JP4113982B2 - 繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法 - Google Patents

Description

本発明は、所定の糸から出発して繊維の面組織すなわち織物及び編物の像をシュミレーションすることによって、繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法に関する。
ヨーロッパ特許出願公開第５７８９７５号明細書によれば、第１のステップにおいて、測定部材によって糸が、糸の容積及び／又は表面積に関連するパラメータに関して検査される方法は公知である。第２のステップにおいて、パラメータは、グレイ−又はカラー値に換算され、かつこれらの値は、画点に対応付けられる。最後に画点は、画像スクリーン及び／又はプリンタにおいて再生される。それにより画像が発生され、この画像は、検査された糸から製造された織物又は編物のシミュレーションをなしている。
この時、公知の方法の欠点は、シミュレーションに対してこの意図において作用する簡単化した仮定が行なわれているので、現実の織物又は編物の像とこのシミュレーションが正確には一致しないという点にある。このような仮定は、シミュレーションにおいて平行に互いに並べられた糸区間を示し、かつたて糸とよこ糸の間の結合を重み付けし、又は完全に無視する点にある。それによりシミュレーションされた織物又は編物の評価は困難になる。それ故に適正な評価は、熟練を前提とする。
この時、本発明によって解決しようとする課題は、前記の欠点を除去し、かつさらに大きな確実性でシミュレーションされた繊維面組織の評価を行なうことができる方法を提供することにある。
この課題は、次のようにして解決される。すなわち現実に存在する測定される糸のパラメータを考慮しながら周知のシミュレーションによって発生される織物又は編物の像を、基準織物又は基準編物の像と比較し、品質にしたがって標準化された又は統計的な事実にしたがって分類された基準糸のパラメータのために利用する。基準糸は、公表された統計から取出すことができるような例えば平均値に相当するパラメータによって特徴付けられる。その際、基準糸のパラメータは、現実に存在する基準糸の測定によって、又は与えられた統計的な値からの計算によって取得することができる。
換言すれば、所定の糸からなる織物の像に似た基準織物の像が提供されるようにし、この像と既知のシミュレーションされた織物の像を比較することができる。その際、基準織物の像は、基準糸によって構成されるいわゆる糸グラフの結像によって達成することができる。又は基準糸の像は、基準糸から出発して糸のシミュレーションによって発生することができる。その際、基準糸のシミュレーションは、糸のパラメータの計算によって、又は実際に存在する基準糸のパラメータの測定によって行なうことができる。最善の結果は、２つの繊維面組織を同じようにシミュレーションするときに達成され、その際、所定の糸の一方の値及び他方の値は、基準糸に由来している。
本発明により達成される利点は、とくに基準織物又は編物が、シミュレーションされた織物又は編物と正確に同じ様式及び方法で、画像スクリーン上又は紙上に示されるので、像間の偏差が、直接実際の編物及び織物の間の偏差を示唆し、かつ選ばれたパラメータに対する異なった値の結果とみなされる点にある。直接比較することができるこれらの像に対して、これらを評価すべき観察者は、この時、これらを評価しようとする自身の主観的な判定基準を適用することもできる。その際、像が直接比較できないときに、どのように考慮すべきであるかのその判定基準の変造を恐れる必要はない。
次に本発明を例によって、かつ添付の図面を参照して詳細に説明する。ここでは：
図１は、糸グラフとシミュレーションされた糸グラフの像を示し、
図２は、いわゆるステープル線図を示し、
図３は、種々のステープル長さに対する複数のスペクトル写真曲線を示し、
図４は、種々の長さのランダムに分散した繊維からなる糸に対するスペクトル写真曲線を示し、
図５は、プロセスによって生じる長波の変動を考慮したスペクトル写真曲線を示し、
図６及び７は、変化曲線のそれぞれ１つの表示を示し、
図８は、フーリエ逆変換の概略的な表示を示し、
図９は、糸におけるまれな現象との関係におけるグラフを示し、
図１０は、糸に対する測定変化曲線を示し、かつ
図１１は、糸テスト装置を示している。
本発明による方法は、一方においてそのパラメータが測定される所定の糸から構成しようとする繊維面組織の像の周知のシミュレーションからなり、かつ他方において基準糸から構成された繊維面組織の像のシミュレーションからなる。ここではこのような基準糸のパラメータを測定する可能性が存在し、このことは、このような測定が別の糸の測定と相違するわけではないので、詳細に述べる必要はなく、又は基準糸のパラメータを計算する可能性が存在する。この第２の可能性は、次に図を引用して詳細に説明するようにする。個々の図によって、必要な方法ステップも説明するようにする。
図１は、本発明により基準糸からシミュレーションによって構成される面組織の像５２を示している。その際、基準糸は、測定されたパラメータにより又は計算されたパラメータによって与えることができる。この像は、別の糸からシミュレーションによって構成される面組織の像に対して基準として使うものとし、その際、糸は、実際の糸における測定値から出発してシミュレーションされている。このような像５１は、比較のために同様に示されている。例えば人間の目によって行なうことができるような両方の像の比較は、像５１、５２における偏差の認識及びその他の評価を可能にする。例えば像５１にモアレ効果が認識可能であり、その可能な原因は、それ自体わかっており、かつ例えば糸における周期的な欠陥に帰することができる。
図２は、いわゆるステープル線図（ステープルダイヤグラム）１を示しており、このステープル線図において、頻度分布曲線２すなわち糸の繊維長分布を示す曲線、及び頻度分布の合計を示す曲線すなわち糸の繊維長分布の和を示す曲線としての曲線３が認識できる。ステープル線図は、糸パラメータの計算の出発点である。曲線２及び３は、水平軸４上に置かれており、この水平軸に沿って繊維の長さに対するマーク又は値が記入されている。垂直軸５に沿って、所定の長さを有する繊維のパーセント割合に対するマーク又は値が存在する。したがって曲線２によれば、値が由来するステープルの繊維の最大の割合が、位置６における値に相応する長さを有することは、容易に明らかである。曲線３によれば、１００％の繊維が少なくとも無限に短いが、無限に長い繊維は存在しないことが理解できる。このようなステープル線図は、専門書から明らかであるか、又は原料に対して通常市販の装置によって測定することができる。このような装置は、ツエルヴェガー ウスター社によってＡＦＩＳ又はＡＬ１００なる名称で販売される。ステープル線図は、糸パラメータの計算の１つの基礎である。これは、原料に対して、ここではとくに前提となる基準原料に対して特徴的な値を提供し、すなわちこれは、どの程度まで基準糸に対して繊維長さの理想的な分布から出発することができるかを示している。この時、その組成に依存して、この原料から製造された糸は、多かれ少なかれはっきりした疑似周期的な不均一性を有し、この不均一性はスペクトル写真に表示することができる。
図３は、一定の長さの繊維からなるそれぞれ１つの糸に対する４つのスペクトル写真曲線７、８、９、１０を、水平及び垂直にシフトした表示で示しており、その際、これらの糸に対する繊維の長さは、スペクトル写真曲線７からスペクトル写真曲線１０へ上昇している。これらの糸に対する繊維の長さは、図２において軸４上において、例えば位置６、１１、１２及び１３において読取ることができる。軸１４に沿って波長に対する値が、かつ軸１５に沿って振幅に対する値、又は出力密度（均一性テストによって検出されるような）が置かれている。これらのスペクトル写真曲線７ないし１０によれば、例えばスペクトル写真曲線１０が示すように、長い繊維を有する糸における不均一性の振幅が比較的小さいが、スペクトル写真曲線８及び９が示すように、短い繊維に対するものがそれより大きいことが明らかである。
糸に対する周知の均一性テストによって出力されるようなスペクトル写真曲線に対して、次の式が成立ち、
（Ａ） ｐ（ｆ）＝（１／ｎ）ｓｉｎ＊２（πｆＬ／ｖ） その際、
ｐは、糸に対して周知の均一性テストにおいて測定されるような出力密度であり、
ｎは、糸の横断面内の繊維の数であり、
Ｌは、繊維の長さであり、
ｆは、測定周波数であり、かつ
ｖは、糸の測定速度を意味する。
いくつかの均一性テストの際に、バンドパスフィルタによって出力が測定され、これらのバンドパスフィルタは、一定の相対帯域幅を有する。例えばオクターブあたり５つのバンドパスフィルタが配置されており、これらのバンドパスフィルタの帯域境界は接している。このようにしてここに示された連続曲線の代わりに、階段状のスペクトル写真曲線が明らかである。
連続した形のスペクトル写真に対して、次の式が成立ち、
（Ｂ） ａ（ｌｏｇλ）＝ｃ［ｓｉｎ（πＬ／λ）／√（λ／Ｌ）］ その際、
ｃは、比例定数、λは波長である。
最後にシミュレーションされた面組織の比較のために、一方において周知の糸テスタにおいて測定されたパラメータが利用されるので、基準糸及び基準像のシミュレーションのためにも、他方においてできるかぎり糸テスタにおいて検出されるような値によって作業することは、目的に合っている。
このようにして糸テスタは、スペクトル写真の表示を提供し、ここでは、出力密度の代わりに出力の平方根が、又は周波数の代わりに波長が、対数スケールで表示されている。このことは、式（Ｂ）の示された表示において考慮されている。
同じ長さの繊維から構成された糸に対するスペクトル写真曲線７ないし１０から、このことが実際の糸において通常であるように、異なった長さを有する繊維からなる糸に対するスペクトル写真曲線を導き出すようにする。
それ故に図４は、例えばスペクトル写真曲線７、８、９、１０のような複数のスペクトル写真曲線の重畳によって生じるスペクトル写真曲線１６を示している。ステープル線図（図１）によれば、例えば軸１４に沿って一定の間隔を置いて設けられた繊維長さ値に対して、曲線２又は３から頻度に対する値を取出すことができる。これらの値によって、当該の繊維長さに対するスペクトル写真は、重み付けすることができる。スペクトル写真曲線１６は、重み付けされたスペクトル写真曲線に対して次の式（Ｃ）にしたがって計算され：

ｋは、隣接するクラスの長さの比Ｌｉ／Ｌｉ＋１の対数、かつ
ｈは、図２から明らかなような繊維長さに関する繊維数の頻度を表わしている。
図５は、理想的なスペクトル写真曲線１６から後述するように修正係数の掛け算により導き出された実際のスペクトル写真曲線１７を示している。スペクトル写真曲線１７内に、理想的でない製造条件の結果として糸が有する欠陥を考慮している。例えば製造機械によって引起こされ又は解消されないこのような欠陥は、ほとんどの場合、長波的であり、それ故にスペクトル写真曲線１７は、とくに範囲１８においてスペクトル写真曲線１６と相違している。範囲１８における偏差は、次になお説明するように、既知の長さ変化曲線ＣＶ（Ｌ）及び質量変化曲線ＣＶｍからなる値によって検出することができる。
図６は、異なった品質の糸に対する長さ変化曲線ＣＶ（Ｌ）があることができるフィールドを区切る３つの境界１９、２０及び２１を示している。これらは、水平軸２２にわたって、糸の一部の長さ（切断長さ）に対する値によって、かつ垂直軸２３に並んで、平均値からのパーセント偏差に対する値によって指定されている。境界１９は、もっとも粗悪な品質の糸に関し、境界２１は、最善のものの糸に関する。このことから、良好な品質の糸において、切断長さの増加とともに平均値からの偏差が粗悪な品質の糸に対するよりも強力に減少することが明らかである。追加的に理想的な糸の長さ変化曲線５０が記入されている。図３及び４によれば、糸における長波の欠陥が、短波の欠陥よりも小さな振幅を有するので、図６は、粗悪な製造機械のために粗悪な品質の糸において、長波の欠陥もなお無視することができない振幅を有するという示唆を与える。それ故にスペクトル写真曲線１６からの振幅値は、理想的でない糸において実際に存在する長波の欠陥を考慮した係数によって修正し、又は掛け算しなければならない。この修正は、とくにほぼ０．５ｍ以上の切断長さに対してスペクトル写真曲線１６の低下する分岐において、範囲１８において行なわれるようにする。係数は、種々の切断長さに対して形成され、かつ長さ変化曲線５０と選ばれた境界２１、２０、１９との間の間隔ａから得られる。両方の軸２２、２３に沿って値は、対数的に記されているので、これらの間隔ａは、対数逆変換によって直接係数に変換することができる。この修正によって、スペクトル写真曲線１６からスペクトル写真曲線１７が生じる。
このスペクトル写真１７から、今度は計算によって、糸テスタも出力できるような糸信号を製造するようにする。このことは、図８に示されている。そのためにフーリエ逆変換が使用され、このフーリエ逆変換は、スペクトル範囲における信号から、糸に沿った横断面又は質量偏差を表わす出力信号に至るようにする。そのためにスペクトル写真曲線１７は、ここでは長方形２９ないし３５によって表わすクラスに対数的に分割される。対数スケールにおいてこれらのクラスは、それ自体同じ長さを有する。したがってそれぞれのクラス２９ないし３５は、波長範囲をも示しており、この波長範囲は、さらに複数のチャネルに、例えばオクターブあたり５ないし１０のチャネルに分割することもできる。それぞれのクラス２９ないし３５に、サイン信号発生器３６ないし４２が所属しており、このサイン信号発生器の周波数は、クラスの波長に逆比例しており、その振幅は、クラスの高さ又はクラスによって示される偏差の頻度（長方形の高さに相応する）に比例している。したがってそれぞれの信号発生器３６ないし４２は、サイン状の信号を出力し、これらの信号は、重畳によって混合されるので、１つの出力信号が生じ、この出力信号は、例えば図１０に示すように、時間に関する平均値からの質量偏差を示している。この出力信号に対して、変化係数は、それ自体周知のように検出することができる。
このような変化係数は、既知の糸に対して図７にも記されている。図７は、異なった品質の糸に対する質量変化のそれらの値内において３つの境界２４、２５及び２６を示している。これらは、水平軸２７にわたっていわゆる糸番手又は細さ（これは太さに逆比例する）に対する値により、かつ軸２８に並べて平均値のパーセントにおける変化係数ＣＶに対する値によって記されている。境界２４は、最悪の品質の糸に関し、境界２６は、最高のものの糸に関する。それにより良好な品質の糸において、平均値からの偏差は、糸番手の増加とともに粗悪な品質の糸に対するものより弱く増加することがわかる。この時、シミュレーションしようとする糸の品質に関する１つの表現が存在する。この表現によれば当該の糸に対して、図７によれば所定の糸番手に対して、１つの境界２４、２５、２６から変化係数を取出すことができる。これを図８による出力信号に対する変化係数と比較すれば、確率的に相違が確認される。それにより総合出力信号に掛け算される係数が検出され、したがってこの係数により時間に対する信号のそれぞれの偏差が拡大され、又は縮小される。このようにしてかなりの程度まで実際の状態に整合したシミュレーションされた信号が生じる。
しかし実際の状態への糸のシミュレーションの整合は、なお引続き推進めることができる。そのため追加的にそれぞれのサイン信号発生器（図８）の周波数は、混合の前になおランダム信号によって周波数変調することができるので、さらに広帯域の信号が生じる。ランダム信号の帯域幅は、なるべくチャネル間隔に相当する。ただし糸は、なおほとんどの場合、汚れ、太い位置、細い位置及び異物のようないわゆるまれな現象を有し、これらは、これまで考慮されていなかった。このような現象は、ランダム信号によってシミュレーションすることができ、かつ信号に混合することができる。このような現象の頻度と大きさは、例えば当該の現象に関する刊行物“ＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＫＳ”から明らかである。例えば図９から理解することができるように、ランダム信号発生器に頻度値を入力することができる。
図９は、図６及び７によるグラフとともに、前記のＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳに見出されるようなグラフの例を示している。これは、糸長さあたりのまれな現象の数を表示する値に対する３つの境界４３、４４及び４５を示している。これらの値及び境界は、水平軸４６にわたって糸番手に対する値によって、かつ軸４７に並べて１０００メートルの糸あたりの現象の数に対する値によって記されている。境界４３は、最悪な品質の糸に関し、境界４５は、最高のものの糸に関する。それにより良好な品質の糸において、現象の数は、糸番手の増加とともに粗悪な品質の糸におけるものよりも弱く増加する。ランダム信号発生器との混合は、平均値からの現象の偏差を量子化するランダムに発生される振幅及び長さによって行なうことができる。この時、ランダム信号発生器は、パルスを出力し、これらのパルスは、図８による出力信号に重畳され、かつこれらのパルスは、典型的な不完全の経験値に相当する。図９は、多数の統計の例だけを示しており、これらの統計は、太い位置、細い位置、汚れ、表皮部分、異物等のような特殊な不完全の頻度を切離しても表示する。
図１０は、例えば平均値Ｍからの偏差によって示された質量変化に対するそれ自体糸に対して既知の変化曲線４８を示している。この時、図２ないし８によって示した方法は、糸長さの値を記した軸４９にわたって記録された変化曲線４８を提供する。その高さが平均値Ｍからの偏差の程度に相当する垂直の偏差によって示されたそれぞれ個々の変化に対して、糸における又は糸に沿った位置もわかっている。変化曲線４８は、糸テスタにおける糸の測定によって検出されなかった変化曲線とは、その様式において相違している。このようにして個々の変化又は信号点又はこれらを示す値は、直接画点に変化し、かつ互いに並べられるので、糸のシミュレーションが生じる。その際、信号点の偏差は、色の又はグレイ値の輝度に対する程度を表わしている。この時、このような画点の複数の列が互いに並べられると、例えばここでは２つの輝度又は段階だけにおいて、すなわち黒又は白として現われる画点から構成された個々の列６０、６１、６２がはっきりと認識できる像５１（図１）が生じる。像５２も同様に生じるが、画点に変換されたパラメータ又は測定信号が、基準として使われる糸に由来し、かつ糸テスタにおける糸の測定によって又はシミュレーションによって検出される点において相違している。相応する方法において、種々の結合による織物に対する、例えば編物に対するシミュレーションも可能である。それから像における糸の画点は、糸の経過に相応して当該の面組織内に配置されている。織物においてたて糸とよこ糸が交差すると、したがって重なるとすぐに、編物内における糸又はより糸は、メッシュを形成する。両方の場合に、重なりは、シミュレーションにおいて、この位置における増強された輝度によって考慮することができ、又はできない。
図１１は、それ自体周知の糸テスト装置５３を示しており、この糸テスト装置は、本来のテスト装置５４、評価及び操作ユニット５５、及びプリンタ５６からなる。テスト装置５４は、１つ又は複数の測定モジュール５７を備え、これらの測定モジュールは、検査すべきパラメータのための測定部材を有する。例えば質量、毛深さ又は構造のようなそのパラメータを継続的に測定しようとする糸５８は、周知のように、測定部材を通って送られる。
したがって本発明による方法は、次のように、複数のステップにおいて示すことができ：
ａ）基準糸における少なくとも１つの重要なパラメータの測定によって基準糸の画点を発生し、かつ続いてパラメータの値を画点の輝度に対する値に変換し、これらの画点は、互いに並べて基準糸に対するシミュレーションを生じ、又は糸の平均値のような統計的な材料から１つ又は複数の重要なパラメータを計算することによって画点を発生することによって生じる。その際、それぞれの画点に、基準糸に沿ったその位置に関する情報も所属している。
ｂ）所定の糸における少なくとも１つの重要なパラメータの測定によって所定の糸の画点を発生し、かつ続いてパラメータの値を画点の輝度に対する値に変換し、これらの画点は、互いに並べて所定の糸に対するシミュレーションを生じる。その際それぞれの画点に、所定の糸に沿ったその位置に関する情報も所属している。
ｃ）面組織における糸経過に相応して糸の画点を配置することによって、例えばそのパラメータを測定した所定の糸の画点の列を互いに並べることによって、繊維面組織の第１の像を発生する。
ｄ）面組織における糸経過に相応して糸の画点を配置することによって、例えば基準糸の画点の列を互いに並べることによって、繊維面組織の第２の像を発生する。
ｅ）互いに並べ又は互いに重ねて結像することによって、第１及び第２の像を比較する。ここには、第１の像の内容を第２の像の内容によって交換し、かつその逆に交換し、又は連続的に像をオーバーラップさせる可能性も存在する。
ステープル線図及びスペクトル写真に含まれたような統計的な値から出発する代わりに、糸信号のシミュレーションから出発する可能性も存在する。その際、それぞれの繊維は、繊維の長さを有する方形波パルスに置き換えることができ、かつ方形波パルスのランダムな分布によって糸信号を発生することができる。織物、編物等のような面組織のシミュレーションに加えて、このようにいわゆる糸グラフのシミュレーションも行なうことができる。このようにして基準糸による糸グラフ及び与えられた糸による糸グラフのそれぞれ１つの像を発生することができる。ここでも基準糸及び与えられた糸は、測定されたパラメータ又は計算されたパラメータによってシミュレーションすることができる。
コンピュータにおいて基準糸に対する糸信号の総合的な計算を行なうことができることから出発し、このコンピュータは、この目的のために、及び図２ないし１０によって示したような操作の実施のために、専門家によってプログラミングすることができる。
本発明による方法は、評価及び操作ユニット５５が相応するプログラムを有するとき、図１１に示すような装置において実施することができる。ここに例えば１つ又は複数の基準糸に対するパラメータが記憶されていれば、いつでも画像スクリーン上に基準織物又は編物の像を発生することができる。それとともに測定モジュール５７において実際の糸５８に対するパラメータをテストすることができ、かつ同様に評価及び操作ユニット５５において、シミュレーションされた織物又は編物に対する像にすることができる。画像処理及び画像表示のための周知のプログラムにより、両方の像は、画像スクリーン上に又はプリンタによって、良好に比較することができるように出力することができる。

Claims (10)

1. 所定の糸から出発して繊維の面組織すなわち織物及び編物の像をシミュレーションすることによって、繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法において、所定の糸のパラメータから出発してシミュレーションによって面組織の第１の像（５１）を発生し、基準糸のパラメータから出発してシミュレーションにより面組織の第２の像（５２）を発生し、第２の像と第１の像の比較を行なうことを特徴とする、繊維の面組織における糸欠陥の作用を評価する方法。
2. 糸テスト装置（５３）における糸の測定によって、所定の糸（５８）のパラメータを求め、その際、１つのパラメータに対して複数の値を求め、かつそれぞれの値に対して、１つの値が該当する糸に沿った位置に関する情報を作成することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 統計的に求められる値から計算によって、基準糸のパラメータを求めることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
4. 測定により基準糸のパラメータを求めることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
5. １つのパラメータに対する計算によって変化曲線（４８）を求めることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
6. パラメータとして質量を選択し、かつ質量変化曲線（４８）を求めることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
7. 変化曲線の値をグレイ値又はカラー値に対応させることを特徴とする、請求項２及び５に記載の方法。
8. グレイ値又はカラー値を画点に変換し、かつ糸をシミュレーションするために、列（６０，６１，６２）にして互いに接して並べ、面組織をシミュレーションするために、糸経過に相応して面組織内に列を配置することを特徴とする、請求項７に記載の方法。
9. スペクトル写真曲線（７，８，９，１０）及びステープル線図（１）から、シミュレーションされた糸に対する変化曲線（４８）を求めることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
10. 変化曲線（４８）におけるまれな結果を考慮することを特徴とする、請求項９に記載の方法。

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