮮映度の比較について説明
する。まず、鮮映度のうちの平滑度Ｈについて説明す
る。ウエット塗装面の平滑度Ｈは、図１４に示すよう
に、塗装直後の数値は低いが、時間と共に前記の平滑化
理論に従って徐々に数値が上昇する。この傾向は乾燥後
においても基本的に継続する。したがってウエット塗装
面での平滑化目標値は、ドライ塗装面の値に対して小さ
くなる。例えば、ウエット塗装面の平滑度目標値を
Ｈ_w、ドライ塗装面の平滑度目標値をＨ_dとすれば、下記
（数１０）式に示すようになる。Ｈ_d＝ｋ₁・Ｈ_w …（数１０）ただし、ｋ₁はウエット平滑度係数であり、ｋ₁＞１の値
である。この係数は塗装色などの塗装条件に応じて予め
記憶させておく。また、ウエット塗装面の平滑度Ｈの目
標値Ｈ_wは、たとえば、Ｈ_w≧０.５程度の値である。

【００３９】次に、肉持ち度Ｎについて説明する。ウエ
ット塗装面の肉持ち度Ｎは、図１５に示すように、塗布
直後から数値が大きくなっているが、乾燥後は焼付け時
の肌荒れのために肉持ち度Ｎは低下する。したがってウ
エット塗装面の肉持ち度Ｎの目標値は、ドライ塗装面の
目標値よりも高くなる。例えば、ウエット塗装面の肉持
ち度Ｎの目標値をＮ_w、ドライ塗装面の目標値をＮ_dとす
れば、下記（数１１）式に示すようになる。Ｎ_d＝ｋ₂・Ｎ_w …（数１１）ただし、ｋ₂はウエット肉持ち度係数であり、ｋ₂＜１の
値である。この係数は塗装色などの塗装条件に応じて予
め記憶させておく。また、ウエット塗装面の肉持ち度Ｎ
の目標値Ｎ_wは、例えば、Ｎ_w≧１.０程度の値である。

【００４０】次に、光沢度Ｔ（艶性）について説明す
る。ウエット塗装面の光沢度Ｔは、図１６に示すよう
に、肉持ち度Ｎと同様に塗布直後から数値が大きくなっ
ているが、乾燥後は焼付け時の肌荒れのために光沢度Ｔ
は低下する。したがってウエット塗装面の光沢度Ｔの目
標値は、ドライ塗装面の目標値よりも高くなる。例え
ば、ウエット塗装面の光沢度Ｔの目標値をＴ_w、ドライ
塗装面の目標値をＴ_dとすれば、下記（数１２）式に示
すようになる。Ｔ_d＝ｋ₃・Ｔ_w …（数１２）ただし、ｋ₃はウエット光沢度Ｔ係数であり、ｋ₃＜１の
値である。この係数は塗装色などの塗装条件に応じて予
め記憶させておく。また、ウエット塗装面の肉持ち度Ｎ
の目標値Ｔ_wは、例えば、Ｔ_w≧０.６程度の値である。

【００４１】なお、鮮映度Ｓ（Ｈ，Ｎ，Ｔ）の演算方法
には、ランレングス法（スリット幅の標準偏差、平均よ
り求める方法）、濃度勾配法（スリット縦縞の濃淡ベク
トルにより求める方法）、塗装表面画像の凹凸波形にお
けるパワースペクトル積分値Ｐを用いる方法などがあ
る。図２の実施例において、第５演算部９−１〜９−４
は上記のごとき演算処理を行ない、各撮像個所ごとの鮮
映度を計測する。また、鮮映度平均化処理部１０は、上
記の各個所の鮮映度を、各部位ごとおよび車体全体につ
いて平均化し、平均鮮映度Ｓ_a（Ｈ_a，Ｎ_a，Ｔ_a）を出力
する。

【００４２】次に、図２に実施例における塗装品質判定
部１１について詳細に説明する。塗装品質判定部１１
は、上記第４演算部７で算出した平均膜厚ｈ_aと、上記
各第２演算部５−１〜５−４で算出した垂れの有無と、
上記鮮映度平均化処理部１０で求めた平均鮮映度Ｓ_aと
を入力して、塗装品質を判定し、不良と判定した場合に
は、以後の塗装条件を最適条件とするために塗装条件を
変更する指令信号を出力する。塗装条件制御システム１
３は、上記の指示信号に応じて塗装ガン１４を駆動し、
最適条件で塗装を行なう。

【００４３】具体的には、下記のごとき判定を行なう。
まず、塗装品質としては、平均膜厚ｈ_aが予め定めた所
定の範囲であるか否か、垂れの有無、および鮮映度Ｓ_a
（特にＨ_a）が目標範囲内に有るか否か、を判断する。
平均膜厚ｈ_aが所定範囲より薄い場合は塗装ガン１４の
吐出量を増加させ、厚い場合は減少させる。また、垂れ
が発生した場合は、前記のように、塗料の粘度不足か塗
装量が多すぎる（膜厚が大）ことが考えられるので、前
記の膜厚測定を含めて判断する。すなわち、垂れが発生
し、かつ平均膜厚ｈ_aが所定範囲よりも厚い場合は、塗
料の吐出量が多すぎる場合であり、平均膜厚が正常範囲
であれば、塗料の粘度不足であることを意味する。した
がって、その判定結果に応じて、塗装ガン１４の吐出
量、ベル回転数、エア圧力、塗料の物性（粘度、密度な
ど）等を変更する。

【００４４】また、平均鮮映度Ｓ_aについては、次のよ
うに処理する。鮮映度Ｓのうちの平滑度Ｈは、前記のご
とく塗装表面の大きなうねり状の歪み（凹凸波形の長波
長）の程度を表すものである。この平滑度Ｈは、図１７
に示すごとく、膜厚ｈと相関関係があり、同一の塗装膜
面波長分布であれば、膜厚が大きいほど平滑度も大きく
なる。したがって平均平滑度Ｈ_aを所定の管理範囲Ｈ_L0
〜Ｈ_UPと比較し、Ｈ_L0≦Ｈ_a≦Ｈ_UPの場合は現状の塗装
品質はＯＫと判断して膜厚変更指示値Δｈ＝０とする。
また、Ｈ_a＜Ｈ_L0の場合は平滑度不足であると判断し、
膜厚変更指示値Δｈ＝Ｋ_h'(Ｈ_LO−Ｈ_a）として膜厚を増
加させる。また、Ｈ_UP＜Ｈ_aの場合は過剰品質であると
判断し、膜厚変更指示値Δｈ＝−Ｋ_h(Ｈ_a−Ｈ_UP）とし
て膜厚を減少させるように制御する。なお、上記の係数
Ｋ_hおよびＫ_h'は、図１７に示す特性の傾きに相当す
る。また、図１７において、Ｈ₀は標準膜厚であり、Ｈ
_0-10は標準より１０μｍだけ薄い場合、Ｈ₀₊₁₀は標準よ
り１０μｍだけ厚い場合を示す。また、図１８に示すよ
うに、平滑度Ｈの値は塗装後の経過時間に応じて変化す
るので、塗装品質ＯＫと判断する管理範囲も経過時間に
応じて異なった値となる。図１８においては、塗布後６
０秒の時点で良否を判定する場合のＯＫ範囲を示してい
る。

【００４５】次に、鮮映度のうちの肉持ち度Ｎおよび光
沢度Ｔは、主として塗料の性質および焼付け温度に影響
される値である。したがってこれらの値については、表
示器１２に表示して作業員に指示し、塗料の内容や焼付
け温度等を変更させる。なお、鮮映度Ｓを構成する各要
素、平滑度Ｈ、肉持ち度Ｎ、光沢度Ｔのうち、鮮映度全
体に及ぼす影響の割合は、平滑度Ｈが約７０％程度と最
も大きい。したがって前記塗装品質判定部１１において
は、平均鮮映度Ｓ_aのうち、平均平滑度Ｈ_aのみを用いて
判断してもほぼ目標とする制御を行なうことが出来る。
そして肉持ち度Ｎと光沢度Ｔに関しては、表示器１２で
表示するか、若しくは記録しておき、適当な時期に塗料
の内容や焼付け温度等を変更するようにしてもよい。

【００４６】上記のように、本実施例においては、複数
の撮像部と、それぞれが撮像した画像情報をそれぞれ演
算処理する演算部とを備え、被塗装体の複数個所を同時
に撮像し、それぞれ演算処理し、各個所の膜厚、垂れ有
無、鮮映度を求め、さらにそれらを平均化した値を用い
て塗装の良否を判定するように構成している。そのた
め、短い時間内に多数個所の撮像を行なうことができ、
塗装条件の異なる多くの部分を同じ時点で同一条件で観
察して塗装の良否を判断することが出来る。そのため、
塗装状態の良否を速やかにフィードバックして次の塗装
条件を改善し、常に最良の塗装状態に保つことが可能と
なる。なお、図２の実施例においては、膜厚測定、垂れ
の有無判定、鮮映度測定および塗装品質判定の全てを行
なう場合を例示したが、それぞれの部分、すなわち、膜
厚の測定、垂れの有無判定、鮮映度測定の各部分のみを
独立して行なう装置として構成することも出来る。ま
た、本実施例においては、基本的な測定を塗装面の撮像
と画像処理によって行ない、塗装表面の粗さの情報とし
てパワースペクトル積分値Ｐと長波長領域のピーク波長
λとを用いて演算を行なう場合を例示した。しかし、塗
装表面の粗さ情報としては、例えば、前記本出願人の先
行出願（特願平４−３０６９６６号）に記載のように、
光干渉式表面粗さ計を用い、凹凸のピーク・ツウ・ピー
クと凹凸の波長λに基づいて演算する方法、或いは上記
光干渉式表面粗さ計の測定結果から表面の平均粗さ度Ｒ
_aと凹凸の平均波長λ_aとを用いて演算する方法などがあ
り、いずれを用いてもよい。

【００４７】次に、図１９は、本発明の第２の実施例の
ブロック図である。この実施例は、水平面の画像情報に
対する垂れの判定を省略したものである。一般に、水平
面で垂れが発生することは稀であり、第２演算部５−１
〜５−４における垂れの判定は、主として垂直面や傾斜
面で有効なものであるから、水平面の画像情報に関して
は、第２演算部を省略するように構成してもよい。この
実施例においては、４個の第２演算部のうち５−１と５
−２を省略している。その他の構成は、前記図２と同様
である。

【００４８】次に、図２０は、本発明の第３の実施例の
ブロック図である。この実施例は、鮮映度の測定と塗装
品質判定部を省略し、膜厚と垂れの有無のみによって塗
装条件制御システム１３を制御するように構成したもの
である。前記のように、鮮映度のうちで最も重要な平滑
度は、膜厚と相関関係があるので、膜厚を所定の標準範
囲に保つように制御するだけでも或る程度良好な塗装品
質を保つことが出来る。なお、その他の構成は、前記図
２と同様である。

【００４９】次に、図２１は、本発明の第４の実施例の
ブロック図である。この実施例は、水平面の撮像部を１
個にし、かつその水平面の画像情報については、垂れの
判定を省略したものである。一般に、水平面よりも垂直
面の方が垂れの発生等の障害が生じやすいので、垂直面
のみに複数の撮像部を設け、比較的良好に保ちやすい水
平面については撮像部を１個に省略することにより、構
成を簡略化することが出来る。なお、その他の構成は、
前記図２と同様である。また、撮像部２において、塗装
後の複数の時点で撮像を行ない、それぞれで求めた膜厚
等の値を用いて塗装品質を判定するように構成してもよ
い。

【００５０】次に、本発明の第５の実施例について説明
する。この実施例は、２度吹き付け塗装、すなわち１度
目の塗装が不完全に乾いた状態（例えば１度目の１〜２
分後）で２度目の塗装を行なう方法を用いた場合におけ
る塗装膜厚を計測するものである。１度目の塗装が完全
には乾いていない状態で２度目の吹き付けを行なう方
法、いわゆる２度吹き付け方法は、１回の吹き付けで塗
装を行なう方法よりも一般に塗着効率が優れているとさ
れている。しかし、上記のごとき２度吹き付けの場合に
は、図２２に示すように、１回目の吹き付けによる下層
と２回目の吹き付けによる上層とで粘度の異なる２層に
よって塗装膜が形成されることになる。ところが、前記
の膜厚演算においては、１度吹き付けを基準としている
ので、２度吹き付けにそのまま適用すると演算結果に誤
差を生じることになる。すなわち、２度吹き付けの場合
には、前記（数８）式に示したτ'_iを示す式 τ'_i＝３η(ｔ_i)・λ⁴／１６π⁴γ …（数８）において、塗装後における塗料の粘度（塗着粘度）を表
すη(ｔ_i）の値を、１度吹き付けの場合とは異なった値
にする必要がある。

【００５１】以下、詳細に説明する。まず、時間ｔの関
数であるη(ｔ_i）は、下記（数１３）式で示される。 η(ｔ_i）＝（η₀＋ｋ₁Ｔ）＋（η₁＋ｋ₂Ｔ）ｔ＋ｋ₃ｔ² …（数１３）ただし、η₀、η₁：初期粘度係数Ｔ：塗料温度ｋ₁、ｋ₂：温度補正係数ｋ₃：ｔ²補正係数したがって、１度目の吹き付けによる下層の塗着粘度η
_s(ｔ）は、下記（数１４）式で示される。 η_s(ｔ）＝（η₀＋ｋ₁Ｔ）＋（η₁＋ｋ₂Ｔ）ｔ＋ｋ₃ｔ² …（数１４）また、２度目の吹き付け開始時間を１度目に対してｔ₀
秒後とすれば、上層の塗着粘度η_d(ｔ−ｔ₀）は、下記
（数１５）式で示される。 η_d(ｔ−ｔ₀)＝(η₀＋ｋ₁Ｔ)＋(η₁＋ｋ₂Ｔ)(ｔ−ｔ₀)＋ｋ₃(ｔ−ｔ_０）^２ …（数１５）したがって上下２層を合わせた合成の塗着粘度η_ｇは、
２度目のｔ₀を基準時点（ｔ₀＝０）とし、かつ下層と上
層の膜厚を同一とすれば、下記（数１６）式で示され
る。 η_g(ｔ）≒〔η_s(ｔ＋ｔ₀）＋η_d(ｔ）〕／２ …（数１６）ただし、２度目のｔ₀を基準時点としたことにより、η_s
とη_dは下記のようになる。 η_s(ｔ＋ｔ₀)＝(η₀＋ｋ₁Ｔ)＋(η₁＋ｋ₂Ｔ)(ｔ＋ｔ₀)
＋ｋ₃(ｔ＋ｔ₀)² η_d(ｔ)＝（η₀＋ｋ₁Ｔ）＋（η₁＋ｋ₂Ｔ)ｔ＋ｋ₃ｔ² 上記のように、（数８）式におけるη(ｔ_i）の値とし
て、（数１６）式で示すη_g(ｔ）を用いることにより、
２度吹き付けにおける塗装膜厚の計測精度向上させるこ
とが出来る。具体的には、例えば、塗装膜厚が５０〜６
０μｍ程度の場合で、計測精度を３〜５μｍ程度向上さ
せることが出来る。このような２度吹き付けの計測を行
なう場合には、例えば、前記図２の実施例において、塗
装条件入力部８から入力する塗装条件の中に、１度吹き
付けと２度吹き付けの区別を含ませておき、２度吹き付
けの場合には、上記（数１６）式の値を用いて演算する
ように構成すればよい。

【００５２】

【発明の効果】以上説明したごとく本発明においては、
複数の撮像部と、それぞれが撮像した画像情報をそれぞ
れ演算処理する演算部とを備え、被塗装体の複数個所を
同時に撮像し、それぞれ演算処理し、各個所の膜厚、垂
れ有無、鮮映度を求め、さらにそれらを平均化した値を
用いて塗装の良否を判定するように構成したことによ
り、短い時間内に多数個所の撮像を行なうことができ、
塗装条件の異なる多くの部分を同じ時点で同一条件で観
察して塗装の良否を判断するが出来る。そのため、塗装
状態の良否を速やかにフィードバックして次の塗装条件
を改善し、常に最良の塗装状態に保つことが可能になる
という効果が得られる。また、２度吹き付けの条件を入
力するものにおいては、塗着効率のよい２度吹き付けを
行なった場合でも塗装膜厚を正確に計測することが出来
るという効果が得られ、これによっても塗装品質の向上
を達成することが出来る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の機能ブロック図。

【図２】本発明の第１の実施例のブロック図。

【図３】塗装後の塗膜の状態を示す断面図。

【図４】撮像部２の一例を示す断面図。

【図５】パワースペクトルＰＳの周波数特性図。

【図６】表面の凹凸の面積平均値に相当する表面粗さＲ
_aとパワースペクトル積分値Ｐと関係の関係を示す特性
図。

【図７】（数７）式を用いた平滑化理論値と測定値を比
較したウエット平滑化動特性を示す特性図。

【図８】垂れのある場合と無い場合のウエット塗膜面の
状態を示す断面図。

【図９】塗装面の粗さを表すパワースペクトル積分値Ｐ
の時間変化特性を示す特性図。

【図１０】垂れ判定のフローチャートの一実施例図。

【図１１】鮮映度演算を示すフローチャートの一実施例
図。

【図１２】撮像部で読み込んだストライプ画像の一例
図。

【図１３】平滑度演算における画像処理を示す図。

【図１４】塗装後の経過時間と平滑度Ｈとの関係を示す
特性図。

【図１５】塗装後の経過時間と肉持ち度Ｎとの関係を示
す特性図。

【図１６】塗装後の経過時間と光沢度Ｔとの関係を示す
特性図。

【図１７】ウエット膜厚ｈとウエット平滑度Ｈとの関係
を示す特性図。

【図１８】塗装後の経過時間とウエット平滑度Ｈとの関
係を示す特性図。

【図１９】本発明の第２の実施例のブロック図。

【図２０】本発明の第３の実施例のブロック図。

【図２１】本発明の第４の実施例のブロック図。

【図２２】２度吹き付け塗装における経過時間と塗着粘
度との関係を示す特性図。

【図２３】従来装置の一例の断面図。

【符号の説明】

１…被塗装体（ボディ）２−１、２−２、２−３、２−４…撮像部３−１、３−２、３−３、３−４…画像処理部４−１、４−２、４−３、４−４…第１演算部（粗さ計
測）５−１、５−２、５−３、５−４…第２演算部（垂れ判
定）６−１、６−２、６−３、６−４…第３演算部（膜厚演
算）７…第４演算部（平均膜厚演算）８…塗装条件入力部９−１、９−２、９−３、９−４…第５演算部（鮮映度
演算）１０…鮮映度平均化処理部１１…塗装品質判定部１３…塗装条件制
御システム１２…表示器１４…塗装ガン１００…撮像手段１０５…平均膜厚
演算手段１０１…画像処理手段１０６…垂れ判定
手段１０２…粗さ演算手段１０７…塗装品質
判定手段１０３…塗装条件入力手段１０８…鮮映度演
算手段１０４…膜厚演算手段１０９…平均鮮映
度演算手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】塗料を塗布した直後の未乾燥塗装表面の粗
さを、塗装面の異なった個所についてそれぞれ撮像する
複数の撮像手段と、上記複数の撮像手段からの画像情報をそれぞれ画像処理
する画像処理手段と、上記画像処理手段で処理された画像処理データに基づい
て、塗装表面の粗さ度と、塗装表面の凹凸波形の波長と
を上記各個所毎にそれぞれ算出する粗さ演算手段と、少なくとも塗料の粘度を含む塗装条件を入力する塗装条
件入力手段と、上記粗さ演算手段で算出された粗さ度から求めた粗さ度
の時間変化量および波長と、上記塗装条件入力手段から
の塗装条件とに基づいて、塗装の膜厚を上記各個所毎に
それぞれ算出する膜厚演算手段と、上記膜厚演算手段の演算結果に基づいて、塗装面の平均
膜厚を算出する平均膜厚演算手段と、を備えたことを特徴とする塗装膜厚計測装置。
【請求項２】塗料を塗布した直後の未乾燥塗装表面の粗
さを、塗装面の異なった個所についてそれぞれ撮像する
複数の撮像手段と、上記複数の撮像手段からの画像情報をそれぞれ画像処理
する画像処理手段と、上記画像処理手段で処理された画像処理データに基づい
て、塗装表面の粗さ度と、塗装表面の凹凸波形の波長と
を上記各個所毎にそれぞれ算出する粗さ演算手段と、少なくとも塗料の粘度を含む塗装条件を入力する塗装条
件入力手段と、上記粗さ演算手段で算出された粗さ度と、該粗さ度から
求めた粗さ度の時間変化量と、上記波長とに基づいて、
塗装面の垂れの有無を上記各個所毎にそれぞれ判定する
垂れ判定手段と、上記粗さ演算手段で算出された粗さ度から求めた粗さ度
の時間変化量および上記波長と、上記塗装条件入力手段
からの塗装条件とに基づいて、塗装の膜厚を上記各個所
毎にそれぞれ算出する膜厚演算手段と、上記膜厚演算手段の演算結果に基づいて、塗装面の平均
膜厚を算出する平均膜厚演算手段と、上記平均膜厚演算手段で算出した平均膜厚と、上記垂れ
判定手段の判定結果とに応じて、予め定められた塗装品
質の良否判定レベルに応じた良否判定を行ない、かつ上
記良否判定レベルに合わせた最適な膜厚を算出する塗装
品質判定手段と、を備えたことを特徴とする塗装膜厚計測装置。
【請求項３】塗料を塗布した直後の未乾燥塗装表面の粗
さを、塗装面の異なった個所についてそれぞれ撮像する
複数の撮像手段と、上記複数の撮像手段からの画像情報をそれぞれ画像処理
する画像処理手段と、上記画像処理手段で処理された画像処理データに基づい
て、塗装表面の粗さ度と、塗装表面の凹凸波形の波長と
を上記各個所毎にそれぞれ算出する粗さ演算手段と、少なくとも塗料の粘度を含む塗装条件を入力する塗装条
件入力手段と、上記粗さ演算手段で算出された粗さ度と、該粗さ度から
求めた粗さ度の時間変化量と、上記波長とに基づいて、
塗装面の垂れの有無を上記各個所毎にそれぞれ判定する
垂れ判定手段と、上記粗さ演算手段で算出された粗さ度から求めた粗さ度
の時間変化量および上記波長と、上記塗装条件入力手段
からの塗装条件とに基づいて、塗装の膜厚を上記各個所
毎にそれぞれ算出する膜厚演算手段と、上記膜厚演算手段の演算結果に基づいて、塗装面の平均
膜厚を算出する平均膜厚演算手段と、上記画像処理手段で処理された画像処理データに基づい
て、塗装面の鮮映度を上記各個所毎にそれぞれ演算する
鮮映度演算手段と、上記鮮映度演算手段の演算結果に基づいて、塗装面の平
均鮮映度を演算する平均鮮映度演算手段と、上記平均膜厚演算手段で算出した平均膜厚と、上記垂れ
判定手段の判定結果と、上記平均鮮映度演算手段で算出
した平均鮮映度とに応じて、予め定められた塗装品質の
良否判定レベルに応じた良否判定を行ない、かつ上記良
否判定レベルに合わせた最適な膜厚を算出する塗装品質
判定手段と、を備えたことを特徴とする塗装膜厚計測装置。
【請求項４】上記撮像手段は、被塗装体の水平面でない
面を撮像する撮像手段と、水平面を撮像する撮像手段と
を備え、上記垂れ判定手段は、上記水平でない面を撮像する撮像
手段による画像情報についてのみ垂れの有無の判定を行
なうものである、ことを特徴とする請求項１乃至請求項
３のいずれかに記載の塗装膜厚計測装置。
【請求項５】上記塗装条件入力手段は、１回の吹き付け
のみで塗装を行なう１度吹き付け塗装と、１度目の塗装
が不完全に乾いた状態で２度目の吹き付けを行なう２度
吹き付け塗装とを区別する信号も入力するものであり、上記膜厚演算手段は、１度吹き付け塗装と２度吹き付け
塗装とで、異なった塗料粘度の値を用いて膜厚を演算す
るものである、ことを特徴とする請求項１乃至請求項４
のいずれかに記載の塗装膜厚計測装置。
【請求項６】上記２度吹き付け塗装における塗料粘度の
値は、１度目の吹き付けによる下層の塗着粘度と、２度
目の吹き付けによる上層の塗着粘度との平均値を塗料粘
度として膜厚を演算するものである、ことを特徴とする
請求項５に記載の塗装膜厚計測装置。