JP3975408B2 - 繊維面組織における欠陥を認識する方法及び装置 - Google Patents
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Description
Textile Research Journal 63(4)、第244−246頁(1993)及び第474−482頁(1996)によれば、タイトル:“Assessment of Set Marks by Means of Neural Nets”及び“Automatic Inspection of Fabric Defects Using an Artifical Neural Network Technique”において、繊維における欠陥の認識のためにニューロンの(neuronale)ネットワークが利用できる提案が公知である。その際、まずネットワークのために所定の入力値が検出されるように処理される。このような入力値は、例えばフーリエ変換を受けた織物像に由来する所定の位置における織物内の糸の間の間隔又は全織物にわたるこの間隔の平均値、前記の間隔に対する値の標準偏差、糸質量又は強さ値である。これは、すべて測定量であり、これらの測定量は、織物からの量から多かれ少なかれ膨大な計算によって、まず取得しなければならない。
このような方法の欠点は、これらがそれほど融通性を持たないので、種々の織物における欠陥の認識が、あらかじめ行なわなければならない計算を前提とする点にある。したがって面組織からすべての可能な種類の面組織の表面構造に対して十分な欠陥認識システムの初期値を取出し、又は導き出すことは不可能である。それにもかかわらずこのことを近似的に達成しようとする場合、相応して多くの計算の手間の原因となるきわめて多くの異なった測定量が判定される。そのためにきわめて高速のかつ高価な計算機が使用される。
それ故に特許請求の範囲に特徴を示された本発明は、種々の繊維面組織を迅速に整合可能にかつ簡単に操作することができる、方法及び装置を提供するという課題を解決する。
このことは、現代の、望ましいコストのかつ並列動作する計算機を巧妙に利用することによって達成される。面組織は、周知のように、例えば線ごとにカメラによって走査され、このカメラは、メモリに供給を行なう。この時、この中に面組織の画点又は部分範囲の輝度又は強度に対する値が記憶される。それによりメモリは、時間とともに面組織の区間の画像を含む。この時、このメモリから関連する範囲からの値が並列に取出され、かつ並列にニューロンのネットワークに供給され、このネットワークは、あらかじめ欠陥認識をめざして訓練されている。ニューロンのネットワークは、結果として、調べられた範囲に欠陥があるかどうかを表示する。この結果は、別のメモリに読込まれ、このメモリは、面組織における範囲の位置を考慮しながらこの結果を記憶する。調べられた範囲が、次第に面組織の全幅を、したがってその長手方向における区間にわたっても面組織を線ごとに検出すると、調べられた区間における欠陥に関する最終的な表示が存在する。本発明によれば、それ自体周知のニューロンの分類器は、非直線フィルタとして利用され、かつ追加的な測定量による代わりに、ニューロンのネットワークのための入力値として、直接比較的大きな周囲(例えば10×100ピクセル)からの輝度値によって動作する。周囲は、面組織の表面においてピクセルごとに移動するので、フィルタ処理が実行される。分類器の出力端子に、フィルタ処理された2進画像が生じ、この2進画像内に面組織における欠陥が、はっきりと現われる。学習プロセスによって、フィルタ構造及びフィルタパラメータが自動的に検出され、かつこのようにして任意の、構造化された、ないし小さくパターン化された表面に整合する。学習プロセスは、欠陥を含むほぼ20ないし100の画像パターンの原稿によって、かつ欠陥を含まない同程度に多くの画像パターンによって行なうことができる。織物においてたて−又はよこいと方向に配向された入力周囲に対して2つのニューロンのネットワークにフィルタを分割することによって、よこ−及びたていと欠陥の間の区別は、さらに促進することができる。
本発明により達成される利点は、とくにこのような装置が、望ましいコストの、簡単な、並列に動作するかつニューロンのネットワークに対して最適化された計算機から構成することができる点にある。すべての入力値の並列処理によって、きわめて高い計算能力(例えば数ギガMAC(多重累算))が達成されるので、調査の結果は、高い製品経路速度の際にも継続的に検出することができる。このような計算機は、かなりの程度まで個々のシリコンチップに集積化することができ、かつ補助ボードの形にしてパーソナルコンピュータ内に挿入することができる。このようなプリント板に対する例として、ここではニューオプティク・テクノロジー・インク社のPALM PCボード、及びアダプティヴ・ソリューション社のCNAPS PCボードを挙げておく。このようにして例えば120m/minの高い検査能力が可能である。
学習能力は、面組織の例えば目によって欠陥がないと認められた区間及び欠陥を含んだ区間によって、全く簡単に行なうことができる。加えて欠陥認識の感度は、入力値を取出す範囲の特別の形及び配向によって高めることができる。簡単な学習過程によって、面組織の種々の構造への整合の能力は大きい。本発明は、構造化されかつパターン化された表面のために利用することができる。
次に本発明を例によりかつ添付の図面を引用して詳細に説明する。ここでは:
図1は、種々の特徴を概略的に暗示した繊維面組織の一部を示し、
図2は、非直線フィルタ操作の概略的な表示を示し、
図3は、欠陥マークを有する面組織の画像を示し、
図4は、本発明による装置の概略的な表示を示し、かつ
図5は、装置の一部の概略的な表示を示している。
図1は、面組織1の、ここでは例えば織物の一部を示しており、この織物は、たていと2及びよこいと3から構成されているが、ここではそのうちいくつかのわずかなものだけが示されている。さらに例えば線カメラによって検出することができるようないくつかの線4が図示されており、この線カメラは、全面組織を検出するように、面組織1をカバーする。このような線4は、線の間にすき間を空けないように、重なって配置されていてもよい。さらに範囲5及び6が認められ、これらの範囲は、それぞれ72の部分範囲7及び56の部分範囲8からなる。このような範囲5、6は、所定の期間にわたってのみ定義されており、かつそれにより別の時間にわたって、同じ形及び大きさであるが、別の位置に定義される。5a、5b及び6a、6bによって、別の位置にある別のこのような範囲が示されており、その際、連続する期間にわたって定義される複数の範囲5、5a、5b及び6、6a、6bは重なっている。なるべくこれらの範囲は、連続する範囲5、5a、5b及び6、6a、6bが1つの部分範囲7、8だけ互いにずれているように、時間とともに矢印9の方向に、面組織1の幅にわたって伝わる。
図2は、概略的にかつ平面13内に配置されて、入力値14a、14b、14c等を有する記憶内容を示しており、これらの入力値は、センサ又はカメラによって検出されるような面組織の輝度又は灰色値を示している。平面15に出力値又は結果として、信号が示されており、これらの信号のうちここでは信号16だけが明らかであり、この信号は、なるべく2つの可能な状態:すなわち欠陥又は欠陥なしを表示することができる。この表示を機能的に解釈すれば、平面13と15の間に非直線フィルタ操作が存在する。しかしこの表示は、装置の構成の意味において解釈することもできる。この時、17によって中間計算機が、かつ16によって出力計算機が示されている。入力値14は、ニューロンのネットワークの入力ニューロンと、中間計算機17は隠れたニューロンと、かつ出力計算機16は出力ニューロンと解釈することができる。
図3は、面組織1の1つの区間の画像10を拡大した表示で示している。ここには、欠陥を含んだ2つの領域11及び12がマークされている。これらの領域11、12は、図1による部分範囲から構成されているので、ここにおいて明らかなように、複数の部分範囲に1つの欠陥信号が割当てられており、かつこのようにして一緒になって領域11及び12を生じる。
図4は、本発明による装置の構成を概略的に示している。これは、面組織20に直接並べて配置されたカメラ21、例えばCCDカメラ又は一般的に光電変換器を有し、この変換器は、メモリ22に接続されている。この中に所定の時間にわたって、互いに並んだ複数の線4からの信号が記憶されている。これらの信号及び線は、ここにおいてFIFO基本方式にしたがって管理される。メモリ22は、非直線フィルタ23に接続されており、このフィルタは、例えば適当なフィルタプログラムをロードされた計算機として構成することができる。フィルタプログラムは、ニューロンの分類器の原則にしたがって構成されているので、フィルタ23は、フィルタ及び分類器の機能を実行する。これは、メモリ24に接続されており、このメモリ内に、面組織上における範囲に対応付けして欠陥信号(又は非欠陥信号)が記憶されている。ここでも欠陥信号は、所定の期間にわたってメモリ24内に記憶されたままであり、かつ欠陥信号は、同様にFIFO基本方式にしたがって管理される。接続部25を介してメモリ24は、行程測定器又は長さコーダ26に接続されているので、面組織20に沿ったカメラ21の現在の位置に関する表示は、メモリ24内に受け入れることができる。繊維面組織20における調査の結果を表示するために、表示ユニット27は、メモリ24に接続されており、この表示ユニットは、例えばプリンタとして又は画像スクリーンとして構成することができる。しかし表示ユニット27の代わりに、処理ユニット、例えば計算機を設けてもよく、この処理ユニットは、メモリ24の内容にそれ以上の分類を受けさせ、しかも図3からの領域11及び12のような欠陥領域を所定の判定基準と比較するので、これらを種々の様式の欠陥に対応付けることができるという意味において受けさせる。織物において欠陥は、このようにして例えばよこいと欠陥及びたていと欠陥に分類することができる。したがって図3において、領域11はよこいと欠陥を、かつ領域12はたていと欠陥を示している。
図5は、非直線フィルタ23(図4)の区間を示しており、その際、ここではフィルタは、ニューロンのネットワークとして構成されている。これは、第1の層に配置されたプロセッサ30及び第2の層に配置されたプロセッサ35を含む。図2と比較して、プロセッサ30は、中間計算機17に対する例の構成と、かつプロセッサ35は、出力計算機又は出力ニューロン16に対するものと解釈される。プロセッサ30は、所属のメモリ32を有する複数の掛算器31から構成されており、これらの掛算器は、すべて加算器33に接続されている。その出力端子は、再び処理段34に接続されており、この処理段は、非直線特性曲線を有する。掛算器31は、入力値14a、14b、14c等を収容するメモリ24に接続されている。プロセッサ35は、同様に構成されているが、その際、プロセッサ30の処理段34は、プロセッサ35の掛算器31に接続されている。これらは、出力値のための出力端子16を有する。第1の層のプロセッサ30に範囲のすべての入力値が加えられる図示された装置は、ここでは、純粋に同様なプロセッサ30、35からなる並列計算機として実現されている。
本発明による方法及び装置の動作は、次のとおりである:面組織1に関してまず、この中に又はここに接続されたフィルタ23に、メモリ22内のどの記憶場所から値を取出しかつフィルタ23のための入力値として供給するかを判定する命令をあらかじめ与えることによって、メモリ22内に範囲5、6が定義される。一方においてこのような範囲5、6は、側面を有するようにし、これらの側面は、面組織1のうちカメラが撮影する線4に対して平行になっている。他方において範囲は、なるべく主方向も有するようにし、この主方向は、面組織1の構造特徴に対して平行に整列されている。この場合、範囲5は、その主方向においてよこいと3に対して平行に、かつ範囲6は、たていと2に対して平行に整列されている。
フィルタ係数又はフィルタパラメータを設定するために、続いて学習段階が行なわれる。この学習段階においてカメラは、交互に、欠陥を含まない範囲に、かつ欠陥を含む範囲に向けられる。その際、そのたびごとにフィルタ23が表示しようとする結果もあらかじめ与えられる。その際、フィルタを形成する計算機は、結果を送出するのではなく、結果と入力値からその係数及びパラメータを適応させるモードにおいて動作する。これらは、初期値としてまずランダムに、例えばメモリ32における値として、又は処理段34の非直線特性曲線のパラメータとしてあらかじめ与えられており、かつ所定の規則に従う学習プロセスによって適応されるので、フィルタは、所定の伝達関数を入手する。この過程は、なるべくすべてに対して一度ではなく、新しい面組織1、20が張られるとき、そのたびごとに繰返される。
学習段階が終了したとき、計算機においてモードが切換えられ、欠陥の認識は、矢印9に対して垂直な方向に動く面組織1において行なうことができる。このことは、この時、カメラが、それ自体周知でありかつそれ故にここでは詳細に示さない様式で、矢印9の方向に面組織1にわたって動き、かつその際、線4を光学的に走査することを表わしている。その際、輝度又は色強度に関して検出された値は、メモリ22に供給され、このメモリは、これらを例えば同様に線ごとに記憶する。メモリ22から、範囲5、5a、5b、6、6a、6b等からなるすべての部分範囲7、8に対する値が、並列にフィルタ23に供給され、このフィルタは、それぞれの範囲5、5a、5b6、6a、6bごとに、出力値、結果又は信号16(図3)を送出する。なるべく2進の様式のこの信号は、これが由来する範囲の位置に関する表示とともに、メモリ24内に読込まれ、かつ複数の線4を検出するためにカメラ21が必要とする時間の間にわたって記憶される。このようにしてメモリ24内において、信号と記憶場所の対応付けが生じ、これらの信号は、図3から認められるように、画像10に対応することができる。ここにおいてほとんどの場合に切離されてではなくグループになって生じるので、面組織1における欠陥を表示する領域11、12にまとめられた信号が認識可能である。この画像10は、表示ユニット27において可視化することもできる。
表示ユニット27の代わりに、処理ユニットが設けられている場合、これは、計算機として構成されており、この計算機は、例えば“ラファエル、C.、ゴンザレス及びポール、ウインツ:Digital Image Processing、アディソン−ウエスレイ出版社、リーディング・マサチューセッツ、1987”に記載されたような適当な方法にしたがって、個々のピクセルを領域にまとめるために、画像のセグメント化を行なうことができる。
非直線フィルタ23が図5による構成を有する場合、範囲5、6に相応して選択された入力値14a、14b、14c等は、すべて第1の層のそれぞれのプロセッサ30に供給される。したがってそれぞれのプロセッサ30は、範囲が部分範囲を有する程度に多くの掛算器を有する。掛算器において入力値14は、メモリ32に記憶された係数と掛け算され、かつ続いて加算器において加算されるので、範囲のすべての入力値から構成された混合値が生じる。この混合値は、さらに処理段34の非直線特性曲線によって変形される。変形された混合値は、再び第2の層のプロセッサ35に供給され、ここにおいてこれらは、プロセッサ30におけると同様に処理される。それによりそれぞれの範囲に対して、出力端子16に出力値が生じる。これらの出力値は、メモリ24に供給され、かつここにおいて図3に示すようにファイルされる。
本発明をここではとくに織物の例について説明したとはいえ、これを編まれた又は同様に組織化された面組織に適用することは、全く同様に良好に可能である。この時とくに、範囲5及び6の主軸が、パターン又は編物の突出した線に対して並列に整列されているように整列されることに注意する。その際、範囲5、6の主軸を任意に(直角ではなく)配置し、かつ範囲を伝え又は移動するために矢印9に相当するものとは別の方向を選択することも可能である。
Claims (9)
- 繊維面組織(1)における欠陥を認識する方法であって、範囲(5)の複数の部分範囲(7,8)に対して、面組織からそれぞれの部分範囲における輝度に関する値を検出し、これらの値を、入力値(14)として非直線フィルタ操作に並列に供給するものにおいて、
範囲(5)のすべての部分範囲(7)により入力値(14)を形成し、
時間間隔を置いて、前に形成された範囲(5)と重なる別の範囲(5a,5b)を形成し、
連続して重なる範囲(5,5a,5b)に対してフィルタ操作を反覆し、
フィルタ操作の結果として、範囲(15)に欠陥があるか否かを表示する信号を出力する
ことを特徴とする、欠陥を認識する方法。 - 学習可能なニューロンのネットワークにおいてフィルタ操作を行ない、続いて所定の判定基準により認識された欠陥の分類を行なうことを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 範囲(5,6)が主方向を有し、この主方向が、面組織の構造特徴(2,3)に対して平行に向けられていることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 複数の異なった向きの範囲(5,6)から入力値を検出することを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- フィルタ操作のためのフィルタ係数を一度にかつランダムにあらかじめ与え、続いて学習プログラムにおいて変更することを特徴とする、請求項1に記載の方法。
- 画像撮影装置(21)、複数の部分範囲の値のためのメモリ(22)、非直線フィルタ(23)及び欠陥に対応する値のためのメモリ(24)の直列回路を特徴とする、請求項1に記載の方法を実施する装置。
- 非直線フィルタ(23)として、ニューロンのネットワークが設けられており、このネットワークが、分類器として動作することを特徴とする、請求項6に記戟の装置。
- ニューロンのネットワークが、並列計算機として構成されていることを特徴とする、請求項7に記載の装置。
- 並列計算機が、複数の同様なプロセッサ(30,35)からなることを特徴とする、請求項8に記載の装置。
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Families Citing this family (26)
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US6894262B2 (en) * | 2002-01-15 | 2005-05-17 | Hewlett-Packard Development Company L.P. | Cluster-weighted modeling for media classification |
EP1570255A1 (de) * | 2002-11-06 | 2005-09-07 | Uster Technologies AG | Verfahren und vorrichtung zur beurteilung von fehlern in textilen flächengebilden |
DE50306703D1 (de) * | 2003-01-08 | 2007-04-12 | Uster Technologies Ag | Verfahren und vorrrichtung zur erkennung von fehlern in textilen gebilden |
US7027934B2 (en) * | 2003-09-24 | 2006-04-11 | 3M Innovative Properties Company | Apparatus and method for automated web inspection |
US7030400B2 (en) * | 2003-12-30 | 2006-04-18 | Xerox Corporation | Real-time web inspection method and apparatus using combined reflected and transmitted light images |
EP1704589A4 (en) * | 2003-12-31 | 2008-05-28 | 3M Innovative Properties Co | MAXIMIZING RETURN OF ARTICLES IN SAIL |
WO2005065305A2 (en) * | 2003-12-31 | 2005-07-21 | 3M Innovative Properties Company | Inventory control for web-based articles |
SE0400318D0 (sv) * | 2004-02-12 | 2004-02-12 | Carl Henrik Grunditz | Inspektion av kartografiska bilder genom multilager, neuralhybrid klassificering |
US7623699B2 (en) * | 2004-04-19 | 2009-11-24 | 3M Innovative Properties Company | Apparatus and method for the automated marking of defects on webs of material |
ATE425452T1 (de) * | 2006-06-13 | 2009-03-15 | Abb Oy | Verfahren und vorrichtung zur erkennung von sich wiederholenden mustern |
US7542821B2 (en) * | 2007-07-26 | 2009-06-02 | 3M Innovative Properties Company | Multi-unit process spatial synchronization of image inspection systems |
US8175739B2 (en) * | 2007-07-26 | 2012-05-08 | 3M Innovative Properties Company | Multi-unit process spatial synchronization |
US20090028417A1 (en) * | 2007-07-26 | 2009-01-29 | 3M Innovative Properties Company | Fiducial marking for multi-unit process spatial synchronization |
US7797133B2 (en) * | 2008-09-10 | 2010-09-14 | 3M Innovative Properties Company | Multi-roller registered repeat defect detection of a web process line |
AT507266B1 (de) | 2008-09-11 | 2011-05-15 | Software Competence Ct Hagenberg Gmbh | Verfahren zum automatischen erkennen eines defekts in einer elektronischen darstellung |
DE102009051426A1 (de) * | 2009-10-30 | 2011-05-05 | Sgl Carbon Se | Verfahren zum Erfassen der Struktur eine textilen Multifilamenterzeugnisses und Verfahren zum Verarbeiten eines textilen Multifilamenterzeugnisses |
CN102031688A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-04-27 | 北京经纬纺机新技术有限公司 | 验布机疵点标记方法及其装置 |
US20150308036A1 (en) * | 2012-12-10 | 2015-10-29 | Uster Technologies, | Detection Of A Periodic Structure In A Moving Elongated Textile Material |
TW201926024A (zh) * | 2017-11-22 | 2019-07-01 | 財團法人資訊工業策進會 | 紡織機台的調整方法及其系統 |
US10623694B2 (en) * | 2018-03-16 | 2020-04-14 | Lenovo (Singapore) Pte Ltd | Appropriate modification of video call images |
IT202000004072A1 (it) * | 2020-02-27 | 2021-08-27 | Orox Group Srl | Sistema di identificazione di difetti su tessuti, relativa apparecchiatura e relativo metodo |
US11205262B2 (en) * | 2020-07-28 | 2021-12-21 | Jiangnan University | Online detection method of circular weft knitting stripe defects based on gray gradient method |
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FR2726299A1 (fr) * | 1994-11-02 | 1996-05-03 | Scanera Sc | Dispositif d'inspection de textiles |
US5847834A (en) * | 1997-09-11 | 1998-12-08 | Webview, Inc. | Expandable, continuous illumination source for a web inspection assembly and method |
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