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文档序号:36175636发布日期:2023-11-25 01:31阅读:77来源:国知局
金属表面的粗糙面处理的评价方法和评价装置与流程

1.本公开涉及用于进行对钢材等金属的表面实施的粗糙面处理相关的评价的方法以及能执行该方法的评价装置



背景技术:

2.对于钢材等金属的表面,为了除去生锈或改善涂料的腐蚀等目的,有时进行喷丸等粗糙面处理

特别是在船舶中,对于构成船体的钢材,根据对象的部位,有义务实施粗糙面处理

例如,对于防锈涂料的涂膜状态健全的部位,进行被称为扫掠喷丸的较轻的粗糙面处理,对于不健全的部位,要求更强程度的粗糙面处理

然后,关于实施了这样的处理的钢材表面是否满足粗糙度

除锈度

清洁度等规定的必要条件,由检查员进行现场检查

但是,这种现场检查几乎都是检查员通过目视主观地进行评价的方式

因此,评价取决于检查员的技能和经验,在结果中容易产生偏差

3.为了抑制起因于这样的评价方法而导致的评价的偏差,有时也采用准备实施了程度不同的粗糙面处理的金属表面的照片作为基准并将它们与实物进行比较对照由此进行评价的方法等

但是,检查现场中的光学条件各不相同,而且作为检查对象的金属有时也会出现因经年的掉色等,即使使用照片,也难以进行再现性高的稳定的评价

4.因此,发明并实用化了各种用于客观地测定金属表面中的粗糙面处理的程度的装置和方法
(
例如,参照下述专利文献
1、2)。
5.现有技术文献
6.专利文献
7.专利文献1:日本特开
2019-158820
号公报
8.专利文献2:日本特开
2019-168353
号公报


技术实现要素:

9.发明要解决的课题
10.但是,在使用如上述专利文献
1、2
所记载的技术的情况下,即使能够评价表面粗糙度,也不能评价除锈度和清洁度,不能仅用这些技术来代替利用检查员的目视所进行的评价

作为用于评价金属的粗糙面处理的技术,除此之外还开发了各种光学技术和方法,但例如一次可评价的范围明显狭窄等都存在缺点,它们作为粗糙面处理的评价技术在实用上也未必能说是充分的

11.因此,在本公开中,鉴于这样的实际情况,说明了能简便且适当地对金属表面的粗糙面处理进行评价的金属表面的粗糙面处理的评价方法和评价装置

12.用于解决课题的方案
13.本公开涉及一种金属表面的粗糙面处理的评价方法,其中,执行:
14.取得实施了粗糙面处理的检查对象的表面的图像数据的步骤;
15.基于所述图像数据,关于预先选定的2个波长的光,计算所述图像数据的各像素中

ndsi
值的步骤;以及
16.基于所述
ndsi
值来进行与检查对象的粗糙面处理相关的评价的步骤

17.在上述金属表面的粗糙面处理的评价方法中,在
ndsi
值的计算中使用的光的波长能够基于以下条件来选定

18.条件
1)
反射率的大小相对于表面粗糙度的大小正相关

19.条件
2)
在满足条件1的基础上,在2个波长的反射光中,一个由于检查对象的表面粗糙度而引起的反射率的振幅尽量小,另一个尽量大

20.在上述金属表面的粗糙面处理的评价方法中,能够在所取得的图像数据中,计算作为对象的像素的
ndsi
值的平均值,基于该平均值来进行与表面粗糙度相关的评价

21.在上述金属表面的粗糙面处理的评价方法中,能够在所取得的图像数据中,将作为对象的各像素的
ndsi
值与预先设定的阈值进行参照,进行与生锈相关的评价

22.在上述金属表面的粗糙面处理的评价方法中,能够在所取得的图像数据中选择作为评价对象的范围,在所选择的所述范围内进行与粗糙面处理相关的评价

23.此外,本公开涉及一种金属表面的粗糙面处理的评价装置,其中,构成为能执行上述金属表面的粗糙面处理的评价方法,所述评价装置具备:图像制作部,至少基于预先选定的所述2个波长的光来制作图像数据;以及解析部,基于所述图像数据来进行
ndsi
解析

24.发明效果
25.根据本发明的金属表面的粗糙面处理的评价方法和评价装置,能够实现简便且适当地评价金属表面的粗糙面处理的优异效果

附图说明
26.图1是示出根据本公开实施例的金属表面的粗糙面处理的评价装置的结构的一例的框图

27.图2是示出实施了粗糙面处理的钢材表面中的光的波长与反射率的关系的图形

28.图3是将图2的各波长的各反射率相对于特定波长的反射率标准化来表示的图形

29.图4是示出计算出的
ndsi
值与表面粗糙度的关系的一例的图形

30.图5是说明根据本公开实施例的金属表面的粗糙面处理的评价方法的作业顺序的一例的流程图

31.图6是示出在本公开实施例中显示在显示部中的画面的一例的图,示出显示了基于可见光的测定对象的图像及其选择范围的样子

32.图7是示出在本公开实施例中显示在显示部中的画面的另一例的图,示出显示了选择范围根据
ndsi
值进行了颜色区分的图像的样子

33.图8是示出在本公开实施例中显示在显示部中的画面的又一例的图,示出显示了选择范围根据
ndsi
值而二值化后的图像的样子

具体实施方式
34.以下,参照附图来说明本公开中的实施例的方式

35.图1示出根据本公开实施例的金属表面的粗糙面处理的评价装置的结构的一例

评价装置1是具备照射检查用的光的照射部
2、
取得检查对象的图像数据的拍摄部
3、
显示各
种视觉信息的显示部
4、
输入对照射部
2、
拍摄部
3、
显示部4等各部的操作的操作部
5、
以及向这些各部供应电力的电源部6的简便结构的装置

36.照射部2例如是
led
照明装置,对检查对象照射检查用的光

照射部2照射的光至少需要包括与后述的2个波长的反射光对应的波长的光

在此,“与某个波长
(
λ
nm)
的反射光对应的波长的光”是指“在该光入射到检查对象的情况下得到
λ
nm
波长的反射光的波长的光”。
再有,在检查对象被其他光源照射由此能够无障碍地执行后述的图像的取得和检查的作业顺序的情况下,不一定需要作为评价装置1的构成要素的照射部
2。
37.拍摄部3具备受光部
7、
图像制作部8和解析部
9。
受光部7接收检查对象的表面的反射光,图像制作部8基于受光部7接收到的光来制作检查对象的表面的图像数据

解析部9基于图像制作部8制作的图像数据,进行后述的解析

38.受光部7至少需要能够检测后述的2个波长的反射光

此外,受光部7除此之外优选能够检测可见光,特别优选能够检测
rgb
三原色

作为具备这样的受光部7的拍摄部3,例如能够使用超光谱相机,但拍摄部3只要是能够检测包括上述2个波长的光的装置,就足以进行后述的解析和检查,也可以是可检测的光的波长范围比一般的超光谱相机窄的装置

39.显示部4是显示由拍摄部3取得的图像

经过由解析部9的处理的图像

以及对由解析部9的解析结果进行示出的文字信息等视觉信息的显示器

40.操作部5是用于使用者对照射部
2、
拍摄部
3、
显示部4等各部输入操作的输入装置,例如是拍摄部3的主体所具备的按钮类

或与拍摄部3的主体连接的触摸面板式显示器等

再有,在将操作部5构成为触摸面板式显示器的情况下,操作部5也能够兼具显示部4的功能

41.电源部6例如是收容充电式电池的电池箱,向照射部
2、
拍摄部
3、
显示部4和操作部5供应电力

再有,在相当于照射部2或显示部4等的装置各自具备充电式电池等电源装置的情况下,不需要从电源部6向它们供应电力
(
例如,在显示部4和操作部5被构成为触摸面板式显示器的情况下,该触摸面板式显示器通常附带有电源装置作为标准装备
)。
42.对使用上述评价装置1的检查的构造进行说明

在检查中,使用利用2个波长的反射光的被称为
ndsi(normalized difference spectral index
,归一化差异谱指数
)
解析或倾斜解析等的方法
。ndsi
解析是指检测从检查对象的表面得到的光中的特定的2个波长的光并根据它们的强度的差来掌握检查对象的表面的性质等的方法

已知金属表面上的光的反射率根据表面粗糙度而不同,但其表面粗糙度所引起的反射率的变化程度还根据反射光的波长而不同

因此,如果从检查对象的表面的反射光中检测特定的2个波长的光并比较它们的反射率,则能够根据其大小来掌握表面粗糙度

具体而言,对检查对象的表面照射光,检测反射光中的
λ1和
λ2这样的2个波长的反射光,计算各自的反射强度

然后,利用下述式子将两者的差作为相对值来评价大小

再有,在下述式
(1)
中,rλ1是波长
λ1的光的反射率,rλ2是波长
λ2的光的反射率

43.(r-r2)(r r2)(1)
44.这样的
ndsi
解析的原理本身已经广为人知,但本技术发明人特别开发了在解析金属的表面粗糙度时确定最佳的反射光的波长的方法,进而发明了也能够同时评价粗糙面处理的评价中的表面粗糙度以外的指标的技术

45.首先,说明对于表面粗糙度的解析适合的反射光的波长的确定

图2是示出钢材中
的反射光的波长和该波长的反射光的反射率的图形

图中所示的5条曲线各自示出了表面粗糙度互不相同的钢材中的反射率的测定结果

再有,与图中所示的各曲线对应的钢材的表面粗糙度在钢材a中最大,按钢材
b、
钢材
c、
钢材
d、
钢材e的顺序减小

46.如在此所示,即使是同一检查对象,反射光的强度也按每个波长而不同

此外,由波长引起的反射光的强度的变化率并非与表面粗糙度无关是一样的,例如图中的波长
p
的反射光与波长q的反射光相比,强度根据表面粗糙度而较大地变化

47.基于此,选定用于检查的2个波长
(
λ
1、
λ
2)
的反射光

在波长的选定中,以下的2个条件很重要

48.条件
1)
反射率的大小相对于表面粗糙度的大小正相关

49.条件
2)
在满足条件1的基础上,在2个波长的反射光中,一个由于检查对象的表面粗糙度而引起的反射率的振幅尽量小,另一个尽量大

50.条件1是用于担保检查的基本正确性的条件

例如,在图2所示的图形中,波长
p
和波长q的反射光的强度与表面粗糙度相关
(
即,表面粗糙度越小,反射率越低,表面粗糙度越大,反射率越高
)
,但是对于波长r的反射光,在表面粗糙度的一部分区域中,反射率的大小被调换
(
如果着眼于钢材
d、e
,则表面粗糙度低的钢材e中的反射光的反射率高于表面粗糙度更高的钢材d中的反射率
)。
观察到这种现象的波长的反射光不符合条件1,在进行检查中不适合

51.条件2是用于提高检查精度的条件

在使用上述式
(1)

ndsi
解析中,两个波长的光的反射率的差越大,检测灵敏度越高,适合于表面粗糙度的评价

再有,在此所说的“振幅尽量小”“振幅尽量大”并不意味着在符合条件1的波长中由表面粗糙度引起的反射率为“最大”或“最小”。
当然,在此也可以选择由表面粗糙度引起的反射率“最大”或“最小”的波长,但并不一定限定于这些波长
。“选定在2个波长的反射光中

一个由于检查对象的表面粗糙度而引起的反射率的振幅尽量小

另一个尽量大的波长”是指将2个波长选定成使得在使用这2个波长的光进行关于粗糙面处理的
ndsi
解析时,在没有障碍的程度上,由表面粗糙度引起的振幅之差较大

作为基准,例如在按照由表面粗糙度引起的反射率的振幅
(
反射率最高的表面粗糙度的反射率与反射率最低的表面粗糙度的反射率之差
)
从大到小的顺序排列各波长的光的情况下,分别将从位于上位三分之一左右以内的波长中选定的波长设定为
λ
1、
将从位于下位三分之一以内左右的波长中选定的波长设定为
λ2即可

或者,也可以通过如下那样的方法来选定:首先,将反射率的振幅位于下位三分之一左右以内的波长的光选定为波长
λ2的光,关于波长
λ1的光,从反射率的振幅为
λ2以上的波长的光中选定

52.以下说明具体的选定的作业顺序的一例

首先,在图2中,将满足条件1且由表面粗糙度引起的反射率的振幅尽量小的波长q的反射光选定为用于检查的一个反射光
(
波长为
λ2的反射光
)。
53.接着,将各检查对象中的波长
λ2的光的反射率作为基准,使其他波长的光的反射率标准化

当基于该标准化后的反射率重新描绘图2的图形时,如图3所示

在该图3的图形中,选定符合上述条件
1、2
的另一个波长
(
波长
λ
1)。
在表面粗糙度的大小与反射率的大小正相关

且由表面粗糙度引起的反射率的振幅尽量大的这样的条件下,例如波长
p
的反射光符合,因此将该波长
p
的反射光选定为用于检查的另一个反射光
(
波长为
λ1的反射光
)。
54.再有,本技术发明人等发现,在检查对象为钢材的情况下,当分别将
620nm
以上
700nm
以下左右的波长的光选择为波长
λ1的光


450nm
以上
520nm
以下左右的波长的光选择为波长
λ2的光时,特别适合于检查
(
即,这些波长很好地符合上述条件
1、2)。
但是,该数值当然能根据构成检查对象的金属的种类而变化

在对铁以外的金属实施本发明的评价方法的情况下,通过与上述同样的方法来确定用于检查的2个波长
(
波长
λ
1、
λ
2)
的光即可

此外,即使检查对象为钢材,根据试验的方法等,作为波长
λ
1、
λ2的光而适合的光的波长也能不同于上述数值

应该注意,上面例示的数值只是一个示例

55.根据这样的原理,在使用如图1所示的评价装置1来对检查对象的表面粗糙度进行检查的情况下,首先从照射部2向检查对象照射光,由拍摄部3取得检查对象的表面的图像数据

即,根据由受光部7接收到的光,由图像制作部8制作图像数据

在此取得的图像数据例如是使检查对象的表面为几
cm
×

cm

1m
×
1m
左右的范围内拍摄的图像

解析部9按该图像数据中的适当范围
(
既可以选择得到的图像中的作为检查对象的一部分的区域,也可以将图像数据的整体作为对象
)
中包括的各像素中的每个,基于波长为
λ1和
λ2的光的强度,使用上述式
(1)
来计算
ndsi


如果计算按每个像素得到的
ndsi
值的平均值,则能够将其评价为示出表面粗糙度的值

56.图4示出了这样计算出的
ndsi
值与钢材的表面粗糙度的实际关系的一例

横轴是对以不同程度实施了粗糙面处理的各种钢材使用粗糙度计所测量的表面粗糙度,纵轴是对各钢材通过上述方法计算出的
ndsi


如在此所示,可知,两个值示出强相关
(
再有,样本数n=
24
,相关系数r=
0.958)

ndsi
值作为表面粗糙度的指标是有用的

57.此外,不仅是表面粗糙度,该
ndsi
值还能够用于除锈度的评价

本技术发明人的研究表明,基于金属表面中的反射光的
ndsi
值如上所述根据表面粗糙度而变动,但也受到除锈度的影响,在存在生锈的部分,无论表面粗糙度如何都示出大的值

例如在钢材中,在基于通过上述方法所决定的波长的光
(620nm≤
λ
1≤700nm、450nm≤
λ
2≤520nm)
利用上述式
(1)
计算
ndsi
值的情况下,在存在生锈的区域
(
生锈部
)
中,
ndsi
值大致示出一定值
(
具体的值根据测量环境等而变动,例如
60
左右
)。
因此,如果
ndsi
值为
60
以上,则能够判断为该部分中存在生锈

即,例如在由上述评价装置1取得的图像数据中存在
ndsi
值示出
60
以上的区域的情况下,能够判断为该区域是生锈部

然后,能够将
ndsi
值不足
60
的像素的比例掌握为除锈度

58.使用如上所述的评价装置
1(
参照图
1)
的检查的作业顺序例如能够在图5所示的流程图中表示

59.在检查之前,在拍摄部3中取得用于校正的白板的数据,设定在
ndsi
值的计算中使用的光强度
(
步骤
s1)。
在上述式
(1)
中表示的
ndsi
值的计算中使用的各值
(r
λ1和rλ2)
是反射率即相对值,但在该相对值的计算时,将白板的明亮度用作分母

即,在之后步骤中取得的图像的某个像素中,将某个波长的光的强度除以步骤
s1
中取得的白板的数据中的相同波长的光的强度而得到的值是该像素中的该波长的光的反射率

再有,只要光学条件没有较大不同,则按各现场中的每个现场只执行一次该步骤
s1
即可

60.从照射部2向检查对象的表面照射光,取得检查对象的表面的图像数据
(
步骤
s2)。
在此,至少针对上述2个波长的光,制作图像数据,但除此之外,也可以制作由其他波长

例如相当于
rgb
的波长的光所产生的图像数据

61.校正所取得的图像数据的明亮度等
(
步骤
s3)
,使用高斯滤波器等对按每个像素所
取得的各波长的光强度的数据进行平滑化
(
步骤
s4)。
62.在显示部4中显示图像数据
(
步骤
s5)。
在步骤
s2
中制作了由相当于
rgb
的波长的光所产生的图像数据的情况下,在该步骤
s5
中,例如如图6所示,能够在显示部4中显示基于
rgb
的检查对象的图像

63.评价装置1的用户在显示部4中显示的图像中,选择作为粗糙面处理的评价对象的区域
(
步骤
s6)。
此时的选择范围的一例在图6中用矩形示出

在此处所示的示例的情况下,因为所显示的图像中的捕捉到可用于检查的表面的样子的部分是中央区域,所以选择该区域

以后的进行粗糙面处理相关的评价的步骤在此处选择的范围内进行

64.再有,该步骤
s6
例如是在步骤
s2
中取得的图像内存在异物等不想用于检查的部分时等所执行的工序,如果没有需要,也可以省略

此外,在进行该步骤
s6
中的区域的选择的情况下,也可以不通过用户的操作而由评价装置1自动地进行

在该情况下,例如,预先存储显示部4中显示的图像中的要选择的一定的区域,设定为按每个图像选择所存储的上述区域作为评价的对象即可

此外,也可以设定为自动地选择所显示的图像的全部区域作为评价的对象

65.针对所选择的区域中包括的各像素,计算上述2个波长的光的反射率,计算
ndsi

(
参照上述式
(1))(
步骤
s7)。
66.接着,基于针对各像素计算出的
ndsi
值,进行表面粗糙度

喷丸率

生锈部的面积

除锈度等与检查对象的粗糙面处理相关的评价,进而基于它们,进行与粗糙面处理的品质相关的最终评价

求出表面粗糙度和喷丸率的工序为步骤
s8、s9
,求出生锈部的面积和除锈度的工序为步骤
s10、s11。
67.在步骤
s8
中,计算在步骤
s7
中求出的各像素的
ndsi
值的平均值

基于该平均值,根据预先通过实验求出的
ndsi
值与表面粗糙度的关系
(
参照图
4)
,计算表面粗糙度和喷丸率
(
步骤
s9)。
在此,喷丸率是指通过粗糙面处理在对象表面中形成适当的锚定图案的面积的比率,与表面粗糙度相关

表面粗糙度能够基于
ndsi
值从图4求出,但由于表面粗糙度与喷丸率相关,所以也能够基于从图4求出的表面粗糙度来求出喷丸率

68.在步骤
s10、s11
中,在所取得的图像中,将作为对象的各像素的
ndsi
值与预先设定的阈值进行参照,进行与生锈相关的评价

首先,在步骤
s10
中,基于在步骤
s7
中求出的各像素的
ndsi
值对图像数据进行二值化

用于二值化的阈值是预先通过实验求出的适合于生锈部的判定的
ndsi

。ndsi
值为阈值以上的像素相当于生锈部,能够基于
ndsi
值为阈值以上的像素的比例来计算生锈部的面积和除锈度
(
步骤
s11)。
69.在步骤
s7

s11
中,能够通过显示部4适当显示对象物的图像

各种数值等

例如,在步骤
s7
中针对各像素计算出
ndsi
值之后,能够如图7所示那样显示根据
ndsi
值的大小对各像素进行了颜色区分的图像

此外,能够如图8所示那样将在步骤
s10
中对像素进行了颜色区分的图像显示为示出生锈部的图像

用户例如能够将这些图像与如图6所示的图像进行对比,来掌握在图6的图像中表现的检查对象的表面中,在哪个区域中表面粗糙度

喷丸率较高
(
或较低
)
或者哪个区域相当于生锈部等

此外,在检查对象的表面附着有污垢等的情况下,能够从图6所示的图像掌握其位置

此外,在图
7、
图8所示的图像中观察到
ndsi
值异常的区域的情况下,能够通过图6所示的图像来确认该区域在目视下看起来是怎样的
(
在该区域中是否存在污垢或生锈等
)。
70.再有,在显示部4中,除了如图6~图8所示那样的图像之外,还能够适当显示各种值等文字信息
(
例如所选择的区域中的
ndsi
值的平均值

用于生锈部的检测的
ndsi
值的阈值

基于这些值计算出的表面粗糙度

喷丸率

除锈度等
)。
此外,在显示部4是触摸面板式显示器,也兼具操作部5的功能的情况下,也能够显示操作按钮等

71.根据在步骤
s9
中求出的表面粗糙度或喷丸率和在步骤
s10
中求出的除锈度,评价粗糙面处理的品质
(
步骤
s12)。
根据检查对象

领域

现场等考虑与各种不同的评价基准的匹配性来决定此处的评价

在船舶的钢材中的扫掠喷丸的品质评价中,例如如果喷丸率为
30
%以上且除锈度为
90
%以上则为合格
(
再有,这些数值是一例,具体的基准能根据对象和现场而不同
)
,因此,基于从
ndsi
值计算出的表面粗糙度所对应的喷丸率和通过二值化计算出的除锈度来进行评价

再有,该步骤
s12
中的评价既可以基于预先输入的基准
(
与企业或船主监督等运用装置的环境对应地预先设定的与喷丸率或除锈度等相关的基准值
)
由拍摄部3的解析部9进行,也可以基于步骤
s9
或步骤
s11
的结果由人进行

72.记录显示部4中显示的结果
(
表面粗糙度

喷丸率

生锈部面积

除锈度

粗糙面处理的品质中的一部分或全部或其他信息
)
或者用未图示的印刷机印刷等适当输出
(
步骤
s13)
,结束检查

73.这样,在如本实施例那样的评价方法和评价装置中,使用预先确定为适合于检查的波长的2个波长的光的反射率,通过
ndsi
解析进行与表面粗糙度

生锈度相关的评价

迄今为止,也已经提出了各种评价表面粗糙度或生锈度中的任一个的技术,但据本发明人所知,能够通过相同的
ndsi
解析来简便地评价这两者的技术是史无前例的

在金属表面的粗糙面处理的评价时,需要评价表面粗糙度和生锈度两者

当然,由检查人员的目视所进行的检查满足了这一点,但在迄今为止开发的机器评价技术中,仅提供评价表面粗糙度或生锈度中的任一个的装置或方法,不能一次评价两者

如本实施例那样,能够通过简单的计算来评价两个指标,进而基于它们,甚至输出关于粗糙面处理的评价本身

74.此外,在如上所述的评价装置1中,关于检查对象的表面,能够一次检查到
1m
×
1m
左右的范围

这是与检查员通过目视评价的范围同等的范围

在为了评价粗糙面处理的品质而开发的以往的装置中,也存在关于检查对象的表面只能一次检查非常小的范围的装置,但如果是如上说明的评价装置1,则能够通过一次操作来检查足够大的范围

此外,对于表面粗糙度和除锈度的评价,只要进行非常简单的运算处理就足够了,因此,即使对于某种程度大的像素数的图像按每个像素进行运算,到得到运算和评价的结果所需的时间也很少
(
长则几秒左右
)。
因此,如果取得图像,则能够当场确认与检查对象的粗糙面处理相关的评价

这样,在本实施例中,除了评价的精度以外,在评价项目

进行评价的范围

评价所需的时间中,都能充分代替以往的由检查员的目视所进行的检查

75.此外,由于在评价中仅使用特定的2个波长的光,所以不一定需要利用昂贵的超光谱相机,能够便宜地制造如图1所示的评价装置
1。
此外,拍摄部3和照射部2通过电池式的电源部6运转,不需要电源电缆等,因此,也能够容易地带入到例如船壳结构物的内部那样的检查现场,能够进行简便的检查

此外,拍摄部3能够构成为与一般的相机装置同等尺寸的装置,显示部4和操作部5能够构成为触摸面板式的显示器等装置,因此,就算是一个人,也能够将评价装置1携带到现场,通过简单的操作进行评价

76.这样的本实施例的金属表面的粗糙面处理的评价方法和评价装置例如在造船的
涂装之前的喷丸作业后的检查中,能够代替现状的目视评价而有效利用为进行定量评价的技术

例如,对于粗糙面处理,在合格或不合格的评价因人而异的情况下,能够作为提示客观基准的方法来利用

或者,也能够设想作为对涂装作业的初学者的训练和教育用的工具的利用等

在训练和教育的现场,有时很难每次都准备检查员或具有与之相当的知识和经验的人员,但在这种状况下,也能够提示与检查员同等的评价标准,从而对训练和教育有用

77.再有,上述评价装置1的结构和评价的作业顺序仅为一例,只要能够以同样的原理适当地执行评价,就能够适当变更装置的结构和作业顺序

例如,关于构成评价装置1的图像制作部8和解析部9,上面说明了根据由拍摄部3中设置的受光部2接收到的光来制作图像并对其进行解析的情况,但例如也可以由图像制作部8从外部的装置取得用于检查的图像数据,由解析部9对其进行解析

在这种情况下,评价装置1至少具备图像生成部8和解析部9就足够了

此外,关于评价的工序,在上面为了便于说明,假设并行地进行与表面粗糙度相关的评价作业顺序和与生锈度相关的评价来进行了说明,但也可以依次个别地执行这些

78.如以上那样,在上述本实施例的金属表面的粗糙面处理的评价方法中,执行:取得实施了粗糙面处理的检查对象的表面的图像数据的步骤
s2、
基于上述图像数据关于预先选定的2个波长的光来计算上述图像数据的各像素中的
ndsi
值的步骤
s7、
以及基于上述
ndsi
值来进行与检查对象的粗糙面处理相关的评价的步骤
s8

s12。
这样,能够代替以往的由检查员的目视所进行的检查,进行客观的评价

79.在上述实施例中,在
ndsi
值的计算中使用的光的波长能够基于以下条件来选定

这样,关于金属表面的粗糙面处理,能够进行正确且精度高的评价

80.条件
1)
反射率的大小相对于表面粗糙度的大小正相关

81.条件
2)
在满足条件1的基础上,在2个波长的反射光中,一个由于检查对象的表面粗糙度而引起的反射率的振幅尽量小,另一个尽量大

82.在上述实施例中,能够在所取得的图像数据中,计算作为对象的像素的
ndsi
值的平均值,基于该平均值来进行与表面粗糙度相关的评价

83.在上述实施例中,能够在所取得的图像数据中,将作为对象的各像素的
ndsi
值与预先设定的阈值进行参照,进行与生锈相关的评价

84.在上述实施例中,能够在所取得的图像数据中选择作为评价对象的范围,在所选择的上述范围内进行与粗糙面处理相关的评价

85.此外,上述实施例的金属表面的粗糙面处理的评价装置1具备:图像制作部8,其至少基于预先选定的上述2个波长的光来制作图像数据;以及解析部9,其基于上述图像数据来进行
ndsi
解析,并构成为能够执行上述金属表面的粗糙面处理的评价方法

这样,能够通过结构简便的装置,实现上述的作用效果

86.因此,根据上述本实施例,能够简便且适当地评价金属表面的粗糙面处理

87.再有,本公开中说明的金属表面的粗糙面处理的评价方法和评价装置不仅限于上述的实施例,当然能够在不脱离本发明的主旨的范围内加以各种变更

88.附图标记的说明
[0089]1:评价装置
[0090]2:照射部
[0091]3:拍摄部
[0092]4:显示部
[0093]5:操作部
[0094]6:电源部
[0095]7:受光部
[0096]8:图像制作部
[0097]9:解析部

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