JPH01143943A - トップの清潔度検査方法 - Google Patents
トップの清潔度検査方法Info
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- JPH01143943A JPH01143943A JP30356387A JP30356387A JPH01143943A JP H01143943 A JPH01143943 A JP H01143943A JP 30356387 A JP30356387 A JP 30356387A JP 30356387 A JP30356387 A JP 30356387A JP H01143943 A JPH01143943 A JP H01143943A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 14
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Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Treatment Of Fiber Materials (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
この発明は、とくに羊毛や綿などの天然繊維のトップに
適用するトップの清潔度検査方法に関するものである。
適用するトップの清潔度検査方法に関するものである。
羊毛トップの清潔度はＪＩＳ Ｌ １０８３の５．６（
ネップ数） 、５．７（植物質きょう雑物数）等に記載
の方法に基づいて行われ、サンプリングしたトップの一
定重量当たりに含まれる項目毎の欠点の個数で表示され
る。
ネップ数） 、５．７（植物質きょう雑物数）等に記載
の方法に基づいて行われ、サンプリングしたトップの一
定重量当たりに含まれる項目毎の欠点の個数で表示され
る。
かかる検査は肉眼にて行われ、検査員が検査台上に引き
揃えたトップのスライバより欠点を検査分類する。第１
４図はＪＩＳ Ｌ １０８３の５．６．５．７に準拠し
た連続式検査台を示すものであって、スライバｌをギル
ボックス２で薄く均一に広げ（厚さ０゜５１程度）、こ
れを検査台３上に送り、検査ウィンド４からの透過光に
よって肉眼できょう雑物および欠点を計数していた。ギ
ルボックス２の内部では、第１５図に示すように、ギル
ゾーン５０によってスライバｌは平面上に均一に広げら
れる。
揃えたトップのスライバより欠点を検査分類する。第１
４図はＪＩＳ Ｌ １０８３の５．６．５．７に準拠し
た連続式検査台を示すものであって、スライバｌをギル
ボックス２で薄く均一に広げ（厚さ０゜５１程度）、こ
れを検査台３上に送り、検査ウィンド４からの透過光に
よって肉眼できょう雑物および欠点を計数していた。ギ
ルボックス２の内部では、第１５図に示すように、ギル
ゾーン５０によってスライバｌは平面上に均一に広げら
れる。
なお、第１４図および第１５図において、５はスライバ
を広げるためのガイド、６はバックローラ、７はフロン
トローラ、１２はメジャリングローラである。
を広げるためのガイド、６はバックローラ、７はフロン
トローラ、１２はメジャリングローラである。
〔発明が解決しようとする問題点］
第１４図に示すように、従来の検査は肉眼による計数検
査であるため、測定者（検査員）間のばらつきが大きい
という問題があった。
査であるため、測定者（検査員）間のばらつきが大きい
という問題があった。
このため、測定者を特定の者に定めてばらつきを小さく
するなどの対策がとられているが、計数値は信頼性に劣
り、相対的な比較値として取り扱われているにすぎない
。
するなどの対策がとられているが、計数値は信頼性に劣
り、相対的な比較値として取り扱われているにすぎない
。
この発明のトップの清潔度検査方法は、トップをイメー
ジセンサで撮像して画像信号を得、この画像信号から前
記トップ中に混在する毛玉系欠点と植物系欠点とを伸長
度識別により分類するものである。
ジセンサで撮像して画像信号を得、この画像信号から前
記トップ中に混在する毛玉系欠点と植物系欠点とを伸長
度識別により分類するものである。
さらに、この発明は、分類した毛玉系欠点から階調識別
により円形トレフォイルバーを識別し、残った毛玉系欠
点を面積識別によりスラブ、ネップおよびピンポイント
に分類するとともに、分類した前記植物系欠点から形状
識別によりトレフォイルバーときょう雑物・バーとを分
類し、分類したきょう雑物・バーを測長識別によりきょ
う雑物とバーとに分類する方法をも含むものである。
により円形トレフォイルバーを識別し、残った毛玉系欠
点を面積識別によりスラブ、ネップおよびピンポイント
に分類するとともに、分類した前記植物系欠点から形状
識別によりトレフォイルバーときょう雑物・バーとを分
類し、分類したきょう雑物・バーを測長識別によりきょ
う雑物とバーとに分類する方法をも含むものである。
この発明によれば、従来のような目視検査と異なり、画
像処理によってトップを検査するため、計数値にばらつ
きがなく高い信頼性が得られる。
像処理によってトップを検査するため、計数値にばらつ
きがなく高い信頼性が得られる。
すなわち、この発明では、画像信号に基づいて演算した
それぞれの欠点の伸長度、階調、面積、形状および測長
からなる特徴量に基づいて欠点を分類するため、信幀度
の高いものになる。
それぞれの欠点の伸長度、階調、面積、形状および測長
からなる特徴量に基づいて欠点を分類するため、信幀度
の高いものになる。
この発明の一実施例を第１図〜第１３図に基づいて説明
する。第１図はこの発明において使用する検査装置の概
略を示しており、検査台３の検査ウィンドの上方には支
柱９によって保持されたイメージセンサ８ （ＣＣＤカ
メラ）が位置し、連続して送られるスライバ１を撮像す
る。撮像位置の手前にはスライバｌの表面の毛羽立ち防
止用のローラｌＯが設けられる。検査台３のその他の構
成は第１４図および第１５図に示したものと同様である
。
する。第１図はこの発明において使用する検査装置の概
略を示しており、検査台３の検査ウィンドの上方には支
柱９によって保持されたイメージセンサ８ （ＣＣＤカ
メラ）が位置し、連続して送られるスライバ１を撮像す
る。撮像位置の手前にはスライバｌの表面の毛羽立ち防
止用のローラｌＯが設けられる。検査台３のその他の構
成は第１４図および第１５図に示したものと同様である
。
撮像されたスライバ１は画像信号に変換されて画像処理
装置１１に入力される。これと同時に、検査台３の終端
近くに設けたメジャリングローラ１２に取付けた同期セ
ンサ１２ａから画像の連続取込み同期信号が画像処理装
置１１に送られる。
装置１１に入力される。これと同時に、検査台３の終端
近くに設けたメジャリングローラ１２に取付けた同期セ
ンサ１２ａから画像の連続取込み同期信号が画像処理装
置１１に送られる。
この画像処理装置１１にて所定の特徴■の抽出処理を行
い、この抽出データに基づきパーソナルコンピュータ１
３で清潔度の分類を行い、その結果をプリンタ１４で清
潔度試験成績表として印字する。
い、この抽出データに基づきパーソナルコンピュータ１
３で清潔度の分類を行い、その結果をプリンタ１４で清
潔度試験成績表として印字する。
第２図は画像処理装置１１およびパーソナルコンピュー
タ１３のより詳細な構成を示している。
タ１３のより詳細な構成を示している。
画像処理装置ｌｌは、フレームメモリ１５と、比較器１
６と、２値化レベル１７と、ラベリング部１８と、特徴
量抽出部１９とからなる。また、パーソナルコンピュー
タ１３は、メモリ２０と、ＣＰＵ２１を備えた清潔度識
別部２２と、外部記憶装置２３と、試験成績表印字機構
２４とからなる。
６と、２値化レベル１７と、ラベリング部１８と、特徴
量抽出部１９とからなる。また、パーソナルコンピュー
タ１３は、メモリ２０と、ＣＰＵ２１を備えた清潔度識
別部２２と、外部記憶装置２３と、試験成績表印字機構
２４とからなる。
次にこの発明における画像処理方法を説明する。
第３図はイメージセンサ８により撮像される画像を示し
ており、検査ウィンド４からの透過光によりスライバー
中の不純物および欠点２５はその種類に応じて濃淡のあ
る黒い輪郭となってセンサ８に捕捉される。撮像したか
かる濃淡画像は第４図に示す画像信号Ｓに変換されて画
像処理装置１１に送られる。第４図に示す画像信号は第
３図に示す濃淡画像のうちへ線上を撮像したものである
。
ており、検査ウィンド４からの透過光によりスライバー
中の不純物および欠点２５はその種類に応じて濃淡のあ
る黒い輪郭となってセンサ８に捕捉される。撮像したか
かる濃淡画像は第４図に示す画像信号Ｓに変換されて画
像処理装置１１に送られる。第４図に示す画像信号は第
３図に示す濃淡画像のうちへ線上を撮像したものである
。
画像処理袋ｆｆ１ｌにおいては、画像信号ＳをＡ／Ｄ変
換器により１画素に濃度を持った形での多値画像信号Ｓ
ａに変換しく第５図）、これをフレームメモリ１５に記
憶する。ついで、比較３１６において、２値化レベル１
７に初期設定された基準値■５と多値画像信号Ｓａとの
比較を行い、第６図に示すような２値化画像を作成する
。ついで、ラベリング部１８において、第７図（Ａ）に
示すような２値化画像（１，０は図形の持つ値である）
に対して各スライバーの不純物・欠点の個々の領域の特
徴を捕らえるための前処理、すなわちラベリングを行い
、第７図（Ｂ）に示すような番号付けを行う０番号付け
された個々の領域はそれぞれ特徴量抽出部１９において
特ｌ！！［１！ｉの演算処理を行い、その結果をパーソ
ナルコンピュータ１３のメモリ２０に格納する。
換器により１画素に濃度を持った形での多値画像信号Ｓ
ａに変換しく第５図）、これをフレームメモリ１５に記
憶する。ついで、比較３１６において、２値化レベル１
７に初期設定された基準値■５と多値画像信号Ｓａとの
比較を行い、第６図に示すような２値化画像を作成する
。ついで、ラベリング部１８において、第７図（Ａ）に
示すような２値化画像（１，０は図形の持つ値である）
に対して各スライバーの不純物・欠点の個々の領域の特
徴を捕らえるための前処理、すなわちラベリングを行い
、第７図（Ｂ）に示すような番号付けを行う０番号付け
された個々の領域はそれぞれ特徴量抽出部１９において
特ｌ！！［１！ｉの演算処理を行い、その結果をパーソ
ナルコンピュータ１３のメモリ２０に格納する。
パーソナルコンピュータ１３においては、ＣＰＵ２１の
制御のもとで清潔度識別部２２において清潔度の識別が
行われる。
制御のもとで清潔度識別部２２において清潔度の識別が
行われる。
第８図は清潔度識別操作を示しており、特徴量をメモリ
２０から読み込み、清潔度分類を行い、清潔度分類処理
終了後、清潔度の格付は処理を行い、その結果を成績表
に印字する。一方、清潔度分類処理が終了していない場
合は、再びもとの特徴量の読み込みを行い、以下同様に
して清潔度分類の処理を行う。
２０から読み込み、清潔度分類を行い、清潔度分類処理
終了後、清潔度の格付は処理を行い、その結果を成績表
に印字する。一方、清潔度分類処理が終了していない場
合は、再びもとの特徴量の読み込みを行い、以下同様に
して清潔度分類の処理を行う。
前記清潔度分類は、第９図に示すように、メモＩ７２０
に格納されている特ｒ′＆ｗを用いて欠点の項目別分類
を行うものである。
に格納されている特ｒ′＆ｗを用いて欠点の項目別分類
を行うものである。
分類の第１段階は、毛玉系欠点（毛玉、円形トレフォイ
ルバー等）と植物系欠点（植物系きょう雑物）とを識別
するものである。これには、特徴量として伸長度を使用
する。すなわち、第１Ｏ図および第１１図に示すように
、毛玉系欠点２６と植物系欠点２７とはその形状が異な
るため、これを伸長度によって識別するものである。伸
長度は次式によって求められる。
ルバー等）と植物系欠点（植物系きょう雑物）とを識別
するものである。これには、特徴量として伸長度を使用
する。すなわち、第１Ｏ図および第１１図に示すように
、毛玉系欠点２６と植物系欠点２７とはその形状が異な
るため、これを伸長度によって識別するものである。伸
長度は次式によって求められる。
ここで、第１０図に示す毛玉系欠点２６の寸法をｒｒ＋
＝３０．ｎ−１８とすると、伸長度は上記式％式％） 約２と求められる。一方、第１１図に示す植物系欠点２
７の寸法をｍ’−１００、ｎ′−２とすると伸長度ハ（
１００” ＋２”）／（１００” −２”）により約１
と求められる。したがって、これらの数値をあらかじめ
設定した基準値と比較することにより植物系と毛玉系欠
点・円形トレフォイルバーとの識別が可能となるのであ
る。
＝３０．ｎ−１８とすると、伸長度は上記式％式％） 約２と求められる。一方、第１１図に示す植物系欠点２
７の寸法をｍ’−１００、ｎ′−２とすると伸長度ハ（
１００” ＋２”）／（１００” −２”）により約１
と求められる。したがって、これらの数値をあらかじめ
設定した基準値と比較することにより植物系と毛玉系欠
点・円形トレフォイルバーとの識別が可能となるのであ
る。
毛玉系と円形トレフォイルバーとの識別はこれらの間で
は光の透過量が異なることを利用して階調識別により行
う。すなわち、次式により階調が求めるられ、これをあ
らかじめ設定した基準値と比較して分類する。
は光の透過量が異なることを利用して階調識別により行
う。すなわち、次式により階調が求めるられ、これをあ
らかじめ設定した基準値と比較して分類する。
毛玉系欠点はその大きさに応じてスラブ、ネップ、ピン
ポイントに分類される。したがって、毛玉系欠点の面積
を測定して分類を行う０面積は次式により求められる。
ポイントに分類される。したがって、毛玉系欠点の面積
を測定して分類を行う０面積は次式により求められる。
面積−（１画素の面積）×（画素総数）得られた面積値
をあらかじめ設定した基準値と比較して大きいものから
順にスラブ、ネップ、ピンポイントを分類する。
をあらかじめ設定した基準値と比較して大きいものから
順にスラブ、ネップ、ピンポイントを分類する。
また、植物系欠点はその形状識別にてきょう雑物・バー
とトレフォイルバーとに分類される。すなわち、形状は
次式によって求められる。
とトレフォイルバーとに分類される。すなわち、形状は
次式によって求められる。
形状−（周囲長）／７７７門：；１門Ｊｌｉｔｅ） ”
＋（Ｙ軸への射影長さ）２ 第１２図はきょう雑物欠点２８を示しており、このもの
は周囲長が約５７で、かつＹ軸への射影長さｅが２０、
Ｙ軸への射影長さｒが２０とすると、形状は上記式から
５７／ ２０” ＋２０”により約２となる。一方、
第１３図はトレフォイルバー欠点２９を示しており、こ
のものは周囲長が約９７で、かつＹ軸への射影長さｅ′
が２０、Ｙ軸への射影長さｆ′が１５とすると、形状は
上記式から９７．ぺ／１「了丁璽＝〒１１−により約４
となる。
＋（Ｙ軸への射影長さ）２ 第１２図はきょう雑物欠点２８を示しており、このもの
は周囲長が約５７で、かつＹ軸への射影長さｅが２０、
Ｙ軸への射影長さｒが２０とすると、形状は上記式から
５７／ ２０” ＋２０”により約２となる。一方、
第１３図はトレフォイルバー欠点２９を示しており、こ
のものは周囲長が約９７で、かつＹ軸への射影長さｅ′
が２０、Ｙ軸への射影長さｆ′が１５とすると、形状は
上記式から９７．ぺ／１「了丁璽＝〒１１−により約４
となる。
したがって、これらの数値をあらかじめ設定した１５Ｑ
値と比較してきょう雑物とトレフォイルバーとを識別分
類する。
値と比較してきょう雑物とトレフォイルバーとを識別分
類する。
きょう雑物とバーとは測長識別によって分類される。測
長は次式によって求められる。
長は次式によって求められる。
射影長さ）２
ちなみに、第１２図に示すきょう雑物欠点２８では、測
長は上記式から ２０” ＋２０”により約２８となる
。これを基準値と比較して識別分類する。なお、前記ト
レフォイルバーは、最終的にバーの分類に加えられる。
長は上記式から ２０” ＋２０”により約２８となる
。これを基準値と比較して識別分類する。なお、前記ト
レフォイルバーは、最終的にバーの分類に加えられる。
これらの各分類結果は記憶装置２３に記憶される。これ
らの結果から、ＣＰＵ２１の制御のもとて清潔度の格付
処理が行われ（第８図）、トップの品質基準とされる。
らの結果から、ＣＰＵ２１の制御のもとて清潔度の格付
処理が行われ（第８図）、トップの品質基準とされる。
この品質基準は後工程である糸加工における加工データ
として活用される。
として活用される。
〔発明の効果］
この発明によれば、従来のような目視検査と異なり、画
像処理によって得た欠点の特徴量に基づいてトップを検
査するため、像層性の高いデータが得られる。また、画
像処理を利用した非接触検査であるため、迅速な検査が
可能であり、検査時間の大幅な短縮が可能となる。
像処理によって得た欠点の特徴量に基づいてトップを検
査するため、像層性の高いデータが得られる。また、画
像処理を利用した非接触検査であるため、迅速な検査が
可能であり、検査時間の大幅な短縮が可能となる。
第１図はこの発明の一実施例の説明図、第２図はその機
能を説明する説明図、第３図〜第７図は画像処理方法を
示す説明図、第８図は画像処理の流れを示すフローシー
ト、第９図は第８図における清潔度分類の流れを示すフ
ローシート、第１Ｏ図〜第１３図は特徴量の測定方法を
説明するための格欠点の説明図、第１４図は従来のトッ
プの清図 温度検査方法を示す斜視図、第１５Ａはギルボックスの
内部を示す側面図である。 ■・−・スライバー、３−検査台、８−・イメージセン
サ、１１−・・画像処理装置 第１図 １１、／１３ ＼ ／第２図 第７図 第８図 第９図 第１０図 第１１図 第１２図 第１３図 第１５図 手続補正書（帥 昭和６３年０１月０８日
能を説明する説明図、第３図〜第７図は画像処理方法を
示す説明図、第８図は画像処理の流れを示すフローシー
ト、第９図は第８図における清潔度分類の流れを示すフ
ローシート、第１Ｏ図〜第１３図は特徴量の測定方法を
説明するための格欠点の説明図、第１４図は従来のトッ
プの清図 温度検査方法を示す斜視図、第１５Ａはギルボックスの
内部を示す側面図である。 ■・−・スライバー、３−検査台、８−・イメージセン
サ、１１−・・画像処理装置 第１図 １１、／１３ ＼ ／第２図 第７図 第８図 第９図 第１０図 第１１図 第１２図 第１３図 第１５図 手続補正書（帥 昭和６３年０１月０８日
Claims (2)
- （１）トップをイメージセンサで撮像して画像信号を得
る工程と、前記画像信号から前記トップ中に混在する毛
玉系欠点と植物系欠点とを伸長度識別により分類する工
程とを含むトップの清潔度検査方法。 - （２）トップをイメージセンサで撮像して画像信号を得
る工程と、前記画像信号から前記トップ中に混在する毛
玉系欠点と植物系欠点とを伸長度識別により分類する工
程と、分類した毛玉系欠点から階調識別により円形トレ
フォイルバーを識別する工程と、残った毛玉系欠点を面
積識別によりスラブ、ネップおよびピンポイントに分類
する工程と、分類した前記植物系欠点から形状識別によ
りトレフォイルバーときょう雑物・バーとを分類する工
程と、分類したきょう雑物・バーを測長識別によりきょ
う雑物とバーとに分類する工程とを含むトップの清潔度
検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30356387A JP2511076B2 (ja) | 1987-11-30 | 1987-11-30 | トップの清潔度検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30356387A JP2511076B2 (ja) | 1987-11-30 | 1987-11-30 | トップの清潔度検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01143943A true JPH01143943A (ja) | 1989-06-06 |
| JP2511076B2 JP2511076B2 (ja) | 1996-06-26 |
Family
ID=17922514
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30356387A Expired - Fee Related JP2511076B2 (ja) | 1987-11-30 | 1987-11-30 | トップの清潔度検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2511076B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1991019035A1 (fr) * | 1990-05-28 | 1991-12-12 | Kanebo, Ltd. | Procede d'inspection de la nettete de la surface superieure d'un tissu et appareil utilise a cet effet |
-
1987
- 1987-11-30 JP JP30356387A patent/JP2511076B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1991019035A1 (fr) * | 1990-05-28 | 1991-12-12 | Kanebo, Ltd. | Procede d'inspection de la nettete de la surface superieure d'un tissu et appareil utilise a cet effet |
| US5345515A (en) * | 1990-05-28 | 1994-09-06 | Kanebo Ltd. | Method and apparatus for inspecting the cleanliness of top slibers |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2511076B2 (ja) | 1996-06-26 |
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