JP5349494B2 - 糸性状の測定装置及び測定方法 - Google Patents

Description

この発明は糸径と糸の撚りピッチの測定に関する。

糸径の測定は、例えば編地の編成前に糸の品質を評価するために必要で、糸の品質としては、糸径とその均一さなどがある。糸径の測定は、編成に限らず、例えば紡績機あるいは織機での品質管理などにも必要である。

糸径の測定では、特許文献１：JP3611140Bは、糸にレーザー光を照射し、回折光をフーリエ変換用凸レンズでフーリエ変換し、レンズを通過した光のスペクトル面で、糸の本体パターンと毛羽などの表面突起に起因するパターンとを分離することを提案している。そしてスペクトル面を通過した光を、逆フーリエ変換用のレンズで処理すると、糸の本体部分の画像と毛羽の画像とを分離して得ることができる。しかし特許文献１では、装置が大がかりで、レーザー光源と、フーリエ変換用レンズ及び逆フーリエ変換レンズが必要で、かつこれらを正確に位置合わせする必要がある。
特許文献２：JP2005-015958Aでは、糸の拡大画像を撮像し、糸本体と毛羽との境界ラインを目視で入力することを提案している。しかしながら特許文献２の手法では、糸本体と毛羽との境界は人の判断に頼っているため曖昧で、自動化に適さない。

糸径の他に、糸の撚りピッチを求める必要がある。そこで解撚器で所定長の糸の両端をグリップし、撚りが無くなるまで回転させ、この回転数から撚りピッチを求めることが知られている。しかしながら糸を所定長に切断すると糸の撚りが解け始めるので、撚りが変化しないように糸を所定長に切断して解撚器にセットすることが難しく、しかも測定時間が長い。また撚りピッチを糸径、糸の摩擦係数、等の他の性状と同時に測定できないので、他の性状との相関を求めることができない。

JP3611140B JP2005-015958A

この発明の課題は、糸の毛羽の影響を受けずに、しかも簡単かつ自動的に糸径を測定できるようにすることにある。
この発明の追加の課題は、求めた糸径から糸の撚りピッチを自動的に測定できるようにすることにある。

この発明は、糸の画像を光学的に撮像して糸性状を求める装置において、
糸の送り装置と、前記送り装置で送られている糸を撮像する撮像素子と、前記撮像素子からの画像データで、糸の送りにより糸の毛羽がぼやけるように、前記撮像素子の露光時間を制御する制御部と、前記撮像素子の画像データから糸径を求めるデータ処理部、とを設けたことを特徴とする。

この発明では、露光時間の制御により、糸の毛羽をぼやかせることができる。例えば毛羽は１０〜３０μｍ程度の幅を持つことが多い。それよりも長い距離に渡って糸が移動する間、例えば１００μｍ以上糸が送られるだけの間、撮像素子を露光すると、毛羽の画像がぼやけ、毛羽の影響が少ない画像が得られる。さらに５００μｍ以上の距離だけ糸が送られる間、露光すると毛羽の影響はさらに小さくなる。

撮像した画像はカラーでもモノクロでも良いが、糸の送り方向に直角な１次元画像、あるいは面状画像である。そしてこの画像では毛羽がぼやけているので、毛羽の影響を受けずに、糸径を測定できる。光学系は簡単でその調整も容易であり、しかも自動的に糸径を求めることができる。

データ処理部では、糸の画像自体から糸径を求めても良い。例えば画像を糸の幅方向に沿ってスキャンすると、背景の部分で画素値はほぼ一定で、糸本体の部分で画素値が背景から変化する。そこで背景から最も画素値が変化した部分を確実に糸本体であるとし、糸本体のデータと背景のデータとの間に閾値を設ける。そして閾値よりもデータが糸本体に近いエリアの幅を測定して糸径を求めても良い。しかしこの手法では、糸径が閾値の設定に依存するおそれがある。そこで好ましくは、前記データ処理部は、前記撮像素子からの画像データを、糸の幅方向、即ち糸の送り方向に直角な方向に沿ってフーリエ変換もしくは離散コサイン変換することにより、変換済みデータに変換する変換部と、前記変換済みデータでの最低周波数のピークにおける、高周波側の裾の周波数から糸径を求める糸径算出部とを備える。
特に好ましくは、ピークの裾に生じる変換データの極小値の周波数から、糸径を求める。

毛羽のない画像から糸径を求めるには、糸径の算出方法が客観的でかつ明確であることが好ましい。そこで撮像した画像データを糸の幅方向に沿って１次元フーリエ変換する。そして毛羽がぼやけるように露光するので、画像データは既に平滑化されている。フーリエ変換データとしては、例えばその実数成分あるいはそのパワー、即ち実数成分の２乗と虚数成分の２乗の和の平方根、などを用いる。またフーリエ変換データでは実数成分がほとんどなので、離散コサイン変換を用いても同じ結果が得られる。

ここで変換済みデータでの、最低周波数のピークが、糸本体に対応するピークである。このピークは周波数０の付近から始まり、強度の最大値を通過して、最大値よりも高い周波数に裾がある。そしてピークの裾の周波数から糸径を求めることができる。例えば、ピークの裾に生じる変換データの極小値の周波数Fb(Hz単位)と、糸径Ｗ(糸本体の直径でmm単位)と、フーリエ変換を施した長さＬ(糸に直角な方向の長さでmm単位)との間には、
Fb・Ｗ＝Ｌ との関係がある。従って、自動的に客観的な意味を持つ糸径を測定できる。

より好ましくは、前記データ処理部は、前記変換済みデータを処理するローパスフィルタを備え、ローパスフィルタで高周波成分を除去したデータから、前記糸径算出部で糸径を求める。
フーリエ変換データや離散コサイン変換データにも、ノイズが残っている。これらのノイズは、ピークの裾の周波数を求めることを妨げる。そこでローパスフィルタで高周波成分を除去したデータから糸径を求めると、より正確に糸径を求めることができる。特にピークの裾に生じる変換データの極小値の周波数を、ノイズから分離して求めることが容易になる。

また好ましくは、前記撮像素子は糸を面状に撮像する。１箇所で糸径を求めるだけであれば、例えばラインセンサにより１箇所で糸の画像を撮像すればよい。しかし糸径の均一さ、言い換えると糸径の分布を求めるには、複数箇所で糸径を測定する必要がある。ここでＣＣＤ素子を用いると、糸の送り方向に沿って複数のラインで糸径を測定できる。このため、比較的短いピッチで多数の箇所に沿って糸径を測定でき、例えば糸の瘤などを見逃さずに検出できる。

この発明はまた、糸の画像を光学的に撮像して糸性状を求める方法において、
送り装置により糸を送りながら、撮像素子により、糸の送りにより糸の毛羽がぼやけるように、糸の画像を撮像する撮像ステップと、
撮像した画像からデータ処理部により糸径を求めるデータ処理ステップ、とを設けたことを特徴とする。
この明細書において、糸径あるいは撚りピッチの測定装置に関する記載は、そのまま糸径あるいは撚りピッチの測定方法にも当てはまり、逆に糸径あるいは撚りピッチの測定方法に関する記載はそのまま糸径あるいは撚りピッチの測定装置にも当てはまる。

好ましくは、前記糸径算出部は糸の送り方向に沿って複数の位置で糸径を求め、かつ糸の送り方向に沿った糸径の周期的変化から糸の撚りピッチを求める撚りピッチ算出手段を設ける。糸径は撚りにより周期的に変化するので、複数の位置で糸径を求めて、糸径が変化する周期を求めると、撚りピッチが求まる。糸を面状に撮像すると、簡単に複数の位置の糸径を求めることができるが、糸を線状に複数の位置で撮像しても良い。

より好ましくは、糸算出部で求めた糸径を、前記変換部により、糸の送り方向に沿ってフーリエ変換もしくは離散コサイン変換することにより、第２の変換済みデータに変換し、撚りピッチ算出手段は第２の変換済みデータのピークから糸の撚りピッチを求める。即ち、糸ピッチが糸の送り方向に沿って変動する主な原因は撚りなので、糸の送り方向に沿って糸径をフーリエ変換あるいは離散コサイン変換すると、変換後のデータのピークから糸の撚りピッチが求まる。

特に好ましくは、前記撮像素子からの画像データに対して、糸本体部の画像データと背景の画像データとの間に設定した閾値よりも背景寄りの画像データを、背景の画像データに変更するフィルタを設けて、フィルタで処理した後の画像データを前記変換部で処理する。すると僅かに残った毛羽等のノイズを除き、撚りピッチをより確実に求めることができる。

実施例の糸径測定装置のブロック図 実施例での糸径測定方法を示す図 毛羽の無い糸画像を示す図 図３での送り方向に直角な方向に沿った画像の強度を示す図 図４のデータのフーリエ変換スペクトル 図４のフーリエ変換スペクトルをローパスフィルタで処理した結果を示す図 毛羽のある糸の静止画像を示す図 図７の糸を送りながら、毛羽をぼかして撮像した画像を示す図 図７での送り方向に直角な方向に沿った画像の強度を示す図 図８での送り方向に直角な方向に沿った画像の強度を示す図 図９の画像のフーリエ変換スペクトル 図１０の画像のフーリエ変換スペクトル 変形例でのデータ処理部のブロック図 変形例での糸径測定方法を示す図 第２の実施例のブロック図 第２の実施例での糸径と撚りピッチの測定方法を示す図 カメラで取得した糸の元画像を示す図 図１７の元画像を、フィルタで処理せずにフーリエ変換することにより求めた糸径を示す図 図１８に示す糸径を、糸の送り方向に沿ってフーリエ変換したデータを示す図 図１７の元画像からフィルタにより糸本体の周辺データを除いたデータを、フーリエ変換して求めた糸径を示す図 図２０に示す糸径を、糸の送り方向に沿ってフーリエ変換したデータを示す図

以下に本発明を実施するための最適実施例を示す。

図１〜図１２に最初の実施例を示し、図１３，図１４に変形例を示す。図１に糸径測定装置の構成を示し、２は光源で、デジタルカメラ６側から見て、糸５の背面から光を照射するが、側面などから光を照射しても良い。３，４は糸５を送るためのローラで、例えば糸５を一定速度で送る。７はユーザ入力部で、ローラ３，４での糸の送り速度を入力して、図示しないモータの回転数を制御する。またユーザ入力部７からデジタルカメラ６へ糸の送り速度が入力される。デジタルカメラ６は、レンズ８とＣＣＤ素子１０と制御部１１とを備え、制御部１１はＣＣＤ素子１０を制御して、例えば糸５が０.１mm〜１m、好ましくは０.５mm〜１０cm送られるだけの間、シャッタを開くようにする。シャッタは機械式のシャッタでも、ＣＣＤ素子の駆動回路と一体の電子シャッタでも良い。

シャッタを開く時間が長いほど、毛羽がぼやけてその影響が弱まるが、糸５の位置が振動すると、糸径の測定が困難になる。また糸の瘤などを検出できなくなる。これらのため、０.５mm〜１０cmの距離に渡って、シャッタを開くことが好ましく、特に好ましくは０.５mm〜5mmの距離に渡って、シャッタを開く。実用的には、例えばユーザ入力部７で糸の送り速度を設定し、シャッタが開いている間の糸の移動量がほぼ一定となるように、例えば制御部１１が自動的にシャッタを開く時間を決定する。この場合、糸の送り速度をユーザが設定しない場合、シャッタの開時間は一定となる。また糸の送り速度とシャッタの開時間を、各々ユーザが設定できるようにしても良い。

ＣＣＤ素子１０から、糸５の送り方向に直角な方向に沿った画像データを、１ラインずつ読み出す。この場合、隣接するラインでの画像データは、糸の送りにより平滑化されているので、ＣＣＤ素子１０のデータを糸の送り方向に沿って平滑化する必要はない。ＣＣＤ素子１０から、糸５の送り方向に沿って間隔を置いて、複数のラインのデータを読み出す。この結果１回の撮像で、糸５の送り方向に直角な複数のラインに沿って撮像できる。デジタルカメラ６としてオートフォーカス機構付きのものを用いると、ローラ３，４に対し適宜の位置にデジタルカメラ６を設置するだけで、光学系を構成できる。

なおＣＣＤ素子１０に代えてラインセンサを用い、糸５の送り方向に直角な方向に沿って１ラインずつ撮像しても良い。この場合、撮像する範囲が狭いので、光源２を例えば面光源とすると、レンズ８を不要にできる。ラインセンサでは１回の撮像で１ラインしか撮像できないので、糸５の送り速度を低くする必要がある。

１２はデータ処理部で、フーリエ変換部１３とローパスフィルタ１４並びに極小値算出部１５と糸径算出部１６とから成る。フーリエ変換部１３はＣＣＤ素子１０からの各ラインの画像データ、即ち糸の送り方向に直角なラインに沿っての画像データを１次元フーリエ変換する。フーリエ変換結果は主として実数成分なので、実数成分のみを求めても良い。あるいは実数成分の２乗と虚数成分の２乗の和を求め、この平方根などを求めても良い。またフーリエ変換成分（フーリエ変換データ）は大部分実数成分なので、離散コサイン変換を行っても良い。

ローパスフィルタ１４は、フーリエ変換データから高周波成分を除去し、フーリエ変換データを平滑化する。高周波成分を除去するとは、糸本体に対応するピークでの裾の周波数の１０倍以上の周波数成分を除去することを意味する。なおローパスフィルタ１４は設けなくても良い。

極小値算出部１５は、フーリエ変換データや離散コサイン変換データでの、最低周波数のピークを探索する。このピークは周波数０から始まり、所定の閾値以上の強度の最初のピークを検出する。次にこのピークを高周波側へ裾へと辿り、裾の付近でのフーリエ変換データあるいは離散コサイン変換データの極小値を求める。これはフーリエ変換データ等の強度の極小値である。

フーリエ変換スペクトルの強度の極小値を与える周波数は、例えば図１１，図１２でのフーリエ変換スペクトルの裾の周波数Fbである。ここで糸の１次元画像が方形波から成っているものとする。するとフーリエ変換において知られているように、糸径Ｗと前記の裾の周波数Fbとの間には、Ｗ・Fb＝Ｌ との関係がある。糸の実際の１次元画像は方形波よりも鈍っているが、 Ｗ・Fb＝Ｌ の関係から、糸径Ｗを求めることにより、客観的な糸径を求めることができる。なおここでの糸径Ｗは糸本体の直径である。

記憶部２０は各ライン毎に求めた糸径を記憶し、統計処理部２１は糸径の分布から、その平均値や分散、平均値に対して所定値以上糸径がずれている部分、などを検出する。これによって糸径の均一さと、糸の瘤などを検出できる。データ処理部１２と記憶部２０並びに統計処理部２１は、コンピュータ３０により構成され、画像処理プログラム３１はデータ処理部１２での処理を実行し、統計処理プログラム３２はデータの記憶と統計処理とを行う。

図２に糸径の測定アルゴリズムを示す。糸画像が送り方向にぼやけるように、言い換えると糸の送り方向に沿って画像を平滑化され毛羽が消失するように、シャッタを開閉する(Ｓ１)。次に糸の送り方向に直角な方向に沿って、好ましくは複数のラインに対し一括して、糸の画像を取得し、１次元フーリエ変換する(Ｓ２)。フーリエ変換データをローパスフィルタで平滑化し(Ｓ３)、フーリエ変換データでの最も低周波側のピークの裾を探索する。裾は最も低周波側のピークの高周波側の裾で、裾に生じるフーリエ変換データの極小値Fbに対し、Ｗ＝Ｌ／Fb から糸本体の太さ(直径)Ｗを求める(Ｓ４)。

以下に実測結果を示しながら、種々の変形例を説明する。図３は毛羽のない糸画像を示し、これはモノフィラメントから成る糸の画像である。図４は、図３で糸に直角な方向、即ち糸の送り方向に直角な方向に沿った、１ライン分の画像データを示す。横軸は位置を表すデータ番号で、縦軸はＣＣＤ素子からの出力の強度であり、光源２が糸５の奥側にあるので、明るい位置で強度が低く、暗い位置で強度が高くなる。図５は図４のデータを１次元フーリエ変換したものであり、周波数が０の付近から、糸本体に対応するピークが始まり、その高周波側の裾にフーリエ変換成分の極小値を示す周波数Fbがある。この周波数Fbは糸径を表し、雑音が激しいため、周波数Fbを定めにくい。以下フーリエ変換の強度は、実数成分の絶対値を意味し、横軸は周波数で、周波数は０から始まる。図６は図５のデータをローパスフィルタで処理した結果を示し、高周波成分を除去したので、裾の周波数Fbの発見が容易になる。

糸が方形波状の場合、即ち断面が長方形の糸の場合、フーリエ変換では、裾の周波数Fb、即ちフーリエ変換での最初のピークを高周波側に通過した後の、最初の極小値を与える周波数と、糸の直径Ｗとの間に Fb・Ｗ＝Ｌ の関係がある。現実には糸の断面は正方形よりも円形に近いが、 Fb・Ｗ＝Ｌ の関係はほぼ保たれる。そこで実施例では、糸の断面を長方形と近似した際の糸径が測定でき、この近似が正しくないことによる誤差は僅かである。なおこのようにして測定した糸径は、他の手法で測定した糸径と一致している。

図７は毛羽のある糸の静止画像を示し、毛羽ははっきりと見える。図８は糸を送りながら毛羽をぼやかして撮像した画像で、糸の送り速度は６０cm／秒で、シャッタの開時間は１mm／秒であり、糸の画像は０.６mmの長さに渡って平均化されている。シャッタの開時間をより長く、あるいは糸の送り速度をより速くし、例えば１mm以上の幅に沿って糸の画像を平滑化すると、毛羽はほぼ見えなくなる。しかし例えば５mm以上の幅に沿って糸の画像を平均すると、瘤の検出が困難になる。

図９は、図７のデータを適宜のラインに沿って１ライン分取り出したもので、中央のピークは糸本体のピークで、その周囲に毛羽に対応するピークが多数ある。図１０は図８のデータを適宜のラインに沿って１ライン分取り出したもので、毛羽に対応するピークは消滅している。図１１は図９のデータを１次元フーリエ変換したもので、糸本体のフーリエ変換データと毛羽のフーリエ変換データが入り交じり、また糸本体の端部で明度が急変するため、フーリエ変換成分に高周波成分が生じている。このため裾の周波数Fbの検出がやや難しい。図１２は図１０のデータを１次元フーリエ変換したもので、毛羽のデータが元々含まれていないことと、糸の送りにより糸本体の端部が平滑化されて高周波成分が少なくなっていることのため、裾の周波数Fbの検出が容易である。なお図１１，図１２では、いずれもフーリエ変換データをローパスフィルタでフィルタリングした。

図１１では周波数Fbは44.4Hzで、図１２では周波数Fbは47.8Hzである。糸の画像をフーリエ変換した範囲Ｌ(糸の送り方向に直角な長さ)は20.5mmであるので、糸の直径Ｗは、図１１では0.46mm、図１２では0.43mmとなる。

糸径を算出するためには、最低の周波数のピークの高周波側の裾での、フーリエ変換強度が極小となる周波数Fbを求めればよい。このためには、フーリエ変換強度が極小となる周波数Fbを直接求める他に、図１２の鎖線で示したように、最初のピークの高周波側のスロープを外挿し、例えば強度０あるいは適宜の強度とクロスする周波数を求めても良い。また半値幅などのピークの幅を求め、これを所定倍数だけ大きくして、周波数Fbに換算しても良い。しかし幅から周波数Fbへの換算は、意味が曖昧である。

実施例では、フーリエ変換とローパスフィルタとを用いたが、ローパスフィルタは省略しても良い。フーリエ変換や離散コサイン変換を省略した例を、図１３，図１４に示し、特に指摘した点以外は、図１〜図１２の実施例と同様である。図１３では、デジタルカメラ６のＣＣＤ素子１０からの出力を、ローパスフィルタ４０で処理し、平滑化する。次に糸本体のピークに対応する部分よりも外側での画像の強度を求め、これを所定の値だけ増加させるように、閾値発生部４１で閾値を発生させる。そして比較部４２で、閾値と画像の値とを比較し、画像の強度が閾値とクロスする点を求める。クロスする点は２箇所有り、その間隔が糸径Ｗを与える。図１３，図１４の測定は、例えば図１０においてベースラインよりも高い適宜の位置に閾値を定めて、ピークとクロスする位置を求めることに等しい。問題は閾値の算出基準について、物理的な根拠がない点で、測定結果に曖昧さが付きまとう。

実施例では以下の効果が得られる。
(1) デジタルカメラ６を用いることにより、極めて簡単な光学系でよい。
(2) ローパスフィルタ１４を用いることにより、フーリエ変換データに含まれるノイズを削除し、極小値の検出が容易になる。
(3) フーリエ変換データでの極小値を用いて糸径Ｗを求めることにより、物理的な意味のある糸径を求めることができる。
(4) ＣＣＤ素子１０を用いることにより、一括して多数のラインの画像データを得ることができるので、糸径の分散や平均値などを容易に求めることができ、また瘤などを見逃すことがない。

図１５〜図２１に糸径と糸の撚りピッチとを測定する第２の実施例を示し、特に指摘した点以外は、図１〜図１４の実施例及びその変形例と同様である。図１５は第２の実施例の糸性状測定装置のブロック図で、ローラ３，４で糸を送りながら、デジタルカメラ６により面状の糸画像を撮像し、画像の一方向が糸の送り方向で、他の方向が糸の幅方向である。なお糸径及び撚りピッチと同時に、糸の摩擦係数などを測定しても良く、デジタルカメラ６で撮像した画像は、糸径及び撚りピッチの算出以外に、アパレル製品のシミュレーション用の糸画像としても利用できる。

デジタルカメラ６からの糸の画像データを画像メモリ５０に蓄積し、画像メモリ５０のデータを糸の幅方向にスキャンして、背景の部分の画像データと、糸本体の部分の画像データとを求め、これらの中間に閾値を決定する。例えば背景画像（背景色）の輝度と糸本体画像の輝度との中間に閾値を設定する。そして、画像メモリ５０のデータ中の閾値よりも背景寄りの部分を、フィルタ５１で背景部分の画像データに揃え、フーリエ変換部１３に供給して、極小値算出部１５と糸径算出部１６とにより糸径を求める。求めた糸径を糸の送り方向に沿ってフーリエ変換部１３で再度１次元フーリエ変換し、１次元フーリエ変換データの最大値を最大値算出部５２で算出する。そして撚りピッチ算出部５４で、フーリエ変換データの最大値を撚りピッチに換算する。例えば撚り回数をＮ(回／mm)とし、フーリエ変換データが最大となる周波数をＦ(Hz)とし、フーリエ変換で用いた糸の送り方向のデータ数をＤ(pix)とし、カメラ６での１画素当たりの長さをＬ(mm／pix)とし、糸を構成する単糸の数をＹとすると、撚り回数Ｎ＝Ｆ／(Ｄ×Ｌ×Ｙ)となる。

なお糸径をフーリエ変換する際には、フーリエ変換部１３とは別のフーリエ変換部を用いてもよく、またフーリエ変換データとはその実数成分データあるいはパワースペクトルなどであり、フーリエ変換に変えて離散コサイン変換を用いてもよい。さらに図２０から分かるように、糸径をフーリエ変換せずに、撚りピッチを求めることも可能である。また糸径と撚りピッチを共に出力する代わりに、撚りピッチのみを出力しても良い。

図１６に糸径と撚りピッチの算出アルゴリズムを示し、図２と同じステップは同じものを表す。ステップ１でシャッタの開時間を定めて、糸の送り方向にぼやけるように面状の糸画像を撮像し、ステップ１１で閾値を設定する。図１６の右側に示すように、例えば背景が白の場合、糸本体の部分で明度が低く、背景寄りで明度が高くなる。そこで糸の送り方向に直角な方向に沿って１〜複数箇所で明度をスキャンすると、明度が周辺から低くなる部分が糸本体で、糸本体から充分に位置が離れた部分が背景である。糸本体の周囲にノイズ６０が存在することがあり、これは毛羽などの影響によるものである。撚りの測定では毛羽は不要なので、糸本体の画素値と背景の画素値との間に閾値を設定し、例えば背景画像の輝度と糸本体画像の輝度との間に閾値を設定する。ステップ１２で閾値よりも背景寄りの画像をカットし、背景側に明度を統一する。６１はノイズ６０に対する補正後の明度である。ステップ１１の処理は明度に関して行うが、カラー画像の場合、ＲＧＢのいずれかの成分、もしくは彩度、色相などに対して行っても良い。次いでステップ２及びステップ４のようにして糸径を求め、ステップ１３で糸径Ｗを糸の長手方向、即ち糸の送り方向に沿って１次元フーリエ変換する。ステップ１４でフーリエ変換データの最大値を求め、最大値から前記のようにして撚りピッチを求める(ステップ１５)。

図１７にデジタルカメラで撮像した糸の元画像を示し、図１７では見難いものの僅かな毛羽などが糸本体の周辺にあり、糸本体の周辺の画像をフィルタ５１で処理せずに糸径の分布を求めると、図１８のようになる。例えば７.５mm付近で糸径が不自然に変動し、９mm付近、１３.５mm付近などにも強いノイズがある。

図１８の糸径分布を１次元フーリエ変換し、フーリエ変換データ（ＦＦＴ強度）として例えば実数成分を示すと、図１９のようになる。周波数２５６Hz付近にＦＦＴ強度の最大値があり、実施例ではＤ＝１６３８４，Ｌ＝７.５mm／３８４pix，Ｙ＝２なので、糸の撚り回数Ｎは０.４回/mmとなり、撚りピッチは２.５mmとなる。なお実際に１６３８４pix分、糸の送り方向に沿って撮像したのではなく、３８４pix分撮像し、１６３８４pix分のデータのうち、先頭の３８４pixに実際のデータを用い、後の１６０００pix分のデータは０としてフーリエ変換した。図１９で２５６Hzのデータを用いる根拠は、糸の撚りピッチが２.５mmで妥当な範囲にあること、並びに周辺のピークに対して２５６Hzのピークが強いことにある。しかしながらこのような判断は主観的で、図１９で多数のピークが生じる原因は、図１８の糸径分布でのノイズにあり、根本的には図１７で糸本体の周辺のノイズをフィルタリングしていないことにある。

そこで図１７の糸画像に対し、糸本体よりも背景に近い画素の値を背景画像の画素値に統一した後に、フーリエ変換により糸径を求めると、図２０のようになる。図２０の糸の送り方向に沿った糸径分布を１次元フーリエ変換すると、図２１のデータが得られ、フーリエ変換データのピークは図１９と同様に２５６Hz程度にあり、糸の撚りピッチ２.５mmが得られる。図２１では図１９に比べ、２０Hz付近のピークが弱まり、一般に２５６Hz以外のピークは弱くなっている。従ってどのピークを用いるかが自動的に定まるので、撚りピッチを客観的にかつ正確に求めることができる。

なお図２０の糸径分布は充分に周期的で、必ずしもフーリエ変換を施さなくても、撚りピッチを求めることができる。例えば図２０の糸径に対しその移動平均を求め、移動平均を上下双方にスライドさせた閾値を発生させ、閾値をクロスする回数をカウントし、単糸数の４倍で割ると、撚りピッチの数が求まる。閾値をクロスする回数はピークとボトムの数の合計の２倍で、糸径が変動する１周期にピークとボトムが各１個で合計２個有り、さらに糸径の変動周期が単糸数分繰り返すと糸の撚りの１ピッチとなる。従って単糸数の４倍で割る。例えば単糸数２の場合、図２０でのピークとボトムの回数の和の２倍を求めたため４で割り、さらに単糸数２で割る。このようにしても、図２０から同様に２.５mmの撚りピッチが得られる。ただしこの手法では、撚りピッチが閾値の設定に依存するおそれがある。

２ 光源 ３，４ ローラ ５ 糸 ６ デジタルカメラ
７ ユーザ入力部 ８ レンズ １０ ＣＣＤ素子 １１ 制御部
１２ データ処理部 １３ フーリエ変換部
１４，４０ ローパスフィルタ(ＬＰＦ) １５ 極小値算出部
１６ 糸径算出部 ２０ 記憶部 ２１ 統計処理部
３０ コンピュータ ３１ 画像処理プログラム
３２ 統計処理プログラム ４１ 閾値発生部 ４２ 比較部
５０ 画像メモリ ５１ フィルタ ５２ 最大値算出部
５４ 撚りピッチ算出部 ６０ ノイズ ６１ 補正後の明度

Claims (11)

1. 糸の画像を光学的に撮像して糸性状を求める装置において、
   糸の送り装置と、前記送り装置で送られている糸を撮像する撮像素子と、前記撮像素子からの画像データで糸の送りにより糸の毛羽がぼやけるように、前記撮像素子の露光時間を制御する制御部と、前記撮像素子の画像データから糸径を求めるデータ処理部、とを設けたことを特徴とする、糸性状測定装置。
2. 前記データ処理部は、前記撮像素子からの画像データを、糸の幅方向に沿ってフーリエ変換もしくは離散コサイン変換することにより、変換済みデータに変換する変換部と、前記変換済みデータでの最低周波数のピークにおける、高周波側の裾の周波数から糸径を求める糸径算出部とを設けたことを特徴とする、請求項１の糸性状測定装置。
3. 前記データ処理部は、前記変換済みデータを処理するローパスフィルタを備え、ローパスフィルタで高周波成分を除去したデータから、前記糸径算出部で糸径を求めることを特徴とする、請求項２の糸性状測定装置。
4. 前記撮像素子は糸を面状に撮像することを特徴とする、請求項２の糸性状測定装置。
5. 前記糸径算出部は糸の送り方向に沿って複数の位置で糸径を求め、かつ糸の送り方向に沿った糸径の周期的変化から糸の撚りピッチを求める撚りピッチ算出手段を設けたことを特徴とする、請求項２〜４のいずれかの糸性状測定装置。
6. 撚りピッチ算出手段は、糸径算出部で求めた糸径を、前記変換部により糸の送り方向に沿ってフーリエ変換もしくは離散コサイン変換することにより、第２の変換済みデータに変換し、該第２の変換済みデータのピークから糸の撚りピッチを求めることを特徴とする、請求項５の糸性状測定装置。
7. 前記撮像素子からの画像データに対して、糸本体部の画像データと背景の画像データとの間に設定した閾値よりも背景寄りの画像データを、背景の画像データに変更するフィルタを設けて、フィルタで処理した画像データを前記変換部で処理することを特徴とする、請求項６の糸性状測定装置。
8. 糸の画像を光学的に撮像して糸性状を求める方法において、
   送り装置により糸を送りながら、撮像素子により、糸の送りにより糸の毛羽がぼやけるように、糸の画像を撮像する撮像ステップと、
   撮像した画像からデータ処理部により糸径を求めるデータ処理ステップ、とを設けたことを特徴とする、糸性状測定方法。
9. 前記データ処理ステップでは、撮像したデータを、データ処理部の変換手段により、糸の幅方向に沿ってフーリエ変換もしくは離散コサイン変換し、変換したデータでの最低周波数のピークにおける、高周波側の裾の周波数から糸径を求めることを特徴とする、請求項８の糸性状測定方法。
10. 前記データ処理部により糸の送り方向に沿って複数の位置で糸径を求め、かつ撚りピッチ算出部により、糸の送り方向に沿った糸径の周期的変化から糸の撚りピッチを求めることを特徴とする、請求項９の糸性状測定方法。
11. データ処理部で求めた糸径を、糸の送り方向に沿ってフーリエ変換もしくは離散コサイン変換することにより、第２の変換済みデータに変換し、該第２の変換済みデータのピークから糸の撚りピッチを求めることを特徴とする、請求項１０の糸性状測定方法。