JP5095440B2 - 残留付着物測定装置 - Google Patents

Description

この発明は、例えば機械加工部品や機械加工製品（金属製、樹脂製など）の表面に付着する金属屑片や樹脂屑片、ガラス粉などの残留付着物（以下、残留異物ともいう）を洗浄液で洗い流し、その採取液から捕集される各残留付着物を測定することにより、主として各製品の清浄度を判定する目的で、各製品に付着した各残留付着物の材質や大きさ・質量などを測定する装置に関する。

例えば機械加工部品の残留付着物を測定する場合、従来は、下記のような方法で行うのが一般的である。すなわち、
（１）上記測定で使用するフィルター（濾紙）を乾燥機で乾燥したのち、フィルターの重量を重量測定器で測定する。

（２） 同部品の表面を洗浄液で洗い流して洗浄し、その洗浄後の液を採取する。

（３）上記フィルターを介して採取液を別の容器に吸引ポンプを用いて吸引し、フィルター上に部品表面の残留付着物を採取する。

（４）残留付着物の付いたフィルターを乾燥機で乾燥したのち、フィルターの重量を重量測定器で測定する。

（５）残留付着物付きフィルターの重量からフィルター自体の重量を差し引いて、残留付着物の総重量を求める。

（６）顕微鏡でフィルター上の残留付着物を観察し、残留付着物の大きさを一定の基準で分別し、基準大きさごとの個数を書き出して統計を取る。大きさとは通常、最大径をいう。

また上記手順を自動化し残留付着物測定および清浄度判定を行う測定装置について、例えば被洗浄物をフィルターでろ過し、フィルター上に捕集して乾燥させた残留付着物をカメラで撮像し、この画像データをコンピュータに取り込み、これを画素変換することにより、残留付着物の平面形状および面積、最大径を測定する方法および装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。これにより洗浄後の機械加工製品などに付着した残留異物の測定および清浄度の判定を自動化でき、生産者の熟練の有無に関わりなく、簡単にかつ短時間で残留付着物の測定および清浄度の判定が可能である。
特許第３９６７８１３号公報

しかしながら、上記した従来の残留付着物測定装置には、次のような点で改良すべき課題がある。

実際の残留付着物は大きさや質量だけでなく材質が異なる場合があるが、従来の測定装置では残留付着物の平面形状や平面積などの平面的な測定しかできず、残留付着物の材質の判別はできなかった。そのため、精密な嵌合が必要な場合などに、平面的には微小な残留付着物であっても、材質が硬質金属などの場合には、その残留付着物が嵌合箇所で干渉し嵌合できなくなったり、無理に嵌合すると機械加工部品の嵌合部が損傷したりする。

例えば自動車部品においては、とくに近年急速に普及してきているハイブリッド車のような高機能な自動車では、従来の自動車と比較し、機械加工部品に付着する微小な異物、あるいは従来の清浄度品質管理の対象になっていない材質など各種異物が部品に残留することにより、従来の基準による部品がエンジンあるいはトランスミッションなどの正常な機能を阻害する大きな要因となりえる。

また、機械加工部品や機械加工製品などの製造工程または洗浄工程において、様々な異物が混入することがあり、従来の大きさ（最大長さまたは最大径）を測定する残留付着物測定装置では材質の判別ができないので、当該異物がどの工程において発生したか、どの工程で混入したかなど、とくに製造工程と混入異物との関係を特定する源流管理を行うことが困難であった。いいかえれば、残留付着物の材質が判定できれば、その残留付着物の発生箇所あるいは混入経路を簡単に把握することができる。そこで、近年、自動車部品などの製造メーカーから製品に付着する残留付着物の材質についても判別できる測定装置の開発が要望されている。

この発明は上述の点に鑑みなされたもので、加工部品や加工製品の表面の各残留付着物について材質まで判定することができる残留付着物の測定方法と同測定装置を提供することを目的としている。

上記の目的を達成するために本発明に係る残留付着物の測定方法は、あらかじめ製品の製造工程で生じる可能性のある材質からなる複数の異物片試料をカラーカメラにてカラー撮像し、そのカラー画像について平滑化処理を施したのち、同処理済みカラー画像において各異物片画像データから所定大きさ以上の異物片画像データを切り出すとともに、切り出した画像データごとにPixel面積を正規化し、正規化した各異物片画像データごとにＲＧＢの各輝度値および各出現頻度をヒストグラム処理し、所定の出現頻度値にてレベル切りすることにより出現頻度の低い輝度値成分をカットした後にＲＧＢの各重心位置または各中央位置の輝度値をそれぞれの代表輝度値として設定し、各異物片画像データについてＲＧＢの前記各代表輝度値からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換し、ＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系（例えばビットマップ表）にプロットして各異物片画像色データごとに材質名を特定して異物片サンプル色データを作成し、各材質名ごとの異物片サンプル色データの分布度に基づいてしきい値を求める工程と、被洗浄物を洗浄液で洗い流した際の採取液から残留付着物をフィルター上に捕集し、カラーカメラにて前記フィルター上に捕集した残留付着物をカラー撮像し、そのカラー画像について平滑化処理を施したのち、同処理済みカラー画像において各残留付着物画像データから所定大きさ以上の残留付着物画像データを切り出すとともに、切り出した各残留付着物画像データごとにPixel面積を正規化し、正規化した各残留付着物画像データごとにＲＧＢの各輝度値および各出現頻度をヒストグラム処理し、所定の出現頻度値にてレベル切りすることにより出現頻度の低い輝度値成分をカットした後にＲＧＢの各重心位置または各中央位置の輝度値をそれぞれの代表輝度値として設定し、各残留付着物画像データについてＲＧＢの各代表輝度値からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換し、ＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系上で前記各残留付着物画像データの色データに対応する異物片サンプル色データに対してパターンマッチング度を算出することによって前記各残留付着物の材質を判定する工程とを備えたことを特徴とする。

上記の工程を備えた本発明に係る残留付着物の測定方法は、あらかじめ製品の製造工程で生じる可能性のある材質からなる複数の異物片試料（製造工程や製造現場で発生する異物片の試料）に基づいて、できるだけ多く(望ましくは２０以上）の異物片サンプルデータをあらかじめ登録しておき、実際の製品の残留付着物の画像データを異物片サンプルデータと照合し、最も近い異物片サンプルデータの材質が残留付着物の材質であると判定するものである。また、各残留付着物の材質の判定はカラーカメラで撮像したカラー画像の色情報、すなわちＲＧＢの各輝度値(0〜255階調）を基本とするが、ＲＧＢの各輝度値で残留付着物画像データの色データを異物片サンプル色データと対比して照合しても色の特定が非常に難しいことから、材質間で大きな差異が生じにくい。そこでＲＧＢの各輝度値からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換し、材質間で大きな差異が見られるＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系上で各残留付着物画像データの色データを対応する異物片サンプル色データと対比・照合するようにしている。また、異物片サンプルデータおよび残留付着物画像データについてＲＧＢの各輝度値および各出現頻度をヒストグラム処理し、ＲＧＢの各色要素ごとに積分してPixel総画素面積を求めて所定の出現頻度値にてレベル切りすることにより出現頻度の低い輝度値成分をカットし、ＲＧＢの各色要素ごとに残った有効な輝度値成分の重心あるいは中央位置の輝度値を代表値にしている。そして、ＲＧＢの各代表輝度値からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換し、ＨＶ相関（ＨとＶをパラメータとする２次元相関）またはＨＳＶ相関（ＨとＳとＶをパラメータとする３次元相関）の座標系上において各残留付着物画像データの色データを対応する異物片サンプル色データと対比・照合し、残留付着物画像データの色データが最も近い異物片サンプル色データの材質を残留付着物の材質であると判定する、いわゆるパターンマッチング度を算出して材質の判定を行うようにしている。

このようにすれば、色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の場合に材質ごとの差異が顕著にあらわれず、色素データ（Ｈ，Ｓ，Ｖ）のうち（Ｈ，Ｖ）のデータにおいて材質ごとの差異が顕著にあらわれるような場合に、前記各残留付着物の色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）をＨＳＶ表色系である色素データ（Ｈ，Ｓ，Ｖ）に変換し、そのうち色素データ（Ｈ，Ｖ）の代表値を定めることで、正確な材質判別をすることができる。さらには、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）３つの値を照合する場合と比較し、材質間の差異が著しい（Ｈ，Ｖ）２つの値を照合することで材質間での差異が大きく生じ、材質ごとの判別が正確かつ容易で可能なため、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）３つの値を照合する場合と比較し、照合がより短時間で正確な材質判別が可能であり、照合ミスも軽減できる。また、画像データをノイズ除去するとともに平滑化処理することで、画像データの色ムラ等を取り除け、ＲＧＢ輝度値のバラつきも少なくなり、全体画像のデータから正確に各残留付着物ごとの画像データを切り出すことができ、さらに各残留付着物ごとの材質判別の精度を高めることができる。これにより高精度な残留付着物の測定をすることが可能となる。

請求項２に記載のように、前記パターンマッチング度＝｜Ｘ｜／ｓ×１００
ここで、ＸはＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系表上で前記残留付着物画像データから最も近い異物片サンプルデータまでの距離、ｓはしきい値とする。そして、パターンマッチング度が１００％以下の場合には、残留付着物の位置から距離Ｘだけ離れた前記異物片サンプルデータの材質名を前記残留付着物の材質であると判定する一方、パターンマッチング度が１００％を超える場合には材質不明と判定することができる。

このようにすれば、残留付着物の材質を測定者の熟練や経験の有無に関係なく、正確に判定することができるので、個人的なバラツキが少ない。

請求項３に記載のように、パターンマッチング度が１００％を超える場合には、前記しきい値ｓを１．０を超える倍数(例えば２倍）にし、パターンマッチング度が１００％以下になるように残留付着物の位置から距離Ｘだけ離れた前記異物片サンプルデータの材質名を前記残留付着物の材質であると判定することができる。

このようにすれば、材質判別（の度合い）を数値化することができ、材質判別についてより詳細な判断が可能となる。

上記の目的を達成するために本発明の請求項４に係る残留付着物測定装置は、機械加工部品や機械加工製品などの被洗浄物の表面に付着する金属片や樹脂片あるいはその他の材質からなる残留付着物を洗浄液で洗い流し、その採取液に残留する残留付着物を測定する残留付着物測定装置であって、前記採取液からフィルター上に捕集した残留付着物をカラー撮像するカラーカメラと、カラー撮像したカラー画像について平滑化処理を施こし、同処理済みカラー画像において各残留付着物画像データから所定大きさ以上の残留付着物画像データを切り出す切り出し手段と、切り出した各残留付着物の画像データごとにPixel面積を正規化し、正規化した各残留付着物の画像データごとにＲＧＢの各輝度値および各出現頻度をヒストグラム処理し、所定の出現頻度値にてレベル切りすることにより出現頻度の低い輝度値成分をカットした後にＲＧＢの各重心位置または各中央位置の輝度値をそれぞれの代表輝度値に設定し、各残留付着物画像データについてＲＧＢの前記各代表輝度からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換するＨＳＶ変換手段と、ＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系表上で前記各残留付着物画像データに対応するあらかじめ作成した異物片サンプルデータに対してパターンマッチング度を算出することによって（異物片サンプルデータの、前記残留付着物から最も近い位置の材質を残留付着物の材質であるとして）前記各残留付着物の材質を判定する材質判定手段とを備えたことを特徴とする。

上記のように残留付着物測定装置を構成することで、従来の大きさや面積などの平面的な残留付着物の測定のみであったものと比較し、各残留付着物の材質（例えばゴム、樹脂、アルミ、鉄、鉄錆など）が判定可能となり、より多面的な残留付着物の測定ができるようになる。また、これにより特に精密機械や高機能の部品等を取り扱う場合に、多面的な清浄度の判定ができる。

請求項５に記載のように、前記各残留付着物の色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）それぞれの輝度値と出現頻度についてヒストグラム処理した後、出現頻度の最大値の２０％乃至５０％以上の出現頻度に関するデータのみを切り出し、データの輝度値をＸ軸、出現頻度をＹ軸にとることにより得られたヒストグラムの輝度値の各重心位置または各中央位置の輝度値を各残留付着物の色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の代表値とすることができる。

このようにすれば、前記各残留付着物の色素データの代表値が材質ごとに、より正確な値となり、さらに精度の高い材質判別をすることができる。

請求項６に記載のように、前記Ｈ−Ｖ相関の座標系において、前記各残留付着物のＨ，Ｖデータとあらかじめ設定した前記各材質ごとのＨ，Ｖデータのうち最も近い位置にあるＨ，Ｖデータとの距離をしきい値ｓで除した値をパターンマッチング度の評価値とすることができる。

このようにすれば、測定者の違いによるバラツキや熟練の有無による差異が少なく、正確に材質を判定できる。

請求項７に記載のように、前記しきい値ｓが、前記各材質ごとのＨ，Ｖデータについて統計処理により得られた標準偏差σにより、１σから２σまで設定することができる。

このようにすれば、各材質ごとのしきい値ｓを個別に設定でき、材質判別の精度を高めることができる。

請求項８に記載のように、前記ラベリング処理された後に切り出された各残留付着物の画像データを、さらに各残留付着物の大きさに対応する画素を黒色に塗って着色処理し、黒色に着色した各残留付着物について大きさ（最大長さまたは最大径）と面積を画素数に基づき計測することを特徴とする。

このようにすれば、各残留付着物の材質判別および大きさ（最大長さまたは最大径）と面積を測定することができ、残留付着物を多面的に測定することができる。また清浄度の判定についても精度の高い判断が可能となる。

請求項９に記載のように、前記採取液をフィルターによりろ過させ、フィルター上に捕集された残留付着物をフィルターとともに乾燥した後、全重量を測定し、その測定値からフィルターの重量を引き算して前記残留付着物の重量を算出することを特徴とする。

このようにすれば、各残留付着物の総重量を測定することができ、より多面的な残留付着物の測定が可能となる。また清浄度の判定についても精度の高い判断が可能となる。

本発明の残留付着物測定装置は上記の構成からなるため、次のような優れた効果を奏する。

従来のような残留付着物を目視により大きさや個数を確認するという測定者の作業が不要になるとともに、材質が判別できるため、残留付着物の発生箇所や混入経路を簡単に特定でき、製造方法の改善が容易になり、また多面的で高精度の残留付着物の測定が可能となる。さらに測定者の熟練の有無に関わらず、測定および清浄度の判定を容易にかつ短時間に行うことが可能となる。しかも、判定対象の材質をティーチング(教示）登録方式にて有効な異物片サンプル色データをあらかじめ作成し、それらの色データに基づいて材質を判定するので、各製造現場に適合した材質の判定ができる。

以下、本発明に係る残留付着物測定装置の実施形態を図面を用いて説明する。

図１は本発明の実施例に係る残留付着物測定装置の主要機器の構成を示す説明図、図２は本発明に係る３ＣＣＤカラー映像素子を有するライン・センサ・カラーカメラ２と測定台（重量計）３およびその移動機構４を示す説明図で、図３は本発明の実施例に係る残留付着物測定装置の正面図である。

図１および図２に示すように、残留付着物測定装置１は、ライン・センサ・カラーカメラ２と、ライン・センサ・カラーカメラ２の下方に移動機構４を有する測定台（重量計）３とを備えており、測定台３は移動機構４の走査部上に設置されている。移動機構４はサーボモータ４ａで回転するボールネジ４ｂを備え、サーボモータ４ａの回転によりボールネジ４ｂを介して測定台３が移動する。これにより測定台３上の測定対象物Ａをカラーカメラ２に対し特定方向に走査させながら、撮像できるようになっている。なお、サーボモータ４ａに代えて、ステッピングモータなどの制御モータを用いることも可能である。また、測定台３上の測定対象物Ａを照射するためにＬＥＤ照明器５が、測定台３の上方に配置され電源６に接続されている。

図３に示すように、収納台１１の上にはディスプレイ９が設置され、その下方にキーボード(図示せず）が配置されている。ディスプレイ９の下方の収納台１１ｂ内には、画像処理コントローラ７ａを内蔵するパーソナルコンピュータ（パソコン）７が収納されている。カラーカメラ２はパソコン７に直接接続され、測定台３はＩ／Ｆボード８を介してパソコン７に接続されている。またパソコン７はディスプレイ９と接続され、測定結果がディスプレイ９に表示される。

収納台１１上のディスプレイ９の反対側には、開口部１０ａを有する収納ケース１０が配置され、収納ケース１０内には残留付着物測定装置１の上記構成機器が収納されている。なお、図示は省略するが、測定台３の近傍に、乾燥機としてのヒータが装備されており、測定台３上に載置されるフィルターＦをヒータで加熱して乾燥するようになっている。また収納台１１内には、フィルターＦをセットするための吸引口が設けられており、この吸引口のすぐ上方に、採取液（サンプリング液）の注入容器が下端出口を下向きにした状態で配置されている。さらにこの吸引口の下方には、採取液の受けタンクが配備され、その一測方に吸引ポンプ（真空ポンプ）が配置されており、受けタンクを介して吸引口に一端が接続されている。これにより、上方から注入容器より流出される採取液がフィルターＦを通り、フィルターＦによりろ過された採取液が受けタンクに溜まるようになっている。また受けタンクに溜まった採取液を捨てられるよう、収納台１１には受けタンク取り出し用の開閉扉１１ａが設けられている。

上記のように構成される本発明の実施例に係る残留付着物測定装置１について、フィルターＦ上に捕集された各残留付着物の材質判定（材質判別ともいう）を含む測定手順を、図４のフローチャートに基づいて説明する。また、材質判別するための各材質のデータベース（パターン標本データ：異物片サンプル色データ）の作成手順については測定手順と分けて説明する。なお、本実施例の残留付着物測定装置１は、各残留付着物の材質判別、総重量、大きさ、面積および残留付着物の総個数について測定するものである。

Ａ．測定前処理（データベース作成については後述する。）

１．測定に使用する複数のフィルターをそれぞれ重量計３の上に載せ、重量を測定し登録する（ＳＴＥＰ１）。

２．登録された複数のフィルターから測定に使用するフィルターＦを選択する（ＳＴＥＰ２）。

３．測定対象採取液を注入容器に入れ、フィルターＦを所定の吸引口にセットした後、吸引ポンプを作動し採取液をろ過する。

４．ろ過によりフィルターＦ上に捕集された各残留付着物およびフィルターＦをヒータ等の乾燥装置により乾燥する。

５．乾燥した各残留付着物およびフィルターＦを重量計３に載せ、各残留付着物およびフィルターＦの総重量を測定する（ＳＴＥＰ３）。

Ｂ．各残留付着物の大きさや面積等の測定（画像取込および画像処理）

６．カラーカメラ２のピントを調整し、各残留付着物の画像が鮮明になるよう、アンシャープマスク処理を施す（ＳＴＥＰ４）。

７．フィルターＦ上に捕集された各残留付着物を、カラーカメラ２により撮影しながら重量計３を移動機構４により前後方向に走査し、フィルターＦ上の全ての残留付着物について画像を取り込む（ＳＴＥＰ５）。カラーカメラ２が走査され、走査された1ラインにＲＧＢの各輝度値データが表示される。

８．取り込まれた各残留付着物の画像について、輝度値を設定し、二値化処理を施す（図５参照）（ＳＴＥＰ６）。

９．二値化された各残留付着物の画像について、同（黒）色の画素が連続する範囲を１ブロックとして、ラベリング処理を施し（図６参照）、各残留付着物ごとに画像を抜き出す（ＳＴＥＰ７）。

１０．各残留付着物ごとの画像について、ラベリング処理により特定した画像内部に、例えば白色部分が点在しているような場合には、これらを黒色に塗りつぶす処理を施す（ＳＴＥＰ８）。

１１．各残留付着物ごとの画像について、大きさ（最大長さまたは最大径）および面積を画素数に基づき測定する。また必要に応じ、各残留付着物の最大長さ（または最大径）を比較し、最大長さの順に残留付着物の計測データを並べる（ＳＴＥＰ９）。

１２．各残留付着物の重量の合計が、ＳＴＥＰ３で得られた重量からフィルターＦの重量を引き算することにより得られる。これにより清浄度が簡単に判定できる。

１３．上記各計測データはメモリに自動的に保存されるが、ディスプレイ９に表示させて確認することができる。また各残留付着物の画像データも、ディスプレイ９に表示することができ、各残留付着物の平面形状を確認できる。

Ｃ．材質判別
１４．前記ＳＴＥＰ７のラベリング処理後に、各残留付着物の画像データを平滑化処理する。これにより、画像データの色ムラ・とげとげしさなどを取り除くことができ、色情報としてのＲＧＢ輝度値のバラつきを少なくし、判別精度を高められる（ＳＴＥＰ１０）。

１５．平滑化処理後の各残留付着物の画像データとラベルに基づき、各残留付着物の画像データをそれぞれ切り出す（ＳＴＥＰ１１）。

１６．切り出された各残留付着物の画像データごとに、例えば、塗りつぶし処理などを施すことにより、Pixel面積を正規化する（図７参照）（ＳＴＥＰ１２）。

１７．正規化された各残留付着物の画像データごとに、ＲＧＢ輝度値（Ｘ軸）とその出現頻度（Ｙ軸）によりヒストグラム処理する。ここで出現頻度とは、残留付着物の総面積（総画素数）に対する所定のＲＧＢ輝度値を持つ画素が占める面積（画素数）の割合を表す（ＳＴＥＰ１３）。

１８．ＲＧＢの各色要素ごとに、所定の出現頻度（２０〜５０％で調整可）でレベル切りを行い、出現頻度の低い輝度値成分をカットする（図８参照）（ＳＴＥＰ１４）。

１９．ＲＧＢの各色要素ごとにレベル切りを行ったのちの有効輝度成分の重心または中央位置のＲ，Ｇ，Ｂの輝度値を各残留付着物の色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の代表値（代表輝度値）とし、抽出する（ＳＴＥＰ１５）。

２０．抽出した色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）ごとの代表輝度値を、以下の式１を用いて、ＨＳＶ表色系の色素データ（Ｈ，Ｓ，Ｖ）に変換する（ＳＴＥＰ１６）。

２１．本例では、後述する各材質毎の色素データ（Ｈ，Ｖ）があらかじめプロットされたＨ−Ｖ相関の座標系、ここではビットマップグラフ上に、前記ＳＴＥＰ１６より得られた残留付着物の色素データ（Ｈ，Ｖ）をプロットする（図１１参照）（ＳＴＥＰ１７）。

２２．Ｈ−Ｖ相関の座標系上で、残留付着物の色素データ（Ｈ，Ｖ）に一番近い異物片サンプル色データ（パターン標本データ）を算出し、その距離をしきい値ｓで割り算した値に１００を乗じた数値（％）が、パターンマッチングの評価値としてメモリに保存される。

なお、パターンマッチング度の評価値は以下の式２で算出され、この値が１００％以内の場合には、材質が特定されるが、１００％より大きい値となる場合には材質不明と判断される（図１０参照）。また各残留付着物ごとのパターンマッチング度の評価値および判別された材質名等のデータは、ディスプレイ９に表示して確認することができる（図１２参照）（ＳＴＥＰ１８）。

Ｄ．残留付着物の測定結果画面の表示
以上の工程により得られた各残留付着物の画像データ、大きさ、面積および材質などの計測データはディスプレイ９により、図１３に示すように表示させることができる。また、残留付着物の最大長さの順に２０位まで表示させることもできる。

Ｅ．異物片サンプル色データの作成
1) 重量計３に異物片サンプル色データを作成するための複数の異物片を載せる （ＳＴＥＰ４１）。

2) 前記ＳＴＥＰ４からＳＴＥＰ１６までと同様の工程を経て、各異物片の画像データ、計測データおよび色素データ（Ｈ，Ｖ）を抽出する。なお、ディスプレイ９に計測結果画面として各データを表示させることができる。

詳しくは、製品の製造工程で生じる可能性のある材質からなる複数の異物片試料をカラーカメラ２のピントを調整し、各異物片試料の画像が鮮明になるよう、アンシャープマスク処理を施す（ＳＴＥＰ４２）。フィルターＦ上の各異物片試料を、カラーカメラ２により撮影しながらフィルターＦ上の全ての異物片試料について画像を取り込み（ＳＴＥＰ４３）、二値化処理した（ＳＴＥＰ４４）のち、ラベリング処理する（ＳＴＥＰ４５）。ラベリング処理して抜き出したカラー画像について平滑化処理を施した（ＳＴＥＰ４６）のち、同処理済みカラー画像において各異物片画像データから所定大きさ以上の異物片画像データを切り出す（ＳＴＥＰ４７）とともに、切り出した画像データごとにPixel面積を正規化（ＳＴＥＰ４８）し、正規化した各異物片画像データごとにＲＧＢの各輝度値および各出現頻度をヒストグラム処理（ＳＴＥＰ４９）し、所定の出現頻度値にてレベル切りする（ＳＴＥＰ５０）ことにより出現頻度の低い輝度値成分をカットしたのちにＲＧＢの各重心位置または各中央位置の輝度値をそれぞれの代表輝度値として設定し（ＳＴＥＰ５１）、各異物片画像データについてＲＧＢの前記各代表輝度値からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換する（ＳＴＥＰ５２）。

3) 上記2)より抽出した各異物片の色素データ（Ｈ，Ｖ）をＨ−Ｖ相関の座標系上にプロットする（図９参照）（ＳＴＥＰ５３）。

4) 各異物片画像色データごとに材質名を入力し（ＳＴＥＰ５４）て異物片サンプル色データを作成する。

5) 必要数の異物片サンプル色データが作成されるまで、上記1)から4)の工程を繰り返し行う（ＳＴＥＰ５５）。

6) Ｈ−Ｖ相関座標系上にプロットされた各材質ごとに異物片サンプル色データを統計処理（正規分布）して、分散度（標準偏差）σを算出する。同一材質の異物片サンプル色データが例えば１０〜２０あり、それらの同一材質の色データがばらつくことがあるが、このような場合に、統計処理して正規分布を取ってしきい値を求める。同一材質ごとに複数の異物片サンプル色データ間の距離を求める。分散されたデータと収斂されたデータでしきい値が異なるからである。各異物片サンプル色データを中心にしてしきい値を半径として円を描き、この円内に異物片サンプル色データが入れば、その円の中心の材質を異物片の材質と判定する。

7) 各材質ごとのしきい値ｓを分散度σを用いて設定する（しきい値ｓ＝分散度σ×○．□△☆と乗数を設定し、しきい値ｓを決定する）（ＳＴＥＰ５６）。なお、材質ごとの異物片サンプル色データの数が少なく、十分な分散度σが得られない場合には、手動により任意にしきい値を設定することも可能である。

Ｆ．清浄度の判定
ところで、上記に各残留付着物の大きさ、面積、材質等の測定手順を説明したが、各残留付着物の計測データを表示するだけでなく、測定結果により清浄度の判定をするようにしてもよい。

イ）あらかじめ清浄度の合格基準となるデータ（たとえば、最大長さ０．○○ｍｍ以上で最大径０．○○ｍｍ以上の残留付着物が○○個以下）をパソコン７に入力し、機械加工部品を専用の洗浄機により洗浄した後に、その洗浄液を採取して本発明の残留付着物測定装置にて残留付着物を測定し、上記清浄度の合格基準の数値をクリアしているか否かを即座に判定することもできる。

ロ）また本発明の実施例に係る残留付着物測定装置は材質判別機能を有しているため、上記のような最大長さおよび最大径、個数といった清浄度の合格基準データのみならず、これに材質データを加えて、清浄度の合格基準を設定することも可能である。これにより、さらに精度の高い清浄度の判定をすることができる。

ハ）具体的には、たとえば最大長さ０．○○ｍｍ以上で最大径０．○○ｍｍ以上の残留付着物（鉄）が○○個以下、残留付着物（銅）が□□個以下といったような設定にすることで、これをクリアする判定がでるまで対象部品を洗浄する。そのようにすることで、従来の清浄度基準では精密機械部品を組み込む場合などに、最大長さは超えないが、硬度が高い金属片が干渉し、精密機械加工部品が損傷するような場合もあるが、材質を清浄度の要件基準に追加設定することで、そのようなケースを回避することが可能となる。

次に、本発明の実施例に係る残留付着物測定装置１を用い、各残留付着物の材質だけを判定する場合の測定手順について図１４に示すフローチャートを用いて説明する。

・ 測定前処理
１．測定対象採取液を注入容器に入れ、フィルターＦを所定の吸引口にセットした後、吸引ポンプを作動し採取液をろ過する。

２．ろ過によりフィルターＦ上に捕集された各残留付着物およびフィルターＦをヒータ等の乾燥装置により乾燥する。

・ 材質判別
３．カメラ２のピントを調整し、各残留付着物の画像が鮮明になるよう、アンシャープマスク処理を施す（ＳＴＥＰ２１）。

４．フィルターＦ上に捕集された各残留付着物を、カメラ２により撮影しながら重量計３を移動機構４により前後方向に走査し、フィルターＦ上の全ての残留付着物について画像を取り込む（ＳＴＥＰ２２）。

５．取り込まれた各残留付着物の画像について、輝度値を設定し、二値化処理を施す（図５参照）（ＳＴＥＰ２３）。

６．二値化された各残留付着物の画像について、同（黒）色の画素が連続する範囲を１画素として、ラベリング処理をする（図６参照）（ＳＴＥＰ２４）。

７．ラベリング後の各残留付着物の画像データを平滑化処理する。これにより、画像データの色ムラ等が取り除かれ、ＲＧＢ輝度値のバラつきを少なくでき、判別精度を高められる（ＳＴＥＰ２５）。

８．平滑化処理後の各残留付着物の画像データとラベルに基づき、各残留付着物の画像データをそれぞれ切り出す（ＳＴＥＰ２６）。

９．切り出された各残留付着物の画像データごとに、例えば塗りつぶし処理などを施すことにより、正規化する（図７参照）（ＳＴＥＰ２７）。
１０．正規化された各残留付着物の画像データごとに、ＲＧＢの輝度値（Ｘ軸）とその出現頻度（Ｙ軸）によりヒストグラム処理する。ここで出現頻度とは残留付着物の総面積（総画素数）に対する所定のＲＧＢ輝度値を持つ画素が占める面積（画素数）の割合を表す（ＳＴＥＰ２８）。

１１．ヒストグラムより、所定の出現頻度（２０〜５０％で調整可）でレベル切りを行い、出現頻度の低い輝度値成分をカットする（図８参照）（ＳＴＥＰ２９）。

１２．ヒストグラムのレベル切りを行った重心または中央位置のＲ，Ｇ，Ｂの輝度値を各残留付着物の色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の代表値とし、抽出する（ＳＴＥＰ３０）。

１３．抽出した色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の代表輝度値を、上記式１を用いて、ＨＳＶ表色系の色素データ（Ｈ，Ｓ，Ｖ）に変換する（ＳＴＥＰ３１）。

１４．後述する各材質毎の色素データ（Ｈ，Ｖ）があらかじめプロットされたＨ−Ｖ相関の座標系上に、前記１３．より得られた残留付着物の色素データ（Ｈ，Ｖ）をプロットする（図１１参照）（ＳＴＥＰ３２）。

１５．Ｈ−Ｖ相関の座標系上で、残留付着物の色素データ（Ｈ，Ｖ）に一番近い異物片サンプル色データを算出し、その距離をしきい値ｓで割り算した値に１００を乗じた数値をパターンマッチングの評価値としてメモリに保存する。

なお、パターンマッチング度の評価値は上記式２で算出され、この値が１００％以内の場合には所定の材質と判別され、１００％より大きい値となる場合には材質不明と判断される（図１０参照）。また各残留付着物ごとのパターンマッチング度の評価値および判別された材質名等のデータは、ディスプレイ９により表示させて確認することができる（図１２参照）（ＳＴＥＰ３３）。

本発明の実施例に係る残留付着物測定装置の主要機器の構成を示す図である。 カメラ２および移動機構４を有する測定台（重量計）３を示す図である。 本発明の実施例に係る残留付着物測定装置全体を示す正面図である。 本発明の実施例に係る残留付着物測定装置を用いた測定手順を示すフローチャートである。 残留付着物測定過程における残留付着物の画像データを二値化処理した状態を示す図である。 残留付着物測定過程における残留付着物の画像データをラベリング処理した状態を示す図である。 残留付着物測定過程における残留付着物の画像データを各残留付着物毎に切り出し正規化した状態を示す図である。 残留付着物測定過程における各残留付着物毎の画像データをＲＧＢ輝度値と出現頻度によりヒストグラム処理した図である。 異物片サンプル色データである各材質の色素データ（Ｈ，Ｖ）をプロットしたＨ−Ｖ相関図である。 残留付着物のパターンマッチング度を算出する過程を示す図である。 各残留付着物の色素データ（Ｈ，Ｖ）および異物片サンプル色データである各材質の色素データ（Ｈ，Ｖ）をプロットしたＨ−Ｖ相関図である。 各残留付着物のパターンマッチング度および材質判別結果を示す図である。 各残留付着物の測定結果を示す図である。 本発明の実施例に係る残留付着物測定装置を用いた材質判別のみの測定手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 残留付着物測定装置
２ ライン・センサ・カラーカメラ
３ 測定台（重量計）
４ 移動機構
５ ＬＥＤ照明器
６ 照明電源
７ パーソナルコンピュータ（パソコン）
８ Ｉ／Ｆボード
９ ディスプレイ
１０ 収納ケース
１１ 収納台

Claims (9)

1. あらかじめ製品の製造工程で生じる可能性のある材質からなる複数の異物片試料をカラーカメラにてカラー撮像し、そのカラー画像について平滑化処理を施したのち、同処理済みカラー画像において各異物片画像データから所定の大きさ以上の異物片画像データを切り出すとともに、切り出した画像データごとにPixel面積を正規化し、正規化した各異物片画像データごとにＲＧＢの各輝度値および各出現頻度をヒストグラム処理し、所定の出現頻度値にてレベル切りすることにより出現頻度の低い輝度値成分をカットした後にＲＧＢの各重心位置または各中央位置の輝度値をそれぞれの代表輝度値として設定し、各異物片画像データについてＲＧＢの前記各代表輝度値からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換し、ＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系にプロットして各異物片画像色データごとに材質名を特定して異物片サンプル色データを作成し、各材質名ごとの異物片サンプル色データの分布度に基づいてしきい値を求める工程と、
   被洗浄物を洗浄液で洗い流した際の採取液から残留付着物をフィルター上に捕集し、カラーカメラにて前記フィルター上に捕集した残留付着物をカラー撮像し、そのカラー画像について平滑化処理を施したのち、同処理済みカラー画像において各残留付着物画像データから所定大きさ以上の残留付着物画像データを切り出すとともに、切り出した各残留付着物画像データごとにPixel面積を正規化し、正規化した各残留付着物画像データごとにＲＧＢの各輝度値および各出現頻度をヒストグラム処理し、所定の出現頻度値にてレベル切りすることにより出現頻度の低い輝度値成分をカットした後にＲＧＢの各重心位置または各中央位置の輝度値をそれぞれの代表輝度値として設定し、各残留付着物画像データについてＲＧＢの各代表輝度値からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換し、ＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系上で前記各残留付着物画像データの色データに対応する異物片サンプル色データに対してパターンマッチング度を算出することによって前記各残留付着物の材質を判定する工程とを備えたことを特徴とする残留付着物の測定方法。
2. 前記パターンマッチング度＝｜Ｘ｜／ｓ×１００
   ここで、ＸはＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系上で前記残留付着物画像データの色データから最も近い異物片サンプル色データまでの距離、ｓは各材質グループごとのしきい値とする。そして、パターンマッチング度が１００％以下の場合には、残留付着物の位置から距離Ｘだけ離れた前記異物片サンプル色データの材質名を前記残留付着物の材質であると判定する一方、パターンマッチング度が１００％を超える場合には材質不明と判定することを特徴とする請求項１に記載の残留付着物測定方法。
3. パターンマッチング度が１００％を超える場合には、前記しきい値ｓを１．０を超す倍数にし、パターンマッチング度が１００％以下になるように残留付着物の位置から距離Ｘだけ離れた前記異物片サンプル色データの材質名を前記残留付着物の材質であると判定することを特徴とする請求項２に記載の残留付着物測定方法。
4. 機械加工部品や機械加工製品などの被洗浄物の表面に在留して付着する金属片や樹脂片あるいはその他の材質からなる残留付着物を洗浄液で洗い流し、その採取液に残留する残留付着物を測定する残留付着物測定装置であって、
   前記採取液からフィルター上に捕集した残留付着物をカラー撮像するカラーカメラと、
   カラー撮像したカラー画像について平滑化処理を施こし、同処理済みカラー画像において各残留付着物画像データから所定大きさ以上の残留付着物画像データを切り出す切り出し手段と、
   切り出した各残留付着物の画像データごとにPixel面積を正規化し、正規化した各残留付着物の画像データごとにＲＧＢの各輝度値および各出現頻度をヒストグラム処理し、所定の出現頻度値にてレベル切りすることにより出現頻度の低い輝度値成分をカットした後にＲＧＢの各重心位置または各中央位置の輝度値をそれぞれの代表輝度値に設定し、各残留付着物画像データについてＲＧＢの前記各代表輝度からＨ(色相）・Ｓ(彩度）・Ｖ(明度）に変換するＨＳＶ変換手段と、
   ＨＶ相関またはＨＳＶ相関の座標系上で前記各残留付着物画像データの色データに対応するあらかじめ作成した異物片サンプル色データに対してパターンマッチング度を算出することによって前記各残留付着物の材質を判定する材質判定手段とを備えたことを特徴とする残留付着物測定装置。
5. 前記各残留付着物の色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）それぞれの輝度値と出現頻度についてヒストグラム処理した後、出現頻度の最大値の２０％乃至５０％以上の出現頻度に関する色素データのみを切り出し、各色素データの輝度値をＸ軸、出現頻度をＹ軸にとることにより得られたヒストグラムの輝度値の各重心位置または各中央位置の輝度値を各残留付着物の色素データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の代表輝度値とすることを特徴とする請求項４記載の残留付着物測定装置。
6. 前記Ｈ−Ｖ相関の座標系において、前記各残留付着物のＨ，Ｖデータとあらかじめ設定した前記各材質ごとのＨ，Ｖデータのうち最も近い位置にあるＨ，Ｖデータとの距離をしきい値Ｓで除した値をパターンマッチング度の評価値とすることを特徴とする請求項４または５記載の残留付着物測定装置。
7. 前記しきい値ｓが、前記各材質ごとのＨ，Ｖデータについて統計処理により得られた標準偏差σにより、１σから２σまで設定できることを特徴とする請求項４〜６のいずれか記載の残留付着物測定装置。
8. 前記ラベリング処理された後に切り出された各残留付着物の画像データを、さらに各残留付着物の大きさに対応する画素を黒色に塗って着色処理し、黒色に着色した各残留付着物について大きさ（最大長さまたは最大径）と面積を画素数に基づき計測することを特徴とする請求項４〜７のいずれか記載の残留付着物測定装置。
9. 前記採取液をフィルターにてろ過させ、フィルター上に捕集された残留付着物をフィルターとともに乾燥した後、全重量を測定し、その測定値からフィルターの重量を引き算して前記残留付着物の重量を算出することを特徴とする請求項４〜８のいずれか記載の残留付着物測定装置。