JPH0434068A - 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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JPH0434068A
JPH0434068A JP2139097A JP13909790A JPH0434068A JP H0434068 A JPH0434068 A JP H0434068A JP 2139097 A JP2139097 A JP 2139097A JP 13909790 A JP13909790 A JP 13909790A JP H0434068 A JPH0434068 A JP H0434068A
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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
するなどの対策かとられているが、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６
２−３０３５６３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か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。
［Ｂ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、階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、ビンポイントの
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にて所定の特微量の抽出処理を行
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３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２図はイメージセンサ８により撮像される画像を示し
ており、検査ウィンド４からの透過光によりスライバ中
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へ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に変換しく第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微量の演算
処理を行ない、その結果をメモリ１８に格納する。この
特微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、特微量をメモリ
１８から読み込み、清潔度分類を行ない、清潔度分類処
理後、清潔度の格付は処理を行ない、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、再びもとの特微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
格納されている特微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）と植物系欠点（夾雑
物、バー）とを識別するものである。これには、特微量
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先の透過量が異なる
ことを利用して階調識別および分散識別により行う。す
なわち、次式により階調、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。
階調＝（濃度レベルの総和）／（画素総数）分散＝　（
！／１）ＵＸ　１２−Ｙ２ ｎ　：画素総数 ｘｉ：画素ｉの濃度レベル Ｘ　二階調 毛玉はその大きさに応じてスラブ、ネップ、ビンポイン
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、ビ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。
形状＝（周囲長）／へ４１ｓ又）埋！Ｎ１１ａ！ア５コ
ー＋（Ｙ軸への射影長さ）２ 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５７
７Ｊ１２＋２０２−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９７／Ｊｉコ耳Ｆ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。
測長＝　（ｘ軸への射影長さ）２＋（Ｙ軸への射影長さ
）２ 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〜ｎ７Ｔ７Ｆ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。
こわ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、欠点の特微量、すなわち円形度、細長塵、面積値
、形状値、階調値、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Ｊ等の言語
に対する範囲を用い、特微量の範囲の組合せと特定の欠
点である可能性との関係すなわち「〜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
られ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れすもの
で、例えば円形度が大きく、細長塵が大きく、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。この欠点かネップ、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
一つの欠点の各特微量に対して、人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
の特微量のうち「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θ〜１で
あり、この範囲を０〜１００（％）に換算する。「細長
塵」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。この細長塵の範囲は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であリ、０〜１００（％）に換算する。「
面積値」は対象の面積であり、ビンポイント（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（３ａ＋ｍ以上、１０ｔｎｍ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、０〜１
００（！ｋ）に換算する。
第１４図乃至第２０図はそれぞれ「円形度」「細長環」
　「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ｒＰＳ］は「小さい」を、ｒＰＭ
Ｊは「中ぐらい」を、ｒＰＢＪは「大きい」を、「ｖＳ
」は「とても小」をｒＶＩＪ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。
（以下余白） 表 ルール適合度（例ルール１１） 第４表 分類結果 Ａ：欠点と欠点外に正しく分けたデータ数Ｂ　各欠点を
正しく識別したデータ数 Ｃ：処理部が取り込んだ全データ数 ＤＥＣのうち全欠点データ数 また、第２１図乃至第２８図は欠点である「スラブ」　
「ネップＪ　　ｒｐ、ＰＪ　　ｒ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
能性をあられすラベルｒＰＳＪは「低い」を、ｒＰＭＪ
は「普通」を、ｒＰ　ＢＪは「高い」を表わす。
画像処理信号から上記「円形度ｊ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）の人力デ
ータ中「測長値」の人力値が９．５４、その換算値が９
５，４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ｏ　（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
長塵０．０９、面積値３２６．００、形状値２，１９、
階調偵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
る適合性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，＋１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（ｗｉｎ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Ｎ０
８１１の適合度６．２４により、ＰＭはルールＮＯ，１
２の適合度０．７３により、ｐｓはルールＮＯ，ｌＯ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（ｗａｘ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）を重心法て求め
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
三つの方法で確定性を求め、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て実際にトッ
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検査結果が併記されている。
同表かられかるとおり、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消滅され
、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ｒ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、ビ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れ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図は特微
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図は各特微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
関数をあられすグラフ、第２９図は特微量に対する適合
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
方法第２ｒＩ！Ｊ

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. （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. （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. （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. （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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