JP2016535258A - 材料のマルチスケール均一性分析 - Google Patents

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Abstract

材料の均一性を特徴づける方法であって、材料の画像中の対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットを選択することと、サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい画像中の特性を抑制することと、対象となるサイズスケールに等しいパッチに画像を分割することと、各パッチ内の均一性値を算出することと、を含む、方法。

Description

材料の選択された物理的属性は、この材料の均一性を決定するのに分析され得、材料の均一性は、特定の製品用途における材料の外観及び機能性に関して有用な情報を提供し得る。均一性を分析及び決定する方法は、画像基準及び熟練した人間の判断によっているが、このような定性的方法は、正確さを欠いており、製品が製造される際にリアルタイムに使用できない。
光学的方法が、リアルタイムに材料の物理的性質を測定するのに使用されている。ただし、一部の不均一性が小さなサイズスケールで存在し、その他のものがより大きいサイズスケールでのみ明らかとなるため、これらの測定に基づいて材料の全体的な均一性を素早く評価することは、困難であると証明されている。
実施形態の一覧
Ａ．材料の均一性を特徴づける方法であって、材料の画像中の対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットを選択することと、サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい画像中の特性を抑制することと、対象となるサイズスケールに等しいパッチに画像を分割することと、各パッチ内の均一性値を算出することと、を含む、方法。
Ｂ．特性を抑制することが、ローパスフィルタで画像を処理することを含む、実施形態Ａに記載の方法。
Ｃ．ローパスフィルタが、対象となるサイズスケールの所定の比率に等しいカットオフ周波数を有するボックスフィルタを含む、実施形態Ａ及びＢに記載の方法。
Ｄ．ローパスフィルタが、二次元のガウスカーネルを含む、実施形態Ａ及びＢに記載の方法。
Ｅ．均一性値が、パッチの選択された特徴の標準偏差、四分位範囲（ＩＱＲ）、中央絶対偏差、又は情報エントロピーのうち少なくとも１つを決定することにより算出される、実施形態Ａ〜Ｄのいずれかに記載の方法。
Ｆ．パッチの選択された特徴が、パッチを透過した光又はパッチを含む材料の表面から反射した光の強度を含む、実施形態Ｅに記載の方法。
Ｇ．均一性値が、パッチを透過した光の強度の四分位範囲（ＩＱＲ）を決定することにより算出される、実施形態Ｅに記載の方法。
Ｈ．特性を除去する前に、対象領域を所定のサイズに拡大縮小することを更に含む、実施形態Ａ〜Ｇのいずれかに記載の方法。
Ｉ．特性を除去する前に、対象領域を校正することを更に含む、実施形態Ａ〜Ｈのいずれかに記載の方法。
Ｊ．パッチの均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を決定することを更に含む、実施形態Ａ〜Ｇのいずれかに記載の方法。
Ｋ．対象領域内のパッチの選択された配列の均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を提供することを更に含む、実施形態Ａ〜Ｊのいずれかに記載の方法。
Ｌ．材料が、織布、不織布、紙、コーティング、ポリマーフィルム、及びそれらの組み合わせから選択される、実施形態Ａ〜Ｌのいずれかに記載の方法。
Ｍ．材料が、不織布である、実施形態Ｌに記載の方法。
Ｎ．対象領域を含む材料の表面に光を透過させることにより、又は同表面から光を反射させることにより、画像が得られる、実施形態Ａ〜Ｍのいずれかに記載の方法。
Ｏ．材料から光受信装置に向かって光を透過させることにより、画像が得られる、実施形態Ｎに記載の方法。
Ｐ．材料の均一性を特徴づける方法であって、材料から光受信装置に向かって光を透過させることにより、材料の対象領域の画像を得ることと、対象領域内の均一性を測定する段階的なサイズスケールのセットを選択することと、ローパスフィルタを画像に畳み込みして、段階的なサイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい画像中の特性を抑制することと、対象となるサイズスケールに等しいパッチに画像を分割することであって、パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、配列における画素の光強度の標準偏差を決定して、各パッチ内の均一性値を算出することと、を含む、方法。
Ｑ．ローパスフィルタが、配列内の画素の所定の比率に等しい幅を有するボックスフィルタを含む、実施形態Ｐに記載の方法。
Ｒ．ローパスフィルタが、配列における選択された画素を、選択された画素を取り囲む画素の光強度の加重平均で置き換え、加重平均が、二次元のガウスカーネルにより決定される、実施形態Ｑに記載の方法。
Ｓ．選択された不均一性を分析するのに理想的な画素サイズを決定することと、特性を除去する前に、対象領域を理想的な画素サイズに拡大縮小することと、を更に含む、実施形態Ｐ〜Ｒのいずれかに記載の方法。
Ｔ．特性を除去する前に、対象領域を校正することを更に含む、実施形態Ｐ〜Ｓのいずれかに記載の方法。
Ｕ．パッチの均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を決定することを更に含む、実施形態Ｐ〜Ｔのいずれかに記載の方法。
Ｖ．対象領域内のパッチの選択された配列の均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を提供することを更に含む、実施形態Ｐ〜Ｕのいずれかに記載の方法。
Ｗ．材料が、織布、不織布、紙、コーティング、ポリマーフィルム、及びそれらの組み合わせから選択される、実施形態Ｐ〜Ｖのいずれかに記載の方法。
Ｘ．材料が、不織布である、実施形態Ｗに記載の方法。
Ｙ．装置であって、材料のウェブを照射する少なくとも１つの光源と、材料における対象領域を透過した光又は同領域から反射した光を捕捉して、対象領域の画像を生成するカメラと、プロセッサであって、対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットの入力に応じて、ローパスフィルタを画像に畳み込みして、サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい画像中の特性を抑制することと、対象となるサイズスケールに等しいパッチに画像を分割することであって、パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、各パッチ内の均一性値を算出することと、を行う、プロセッサと、を備える、装置。
Ｚ．プロセッサが、配列における画素の光強度の標準偏差、四分位範囲（ＩＱＲ）、中央絶対偏差、又は情報エントロピーのうち少なくとも１つを決定することにより、均一性値を算出する、実施形態Ｙに記載の装置。
ＡＡ．プロセッサが、四分位範囲（ＩＱＲ）を決定することにより、均一性値を算出する、実施形態Ｙ又はＺに記載の装置。
ＢＢ．ローパスフィルタが、配列内の画素の所定の比率に等しい幅を有するボックスフィルタを含む、実施形態Ｙ〜ＡＡのいずれかに記載の装置。
ＣＣ．ローパスフィルタが、配列における選択された画素を、選択された画素を取り囲む画素の光強度の加重平均で置き換え、加重平均が、二次元のガウスカーネルにより決定される、実施形態Ｙ〜ＢＢのいずれかに記載の装置。
ＤＤ．プロセッサが更に、材料中の選択された不均一性を分析するのに理想的な画素サイズを決定し、かつ特性を除去する前に、対象領域を理想的な画素サイズに拡大縮小する、実施形態Ｙ〜ＣＣのいずれかに記載の装置。
ＥＥ．プロセッサが、特性を除去する前に、対象領域を校正する、実施形態Ｙ〜ＤＤのいずれかに記載の装置。
ＦＦ．プロセッサが、パッチの均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を決定する、実施形態Ｙ〜ＥＥのいずれかに記載の装置。
ＧＧ．プロセッサが、対象領域内のパッチの選択された配列の均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を提供する、実施形態Ｙ〜ＦＦのいずれかに記載の装置。
ＨＨ．材料が、不織布及びポリマーフィルムから選択される、実施形態Ｙ〜ＧＧのいずれかに記載の装置。
ＩＩ．材料が、不織布である、実施形態ＨＨに記載の装置。
ＪＪ．カメラが、対象領域を透過した光を捕捉する、実施形態Ｙ〜ＨＨのいずれかに記載の装置。
ＫＫ．カメラが、散乱した光のみを捕捉して、画像を形成する、実施形態ＪＪに記載の装置。
ＬＬ．ダークストライプが、光源を横切って配置され、カメラが、ダークストライプに真っ直ぐに向けられる、実施形態ＫＫに記載の装置。
ＭＭ．ウェブ材料が製造される際、リアルタイムにウェブ材料を検査し、かつウェブ材料の表面における対象領域の均一性レベルを計算する方法であって、材料から光受信装置に向かって光を透過させることにより、対象領域の画像を得ることと、対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットを選択することと、ローパスフィルタを画像に畳み込みして、サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい画像中の特性を抑制することと、対象となるサイズスケールに等しいパッチに画像を分割することであって、パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、各パッチ内の均一性値を算出することと、を含む、方法。
ＮＮ．均一性値が、配列における画素の光強度の四分範囲（ＩＱＲ）を決定することにより算出される、実施形態ＭＭに記載の方法。
ＯＯ．ローパスフィルタが、配列内の画素の所定の比率に等しい幅を有するボックスフィルタを含む、実施形態ＭＭ又はＮＮに記載の方法。
ＰＰ．ローパスフィルタが、配列における選択された画素を、選択された画素を取り囲む画素の光強度の加重平均で置き換え、加重平均が、二次元のガウスカーネルにより決定される、実施形態ＭＭ〜ＯＯのいずれかに記載の方法。
ＱＱ．選択された不均一性を分析するのに理想的な画素サイズを決定することと、特性を除去する前に、対象領域を理想的な画素サイズに拡大縮小することと、を更に含む、実施形態ＭＭ〜ＰＰのいずれかに記載の方法。
ＲＲ．特性を除去する前に、対象領域を校正することを更に含む、実施形態ＭＭ〜ＱＱのいずれかに記載の方法。
ＳＳ．パッチの均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を決定することを更に含む、実施形態ＭＭ〜ＲＲのいずれかに記載の方法。
ＴＴ．対象領域内のパッチの選択された配列の均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を提供することを更に含む、実施形態ＭＭ〜ＳＳのいずれかに記載の方法。
ＵＵ．材料が、不織布である、実施形態ＭＭ〜ＴＴのいずれかに記載の方法。
ＶＶ．リアルタイムにウェブ材料を検査するためのオンラインコンピュータ化検査システムであって、システムが、材料のウェブを照射する少なくとも１つの光源と、材料における対象領域を透過した光又は同領域から反射した光を捕捉して、対象領域の画像を生成するカメラと、対象領域における材料の均一性を特徴づけるソフトウェアを実行するコンピュータであって、コンピュータが、プロセッサであって、対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットの入力に応じて、ローパスフィルタを画像に畳み込みして、サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい画像中の特性を抑制することと、対象となるサイズスケールに等しいパッチに画像を分割することであって、パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、各パッチ内の均一性値を算出することと、を行う、プロセッサを含む、コンピュータと、を含む、システム。
ＷＷ．ウェブ検査モデルを記憶するメモリを更に備え、コンピュータが、対象領域における均一性をモデルと比較し、かつ材料中の不均一性欠陥の重大度を計算するソフトウェアを実行する、実施形態ＶＶに記載のシステム。
ＸＸ．欠陥の重大度をユーザに出力するユーザインターフェイスを更に備える、実施形態ＶＶ又はＷＷに記載のシステム。
ＹＹ．材料が、不織布である、実施形態ＶＶ〜ＸＸのいずれかに記載のシステム。
ＺＺ．非一時的なコンピュータ可読媒体であって、オンラインコンピュータ化検査システムを使用して、ウェブ材料の表面における１つ又は２つ以上の対象領域の画像をその製造中に受信させることと、対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットを選択させることと、ローパスフィルタを画像に畳み込みして、サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい画像中の特性を抑制させることと、対象となるサイズスケールに等しいパッチに画像を分割させることであって、パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、各パッチ内の均一性値を算出させることと、をコンピュータプロセッサに行わせるソフトウェア命令を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
ＡＡＡ．均一性値が、配列における画素の光強度の四分範囲（ＩＱＲ）を決定することにより算出される、実施形態ＺＺに記載のコンピュータ可読媒体。
ＢＢＢ．ローパスフィルタが、配列内の画素の所定の比率に等しい幅を有するボックスフィルタを含む、実施形態ＺＺ又はＡＡＡに記載のコンピュータ可読媒体。
ＣＣＣ．ローパスフィルタが、配列における選択された画素を、選択された画素を取り囲む画素の光強度の加重平均で置き換え、加重平均が、二次元のガウスカーネルにより決定される、実施形態ＺＺ〜ＢＢＢのいずれかに記載のコンピュータ可読媒体。
ＤＤＤ．プロセッサが更に、選択された不均一性を分析するのに理想的な画素サイズを決定し、かつ特性を除去する前に、対象領域を理想的な画素サイズに拡大縮小する、実施形態ＺＺ〜ＣＣＣのいずれかに記載のコンピュータ可読媒体。
ＥＥＥ．プロセッサが、特性を除去する前に、対象領域を校正する、実施形態ＺＺ〜ＤＤＤのいずれかに記載のコンピュータ可読媒体。
ＦＦＦ．プロセッサが、パッチの均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を決定する、実施形態ＺＺ〜ＥＥＥのいずれかに記載のコンピュータ可読媒体。
ＧＧＧ．プロセッサが、対象領域内のパッチの選択された配列の均一性値を統合して、対象領域についての均一性値を提供する、実施形態ＺＺ〜ＦＦＦのいずれかに記載のコンピュータ可読媒体。
ＨＨＨ．材料が、不織布である、実施形態ＺＺ〜ＧＧＧのいずれかに記載のコンピュータ可読媒体。
数値、性質、又は特徴に関して、用語「約」又は「おおよそ」とは、数値、性質、特徴の±５パーセントを意味するが、数値又は性質又は特徴の±５パーセント以内の任意の狭い範囲、並びにちょうどの数値も明示的に含む。例えば、「約」１００℃の温度は、９５℃〜１０５℃の温度を示すが、明示的に、任意のより狭い範囲の温度又は例えば、１００℃ちょうどの温度を含むその範囲内の単一の温度さえも含む。
性質又は特徴に関して、用語「実質的」は、性質又は特徴が、その性質又は特徴の９８％以内に呈されるが、明示的に、その性質又は特徴の２パーセント以内の任意の狭い範囲、並びにその性質又は特徴のちょうどの値も含むことを意味する。例えば、「実質的に」透明な基材とは、入射光の９８〜１００％を含んで透過する基材を指す。
本発明の１つ又は２つ以上の実施形態の詳細は、添付の図面及び以下の説明に記載される。本発明の他の特性、目的、及び利点は、説明及び図面、並びに特許請求の範囲から明らかとなるであろう。
本開示に記載された方法を使用してウェブ材料の均一性を特徴づけるためのオンライン光学データ取得システムの実施形態の概略俯瞰斜視図である。 透過モードで動作する光学データ取得システムの概略側面図である。 拡散体上のダークストライプを示す図である。 光学データ取得システムを使用して不均一性を特徴づけるのに好適な画像処理アルゴリズムを図示するフローチャートである。 光学データ取得システムの実施形態における、３つの異なる光レベルについての、層数に対する強度のプロットの図である。 光学データ取得システムについて得られた、基準強度レベルに対する強度のプロットの図である。 実施例において得られた、様々なパッチサイズについての時間に対する不均一性のプロットの図である。
特定用途の必要性に応じて、一部のサイズスケールにおける材料の均一性が、他のものより重要であると考えられる場合がある。例えば、材料を小片に変える用途では、これらの小片よりはるかに大きいサイズスケールでの不均一性は、単一の小片の範囲内で見ることができないことから、表面上の影響を何ら有さない場合がある。一方、より大きいスケールの不均一性は、サンプル間の機能的性質における差異を生じさせるおそれがある。
概して、本開示は、材料のサンプルにおける対象領域の均一性を特徴づける検査技術に関する。対象領域の画像は、光学検査システムを使用して捕捉され、画像処理アルゴリズムを使用して処理されて、材料の特定の外観又は性能測定を評価するのに選択されたサイズスケールのセット（例えば、１ｍｍから１０ｃｍまで、１ｍｍずつ増大）にわたる均一性（又は逆に、不均一性）を決定する。
サイズスケールのセット内の対象となる各サイズスケールにおいて、捕捉された画像が、対象となるサイズスケールより著しく小さい画像特性を除去するように処理される。次いで、この画像が、対象となるサイズスケールに等しい領域（本明細書において、パッチと呼ばれる）に分割される。各パッチの均一性は、そのパッチサイズについての均一性全体の定量的及び繰り返し可能な測定を提供するのに選択された測定法を使用して評価される。
次いで、各パッチについて得られた測定値は、材料の対象領域の更なる分析に利用されてもよい。例えば、対象領域内の全ての又は選択された群のパッチについての均一性測定値は、対象領域についての単一の均一性値を算出するのに統合されてもよい。算出された均一性値は、多種多様な方法で利用されてもよい。非限定的な一例では、均一性値は、材料の外観又はその材料が一部をなす製品の機能性を評価するのに、製造動作中にリアルタイムにモニタされてもよい。
図１は、限定することを意図しておらず、本開示に記載された方法を使用してウェブ材料の均一性を特徴づけるのに好適なオンライン光学データ取得システムの実施形態を示す。システム１０は、単に例示であり、本明細書に記載された画像処理アルゴリズムは、ウェブ材料の画像を捕捉するのに使用されるシステムとは概ね関係がないことが強調されるべきである。図１において、データ取得システム１０は、ローラ１４とローラ１６との間を矢印Ａの方向に移動しているウェブ材料１２を含む。ウェブ材料１２は、例えば、織布、不織布、紙、ポリマーフィルム、又は基材に塗布されたコーティング層から選択され得る。光源１８は、ウェブ材料１２を通して光を発し、ウェブ材料１２における対象領域１７を照射する。光源１８は、例えば、赤外線又は紫外線等の可視範囲の外側の波長を含む、スペクトルの任意の好適な部分を使用して、対象領域１７を画像化し得る。材料１２を通過させた後、対象領域１７の画像は、例えば、ラインスキャンカメラ等のカメラ２０の配列により捕捉される。ただし、対象領域１７の画像を捕捉するのに好適な任意のカメラ又は他の種類の検出器が使用されてもよい。対象領域の画像は、データ取得モジュール２２に伝送され、次いで、コンピュータ２４に伝送される。コンピュータ２４は、ウェブ材料１２が製造され、コーティングされ、又は、他の方法で処理される際に、カメラ２０の配列により得られた画像をリアルタイムに処理することができるプロセッサを含む。対象領域１７の画像処理からの結果は、ディスプレイ２６上でユーザに対して表示され得る。
図１では、ウェブ材料１２は、後ろ側から照射され、一方、カメラ２０は、ウェブ材料１２の上から画像化する。これにより、カメラ２０により画像化される前に、光がウェブ材料１２を通過する。この種類のバックライト構成は、本明細書において透過モードでの画像化と呼ばれるが、ウェブの厚み又は開放性における不均一性を強調することができるため、一部の用途に有用である。透過モードで分析され得るウェブ材料としては、不織布又は透明若しくは半透明のポリマーフィルムが挙げられるが、これらに限定されない。
ウェブ材料がより高密度又はシート状である用途では、トップライト構成（top-light configuration）が使用されてもよい（図１において図示せず）。この場合、光源及びカメラは、ウェブ材料の同じ側にある。この種類のトップライト構成は、本明細書において反射モードでの画像化と呼ばれ、この場合、カメラは、ウェブ材料の表面から反射した光を画像化する。反射モードでの画像化は、織布材料又は光源により発せられた光の波長を容易に透過しない材料若しくはコーティングの分析により好適である場合がある。
図２は、典型的には、不定の長さのものであり、方向Ａに移動している、ウェブ材料１１２の均一性を評価するのに好適な光学照射システム１１０の側面図である。照射システム１１０は、少なくとも２つ、又は一部の実施形態では、３つの光源を含み、一部の実施形態では、少なくともいくつかの光源が視準されてもよい。直線光源１１８Ａは、カメラ１２０の方向に光を発する。遠暗視野（Far dark field）光源１１８Ｂ及び１１８Ｃは、画像化カメラ１２０に対して、（それぞれ、α＋β）の角度で光を発する。最も都合良く、直線光源１１８Ａは、移動しているウェブ材料１１２の平面に対して、法線方向に照射するように位置付けられる。一部の実施形態では、光源１１８Ａは、ファイバライトライン（fiber light line）、又は、ウェブ材料１１２の幅全体にわたるストリップを照射する蛍光灯である。このストリップをクロスウェブ方向に対して平行に向けると都合が良いが、このことが必須であるとは考えられない。
暗視野光源１１８Ｂ及び１１８Ｃは、ファイバライトラインとして都合良く提供されることもできるが、一部の実施形態では、レーザー光源又は他の光源が採用されてもよい。暗視野光源１１８Ｂ及び１１８Ｃは、クロスウェブ方向に沿った向きで、ウェブ材料１１２の幅全体にわたるストリップを都合よく照射する。ただし、一部の実施形態では、暗視野光源１１８Ｂ及び１１８Ｃは、ウェブ材料１１２の平面に対して法線方向の角度で取り付けられる。
一部の実施形態では、レンズは、直線光源１１８Ａ及び２つの暗視野光源１１８Ｂ、１１８Ｃから発せられた光を集束させるのに使用され得る。例えば、光源としてファイバライトラインが使用される場合、ファイバライトラインに対して平行な向きの円筒形レンズが使用されてもよい。円筒形レンズ１３２及び１３４は、好ましくは、遠暗視野光源１１８Ｂ及び１１８Ｃからの光を、カメラ１２０直下のライン上のウェブ１１２の下側に集束させる。直線光源１１８Ａからの光を集束させる円筒形レンズ１３６は、円筒形レンズ１３２及び１３４と同じ焦点距離を有することができるが、直線光源１１Ａからの光は、拡散体１３８に向けられる。一実施形態において、拡散体１３８は、拡散フィルムである。拡散フィルム上のダークライン、又は例えば、拡散体１３８の真上に（又は上に）取り付けられた張られたケーブル若しくは細い金属片１４０などの別の固形物が、図２Ａに示されたダークストライプを提供し得る。一部の実施形態では、ダークストライプ１４０は、好ましくは、非常に暗く、例えば、カーボンブラック色の絶縁材を有するケーブルを使用することにより、都合良く採用され得る。
図３を参照すると、画像処理手順２００は、カメラ２０により捕捉され、取得モジュール２２（図１）により取得された材料の対象領域の画像に適用されて、ウェブ材料１２の対象領域１７の均一性を特徴づけてもよい。
一部の実施形態では、工程２０２においてカメラにより画像が取得された後で、更なる画像処理アルゴリズムが適用される前に、画像は、工程２０４において任意選択的に校正され、画像強度がその校正に基づいてマッピングされてもよい。図１におけるカメラにより得られた画像は、画素化形式での強度値であり、一部の実施形態では、これらの強度値が異なるレベルの光学透過について一定であるのが好ましい。均一性値は、測定された強度によるため、透過から画素強度への安定かつ繰り返し可能なマッピングを維持することは、所定の検査システムにおいて、かつ異なる検査システム間において、向上した正確性を経時的に提供し得る。
例えば、図２に記載されているようなダークストライプ照射検査システムについて、一部の実施形態では、強度校正は、校正パターンの画像を取得することに基づくことができる。例えば、拡散フィルム標準は、制御された方法でこの標準を透過した光量を変化させるために、異なる厚みの拡散フィルムの組み合わせを互いに重ね合わせることにより作製され得る。この校正標準の画像は、より厚い拡散フィルム層に対応する最も暗いストライプと、より薄い拡散フィルム層に対応する最も明るいストライプとを含む、一連の段階的なストライプとしてカメラに表れる。校正標準のこの画像は、カメラにより取得され、平面視野補正されることができ、図４に示されるような強度プロファイルは、校正パターンの各セクション内の平均グレースケールレベルを計算することにより抽出される。図４の強度プロファイルは、選択された光レベルについての標準における拡散フィルムの層数に対する強度レベルを示す。
（いくつかの時点で検査システムにおいて抽出された）図４の強度プロファイルの１つは、基準プロファイルとして指定される。次いで、異なる時点での同じシステム又は完全に異なるシステムのいずれかである任意の他の強度プロファイルは、単純な線形射影により、この基準プロファイルにマッピングされ得る。すなわち、基準強度プロファイルは、
ＩＢ（Ｌ），Ｌ＝１，２，．．．，Ｎ（式中、Ｎは、レベル数である。）により与えられ、
校正対象のシステムからの一部の他の強度プロファイルは、
Ｉ（Ｌ），Ｌ＝１，２，．．．，Ｎ（式中、Ｎは、レベル数である。）により与えられる。
次いで、
Figure 2016535258
 からの線形マッピングが存在し、ｍ及びｂにより下記のようにパラメータ化されることを推測する。
ＩＢ（Ｌ）＝ｍＩ（Ｌ）＋ｂ
線形マッピングは、図５の例に図示されるように、線形最少二乗回帰により取得される。
任意選択的な画像校正工程２０４の後、画像処理技術が、材料における対象領域の全体的な均一性を、種々のサイズスケールｓ１，ｓ２，．．．，ｓｎにおいて測定するのに適用されてもよい。サイズ範囲にわたる均一性の計算では、一部の不均一性は、小さいサイズスケールに存在するが、他のものは、より大きいサイズスケールにおいてのみ明らかとなる。特定用途の必要性に応じて、一部のサイズスケールでの均一性は、他のものより重要であると考えられる場合がある。例えば、材料を小さなパッチに変える用途では、これらのパッチよりはるかに大きいサイズスケールでの不均一性は、単一の小さなパッチの範囲内で見ることができないことから、表面上又は機能上の影響を何ら有さない場合がある。一方、より大きいスケールの不均一性は、サンプル間の機能的性質における差異を生じさせるおそれがある。これらは、均一性を推定するサイズスケールの範囲を選択する際に考慮され得る用途固有の考察の２つの例示となる類型である。
再度図３を参照すると、工程２０６において、均一性を測定するサイズスケールのセットが、例えば、分析される材料の種類、最終製品のサイズ等に基づいて、最初に定義される。例えば、所定の用途について、操作者が、２５ｍｍと１００ｍｍとの間で２５ｍｍずつ増大させるスケールで均一性を特徴づけるのを望む場合がある。一部の実施形態では、このスケールは、段階的であることができ、この段階は、等しい、等しくない、又はランダムであってもよい。
図３の工程２０８において、所定のサイズスケールのそれぞれについて、プロセッサは、現在着目中のサイズスケールよりはるかに小さい不均一性の影響を除去及び／又は抑制するように、画像を処理する。この処理工程は、本明細書において一般的に、ローパスフィルタ処理と呼ばれ、一部の実施形態では、画像中の高周波数を抑制することができる。一部の実施形態では、プロセッサにより行われるローパスフィルタ処理工程は、平滑化に相当するが、フーリエ変換に関する周波数ドメインにおける理論的な解釈を有する。
一部の実施形態では、ローパスフィルタは、「ボックスフィルタ」であり、ボックスフィルタは、同一値からなる二次元カーネルからなる。画像に畳み込まれる場合、ボックスフィルタは、着目中のサイズスケールにおける各画素を、全ての隣接する画素値の平均に置き換える。他の実施形態では、二次元のガウスカーネルのローパスフィルタが使用されてもよく、同フィルタは、周波数ドメインにおけるより好ましい特徴を有し得る。画像に畳み込まれる場合、二次元のガウスカーネルは、各画素を、周囲画素の強度の荷重平均で置き換え、この場合、重量は、ガウスカーネルにより与えられる。
特定の用途のために選択されるローパスフィルタの種類に関わらず、アルゴリズムは、画像の高周波数成分を抑制する。同成分は、対象となるサイズスケールよりはるかに小さい画像特性からなる。ローパスフィルタは、対象となるサイズスケールにおおよそ近い不均一性のみの測定を可能にし、はるかに小さいサイズスケールにおける不均一性によって生じる所定のパッチにおける影響を除去する。より小さい不均一性は、マルチスケール処理アルゴリズムにおけるより小さいサイズスケールにおいて捕捉される。
ローパスフィルタの適用については、観察者がサンプルを物理的に見る際に、不均一性をどのように視覚的に認識するかという観点で考えられ得る。すなわち、観察者がサンプルに近づいて立った場合、表面の非常に微細な詳細が明らかとなるが、大きいスケールにおける全体的な均一性は明らかとならない。一方、観察者がサンプルから離れて立った場合、全体的な均一性及びバリエーションが画像を占めるが、観察者は、より小さいサイズスケールにおいて存在し得る微細レベルの詳細はもはや検出することができない。
例えば、上記されたローパスフィルタ処理アルゴリズムの各反復において、ローパスフィルタは、均一性を測定する現在のサイズスケールの所定の比率に等しいカットオフ周波数を有するように選択され得る。具体的な一例において、着目中のサイズスケールが１００画素に対応する場合、２０画素の幅を有するボックスフィルタが、対象となるサイズスケールの外側の不均一性を抑制するのに選択される場合がある。
選択されたサイズスケールでの均一性分析に必須でない画像特性の影響を除去又は低減するために画像がフィルタされると、図３の工程２１０において、画像は、対象となるサイズスケールに等しい領域（本明細書において、パッチと呼ばれる）に分割される。画像は、不均一性を測定するための対象となる現在のサイズスケールに等しいサイズを有するパッチに分割される。その後に、不均一性の測定が、各パッチにおいて計算される。これにより、この分割は、より大きいサイズスケールにおける不均一性についての情報が捕捉されないことを確実にする効果を有する。より微細なサイズスケールにおける不均一性が、前の工程におけるローパスフィルタ処理により抑制される。
図３における工程２１２を参照すると、各パッチの不均一性を算出するために、プロセッサは、定量的及び繰り返し可能な方法において、パッチの画像の全体的な均一性を特徴づける測定法を適用する。まず、小さなサブ画像が、２つの変数Ｉ（ｘ，ｙ）の関数であると考えられ得る。この場合、ｘ及びｙは、画素位置の指標であり、Ｉ（ｘ，ｙ）は、位置（ｘ，ｙ）における画素の強度である。この定義から、単純な統計学的計算が、サブ画像における均一性（又は（非）均一性）のためのプロキシとして使用され得る。例えば、多くの場合において、完全に均一なパッチは、全ての強度値が等しいものであるため、パッチの標準偏差は、測定法について１つの単純な選択である。パッチＩ（ｘ，ｙ）とすると、サンプルの標準偏差は、下記のように計算され得る。
Figure 2016535258
 （式中、μ（Ｉ）は、パッチにおける平均強度であり、Ｎは、その中の画素の総数である。）
他の可能な均一性測定法としては、四分位範囲（ＩＱＲ）、中央絶対偏差（ＭＡＤ）、及び情報エントロピー等が挙げられる。一部の実施形態では、ＩＱＲは、サンプル領域中の第７５百分位数の強度値と第２５百分位数の強度値との間の差異として定義され、外れ値に対してより頑強である。
この均一性分析は、新たな画像がカメラ２０及び取得モジュール２２（図１）により取得されるたび、測定法を使用して各パッチについて計算される。一部の実施形態では、図３の工程２１４において、分析コンピュータ２４中のプロセッサは、更なる計算又は分析を任意選択的に行って、パッチにおける不均一性値を統合し得る。例えば、一部の実施形態では、パッチの均一性値は、対象領域についての全体的な均一性値を決定するのに統合される。一部の非限定的な実施形態では、例えば、パッチの均一性値は、平均、中央、標準偏差等を使用して統合され得る。別の例では、対象領域内のパッチの選択された配列の均一性値は、対象領域についての均一性値を提供するのに統合され得る。
工程２１５において、画像処理工程２０８，２１０，２１２，２１４は、サイズスケールｓ１，ｓ２，．．．，ｓｎ毎に繰り返される。
一部の実施形態では、図３の工程２１６に示されるように、均一性値は、サイズスケールに対する均一性のプロットとして、ディスプレイ２６（図１）上に表示され得る。これは、この設定の目的が、異なる材料又は配合を比較することであり得るため、処理がオフラインで行われる場合に都合が良い。ただし、本開示の画像処理技術が製造ラインにおけるリアルタイム検査のためにオンラインで使用されることを意味する場合には、対象となるいくつかの異なるサイズスケールについての個々の曲線を示す、時間に対する均一性のプロットを表示するのがより有益である場合がある。オンライン処理について、これにより、生産稼働中又は稼働間中における均一性の経時的変化の制御表形式による可視化が可能となる。
図１及び図２に示される光学検査システムは、ウェブ製造工場内で使用されて、ウェブ材料中の不均一性欠陥の存在を検出するために、図３の手順を適用してもよい。検査システムは、ウェブが製造される際リアルタイムに、各欠陥の重大度を示す出力データも提供し得る。例えば、コンピュータ化検査システムは、ウェブ製造プラント内のプロセスエンジニアなどのユーザに、不均一性の存在及びその重大度に関するリアルタイムのフィードバックを提供してもよい。これにより、ユーザは、プロセス条件を調節することにより不均一性の発生に素早く対応することができ、製造を著しく遅延させることなく、又は、使用に適さない材料を大量に製造することなく、問題を修正できる。コンピュータ化検査システムは、アルゴリズムを適用して、不均一性についての格付けラベル（例えば、「良い」又は「悪い」）を最終的に割り当てることにより、又は、連続スケール若しくはより正確にサンプリングされたスケールで、所定サンプルの不均一性の重大度の測定を生成することにより、重大度レベルを計算することができる。
分析コンピュータ２４（図１）は、ウェブ用のロール識別情報、及び場合により、対象となる各測定領域１７についての位置情報を含む、ウェブ材料１２についての特性的寸法情報を、データベース２５に記憶してもよい。例えば、分析コンピュータ２４は、基準マーク制御部により生成される位置データを利用して、プロセスラインの座標系内の各測定された特性の空間的位置又は画像領域を決定してもよい。すなわち、基準マーク制御部からの位置データに基づいて、分析コンピュータ２４は、現在のプロセスラインにより使用される座標系内の対象となる各測定領域１７についての、ｘ、ｙ、及び場合により、ｚ位置又は範囲を決定する。例えば、座標系は、ｘ寸法がウェブを横切る距離を表し、ｙ寸法がウェブの長さに沿った距離を表し、ｚ寸法がウェブの高さを表すように画定されてもよい。これらは、コーティング、材料、又はウェブに事前に適用された他の層の数に基づいていてもよい。更に、ｘ、ｙ、ｚ座標系の原点は、プロセスライン内の物理的位置に画定されてもよく、典型的には、ウェブ１２の初期供給配置（initial feed placement）に関連付けられる。
データベース２５は、データ格納ファイル、又は１つ若しくは２つ以上のデータベースサーバ上で実行される１つ若しくは２つ以上のデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を含む、数多くの異なる形態のいずれかにおいて実行されてもよい。データベース管理システムは、例えば、リレーショナル（ＲＤＢＭＳ）、階層型（ＨＤＢＭＳ）、多次元（ＭＤＢＭＳ）、オブジェクト指向型（ＯＤＢＭＳ又はＯＯＤＢＭＳ）、又はオブジェクト・リレーショナル（ＯＲＤＢＭＳ）データベース管理システムでもよい。一例として、データベース２５は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｒｅｄｍｏｎｄ，ＷＡ）より商品名ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒで入手可能なリレーショナルデータベースとして実行される。
処理が終了すると、分析コンピュータ２４は、データベース２５に収集されたデータを、ネットワーク５０を介して、変換制御システム６０に送信してもよい。例えば、分析コンピュータ２４は、ロール情報並びに均一性情報及び各均一性測定用の各サブ画像を、後続するオフラインでの詳細分析のために、変換制御システム６０に伝達してもよい。例えば、均一性情報は、データベース２５と変換制御システム６０との間のデータベース同期により伝達されてもよい。
一部の実施形態では、分析コンピュータ２４ではなく、変換制御システム６０が、各異常が欠陥を起こすであろう製品中のそれらの製品を決定してもよい。完成したウェブロール用のデータがデータベース２５に収集されると、このデータは、変換現場に伝達されてもよく、かつ／又は、取り外し可能若しくは洗浄可能なマークによりウェブの表面に直接マークを付けるか、或いは、ウェブ上の異常にマークを付ける前、若しくはその最中にウェブに適用され得るカバーシート上に直接マークを付けるか、のいずれかによって、ウェブロール上の異常にマークを付けるために使用されてもよい。
分析コンピュータ２４の構成要素は、１つ又は２つ以上のハードウェアマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は任意の他の同等の統合論理回路若しくは個別論理回路、並びにかかる構成要素の任意の組み合わせを含む、分析コンピュータ２４の１つ又は２つ以上のプロセッサによって実行されるソフトウェア命令として、少なくとも部分的に、実行されてもよい。ソフトウェア命令は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク、カセット、磁気媒体、光媒体、又は他のコンピュータ可読記憶媒体を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されてよい。
製造工場内に位置付けられるものとしての例の目的で示されているが、分析コンピュータ２４は、製造プラントの外部、例えば、中心部又は変換現場に位置していてもよい。例えば、分析コンピュータ２４は、変換制御システム６０内で動作してもよい。別の例では、上述の構成要素は、単一の計算プラットホーム上で実行し、同じソフトウェアシステムに組み込まれてもよい。
本開示の主題を、以下の非限定的な実施例を参照して、説明する。
図１及び図２に概ね示された暗視野画像化システムを準備し、不織布ウェブ材料の均一性を、製造ラインにおいて不織布ウェブ材料が製造される際にリアルタイムに測定するのに使用した。均一性検査を行う前に、画像化システムを、上記のように校正した。より具体的には、校正パターンは、１０％〜９０％での透過の範囲での１０のレベルであった。透過を調節するために、幅１０μｍ〜９０μｍの範囲の微細な線で印刷されたフィルムを使用して、校正パターンを構築した。Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ（Ｆａｉｒｆｉｅｌｄ，ＣＴ）からＩＬＬＵＭＩＮＥＸとして市販されている拡散フィルムの層も使用した。これらの層を、金属フレーム上に共に取り付けた。
従来のエアレイド法を使用して、ポリマーの撚糸から不織布ウェブ材料を形成した。同不織布ウェブ材料は、おおよそ１．２５ｃｍの平均厚みを有し、更に厚みに著しい変化、例えば、極めて接近して相対的に薄い部分と厚い部分とを有する。
ウェブ表面からおおよそ１０ｃｍ下に光源を配置し、そのおおよそ１０２ｃｍ上に、カメラを配置した。図２に記載の通り、ダークストライプ照射を使用した。この場合、ダークストライプは、おおよそ５ｍｍ幅とした。画像化光学系を、２４０μｍのクロスウェブ解像を達成するように構成した。Ｅ２Ｖ（Ｃｈｅｌｍｓｆｏｒｄ，ＵＫ）からＡＶＩＩＶＡ ＥＭ２として市販されているラインスキャンカメラを、焦点距離４０ｍｍの画像化レンズと共に使用した。光源を、Ｐｒｏ Ｐｈｏｔｏｎｉｃｓ（Ｓａｌｅｍ，ＮＨ）からＣＯＢＲＡ ＳＬＩＭとして市販されているＬＥＤ系ラインライトとした。試験運転中、不織布ウェブを、１２．２ｍ／分のライン速度で搬送して、検査システムを通過させた。Ｍｉｎａｒｉｋ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ（Ｅａｇａｎ，ＭＮ）からＤＹＮＡＰＡＲとして市販されているエンコーダホイールを、ウェブの並進移動をエンコードするのに使用した。これにより、電気パルスを、ウェブの並進移動に対して、一定速度で発生させた。
製造ラインを稼働させ、ウェブを搬送しながら、ダウンウェブ方向に沿って一定の間隔のクロスウェブ画像ラインを、画像化システムにより取得した。これらのラインは、互いに重ね合わせられた際に、二次元画像を形成した。次いで、これらの画像を、上記されたマルチスケール均一性アルゴリズムに基づいて処理した。
この場合において、不均一性を、対象となる５種類のサイズスケールで測定した。これらを、１０ｍｍ，２５ｍｍ，５０ｍｍ，７５ｍｍ、及び１００ｍｍとした。各画像について、不均一性についての１回の測定を、各サイズスケールについて計算した。これらを、５つのサイズスケールのそれぞれで表示した時間に対する不均一性について、時系列プロットとして表示した。これにより、５種類の曲線がプロットでもたらされる。この方法で得られたプロットの例を、図６に示す。
本発明の種々の実施形態について説明した。これら及び他の実施形態は、下記特許請求の範囲の範囲内である。

Claims (60)

  1. 材料の均一性を特徴づける方法であって、
    該材料の画像中の対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットを選択することと、
    該サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい該画像中の特性を抑制することと、
    該対象となるサイズスケールに等しいパッチに該画像を分割することと、
    各パッチ内の均一性値を算出することと、を含む、方法。
  2. 前記特性を抑制することが、ローパスフィルタで前記画像を処理することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記ローパスフィルタが、前記対象となるサイズスケールの所定の比率に等しいカットオフ周波数を有するボックスフィルタを含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記ローパスフィルタが、二次元のガウスカーネルを含む、請求項２に記載の方法。
  5. 前記均一性値が、前記パッチの選択された特徴の標準偏差、四分位範囲（ＩＱＲ）、中央絶対偏差、又は情報エントロピーのうち少なくとも１つを決定することにより算出される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記パッチの前記選択された特徴が、前記パッチを透過した光又は前記パッチを含む前記材料の表面から反射した光の強度を含む、請求項５に記載の方法。
  7. 前記均一性値が、前記パッチを透過した前記光の強度の前記四分位範囲（ＩＱＲ）を決定することにより算出される、請求項５に記載の方法。
  8. 前記特性を除去する前に、前記対象領域を所定のサイズに拡大縮小することを更に含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記特性を除去する前に、前記対象領域を校正することを更に含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記パッチの前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を決定することを更に含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
  11. 前記対象領域内のパッチの選択された配列の前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を提供することを更に含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
  12. 前記材料が、織布、不織布、紙、コーティング、ポリマーフィルム、及びそれらの組み合わせから選択される、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
  13. 前記材料が、不織布である、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記対象領域を含む前記材料の表面に光を透過させることにより、又は該表面から光を反射させることにより、前記画像が得られる、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
  15. 前記材料から光受信装置に向かって光を透過させることにより、前記画像が得られる、請求項１４に記載の方法。
  16. 材料の均一性を特徴づける方法であって、
    該材料から光受信装置に向かって光を透過させることにより、該材料の対象領域の画像を得ることと、
    該対象領域内の均一性を測定する段階的なサイズスケールのセットを選択することと、
    ローパスフィルタを画像に畳み込みして、該段階的なサイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい該画像中の特性を抑制することと、
    該対象となるサイズスケールに等しいパッチに該画像を分割することであって、該パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、
    該配列における該画素の該光強度の標準偏差を決定して、各パッチ内の均一性値を算出することと、を含む、方法。
  17. 前記ローパスフィルタが、前記配列内の前記画素の所定の比率に等しい幅を有するボックスフィルタを含む、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記ローパスフィルタが、前記配列における選択された画素を、該選択された画素を取り囲む前記画素の前記光強度の加重平均で置き換え、該加重平均が、二次元のガウスカーネルにより決定される、請求項１７に記載の方法。
  19. 選択された不均一性を分析するのに理想的な画素サイズを決定することと、前記特性を除去する前に、前記対象領域を該理想的な画素サイズに拡大縮小することと、を更に含む、請求項１６〜１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 前記特性を除去する前に、前記対象領域を校正することを更に含む、請求項１６〜１９のいずれか一項に記載の方法。
  21. 前記パッチの前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を決定することを更に含む、請求項１６〜２０のいずれか一項に記載の方法。
  22. 前記対象領域内のパッチの選択された配列の前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を提供することを更に含む、請求項１６〜２１のいずれか一項に記載の方法。
  23. 前記材料が、織布、不織布、紙、コーティング、ポリマーフィルム、及びそれらの組み合わせから選択される、請求項１６〜２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 前記材料が、不織布である、請求項２４に記載の方法。
  25. 装置であって、
    材料のウェブを照射する少なくとも１つの光源と、
    該材料における対象領域を透過した光又は該対象領域から反射した光を捕捉して、該対象領域の画像を生成するカメラと、
    プロセッサであって、該対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットの入力に応じて、
    ローパスフィルタを該画像に畳み込みして、該サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい該画像中の特性を抑制することと、
    該対象となるサイズスケールに等しいパッチに該画像を分割することであって、該パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、
    各パッチ内の均一性値を算出することと、を行う、プロセッサと、を備える、装置。
  26. 前記プロセッサが、前記配列における前記画素の光強度の標準偏差、四分位範囲（ＩＱＲ）、中央絶対偏差、又は情報エントロピーのうち少なくとも１つを決定することにより、前記均一性値を算出する、請求項２５に記載の装置。
  27. 前記プロセッサが、前記四分位範囲（ＩＱＲ）を決定することにより、前記均一性値を算出する、請求項２５又は２６に記載の装置。
  28. 前記ローパスフィルタが、前記配列内の前記画素の所定の比率に等しい幅を有するボックスフィルタを含む、請求項２５〜２７のいずれか一項に記載の装置。
  29. 前記ローパスフィルタが、前記配列における選択された画素を、該選択された画素を取り囲む前記画素の前記光強度の加重平均で置き換え、該加重平均が、二次元のガウスカーネルにより決定される、請求項２５〜２７のいずれか一項に記載の装置。
  30. 前記プロセッサが更に、前記材料中の選択された不均一性を分析するのに理想的な画素サイズを決定し、かつ前記特性を除去する前に、前記対象領域を該理想的な画素サイズに拡大縮小する、請求項２５〜２９のいずれか一項に記載の装置。
  31. 前記プロセッサが、前記特性を除去する前に、前記対象領域を校正する、請求項２５〜３０のいずれか一項に記載の装置。
  32. 前記プロセッサが、前記パッチの前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を決定する、請求項２５〜３１のいずれか一項に記載の装置。
  33. 前記プロセッサが、前記対象領域内のパッチの選択された配列の前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を提供する、請求項２５〜３２のいずれか一項に記載の装置。
  34. 前記材料が、不織布及びポリマーフィルムから選択される、請求項２５〜３３のいずれか一項に記載の装置。
  35. 前記材料が、不織布である、請求項３４に記載の装置。
  36. 前記カメラが、前記対象領域を透過した光を捕捉する、請求項２５〜３５のいずれか一項に記載の装置。
  37. 前記カメラが、散乱した光のみを捕捉して、前記画像を形成する、請求項３６に記載の装置。
  38. ダークストライプが、前記光源を横切って配置され、前記カメラが、該ダークストライプに真っ直ぐに向けられる、請求項３６に記載の装置。
  39. ウェブ材料が製造される際、リアルタイムに該ウェブ材料を検査し、かつ該ウェブ材料の表面における対象領域の均一性レベルを計算する方法であって、
    該材料から光受信装置に向かって光を透過させることにより、該対象領域の画像を得ることと、
    該対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットを選択することと、
    ローパスフィルタを該画像に畳み込みして、該サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい該画像中の特性を抑制することと、
    該対象となるサイズスケールに等しいパッチに該画像を分割することであって、該パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、
    各パッチ内の均一性値を算出することと、を含む、方法。
  40. 前記均一性値が、前記配列における前記画素の前記光強度の前記四分範囲（ＩＱＲ）を決定することにより算出される、請求項３９に記載の方法。
  41. 前記ローパスフィルタが、前記配列内の前記画素の所定の比率に等しい幅を有するボックスフィルタを含む、請求項３９又は４０に記載の方法。
  42. 前記ローパスフィルタが、前記配列における選択された画素を、該選択された画素を取り囲む前記画素の前記光強度の加重平均で置き換え、該加重平均が、二次元のガウスカーネルにより決定される、請求項３９又は４０に記載の方法。
  43. 選択された不均一性を分析するのに理想的な画素サイズを決定することと、前記特性を除去する前に、前記対象領域を該理想的な画素サイズに拡大縮小することと、を更に含む、請求項３９〜４２のいずれか一項に記載の方法。
  44. 前記特性を除去する前に、前記対象領域を校正することを更に含む、請求項３９〜４３のいずれか一項に記載の方法。
  45. 前記パッチの前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を決定することを更に含む、請求項３９〜４４のいずれか一項に記載の方法。
  46. 前記対象領域内のパッチの選択された配列の前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を提供することを更に含む、請求項３９〜４５のいずれか一項に記載の方法。
  47. 前記材料が、不織布である、請求項３９〜４６のいずれか一項に記載の方法。
  48. リアルタイムにウェブ材料を検査するためのオンラインコンピュータ化検査システムであって、該システムが、
    材料のウェブを照射する少なくとも１つの光源と、
    該材料における対象領域を透過した光又は該対象領域から反射した光を捕捉して、該対象領域の画像を生成するカメラと、
    該対象領域における該材料の均一性を特徴づけるソフトウェアを実行するコンピュータであって、該コンピュータが、プロセッサであって、該対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットの入力に応じて、
    ローパスフィルタを該画像に畳み込みして、該サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい該画像中の特性を抑制することと、
    該対象となるサイズスケールに等しいパッチに該画像を分割することであって、該パッチがそれぞれ画素配列含む、ことと、
    各パッチ内の均一性値を算出することと、を行う、プロセッサを含む、コンピュータと、を含む、システム。
  49. ウェブ検査モデルを記憶するメモリを更に備え、前記コンピュータが、前記対象領域における前記均一性を該モデルと比較し、かつ前記材料中の不均一性欠陥の重大度を計算するソフトウェアを実行する、請求項４８に記載のシステム。
  50. 前記欠陥の前記重大度をユーザに出力するユーザインターフェイスを更に備える、請求項４８又は４９に記載のシステム。
  51. 前記材料が、不織布である、請求項４８〜５０のいずれか一項に記載のシステム。
  52. オンラインコンピュータ化検査システムを使用して、ウェブ材料の表面における１つ又は２つ以上の対象領域の画像をその製造中に受信させることと、
    該対象領域内の均一性を測定するサイズスケールのセットを選択させることと、
    ローパスフィルタを該画像に畳み込みして、該サイズスケールのセット内の対象となる選択されたサイズスケールより小さい該画像中の特性を抑制させることと、
    該対象となるサイズスケールに等しいパッチに該画像を分割させることであって、該パッチがそれぞれ画素配列を含む、ことと、
    各パッチ内の均一性値を計算させることと、をコンピュータプロセッサに行わせるソフトウェア命令を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
  53. 前記均一性値が、前記配列における前記画素の前記光強度の前記四分範囲（ＩＱＲ）を決定することにより算出される、請求項５２に記載のコンピュータ可読媒体。
  54. 前記ローパスフィルタが、前記配列内の前記画素の所定の比率に等しい幅を有するボックスフィルタを含む、請求項５２又は５３に記載のコンピュータ可読媒体。
  55. 前記ローパスフィルタが、前記配列における選択された画素を、該選択された画素を取り囲む前記画素の前記光強度の加重平均で置き換え、該加重平均が、二次元のガウスカーネルにより決定される、請求項５２又は５３に記載のコンピュータ可読媒体。
  56. 前記プロセッサが更に、選択された不均一性を分析するのに理想的な画素サイズを決定し、かつ前記特性を除去する前に、前記対象領域を該理想的な画素サイズに拡大縮小する、請求項５２〜５５のいずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
  57. 前記プロセッサが、前記特性を除去する前に、前記対象領域を校正する、請求項５２〜５６のいずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
  58. 前記プロセッサが、前記パッチの前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を決定する、請求項５２〜５７のいずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
  59. 前記プロセッサが、前記対象領域内のパッチの選択された配列の前記均一性値を統合して、前記対象領域についての均一性値を提供する、請求項５２〜５８のいずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
  60. 前記材料が、不織布である、請求項５２〜５９のいずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10488184B2 (en) * 2015-07-13 2019-11-26 Nanometrics Incorporated Interferometric characterization of surface topography
RU2733102C2 (ru) 2016-11-23 2020-09-29 Айбиэс Оф Америка Система контроля бумагоделательной машины
CN108362702A (zh) * 2017-12-14 2018-08-03 北京木业邦科技有限公司 一种基于人工智能的单板缺陷检测方法、系统及设备
EP3502637A1 (en) * 2017-12-23 2019-06-26 ABB Schweiz AG Method and system for real-time web manufacturing supervision
DE102018108696B4 (de) * 2018-04-12 2024-05-02 Ims Messsysteme Gmbh Anordnung und Verfahren zum berührungslosen Bestimmen einer Abmessung einer bewegten Materialbahn
CN108548781B (zh) * 2018-04-17 2021-03-16 郑州磨料磨具磨削研究所有限公司 一种砂轮混料均匀性图像检测方法及装置
CN109001248B (zh) * 2018-06-26 2020-10-02 哈尔滨工业大学 一种基于图像信息熵的沥青混合料冻融损伤评价方法
JP2021535395A (ja) 2018-08-28 2021-12-16 エッセンリックス コーポレーション アッセイ精度向上
TW202043743A (zh) * 2018-11-14 2020-12-01 美商3M新設資產公司 用於特徵化表面均勻度之方法及系統
CN110672621B (zh) * 2019-10-10 2021-03-05 清华大学 基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法
CN111115028B (zh) * 2019-12-17 2022-04-05 山东交通学院 一种用于涂料检测的连续式进料装置
US11920299B2 (en) 2020-03-06 2024-03-05 Ibs Of America Formation detection system and a process of controlling
CN113671128B (zh) * 2021-08-20 2023-07-11 河北创谱金属材料试验发展有限公司 一种材料均匀性的评价方法
US20230186454A1 (en) * 2021-12-13 2023-06-15 Valco Cincinnati, Inc. Machine vision system for inspecting quality of various non-woven materials
CN116862917B (zh) * 2023-09-05 2023-11-24 微山县振龙纺织品有限公司 一种纺织品表面质量检测方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0926400A (ja) * 1995-07-10 1997-01-28 Toyobo Co Ltd 織布の検反装置
US5825501A (en) * 1997-03-14 1998-10-20 Lockheed Martin Energy Systems, Inc. Structure and yarn sensor for fabric
JP2002228594A (ja) * 2001-01-31 2002-08-14 Japan Vilene Co Ltd 被測定物の状態評価方法および状態評価装置
WO2006054545A1 (ja) * 2004-11-19 2006-05-26 Daicel Chemical Industries, Ltd. 自動判別装置及び自動判別方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2999679B2 (ja) 1994-11-30 2000-01-17 大日本スクリーン製造株式会社 パターン欠陥検査装置
JPH1194767A (ja) 1997-09-19 1999-04-09 Omron Corp 地合検査方法および装置
US6301373B1 (en) 1998-10-01 2001-10-09 Mcgill University Paper quality determination and control using scale of formation data
US6239554B1 (en) 1999-12-30 2001-05-29 Mitutoyo Corporation Open-loop light intensity calibration systems and methods
JP2001266122A (ja) * 2000-03-17 2001-09-28 Dainippon Printing Co Ltd 色ムラ欠陥検査方法及び装置
CN1176375C (zh) * 2002-01-14 2004-11-17 东华大学 织物起球等级的客观评估系统
US20050004956A1 (en) 2003-07-02 2005-01-06 North Carolina State University Optical method for evaluating surface and physical properties of structures made wholly or partially from fibers, films, polymers or a combination thereof
JP4165580B2 (ja) * 2006-06-29 2008-10-15 トヨタ自動車株式会社 画像処理装置及び画像処理プログラム
CN101226108B (zh) * 2007-01-19 2010-12-22 中国农业机械化科学研究院 一种雾滴分布均匀度的检测方法
CN100578179C (zh) * 2007-08-21 2010-01-06 友达光电（苏州）有限公司 测量发光画面亮度均匀性的方法
TW200951878A (en) 2008-06-02 2009-12-16 Wu-Ja Lin Intensity correction for backlight modules under different inspection angles
TWI384159B (zh) 2009-12-25 2013-02-01 Ability Entpr Co Ltd 校準光源的方法
WO2012054225A2 (en) * 2010-10-19 2012-04-26 3M Innovative Properties Company Continuous charting of non-uniformity severity for detecting variability in web-based materials
KR20140031201A (ko) 2011-02-24 2014-03-12 쓰리엠 이노베이티브 프로퍼티즈 캄파니 웨브 기반 재료 내의 불균일성의 검출 시스템
US20120327214A1 (en) * 2011-06-21 2012-12-27 HNJ Solutions, Inc. System and method for image calibration
PT2742484T (pt) 2011-07-25 2017-01-02 Univ De Coimbra Método para alinhamento e rastreamento de regiões de pontos em imagens com distorção radial, que produz parâmetros de modelo de movimento, calibração de distorção e variação de zoom
US8542297B2 (en) 2011-08-05 2013-09-24 Quality Vision International, Inc. Method for automatically adjusting the levels of illumination sources in an optical measurement machine
US8553228B2 (en) 2011-09-30 2013-10-08 3M Innovative Properties Company Web inspection calibration system and related methods
KR101888960B1 (ko) 2011-10-06 2018-08-17 엘지이노텍 주식회사 도로 평탄도 측정 장치 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0926400A (ja) * 1995-07-10 1997-01-28 Toyobo Co Ltd 織布の検反装置
US5825501A (en) * 1997-03-14 1998-10-20 Lockheed Martin Energy Systems, Inc. Structure and yarn sensor for fabric
JP2002228594A (ja) * 2001-01-31 2002-08-14 Japan Vilene Co Ltd 被測定物の状態評価方法および状態評価装置
WO2006054545A1 (ja) * 2004-11-19 2006-05-26 Daicel Chemical Industries, Ltd. 自動判別装置及び自動判別方法

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