JPS6119864A - 布製品の収縮率を連続的に無接触測定する方法および装置 - Google Patents

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 本発明は、製造工程にある布製品もしくは繊維製品の収
縮率を連続的に無接触測定する方法、およびこの方法を
実癩する装置に関する。

従来技術 系を織り、あるいは編む際には、素材の中に望ましくな
い潜在エネルギーが蓄えられる。このエネルギーは洗浄
や乾燥の工程で解放され、織物や編物の形状に悪い影響
を与える。つまり素材が収縮するのである。多くの場合
、長手方向の縮みと横方向の膨張が同時に起る。この２
つの過程を合わせて「収縮」と呼ぶ。

発明の解決すべき問題点 製造者は、潜在エネルギーによる事後の長さ変動（長手
方向および幅方向における変動の両方を意味する）を小
さくするため、製造した布−製品を意図的にかつ制御し
ながら収縮加工することが多い。つまり、できるだけ多
くの潜在エネルギーを放出するように１、素材を収縮加
工機で熱的およｐ機械的に処理す、るのである。この工
程を正確に実施するには、傷つきゃすい布製品にはでき
るだけ接触せずに、得られた収縮率を正確、にかつリア
ルタイムで、測定しなければならない、長尺の布製品は
、製造中連続的に移動するので、（所望しない）マーク
を付さなければ、収縮によって生じた長さ変動を直接測
定することはできないにのことは、例えば、エンドレス
のホース状に整形され、利用範囲の広い丸編製品にあて
はまる。従って製造者は、時によって、布製品またはホ
ースの幅変動を手作業で測定し、実験的な関係式を援用
して長手方向の縮みを推定せざるを得ない。いくつかの
理由から、このような方法は望ましい測定法とけいえな
い。まず、この測定法には主観的な鎖差がつきものであ
るし、不連続にしか実行できない。

また２次元の収縮過程のうち幅方向の膨張は検出できる
が、より重要な長手方向の縮みは一定の関係式から間接
的に求められるに過ぎない。

さらに、正確な収縮データがないので収縮加工工程を最
適かつ確実に実行できない。そのため経済的にかなりの
損失が出る。

本発明の課題は、製造工程にある布製品の収縮率を高い
精度で連続的に測定できる方法、およびこの方法を実施
する装置を提供することである。

問題点を解決するだめの手段 本発明によれば、この課題は次のようにして解決される
。すなわち、収縮加工の前および後に、画像／信号変換
器によって、布製品の表面の一部分の画像を撮影し、か
つ電気的なアナログ画像信号に変換し、アナログ画像信
号を画素ごとにデジタル化して記憶し、記憶されたデジ
タル画像信号から、収縮加工の前後における布構造の周
期を少なくとも１つの方向で導出し、収縮加工によって
評価方向に生じた布製品の長さ変化を、前記方向で検出
された２つの周期の比から導出する、ようにしためであ
る。

本発明の方法は、次のような事実を利用している。つま
り、織物や編物（よこ編地、だて編地の両方）などの布
製品は、周期的な布構造を有し、その周期は収縮加工に
よって布製品の寸法と同じ割合で変化するのである。だ
て編地およびよこ編地では、この周期は編目構造によっ
て与えられる。織物では、緯糸ないし経糸の間隔が周期
である。従って、収縮加工の前後に所定方向で測定した
周１期の比は、収縮によって同一方向に生じた長さ変動
に等しい。

本発明の方法によれば布構造の周期は、任意の方向に、
しかも同時に複数の方向に認められる。従って、長手方
向の縮みと幅方向の膨張とを同時に測定することができ
る。この測定は、布製品に接触せず、あるいは製造工程
に介入せずに行なわれる。従って本発明の方法は、連続
的に移動する布製品またはホースの収縮を測定するのに
特に適している。

画像／信号変換器の画像尺度を適切に選定すれば、多種
類の布製品において、布構造のいくつかの周期を含む部
分画像を撮影することができる。この部分画像から得ら
れる画像信号は、平均基本周期またはその整数倍の周期
を検出するのに適している。周期の絶対長を測定する必
要がない、という点は有利である。収縮加工の前後にお
ける周期の比を米めればよいのである。

記憶されたデジタル画ｉ象信号から布構造の周期を導出
するには、いくつかのやり方が考えられる。１つの好適
な構成では、所望の評価方向と平行な画素列を表わすデ
ジタル画像信号から、１次元の自己相関関数を形成する
。自己相関関数の代わりに、それと類似の近似関数を形
成してもよい。

本発明の方法を実施する装置は、次のように構成される
。すなわち、製造過程にある布製品表面の一部分の画像
を撮影し電気的なアナログ画像信号に変換する画像／信
号変換器、収縮加工後に布製品表面の一部分の画像を撮
影し電気的なアナログ画像信号に変換する画像／信号変
換器、各々の画像信号変換器の出力側に接続されアナロ
グ画像信号をデジタル化するアナログ／デジタル変換器
、アナログ／デジタル変換器から供給されるデジタル画
像信号を記憶する少なくとも１つの画は信号メモリ、お
よび記憶されたデジタル画像信号から布構造の周期を導
出する演算ユニットを有する、のである、 基本的には、光学画像を、画素ごとのデジタル化に適し
た電気的アナログ信号に変換できる画像／信号変換器な
ら、どんなものでも本発明に使用できる。このような画
像／信号変換器の例としては、検出した部分画像を規格
化された走査線ラスタで走査できるテレビカメラがある
。

しかし、本発明の目的にはこのようなテレビカメラは必
要ない。画像／信号変換器としては、市販のマトリクス
センサまたはラインセンサを使用することができる。

実施例 次に、図面を参照しながら実施例について本発明の詳細
な説明する。

第１図は、本発明による装置の実施例を示すブロック図
である。ここでは収縮加工機１が設けられ、それを通っ
て布製品２が矢印の方向に移動する。布製品２は、織物
または編物（たて編地あるいはよこ編地）である。以下
の例では布製品２がよこ編地であるものとする。

布製品２は収縮加工機２の中で熱的、機械的に加工され
る。その結果、制御された意図的な収縮が布製品２に生
じる。それによって、事後の不所望な収縮による長さ変
動が大幅に回避される。収縮の程度は、加工機１で種々
の影響量を調節することにより制御できる。

収縮加工工程を精確に行なうには、布製品に生じた収縮
の程度を測定しなければならない。

この目的で、収縮加工機１の入力側にテレビカメラ３が
配置されている。テレビカメラ３は、収縮加工機１に入
る前に、移動する布製品の一部分の画像ヲ撤影する。収
縮加工機１の出力側にはテレビカメラ４が配置されてい
る。このテレビカメラも、加工機１から出てきた布製品
の一部分の画像全撮影する。

テレビカメラ３，４は画像／信号変換器である。それは
、撮影した部分画像を電気的なアナログビデオ信号に変
換し、出力側から送出する。

テレビカメラ３から送出されたアナログビデオ信号は、
アナログ信号処理装置５で必要なアナログ処理を受けた
上で、アナログ−デジタル変換器６へ供給され、デジタ
ル化される。アナログ−デジタル変換器６は、供給され
たアナログ信号から周期的に標本化値を検出し、各標本
化値をデジタル信号に変換する。各々の標本化値はテレ
ビカメラの走査線上の画素（バイクセル）に相応し、そ
の振幅は画素の輝度値に対応する。

アナログ−デジタル変換器６では標本化種幅値が量子化
され、例えば２４コーＰグループに変換される。この２
進コーＰグループは、２進数の形で輝度値を表わす。２
進数の桁数、従ってコーＰグループのビット数は、所望
する量子化分解能に従って決定される、最も簡単な場合
、量子化は１ビツトで行なわれる。つまり、所定の閾値
を下回る輝度値は２進値「０」（黒）で表わし、閾値を
上回る輝度値は２４値「１」（白）で再現するのである
。

アナログ−デジタル変換器６のデジタル出力信号は、高
速画像信号メモリＴに入力する。９メモＩＪ　７の容量
は、テレビカメラ３の全走査ラスタのすべての画素から
生じたデジタル信号をＨ記憶できる大きさである。

以上と同じように、テレビカメラ４から送出されたアナ
ログビデオ信号は、アナロタ０信号処理回路８でアナロ
グ処理された後、アナロク゛−デジタル変換器９へ供給
され、デジタル化される。アナログ−デジタル変換器９
のデジタル出力信号は高速画像信号メモリ１０に記憶゛
される。

回路素子８，９：１０の構成および機能は、回路素子５
，６．７と同じである。

２つの画像信号メモリ７．１０の読出し出力１則には、
例えばマイクロコンピュータである演算ユニット１１が
接続されている。演算ユニット１１は、Ｅ面識信号メモ
１７７．１０に記憶されているデジタル画像信号を呼出
することかできる。この演算ユニットは、後で詳しく説
明する方法に従って、陵手方向および幅方向における布
製品２の収縮率を導出する。検出され、正規化された収
縮率は、例えばデジタル表示装置１２に表示される。そ
れによって、操作員が収縮加工機１を相応に調節するこ
とができる。もちろん、演算ユニット１１の検出した収
縮値によって、収縮工程を直接に制御することもできる
。

′４２図は、テレビカメラ３．４によって撮影された布
製品２（この場合よこ編地である）の部分画像の１例を
示している。第２図によって、よこ編地の編目構造がは
っきりと分る、ことでよこ編地の長手方向は矢印で示す
移動方向に対応している。よこ編地の収縮は、長手方向
の縮みに幅方向の膨張が伴う全体的な長さ変動である。

このような形状変化は、個々の編目でも認められる。

第６図Ａは、２進化された実際の編目画像、つまり１ビ
ツト量子化によって白黒値に変換された編目画像を示し
ている。これは、収縮加工を加える前にテレビカメラ３
にょシ撮影されたものである。これに対して第４　＋ｉ
　Ａは、収縮加工の後で撮影、２ａ化された編目画像で
ある。編物の素材は黒で一編目の開口部は白で再現され
、ている。また、第３図Ｂ１第４図Ｂには、それぞれの
編目画像の幅方向の輝度プロフィールが示され、第６図
０１第４図Ｃには長手方向の輝度プロフィールが示され
ている。これらの２進化編目画像から、編目および開口
部の形状、大きさ、相互間隔が大きく変動することが分
る。

従って、個々の編目を評価しても、収縮率を判定するた
めの一意的基準は得られない。また、輝度プロフィール
を直接に評価しても、個別変動が大きいので、上述の一
意的基準を得ることは不可能である。

これに対して、第１図の装置により実施される本発明の
方法は、全く違った道を提示する。

つまり、第２図の編目画像および第６図、第４図の２進
化編目画像には、その長手方向および幅方向における構
造の点で、一定の周期性が見出されるのである。この方
法の基本思想は、よこ編地が、強い障害を伴う周期的プ
ロセスとしてモデル化できるということである。従って
、基本周期を十分な精度で雑音から分離できれば、長さ
変動をこの基本周期の変化として直接求めることができ
る。

演算ユニット１１は、収縮加工の前後で、長手方向およ
び幅方向における基本周期を雑音なしで検出する。この
場合、好適な演算プロセスを用いて、画像信号メモリ７
．１０に記憶されたデジタル信号から基本周期が検出さ
れる。画像信号メモリ７に記憶されたデジタル信号から
、収縮加工前の２つの基本周期が生じる。、１Ｊｊｌｉ
像信号メモリ１０のデジタル信号からは、収縮加工後の
２つの基本周期が発生する。収縮加工の前後における基
本周期の違いから、長手方向および幅方向での正規化さ
れた収縮度が導出される。

雑音のない基本周期を検出する好適な方法と　。

は、当該方向（長手または幅方向）でテレビカメラによ
シ走査された部分画像の１次元自己相関関数を形成する
ことである。公知のように自己相関間＠　（ＡＫＦと略
称する）は、時間関数ｘ（ｔ）と、遅延時間τの関数と
しての時間関数ｘ（ｔ−ｒ）との相関である。第５図に
示すように、障害を受けた周期信号の自己相関関数は、
雑音および周期の重畳により規定される成分と、周期だ
けに依存する成分とから成る。従って基本周期を決定す
るには、周期だけに依存する第２の成分を評価すればよ
い。基本周期は、２つの連続する最大値の間隔から求め
られる。もつと精度を高めるには、Ｎ個の連続する最大
値の全間隔をＮで除算すればよい。

令達べているテレビカメラのビデオ信号の例では、順次
連続する画素の輝度値によって時間関数が決定される。

もつと分り易く説明するため、ある走査線の始端と終端
を第６図に略示しである。ここでは、画素列の連続座標
がＸで表わされている８周期的標本化によってアナログ
−デジタル変換器６，９で選択される画素の間には、Δ
Ｘの均一な間隔がある。走査線の全体ではＭ個の画素が
含まれている。第１の画素を画素番号１で表わし、座標
Ｘ＝Ｏｔ−与えるとすると、第（１＋１）番目の画素は
座標１・はを有し、画素Ｍの座標は（Ｍ−１）・位であ
る。

自己相関関数は、ある走査線にある画素の輝度１直と、
同じ走査線でそれからに画素だけずれた画素の輝度値と
の積を加算したものとして定義され、次式で表わされる
。

ｋ＝０．　１．　２．・・・・・・（ト１）上式の記号
は次の意味である゛。

１（トハ）：座標ｌ−位を有する画素の輝度値（灰色値
゛） Ｌ　　：すれを表わす演算子にの１つの値に対して処理
される画素対の数 Ｑ　　：導出される自己相関関数の個別基準点（Ｓｔｕ
ｅｔｚｗｅｒｔ　）の数 式（１）に従えば、すれ演算子にのすべての値に対して
自己相関関数の１つの個別基準点が得られる。従って、
全体ではＱ個の個別基準点が生じる。個別基準点はｋの
所定の値に対して最大値をとる。

第７図Ａは、Ｍ＝２５６個の画素を有する走査線のデジ
タル化輝度関数１　（ｘ）を示すダイヤグラムである。

このような走査線は、第１図の画像信号メモ’）７．１
０に記憶される。自己相１列関数を形成するには、輝度
関数Ｉ　（ｘ）を、半分の髪さの輝度関数１’　（ｘ＋
に−へンと比較すればよい。ただし関数１’（ｘ＋に−
〜）Ｆｉ、ｒ’Ａ数Ｉ　（ｘ）からに＝０．　１．　２
．　・・・１２７画素だけずれた関数でおる。第７図Ｂ
、第７１聞Ｃ，第７　＋Ｊ　Ｄ　。

第７図Ｅには、それぞれに＝０．に＝１０゜ｋ＝２０．
に＝１２７だけずれた輝度関数Ｘ’　（ｘ十に−ｔｓｘ
）が示されている。に＝０．１．２゜・・・１２７に対
応する関数Ｉ’　（ｘ＋に一位）のデジタル化輝度値は
、その真上にある輝度関数Ｉ（ｘ）の輝度値と乗算され
る。従って、各々のｋの値に対して式（１）に従って処
理される画素対の数りは、Ｌ＝Ｍ／２＝　１２８である
。ｋのすべての値に対してＬ＝Ｍ／２個の比較値対が存
在するためには、ＱがＭ／２に限定されていなければな
らない。従って、例えばＭ＝２５６ＦｆｉＪ素の走査線
の場合、第８図のダイヤグラムに示すＱ＝１２８個の個
別基準点を有する自己相関関数が生じる。

この自己相関関数は連続的ではなく、個々の点から成っ
ている。そしてすべての点は個別基準点に対応している
。個別基準点はｋの所定の値に対して最大値をとる。な
ぜなら、比較される４５構造の基本周期に基いて、相互
のずれに−へが相応の値になる毎に最大−散点が生じる
からである。

第７図、第８図を用いて説明した、自己相関関数を形成
する方法は、式（１）に対して値Ｌ＝ｙＶ２およびＱ＝
）４今をとる。つまり：に＝＝Ｑ、　　１＋　　２＋　
　・・・（Ｍ／２−１＞第１図の装置では、デジタル化
輝度値を画像信号メチリ７．１０に記憶することによっ
て、自己相関関数の形成が非常に容易になる。なぜ′な
ら演算ユニット１１が、相互にずれた走査線部分に対応
するデータレコードを、画像信号メモリから繰返し読出
せるからである。

統計的精度を向上するには、選ばれた複数の走査線の自
己相関関数を加算すればよい。灰色値を連続的にデジタ
ル化し、記憶するテレビカメラ走査系は、２５６画素の
走査線を単位として動作することが多い。

第９図は、８本の走査線にわたって加算された、走査線
の自己相関関数を示すダイヤグラムである。そのうち、
第９図Ａは製造過程にあるおけるよこ編地の自己相関関
数、第９図Ｂは収縮加工後の自己相関関数である。よこ
編地は、その長手方向がテレビ画像の走査線方向に対応
するよう方向づけられている。収縮加工の前後において
編物の基本周期は明らがＫ相違しており、この相違は演
算ユニットで容易に評価することができる。第９図で、
Ｓｌは収縮加工前の８個の編目の全周期であや、Ｓ２は
収縮加工後の全周期である。従って、正規化された長手
方向の収縮率は次式で表わされる。

同様にして、幅方向の長さ変動も検出できる。

この場合、テレビ画像内で垂直方向に隣り合う画素のグ
ループを画素行と呼ぶことにする。画素行の自己相関関
数は走査線の自己相関関数と同じようにして導出される
が、この場合のずれ演算子には走査線間隔に相当する。

第１０図は互いに平行な８本の画素行にわたって加算し
たよと編地の自己相関関数を示し、第１０図Ａは収縮加
工前の、第１０図Ｂは加工後の自己相関関数である。こ
こでＷｌは製造過程にある６つの基本周期にわたって検
出した全周期であり、Ｗ２は同じく収縮加工後の全周期
である。図から分るように幅方向においては、収縮加工
前の周期が加工後の周期より短い。つまシ素材は収縮加
、工によって幅方向に膨らむのである。従って、幅方向
の膨張は次式で表わされる。

どちらの場合でも、基本周期そのものを検出する必要は
ない。求める収縮率ないし膨張率は、基本周期の整数倍
に相当する全周期から直接に導出することができる。

多くの実例では、画素の輝度を表わす振幅特性のすべて
を検出する必要はない。なぜなら、１ビツトで量子化で
きる信号だけを相関させても（極性相関関数（Ｐｏｌａ
ｒｉｔａｅｔｓｋｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ−ｆｕｎｋｔ
ｉｏｎ）　）　、実質的に自己相関関数を表わせるから
である。この場合積の代わりに論理結合を求めればよい
ので、自己相関関数の導出はかなり簡単になる。デジタ
ル化の前にアナログビデオ慴方を尚域應仮丁ｎは、徂１
ｊ疋絹笈τ主σゐことができる。このような濾波によっ
て輪郭部のような画像の高周波部分が強調され、相関最
大値のピークが尖鋭になる。それによって、基本周期が
より高い精度で検出される。第１図の装置では、必要な
高域通過フィルタはアナログ信号処理回路５．８の中に
設けられる。

布製品の移動方向が走査方向と平行になるようテレビカ
メラを配置すれば、移動時のぼやけが最小になるので有
利である。送り速度が大きい場合には、画像の交替と同
期して、布製品をストロがスコープ状に照射しなければ
ならない。

そのためには、赤外領域の閃光と赤外線を感知する半導
体カメラとを使用すると有利である。

はとんどの実例で、収縮値はゆっくりと変動する。従っ
て、２つの高速画像信号メモリ７゜１０の代わシに１つ
の画像信号メモリを使用し、その中にアナログ−デジ！
ル変換器６，９の出力信号を交互に入力するように、第
１図の装置を簡略化することができる。

第１１図および第１２図により、第７，８図と似た形で
自己相関関数を形成するだめの新しい方法を説明する。

ここで第１１図Ａのダイヤグラムは、Ｍ＝２５６個の画
素を有する走査線のデジタル化輝度関数Ｉ　（Ｘ）を表
わしている。

また第１１図Ｂ、Ｃ，Ｄ、　Ｅは、ずれ演算子にの種々
の値に対して輝度関数Ｉ　（ｘ）と比較される関数”　
（ｘ十ｋ”＆）のダイヤグラムであり、第１１図Ｂはに
＝Ｑに対応し、Ｃはに＝２０、Ｄはに＝１２７、Ｅはに
＝２３５にそれぞれ対応する。新しい方法と第７，８図
の方法との相違は次の点にある。つまり、第７．８図の
方法では、関数工′（ｘ十に一載）がＭ／２画素という
固定長を有している。これに対して新しい方法では、ず
れだ走査線の残りのすべての画素、つまりずれていない
走査、腺と重なるすべての画素が関数工′（ｘ十に一ヘ
）に含まれるのである。従って、ずれがＫ＝Ｑの場合に
はＭ個の画素対が比較され、ずれが大きくなるにつれて
、比較される画素対の数はＬ＝Ｍ−ｋに相応して少なく
なる。理論的には、ｋ＝Ｍ−１まで走査線をずらすこと
ができる。従って、第１２図に示すように、自己相関関
数に対してＱ＝Ｍ個の個別基準点が得られる。この場合
、式（１）は次のように書換えられる。

ｋ＝０．１，２．　　・・・（Ｍ−１）：Ｌ　＝　Ｍ−
ｋ　：　Ｑ　＝　Ｍ ずれがｋ　＝　Ｍ／２になるまでは、第７図の方法より
も多い画素対の積が加算される。従ってこの範囲では、
統計的な測定精度を高めることができる。ｋの値がそれ
よシ大きくなると、測定精度は低下する、これに対応し
て第１２図では、最大値のピークがだんだんと小さくな
っている。

第７．８図により説明した方法では、式（２）によって
次のような最大標準偏差が生じる。

この標準月差はずれｋに依存しない。これに対して第１
１図、第１２図で説明した方法では、式（５）によって
、標準偏差はずれｋの関数となる。

・鴫Ｘ（ｋ）＝灯＝　ｆ（ｋ）　　　　　　　　　　　
　　　　　　（カ２つの標準偏差（ばらつき）の比をと
ると、次式のようになる。

第１６図は式（８）の特性を示している。第１６図のダ
イヤグラムから分る通り、第１の方法に対する第２の方
法の統計的不正確性は、ずれｋの増大に伴って非常に緩
慢に上昇する。従って、Ｍ画素のデータレコードの場合
には、実質上、第２の方法によって約０．９Ｍ個の個別
基準点を有する近似関数を求めることができ、その場合
第１の方法に付加して得られる個別基準点が許容しがた
いまでにばらつくことはない。

そのため第２の方法によれば、抛影、記憶すべき画素の
故を増やさないで、測定領域をほぼ２倍にすることがで
きる。

編目画家の平均基本周期を検出するために、自己相関関
数ではなく、他の近似［歯数を用いることができる。自
己相関関数を導出するには、記憶された輝度値の積を形
成しなければならないので、かなりの時間がかかり、ハ
ードウェアにも相当なコストが必要となる。これに対し
て、相互にずれた輝度値の絶対値の差を加算すれば、も
つと簡単な近似関数を導出することができる：””Ｏｒ
　　Ｌ　　２−　・・・（Ｑ−１）この式で用いられる
個々の記号は、式（１）と同じ意味を有している。

近似関数の導出は、例えば、第７図の方法でＬ　＝　鱒
、Ｑ　＝　１２個の個別基準点と置くか、第１１図の方
法でＬ＝Ｍ−に、個別基準点の数を最大Ｑ＝Ｍと置いて
行なわれる。

近似関数ＤＸｘ（ｋ）は、原理的に自己相関関数ＲｘＸ
（ｋ）と同じことを表わすが、検出に必要なコストは大
幅に小さくなる。第１４図は、編目画像に対する近似間
ａＤＸｘ（ｋ）の典型的な特性を示している、ここで平
均基本周期Ｐ、ないしは収縮率の導出に有利に［重用で
きる複数の編目の全周期は、周期的な最小値から最も正
確に検出される。最小値の方が最大値よりもピークが尖
鋭だからである。

記憶され−たデジタル化輝度値から編目画像の周期を検
出するだめの他の好適な近似関数は、文献によって公知
である。

近似関数により得られた複数の周期から、喧み付けされ
た平均値を形成すれば、統計上の測定精度を上げること
がヤきる。列えば、第１１図、第１２図の方法により得
られた自己相関関数Ｒ′ｘＸ（ｋ）（第１５図に再び示
す）において、順次連続する最大値を原点から測定した
周期Ｐ□、　　。

Ｐ２．・・・、ＰＮにより、次式に従って平均基周期百
を導出することができるう ａｌ＋ａ２＋　・・・＋ｌｌＮ 従って、量子化ステップ１７澹より大きい分解能が得ら
れる。この場合、重み付は係数を次のように選定すると
有利である、すなわち、式（８）に従ってばらつきが増
大するに伴い重み付は係数が小さくなるように、つまり
、ばらつきの大きな測定値が平均値に算入される割合が
、ばらつきの小さな測定値より小さくなるようにするの
である。

また次のような構成をとれば、統計的な精度をさらに向
上することができる。つまり、同じ編目画像の複数の走
査線／から得られた近似関数、または順次連続する複数
の編目画像から得られた複数の近似関数の周期を平均し
、周期を決定する前に近似関数を数的に平滑し、補間す
るのである。

編目構造の不規則性、例えば編目値のかなりの不規則性
や布製品のしわなどによりて、周期的な近似関数にも不
規則性が生じることがある。

この不規則性は、基本周期ないし平均全周期の検出時に
誤差を招来する、第１６図は、その例として順次連続す
る４つの最大値ＭＡＸＯ，ＭＡＬＸＩ。

ＭＡＸ２’、　ＭＡＸ３を有する自己相関関数Ｒエエ（
ｋ）を示している。この場合、編目画像の不規則性のた
めに最大値ＭＡｘ２のピークは非常に不鮮明になってい
る。上に述べた誤差の発生を防止するために、近似関数
から基本周期または平均全周期を検出する場合には所定
の基準を満たす部分だけが使用される。このような基準
の典型は憑　−幅である。つまり、最大値はその振幅が
所定の閾値ＳＷｌ′ｆｃ上回る時のみ評価される。例え
ば、第１６図の自己相ＩＡ関ａＲＸｘ（ｋ）から式（１
０）に従って平均全周期を検出する場合には、最大値Ｍ
／’ＪＣ１，ＭＡＸ３により定ま、る周期Ｐｌ’ｒ　　
Ｐ２だけが平均値形成に利用される。それらの振幅へ〇
、Ａ３が閾値ＳＷ１を上回っているからである。逆に、
最大値ＭＡＸ２の振幅は閾値ＳＷ１に達せず、従って最
大値’ＭＡＸ２のピークは十分尖鋭ではないので、それ
により定まる周期Ｐ２は平均値の形成に利用されない。

同様に、最小値に基いて編目画像の周期を検出する場合
にも、その振幅が所定の閾値をＦ回る最小値だけが評価
される。第１６図では、最小機ＭＩＮ工、　ＭＩＮ３だ
けが評価され、ＭＩＮ２は評価されない。第１４図と関
連して述べたように、近似関数として絶対値の差の和Ｄ
Ｘｘ（ｋ）が用いられる場合、特に最小値が評価される
６近似関数を導出、評価する際のハードウェア・コスト
を削減し、所要時間を短縮するには、編目周期がとりわ
け明瞭に現われる走査線だけを評価するのが有利でおる
。このような走査線としては、編目開口の中央を拘る走
査線が率げられるうそこでは、近似関数の導出に利用さ
れる最大値および最小値のピークが特に尖鋭だからであ
る。このような走査線を使用すれば、場合によって、平
均値形成を行なう必要もなくなる。例えば第１７図の編
目画像では、走査線”ｌ＋　　Ｚ３に極めて明瞭な近似
関数が現われる。

これに対して走査線Ｚ２では、コントラストが弱いので
、不明瞭な近似関数しか生じない。最も適切な走査線を
検出するには、評価方向と垂直に輝度プロフィールＨ（
ｙ）を形成すればよい。

第１７図と関連する第１８図に、このような輝度ノロフ
ィールを示している。第１８図では、ｆｃｘフィールの
起伏中に輝度の相違が極めて鮮明に現われている走査線
が評価される。第１図の装置では、演算ユニット１１で
画像信号メモＵ７．ＩＱに記憶された画像信号を用いて
輝度プロフィールＨ（ｙ　）を形成する。演算ユニット
１１は、輝度プロフィールＨ（ｙ　）を評価１−１近似
関数の導出に利用できる画像信号のアドレスを決定する
。このようにピークが非常に尖鋭な走査線を自動的に選
択すれば、わずかな数の走査線を評価するだけで、測定
結果の精度を高めることができる。

実際の例では、テレビカメラが布製品の表面を斜めに走
査することは避けられない。特によこ編地においては、
素材を正確に送るのは技術的に困難だからである。この
場合でも評価可口目な１次元近似関数を得るために、斜
めになった編目列に浴って近似関数を導出しなければな
らない。第１９図に示す部分画像では、布製品２の編目
列が、テレビカメラの走査線方向に対して傾斜している
。

編目列の傾斜を検出するには、画像左端にある画素行Ｃ
１から得られる画像信号と、右端の画素行Ｃ２の画像信
号との間で相互相関関数Ｒ１２（ｋ）または相応の近似
関数を導出するっ相互相関関数は、ある画素行Ｃ１の画
素の４度値と、それからｋｉＩ！ｊ索だけずれた画素行
Ｃ２にある画素の輝度値との積を加算したものとして定
義される。この場合画素行の方向に、走査線間隔または
その整数倍の間隔で画素間隔Δｙが与えられる。相互相
関関数Ｒ１２（ｋ）も、画像信号メモｌＪ７，１０に記
憶された画像信号に基づき、演算ユニット１１によって
導出される。第２０図はその特性を示している。原点か
ら第１の最大値までの間隔ｄは、（値ｋ・Δｙにより定
まる換算係数を介して）画像性Ｃ１，Ｃ２間における編
目列のずれ（傾斜）Ｄに対応している。演算ユニット１
１は、ずれＤが分かると、傾斜した編目列に沿って延在
する画素列を表わす画像信号のアドレスを導出する。従
って、測定の問題は再び１次元近似関数を導出する問題
に還元される。この場合、評価される画素列は１本の走
査線と一致せず、複数の走査線を斜め横切って延在する
６ 編目列の傾斜が大きい場合には、演算ユニット１１で２
次元の自己相関関数、ないしそれに類似した２次元近似
関数を形成する方が有利である。この場合、２次元の相
関起伏から、極めて尖鋭なピークとボトムの連続によっ
て編目周期を決定する、２次元相関関数については公知
技術によって検出できるので、詳しく説明しない。

当業者には明らかなように、以上で説明した方法および
それを実施する装置には、故多くの等価変形例が考えら
れる。従って、以上の説明では画像信号を得るための画
像／信号変１鵠器として、規格化されたテレビラスフ内
の部分画像を線状に走査するテレビカメラが用いられて
いるが、本発明で常にテレビカメラを使用しなければな
らない訳ではない。テレビカメラの代わりに、種々の形
態で市販されている規格外のマトリクスセンサまたはラ
インセンサを用いることもできる。例えば、積分時間を
電子的に変えられるＣＣＤマトリクスカメラは、特に適
゛している。と言うのも、ＣＣＤマトリクスカ、メラを
使用すれば、布製品が移動する際のぼやけを防止するた
めに、ストロボスコープ状に照射する必要がなくなるか
らである− テレビカメラの高速フレーム周波数を必要としない場合
、テレビカメラ以外の画像／信号変換器を使える可能性
が高くなる。一方では、製造工程において収縮率は比較
的ゆっくりと変化するので、テレビカメラの画像周波数
より大きな時間間隔で十分に測定を行なうことができる
。

他方、近似関数を検出、評価するノ１−ドウエアのコス
トは高く、テレビカメラの画像周期内に非常に高価な高
速コンピュータによって検出、評価を行なわなければな
らない。上で述べた方法を実際に使用する場合、約５〜
１０秒の間隔で連続的に測定を行なう。くの構成なら、
３２ビツトのマイクロプロセッサを有するコンピュータ
を用いて近似関数を導出、評価できる。

検出しようとする素材の色が測定結果に与える影響を小
さくするため、輝度値の代わりに布製品の周期的な高さ
の変化を評価することもできる。そのために、布製品の
表面を低い投射角で照射し、編目の周期的な高さ変化か
ら相応の周期的な投影像のパターンが形成されるように
する。この投影像パターンは布製品の色とは無関係であ
る。従って真黒な製品でも、光の当る部分と影の部分と
の交替から評価することができる。

近似関数ではなく、編目画像のス按りトル変換の最大値
から編目画像の平均基本周期を決定することもできる。

これは、フーリエ変換、またはそれと類似の直交変換（
ウオルシュ（Ｗａｌｓｈ）変換、アダマール（Ｈａｄａ
ｍａｒｄ　）変換等）によって行なうことができる。こ
れらの変換については移しい数の高速アルゴリズムが知
られている（例えば高速フーリエ変換アル♂すＸ＋）ム
）ので、導出にあたってこれらのアルゴリズムをマイク
ロコンピュータで処理すれば、時間の節約になる。第２
１図にはフーリエ変換されたスペクトルＦ（Ｉ（ｘ））
を示している。このようなスペクトルの最大値から、編
目の基本周期を求めることができる。自己相関関数とフ
ーリエ変換とは変換対になる。従って、表現形態は異な
るものの両者は同じ情報を有している。

発明の効果 本発明の方法および装置によれば、製造工程にある布製
品の収縮率を、商い精度で連続的に測定することができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は移動する布製品の収縮率を測定する本発明によ
る装置の実施例のブロック図、第２図は布製品を構成−
するよこ編地の編目画像を示す図、第６図はデジタル編
目画像とその幅方向および長手方向における輝度プロフ
ィールを製造過程にあるついて示す図、第４図は同じく
デジタル編目画像とその幅方向および長手方向における
輝度プロフィールを収縮加工後について示す図、第５図
は障害を受けた周期的信号の自己相関関数を示す線図、
第６図は画素列の略図、第７図はある画素列のデジタル
画像信号から自己相関関数を形成する方法を説明するた
めのダイヤグラム、第８図は第７図の方法により得られ
た自己相関関数を示す図、第９図は収縮加工の前後にお
いて編物の長手方向で得られた自己相関関数を示す図、
第１０図は同じく収縮加工の前後において編物の幅方向
で得られた自己相関関数を示す図、第１１図はある画素
列のデジタル画像信号から自己相関関数形成する別の方
法を説明するためのダイヤグラム、第１２図は第１１図
の方法により得られた自己相関関数を示す図、第１６図
は第７図および第１１図の方法による測定結果のばらつ
きを示す図、第１４図は周期の決定に適した他の近似関
数を示すダイヤグラム、第１５図は第１２図の自己相関
関数から複数の周期を得る方法を説明するだめのダイヤ
グラム、第１６図は自己相関関数の評価法を説明するた
めのダイヤグラム、第１７図は画素列の選択を説明する
ための編目画像を示す図、第１８図は第１７図の編目画
像のプロフィールを幅方向に示す図、第１９図は編目列
が斜めに延在する編物の編目画像を示す図、第２０図は
第１９図のａ目面像の傾きを検出するために形成される
相互相関関数を示す図、第２１図は布構造の周期の検出
に適した編目画像のスペクトル変換を示すダイヤグラム
。 １・・・収縮加工機、２・・・布製品、３．４・・・テ
レビカメラ、５．８・・・アナログ信号処理装置、６゜
９・・・アナログ／デジタル変換器、７．１０・・・画
像信号、メモリ、１１・・・演算ユニット、１２・・・
表示装置。 ＦＩＧ、１９ ＦＩＧ、２０ 手続補正書（方式） １、事件の表示　昭和６０年特許願第９６１５０号２、
発明の名称 布製品の収縮率を連続的に無接触測定する方法および装
置 ３、補正をする者 事件との関係　特許出願人 巻重 氏名　ローはルトーマーセン ４、代理人 昭和６０年７月３０日　　（発送日） ３、補正の対象

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、製造工程にある布製品の収縮率を連続的に無接触測
   定する方法において、収縮加工の前および後に、画像／
   信号変換器によつて、布製品の表面の一部分の画像を撮
   影し、かつ電気的なアナログ画像信号に変換し、アナロ
   グ画像信号を画素ごとにデジタル化して記憶し、記憶さ
   れたデジタル画像信号から、収縮加工の前後における布
   構造の周期を少なくとも１つの方向で導出し、収縮加工
   によつて評価方向に生じた布製品の長さ変化を、前記方
   向で検出された２つの周期の比から導出する、ことを特
   徴とする布製品の収縮率を連続的に無接触測定する方法
   。 ２、布構造の周期を、互いに垂直な２つの方向で検出す
   る特許請求の範囲第１項記載の布製品の収縮率を連続的
   に無接触測定する方法。 ３、連続的に移動する布製品の収縮率を測定するために
   、移動方向に相応する布製品の長手方向、および移動方
   向に垂直な横方向で、布構造の周期を検出する特許請求
   の範囲第２項記載の布製品の収縮率を連続的に無接触測
   定する方法。 ４、布構造の周期を導出するために、評価方向に延在す
   る少なくとも１本の画素列に由来するデジタル画像信号
   から、１次元の近似関数を形成する特許請求の範囲第１
   項から第３項のいずれか１項記載の布線品の収縮率を連
   続的に無接触測定する方法 ５、１次元の近似関数が自己相関関数である特許請求の
   範囲第４項記載の布製品の収縮率を連続的に無接触測定
   する方法 ６、１次元の近似関数が、同じ画素列の相互にずれた画
   素のデジタル画像信号の絶対値の差を加算したものであ
   る特許請求の範囲第４項記載の布製品の収縮率を連続的
   に無接触測定する方法 ７、１次元の近似関数を形成するために、周期構造が明
   瞭に現われる画素列を評価する特許請求の範囲第４項か
   ら第６項のいずれか１項記載の布製品の収縮率を連続的
   に無接触測定する方法 ８、評価された画素列を選別するために、評価方向と垂
   直に延在する画素列に沿つて輝度関数を形成する特許請
   求の範囲第７項記載の布製品の収縮率を連続的に無接触
   測定する方法９、１次元近似関数を形成するために評価
   される画素列の方向を決定するために、評価方向と垂直
   に互いに間隔を置いて延在する２本の画素列に由来する
   画像信号の間で相互相関関数を形成する特許請求の範囲
   第７項または第８項記載の布製品の収縮率を連続的に無
   接触測定する方法 １０、１次元近似関数を形成するために、Ｍ個の画素を
   有する画素列のデジタル画像信号を、Ｍ−ｋ個の画素を
   有する同じ画素列の一部分と比較し、その際該部分がＫ
   画素だけ連続的に前記画素列からずれており、またずれ
   ｋがＭ／２より大きくなる特許請求の範囲第４項から第
   ９項のいずれか１項記載の布製品の収縮率を連続的に無
   接触測定する方法。 １１、近似関数のうち所定の品質基準を充たす部分だけ
   が、布構造の周期を検出するために評価される特許請求
   の範囲第４項から第１０項のいずれか１項記載の布製品
   の収縮率を連続的に無接触測定する方法。 １２、近似関数のうち、所定の閾値を上回る最大値ない
   し下回る最小値だけが評価される特許請求の第１１項記
   載の布製品の収縮率を 連続的に無接触測定する方法 １３、同じ近似関数から得られる複数の周期の平均値を
   形成することによつて布構造の周期を決定する特許請求
   の範囲第４項から第１２項のいずれか１項記載の布製品
   の収縮率を連続的に無接触測定する方法 １４、平均値を形成するために、同じ近似関数か得られ
   る周期を重み付けする特許請求の範 囲第１３項記載の布製品の収縮率を連続的に無接触測定
   する方法。 １５、近似関数を評価する前にデジタル的に平滑化する
   特許請求の範囲第４項から第１４項のいずれか１項記載
   の布製品の収縮率を連続的に無接触測定する方法。 １６、布構造の周期を導出するために、記憶されている
   画像信号から２次元の近似関数を形成する特許請求の範
   囲第１項から第３項のいずれか１項記載の布製品の収縮
   率を連続的に無接触測定する方法 １７、記憶されている画像信号により表わされる編目画
   像のスペクトル変換から布構造の周期を形成する特許請
   求の範囲第１項から第３項のいずれか１項記載の布製品
   の収縮率を連続的に無接触測定する方法 １８、画像／信号変換器から送出されるアナログ画像信
   号をデジタル化の前に高域濾波する特許請求の範囲第１
   項から第１７項のいずれか１項記載の布製品の収縮率を
   連続的に無接触測定する方法。 １９、アナログ画像信号をデジタル化する前に、閾値と
   比較することによつて２進化する特許請求の範囲第１項
   から第１８項のいずれか１項記載の布製品の収縮率を連
   続的に無接触測定する方法。 ２０、画像／信号変換器の画像交替と同期して、ストロ
   ボスコープ状に布製品の表面を照射する特許請求の範囲
   第１項から第１９項のいずれか１項記載の布製品の収縮
   率を連続的に無接触測定する方法 ２１、布製品の表面の高低を表わす投影像を得るために
   、非常に投射角の小さい光で前記表面を照射する布製品
   の収縮率を連続的に無接触測定する方法。 ２２、製造過程にある布製品の収縮率を連続的に無接触
   測定する装置において、収縮加工前に布製品表面の一部
   分の画像を撮影し電気的なアナログ画像信号に変換する
   画像／信号変換器、収縮加工後に布製品表面の一部分の
   画像を撮影し電気的なアナログ画像信号に変換する画像
   ／信号変換器、各々の画像信号変換器の出力側に接続さ
   れアナログ画像信号をデジタル化するアナログ／デジタ
   ル変換器、アナログ／デジタル変換器から供給されるデ
   ジタル画像信号を記憶する少なくとも１つの画像信号メ
   モリ、および記憶されたデジタル画像信号から布構造の
   周期を導出する演算ユニットが設けられている、ことを
   特徴とする布製品の収縮率を連続的に無接触測定する装
   置。 ２６、それぞれの画像／信号変換器がテレビカメラであ
   る特許請求の範囲第２２項記載の布製品の収縮率を連続
   的に無接触測定する装置。 ２４、連続的に移動する布製品の収縮率を測定するため
   に、テレビカメラの走査方向が布製品の移動方向と平行
   になつている特許請求の範囲第２３項記載の布製品の収
   縮率を連続的に無接触測定する装置 ２５、それぞれの画像／信号変換器がマトリクスセンサ
   またはラインセンサである特許請求の範囲第２２項記載
   の布製品の収縮率を連続的に無接触測定する装置 ２６、画像／信号変換器がＣＣＤマトリクスカメラであ
   る特許請求の範囲第２５項記載の布製品の収縮率を連続
   的に無接触測定する装置 ２７、画像／信号変換器のフレーム周波数と同期して布
   製品の表面を照射するストロボスコープが設けられてい
   る特許請求の範囲第２２項から２５項のいずれか１項記
   載の布製品の収縮率を連続的に無接触測定する装置 ２８、赤外線を感知する画像／信号変換器が用いられて
   いる場合、ストロボスコープが赤外線閃光装置である特
   許請求の範囲第２７項記載の布製品の収縮率を連続的に
   無接触測定する装置 ２９、各々の画像／信号変換器およびそれと接続された
   アナログ／デジタル変換器の間に、アナログ信号処理装
   置が設けられている特許請求の範囲第２２項から第２８
   項のいずれか１項記載の布製品の収縮率を連続的に無接
   触測定する装置 ３０、それぞれのアナログ信号処理装置が高域通過フィ
   ルタを有している特許請求の範囲第 ２９項記載の布製品の収縮率を連続的に無接触測定する
   装置