JP3991105B2 - 布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法、ヌメリ感評価方法及び評価装置 - Google Patents
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Description
換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して複数の半径スペクトルを生成する第2ステップと、複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求める第3ステップと、複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルを演算処理して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定する第4ステップとを含むことを特徴としている。
リ感評価装置(1)又は(2)において、前記主成分分析において、前記寄与率に応じて主成分を求める処理が、前記寄与率の累積値が第3の所定値以上になるように前記主成分を求める処理であることを特徴としている。
プログラム及びデータを記録する記録部7と、外部とのインタフェースを行うインタフェース部8と、これら各部の間でデータを交換するデータバス9とを備えている。
示した回折パターンのフーリエスペクトルを、その上に座標軸を重ねて示した図である。
終の半径スペクトルfm(r)とする。一例として、図5の(b)のフーリエスペクトル
から得られる規格化された半径スペクトルfm(r)を図5の(c)に示す。
M+N)に対して主成分分析を行い、寄与率の大きい主成分を求める。主成分分析の方法は周知であるので説明を省略するが、ここでは、半径rを変数とし、fm(r)を変数r
の特性値として、主成分分析を行う。例えば、半径rが256個のディジタルデータであれば、256次元の変数の線形結合として、主成分を求める。主成分は、半径スペクトルfm(r)の数だけ、即ち(M+N)個の主成分を求めることができるが、以下の処理に
おいては、寄与率の低い主成分を除外する。例えば、主成分の数の上限をM(Mは官能指数が既知の布帛の数)として、寄与率が大きい主成分から順に寄与率を加算して得られる累積寄与率が0.99以上になるまでの主成分のみを、以下の処理において使用する主成分として決定する。決定された主成分の数をn(n≦M)とする。
‖s−FtQc‖2 ・・・(式1)
ここで、sは既知のM個の官能指数を要素とするベクトルであり、FtQcは、以下に
説明するように、特徴スペクトルg(r)を導入し、官能指数が既知の布帛に関して、各々の半径スペクトルfm(r)と特徴スペクトルg(r)との内積値から計算したヌメリ
感の評価値を要素とするベクトルである。以下においては、表記を簡略化するために、特徴スペクトルg(r)、半径スペクトルfm(r)などを、変数や添え字を省略してg、
fなどと表記する場合がある。
g=Σiaipi=Pa ・・・(式2)
ここで、aは係数aiを成分とする列ベクトルであり、Pは列ベクトルpi(i=1〜n)からなる行列である。
クトルg(列ベクトル)の内積値として次式3で表されると仮定する。
s0=ftg+b ・・・(式3)
ここで、列ベクトルである半径スペクトルfの右肩のtは転置(行と列とを入れ換える処理)を表し、bは、内積値と熟練者による官能評価によって得られた官能指数との間の差を表すバイアス値(定数)である。即ち、ヌメリ感の評価を行うには、適切な特徴スペクトルgとバイアス値bを求める必要がある。
する行列をF=(f1,・・,fM)で表し、単位列ベクトルをuで表し、各布帛の既知の官能指数を要素とする列ベクトルをsで表すと、式3はベクトル式で、式4のように表せる。
s=Ftg+bu ・・・(式4)
式4に式2を代入すれば、ヌメリ感(列ベクトル)は、特徴スペクトルgを用いて、次式5で表せる。即ち、FtQcは、官能指数が既知の布帛に関して、各々の半径スペクト
ルfと特徴スペクトルgとの内積値から計算したヌメリ感の値を要素とする列ベクトルである。
s=FtPa+bu=FtQc ・・・(式5)
ここで、Q=(p1,・・,pn,q)、c=(a1,・・,an,b)t、Ftq=u であ
る。
組み合わせを区別する符号であり、1≦k≦nCj))を使用して、式2から主成分の組み合わせ毎の特徴スペクトルgj,kを決定し、そのノルム‖gj,k‖2(以下、パワーと記す
)を計算する。
る。
Δj,k=(Σi|soi−sci,j,k|2)/M ・・・(式6)
ここで、iは官能指数が既知の布帛毎に付した番号(i=1〜M)であり、soiはi番目の布帛の官能指数、sci,j,kは組み合わせ(j,k)の主成分を使用した計算したi番目の布帛のヌメリ感評価値を表す。
ことによって、特徴スペクトルを決定する。特徴スペクトルに用いる主成分の数を増やすにつれて、二乗誤差平均値Δj,kは減少するが、特異的な半径スペクトルに応答しない汎
化された特徴スペクトルを決定するためには、特徴スペクトルが少ない主成分の線形結合として表わせることが望ましい。また、評価対象となる布帛の半径スペクトルと特徴スペクトルとの内積演算は、半径スペクトルからヌメリ感評価値を抽出するフィルター処理と考えることができ、その場合、特徴スペクトルのパワーは、フィルターのゲインの大きさを示している。信号対雑音比の観点からはパワーが小さい方が望ましい。従って、望ましい主成分の組み合わせの決定方法として、例えば、二乗誤差平均値Δj,kが最小となる組
み合わせの中で、特徴スペクトルが、最も少ない主成分数で構成され、且つ最小のパワーをもつように、主成分の組み合わせを決定すればよい。
最適化を行うことによっても、ある程度の信頼性でヌメリ感を評価することができる特徴スペクトルを得ることができる。また、全ての主成分を使用する組み合わせについて、係数aiの最適化を行ってもよく、その場合にも、汎用性は若干低下するが、ある程度の信
頼性でヌメリ感を評価することができる特徴スペクトルを得ることができる。
徴スペクトルが、最も少ない主成分数で構成され、且つ最小のパワーをもつように決定する場合を説明したが、これに限らず、主成分の数、平方誤差平均値Δj,k、パワー‖gj,k‖2を全体として評価して、望ましい主成分を決定すればよい。例えば、二乗誤差の平均
値Δj,kが所定の値よりも小さい組み合わせの中で、特徴スペクトルが、最も少ない主成
分数で構成され、且つ所定の値よりも小さいパワーをもつように主成分の組み合わせを決定してもよい。また、信号対雑音比の観点からパワーが小さい方が望ましいとしたが、パワーを考慮せずに主成分の組み合わせを決定してもよい。それらの場合にも、決定された主成分に応じた信頼性で、ヌメリ感評価が可能である。
ここで、横軸は特徴スペクトルに使用される主成分の数である。例えば、左端の縦列は、主成分を1個だけ使用する場合の結果を6個(6C1)の◆記号で示し、左から第2列は、主成分を2個使用する場合の結果を15個(6C2)の■記号で示している。第3列〜5列も同様である。尚、図8には、同じ主成分数で作成される特徴スペクトルの中で、得られる最小のパワー‖g‖2を破線で示している。
最小となる主成分の組み合わせの中で、特徴スペクトルが、最も少ない主成分数で構成され、且つ小さいパワー値をもつという条件で主成分の組み合わせを決定した。その結果、図7に示した6つの主成分のうち、#000、#002、#003の3つの主成分(図8に円で示す組み合わせ)を決定した。このとき、バイアス値bはb=−2.44が得られた。これらを使用して、決定された特徴スペクトルを図9に示す。
2 試料台
3 受光部
4 評価部
5 CPU
6 メモリ
7 記録部
8 インタフェース部
9 データバス
Claims (7)
- 少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定する第1ステップと、
複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して複数の半径スペクトルを生成する第2ステップと、
複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求める第3ステップと、
複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルを演算処理して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定する第4ステップとを含むことを特徴とする布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法。 - 前記所定数を変更して前記第4のステップを繰り返し、選択された前記主成分の組み合わせ毎に、前記線形結合の前記係数を決定する第5ステップと、
前記ノルムが第1の所定値よりも小さい、若しくは最小となる前記主成分の組み合わせの中で、前記選択された主成分の数が最も少なく、且つ前記特徴スペクトルのパワーが第2の所定値よりも小さくなるように前記主成分の組み合わせを決定する第6ステップとをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法。 - 前記第3ステップにおける寄与率に応じて主成分を求める処理が、前記寄与率の累積値が第3の所定値以上になるように前記主成分を求める処理であり、
前記演算処理が、前記官能評価されている布帛の半径スペクトルと前記特徴スペクトルとの内積を計算し、該計算値に所定のバイアス値を加算する処理であることを特徴とする請求項1又は2に記載の布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法。 - 布帛のヌメリ感を定量的に評価するヌメリ感評価装置であって、
評価対象の布帛を搭載する試料台、
レーザ光を前記評価対象の布帛に照射する光源部、
前記評価対象の布帛による回折光を受光し、電気信号として出力する受光部、及び
該受光部から出力される前記電気信号を受信して、回折パターンとして記録する評価部とを備え、
該評価部が、
前記回折パターンをフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを計算する半径スペクトル生成部、及び
前記半径スペクトルとヌメリ感を表す特徴スペクトルとを演算してヌメリ感評価値を計算する演算部とを備え、
前記演算部が、前記半径スペクトルと前記特徴スペクトルとの内積値を計算し、該内積値に所定のバイアス値を加算して前記ヌメリ感評価値を計算し、
前記特徴スペクトルが、
少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定し、
複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、
前記フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを生成し、
複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求め、
複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルの内積値に所定のバイアス値を加算して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定することによって、得られたものであることを特徴とする布帛のヌメリ感評価装置。 - 布帛のヌメリ感を定量的に評価するヌメリ感評価装置であって、
評価対象の布帛を搭載する試料台、
レーザ光を前記評価対象の布帛に照射する光源部、
前記評価対象の布帛による回折光を受光し、電気信号として出力する受光部、及び
該受光部から出力される前記電気信号を受信して、回折パターンとして記録する評価部とを備え、
該評価部が、
前記回折パターンをフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを計算する半径スペクトル生成部、及び
前記半径スペクトルとヌメリ感を表す特徴スペクトルとを演算してヌメリ感評価値を計算する演算部とを備え、
前記演算部が、前記半径スペクトルと前記特徴スペクトルとの内積値を計算し、該内積値に所定のバイアス値を加算して前記ヌメリ感評価値を計算し、
前記特徴スペクトルが、
少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定し、
複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、
前記フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを生成し、
複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求め、
複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルの内積値に所定のバイアス値を加算して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定する処理を、前記所定数を変更す
る毎に繰り返し、選択された前記主成分の組み合わせ毎に前記係数を決定し、
前記ノルムが第1の所定値よりも小さい、若しくは最小となる前記主成分の組み合わせの中で、前記選択された主成分の数が最も少なく、且つ特徴スペクトルのパワーが第2の所定値よりも小さくなるように前記主成分の組み合わせを決定することによって、得られたものであることを特徴とする布帛のヌメリ感評価装置。 - 前記主成分分析において、前記寄与率に応じて主成分を求める処理が、前記寄与率の累積値が第3の所定値以上になるように前記主成分を求める処理であることを特徴とする請求項4又は5に記載の布帛のヌメリ感評価装置。
- 布帛のヌメリ感を定量的に評価するヌメリ感評価方法であって、
評価対象の布帛にレーザ光を照射して得られる回折パターンをフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを計算するステップと、
前記半径スペクトルとヌメリ感を表す特徴スペクトルとを演算してヌメリ感評価値を計算するステップとを含み、
ヌメリ感評価値を計算する前記ステップが、前記半径スペクトルと前記特徴スペクトルとの内積値を計算し、該内積値に所定のバイアス値を加算して前記ヌメリ感評価値を計算するステップであり、
前記特徴スペクトルが、請求項1〜3の何れかの項に記載の特徴スペクトル決定方法によって得られたものであることを特徴とする布帛のヌメリ感評価方法。
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