JP2013203518A - 糸走行情報取得装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】 処理負荷を減らしながら精度よく糸の走行状態を取得可能な糸走行情報取得装置を提供する。
【解決手段】 走行する糸の太さムラを検出して第１糸太さムラ信号を出力する第１糸ムラセンサ４３と、糸の太さムラを検出して第２糸太さムラ信号を出力する第２糸ムラセンサ４４と、所定の第１時間範囲の間に取得された第１糸太さムラ信号から抽出された第１糸太さムラ信号に基づいて構成される第１仮想フレームと、第１時間範囲よりも長い第２時間範囲の間に取得された第２糸太さムラ信号から抽出された第２糸太さムラ信号に基づいて構成される第２仮想フレームと、を用い、第２仮想フレームの時間軸上における第１仮想フレームの位置を第２時間範囲内で複数選択することにより、第１糸太さムラ信号と第２糸太さムラ信号との複数の類似度を求める類似度評価部６５と、類似度に基づいて、糸の走行情報を取得する走行情報取得部６７と、を備える。
【選択図】 図３

Description

本発明は、走行する糸の状態を検出する糸走行情報取得装置に関する。
糸の巻き取りを行う糸巻取機において、糸の巻き取りの制御等を行うために、糸の走行状態に関する情報が必要になる場合がある。そこで、このような糸巻取機は、糸の走行状態に関する情報（糸走行情報）を取得するための糸走行情報取得装置を備えている。上記走行状態としては、例えば糸走行速度等が考えられる。
このような糸走行情報取得装置として、例えば特許文献１に記載されたものがある。特許文献１に開示された糸走行情報取得装置は、糸太さムラを検出する２つの糸太さムラセンサを備え、これら２つの糸太さムラセンサによって検出された信号を所定のサンプリング周期でサンプリングしている。そして、この糸走行情報取得装置は、得られた２つの糸太さムラの信号を比較することで、糸走行速度を検出している。
特開２０１２−０５１６７２号公報
ところで、例えば、糸巻取機においては非常に長さの長い糸を巻き取るため、糸走行情報取得装置による糸走行速度の検出の誤差が極僅かであったとしても、巻き取られた糸の長さの誤差は大きいものとなってしまう。そこで、糸の行状態をより精度よく取得可能な糸走行情報取得装置が望まれているが、単に分解能を上げるだけでは処理量が増加してしまい、糸走行情報取得装置にとって好ましくない。
そこで、本発明は、処理負荷を減らしながら精度よく糸の走行状態を取得可能な糸走行情報取得装置を提供することを目的とする。
本発明の糸走行情報取得装置は、第１検出部と、第２検出部と、類似度評価部と、走行情報取得部と、を備える。第１検出部は、走行する糸の太さムラを検出して第１糸太さムラ信号を出力する。第２検出部は、糸走行方向において、第１検出部から所定の距離を隔てて配置され、糸の太さムラを検出して第２糸太さムラ信号を出力する。類似度評価部は、所定の第１時間範囲の間に取得された第１糸太さムラ信号から抽出された第１糸太さムラ信号に基づいて構成される第１仮想フレームと、第１時間範囲よりも長い第２時間範囲の間に取得された第２糸太さムラ信号から抽出された第２糸太さムラ信号に基づいて構成される第２仮想フレームと、を用い、第２仮想フレームの時間軸上における第１仮想フレームの位置を第２時間範囲内で複数選択することにより、第１糸太さムラ信号と第２糸太さムラ信号との複数の類似度を求める。走行情報取得部は、類似度に基づいて、第１糸太さムラ信号と第２糸太さムラ信号との時間的なズレを算出するとともに、所定の距離と、時間的なズレ量と、に基づいて糸の走行情報を取得する。
この糸走行情報取得装置では、第１糸太さムラ信号から抽出された第１糸太さムラ信号に基づいて第１仮想フレームが構成される。また、第２糸太さムラ信号から抽出された第２糸太さムラ信号に基づいて第２仮想フレームが成される。そして、第１仮想フレームと第２仮想フレームとに基づいて、第１糸太さムラ信号と第２糸太さムラ信号との複数の類似度が求められる。このように、第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号から信号を抽出して第１仮想フレーム及び第２仮想フレームを作成するので、第１仮想フレーム及び第２仮想フレーム内の第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号の信号数を減らすことができる。この信号数を減らした第１仮想フレーム及び第２仮想フレームを用いて類似度を求めることで、類似度を算出する際の処理負荷を減らすことができる。このように、分解能を上げるために、第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号の取得数を多くしても、類似度を算出する際の負荷を減らすことができる。以上のように、本発明に係る糸走行情報取得装置では、処理負荷を減らしながら精度よく糸の走行状態を取得することができる。
糸走行情報取得装置は、糸のサンプリング速度を取得するサンプリング速度取得部を更に備える。類似度評価部は、第１仮想フレームを構成する第１糸太さムラ信号を抽出する抽出条件、及び、第２仮想フレームを構成する第２糸太さムラ信号を抽出する抽出条件のうち少なくとも一方を、サンプリング速度に基づいて変更する。この場合には、サンプリング速度に応じた、より適切な第１仮想フレームや第２仮想フレームを得ることができる。これにより、類似度をより適切に算出することができる。
類似度評価部で求められた複数の類似度に対して、第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号の所定のズレ量に基づく速度比に応じた重み付けカーブによって指定される重み係数を用いてそれぞれ重み付け処理を行い、複数の重み付き類似度を算出する重み付け処理部を更に備える。そして、走行情報取得部は、重み付け処理部で重み付け処理がされた重み付き類似度に基づいて走行情報を取得する、ことが好ましい。このように所定のズレ量に基づく速度比に応じた重み付けカーブを用いることで、より正確に重み付け処理を行うことができ、より精度よく糸の走行状態が取得可能となる。
糸処理装置は、上述の糸走行情報取得装置と、糸に対して処理を行う糸処理部と、糸走行情報取得装置によって取得された糸の走行情報に基づいて、糸処理部が行う処理を制御する制御部と、を備えることが好ましい。この場合には、糸走行情報取得装置によって取得された精度の良い糸の走行情報を用いて糸処理部を制御することができる。
本発明によれば、処理負荷を減らしながら精度よく糸の走行状態を取得することができる。
ワインダユニットの側面図。 ワインダユニットの正面図。 クリアラの構成を示すブロック図。 リングバッファに蓄積されるデータ系列を例示するグラフ。 計算フレームについて説明する図。 バイアス成分除去及び正規化について説明する図。 類似度のピークが複数存在する場合を例示するグラフ。 類似度の極大点のみを抽出したグラフ。 糸走行速度取得処理のフローチャート。 採用判定処理のフローチャート。 重み付けカーブによる重み付けを説明する図。 類似度に対して重み付けを行った例を示すグラフ。 下流側フレームを移動させた状態を示す図。 履歴重みカーブを算出する計算手順を示す図。 サンプリング速度重みカーブを算出する手順を示す図。
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は本発明の一実施形態に係る自動ワインダが備えるワインダユニット（糸処理装置）１０の側面図である。図２はワインダユニット１０の概略的な構成を示した正面図である。
図１及び図２に示すワインダユニット１０は、給糸ボビン２１から解舒される紡績糸２０をトラバースさせながら巻取ボビン２２に巻き付けて、所定長で所定形状のパッケージ３０を形成する。本実施形態の自動ワインダは、並べて配置された複数のワインダユニット１０と、その並べられた方向の一端に配置された図略の機台制御装置と、を備えている。
それぞれのワインダユニット１０は、正面視で左右一側に設けられたユニットフレーム１１（図１）と、このユニットフレーム１１の側方に設けられた巻取ユニット本体１６と、を備えている。巻取ユニット本体（糸処理部）１６は、マガジン式供給装置６０と、巻取部３１と、給糸ボビン保持部７１と、を備えている。
マガジン式供給装置６０は、図１に示すように、ワインダユニット１０の下部から正面上方向に斜めに延出するマガジン保持部６１と、このマガジン保持部６１の先端に取り付けられているボビン収納装置６２と、を備えている。このボビン収納装置６２はマガジンカン６３を備え、このマガジンカン６３には給糸ボビン７０をセット可能な複数の収納孔が形成されている。マガジンカン６３は図略のモータによって間欠的に回転送り駆動され、この間欠駆動とマガジンカン６３が備える図略の制御弁とによって、マガジン保持部６１が有する図略のボビン供給路に供給ボビン７０を１つずつ落下させる。これにより、供給ボビン７０は給糸ボビン保持部７１へ導かれる。
図１に示すようなマガジン式供給装置６０に代えて、自動ワインダ下部に設けられた図略の搬送コンベアにより給糸ボビン２１を図略の給糸ボビン供給部から各ワインダユニット１０の給糸ボビン保持部７１に供給する形態であっても良い。
巻取部３１は、給糸ボビン２１から解舒された紡績糸２０を、巻取ボビン２２の周囲に巻き取ってパッケージ３０を形成する。具体的には、巻取部３１は、巻取ボビン２２を把持可能に構成されたクレードル２３と、紡績糸２０をトラバースさせるとともに巻取ボビン２２を駆動するための巻取ドラム２４と、を備えている。クレードル２３は、巻取ドラム２４に対し近接又は離間する方向に揺動可能に構成されている。これによって、パッケージ３０が巻取ドラム２４に対して接触又は離間される。図２に示すように、巻取ドラム２４の外周面には螺旋状の綾振溝２７が形成されており、この綾振溝２７によって紡績糸２０をトラバースさせる。
巻取ボビン２２は、当該巻取ボビン２２に対向して配置される巻取ドラム２４が回転駆動することにより、従動回転する。紡績糸２０は、綾振溝２７によってトラバースされつつ、回転する巻取ボビン２２の周囲に巻き取られる。図２に示すように、この巻取ドラム２４はドラム駆動モータ５３の出力軸に連結されている。ドラム駆動モータ５３の作動はモータ制御部５４により制御される。モータ制御部５４は、ユニット制御部（制御部）５０からの制御信号を受けてドラム駆動モータ５３を運転及び停止させる制御を行う。
巻取ドラム２４には回転センサ４２が取り付けられている。回転センサ４２は、後述のクリアラ１５が備えるアナライザ５２等に電気的に接続されている。回転センサ４２は例えばロータリエンコーダとして構成され、巻取ドラム２４が所定角度回転するごとにパルス状の信号をアナライザ５２に送信する。回転センサ４２が出力するパルス状の信号を、回転パルス信号と呼ぶ。
巻取ユニット本体１６は、給糸ボビン２１と巻取ドラム２４との間の糸走行経路中に、給糸ボビン２１側から順に、解舒補助装置１２と、テンション付与装置１３と、糸継装置１４と、クリアラ（糸走行情報取得装置）１５が備えるクリアラヘッド４９と、を配置した構成となっている。
解舒補助装置１２は、給糸ボビン２１の芯管に被さる規制部材４０を給糸ボビン２１からの紡績糸２０の解舒と連動して下降させることにより、給糸ボビン２１からの紡績糸２０の解舒を補助する。規制部材４０は、給糸ボビン２１から解舒された紡績糸２０が振り回されることにより給糸ボビン２１上部に形成されるバルーンに対し接触し、当該バルーンに適切なテンションを付与することによって紡績糸２０の解舒を補助する。
テンション付与装置１３は、走行する紡績糸２０に所定のテンションを付与する。テンション付与装置１３によって、紡績糸２０に一定のテンションを付与し、パッケージ３０の品質を高めることができる。
クリアラ１５は、紡績糸２０の太さムラを適宜のセンサで検出することで欠陥を検出する。具体的には、クリアラ１５は、クリアラヘッド４９と、アナライザ５２（図２）と、を備えている。クリアラヘッド４９には、２つの糸ムラセンサ４３及び４４が設置されている。糸ムラセンサ４３及び４４からの信号をアナライザ５２で処理することで、スラブ等の糸欠点を検出可能である。クリアラヘッド４９の近傍には、クリアラ１５が糸欠点を検出したときに直ちに紡績糸２０を切断するための図略のカッタが付設されている。
クリアラ１５は、紡績糸２０の走行情報を取得する糸走行情報取得装置としても機能させることができる。糸の走行情報とは、走行中の紡績糸２０がどのような状態にあるかを示す情報である。クリアラ１５によって紡績糸２０の走行情報を取得する構成については後述する。
糸継装置１４は、クリアラ１５が糸欠点を検出して行う糸切断時、又は給糸ボビン２１からの解舒中の糸切れ時等に、給糸ボビン２１側の下糸と、パッケージ３０側の上糸とを糸継ぎする。糸継装置１４としては、機械式のものや、圧縮空気等の流体を用いるもの等を使用することができる。
糸継装置１４の下側及び上側には、給糸ボビン２１側の下糸を捕捉して案内する下糸案内パイプ２５と、パッケージ３０側の上糸を捕捉して案内する上糸案内パイプ２６と、がそれぞれ設けられている。下糸案内パイプ２５の先端には吸引口３２が形成されている。上糸案内パイプ２６の先端にはサクションマウス３４が備えられている。下糸案内パイプ２５及び上糸案内パイプ２６には適宜の負圧源（図略）がそれぞれ接続されており、吸引口３２及びサクションマウス３４に吸引流を作用させることができる。
糸切れ時又は糸切断時においては、下糸案内パイプ２５の吸引口３２が図１及び図２で示す位置で下糸を捕捉し、その後、軸３３を中心にして上方へ回動することで糸継装置１４に下糸を案内する。これとほぼ同時に、上糸案内パイプ２６が図示の位置から軸３５を中心として上方へ回動し、パッケージ３０から解舒される上糸をサクションマウス３４によって捕捉する。続いて、上糸案内パイプ２６が軸３５を中心として下方へ回動することで、糸継装置１４に上糸を案内する。下糸と上糸の糸継ぎが、糸継装置１４によって行われる。
次に、図３を参照してクリアラ１５について詳しく説明する。
図３に示すように、クリアラヘッド４９は、第１糸ムラセンサ（第１検出部）４３及び第２糸ムラセンサ（第２検出部）４４と、２つのＡ／Ｄコンバータ４５及び４６と、を備えている。アナライザ５２は、ＣＰＵ４７、ＲＡＭ４８、ＲＯＭ（図略）等のハードウェアと、ＲＯＭに記憶されたプログラム等のソフトウェアと、から構成されている。ハードウェアとソフトウェアとが協働することにより、ＣＰＵ４７を、類似度評価部６５、重み付け処理部６６、走行情報取得部６７、糸品質測定部６８、サンプリング速度取得部７２、計測部７３等として機能させることができるように構成されている。アナライザ５２には、回転センサ４２からのパルス信号が入力されている。
第１糸ムラセンサ４３と第２糸ムラセンサ４４は、糸走行方向に適宜の距離を開けて並べられ、第１糸ムラセンサ４３が下流側、第２糸ムラセンサ４４が上流側に配置されている。本実施形態において、糸ムラセンサ４３及び４４は、紡績糸２０の太さのムラを検出する。具体的には、糸ムラセンサ４３及び４４は、光センサとして構成されている。紡績糸２０の糸道を挟んで糸ムラセンサ４３及び４４の反対側には、光源としてＬＥＤ３６及びＬＥＤ３７を配置する。糸ムラセンサ４３及び４４は、それぞれＬＥＤ３６及び３７からの受光量を検出する。走行する紡績糸２０の太さが変化すると、糸ムラセンサ４３及び４４の受光量が変化するので、クリアラ１５は、紡績糸２０の太さムラを検出することができる。糸ムラセンサ４３及び４４の出力信号（糸太さムラ信号）は、Ａ／Ｄ変換された後、アナライザ５２に出力される。
アナライザ５２が備えるＣＰＵ４７は、Ａ／Ｄ変換された糸太さムラ信号を監視して紡績糸２０の品質の測定を行う。例えば、紡績糸２０の品質に問題がある箇所においては紡績糸２０の太さに異常がみられるので、ＣＰＵ４７において紡績糸２０の太さの異常を検出することにより、紡績糸２０の欠陥を検出することができる。このようにＣＰＵ４７によって紡績糸２０の品質を測定しているので、ＣＰＵ４７は、糸品質測定部６８として機能するということができる。
給糸ボビン２１は、通常、リング精紡機において紡出された糸を有している。このような糸には、僅かな太さムラが周期的に生じることがある。この周期的な糸太さムラの原因としては、例えばリング精紡機でスライバを延伸するドラフトローラが芯ズレしていること等が考えられる。この精紡工程の周期的な太さムラは、後の製織工程において織布にモアレが生じる原因となる。糸品質測定部６８としてのＣＰＵ４７は、糸太さムラ信号のＦＦＴ演算を行うことにより、紡績糸２０の周期的な太さムラを検出することができる。上記ＦＦＴ演算を正確に行うためには、糸太さムラ信号をＡ／Ｄコンバータでサンプリングする際に、紡績糸２０の単位長さあたりの波形データ数を正確に一定にする必要がある。
本実施形態のＣＰＵ４７は、紡績糸２０の走行状態に関する情報を取得し、当該走行状態に応じて第２のＡ／Ｄコンバータ４６のサンプリング周期を変化させる。具体的には、ＣＰＵ４７は、紡績糸２０が一定長（例えば１ｍｍ）走行するごとにパルス信号を生成して、第２のＡ／Ｄコンバータ４６に対して送信する。このパルス信号を、定長パルス信号と呼ぶ。第２のＡ／Ｄコンバータ４６は、この定長パルス信号に基づいて、第１糸ムラセンサ４３からのアナログ信号をサンプリングして、デジタル信号に変換する。これにより、紡績糸２０の単位長さあたりのデータ数を正確に一定に保つことができるので、ＣＰＵ４７において上記ＦＦＴ演算を正確に行い、周期的な太さムラを確実に検出することができる。また、紡績糸２０の単位長さあたりのデータ数を正確に一定に保つことにより、ＣＰＵ４７は、周期性のない単発的な糸欠陥であっても紡績糸２０の太さムラの長さ評価が正確に行えるため、アナライザ５２の検出精度が向上する。定長パルス信号は、紡績糸２０の走行状態に関する情報であるから、糸走行情報の一種であると言える。このように、ＣＰＵ４７は、糸走行情報を取得しているので、走行情報取得部６７として機能していると言うことができる。
次に、上記定長パルス信号を取得する構成について説明する。
本実施形態のクリアラ１５は、上記第２のＡ／Ｄコンバータ４６とは別に、第１のＡ／Ｄコンバータ４５を備えている。
第１のＡ／Ｄコンバータ４５は、ＣＰＵ４７が上記定長パルス信号を取得するために糸太さムラ信号のサンプリングを行うＡ／Ｄコンバータである。具体的には、第１のＡ／Ｄコンバータ４５は、２つの糸ムラセンサ４３及び４４からのアナログ信号をサンプリングして、デジタル信号に変換する。このようにして得られたデジタル信号がアナライザ５２に入力される。アナライザ５２が備えるＣＰＵ４７は、類似度評価部６５、重み付け処理部６６、及び／又は走行情報取得部６７等として機能することにより、入力されたデジタル信号を用いて紡績糸２０の走行速度の検出を行う。紡績糸２０の走行速度も紡績糸２０の走行状態に関する情報であるから、糸走行情報の一種であると言える。この点でも、ＣＰＵ４７は、走行情報取得部６７として機能していると言うことができる。
紡績糸２０の走行速度がわかると、当該走行速度に基づいて所定時間の間に紡績糸２０が走行した長さを検出することができる。ＣＰＵ４７は、紡績糸２０の走行速度に基づいて定長パルス信号を生成して取得し、第２のＡ／Ｄコンバータ４６に対して定長パルス信号を送信する。これにより、第２のＡ／Ｄコンバータ４６において、紡績糸２０の一定長ごとに糸太さムラ信号のサンプリングを行うことができる。
次に、クリアラ１５による紡績糸２０の走行速度（糸走行情報）の取得方法について詳しく説明する。
まず、第１のＡ／Ｄコンバータ４５において、糸ムラセンサ４３及び４４が出力したアナログ波形のサンプリングが行われる。この時のサンプリング周波数ｆｓ１は、巻取ドラム２４の回転速度に比例させて随時変更させる。糸ムラセンサ４３及び４４の信号波形を第１のＡ／Ｄコンバータ４５によってサンプリングした際、紡績糸２０の単位長さあたりに取得されるデータ数を略一定に保つことができる。サンプリング周波数を固定する場合よりもＣＰＵ４７の計算負荷を軽減することができる。
前述のように、回転センサ４２は、巻取ドラム２４が所定角回転するごとに回転パルス信号を出力している。従って、単位時間あたりに出力される回転パルス信号の数は、巻取ドラム２４の回転速度に比例している。そこで、アナライザ５２のＣＰＵ４７は、回転センサ４２から受信した回転パルス信号に基づいて、巻取ドラム２４の回転情報を取得する。巻取ドラム２４の回転情報とは、当該巻取ドラム２４の回転速度に関する情報であり、例えば当該巻取ドラム２４の周速であっても良いし、当該巻取ドラム２４の角速度であっても良いし、単位時間あたりに出力された回転パルス信号の数であっても良い。要は、回転パルス信号に基づいて、巻取ドラム２４の回転速度に関する情報を何らかの形式で取得することができれば良い。
ＣＰＵ４７は、上記のようにして得られた巻取ドラム２４の回転情報に所定の係数を乗じる等の処理により紡績糸２０の走行速度の基準となるサンプリング速度を求める。ＣＰＵ４７は、求めたサンプリング速度に応じてサンプリング周波数ｆｓ１を求め、求めたサンプリング周波数ｆｓ１を第１のＡ／Ｄコンバータ４５に設定する。サンプリング周波数は、紡績糸２０が所定の単位長さ走行する毎にサンプリングが１回行われるように設定される。第１のＡ／Ｄコンバータ４５のサンプリング周波数ｆｓ１を、巻取ドラム２４の回転速度に比例させて随時変更することができる。ＣＰＵ４７は、巻取ドラムの回転情報に基づいてサンプリング速度を算出しているので、サンプリング速度取得部７２として機能していると言うことができる。
アナライザ５２は、第１のＡ／Ｄコンバータ４５から入力されてくる波形データを一時的に保持しておくために、リングバッファとして構成された記憶領域（下流側リングバッファ５５及び上流側リングバッファ５６）を、ＲＡＭ４８に有している。具体的には、第１糸ムラセンサ４３からの出力信号（第１糸太さムラ信号）をサンプリングしたデータは、下流側リングバッファ５５に蓄積される。第２糸ムラセンサ４４からの出力信号（第２糸太さムラ信号）をサンプリングしたデータは、上流側リングバッファ５６に蓄積される。下流側リングバッファ５５及び上流側リングバッファ５６のサイズは特に限定されないが、本実施形態では、それぞれ１２８点のデータを保持可能としている。
図４は、リングバッファ５５及び５６に蓄積されるデータ系列（波形データ系列）のグラフである。図４のグラフにおいて、縦軸は、波形データが示す信号レベルを表しており、横軸は、波形データが格納されたリングバッファのｉｎｄｅｘを表している。図４の横軸のｉｎｄｅｘは、リングバッファの中で古いデータほど小さい値を割り振るものとする。即ち、リングバッファの中で一番古いデータが格納されたｉｎｄｅｘをｉｎｄｅｘ［０］、最新のデータが格納されたｉｎｄｅｘをｉｎｄｅｘ［１２７］、としている。従って、図４の横軸は時間軸であると言うこともできる。
紡績糸２０に加わる張力が一定であるとすれば、第１糸ムラセンサ４３と第２糸ムラセンサ４４の測定位置における紡績糸２０の伸びは同じであるため、２つの糸ムラセンサ４３及び４４では同じ波形が観測されるものと考えることができる。第１糸ムラセンサ４３は第２糸ムラセンサ４４よりも糸走行方向下流側に配置されているため、第１糸ムラセンサ４３が出力する信号（第１糸太さムラ信号）の波形は、第２糸ムラセンサ４４が出力する信号（第２糸太さムラ信号）の波形に対して時間的な遅れがある。この遅れにより、上流側リングバッファ５６に格納されている波形データ系列は、下流側リングバッファ５５に格納されている波形データ系列に比べて、時間軸で過去方向（図４の左方向）にΔＴだけズレている。この時間的な遅れ（ズレ）をΔＴ、２つの糸ムラセンサ４３及び４４の検出位置の間の距離をＬとすると、糸速度Ｖは、
Ｖ＝Ｌ／ΔＴ・・・（１）
で求めることができる。このように、アナライザ５２は、第２糸太さムラ信号の波形に対する第１糸太さムラ信号の波形の時間的な遅れ（ズレ）ΔＴを検出することにより、紡績糸２０の走行速度を算出することができる。
本実施形態において、ＣＰＵ４７は、第１糸太さムラ信号の波形（下流側リングバッファ５５に蓄積された波形データ系列）と、第２糸太さムラ信号の波形（上流側リングバッファ５６に蓄積された波形データ系列）と、を比較して、時間的な遅れΔＴを求める。「波形」と言ったときには、ある程度の時間的な幅が想定され、ある瞬間にサンプリングされた単独の波形データのみでは「波形」と言うことはできない。信号の波形を比較する、と言った場合、具体的な処理としては、ある程度の時間範囲内で連続して取得されたデータ系列同士を比較することになる。
ＣＰＵ４７は、下流側リングバッファ５５に蓄積されている下流側の波形データのうち所定の第１時間範囲内に連続して取得された波形データ系列（第１波形データ系列）と、上流側リングバッファ５６に蓄積されている波形データのうち所定の第２時間範囲内に連続して取得された波形データ系列（第２波形データ系列）と、を比較する。
図４に示すように、本実施形態において、第１時間範囲は、リングバッファのｉｎｄｅｘ［６４］からｉｎｄｅｘ［１２７］までの範囲としている。従って、第１波形データ系列は、下流側リングバッファ５５に蓄積された波形データの中で最新の６４点の波形データから構成されている。第２時間範囲は、リングバッファのｉｎｄｅｘ［３２］からｉｎｄｅｘ［１２７］までの範囲としている。従って、第２波形データ系列は、上流側リングバッファ５６に蓄積された波形データの中で最新の９６点の波形データから構成されている。
次に、ＣＰＵ４７によって行われる波形同士の比較について、具体的に説明する。ＣＰＵ４７は、第１波形データ系列と第２波形データ系列とを比較して、第１糸太さムラ信号の波形と第２糸太さムラ信号の波形との類似度を求める。ここで類似度とは、２つの波形がどの程度重なり合うか（２つの波形がどの程度似ているか）を示す指標である。
類似度の算出方法としては各種の方法が考えられるが、本実施形態では、以下のようにして算出している。比較対象となる２つの波形を重ね合わせ、２つの波形グラフの間の面積（図６において斜線でハッチングされた部分）を取得する。２つの波形が全く異なっていれば２つの波形は全く重ならないので、上記面積は２になる。２つの波形が完全に一致していれば、上記面積は０となる。上記の面積を用いて、以下の式（２）により類似度を算出する。
類似度＝１−（２つの波形の間の面積）÷２ ・・・（２）
上記類似度の定義によれば、類似度が０に近いほど２つの波形は異なっており、類似度が１に近いほど２つの波形は似ているといえる。
第２波形データ系列は９６点の波形データから構成され、第１波形データ系列は６４点の波形データから構成されているので、第２波形データ系列の範囲は、第１波形データ系列の範囲よりも広く設定されている。言い換えれば、本実施形態では、第２時間範囲は第１時間範囲よりも長く設定されている。上記類似度を算出するためには、比較する２つの波形の時間軸上での長さ（波形データ系列の長さ）が一致していなければならない。ＣＰＵ４７は、第１波形データ系列と第２波形データ系列とを比較する際には、第２波形データ系列の中から第１波形データ系列と同じ長さの波形データ系列を抜き出して、抜き出した波形データ系列と第１波形データ系列との類似度を求める。
以下、より具体的に説明する。ＣＰＵ４７は、リングバッファ５５及び５６内の波形データのうち、所定の時間範囲の間に取得された波形データ系列を仮想的に取り出す仮想フレーム（下流側フレーム及び上流側フレーム）を用意している。ＣＰＵ４７は、下流側フレーム（第１仮想フレーム）内の波形データと、上流側フレーム（第２仮想フレーム）内の波形データの重なり合い（類似度）を評価する。
下流側フレーム（第１仮想フレーム）は、下流側リングバッファ５５に蓄積された波形データの中から、第１時間範囲内に連続して取得された波形データ系列（第１波形データ系列）を仮想的に取り出すための仮想フレームである。具体的には、図５に示すように、下流側フレームは、下流側リングバッファ５５に格納された波形データの中で最新の６４点のデータ（下流側リングバッファのｉｎｄｅｘ［６４］からｉｎｄｅｘ［１２７］までの範囲の波形データ）を含むように設定される。以下の説明で、仮想フレームに含まれる波形データのうち最も古いデータのｉｎｄｅｘを、仮想フレームの先頭位置と表現する。例えば下流側フレームの場合、先頭位置はｉｎｄｅｘ［６４］である。
上流側フレーム（第２仮想フレーム）は、第２時間範囲内に取得された上流側リングバッファ５６の波形データ系列（第２波形データ系列）の中から、第１時間範囲と同じ長さの時間範囲の波形データ系列（６４点の波形データ）を仮想的に取り出すための仮想フレームである。上流側フレームには、上流側リングバッファ５６のｉｎｄｅｘ［３２］からｉｎｄｅｘ［１２７］までの範囲（第２時間範囲）の波形データのうち、連続する６４点のデータを格納できるように設定される。
第２波形データ系列は、第１波形データ系列に比べて、時間軸で過去方向に向かって３２点の波形データ分だけ範囲が広くなっている。上流側フレームの先頭位置は、下流側フレームの先頭位置よりも過去方向に３２点以内でズラした位置に設定することができる。下流側フレームの先頭位置と上流側フレームの先頭位置のｉｎｄｅｘの差を、「フレームズレ量」、または単に「ズレ量」と呼ぶ。
上記のようにして上流側フレームが設定されると、ＣＰＵ４７は、設定された上流側フレーム内の６４点の波形データの中から所定の抽出条件に基づいて波形データの抽出を行い、抽出した波形データに基づいて新たな上流側フレームを作成する。これは、上流側フレームに含まれる波形データの数を減らす（間引く）ものである。所定の抽出条件として、例えば、上流側フレームに含まれる波形データを一つ飛ばしで抽出したり、二つ飛ばしで抽出したりする等が挙げられる。同様に、ＣＰＵ４７は、設定された下流側フレーム内の６４点の波形データの中から、所定の抽出条件に基づいて波形データの抽出を行い、抽出した波形データに基づいて新たな下流側フレームを作成する。例えば、抽出条件は、糸走行速度（サンプリング速度）が所定の糸走行速度（所定のサンプリング速度）を超えた場合に、変更される。糸走行情報取得に関する処理時間は略一定であるため、サンプリング速度が速くなった場合、糸走行情報を取得している時間あたりにサンプリングされる点数が増加する。この場合、サンプリングされる点数に対して、糸走行情報が取得される割合が低下する。従って、抽出条件として、例えば、所定のサンプリング速度が第１の閾値未満の場合は、間引きを行わず、所定のサンプリング速度が第１の閾値以上の場合は、一つの波形データを飛ばして間引きを行い、所定のサンプリング速度が第２の閾値以上の場合は、二つの波形データを飛ばして間引きを行う、ことを設定する。
波形データの数が間引かれた上流側フレーム及び下流側フレームが設定されると、ＣＰＵ４７は、上流側フレームに含まれる波形と下流側フレームに含まれる波形がどの程度重なり合っているかの指標である類似度を求める。糸ムラセンサ４３及び４４の出力信号にはバイアス成分が含まれており、糸ムラセンサ４３及び４４の感度のバラツキにより、そのままでは２つの波形がうまく重なり合わない場合がある。ＣＰＵ４７は、上流側フレームと下流側フレーム内の波形データに対して、バイアス成分除去と正規化の処理を行う。バイアス成分除去とは、図６に示すように、計算フレーム内におけるデータの最小値を検索し、各データの値から最小値を減算する処理である。正規化とは、計算フレーム内のデータの合計値で各データの値を割る処理である。これにより、計算フレーム内の波形のグラフの面積が１に正規化される。上流側と下流側の波形データそれぞれに対して、バイアス成分除去及び波形の正規化を行うので、糸ムラセンサ４３及び４４ごとのバイアス成分のバラツキや、糸ムラセンサ４３及び４４ごとの感度差を吸収することができる。
バイアス成分除去と正規化の処理を行うと、ＣＰＵ４７は、下流側フレーム内のデータ系列（第１糸太さムラ信号の波形）と、上流側フレーム内のデータ系列（第２糸太さムラ信号の波形）と、の類似度を求める類似度評価処理を実行する。このように２つの波形の類似度を評価しているので、ＣＰＵ４７は、類似度評価部６５として機能していると言うことができる。
上流側フレームの先頭位置は、下流側フレームの先頭位置よりも過去方向に３２点以内でズラした位置に設定することができる。フレームズレ量（所定のズレ量）を０〜３２の範囲で変化させることができる。類似度評価部６５は、上記範囲内でフレームズレ量を変化させながら上記類似度評価処理を繰り返し実行する。類似度評価部６５は、第２時間範囲の中で上流側フレームの時間軸上での位置を複数選択し、当該複数の位置それぞれに対する類似度を評価する。これにより、類似度評価部６５は、複数の類似度を取得する。第１時間範囲よりも第２時間範囲を長く設定することにより、当該第２時間範囲内で上流側フレームを移動させて複数回の類似度評価が可能となるので、ＣＰＵ４７は複数の類似度を取得することができる。フレームズレ量に対応した複数の類似度が取得される結果、ＣＰＵ４７は、例えば図７のように、フレームズレ量と類似度との関係を得ることができる。ＣＰＵ４７は、求められたフレームズレ量と類似度との関係のうち、類似度が極大となる極大点（類似度極大点）のみを抽出し、図８に示すように抽出した各極大点におけるフレームズレ量と類似度との関係を求める。この極大点のみを抽出する処理は、類似度に対して重み付けを行った場合に誤差が生じることを抑制するために行われる。この重み付けの詳細について、詳しくは後述する。このように、極大点は、類似度の極大部分のみを抽出したものであり、類似度を表している。
上流側フレーム及び下流側フレーム内の波形データを間引いて類似度を求めることによる作用について説明する。巻取ドラム２４の回転情報に基づいて得られるサンプリング周波数に応じて、糸ムラセンタ４３及び４４からの出力信号を一定長でサンプリングすると、算出される紡績糸２０の走行速度の分解能を高くすることができる。例えば、糸ムラセンサ４３及び４４間の距離が１０ｍｍであり、サンプリング速度に基づいて紡績糸２０が１ｍｍ移動する毎にサンプリングを行う場合、分解能は、５／１０、６／１０、７／１０、８／１０、・・・のように、サンプリング速度の１／１０倍となる。この時、類似度を求める範囲が２０ｍｍ（２０ｉｎｄｅｘ分）であると、２０点の波形データ分に対して類似度の評価処理を行うこととなる。紡績糸２０が０．５ｍｍ移動する毎にサンプリングを行う場合には、分解能はサンプリング速度の１／２０倍となるが、４０点の波形データに対して類似度の評価処理を行う必要がある。このように、分解能と処理時間とはトレードオフの関係にある。そこで本実施形態のように、サンプリングの間隔を短くすることによって紡績糸２０の走行速度の分解能を高めながら、上流側フレーム及び下流側フレーム内の波形データを間引くことで類似度評価のための処理時間を短縮することができる。
類似度が最大となったときが、上流側フレームの波形と下流側フレームの波形が最も良く重なり合っているときである。別の観点から言えば、このとき、上流側リングバッファ５６の波形データ系列と下流側リングバッファ５５の波形データ系列との間にあった時間的なズレΔＴが解消された状態にあるといえる。従って、類似度が最大になったときのフレームズレ量は、上流側リングバッファ５６の波形と下流側リングバッファ５５の波形の時間的なズレΔＴに対応していると考えられる。即ち、類似度が最大となるときのフレームズレ量に基づいて、波形の時間的なズレΔＴを算出することができる。ズレΔＴの算出について、詳しくは後述する。
クリアラ１５は、求めたΔＴを式（１）に代入することにより、紡績糸２０の走行速度を算出することができる。以上のようにして、クリアラ１５は、２つの波形の類似度に基づいて紡績糸２０の走行速度を求めることができる。但し、本実施形態のクリアラ１５では、上記のように類似度をそのまま用いて紡績糸２０の走行速度を算出するのではなく、後述するように、重み付けを行った類似度を用いて紡績糸２０の走行速度を算出している。
本実施形態では、上記のように上流側フレームを時間軸上で移動させることで複数の類似度を求めているが、これに代えて下流側フレームを時間軸上で移動させることも考えられる。但し、本実施形態のように上流側フレームを時間軸上で移動させれば、下流側フレームは、下流側リングバッファ５５に含まれる波形データのうち最新の波形データを含むように時間軸上での位置を固定することができる（図５において、下流側フレームを一番右に寄った位置に固定することができる）。これにより、クリアラ１５は、下流側の最新の糸太さムラ信号を用いて時間的なズレΔＴを算出することができるので、紡績糸２０の走行速度をリアルタイムで求めることができる。
ところで、走行する紡績糸２０の太さムラは、似たような状態が続くことがあるため、糸ムラセンサ４３及び４４が出力する信号も似たような波形が続く場合がある。この場合、上流側の波形と下流側の波形とが複数の位置で重なり合うため、図７のように、上流側フレームの移動範囲内で、類似度が大きなピーク（極大点）を示すフレームズレ量が複数存在することになる。このように上流側フレームの移動範囲内で類似度の大きなピークが複数存在すると、どのピークのフレームズレ量を用いて波形の時間的なズレΔＴを算出すれば良いのかまぎらわしく、誤ったフレームズレ量を用いて糸走行速度を算出してしまう場合がある。
本実施形態では、上記のような類似度のピークのまぎらわしさを解消するため、類似度に対して重み付けを行っている。以下、本実施形態においてＣＰＵ４７が実行する糸走行速度取得処理について、図９を参照して説明する。
ＣＰＵ４７は、第１のＡ／Ｄコンバータ４５で新しいデータがサンプリングされ、当該新しい波形データがリングバッファ５５及び５６に追加されるごとに、図９のフローチャートに示す糸走行速度取得処理を実行する。糸走行速度取得処理を開始すると、ＣＰＵ４７は、上述したように、下流側フレーム内の波形データを間引きし、バイアス成分除去と波形の正規化とを行う（ステップＳ１０１）。
次に、ＣＰＵ４７は、フレームズレ量の初期化（上流側フレームの位置の初期化）を行う（ステップＳ１０２）。本実施形態では、フレームズレ量を３２に初期化する。これにより、上流側フレームは、下流側フレームから波形データ３２点に相当する過去にズレた位置に設定される。従って、上流側フレームには、上流側リングバッファ５６のｉｎｄｅｘ［３２］からｉｎｄｅｘ［９５］までの範囲の波形データが含まれることになる（図５参照）。
上流側フレームの位置が決まると、ＣＰＵ４７は、上述したように、上流側フレーム内の波形データを間引きし、バイアス成分除去と、波形の正規化とを行う（ステップＳ１０３）。
続いて、ＣＰＵ４７は、上流側フレーム内の波形データと下流側フレーム内の波形データについて、類似度を求める類似度評価処理を行う（ステップＳ１０４）。類似度が算出されると、ＣＰＵ４７は、類似度の各極大点のフレームズレ量（図８参照）を保存する（ステップＳ１０５）。
続いて、ＣＰＵ４７は、上流側フレームの移動範囲が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ１０６）。本実施形態では、上流側フレームを、フレームズレ量が３２から０までの範囲で（即ち、上流側フレームが第２時間範囲に収まる範囲内で）移動させる。上記移動範囲が終了していない場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、ステップＳ１０７でフレームズレ量を１つ減らして（上流側フレームを図５の右方向に１つずらして）、ステップＳ１０３に戻る。上記移動範囲が終了している場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、ステップＳ１０８に進む。
以上のループ処理により、上流側フレームの時間軸上での位置をずらしながらステップＳ１０３からＳ１０７の処理が繰り返し行われる。これにより、上流側フレームの移動範囲（フレームズレ量が０から３２の範囲）の中で類似度評価処理及び重み付け処理が複数回行われるので、ＣＰＵ４７は、複数の類似度を取得することができる。ステップＳ１０５で保存されたデータは、新たな糸走行速度取得処理が開始される度にリセットされる。
次にＣＰＵ４７は、求められた複数の極大点について、上流側リングバッファ５６の波形データと下流側リングバッファ５５の波形データとの時間的なズレΔＴを算出するために採用する極大点を判定する採用判定処理（ステップＳ１０８）を行う。
以下、図１０のフローチャートを参照して、採用判定処理の内容について具体的に説明する。ＣＰＵ４７は、採用判定処理を開始すると、図８に示す各極大点に対して重み付け処理を行い、重み付き極大点を算出する重み付け処理を行う（ステップＳ２０１）。このように重み付け処理を行うので、ＣＰＵ４７は、重み付け処理部６６として機能していると言うことができる。なお以下の説明において、重み付き極大点と区別する必要がある場合には、重み付けをする前の極大点のことを特に「生の極大点」と呼ぶことがある。上記重み付け処理は、生の極大点の値に、重み係数を乗算することによって行う。即ち、フレームズレ量ｃ＿ｉｎｄｅｘのときの生の極大点をＳc_index、フレームズレ量ｃ＿ｉｎｄｅｘに対する重み係数をＷc_indexとすると、重み付き極大点Ｓ´c_indexは以下の式（３）で求めることができる。
Ｓ´c_index＝Ｓc_index×Ｗc_index ・・・（３）
或るフレームズレ量ｃ＿ｉｎｄｅｘのときの重み係数Ｗc_indexをどのような値とするかは、フレームズレ量と重み係数との関係を指定する重み付けカーブによって決定する。この重み付けカーブの例を、図１１の上側に示す。図１１に示すように、重み付けカーブは、所定のフレームズレ量ｃ＿ｉｎｄｅｘの位置で重み係数がピークとなる極大値を１つ持つように設定されており、当該ピークから離れるに従って、重み係数の値がなだらかに減少するように設定されている。従って、この重み付けカーブで指定される重み係数を用いて極大点に対する重み付けを行うことにより、当該重み付けカーブのピーク近傍に位置する極大点は強調され、それ以外の極大点は抑圧される。この結果、図１１の下側に示すように、複数の極大点のうち、不要な極大点の強さ（類似度）を抑えることができる。
極大点に対して重み付け処理を行うことによる作用について説明する。例えば、図１２（ａ）の上段に示すように重み付けがされていない生の類似度に対して、重み付けカーブを用いて重み付けを行う場合、図１２（ａ）の下段に示すように、重み付け後の類似度である重み付き類似度の極大点が、生の類似度の極大点の位置（フレームズレ量）からずれてしまう場合がある。また、例えば、図１２（ｂ）の上段に示すように重み付けがされていない生の類似度に対して、重み付けカーブを用いて重み付けを行う場合、図１２（ｂ）の下段に示すように、重み付き類似度の極大点の数が増加してしまう場合がある。
本実施形態では、図１１に示すように、極大点に対して重み付けを行うことで、極大点の位置のずれの発生、及び／又は極大点の数の増加を抑制することができる。従って、本実施形態では、より精度よく重み付け処理を行うことができる。
本実施形態では、重み付けカーブとして、履歴重みカーブと、サンプリング速度重みカーブとを用いる。ステップＳ２０１においてＣＰＵ４７は、履歴重みカーブを用いて極大点に重み付けを行う処理と、サンプリング速度重みカーブを用いて極大点に重み付けを行う処理とをそれぞれ行う。
履歴重みカーブは、前回の糸走行速度取得処理において重み付き極大点が最大となったときのフレームズレ量の近傍で、重み係数が大きくなるように設定される。糸走行速度は連続的に変化するため、今回の糸走行速度取得処理で取得される糸走行速度は、前回の糸走行速度取得処理で取得された糸走行速度とは大きく異ならないと考えられる。従って、今回の糸走行速度取得処理における極大点が最大となるフレームズレ量は、前回の糸走行速度取得処理における極大点が最大となるフレームズレ量の近傍である蓋然性が高い。換言すると、前回の糸走行速度取得処理における極大点が最大となるフレームズレ量から離れた位置に出現する生の極大点は、糸走行速度には対応していない偽の極大点である可能性が高い。前回の糸走行速度取得処理における極大点が最大となるフレームズレ量から離れた位置における生の極大点に対しては、重み係数を小さくして重要度を下げることが好ましい。この履歴重みカーブについて、詳しくは後述する。
サンプリング速度重みカーブは、巻取ドラム２４の回転情報に基づいて算出されたサンプリング速度に対応するフレームズレ量の近傍で、重み係数が大きくなるように設定される。即ち、糸走行速度は、サンプリング速度付近で変化しており、このサンプリング速度から大きく離れることはないと考えることができる。従って、下流側リングバッファ５５内の波形データに対する上流側リングバッファ５６内の波形データの時間的なズレΔＴは、上記サンプリング速度に対応したフレームズレの近傍で変化していると考えられる。これを別の観点から言うと、サンプリング速度に対応するフレームズレ量から離れた位置に出現する生の極大点は、糸走行速度には対応していない偽の極大点である可能性が高い。そこで、サンプリング速度に対応するフレームズレ量から離れた位置における生の極大点に対しては、重み係数を小さくして重要度を下げることが好ましい。このサンプリング速度重みカーブについて、詳しくは後述する。
図１０に戻り、ＣＰＵ４７は、履歴重みカーブ及びサンプリング速度重みカーブを用いて複数の重み付き極大点を算出した後、最も類似度（重み付き後の類似度）が大きい重み付き極大点を抽出する（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ４７は、最も類似度が大きい重み付き極大点が複数抽出されたか否かを判断する（ステップＳ２０３）。最も類似度が大きい重み付き極大点が一つのみ抽出された場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、ＣＰＵ４７は、ステップＳ２０２で抽出された極大点を、波形データの時間的なズレΔＴを算出するための極大点（対象重み付き類似度）として採用する。
最も類似度が大きい重み付き極大点が複数抽出された場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ４７は、抽出された重み付き極大点について、重み付け前の類似度を比較する。ＣＰＵ４７は、比較の結果、重み付け前の類似度が最も大きい重み付き極大点を抽出する（ステップＳ２０４）。ＣＰＵ４７は、重み付け前の類似度が最も大きい極大点が複数抽出されたか否かを判断する（ステップＳ２０５）。重み付け前の類似度が最も大きい重み付き極大点が一つのみ抽出された場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、ＣＰＵ４７は、ステップＳ２０４で抽出された極大点を、波形データの時間的なズレΔＴを算出するための極大点（対象重み付き類似度）として採用する。
重み付け前の類似度が最も大きい重み付き極大点が複数抽出された場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、まず、ＣＰＵ４７は、抽出された重み付き極大点のうち、前回の糸走行速度取得処理において極大点が最大となるフレームズレ量に最も近いフレームズレ量を有する極大点を抽出する。ＣＰＵ４７は、抽出した重み付き極大点を、波形データの時間的なズレΔＴを算出するための極大点（対象重み付き類似度）として採用する（ステップＳ２０６）。このように、ＣＰＵ４７が複数の重み付き極大点からズレΔＴを算出するための極大点を抽出しているので、ＣＰＵ４７は、ズレΔＴを算出するための極大点を抽出する走行情報取得部６７としても機能している。
次に、上記採用判定処理が終了した後の処理について説明する。ＣＰＵ４７は、採用判定処理の実行が終了すると、図９のフローに戻ってステップＳ１０９の処理に進む。
ステップＳ１０９において、ＣＰＵ４７は、ステップＳ１０８の採用判定処理で採用された極大点のフレームズレ量に基づき、紡績糸２０の走行速度を算出する。なお、以下の説明では、ステップＳ１０８で採用された極大点のフレームズレ量のことを「今回採用の最大値対応ズレ量」と呼ぶ。今回採用の最大値対応ズレ量は、上流側リングバッファ５６の波形データと下流側リングバッファ５５の波形データとの時間的なズレΔＴに対応していると考えられる。今回採用の最大値対応ズレ量とは、図１３に示す下流側フレームを上流側フレームの時間軸上において最新の位置から過去の方向へ移動させたときに、上流側リングバッファ５６の波形と下流側リングバッファ５５の波形とが一致するまでのフレームズレ量である。図１３の例では、下流側フレームをｉｎｄｅｘ［１２７］からｉｎｄｅｘ［１１９］までの８ｉｎｄｅｘ分だけずらしたときに、上流側リングバッファ５６の波形データと下流側リングバッファ５５の波形データとが一致した場合（即ち、フレームズレ量が８である場合）を示している。
従って、図１３の例では、ｉｎｄｅｘ［１２７］からｉｎｄｅｘ［１１９］までの時間幅が、上流側リングバッファ５６の波形データと下流側リングバッファ５５の波形データとの時間的なズレΔＴに対応する。
ＣＰＵ４７は、糸太さムラ信号をサンプリングする際のサンプリング時間間隔を、サンプリング間隔毎に計測している。ＣＰＵ４７は、サンプリングの時間間隔を計測しているので、計測部７３として機能している。ＣＰＵ４７は、ｉｎｄｅｘ［１２７］からｉｎｄｅｘ［１１９］までの各サンプリング時間間隔を積算する。即ち、ＣＰＵ４７は、ｉｎｄｅｘ［１２７］からｉｎｄｅｘ［１２６］までのサンプリングの時間間隔と、ｉｎｄｅｘ［１２６］からｉｎｄｅｘ［１２５］までのサンプリングの時間間隔と、・・・、ｉｎｄｅｘ［１２０］からｉｎｄｅｘ［１１９］までのサンプリングの時間間隔とを積算する。この積算結果が、波形の時間的なズレΔＴとなる。
サンプリングの時間間隔を積算することで波形の時間的なズレΔＴを算出することによる作用について説明する。例えば、紡績糸２０の走行速度が一定であるとき、サンプリングの時間間隔は一定となるため、サンプリング時間間隔×フレームズレ量（ｉｎｄｅｘの数）によって波形の時間的なズレΔＴが求まる。紡績糸２０の平均走行速度が加速中であるとき、サンプリングの時間間隔は段々と短くなるため、最新のサンプリング時間間隔×フレームズレ量（ｉｎｄｅｘの数）よりも波形の時間的なズレΔＴは長くなる。紡績糸２０の平均走行速度が減速中であるとき、波形の時間的なズレΔＴは短くなる。本実施形態のように、サンプリングの時間間隔を積算することによって波形の時間的なズレΔＴを算出することで、紡績糸２０が加減速を行っている場合であってもズレΔＴを正確に算出することができる。
ＣＰＵ４７は、上記のようにして求めたΔＴを式（１）に代入することにより、紡績糸２０の走行速度を算出する（ステップＳ１０９）。このように、重み付けを行った極大点に基づいて紡績糸２０の走行速度を算出することにより、生の極大点が複数存在する場合であっても、ＣＰＵ４７は、紡績糸２０の走行速度を正確に算出することができる。本実施形態では、上記のように、信頼性の低い極大点が採用されてしまうことを防ぐ採用判定処理を行っている。これにより、ＣＰＵ４７は、信頼性の高い糸走行速度を得ることができる。
ＣＰＵ４７は、上記のようにして求めた糸走行速度に基づいて第２のＡ／Ｄコンバータ４６のサンプリング周期を変化させる。具体的には、ＣＰＵ４７は、糸走行速度に比例した周波数で定長パルス信号を生成して、生成した定長パルス信号を第２のＡ／Ｄコンバータ４６に送信する。糸走行速度は、重み付けを行った極大点に基づいて求めた正確な糸走行速度である。従って、この糸走行速度に基づく定長パルス信号に基づいて第２のＡ／Ｄコンバータ４６による糸太さムラ信号のサンプリングを行うことにより、紡績糸２０の単位長さあたりのデータ数を正確に一定にすることができる。
上記のようにして求められた糸走行速度は、ユニット制御部５０に送信される。ユニット制御部５０においては、クリアラ１５から送信された紡績糸２０の走行速度に応じて、モータ制御部５４に制御信号を送信し、巻取ドラム２４の回転を制御する。これにより、ワインダユニット１０は、紡績糸２０の正確な走行速度に応じてパッケージ３０の巻き取りを行うことができる。ユニット制御部５０は、紡績糸２０の走行速度を時間で積分することにより、パッケージ３０に巻き取った紡績糸２０の総長を算出することができる。従って、例えば、ワインダユニット１０は、所定の長さの紡績糸２０を巻き取り終わったときに、紡績糸２０の巻き取りを終了してパッケージの完成とすることができる。これにより、ワインダユニット１０は、それぞれのパッケージ３０に巻き取られる紡績糸２０の長さを均一化することができるので、均一な長さのパッケージ３０を生産することができる。
以上の説明において、ＣＰＵ４７は紡績糸２０の走行速度を算出するものとして説明したが、必ずしも速度の形式で糸走行情報を取得しなければならないわけではない。例えば、紡績糸２０が１秒間に２ｃｍ動き、次の１秒間で３ｃｍ動いた場合、ＣＰＵ４７は「２秒間で合計５ｃｍ動いた」という情報を取得できれば良く、必ずしも「毎秒２．５ｃｍ」のように速度の態様で情報を取得しなくても良い。なお、このように「時間あたりに紡績糸２０が動いた長さ」の情報も、紡績糸２０の走行状態に関する情報であるから、糸走行情報の一種であるといえる。
次に、上記重み付けカーブの決定方法について説明する。本実施形態において、上記重み付けカーブは、履歴重みカーブと、基準速度重みカーブと、が含まれている。
まず、履歴重みカーブについて説明する。履歴重みカーブは、上述したように、前回の糸走行速度取得処理において重み付き極大点が最大となったときのフレームズレ量の近傍で、重み係数が大きくなるように設定される。即ち、履歴重みカーブの極大点は、前回算出されたフレームズレ量に基づいて設定される。また、この履歴重みカーブは、第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号のフレームズレ量（所定のズレ量）に基づく速度比に応じた重み付けカーブとなる。
以下、速度比に応じた重み付けカーブについて、具体例を用いて説明する。紡績糸２０が１ｍｍ走行する毎に第１のＡＤコンバータ４５が糸太さムラ信号をサンプリングするものとする。この場合、巻取ドラム２４の回転情報に基づいて算出された紡績糸２０の走行速度が１０００ｍｍ／ｓであるならは、サンプリングの時間間隔は１ｍｓとなる。このとき、第１糸ムラセンサ４３及び第２糸ムラセンサ４４の間隔を１０ｍｍとし、実際の紡績糸２０の走行速度が１０００ｍｍ／ｓであるならば、図９のステップＳ１０８で採用される極大点のフレームズレ量の値は１０となる。しかしながら、サンプリング周波数等に誤差があり、算出されたフレームズレ量が９であった場合、実際の紡績糸２０の走行速度は１０００×（１０／９）ｍｍ／ｓとなる。同様に、算出されたフレームズレ量が１１であった場合、実際の紡績糸２０の走行速度は１０００×（１０／１１）ｍｍ／ｓとなる。このように、フレームズレ量が１であったとしても、速度比が異なる。そのため、フレームズレ量に基づいて重みを決定するのではなく、フレームズレ量に基づく速度比に応じた重みを決定する必要がある。
図１４（ａ）に示すように、ＣＰＵ４７は、基準となるフレームズレ量と算出されたフレームズレ量とに基づく速度比を求める。図１４（ａ）では、分子が基準となるフレームズレ量、分母が算出されたフレームズレ量を表している。基準となるフレームズレ量は、サンプリング速度に対応するフレームズレ量であり、ここでは１０であるものとする。この速度比は、基準となるフレームズレ量１０を分子とし、分母のフレームズレ量を１ずつ変えることによって作成される。次に、図１４（ｂ）に示すように、ＣＰＵ４７は、求めた速度比に対して前回算出されたフレームズレ量を考慮した第１履歴補正速度比を求める。例えば、前回算出されたフレームズレ量が１３であった場合、図１４（ａ）に示す枠Ａの速度比（１０／１３）を用いて、第１履歴補正速度比を算出する。具体的には、ＣＰＵ４７は、図１４（ｂ）に示す枠Ｃ内の第１履歴補正速度比を求める場合、枠Ｂの速度比（１０／１１）を枠Ａの速度比（１０／１３）で除算することにより、枠Ｃの第１履歴補正速度比（１３／１１）を算出する。同様に枠Ｄ内の第１履歴補正速度比は、枠Ａの速度比で枠Ａ内の速度比を除算することで求めることができる。
次に、ＣＰＵ４７は、図１４（ｃ）に示すように、第２履歴補正速度比を求める。この第２履歴補正速度比は、前回算出されたフレームズレ量に対応する第１履歴補正速度比（枠Ｄの速度比１３／１３）が最も大きな値となるように、この値を超える第１履歴補正速度比を補正したものである。具体的には、第１履歴補正速度比が１３／１３を超えている「１３／７」、「１３／８」、・・・、「１３／１２」の各値の分母と分子を入れ替えて、第２履歴補正速度比を算出する。１３／１３を超えていない第１履歴補正速度比は、そのまま第２履歴補正速度比として用いる。
ＣＰＵ４７は、第２履歴補正速度比を用いて、履歴重みカーブを求める。具体的には、履歴重みカーブは、履歴重みカーブを形成する履歴重み係数ＷＰと、第２履歴補正速度比Ｎとの関係を指定した以下の式（４）で定義される。
ＷＰ＝ｅｘｐ（−（１−Ｎ）２／Ｗ） ・・・（４）
なお、Ｗは、ユーザが設定可能な定数である。
図１４（ｄ）に、式（４）を用いて算出した履歴重みカーブの例を示す。ここでは、前回のフレームズレ量１３を極大とした履歴重みカーブとなる。
上述した例では、前回算出されたフレームズレ量が１３である場合の履歴重みカーブを算出する例を示したが、前回算出されたフレームズレ量が他の値である場合の履歴重みカーブについても予め算出しておく。ＣＰＵ４７は、履歴重みカーブを用いて極大点に重み付けを行う際に、前回のフレームズレ量に対応する履歴重みカーブを選択して使用することができる。
次に、サンプリング速度重みカーブについて説明する。サンプリング速度重みカーブは、上述したように、巻取ドラム２４の回転情報に基づいて算出されたサンプリング速度に対応するフレームズレ量の近傍で、重み係数が大きくなるように設定される。サンプリング速度重みカーブの極大点は、サンプリング速度で紡績糸２０が走行した場合のフレームズレ量に基づいて設定される。このサンプリング速度重みカーブは、履歴重みカーブと同様に、フレームズレ量に基づいて重みを決定するのではなく、フレームズレ量に基づく速度比に応じた重みを決定する必要がある。従って、サンプリング速度重みカーブは、第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号のフレームズレ量（所定のズレ量）に基づく速度比に応じた重み付けカーブとなる。
図１５（ａ）に示すように、ＣＰＵ４７は、基準となるフレームズレ量と算出されたフレームズレ量とに基づく速度比を求める。図１５（ａ）では、分子が基準となるフレームズレ量、分母が算出されたフレームズレ量を表している。基準となるフレームズレ量は、サンプリング速度に対応するフレームズレ量であり、ここでは１０であるものとする。この速度比は、基準となるフレームズレ量１０を分子とし、分母のフレームズレ量を１ずつ変えることによって作成される。
次に、ＣＰＵ４７は、図１５（ｂ）に示すように、サンプリング速度補正速度比を求める。このサンプリング速度補正速度比は、サンプリング速度で紡績糸２０が走行した場合のフレームズレ量に対応する速度比（枠Ｅの速度比１０／１０）が最も大きな値となるように、この値を超える速度比を補正したものである。具体的には、速度比が１０／１０を超えている「１０／７」、「１０／８」、「１０／９」の各値の分母と分子を入れ替えて、サンプリング速度補正速度比を算出する。１０／１０を超えていない補正速度比は、そのままサンプリング速度補正速度比として用いる。
ＣＰＵ４７は、サンプリング速度補正速度比を用いて、サンプリング速度重みカーブを求める。具体的には、サンプリング速度重みカーブは、サンプリング速度重みカーブを形成するサンプリング速度重み係数ＷＡと、サンプリング速度補正速度比Ｎとの関係を指定した以下の式（５）で定義される。
ＷＡ＝ｅｘｐ（−（１−Ｎ）２／Ｗ） ・・・（５）
なお、Ｗは、ユーザが設定可能な定数である。
図１５（ｃ）に、式（５）を用いて算出したサンプリング速度重みカーブの例を示す。図１５（ｃ）に示す例は、サンプリング速度で紡績糸２０が走行した場合のフレームズレ量（１０）を極大としたサンプリング速度重みカーブである。
上述した例では、サンプリング速度で紡績糸２０が走行した場合のフレームズレ量が１０である場合のサンプリング速度重みカーブを算出する例を示したが、サンプリング速度は変動するため、サンプリング速度毎にサンプリング速度重みカーブを予め算出しておく。ＣＰＵ４７は、サンプリング速度重みカーブを用いて極大点に重み付けを行う際に、サンプリング速度に対応するフレームズレ量のサンプリング速度重みカーブを選択して使用することができる。
ＣＰＵ４７は、前回の糸走行速度取得処理において重み付き極大点が最大となるときの重み付き類似度に基づいて、履歴重みカーブの履歴重み係数ＷＰと、サンプリング速度重みカーブのサンプリング速度重み係数ＷＡとを補正することもできる。具体的には、前回の糸走行速度取得処理において重み付き極大点が最大となるときの重み付き類似度をＳＰとすると、補正後の履歴重み係数ＷＰ’及び補正後のサンプリング速度重み係数ＷＡ’は、それぞれ以下の式（６）及び式（７）で定義される。
ＷＰ’＝ＳＰ×ＷＰ ・・・（６）
ＷＡ’＝（２Ｓ’−ＳＰ）ＷＡ ・・・（７）
なお、Ｓ’は、安定類似係数であり、例えば、類似度の最低値等を設定することができる。
この履歴重み係数及びサンプリング速度重み係数の補正は、類似度ＳＰが大きい場合には履歴重み係数ＷＰの影響を強くし、類似度ＳＰが小さい場合にはサンプリング速度重み係数の影響を強くする。これは、前回の類似度ＳＰが大きい場合には、履歴重みカーブの方がサンプリング速度重みカーブよりも信頼性が高いと考えられることに基づいている。従って、この補正を行うことで、信頼性の高い極大点を選択することが可能となる。このように、ＣＰＵ４７が前回の類似度に基づいて履歴重み係数やサンプリング速度重み係数を補正しているので、ＣＰＵ４７は、履歴重み係数やサンプリング速度重み係数を補正する走行情報取得部６７としても機能している。
本実施形態は以上のように構成され、類似度評価部６５が、第１糸太さムラ信号から所定の抽出条件で抽出された第１糸太さムラ信号に基づいて第１仮想フレームを作成し、第２糸太さムラ信号から所定の抽出条件で抽出された第２糸太さムラ信号に基づいて第２仮想フレームを作成する。そして、類似度評価部６５は、第１仮想フレームと第２仮想フレームとに基づいて、第１糸太さムラ信号と第２糸太さムラ信号との複数の類似度を求める。このように、第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号から信号を抽出することで、第１仮想フレーム及び第２仮想フレーム内の第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号の信号数を減らす（間引く）ことができる。この信号数を減らした第１仮想フレーム及び第２仮想フレームを用いて類似度を求めることで、類似度を算出する際の処理負荷を減らすことができる。このように、分解能を上げるために、第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号の取得数を多くしても、類似度を算出する際の負荷を減らすことができる。
類似度評価部６５は、上流側フレームを構成する波形データを抽出する抽出条件、及び、下流側フレームを構成する波形データを抽出する抽出条件を、サンプリング速度に基づいて変更する。これにより、サンプリング速度に応じた、より適切な上流側フレームや下流側フレームを得ることができる。これにより、類似度をより適切に算出することができる。
重み付け処理部６６は、第１糸太さムラ信号及び第２糸太さムラ信号のフレームズレ量に基づく速度比に応じた重み付けカーブ（履歴重みカーブ及びサンプリング速度重みカーブ）を用いて、複数の極大点に対してそれぞれ重み付け処理を行う。このように、フレームズレ量に基づく速度比に応じた重み付けカーブを用いることで、フレームズレ量毎に重みを適切に設定することができる。従って、ズレ量に基づく速度比に応じた重み付けカーブを用いることで、より正確に重み付け処理を行うことができ、より精度よく糸の走行状態が取得可能となる。
ワインダユニット１０が、上述したように糸の走行速度を算出可能なクリアラ１５を備えているので、クリアラ１５によって取得された精度の良い糸の走行情報を用いて各部の制御を行うことができる。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、回転する巻取ドラム２４によってパッケージを回転させつつ、当該パッケージの表面に紡績糸２０を綾振りする構成としたが、これに限定されず、パッケージの駆動と綾振りとが独立した構成の糸巻取機であっても本発明の構成を適用することができる。このような糸巻取機としては、例えば、旋回運動するアームによって紡績糸２０を綾振りするアーム式トラバース装置や、ベルトによって左右往復運動する糸掛け部材によって紡績糸２０を綾振りするベルト式トラバース装置を備えた自動ワインダ等を挙げることができる。
本発明の糸走行情報取得装置は、自動ワインダに限らず、例えば精紡機等、他の糸処理装置にも適用することができる。
上記実施形態において、糸ムラセンサ４３及び４４は受光量の変化を見る構成としたが、例えば走行する紡績糸２０の静電容量の変化を検出するタイプの糸ムラセンサであっても良い。この構成の場合は、紡績糸２０の単位長さあたりの質量の変化を検出することができる。要は、何らかの方法で紡績糸２０の太さムラを検出するように構成されていれば良い。
重み付けカーブは実施形態で説明したように指数関数の形である必要は無く、何らかの形で重み付けを行うことができれば良い。
上記実施形態では、重み付けカーブ（履歴重みカーブ、サンプリング速度重みカーブ）を指数関数（ｅｘｐ関数）によって定義しているが、これに限らず、極大値を１つ持つ関数であれば任意の関数を重み付けカーブの定義に用いることができる。
クリアラ１５においては、定長パルス信号、糸走行速度等の糸走行情報を取得するものとして説明したが、これ代えて、他の糸走行情報を取得するように構成しても良い。例えば、クリアラ１５において、求めた糸走行速度を時間で積分することにより、走行した紡績糸２０の総長を求めるようにしても良い。
クリアラ１５においては、糸走行速度を算出することなく、例えば波形の時間的なズレΔＴのみを求めるよう構成しても良い。波形の時間的なズレΔＴは紡績糸２０が走行することにより生じるものであるから、紡績糸２０の走行情報であると言うことができる。なお、この場合、クリアラ１５が求めた波形の時間的なズレΔＴは、ユニット制御部５０に出力し、当該ユニット制御部５０において、ΔＴを用いた糸走行速度の算出を行うこともできる。
上記実施形態では、クリアラ１５で算出した糸走行速度をユニット制御部５０に出力するとしたが、数値データとして糸走行速度を出力しても良いし、他の形式で出力しても良い。例えば、前述の定長パルス信号をユニット制御部５０に出力するように構成することもできる。
クリアラ１５が備える第２のＡ／Ｄコンバータ４６は、ＦＦＴ演算を行うためのものであるから、ＦＦＴ演算を行わない場合は第２のＡ／Ｄコンバータ４６を省略しても良い。
上記実施形態では、ロータリエンコーダからの回転パルス信号に基づいてサンプリング速度を取得する構成としたが、これに限らない。
上記実施形態では、重み付けカーブとして、履歴重みカーブと、サンプリング速度重みカーブとを用いた例を示したが、どちらか一方のみを用いてもよい。
上記実施形態では、下流側フレームの先頭位置は固定とし、上流側フレームの先頭位置をズラしながら類似度を求めている。この構成に代えて、上流側フレームの先頭位置を固定とし、下流側フレームの先頭位置をズラしながら類似度を求めても良い。また、下流側フレームと上流側フレームの両方をズラしながら類似度を求めても良い。ただし、下流側フレームを、下流側リングバッファに含まれる波形データのうち最新のデータを含む位置に固定しておけば、常に最新のデータを用いてリアルタイムで類似度を算出することができるので特に好適である。
上記実施形態では、類似度評価部６５、重み付け処理部６６、走行情報取得部６７、糸品質測定部６８、サンプリング速度取得部７２、計測部７３等の機能を、ハードウェアとソフトウェアとによって実現する構成としたが、当該機能の一部又は全部を、専用のハードウェアによって実現する構成であっても良い。
１０…ワインダユニット（糸処理装置）、１６…巻取ユニット本体（糸処理部）、５０…ユニット制御部（制御部）、４３…第１糸ムラセンサ（第１検出部）、４４…第２糸ムラセンサ（第２検出部）、６５…類似度評価部、６６…重み付け処理部、６７…走行情報取得部、７２…サンプリング速度取得部、７３…計測部。
本発明の糸走行情報取得装置は、第１検出部と、第２検出部と、類似度評価部と、走行情報取得部と、を備える。第１検出部は、走行する糸の太さムラを検出して第１糸太さムラ信号を出力する。第２検出部は、糸走行方向において、第１検出部から所定の距離を隔てて配置され、糸の太さムラを検出して第２糸太さムラ信号を出力する。類似度評価部は、所定の第１時間範囲の間に取得された第１糸太さムラ信号から抽出された第１糸太さムラ信号に基づいて構成される第１仮想フレームと、第１時間範囲よりも長い第２時間範囲の間に取得された第２糸太さムラ信号から抽出された第２糸太さムラ信号に基づいて構成される第２仮想フレームと、を用い、第２仮想フレームの時間軸上における第１仮想フレームの位置を第２時間範囲内で複数選択することにより、第１仮想フレームを構成する第１糸太さムラ信号と第２仮想フレームを構成する第２糸太さムラ信号との複数の類似度を求める。走行情報取得部は、類似度に基づいて、第１仮想フレームを構成する第１糸太さムラ信号と第２仮想フレームを構成する第２糸太さムラ信号との時間的なズレを算出するとともに、所定の距離と、時間的なズレ量と、に基づいて糸の走行情報を取得する。
類似度評価部で求められた複数の類似度に対して、第１仮想フレームを構成する第１糸太さムラ信号及び第２仮想フレームを構成する第２糸太さムラ信号の所定のズレ量に基づく速度比に応じた重み付けカーブによって指定される重み係数を用いてそれぞれ重み付け処理を行い、複数の重み付き類似度を算出する重み付け処理部を更に備える。そして、走行情報取得部は、重み付け処理部で重み付け処理がされた重み付き類似度に基づいて走行情報を取得する、ことが好ましい。このように所定のズレ量に基づく速度比に応じた重み付けカーブを用いることで、より正確に重み付け処理を行うことができ、より精度よく糸の走行状態が取得可能となる。

Claims (4)

  1. 走行する糸の太さムラを検出して第１糸太さムラ信号を出力する第１検出部と、
    糸走行方向の上流側において、前記第１検出部から所定の距離を隔てて配置され、前記糸の太さムラを検出して第２糸太さムラ信号を出力する第２検出部と、
    所定の第１時間範囲の間に取得された前記第１糸太さムラ信号から抽出された前記第１糸太さムラ信号に基づいて構成される第１仮想フレームと、前記第１時間範囲よりも長い第２時間範囲の間に取得された前記第２糸太さムラ信号から抽出された前記第２糸太さムラ信号に基づいて構成される第２仮想フレームと、を用い、前記第２仮想フレームの時間軸上における前記第１仮想フレームの位置を前記第２時間範囲内で複数選択することにより、前記第１糸太さムラ信号と前記第２糸太さムラ信号との複数の類似度を求める類似度評価部と、
    前記類似度に基づいて、前記第１糸太さムラ信号と前記第２糸太さムラ信号との時間的なズレを算出するとともに、前記所定の距離と、前記時間的なズレと、に基づいて糸の走行情報を取得する走行情報取得部と、
    を備える糸走行情報取得装置。
  2. 前記糸のサンプリング速度を取得するサンプリング速度取得部を更に備え、
    前記類似度評価部は、前記第１仮想フレームを構成する前記第１糸太さムラ信号を抽出する抽出条件、及び、前記第２仮想フレームを構成する前記第２糸太さムラ信号を抽出する抽出条件のうち少なくとも一方を、前記サンプリング速度に基づいて変更する、
    請求項１に記載の糸走行情報取得装置。
  3. 前記類似度評価部で求められた前記複数の類似度に対して、前記第１糸太さムラ信号及び前記第２糸太さムラ信号の所定のズレ量に基づく速度比に応じた重み付けカーブによって指定される重み係数を用いてそれぞれ重み付け処理を行い、複数の重み付き類似度を算出する重み付け処理部を更に備え、
    前記走行情報取得部は、前記重み付け処理部で重み付け処理がされた前記重み付き類似度に基づいて前記走行情報を取得する、
    請求項１又は２に記載の糸走行情報取得装置。
  4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の糸走行情報取得装置と、
    前記糸に対して処理を行う糸処理部と、
    前記糸走行情報取得装置によって取得された前記糸の走行情報に基づいて、前記糸処理部による処理を制御する制御部と、
    を備える糸処理装置。
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