JP2511076B2 - 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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- JP2511076B2 JP2511076B2 JP30356387A JP30356387A JP2511076B2 JP 2511076 B2 JP2511076 B2 JP 2511076B2 JP 30356387 A JP30356387 A JP 30356387A JP 30356387 A JP30356387 A JP 30356387A JP 2511076 B2 JP2511076 B2 JP 2511076B2
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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
に使用するトップの清潔度検査方法に関するものであ
る。
に使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。
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
14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１をギルボックス２で薄く
均一に広げ（厚さ0.5mm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１は平面上に均一に広げられる。
き揃えたトップのスライバより欠点を検査分類する。第
14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１をギルボックス２で薄く
均一に広げ（厚さ0.5mm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１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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。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、信頼度の高いものになる。
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。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、信頼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１の表面の毛羽立ちの
防止用のローラ10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１の表面の毛羽立ちの
防止用のローラ10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。
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。
この画像処理装置11にて所定の特徴量の抽出処理を行
い、この抽出データに基づきパーソナルコンピュータ13
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13
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。画像処理装置11
は、フレームメモリ15と、比較器16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。
タ13のより詳細な構成を示している。画像処理装置11
は、フレームメモリ15と、比較器16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Ａ線上を撮像したものである。画像処
理装置11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Saに変換し（第
５図）、これをフレームメモリ15に記憶する。ついで、
比較器16において、２値化レベル17に初期設定された基
準値VR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。番号付けされた個々の領域はそれぞれ特
徴量抽出部19において特徴量の演算処理を行い、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。
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Ａ線上を撮像したものである。画像処
理装置11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Saに変換し（第
５図）、これをフレームメモリ15に記憶する。ついで、
比較器16において、２値化レベル17に初期設定された基
準値VR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。番号付けされた個々の領域はそれぞれ特
徴量抽出部19において特徴量の演算処理を行い、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。
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、清潔度類処理終
了後、清潔度の格付け処理を行い、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。
リ20から読み込み、清潔度分類を行い、清潔度類処理終
了後、清潔度の格付け処理を行い、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、メモリ20に
格納されている特徴量を用いて欠点の項目別分類を行う
ものである。
格納されている特徴量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10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。
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10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ｍ＝30,n
＝18とすると、伸長度は上記式から（302＋182）／（30
2−182）により約２と求められる。一方、第11図に示す
植物系欠点27の寸法をｍ′＝100、ｎ′＝２とすると伸
長度は（1002＋22）／（1002−22）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。
＝18とすると、伸長度は上記式から（302＋182）／（30
2−182）により約２と求められる。一方、第11図に示す
植物系欠点27の寸法をｍ′＝100、ｎ′＝２とすると伸
長度は（1002＋22）／（1002−22）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。
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。
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。面積は次式により求められ
る。
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。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。
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。
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。
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Ｘ軸への射影長さｅが20、Ｙ軸へ
の射影長さｆが20とすると、形状は上記式から 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Ｘ
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 により約４となる。したがって、これらの数値をあらか
じめ設定した基準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。
周囲長が約57で、かつＸ軸への射影長さｅが20、Ｙ軸へ
の射影長さｆが20とすると、形状は上記式から 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Ｘ
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 により約４となる。したがって、これらの数値をあらか
じめ設定した基準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。
測長は次式によって求められる。
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 により約28となる。これを基準値として識別分類する。
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。
は上記式から により約28となる。これを基準値として識別分類する。
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の制御のもとで清潔度の格付処理
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。
らの結果から、CPU21の制御のもとで清潔度の格付処理
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。
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、信頼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。
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、信頼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10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
潔度検査方法を示す斜視図、第15図はギルボックスの内
部を示す側面図である。 １……スライバー、３……検査台、８……イメージセン
サ、11……画像処理装置
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10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
潔度検査方法を示す斜視図、第15図はギルボックスの内
部を示す側面図である。 １……スライバー、３……検査台、８……イメージセン
サ、11……画像処理装置
Claims (2)
- 【請求項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離
する工程とを含むトップの清潔度検査方法。 - 【請求項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離
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、分離したきょう雑物・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 JPH01143943A (ja) | 1989-06-06 |
| JP2511076B2 true 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) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2583146B2 (ja) * | 1990-05-28 | 1997-02-19 | 鐘紡株式会社 | トップ清潔度検査方法 |
-
1987
- 1987-11-30 JP JP30356387A patent/JP2511076B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH01143943A (ja) | 1989-06-06 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |