JP3613772B2 - 繊維サンプル中の不純物を測定し分類するための装置と方法 - Google Patents
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Description
【産業上の利用分野】
本発明は繊維サンプルの特性を監視する装置と方法に関するもので,特に繊維サンプル中の不純物を繊維性か否か,樹皮か,草かと言つたいくつかのクラスの内の1つに分類するための装置と方法に関する。
【0002】
本発明は特許出願第07/962898号明細書「自動供給による単一繊維サンプルの多重特性を試験するための装置と方法」及び第07/493961号明細書「繊維又は他のサンプル中の個々の存在物の高速多重測定のための電気−光学的装置と方法」の一部継続特許出願であり,これらの記述は参照としてここに引用する。
【0003】
【従来の技術】
本発明に先行する装置はツエルヴエーゲル・ウステル社において製造されてきたAFISとして知られる装置である。この装置は米国特許第4512060号明細書に記述された装置を用いて,1つの空気流中に繊維とネツプを他の空気流中に不純物を分離する。不純物は約50μmより大きい異物として定義される。時としてこの異物はダストと不純物と呼ばれるが,我々は簡単のためここでは単に不純物と呼ぶことにする。この前の装置AFISにおいては,繊維とネツプ及び不純物について情報を求めるためには,繊維物質を反映する3つのセツトのサンプルを別個に試験する必要があつた。各タイプの存在物毎に1つの試験と1つの繊維物質のサンプルとが必要であつた。このAFISは当時にあつては自動化され迅速な試験装置として最高のデータを与えるものであつたが,今日より良いデータとより早い速度が要求されるようになつた。改良されたセンサが開発され,特許出願第07/493961号明細書に記述され,この改良されたセンサを用いた装置が,同じくAFISとしてツエルヴエーゲル・ウステル社で製造された。ここに明確にし,そして参照の統一性をとるため,最初の装置はAFIS−0と呼び,改良されたセンサを持つ装置をAFIS−1と呼ぶことにする。
【0004】
本発明はAFIS−1を更に改善したものであり,先ず試験速度を考慮することを目標としたものである。最初の発見はAFIS−1の改善されたセンサは繊維物質のサンプルから多重データの同時測定を実質的に可能とすることであつた。実質的に同時にと言う意味はネツプのデータ,繊維のデータ,不純物のデータが繊維物質の1つのサンプルで得られ,実質的に全てのネツプと不純物が検出され測定され,従つて繊維の代表的なサンプルが検出され測定されると言うことである。このように,この改善によつてネツプ,不純物,繊維のデータを求めるのに3つの別個のサンプルから,代表的には3〜5回繰返す3つの独立な試験を行う必要がなくなる。また判つたことは,このようなデータが,もし望むなら,たつた1つのセンサを使つて得られると言うことである。上で述べた試験速度の改善は新しい分析回路で可能となり,これは実施例中に示すハイブリツドアナログ,デイジタル回路である。動作速度はAFIS−0やAFIS−1と較べ本発明では3倍も増大した。
【0005】
高速での取扱いの出現と共に,試験サンプル中の存在物を正確で高速に性格づけできることが必要となつた。不純物や単繊維の基本的な数や大きさと言つた基本的な情報はある場合には充分であるが,ネツプや不純物についてもつと詳細な情報が要求される。
【0006】
ステープル繊維中のネツプは繊維の小さな絡みつきとして総括的に定義されている。これらはステープル繊維の3つの主要成分の1つである。しかしネツプは更に3つのカテゴリに分かれる。機械的に作られたネツプ,種子表皮破片ネツプ,及びシヤイニイ(又は未熟)ネツプである。機械的に作られたネツプは綿の開綿,繰綿やカーデイング中に作られ、直系0.1mmから5mmの範囲である。これは綿や合成繊維が堅く結びあつたもので,絡んだ核と長い繊維の尾とから成り,処理中に解くことはできない。種子表皮破片ネツプ又は種子表皮破片は綿の種子の殻に残つて着いている繊維の集合からできている。可視光線の下でみると中央の暗い核に着いた小さな繊維房として見える。未熟ネツプ又は難染性ネツプは非常に未熟か,死んだ繊維の集合である。これらは綿種子の一部又は全部がストレスを受けて繊維の成熟過程を停止してしまつた時に、綿種子の上に形成される。その結果繊維は極めて薄くて弱く,横方向の堅さがなく簡単に密接に押固められた平行な繊維の締まつたかたまりを形成する。これらの非常に未熟な繊維は染色剤を適当に吸収できず,仕上げ布中に白い斑点と色あせを起こしてしまう。これらの未熟ネツプは種子表皮が着いている物と着いていない物とがある。
【0007】
以上の説明でネツプをこれらのカテゴリに分類することの重要さが理解できるだろう。機械的に作られたネツプは処理機械の過度な作用を示すもので,従つてこれら粒子を正確に計数することは,処理機械を微調整したりオーバーホールするのに利用される。最も普通な合成繊維であるポリエステルと綿のネツプを区別することは,両者は別々に処理されたのち,練条機でスライバ混綿されるので重要である。
【0008】
種子表皮破片は綿花工場で発生し,その数は繰綿とクリーニングの方法及び綿の種類に影響される。種子表皮破片は特に厄介なもので主な糸欠陥の原因となつている。単位重量中のこれら粒子の数は綿の育成者には種子から繊維への強度について,繰綿業者には種子を除去する工程の過度さの程度について,糸製造業者にとつては原料の品質についての有用な情報を与える。
【0009】
未熟ネツプ計数は処理し紡出した綿の染色性を予見させる。特にグラム当りの未熟ネツプ数は仕上げをし染色された布の外観を予測させ,品質に熱心な工場操業者に最も要求の高い適用には最高の品質の原料を向けることを可能とする。
【0010】
繊維サンプル中の不純物の量と質は上に論じたと同様な理由で処理業者にとつては重要である。不純物は綿の中に,基本的には機械摘みの結果生じるもので,かかる不純物は繊維性,非繊維性に分類され,更に樹皮,繊維性草又は葉,草又は葉の薄辺,厚い不純物(種子表皮破片とある種の樹皮),ダスト又は繊維破片などに細分される。サンプル中の不純物の分類は前処理における問題を示し,修正処理を助け,その繊維から生産した最終製品(通常は糸)の品質を予測する助けとなる。
【0011】
従つてどの繊維処理業者にとつても,その処理の効率や品質を著しく増大するためには,原料についての,特にネツプについてのもつと詳細な情報が要求される。この要求は綿の育成者と繰綿業者から糸紡績業者,更には製織業者にまで広がるものである。
【0012】
【発明が解決しようとする課題】
繊維物質のサンプルを処理装置に供給し,処理装置中で存在物は4個々に分離され,その後センサシステムに搬送されるようにした,不純物を含む繊維物質中のサンプルの存在物の特性を測定するための装置と方法を提供する。
【0013】
【課題を解決するための手段】
本発明によつて少なくとも不純物を含む繊維サンプル中の存在物の特性を測定するための装置が提供される。繊維サンプルは供給装置から処理装置に与えられ,ここでサンプル中の存在物は1つずつ他から引離され,単一の存在物として処理装置の出口に与えられる。単一化された存在物をセンサシステムに搬送する手段が設けられていて,ここで搬送手段で動いている不純物を含む存在物の一部の,少なくとも1つの特性を感知する。センサシステムは感知された存在物の特性に対応した特性信号を生じ,これらの信号はコンピユータに与えられそこで分析される。コンピユータはその信号を不純物に対応するものかどうかを同定し,不純物に対応するものは更に分析して不純物のいくつかのタイプの内の1つに分類する。
【0014】
特定の本発明の装置と方法においては,特性信号に基づいて存在物の長さを求め,その長さは1つの閾値と比較される。この比較の一部に基づいて,不純物はそのいくつかのタイプの内の1つに分類される。
【0015】
本発明の別の実施例では,センサシステムによつて感知された存在物の直径特性に対応する直径が求められる。″直径″と言う言葉はこの適用においては,不純物は極めて不規則なもので精密な意味で幾何学的な直径を持つていないので,広い意味で用いられていることを理解されたい。この適用では,直径は存在物を二次元的に見たときは幅と考えられよう。直径を求めた後,長さと直径に基づいた比が閾値と比較される。長さを直径で割り,外観比を求め,この外観比を閾値3と比較するのが好ましい。ここで再び比を閾値と比較した結果に基づいて不純物が分類される。
【0016】
本発明の別の実施例においては,存在物の速度がセンサで感知され,特性信号を分析することによつて求められる。この速度は1つの閾値と比較され,この比較に基づいて存在物が分類される。″速度″と言う言葉もこの適用では広い意味で用いられ,存在物の速度を表す1つの数値であると考えられたい。しかしこの″速度″は必ずしも長さを時間で割つた数値を表す必要はない。例えは本発明では存在物が第1の点から第2の点まで通過するのに要する時間を測定することによつて求める。この測定された時間は事実,速度を表す,いわゆる測度となるもので,ここで用いられている″速度″と言う言葉は時間測定に関連するものである。
【0017】
本発明の他の実施例においては不純物に対応する特性信号のピーク値が求められる。このピーク値は1つの閾値と比較され,この比較の結果の一部に基づいて存在物は不純物のいくつかのタイプの内の1つとして分類される。
【0018】
【実施例】
本発明は以下の実施例の詳細な説明を添付の図を参照して考えるとき,良く理解できるであろう。
【0019】
図1は本発明の実施例よりなる繊維試験装置10の外観を示す。試験装置10はケース12上に搭載された繊維サンプルを保持するための自動コンベア14を持つ主ケース12を含む。供給ヘツド16はコンベア14から延びて繊維サンプルを試験装置10中に装着する。
【0020】
試験装置10の作動はコンピユータ18の制御下にあつて,コンピユータと操作者のインタフエースはデイスプレイ20とキーボード22で行われる。実施例においては試験装置10は繊維物質の試験に使われ,特に繊維,ネツプ,不純物の特性を測定するように設計されているが,前記繊維存在物と同様な大きさと重さを持つ如何なる存在物についても同様に運転することができる。
【0021】
図2はマガジン24と供給ヘッド16の上面図を示す。マガジン24は図1に示すようにコンベア14中に含まれていて,マガジン24の長さ方向に延びていて,繊維物質の引延ばされたサンプルを受付ける多数(20から200)の容器26を含んでいる。図3にマガジン24の一部の断面図が示されている。図3でよく判るように,容器26はマガジン24中に形成された溝で,深さ約1インチで水平方向の幅約1インチである。マガジン24はステツプモータ30で水平に図の矢印32と34の方向に動くラツク28上に運ばれる。このようにステツプモータ30は選択的にマガジン24を水平方向に動かし,希望する容器を供給ヘッド16と一線に合わせるようにする(又はマガジン24を指数に合わせる)。希望する容器26が供給ヘッド16に適切に記録されると,その特定の容器26中のサンプルが供給ヘッド16で取出され試験のため試験装置10に供給される。
【0022】
次に図4において供給ヘツド16とマガジン24の断面図を示す。図4に示すように,引延ばされた細長いサンプル36はマガジン24上の容器26の1つに位置されている。サンプル36は点線42で示した枠に取付けられた供給ヘツドベルト38と40にかみ合う。枠42は旋回軸のピン44に軸支され,枠42の位置はピストンとシリンダの組46で制御される。46は矢印48で示す弧に沿つて枠42を上下する。ピストンとシリンダの組46はベルト38と40を下げてサンプル36とかみ合わせたり,ベルト38と40を上げてサンプル36とマガジン24から離し,マガジン24がベルト38と40の干渉なしに動けるように作動させることもできる。ベルト38と40はサンプル36にかみ合つているときはサンプル36をトツプフイードローラ50中に送り,ローラ50はサンプルを供給トレイ52に供給する。
【0023】
次に図5はトレイ52の側面を示す。トツプフイードローラ50はサンプルを供給トレイ52に供給し,プランジヤ54がトレイフイードベルト55の下にサンプルをかみ合わせ駆動する。ベルト55はフィードトレイ52のすぐ上にこれと平行して取付けられている。フイードトレイベルト55はサンプルをトレイ52の下方に駆動し,試験装置10の自動供給ヘッド16の最後のステツプが実行される。光学的センサ60と62が供給機構16中に繊維物質のサンプル36が有るか無いかを検出するために設けられている。センサ60は供給ベルト50の出力端に位置し,供給トレイ52のプランジヤフインガ56が往復する領域を監視している。センサ62はトレイフイードベルト55の端に位置しフイードトレイ52を監視している。
【0024】
図2,3,4,5で供給ベルト38,40,50,55はモータやその制御装置,これらの連結など通常の方法でベルトを作動させる駆動機構を表していることが理解できよう。同様に光学的センサ60,62は通常の電源供給と接続を含む通常のセンサを示す。ピストンとプランジヤの組46とプランジヤ54は二重動作ピストンとシリンダの組58を表し,プランジヤフインガ56は通常のピストンとシリンダの組を表し,これらには圧搾空気の供給と制御機構が含まれるものとする。
【0025】
制御要素を含むこれら要素の動作は,図6を参照しよく理解できるであろう。図6はコンピユータ18と自動供給ヘツド16中に使われている制御機構を示すブロツク図である。図2〜6を参照し,試験装置10がスイツチオンされると,コンピユータ18はステツプコントローラ64に指令を送りマガジン24を初期位置に動かし,最初の容器26が自動供給機構16と一線に並ぶようにする。マガジン24が希望する位置に来ると,コンピユータ18は供給ベルト制御66とシリンダ制御68に指令を送り,制御68から供給ベルト38,40に指令してシリンダ46にベルト38を下げてサンプル36とかみ合わせる。コンピユータ18はまたトツプベルト制御70とトレイ供給ベルト制御72にも指令し,トツプ供給ベルト50とトレイ供給ベルト55をスタートさせる。
【0026】
コンピユータ18が指令を出して,供給ベルト38,40,50がサンプルをトレイ52に供給するようにした後,コンピユータ18はセンサ60からの信号を監視し,サンプルがトレイ52の上で検出されると,コンピユータ18はプランジヤ制御74に指令を出しプランジヤ54のシリンダ58を働かせてプランジヤフインガ56を前方にトレイ供給ローラ55の方に動かし,サンプル36をトレイ52上で供給ベルト55の下に動かす。コンピユータ18がセンサ62の所にサンプルを検出できないときは,プランジヤフインガ16の作動後1.5分以内にコンピユータはプランジヤ制御74に別の指令を出してプランジヤフインガ56がサンプルをトレイ供給ローラ55の下に押込むようにさせる。この過程は5回繰返され,それでもセンサ62がサンプルを検出しないときはコンピユータ18は指令を出して供給機構16の全ての動作を停止し,デイスプレイ20上にサンプルが供給機構中に詰まつたことを知らせる欠陥状態の表示をさせる。
【0027】
詰まりがないと仮定すると,コンピユータ18は光学的センサ60と62からの信号を分析し,サンプルが自動供給機構16中に在るかどうかを求める。正常な状態では両センサはサンプル36の存在を示すはずである。何れのセンサもサンプルを検出しなくなると,コンピユータ18は10sec待つて再びセンサ60と62からの信号を分析する。もし何れのセンサもサンプルを検出していないと,コンピユータ18は制御シリンダ68に指令を出して枠42を持ち上げ供給ベルト38と40をマガジン24から離す。次いでコンピユータ18はステツプ制御64に指令しステツプモータ30でマガジン24を供給機構16と共に次の容器26に合わせるようにする。コンピユータ18は再びシリンダ制御68に指令して供給ベルト38と40を下げ容器26中のサンプルとかみ合わせる。再びコンピユータ18は光学的センサ60と62からの信号を分析してサンプルの存否を確認し,サンプルが供給機構16中に検出されるまでマガジン24を1つ前方に進めることを継続する。
【0028】
光学的センサ60と62が最初はサンプル36が供給機構16中に存在することを感知していると仮定すると,時としてサンプルが供給機構を完全に通過してしまうことがあるかも知れない。コンピユータ18は定期的に光学的センサ60と62からの信号を調査し,センサ60,62が供給機構16中にサンプルが存在しないことを示すと,予め定めた時間約10sec待つて,この間試験装置10の他の動作をチエツクする。全てが良好に機能していれば,待ち時間の後コンピユータ18はシリンダ制御68とステツプ制御64に指令を出しマガジン24を進め次の容器26に合わせる。
【0029】
サンプルが最後の容器26から供給機構16で供給され終わつたか,操作するような試みが既になされているときは,コンピユータ18はマガジン24が空になつたと判断し,デイスプレイ上にプロンプトを表示し,操作者にマガジン24にサンプルを装着し自動供給を再開するように要請する。
【0030】
次に図7を参照すると,ここには分繊器80とセンサ82が示されている。分繊器80は繊維サンプル36を供給トレイ52と供給トレイベルト55から受取る。分繊器80の機能はこれに供給される存在物を個々に単独に分離することにある。実施例においては,分繊器80はネツプ,不純物,繊維を1つ1つに解放し,色々なタイプの存在物を個々に分離する。
【0031】
分繊器80は供給ローラ81を含んでいて,ローラ81はトレイ52上のサンプルを受け,分繊器80にサンプル36を供給する。調質空気が分繊器中に空気供給チヤンネル83,84,85,86を通して入力される。(分繊器の吹払いクリーニングするための圧搾空気はチヤンネル87を通して0.5secと言つた短時間加えられる。)サンプル36は制御された方式で分繊器80に供給ローラ81で供給され,存在物は穴あきシリンダ88,固形シリンダ90とカーデイングフラツト94,95,96との組合せで処理される。この処理でネツプ,繊維,不純物のような存在物が1つ1つに離され分離されて,存在物は一度に1つずつ(個々に分離された形で)分繊器80の出口92に送られる。
【0032】
分繊器80は本質的に米国特許第4512060号明細書に記述されたものと同じであり,その記述も本発明に参照される。上記特許との分繊器80の主たる差異は空気供給チヤンネル83と86を横切つて設けられた互い違いに並べた二重調節板98と100が設けられていることである。調節板98と100はこれを通つて空気が分繊器中に入るが,不純物や他の粒子が空気通路83と86を通つて分繊器の外へ投出されないようにしている。このようにして米国特許第4512060号明細書に示した分繊器とは違つて分繊器80で処理された存在物の全てが出口92から導管102中へ出力される。導管102は空気流中で存在物を密閉された室104中へと運ぶ。導管102の端はノズル106中に終り,反対側のノズル108は室104中に本質的にノズル106と一線上に並んで位置し,2つのノズル106と108の間に開口が形成されている。ノズル108は導管110に接続され,導管110は真空源112に接続されている。真空源112は真空を与え,導管102,110及びノズル106と108中に空気流を作り出す。室104中に光源114が設けられ,ノズル106,108間の開口を通して,図7に示すように相隣接して配置された減光センサ116と118に光を照射する。ノズル106と108中の空気流に関してセンサ118はセンサ116より下流に配置されている。センサ116と118の出力は増幅器120と122に加えられ,減光信号VE1とVE2を線124と126に出力する。
【0033】
レンズ系129と遮光板130を持つた前方散乱光検出器128が設けられ,ノズル106と108間の開口の前を通過する存在物133で前方に角度40゜(提示した実施例では)で散乱する光を検出するようになつている。前方散乱光検出器128の出力は増幅器131に加えられ,前方散乱信号VSを線132上に出力する。
【0034】
センサ82は上述のように本質的には特許出願第07/493961号明細書に記述したものと同じであり,その記述はここでも参照として用いる。
【0035】
図8に分繊器80とセンサ82を組合わせた別の実施例を示す。この実施例では,センサ82は図7に示し記述したものと等価であり,分繊器80は米国特許第4512060号明細書に記述したものと,不純物は分繊器80を離れてから後に取扱われる点を除いて等価である。図8の実施例においては,調節板98と100は使われていないで,不純物は空気チヤンネル84と86,逆流スロツトCFSを通つて除去される。シリンダ88と90は不純物粒子を通路84と86を通してここでの空気流と反対の方向に推進する。不純物が空気取入れ口138と139に達すると,不純物はその慣性で導管140と142中に運ばれ,分繊器80から離れて流れる空気流中を搬送される。導管140と142はサイクロン分離器143に入る。分離器143は上方に空気サクシヨン146へ伸びる垂直の導管144を含んでいる。サクシヨン146は導管140と142中の空気流を作るのに必要なサクシヨンを与える。空気と極めて微細な粒子は分離器143から導管144を通り離れて行くが,ほとんどのダストと不純物粒子は外側を向く遠心力で分離され,重力で室148中に落着き,螺旋錐150で選択的に室148から除かれる。
【0036】
コンピユータ18からの指令を受けて,不純物は室148から螺旋錐で取出され導管152中の空気流に拾われる。空気取入れ口154は螺旋錐の出口に隣接して設けられている。導管152の空気流は不純物粒子を導管102の取入れ口153に運ぶ。ピストンとシリンダの組155はその上につけられたカバープレート156で取入れ口153を選択的に閉じたり開いたりする。ピストンとシリンダの組155と螺旋錐150はコンピユータ18の制御下にある。繊維とネツプの特性を測定したいときはカバープレート156は取入れ口153に対して動き,実質的に不純物を含まない繊維とネツプがセンサ112に供給される。次に不純物の特性を測定したいときは,カバープレート156は取入れ口153を開き,コンピユータ18は螺旋錐150を作動させてダストと不純物を室148から排出させる。サクシヨン112は導管152中に空気流を起こし,不純物粒子は導管152から導管102を通つて最後はセンサ82を通過する。
【0037】
更に他の実施例を図9に示す。この実施例では分繊器80は実質的に米国特許第4512060号明細書と同じであるが,導管140と142が合わさつて1つの導管140となり別のセンサ82aにつながれている所が異なつている。導管141中の空気流はセンサ82のサクシヨン112とほぼ等価なサクシヨン112aで供給される。以上図7,8,9で提示された実施例の適用はセンサの動作,データ収集ボード,コンピユータ18に注目して見るとよく理解できるであろう。それを以下に説明する。
【0038】
図10にセンサ82と1枚のデータ収集ボード(DAB)161の結線図を示す。点線160はセンサ82とDAB161との物理的境界を示し,ここではDABがノズル106中を動く個々の繊維に反応している状態を示している。図10の左側にセンサ82の詳細が示されている。減光センサ116は出力をインピーダンス変換増幅器162に供給し,増幅器162の出力は電圧利得約4.3の増幅器164で増幅される。増幅器164の出力は線166に現れ,第1減光信号の低利得チヤンネル(VE1−LO)を構成する。増幅器164の出力は利得12.5を持つ増幅器168を経てその出力は線170に現れ,第1減光信号の高利得チヤンネル(VE1−HI)を構成する。
【0039】
同様な構成で第2の減光センサ118の出力はインピーダンス変換増幅器172に加えられ利得4.3の電圧増幅器174に加えられる。増幅器174の出力は線176に現れ,第2減光信号の低利得チヤンネル(VE2−LO)を構成する。増幅器174の出力は約12.5の利得を持つ増幅器178に加えられ,その出力は線180に現れ,第2減光信号の高利得チヤンネル(VE2−HI)を構成する
【0040】
前方散乱センサ128は信号を生じ,これはインピーダンス変換増幅器182に加えられ,その出力は電圧利得約20の増幅器184に加えられる。増幅器184の出力は線186に現れ散乱信号の低利得チヤンネル(VS−LO)を構成する。増幅器184の出力は利得約12.5の増幅器188に加えられ,その出力は線190に現れ,散乱信号の高利得チヤンネル(VS−HI)を構成する。
【0041】
次に図10の右側を参照して,データ収集ボード(DAB)161について説明する。図10に示したDAB161はネツプや不純物ではなく繊維の特性を測定するよう接続されている。この配列では線170に現れる第1減光信号の高利得チヤンネルが利得−1の符号反転絶縁増幅器192に加えられ,次いで閾値比較器194に加えられる。閾値比較器194はその入力に現れた信号が予め定めた値,0.5Vが好ましい,を越えると″ハイ″になり,信号が0.5V以下になると″ロウ″になる。
【0042】
比較器194の出力は論理チツプ196に加えられ,チツプ196は20MHzのクロツク信号198を受けている。論理チツプ196は選択的に20MHzクロツク信号をカウンタ200に加える。
【0043】
同様に線180に現れる第2減光センサ118からの第2減光信号の高利得チヤンネル(VE2−HI)は符号反転絶縁増幅器202,閾値比較器204,論理チツプ196及びカウンタ210に加えられる。
【0044】
この構造でカウンタ200に現れる計数値はデータバス方向性ドライバを介してTBで参照される線212を通つてコンピユータバス213に加えられる。同様にカウンタ210に現れる計数値はTEで参照される線214でコンピユータバス213に加えられる。
【0045】
論理チツプ196は比較器194がハイになつた時から始まつて,比較器204がハイになる時で終わるまでの間,クロツクパルスをカウンタ200に供給する。またチツプ196は比較器194が(前にハイになつた後)ロウになつた時から始まつて比較器204が(前にハイになつた後)ロウになる時で終わるまでの間,クロツクパルスをカウンタ210に供給する。
【0046】
高利得減光信号はまた線211と符号反転絶縁増幅器215を通つて閾値比較器216に加えられ,比較器216は論理チツプ218を制御する。10MHzクロツク信号が線220から論理チツプ218に供給され,比較器216のコントロールの下でチツプ218は10MHzクロツク信号をカウンタ222に供給する。カウンタ222の計数値はTEFで参照される線224を通つてコンピユータバス213に供給される。
【0047】
増幅器215の出力に現れる反転した高利得第1減光信号は積分器226とピーク検出器228に加えられ,それらの出力はA/D変換器230と232にそれぞれ加えられる。A/D変換器230の出力は線234に現れ,バス213に加えられる。また同様にA/D変換器232の出力は線236に現れ,バス213に加えられる。これらのデータはそれぞれ減光信号からの面積AE,また減光信号のピーク振幅PEとして知られるものである。
【0048】
線190に現れる前方散乱信号の高利得チヤンネルは符号反転絶縁増幅器237を通つて閾値比較器238,積分器248及びピーク検出器254に加えられる。比較器238の出力は論理チツプ240に加えられ,チツプ240は10MHz信号を線242から受けている。チツプ240は増幅器237の出力が0.5Vを越えた時クロツク信号をカウンタ244に加え,信号が0.5Vより下がつた時チツプ240はクロツク信号をカウンタ244に加えるのを停止する。カウンタ244の出力はTFSの線246からバス213に加えられる。
【0049】
積分器248の出力はA/D変換器250と線252を通つてバス213へ加えられ,同様にピーク検出器254の出力はA/D変換器256と線258を通つてバス213へ加えられる。これらはそれぞれASとPSである。
【0050】
上記の記述から,線212に現れるTBは,この場合は繊維である存在物の始まりが,センサ116の光の投射の場からセンサ118の光の投射の場までの間を通過するのに要する時間であることが判る。こうしてTBは存在物の先端の速度に対応する。線214に現れるTEは存在物の後端がセンサ116の光の投射の場からセンサ118の光の投射の場までの間を通過するのに要する時間であり,存在物の後端の速度に対応する。線224に現れるTEは存在物がセンサ116の光の投射の場を通過するのに要する時間であり,存在物の大きさ(繊維の長さのような)に対応するもので,存在物の速度に基づいて計算される。線234に現れる信号は存在物で減光された光の時間積分又は波形下の面積AEを表わす。線236に現れる数は存在物で減光されたピーク量を,即ちピーク振幅PEを表す。線246に現れる計数値TFSは存在物が散乱センサ128の光の投射の場を通過するのに要する時間であり,散乱センサ128で測つた存在物の大きさ(繊維の長さのような)に対応するものである。線252に現れる信号は散乱センサ128で検出された存在物で散乱された光の時間積分ASで,線258に現れる信号は存在物で散乱された光のピーク量PSを表わす。
【0051】
DAB161の機能は電気一光学的(E−0)センサ82からのアナログ信号をデイジタル信号に変換してコンピュータバス213に加え,TB212,TE214,TFE224などに割り当てることである。従つてこれらの信号をE−0パラメータと定義する。このE−0パラメータは存在物の情報,図10の場合は繊維長と直径,を提供するのに用いられる。AFIS−1センサに焦点を当てた特許出願第07/493961号明細書は一般に個々の繊維存在物の長さ,直径,繊度又は成熟度の情報がどのようにして得られるかを記述している。その特許出願では,またどのようにしてネツプ又は不純物信号が与えられるかも記述している。特許出願第07/762905号明細書では,更に如何にしてセンサ82が不純物測定を可能にするか,特にそのような測定をどう評価するかについて記述している。
【0052】
従つて図10のDAB161が信号処理能力において主要な改善を示していることが判る。更に前の特許に基づく装置は1つのサンプルから同時に与えられる多数の存在物,繊維,ネツプ,不純物のデータを得ることはできなかつた。図10のDAB161はこれを可能とし,これを提示した実施例図7によつて以下に説明する。
【0053】
図7においてセンサ82は導管102で搬送される全ての個々の存在物を受け反応する。そこで存在物信号又は波形自身を調べ,存在物は繊維かネツプか又は不純物なのかを求めなければならない。特許出願第07/493961号明細書で記述された改善されたセンサ手段は改善された信号処理手段(即ち図10のDAB161)と組合わせてそのような分類を可能とするばかりでなく,その際1つのサンプルから多くのデータと言う目的に合致させることができる。図10には個々の繊維の長さと直径を求めるためのDABの動作が詳細に記述されているが,図11はどのようにして多数の存在物からの信号が測定され,重要なことには,分類されるかを一般化して示した。簡単のため図11には低利得/高利得の区別は省略してある。これは以下に与えられる全ての電圧レベルは高利得チヤンネルのものと見なすと言うことを意味する。全ての存在物が調べられるようデイジタル処理時間(A/D変換,リセットなど)も省略してある。従つて存在物がセンサ82のビーム中にすると図12に示すアナログ信号が生じ,図11に示した対応するデイジタル信号TB,TE,TFなどが線212,214,222などに現れるものとする。
【0054】
図12は単独の繊維,ネツプ,不純物で生じる信号線170,180,190上の代表的なアナログ信号,即ち波形を示す。データ収集ボードは3つの信号のおのおのを測定し,PCの背面を介して,図12に示した8つのパラメータTB,TE,TFE,TFS,PE,AE,AS,PSをコンピュータに送る。これら8つのパラメータは3タイプの存在物を分類し,計数し,大きさを求めるのに用いられる。この分類手続は図13の流れ図に示し,その論理的動作は次の通りである。コンピュータはブロツク300でピーク振幅が0.5Vを越えるパルスが受取られたと言う信号がDABから来るのを待つている。ブロツク302での最初のテストは減光チヤンネルのピーク値PEが3Vより小さいか大きいかを求めることである。PEが3Vより小さいと,プログラムはブロツク304に移り,そのパルスはネツプのものである可能性を除外する。PEが3Vより大きいと,そのパルスは不純物が大きいネツプかであるとしてソフトウエアはブロツク306へ動く。
【0055】
PEがブロツク302で3Vより小さく,ブロツク304で285(即ち20MHzクロツクで285カウント)より小さいと,小さな不純物パルスが捉えられたものとして不純物の大きさがPEから計算され,不純物カウンタが1つ加算される。大きさの較正については特許出願第07/762905号明細書に記載されている。
【0056】
ブロツク302でもしPEが3Vより小さく,ブロック304でTBが285より大きいと,ソフトウエアはネツプ又は不純物の可能性を消去して,パルスは受容できる繊維のパルスかどうかを求めるブロツク308,310,312の一連のテストを開始する。この3つのテストを通過すると,プログラムはブロツク314でTFE,TB及びTEを使つて繊維の長さを計算し,AEとTFEを使つて直径を計算し,ブロツク316で繊維カウンタを1増加する。ステープル繊維については,これらのパラメータ値は次のようになることが見出されている。TB/TE≧1.05(較正中各センサより求めた値);TFEmin=100及びTFEmax=10000(10MHzクロツクで計数された値)。
【0057】
ブロツク302でもしPEが3Vより大きく,ブロツク306でPS/PEの比が0.5より小さいと,大きい不純物パルスが得られたとする。その不純物の大きさが計算され,不純物カウンタを1増やす。
【0058】
ブロツク302でもしPEが3Vより大きく,ブロツク306でPS/PEの比が0.5より大きいと,ソフトウエアは繊維又は不純物の可能性を消す。ソフトウエアはブロツク309と311でパルスをテストし,大きな塊や多繊維の絡みつきを除外する。TFE<Xの代表値は300である。もし両テストを満たすと,ネツプとして識別され,その大きさはブロツク313でAEとTFEから計算され,ブロツク315でネツプカウンタが1増やされる。各存在物が同定されるとプログラムはスタートのブロツク320に戻る。
【0059】
DABからのデータと3つの存在物タイプとの関係は図14のベン図で示す。3つの円340,342,344はそれぞれネツプ特性,不純物特性,繊維特性を示す。ネツプ340と不純物344のPE,TB,TEなどの共通部分は交差する領域346の内側にある。存在物を区別する特性は3つの円340,342,344の外側に示してある。1つの例はネツプパラメータ340と繊維パラメータ342に対するパラメータPE352であろう。このようなパラメータの関係に基づいて図13の流れ図が導出された。
【0060】
上記のシステムでは,存在物は広範に繊維,ネツプ,不純物として分類された。以下にシステムの2つの変化について説明する。1つは不純物の細分類で,他はネツプの細分類である。これらのシステムの変化は別に分けても,又は組合わせても,特定の適用の要求を合わせて用いることができる。
【0061】
ネツプの細分類プログラムを説明する前に,図15を参照してネツプの性質についてよりよい理解が得られよう。前に論じたように,ネツプはいくつかの種類に分けられる。機械的に作られたネツプ,シヤイニイ(未熟)ネツプ及び種子表皮破片である。図15に示すように,種子表皮破片400は一般に綿の種子の破片402に繊維404が付いたものからなる。機械的に作られたネツプ406は繊維の絡まつた核408に密度の少ない尾を引いた繊維410から成る。最後に未熟ネツプ412は未熟繊維が緊密に絡んだ核414に薄い密度の尾を引いた繊維416がついたものから成る。更に種子表皮破片は成熟したものと未熟なものに分類できよう。機械的に作られたネツプも,蛍光を発するポリエステルのネツプと,そうでないものとに分類できる。
【0062】
別の電気−光学的センサ418とデータ収集ボード161を図16AとBに示す。この別の実施例はネツプと不純物を更に特性づけるため追加の情報を提供する。電気−光学的センサ418は2つの放射源より成る。波長約880nmの赤外光源420と,波長約370nmの紫外光源422である。これらの光源は気流室104中の対向する2つのノズル106と110の間の隙間424を通してIRビーム426とUVビーム428を放射する。IR光は減光検出器のセツト430,432で受光されて,ビーム426を通過する存在物の大きさと速度を上述のごとくにして測定する。第2の検出システム434は結像レンズ436の後ろに位置し,存在物で約30゜から50゜の角度で散乱される放射を集める。このシステム434はビーム分割器438と2つの検出器440と442から成る。ビーム分割器438は放射の約半分を青の可視光(約400〜480nm)に鋭敏な蛍光検出器442に向かわせる。残り半分の放射は赤外(約880nm)に鋭敏なIR検出器440に向かう。検出器442はUVビーム428を横切るポリエステルからの蛍光(青色)に反応する。その他の綿やレイヨンのような普通の存在物は有意な程度にUV蛍光を示さない。近赤外検出器440は存在物で散乱される880nmの光に反応する。IR散乱は図11のセンサについて記述したように存在物の表面特性についての情報を提供する。
【0063】
図16Bは図16Aのセンサ418とデータ収集ボード161−G間の結線を示す。2つの減光チヤンネルからの信号VE1とVE2はDAB161−Gで(図10と11に関して前述したように)処理され存在物の速度を与える。速度は存在物の質量に関係するので特にネツプの分類に重要である。種子表皮破片ネツプのように大きい質量を持つ粒子はノズル106の傾斜した部分で空気流112中で軽い質量の粒子の速度のように加速されず,従つて測定空間内では遅い速度を持つ。
【0064】
第1の減光チヤンネル信号VE1は図11に関して説明したように,更に処理されて信号のピーク値(PE),閾値以上の波形の積分値(AE)及び閾値を越えている波形の時間(TFE)を与える。同様に赤外散乱検出器440からの散乱チヤンネル信号VSは処理されてPS,AS,TFSを与える。蛍光検出器442からの信号VUVは閾値比較器444と組合わされる。その閾値はシステムの雑音以上の青色可視光放射の有意な量に反応するよう設定される。比較器444の出力はバス213に加えられる。代表的なネツプ,未熟ネツプ,種子表皮破片ネツプの波形は波形パラメータと共に図17に示した。これらの波形を心にとめておけば,以下に述べるネツプ分類法はよく理解できるであろう。
【0065】
ネツプは図18に流れ図で示した方法にしたがつて分類される。図19に示すように,分類方法の目的はネツプをいくつかのグループ,即ち機械的に作られたネツプ,未熟ネツプ,種子表皮破片ネツプに分類することである。これらの分類は更に図19に示すように細分され,これを以下に説明する。
【0066】
プログラム(コンピユータ上で走る)はブロツク446でチヤンネルの1つに波形が現れるまで待つている。波形が現れると,3つの一連のスクリーニングテストが始まり,現れた事象がネツプの種類の1つに属するかどうかを求める。もし3つのテストの何れにも属さないときは,プログラムは後述の不純物分類プログラムへと通過する。最初のテストではTFE値は繊維の大きい絡みを数える可能性を除外するため充分小さくなければならない。プログラムはTFEがX以下かどうかをチエツクする。ブロツク448のパラメータXは空気流量に依存するもので,従来のAFIS装置を使うときは通常の持続時間が約30μsecより大きい信号は除外するように選ばれる。第2に,信号のピーク値はブロツク450に示すように21.3V以上でなければならない。これはネツプと定義される最小のグループを定義するものである。第3に,信号はブロツク452で設定された処理ができるように,散乱チヤンネルにPS/PEで求められるような充分な情報を含んでいなければならない。この比が0.5以下のような信号は繊維からできたものとは思われない。即ちそのような信号は通常不純物粒子によるもので,ネツプの分類においては無視されるが,後に不純物の可能性ありとして更に分類される。
【0067】
ブロツク454でUVチヤンネル(比較器444の出力)がチエツクされ,事象がUVチヤンネルで閾電圧(UVT)より大きいピーク値を持つ信号で求められるポリエステルのネツプかどうかについて調べられる。もしyesならブロツク456,458で示すようにポリエステルのネツプの大きさが計算される。もしUVチヤンネルに信号がないと,プログラムはブロツク460で設定されたようにPS/PEの比を再びテストし,事象が成熟のものによるのか未熟なものによるのかを求める。比が0.75より小さいか等しいと,事象は未熟な種子表皮破片ネツプ又は未熟ネツプかで,ブロツク462によつて速度テストが行われ,どちらのタイプかが求められる。もし速度がYより大きいと,プログラムはブロツク466に示すように事象は未熟ネツプであると分類し報告し,速度がYより小さいと事象は未熟な種子表皮破片ネツプであると分類し報告する。
【0068】
ブロツク462と464の変数Yは空気流量に依存する較正値(m/sで表した)で,特定のシステムの流量パラメータを最適にするものである。約3.9CFMで作動するシステムではこの値は典型的には60m/sである。一度び粒子が種子表皮破片ネツプが未熟ネツプの何れかに分類されると,ブロツク456と458でその大きさが求められる。異なつたネツプ細分類に対しては別々の大きさ計算アルゴリズムが使われるものと理解されたい。
【0069】
またこのプログラムで用いられた速度はTBとTEを平均し,図7の検出器116と118,あるいは図16の検出器430と432の間の有効距離を平均値で割つたものである。他の速度計算と測定も使用することができる。例えばTB又はTEだけを基にした速度計算や,1992年12月31日出願の持許願第48122.00号明細書「気体の流れの中の存在物の提示を機械的,電子的に修正するための方法と装置」に記載された,加速を修正した時間に基づいた速度計算などが使用できよう。Yの値はシステムの流量と速度を計算する方法に基づいて較正されねばならない。機械的ネツプと成熟した種子表皮破片ネツプとの間で速度の差があることから,上述のどんな速度計算も,これら2つのタイプのネツプの分類の間で区別して使わなければならない。
【0070】
ブロツク460で比PS/PEが0.75に等しいか小さくはないときは,事象は成熟した存在物によるもので,ブロツク464で成熟した種子表皮破片ネツプかどうかをテストする。もし速度がYよりも小さいと,ブロツク470に示すように成熟した種子表皮破片ネツプであるとして決定され,分類報告され,次いで大きさが測られる。速度がYより大きいと,これは種子表皮破片ではなく,事象はブロツク472で示すように成熟したネツプとして数えられ,次いで大きさが求められる。
【0071】
ブロツク456と458で示された大きさを求めるプログラムは減光チヤンネルのピーク値PEを較正定数K1(ミクロン/V)で物理量に変換するものである。ネツプの長さは,本実施例においてはTFEに較正パラメータK2を乗じて求められる。K2は減光検出器430と432で検出された速度で,これも前に説明した。
【0072】
直径,各クラスの単位重量当りのカウント数の標準偏差,大きさの頻度分布と言つた統計値はコンピユータ18(図1)で分類に基づいて計算される。
【0073】
上述したシステムと方法によつて,ネツプは更に細分類できることが判つた。例えば粘着性のあるネツプ又は“点”は綿繊維にみられるもので,綿花と共に収穫された昆虫の糖分によるものである。これらの粘着性のネツプは処理機械にくつついてしまう。上述のシステムで粘着性ネツプを検出するには,好ましくは,綿中の疑わしい糖分に特定の赤外周波数を持つ赤外ビームを選び,水による吸収を避けるようにする。粘着性ネツプがセンサ418の所に提示されると,赤外ビームを強く吸収し、減光検出器430と432で検出されるだろう。このようにして一たびネツプが上述の方法で同定されたら,糖分を特定する赤外光の吸収が予め定めた閾値を越えるかどうかを求めて粘着性ネツプとして細分類することができる。この閾値は特定のシステムの較正によつて求め,異なつた地域で育成された異なつた綿のタイプによつて変わつてくるであろう。
【0074】
以上でネツプの細分類について述べたので,次に不純物の細分類について説明する。しかしこのシステムを説明する前に,不純物,特に綿の不純物についてよく理解するため,図20,21に色々な不純物のタイプの円形グラフと例示を示した。図20に示すように,不純物は2つの大きなクラス,繊維性のものとその他に分けられる。その他のクラスは必ずしも非繊維性とは限らない。例えば繊維の破砕片はその長さが短い故にその他に分類されている。このように,不純物はその物理的特徴で分類されている。一般に不純物は外観比が3又はそれ以上であると繊維性のものとされる。
【0075】
図20と21で外観比が3以上の樹皮,葉又は草は繊維性として分類されていることが判る。外観比が3以下のフレーク不純物は″その他″不純物に,また外観比3以下の厚い不純物,ダスト,繊維屑は″その他″と考えられている。図21に示されている厚い不純物は,代表としては厚い種子表皮の破片に僅かの繊維がついたもの又は樹皮の破片などである。一般に厚い不純物は球や立方体のような幾何学的形状をしたものを指している。厚い不純物の正確な定義は後に述べる分類プログラムに選んだパラメータに依存する。
【0076】
図22 に不純物分類の流れ図を示した。このプログラムは丸に″T″を記入した点からスタートする。図18でネツプのプログラムで3つの異なつた位置から不純物プログラムに移行していることが判る。このようにネツプ細分類プログラムと不純物細分類プログラムは,もし望むなら一緒になつて走るようデサインすることもできる。もちろん不純物プログラムは独立に走ることができ,特定の又は別個の物理的センサシステムによつて不純物のみが検出されることが判つているときは,この方が好ましいであろう。
【0077】
不純物細分類の最初のステツプはブロツク470で示した事象の速度の計算から始まる。この実施例においては,速度(S)はTBとTEを平均し〔(TB+TE)/2〕,1つの定数(DCONST)をこの平均で割つて求められている。もちろんDCONSTは図7の減光センサ116と118との間又は図16の減光センサ430と432との間の有効距離である。またビーム,例えば検出器,430と432に結像するビーム426が収れんするか発散するかによつて,DCONSTは収れん又は発散ビームで生じる拡大又は縮小に対して補償するよう,適正に修正されねばならない。
【0078】
ブロツク472で示されているように,次のステツプは事象又は存在物の長さを式L=S×TFEを用いて計算することである。ここにTFEは1つの減光センサを存在物が通過するに要する時間,Lは長さ,Sは速度である。決定ステツプ474で長さは最小長さLMINと比較される。LがLMINより大きくはないときは,プログラムは記号476で示された点Uに進み,後に示すプログラムの他の部分に移行する。LがLMINより大きいと,プログラムはブロツク478に進み外観比(AR)を計算する。ARは長さ(L)を平均直径(DAV)で割つたもので,ここにDAVは次式で計算される。DAV=AE/TFE。決定ステツプ480に進み,外観比ARがARMINより大きくはないときは,事象はフレークによるものと見なされ,プログラムは記号482で示された点“V”に進む。ARがARMINより大きいと,プログラムは従来ステツプ484を継続する。前に論じたように,一般的な工業の合意によつて,外観比が3よりも大きい存在物は繊維性と考えられる。従つて本実施例においては,ARMINは3に選ばれている。しかしその適用によつては,決定ステツプ480のARMINの値を変更するのが好ましい。例えばある種の適用に対しては工業標準は外観比が10以上のものを繊維性と定義することもできる。
【0079】
決定ステツプ484でプログラムはDAVを最小閾値(DMIN)と比較する。DAVがDMINより大きくないときは,プログラムはブロツク486に移りデータは繊維で生じたものと見なしてそのデータを棄却する。もしDAVがDMINより大きいと,プログラムは決定ステツプ488に進み,速度が選んだ最大樹皮速度(SBM)より大きいかどうかを求める。もしSがSBMより大きいと,プログラムはこの不純物を繊維性不純物に分類し,その不純物の長さと直径を報告する。不純物の直径はDAVに定数K3を乗じたものに等しくするのが好ましい。定数K3は実験的に求めた較正値である。もしSがSBMより大きくはない時はプログラムはこの不純物を樹皮不純物と分類し,その長さを報告し,ブロツク492に示すようにK3にDAVを乗じて直径を報告する。
【0080】
決定ステツプ474に戻つて,LがLMINより大きくはないとき,プログラムは点Uに移行して行くことを想起されたい。これは図23 のサブルーチンである。図23 を参照して,最初の決定ステツプ494はピーク電圧(PE)を閾値(PKDUST)と比較することである。PEがPKDUSTより大きいとプログラムは決定ステツプ496に移り,ここで速度(S)が定数(SSCFM)(最大種子表皮破片速度)と比較される。SがSSCFMより大きいと,ブロツク497に示すように,プログラムはその事象をフレーク不純物として分類し,不純物の直径をPEの平方根のK4倍として報告する。SがSSCFMより大きくはないときは,プログラムはブロツク498に移りその事象を厚い不純物として分類し,直径をPEの平方根のK4倍として報告する。K4は較正定数で,定数PKDUSTは粒子が500ミクロンより大きい直径を持つときはPEがPKDUSTより大きくなるように選ばれる。
【0081】
再び決定ステツプ494に戻つて,PEがPKDUSTより大きくはない時はプログラムは決定ステツプ500に移り,速度(S)が定数(SDUST)より大きいかどうかを求める。もし大きければプログラムはブロツク502に示すように,その事象を繊維性破片として分類し,報告する。もしnoならプログラムはブロツク504に示すように,その事象はダストであると分類し,その直径はPEの平方根をK4倍したものとして報告する。
【0082】
図22と23を参照して,ARが定数(ARMIN)より大きくはない時は,プログラムは点482に移り他のサブルーチンVを開始することを想起されたい。このサブルーチンはステツプ506から始まり,速度は定数(SSCFM)と比較される。yesだと,プログラムはその事象はフレーク不純物と分類し,その直径はPEのK5倍で報告する。noならプログラムはその事象は厚い不純物と分類し,その直径はPEのK5倍で報告される。
【0083】
不純物分類プログラムの動作について説明してきたが,本発明の特殊な適用に特定したいくつかの追加詳細を以下に提供する。これらの詳細は1つの例であり,これに限られるものではない。
【0084】
例えば較正パラメータK1,K3〜K5は既知の存在物をシステムに置いて実験的に求められる。これらのパラメータ(K1,K3〜K5)は一定の数値か曲線である。実施例においてはK4は曲線であり,コンピユータ18中に選択されたピーク減光値(PE)と関連する直径に関するルツクアツプテーブル(PE)の形でストアされている。PEが感知されたら,上記ルツクアツプテーブルを用い,必要なら補間を行つて直径が求められる。
【0085】
決定ステツプ474で事象の長さがLMINに対してテストされた。このLMINは1mmであることが好ましいが,他の寸法を選ぶこともできる。この大きさを選ぶ考え方は,この特定の適用では1mm以下の長さを持つ不純物は″その他″不純物とするためである。これは繊維不純物ではない。
【0086】
決定ステツプ480で前述のようにARMINとして3を用いることを提唱した。この決定ステツプは不純物が繊維性であると分類することを意味していて,それには外観比3でなければならないと言うことである。そうでないと,事象は″その他″に分類されてしまう。ステツプ484で不純物の直径はDMINと比較された。DMINとしては上述のAFIS回路の12Vに対応する120μmとするのが好ましい。このテストの裏に隠されている理由が,繊維はその辺りにはなく,不純物に分類される所よりずつと離れたところにあるとしているからである。もしDAVが120μmより大きくはない時は,そのデータは恐らく非不純物の繊維データであるとして棄却される。決定ステツプ488で速度テストによつて繊維性不純物の2つのタイプを区別した。繊維性不純物の分類に入る草と葉の不純物は樹皮不純物(これも繊維性である)よりも密度も小さく普通質量も小さいので,加速空気流中ではより早く移動する。もちろん樹皮は草や葉より質量と密度のためより遅い速度で移行する。
【0087】
決定ステツプ494を見ると,この決定は全く大きさに基づいている。もし事象が工業標準の限界である500ミクロンより小さいと,プログラムはこれをダスト又は繊維細片として分類する。決定ステツプ500でSDUSTは64m/secに選ぶのが好ましい。この定数はその特定のシステムにおける気体又は空気の流量に強く依存していて,ダストや繊維屑のような極端に小さい粒子はほぼ空気流の流量に従つて動くからである。
【0088】
決定ステツプ496と506でも速度による分類が行われている。この特定の適用においては,SSCFMは30m/secに選ばれており,フレーク不純物と厚い不純物を区別するよう機能している。この場合,フレーク不純物は厚い不純物に較べて単位重量当りの表面積が大きく,従つて加速空気流中をより早く動く。SSCFMの実際値は既知のフレーク不純物と既知の厚い不純物を投入してそれらの速度を観測し,較正によつて決めるべきである。前述のように,これらの特定した数値は例として挙げたもので,これらは空気流量やノズル構成,センサシステム,増幅システムなどに基づいて変化するものと理解されたい。
【0089】
上で与えた数値は図10,11及び16Aを参照して述べたシステムに使われたものであることに注意されたい。もし異なつた利得が用いられたり,異なつた構成部品に置き換えられたりした場合は,これらの値は当然その改変されたシステムにしたがつて変更されなければならない。新しいシステムに対してこれらの値を決定する唯一の方法は既知の存在物を落してセンサ部を通し,特性パラメータの値を測定して求めることである。そうすれば,これらの値はコンピユータに与えて,未知の試験サンプルの分類プログラムに使用できるだろう。更に注意しておきたいことは,図16Aのセンサは図11のセンサと同様なもので,UV光源422,ビーム分割器438,蛍光検出器422とこれに関連する電子回路を加えたものである。残りの構成成分は実質的には前述の通り機能する。
【0090】
以上本発明の各種実施例について詳細に説明してきたが,本発明は多くの再配列,改変,部品の置き換えを,特許請求の範囲を逸脱することなく行うことができるものと理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による実施例の繊維試験装置の外観図である。
【図2】マガジンを含む自動供給機構の断面図である。
【図3】図2に示したマガジンの断面図である。
【図4】供給ヘツドとマガジンの断面図である。
【図5】供給フインガと供給ローラの断面図である。
【図6】自動供給機構を運転するためのコンピユータと制御システムのブロツク図である。
【図7】自動供給機構からサンプルを受取る存在物分離器と分離器から存在物を受取る単一センサの実施例を示す図である。
【図8】分繊器とセンサシステムの別の実施例を示す図である。
【図9】分繊器とセンサシステムの更に別の実施例を示す図である。
【図10】検出器とセンサのアナログ増幅器を1つのデータ収集ボードと共に示した分析システムのブロツク図である。
【図11】図10から誘導した一般化したブロツク図である。
【図12】センサからのアナログ波形である。
【図13】コンピユータがどのようにデータを収集し分析し,ネツプ,不純物及び繊維データを分類するかを示す流れ図である。
【図14】存在物の電気−光学的パラメータの間の相互関係を示すペン図式である。
【図15】A,B,Cはそれぞれクラスを示す図である。
【図16】Aは図7のシステム中のセンサを別の形にした実施例を示す図である。Bは図16Aのセンサをデータ収集ボードと接続した図である。
【図17】図16のセンサを通過するときの色々なネツプで生じる波形を示す図である。
【図18】ネツプ分類プログラムの流れ図である。
【図19】ネツプのクラスを示す円形グラフである。
【図20】不純物のクラスを示す円形グラフである。
【図21】色々なタイプの不純物を示す図である。
【図22】不純物分類プログラムの流れ図の一部である。
【図23】不純物分類プログラムの流れ図の他の部分である。
【符号の説明】
10 試験装置
12 主ケース
14 コンベア
16 供給ヘツド
18 コンピユータ
20 デイスプレイ
22 キーボード
Claims (12)
- 繊維物質のサンプルを供給するための供給手段
入力と出力を持ち,上記入力は上記供給手段より繊維サンプルを受取るごとき位置で作動し,上記サンプルを処理してサンプル中の存在物を1つずつ単独で生じるよう分離し,存在物を個々に分離した状態で出力より供給するごとくした処理手段
センサ手段
上記個々に分離した存在物を上記センサ手段に送るための搬送手段
上記センサ手段は搬送されて動いている繊維物質の各サンプルから不純物を含む存在物の部分の少なくとも1つの特徴を感知するよう作動し,感知した特性に対応する特性信号を生じるごとくしたセンサ手段
上記特性信号を受けて分析し,不純物に対応する特性信号を区別し同定するための分析手段及び
上記分析手段で分析され,不純物に対応するものと同定された信号を受け,更にこの特性信号を分析して不純物のいくつかのタイプの内の1つに分類するための補助分析手段よりなる,少なくとも不純物を含む繊維物質のサンプル中の存在物の特性を測定するための装置。 - 上記分析手段は更に,
特性信号に基づいて存在物の長さを求めるための手段
存在物の長さを1つの閾値と比較するための手段
上記長さと閾値の比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の1つに存在物を分類するための手段
よりなる,請求項1に記載の装置。 - 上記分析手段は更に,
特性信号に基づいて存在物の長さを求めるための手段
特性信号に基づいてセンサで感知された存在物の直径特性に対応した直径を求めるための手段
長さの直径に対する比較に基づいて比を求め,この比を1つの閾値と比較するための手段及び
上記求めた比と閾値との比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の1つに存在物を分類するための手段
よりなる,請求項1に記載の装置。 - 上記分析手段は更に,
特性信号に基づいてセンサで感知された存在物の直径特性に対応した直径を求めるための手段
求めた直径を1つの閾値と比較する手段及び
直径と閾値との比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の1つに存在物を分類するための手段
よりなる,請求項1に記載の装置。 - 上記分析手段は更に,
特性信号を分析し,上記センサによつて感知された存在物の速度を求める手段
その速度を1つの閾値と比較する手段及び
速度と閾値との比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の1つに存在物を分類するための手段
よりなる,請求項1に記載の装置。 - 上記分類手段は速度の閾値に対する比較の一部に基づいて,存在物を樹皮不純物又は繊維性不純物として分類できるごとくした,請求項5に記載の装置。
- 上記分類手段は速度の閾値に対する比較の一部に基づいて,存在物を厚い不純物又はフレーク状不純物として分類できるごとくした,請求項5に記載の装置。
- 上記分類手段は速度の閾値に対する比較の一部に基づいて,存在物をダスト又は繊維屑として分類できるごとくした,請求項5に記載の装置。
- 上記分析手段は更に,
不純物とされた存在物の特性信号に基づいてピーク値を求める手段
ピーク値を1つの閾値と比較する手段
ピーク値と閾値との比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の1つに存在物を分類するための手段
よりなる,請求項1に記載の装置。 - 上記分類手段はピーク値と閾値との比較の一部に基づいて,存在物を第1と第2のグループの内の1つに分類できるものであつて,第1のグループはダスト又は繊維屑よりなり,第2のグループは厚い不純物又はフレーク状不純物より成るごとくした,請求項9に記載の装置。
- 上記分析手段は更に,
特性信号に基づいて、上記センサ手段で感知された存在物の速度を求めるための手段
特性信号に基づいて存在物の長さを求めるための手段
存在物の長さを1つの閾値と比較するための手段
特性信号に基づいてもし長さが長さ閾値より大きいときは,上記センサ手段で感知された存在物の直径特性に対応する直径を求めるための手段
もし長さが長さ閾値より大きいときは,長さの直径に対する比較に基づいて外観比を求め,この比を外観比閾値と比較するための手段
もし長さが長さ閾値より大きく又外観比が外観比閾値より大きいときは直径を直径閾値と比較するための手段
もし長さが長さ閾値より大きくまた外観比が外観比閾値より大きく,また直径が直径閾値より大きいときは、速度を最大樹皮速度と比較するための手段
もし速度が最大樹皮速度より大きくはないときは存在物を樹皮不純物として分類し,もし速度が最大樹皮速度より小さいときは存在物は繊維性不純物として分類するための手段
不純物とされた存在物の特性信号に基づいてピーク値を求めるための手段
もし長さが長さ閾値より小さいときは,ピーク値をピーク閾値と比較するための手段
もしピーク値がピーク閾値より大きいときは,種子表皮破片の最大速度を求めるための第1手段
もし速度が種子表皮破片の最大速度より大きいときは、ピーク値がピーク閾値より大きいときは,存在物をフレーク状不純物として分類し、もし速度が種子表皮破片の最大速度より大きくはなく,ピーク値がピーク閾値より大きいときは,存在物を厚い不純物として分類するための手段速度をダスト最大速度と比較するための手段
もし速度がダスト最大速度より大きいときは存在物は繊維屑として分類し、もし速度がダスト最大速度より大きくはないときは存在物はダストとして分類するための手段
もし外観比が外観比閾値より大きくはないときは、速度を種子表皮破片の最大速度と比較するための第2手段及び
もし速度が種子表皮破片の最大速度より大きくはなく,また外観比が外観比閾値より大きくはないときは存在物は厚い不純物として分類し,もし速度が種子表皮破片の最大速度より大きく,また外観比が外観比閾値より大きくはないときは存在物はフレーク状不純物として分類するための手段
よりなる,請求項1に記載の装置。 - 繊維物質のサンプルを供給し
上記サンプルを処理し,上記サンプルの存在物を1つずつ他から引離し,サンプルの存在物を個々に分離し,個々単一の存在物を生じ
上記処理後,個々に分離した存在物の1つを搬送し
上記搬送によつて動いている不純物を含む存在物の一部の少なくとも1つの特性を感知し,感知した特性に対応する特性信号を生じ
上記特性信号を分析し,少なくとも不純物に対応する信号を同定し及び
不純物に対応する特性信号を更に補助分析して,上記信号は不純物のいくつかのタイプの内の1つに対応するものとして分類する
ことよりなる,少なくとも不純物を含む繊維物質のサンプル中の存在物の特性を測定するための方法。
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