JPH0843318A - 布目欠点の検出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】簡単且つ正確に、しかも高速に織布の布目曲が
りを検出することができる方法及び装置を提供する。 【構成】織布（１０）を連続走行せしめる搬送手段
（２）と、織布（１０）を反射照明又は透過照明する照
明手段（１１）と、織布（１０）を撮像して画像データ
を入力する撮像手段（１２）と、等ピッチの直線状又は
曲線状であり、且つピッチが織布（１０）の構成糸とは
異なるピッチの縞状画像のデータを記憶する画像記憶手
段（１４）と、撮像手段（１２）によって撮像した画像
データと画像記憶手段（１４）に記憶した縞状画像のデ
ータとを合成した後２値化処理し、得られた２値画像デ
ータから特徴量を算出する画像処理手段と、特徴量から
布目欠点を検出する検出手段とから構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、静止状態の織布又は加
工機台等において搬送される織布の布目曲がりや他の欠
点を検出する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、織布の加工工程等において織布
を搬送する際、緯糸が位置ずれを起こし、傾斜または湾
曲して歪んだ状態（布目曲がり）となることがある。こ
のように歪んだ状態で例えば織布を捺染するとその後に
捺染模様が変形する等、この布目曲がりは不良品発生の
原因となる。

【０００３】一方、例えば、建築資材用の波板に補強用
部材として用いられるガラスクロス等においては、波状
に加工する際の都合から成形時に一定の形状の布目曲が
り（緯糸の湾曲）を持たせる必要があり、この布目曲が
り量を保証するとともに、糸切れ，汚れ等の織布欠点を
安定して検出できる方法及び装置が求められている。

【０００４】以上のような背景から、従来も、経糸に対
する緯糸の直角性や染色された模様の変形を検査するた
め、この布目曲がりを検出する方法が種々提案されてい
る。

【０００５】例えば、特公平４−５７８０号公報及び特
開平４−１７７１０９号公報に開示される検出方法及び
装置が知られている。前者の方法は、漸次的に分割密度
が変化するスリットを用いて、このスリットを回転させ
ながら走行する織布を撮像し、布目の緯糸密度とその角
度を検出するというものである。即ち、前記スリットの
分割密度と前記走行織布の緯糸密度が一致し、且つ、前
記スリットの回転角度と前記走行織布の布目角度が一致
した部分ではモアレ縞が発生しないことを利用し、前記
スリットの分割密度と織布の緯糸密度が一致した部分を
中心として発生したモアレ縞を撮像し、静止状態として
のモアレ縞を画面表示するというものである。

【０００６】また、後者の方法は、織布の織柄を撮像
し、織布の布目が曲がるとその量に対応して織柄の方向
が変化することを利用し、該織柄の画像信号をフーリエ
変換して得た織柄の方向と、布目曲がりのない状態にお
ける柄方向とから傾斜角度を演算し、布目曲がりを検出
するというものである。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の方法及び装置には以下のような問題点があっ
た。

【０００８】まず、特公平４−５７８０号公報に開示さ
れる方法においては、検査対象となる織布の緯糸とモア
レ縞発生手段で密度と傾斜角度が共に一致したとき、モ
アレ縞が発生しないという原理を用いるものであり、布
目検出に際して漸次的に密度又は傾斜角度の異なる多く
のスリットを必要とするため、方法の実施が複雑になる
とともに、装置が大型化するという問題があり、更に、
経糸の存在，織布欠点の存在，複雑な織り柄，スリット
と異なる形状（湾曲など）の布目曲がり等が要因となっ
て測定誤差が大きくなるという問題点があった。また、
前記スリットを回転させることから検査に時間を要し、
織布全域を検出することができず、加えてこのための特
別な手段を要するという問題もあった。また、布目曲が
り以外の織布欠点を検出できず、布目曲がり量の検出に
際してはこの織布欠点等の影響を強く受けるという問題
もあり、モアレ縞が織布の布目曲がりとは異なった形状
を示すことから、その判断に熟練を要するという問題も
あった。

【０００９】また、前記特開平４−１７７１０９号公報
に開示される方法においては、糸の位置ずれ，異物混入
等の欠点が存在すると、柄の周期性が乱れて検出精度が
落ちるという問題、処理や演算が複雑で高速な処理がで
きないという問題、精密な画像を必要とするためノイズ
の影響を受け易く、特に一定の布目曲がり（緯糸の湾
曲）を持たせた製品については、織布の蛇行等の影響か
ら安定した検出ができないという問題点があった。

【００１０】本発明は、以上の実情に鑑みなされたもの
であって、簡単且つ正確に、しかも高速に織布の布目曲
がりを検出することができる方法及び装置の提供を目的
とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するためになされたものであり、請求項１に係る発明は
方法の発明であって、検査対象の織布を反射照明又は透
過照明し、等ピッチ直線状又は曲線状であり、且つ該ピ
ッチが前記織布の構成糸とは異なるピッチのスリットを
介して前記織布を撮像し、得られたモアレ縞画像から布
目の欠点を検出することをその要旨とし、請求項２に係
る発明は、検査対象の織布を反射照明又は透過照明し、
等ピッチ直線状又は曲線状であり、且つ該ピッチが前記
織布の構成糸とは異なるピッチのスリットを介して前記
織布を撮像し、得られたモアレ縞画像のデータを２値化
処理した後、特徴量を算出し、ついで該特徴量から布目
の欠点を検出することを要旨とし、また、請求項３に係
る発明は、検査対象の織布を反射照明又は透過照明し、
ついで該織布を撮像して得た画像データと、等ピッチの
直線状又は曲線状であり、且つ該ピッチが前記織布の構
成糸とは異なるピッチの縞状画像のデータとを合成して
モアレ縞画像データを作成し、ついで該モアレ縞画像デ
ータを２値化処理した後、特徴量を算出し、しかる後該
特徴量から布目の欠点を検出することを要旨とする。

【００１２】また、請求項４に係る発明は装置の発明で
あって、織布を連続走行せしめる搬送手段と、前記織布
を反射照明又は透過照明する照明手段と、前記織布を撮
像して画像データを入力する撮像手段と、前記織布と撮
像手段との間に設けたスリットと、該スリットを介して
撮像された画像データを２値化処理し、特徴量を算出す
る画像処理手段と、前記特徴量から布目欠点を検出する
検出手段とからなり、前記スリットが等ピッチの直線状
又は曲線状であり、且つ該ピッチが前記織布の構成糸と
は異なるピッチであることを要旨とし、請求項５に係る
発明は、織布を連続走行せしめる搬送手段と、前記織布
を反射照明又は透過照明する照明手段と、前記織布を撮
像して画像データを入力する撮像手段と、等ピッチの直
線状又は曲線状であり、且つ該ピッチが前記織布の構成
糸とは異なるピッチの縞状画像のデータを記憶する画像
記憶手段と、前記撮像手段によって撮像した画像データ
と前記画像記憶手段に記憶した縞状画像のデータとを合
成した後２値化処理し、得られた２値画像データから特
徴量を算出する画像処理手段と、前記特徴量から布目欠
点を検出する検出手段とからなることを要旨とする。
尚、前記布目の欠点には「布目の曲がり」，「緯糸の欠
落」，「異物の混入」，「厚段」，「薄段」等が含まれ
る。

【００１３】

【作用】以下、本発明の請求項１の発明によれば、ま
ず、被検査物たる織布の検査面に対し、これと同一側又
は反対側に光源を配して前記織布を照明する。ついで、
前記織布の検査面と撮像手段との間にスリットを介在さ
せて当該撮像手段により前記織布の検査面を撮像する。
このスリットは、等ピッチ直線状又は曲線状であり且つ
ピッチが織布の構成糸のピッチとは異なるピッチを有す
るものであり、前記撮像手段により撮像し得られた画像
は、湾曲線状又は円形若しくは楕円形のモアレ縞を生じ
た画像となる。そしてこのモアレ縞画像は、織布に布
目曲がりがある場合には、布目が正常状態である場合の
モアレ縞画像の形状が崩れた像として現れ、緯糸が欠
落している場合には、モアレ縞が途切れた像として現
れ、異物が混入している場合には、モアレ縞に斑点状
の像が現れ、織布に厚段や薄段がある場合には、正常
のものに比べてモアレ縞のピッチが広くなったり、狭く
なったりする。従って、前記織布の欠点が目視により判
別できる。

【００１４】また、請求項２及び４の発明によれば、画
像処理により前記モアレ縞の特徴量を抽出するので定量
的に布目曲がり量を自動検出することができる。また、
請求項３及び５の発明によれば、撮像画像データと縞状
画像データとを合成してモアレ縞画像を得るので次のよ
うなメリットがある。即ち、前記スリットを用いた場合
にはスリット上にゴミが付着する等によりノイズを生じ
やすいが、撮像画像データと縞状画像データとを合成す
る場合にはこのようなノイズを生じ難くく、精度の高い
検査を行うことができる。また、密度の異なる織布を検
査する場合に、スリットを用いると織布密度に応じて多
数枚のスリットを用意する必要があり、取扱いが繁雑と
なるが、撮像画像データと縞状画像データとを合成する
場合にはこのような問題を生じない。さらに、複雑な曲
線状のスリット形状もコンピュータにより容易に作成す
ることができる。

【００１５】

【実施例】以下添付図面を参照して、本発明を具体化し
た実施例につき説明する。尚、以下の実施例は、本発明
を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定
する性格のものではない。

【００１６】ここに、図１及び図２は本発明の一実施例
に係る布目検出装置の概略構成を示すものであり、図１
は本実施例装置を示す正面図、図２は前記本実施例装置
を示すブロック図である。

【００１７】図１に示すように、この実施例に係る布目
検出装置は、撮像部（１）と、搬送部（２）と、検出部
（３）と、出力部（４）とを具備するものである。以
下、各部の詳細について説明する。

【００１８】（Ａ）搬送部 前記搬送部（２）は上下に設けた一対のローラからなる
第１ローラ対（２１），（２１）と、同様に上下に設け
た一対のローラからなり、前記第１ローラ対（２１），
（２１）から適宜間隔を隔てて配設した第２ローラ対
（２３），（２３）と、この第２ローラ対（２３），
（２３）の下側のローラ週面に接する織布移動距離検出
センサ（１９）と、これら第１ローラ対（２１），（２
１），第２ローラ対（２３），（２３）及び織布移動距
離検出センサ（１９）に接続し、前記第１ローラ対（２
１），（２１）及び第２ローラ対（２３），（２３）の
作動を制御する制御装置（図示せず）とからなる。そし
て、前記第１ローラ対（２１），（２１）の間及び第２
ローラ対（２３），（２３）の間に織布（１０）を把持
し、これを矢示Ａ方向に回転させることにより織布（１
０）を矢示Ｂ方向に搬送する。尚、前記第１ローラ対
（２１），（２１）及び前記第２ローラ対（２３），
（２３）には、前記織布（１０）の上下動，蛇行及び滑
りを抑制する機構を設けることが好ましい。

【００１９】前記織布移動距離検出センサ（１９）は前
記第２ローラ（２３）の回転数から前記織布（１０）の
移動距離を検出するものであって、走行中の前記織布
（１０）が１回の撮像可能長さ移動する毎に撮像命令と
なる同期信号を前記画像処理装置（１３）に出力する。

【００２０】（Ｂ）撮像部 前記撮像部（１）は前記第１ローラ対（２１），（２
１）と第２ローラ対（２３），（２３）との間の織布
（１０）の上方に設けた撮像手段（１２）と、前記織布
（１０）を挟み前記撮像手段（１２）に対して対向する
位置に設けた光源（１１）とからなる。

【００２１】撮像手段（１２）は例えばＣＣＤテレビカ
メラ等により構成され、前記光源（１１）より投射さ
れ、前記織布（１０）を透過した光を受けて前記画像処
理装置（１３）に撮像画像データを出力する。尚、前記
織布（１０）が厚手であるために光を透過しにくい場合
には、前記光源（１１）を前記織布（１０）の表面側
（前記撮像手段（１２）と同一側）に配設し、光源（１
１）から投射された光を前記織布（１０）の表面で反射
させるようにし、反射光を用いて前記撮像手段（１２）
により前記織布（１０）を撮像するようにしても良い。
また、前記光源（１１）には各種照明を用いることがで
きるが、大光量化を図るために、フラッシュを用いるこ
とも可能である。この場合には、光源（１１）に対して
応答性に優れた液晶シャッタを前記撮像手段（１２）に
設けてもよい。

【００２２】（Ｃ）検出部 前記検出部（３）は前記撮像手段（１２）により撮像さ
れた画像データを処理する画像処理装置（１３）と、モ
アレ縞発生用画像を記憶した画像記憶手段（１４）とを
備えてなり、この画像記憶手段（１４），前記撮像手段
（１２）及び前記織布移動距離検出センサ（１９）が画
像処理装置（１３）にそれぞれ接続されている。

【００２３】（Ｃ−１）画像記憶手段 前記画像記憶手段（１４）は画素（画像の空間的な最小
構成要素）ごとの濃淡度データの集合体である画像デー
タとしての前記モアレ縞発生用画像を記憶するメモリで
あり、図４に示すように、モアレ縞発生用画像（４０）
は、例えば検査対象物となる織布の緯糸ピッチより若干
広い等ピッチ（モアレ発生用画像（４０）の白部（４
１）のピッチ（ｐ））、且つ直線又は曲線の縞模様を呈
する画像である。尚、このモアレ縞発生用画像（４０）
は、透過照明した織布（１０）を撮像手段（１２）によ
り撮像して得られる画像、即ち緯糸部分が黒い像で現れ
る画像に適したものであり、緯糸部分が白い像で現れる
画像の場合には図示したモアレ縞発生用画像（４０）を
白黒反転した画像が好適である。

【００２４】（Ｃ−２）画像処理装置 図２に示したように、前記画像処理装置（１３）は画像
処理手段（３１）と、布目検出手段（３２）と、欠点検
出手段（３３）とを具備するものであり、更に、前記画
像処理手段（３１）は画像入力回路（５１）と、画像合
成回路（５２）と、空間フィルタ回路（５３）と、画像
２値化回路（５４）と、論理フィルタ回路（５５）と、
特徴抽出回路（５６）とを具備するものである。

【００２５】（Ｃ−２−１）画像入力回路 前記画像入力回路（５１）は前記撮像手段（１２）から
入力されてくる撮像画像データのうち、前記織布移動距
離検出センサ（１９）からの同期信号を受けてこれに対
応した１画面分に相当する撮像画像データのみを入力
し、前記画像合成回路（５２）に送るものであり、これ
と同時に、前記画像記憶手段（１４）に出力信号を出力
する。尚、前記画像記憶手段（１４）はこの信号を受け
て予め記憶しておいた前記モアレ縞発生用画像（４０）
のデータを前記画像合成回路（５２）へ出力する。

【００２６】尚、前記撮像画像データは、Ｘ軸及びＹ軸
の２軸平面を単位の最小構成要素として分割してなる各
画素濃淡値（明るさの度合い）としての数値データであ
る。通常、この撮像画像データは０〜２５５（８ビッ
ト）の値のデジタル値として表される。本実施例装置で
は、０を黒（暗）、２５５を白（明）として定義した。
また、本実施例装置では、画素の座標として左上隅の画
素を（１，１）とし、Ｘ軸方向に連なる画素数を５１２
個とし、Ｙ軸方向に連なる画素数を５１２個として全体
で２６２，１４４個とした。また、本実施例装置では、
画像２値化回路（５４）により２値画像を作成している
が、この際には、前記濃淡値０を「０」とし、前記濃淡
値２５５を「１」として、「０」，「１」で表された２
値画像を得た。また、各回路での処理および各回路間の
データの伝達はラスタ方向への走査により行った。

【００２７】（Ｃ−２−２）画像合成回路 前記画像合成回路（５２）は、前記画像入力回路（５
１）から送られてきた１画面分の前記撮像画像データ
と、前記画像記憶手段（１４）より入力した前記モアレ
縞発生用画像（４０）の画像データとを合成してモアレ
縞を生じた合成画像を作成し、作成した合成画像データ
を前記空間フィルタ回路（５３）に送る。この合成の手
順は図５に示したように、前記撮像画像データ及びモア
レ縞発生用画像データの各（１，１）座標の画素から順
次各画素について、まず両画像データの各画素の値を２
で割り、ついでこれらを合算するという平均加算によ
る。

【００２８】（Ｃ−２−３）空間フィルタ回路 前記空間フィルタ回路（５３）は前記合成画像データを
入力して、図６に示したような空間フィルタ処理（重み
付けテーブルとの空間積和演算）を行うものであって、
この空間フィルタ処理を行い、経糸に関するデータを除
去して布目検出に不必要な織布データを排除することに
より、検出に際しての誤認を防止する。ついで、この経
糸除去処理を施した画像データは前記画像２値化回路
（５４）に送られる。

【００２９】（Ｃ−２−４）画像２値化回路 前記画像２値化回路（５４）は図７に示したように、入
力された経糸除去処理後の画像データを、濃淡ヒストグ
ラムに現われた糸を示す山と糸間隔を示す山との間の谷
に当たる濃度をしきい値「ｓ」として画像２値化処理を
行うものであって、オペレータの理解を助け、出力を鮮
明にし、画像を保存する際のメモリ数を減少させるもの
である。ついで、処理後の２値画像を前記論理フィルタ
回路（５５）に送られる。

【００３０】（Ｃ−２−５）論理フィルタ回路 前記論理フィルタ回路（５５）は前記２値画像を入力し
て、図８に示したように論理フィルタ処理を行い、検出
用のモアレ縞画像を作成するものであり、作成した検出
用モアレ縞画像を前記特徴量抽出回路（５６）に出力す
る。以下、この論理フィルタ回路の具体的機能および処
理内容について説明する。

【００３１】まず、５１２通りのパターンに対応した５
１２のエントリを持つ論理フィルタテーブルに予め所定
の値を設定しておき、入力された原画（２値画像）の全
３×３領域における５１２通りのパターンに対応した値
を処理結果として出力するものであり、緯糸の画像だけ
でなく前記モアレ縞発生用画像の画像をも含んでいる前
記２値画像を入力し、まず、該２値画像を構成するモア
レ縞発生用画像の黒色部分と同一レベルの画像を収縮さ
せることにより前記モアレ縞発生用画像を除去し検出を
容易にするための画像収縮処理を施し、つぎに、モアレ
縞画像から面積の不規則なノイズを除去するためのノイ
ズ除去処理を施し、最後に、正確につながっていない可
能性があるモアレ縞画像を構成するモアレ縞（黒色部
分）を示すものと同一レベルの画像を膨張させることに
より該モアレ縞画像を正確につなげ検出を容易にするた
めの画像膨張処理を施し、前記検出用モアレ縞画像を作
成するものである。

【００３２】前記画像収縮処理は全３×３領域を対象に
４方向（右、上、左、下）からの画像収縮用テーブル
（図１０参照）を順に切り換えながら、該当する３×３
領域を検出し収縮するための論理フィルタをかけるもの
である。

【００３３】前記ノイズ除去処理は例えば中央が「１」
で残り８画素が「０」のパターンのようなノイズ除去用
テーブル（図９参照）を用いて、このパターンのみを
「０」として出力するための論理フィルタをかけるもの
である。

【００３４】前記画像膨張処理は全３×３領域を対象に
４方向（右、上、左、下）からの画像膨張用テーブル
（図１１参照）を順に切り換えながら、該当する３×３
領域を検出し膨張するための論理フィルタをかけるもの
である。

【００３５】（Ｃ−２−６）特徴量抽出回路 図１２に示したように、前記特徴量抽出回路（５６）は
前記検出用モアレ縞画像を入力して、まず、モアレ縞
（図において黒色で示した部分）毎にラベリング（この
例ではラベリングナンバー（ｉ）で表している）を施
し、該各モアレ縞毎に、中心点の座標（Ｘｉ，Ｙｉ）、
傾斜角度及び密度検出に必要な特徴量であるＸ方向最大
長さ（Ｘｍａｘｉ）、並びに欠点検査に必要な特徴量で
あるＹ方向最大長さ（Ｙｍａｘｉ），Ｙ方向最小長さ
（Ｙｍｉｎｉ），Ｙ方向ピッチ最大長さ（Ｙｐｍａｘ
ｉ）及びＹ方向ピッチ最小長さ（Ｙｐｍｉｎｉ）を抽出
する。また、抽出した特徴量は布目検出手段（３２）及
び欠点検出手段（３３）に出力される。

【００３６】尚、前記織布（１０）の緯糸が前記モアレ
縞発生用画像の縞と平行である場合に形成される検出用
モアレ縞を図１３に、また、前記モアレ縞発生用画像に
対して傾斜している場合に形成される検出用モアレ縞を
図１４に、湾曲している場合に形成される検出用モアレ
縞を図１５にそれぞれ示す。

【００３７】また、織布欠点の検査に際しては、正常な
布目を有する織布について行う必要がある。しかしその
際は、異物欠点が前記モアレ縞発生用画像の暗部（黒色
部分）に隠れないように、正常な緯糸に対して前記モア
レ縞発生用画像を傾斜させることが望ましい。そこで本
実施例では、正常な緯糸に対して４度傾斜させたモアレ
縞発生用画像を用いたとき、前記織布（１０）に糸抜け
欠点がある場合に形成される検出用モアレ縞を図１６
に、また、段織り欠点がある場合に形成される検出用モ
アレ縞を図１７に、異物混入欠点がある場合に形成され
る検出用モアレ縞を図１８にそれぞれ示す。

【００３８】（Ｃ−２−７）布目検出手段 前記布目検出手段（３２）は入力された前記特徴量か
ら、布目の傾斜角度θ及び密度ｍを算出し、これを前記
出力部（４）に出力するものである。尚、傾斜角度θは
画像上の全モアレ縞のＸ軸方向の最大幅の平均値から求
められるもので、具体的には次式、 θ＝ｔａｎ^-1（ｐΣ１／ΣＸｍａｘｉ） で表される（図１９参照）。また、密度ｍは同Ｙ軸方向
の最大幅の平均値から求められるもので、具体的には次
式、 ｍ＝（ΣＸｍａｘｉ／Σ１）×１００／（（ΣＸｍａｘ
ｉ＋ΣＸｐｍａｘｉ）／Σ１） で表される（図２０参照）。そして、算出した傾斜角度
θ及び密度ｍを、正常な織布について予め経験的に求め
た傾斜角度θ値及び密度ｍ値を基準に閾値を定め、傾斜
角度θがこの閾値より外れた場合に布目曲がりと判断
し、密度ｍ値が閾値を外れた場合に密度不良と判断す
る。

【００３９】（Ｃ−２−８）欠点検出手段 前記欠点検出手段（３３）は入力された前記特徴量か
ら、欠点が存在するか否かを判断するものであり、異物
欠点，糸抜け欠点，厚段欠点，薄段欠点の各欠点につい
て判断する。即ち、異物欠点については次の条件式、 Ｙｍａｘｉ＞（ΣＹｍａｘｉ／Σ１）＋（ΣＹｐｍａｘ
ｉ／２Σ１） を満足する場合に異物欠点があると判断する（図２１参
照）。また、糸抜け欠点については次の条件式、 Ｙｍｉｎｉ＜（ΣＹｍａｘｉ／２Σ１） を満足する場合に糸抜け欠点があると判断する（図２２
参照）。また、厚段欠点については次の条件式、 Ｙｐｍａｘｉ＞（ΣＹｐｍａｘｉ／Σ１）＋（ΣＹｍａ
ｘｉ／２Σ１） を満足する場合に厚段欠点があると判断し、また、薄段
欠点については次の条件式、 Ｙｐｍｉｎｉ＜（ΣＹｐｍａｘｉ／２Σ１） を満足する場合に糸抜け欠点があると判断する（図２３
参照）。尚、異物欠点，糸抜け欠点，厚段欠点，薄段欠
点の各欠点の存在する位置Ｙは、 Ｙ＝（（ｎ−１）×Ｌ＋Ｙｉ） で表される。そして、欠点検出手段（３３）は以上の検
出結果を出力部（４）に出力する。

【００４０】（Ｄ）出力部 前記出力部（４）は前記画像処理装置（１３）に接続す
るモニタ（１５），プリンタ（１６）及び検出結果記憶
手段（１８）を備えたものである。前記モニタ（１５）
は検出画像データ及び検出結果の入力を受けてこれを画
面に表示するものであり、同様に、前記プリンタ（１
６）はプリント出力するものである。また、前記検出結
果記憶手段（１８）は適宜メモリを備え、入力された検
出画像データ及び検出結果を記憶する。

【００４１】以下、図３に示すフローチャートを参照し
て、本実施例装置を用いた布目欠点の検出例について説
明する。

【００４２】まず、前記画像入力回路（５１）は織布移
動距離検出センサ（１９）からの同期信号を受けて、前
記撮像手段（１２）から１画面分に相当する撮像画像デ
ータを入力した後、このデータを画像合成回路（５２）
に出力する（ステップ１０１）。

【００４３】ついで、前記画像合成回路（５２）は撮像
画像データの入力を受けると、前記画像記憶手段（１
４）に記憶したモアレ縞発生用画像データを入力し、前
記撮像画像データとモアレ縞発生用画像データとを平均
加算することにより、この二つの画像データを合成し、
モアレ縞を生じた合成画像データを得る（ステップ１０
２）。そして、この合成画像データを前記空間フィルタ
回路（５３）に出力する。

【００４４】前記空間フィルタ回路（５３）は入力した
合成画像データから経糸に関するデータ、即ち布目検出
に不必要なデータを除去する処理を行い（ステップ１０
３）、経糸除去後の画像データを前記画像２値化回路
（５４）に出力する。前記画像２値化回路（５４）で
は、入力した画像データに２値化処理を行い（ステップ
１０４）、得た２値画像データを前記論理フィルタ回路
（５５）に出力する。

【００４５】前記論理フィルタ回路（５５）では、入力
した２値画像データに画像収縮処理を行い（ステップ１
０５）、ついで、ノイズ除去処理を行い（ステップ１０
６）、しかる後、画像膨張処理を行って（ステップ１０
７）検出用のモアレ縞画像データを作成し、このモアレ
縞画像データを前記特徴量抽出回路（５６）に出力す
る。

【００４６】前記特徴量抽出回路（３５）では、入力し
た検出用モアレ縞画像データから傾斜角度，密度及び欠
点検査に必要な他の特徴量を抽出し（ステップ１０
８）、抽出した特徴量を布目検出手段（２７）及び欠点
検出手段（２８）に出力する。

【００４７】前記布目検出手段（３２）では、入力した
特徴量から傾斜角度及び密度を算出して（ステップ１０
９）、結果を出力部（４）に出力し、前記欠点検出手段
（３３）では、異物欠点，糸抜け欠点，厚段欠点，薄段
欠点等の欠点を検出した後（ステップ１１０）、この検
出結果を出力部（４）に出力する。そして、出力部
（４）では、入力した検出画像及び検出結果をモニタ
（１５）に画面表示する。同様に、前記プリンタ（１
６）により、前記検出画像及び検出結果をプリント出力
する（ステップ１１２）一方、検出画像データ及び検出
結果を前記検出結果記憶手段（１８）に記憶する。

【００４８】この実施例によれば、織物の布目検査にお
いて検査員の熟練を必要とせず、また、個人差無く定量
的且つ自動的に検査するができる。更に、欠陥に応じた
措置を迅速に適宜講じることができ、織布に対する品質
管理システムが大幅に改善される。

【００４９】尚、本実施例では、織布（１０）を構成す
る緯糸に関する場合について説明したが、経糸や他の糸
を対象としても良いことは言うまでもない。また、検査
対象の糸に対してモアレ縞発生用画像又は撮像手段を傾
斜させてもよい。また、２値化を容易にするための鮮鋭
化等コントラストを強調する処理を施しても良く、更
に、ノイズを抑制するためのスムージング，平滑化等、
画像又はヒストグラムの凹凸を減らす処理を施しても良
い。

【００５０】他の好ましい実施例として、等ピッチ曲線
のモアレ縞発生用画像を用いることもできる。検出用モ
アレ縞の作成方法は同様であるので省略するが、正規状
態の布目が曲線である場合、正規状態と同じ形状の曲線
を有するでモアレ縞発生用画像を用いると、傾斜角度の
部分的な変化に対応した検出結果が得られるため、特に
効果的である。

【００５１】尚、上述の例では最も自動化した例を示し
たが、これに限るものではない。即ち、前記モアレ縞発
生用画像と同じ形状のスリットを用い、このスリットを
検査対象の前記織布（１０）と撮像手段（１２）との間
に配設し、撮像手段（１２）により前記織布（１０）を
撮像し、直接前記モニタ（１５）に撮像画像を写し出す
ように構成しても良い。また、同様にスリットを介して
撮像手段（１２）により前記織布（１０）を撮像し、こ
の撮像画像を前記空間フィルタ回路（５３），画像２値
化回路（５４），論理フィルタ回路（５５），特徴量抽
出回路（５６），布目検出手段（３２），欠点検出手段
（３３）により処理し、その結果を出力部（４）に出力
するように構成しても良い。

【００５２】

【発明の効果】以上に詳述したように、本発明によれ
ば、織布の全域についての布目曲がりや他の欠点を精密
な調整を必要とせず且つ安定して検出することができ
る。また、熟練した検査員を必要とせず、個人差の無い
定量的な検査を自動的に実施するができる。更に、欠陥
に応じた措置を迅速に適宜講じることができ、織布につ
いての品質管理システムを大幅に改善することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例装置を示す平面図である。

【図２】実施例装置の構成を示すブロック図である。

【図３】実施例装置における処理手順を示す斜視図であ
る。

【図４】モアレ縞発生用画像を示す説明図である。

【図５】画像合成回路の作用についての説明図である。

【図６】空間フィルタ回路の作用についての説明図であ
る。

【図７】画像２値化回路の作用についての説明図であ
る。

【図８】論理フィルタ回路の作用についての説明図であ
る。

【図９】ノイズ除去処理におけるノイズ除去用テーブル
を示す説明図である。

【図１０】画像収縮処理における画像収縮用テーブルを
示す説明図でる。

【図１１】画像膨脹処理における画像膨脹用テーブルを
示す説明図である。

【図１２】得られるモアレ縞画像を概念的に示す説明図
である。

【図１３】緯糸がモアレ縞画像の縞と平行である場合に
形成される検出用モアレ縞である。

【図１４】緯糸がモアレ縞画像の縞に対して傾斜してい
る場合に形成される検出用モアレ縞である。

【図１５】緯糸が湾曲している場合に形成される検出用
モアレ縞である。

【図１６】糸抜け欠点がある場合に形成される検出用の
モアレ縞である。

【図１７】段織が存在する場合に形成される検出用のモ
アレ縞である。

【図１８】異物混入が存在する場合に形成される検出用
のモアレ縞である。

【図１９】緯糸の傾斜角度の算出について説明するため
の説明図である。

【図２０】緯糸の密度の算出について説明するための説
明図である。

【図２１】異物混入欠点の検出について説明するための
説明図である。

【図２２】糸抜け欠点の検出について説明するための説
明図である。

【図２３】段織欠点の検出について説明するための説明
図である。

【符号の説明】

１ 撮像部 ２ 搬送部 ３ 検出部 ４ 出力部 １０ 織布 １１ 光源 １２ 撮像手段 １３ 画像処理装置 １４ 画像記憶手段 １５ モニタ １６ プリンタ １８ 検出結果記憶手段 １９ 織布移動距離検出センサ ２１ 第１ローラ対 ２３ 第２ローラ対 ３１ 画像処理手段 ３２ 布目検出手段 ３３ 欠点検出手段 ４０ モアレ縞発生用画像 ５１ 画像入力回路 ５２ 画像合成回路 ５３ 空間フィルタ回路 ５４ 画像２値化回路 ５５ 論理フィルタ回路 ５６ 特徴抽出回路

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検査対象の織布を反射照明又は透過照明
   し、等ピッチ直線状又は曲線状であり、且つ該ピッチが
   前記織布の構成糸とは異なるピッチのスリットを介して
   前記織布を撮像し、得られたモアレ縞画像から布目の欠
   点を検出する布目欠点検出方法。
2. 【請求項２】 検査対象の織布を反射照明又は透過照明
   し、等ピッチ直線状又は曲線状であり、且つ該ピッチが
   前記織布の構成糸とは異なるピッチのスリットを介して
   前記織布を撮像し、得られたモアレ縞画像のデータを２
   値化処理した後、特徴量を算出し、ついで該特徴量から
   布目の欠点を検出する布目欠点の検出方法。
3. 【請求項３】 検査対象の織布を反射照明又は透過照明
   し、ついで該織布を撮像して得た画像データと、等ピッ
   チの直線状又は曲線状であり、且つ該ピッチが前記織布
   の構成糸とは異なるピッチの縞状画像のデータとを合成
   してモアレ縞画像データを作成し、ついで該モアレ縞画
   像データを２値化処理した後、特徴量を算出し、しかる
   後該特徴量から布目の欠点を検出する布目欠点の検出方
   法。
4. 【請求項４】 織布を連続走行せしめる搬送手段と、前
   記織布を反射照明又は透過照明する照明手段と、前記織
   布を撮像して画像データを入力する撮像手段と、前記織
   布と撮像手段との間に設けたスリットと、該スリットを
   介して撮像された画像データを２値化処理し、特徴量を
   算出する画像処理手段と、前記特徴量から布目欠点を検
   出する検出手段とからなり、前記スリットが等ピッチの
   直線状又は曲線状であり、且つ該ピッチが前記織布の構
   成糸とは異なるピッチである布目欠点の検出装置。
5. 【請求項５】 織布を連続走行せしめる搬送手段と、前
   記織布を反射照明又は透過照明する照明手段と、前記織
   布を撮像して画像データを入力する撮像手段と、等ピッ
   チの直線状又は曲線状であり、且つ該ピッチが前記織布
   の構成糸とは異なるピッチの縞状画像のデータを記憶す
   る画像記憶手段と、前記撮像手段によって撮像した画像
   データと前記画像記憶手段に記憶した縞状画像のデータ
   とを合成した後２値化処理し、得られた２値画像データ
   から特徴量を算出する画像処理手段と、前記特徴量から
   布目欠点を検出する検出手段とからなる布目欠点の検出
   装置。