JP2006058185A - 線条検査方法および装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の線条の検査方法は、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のデジタル画像データにデジタルフィルタ処理を施したのちにフーリエ変換を施し、フーリエスペクトルから、縦の線条と横の線条とが交差する角度、および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を算出する。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。フーリエスペクトルを平面極座標上に表わして、極座標の偏角ごとのフーリエスペクトル値の動径方向の総和が、最大および第2のクラスターとなる偏角を線条交差角度とする。また、線条の角度方向において、フーリエスペクトル値がピークとなる最小の動径を線条密度とする。
【選択図】図14
Description
(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。
(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。
IC(x,y) = {IT(x,y)−IB(x,y)}/{IW(x,y)−IB(x,y)}×255 (数式1)
(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
(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。
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。
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。
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。
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。
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
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
θwarp:経糸の角度
θweft:緯糸の角度
Δθ=0.2
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
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。
Claims (16)
- 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線条検査方法。 - 前記多数の縦の線条と多数の横の線条とが直角に交差していない前記面状体の線条を検査する請求項1記載の線条検査方法。
- 前記多数の縦の線条と多数の横の線条とが直角に交差している前記面状体の線条を検査する請求項1記載の線条検査方法。
- 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請求項1記載の線条検査方法。
- 前記面状体がフィルムまたはシートであり、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る請求項1記載の線条検査方法。
- 前記面状体がプレートであり、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る請求項1記載の線条検査方法。
- 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請求項1、2、3、4、5または6記載の線条検査方法。
- 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請求項1、2、3、4、5、6または7記載の線条検査方法。
- 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線条密度を算出する工程が、前記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、前記縦の線条と横の線条それぞれの線条密度を算出する請求項8記載の線条検査方法。
- 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線条検査装置。 - 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請求項10記載の線条検査装置。
- 前記面状体がフィルムまたはシートであり、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請求項10記載の線条検査装置。
- 前記面状体がプレートであり、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請求項10記載の線条検査装置。
- 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請求項10、11、12または13記載の線条検査装置。
- 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請求項10、11、12または13記載の線条検査装置。
- 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線条密度を算出する線条密度演算手段が、前記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、前記縦の線条と横の線条それぞれの線条密度を算出する請求項14記載の線条検査装置。
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