JP3613772B2 - 繊維サンプル中の不純物を測定し分類するための装置と方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は繊維サンプルの特性を監視する装置と方法に関するもので，特に繊維サンプル中の不純物を繊維性か否か，樹皮か，草かと言つたいくつかのクラスの内の１つに分類するための装置と方法に関する。
【０００２】
本発明は特許出願第０７／９６２８９８号明細書「自動供給による単一繊維サンプルの多重特性を試験するための装置と方法」及び第０７／４９３９６１号明細書「繊維又は他のサンプル中の個々の存在物の高速多重測定のための電気−光学的装置と方法」の一部継続特許出願であり，これらの記述は参照としてここに引用する。
【０００３】
【従来の技術】
本発明に先行する装置はツエルヴエーゲル・ウステル社において製造されてきたＡＦＩＳとして知られる装置である。この装置は米国特許第４５１２０６０号明細書に記述された装置を用いて，１つの空気流中に繊維とネツプを他の空気流中に不純物を分離する。不純物は約５０μｍより大きい異物として定義される。時としてこの異物はダストと不純物と呼ばれるが，我々は簡単のためここでは単に不純物と呼ぶことにする。この前の装置ＡＦＩＳにおいては，繊維とネツプ及び不純物について情報を求めるためには，繊維物質を反映する３つのセツトのサンプルを別個に試験する必要があつた。各タイプの存在物毎に１つの試験と１つの繊維物質のサンプルとが必要であつた。このＡＦＩＳは当時にあつては自動化され迅速な試験装置として最高のデータを与えるものであつたが，今日より良いデータとより早い速度が要求されるようになつた。改良されたセンサが開発され，特許出願第０７／４９３９６１号明細書に記述され，この改良されたセンサを用いた装置が，同じくＡＦＩＳとしてツエルヴエーゲル・ウステル社で製造された。ここに明確にし，そして参照の統一性をとるため，最初の装置はＡＦＩＳ−０と呼び，改良されたセンサを持つ装置をＡＦＩＳ−１と呼ぶことにする。
【０００４】
本発明はＡＦＩＳ−１を更に改善したものであり，先ず試験速度を考慮することを目標としたものである。最初の発見はＡＦＩＳ−１の改善されたセンサは繊維物質のサンプルから多重データの同時測定を実質的に可能とすることであつた。実質的に同時にと言う意味はネツプのデータ，繊維のデータ，不純物のデータが繊維物質の１つのサンプルで得られ，実質的に全てのネツプと不純物が検出され測定され，従つて繊維の代表的なサンプルが検出され測定されると言うことである。このように，この改善によつてネツプ，不純物，繊維のデータを求めるのに３つの別個のサンプルから，代表的には３〜５回繰返す３つの独立な試験を行う必要がなくなる。また判つたことは，このようなデータが，もし望むなら，たつた１つのセンサを使つて得られると言うことである。上で述べた試験速度の改善は新しい分析回路で可能となり，これは実施例中に示すハイブリツドアナログ，デイジタル回路である。動作速度はＡＦＩＳ−０やＡＦＩＳ−１と較べ本発明では３倍も増大した。
【０００５】
高速での取扱いの出現と共に，試験サンプル中の存在物を正確で高速に性格づけできることが必要となつた。不純物や単繊維の基本的な数や大きさと言つた基本的な情報はある場合には充分であるが，ネツプや不純物についてもつと詳細な情報が要求される。
【０００６】
ステープル繊維中のネツプは繊維の小さな絡みつきとして総括的に定義されている。これらはステープル繊維の３つの主要成分の１つである。しかしネツプは更に３つのカテゴリに分かれる。機械的に作られたネツプ，種子表皮破片ネツプ，及びシヤイニイ（又は未熟）ネツプである。機械的に作られたネツプは綿の開綿，繰綿やカーデイング中に作られ、直系０．１ｍｍから５ｍｍの範囲である。これは綿や合成繊維が堅く結びあつたもので，絡んだ核と長い繊維の尾とから成り，処理中に解くことはできない。種子表皮破片ネツプ又は種子表皮破片は綿の種子の殻に残つて着いている繊維の集合からできている。可視光線の下でみると中央の暗い核に着いた小さな繊維房として見える。未熟ネツプ又は難染性ネツプは非常に未熟か，死んだ繊維の集合である。これらは綿種子の一部又は全部がストレスを受けて繊維の成熟過程を停止してしまつた時に、綿種子の上に形成される。その結果繊維は極めて薄くて弱く，横方向の堅さがなく簡単に密接に押固められた平行な繊維の締まつたかたまりを形成する。これらの非常に未熟な繊維は染色剤を適当に吸収できず，仕上げ布中に白い斑点と色あせを起こしてしまう。これらの未熟ネツプは種子表皮が着いている物と着いていない物とがある。
【０００７】
以上の説明でネツプをこれらのカテゴリに分類することの重要さが理解できるだろう。機械的に作られたネツプは処理機械の過度な作用を示すもので，従つてこれら粒子を正確に計数することは，処理機械を微調整したりオーバーホールするのに利用される。最も普通な合成繊維であるポリエステルと綿のネツプを区別することは，両者は別々に処理されたのち，練条機でスライバ混綿されるので重要である。
【０００８】
種子表皮破片は綿花工場で発生し，その数は繰綿とクリーニングの方法及び綿の種類に影響される。種子表皮破片は特に厄介なもので主な糸欠陥の原因となつている。単位重量中のこれら粒子の数は綿の育成者には種子から繊維への強度について，繰綿業者には種子を除去する工程の過度さの程度について，糸製造業者にとつては原料の品質についての有用な情報を与える。
【０００９】
未熟ネツプ計数は処理し紡出した綿の染色性を予見させる。特にグラム当りの未熟ネツプ数は仕上げをし染色された布の外観を予測させ，品質に熱心な工場操業者に最も要求の高い適用には最高の品質の原料を向けることを可能とする。
【００１０】
繊維サンプル中の不純物の量と質は上に論じたと同様な理由で処理業者にとつては重要である。不純物は綿の中に，基本的には機械摘みの結果生じるもので，かかる不純物は繊維性，非繊維性に分類され，更に樹皮，繊維性草又は葉，草又は葉の薄辺，厚い不純物（種子表皮破片とある種の樹皮），ダスト又は繊維破片などに細分される。サンプル中の不純物の分類は前処理における問題を示し，修正処理を助け，その繊維から生産した最終製品（通常は糸）の品質を予測する助けとなる。
【００１１】
従つてどの繊維処理業者にとつても，その処理の効率や品質を著しく増大するためには，原料についての，特にネツプについてのもつと詳細な情報が要求される。この要求は綿の育成者と繰綿業者から糸紡績業者，更には製織業者にまで広がるものである。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
繊維物質のサンプルを処理装置に供給し，処理装置中で存在物は４個々に分離され，その後センサシステムに搬送されるようにした，不純物を含む繊維物質中のサンプルの存在物の特性を測定するための装置と方法を提供する。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明によつて少なくとも不純物を含む繊維サンプル中の存在物の特性を測定するための装置が提供される。繊維サンプルは供給装置から処理装置に与えられ，ここでサンプル中の存在物は１つずつ他から引離され，単一の存在物として処理装置の出口に与えられる。単一化された存在物をセンサシステムに搬送する手段が設けられていて，ここで搬送手段で動いている不純物を含む存在物の一部の，少なくとも１つの特性を感知する。センサシステムは感知された存在物の特性に対応した特性信号を生じ，これらの信号はコンピユータに与えられそこで分析される。コンピユータはその信号を不純物に対応するものかどうかを同定し，不純物に対応するものは更に分析して不純物のいくつかのタイプの内の１つに分類する。
【００１４】
特定の本発明の装置と方法においては，特性信号に基づいて存在物の長さを求め，その長さは１つの閾値と比較される。この比較の一部に基づいて，不純物はそのいくつかのタイプの内の１つに分類される。
【００１５】
本発明の別の実施例では，センサシステムによつて感知された存在物の直径特性に対応する直径が求められる。″直径″と言う言葉はこの適用においては，不純物は極めて不規則なもので精密な意味で幾何学的な直径を持つていないので，広い意味で用いられていることを理解されたい。この適用では，直径は存在物を二次元的に見たときは幅と考えられよう。直径を求めた後，長さと直径に基づいた比が閾値と比較される。長さを直径で割り，外観比を求め，この外観比を閾値３と比較するのが好ましい。ここで再び比を閾値と比較した結果に基づいて不純物が分類される。
【００１６】
本発明の別の実施例においては，存在物の速度がセンサで感知され，特性信号を分析することによつて求められる。この速度は１つの閾値と比較され，この比較に基づいて存在物が分類される。″速度″と言う言葉もこの適用では広い意味で用いられ，存在物の速度を表す１つの数値であると考えられたい。しかしこの″速度″は必ずしも長さを時間で割つた数値を表す必要はない。例えは本発明では存在物が第１の点から第２の点まで通過するのに要する時間を測定することによつて求める。この測定された時間は事実，速度を表す，いわゆる測度となるもので，ここで用いられている″速度″と言う言葉は時間測定に関連するものである。
【００１７】
本発明の他の実施例においては不純物に対応する特性信号のピーク値が求められる。このピーク値は１つの閾値と比較され，この比較の結果の一部に基づいて存在物は不純物のいくつかのタイプの内の１つとして分類される。
【００１８】
【実施例】
本発明は以下の実施例の詳細な説明を添付の図を参照して考えるとき，良く理解できるであろう。
【００１９】
図１は本発明の実施例よりなる繊維試験装置１０の外観を示す。試験装置１０はケース１２上に搭載された繊維サンプルを保持するための自動コンベア１４を持つ主ケース１２を含む。供給ヘツド１６はコンベア１４から延びて繊維サンプルを試験装置１０中に装着する。
【００２０】
試験装置１０の作動はコンピユータ１８の制御下にあつて，コンピユータと操作者のインタフエースはデイスプレイ２０とキーボード２２で行われる。実施例においては試験装置１０は繊維物質の試験に使われ，特に繊維，ネツプ，不純物の特性を測定するように設計されているが，前記繊維存在物と同様な大きさと重さを持つ如何なる存在物についても同様に運転することができる。
【００２１】
図２はマガジン２４と供給ヘッド１６の上面図を示す。マガジン２４は図１に示すようにコンベア１４中に含まれていて，マガジン２４の長さ方向に延びていて，繊維物質の引延ばされたサンプルを受付ける多数（２０から２００）の容器２６を含んでいる。図３にマガジン２４の一部の断面図が示されている。図３でよく判るように，容器２６はマガジン２４中に形成された溝で，深さ約１インチで水平方向の幅約１インチである。マガジン２４はステツプモータ３０で水平に図の矢印３２と３４の方向に動くラツク２８上に運ばれる。このようにステツプモータ３０は選択的にマガジン２４を水平方向に動かし，希望する容器を供給ヘッド１６と一線に合わせるようにする（又はマガジン２４を指数に合わせる）。希望する容器２６が供給ヘッド１６に適切に記録されると，その特定の容器２６中のサンプルが供給ヘッド１６で取出され試験のため試験装置１０に供給される。
【００２２】
次に図４において供給ヘツド１６とマガジン２４の断面図を示す。図４に示すように，引延ばされた細長いサンプル３６はマガジン２４上の容器２６の１つに位置されている。サンプル３６は点線４２で示した枠に取付けられた供給ヘツドベルト３８と４０にかみ合う。枠４２は旋回軸のピン４４に軸支され，枠４２の位置はピストンとシリンダの組４６で制御される。４６は矢印４８で示す弧に沿つて枠４２を上下する。ピストンとシリンダの組４６はベルト３８と４０を下げてサンプル３６とかみ合わせたり，ベルト３８と４０を上げてサンプル３６とマガジン２４から離し，マガジン２４がベルト３８と４０の干渉なしに動けるように作動させることもできる。ベルト３８と４０はサンプル３６にかみ合つているときはサンプル３６をトツプフイードローラ５０中に送り，ローラ５０はサンプルを供給トレイ５２に供給する。
【００２３】
次に図５はトレイ５２の側面を示す。トツプフイードローラ５０はサンプルを供給トレイ５２に供給し，プランジヤ５４がトレイフイードベルト５５の下にサンプルをかみ合わせ駆動する。ベルト５５はフィードトレイ５２のすぐ上にこれと平行して取付けられている。フイードトレイベルト５５はサンプルをトレイ５２の下方に駆動し，試験装置１０の自動供給ヘッド１６の最後のステツプが実行される。光学的センサ６０と６２が供給機構１６中に繊維物質のサンプル３６が有るか無いかを検出するために設けられている。センサ６０は供給ベルト５０の出力端に位置し，供給トレイ５２のプランジヤフインガ５６が往復する領域を監視している。センサ６２はトレイフイードベルト５５の端に位置しフイードトレイ５２を監視している。
【００２４】
図２，３，４，５で供給ベルト３８，４０，５０，５５はモータやその制御装置，これらの連結など通常の方法でベルトを作動させる駆動機構を表していることが理解できよう。同様に光学的センサ６０，６２は通常の電源供給と接続を含む通常のセンサを示す。ピストンとプランジヤの組４６とプランジヤ５４は二重動作ピストンとシリンダの組５８を表し，プランジヤフインガ５６は通常のピストンとシリンダの組を表し，これらには圧搾空気の供給と制御機構が含まれるものとする。
【００２５】
制御要素を含むこれら要素の動作は，図６を参照しよく理解できるであろう。図６はコンピユータ１８と自動供給ヘツド１６中に使われている制御機構を示すブロツク図である。図２〜６を参照し，試験装置１０がスイツチオンされると，コンピユータ１８はステツプコントローラ６４に指令を送りマガジン２４を初期位置に動かし，最初の容器２６が自動供給機構１６と一線に並ぶようにする。マガジン２４が希望する位置に来ると，コンピユータ１８は供給ベルト制御６６とシリンダ制御６８に指令を送り，制御６８から供給ベルト３８，４０に指令してシリンダ４６にベルト３８を下げてサンプル３６とかみ合わせる。コンピユータ１８はまたトツプベルト制御７０とトレイ供給ベルト制御７２にも指令し，トツプ供給ベルト５０とトレイ供給ベルト５５をスタートさせる。
【００２６】
コンピユータ１８が指令を出して，供給ベルト３８，４０，５０がサンプルをトレイ５２に供給するようにした後，コンピユータ１８はセンサ６０からの信号を監視し，サンプルがトレイ５２の上で検出されると，コンピユータ１８はプランジヤ制御７４に指令を出しプランジヤ５４のシリンダ５８を働かせてプランジヤフインガ５６を前方にトレイ供給ローラ５５の方に動かし，サンプル３６をトレイ５２上で供給ベルト５５の下に動かす。コンピユータ１８がセンサ６２の所にサンプルを検出できないときは，プランジヤフインガ１６の作動後１．５分以内にコンピユータはプランジヤ制御７４に別の指令を出してプランジヤフインガ５６がサンプルをトレイ供給ローラ５５の下に押込むようにさせる。この過程は５回繰返され，それでもセンサ６２がサンプルを検出しないときはコンピユータ１８は指令を出して供給機構１６の全ての動作を停止し，デイスプレイ２０上にサンプルが供給機構中に詰まつたことを知らせる欠陥状態の表示をさせる。
【００２７】
詰まりがないと仮定すると，コンピユータ１８は光学的センサ６０と６２からの信号を分析し，サンプルが自動供給機構１６中に在るかどうかを求める。正常な状態では両センサはサンプル３６の存在を示すはずである。何れのセンサもサンプルを検出しなくなると，コンピユータ１８は１０ｓｅｃ待つて再びセンサ６０と６２からの信号を分析する。もし何れのセンサもサンプルを検出していないと，コンピユータ１８は制御シリンダ６８に指令を出して枠４２を持ち上げ供給ベルト３８と４０をマガジン２４から離す。次いでコンピユータ１８はステツプ制御６４に指令しステツプモータ３０でマガジン２４を供給機構１６と共に次の容器２６に合わせるようにする。コンピユータ１８は再びシリンダ制御６８に指令して供給ベルト３８と４０を下げ容器２６中のサンプルとかみ合わせる。再びコンピユータ１８は光学的センサ６０と６２からの信号を分析してサンプルの存否を確認し，サンプルが供給機構１６中に検出されるまでマガジン２４を１つ前方に進めることを継続する。
【００２８】
光学的センサ６０と６２が最初はサンプル３６が供給機構１６中に存在することを感知していると仮定すると，時としてサンプルが供給機構を完全に通過してしまうことがあるかも知れない。コンピユータ１８は定期的に光学的センサ６０と６２からの信号を調査し，センサ６０，６２が供給機構１６中にサンプルが存在しないことを示すと，予め定めた時間約１０ｓｅｃ待つて，この間試験装置１０の他の動作をチエツクする。全てが良好に機能していれば，待ち時間の後コンピユータ１８はシリンダ制御６８とステツプ制御６４に指令を出しマガジン２４を進め次の容器２６に合わせる。
【００２９】
サンプルが最後の容器２６から供給機構１６で供給され終わつたか，操作するような試みが既になされているときは，コンピユータ１８はマガジン２４が空になつたと判断し，デイスプレイ上にプロンプトを表示し，操作者にマガジン２４にサンプルを装着し自動供給を再開するように要請する。
【００３０】
次に図７を参照すると，ここには分繊器８０とセンサ８２が示されている。分繊器８０は繊維サンプル３６を供給トレイ５２と供給トレイベルト５５から受取る。分繊器８０の機能はこれに供給される存在物を個々に単独に分離することにある。実施例においては，分繊器８０はネツプ，不純物，繊維を１つ１つに解放し，色々なタイプの存在物を個々に分離する。
【００３１】
分繊器８０は供給ローラ８１を含んでいて，ローラ８１はトレイ５２上のサンプルを受け，分繊器８０にサンプル３６を供給する。調質空気が分繊器中に空気供給チヤンネル８３，８４，８５，８６を通して入力される。（分繊器の吹払いクリーニングするための圧搾空気はチヤンネル８７を通して０．５ｓｅｃと言つた短時間加えられる。）サンプル３６は制御された方式で分繊器８０に供給ローラ８１で供給され，存在物は穴あきシリンダ８８，固形シリンダ９０とカーデイングフラツト９４，９５，９６との組合せで処理される。この処理でネツプ，繊維，不純物のような存在物が１つ１つに離され分離されて，存在物は一度に１つずつ（個々に分離された形で）分繊器８０の出口９２に送られる。
【００３２】
分繊器８０は本質的に米国特許第４５１２０６０号明細書に記述されたものと同じであり，その記述も本発明に参照される。上記特許との分繊器８０の主たる差異は空気供給チヤンネル８３と８６を横切つて設けられた互い違いに並べた二重調節板９８と１００が設けられていることである。調節板９８と１００はこれを通つて空気が分繊器中に入るが，不純物や他の粒子が空気通路８３と８６を通つて分繊器の外へ投出されないようにしている。このようにして米国特許第４５１２０６０号明細書に示した分繊器とは違つて分繊器８０で処理された存在物の全てが出口９２から導管１０２中へ出力される。導管１０２は空気流中で存在物を密閉された室１０４中へと運ぶ。導管１０２の端はノズル１０６中に終り，反対側のノズル１０８は室１０４中に本質的にノズル１０６と一線上に並んで位置し，２つのノズル１０６と１０８の間に開口が形成されている。ノズル１０８は導管１１０に接続され，導管１１０は真空源１１２に接続されている。真空源１１２は真空を与え，導管１０２，１１０及びノズル１０６と１０８中に空気流を作り出す。室１０４中に光源１１４が設けられ，ノズル１０６，１０８間の開口を通して，図７に示すように相隣接して配置された減光センサ１１６と１１８に光を照射する。ノズル１０６と１０８中の空気流に関してセンサ１１８はセンサ１１６より下流に配置されている。センサ１１６と１１８の出力は増幅器１２０と１２２に加えられ，減光信号ＶＥ１とＶＥ２を線１２４と１２６に出力する。
【００３３】
レンズ系１２９と遮光板１３０を持つた前方散乱光検出器１２８が設けられ，ノズル１０６と１０８間の開口の前を通過する存在物１３３で前方に角度４０゜（提示した実施例では）で散乱する光を検出するようになつている。前方散乱光検出器１２８の出力は増幅器１３１に加えられ，前方散乱信号ＶＳを線１３２上に出力する。
【００３４】
センサ８２は上述のように本質的には特許出願第０７／４９３９６１号明細書に記述したものと同じであり，その記述はここでも参照として用いる。
【００３５】
図８に分繊器８０とセンサ８２を組合わせた別の実施例を示す。この実施例では，センサ８２は図７に示し記述したものと等価であり，分繊器８０は米国特許第４５１２０６０号明細書に記述したものと，不純物は分繊器８０を離れてから後に取扱われる点を除いて等価である。図８の実施例においては，調節板９８と１００は使われていないで，不純物は空気チヤンネル８４と８６，逆流スロツトＣＦＳを通つて除去される。シリンダ８８と９０は不純物粒子を通路８４と８６を通してここでの空気流と反対の方向に推進する。不純物が空気取入れ口１３８と１３９に達すると，不純物はその慣性で導管１４０と１４２中に運ばれ，分繊器８０から離れて流れる空気流中を搬送される。導管１４０と１４２はサイクロン分離器１４３に入る。分離器１４３は上方に空気サクシヨン１４６へ伸びる垂直の導管１４４を含んでいる。サクシヨン１４６は導管１４０と１４２中の空気流を作るのに必要なサクシヨンを与える。空気と極めて微細な粒子は分離器１４３から導管１４４を通り離れて行くが，ほとんどのダストと不純物粒子は外側を向く遠心力で分離され，重力で室１４８中に落着き，螺旋錐１５０で選択的に室１４８から除かれる。
【００３６】
コンピユータ１８からの指令を受けて，不純物は室１４８から螺旋錐で取出され導管１５２中の空気流に拾われる。空気取入れ口１５４は螺旋錐の出口に隣接して設けられている。導管１５２の空気流は不純物粒子を導管１０２の取入れ口１５３に運ぶ。ピストンとシリンダの組１５５はその上につけられたカバープレート１５６で取入れ口１５３を選択的に閉じたり開いたりする。ピストンとシリンダの組１５５と螺旋錐１５０はコンピユータ１８の制御下にある。繊維とネツプの特性を測定したいときはカバープレート１５６は取入れ口１５３に対して動き，実質的に不純物を含まない繊維とネツプがセンサ１１２に供給される。次に不純物の特性を測定したいときは，カバープレート１５６は取入れ口１５３を開き，コンピユータ１８は螺旋錐１５０を作動させてダストと不純物を室１４８から排出させる。サクシヨン１１２は導管１５２中に空気流を起こし，不純物粒子は導管１５２から導管１０２を通つて最後はセンサ８２を通過する。
【００３７】
更に他の実施例を図９に示す。この実施例では分繊器８０は実質的に米国特許第４５１２０６０号明細書と同じであるが，導管１４０と１４２が合わさつて１つの導管１４０となり別のセンサ８２ａにつながれている所が異なつている。導管１４１中の空気流はセンサ８２のサクシヨン１１２とほぼ等価なサクシヨン１１２ａで供給される。以上図７，８，９で提示された実施例の適用はセンサの動作，データ収集ボード，コンピユータ１８に注目して見るとよく理解できるであろう。それを以下に説明する。
【００３８】
図１０にセンサ８２と１枚のデータ収集ボード（ＤＡＢ）１６１の結線図を示す。点線１６０はセンサ８２とＤＡＢ１６１との物理的境界を示し，ここではＤＡＢがノズル１０６中を動く個々の繊維に反応している状態を示している。図１０の左側にセンサ８２の詳細が示されている。減光センサ１１６は出力をインピーダンス変換増幅器１６２に供給し，増幅器１６２の出力は電圧利得約４．３の増幅器１６４で増幅される。増幅器１６４の出力は線１６６に現れ，第１減光信号の低利得チヤンネル（ＶＥ１−ＬＯ）を構成する。増幅器１６４の出力は利得１２．５を持つ増幅器１６８を経てその出力は線１７０に現れ，第１減光信号の高利得チヤンネル（ＶＥ１−ＨＩ）を構成する。
【００３９】
同様な構成で第２の減光センサ１１８の出力はインピーダンス変換増幅器１７２に加えられ利得４．３の電圧増幅器１７４に加えられる。増幅器１７４の出力は線１７６に現れ，第２減光信号の低利得チヤンネル（ＶＥ２−ＬＯ）を構成する。増幅器１７４の出力は約１２．５の利得を持つ増幅器１７８に加えられ，その出力は線１８０に現れ，第２減光信号の高利得チヤンネル（ＶＥ２−ＨＩ）を構成する
【００４０】
前方散乱センサ１２８は信号を生じ，これはインピーダンス変換増幅器１８２に加えられ，その出力は電圧利得約２０の増幅器１８４に加えられる。増幅器１８４の出力は線１８６に現れ散乱信号の低利得チヤンネル（ＶＳ−ＬＯ）を構成する。増幅器１８４の出力は利得約１２．５の増幅器１８８に加えられ，その出力は線１９０に現れ，散乱信号の高利得チヤンネル（ＶＳ−ＨＩ）を構成する。
【００４１】
次に図１０の右側を参照して，データ収集ボード（ＤＡＢ）１６１について説明する。図１０に示したＤＡＢ１６１はネツプや不純物ではなく繊維の特性を測定するよう接続されている。この配列では線１７０に現れる第１減光信号の高利得チヤンネルが利得−１の符号反転絶縁増幅器１９２に加えられ，次いで閾値比較器１９４に加えられる。閾値比較器１９４はその入力に現れた信号が予め定めた値，０．５Ｖが好ましい，を越えると″ハイ″になり，信号が０．５Ｖ以下になると″ロウ″になる。
【００４２】
比較器１９４の出力は論理チツプ１９６に加えられ，チツプ１９６は２０ＭＨｚのクロツク信号１９８を受けている。論理チツプ１９６は選択的に２０ＭＨｚクロツク信号をカウンタ２００に加える。
【００４３】
同様に線１８０に現れる第２減光センサ１１８からの第２減光信号の高利得チヤンネル（ＶＥ２−ＨＩ）は符号反転絶縁増幅器２０２，閾値比較器２０４，論理チツプ１９６及びカウンタ２１０に加えられる。
【００４４】
この構造でカウンタ２００に現れる計数値はデータバス方向性ドライバを介してＴＢで参照される線２１２を通つてコンピユータバス２１３に加えられる。同様にカウンタ２１０に現れる計数値はＴＥで参照される線２１４でコンピユータバス２１３に加えられる。
【００４５】
論理チツプ１９６は比較器１９４がハイになつた時から始まつて，比較器２０４がハイになる時で終わるまでの間，クロツクパルスをカウンタ２００に供給する。またチツプ１９６は比較器１９４が（前にハイになつた後）ロウになつた時から始まつて比較器２０４が（前にハイになつた後）ロウになる時で終わるまでの間，クロツクパルスをカウンタ２１０に供給する。
【００４６】
高利得減光信号はまた線２１１と符号反転絶縁増幅器２１５を通つて閾値比較器２１６に加えられ，比較器２１６は論理チツプ２１８を制御する。１０ＭＨｚクロツク信号が線２２０から論理チツプ２１８に供給され，比較器２１６のコントロールの下でチツプ２１８は１０ＭＨｚクロツク信号をカウンタ２２２に供給する。カウンタ２２２の計数値はＴＥＦで参照される線２２４を通つてコンピユータバス２１３に供給される。
【００４７】
増幅器２１５の出力に現れる反転した高利得第１減光信号は積分器２２６とピーク検出器２２８に加えられ，それらの出力はＡ／Ｄ変換器２３０と２３２にそれぞれ加えられる。Ａ／Ｄ変換器２３０の出力は線２３４に現れ，バス２１３に加えられる。また同様にＡ／Ｄ変換器２３２の出力は線２３６に現れ，バス２１３に加えられる。これらのデータはそれぞれ減光信号からの面積ＡＥ，また減光信号のピーク振幅ＰＥとして知られるものである。
【００４８】
線１９０に現れる前方散乱信号の高利得チヤンネルは符号反転絶縁増幅器２３７を通つて閾値比較器２３８，積分器２４８及びピーク検出器２５４に加えられる。比較器２３８の出力は論理チツプ２４０に加えられ，チツプ２４０は１０ＭＨｚ信号を線２４２から受けている。チツプ２４０は増幅器２３７の出力が０．５Ｖを越えた時クロツク信号をカウンタ２４４に加え，信号が０．５Ｖより下がつた時チツプ２４０はクロツク信号をカウンタ２４４に加えるのを停止する。カウンタ２４４の出力はＴＦＳの線２４６からバス２１３に加えられる。
【００４９】
積分器２４８の出力はＡ／Ｄ変換器２５０と線２５２を通つてバス２１３へ加えられ，同様にピーク検出器２５４の出力はＡ／Ｄ変換器２５６と線２５８を通つてバス２１３へ加えられる。これらはそれぞれＡＳとＰＳである。
【００５０】
上記の記述から，線２１２に現れるＴＢは，この場合は繊維である存在物の始まりが，センサ１１６の光の投射の場からセンサ１１８の光の投射の場までの間を通過するのに要する時間であることが判る。こうしてＴＢは存在物の先端の速度に対応する。線２１４に現れるＴＥは存在物の後端がセンサ１１６の光の投射の場からセンサ１１８の光の投射の場までの間を通過するのに要する時間であり，存在物の後端の速度に対応する。線２２４に現れるＴＥは存在物がセンサ１１６の光の投射の場を通過するのに要する時間であり，存在物の大きさ（繊維の長さのような）に対応するもので，存在物の速度に基づいて計算される。線２３４に現れる信号は存在物で減光された光の時間積分又は波形下の面積ＡＥを表わす。線２３６に現れる数は存在物で減光されたピーク量を，即ちピーク振幅ＰＥを表す。線２４６に現れる計数値ＴＦＳは存在物が散乱センサ１２８の光の投射の場を通過するのに要する時間であり，散乱センサ１２８で測つた存在物の大きさ（繊維の長さのような）に対応するものである。線２５２に現れる信号は散乱センサ１２８で検出された存在物で散乱された光の時間積分ＡＳで，線２５８に現れる信号は存在物で散乱された光のピーク量ＰＳを表わす。
【００５１】
ＤＡＢ１６１の機能は電気一光学的（Ｅ−０）センサ８２からのアナログ信号をデイジタル信号に変換してコンピュータバス２１３に加え，ＴＢ２１２，ＴＥ２１４，ＴＦＥ２２４などに割り当てることである。従つてこれらの信号をＥ−０パラメータと定義する。このＥ−０パラメータは存在物の情報，図１０の場合は繊維長と直径，を提供するのに用いられる。ＡＦＩＳ−１センサに焦点を当てた特許出願第０７／４９３９６１号明細書は一般に個々の繊維存在物の長さ，直径，繊度又は成熟度の情報がどのようにして得られるかを記述している。その特許出願では，またどのようにしてネツプ又は不純物信号が与えられるかも記述している。特許出願第０７／７６２９０５号明細書では，更に如何にしてセンサ８２が不純物測定を可能にするか，特にそのような測定をどう評価するかについて記述している。
【００５２】
従つて図１０のＤＡＢ１６１が信号処理能力において主要な改善を示していることが判る。更に前の特許に基づく装置は１つのサンプルから同時に与えられる多数の存在物，繊維，ネツプ，不純物のデータを得ることはできなかつた。図１０のＤＡＢ１６１はこれを可能とし，これを提示した実施例図７によつて以下に説明する。
【００５３】
図７においてセンサ８２は導管１０２で搬送される全ての個々の存在物を受け反応する。そこで存在物信号又は波形自身を調べ，存在物は繊維かネツプか又は不純物なのかを求めなければならない。特許出願第０７／４９３９６１号明細書で記述された改善されたセンサ手段は改善された信号処理手段（即ち図１０のＤＡＢ１６１）と組合わせてそのような分類を可能とするばかりでなく，その際１つのサンプルから多くのデータと言う目的に合致させることができる。図１０には個々の繊維の長さと直径を求めるためのＤＡＢの動作が詳細に記述されているが，図１１はどのようにして多数の存在物からの信号が測定され，重要なことには，分類されるかを一般化して示した。簡単のため図１１には低利得／高利得の区別は省略してある。これは以下に与えられる全ての電圧レベルは高利得チヤンネルのものと見なすと言うことを意味する。全ての存在物が調べられるようデイジタル処理時間（Ａ／Ｄ変換，リセットなど）も省略してある。従つて存在物がセンサ８２のビーム中にすると図１２に示すアナログ信号が生じ，図１１に示した対応するデイジタル信号ＴＢ，ＴＥ，ＴＦなどが線２１２，２１４，２２２などに現れるものとする。
【００５４】
図１２は単独の繊維，ネツプ，不純物で生じる信号線１７０，１８０，１９０上の代表的なアナログ信号，即ち波形を示す。データ収集ボードは３つの信号のおのおのを測定し，ＰＣの背面を介して，図１２に示した８つのパラメータＴＢ，ＴＥ，ＴＦＥ，ＴＦＳ，ＰＥ，ＡＥ，ＡＳ，ＰＳをコンピュータに送る。これら８つのパラメータは３タイプの存在物を分類し，計数し，大きさを求めるのに用いられる。この分類手続は図１３の流れ図に示し，その論理的動作は次の通りである。コンピュータはブロツク３００でピーク振幅が０．５Ｖを越えるパルスが受取られたと言う信号がＤＡＢから来るのを待つている。ブロツク３０２での最初のテストは減光チヤンネルのピーク値ＰＥが３Ｖより小さいか大きいかを求めることである。ＰＥが３Ｖより小さいと，プログラムはブロツク３０４に移り，そのパルスはネツプのものである可能性を除外する。ＰＥが３Ｖより大きいと，そのパルスは不純物が大きいネツプかであるとしてソフトウエアはブロツク３０６へ動く。
【００５５】
ＰＥがブロツク３０２で３Ｖより小さく，ブロツク３０４で２８５（即ち２０ＭＨｚクロツクで２８５カウント）より小さいと，小さな不純物パルスが捉えられたものとして不純物の大きさがＰＥから計算され，不純物カウンタが１つ加算される。大きさの較正については特許出願第０７／７６２９０５号明細書に記載されている。
【００５６】
ブロツク３０２でもしＰＥが３Ｖより小さく，ブロック３０４でＴＢが２８５より大きいと，ソフトウエアはネツプ又は不純物の可能性を消去して，パルスは受容できる繊維のパルスかどうかを求めるブロツク３０８，３１０，３１２の一連のテストを開始する。この３つのテストを通過すると，プログラムはブロツク３１４でＴＦＥ，ＴＢ及びＴＥを使つて繊維の長さを計算し，ＡＥとＴＦＥを使つて直径を計算し，ブロツク３１６で繊維カウンタを１増加する。ステープル繊維については，これらのパラメータ値は次のようになることが見出されている。ＴＢ／ＴＥ≧１．０５（較正中各センサより求めた値）；ＴＦＥｍｉｎ＝１００及びＴＦＥｍａｘ＝１００００（１０ＭＨｚクロツクで計数された値）。
【００５７】
ブロツク３０２でもしＰＥが３Ｖより大きく，ブロツク３０６でＰＳ／ＰＥの比が０．５より小さいと，大きい不純物パルスが得られたとする。その不純物の大きさが計算され，不純物カウンタを１増やす。
【００５８】
ブロツク３０２でもしＰＥが３Ｖより大きく，ブロツク３０６でＰＳ／ＰＥの比が０．５より大きいと，ソフトウエアは繊維又は不純物の可能性を消す。ソフトウエアはブロツク３０９と３１１でパルスをテストし，大きな塊や多繊維の絡みつきを除外する。ＴＦＥ＜Ｘの代表値は３００である。もし両テストを満たすと，ネツプとして識別され，その大きさはブロツク３１３でＡＥとＴＦＥから計算され，ブロツク３１５でネツプカウンタが１増やされる。各存在物が同定されるとプログラムはスタートのブロツク３２０に戻る。
【００５９】
ＤＡＢからのデータと３つの存在物タイプとの関係は図１４のベン図で示す。３つの円３４０，３４２，３４４はそれぞれネツプ特性，不純物特性，繊維特性を示す。ネツプ３４０と不純物３４４のＰＥ，ＴＢ，ＴＥなどの共通部分は交差する領域３４６の内側にある。存在物を区別する特性は３つの円３４０，３４２，３４４の外側に示してある。１つの例はネツプパラメータ３４０と繊維パラメータ３４２に対するパラメータＰＥ３５２であろう。このようなパラメータの関係に基づいて図１３の流れ図が導出された。
【００６０】
上記のシステムでは，存在物は広範に繊維，ネツプ，不純物として分類された。以下にシステムの２つの変化について説明する。１つは不純物の細分類で，他はネツプの細分類である。これらのシステムの変化は別に分けても，又は組合わせても，特定の適用の要求を合わせて用いることができる。
【００６１】
ネツプの細分類プログラムを説明する前に，図１５を参照してネツプの性質についてよりよい理解が得られよう。前に論じたように，ネツプはいくつかの種類に分けられる。機械的に作られたネツプ，シヤイニイ（未熟）ネツプ及び種子表皮破片である。図１５に示すように，種子表皮破片４００は一般に綿の種子の破片４０２に繊維４０４が付いたものからなる。機械的に作られたネツプ４０６は繊維の絡まつた核４０８に密度の少ない尾を引いた繊維４１０から成る。最後に未熟ネツプ４１２は未熟繊維が緊密に絡んだ核４１４に薄い密度の尾を引いた繊維４１６がついたものから成る。更に種子表皮破片は成熟したものと未熟なものに分類できよう。機械的に作られたネツプも，蛍光を発するポリエステルのネツプと，そうでないものとに分類できる。
【００６２】
別の電気−光学的センサ４１８とデータ収集ボード１６１を図１６ＡとＢに示す。この別の実施例はネツプと不純物を更に特性づけるため追加の情報を提供する。電気−光学的センサ４１８は２つの放射源より成る。波長約８８０ｎｍの赤外光源４２０と，波長約３７０ｎｍの紫外光源４２２である。これらの光源は気流室１０４中の対向する２つのノズル１０６と１１０の間の隙間４２４を通してＩＲビーム４２６とＵＶビーム４２８を放射する。ＩＲ光は減光検出器のセツト４３０，４３２で受光されて，ビーム４２６を通過する存在物の大きさと速度を上述のごとくにして測定する。第２の検出システム４３４は結像レンズ４３６の後ろに位置し，存在物で約３０゜から５０゜の角度で散乱される放射を集める。このシステム４３４はビーム分割器４３８と２つの検出器４４０と４４２から成る。ビーム分割器４３８は放射の約半分を青の可視光（約４００〜４８０ｎｍ）に鋭敏な蛍光検出器４４２に向かわせる。残り半分の放射は赤外（約８８０ｎｍ）に鋭敏なＩＲ検出器４４０に向かう。検出器４４２はＵＶビーム４２８を横切るポリエステルからの蛍光（青色）に反応する。その他の綿やレイヨンのような普通の存在物は有意な程度にＵＶ蛍光を示さない。近赤外検出器４４０は存在物で散乱される８８０ｎｍの光に反応する。ＩＲ散乱は図１１のセンサについて記述したように存在物の表面特性についての情報を提供する。
【００６３】
図１６Ｂは図１６Ａのセンサ４１８とデータ収集ボード１６１−Ｇ間の結線を示す。２つの減光チヤンネルからの信号ＶＥ１とＶＥ２はＤＡＢ１６１−Ｇで（図１０と１１に関して前述したように）処理され存在物の速度を与える。速度は存在物の質量に関係するので特にネツプの分類に重要である。種子表皮破片ネツプのように大きい質量を持つ粒子はノズル１０６の傾斜した部分で空気流１１２中で軽い質量の粒子の速度のように加速されず，従つて測定空間内では遅い速度を持つ。
【００６４】
第１の減光チヤンネル信号ＶＥ１は図１１に関して説明したように，更に処理されて信号のピーク値（ＰＥ），閾値以上の波形の積分値（ＡＥ）及び閾値を越えている波形の時間（ＴＦＥ）を与える。同様に赤外散乱検出器４４０からの散乱チヤンネル信号ＶＳは処理されてＰＳ，ＡＳ，ＴＦＳを与える。蛍光検出器４４２からの信号ＶＵＶは閾値比較器４４４と組合わされる。その閾値はシステムの雑音以上の青色可視光放射の有意な量に反応するよう設定される。比較器４４４の出力はバス２１３に加えられる。代表的なネツプ，未熟ネツプ，種子表皮破片ネツプの波形は波形パラメータと共に図１７に示した。これらの波形を心にとめておけば，以下に述べるネツプ分類法はよく理解できるであろう。
【００６５】
ネツプは図１８に流れ図で示した方法にしたがつて分類される。図１９に示すように，分類方法の目的はネツプをいくつかのグループ，即ち機械的に作られたネツプ，未熟ネツプ，種子表皮破片ネツプに分類することである。これらの分類は更に図１９に示すように細分され，これを以下に説明する。
【００６６】
プログラム（コンピユータ上で走る）はブロツク４４６でチヤンネルの１つに波形が現れるまで待つている。波形が現れると，３つの一連のスクリーニングテストが始まり，現れた事象がネツプの種類の１つに属するかどうかを求める。もし３つのテストの何れにも属さないときは，プログラムは後述の不純物分類プログラムへと通過する。最初のテストではＴＦＥ値は繊維の大きい絡みを数える可能性を除外するため充分小さくなければならない。プログラムはＴＦＥがＸ以下かどうかをチエツクする。ブロツク４４８のパラメータＸは空気流量に依存するもので，従来のＡＦＩＳ装置を使うときは通常の持続時間が約３０μｓｅｃより大きい信号は除外するように選ばれる。第２に，信号のピーク値はブロツク４５０に示すように２１．３Ｖ以上でなければならない。これはネツプと定義される最小のグループを定義するものである。第３に，信号はブロツク４５２で設定された処理ができるように，散乱チヤンネルにＰＳ／ＰＥで求められるような充分な情報を含んでいなければならない。この比が０．５以下のような信号は繊維からできたものとは思われない。即ちそのような信号は通常不純物粒子によるもので，ネツプの分類においては無視されるが，後に不純物の可能性ありとして更に分類される。
【００６７】
ブロツク４５４でＵＶチヤンネル（比較器４４４の出力）がチエツクされ，事象がＵＶチヤンネルで閾電圧（ＵＶＴ）より大きいピーク値を持つ信号で求められるポリエステルのネツプかどうかについて調べられる。もしｙｅｓならブロツク４５６，４５８で示すようにポリエステルのネツプの大きさが計算される。もしＵＶチヤンネルに信号がないと，プログラムはブロツク４６０で設定されたようにＰＳ／ＰＥの比を再びテストし，事象が成熟のものによるのか未熟なものによるのかを求める。比が０．７５より小さいか等しいと，事象は未熟な種子表皮破片ネツプ又は未熟ネツプかで，ブロツク４６２によつて速度テストが行われ，どちらのタイプかが求められる。もし速度がＹより大きいと，プログラムはブロツク４６６に示すように事象は未熟ネツプであると分類し報告し，速度がＹより小さいと事象は未熟な種子表皮破片ネツプであると分類し報告する。
【００６８】
ブロツク４６２と４６４の変数Ｙは空気流量に依存する較正値（ｍ／ｓで表した）で，特定のシステムの流量パラメータを最適にするものである。約３．９ＣＦＭで作動するシステムではこの値は典型的には６０ｍ／ｓである。一度び粒子が種子表皮破片ネツプが未熟ネツプの何れかに分類されると，ブロツク４５６と４５８でその大きさが求められる。異なつたネツプ細分類に対しては別々の大きさ計算アルゴリズムが使われるものと理解されたい。
【００６９】
またこのプログラムで用いられた速度はＴＢとＴＥを平均し，図７の検出器１１６と１１８，あるいは図１６の検出器４３０と４３２の間の有効距離を平均値で割つたものである。他の速度計算と測定も使用することができる。例えばＴＢ又はＴＥだけを基にした速度計算や，１９９２年１２月３１日出願の持許願第４８１２２．００号明細書「気体の流れの中の存在物の提示を機械的，電子的に修正するための方法と装置」に記載された，加速を修正した時間に基づいた速度計算などが使用できよう。Ｙの値はシステムの流量と速度を計算する方法に基づいて較正されねばならない。機械的ネツプと成熟した種子表皮破片ネツプとの間で速度の差があることから，上述のどんな速度計算も，これら２つのタイプのネツプの分類の間で区別して使わなければならない。
【００７０】
ブロツク４６０で比ＰＳ／ＰＥが０．７５に等しいか小さくはないときは，事象は成熟した存在物によるもので，ブロツク４６４で成熟した種子表皮破片ネツプかどうかをテストする。もし速度がＹよりも小さいと，ブロツク４７０に示すように成熟した種子表皮破片ネツプであるとして決定され，分類報告され，次いで大きさが測られる。速度がＹより大きいと，これは種子表皮破片ではなく，事象はブロツク４７２で示すように成熟したネツプとして数えられ，次いで大きさが求められる。
【００７１】
ブロツク４５６と４５８で示された大きさを求めるプログラムは減光チヤンネルのピーク値ＰＥを較正定数Ｋ１（ミクロン／Ｖ）で物理量に変換するものである。ネツプの長さは，本実施例においてはＴＦＥに較正パラメータＫ２を乗じて求められる。Ｋ２は減光検出器４３０と４３２で検出された速度で，これも前に説明した。
【００７２】
直径，各クラスの単位重量当りのカウント数の標準偏差，大きさの頻度分布と言つた統計値はコンピユータ１８（図１）で分類に基づいて計算される。
【００７３】
上述したシステムと方法によつて，ネツプは更に細分類できることが判つた。例えば粘着性のあるネツプ又は“点”は綿繊維にみられるもので，綿花と共に収穫された昆虫の糖分によるものである。これらの粘着性のネツプは処理機械にくつついてしまう。上述のシステムで粘着性ネツプを検出するには，好ましくは，綿中の疑わしい糖分に特定の赤外周波数を持つ赤外ビームを選び，水による吸収を避けるようにする。粘着性ネツプがセンサ４１８の所に提示されると，赤外ビームを強く吸収し、減光検出器４３０と４３２で検出されるだろう。このようにして一たびネツプが上述の方法で同定されたら，糖分を特定する赤外光の吸収が予め定めた閾値を越えるかどうかを求めて粘着性ネツプとして細分類することができる。この閾値は特定のシステムの較正によつて求め，異なつた地域で育成された異なつた綿のタイプによつて変わつてくるであろう。
【００７４】
以上でネツプの細分類について述べたので，次に不純物の細分類について説明する。しかしこのシステムを説明する前に，不純物，特に綿の不純物についてよく理解するため，図２０，２１に色々な不純物のタイプの円形グラフと例示を示した。図２０に示すように，不純物は２つの大きなクラス，繊維性のものとその他に分けられる。その他のクラスは必ずしも非繊維性とは限らない。例えば繊維の破砕片はその長さが短い故にその他に分類されている。このように，不純物はその物理的特徴で分類されている。一般に不純物は外観比が３又はそれ以上であると繊維性のものとされる。
【００７５】
図２０と２１で外観比が３以上の樹皮，葉又は草は繊維性として分類されていることが判る。外観比が３以下のフレーク不純物は″その他″不純物に，また外観比３以下の厚い不純物，ダスト，繊維屑は″その他″と考えられている。図２１に示されている厚い不純物は，代表としては厚い種子表皮の破片に僅かの繊維がついたもの又は樹皮の破片などである。一般に厚い不純物は球や立方体のような幾何学的形状をしたものを指している。厚い不純物の正確な定義は後に述べる分類プログラムに選んだパラメータに依存する。
【００７６】
図２２ に不純物分類の流れ図を示した。このプログラムは丸に″Ｔ″を記入した点からスタートする。図１８でネツプのプログラムで３つの異なつた位置から不純物プログラムに移行していることが判る。このようにネツプ細分類プログラムと不純物細分類プログラムは，もし望むなら一緒になつて走るようデサインすることもできる。もちろん不純物プログラムは独立に走ることができ，特定の又は別個の物理的センサシステムによつて不純物のみが検出されることが判つているときは，この方が好ましいであろう。
【００７７】
不純物細分類の最初のステツプはブロツク４７０で示した事象の速度の計算から始まる。この実施例においては，速度（Ｓ）はＴＢとＴＥを平均し〔（ＴＢ＋ＴＥ）／２〕，１つの定数（ＤＣＯＮＳＴ）をこの平均で割つて求められている。もちろんＤＣＯＮＳＴは図７の減光センサ１１６と１１８との間又は図１６の減光センサ４３０と４３２との間の有効距離である。またビーム，例えば検出器，４３０と４３２に結像するビーム４２６が収れんするか発散するかによつて，ＤＣＯＮＳＴは収れん又は発散ビームで生じる拡大又は縮小に対して補償するよう，適正に修正されねばならない。
【００７８】
ブロツク４７２で示されているように，次のステツプは事象又は存在物の長さを式Ｌ＝Ｓ×ＴＦＥを用いて計算することである。ここにＴＦＥは１つの減光センサを存在物が通過するに要する時間，Ｌは長さ，Ｓは速度である。決定ステツプ４７４で長さは最小長さＬＭＩＮと比較される。ＬがＬＭＩＮより大きくはないときは，プログラムは記号４７６で示された点Ｕに進み，後に示すプログラムの他の部分に移行する。ＬがＬＭＩＮより大きいと，プログラムはブロツク４７８に進み外観比（ＡＲ）を計算する。ＡＲは長さ（Ｌ）を平均直径（ＤＡＶ）で割つたもので，ここにＤＡＶは次式で計算される。ＤＡＶ＝ＡＥ／ＴＦＥ。決定ステツプ４８０に進み，外観比ＡＲがＡＲＭＩＮより大きくはないときは，事象はフレークによるものと見なされ，プログラムは記号４８２で示された点“Ｖ”に進む。ＡＲがＡＲＭＩＮより大きいと，プログラムは従来ステツプ４８４を継続する。前に論じたように，一般的な工業の合意によつて，外観比が３よりも大きい存在物は繊維性と考えられる。従つて本実施例においては，ＡＲＭＩＮは３に選ばれている。しかしその適用によつては，決定ステツプ４８０のＡＲＭＩＮの値を変更するのが好ましい。例えばある種の適用に対しては工業標準は外観比が１０以上のものを繊維性と定義することもできる。
【００７９】
決定ステツプ４８４でプログラムはＤＡＶを最小閾値（ＤＭＩＮ）と比較する。ＤＡＶがＤＭＩＮより大きくないときは，プログラムはブロツク４８６に移りデータは繊維で生じたものと見なしてそのデータを棄却する。もしＤＡＶがＤＭＩＮより大きいと，プログラムは決定ステツプ４８８に進み，速度が選んだ最大樹皮速度（ＳＢＭ）より大きいかどうかを求める。もしＳがＳＢＭより大きいと，プログラムはこの不純物を繊維性不純物に分類し，その不純物の長さと直径を報告する。不純物の直径はＤＡＶに定数Ｋ３を乗じたものに等しくするのが好ましい。定数Ｋ３は実験的に求めた較正値である。もしＳがＳＢＭより大きくはない時はプログラムはこの不純物を樹皮不純物と分類し，その長さを報告し，ブロツク４９２に示すようにＫ３にＤＡＶを乗じて直径を報告する。
【００８０】
決定ステツプ４７４に戻つて，ＬがＬＭＩＮより大きくはないとき，プログラムは点Ｕに移行して行くことを想起されたい。これは図２３ のサブルーチンである。図２３ を参照して，最初の決定ステツプ４９４はピーク電圧（ＰＥ）を閾値（ＰＫＤＵＳＴ）と比較することである。ＰＥがＰＫＤＵＳＴより大きいとプログラムは決定ステツプ４９６に移り，ここで速度（Ｓ）が定数（ＳＳＣＦＭ）（最大種子表皮破片速度）と比較される。ＳがＳＳＣＦＭより大きいと，ブロツク４９７に示すように，プログラムはその事象をフレーク不純物として分類し，不純物の直径をＰＥの平方根のＫ４倍として報告する。ＳがＳＳＣＦＭより大きくはないときは，プログラムはブロツク４９８に移りその事象を厚い不純物として分類し，直径をＰＥの平方根のＫ４倍として報告する。Ｋ４は較正定数で，定数ＰＫＤＵＳＴは粒子が５００ミクロンより大きい直径を持つときはＰＥがＰＫＤＵＳＴより大きくなるように選ばれる。
【００８１】
再び決定ステツプ４９４に戻つて，ＰＥがＰＫＤＵＳＴより大きくはない時はプログラムは決定ステツプ５００に移り，速度（Ｓ）が定数（ＳＤＵＳＴ）より大きいかどうかを求める。もし大きければプログラムはブロツク５０２に示すように，その事象を繊維性破片として分類し，報告する。もしｎｏならプログラムはブロツク５０４に示すように，その事象はダストであると分類し，その直径はＰＥの平方根をＫ４倍したものとして報告する。
【００８２】
図２２と２３を参照して，ＡＲが定数（ＡＲＭＩＮ）より大きくはない時は，プログラムは点４８２に移り他のサブルーチンＶを開始することを想起されたい。このサブルーチンはステツプ５０６から始まり，速度は定数（ＳＳＣＦＭ）と比較される。ｙｅｓだと，プログラムはその事象はフレーク不純物と分類し，その直径はＰＥのＫ５倍で報告する。ｎｏならプログラムはその事象は厚い不純物と分類し，その直径はＰＥのＫ５倍で報告される。
【００８３】
不純物分類プログラムの動作について説明してきたが，本発明の特殊な適用に特定したいくつかの追加詳細を以下に提供する。これらの詳細は１つの例であり，これに限られるものではない。
【００８４】
例えば較正パラメータＫ１，Ｋ３〜Ｋ５は既知の存在物をシステムに置いて実験的に求められる。これらのパラメータ（Ｋ１，Ｋ３〜Ｋ５）は一定の数値か曲線である。実施例においてはＫ４は曲線であり，コンピユータ１８中に選択されたピーク減光値（ＰＥ）と関連する直径に関するルツクアツプテーブル（ＰＥ）の形でストアされている。ＰＥが感知されたら，上記ルツクアツプテーブルを用い，必要なら補間を行つて直径が求められる。
【００８５】
決定ステツプ４７４で事象の長さがＬＭＩＮに対してテストされた。このＬＭＩＮは１ｍｍであることが好ましいが，他の寸法を選ぶこともできる。この大きさを選ぶ考え方は，この特定の適用では１ｍｍ以下の長さを持つ不純物は″その他″不純物とするためである。これは繊維不純物ではない。
【００８６】
決定ステツプ４８０で前述のようにＡＲＭＩＮとして３を用いることを提唱した。この決定ステツプは不純物が繊維性であると分類することを意味していて，それには外観比３でなければならないと言うことである。そうでないと，事象は″その他″に分類されてしまう。ステツプ４８４で不純物の直径はＤＭＩＮと比較された。ＤＭＩＮとしては上述のＡＦＩＳ回路の１２Ｖに対応する１２０μｍとするのが好ましい。このテストの裏に隠されている理由が，繊維はその辺りにはなく，不純物に分類される所よりずつと離れたところにあるとしているからである。もしＤＡＶが１２０μｍより大きくはない時は，そのデータは恐らく非不純物の繊維データであるとして棄却される。決定ステツプ４８８で速度テストによつて繊維性不純物の２つのタイプを区別した。繊維性不純物の分類に入る草と葉の不純物は樹皮不純物（これも繊維性である）よりも密度も小さく普通質量も小さいので，加速空気流中ではより早く移動する。もちろん樹皮は草や葉より質量と密度のためより遅い速度で移行する。
【００８７】
決定ステツプ４９４を見ると，この決定は全く大きさに基づいている。もし事象が工業標準の限界である５００ミクロンより小さいと，プログラムはこれをダスト又は繊維細片として分類する。決定ステツプ５００でＳＤＵＳＴは６４ｍ／ｓｅｃに選ぶのが好ましい。この定数はその特定のシステムにおける気体又は空気の流量に強く依存していて，ダストや繊維屑のような極端に小さい粒子はほぼ空気流の流量に従つて動くからである。
【００８８】
決定ステツプ４９６と５０６でも速度による分類が行われている。この特定の適用においては，ＳＳＣＦＭは３０ｍ／ｓｅｃに選ばれており，フレーク不純物と厚い不純物を区別するよう機能している。この場合，フレーク不純物は厚い不純物に較べて単位重量当りの表面積が大きく，従つて加速空気流中をより早く動く。ＳＳＣＦＭの実際値は既知のフレーク不純物と既知の厚い不純物を投入してそれらの速度を観測し，較正によつて決めるべきである。前述のように，これらの特定した数値は例として挙げたもので，これらは空気流量やノズル構成，センサシステム，増幅システムなどに基づいて変化するものと理解されたい。
【００８９】
上で与えた数値は図１０，１１及び１６Ａを参照して述べたシステムに使われたものであることに注意されたい。もし異なつた利得が用いられたり，異なつた構成部品に置き換えられたりした場合は，これらの値は当然その改変されたシステムにしたがつて変更されなければならない。新しいシステムに対してこれらの値を決定する唯一の方法は既知の存在物を落してセンサ部を通し，特性パラメータの値を測定して求めることである。そうすれば，これらの値はコンピユータに与えて，未知の試験サンプルの分類プログラムに使用できるだろう。更に注意しておきたいことは，図１６Ａのセンサは図１１のセンサと同様なもので，ＵＶ光源４２２，ビーム分割器４３８，蛍光検出器４２２とこれに関連する電子回路を加えたものである。残りの構成成分は実質的には前述の通り機能する。
【００９０】
以上本発明の各種実施例について詳細に説明してきたが，本発明は多くの再配列，改変，部品の置き換えを，特許請求の範囲を逸脱することなく行うことができるものと理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による実施例の繊維試験装置の外観図である。
【図２】マガジンを含む自動供給機構の断面図である。
【図３】図２に示したマガジンの断面図である。
【図４】供給ヘツドとマガジンの断面図である。
【図５】供給フインガと供給ローラの断面図である。
【図６】自動供給機構を運転するためのコンピユータと制御システムのブロツク図である。
【図７】自動供給機構からサンプルを受取る存在物分離器と分離器から存在物を受取る単一センサの実施例を示す図である。
【図８】分繊器とセンサシステムの別の実施例を示す図である。
【図９】分繊器とセンサシステムの更に別の実施例を示す図である。
【図１０】検出器とセンサのアナログ増幅器を１つのデータ収集ボードと共に示した分析システムのブロツク図である。
【図１１】図１０から誘導した一般化したブロツク図である。
【図１２】センサからのアナログ波形である。
【図１３】コンピユータがどのようにデータを収集し分析し，ネツプ，不純物及び繊維データを分類するかを示す流れ図である。
【図１４】存在物の電気−光学的パラメータの間の相互関係を示すペン図式である。
【図１５】Ａ，Ｂ，Ｃはそれぞれクラスを示す図である。
【図１６】Ａは図７のシステム中のセンサを別の形にした実施例を示す図である。Ｂは図１６Ａのセンサをデータ収集ボードと接続した図である。
【図１７】図１６のセンサを通過するときの色々なネツプで生じる波形を示す図である。
【図１８】ネツプ分類プログラムの流れ図である。
【図１９】ネツプのクラスを示す円形グラフである。
【図２０】不純物のクラスを示す円形グラフである。
【図２１】色々なタイプの不純物を示す図である。
【図２２】不純物分類プログラムの流れ図の一部である。
【図２３】不純物分類プログラムの流れ図の他の部分である。
【符号の説明】
１０ 試験装置
１２ 主ケース
１４ コンベア
１６ 供給ヘツド
１８ コンピユータ
２０ デイスプレイ
２２ キーボード
【産業上の利用分野】
本発明は繊維サンプルの特性を監視する装置と方法に関するもので，特に繊維サンプル中の不純物を繊維性か否か，樹皮か，草かと言つたいくつかのクラスの内の１つに分類するための装置と方法に関する。
【０００２】
本発明は特許出願第０７／９６２８９８号明細書「自動供給による単一繊維サンプルの多重特性を試験するための装置と方法」及び第０７／４９３９６１号明細書「繊維又は他のサンプル中の個々の存在物の高速多重測定のための電気−光学的装置と方法」の一部継続特許出願であり，これらの記述は参照としてここに引用する。
【０００３】
【従来の技術】
本発明に先行する装置はツエルヴエーゲル・ウステル社において製造されてきたＡＦＩＳとして知られる装置である。この装置は米国特許第４５１２０６０号明細書に記述された装置を用いて，１つの空気流中に繊維とネツプを他の空気流中に不純物を分離する。不純物は約５０μｍより大きい異物として定義される。時としてこの異物はダストと不純物と呼ばれるが，我々は簡単のためここでは単に不純物と呼ぶことにする。この前の装置ＡＦＩＳにおいては，繊維とネツプ及び不純物について情報を求めるためには，繊維物質を反映する３つのセツトのサンプルを別個に試験する必要があつた。各タイプの存在物毎に１つの試験と１つの繊維物質のサンプルとが必要であつた。このＡＦＩＳは当時にあつては自動化され迅速な試験装置として最高のデータを与えるものであつたが，今日より良いデータとより早い速度が要求されるようになつた。改良されたセンサが開発され，特許出願第０７／４９３９６１号明細書に記述され，この改良されたセンサを用いた装置が，同じくＡＦＩＳとしてツエルヴエーゲル・ウステル社で製造された。ここに明確にし，そして参照の統一性をとるため，最初の装置はＡＦＩＳ−０と呼び，改良されたセンサを持つ装置をＡＦＩＳ−１と呼ぶことにする。
【０００４】
本発明はＡＦＩＳ−１を更に改善したものであり，先ず試験速度を考慮することを目標としたものである。最初の発見はＡＦＩＳ−１の改善されたセンサは繊維物質のサンプルから多重データの同時測定を実質的に可能とすることであつた。実質的に同時にと言う意味はネツプのデータ，繊維のデータ，不純物のデータが繊維物質の１つのサンプルで得られ，実質的に全てのネツプと不純物が検出され測定され，従つて繊維の代表的なサンプルが検出され測定されると言うことである。このように，この改善によつてネツプ，不純物，繊維のデータを求めるのに３つの別個のサンプルから，代表的には３〜５回繰返す３つの独立な試験を行う必要がなくなる。また判つたことは，このようなデータが，もし望むなら，たつた１つのセンサを使つて得られると言うことである。上で述べた試験速度の改善は新しい分析回路で可能となり，これは実施例中に示すハイブリツドアナログ，デイジタル回路である。動作速度はＡＦＩＳ−０やＡＦＩＳ−１と較べ本発明では３倍も増大した。
【０００５】
高速での取扱いの出現と共に，試験サンプル中の存在物を正確で高速に性格づけできることが必要となつた。不純物や単繊維の基本的な数や大きさと言つた基本的な情報はある場合には充分であるが，ネツプや不純物についてもつと詳細な情報が要求される。
【０００６】
ステープル繊維中のネツプは繊維の小さな絡みつきとして総括的に定義されている。これらはステープル繊維の３つの主要成分の１つである。しかしネツプは更に３つのカテゴリに分かれる。機械的に作られたネツプ，種子表皮破片ネツプ，及びシヤイニイ（又は未熟）ネツプである。機械的に作られたネツプは綿の開綿，繰綿やカーデイング中に作られ、直系０．１ｍｍから５ｍｍの範囲である。これは綿や合成繊維が堅く結びあつたもので，絡んだ核と長い繊維の尾とから成り，処理中に解くことはできない。種子表皮破片ネツプ又は種子表皮破片は綿の種子の殻に残つて着いている繊維の集合からできている。可視光線の下でみると中央の暗い核に着いた小さな繊維房として見える。未熟ネツプ又は難染性ネツプは非常に未熟か，死んだ繊維の集合である。これらは綿種子の一部又は全部がストレスを受けて繊維の成熟過程を停止してしまつた時に、綿種子の上に形成される。その結果繊維は極めて薄くて弱く，横方向の堅さがなく簡単に密接に押固められた平行な繊維の締まつたかたまりを形成する。これらの非常に未熟な繊維は染色剤を適当に吸収できず，仕上げ布中に白い斑点と色あせを起こしてしまう。これらの未熟ネツプは種子表皮が着いている物と着いていない物とがある。
【０００７】
以上の説明でネツプをこれらのカテゴリに分類することの重要さが理解できるだろう。機械的に作られたネツプは処理機械の過度な作用を示すもので，従つてこれら粒子を正確に計数することは，処理機械を微調整したりオーバーホールするのに利用される。最も普通な合成繊維であるポリエステルと綿のネツプを区別することは，両者は別々に処理されたのち，練条機でスライバ混綿されるので重要である。
【０００８】
種子表皮破片は綿花工場で発生し，その数は繰綿とクリーニングの方法及び綿の種類に影響される。種子表皮破片は特に厄介なもので主な糸欠陥の原因となつている。単位重量中のこれら粒子の数は綿の育成者には種子から繊維への強度について，繰綿業者には種子を除去する工程の過度さの程度について，糸製造業者にとつては原料の品質についての有用な情報を与える。
【０００９】
未熟ネツプ計数は処理し紡出した綿の染色性を予見させる。特にグラム当りの未熟ネツプ数は仕上げをし染色された布の外観を予測させ，品質に熱心な工場操業者に最も要求の高い適用には最高の品質の原料を向けることを可能とする。
【００１０】
繊維サンプル中の不純物の量と質は上に論じたと同様な理由で処理業者にとつては重要である。不純物は綿の中に，基本的には機械摘みの結果生じるもので，かかる不純物は繊維性，非繊維性に分類され，更に樹皮，繊維性草又は葉，草又は葉の薄辺，厚い不純物（種子表皮破片とある種の樹皮），ダスト又は繊維破片などに細分される。サンプル中の不純物の分類は前処理における問題を示し，修正処理を助け，その繊維から生産した最終製品（通常は糸）の品質を予測する助けとなる。
【００１１】
従つてどの繊維処理業者にとつても，その処理の効率や品質を著しく増大するためには，原料についての，特にネツプについてのもつと詳細な情報が要求される。この要求は綿の育成者と繰綿業者から糸紡績業者，更には製織業者にまで広がるものである。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
繊維物質のサンプルを処理装置に供給し，処理装置中で存在物は４個々に分離され，その後センサシステムに搬送されるようにした，不純物を含む繊維物質中のサンプルの存在物の特性を測定するための装置と方法を提供する。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明によつて少なくとも不純物を含む繊維サンプル中の存在物の特性を測定するための装置が提供される。繊維サンプルは供給装置から処理装置に与えられ，ここでサンプル中の存在物は１つずつ他から引離され，単一の存在物として処理装置の出口に与えられる。単一化された存在物をセンサシステムに搬送する手段が設けられていて，ここで搬送手段で動いている不純物を含む存在物の一部の，少なくとも１つの特性を感知する。センサシステムは感知された存在物の特性に対応した特性信号を生じ，これらの信号はコンピユータに与えられそこで分析される。コンピユータはその信号を不純物に対応するものかどうかを同定し，不純物に対応するものは更に分析して不純物のいくつかのタイプの内の１つに分類する。
【００１４】
特定の本発明の装置と方法においては，特性信号に基づいて存在物の長さを求め，その長さは１つの閾値と比較される。この比較の一部に基づいて，不純物はそのいくつかのタイプの内の１つに分類される。
【００１５】
本発明の別の実施例では，センサシステムによつて感知された存在物の直径特性に対応する直径が求められる。″直径″と言う言葉はこの適用においては，不純物は極めて不規則なもので精密な意味で幾何学的な直径を持つていないので，広い意味で用いられていることを理解されたい。この適用では，直径は存在物を二次元的に見たときは幅と考えられよう。直径を求めた後，長さと直径に基づいた比が閾値と比較される。長さを直径で割り，外観比を求め，この外観比を閾値３と比較するのが好ましい。ここで再び比を閾値と比較した結果に基づいて不純物が分類される。
【００１６】
本発明の別の実施例においては，存在物の速度がセンサで感知され，特性信号を分析することによつて求められる。この速度は１つの閾値と比較され，この比較に基づいて存在物が分類される。″速度″と言う言葉もこの適用では広い意味で用いられ，存在物の速度を表す１つの数値であると考えられたい。しかしこの″速度″は必ずしも長さを時間で割つた数値を表す必要はない。例えは本発明では存在物が第１の点から第２の点まで通過するのに要する時間を測定することによつて求める。この測定された時間は事実，速度を表す，いわゆる測度となるもので，ここで用いられている″速度″と言う言葉は時間測定に関連するものである。
【００１７】
本発明の他の実施例においては不純物に対応する特性信号のピーク値が求められる。このピーク値は１つの閾値と比較され，この比較の結果の一部に基づいて存在物は不純物のいくつかのタイプの内の１つとして分類される。
【００１８】
【実施例】
本発明は以下の実施例の詳細な説明を添付の図を参照して考えるとき，良く理解できるであろう。
【００１９】
図１は本発明の実施例よりなる繊維試験装置１０の外観を示す。試験装置１０はケース１２上に搭載された繊維サンプルを保持するための自動コンベア１４を持つ主ケース１２を含む。供給ヘツド１６はコンベア１４から延びて繊維サンプルを試験装置１０中に装着する。
【００２０】
試験装置１０の作動はコンピユータ１８の制御下にあつて，コンピユータと操作者のインタフエースはデイスプレイ２０とキーボード２２で行われる。実施例においては試験装置１０は繊維物質の試験に使われ，特に繊維，ネツプ，不純物の特性を測定するように設計されているが，前記繊維存在物と同様な大きさと重さを持つ如何なる存在物についても同様に運転することができる。
【００２１】
図２はマガジン２４と供給ヘッド１６の上面図を示す。マガジン２４は図１に示すようにコンベア１４中に含まれていて，マガジン２４の長さ方向に延びていて，繊維物質の引延ばされたサンプルを受付ける多数（２０から２００）の容器２６を含んでいる。図３にマガジン２４の一部の断面図が示されている。図３でよく判るように，容器２６はマガジン２４中に形成された溝で，深さ約１インチで水平方向の幅約１インチである。マガジン２４はステツプモータ３０で水平に図の矢印３２と３４の方向に動くラツク２８上に運ばれる。このようにステツプモータ３０は選択的にマガジン２４を水平方向に動かし，希望する容器を供給ヘッド１６と一線に合わせるようにする（又はマガジン２４を指数に合わせる）。希望する容器２６が供給ヘッド１６に適切に記録されると，その特定の容器２６中のサンプルが供給ヘッド１６で取出され試験のため試験装置１０に供給される。
【００２２】
次に図４において供給ヘツド１６とマガジン２４の断面図を示す。図４に示すように，引延ばされた細長いサンプル３６はマガジン２４上の容器２６の１つに位置されている。サンプル３６は点線４２で示した枠に取付けられた供給ヘツドベルト３８と４０にかみ合う。枠４２は旋回軸のピン４４に軸支され，枠４２の位置はピストンとシリンダの組４６で制御される。４６は矢印４８で示す弧に沿つて枠４２を上下する。ピストンとシリンダの組４６はベルト３８と４０を下げてサンプル３６とかみ合わせたり，ベルト３８と４０を上げてサンプル３６とマガジン２４から離し，マガジン２４がベルト３８と４０の干渉なしに動けるように作動させることもできる。ベルト３８と４０はサンプル３６にかみ合つているときはサンプル３６をトツプフイードローラ５０中に送り，ローラ５０はサンプルを供給トレイ５２に供給する。
【００２３】
次に図５はトレイ５２の側面を示す。トツプフイードローラ５０はサンプルを供給トレイ５２に供給し，プランジヤ５４がトレイフイードベルト５５の下にサンプルをかみ合わせ駆動する。ベルト５５はフィードトレイ５２のすぐ上にこれと平行して取付けられている。フイードトレイベルト５５はサンプルをトレイ５２の下方に駆動し，試験装置１０の自動供給ヘッド１６の最後のステツプが実行される。光学的センサ６０と６２が供給機構１６中に繊維物質のサンプル３６が有るか無いかを検出するために設けられている。センサ６０は供給ベルト５０の出力端に位置し，供給トレイ５２のプランジヤフインガ５６が往復する領域を監視している。センサ６２はトレイフイードベルト５５の端に位置しフイードトレイ５２を監視している。
【００２４】
図２，３，４，５で供給ベルト３８，４０，５０，５５はモータやその制御装置，これらの連結など通常の方法でベルトを作動させる駆動機構を表していることが理解できよう。同様に光学的センサ６０，６２は通常の電源供給と接続を含む通常のセンサを示す。ピストンとプランジヤの組４６とプランジヤ５４は二重動作ピストンとシリンダの組５８を表し，プランジヤフインガ５６は通常のピストンとシリンダの組を表し，これらには圧搾空気の供給と制御機構が含まれるものとする。
【００２５】
制御要素を含むこれら要素の動作は，図６を参照しよく理解できるであろう。図６はコンピユータ１８と自動供給ヘツド１６中に使われている制御機構を示すブロツク図である。図２〜６を参照し，試験装置１０がスイツチオンされると，コンピユータ１８はステツプコントローラ６４に指令を送りマガジン２４を初期位置に動かし，最初の容器２６が自動供給機構１６と一線に並ぶようにする。マガジン２４が希望する位置に来ると，コンピユータ１８は供給ベルト制御６６とシリンダ制御６８に指令を送り，制御６８から供給ベルト３８，４０に指令してシリンダ４６にベルト３８を下げてサンプル３６とかみ合わせる。コンピユータ１８はまたトツプベルト制御７０とトレイ供給ベルト制御７２にも指令し，トツプ供給ベルト５０とトレイ供給ベルト５５をスタートさせる。
【００２６】
コンピユータ１８が指令を出して，供給ベルト３８，４０，５０がサンプルをトレイ５２に供給するようにした後，コンピユータ１８はセンサ６０からの信号を監視し，サンプルがトレイ５２の上で検出されると，コンピユータ１８はプランジヤ制御７４に指令を出しプランジヤ５４のシリンダ５８を働かせてプランジヤフインガ５６を前方にトレイ供給ローラ５５の方に動かし，サンプル３６をトレイ５２上で供給ベルト５５の下に動かす。コンピユータ１８がセンサ６２の所にサンプルを検出できないときは，プランジヤフインガ１６の作動後１．５分以内にコンピユータはプランジヤ制御７４に別の指令を出してプランジヤフインガ５６がサンプルをトレイ供給ローラ５５の下に押込むようにさせる。この過程は５回繰返され，それでもセンサ６２がサンプルを検出しないときはコンピユータ１８は指令を出して供給機構１６の全ての動作を停止し，デイスプレイ２０上にサンプルが供給機構中に詰まつたことを知らせる欠陥状態の表示をさせる。
【００２７】
詰まりがないと仮定すると，コンピユータ１８は光学的センサ６０と６２からの信号を分析し，サンプルが自動供給機構１６中に在るかどうかを求める。正常な状態では両センサはサンプル３６の存在を示すはずである。何れのセンサもサンプルを検出しなくなると，コンピユータ１８は１０ｓｅｃ待つて再びセンサ６０と６２からの信号を分析する。もし何れのセンサもサンプルを検出していないと，コンピユータ１８は制御シリンダ６８に指令を出して枠４２を持ち上げ供給ベルト３８と４０をマガジン２４から離す。次いでコンピユータ１８はステツプ制御６４に指令しステツプモータ３０でマガジン２４を供給機構１６と共に次の容器２６に合わせるようにする。コンピユータ１８は再びシリンダ制御６８に指令して供給ベルト３８と４０を下げ容器２６中のサンプルとかみ合わせる。再びコンピユータ１８は光学的センサ６０と６２からの信号を分析してサンプルの存否を確認し，サンプルが供給機構１６中に検出されるまでマガジン２４を１つ前方に進めることを継続する。
【００２８】
光学的センサ６０と６２が最初はサンプル３６が供給機構１６中に存在することを感知していると仮定すると，時としてサンプルが供給機構を完全に通過してしまうことがあるかも知れない。コンピユータ１８は定期的に光学的センサ６０と６２からの信号を調査し，センサ６０，６２が供給機構１６中にサンプルが存在しないことを示すと，予め定めた時間約１０ｓｅｃ待つて，この間試験装置１０の他の動作をチエツクする。全てが良好に機能していれば，待ち時間の後コンピユータ１８はシリンダ制御６８とステツプ制御６４に指令を出しマガジン２４を進め次の容器２６に合わせる。
【００２９】
サンプルが最後の容器２６から供給機構１６で供給され終わつたか，操作するような試みが既になされているときは，コンピユータ１８はマガジン２４が空になつたと判断し，デイスプレイ上にプロンプトを表示し，操作者にマガジン２４にサンプルを装着し自動供給を再開するように要請する。
【００３０】
次に図７を参照すると，ここには分繊器８０とセンサ８２が示されている。分繊器８０は繊維サンプル３６を供給トレイ５２と供給トレイベルト５５から受取る。分繊器８０の機能はこれに供給される存在物を個々に単独に分離することにある。実施例においては，分繊器８０はネツプ，不純物，繊維を１つ１つに解放し，色々なタイプの存在物を個々に分離する。
【００３１】
分繊器８０は供給ローラ８１を含んでいて，ローラ８１はトレイ５２上のサンプルを受け，分繊器８０にサンプル３６を供給する。調質空気が分繊器中に空気供給チヤンネル８３，８４，８５，８６を通して入力される。（分繊器の吹払いクリーニングするための圧搾空気はチヤンネル８７を通して０．５ｓｅｃと言つた短時間加えられる。）サンプル３６は制御された方式で分繊器８０に供給ローラ８１で供給され，存在物は穴あきシリンダ８８，固形シリンダ９０とカーデイングフラツト９４，９５，９６との組合せで処理される。この処理でネツプ，繊維，不純物のような存在物が１つ１つに離され分離されて，存在物は一度に１つずつ（個々に分離された形で）分繊器８０の出口９２に送られる。
【００３２】
分繊器８０は本質的に米国特許第４５１２０６０号明細書に記述されたものと同じであり，その記述も本発明に参照される。上記特許との分繊器８０の主たる差異は空気供給チヤンネル８３と８６を横切つて設けられた互い違いに並べた二重調節板９８と１００が設けられていることである。調節板９８と１００はこれを通つて空気が分繊器中に入るが，不純物や他の粒子が空気通路８３と８６を通つて分繊器の外へ投出されないようにしている。このようにして米国特許第４５１２０６０号明細書に示した分繊器とは違つて分繊器８０で処理された存在物の全てが出口９２から導管１０２中へ出力される。導管１０２は空気流中で存在物を密閉された室１０４中へと運ぶ。導管１０２の端はノズル１０６中に終り，反対側のノズル１０８は室１０４中に本質的にノズル１０６と一線上に並んで位置し，２つのノズル１０６と１０８の間に開口が形成されている。ノズル１０８は導管１１０に接続され，導管１１０は真空源１１２に接続されている。真空源１１２は真空を与え，導管１０２，１１０及びノズル１０６と１０８中に空気流を作り出す。室１０４中に光源１１４が設けられ，ノズル１０６，１０８間の開口を通して，図７に示すように相隣接して配置された減光センサ１１６と１１８に光を照射する。ノズル１０６と１０８中の空気流に関してセンサ１１８はセンサ１１６より下流に配置されている。センサ１１６と１１８の出力は増幅器１２０と１２２に加えられ，減光信号ＶＥ１とＶＥ２を線１２４と１２６に出力する。
【００３３】
レンズ系１２９と遮光板１３０を持つた前方散乱光検出器１２８が設けられ，ノズル１０６と１０８間の開口の前を通過する存在物１３３で前方に角度４０゜（提示した実施例では）で散乱する光を検出するようになつている。前方散乱光検出器１２８の出力は増幅器１３１に加えられ，前方散乱信号ＶＳを線１３２上に出力する。
【００３４】
センサ８２は上述のように本質的には特許出願第０７／４９３９６１号明細書に記述したものと同じであり，その記述はここでも参照として用いる。
【００３５】
図８に分繊器８０とセンサ８２を組合わせた別の実施例を示す。この実施例では，センサ８２は図７に示し記述したものと等価であり，分繊器８０は米国特許第４５１２０６０号明細書に記述したものと，不純物は分繊器８０を離れてから後に取扱われる点を除いて等価である。図８の実施例においては，調節板９８と１００は使われていないで，不純物は空気チヤンネル８４と８６，逆流スロツトＣＦＳを通つて除去される。シリンダ８８と９０は不純物粒子を通路８４と８６を通してここでの空気流と反対の方向に推進する。不純物が空気取入れ口１３８と１３９に達すると，不純物はその慣性で導管１４０と１４２中に運ばれ，分繊器８０から離れて流れる空気流中を搬送される。導管１４０と１４２はサイクロン分離器１４３に入る。分離器１４３は上方に空気サクシヨン１４６へ伸びる垂直の導管１４４を含んでいる。サクシヨン１４６は導管１４０と１４２中の空気流を作るのに必要なサクシヨンを与える。空気と極めて微細な粒子は分離器１４３から導管１４４を通り離れて行くが，ほとんどのダストと不純物粒子は外側を向く遠心力で分離され，重力で室１４８中に落着き，螺旋錐１５０で選択的に室１４８から除かれる。
【００３６】
コンピユータ１８からの指令を受けて，不純物は室１４８から螺旋錐で取出され導管１５２中の空気流に拾われる。空気取入れ口１５４は螺旋錐の出口に隣接して設けられている。導管１５２の空気流は不純物粒子を導管１０２の取入れ口１５３に運ぶ。ピストンとシリンダの組１５５はその上につけられたカバープレート１５６で取入れ口１５３を選択的に閉じたり開いたりする。ピストンとシリンダの組１５５と螺旋錐１５０はコンピユータ１８の制御下にある。繊維とネツプの特性を測定したいときはカバープレート１５６は取入れ口１５３に対して動き，実質的に不純物を含まない繊維とネツプがセンサ１１２に供給される。次に不純物の特性を測定したいときは，カバープレート１５６は取入れ口１５３を開き，コンピユータ１８は螺旋錐１５０を作動させてダストと不純物を室１４８から排出させる。サクシヨン１１２は導管１５２中に空気流を起こし，不純物粒子は導管１５２から導管１０２を通つて最後はセンサ８２を通過する。
【００３７】
更に他の実施例を図９に示す。この実施例では分繊器８０は実質的に米国特許第４５１２０６０号明細書と同じであるが，導管１４０と１４２が合わさつて１つの導管１４０となり別のセンサ８２ａにつながれている所が異なつている。導管１４１中の空気流はセンサ８２のサクシヨン１１２とほぼ等価なサクシヨン１１２ａで供給される。以上図７，８，９で提示された実施例の適用はセンサの動作，データ収集ボード，コンピユータ１８に注目して見るとよく理解できるであろう。それを以下に説明する。
【００３８】
図１０にセンサ８２と１枚のデータ収集ボード（ＤＡＢ）１６１の結線図を示す。点線１６０はセンサ８２とＤＡＢ１６１との物理的境界を示し，ここではＤＡＢがノズル１０６中を動く個々の繊維に反応している状態を示している。図１０の左側にセンサ８２の詳細が示されている。減光センサ１１６は出力をインピーダンス変換増幅器１６２に供給し，増幅器１６２の出力は電圧利得約４．３の増幅器１６４で増幅される。増幅器１６４の出力は線１６６に現れ，第１減光信号の低利得チヤンネル（ＶＥ１−ＬＯ）を構成する。増幅器１６４の出力は利得１２．５を持つ増幅器１６８を経てその出力は線１７０に現れ，第１減光信号の高利得チヤンネル（ＶＥ１−ＨＩ）を構成する。
【００３９】
同様な構成で第２の減光センサ１１８の出力はインピーダンス変換増幅器１７２に加えられ利得４．３の電圧増幅器１７４に加えられる。増幅器１７４の出力は線１７６に現れ，第２減光信号の低利得チヤンネル（ＶＥ２−ＬＯ）を構成する。増幅器１７４の出力は約１２．５の利得を持つ増幅器１７８に加えられ，その出力は線１８０に現れ，第２減光信号の高利得チヤンネル（ＶＥ２−ＨＩ）を構成する
【００４０】
前方散乱センサ１２８は信号を生じ，これはインピーダンス変換増幅器１８２に加えられ，その出力は電圧利得約２０の増幅器１８４に加えられる。増幅器１８４の出力は線１８６に現れ散乱信号の低利得チヤンネル（ＶＳ−ＬＯ）を構成する。増幅器１８４の出力は利得約１２．５の増幅器１８８に加えられ，その出力は線１９０に現れ，散乱信号の高利得チヤンネル（ＶＳ−ＨＩ）を構成する。
【００４１】
次に図１０の右側を参照して，データ収集ボード（ＤＡＢ）１６１について説明する。図１０に示したＤＡＢ１６１はネツプや不純物ではなく繊維の特性を測定するよう接続されている。この配列では線１７０に現れる第１減光信号の高利得チヤンネルが利得−１の符号反転絶縁増幅器１９２に加えられ，次いで閾値比較器１９４に加えられる。閾値比較器１９４はその入力に現れた信号が予め定めた値，０．５Ｖが好ましい，を越えると″ハイ″になり，信号が０．５Ｖ以下になると″ロウ″になる。
【００４２】
比較器１９４の出力は論理チツプ１９６に加えられ，チツプ１９６は２０ＭＨｚのクロツク信号１９８を受けている。論理チツプ１９６は選択的に２０ＭＨｚクロツク信号をカウンタ２００に加える。
【００４３】
同様に線１８０に現れる第２減光センサ１１８からの第２減光信号の高利得チヤンネル（ＶＥ２−ＨＩ）は符号反転絶縁増幅器２０２，閾値比較器２０４，論理チツプ１９６及びカウンタ２１０に加えられる。
【００４４】
この構造でカウンタ２００に現れる計数値はデータバス方向性ドライバを介してＴＢで参照される線２１２を通つてコンピユータバス２１３に加えられる。同様にカウンタ２１０に現れる計数値はＴＥで参照される線２１４でコンピユータバス２１３に加えられる。
【００４５】
論理チツプ１９６は比較器１９４がハイになつた時から始まつて，比較器２０４がハイになる時で終わるまでの間，クロツクパルスをカウンタ２００に供給する。またチツプ１９６は比較器１９４が（前にハイになつた後）ロウになつた時から始まつて比較器２０４が（前にハイになつた後）ロウになる時で終わるまでの間，クロツクパルスをカウンタ２１０に供給する。
【００４６】
高利得減光信号はまた線２１１と符号反転絶縁増幅器２１５を通つて閾値比較器２１６に加えられ，比較器２１６は論理チツプ２１８を制御する。１０ＭＨｚクロツク信号が線２２０から論理チツプ２１８に供給され，比較器２１６のコントロールの下でチツプ２１８は１０ＭＨｚクロツク信号をカウンタ２２２に供給する。カウンタ２２２の計数値はＴＥＦで参照される線２２４を通つてコンピユータバス２１３に供給される。
【００４７】
増幅器２１５の出力に現れる反転した高利得第１減光信号は積分器２２６とピーク検出器２２８に加えられ，それらの出力はＡ／Ｄ変換器２３０と２３２にそれぞれ加えられる。Ａ／Ｄ変換器２３０の出力は線２３４に現れ，バス２１３に加えられる。また同様にＡ／Ｄ変換器２３２の出力は線２３６に現れ，バス２１３に加えられる。これらのデータはそれぞれ減光信号からの面積ＡＥ，また減光信号のピーク振幅ＰＥとして知られるものである。
【００４８】
線１９０に現れる前方散乱信号の高利得チヤンネルは符号反転絶縁増幅器２３７を通つて閾値比較器２３８，積分器２４８及びピーク検出器２５４に加えられる。比較器２３８の出力は論理チツプ２４０に加えられ，チツプ２４０は１０ＭＨｚ信号を線２４２から受けている。チツプ２４０は増幅器２３７の出力が０．５Ｖを越えた時クロツク信号をカウンタ２４４に加え，信号が０．５Ｖより下がつた時チツプ２４０はクロツク信号をカウンタ２４４に加えるのを停止する。カウンタ２４４の出力はＴＦＳの線２４６からバス２１３に加えられる。
【００４９】
積分器２４８の出力はＡ／Ｄ変換器２５０と線２５２を通つてバス２１３へ加えられ，同様にピーク検出器２５４の出力はＡ／Ｄ変換器２５６と線２５８を通つてバス２１３へ加えられる。これらはそれぞれＡＳとＰＳである。
【００５０】
上記の記述から，線２１２に現れるＴＢは，この場合は繊維である存在物の始まりが，センサ１１６の光の投射の場からセンサ１１８の光の投射の場までの間を通過するのに要する時間であることが判る。こうしてＴＢは存在物の先端の速度に対応する。線２１４に現れるＴＥは存在物の後端がセンサ１１６の光の投射の場からセンサ１１８の光の投射の場までの間を通過するのに要する時間であり，存在物の後端の速度に対応する。線２２４に現れるＴＥは存在物がセンサ１１６の光の投射の場を通過するのに要する時間であり，存在物の大きさ（繊維の長さのような）に対応するもので，存在物の速度に基づいて計算される。線２３４に現れる信号は存在物で減光された光の時間積分又は波形下の面積ＡＥを表わす。線２３６に現れる数は存在物で減光されたピーク量を，即ちピーク振幅ＰＥを表す。線２４６に現れる計数値ＴＦＳは存在物が散乱センサ１２８の光の投射の場を通過するのに要する時間であり，散乱センサ１２８で測つた存在物の大きさ（繊維の長さのような）に対応するものである。線２５２に現れる信号は散乱センサ１２８で検出された存在物で散乱された光の時間積分ＡＳで，線２５８に現れる信号は存在物で散乱された光のピーク量ＰＳを表わす。
【００５１】
ＤＡＢ１６１の機能は電気一光学的（Ｅ−０）センサ８２からのアナログ信号をデイジタル信号に変換してコンピュータバス２１３に加え，ＴＢ２１２，ＴＥ２１４，ＴＦＥ２２４などに割り当てることである。従つてこれらの信号をＥ−０パラメータと定義する。このＥ−０パラメータは存在物の情報，図１０の場合は繊維長と直径，を提供するのに用いられる。ＡＦＩＳ−１センサに焦点を当てた特許出願第０７／４９３９６１号明細書は一般に個々の繊維存在物の長さ，直径，繊度又は成熟度の情報がどのようにして得られるかを記述している。その特許出願では，またどのようにしてネツプ又は不純物信号が与えられるかも記述している。特許出願第０７／７６２９０５号明細書では，更に如何にしてセンサ８２が不純物測定を可能にするか，特にそのような測定をどう評価するかについて記述している。
【００５２】
従つて図１０のＤＡＢ１６１が信号処理能力において主要な改善を示していることが判る。更に前の特許に基づく装置は１つのサンプルから同時に与えられる多数の存在物，繊維，ネツプ，不純物のデータを得ることはできなかつた。図１０のＤＡＢ１６１はこれを可能とし，これを提示した実施例図７によつて以下に説明する。
【００５３】
図７においてセンサ８２は導管１０２で搬送される全ての個々の存在物を受け反応する。そこで存在物信号又は波形自身を調べ，存在物は繊維かネツプか又は不純物なのかを求めなければならない。特許出願第０７／４９３９６１号明細書で記述された改善されたセンサ手段は改善された信号処理手段（即ち図１０のＤＡＢ１６１）と組合わせてそのような分類を可能とするばかりでなく，その際１つのサンプルから多くのデータと言う目的に合致させることができる。図１０には個々の繊維の長さと直径を求めるためのＤＡＢの動作が詳細に記述されているが，図１１はどのようにして多数の存在物からの信号が測定され，重要なことには，分類されるかを一般化して示した。簡単のため図１１には低利得／高利得の区別は省略してある。これは以下に与えられる全ての電圧レベルは高利得チヤンネルのものと見なすと言うことを意味する。全ての存在物が調べられるようデイジタル処理時間（Ａ／Ｄ変換，リセットなど）も省略してある。従つて存在物がセンサ８２のビーム中にすると図１２に示すアナログ信号が生じ，図１１に示した対応するデイジタル信号ＴＢ，ＴＥ，ＴＦなどが線２１２，２１４，２２２などに現れるものとする。
【００５４】
図１２は単独の繊維，ネツプ，不純物で生じる信号線１７０，１８０，１９０上の代表的なアナログ信号，即ち波形を示す。データ収集ボードは３つの信号のおのおのを測定し，ＰＣの背面を介して，図１２に示した８つのパラメータＴＢ，ＴＥ，ＴＦＥ，ＴＦＳ，ＰＥ，ＡＥ，ＡＳ，ＰＳをコンピュータに送る。これら８つのパラメータは３タイプの存在物を分類し，計数し，大きさを求めるのに用いられる。この分類手続は図１３の流れ図に示し，その論理的動作は次の通りである。コンピュータはブロツク３００でピーク振幅が０．５Ｖを越えるパルスが受取られたと言う信号がＤＡＢから来るのを待つている。ブロツク３０２での最初のテストは減光チヤンネルのピーク値ＰＥが３Ｖより小さいか大きいかを求めることである。ＰＥが３Ｖより小さいと，プログラムはブロツク３０４に移り，そのパルスはネツプのものである可能性を除外する。ＰＥが３Ｖより大きいと，そのパルスは不純物が大きいネツプかであるとしてソフトウエアはブロツク３０６へ動く。
【００５５】
ＰＥがブロツク３０２で３Ｖより小さく，ブロツク３０４で２８５（即ち２０ＭＨｚクロツクで２８５カウント）より小さいと，小さな不純物パルスが捉えられたものとして不純物の大きさがＰＥから計算され，不純物カウンタが１つ加算される。大きさの較正については特許出願第０７／７６２９０５号明細書に記載されている。
【００５６】
ブロツク３０２でもしＰＥが３Ｖより小さく，ブロック３０４でＴＢが２８５より大きいと，ソフトウエアはネツプ又は不純物の可能性を消去して，パルスは受容できる繊維のパルスかどうかを求めるブロツク３０８，３１０，３１２の一連のテストを開始する。この３つのテストを通過すると，プログラムはブロツク３１４でＴＦＥ，ＴＢ及びＴＥを使つて繊維の長さを計算し，ＡＥとＴＦＥを使つて直径を計算し，ブロツク３１６で繊維カウンタを１増加する。ステープル繊維については，これらのパラメータ値は次のようになることが見出されている。ＴＢ／ＴＥ≧１．０５（較正中各センサより求めた値）；ＴＦＥｍｉｎ＝１００及びＴＦＥｍａｘ＝１００００（１０ＭＨｚクロツクで計数された値）。
【００５７】
ブロツク３０２でもしＰＥが３Ｖより大きく，ブロツク３０６でＰＳ／ＰＥの比が０．５より小さいと，大きい不純物パルスが得られたとする。その不純物の大きさが計算され，不純物カウンタを１増やす。
【００５８】
ブロツク３０２でもしＰＥが３Ｖより大きく，ブロツク３０６でＰＳ／ＰＥの比が０．５より大きいと，ソフトウエアは繊維又は不純物の可能性を消す。ソフトウエアはブロツク３０９と３１１でパルスをテストし，大きな塊や多繊維の絡みつきを除外する。ＴＦＥ＜Ｘの代表値は３００である。もし両テストを満たすと，ネツプとして識別され，その大きさはブロツク３１３でＡＥとＴＦＥから計算され，ブロツク３１５でネツプカウンタが１増やされる。各存在物が同定されるとプログラムはスタートのブロツク３２０に戻る。
【００５９】
ＤＡＢからのデータと３つの存在物タイプとの関係は図１４のベン図で示す。３つの円３４０，３４２，３４４はそれぞれネツプ特性，不純物特性，繊維特性を示す。ネツプ３４０と不純物３４４のＰＥ，ＴＢ，ＴＥなどの共通部分は交差する領域３４６の内側にある。存在物を区別する特性は３つの円３４０，３４２，３４４の外側に示してある。１つの例はネツプパラメータ３４０と繊維パラメータ３４２に対するパラメータＰＥ３５２であろう。このようなパラメータの関係に基づいて図１３の流れ図が導出された。
【００６０】
上記のシステムでは，存在物は広範に繊維，ネツプ，不純物として分類された。以下にシステムの２つの変化について説明する。１つは不純物の細分類で，他はネツプの細分類である。これらのシステムの変化は別に分けても，又は組合わせても，特定の適用の要求を合わせて用いることができる。
【００６１】
ネツプの細分類プログラムを説明する前に，図１５を参照してネツプの性質についてよりよい理解が得られよう。前に論じたように，ネツプはいくつかの種類に分けられる。機械的に作られたネツプ，シヤイニイ（未熟）ネツプ及び種子表皮破片である。図１５に示すように，種子表皮破片４００は一般に綿の種子の破片４０２に繊維４０４が付いたものからなる。機械的に作られたネツプ４０６は繊維の絡まつた核４０８に密度の少ない尾を引いた繊維４１０から成る。最後に未熟ネツプ４１２は未熟繊維が緊密に絡んだ核４１４に薄い密度の尾を引いた繊維４１６がついたものから成る。更に種子表皮破片は成熟したものと未熟なものに分類できよう。機械的に作られたネツプも，蛍光を発するポリエステルのネツプと，そうでないものとに分類できる。
【００６２】
別の電気−光学的センサ４１８とデータ収集ボード１６１を図１６ＡとＢに示す。この別の実施例はネツプと不純物を更に特性づけるため追加の情報を提供する。電気−光学的センサ４１８は２つの放射源より成る。波長約８８０ｎｍの赤外光源４２０と，波長約３７０ｎｍの紫外光源４２２である。これらの光源は気流室１０４中の対向する２つのノズル１０６と１１０の間の隙間４２４を通してＩＲビーム４２６とＵＶビーム４２８を放射する。ＩＲ光は減光検出器のセツト４３０，４３２で受光されて，ビーム４２６を通過する存在物の大きさと速度を上述のごとくにして測定する。第２の検出システム４３４は結像レンズ４３６の後ろに位置し，存在物で約３０゜から５０゜の角度で散乱される放射を集める。このシステム４３４はビーム分割器４３８と２つの検出器４４０と４４２から成る。ビーム分割器４３８は放射の約半分を青の可視光（約４００〜４８０ｎｍ）に鋭敏な蛍光検出器４４２に向かわせる。残り半分の放射は赤外（約８８０ｎｍ）に鋭敏なＩＲ検出器４４０に向かう。検出器４４２はＵＶビーム４２８を横切るポリエステルからの蛍光（青色）に反応する。その他の綿やレイヨンのような普通の存在物は有意な程度にＵＶ蛍光を示さない。近赤外検出器４４０は存在物で散乱される８８０ｎｍの光に反応する。ＩＲ散乱は図１１のセンサについて記述したように存在物の表面特性についての情報を提供する。
【００６３】
図１６Ｂは図１６Ａのセンサ４１８とデータ収集ボード１６１−Ｇ間の結線を示す。２つの減光チヤンネルからの信号ＶＥ１とＶＥ２はＤＡＢ１６１−Ｇで（図１０と１１に関して前述したように）処理され存在物の速度を与える。速度は存在物の質量に関係するので特にネツプの分類に重要である。種子表皮破片ネツプのように大きい質量を持つ粒子はノズル１０６の傾斜した部分で空気流１１２中で軽い質量の粒子の速度のように加速されず，従つて測定空間内では遅い速度を持つ。
【００６４】
第１の減光チヤンネル信号ＶＥ１は図１１に関して説明したように，更に処理されて信号のピーク値（ＰＥ），閾値以上の波形の積分値（ＡＥ）及び閾値を越えている波形の時間（ＴＦＥ）を与える。同様に赤外散乱検出器４４０からの散乱チヤンネル信号ＶＳは処理されてＰＳ，ＡＳ，ＴＦＳを与える。蛍光検出器４４２からの信号ＶＵＶは閾値比較器４４４と組合わされる。その閾値はシステムの雑音以上の青色可視光放射の有意な量に反応するよう設定される。比較器４４４の出力はバス２１３に加えられる。代表的なネツプ，未熟ネツプ，種子表皮破片ネツプの波形は波形パラメータと共に図１７に示した。これらの波形を心にとめておけば，以下に述べるネツプ分類法はよく理解できるであろう。
【００６５】
ネツプは図１８に流れ図で示した方法にしたがつて分類される。図１９に示すように，分類方法の目的はネツプをいくつかのグループ，即ち機械的に作られたネツプ，未熟ネツプ，種子表皮破片ネツプに分類することである。これらの分類は更に図１９に示すように細分され，これを以下に説明する。
【００６６】
プログラム（コンピユータ上で走る）はブロツク４４６でチヤンネルの１つに波形が現れるまで待つている。波形が現れると，３つの一連のスクリーニングテストが始まり，現れた事象がネツプの種類の１つに属するかどうかを求める。もし３つのテストの何れにも属さないときは，プログラムは後述の不純物分類プログラムへと通過する。最初のテストではＴＦＥ値は繊維の大きい絡みを数える可能性を除外するため充分小さくなければならない。プログラムはＴＦＥがＸ以下かどうかをチエツクする。ブロツク４４８のパラメータＸは空気流量に依存するもので，従来のＡＦＩＳ装置を使うときは通常の持続時間が約３０μｓｅｃより大きい信号は除外するように選ばれる。第２に，信号のピーク値はブロツク４５０に示すように２１．３Ｖ以上でなければならない。これはネツプと定義される最小のグループを定義するものである。第３に，信号はブロツク４５２で設定された処理ができるように，散乱チヤンネルにＰＳ／ＰＥで求められるような充分な情報を含んでいなければならない。この比が０．５以下のような信号は繊維からできたものとは思われない。即ちそのような信号は通常不純物粒子によるもので，ネツプの分類においては無視されるが，後に不純物の可能性ありとして更に分類される。
【００６７】
ブロツク４５４でＵＶチヤンネル（比較器４４４の出力）がチエツクされ，事象がＵＶチヤンネルで閾電圧（ＵＶＴ）より大きいピーク値を持つ信号で求められるポリエステルのネツプかどうかについて調べられる。もしｙｅｓならブロツク４５６，４５８で示すようにポリエステルのネツプの大きさが計算される。もしＵＶチヤンネルに信号がないと，プログラムはブロツク４６０で設定されたようにＰＳ／ＰＥの比を再びテストし，事象が成熟のものによるのか未熟なものによるのかを求める。比が０．７５より小さいか等しいと，事象は未熟な種子表皮破片ネツプ又は未熟ネツプかで，ブロツク４６２によつて速度テストが行われ，どちらのタイプかが求められる。もし速度がＹより大きいと，プログラムはブロツク４６６に示すように事象は未熟ネツプであると分類し報告し，速度がＹより小さいと事象は未熟な種子表皮破片ネツプであると分類し報告する。
【００６８】
ブロツク４６２と４６４の変数Ｙは空気流量に依存する較正値（ｍ／ｓで表した）で，特定のシステムの流量パラメータを最適にするものである。約３．９ＣＦＭで作動するシステムではこの値は典型的には６０ｍ／ｓである。一度び粒子が種子表皮破片ネツプが未熟ネツプの何れかに分類されると，ブロツク４５６と４５８でその大きさが求められる。異なつたネツプ細分類に対しては別々の大きさ計算アルゴリズムが使われるものと理解されたい。
【００６９】
またこのプログラムで用いられた速度はＴＢとＴＥを平均し，図７の検出器１１６と１１８，あるいは図１６の検出器４３０と４３２の間の有効距離を平均値で割つたものである。他の速度計算と測定も使用することができる。例えばＴＢ又はＴＥだけを基にした速度計算や，１９９２年１２月３１日出願の持許願第４８１２２．００号明細書「気体の流れの中の存在物の提示を機械的，電子的に修正するための方法と装置」に記載された，加速を修正した時間に基づいた速度計算などが使用できよう。Ｙの値はシステムの流量と速度を計算する方法に基づいて較正されねばならない。機械的ネツプと成熟した種子表皮破片ネツプとの間で速度の差があることから，上述のどんな速度計算も，これら２つのタイプのネツプの分類の間で区別して使わなければならない。
【００７０】
ブロツク４６０で比ＰＳ／ＰＥが０．７５に等しいか小さくはないときは，事象は成熟した存在物によるもので，ブロツク４６４で成熟した種子表皮破片ネツプかどうかをテストする。もし速度がＹよりも小さいと，ブロツク４７０に示すように成熟した種子表皮破片ネツプであるとして決定され，分類報告され，次いで大きさが測られる。速度がＹより大きいと，これは種子表皮破片ではなく，事象はブロツク４７２で示すように成熟したネツプとして数えられ，次いで大きさが求められる。
【００７１】
ブロツク４５６と４５８で示された大きさを求めるプログラムは減光チヤンネルのピーク値ＰＥを較正定数Ｋ１（ミクロン／Ｖ）で物理量に変換するものである。ネツプの長さは，本実施例においてはＴＦＥに較正パラメータＫ２を乗じて求められる。Ｋ２は減光検出器４３０と４３２で検出された速度で，これも前に説明した。
【００７２】
直径，各クラスの単位重量当りのカウント数の標準偏差，大きさの頻度分布と言つた統計値はコンピユータ１８（図１）で分類に基づいて計算される。
【００７３】
上述したシステムと方法によつて，ネツプは更に細分類できることが判つた。例えば粘着性のあるネツプ又は“点”は綿繊維にみられるもので，綿花と共に収穫された昆虫の糖分によるものである。これらの粘着性のネツプは処理機械にくつついてしまう。上述のシステムで粘着性ネツプを検出するには，好ましくは，綿中の疑わしい糖分に特定の赤外周波数を持つ赤外ビームを選び，水による吸収を避けるようにする。粘着性ネツプがセンサ４１８の所に提示されると，赤外ビームを強く吸収し、減光検出器４３０と４３２で検出されるだろう。このようにして一たびネツプが上述の方法で同定されたら，糖分を特定する赤外光の吸収が予め定めた閾値を越えるかどうかを求めて粘着性ネツプとして細分類することができる。この閾値は特定のシステムの較正によつて求め，異なつた地域で育成された異なつた綿のタイプによつて変わつてくるであろう。
【００７４】
以上でネツプの細分類について述べたので，次に不純物の細分類について説明する。しかしこのシステムを説明する前に，不純物，特に綿の不純物についてよく理解するため，図２０，２１に色々な不純物のタイプの円形グラフと例示を示した。図２０に示すように，不純物は２つの大きなクラス，繊維性のものとその他に分けられる。その他のクラスは必ずしも非繊維性とは限らない。例えば繊維の破砕片はその長さが短い故にその他に分類されている。このように，不純物はその物理的特徴で分類されている。一般に不純物は外観比が３又はそれ以上であると繊維性のものとされる。
【００７５】
図２０と２１で外観比が３以上の樹皮，葉又は草は繊維性として分類されていることが判る。外観比が３以下のフレーク不純物は″その他″不純物に，また外観比３以下の厚い不純物，ダスト，繊維屑は″その他″と考えられている。図２１に示されている厚い不純物は，代表としては厚い種子表皮の破片に僅かの繊維がついたもの又は樹皮の破片などである。一般に厚い不純物は球や立方体のような幾何学的形状をしたものを指している。厚い不純物の正確な定義は後に述べる分類プログラムに選んだパラメータに依存する。
【００７６】
図２２ に不純物分類の流れ図を示した。このプログラムは丸に″Ｔ″を記入した点からスタートする。図１８でネツプのプログラムで３つの異なつた位置から不純物プログラムに移行していることが判る。このようにネツプ細分類プログラムと不純物細分類プログラムは，もし望むなら一緒になつて走るようデサインすることもできる。もちろん不純物プログラムは独立に走ることができ，特定の又は別個の物理的センサシステムによつて不純物のみが検出されることが判つているときは，この方が好ましいであろう。
【００７７】
不純物細分類の最初のステツプはブロツク４７０で示した事象の速度の計算から始まる。この実施例においては，速度（Ｓ）はＴＢとＴＥを平均し〔（ＴＢ＋ＴＥ）／２〕，１つの定数（ＤＣＯＮＳＴ）をこの平均で割つて求められている。もちろんＤＣＯＮＳＴは図７の減光センサ１１６と１１８との間又は図１６の減光センサ４３０と４３２との間の有効距離である。またビーム，例えば検出器，４３０と４３２に結像するビーム４２６が収れんするか発散するかによつて，ＤＣＯＮＳＴは収れん又は発散ビームで生じる拡大又は縮小に対して補償するよう，適正に修正されねばならない。
【００７８】
ブロツク４７２で示されているように，次のステツプは事象又は存在物の長さを式Ｌ＝Ｓ×ＴＦＥを用いて計算することである。ここにＴＦＥは１つの減光センサを存在物が通過するに要する時間，Ｌは長さ，Ｓは速度である。決定ステツプ４７４で長さは最小長さＬＭＩＮと比較される。ＬがＬＭＩＮより大きくはないときは，プログラムは記号４７６で示された点Ｕに進み，後に示すプログラムの他の部分に移行する。ＬがＬＭＩＮより大きいと，プログラムはブロツク４７８に進み外観比（ＡＲ）を計算する。ＡＲは長さ（Ｌ）を平均直径（ＤＡＶ）で割つたもので，ここにＤＡＶは次式で計算される。ＤＡＶ＝ＡＥ／ＴＦＥ。決定ステツプ４８０に進み，外観比ＡＲがＡＲＭＩＮより大きくはないときは，事象はフレークによるものと見なされ，プログラムは記号４８２で示された点“Ｖ”に進む。ＡＲがＡＲＭＩＮより大きいと，プログラムは従来ステツプ４８４を継続する。前に論じたように，一般的な工業の合意によつて，外観比が３よりも大きい存在物は繊維性と考えられる。従つて本実施例においては，ＡＲＭＩＮは３に選ばれている。しかしその適用によつては，決定ステツプ４８０のＡＲＭＩＮの値を変更するのが好ましい。例えばある種の適用に対しては工業標準は外観比が１０以上のものを繊維性と定義することもできる。
【００７９】
決定ステツプ４８４でプログラムはＤＡＶを最小閾値（ＤＭＩＮ）と比較する。ＤＡＶがＤＭＩＮより大きくないときは，プログラムはブロツク４８６に移りデータは繊維で生じたものと見なしてそのデータを棄却する。もしＤＡＶがＤＭＩＮより大きいと，プログラムは決定ステツプ４８８に進み，速度が選んだ最大樹皮速度（ＳＢＭ）より大きいかどうかを求める。もしＳがＳＢＭより大きいと，プログラムはこの不純物を繊維性不純物に分類し，その不純物の長さと直径を報告する。不純物の直径はＤＡＶに定数Ｋ３を乗じたものに等しくするのが好ましい。定数Ｋ３は実験的に求めた較正値である。もしＳがＳＢＭより大きくはない時はプログラムはこの不純物を樹皮不純物と分類し，その長さを報告し，ブロツク４９２に示すようにＫ３にＤＡＶを乗じて直径を報告する。
【００８０】
決定ステツプ４７４に戻つて，ＬがＬＭＩＮより大きくはないとき，プログラムは点Ｕに移行して行くことを想起されたい。これは図２３ のサブルーチンである。図２３ を参照して，最初の決定ステツプ４９４はピーク電圧（ＰＥ）を閾値（ＰＫＤＵＳＴ）と比較することである。ＰＥがＰＫＤＵＳＴより大きいとプログラムは決定ステツプ４９６に移り，ここで速度（Ｓ）が定数（ＳＳＣＦＭ）（最大種子表皮破片速度）と比較される。ＳがＳＳＣＦＭより大きいと，ブロツク４９７に示すように，プログラムはその事象をフレーク不純物として分類し，不純物の直径をＰＥの平方根のＫ４倍として報告する。ＳがＳＳＣＦＭより大きくはないときは，プログラムはブロツク４９８に移りその事象を厚い不純物として分類し，直径をＰＥの平方根のＫ４倍として報告する。Ｋ４は較正定数で，定数ＰＫＤＵＳＴは粒子が５００ミクロンより大きい直径を持つときはＰＥがＰＫＤＵＳＴより大きくなるように選ばれる。
【００８１】
再び決定ステツプ４９４に戻つて，ＰＥがＰＫＤＵＳＴより大きくはない時はプログラムは決定ステツプ５００に移り，速度（Ｓ）が定数（ＳＤＵＳＴ）より大きいかどうかを求める。もし大きければプログラムはブロツク５０２に示すように，その事象を繊維性破片として分類し，報告する。もしｎｏならプログラムはブロツク５０４に示すように，その事象はダストであると分類し，その直径はＰＥの平方根をＫ４倍したものとして報告する。
【００８２】
図２２と２３を参照して，ＡＲが定数（ＡＲＭＩＮ）より大きくはない時は，プログラムは点４８２に移り他のサブルーチンＶを開始することを想起されたい。このサブルーチンはステツプ５０６から始まり，速度は定数（ＳＳＣＦＭ）と比較される。ｙｅｓだと，プログラムはその事象はフレーク不純物と分類し，その直径はＰＥのＫ５倍で報告する。ｎｏならプログラムはその事象は厚い不純物と分類し，その直径はＰＥのＫ５倍で報告される。
【００８３】
不純物分類プログラムの動作について説明してきたが，本発明の特殊な適用に特定したいくつかの追加詳細を以下に提供する。これらの詳細は１つの例であり，これに限られるものではない。
【００８４】
例えば較正パラメータＫ１，Ｋ３〜Ｋ５は既知の存在物をシステムに置いて実験的に求められる。これらのパラメータ（Ｋ１，Ｋ３〜Ｋ５）は一定の数値か曲線である。実施例においてはＫ４は曲線であり，コンピユータ１８中に選択されたピーク減光値（ＰＥ）と関連する直径に関するルツクアツプテーブル（ＰＥ）の形でストアされている。ＰＥが感知されたら，上記ルツクアツプテーブルを用い，必要なら補間を行つて直径が求められる。
【００８５】
決定ステツプ４７４で事象の長さがＬＭＩＮに対してテストされた。このＬＭＩＮは１ｍｍであることが好ましいが，他の寸法を選ぶこともできる。この大きさを選ぶ考え方は，この特定の適用では１ｍｍ以下の長さを持つ不純物は″その他″不純物とするためである。これは繊維不純物ではない。
【００８６】
決定ステツプ４８０で前述のようにＡＲＭＩＮとして３を用いることを提唱した。この決定ステツプは不純物が繊維性であると分類することを意味していて，それには外観比３でなければならないと言うことである。そうでないと，事象は″その他″に分類されてしまう。ステツプ４８４で不純物の直径はＤＭＩＮと比較された。ＤＭＩＮとしては上述のＡＦＩＳ回路の１２Ｖに対応する１２０μｍとするのが好ましい。このテストの裏に隠されている理由が，繊維はその辺りにはなく，不純物に分類される所よりずつと離れたところにあるとしているからである。もしＤＡＶが１２０μｍより大きくはない時は，そのデータは恐らく非不純物の繊維データであるとして棄却される。決定ステツプ４８８で速度テストによつて繊維性不純物の２つのタイプを区別した。繊維性不純物の分類に入る草と葉の不純物は樹皮不純物（これも繊維性である）よりも密度も小さく普通質量も小さいので，加速空気流中ではより早く移動する。もちろん樹皮は草や葉より質量と密度のためより遅い速度で移行する。
【００８７】
決定ステツプ４９４を見ると，この決定は全く大きさに基づいている。もし事象が工業標準の限界である５００ミクロンより小さいと，プログラムはこれをダスト又は繊維細片として分類する。決定ステツプ５００でＳＤＵＳＴは６４ｍ／ｓｅｃに選ぶのが好ましい。この定数はその特定のシステムにおける気体又は空気の流量に強く依存していて，ダストや繊維屑のような極端に小さい粒子はほぼ空気流の流量に従つて動くからである。
【００８８】
決定ステツプ４９６と５０６でも速度による分類が行われている。この特定の適用においては，ＳＳＣＦＭは３０ｍ／ｓｅｃに選ばれており，フレーク不純物と厚い不純物を区別するよう機能している。この場合，フレーク不純物は厚い不純物に較べて単位重量当りの表面積が大きく，従つて加速空気流中をより早く動く。ＳＳＣＦＭの実際値は既知のフレーク不純物と既知の厚い不純物を投入してそれらの速度を観測し，較正によつて決めるべきである。前述のように，これらの特定した数値は例として挙げたもので，これらは空気流量やノズル構成，センサシステム，増幅システムなどに基づいて変化するものと理解されたい。
【００８９】
上で与えた数値は図１０，１１及び１６Ａを参照して述べたシステムに使われたものであることに注意されたい。もし異なつた利得が用いられたり，異なつた構成部品に置き換えられたりした場合は，これらの値は当然その改変されたシステムにしたがつて変更されなければならない。新しいシステムに対してこれらの値を決定する唯一の方法は既知の存在物を落してセンサ部を通し，特性パラメータの値を測定して求めることである。そうすれば，これらの値はコンピユータに与えて，未知の試験サンプルの分類プログラムに使用できるだろう。更に注意しておきたいことは，図１６Ａのセンサは図１１のセンサと同様なもので，ＵＶ光源４２２，ビーム分割器４３８，蛍光検出器４２２とこれに関連する電子回路を加えたものである。残りの構成成分は実質的には前述の通り機能する。
【００９０】
以上本発明の各種実施例について詳細に説明してきたが，本発明は多くの再配列，改変，部品の置き換えを，特許請求の範囲を逸脱することなく行うことができるものと理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による実施例の繊維試験装置の外観図である。
【図２】マガジンを含む自動供給機構の断面図である。
【図３】図２に示したマガジンの断面図である。
【図４】供給ヘツドとマガジンの断面図である。
【図５】供給フインガと供給ローラの断面図である。
【図６】自動供給機構を運転するためのコンピユータと制御システムのブロツク図である。
【図７】自動供給機構からサンプルを受取る存在物分離器と分離器から存在物を受取る単一センサの実施例を示す図である。
【図８】分繊器とセンサシステムの別の実施例を示す図である。
【図９】分繊器とセンサシステムの更に別の実施例を示す図である。
【図１０】検出器とセンサのアナログ増幅器を１つのデータ収集ボードと共に示した分析システムのブロツク図である。
【図１１】図１０から誘導した一般化したブロツク図である。
【図１２】センサからのアナログ波形である。
【図１３】コンピユータがどのようにデータを収集し分析し，ネツプ，不純物及び繊維データを分類するかを示す流れ図である。
【図１４】存在物の電気−光学的パラメータの間の相互関係を示すペン図式である。
【図１５】Ａ，Ｂ，Ｃはそれぞれクラスを示す図である。
【図１６】Ａは図７のシステム中のセンサを別の形にした実施例を示す図である。Ｂは図１６Ａのセンサをデータ収集ボードと接続した図である。
【図１７】図１６のセンサを通過するときの色々なネツプで生じる波形を示す図である。
【図１８】ネツプ分類プログラムの流れ図である。
【図１９】ネツプのクラスを示す円形グラフである。
【図２０】不純物のクラスを示す円形グラフである。
【図２１】色々なタイプの不純物を示す図である。
【図２２】不純物分類プログラムの流れ図の一部である。
【図２３】不純物分類プログラムの流れ図の他の部分である。
【符号の説明】
１０ 試験装置
１２ 主ケース
１４ コンベア
１６ 供給ヘツド
１８ コンピユータ
２０ デイスプレイ
２２ キーボード
Claims (12)
- 繊維物質のサンプルを供給するための供給手段
入力と出力を持ち，上記入力は上記供給手段より繊維サンプルを受取るごとき位置で作動し，上記サンプルを処理してサンプル中の存在物を１つずつ単独で生じるよう分離し，存在物を個々に分離した状態で出力より供給するごとくした処理手段
センサ手段
上記個々に分離した存在物を上記センサ手段に送るための搬送手段
上記センサ手段は搬送されて動いている繊維物質の各サンプルから不純物を含む存在物の部分の少なくとも１つの特徴を感知するよう作動し，感知した特性に対応する特性信号を生じるごとくしたセンサ手段
上記特性信号を受けて分析し，不純物に対応する特性信号を区別し同定するための分析手段及び
上記分析手段で分析され，不純物に対応するものと同定された信号を受け，更にこの特性信号を分析して不純物のいくつかのタイプの内の１つに分類するための補助分析手段よりなる，少なくとも不純物を含む繊維物質のサンプル中の存在物の特性を測定するための装置。 - 上記分析手段は更に，
特性信号に基づいて存在物の長さを求めるための手段
存在物の長さを１つの閾値と比較するための手段
上記長さと閾値の比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の１つに存在物を分類するための手段
よりなる，請求項１に記載の装置。 - 上記分析手段は更に，
特性信号に基づいて存在物の長さを求めるための手段
特性信号に基づいてセンサで感知された存在物の直径特性に対応した直径を求めるための手段
長さの直径に対する比較に基づいて比を求め，この比を１つの閾値と比較するための手段及び
上記求めた比と閾値との比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の１つに存在物を分類するための手段
よりなる，請求項１に記載の装置。 - 上記分析手段は更に，
特性信号に基づいてセンサで感知された存在物の直径特性に対応した直径を求めるための手段
求めた直径を１つの閾値と比較する手段及び
直径と閾値との比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の１つに存在物を分類するための手段
よりなる，請求項１に記載の装置。 - 上記分析手段は更に，
特性信号を分析し，上記センサによつて感知された存在物の速度を求める手段
その速度を１つの閾値と比較する手段及び
速度と閾値との比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の１つに存在物を分類するための手段
よりなる，請求項１に記載の装置。 - 上記分類手段は速度の閾値に対する比較の一部に基づいて，存在物を樹皮不純物又は繊維性不純物として分類できるごとくした，請求項５に記載の装置。
- 上記分類手段は速度の閾値に対する比較の一部に基づいて，存在物を厚い不純物又はフレーク状不純物として分類できるごとくした，請求項５に記載の装置。
- 上記分類手段は速度の閾値に対する比較の一部に基づいて，存在物をダスト又は繊維屑として分類できるごとくした，請求項５に記載の装置。
- 上記分析手段は更に，
不純物とされた存在物の特性信号に基づいてピーク値を求める手段
ピーク値を１つの閾値と比較する手段
ピーク値と閾値との比較の一部に基づいて不純物のいくつかのタイプの内の１つに存在物を分類するための手段
よりなる，請求項１に記載の装置。 - 上記分類手段はピーク値と閾値との比較の一部に基づいて，存在物を第１と第２のグループの内の１つに分類できるものであつて，第１のグループはダスト又は繊維屑よりなり，第２のグループは厚い不純物又はフレーク状不純物より成るごとくした，請求項９に記載の装置。
- 上記分析手段は更に，
特性信号に基づいて、上記センサ手段で感知された存在物の速度を求めるための手段
特性信号に基づいて存在物の長さを求めるための手段
存在物の長さを１つの閾値と比較するための手段
特性信号に基づいてもし長さが長さ閾値より大きいときは，上記センサ手段で感知された存在物の直径特性に対応する直径を求めるための手段
もし長さが長さ閾値より大きいときは，長さの直径に対する比較に基づいて外観比を求め，この比を外観比閾値と比較するための手段
もし長さが長さ閾値より大きく又外観比が外観比閾値より大きいときは直径を直径閾値と比較するための手段
もし長さが長さ閾値より大きくまた外観比が外観比閾値より大きく，また直径が直径閾値より大きいときは、速度を最大樹皮速度と比較するための手段
もし速度が最大樹皮速度より大きくはないときは存在物を樹皮不純物として分類し，もし速度が最大樹皮速度より小さいときは存在物は繊維性不純物として分類するための手段
不純物とされた存在物の特性信号に基づいてピーク値を求めるための手段
もし長さが長さ閾値より小さいときは，ピーク値をピーク閾値と比較するための手段
もしピーク値がピーク閾値より大きいときは，種子表皮破片の最大速度を求めるための第１手段
もし速度が種子表皮破片の最大速度より大きいときは、ピーク値がピーク閾値より大きいときは，存在物をフレーク状不純物として分類し、もし速度が種子表皮破片の最大速度より大きくはなく，ピーク値がピーク閾値より大きいときは，存在物を厚い不純物として分類するための手段速度をダスト最大速度と比較するための手段
もし速度がダスト最大速度より大きいときは存在物は繊維屑として分類し、もし速度がダスト最大速度より大きくはないときは存在物はダストとして分類するための手段
もし外観比が外観比閾値より大きくはないときは、速度を種子表皮破片の最大速度と比較するための第２手段及び
もし速度が種子表皮破片の最大速度より大きくはなく，また外観比が外観比閾値より大きくはないときは存在物は厚い不純物として分類し，もし速度が種子表皮破片の最大速度より大きく，また外観比が外観比閾値より大きくはないときは存在物はフレーク状不純物として分類するための手段
よりなる，請求項１に記載の装置。 - 繊維物質のサンプルを供給し
上記サンプルを処理し，上記サンプルの存在物を１つずつ他から引離し，サンプルの存在物を個々に分離し，個々単一の存在物を生じ
上記処理後，個々に分離した存在物の１つを搬送し
上記搬送によつて動いている不純物を含む存在物の一部の少なくとも１つの特性を感知し，感知した特性に対応する特性信号を生じ
上記特性信号を分析し，少なくとも不純物に対応する信号を同定し及び
不純物に対応する特性信号を更に補助分析して，上記信号は不純物のいくつかのタイプの内の１つに対応するものとして分類する
ことよりなる，少なくとも不純物を含む繊維物質のサンプル中の存在物の特性を測定するための方法。
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