WO2015107889A1 - 着色検査装置および着色検査方法 - Google Patents

着色検査装置および着色検査方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2015107889A1
WO2015107889A1 PCT/JP2015/000141 JP2015000141W WO2015107889A1 WO 2015107889 A1 WO2015107889 A1 WO 2015107889A1 JP 2015000141 W JP2015000141 W JP 2015000141W WO 2015107889 A1 WO2015107889 A1 WO 2015107889A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
color
inspection
camera
xyz
image
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/000141
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
加藤 誠
Original Assignee
有限会社パパラボ
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 有限会社パパラボ filed Critical 有限会社パパラボ
Priority to US14/900,170 priority Critical patent/US9984307B2/en
Priority to JP2015557769A priority patent/JP6039109B2/ja
Publication of WO2015107889A1 publication Critical patent/WO2015107889A1/ja

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/50Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
    • G01J3/504Goniometric colour measurements, for example measurements of metallic or flake based paints
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/02Details
    • G01J3/0202Mechanical elements; Supports for optical elements
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/02Details
    • G01J3/10Arrangements of light sources specially adapted for spectrometry or colorimetry
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/462Computing operations in or between colour spaces; Colour management systems
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/465Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters taking into account the colour perception of the eye; using tristimulus detection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/50Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/50Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
    • G01J3/51Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors using colour filters
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/001Industrial image inspection using an image reference approach
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/50Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/56Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof provided with illuminating means
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80Camera processing pipelines; Components thereof
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28Investigating the spectrum
    • G01J3/2803Investigating the spectrum using photoelectric array detector
    • G01J2003/28132D-array
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30156Vehicle coating
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/50Constructional details

Definitions

  • the present invention relates to a color inspection apparatus and method for inspecting the color distribution of an image in order to evaluate the coating of a product.
  • Non-Patent Documents 1 to 5 For example, taking an automobile as an example, the inventions described in Non-Patent Documents 1 to 5 have been proposed, but countermeasures such as flip-flops are still insufficient.
  • the color of the outer panel continues to increase, and the demand for color by consumers is diversifying. New colors are often set even for minor changes and special specification cars. The new colors announced by Japanese automakers are dozens of colors per year, and color variations are infinitely wide, making inspection difficult.
  • RGB color system camera as a conventional means for obtaining coloring information.
  • the RGB color system has been proposed by the International Commission on Illumination (CIE), and uses the three primary colors of specific wavelengths obtained from the actual spectral spectrum to add these colors to obtain the same color for the desired color. Is.
  • CIE International Commission on Illumination
  • the RGB color system there is a negative part in the RGB color matching function that expresses the spectral sensitivity corresponding to the human eye, so it is not possible to subtract light depending on additive color mixing. It is difficult to handle negative values of spectral sensitivity as they are. Therefore, the RGB color system camera approximates and expresses the negative part generated in the RGB color matching function by modifying and correcting it.
  • the spectrocolorimetric method directly measures the emission spectrum emitted from the light source by a large number of sensors, or measures the reflectance for each wavelength in the reflection spectrum of the sample, and calculates the sensitivity using the XYZ color matching function. By doing this, tristimulus values X, Y, and Z with high measurement accuracy are obtained.
  • the tristimulus value direct reading method is a method of directly reading tristimulus values X, Y, and Z as colorimetric values by an optical sensor (color sensor or photoelectric colorimeter) equipped with three types of filters.
  • the color unevenness inspection method includes an inspection image display step for displaying an image for color unevenness inspection on the projector 2, a color space conversion characteristic acquisition step for acquiring RGB / XYZ conversion characteristics of the projector 2, and a color unevenness.
  • the second color space format of the captured image data is set to the first of the projector 2 based on the imaging process of acquiring the captured image data by capturing the inspection image by the imaging means and the RGB / XYZ conversion characteristics of the projector 2.
  • the converted image display step for displaying the converted image data by the projector 2, and the converted image for color unevenness inspection, the color unevenness inspection is performed.
  • a color unevenness inspection step Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228620 has an invention for determining whether or not the quality is poor from the overlap rate between the document image data and the masked inspection image data.
  • Non-Patent Document 1 an invention for measuring the exterior appearance of automobiles as shown in Non-Patent Document 1 has been proposed.
  • the appearance of the paint has color, gloss, smoothness (red skin), metallic feeling, depth, and other defects, such as bumps, bumps, dents, scrapes, and repellency.
  • Measurements are proposed, of which texture measurement is scratch, color, metallic feeling, fleshiness, deepness, but the background of the changes in the color trend of automobiles and increasing interest in sensitivity and so on.
  • dark-colored systems such as red and blue have been increasing instead of light-colored systems typified by white for automotive topcoats. It has been empirically known that the dark color system is a color in which dirt and scratches on the surface of the coating film are conspicuous, and it has become necessary to measure scratch resistance and develop a paint with improved scratch resistance.
  • the diffuse reflection light distribution in the layer having color information is isotropic, so that it can be measured with a normal colorimeter.
  • the colorimeter includes a spectral colorimeter and a colorimeter.
  • the spectrocolorimeter measures the spectral reflectance ⁇ ( ⁇ ) of the object, and the equation (from the spectral distribution P ( ⁇ ) of the illumination light and the spectrum tristimulus values x ( ⁇ ), y ( ⁇ ), z ( ⁇ ) ( The tristimulus values X, Y, and Z are obtained by calculation using 2).
  • the colorimetric color difference meter directly measures tristimulus values X, Y, and Z, and its principle is similar to the process of human perception of color by looking at a target (sample).
  • the integrating sphere which corresponds to the eyeball, collects diffusely reflected light from the sample and guides it to the light receiver, and has the sensitivity characteristics of spectral tristimulus values x ( ⁇ ), y ( ⁇ ), and z ( ⁇ ) in the retina.
  • the equivalent of the three types of photoreceptor cells is replaced with a light receiver that combines a color filter and a photodiode, and the amount of stimulation transmitted to the cerebrum through the optic nerve is proportional to the output generated by the light receiver. , Displayed as a Z value.
  • the colorimetric color difference meter is similar to the human eye in color measurement, and many small and handy products are suitable for use in the field.
  • care must be taken because there are coatings that exhibit the same color (metamerism) as the light source.
  • the two coatings look the same in natural daylight, they may look different under incandescent lighting. In this way, even if the colors match under a specific light source, a phenomenon in which the same color shifts when the light source changes is called a condition equal color by the light source.
  • Conditional color matching is caused by the difference in pigment type, that is, the difference in spectral reflectance between the two types of coating films. Therefore, when measuring the color of such a coating film, it is necessary to use a spectrocolorimeter.
  • the metallic coating film includes a bright material in the base layer, the diffuse reflection light distribution in the layer exhibits anisotropy. Therefore, it shows a phenomenon in which colors appear different when the incident angle and the light receiving angle are different, that is, geometric metamerism.
  • a variable angle spectrophotometer that can change the incident angle and the light receiving angle is used to measure the color of such a metallic coating film.
  • metallic feeling is a sensation due to the appearance of aluminum flakes in the coating film, which is also referred to as glitter, sparkle, or glitter.
  • ACOPE laser type metallic feeling measuring device
  • the color tone such as metallic feeling is discriminated by human eyes, but it is difficult to discriminate it, and a solution is required.
  • accurate evaluation associated with colored flip-flops of vehicles and the like is difficult, and in such a case, analysis and evaluation of accurate color distribution is required.
  • Problem 3 is the hurdle to securing human resources. Visual inspection can be inspected with a certain level of accuracy and speed if only a sample sample is prepared, but it takes time and money to develop and hire personnel. Since the person in charge is human, there are also unstable factors. There is a possibility that the inspection accuracy may change depending on the physical condition. There are various reasons for leaving the job, individual differences among inspectors, and human error. In addition, in the visual inspection, since there is a problem of labor costs and stability of quality, there is a product defect loss and a transportation cost and time loss due to a round trip of the product between the factory and the user.
  • the weak points of color management in the conventional spectrophotometer are 1.
  • the imaging range is narrow (for example, a circle of about 5mm).
  • the average X, Y, and Z values in this range are measured, and the pattern (texture and metallic feeling) is averaged.
  • the current situation is that the colors cannot be taken accurately, so the colors and textures look slightly different from the appearance. 2. It is difficult to actually see the color image with numerical data alone. Even if a standard color sample is taken with a conventional camera, the color appears slightly different from the appearance. 4. The color sample itself will fade out over time and will be different from the original color. There is a problem that the sense of color seen by people varies.
  • the color may appear different, but this was not taken into account.
  • the present invention responds to the demands for the acquisition, reproduction, and analysis of faithful color information in the coloring field, and also obtains an accurate image color distribution that is faithful to the human eye. It is an object of the present invention to provide a color inspection apparatus and method for accurately and simply inspecting subtle shades such as textures such as pearly feeling and metallic feeling and unevenness.
  • the present invention provides a camera having three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) linearly converted equivalently to the CIE XYZ color matching function, and the camera obtained
  • An arithmetic processing unit that obtains and calculates coloring data obtained by converting an image having three spectral sensitivities into tristimulus values X, Y, and Z in the CIE XYZ color system, and an illumination unit that irradiates the measurement object;
  • the arithmetic processing unit sets the specified inspection area among the coloring data obtained by imaging the measurement object, and each pixel of the inspection area is an inspection object and a reference object as the measurement object.
  • the x, y, z values normalized from the X, Y, Z values of the xyz chromaticity diagram are calculated for the inspection region, the inspection region of the xyz coordinate in the xyz chromaticity diagram is partitioned by a lattice, and the inspection object belonging to each lattice and the reference By accumulating the number of pixels of an object, xy A color inspection apparatus that generates a chromaticity histogram distribution and inspects the color by calculating a color distribution coincidence index indicating an overlapping ratio of the two xyz chromaticity histogram distributions of the inspection object and the reference object It is.
  • the overlapping ratio of the two xyz chromaticity histogram distributions may be an index in a two-dimensional overlap or an index in a three-dimensional overlap.
  • Another aspect of the invention is a camera having three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) linearly converted equivalently to the CIE XYZ color matching function, and the camera
  • An arithmetic processing unit that obtains and calculates coloring data obtained by converting an image having three spectral sensitivities into tristimulus values X, Y, and Z in the CIE XYZ color system, and an illumination unit that irradiates the measurement object
  • the arithmetic processing unit sets the specified inspection area among the coloring data obtained by imaging the measurement object, and the inspection object and the reference object as the measurement object, respectively,
  • the X, Y, and Z values of the pixels are converted into Lab, the inspection area of the Lab coordinates in the Lab chromaticity diagram is partitioned with a grid, and the number of pixels of the inspection object and the reference object belonging to each grid is integrated. Create a chromaticity histogram distribution By calculating the color distribution concordance index
  • the pixel integration number of the two pixels is compared in a grid unit, the smaller pixel integration number is specified, the pixel integration number is integrated, and the total number of pixels in the inspection region is It is preferable to calculate the color distribution coincidence index by calculating a ratio of the accumulated number.
  • data indicating the color distribution matching index is transmitted and received between computers via a communication line.
  • the present invention provides a color inspection method using a camera having three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), and S3 ( ⁇ )) linearly converted equivalently to the CIE XYZ color matching functions.
  • the step of calculating the normalized x, y, z values for the inspection area, the inspection area of the xyz coordinate in the xyz chromaticity diagram is partitioned by a grid, and the number of pixels of the inspection object and the reference object belonging to each grid is integrated To do And xs chromaticity histogram distribution is created
  • Another different aspect of the present invention is a color inspection method using a camera having three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) linearly converted equivalently to a CIE XYZ color matching function.
  • Generating colored data obtained by converting an image having three spectral sensitivities obtained by imaging with the camera under illumination into tristimulus values X, Y, and Z in the CIE XYZ color system and Among the coloring data obtained by imaging, the step of setting the specified inspection area, and the measurement object, the inspection object and the reference object, respectively, the X, Y, Z values of each pixel of the inspection area are labeled Lab.
  • the Lab chromaticity histogram distribution by dividing the Lab coordinate inspection area of the Lab chromaticity diagram into a grid and integrating the number of pixels of the test object and the reference object belonging to each grid. And a step of inspecting the color by calculating a color distribution coincidence index indicating an overlapping ratio of the two Lab chromaticity histogram distributions of the inspection object and the reference object. This is a coloring inspection method.
  • the camera may be singular or plural.
  • the image may be taken with the camera fixed or moved. When there are a plurality of cameras, they can be installed at locations corresponding to imaging angles.
  • the camera according to the present invention is preferably imaged with three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )), that is, the observation object is divided into three channels.
  • S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ ) the observation object is divided into three channels.
  • the spectral sensitivity (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) of the camera is a mountain having a single peak that does not have a negative value from the CIE XYZ spectral characteristics, and the peak of each spectral sensitivity curve. It is equivalently converted from the condition that the values are equal and the overlap of spectral sensitivity curves is minimized.
  • the curve of the spectral characteristic S1 has a peak wavelength of 582 nm, a half-value width of 523 to 629 nm, The 1/10 width is 491 to 663 nm.
  • the curve of the spectral characteristic S2 has a peak wavelength of 543 nm, a half width of 506 to 589 nm, and a 1/10 width of 464 to 632 nm.
  • the curve of the spectral characteristic S3 has a peak wavelength of 446 nm, a half-value width of 423 to 478 nm, and a 1/10 width of 409 to 508 nm.
  • the present invention responds to demands for the acquisition, reproduction, and analysis of faithful color information in the coloring field, acquires accurate image color distribution that is faithful and accurate to the human eye, and produces lamé, pearl, and metallic sensations of products and human bodies. Subtle shades such as texture and unevenness can be inspected accurately and easily. The calculation time can be shortened, the application examples are wide, and the industrial utility value is great.
  • FIG. 1 is a perspective view of a color inspection apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention. It is a perspective view 1 of the upper part of the coloring test
  • FIG. 1 is a perspective view 2 of the upper part of the coloring test
  • FIG. It is a perspective view 3 of the upper part of the coloring test
  • FIG. 1 is a block diagram of a color inspection apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention. It is a function which shows the spectral sensitivity of the camera 2 which is an XYZ color system camera in Embodiment 1 of this invention. This is a specific example of a method for acquiring image information according to three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) in Embodiment 1 of the present invention. (A) is explanatory drawing in the case of using a dichroic mirror.
  • (B) is explanatory drawing in the case of using a filter turret.
  • (C) is explanatory drawing at the time of attaching optical filter 22a, 22b, 22c to the image pick-up element 23 microscopically.
  • It is a flowchart in the camera 2 of Embodiment 1 of the present invention. It is a perspective view which shows Example 1 which images the boundary of the panel of the motor vehicle 5 by the camera 2 of Embodiment 1 of this invention. It is a perspective view which shows Example 2 which images the boundary of the panel of the motor vehicle 5 by the camera 2 of Embodiment 1 of this invention. It is a perspective view which shows Example 3 which images the boundary of the panel of the motor vehicle 5 by the camera 2 of Embodiment 1 of this invention.
  • Example 4 which images the boundary of the panel of the motor vehicle 5 by the camera 2 of Embodiment 1 of this invention.
  • Example 5 which images the boundary of the panel of the motor vehicle 5 by the camera 2 of Embodiment 1 of this invention.
  • (A) is explanatory drawing which shows the test
  • (b) is xy chromaticity diagram which shows the chromaticity area
  • (d) is a schematic diagram showing a state of chromaticity overlapping on an xy two-dimensional chromaticity diagram
  • (e) is an explanatory diagram showing a minimum distribution
  • (F) is explanatory drawing which shows an example of xy chromaticity histogram distribution.
  • FIG. 1 is explanatory drawing which shows the metallic degree of a measuring object
  • (b) is xy chromaticity histogram distribution map
  • (c) is a three-dimensional image figure of xy chromaticity histogram distribution.
  • FIG. 2 It is a flowchart in the arithmetic processing unit 103 of the coloring inspection apparatus 101 of Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. (A) is the longitudinal cross-sectional view of the coloring inspection apparatus 601 of Embodiment 7 of this invention, (b) is the XX sectional view taken on the line.
  • A) is a conventional system, (b) is an application example of the color inspection apparatus 601 of the seventh embodiment. It is a perspective view which shows the use condition of the coloring test
  • a color inspection apparatus 1 according to a preferred embodiment 1 of the present invention will be described with reference to FIGS.
  • the coloring inspection apparatus 1 includes a camera 2 having three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), and S3 ( ⁇ )) linearly converted equivalently to the CIE XYZ color matching functions, and the three acquired by the camera 2. Illumination that illuminates an automobile 5 that is an example of a measurement object and an arithmetic processing unit 3 that acquires and calculates coloring data obtained by converting an image having two spectral sensitivities into tristimulus values X, Y, and Z in the CIE XYZ color system Part 6. The arithmetic processing unit 3 sets the specified inspection area K among the coloring data obtained by imaging the measurement object, and the inspection object K and the reference object R are the measurement objects, respectively.
  • S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), and S3 ( ⁇ ) linearly converted equivalently to the CIE XYZ color matching functions
  • the x and y values normalized from the X, Y, and Z values of each pixel are calculated for the inspection region K, and the inspection region K of the xyz coordinate in the xyz chromaticity diagram is partitioned by the lattice G, and the inspection belonging to each lattice G
  • An xyz chromaticity histogram distribution is created by integrating the number of pixels of the object Q and the reference object R, and a color distribution matching index indicating the overlapping ratio of the two xyz chromaticity histogram distributions of the inspection object Q and the reference object R is obtained.
  • the color is inspected by calculation.
  • the camera 2 Since the appearance differs depending on the angle due to the flip-flop, the camera 2 is manually moved here and images are taken from at least three different angles. There is an illuminating unit 6, the camera 2 is installed underneath, and the camera 2 can be manually changed in angle. The camera 2 can measure the paint color of the automobile 5 and its color distribution data from multiple angles.
  • the guide part 4 which attaches the camera 2 so that a movement is possible is provided.
  • the spectral sensitivity of the camera 2 satisfies the router condition, and the spectral sensitivity (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) is negative from the XYZ color matching function as shown in FIG. It is a mountain shape having no value and a single peak, and is equivalently converted from the condition that the peak values of the respective spectral sensitivity curves are equal and the overlapping of spectral sensitivity curves is minimized.
  • the spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) have the following characteristics.
  • the peak wavelength of the spectral characteristic S1 can be handled as 580 ⁇ 4 nm
  • the peak wavelength of the spectral characteristic S2 can be 543 ⁇ 3 nm
  • the peak wavelength of the spectral characteristic S3 can be handled as 446 ⁇ 7 nm.
  • the three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) are obtained using the following Equation 1.
  • Equation 1 For details on the spectral characteristics themselves, refer to Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-257827.
  • the specifications of the camera include, for example, an effective frequency value of about 5 million pixels, an effective area of 9.93 mm x 8.7 mm, an image size of 3.45 ⁇ m x 3.45 ⁇ m, a video output of 12 bits, a camera interface GigE, and the number of frames (when adjusting focus) 3-7 frames / sec, shutter speed 1 / 15,600sec-1 / 15sec, integration time up to 3 seconds, S / N ratio 60dB or more, lens mount F mount, operating temperature 0 °C -40 °C, operating humidity 20% -80%.
  • the camera 2 is disposed behind the photographing lens 21, the three optical filters 22a, 22b, and 22c disposed behind the photographing lens 21, and the optical filters 22a, 22b, and 22c.
  • An image sensor 23 (CCD, CMOS, etc.).
  • the three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), and S3 ( ⁇ )) of the camera 2 are given by the product of the spectral transmittance of the optical filters 22a, 22b, and 22c and the spectral sensitivity of the image sensor 23. It is.
  • the arrangement relationship between the optical filters 22a, 22b, and 22c and the image sensor 23 in FIG. 9 is merely shown schematically.
  • the system shown in FIG. 11A is a system using a dichroic mirror. This is because light of a specific wavelength is reflected by the dichroic mirror 22c ′, and the remaining light that has been transmitted is further reflected by another dichroic mirror 22a ′ to be spectrally separated, and the image pickup devices 23a, 23b. , 23c are read in parallel.
  • the dichroic mirror 22a ′ corresponds to the optical filters 22a and 22b
  • the dichroic mirror 22c ′ corresponds to the optical filter 22c.
  • Light incident from the photographic lens 21 is reflected by the dichroic mirror 22c ′ according to the spectral sensitivity S3, and the remaining light is transmitted.
  • the light reflected by the dichroic mirror 22c ′ is reflected by the reflecting mirror 26, and the spectral sensitivity S3 is obtained by the imaging device 23c.
  • the light transmitted through the dichroic mirror 22c ′ is reflected by the dichroic mirror 22a ′, and the light according to the spectral sensitivity S1 is reflected, and the remaining light according to the spectral sensitivity S2 is transmitted. Therefore, the light is captured by the image sensor 23a and the image sensor 23b.
  • a dichroic prism having the same characteristics may be used to split the light into three, and the image sensors 23a, 23b, and 23c may be bonded to the positions where each light is transmitted.
  • FIG. 11B shows a method using a filter turret 27.
  • Optical filters 22a, 22b, and 22c are provided on a filter turret 27 having the same direction as the incident light from the photographing lens 21 as a rotation axis, and these are mechanically rotated. S1, S2, and S3 are obtained.
  • FIG. 11C shows a system in which the optical filters 22a, 22b, and 22c are microscopically attached to the image sensor 23.
  • the arrangement of the optical filters 22a, 22b, and 22c other than the Bayer arrangement is not particularly hindered in the first embodiment.
  • Each of the optical filters 22a, 22b, and 22c is very fine and is attached to the image sensor 23 by printing. However, in the present invention, this arrangement is not meaningful, but a filter having characteristics of spectral sensitivity (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) is attached to the image sensor.
  • the camera 2 transmits image information acquired by spectral sensitivity (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) to the arithmetic processing device 3, and the arithmetic processing device 3 uses the tristimulus values X,
  • a display device (not shown) that converts the image data into Y and Z, normalizes the acquired image data based on the tristimulus values X, Y, and Z by a conversion process, converts the image data into xyz, and displays the visualized image. Is provided.
  • the arithmetic processing unit 3 calculates the luminance, chromaticity, etc. at an arbitrary position of the image acquired by the camera 2 and performs a visualization process. Illumination is performed obliquely from the automobile 5 and the support unit 4 is manually operated to compare and colorize the color distribution data of the paint colors.
  • the support unit 4 includes a head 40, an arm 41 composed of a plurality of beams that move the head 40, a support column 42 that rotatably mounts the arm 41, a mount 43 that fixes the support column 42, and support of the support column 42. And a reinforcing material 42a for reinforcing the above.
  • the head 40 includes a linear guide 44 and an arcuate member 45 connected to the linear guide 44, and the illumination unit 6 is fixed to both ends of the head 40 so that the position and angle of the illumination unit 6 can be adjusted by a lamp adjusting tool 46.
  • a camera 2 is movably attached to 44.
  • a camera angle adjustment tool 47 capable of adjusting the imaging angle of the camera 2 is attached.
  • the head 40 is provided with a camera shift adjustment motor 48 a and a camera pan adjustment motor 48 b, and the camera 2 is slidable along the linear guide 44.
  • the head 40 is attached to the arm 41 so as to be tiltable by a head / tilt adjusting tool 49.
  • a weight 41 a is fixed to the lower end of the arm 41.
  • the arm 41 is connected to the support 42 by a height adjuster 41b.
  • the camera 2 takes an image of the car 5 at one location, and the camera 2 moves to take an image at another location.
  • the color inspection device 1 is installed, and the vehicle 5 is appropriately extracted from the side of the vehicle to measure whether or not the paint is properly applied, and the paint is extracted. Inspect.
  • Xenon lamp (pseudo sunlight) is used as the illumination source of the illumination unit 6.
  • the illumination unit 6 includes a Fresnel lens assembly in addition to the xenon lamp.
  • the xenon lamp is illuminated uniformly from above the automobile 5.
  • LED artificial solar lights may be used. When attached to a robot arm or the like, it is very convenient because it is compact and lightweight, satisfies the conditions of a light source for color evaluation, and overcomes the problem of chromatic aberration that occurs in general LEDs.
  • the display device 7 is connected to the arithmetic processing device 3, receives the image signal processed by the arithmetic processing device 3, and displays the image on the screen.
  • the arithmetic processing device 3 or the display device 7 includes input means (not shown) and the like as appropriate.
  • the input means is a keyboard, a mouse, a touch panel provided in the image display device, or the like.
  • a shading cover may be attached to the coloring inspection apparatus 1 depending on the state of inspection.
  • the color inspection device 1 operates by connecting a camera 2, an arithmetic processing device 3, and a display device 7.
  • the connection method can be selected regardless of wired or wireless.
  • the flowchart in the camera 2 is shown in FIG. 12, and the flowchart in the arithmetic processing unit 3 is shown in FIG.
  • initialization is performed as shown in FIG. 12 (initialization S1).
  • the automobile 5 is imaged by spectral sensitivity (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) (imaging process S2), and then the captured image data is input by the image sensor 23 (input process).
  • the arithmetic processing unit 3 converts it into tristimulus values X, Y, Z (conversion process S4).
  • Spectral sensitivities S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )
  • data transmission S5 When the image is a moving image, a series of processing from imaging processing S2 to data transmission S5 is continuously performed. The image is displayed on the image display device 7.
  • the imaging process S2 as exemplified in FIGS. 13 to 17, an example of measuring the boundary between the panels of various automobiles 5 is given.
  • the camera 2 is imaged by the camera 2 at.
  • the measurement is made from three directions of front (0 degree), left 45 degrees, and right 45 degrees.
  • the panel measurement location is such that the 0-degree optical axis of the camera 2 is perpendicular to the body surface of the automobile 5.
  • the illumination is characterized by illumination from obliquely above as with sunlight.
  • Equations 2 and 3 equations for converting tristimulus values X, Y, and Z to the Y′xy color system are shown in Equations 2 and 3, respectively.
  • a luminance meter (not shown) is used together with the camera 2
  • Y is Y ′ calibrated by the luminance meter value (nt). Since color space conversion formulas are commonly used, other detailed formulas are omitted.
  • the imaging process S2 is a process of imaging the automobile 5 with the camera 2 having three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) (see FIGS. 9 and 12). Spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) are given according to the above formula 1. Input processing S3 is continuously performed at the same time as imaging is performed by the imaging lens 21, the optical filters 22a, 22b, and 22c, and the imaging device 23.
  • the image data captured by the conversion processing S4 in the arithmetic processing unit 3 of the camera 2 is used.
  • the image data is converted into tristimulus values X, Y, and Z. This conversion is performed according to Equation 1. That is, the tristimulus values X, Y, and Z are obtained by multiplying the inverse matrix of the coefficients in Equation 1.
  • the camera 2 transmits the values to the arithmetic processing unit 3 with values according to the spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )).
  • initialization is performed as shown in FIG. 18 (initialization S110).
  • the display device 7 receives the spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) transmitted from the camera 2 while being connected to the camera 2 (data reception S120). Thereafter, the spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) are converted into tristimulus values X, Y, Z, a chromaticity xyz coordinate histogram is calculated, and a color distribution matching index is calculated ( S140). The contents are transmitted to the display device 7 (display process S150). In accordance with the data reception S120 from the camera 2, a series of processing from the conversion processing S130 to the display processing S150 is continuously performed.
  • the calculation process S140 is a process of calculating and visualizing the color distribution matching index of the captured image, and converting the color information into RGB or the like when necessary for display on the display device 7.
  • the display processing S150 is a step of displaying the visualized color distribution coincidence index on the image display device, and the processing returns.
  • a sub-flowchart of S140 in FIG. 19 will be described.
  • a first image of the reference object is captured, a second image of the inspection object to be compared next is captured, and a color distribution matching index is sequentially calculated as follows. The similarity of chromaticity is determined by this color distribution coincidence index.
  • the inspection area K (see FIG. 20B) corresponding to the area T (see FIG. 20A) to be inspected with respect to the captured image AB is set (step S141). Size and place can be set freely.
  • the color distribution to be compared at the position of the xyz coordinates is written in a plane, the inspection region K is partitioned by the grid G, and the histogram of the pixels having the xyz value of the partition Create a distribution.
  • xyz coordinates be a grid with a specific width (solid grid), for example, a solid grid obtained by cutting xyz by 1/1000 (1000 lines).
  • the histogram is scanned from end to end, and for each region partitioned into the grid G, the number of pixels belonging to this is scanned on the same xy plane and integrated in the z direction. Further, if only a specific vertical plane or a horizontal plane is calculated with the xyz coordinates in the inspection region K, the calculation time can be shortened. If the grid cells are made finer, the accuracy will be improved, but the calculation time will be longer.
  • the Lab value in the Lab space converted from the XYZ value before normalization by the following Equation 4 may be calculated.
  • the Lab color space is a type of complementary color space, and has a dimension L indicating lightness and complementary color dimensions A and B, and is based on nonlinearly compressed coordinates of the CIEXYZ color space.
  • the XYZ value is converted to Lab.
  • the degree of coincidence is calculated by the distribution of xyz chromaticity in a three-dimensional space of L axis, a axis, and b axis.
  • Lab values in the Lab space coordinates of the inspection object Q and the reference object R are U 1 (L, a, b) and U 2 (L, a, b), respectively.
  • the histogram distribution has a globe-like shape, and the two histogram distributions overlap three-dimensionally.
  • the inspection region K in the three-dimensional space is partitioned by a lattice, and the chromaticity histogram distribution and the minimum distribution of U 1 (L, a, b) and U 2 (L, a, b) in three dimensions are obtained, and the same agreement is obtained. Calculate the degree.
  • the accumulated number of grids is projected on a plane, and the accumulated number of overlapping areas on the grid is calculated by the same accumulation within the plane. In the case of xyz chromaticity, the brightness information is lost, so the matching degree of only the color information is shown.
  • the Lab space when the brightness of the image changes, the L value changes, and the matching degree Since the positions of the distributions D 1 and D 2 are shifted in the Lab space, it is possible to make a determination in consideration of light and dark. This is because even if the xyz chromaticity is the same, if the brightness of the image is different, the position of the distribution is shifted. For example, the Lab chromaticity histogram distribution shifts downward when dark and shifts upward when bright.
  • the color distribution coincidence index is calculated (S145) and returned. This index is calculated by the following formula.
  • the xy chromaticity histogram distribution is the cumulative number of pixels, and FIG. 20D shows the overlap region D, and FIG. 20E shows the minimum distribution.
  • Color distribution matching index total number of pixels belonging to overlapping region D / total number of pixels in inspection region K ⁇ 100 (%)
  • FIGS. 20D and 20E are cross-sectional views of FIG. 20C taken along the line SS, and there is an overlap when viewed on the same line in the xy coordinates. Instead of drawing in three dimensions, it is drawn in a plane for convenience. Moreover, since it is a histogram, it has a minute staircase distribution. Cumulative number H A and the accumulated number H B of FIG. 20 (d) are respectively the image A, corresponding to the image B. When the two histogram distributions are compared, an overlap region D exists.
  • H A (x 1 , y 1 ) is the integrated number of the xy chromaticity histogram distribution of the inspection object Q
  • H B (x 2 , y 2 ) is the xy chromaticity histogram of the inspection object R.
  • the accumulated number of regions D can be specified percentage of the total number of pixels.
  • the total number of pixels in the inspection region K is determined, and the total number of pixels of the inspection object Q and the reference object R is the same.
  • the calculation of this ratio may be integrated three-dimensionally for all the grids G.
  • FIG. 20C the inspection region K is cut along the SS axis, and y is a predetermined value.
  • the distribution of the cumulative number of pixels when x changes from end to end is two-dimensionally integrated.
  • FIG. 20F is a two-dimensional map on the xy coordinates of the integration result. If there is no distribution in the inspection region K and the number of pixels is zero, it is excluded from the calculation.
  • the color information obtained primarily is the three spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) by a function equivalent to the XYZ color matching function, and is acquired by RGB. Compared to the case, it is more accurate and sensitive to the sensitivity of the human eye. Since the overlap of spectral sensitivities (S1 ( ⁇ ), S2 ( ⁇ ), S3 ( ⁇ )) is small, the S / N ratio is sufficient, and the curve in the spectral sensitivity curve changes naturally, so the error in colorimetry is Minimized.
  • FIGS. 21A to 21C an example will be described in which three types are examined from a small metallic degree to a large metallic degree.
  • An object having a small metallic degree is referred to as a reference object 1
  • an intermediate degree of metallic degree is referred to as an inspection object 2
  • an object having a large metallic degree is referred to as an inspection object 3.
  • a distribution on the xy chromaticity diagram after performing the above processes 1 to 3 is created, as shown in the xy chromaticity diagram of FIG. .
  • the accumulated number is shown in light and dark. The brighter the color, the larger the accumulated number.
  • the 21C schematically shows the integrated number in three dimensions of the reference object and the inspection object.
  • the xy axis is chromaticity, and the z axis is the cumulative number. Basically, the stronger the metallic sensation, the lower the Yamagata, and the weaker the metallic sensation, the sharper the Yamagata.
  • the glittering material (aluminum flakes), which is the source of the metallic feeling, gives a glittering feeling when exposed to illumination light. This glittering feeling is physically a light diffraction phenomenon.
  • the comparative example uses Lab in which ⁇ E is calculated based on the average color of the texture, the Lab value and ⁇ E value are very small compared to the appearance, and the inspection is It was difficult.
  • the color distribution coincidence index of this embodiment since the integrated number within the range of the inspection region K is used as it is, the inspection objects 2 and 3 are 58% and 27%, respectively, with respect to the reference object 1, and are clearly expressed numerically.
  • the metallic degree can be easily identified.
  • a camera 102 that captures an image of the reference object / inspection vehicle 105, a camera 102 connected to the camera 102 via the switch 106, a signal is received, and an arithmetic processing unit 103 that calculates a color distribution matching index is connected to the arithmetic processing unit 103. And a display device 107 for displaying an index.
  • the arithmetic processing device 103 is acquired by imaging the automobile serving as the inspection object and the arithmetic unit 103A that calculates the stimulus value XYZ1 obtained by imaging the automobile 105 serving as the reference object R.
  • the calculation unit 103B for calculating the stimulation value XYZ2, the calculation unit 103A and the calculation unit 103B are connected, the calculation unit 103C for calculating the color matching index of the car, and the OK signal or the NG signal from the calculation unit 103C are displayed.
  • the data is transmitted to 107 or transmitted to the outside.
  • the switch 106 selectively inputs the stimulus value XYZ1 and the stimulus value XYZ2.
  • the target vehicle is an example.
  • FIG. 23 is a flowchart for calculating a color distribution coincidence index by comparing chromaticity histogram distributions from two images A and B.
  • the inspection area K is cut out from the image A, specified, and set (S201).
  • an inspection area similar to that of the image A is cut out from the image B, specified, and set (S202).
  • the chromaticity value xyz is calculated from the images A and B (S203).
  • the xyz chromaticity histogram distributions of the inspection object Q and the reference object R are calculated and created (S204).
  • the minimum distribution of the xyz chromaticity histogram distribution is specified (S205).
  • the cumulative number of xyz chromaticity histogram distributions in the overlapping region D is calculated (S206). Instead of the xyz chromaticity histogram distribution, an xy chromaticity histogram distribution in which z is a constant value may be used.
  • the color distribution coincidence index is calculated (S207), and the process returns.
  • Color distribution matching index (integrated number of pixels belonging to overlapping region D / total number of pixels in inspection region K) ⁇ 100 (%). Cumulative number of in the overlapping area D of the H A and H B, adds calculates the cumulative number of lesser.
  • the color determination target is a partial area of the automobile 5, and the camera 202 images the target area of the automobile 5.
  • the arithmetic processing device 203 is connected to the arithmetic unit 203A for calculating the reference stimulus value XYZ1, the arithmetic unit 203B for calculating the stimulus value XYZ2 to be determined, the arithmetic unit 203A and the arithmetic unit 203B, and the color matching index.
  • the calculation unit 203C that performs the calculation and the exponent value from the calculation unit 203C are transmitted to the coloring device 257.
  • the switch 206 selectively inputs the reference XYZ and the target XYZ. Since the main processing is generally the same as the flowcharts of the first and second embodiments, the description is incorporated.
  • the support unit 4 is replaced with a robot arm 341, and the angle of the camera 302 can be automatically changed by a motor (not shown).
  • This is a mode in which the camera 302 is moved to a place where the automobile 305 moving on the automobile production line 309 is desired to be observed, images are taken at a plurality of places at different angles, and the color distribution is measured. If appropriate, the automobile 305 is stopped and imaged.
  • a structure that can manually change the imaging angle and evaluate the painting of the automobile 5 is configured.
  • the change of the imaging angle is automated, and this head 340 Is attached to the tip of the robot arm 341 and the measurement is made online.
  • the lighting unit 306 is set so as to illuminate the automobile 305 from diagonally upper portions on both sides, and the camera 302 can move around the automobile 305 by a motor drive.
  • the head 340 includes an arc-shaped housing, and an illumination unit 306 is fixed to the housing, and the camera 302 can move along an arc-shaped locus along the housing.
  • the lighting and camera In the inline processing of inspection, it is preferable to cover the lighting and camera with a light shielding cover. In the above-described first to third embodiments, such a light shielding cover may not be provided. However, when the robot arm 341 performs inspection in an in-line flow in the factory, the illumination unit 306 and the camera 302 itself are shielded from light. It is preferable to cover with a hood.
  • the illumination unit 306 is an illumination that irradiates the automobile 305 from the upper side and drops the light reflected directly downward.
  • a plurality of cameras 302 may be installed and moved.
  • a plurality of cameras may be fixed to the head 340 so that the position can be adjusted.
  • the coloring inspection apparatus 401 is substantially the same as that of the fourth embodiment, and is a device in which a plurality of cameras 402 and artificial sun lamps 406 are arranged and fixed in the vicinity of the production line 409. In addition, these are also equipped with measurement PC1 to PC3 424. Connected to send / receive signals, connected to main PC 410 for measurement control via hub 408, and connected to display device 407 for measurement PC1 to PC3 424 directly or via KVM411 It is.
  • the main PC for measurement control communicates with the inline host and can send and receive data such as vehicle type and color.
  • a two-dimensional color meter can be used instead of the camera 402 .
  • the color of each pixel within the specified inspection range is mapped to the xyz chromaticity diagram in the same manner as in the first embodiment, and the spread and density are obtained as a histogram distribution. Therefore, numerical values including metallic feeling, glittering feeling of glitter and pearl are also included.
  • the coloring inspection apparatus 501 is PC1 to PC4 524 for measurement.
  • the camera 502 can be attached to the robot arm 541 so that the imaging angle can be freely changed.
  • the robot arm 541 is controlled by the robot control units 1 to 4.
  • Each of these robot controllers 1 to 4 is provided with a measuring PC 524 and a display device 507 for a liquid crystal monitor, and can send and receive data and display data.
  • the measurement PC 524 is connected to the measurement control main PC 510 via the hub 508 and can transmit and receive data.
  • the coloring inspection apparatus 601 includes a camera 602, an arithmetic processing unit 603, a display unit 607, an LED illumination unit 606, a dome-shaped cover 608, and a switch (not shown).
  • a camera 602 is arranged at the upper center of the dome-shaped cover 608 so that a lower measurement object can be imaged while holding the camera 602 by hand, and an illumination unit 606 is formed in an arc shape on the periphery of the unit.
  • a plurality of light sources are arranged so that the inner wall surface is irradiated with light to provide indirect illumination.
  • the illumination unit 606 employs LED illumination having a color rendering property of 92 or more, and is an indirect illumination type high color rendering white light source.
  • the camera 602 is equipped with a measuring head that can accurately measure color and texture without being affected by external light.
  • the camera 602 uses a color visual reproduction camera method (measurement measurement), and is not affected by movement. Have sex.
  • the person's hair 605, which is the reference object R, is imaged by the camera 602 at a sales office or the like to obtain an image A, and xyz chromaticity in the inspection region K is obtained.
  • the xyz chromaticity and the like are transmitted from a personal computer to a manufacturing factory or the like using a communication line (via a management server if necessary).
  • a manufacturing factory or the like receives data, manufactures a wig of an inspection object Q, images this image B with a camera 602, obtains xyz chromaticity, and calculates a color distribution histogram distribution and a color distribution coincidence index with an arithmetic processing unit 603. Then, the calculation result is displayed on the display device 607.
  • the inspection image and inspection data are displayed on the tablet by applying IT technology and transmitted / received between the bases.
  • the person himself / herself is comprehensively confirmed and judged, including the texture and the image of the hair and the wig, the degree of color matching.
  • troubles at the time of mass production in a factory and custom-made troubles can be prevented. Save time, money and energy.
  • the coloring inspection apparatus 701 is for inspecting the coating of the automobile 705.
  • the inspection object is an automobile, which is the same as in the seventh embodiment.
  • Two images of the acquired AB images of the reference product and the inspection product are overlapped, and the respective chromaticity histogram distributions are displayed on the display device 7, or the respective chromaticity histogram distributions are overlapped on one chromaticity diagram.
  • a combined chromaticity diagram can be displayed, and a color distribution matching index indicating the degree of overlap can be displayed as a percentage.
  • the inspection results are displayed numerically for each region K.
  • the grid width of the grid G can be adjusted.
  • An exponent threshold value can be arbitrarily set. Measurement results and captured images can be saved. It is possible to perform standardization of colors and stable color management by reducing problems of individual differences that cannot be avoided by visual inspection and troubles in judgment standards with customers.
  • non-contact and wide-area shooting it is possible to digitize flip-flops by imaging the object to be measured from multiple angles with flat illumination, such as painting with aluminum flakes and pearl pigments. Evaluation that is close to the color and texture of the eyes is possible. Irregular pattern parts such as wood grain panels can also be matched. Since the captured images A and B can be displayed on the display device 7 (overlay function), alignment can be performed easily. The inspection object can be compared with the reference object even if the size and material are different. Colors can also be used for fabrics with irregular patterns and textures such as leather. Resin parts inspection, color unevenness and color misregistration inspection are possible. For example, even an object with unevenness can be measured, such as inspection of a console box of an automobile.
  • Colors can also be used for building materials with irregular patterns and textures such as flooring, irregular patterns such as wallpaper, and textures such as woodgrain, marble and geometric patterns. You can inspect the texture of teeth in the dental field.
  • the color profile, color unevenness, and texture can be verified with graphs and numerical values.
  • the deviation of the chromaticity histogram within the designated inspection range can be confirmed, and a graph showing each change of ⁇ E and the Lab value can be displayed.
  • the color difference ( ⁇ E) from the start point to the end point can be seen to verify and inspect the color difference between different materials.
  • the camera uses a camera filter equivalent to a color matching function and can detect all color data in a color gamut that can be recognized by human eyes.
  • the detection accuracy can be measured with high accuracy such that the color difference ⁇ E is 1.0 or less.
  • the present invention has a feature that an actual color can be accurately seen from an image as well as accurate digitization of color data, which is not found in a conventional system. It is possible to reduce problems such as individual differences that are unavoidable by visual inspection and troubles caused by discriminating criteria from customers.
  • various data can be viewed from one image according to the purpose, which is useful for troubleshooting.
  • storing images and data can contribute to the accumulation of color data and the realization of traceability, and can also be used as product history data and restoration materials.
  • the camera can shoot the measurement object without contact, there is no worry of damaging the product.
  • the color inspection apparatus of the present invention has a great color applicability in manufacturing sites for electrical appliances, vehicles, housing building materials, and other industrial applicability. Inspection of color deviation and color unevenness of printed materials, inspection of cosmetics including lame and pearl pigments, automotive coating inspection (color shift, color unevenness, color shift between different materials are quantified, flip by light intensity graphing ), Car grain inspection, automotive leather seat inspection (inspecting complex texture materials for color unevenness and color misregistration), flooring color matching, tile color matching (accurately to colors and textures) Photography), color matching inspection of cosmetics, sportswear, shoes, golf balls, etc.
  • Image sensor 27 ... Filter turret 40 ... Head 41 ... A 42 ... Stand 43 ... Stand 42a ... Reinforcing member 44 ... Linear guide 45 ... Round member 46 ... Ramp adjuster 47 ... Camera angle adjuster 48a ... Camera / shift adjustment motor 48b ... Camera / pan adjustment motor 49 ... Head / tilt adjustment tool 41a ... Weight 41b ... Height adjustment tool 106, 206 ... Switches 103A, 103B, 103C, 203A , 203B, 203C ... arithmetic unit 207 ... coloring devices 309, 409, 509 ... automobile production line

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

 メタリック感やパールのキラメキ等の質感を明確に簡単に定量化し、検査物と基準物との比較検査を合理化する。 着色検査装置の1は、CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラ2と、カメラ2が取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換した着色データを取得し演算する演算処理装置3と、測定対象物の一例である自動車5を照射する照明部6と、を備え、検査物Qと基準物Rの2つのxyz色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査する。

Description

着色検査装置および着色検査方法
 本発明は、商品の塗装を評価するため画像の色分布を検査する着色検査装置とその方法に関する。
 電化製品、自動車等の乗物、住宅・建築製品、電化製品、衣料など、塗装あるいは着色を必要とする商品が多々あり、商品の製造過程で塗装や着色が施され、また、販売過程では外観色により商品が選択されることが多い。
 例えば、自動車を一例として挙げれば、非特許文献1~5に記載の発明が提案されているが、フリップフロップ等の対策が未だ十分ではない。また、新型車が登場するたびに、外板色が増え続け、需要者の色に対する要求が多様化している。マイナーチェンジや特別仕様車でも新色が設定されることが少なくない。日本の自動車メーカーが発表する新色は、年に数十色にもなり、色のバリエーションは際限なく広がっており検査が困難になっている。
 ところで、従来からある着色情報の取得手段として、RGB表色系カメラがある。RGB表色系は国際照明委員会(CIE)によって提唱されたものであり、実際の分光スペクトルから得られる特定波長の三原色を用いてこれらを加法混色し、求める色について等色を得ようとするものである。しかし、RGB表色系において人の眼に対応する分光感度を表したRGB等色関数には負の部分が生じているところ、加法混色によっては光の引き算をすることはできないので、そのような分光感度の負の値をそのまま扱うことは難しい。そこでRGB表色系カメラはRGB等色関数に生じる負の部分を変形・修正して近似的に表している。しかし、この近似処理によって人の眼の色域にある色を正確に捉えることができなくなり、画像や映像の色ズレや色つぶれを起こす原因となっていた。一方、RGB等色関数にある負の部分を生じさせないように座標変換した色空間としてCIE XYZ等色関数(以下、XYZ等色関数という)があり、これを用いた色情報の取得手段として、分光測色方法と三刺激値直読方法がある。
 分光測色方法は、多数個のセンサによって光源から発せられる放射スペクトルを直接測定するか、または、試料の反射スペクトルにおけるそれぞれの波長ごとの反射率を測定し、XYZ等色関数を用いて感度計算することにより、計測精度の高い三刺激値X、Y、Zを得るというものである。一方、三刺激値直読方法は、3種類のフィルタを装着した光センサ(カラーセンサまたは光電色彩計)により、測色値である三刺激値X、Y、Zを直接に読む方法である。
 そのような着色情報の取得手段がある中、上述のように色情報を取得し分析するための手段が求められているところ、これに関連する先行技術として特許文献1が挙げられる。これは、容易に色ムラ検査を実施可能な色ムラ検査方法、および色ムラ検査方法で用いる検査用画像データ生成装置を提供することを課題とするものである。またその解決手段は、色ムラ検査方法は、プロジェクタ2に色ムラ検査用画像を表示させる検査画像表示工程と、プロジェクタ2のRGB/XYZ変換特性を取得する色空間変換特性取得工程と、色ムラ検査用画像を撮像手段により撮像して、撮像画像データを取得する撮像工程と、プロジェクタ2のRGB/XYZ変換特性に基づいて、撮像画像データの第二の色空間形式をプロジェクタ2の第一の色空間形式に変換した変換画像データを生成する色空間変換工程と、変換画像データをプロジェクタ2により表示させる変換画像表示工程と、色ムラ検査用変換画像に基づいて、色ムラの検査を実施する色ムラ検査工程と、を備えるというものである。また、特許文献2は原稿画像データと、マスク処理済み検査画像データとの重なり率から品質不良か否かを判定する発明がある。
 着色の評価については、非特許文献1に示す通りの自動車の塗装外観計測の発明が提案されている。塗装外観には色、光沢、平滑性(ゆず肌)、メタリック感、深み感、といった質感と、ぶつ、でこ、へこ、たれ、はじき、といった欠陥があるが、ここでは、欠陥検査と質感計測が提案され、そのうち、質感計測については、すり傷性、色、メタリック感、肉持ち感、深み感であるが、その背景には自動車のカラートレンドの変化や感性品質に対する世の中の関心の高まりなどがある。
 近年、自動車用上塗り塗膜はホワイトで代表される淡色系に代わって、レッドやブルーなどの濃色系が増加しつつある。濃色系は塗膜表面の汚れや傷が目立ちやすい色であることが経験的に知られており、すり傷性の計測と耐すり傷性向上塗料の開発が必要になってきた。
 色の測定については、塗膜の光学特性がソリッドとメタリック系で異なることから、色の測定法、測定機も両者で異なる。
 ソリッド塗膜では色の情報を有している層内拡散反射光分布が等方性であるので、通常の測色計で測定することができる。測色計には分光測色計と測色色差計がある。分光測色計は対象の分光反射率ρ(λ)を測定して、照明光の分光分布P(λ)とスペクトル3刺激値x(λ)、y(λ)、z(λ)から式(2)を使って計算で3刺激値X、Y、Zを求めるものである。
 測色色差計は3刺激値X、Y、Zを直接測定するもので、その原理は人間が対象(試料)を見て色を知覚する過程と類似している。眼球に相当する積分球は試料からの拡散反射光を集めて受光器に導く役目を持ち、網膜にあるスペクトル3刺激値x(λ)、y(λ)、z(λ)の感度特性を有する3種類の視細胞に相当するものを色フィルタとフォトダイオードを組み合わせた受光器に置き換え、視神経を通じて大脳に伝達された刺激量は受光器により生じた出力に比例し、これが増幅器を経てX、Y、Z値として表示される。
 測色色差計は前述のように測色原理が人間の眼に似ており、小型でハンディな製品が多く、現場での使用に向いている。しかし、光源による条件等色(メタメリズム)を示す塗膜があるので注意が必要である。2種類の塗膜が自然昼光の下では色が同じに見えても、白熱電球の照明下では違う色に見える場合がある。このように特定の光源下で色が一致しても、光源が変わると等色がずれる現象を光源による条件等色という。条件等色は顔料の種類の違い、すなわち、2種類の塗膜の分光反射率の違いによって起こるものである。したがって、このような塗膜の色を測定する場合は分光測色計を使う必要がある。
 メタリック系塗膜は、ベース層に光輝材を含むため、その層内拡散反射光分布は異方性を示す。したがって、入射角、受光角が異なると色が違って見える現象、すなわち、幾何学的メタメリズムを示す。このようなメタリック系塗膜の測色には入射角、受光角が変えられる変角分光光度計が使われる。現在、角度条件で分光反射率ρ(λ)を測定して3刺激値X、Y、Zを求めることが提案されている。
 メタリック感の計測については、メタリック感は塗膜中のアルミニウムフレークが光って見えることによる感覚で、キラキラ感、スパークル感、あるいは光輝感とも言われる。計測法としては顕微光沢計で塗膜を走査して、反射光強度曲線を解析する方法が提案されたが、あまり普及していない。最近、レーザ式メタリック感測定器(ALCOPE)が開発され、徐々に普及しつつある。
特開2010-145097号公報 特開2005-238817号公報
「自動車の塗装外観計測」 豊田中央研究所R&Dレビュー Vol.29No.2(1994.6) JAMAGAZINE  2007年4月号 クルマの"塗料"自動車用塗料に用いる顔料の変化と今後 有元 正存 「カラーコーディネーションの実際 商品色彩」 発行:東京商工会議所 「テクノコスモス」15号 『カラーデザインと塗色設計』 発行:日本ペイント 「塗料の研究」140号 『トヨタ・ソアラ向け「コスモシルバー」の開発』 発行:関西ペイント
 しかしながら、特許文献1の発明、特許文献2の発明、非特許文献1の発明、非特許文献2~5の記載によって、検査員の目視に頼らずに色を客観的に評価することは可能であるが、色情報の取得すなわち撮像手段であるカメラの精度や手法が従来と変わりなく、近年求められる着色の評価精度と手法に課題が残っていた。
 メタリック感等の色合いについて、従来、人の目で判別しているが、その判別が困難であり、解決が求められる。とりわけ、乗物等の着色のフリップフロップ等に伴う正確な評価は困難であり、こうした場合には、正確な色分布についての解析・評価が必要となる。
 近年、メタリック塗装等が新しく開発され、アルミニウムだけではなくて、様々な他の材料、例えば、マイカ等、各種材料を混ぜた塗装がある。メーカーが意図した色形態になっていればよいのであるが、塗装が施工される場合には、気温、湿度等の気候条件、下地塗りの出来具合によるばらつき、エアガンがスキャンして塗装する場合のエアガンの動作等、その他の製造条件に左右され、着色についてばらつきがあり、思わぬ事態が起きる可能性がある。フリップフロップと言われている現象で問題になっているのは、下地の材料等が違うと、乗物の外見色が見る角度によって、濃淡や明るさが変わる現象である。同じ位置でドアとフェンダー、ボンネットとフェンダーがある等、違う素材のものを組み合わせに見えるおそれがある。
 また、色に関する品質管理の方法は様々あるが、現在でも多くの現場でベテラン検査員による限度見本に頼った目視検査が行われている。品質に厳しい業種ではいくつかの問題点がある。問題点1は客観性に欠けることである。色の管理目的が人の目にどのように映るかを判断したい場合、同じく人の目で判断する目視検査はそれなりの精度をもって検査できる。顧客に品質の保証をしたい場面などでは、客観的なデータと言うには乏しい。問題点2は色を再現できない。トレーサビリティを求める風潮が高まる中、目視検査で残せるデータは検査員の官能合否のみであり不十分である。日々蓄積される検査結果を後から見ても分かる形でいつでも取り出せることが重要である。問題点3は人材確保がハードルである。限度見本となるものさえ用意すれば目視検査はそれなりの精度とスピードをもって検査できるが、担当者を育成・雇用するのには時間もお金もかかる。担当者は人間なので不安定要素もある。体調により検査精度が変化するおそれがある。様々な理由からの離職、検査員の個人差やヒューマンエラーもある。また、目視検査では、人件費の問題や品質の安定性を欠くため、製品不良損失や、工場とユーザ間での製品の往復による輸送コストと時間損失がある。
 また、従来の分光方式による測色計での色管理の弱点としては、1.撮像範囲は狭く(例えば 5mm 程度の円)、色測定については、この範囲の平均X,Y,Z値を測定するため、模様(テクスチャーやメタリック感)については、平均化されるため、分からないのが現状であり、色を正確に撮影できないため、色や質感が見た目とは微妙に違った色に写る、2.数値データだけでは実際に色のイメージが浮かびづらい、3.従来のカメラで標準となる色サンプルを撮影しても見た目とは微妙に違った色に写る、4.色サンプルそのものも時間の経過と共に褪色が進み元の色と違ってしまう、5.人によって見る色に対する感覚が異なるという課題がある。
 従来のカメラはRGBの三角形で囲まれた色域の色データしか検出できないため、色精度が低く色を正確に表示できない。表示される画像の色データもsRGB色域内にて表示され正確な色情報は失われる。従来のカメラで撮影した画像の色が、実際の色より異なって表示されるのは、sRGB領域内で色を表示しているためである。また、ラメ・パール成分を含む顔料は全反射が加わるので、測色が困難である。従来の分光測色計では測色範囲が非常に狭いため、測る場所によって数値がかなりバラつく。
 さらに、照明の明度によっては、色が異なるように見えるが、これも考慮されていなかった。
 そこで、本発明は、着色分野における忠実な色情報の取得、再現や分析等の要求に応え、また、人の眼に忠実で正確な画像色分布を取得して、製品、人体等のラメやパール感、メタリック感等の質感、凹凸などの微妙な色合いを正確で簡便に検査するための着色検査装置及び方法を提供することを課題とする。
 上記課題に鑑み本発明は、CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラと、前記カメラが取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換した着色データを取得し演算する演算処理部と、測定対象物を照射する照明部と、を備え、前記演算処理部が、前記測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域を設定し、測定対象物として、検査物と基準物について、それぞれ、前記検査領域の各画素のX,Y,Z値より正規化されたx,y,z値を検査領域について演算し、xyz色度図のxyz座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する前記検査物と基準物の画素数を積算することにより、xyz色度ヒストグラム分布を作成し、前記検査物と基準物の2つのxyz色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査することを特徴とする着色検査装置である。
 なお、XYZ色度ヒストグラム分布データをとる場合、x+y+z=1であるので、zの演算は省略が可能である。2次元の格子に代えて、XYZをすべて演算し3次元の格子とする場合は演算時間は多くなる。また、2つのxyz色度ヒストグラム分布の重なり合った割合は、2次元的な重なりでの指数、また、3次元的な重なりでの指数としてもよい。
 また、別の態様の発明は、CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラと、前記カメラが取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換した着色データを取得し演算する演算処理部と、測定対象物を照射する照明部と、を備え、前記演算処理部が、前記測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域を設定し、測定対象物として、検査物と基準物について、それぞれ、前記検査領域の各画素のX,Y,Z値をLabに変換し、Lab色度図のLab座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する前記検査物と基準物の画素数を積算することにより、Lab色度ヒストグラム分布を作成し、前記検査物と基準物の2つのLab色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査することを特徴とする着色検査装置である。
 前記色度ヒストグラム分布において、前記2つの画素の画素積算数を格子単位で比較し、小さい方の画素積算数を特定し、当該画素積算数を積算し、前記検査領域の全画素数に対する、前記積算された積算数の割合を演算することにより、前記色分布一致指数を演算することが好ましい。
 前記色分布一致指数を示すデータを通信回線を介してコンピュータ間で送受信することが好ましい。
 前記カメラを支持部材に取り付けて、生産ライン上を流れる検査物を撮像することが好ましい。
 さらに別の態様の本発明は、CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラを利用する着色検査方法において、照明下で、前記カメラによる撮像により取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X,Y,Zに変換した着色データを生成するステップと、前記測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域を設定するステップと、測定対象物として、検査物と基準物について、それぞれ、前記検査領域の各画素のX,Y,Z値より正規化されたx,y,z値を検査領域について演算するステップと、xyz色度図のxyz座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する前記検査物と基準物の画素数を積算することにより、xyz色度ヒストグラム分布を作成し、前記検査物と基準物の2つのxyz色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査するステップと、を備えたことを特徴とする着色検査方法である。格子は格子でも格子でも良い。
 さらに異なる別の本発明は、CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラを利用する着色検査方法において、照明下で、前記カメラによる撮像により取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換した着色データを生成するステップと、前記測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域を設定するステップと、測定対象物として、検査物と基準物について、それぞれ、前記検査領域の各画素のX,Y,Z値をLabに変換するステップと、Lab色度図のLab座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する前記検査物と基準物の画素数を積算することにより、Lab色度ヒストグラム分布を作成するステップと、前記検査物と基準物の2つのLab色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査するステップと、を備えたことを特徴とする着色検査方法である。
 カメラは単数でも複数でも良い。カメラを固定して撮像しても、移動させて撮像してもよい。カメラが複数の場合、撮像角度に対応する場所にそれぞれ設置できる。
 本発明におけるカメラは、三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))により、すなわち、観測対象物を三つのチャンネルに分けて撮像することが好ましいが、その手段としては、これらの分光感度を得るために設定された光学フィルタまたはダイクロイックミラーもしくはダイクロイックプリズム等のいずれであるかを問わず用いることができる。
 前記カメラの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))は、CIE XYZ分光特性から負の値を持たない、単独ピークを持つ山形であり、それぞれの分光感度曲線のピーク値が等しく、かつ分光感度の曲線の重なりは最小限にするという条件から等価変換したものであって、分光特性S1のカーブは、ピーク波長が582nmであり、半値幅が523~629nmであり、1/10幅が491~663nmである。分光特性S2のカーブは、ピーク波長が543nmであり、半値幅が506~589nmであり、1/10幅が464~632nmである。分光特性S3のカーブは、ピーク波長が446nmであり、半値幅が423~478nmであり、1/10幅が409~508nmである。
 本発明は、着色分野における忠実な色情報の取得、再現や分析等の要求に応え、人の眼に忠実で正確な画像色分布を取得し、製品や人体等のラメやパール感、メタリック感等の質感、凹凸などの微妙な色合いを正確、簡便に検査することができる。演算時間を短縮できる上、応用例も広く、産業上の利用価値は大である。
[規則91に基づく訂正 22.01.2015] 
本発明実施形態1の着色検査装置1の動作を示す図である。 本発明実施形態1の着色検査装置1の斜視図である。 本発明実施形態1の着色検査装置1の上部の斜視図1である。 本発明実施形態1の着色検査装置1の上部の斜視図2である。 本発明実施形態1の着色検査装置1の上部の斜視図3である。 本発明実施形態1の着色検査装置1の上部の平面図1である。 本発明実施形態1の着色検査装置1の上部の平面図2である。 本発明実施形態1の着色検査装置1の上部の平面図3である。 本発明実施形態1の着色検査装置1のブロック図である。 本発明実施形態1におけるXYZ表色系カメラであるカメラ2の分光感度を示す関数である。 本発明実施形態1において三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))に従って画像情報を取得する方式の具体例である。(a)はダイクロイックミラーを用いる場合の説明図である。(b)はフィルタターレットを用いる場合の説明図である。(c)は光学フィルタ22a、22b、22cを撮像素子23に微視的に貼着した場合の説明図である。 本発明実施形態1のカメラ2におけるフローチャートである。 本発明実施形態1のカメラ2による自動車5のパネルの境目を撮像する例1を示す斜視図である。 本発明実施形態1のカメラ2による自動車5のパネルの境目を撮像する例2を示す斜視図である。 本発明実施形態1のカメラ2による自動車5のパネルの境目を撮像する例3を示す斜視図である。 本発明実施形態1のカメラ2による自動車5のパネルの境目を撮像する例4を示す斜視図である。 本発明実施形態1のカメラ2による自動車5のパネルの境目を撮像する例5を示す斜視図である。 本発明実施形態1の演算処理装置3におけるフローチャートである。 本発明実施形態1の演算処理装置3におけるサブーチャートである。 (a)は発明実施形態1の演算処理装置3における検査領域Tを示す説明図、(b)は検査領域Tに対応する色度図上の色度領域Kを示すxy色度図、(c)は格子Gで区画された色度領域Kの説明図、(d)はxy2次元色度図上での色度の重なりの様子を示す模式図、(e)はミニマム分布を示す説明図、(f)はxy色度ヒストグラム分布の一例を示す説明図である。 (a)は測定対象物のメタリック度を示す説明図、(b)はxy色度ヒストグラム分布図、(c)はxy色度ヒストグラム分布の立体イメージ図である。 本発明実施形態2の着色検査装置101の構成を示すブロック図である。 本発明実施形態2の着色検査装置101の演算処理装置103におけるフローチャートである。 本発明実施形態3の着色検査装置201の構成を示すブロック図である。 本発明実施形態4の着色検査装置301の構成及び動作を示す図である。 本発明実施形態4の着色検査装置301の構成を示すブロック図である。 本発明実施形態5の着色検査装置401の構成を示すブロック図である。 本発明実施形態6の着色検査装置501の構成を示すブロック図である。 (a)は本発明実施形態7の着色検査装置601の縦断面図、(b)は同X-X線視断面図である。 (a)は従来方式、(b)は実施形態7の着色検査装置601の応用例である。 本発明実施形態8の着色検査装置701の使用状態を示す斜視図である。
 本発明の好適な実施形態1による着色検査装置1について図1~図21を参照して説明する。
 着色検査装置1は、CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラ2と、カメラ2が取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換した着色データを取得し演算する演算処理装置3と、測定対象物の一例である自動車5を照射する照明部6と、を備えている。演算処理装置3が、測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域Kを設定し、測定対象物として、検査物Qと基準物Rについて、それぞれ、検査領域Kの各画素のX,Y,Z値より正規化されたx,y値を検査領域Kについて演算し、xyz色度図のxyz座標の検査領域Kを格子Gで区画し、各格子Gに属する検査物Qと基準物Rの画素数を積算することにより、xyz色度ヒストグラム分布を作成し、検査物Qと基準物Rの2つのxyz色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査するものである。
 フリップフロップにより角度によって見え方が相違するので、ここでは、カメラ2を手動で移動して、少なくとも3つの相違する角度から撮像する。照明部6があって、カメラ2がその下に設置され、カメラ2が手動でその角度を変えられる。カメラ2により多角度から自動車5の塗装色及びその色分布データを測定できる。
 また、この実施形態では、カメラ2を移動可能に取り付けるガイド部4を備えている。
 カメラ2の分光感度はルータ条件を満たすものであって、その分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))は、図10に示す通り、XYZ等色関数から、負の値を持たず、単独ピークを持つ山形であり、それぞれの分光感度曲線のピーク値が等しく、かつ分光感度の曲線の重なりはできるだけ少なくするという条件から等価変換したものである。分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))は具体的には以下の特性を持つ。
                記
    ピーク波長      半値幅        1/10幅
S1  582nm   523~629nm   491~663nm
S2  543nm   506~589nm   464~632nm
S3  446nm   423~478nm   409~508nm
 上記の分光特性S1のピーク波長を580±4nm、分光特性S2のピーク波長を543±3nm、分光特性S3のピーク波長を446±7nmとして取り扱うこともできる。
 三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))は次の数式1を用いて求められるものである。分光特性自体についての詳細は特開2005-257827号公報を参照されたい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 カメラの仕様は、例えば、有効頻度値約500万画素、有効面積9.93mm×8.7mm、画像サイズ3.45μm×3.45μm、ビデオ出力12Bit、カメラインターフェイスGigE、フレーム数(ピント調整時)3~7フレーム/sec、シャッタースピード1/15,600sec~1/15sec、積算時間3秒まで、S/N比60dB以上、レンズマウントFマウント、動作温度0℃~40℃、動作湿度20%~80%である。
 カメラ2は、図9に示すように、撮影レンズ21と、この撮影レンズ21の後方に配置された三つの光学フィルタ22a、22b、22cと、光学フィルタ22a、22b、22cの後方に配置された撮像素子23(CCD、CMOSなど)と、を備えている。カメラ2の三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))は、光学フィルタ22a、22b、22cの分光透過率と撮像素子23の分光感度との積により与えられるものである。図9における光学フィルタ22a、22b、22cと撮像素子23との配列的関係は模式的に示したものにすぎないものである。三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))に従って画像情報を取得する方式について以下に具体例を挙げるが、本実施形態1ではこれらのうちいずれをも採ることができ、また、その他の方式を採ることもできる。
 図11(a)に示すものはダイクロイックミラーを用いる方式である。これはダイクロイックミラー22c´により特定の波長の光を反射し、透過した残りの光について、さらに別のダイクロイックミラー22a´により別の特定の波長の光を反射して分光し、撮像素子23a、23b、23cを三つ並列にして読み出す方式である。ここでは、ダイクロイックミラー22a´が光学フィルタ22a、22bに相当し、ダイクロイックミラー22c´が光学フィルタ22cに相当する。撮影レンズ21から入射する光はダイクロイックミラー22c´により分光感度S3に従う光が反射され、残りの光は透過する。ダイクロイックミラー22c´により反射された光を反射鏡26により反射して撮像素子23cにより分光感度S3を得る。一方、ダイクロイックミラー22c´を透過した光は、ダイクロイックミラー22a´において、分光感度S1に従う光が反射され、残りの分光感度S2に従う光は透過するため、それぞれ撮像素子23a、撮像素子23bにより撮像して分光感度S1、S2を得る。ダイクロイックミラーに代えて同様な特性を有するダイクロイックプリズムを用いて三つに分光し、それぞれの光が透過する位置に撮像素子23a、23b、23cを接着することとしてもよい。
 図11(b)に示すものはフィルタターレット27を用いる方式である。撮影レンズ21からの入射光と同じ方向を回転軸に持つフィルタターレット27に光学フィルタ22a、22b、22cを設けてこれらを機械的に回転させ、順次透過する光について撮像素子23により三つの分光感度S1、S2、S3を得るものである。
 図11(c)に示すものは光学フィルタ22a、22b、22cを撮像素子23に微視的に貼着する方式である。撮像素子23上における光学フィルタ22a、22b、22cは、ベイヤー配列型に設けられる。この配列は、格子状に分けた撮像素子23上の領域のうち半分に光学フィルタ22bを設け、残りの半分の領域に光学フィルタ22aと光学フィルタ22cとをそれぞれ均等に配置するものである。すなわち、配置量は光学フィルタ22a:光学フィルタ22b:光学フィルタ22c=1:2:1となる。光学フィルタ22a、22b、22cの配列をベイヤー配列以外のものとすることは本実施形態1において特に妨げられない。一つ一つの光学フィルタ22a、22b、22cは非常に微細であるため、印刷により撮像素子23に貼着される。ただし、本発明はこの配列に意味があるのではなく、分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))の特性のフィルタを撮像素子に貼着することにある。
 カメラ2は分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))により取得した画像情報を演算処理装置3に送信し、演算処理装置3でXYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換し、取得した三刺激値X、Y、Zによる画像データを変換処理によって正規化しxyzに変換する演算処理を行い、視覚化処理された画像を表示する表示装置(図示略)を備える。
 演算処理装置3はカメラ2により取得した画像の任意の位置における輝度、色度等を演算し視覚化処理するものである。自動車5の斜めから照明を照射し、手動で支持部4を操作して、塗装色の色分布データ同士を比較して指数化する。
 支持部4は、ヘッド40と、ヘッド40を移動させる複数のビームから構成されるアーム41と、アーム41を回動可能に取り付ける支柱42と、支柱42を固定する架台43と、支柱42の支持を補強する補強材42aと、備えている。
 ヘッド40は直線ガイド44と、直線ガイド44に連結された円孤部材45とを備え、照明部6がヘッド40の両端部にランプ調整具46により位置や角度調整が可能に固定され、直線ガイド44にカメラ2が移動可能に取り付けられている。カメラ2の撮像角度を調整可能なカメラ角度調整具47が取り付けてある。ヘッド40にカメラ・シフト調整モータ48a及びカメラ・パン調整モータ48bが設けてあり、カメラ2は直線ガイド44に沿ってスライド移動可能である。ヘッド40は、アーム41に対して、ヘッド・チルト調整具49によってチルト可能に取り付けてある。アーム41の下端末には錘41aが固定されている。アーム41は支柱42に対して高さ調整具41bにより連結されている。
 カメラ2で自動車5を1ヶ所で撮像し、カメラ2が移動して、他の別の場所で撮像する。ここでは、例えば、正面、左右45度の3箇所(適宜数の箇所でも良い)で撮影することもできる。
 測定対象物の自動車5に対して、着色検査装置1を設置し、車が並んでいる中から適宜に自動車5を抽出して塗装が適切に施工されているか否かを測定し、塗装の抜き取り検査とする。
 照明部6の照明源はキセノンランプ(擬似太陽光)を採用する。照明部6はキセノンランプのほかに、フレネルレンズ・アセンブリを備えている。キセノンランプは自動車5の斜め上から均一に照らすものとする。キセノンランプ以外にLEDの人工太陽灯でもよい。ロボットアーム等に取り付ける場合には、小型軽量でありながら、色彩評価用光源の条件を満たし、一般的なLEDで起きる色収差の問題も克服し、大変便利である。
 表示装置7は演算処理装置3と接続され、演算処理装置3で処理された画像信号を受信して、画像を画面に表示するようになっている。演算処理装置3または表示装置7は、適宜、入力手段(図示略)等を備える。入力手段はキーボード、マウス、画像表示装置に設けられるタッチパネル等である。
 なお、図示は略すが、検査の状況によっては、着色検査装置1に遮光カバーを取り付けてもよい。
 着色検査装置1の動作について具体例を挙げつつ説明する。着色検査装置1は、図9に示す通り、カメラ2と、演算処理装置3と、表示装置7とを接続することにより動作する。接続方法は有線・無線を問わず選択できる。カメラ2におけるフローチャートを図12に、演算処理装置3におけるフローチャートを図19に、それぞれ示す。
 カメラ2の電源が入ると、図12に示す通り、初期化をする(初期化S1)。つぎに、分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))により自動車5を撮像し(撮像処理S2)、その後、撮像された画像データを撮像素子23により入力し(入力処理S3)、演算処理装置3にて三刺激値X、Y、Zに変換する(変換処理S4)。分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))は表示装置7に送信される(データ送信S5)。画像が動画である場合には、撮像処理S2からデータ送信S5の一連の処理が連続的に行われる。画像は画像表示装置7に表示される。
 撮像処理S2では、図13~図17に例示する通り、様々な自動車5のパネルの境目を測定する例が挙げられているが、撮像位置が相違する楕円で囲った特定領域について、相違する角度にてカメラ2で自動車5を撮像する。撮像箇所は複数個所であり、適宜数を選択できる。ここでは、正面(0度)、左45度、右45度の3方向から測定する。また、パネル測定の場所は、カメラ2の0度の光軸は自動車5のボディー面に垂直になる。また、照明は、太陽光と同じく斜め上からの照明であることが特徴となる。
 参考として三刺激値X、Y、ZからY´xy表色系への変換式を数式2、3に挙げる。ここではカメラ2とともに輝度計(図示略)を使用し、Yは輝度計の値(nt)により校正してY´としたものである。色空間の変換式は慣用されているものであるため、その他の詳しい式については割愛する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 撮像処理S2は、三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラ2によって自動車5を撮像する工程である(図9、図12参照)。分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))は上記の数式1に従って与えられるものである。撮影レンズ21と光学フィルタ22a、22b、22cと撮像素子23により撮像されると同時に入力処理S3が連続的に行われる。
 入力された画像データは分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))に従った値であるため、カメラ2の演算処理装置3における変換処理S4によって、撮像された画像の画像データを三刺激値X、Y、Zに変換する。この変換は数式1に従って行われる。すなわち、数式1における係数の逆行列を乗じて三刺激値X、Y、Zを得ることとなる。なお、カメラ2からは分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))に従った値のまま演算処理装置3に送信する。
 演算処理装置3に電源が入ると、図18に示す通り、初期化をする(初期化S110)。表示装置7はカメラ2と接続された状態において、カメラ2から送信された分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を受信する(データ受信S120)。その後、分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))から三刺激値X、Y、Zに変換し、色度xyz座標ヒストグラムを計算し、色分布一致指数を計算する(S140)。その内容を表示装置7に送信する(表示処理S150)。カメラ2からデータ受信S120に従い、変換処理S130から表示処理S150の一連の処理が連続的に行われる。
 演算処理S140は、撮像された画像の色分布一致指数を演算し視覚化処理する工程であり、表示装置7に表示するために必要な場合は、色情報をRGB等に変換処理する。
 前記の表示処理S150は、視覚化処理された色分布一致指数を画像表示装置に表示する工程であり、処理をリターンする。
 図19のS140のサブフローチャートを説明する。基準物の第1画像を撮像しておき、次に対比すべき検査物の第2画像を撮像し、以下のとおり色分布一致指数を順次計算する。この色分布一致指数により色度の類似性を判定する。
 撮像した画像ABについて検査したい領域T(図20(a)参照)に対応する検査領域K(図20(b)参照)を設定する(ステップS141)。大きさや場所を自由に設定することができる。
[規則91に基づく訂正 22.01.2015] 
 色度xyを演算し、色度xyを求める(S142)。XY色度ヒストグラム分布データをとる場合、x+y+z=1であるので、zの演算は省略が可能である。xyzすべてを演算してもよい。
[規則91に基づく訂正 22.01.2015] 
 撮像した検査物の画像Aから切り出した領域Kの基準物Qのxy色度ヒストグラム分布を作成する(S143)。この色度ヒストグラム分布は、図20(c)に示す、2つのヒストグラム分布の重なり領域Dに属する画素をカウントした積算数である。
 図20(c)に示す通り、xyz座標の位置での比較対象の色分布を平面的に書いたものであり、検査領域Kを格子Gで区画し、その区画のxyz値を有する画素のヒストグラム分布を作成する。xyz座標を、特定の幅のグリッド(立体マス目)、例えば、xyzをそれぞれ1/1000(1000個の線)で切った立体格子とする。ヒストグラムの端から端までスキャンしてゆき、格子Gに区画した領域ごとに、これに属する画素数を同じxy面でそれぞれスキャンしz方向に積算してゆく。また、検査領域Kでxyz座標で特定の垂直面、あるいは、水平面だけを演算すれば、演算時間が短縮できる。グリッドのマス目を細かくすれば精度は上がるが、演算時間が長くなるので、適宜のマス目とする。
[規則91に基づく訂正 22.01.2015] 
 S143と同様に、基準物Rの画像Bのxy色度ヒストグラム分布を作成する(S144)。xy色度ヒストグラム分布は、画素の積算数であり、図20(d)に重なり領域を示す。
 XYZ空間のxyz値に代えて、正規化する前のXYZ値から下記の数式4により変換したLab空間のLab値を算出してもよい。Lab色空間は補色空間の一種で、明度を意味する次元Lと補色次元のAおよびBを持ち、CIEXYZ色空間の座標を非線形に圧縮したものに基づいている。正規化する前のXYZ値からLabに数式3により変換することで、XYZ色空間上での一致度に対して、Lab色空間では、明るさ方向も加味した一致度が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 検査領域Kに対応するLab空間における色度ヒストグラム分布の演算の場合、XYZ値からLabへ変換を行う。一致度の演算は、xyz色度をL軸、a軸、b軸の3次元空間での分布により行う。検査物Qと基準物RでのLab空間座標でのLab値を、それぞれ、U(L,a,b)、U(L,a,b)とする。Labの色空間であるとヒストグラム分布は地球儀のような形状になっており、2つのヒストグラム分布が立体的に重なり合っている。3次元空間の検査領域Kを格子で区画し、3次元でのU(L,a,b)、U(L,a,b)の色度ヒストグラム分布とミニマム分布を求め、同様な一致度の演算を行う。格子の積算数を平面上に投影し、その面内で同様な積算で格子上の重なり合いの領域の積算数を演算する。xyz色度の場合には、明るさの情報が失われてしまうため、色情報のみの一致度を示すが、Lab空間では、画像の明るさが変わると、L値が変化して、一致度の分布D、DがLab空間内で位置がずれるため、明暗を考慮に入れた判定が可能である。xyz色度が同じでも画像の明るさが違えば分布の位置がずれるからである。例えば、Lab色度ヒストグラム分布は、暗くなれば下方にずれ、明るくなれば上方にずれる。
[規則91に基づく訂正 22.01.2015] 
 色分布一致指数を演算し(S145)、リターンとする。この指数は、下式により計算する。xy色度ヒストグラム分布は、画素の積算数であり、図20(d)に重なり領域D、図20(e)にミニマム分布を示す。
 色分布一致指数=重なり領域Dに属する画素の積算数/検査領域Kの全体の画素数×100(%)
 図20(d)(e)は図20(c)をS-S断面で切り取った1つの断面図であり、xy座標で同じライン上で見た場合には重なり合いがある。立体的に描く代わりに、便宜上、平面で描いている。またヒストグラムであるから、微小な階段形状の分布になっている。図20(d)の積算数Hと積算数Hはそれぞれ画像A、画像Bに対応する。二つのヒストグラム分布を比較すると、重なり領域Dが存在する。
[規則91に基づく訂正 22.01.2015] 
 図20(e)に示す通り、HA(x、y)を検査物Qのxy色度ヒストグラム分布の積算数、HB(x、y)を検査物Rのxy色度ヒストグラム分布の積算数とすると、重なり合った左側領域ではHA>HBで、中央でHA=HBとなり、右側ではHA<HBである。HA,HBのうち、小さい方の積算数(画素頻度)を取ると、左側ではHA、右側ではHBとなり、太線のような階段状のヒストグラム曲線であるミニマム分布が特定できる。これを利用し、重なり領域Dの全体領域に対する割合が演算できる。
 このミニマム分布で小さな方の積算値を特定する。HとHのうち、少ない方の積算数を加算演算すれば、重なり領域Dの積算数が演算でき、全体の画素数に対する割合が特定できる。検査領域Kの全体の画素数は決まっており、検査物Qと基準物Rでは、ともに総画素数は同一値である。この割合の演算は全部の格子Gについて3次元的に積算してもよいし、例えば、図20(c)に示す通り、S-S軸に沿って検査領域Kを切り、yが所定値でxが端から端まで変化する場合での画素の積算数の分布を2次元的に積算する。図20(f)が積算結果のxy座標上での2次元マップである。検査領域Kにおいて分布がなく画素数がゼロの場合には演算から除外する。
 最後に、表示・保存処理、送信処理を行い(S146)、処理をリターンする。
 例えば、検査領域Kに属する画素を縦100画素×横100画素=10,000画素とする。同じ検査領域Kで画像を切り取るので、画像Aと画像Bの全体の画素数はともに10,000画素である。xyz色度ヒストグラムから、重なり領域の画素数を積算し、積算数が5,000個であった場合、色分布一致指数は50%となる。色分布一致指数が100%を下回るほど色度の相違度が大きくなる。xyz値の分布が完全に一致していれば100%となる。これにより、一定以上の数値であると判定された場合に、適合品であると判定することができる。
 画像について、第一次的に得られる色情報はXYZ等色関数と等価な関数による三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))であるため、RGBにより取得する場合と比べて人の眼の感度に忠実で高精度である。分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))の重なり合いは小さく、S/N比も十分にとれ、分光感度の曲線におけるカーブも自然に変化するため、測色における誤差は最低限に留められる。
 画像の質感をヒストグラム分布で把握できるため、色のテキスチャー(メタリック感、きらきら感、まだら模様、色パターン、ごつごつ感等)の違いを反映することにより、微妙な色合いの違いまで判定できる。
[規則91に基づく訂正 22.01.2015] 
 例えば、図21(a)~(c)に示す通り、メタリック度が小さいものから大きなものまで3種類を検査した場合の例を説明する。メタリック度の小さなものを基準物1とし、メタリック度の中程度を検査物2とし、メタリック度の大きなものを検査物3とする。まず、1~3を前記の処理を行った後のxy色度図上での分布を作成すると、図21(b)のxy色度図に示す通り、ハイライト部分が積算されたデータである。積算数を明暗で示してあり、色の明るいほど積算数は大きい。図21(c)は基準物と検査物の3次元で積算数を模式的に表したものである。xy軸は色度、z軸は積算数である。基本的には、メタリック感が強いほど、低く広がった山形となり、メタリック感が弱いほど、尖った山形になる。メタリック感の元である光輝材(アルミフレーク)は、照明光が当たると、微小突起等できらめき感がでてくるのであるが、このきらめき感は、物理的には光の回折現象である。基準物1と、検査対象2又は3について、2つのヒストグラム分布を比較することで、重なりの度合いを示す色分布一致指数を演算する。
 なお、表1に示す通り、比較例はΔEが質感の元となる色を平均値で算出したLabを使用するので、Lab値、ΔEの値が見た目に比べて微小の差異であり、検査が困難であった。本実施形態の色分布一致指数は、検査領域Kの範囲内の積算数をそのまま用いるので、基準物1に対して、検査物2、3がそれぞれ58%、27%となり、数値で明確に、かつ、簡単にメタリック度の識別ができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
 次の本実施形態2の着色検査装置101を図22、図23を参照して説明する。対応する同様な要素については100番台として説明を援用し、主として、相違点を説明する。
 基準物、検査物の車105を撮像するカメラ102、カメラ102とスイッチ106を介して接続し信号を受信し、色分布一致指数の演算を行う演算処理装置103と、演算処理装置103と接続し指数表示を行う表示装置107とを備えている。
 図22に示す通り、演算処理装置103は、基準物Rとなる自動車105を撮像することにより取得される刺激値XYZ1を計算する演算部103Aと、検査物となる自動車を撮像することにより取得される刺激値XYZ2を計算する演算部103Bと、演算部103Aと演算部103Bと接続し、車の色一致度指数を演算する演算部103Cと、演算部103CからのOK信号またはNG信号を表示装置107に送信したり、外部に送信するものである。なお、スイッチ106は、刺激値XYZ1と刺激値XYZ2を選択的に入力するものである。なお、対象物の車は例示である。
 図23は2つの画像A、Bから色度ヒストグラム分布の比較による色分布一致指数を演算するフローチャートである。図23に示す通り、プログラムが起動すると、画像Aから検査領域Kを切り出し特定し、設定する(S201)。次に画像Bから画像Aと同様の検査領域を切り出し特定し、設定する(S202)。画像A,Bより色度値xyzの演算を行う(S203)。検査領域Kにおいて、検査物Qと基準物Rのxyz色度ヒストグラム分布をそれぞれ演算し、作成する(S204)。xyz色度ヒストグラム分布のミニマム分布を特定する(S205)。重なり領域Dでのxyz色度ヒストグラム分布の積算数を演算する(S206)。なお、xyz色度ヒストグラム分布に代えて、zが一定値のxy色度ヒストグラム分布を利用してもよい。つぎに色分布一致指数を演算し(S207)、リターンする。色分布一致指数=(重なり領域Dに属する画素の積算数/検査領域Kの全体の画素数)×100(%)である。重なり領域Dでの積算数はHとHのうち、少ない方の積算数を加算演算する。
 次に本実施形態3の着色検査装置201につき図24を参照して説明する。対応する同様な要素については200番台として説明を援用し、主として、相違点を説明する。
 図24に示す通り、色判定対象は自動車5の一部の領域であり、カメラ202が自動車5の対象領域を撮像する。演算処理装置203は、基準となる刺激値XYZ1を計算する演算部203Aと、判定対象となる刺激値XYZ2を計算する演算部203Bと、演算部203Aと演算部203Bと接続し色一致度指数を演算する演算部203Cと、演算部203Cからの指数値を着色装置257に送信するものである。指数値に応じて自動車5の画面を見ながら、適正な塗装色になっているかどうかを、画面を見て判定し、さらに着色処理を行うものである。なお、スイッチ206は、基準XYZと対象XYZを選択的に入力するものである。主要な処理は概ね実施形態1、2のフローチャートと同様であるので、説明は援用する。
 次に本実施形態4の着色検査装置301につき図25、図26を参照して説明する。対応する同様な要素については300番台として上記説明を援用し、主として、相違点を説明する。
 ここでは、支持部4はロボットアーム341に置き換えられ、また、モータ(図示略)でカメラ302の角度を自動的に変えられる等の点で、前述実施形態とは相違する。自動車の生産ライン309上を移動する自動車305の観察したい場所にカメラ302を動かして、相違する角度の複数箇所で撮像し、色分布を測定する形態である。適宜、自動車305を停止させ、撮像する。
 第1実施形態では手動で撮像角度を換えて自動車5の塗装を評価の出来る構造部を構成しているが、この第4実施形態では、撮像角度の変更を自動化したものであり、このヘッド340をロボットアーム341の先端につけて、測定をオンライン化したものである。自動車305に対して、照明部306が両サイド斜め上部より照らすように設定し、カメラ302は、モータードライブで自動車305を中心に移動できる。ヘッド340は、円弧形状の躯体を備えており、この躯体に照明部306が固定され、この躯体に沿ってカメラ302が円弧形状の軌跡で移動できる構造である。
 検査のインライン処理では、照明とカメラを遮光カバーで覆うことが好ましい。前述の実施形態1~3ではこのような遮光カバーは設けないこともあったが、工場内のインラインの流れの中でロボットアーム341により検査する場合には、照明部306とカメラ302自体を遮光フードで覆うことが好ましい。
 自動車305のボディーは、大抵は、見る場所が決まっているので、複数角度を決めておく。そして、自動車の生産ライン309にてカメラ302で様々な角度から自動車305の外観を撮像可能である。照明部306は、上側の斜めから自動車305を照射して、下方にダイレクトに反射する光を落とすような照明である。なお、カメラ302は単数で移動させたが、複数台設置し移動させてもよい。複数のカメラをヘッド340に位置調整可能に固定しておいてもよい。
 インラインで全数検査するときの場合で、さらに精密に測定する場合には、左右の角度はさらに細かく取ることもできる。カメラで自動車5をスキャンして検査する方式も採用が可能である。
 インライン化の応用として、製造ラインのロボットアーム等に取り付けることが出来る。製造ラインに組み込めば、全品検査も可能である。ロボットアームの機械制御と合わせることにより広範囲を全品検査することができる。
 次に本実施形態5の着色検査装置401につき図27を参照して説明する。対応する同様な要素については400番台として上記説明を援用し、主として、相違点を説明する。着色検査装置401は、概ね実施形態4と同様であり、カメラ402及び人工太陽灯406を生産ライン409の近傍に複数台並べて固定したものであるが、さらに、これらと測定用PC1~PC3 424を接続して信号を送受信できるようにし、また、ハブ408を介して計測制御用メインPC410と接続し、また、測定用PC1~PC3 424を直接、または、KVM411を介して表示装置407と接続したものである。計測制御用メインPCは、インラインホストと通信し、車種、色等のデータを送受信できる。カメラ402に代えて、2次元色彩計とすることも可能である。指定した検査範囲内の各ピクセルの色をxyz色度図に実施形態1と同様にマッピングし、その広がりや密集具合をヒストグラム分布として得るので、メタリック感、ラメやパールのキラキラ感も含めて数値化できる。
 次に本実施形態6の着色検査装置501につき図28を参照して説明する。対応する同様な要素については500番台として上記説明を援用し、主として、相違点を説明する。着色検査装置501は測定用PC1~PC4 524である。着色検査装置501では、カメラ502をロボットアーム541に取り付けて、撮像角度を自由にかえることができ、ロボットアーム541はロボット制御部1~4により制御されている。これらのロボット制御部1~4のそれぞれに測定用PC 524、液晶モニターの表示装置507が設けられ、データの送受信と表示ができる。測定用PC 524はハブ508を介して計測制御用メインPC 510と接続され、データを送受信できる。
 次に本実施形態7の着色検査装置601につき図29、図30を参照して説明する。対応する同様な要素については600番台として上記説明を援用し、主として、相違点を説明する。着色検査装置601はカメラ602、演算処理装置603、表示装置607、LED照明部606と、ドーム型カバー608、スイッチ(図示略)を備えている。ドーム型カバー608の上部中央部にカメラ602を配置し、このカメラ602を手で持ちながら下方の測定対象物を撮像できるようにし、また、部の周辺部に照明部606を円弧状に上方の内壁面に光を照射し間接的な照明とするように複数配置する。照明部606は演色性92以上のLED照明を採用し、間接照明タイプの高演色白色光源である。カメラ602は、測定対象を外光の影響を受けず、正確な色・質感の測定が可能な計測ヘッド部を備え、色視覚再現カメラ方式(測定計測)を採用し、動きにもぶれない追従性を持たせている。営業拠点等で基準物Rである本人の毛髪605をカメラ602で撮像し画像Aを求め、検査領域Kでのxyz色度等を求める。このxyz色度等をパソコンから通信回線(必要により管理サーバーも介する)を利用して、製造工場等に送信する。製造工場等ではデータを受信し、検査物Qのウィッグを製造し、この画像Bをカメラ602で撮像し、xyz色度を求め、演算処理装置603で色分布ヒストグラム分布、色分布一致指数を演算し、表示装置607に演算結果を表示する。ウィッグができあがった際には、できあがった状態を本人に確認するため、IT技術を応用してタブレットに検査画像、検査データを表示し、拠点間で送受信する。最終的には本人に毛髪とウィッグの画像、色一致度等を質感も含めて総合的に確認し、判定する。これにより工場等での大量生産時のトラブルやオーダーメイドでのトラブルを未然に防止できる。時間と費用、エネルギーの削減となる。
 次に本実施形態8の着色検査装置701につき図31を参照して説明する。対応する同様な要素については700番台として上記説明を援用し、主として、相違点を説明する。着色検査装置701は自動車705の塗装を検査するものであり、検査対象物が自動車となったことが実施形態7と相違し、他は同様である。
 その他の応用例を説明する。基準品・検査品の取得されたAB画像の2枚の画像を重ねあわせ、それぞれの色度ヒストグラム分布を表示装置7に表示したり、それぞれの色度ヒストグラム分布をひとつの色度図上で重ね合わせた色度図が表示でき、その重なり合いの度合いを示す色分布一致指数をパーセンテージで表示できる。これにより、検査品の色度分布の基準品からのズレを数値で確認できる。各領域Kごとに検査結果が数値で表示される。格子Gのグリッド幅の調節が可能である。指数のしきい値を任意で設定可能である。測定結果と撮影した画像は保存が可能である。目視検査では避けられなかった個人差の問題や、客先との判断基準のトラブル等を減らして、色の基準化や安定した色管理を行うことが可能となる。
 非接触および広範囲での撮影ができるため、フラット照明で複数の角度から測定対象物を撮像することで、フリップフロップの数値化も可能であり、アルミフレークやパール顔料を用いた塗装等、人の目が感じる色、質感に近い評価が可能である。木目パネルなどの不規則な柄のパーツも色合せすることができる。取り込んだ画像A、Bを表示装置7に表示することもできるので(オーバーレイ機能)、簡単に位置合わせができる。検査物は基準物とは、大きさや材質が異なっていても比較ができる。レザーなどの不規則な柄や質感をもつ生地も色合せできる。樹脂パーツの検査、色ムラ・色ズレの検査が可能である。例えば、自動車のコンソールボックスの検査のように凹凸間のある対象物でも測定できる。さらに自動車の(1)バンパーとフェンダーの色ズレ検査、(2)フェンダーとフロントドアの色ズレ検査、(3)フロントドアの色ムラ・フリップフロップの検査も可能である。床材などの不規則な柄や質感をもつ建材、壁紙などの不規則な柄や木目調・大理石風・幾何学模様などの質感も色合せできる。歯科分野での歯の質感を検査できる。
 色のプロファイルである色、色ムラ、質感をグラフ・数値で検証できる。指定した検査範囲内の色度ヒストグラムのズレを確認でき、ΔEの変化とLab値の各値を示したグラフを表示できる。また、自動車のフロントドアとフェンダー等の異素材の色検査の場合、始点からの終点まで色差(ΔE)を見ることで、異なる素材における発色の違いを検証・検査できる。
 三刺激値XYZのほか、CMYKやLabの各パラメータのゲイン表示が可能である。カメラは等色関数と等価なカメラフィルタを使用しており人の眼が認識できる色域のすべての色データを検出可能である。その検出精度は色差ΔEが1.0以下という高精度の測定が可能である。
 以上、本実施形態を説明したが、以下の効果がある。
 従来は定量化することが難しかったメタリック感やラメ・パール顔料のキラメキ感等の質感を人と同じように感じ取り、検査領域Kの範囲内の格子毎の積算数を用いたデータを持つので、メタリック度等の質感を明確に、かつ、簡単に定量化でき、検査物と基準物との比較検査を合理化できる。
 測定対象物の色の3つのデータを合わせて検査することが可能である。(1)画像による官能比較、(2)色度ヒストグラム分布による客観的かつ視覚的に分かりやすい比較、(3)色度ヒストグラムの一致度(%)による定量化された数値での比較である。これらの3つのデータを合わせて利用することにより、組織内外で色の共通言語として使うことができ、営業・品管・製造・取引先など、意思の疎通がスムーズになる。本発明による色管理は、従来の問題点を解消し、客観的な色管理基準と、見た目の質感や明るさの違いを定量化でき、従来の目視検査・限度見本検査からの脱却が可能となる。本発明は、従来のシステムにはなかった、正確な色データの数値化だけでなく、画像から実際の色を正確に見ることができるという特色を有する。目視検査では避けられなかった個人差の問題や客先との判別基準の隔たりによるトラブル等を減らすことが可能である。
 上記3つのデータの他にも目的に応じて1枚の画像から様々なデータを見ることができるので、トラブルシューティングに役立つ。また、画像やデータを保管することで、色データの集積やトレーサビリティの実現等にも貢献でき、また、製品の履歴資料や復元材料として役立てることもできる。
 色の研究開発に新しい色の開発や、新しい塗料・新しい素材・新しい下地を使った実験などを行う際に定量化された客観的データとともに、忠実な画像データも一緒に保存できるので、色データの集積やトレーサビリティの実現等にも貢献できる。
 インターネットやクラウドなどの通信技術を利用すれば、世界各地の工場で作られている製品を国内本社のオフィスで統一基準により管理することが可能となり、色管理の時間と経費を節約できる。また、立会い検査工程を本社、クライアント等のPCモニター上で実施可能である。
 カメラで測定対象物を非接触にて撮影することができるので、製品に傷をつける心配がない。実物を見られない状況で実物に近い色に変換された画像を提示して、後々、実物を見た時にギャップを感じるなどというトラブルを避けることができる。色度図上の広範囲での測定が可能であるので、広範囲の色度分布を見ることができ、色のほか、複雑な柄や質感も含めて測定することができる。色の測定範囲が広いため、測る場所によって色のズレが小さく、毎回測定条件を揃えることが可能である。
 なお、本発明の実施形態は、上記の実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲において、改変等を加えることができるものであり、それらの改変、均等物等も本発明の技術的範囲に含まれ、前記技術的範囲に属する限り種々の形態を採り得ることは言うまでもない。例えば、三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))に従って画像情報を取得する方式について、本実施形態において挙げた方式は具体例に過ぎないものであって、これらに限られず、その他の方式によっても本発明の技術的思想は実施されるものである。
 本発明の着色検査装置は、電化製品、乗物、住宅建材等の製造現場における正確な色検査、その他の産業上の利用可能性は大である。印刷物の色ズレ・色ムラ等の検査、ラメ・パール顔料を含む化粧品の検査、自動車の塗装検査(色ズレ・色ムラ、異素材間の色のズレを数値化、光輝度のグラフ化によるフリップフロップ現象の数値化)、自動車の木目検査、自動車のレザーシートの検査(複雑なテクスチャ素材の色ムラ・色ズレを検査)、床材の色合せ、タイルの色合せ(色や質感まで正確に撮影)、化粧品、スポーツウェア、シューズ、ゴルフボール等の色合せ検査等がある。
1、101、201、301、401、501、601、701・・・着色検査装置
2、102、202、302、402、502、602・・・カメラ
3、103、203、303、403、503、603・・・演算処理装置
4・・・支持部
5、105、205、305、405、505、705・・・自動車
6、106、206、306、406、506、606・・・照明部
605・・・人の毛髪
608・・・ドーム型カバー
7、107、207、307、407、507、607・・・表示装置
21・・・撮影レンズ
22a、22b、22c・・・光学フィルタ
23・・・撮像素子
22a´、22c´・・・ダイクロイックミラー
23a、23b、23c・・・撮像素子
27・・・フィルタターレット
40・・・ヘッド
41・・・アーム
42・・・支柱
43・・・架台
42a・・・補強材
44・・・直線ガイド
45・・・円孤部材
46・・・ランプ調整具
47・・・カメラ角度調整具
48a・・・カメラ・シフト調整モータ
48b・・・カメラ・パン調整モータ
49・・・ヘッド・チルト調整具
41a・・・錘
41b・・・高さ調整具
106、206・・・スイッチ
103A、103B、103C、203A、203B、203C・・・演算部
207・・・着色装置
309、409、509・・・自動車生産ライン

Claims (7)

  1.  CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラと、
     前記カメラが取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換した着色データを取得し演算する演算処理部と、
     測定対象物を照射する照明部と、
     を備え、
     前記演算処理部が、
     前記測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域を設定し、
     測定対象物として、検査物と基準物について、それぞれ、前記検査領域の各画素のX,Y,Z値より正規化されたx,y,z値を検査領域について演算し、
     xyz色度図のxyz座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する前記検査物と基準物の画素数を積算することにより、xyz色度ヒストグラム分布を作成し、
     前記検査物と基準物の2つのxyz色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査することを特徴とする着色検査装置。
  2.  CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラと、
     前記カメラが取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換した着色データを取得し演算する演算処理部と、
     測定対象物を照射する照明部と、
     を備え、
     前記演算処理部が、
     前記測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域を設定し、
     測定対象物として、検査物と基準物について、それぞれ、前記検査領域の各画素のX,Y,Z値をLabに変換し、
     Lab色度図のLab座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する前記検査物と基準物の画素数を積算することにより、Lab色度ヒストグラム分布を作成し、
     前記検査物と基準物の2つのLab色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査することを特徴とする着色検査装置。
  3.  前記色度ヒストグラム分布において、前記2つの画素の画素積算数を格子単位で比較し、小さい方の画素積算数を特定し、当該画素積算数を積算し、前記検査領域の全画素数に対する、前記積算された積算数の割合を演算することにより、前記色分布一致指数を演算する請求項1または2の着色検査装置。
  4.  前記色分布一致指数を示すデータを表示装置に表示し、通信回線を介してコンピュータ間で送受信する請求項1ないし3いずれかの着色検査装置。
  5.  前記カメラを支持部材に取り付け、生産ライン上を流れる検査物を撮像する請求項1ないし4いずれかの着色検査装置。
  6.  CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラを利用する着色検査方法において、
     照明下で、前記カメラによる撮像により取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X,Y,Zに変換した着色データを生成するステップと、
     前記測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域を設定するステップと、
     測定対象物として、検査物と基準物について、それぞれ、前記検査領域の各画素のX,Y,Z値より正規化されたx,y,z値を検査領域について演算するステップと、
     xyz色度図のxyz座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する前記検査物と基準物の画素数を積算することにより、xyz色度ヒストグラム分布を作成し、
     前記検査物と基準物の2つのxyz色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査するステップと、
    を備えたことを特徴とする着色検査方法。
  7.  CIE XYZ等色関数と等価に線形変換された三つの分光感度(S1(λ)、S2(λ)、S3(λ))を有するカメラを利用する着色検査方法において、
     照明下で、前記カメラによる撮像により取得した三つの分光感度を有する画像をCIE XYZ表色系における三刺激値X、Y、Zに変換した着色データを生成するステップと、
     前記測定対象物の撮像により得られた着色データのうち、特定された検査領域を設定するステップと、
     測定対象物として、検査物と基準物について、それぞれ、前記検査領域の各画素のX,Y,Z値をLabに変換するステップと、
     Lab色度図のLab座標の検査領域を格子で区画し、各格子に属する前記検査物と基準物の画素数を積算することにより、Lab色度ヒストグラム分布を作成するステップと、
     前記検査物と基準物の2つのLab色度ヒストグラム分布の重なり合った割合を示す色分布一致指数を演算することにより、色を検査するステップと、
    を備えたことを特徴とする着色検査方法。
PCT/JP2015/000141 2014-01-14 2015-01-14 着色検査装置および着色検査方法 WO2015107889A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/900,170 US9984307B2 (en) 2014-01-14 2015-01-14 Coloring inspection apparatus and coloring inspection method
JP2015557769A JP6039109B2 (ja) 2014-01-14 2015-01-14 着色検査装置および着色検査方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014-004680 2014-01-14
JP2014004680 2014-01-14

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015107889A1 true WO2015107889A1 (ja) 2015-07-23

Family

ID=53542786

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2015/000141 WO2015107889A1 (ja) 2014-01-14 2015-01-14 着色検査装置および着色検査方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9984307B2 (ja)
JP (2) JP6039109B2 (ja)
WO (1) WO2015107889A1 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109073454A (zh) * 2016-04-20 2018-12-21 徕卡生物***成像股份有限公司 数字病理学色彩校准和验证
JP2019178876A (ja) * 2018-03-30 2019-10-17 ダイハツ工業株式会社 色差検査装置
US10613727B2 (en) 2016-02-19 2020-04-07 Ppg Industries Ohio, Inc. Color and texture match ratings for optimal match selection
WO2021054059A1 (ja) * 2019-09-20 2021-03-25 株式会社Screenホールディングス 撮像装置
TWI821674B (zh) * 2021-05-28 2023-11-11 致茂電子股份有限公司 光學量測裝置

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10681261B2 (en) * 2012-11-30 2020-06-09 3I Avi, Llc Inspection system
US11756110B2 (en) 2012-11-30 2023-09-12 Bwi Acquisition, Llc Inspection and identification system and method
JP6039109B2 (ja) * 2014-01-14 2016-12-07 有限会社パパラボ 着色検査装置および着色検査方法
JP6639192B2 (ja) * 2015-11-02 2020-02-05 ダイハツ工業株式会社 色差測定方法
JP6210393B1 (ja) * 2016-05-10 2017-10-11 株式会社Msテクノロジー 色彩測定装置および色彩測定方法
JP2018004421A (ja) * 2016-06-30 2018-01-11 有限会社パパラボ 金属表面の質感評価装置及び評価方法
EP3828520B1 (en) * 2016-09-02 2023-08-09 X-Rite Europe GmbH Apparatus and method for characterizing effect pigment spots
WO2018173178A1 (ja) * 2017-03-23 2018-09-27 株式会社Fuji ロボットシステム
US10746376B2 (en) * 2017-07-25 2020-08-18 Axalta Coating Systems Ip Co., Llc System for matching coarseness appearance of coatings
JP7004527B2 (ja) * 2017-08-29 2022-01-21 電源開発株式会社 観測対象物内の観測装置、及び観測対象物内の観測方法
US11137749B2 (en) * 2017-09-13 2021-10-05 Color Harmony Experts, S.C. Method for harmonising colour in manufactured items
WO2019112040A1 (ja) 2017-12-08 2019-06-13 パナソニックIpマネジメント株式会社 検査システム、検査方法、プログラム、及び、記憶媒体
US10345100B1 (en) * 2017-12-27 2019-07-09 Papalab Co., Ltd. Apparatus and method for evaluating metal surface texture
JP2019153931A (ja) * 2018-03-02 2019-09-12 株式会社リコー 測定装置、該測定装置における測色換算用パラメータの設定方法、該測定装置によって検査された工業製品
US11669947B2 (en) 2019-02-12 2023-06-06 Toyota Motor North America, Inc. Machine learning assisted image analysis
JP7215218B2 (ja) * 2019-02-25 2023-01-31 セイコーエプソン株式会社 分光検査方法、画像処理装置、及びロボットシステム
JP6695581B1 (ja) * 2019-04-26 2020-05-20 竹内マネージメント株式会社 汚れ検査装置、汚れ検査方法、及び、太陽光発電モジュールの管理方法
CN114424046A (zh) 2019-09-27 2022-04-29 松下知识产权经营株式会社 检查方法、程序以及检查***
JP2021135098A (ja) * 2020-02-25 2021-09-13 株式会社パパラボ 側面測色装置及び制御方法
CN111272673A (zh) * 2020-03-23 2020-06-12 泸州麦穗智能科技有限公司 非纯色布匹色差检测***及检测方法
JP2022012897A (ja) * 2020-07-02 2022-01-17 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP7470929B2 (ja) 2020-09-17 2024-04-19 パナソニックIpマネジメント株式会社 塗装検査支援方法、塗装検査方法、塗装検査装置、及び塗装検査システム
US11514629B2 (en) 2020-11-30 2022-11-29 L'oreal Creating a colorcloud
KR20230098283A (ko) * 2020-11-30 2023-07-03 로레알 컬러클라우드 생성
FR3120148B1 (fr) * 2021-02-25 2024-02-02 Oreal Création d’un nuage de couleurs
CN112964362B (zh) * 2021-03-16 2022-11-18 浙江蓝谷生命科技有限公司 一种基于光谱仪的用于检测物体表面颜色的检测装置
DE102021113233A1 (de) * 2021-05-21 2022-11-24 Byk-Gardner Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Inspizieren von Oberflächen
CN116046819B (zh) * 2023-04-03 2023-06-06 四川中科高能科技发展有限责任公司 一种基于辐照可用物品从而实现可用物品色泽识别方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0771939A (ja) * 1993-09-03 1995-03-17 Kurabo Ind Ltd 外観検査装置
JPH08115021A (ja) * 1994-10-14 1996-05-07 Fuji Xerox Co Ltd カラー画像処理装置
JPH09203664A (ja) * 1996-01-25 1997-08-05 C G A Kk 色合い検査装置
JPH09231362A (ja) * 1996-02-27 1997-09-05 Fuji Electric Co Ltd 外観検査装置及びその方法
JP2005257827A (ja) * 2004-03-10 2005-09-22 National Univ Corp Shizuoka Univ フィルタ
JP2010263439A (ja) * 2009-05-07 2010-11-18 Panasonic Corp 電子カメラ、画像処理装置及び画像処理方法
JP2011146860A (ja) * 2010-01-13 2011-07-28 Nagoya Univ 画像再生装置及び画像記録再生装置
JP2013125322A (ja) * 2011-12-13 2013-06-24 Olympus Corp 学習装置、プログラム及び学習方法
JP2014187558A (ja) * 2013-03-23 2014-10-02 Paparabo:Kk 画像色分布検査装置および画像色分布検査方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2171432T3 (es) * 1993-12-10 2002-09-16 Ricoh Kk Aparato y metodos para reconocer una imagen especifica a partir de una señal de imagen de entrada.
EP1247404B1 (en) * 2000-01-12 2004-10-06 University of East Anglia Colour signal processing
KR20020059706A (ko) * 2000-09-08 2002-07-13 요트.게.아. 롤페즈 저장 매체상에 저장된 정보 신호를 재생하는 장치
JP4572634B2 (ja) 2004-01-27 2010-11-04 富士ゼロックス株式会社 印刷結果検査装置、画像形成装置、印刷結果検査方法、プログラム
WO2005086495A1 (ja) 2004-03-10 2005-09-15 National University Corporation Shizuoka University フィルタおよび動画カメラ
US20060159370A1 (en) * 2004-12-10 2006-07-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Video retrieval system and video retrieval method
US7454058B2 (en) * 2005-02-07 2008-11-18 Mitsubishi Electric Research Lab, Inc. Method of extracting and searching integral histograms of data samples
JP2007271567A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 National Univ Corp Shizuoka Univ カラーフィルタの色差安定波長特定方法及びプログラム
JP2010145097A (ja) 2008-12-16 2010-07-01 Seiko Epson Corp 色ムラ検査方法、および検査用画像データ生成装置
JP5651340B2 (ja) * 2010-01-22 2015-01-14 ミツミ電機株式会社 画質制御装置、画質制御方法、及び画質制御プログラム
US9076068B2 (en) * 2010-10-04 2015-07-07 Datacolor Holding Ag Method and apparatus for evaluating color in an image
JP2015004918A (ja) * 2013-06-24 2015-01-08 キヤノン株式会社 画像加熱装置および画像形成装置
JP6039109B2 (ja) * 2014-01-14 2016-12-07 有限会社パパラボ 着色検査装置および着色検査方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0771939A (ja) * 1993-09-03 1995-03-17 Kurabo Ind Ltd 外観検査装置
JPH08115021A (ja) * 1994-10-14 1996-05-07 Fuji Xerox Co Ltd カラー画像処理装置
JPH09203664A (ja) * 1996-01-25 1997-08-05 C G A Kk 色合い検査装置
JPH09231362A (ja) * 1996-02-27 1997-09-05 Fuji Electric Co Ltd 外観検査装置及びその方法
JP2005257827A (ja) * 2004-03-10 2005-09-22 National Univ Corp Shizuoka Univ フィルタ
JP2010263439A (ja) * 2009-05-07 2010-11-18 Panasonic Corp 電子カメラ、画像処理装置及び画像処理方法
JP2011146860A (ja) * 2010-01-13 2011-07-28 Nagoya Univ 画像再生装置及び画像記録再生装置
JP2013125322A (ja) * 2011-12-13 2013-06-24 Olympus Corp 学習装置、プログラム及び学習方法
JP2014187558A (ja) * 2013-03-23 2014-10-02 Paparabo:Kk 画像色分布検査装置および画像色分布検査方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10613727B2 (en) 2016-02-19 2020-04-07 Ppg Industries Ohio, Inc. Color and texture match ratings for optimal match selection
US10969952B2 (en) 2016-02-19 2021-04-06 Ppg Industries Ohio, Inc. Color and texture match ratings for optimal match selection
CN109073454A (zh) * 2016-04-20 2018-12-21 徕卡生物***成像股份有限公司 数字病理学色彩校准和验证
JP2019178876A (ja) * 2018-03-30 2019-10-17 ダイハツ工業株式会社 色差検査装置
JP7117813B2 (ja) 2018-03-30 2022-08-15 ダイハツ工業株式会社 自動車用の色差検査装置
WO2021054059A1 (ja) * 2019-09-20 2021-03-25 株式会社Screenホールディングス 撮像装置
TWI821674B (zh) * 2021-05-28 2023-11-11 致茂電子股份有限公司 光學量測裝置

Also Published As

Publication number Publication date
US20160140734A1 (en) 2016-05-19
JP2015155892A (ja) 2015-08-27
US9984307B2 (en) 2018-05-29
JPWO2015107889A1 (ja) 2017-03-23
JP6038965B2 (ja) 2016-12-07
JP6039109B2 (ja) 2016-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6038965B2 (ja) 着色検査装置および着色検査方法
JP6039008B2 (ja) 着色評価装置及び着色評価方法
JP6371237B2 (ja) 着色評価装置および着色評価方法
JP5475057B2 (ja) 変角分光イメージング測定方法およびその装置
JP7076760B2 (ja) 色判定装置及び色判定方法
JP6907766B2 (ja) 計測装置および計測システム
JP2015529832A (ja) 多角の色、不透過度、顔料の特性評価、ならびに、目視技術および/または器具技術を介した塗装表面のテクスチャ解析
US10345100B1 (en) Apparatus and method for evaluating metal surface texture
US11656178B2 (en) UV-VIS spectroscopy instrument and methods for color appearance and difference measurement
JP2019020311A (ja) 色彩測定方法及び色彩測定装置
JP2015068813A (ja) メタリック感の評価方法及び評価装置
US20200018650A1 (en) Evaluator, measurement apparatus, evaluating method, and non-transitory recording medium
JP6113319B2 (ja) 画像色分布検査装置および画像色分布検査方法
US9791318B2 (en) Display of effect coatings on electronic display devices
JP5841091B2 (ja) 画像色分布検査装置および画像色分布検査方法
JP2016194449A (ja) 着色検査装置および着色検査方法
JP2018004421A (ja) 金属表面の質感評価装置及び評価方法
Maczkowski et al. Integrated method for three-dimensional shape and multispectral color measurement
JP2017153054A (ja) 着色検査装置および着色検査方法
CN111801554A (zh) 用于设定测量设备中的测色转换参数的方法
JP5895094B1 (ja) 画像色分布検査装置および画像色分布検査方法
Beuckels et al. A handheld image-based gloss meter for complete gloss characterization
JP2023123265A (ja) 3次元色彩計測システム、3次元色彩計測方法及び3次元色彩計測プログラム
WO2016030919A1 (ja) 画像色分布検査装置および画像色分布検査方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15737335

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2015557769

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14900170

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15737335

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1