JPH11153456A - 細長い繊維試料の性質を表わす方法 - Google Patents
細長い繊維試料の性質を表わす方法Info
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- JPH11153456A JPH11153456A JP10240985A JP24098598A JPH11153456A JP H11153456 A JPH11153456 A JP H11153456A JP 10240985 A JP10240985 A JP 10240985A JP 24098598 A JP24098598 A JP 24098598A JP H11153456 A JPH11153456 A JP H11153456A
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- D—TEXTILES; PAPER
- D01—NATURAL OR MAN-MADE THREADS OR FIBRES; SPINNING
- D01H—SPINNING OR TWISTING
- D01H13/00—Other common constructional features, details or accessories
- D01H13/26—Arrangements facilitating the inspection or testing of yarns or the like in connection with spinning or twisting
Abstract
(57)【要約】
【目的】 パラメータ又は一般に測定結果の値を多数で
もひと目で把握可能にするけれども、重要なパラメータ
又は測定結果及びあまり重要でないパラメータ又は測定
結果を区別して考慮する、糸、ロービング及びスライバ
のような細長い繊維試料の性質を表わす方法を提供す
る。 【構成】 複数のパラメータｈ〜ｎの値が、互いに傾斜
しかつほぼ同心的に設けられる複数の軸線１９〜２４に
沿つて示される。１つのパラメータはなるべく円の扇形
３１〜３６としても表わされ、円の中心で交差して扇形
を区画する２つの軸線の間の角は、所定の関係にあるパ
ラメータの重要性に比例し、扇形の半径はパラメータに
関する測定値に比例している。
もひと目で把握可能にするけれども、重要なパラメータ
又は測定結果及びあまり重要でないパラメータ又は測定
結果を区別して考慮する、糸、ロービング及びスライバ
のような細長い繊維試料の性質を表わす方法を提供す
る。 【構成】 複数のパラメータｈ〜ｎの値が、互いに傾斜
しかつほぼ同心的に設けられる複数の軸線１９〜２４に
沿つて示される。１つのパラメータはなるべく円の扇形
３１〜３６としても表わされ、円の中心で交差して扇形
を区画する２つの軸線の間の角は、所定の関係にあるパ
ラメータの重要性に比例し、扇形の半径はパラメータに
関する測定値に比例している。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明な、繊維、糸、ロービ
ング、スライバ及び扁平繊維布のような細長い繊維試料
の性質を表わす方法に関する。
ング、スライバ及び扁平繊維布のような細長い繊維試料
の性質を表わす方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】糸の均一性検査の測定値を棒グラフで表
わすことは公知であり、各測定値に棒が対応し、その高
さは測定値又は測定値と目標値又は限界値との比較の適
格の結果に比例している。このような棒は典型的には並
んで設けられるので、一種の輪郭が生じる。
わすことは公知であり、各測定値に棒が対応し、その高
さは測定値又は測定値と目標値又は限界値との比較の適
格の結果に比例している。このような棒は典型的には並
んで設けられるので、一種の輪郭が生じる。
【０００３】このような適格の結果に文字を対応させ
て、各測定値又は各測定列に対して、文字により結果を
総括的に特徴づけることも同様に公知である。
て、各測定値又は各測定列に対して、文字により結果を
総括的に特徴づけることも同様に公知である。
【０００４】１つの糸の測定可能な値の数は時間と共に
ますます増大するので、これらの公知の表示のために
は、ますます多くの棒又は文字を並べねばならない。そ
れによりこのような表示はますます複雑になりかつ見通
し不可能になるので、結局のところもはや価値がなくな
るか、又は混乱をひき起こす。更に重要な値とあまり重
要でない値との区別が不可能になる。
ますます増大するので、これらの公知の表示のために
は、ますます多くの棒又は文字を並べねばならない。そ
れによりこのような表示はますます複雑になりかつ見通
し不可能になるので、結局のところもはや価値がなくな
るか、又は混乱をひき起こす。更に重要な値とあまり重
要でない値との区別が不可能になる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従つて本発明の課題
は、パラメータ又は一般に測定結果の値を大きい数でも
ひと目で把握できるけれども、重要なパラメータ又は測
定結果とあまり重要でないパラメータ又は測定結果とを
区別して考慮する方法を提供することである。
は、パラメータ又は一般に測定結果の値を大きい数でも
ひと目で把握できるけれども、重要なパラメータ又は測
定結果とあまり重要でないパラメータ又は測定結果とを
区別して考慮する方法を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この課題は、互いに傾斜
して設けられるか又はほぼ同心的に設けられる軸線に沿
つてパラメータの値を表示することによつて、解決され
る。軸線は、１つのパラメータの重要性に比例する角を
なして互いに傾斜しているのがよい。パラメータはなる
べく円の扇形としても表わされ、円の中心で交差しかつ
扇形を形成する２つの軸線のなす角は、所定の関係でパ
ラメータの重要性に比例し、扇形の半径はパラメータ用
の測定値に比例している。測定値はなるべく変換され
て、不適切な値が外側にあり、測定値にとつて最も確か
らしい範囲が最小直径と最大直径との間にあるようにな
つている。測定値は、対数化により、また偏差の絶対値
又は逆数の形成等により変換されることができる。また
測定値は、既知の統計値を介して累積度数に変換され、
この累積度数が変位値に変換され、その際正規分布が仮
定され、半径が変位値に対して直線的に増大する。こう
してすべての限界値及び／又は目標値が同じ半径上にあ
るようにすることができる。パラメータのために測定値
が時間について検出され、それから平均値及び散布が計
算され、目標値、限界値及び散布について前もつてなさ
れた規定と比較される。散布は、例えば円又はその他の
図又は色により特徴づけられる扇形の縁によつても、表
示することができる。測定値、平均値、限界値及び散布
から、試料の品質を表わす属性を求めることができる。
これらの属性を、その代わりに、又は軸線に沿うパラメ
ータとして表示することができる。精密化のため選択可
能な段階によるか、又は値により誤差を表示するパラメ
ータが一層詳細に表示されるように、パラメータの精細
度も変化することができる。
して設けられるか又はほぼ同心的に設けられる軸線に沿
つてパラメータの値を表示することによつて、解決され
る。軸線は、１つのパラメータの重要性に比例する角を
なして互いに傾斜しているのがよい。パラメータはなる
べく円の扇形としても表わされ、円の中心で交差しかつ
扇形を形成する２つの軸線のなす角は、所定の関係でパ
ラメータの重要性に比例し、扇形の半径はパラメータ用
の測定値に比例している。測定値はなるべく変換され
て、不適切な値が外側にあり、測定値にとつて最も確か
らしい範囲が最小直径と最大直径との間にあるようにな
つている。測定値は、対数化により、また偏差の絶対値
又は逆数の形成等により変換されることができる。また
測定値は、既知の統計値を介して累積度数に変換され、
この累積度数が変位値に変換され、その際正規分布が仮
定され、半径が変位値に対して直線的に増大する。こう
してすべての限界値及び／又は目標値が同じ半径上にあ
るようにすることができる。パラメータのために測定値
が時間について検出され、それから平均値及び散布が計
算され、目標値、限界値及び散布について前もつてなさ
れた規定と比較される。散布は、例えば円又はその他の
図又は色により特徴づけられる扇形の縁によつても、表
示することができる。測定値、平均値、限界値及び散布
から、試料の品質を表わす属性を求めることができる。
これらの属性を、その代わりに、又は軸線に沿うパラメ
ータとして表示することができる。精密化のため選択可
能な段階によるか、又は値により誤差を表示するパラメ
ータが一層詳細に表示されるように、パラメータの精細
度も変化することができる。
【０００７】本発明により得られる利点は、特に、試料
従つて例えば糸、ロービング、スライバ又は他の繊維材
料の繊維の全体判断を容易にし、測定値等の電子処理に
より行うことができることである。測定値の処理の際試
料の使用目的を問題なく考慮でき、それを考慮して判断
を行うことができる。測定値を求めるため種々の試料が
使用されても、結果をただ１つで表わすことができる。
これを表わすため、絶対値、限界値等との比較を行う
か、いわゆるＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳのよう
な統計的に求められた既知の値又は基準試料の値との比
較を行うことができる。
従つて例えば糸、ロービング、スライバ又は他の繊維材
料の繊維の全体判断を容易にし、測定値等の電子処理に
より行うことができることである。測定値の処理の際試
料の使用目的を問題なく考慮でき、それを考慮して判断
を行うことができる。測定値を求めるため種々の試料が
使用されても、結果をただ１つで表わすことができる。
これを表わすため、絶対値、限界値等との比較を行う
か、いわゆるＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳのよう
な統計的に求められた既知の値又は基準試料の値との比
較を行うことができる。
【０００８】
【実施例】図面に示されている実施例に基いて本発明を
以下に説明する。
以下に説明する。
【０００９】図１はそれぞれ互いに角４，５をなして傾
斜する軸線１，２及び３を示し、これらの軸線に沿つて
パラメータａ，ｂ，ｃ用の値が記入されている。例えば
各パラメータａ，ｂ，ｃに対して値ａ１，ｂ１，ｃ１及
び基準値ａｒ，ｂｒ，ｃｒが記入されている。限界値、
目標値、平均値等はこのような基準値に対する若干の例
であるにすぎない。記入されている基準値ａｒ，ｂｒ，
ｃｒを線により結ぶと、基準輪郭６が生じる。記入され
ている測定値ａ１，ｂ１，ｃ１を線により結ぶと、測定
輪郭７が生じる。これらの輪郭を眼により比較すること
によつて、基準値に比較して測定値の最初の迅速な判断
が可能である。
斜する軸線１，２及び３を示し、これらの軸線に沿つて
パラメータａ，ｂ，ｃ用の値が記入されている。例えば
各パラメータａ，ｂ，ｃに対して値ａ１，ｂ１，ｃ１及
び基準値ａｒ，ｂｒ，ｃｒが記入されている。限界値、
目標値、平均値等はこのような基準値に対する若干の例
であるにすぎない。記入されている基準値ａｒ，ｂｒ，
ｃｒを線により結ぶと、基準輪郭６が生じる。記入され
ている測定値ａ１，ｂ１，ｃ１を線により結ぶと、測定
輪郭７が生じる。これらの輪郭を眼により比較すること
によつて、基準値に比較して測定値の最初の迅速な判断
が可能である。
【００１０】図２は例えばパラメータｅ，ｆ，ｇのため
の軸線８，９，１０を示し、軸線８，９，１０に沿う値
の段階づけ及び基準値又は零点の位置は、基準値ｅｒ，
ｆｒ，ｇｒが上昇する曲線１１上にあるように選ばれて
いる。測定値ｅ１，ｆ１等から始まつて、曲線１１に対
してほぼ平行に延びる曲線部分１２，１３が示されてい
る。隣接する軸線の間における曲線１１の部分の長さ
は、例えば隣接する軸線上のパラメータの相対重要性に
対する尺度である。更に軸線の矢印方向において不利な
値及び矢印方向とは逆に有利な値が軸線８，９，１０上
に記入されているものと仮定すると、軸線と曲線部分１
２，１３との間の面積１４，１５も、品質の特徴又はパ
ラメータの測定された値の評価を示すことができる。
の軸線８，９，１０を示し、軸線８，９，１０に沿う値
の段階づけ及び基準値又は零点の位置は、基準値ｅｒ，
ｆｒ，ｇｒが上昇する曲線１１上にあるように選ばれて
いる。測定値ｅ１，ｆ１等から始まつて、曲線１１に対
してほぼ平行に延びる曲線部分１２，１３が示されてい
る。隣接する軸線の間における曲線１１の部分の長さ
は、例えば隣接する軸線上のパラメータの相対重要性に
対する尺度である。更に軸線の矢印方向において不利な
値及び矢印方向とは逆に有利な値が軸線８，９，１０上
に記入されているものと仮定すると、軸線と曲線部分１
２，１３との間の面積１４，１５も、品質の特徴又はパ
ラメータの測定された値の評価を示すことができる。
【００１１】図３は軸線１９，２０，２１，２２，２
３，２４を持つグラフを示し、既に前述したようにこれ
らの軸線に沿つて、パラメータｈ，ｉ，ｋ，ｌ，ｍ，ｎ
のための値及びそれに属する基準値が記入されている。
ここで軸線１９〜２４は中心２５で出合うので、種々の
基準値を表わすことができる種々の同心円２６，２７，
２８，２９，３０が設けられている。軸線１９〜２４の
間には扇形３１，３２，３３，３４，３５，３６が形成
され、その大きさは試料の性質の全体判断を考慮してパ
ラメータの重要度に相当している。ここでハツチングを
施した面積１８は、例えば各扇形３１〜３６に対して、
検査からの測定値がなるべく存在するか又は存在すべき
である範囲を示している。
３，２４を持つグラフを示し、既に前述したようにこれ
らの軸線に沿つて、パラメータｈ，ｉ，ｋ，ｌ，ｍ，ｎ
のための値及びそれに属する基準値が記入されている。
ここで軸線１９〜２４は中心２５で出合うので、種々の
基準値を表わすことができる種々の同心円２６，２７，
２８，２９，３０が設けられている。軸線１９〜２４の
間には扇形３１，３２，３３，３４，３５，３６が形成
され、その大きさは試料の性質の全体判断を考慮してパ
ラメータの重要度に相当している。ここでハツチングを
施した面積１８は、例えば各扇形３１〜３６に対して、
検査からの測定値がなるべく存在するか又は存在すべき
である範囲を示している。
【００１２】しかしこの配置は、１つの扇形に同じパラ
メータ用の無数の軸線が想定的に設けられているか、又
は軸線が想定的にのみ設けられ、基準値又は測定値を示
しかつ面積を区画する円が見えるものとみなすことがで
きる。個々のパラメータの区別は色又は他のグラフ的な
手段によつて行うことができる。
メータ用の無数の軸線が想定的に設けられているか、又
は軸線が想定的にのみ設けられ、基準値又は測定値を示
しかつ面積を区画する円が見えるものとみなすことがで
きる。個々のパラメータの区別は色又は他のグラフ的な
手段によつて行うことができる。
【００１３】図４は図３に従う例を示し、その同じ軸線
及び円は従つて同じ符号をつけられているが、わかり易
くするため必ずしもすべてが記入されてはいない。ここ
では測定値及び基準値は円弧の半径方向位置によつて示
されるか、隣接する軸線、中心２５及び円弧の間の面積
の大きさによつて示されている。
及び円は従つて同じ符号をつけられているが、わかり易
くするため必ずしもすべてが記入されてはいない。ここ
では測定値及び基準値は円弧の半径方向位置によつて示
されるか、隣接する軸線、中心２５及び円弧の間の面積
の大きさによつて示されている。
【００１４】具体例として、図４が糸の品質の全体表示
をなしているものと仮定する。図４は扇形３１〜３６を
持ち、各扇形に、パラメータにより表わされる糸の性質
に関する基準値及び少なくとも１つの測定値が記入され
ている。すべて６つの扇形を説明しないようにするた
め、以下簡単にするため、その２つのみを詳細に説明す
る。図４において、測定値が２つの異なる基準系に関し
て測定値が示されている。一方の基準系は統計的に求め
られる比較値を使用し、これらの比較値は母集団におけ
る測定値の頻度用の寸法数字である。統計から得られる
このような基準値は、同じ頻度について１つの円上に設
けられている。それ以外の頻度については、別の基準値
が同心的な別の円上に設けられている。他方の基準系は
いわゆる糸輪郭により形成される。この糸輪郭は、糸の
特別な使用目的のため、パラメータの測定値のための目
標値及び限界値を規定する。その際測定値及び基準値
も、この表示のため適当に変換される。
をなしているものと仮定する。図４は扇形３１〜３６を
持ち、各扇形に、パラメータにより表わされる糸の性質
に関する基準値及び少なくとも１つの測定値が記入され
ている。すべて６つの扇形を説明しないようにするた
め、以下簡単にするため、その２つのみを詳細に説明す
る。図４において、測定値が２つの異なる基準系に関し
て測定値が示されている。一方の基準系は統計的に求め
られる比較値を使用し、これらの比較値は母集団におけ
る測定値の頻度用の寸法数字である。統計から得られる
このような基準値は、同じ頻度について１つの円上に設
けられている。それ以外の頻度については、別の基準値
が同心的な別の円上に設けられている。他方の基準系は
いわゆる糸輪郭により形成される。この糸輪郭は、糸の
特別な使用目的のため、パラメータの測定値のための目
標値及び限界値を規定する。その際測定値及び基準値
も、この表示のため適当に変換される。
【００１５】扇形３５には、例えば試料の糸における単
位長当たり糸弱点の数を円弧３８により示す。この扇形
３５にある別の円弧３７は、糸輪郭の基準値を表わす。
円弧３８は中心の近くにあり、値が比較される糸の母集
団に比較して良いか、又は一層良好な部分に属し、従つ
てここでは特に平均以下の僅かな弱点が測定されたこと
を示している。更に円弧３８は円弧３７内にあり、これ
は、それが意図される使用目的にも適していると判断さ
れ得ることを意味している。弱点及び他の値は、例えば
引張り検査装置により測定され、同じ装置により検査物
品について測定される最大力、伸び、仕事、係数等のよ
うな別の値は、隣接する扇形に示すことができる。
位長当たり糸弱点の数を円弧３８により示す。この扇形
３５にある別の円弧３７は、糸輪郭の基準値を表わす。
円弧３８は中心の近くにあり、値が比較される糸の母集
団に比較して良いか、又は一層良好な部分に属し、従つ
てここでは特に平均以下の僅かな弱点が測定されたこと
を示している。更に円弧３８は円弧３７内にあり、これ
は、それが意図される使用目的にも適していると判断さ
れ得ることを意味している。弱点及び他の値は、例えば
引張り検査装置により測定され、同じ装置により検査物
品について測定される最大力、伸び、仕事、係数等のよ
うな別の値は、隣接する扇形に示すことができる。
【００１６】扇形３４には、測定されるシツクスポツト
の数についての値が円弧３９により示され、糸輪郭の基
準値が円弧４０により示される。これは悪い判断に相当
する。一方では、測定されるシツクスポツトの数は、円
２８に相当する母集団の平均値より上にある。他方で
は、判断にとつて一層重要であるが、円弧３９が円弧４
０外にあり、測定される値が意図される使用目的のため
の限界値を超過し、従つて不適当と判断されねばならな
いことを、認識せねばならない。糸の単位長当たりシツ
クスポツトの数は、それ以外の値を供給できる糸検査装
置において求められる。このようなそれ以外の値は、隣
接する扇形に示すことができる。糸の全体判断は、ここ
ではすべての扇形にわたつて延びる交差ハツチングの面
積４１の形状及び大きさによつて再現される。この面積
４１が内方へ集中するほど、それだけ糸の品質が良い。
の数についての値が円弧３９により示され、糸輪郭の基
準値が円弧４０により示される。これは悪い判断に相当
する。一方では、測定されるシツクスポツトの数は、円
２８に相当する母集団の平均値より上にある。他方で
は、判断にとつて一層重要であるが、円弧３９が円弧４
０外にあり、測定される値が意図される使用目的のため
の限界値を超過し、従つて不適当と判断されねばならな
いことを、認識せねばならない。糸の単位長当たりシツ
クスポツトの数は、それ以外の値を供給できる糸検査装
置において求められる。このようなそれ以外の値は、隣
接する扇形に示すことができる。糸の全体判断は、ここ
ではすべての扇形にわたつて延びる交差ハツチングの面
積４１の形状及び大きさによつて再現される。この面積
４１が内方へ集中するほど、それだけ糸の品質が良い。
【００１７】図５は２つの軸線４２及び４３を持つ補助
グラフを示し、軸線４２に沿つて、統計から正規分布に
ついて知られているように、いわゆるＺ値が記入されて
いる。軸線４３に沿つて、一般に統計から知られており
かつ例えば測定値についてＵｓｔｅｒ市の例えばＺｅｌ
ｌｗｅｇｅｒ Ｕｓｔｅｒ社から発行されるいわゆるＵ
ＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳから読取ることができ
る頻度の値が示されている。ＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳ
ＴＩＣＳにおける頻度のこれらの値は、１つのパラメー
タに対して、多量の測定される糸からどれ位多くの糸
（百分率割合）がパラメータの所定の値へ少なくとも達
するかを示す。曲線４４により、軸線４３のこのような
百分率値を、統一的な統計的考察のための標準化された
Ｚ値に変換することができる。
グラフを示し、軸線４２に沿つて、統計から正規分布に
ついて知られているように、いわゆるＺ値が記入されて
いる。軸線４３に沿つて、一般に統計から知られており
かつ例えば測定値についてＵｓｔｅｒ市の例えばＺｅｌ
ｌｗｅｇｅｒ Ｕｓｔｅｒ社から発行されるいわゆるＵ
ＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳから読取ることができ
る頻度の値が示されている。ＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳ
ＴＩＣＳにおける頻度のこれらの値は、１つのパラメー
タに対して、多量の測定される糸からどれ位多くの糸
（百分率割合）がパラメータの所定の値へ少なくとも達
するかを示す。曲線４４により、軸線４３のこのような
百分率値を、統一的な統計的考察のための標準化された
Ｚ値に変換することができる。
【００１８】図６は２つの軸線４５及び４６を持つ補助
グラフを示し、図５の軸線４２に沿うのと同じ値が、軸
線４５に沿つて記入されている。軸線４６に沿つて０な
いし１００％の確率の値が記入されている。両方の軸線
４５及び４６により規定される領域において、例えば３
つの関数４７，４８及び４９が線により記入されてい
る。各関数４７，４８，４９は、特定の命題又は特定の
状況が該当する確率に関している。この例において関数
４７は、測定された値がどんな確率で良いとみなされる
かを示している。関数４８は、測定された値がどんな確
率で限られた範囲で得られ又は適切とみなされるかを示
している。関数４９は、パラメータの測定された値がど
んな確率で不適当又は適切でないとみなされるかを示し
ている。図５及び６による補助グラフは、フアジー論理
の適用のために重要である。選ばれた図では、目標値が
値Ｚ＝０で軸線４５上にあり、限界値は値Ｚ＝１にあ
る。この図により示されているように変換は、測定値が
母集団と比較されて判断されるかを表わしている。試料
又は糸の使用目的に応じて、目標値及び限界値が別の値
を持つことができる。糸が特に要求の多い使用のために
意図されると、目標値及び限界値はむしろもつと小さ
い。要求の少ない使用では、これらの値はむしろもつと
大きい。これは糸輪郭を表わしている。従つてこのよう
な場合、軸線４５を直線的に軸線４５ａへ変換すること
ができる。
グラフを示し、図５の軸線４２に沿うのと同じ値が、軸
線４５に沿つて記入されている。軸線４６に沿つて０な
いし１００％の確率の値が記入されている。両方の軸線
４５及び４６により規定される領域において、例えば３
つの関数４７，４８及び４９が線により記入されてい
る。各関数４７，４８，４９は、特定の命題又は特定の
状況が該当する確率に関している。この例において関数
４７は、測定された値がどんな確率で良いとみなされる
かを示している。関数４８は、測定された値がどんな確
率で限られた範囲で得られ又は適切とみなされるかを示
している。関数４９は、パラメータの測定された値がど
んな確率で不適当又は適切でないとみなされるかを示し
ている。図５及び６による補助グラフは、フアジー論理
の適用のために重要である。選ばれた図では、目標値が
値Ｚ＝０で軸線４５上にあり、限界値は値Ｚ＝１にあ
る。この図により示されているように変換は、測定値が
母集団と比較されて判断されるかを表わしている。試料
又は糸の使用目的に応じて、目標値及び限界値が別の値
を持つことができる。糸が特に要求の多い使用のために
意図されると、目標値及び限界値はむしろもつと小さ
い。要求の少ない使用では、これらの値はむしろもつと
大きい。これは糸輪郭を表わしている。従つてこのよう
な場合、軸線４５を直線的に軸線４５ａへ変換すること
ができる。
【００１９】図７は、試料、ここでは特に糸の全体判断
のための図を示している。先の図から既にわかつたよう
に、一貫する円５０，５１，５２は、統計特にＵＳＴＥ
ＲＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳから誘導されて頻度値に相当す
る変換された基準値を示している。その上又はその間に
ある円弧５３，５５，５７，５９は、一緒に糸輪郭を形
成する変換された基準値を示し、円弧５４，５６，５
８，６０は測定値を示している。ここでこれは、扇形６
１における例えば均一性検査装置による糸の検査から、
扇形６２における外側構造の検査から、扇形６３におけ
る引張り検査装置による検査から、また扇形６４におけ
るシツクスポツト及び弱点の分類から得られた測定値で
ある。この場合非常に大ざつぱな情報しか誘導されない
ので、表示は僅かな精細度に相当する。
のための図を示している。先の図から既にわかつたよう
に、一貫する円５０，５１，５２は、統計特にＵＳＴＥ
ＲＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳから誘導されて頻度値に相当す
る変換された基準値を示している。その上又はその間に
ある円弧５３，５５，５７，５９は、一緒に糸輪郭を形
成する変換された基準値を示し、円弧５４，５６，５
８，６０は測定値を示している。ここでこれは、扇形６
１における例えば均一性検査装置による糸の検査から、
扇形６２における外側構造の検査から、扇形６３におけ
る引張り検査装置による検査から、また扇形６４におけ
るシツクスポツト及び弱点の分類から得られた測定値で
ある。この場合非常に大ざつぱな情報しか誘導されない
ので、表示は僅かな精細度に相当する。
【００２０】図８は、図７に類似しているが中間の精細
度を持つ精密にされた図を示している。従つてパラメー
タ用のもつと多数の扇形が設けられている。これは特に
毛羽立ちに関する扇形６５、糸の質量又は直径の均一性
に関する扇形６６、撚りに関する扇形６７、繊度に関す
る扇形６８、伸びに関する扇形６９、引張り力に関する
扇形７０、単位長当たりの弱点の数に関する扇形７１、
シツクスポツト及び弱点等の分類の結果に関する扇形７
２，７３，７４等である。扇形６９，７０，７１がここ
ではまとめて図７のＥ形６３を形成していることを注意
すべきである。
度を持つ精密にされた図を示している。従つてパラメー
タ用のもつと多数の扇形が設けられている。これは特に
毛羽立ちに関する扇形６５、糸の質量又は直径の均一性
に関する扇形６６、撚りに関する扇形６７、繊度に関す
る扇形６８、伸びに関する扇形６９、引張り力に関する
扇形７０、単位長当たりの弱点の数に関する扇形７１、
シツクスポツト及び弱点等の分類の結果に関する扇形７
２，７３，７４等である。扇形６９，７０，７１がここ
ではまとめて図７のＥ形６３を形成していることを注意
すべきである。
【００２１】図９は高い精細度を持つ対応する図を示し
ている。図８による扇形は、特に例えば糸の弱点の数に
関する扇形７１に関して認められるように、更に精細に
され、ここではこの扇形７１は、相対伸び、力及び絶対
伸びに関する扇形７５，７６及び７７で更に精細にされ
ている。
ている。図８による扇形は、特に例えば糸の弱点の数に
関する扇形７１に関して認められるように、更に精細に
され、ここではこの扇形７１は、相対伸び、力及び絶対
伸びに関する扇形７５，７６及び７７で更に精細にされ
ている。
【００２２】図１０は、例えば均一性検査から求められ
るような糸の欠陥による表示の適切な精細度を示してい
る。図８にも設けられている扇形７６は、糸の欠陥の特
定の選択について適当に情報を与えるため、ただ１つの
扇形として更に精細にされる。ここではこれは、特に扇
形７８におけるネツプ数、扇形７９〜８２における種々
のシツクスポツト及び扇形８３における弱点の数であ
る。
るような糸の欠陥による表示の適切な精細度を示してい
る。図８にも設けられている扇形７６は、糸の欠陥の特
定の選択について適当に情報を与えるため、ただ１つの
扇形として更に精細にされる。ここではこれは、特に扇
形７８におけるネツプ数、扇形７９〜８２における種々
のシツクスポツト及び扇形８３における弱点の数であ
る。
【００２３】この方法の作用は次の通りである。以下に
説明する処置は、得られる多数の結果について概観を可
能にすることが重要な種々の場合に適用することができ
る。以下の説明は、試料、ここでは繊維糸の性質の包括
的な検査により得られるような結果の評価に関係してい
る。
説明する処置は、得られる多数の結果について概観を可
能にすることが重要な種々の場合に適用することができ
る。以下の説明は、試料、ここでは繊維糸の性質の包括
的な検査により得られるような結果の評価に関係してい
る。
【００２４】まず公知の検査装置により、糸の測定が公
知のように行われ、その際得られる測定値が集められ
る。これは２種類の点で行われる。第１に具体的な糸に
ついて測定すべき値の判断のための基礎として。このよ
うな結果は既に存在し、例えば既に述べたＵＳＴＥＲ
ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳに公開されている。これには、例
えば種々のパラメータについて測定された平均値又は中
間値、散布、上及び下の限界値等が属する。第２に先に
求められた基礎に基いて判断される検査すべき糸の種々
のパラメータに関する測定値として、他の考察から誘導
される基準値も付加的に求められ、これらの基準値は、
特定の使用目的のため試料又は糸が満たさねばならない
ものであり、いわゆる輪郭又は特に糸輪郭である。
知のように行われ、その際得られる測定値が集められ
る。これは２種類の点で行われる。第１に具体的な糸に
ついて測定すべき値の判断のための基礎として。このよ
うな結果は既に存在し、例えば既に述べたＵＳＴＥＲ
ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳに公開されている。これには、例
えば種々のパラメータについて測定された平均値又は中
間値、散布、上及び下の限界値等が属する。第２に先に
求められた基礎に基いて判断される検査すべき糸の種々
のパラメータに関する測定値として、他の考察から誘導
される基準値も付加的に求められ、これらの基準値は、
特定の使用目的のため試料又は糸が満たさねばならない
ものであり、いわゆる輪郭又は特に糸輪郭である。
【００２５】本発明による実際の方法は、例えば弱点及
びシツクスポツトの数、毛羽立ち、伸び、最大引張り
力、繊度、均一性、異繊維及び異物等のような種々のパ
ラメータについて糸の測定が行われることから、始ま
る。これはＣＶ値又はスペクトログラム曲線についても
行うことができ、これらの値又は曲線から特性値が求め
られて、ここで測定値とみなされる。各測定値は今や１
つの軸線上に記入するか、又は扇形により表わすことが
できる。図１によれば、これは値ａ１，ｂ１，ｃ１等と
することができる。同じ軸線上にそれぞれ１つの基準値
ａｒ，ｂｒ，ｃｒを記入し、基準値及び測定値を互いに
結ぶと、測定輪郭７及び基準輪郭６が生じる。両方の輪
郭の比較は、糸の性質又はその品質についての第１の概
観を生じる。軸線１，２，３の目盛づけは、例えばＵＳ
ＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳからの糸に関するように
試料の大きい母集団との比較から得られた頻度値で行わ
れるのがよい。
びシツクスポツトの数、毛羽立ち、伸び、最大引張り
力、繊度、均一性、異繊維及び異物等のような種々のパ
ラメータについて糸の測定が行われることから、始ま
る。これはＣＶ値又はスペクトログラム曲線についても
行うことができ、これらの値又は曲線から特性値が求め
られて、ここで測定値とみなされる。各測定値は今や１
つの軸線上に記入するか、又は扇形により表わすことが
できる。図１によれば、これは値ａ１，ｂ１，ｃ１等と
することができる。同じ軸線上にそれぞれ１つの基準値
ａｒ，ｂｒ，ｃｒを記入し、基準値及び測定値を互いに
結ぶと、測定輪郭７及び基準輪郭６が生じる。両方の輪
郭の比較は、糸の性質又はその品質についての第１の概
観を生じる。軸線１，２，３の目盛づけは、例えばＵＳ
ＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳからの糸に関するように
試料の大きい母集団との比較から得られた頻度値で行わ
れるのがよい。
【００２６】軸線８，９，１０（図２）上のパラメータ
の値の段階づけが変換により互いに合わされて、基準値
ｅｒ，ｆｒ，ｇｒが連続曲線１１上にあるように軸線上
に位置すると、測定された値ｅ１，ｆ１等を、曲線１１
に対して例えば平行に延びる曲線部１２，１３に対応さ
せることができる。こうして測定値の位置は基準値に対
して直ちに明らかになる。
の値の段階づけが変換により互いに合わされて、基準値
ｅｒ，ｆｒ，ｇｒが連続曲線１１上にあるように軸線上
に位置すると、測定された値ｅ１，ｆ１等を、曲線１１
に対して例えば平行に延びる曲線部１２，１３に対応さ
せることができる。こうして測定値の位置は基準値に対
して直ちに明らかになる。
【００２７】方法の好ましい実施態様によれば、各パラ
メータについて軸線１９〜２４（図３）が同心的に設け
られ、すべてのパラメータについて比較可能な基準値が
円２６〜３０上にあるように、パラメータの値が段階づ
けられるか又は変換される。従つて円２６〜３０は、種
々の軸線上にある複数のパラメータに当てはまる５つの
基準値を持つ目盛を形成する。なるべくこれらは、悪い
品質を示す望ましくない値が外側に円２９，３０の範囲
にあり、良い品質を示す望ましい値が内側に円２６，２
７の範囲に来るように、設けられている。その際円２８
は平均値を表わし、円２９，３０は超過してはならない
限界値を表わす。こうして円２６及び２７も、なるべく
超過すべき限界値２６及び２７を示すことができる。円
２６〜３０は、変換された基準値であつても、既に述べ
たように具体的な基準値を示すことができるか、又は前
記のＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳにおいて普通な
頻度の百分率数を示すことができる。この場合測定され
た値は、まずＵＳＴＥＲＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳにより、
このパラメータに関する値に相当する統計的頻度に変換
されねばならず、それからこの頻度は百分率数として現
われ、この百分率数が測定された値として、円２６〜３
０により規定されるラスタへ記入される。円として設け
られる基準値のほかに、ここでは測定値が円弧として又
は場合によつては湾曲した帯としても記入されるように
する。これは図３にハツチングを施された面積１８によ
り示されている。帯の幅（外側半径と内側半径との差）
は測定値の散布を示す。しかしこのような帯は、パラメ
ータに関する好ましいか又は望ましい値の位置を示すこ
とができる。この帯又はこの面積１８は連続的に延びる
か、又は不連続部を持つことができ、むしろ小さいか又
は大きい直径を持つことができ、ある程度丸いか歪んで
いることができる。その際個々のパラメータの重要性も
全体判断のために考慮される。なぜならば全体判断は、
隣接する軸線の間の角又は面積１８における扇形の長さ
によつて規定されるからである。理想的な円形からの面
積１８のすべての偏差は、測定された糸の品質を直ちに
示す。その際注意すべきことは、基準値特に限界値及び
散布の規定の際、これが常に特定の目的例えば糸の特定
の使用を考慮して行われることである。
メータについて軸線１９〜２４（図３）が同心的に設け
られ、すべてのパラメータについて比較可能な基準値が
円２６〜３０上にあるように、パラメータの値が段階づ
けられるか又は変換される。従つて円２６〜３０は、種
々の軸線上にある複数のパラメータに当てはまる５つの
基準値を持つ目盛を形成する。なるべくこれらは、悪い
品質を示す望ましくない値が外側に円２９，３０の範囲
にあり、良い品質を示す望ましい値が内側に円２６，２
７の範囲に来るように、設けられている。その際円２８
は平均値を表わし、円２９，３０は超過してはならない
限界値を表わす。こうして円２６及び２７も、なるべく
超過すべき限界値２６及び２７を示すことができる。円
２６〜３０は、変換された基準値であつても、既に述べ
たように具体的な基準値を示すことができるか、又は前
記のＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳにおいて普通な
頻度の百分率数を示すことができる。この場合測定され
た値は、まずＵＳＴＥＲＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳにより、
このパラメータに関する値に相当する統計的頻度に変換
されねばならず、それからこの頻度は百分率数として現
われ、この百分率数が測定された値として、円２６〜３
０により規定されるラスタへ記入される。円として設け
られる基準値のほかに、ここでは測定値が円弧として又
は場合によつては湾曲した帯としても記入されるように
する。これは図３にハツチングを施された面積１８によ
り示されている。帯の幅（外側半径と内側半径との差）
は測定値の散布を示す。しかしこのような帯は、パラメ
ータに関する好ましいか又は望ましい値の位置を示すこ
とができる。この帯又はこの面積１８は連続的に延びる
か、又は不連続部を持つことができ、むしろ小さいか又
は大きい直径を持つことができ、ある程度丸いか歪んで
いることができる。その際個々のパラメータの重要性も
全体判断のために考慮される。なぜならば全体判断は、
隣接する軸線の間の角又は面積１８における扇形の長さ
によつて規定されるからである。理想的な円形からの面
積１８のすべての偏差は、測定された糸の品質を直ちに
示す。その際注意すべきことは、基準値特に限界値及び
散布の規定の際、これが常に特定の目的例えば糸の特定
の使用を考慮して行われることである。
【００２８】図１ないし３による表示において求められ
た測定値の眼による判断に頼らなくてもよいようにする
ため、選ばれたパラメータに関する測定値に、なるべく
フアジー論理により求められる品質属性も対応させるこ
とができる。このため図５及び６に示すような方法が実
施される。
た測定値の眼による判断に頼らなくてもよいようにする
ため、選ばれたパラメータに関する測定値に、なるべく
フアジー論理により求められる品質属性も対応させるこ
とができる。このため図５及び６に示すような方法が実
施される。
【００２９】パラメータのために存在する測定値は、例
えばＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳによりまず別の
測定値に関係づけられる。例えば繊度２０Ｔｅｘのコー
ミングされた木綿糸に関するパラメータとして、９％の
ＣＶＦｍａｘ値が測定されると、ＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴ
ＩＳＴＩＣＳが、例えば、比較可能な糸の５０％により
この値が少なくとも得られることを示す。この値は軸線
４３（図５）上に記入されるべきなので、軸線４２上に
０のＺ値が生じる。この結果の評価は、続いて図６のフ
アジー集合への入力によつて行われる。値０は軸線４５
上で読込まれ、軸線４６上で読出され、関数４７，４７
及び４９がそれについて述べる。関数４７は、値０が５
０％の確率で目標値に等しいことを述べている。関数４
８は、値０が０％の確率で糸について条件付きで適して
いるものとみなすことができることを述べている。関数
４９は、値０が０％の確率で糸について不適当であるも
のとみなすことを述べている。３つの供述の組合わせか
ら、値０が良い品質を示す良い値であることがわかる。
これを図７による図に表わすことができる。なぜなら
ば、そこには例えば扇形６１にこのパラメータが示さ
れ、かつ評価されるからである。第１の評価は例えば、
扇形６１が比較的幅広いことによつて、パラメータの重
要性又は重み付けを受ける。それから測定値を円弧６０
として認識し、定性的判断をマーキング８６として認識
する。従つて測定値は、円２８により示されているよう
に、平均値の良い側にあり、円弧５９により示されてい
るように、輪郭内にある。こうして測定値６０が少なく
とも満足すべきものであり、それが輪郭内のマーキング
８６の位置も示すものと仮定することができる。
えばＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳによりまず別の
測定値に関係づけられる。例えば繊度２０Ｔｅｘのコー
ミングされた木綿糸に関するパラメータとして、９％の
ＣＶＦｍａｘ値が測定されると、ＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴ
ＩＳＴＩＣＳが、例えば、比較可能な糸の５０％により
この値が少なくとも得られることを示す。この値は軸線
４３（図５）上に記入されるべきなので、軸線４２上に
０のＺ値が生じる。この結果の評価は、続いて図６のフ
アジー集合への入力によつて行われる。値０は軸線４５
上で読込まれ、軸線４６上で読出され、関数４７，４７
及び４９がそれについて述べる。関数４７は、値０が５
０％の確率で目標値に等しいことを述べている。関数４
８は、値０が０％の確率で糸について条件付きで適して
いるものとみなすことができることを述べている。関数
４９は、値０が０％の確率で糸について不適当であるも
のとみなすことを述べている。３つの供述の組合わせか
ら、値０が良い品質を示す良い値であることがわかる。
これを図７による図に表わすことができる。なぜなら
ば、そこには例えば扇形６１にこのパラメータが示さ
れ、かつ評価されるからである。第１の評価は例えば、
扇形６１が比較的幅広いことによつて、パラメータの重
要性又は重み付けを受ける。それから測定値を円弧６０
として認識し、定性的判断をマーキング８６として認識
する。従つて測定値は、円２８により示されているよう
に、平均値の良い側にあり、円弧５９により示されてい
るように、輪郭内にある。こうして測定値６０が少なく
とも満足すべきものであり、それが輪郭内のマーキング
８６の位置も示すものと仮定することができる。
【００３０】更に隣接する扇形に示されているパラメー
タの群全部について全体判断を行い、結果を固有の領域
又はマーキング内に表示することが可能である。そのた
め、例えば各パラメータに関するすべての３つの供述が
他のパラメータの供述と加算されるか清算されることに
よつて個々のパラメータの図６により得られる判断が簡
単に組合わされる。しかしマーキングは、測定値の散布
を表わすためにも設けることができる。散布は、マーキ
ングの大きさ及び中心に対する位置により表わされる。
図４によれば、糸の性質を２つの異なる判定基準と比較
して表わすことができる。一方では、経験値との比較
を、世界的な糸生産にわたつて表わすことができる。そ
のためのデータは前記のＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩ
ＣＳに見出される。こうして円２６〜３０に、５％，２
５％，５０％，７５％及び９５％のような百分率が対応
せしめられる。他方では、糸の使用目的を考慮して比較
を表わすことができる。その時望ましい糸輪郭が単純に
ハツチングを施された面積の枠８７により与えられる。
タの群全部について全体判断を行い、結果を固有の領域
又はマーキング内に表示することが可能である。そのた
め、例えば各パラメータに関するすべての３つの供述が
他のパラメータの供述と加算されるか清算されることに
よつて個々のパラメータの図６により得られる判断が簡
単に組合わされる。しかしマーキングは、測定値の散布
を表わすためにも設けることができる。散布は、マーキ
ングの大きさ及び中心に対する位置により表わされる。
図４によれば、糸の性質を２つの異なる判定基準と比較
して表わすことができる。一方では、経験値との比較
を、世界的な糸生産にわたつて表わすことができる。そ
のためのデータは前記のＵＳＴＥＲ ＳＴＡＴＩＳＴＩ
ＣＳに見出される。こうして円２６〜３０に、５％，２
５％，５０％，７５％及び９５％のような百分率が対応
せしめられる。他方では、糸の使用目的を考慮して比較
を表わすことができる。その時望ましい糸輪郭が単純に
ハツチングを施された面積の枠８７により与えられる。
【００３１】要約して再度方法を他の言葉で説明する。
まず公知のように各パラメータについて例えば中間値即
ち平均値、散布及び限界値が求められ、データバンクに
記憶される。これは基準値及び糸について既に存在する
このような値である。
まず公知のように各パラメータについて例えば中間値即
ち平均値、散布及び限界値が求められ、データバンクに
記憶される。これは基準値及び糸について既に存在する
このような値である。
【００３２】第１の段階において、例えば図１，２及び
特に３及び４からわかるように、構造が規定され、これ
らの図において所望の各パラメータについて軸線又は扇
形３１〜３６が設けられ、すべての扇形に関する基準値
についての円又は曲線（図３に符号２６〜３０で示すよ
うに）が設けられている。その際別の基準として、試料
の使用目的又は他の観点に向けられる値を持つ輪郭も設
けることができる。第２の段階で特定の試料についての
測定値が測定され、変換され、円弧部分として（例えば
３７，３８で示すように）又は構造の全体領域として記
録される。続いて各パラメータについて、測定値の評価
が表わす属性を誘導することができる。これはなるべく
フアジー論理を使用して又はその法則に従つて行うこと
ができる。
特に３及び４からわかるように、構造が規定され、これ
らの図において所望の各パラメータについて軸線又は扇
形３１〜３６が設けられ、すべての扇形に関する基準値
についての円又は曲線（図３に符号２６〜３０で示すよ
うに）が設けられている。その際別の基準として、試料
の使用目的又は他の観点に向けられる値を持つ輪郭も設
けることができる。第２の段階で特定の試料についての
測定値が測定され、変換され、円弧部分として（例えば
３７，３８で示すように）又は構造の全体領域として記
録される。続いて各パラメータについて、測定値の評価
が表わす属性を誘導することができる。これはなるべく
フアジー論理を使用して又はその法則に従つて行うこと
ができる。
【００３３】最後にすべてのパラメータの評価を全体評
価にまとめて計算し、領域において表現することができ
る。
価にまとめて計算し、領域において表現することができ
る。
【００３４】測定された値及びその重要性を見通し易く
かつできるだけわかり易く表わすために、まず基準値を
できるだけ有利なやり方で変換し、構造において例えば
円として設けることが非常に重要である。基準値はなる
べく選ばれたパラメータに関する平均値、散布について
の値、変位値等である。複数のパラメータについて、基
準値が輪郭も規定し、糸について糸輪郭を規定すること
ができる。輪郭は常に糸又は試料の使用目的を考慮した
規定である。それには例えば糸の購入者の規定が含まれ
る。糸輪郭は糸の複数のパラメータに関する所定の値の
表示であり、各パラメータに平均値、限界値場合によつ
ては散布についての平均値が対応している。糸輪郭は現
在糸購入者即ち織物工場等により既に規定され、納品の
引取りについて判定基準として用いられる。これらの判
定基準は大抵は限界値（最大値）を規定し、付加的な目
標値によつてもその供述を改善されることができる。多
くのパラメータに関する比較値は前記のＵＳＴＥＲ Ｓ
ＴＡＴＩＳＴＩＣＳに頻度値として公表されており、糸
輪郭を作成するために利用することができる。こうして
糸輪郭について百分率頻度を表示しさえすればよい。理
想的な場合これはすべてのパラメータについて同じ％値
であり、構造において同じ円であつてもよい。しかしパ
ラメータに応じて異なる％値又は絶対基準値を規定する
ことによつて、パラメータを異ならせることもできる。
このような基準値は生産の経験値から長い時間にわたつ
て形成されるか、又は良い糸が基準値として使用され
る。糸輪郭の値の計算費用はかなりの値になることがあ
るので、計算による多くの値を僅かな費用で求めること
ができる。これは、統計法則により、例えば限界値につ
いては＋３＊の平均値から、平均値については−３＊散
布の限界値から、又は散布のＣＶ値については散布及び
試料の数から行うことができる。これは、ＵＳＴＥＲ
ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳからの値の内挿及び外挿によつて
も、例えば３５％又は７０％の順度を持つシツクスポツ
トの値については、５０％の頻度を持つシツクスポツト
の値から行うことができる。別の可能性は、糸輪郭に関
する値を繊維技術的法則から求めることである。これ
は、例えば繊度と均一性との間又はＣＶｍ値と糸番手又
は繊度の有害な変動との間の既知の関係である。それに
より選択されたパラメータの既知の基準値から、他のパ
ラメータの限界値が求められる。糸輪郭は段階的にも確
立されて、以下に再び示すように、樹木構造を形成する
ことができる。その際幹及び適当に入れられる大枝及び
小枝を持つ樹木構造が左側に設けられている。それから
使用される検査装置従つて判断されるパラメータも推定
される。右側には、可能な場合パラメータに関する値の
変換方式も示されている。
かつできるだけわかり易く表わすために、まず基準値を
できるだけ有利なやり方で変換し、構造において例えば
円として設けることが非常に重要である。基準値はなる
べく選ばれたパラメータに関する平均値、散布について
の値、変位値等である。複数のパラメータについて、基
準値が輪郭も規定し、糸について糸輪郭を規定すること
ができる。輪郭は常に糸又は試料の使用目的を考慮した
規定である。それには例えば糸の購入者の規定が含まれ
る。糸輪郭は糸の複数のパラメータに関する所定の値の
表示であり、各パラメータに平均値、限界値場合によつ
ては散布についての平均値が対応している。糸輪郭は現
在糸購入者即ち織物工場等により既に規定され、納品の
引取りについて判定基準として用いられる。これらの判
定基準は大抵は限界値（最大値）を規定し、付加的な目
標値によつてもその供述を改善されることができる。多
くのパラメータに関する比較値は前記のＵＳＴＥＲ Ｓ
ＴＡＴＩＳＴＩＣＳに頻度値として公表されており、糸
輪郭を作成するために利用することができる。こうして
糸輪郭について百分率頻度を表示しさえすればよい。理
想的な場合これはすべてのパラメータについて同じ％値
であり、構造において同じ円であつてもよい。しかしパ
ラメータに応じて異なる％値又は絶対基準値を規定する
ことによつて、パラメータを異ならせることもできる。
このような基準値は生産の経験値から長い時間にわたつ
て形成されるか、又は良い糸が基準値として使用され
る。糸輪郭の値の計算費用はかなりの値になることがあ
るので、計算による多くの値を僅かな費用で求めること
ができる。これは、統計法則により、例えば限界値につ
いては＋３＊の平均値から、平均値については−３＊散
布の限界値から、又は散布のＣＶ値については散布及び
試料の数から行うことができる。これは、ＵＳＴＥＲ
ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳからの値の内挿及び外挿によつて
も、例えば３５％又は７０％の順度を持つシツクスポツ
トの値については、５０％の頻度を持つシツクスポツト
の値から行うことができる。別の可能性は、糸輪郭に関
する値を繊維技術的法則から求めることである。これ
は、例えば繊度と均一性との間又はＣＶｍ値と糸番手又
は繊度の有害な変動との間の既知の関係である。それに
より選択されたパラメータの既知の基準値から、他のパ
ラメータの限界値が求められる。糸輪郭は段階的にも確
立されて、以下に再び示すように、樹木構造を形成する
ことができる。その際幹及び適当に入れられる大枝及び
小枝を持つ樹木構造が左側に設けられている。それから
使用される検査装置従つて判断されるパラメータも推定
される。右側には、可能な場合パラメータに関する値の
変換方式も示されている。
【００３５】品質 引張り検査 弱点の数 対数 力 逆数 伸び 逆数 ウスター検査機 均一性 ＣＶｍ ％ ＣＶ１ｍ ％ スペクトログラム 欠点 弱点 和 −６０％ 対数 −５０％ −４０％ 対数 シツクスポツト 和 ＋３５％ 対数 ＋５０％ ＋７０％ 対数 ネツプ ＋１４０％ 対数 ＋２００％ ＋２８０％ 対数 繊度 クラシマツト（Ｃｌａｓｓｉｍａｔ） Ｓ Ｌ Ｔ
【００３６】扇形に品質属性を設けることによつて、こ
のような品質属性の表示により測定値を表わす表現力を
更に強く高めることができる。これらの扇形は、着色し
た領域又は図により、しかも街路交通から光信号につい
て既知の色で示すことができる。品質属性は糸の全体品
質にも関係し、糸が適していない、条件付きで適してい
る、良く適している、又は非常に良く適しているか否か
を明らかにすることができる。測定値が所定の範囲内に
ある場合そのつど、属性をパラメータに関する測定値に
対応させることができる。その代わりに、属性を固定的
に対応させずに、その妥当性の確率にのみ対応させるこ
とができる。その場合例えば最大の確率を持つ属性が適
用される。複数の範囲から成る属性を、フアジー論理の
規則に従つて又は確率の加算により、確率の重み付け又
は重み付けなしに、まとめることもできる。例えば所定
の確率を超過する最高の属性を有効とみなすことができ
る。
のような品質属性の表示により測定値を表わす表現力を
更に強く高めることができる。これらの扇形は、着色し
た領域又は図により、しかも街路交通から光信号につい
て既知の色で示すことができる。品質属性は糸の全体品
質にも関係し、糸が適していない、条件付きで適してい
る、良く適している、又は非常に良く適しているか否か
を明らかにすることができる。測定値が所定の範囲内に
ある場合そのつど、属性をパラメータに関する測定値に
対応させることができる。その代わりに、属性を固定的
に対応させずに、その妥当性の確率にのみ対応させるこ
とができる。その場合例えば最大の確率を持つ属性が適
用される。複数の範囲から成る属性を、フアジー論理の
規則に従つて又は確率の加算により、確率の重み付け又
は重み付けなしに、まとめることもできる。例えば所定
の確率を超過する最高の属性を有効とみなすことができ
る。
【００３７】属性を求める際、関係するパラメータに関
する測定値の散布も考慮することができる。糸試料の測
定の際、僅かな測定しか存在しないので、信頼限界は一
般に互いに大きく離れている。従つて属性は確実には対
応させることができない。属性と測定された値との関係
を測定された値の散布に関係させることによつて、この
事情を考慮することができる。例えば下の９９％信頼限
界が所定の限界値より上にある時にのみ、パラメータに
関する測定値が糸を不適当とみなすようにする。糸の上
の９９％信頼限界が所定の限界値より下にある時にの
み、糸が良いものとみなすことができる。これは、信頼
限界が大きく離れているほど、属性が不確実に適用され
ねばならない測定値の範囲もそれだけ大きいことを意味
する。しかし試料及び測定の数を高めると、属性の対応
の際における確実性を高めることができる。
する測定値の散布も考慮することができる。糸試料の測
定の際、僅かな測定しか存在しないので、信頼限界は一
般に互いに大きく離れている。従つて属性は確実には対
応させることができない。属性と測定された値との関係
を測定された値の散布に関係させることによつて、この
事情を考慮することができる。例えば下の９９％信頼限
界が所定の限界値より上にある時にのみ、パラメータに
関する測定値が糸を不適当とみなすようにする。糸の上
の９９％信頼限界が所定の限界値より下にある時にの
み、糸が良いものとみなすことができる。これは、信頼
限界が大きく離れているほど、属性が不確実に適用され
ねばならない測定値の範囲もそれだけ大きいことを意味
する。しかし試料及び測定の数を高めると、属性の対応
の際における確実性を高めることができる。
【００３８】方法の作用は、糸について測定されるよう
なパラメータの例について説明された。しかし既に示し
たように、測定値をどのようにし得たか、又はどんな試
料のどんな測定値を得たかは、重要でない。従つて例え
ばロービング、スライバ、繊維又は扁平繊維製品につい
て測定されるパラメータを表わすために、対比可能な効
果が得られる。
なパラメータの例について説明された。しかし既に示し
たように、測定値をどのようにし得たか、又はどんな試
料のどんな測定値を得たかは、重要でない。従つて例え
ばロービング、スライバ、繊維又は扁平繊維製品につい
て測定されるパラメータを表わすために、対比可能な効
果が得られる。
【図１】性質を表わす図である。
【図２】性質を表わす別の図である。
【図３】性質を表わす別の図である。
【図４】性質を表わす別の図である。
【図５】性質を表わす補助線図である。
【図６】性質を表わす別の補助線図である。
【図７】特定の精細度を持つ試料の性質を表わす図であ
る。
る。
【図８】異なる精細度を持つ試料の性質を表わす図であ
る。
る。
【図９】異なる精細度を持つ試料の性質を表わす別の図
である。
である。
【図１０】異なる精細度を持つ試料の性質を表わす別の
図である。
図である。
１〜３，１９〜２４ 基準値 ４，５ 角 １１ 曲線 ２６〜３０ 基準値 ３１〜３６ 扇形 ８６ 属性 ａ〜ｃ，ｅ〜ｇ パラメータ ａ１〜ａ３ 測定値 ａｒ，ｂｒ，ｃｒ，ｅｒ，ｆｒ，ｇｒ 基準値
Claims (10)
- 【請求項１】 糸、ロービング、及びスライバのような
細長い繊維試料の性質の表示方法において、互いに傾斜
して設けられる軸線（１，２，３）に沿つてパラメータ
の値を表示することを特徴とする、細長い繊維試料の性
質を表わす方法。 - 【請求項２】 パラメータ（ｅ，ｆ，ｇ）用の基準値
（ｅｒ，ｆｒ，ｇｒ）が上昇曲線（１１）上にあるよう
に、パラメータの値を変換することを特徴とする、請求
項１に記載の方法。 - 【請求項３】 パラメータの値を円の扇形（３１〜３
６）に表わすことを特徴とする、請求項１に記載の方
法。 - 【請求項４】 １つのパラメータの重要性に比例する角
（４，５）をなして、軸線（ａ，ｂ，ｃ）を互いに傾斜
して設けることを特徴とする、請求項１に記載の方法。 - 【請求項５】 パラメータ用の軸線に沿つて測定値（ａ
１，ａ２，ａ３）及び基準値（ａｒ，ｂｒ，ｃｒ）を表
示することを特徴とする、請求項１に記載の方法。 - 【請求項６】 軸線を同心的に設け、基準値（２６，２
７，２８，２９，３０）を複数の軸線（１９〜２４）上
の複数のパラメータ（ｈ〜ｎ）に対応させることを特徴
とする、請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】 １つのパラメータに対して複数の測定値
を検出し、それから平均値及び散布を計算し、１つのパ
ラメータに対して目標値、限界値及び散布について規定
を行うことを特徴とする、請求項１に記載の方法。 - 【請求項８】 測定値、平均値、限界値及び散布から、
試料の性質を表わす属性（８６）を求めることを特徴と
する、請求項１に記載の方法。 - 【請求項９】 属性をフアジー論理により求めることを
特徴とする、請求項１に記載の方法。 - 【請求項１０】 軸線がほぼ同心的に設けられ、これら
の軸線に沿つてパラメータの値が記入され、これらの軸
線が複数のパラメータ用の基準値を曲線により表示する
ことを特徴とする、糸、ロービング及びスライバのよう
な細長い繊維試料の性質を表わすこと。
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| JP24098598A Expired - Fee Related JP4858796B2 (ja) | 1997-07-25 | 1998-07-24 | 細長い繊維試料の性質を表わす方法 |
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| AU2003227558A1 (en) * | 2002-04-05 | 2003-10-20 | Hyperwave Software Forschungs- Und Entwicklungs Gmbh | Data visualization system |
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| US20060041461A1 (en) * | 2004-08-20 | 2006-02-23 | Mark Vucina | Project management device and method |
| CN100443076C (zh) * | 2004-12-31 | 2008-12-17 | 中山大学 | 一种治疗哮喘的中药巴布剂及其制备方法 |
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| WO2013185246A1 (de) | 2012-06-11 | 2013-12-19 | Uster Technologies Ag | Vergleich der qualitäten von länglichen textilen prüfgütern |
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| US20200133451A1 (en) * | 2018-10-25 | 2020-04-30 | Autodesk, Inc. | Techniques for analyzing the proficiency of users of software applications |
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| US4000402A (en) * | 1974-06-10 | 1976-12-28 | Measurex Corporation | Scanning gauge control for sheet processing apparatus |
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