JPH10267863A - 信号異常検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】表面に特徴を有する測定対象における異常部を
高い精度で検出する。 【解決手段】織布Ｗからの反射光を受光する空間フィル
タ１３からの出力信号は、２値化器２３に出力される。
２値化器２３は前記出力信号を微分して２値化する。微
分符号が正の場合には２値化信号は１の値となり、微分
符号が負の場合には２値化信号は０の値となる。加算器
２４は２値化信号の１の値のみを加算する。マイクロコ
ンピュータＣＰＵは計測された２値化信号の加算値の大
きさを大小２つのしきい値と比較する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、表面に特徴を有す
る測定対象からその特徴を表す空間周波数成分を含んだ
信号を抽出して測定対象の異常部を検出する装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】前記測定対象としては例えば織布があ
り、この場合の異常部は織布上の織りきずである。織り
きずを検出する方式は種々ある。１つの検出方式として
は、織布面に光を走査し、この光走査による織布からの
反射光あるいは透過光の光量変化から織りきずを検出す
る方式がある。別の検出方式としては、カメラを用いた
画像処理によって織りきずを検出する方式がある。さら
に別の検出方式としては、織布面に光を照射し、この光
照射による織布からの反射光あるいは透過光を空間フィ
ルタで受光して織りきずを検出する方式がある。

【０００３】織布は、経糸と緯糸とを規則的に組み合わ
せてできており、前記した検出方式のいずれにおいても
織布における経糸と緯糸との規則性を利用した織りきず
検出が行われる。即ち、織布面の状態を検出した後、こ
の検出結果から前記規則性を利用して正常部と異常部と
を分離するという処理手順が遂行される。

【０００４】特開平６−１０２４４号公報、特開平６−
１０２１９８号公報に開示される検反装置では、空間フ
ィルタを用いて織布面の状態を検出し、この織布面の状
態を表す検出信号をフィルタ処理して織りきずの特定を
行なっている。空間フィルタを用いた検出方式では、織
布面の状態の検出と同時に正常部と異常部との分離が行
われるという特徴があり、この特徴のために信号処理系
を簡素化できると共に、信号処理の高速化が可能であ
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】空間フィルタから出力
された出力信号をフィルタ処理して織りきずを特定しよ
うとした場合、織りきずが大きい場合には正常部の信号
と織りきず部の信号とのＳ／Ｎ比が大きくなり、織りき
ず部の特定が容易である。しかし、織りきずが小さい場
合には正常部の信号と織りきず部の信号とのＳ／Ｎ比が
小さくなり、織りきず部の特定が困難である。又、正常
部の信号と織りきず部の信号とのＳ／Ｎ比は織布の織り
密度によっても変化し、織布の織り密度が高いほど前記
Ｓ／Ｎ比は小さくなる。そのため、織りきずの種類や織
り密度によっては織りきず部の特定が困難となり、誤検
出が多くなるという問題がある。

【０００６】空間フィルタから出力された出力信号をフ
ィルタ処理する場合の前記したＳ／Ｎ比の低下という欠
点は、微小な織りきずを反映する信号がフィルタ処理に
よって取り除かれてしまうことに起因すると考えられ
る。

【０００７】本発明は、表面に特徴を有する測定対象に
おける異常部を高い精度で検出することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】

（１）そのために請求項１の発明では、測定対象の特徴
を表す空間周波数成分を含んだ信号を測定対象から抽出
する特徴抽出手段と、前記抽出された信号の波形の増減
の変更部を捉えて前記信号を２値化する２値化手段と、
前記２値化された信号に基づいて異常有無を判別する異
常有無判別手段とを備えた信号異常検出装置を構成し
た。

【０００９】特徴抽出手段の出力信号である空間周波数
成分信号を２値化することにより、正常部に対する異常
部の信号変化が僅かな場合にもＳ／Ｎ比を高めることが
できる。 （２）前記（１）の異常有無判別手段は、前記２値化さ
れた信号の間隔を演算する間隔演算手段を含む構成とす
ることもできる。

【００１０】この場合、正常部における２値化された信
号の間隔と異常部における２値化された信号の間隔とは
異なる。このような間隔を把握することによって正常部
と異常部との判別が高精度で行える。 （３）前記（２）の間隔演算手段は、前記抽出された信
号における増加部分及び減少部分のいずれか一方に対応
する零より大きい２値化された信号を加算する加算手段
を含む構成とすることもできる。

【００１１】この場合、加算手段によって得られた加算
値は２値化された信号の間隔を反映する。 （４）前記（１）乃至（３）の２値化手段は、前記抽出
された信号を微分した際の微分符号に基づいて前記抽出
された信号を２値化するようにすることもできる。

【００１２】特徴抽出手段から得られる空間周波数成分
信号の信号レベルは、測定対象の表面のどこでも一定と
は限らない。そのため、空間周波数成分信号を特定のレ
ベルで２値化したとしても２値化信号が測定対象の表面
の特徴を適切に表したものとは必ずしもならない。一
方、空間周波数成分信号の周期は、測定対象の表面の特
徴を適切に表したものとなる。空間周波数成分信号の周
期を適切に反映する空間周波数成分信号の微分符号（正
あるいは負）に基づいた２値化は、信号レベルの変化の
影響を受けることなく測定対象の表面の特徴を適切に表
し、高精度の異常部検出が可能である。 （５）前記（２）乃至（４）の異常有無判別手段は、前
記信号の間隔の平均値を前記信号の間隔に対する比較基
準対象として異常有無の判別を行なうようにしてもよ
い。

【００１３】測定対象の表面の特徴を表す空間周波数成
分信号の間隔は、正常部においても均一とは限らない。
そのため、異常有無の判別を行なうための比較基準対象
として空間周波数成分信号の間隔の予測値を採用して
も、正常部における空間周波数成分信号の実際の間隔が
前記予測値からずれる場合もある。これに対して空間周
波数成分信号の間隔の平均値は、異常有無の判別を行な
うための比較基準対象として好適である。 （６）前記（２）乃至（５）の異常有無判別手段は、前
記信号の間隔と、前記空間周波数成分の特徴とに基づい
て異常有無の判別を行なうようにしてもよい。

【００１４】測定対象の表面の特徴が空間周波数成分信
号のレベル変化を小さくするものである場合、正常部と
異常部との信号レベルの差が小さくなり、Ｓ／Ｎ比が小
さくなる。異常部における空間周波数成分信号には微小
ながら異常部特有の特徴が含まれているが、これらの特
徴を個々に用いて異常部の特定を行なうのは困難であ
る。しかし、２値化信号の間隔を加味した判別は、正常
部と異常部との信号レベルの変化が小さい場合にも高精
度の検出を保障する。 （７）前記（１）乃至（６）の測定対象は、織布を測定
対象とすることもできる前記（１）乃至（６）の発明は
織布の検反への適用に好適である。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、本発明を検反装置に具体化
した第１の実施の形態を図１〜図４に基づいて説明す
る。

【００１６】図１に示すように、織機上で製織されてい
る織布Ｗの上方にはガイドレール１１が織布Ｗの織り幅
方向（緯糸Ｙの長手方向）に配設されており、ガイドレ
ール１１にはセンサヘッド１２が往復動可能に支持され
ている。センサヘッド１２は、集光レンズ３６と空間フ
ィルタ１３と鏡１４とを備えている。織布Ｗの一方の織
り端の外側方には正逆転可能なモータ１５が配設されて
おり、他方の織り端の外側方にはガイドプーリ１６が配
設されている。モータ１５の出力軸には駆動プーリ１５
１が止着されており、駆動プーリ１５１とガイドプーリ
１６とには無端状のベルト１７が掛け渡されている。モ
ータ１５の正逆転によりベルト１７が往復周回する。ベ
ルト１７にはセンサヘッド１２が止着されており、ベル
ト１７の往復周回に伴ってセンサヘッド１２が織布Ｗの
両織り端の間を往復動する。

【００１７】モータ１５はモータ制御装置１８の制御を
受ける。モータ１５には回転検出器１５２が取り付けら
れており、モータ制御装置１８は回転検出器１５２から
モータ１５の回転角情報を得る。モータ制御装置１８は
回転検出器１５２から得られる回転角情報に基づいてモ
ータ１５の回転角をフィードバック制御する。

【００１８】モータ１５の近くにはレーザ投光器１９が
配設されている。図２に示すように、レーザ投光器１９
の投射経路は、センサヘッド１２の往復動に伴う鏡１４
の移動経路上にあり、レーザ投光器１９からの投射光は
鏡１４によって織布Ｗの上面に向けて反射される。織布
Ｗの上面で反射した光の一部は集光レンズ３６を介して
空間フィルタ１３によって受光される。図３に示すよう
に、空間フィルタ１３は受光量に応じた電流信号に変換
して増幅回路２０に出力する。増幅回路２０は変換電流
信号を増幅して電流−電圧変換回路２１に出力し、電流
−電圧変換回路２１は増幅電流信号を電圧信号に変換し
て信号処理装置２２に出力する。

【００１９】図３に示すように、信号処理装置２２は、
２値化器２３と加算器２４と判別器２５とからなる。２
値化器２３は微分回路２６及びコンパレータ２７からな
る。加算器２４は、リセット回路２８、発振器２９及び
加算回路３０からなる。判別器２５は、マイクロコンピ
ュータＣＰＵ、プログラムメモリＲＯＭ及びデータメモ
リＲＡＭからなる。プログラムメモリＲＯＭは、マイク
ロコンピュータＣＰＵが行なう一連の処理のプログラム
を記憶している。

【００２０】マイクロコンピュータＣＰＵは、織機制御
装置３１、モータ制御装置１８、加算回路３０及びレー
ザ投光器１９に信号接続されている。織機の起動スイッ
チ３２をＯＮすると、織機制御装置３１は製織を行なう
ための一連の処理を行なうと共に、経糸密度、織機回転
数等の製織条件をマイクロコンピュータＣＰＵに送信す
る。マイクロコンピュータＣＰＵは受信した製織条件に
基づいて発振器２９の発振周波数を演算する。この演算
結果は発振器２９に送られ、発振器２９は演算された発
振周波数のタイミング信号を加算回路３０に出力する。
又、織機制御装置３１は製織条件の送信後にマイクロコ
ンピュータＣＰＵに対して検反開始信号を出力する。

【００２１】前記演算結果の送信後、マイクロコンピュ
ータＣＰＵは、前記検反開始信号の入力に応答してモー
タ制御装置１８にトラバース開始信号を送信すると共
に、レーザ投光器１９を点灯する。モータ制御装置１８
はトラバース開始信号の受信に基づいてモータ１５を回
転制御し、センサヘッド１２が織布Ｗの織り幅方向に移
動する。モータ制御装置１８は、モータ１５の単位時間
当たりの回転角、即ち回転速度が予め設定された規定値
に達するとマイクロコンピュータＣＰＵに対して検査有
効信号を送信する。

【００２２】織布Ｗの表面からの反射光を受光した空間
フィルタ１３は、経糸Ｔの密度に応じた空間周波数成分
からなる電気信号を信号処理装置２２に送信する。この
電気信号の送信は、レーザ投光器１９の点灯時点から行
われる。

【００２３】微分回路２６は空間フィルタ１３を介して
得られる前記電圧信号を時間微分する。微分して得られ
た微分信号はコンパレータ２７に出力される。コンパレ
ータ２７は微分信号を微分符号（正又は負）に応じて２
値化する。微分符号が正の場合には２値化信号は１の値
となり、微分符号が負の場合には２値化信号は０の値と
なる。コンパレータ２７によって２値化された信号はリ
セット回路２８及び加算回路３０に出力される。加算回
路３０は、発振器２９から出力されるタイミング信号に
応答して２値化信号を加算する。コンパレータ２７から
出力される微分信号の符号が正から負に変化すると、リ
セット回路２８は、この符号変化に応じて前記タイミン
グ信号と同期してリセット信号を加算回路３０に出力す
る。加算回路３０における２値化信号の加算は、リセッ
ト信号が入力されるまで行われる。マイクロコンピュー
タＣＰＵは、前記タイミング信号よりも短いサンプリン
グ間隔で２値化信号の加算結果を計測する。

【００２４】マイクロコンピュータＣＰＵは計測した２
値化信号の加算値Σの大きさを大小２つのしきい値Ｃma
x ，Ｃmin と比較する。加算値Σがしきい値の範囲〔Ｃ
min，Ｃmax 〕外にある場合には、マイクロコンピュー
タＣＰＵはモータ制御装置１８に対してモータ１５の回
転角をマイクロコンピュータＣＰＵに送信するように要
求する。モータ制御装置１８はこの送信要求に応答して
前記回転角をマイクロコンピュータＣＰＵに送信し、マ
イクロコンピュータＣＰＵは送信された回転角をセンサ
ヘッド１２の位置情報に変換して織りきず発生位置を演
算する。マイクロコンピュータＣＰＵはこの演算して得
られた織りきず発生位置情報を織機制御装置３１に送信
し、織機制御装置３１は送信された織りきず発生位置情
報を表示装置３３に表示する。

【００２５】図４（ａ）の波形信号Ｄ及び図４（ｂ）の
波形信号Ｅは、空間フィルタ１３によって計測して得ら
れた信号を表す。織布Ｗの面からの反射光の光量は、緯
糸Ｙと経糸Ｔとの交差状況により変化し、空間フィルタ
１３からの出力信号は交差状況に応じた周波数の信号に
なる。特開平６−１０２４４号公報、特開平６−１０２
１９８号公報に開示されるように、空間フィルタ１３の
受光部は短冊形状であり、短冊形状の長手方向が経糸Ｔ
の長手方向と一致させてある。そのため、空間フィルタ
１３からの出力信号の周期は経糸Ｔの配列周期に対応す
る。即ち、空間フィルタ１３は、測定対象である織布Ｗ
の表面の特徴を表す空間周波数成分を含んだ信号を抽出
する特徴抽出手段を構成する。

【００２６】織布Ｗに織りきずがあると、経糸Ｔと緯糸
Ｙとの交差状況が変化するため、織りきずに対応する信
号は、正常部に対応する信号に比べて規則性が損なわれ
る。図４（ｂ）の波形信号Ｅのうちの異常信号部Ｅ１は
織りきずに対応する。

【００２７】図４（ａ）の波形信号Ｆは、２値化手段と
なる２値化器２３によって波形信号Ｄを２値化した２値
化信号を表し、図４（ｂ）の波形信号Ｇは２値化器２３
によって波形信号Ｅを２値化した２値化信号を表す。２
値化器２３は、波形信号Ｄ，Ｅの正の微分符号の部分、
即ち波形信号Ｄ，Ｅの増加部分を１、波形信号Ｄ，Ｅの
負の微分符号の部分、即ち波形信号Ｄ，Ｅの減少部分を
０とする２値化を行なう。図４（ａ）の波形信号Ｈは、
加算手段となる加算器２４によって波形信号Ｆを加算演
算して得られた２値化加算信号を表し、図４（ｂ）の波
形信号Ｋは、加算器２４によって波形信号Ｇを加算演算
して得られた２値化加算信号を表す。加算器２４は、２
値化信号Ｆ，Ｇの０，１の一方の値１の区間で値１を加
算してゆく。

【００２８】２値化信号Ｇのうちの特異信号部Ｇ１は異
常信号部Ｅ１に対応し、２値化加算信号Ｋのうちの特異
信号部Ｋ１は特異信号部Ｇ１に対応する。図４（ｂ）の
例では、特異信号部Ｇ１の幅が正常な２値化信号の幅よ
りも広くなっている。従って、特異信号部Ｋ１の値のピ
ークは正常部に対応する２値化加算信号のピーク値より
も大きくなる。異常部のない波形信号Ｄに対応する２値
化信号Ｆの値１の部分の間隔はほぼ等間隔である。しか
し、異常部のある波形信号Ｅに対応する２値化信号Ｇで
は、特異信号部Ｇ１の値１の部分と隣の値１の部分との
間隔とが正常部に対応する２値化信号の値１の部分の間
隔と等しくならない。２値化加算信号Ｈ，Ｋのピーク値
は、２値化信号Ｆ，Ｇの値１の幅を反映しており、２値
化信号Ｆ，Ｇの値１の幅は２値化信号の間隔を反映して
いる。従って、２値化信号Ｆ，Ｇの加算演算は２値化信
号の間隔を演算していることと同等であり、加算器２４
は２値化された信号の間隔を演算する間隔演算手段とな
る。

【００２９】しきい値Ｃmax ，Ｃmin は、正常部に対応
する２値化加算信号のピーク値と、異常部に対応する２
値化加算信号のピーク値とを識別し得るように設定され
ている。図示の例では特異信号Ｋ１の値のピーク値がし
きい値Ｃmax を上回り、判別器２５は織りきず発生位置
情報を出力する。判別器２５は、前記間隔演算手段の演
算結果に基づいて異常有無を判別する異常有無判別手段
を前記間隔演算手段と共に構成する。

【００３０】第１の実施の形態では以下の効果が得られ
る。 （１-1）糸の太さむらが無く、経糸Ｔと緯糸Ｙとの交差
状態も均一な織布Ｗにおいては、空間フィルタ１３から
得られる出力信号Ｄを２値化した２値化信号の間隔は、
波形信号Ｆで示すように均一である。織りきずがある場
合には、空間フィルタ１３から得られる出力信号Ｅを２
値化した２値化信号の間隔は、波形信号Ｇで示すように
均一にならない。織布Ｗの表面からの反射光の光量は、
経糸Ｔと緯糸Ｙとの交差状況、即ち織布面の光学特性の
影響を受ける。しかし、空間フィルタ１３の出力信号の
周期は、経糸Ｔの配列密度に対応していて織布面の光学
特性の影響をあまり受けない。織布面の光学特性の影響
の小さい空間周波数成分信号である波形信号Ｄ，Ｅは、
経糸Ｔと緯糸Ｙとの交差状況を適切に表している。従っ
て、特徴抽出手段となる空間フィルタ１３の出力信号で
ある空間周波数成分信号を２値化することにより、正常
部に対する異常部の信号変化が僅かな場合にもＳ／Ｎ比
を高めることができる。 （１-2）織布面上の正常部における２値化された信号の
間隔と異常部における２値化された信号の間隔とは異な
る。このような間隔を把握することによって正常部と異
常部との判別が高精度で行える。 （１-3）加算器２４によって得られた加算値Σは２値化
された信号の間隔を反映しており、このような加算演算
は正常部における２値化された信号の間隔と異常部にお
ける２値化された信号の間隔との識別の上で有効であ
る。 （１-4）空間周波数成分信号である波形信号Ｄ，Ｅの信
号レベルは、織布Ｗの表面のどこでも一定とは限らな
い。そのため、波形信号Ｄ，Ｅを特定のレベルで２値化
したとしても２値化信号が織布Ｗの表面の特徴を適切に
表したものとは必ずしもならない。一方、波形信号Ｄ，
Ｅの周期は、織布Ｗの表面の特徴を適切に表したものと
なる。波形信号Ｄ，Ｅの周期を適切に反映する波形信号
Ｄ，Ｅの微分符号（正あるいは負）に基づいた２値化
は、信号レベルの変化の影響を受けることなく織布Ｗの
表面の特徴を適切に表し、高精度の異常部検出が可能で
ある。

【００３１】次に、図５及び図６の第２の実施の形態を
説明する。第１の実施の形態と同じ構成部には同じ符号
が付してある。この実施の形態における異常有無判別器
３４は、信号処理系の１つであるニューラルネットワー
ク機能を組み込んだマイクロコンピュータである。異常
有無判別器３４はプログラムメモリに予め書き込まれた
ニューラル処理プログラムに基づいて信号処理を行な
う。図５に示すように、この信号処理系は、データを入
力する入力層３４１、中間層３４２及び出力層３４３の
３層からなる。入力層３４１は中間層３４２と接続され
ており、中間層３４２は出力層３４３と接続されてい
る。

【００３２】織布を製織する際には、隣合う糸間の隙間
が糸の太さむらのために不均一となることがある。この
ような隙間の不均一は、織り密度の不均一とは異なるも
のの、織り密度が不均一となっているように感じられ
る。そのため、糸間の隙間の不均一も織り疵きずと同様
に布品質を低下させる。従って、糸間の隙間が不均一と
なったときには何らかの警報を出すことが望ましい。

【００３３】図６は、糸の太さむらによる糸間の隙間の
変化を模式的に表す。図６において各糸Ｔ１，Ｔ２，Ｔ
３，Ｔ４，Ｔ５、Ｔ６間の中心間距離、即ち糸密度は一
定であるが、糸Ｔ３は正常な太さの糸Ｔ１，Ｔ２，Ｔ
４，Ｔ６よりも太く、糸Ｔ５は糸Ｔ１，Ｔ２，Ｔ４，Ｔ
６よりも細い。そのため、糸Ｔ３と隣の糸Ｔ２，Ｔ４と
の隙間Ｗ２は、糸Ｔ１，Ｔ２間の隙間Ｗ１に比べて狭く
なり、糸Ｔ５と隣の糸Ｔ４，Ｔ６との隙間Ｗ３は、糸Ｔ
１，Ｔ２間の隙間Ｗ１に比べて広くなる。

【００３４】図６の２値化信号Ｐは空間フィルタ１３の
出力信号を微分して得たものである。又、波形信号Ｑは
２値化信号をサンプリング毎に加算して得た２値化加算
値信号であり、２値化加算値は、２値化信号Ｐの値が零
の間は零としている。各糸Ｔ１〜Ｔ６間における２値化
加算値を比較すると、糸の太さが正常な太さと異なる場
合には２値化加算値が正常レベルＬに対して増減する。
従って、２値化加算値の変化から糸の太さの異常を検出
することができる。しかし、２値化加算値の変化は織り
きずでも生じることから、２値化加算値の変化のみによ
って織りきずであるか糸の太さむらであるかを判別する
ことはできない。このような判別を行なうためには、２
値化加算値に加えて空間フィルタ１３からの出力信号の
微分値、ピーク値、信号レベル等の空間周波数成分の特
徴を複数考慮する必要がある。

【００３５】異常有無判別器３４には、加算回路３０、
加算値平均演算回路３５、微分回路２６、信号ピーク値
演算回路３７、信号レベル演算回路３８が信号接続され
ている。加算回路３０は２値化加算値を入力層３４１に
出力し、加算値平均演算回路３５は２値化加算値の平均
値を演算して入力層３４１に出力する。微分回路２６は
図４の波形信号Ｄ，Ｅの信号微分値を入力層３４１に出
力し、信号ピーク値演算回路３７は加算値のピーク値の
最大値及び最小値を演算して出力する。信号レベル演算
回路３８は波形信号Ｄ，Ｅの信号レベルを演算して入力
層３４１に出力する。これらの出力情報は、空間フィル
タ１３から出力される信号から抽出された特徴を表す。

【００３６】入力層３４１に与えるデータとしては幾つ
か考えられるが、２値化加算値、その平均値は、異常の
有無を高精度に判別できることから重要なデータとな
る。糸密度むらなどの織りきずがある部分では糸の中心
間距離が不均一となるが、糸の太さむらのある部分では
糸の中心間距離はほぼ一定である。従って、隣合う糸間
の相対位置を知ることによって織りきずと糸の太さむら
を分類することができる。空間フィルタ１３からの出力
信号の微分値、ピーク値、信号レベルは、糸間の相対位
置を推察できるデータと考えられ、本実施の形態では空
間フィルタ１３からの出力信号の微分値、ピーク値、信
号レベルを入力層３４１に与えるデータとしている。

【００３７】なお、個々の入力データからも隣合う糸間
の相対位置を推察できる場合があるが、複数の製織条件
で高精度に前記相対位置を求めることは困難である。そ
のため、本実施の形態のように織布面から得られる複数
の特徴を用いて前記相対位置を求める必要があると考え
られる。

【００３８】異常有無判別器３４は、２値化加算値、そ
の平均値、空間フィルタ１３からの出力信号の微分値、
ピーク値、信号レベルという入力データに基づいて異常
有無の判別を行ない、異常有りの判定を行なった場合に
は、太さむら信号を出力する。

【００３９】入力層３４１から中間層３４２へデータを
転送する際には、入力層３４１に対する入力データに結
合定数Ｆｎが乗ぜられる。結合定数Ｆｎは、入力データ
の分類結果への影響の度合いを決めるものである。結合
定数Ｆｎは学習により決定される。学習は図５のオペレ
ータ教師信号出力手段３９から出力されるオペレータ教
師信号を用いてオフラインで行なう。学習を行なうため
に太さむらや織りきずが生じた織布を空間フィルタ１３
で計測する。この計測信号は、前記した２値化加算値、
その平均値、微分値、ピーク値、信号レベルといった入
力データの基礎であり、太さむらや織りきずが生じた織
布を計測した計測信号が学習信号として用いられる。

【００４０】学習信号から求められた前記した２値化加
算値、その平均値、微分値、ピーク値、信号レベルとい
った入力データが入力層３４１に与えられる。出力層３
４３からの出力結果は変更ロジック回路４０に入力され
る。オペレータ教師信号出力手段３９から出力されるオ
ペレータ教師信号は変更ロジック回路４０に入力され
る。オペレータ教師信号は、前記入力データに対する正
しい分類結果を与えるものである。変更ロジック回路４
０は、出力層３４３からの出力結果がオペレータ教師信
号で示される正しい分類結果と一致しているか否かを調
べる。分類が正しく行われていない場合には変更ロジッ
ク回路４０は結合定数Ｆｎの値を変更する。結合定数Ｆ
ｎの値を変更するためのロジックとしてはバックプロパ
ゲーション法などがある。

【００４１】学習を繰り返すことにより、出力層３４３
から出力される分類結果とオペレータ教師信号で示され
る正しい分類結果との一致性が良くなる。このような状
態においては結合定数Ｆｎの値の変更量は僅かになる。
変更ロジック回路４０は、結合定数Ｆｎの値の変更量が
規定値以下になると学習完了信号を出力する。学習完了
信号の出力に応じて出力層３４３と変更ロジック回路４
０との信号接続を遮断すれば、結合定数Ｆｎが一定値と
して設定される。

【００４２】このようなオフライン学習は、糸密度、糸
種類、織物組織等を変更して行われ、この学習後に本来
の製織における検反が行われる。第２の実施の形態では
以下の効果が得られる。 （２-1）２値化加算値の変化は織りきずでも生じること
から、２値化加算値の変化のみによって織りきずである
か糸の太さむらであるかを判別することはできない。し
かし、２値化加算値に加えて空間フィルタ１３からの出
力信号の微分値、ピーク値、信号レベル等の空間周波数
成分の特徴を複数考慮して太さむらの有無の判別を行な
う本実施の形態では、太さむらの有無が高い精度で判別
される。 （２-2）織布の種類は多種であり、織り密度が非常に高
いものもある。このような高密度織布においては、糸の
品質や織機の製織能力によっては空間フィルタ１３の出
力信号が正常部においても異常部と酷似した信号となる
場合がある。即ち、織布の表面の特徴が空間周波数成分
信号のレベル変化を小さくするものである場合、正常部
と異常部との信号レベルの差が小さくなり、Ｓ／Ｎ比が
小さくなる。このような酷似した信号波形から異常部を
正確に抽出するには信号波形から複数の特徴を抽出する
必要がある。異常部における空間周波数成分信号には微
小ながら異常部特有の特徴が種々含まれている。これら
の特徴を表す情報を適正に選択した上に２値化信号の間
隔を加味して異常有無判別器３４で行なう判別、即ち２
値化加算値情報を加味した判別は、正常部と異常部との
信号レベルの変化が小さい場合にも高精度の検出を保障
する。 （２-3）織布の表面の特徴を表す空間周波数成分信号の
間隔は、正常部においても均一とは限らない。そのた
め、異常有無の判別を行なうための比較基準対象として
空間周波数成分信号の間隔の予測値を採用しても、正常
部における空間周波数成分信号の実際の間隔が前記予測
値からずれる場合もある。これに対して空間周波数成分
信号の間隔の平均値、即ち２値化加算値の平均値は、異
常有無の判別を行なうための比較基準対象として好適で
ある。

【００４３】次に、図７及び図８の第３の実施の形態を
説明する。第１の実施の形態と同じ構成部には同じ符号
が付してある。この実施の形態では、２値化器２３が２
値化信号Ｆ，Ｇを制御信号発生回路４１に出力する。制
御信号発生回路４１は２値化信号Ｆ，Ｇの立ち上がり部
に対応して図８にパルス状波形で示す制御信号Ｍをカウ
ンタ４２に出力する。カウンタ４２は基準クロック４３
から出力されるパルス信号の数に基づいて各制御信号Ｍ
間の時間間隔ｔｘの計測を行なう。この計測情報は比較
回路４４に送られる。

【００４４】比較回路４４は、基準値設定回路４５によ
って予め設定された基準間隔〔ｔｏ−Δｔ，ｔｏ＋Δ
ｔ〕と計測された時間間隔ｔｘとの比較を行なう。ｔｘ
が〔ｔｏ−Δｔ，ｔｏ＋Δｔ〕の範囲外にあれば、比較
回路４４は出力回路４６に対して織りきず発生信号を出
力する。ｔｘが〔ｔｏ−Δｔ，ｔｏ＋Δｔ〕の範囲内に
あれば、比較回路４４は出力回路４６に対して織りきず
発生信号を出力しない。出力回路４６は、比較回路４４
から出力される織りきず発生信号の入力に応じて製織停
止信号あるいは警報指令信号等の出力を行なう。

【００４５】制御信号発生回路４１、カウンタ４２及び
基準クロック４３は、２値化信号Ｆ，Ｇの間隔を演算す
る間隔演算手段を構成する。この実施の形態において
も、第１の実施の形態における（１-1）項及び（１-2）
項と同様の効果が得られる。

【００４６】なお、本発明では、微分符号が正の場合に
は０、微分符号が負の場合には１とするような２値化を
行なってもよい。特徴抽出手段としては、固定光源とＣ
ＣＤとを用いる手段、走査光と光電変換素子とを用いる
手段もある。これらを用いた特徴抽出手段は、処理速度
が遅くなったり、処理系が複雑になるなどの問題がある
が採用可能である。

【００４７】固定光源とＣＣＤとを用いた第４の実施の
形態を図９及び図１０に基づいて説明する。第１の実施
の形態と同じ構成部には同じ符号が付してある。図９に
示すように、固定光源４７，４８及びＣＣＤ４９がセン
サヘッド５０に組み込んであり、センサヘッド５０は織
布Ｗに対して相対移動する。固定光源４７，４８は織布
Ｗ面におけるＣＣＤ４９の検出領域５１に光を照射す
る。照射された光の織布Ｗ面における反射光の強度は糸
の交差状況に応じて変化すると考えられる。よって、集
光レンズ５５を介してＣＣＤ４９により反射光を変換す
ることにより、織布Ｗ面における糸の交差状況に応じた
電気信号を得ることができる。得られた電気信号は織布
Ｗ面における空間周波数分布を表すことから、欠点検出
を行なうには前記電気信号から特定の空間周波数成分の
みを抽出する。

【００４８】特定の空間周波数成分のみを抽出するに
は、ＣＣＤ４９の画素データに対して一定のパターンの
荷重関数を乗算する方法がある。図１０は乗算に用いる
荷重関数ｈ（ｘ）の一例を示す。ＣＣＤ４９は画素デー
タを読み出すためにマイクロコンピュータ５２に接続さ
れている。マイクロコンピュータ５２は、画素データを
読み出す際に荷重関数ｈ（ｘ）を乗算し、内部の記憶装
置に乗算結果を保存する。検出領域５１内の画素データ
の読み込みが完了すると、マイクロコンピュータ５２は
経糸あるいは緯糸の長手方向に対応した画素方向に積分
処理を行なう。この結果、空間フィルタの場合と同様の
特定の空間周波数成分からなる信号を抽出することがで
きる。抽出する空間周波数成分は荷重関数ｈ（ｘ）の形
により変更することができる。なお、抽出した特定の空
間周波数成分からなるデータに対する処理は本願発明に
示す通りである。

【００４９】なお、ＣＣＤによって光電変換する光は、
織布Ｗ面における反射光及び透過光の少なくとも一方で
よい。次に、走査光と光電変換素子とを用いて特徴抽出
手段を具体化した第５の実施の形態を説明する。

【００５０】前述の空間フィルタやＣＣＤを用いた例
は、空間フィルタと光源、及びＣＣＤと光源とが一体と
なって織布面に対して相対移動した。これに対して、走
査光を用いる方法は、揺動あるいは回転する反射板５３
に光源５６から光を当ててその反射光を織布Ｗ面上で走
査させ、織布Ｗ面における反射光を光電変換素子５４に
より計測するものである。５８は集光レンズである。織
布Ｗ面における反射光の強度は、織布Ｗ面の糸の交差状
況により変化することから、その強度変化を光電変換素
子５４で光電変換することにより織布Ｗ面の空間周波数
分布に応じた電気信号を得ることができる。織布Ｗ面の
空間周波数分布に応じた電気信号から特定の周波数成分
からなる電気信号を抽出するためにはフィルタ処理を用
いることができる。例えば、光電変換素子５４から出力
される電気信号をマイクロコンピュータ５７を用いて処
理する場合には電気信号をアナログ−デジタル変換し、
変換結果をマイクロコンピュータ５７内の記憶装置に保
存する。保存する際にデジタルフィルタ処理を行なうこ
とにより特定の周波数成分のみを抽出することが可能で
ある。抽出する周波数は、用いるデジタルフィルタの特
性により変更できる。記憶装置に保存したデータから欠
点検出を行なう処理の詳細は前述の実施の形態に示す通
りである。

【００５１】なお、光電変換素子５４によって光電変換
する光は、織布Ｗ面における反射光及び透過光の少なく
とも一方でよい。又、本発明は、織布以外の表面に特徴
を有する測定対象にも適用できる。

【００５２】

【発明の効果】以上詳述したように本発明では、特徴抽
出手段によって抽出された信号の波形の増減の変更部を
捉えて２値化された信号に基づいて異常有無を判別する
ようにしたので、表面に特徴を有する測定対象における
異常部を高い精度で検出し得るという優れた効果を奏す
る。

【００５３】２値化信号の間隔と空間周波数成分の特徴
とに基づいて異常有無の判別を行なう発明では、正常部
と異常部との信号レベルの変化が小さい場合にも高精度
の検出が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態を示す斜視図。

【図２】センサヘッドを示す正断面図。

【図３】２値化器、加算器及び判別器の回路図。

【図４】（ａ）は異常のない出力信号の信号処理を示す
グラフ。（ｂ）は異常のある出力信号の信号処理を示す
グラフ。

【図５】第２の実施の形態を示す回路図。

【図６】信号異常の有無を説明するグラフ。

【図７】第３の実施の形態を示す２値化器、間隔演算手
段及び異常判別手段の回路図。

【図８】（ａ）は異常のない出力信号の信号処理を示す
グラフ。（ｂ）は異常のある出力信号の信号処理を示す
グラフ。

【図９】第４の実施の形態を示す正断面図。

【図１０】ＣＣＤの画素データに乗算する荷重関数を示
すグラフ。

【図１１】第５の実施の形態を示す斜視図。

【符号の説明】

１３…特徴抽出手段となる空間フィルタ、２３…２値化
手段となる２値化器、２４…加算手段となる加算器、２
５…異常有無判別手段を構成する判別器、３０…加算手
段を構成する加算回路、３４…異常有無判別手段となる
異常有無判別器、３５…加算値平均演算回路、４１…間
隔演算手段を構成する制御信号発生回路、４２…間隔演
算手段を構成するカウンタ、４３…間隔演算手段を構成
するクロック、４４…異常有無判別手段を構成する比較
回路、４５…異常有無判別手段を構成する基準値設定回
路、４９…特徴抽出手段を構成するＣＣＤ、５４…特徴
抽出手段を構成する光電変換素子、Ｗ…測定対象となる
織布。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】測定対象の特徴を表す空間周波数成分を含
   んだ信号を測定対象から抽出する特徴抽出手段と、 前記特徴抽出手段により抽出された信号の波形の増減の
   変更部を捉えて前記信号を２値化する２値化手段と、 前記２値化手段により２値化された信号に基づいて異常
   有無を判別する異常有無判別手段とを備えた信号異常検
   出装置。