JPH08188932A - Method and device for evaluating fiber - Google Patents

Method and device for evaluating fiber

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JPH08188932A
JPH08188932A JP6328436A JP32843694A JPH08188932A JP H08188932 A JPH08188932 A JP H08188932A JP 6328436 A JP6328436 A JP 6328436A JP 32843694 A JP32843694 A JP 32843694A JP H08188932 A JPH08188932 A JP H08188932A
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peak
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修二郎 鈴木
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Abstract

PURPOSE: To accurately and quantitatively evaluate the unevenness of a yarn such as a spun yarn by subjecting a yarn unevenness signal to a spectrum analysis and subsequently evaluating the yarn with the data of the spectrum analysis and with the average value of spectrum strengths in an arbitrary wavelength region. CONSTITUTION: A yarn unevenness signal from a yarn unevenness detector 7 comprising a light-emitting diode and a phototransistor is inputted into a yarn-evaluating device 20. The yarn unevenness signal weighed with a window such as a time window is computed with a Fourier transformer 22 and subsequently judged with a peak shape-judging means 25 and a peak ratio-judging means 26 through a moving average computing means 24. The judgment result is outputted on a display means 21. An average value in an arbitrary frequency region in an examination range is determined. The unevenness of the yarn can be judged with the determined average value data and with the data of the spectrum analysis, and the extent of the yarn unevenness to the arbitrary peak can be judged.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、空気精紡機などで紡績
された糸の評価方法および装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and apparatus for evaluating yarn spun by an air spinning machine or the like.

【0002】[0002]

【従来の技術】精紡機、例えば空気精紡機などでは、ス
ライバをバックローラ、エプロン、フロントローラでド
ラフトした糸を空気紡績ノズル内の旋回流で撚りをかけ
るもので、生成された糸はデリベリローラを経てパッケ
ージに巻き取られる。そして、デリベリローラ以降に発
光ダイオードとフォトトランジスタからなるスラブキャ
ッチャーと呼ばれる監視器を設け、糸ムラをで検出する
ようにしている。
2. Description of the Related Art In a spinning machine, for example, an air spinning machine, a sliver is drafted by a back roller, an apron, and a front roller and twisted by a swirling flow in an air spinning nozzle. After that, it is wound into a package. After the delivery roller, a monitor called a slab catcher composed of a light emitting diode and a phototransistor is provided to detect the yarn unevenness.

【0003】従来、スラブキャッチャーによる糸ムラの
検出は、フォトトランジスタからの信号をA/D変換
し、デジタル化された信号を、フーリエ変換器でスペク
トル分析し、その演算結果を周波数成分毎に積算し、特
定の周波数帯域でのパワースペクトル強度が設定のレベ
ルを越えると、不良と判定し、同時にその不良と判定し
た周波数に基づいて、これぞれ固有の回転数を持つロー
ラなどと対応させてその不良発生原因を判断するように
している。
Conventionally, in detecting yarn unevenness by a slab catcher, the signal from the phototransistor is A / D converted, the digitized signal is spectrally analyzed by a Fourier transformer, and the calculation result is integrated for each frequency component. However, when the power spectrum intensity in a specific frequency band exceeds the set level, it is determined to be defective, and at the same time, based on the frequency determined to be defective, each roller is associated with a roller having its own number of revolutions. We try to determine the cause of defects.

【0004】図7〜9は、糸ムラ信号を周波数0Hzの
直流成分(DC)から10Hzまで所定の分解能でフー
リエ変換した時のパワースペクトルを示したものであ
る。
7 to 9 show power spectra when the yarn unevenness signal is Fourier-transformed with a predetermined resolution from a direct current component (DC) having a frequency of 0 Hz to 10 Hz.

【0005】このパワースペクトルにおいて、図9はス
ペクトル強度が一様であり、糸ムラは生ぜず正常である
ことが判り、また図7は、周波数(p)で設定のレベル
(L)を越えており、この周波数(p)より、上述した
バックローラなどの周速から、どのローラによるものか
が判別できる。
In this power spectrum, it can be seen that the spectrum intensity is uniform in FIG. 9 and is normal without yarn unevenness, and in FIG. 7, the level (L) exceeds the set level (L) at the frequency (p). Therefore, from this frequency (p), it is possible to determine which roller is caused by the peripheral speed of the back roller described above.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
糸ムラ検出における不良の設定は、スペクトル強度があ
る一定のレベル(L)を越えた時のみの検出であり、図
8に示すようにスペクトル強度がレベル以下でも、全体
のレベル変化が生じている場合、特に糸ムラの長周期的
な傾向や平均値に対する糸ムラの程度など定量的に評価
することができない問題がある。
However, the defect setting in the yarn unevenness detection described above is detected only when the spectral intensity exceeds a certain level (L), and as shown in FIG. Even if the value is less than or equal to the level, if there is a change in the overall level, there is a problem that it is not possible to quantitatively evaluate the long-period tendency of the yarn unevenness and the degree of the yarn unevenness relative to the average value.

【0007】このような糸ムラは、上記レベルを越えな
くとも周期的に変化しているため、その後糸を織機や編
機で布とした際に、布地に縞模様となって現れたりす
る。
Since such yarn unevenness changes periodically even if it does not exceed the above level, when the yarn is subsequently made into a cloth by a loom or a knitting machine, it appears as a striped pattern on the cloth.

【0008】また、レベルを越えた場合においても、そ
のピークが糸ムラの平均値に対してどの程度不良なのか
を判定できない問題があるそこで、本発明の目的は、上
記課題を解決し、糸ムラを定量的に評価できる糸評価方
法および装置を提供することにある。
Further, even when the level is exceeded, there is a problem that it is not possible to determine how bad the peak is with respect to the average value of the yarn unevenness. Therefore, the object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, It is an object of the present invention to provide a yarn evaluation method and device capable of quantitatively evaluating unevenness.

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項1の発明は、糸ムラ信号をスペクトル分析
し、その分析したスペクトル強度を任意の波長帯域幅で
平均し、その平均値のデータと分析したスペクトルデー
タに基づいて糸を評価する糸評価方法である。
In order to achieve the above object, the invention of claim 1 spectrally analyzes the yarn unevenness signal, averages the analyzed spectral intensities in an arbitrary wavelength bandwidth, and averages them. Is a yarn evaluation method for evaluating a yarn on the basis of the above data and analyzed spectrum data.

【0010】請求項2の発明は、パワースペクトルデー
タで検出したピークとそのピークにおける平均値とでピ
ーク比を求め、ピーク比が許容値を越える時周期むらが
発生していると判断する請求項1記載の糸評価方法であ
る。
According to a second aspect of the present invention, the peak ratio is obtained from the peak detected in the power spectrum data and the average value of the peaks, and it is determined that the time period irregularity occurs when the peak ratio exceeds the allowable value. It is the yarn evaluation method described in 1.

【0011】請求項3の発明は、平均値を求める波長帯
域幅中の各スペクトル強度値のうち、最大値と最小値に
近い任意の個数のスペクトル強度値を除いて平均値を求
める請求項1又は2記載の糸評価方法である。
According to a third aspect of the present invention, the average value is obtained by excluding an arbitrary number of spectral intensity values close to the maximum value and the minimum value among the spectral intensity values in the wavelength band for which the average value is obtained. Or the yarn evaluation method described in 2.

【0012】請求項4の発明は、紡糸された糸の糸ムラ
信号を検出する糸ムラ検出装置と、糸ムラ検出装置から
の糸ムラ信号をスペクトル分析するフーリエ変換器と、
フーリエ変換器からの演算信号から平均値を求める平均
値演算手段と、その平均値演算手段からの平均値とフー
リエ変換器からのスペクトル強度値とからピーク比を判
定するピーク比判定手段と、ピーク比が許容値を越える
時周期むらが発生していると判定する周期むら発生判定
手段とを備えたことを特徴とする糸評価装置である。
According to a fourth aspect of the present invention, a yarn unevenness detecting device for detecting a yarn unevenness signal of a spun yarn, a Fourier transformer for spectrally analyzing the yarn unevenness signal from the yarn unevenness detecting device,
An average value calculating means for obtaining an average value from an operation signal from the Fourier transformer, a peak ratio determining means for determining a peak ratio from the average value from the average value calculating means and the spectrum intensity value from the Fourier transformer, and a peak A yarn evaluation apparatus comprising: a cycle irregularity generation determining means for determining that a cycle irregularity has occurred when a ratio exceeds an allowable value.

【0013】[0013]

【作用】上記構成によれば、スペクトル分析したデータ
を評価するにおいて、従来は、調査範囲の周波数中、一
定のレベルを越えた周波数値を検出したが、本発明によ
れば、調査範囲中の任意の周波数帯域幅で平均値を求め
ることで、その平均値データとスペクトル分析したデー
タとを合せて判定することで、特定のピークに対して糸
ムラの程度が分かり、これにより、正確な糸の評価が行
える。
According to the above-mentioned structure, in the evaluation of the spectrum-analyzed data, conventionally, the frequency value exceeding a certain level was detected in the frequency range within the investigation range. By obtaining the average value in an arbitrary frequency bandwidth and determining the average value data and the spectrum-analyzed data together, the degree of yarn unevenness with respect to a specific peak can be known, and this allows accurate yarn Can be evaluated.

【0014】また、平均値を求めるにおいて、最大値と
最小値のデータの任意の個数のデータを除去すること
で、検出するピークの幅やピークの急峻度に応じてより
正確なピーク比を求めることができる。
Further, in obtaining the average value, by removing an arbitrary number of pieces of data of the maximum value and the minimum value, a more accurate peak ratio is obtained according to the width of the detected peak and the steepness of the peak. be able to.

【0015】[0015]

【実施例】以下、本発明の一実施例を添付図面に基づい
て詳述する。
An embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.

【0016】先ず、図5,図6により空気精紡機を説明
する。
First, the air spinning machine will be described with reference to FIGS.

【0017】図5において、1は空気紡績ノズルで、バ
ックローラ2、エプロン3及びフロントローラ4によっ
てドラフトされたスライバSは、このノズル1内に導入
され、エアジェットで撚りがかけられる。
In FIG. 5, reference numeral 1 is an air spinning nozzle, and the sliver S drafted by the back roller 2, the apron 3 and the front roller 4 is introduced into the nozzle 1 and twisted by an air jet.

【0018】ノズル1を通過して生成された糸Yは、デ
リベリローラ5を経て巻取パッケージPに巻き取られ
る。
The yarn Y produced by passing through the nozzle 1 is taken up by the take-up package P via the delivery roller 5.

【0019】デリベリローラ5の直後には、図6に示す
ように、発光ダイオード8とフォトトランジスタ9とか
らなる糸ムラ検出装置7が設けられ、発光ダイオード8
からのLED光が糸Yを通してフォトトランジスタ9に
受光され、それが電圧信号ESに変換される(つまり電
圧信号ES´は糸Yの太さに応じた信号である)と共に
A/D変換器10にて、例えば256階調のデジタル信
号に変換される。
Immediately after the delivery roller 5, as shown in FIG. 6, a yarn unevenness detecting device 7 including a light emitting diode 8 and a phototransistor 9 is provided.
The LED light from the light is received by the phototransistor 9 through the yarn Y, which is converted into the voltage signal ES (that is, the voltage signal ES ′ is a signal corresponding to the thickness of the yarn Y) and the A / D converter 10 is also included. At, for example, it is converted into a digital signal of 256 gradations.

【0020】さて図1において、7は図6のAD変換器
を含めた糸ムラ検出装置で、この糸ムラ検出装置からの
糸ムラ信号が、本発明の糸評価装置20に入力され、そ
の糸ムラの状態が表示手段21で表示されるようになっ
ている。
In FIG. 1, 7 is a yarn unevenness detecting device including the AD converter shown in FIG. 6, and the yarn unevenness signal from this yarn unevenness detecting device is input to the yarn evaluation device 20 of the present invention, and the yarn is evaluated. The unevenness state is displayed on the display means 21.

【0021】糸ムラ検出装置7の糸ムラ信号は、図示し
ていないが時間窓などのウインドで重み付けがなされて
フーリエ変換器22に送られて演算される。このフーリ
エ変換器22の分解能は、例えば調査周波数範囲(0〜
10Hz)の時、0.025Hzきざみで、400点の
パワースペクトルとしての演算データが得られる。
The yarn unevenness signal of the yarn unevenness detecting device 7 is weighted by a window such as a time window (not shown) and sent to the Fourier transformer 22 for calculation. The resolution of the Fourier transformer 22 is, for example, the survey frequency range (0 to
10 Hz), the calculation data as a power spectrum of 400 points can be obtained in steps of 0.025 Hz.

【0022】この演算データは、従来のように比較器2
3に送り、設定のレベルと比較し、その結果を表示手段
21で表示するようにしてもよいが、本発明において
は、この演算データを移動平均値演算手段24に送る。
This operation data is used for the comparator 2 as in the conventional case.
The calculated data may be sent to the moving average value calculating means 24 in the present invention, though the result may be displayed on the display means 21.

【0023】移動平均値演算手段24は、順次送られて
くる演算データの任意の個数の平均値を求めると共に順
次データ毎に移動平均値を求める。
The moving average value calculating means 24 obtains an average value of an arbitrary number of operation data sequentially sent, and also obtains a moving average value for each sequential data.

【0024】ピーク形状判定手段25は、移動平均値演
算手段24から送られてくる移動平均データから調査周
波数範囲中のピーク形状を判定し、またピーク比判定手
段26は、平均値に対するピーク比を判定する。これら
ピーク形状判定手段25とピーク比判定手段26とは、
その判定結果を表示手段21に出力するようになってい
る。
The peak shape determining means 25 determines the peak shape in the survey frequency range from the moving average data sent from the moving average value calculating means 24, and the peak ratio determining means 26 determines the peak ratio with respect to the average value. judge. The peak shape determining means 25 and the peak ratio determining means 26 are
The judgment result is output to the display means 21.

【0025】次に、移動平均値演算手段24とピーク形
状判定手段25とピーク比判定手段26を説明する。
Next, the moving average value calculating means 24, the peak shape judging means 25 and the peak ratio judging means 26 will be described.

【0026】先ず、フーリエ変換器22からのパワース
ペクトルデータは、図7〜9で説明した演算データであ
り、移動平均値演算手段24には、0.025Hzきざ
みで、400点のパワースペクトルデータが送られてく
る。この際、図3に示すように、例えば点pにおける移
動平均値を求める場合、その前後の任意のサンプリング
数を含む移動平均範囲Mを設定し、その範囲Mのスペク
トルデータの平均値をzを求め、その平均値zを点pに
おける移動平均値とし、以下同様にして0.025Hz
きざみで各点の移動平均値を求める。
First, the power spectrum data from the Fourier transformer 22 is the calculation data described with reference to FIGS. 7 to 9, and the moving average value calculating means 24 has the power spectrum data of 400 points in steps of 0.025 Hz. Will be sent. At this time, as shown in FIG. 3, for example, when a moving average value at a point p is obtained, a moving average range M including an arbitrary sampling number before and after that is set, and the average value of the spectrum data of the range M is set to z. The average value z is determined as the moving average value at the point p, and the same is applied to 0.025 Hz.
The moving average value of each point is calculated in steps.

【0027】またこの移動平均値を求める場合、移動平
均値演算手段24は、範囲M中のデータで、最大値aと
最小値bを除いた各点の平均値cを求め、これを移動平
均値zとしても或いは、後述するように検出するピーク
比に応じて、最大値aと最小値cに近い所定の値のデー
タを除いて移動平均値を求めるようにしてもよい。
When obtaining this moving average value, the moving average value calculating means 24 obtains the average value c of the data in the range M excluding the maximum value a and the minimum value b, and calculates the moving average. Alternatively, the moving average value may be obtained by excluding data of a predetermined value close to the maximum value a and the minimum value c depending on the peak ratio to be detected, as the value z.

【0028】次に、図4に基づいてピーク形状判定手段
25を説明する。
Next, the peak shape determining means 25 will be described with reference to FIG.

【0029】フーリエ変換器22からのパワースペクト
ルデータは、図4の実線nで示したように微細に変化す
るが、移動平均値をとることで図示の点線mで示したよ
うに変化分が少ないデータ(波形)が得られる。
The power spectrum data from the Fourier transformer 22 changes minutely as shown by the solid line n in FIG. 4, but there is little change as shown by the dotted line m by taking the moving average value. Data (waveform) is obtained.

【0030】ピーク形状判定手段25は、調査周波数範
囲(例えば0〜10Hz)中、平均値(点線m)から次
のようにして糸ムラが発生しているか否かを判定する。
すなわち、まず、ある点yについて、その点yのパワー
スペクトル値Yと,点yから前後に所定の距離を置いた
点(周波数)x,zのパワースペクトル値X,Zとの差
をそれぞれ求める。次いで、調査周波数範囲における平
均値(AVE)に対する比、つまりマウント比を次式に
より求める。
The peak shape determining means 25 determines whether or not yarn unevenness has occurred from the average value (dotted line m) in the survey frequency range (for example, 0 to 10 Hz) as follows.
That is, first, for a certain point y, the difference between the power spectrum value Y of the point y and the power spectrum values X and Z of the points (frequency) x and z spaced a predetermined distance from the point y are obtained. . Next, the ratio to the average value (AVE) in the survey frequency range, that is, the mount ratio is calculated by the following equation.

【0031】マウント比={(Y−X)+(Y−Z)}
÷(2×AVE)×100[%] そして、このようなマウント比を調査周波数範囲の全点
について求め、その最大値を予め設定した許容値と比較
し、最大値が許容値を越える場合は糸ムラが発生してい
ると判定する。このようにすれば、次に示すピーク比判
定手段26では検出できない図4のような幅のあるなだ
らかなピークを検出し、正確に判定できる。
Mount ratio = {(Y-X) + (Y-Z)}
÷ (2 × AVE) × 100 [%] Then, such a mount ratio is obtained for all points in the survey frequency range, the maximum value is compared with a preset allowable value, and if the maximum value exceeds the allowable value, It is determined that yarn unevenness has occurred. By doing so, it is possible to detect and accurately determine a smooth peak having a width as shown in FIG. 4, which cannot be detected by the peak ratio determining means 26 described below.

【0032】次に、図2に基づいてピーク比判定手段2
6を説明する。
Next, the peak ratio determining means 2 will be described with reference to FIG.
6 will be described.

【0033】ピーク比判定手段26は、平均値(点線
m)とパワースペクトル値(実線n)とから次のように
して糸ムラが発生しているか否かを判定する。すなわ
ち、まず、ある点のパワースペクトル値Yとその点での
平均値Xとの比、つまりピーク比を次式により求める。
The peak ratio judging means 26 judges from the average value (dotted line m) and the power spectrum value (solid line n) whether or not yarn unevenness has occurred as follows. That is, first, the ratio between the power spectrum value Y at a certain point and the average value X at that point, that is, the peak ratio is obtained by the following formula.

【0034】ピーク比=(Y/X)×100[%] 次いで、このようなピーク比を調査周波数範囲の全点に
ついても求め、その最大値を予め設定した許容値(ピー
クケイジ形状判定手段25)における許容値とは異な
る)と比較し、最大値が許容値を越える場合は、周期む
らが発生していると判定する。そして、そのむらの波長
と強度(ピーク比)を表示したり、その錘の紡績を停止
したりする。このようにすれば、図2に示すような急峻
なピークを検出し、正確に判定できる。なお、サンプリ
ングするデータのうち最大値と最小値に近いデータをよ
り多く除いて、移動平均が確実にピーク値を除いた平均
値の傾向が求まるように移動平均値を求めると、よリ正
確なピーク比を求めることができる。
Peak ratio = (Y / X) × 100 [%] Next, such a peak ratio is obtained also for all points in the survey frequency range, and the maximum value thereof is set to a preset allowable value (peak cage shape determining means 25). If the maximum value exceeds the allowable value, it is determined that there is unevenness in the cycle. Then, the wavelength and intensity (peak ratio) of the unevenness are displayed, and the spinning of the weight is stopped. By doing so, a steep peak as shown in FIG. 2 can be detected and accurately determined. It should be noted that by removing more of the data to be sampled that are close to the maximum and minimum values, and obtaining the moving average value so that the tendency of the average value without failing the peak value can be reliably obtained, a more accurate The peak ratio can be calculated.

【0035】このようにして比較器23からのレベルを
越えたデータ、ピーク形状判定手段25からのマウント
比、ピーク比判定手段26からのピーク比で、糸を総合
的に評価することが可能となる。
In this way, the yarn can be comprehensively evaluated by the data exceeding the level from the comparator 23, the mount ratio from the peak shape judging means 25, and the peak ratio from the peak ratio judging means 26. Become.

【0036】[0036]

【発明の効果】以上要するに本発明によれば、スペクト
ル分析したデータを評価するにおいて、従来は、調査範
囲の周波数中、一定のレベルを越えた周波数値を検出し
たが、本発明によれば、調査範囲中の任意の周波数帯域
幅で平均値を求める、その平均値データとスペクトル分
析したデータとを合せて判定することで、特定のピーク
に対して糸ムラの程度が分かり、これにより、正確な糸
の評価が行える。特に、50cm〜10mの波長の長周
期むらの検出に適している。
In summary, according to the present invention, in the evaluation of spectrum-analyzed data, conventionally, a frequency value exceeding a certain level was detected in the frequencies in the survey range, but according to the present invention, The average value is obtained in any frequency bandwidth within the survey range, and the average value data and the spectrally analyzed data are combined to determine the degree of yarn unevenness for a specific peak. It is possible to evaluate various threads. In particular, it is suitable for detecting long-period unevenness with a wavelength of 50 cm to 10 m.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of the present invention.

【図2】本発明において、パワースペクトルと移動平均
で求めるピーク比を説明する図である。
FIG. 2 is a diagram illustrating a power spectrum and a peak ratio obtained by a moving average in the present invention.

【図3】本発明において、移動平均を求めるための説明
図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram for obtaining a moving average in the present invention.

【図4】本発明において、移動平均で求めるピーク形状
を説明する図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating a peak shape obtained by a moving average in the present invention.

【図5】本発明において、空気精紡機を説明する図であ
る。
FIG. 5 is a diagram illustrating an air spinning machine in the present invention.

【図6】図5の糸ムラ検出装置の詳細を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing details of the yarn unevenness detection device of FIG.

【図7】糸ムラ信号のパワースペクトルを示す図であ
る。
FIG. 7 is a diagram showing a power spectrum of a yarn unevenness signal.

【図8】同じく糸ムラ信号のパワースペクトルを示す図
である。
FIG. 8 is a diagram showing a power spectrum of a yarn unevenness signal.

【図9】同じく糸ムラ信号のパワースペクトルを示す図
である。
FIG. 9 is a diagram similarly showing a power spectrum of a yarn unevenness signal.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

7 糸ムラ検出装置 22 フーリエ変換器 24 移動平均値演算手段 26 ピーク比判定手段 7 yarn unevenness detection device 22 Fourier transformer 24 moving average value calculation means 26 peak ratio determination means

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 糸ムラ信号をスペクトル分析し、その分
析したスペクトル強度を任意の波長帯域幅で平均し、そ
の平均値のデータと分析したスペクトルデータに基づい
て糸を評価することを特徴とする糸評価方法。
1. The yarn unevenness signal is spectrally analyzed, the analyzed spectral intensities are averaged over an arbitrary wavelength bandwidth, and the yarn is evaluated based on the average value data and the analyzed spectral data. Thread evaluation method.
【請求項2】 パワースペクトルデータで検出したピー
クとそのピークにおける平均値とでピーク比を求め、ピ
ーク比が許容値を越える時周期むらが発生していると判
断する請求項1記載の糸評価方法。
2. The yarn evaluation according to claim 1, wherein a peak ratio is obtained from a peak detected from the power spectrum data and an average value of the peaks, and when the peak ratio exceeds an allowable value, it is judged that irregularity in cycle occurs. Method.
【請求項3】 平均値を求める波長帯域幅中の各スペク
トル強度値のうち、最大値と最小値に近い任意の個数の
スペクトル強度値を除いて平均値を求める請求項1又は
2記載の糸評価方法。
3. The yarn according to claim 1, wherein the average value is obtained by excluding an arbitrary number of spectral intensity values close to the maximum value and the minimum value among the spectral intensity values in the wavelength band for which the average value is obtained. Evaluation methods.
【請求項4】 紡糸された糸の糸ムラ信号を検出する糸
ムラ検出装置と、糸ムラ検出装置からの糸ムラ信号をス
ペクトル分析するフーリエ変換器と、フーリエ変換器か
らの演算信号から平均値を求める平均値演算手段と、そ
の平均値演算手段からの平均値とフーリエ変換器からの
スペクトル強度値とからピーク比を判定するピーク比判
定手段と、ピーク比が許容値を越える時周期むらが発生
していると判定する周期むら発生判定手段とを備えたこ
とを特徴とする糸評価装置。
4. A yarn unevenness detection device for detecting a yarn unevenness signal of a spun yarn, a Fourier transformer for spectrum analysis of the yarn unevenness signal from the yarn unevenness detection device, and an average value from a calculation signal from the Fourier transformer. A mean value calculating means, a peak ratio judging means for judging a peak ratio from the mean value from the mean value calculating means and a spectrum intensity value from the Fourier transformer, and a time cycle irregularity when the peak ratio exceeds an allowable value. A yarn evaluation device, comprising: a cycle unevenness occurrence determining means for determining that the yarn is occurring.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017134046A (en) * 2016-01-21 2017-08-03 日本山村硝子株式会社 Quality evaluation device and method, and appearance inspection device
KR102188595B1 (en) * 2019-06-11 2020-12-09 한국과학기술연구원 Method for analyzing mechanical stimulus using spiropyran and its derivatives and system using the same

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