JP4520794B2 - Line inspection method and apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、平面的に平行に配列されて互いに交差する、多数の縦の線条と多数の横の線条とが交差する角度（線条交差角度）、および多数の縦の線条と多数の横の線条それぞれの密度（線条密度）を、自動的に検査する方法および装置に関する。さらに詳しくは、製造過程における織物、または製品としての織物において、経糸と緯糸とが交差する角度（糸交差角度）、および経糸と緯糸それぞれの単位長さあたりの糸の本数（糸密度）を自動的に検査する方法および装置に関する。 The present invention relates to an angle at which a large number of vertical filaments and a large number of horizontal filaments intersect with each other, which are arranged in parallel in a plane (crossing angle), and a large number of vertical filaments and a large number The present invention relates to a method and an apparatus for automatically inspecting the density of each horizontal line (line density). More specifically, in the woven fabric in the manufacturing process or the woven fabric as the product, the angle at which the warp and weft intersect (yarn crossing angle) and the number of yarns per unit length of the warp and weft (yarn density) are automatically set. And method for mechanical inspection
従来、互いに実質的に平行に配列された所定の数の経糸と、該多数の経糸と一定の角度で交差する互いに実質的に平行に配列された所定の数の緯糸とからなる織物の糸交差角度を検査する場合、理想状態が刻まれたフィルム上に織物を設置し、理想状態を投影させることで測定している。また糸密度は、デンシメーターを用いて１インチ当たりの経糸数および緯糸数を測定している。どちらも肉眼による目視評価であることから測定のバラつきが大きく、測定値は信頼性に乏しい。 Conventionally, a yarn crossing of a woven fabric comprising a predetermined number of warps arranged substantially parallel to each other and a predetermined number of wefts arranged substantially parallel to each other at a certain angle. When inspecting the angle, it is measured by placing a woven fabric on a film engraved with the ideal state and projecting the ideal state. The yarn density is measured by the number of warps and wefts per inch using a densimeter. Since both are visual evaluations with the naked eye, the measurement varies greatly and the measured values are not reliable.
また、プラズマディスプレイの前面パネルに内蔵される電磁波シールドフィルタのようにメッシュ状の線条が形成された面状体全般について、メッシュ状の線条を構成する縦線と横線の交差角度および縦線と横線それぞれの線密度を検査することが必要であるが、織物と同様に目視による評価にたよっている。 In addition, the crossing angle and vertical lines of the vertical and horizontal lines that make up the mesh-like filaments for all planar bodies with mesh-like filaments, such as the electromagnetic wave shielding filter built into the front panel of the plasma display. It is necessary to inspect the line density of each of the horizontal line and the horizontal line, but it is based on visual evaluation in the same way as with the fabric.
このような問題に対し、検出精度を向上させる目的で、様々な方策が提案されている。例えば特許文献１には、投光手段により織布に投射した光をＣＣＤ素子にて撮像し、これによって得られた画像データをもとに織布情報（糸の密度、糸の傾き、織組織等）を算出し、この織布情報から得られた糸ピッチ幅を有する領域と、この糸ピッチ幅の整数倍離れた位置の他の領域との画像データ全体にわたる相関値に対して、設定されたしきい値との比較を行うことにより、織組織の異なる領域を経糸、緯糸の区別なく、同一光学条件で全幅に対して高精度に検出することが可能な織布の検反装置が開示されている。
For such a problem, various measures have been proposed for the purpose of improving detection accuracy. For example, in
また、特許文献２には、フーリエ変換を応用した布目曲がり検出装置が開示されている。これは、織物の柄を撮像し、撮像装置から出力される画像信号をフーリエ変換して柄の方向を示す柄方向信号と基準となる柄方向信号を比較し、布目曲がりを検知する装置である。
特許文献１の糸密度の算出手法を以下に述べる。まず、検査対象となる糸に対して垂直方向に矩形領域の短軸を設定する。次に、この短軸の幅の最も小さい値（同一光学条件において撮像される織布画像のなかで最も検査対象糸密度の高い糸のピッチサイズに相当する画素数）から順に比較領域（異なる領域に設定された同じ大きさの２つの比較領域）内の画像データの相関値を求める。求められた相関値の中で最大値となる短軸の幅が糸密度となる。ここで、矩形領域の短軸方向または長軸方向が糸の主軸方向と傾きをなす場合、検査精度が低下するという問題があった。このため、矩形領域を糸の主軸方向に合わせる補正が必要であった。また、特許文献２は布目まがりを検出する装置であって、柄の周期性を算出することができず、糸交差角度および糸密度を検出することは示されていない。さらに、いずれの特許文献においても、基準状態との比較で示す相対値評価であり、基準状態が存在しない場合には検査が不可能である。そのため、基準状態を設定し、また、基準状態に沿って検査対象である織布を設置することが必要であった。いずれもフーリエ変換を応用しているが、フーリエスペクトルの先鋭性を向上させるための処理（デジタルフィルタ処理）を施していないため、そこから得られる周波数情報の信頼性に乏しく、検査精度の低下を招く。
The method for calculating the yarn density of
上述のとおり、従来の技術では、糸交差角度の異なる多数の織物を、検査試料の設置方向および光学条件に左右されず同一の測定条件で、糸交差角度および糸密度を全幅にわたって異常を高精度に検出することは困難であった。 As described above, with the conventional technology, a large number of fabrics with different yarn crossing angles can be accurately detected over the entire width of the yarn crossing angle and yarn density under the same measurement conditions regardless of the installation direction of the test sample and the optical conditions. It was difficult to detect.
本発明は、平面的に平行に配列されて互いに交差する、多数の縦の線条と多数の横の線条とが交差する角度、および多数の縦の線条と多数の横の線条それぞれの密度を、自動的に検査する方法および装置を提供することを目的とする。本発明では、検査対象となる線条として、織物のみならず印刷またはエッチングによってメッシュ状の線条が形成されたフィルム、シート、スクリーン、プレートなどが含まれる。具体的には、たとえばプラズマディスプレイの前面パネルに内蔵される電磁波シールドフィルタや、生化学などで精密さが要求されるメッシュ状の分離フィルタ、印刷用スクリーン紗、網戸などを挙げることができる。 The present invention relates to an angle at which a large number of vertical filaments and a large number of horizontal filaments intersect with each other arranged in parallel in a plane, and a large number of vertical filaments and a large number of horizontal filaments, respectively. It is an object of the present invention to provide a method and an apparatus for automatically inspecting the density of an ink. In the present invention, the line to be inspected includes not only a woven fabric but also a film, a sheet, a screen, a plate, or the like on which a mesh-like line is formed by printing or etching. Specifically, for example, an electromagnetic wave shielding filter built in the front panel of the plasma display, a mesh-like separation filter required for precision by biochemistry, a screen for printing, a screen door, and the like can be given.
さらに詳しくは、本発明は、糸交差角度の異なる多数の織物において、検査試料の設置角度および光学条件に左右されない同一の測定条件で、糸交差角度および糸密度を同時に、高速に、かつ高精度に検出することができる織物における糸交差角度および糸密度の自動検査装置を提供することを目的とする。 More specifically, the present invention relates to a large number of woven fabrics having different yarn crossing angles, and at the same time, the yarn crossing angle and the yarn density are adjusted at high speed and high accuracy under the same measurement conditions that are not affected by the installation angle of the test sample and the optical conditions. It is an object of the present invention to provide an automatic inspection device for yarn crossing angle and yarn density in a woven fabric that can be detected.
上記目的を達成するために、本発明の線条検査方法は、実質的に平行に平面的に配列された多数の縦の線条と、該縦の線条が配列される平面に、前記多数の縦の線条と交差して、実質的に平行に設けられた多数の横の線条とを含む面状体の線条を検査する方法であって、
（ａ）前記面状体を撮像して、該撮像された画像を縦横の配列に区切った画素ごとに画像の明るさを数値で表わしたデジタル画像データを得る工程と、
（ｂ）前記デジタル画像データにデジタルフィルタ処理を施す工程と、
（ｃ）前記工程（ｂ）でデジタルフィルタ処理が施された画像データにフーリエ変換を施してフーリエスペクトルを得る工程と、
（ｄ）前記フーリエスペクトルから、前記縦の線条と横の線条とが交差する角度すなわち線条交差角度を算出する線条交差角度算出工程と、
（ｅ）前記フーリエスペクトルから、前記縦の線条と横の線条それぞれの単位長さあたりの線条の本数すなわち線条密度を算出する線条密度算出工程と
を有し、前記縦の線条と横の線条との線条交差角度、および縦の線条と横の線条それぞれの線条密度を検出することを特徴とする。
In order to achieve the above-described object, the method for inspecting a filament according to the present invention includes a plurality of vertical filaments arranged in a plane substantially parallel to each other, A method of inspecting a line of a planar body including a plurality of horizontal lines provided substantially in parallel with the vertical line of
(A) capturing the planar body and obtaining digital image data representing the brightness of the image in numerical values for each pixel obtained by dividing the captured image into vertical and horizontal arrays;
(B) applying a digital filter process to the digital image data;
(C) applying Fourier transform to the image data subjected to the digital filter processing in the step (b) to obtain a Fourier spectrum;
(D) From the Fourier spectrum, a line crossing angle calculating step of calculating an angle at which the vertical line and a horizontal line cross, that is, a line crossing angle,
(E) a step of calculating the number of filaments per unit length of each of the vertical filaments and the horizontal filaments, that is, a filament density calculating step, from the Fourier spectrum; It is characterized by detecting a line crossing angle between a line and a horizontal line, and a line density of each of a vertical line and a horizontal line.
本発明の線条検査方法は、前記面状体が織物であり、前記縦の線条が経糸であり、前記横の線条が緯糸である場合を含む。 The filament inspection method of the present invention includes a case where the planar body is a woven fabric, the vertical filament is a warp, and the horizontal filament is a weft.
また、前記面状体がフィルムまたはシートであってもよく、前記縦の線条と横の線条が、当該フィルムまたはシートの面に形成される線条であってもよい。 Further, the planar body may be a film or a sheet, and the vertical and horizontal filaments may be a filament formed on the surface of the film or sheet.
また、前記面状体がプレートであってもよく、前記縦の線条と横の線条が、当該プレートの面に形成される線条であってもよい。 Further, the planar body may be a plate, and the vertical and horizontal strips may be strips formed on the surface of the plate.
本発明の線条検査方法において、前記デジタルフィルタ処理が、ハニング窓関数処理であることが好ましい。 In the filament inspection method of the present invention, it is preferable that the digital filter process is a Hanning window function process.
また、本発明の線条検査方法において、線条交差角度を算出する工程は、前記フーリエスペクトルを平面極座標上に表わして、該極座標の偏角ごとに動径方向のフーリエスペクトル値の総和を計算し、該総和のピーク値を構成するクラスターの面積が最大であるピーク値偏角と、該総和のピーク値を構成するクラスターの面積が第２の大きさであるピーク値偏角との差を、線条交差角度として算出することを特徴とする。 Further, in the line inspection method of the present invention, the step of calculating the line crossing angle represents the Fourier spectrum on a plane polar coordinate, and calculates the sum of the radial Fourier spectrum values for each declination of the polar coordinate. And the difference between the peak value deviation angle where the area of the cluster constituting the peak value of the sum is the maximum and the peak value deviation angle where the area of the cluster constituting the peak value of the sum is the second magnitude , Calculated as a line crossing angle.
さらに、本発明の線条検査方法において、線条密度を算出する工程は、前記総和のピーク値を構成するクラスターの面積が最大であるピーク値偏角において、前記フーリエスペクトルが極大値となる最小の動径と、前記総和のピーク値を構成するクラスターの面積が第２の大きさであるピーク値偏角において、前記フーリエスペクトルが極大値となる最小の動径とから、縦の線条と横の線条それぞれの線条密度を算出することを特徴とする。 Further, in the method for inspecting a line according to the present invention, the step of calculating the line density is a minimum at which the Fourier spectrum has a maximum value at a peak value declination where the area of the cluster constituting the peak value of the sum is maximum. And a minimum radial diameter at which the Fourier spectrum has a maximum value at a peak value declination where the area of the cluster constituting the peak value of the sum is a second magnitude, It is characterized by calculating the line density of each horizontal line.
また、本発明の線条検査装置は、実質的に平行に平面的に配列された多数の縦の線条と、該縦の線条が配列される平面に、前記多数の縦の線条と交差して、実質的に平行に設けられた多数の横の線条とを含む面状体の線条を検査する装置であって、
（ａ）前記面状体を撮像して、該撮像された画像を縦横の配列に区切った画素ごとに画像の明るさを数値で表わしたデジタル画像データを得る手段と、
（ｂ）前記デジタル画像データにデジタルフィルタ処理を施す手段と、
（ｃ）前記手段（ｂ）でデジタルフィルタ処理が施された画像データにフーリエ変換を施してフーリエスペクトルを得る手段と、
（ｄ）前記フーリエスペクトルから、前記縦の線条と横の線条とが交差する角度すなわち線条交差角度を算出する線条交差角度算出手段と、
（ｅ）前記フーリエスペクトルから、前記縦の線条と横の線条それぞれの単位長さあたりの線条の本数すなわち線条密度を算出する線条密度算出手段と
を有し、前記縦の線条と横の線条との線条交差角度、および縦の線条と横の線条それぞれの線条密度を検出することを特徴とする。
Further, the line inspection apparatus of the present invention includes a large number of vertical lines arranged in a plane substantially in parallel, and the plurality of vertical lines on a plane on which the vertical lines are arranged. An apparatus for inspecting a filament of a planar body that includes a number of horizontal filaments that intersect and are substantially parallel,
(A) means for taking an image of the planar body and obtaining digital image data in which the brightness of the image is expressed numerically for each pixel obtained by dividing the taken image into vertical and horizontal arrays;
(B) means for applying a digital filter process to the digital image data;
(C) means for applying a Fourier transform to the image data subjected to the digital filter processing in the means (b) to obtain a Fourier spectrum;
(D) a line crossing angle calculating means for calculating an angle at which the vertical line and a horizontal line cross, that is, a line crossing angle, from the Fourier spectrum;
(E) a linear density calculating means for calculating the number of filaments per unit length of each of the vertical filaments and the lateral filaments, that is, the filament density, from the Fourier spectrum; It is characterized by detecting a line crossing angle between a line and a horizontal line, and a line density of each of a vertical line and a horizontal line.
本発明において線条密度とは、単位長さあたりの線条の本数をいう。 In the present invention, the filament density means the number of filaments per unit length.
本発明では、極座標において、動径と極軸（Ｘ軸の正の部分に相当する）とのなす角度を偏角という。また、本発明ではグラフにおいて１つのピーク（極大値）を形成する凸形状部分をクラスターという。本発明の場合、動径方向のスペクトルの総和が偏角に対して連続して０でない値である、１群のデータが１つのクラスターを構成する。 In the present invention, in polar coordinates, an angle formed between a moving radius and a polar axis (corresponding to a positive part of the X axis) is called a declination angle. In the present invention, a convex portion that forms one peak (maximum value) in a graph is called a cluster. In the case of the present invention, a group of data in which the sum of the radial spectrum is a value that is not continuously zero with respect to the declination constitutes one cluster.
なお、前記総和のピーク値を構成するクラスターのピーク値偏角は、そのクラスターにおける偏角の中央値、そのクラスターの偏角ごとの総和で重み付けした偏角の平均値（すなわちクラスターの重心の偏角）、またはそのクラスターのピーク（極大値）における偏角である。 Note that the peak value declination of the cluster that constitutes the peak value of the sum is the median declination of the cluster, the average value of the declination weighted by the sum for each declination of the cluster (that is, the deviation of the center of gravity of the cluster). Angle), or a declination at the peak (maximum value) of the cluster.
本発明の方法を、たとえば織物に適用することによって、検査試料と検査装置間の精密な角度設定を行わなくても、任意の糸交差角度を有する織物の、糸交差角度と糸密度を同時に、高速かつ高精度に計測することができるので、織物の製造工程において、自動的に織物の糸交差角度および糸密度を設計値と比較し、織物が設計値どおりに製造されているかどうか（公差範囲に入るかどうか）を判定することができる。また、その判定結果を表示することによって作業者に検査対象の織物の状態を知らせて、製造装置の制御に役立てることができる。たとえば、検査対象が設計値より密度が粗い場合、密度を細かくするように製造装置の設定を変更する。さらに、その判定結果によって公差範囲に入らない製品を自動的に選別することができる。 By applying the method of the present invention to, for example, a woven fabric, the yarn crossing angle and the yarn density of a woven fabric having an arbitrary yarn crossing angle can be simultaneously set without setting a precise angle between the inspection sample and the inspection apparatus. Since measurement can be performed at high speed and with high accuracy, the yarn crossing angle and yarn density of the fabric are automatically compared with the design values in the fabric manufacturing process, and whether the fabric is manufactured according to the design values (tolerance range) Whether or not to enter). Further, by displaying the determination result, the operator can be informed of the state of the fabric to be inspected, which can be used for controlling the manufacturing apparatus. For example, when the density of the inspection target is coarser than the design value, the setting of the manufacturing apparatus is changed so as to make the density fine. Furthermore, products that do not fall within the tolerance range can be automatically selected based on the determination result.
本発明によれば、フーリエスペクトルの特徴を生かすことで、検査試料と検査装置間の精密な角度設定を行わなくても、線条の交差角度と線条密度を同時に、高速かつ高精度に計測することができる。また、任意の線条交差角度を有する線条でも、特別な設定をすることなく自動的に線条交差角度と線条密度を検査することができる。 According to the present invention, by utilizing the characteristics of the Fourier spectrum, it is possible to simultaneously measure the intersection angle and the line density of the line at high speed and with high accuracy without setting a precise angle between the inspection sample and the inspection apparatus. can do. In addition, even with a filament having an arbitrary filament intersection angle, the filament intersection angle and the filament density can be automatically inspected without special setting.
以下、本発明の線条の検査装置の実施の形態について、織物を例にとって、線条交差角度および線条密度が高精度に検査できることを図面に基づいて説明する。 DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of a line inspection apparatus according to the present invention will be described with reference to the drawings, taking a textile as an example, and inspecting the line intersection angle and the line density with high accuracy.
図１は織物の一例を示す拡大写真である。図１に示すように織物は、経糸Ｖと緯糸Ｈがそれぞれ一定の密度で平行に配列され、相互に一定の角度で交差して織られている。 FIG. 1 is an enlarged photograph showing an example of a fabric. As shown in FIG. 1, the woven fabric is woven with warps V and wefts H arranged in parallel at a constant density and intersecting each other at a constant angle.
図２に本発明の織物の糸交差角度および糸密度高精度検査装置の構成図を示す。光源１から照明される光は、織物２とバックグラウンド３から反射され、カメラレンズ４で集光されてデジタルスチルカメラ５内の受光素子に結像される。受光素子は、結ばれた像から織物２の画像信号に変換する。変換された画像信号はデジタル画像データに生成され、デジタルスチルカメラ５から演算装置（図示せず）に送られる。演算装置では、デジタル画像データを処理して、糸交差角度および糸密度を検出し、結果を表示装置（図示せず）に表示する。または、検出した糸交差角度および糸密度を、織物製品ごとに予め決められた規格値と比較し、検査対象の織物の糸交差角度または糸密度が公差範囲に入るかどうかを判定し、判定した結果を表示したり、糸交差角度または糸密度が公差範囲に入らない場合は、制御装置（図示せず）に指令して、検査対象の織物を選別する。
FIG. 2 shows a configuration diagram of the yarn crossing angle and yarn density high-precision inspection device of the fabric of the present invention. Light illuminated from the
光源１には、標準の光Ｄ６５の常用光源である人工太陽照明灯に、Ｄ６５近似フィルタと拡散照明フィルタを装着したものを用いる。拡散照明フィルタを用いて、照明の均一性を目指しているが、若干の照明ムラが発生する。これを防ぐために、反射率が可視光域にわたり９９．９％である均一な拡散反射素材である標準白色板（スペクトラロン、Labsphere社製）を用いる。以下に、照明ムラと暗電流の影響を打ち消す方法を示す。
As the
受光素子は一般的に、入射光がゼロの状態でもある程度の感度を有している。これを暗電流と呼ぶ。レンズにキャップを被せ、全く光が入射しない状態で撮影し、暗電流画像における受光素子の読取り値をＩB(x,y)とする。次に、標準白色板の撮像画像における受光素子の読取り値をＩW(x,y)とし、試料の撮像画像における受光素子の読取り値をＩT(x,y)とする。最後に、数式１から、照明ムラおよび暗電流補正された試料の撮像画像ＩC(x,y)が得られる。
ＩC(x,y) ＝ {ＩT(x,y)−ＩB(x,y)}／{ＩW(x,y)−ＩB(x,y)}×２５５ （数式１）
In general, the light receiving element has a certain degree of sensitivity even when the incident light is zero. This is called dark current. The lens is covered with a cap and photographed in a state where no light is incident, and the reading value of the light receiving element in the dark current image is defined as I B (x, y). Next, the reading value of the light receiving element in the captured image of the standard white plate is I W (x, y), and the reading value of the light receiving element in the captured image of the sample is I T (x, y). Finally, from
I C (x, y) = {I T (x, y) −I B (x, y)} / {I W (x, y) −I B (x, y)} × 255 (Formula 1)
ここで、極力暗電流を防ぐために、デジタルスチルカメラ５には、冷却デジタルスチルカメラを採用する。受光素子はペルチェ素子により冷却され、有効画素は２０４８×２０４８ pixelである。また、デジタルスチルカメラ５は、パーソナルコンピュータとＵＳＢにより接続され制御される。ダイナミックレンジは８bitである。受光素子の分光感度特性は５００ｎｍ付近に感度のピークを有している。
Here, in order to prevent dark current as much as possible, the digital
カメラレンズ４の拡大倍率は、織物が最も細やかなレベルを基準に決定する。デジタルスチルカメラ５の撮影位置の校正および画素と実サイズの測定には、図３に示すカメラ校正用ターゲットＴ（Target Grid Distortion、Edmund Industrial Optics社製）を使用する。カメラ校正用ターゲットのサイズは５．１×５．１ｃｍである。したがって、本検査装置の校正における検査対象試料の最大サイズは５．１×５．１ｃｍとなる。
The magnification of the
デジタルスチルカメラ５で撮像されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、得られた２次元デジタル信号に窓関数（ハニング窓）を施し、フーリエ変換を施し、フーリエスペクトルを得る。窓関数を施すことで、より鋭いフーリエスペクトルのピークを得ることができる。
An analog signal captured by the digital
織物は、経糸数および緯糸数が空間的に規則正しく配列されており、周期性を有する。このことから、織物の２次元空間的なテクスチャ特徴を抽出すれば、糸交差角度、経糸数および緯糸数を数学的に求めることが可能である。織物におけるテクスチャ特徴の抽出アルゴリズムを以下に示す。
（１）デジタルスチルカメラから織物のデジタル画像データを取得する
（２）デジタル画像データに窓関数処理を施す
（３）窓関数処理されたデジタル画像データを高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴ：Fast Fourier Transformとする）し、フーリエスペクトルを取得する
（４）フーリエスペクトルのピークを抽出する
（５）各ピークの情報（角度、周波数）を織物のテクスチャ特徴量（糸交差角度、経糸数および緯糸数）に対応させる
The woven fabric has periodicity in which the number of warps and the number of wefts are spatially regularly arranged. From this, it is possible to mathematically determine the yarn intersection angle, the number of warps and the number of wefts by extracting the two-dimensional spatial texture features of the fabric. The texture feature extraction algorithm for fabrics is shown below.
(1) Obtain digital image data of fabric from a digital still camera. (2) Perform window function processing on the digital image data. (3) Fast Fourier Transform (hereinafter, FFT: Fast Fourier Transform) And Fourier spectrum is obtained. (4) The peak of the Fourier spectrum is extracted. (5) The information (angle, frequency) of each peak is used as the texture characteristic amount (yarn crossing angle, number of warps and number of wefts). Correspond
つぎに、前記アルゴリズムの各工程を順を追って、詳細に説明する。
（１）デジタルスチルカメラから織物のデジタル画像データを取得する
ここで、検査装置の精度を示すために標準状態の織物を線画でモデル化する。表１に設計値を示す。
Next, each step of the algorithm will be described in detail step by step.
(1) Obtaining the digital image data of the fabric from the digital still camera Here, in order to show the accuracy of the inspection apparatus, the fabric in the standard state is modeled by a line drawing. Table 1 shows design values.
図４に表１に示す織物Ｆの線画モデルの画像を示す。本実施の形態は、縦の線条と横の線条との交差する角度αが直角でない場合である。 FIG. 4 shows an image of a line drawing model of the fabric F shown in Table 1. In the present embodiment, the angle α at which the vertical and horizontal lines intersect is not a right angle.
（２）デジタル画像データに窓関数処理を施す
得られたデジタル画像データに窓関数を施すことで、よりピークの鋭いフーリエスペクトルを得ることができる。本発明において、適用できる窓関数としては、方形波窓、ハミング窓、ブラックマン窓、ハニング窓などがある。また、窓関数以外に、ハイパスフィルタなどのエッジ検出（境界検出）をデジタル画像データに施してもよい。本発明においては、デジタルフィルタ処理としてハニング窓が最も効果的であった。ハニング窓関数を数式２に示し、図５に窓関数のグラフを示す。窓関数は、例えば１次元のデジタル信号の場合、中心部の信号強度を残し、両端の信号の強度を減衰させる。これにより両端で発生する信号の不連続性を抑え、よりノイズの少ないフーリエスペクトルを得ることができる。画像は２次元信号であるので、ｘ軸方向に窓関数を処理し、その処理結果に対してｙ軸方向に窓関数を施すような２段階の処理を施す。図６にハニング窓関数を施す前の画像Ｐ１を示し、図７にハニング窓関数を施した後の画像Ｐ２を示す。次に、図８に通常のＦＦＴ結果Ｐ３を示し、図９にハニング窓関数を施したＦＦＴ結果Ｐ４を示す。図８および９より明らかなように、ハニング窓関数を施した結果はフーリエスペクトルのピークが明確に表れているが、施していない結果は、ピークが不明瞭でぼやけていることがわかる。このフーリエスペクトルのピークの先鋭度は、糸交差角度および糸密度の検出精度を左右する最も重要な指標の一つである。ハニング窓関数が検査精度の向上に及ぼす影響は、本実施の形態における検査系全体の誤差要因の１２％である。
(2) Performing window function processing on digital image data By applying a window function to the obtained digital image data, a Fourier spectrum having a sharper peak can be obtained. In the present invention, applicable window functions include a square wave window, a Hamming window, a Blackman window, and a Hanning window. In addition to the window function, edge detection (boundary detection) such as a high-pass filter may be performed on the digital image data. In the present invention, the Hanning window is most effective as the digital filter processing. The Hanning window function is shown in
ここで、数式２におけるＭは本実施の形態の場合、ｘ軸またはｙ軸の総画素数５１２（pixel）であり、ｍは画素の番号である。数式２のＷ(m)を画素番号ｍの画像データに乗じて、ハニング窓関数処理画像データを得る。
Here, M in
デジタルフィルタ処理は、汎用マイクロプロセッサ、汎用マイコン、カスタムＬＳＩ、またはより高速にはデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）などで処理することができる。本実施の形態では、汎用マイクロプロセッサ（パーソナルコンピュータ）Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）III（動作周波数８００ＭＨｚ）を使用し、１つのデジタル画像データのハニング窓関数処理に要した時間は１６０msecであった。 Digital filter processing can be performed by a general-purpose microprocessor, a general-purpose microcomputer, a custom LSI, or a digital signal processor (DSP) at a higher speed. In this embodiment, a general-purpose microprocessor (personal computer) Pentium (registered trademark) III (operation frequency 800 MHz) is used, and the time required for the Hanning window function processing of one digital image data is 160 msec.
（３）窓関数処理されたデジタル画像データをＦＦＴし、フーリエスペクトルを取得する
画像は平面であることから、信号はｘ(i,j)の２次元になる。周波数も水平方向と垂直方向の２つの周波数を有する。また、画像の場合、周波数の配置は、中心が直流分で、右端がｆx／２、左端が−ｆx／２という形式にすることが常套とされている。水平周波数をｕ、垂直周波数をｖとした際の２次元的な周波数成分の分布がフーリエスペクトル（２次元フーリエスペクトル）である。フーリエスペクトルと実際の画像の関係を図１０に示す。原点が直流成分で、画像が一様に真っ白な画像に相当する。縞模様が細かくなっていくにしたがって、周波数が高くなる。また、斜め方向の縞は、図のように水平周波数と垂直周波数の両方の成分を有するプロットになる。フーリエスペクトルの計算には、数式３に示す２次元のＦＦＴを使用する。
(3) FFT of the digital image data subjected to the window function processing and acquiring the Fourier spectrum Since the image is a plane, the signal is two-dimensional with x (i, j). The frequency also has two frequencies, a horizontal direction and a vertical direction. In the case of an image, it is customary to arrange the frequency in the form of a DC component at the center, f x / 2 at the right end, and -f x / 2 at the left end. The distribution of two-dimensional frequency components when the horizontal frequency is u and the vertical frequency is v is the Fourier spectrum (two-dimensional Fourier spectrum). The relationship between the Fourier spectrum and the actual image is shown in FIG. The origin is a direct current component, and the image corresponds to a uniform white image. The frequency increases as the striped pattern becomes finer. Further, the diagonal stripes become a plot having both horizontal frequency and vertical frequency components as shown in the figure. For the calculation of the Fourier spectrum, a two-dimensional FFT shown in
上記ＦＦＴを用いて、図４に示す織物のモデル画像のフーリエスペクトルを求めた結果Ｐｆを図１１に示す。 FIG. 11 shows a result Pf obtained by obtaining the Fourier spectrum of the model image of the fabric shown in FIG. 4 using the FFT.
ＦＦＴにおいても、デジタルフィルタ処理と同様、種々のプロセッサを使用することができる。本実施の形態では、ハニング窓関数処理と同じプロセッサを使用し、１画面のデジタル画像データの処理時間は６１１msecであった。 In the FFT as well, various processors can be used as in the digital filter processing. In the present embodiment, the same processor as the Hanning window function process is used, and the processing time of digital image data for one screen is 611 msec.
（４）フーリエスペクトルのピークを抽出する
図１１のフーリエスペクトルにおいて、上位２５位（経験的に定めた）までのレベルの周波数座標を残し、残りをレベル０とするような数式４に示す閾値処理を施す。
(4) Extracting Fourier Spectrum Peaks Threshold processing shown in
ここで、Ｆ(u,v)およびＦ'(u,v)は、それぞれ、処理前および処理後のフーリエスペクトル座標（u,v）におけるレベルを示し、ｔは閾値を示す。閾値処理の結果Ｐｆ１を図１２に示す。閾値処理されたフーリエスペクトルＦ'(u,v)を、原点を中心に、偏角θと動径ｒ（ｒは空間周波数に対応）で表される極座標Ｆ'(θ,r)に変換する。次に、各偏角におけるフーリエスペクトルのレベル総和を数式５で算出する。
Here, F (u, v) and F ′ (u, v) indicate levels in Fourier spectrum coordinates (u, v) before and after processing, respectively, and t indicates a threshold value. The result Pf1 of the threshold processing is shown in FIG. The Fourier spectrum F ′ (u, v) subjected to the threshold processing is converted into polar coordinates F ′ (θ, r) represented by a deviation angle θ and a radius r (r corresponds to a spatial frequency) with the origin as the center. . Next, the total level of the Fourier spectrum at each declination is calculated using
ここで、ｒmaxは空間周波数ｒに関して計測する最大値で、画像サイズの半分とする。また、Ｆ'(θ,r)は原点に対して対称であることから、θの値域は０．０°〜１８０．０°とする。角度分解能は０．１°である。各偏角θにおけるレベル総和Ｆ'total(θ)の分布を図１３に示す。図１３に示すとおり、レベル総和分布にはいくつかの鋭いピークが現われる。フーリエスペクトルの各ピークは、１つのデータ点で形成されることが好ましいが、実際には多数の点で形成されるため、微小な幅を有するものとなる。ここで、フーリエスペクトルの各ピークを形成するデータ点の集合体（凸形状部分）をクラスターという。 Here, r max is the maximum value measured with respect to the spatial frequency r, and is half of the image size. Since F ′ (θ, r) is symmetric with respect to the origin, the value range of θ is 0.0 ° to 180.0 °. The angular resolution is 0.1 °. FIG. 13 shows the distribution of the level sum F ′ total (θ) at each deflection angle θ. As shown in FIG. 13, several sharp peaks appear in the level sum distribution. Each peak of the Fourier spectrum is preferably formed by one data point. However, since it is actually formed by a large number of points, it has a very small width. Here, an aggregate (convex shape portion) of data points forming each peak of the Fourier spectrum is called a cluster.
フーリエスペクトルのピーク抽出においても、デジタルフィルタ処理と同様、種々のプロセッサを使用することができる。本実施の形態では、ハニング窓関数処理と同じプロセッサを使用し、１画面のデジタル画像データの処理時間は１００２msecであった。 In the peak extraction of the Fourier spectrum, various processors can be used as in the digital filter processing. In the present embodiment, the same processor as the Hanning window function processing is used, and the processing time of digital image data for one screen is 1002 msec.
（５）各ピークの情報（角度、周波数）を織物のテクスチャ特徴量（糸交差角度、経糸数および緯糸数）に対応させる
フーリエスペクトルのピーク抽出で得られた各クラスターにおいて、それを形成する偏角範囲におけるレベル総和の総和（すなわち、クラスターの面積に相当する）を数式６で算出する。
(5) Corresponding the information (angle, frequency) of each peak to the texture feature amount (yarn crossing angle, number of warps and number of wefts) of the woven fabric In each cluster obtained by the peak extraction of the Fourier spectrum, the bias that forms it The sum of the level sums in the angular range (that is, corresponding to the area of the cluster) is calculated by Equation 6.
Ｆcluster：各クラスターにおけるレベル総和の総和
ｎ：クラスター番号
θ1：クラスターの始点の偏角
θ2：クラスターの終点の偏角
F cluster : total level sum in each cluster n: cluster number θ 1 : declination angle of cluster start point θ 2 : declination angle of cluster end point
算出結果のレベル総和の総和を降順に並べ替え、各クラスターにおける偏角の平均値（中央値）を数式７で算出する。 The total sum of the level sums of the calculation results is rearranged in descending order, and the average value (median value) of the deflection angles in each cluster is calculated by Equation 7.
θM：クラスターにおける偏角の平均値
ｎ：クラスター番号
θ1：クラスターの始点の偏角
θ2：クラスターの終点の偏角
Δθ：θに関する計測幅
θ M : Average deviation angle in the cluster n: Cluster number θ 1 : Deflection angle at the start point of the cluster θ 2 : Deflection angle at the end point of the cluster Δθ: Measurement width for θ
表２にまとめて結果を示す。 Table 2 summarizes the results.
表２より、クラスター：５およびクラスター：２におけるθM＝１２５．０°とθM＝２５．０°の方向にレベル総和の総和Ｆcluster(n)が大きいことがわかる。θ方向において、レベル総和の総和Ｆcluster(n)が大きいということは、その方向における空間周波数成分が大きいということであり、画像上で、その方向における濃淡変化が大きいことを示唆している。織物の経糸および緯糸方向は、糸部分と空隙部分の繰り返しの頻度が最も大きい部分であり、これは、画像の濃淡変化に対応する。上記理由から、レベル総和の総和における上位２位までのクラスターにおける偏角の平均値を、経糸方向または緯糸方向に対応させることが可能であると考えられる。したがって、経糸の角度θwarpは２５°、緯糸の角度θweftは１２５°となる。なお、糸の交差角度θcrossingは数式８で計算される。 From Table 2, it can be seen that the sum F cluster (n) of the level sums is large in the directions of θ M = 125.0 ° and θ M = 25.0 ° in cluster: 5 and cluster: 2. The fact that the total sum F cluster (n) of the level sums in the θ direction is large means that the spatial frequency component in that direction is large, which suggests that the change in shading in that direction is large on the image. The warp and weft directions of the woven fabric are the portions where the frequency of repetition of the yarn portion and the gap portion is the highest, and this corresponds to the change in the shading of the image. For the above reason, it is considered that the average value of the deflection angles in the top two clusters in the total level sum can correspond to the warp direction or the weft direction. Therefore, the angle theta warp of the warp is 25 °, the angle theta weft of the weft becomes 125 °. The yarn crossing angle θ crossing is calculated by Equation 8.
θcrossing：糸の交差角度
θwarp：経糸の角度
θweft：緯糸の角度
θ crossing : Yarn crossing angle θ warp : Warp yarn angle θ weft: Weft yarn angle
閾値処理されたフーリエスペクトルＦ'(u,v)と、経糸の角度θwarp、緯糸の角度θweftおよび糸の交差角度θcrossingの対応を図１４に示す。ここで、フーリエスペクトルにおけるピーク位置は、視認性のために膨張処理を施してある。 Thresholded Fourier spectrum F '(u, v) and shows the warp angle theta warp, the corresponding crossing angle theta crossing angle theta weft and yarn of the weft yarn in Figure 14. Here, the peak position in the Fourier spectrum is subjected to expansion processing for visibility.
なお、本実施の形態では、クラスターのピーク値偏角をクラスターにおける偏角の中央値としたが、そのクラスターの偏角ごとの総和で重み付けした偏角の平均値（すなわちクラスターの重心の偏角）、またはそのクラスターのピーク（極大値）における偏角としてもよい。 In this embodiment, the peak value deviation angle of the cluster is set to the median value of the deviation angles in the cluster. However, the average value of deviation angles weighted by the sum of the deviation angles of the cluster (that is, the deviation angle of the center of gravity of the cluster) Or a declination angle at the peak (maximum value) of the cluster.
次に、経糸および緯糸における糸の本数を算出する。経糸の角度および緯糸の角度が既知であることから、その方向における空間周波数ｒに関するフーリエスペクトルのレベル総和Ｆ'total(r)分布を算出すればよい。計算式を数式９に示す。 Next, the number of yarns in the warp and the weft is calculated. Since the angle of the warp and the angle of the weft are known, the level sum F ′ total (r) distribution of the Fourier spectrum relating to the spatial frequency r in that direction may be calculated. The calculation formula is shown in Formula 9.
Δθ：θに関する計測幅
Δθ＝０．２
Δθ: Measurement width for θ Δθ = 0.2
ある空間周波数ｒにおいて、レベル総和Ｆ'total(r)が大きいということは、画像上において、その空間周波数ｒに相当する規則的な濃淡の繰り返しが、頻繁に行われていることを示唆している。経糸の角度θwarp＝２５°における計算結果を図１５に示す。 The fact that the level sum F ′ total (r) is large at a certain spatial frequency r suggests that regular gray-scale repetition corresponding to the spatial frequency r is frequently performed on the image. Yes. FIG. 15 shows the calculation result at the warp angle θ warp = 25 °.
図１５より、ピークが多数存在し、クラスターを形成していることがわかる。各クラスターにおける空間周波数ｒの平均値を数式１０で算出する。 FIG. 15 shows that a large number of peaks exist and clusters are formed. The average value of the spatial frequency r in each cluster is calculated by Equation 10.
ＮM：クラスターにおける空間周波数の平均値
ｎ：クラスター番号
ｒ1：クラスターの始点の空間周波数
ｒ2：クラスターの終点の空間周波数
Δｒ：ｒに関する計測幅
N M : Average value of spatial frequency in the cluster n: Cluster number r 1 : Spatial frequency at the start point of cluster r 2 : Spatial frequency at the end point of cluster Δr: Measurement width for r
結果を表３に示す。 The results are shown in Table 3.
織物のモデル画像は、糸が有るか無いかの０、１のインパルス信号であり、インパルス信号をＦＦＴ処理した場合、得られるフーリエスペクトルは倍周波数にピークが観測される。したがって、同一角度に多数のピークが存在する。ここで、同一角度における最も小さいクラスターである、空間周波数ｒの平均値ＮM＝６４が求めるべき値であり、これが経糸における糸の本数に対応する。本実施の形態では、織物の大きさが1インチ×１インチなので、最小のＮMがそのまま１インチあたりの糸の本数に相当する。 The model image of the woven fabric is an impulse signal of 0 or 1 indicating whether or not a yarn is present, and when the impulse signal is subjected to FFT processing, a peak is observed at the double frequency in the obtained Fourier spectrum. Therefore, there are many peaks at the same angle. Here, the average value N M = 64 of the spatial frequency r, which is the smallest cluster at the same angle, is a value to be obtained, and this corresponds to the number of yarns in the warp. In this embodiment, since the size of the fabric is 1 inch × 1 inch minimum N M corresponds to the number of threads as per inch.
次に、緯糸の角度θweft＝１２５°においても上記と同様の処理を施す。結果を図１６と表４に示す。 Then, also subjected to a similar processing as described above at an angle θ weft = 125 ° of the weft. The results are shown in FIG.
表４より、クラスター：１における空間周波数ｒの平均値ＮM＝１２８が求めるべき値であり、これが緯糸における糸の本数に対応する。上記結果を表５にまとめる。
From Table 4, the average value N M = 128 of the spatial frequency r in
表５より、織物のモデルの設計値を正確に捉えていることがわかる。また、織物の縦糸および緯糸が画像に対して傾きを有する場合でも、正確な測定が可能であることがわかる。また、糸交差角度が直角である場合はもちろん、９０°でなく任意の角度であっても、糸交差角度および糸密度を正確に検出することができることがわかる。 From Table 5, it can be seen that the design value of the fabric model is accurately captured. It can also be seen that accurate measurement is possible even when the warp and weft of the fabric are inclined with respect to the image. Further, it is understood that the yarn crossing angle and the yarn density can be accurately detected not only when the yarn crossing angle is a right angle but also at an arbitrary angle other than 90 °.
本実施の形態では、各ピークの情報（角度、周波数）を織物のテクスチャ特徴量（糸交差角度、経糸数および緯糸数）に対応させる処理も、ハニング窓関数処理およびＦＦＴ処理と同じプロセッサを使用した。 In the present embodiment, the same processor as the Hanning window function processing and the FFT processing is also used for the processing for matching the information (angle, frequency) of each peak with the texture feature amount (yarn crossing angle, number of warps and number of wefts) of the fabric. did.
本実施の形態では、表１に示す設計値の織物の線画モデルを用いて、糸交差角度および糸密度を正確に検出できることを示したが、線画モデルで検出できるので、本発明の方法は対象が織物に限られることがなく、フィルム、シートまたはプレートであってもよい。その場合、フィルム、シートまたはプレートの面に形成されたメッシュ状の線条同士の交差角度および線条の密度を検査する方法として使用することができる。たとえば、本発明の方法によって、ガラスプレートや透明樹脂プレート、透明樹脂フィルムなどの面に印刷またはエッチングでメッシュ状の線条が形成されたプラズマディスプレイ用電磁波シールドフィルタを検査することができる。また、生化学などで精密さが要求されるメッシュ状の分離フィルタや印刷用スクリーン紗、網戸などの検査にも適用可能である。 In the present embodiment, it has been shown that the yarn crossing angle and the yarn density can be accurately detected using the line drawing model of the woven fabric having the design values shown in Table 1. However, since the line drawing model can detect the yarn crossing angle and the yarn density, the method of the present invention is an object. Is not limited to a woven fabric, and may be a film, a sheet, or a plate. In that case, it can be used as a method for inspecting the crossing angle between the mesh-like filaments formed on the surface of the film, sheet or plate and the density of the filaments. For example, by the method of the present invention, an electromagnetic wave shielding filter for plasma display in which mesh-like filaments are formed on a surface of a glass plate, a transparent resin plate, a transparent resin film, or the like by printing or etching can be inspected. It can also be applied to inspection of mesh-like separation filters, printing screens, screen doors, etc. that require precision in biochemistry.
実際の織物の検査応用例として、織物に無電解金属メッキを施して得られる、プラズマディスプレイの前面パネルに内蔵される電磁波防止用のメッシュ状織物（ＰＤＰメッシュ）を試料とした、糸交差角度および糸密度の検査試験を挙げる。表６に設計値を示す。本実施例は、縦の線条と横の線条とが直角に交差する場合である。 As an actual inspection application example of fabrics, a yarn crossing angle and a mesh fabric (PDP mesh) for preventing electromagnetic waves built in a front panel of a plasma display obtained by electroless metal plating on a fabric are used as samples. List yarn density inspection tests. Table 6 shows design values. In this embodiment, the vertical and horizontal filaments intersect at right angles.
図１７にＰＤＰメッシュの撮像画像ＰMを示す。画像サイズは２０４８×２０４８ｐｉｘｅｌである。視認性のために、図１８に図１７の拡大画像ＰM1を示す。 FIG. 17 shows a captured image PM of the PDP mesh. The image size is 2048 × 2048 pixels. For visibility, FIG. 18 shows an enlarged image PM1 of FIG.
図１７に示したＰＤＰメッシュの撮像画像のフーリエスペクトルを求めた結果ＰMfを図１９に示す。 FIG. 19 shows the result PMf of the Fourier spectrum of the captured image of the PDP mesh shown in FIG.
図１９のフーリエスペクトルに、閾値処理を施した結果ＰMf1を図２０に示す。各偏角θにおけるフーリエスペクトルにあらわれたクラスターのレベル総和Ｆ'total(θ)の分布と、ナンバリングを施した結果を図２１に示す。 FIG. 20 shows a result PMf1 obtained by performing threshold processing on the Fourier spectrum of FIG. FIG. 21 shows the distribution of the level sum F ′ total (θ) of the clusters appearing in the Fourier spectrum at each declination θ and the result of numbering.
各クラスターにおいて、それを形成する偏角におけるレベル総和の総和Ｆ'cluster(n)を降順に並べ替え、各クラスターにおける偏角の平均値θM(n)を算出する。表７にまとめて結果を示す。 In each cluster, the total sum F ′ cluster (n) of the level sums at the deflection angles forming it is rearranged in descending order, and the average value θ M (n) of the deflection angles in each cluster is calculated. Table 7 summarizes the results.
表７より、クラスター：５およびクラスター：２におけるθM＝１２３．７°とθM＝３３．９°の方向にレベル総和の総和Ｆcluster(n)が大きいことがわかる。したがって、経糸の角度はθwarp＝３３．９°、緯糸の角度はθweft＝１２３．７°であることがわかる。なお、糸の交差角度は数式７により、θcrossing＝８９．９°と計算される。閾値処理されたフーリエスペクトルＦ'(u,v)と、経糸の角度θwarp、緯糸の角度θweftおよび糸の交差角度θcrossingの対応を図２２に示す。ここで、フーリエスペクトルにおけるピーク位置は、視認性のために膨張処理を施してある。 From Table 7, it can be seen that the sum F cluster (n) of level sums is large in the directions of θ M = 123.7 ° and θ M = 33.9 ° in cluster: 5 and cluster: 2. Therefore, it can be seen that the warp angle is θ warp = 33.9 ° and the weft angle is θ weft = 123.7 °. The crossing angle of the yarn is calculated by Equation 7 as θ crossing = 89.9 °. Thresholded Fourier spectrum F '(u, v) and shows the warp angle theta warp, the corresponding crossing angle theta crossing angle theta weft and yarn of the weft yarn in Figure 22. Here, the peak position in the Fourier spectrum is subjected to expansion processing for visibility.
次に、経糸および緯糸における糸の本数を算出する。経糸の角度および緯糸の角度、それぞれの方向における空間周波数ｒに関するフーリエスペクトルのレベル総和Ｆ'total(r)の分布を算出する。 Next, the number of yarns in the warp and the weft is calculated. The distribution of the level sum F ′ total (r) of the Fourier spectrum concerning the spatial frequency r in each direction is calculated.
経糸の角度θwarp＝３３．９°における計算結果を図２３と表８に示す。緯糸の角度θweft＝１２３．７°における計算結果を図２４と表９に示す。 FIG. 23 and Table 8 show the calculation results at the warp angle θ warp = 33.9 °. The calculation results of the angle θ weft = 123.7 ° weft shown in FIG. 24 and Table 9.
ここで、数式１１を用いて、ＮMを１インチあたりの糸の本数に換算する。 Here, using Equation 11, to convert the N M to the number of threads per inch.
Ｎin＝ＮM／Ｓ （数式１１）
ここで、
Ｎin：１インチあたりの糸の本数
Ｓ：ＰＤＰメッシュのサイズ
である。
N in = N M / S (Formula 11)
here,
N in : Number of yarns per inch S: Size of PDP mesh.
ＰＤＰメッシュ外観検査の結果を表１０に示す。 Table 10 shows the results of the PDP mesh appearance inspection.
表１０より、経糸および緯糸の本数は設計値とおりに製造されていることがわかる。また、糸の交差角度は８９．９°であり、設計値に対して０．１°の差があるが、許容範囲、たとえば１．０°に対して充分小さく、糸交差角度も設計値とおりに製造されていることがわかる。本検査装置の角度分解能は０．１°であることから、本実施例の場合８９．９°〜９０．１°が許容値の最小値である。 From Table 10, it can be seen that the number of warps and wefts is manufactured as designed. Further, the crossing angle of the yarn is 89.9 °, and there is a difference of 0.1 ° from the design value. It can be seen that it is manufactured. Since the angular resolution of this inspection apparatus is 0.1 °, 89.9 ° to 90.1 ° is the minimum allowable value in this embodiment.
また、経糸を基準とすれば、ＰＤＰメッシュは画像に対して３３．９°の傾きを有してバックグランドに設置されたことがわかる。このことは、実際のオンライン検査において、試料の厳密な位置および角度合わせをしなくても、正確な測定値が得られることを示唆している。 In addition, if the warp is used as a reference, it can be seen that the PDP mesh is installed in the background with an inclination of 33.9 ° with respect to the image. This suggests that in actual on-line inspections, accurate measurements can be obtained without strict sample positioning and angle alignment.
Claims (14)
（ａ）前記面状体を撮像して、該撮像された画像を縦横の配列に区切った画素ごとに画像の明るさを数値で表わしたデジタル画像データを得る工程と、
（ｂ）前記デジタル画像データにデジタルフィルタ処理を施す工程と、
（ｃ）前記工程（ｂ）でデジタルフィルタ処理が施された画像データにフーリエ変換を施してフーリエスペクトルを得る工程と、
（ｄ）前記フーリエスペクトルから、前記縦の線条と横の線条とが交差する角度すなわち線条交差角度を算出する線条交差角度算出工程と、
（ｅ）前記フーリエスペクトルから、前記縦の線条と横の線条それぞれの単位長さあたりの線条の本数すなわち線条密度を算出する線条密度算出工程と
を有し、前記縦の線条と横の線条との線条交差角度、および縦の線条と横の線条それぞれの線条密度を検出するものであり、
前記フーリエスペクトルから前記縦の線条と横の線条との線条交差角度を算出する工程が、前記フーリエスペクトルを平面極座標上に表わして、該極座標の偏角ごとに動径方向のフーリエスペクトル値の総和を計算し、該総和のピーク値を構成するクラスターにおける前記総和の総和が最大であるピーク値偏角と、該総和のピーク値を構成するクラスターにおける前記総和の総和が第２の大きさであるピーク値偏角との差を、前記縦の線条と横の線条との線条交差角度として算出する線条検査方法。 A plurality of vertical filaments arranged in a plane substantially parallel to each other, and a plane parallel to the plurality of vertical stripes provided on the plane in which the vertical filaments are arranged are provided substantially in parallel. A method for inspecting a filament of a planar body including a large number of horizontal filaments,
(A) capturing the planar body and obtaining digital image data representing the brightness of the image in numerical values for each pixel obtained by dividing the captured image into vertical and horizontal arrays;
(B) applying a digital filter process to the digital image data;
(C) applying Fourier transform to the image data subjected to the digital filter processing in the step (b) to obtain a Fourier spectrum;
(D) From the Fourier spectrum, a line crossing angle calculating step of calculating an angle at which the vertical line and a horizontal line cross, that is, a line crossing angle,
(E) a step of calculating the number of filaments per unit length of each of the vertical filaments and the horizontal filaments, that is, a filament density calculating step, from the Fourier spectrum; It detects the line crossing angle between the line and the horizontal line, and the line density of each of the vertical line and the horizontal line ,
The step of calculating a line intersection angle between the vertical line and the horizontal line from the Fourier spectrum represents the Fourier spectrum on a plane polar coordinate, and the radial Fourier spectrum for each declination of the polar coordinate. The sum of the values is calculated, and the peak value declination in which the sum of the sums in the cluster that constitutes the peak value of the sum is the maximum, and the sum of the sums in the cluster that constitutes the peak value of the sum is the second largest. A line inspection method for calculating a difference with a peak value declination which is a length as a line intersection angle between the vertical line and the horizontal line .
（ａ）前記面状体を撮像して、該撮像された画像を縦横の配列に区切った画素ごとに画像の明るさを数値で表わしたデジタル画像データを得る手段と、
（ｂ）前記デジタル画像データにデジタルフィルタ処理を施す手段と、
（ｃ）前記手段（ｂ）でデジタルフィルタ処理が施された画像データにフーリエ変換を施してフーリエスペクトルを得る手段と、
（ｄ）前記フーリエスペクトルから、前記縦の線条と横の線条とが交差する角度すなわち線条交差角度を算出する線条交差角度算出手段と、
（ｅ）前記フーリエスペクトルから、前記縦の線条と横の線条それぞれの単位長さあたりの線条の本数すなわち線条密度を算出する線条密度算出手段と
を有し、前記縦の線条と横の線条との線条交差角度、および縦の線条と横の線条それぞれの線条密度を検出するものであり、
前記フーリエスペクトルから前記縦の線条と横の線条との線条交差角度を算出する線条交差角度演算手段が、前記フーリエスペクトルを平面極座標上に表わして、該極座標の偏角ごとに動径方向のフーリエスペクトル値の総和を計算し、該総和のピーク値を構成するクラスターにおける前記総和の総和が最大であるピーク値偏角と、該総和のピーク値を構成するクラスターにおける前記総和の総和が第２の大きさであるピーク値偏角との差を、前記縦の線条と横の線条との線条交差角度として算出する線条検査装置。 A plurality of vertical filaments arranged in a plane substantially parallel to each other, and a plane parallel to the plurality of vertical stripes provided on the plane in which the vertical filaments are arranged are provided substantially in parallel. A device for inspecting a filament of a planar body including a large number of horizontal filaments,
(A) means for taking an image of the planar body and obtaining digital image data in which the brightness of the image is expressed numerically for each pixel obtained by dividing the taken image into vertical and horizontal arrays;
(B) means for applying a digital filter process to the digital image data;
(C) means for applying a Fourier transform to the image data subjected to the digital filter processing in the means (b) to obtain a Fourier spectrum;
(D) a line intersection angle calculating means for calculating an angle at which the vertical line and the horizontal line intersect, that is, a line intersection angle, from the Fourier spectrum;
(E) a linear density calculating means for calculating the number of filaments per unit length of each of the vertical filaments and the lateral filaments, that is, the filament density, from the Fourier spectrum; It detects the line crossing angle between the line and the horizontal line, and the line density of each of the vertical line and the horizontal line ,
A line crossing angle calculating means for calculating a line crossing angle between the vertical line and the horizontal line from the Fourier spectrum represents the Fourier spectrum on a plane polar coordinate, and moves for each declination of the polar coordinate. The sum of the Fourier spectrum values in the radial direction is calculated, the peak value deviation angle at which the sum of the sums in the cluster constituting the peak value of the sum is the maximum, and the sum of the sums in the cluster constituting the peak value of the sum The line inspection apparatus which calculates the difference with the peak value declination which is 2nd magnitude | size as a line crossing angle of the said vertical line and a horizontal line .
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