JPWO2009116420A1 - 糸の計測装置と計測プログラムと計測方法 - Google Patents

Abstract

糸のデジタル画像を撮像し、糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換する。２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分をフィルタで切り出し、２次元逆フーリエ変換して糸本体の画像を出力し、糸本体の画像から糸径を求める。デジタルカメラやスキャナなどで、簡単かつ正確に糸径を求めることができる。

Description

この発明は、糸の計測に関し、特に糸の太さや毛羽の量の計測に関する。

出願人は、糸径の測定装置を提案した（特許文献１：ＪＰ２００５−１５９５８Ａ）。この装置では、スキャナなどで糸の画像を取り込み、糸本体と毛羽との間に境界線をセットし、糸本体の太さを求める。問題点は境界線の引き方に曖昧さが残る点である。

これとは別に、（特許文献２：ＪＰ３６１１１４０Ｂ）は光学的なフーリエ変換を用いた糸径や毛羽量の測定装置を開示している。特許文献２ではレーザ光を糸に照射し、回折光をレンズで集光して、焦点面にスペクトル面を生成させる。スペクトル面では回折光のフーリエ変換像が生じ、低周波の糸本体像を透過させるスリットと、高周波の毛羽像を透過させるスリットとを設ける。そしてレンズにより逆フーリエ変換を施すと、糸本体の画像と毛羽の画像とが得られる。しかしながら特許文献２では、レーザー光源やレンズ、スリットなどのハードウェアが必要で、しかもこれらが糸に対して正確に位置合わせされていないと、測定ができない。毛羽と糸本体との分離はスリットで行われるので、糸径に応じて複数のスリットを用意する必要があり、また半透明な糸では回折像が弱いため測定が難しい。
ＪＰ２００５−１５９５８Ａ ＪＰ３６１１１４０Ｂ

この発明の課題は、デジタルカメラやスキャナ等の通常の撮像装置を用いて、糸径を正確に求めることができるようにすることにある。
この発明での追加の課題は、毛羽量を正確に求めることができるようにすることにある。
この発明での追加の課題はまた、シミュレーション用の糸モデルを作成することにある。

この発明の糸の計測装置は、糸のデジタル画像を撮像する撮像装置と、前記デジタル画像のフーリエ変換データもしくは自己相関関数データをデジタル信号処理により求めるための変換手段と、変換手段で求めたデータから前記糸の糸径または毛羽量を求めるための糸性状算出手段とを備えたものである。

好ましくは、前記変換手段は、前記デジタル画像を糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換する２次元フーリエ変換手段で、
前記糸性状算出手段は、２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分を切り出すフィルタと、フィルタで切り出した低周波成分を２次元逆フーリエ変換し糸本体の画像を出力する逆フーリエ変換手段と、出力された糸本体の画像から糸径を求めるための糸径算出手段とを備えている。

好ましくは、前記変換手段は、前記デジタル画像を糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換する２次元フーリエ変換手段で、
前記糸性状算出手段は、２次元フーリエ変換画像から毛羽に対応する高周波成分を切り出すフィルタと、フィルタで切り出した高周波成分を２次元逆フーリエ変換し毛羽の画像を出力する逆フーリエ変換手段と、出力された毛羽の画像から毛羽量を求めるための毛羽量測定手段とを備えている。
また好ましくは、求めた糸径と糸のテクスチャーとにより前記糸の３次元モデルを作成するための手段と、糸の３次元モデルを用いて、前記糸を用いた編物をシミュレーションするためのシミュレーション手段とをさらに設ける。
好ましくは、前記２次元フーリエ変換画像での、糸本体に対応する低周波成分のピークの波形から、前記フィルタを生成するためのフィルタ生成手段をさらに設ける。
好ましくは、糸性状算出手段は、前記フーリエ変換データの低周波側ピークの幅から糸径を求める。

この発明の糸の計測プログラムは、
コンピュータに、
撮像した糸のデジタル画像のフーリエ変換データもしくは自己相関関数データをデジタル信号処理により求めるための変換ステップと、
前記変換ステップで求めたデータから前記糸の糸径または毛羽量を求めるための糸性状算出ステップとを実行させる。

好ましくは、変換ステップでは、前記デジタル画像を糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換し、
前記糸性状算出ステップでは、２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分をフィルタにより切り出し、切り出した低周波成分を２次元逆フーリエ変換し糸本体の画像を出力し、出力された糸本体の画像から糸径を求める。
また好ましくは、糸性状算出ステップでは、前記フーリエ変換データの低周波側ピークの幅から糸径を求める。

この発明はまた、糸のデジタル画像を撮像装置で撮像するためのステップと、
撮像した糸のデジタル画像のフーリエ変換データもしくは自己相関関数データをデジタル信号処理により求めるための変換ステップと、
前記変換ステップで求めたデータから前記糸の糸径または毛羽量を求めるための糸性状算出ステップとを備えた、糸の計測方法にある。

好ましくは、前記変換ステップでは、前記デジタル画像を糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換し、
前記糸性状算出ステップでは、２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分をロウパスフィルタで切り出し、切り出した低周波成分を２次元逆フーリエ変換することにより糸本体の画像を出力し、出力された糸本体の画像から糸径を求める。
また好ましくは、糸性状算出ステップでは、前記フーリエ変換データの低周波側ピークの幅から糸径を求める。
この明細書において、糸の計測装置に関する記載は糸の計測プログラム及び計測方法にもそのまま当てはまり、糸の計測プログラムに関する記載は糸の計測装置にも当てはまる。

この発明では、糸のデジタル画像をフーリエ変換データもしくは自己相関関数データに変換する。糸のフーリエ変換データは糸径や毛羽量に対応するデータを含んでおり、これから糸径が求まる。また自己相関関数データでの相関の幅は糸径に対応し、相関距離が極く短い信号の強度は毛羽量に対応する。従ってこの発明では、デジタルカメラなどで糸のデジタル画像を取得すれば、デジタル信号処理のみで糸径や毛羽量を求めることができ、特別な光学系を必要としない。さらに半透明の糸でも、デジタル画像が撮像できれば、糸径や毛羽量を求めることができる。また糸本体と毛羽との境界のような微妙なデータを必要としない。

ここで糸のデジタル画像を２次元フーリエ変換し、フィルタにより低周波成分を切り出し、逆フーリエ変換すれば、糸本体のみの画像が得られる。そして糸本体の画像の幅を求めれば、確実に糸径が求まる。
２次元フーリエ変換データからフィルタにより高周波成分を切り出し、逆フーリエ変換すれば、毛羽のみの画像が求まり、これから毛羽量を求めることができる。
また求めた糸径と糸のテクスチャーとにより、糸の３次元モデルを作成し、これを編物のシミュレーションに用いると、編物を正確にシミュレーションできる。
糸の２次元フーリエ変換データには、糸本体に対応するピークが低周波側に現れる。そこでこのピーク波形から、糸本体と毛羽とを分離するためのフィルタを自動的に作成できる。

実施例の糸の計測装置のブロック図 実施例での糸画像に対する２次元フーリエ変換による処理を示す図 実施例での糸画像に対する１次元フーリエ変換による処理を示す図 実施例でのフィルタの生成を示す図 試験例で用いた糸画像を示す図 図５の２次元フーリエ変換データを示す図 図５のデータから２次元逆フーリエ変換で得られた糸本体画像を示す図 図５のデータから２次元逆フーリエ変換と２値化で得られた毛羽画像を示す図 実施例の糸の計測プログラムのブロック図 実施例を糸径の管理に応用した例を示すブロック図

符号の説明

２ 計測装置 ４ バス ６ デジタルカメラ ８ カラーモニタ
１０ キーボード １２ カラープリンタ １４ マウス
１６ ネットワークインターフェース １８〜２２ 画像メモリ
２４ フーリエ変換部 ２５ フーリエ変換画像記憶部
２６ フィルタ生成部 ２７ ２値化部 ２８ カウンタ
３０ プログラムメモリ ３２ 糸モデル作成部 ３４ シミュレーション部
３６ 編成データ記憶部 ４０，４１ 糸本体画像 ４２，４３ 毛羽画像
４４ 糸本体エリア ４６ 毛羽エリア ４８ 中間エリア
５０，５１ フィルタ ５２，５３ 糸本体画像 ５４，５５ 毛羽画像
５６ 糸本体エリア ５８ 毛羽エリア ５９，６０ フィルタ
８０ 糸の計測プログラム ８１ ２次元フーリエ変換命令
８２ フィルタリング命令 ８３ ２次元逆フーリエ変換命令
８４ ２値化命令 ８５ カウント命令 ９０ 糸 ９１，９２ ローラ
９４ 記憶装置

以下に本発明を実施するための最適実施例を示す。

図１〜図１０に、実施例の糸の計測装置２と糸の計測プログラム８０とを示す。図１において４はバスで、６はカラーのデジタルカメラで、カラースキャナなどでもよく、８はカラーモニタ、１０はキーボード、１２はカラープリンタで、１４はマウスである。マウス１４に代えてトラックボール、ジョイスティック、スタイラスなどを用いてもよい。１６はネットワークインターフェースで、種々のプログラムやデータなどを入出力し、１８〜２２は画像メモリである。このうち画像メモリ１８は、デジタルカメラ６で撮像した糸のカラー画像を記憶し、画像メモリ２０は、フーリエ変換により糸の画像から分離した糸本体の画像を記憶し、画像メモリ２２は、糸の画像からフーリエ変換により分離した毛羽の画像を記憶する。

フーリエ変換部２４は、糸のカラー画像を２次元フーリエ変換画像に変換する。変換前の前処理として、フーリエ変換部２４はカラー画像を例えば明度の画像に変換し、２次元フーリエ変換に代えて、１次元フーリエ変換でも良い。またメランジ糸のように糸のカラーが特に重要になる場合、例えばＲＧＢの各成分毎に２次元フーリエ変換を施しても良い。糸のフーリエ変換画像は、フーリエ変換画像記憶部２５に記憶する。フーリエ変換部２４は、２次元逆フーリエ変換をも行い、フィルタで処理した画像を２次元逆フーリエ変換して、糸本体の画像並びに毛羽の画像を作成する。フィルタ生成部２６は、フーリエ変換画像から糸本体と毛羽とを分離するためのフィルタを生成する。２値化部２７は、逆フーリエ変換した画像を２値化し、特に毛羽画像を２値化する。カウンタ２８は、毛羽の画像や糸本体の画像に対して画素の数をカウントし、糸本体に対しては糸径や糸径の分布あるいは変動パターンを求め、毛羽に対しては毛羽の量等を求める。

プログラムメモリ３０は、糸の計測プログラム８０などを記憶し、糸モデル作成部３２は、カウンタ２８で求めた糸径、並びに画像メモリ１８に記憶している糸のテクスチャーを用いて、糸の３次元モデルを生成する。シミュレーション部３４は、生成した糸モデルを用い、編成データ記憶部３６で記憶した編成データに対し、ニットガーメントの個々のループを表現するようにシミュレーションを行う。

図２に実施例での処理の概要を示す。糸の短辺方向をｘ方向、長手方向をｙ方向とする。デジタルカメラ６で得られた画像は、糸本体画像４０と毛羽画像４２とを含み、画像４０，４２の中間では糸本体と毛羽とが入り交じった画像を含んでいる。この画像に対し２次元フーリエ変換を施した２次元フーリエ変換画像では、糸本体エリア４４が低周波領域に含まれ、高周波領域に毛羽エリア４６が含まれ、その間に中間エリア４８が含まれる。なお以下、ωはｘ方向に沿っての周波数を、φはｙ方向に沿っての周波数を示す。またフーリエ変換を行う周波数の範囲は、毛羽エリア４６の高周波側の端に応じて定める。フーリエ変換データは実数成分と虚数成分の双方を持つものとするが、これに代えてパワースペクトルを用いてもよい。例えば実数成分をＲe(ω)、虚数成分をＩ(ω)とすると、パワースペクトルＰ(ω）は(Ｒe^２(ω)＋Ｉ^２(ω))^１／２で与えられる。

２次元フーリエ変換画像に対し、糸本体エリア４４のみを通過させるフィルタ５０で糸本体に対応する周波数成分を取り出し、２次元逆フーリエ変換すると、糸本体画像４１が得られる。同様に毛羽エリア４６のみを通過させるフィルタ５１を適用し、２次元逆フーリエ変換を施すと、毛羽画像４３，４３が得られる。そしてフィルタ５０は例えばω方向に沿っての低周波成分のみを通過させ、フィルタ５１はω方向に沿っての高周波成分のみを通過させる。フィルタ５０で通過させる周波数の幅が狭いほど、得られる糸本体画像４１は平滑になり、逆にフィルタ５０で通過させる成分の幅を広くすると、糸本体の微妙な凹凸や撚りなどを糸本体画像４１に反映できる。実施例ではフィルタ５０で通過させる周波数の両端と、フィルタ５１でカットする周波数の両端との間に隙間を設け、中間エリア４８の周波数成分を除去している。しかしながら中間エリア４８を除去せず、フィルタ５０でカットする周波数の外側を全てフィルタ５１で通過させるようにしても良い。

次に糸本体４１に対し、ｘ方向に沿って幅をカウントすれば糸径を求めることができる。あるいはまた糸本体に対応する画素の総数をカウントし、糸本体の長さ方向の画素数で割ると、糸径を求めることができる。また種々の位置で糸径を求め、その平均値と分散、異常値などを求めれば、撚りや瘤などによる糸径の変動の程度を求めることができる。毛羽画像４３は一般に弱い画像なので、例えば２値化により毛羽と背景とを分離し、毛羽に対応する画素の数をカウントすると、毛羽量を求めることができる。毛羽量を求めるためには、毛羽に対応する画素の総数をカウントしても良く、あるいはｘ方向に沿った複数のライン上で、毛羽に対応する画素の数をカウントしても良い。また毛羽に対応する高周波側のフーリエ変換成分を、図示しない参照表などにより、周波数毎に毛羽量に変換し、周波数に対して加算しても、毛羽量を求めることができる。

実施例では２次元フーリエ変換を用いるが、１次元フーリエ変換を用いてもよい。１次元フーリエ変換の場合、図２のｙ方向の処理がないので理解しやすい。図３の５２は糸本体画像で、その周囲に毛羽画像５４がある。これを糸の幅方向に沿って１次元フーリエ変換すると、糸本体エリア５６と毛羽エリア５８とが得られる。次にフィルタ５９により糸本体に対応する周波数成分を切り出し、フィルタ６０により毛羽に対応する高周波成分を切り出す。そして逆フーリエ変換を施すと、糸本体画像５３や毛羽画像５５が得られる。なお図３では矩形状のフィルタとしたが、透過率が滑らかに変化するフィルタを用いても良い。

図４にフィルタの生成を示す。糸本体の画像は周波数０の付近にピークを持ち、ピークの幅は糸径に対応する。フーリエ変換での糸本体エリア５６のピーク形状から、フィルタ５９，６０の帯域を決定する。例えば糸本体エリア５６のピークの半値幅αを求め、これに第１の係数を乗算して、糸本体エリア５６を切り出すための帯域幅βとする。また同様に第２の係数を乗算して、毛羽エリア５８を切り出すための第２の帯域幅γとする。帯域幅βはロウパスフィルタとして用い、帯域幅γはハイパスフィルタとして用いる。これ以外に、糸本体エリア５６と毛羽エリア５８との間の０クロッシングポイントを用いる、もしくは糸本体エリア５６でのピークのラインを外挿し、０とクロスする点を用いることなどにより、半値幅αに代わる値を求めることができる。なお糸本体のデジタル画像が幅Ｄの矩形で表されるとき、そのフーリエ変換はほぼsinc(ｆ・Ｄ)となり、ここにsinc(ｘ)はsin(ｘ)／ｘで与えられる。図４で糸本体のピークの幅が分かれば、Ｄ，即ち糸径が求まり、逆フーリエ変換無しで糸径を求めることも可能である。図４のデータは１次元のフーリエ変換データであるが、２次元のフーリエ変換データでの、ωが０付近の低周波側ピークのω方向のピーク幅から糸径を求めても良い。また２次元フーリエ変換データをφ方向に沿って平滑化あるいは加算して、図４の１次元のフーリエ変換データとしても良い。

図５〜図８に、糸画像の処理結果を示す。図５はデジタルカメラで撮像した糸画像で、図６はこれを２次元フーリエ変換した画像である。なお図６に、軸の向きをωとφとで示してある。図６の画像をフィルタで処理して低周波側の糸本体エリアのみを切り出し、これを２次元逆フーリエ変換した画像を図７に示し、これは糸本体の表面を平滑化した画像である。この画像は充分明瞭で、糸径を算出できる。なお図７の画像に２値化を施した後に、糸径を算出しても良い。図８の画像は図６の画像に対しフィルタを適用して、毛羽エリアの周波数成分を取り出し、これを２次元逆フーリエ変換した後に２値化した、毛羽の画像である。なお毛羽画像は糸の本体画像に比べて暗く、２値化の閾値を毛羽では糸本体よりも低くする。そして図８の白い画素の数をカウントすれば、毛羽の量を求めることができる。

糸本体の径が定まると、糸モデルを作成できる。糸モデルは例えば４角柱や６角柱などの柱で表すことができ、その表面をポリゴンに分割し、ポリゴンの辺に沿って糸モデルを屈曲させることにより、ループにできる。糸の径が定まれば４角柱や６角柱の径が定まり、従って糸表面のポリゴンが得られる。糸のテクスチャーはデジタルカメラで撮像済みなので、これをテクスチャーマッピングする。

図９に糸の計測プログラム８０を示す。２次元フーリエ変換命令８１は糸のデジタル画像に対して２次元フーリエ変換を行う。フィルタリング命令８２は、フーリエ変換した画像からフィルタを生成して、糸本体を切り出すためのフィルタと、毛羽を切り出すためのフィルタとを生成する。２次元逆フーリエ変換命令８３は、フィルタリングしたフーリエ変換データを逆フーリエ変換し、糸本体画像と毛羽画像とに分離する。２値化命令８４はこれらの画像に対して２値化を施し、前記のように糸本体画像に対しては２値化を省略しても良い。カウント命令８５は、糸本体画像や毛羽画像での糸に対応する画素の数をカウントするなどにより、糸径や毛羽の量をカウントする。またフーリエ変換と逆フーリエ変換とは、処理の内容が共通するので、これらの処理を大部分共通化できる。

図１０に糸の品質管理への応用例を示す。９０は糸で、９１，９２は糸送り用のローラで、デジタルカメラ６により糸の画像を撮像する。正確な画像が得られるように、撮像時にはローラ９１，９２を停止させて、静止画像を撮像することが好ましい。撮像した画像に対し計測装置２で例えば糸径を求め、糸径を記憶装置９４に記憶する。そして求めた糸径の分散や異常値の有無などから、糸９０を品質管理する。計測装置２で毛羽量を測定し、これも記憶装置９４に記憶して、同様に毛羽量を品質管理してもよい。

実施例では以下の効果が得られる。
(1) 信号処理前のハードウェアとしてはデジタルカメラ６しか必要としない。そして糸の画像をデジタルカメラ６で撮像できればよいので、正確な調整などを必要としない。
(2) 糸本体を切り出すためのフィルタと、毛羽を切り出すためのフィルタを、糸本体に対応する低周波側のピーク形状から自動的に生成できる。このため細い糸も太い糸も容易に処理できる。
(3) 回折光を用いるのではないので、半透明の糸でも糸径や毛羽量を測定できる。

実施例ではフーリエ変換を示したが、周知のようにフーリエ変換と自己相関関数とは類似の性質を持つ。即ち実施例での周波数に代えて、自己相関関数での相関距離を用いても、全く同様の処理を行うことができる。例えば糸径Ｄは自己相関関数での相関の幅であり、例えば１次元の自己相関関数での長い側の相関のピーク値が糸径である。また自己相関関数で相関距離が０及び極く短い成分の強度は、毛羽量を表している。

この発明の糸の計測装置は、糸のデジタル画像を撮像する撮像装置と、
前記デジタル画像を、デジタル信号処理により、糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換する２次元フーリエ変換手段と、
２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分を切り出すフィルタと、
フィルタで切り出した低周波成分中の低周波側ピークの幅から糸径を求めるための糸径算出手段、とを備えている。

好ましくは糸の計測装置は、前記２次元フーリエ変換画像から毛羽に対応する高周波成分を切り出すフィルタと、切り出した高周波成分から毛羽量を求めるための毛羽量測定手段、とをさらに備えている。
特に好ましくは、切り出した高周波成分を２次元逆フーリエ変換し毛羽の画像を出力する逆フーリエ変換手段をさらに備え、
毛羽量測定手段は出力された毛羽の画像から毛羽量を求める。

好ましくは糸の計測装置は、求めた糸径と糸のテクスチャーとにより前記糸の３次元モデルを作成するための手段と、糸の３次元モデルを用いて、前記糸を用いた編物をシミュレーションするためのシミュレーション手段とをさらに備えている。

この発明の糸の計測プログラムは、
糸の計測のためのプログラムであって、
コンピュータに、
撮像した糸のデジタル画像を、デジタル信号処理により、糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換するステップと、
２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分をフィルタにより切り出すステップと、
切り出した低周波成分中の低周波側ピークの幅から糸径を求めるステップ、
とを実行させる。

好ましくは、前記コンピュータに、
前記２次元フーリエ変換画像から毛羽に対応する高周波成分をフィルタにより切り出すステップと、
切り出した高周波成分から毛羽量を求めるステップ、
とをさらに実行させる。

この発明はまた、
糸のデジタル画像を撮像装置で撮像するためのステップと、
撮像した糸のデジタル画像を、コンピュータによるデジタル信号処理により、糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換するステップと、
コンピュータにより、２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分をフィルタにより切り出すステップと、
コンピュータにより、切り出した低周波成分中の低周波側ピークの幅から糸径を求めるステップ、とを実行する糸の計測方法にある。

好ましくは、コンピュータにより、前記２次元フーリエ変換画像から毛羽に対応する高周波成分をフィルタにより切り出すステップと、コンピュータにより、切り出した高周波成分から毛羽量を求めるステップ、とを更に実行する。
この明細書において、糸の計測装置に関する記載は糸の計測プログラム及び計測方法にもそのまま当てはまり、糸の計測プログラムに関する記載は糸の計測装置にも当てはまる。

この発明では、糸のデジタル画像を２次元フーリエ変換し、フィルタで糸本体に対応する低周波成分を切り出し、切り出した低周波成分中の低周波側ピークの幅から糸径を求める。この発明では、デジタルカメラなどで糸のデジタル画像を取得すれば、デジタル信号処理のみで糸径や毛羽量を求めることができ、特別な光学系を必要としない。さらに半透明の糸でも、デジタル画像が撮像できれば、糸径や毛羽量を求めることができる。また糸本体と毛羽との境界のような微妙なデータを必要としない。

２次元フーリエ変換データからフィルタにより高周波成分を切り出し、逆フーリエ変換すれば、毛羽のみの画像が求まり、これから毛羽量を求めることができる。
また求めた糸径と糸のテクスチャーとにより、糸の３次元モデルを作成し、これを編物のシミュレーションに用いると、編物を正確にシミュレーションできる。
糸の２次元フーリエ変換データには、糸本体に対応するピークが低周波側に現れる。そこでこのピーク波形から、糸本体と毛羽とを分離するためのフィルタを自動的に作成できる。

Claims (12)

1. 糸のデジタル画像を撮像する撮像装置と、前記デジタル画像のフーリエ変換データもしくは自己相関関数データをデジタル信号処理により求めるための変換手段と、変換手段で求めたデータから前記糸の糸径または毛羽量を求めるための糸性状算出手段とを備えた、糸の計測装置。
2. 前記変換手段は、前記デジタル画像を糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換する２次元フーリエ変換手段で、
   前記糸性状算出手段は、２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分を切り出すフィルタと、フィルタで切り出した低周波成分を２次元逆フーリエ変換し糸本体の画像を出力する逆フーリエ変換手段と、出力された糸本体の画像から糸径を求めるための糸径算出手段とを備えていることを特徴とする、請求項１の糸の計測装置。
3. 前記変換手段は、前記デジタル画像を糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換する２次元フーリエ変換手段で、
   前記糸性状算出手段は、２次元フーリエ変換画像から毛羽に対応する高周波成分を切り出すフィルタと、フィルタで切り出した高周波成分を２次元逆フーリエ変換し毛羽の画像を出力する逆フーリエ変換手段と、出力された毛羽の画像から毛羽量を求めるための毛羽量測定手段とを備えていることを特徴とする、請求項１または２の糸の計測装置。
4. 求めた糸径と糸のテクスチャーとにより前記糸の３次元モデルを作成するための手段と、糸の３次元モデルを用いて、前記糸を用いた編物をシミュレーションするためのシミュレーション手段とをさらに備えたことを特徴とする、請求項２の糸の計測装置。
5. 前記２次元フーリエ変換画像での、糸本体に対応する低周波成分のピークの波形から、前記フィルタを生成するためのフィルタ生成手段をさらに備えたことを特徴とする、請求項２の糸の計測装置。
6. 糸性状算出手段は、前記フーリエ変換データの低周波側ピークの幅から糸径を求めることを特徴とする、請求項１の糸の計測装置。
7. 糸の計測のためのプログラムであって、
   コンピュータに、
   撮像した糸のデジタル画像のフーリエ変換データもしくは自己相関関数データをデジタル信号処理により求めるための変換ステップと、
   前記変換ステップで求めたデータから前記糸の糸径または毛羽量を求めるための糸性状算出ステップとを実行させる、糸の計測プログラム。
8. 前記変換ステップでは、前記デジタル画像を糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換し、
   前記糸性状算出ステップでは、２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分をフィルタにより切り出し、切り出した低周波成分を２次元逆フーリエ変換し糸本体の画像を出力し、出力された糸本体の画像から糸径を求めることを特徴とする、請求項７の糸の計測プログラム。
9. 糸性状算出ステップでは、前記フーリエ変換データの低周波側ピークの幅から糸径を求めることを特徴とする、請求項７の糸の計測プログラム。
10. 糸のデジタル画像を撮像装置で撮像するためのステップと、
    撮像した糸のデジタル画像のフーリエ変換データもしくは自己相関関数データをデジタル信号処理により求めるための変換ステップと、
    前記変換ステップで求めたデータから前記糸の糸径または毛羽量を求めるための糸性状算出ステップとを備えた、糸の計測方法。
11. 前記変換ステップでは、前記デジタル画像を糸の幅方向と長手方向とに沿って２次元フーリエ変換画像に変換し、
    前記糸性状算出ステップでは、２次元フーリエ変換画像から糸本体に対応する低周波成分をロウパスフィルタで切り出し、切り出した低周波成分を２次元逆フーリエ変換することにより糸本体の画像を出力し、出力された糸本体の画像から糸径を求める、ことを特徴とする、請求項１０の糸の計測方法。
12. 糸性状算出ステップでは、前記フーリエ変換データの低周波側ピークの幅から糸径を求めることを特徴とする、請求項１０の糸の計測方法。