特開 2024-23027 接着剤の塗布判定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024023027

(43)【公開日】2024-02-21

(54)【発明の名称】接着剤の塗布判定装置

(51)【国際特許分類】

   G01B 11/28 20060101AFI20240214BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240214BHJP

【ＦＩ】

G01B11/28 H

G06T7/00 300F

【審査請求】未請求

【請求項の数】3

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022126559

(22)【出願日】2022-08-08

(71)【出願人】

【識別番号】390037154

【氏名又は名称】大和ハウス工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002572

【氏名又は名称】弁理士法人平木国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】大澤 淳司

(72)【発明者】

【氏名】山田 拓久

(72)【発明者】

【氏名】今仲 雅之

(72)【発明者】

【氏名】湯淺 嵩之

(72)【発明者】

【氏名】白井 真彦

【テーマコード（参考）】

2F065

5L096

【Ｆターム（参考）】

2F065AA04

2F065AA12

2F065AA54

2F065AA58

2F065AA59

2F065BB02

2F065DD02

2F065FF04

2F065JJ03

2F065QQ03

2F065QQ24

2F065QQ28

2F065QQ31

2F065RR06

2F065UU05

5L096AA06

5L096BA03

5L096CA02

5L096DA02

5L096FA52

5L096FA59

5L096FA64

5L096FA66

5L096FA67

5L096GA32

5L096JA11

(57)【要約】

【課題】建材に塗布された接着剤の塗布量が、適正量であるか否かを簡単に判定することができる接着剤の塗布判定装置を提供する。
【解決手段】塗布判定装置１０は、撮像装置２０で撮像された床材５を含む全体画像Ｇ１から、床材５の画像および各接着剤４の画像を抽出し、抽出した床材５の画像Ｇ２から、床材５の輪郭線Ｐａ～Ｐｄを抽出する画像抽出部１１と、接着剤４の画像を、長辺５１の方向の接着剤４１の画像と、短辺５２の方向の接着剤４２の画像と、に分類する接着剤分類部１３と、長辺５１の方向の接着剤４１の本数と短辺５２の方向の接着剤４２の本数を特定する本数特定部１４と、長辺５１の方向の接着剤４１の本数と短辺５２の方向の接着剤４２の本数に基づいて、床材５に塗布された接着剤４の塗布量が適切であるかを判定する塗布量判定部１６と、を少なくとも備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

長辺と短辺の矩形状の建材に、前記長辺の方向および前記短辺の方向に沿って塗布された接着剤の塗布量が適正量であるかを判定する塗布判定装置であって、
撮像装置で撮像された建材を含む全体画像から、前記建材の画像および各接着剤の画像を抽出し、抽出した前記建材の画像から、前記建材の輪郭線を抽出する画像抽出部と、
前記接着剤の画像を、前記長辺の方向の接着剤の画像と、前記短辺の方向の接着剤の画像と、に分類する接着剤分類部と、
前記長辺の方向の接着剤の本数と前記短辺の方向の接着剤の本数を特定する本数特定部と、
前記長辺の方向の接着剤の本数と前記短辺の方向の接着剤の本数に基づいて、前記建材に塗布された接着剤の塗布量が適切であるかを判定する塗布量判定部と、
を少なくとも備えることを特徴とする接着剤の塗布判定装置。

【請求項2】

前記接着剤分類部は、前記接着剤の画像を構成する画素の座標を用いたクラスタ分析により、前記長辺の方向の接着剤の画像と、前記短辺の方向の接着剤の画像と、に分類することを特徴とする請求項１に記載の接着剤の塗布判定装置。

【請求項3】

前記塗布判定装置は、
前記輪郭線に基づいて、前記建材および前記建材に塗布された前記接着剤の画像を、正面から視た正面画像に射影変換する射影変換部と、をさらに備え、
前記接着剤分類部は、前記接着剤の画像を、前記長辺の方向の接着剤の画像と前記短辺の方向の接着剤の画像に、分類することを特徴とする請求項１または２に記載の接着剤の塗布判定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、長辺と短辺の矩形状の建材に、長辺方向および短辺方向に沿って塗布された接着剤の塗布量が、適正量であるかを判定する塗布判定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、建材に塗布された接着剤の塗布状態を判定する判定装置が提案されている。たとえば、特許文献１に記載の判定装置は、塗布ヘッドに、塗布ノズルと撮像装置とを取り付けて、塗布ノズルから塗布される接着剤を、撮像装置で撮像しながら、接着剤が適正な位置に塗布されたかを判定している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平３－２１７０９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１とは異なり、床材などの建材に接着剤を塗布する際には、施工者が接着剤を直接塗布することになり、適正量の接着剤が塗布されていることを判定することは難しい。

【0005】

本発明は、このような点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、建材に塗布された接着剤の塗布量が、適正量であるか否かを簡単に判定することができる接着剤の塗布判定装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

前記課題を鑑みて、本発明に係る接着剤の塗布判定装置は、長辺と短辺の矩形状の建材に、前記長辺の方向および前記短辺の方向に沿って塗布された接着剤の塗布量が適正量であるかを判定する塗布判定装置であって、撮像装置で撮像された建材を含む全体画像から、前記建材の画像および各接着剤の画像を抽出し、抽出した前記建材の画像から、前記建材の輪郭線を抽出する画像抽出部と、前記接着剤の画像を、前記長辺の方向の接着剤の画像と、前記短辺の方向の接着剤の画像と、に分類する接着剤分類部と、前記長辺の方向の接着剤の本数と前記短辺の方向の接着剤の本数を特定する本数特定部と、前記長辺の方向の接着剤の本数と前記短辺の方向の接着剤の本数に基づいて、前記建材に塗布された接着剤の塗布量が適切であるかを判定する塗布量判定部と、を少なくとも備えることを特徴とする。

【0007】

本発明によれば、画像抽出部は、撮像装置で撮像された建材を含む全体画像から、建材の画像および各接着剤の画像を抽出し、抽出した建材の画像から、建材の輪郭線を抽出する。この抽出には、たとえば、機械学習により建材の画像の抽出を機械学習したものを用いた抽出、および、エッジ検出などの画像処理を利用した抽出を挙げることができる。

【0008】

接着剤分類部は、接着剤の画像を、長辺の方向の接着剤の画像と、短辺の方向の接着剤の画像と、に分類する。建材の輪郭線は、矩形状の建材の短辺と長辺とにより形成されるため、この長辺に沿った方向の接着剤の画像と、短辺の沿った方向の接着剤の画像とを、簡単に分類することができる。このような分類は、たとえば、長辺および短辺のそれぞれに対して、これらを構成する画素を通過する直線を設定し、当該直線から距離が、所定の範囲にある接着剤の画像の画素を、グルーピングすることにより分類してもよく、後述するクラスタ分析により、分類してもよい。

【0009】

このような分類を行うことにより、本数特定部は、長辺の方向の接着剤の本数と短辺の方向の接着剤の本数を特定することができる。ここで、接着剤は、特定のチューブタイプの容器に収納されており、この容器の先端から押し出されることにより、塗布されるため、接着剤の塗布される方向とその本数がわかれば、接着剤の塗布量を概ね把握することができる。したがって、本発明では、塗布量判定部は、長辺の方向の接着剤の本数と短辺の方向の接着剤の本数に基づいて、建材に塗布された接着剤の塗布量が適切であるかを判定することができる。このようにして、撮像装置で建材を撮像することで、建材に塗布された接着剤の塗布量が、適正量であるか否かを簡単に判定することができる。

【0010】

ここで、上述した如く、接着剤の画像を、長辺の方向の接着剤の画像と、短辺の方向の接着剤の画像と、に分類することができるのであれば、接着剤分類部による分類の手法は特に限定されるものではない。しかしながら、より好ましい態様として、前記接着剤分類部は、前記接着剤の画像を構成する画素の座標を用いたクラスタ分析により、前記長辺の方向の接着剤の画像と、前記短辺の方向の接着剤の画像と、に分類する。

【0011】

この態様によれば、接着剤の画像を構成する画素の座標を用いたクラスタ分析により、断続的に接着剤が塗布された部分であっても、一つのグループにグルーピングすることができるため、長辺の方向および短辺の方向に沿った接着剤の画像をより正確に分類することができる。

【0012】

ここで、全体画像は、建材と正対する位置から撮像されたものである場合には、特に問題ないが、たとえば、建材に対して傾斜した角度から撮像した場合には、接着剤の本数を正確に算出することができないおそれがある。このような点から、前記塗布判定装置は、前記輪郭線に基づいて、前記建材および前記建材に塗布された前記接着剤の画像を、正面から視た正面画像に射影変換する射影変換部と、をさらに備え、前記接着剤分類部は、前記接着剤の画像を、前記長辺の方向の接着剤の画像と前記短辺の方向の接着剤の画像に、分類する。

【0013】

この態様によれば、射影変換部により、輪郭線に基づいて、建材および建材に塗布された前記接着剤の画像を、正面から視た正面画像に射影変換するので、接着剤分類部は、接着剤の画像を、長辺の方向の接着剤の画像と、短辺の方向の接着剤の画像とに、正確に分類することができる。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、建材に塗布された接着剤の塗布量が、適正量であるか否かを簡単に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本実施形態の塗布判定装置で判定する接着剤が塗布された床材を説明するための模式的斜視図である。

【図2】本実施形態に係る塗布判定装置を含むシステムの模式図である。

【図3】図１に示す塗布判定装置の演算装置の制御ブロック図である。

【図4】図２に示す床材の画像および接着剤の画像と、床材の輪郭線の抽出等を説明するための模式図である。

【図5】図３に示す射影変換部を説明するための模式図である。

【図6】図２に示す接着剤分類部による接着剤の画像の分類を説明するための模式図である。

【図7】図１に示す塗布判定装置を用いた作業フロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下に図１～図７を参照しながら、本実施形態に係る塗布判定装置１０を説明する。

【0017】

１．建材５と接着剤４について
本実施形態では、塗布判定装置１０は、図１に示すように、長辺５１と短辺５２の矩形状の床材（建材）５に、長辺５１の方向Ｘおよび短辺５２の方向Ｙに沿って塗布された接着剤４の塗布量が適正量であるかを判定する装置である。

【0018】

本実施形態では、建材として床材５を例示するが、たとえば、石膏ボード、壁材、天井材などの内装ばかりでなく、外壁材、スレート材、軒天材（軒下の化粧材）等であってもよい。接着剤としては、たとえば酢酸ビニル接着剤、ウレタン系接着剤等であってもよく、ゴム系、アクリル系、若しくはシリコーン系の粘着剤またはこれらの接着剤であってもよい。

【0019】

図１に示すように、床材５は、平面視において、長辺５１と短辺５２で構成された矩形状の板材である。床材５の側面のうち、長辺方向Ｘの側面には、雄実５５Ａと雌実５５Ｂが形成されており、短辺方向Ｙの側面には、雄実５６Ａと雌実５６Ｂとが形成されている。

【0020】

複数の床材５、５、…を敷設する際には、後述する接着剤Ａを、床材５の裏面５３に塗布した後、床材５を床下地面に配置し、床材５の雄実５５Ａ（５６Ａ）を、隣接する床材の雌実５５Ｂ（５６Ｂ）に実接合する。

【0021】

ここで、敷設後の床材５が床下地面から浮き上がらないようにするためには、適正量の接着剤を、床材５の裏面５３に塗布することが重要である。接着剤４は、特定のチューブタイプの容器に収納されており、この容器の先端から押し出されることにより、床材５の裏面５３に塗布される。

【0022】

具体的には、長辺方向Ｘの雄実５５Ａ（または雌実５５Ｂ）側の縁部に沿って、一本の接着剤４（４１）が塗布され、短辺方向Ｙの雄実５６Ａ（または雌実５６Ｂ）に沿って、複数本の接着剤４（４２）が等間隔に塗布される。そこで、接着剤４の塗布される方向（長辺方向と短辺方向）の接着剤の本数がわかれば、接着剤の塗布量を概ね把握することができるため、床材５に塗布された接着剤４の塗布量が適切であるかを判定することができる。

【0023】

このような観点から、本実施形態に係る塗布判定装置１０は、床材（建材）５に、長辺方向Ｘおよび短辺方向Ｙに沿って塗布された接着剤４の塗布量が適正量であるかを判定する。

【0024】

２．塗布判定装置１０のハードウエア構成について
塗布判定装置１０は、ハードウエアとして、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成され、床材５の寸法等の仕様条件、接着剤の塗布の適正を判定する判定プログラム等が記録された記憶部１０Ａと、判定プログラムを実行する演算部１０Ｂと、を備えている。

【0025】

塗布判定装置１０には、入力装置３１と出力装置３２とが接続されている。本実施形態では、入力装置３１と出力装置３２とが一体となったタッチパネルディスプレイであってもよい。入力装置３１を用いて、床材５の仕様条件、判定プログラム等のデータが入力される。本実施形態では、入力装置３１は、撮像装置２０で撮像した画像データが入力される。入力装置３１で入力されたデータは、記憶部１０Ａに記憶される。出力装置３２は、撮像装置２０で撮像された画像データ、演算部１０Ｂで演算された演算結果等が、表示される。

【0026】

本実施形態では、塗布判定装置１０は、記憶部１０Ａおよび演算部１０Ｂで構成されていたが、例えば、入力装置３１および出力装置３２を備えたものであってもよい。塗布判定装置１０は、入力装置３１および出力装置３２に加えて、撮像装置２０をさらに備え、これらが一体となったスマートフォンまたはタブレットなどの携帯端末であってもよい。

【0027】

３．塗布判定装置１０のソフトウエア構成について
本実施形態では、図３に示すように、塗布判定装置１０は、画像抽出部１１と、射影変換部１２と、接着剤分類部１３と、本数特定部１４と、面積率・間隔算出部１５と、塗布量判定部１６と、を少なくとも備えている。

【0028】

３－１．画像抽出部１１について
図４に示すように、画像抽出部１１は、撮像装置２０で撮像された床材５を含む全体画像Ｇ１から、床材５の画像および各接着剤４の画像を抽出し、抽出した床材５の画像から、床材５の輪郭線Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃ、Ｐｄを抽出する。

【0029】

画像抽出部１１は、例えば、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）などを利用して、撮像装置２０で撮像した床材５の画像と、この画像における床材５の形状の特徴量（例えば、床材のエッジの沿った複数の点）を、教師データとし、撮像画像から床材５の特徴量を学習したものであってもよい。これにより、床材５の画像を含む任意の全体画像Ｇ１から、床材の画像を抽出することができる。また、Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特徴量などの特徴量を用いたカスケード分類器を用いて、床材自体を識別した後に、その識別範囲の画像から、上述した機械学習されたものを用いて、床材５の画像を抽出してもよい。

【0030】

同様の手法で、全体画像Ｇ１に対する複数の接着剤４の画像を抽出する。たとえば、本実施形態では、長辺方向Ｘおよび短辺方向Ｙの接着剤４（４１、４２）の本数を少なくとも特定することができればよく、接着剤４の形状を機械学習したカスケード分類器などを用いて、接着剤４を識別してもよい。他にも、変換した正面画像を二値化処理またはグレースケール処理し、周りの画素と所定の明度の差を有した画素数から、接着剤４の画像を識別してもよい。

【0031】

さらに、床材５は、矩形状であることから、エッジ検出（Ｃａｎｎｙ法などを利用したエッジ検出など）および一般的に知られた直線検出（Ｈｏｕｇｈ法などを利用した直線検出など）により、床材５の４辺からなる輪郭線として検出してもよい。

【0032】

なお、ここで、床材５の画像として、床材５の裏面５３の画像が抽出されることが好ましいが、たとえば、床材５の画像として、床材５の裏面５３に、雄実５５Ａおよび雌実５５Ｂを含む側面の画像が含まれていてもよい。このような場合であっても、側面を含む床材５の画像は、裏面５３のみの画像よりも大きい（画素数が多い）ため、接着剤４の塗布量が、実際よりも少ない塗布量であると判定される。したがって、このような場合であっても。塗布量判定部１６により、接着剤４の塗布量が、適正量に達していないという誤判定がされることはない。

【0033】

３－２．射影変換部１２について
射影変換部１２は、床材５および塗布された接着剤４の画像Ｇ２を、正面から視た正面画像Ｇ３に射影変換する。抽出した床材５の画像Ｇ２を、正面から視た正面画像Ｇ３に射影変換することができるのであれば、射影変換部１２による射影変換の手法は特に限定されるものではない。

【0034】

たとえば、矩形状の床材５の予め入力された短辺および長辺の長さを入力し、対応する床材５の画像Ｇ２の輪郭線Ｐａ～Ｐｄが、短辺または長辺のいずれに該当するかを判定し、床材５の画像Ｇ２の輪郭線Ｐａ～Ｐｄの縦横比が、短辺と長辺の比率に合致するように、抽出した床材５の画像Ｇ２を正面画像Ｇ３に変換してもよい。この際には、輪郭線Ｐａ～Ｐｄの各交点ｇ１～ｇ４を算出し、これらの交点の座標から、輪郭線Ｐａ～Ｐｄの長さを算出する。なお、図５に示す射影変換において、輪郭線の画素の膨張・収縮処理を行ってもよく、正面画像Ｇ３に変換する方法は、一般的に知られた方法であり、詳細な説明を省略する。

【0035】

３－３．接着剤分類部１３について
接着剤分類部１３は、図６に示す、接着剤４の画像を構成する画素の座標を用いたクラスタ分析により、長辺方向Ｘの接着剤４１の画像Ｌ１と、短辺方向Ｙの接着剤４２の画像Ａ１～Ａ５と、に分類する。

【0036】

ここで、画像抽出部１１における抽出の仕方、接着剤の塗布の仕方により、一本の接着剤４２を、断続した異なる複数の接着剤４２として抽出されることがある。たとえば、図５に示すように、接着剤４２ａ、４２ｂ（４２ｃ、４２ｄ）が、それぞれ一本の線として抽出されないことがある。このような場合には、接着剤４２ａ、４２ｂ（４２ｃ、４２ｄ）ごとに、後述する本数特定部１４で、接着剤４２の本数を特定するため、実際の本数に比べて、多い本数が特定されてしまう。この結果、後述する塗布量判定部１６が、接着剤の塗布量が適切であると誤判定することがある。このような観点から、接着剤分類部１３は、以下の内容に沿って、少なくとも、接着剤４の本数を特定する前に、接着剤４のグループ分け（分類）を行う。

【0037】

具体的には、接着剤分類部１３は、画像抽出部１１で抽出した接着剤４１、４２を構成する画素の座標（全体画像Ｇ１に対する各画素の後述するＸ－Ｙ直交座標）を用いたクラスタ分析により、長辺方向Ｘの接着剤４１の画像Ｌ１と、短辺方向Ｙの接着剤４１の画像Ａ１～Ａ５と、にグループ分けする（分類する）。本実施形態では、クラスタ分析により、たとえば、図５に示す接着剤４２ａ、４２ｂを１つの接着剤４２とし、接着剤４２ｃ、４２ｄを１つの接着剤４２としたグループ分けがされる（分類される）。

【0038】

より具体的には、接着剤分類部１３は、接着剤４を構成する各画素の座標値に対してベイズガウス混合モデル（Bayesian Gaussian mixture model)などによるクラスタ分析を実施し、接着剤４を、長辺方向Ｘの接着剤４１の画像Ｌ１と、短辺方向Ｙの接着剤４１の画像Ａ１～Ａ５と、に分類する。

【0039】

ここで、接着剤分類部１３が抽出した接着剤４１、４２の各画素の座標値の分布状況に応じてクラスタ数を含めて推定する。ここで、長辺方向Ｘの接着剤４１の長さ（両端の画素のＸ座標の最小値と最大値の差）が、床材５の長辺方向Ｘの長さの９０％以上のもののみを抽出する。同様に、短辺方向Ｙの接着剤４２から推定された各クラスタの長さ（両端の画素のＹ座標の最小値と最大値の差）が、床材５の短辺方向Ｙの長さの９０％以上のもののみを抽出する。このようにして、分類した長辺方向Ｘおよび短辺方向Ｙの接着剤４１、４２を確実に抽出することができる。

【0040】

３－４．本数特定部１４について
本数特定部１４は、接着剤分類部１３で分類された長辺方向Ｌの接着剤４１の本数と短辺方向Ｙの接着剤４２の本数を特定する。図６に示す本実施形態では、長辺方向Ｌの接着剤４１の本数が１本と短辺方向Ｙの接着剤４２の本数が５本であると特定することができる。

【0041】

３－５．面積率・間隔算出部１５について
面積率・間隔算出部１５は、床材５の裏面５３の面積に対する接着剤４の面積の割合（接着剤４の面積率）と、長辺方向Ｘの接着剤４１同士、短辺方向の接着剤４２同士の間隔を算出する。なお、図６に示すように、長辺方向Ｘの接着剤４１の本数は、１本であるので、ここでは、短辺方向Ｙの接着剤４２同士の間隔のみが算出される。

【0042】

接着剤４の面積率は、全ての接着剤４の画像の総画素数に対して、床材５の輪郭線Ｐａ～Ｐｄで囲まれた床材５の画像の画素数を除算することにより、算出することができる。接着剤４２同士の間隔を算出する際には、最小二乗法などにより、各接着剤４２が通過するように直線の方程式を求め、隣り合う接着剤４２の方程式の直線同士の長辺方向Ｘに沿った距離を算出する。なお、各接着剤４２の画像を構成する画素の座標に対して、主成分分析を行い、接着剤４２の中心を通り第一主成分の方向の直線（主成分軸）を算出してもよい。この他にも、接着剤４２（画像Ａ１～Ａ５）の中心座標を算出し、中心座標から隣合う接着剤との距離を算出してもよい。

【0043】

なお、後述する塗布量判定部１６による判定を行う際に、接着剤の面積率、接着剤同士の間隔を、接着剤４の適正な塗布量または適正な塗布方法の判定条件としない場合には、面積率・間隔算出部１５を設けなくてもよい。

【0044】

３－６．塗布量判定部１６について
塗布量判定部１６は、長辺方向Ｘの接着剤４１の本数と短辺方向Ｙの接着剤４２の本数に基づいて、床材５の塗布された接着剤４の塗布量が適切であるかを判定する。具体的には、長辺方向Ｘの接着剤４１の本数と短辺方向Ｙの接着剤４２の本数が、予め設定された本数以上であれば、接着剤４の塗布量が適切である（適正な量である）と判定する。なお、本実施形態では、この判定条件が、長辺方向Ｘの接着剤４１の本数が、１本以上で、短辺方向Ｙの接着剤４２の本数が、５本以上に設定されているので、床材５の塗布された接着剤４の塗布量が適切であると判定される。

【0045】

なお、塗布量判定部１６は、上述した判定条件に加えて、接着剤４の面積率が、予め設定された値以上である場合に、床材５の塗布された接着剤４の塗布量が適切であると判定してもよい。さらに、塗布量判定部１６は、長辺方向Ｘの接着剤４１同士、短辺方向Ｙの接着剤４２同士の間隔が、予め設定された値以下の場合に、床材５の塗布された接着剤４の塗布形態が適切であると判定してもよい。

【0046】

以下に、図７を参照して、塗布判定装置１０を用いた作業フロー図を説明する。
まず、ステップＳ１では、接着剤４を床材５の裏面５３に塗布する。ステップＳ２では、撮像装置２０で、検査対象範囲として、床材５を含む範囲を撮影し、全体画像Ｇ１を取得する。

【0047】

次に、ステップＳ３では、画像抽出部１１により、撮像装置２０で撮像された床材５を含む全体画像Ｇ１から、床材５の画像および接着剤４の画像を抽出し、抽出した床材５の画像から、床材５の輪郭線Ｐａ～Ｐｄを抽出する。

【0048】

次に、ステップＳ４では、射影変換部１２が、床材５および塗布された接着剤４の画像Ｇ２を、正面から視た正面画像Ｇ３に射影変換する。ステップＳ５では、接着剤分類部１３が、接着剤４の画像を構成する画素の座標を用いたクラスタ分析により、長辺方向Ｘの接着剤４１の画像Ｌ１と、短辺方向Ｙの接着剤４２の画像Ａ１～Ａ５と、に分類する。この射影変換部１２により、輪郭線Ｐａ～Ｐｄに基づいて、床材５および床材５に塗布された接着剤４の画像を、正面から視た正面画像に射影変換するので、接着剤分類部１３は、接着剤４の画像を、長辺方向Ｘの接着剤４１の画像と、短辺方向Ｙの接着剤４２の画像とに、正確に分類することができる。

【0049】

ステップＳ６では、本数特定部１４が、接着剤分類部１３で分類された長辺方向Ｘの接着剤４１の本数と短辺方向Ｙの接着剤４２の本数をカウントする。次に、ステップＳ７では、面積率・間隔算出部１５が、接着剤４の面積率と、短辺方向の接着剤４２同士の間隔を算出する。

【0050】

ステップＳ８では、塗布量判定部１６は、長辺方向Ｘの接着剤４１の本数と短辺方向Ｙの接着剤４２の本数に基づいて、床材５の塗布された接着剤４の塗布量が適切であるかを判定する。このとき、塗布量判定部１６は、接着剤４の面積率と、短辺方向の接着剤４２同士の間隔とから、接着剤４の塗布量が適切であるかを判定と、接着剤４の塗布形態が適切であるかを判定してもよい。

【0051】

本実施形態によれば、塗布量判定部１６は、長辺方向Ｘの接着剤４１の本数と短辺方向Ｙの接着剤４２の本数に基づいて、床材５の塗布された接着剤４の塗布量が適切であるかを判定することができる。したがって、撮像装置２０で床材５を撮像することで、床材５に塗布された接着剤４の塗布量が、適正量であるか否かを簡単に判定することができる。特に、接着剤４の画像を構成する画素の座標を用いたクラスタ分析により、断続的に接着剤４が塗布された部分であっても、一つのグループにグルーピングすることができるため、長辺方向Ｘおよび短辺方向Ｙに沿った接着剤４の画像をより正確に分類することができる。

【0052】

接着剤４の塗布量が適量と判定をした場合には、ステップＳ９で、塗布した接着剤４を床材５の裏面５３に引き延ばす。ただし、ステップＳ９の作業は行わなくてもよい。ステップＳ１０では、接着剤４が引き延ばされた床材５を、床下地面または床材の下地材に敷設し、床材５を実接合する。このようにして、適量の接着剤４が塗布された床材５を敷設するので、床材５の浮き上がり等を回避することができる。

【0053】

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。

【符号の説明】

【0054】

５：床材（建材）、４：接着剤、１０：塗布判定装置、１１：画像抽出部、１２：射影変換部、１３：接着剤分類部、１４：本数特定部、１６：塗布量判定部、２０：撮像装置、Ｇ１：全体画像、Ｇ２：床材（建材）の画像、Ｇ３：正面画像

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】