JP6860923B2 - 白色光源による表面粗さ判定装置及び判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、白色光源による表面粗さ判定装置及び判定方法、特に、表面の粗さの一致度を評価するための判定装置とその方法に関する。

表面、例えば、金属表面での微細な凹凸を研磨するには様々な発明が提案されている（http://www.chemicoat.co.jp/column/detail_6.html）。

上記発明における「化学研磨」とは、研磨用の溶液に金属を浸して、酸やアルカリの力によってその化学反応で金属の表面を腐食させる研磨方法である。細かい部分にまで溶液が入り込むため、機械による研磨では届かないような細部にも処理を行うことができるのが特徴である。主に複雑な形状の微細部品や内面部分の研磨を行う場合に化学研磨が向いている。

「電解研磨」とは、電解研磨用の溶液に金属を浸して、その溶液の中で金属をプラスとして電流を流すことによる研磨方法である。金属は次第に溶解し、表面が光沢化や平滑化してくる。表面に加工による変質層を作ることがなく汚れや焼けなども残さないため、化学研磨とともに精密部品などのクリーンな研磨方法が必要な場合に利用されている。

「機械研磨」とは、その名の通り機械を使って行う研磨のことを指し、様々な方法がある。現在の主流は、円盤型の定盤の上に研磨パッドを貼り、その上に化学成分や微細な粒子を含んだ液体の研磨材を垂らし、回転させながら磨くロータリータイプである。他にも金属の内径を精密に研磨するホーニングマシンによる研磨や、バフを使用したバフ研磨など様々な研磨方法がある。

梨地仕上げ（なしぢしあげ）とは（http://www.chemicoat.co.jp/knowledge/detail_169.html）、金属の表面に微細な凹凸をつけて、ざらざらとした表面粗さに仕上げる表面処理方法を言う。果実の梨の表面に似ていることからこう呼ばれる。梨地仕上げには、光沢、半光沢、無光沢の梨地がある。梨地仕上げを行う目的は、表面粗さや見た目をよくするなどのほかオイルのついた手で触ったときに滑りにくくするための滑り止め目的や、塗装や陽極酸化をする際の前処理などの目的で用いられている。また精密機械などの表面の摩擦抵抗を減らすために、「きさげ加工」という微細な凹凸をつける加工がほどこされる場合もある。

金属表面を梨地仕上げ加工する方法には主に機械的な方法と化学的な方法があり、機械的な方法としては前述のきさげ加工のほかワイヤブラシにより表面を磨くワイヤブラシ法、微粒子を圧縮空気により表面に吹き付けるサンドブラスト法、細かい粒子を含んだ加工液を金属加工面に吹き付ける液体ホーニング法などがある。化学的に梨地仕上げ加工を行う方法には、エッチングなどの化学腐食や電解腐食を用いる方法、分散めっき法などの電気メッキを用いた表面処理を行う方法などがある。

表面のつや・粗さ測定方式は、従来、粗さ計があり、それには機械式のもの、レーザーなどの光学式のものがある。これらは凹凸が何ｍｍあるか、あるいは何ｎｍあるかといった数値で示すが、現場の経験ある技術者は、こうした値よりも目で見た、表面のツヤ感やテカリ度を見て判定している。また、こうした経験に基づく現場の判定で作業が進んでいる。表面粗さの測定の従来技術には以下の発明がある。

表面粗さをスタイラス等により倣い式で計測する特許文献１〜３の発明が提案されている。

表面粗さを非接触式に撮像装置で計測する特許文献４〜６の発明が提案されている。

表面粗さを非接触式にレーザー光で計測する特許文献７〜１０の発明が提案されている。

特開２０１４−３２１７７号公報 特開２０１４-８１３２４号公報 特開２０１５-１６９６４１号公報 特開2011-31370号公報 特許第4204879号公報 特開2011-69688号公報 特開2001-4351号公報 特許2556556号公報 特開平6−307840号公報 特開2015-143666号公報

しかしながら、特許文献１〜１０は、光沢、つや、粗さ等の仕上がり具合を示す表面粗さの判断までは行うことができない。特許文献１〜３は、接触子で表面をスキャンするため、表面測定に時間を要するとともに、装置が大掛かりなものとなる。特許文献４〜６は、可視光等によるが、精度が十分ではない。特許文献７〜１０は、レーザー光で表面をスキャンし、表面粗さを測定するため時間を要する。

また、通常、艶感のある物体の色を見る時には、物体色と光源色をバランスよく認識している。全反射したところは輝度が高くなり、光源色を強く反映した色を見ることになる。一方、シェード部分は輝度が低く、対象物体の反射の影響が大きい。ハイライトとシェードの中間は、人の目には、加色混合されて見える。

従来法の画像による発明でも、シボなどの構造をもつものは単なる物体色ではなく、構造的に全反射が起こっているにもかかわらず、ΔＥ、ΔＬ、Δａ、Δｂ等は、色の広がりの情報を失われてしまい、ごく限られた領域の平均色しかとれないので、複雑な構造によって様々な色・輝度で織り成すテクスチャー感情報は失われていた。測る場所によっても数値にばらつきがあった。

したがって、表面を仕上げるのに、粗くしたり、鏡面仕上げにしたりするが、この粗さ加減は、専門家の目による評価が必要となる。

表面が細かなものはミクロンオーダー、鏡面ではナノオーダーの粗さ判定となるが、人の目はその両方での判定を行うので、時間とコストがかかる、正確な判定が難しいという問題がある。特に、表面粗さの凹凸の高さが、細かく微小な場合、例えば、光の波長がナノレベル（例えば７００ｎｍ）からマイクロメータのレベルでの粗さについては、色のシフトがあると考えられ、微細な粗さの判定も要望があるが、実現できていない。

例えば、金属の表面上に樹脂をコーティングした場合、金属と樹脂との結合が最適となるように表面の測定を行ってから、コーティングをおこなう。そういう小さなオーダーの粗さ加減を、従来の粗さ計で、製造ラインで、いちいちチェックすることは不可能であり、技術開発のネックになっている。なぜならば、従来の粗さ計では表面をなぞるのに計測時間がかかる。例えば、ＡＦＭ又はレーザーにより表面でのラインスキャンを繰り返して、面積全部をスキャンして計測することは、測定時間がかかりすぎて、ラインがストップする。また、製品の表面は、緩やかなカーブがある場合が多く、また、工業製品では測定面積が多いものが多数であり、表面の粗さをチェックしようとしても、製品において計測するのは無理である。

そこで、本発明は、ＸＹＺ系の撮像装置により、表面の凹凸に光源からの光を当てて、その反射光分布を計測し、表面の形状により、光源からの光が散乱と回折により色・粗さ度として観測され、この粗さ度により、人間の目の判定条件に近い状態で、表面の仕上げ判定の定量化を可能とすることを課題とする。

また、本発明は、表面粗さの凹凸の高さが、ナノレベルからマイクロレベルでの微細な粗さ判定も可能とし、測定時間の短縮化、曲面の粗さ判定、面積の大きな製品の粗さ判定を正確に行うことを課題とする。

本発明は、ＸＹＺ系の撮像装置を用いた判定方式で、この方式では人の見た目の判定法と極めて近い判定ができる。その根拠は撮像装置では、正確な値が２次元又は３次元で求められるため、検査面の凹凸等の表面粗さを照明光の散乱と回折現象にて定量化できる点にある。

本発明のＸＹＺ系の撮像装置で、光源からの光を当てた表面を撮像し、その反射光分布を計測すると、表面の形状により、光源からの光が散乱と回折により色・表面粗さとして観測され、表面の色・表面粗さの定量化が可能となることに着目した。

第１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)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換し演算する演算処理部を備え、前記演算処理部が、検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥを演算する色差演算部と、ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する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面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成部と、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標Ｍを、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の中心を特定し、いずれか一方の色空間ヒストグラム分布の中心を他の色空間ヒストグラム分布の中心に近接するようにオフセットさせることにより行われるオフセット補正あり、または前記オフセット補正なしで演算する表面粗さ指標演算部と、粗さ計により実測した、検量に係る検査サンプルの表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶部と、表面粗さ評価指数Ｅｓｔが、前記検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、当該表面粗さ指標Ｍに係る第１係数ａ、前記検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥ、当該色差ΔＥに係る第２係数ｂに基づいて演算されるように設定し、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔの間の誤差Ｅｒｒｏｒが最小となるように、前記第１係数ａ、及び前記第２係数ｂを定め、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記オフセット補正なしで演算された前記表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数、又は、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記オフセット補正ありで演算された前記表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第４検量線関数のうちの少なくとも１つを設定し、前記第２〜第４検量線に用いられる表面粗さ指標Ｍと色差ΔＥが、それぞれ、検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥである関数設定部と、判定に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、判定に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥ、前記関数設定部によって定められた第１係数ａ、及び第２係数ｂに基づいて、前記判定に係る検査用サンプルの検査面の表面粗さ評価指数Ｅｓｔ’を演算する演算部と、を備えたことを特徴とする白色光源による表面粗さ判定装置である。

第１発明において、前記オフセット補正は、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の中心を特定し、いずれか一方の色空間ヒストグラム分布の中心を他の色空間ヒストグラム分布の中心に近接するようにオフセットさせることにより行われることを特徴とする。また、第１発明において、前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差が最小となるように、前記表面粗さ指標に係る第１係数及び前記色差に係る第２係数を特定することによって決定されることを特徴とする。例えば、重回帰分析により、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを、表面粗さ指数Ｍと、色差ΔＥとを用いて、演算する分析手法が好ましい。

技術的関連を有する第２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)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換し演算する演算処理ステップと、検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥを演算する色差演算ステップと、ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する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面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成ステップと、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標Ｍを、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の中心を特定し、いずれか一方の色空間ヒストグラム分布の中心を他の色空間ヒストグラム分布の中心に近接するようにオフセットさせることにより行われるオフセット補正あり、または前記オフセット補正なしで演算する表面粗さ指標演算ステップと、粗さ計により実測した、検量に係る検査サンプルの表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶ステップと、表面粗さ評価指数Ｅｓｔが、前記検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、当該表面粗さ指標Ｍに係る第１係数ａ、前記検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥ、当該色差ΔＥに係る第２係数ｂに基づいて演算されるように設定し、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔの間の誤差Ｅｒｒｏｒが最小となるように、前記第１係数ａ、及び前記第２係数ｂを定め、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記オフセット補正なしで演算された前記表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数、又は、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記オフセット補正ありで演算された前記表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第４検量線関数のうちの少なくとも１つを設定し、前記第２〜第４検量線に用いられる表面粗さ指標Ｍと色差ΔＥが、それぞれ、検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥである関数設定ステップと、判定に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、判定に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥ、前記関数設定ステップによって定められた第１係数ａ、及び第２係数ｂに基づいて、前記判定に係る検査用サンプルの検査面の表面粗さ評価指数Ｅｓｔ’を演算する演算ステップと、を備えたことを特徴とする白色光源による表面粗さ判定方法である。

第２発明において、前記オフセット補正は、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の中心を特定し、いずれか一方の色空間ヒストグラム分布の中心を他の色空間ヒストグラム分布の中心に近接するようにオフセットさせることにより行われることを特徴とする。
第２発明において、前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差が最小となるように、前記表面粗さ指標に係る第１係数及び前記色差に係る第２係数を特定することによって決定されることを特徴とする。

「撮像装置」は、三つの分光感度（Ｓ_１(λ)，Ｓ_２(λ)，Ｓ_３(λ)）により、基準面、検査面を三つのチャンネルに分けて撮像することとなるが、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又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。

「撮像装置」の分光感度（Ｓ_１(λ)，Ｓ_２(λ)，Ｓ_３(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Ｓ_１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Ｓ_２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Ｓ_３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。

「表面」には、樹脂表面、金属表面、セラミック表面等がある。樹脂の表面にはシボ加工を施した表面等、また、金属表面には、刃物の表面、金型の表面、めっきの表面等が挙げられる。表面には平面のほかに曲面も含まれ、さらに、複雑な形状の表面も含まれる。

「評価」は表面の粗さを評価することをいう。「指標」には、指数、グラフ、絵図、又は、これらの組み合わせで示すもの等、平面、立体にかぎらず、種々なる態様が可能である。

「粗さ計」には、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）、レーザー粗さ計（例えばナノメーターオーダーの測定値の場合）、接触機械式粗さ計（例えば、ミクロンオーダーの測定値の場合）等があり、これらの測定機で、実測値を計るものである。原子間力顕微鏡ＡＦＭ（Atomic Force Microscope ）の非接触式又は接触式の粗さ計があり、試料と探針の原子間に働く力を検出して画像を得るものであり、高精度である。例えば、ミクロン又はナノオーダーレベルの粗さを計測できる走査型プローブ顕微鏡（SPM）等が例示される。測定すべき対象物の粗さレベルに応じて、適宜、測定方式を選択する。

「第１検量線関数、第２検量線関数、第３検量線関数」は、直線の関数、曲線の関数のいずれでもよい。

１つの基準面について、１つの検量線を設定することが好ましい。基準面の凹凸の程度により、機械式、レーザー式等の検量線の基準が異なるからである。

特許請求の範囲では、ＸＹＺ表色系は他のＣＩＥ系表色系を含む広義のものを意味し、特許請求の範囲以外では、狭義のものを意味する。狭義のＸＹＺ表色系とは、ＲＧＢ表色系を単純な一次変換で負の値が現れないように定めたものであり、他のＣＩＥ表色系、例えば、Ｙｘｙ、ＸＹＺ、Ｌａｂ、Ｌｕｖ等のＣＩＥ表色系の基礎となり、２次元色度図又は３次元色空間を含む概念である。従って、広義のＸＹＺ表色系は、狭義のＸＹＺ表色系と該ＸＹＺ表色系から発展させた他のＣＩＥ表色系を含む。

狭義のＸＹＺ表色系とは、ＲＧＢ表色系を単純な一次変換で負の値が現れないように、ＣＩＥが１９３１年にＲＧＢ表色系と同時に定めたものである。

ｘｙＹ表色系（Ｙｘｙ表色系ともいう）とは、ＸＹＺ表色系では数値と色の関連がわかりにくいので、ＸＹＺ表色系から絶対的な色合いを表現するために定められたものである。

Ｌｕｖ表色系とは、ＣＩＥが１９７６年に定めた均等色空間のひとつであり、ＣＩＥＬｕｖは光の波長を基礎に、ＸＹＺ表色系のｘｙ色度図の波長間隔の均等性を改善したものである。日本ではJIS Z8518に規定されている。

Ｌａｂ表色系とは、ＣＩＥＬａｂであり、ＸＹＺ表色系から知覚と装置の違いによる色差を測定するために派生したものである。日本ではJIS Z 8729に規定されている。Ｌａｂ表色系による検量線はナノオーダーの粗さに有効な場合がある。

広義のＸＹＺ表色系には、２次元座標と３次元座標で規定される色空間が含まれる。色空間の代表例としては、ｘｙ色空間と、ＸＹＺ色空間と、Ｌａｂ色空間等の構成例がある。２次元の色空間の場合、例えば、Ｙｘｙ色空間、Ｌｕｖ色空間の場合、２次元平面であるｘｙ色度図（Ｙｘｙ色空間で正規化したｘｙ色度値（平面））、ｕｖ色度図、ｕ’ｖ’色度図が挙げられる。平面上での２次元色度図の画素の密度として表現されるｘｙ色度ヒストグラム分布又はＬｕｖ色度ヒストグラム分布等が対応する。３次元の色空間の場合、例えば、ＸＹＺ色空間、Ｌａｂ色空間の場合、Ｌａｂ色空間が挙げられる。３次元での色空間上の画素の密度として表現されるＸＹＺ色空間ヒストグラム分布、又はＬａｂ色空間ヒストグラム分布等が対応する。

２次元のｘｙ色度図、ｕｖ色度図、ｕ’ｖ’色度図での色と表面粗さの分離に対して、他のＸＹＺ色空間とＬａｂ色空間等は３次元色空間上で色と表面粗さの分離となる。従って、用語として、ｘｙ色度ヒストグラムに対して、ＸＹＺ色空間ヒストグラム、Ｌａｂ色空間ヒストグラム等のように、区別して定義している。

「ＸＹＺ色空間ヒストグラム」と「Ｌａｂ色空間ヒストグラム」は、それぞれ、別のものであり、Ｌａｂ色空間での表面粗さ指数演算は、ＸＹＺ色空間データをＬａｂ色空間データに変換して、この変換したデータより、計算するものである。

近接させるようにオフセット補正する態様について、例えば、ヒストグラム分布の中心を一致させる、中心同士を所定範囲内まで近接させる、座標軸と平行に移動させることで近接させる、中心から他の中心まで直線方向に近接させる等、適切な指標を得られる程度であれば、種々なる態様で実施可能である。

指標には、指数、グラフ、絵図、または、これらの組み合わせで示すもの等、平面、立体にかぎらず、種々なる態様が可能である。

本発明は、ＸＹＺ系の撮像装置によって、表面粗さを定量化できるため、人の見た目の判定法と極めて近い判定が、正確、効率的にできる利点がある。表面粗さの評価時間を短縮化できる。曲面での粗さの評価ができる。

本発明は、ナノオーダー又はミクロンオーダーの粗さの評価を正確、効率的にできる利点がある。

本発明実施形態１の白色光源による表面粗さ判定装置１のブロック図である。 本発明実施形態１におけるＸＹＺ表色系の２次元色彩計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２次元色彩計２におけるフローチャートである。 本発明実施形態１の演算処理部３におけるフローチャートである。 本発明実施形態１の演算処理部３におけるサブーチャートである。 （ａ）は発明実施形態１の表面５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検査領域Ｋを示すｘｙ色度図、（ｃ）は格子Ｇで区画された検査領域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）は表面の粗さ度を示す説明図、（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。 表面粗さ指数の立体及び平面説明図である。 本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（重回帰分析の演算）である。 本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の構成を示すブロック図である。 本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（ＸＹＺ色空間分布）である。 本発明実施形態２の表面粗さ判定装置１０１の演算処理装置１０３におけるフローチャート（Ｌａｂ色空間分布）である。 本発明実施形態３の表面粗さ判定装置２０１の構成を示すブロック図である。 本発明実施形態４の演算処理装置における、ｘｙ色度図におけるオフセット補正を示す説明図である。 本発明実施形態４の演算処理装置におけるフローチャート（ＸＹＺ色空間分布）である。 本発明実施形態４の演算処理装置におけるフローチャート（Ｌａｂ色空間分布）である。 本発明実施形態４のＸＹＺ色空間におけるオフセット補正を示す説明図である。 本発明実施形態５のＬａｂ色空間におけるオフセット補正を示す説明図である。 実施例１の金属サンプル１の表面粗さ計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフである。 実施例１の金属サンプル１の色差ΔＥに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフである。 実施例１の金属サンプル１の表面粗さ指数Ｍに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフである。 実施例１の金属サンプル２の表面粗さ計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフである。 実施例１の金属サンプル２の色差ΔＥに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフである。 実施例１の金属サンプル２の表面粗さ指数Ｍに対する表面粗さ計測値Ｒａのグラフである。 実施例２の樹脂サンプル３の表面の反射の様子を示す説明図である。 実施例２の樹脂サンプル３を示す説明写真図である。 実施例２の樹脂サンプル３の測定範囲と測定場所(画像枠内)を示す説明写真図である。 実施例３の金属サンプルNo.４１のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。 実施例３の金属サンプルNo.４２のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。 実施例３の金属サンプルNo.４３のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。 実施例３の金属サンプルNo.４４のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。 実施例３の金属サンプルNo.４５のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。 実施例３の金属サンプルNo.４６のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。 実施例３の金属サンプルNo.４７のＡＦＭの測定結果を示す三次元図である。 実施例３の表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａとの関係を示すグラフである。 実施例３の金属サンプルNo.４１〜４７の表面粗さ計測値Ｒａに対する表面粗さ評価指数Ｅｓｔのグラフである。 実施例４の第４検量線を作成するためのデータ示すグラフである。 実施例４の表面粗さ指数Ｍから求めたＲａ値に対する粗さ計で測ったＲａ値のグラフである。

本発明の好適な実施形態１による白色光源による表面粗さ判定装置１について図１〜図１２を参照して説明する。

表面粗さ判定装置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２次元色彩計２が表面５から取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換したデータを取得し演算する演算処理部３を備え、この演算処理部３が、色差ΔＥを演算する色差演算部と、ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する座標の検査領域を格子Ｇで区画し、各格子Ｇに属する検査面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成部と、検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指数Ｍを演算する表面粗さ指数演算部と、粗さ計により実測した表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶部と、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指数Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数Ｌ１、表面粗さ計測値Ｒａと色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数Ｌ２、又は、表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ指数Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数Ｌ３のうちの少なくとも１つを設定する関数設定部と、を備えたことを特徴とする。表面粗さ評価指数Ｅｓｔは、表面粗さ計測値Ｒａとの間の誤差Ｅｒｒｏｒが最小となるように、表面粗さ指数Ｍに係る第１係数ａ及び色差ΔＥに係る第２係数ｂを特定する。

２次元色彩計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２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号公報等を参照されたい。

２次元色彩計２の仕様は、例えば、有限会社パパラボの２次元色彩計ＲＣ-５００であり、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。

２次元色彩計２は、図１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。２次元色彩計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。図１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。三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に従って３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３i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。２４は演算部、２５は表示部である。

図３（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により視覚感度画像S３i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。ダイクロイックミラー２２ａ´を透過した光を撮像素子２３ｂにより撮像して視覚感度画像S２iを得る。ダイクロイックミラー２２ａ´により反射された光を反射鏡２９により反射して撮像素子２３ａにより視覚感度画像S１i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３（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３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを得る。

図３（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。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。

２次元色彩計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部３に送信し、演算処理部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による画像データに変換処理による演算処理を行い、視覚化処理された画像を表示する表示装置７を備える。

演算処理部３は２次元色彩計２により取得した画像の任意の位置における粗さ度、色差等を演算し視覚化処理する。表面５の真上又は斜めから照明を照射し、ｘｙ、ＸＹＺ又はＬａｂ色度分布データ同士を比較して指数化する。

２次元色彩計２で表面５を、通常、１ヶ所で撮像し、必要に応じて、２次元色彩計２が移動して、他の別の角度で撮像する。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。

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。キセノンランプは表面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。

表示装置７は演算処理部３と接続され、演算処理部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。演算処理部３又は表示装置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、ディスプレイに設けられるタッチパネル等である。

表面５の表面粗さ判定装置１の動作について具体例を挙げつつ説明する。表面５の表面粗さ判定装置１は、図１に示す通り、２次元色彩計２と、演算処理部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。表面粗さ判定装置１におけるフローチャートを図４に、演算処理部３および表示装置７におけるフローチャートを図５に、それぞれ示す。

２次元色彩計２の電源が入ると、図４に示す通り、初期化をする（初期化Ｓ１）。つぎに、表面５を撮像し（撮像処理Ｓ２）、その後、撮像された３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを撮像素子２３により入力し（入力処理Ｓ３）、演算処理部３にて三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換する（変換処理Ｓ４）。３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３i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（Ｓ６）。画像は表示装置７に表示される。

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２次元色彩計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。色空間の変換式は慣用されているため、その他の詳しい式については割愛する。

XYZ表色系は、現在CIE標準表色系として各表色系の基礎となっている。光の三原色(R＝赤、G＝緑、B＝青紫)の加法混色の原理に基づいて発展したもので、色度図を使って色をYxyの３つの値で表わす。Yが反射率で明度に対応し、xyが色度になる。

撮像処理Ｓ２は、三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）を有する２次元色彩計２によって表面５を撮像する工程である（図１、図４参照）。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。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、２次元色彩計２と接続する演算処理部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を得ることができる。なお、２次元色彩計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部３に送信する。

演算処理部３に電源が入ると、図５に示す通り、初期化をする（初期化Ｓ１１０）。表示装置７は２次元色彩計２と接続された状態において、２次元色彩計２から送信された３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iを受信する（データ受信Ｓ１２０）。その後、３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iから三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換し、撮像された基準面と検査面の画像のＬａｂ平均値及びｘｙ表面粗さ指数Ｍを演算し視覚化処理する（Ｓ１３０）、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（Ｓ１４０）。その内容を表示装置７に送信する（表示処理Ｓ１５０）。２次元色彩計２からのデータ受信Ｓ１２０の後、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（Ｓ１６０）。

前記の表示処理Ｓ１５０は、視覚化処理された表面粗さ指数Ｍを表示装置７に表示する工程であり、処理をリターンする。

図６のＳ１４０のサブフローチャートを説明する。基準面の第１画像（画像Ｂ）を撮像しておき、次に対比すべき検査面の第２画像（画像Ａ）を撮像し、以下のとおり、表面粗さ指数Ｍを順次計算する。表面粗さを分離した表面粗さ指数Ｍにより、表面粗さの類似性を判定する。

撮像した画像Ａ，Ｂについて検査したい領域Ｔ（図７（ａ）参照）に対応する検査領域Ｋ（図７（ｂ）参照）を設定する（Ｓ１４１）。大きさや場所を自由に設定することができる。

色度ｘｙを演算する（Ｓ１４２）。

撮像した基準面の画像Bから切り出した検査領域Ｋの基準面のｘｙ色度ヒストグラム分布を作成する（Ｓ１４３）。

ｘｙ色度ヒストグラム分布は、上記各単位格子Ｇに属する画素の積算数を示す立体ヒストグラムである。

図７（f）は、ｘｙ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、図７（ｃ）に示す通り検査領域Ｋを格子Ｇで区画し、その区画のｘｙ値を有する画素を積算しｚ軸とするヒストグラム分布を作成する。ｘｙ座標を、特定の幅のグリッド、例えば、ｘｙをそれぞれ１／１０００（１０００個の線）で切った平面格子とする。検査領域K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ｚ方向に積算してゆく。また、検査領域Kでｘｙ座標の特定範囲だけを演算すれば、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。

Ｓ１４３と同様に、検査面の画像A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、ｘｙ軸がｘｙ色度、ｚ軸が画素の積算数である。

Ｌａｂのａ軸、ｂ軸、Ｌ軸について、それぞれ独立に検査領域Ｋのすべての画素の総和を取り、その画素数にて、それぞれのＬ値、ａ値、ｂ値の総和を割って、Ｌａｂ色度分布の平均L値、平均a値、平均b値を計算する。またΔＥを数式４により演算する（Ｓ１４５）。

下記の数式５により変換したＬａｂ空間のＬａｂ値を算出する。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及び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値に数式５により変換する。ＸＹＺ色空間上での分布に対して、Ｌａｂ色空間の分布は、明るさ方向も加味した分布が得られる。

数５で、関数fの括弧の中のX,Y,Zの値がそれぞれ白色点の座標X_n,Y_n,Z_nで割ってあるのは，最大値を1に揃えるためである。

基準面及び検査面の平均値の差分を取り色の相違の判断材料とする。

表面粗さ指数Ｍを演算する（Ｓ１４６）。これにより、単純に粗さの程度を分離して、これを定量化できる。ｘｙ色度分布の２次元空間の中で粗さ度を演算し、その粗さ度の違いを、色のことは除いた、粗さ度の違いとして把握できるので、色と表面粗さとを確実に分離して検出できる。

表面粗さ指数Ｍ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７（ｄ）に重なり領域Ｄ、図７（ｅ）にミニマム分布を示す。
表面粗さ指数Ｍ＝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（％）

基準面と検査面の２次元空間上でのxy色度ヒストグラムを計算し、その配列の同じ位置同士のミニマム値を取ったものが、重なり合い頻度となるため、全体のヒストグラム総和カウントで、この値を割ったもので計算される。

図７（ｄ）（ｅ）は図７（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７（ｄ）の積算数Ｈ_１と積算数Ｈ_２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。

図７（ｅ）に示す通り、Ｈ_１（ｘ_１、ｙ_１）を検査面のｘｙ色度ヒストグラム分布の積算数、Ｈ₂（ｘ_２、ｙ_２）を基準面の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Ｈ_１＞Ｈ_２で、中央でＨ_１＜Ｈ_２となり、右側ではＨ_１＞Ｈ_２である。Ｈ_１，Ｈ_２のうち、小さい方の積算数（画素頻度）を取ると、左側および右側ではＨ_２、中央ではＨ_１となり、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二次元又は三次元での割合が演算できる。

このミニマム分布で小さな方の積算値を特定する。Ｈ_１とＨ_２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、検査面と基準面では、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７（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Ｈ_１，Ｈ_２の分布を２次元的に積算してもよい。図７（ｆ）はｘｙ色度ヒストグラム分布の一例である。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（Ｓ１４７）、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。ｘｙ色度ヒストグラムから、重なり領域Ｄの画素数を積算し、重なり領域Ｄの画素数が５，０００個であった場合、表面粗さ指数Ｍは５０％となる。表面粗さ指数Ｍが１００％を下回るほど表面粗さの相違度が大きくなる。ｘｙ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、表面粗さについて適合面であると判定することができる。

画像について、第１次的に得られる色情報はＸＹＺ等色関数と等価な関数である三つの分光感度（Ｓ１(λ)、Ｓ２(λ)、Ｓ３(λ)）に基づくため、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。

画像の表面粗さを色とは分離してヒストグラム分布で把握できるため、表面５の粗さの違いを正確に判定することができる。

例えば、図８（ａ）〜（ｃ）に示す通り、粗さ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。粗さ度の小さなものを基準面１とし、粗さ度の中程度を検査面２とし、粗さ度の大きなものを検査面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８（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Ｈ_１，Ｈ_２を明暗で示してあり、色の明るいほど積算数は大きい。図８（ｃ）は基準面と検査面の３次元で積算数Ｈ_１，Ｈ_２を模式的に表した。ｘｙ軸は色度、ｚ軸は積算数Ｈ_１，Ｈ_２である。基本的には、凹凸が強いほど、低く広がった山形となり、凹凸が弱いほど、尖った山形になる。基準面１と、検査面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表面粗さ指数Ｍを演算する。ミクロン又はナノオーダー以上の凹凸感は、表面粗さ指数Ｍで判定が可能である。

本実施形態は、点ではなく、面で測色するものであり、平均値だけではなく、統計的に比べることができる。色情報が複雑に織り成した粗さ情報を数値化できる。各画素が測色値である。それをヒストグラムにより統計処理する。

表面粗さ指数Ｍは、シボなど表面の粗さを数値比較するものであり、２次元色彩計で測色画像を撮影する。実際には頻度情報があるので図９の上部に示す通り、３次元色度図で山ができる。

図９の上において、（１）は一点に集中した尖った山、（２）通常の山、（３）は広がったなだらかな山である。山を横から見ると図９の中、下のようになる。（１）を基準に（２）（３）を重ね合わせると、色のついたところが重なり合った部分である。ここの体積の割合が表面粗さ指数Ｍである。表面粗さ指数Ｍは、検査領域Ｋの範囲内の積算数をそのまま用いるので、基準面１に対して、検査面２、３がそれぞれ５８％、２７％となり、数値で明確に、かつ、簡単に表面粗さの識別ができる。

表面粗さがナノオーダー又はミクロンオーダーの場合には、以上のように演算した表面粗さ指数Ｍ及び色差ΔＥを用いて、重回帰分析を用いて、図１０に示す通り、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを演算する。ナノ、ミクロンオーダーの粗さの場合には、粗さが大きな場合とは、表面５での光散乱が異なっているからである。細かな粗さに対しては、当てる光との相互作用、つまり、干渉が生起してしまい、種々のシフトが起きるので、それも積極的に踏み込んでいく方が正確な評価値になる。可視光の波長域は、３８０nm〜７８０nmであるので、この波長に近いナノレベルの表面の凹凸では、色のシフトがより大きく観測される。光の波長と比べて、表面の凹凸がミクロンレベルより大きな場合で、同一材料でも、異種材料でも光のシフトよりも、凹凸に由来する白色光の回折が優勢となるので、色のシフトを考慮しなくてもい。そこで、表面粗さ指数Ｍと色差ΔＥについての色のシフトを積極的に利用して、重回帰分析により、粗さ計との相関をとることとした。

まず、この処理が開始されると、判定対象物についての粗さ計の計測値を取得する（Ｓ１５０）。ここでは接触式粗さ計により、表面粗さ計測値Ｒａを求める。

Ｒａと下記数式６によって表されるＥｓｔとの間の重回帰分析により、最小自乗法による誤差Ｅｒｒｏｒの合計が最小になるように、第１係数ａ、第２係数ｂを特定する（Ｓ１５１）。
（数６）
Ｅｓｔ＝ａ・Ｍ＋ｂ・ΔＥ
数式６で、Ｅｓｔは表面粗さ評価指数、ａは第１係数、Ｍは表面粗さ指数、ｂは第２係数、ΔＥは色差である。

上記ａ，ｂが特定された数式６にＭとΔＥの計測値を代入し、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを演算する（Ｓ１５２）。

数式６に代えて、数式７による場合もある。色差ΔＥのパラメータを用いない、より簡便な方法であり、Ｒａと下記数式７によって表されるＥｓｔとの間の重回帰分析により、数式８によって表される最小自乗法による誤差Ｅｒｒｏｒの合計が最小になるように、第１係数ａ、第２係数ｂを特定する。
（数７）
Ｅｓｔ＝ａ・Ｍ＋ｂ
数式７で、Ｅｓｔは表面粗さ評価指数、ａは第１係数、Ｍは表面粗さ指数、ｂは第２係数である。
（数８）
Error＝Σ（Est（ｉ）−Ra（ｉ））^２
数式８で、Errorは誤差、Ｅｓｔは表面粗さ評価指数、Ｒａ（ｉ）は粗さ計による計測値、ｉは計測したデータ数である。

上記ａ，ｂが特定された数式７にＭの計測値を代入し、表面粗さ評価指数Ｅｓｔを演算する（Ｓ１５２）。

以上で計測・演算した、表面粗さ指数Ｍ、色差ΔＥ、表面粗さ評価指数Ｅｓｔ、表面粗さ計測値Ｒａから、第１検量線関数Ｌ１、第２検量線関数Ｌ２、第３検量線関数Ｌ３の少なくとも１つを設定する。ここでは全てを設定するが、３つのうちの誤差の少ない関数、又は、それらの組み合わせを用いることができる。判定対象となる表面５の粗さ度を判定したい場合には、その判定対象の表面５を撮像し、演算した表面粗さ指数Ｍ、色差ΔＥから、前記各関数を設定しておけば、対応する表面粗さ評価指数Ｅｓｔ’、表面粗さ計測値Ｒａ’（実測値ではなく推定演算値）を求めることができる。これにより、表面粗さ度の正確な評価を行うことで、基準表面に対する表面粗さ度の適切な比較判定が可能となり、不良品の発生を防止できるのである。詳細は実施例１〜３で説明する。

次の本実施形態２の表面１０５の表面粗さ判定装置１０１を図１１、図１２、図１３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。

基準面、検査面を撮像する２次元色彩計１０２、２次元色彩計１０２とスイッチ１０９を介して接続し信号を受信し、表面粗さ指数Ｍ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１１に示す通り、演算処理装置１０３は、基準面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、検査面となる製品の表面１０５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を接続し、表面１０５の表面粗さ指数Ｍを演算する演算部１０３Ｃと、を備える。演算部１０３ＣからのＯＫ信号又はＮＧ信号を表示装置１０７に送信したり、外部に送信する。なお、スイッチ１０９は、演算部１０３Aと演算部１０３Bを選択的に２次元色彩計１０２と接続する。

図１２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表面粗さ指数Ｍを演算するフローチャートである。図１２に示す通り、プログラムが起動すると、画像Ａから検査面の検査領域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、基準面の検査領域Ｋ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、検査面と基準面のＸＹＺ色空間ヒストグラム分布をそれぞれ演算し、作成する（Ｓ２０４）。ＸＹＺ値の平均値を演算する（Ｓ２０５）。ＸＹＺ色空間ヒストグラム分布のミニマム分布を特定し、重なり領域ＤでのＸＹＺ色空間ヒストグラム分布の積算数を演算する（Ｓ２０６）。表面粗さ指数Ｍ＝（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Ｔ_１、Ｔ_２のうち、少ない方の積算数を加算演算する。表面粗さ指数Ｍを演算し（Ｓ２０７）、リターンする。

なお、検査領域Ｋに対応するＸＹＺ分布の演算の場合、表面粗さ指数Ｍの演算は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３次元空間での分布により行う。検査面と基準面でのＸＹＺ空間座標でのヒストグラムを、それぞれ、Ｔ_１（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｔ_２（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とする。ＸＹＺ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場合と分離している場合がある。３次元空間の検査領域Ｋを格子Ｇで区画し、３次元でのＴ_１（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｔ_２（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の色度ヒストグラム分布とミニマム分布を求め、同様な指数の演算を行う。格子Ｇの積算数Ｈ_１，Ｈ_２を平面上に投影し、その面内で同様な積算で格子Ｇ上の重なり領域Ｄの積算数を演算してもよい。ＸＹＺ色度の場合には、明るさの情報がないため、ＸＹＺ空間では、画像の明るさが変わってもヒストグラム分布は変化しない。

ＸＹＺ色空間ヒストグラムに代えてＬａｂ色空間ヒストグラムを表面粗さ判定に用いる場合には、図１３のフローチャートを用いる。図１３の説明は図１２の上記説明を援用し、ステップは３００番台とする。Ｓ３０５では画像Ａの検査領域Ｋの平均Ｌａｂ値の計算と画像Ｂの検査領域Ｋの平均Ｌａｂ値の演算となる。Ｌａｂ色度の場合には、明るさの情報があるため、Ｌａｂ空間では、画像Ａ，Ｂの明るさが変わると、ヒストグラム分布が変化する。

次に本実施形態３の表面２０５の表面粗さ判定装置２０１につき図１４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１４に示す通り、色・粗さ判定対象は表面２０５の一部の領域であり、２次元色彩計２０２が表面２０５の検査領域Ｋを撮像する。演算処理装置２０３は、基準となる刺激値ＸＹＺ１からＬａｂを計算する演算部２０３Ａと、判定対象となる刺激値ＸＹＺ２からＬａｂを計算する演算部２０３Ｂと、演算部２０３Ａと演算部２０３Ｂと接続しＬａｂ平均値を演算する演算部２０３Ｃと、基準Ｌａｂと対象Ｌａｂから表面粗さ指数Ｍを演算する表面粗さ指数Ｍ演算部２０３Ｄとを備え、演算部２０３Ｃ、２０３Ｄからの演算値を粗さ処理装置２５０に送信する。粗さ処理装置２５０は、適正な表面粗さになっているかどうかを、画面に表示された指数値をチェックして判定し、さらに粗さ処理を行う。なお、スイッチ２０９は、演算部２０３Aと演算部２０３Bを選択的に２次元彩色計２０２と接続する。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。

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。指数の演算は、Ｌ軸、ａ軸、ｂ軸の３次元空間での分布により行う。Ｌａｂ色空間分布は立体楕円形状である。検査面と基準面でのＬａｂ空間座標でのヒストグラムを、それぞれ、Ｕ_１（Ｌ，ａ，ｂ）、Ｕ_２（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場合と分離している場合がある。３次元空間の検査領域Ｋを格子Ｇで区画し、３次元でのＵ_１（Ｌ，ａ，ｂ）、Ｕ_２（Ｌ，ａ，ｂ）の色空間ヒストグラム分布とミニマム分布を求め、同様な指数の演算を行う。格子Ｇの積算数Ｈ_１，Ｈ_２を平面上に投影し、その面内で同様な積算で格子Ｇ上の重なり領域Ｄの積算数を演算する。Ｌａｂ色空間の場合には、明るさの情報があるため、Ｌａｂ空間では、画像Ａ，Ｂの明るさが変わると、Ｌ値が変化して、ヒストグラムＵ_１、Ｕ_２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。画像Ａ，Ｂ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色空間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。

その他の応用例を説明する。基準面・検査面の取得された画像Ａ，Ｂ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、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、色の相違を平均Ｌａｂ値で判定し、一方、表面５の粗さ度を示す表面粗さ指数Ｍの演算を分離してパーセンテージで表示できる。これにより、検査面の色度分布と基準面の色度分布の空間的広がりのズレで示す凹凸感や粗さ感を数値で確実に確認できる。各領域Ｔ毎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。指数の閾値を任意で設定可能である。測定結果と撮影した画像Ａ，Ｂ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、表面粗さの仕上がり具合の基準化や安定した表面粗さ管理を行うことが可能となる。

実施形態４の白色光源による表面粗さ判定装置及び表面粗さ判定方法を図１５〜図１９を参照して説明する。基本的には実施形態１から３と共通するので、共通点についての説明は援用する。

表面粗さ指数Ｍの計算について、実施形態１〜３は、オフセット補正を使わない場合である。これは、校正するデータの材料と、測定対象の材料が同じものである場合、色の変化と、色分布の変化と両方のパラメータで、校正データを作成するため、より精度の高い粗さデータを求めることが出来る。これに対して、実施形態４はオフセット値を使う場合である。測定対象の金属材料が校正するものと同じであるかどうかが不明の時に、オフセット値を補正した色分布一致度のみでの校正曲線を求める手法である。

実施形態１〜３では、金属材料又は複合材料をエッチング等で凹凸をつけるため、材料本来の色は同じとなるので、同じ材料の校正用基板を使用している。実施例４では、校正曲線を作るのに異なる材料の校正用基板を用いる。校正用基板としては、例えば、粗さの標準として販売している校正用基板がある。市販の校正用基板を用いる場合、粗さ値がわかっていれば、その粗さ値をRa値として使用できる。

実施形態４では、表面粗さの測定手順は次の通りである。a．機械式粗さ計で校正用基板のＲａ値を測定する。ｂ．表面粗さ指数Ｍを計算する。ここで、測定対象が校正用のものと同一の材料の時には、オフセット補正なしの演算を行い、測定対象の材料が不明の時には、オフセット補正を行って、演算する。

測定対象の金属材料が校正するものと同一材料である場合には、色変化(ΔＥ、Δｂ等）も校正用直線（曲線）用のパラメータとして使うが、材料のもとの色が不明な時には、色のオフセットを行い、表面粗さ指数Ｍ（一致度）でのみ、第４検量線（校正用曲線）を作るのが追加機能である。

図３８に示すデータに対し、Ｒａ＝A／（Ｍ−B）の校正曲線を設定して、エクセルのソルバーのオプション機能（設定した関数で最小二乗法の計算を行う便利な機能）を使ってA、Bを求めると、A＝６２．３１、B＝１８．５２６となり、Ｒａ＝６２．３１／（Ｍ−１８．５２６）の校正曲線が得られた。Ｒａは、Ｒａ機械実測値で、ＪＩＳで規定している表面粗さ値である。機械式の粗さ計で求める。定義はＪＩＳにある。Ａ，Ｂは校正係数である。

次にオフセット補正について図１５〜図１９を参照して説明する。図１６および図１８に示す通り、２つのヒストグラム分布T_１（X，Y，Z）、T_２（X，Y，Z）のいずれか一方の中心座標を他の中心座標に一致するように、中心座標の偏差ΔＦ分だけ、XYZ色空間ヒストグラム分布全体をオフセット（写像）処理する（Ｓ４０７）。いずれか一方の分布を他の分布にオフセット補正させないと、色成分の差も計算してしまうことになるからである。グラフ上でも計算だけでもできる。オフセット量は適宜設定可能である。例えば、一方の中心から他の中心へのオフセット補正に代えて、一方の中心から他の中心の所定範囲内へのオフセットでも同様の効果がある。要は、粗さが把握できる適宜のオフセット量で接近させればよい。

オフセット補正（Ｓ４０７）の前後に、XYZ色空間ヒストグラム分布の中心座標Ｃ_１、Ｃ_２を特定するステップを備える（Ｓ４０６、Ｓ４０８）。ここでは中心座標は図心（重心位置）とする。図１２と図１６が相違する点は、Ｓ４０６〜Ｓ４０８の３つのステップが挿入された点である。

ＸＹＺ色空間ヒストグラムに代えて図１９に示すＬａｂ色空間ヒストグラムを表面粗さ判定に用いる場合には、図１７のフローチャートを用いる。図１７の説明は図１６の上記説明を援用する。また、ｘｙ色度ヒストグラムを用いる場合には図１５のようにオフセットを行う。フローチャートは省略する。

以上、本実施形態１〜４を説明したが、以下の効果がある。（１）平均Ｌ値、平均ａ値、平均ｂ値、及び、（２）２つのＨ_１（ｘ，ｙ）、Ｈ_２（ｘ，ｙ）、Ｔ_１（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｔ_２（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｕ_１（Ｌ，ａ，ｂ）、Ｕ_２（Ｌ，ａ，ｂ）に関する色差ΔE、表面粗さ指数Ｍについて、それぞれの例を挙げたが、色と表面粗さとの違いを、分離して提示することにより、正確、迅速な評価をおこなうことができ、表面粗さ調整により、仕上がり具合について適格な指針を与えることができる。

また、本実施形態は、表面粗さの凹凸の高さが、ナノレベルからマイクロメータのレベルでの微細な粗さの判定も可能とし、測定時間の短縮化、曲面の粗さ判定、面積の大きな製品の粗さ判定を正確に行うことが可能となる。

さらに、測定対象の材料が不明の時には、オフセット補正を行って、演算するので、正確な表面粗さの計測が可能となる。

本発明の表面粗さ判定装置１により、表面５の粗さを評価するため実施例１〜実施例３の通り、測定し、評価を行った。本発明を具体的に説明するが、本発明はこれらによって限定されるものではない。なお、実施例中における特性値の測定及び評価は下記のように行った。

（１） 判定装置
有限会社パパラボのPPLB-200を用いた。PPLB-200は２次元色彩計RC-500を備える。照明はPanasonic社製D50照明を用いた。

（２）撮影
PPLB-200による撮影は、部屋が暗室状態で行った。2次元色彩計は静止画タイプのものを使用し、白色板のL値を100として測定を行った。
（３）測定範囲
サンプルの測定範囲について、測定範囲は、実施例１、２、３は画像Ａ，Ｂの全体である。

（４）粗さ計について
実施例１、２、４はテーラーホブソン社製の粗さ計であるＦＯＲＭ ＴＡＬＹＳＵＲＦ（登録商標）−１２０（ＡＦＭ接触式）粗さ計、実施例３はキーエンスのＶＮ−８０１０の非接触式の粗さ計を用いた。

（５）測定項目及び結果について
サンプルの基準面と検査サンプルの検査面の測定を行った。撮影した基準・検査サンプル画像Ａ，Ｂの表面粗さ指数Ｍ、ΔＥ、平均Ｌａｂの差を求めた。表面粗さ指数Ｍはヒストグラム分布の中心座標のオフセット処理をせずに求めた値である。平均Lab値の差＝検査サンプルの平均Lab値−基準サンプルの平均Lab値とした。測定結果から、表面粗さ指数の結果とΔＥの数値から、基準サンプルに色も表面５の表面粗さも一番類似しているサンプルを特定した。ΔＥに関して人間の視感度特性を考慮したΔＥ00を使用した。

実施例１のサンプル１、２、実施例２のサンプル３、実施例３のサンプル４の表面粗さ指数Ｍ、Ｌａｂ、ΔＬ、Δａ、Δｂ、ΔＥを求めた。表面粗さ指数Ｍはそれぞれのヒストグラム分布の中心座標のオフセット処理をせずに演算した指数である。ＬａｂはＬａｂ座標での表面粗さ指数、Mはｘｙ座標での表面粗さ指数、ΔＬ＝平均L値の差＝検査サンプルの平均L値−基準サンプルの平均L値とした。ΔＥ、Δａ、Δｂも同様である。測定結果から、表面粗さ指数の結果とΔＥの数値から、サンプル１に色も表面の粗さも一番類似しているサンプル２又は３を特定した。ΔＥに関して人間の視感度特性を考慮したΔＥ00を使用した。

（６）検量線の設定について
実施例１については、ＲａとＥｓｔ、ＲａとΔＥ、ＲａとＭ、実施例３については、ＲａとＭ、ＲａとＥｓｔの間の検量線を、重回帰分析により求めた。実施例１はミクロンオーダーでの粗さを評価するため、実施例３はナノオーダーでの粗さを評価するため、重回帰分析を行った。

ＲａとＥｓｔの間の検量線については、Ｅｓｔに数式６，７を用い、重回帰分析により、最小自乗法による誤差を最小とするようにａ，ｂを設定した。

実施例１はアルミ合金にケミカルエッチングは処理したものについての粗さの評価である。

表１及び図２０〜図２２にサンプル１の測定・演算結果を示す。図２０において横軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）、縦軸は表面粗さ評価指数Ｅｓｔを示し、点線で示す直線は、第１検量線Ｌ１である。図２１において横軸は色差ΔＥ、縦軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）を示し、点線で示す直線は、第２検量線Ｌ２である。図２２において横軸は表面粗さ指数Ｍ、縦軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）を示し、点線で示す直線は、第３検量線Ｌ３である。

ａ＝０、ｂ＝０．１０５２４２が得られた。表面粗さ評価指数Ｅｓｔと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は０．８８７１０４、色差ΔＥと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は０．８８７１０４、表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は−０．８３７７、総合誤差ＴｏｔＥｒｒｏは５．９５１６である。

実施例１のサンプル２はケミカルエッチングを施したアルミニウム合金である。

表２及び図２３〜図２５にアルミニウム合金のサンプル２の測定と数式６等による演算結果を示す。図２３において横軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）、縦軸は表面粗さ評価指数Ｅｓｔを示し、点線で示す直線は、第１検量線Ｌ１である。図２４において横軸は色差ΔＥ、縦軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）を示し、点線で示す直線は、第２検量線Ｌ２である。図２５において横軸は表面粗さ指数Ｍ、縦軸は表面粗さ計測値Ｒａ（単位はμ）を示し、点線で示す直線は、第３検量線Ｌ３である。

ａ＝０．０００８９３、ｂ＝０．６９４２８８が得られた。表面粗さ評価指数Ｅｓｔと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は０．８４９６５１、色差ΔＥと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は０．８４９７７４、表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａの相関係数は−０．８８６８５、総合誤差ＴｏｔＥｒｒｏは１１．６０５１３である。なお、図２３で１点だけ上方に外れたＥｓｔ=８．３５２７８７があるが、測定誤差として除去すれば、相関係数は概ね０．９になる。

表１、２において、No.11〜No.19、No.21〜No.29まで、エッチング時間を増やしていったとき、アルミニウム合金のケミカルエッチングをしないものとの比較をすると、表面粗さ指数Ｍが低下してゆき、ΔＥとＲａとＥｓｔが増加する。

アルミニウム合金のケミカルエッチングによる粗さ加減は、最初は表面５が真っ平らなものから、エッチングをかけると表面５が荒れてきて、さらにエッチングをかけると、表面５に穴が掘れたり、凹みができたり、中に空洞ができたりすることで、様々な粗さ形状の態様があるが、正確に評価することができる。

実施例１によれば、第１検量線Ｌ１〜第３検量線Ｌ３により、ミクロンオーダー又はナノオーダーの粗さを正確に演算でき、適正な凹凸感を把握でき、閾値と比較することで、不良品を低減できる。例えば、ケミカルエッチングを行ったアルミニウム合金に樹脂層を被覆した場合、エッチングの過不足によりアルミニウム合金からの樹脂層の剥離が生じやすい。樹脂のアルミニウム合金へのコーティングの前に、アルミニウム合金の表面５を検査することで、アルミニウム合金と樹脂層の剥離が起きない一番、最適な表面粗さを適切に処理することで、アルミニウム合金から樹脂層が剥離する現象を回避でき、産業上の利用価値が高い。

実施例２の樹脂部品であるサンプル３について、測定場所、一致度、ΔＥ00、ΔＬ、Δａ、Δｂ値等を示す。実施例１と同様に、重回帰粗さ分析は行ったが、実施例１と同様な手法により、同様の結果が得られたので、記載は割愛する。測定範囲はそれぞれ、画像Ａ，Ｂの枠線内である。

図２７に示すサンプル３は、２種類の樹脂Ｐ１とＰ２のシボ加工の違いによる表面粗さの定量化について行った。照明色温度５０００Kである。

サンプル３の評価結果は図２８に示す。ＬａｂとΔＥでの違いを検出した。表面粗さ指数Ｍ（粗さ一致度）は８５％である。３次元ｘｙ一致度ｘｙ３Ｄは９３％である。Ｐ１を基準として、Ｐ２はＬａｂ一致度は２６％となり、表面粗さを明確に区別できた。色差ΔＥは１．１６３、ΔＬは１．５３２、Δａは−０．０１７、Δｂは０．１０８である。Ｐ２のＬ値が高く明るいことが分かる。Δａ、Δｂで素材の色の違いが分かる。ｘｙ３Ｄは、色のシフトを補正した数値である。

図２６は、シボ感の違いによる「見え」の違いは、シボの表面形状の違いによる反射の違いを示している。全反射部分は照明の色が強く反映し、輝度も高くなる。従って、（１）は局所的に全反射した光が多く眼に入りぎらついて見える。一方、（２）のように平面が少ないと全反射方向が分散されて面で見たときにぎらつきは感じられない。また、様々な反射が絡んで色の干渉が起こり、色の広がりを見せる。（３）は細かく全体的に拡散しているため、輝度は落ちる。色も平均化される。

実施例２によれば、表面粗さ指数Ｍにより、適正な凹凸感を把握でき、閾値と比較することで、不良品を低減できる。例えば、樹脂の表面５をシボ加工した場合等には、色差ΔＥはほとんどない場合でも、シボの深いもの、或いは、シボの浅いものにおいて、表面５の微妙なツヤ感の変化を把握できる。シボ加工の不良を回避できる等、種々の態様に利用できるので、産業上の利用価値が高い。

実施例３のサンプル４はアルミ合金の金属表面のナノオーダーの表面粗さを評価する例である。表面粗さ計測値Ｒａ（単位：ｎｍ）はキーエンスのＶＮ−８０１０の非接触式の粗さ計を用いて計測した。

表面粗さ指数Ｍと表面粗さ計測値Ｒａと表面粗さ評価指数Ｅｓｔの計測・演算結果を表３に示す。表３の演算は数式７による。表面粗さ計測値ＲａのサンプルＮｏ.４１〜４７までの表面の凹凸を示す三次元ＣＧを図２９〜図３５に示す。図２９ではサンプルＮｏ．４１の全領域で平均の凹凸が８８．３３ｎｍ、図３０ではサンプルＮｏ．４２の全領域で平均の凹凸が５８．８３ｎｍ、図３１ではサンプルＮｏ．４３の全領域で平均の凹凸が８８．３３ｎｍ、図３２ではサンプルＮｏ．４４の全領域で平均の凹凸が５７．７１ｎｍ、図３３ではサンプルＮｏ．４５の全領域で平均の凹凸が９３．９ｎｍ、図３４ではサンプルＮｏ．４６の全領域で平均の凹凸が１１２．８５ｎｍ、図３５ではサンプルＮｏ．４７の全領域で平均の凹凸が１００．１８ｎｍである。上記数値は、基準表面からの高さの平均値であり、凹凸を平均化した表面の歪みを示す値である。サンプルＮｏ.４１〜４７のサンプル番号が増加すると、エッチング時間を順次増加するため、表面粗さ指数Ｍは減少し、表面粗さ計測値Ｒａは増加している。

ａ＝１．１４１４３９、ｂ＝１４３．１９５４が得られた。総合誤差ＴｏｔＥｒｒｏは９４０．２３４７である。

実施例３によれば、図３７に示す第１検量線Ｌ１、図３６に示す第３検量線Ｌ３により、適正な凹凸感を把握でき、ナノオーダーの表面粗さを評価でき、不良品を低減できる。

実施例４はアルミ合金の金属表面のナノオーダーの表面粗さを評価する例である。表面粗さ計測値Ｒａ（単位：μｍ）は機械式粗さ計（テーラーホブソン社製のＦＯＲＭ ＴＡＬＹＳＵＲＦ（登録商標））を用いて、校正基板としての異なる材料の金属製の粗さ標準片を計測した。粗さ標準片と測定対象の金属の本来の色が異なる場合、ベース色のオフセットを補正した値である必要があるからである。図３８に測定データを示す。

（１）測定対象の金属材料が同一のときには、オフセットなしの表面粗さ指数Mを求め、表面粗さ指数MからＲａ値を演算する。校正値は、ＪＩＳに規定されており、例えば、最小二乗法で校正曲線を求める。

（２）測定対象の金属材料が不明のときには、実施形態４で示すオフセット補正を行った表面粗さ指数Mを求め、第４検量線により、Ｒａ値に変換する。

図３８に示すデータの第４検量線（校正曲線）は、数式９のようになった。
（数９）
Ｒａ＝６２．３１／（Ｍ−１８．５２６）
Ｒａは表面粗さ計測値Ｒａ（算術平均粗さ）、Ｍは表面粗さ指数である。

図３８に示すグラフの表面粗さ計測値Ｒａは粗さ標準片の８種類の異なる粗さ表面を計測したものである。

表４は６つの測定対象に関して測定し、オフセット演算した表面粗さ指数Ｍから第4検量線を用いて演算したＲａ値と、別法による粗さ計（機械式粗さ計であるテーラーホブソン社製のＦＯＲＭ ＴＡＬＹＳＵＲＦ（登録商標）粗さ計）で測定したＲａ値を示す。図３９は、そのグラフと最小二乗法による検量線である。

実施例４によれば、Ｒａの誤差は０．７５以下であり、良好な結果を得られた。

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Ａ，Ｂ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。

本発明の判定装置は、表面粗さを照明光の散乱と回折現象にて定量化できるため、人の見た目の判定法と極めて近い判定ができることにより、これまで人の目に依存していた表面粗さの評価に適用できる。金属、樹脂等も含めた広範囲な材質、平面、曲面、複雑な形状の表面等、種々の表面に適用可能である。

１、１０１、２０１・・・表面粗さ判定装置
２、１０２、２０２・・・２次元色彩計
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
２６・・・反射鏡
２７・・・フィルタターレット
３、１０３、２０３・・・演算処理部
５、１０５、２０５・・・表面
６、１０６、２０６・・・照明部
７・・・表示装置
１０９・・・スイッチ
２５０・・・粗さ処理装置
ａ・・・第１係数
ｂ・・・第２係数
Ａ，Ｂ・・・画像
ＡＦＭ・・・原子間力顕微鏡
Ｃ１，Ｃ２・・・中心座標
Ｄ・・・重なり領域
ΔＥ・・・色差
Ｅｒｒｏｒ・・・誤差
Ｅｓｔ・・・表面粗さ評価指数
Ｇ・・・格子
Ｍ・・・表面粗さ指数
Ｈ_１, Ｈ_２・・・積算数
Ｋ・・・検査領域
Ｔ・・・検査領域
ＴｏｔＥｒｒｏ・・・総合誤差

Claims (2)

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)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換し演算する演算処理部を備え、
   前記演算処理部が、
   検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥを演算する色差演算部と、
   ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する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面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成部と、
   前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標Ｍを、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の中心を特定し、いずれか一方の色空間ヒストグラム分布の中心を他の色空間ヒストグラム分布の中心に近接するようにオフセットさせることにより行われるオフセット補正あり、または前記オフセット補正なしで演算する表面粗さ指標演算部と、
   粗さ計により実測した、検量に係る検査サンプルの表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶部と、
   表面粗さ評価指数Ｅｓｔが、前記検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、当該表面粗さ指標Ｍに係る第１係数ａ、前記検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥ、当該色差ΔＥに係る第２係数ｂに基づいて演算されるように設定し、
   前記表面粗さ計測値Ｒａと前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔの間の誤差Ｅｒｒｏｒが最小となるように、前記第１係数ａ、及び前記第２係数ｂを定め、
   前記表面粗さ計測値Ｒａと前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、
   前記表面粗さ計測値Ｒａと前記色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、
   前記表面粗さ計測値Ｒａと前記オフセット補正なしで演算された前記表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数、又は、
   前記表面粗さ計測値Ｒａと前記オフセット補正ありで演算された前記表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第４検量線関数のうちの少なくとも１つを設定し、前記第２〜第４検量線に用いられる表面粗さ指標Ｍと色差ΔＥが、それぞれ、検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥである関数設定部と、
   判定に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、判定に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥ、前記関数設定部によって定められた第１係数ａ、及び第２係数ｂに基づいて、前記判定に係る検査用サンプルの検査面の表面粗さ評価指数Ｅｓｔ’を演算する演算部と、を備えたことを特徴とする白色光源による表面粗さ判定装置。
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)）を有する撮像装置が取得した三つの分光感度を有する３バンド視覚感度画像Ｓ１i，Ｓ２i，Ｓ３iをＣＩＥ ＸＹＺ表色系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚに変換し演算する演算処理ステップと、
   検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥを演算する色差演算ステップと、
   ＸＹＺ表色系の色空間にそれぞれ対応する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面と基準面の画素数を積算することにより、ＸＹＺ表色系の色空間ヒストグラム分布を作成する色空間ヒストグラム分布作成ステップと、
   前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の差を示す表面粗さ指標Ｍを、前記検査面と基準面の２つの色空間ヒストグラム分布の中心を特定し、いずれか一方の色空間ヒストグラム分布の中心を他の色空間ヒストグラム分布の中心に近接するようにオフセットさせることにより行われるオフセット補正あり、または前記オフセット補正なしで演算する表面粗さ指標演算ステップと、
   粗さ計により実測した、検量に係る検査サンプルの表面粗さ計測値Ｒａを記憶する表面粗さ計測データ記憶ステップと、
   表面粗さ評価指数Ｅｓｔが、前記検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、当該表面粗さ指標Ｍに係る第１係数ａ、前記検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥ、当該色差ΔＥに係る第２係数ｂに基づいて演算されるように設定し、
   前記表面粗さ計測値Ｒａと前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔの間の誤差Ｅｒｒｏｒが最小となるように、前記第１係数ａ、及び前記第２係数ｂを定め、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記表面粗さ評価指数Ｅｓｔの相関関係を示す第１検量線関数、
   前記表面粗さ計測値Ｒａと前記色差ΔＥの相関関係を示す第２検量線関数、
   前記表面粗さ計測値Ｒａと前記オフセット補正なしで演算された前記表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第３検量線関数、
   又は、前記表面粗さ計測値Ｒａと前記オフセット補正ありで演算された前記表面粗さ指標Ｍとの相関関係を示す第４検量線関数のうちの少なくとも１つを設定し、前記第２〜第４検量線に用いられる表面粗さ指標Ｍと色差ΔＥが、それぞれ、検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、検量に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥである関数設定ステップと、
   判定に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の表面粗さ指標Ｍ、判定に係る検査サンプルの検査面と基準サンプルの基準面の色差ΔＥ、前記関数設定ステップによって定められた第１係数ａ、及び第２係数ｂに基づいて、前記判定に係る検査用サンプルの検査面の表面粗さ評価指数Ｅｓｔ’を演算する演算ステップと、
   を備えたことを特徴とする白色光源による表面粗さ判定方法。

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