JP2583146B2 - トップ清潔度検査方法 - Google Patents

トップ清潔度検査方法

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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
に適用するトップの清潔度検査方法に関するものであ
る。
［従来の技術］ 羊毛トップの清潔度はJIS L 1083の5.6（ネップ
数）、5.7（植物質夾雑物数）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。JI
S L 1083の5.6,5.7に準拠した連続式検査として従来使
用されたものは、スライバをギルボックスで薄く均一に
広げ（厚さ0.5mm程度）、これを検査台上に送り、検査
ウィンドからの透過光によって肉眼で夾雑物および欠点
を計数していた。
［発明が解決しようとする課題］ 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。
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。
これを解決するものとして、本願出願人はトップをイ
メージセンサで撮像して得た画像信号から毛玉系欠点と
植物系欠点を分類する方法を特許出願している（特願昭
62−303563号）が、この検査方法は毛玉系欠点と植物系
欠点との分類に伸長度識別を採用しているため、特徴抽
出処理に複雑な計算が必要であり処理速度が遅いため連
続式検査への適用が困難であった。本発明はトップの清
潔度をばらつきなく高精度かつ迅速に検査することので
きる検査方法を提供することを課題としている。
［課題を解決するための手段］ 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る工程と、得られた
画像信号から当該トップ中に混在する毛玉系欠点と植物
系欠点とを円形度識別及び／又は細長度識別によって分
類する工程とを含むことを特徴としている。
また、欠点を分類する分類工程で円形度識別、細長度
識別、諧調識別および分散識別の各識別法をそれぞれ採
用するのが好ましく、上記方法によって分類された毛玉
系欠点を面積識別によりスラブ、ネップ、ピンポイント
の各欠点に分類するとともに、植物系欠点を形状識別に
よりトレフォイルバーとそれ以外の夾雑物、バーに分類
し、さらにこれら夾雑物とバーを測長識別により分類す
ることもできる。
さらに、前記欠点分類工程では、各欠点における複数
の特徴量の大きさの範囲を定めるとともに、各欠点につ
いてその欠点である可能性の高さを定めるメンバーシッ
プ関数と、各欠点の前記各特徴量の大きさの範囲に対す
る適合性を総合して当該欠点を分類するファジールール
を設定し、前記メンバーシップ関数とファジールールか
らファジィ推論により欠点を分類するのが特に効果的で
ある。
［実施例］ 以下、本発明について具体例をあげつつ詳細に説明す
る。第１図は本発明において使用する検査装置の概略を
例示しており、検査台３の検査ウィンド４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、ギルボックス２を通って連続して送られ
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の表面の毛羽立ち防止用のローラ10が設けられてい
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に取り付けた同期セ
ンサ12aから画像の連続取り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清潔度の分類を行ない、そ
の結果をプリンタ14で清潔度検査成績表として印字す
る。
第２図は画像処理装置11のより詳細な構成を例示して
いる。画像処理装置11は、画像入力部15、フレームメモ
リ16、データ処理部17、メモリ18、外部記憶装置19およ
び試験成績表印字機構20とからなる。
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、検査ウインド４からの透過光によりスライバ
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
黒い輪郭となってイメージセンサ８に補足される。撮像
した濃淡画像は第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図における濃淡画像のうち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に記憶する。
ついで、データ処理部17は、あらかじめ設定された２値
化レベルと多値画像信号Saとの比較を行ない、第６図に
示すような２値化画像を作成する。ついで、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）に対してスライバの不純物・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なう。番
号付けされた個々の領域について特徴量の演算処理を行
ない、その結果をメモリ18に格納する。この特徴量に基
づき清潔度の分類を行うのである。
第８図は清潔度識別操作を示しており、特徴量をメモ
リ18から読み込み、清潔度分類を行ない、清潔度分類処
理後、清潔度の格付け処理を行ない、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
して清潔度分類処理を行なう。
前記清潔度分類は、第９図に示すように、メモリ18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な
うものである。
分類の第一段階は、毛玉系欠点（スラブ、ネップ、ピ
ンポイント、円形トレフォイルバー）と値物系欠点（夾
雑物、バー）とを識別するものである。これは、特徴量
として円形度と細長度を使用する。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は形状が円形に
近いという特徴と植物系欠点27は形状が細長いという特
徴に着目し、円形度と細長度によって毛玉系欠点と植物
系欠点を識別するものである。円形度および細長度は次
式によって求められ、これをあらかじめ設定した基準値
と比較して分類する。
円形度＝４π×（１画素の面積）× （画素総数）／（周囲長）２ 細長度＝（１画素の面積）×（画素総数） ／［（Ｘ軸への射影長さ）２ ＋（Ｙ軸への射影長さ）２］ 毛玉（スラブ、ネップ、ピンポイント）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
ることを利用して諧調識別および分散識別により行う。
すなわち、次式により諧調、分散が求められ、これをあ
らかじめ設定した基準値と比較して分類する。
諧調＝（濃度レベルの総和）／（画素総数） 分散＝（1/n）ΣXi2＋２ n:画素総数 Xi:画素ｉの濃度レベル ：階調 毛玉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、面積によりその分類を
行う。面積は次式により求めらる。
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、ピンポイントと
分類する。
また、植物系欠点はその形状識別にて夾雑物・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。
第12図は夾雑物欠点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。−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
軸への射影長さの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夾雑物トレフォイルバー
とを識別分類する。
夾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。
ちなみに、第12図に示す夾雑物欠点28では、測長は上
記式から により約28となる。これを基準値と比較して識別分類す
る。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から、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。
つぎに、上記欠点の分類をファジー推論によって行な
う方法について説明する。
先ず、欠点の特徴量、すなわち円形度、細長度、面積
値、形状値、諧調値、測長値、分散値等に対して、それ
ぞれ「大きい」「中ぐらい」「小さい」と云うような言
語に対する範囲、および各欠点である可能性が「高い」
「普通」「低い」と云うような言語に対する範囲を、メ
ンバーシップ関数を定義することにより設定する。この
定義は、例えば熟練者の判断に基づいて設定すればよ
い。つぎに、上記「大きい」「小さい」等の言語に対す
る範囲を用い、特徴量の範囲の組合せと特定の欠点であ
る可能性との関係がすなわち「〜が〜ならば」と云う条
件部と「〜の可能性が〜」と云う結論部の関係をあらわ
すファジールールを定義する。第１表はこれらメンバー
シップ関数とファジールールの定義をあらわすもので、
例えば円形度が大きく、細長度が大きく、面積値が大き
く、階調値が中以上であれば、当該欠点はスラブである
可能性が高く、ピンポイント（P.P.）およびノイズであ
る可能性は低い。この欠点がネップ、トレフォイルバ
ー、バーである可能性は高くも低くもなく「普通」であ
る。このように、同表の左欄の条件部に対し右欄の結論
部が得られる。
つぎに、上記メンバーシップ関数とファジールールを
用いてファジー推論を行なう手順について述べれば、先
ず一つの欠点の各特徴量に対して、入力データを換算し
た後、上記「大きい」「中ぐらい」「小さい」等の言語
に対する適合度をメンバーシップ関数より求める。欠点
の特徴量のうち「円形度」は対象となる形状が円に近い
ほど１に近づくもので、前述の如く毛玉系欠点は植物欠
点に比べ形状が円形に近いことから両欠点の差異を円形
度で表わすことができる。この円形度の範囲は０〜１で
あり、この範囲を０〜100（％）に換算する。「細長
度」は対象となる形が細長いほど０に近づくもので、植
物系欠点は毛玉系欠点に比べ形状が細長いことから両者
の差異を表わすことができる。この細長度の範囲は０〜
0.5であり、これを０〜100（％）に換算する。「階調
値」は対象の濃度の平均値であり、毛玉系欠点は植物系
に比べ光の透過量が多く、濃度レベルの高い画像とな
る。階調値の範囲は145〜170であり同様に０〜100
（％）に換算する。「分散値」は対象の濃度のバラツキ
を表わし、植物とスライバの光の透過量が異なるため、
濃度レベルの分散の大きさからトレフォイルバーにスラ
イバがからみついている場合等におけるトレフォイルバ
ーの分類精度を上げることができる。分散値の範囲は０
〜25であり同様に０〜100（％）に換算する「形状値」
は対象形状が複数になるほど大きな値となるもので、ト
レフォイルバーは夾雑物、バーに比べ形状が複雑である
ため、これを用いてトレフォイルバーと夾雑物、バーと
の差異を表わすことができる。形状値の範囲は０〜５で
あり、０〜100（％）に換算する。「面積値」は対象の
面積であり、ピンポイント（p.p.）、ネップ、スラブは
大きさで分類されるので、面積値でこれらの差異を表わ
すことができる。面積値の範囲は０〜500であり同様に
０〜100（％）に換算する。「測長値」は対象長さであ
り、バー（10mm以上）と夾雑物（3mm以上、10mm未満）
を分類することができる。測長値の範囲は０〜10であ
り、０〜100（％）に換算する。
第14図乃至第20図はそれぞれ「円形度」「細長度」
「面積値」「形状値」「階調値」「測長値」「分散値」
のメンバーシップ関数（MF）を図示したもので、図中の
ラベルで「PS」は「小さい」を、「PM」は「中ぐらい」
を、「PB」は「大きい」を、「VS」は「とても小」を
「VB」は「とても大」をそれぞれ表わす。「階調値」に
おけるPMは「中以上」を表わす。
また、第21図乃至第28図は欠点である「スラブ」「ネ
ップ」「p.p」「ノイズ（毛玉系）」「トレフォイルバ
ー」「バー」「夾雑物」「ノイズ（植物系）」のメンバ
ーシップ関数を図示したもので、可能性をあらわすラベ
ル「PS」は「低い」を、「PM」は普通を、「PB」は「高
い」を表わす。
画像処理信号から上記「円形度」等の入力データを得
たら、上記入力データの換算値を用いて各入力値におけ
る「大きい」「中ぐらい」「小さい」等の言語に対する
適合度を算出する。例えばある欠点（バー）の入力デー
タ中「測長値」の入力値が9.54、その換算値が95.4の場
合は、測長値のメンバーシップ関数を表わす第29図に示
すように折れ線PB、PM、PSに対する9.54の縦線の交点の
縦座標から、「大きい」に対する適合度が8.11、「中ぐ
らい」が0.73、「小さい」が０（PSの交点はない）が求
められる。同様にして他の特徴量の適合度を求めること
ができる。例えば、測長値が上記のように9.54、円形度
0.24、細長度0.09、面積値326.00、形状値2.19、階調値
135.10の欠点に対し各言語に対する適合度を求めた例を
第２表に示す。
つぎに、上記のようにして得られた特徴量の言語に対
する適合度を用いて各ルールに対する適合度を求める。
例えば、第１表におけるルールNO.11に対する適合度は
第３表に示す通りである。即ち、この表に示すように、
ルールの結論部（第１結論乃至第７結論）の適合度を条
件部（左欄）における適合度の最小値とする。この場合
6.24である。
全ルールの適合度を上記のようにして求めたら、この
適合度を用いて該当する結論部のメンバーシップ関数の
「あたま切り演算（min演算）」を行ない、しかるのち
各欠点についてその可能性が「高い」「普通」「低い」
等の重ね合わせ演算（max演算）を行なう。例えば第５
結論の欠点「バー」についてみると、上記全ルールの結
論部の適合度、演算結果から、PBはルールNO.11の適合
度6.24により、PMはルールNO.12の適合度0.73により、P
SはルールNO.10の適合度4.76によりそれぞれ頭切りさ
れ、これらを合成すると第30図（ａ）のようになる。同
様に欠点「夾雑物」については同図（ｂ）、欠点「植物
系ノイズ」については同図（ｃ）に示すようになる。
このような重ね合せ（max演算）を行なったら、得ら
れたメンバーシップ関数を用いて確定値演算を行なっ
て、欠点の可能性の確定値を算出する。この演算法とし
ては、「重心法」「中央法」「高さ法」「面積法」等が
あり、これらのうちの一つ以上を用いて演算を行なう。
前記「バー」「夾雑物」「植物系ノイズ」の可能性出力
値（確定値）を重心法で求めると、「バー」は53.4、
「夾雑物」は38.6、「植物系ノイズ」は30.5となる。し
たがって、この欠点は「バー」であると結論される。確
定値演算の結果、二つの欠点について等しい値が得られ
た場合は、異なる三つの方法で確定値を求め、多数決で
決定すればよい。
以上に述べたファジー推論を用いる分類法で実際にト
ップ検査を行なった結果を第４表に示す。同表には従来
の方法による結果結果が併記されている。同表からわか
るとおり、欠点検出率では大差がないが、欠点識別率で
はファジー推論法の正答率が大幅に改善されている。
［発明の効果］ 以上の説明から明らかなように、毛玉系、植物系の欠
点の分類を円形度識別および／又は細長度識別で行なう
ことにより、特徴抽出でのデータ処理量が大幅に削減さ
れ、処理速度が向上するので、高速検査を行なうことが
可能となった。
また、上記円形識別、細長度識別のほかに「階調識
別」および「分散識別」を加えることにより、トレフォ
イルバーとスラブの識別を高精度に行なうことが可能と
なり、検査精度を高めることができる。
このようにして分類された毛玉系欠点を面積識別によ
りスラブ、ネップ、ピンポイントの各欠点に分類し、植
物系欠点を形状識別によりトレフォイルバーと該トレフ
ォイルバー以外の夾雑物、バーに分類するとともに、測
長識別により夾雑物とバーを分類するようにすれば、欠
点が項目ごとに分類されることになり、実用的にすぐれ
たものとなる。
さらに、これら欠点の分類をファジー推論によって行
なうこととすれば、各欠点を明確なしきい値を基に判断
せず、あいまいに定義した領域に基づいて推論するの
で、人間の判断に似た総合的な判断結果が得られ、実際
のトップの欠点のようなまぎらわしい複数の欠点の識別
を高精度に行なうことが可能となった。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の実施に使用される検査装置の概略図、
第２図は画像処理装置の説明図、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
フローチャート、第９図は第８図における清潔度分類の
流れを示すフローチャート、第10図〜第13図は特徴量の
測定方法を説明するための各欠点の説明図、第14図〜第
20図は各特徴量のメンバーシップ関数を表わすグラフ、
第21図〜第28図は各欠点のメンバーシップ関数をあらわ
すグラフ、第29図は特徴量に対する適合度の求め方の説
明図、第30図（ａ），（ｂ），（ｃ）は重ね合せ法の説
明図である。 １……スライバ、３……検査台、４……ウィンド、８…
…イメージセンサ、11……画像処理装置

Claims (4)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【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、得られた画像信号から当該トップ中に
    混在する毛玉系欠点と植物系欠点とを円形度識別及び／
    又は細長度識別によって分類する工程とを含むトップの
    清潔度検査方法。
  2. 【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、得られた画像信号から当該トップ中に
    混在する毛玉系欠点と植物系欠点とを円形度識別、細長
    度識別、階調識別および分散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。
  3. 【請求項３】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、得られた画像信号から当該トップ中に
    混在する毛玉系欠点と植物系欠点とを円形度識別、細長
    度識別、階調識別および分散識別により分類する工程
    と、分類された毛玉系欠点を面積識別によりスラブ、ネ
    ップ、ピンポイントの各欠点に分類するとともに、植物
    系欠点を形状識別によりトレフォイルバーとトレフォイ
    ルバー以外の夾雑物およびバーの各欠点に分類し、さら
    に前記夾雑物およびバーを測長識別により夾雑物とバー
    に分類する工程とを含むトップの清潔度検査方法。
  4. 【請求項４】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、得られた画像信号から当該トップ中に
    混在する毛玉系欠点、植物系欠点等の欠点を分類する欠
    点分類工程とを含むトップの清潔度検査方法であって、
    前記欠点分類工程では、欠点の特徴に対する条件部メン
    バーシップ関数と、各欠点についてその欠点である可能
    性を定める結論部メンバーシップ関数と、前記欠点の特
    徴を条件部として前記各欠点についてその欠点である可
    能性を結論部とするファジールールとを設定し、前記条
    件部メンバーシップ関数、結論部メンバーシップ関数、
    ファジールールからファジー推論により欠点を分類する
    ことを特徴とするトップの清潔度検査方法。
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