JP2869338B2 - 巻糸ボビンの汚れ検出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、巻糸ボビンの端面に存
在する機械油等の油汚れや、太さ，原料の異なった糸が
巻取られた結果発生する色相異常等の欠陥を、自動的に
検査するための装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】合成繊維の製造においては、紡糸から玉
揚まで一貫して行われ、さらに最近では、搬送及び梱包
の自動化が実現しつつある。一方、ボビンの外観検査に
おいても、従来より自動化が試みられており、例えば、
特開昭６４−１９３９号，特開昭６３−２９５３７６号
に開示される検査装置及び方法が知られている。

【０００３】特開昭６４−１９３９号公報に開示される
検査装置（以下、従来例１と称する）は、近紫外光をパ
ッケージ（巻糸ボビン）の検査面に照射するとともに、
青色透過フィルタを介してパッケージの検査面をイメー
ジラインセンサにより撮影し、その検出信号に基づいて
異常を判定するというものである。

【０００４】また、特開昭６３−２９５３７６号公報に
開示される検査装置（以下、従来例２と称する）は、パ
ッケージの糸層表面に向けて紫外線を照射する紫外線発
生装置と、紫外線を吸収したパッケージから放出される
蛍光を受光する受光器と、該受光した信号をデータ処理
する分析装置とからなり、異品種の糸が混合したパッケ
ージを自動的に検出するというものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする問題】ところが、前記従来例
１においては、パッケージを回転させ、イメージライン
センサにて一定間隔ごとに撮影し、一定位置の検出値と
所定時間前の検出値との差により汚れを検出するもので
あるため、例えば、前記撮影間隔よりも汚れが小さけれ
ばこれを検出できないという問題があった。逆に、微小
な汚れを検出しようと思えばパッケージの回転速度を落
とし、イメージラインセンサのスキャン速度を速くする
必要があり、処理時間を要するという欠点があった。

【０００６】また、従来例１のものは、異物全般の検出
を対象としており、汚れ部分と他の正常な部分との明度
差が小さい油汚れ等の検出が非常に困難であり、また、
パッケージ表面に凹凸が存在する場合には、汚れと凹凸
の陰影とが判別できないという問題があった。

【０００７】また、前記従来例２のものは、太さ，原料
等の異なった糸が巻かれた異常パッケージを検出するも
のであり、油汚れについての異常は検出できないもので
あった。

【０００８】本発明は、以上の実情に鑑みなされたもの
であって、従来の方法，装置では検出できなかった油汚
れ等について、その有無を正確に判別することのできる
装置の提供を目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明の請求項１に係る発明は検査位置の巻糸ボビン
端面の画像を入力する濃淡画像入力手段と、入力した画
像データを記憶する第１の記憶部と、前記第１の記憶部
の画像データを２値化し、巻糸部分とそれ以外の部分と
を区分けしたマスク画像データを作成するマスク作成手
段と、前記マスク画像データを記憶する第２の記憶部
と、前記第１の記憶部の画像データを該画像データの巻
糸糸条と直交する方向に走査して差分値を算出し、画像
データの濃淡を強調して強調画像データを算出する汚れ
強調手段と、得られた強調画像データを２値化して汚れ
画像データを算出する汚れ画像データ算出手段と、得ら
れた汚れ画像データと前記第２の記憶部のマスク画像デ
ータとの差を算出し、汚れの有無を判別する判定手段と
から構成したことをその要旨とする。

【００１０】また、請求項２に係る発明は、検査位置の
巻糸ボビン端面の画像を入力する濃淡画像入力手段と、
入力した画像データを記憶する第１の記憶部と、前記第
１の記憶部の画像データを２値化し、巻糸部分とそれ以
外の部分とを区分けしたマスク画像データを作成するマ
スク作成手段と、前記マスク画像データを記憶する第２
の記憶部と、前記第１の記憶部の画像データを該画像デ
ータにおけるＸ−Ｙ２軸直交座標軸の該軸に平行な境界
線により少なくとも３以上に区分けする原画像区分け手
段と、区分けした画像データを座標中心側から画像外線
に向け座標軸に沿って走査して差分値を算出し、画像デ
ータの濃淡を強調して強調画像データを算出する汚れ強
調手段と、得られた強調画像データを２値化して汚れ画
像データを算出する汚れ画像データ算出手段と、得られ
た汚れ画像データと前記第２の記憶部のマスク画像デー
タとの差を算出し、汚れの有無を判別する判定手段とか
ら構成したことを要旨とする。

【００１１】

【作用】本発明によれば、まず、巻糸ボビン保持機構に
より規定の位置に保持された巻糸ボビンの端面を含む平
面と略平行な方向に、巻糸ボビンの端面を照射する照度
が均一となるようにブラックライトを配設する。この巻
糸ボビンを形成する糸は紫外光を吸収し、その吸収した
エネルギ−を長波長の蛍光として放出する。

【００１２】そして、前記濃淡画像入力手段は、巻糸ボ
ビンの端面と略直交する方向から、照光部を撮像する。
ここで、ブルー信号のみを取り込むと、巻糸ボビンの端
面に油汚れ・手垢等の汚れが無ければ、巻糸ボビンの表
面から蛍光が均一に発光するが、汚れが有ればその部分
の蛍光が弱くなり暗く見える。また、グリーン信号のみ
を取り込むと、巻糸ボビンを形成する糸が一種類のもの
であれば、巻糸ボビンの表面から蛍光が均一に発光する
が、巻糸ボビンを形成する糸が２種類以上であれば蛍光
の発生量は不規則なものとなる。また、一般には、汚れ
等がない正常な巻糸ボビンにおいても、その端面には凹
凸が存在し、凹凸の陰影により蛍光の発光量は不規則な
ものとなることがある。

【００１３】ついで、濃淡画像入力手段で撮像された原
画像データに対して、画像転送手段、マスク作成手段、
汚れ強調手段、汚れ画像データ算出手段により、巻糸ボ
ビンの紙管の除去、汚れの強調、汚れの検出を行い、判
定手段により油汚れ等の汚れの有無を判別する。従っ
て、凹凸の陰影と汚れの誤認識に対して、本発明装置で
は、濃淡画像撮像手段で撮像した原画像データを基に汚
れの強調を行い、安定した検査ができる利点がある。ま
た、前記汚れ強調手段で汚れの強調を行うことにより、
従来検出の困難であった薄い汚れ・微小な汚れの有無を
確認することができる。

【００１４】

【実施例】

（実施例１）次に、本発明装置の実施例を添付図面に従
って説明する。図１は本発明の一実施例に係る装置の概
略構成を示す斜視図であるが、同図に示すように、実施
例装置は巻糸ボビン（６）を検査位置に搬送する搬送手
段（１）と、搬送した巻糸ボビン（６）を検査位置に位
置決めする位置決め手段（２）と、検査位置の巻糸ボビ
ン（６）の端面（検査面）を紫外光により照明するブラ
ックライト光源（３）と、巻糸ボビン（６）の検査面を
撮像する濃淡画像入力手段（４）と、撮像された画像デ
ータを処理し、汚れの有無を検出する処理部（５）とか
らなる装置である。以下、各部の詳細について説明す
る。

【００１５】（Ａ）搬送手段 前記搬送手段（１）は、例えば図１に示したコンベアか
らなり、巻糸ボビン（６）を載置したトレイ等を搬送す
るものである。

【００１６】（Ｂ）位置決め手段 前記位置決め手段（２）は、図１に示すように、ストッ
パを備え、このストッパを上昇させコンベア上面より突
出せしめることにより巻糸ボビン（６）をコンベア上の
所定の位置に固定し、ストッパを下降させることにより
巻糸ボビン（６）を移動可能とするものである。

【００１７】（Ｃ）ブラックライト光源 前記ブラックライト光源（３）は、可視光線を放射せず
に蛍光作用の強い近紫外線だけを効率良く放射するもの
である。

【００１８】（Ｄ）濃淡画像入力手段 前記濃淡画像入力手段（４）は、Ａ／Ｄ変換手段および
メモリを備え、カラーＣＣＤカメラにより撮像した入力
映像信号を８ビットにＡ／Ｄ変換し、メモリに格納する
ものである。

【００１９】（Ｅ）処理部 前記処理部（５）は、カラーＣＣＤカメラにより撮像
後、メモリに格納したデジタル画像データを処理し、汚
れを検出するものであり、図２に示すように、画像転送
手段（７），マスク作成手段（８），汚れ強調手段
（９），汚れ画像データ算出手段（１０）及び判定手段
（１１）から構成される。

【００２０】（Ｅ−１）画像転送手段 前記画像転送手段（７）は、前記濃淡画像入力手段
（４）で撮像された画像データ、前記処理部（５）で処
理した画像データ等を、前記第１の記憶部（７ａ）およ
び第２の記憶部（７ｂ）に転送する。前記第１の記憶部
（７ａ）および第２の記憶部（７ｂ）はメモリであり、
前記画像転送手段（７）で転送された画像データを記憶
する。

【００２１】（Ｅ−２）マスク作成手段 前記マスク作成手段（８）は前記濃淡画像入力手段
（４）により撮像され、前記画像転送手段（７）により
転送された画像データから巻糸ボビン（６）の紙管に係
る部分のデータを除去するものであり、検査領域設定部
（８ａ）と、２値化処理部（８ｂ）と、境界処理部（８
ｃ）と、紙管除去処理部（８ｄ）とからなる。

【００２２】（Ｅ−３）検査領域設定部 前記検査領域設定部（８ａ）は前記濃淡画像入力手段
（４）により撮像された画像データに対して、図３
（ａ）に示すような検査領域（点線で図示）を設定する
ものである。この検査領域は、画像データにおける巻糸
ボビン（６）の端面のデータ全てを含むエリアを最小限
に設定したもので、巻糸ボビン（６）の端面以外のデー
タをできるだけ除去するように設定する。領域設定の容
易さ，処理の高速化を考慮するとこの領域は方形に設定
するのが好ましい。本例では、５１２×５１２画素で構
成される前記画像データを、まず、Ｙ座標の０番地につ
いてＸ座標の０番地から５１１番地までのデータを読み
取り、ついで同様にＹ座標の１番地から５１１番地まで
についてＸ座標の０番地から５１１番地までのデータを
順次読み取って全画素のデータを取り出す。ここで、Ｙ
座標のａ番地からｂ番地までの間でＸ座標のｃ番地から
ｄ番地までのデータを読み出すことにより、長方形のエ
リアを設定できる。前記ａ，ｂ，ｃ，ｄの各番地は、検
査前にあらかじめ設定していた値であるが、これは巻糸
ボビン（６）が位置決め手段（２）により所定位置に正
確に位置決めされるので、毎回同一の検査領域を設定す
る。なお、処理の高速化が必要ない場合は、設定しなく
とも良い。

【００２３】（Ｅ−４）２値化処理部 前記２値化処理部（８ｂ）は、前記検査領域設定部（８
ａ）により設定した検査領域の画像データについて、所
定のしきい値を基準とした２値化処理を施し、巻糸ボビ
ンの端面部分をそれ以外の部分と分離するものである。
本実施例では、図３（ｂ）に示すように、設定した２値
化しきい値より小さいときは「０」値（図中の黒部
分）、それ以外は「１」値（図中の白部分）としてい
る。

【００２４】（Ｅ−５）境界処理部 前記境界処理部（８ｃ）は、膨張・収縮等の処理によ
り、検査領域を設定するためのエリアの境界近傍のノイ
ズを除去するものである。

【００２５】（Ｅ−６）紙管除去処理部 前記紙管除去処理部（８ｄ）は、汚れとの誤認識を避け
るために、あらかじめ設定した紙管の位置データを基
に、前記境界処理部（８ｃ）で得られた２値化画像デー
タ内における紙管についてのデータ即ち、紙管、紙管内
部及び紙管周辺部のデータを除去するものである。この
処理により、図３（ｃ）に示すようなマスク画像データ
が作成される。作成されたマスク画像データは画像転送
手段（７）の第２の記憶部（７ｂ）に格納される。

【００２６】（Ｆ）汚れ強調手段 前記汚れ強調手段（９）は、前記第１の記憶部（７ａ）
に記憶した画像データを基に、汚れ部分（１２）の強調
処理を行うものであり、図２に示すように、強調方向設
定部（９ａ）と、汚れ強調領域設定部（９ｂ）と、デー
タ読取部（９ｃ）と、データ配列部（９ｄ）と、演算処
理部（９ｅ）と、データ記憶部（９ｆ）とからなる。巻
糸ボビンの汚れには濃度の濃いデータとして現れるもの
だけではなく、極めて淡いデータとして現れるものもあ
り、この場合には汚れか否かの判別が困難であるため、
当該極めて淡いデータについて強調処理を行う必要があ
る。

【００２７】（Ｆ−１）強調方向設定部 前記強調方向設定部（９ａ）は、前記濃淡画像入力手段
（４）により入力した画像データにおける各画素の濃度
データを強調する方向を設定するものである。例えば、
糸条を巻き取って形成した巻糸ボビン（６）について
は、一般的に、汚れは当該巻糸ボビン（６）の端面にお
ける糸の巻方向すなわち円周方向上に発生するため、汚
れ（１２）部分の長手方向に対して略直角方向に強調を
行うことにより、汚れ（１２）部分が顕著となり、微小
汚れ（１２）の検出が容易となる。そこで、図５に示す
ように、巻糸ボビン（６）の中心から放射線方向に強調
処理を行う。

【００２８】（Ｆ−２）汚れ強調領域設定部 前記汚れ強調領域設定部（９ｂ）は、強調処理を実施す
る画像データの領域を設定するものである。尚、これに
より処理の高速化が図れるが、必ずしも必要なものでは
ない。

【００２９】（Ｆ−３）データ読取部 前記データ読取部（９ｃ）は、設定した強調方向に従
い、該当画素における濃度データを読み取るものであ
り、読み取ったデータを前記データ配列部（９ｄ）に出
力する。本例では、巻糸ボビン（６）の中心から巻糸ボ
ビン（６）外周に向けた方向即ち、放射線方向に強調方
向を設定しているが、これを具体的に説明すると、図５
に示したＸＹ座標において、関数Ｙ＝ａＸを定義し、巻
糸ボビン（６）の中心を原点として、この関数によって
定められる直線上を走査して当該直線上にある画素の濃
度データを順次読み取る。尚、大きな汚れのみを検出す
るときは与える傾きａ大きく変化させ、微小な汚れまで
検出するときは傾きａを細かく変化させると良い。

【００３０】（Ｆ−４）データ配列部 前記データ配列部（９ｄ）は、前記データ読取部（９
ｃ）からの読取データを受けて前記走査毎に順次一列に
並べるものである。

【００３１】（Ｆ−５）演算処理部 前記演算処理部（９ｅ）は、前記データ配列部（９ｄ）
に記憶したデータを基に所定の演算をするものである。
本例では、図４（ａ）に示したの画素についての演算
処理結果は、の画素データの両側の画素データと合わ
せた７画素の和から、この７画素に隣接する７画素のデ
ータの和を引いた数値として得られる。つまり、の画
素データはを中心として両側３画素ずつ計７画素の和
（１００＋１００＋９９＋１００＋９９＋９８＋９８＝
６９４）から、この７画素に隣接する７画素のデ−タの
和（９９＋９８＋９９＋１００＋９９＋１００＋１０１
＝６９６）を引いた数値（６９４−６９６＝−２）とな
る。同様に，，・・・・，まで演算処理すると各画素
のデータは図４（ｂ）に示したようになり、これをグラ
フに示すと図４（ｃ）のようになる。同図では、画像デ
ータの値をそのままプロットした曲線を破線で示し、上
記処理後の数値をプロットした曲線を実線で示してい
る。この図から分かるように、この処理を行うことによ
り、画像データの値をそのまま用いる従来の濃淡処理方
式では分からなかったほのかに暗い部分を明確にするこ
とができる。例えば、傷など幅の細い部分を判断する場
合は設定する画素の幅を５画素程度、小さい塗装むらな
どを判断する場合は設定する画素の幅を３０画素程度に
すると良好である。図６に示すように、汚れ強調手段に
より、巻糸ボビン（６）に存する汚れ（１２）を強調
し、正常な部分との判別を容易にする。

【００３２】（Ｆ−６）データ記憶部 前記データ記憶部（９ｆ）はメモリであり、前記演算処
理部（９ｅ）により演算したデータを記憶する。

【００３３】（Ｇ）汚れ画像データ算出手段 前記汚れ画像データ算出手段（１０）は、図２に示すよ
うに、２値化処理部（１０ａ）と、マスク処理部（１０
ｂ）とからなる。

【００３４】（Ｇ−１）２値化処理部 前記２値化処理部（１０ａ）は、前記データ記憶部（９
ｆ）に記憶したデータを基に、このデータを２値化する
ものである。本例では、図７に示すように、所定のしき
い値より小さければ「０」（図中の黒部分）、大きけれ
ば「１」（図中の白部分）としている。

【００３５】（Ｇ−２）マスク処理部 前記マスク処理部（１０ｂ）は、図７に示した２値化画
像データと、図３（ｃ）に示した前記第２の記憶部（７
ｂ）に記憶したマスクとの差をとることにより、図８に
示すような汚れ画像データを得るものである。

【００３６】（Ｈ）汚れ判定手段 前記汚れ判定手段（１１）は、図８の汚れ画像データに
おいて、汚れ部分の面積を算出し、算出した値と所定の
設定値とを比較し、算出した値が所定の設定値を越える
場合は汚れ有りと判定し、そうでない場合は汚れ無しと
判定するものである。

【００３７】以上の構成を備える実施例１の装置によれ
ば、淡い濃度の画像データとして入力される汚れについ
ても、これを確実に検出することができる。

【００３８】（実施例２）実施例２の装置は、図９に示
すように、実施例１の汚れ強調手段（９）において、画
像分割部（９ｇ）を新たに付加したものであり、その他
の構成は実施例１の装置の構成と同じであり、当該同じ
構成についてはその詳しい説明は省略する。この装置に
よれば、実施例１で説明した濃淡画像入力手段（４）に
より巻糸ボビン（６）の端面の糸層表面を撮像した画像
を、汚れ強調手段（９）の画像分割部（９ｇ）にて画像
を分割して汚れ強調を行うことにより、処理速度の向上
および処理の簡易化を行うことができる。

【００３９】前記画像分割部（９ｇ）は、濃淡画像入力
手段（４）により撮像した巻糸ボビン（６）の糸層表面
の画像に対して、４つ以上の画像分割を行うものであ
る。画像の分割の方法は種々考えられるが、最も簡易的
に汚れ強調を実施するには、図１０（ａ），（ｂ），
（ｃ），（ｄ）に示すように経方向に３分割し、３分割
した真ん中の画像をさらに緯方向に２分割する方法が有
効である。

【００４０】本例では、強調方向設定部（９ａ）によ
り、巻糸ボビン（６）に対し、例えば、図１０（ａ）に
示す部分は下から上に、同図（ｂ）に示す部分は上から
下に、同図（ｃ）に示す部分は右から左に、同図（ｄ）
においては左から右に強調方向を設定している。図に示
したＸＹ座標において、同図（ａ），（ｂ）においては
関数Ｘ＝ａを、同図（ｃ），（ｄ）においては関数Ｙ＝
ｂ（ａ，ｂ：１，２，３，・・・，ｎ）を定義し、この
関数上にある画素の濃度データを順次データ読取部（９
ｃ）で読み取ることにより、矢印方向に汚れ（１２）部
分の強調を行う。このようにしてデータ読取部（９ｃ）
で、矢印の線上にある画素の濃度データを矢印方向に順
に読み取り、読み取った濃度データをデ−タ配列部（９
ｄ）により順番に一列に並べる。そして、演算処理部
（９ｅ）で、一列に配置した画素データに基づいて、前
述の実施例１におけると同様の演算をして、巻糸ボビン
（６）の糸層表面上の汚れ（１２）の強調を行う。この
ように、画像を図１０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）
のように４分割することにより、簡易的に汚れ（１２）
の方向に対して略直角方向に汚れ（１２）の強調を行う
ことができる。なお、分割する際に、分割した巻糸ボビ
ンの画像がそれぞれ重なり合う部分を設けることによ
り、検査を抜け無く実施することができる。

【００４１】ここで述べた汚れ強調処理以後の処理につ
いては、実施例１と同様に行う。なお、マスク作成手段
（８）の検査領域設定部（８ａ）および紙管除去処理部
（８ｄ）におけるエリアは、図１０（ａ），（ｂ），
（ｃ），（ｄ）においてそれぞれ点線および一点鎖線で
示すように設定している。

【００４２】（実施例３）実施例３の装置は、図１１に
示すように、実施例２で述べた画像分割部（９ｇ）の機
能を、機械的に実施すべく、実施例１の装置構成におい
て位置決め手段（２）の代わりに巻糸ボビン位置決め手
段（１３ａ），（１３ｂ），（１３ｃ）を配設したもの
で、他の構成は実施例１の構成と同じであり、当該同じ
構成については、その詳しい説明は省略する。

【００４３】前記位置決め手段（１３ａ），（１３
ｂ），（１３ｃ）は、コンベア上に３個のストッパを配
設したものであって、搬送手段（１）を駆動した状態
で、順次ストッパを上昇あるいは下降させ、巻糸ボビン
（６）を所定の位置に移動するものであり、それぞれ図
１１に示すような構成をしている。まず、最初に第１段
階の移動を行う。位置決め手段（１３ａ）を上昇せし
め、他の位置決め手段（１３ｂ），（１３ｃ）を下降せ
しめ、巻糸ボビン（６）を位置決め手段（１３ａ）の位
置に位置決めし、画像入力手段（４）により撮像する。
得られた画像デ−タを図１２（ａ）に示す。次いで、第
２段階の移動を行う。位置決め手段（１３ａ）を下降せ
しめ、位置決め手段（１３ｂ）を上昇せしめ、巻糸ボビ
ン（６）を位置決め手段（１３ｂ）の位置に位置決め
し、画像入力手段（４）により撮像する。得られた画像
データを図１２（ｂ），（ｃ）に示す。この後、第３段
階の移動を行う。位置決め手段（１３ｂ）を下降せし
め、位置決め手段（１３ｃ）を上昇せしめ、巻糸ボビン
（６）を位置決め手段（１３ｃ）の位置に位置決めし、
画像入力手段（４）により撮像する。得られた画像デー
タを図１２（ｄ）に示す。

【００４４】位置決め手段（１３ａ），（１３ｂ），
（１３ｃ）は、固定された濃淡画像入力手段（４）に対
して３段階に巻糸ボビン（６）を移動することを特徴と
し、第１段階の移動では図１２（ａ）、第２段階の移動
では同図（ｂ）および（ｃ）、第３段階の移動では同図
（ｄ）に示す巻糸ボビン（６）の画像を濃淡画像入力手
段（４）で入力するように移動距離を設定する。すなわ
ち、各移動段階で濃淡画像入力手段（４）により原画像
データを入力すると、実施例２で説明した画像の分割を
自動的に行うことができる。 なお、マスク作成手段
（８）の検査領域設定部（８ａ）および紙管除去処理部
（８ｄ）におけるエリアは、図１２（ａ），（ｂ），
（ｃ），（ｄ）にそれぞれ点線および一点鎖線で示すよ
うに設定している。また、図１２（ａ），（ｂ），
（ｃ），（ｄ）に矢印で記したように、汚れ強調手段
（９）の強調方向設定部（９ａ）で強調方向を設定する
ことにより、実施例２で述べた画像分割部（９ｇ）の機
能を機械的に実施する。

【００４５】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
巻糸ボビンの端面に存する汚れ部分と他の正常な部分と
の明度差の小さい油汚れ等の欠陥を正確に検出すること
ができる。また、巻糸ボビン表面に凹凸が存在する場合
でも、その汚れの方向性に依らず、汚れのみを効果的に
強調し、汚れと凹凸の陰影を正確に判別することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例１における装置構成を示す説明図であ
る。

【図２】実施例１における処理部の詳細を示すブロック
図である。

【図３】マスク作成手段の作用を示す説明図である。

【図４】汚れ強調手段の作用を示す説明図である。

【図５】汚れ強調手段の作用を示す説明図である。

【図６】汚れ強調手段の作用を示す説明図である。

【図７】汚れ画像データ算出手段の作用を示す説明図で
ある。

【図８】汚れ画像データ算出手段の作用を示す説明図で
ある。

【図９】実施例２における処理部の詳細を示すブロック
図である。

【図１０】実施例２における汚れ強調手段の作用を示す
説明図である。

【図１１】実施例３における位置決め手段の作用を示す
説明図である。

【図１２】実施例３における汚れ強調手段の作用を示す
説明図である。

【符号の説明】

１ 搬送手段 ２ 位置決め手段 ３ ブラックライト光源 ４ 濃淡画像入力手段 ５ 処理部 ６ 巻糸ボビン ７ 画像転送手段 ７ａ 第１の記憶部 ７ｂ 第２の記憶部 ８ マスク作成手段 ８ａ 検査領域設定部 ８ｂ ２値化処理部 ８ｃ 境界処理部 ８ｄ 紙管除去処理部 ９ 汚れ強調手段 ９ａ 強調方向設定部 ９ｂ 汚れ強調領域設定部 ９ｃ データ読取部 ９ｄ データ配列部 ９ｅ 演算処理部 ９ｆ データ記憶部 ９ｇ 画像分割部 １０ａ ２値化処理部 １０ｂ マスク処理部 １１ 判定手段 １２ 汚れ １３ａ 位置決め手段 １３ｂ 位置決め手段 １３ｃ 位置決め手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭64−1939（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−86370（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−102145（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−119731（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−114971（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−28033（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−137557（ＪＰ，Ａ) 特開 昭54−142359（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/90 D01H 13/26 D06H 3/08

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検査位置の巻糸ボビン端面の画像を入力
   する濃淡画像入力手段と、入力した画像データを記憶す
   る第１の記憶部と、前記第１の記憶部の画像データを２
   値化し、巻糸部分とそれ以外の部分とを区分けしたマス
   ク画像データを作成するマスク作成手段と、前記マスク
   画像データを記憶する第２の記憶部と、前記第１の記憶
   部の画像データを該画像データの巻糸糸条と直交する方
   向に走査して差分値を算出し、画像データの濃淡を強調
   して強調画像データを算出する汚れ強調手段と、得られ
   た強調画像データを２値化して汚れ画像データを算出す
   る汚れ画像データ算出手段と、得られた汚れ画像データ
   と前記第２の記憶部のマスク画像データとの差を算出
   し、汚れの有無を判別する判定手段とから構成した巻糸
   ボビンの汚れ検出装置。
2. 【請求項２】 検査位置の巻糸ボビン端面の画像を入力
   する濃淡画像入力手段と、入力した画像データを記憶す
   る第１の記憶部と、前記第１の記憶部の画像データを２
   値化し、巻糸部分とそれ以外の部分とを区分けしたマス
   ク画像データを作成するマスク作成手段と、前記マスク
   画像データを記憶する第２の記憶部と、前記第１の記憶
   部の画像データを該画像データにおけるＸ−Ｙ２軸直交
   座標軸の該軸に平行な境界線により少なくとも３以上に
   区分けする原画像区分け手段と、区分けした画像データ
   を座標中心側から画像外線に向け座標軸に沿って走査し
   て差分値を算出し、画像データの濃淡を強調して強調画
   像データを算出する汚れ強調手段と、得られた強調画像
   データを２値化して汚れ画像データを算出する汚れ画像
   データ算出手段と、得られた汚れ画像データと前記第２
   の記憶部のマスク画像データとの差を算出し、汚れの有
   無を判別する判定手段とから構成した巻糸ボビンの汚れ
   検出装置。