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WO2012081398A1 - ガラス板、ガラス板の検査方法、およびガラス板の製造方法 - Google Patents

ガラス板、ガラス板の検査方法、およびガラス板の製造方法 Download PDF

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WO2012081398A1
WO2012081398A1 PCT/JP2011/077590 JP2011077590W WO2012081398A1 WO 2012081398 A1 WO2012081398 A1 WO 2012081398A1 JP 2011077590 W JP2011077590 W JP 2011077590W WO 2012081398 A1 WO2012081398 A1 WO 2012081398A1
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WO
WIPO (PCT)
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glass plate
pixel
value
calculated
glass
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2011/077590
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English (en)
French (fr)
Inventor
信 楜澤
隆之助 黒田
誠彦 ▲樋▼口
道人 佐々木
元之 広瀬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
AGC Inc
Original Assignee
Asahi Glass Co Ltd
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 Asahi Glass Co Ltd filed Critical Asahi Glass Co Ltd
Priority to KR1020137015343A priority Critical patent/KR20130126638A/ko
Priority to CN2011800602937A priority patent/CN103261104A/zh
Priority to JP2012548718A priority patent/JPWO2012081398A1/ja
Publication of WO2012081398A1 publication Critical patent/WO2012081398A1/ja
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Ceased legal-status Critical Current

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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
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    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
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    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/958—Inspecting transparent materials or objects, e.g. windscreens
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01F—MIXING, e.g. DISSOLVING, EMULSIFYING OR DISPERSING
    • B01F27/00—Mixers with rotary stirring devices in fixed receptacles; Kneaders
    • B01F27/05—Stirrers
    • B01F27/11—Stirrers characterised by the configuration of the stirrers
    • B01F27/112—Stirrers characterised by the configuration of the stirrers with arms, paddles, vanes or blades
    • B01F27/1121—Stirrers characterised by the configuration of the stirrers with arms, paddles, vanes or blades pin-shaped
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
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    • B01F27/50—Pipe mixers, i.e. mixers wherein the materials to be mixed flow continuously through pipes, e.g. column mixers
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C03—GLASS; MINERAL OR SLAG WOOL
    • C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
    • C03B5/00—Melting in furnaces; Furnaces so far as specially adapted for glass manufacture
    • C03B5/16—Special features of the melting process; Auxiliary means specially adapted for glass-melting furnaces
    • C03B5/18—Stirring devices; Homogenisation
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
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    • C03B—MANUFACTURE, SHAPING, OR SUPPLEMENTARY PROCESSES
    • C03B5/00—Melting in furnaces; Furnaces so far as specially adapted for glass manufacture
    • C03B5/16—Special features of the melting process; Auxiliary means specially adapted for glass-melting furnaces
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    • C03B5/187—Stirring devices; Homogenisation with moving elements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
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    • G01N33/38—Concrete; Lime; Mortar; Gypsum; Bricks; Ceramics; Glass
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N2021/9513—Liquid crystal panels

Definitions

  • the present invention relates to a glass plate, a glass plate inspection method, and a glass plate manufacturing method.
  • the brightness is observed in stripes.
  • the image which visualized the non-uniformity in composition in the glass plate is called a stria image.
  • Schlieren method as a method for photographing a streak image.
  • Patent Document 1 describes a method for inspecting plate glass by the Schlieren method.
  • the inspection method described in Patent Document 1 parallel light that has passed through a plate glass is enlarged and projected onto a screen using a lens. Then, the image is divided into several parts and photographed with a CCD camera. For the image taken by the CCD camera, the image processor recognizes the edge of the plate glass and performs shape processing of the outer shape of the image. Then, the personal computer collects continuous data as light and dark data of the original sheet glass.
  • Patent Document 2 describes an extreme ultraviolet optical element with reduced striations.
  • the glass plate in which the stripe pattern (strie) is remarkably observed in the streak image is considered to have a non-uniform composition of the glass plate, which is not preferable in quality.
  • a glass plate in which a stripe pattern (strie) along the thickness direction of the glass plate is observed in the strie image has uneven composition depending on the position where light is transmitted, and the refractive index distribution is uneven. It is not preferable.
  • the uneven refractive index distribution causes color unevenness in the liquid crystal display device.
  • the glass plate has a large area and is thin.
  • an object of the present invention is to provide a large and thin glass plate whose composition is more than a certain level.
  • an object of the present invention is to provide a glass plate inspection method capable of selecting a glass plate whose glass composition is uniform to a certain level or more.
  • the glass plate according to the present invention is a rectangular glass plate having a thickness of 0.05 to 0.7 mm, a long side length of 1800 mm or more, and a short side length of 1500 mm or more, A streak image shooting target glass plate is cut out from the glass plate with a width of 1.2 cm in a streak direction, and is a side streak image orthogonal to the streak direction of the shooting target glass plate.
  • the pixels in the area representing the glass plate to be photographed are sequentially selected, the pixel value of arbitrary coordinates (X, Y) is represented as C (X, Y), and the coordinates of the selected pixel are represented by ( x, y), and when the difference average value, which is the average value of the pixel value differences of a plurality of predetermined pairs of pixels existing on both sides of the selected pixel, is expressed as T 2 ⁇ k ,
  • the evaluation value p obtained by the calculation of Expression (3) may be less than 4.
  • the glass plate inspection method is a glass plate inspection method for inspecting the uniformity of the composition of the glass plate, and the width in the stripe direction is 1.2 cm from the glass ribbon obtained by sampling the glass plate to be inspected.
  • a striated image of the side surface orthogonal to the grid direction of the photographic target glass plate the amount of light incident on the camera from each part of the side surface, and each part A streak image in which the pixel value of the pixel corresponding to is linear is photographed, the streak image is divided in the column direction, the maximum value of the pixel value in the streak image is set to MAX, the minimum value is set to MIN, and
  • the calculation of equation (1) is performed for each pixel in the store image to calculate v, and the pixel value of each pixel is set to v.
  • Each of the divided areas is shifted in the y direction so that the y-coordinates of the edge portions of the imaging target glass plate in each of the divided areas obtained by dividing the image into the divided areas in the strie image corresponding to km with the imaging target glass plate.
  • the pixel value of any coordinate (X, Y) is represented as C (X, Y)
  • the coordinate of the selected pixel is represented as (x, y)
  • T 2 ⁇ k the difference average value
  • the cut portion of the glass plate to be photographed in the glass ribbon is determined. It is characterized in that a glass plate sampled from within a predetermined range as a center is determined to be a glass plate whose composition uniformity has reached a predetermined level.
  • the glass plate manufacturing method is a glass plate manufacturing method for manufacturing a glass plate with reference to the evaluation value p calculated by the above glass plate inspection method, and the evaluation value p is determined in advance. More than the threshold value, the uniformity of the particle size of the cullet, which is the glass raw material, is increased per unit time of the stirrer that stirs the melted glass, compared to the time of manufacturing the glass plate whose evaluation value p is equal to or greater than the threshold value. By increasing at least one of increasing the number of rotations, increasing the bottom substrate discharge amount, and increasing the top substrate discharge amount, it is possible to manufacture a glass plate whose evaluation value p is less than a threshold value.
  • the present invention it is possible to provide a large and thin glass plate whose composition is more than a certain level.
  • a glass plate having a glass composition uniform to a certain level or more can be selected.
  • the uniformity of the glass composition of a glass plate can be improved.
  • Explanatory drawing which shows the magnitude
  • the block diagram which shows the structural example of the inspection apparatus of a glass plate.
  • Explanatory drawing which shows the example which samples a glass plate and a photographic subject glass plate from a glass ribbon.
  • Explanatory drawing which shows the example which plate-plates several glass plates along the advancing direction of a glass ribbon.
  • Explanatory drawing which shows the magnitude
  • the flowchart which shows the example of the process progress of evaluation value calculation.
  • Explanatory drawing which shows the imaging
  • the schematic diagram which shows the whole area
  • Explanatory drawing which shows typically the edge part of the glass plate which appears in a store image.
  • Explanatory drawing which shows the example of the result of having performed the process of step S4.
  • Explanatory drawing which shows the pixel used when calculating a difference average value.
  • the graph which shows the example of the calculation result of the root mean square of the difference average value computed for every pixel row
  • FIG. 1 is an explanatory view showing the size of the glass plate of the present invention.
  • 1 is a top view of the glass plate of the present invention
  • the diagram shown in the lower stage of FIG. 1 is a side view of the glass plate of the present invention.
  • the glass plate 1 of the present invention is a rectangular glass plate having a long side length of 1800 mm or more and a short side length of 1500 mm or more.
  • the thickness of the glass plate 1 of this invention is 0.05 mm or more and 0.7 mm or less.
  • the thickness of the glass plate 1 may be 0.1 mm or more, for example, and may be 0.3 mm or more, for example.
  • the upper limit of the thickness of the glass plate 1 of the present invention is 0.7 mm.
  • the glass plate 1 of the present invention is a glass plate whose composition uniformity satisfies a predetermined standard. Specifically, the glass plate 1 cuts out the imaging
  • the glass plate has an evaluation value indicating the saliency in the thickness direction (vertical direction) less than a predetermined value (that is, a predetermined threshold value).
  • a predetermined value that is, a predetermined threshold value
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of a glass plate inspection apparatus for calculating an evaluation value of a photographing target glass plate.
  • the inspection apparatus includes an image photographing unit 5 and an image analyzing unit 6.
  • the image capturing unit 5 and the image analyzing unit 6 may be independent devices.
  • the image photographing means 5 is a camera that photographs a streak image of the side surface of the photographing glass plate.
  • the image photographing means 5 has a lens, and photographs a streak image with light incident on the lens from the side surface of the photographing target glass plate serving as a subject.
  • the image photographing means 5 may photograph a strie image by, for example, the Schlieren method.
  • the method for photographing the streak image is not limited to the schlieren method, and may be another method.
  • the image photographing means 5 may be a known means capable of photographing a streak image of a glass plate.
  • the image analysis means 6 analyzes the store image taken by the image photographing means 5 and calculates an evaluation value. In the glass plate 1 of this invention shown in FIG. 1, this evaluation value in the cut-out photography object glass plate is less than a threshold value.
  • the image analysis means 6 is realized by an information processing device such as a computer, for example.
  • evaluation value may be calculated by an apparatus other than the inspection apparatus shown in FIG. Further, a part of the processing of the image analysis means 6 described below may be performed manually by the operator.
  • the evaluation target value may be obtained by cutting out the imaging target glass plate 2 from the entire width of the glass ribbon 7 for sampling the glass plate 1, and taking a photographic image of the imaging target glass plate 2. .
  • the number of photographing target glass plates 2 cut out from the entire width of the glass ribbon 7 may not be one.
  • FIG. 3 an example in which the entire width of the glass ribbon 7 is divided and a plurality of photographing target glass plates 2 are cut out will be described.
  • FIG. 3 is an explanatory view showing an example in which the glass plate 1 and the photographing target glass plate 2 are sampled from the glass ribbon.
  • the glass ribbon 7 is manufactured by a glass ribbon manufacturing apparatus (not shown) and sequentially sent out. As shown in FIG. 3, when a plurality of photographing target glass plates 2 are cut out from the entire width of the glass ribbon 7 and evaluation values relating to the respective photographing target glass plates 2 are obtained, the evaluation values are obtained for all of the cut out photographing target glass plates 2.
  • the glass plate taken from the predetermined range 10 centered on the portion of the glass ribbon 7 from which the photographing target glass plate 2 has been cut has a higher compositional uniformity than a certain level. That is, even if the photographing target glass plate is cut out from the glass plate and the evaluation value is obtained for the photographing target glass plate, it can be said that the evaluation value is less than the threshold value.
  • the reason for this is that the time constant of the glass ribbon manufacturing apparatus is large, and even if the manufacturing conditions of the glass ribbon are changed, it takes time for the change in the manufacturing conditions to affect the uniformity of the composition of the glass ribbon 7. This is because of this.
  • the uniformity of the composition is the same for each glass plate 1 sampled from the predetermined range 10.
  • the evaluation value regarding some of the photographing target glass plates 2 of the photographing target glass plates 2 cut out from the entire width of the glass ribbon 7 is equal to or greater than the threshold value, the photographing target glass plate 2 in the glass ribbon 7 is cut off. It is determined that the glass plate sampled from the predetermined range 10 centered on the portion does not reach a certain level of composition uniformity. That is, even if an imaging target glass plate is cut out from the glass plate and an evaluation value is obtained for the imaging target glass plate, it is determined that the evaluation value is equal to or greater than a threshold value.
  • the predetermined range 10 is a portion manufactured within a range of 2 hours before and after the manufacturing time of the portion of the glass ribbon 7 where the photographing target glass plate 2 is cut.
  • the glass ribbon 7 is manufactured sequentially and sent out from the glass ribbon manufacturing apparatus, each part of the glass ribbon 7 is in a state of being manufactured when it is cured to a state where the part can be cut off. Can do.
  • FIG. 4 shows a case where P pieces of the glass plates 1 are sampled along the traveling direction of the glass ribbon 7, but the number P is, for example, in a range of 1 ⁇ P ⁇ 5.
  • the thickness of the glass ribbon 7 is manufactured in accordance with the thickness of the glass plate 1 of the present invention to be sampled. Then, apart from the glass plate 2 to be photographed, a glass plate having a long side length of 1800 mm or more and a short side length of 1500 mm or more is sampled from the glass ribbon 7.
  • the main drawing direction of the glass ribbon means not the drawing of the glass ribbon in the width direction by the guide member, but the direction of drawing along the traveling direction of the glass ribbon.
  • the main drawing direction of the glass ribbon is simply referred to as the drawing direction of the glass ribbon.
  • a streak is a line generated in the drawing direction of the glass ribbon due to fluctuations in plate thickness and waviness in a direction perpendicular to the drawing direction of the glass ribbon. Since the extending direction of the glass ribbon is the same as the traveling direction in which the glass ribbon is sent out from the glass ribbon manufacturing apparatus, all the streak direction, the stretching direction of the glass ribbon, and the traveling direction of the glass ribbon are the same.
  • FIG. 5 is an explanatory view showing the size of each photographing target glass plate 2 cut out from the entire width of the glass ribbon.
  • wire of the glass ribbon 7 is abbreviate
  • the width along the direction perpendicular to the stripe direction may be, for example, 40 cm.
  • the width along the direction perpendicular to the stripe direction is not particularly limited, and may not be 40 cm.
  • photography object glass plate 2 is equal to the plate
  • the photographing target glass plate 2 is cut from the entire width of the glass ribbon 7.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of a process for calculating an evaluation value (an evaluation value indicating the saliency in the thickness direction).
  • the processes in steps S1 to S7 shown in FIG. 6 are respectively performed on all the photographing target glass plates 2 cut from the entire width of the glass ribbon 7 as illustrated in FIG.
  • the image photographing means 5 (see FIG. 2) photographs a streak image of the side surface of the photographing target glass plate cut out from the glass ribbon 7 (step S1).
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing the shooting direction of the streak image on the shooting target glass plate.
  • the image capturing unit 5 captures a streak image of the side surface 9 orthogonal to the direction of the stripe 103 (that is, the stripe direction) of the imaging target glass plate 2.
  • step S1 the image photographing means 5 performs the adjustment under the photographing condition adjusted so that the pixel value of each pixel is larger than the predetermined lowest gradation pixel value and smaller than the highest gradation pixel value. Then, take a story image.
  • the gradation of the pixel value of each pixel is represented by 8 bits in the photographed streak image. In this case, the pixel value of the lowest gradation is 0, and the pixel value of the highest gradation is 255.
  • the shooting conditions are adjusted in advance so that the pixel value of each pixel of the streak image is within the range of greater than 0 and less than 255 (in other words, 1 or more and 254 or less). Shoots a story image.
  • the image capturing means 5 captures the strie image in a state where the brightness of the light source is adjusted so that the pixel value of each pixel of the image falls within the range of 1 to 254.
  • the light quantity of the light source is exemplified as an adjustment target for keeping the pixel value in the range of 1 to 254.
  • the light quantity but also the exposure time, the camera gain in the image photographing means 5, the offset, etc. may be adjusted. .
  • the image photographing means 5 includes the amount of light incident on the lens 9 of the image photographing means 5 from each place on the side surface 9 (see FIG. 7) of the photographing target glass plate 2 and the streak image corresponding to each place. A streak image in which the pixel value (gradation value) of the pixel is linear is photographed.
  • FIG. 8A is a schematic diagram showing the entire region of the story image 11 obtained in step S1.
  • FIG. 8B is a schematic diagram illustrating a state where the story image illustrated in FIG. 8A is divided. In FIG. 8A and FIG. 8B, illustration of a story or the like appearing on the image is omitted.
  • the image analysis means 6 divides the store image 11 shown in FIG. 8A into a plurality of columns as shown in FIG. 8B.
  • the horizontal direction (x direction) corresponds to the plate width direction of the photographing target glass plate 2
  • the vertical direction (y direction) corresponds to the thickness direction of the photographing target glass plate 2. That is, the image analysis means 6 may divide the streak image into strips by changing the position along the plate width direction.
  • step S 3 the image analysis means 6 corrects the contrast of the store image (step S3).
  • step S ⁇ b> 3 the image analysis unit 6 performs calculation of Expression (1) below for each pixel, and resets the obtained correction value v as the pixel value of the pixel.
  • V u ⁇ 255 / (MAX-MIN) ...
  • V on the left side of Equation (1) is a new pixel value after correction.
  • “U” on the right side of Expression (1) is the pixel value of each pixel in the store image obtained in step S1. Further, “255” on the right side is the pixel value of the highest gradation that can be expressed by an 8-bit bit string that expresses the pixel value in the photographed streak image.
  • MAX is the maximum pixel value of each pixel in the store image obtained in Step S1.
  • MIN is the minimum pixel value of each pixel in the store image obtained in step S1.
  • step S2 the correction value of each pixel is calculated for each divided region.
  • the maximum value and the minimum value of the pixel value in the divided region to which the pixel belongs are used as MAX and MIN in Expression (1). May be.
  • the new pixel value v after correction calculated by Expression (1) may not be expressed by 8 bits. Further, the corrected pixel value v calculated by Expression (1) may be a value represented by a decimal.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram schematically showing an edge portion of the photographing target glass plate 2 appearing in the streak image. Also in FIG. 9, the illustration of the stripe (striped pattern) is omitted. Edge portions (upper and lower end portions) of the photographing target glass plate 2 appear as black or white images in the streak image and are different from other portions. In the example shown in FIG. 9, in the streak image 11, the lower edge portion 12 and the upper edge portion 13 of the photographing target glass plate 2 are black or white. Although a streak appears in the region 14 corresponding to the inside of the photographing target glass plate 2, as shown above, the illustration is omitted.
  • step S4 the image analysis unit 6 detects, for example, the lower edge portion 12 in each divided region. At this time, a portion appearing as a black or white image may be detected as the edge portion 12. Then, the image analysis means 6 shifts each divided region in the thickness direction so that the y coordinates of the edge portion 12 detected from each divided region are aligned. However, there may be a black or white spot in the region 14 corresponding to the inside of the photographing target glass plate 2 as in the edge portion.
  • the image analysis means 6 causes the edge portion in either region to be erroneous. What is necessary is just to determine that it is detected and to detect another location as a location applicable to the edge part 12 again.
  • FIG. 10 shows an example of the result obtained by performing the process of step S4 on the streak image 11 illustrated in FIG.
  • the process of step S4 is a process of correcting the deflection of the photographing target glass plate 2 appearing on the streak image.
  • the thickness of the glass plate 2 to be photographed may have changed.
  • the length (number of pixels) from the lower edge portion 12 to the upper edge portion 13 may differ between the divided regions.
  • the image analysis means 6 uses the number of pixels from the lower edge portion 12 to the upper edge portion 13 in any one of the divided regions as a reference, and the lower edge portion 12 to the upper edge in each other divided region.
  • the image of each divided region may be reduced or enlarged in the thickness direction (y direction) so that the number of pixels up to the portion 13 is equal to the reference number of pixels.
  • step S4 the divided area is shifted in the thickness direction, and after aligning the y-coordinates of the edge portions as illustrated in FIG. 10, the image analysis means 6 corresponds to the image of the imaging target glass plate 2 in the processing after step S5. Processing is performed on the pixels in the region 15 to be processed.
  • a region 15 is a range from the lower edge portion to the upper edge portion.
  • the image analysis means 6 calculates the average value of the pixel value differences of a plurality of predetermined pixels existing on both sides of each pixel belonging to the region 15 (see FIG. 10) in the strie image after the process of step S4. (Step S5). Specifically, the image analysis means 6 may select individual pixels sequentially and calculate an average value of differences between pixel values of a predetermined plurality of pixels existing on both sides of the selected pixel. Hereinafter, this value is referred to as a difference average value.
  • step S5 the coordinates of the selected pixel are described as (x, y).
  • the y coordinate on one line of the selected pixel is “y + 1”
  • the y coordinate on two lines of the selected pixel is “y + 2”.
  • the y coordinate one line below the selected pixel is “y ⁇ 1”
  • the y coordinate two lines below the selected pixel is “y-2”.
  • the x coordinate of the pixel shifted to the left by the pixel corresponding to km in the photographing target glass plate 2 from the selected pixel is denoted as “x ⁇ a k ”, and the selected pixel is changed to km in the photographing target glass plate 2.
  • the x coordinate of the pixel shifted to the right by the corresponding pixel is denoted as “x + a k ”.
  • 2 ⁇ ak which is the distance between the coordinates (x ⁇ a k , y) and the coordinates (x + a k , y), corresponds to 2 ⁇ km in the photographing target glass plate 2.
  • the length in the photographing target glass plate 2 represented by the interval between two coordinates arranged in the x direction with the x coordinate of the selected pixel as the center is referred to as a pitch.
  • the above-mentioned a k may be that the distance between the coordinates of the pixels in the Sutorie image corresponding to kmm shooting target glass plate 2.
  • the pixel value of a pixel at an arbitrary coordinate (X, Y) is represented as C (X, Y).
  • a pixel value of a pixel at coordinates (x ⁇ a k , y) is denoted as C (x ⁇ a k , y).
  • the image analysis means 6 sequentially selects the value of the pitch 2 ⁇ k, and when one kind of pitch is selected, the difference average value is calculated for the selected pixel by performing the following equation (2). .
  • the difference average value when the pitch is 2 ⁇ km is denoted as T 2 ⁇ k .
  • T 2 ⁇ k ⁇ C (x ⁇ a k , y ⁇ 2) + C (x ⁇ a k , y ⁇ 1) + C (x ⁇ a k , y) + C (x ⁇ a k , y + 1) + C (x ⁇ ak , y + 2) -C (x + ak , y-2) -C (x + ak , y-1) -C (x + ak , y) -C (x + ak , y + 1) -C (x + ak , y + 2) ⁇ / 5 ...
  • FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating pixels used when the difference average value is calculated by Expression (2).
  • the pixel 20 is a selected pixel.
  • ⁇ C (x ⁇ a k , y ⁇ 2) ⁇ C (x + a k , y ⁇ 2) ⁇ is a difference obtained by subtracting the pixel value of the pixel 30 from the pixel value of the pixel 25 illustrated in FIG. Value.
  • ⁇ C (x ⁇ a k , y ⁇ 1) ⁇ C (x + a k , y ⁇ 1) ⁇ is a difference value obtained by subtracting the pixel value of the pixel 29 from the pixel value of the pixel 24. is there.
  • ⁇ C (x ⁇ a k , y) ⁇ C (x + a k , y) ⁇ is a difference value obtained by subtracting the pixel value of the pixel 28 from the pixel value of the pixel 23.
  • ⁇ C (x ⁇ a k , y + 1) ⁇ C (x + a k , y + 1) ⁇ is a difference value obtained by subtracting the pixel value of the pixel 27 from the pixel value of the pixel 22.
  • ⁇ C (x ⁇ a k , y + 2) ⁇ C (x + a k , y + 2) ⁇ is a difference value obtained by subtracting the pixel value of the pixel 26 from the pixel value of the pixel 21.
  • the difference average is calculated by dividing the sum of these difference values by 5.
  • the difference average value T 2 ⁇ k on the left side of the equation (2) is the difference between the pixel values of the pixels 25 and 30, the difference between the pixel values of the pixels 24 and 29, the difference between the pixel values of the pixels 23 and 28, and the pixel 22 , 27 and the average value of the pixel value differences of the pixels 21, 26.
  • the image analysis means 6 selects 10 mm, 20 mm, 30 mm, 40 mm, 50 mm, 60 mm, and 70 mm as the pitch. Then, the image analysis means 6 calculates the formula (2) for each coordinate at each pitch, and calculates the difference average value.
  • the image analysis means 6 selects each pixel and performs the following calculation for the selected pixel (x, y).
  • T 10 ⁇ C (x ⁇ a 5 , y ⁇ 2) + C (x ⁇ a 5 , y ⁇ 1) + C (x ⁇ a 5 , y) + C (x ⁇ a 5 , y + 1) + C (x ⁇ a 5) , y + 2) -C (x + a 5, y-2) -C (x + a 5, y-1) -C (x + a 5, y) -C (x + a 5, y + 1) -C (x + a 5, y + 2) ⁇ / 5
  • Image analysis means 6 selects 20 mm, 30 mm, 40 mm, 50 mm, 60 mm, and 70 mm as the pitch in addition to 10 mm, and performs the same processing.
  • step S5 the image analysis means 6 calculates the difference average value calculated in step S5 for each pixel column for each pitch (10, 20, 30, 40, 50, 60, 70 mm) selected in step S5.
  • the mean square is calculated, and the mean value of the mean square values calculated for each pixel column is calculated (step S6). Since this calculation is performed for each pitch, in step S6, values are obtained for seven types of pitches.
  • the root mean square calculated for each pixel column in step S6 is a value obtained by obtaining for each pixel column the index value of the absolute value of the difference average value calculated in step S5. That this value is large means that the difference between the pixel values of the pixels on both sides of the pixel column is large, and a strage in the thickness direction appears remarkably.
  • FIG. 12A is a graph showing an example of a square average calculation result of a difference average value calculated for each pixel column when the pitch is 10 mm.
  • FIG. 12B is a graph illustrating an example of the calculation result of the mean square of the difference average value calculated for each pixel column when the pitch is 20 mm.
  • FIG. 12C is a graph illustrating an example of a calculation result of the root mean square of the difference average value calculated for each pixel column when the pitch is 70 mm.
  • FIG. 12D is a schematic diagram schematically showing a store image that is the basis of the calculation results of FIGS. 12A, 12B, and 12C.
  • the root mean square value is large in the pixel columns near the 70th to 90th pixels from the left (see FIGS. 12A and 12B). This means that finely spaced streaks appear in the vicinity of the 70th to 90th pixel columns from the left, as shown in FIG. 12D.
  • the pitch is 70 mm
  • the root mean square value is large in the pixel rows near the 670th to 730th from the left (see FIG. 12C). This means that, as shown in FIG. 12D, a streak having a rough interval appears in the vicinity of the 670th to 730th pixel columns from the left.
  • step S6 the image analysis means 6 calculates the average value of the values calculated for each pixel column (root mean square of the difference average value), so that the vertical axis in the graphs illustrated in FIGS. 12A to 12C is displayed. Find the average value. 12A, 12B, and 12C illustrate three types of pitch graphs. As described above, the image analysis unit 6 calculates the average value for each of the seven types of pitches.
  • FIG. 12D for the sake of simplicity, only the streak having a fine interval in the vicinity of the 70th to 90th pixel columns from the left and the streak having a rough interval in the vicinity of the 670th to 730th pixel columns from the left are schematically illustrated. Is shown. In an actual story image, the story is observed throughout the image. The more the composition of the glass plate 2 to be photographed is, the stronger the contrast of the streak appears, and the streak is noticeably observed.
  • step S6 after calculating values (average values of mean squares calculated for each pixel column) for each of the seven types of pitches, the image analysis means 6 weights each value calculated for the seven types of pitches. The coefficients are multiplied and the sum of the multiplication results is calculated (step S7). This calculation result is an evaluation value (an evaluation value indicating the saliency in the thickness direction). If the evaluation value is p, in step S7, the image analysis means 6 calculates the following equation (3).
  • p 1 is the calculated result of step S6 with respect to the pitch 10 mm.
  • p 2 is the calculation result of step S6 with respect to the pitch 20 mm.
  • p 3 is the calculation result of step S6 with respect to the pitch 30 mm.
  • p 4 is the calculation result of step S6 with respect to the pitch 40 mm.
  • p 5 is the calculation result of step S6 with respect to the pitch 50 mm.
  • p 6 is the calculation result of step S6 with respect to the pitch 60 mm.
  • p 7 is the calculation result of step S6 with respect to the pitch 70 mm.
  • a is a weighting factor to be multiplied by the p 1, in this embodiment, is "0.045”.
  • b is a weight coefficient to be multiplied by the p 2, in this embodiment, is “0.056”.
  • c is a weighting coefficient to be multiplied by the p 3, in this embodiment, is “0.057”.
  • d is a weighting factor to be multiplied by the p 4, in this embodiment, is "0.064”.
  • e is a weight coefficient to be multiplied by the p 5, in this embodiment, is "0.062”.
  • f is a weighting factor to be multiplied by the p 6, in this embodiment, is "0.074”.
  • g is a weight coefficient to be multiplied by the p 7, in this embodiment, is "0.088”.
  • the expression (3) can be expressed more specifically as follows.
  • steps S1 to S7 are performed for all the glass sheets to be photographed cut from the entire width of the glass ribbon, the evaluation value p is obtained for each of the glass sheets to be photographed.
  • the image analysis unit 6 calculates each evaluation value calculated for each photographing target glass plate.
  • the uniformity of the composition of the glass plate sampled from the range 10 (see FIG. 3) of the glass ribbon 7 is evaluated by comparing p with a predetermined threshold value. If the evaluation values p of all the photographing target glass plates are all less than the threshold value, the image analysis means 6 has a high uniformity of the composition of the glass plates taken from the range 10 of the glass ribbon 7 to a certain level or higher. judge.
  • the uniformity of the composition of the glass plates sampled from the range 10 of the glass ribbon 7 is a certain level. It is determined that it has not reached.
  • the image analysis unit 6 performs two steps before and after the manufacturing time of the cut portion of the photographing target glass plate 2 in the glass ribbon 7.
  • the glass composition uniformity is selected (determined) as having reached a certain level.
  • the plurality of glass plates 1 sampled from the range 10 of the glass ribbon manufactured in the range of 2 hours before and after the time of manufacture of the cut-out portion of the glass plate 2 to be photographed are selected as non-defective products (step S8).
  • step S8 if it is determined in step S8 that the evaluation value p is greater than or equal to the threshold value for some of the shooting target glass plates, the image analysis means 6 takes the shooting target glass plate in the glass ribbon 7.
  • the glass composition uniformity is selected as not reaching a certain level. (judge. That is, the plurality of glasses 1 are selected as non-defective products.
  • the threshold used in step S8 is set to 6.
  • the threshold may be set to 4 if a glass plate with higher composition uniformity is selected. That is, when the threshold value is set to 4, the glass plate having higher composition uniformity can be selected than when the threshold value is set to 6. Further, the threshold may be set to 2. By setting the threshold value to 2, a glass plate having a higher composition uniformity can be selected.
  • a glass plate to be photographed having a width of 1.2 cm along the streak direction is cut, and step When an evaluation value is obtained by performing the same processing as S1 to S8, the evaluation value is also less than the threshold value.
  • the present invention it is possible to provide a large and thin glass plate having a uniform composition over a certain level.
  • the large size means that the length of the long side is 1800 mm or more and the length of the short side is 1500 mm or more.
  • the glass plate has a thickness of 0.05 to 0.7 mm.
  • the glass plate having a glass composition uniform to a certain level or more can be selected by the inspection method of the present invention.
  • That the evaluation value is less than the threshold means that the uniformity of the composition of the glass plate is a certain level or more, and the glass ribbon may be manufactured so as to improve the uniformity of the composition.
  • the glass plate of this invention can be sampled from the glass ribbon manufactured by these methods.
  • the first method for improving the uniformity of the glass is to limit the particle size of the cullet mixed with the batch material of the glass ribbon to a certain range.
  • the particle size of the cullet may be limited to 0.5 mm or less and 5% or less and 10 mm or less and 75% or more by weight%.
  • a sieve classifier when the particle size of the cullet mixed with the batch raw material is limited, for example, a cullet having a desired particle size range is classified by a sieve classifier, and the cullet is mixed with the batch raw material to produce a glass ribbon. That's fine.
  • FIG. 13 is a schematic view schematically showing a glass melting tank and a conveying tube in the glass ribbon manufacturing apparatus.
  • the molten glass conveying tube 42 is a tubular member for sending the glass melted in the glass melting tank 41 to the next step.
  • a stirrer (stirring device) 43 may be provided in the transport pipe 42 and the melted glass sent from the glass melting tank 41 to the next process may be stirred with the stirrer 43.
  • the stirring speed of the stirrer may be 4 to 7 rpm, for example, under a predetermined stirring performance. In the case where the second method is not adopted, the stirrer 43 may not be provided.
  • FIG. 14 is an explanatory view showing a stirrer in the transport pipe 42.
  • the stirrer 43 includes a rotating body 63 and blades 62.
  • the rotating body 63 has a cylindrical shape, and the blades 62 are provided on the side surfaces of the rotating body 63.
  • four blades 62 are illustrated, but the number of blades 62 is not limited to four.
  • the height from the bottom surface of the rotating body 63 to the mounting position of each blade 62 may be different depending on the position on the side surface of the rotating body 63.
  • a driving shaft 66 is provided on the upper surface 67 of the rotating body 63, and the rotating body 63 is driven to rotate about the central axis 61 by the driving shaft 66. As a result, the glass flowing in the transport pipe 42 is agitated by the blades 62 of the rotating body 63.
  • FIG. 14 illustrates a case where the central axis 61 of the rotating body 63 and the central axis of the transport pipe 42 coincide with each other. Therefore, in the example shown in FIG. 14, the central axis 61 of the stirrer 43 and the glass flow direction are parallel.
  • the upstream surface 67 of the rotating body is referred to as the upper surface.
  • the area of the upper surface 67 of the rotating body 63 includes a portion where the drive shaft 66 is provided. That is, the area of the upper surface 67 is equal to the bottom area of the rotating body 63.
  • the conveyance tube 42 may be formed to be bent in an L shape, and the drive shaft 66 may be extended from the wall surface of the bent portion.
  • the area of the region 65 obtained by orthogonally projecting the region through which the blades 62 pass by the rotation of the stirrer 43 onto the plane including the upper surface 67 of the rotator 63 and the area of the upper surface 67 of the rotator 63
  • the sum is defined as the stirring area.
  • the unit of the stirring area A 1 is “m 2 ”.
  • a value obtained by subtracting the area of the upper surface 67 of the rotating body 63 from the cross-sectional area of the transport pipe 42 is defined as a glass channel area, and the channel area is denoted as A0.
  • the unit of A 0 is “m 2 ”.
  • the flow path area A 0 is the area of the region 64 obtained by orthogonally projecting the region in which the rotating body 63 and the blades 62 do not pass even when the stirrer 43 rotates to the plane including the upper surface 67 of the rotating body 63, This is the sum of the area 65.
  • the rotation speed of the stirrer 43 is set to V a [rad / s].
  • the number of blades 62 included in the stirrer 43 is N.
  • the viscosity of the glass flowing in the conveyance tube 42 is ⁇ [N ⁇ s / m 2 ].
  • V g [m / s] be the flow velocity of the glass flowing in the transport pipe 42.
  • the performance value E representing the stirring performance of the stirrer is expressed as the following equation (4).
  • E the value of E calculated by Equation (4), the more the homogeneity of the glass can be improved by stirring with a stirrer. That is, it can be said that the larger the E, the higher the stirring performance of the stirrer.
  • the stirring rotation speed of the stirrer may be set to 4 to 7 rpm, for example.
  • a third method for improving the uniformity of the glass is to discharge the bottom substrate in the molten glass.
  • the bottom substrate is a heterogeneous substrate in the melted glass and accumulates in the lower layer of the melted glass. After discharging the bottom substrate after the glass melting step in the glass melting tank 41, the uniformity of the composition of the glass ribbon can be improved by performing the subsequent steps.
  • a bottom substrate discharge unit 44 may be provided at the lower portion of the transport tube 42, and the glass base material passing through the transport tube 42 may be discharged from the bottom substrate discharge unit 44.
  • the discharge amount of the bottom substrate may be, for example, 10% or less of the molten glass discharged from the glass melting tank 41. If the third method is not employed, the bottom substrate discharge unit 44 need not be provided.
  • a fourth method for improving the uniformity of the glass is to discharge the upper substrate in the molten glass.
  • the upper substrate is a heterogeneous substrate in the molten glass and accumulates in the upper layer of the molten glass. After discharging the upper substrate after the glass melting step in the glass melting tank 41, the uniformity of the composition of the glass ribbon can be improved by performing the subsequent steps.
  • an upper substrate discharge portion 45 may be provided on the upper portion of the transfer tube 42, and the glass upper substrate passing through the transfer tube 42 may be discharged from the upper substrate discharge portion 45.
  • the discharge amount of the upper substrate may be, for example, 10% or less of the molten glass discharged from the glass melting tank 41. If the fourth method is not employed, the upper substrate discharge unit 45 need not be provided.
  • the glass plate whose evaluation value p is less than the threshold value by the following glass plate manufacturing method Can be manufactured. That is, it is possible to increase the uniformity of the particle size of the cullet, which is a glass raw material, and to increase the number of revolutions per unit time of the stirrer that stirs the melted glass, compared to the time when the evaluation value p is equal to or greater than the threshold value. What is necessary is just to manufacture the glass plate from which evaluation value p becomes less than a threshold value by performing at least one of increasing a base substrate discharge
  • Such a glass plate manufacturing method can improve the uniformity of the glass composition of the glass plate.
  • the inventor manufactured a glass ribbon by the first method. That is, the glass ribbon was manufactured by limiting the particle size of the cullet mixed with the batch raw material to a certain range. The particle size of the cullet was limited to a range of 0.5 mm or less and 5% or less, and 10 mm or less and 75% or more by weight%. The cullet having such a particle size was obtained by classifying the cullet using a sieve classifier.
  • FIG. 15 is an explanatory view showing a glass plate taking mode in each embodiment.
  • a glass ribbon 7 As shown in FIG. 15, and Toita the glass plates 51 L from the left side portion of the glass ribbon 7, and Toita the glass plate 51 C from the central portion, the glass plate 51 R of the right side portion Plated.
  • the photographing target glass plates having a width of 1.2 cm along the streak direction were cut out from the three glass plates. .
  • the width in the direction perpendicular to the streaks in the imaging target glass plate was 40 cm.
  • the processing of steps S1 to S8 was performed on the three glass sheets to be photographed, and the evaluation value p was calculated.
  • Example 1 as shown in Table 1, the evaluation values of the imaging target glass plates cut from the three glass plates 51 L , 51 C , 51 R are “5.74”, “5.33”, “ The average value was “4.64”. Thus, for each of the three glass plates, the evaluation value p of the imaging target glass plate was less than the threshold value 6, and the composition uniformity of the glass plate was good.
  • the inventor adopted the first method and the second method described above to produce a glass ribbon. Specifically, only cullet having a particle size in the range of 0.5% or less and 5% or less in the range of 0.5% to 10% is mixed with the batch raw material and melted, and melted glass from the glass melting tank 41 (see FIG. 13).
  • the stirrer 43 (see FIG. 13) was rotated in the transport pipe 42 for transporting the molten glass, and the molten glass was stirred.
  • the rotation speed of the stirrer 43 was set to 4 to 7 rpm after satisfying E> 20. Note that the third and fourth methods described above were not adopted. In other words, the bottom substrate and the top substrate were not discharged.
  • the glass plates 51 L , 51 C and 51 R were sampled from the left part, the central part and the right part of the glass ribbon in the same manner as in Example 1 (see FIG. 15). Furthermore, each of the three glass plates was cut out a subject glass plate having a width of 1.2 cm along the line direction. The size of the photographing target glass plate is the same as that of the first embodiment. Then, the processing of steps S1 to S8 was performed on the three glass sheets to be photographed, and the evaluation value p was calculated.
  • Example 2 the evaluation value p of the photographing target glass plate cut from the three glass plates 51 L , 51 C , 51 R is “2.90”, “1.92”, and “5.96”. The average value was “3.59” (see Table 1). Thus, for each of the three glass plates, the evaluation value p of the imaging target glass plate was less than the threshold value 6, and the composition uniformity of the glass plate was good. Moreover, compared with Example 1, the average value of the evaluation value p is a smaller value, and it can be considered that the uniformity of the composition is improved as a whole.
  • the inventor manufactured the glass ribbon by adopting the first, second and third methods. Specifically, only cullet having a particle size of 0.5% or less and 5% or less within a range of 10% or less and 75% or more is mixed and dissolved in the batch raw material, and the molten glass is melted from the glass melting tank 42 (see FIG. 13).
  • the stirrer 43 (see FIG. 13) was rotated in the transport pipe 42 for transporting the molten glass, and the molten glass was stirred. Furthermore, the bottom of the molten glass was discharged from the transport pipe 42.
  • the rotation speed of the stirrer 43 was set to 4 to 7 rpm so that E> 20 was established, and the discharge amount of the bottom substrate was set to 10% of the molten glass discharged from the glass melting tank 41. Further, the fourth method was not adopted. In other words, the upper substrate was not discharged.
  • the glass plates 51 L , 51 C and 51 R were sampled from the left part, the central part and the right part of the glass ribbon in the same manner as in Example 1 (see FIG. 15). Furthermore, each of the three glass plates was cut out a subject glass plate having a width of 1.2 cm along the line direction. The size of the photographing target glass plate is the same as in the first and second embodiments. Then, the processing of steps S1 to S8 was performed on the three glass sheets to be photographed, and the evaluation value p was calculated.
  • Example 3 it implemented twice.
  • the evaluation values p of the subject glass plates cut from the glass plates 51 L , 51 C and 51 R at the first time are “2.94”, “2.53” and “1.76”, and the average value thereof is It was “2.41” (see Table 1).
  • the evaluation values p of the photographing target glass plates cut from the glass plates 51 L , 51 C , 51 R in the second time are “2.22”, “2.53”, “2.15”, and the average The value was “2.30” (see Table 1).
  • the evaluation value p of each photographing target glass plate was less than the threshold value 6 and the composition uniformity of the glass plate was good.
  • the average value of evaluation value p is a smaller value, and it can be said that the uniformity of a composition is improving by discharge
  • the inventor manufactured the glass ribbon by employing each of the first to fourth methods. Specifically, only cullet having a particle size in the range of 0.5% or less and 5% or less in the range of 0.5% to 10% is mixed with the batch raw material and melted, and melted glass from the glass melting tank 41 (see FIG. 13).
  • the stirrer 43 (see FIG. 13) was rotated in the transport pipe 42 for transporting the molten glass, and the molten glass was stirred. Furthermore, the bottom substrate and the top substrate of the molten glass were discharged from the transport pipe 42, respectively.
  • the rotation speed of the stirrer 43 was set to 4 to 7 rpm so that E> 20 was established, and the discharge amount of the bottom substrate was set to 10% of the molten glass discharged from the glass melting tank 41. In addition, the discharge amount of the upper substrate was set to 1/3 of the discharge amount of the lower substrate.
  • the glass plates 51 L , 51 C and 51 R were sampled from the left part, the central part and the right part of the glass ribbon in the same manner as in Example 1 (see FIG. 15). Furthermore, each of the three glass plates was cut out a subject glass plate having a width of 1.2 cm along the line direction. The size of the glass plate to be photographed is the same as in Examples 1 to 3. Then, the processing of steps S1 to S8 was performed on the three glass sheets to be photographed, and the evaluation value p was calculated.
  • Example 4 it was carried out twice.
  • the evaluation values p of the subject glass plates cut from the first glass plates 51 L , 51 C , 51 R are “1.37”, “1.81”, “0.74”, and the average value thereof is It was “1.31” (see Table 1).
  • the evaluation values p of the photographing target glass plates cut from the glass plates 51 L , 51 C , 51 R in the second time are “1.38”, “1.09”, “0.63”, and the average The value was “1.03” (see Table 1).
  • the evaluation value p of each photographing target glass plate was less than the threshold value 6 and the composition uniformity of the glass plate was good.
  • the average value of the evaluation value p is smaller, and it can be said that the uniformity of the composition is improved by discharging the upper substrate.
  • FIG. 16 shows an example of a streak image for the entire width of the glass ribbon manufactured in the comparative example.
  • the story image shown in FIG. 16 is an image in which the story images taken with respect to each photographing target glass plate cut out from the entire width of the glass ribbon are connected.
  • the evaluation value p of the photographing target glass plate cut from each of the glass plates 51 L , 51 C , 51 R is “9.32”, “4.43”, “9.49”, and the average value thereof. Was “7.75”.
  • the evaluation value p may be less than 6, but the evaluation value as a whole becomes large. In comparison, it can be considered that the uniformity of the composition is low.
  • the present invention can be applied to various products using large and thin glass plates and requiring high uniformity with respect to the composition of the glass plates.

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Abstract

　組成が一定のレベル以上に均一である大型で薄いガラス板を提供する。　ガラス板から切り取った所定の撮影対象ガラス板の側面のストリエ画像を撮影し、そのストリエ画像を列方向に分割し、コントラストを補正し、各分割領域内における撮影対象ガラス板のエッジ部分のｙ座標が揃うように分割領域をｙ軸方向にずらす。そして、各画素を選択し、選択した画素の両側に存在する所定の複数組の画素の画素値の差分の平均値である差分平均値を計算し、その差分平均値の自乗平均を画素列毎に計算し、さらに、画素列毎の自乗平均の平均値を計算する。このとき、所定の複数組の画素の定め方を変化させ、同様の計算を行う。そして、各計算結果により得た値に対して重み係数を乗算し、その乗算結果の和を計算する。本発明のガラス板は、この計算結果が、予め定められた閾値未満となっているものである。

Description

ガラス板、ガラス板の検査方法、およびガラス板の製造方法
　本発明は、ガラス板、ガラス板の検査方法、およびガラス板の製造方法に関する。
　ガラス板における組成上の不均一性を可視化した画像では、輝度の濃淡が縞状に観察される。このように、ガラス板における組成上の不均一性を可視化した画像をストリエ（stria ）画像と呼ぶ。ストリエ画像の撮影方法として、例えば、シュリーレン法がある。
　また、特許文献１には、シュリーレン法による板ガラスの検査方法が記載されている。特許文献１に記載された検査方法では、板ガラスを透過した平行光を、レンズを用いてスクリーンに拡大して投射する。そして、像をいくつかに分割して、ＣＣＤカメラで撮影する。ＣＣＤカメラで撮影した像に関して、画像処理機が、板ガラスのエッジを認識し、像の外形形状の形状処理を行う。そして、パーソナルコンピュータが、元の１枚の板ガラスの明暗のデータとして、連続したデータにまとめる。
　また、特許文献２には、ストリエーションが低減された極紫外光光学素子が記載されている。
日本国特開２００１－１４１６５３号公報（段落０００９－００１９） 日本国特表２００５－５１９３４９号公報
　ストリエ画像において縞模様（ストリエ）が顕著に観察されるガラス板は、ガラス板の組成が不均一であると考えられ、品質上好ましくない。特に、ストリエ画像においてガラス板の厚み方向に沿った縞模様（ストリエ）が観察されるガラス板は、光が透過する位置によって組成にむらがあり、屈折率分布にむらがあることになるため、好ましくない。例えば、このような屈折率分布にむらがあるガラス板を液晶表示装置用の基板として用いた場合、屈折率分布のむらは、液晶表示装置における色むらの原因になってしまう。
　また、近年、ガラス板に対して、面積が大きく、かつ薄いことが要求されることも多くなってきた。
　そこで、本発明は、組成が一定のレベル以上に均一である大型で薄いガラス板を提供することを目的とする。
　また、本発明は、ガラスの組成が一定のレベル以上に均一であるガラス板を選別することができるガラス板の検査方法を提供することを目的とする。
　また、ガラスの組成の均一性を向上させることができるガラス板の製造方法を提供することを目的とする。
　本発明によるガラス板は、厚さが０．０５～０．７ｍｍであり、長辺の長さが１８００ｍｍ以上であり、短辺の長さが１５００ｍｍ以上である矩形のガラス板であって、当該ガラス板から筋目方向の幅を１．２ｃｍとしてストリエ画像の撮影対象ガラス板を切り取り、撮影対象ガラス板の筋目方向に直交する側面のストリエ画像であって、当該側面の各箇所からカメラに向けて入射した光の光量と、各箇所に対応する画素の画素値が線形となるストリエ画像を撮影し、ストリエ画像を列方向に分割し、ストリエ画像内の画素値の最大値をＭＡＸとし、最小値をＭＩＮとし、ストリエ画像の個々の画素の画素値をｕとし、新たな画素値をｖとしたときに、ストリエ画像内の画素毎に式（１）の計算を行ってｖを算出し、各画素の画素値をｖに設定し直し、ストリエ画像を列方向に分割して得られた各分割領域内の撮影対象ガラス板のエッジ部分のｙ座標が揃うように、各分割領域をｙ方向にずらし、撮影対象ガラス板でｋｍｍに相当するストリエ画像内での画素の座標間の距離をａｋとした場合に、２・ｋ＝１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍ，４０ｍｍ，５０ｍｍ，６０ｍｍ，７０ｍｍとするそれぞれの場合に関して、分割領域をずらした後のストリエ画像で、撮影対象ガラス板を表す領域の画素を順次、選択し、任意の座標（Ｘ、Ｙ）の画素値をＣ（Ｘ，Ｙ）と表し、選択した画素の座標を（ｘ，ｙ）と表し、選択した画素の両側に存在する所定の複数組の画素の画素値の差分の平均値である差分平均値をＴ２・ｋと表したときに、式（２）の計算を行うことにより、選択した画素に関する差分平均値Ｔ２・ｋを計算し、２・ｋ＝１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍ，４０ｍｍ，５０ｍｍ，６０ｍｍ，７０ｍｍとするそれぞれの場合に関して、画素毎に計算した差分平均値Ｔ２・ｋの自乗平均を画素列毎に計算し、画素列毎に計算した自乗平均の平均値を計算し、２・ｋ＝１０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ１とし、２・ｋ＝２０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ２とし、２・ｋ＝３０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ３とし、２・ｋ＝４０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ４とし、２・ｋ＝５０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ５とし、２・ｋ＝６０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ６とし、２・ｋ＝７０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ７としたときに、式（３）の計算によって得られる評価値ｐが６未満であることを特徴とする。
ｖ＝ｕ×２５５／（ＭＡＸ－ＭＩＮ）　　　　　　・・・式（１）
Ｔ２・ｋ＝｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－２）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋２）｝／５　　　　・・・式（２）
ｐ＝０．０４５×ｐ１＋０．０５６×ｐ２＋０．０５７×ｐ３＋０．０６４×ｐ４０．０６２×ｐ５＋０．０７４×ｐ６＋０．０８８×ｐ７　　・・・式（３）
　また、式（３）の計算によって得られる評価値ｐが４未満であってもよい。
　本発明によるガラス板の検査方法は、ガラス板の組成の均一性を検査するガラス板の検査方法であって、検査対象となるガラス板を採板したガラスリボンから筋目方向の幅を１．２ｃｍとしてストリエ画像の撮影対象ガラス板を採板し、撮影対象ガラス板の筋目方向に直交する側面のストリエ画像であって、当該側面の各箇所からカメラに向けて入射した光の光量と、各箇所に対応する画素の画素値が線形となるストリエ画像を撮影し、ストリエ画像を列方向に分割し、ストリエ画像内の画素値の最大値をＭＡＸとし、最小値をＭＩＮとし、ストリエ画像の個々の画素の画素値をｕとし、新たな画素値をｖとしたときに、ストリエ画像内の画素毎に式（１）の計算を行ってｖを算出し、各画素の画素値をｖに設定し直し、ストリエ画像を列方向に分割して得られた各分割領域内の撮影対象ガラス板のエッジ部分のｙ座標が揃うように、各分割領域をｙ方向にずらし、撮影対象ガラス板でｋｍｍに相当するストリエ画像内での画素の座標間の距離をａｋとした場合に、２・ｋ＝１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍ，４０ｍｍ，５０ｍｍ，６０ｍｍ，７０ｍｍとするそれぞれの場合に関して、分割領域をずらした後のストリエ画像で、撮影対象ガラス板を表す領域の画素を順次、選択し、任意の座標（Ｘ、Ｙ）の画素値をＣ（Ｘ，Ｙ）と表し、選択した画素の座標を（ｘ，ｙ）と表し、選択した画素の両側に存在する所定の複数組の画素の画素値の差分の平均値である差分平均値をＴ２・ｋと表したときに、式（２）の計算を行うことにより、選択した画素に関する差分平均値Ｔ２・ｋを計算し、２・ｋ＝１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍ，４０ｍｍ，５０ｍｍ，６０ｍｍ，７０ｍｍとするそれぞれの場合に関して、画素毎に計算した差分平均値Ｔ２・ｋの自乗平均を画素列毎に計算し、画素列毎に計算した自乗平均の平均値を計算し、２・ｋ＝１０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ１とし、２・ｋ＝２０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ２とし、２・ｋ＝３０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ３とし、２・ｋ＝４０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ４とし、２・ｋ＝５０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ５とし、２・ｋ＝６０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ６とし、２・ｋ＝７０ｍｍの場合に計算した自乗平均の平均値をｐ７としたときに、式（３）の計算によって評価値ｐを算出し、評価値ｐが、予め定められた閾値未満であるか否かを判定し、評価値ｐが閾値未満である場合に、ガラスリボンにおける撮影対象ガラス板の切り取り箇所を中心とする所定の範囲内から採板したガラス板を、組成の均一性が所定レベルに達しているガラス板であると判定することを特徴とする。
ｖ＝ｕ×２５５／（ＭＡＸ－ＭＩＮ）　　　　　　・・・式（１）
Ｔ２・ｋ＝｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－２）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋２）｝／５　　　　・・・式（２）
ｐ＝０．０４５×ｐ１＋０．０５６×ｐ２＋０．０５７×ｐ３＋０．０６４×ｐ４＋０．０６２×ｐ５＋０．０７４×ｐ６＋０．０８８×ｐ７　・・・式（３）
　本発明によるガラス板の製造方法は、上記のガラス板の検査方法で算出される評価値ｐを参照してガラス板を製造するガラス板の製造方法であって、評価値ｐが、予め定められた閾値以上である場合に、評価値ｐが閾値以上となったガラス板の製造時よりも、ガラス原料であるカレットの粒度の均一性を高めること、溶解したガラスを攪拌するスターラの単位時間当たりの回転数を多くすること、底素地排出量を増やすこと、および上素地排出量を増やすことのうちの少なくとも１つを行うことにより、評価値ｐが閾値未満となるガラス板を製造することを特徴とする。
　本発明によれば、組成が一定のレベル以上に均一である大型で薄いガラス板を提供ことができる。また、ガラスの組成が一定のレベル以上に均一であるガラス板を選別することができる。また、本発明のガラス板の製造方法によれば、ガラス板のガラスの組成の均一性を向上させることができる。
本発明のガラス板の大きさを示す説明図。 ガラス板の検査装置の構成例を示すブロック図。 ガラスリボンからガラス板および撮影対象ガラス板を採板する例を示す説明図。 ガラスリボンの進行方向に沿ってガラス板を複数枚ずつ採板する例を示す説明図。 ガラスリボンの全幅から切り取る個々の撮影対象ガラス板の大きさを示す説明図。 評価値算出の処理経過の例を示すフローチャート。 撮影対象ガラス板におけるストリエ画像の撮影方向を示す説明図。 ステップＳ１で得られるストリエ画像の全体の領域を示す模式図。 図８Ａに示すストリエ画像を分割した状態を示す模式図。 ストリエ画像内に現れるガラス板のエッジ部分を模式的に示す説明図。 ステップＳ４の処理を行った結果の例を示す説明図。 差分平均値を計算するときに用いる画素を示す説明図。 ピッチが１０ｍｍである場合において画素列毎に計算された差分平均値の自乗平均の計算結果の例を示すグラフ。 ピッチが２０ｍｍである場合において画素列毎に計算された差分平均値の自乗平均の計算結果の例を示すグラフ。 ピッチが７０ｍｍである場合において画素列毎に計算された差分平均値の自乗平均の計算結果の例を示すグラフ。 図１２Ａ、図１２Ｂおよび図１２Ｃの計算結果の元となるストリエ画像を模式的に示した模式図。 ガラスリボン製造装置におけるガラス溶解槽および搬送管を模式的に示す模式図。 搬送管内のスターラを示す説明図。 各実施例におけるガラス板の採板態様を示す説明図。 比較例で製造したガラスリボンの全幅分のストリエ画像。
　以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
　図１は、本発明のガラス板の大きさを示す説明図である。図１の上段に示す図は、本発明のガラス板の上面図であり、図１の下段に示す図は、本発明のガラス板の側面図である。図１の上段に示すように、本発明のガラス板１は、長辺の長さが１８００ｍｍ以上であり、短辺の長さが１５００ｍｍ以上の矩形のガラス板である。また、図１の下段に示すように、本発明のガラス板１の厚さは、０．０５ｍｍ以上０．７ｍｍ以下である。ただし、ガラス板１の厚さは、例えば、０．１ｍｍ以上であってもよく、また、例えば、０．３ｍｍ以上であってもよい。本発明のガラス板１の厚さの上限は０．７ｍｍである。
　また、本発明のガラス板１は、組成の均一性が所定の基準を満たすガラス板である。具体的には、ガラス板１は、筋目方向に沿った幅が１．２ｃｍとなる撮影対象ガラス板をガラス板１から切り取って、その撮影対象ガラス板の筋目方向に直交する側面のストリエ画像を撮影した場合に、厚み方向（縦方向）のストリエの顕著さを示す評価値が所定値（すなわち、予め定めた閾値）未満となっているガラス板である。以下、この厚み方向のストリエの顕著さを示す評価値を、単に評価値と記す。評価値が高いほど、厚み方向のストリエが顕著に現れていて、撮影対象ガラス板の組成が不均一であることになる。また、評価値が低いほど、厚み方向のストリエが目立たず、撮影対象ガラス板の組成が均一であることになる。そして、撮影対象ガラス板の組成の均一さは、ガラス板１と同じであるので、評価値が示す撮影対象ガラス板の組成の均一性の程度は、ガラス板１自体の組成の均一性の程度を示している。
　なお、筋目および筋目方向に関しては後述する。
　図２は、撮影対象ガラス板の評価値を算出するガラス板の検査装置の構成例を示すブロック図である。検査装置は、画像撮影手段５と、画像解析手段６とを備える。画像撮影手段５および画像解析手段６がそれぞれ独立した装置であってもよい。
　画像撮影手段５は、撮影対象ガラス板の側面のストリエ画像を撮影するカメラである。画像撮影手段５は、レンズを有し、被写体となる撮影対象ガラス板の側面からレンズに向かって入射した光によって、ストリエ画像を撮影する。画像撮影手段５は、例えば、シュリーレン法によってストリエ画像を撮影すればよい。ただし、ストリエ画像の撮影方法は、シュリーレン法に限定されず、他の方法であってもよい。画像撮影手段５は、ガラス板のストリエ画像を撮影できる公知の手段であってよい。
　画像解析手段６は、画像撮影手段５によって撮影されたストリエ画像を解析し、評価値を算出する。図１に示す本発明のガラス板１では、切り取った撮影対象ガラス板におけるこの評価値が閾値未満となっている。画像解析手段６は、例えば、コンピュータ等の情報処理装置によって実現される。
　なお、評価値の計算は、図２に示す検査装置以外の装置で計算してもよい。また、以下に説明する画像解析手段６の処理の一部をオペレータがマニュアル操作で行ってもよい。
　また、ガラス板１を製品として出荷等するためには、そのガラス板１から撮影対象ガラス板を切り取ると不都合である。そこで、図３に示すように、ガラス板１を採板するガラスリボン７の全幅から、撮影対象ガラス板２を切り取り、その撮影対象ガラス板２に関してストリエ画像を撮影して評価値を求めればよい。ガラスリボン７の全幅から切り取る撮影対象ガラス板２の数は１つでなくてもよい。以下、図３に示すように、ガラスリボン７の全幅を分割して、複数の撮影対象ガラス板２を切り取る場合を例にして説明する。このように複数の撮影対象ガラス板２を切り取る場合には、その複数の撮影対象ガラス板２に関してそれぞれ評価値を求める。なお、ガラスリボン７の全幅から切り取る撮影対象ガラス板２の数は特に限定されない。図３は、ガラスリボンからガラス板１および撮影対象ガラス板２を採板する例を示す説明図である。ガラスリボン７は、ガラスリボン製造装置（図示せず）で製造され、順次送り出される。図３に示すようにガラスリボン７の全幅から複数の撮影対象ガラス板２を切り取り、各撮影対象ガラス板２に関する評価値を求めたときに、切り取った全ての撮影対象ガラス板２に関して、評価値が閾値未満であれば、そのガラスリボン７における撮影対象ガラス板２を切り取った部分を中心とする所定範囲１０から採板したガラス板は、組成の均一性が一定のレベル以上に高いと言える。すなわち、そのガラス板から、撮影対象ガラス板を切り取って、その撮影対象ガラス板に関して評価値を求めたとしても、その評価値が閾値未満であるということが言える。このように言える理由は、ガラスリボン製造装置の時定数は大きく、ガラスリボンの製造条件を変えたとしても、その製造条件の変更がガラスリボン７の組成の均一性に影響を与えるまでに時間がかかるためである。この理由により、所定範囲１０から採板された各ガラス板１に関しては、組成の均一性の状態が同じであると言える。逆に、ガラスリボン７の全幅から切り取った撮影対象ガラス板２のうちの一部の撮影対象ガラス板２に関する評価値が閾値以上であれば、そのガラスリボン７における撮影対象ガラス板２を切り取った部分を中心とする所定範囲１０から採板したガラス板は、組成の均一性が一定のレベルに達していないと判定する。すなわち、そのガラス板から、撮影対象ガラス板を切り取って、その撮影対象ガラス板に関して評価値を求めたとしても、その評価値は閾値以上であると判定する。
　また、所定範囲１０は、ガラスリボン７における撮影対象ガラス板２を切り取った部分の製造時点から前後２時間の範囲で製造された部分である。ここで、ガラスリボン７は、順次、製造されて、ガラスリボン製造装置から送り出されるが、ガラスリボン７の各部分は、その部分を切り取ることができる状態に硬化した時点で製造された状態ということができる。
　なお、図３ではガラスリボン７の進行方向に沿って、ガラス板１を１枚ずつ採板する場合を示したが、図４に示すように、ガラスリボン７の進行方向に沿って、ガラス板１を複数枚ずつ採板してもよい。図４では、ガラスリボン７の進行方向に沿って、ガラス板１をＰ枚ずつ採板する場合を示しているが、この枚数Ｐは、例えば、１≦Ｐ≦５の範囲である。
　以下、ガラスリボン７から切り取った撮影対象ガラス板２に関して評価値を算出する場合を例にして説明する。ただし、このガラスリボン７の厚さは、採板しようとしている本発明のガラス板１の厚さに合わせて製造されている。そして、このガラスリボン７から、撮影対象ガラス板２とは別に、長辺の長さが１８００ｍｍ以上で短辺の長さが１５００ｍｍ以上のガラス板が採板される。
　ガラスリボン７から撮影対象ガラス板２を切り取る場合には、例えば、そのガラスリボン７における撮影対象ガラス板２の切り取り部分の製造時点から前後２時間の範囲で製造されたガラスリボンの範囲１０（図３参照）から、図１に示すガラス板１を複数枚採板しておく。そして、撮影対象ガラス板２について求めた評価値が閾値未満であるか否かによって、採板した複数のガラス板１に関して組成の均一性が一定のレベルに達しているか否かをまとめて判定する。
　ここで、ガラスリボンやガラスリボンから採板されたガラス板における筋目および筋目方向について説明する。フロート法等によって製造されたガラスリボンには、ガラスリボンの主要な延伸方向に沿った筋目が生じている。ガラスリボンの主要な延伸方向とは、ガイド部材によるガラスリボンの幅方向への延伸ではなく、ガラスリボンの進行方向に沿った延伸の方向を意味する。以下、ガラスリボンの主要な延伸方向を、単に、ガラスリボンの延伸方向と記す。筋目とは、ガラスリボンの延伸方向に垂直な方向における板厚の変動およびうねりに起因して、ガラスリボンの延伸方向に生じる筋である。ガラスリボンの延伸方向は、ガラスリボンがガラスリボン製造装置から送り出される進行方向と同じであるので、筋目方向、ガラスリボンの延伸方向、およびガラスリボンの進行方向はいずれも同じである。
　図５は、ガラスリボンの全幅から切り取る個々の撮影対象ガラス板２の大きさを示す説明図である。なお、図５では、ガラスリボン７の筋目の図示を省略している。ガラスリボン７から、撮影対象ガラス板２を切り取るときには、筋目方向（換言すれば、ガラスリボン７の進行方向）に沿った幅が１．２ｃｍとなるように切り取る。また、筋目方向に垂直な方向に沿った幅は、例えば、４０ｃｍとすればよいが、筋目方向に垂直な方向に沿った幅は、特に限定されず、４０ｃｍでなくてもよい。なお、撮影対象ガラス板２の板厚は、ガラスリボン７の板厚と等しい。また、既に説明したように、撮影対象ガラス板２は、ガラスリボン７の全幅から切り取る。
　図６は、評価値（厚み方向のストリエの顕著さを示す評価値）の算出の処理経過の例を示すフローチャートである。図６に示すステップＳ１～Ｓ７の処理は、図３に例示するようにガラスリボン７の全幅から切り取った全ての撮影対象ガラス板２に関してそれぞれ行う。まず、画像撮影手段５（図２参照）が、ガラスリボン７から切り取られた撮影対象ガラス板の側面のストリエ画像を撮影する（ステップＳ１）。
　図７は、撮影対象ガラス板におけるストリエ画像の撮影方向を示す説明図である。ステップＳ１では、画像撮影手段５は、撮影対象ガラス板２の筋目１０３の方向（すなわち筋目方向）に直交する側面９のストリエ画像を撮影する。
　また、ステップＳ１において、画像撮影手段５は、各画素の画素値が、予め定められた最低階調の画素値より大きく最高階調の画素値未満となるように、調整された撮影条件の下で、ストリエ画像を撮影する。本実施形態では、撮影されたストリエ画像において、各画素の画素値の階調を８ビットで表すものとする。この場合、最低階調の画素値は０であり、最高階調の画素値は２５５である。そして、ストリエ画像の各画素の画素値が０よりも大きく２５５未満（換言すれば、１以上２５４以下）の範囲に収まるように、予め撮影条件を調整しておき、その状態で画像撮影手段５がストリエ画像を撮影する。例えば、画像撮影時に用いる光源（図示略）の光量が多すぎると、多くの画素の画素値が２５５に飽和した状態になり、画像全体が真っ白になり、撮影対象ガラス板２の組成の状態に応じたストリエが観察できなくなってしまう。逆に、光源の光量が少なすぎると、多くの画素の画素値が０になってしまい、画像全体が真っ黒になり、やはり、撮影対象ガラス板２の組成の状態に応じたストリエが観察できなくなってしまう。そこで、画像の各画素の画素値が１～２５４の範囲に収まるように光源の明るさを調節した状態で、画像撮影手段５がストリエ画像を撮影する。ここでは、画素値を１～２５４の範囲に収めるための調節対象として光源の光量を例示したが、光量だけでなく、露光時間、画像撮影手段５におけるカメラゲイン、オフセット等を調整してもよい。
　また、画像撮影手段５は、撮影対象ガラス板２の側面９（図７参照）の各箇所から画像撮影手段５のレンズに向けて入射した光の光量と、その各箇所に対応するストリエ画像内の画素の画素値（階調値）とが線形となるストリエ画像を撮影する。
　ステップＳ１でストリエ画像が撮影された後、画像解析手段６（図２参照）は、そのストリエ画像を、複数の列に分割する（ステップＳ２）。図８Ａは、ステップＳ１で得られるストリエ画像１１の全体の領域を示す模式図である。図８Ｂは、図８Ａに示すストリエ画像を分割した状態を示す模式図である。なお、図８Ａおよび図８Ｂにおいて、画像上に現れるストリエ等の図示は省略している。画像解析手段６は、ステップＳ２で、図８Ａに示すストリエ画像１１を、図８Ｂに示すように複数の列に分割する。また、ストリエ画像１１において、横方向（ｘ方向）は、撮影対象ガラス板２の板幅方向に相当し、縦方向（ｙ方向）は、撮影対象ガラス板２の厚み方向に相当する。すなわち、画像解析手段６は、ストリエ画像を、板幅方向に沿って位置を変化させて、短冊状に分割すればよい。
　さらに、画像解析手段６は、ストリエ画像のコントラストを補正する（ステップＳ３）。ステップＳ３において、画像解析手段６は、各画素に関して、以下に示す式（１）の計算を行い、得られた補正値ｖを、画素の画素値として再設定する。
　ｖ＝ｕ×２５５／（ＭＡＸ－ＭＩＮ）　　　　　　・・・式（１）
　式（１）の左辺のｖは、補正後の新たな画素値である。式（１）の右辺の“ｕ”は、ステップＳ１で得たストリエ画像における個々の画素の画素値である。また、右辺の“２５５”は、撮影されたストリエ画像において画素値を表現する８ビットのビット列で表現可能な最高階調の画素値である。また、式（１）において、ＭＡＸは、ステップＳ１で得たストリエ画像における各画素の画素値の最大値である。ＭＩＮは、ステップＳ１で得たストリエ画像における各画素の画素値の最小値である。
　なお、ステップＳ２では、分割領域毎に各画素の補正値を算出し、その際、式（１）のＭＡＸ，ＭＩＮとして、画素が属する分割領域内での画素値の最大値、最小値を用いてもよい。
　なお、式（１）で計算された補正後の新たな画素値ｖは、８ビットで表現されていなくてもよい。また、式（１）で計算された補正後の画素値ｖは、小数で表された値であってもよい。
　次に、画像解析手段６は、ステップＳ２において画素値を設定し直したストリエ画像において、個々の分割領域（図８Ｂ参照）に現れる撮影対象ガラス板２のエッジ部分の画像のｙ座標が揃うように、ストリエ画像の個々の分割領域を厚み方向にずらす（ステップＳ４）。図９は、ストリエ画像内に現れる撮影対象ガラス板２のエッジ部分を模式的に示す説明図である。図９においてもストリエ（縞模様）の図示は省略している。撮影対象ガラス板２のエッジ部分（上端および下端部分）は、ストリエ画像において、黒色または白色の画像として現れ、他の部分とは異なる画像となる。図９に示す例では、ストリエ画像１１において、撮影対象ガラス板２の下端のエッジ部分１２や、上端のエッジ部分１３は、黒色または白色となる。撮影対象ガラス板２の内部に相当する領域１４には、ストリエが現れるが、上記の通り、図示を省略している。
　撮影対象ガラス板２には、たわみが生じていることがある。そのため、ストリエ画像において、エッジ部分１２，１３のｙ座標は一定になるとは限らず、図９に例示するように変化している。ステップＳ４では、画像解析手段６は、各分割領域において、例えば、下端のエッジ部分１２を検出する。このとき、黒色または白色の画像として現れている箇所を、エッジ部分１２として検出すればよい。そして、画像解析手段６は、各分割領域から検出したエッジ部分１２のｙ座標を揃えるように、各分割領域を厚み方向にずらす。ただし、撮影対象ガラス板２の内部に相当する領域１４にエッジ部分と同様に黒色または白色となる箇所が生じる場合もある。そのため、隣接する分割領域同士で、エッジ部分１２として検出した箇所のｙ座標同士の差が、予め定めた閾値よりも大きい場合には、画像解析手段６は、どちらかの領域におけるエッジ部分が誤検出されていると判定し、エッジ部分１２に該当する箇所として別の箇所を検出し直せばよい。
　図９に例示するストリエ画像１１に対してステップＳ４の処理を行った結果の例を、図１０に示す。ステップＳ４の処理の結果、図１０に示すように、下端のエッジ部分１２および上端のエッジ部分１３のｙ座標は揃う。このステップＳ４の処理は、ストリエ画像上に現れている撮影対象ガラス板２のたわみを補正する処理であるということができる。
　また、上記の説明では、撮影対象ガラス板２の下端のエッジ部分１２のｙ座標を揃えるように、各分割領域を厚み方向にずらす場合について説明したが、画像解析手段６は、撮影対象ガラス板２の上端のエッジ部分１３のｙ座標を揃えるように、各分割領域を厚み方向にずらしてもよい。
　また、撮影対象ガラス板２において、板厚が変化している場合がある。その場合、下端のエッジ部分１２から上端のエッジ部分１３までの長さ（画素数）が、分割領域同士の間で異なる場合が生じる。その場合、画像解析手段６は、いずれか１つの分割領域における下端のエッジ部分１２から上端のエッジ部分１３までの画素数を基準として、他の各分割領域における下端のエッジ部分１２から上端のエッジ部分１３までの画素数が基準となる画素数と等しくなるように、各分割領域の画像を厚み方向（ｙ方向）に縮小または拡大すればよい。
　ステップＳ４で分割領域を厚み方向にずらし、図１０に例示するようにエッジ部分のｙ座標を揃えた後、画像解析手段６は、ステップＳ５以降の処理では、撮影対象ガラス板２の画像に相当する領域１５内の画素を対象にして処理を行う。領域１５は、下端のエッジ部分から上端のエッジ部分までの範囲である。
　画像解析手段６は、ステップＳ４の処理後のストリエ画像における領域１５（図１０参照）に属する個々の画素について、その両側に存在する所定の複数組の画素の画素値の差分の平均値を計算する（ステップＳ５）。具体的には、画像解析手段６は、個々の画素を順次、選択し、選択した画素の両側に存在する所定の複数組の画素の画素値の差分の平均値を計算すればよい。以下、この値を差分平均値と記す。
　ステップＳ５において、選択している画素の座標を（ｘ，ｙ）と記すことにする。また、このとき、選択した画素の１ライン上のｙ座標を“ｙ＋１”とし、選択した画素の２ライン上のｙ座標を“ｙ＋２”とする。また、選択した画素の１ライン下のｙ座標を“ｙ－１”とし、選択した画素の２ライン上のｙ座標を“ｙ－２”とする。
　また、選択した画素から撮影対象ガラス板２におけるｋｍｍに相当する画素分だけ左方向にずれた画素のｘ座標を“ｘ－ａｋ”と記し、選択した画素から撮影対象ガラス板２におけるｋｍｍに相当する画素分だけ右方向にずれた画素のｘ座標を“ｘ＋ａｋ”と記す。このとき、座標（ｘ－ａｋ，ｙ）と座標（ｘ＋ａｋ，ｙ）との間隔である２・ａｋは、撮影対象ガラス板２において２・ｋｍｍに相当する。この選択した画素のｘ座標を中心としてｘ方向に並ぶ２つの座標の間隔が表す、撮影対象ガラス板２における長さをピッチと記す。また、上記のａｋは、撮影対象ガラス板２でｋｍｍに相当するストリエ画像内での画素の座標間の距離であるということができる。
　また、任意の座標（Ｘ，Ｙ）の画素の画素値をＣ（Ｘ，Ｙ）と表すこととする。例えば、座標（ｘ－ａｋ，ｙ）の画素の画素値をＣ（ｘ－ａｋ，ｙ）と記す。
　画像解析手段６は、ピッチ２・ｋの値を順次選択し、１種類のピッチを選択したときには、以下に示す式（２）の計算を行うことにより、選択した画素に関して差分平均値を計算する。なお、ピッチが２・ｋｍｍの場合の差分平均値をＴ２・ｋと記す。
Ｔ２・ｋ＝｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－２）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋２）｝／５　　　　・・・式（２）
　図１１は、式（２）によって差分平均値を計算するときに用いる画素を示す説明図である。画素２０は、選択している画素である。式（２）において、｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－２）｝は、図１１に示す画素２５の画素値から画素３０の画素値を減算した差分値である。また、式（２）において、｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－１）｝は、画素２４の画素値から画素２９の画素値を減算した差分値である。また、式（２）において、｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ）｝は、画素２３の画素値から画素２８の画素値を減算した差分値である。また、式（２）において、｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋１）｝は、画素２２の画素値から画素２７の画素値を減算した差分値である。また、式（２）において、｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋２）｝は、画素２１の画素値から画素２６の画素値を減算した差分値である。式（２）の右辺では、これらの差分値の和を５で除算して、差分平均値を算出している。
　すなわち、式（２）の左辺の差分平均値Ｔ２・ｋは、画素２５，３０の画素値の差分、画素２４，２９の画素値の差分、画素２３，２８の画素値の差分、画素２２，２７の画素値の差分、および画素２１，２６の画素値の差分の平均値である。
　画像解析手段６は、ピッチとして、１０ｍｍ、２０ｍｍ、３０ｍｍ、４０ｍｍ、５０ｍｍ、６０ｍｍ、７０ｍｍをそれぞれ選択する。そして、画像解析手段６は、各ピッチにおいて、個々の座標に関し、式（２）の計算を行い、差分平均値を算出する。
　例えば、ピッチとして１０ｍｍを選択した場合には、画像解析手段６は、各画素を選択し、選択した画素（ｘ，ｙ）に関して、以下の計算を行う。
Ｔ１０＝｛Ｃ（ｘ－ａ５，ｙ－２）＋Ｃ（ｘ－ａ５，ｙ－１）＋Ｃ（ｘ－ａ５，ｙ）＋Ｃ（ｘ－ａ５，ｙ＋１）＋Ｃ（ｘ－ａ５，ｙ＋２）－Ｃ（ｘ＋ａ５，ｙ－２）－Ｃ（ｘ＋ａ５，ｙ－１）－Ｃ（ｘ＋ａ５，ｙ）－Ｃ（ｘ＋ａ５，ｙ＋１）－Ｃ（ｘ＋ａ５，ｙ＋２）｝／５
　この計算は、ピッチ２・ｋ＝１０ｍｍとした場合における、式（２）の計算である。
　画像解析手段６は、１０ｍｍの他に、ピッチとして、２０ｍｍ、３０ｍｍ、４０ｍｍ、５０ｍｍ、６０ｍｍ、７０ｍｍをそれぞれ選択し、同様の処理を行う。
　ステップＳ５の後、画像解析手段６は、ステップＳ５で選択したそれぞれのピッチ（１０，２０，３０，４０，５０，６０，７０ｍｍ）に関して、画素列毎に、ステップＳ５で計算した差分平均値の自乗平均を計算し、さらに、画素列毎に計算した自乗平均の値の平均値を計算する（ステップＳ６）。この計算は各ピッチに関して行われるので、ステップＳ６では、７種類のピッチに関して値を求めることになる。
　ステップＳ６で画素列毎に計算する自乗平均は、ステップＳ５で計算した差分平均値の絶対値の大きさの指標値を画素列毎に求めた値であるということができる。この値が大きいということは、画素列の両側の画素の画素値の差分が大きく、厚み方向のストリエが顕著に現れていることを意味する。
　図１２Ａは、ピッチが１０ｍｍである場合において画素列毎に計算された差分平均値の自乗平均の計算結果の例を示すグラフである。図１２Ｂは、ピッチが２０ｍｍである場合において画素列毎に計算された差分平均値の自乗平均の計算結果の例を示すグラフである。図１２Ｃは、ピッチが７０ｍｍである場合において画素列毎に計算された差分平均値の自乗平均の計算結果の例を示すグラフである。図１２Ｄは、図１２Ａ、図１２Ｂおよび図１２Ｃの計算結果の元となるストリエ画像を模式的に示した模式図である。ピッチが１０ｍｍ，２０ｍｍの場合には、左から７０～９０番目付近の画素列で自乗平均の値が大きくなっている（図１２Ａ、図１２Ｂ参照）。このことは、図１２Ｄに示すように、左から７０～９０番目の画素列の近辺で、間隔の細かいストリエが現れていることを意味する。また、ピッチが７０ｍｍの場合には、左から６７０～７３０番目付近の画素列で自乗平均の値が大きくなっている（図１２Ｃ参照）。このことは、図１２Ｄに示すように、左から６７０～７３０番目の画素列の近辺で、間隔の粗いストリエが現れていることを意味する。
　ステップＳ６では、画像解析手段６は、個々の画素列毎に計算した値（差分平均値の自乗平均）の平均値を計算することで、図１２Ａから図１２Ｃまでに例示するグラフにおける縦軸の値の平均値を求める。また、図１２Ａ、図１２Ｂおよび図１２Ｃでは、３種類のピッチのグラフを例示したが、上記のように、画像解析手段６は、この平均値を７種類のピッチそれぞれについて計算する。
　また、図１２Ｄでは、説明を簡単にするため、左から７０～９０番目の画素列の近辺における間隔の細かいストリエと、左から６７０～７３０番目の画素列の近辺における間隔の粗いストリエのみを模式的に示している。実際のストリエ画像では、画像全体にストリエが観察される。そして、撮影対象ガラス板２の組成が不均一であるほど、ストリエのコントラストが強く現れ、ストリエが顕著に観察される。
　ステップＳ６において、７種類のピッチに関して、それぞれ値（画素列毎に計算した自乗平均の平均値）を計算した後、画像解析手段６は、７種類のピッチに関して計算した各値に対して、重み係数を乗算し、その乗算結果の総和を計算する（ステップＳ７）。この計算結果が、評価値（厚み方向のストリエの顕著さを示す評価値）である。評価値をｐとすると、ステップＳ７において、画像解析手段６は、以下の式（３）の計算を行う。
ｐ＝ａ×ｐ１＋ｂ×ｐ２＋ｃ×ｐ３＋ｄ×ｐ４＋ｅ×ｐ５＋ｆ×ｐ６＋ｇ×ｐ７
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・式（３）
　式（３）において、ｐ１は、ピッチ１０ｍｍに関するステップＳ６の計算結果である。ｐ２は、ピッチ２０ｍｍに関するステップＳ６の計算結果である。ｐ３は、ピッチ３０ｍｍに関するステップＳ６の計算結果である。ｐ４は、ピッチ４０ｍｍに関するステップＳ６の計算結果である。ｐ５は、ピッチ５０ｍｍに関するステップＳ６の計算結果である。
ｐ６は、ピッチ６０ｍｍに関するステップＳ６の計算結果である。ｐ７は、ピッチ７０ｍｍに関するステップＳ６の計算結果である。
　また、式（３）において、ａは、ｐ１に乗算する重み係数であり、本実施形態では、“０．０４５”である。ｂは、ｐ２に乗算する重み係数であり、本実施形態では、“０．０５６”である。ｃは、ｐ３に乗算する重み係数であり、本実施形態では、“０．０５７”である。ｄは、ｐ４に乗算する重み係数であり、本実施形態では、“０．０６４”である。ｅは、ｐ５に乗算する重み係数であり、本実施形態では、“０．０６２”である。ｆは、ｐ６に乗算する重み係数であり、本実施形態では、“０．０７４”である。ｇは、ｐ７に乗算する重み係数であり、本実施形態では、“０．０８８”である。
　すなわち、本実施形態において、式（３）は、より具体的には、以下のように表せる。
ｐ＝０．０４５×ｐ１＋０．０５６×ｐ２＋０．０５７×ｐ３＋０．０６４×ｐ４＋０．０６２×ｐ５＋０．０７４×ｐ６＋０．０８８×ｐ７　・・・式（３）
　上述のように、ガラスリボンの全幅から切り取った全ての撮影対象ガラス板に関してそれぞれステップＳ１～Ｓ７を行うので、その全ての撮影対象ガラス板に関して、それぞれ評価値ｐを求めることになる。
　ステップＳ７までの処理をそれぞれの撮影対象ガラス板に対して行い、各撮影対象ガラス板についてそれぞれ評価値ｐを計算したならば、画像解析手段６は、撮影対象ガラス板毎に計算した各評価値ｐと、予め定められた閾値とを比較して、ガラスリボン７の範囲１０（図３参照）から採板したガラス板の組成の均一性を評価する。全ての撮影対象ガラス板の評価値ｐがいずれも閾値未満であれば、画像解析手段６は、ガラスリボン７の範囲１０から採板したガラス板の組成の均一性が一定のレベル以上に高いと判定する。一方、全ての撮影対象ガラス板のうちの一部の撮影対象ガラス板に関して評価値ｐが閾値以上であれば、ガラスリボン７の範囲１０から採板したガラス板の組成の均一性が一定のレベルに達していないと判定する。
　すなわち、撮影対象ガラス板２毎に算出した評価値ｐがいずれも閾値未満であると判定した場合、画像解析手段６は、ガラスリボン７における撮影対象ガラス板２の切り取り部分の製造時点から前後２時間の範囲で製造されたガラスリボンの範囲１０（図３参照）から採板した複数のガラス板１に関して、ガラスの組成の均一性が一定のレベルに達しているものとして選別（判定）する。換言すれば、撮影対象ガラス板２の切り取り部分の製造時点から前後２時間の範囲で製造されたガラスリボンの範囲１０から採板した複数のガラス板１を良品として選別する（ステップＳ８）。
　一方、ステップＳ８において、全ての撮影対象ガラス板のうちの一部の撮影対象ガラス板に関して評価値ｐが閾値以上であると判定した場合、画像解析手段６は、ガラスリボン７における撮影対象ガラス板２の切り取り部分の製造時点から前後２時間の範囲で製造されたガラスリボンの範囲１０から採板した複数のガラス板１に関して、ガラスの組成の均一性が一定のレベルに達していないものとして選別（判定）する。すなわち、それらの複数のガラス１を良品ではないものとして選別する。
　ステップＳ８で用いる閾値は、６と定めておく。ただし、組成の均一性がより高いガラス板を選別するのであれば、閾値を４としてもよい。すなわち、閾値を６とする場合よりも、閾値を４とした場合の方が、組成の均一性がより高いガラス板を選別することができる。さらに、閾値を２としてもよい。閾値を２とすることで、さらに組成の均一性が高いガラス板を選別することができる。
　以上の方法で、ガラスの組成の均一性が一定のレベルに達しているものとして選別された複数のガラス板から、筋目方向に沿った幅が１．２ｃｍとなる撮影対象ガラス板を切り取り、ステップＳ１～Ｓ８と同様の処理を行って評価値を求めた場合、その評価値も閾値未満となる。
　本発明により、組成が一定のレベル以上に均一であり、大型で薄いガラス板を提供することができる。大型とは、具体的には、長辺の長さが１８００ｍｍ以上で短辺の長さが１５００ｍｍ以上である。また、ガラス板の薄さは、０．０５～０．７ｍｍである。
　また、本発明の検査方法により、ガラスの組成が一定のレベル以上に均一であるガラス板を選別することができる。
　次に、上記のような、評価値が閾値未満となる本発明の板ガラスを得るためのガラスリボンの製造方法の例について説明する。評価値が閾値未満であるということは、ガラス板の組成の均一性が一定のレベル以上であるということであり、組成の均一性を向上させるようにガラスリボンを製造すればよい。
　以下に、ガラスの均一性を向上させるための４つの方法を示す。以下の示す４つの方法のいずれか１つをガラスリボンの製造方法に適用してもよいし、４つの方法のうち、任意の複数の方法をガラスリボンの製造方法に適用してもよい。あるいは、以下に示す４つの方法以外の方法をガラスリボンの製造方法に適用してもよい。これらの方法で製造されたガラスリボンから本発明のガラス板を採板することができる。
　ガラスの均一性を向上させる第１の方法は、ガラスリボンのバッチ原料と混合するカレットの粒度を一定の範囲に限定することである。例えば、カレットの粒度を重量％で０．５ｍｍ以下５％以内、１０ｍｍ以下７５％以上に限定すればよい。このように、バッチ原料と混合するカレットの粒度を限定する場合には、例えば、篩い分級機によって所望の粒度範囲のカレットを分類し、そのカレットをバッチ原料に混合して、ガラスリボンを製造すればよい。
　ガラスの均一性を向上させる第２の方法は、溶解したガラスをスターラで攪拌することである。図１３は、ガラスリボン製造装置におけるガラス溶解槽および搬送管を模式的に示す模式図である。ガラス溶解槽４１において、ガラスは溶解された状態になる。溶融ガラスの搬送管４２は、ガラス溶解槽４１で溶解されたガラスを次工程に送り出すための管状部材である。第２の方法の例として、例えば、搬送管４２にスターラ（攪拌装置）４３を設け、ガラス溶解槽４１から次工程に送り出される溶解したガラスを、スターラ４３で攪拌すればよい。スターラの攪拌回転数は、例えば、所定の攪拌性能のもとで、４～７ｒｐｍとすればよい。なお、第２の方法を採用しない場合には、スターラ４３を設けなくてよい。
　スターラに関する上記の攪拌性能について説明する。図１４は、搬送管４２内のスターラを示す説明図である。図１４を参照して攪拌性能を規定する各種パラメータと、好ましい攪拌性能値について説明する。スターラ４３は、回転体６３と、羽根６２とを備える。回転体６３は円柱形であり、羽根６２は、回転体６３の側面に設けられている。図１４では、４枚の羽根６２を図示しているが、羽根６２の数は４枚に限定されない。また、回転体６３の底面から各羽根６２の取付位置までの高さは、回転体６３の側面における位置によって異なっていてよい。また、回転体６３の上面６７には駆動軸６６が設けられ、駆動軸６６により、回転体６３は、中心軸６１を中心に回転するように駆動される。この結果、回転体６３の羽根６２によって、搬送管４２内を流れるガラスは攪拌される。なお、図１４では、回転体６３の中心軸６１と、搬送管４２の中心軸とが一致している場合を例示している。従って、図１４に示す例では、スターラ４３の中心軸６１と、ガラスの流れる方向は平行である。また、ここでは、回転体の上流側の面６７を、上面と呼んでいる。以下の説明において、回転体６３の上面６７の面積には、駆動軸６６が設けられた部分も含まれる。すなわち、上面６７の面積は、回転体６３の底面積と等しい。
　なお、図１３および図１４に示すように、例えば、搬送管４２をＬ字状に曲がるように形成し、その曲がった部分の壁面から駆動軸６６を伸ばすように構成すればよい。
　スターラ４３の回転により羽根６２が通過する領域を、回転体６３の上面６７を含む平面に正射影して得られる領域６５（図１４参照）の面積と、回転体６３の上面６７の面積との和を、攪拌面積と定義する。以下、攪拌面積をＡ１と記す。攪拌面積Ａ１の単位は“ｍ２”とする。
　また、搬送管４２の断面積から、回転体６３の上面６７の面積を減算した値をガラスの流路面積と定義し、流路面積をＡ０と記す。なお、Ａ０の単位は“ｍ２”とする。流路面積Ａ０は、スターラ４３が回転しても回転体６３および羽根６２が通過しない領域を、回転体６３の上面６７を含む平面に正射影して得られる領域６４の面積と、前述の領域６５の面積との和である。
　また、スターラ４３の回転速度をＶａ［ｒａｄ／ｓ］とする。スターラ４３が備える羽根６２の枚数をＮ枚とする。搬送管４２内を流れるガラスの粘性をμ［Ｎ・ｓ／ｍ２］とする。搬送管４２内を流れるガラスの流速をＶｇ［ｍ／ｓ］とする。
　このとき、上記のパラメータを用いて、スターラの攪拌性能を表す性能値Ｅを以下の式（４）のように表す。
　Ｅ＝｛（Ａ１／Ａ０）ｎ×Ｖａ×Ｎ｝／（μ×Ｖｇ）　　　　・・・式（４）
　なお、式（４）における“ｎ”は定数であり、ｎ＝３．７とする。式（４）により計算されるＥの値が大きいほど、スターラによる攪拌でガラスの均質性をより向上させることができる。すなわち、Ｅが大きいほど、スターラの攪拌性能が高いということができる。ガラスの均一性を向上させる第２の方法においては、Ｅ＞２０が成立するようにした上で、スターラの攪拌回転数を、例えば、４～７ｒｐｍとすればよい。
　ガラスの均一性を向上させる第３の方法は、溶解したガラスにおける底素地を排出することである。底素地は、溶解したガラスにおける異質素地であって溶解したガラスの下層にたまるものである。ガラス溶解槽４１におけるガラス溶解工程の後に、底素地を排出してから、次工程以降を行うことで、ガラスリボンの組成の均一性を向上させることができる。溶解したガラスの底素地を排出するには、搬送管４２の下部に、底素地排出部４４を設け、搬送管４２を通過するガラスの底素地を底素地排出部４４から排出すればよい。底素地の排出量は、例えば、ガラス溶解槽４１から排出される溶解ガラスの１０％以下とすればよい。なお、第３の方法を採用しない場合には、底素地排出部４４を設けなくてよい。
　ガラスの均一性を向上させる第４の方法は、溶解したガラスにおける上素地を排出することである。上素地は、溶解したガラスにおける異質素地であって溶解したガラスの上層にたまるものである。ガラス溶解槽４１におけるガラス溶解工程の後に、上素地を排出してから、次工程以降を行うことで、ガラスリボンの組成の均一性を向上させることができる。溶解したガラスの上素地を排出するには、搬送管４２の上部に、上素地排出部４５を設け、搬送管４２を通過するガラスの上素地を上素地排出部４５から排出すればよい。上素地の排出量は、例えば、ガラス溶解槽４１から排出される溶解ガラスの１０％以下とすればよい。なお、第４の方法を採用しない場合には、上素地排出部４５を設けなくてよい。
　製造したガラス板についてストリエ画像を撮影して算出した評価値ｐが、予め定められた閾値以上になっている場合、以下に示すガラス板の製造方法によって、評価値ｐが閾値未満となるガラス板を製造すればよい。すなわち、評価値ｐが閾値以上となったガラス板の製造時よりも、ガラス原料であるカレットの粒度の均一性を高めること、溶解したガラスを攪拌するスターラの単位時間当たりの回転数を多くすること、底素地排出量を増やすこと、および上素地排出量を増やすことのうちの少なくとも１つを行うことにより、評価値ｐが閾値未満となるガラス板を製造すればよい。上記の４つの項目のうち、１つを採用してもよく、また、２つ以上を採用してもよい。
　このようなガラス板の製造方法により、ガラス板のガラスの組成の均一性を向上させることができる。
　以下、本発明のガラスリボンの製造方法の具体例、および、ガラスリボンから採板したガラス板から切り取った撮影対象ガラス板の評価値を示す。発明者は、上記の第１の方法により、ガラスリボンを製造した。すなわち、バッチ原料と混合するカレットの粒度を一定の範囲に限定して、ガラスリボンを製造した。カレットの粒度は、重量％で０．５ｍｍ以下５％以内、１０ｍｍ以下７５％以上の範囲に限定した。なお、このような粒度のカレットは、篩い分級機によりカレットを分類することによって得た。
　粒度が重量％で０．５ｍｍ以下５％以内、１０ｍｍ以下７５％以上の範囲のカレットのみをバッチ原料に混合して溶解し、ガラスリボンを製造した。このとき、上記の第２から第４までの各方法は採用しなかった。すなわち、スターラによる攪拌、底素地の排出、および上素地の排出は行わなかった。
　図１５は、各実施例におけるガラス板の採板態様を示す説明図である。ガラスリボン７を製造後、図１５に示すように、ガラスリボン７の左側部分からガラス板５１Ｌを採板し、中央部分からガラス板５１Ｃを採板し、右側部分からガラス板５１Ｒを採板した。実施例１において、ガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒを採板後、さらに、この３枚のガラス板からそれぞれ、筋目方向に沿った幅が１．２ｃｍとなる撮影対象ガラス板を切り取った。撮影対象ガラス板における筋目に垂直な方向の幅は４０ｃｍとした。そして、この３枚の撮影対象ガラス板に対して、それぞれステップＳ１～Ｓ８の処理を行い、評価値ｐを算出した。
　各実施例および比較例における評価値の結果を表１に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　実施例１では、表１に示すように、３枚のガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒから切り取った撮影対象ガラス板の評価値は、“５．７４”，“５．３３”，“２．８６”であり、その平均値は“４．６４”であった。このように、３枚のガラス板それぞれについて、撮影対象ガラス板の評価値ｐは閾値６未満となり、ガラス板の組成の均一性が良好であった。
　発明者は、上記の第１の方法と第２の方法を採用して、ガラスリボンを製造した。具体的には、粒度が重量％で０．５ｍｍ以下５％以内、１０ｍｍ以下７５％以上の範囲のカレットのみをバッチ原料に混合して溶解し、ガラス溶解槽４１（図１３参照）から溶解ガラスを輸送する搬送管４２内で、スターラ４３（図１３参照）を回転させ、溶解ガラスを攪拌した。スターラ４３の回転数は、Ｅ＞２０が成立するようにした上で、４～７ｒｐｍとした。なお、上記の第３および第４の方法は採用しなかった。すなわち、底素地の排出、および上素地の排出は行わなかった。
　ガラスリボンを生成後、実施例１の場合と同様に、ガラスリボンの左部分、中央部分および右側部分からそれぞれガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒを採板した（図１５参照）。さらに、この３枚のガラス板からそれぞれ、筋目方向に沿った幅が１．２ｃｍとなる撮影対象ガラス板を切り取った。撮影対象ガラス板の大きさは、実施例１と同様である。そして、この３枚の撮影対象ガラス板に対して、それぞれステップＳ１～Ｓ８の処理を行い、評価値ｐを算出した。
　実施例２では、３枚のガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒから切り取った撮影対象ガラス板の評価値ｐは、“２．９０”，“１．９２”，“５．９６”であり、その平均値は“３．５９”であった（表１参照）。このように、３枚のガラス板それぞれについて、撮影対象ガラス板の評価値ｐは閾値６未満となり、ガラス板の組成の均一性が良好であった。また、実施例１と比較すると、評価値ｐの平均値は、より小さな値となっていて、全体としては、組成の均一性が向上していると考えることができる。
　発明者は、上記の第１、第２および第３の方法を採用してガラスリボンを製造した。具体的には、粒度が重量％で０．５ｍｍ以下５％以内、１０ｍｍ以下７５％以上の範囲のカレットのみをバッチ原料に混合して溶解し、ガラス溶解槽４２（図１３参照）から溶解ガラスを輸送する搬送管４２内で、スターラ４３（図１３参照）を回転させ、溶解ガラスを攪拌した。さらに、搬送管４２において、溶解ガラスの底素地を排出した。スターラ４３の回転数は、Ｅ＞２０が成立するようにした上で、４～７ｒｐｍとし、底素地の排出量は、ガラス溶解槽４１から排出される溶解ガラスの１０％とした。また、第４の方法は採用しなかった。すなわち、上素地の排出は行わなかった。
　ガラスリボンを生成後、実施例１の場合と同様に、ガラスリボンの左部分、中央部分および右側部分からそれぞれガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒを採板した（図１５参照）。さらに、この３枚のガラス板からそれぞれ、筋目方向に沿った幅が１．２ｃｍとなる撮影対象ガラス板を切り取った。撮影対象ガラス板の大きさは、実施例１，２と同様である。そして、この３枚の撮影対象ガラス板に対して、それぞれステップＳ１～Ｓ８の処理を行い、評価値ｐを算出した。
　また、実施例３に関しては２回実施した。１回目におけるガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒから切り取った撮影対象ガラス板の評価値ｐは、“２．９４”，“２．５３”，“１．７６”であり、その平均値は“２．４１”であった（表１参照）。また、２回目におけるガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒから切り取った撮影対象ガラス板の評価値ｐは、“２．２２”，“２．５３”，“２．１５”であり、その平均値は“２．３０”であった（表１参照）。１回目に関しても、２回目に関しても、各撮影対象ガラス板の評価値ｐは、いずれも閾値６未満となり、ガラス板の組成の均一性が良好であった。また、実施例１，２と比較すると、評価値ｐの平均値は、より小さな値となっていて、底素地の排出によって、組成の均一性が向上していると言える。
　発明者は、上記の第１から第４までの各方法をそれぞれ採用してガラスリボンを製造した。具体的には、粒度が重量％で０．５ｍｍ以下５％以内、１０ｍｍ以下７５％以上の範囲のカレットのみをバッチ原料に混合して溶解し、ガラス溶解槽４１（図１３参照）から溶解ガラスを輸送する搬送管４２内で、スターラ４３（図１３参照）を回転させ、溶解ガラスを攪拌した。さらに、搬送管４２において、溶解ガラスの底素地および上素地をそれぞれ排出した。スターラ４３の回転数は、Ｅ＞２０が成立するようにした上で、４～７ｒｐｍとし、底素地の排出量は、ガラス溶解槽４１から排出される溶解ガラスの１０％とした。また、上素地の排出量は、底素地排出量の１／３とした。
　ガラスリボンを生成後、実施例１の場合と同様に、ガラスリボンの左部分、中央部分および右側部分からそれぞれガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒを採板した（図１５参照）。さらに、この３枚のガラス板からそれぞれ、筋目方向に沿った幅が１．２ｃｍとなる撮影対象ガラス板を切り取った。撮影対象ガラス板の大きさは、実施例１～３と同様である。そして、この３枚の撮影対象ガラス板に対して、それぞれステップＳ１～Ｓ８の処理を行い、評価値ｐを算出した。
　実施例４に関しても２回実施した。１回目におけるガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒから切り取った撮影対象ガラス板の評価値ｐは、“１．３７”，“１．８１”，“０．７４”であり、その平均値は“１．３１”であった（表１参照）。また、２回目におけるガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒから切り取った撮影対象ガラス板の評価値ｐは、“１．３８”，“１．０９”，“０．６３”であり、その平均値は“１．０３”であった（表１参照）。１回目に関しても、２回目に関しても、各撮影対象ガラス板の評価値ｐは、いずれも閾値６未満となり、ガラス板の組成の均一性が良好であった。また、実施例１～３と比較すると、評価値ｐの平均値は、より小さな値となっていて、上素地の排出によって、組成の均一性が向上していると言える。
［比較例］発明者は、比較例として、上記の第１から第４までのいずれの方法も採用せずにガラスリボンを製造した。実施例１の場合と同様に、ガラスリボンの左部分、中央部分および右側部分からそれぞれガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒを採板した（図１５参照）。さらに、この３枚のガラス板から実施例１～４と同様に撮影対象ガラス板を切り取り、各撮影対象ガラス板に対して、それぞれステップＳ１～Ｓ８の処理を行い、評価値ｐを算出した。なお、比較例で製造したガラスリボンの全幅分のストリエ画像の一例を図１６に示す。図１６に示すストリエ画像は、ガラスリボンの全幅から切り取った各撮影対象ガラス板について撮影したストリエ画像を連ねた画像である。
　この場合、各ガラス板５１Ｌ，５１Ｃ，５１Ｒから切り取った撮影対象ガラス板の評価値ｐは、“９．３２”，“４．４３”，“９．４９”であり、その平均値は“７．７５”であった。このように、第１から第４までのいずれの方法も採用しない場合には、評価値ｐが６未満となることもあるが、全体として評価値の値は大きくなり、実施例１～４と比較して、組成の均一性が低くなっていると考えることができる。
　本発明は、大型で薄いガラス板を用いる種々の製品であって、ガラス板の組成に関して高い均一性を要求する種々の製品に利用可能である。
　本出願を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明らかである。
　本出願は、２０１０年１２月１５日出願の日本特許出願（特願２０１０-２７９２１１）に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。
　１　ガラス板
　２　撮影対象ガラス板
　５　画像撮影手段
　６　画像解析手段
　７　ガラスリボン
　１２，１３　エッジ部分

Claims (4)

  1. 　厚さが０．０５～０．７ｍｍであり、長辺の長さが１８００ｍｍ以上であり、短辺の長さが１５００ｍｍ以上である矩形のガラス板であって、
    　当該ガラス板から筋目方向の幅を１．２ｃｍとしてストリエ画像の撮影対象ガラス板を切り取り、
    　前記撮影対象ガラス板の筋目方向に直交する側面のストリエ画像であって、当該側面の各箇所からカメラに向けて入射した光の光量と、前記各箇所に対応する画素の画素値が線形となるストリエ画像を撮影し、
    　前記ストリエ画像を列方向に分割し、
    　前記ストリエ画像内の画素値の最大値をＭＡＸとし、最小値をＭＩＮとし、前記ストリエ画像の個々の画素の画素値をｕとし、新たな画素値をｖとしたときに、前記ストリエ画像内の画素毎に式（１）の計算を行ってｖを算出し、各画素の画素値をｖに設定し直し、
    　前記ストリエ画像を列方向に分割して得られた各分割領域内の撮影対象ガラス板のエッジ部分のｙ座標が揃うように、各分割領域をｙ方向にずらし、
    　前記撮影対象ガラス板でｋｍｍに相当する前記ストリエ画像内での画素の座標間の距離をａｋとした場合に、２・ｋ＝１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍ，４０ｍｍ，５０ｍｍ，６０ｍｍ，７０ｍｍとするそれぞれの場合に関して、分割領域をずらした後のストリエ画像で、前記撮影対象ガラス板を表す領域の画素を順次、選択し、任意の座標（Ｘ、Ｙ）の画素値をＣ（Ｘ，Ｙ）と表し、選択した画素の座標を（ｘ，ｙ）と表し、前記選択した画素の両側に存在する所定の複数組の画素の画素値の差分の平均値である差分平均値をＴ２・ｋと表したときに、式（２）の計算を行うことにより、選択した画素に関する差分平均値Ｔ２・ｋを計算し、
    　２・ｋ＝１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍ，４０ｍｍ，５０ｍｍ，６０ｍｍ，７０ｍｍとするそれぞれの場合に関して、画素毎に計算した差分平均値Ｔ２・ｋの自乗平均を画素列毎に計算し、画素列毎に計算した前記自乗平均の平均値を計算し、
    　２・ｋ＝１０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ１とし、２・ｋ＝２０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ２とし、２・ｋ＝３０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ３とし、２・ｋ＝４０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ４とし、２・ｋ＝５０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ５とし、２・ｋ＝６０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ６とし、２・ｋ＝７０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ７としたときに、式（３）の計算によって得られる評価値ｐが６未満である
    　ことを特徴とするガラス板。
    ｖ＝ｕ×２５５／（ＭＡＸ－ＭＩＮ）　　　　　　・・・式（１）
    Ｔ２・ｋ＝｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－２）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋２）｝／５　　　・・・式（２）
    ｐ＝０．０４５×ｐ１＋０．０５６×ｐ２＋０．０５７×ｐ３＋０．０６４×ｐ４＋０．０６２×ｐ５＋０．０７４×ｐ６＋０．０８８×ｐ７　・・・式（３）
  2. 　式（３）の計算によって得られる評価値ｐが４未満である請求項１に記載のガラス板。
  3. 　ガラス板の組成の均一性を検査するガラス板の検査方法であって、
    　検査対象となるガラス板を採板したガラスリボンから筋目方向の幅を１．２ｃｍとしてストリエ画像の撮影対象ガラス板を採板し、
    　前記撮影対象ガラス板の筋目方向に直交する側面のストリエ画像であって、当該側面の各箇所からカメラに向けて入射した光の光量と、前記各箇所に対応する画素の画素値が線形となるストリエ画像を撮影し、
    　前記ストリエ画像を列方向に分割し、
    　前記ストリエ画像内の画素値の最大値をＭＡＸとし、最小値をＭＩＮとし、前記ストリエ画像の個々の画素の画素値をｕとし、新たな画素値をｖとしたときに、前記ストリエ画像内の画素毎に式（１）の計算を行ってｖを算出し、各画素の画素値をｖに設定し直し、
    　前記ストリエ画像を列方向に分割して得られた各分割領域内の撮影対象ガラス板のエッジ部分のｙ座標が揃うように、各分割領域をｙ方向にずらし、
    　前記撮影対象ガラス板でｋｍｍに相当する前記ストリエ画像内での画素の座標間の距離をａｋとした場合に、２・ｋ＝１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍ，４０ｍｍ，５０ｍｍ，６０ｍｍ，７０ｍｍとするそれぞれの場合に関して、分割領域をずらした後のストリエ画像で、前記撮影対象ガラス板を表す領域の画素を順次、選択し、任意の座標（Ｘ、Ｙ）の画素値をＣ（Ｘ，Ｙ）と表し、選択した画素の座標を（ｘ，ｙ）と表し、前記選択した画素の両側に存在する所定の複数組の画素の画素値の差分の平均値である差分平均値をＴ２・ｋと表したときに、式（２）の計算を行うことにより、選択した画素に関する差分平均値Ｔ２・ｋを計算し、
    　２・ｋ＝１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍ，４０ｍｍ，５０ｍｍ，６０ｍｍ，７０ｍｍとするそれぞれの場合に関して、画素毎に計算した差分平均値Ｔ２・ｋの自乗平均を画素列毎に計算し、画素列毎に計算した前記自乗平均の平均値を計算し、
    　２・ｋ＝１０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ１とし、２・ｋ＝２０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ２とし、２・ｋ＝３０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ３とし、２・ｋ＝４０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ４とし、２・ｋ＝５０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ５とし、２・ｋ＝６０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ６とし、２・ｋ＝７０ｍｍの場合に計算した前記自乗平均の平均値をｐ７としたときに、式（３）の計算によって評価値ｐを算出し、
    　前記評価値ｐが、予め定められた閾値未満であるか否かを判定し、
    　前記評価値ｐが前記閾値未満である場合に、前記ガラスリボンにおける前記撮影対象ガラス板の切り取り箇所を中心とする所定の範囲内から採板したガラス板を、組成の均一性が所定レベルに達しているガラス板であると判定する
    　ことを特徴とするガラス板の検査方法。
    ｖ＝ｕ×２５５／（ＭＡＸ－ＭＩＮ）　　　　　　・・・式（１）
    Ｔ２・ｋ＝｛Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－２）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ－１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋１）＋Ｃ（ｘ－ａｋ，ｙ＋２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－２）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ－１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋１）－Ｃ（ｘ＋ａｋ，ｙ＋２）｝／５　　・・・式（２）
    ｐ＝０．０４５×ｐ１＋０．０５６×ｐ２＋０．０５７×ｐ３＋０．０６４×ｐ４＋０．０６２×ｐ５＋０．０７４×ｐ６＋０．０８８×ｐ７　・・・式（３）
  4. 　請求項３に記載のガラス板の検査方法で算出される評価値ｐを参照してガラス板を製造するガラス板の製造方法であって、
    　前記評価値ｐが、予め定められた閾値以上である場合に、
    　前記評価値ｐが前記閾値以上となったガラス板の製造時よりも、
    　ガラス原料であるカレットの粒度の均一性を高めること、溶解したガラスを攪拌するスターラの単位時間当たりの回転数を多くすること、底素地排出量を増やすこと、および上素地排出量を増やすことのうちの少なくとも１つを行うことにより、評価値ｐが前記閾値未満となるガラス板を製造する
    　ことを特徴とするガラス板の製造方法。
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