JPH1194767A - 地合検査方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 不織布などの検査対象の地合を人間の感覚と
一致して評価でき、しかも容易かつ定量的に評価するこ
とができる地合検査方法および装置を提供する。 【解決手段】 検査対象（１０）の反射光若しくは透過
光の画像をＣＣＤカメラ（３０）で撮像し、該撮像した
画像から均一度、明度、粗密度等の複数の特徴量を抽出
し、該抽出した複数の特徴量の重み付け和から検査対象
（１０）の地合を評価する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、不織布などの薄
いシート状の検査対象の地合を検査する地合検査方法お
よび装置に関し、特に、不織布などの検査対象の地合を
容易かつ定量的に評価することができる地合検査方法お
よび装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、サニタリ製品や医療用品などの伸
びに伴い、不織布等のシートの需要は大きく伸びてい
る。また、これらの不織布等のシートにおいては高品質
の印刷を行うために、その表面の状態を管理する必要性
が増している。

【０００３】ところで、一般に、不織布等のシートの品
質は地合（繊維の分布状態）という指標で評価され、こ
の地合はこの不織布等のシートを構成する繊維の分布状
態を表している。

【０００４】ここで、この繊維の分布状態が均一であれ
ば、地合の程度はよいとされるが、この地合を評価する
標準的な計測方法は従来存在しなかった。

【０００５】従来、不織布等のシートを構成する繊維の
分布状態を計測する手法としては、以下に示す手法が知
られている。

【０００６】１）目視による限度見本を使用する方法 ａ）地合の程度を目視により評価し、地合の程度は限度
見本を基に決定する。

【０００７】２）画像を使用する方法 ａ）計測対象を透過光若しくは反射光を用いてＣＣＤカ
メラなどで撮像し、撮像した画像データの輝度の標準偏
差（分散）を基にした計測値を地合とする。 ｂ）計測対象を透過光若しくは反射光を用いてＣＣＤカ
メラなどで撮像し、撮像した画像データの空間周波数分
布数分析を基にした計測値を地合とする。

【０００８】３）放射線を使用する方法 ａ）放射線を計測対象に照射し、照射した量と透過した
量の差若しくは比を基にした計測値を地合とする。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の地合の計測方法においては以下に示すような問題が
ある。

【００１０】１）目視による評価では、評価基準を限度
見本に頼っているため、客観的な評価ができない。

【００１１】２）画像および放射線を使用する方法で
は、計測値と人間の感覚による評価とが一致せず、計測
装置を導入しても、人間が再度目視により評価しなおす
必要がある。

【００１２】ここで、目視評価を自動化できないのは、
画像や放射線を用いる方法が人間の感覚と合致しないこ
とがあるためである。また、画像や放射線を使用する方
法が人間の評価と合致しないのは、以下に示す理由であ
ると考えられる。

【００１３】１）画像や放射線を用いる方法では、一般
的に１つの評価指標のみを用いて評価するが、人間は複
数の評価項目を総合的に評価して地合の程度を決めてい
る。

【００１４】２）画像や放射線を用いる方法では、一般
的に１つの評価指標のみを用いて「良品」から「悪品」
までを評価するが、人間は品質が良好な場合と品質が粗
悪な場合では着目点が異なるため、１つの評価指標では
適切に評価できない。

【００１５】３）人間の感覚による評価には不感帯（刺
激の大きさが一定以上にならないと感知しない）および
感覚の飽和（刺激の大きさが一定以上になると、刺激の
大きさの差を判別できない）があるが、これらを反映し
ていない。

【００１６】すなわち、画像の輝度の標準偏差や輝度の
ヒストグラムを用いている地合検査装置では、地合の空
間的特徴を捉えることができない。例えば、撮像画像の
輝度の標準偏差や輝度のヒストグラムがほぼ同様な検査
対象では人間の目からみて明らかに異なっていても地合
の程度が全く同じと評価してしまい、計測する地合の程
度が人間の感じる地合の程度と異なるという問題があ
る。

【００１７】また、空間周波数を基にする地合検査装置
では、専用の濾過装置や高速な画像処理が必要であり、
空間周波数のみでも、地合指数が人間の感覚と一致しな
いという問題がある。

【００１８】更に、不織布等の地合を定量的に計測する
ためには、不織布の繊維の状態を高いコントラストで鮮
明に得る必要があるが、 １）材質により強い光や光に伴う熱を加えることが困難
であるために、鮮明な画像が得られない場合や ２）外乱光を遮る設備を設置することが困難であるた
め、外乱光により繊維の状態を鮮明に得ることが困難で
ある場合がある。

【００１９】また、このような薄い膜内の欠陥を検査す
る方法として、特開平６−１４８０５９に開示されてい
るように、計測対象を偏向板の間に設置する方法もある
が、この方法を不織布に適用した場合は、 ３）圧着点をすべて欠陥として検出してしまうという問
題がある。

【００２０】そこで、この発明は、不織布などの検査対
象の地合を人間の感覚と一致して評価でき、しかも容易
かつ定量的に評価することができる地合検査方法および
装置を提供することを目的とする。

【００２１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１の発明は、検査対象の地合を検査する地合
検査方法において、上記検査対象の反射光若しくは透過
光の画像を撮像し、該撮像した画像から複数の特徴量を
抽出し、該抽出した複数の特徴量から上記検査対象の地
合を検査することを特徴とする。

【００２２】また、請求項２の発明は、請求項１の発明
において、上記抽出した複数の特徴量の線形一次結合を
演算し、該演算結果を上記検査対象の地合を評価するた
めの地合指数として出力することを特徴とする。

【００２３】また、請求項３の発明は、請求項２の発明
において、上記複数の特徴量は、上記画像の輝度の標準
偏差として演算した均一度と、上記画像の平均輝度とし
て演算した明度と、上記画像の輝度のＸ、Ｙ方向の一次
微分のヒストグラムの和の一定範囲の総和として演算し
た粗密度とを含み、上記地合指数は、少なくとも上記均
一度および明度および粗密度の重み付け和を演算するこ
とにより求めることを特徴とする。

【００２４】また、請求項４の発明は、請求項３の発明
において、上記重み付けは、上記検査対象の秤量に対応
して可変することを特徴とする請求項３記載の地合検査
方法。

【００２５】また、請求項５の発明は、請求項１の発明
において、上記複数の特徴量は、上記検査対象の濃淡画
像の均一性を明るさで正規化した情報および上記検査対
象の濃淡画像の粗さを明るさで正規化した情報を含むこ
とを特徴とする。

【００２６】また、請求項６の発明は、請求項１の発明
において、上記複数の特徴量は、一定の閾値を越えると
飽和する情報を含むことを特徴とする。

【００２７】また、請求項７の発明は、請求項１の発明
において、上記複数の特徴量は、一定のオフセット値を
有する情報を含むことを特徴とする。

【００２８】また、請求項８の発明は、請求項１の発明
において、上記複数の特徴量は、所定の特徴量に基づき
複数の地合評価式を切り替えることにより算出された情
報を含むことを特徴とする。

【００２９】また、請求項９の発明は、請求項１の発明
において、上記複数の特徴量は、所定の特徴量のメンバ
ーシップ関数に基づき複数の地合評価式をファジイ推論
することにより算出された情報を含むことを特徴とす
る。

【００３０】また、請求項１０の発明は、検査対象の地
合を検査する地合検査装置において、該検査対象を照射
する光源と、該光源の照射による上記検査対象からの反
射光若しくは透過光の画像を撮像する撮像手段と、該撮
像手段で撮像した画像から複数の特徴量を抽出する特徴
量抽出手段と、上記特徴量抽出手段で抽出した複数の特
徴量から上記検査対象の地合を検査する検査手段と、を
具備することを特徴とする。

【００３１】また、請求項１１の発明は、請求項１０の
発明において、上記検査手段は、上記特徴量抽出手段で
抽出した複数の特徴量の線形一次結合を演算することに
より上記検査対象の地合を評価するための地合指数を算
出する地合指数算出手段と、上記地合指数算出手段で算
出された地合指数に基づき上記検査対象の地合を評価す
る評価手段と、を具備することを特徴とする。

【００３２】また、請求項１２の発明は、請求項１１の
発明において、上記特徴量抽出手段は、上記画像の輝度
の標準偏差を演算することにより上記検査対象の均一度
を算出する均一度算出手段と、上記画像の平均輝度を演
算することにより上記検査対象の明度を算出する明度算
出手段と、上記画像の輝度のＸ、Ｙ方向の一次微分のヒ
ストグラムの和の一定範囲の総和を演算することにより
上記検査対象の粗密度を算出する粗密度算出手段と、を
含み、上記地合指数算出手段は、少なくとも上記均一度
算出手段で算出した均一度および上記明度算出手段で算
出した明度および上記粗密度算出手段で算出した粗密度
の重み付け和を演算する重み付け和演算手段、を具備す
ることを特徴とする。

【００３３】また、請求項１３の発明は、請求項１２の
発明において、上記重み付け和演算手段は、上記検査対
象の秤量に対応して各特徴量の重み付け係数を記憶する
重み付け係数テーブルと、上記検査対象の秤量に対応し
て各特徴量の重み付け係数を上記重み付け係数テーブル
から取得して重み付け和を演算する演算手段と、を具備
することを特徴とする。

【００３４】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態につ
いて添付図面を参照して詳細に説明する。

【００３５】図１は、この発明に係わる地合検査方法お
よび装置を適用して構成した地合検査装置の一実施の形
態を概略構成図で示したものである。

【００３６】図１において、この地合検査装置は、ロー
ル状に巻回された不織布等の検査対象１０を光源である
照明２０により照射し、この検査対象１０からの反射光
をＣＣＤカメラ３０で取り込むことにより該検査対象１
０を撮像し、このＣＣＤカメラ３０で撮像した検査対象
１０の画像を画像処理演算装置４０に渡すことにより検
査対象１０の地合の検査を行なう。

【００３７】ここで、画像処理演算装置４０は、ＣＣＤ
カメラ３０で撮像した検査対象１０の画像から複数の特
徴量を演算抽出する。

【００３８】すなわち、画像処理演算装置４０は、ＣＣ
Ｄカメラ３０で撮像した検査対象１０の画像から １）特徴量１として、明度（Ｂｒ）を画像の平均輝度と
して演算する ２）特徴量２として、均一度（Ｆ１）を画像の輝度の標
準偏差として演算する ３）特徴量３として、粗密度（Ｒｏ）を、画像の輝度の
Ｘ，Ｙ双方向の一次微分のヒストラグラムの和の一定範
囲の総和として演算する 処理を行い、各特徴量の線形一次結合（重み付き和）を
地合指数として出力する。

【００３９】なお、この画像処理演算装置４０として
は、パーソナルコンピュータを使用して構成することが
できる。

【００４０】図２は、上記画像処理演算装置４０の処理
をブロック図で示したものである。

【００４１】図２において、ＣＣＤカメラ３０で撮像し
た検査対象１０の画像は、画像取り込み処理部４１によ
り、画像処理演算装置４０の図示しないメモリ上に画像
データとして取り込まれる。

【００４２】この画像取り込み処理部４１により、画像
処理演算装置４０のメモリ上に取り込まれた画像データ
は、明度演算処理部４２、均一度演算処理部４３、粗密
度演算処理部４４に渡される。

【００４３】明度演算処理部４２では、画像取り込み処
理部４１により取り込んだ画像処理演算装置４０のメモ
リ上の画像データから当該画像の第１の特徴量である明
度（Ｂｒ）を演算する。

【００４４】この明度（Ｂｒ）の演算は以下の式により
求めることができる。

【００４５】

【式１】

【００４６】ここで、ｆ（ｘ，ｙ）は画像の座標（ｘ，
ｙ）における輝度であり、ｎは該画像の総画素数であ
る。

【００４７】均一度演算処理部４３では、画像取り込み
処理部４１により取り込んだ画像処理演算装置４０のメ
モリ上の画像データから当該画像の第２の特徴量である
均一度（Ｆ１）を演算する。

【００４８】この均一度（Ｆ１）の演算は、以下の式に
より求めることができる。

【００４９】

【式２】

【００５０】粗密度演算処理部４４では、画像取り込み
処理部４１により取り込んだ画像処理演算装置４０のメ
モリ上の画像データから当該画像の第３の特徴量である
粗密度（Ｒ０）を演算する。

【００５１】この粗密度（Ｒ０）の演算手順を図３に示
す。

【００５２】図３において、まず、当該画像の座標
（ｘ，ｙ）における輝度ｆ（ｘ，ｙ）から、ｘ方向微分
（絶対値出力）を行い（ステップ２０１）、画像の輝度
によるｘ方向のヒストグラムを作成する（ステップ２０
２）。

【００５３】同様に、当該画像の座標（ｘ，ｙ）におけ
る輝度ｆ（ｘ，ｙ）から、ｙ方向微分（絶対値出力）を
行い（ステップ２０３）、画像の輝度によるｙ方向のヒ
ストグラムを作成する（ステップ２０４）。

【００５４】ここで、上記微分は、３×３のマスクで絶
対値微分する。

【００５５】次に、ステップ２０２で作成したｘ方向の
ヒストグラムとステップ２０４で作成したｙ方向のヒス
トグラムとを加算して一つのヒストグラムにする（ステ
ップ２０５）。

【００５６】そして、上記ヒストグラムの中で、微分値
が６５〜７４までのヒストグラムの値を加算し（ステッ
プ２０６）、この加算した値を１２０００で割り正規化
し（ステップ２０７）、この値を粗密度（Ｒ０）とす
る。

【００５７】ここで、画像が粗いときには、ヒストグラ
ムの微分値の高い成分が多く残り、画像が滑らかなとき
は微分値の高い成分が少ない。これは、簡易的に空間周
波数分析を行っていることに相当する。

【００５８】そして、全てのサンプルのヒストグラムを
同一グラフにプロトすると、反射光方式では微分値が４
０付近で全てのグラムが交差する。また、透過光方式で
は微分値が３０付近で全てのグラフが交差する。この交
点を避けた点（微分値が７０付近）の値を取り、どの程
度画像が荒れているのかを評価する。

【００５９】明度演算処理部４２で演算された明度（Ｂ
ｒ）および均一度演算処理部４３で演算された均一度
（Ｆ１）および粗密度演算処理部４４で演算された粗密
度（Ｒ０）は、地合指数演算処理部４６に渡される。

【００６０】地合指数演算処理部４６では、明度演算処
理部４２および均一度演算処理部４３および粗密度演算
処理部４４でそれぞれ演算された明度（Ｂｒ）および均
一度（Ｆ１）および粗密度（Ｒ０）に基づき地合指数を
演算する。

【００６１】地合指数演算処理部４６における地合指数
の演算は以下に示す式により行われる。

【００６２】 地合指数＝α×Ｆ１＋β×Ｂｒ＋δ×Ｒ０＋Ｃ

【００６３】なお、上記演算式における係数α、β、
δ、Ｃは、入力装置４８から入力された検査対象の秤量
に応じて地合評価式係数テーブル４５から求めるように
構成されている。

【００６４】この地合評価式係数テーブル４５の一例を
図４に示す。

【００６５】図４に示す地合評価式係数テーブルを参照
すると、例えば、入力装置４８から入力された検査対象
の秤量が、秤量で２０ｇ／ｍ² であるとすると、上記係
数α、β、δ、Ｃは α＝１．８６ β＝−０．１８ δ＝１２．４２ Ｃ＝１．６３ になる。

【００６６】このようにして、地合指数演算処理部４６
で演算された地合指数は、表示装置４７に表示される。

【００６７】図５は、上記画像処理演算装置４０の処理
をフローチャートで示したものである。

【００６８】図５において、まず、画像取り込み処理部
４１によりＣＣＤカメラ３０で撮像した検査対象１０の
画像を画像処理演算装置４０の図示しないメモリ上に画
像データとして取り込む画像取り込みが行われる（ステ
ップ１０１）。

【００６９】次に、明度演算処理部４２による明度（Ｂ
ｒ）の演算（ステップ１０２）、均一度演算処理４３に
よる均一度（Ｆ１）の演算（ステップ１０３）、粗密度
演算処理部４４による粗密度（Ｒ０）の演算（ステップ
１０４）が行われる。

【００７０】そして、明度演算処理部４２で演算された
明度（Ｂｒ）および均一度演算処理部４３で演算された
均一度（Ｆ１）および粗密度演算処理部４４で演算され
た粗密度（Ｒ０）に基づく地合指数演算が地合指数演算
処理部４６で行われる（ステップ１０５）。

【００７１】地合指数演算処理部４６で演算された地合
指数は表示装置４７に表示され（ステップ１０６）、こ
の画像処理演算装置４０による処理は終了する。

【００７２】なお、上記構成においては、指定された時
間毎に、地合指数を演算し、表示装置４７に表示すると
共に、画像処理演算装置４０のファイルにログとして記
録する。

【００７３】このような構成によると、以下に示すよう
な効果が期待できる。

【００７４】１）空間周波数に相当する情報を画像の一
次微分により求めているため、専用ハードを必要とせ
ず、パーソナルコンピュータレベルの画像処理演算装置
においても高速に演算することが可能である。

【００７５】２）地合指数を輝度の標準偏差（均一度）
だけでなく、空間周波数に相当する情報（粗密度）を加
味することにより得ているため、より、人間の感覚に一
致する地合指数が得られる。

【００７６】３）更に、地合指数に明度を加え、「白く
見えるものは良く見える」という、人間の官能的評価を
加味し、より、人間の感覚に一致する地合指数が得られ
る。

【００７７】４）検査対象の坪量が変わっても、係数の
テーブル参照により、同一装置で検査が可能である。

【００７８】なお、上記構成において、ＣＣＤカメラ３
０としては、エリアＣＣＤカメラを用いた場合を示した
が、ラインＣＣＤカメラを用いても同様に構成すること
ができる。また、上記構成においては、検査対象からの
反射光を利用したが、透過光を利用しても同様に構成す
ることができる。

【００７９】更に、上記構成においては、入力装置４８
から坪量を入力するように構成したが、坪量計等から直
接検査対象の坪量を得るように構成してもよい。

【００８０】ところで、地合指数演算処理部４６による
地合指数演算においては、検査対象によって、以下に示
す条件を満たす地合評価式を構成する必要がある。

【００８１】１）目視評価では、繊維の全体的な濃淡お
よび筋の状態を総合的に判断する。 ２）目視評価では、筋が一定以上に多くなると、それ以
上の筋による評価をしなくなる（感覚的飽和が起こ
る）。

【００８２】そこで、上記２つの条件を考慮して、地合
指数演算処理部４６による地合指数演算を以下に示す地
合評価式を用いて行うように構成してもよい。

【００８３】地合指数＝α×Ｆ１／Ｂｒ＋β×ｍｉｎ
（δ，Ｒ０／Ｂｒ）＋Ｃ

【００８４】ここで、α、β、δ、Ｃの値としては以下
に示す値を用いることができる。 α＝１１．１ β＝９６．２ δ＝０．４（飽和させる閾値） Ｃ＝−４．７５

【００８５】この場合、検査員目視評価結果との相関係
数としては０．９６を得た。

【００８６】また、上記構成において、α、β、δ、Ｃ
の係数は、デフォルトで上記の値に設定しているが、入
力装置４８から他の値を指定することもできる。

【００８７】なお、上記構成においては、地合演算式の
第２項を飽和する処理としたが、必要に応じて第１項に
も上記飽和処理を加えてもよい。

【００８８】また、地合指数演算処理部４６による地合
指数演算においては、検査対象によって、以下に示す条
件を満たす地合評価式を構成する必要がある。

【００８９】１）目視評価では、繊維の全体的な濃淡お
よび筋の状態を総合的に判断する。 ２）目視評価では、微少な筋は考慮しないが、ある程度
以上の筋があれば、評価の対象とする。

【００９０】そこで、上記２つの条件を考慮して、地合
指数演算処理部４６による地合指数演算を以下に示す地
合評価式を用いて行うように構成してもよい。

【００９１】 地合指数＝α×Ｆ１／Ｂｒ＋β×ｏｆｆｓｅｔ（δ，Ｒ０／Ｂｒ）＋Ｃ ここで、ｏｆｆｓｅｔ（δ，τ）＝０（δ＞τ） ＝τ−δ（δ＜＝τ） である。

【００９２】なお、α、β、δ、Ｃの係数は、入力装置
４８から任意の値を指定することができる。

【００９３】また、地合指数演算処理部４６による地合
指数演算においては、検査対象によって、以下に示す条
件を満たす地合評価式を構成する必要がある。

【００９４】１）目視評価では、繊維の全体的な濃淡お
よび筋の状態を総合的に判断する。 ２）地合程度の悪いものでは、筋の状態（粗密度）を重
視するが、地合程度の良好なものは、繊維の全体的な濃
淡（均一度）を重視する。

【００９５】そこで、上記２つの条件を考慮して、地合
指数演算処理部４６による地合指数演算を以下に示す地
合評価式を用いて行うように構成してもよい。

【００９６】 地合指数＝α１×Ｆ１／Ｂｒ＋β１×Ｒ０／Ｂｒ＋Ｃ１（Ｆ１＜δ） ＝α２×Ｆ１／Ｂｒ＋β２×Ｒ０／Ｂｒ＋Ｃ２（Ｆ１＞＝δ）

【００９７】すなわち、地合評価式を均一度（Ｆ１）の
値によって切り替える。ここで、均一度（Ｆ１）は、値
が小さいほど地合の程度が良好であるため、各係数の関
係は以下のようになる。

【００９８】１）α１＞α２ ２）β１＜β２

【００９９】すなわち、均一度（Ｆ１）が閾値δより小
さい（地合品質が良）ときは、均一度（Ｆ１）を重視
し、均一度（Ｆ１）が閾値δより大きい（地合品質が
悪）ときは、粗密度（Ｒ０）を重視した評価式となる。

【０１００】なお、α、β、δ、Ｃの係数は、入力装置
４８から任意の値を指定することができる。

【０１０１】また、地合指数演算処理部４６による地合
指数演算においては、検査対象によって、以下に示す条
件を満たす地合評価式を構成する必要がある。

【０１０２】１）目視評価では、繊維の全体的な濃淡お
よび筋の状態を総合的に判断する。 ２）地合程度の悪いものでは、筋の状態（粗密度）を重
視するが、地合程度の良好なものは、繊維の全体的な濃
淡（均一度）を重視する。 ３）地合の程度による評価式の切り替えを滑らかに行う
必要がある。

【０１０３】そこで、上記３つの条件を考慮して、地合
指数演算処理部４６による地合指数演算式として、地合
程度の良好なものを評価する地合評価式（ｊｉａｉｌ
（Ｆ１，Ｂｒ，Ｒ０））と地合程度の比較的悪いものを
評価する地合評価式（ｊｉａｉ２（Ｆ１，Ｂｒ，Ｒ
０））とを設け、目視評価に対応する地合指数を出力す
るためにファジイ推論を用いる。

【０１０４】 ｊｉａｉｌ（Ｆ１，Ｂｒ，Ｒ０）＝α１×Ｆ１／Ｂｒ＋β１×Ｒ０／Ｂｒ＋Ｃ１ ｊｉａｉ２（Ｆ１，Ｂｒ，Ｒ０）＝α２×Ｆ１／Ｂｒ＋β２×Ｒ０／Ｂｒ＋Ｃ２

【０１０５】この場合のファジイ推論ルールは以下のよ
うになる。

【０１０６】 ＩＦ ＦＩ＝大きいＴＨＥＮ ｊｉａｉｌ（Ｆ１，Ｂｒ，Ｒ０） ＩＦ ＦＩ＝小さいＴＨＥＮ ｊｉａｉ２（Ｆ１，Ｂｒ，Ｒ０）

【０１０７】また、上記ＦＩのメンバーシップ関数を図
６に示す。

【０１０８】ここで、確定演算法としては重心法を用い
るので、地合程度による評価式（ｊｉａｉｌ（Ｆ１，Ｂ
ｒ，Ｒ０））、（ｊｉａｉ２（Ｆ１，Ｂｒ，Ｒ０））の
切り替えを滑らかに行うことができる。

【０１０９】

【発明の効果】以上説明したようにこの発明によれば、
以下に示すような効果が得られる。

【０１１０】１）空間周波数に相当する情報を画像の一
次微分により求めているため、専用ハードを必要とせ
ず、パーソナルコンピュータレベルの画像処理演算装置
においても高速に検査対象の地合品質を評価することが
可能になる。

【０１１１】２）地合指数を輝度の標準偏差（均一度）
だけでなく、空間周波数に相当する情報（粗密度）を加
味することにより得ているため、より、人間の感覚に一
致する地合指数が得られる。

【０１１２】３）地合指数に明度を加え、「白く見える
ものは良く見える」という、人間の官能的評価を加味し
たことにより人間の感覚に一致する地合指数が得られ
る。

【０１１３】４）検査対象の坪量が変わっても係数のテ
ーブル参照により同一装置で検査が可能となる。

【０１１４】５）人間の感覚と飽和に対応した地合計測
を行うように構成したので、目視評価と非常に相関の高
い地合計測が可能になる。

【０１１５】６）人間の不感帯に対応する地合計測を行
うように構成したので、目視評価と非常に相関の高い地
合計測が可能になる。

【０１１６】７）地合の程度による人間の着目点の変化
に対応する地合計測を行うように構成したので、目視評
価と非常に相関の高い地合計測が可能になる。

【０１１７】８）地合の程度による人間の着目点の変化
になだらかに対応する地合計測を行うように構成したの
で、目視評価と非常に相関の高い地合計測が可能にな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明に係わる地合検査方法および装置を適
用して構成した地合検査装置の一実施の形態を示す概略
構成図。

【図２】図１に示した画像処理演算装置の処理を説明す
るためのブロック図。

【図３】図２に示した粗密度演算処理部の処理を説明す
る流れ図。

【図４】図２に示した地合評価式係数テーブルの一例を
示す図。

【図５】図１に示した画像処理演算装置の処理を説明す
るためのフローチャート。

【図６】図２に示した地合指数演算処理部による地合指
数演算式の切り替えに使用するＦＩのメンバーシップ関
数の一例を示す図。

【符号の説明】

１０ 検査対象 ２０ 照明 ３０ ＣＣＤカメラ ４０ 画像処理演算装置 ４１ 画像取り込み処理部 ４２ 明度演算処理部 ４３ 均一度演算処理部 ４４ 粗密度演算処理部 ４５ 地合評価式係数テーブル ４６ 地合指数演算処理部 ４７ 表示装置 ４８ 入力装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 清水 文彦 東京都江東区東雲１丁目10番６号 王子製 紙株式会社東雲研究センター内

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検査対象の地合を検査する地合検査方法
   において、 上記検査対象の反射光若しくは透過光の画像を撮像し、 該撮像した画像から複数の特徴量を抽出し、 該抽出した複数の特徴量から上記検査対象の地合を検査
   することを特徴とする地合検査方法。
2. 【請求項２】 上記抽出した複数の特徴量の線形一次結
   合を演算し、 該演算結果を上記検査対象の地合を評価するための地合
   指数として出力することを特徴とする請求項１記載の地
   合検査方法。
3. 【請求項３】 上記複数の特徴量は、 上記画像の輝度の標準偏差として演算した均一度と、 上記画像の平均輝度として演算した明度と、 上記画像の輝度のＸ、Ｙ方向の一次微分のヒストグラム
   の和の一定範囲の総和として演算した粗密度とを含み、 上記地合指数は、 少なくとも上記均一度および明度および粗密度の重み付
   け和を演算することにより求めることを特徴とする請求
   項２記載の地合検査方法。
4. 【請求項４】 上記重み付けは、 上記検査対象の秤量に対応して可変することを特徴とす
   る請求項３記載の地合検査方法。
5. 【請求項５】 上記複数の特徴量は、 上記検査対象の濃淡画像の均一性を明るさで正規化した
   情報および上記検査対象の濃淡画像の粗さを明るさで正
   規化した情報を含むことを特徴とする請求項１記載の地
   合検査方法。
6. 【請求項６】 上記複数の特徴量は、 一定の閾値を越えると飽和する情報を含むことを特徴と
   する請求項１記載の地合検査方法。
7. 【請求項７】 上記複数の特徴量は、 一定のオフセット値を有する情報を含むことを特徴とす
   る請求項１記載の地合検査方法。
8. 【請求項８】 上記複数の特徴量は、 所定の特徴量に基づき複数の地合評価式を切り替えるこ
   とにより算出された情報を含むことを特徴とする請求項
   １記載の地合検査方法。
9. 【請求項９】 上記複数の特徴量は、 所定の特徴量のメンバーシップ関数に基づき複数の地合
   評価式をファジイ推論することにより算出された情報を
   含むことを特徴とする請求項１記載の地合検査方法。
10. 【請求項１０】 検査対象の地合を検査する地合検査装
    置において、 該検査対象を照射する光源と、 該光源の照射による上記検査対象からの反射光若しくは
    透過光の画像を撮像する撮像手段と、 該撮像手段で撮像した画像から複数の特徴量を抽出する
    特徴量抽出手段と、 上記特徴量抽出手段で抽出した複数の特徴量から上記検
    査対象の地合を検査する検査手段と、 を具備することを特徴とする地合検査装置。
11. 【請求項１１】 上記検査手段は、 上記特徴量抽出手段で抽出した複数の特徴量の線形一次
    結合を演算することにより上記検査対象の地合を評価す
    るための地合指数を算出する地合指数算出手段と、 上記地合指数算出手段で算出された地合指数に基づき上
    記検査対象の地合を評価する評価手段と、 を具備することを特徴とする請求項１０記載の地合検査
    装置。
12. 【請求項１２】 上記特徴量抽出手段は、 上記画像の輝度の標準偏差を演算することにより上記検
    査対象の均一度を算出する均一度算出手段と、 上記画像の平均輝度を演算することにより上記検査対象
    の明度を算出する明度算出手段と、 上記画像の輝度のＸ、Ｙ方向の一次微分のヒストグラム
    の和の一定範囲の総和を演算することにより上記検査対
    象の粗密度を算出する粗密度算出手段と、 を含み、 上記地合指数算出手段は、 少なくとも上記均一度算出手段で算出した均一度および
    上記明度算出手段で算出した明度および上記粗密度算出
    手段で算出した粗密度の重み付け和を演算する重み付け
    和演算手段、 を具備することを特徴とする請求項１１記載の地合検査
    装置。
13. 【請求項１３】 上記重み付け和演算手段は、 上記検査対象の秤量に対応して各特徴量の重み付け係数
    を記憶する重み付け係数テーブルと、 上記検査対象の秤量に対応して各特徴量の重み付け係数
    を上記重み付け係数テーブルから取得して重み付け和を
    演算する演算手段と、 を具備することを特徴とする請求項１２記載の地合検査
    方法。