JP2000512753A - 繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 本発明は、面組織の像をシミュレーションすることによって、所定の糸から製造しようとする繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法に関する。シミュレーションされた繊維面組織の評価をさらに高い確実性でかつさらに容易に行なうことができるようにするために、所定の糸のパラメータ又は測定信号から出発してシミュレーションによって面組織の第１の像（５１）を発生するようにする。基準糸のパラメータから出発してシミュレーションにより面組織の第２の像（５２）を発生し、かつ最後に第２の像と第１の像の比較を行なうようにする。

Description

【発明の詳細な説明】 繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法 本発明は、所定の糸から出発して面組織の像をシミュレーションすることによ って、繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法に関する。 ヨーロッパ特許出願公開第５７８９７５号明細書によれば、第１のステップに おいて、測定部材によって糸が、糸の容積及び／又は表面積に関連するパラメー タに関して検査される方法は公知である。第２のステップにおいて、パラメータ は、グレイ−又はカラー値に換算され、かつこれらの値は、画点に対応付けられ る。最後に画点は、画像スクリーン及び／又はプリンタにおいて再生される。そ れにより画像が発生され、この画像は、検査された糸から製造された織物又は編 物のシミュレーションをなしている。 この時、公知の方法の欠点は、シミュレーションに対してこの意図において作 用する簡単化した仮定が行なわれているので、現実の織物又は編物の像とこのシ ミュレーションが正確には一致しないという点にある。このような仮定は、シミ ュレーションにおいて平行に互いに並べられた糸区間を示し、かつたて糸とよこ 糸の間の結合を重み付けし、又は完全に無視する点にある。それによりシミュレ ーションされた織物又は編物の評価は困難になる。それ故に適正な評価は、熟練 を前提とする。 この時、本発明によって解決しようとする課題は、前記の欠点を除去し、かつ さらに大きな確実性でシミュレーションされた繊維面組織の評価を行なうことが できる方法を提供することにある。 この課題は、次のようにして解決される。すなわち現実に存在する測定される 糸のパラメータを考慮しながら周知のシミュレーションによって発生される織物 又は編物の像を、基準織物又は基準編物の像と比較し、品質にしたがって標準化 された又は統計的な事実にしたがって分類された基準糸のパラメータのために利 用する。基準糸は、公表された統計か ら取出すことができるような例えば平均値に相当するパラメータによって特徴付 けられる。その際、基準糸のパラメータは、現実に存在する基準糸の測定によっ て、又は与えられた統計的な値からの計算によって取得することができる。 換言すれば、所定の糸からなる織物の像に似た基準織物の像が提供されるよう にし、この像と既知のシミュレーションされた織物の像を比較することができる 。その際、基準織物の像は、基準糸によって構成されるいわゆる糸グラフの結像 によって達成することができる。又は基準糸の像は、基準糸から出発して糸のシ ミュレーションによって発生することができる。その際、基準糸のシミュレーシ ョンは、糸のパラメータの計算によって、又は実際に存在する基準糸のパラメー タの測定によって行なうことができる。最善の結果は、２つの繊維面組織を同じ ようにシミュレーションするときに達成され、その際、所定の糸の一方の値及び 他方の値は、基準糸に由来している。 本発明により達成される利点は、とくに基準織物又は編物が、シミュレーショ ンされた織物又は編物と正確に同じ様式及び方法で、画像スクリーン上又は紙上 に示されるので、像間の偏差が、直接実際の編物及び織物の間の偏差を示唆し、 かつ選ばれたパラメータに対する異なった値の結果とみなされる点にある。直接 比較することができるこれらの像に対して、これらを評価すべき観察者は、この 時、これらを評価しようとする自身の主観的な判定基準を適用することもできる 。その際、像が直接比較できないときに、どのように考慮すべきであるかのその 判定基準の変造を恐れる必要はない。 次に本発明を例によって、かつ添付の図面を参照して詳細に説明する。ここで は： 図１は、糸グラフとシミュレーションされた糸グラフの像を示し、 図２は、いわゆるステープル線図を示し、 図３は、種々のステープル長さに対する複数のスペクトル写真曲線を 示し、 図４は、種々の長さのランダムに分散した繊維からなる糸に対するスペクトル 写真曲線を示し、 図５は、プロセスによって生じる長波の変動を考慮したスペクトル写真曲線を 示し、 図６及び７は、変化曲線のそれぞれ１つの表示を示し、 図８は、フーリエ逆変換の概略的な表示を示し、 図９は、糸におけるまれな現象との関係におけるグラフを示し、 図１０は、糸に対する測定変化曲線を示し、かつ 図１１は、糸テスト装置を示している。 本発明による方法は、一方においてそのパラメータが測定される所定の糸から 構成しようとする繊維面組織の像の周知のシミュレーションからなり、かつ他方 において基準糸から構成された繊維面組織の像のシミュレーションからなる。こ こではこのような基準糸のパラメータを測定する可能性が存在し、このことは、 このような測定が別の糸の測定と相違するわけではないので、詳細に述べる必要 はなく、又は基準糸のパラメータを計算する可能性が存在する。この第２の可能 性は、次に図を引用して詳細に説明するようにする。個々の図によって、必要な 方法ステップも説明するようにする。 図１は、本発明により基準糸からシミュレーションによって構成される面組織 の像５２を示している。その際、基準糸は、測定されたパラメータにより又は計 算されたパラメータによって与えることができる。この像は、別の糸からシミュ レーションによって構成される面組織の像に対して基準として使うものとし、そ の際、糸は、実際の糸における測定値から出発してシミュレーションされている 。このような像５１は、比較のために同様に示されている。例えば人間の目によ って行なうことができるような両方の像の比較は、像５１、５２における偏差の 認識及びその他の評価を可能にする。例えば像５１にモアレ効果が認識可能であ り、その可能な原因は、それ自体わかっており、かつ例えば糸における周期的な 欠陥に帰することができる。 図２は、いわゆるステープル線図１を示しており、このステープル線図におい て、頻度分布に対する曲線２、及び頻度分布の合計曲線としての曲線３が認識で きる。ステープル線図は、糸パラメータの計算の出発点である。曲線２及び３は 、水平軸４上に置かれており、繊維の長さに対するマーク又は値に沿って記入さ れている。垂直軸５に沿って、所定の長さを有する繊維のパーセント割合に対す るマーク又は値が存在する。したがって曲線２によれば、値が由来するステープ ルの繊維の最大の割合が、位置６における値に相応する長さを有することは、容 易に明らかである。曲線３によれば、１００％の繊維が少なくとも無限に短いが 、無限に長い繊維繊維は存在しないことが理解できる。このようなステープル線 図は、専門書から明らかであるか、又は原料に対して通常市販の装置によって測 定することができる。このような装置は、ツエルヴェガーウスター社によってＡ ＦＩＳ又はＡＬ１００なる名称で販売される。ステープル線図は、糸パラメータ の計算の１つの基礎である。これは、原料に対して、ここではとくに前提となる 基準原料に対して特徴的な値を提供し、すなわちこれは、どの程度まで基準糸に 対して繊維長さの理想的な分布から出発することができるかを示している。この 時、その組成に依存して、この原料から製造された糸は、多かれ少なかれはっき りした疑似周期的な不均一性を有し、この不均一性はスペクトル写真に表示する ことができる。 図３は、一定の長さの繊維からなるそれぞれ１つの糸に対する４つのスペクト ル写真曲線７、８、９、１０を、水平及び垂直にシフトした表示で示しており、 その際、これらの糸に対する繊維の長さは、スペクトル写真曲線７からスペクト ル写真曲線１０へ上昇している。これらの糸に対する繊維の長さは、図２におい て軸４上において、例えば位置６、１１、１２及び１３において読取ることがで きる。軸１４に沿って波長 に対する値が、かつ軸１５に沿って振幅に対する値、又は出力密度（均一性テス トによって検出されるような）が置かれている。これらのスペクトル写真曲線７ ないし１０によれば、例えばスペクトル写真曲線１０が示すように、長い繊維を 有する糸における不均一性の振幅が比較的小さいが、スペクトル写真曲線８及び ９が示すように、短い繊維に対するものがそれより大きいことが明らかである。 糸に対する周知の均一性テストによって出力されるようなスペクトル写真曲線 に対して、次の式が成立ち、 （Ａ） ｐ（ｆ）＝（１／ｎ）ｓｉｎ＊２（πｆＬ／ｖ）その際、 ｐは、糸に対して周知の均一性テストにおいて測定されるような出力密度であ り、 ｎは、糸の横断面内の繊維の数であり、 Ｌは、繊維の長さであり、 ｆは、測定周波数であり、かつ ｖは、糸の測定速度を意味する。 いくつかの均一性テストの際に、バンドパスフィルタによって出力が測定され 、これらのバンドパスフィルタは、一定の相対帯域幅を有する。例えばオクター ブあたり５つのバンドパスフィルタが配置されており、これらのバンドパスフィ ルタの帯域境界は接している。このようにしてここに示された連続曲線の代わり に、階段状のスペクトル写真曲線が明らかである。 連続した形のスペクトル写真に対して、次の式が成立ち、 の際、 ｃは、比例定数である。 最後にシミュレーションされた面組織の比較のために、一方において周知の糸 テスタにおいて測定されたパラメータが利用されるので、基準糸及び基準像のシ ミュレーションのためにも、他方においてできるかぎ り糸テスタにおいて検出されるような値によって作業することは、目的に合って いる。 このようにして糸テスタは、スペクトル写真の表示を提供し、ここでは、出力 密度の代わりに出力の平方根が、又は周波数の代わりに波長が、対数スケールで 表示されている。このことは、式（Ｂ）の示された表示において考慮されている 。 同じ長さの繊維から構成された糸に対するスペクトル写真曲線７ないし１０か ら、このことが実際の糸において通常であるように、異なった長さを有する繊維 からなる糸に対するスペクトル写真曲線を導き出すようにする。 それ故に図４は、例えばスペクトル写真曲線７、８、９、１０のような複数の スペクトル写真曲線の重畳によって生じるスペクトル写真曲線１６を示している 。ステープル線図（図１）によれば、例えば軸１４に沿って一定の間隔を置いて 設けられた繊維長さ値に対して、曲線２又は３から頻度に対する値を取出すこと ができる。これらの値によって、当該の繊維長さに対するスペクトル写真は、重 み付けすることができる。スペクトル写真曲線１６は、重み付けされたスペクト ル写真曲線に対して次の式（Ｃ）にしたがって計算され： ｎ ｉ＝０ ｏｋ')）／λ／(Ｌｏｋ')]} ｋは、隣接するクラスの長さの比Ｌｉ／Ｌｉ＋１の対数、かつ ｈは、図２から明らかなような繊維長さに関する繊維数の頻度を表わしている 。 図５は、スペクトル写真曲線１６から導き出されたスペクトル写真曲線１７を 示している。スペクトル写真曲線１７内に、理想的でない製造条件の結果として 糸が有する欠陥を考慮している。例えば製造機械によ って引起こされ又は解消されないこのような欠陥は、ほとんどの場合、長波的で あり、それ故にスペクトル写真曲線１７は、とくに範囲１８においてスペクトル 写真曲線１６と相違している。範囲１８における偏差は、次になお説明するよう に、既知の長さ変化曲線ＣＶ（Ｌ）及び質量変化曲線ＣＶｍからなる値によって 検出することができる。 図６は、異なった品質の糸に対する長さ変化曲線ＣＶ（Ｌ）があることができ るフィールドを区切る３つの境界１９、２０及び２１を示している。これらは、 水平軸２２にわたって、糸の切断長さに対する値によって、かつ垂直軸２３に並 んで、平均値からのパーセント偏差に対する値によって指定されている。境界１ ９は、もっとも粗悪な品質の糸に関し、境界２１は、最善のものの糸に関する。 このことから、良好な品質の糸において、切断長さの増加とともに平均値からの 偏差が粗悪な品質の糸に対するよりも強力に減少することが明らかである。追加 的に理想的な糸の長さ変化曲線５０が記入されている。図３及び４によれば、糸 における長波の欠陥が、短波の欠陥よりも小さな振幅を有するので、図６は、粗 悪な製造機械のために粗悪な品質の糸において、長波の欠陥もなお無視すること ができない振幅を有するという示唆を与える。それ故にスペクトル写真曲線１６ からの振幅値は、理想的でない糸において実際に存在する長波の欠陥を考慮した 係数によって修正し、又は掛け算しなければならない。この修正は、とくにほぼ ０．５ｍ以上の切断長さに対してスペクトル写真曲線１６の低下する分岐におい て、範囲１８において行なわれるようにする。係数は、種々の切断長さに対して 形成され、かつ長さ変化曲線５０と選ばれた境界２１、２０、１９との間の間隔 ａから得られる。両方の軸２２、２３に沿って値は、対数的に記されているので 、これらの間隔ａは、対数逆変換によって直接係数に変換することができる。こ の修正によって、スペクトル写真曲線１６からスペクトル写真曲線１７が生じる 。 このスペクトル写真１７から、今度は計算によって、糸テスタも出力 できるような糸信号を製造するようにする。このことは、図８に示されている。 そのためにフーリエ逆変換が使用され、このフーリエ逆変換は、スペクトル範囲 における信号から、糸に沿った横断面又は質量偏差を表わす出力信号に至るよう にする。そのためにスペクトル写真曲線１７は、ここでは長方形２９ないし３５ によって表わすクラスに対数的に分割される。対数スケールにおいてこれらのク ラスは、それ自体同じ長さを有する。したがってそれぞれのクラス２９ないし３ ５は、波長範囲をも示しており、この波長範囲は、さらに複数のチャネルに、例 えばオクターブあたり５ないし１０のチャネルに分割することもできる。それぞ れのクラス２９ないし３５に、サイン信号発生器３６ないし４２が所属しており 、このサイン信号発生器の周波数は、クラスの波長に逆比例しており、その振幅 は、クラスの高さ又はクラスによって示される偏差の頻度（長方形の高さに相応 する）に比例している。したがってそれぞれの信号発生器３６ないし４２は、サ イン状の信号を出力し、これらの信号は、重畳によって混合されるので、１つの 出力信号が生じ、この出力信号は、例えば図１０に示すように、時間に関する平 均値からの質量偏差を示している。この出力信号に対して、変化係数は、それ自 体周知のように検出することができる。 このような変化係数は、既知の糸に対して図７にも記されている。図７は、異 なった品質の糸に対する質量変化のそれらの値内において３つの境界２４、２５ 及び２６を示している。これらは、水平軸２７にわたっていわゆる糸番手又は細 さ（これは太さに逆比例する）に対する値により、かつ軸２８に並べて平均値の パーセントにおける変化係数ＣＶに対する値によって記されている。境界２４は 、最悪の品質の糸に関し、境界２６は、最高のものの糸に関する。それにより良 好な品質の糸において、平均値からの偏差は、糸番手の増加とともに粗悪な品質 の糸に対するものより弱く増加することがわかる。この時、シミュレーションし ようとする糸の品質に関する１つの表現が存在する。この表現によれば 当該の糸に対して、図７によれば所定の糸番手に対して、１つの境界２４、２５ 、２６から変化係数を取出すことができる。これを図８による出力信号に対する 変化係数と比較すれば、確率的に相違が確認される。それにより総合出力信号に 掛け算される係数が検出され、したがってこの係数により時間に対する信号のそ れぞれの偏差が拡大され、又は縮小される。このようにしてかなりの程度まで実 際の状態に整合したシミュレーションされた信号が生じる。 しかし実際の状態への糸のシミュレーションの整合は、なお引続き推進めるこ とができる。そのため追加的にそれぞれのサイン信号発生器(図８)の周波数は、 混合の前になおランダム信号によって周波数変調することができるので、さらに 広帯域の信号が生じる。ランダム信号の帯域幅は、なるべくチャネル間隔に相当 する。ただし糸は、なおほとんどの場合、汚れ、太い位置、細い位置及び異物の ようないわゆるまれな現象を有し、これらは、これまで考慮されていなかった。 このような現象は、ランダム信号によってシミュレーションすることができ、か つ信号に混合することができる。このような現象の頻度と大きさは、例えば当該 の現象に関する刊行物“ＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＫＳ”から明らかである 。例えば図９から理解することができるように、ランダム信号発生器に頻度値を 入力することができる。 図９は、図６及び７によるグラフとともに、前記のＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳ ＴＩＣＳに見出されるようなグラフの例を示している。これは、糸長さあたりの まれな現象の数を表示する値に対する３つの境界４３、４４及び４５を示してい る。これらの値及び境界は、水平軸４６にわたって糸番手に対する値によって、 かつ軸４７に並べて１０００メートルの糸あたりの現象の数に対する値によって 記されている。境界４３は、最悪な品質の糸に関し、境界４５は、最高のものの 糸に関する。それにより良好な品質の糸において、現象の数は、糸番手の増加と ともに粗悪な品質の糸におけるものよりも弱く増加する。ランダム信号発生器と の 混合は、平均値からの現象の偏差を量子化するランダムに発生される振幅及び長 さによって行なうことができる。この時、ランダム信号発生器は、パルスを出力 し、これらのパルスは、図８による出力信号に重畳され、かつこれらのパルスは 、典型的な不完全の経験値に相当する。図９は、多数の統計の例だけを示してお り、これらの統計は、太い位置、細い位置、汚れ、表皮部分、異物等のような特 殊な不完全の頻度を切離しても表示する。 図１０は、例えば平均値Ｍからの偏差によって示された質量変化に対するそれ 自体糸に対して既知の変化曲線４８を示している。この時、図２ないし８によっ て示した方法は、糸長さの値を記した軸４９にわたって記録された変化曲線４８ を提供する。その高さが平均値Ｍからの偏差の程度に相当する垂直の偏差によっ て示されたそれぞれ個々の変化に対して、糸における又は糸に沿った位置もわか っている。変化曲線４８は、糸テスタにおける糸の測定によって検出されなかっ た変化曲線とは、その様式において相違している。このようにして個々の変化又 は信号点又はこれらを示す値は、直接画点に変化し、かつ互いに並べられるので 、糸のシミュレーションが生じる。その際、信号点の偏差は、色の又はグレイ値 の輝度に対する程度を表わしている。この時、このような画点の複数の列が互い に並べられると、例えばここでは２つの輝度又は段階だけにおいて、すなわち黒 又は白として現われる画点から構成された個々の列６０、６１、６２がはっきり と認識できる像５１（図１）が生じる。像５２も同様に生じるが、画点に変換さ れたパラメータ又は測定信号が、基準として使われる糸に由来し、かつ糸テスタ における糸の測定によって又はシミュレーションによって検出される点において 相違している。相応する方法において、種々の結合による織物に対する、例えば 編物に対するシミュレーションも可能である。それから像における糸の画点は、 糸の経過に相応して当該の面組織内に配置されている。織物においてたて糸とよ こ糸が交差すると、したがって重なるとすぐに、編物内におけ る糸又はより糸は、メッシュを形成する。両方の場合に、重なりは、シミュレー ションにおいて、この位置における増強された輝度によって考慮することができ 、又はできない。 図１１は、それ自体周知の糸テスト装置５３を示しており、この糸テスト装置 は、本来のテスト装置５４、評価及び操作ユニット５５、及びプリンタ５６から なる。テスト装置５４は、１つ又は複数の測定モジュール５７を備え、これらの 測定モジュールは、検査すべきパラメータのための測定部材を有する。例えば質 量、毛深さ又は構造のようなそのパラメータを継続的に測定しようとする糸５８ は、周知のように、測定部材を通って送られる。 したがって本発明による方法は、次のように、複数のステップにおいて示すこ とができ： ａ）基準糸における少なくとも１つの重要なパラメータの測定によって基準糸 の画点を発生し、かつ続いてパラメータの値を画点の輝度に対する値に変換し、 これらの画点は、互いに並べて基準糸に対するシミュレーションを生じ、又は糸 の平均値のような統計的な材料から１つ又は複数の重要なパラメータを計算する ことによって画点を発生することによって生じる。その際、それぞれの画点に、 基準糸に沿ったその位置に関する情報も所属している。 ｂ）所定の糸における少なくとも１つの重要なパラメータの測定によって所定 の糸の画点を発生し、かつ続いてパラメータの値を画点の輝度に対する値に変換 し、これらの画点は、互いに並べて所定の糸に対するシミュレーションを生じる 。その際それぞれの画点に、所定の糸に沿ったその位置に関する情報も所属して いる。 ｃ）面組織における糸経過に相応して糸の画点を配置することによって、例え ばそのパラメータを測定した所定の糸の画点の列を互いに並べることによって、 繊維面組織の第１の像を発生する。 ｄ）面組織における糸経過に相応して糸の画点を配置することによっ て、例えば基準糸の画点の列を互いに並べることによって、繊維面組織の第２の 像を発生する。 ｅ）互いに並べ又は互いに重ねて結像することによって、第１及び第２の像を 比較する。ここには、第１の像の内容を第２の像の内容によって交換し、かつそ の逆に交換し、又は連続的に像をオーバーラップさせる可能性も存在する。 ステープル線図及びスペクトル写真に含まれたような統計的な値から出発する 代わりに、糸信号のシミュレーションから出発する可能性も存在する。その際、 それぞれの繊維は、繊維の長さを有する方形波パルスに置き換えることができ、 かつ方形波パルスのランダムな分布によって糸信号を発生することができる。織 物、編物等のような面組織のシミュレーションに加えて、このようにいわゆる糸 グラフのシミュレーションも行なうことができる。このようにして基準糸による 糸グラフ及び与えられた糸による糸グラフのそれぞれ１つの像を発生することが できる。ここでも基準糸及び与えられた糸は、測定されたパラメータ又は計算さ れたパラメータによってシミュレーションすることができる。 コンピュータにおいて基準糸に対する糸信号の総合的な計算を行なうことがで きることから出発し、このコンピュータは、この目的のために、及び図２ないし １０によって示したような操作の実施のために、専門家によってプログラミング することができる。 本発明による方法は、評価及び操作ユニット５５が相応するプログラムを有す るとき、図１１に示すような装置において実施することができる。ここに例えば １つ又は複数の基準糸に対するパラメータが記憶されていれば、いつでも画像ス クリーン上に基準織物又は編物の像を発生することができる。それとともに測定 モジュール５７において実際の糸５８に対するパラメータをテストすることがで き、かつ同様に評価及び操作ユニット５５において、シミュレーションされた織 物又は編物に対する像にすることができる。画像処理及び画像表示のための周知 のプログ ラムにより、両方の像は、画像スクリーン上に又はプリンタによって、良好に比 較することができるように出力することができる。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項 【提出日】平成９年１２月４日（１９９７．１２．４） 【補正内容】 【図６】 【図７】【図９】

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、所定の糸から出発して面組織の像をシミュレーションすることによって、 繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法において、所定の糸のパラメ ータから出発してシミュレーションによって面組織の第１の像（５１）を発生し 、基準糸のパラメータから出発してシミュレーションにより面組織の第２の像（ ５２）を発生し、かつ第２の像と第１の像の比較を行なうことを特徴とする、繊 維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法。 ２、糸テスト装置（５３）における糸の測定によって、所定の糸（５８）のパ ラメータを検出し、その際、１つのパラメータに対して複数の値を検出し、かつ それぞれの値に対して、値が該当する糸に沿った場所に関する報告を作成するこ とを特徴とする、請求項１に記載の方法。 ３、統計的に検出される値から計算によって、基準糸のパラメータを検出する ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 ４、測定により基準糸のパラメータを検出することを特徴とする、請求項１に 記載の方法。 ５、１つのパラメータに対する計算によって偏差曲線（４８）を検出すること を特徴とする、請求項３に記載の方法。 ６、パラメータとして質量を選択し、かつ質量偏差曲線（４８）を検出するこ とを特徴とする、請求項５に記載の方法。 ７、偏差曲線からの値をグレイ−／又はカラー値に対応付けることを特徴とす る、請求項２及び５に記載の方法。 ８、グレイ−／又はカラー値を画点に変換し、かつ糸をシミュレーションする ために、列（６０，６１，６２）にして互いに接して並べ、かつ面組織をシミュ レーションするために、糸経過に相応して面組織内に列を配置することを特徴と する、請求項７に記載の方法。 ９、スペクトル写真曲線（７，８，９，１０）から及びステープル線 図（１）から、シミュレーションされた糸に対する偏差曲線（４８）を取得する ことを特徴とする、請求項３に記載の方法 １０、偏差曲線（４９）におけるまれな結果を考慮することを特徴とする、請 求項９に記載の方法。