JP7454921B2 - 縫い目検査装置、縫い目検査方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、縫い目検査装置、縫い目検査方法、及びコンピュータプログラムに関する。

縫製工場においては、ミシンを使用して衣類が生産される。ミシンで形成された縫い目を検査する縫い目検査装置の一例が特許文献１に開示されている。

特開平１１－０９００７７号公報

ミシンに設けられているセンサの検出値を取得し検出値を解析することによって縫い目の検査を実施する場合、センサの検出値の取得及び解析にリアルタイム性が要求される。そのため、組み込み用途向けのリアルタイムオペレーティングシステム（ＲＴＯＳ：Real Time Operating System）によって動作する専用コンピュータをミシンに搭載し、専用コンピュータによってセンサの検出値の取得及び解析を実行する方法が考えられる。しかし、リアルタイムオペレーティングシステムによって動作する専用コンピュータをミシンに搭載すると、ミシンの低コスト化が阻害される。

本発明の態様は、リアルタイム性を維持しつつ低コストで縫い目の検査を実施することを目的とする。

本発明の態様に従えば、汎用オペレーティングシステムによってタスク管理される第１コア及び第２コアを有するマルチコアプロセッサを備え、前記第１コアは、ミシン針に掛けられる上糸の張力の検出値及び前記ミシン針を往復移動させるモータの回転角度の検出値を取得する取得処理を実行し、前記第２コアは、前記ミシン針の１回の往復移動において取得された前記張力の検出値に基づいて、前記ミシン針によって縫製対象物に形成された縫い目の異常を検出する解析処理を実行する、縫い目検査装置が提供される。

本発明の態様によれば、リアルタイム性を維持しつつ低コストで縫い目の検査を実施することができる。

図１は、実施形態に係るミシンを模式的に示す斜視図である。 図２は、実施形態に係る針棒及び天秤のモーションダイアグラムを示す図である。 図３は、実施形態に係る縫い目検査システムを示すブロック図である。 図４は、実施形態に係るマルチコアプロセッサの一部及び共有メモリを示すブロック図である。 図５は、正常な縫い目を模式的に示す図である。 図６は、異常な縫い目を模式的に示す図である。 図７は、異常な縫い目を模式的に示す図である。 図８は、実施形態に係る参照特徴量算出処理を示すフローチャートである。 図９は、張力センサの検出値を示す図である。 図１０は、張力センサの検出値を示す図である。 図１１は、累積曲線を示す図である。 図１２は、張力の周波数スペクトルを示す図である。 図１３は、実施形態に係る学習処理を示すフローチャートである。 図１４は、実施形態に係るフレームワーク処理を示すフローチャートである。 図１５は、実施形態に係る取得処理を示すフローチャートである。 図１６は、実施形態に係る解析処理を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る実施形態について図面を参照しながら説明するが、本発明はこれに限定されない。以下で説明する実施形態の構成要素は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。

［ミシン］
本実施形態に係るミシン１について説明する。本実施形態においては、ミシン１に規定されたローカル座標系に基づいて各部の位置関係について説明する。ローカル座標系は、ＸＹＺ直交座標系により規定される。所定面内のＸ軸と平行な方向をＸ軸方向とする。Ｘ軸と直交する所定面内のＹ軸と平行な方向をＹ軸方向とする。所定面と直交するＺ軸と平行な方向をＺ軸方向とする。Ｘ軸を中心とする回転方向をθＸ方向とする。

図１は、本実施形態に係るミシン１を模式的に示す斜視図である。図１に示すように、ミシン１は、ミシンヘッド２と、針棒４と、天秤５と、糸調子器６と、針板７と、押え部材８と、釜９と、モータ１０と、張力センサ１１と、角度センサ１２とを備える。

針棒４は、ミシン針３を保持してＺ軸方向に往復移動する。針棒４は、ミシン針３とＺ軸とが平行となるようにミシン針３を保持する。針棒４は、ミシンヘッド２に支持される。針棒４は、針板７の上方に配置され、縫製対象物Ｓの表面と対向可能である。ミシン針３に上糸ＵＴが掛けられる。ミシン針３は、上糸ＵＴが通過する糸通し孔を有する。ミシン針３は、糸通し孔の内面で上糸ＵＴを保持する。針棒４がＺ軸方向に往復移動することにより、ミシン針３は、上糸ＵＴを保持した状態でＺ軸方向に往復移動する。

天秤５は、ミシン針３に上糸ＵＴを供給する。天秤５は、ミシンヘッド２に支持される。天秤５は、上糸ＵＴが通過する天秤孔を有する。天秤５は、天秤孔の内面で上糸ＵＴを保持する。天秤５は、上糸ＵＴを保持した状態でＺ軸方向に往復移動する。天秤５は、針棒４に連動して往復移動する。天秤５は、Ｚ軸方向に往復移動することによって、上糸ＵＴを繰り出したり引き上げたりする。

糸調子器６は、上糸ＵＴに張力を付与する。糸供給源から糸調子器６に上糸ＵＴが供給される。上糸ＵＴが通過する経路において、天秤５は、ミシン針３と糸調子器６との間に配置される。糸調子器６は、天秤５を介してミシン針３に供給される上糸ＵＴの張力を調整する。

針板７は、縫製対象物Ｓを支持する。針棒４に保持されているミシン針３と針板７とは対向する。針板７は、ミシン針３が通過可能な針孔を有する。針板７に支持される縫製対象物Ｓを貫通したミシン針３は、針孔を通過する。

押え部材８は、縫製対象物Ｓを上方から押える。押え部材８は、ミシンヘッド２に支持される。押え部材８は、針板７の上方に配置され、針板７との間で縫製対象物Ｓを保持する。

釜９は、ボビンケースに収容されたボビンを保持する。釜９は、針板７の下方に配置される。釜９は、θＸ方向に回転する。釜９は、針棒４に連動して回転する。釜９は、下糸ＬＴを供給する。釜９は、針板７に支持されている縫製対象物Ｓを貫通し、針板７の針孔を通過したミシン針３から上糸ＵＴをすくい取る。

モータ１０は、動力を発生する。モータ１０は、ミシンヘッド２に支持されるステータと、ステータに回転可能に支持されるロータとを有する。ロータが回転することにより、モータ１０は動力を発生する。モータ１０で発生した動力は、動力伝達機構（不図示）を介して、針棒４、天秤５、及び釜９のそれぞれに伝達される。針棒４と天秤５と釜９とは連動する。モータ１０で発生した動力が針棒４に伝達されることにより、針棒４及び針棒４に保持されているミシン針３は、Ｚ軸方向に往復移動する。モータ１０で発生した動力が天秤５に伝達されることにより、天秤５は、針棒４に連動してＺ軸方向に往復移動する。モータ１０で発生した動力が釜９に伝達されることにより、釜９は、針棒４及び天秤５に連動してθＸ方向に回転する。ミシン１は、針棒４に保持されているミシン針３と釜９との協働により縫製対象物Ｓを縫製する。

以下の説明においては、ロータが回転することを、モータ１０が回転する、という。また、ロータの回転角度を、モータ１０の回転角度、といい、ロータの単位時間当たりの回転数を、モータ１０の回転数、という。ミシン針３は、モータ１０の回転により往復移動する。天秤５は、モータ１０の回転によりミシン針３に連動して往復移動する。釜９は、モータ１０の回転によりミシン針３及び天秤５に連動して回転する。

モータ１０の回転数とミシン針３の往復移動回数とは連動する。モータ１０が１回転することにより、ミシン針３は、１往復移動する。

張力センサ１１は、ミシン針３に掛けられる上糸ＵＴの張力を検出する。張力センサ１１として、例えば歪ゲージ及び圧電素子の少なくとも一方が例示される。張力センサ１１は、上糸ＵＴが通過する経路において、天秤５とミシン針３との間に配置される。張力センサ１１は、天秤５とミシン針３との間において上糸ＵＴの張力を検出する。張力センサ１１は、天秤５からミシン針３に供給される上糸ＵＴの張力を検出する。

角度センサ１２は、ミシン針３を往復移動させるモータ１０の回転角度を検出する。角度センサ１２として、例えばエンコーダが例示される。角度センサ１２は、針棒４が針棒上死点に配置されているときのモータ１０の回転角度を０［°］として、モータ１０の回転角度を検出する。また、角度センサ１２は、モータ１０の回転数を検出する。

糸供給源からの上糸ＵＴは、糸調子器６に掛けられた後、天秤５を経由して、ミシン針３に掛けられる。モータ１０が回転し、針棒４が下降すると、針棒４に保持されているミシン針３が縫製対象物Ｓを貫通し、針板７に設けられている針孔を通過する。ミシン針３が針板７の針孔を通過すると、ミシン針３に掛けられている上糸ＵＴに釜９から供給された下糸ＬＴが掛けられる。上糸ＵＴに下糸ＬＴが掛けられた状態で、ミシン針３が上昇して、縫製対象物Ｓから退去する。ミシン針３が縫製対象物Ｓを貫通しているとき、ミシン１は、縫製対象物Ｓを停止させる。ミシン針３が縫製対象物Ｓから退去したとき、ミシン１は、縫製対象物Ｓを＋Ｙ方向に移動させる。ミシン１は、縫製対象物Ｓの＋Ｙ方向の移動と停止とを繰り返しながらミシン針３を往復移動させて縫製対象物Ｓに縫い目ＳＥを形成する。縫製対象物Ｓに形成された縫い目ＳＥは、Ｙ軸方向に延在する。

［モーションダイアグラム］
図２は、本実施形態に係る針棒４及び天秤５のモーションダイアグラムを示す図である。図２において、横軸は、針棒上死点を基準としたときのモータ１０の回転角度［°］を示す。縦軸は、針棒ストローク及び天秤ストロークを示す。図２に示すモーションダイアグラムは、針棒運動曲線及び天秤糸供給曲線を示す。

針棒上死点とは、Ｚ軸方向における針棒４の可動範囲において最も＋Ｚ側の針棒４の位置をいう。針棒下死点とは、Ｚ軸方向における針棒４の可動範囲において最も－Ｚ側の針棒４の位置をいう。天秤上死点とは、Ｚ軸方向における天秤５の可動範囲において最も＋Ｚ側の天秤５の位置をいう。天秤下死点とは、Ｚ軸方向における天秤５の可動範囲において最も－Ｚ側の天秤５の位置をいう。

針棒ストロークとは、Ｚ軸方向における針棒４の位置をいう。天秤ストロークとは、Ｚ軸方向における天秤５の位置をいう。天秤糸供給量とは、天秤５がミシン針３に供給する上糸ＵＴの量をいう。

針棒４及び天秤５のそれぞれは、モータ１０の回転に連動してＺ軸方向に往復移動する。モータ１０の回転角度が０［°］のとき、針棒４は針棒上死点に配置される。モータ１０の回転角度が約７０［°］のとき、天秤５は天秤上死点に配置される。モータ１０の回転角度が約１８０［°］のとき、針棒４は針棒下死点に配置される。モータ１０の回転角度が約３２０［°］のとき、天秤５は天秤下死点に配置される。Ｚ軸方向における針棒４の位置と天秤５の位置との差に基づいて、上糸ＵＴの張力が変化する。

［縫い目検査システム］
図３は、本実施形態に係る縫い目検査システム２０を示すブロック図である。縫い目検査システム２０は、縫製対象物Ｓに形成された縫い目ＳＥを検査する。縫い目検査システム２０は、縫製対象物Ｓが針板７に支持されている状態で、縫製対象物Ｓに形成された縫い目ＳＥを検査する。縫い目検査システム２０は、ミシン１による縫い目ＳＥの形成と並行して、縫い目ＳＥを検査する。縫い目検査システム２０は、縫製対象物Ｓに形成された縫い目ＳＥの異常の有無を検出する。また、縫い目検査システム２０は、縫い目ＳＥの異常のパターンを検出する。

縫い目検査システム２０は、ミシン１に搭載される縫い目検査装置３０と、外部コンピュータ４０とを有する。縫い目検査装置３０と外部コンピュータ４０とは、通信システム５０を介して通信する。通信システム５０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）を含む。本実施形態において、通信システム５０は、無線ＬＡＮを含む。縫い目検査装置３０と外部コンピュータ４０とは、通信システム５０を介して無線通信する。なお、縫い目検査装置３０と外部コンピュータ４０とは有線通信してもよい。

縫い目検査装置３０は、コンピュータシステムを含む。縫い目検査装置３０は、マルチコアプロセッサ３１と、共有メモリ３２と、共有メモリ３３と、補助記憶装置３４と、入出力インターフェース３５と、通信装置３６とを備える。

マルチコアプロセッサ３１は、汎用オペレーティングシステムによってタスク管理される第１コア３１１、第２コア３１２、第３コア３１３、及び第４コア３１４を有する。マルチコアプロセッサ３１は、クワッドコアプロセッサである。第１コア３１１、第２コア３１２、第３コア３１３、及び第４コア３１４のそれぞれが、制御回路及び演算処理回路を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）を有する。

マルチコアプロセッサ３１は、第１コア３１１と第２コア３１２と第３コア３１３と第４コア３１４とを並列処理（Parallel Processing）させる。

共有メモリ３２は、第１コア３１１及び第２コア３１２に共有される主記憶装置である。共有メモリ３２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような揮発性メモリを含む。共有メモリ３２は、第１コア３１１及び第２コア３１２のそれぞれがアクセス可能なバッファ（記憶領域）を有する。第１コア３１１及び第２コア３１２は、共有メモリ３２のバッファを介してデータ交換することができる。

共有メモリ３３は、第３コア３１３及び第４コア３１４に共有される主記憶装置である。共有メモリ３３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような揮発性メモリを含む。

補助記憶装置３４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）のような不揮発性メモリを含む。なお、補助記憶装置３４は、フラッシュメモリのような不揮発性メモリ及びハードディスクのようなストレージの少なくとも一方を含んでもよい。

補助記憶装置３４には、汎用オペレーティングシステムが記憶されている。オペレーティングシステム（ＯＳ：Operating System）とは、コンピュータシステムである縫い目検査装置３０の基本機能を提供する基本ソフトウエア（コンピュータプログラム）をいう。オペレーティングシステムは、マルチコアプロセッサ３１を管理する。汎用オペレーティングシステムとは、応用ソフトウエアとの協働により、汎用的に利用できる機能を有するオペレーティングシステムをいう。汎用オペレーティングシステムとして、例えばリナックス（Linux）（登録商標）が例示される。

汎用オペレーティングシステムを実行するとき、補助記憶装置３４から共有メモリ３２及び共有メモリ３３に汎用オペレーティングシステムがロードされる。

第１コア３１１及び第２コア３１２は、共有メモリ３２にロードされた汎用オペレーティングシステムに示されている複数の命令のそれぞれを逐次処理する。第３コア３１３及び第４コア３１４は、共有メモリ３３にロードされた汎用オペレーティングシステムに示されている複数の命令のそれぞれを逐次処理する。

本実施形態において、マルチコアプロセッサ３１は、第１コア３１１及び第２コア３１２が共有メモリ３２を共有し、第３コア３１３及び第４コア３１４が共有メモリ３３を共有し、単一のオペレーティングシステムによって制御される密結合マルチプロセッサである。

また、本実施形態において、マルチコアプロセッサ３１は、第１コア３１１、第２コア３１２、第３コア３１３、及び第４コア３１４のそれぞれが実行する処理が決められている非対称型マルチプロセッサ（ＡＭＰ：Asymmetrical Multiple Processor）である。

第１コア３１１は、ミシン針３に掛けられる上糸ＵＴの張力の検出値と、ミシン針３を往復移動させるモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値とを取得する取得処理を実行する。上糸ＵＴの張力は、張力センサ１１によって検出される。モータ１０の回転角度及び回転数は、角度センサ１２によって検出される。第１コア３１１は、ミシン１による縫い目ＳＥの形成と並行して、張力センサ１１によって検出された上糸ＵＳの張力の検出値と、張力センサ１１が上糸ＵＳの張力を検出したときに角度センサ１２によって検出されたモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値とを取得する。

第２コア３１２は、ミシン針３の１回の往復移動において取得された上糸ＵＴの張力の検出値に基づいて、ミシン針３によって縫製対象物Ｓに形成された縫い目ＳＥの異常を検出する解析処理を実行する。解析処理は、ミシン針３の１回の往復移動において取得された上糸ＵＴの張力の検出値の特徴量を示す検出特徴量と上糸ＵＴの張力の参照特徴量とを照合して、縫い目ＳＥの異常を検出することを含む。また、解析処理は、縫い目ＳＥの異常を示す出力データを出力装置１３に出力させることを含む。

第３コア３１３及び第４コア３１４の一方又は両方は、マルチコアプロセッサ３１が実行するタスクの実行スケジュールを管理するフレームワーク処理を実行する。本実施形態において、第３コア３１３及び第４コア３１４の一方又は両方は、イベント発生をトリガとしてタスクを切り換えるイベントドリブン方式（Event Driven System）でタスクスケジューリングを実施する。

入出力インターフェース３５は、信号及びデータを入出力可能な入出力回路を含む。入出力インターフェース３５は、張力センサ１１、角度センサ１２、出力装置１３、入力装置１４、及び通信装置３６のそれぞれに接続される。また、入出力インターフェース３５は、バスを介して、マルチコアプロセッサ３１、共有メモリ３２、共有メモリ３３、及び補助記憶装置３４のそれぞれに接続される。

張力センサ１１は、ミシン針３に掛けられる上糸ＵＴの張力を検出する。張力センサ１１は、上糸ＵＴの張力の検出値を縫い目検査装置３０に出力する。

角度センサ１２は、ミシン針３を往復移動させるモータ１０の回転角度及びモータ１０の回転数を検出する。角度センサ１２は、モータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値を縫い目検査装置３０に出力する。

出力装置１３は、縫い目検査装置３０の検査結果を示す出力データを出力する。出力装置１３として、例えば表示装置及び印刷装置の少なくとも一方が例示される。表示装置は、出力データとして表示データを出力する。表示装置として、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）又は有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electroluminescence Display）のようなフラットパネルディスプレイが例示される。印刷装置は、出力データとして印刷データを出力する。

入力装置１４は、作業者に操作されることにより入力データを生成し、生成した入力データを縫い目検査装置３０に出力する。入力装置１４として、操作ボタン、タッチパネル、マウス、及びコンピュータ用キーボードの少なくとも一つが例示される。

通信装置３６は、通信システム５０を介して、外部コンピュータ４０と通信する。

外部コンピュータ４０は、タブレット型コンピュータ又はパーソナルコンピュータのようなコンピュータシステムを含む。外部コンピュータ４０は、プロセッサ４１と、メインメモリ４２と、補助記憶装置４４と、入出力インターフェース４５と、通信装置４６とを備える。

プロセッサ４１は、オペレーティングシステムによって管理される。プロセッサ４１は、制御回路及び演算処理回路を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）を有する。

メインメモリ４２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような揮発性メモリによって構成される。

補助記憶装置４４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）のような不揮発性メモリを含む。補助記憶装置４４は、フラッシュメモリのような揮発性メモリ及びハードディスクのようなストレージの少なくとも一方を含んでもよい。

補助記憶装置４４には、オペレーティングシステムが記憶されている。オペレーティングシステムは、プロセッサ４１を管理する。

入出力インターフェース４５は、信号及びデータを入出力可能な入出力回路を含む。入出力インターフェース４５は、通信装置４６に接続される。また、入出力インターフェース４５は、バスを介して、プロセッサ４１、メインメモリ４２、及び補助記憶装置４４のそれぞれに接続される。

通信装置４６は、通信システム５０を介して、縫い目検査装置３０と通信する。

本実施形態において、第２コア３１２が実行する解析処理は、上糸ＵＴの張力の検出特徴量と、ラベルが付与された張力の検出値を機械学習することにより生成された学習モデルとに基づいて、縫い目ＳＥの異常のパターンを検出（識別）することを含む。学習モデルの生成は、外部コンピュータ４０によって実行される。取得処理において取得された上糸ＵＴの張力の検出値が、通信システム５０を介して、縫い目検査装置３０から外部コンピュータ４０に送信される。

外部コンピュータ４０のプロセッサ４１は、縫い目検査装置３０から送信され、ラベルが付与された上糸ＵＴの張力の検出値を機械学習することにより学習モデルを生成する学習処理を実行する。本実施形態において、上糸ＵＴの張力の検出値と、上糸ＵＴの張力が検出されたときのモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値とが、縫い目検査装置３０から外部コンピュータ４０に送信される。プロセッサ４１は、上糸ＵＴの張力の検出値と、モータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値とに基づいて、学習モデルを生成する。プロセッサ４１において生成された学習モデルは、通信システム５０を介して、外部コンピュータ４０から縫い目検査装置３０に送信される。縫い目検査装置３０の通信装置３６は、外部コンピュータ４０から送信された学習モデルを受信する。

本実施形態において、プロセッサ４１は、上糸ＵＴの張力の検出値が取得されたときのモータ１０の回転数毎に、学習モデルを生成する。例えば、上糸ＵＴの張力の検出値が、モータ１０が第１回転数のときに取得された第１検出値と、モータ１０が第２回転数のときに取得された第２検出値とを含む場合、学習モデルは、第１検出値を機械学習することにより生成された第１学習モデルと、第２検出値を機械学習することにより生成された第２学習モデルとを含む。

第１回転数及び第２回転数のそれぞれは、モータ１０の回転数の範囲を示す概念である。第１回転数は、モータ１０が高回転数領域で回転しているときの回転数（回転数範囲）を示す。第２回転数は、モータ１０が低回転数領域で回転しているときの回転数（回転数範囲）を示す。モータ１０が第１回転数であることは、モータ１０が高回転領域で回転していることを意味する。モータ１０が第２回転数であることは、モータ１０が高回転領域よりも低い低回転数領域で回転していることを意味する。

［マルチコアプロセッサ］
図４は、本実施形態に係るマルチコアプロセッサ３１の一部及び共有メモリ３２を示すブロック図である。第１コア３１１及び第２コア３１２は、共有メモリ３２を共有する。マルチコアプロセッサ３１は、第１コア３１１及び第２コア３１２が共有メモリ３２を共有し、単一の汎用オペレーティングシステムによって制御される密結合マルチプロセッサである。汎用オペレーティングシステムは、第１コア３１１に、上糸ＵＴの張力の検出値とモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値とを取得する取得処理を実行させ、第２コア３１２に、ミシン針３の１回の往復移動において取得された上糸ＵＴの張力の検出値に基づいて、縫製対象物ＳＥに形成された縫い目ＳＥの異常を検出する解析処理を実行させる。

上述のように、共有メモリ３２は、第１コア３１１及び第２コア３１２のそれぞれがアクセス可能なバッファ（記憶領域）を有する。第１コア３１１及び第２コア３１２は、共有メモリ３２のバッファを介してデータ交換する。第１コア３１１と第２コア３１２とが交換するデータは、上糸ＵＴの張力の検出値、モータ１０の回転角度の検出値、及びモータ１０の回転数の検出値を含む。

共有メモリ３２のバッファは、第１コア３１１により取得された上糸ＵＴの張力の検出値を記憶する張力バッファ３２１と、第１コア３１１により取得されたモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値を記憶する回転バッファ３２２と、出力装置１３に出力させる出力データを記憶する出力バッファ３２３とを含む。

第１コア３１１は、張力センサ１１から取得した上糸ＵＴの張力の検出値を張力バッファ３２１に書き込む。また、第１コア３１１は、角度センサ１２から取得したモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値を回転バッファ３２２に書き込む。

第２コア３１２は、張力バッファ３２１に記憶されている上糸ＵＴの張力の検出値を張力バッファ３２１から読み出す。また、第２コア３１２は、回転バッファ３２２に記憶されているモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値を回転バッファ３２２から読み出す。第２コア３１２は、読み込んだ上糸ＵＴの張力の検出値と、モータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値とを解析して、縫い目ＳＥの異常を検出する。第２コア３１２は、縫い目ＳＥの異常を示す出力データを出力バッファ３２３に書き込む。第２コア３１２は、出力データを出力装置１３に出力させる。

第１コア３１１による検出値の取得処理と、第２コア３１２による検出値の解析処理とは、並列処理される。第１コア３１１は、取得処理を占有する。第２コア３１２は、解析処理を占有する。第１コア３１１は、取得処理のみ実行する。第２コア３１２は、解析処理のみ実行する。第１コア３１１の取得処理は、張力センサ１１及び角度センサ１２の検出値を取得すること及び検出値を張力バッファ３２１及び回転バッファ３２２のそれぞれに書き込むことを含む。第２コア３１２の解析処理は、張力センサ１１及び角度センサ１２の検出値を張力バッファ３２１及び回転バッファ３２２のそれぞれから読み出すこと及び検出値を解析することを含む。

第１コア３１１と第２コア３１２とは、ポーリング処理される。ポーリング処理とは、第１コア３１１及び第２コア３１２のそれぞれが、実行スケジュールに従って一定の周期で処理を実行するこという。第１コア３１１及び第２コア３１２のそれぞれにおいて、割り込み処理は実施されない。本実施形態において、第１コア３１１は、取得処理（検出値の取得及び書き込み）を、０．１［ｍｓ］毎に実行する。第２コア３１２は、解析処理（検出値の読み出し及び解析）を、２０［ｍｓ］毎に実行する。第２コア３１２は、ミシン針３の１回の往復移動（モータ１０の１回の回転）において取得された上糸ＵＴの張力の検出値を一括して読み出して解析する。

第１コア３１１による取得処理の処理速度と、第２コア３１２による解析処理の処理速度とに差がある。そのため、共有メモリ３２において第１コア３１１のタスクと第２コア３１２のタスクとが干渉することが抑制される。したがって、マルチコアプロセッサ３１においてタスクの排他制御は省略可能である。なお、セマフォのような排他的制御が実行されてもよい。

［縫い目の異常］
図５は、正常な縫い目ＳＥを模式的に示す図である。図６及び図７は、異常な縫い目ＳＥを模式的に示す図である。

本実施形態において、ミシン１は、本縫いを実施する本縫いミシンである。図５に示すように、本縫いにおける正常な縫い目ＳＥは、Ｙ軸方向に直線状に形成される。正常な１つの縫い目ＳＥは、正常長さＰｎで形成される。複数の縫い目ＳＥのそれぞれが、正常長さＰｎで形成される。

縫い目ＳＥの異常のパターンは、複数存在する。縫い目ＳＥの異常のパターンとして、縫い目ＳＥの少なくとも一つの長さが長くなる第１パターンの異常、縫い目ＳＥの少なくとも一部が無くなる第２パターンの異常、及び縫製対象物Ｓにおいて上糸ＵＴ及び下糸ＬＴの少なくとも一方が弛む第３パターンの異常が例示される。第１パターンの異常は「目飛び」と呼ばれる。第２パターンの異常は「糸切れ」と呼ばれる。第３パターンの異常は「ちょうちん」と呼ばれる。

図６は、第１パターンの異常である「目飛び」の一例を示す図である。「目飛び」とは、一定の正常長さＰｎで縫い目ＳＥが形成されずに、正常長さＰｎよりも長い異常長さＰｕで縫い目ＳＥが形成される現象をいう。「目飛び」のパターンとして、図６（Ａ）に示すような異常長さＰｕ１の縫い目ＳＥが単発的に発生する「単発目飛び」、図６（Ｂ）に示すような異常長さＰｕ１の縫い目ＳＥが連続的に発生する「連続目飛び」、及び図６（Ｃ）に示すような異常長さＰｕ１よりも長い異常長さＰｕ２の縫い目ＳＥが発生する「長尺目飛び」が例示される。

図７は、第３パターンの異常である「ちょうちん」の一例を示す図である。「ちょうちん」とは、上糸ＵＴと下糸ＬＴとが掛かっているものの、縫製対象物Ｓの表面において上糸ＵＴが弛んだり縫製対象物Ｓの裏面において下糸ＬＴが弛んだりする現象をいう。図７は、縫製対象物Ｓの裏面において下糸ＬＴが弛んでいる例を示す。

［縫い目の異常検出の第１の方法］
縫い目ＳＥの異常検出の第１の方法について説明する。第１の方法において、第２コア３１２は、張力センサ１１の検出値及び角度センサ１２の検出値に基づいて、縫い目ＳＥの異常を検出する。

張力センサ１１は、モータ１０の回転において、規定周期で（例えば０．１［ｍｓ］毎に）上糸ＵＴの張力の検出値を出力する。すなわち、張力センサ１１は、モータ１０が複数の回転角度のそれぞれに回転したときに、複数の回転角度のそれぞれにおいて、検出値を出力する。

本実施形態において、第２コア３１２は、モータ１０の回転角度が特定角度のときに導出された検出特徴量と参照特徴量とを照合して、縫い目ＳＥの異常を検出する。

検出特徴量は、実際に縫い目ＳＥが形成されたときにおいて、モータ１０が複数の回転角度のそれぞれに回転したときに、複数の回転角度のそれぞれにおいて張力センサ１１から出力された実際の張力の検出値を含む。

参照特徴量は、図５に示したような正常な縫い目ＳＥが形成されたときにおいて、モータ１０が複数の回転角度のそれぞれに回転したときに、複数の回転角度のそれぞれにおいて張力センサ１１から出力された張力の検出値を含む。参照特徴量は、予備実験（シミュレーション実験を含む）などに基づいて導出され、補助記憶装置３４に予め記憶される。

図６は、本実施形態に係る参照特徴量算出処理を示すフローチャートである。縫製対象物Ｓがミシン１の針板７に設置される。ミシン１は、縫製対象物Ｓの縫製を開始する。張力センサ１１は、縫製対象物Ｓの縫製と並行して、上糸ＵＴの張力を検出する。張力センサ１１は、上糸ＵＴの張力の検出値を縫い目検査装置３０に出力する。第１コア３１１は、張力センサ１１の検出値を取得する（ステップＳＡ１）。

縫製対象物Ｓに形成された縫い目ＳＥが確認される。正常な縫い目ＳＥが形成された場合、正常な縫い目ＳＥが形成されたことを示す入力データが生成されるように、入力装置１４が作業者に操作される。第２コア３１２は、正常な縫い目ＳＥが形成されたことを示す入力データを取得する（ステップＳＡ２）。

第２コア３１２は、張力センサ１１の検出値と入力データとに基づいて、正常な縫い目ＳＥが形成されたときの上糸ＵＴの張力の特徴量を示す参照特徴量を算出する（ステップＳＡ３）。

第２コア３１２は、算出した参照特徴量を補助記憶装置３４に記憶させる（ステップＳＡ４）。

「目飛び」が発生したか否かを判定する場合、第２コア３１２は、モータ１０の回転角度が２７０［°］以上３６０［°］以下の特定角度のときに取得された張力センサ１１の検出値から導出される検出特徴量と補助記憶装置３４に記憶されている参照特徴量とを照合して、「目飛び」が発生しているか否かを判定する。

図９は、張力センサ１１の検出値を示す図である。図９において、横軸はモータ１０の回転角度を示し、縦軸は張力センサ１１の検出値を示す。図９において、範囲Ｓａ及び範囲Ｓｎは、モータ１０の回転角度が特定角度である２７０［°］以上３６０［°］以下の範囲を示す。第２コア３１２は、モータ１０の回転角度が２７０［°］以上３６０［°］以下のときに導出された検出特徴量と参照特徴量とを照合して、「目飛び」が発生したか否かを判定する。

正常な縫い目ＳＥが形成された場合、張力センサ１１は、範囲Ｓｎに示すような検出値を出力する。「目飛び」が発生した場合、張力センサ１１は、範囲Ｓａに示すような検出値を出力する。図９に示すように、範囲Ｓｎにおける張力センサ１１の検出値と範囲Ｓａにおける張力センサ１１の検出値とは異なる。モータ１０の回転角度が２７０［°］以上３６０［°］以下の範囲において、「目飛び」が発生したときの上糸ＵＴの張力は、正常な縫い目ＳＥが形成されるときの上糸ＵＴの張力によりも小さくなる。

本実施形態においては、範囲Ｓｎに示すような検出値が参照特徴量として補助記憶装置３４に記憶される。第２コア３１２は、第１コア３１１により取得された張力センサ１１の検出値からモータ１０の回転角度が２７０［°］以上３６０［°］以下の範囲における検出値を抽出して、「目飛び」を判定するための検出特徴量を導出する。第２コア３１２は、算出された検出特徴量と補助記憶装置３４に記憶されている参照特徴量とを照合して、「目飛び」が発生しているか否かを判定する。検出特徴量が範囲Ｓａに示すような検出値を含む場合、第２コア３１２は、検出特徴量と参照特徴量との照合結果に基づいて、「目飛び」が発生していると判定することができる。検出特徴量が範囲Ｓｎに示すような検出値を含む場合、第２コア３１２は、検出特徴量と参照特徴量との照合結果に基づいて、「目飛び」が発生していないと判定することができる。

「糸切れ」が発生したか否かを判定する場合、第２コア３１２は、モータ１０の回転角度が０［°］以上９０［°］以下の特定角度のときに取得された張力センサ１１の検出値から導出される検出特徴量と補助記憶装置３４に記憶されている参照特徴量とを照合して、「糸切れ」が発生しているか否かを判定する。

図１０は、張力センサ１１の検出値を示す図である。図１０において、横軸はモータ１０の回転角度を示し、縦軸は張力センサ１１の検出値を示す。図１０において、範囲Ｓａ及び範囲Ｓｎは、モータ１０の回転角度が特定角度である０［°］以上９０［°］以下の範囲を示す。第２コア３１２は、モータ１０の回転角度が０［°］以上９０［°］以下のときに導出された検出特徴量と参照特徴量とを照合して、「糸切れ」が発生したか否かを判定する。

正常な縫い目ＳＥが形成された場合、張力センサ１１は、範囲Ｓｎに示すような検出値を出力する。「糸切れ」が発生した場合、張力センサ１１は、範囲Ｓａに示すような検出値を出力する。図１０に示すように、範囲Ｓｎにおける張力センサ１１の検出値と範囲Ｓａにおける張力センサ１１の検出値とは異なる。モータ１０の回転角度が０［°］以上９０［°］以下の範囲において、「糸切れ」が発生したときの上糸ＵＴの張力は、正常な縫い目ＳＥが形成されるときの上糸ＵＴの張力よりも小さくなる。

本実施形態においては、範囲Ｓｎに示すような検出値が参照特徴量として補助記憶装置３４に記憶される。第２コア３１２は、第１コア３１１により取得された張力センサ１１の検出値からモータ１０の回転角度が０［°］以上９０［°］以下の範囲における検出値を抽出して、「糸切れ」を判定するための検出特徴量を導出する。第２コア３１２は、算出した検出特徴量と補助記憶装置３４に記憶されている参照特徴量とを照合して、「糸切れ」が発生しているか否かを判定する。検出特徴量が範囲Ｓａに示すような検出値を含む場合、第２コア３１２は、検出特徴量と参照特徴量との照合結果に基づいて、「糸切れ」が発生していると判定することができる。検出特徴量が範囲Ｓｎに示すような検出値を含む場合、第２コア３１２は、検出特徴量と参照特徴量との照合結果に基づいて、「糸切れ」が発生していないと判定することができる。

［縫い目の異常検出の第２の方法］
縫い目ＳＥの異常検出の第２の方法について説明する。第２の方法においても、第２コア３１２は、張力センサ１１の検出値及び角度センサ１２の検出値に基づいて、縫い目ＳＥの異常を検出する。

第２の方法において、検出特徴量は、モータ１０の回転における張力センサ１１の検出値の累積値を示す検出累積曲線を含む。参照特徴量は、縫い目ＳＥが正常であるときの張力の累積値を示す参照累積曲線を含む。

第２コア３１２は、モータ１０の回転における張力センサ１１の検出値の累積値を示す検出累積値曲線と、縫い目ＳＥが正常であるときの上糸ＵＴの張力の累積値を示す参照累積曲線とを照合して、縫い目ＳＥの異常を判定する。本実施形態において、第２コア３１２は、検出累積曲線と参照累積曲線とを照合して、「ちょうちん」が発生したか否かを判定する。

上述のように、張力センサ１１は、モータ１０の回転において、規定周期で上糸ＵＴの張力の検出値を出力する。すなわち、張力センサ１１は、モータ１０が複数の回転角度のそれぞれに回転したときに、複数の回転角度のそれぞれにおいて、検出値を出力する。

累積値とは、モータ１０の複数の回転角度のそれぞれにおいて張力センサ１１により検出された張力の検出値の累積値をいう。張力センサ１１の検出時間が長いほど累積値は大きくなる。累積曲線とは、モータ１０の複数の回転角度と複数の回転角度のそれぞれにおける張力の累積値との関係を示す曲線をいう。

参照累積曲線は、正常な縫い目ＳＥが形成されたときの張力の累積値を示す累積曲線であり、補助記憶装置３４に予め記憶される。

検出累積曲線は、実際の検出値の累積値を示す累積曲線であり、第２コア３１２により算出される。

第２コア３１２は、検出累積曲線と参照累積曲線とを照合して、縫い目ＳＥの異常を判定する。

図１１は、累積曲線を示す図である。図１１において、横軸はモータ１０の回転角度を示し、縦軸は張力の累積値を示す。図１１は、モータ１０が例えば１０００回転/分のときの累積曲線を示す。例えばモータ１０の回転角度が１８０［°］のときの張力の検出値を取得し、次に１８１[°]のときの張力の検出値を取得し、前記１８０[°]の検出値に加算する。同様に、１８２[°]、１８３[°]、…、０[°]、…、３５９[°]と順次加算することにより、累積値が算出される。

正常な縫い目ＳＥが形成された場合、曲線Ｌｎで示すような累積曲線が生成される。「ちょうちん」が発生した場合、曲線Ｌａで示すような累積曲線が生成される。図１１に示すように、曲線Ｌｎの傾きと曲線Ｌａの傾きとは異なる。「ちょうちん」が発生したときの累積曲線（曲線Ｌａ）の傾きは、正常な縫い目ＳＥが形成されたときの累積曲線（曲線Ｌｎ）の傾きよりも大きくなる。

本実施形態においては、曲線Ｌｎで示すような累積曲線が参照累積曲線として補助記憶装置３４に記憶される。第２コア３１２は、第１コア３１１により取得された張力センサ１１の検出値に基づいて、「ちょうちん」を判定するための検出累積曲線を算出する。第２コア３１２は、算出した検出累積曲線と補助記憶装置３４に記憶されている参照累積曲線とを照合して、「ちょうちん」が発生しているか否かを判定する。検出累積曲線が曲線Ｌａで示すような累積曲線である場合、第２コア３１２は、検出累積曲線と参照累積曲線との照合結果に基づいて、「ちょうちん」が発生していると判定することができる。検出累積曲線が曲線Ｌｎで示すような累積曲線である場合、第２コア３１２は、検出累積曲線と参照累積曲線との照合結果に基づいて、「ちょうちん」が発生していないと判定することができる。

［縫い目の異常検出の第３の方法］
縫い目ＳＥの異常検出の第３の方法について説明する。第３の方法において、検出特徴量は、モータ１０の回転における張力センサ１１の検出値をフーリエ変換することにより算出される検出周波数スペクトルを含む。参照特徴量は、縫い目ＳＥが正常であるときの張力をフーリエ変換することにより算出される参照周波数スペクトルを含む。

第２コア３１２は、モータ１０の回転における張力センサ１１の検出値をフーリエ変換することにより算出される検出周波数スペクトルと、縫い目ＳＥが正常であるときの上糸ＵＴの張力をフーリエ変換することにより算出される参照周波数スペクトルとを照合して、縫い目ＳＥの異常を判定する。第２コア３１２は、検出周波数スペクトルと参照周波数スペクトルとを照合して、例えば「ちょうちん」が発生したか否かを判定することができる。

図１２は、張力の周波数スペクトルを示す図である。図１２において、横軸は張力の検出値の周波数を示し、縦軸は張力の検出値の振幅を示す。図１２は、モータ１０を例えば１０００回転/分のときに検出された張力の検出値を高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）した結果を示す。

正常な縫い目ＳＥが形成された場合、図１２（Ａ）に示すような周波数スペクトルが生成される。「ちょうちん」が発生した場合、図１２（Ｂ）に示すような周波数スペクトルが生成される。図１２に示すように、「ちょうちん」が発生すると、特定の周波数においてピークＰＫが形成される。「ちょうちん」が発生した場合、上糸ＵＴの張力が微振動するため、ピークＰＫが形成される。

本実施形態においては、図１２（Ａ）に示すような周波数スペクトルが参照周波数スペクトルとして補助記憶装置３４に記憶される。第２コア３１２は、第１コア３１１により取得された張力センサ１１の検出値に基づいて、「ちょうちん」を判定するための検出周波数スペクトルを算出する。第２コア３１２は、算出した検出周波数スペクトルと補助記憶装置３４に記憶されている参照周波数スペクトルとを照合して、「ちょうちん」が発生しているか否かを判定する。検出周波数スペクトルが図１２（Ｂ）に示すような周波数スペクトルである場合、第２コア３１２は、検出周波数スペクトルと参照周波数スペクトルとの照合結果に基づいて、「ちょうちん」が発生していると判定することができる。検出周波数スペクトルが図１２（Ａ）に示すような周波数スペクトルである場合、第２コア３１２は、検出周波数スペクトルと参照周波数スペクトルとの照合結果に基づいて、「ちょうちん」が発生していないと判定することができる。

［縫い目の異常検出の第４の方法］
縫い目ＳＥの異常検出の第４の方法について説明する。第４の方法において、検出特徴量は、モータ１０の回転における張力センサ１１の検出値から算出される。参照特徴量は、ラベルが付与された上糸ＵＴの張力の検出値を機械学習することにより生成された学習モデルから算出される。

学習モデルを生成する学習処理について説明する。図１３は、本実施形態に係る学習処理を示すフローチャートである。縫製対象物Ｓがミシン１の針板７に設置される。ミシン１は、縫製対象物Ｓの縫製を開始する。張力センサ１１は、縫製対象物Ｓの縫製と並行して、上糸ＵＴの張力を検出する。張力センサ１１は、上糸ＵＴの張力の検出値を縫い目検査装置３０に出力する。第１コア３１１は、張力センサ１１の検出値を取得する。

張力センサ１１の検出値及び角度センサ１２の検出値は、通信システム５０を介して、縫い目検査装置３０から外部コンピュータ４０に送信される。外部コンピュータ４０の通信装置４６は、張力センサ１１の検出値及び角度センサ１２の検出値を受信する（ステップＳＢ１）。

外部コンピュータ４０のプロセッサ４１は、張力センサ１１の検出値にラベルを付与する（ステップＳＢ２）。ラベルは、正常な縫い目ＳＥが形成されたことを示す正解ラベル、第１パターンの異常である「目飛び」が発生したことを示す第１異常ラベル、第２パターンの異常である「糸切れ」が発生したことを示す第２異常ラベル、及び第３パターンの異常である「ちょうちん」が発生したことを示す第３異常ラベルを含む。プロセッサ４１は、正常な縫い目ＳＥが形成されたときに取得された張力センサ１１の検出値に正解ラベルを付与する。プロセッサ４１は、第１パターンの異常が発生したときに取得された張力センサ１１の検出値に第１異常ラベルを付与する。プロセッサ４１は、第２パターンの異常が発生したときに取得された張力センサ１１の検出値に第２異常ラベルを付与する。プロセッサ４１は、第３パターンの異常が発生したときに取得された張力センサ１１の検出値に第３異常ラベルを付与する。

プロセッサ４１は、ラベルが付与された検出値を規定の機械学習アルゴリズムで機械学習する（ステップＳＢ３）。機械学習アルゴリズムとして、決定木（Decision Tree）、ランダムフォレスト（Random Forest）、及びニューラルネットワーク（Neural Network）の少なくとも一つが例示される。

ラベルが付与された検出値を機械学習することにより学習モデルが生成される（ステップＳＢ４）。

本実施形態において、プロセッサ４１は、上糸ＵＴの張力の検出値が取得されたときのモータ１０の回転数毎に学習モデルを生成する。例えば、上糸ＵＴの張力の検出値が、モータ１０が第１回転数（高回転数領域）のときに取得された第１検出値と、モータ１０が第２回転数（低回転数領域）のときに取得された第２検出値とを含む場合、学習モデルは、第１検出値を機械学習することにより生成された第１学習モデルと、第２検出値を機械学習することにより生成された第２学習モデルとを含む。すなわち、本実施形態においては、モータ１０が第１回転数（高回転数領域）で回転しているときに使用される高回転数領域用の第１学習モデルと、モータ１０が第２回転数（低回転数領域）で回転しているときに使用される低回転数領域用の第２学習モデルとが生成される。

生成された学習モデルは、通信システム５０を介して、外部コンピュータ４０から縫い目検査装置３０に送信される（ステップＳＢ５）。縫い目検査装置３０の通信装置３６は、学習モデルを受信する。

［縫い目検査方法］
次に、本実施形態に係る縫い目検査方法について説明する。図１４は、本実施形態に係るフレームワーク処理を示すフローチャートである。図１４に示すように、第１コア３１１及び第２コア３１２に共有される共有メモリ３２が設定される（ステップＳＣ１）。

取得処理及び解析処理を開始させるイベントが発生すると、取得処理と解析処理との並列処理が開始される（ステップＳＣ２）。

取得処理及び解析処理を開始させるイベントとして、例えば入力装置１４が操作されることにより生成された入力データが縫い目検査装置３０に取得されること、又は、縫製対象物Ｓの縫製処理を開始するためにモータ１０が起動したことを示す起動データが縫い目検査装置３０に取得されたことが例示される。

イベントが発生すると、取得処理（ステップＳＣ３Ａ）及び解析処理（ステップＳＣ３Ｂ）が開始される。

取得処理及び解析処理を終了させるイベントが発生すると、取得処理と解析処理との並列処理が終了する（ステップＳＣ４）。

取得処理及び解析処理を終了させるイベントとして、例えば入力装置１４が操作されることにより生成された入力データが縫い目検査装置３０に取得されること、又は、縫製対象物Ｓの縫製処理を終了するためにモータ１０が停止したことを示す停止データが縫い目検査装置３０に取得されたことが例示される。

図１５は、本実施形態に係る取得処理を示すフローチャートであり、図１４に示した取得処理（ステップＳＣ３Ａ）の具体例を示す図である。

第１コア３１１のキャッシュメモリ及び共有メモリ３２が初期化される（ステップＳＤ１）。

第１コア３１１は、ミシン針３に掛けられる上糸ＵＴの張力の検出値を取得する。また、第１コア３１１は、上糸ＵＴの張力が検出されたときのモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値を取得する（ステップＳＤ２）。

第１コア３１１は、ステップＳＤ２で取得した上糸ＵＴの張力の検出値を張力バッファ３２１に書き込む。また、第１コア３１１は、ステップＳＤ２で取得したモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値を回転バッファ３２２に書き込む（ステップＳＤ３）。

第１コア３１１による検出値の取得及び書き込みは、例えば０．１［ｍｓ］毎に実行される。

第１コア３１１は、取得処理を終了するか否かを判定する（ステップＳＤ４）。第１コア３１１は、取得処理を終了させるイベントの発生の有無に基づいて、取得処理を終了するか否かを判定する。

ステップＳＤ４において、取得処理を終了すると判定した場合（ステップＳＤ４：Ｙｅｓ），第１コア３１１は、取得処理を終了する。なお、ステップＳＤ４において、取得処理を終了しないと判定した場合（ステップＳＤ４：Ｎｏ）、取得処理を終了させるイベントが発生したと判定されるまで、取得処理が継続される。

図１６は、本実施形態に係る解析処理を示すフローチャートであり、図１４に示した解析処理（ステップＳＣ３Ｂ）の具体例を示す図である。図１６は、一例として、上述の［縫い目の異常検出の第１の方法］と［縫い目の異常検出の第４の方法］とを組み合わせて縫い目ＳＥの異常を検出する方法を示す。なお、解析処理においては、［縫い目の異常検出の第１の方法］、［縫い目の異常検出の第２の方法］、［縫い目の異常検出の第３の方法］、及び［縫い目の異常検出の第４の方法］の少なくとも一つに基づいて、縫い目ＳＥの異常が検出されればよい。

第２コア３１２のキャッシュメモリが初期化される（ステップＳＥ１）。

第２コア３１２は、張力バッファ３２１に記憶されている上糸ＵＴの張力の検出値を読み出す。また、第２コア３１２は、回転バッファ３２２に記憶されているモータ１０の回転角度の検出値及びモータ１０の回転数の検出値を読み出す（ステップＳＥ２）。

第２コア３１２は、上糸ＵＴの張力の検出値を解析して、検出値の検出特徴量を算出する（ステップＳＥ３）。

第２コア３１２は、ステップＳＥ３において算出した検出特徴量と、補助記憶装置３４に記憶されている参照特徴量とを照合して、「目飛び」が発生しているか否かを判定する（ステップＳＥ４）。第２コア３１２は、上述の［縫い目の異常検出の第１の方法］に従って、「目飛び」が発生したか否かを判定することができる。

ステップＳＥ４において「目飛び」が発生したと判定された場合（ステップＳＥ４：Ｙｅｓ）、第２コア３１２は、縫い目ＳＥが異常であることを示す出力データを出力装置１３に出力させる（ステップＳＥ８）。

ステップＳＥ４において、「目飛び」が発生していないと判定した場合（ステップＳＥ４：Ｎｏ）、第２コア３１２は、ステップＳＥ３において算出した検出特徴量と、補助記憶装置３４に記憶されている参照特徴量とを照合して、「糸切れ」が発生しているか否かを判定する（ステップＳＥ５）。第２コア３１２は、上述の［縫い目の異常検出の第１の方法］に従って、「糸切れ」が発生したか否かを判定することができる。

ステップＳＥ５において「糸切れ」が発生したと判定された場合（ステップＳＥ５：Ｙｅｓ）、第２コア３１２は、縫い目ＳＥが異常であることを示す出力データを出力装置１３に出力させる（ステップＳＥ８）。

ステップＳＥ５において、「糸切れ」が発生していないと判定した場合（ステップＳＥ５：Ｎｏ）、第２コア３１２は、外部コンピュータ４０において算出された学習モデルを設定する（ステップＳＥ６）。

上述のように、外部コンピュータ４０において、モータ１０が第１回転数（高回転数領域）のときに取得された張力の第１検出値を機械学習することにより第１学習モデルが生成され、モータ１０が第２回転数（低回転数領域）のときに取得された張力の第２検出値を機械学習することにより第２学習モデルが生成される。第１学習モデル及び第２学習モデルの両方が、補助記憶装置３４に記憶される。

ステップＳＥ３において、モータ１０が第１回転数のときに取得された上糸ＵＴの張力の検出値に基づいて検出特徴量が算出された場合、第２コア３１２は、第１学習モデルを設定する。ステップＳＥ３において、モータ１０が第２回転数のときに取得された上糸ＵＴの張力の検出値に基づいて検出特徴量が算出された場合、第２コア３１２は、第２学習モデルを設定する。

第２コア３１２は、ステップＳＥ３において算出した検出特徴量と、ステップＳＥ６において設定した学習モデルから導出される参照特徴量とに基づいて、縫い目ＳＥの異常のパターンを識別する（ステップＳＥ７）。

第２コア３１２は、ステップＳＥ７の識別結果を出力装置１３に出力させる（ステップＳＥ８）。例えば、縫い目ＳＥの異常のパターンが第１パターンであると識別されたとき、第２コア３１２は、第１パターンの異常である「目飛び」が発生したことを示す出力データを出力装置１３に出力させる。縫い目ＳＥの異常のパターンが第２パターンであると識別されたとき、第２コア３１２は、第２パターンの異常である「糸切れ」が発生したことを示す出力データを出力装置１３に出力させる。縫い目ＳＥの異常のパターンが第３パターンであると識別されたとき、第２コア３１２は、第３パターンの異常である「ちょうちん」が発生したことを示す出力データを出力装置１３に出力させる。正常な縫い目ＳＥであると識別されたとき、第２コア３１２は、縫い目ＳＥが正常であることを示す出力データを出力装置１３に出力させる。

本実施形態においては、機械学習を用いる［縫い目の異常検出の第４の方法］が実施される前に、［縫い目の異常検出の第１の方法］が実施される。すなわち、ステップＳＥ６及びステップＳＥ７が実施される前に、ステップＳＥ３、ステップＳＥ４、及びステップＳＥ５が実施される。［縫い目の異常検出の第１の方法］は、［縫い目の異常検出の第４の方法］よりも簡便であり、解析処理の処理速度の低下及び解析時間の長期化を抑制することができる。［縫い目の異常検出の第１の方法］において縫い目ＳＥの異常が検出された場合、［縫い目の異常検出の第４の方法］を実施しなくても済むので、解析処理の処理速度の低下及び解析時間の長期化が抑制される。［縫い目の異常検出の第１の方法］において縫い目ＳＥの異常が検出されない場合、［縫い目の異常検出の第４の方法］を実施することにより、縫い目ＳＥの異常の有無及び縫い目ＳＥの異常のパターンを高精度に検出することができる。

［効果］
以上説明したように、本実施形態によれば、縫い目ＳＷの異常の検出がマルチコアプロセッサ３１を有する縫い目検査装置３０によって実行される。マルチコアプロセッサ３１の第１コア３１１及び第２コア３１２のそれぞれは、汎用オペレーティングシステムによってタスク管理される。これにより、リアルタイムオペレーティングシステム（ＲＴＯＳ）によって動作する専用コンピュータを使用する場合に比べて、ミシン１の低コスト化を実現することができる。

汎用オペレーティングシステムによってタスク管理されるマルチコアプロセッサ３１の処理速度は、リアルタイムオペレーティングシステム（ＲＴＯＳ）によって動作する専用コンピュータの処理速度に比べて、遅くなる可能性がある。すなわち、汎用オペレーティングシステムを使用した場合、センサの検出値の取得及び解析のリアルタイム性が損なわれる可能性がある。

本実施形態においては、第１コア３１１が取得処理を占有し、第２コア３１２が解析処理を占有する。第１コア３１１は取得処理のみを実行すればよく、第２コア３１２は解析処理のみを実行すればよい。また、第１コア３１１及び第２コア３１２のそれぞれにおいて割り込み処理は実行されず、第１コア３１１及び第２コア３１２のそれぞれはポーリング処理される。そのため、マルチコアプロセッサ３１による取得処理の処理速度の低下及び解析処理の処理速度の低下が抑制される。したがって、縫い目検査装置３０は、リアルタイム性を維持しつつ低コストで縫い目ＳＥの検査を実施することができる。

本実施形態においては、正常な縫い目ＳＥが形成されたときの張力の検出値に基づいて、参照特徴量が予め導出される。これにより、参照特徴量と検出特徴量とを照合するだけで、縫い目ＳＥの異常を効率良く判定することができる。

縫い目ＳＥの異常検出の第１の方法及び第２の方法のように、張力センサ１１の検出値のみならず、角度センサ１２の検出値も取得されることにより、張力センサ１１の検出値及び角度センサ１２の検出値に基づいて、縫い目ＳＥの異常を高精度に判定することができる。

また、縫い目ＳＥの異常検出の第２の方法のように、張力の累積値に基づいて累積曲線が生成されることにより、張力センサ１１の検出値にノイズが含まれても、そのノイズの影響が軽減される。したがって、縫い目ＳＥの異常を高精度に判定することができる。

また、縫い目ＳＥの異常検出の第３の方法のように、張力の検出値の周波数スペクトルが生成されることにより、角度センサ１２の検出値を用いなくても、縫い目ＳＥの異常を高精度に判定することができる。

また、縫い目ＳＥの異常検出の第４の方法のように、張力の検出値を機械学習することにより学習モデルを生成することにより、縫い目ＳＥの異常のパターンを高精度に判定することができる。

学習モデルの生成は、外部コンピュータ４０において実行される。縫い目検査装置３０においては学習モデルの生成が実行されないので、縫い目検査装置３０の負荷が軽減される。また、ミシン１による縫製対象物Ｓの縫製と並行して、張力センサ１１の検出値及び角度センサ１２の検出値が外部コンピュータ４０に逐次送信され、外部コンピュータ４０において学習モデルが生成される。ミシン１による縫製対象物Ｓの縫製と並行して、外部コンピュータ４０において学習モデルが生成されるので、多量の検出値に基づいて高品質な学習モデルが生成される。

学習モデルは、モータ１０の回転数毎に生成される。第１学習モデルは、モータ１０が第１回転数（高回転数領域）で回転しているときに取得された第１検出値を機械学習することにより生成される。第２学習モデルは、モータ１０が第２回転数（低回転数領域）で回転しているときに取得された第２検出値を機械学習することにより生成される。解析処理において、モータ１０が第１回転数（高回転数領域）で回転しているときには、モータ１０が第１回転数（高回転数領域）で回転しているときに取得された上糸ＵＴの張力の検出特徴量と第１学習モデルとに基づいて、縫い目ＳＥの異常のパターンが識別される。モータ１０が第２回転数（低回転数領域）で回転しているときには、モータ１０が第２回転数（低回転数領域）で回転しているときに取得された上糸ＵＴの張力の検出特徴量と第２学習モデルとに基づいて、縫い目ＳＥの異常のパターンが識別される。第１コア３１１に上糸ＵＴの張力の検出値が取得されたときのモータ１０の回転数に応じて、使用される学習モデルが切り換えられることにより、第２コア３１２による解析処理の負荷が軽減され、解析処理の処理速度の低下及び解析時間の長期化が抑制される。

［変形例］
なお、上述の実施形態においては、検出特徴量と参照特徴量とを照合して、縫い目ＳＥの異常を検出することとした。張力の検出値に係る閾値を設け、検出値と閾値との比較結果に基づいて、縫い目ＳＥの異常を検出してもよい。

１…ミシン、２…ミシンヘッド、３…ミシン針、４…針棒、５…天秤、６…糸調子器、７…針板、８…押え部材、９…釜、１０…モータ、１１…張力センサ、１２…角度センサ、１３…出力装置、１４…入力装置、２０…縫い目検査システム、３０…縫い目検査装置、３１…マルチコアプロセッサ、３２…共有メモリ、３３…共有メモリ、３４…補助記憶装置、３５…入出力インターフェース、３６…通信装置、４０…外部コンピュータ、４１…プロセッサ、４２…メインメモリ、４４…補助記憶装置、４５…入出力インターフェース、４６…通信装置、５０…通信システム、３１１…第１コア、３１２…第２コア、３１３…第３コア、３１４…第４コア、３２１…張力バッファ、３２２…回転バッファ、３２３…出力バッファ、ＬＴ…下糸、Ｓ…縫製対象物、ＳＥ…縫い目、ＵＴ…上糸。

Claims (10)

1. 汎用オペレーティングシステムによってタスク管理される第１コア及び第２コアを有するマルチコアプロセッサを備え、
   前記第１コアは、ミシン針に掛けられる上糸の張力の検出値及び前記ミシン針を往復移動させるモータの回転角度の検出値を取得する取得処理のみを実行し、
   前記第２コアは、前記ミシン針の１回の往復移動において取得された前記張力の検出値及び前記回転角度の検出値に基づいて、前記ミシン針によって縫製対象物に形成された縫い目の異常を検出する解析処理のみを実行し、
   前記解析処理は、前記ミシン針の１回の往復移動において取得された前記張力の検出値の特徴量を示す検出特徴量と前記張力の参照特徴量とを照合して、前記縫い目の異常を検出することを含み、
   前記第１コア及び前記第２コアのそれぞれにおいて割り込み処理は実行されず、
   前記第１コア及び前記第２コアのそれぞれはポーリング処理される、
   縫い目検査装置。
2. 前記検出特徴量は、前記モータの回転における前記張力の検出値の累積値を示す検出累積曲線を含み、
   前記参照特徴量は、前記縫い目が正常であるときの前記張力の累積値を示す参照累積曲線を含む、
   請求項１に記載の縫い目検査装置。
3. 前記検出特徴量は、前記モータの回転における前記張力の検出値をフーリエ変換することにより算出される検出周波数スペクトルを含み、
   前記参照特徴量は、前記縫い目が正常であるときの前記張力をフーリエ変換することにより算出される参照周波数スペクトルを含む、
   請求項１又は請求項２に記載の縫い目検査装置。
4. 解析処理は、前記検出特徴量と、前記張力の検出値を機械学習することにより生成された学習モデルとに基づいて、前記縫い目の異常のパターンを検出することを含む、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の縫い目検査装置。
5. 前記取得処理において取得された前記張力の検出値を外部コンピュータに送信し、前記外部コンピュータにおいて生成された前記学習モデルを前記外部コンピュータから受信する通信装置を備える、
   請求項４に記載の縫い目検査装置。
6. 前記張力の検出値は、前記モータが第１回転数のときに取得された第１検出値と、前記モータが第２回転数のときに取得された第２検出値とを含み、
   前記学習モデルは、前記第１検出値を機械学習することにより生成された第１学習モデルと、前記第２検出値を機械学習することにより生成された第２学習モデルとを含み、
   前記解析処理は、前記モータが前記第１回転数のときに取得された前記張力の検出特徴量と前記第１学習モデルとに基づいて前記縫い目の異常のパターンを識別すること、及び前記モータが前記第２回転数のときに取得された前記張力の検出特徴量と前記第２学習モデルとに基づいて前記縫い目の異常のパターンを識別すること、を含む、
   請求項４又は請求項５に記載の縫い目検査装置。
7. 前記解析処理は、前記縫い目の異常を示す出力データを出力装置に出力させることを含む、
   請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の縫い目検査装置。
8. 前記マルチコアプロセッサは、第３コア及び第４コアを有し、
   前記第３コア及び前記第４コアの一方又は両方は、実行スケジュールを管理するフレームワーク処理を実行する、
   請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の縫い目検査装置。
9. 汎用オペレーティングシステムによってタスク管理されるマルチコアプロセッサの第１コアに、ミシン針に掛けられる上糸の張力の検出値及び前記ミシン針を往復移動させるモータの回転角度の検出値を取得する取得処理のみを実行させることと、
   前記マルチコアプロセッサの第２コアに、前記ミシン針の１回の往復移動において取得された前記張力の検出値及び前記回転角度の検出値に基づいて、前記ミシン針によって縫製対象物に形成された縫い目の異常を検出する解析処理のみを実行させることと、を含み、
   前記解析処理は、前記ミシン針の１回の往復移動において取得された前記張力の検出値の特徴量を示す検出特徴量と前記張力の参照特徴量とを照合して、前記縫い目の異常を検出することを含み、
   前記第１コア及び前記第２コアのそれぞれにおいて割り込み処理は実行されず、
   前記第１コア及び前記第２コアのそれぞれはポーリング処理される、
   縫い目検査方法。
10. コンピュータシステムが有するマルチコアプロセッサの第１コアに、ミシン針に掛けられる上糸の張力の検出値及び前記ミシン針を往復移動させるモータの回転角度の検出値を取得する取得処理のみを実行させ、
    前記マルチコアプロセッサの第２コアに、前記ミシン針の１回の往復移動において取得された前記張力の検出値及び前記回転角度の検出値に基づいて、前記ミシン針によって縫製対象物に形成された縫い目の異常を検出する解析処理のみを実行させ、
    前記解析処理は、前記ミシン針の１回の往復移動において取得された前記張力の検出値の特徴量を示す検出特徴量と前記張力の参照特徴量とを照合して、前記縫い目の異常を検出することを含み、
    前記第１コア及び前記第２コアのそれぞれにおいて割り込み処理は実行されず、
    前記第１コア及び前記第２コアのそれぞれはポーリング処理される、
    コンピュータプログラム。

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