JP2001194314A - 長尺物の検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【解決課題】検出が困難であった織り組織が異なる欠陥
を確実に検出でき、更に風綿、毛羽、汚れ、表面の凹凸
等の外乱物があっても高精度に、欠陥の抽出が可能な長
尺物の検査装置を提供すること。 【解決手段】 長尺物の走行方向と直行方向にカメラを
走査するカメラ走査手段と、この走査過程で前記長尺物
状物体表面の画像を撮像する撮像手段と、撮像された画
像データを統計値に加工する統計量加工手段と、前記統
計加工手段で抽出された統計値と予め設定された基準値
とを比較して異常値有無を判定する異常値判定手段とを
備えた長尺物の検査装置において、異常と判定された際
に画像内の幅方向の異常値を示す座標を特定する異常値
座標特定手段と、特定された座標で以降抽出される統計
値を一定時間だけ抽出して得られたデータを基に、特定
された座標の統計値が経時的に冗長性があるか断片的で
あるかを判断する冗長データ判定手段と、冗長性のレベ
ルと基準値を比較することにより欠陥の有無を判定する
欠陥判定手段を備える長尺物の検査装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は組織構造を有する長
尺物の欠陥検査装置に関し、詳しくは製織中の織布に発
生する織り疵、特に経糸の欠陥検査装置に関する。

【０００２】

【従来技術】従来、織布の外観を検査する装置又は方法
として、カメラにより織布表面の画像を撮像し、その撮
像結果から得られる画像濃淡データをしきい値と比較し
て外観の異常を検出する検反装置や、レーザー光を織布
に照射し、その反射又は透過光を受光素子にて受光さ
せ、その受光量のレベルとしきい値を比較して異常を検
出する自動検反方法が知られている。しかし、この検反
方法で検知できる欠陥は、人が目視で簡単に判定できる
ような糸抜け等の比較的大きな欠陥に限られるという問
題点もあった。

【０００３】検知精度を向上させる方法として、たとえ
ば、特開平４−１４８８５２号公報に開示された発明が
ある。この発明には、光源から織布に照射されて透過す
る光を、検査対象の糸方向に配置された光学スリットを
介して受光素子により受光し、受光波形と基準波形との
比較から異常を検出する方法が開示されている。この方
法は、光を透過する部分、すなわち抽出された織布開口
部の特徴量をもとに欠陥の有無を判定しようとするもの
である。

【０００４】また、特開平３−２４９２４３号公報にお
いて、受光センサーを１対の公知の櫛形とし、両者の出
力の差分値と予め設定されたしきい値との比較から異常
を検出する方法が開示されている。この方法では、１対
の櫛型受光センサーに織布狭領域を２分割した濃淡情報
が反映されるため、振動や外乱光があっても、両者の差
分値出力により相殺される効果がある。目視で行ってい
る検査と同等の精度を確保するためには、従来の織布開
口部の特徴検査に加えて、糸成分そのものの特徴をも抽
出する必要がある。たとえば前述したような経糸流れ込
み欠陥のような欠陥に対しては目視検査では、糸交絡点
上の検査対象方向糸の上下関係周期性のみだれから欠陥
の有無が判定される。したがって、この欠陥を機械的に
検出しようとすると、糸交絡点座標上で経糸が緯糸の上
又は下にある糸成分のみを抽出すればよいことになる。

【０００５】本発明者らは上述した問題点を改善した織
布の検反装置を特願平７ー１９８１１号に開示してい
る。この発明は、投光手段により織布に照射した光をＣ
ＣＤ(Charge Coupled Device）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なうことによ
り、主に平織りの欠陥を経糸、緯糸の区別なく、密度の
異なる織布であっても同一光学条件で織布の全幅に対し
て高精度に検出するものである。本発明者らはさらに朱
子、綾織り等の織り組織の異なる織布の欠陥であっても
同一光学条件で検査を可能とした検反装置を特願平８−
２７２４００号に開示している。この発明は、上述し
た、特願平７−１９８１７１号にある織布情報にさらに
織り組織周期情報を加え、この組織周期幅を有する領域
と、この幅の整数倍離れた位置の他の領域との全体にわ
たる相関値に対して、設定されたしきい値との比較を行
なうことにより、織組織が異なり、かつ密度も異なる織
布の欠陥を経糸、緯糸の区別なく、同一光学条件で織布
の全幅に対して高精度に検出するものである。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上述した特開平４−１
４８８５２号公報に開示された発明においては、たとえ
ば、経糸の流込み欠陥のように織布会後部が良品とあま
り変わらない欠陥の場合には、欠陥が検知できず、検知
精度が著しく低下するという問題点があった。また、こ
の方法においては、織密度が一定でかつ光学スリットと
検査対象方向に糸とが平行であることが前提となる。し
かしながら、実際の織布の織密度はさまざまなものが存
在し、その都度光学スリットの交換が必要となるという
問題点がある。また、実際の織上がりの糸、特に経糸
は、織布の両側部で湾曲しており上記条件が維持でき
ず、検知精度が低下するという問題点もある。又特開平
３−２４９２４３号公報に開示された発明においては、
特開平４−１４８８５２号公報に開示された発明と同様
に、抽出できる欠陥に制限がある点や織密度が変わった
り、櫛形受光センサと検査対象糸との平衡度が維持でき
ないと検知精度は低下するという問題点がある。また、
特願平７−１９８１７１号に開示された発明において
は、平織り以外の朱子織や、綾織といった織組織の異な
る織布の欠陥に対してはあまり効果がない事が認められ
ている。

【０００７】さらに、特願平８−２７２４００号に開示
された発明においては、２値化処理にて抽出される糸交
絡点上の検査対象糸成分の２値画像形状は織布表面の微
妙な凹凸分布の違いや毛羽立ちがあったり、風綿の付着
等の影響で必ずしも均一でなく、その結果、組織周期幅
を有する領域と、この幅の整数倍離れた位置の他の領域
域との全体にわたる統計量の比較を行なった場合、正常
域の統計値がばらつきその結果、Ｓ／Ｎ比が低下すると
いった事が認められた。本発明は、上記問題を解決する
ためになされたものであり、請求項に記載の発明の目的
は、織り組織、表面性状に左右されず、風綿や毛羽、汚
れ等の外乱物が発生した場合であっても、高精度に織り
欠陥のみを検出でき、且つ、低コストで自動的に検査が
可能な織布の検反装置を提供する事である。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係る
発明は、長尺物の走行方向と直行方向にカメラを走査す
るカメラ走査手段と、この走査過程で前記長尺物状物体
表面の画像を撮像する撮像手段と、撮像された画像デー
タを統計値に加工する統計量加工手段と、前記統計加工
手段で抽出された統計値と予め設定された基準値とを比
較して異常値有無を判定する異常値判定手段とを備えた
長尺物の検査装置において、異常と判定された際に画像
内の幅方向の異常値を示す座標を特定する異常値座標特
定手段と、特定された座標で以降抽出される統計値を一
定時間だけ抽出して得られたデータを基に、特定された
座標の統計値が経時的に冗長性があるか断片的であるか
を判断する冗長データ判定手段と、冗長性のレベルと基
準値を比較することにより欠陥の有無を判定する欠陥判
定手段を備えることを特徴とする。この構成によれば、
異常信号を抽出した際にその座標を特定し、その座標で
以降抽出される統計値の挙動を解析して良否判定ができ
るために、局初的又は一時的に発生する織布の微少凹凸
や風綿、毛羽、汚れ等の外乱物による誤検出を防ぎ、経
糸の流れ込みのような一旦発生すると連続する実欠陥の
みを高精度に検出することが可能になる。

【０００９】請求項２に係る発明は、異常値判定手段
が、異常と判定した際にはカメラの走査を停止させ、欠
陥判定手段が正常と判断した場合にはカメラの走査を再
開することを特徴とす。この構成によれば、異常値を示
した座標を含む織布画像の連続撮像及びその座標のみの
統計値の連続抽出が可能となり早期の欠陥検出が可能に
なる。請求項３に係る発明は、欠陥判定手段にて、欠陥
であると判定した際に欠陥部を含む画像を表示する手段
を備えることを特徴とする。この構成によれば、欠陥で
あると判定した際に作業者が修復作業を行うための状況
把握が表示画像の確認のみで可能になる。請求項４に係
る発明は、統計加工手段が、撮像された画像内の幅方向
の組織繰り返し単位の統計値又は長尺物構造最小単位の
統計値に加工する手段を備えることを特徴とする。この
構成によれば、撮像された画像データを組織繰り返し単
位の統計値又は長尺物構造最小単位の統計値に加工でき
るため、正常な織布であれば、組織柄、密度に関係な
く、どの場所で撮像されても抽出される統計値は変動し
ない利点がある。

【００１０】以下に本発明の長尺物の検査装置の実施形
態を図面に基づいて説明する。図１は本発明の実施の形
態における検反装置の概略ブロック図である。検反装置
は、カメラレンズ３、ＣＣＤカメラ４、Ａ／Ｄ変換器
５、フレームメモリ７、各種画像処理及び統計量抽出用
回路８、画像バス１３、ＣＰＵバス１４，ＣＰＵ（Cent
ral Processing Unit）９，ＲＯＭ（Read Only Memor
y）１０，ＲＡＭ（RandomAccess Memory）１１を含む。
光源１から照射される光は、織布２表面で反射し、カメ
ラレンズ３で集光されてカメラ４内のＣＣＤ素子に結像
される。光源１は、後述する検査対象の糸を強調する効
果を高めるために指向性の強い光束を照射する光源が好
ましい。本実施の形態では、発光ダイオードを複数個組
み合わせてモジール化して撮像視野と照度を確保した例
（図２）を示す。又、本実施の形態では、エリア型のＣ
ＣＤカメラを使用した例を示す。もし、ライン型のＣＣ
Ｄカメラを使用する場合は、図１に示すようにＡ／Ｄ変
換器５とフレームメモリ７との間に１次元画像データを
２次元画像データに変換するために１次元／２次元変換
器６を追加すれば良い。

【００１１】織布から反射される光の波長は、カメラ４
が感度を持つ波長であれば特に問題ない。又、織布に照
射する光の強度もＣＣＤの更新周期内で充分な電荷を蓄
積できるレベルであれば特に問題ない。これらの照明条
件にて織布に照射することにより、カメラ４には、織布
２を構成する経糸と緯糸の交絡点の上に配置される検査
対象の糸成分のみを明るく強調した画像として撮像でき
る。この効果を現す例を図３に示す。

【００１２】ＣＣＤカメラ４で撮像された濃淡画像デー
タは、Ａ／Ｄ変換回路５で８ｂｉｔのデジタル画像デー
タに変換された後、フレームメモリ７に格納される。上
述したようにＣＣＤカメラ４がライン型の場合には、１
次元／２次元変換器６が１次元画像データを２次元画像
データに変換してフレームメモリ７に格納する。この原
画像から検査対象の経糸の組織繰り返し周期が求められ
る。組織周期を算出するために実施例では検査対象の経
糸の方向に撮像画像データを濃度加算して一次元のデー
タに変換し、この濃度データをＦＦＴ処理して得られた
スペクトルのピーク値を求めて経糸の繰り返し周期を算
出した。他の方法としては、たとえば、検査対象糸と直
交方向の濃度波形の特徴を抽出して周期性を求める方式
も考えられるが、方式は特に限定されるものではない。

【００１３】求められた経糸の組織繰り返し周期サイズ
を基に、撮像画像内に矩形領域を設定し、この領域の統
計値が抽出される。矩形領域の統計量としては、濃度の
最大値、平均値、最小値、分散値、共分散値、変動係
数、歪み度、尖り度、相関係数、標準偏差値、再頻濃度
値であり、欠陥の抽出は、これら統計量を画像内の近傍
域で比較した際の差分値、画像パターン相関性または統
計量と基準データとの比較によって行なう。図５（ａ）
及び（ｂ）は、欠陥抽出の一例を示す図である。（ａ）
は、正常な組織を示し、（ｂ）は流れ込み欠陥の一例を
示す。このような欠陥は、従来の織布開口部の比較では
抽出が困難であるが、図５に示すように、上述した矩形
領域内で糸交絡点の上にある検査対象糸成分（前述した
照明により強調されて明るく撮像される糸成分）を比較
すると、（ｂ）における左右の矩形領域内の位置パター
ン整合性が全く異なる。すなわち、交差点上の緯糸の上
にある経糸成分（図５中では黒い四角形で表される）の
位置パターンが全く異なっている。したがって、１対の
矩形領域間のパターン整合性を演算することで簡単に織
り組織の欠陥が抽出できる事がわかる。なお、欠陥の抽
出は、上述統計量を基にＣＰＵ９が行う。抽出された欠
陥を含む画像は、画像表示器１２のディスプレイによっ
て出力される。

【００１４】製織中の織布をインラインで検査する場
合、風綿等の異物が織布表面に付着する。従来技術にお
いて説明したように、織布開口部の特徴量を基に欠陥の
有無を比較する場合や、１対の近傍領域内の濃度データ
の比較のみで欠陥を抽出しようとすると、これらの異物
を欠陥と誤判定してしまう。この問題を回避するため
に、統計値の異常を検出した際に、経糸の異常座標を特
定し、その経糸から抽出される統計値の連続性を解析す
る。この際、カメラを一旦その場所で停止させ可能な限
り連続で画像を撮像して特定された座標の統計値を抽出
する。実施例では、データの冗長性を判定するために、
１分間連続に統計値を抽出して統計値を加算平均化し
た。この結果が異常検出時のレベルより１０％以下に減
衰していればノイズと判定し、そうでない時に欠陥であ
ると判定した。図７は走行中の織布上をカメラが左右に
走査して検査される位置の奇跡である。異常信号が発生
した場合には織布の流れ方向の直線の位置が検査され
る。

【００１５】表１に冗長性判定の効果の例を示す。表中
のデータは前記経糸の組織繰り返し周期のサイズで画像
内に一対の近傍矩形領域を設定して抽出した相関係数が
最も低下した値である。繰り返し数は１００回である。
画像は繰り返し周期単位で比較されるため、正常であれ
ば正（＋）の相関値を示し、異常であれば負（−）の相
関を示す。数値で判るように最初に出現した異常信号の
みで欠陥を抽出しようとするとノイズも抽出してしまう
ことが容易に理解できる。これに対し、異常部を特定し
た統計値を連続に加算平均処理を行うと、ノイズと欠陥
との分離が確実にできる事が判る。尚。織布エッジ域で
のレベルが高いのは経糸が傾いているためである。尚、
データの連続性を確認する時間の設定及び良否判定のレ
ベルは銘柄、品質基準に応じて設定すれば良く特定する
ものではない。又、冗長性を確認する手段としては予め
設定された基準値と統計値のレベルを比較してカウント
し百分率で表す方法も考えられるが特に方法は限定して
いない。このことから、従来の演算方式に加えて、この
ような統計量の比較を判定に加えることによって、欠陥
と異なる異物等の外乱要素との分離が高精度で可能とな
る。

【００１６】

【表１】

【００１７】図６は本実施の形態における織布の検反装
置の処理手順を示すフロチャ−トである。まず、ＣＣＤ
カメラ４によって撮像された濃淡画像データが、Ａ／Ｄ
変換器５によって８ビットのデジタル画像データに変換
された後、フレームメモリ７に取り込まれる（Ｓ１）。
次に、ＣＰＵ９は、濃淡画像データに基づいて、上述し
た方式にて経糸のの組織周期を抽出する。（Ｓ２）。次
にＣＰＵ９は撮像画像内に前記周期データに基づいた矩
形領域を設定する（Ｓ３）。画像処理回路８は、設定さ
れは矩形領域内の濃淡画像データから各種統計量を抽出
する（Ｓ４）。１対の矩形領域を設定した場合には、そ
れぞれの矩形領域の各種統計量を比較することによって
欠陥の有無を判定する。また、予め基準値が設定されて
いる場合には、矩形領域の各種統計量と基準値とを比較
することによって欠陥の有無を判定する。

【００１８】ステップＳ５において、取り込まれた画像
データのすべてについて検査が行われた否かを判定す
る。検査が終了していなければ（Ｓ５，Ｎｏ）、画像に
設定されている矩形領域を検査対象糸と直交する方向に
ずらして設定する（Ｓ６）。そして、ステップ４とステ
ップ６の処理を繰返す。ステップ７において、得られた
統計値に異常値が含まれるかどうかを判定する。異常値
が含まれなければ（Ｓ７，Ｎｏ）欠陥なしと判定（Ｓ１
５）してステップＳ１９で継続を確認し、検査継続（Ｓ
１９、Ｙｅｓ）の場合、Ｓ１に戻り検査を繰り返す。抽
出した統計量に異常値が含まれる（Ｓ７、Ｙｅｓ）場
合、異常値を示す経糸の座標を特定（Ｓ８）し、その場
所でカメラを停止（Ｓ９）させた状態で織布画像データ
を抽出し（Ｓ１１）し、特定された座標のみの統計量を
抽出（Ｓ１２）する。Ｓ１１からＳ１２の処理は予め設
定された回数だけ繰り返される（Ｓ１０）。指定数の統
計量抽出及び加算処理が完了（Ｓ１０、Ｙｅｓ）した時
点で加算値を平均化処理（Ｓ１３）し、加算値が最初の
異常値より１０％以下に減衰しているかどうかの判定を
行う（Ｓ１４）。ここで１０％以下に減衰していない場
合（Ｓ１４，Ｙｅｓ）に初めて欠陥であると判定して欠
陥部を含む織布画像をモニタに出力（Ｓ１６）して検査
を中断する（Ｓ１７）。欠陥と判定した後、外部から欠
陥修復完了の入力があった場合にカメラの走査及び一連
の検査は再開される。尚、前記加算値が１０％以下に低
下していれば（Ｓ１４，Ｎｏ）欠陥でないと判断し、カ
メラの走査を再開し、一連の検査を繰り返す。なお、全
体の制御を行なうプログラムはＲＯＭ１０に格納されて
いる。織布の全幅を検査する場合、センサーを織布幅方
向にトラバースするか複数個のセンサを織布幅方向に等
間隔で配置すればよい。

【００１９】以上の説明では、製織中の織布のインライ
ン検査に関する処理についてであったが、織上がった織
布の自動検反に適用することも可能である。また、織布
以外の規則性のある特徴をもったシートにも適用でき
る。図８は織機に本実施の形態における検反装置を適用
した場合を示す図である。製織中の織布に対して上から
光源１を照射し、ＣＣＤカメラ４によって撮像する。Ｃ
ＣＤカメラ４は移動軸４０に沿って移動可能となるよう
に取り付けられる。

【００２０】

【発明の効果】本発明によると、検出が困難であった織
り組織が異なる欠陥を確実に検出できるようになった。
また、風綿、毛羽、汚れ、表面の凹凸等の外乱物があっ
ても高精度に、欠陥の抽出が可能となった。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態における検反装置の概略ブロ
ック図である。

【図２】本発明の実施形態における照明モジュールの配
置を説明するための図である。

【図３】本発明の実施形態における照明の効果を説明す
るための図である。

【図４】本発明の実施形態における統計量演算用矩形領
域を説明するための例である。

【図５】本発明の実施形態における欠陥抽出法を説明す
るための例である。

【図６】本発明の実施形態における動作を説明するため
のフローチャートである。

【図７】本発明の実施形態におけるカメラの走査パター
ンを説明するための図である。

【図８】本発明の実施形態における外観を示す斜視図で
ある。

【符号の説明】

１：ＬＥＤ、２：織布、３：カメラレンズ、４：カメ
ラ、５：Ａ／Ｄ変換器、６：１次元／２次元変換器、
７：画像メモリ、８：画像処理回路、９：ＣＰＵ、１
０：ＲＯＭ、１１：ＲＡＭ、１２：画像表示器、１３：
画像バス、１４：ＣＰＵバス、３１：カメラケース、３
２：透明部材、３３：ＬＥＤモジュール 、４０：一軸
移動ステージ

フロントページの続き Ｆターム(参考） 2G051 AA32 AA40 AB01 AB07 AB10 BA01 BA02 CA04 CB01 CB05 CD03 EA08 EA09 EA14 EA16 EB01 EB02 EB05 EC02 EC03 EC04 EC07 ED22 ED30 FA02

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 長尺物の走行方向と直行方向にカメラを
   走査するカメラ走査手段と、この走査過程で前記長尺物
   状物体表面の画像を撮像する撮像手段と、撮像された画
   像データを統計値に加工する統計量加工手段と、前記統
   計加工手段で抽出された統計値と予め設定された基準値
   とを比較して異常値有無を判定する異常値判定手段とを
   備えた長尺物の検査装置において、異常と判定された際
   に画像内の幅方向の異常値を示す座標を特定する異常値
   座標特定手段と、特定された座標で以降抽出される統計
   値を一定時間だけ抽出して得られたデータを基に、特定
   された座標の統計値が経時的に冗長性があるか断片的で
   あるかを判断する冗長データ判定手段と、冗長性のレベ
   ルと基準値を比較することにより欠陥の有無を判定する
   欠陥判定手段を備えることを特徴とする長尺物の検査装
   置。
2. 【請求項２】異常値判定手段が、異常と判定した際には
   カメラの走査を停止させ、欠陥判定手段が正常と判断し
   た場合にはカメラの走査を再開することを特徴とする請
   求項１記載の長尺物の検査装置。
3. 【請求項３】欠陥判定手段が、欠陥であると判定した際
   に欠陥部を含む画像を表示する手段を備えることを特徴
   とする請求項１記載の長尺物の検査装置。
4. 【請求項４】統計加工手段が、撮像された画像内の幅方
   向の組織繰り返し単位の統計値又は長尺物構造最小単位
   の統計値に加工する手段を備えることを特徴とする請求
   項１記載の長尺物の検査装置。