JP4638409B2 - 繊維を試験するための方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、繊維の線密度（ｌｉｎｅａｒ ｄｅｎｓｉｔｙ）を推定するための方法及び装置に関する。線密度という用語は、繊維繊度（ｆｉｂｒｅ ｆｉｎｅｎｅｓｓ）という用語と同じ意味であり、これらの２つの用語は、本特許明細書全体を通して同義で使用する。

木綿及びセルロース繊維が試験される状況において、本発明が提供する繊維繊度推定は、繊維の成熟度を推定するのにも使用できる。

以下でより詳細に説明するように、繊維繊度及びセルロース繊維の成熟度は、繊維の特性の有用な指標である。

繊維の寸法形状及び特に繊維の長さに直角方向の断面寸法形状は、繊維の品質を判定する上でかなり重要である。ほぼ円形の断面を有する繊維の場合には、繊維直径を用いて、この情報を提供することができる。非円形断面を有する繊維に対しては、繊維の横方向「寸法」の有用な尺度は、単位長さ当たりの重量であり、これは線密度又は繊維繊度とも呼ばれている。繊維繊度は、様々な断面形状を簡単に工作することのできる、合成繊維について広く使用されている。

平均繊維繊度は、重力法（ｇｒａｖｉｍｅｔｒｉｃ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）と呼ばれる技法を使用して直接的に計測することが可能であり、Ｗ．Ｅ．Ｍｏｒｔｏｎ ａｎｄ Ｊ．Ｗ．Ｓ．Ｈｅａｒｌｅ著、「Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ Ｔｅｘｔｉｌｅｓ」第２版などの標準的な教科書に記載されている。任意のサンプルに対して次式で与えられる。

重力法は、平行繊維の束を形成し、前記束を既知の長さに切断し、切断繊維を秤量し、次いでサンプル中の繊維の数を計数することによって実行することができる。束の中の繊維の平均繊維繊度は、次式で計算される。

この直接的手法は、手作業で実施されるときには、かなりの熟練、時間及び労力を要する。このことは、２つの実際的な制約によって複雑となる。第一に、従来型の秤量計を使用するときには、重量計測におけるある程度の精度の要求から、一般に多数の繊維を数えることにつながる最小重量が規定される。第二には、多くの織物繊維サンプルにおける本質的な変動性及び全サンプルを代表する計測値を得る必要性のせいで、一般に、サンプルは多数の繊維を含むことが必要である。

繊維の品質を計測するための代替方法を考案する多数の試みが行われてきた。最も有効な代替案は、多孔質プラグ又は空気流繊度試験装置（ａｉｒ ｆｌｏｗ ｆｉｎｅｎｅｓｓ ｔｅｓｔｅｒ）である。この方法の基礎をなす原理は、既知の質量の、無作為に圧縮した繊維プラグを通過する空気流の抵抗は、繊維間の孔隙の大きさ、したがって繊維の表面積の指標となるということである。計測された空気流抵抗と繊維の単位体積当たりの表面積との理論的関係に基づいて、繊維の繊度を推定することが可能である。この理論的関係は、繊維は中実であり、規則的な断面形状を有するという仮定に基づいている。

この空気流手法は、綿の試験に広く適用されており、「ミクロネア（ｍｉｃｒｏｎａｉｒｅ）」値と呼ばれる繊維の特性が得られる。しかしながら、綿及びその他のセルロース繊維は、一般に、中央管腔（ｃｅｎｔｒａｌ ｌｕｍｅｎ）を有すると共に、ミクロネア値の解釈及び有用性を複雑化させる、不規則断面形状を有する。

綿又はその他のセルロース繊維において、管腔又は中空中心は、繊維の成長パターンの結果であり、何層かのセルロースが、薄い１次セル壁の内側に堆積するものである。本明細書に末尾に添付した図１は、綿繊維の断面を示している。

図１に示す構造を有する繊維に対して、繊維の品質に影響を与える別の重要な特性は、セル壁の肥厚（ｔｈｉｃｋｅｎｉｎｇ）の程度であり、これは繊維成熟度（ｆｉｂｒｅ ｍａｔｕｒｉｔｙ）と呼ばれることがある。Ｆ．Ｔ．Ｐｉｅｒｃｅ ａｎｄ Ｅ．Ｌｏｒｄによる教科書、「Ｔｈｅ Ｆｉｎｅｎｅｓｓ ａｎｄ Ｍａｔｕｒｉｔｙ ｏｆ Ｃｏｔｔｏｎ」（１９３９年）に最初に導入された学術用語に従うと、肥厚の程度又は真円度θは、繊維の断面から、壁面積Ａと同一の周囲長Ｐを有する真円の面積の比として定義される：
θ＝４πＡ／Ｐ^２ ［式３］
繊維の成熟度値Ｍは、肥厚の程度の関数として次式で表される。
Ｍ＝θ／０．５７７ ［式４］

ミクロネア（Ｍｉｃ）、繊維繊度（Ｆ）及び成熟度（Ｍ）の間の経験的な関係は、Ｅ．Ｌｏｒｄによる、「Ａｉｒｆｌｏｗ ｔｈｒｏｕｇｈ Ｐｌｕｇｓ ｏｆ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｆｉｂｒｅｓ Ｐａｒｔ ＩＩ．Ｔｈｅ Ｍｉｃｒｏｎａｉｒｅ ｔｅｓｔ ｆｏｒ ｃｏｔｔｏｎ」（１９５６年）という雑誌記事に発表されている。その経験式は次のとおりである。
Ｆ×Ｍ＝３．８６×Ｍｉｃ^２＋１８．１６×Ｍｉｃ＋１３ ［式５］

ミクロネア値の限界は、式５から明白である。特に、ミクロネアは、繊維繊度と繊維成熟度の積に関係づけられている。その結果として、繊維の粗い未成熟なサンプル及び繊維の細かいより成熟したサンプルの両方とも、同一のミクロネア値を有する可能性がある。さらに、無限の組の繊維繊度と成熟度値が、同一のミクロネア値をもたらす可能性がある。言い換えると、ミクロネアは、繊維の品質の総合的な指標ではない。

ミクロネア値のこのような欠点を解消する一つの試みは、いわゆる二重圧縮空気流法（ｄｏｕｂｌｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｉｒｆｌｏｗ ｍｅｔｈｏｄ）によってなされた。具体的には、一つの空気流抵抗の計測を行うのではなく、二重圧縮空気流法は、プラグにかけられる２つの異なる圧縮比の計測を伴う。二重圧縮空気流法は、少なくとも２つの方法、すなわちＳｈｉｒｌｅｙ繊度／成熟度試験装置（ＦＭＴ）及びＡＳＴＭ試験方法Ｄ３８１８−１９７９として市販されている。

本発明の発明者の一人が先に提案した代替的方法は、１９９９年のＢｅｌｔｗｉｄｅ Ｃｏｔｔｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅで発表されて、Ｇ．Ｒ．Ｓ．Ｎａｙｌｏｒ ａｎｄ Ｊ．Ｓａｍｂｅｌｌによる、「Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｃｏｔｔｏｎ Ｆｉｎｅｎｅｓｓ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ ｏｆ Ｍａｔｕｒｉｔｙ Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｓｉｒｏｌａｎ Ｌａｓｅｒｓｃａｎ」という題名の論文に記載されている。この方法の狙いは、繊維繊度を定量するための直接重力法を半自動化することであった。この方法は、約２ｍｍ長さの繊維断片（ｓｎｉｐｐｅｔ）を非常に希薄な濃度で液体移送媒体に懸濁させること、及び各繊維断片が計測セル内の光学センサを通過するときに、断片を１個ずつ数えることを含む。この手法では、Ｓｉｒｏｌａｎ−Ｌａｓｅｒｓｃａｎと呼ばれる、既存の機器を自動計数機として使用された。この手法は、技術的には満足な結果が得られることが分かったが、商業的に存立可能であるには速度が低すぎた。

２００１年のＢｅｌｔｗｉｄｅ Ｃｏｔｔｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅにおける、Ｇ．Ｒ．Ｓ．Ｎａｙｌｏｒによる「Ｃｏｔｔｏｎ Ｍａｔｕｒｉｔｙ ａｎｄ Ｆｉｔｎｅｓｓ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｓｉｒｏｌａｎ−Ｌａｓｅｒｓｃａｎ」という題目の論文は、独立に計測される繊維繊度値とミクロネア値を、式５と共に使用して平均繊維成熟度を得ることができることを見出した。

さらに、国際特許出願ＰＣＴ／ＣＨ９１／０００１７（ＷＯ９１／１１７０５）は、光源とＣＣＤセンサ、すなわちディジタル・カメラに結合された受光機器との間の面に繊維を配置する手法を記載している。次いで、この画像が手操作で解析される。

綿繊度を定量するために、その他いくつかの手法が探索されている。しかしながら、最近の５０年間にわたる相当な研究努力にもかかわらず、繊維繊度を試験するための、商業的に存立可能な方法及び装置がいまだに望まれている。

本発明によれば、試験のために選択された既知の質量の繊維の繊維繊度を推定する方法であって、
ｉ）一つ又は複数の画像で試験される繊維の全部、又はｉｉ）一つ又は複数の画像で試験される繊維の小部分のいずれかを取り込むステップ、
自動化コンピュータ画像解析を使用して、前記画像又は各画像における一つ又は複数の繊維の合計長を定量するステップ、及び
繊維のサンプルの繊維繊度を、前記画像（複数を含む）における前記合計繊維長を用いて推定するステップを含む方法が提供される。

ステップａ）からｃ）は、連続的に又は分離して実行してもよく、この場合には、各ステップを異なる場所で異なる時間に実行することができることに気づかれるであろう。

試験される繊維が綿又はその他のセルロース系繊維である場合には、本方法に、ステップｃ）からの推定繊維繊度と所定のミクロネア値とを使用して平均成熟度値を推定することも含めるのが好ましい。

特に、平均成熟度値は上記の式５を使用して計算するのが望ましい。

ステップａ）は、画像取込み装置を使用して実行するのが好ましい。例えば、画像取込み装置は、ディジタル・カメラ又は同様の記録装置とすることができる。

試験のために選択された繊維の全部が単一の画像又は一連の画像に取り込まれる状況においては、ステップｂ）で、画像（複数を含む）からの繊維すべての合計繊維長が定量される。この手法の利点は、繊維の長さが、コンピュータ画像解析によって、ほんのわずか、又は無視できる誤差で定量できること、及び繊維繊度が上述の式１を使用して推定できることである。しかしながら、ここで、試験される繊維の全部が一連の画像によって取り込まれる場合には、画像のオーバラップによる繊維長の過大推定を避けるように注意を払う必要があることに留意されたい。必要であれば、修正係数を使用して、画像がオーバラップする程度を考慮することができる。

しかしながら、繊維繊度の満足な推定は、一つ又は複数の画像内におけるすべての繊維の小部分だけを取り込むことによっても達成できることが分かっている。この知見がもたらす利点は、上述の従来技術式重力法によって、試験のために選択された繊維の合計長を計測するか、又は試験される繊維の合計本数を係数する必要がないことである。

さらに、秤量計の容量が、繊維繊度推定の精度に影響力を有するようになる点まで、試験される繊維の合計本数、したがって繊維の重量を低減したいとの欲求がある、従来技術式重力法とは異なり、本発明に従って試験される繊維の合計質量は、少なくとも２つの要因のために容易に増大させることができる。第一に、自動化コンピュータ画像解析は、画像（複数を含む）内に現れる繊維長を、各繊維を手作業で計数するよりもずっと迅速に定量することができる。第二に、本発明は試験のために選択された繊維の全部の画像を取り込むことなく実施することが可能であり、したがって、取り込まれる画像数は、試験される繊維の質量に制限されることはない。

一つ又は複数の画像内に繊維の全部を取り込むか、又はその小部分を取り込むかに無関係に、繊維を観察プラットホーム上に分散させると共に、画像取込み装置が観察プラットホーム上の繊維の全部、又は一サンプルだけを取り込むように、該装置を動作させることによって、画像（複数を含む）を取り込むことができる。繊維の異なるサンプルを、画像取込み装置を繊維に対して移動させるか、観察プラットホームを画像取込み装置に対して移動させることによって、取り込むことができる。観察プラットホームは、コンベヤーによって、画像取込み装置に対して移動可能にすることができる。

しかしながら、繊維の画像（複数を含む）は、繊維が流体中に懸濁されるときに取り込まれるのが好ましい。流体は、水又はガスなどの液体の形態にすることができる。

該方法は、試験される繊維を収容する既知の体積の懸濁液を形成することも含むのが好ましい。

本方法は、懸濁液を画像取込み装置を通過して移送し、その結果、懸濁液中の繊維の一つ又は複数の画像を取り込むことができるようにするのが好ましい。

懸濁液は、懸濁液及び流体が画像取込み装置を一回だけ通過するように画像装置を通過して移送されるのが好ましい。

懸濁液は、画像取込み装置を通過して延びる閉ループ内に収納し、それによって画像（複数を含む）が取り込まれる間に懸濁液が閉ループを通過して再循環できるようにするのが好ましい。この好ましい態様によってもたらされる利点は、懸濁液中の繊維の取込み画像の数は、懸濁液の体積によって限定されないことである。

前記画像又は各画像内に取り込まれる懸濁液の体積も既知であることが好ましい。

本方法は、試験用に選択された繊維を秤量するステップも含むのが好ましい。

繊維の繊維繊度は、事前選択された条件が満たされたときに推定するのが好ましい。

事前選択された条件は、画像当たりの計測繊維長の平均値の標準誤差が事前選択された値以下であるときに、満たされるのが好ましい。

この明細書において、「標準誤差」という用語は、取込み値の集合の標準偏差と、値の数の平方根との比を意味する。標準誤差の定量に使用される画像は、取込み画像のすべてを含んでもよく、含まなくてもよい。

標準誤差は、各画像又は一群の画像の取込み後に連続的に再計算して、標準誤差の実行値を準備し、次いで、本方法を実行する間に、それを事前選択値と連続的に比較するのが好ましい。

一般に、統計的には平均繊維長の標準誤差は、画像の数が増加すると減少し、それに対応して本発明により得られる、繊維繊度推定の精度は増大することになる。

さらに、事前選択された条件が満足されると、ステップａ）の実施を継続する必要はない。言い換えると、取込み画像の数は、画像当たりの繊維長の平均値の計算標準誤差と、事前選択された必要最大値との比較によって制御することもできる。

試験される繊維が既知の均一長さのものである場合には、ステップｂ）に、画像（複数を含む）内の繊維の数を、自動化コンピュータ画像解析を使用して計数することを含めることができる。

しかしながら、画像（複数を含む）における繊維が均一な長さのものであるかどうかには無関係に、ステップｂ）は、画像（複数を含む）に現れる繊維の合計長を計測することを含むことが好ましい。本発明のこの好ましい態様によれば、コンピュータ画像解析が画像（複数を含む）内の繊維の合計本数を計数する必要がない。

画像が、試験している合計繊維の一部分又は小部分だけを取り込む場合には、ステップｃ）による繊維繊度の推定は、少なくとも２つの等価な手法によって計算することができる。
第一の手法は、画像（複数を含む）内に現れる繊維の質量を推定し、取り込まれた各画像内の繊維の長さと繊維繊度を計算し、さらに繊維の全体サンプルの繊維繊度を推定することを含む。繊維が懸濁液中に均一に混合されている状況においては、画像（複数を含む）内に現れる繊維の合計質量は、画像（複数を含む）内に現れる懸濁液の体積と懸濁液の合計体積との比を乗じた、サンプル内の繊維の合計質量の関数として表すことができる。次いで、各画像の繊維繊度を、画像（複数を含む）内の繊維の質量の、ステップｂ）によって測定される画像（複数を含む）内の繊維の長さに対する比として求めることができる。
第二の手法は、画像（複数を含む）内の繊維の長さを測定すること、全体サンプル内の繊維の合計長を推定すること、及び全体サンプルの繊維繊度を推定することを含む。画像（複数を含む）内の繊維の合計長の推定値は、ステップｂ）で測定される繊維の平均長に、サンプル内の合計繊維と画像（複数を含む）内の繊維の平均部分との比を乗ずることによって求めることができる。懸濁液中に繊維が均一に混合されている状況においては、この比は、画像（複数を含む）内に取り込まれる懸濁液の体積に対する懸濁液の合計体積の関数として表すことができ、次いで、この比に、取り込まれた画像（複数を含む）内の繊維の平均長を乗ずる。
上記の手法の両方とも、以下の式を用いて簡便に要約することができることが認識されるであろう。

を用いて計算するのが好ましく、ここで
Ｆ は画像内の繊維の平均繊維繊度、
ｍ は試験用に選択された繊維の合計質量、
Ｖ は流体懸濁液の合計体積、
ｖ は画像内に見える懸濁液の体積、
Ｌ は取り込まれた画像内の繊維の平均長を表す。

可能性のある誤差源としては、繊維が、取り込まれた画像（複数を含む）内でオーバラップするか、又は交叉して現れる場合がある。この場合には、繊維長は繊維がオーバラップする領域において一度だけ計測されるので、コンピュータ画像解析は、合計繊維長が真の繊維長よりも小さいと判定することができる。この誤差が繊維繊度推定の精度に影響を与える可能性は、画像（複数を含む）内の繊維の濃度と共に増大する。しかしながら、繊維濃度が低下すると、画像（複数を含む）内の繊維が、試験される繊維の代表サンプルとなる程度も減少し、すなわち試験される繊維の小部分が画像内に取り込まれる状況においては、繊維繊度の満足な推定値を達成するのに必要となる画像数は増加する。

画像（複数を含む）に現れる繊維濃度は、最大で画像１平方ミリメートル当たり繊維１０．０ミリメートル（ｍｍ／ｍｍ^２）までの範囲であるのが好ましい。

画像（複数を含む）内の繊維濃度は、最大で２．０ｍｍ／ｍｍ^２までの範囲が好ましい。

流体通路は透明壁を有するチャンバを含むこと、及び画像取込み装置の視野は、チャンバ内の繊維の画像を取り込むために、透明壁に向けることが好ましい。

チャンバを通過する懸濁液の流れの方向に垂直のチャンバの断面積は、画像（複数を含む）内に取り込まれる繊維の濃度が、画像取込み装置の視野の位置をチャンバに沿って移動させることによって調節できるように変化することが好ましい。実際に、画像取込み装置の視野の位置を変えると、画像取込み装置の視野内にある懸濁液の体積が変化し、したがって画像内で繊維がオーバラップする程度が変化する。

画像取込み装置の位置は、画像内に現れる繊維濃度に応じて、チャンバに沿って自動的に調節されるのが好ましい。

コンピュータが、画像（複数を含む）内に現れる繊維濃度を自動的に定量すると共に、必要であれば、画像取込み装置を移動させる駆動手段を自動的に作動させて、画像（複数を含む）内の繊維濃度を変化させるのが好ましい。

画像（複数を含む）内の繊維濃度は、繊維がその中に懸濁されている流体の合計体積又は流体内に懸濁された繊維の質量を変えることによって調節してもよいことに気づかれるであろう。

その中に繊維が懸濁されている流体が、液体である場合には、本方法は、湿潤剤を液体に添加して、懸濁液内に繊維が均一に分布する程度を向上させることを含むのが好ましい。

湿潤剤は、界面活性剤又はアルコール若しくは類似物とするのが好ましい。

界面活性剤は、市販の清浄化洗剤とするのが好ましい。

界面活性剤は、非イオン性界面活性剤とするのが好ましい。

少なくとも０．０１体積％の界面活性剤を懸濁液に添加するのが好ましい。

本方法は、繊維繊度が推定された後に懸濁液を収納する閉ループを排水かつ洗浄して、試験しようとする後のサンプルが汚染されるのを防止するステップも含むのが好ましい。

本発明によれば、既知の質量の繊維の繊維繊度を推定する装置であって、
ｉ）一つ又は複数の画像で、試験される繊維の全部、又はｉｉ）一つ又は複数の画像で試験される繊維の小部分のいずれかを取り込む画像取込み装置、
前記画像又は各画像における繊維（単数又は複数）の合計長を自動的に定量することのできるコンピュータ、及び
前記画像（複数を含む）における前記合計繊維長を用いて前記繊維の繊維繊度を推定する手段を含む装置が提供される。

繊維繊度を推定する手段は、画像（複数を含む）内の繊維の長さを定量するためのコンピュータなどの、コンピュータであることが好ましい。

画像取込み装置は、画像（複数を含む）内の繊維長を定量するためのコンピュータに直接的に連結するのが好ましい。

該装置には、繊維の画像を取り込むために、繊維をその上に分散させることのできる観察プラットホームを含めることもできる。本発明の方法を参照して上述したように、観察プラットホーム及び／又は画像取込み装置は移動可能として、それによって画像取込み装置の視野が観察プラットホーム上に分散された繊維の異なる区分に向けるようにしてもよい。

しかしながら、該装置には、画像取込み装置の視野を通過して延びる流体通路を含めて、それによって繊維が流体中に分散されるときに、通路を通過して流体を移送しながら、繊維の画像を取り込むことができるようにするのが好ましい。

前記通路は、画像取込み装置の視野を通過して繊維を再循環させるための閉ループとするのが好ましい。該装置のこの好ましい態様によってもたらされる利点は、取り込むことのできる繊維の画像数が、流体の体積によって限定されないこと、及び流体を再循環させるのに望ましい場合には、繊維を２つ以上の画像に取り込むことができることである。

該装置は、流体通路内の懸濁液の合計体積を制御する制御手段を含むことが望ましい。

懸濁液の体積を制御することのできる、いくつかの代替配設がある。例えば、流体通路を、可動壁を有するチャンバに流れ接続し、それによって壁の位置を調節することによって、チャンバ内の流体の体積、したがって流体通路の体積が調節されるようにすることができる。追加の流体を貯留槽から引き込み、且つ／又はオーバーフロー・システムを介して過剰の流体を放出する。しかしながら、制御手段は頭部容器に流れ接続された流体通路を含み、それによって頭部容器内の流体液面を維持することによって、流体通路が一定の既知の体積の懸濁液を収納することを保証するのが好ましい。

画像取込み装置の視野を通過して延びる流体通路は、入口及び出口、並びに透明壁を有し、それによって画像取込み装置がチャンバを通過する繊維の画像を取り込むことが可能であり、チャンバは、画像取込み装置の視野内の懸濁液の体積が既知であるように構成するのが好ましい。

チャンバを通過する流れの方向に直角方向のチャンバの断面を、画像取込み装置の視野内の流体の体積がチャンバに沿って変化するように、目盛り付けするのが好ましい。

チャンバを通過する流れの方向に直角方向のチャンバの深さは、チャンバの入口と出口の間で連続的に先細りになっているのが好ましい。本発明のこの好ましい態様によってもたらされる利点は、チャンバに沿って異なる位置で画像を取り込むことによって、画像内の繊維の有効濃度を変化させることができることである。

チャンバを通過する流れの方向に直角のチャンバの断面積を、チャンバの一つの壁を、別の壁に対して実際に移動させることによって、変化させることも可能である。これの一つの実施例は、ベローズ型配設である。

チャンバを通過する流れの方向に直角方向のチャンバの断面が目盛り付けされている場合には、画像取込み装置の視野の位置は、チャンバに沿って可動とし、それによって視野内の懸濁液の体積を変更可能にするのが好ましい。

該装置は、画像取込み装置の位置をチャンバに対して調節するための、駆動組立体を含むのが好ましい。

駆動組立体を作動させるコンピュータは、画像取込み装置の視野を通過する懸濁液の体積を定量できるようにプログラムするのが好ましい。この好ましい態様によってもたらされる利点の一つは、試験される繊維の小部分を画像が取り込む場合に、試験される繊維の繊維繊度は、上記の式６を用いて数学的に推定できることである。

繊維繊度推定の精度はいくつかの要因に依存し、それらの要因として、画像取込み装置の視野内の繊維同士がオーバラップする程度、及び画像内の繊維が、取り込まれた画像（複数を含む）の面に直角な面に位置する程度が挙げられる。これらの要因及び推定の精度の影響は、画像内の繊維濃度の関数である。

従って、駆動組立体を作動させるコンピュータは、画像内の繊維濃度が選択された範囲外に出る場合に、この駆動組立体を自動的に作動させ、それによって画像取込み装置の位置を調節することが好ましい。

該コンピュータは、繊維濃度が画像１平方ミリメートル当たり、繊維０から１０ｍｍの範囲外となるのを防止するように、駆動組立体を作動させることが好ましい。

駆動組立体を作動させるコンピュータは、画像内の繊維長を定量するためのコンピュータとすることが好ましい。

画像取込み装置は、ディジタルフォーマットで画像を記録することのできる記録装置を含むことが好ましい。

画像取込み装置は、また、繊維の画像の取込みを支援する照明手段も含むことが好ましい。

上記照明手段は、チャンバの記録装置と反対側に位置する光源を含み、それによって繊維を通過して伝播する光が記録装置によって検出できるようにするのが好ましい。この配設によってもたらされる利点は、一般に暗視野照明法（ｄａｒｋ ｆｉｅｌｄ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ）と呼ばれる特有の配設であり、それによって、画像の背景を暗くすると共に、繊維を通過して伝播する間に散乱する光を検出することによって繊維を明るくすることができることである。

上記照明手段は、チャンバの記録装置と同じ側に光源を含み、それによって繊維から反射される光が記録装置によって検出できるようにするのが好ましい。

上記照明手段はチャンバに対して可動とし、それによって画像取込み手段をチャンバに対して移動させるときに、照明手段が、画像取込み装置と比較して、比較的一定の位置に留まることができるようにすることが好ましい。

上記照明手段は、画像取込み装置を移動させるための駆動組立体によって、可動にすることが好ましい。

次に、本発明の好ましい実施例を、添付の図を参照して説明する。

図２及び図３に示す設備は、次の装備要素を含む：水を収容するヘッド・タンク１１、その中で繊維が水と混合されて懸濁液を形成する繊維サンプリング容器１２、既知の体積の水を配給する配給タンク１３、ディジタル・カメラの形態の画像取込み手段１４、それを介して懸濁液が移送されるフロー・セル１５、フロー・セル１５を介して懸濁液を汲み上げる蠕動ポンプ（ｐｅｒｉｓｔａｔｉｃ ｐｕｍｐ）１６、試験の完了時に懸濁液を受け入れるための貯留槽１７、及び貯留槽１７からヘッド・タンク１１へと水を汲み出すポンプ１８である。

これらの装備要素は、配管及び一連の制御弁２１〜２４によって相互接続されており、配管及び制御弁２１〜２４の配置は図８に詳細に示してある。

全体的に参照番号１９で識別される配管は、フロー・セル１５及びサンプリング容器１２を相互接続して、再循環又は閉ループを形成し、それによってサンプリング容器１２から排出される流体を、フロー・セル１５を介して移送すると共に、連続してサンプリング容器１２に返すことができる。

この設備には、この図には示していない、コンピュータなどの装備要素が含まれる。このコンピュータは、カメラ１４を含む、設備のいくつかの装備要素に連結されており、画像内の繊維の長さを自動的に定量することができる。このコンピュータは、制御弁２１〜２４及びポンプ１６、１８を作動させる。

繊維のサンプルの繊維繊度を推定するために、最初に繊維は秤量されて、ビーカーに加えられる。次いで、繊維は、配給タンク１３から配給される既知の体積の水と混合される。図８で分かるように、配給タンク１３は配管１９によってヘッド・タンク１１に流れ接続されており、その結果としてヘッド・タンク１１内の液面によって、配給タンク１３からビーカー中に配給される水の体積が決まる。

次いで、ビーカーの内容物は、繊維サンプリング容器１２中に空けられて、ヘッド・タンク１１から供給される追加の水と混合されて、希釈懸濁液を形成する。ヘッド・タンク１１は、配管２５、２６を介してサンプリング容器１２に流れ接続されており、その結果としてヘッド・タンク１１内の液面を維持することによって、配管１９、サンプル容器１２及びフロー・セル１５内に画定される再循環ループ内に形成される懸濁液が、既知の一定量となることが保証される。

図には示していないが、サンプリング容器１２には、繊維と、界面活性剤などのサンプリング容器１１に添加されるその他の材料とを混合するための混合手段も含まれる。試験中の繊維が綿である場合には、少なくとも０．０１体積％の非イオン性の短炭素鎖界面活性剤を添加すると、懸濁液中の繊維の分布の均一性が改善される。

設備が使用中のときには、コンピュータが弁２１〜２４及び蠕動ポンプ１６を作動させ、それによって懸濁液が再循環ループを介して連続的に移送される。また、コンピュータはカメラ１４を作動させて、フロー・セル１５を通過する繊維の一連の画像を取り込ませる。

図４は、フロー・セル１５を通過して導かれる繊維の画像を取り込むための組立体を詳細に示している。この組立体には、環状発光体２７の形態の照明手段とディジタル・カメラ１４とが含まれる。ディジタル・カメラ１４及び発光体２７は、空間的に離された２つのベルト２８を備えるコンベヤーによって移動可能であり、コンベヤー内の各ベルト２８は、２つのプーリー２９間で垂直方向に張力をかけて保持されている。上部プーリー２９ａは、コンピュータによって作動、制御されるステップ・モータ３０によって回転駆動され、それによってカメラ１４及び発光体２７をある刻みで上下させることができる。

フロー・セル１５は、カメラ１４と発光体２７の間に配置されている。フロー・セル１５に、フロー・セル１５を通過して流れる懸濁液にカメラ１４の視野を向けて、焦点を合わすことを可能にする、透明チャンバである。

繊維のディジタル画像が取り込まれ、コンピュータに入力されると、コンピュータに記憶された適当なアルゴリズムによって、画像中に現れる繊維長を定量することが可能となる。

ディジタル画像解析を実施する上での一般的な仮定は、各画像中に現れる物体、すなわち繊維は、画像の面に平行な面に位置するということである。この仮定によって起こり得る結果としては、画像解析が、画像の面に垂直な面における繊維長を考慮しないか、又は別の繊維と重なる繊維の長さのように視野から遮蔽される可能性がある。繊維の重なりの発生率は、画像中の繊維の濃度と共に増大する。

操作の速度に対してこれらの誤差を均衡させる試みとして、フロー・セル１５に流体通路３１を含め、この通路は、フィッティング３２とフィッティング３３の間で先細りとなり、それによって通路を通過する懸濁液の流れの方向と垂直方向の流体通路３１の断面積が変化するように設計してある。この設計によって、カメラの視野を通過する懸濁液の体積、したがって画像内に現れる繊維の濃度を調節することが可能となる。特に、フロー・セル１５に沿ったカメラ１４の位置は、コンピュータによって較正されて、カメラ１４の位置を調節して画像内に現れる繊維の濃度を増大又は低減させるべきかどうかをコンピュータが予測できるようにされている。必要であれば、コンピュータは、流体通路３１の断面寸法が大きくなる位置にカメラ１４を移動させることによって、画像（複数を含む）内に現れる繊維の濃度を増大させることができる。逆に、画像内の繊維濃度が高すぎる場合には、コンピュータは、流体通路３１の断面寸法が小さくなる位置にカメラ１４を移動させることによって、画像内に現れる繊維の濃度を自動的に減少させることができる。

画像内の濃度は、画像の平方ミリメートル当たり繊維０から１０ミリメートルの範囲とすることが推奨される。

この好ましい実施例によれば、コンピュータの較正によって、取り込まれる各画像に対して、コンピュータがカメラ１４の視野を通過する懸濁液の体積を定量できるようにすることもできる。したがって、ヘッド・タンク１１が再循環ループ内の懸濁液の体積を既知の体積に維持すること、及び各画像における懸濁液の体積がコンピュータに既知であることから、この好ましい実施例では、上述の式６を使用して繊維のサンプルの繊維繊度を推定することができる。

この好ましい実施例がもたらす利点は、検査されている繊維の長さは、均一であっても、なくてもよいこと、及び従来式の重力法で必要とされるように、試験中の繊維の実際の数を計数する必要がないことである。

この好ましい実施例によれば、繊維繊度は、事前選択された条件が満足されたときに、（式６を使用して）推定される。具体的には、事前選択された条件は、（最後の取込み画像を除く）取込み画像内の繊維の平均長と、最後の取込み画像内の繊維長との差異が、最大事前選択値以下であるときに満足される。

繊維のサンプルに対して繊維繊度が推定されると、カメラ１４はさらなる画像を取り込むのを中止し、コンピュータは、再循環ループを排水して洗浄するためにポンプ１８、１６及び制御弁２２、２４を自動的に作動させ、その結果、当該設備によって試験しようとする繊維のその後のサンプルが汚染されることがない。排水サイクルは、再循環ループ配管（図７にはすでに要素３３が含まれている）から貯留槽１７中への懸濁液の放出を伴う。図８で分かるように、貯留槽１７には、繊維を水から分離するためのフィルタ・バッグ３４及びカートリッジ・フィルタ３５が含まれる。次いで、フィルタリングされた水は、配管３６を介してヘッド・タンク１１に戻すことによって、新しい水を供給することなく長期間にわたって設備を作動させることが可能となる。フィルタ・バッグ３４及びカートリッジ・フィルタ３５は、貯留槽１７から取り外して、定期的又は必要に応じて清浄化することができる。

排水サイクルが終了すると、ヘッド・タンク１１によって管３７を介してサンプリング容器１２に供給される水で、再循環ループ及び接続配管及び制御弁を洗浄することができる。洗浄に使用される水も、再循環ループから配管３３を介して配給タンク中に排出される。

当業者であれば、この好ましい実施例に対して、本発明の趣旨と範囲から逸脱することなく、多数の修正を加えることができることを認識するであろう。

例えば、図９から図１２は、再循環ループ内の流体懸濁液の合計体積を制御するための４つの代替手段を示している。具体的には、図９は、ピストン３８とシリンダ３９との配設によって合計体積を制御し、それによって再循環ループのシリンダ形成部分の体積が、ピストン３８の移動によって調節可能となる配設を示している。この実施例は、繊維がピストン３８とシリンダ３９の間で捕捉されるか、その間のシールを汚す可能性があるという欠点がある。

図１０に示す配設では、再循環システムのチャンバ形成部分の体積を制御するようにピストン３８によって伸張されている軟質隔膜（ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｍｅｍｂｒａｎｅ）によって体積が制御される。この配設の問題は、膜が伸張される形状が、疲労と吸湿によって時間と共に変化することがあることである。

図１１は、軟質隔膜によって体積が制御される配設を示しており、作動液が膜の片側に作用して再循環ループ内に組み込まれるチャンバの体積を調節する。図１１の配設は、図９及び図１０に示す配設の問題を克服する。

図１２に示すさらに別の配設では、ピストン及びシリンダが繊維サンプリング容器に流れ接続されている。ステッパ・モータ又はリニア・アクチュエータがピストンを作動させて、正確な体積の追加の清浄な液をシリンダからサンプリング容器中に配給し、それによって懸濁液をさらに希釈する。

綿繊維の断面を示す図である。 部分的に組み立てられた、繊維繊度推定用設備の斜視図である。 図２に示す、部分的に組み立てられた設備の上面図である。 図２に示していない、繊維の画像を取り込むための部分組立体の詳細図である。 繊維がそれを介して移送される、チャンバの斜視図である。 繊維がそれを介して移送される、チャンバの正面図である。 図６における線Ａ−Ａに沿ったチャンバの断面図である。 図２から図７に示す、装備要素を相互接続する配管及び器具を示す配管フロー図である。 設備内の流体の合計体積を制御するための代替機構を示す図である。 設備内の流体の合計体積を制御するための代替機構を示す図である。 設備内の流体の合計体積を制御するための代替機構を示す図である。 設備内の流体の合計体積を制御するための代替機構を示す図である。

Claims (53)

1. 既知の質量の繊維の繊維繊度を推定する方法であって、
   ａ）画像取込み装置で、ｉ）一つ又は複数の画像で試験される繊維の全部、又はｉｉ）一つ又は複数の画像で試験される繊維の小部分のいずれかを取り込むステップ、
   ｂ）自動化コンピュータ画像解析を使用して、前記画像又は各画像における一つ又は複数の繊維の合計長を定量するステップ、及び
   ｃ）繊維のサンプルの繊維繊度を、前記画像（複数を含む）における前記合計繊維長を用いて推定するステップを含む方法。
2. 取り込んだ画像（複数を含む）における繊維の質量を推定することを含む、請求項１に記載の方法。
3. ステップｃ）が、繊維質量の推定値を、ステップｂ）で定量される繊維の長さで除することを含む、請求項２に記載の方法。
4. ステップａ）が、オーバラップする一連の画像を取り込むことを含むとき、ステップｂ）は、前記画像のオーバラップ部における繊維の長さを考慮に入れて、繊維の合計長を過大推定するのを避けることを含み、請求項２から３までのいずれか一項に記載の方法。
5. 前記画像取込み装置がディジタル・カメラである、請求項２から４までのいずれか一項に記載の方法。
6. 繊維のサンプルが観察プラットホームに分散され、前記観察プラットホームと画像取込み装置の間の相対運動によって、一連の画像の取込みが可能になる、請求項２から５までのいずれか一項に記載の方法。
7. 前記画像内に取り込まれた繊維は、流体内に懸濁されて、既知の体積の懸濁液を形成する、請求項２から６までのいずれか一項に記載の方法。
8. 前記繊維を流体に混合することによって懸濁液を形成することを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記画像（複数を含む）内の繊維質量の推定は、前記繊維がその中に懸濁する流体の合計体積と比較した、前記画像取込み装置の観察フィールド内の流体の体積に基づく、請求項８に記載の方法。
10. 前記懸濁液内の繊維の一つ又は複数の画像を取り込めるように、前記画像取込み装置を通過して前記懸濁液を移送することを含む、請求項７から９までのいずれか一項に記載の方法。
11. 前記懸濁液を、前記画像取込み装置を通過して延びる閉ループ内に収容し、それによって前記画像（複数を含む）が取り込まれる間に、前記閉ループを通過して前記懸濁液を再循環させることができるようにする、請求項１０に記載の方法。
12. 既知の体積の懸濁液が前記画像取込み装置の視野内にあり、したがって前記画像又は各画像内に取り込まれる、請求項７から１０までのいずれか一項に記載の方法。
13. 試験のために選択される繊維のサンプルを秤量するステップも含む、請求項１から１２までのいずれか一項に記載の方法。
14. 前記繊維の繊維繊度の推定は、ステップｂ）で定量される画像当たりの計測繊維長の平均値の標準誤差が事前選択される値以下であるときに行われる、請求項１から１３までのいずれか一項に記載の方法。
15. 各画像又は一群の画像の取込みの後に前記標準誤差を連続的に再計算して標準誤差の現行値を準備し、次いで、本方法を実行中に、前記標準誤差の現行値を、前記事前選択される値と連続的に比較する、請求項１４に記載の方法。
16. 前記試験される繊維が、既知の均一長さのものであるときに、ステップｂ）は、自動コンピュータ画像解析を使用して前記画像（複数を含む）内の繊維の数を計数することを含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記繊維繊度の推定値が、次式：
    

    

    を用いて計算され、式中で
    Ｆは画像内の繊維の平均繊維繊度を表し、
    ｍは試験のために選択される繊維の合計質量を表し、
    Ｖは流体懸濁液の合計体積を表し、
    ｖは各画像内に取り込まれる懸濁液の体積を表し、
    Ｌは取り込まれた画像内の繊維の平均長を表す、請求項７から１６までのいずれか一項に記載の方法。
18. 前記画像（複数を含む）内に現れる繊維濃度は、最大で画像１平方ミリメートル当たり繊維１０．０ミリメートル（ｍｍ／ｍｍ^２）までの範囲である、請求項７から１７までのいずれか一項に記載の方法。
19. 前記画像（複数を含む）内の繊維濃度は、最大で２．０ｍｍ／ｍｍ^２までの範囲である、請求項１８に記載の方法。
20. 前記画像取込み装置は、それを通過して懸濁液を移送するチャンバを含み、前記チャンバは透明壁を有し、前記画像取込み装置の視野は、前記チャンバ内の繊維の画像を取り込むために前記透明壁に向けられている、請求項７から１９までのいずれか一項に記載の方法。
21. 前記チャンバを通過する前記懸濁液の流れの方向に直角な前記チャンバの断面積を変化させ、それによって前記画像取込み装置の視野位置を前記チャンバに沿って移動させることによって前記画像（複数を含む）内に取り込まれる繊維の濃度を調節できるようにする、請求項２０に記載の方法。
22. 前記画像取込み装置が、前記画像内に現れる繊維濃度に応じて、前記チャンバに沿って自動的に調整される、請求項２１に記載の方法。
23. 前記画像（複数を含む）内の繊維濃度が、前記繊維がその中に懸濁される流体の合計体積、又は前記流体内に懸濁される繊維の質量を変化させることによって調節される、請求項７から２２までのいずれか一項に記載の方法。
24. 前記懸濁液の流体は液体である場合に、前記液体に湿潤剤を添加して、前記繊維が懸濁液内に均一に分布する程度を改善することをさらに含む、請求項７から２３までのいずれか一項に記載の方法。
25. 前記湿潤剤は界面活性剤又はアルコールである、請求項２４に記載の方法。
26. 前記界面活性剤は市販の清浄化洗剤である、請求項２４に記載の方法。
27. 前記界面活性剤は、非イオン性界面活性剤である、請求項２４に記載の方法。
28. 試験される繊維が綿又はその他のセルロース系繊維であるときに、ステップｃ）からの推定繊維繊度と繊維サンプルのミクロネア値とを使用して平均成熟値を推定することも含む、請求項１から２７までのいずれか一項に記載の方法。
29. 前記平均成熟値は、次式：
    Ｆ×Ｍ＝３．８６×Ｍｉｃ^２＋１８．１６×Ｍｉｃ＋１３
    によって計算し、ここでＦはステップｃ）で推定される繊維繊度であり、Ｍは成熟度、Ｍｉｃはミクロネアである、請求項２７に記載の方法。
30. 既知の質量の繊維の繊維繊度を推定する装置であって、
    一つ又は複数の画像内で、ｉ）試験される繊維の全部、又はｉｉ）試験される繊維の小部分のいずれかを取り込む画像取込み装置、
    前記画像又は各画像における繊維（単数又は複数）の合計長を自動的に定量することのできるコンピュータ、及び
    前記画像（複数を含む）における前記合計繊維長を用いて前記繊維の繊維繊度を推定する手段を含む装置。
31. 前記繊維繊度を推定する手段が、ｉ）取り込まれた画像（複数を含む）内の繊維の質量を推定すること、及びｉｉ）前記質量推定値を前記画像（複数を含む）内の繊維長で除することが可能なコンピュータである、請求項３０に記載の装置。
32. 前記画像取込み装置が実質的に均一な流体懸濁液中に懸濁する繊維の画像（複数を含む）を取り込むとき、前記コンピュータは、前記画像（複数を含む）内の繊維の質量を、前記繊維がその中に懸濁する流体の合計体積と比較した、画像取込み装置の視野内の流体の体積に基づいて推定する、請求項３１に記載の装置。
33. 前記コンピュータは、次式：
    

    

    を使用して繊維繊度を推定するようにプログラムされており、式中で
    Ｆは画像内の繊維の平均繊維繊度を表し、
    ｍは試験のために選択される繊維の合計質量を表し、
    Ｖは流体懸濁液の合計体積を表し、
    ｖは各画像に取り込まれた懸濁液の体積を表し、
    Ｌは取り込まれた画像内の繊維の平均長を表す、請求項３２に記載の装置。
34. 前記画像取込み装置は、画像（複数を含む）内の繊維長を定量する前記コンピュータに直接的に連結されている、請求項３０から３３までのいずれか一項に記載の装置。
35. 前記画像取込み装置の視野を通過して延びる流体通路を含み、それによって前記繊維が流体内に懸濁されるときに、前記通路を通過して前記流体を移送しながら、前記繊維の画像を取り込むことができるようにした、請求項３０から３４までのいずれか一項に記載の装置。
36. 前記通路は、前記画像取込み装置の視野を通過して前記繊維を再循環させるための閉ループの形態である、請求項３５に記載の装置。
37. 前記流体通路内の懸濁液の合計体積を制御する制御手段を含む、請求項３６に記載の装置。
38. 前記制御手段は、頭部容器に流れ接続された流体通路によって提供され、前記頭部容器内の流体液面を維持することによって、前記流体通路に既知の一定量の懸濁液が収容されることが保証される、請求項３７に記載の装置。
39. 前記流体通路は、透明壁を含み画像取込み装置の視野を通過して延びるチャンバを含み、それによって前記画像取込み装置が前記チャンバを通過する繊維の画像を取り込むことができると共に、前記チャンバは、前記画像取込み装置の視野内の懸濁液の体積が既知となるように構成されている、請求項３８に記載の装置。
40. 前記チャンバを通過する流れの方向に直角な方向の前記チャンバの断面積は、前記画像取込み装置の視野内の流体の体積が前記チャンバに沿って変わるように、目盛り付けされている、請求項３８に記載の装置。
41. 前記チャンバを通過する流れの方向に直角方向の前記チャンバの深さは、前記チャンバの入口と出口の間で連続的に先細りになっている、請求項４０に記載の装置。
42. 前記チャンバを通過する流れの方向に直角の前記チャンバの断面積を、前記チャンバの一つの壁を別の壁に対して実際に移動させることによって、変化させることができる、請求項４０又は４１に記載の装置。
43. 前記画像取込み装置の視野の位置を、前記チャンバに沿って移動可能とし、それによって前記視野内の懸濁液の体積を変更可能にした、請求項４０に記載の装置。
44. 前記画像取込み装置の位置を前記チャンバに対して調節するための駆動組立体を含む、請求項４３に記載の装置。
45. 前記駆動組立体を操作するためのコンピュータが、前記画像取込み装置の視野を通過する懸濁液の体積を定量できるようにプログラムされている、請求項４４に記載の装置。
46. 前記画像内の繊維濃度が選択範囲外になるときに、前記駆動組立体を作動させるためのコンピュータが、前記駆動組立体を自動的に作動させて、それによって前記画像取込み装置の位置を調節する、請求項４４又は４５に記載の装置。
47. 前記選択範囲は、画像１平方ミリメートル当たり、繊維０から１０ｍｍまでである、請求項４６に記載の装置。
48. 前記画像取込み装置は、画像をディジタルフォーマットで記録することのできる記録装置を含む、請求項３０から４７までのいずれか一項に記載の装置。
49. 前記画像取込み装置は、前記繊維の画像の取込みを支援する照明手段も含む、請求項４４から４８までのいずれか一項に記載の装置。
50. 前記照明手段は、前記チャンバの前記記録装置と反対側に位置する光源を含み、それによって繊維を通過して伝播する光を前記記録装置によって検出することを可能にした、請求項４９に記載の装置。
51. 前記照明手段は、前記チャンバの前記記録装置と同じ側に光源を含み、それによって前記繊維から反射される光が、前記記録装置によって検出されるようにした、請求項５０に記載の装置。
52. 前記照明手段は前記チャンバに対して移動可能であり、それによって前記画像取込み手段を前記チャンバに対して移動させるときに、前記照明装置を、前記画像取込み装置と比較して比較的固定された位置に留めることができる、請求項４９から５１までのいずれか一項に記載の装置。
53. 前記照明手段は、前記画像取込み装置を移動させるための前記駆動組立体によって、移動可能である、請求項４４から５２までのいずれか一項に記載の装置。

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