JPH0881841A - 糸、ロービング、スライバ中の糸欠陥の原因を求めるための方法と装置 - Google Patents
糸、ロービング、スライバ中の糸欠陥の原因を求めるための方法と装置Info
- Publication number
- JPH0881841A JPH0881841A JP7130935A JP13093595A JPH0881841A JP H0881841 A JPH0881841 A JP H0881841A JP 7130935 A JP7130935 A JP 7130935A JP 13093595 A JP13093595 A JP 13093595A JP H0881841 A JPH0881841 A JP H0881841A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- yarn
- defects
- defect
- pattern
- defect pattern
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/36—Textiles
- G01N33/365—Filiform textiles, e.g. yarns
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D01—NATURAL OR MAN-MADE THREADS OR FIBRES; SPINNING
- D01H—SPINNING OR TWISTING
- D01H13/00—Other common constructional features, details or accessories
- D01H13/14—Warning or safety devices, e.g. automatic fault detectors, stop motions ; Monitoring the entanglement of slivers in drafting arrangements
- D01H13/22—Warning or safety devices, e.g. automatic fault detectors, stop motions ; Monitoring the entanglement of slivers in drafting arrangements responsive to presence of irregularities in running material
-
- D—TEXTILES; PAPER
- D01—NATURAL OR MAN-MADE THREADS OR FIBRES; SPINNING
- D01H—SPINNING OR TWISTING
- D01H13/00—Other common constructional features, details or accessories
- D01H13/32—Counting, measuring, recording or registering devices
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65H—HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL, e.g. SHEETS, WEBS, CABLES
- B65H2557/00—Means for control not provided for in groups B65H2551/00 - B65H2555/00
- B65H2557/60—Details of processes or procedures
- B65H2557/65—Details of processes or procedures for diagnosing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Textile Engineering (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Treatment Of Fiber Materials (AREA)
- Spinning Or Twisting Of Yarns (AREA)
- Filamentary Materials, Packages, And Safety Devices Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 製品中の糸欠陥から極めて簡単な方法で、原
因が生産工程にある限りそれら欠陥の原因を求めること
を可能にする。 【構成】 全ての糸欠陥を少なくとも１つのパラメータ
によつて記録し、糸欠陥をクラス１１〜２６に割り当て
るためのパラメータを使用し、記録されてクラスに割り
当てられた欠陥から生産に関連した糸欠陥の原因に対す
る参照値となる糸欠陥パターン３２を導出する。
因が生産工程にある限りそれら欠陥の原因を求めること
を可能にする。 【構成】 全ての糸欠陥を少なくとも１つのパラメータ
によつて記録し、糸欠陥をクラス１１〜２６に割り当て
るためのパラメータを使用し、記録されてクラスに割り
当てられた欠陥から生産に関連した糸欠陥の原因に対す
る参照値となる糸欠陥パターン３２を導出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は糸、ロービング、スライ
バ中の糸欠陥の原因を求めるための方法と装置に関す
る。
バ中の糸欠陥の原因を求めるための方法と装置に関す
る。
【０００２】糸、ロービング、スライバのような製品中
の糸欠陥は、基本的には２つの原因を持つている。これ
らの原因は、原料の性質か又は製品が製造される方法、
言い換えれば生産過程中にある。何れの原因も似たよう
な外観を示す糸欠陥を生じる。かかる糸欠陥とは、糸中
の太いところ又は細いところで、長さは色々であつた
り、また周期的に起こる糸欠陥であつたり、いわゆるモ
レア効果を生じるものであつたりする。以後説明する本
発明では、生産機械又は生産工程に原因があると思われ
る特異性、即ち欠陥のみに関する。
の糸欠陥は、基本的には２つの原因を持つている。これ
らの原因は、原料の性質か又は製品が製造される方法、
言い換えれば生産過程中にある。何れの原因も似たよう
な外観を示す糸欠陥を生じる。かかる糸欠陥とは、糸中
の太いところ又は細いところで、長さは色々であつた
り、また周期的に起こる糸欠陥であつたり、いわゆるモ
レア効果を生じるものであつたりする。以後説明する本
発明では、生産機械又は生産工程に原因があると思われ
る特異性、即ち欠陥のみに関する。
【０００３】
【従来の技術】糸中の糸欠陥を検出できる優秀な装置は
公知である。製品中の邪魔になる糸欠陥を切断して除去
するのが通例である。また糸中に存在する糸欠陥からそ
の糸の以後の使用，処理、使用した原料の品質などに関
して結論を引き出すのが慣例である。
公知である。製品中の邪魔になる糸欠陥を切断して除去
するのが通例である。また糸中に存在する糸欠陥からそ
の糸の以後の使用，処理、使用した原料の品質などに関
して結論を引き出すのが慣例である。
【０００４】例えば国際特許出願公開第Ｗ０９３／０５
４７７号明細書には、生産機械の障害の診断を行う１つ
のシステムと、このシステムを繊維機械に使用すること
が述べられている。このシステムにおいては、障害診断
は生産される製品の品質を示す信号を、知識ベースを元
にして評価することによつて行なわれている。この目的
のために使われている、いわゆる知識ベースにおいて
は、生産機械の機械部分はこれらから論理的な推論を引
き出す目的をもつて既述されている。同時にこれらの機
械部分は、特別にデザインされ階層化された法則で形成
されている。かかる機械部分とは、例えば歯車（その歯
数で記述される）、レバー（その長さで記述される）な
どである。特徴的な偏りは信号によつて求められ、これ
は公知のスペクトログラムに表され、また生産される繊
維製品の品質について叙述するものであり、これらの偏
りから起こり得る欠陥原因が導き出される。
４７７号明細書には、生産機械の障害の診断を行う１つ
のシステムと、このシステムを繊維機械に使用すること
が述べられている。このシステムにおいては、障害診断
は生産される製品の品質を示す信号を、知識ベースを元
にして評価することによつて行なわれている。この目的
のために使われている、いわゆる知識ベースにおいて
は、生産機械の機械部分はこれらから論理的な推論を引
き出す目的をもつて既述されている。同時にこれらの機
械部分は、特別にデザインされ階層化された法則で形成
されている。かかる機械部分とは、例えば歯車（その歯
数で記述される）、レバー（その長さで記述される）な
どである。特徴的な偏りは信号によつて求められ、これ
は公知のスペクトログラムに表され、また生産される繊
維製品の品質について叙述するものであり、これらの偏
りから起こり得る欠陥原因が導き出される。
【０００５】このような方法と装置の欠点は、糸中の周
期欠陥の原因だけしか示されないことである。これに対
しスライバや糸中のいわゆるモアレ効果がある。（検出
できない例としてスライバや糸中のいわゆるモアレ効果
がある。）
期欠陥の原因だけしか示されないことである。これに対
しスライバや糸中のいわゆるモアレ効果がある。（検出
できない例としてスライバや糸中のいわゆるモアレ効果
がある。）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、請求
項に特徴づけられるように、上記の欠点を除き、前述の
製品中の糸欠陥から極めて簡単な方法で原因が生産工程
にある限り、それら欠陥の原因を求めることを可能とす
る方法と装置を提供することにある。
項に特徴づけられるように、上記の欠点を除き、前述の
製品中の糸欠陥から極めて簡単な方法で原因が生産工程
にある限り、それら欠陥の原因を求めることを可能とす
る方法と装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的は本発明により
達成される。即ち第１段階として製品中の糸欠陥が記録
される、言い換えれば認識される。これらは製品の測定
値が１つ又はいくつかの閾値を超えることで認識され
る。認識のためには、実施例の１つにおいては１対のパ
ラメータ、例えば糸の場合には糸欠陥の断面太さと長さ
が基準となる。これら２つのパラメータの値は、糸欠陥
長さと糸欠陥断面太さをそれぞれ横軸と縦軸に持つ直交
座標系にプロツトすることができる。このようにして形
成される“分類領域“は、長さと断面太さのクラスから
なる格子に分けることができる。認識された糸欠陥につ
いて求められた値は予め定められたクラスに連続して割
り当てられ、これから糸欠陥パターン、即ち糸欠陥特性
が得られる。この糸欠陥パターンは予め定められたモデ
ルの参照パターンと比較され、これにより記録された糸
欠陥の原因についての結輪を引き出すことを可能とす
る。予め定めた参照パターンは予備調査から求めるか、
経験から求めることができる。
達成される。即ち第１段階として製品中の糸欠陥が記録
される、言い換えれば認識される。これらは製品の測定
値が１つ又はいくつかの閾値を超えることで認識され
る。認識のためには、実施例の１つにおいては１対のパ
ラメータ、例えば糸の場合には糸欠陥の断面太さと長さ
が基準となる。これら２つのパラメータの値は、糸欠陥
長さと糸欠陥断面太さをそれぞれ横軸と縦軸に持つ直交
座標系にプロツトすることができる。このようにして形
成される“分類領域“は、長さと断面太さのクラスから
なる格子に分けることができる。認識された糸欠陥につ
いて求められた値は予め定められたクラスに連続して割
り当てられ、これから糸欠陥パターン、即ち糸欠陥特性
が得られる。この糸欠陥パターンは予め定められたモデ
ルの参照パターンと比較され、これにより記録された糸
欠陥の原因についての結輪を引き出すことを可能とす
る。予め定めた参照パターンは予備調査から求めるか、
経験から求めることができる。
【０００８】糸欠陥の認識は糸に対しては公知の方法、
例えば好ましくは“オンライン“で働くヤーンクリアリ
ングシステムで行われ、これは例えばロータ紡績機の多
数の紡出錘を監視する。糸欠陥分類システムの例として
はスイス特許第４７７５３７号明細書が公知である。糸
欠陥を識別し分類するための参照量、即ち錘値はユーザ
の要求に基づいて経験的に決められている。糸の連続試
験の間、公知の方法で個々のクラスに割り当てられ計数
される。このようにして得られた糸欠陥パターンはグラ
フに表し、欠陥原因に関する結論を引き出すためにグラ
フ的に解釈される。また同様にして糸欠陥パターンはデ
イジタルメモリにストアされ、これからコンピユータで
値を収集し、グラフ表示されたパターンから人間が解釈
するのと全く同様に、これらデータを相互に関連させ
る。
例えば好ましくは“オンライン“で働くヤーンクリアリ
ングシステムで行われ、これは例えばロータ紡績機の多
数の紡出錘を監視する。糸欠陥分類システムの例として
はスイス特許第４７７５３７号明細書が公知である。糸
欠陥を識別し分類するための参照量、即ち錘値はユーザ
の要求に基づいて経験的に決められている。糸の連続試
験の間、公知の方法で個々のクラスに割り当てられ計数
される。このようにして得られた糸欠陥パターンはグラ
フに表し、欠陥原因に関する結論を引き出すためにグラ
フ的に解釈される。また同様にして糸欠陥パターンはデ
イジタルメモリにストアされ、これからコンピユータで
値を収集し、グラフ表示されたパターンから人間が解釈
するのと全く同様に、これらデータを相互に関連させ
る。
【０００９】ヤーンクリアラで全ての紡出錘が監視され
るようになつているロータ紡績機で特に用いることので
きる特別な実施例においては、全ての紡出錘からの全て
の糸欠陥が上記方法で分類される。この分類から各クラ
スに対して糸欠陥の平均数を示す平均的糸欠陥パターン
が導出される。これと平行して、各紡出錘に対してそれ
ぞれ糸欠陥パターンが準備される。次いで個々の紡出錘
の糸欠陥パターンは、平均的糸欠陥パターンと比較され
る。ある紡出錘が偏つた糸欠陥パターンを示していると
きは、これを既知の欠陥原因に対して既に知られている
糸欠陥パターンと比較することによつて、起こり得る欠
陥原因についての記述に関して調査される。
るようになつているロータ紡績機で特に用いることので
きる特別な実施例においては、全ての紡出錘からの全て
の糸欠陥が上記方法で分類される。この分類から各クラ
スに対して糸欠陥の平均数を示す平均的糸欠陥パターン
が導出される。これと平行して、各紡出錘に対してそれ
ぞれ糸欠陥パターンが準備される。次いで個々の紡出錘
の糸欠陥パターンは、平均的糸欠陥パターンと比較され
る。ある紡出錘が偏つた糸欠陥パターンを示していると
きは、これを既知の欠陥原因に対して既に知られている
糸欠陥パターンと比較することによつて、起こり得る欠
陥原因についての記述に関して調査される。
【００１０】本発明による方法と装置は重要な利点を有
する。欠陥原因はランダムサンプルを試験室で調査する
こともできるし、又は生産工程中で生産量全体に対して
直接調査することもできる。欠陥の源は製品の生産を途
絶させるような妨害を与えることなく追跡することがで
きる。ということは、この結果小さくて他では見過ごさ
れてしまうような欠陥原因も認識され、あるいはかかる
欠陥原因が徐々に発生するのも記録でき、初期の段階か
ら追跡することができる。参照量としては比較的僅かの
参照値で充分である。生産から求められた値と参照量と
の比較が人間又はコンピユータで行われ、この目的のた
めには簡単なコンピュータで充分である。また生産機
械、即ち紡績機をいくつかの部分に分割し、これらの部
分の破損に対する参照値と、既に得られた簡単ではある
が有用な診断をストアすることもできる。更に本発明に
よれば、製品中の非周期性の糸欠陥も記録し、その原因
を見つけることができる。
する。欠陥原因はランダムサンプルを試験室で調査する
こともできるし、又は生産工程中で生産量全体に対して
直接調査することもできる。欠陥の源は製品の生産を途
絶させるような妨害を与えることなく追跡することがで
きる。ということは、この結果小さくて他では見過ごさ
れてしまうような欠陥原因も認識され、あるいはかかる
欠陥原因が徐々に発生するのも記録でき、初期の段階か
ら追跡することができる。参照量としては比較的僅かの
参照値で充分である。生産から求められた値と参照量と
の比較が人間又はコンピユータで行われ、この目的のた
めには簡単なコンピュータで充分である。また生産機
械、即ち紡績機をいくつかの部分に分割し、これらの部
分の破損に対する参照値と、既に得られた簡単ではある
が有用な診断をストアすることもできる。更に本発明に
よれば、製品中の非周期性の糸欠陥も記録し、その原因
を見つけることができる。
【００１１】
【実施例】図１には糸、ロービング、スライバと言つた
製品の生産機械１を示す。従つて生産機械１は、例えば
精紡機、フライヤ、カード、練条機、コーマ等を示し、
これらにより、例えば綿繊維と言つた公知の中間製品３
から始まつて、スライバから糸が生産される。生産機械
１には公知のセンサ４が取付けられていて、該センサは
ここでは例えば糸中の糸欠陥を記録するための手段とし
て働く。従つて糸２の特性が記録される。センサ４はラ
イン５を介して公知の評価ユニツト６に電気信号を伝達
する。センサ４と評価ユニツト６は、例えば公知のヤー
ンクリアラの一部であり、従つて糸欠陥を記録するため
の手段の一部と、糸欠陥を分類するための手段の一部と
を構成している。ウスタークラシマツト（ＵＳＴＥＲ
ＣＬＡＳＳＩＭＡＴ）は糸中の欠陥を分類する手段とし
て最も良く知られたものである。ここでは特定の糸欠陥
が記録される。どの糸欠陥を確実に記録するかは、その
糸欠陥を特徴付けるパラメータに対して固定された限界
値で決められる。記録された糸欠陥、例えば糸中の太く
なるところは長さ即ち紡出された糸の量に関連付けら
れ、選択して計数される。その際評価ユニツトは同様に
各クラスに分類された糸欠陥を計数し、計数値をストア
する。９はバス１０で評価ユニツト６につながれた計算
ユニツトを示し、メモリを持つていて、該メモリは参照
量又は参照量の組み合わせをストアしていて、これらは
例えば一緒になつて１つの特性即ち参照パターンを与え
る。評価ユニツト６と計算ユニツト９は一緒になつて糸
欠陥を計数し分類するための手段を構成し、また糸欠陥
パターン又は参照パターンを導出し準備する手段を構成
する。この目的のため、計算ユニツト９は以下に述べる
課題に従つて準備されるプログラムを備えている。デー
タ出入力ユニツト７はイメージ表示のための手段、例え
ば表示スクリーンをも構成している。また計算ユニツト
９は予め定められた参照パターンをストアできるメモリ
を持つているものと理解されたい。
製品の生産機械１を示す。従つて生産機械１は、例えば
精紡機、フライヤ、カード、練条機、コーマ等を示し、
これらにより、例えば綿繊維と言つた公知の中間製品３
から始まつて、スライバから糸が生産される。生産機械
１には公知のセンサ４が取付けられていて、該センサは
ここでは例えば糸中の糸欠陥を記録するための手段とし
て働く。従つて糸２の特性が記録される。センサ４はラ
イン５を介して公知の評価ユニツト６に電気信号を伝達
する。センサ４と評価ユニツト６は、例えば公知のヤー
ンクリアラの一部であり、従つて糸欠陥を記録するため
の手段の一部と、糸欠陥を分類するための手段の一部と
を構成している。ウスタークラシマツト（ＵＳＴＥＲ
ＣＬＡＳＳＩＭＡＴ）は糸中の欠陥を分類する手段とし
て最も良く知られたものである。ここでは特定の糸欠陥
が記録される。どの糸欠陥を確実に記録するかは、その
糸欠陥を特徴付けるパラメータに対して固定された限界
値で決められる。記録された糸欠陥、例えば糸中の太く
なるところは長さ即ち紡出された糸の量に関連付けら
れ、選択して計数される。その際評価ユニツトは同様に
各クラスに分類された糸欠陥を計数し、計数値をストア
する。９はバス１０で評価ユニツト６につながれた計算
ユニツトを示し、メモリを持つていて、該メモリは参照
量又は参照量の組み合わせをストアしていて、これらは
例えば一緒になつて１つの特性即ち参照パターンを与え
る。評価ユニツト６と計算ユニツト９は一緒になつて糸
欠陥を計数し分類するための手段を構成し、また糸欠陥
パターン又は参照パターンを導出し準備する手段を構成
する。この目的のため、計算ユニツト９は以下に述べる
課題に従つて準備されるプログラムを備えている。デー
タ出入力ユニツト７はイメージ表示のための手段、例え
ば表示スクリーンをも構成している。また計算ユニツト
９は予め定められた参照パターンをストアできるメモリ
を持つているものと理解されたい。
【００１２】図２は原理的には図１から明らかである
が、センサ４が生産機械１の外に配置され、生産ライン
中にある必要のない１つの装置を示す。従つて同様な部
分要素は図１と同じ記号を用いている。従つて図２によ
る配置は１つの生産過程を実施するのにも適しており、
ここでは製品は行程から抽出され別の試験室で調査され
る。これはランダムサンプルの抽出の結果として特に行
われる。
が、センサ４が生産機械１の外に配置され、生産ライン
中にある必要のない１つの装置を示す。従つて同様な部
分要素は図１と同じ記号を用いている。従つて図２によ
る配置は１つの生産過程を実施するのにも適しており、
ここでは製品は行程から抽出され別の試験室で調査され
る。これはランダムサンプルの抽出の結果として特に行
われる。
【００１３】図３は良く知られたいわゆるウスタークラ
シマツトテーブルを簡単に示したものである。更に詳細
は前記スイス特許第４７７５７３号明細書（図５）に示
されている。ここで簡略化したというのは記号１１から
２６で表した１６の領域のみを示したことである。これ
ら１６の領域の各々は糸に対して１つの糸欠陥タイプを
定義するもので、特定の長さと平均断面太さからの特定
の偏りで特性付けられている。上記領域の各々は起こり
得る糸欠陥の１つのクラスに対応し、全部の領域が一緒
になつて分類フイールドを構成している。１７，１９，
２１，２３，２４，２５の領域の上には１７ａ，１９
ａ，２１ａ，２３ａ，２４ａ，２５ａで示したバーがつ
いていて、これらの高さ又は長さは何れもそのクラスに
測定された糸欠陥の数に対応している。図に示された１
７ａから２５ａのバーと、ここでは何等強調されていな
い、例えば領域１１から１６の高さゼロのバーとの全体
で１つの特性、即ち特定の糸欠陥に対する計数値よりな
る１つの糸欠陥パターンが与えられている。３つのパラ
メータを表す目的でこの形式の三次元イメージ表示を行
つた。３つのパラメータとは、ここでは糸に対し糸欠陥
の長さ、糸欠陥の断面太さ、クラス毎の糸欠陥数であ
る。
シマツトテーブルを簡単に示したものである。更に詳細
は前記スイス特許第４７７５７３号明細書（図５）に示
されている。ここで簡略化したというのは記号１１から
２６で表した１６の領域のみを示したことである。これ
ら１６の領域の各々は糸に対して１つの糸欠陥タイプを
定義するもので、特定の長さと平均断面太さからの特定
の偏りで特性付けられている。上記領域の各々は起こり
得る糸欠陥の１つのクラスに対応し、全部の領域が一緒
になつて分類フイールドを構成している。１７，１９，
２１，２３，２４，２５の領域の上には１７ａ，１９
ａ，２１ａ，２３ａ，２４ａ，２５ａで示したバーがつ
いていて、これらの高さ又は長さは何れもそのクラスに
測定された糸欠陥の数に対応している。図に示された１
７ａから２５ａのバーと、ここでは何等強調されていな
い、例えば領域１１から１６の高さゼロのバーとの全体
で１つの特性、即ち特定の糸欠陥に対する計数値よりな
る１つの糸欠陥パターンが与えられている。３つのパラ
メータを表す目的でこの形式の三次元イメージ表示を行
つた。３つのパラメータとは、ここでは糸に対し糸欠陥
の長さ、糸欠陥の断面太さ、クラス毎の糸欠陥数であ
る。
【００１４】図４ａは、図３で既に判つているクラス分
けを、計数値をバーで表示する代りに、パターン又は色
の違いで表したものである。図４ｂはどのパターン又は
色にどの計数値を割り付けるかを示した図４ａの関連図
を示す。これは既に図３で示した糸欠陥パターンと同じ
ものである。
けを、計数値をバーで表示する代りに、パターン又は色
の違いで表したものである。図４ｂはどのパターン又は
色にどの計数値を割り付けるかを示した図４ａの関連図
を示す。これは既に図３で示した糸欠陥パターンと同じ
ものである。
【００１５】図５は図３で既に知られた表現に対応する
ものであるが、異なつた糸欠陥又は計数値のものを示
す。ここでは２３と２４の領域に対する計数値だけが２
つのバーで示されている。これら２つの計数値は、例え
ば欠陥の無い糸の特性を示す。もつと正確に言うと設定
された限界値では認識される糸欠陥を持つてはいるが、
重要な欠陥ではないと判定される糸の特性を示す。この
特性は正常と考えられるものである。上記図３と図４で
示された特性は、この図５の特性から著しく偏つてお
り、従つて受け入れ難い欠陥を指摘している。
ものであるが、異なつた糸欠陥又は計数値のものを示
す。ここでは２３と２４の領域に対する計数値だけが２
つのバーで示されている。これら２つの計数値は、例え
ば欠陥の無い糸の特性を示す。もつと正確に言うと設定
された限界値では認識される糸欠陥を持つてはいるが、
重要な欠陥ではないと判定される糸の特性を示す。この
特性は正常と考えられるものである。上記図３と図４で
示された特性は、この図５の特性から著しく偏つてお
り、従つて受け入れ難い欠陥を指摘している。
【００１６】図６は領域、即ちクラス１９，２３，２６
に計数値のあるものを上記の表現で示したものである。
これらも異なつた欠陥原因を指摘するものである。
に計数値のあるものを上記の表現で示したものである。
これらも異なつた欠陥原因を指摘するものである。
【００１７】図７は図３に対応する表現であるが、特別
な糸欠陥原因を示す２７，２８，２９，３０，３１の領
域が与えられていて、この特定の予想される原因に関し
て１つの結論を引き出すにはこれら個々のクラスの計数
値はこれらの領域内になければならない。
な糸欠陥原因を示す２７，２８，２９，３０，３１の領
域が与えられていて、この特定の予想される原因に関し
て１つの結論を引き出すにはこれら個々のクラスの計数
値はこれらの領域内になければならない。
【００１８】図３，図５，図６を相互に比較すると、突
起や凹みを持つ３つの異なつた特性又は糸欠陥パターン
を示している。図４においては図３の三次元糸欠陥パタ
ーンは二次元の糸欠陥パターン又はイメージに変換され
ている。生産機械１上での実際の試験では、生産装置の
個々の部材又は組立部の特定の変化の結果として、どの
糸欠陥特性、即ち上述のタイプのどの糸欠陥パターンが
得られるかを求めることができる。例えばロータ紡績機
での実際の試験でロータが不良であると、図３，４，７
に示した糸欠陥パターンが得られる。これに対して図６
は、ドローオフローラが不良であるとき得られる典型的
な糸欠陥パターンを示す。これに対して図５は、糸欠陥
のない糸あるいは生産工程では如何なる不良をも指摘す
ることのできないような糸欠陥だけしか含まれていない
糸から得られる糸欠陥パターンを示す。この特性は、各
領域に割り当てられた計数値よりなり、図３，６，７に
示したような特性に対して１つの参照量を構成する。紡
績機械においては多数の紡出錘が互いに平行して同時に
作動しているので、他の紡出錘も希望する参照量を与え
得るし、あるいは全ての紡出錘の値から糸欠陥のない糸
の参照量を導出するために平均値を求めることもでき
る。これは例えば図９から明らかである。
起や凹みを持つ３つの異なつた特性又は糸欠陥パターン
を示している。図４においては図３の三次元糸欠陥パタ
ーンは二次元の糸欠陥パターン又はイメージに変換され
ている。生産機械１上での実際の試験では、生産装置の
個々の部材又は組立部の特定の変化の結果として、どの
糸欠陥特性、即ち上述のタイプのどの糸欠陥パターンが
得られるかを求めることができる。例えばロータ紡績機
での実際の試験でロータが不良であると、図３，４，７
に示した糸欠陥パターンが得られる。これに対して図６
は、ドローオフローラが不良であるとき得られる典型的
な糸欠陥パターンを示す。これに対して図５は、糸欠陥
のない糸あるいは生産工程では如何なる不良をも指摘す
ることのできないような糸欠陥だけしか含まれていない
糸から得られる糸欠陥パターンを示す。この特性は、各
領域に割り当てられた計数値よりなり、図３，６，７に
示したような特性に対して１つの参照量を構成する。紡
績機械においては多数の紡出錘が互いに平行して同時に
作動しているので、他の紡出錘も希望する参照量を与え
得るし、あるいは全ての紡出錘の値から糸欠陥のない糸
の参照量を導出するために平均値を求めることもでき
る。これは例えば図９から明らかである。
【００１９】図９は生産機械４０を図式に示したもの
で、これは例えば精紡機であつて、互いに全く等価で、
平行して作動する多数の要素、ここでは紡出錘４０ａか
ら４０ｇを持ち、各錘には同じタイプの原料が供給され
ている。各紡出錘は公知の方法によつてできるだけ同等
な性質を持つ、例えば平均的な紡出錘４１で紡出される
ような糸を紡出する。この平均的紡出錘４１はここでは
実際の紡出錘４０ａなどの和として表されている。平均
的紡出錘４１は糸欠陥試験において４２で示したような
糸欠陥パターンを生ずる。糸欠陥パターン４２は各クラ
スの許容できる糸欠陥を示し、これは図５のものに大よ
そ対応するものである。糸欠陥パターン４３で示される
ような、もつと多い糸欠陥を持つ糸を劫出する紡出錘４
０ｂも、この平均的糸欠陥パターンに寄与している。２
つの糸欠陥パターン４３と４２の間の区別、即ち差から
更に糸欠陥パターン４４が得られる。紡出錘４０ｂにお
ける欠陥原因を同定するために直接糸欠陥パターン４３
から始めることもできるし、あるいは糸欠陥パターン４
４から始めることもでき、糸欠陥パターン４３，４４の
１つを予め定めた参照パターンと比較する。これらの参
照パターンは、これらの糸欠陥パターンと極めて似たも
ので、理想的には同じものになると言える。従つて同じ
糸欠陥クラスでは、糸欠陥パターン４３，４４の糸欠陥
数は参照パターンの糸欠陥数に匹敵するか、これより大
きい。
で、これは例えば精紡機であつて、互いに全く等価で、
平行して作動する多数の要素、ここでは紡出錘４０ａか
ら４０ｇを持ち、各錘には同じタイプの原料が供給され
ている。各紡出錘は公知の方法によつてできるだけ同等
な性質を持つ、例えば平均的な紡出錘４１で紡出される
ような糸を紡出する。この平均的紡出錘４１はここでは
実際の紡出錘４０ａなどの和として表されている。平均
的紡出錘４１は糸欠陥試験において４２で示したような
糸欠陥パターンを生ずる。糸欠陥パターン４２は各クラ
スの許容できる糸欠陥を示し、これは図５のものに大よ
そ対応するものである。糸欠陥パターン４３で示される
ような、もつと多い糸欠陥を持つ糸を劫出する紡出錘４
０ｂも、この平均的糸欠陥パターンに寄与している。２
つの糸欠陥パターン４３と４２の間の区別、即ち差から
更に糸欠陥パターン４４が得られる。紡出錘４０ｂにお
ける欠陥原因を同定するために直接糸欠陥パターン４３
から始めることもできるし、あるいは糸欠陥パターン４
４から始めることもでき、糸欠陥パターン４３，４４の
１つを予め定めた参照パターンと比較する。これらの参
照パターンは、これらの糸欠陥パターンと極めて似たも
ので、理想的には同じものになると言える。従つて同じ
糸欠陥クラスでは、糸欠陥パターン４３，４４の糸欠陥
数は参照パターンの糸欠陥数に匹敵するか、これより大
きい。
【００２０】図１０は、糸欠陥の計数値で起こり得るよ
うな頻度分布を表したものである。計数値がプロツトさ
れる軸はＺで示してある。これに対して垂直にその計数
値がどんな頻度で数えられたかの回数が示される。分布
４５は計数値４６の回りにプロツトされていて、従つて
計数値４６は最も頻繁に計数されたことを示している
が、更にこれより大きい値も小さい値も計数されている
ことが示されている。分布４５は参照パターンの１つの
分類フイールドに属するもので、一方分布４７は糸欠陥
パラメータの同じ分類フイールドに属するものである。
計数値から値の増大する方向に距離４８で示された線
は、特定の選択できる基準で求められた限界で、以後こ
れを上部信頼限界と呼ぶ。同様に糸欠陥パターンの分布
４７の計数値５１に関して下部信頼限界５０が示されて
いる。ここで重要なことは、上記２つの信頼限界が正方
向の距離５２で互いに離れていることを確認することに
注意しなければならないことである。あるクラスについ
て関連する糸欠陥の数が普通かそうでないかどうかを決
める目的のときは、これらの信頼限界は重要となる。
うな頻度分布を表したものである。計数値がプロツトさ
れる軸はＺで示してある。これに対して垂直にその計数
値がどんな頻度で数えられたかの回数が示される。分布
４５は計数値４６の回りにプロツトされていて、従つて
計数値４６は最も頻繁に計数されたことを示している
が、更にこれより大きい値も小さい値も計数されている
ことが示されている。分布４５は参照パターンの１つの
分類フイールドに属するもので、一方分布４７は糸欠陥
パラメータの同じ分類フイールドに属するものである。
計数値から値の増大する方向に距離４８で示された線
は、特定の選択できる基準で求められた限界で、以後こ
れを上部信頼限界と呼ぶ。同様に糸欠陥パターンの分布
４７の計数値５１に関して下部信頼限界５０が示されて
いる。ここで重要なことは、上記２つの信頼限界が正方
向の距離５２で互いに離れていることを確認することに
注意しなければならないことである。あるクラスについ
て関連する糸欠陥の数が普通かそうでないかどうかを決
める目的のときは、これらの信頼限界は重要となる。
【００２１】従つて本発明の方法においては、最初に生
産機械を機械的欠陥、摩耗のサイン、汚れ、その他、製
品２の品質のロスを招く効果が追跡できるような機械部
分１ａ，１ｂ，１ｃなどに分割する。続いて一連の試験
によつて機械部分１ａ，１ｂ，１ｃなどの１つに好まし
くない変動があつたとき、どんな特性的な糸欠陥像、即
ち糸欠陥パターンが得られるかを求める。この目的のた
め、製品２中の糸欠陥をセンサ４で記録し、評価ユニツ
ト６中で各分類に対応する限界値又は値の範囲と比較す
る。分類の各クラス、即ち図３，４，５，６，７の１１
から２６の各フイールドに対して生産された製品中に存
在し、分類に従つて欠陥と思われる糸欠陥を計数する。
これらの計数値は統計的に求められた値である。統計法
則がこれらに適用され、従つてこれらは分散していて、
その分散は例えばポアツソン分布曲線、簡単化した形で
ガウス分布曲線と言つた１つの分布曲線の形で表され
る。もし生産機械上で多数の試験が行われ、多量の製品
に関連した多数の値が得られれば、分散の少ない計数値
が得られ、分布曲線は狭くなる。特定のそして例えば人
為的に導入した機械的欠陥原因に適用されるこれら計数
値から、計数値の組み合わせを分類領域中のフイールド
に適用した参照パターン又は特性３２（図７）を導出す
ることができる。かかる参照パターンは図３，４，６，
７，８に示されている。図９の糸欠陥パターン４４もこ
れに属する。
産機械を機械的欠陥、摩耗のサイン、汚れ、その他、製
品２の品質のロスを招く効果が追跡できるような機械部
分１ａ，１ｂ，１ｃなどに分割する。続いて一連の試験
によつて機械部分１ａ，１ｂ，１ｃなどの１つに好まし
くない変動があつたとき、どんな特性的な糸欠陥像、即
ち糸欠陥パターンが得られるかを求める。この目的のた
め、製品２中の糸欠陥をセンサ４で記録し、評価ユニツ
ト６中で各分類に対応する限界値又は値の範囲と比較す
る。分類の各クラス、即ち図３，４，５，６，７の１１
から２６の各フイールドに対して生産された製品中に存
在し、分類に従つて欠陥と思われる糸欠陥を計数する。
これらの計数値は統計的に求められた値である。統計法
則がこれらに適用され、従つてこれらは分散していて、
その分散は例えばポアツソン分布曲線、簡単化した形で
ガウス分布曲線と言つた１つの分布曲線の形で表され
る。もし生産機械上で多数の試験が行われ、多量の製品
に関連した多数の値が得られれば、分散の少ない計数値
が得られ、分布曲線は狭くなる。特定のそして例えば人
為的に導入した機械的欠陥原因に適用されるこれら計数
値から、計数値の組み合わせを分類領域中のフイールド
に適用した参照パターン又は特性３２（図７）を導出す
ることができる。かかる参照パターンは図３，４，６，
７，８に示されている。図９の糸欠陥パターン４４もこ
れに属する。
【００２２】製品２例えば糸、の生産中にある程度まで
同様な操作が行われる。製品２は連続的にセンサ４で監
視される。糸の欠陥が検出されると、その糸欠陥は予め
定めたクラスに割り当てられ、個々のクラスに計数され
る。このようにして計数された値は１１から２６のフイ
ールドの各々に連続して決められて行く。色々なクラス
に割り付けされた計数値は１つの欠陥パターンを生じ
る。この糸欠陥パターンは標準化又は補外によつて特定
の糸長、通常は１００ｋｍに関連させる。次いで上記の
参照パターンとの類似性を調べて、存在する多数の糸欠
陥パターンから典型的で重要な指示を含んでいる糸欠陥
パターンが求められる。各参照パターンは生産工程中の
機械欠陥に関する特別な指示を含んでいて、従つて欠陥
原因を求めることができる。
同様な操作が行われる。製品２は連続的にセンサ４で監
視される。糸の欠陥が検出されると、その糸欠陥は予め
定めたクラスに割り当てられ、個々のクラスに計数され
る。このようにして計数された値は１１から２６のフイ
ールドの各々に連続して決められて行く。色々なクラス
に割り付けされた計数値は１つの欠陥パターンを生じ
る。この糸欠陥パターンは標準化又は補外によつて特定
の糸長、通常は１００ｋｍに関連させる。次いで上記の
参照パターンとの類似性を調べて、存在する多数の糸欠
陥パターンから典型的で重要な指示を含んでいる糸欠陥
パターンが求められる。各参照パターンは生産工程中の
機械欠陥に関する特別な指示を含んでいて、従つて欠陥
原因を求めることができる。
【００２３】しかし製品２を連続的に監視した結果求め
られているが、許容される即ち生産工程において指摘す
るような機械的欠陥を持たないような糸欠陥パターンも
ある。そのような糸欠陥パターンを図５と図９（４２）
に示した。このようなパターンは常に発生し、評価を行
うときには考慮に入れなければならない。それには次に
述べる２つの可能性がある。
られているが、許容される即ち生産工程において指摘す
るような機械的欠陥を持たないような糸欠陥パターンも
ある。そのような糸欠陥パターンを図５と図９（４２）
に示した。このようなパターンは常に発生し、評価を行
うときには考慮に入れなければならない。それには次に
述べる２つの可能性がある。
【００２４】第１の可能性は図９で示したように、この
ような糸欠陥パターンの計数値を他の欠陥パターンの計
数値から引くことである。この手続きは参照パターンを
準備するとき既に有意でない欠陥を有意な欠陥から減じ
ておくことでも正当化される。こうして得られる糸欠陥
パターンは常に有意な欠陥にのみ関連する。
ような糸欠陥パターンの計数値を他の欠陥パターンの計
数値から引くことである。この手続きは参照パターンを
準備するとき既に有意でない欠陥を有意な欠陥から減じ
ておくことでも正当化される。こうして得られる糸欠陥
パターンは常に有意な欠陥にのみ関連する。
【００２５】第２の可能性は有意でない糸欠陥しか含ん
でいない糸欠陥パターンは単純にそれ以降は考慮しない
こととし、全ての糸欠陥パターンには有意でない糸欠陥
も常に含まれたままとする。この場合は有意でない欠陥
も含んだ糸欠陥パターンが得られ、有意でない欠陥に対
しては参照パターンが無く、有意な欠陥を含む糸欠陥パ
ターンには参照パターンがあるようにする。そうして後
者の糸欠陥パターンのみを取り上げるようにする。
でいない糸欠陥パターンは単純にそれ以降は考慮しない
こととし、全ての糸欠陥パターンには有意でない糸欠陥
も常に含まれたままとする。この場合は有意でない欠陥
も含んだ糸欠陥パターンが得られ、有意でない欠陥に対
しては参照パターンが無く、有意な欠陥を含む糸欠陥パ
ターンには参照パターンがあるようにする。そうして後
者の糸欠陥パターンのみを取り上げるようにする。
【００２６】ここで我々は、統計的に求められた値を同
様に統計的に求められた値と比較するので、誤つた判断
に導く恐れのある不確かさが起こり得る。この不確かさ
は以下に述べるステツプを踏んだ方法によつて避けなけ
ればならない。
様に統計的に求められた値と比較するので、誤つた判断
に導く恐れのある不確かさが起こり得る。この不確かさ
は以下に述べるステツプを踏んだ方法によつて避けなけ
ればならない。
【００２７】一連の試験から求められた各クラスの計数
値（図１０）に関連して上部信頼限界４９が求められ
る。この上部信頼限界４９は実際の計数値４６の上方に
位置し、このクラスの実際の閾値と考えられる。統計的
に求められた値に基づいた参照プロフイールはこの閾値
４９で形作られる。
値（図１０）に関連して上部信頼限界４９が求められ
る。この上部信頼限界４９は実際の計数値４６の上方に
位置し、このクラスの実際の閾値と考えられる。統計的
に求められた値に基づいた参照プロフイールはこの閾値
４９で形作られる。
【００２８】次に製分又は個々の紡出錘から求められた
計数値５１に関連して下部信頼限界５０が求められる。
この信頼限界５０は実際の計数値の下方に大きい又は小
さい間隔（計数値で測つて）で位置している。この目的
のための方法は、例えばヨーロツパ特許出願公開第０３
６５９０１号明細書で公知である。
計数値５１に関連して下部信頼限界５０が求められる。
この信頼限界５０は実際の計数値の下方に大きい又は小
さい間隔（計数値で測つて）で位置している。この目的
のための方法は、例えばヨーロツパ特許出願公開第０３
６５９０１号明細書で公知である。
【００２９】製品についての一連の試験から計数された
値がその下部信頼限界は５０であつて、上部信頼限界４
９より上にあるときだけ、その糸欠陥パターンは有意で
あるとされる。あるいは言い換えれば、２つの信頼限界
の間に正の距離５２があればそのクラスにアラーム状態
が存在することになる。上記は実際の糸欠陥原因に関し
て結論が引き出せるようにするため、ある糸欠陥パター
ンを示す複数のクラスに適用されねばならない。次いで
糸欠陥パターンは参照パターンと比較されねばならない
が、これは上記の類似性の調査によつて行われる。
値がその下部信頼限界は５０であつて、上部信頼限界４
９より上にあるときだけ、その糸欠陥パターンは有意で
あるとされる。あるいは言い換えれば、２つの信頼限界
の間に正の距離５２があればそのクラスにアラーム状態
が存在することになる。上記は実際の糸欠陥原因に関し
て結論が引き出せるようにするため、ある糸欠陥パター
ンを示す複数のクラスに適用されねばならない。次いで
糸欠陥パターンは参照パターンと比較されねばならない
が、これは上記の類似性の調査によつて行われる。
【００３０】上述の方法において図６に示したような、
例えば線１９ｂ，２３ｂ，２６ｂで示した限界値は図１
０の意味においては下部信頼限界と解釈できる。これら
の下部信頼限界に関連して、取り上げられる計数値には
ある許容幅で補うことができる。かくて図７に示された
ように、領域２７から３１が得られ、特徴的糸欠陥パタ
ーンがユニツト７中に得られ、コンピユータ９にストア
される。
例えば線１９ｂ，２３ｂ，２６ｂで示した限界値は図１
０の意味においては下部信頼限界と解釈できる。これら
の下部信頼限界に関連して、取り上げられる計数値には
ある許容幅で補うことができる。かくて図７に示された
ように、領域２７から３１が得られ、特徴的糸欠陥パタ
ーンがユニツト７中に得られ、コンピユータ９にストア
される。
【００３１】上記方法に関連する全ての評価は計算ユニ
ツト９中で行われ、この計算ユニツトはプログラムメモ
リ中に評価に対応するプログラムを含み、評価ユニツト
６、即ちそのデータメモリから測定値を取り出す。
ツト９中で行われ、この計算ユニツトはプログラムメモ
リ中に評価に対応するプログラムを含み、評価ユニツト
６、即ちそのデータメモリから測定値を取り出す。
【００３２】図８は、更に例として限りなく細かい分解
能を持つ、言い換えれば１つのクラスを構成する個々の
領域を限りなく小さくした１つの分類を示す。他の原葉
で表せば、無限の数のクラスがある例を示す。糸欠陥の
長さの値は、例えば軸３３にプロツトされる。一方欠陥
を形作る糸の断面太さにおける増大は、軸３４上にプロ
ツトされる。個々の点３５はそれぞれ長さと断面太さを
持つた１つの糸欠陥が測定されたのとを示している。個
々の点３５はそれらのパラメータを持つ糸欠陥が１つあ
るいはいくつも認識されたかを表すものではないので、
糸欠陥は計数されない。にもかかわらず、このようにし
て１つの欠陥像、あるいは特性が得られ、その特徴は場
所３６に事象、即ち認識された糸欠陥の集積が見られる
ことであり、このような集積は紡績機械の欠陥の原因に
関してある指示を与えることになる。ここに示されたよ
うに、２つの軸３３と３４で区切られた分類フイールド
３７を領域３８と３９に分割し、例えば集積３６の相対
的位置をもつとはつきり認識することもできる。このよ
うな領域は個々の事象に区分的評価又は重み付け評価に
用いることもできる。糸欠陥の原因に関して１つの指示
を得るために、この例でもまた、集積３６で与えられる
ような糸欠陥パターンを与えられた参照パターンとの類
似性について調査しなければならない。
能を持つ、言い換えれば１つのクラスを構成する個々の
領域を限りなく小さくした１つの分類を示す。他の原葉
で表せば、無限の数のクラスがある例を示す。糸欠陥の
長さの値は、例えば軸３３にプロツトされる。一方欠陥
を形作る糸の断面太さにおける増大は、軸３４上にプロ
ツトされる。個々の点３５はそれぞれ長さと断面太さを
持つた１つの糸欠陥が測定されたのとを示している。個
々の点３５はそれらのパラメータを持つ糸欠陥が１つあ
るいはいくつも認識されたかを表すものではないので、
糸欠陥は計数されない。にもかかわらず、このようにし
て１つの欠陥像、あるいは特性が得られ、その特徴は場
所３６に事象、即ち認識された糸欠陥の集積が見られる
ことであり、このような集積は紡績機械の欠陥の原因に
関してある指示を与えることになる。ここに示されたよ
うに、２つの軸３３と３４で区切られた分類フイールド
３７を領域３８と３９に分割し、例えば集積３６の相対
的位置をもつとはつきり認識することもできる。このよ
うな領域は個々の事象に区分的評価又は重み付け評価に
用いることもできる。糸欠陥の原因に関して１つの指示
を得るために、この例でもまた、集積３６で与えられる
ような糸欠陥パターンを与えられた参照パターンとの類
似性について調査しなければならない。
【００３３】糸欠陥パターンと参照パターンの間の類似
性の調査は２元値のみでも、また離散値ででも行うこと
ができる。全ての事象の所で、上記の方法のステツプに
よつて繊維工学的性質の問題はいわゆる記号認識の問題
に帰結される。従つて個々の糸欠陥パターンと参照パタ
ーンは１つの記号として解釈される。そうして糸欠陥パ
ターンは公知の記号認識の手段で参照パターンと比較さ
れる。即ち類似性についてチエツクされる。この目的に
は多くの方法が存在する。
性の調査は２元値のみでも、また離散値ででも行うこと
ができる。全ての事象の所で、上記の方法のステツプに
よつて繊維工学的性質の問題はいわゆる記号認識の問題
に帰結される。従つて個々の糸欠陥パターンと参照パタ
ーンは１つの記号として解釈される。そうして糸欠陥パ
ターンは公知の記号認識の手段で参照パターンと比較さ
れる。即ち類似性についてチエツクされる。この目的に
は多くの方法が存在する。
【００３４】例えば図８におけるように２元値で表され
た欠陥と参照パターンに対しては、例えばＲ．Ｌｉｐｐ
ｍａｎｎがＩＥＥＥの雑誌Ａｃｏｕｓｔｉｃ，Ｓｐｅｅ
ｃｈａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍ
ａｇａｚｉｎｅ（音響、スピーチと信号処理）、１９８
７年４月号の４〜２２頁の表題“Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕ
ｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｎ
ｅｕｒａｌ Ｎｅｔｓ“（神経回路網による計算入門）
に記述しているような方法が適している。このような方
法は例えば文字認識を行う装置に実装されている。
た欠陥と参照パターンに対しては、例えばＲ．Ｌｉｐｐ
ｍａｎｎがＩＥＥＥの雑誌Ａｃｏｕｓｔｉｃ，Ｓｐｅｅ
ｃｈａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍ
ａｇａｚｉｎｅ（音響、スピーチと信号処理）、１９８
７年４月号の４〜２２頁の表題“Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕ
ｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｎ
ｅｕｒａｌ Ｎｅｔｓ“（神経回路網による計算入門）
に記述しているような方法が適している。このような方
法は例えば文字認識を行う装置に実装されている。
【００３５】計数値が離散値の形で表された糸欠陥と参
照パターンに対しては、多くのパターン認識方が用いら
れる。その中の１つはＦｒａｎｚｉｓ Ｖｅｒｌａｇ
（フランシス出版社）１９９３年発行のＴ．Ｔｉｌｌｉ
の著書“Ｍｕｓｔｅｒｋｅｎｎｕｎｇ ｍｉｔ Ｆｕｚ
ｚｙ Ｌｏｇｉｃ“（フアジー理論によるパターン認
識）に示されている。もちろん糸欠陥パターンと参照パ
ターンの間の許容される偏りと、許容できない偏りに関
係して設定された課題を実行し、正確な法則を規定する
特別なアルゴリズムを開発することも可能である。
照パターンに対しては、多くのパターン認識方が用いら
れる。その中の１つはＦｒａｎｚｉｓ Ｖｅｒｌａｇ
（フランシス出版社）１９９３年発行のＴ．Ｔｉｌｌｉ
の著書“Ｍｕｓｔｅｒｋｅｎｎｕｎｇ ｍｉｔ Ｆｕｚ
ｚｙ Ｌｏｇｉｃ“（フアジー理論によるパターン認
識）に示されている。もちろん糸欠陥パターンと参照パ
ターンの間の許容される偏りと、許容できない偏りに関
係して設定された課題を実行し、正確な法則を規定する
特別なアルゴリズムを開発することも可能である。
【００３６】更に糸中の欠陥は太い所のみで構成される
ものではないことに注意すべきである。細い所もまた糸
の欠陥と考えるべきで、これにも紡績機械上の機械欠陥
に帰結する説明が行える。２つ又は３つのパラメータに
対して示される分類フイールドに加えて、３つ以上のパ
ラメータで表される分類フイールドも考えられる。この
分野では、個々の糸欠陥の間の欠陥のない糸長さ、即ち
個々の糸欠陥の間の距離も重要なパラメータである。同
時に糸欠陥のないと言うことに関しては、同じタイプの
糸欠陥の間の距離と、異なつたタイプの糸欠陥の間の距
離とを区別することもできる。このようなパラメータが
多くなるほど、糸欠陥の原因に関する記述の区別は多く
なる。しかしその結果分析の費用も増大する。このこと
は図３による表現では、例えばフイールドは欄又は列だ
けに分割され、欄に従つて分割するときはバー１７ａ，
２１ａ，２５ａの計数値は欄全体に分布されるようにな
ることを意味する。
ものではないことに注意すべきである。細い所もまた糸
の欠陥と考えるべきで、これにも紡績機械上の機械欠陥
に帰結する説明が行える。２つ又は３つのパラメータに
対して示される分類フイールドに加えて、３つ以上のパ
ラメータで表される分類フイールドも考えられる。この
分野では、個々の糸欠陥の間の欠陥のない糸長さ、即ち
個々の糸欠陥の間の距離も重要なパラメータである。同
時に糸欠陥のないと言うことに関しては、同じタイプの
糸欠陥の間の距離と、異なつたタイプの糸欠陥の間の距
離とを区別することもできる。このようなパラメータが
多くなるほど、糸欠陥の原因に関する記述の区別は多く
なる。しかしその結果分析の費用も増大する。このこと
は図３による表現では、例えばフイールドは欄又は列だ
けに分割され、欄に従つて分割するときはバー１７ａ，
２１ａ，２５ａの計数値は欄全体に分布されるようにな
ることを意味する。
【００３７】また本発明による方法は、先行する生産工
程段の欠陥を分離するため、引き続く生産工程段におい
ても実施することができる。例えば糸の場合は、先行す
るリング精紡工程の中の欠陥原因を見出すために巻糸行
程でも実施される。
程段の欠陥を分離するため、引き続く生産工程段におい
ても実施することができる。例えば糸の場合は、先行す
るリング精紡工程の中の欠陥原因を見出すために巻糸行
程でも実施される。
【００３８】実際には使用した原料で生ずる糸欠陥も、
生産過程で生ずる糸欠陥も共に起こり得る。これらは本
発明によれば分けて取り扱われる。機械欠陥の場合は常
に特徴的な糸欠陥パターンが発生する。これらは原料欠
陥により歪むけれども、それでも機械欠陥は常に認識可
能な糸欠陥パターンを生ずる。従つて平行して運転され
る生産工程の場合は、最初の選択ステツプで許容できな
い糸欠陥を示す糸欠陥パターンを、全生産工程について
平均した許容できる糸欠陥を示す所の平均的糸欠陥パタ
ーンと比較して分離することが有利である。平均的糸欠
陥パターンから偏る糸欠陥パターンだけを予め求めた参
照パターンと比較する。
生産過程で生ずる糸欠陥も共に起こり得る。これらは本
発明によれば分けて取り扱われる。機械欠陥の場合は常
に特徴的な糸欠陥パターンが発生する。これらは原料欠
陥により歪むけれども、それでも機械欠陥は常に認識可
能な糸欠陥パターンを生ずる。従つて平行して運転され
る生産工程の場合は、最初の選択ステツプで許容できな
い糸欠陥を示す糸欠陥パターンを、全生産工程について
平均した許容できる糸欠陥を示す所の平均的糸欠陥パタ
ーンと比較して分離することが有利である。平均的糸欠
陥パターンから偏る糸欠陥パターンだけを予め求めた参
照パターンと比較する。
【図１】オンラインで製品を調べる本発明による装置を
示す図である。
示す図である。
【図２】オフラインで製品のサンプルを調べる本発明に
よる装置を示す図である。
よる装置を示す図である。
【図３】糸欠陥の特性を示す図である。
【図４】糸欠陥の特性を異なつた表示法で示す図であ
る。
る。
【図５】糸欠陥の特性を異なつた表示法で示す図であ
る。
る。
【図６】糸欠陥の特性を異なつた表示法で示す図であ
る。
る。
【図７】糸欠陥の特性を異なつた表示法で示す図である
【図８】欠陥の特性を更に異なつた別の表示法で示す図
である。
である。
【図９】本発明の基本図である。
【図１０】計数値と参照値の頻度分布を示す図である。
１１〜２６ クラス ３２ 糸欠陥パターン
Claims (10)
- 【請求項１】 全ての糸欠陥を少なくとも１つのパラメ
ータによつて記録し、糸欠陥をクラス（１１〜２６）に
割り当てるためのパラメータを使用し、記録されてクラ
スに割り当てられた欠陥から、生産に関連した糸欠陥の
原因に対する参照値となる糸欠陥パターン（３２）を導
出する如くしたことを特徴とする、糸、ロービング、ス
ライバ中の生産に関連した欠陥原因を求めるための方
法。 - 【請求項２】 欠陥パターンは、複数のクラス（２３，
２４）にわたつて割り付けられた、計数された欠陥のあ
る量よりなる如くしたことを特徴とする、請求項１に記
載の方法。 - 【請求項３】 互いに平行して作動する同じタイプの生
産装置（紡出ユニツト）（４０ａ，４０ｂ，４０ｃ）よ
りなる場合であつて、同じタイプの原料を供給されるも
のにあつては、各生産装置（紡出ユニツト）の欠陥パタ
ーン（３２，４３）はそれぞれについて導出され、各欠
陥パターンは共通の参照パターンと比較され、この比較
から欠陥の原因を求める如くしたことを特徴とする、請
求項１に記載の方法。 - 【請求項４】 平均的糸欠陥パターン（４２）を各生産
装置（紡出ユニツト）の欠陥パターンから準備し、個々
の各欠陥パターンを上記平均的糸欠陥パターンと比較
し、各欠陥パターンから有為な偏りを導出し、有為な偏
りを含む欠陥パターン（４４）から欠陥の原因を求める
如くしたことを特徴とする、請求項３に記載の方法。 - 【請求項５】 原因に対する参照は、パターン認識の方
法によつて作り出される如くしたことを特徴とする、請
求項１ないし３のうち１つに記載の方法。 - 【請求項６】 調査された糸の量に関連させて計数値を
入れる予備設定（１９ｂ，２３ｂ，２６ｂ）を各クラス
に対して行うことを特徴とする、請求項３に記載の方
法。 - 【請求項７】 個々の欠陥の程度を記録するための手段
（４）、記録された欠陥を分類するための手段（７，
８）、計数され分類された欠陥から欠陥パターンを導出
し準備するための手段（８，９）よりなることを特徴と
する、糸、ロービング、スライバ中の生産に関連した欠
陥原因を求めるための装置。 - 【請求項８】 欠陥を計数し記録する手段を特徴とす
る、請求項７に記載の装置。 - 【請求項９】 更に、予め定められた欠陥パターンをス
トアするための手段（９）及び現在求められた欠陥パタ
ーンを上記予め定められた欠陥パターンと比較するため
の手段（６）を特徴とする、請求項７に記載の装置。 - 【請求項１０】 計数され分類された欠陥から欠陥パタ
−ンを導出し準備するための手段（６，７，８，９，１
０）としてパターン認識の手段を設けたことを特徴とす
る、請求項７に記載の装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CH172794 | 1994-06-02 | ||
| CH01727/94-0 | 1994-06-02 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0881841A true JPH0881841A (ja) | 1996-03-26 |
Family
ID=4217194
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7130935A Pending JPH0881841A (ja) | 1994-06-02 | 1995-04-20 | 糸、ロービング、スライバ中の糸欠陥の原因を求めるための方法と装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5834639A (ja) |
| EP (1) | EP0685580B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0881841A (ja) |
| DE (1) | DE59507981D1 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10298836A (ja) * | 1997-04-23 | 1998-11-10 | Zellweger Luwa Ag | 糸をクリアリングするための方法及び装置 |
| JP2014514225A (ja) * | 2011-03-16 | 2014-06-19 | ウステル・テヒノロジーズ・アクチエンゲゼルシヤフト | 繊維供試品の特徴づけ |
Families Citing this family (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997036032A1 (de) * | 1996-03-27 | 1997-10-02 | Zellweger Luwa Ag | Verfahren und vorrichtung zur qualitätsüberwachung von garnen |
| EP0893520B1 (de) * | 1997-07-25 | 2002-10-09 | Zellweger Luwa Ag | Verfahren zur Darstellung von Eigenschaften von langgestreckten textilen Prüfkörpern |
| US6987867B1 (en) * | 1997-09-15 | 2006-01-17 | Uster Technologies Ag | Process for evaluating data from textile fabrics |
| DE19855588A1 (de) * | 1998-12-02 | 2000-06-08 | Schlafhorst & Co W | Verfahren und Vorrichtung zur Auswertung der Wirkung von Garneigenschaften auf das Aussehen textiler Flächengebilde |
| DE10118660A1 (de) † | 2001-04-14 | 2002-10-17 | Schlafhorst & Co W | Garnreinigungseinrichtung an der Spulstelle einer Textilmaschine |
| DE102007028651A1 (de) * | 2007-06-21 | 2008-12-24 | Oerlikon Textile Gmbh & Co. Kg | Verfahren zur Visualisierung der Häufigkeitsverteilung von Garnfehlern |
| CH700209A1 (de) * | 2009-01-07 | 2010-07-15 | Uster Technologies Ag | Verfahren und vorrichtung zur charakterisierung eines länglichen textilen prüfguts. |
| CH703067A1 (de) * | 2010-04-28 | 2011-10-31 | Uster Technologies Ag | Verfahren und vorrichtung zur prüfung von regelmässigen ereignissen in einem länglichen textilen prüfgut. |
| DE102010034971A1 (de) | 2010-08-20 | 2012-02-23 | Oerlikon Textile Gmbh & Co. Kg | Textilmaschine |
| DE102012102576A1 (de) * | 2012-03-26 | 2013-09-26 | Maschinenfabrik Rieter Ag | Verfahren zur Garnüberwachung |
| WO2013185245A1 (de) | 2012-06-11 | 2013-12-19 | Uster Technologies Ag | Charakterisierung von regelmässigen ereignissen in einem länglichen textilen prüfgut |
| CN104471388B (zh) * | 2012-06-11 | 2017-05-31 | 乌斯特技术股份公司 | 比较细长织物测试材料的品质 |
| WO2016033328A1 (en) * | 2014-08-27 | 2016-03-03 | North Carolina State University | Binary encoding of sensors in textile structures |
| CN118547408A (zh) * | 2019-01-31 | 2024-08-27 | 乌斯特技术股份公司 | 针对异物优化纺纱过程 |
| FR3097565B1 (fr) * | 2019-06-19 | 2022-08-12 | Staubli Sa Ets | Machine textile, métier à tisser comportant une telle machine textile et procédés associés |
| EP3904572B1 (en) | 2020-04-30 | 2022-04-06 | Maschinenfabrik Rieter AG | Device and method for detecting a fault in a spinning mill and for estimating one or more sources of the fault |
| DE102021001348A1 (de) | 2021-03-13 | 2022-09-15 | Oerlikon Textile Gmbh & Co. Kg | Verfahren zur Überwachung eines Herstellungsprozesses eines synthetischen Fadens |
| CH721119A1 (de) * | 2023-09-11 | 2025-03-31 | Uster Technologies Ag | Verfahren und Vorrichtung zum Klassieren eines Ereignisses in einem länglichen textilen Prüfgut |
| CN117966313B (zh) * | 2024-03-28 | 2024-06-07 | 四川中兴纺织有限责任公司 | 一种纺织设备监控系统及方法 |
| CN118505068B (zh) * | 2024-07-18 | 2024-10-01 | 徐州美亚纺织有限公司 | 一种纺织纱线生产监测调控方法 |
| CN120352606A (zh) * | 2025-04-03 | 2025-07-22 | 高邮市经纬纺织有限公司 | 一种新材料纱线质量检测系统 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CH477573A (de) | 1967-10-03 | 1969-08-31 | Zellweger Uster Ag | Vorrichtung für Garnreiniger |
| DE2605736C3 (de) * | 1976-02-13 | 1981-07-30 | Schubert & Salzer Maschinenfabrik Ag, 8070 Ingolstadt | Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen des fehlerhaften Arbeitens von Spinnaggregaten von Offen-End-Spinnmaschinen |
| CH598374A5 (ja) * | 1976-03-22 | 1978-04-28 | Zellweger Uster Ag | |
| US5119308A (en) * | 1988-08-26 | 1992-06-02 | Murata Kikai Kabushiki Kaisha | Control system for spinning machine |
| CH681077A5 (ja) | 1988-10-25 | 1993-01-15 | Zellweger Uster Ag | |
| CH687110A5 (de) * | 1991-09-10 | 1996-09-13 | Luwa Ag Zellweger | Verfahren zur Erstellung einer Stoerungsdiagnose an Produktionsmaschinen und Anwendung des Verfahrens an Textilmaschinen. |
| JP2611611B2 (ja) * | 1992-10-16 | 1997-05-21 | 村田機械株式会社 | 糸ムラ情報解析装置 |
-
1995
- 1995-04-20 JP JP7130935A patent/JPH0881841A/ja active Pending
- 1995-05-19 EP EP95107638A patent/EP0685580B1/de not_active Revoked
- 1995-05-19 DE DE59507981T patent/DE59507981D1/de not_active Revoked
- 1995-06-02 US US08/460,822 patent/US5834639A/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10298836A (ja) * | 1997-04-23 | 1998-11-10 | Zellweger Luwa Ag | 糸をクリアリングするための方法及び装置 |
| JP2014514225A (ja) * | 2011-03-16 | 2014-06-19 | ウステル・テヒノロジーズ・アクチエンゲゼルシヤフト | 繊維供試品の特徴づけ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5834639A (en) | 1998-11-10 |
| DE59507981D1 (de) | 2000-04-20 |
| EP0685580B1 (de) | 2000-03-15 |
| EP0685580A1 (de) | 1995-12-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0881841A (ja) | 糸、ロービング、スライバ中の糸欠陥の原因を求めるための方法と装置 | |
| EP0891436B1 (de) | Verfahren und vorrichtung zur qualitätsüberwachung von garnen | |
| US4491831A (en) | Method and apparatus for analysis of information about yarn eveness | |
| CN102216503B (zh) | 用于优化纺织厂中生产过程的方法 | |
| JP4858796B2 (ja) | 細長い繊維試料の性質を表わす方法 | |
| EP1006225B2 (de) | Verfahren zur Auswertung der Wirkung von Garneigenschaften auf das Aussehen textiler Flächengebilde | |
| WO2021223784A1 (en) | A method for detecting structural defects of fasciated yarn comprising a core from parallel fibers which is bound together by wrapper fibers and wild fibers, a device for performing the method, a computer program for the device and a computer readable medium with the computer program | |
| Slater | Yarn evenness | |
| US5178008A (en) | Method and apparatus for the qualitative assessment and classification of yarns during a yarn clearing process | |
| EP3293595A1 (en) | An integrated system and method for online monitoring and offline testing in a textile unit | |
| JP2019504931A (ja) | 織物の品質制御用のローカルネットワーク | |
| Das | Testing and statistical quality control in textile manufacturing | |
| EP1057907A1 (en) | Spinning mill processing control systems and methods | |
| CN111733499A (zh) | 一种智能纺纱粗纱故障检测系统 | |
| JPH03185174A (ja) | 繊維のスライバー及び粗糸の特性測定方法及び装置 | |
| CN108285062A (zh) | 纱线信息取得装置、纱线卷取机以及纤维机械系统 | |
| EP0479984B1 (de) | Textile on-line-stichprobenanalyse | |
| CN1056204C (zh) | 纱厂粗纺机的在线质量检控方法及设备 | |
| WO2014172796A1 (en) | Compiling and providing a global textile quality benchmark | |
| CN121444034A (zh) | 用于确定关于纺纱厂的状态信息的纺纱厂的监测设备和监测方法 | |
| CN119321011A (zh) | 一种纱线防缠绕方法 | |
| Zhang et al. | Sensitivity analysis of cotton fiber performance to spinning process settings by fusion of knowledge and data | |
| Amin et al. | Monitoring yarn count quality using Xbar-R and Xbar-S control charts | |
| CH710001A2 (de) | Verfahren und Vorrichtung zur Beurteilung der Qualitäten mehrerer textiler Proben derselben Art. | |
| Haque et al. | Simulation of Cotton Yarn Properties Produced in Ring Spinning System |