KR102087320B1

KR102087320B1 - 크레이프된 소재의 특성화 방법

Info

Publication number: KR102087320B1
Application number: KR1020147021926A
Authority: KR
Inventors: 주카-페카 라우니오; 미코 마키넨; 헨리 스코그
Original assignee: 케미라 오와이제이
Priority date: 2012-01-06
Filing date: 2013-01-04
Publication date: 2020-03-10
Also published as: CN104205159B; CA2860691C; EP2801073A1; BR112014016705B1; US9721377B2; WO2013103831A1; CN104205159A; KR20140109480A; US20140347358A1; BR112014016705A8; EP2801073B1; CA2860691A1; BR112014016705A2; ES2885402T3; EP2801073A4

Abstract

크레이프된 소재의 표면 토포그래피(topography)를 특성화하기 위한 방법, 크레이프된 소재의 표면 토포그래피를 특성화하기 위한 장치, 크레이프된 소재의 표면 토포그래피를 특성화하기 위한 컴퓨터 시스템 등이 개시된다.

Description

크레이프된 소재의 특성화 방법{METHOD OF CHARACTERIZING CREPED MATERIALS}

본 실시 예는 크레이프된 소재의 표면 토포그래피(topography)를 특성화하는 것에 관한 것이다.

본 출원은, 참조에 의해 여기에 전체가 합체된, 2012년 1월 6일자로 출원되고 출원번호 제61/583,829호인 “크레이프 주파수의 측정방법“의 명칭을 갖는 계류 중인 미국 가출원에 대한 우선권을 주장한다. 본 출원은 참조에 의해 여기에 전체가 합체된 2012년 1월 6일자로 출원되고 출원번호 제61/583,814 호인 "크레이프 주파수 측정용 장치 및 시스템"의 명칭을 갖는 계류 중인 미국 가출원에 대한 우선권을 주장한다.

티슈 제조에 관련된 작업 중 하나는 양키 실린더(Yankee cylinder)에서의 크레이핑(creping)이다. 티슈 시트는 양키 실린더에 부착된 후, 칼로 표면으로부터 분리된다. 결과로서, 크레이프 바(crepe bar)들은 웹(web) 상에 생성된다. 크레이핑 공정 및 크레이프 바는 유연성과 생산 속도 등과 같은, 티슈 품질 특성에 상당한 영향을 미칠 수 있다.

공지된 방법들의 특정한 장점과 단점에 대한 여기서의 설명은 본 개시의 범위를 제한하려는 것은 아니다. 실제로, 본 실시 예들은 동일한 단점들을 고민하지 않고 상기 기재된 특징의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.

상기한 관점에서, 하나 이상의 실시 예들은, 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피(topography)를 특성화하기 위한 방법, 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하기 위한 장치, 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하기 위한 컴퓨터 시스템 등을 포함한다.

적어도 하나의 실시 예는 크레이프된 소재의 표면 형태를 특성화하는 방법을 제공한다. 그 방법은, 크레이프된 소재의 제1 표면 상으로 광을 조사하고, 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 동일한 부분의 적어도 두 개의 이미지를 획득하되, 각 이미지는 서로 다른 방향에서 비춰진 상기 제1 표면을 캡처(capture)하고, 상기 이미지들로부터 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터(surface normal vector)를 근사화하고, 상기 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 그레디언트(gradient) 이미지 데이터로 변환하고, 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 상기 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 것을 포함한다.

적어도 하나의 실시 예는 방법을 제공한다. 그 방법은, 컴퓨팅 디바이스에서, 그페이프된 소재의 제1 표면 상으로 광을 조사하고, 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 동일 부분의 적어도 두 개의 이미지를 획득하되 각 이미지는 서로 다른 방향에서 조사되고, 상기 컴퓨팅 디바이스에서, 상기 적어도 두 개의 이미지로부터 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 근사화하고, 상기 컴퓨팅 디바이스에서, 상기 표면 법선 벡터들을 기계 방향(machine direction) 그레디언트 이미지 데이터(gradient image data)로 변환하고, 상기 컴퓨팅 디바이스에서, 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 상기 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 것을 포함한다.

적어도 하나의 실시 예는 방법을 제공한다. 그 방법은, 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스와, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에서 실행 가능한 방법 애플리케이션을 포함한다. 상기 방법 애플리케이션은, 크레이프된 소재의 제1 표면 상으로 광을 조사하는 로직, 상기 크레이프된 소재의 동일한 부분의 적어도 두 개의 이미지를 획득하는 로직으로서, 각 이미지는 서로 다른 방향에서 조사되고, 상기 적어도 두 개의 이미지로부터 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 근사화하는 로직, 상기 표면 법선 벡터를 기계 방향 그레디언트 이미지 데이터로 변환하는 로직, 및 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 상기 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 로직을 포함한다.

본 발명에 따르면, 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피(topography)를 특성화하기 위한 방법, 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하기 위한 장치, 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하기 위한 컴퓨터 시스템 등이 제시된다.

본 발명의 여러 양태들은 다음 도면들을 참조하여 보다 잘 이해될 수 있다. 도면에서의 구성들은 스케일(축적)이 필요한 것은 아니며, 강조는 오히려 본 개시의 원리를 명료하게 설명할 때 배치된다. 또한, 도면들에서, 참조 부호 등은 여러 도면에 걸쳐 대응하는 부분을 지정한다.
도 1은 크레이핑 후 티슈 시트의 이미지를 나타낸다.
도 2는 이미징 시스템의 실시 예의 개략 도를 도시한다.
도 3a는 2 차원의 정현파의 일례를 나타내며, 한편, 도 3b는 도 3a의 이미지의 퓨리에 스펙트럼을 나타낸다.
도 4a는 티슈 시트의 이미지로부터 계산된 웰치 스펙트럼을 나타내며, 한편, 도 4b는 마킹 스팟이 제거된 웰치 스펙트럼을 나타낸다.
도 5a는 극좌표로 변환된 파워 스펙트럼을 나타내며, 한편, 도 5b는 도 5a에 근거한 1차원 확률 분포의 그래프를 나타낸다.
도 6a는 300mm에서의 CD위치로부터의 이미지를 나타내며, 도 6b는 2,700mm에서의 CD로부터의 이미지를 나타낸다.
도 7은 목욕 티슈로부터 측정되는 크레이프 주파수 프로파일들의 그래프를 나타낸다.
도 8은 컴퓨터 디바이스를 포함하는 측정 시스템의 개략도이다.
도 9는 소재에서 토포그래피를 측정하는 일례의 플로우차트이다.

본 개시의 실시 예를 상세히 설명하기 전에, 본 개시는, 달리 언급하지 않는 한, 특정한 재료, 시약, 반응 물질, 제조 공정 등에 한정되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 그런 것은 변경될 수 있다. 여기에서 사용된 전문 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위한 목적이며 또한, 한정을 위한 의도가 아님을 이해해야 한다. 단계들은 논리적으로 가능한 다른 순서로 실행될 수 있음이 본 개시에서 또한 가능하다.

값의 범위가 제공되는 경우, 그 범위의 상한과 하한 사이에 있는, (문맥이 명확하게 지시하지 않는 한) 하한 단위의 1/10까지의 사이값, 그리고 그 정해진 범위에서 달리 정해진 또는 사이의 값은 본 발명의 범위에 포함된다. 이들 작은 범위의 상한과 하한은 독립적으로 더 작은 범위에 포함될 수 있고 또한 명시된 범위에서 특별하게 제외된 임의의 한계에 따라, 개시 내에 포함될 수도 있다. 명시된 범위가 한계 값 중 하나 또는 양쪽 모두를 포함하는 경우, 이들 포함된 한계 값 중 어느 하나 또는 양쪽을 제외하는 범위가 본 개시에 포함될 수도 있다.

달리 정의되지 않는 한, 여기에 사용된 모든 기술 및 과학 용어는 일반적으로 본 개시가 속하는 기술 분야에서의 당업자에 의해 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 여기에서 설명된 것과 유사 또는 동등한 임의의 방법들 및 소재들이 본 개시의 실시나 시험에 사용될 수도 있지만, 여기에서는 바람직한 방법들과 소재들이 설명된다.

본 명세서에 인용된 모든 간행물과 특허들은, 각각의 개별적인 간행물이나 특허가 참조에 의해 합체되도록 구체적이고 개별적으로 표시된 것처럼 여기에서 참조에 의해 합체되며, 간행물이 언급하는 것에 관련된 방법 및/또는 소재들을 개시하고 설명하기 위하여 참조에 의해 여기에 합체된다. 임의의 간행물의 인용은, 출원일 이전에 그것이 개시되었다는 것을 위한 것이며, 본 개시가 선행의 개시에 의해 그러한 간행물에 앞서는 자격이 없음을 인정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 제시된 발행일자가 독립적으로 확인될 필요가 있는 실제 발행일자와 다를 수 있다.

이 개시를 읽고 있는 당업자에게 명백한 바와 같이, 여기서 설명되고 묘사된 개별적인 실시 예들의 각각은 본 개시의 범위나 사상으로부터 벗어남이 없이 다른 여러 실시 예들 중 어느 것의 특징과 쉽게 분리되거나 결합되는 개별적인 구성들 및 특징들을 가진다. 임의의 언급된 방법은 언급된 이벤트의 순서 또는 논리적으로 가능한 임의의 다른 순서로 수행될 수 있다.

본 개시의 실시 예들은, 달리 언급하지 않는 한, 화학, 합성 유기 화학, 종이 화학과 같은 것들의, 해당 기술 분야에 속하는 기술들을 채용할 것이다. 이러한 기술들은 문헌에 충분히 설명되어 있다.

예시들은, 당업자에게 여기에서 개시되고 청구된 방법들을 수행하는 법과 여기에서 개시되고 청구된 조성물 및 화합물을 사용하는 법에 대한 완전한 개시 및 설명을 제공할 수 있도록 제시된다. 숫자(예; 양, 온도 등)에 대한 정확성을 기하기 위해 노력하였지만, 약간의 에러 및 편차는 고려되어야 한다. 달리 표시되지 않는 한, 부분들은 중량에 의한 부분이고, 온도는 ℃이며, 압력은 대기압 또는 그 근처이다. 표준 온도 및 압력은 20 ℃ 와 1 기압으로 정의된다.

명세서와 첨부된 청구 범위에 사용된 바와 같이, 단수형 "임의의", 및 "상기" 는 문맥상 명확히 다른 표시가 없는 한 복수의 대상을 포함하는 것에 유의해야 한다. 따라서, 예를 들어, "임의의 지지"라는 언급은 다수의 지지를 포함한다. 명세서 및 뒤따르는 청구범위에서, 반대의 의도가 명백하지 않는 한 다음의 의미를 갖도록 정의되는 많은 용어 및 어구가 참조될 것이다.

정의

여기에서 사용된 용어 "소재"는 종이 또는 종이 제품을 들 수 있다.

여기에서 사용되는 용어들 "종이" 또는 "종이 제품"(이 두 용어들은 상호 교환적으로 사용된다)은, 종이 섬유를 포함한, 및 다른 물질들을 함유할 수도 있는 시트 소재를 포함하는 것으로 이해된다. 적절한 종이 섬유는, 천연 및 합성 섬유, 예를 들어, 셀룰로오스 섬유, 제지에 이용되는 모든 종류의 목재 섬유, 목화 섬유 같은 다른 식물 섬유, 재생 용지에서 유도된 섬유, 및 레이온, 나일론, 유리 섬유, 및 폴리올레핀 섬유와 같은 합성 섬유를 포함한다. 종이 제품은 천연 섬유만으로, 또는 합성섬유만으로, 또는 천연 섬유와 합성 섬유의 혼합물로 구성될 수 있다. 예를 들면, 종이 제품의 준비에서 종이 웹 또는 종이 소재는 나일론 또는 유리 섬유와 같은, 합성 섬유로 보강될 수 있다. 여기에서 사용된 용어 "종이 웹" 과 "웹" 은 형성중인, 형성된 종이 시트 소재들, 종이들, 및 종이 섬유를 함유하는 종이 소재들을 포함하는 것으로 이해된다.

종이에는, 필기 용지 및 인쇄 용지(예; 기계적으로 비 코팅된, 전체 코팅된 용지, 코팅 프리 시트, 기계적으로 코팅된, 비 코팅된 프리 시트 등), 공업 용지, 모든 종류의 티슈지, 판지, 골판지, 포장용지(예; 비 표백 크라프트 지, 표백 크라프트 지), 랩 지, 종이 접착 테이프, 종이 백, 종이 옷, 타월, 벽지, 카펫 백킹, 종이 필터, 종이 매트, 장식용 용지, 쓰고 버릴 수 있는 리넨 및 의복 등과 같은 종이가 포함되지만, 이에 한정되지는 않는다.

종이는 티슈지 제품을 포함할 수 있다. 티슈지 제품은 위생 티슈, 가정용 티슈, 산업용 티슈, 얼굴용 티슈, 화장용 티슈, 소프트 티슈, 흡수성 티슈, 의료용 티슈. 화장지, 종이 타월, 종이 냅킨, 종이 옷, 종이 리넨 등을 포함한다.

티슈지는 펠트 압착된 티슈지, 패턴이 스며든 티슈지, 또는 높은 용적의 꽉 차지 않는 티슈지 일 수 있다. 티슈지는 크레이프되거나 또는 크레이프되지 않거나; 동일한 하나의 층이거나 다층 구조이거나; 층을 이루거나 층이 없는(혼합된) 구조이거나; 및/또는 1 중, 2 중, 또는 3중 이상의 구조인 특징을 가질 수 있다. 티슈지는 소비자용 티슈 제품과 같이 부드럽고 흡수성의 종이 티슈 제품을 포함할 수 있다.

종이는 건조한 종이 보드, 고급 지, 타월, 티슈, 및 신문 용지와 같은 종이 제품을 열거할 수 있다. 건조한 종이 보드 적용은 라이너, 골판지 매체, 표백되고, 표백되지 않은 건조한 종이 보드를 포함한다.

종이는 판지 보드, 컨테이너 보드, 및 특수 보드/종이를 포함할 수 있다. 종이는 상자용 보드, 접이식 상자용 보드, 비표백 크라프트 보드, 재생 보드, 식품 포장 보드, 화이트 라인의 칩보드, 단단한 표백 보드, 단단한 비표백 보드, 액체 종이 보드, 라이너 원지, 골판지, 코어 보드, 벽지 베이스, 석고 보드, 북 바인더리 보드, 목재 펄프 보드, 자루 보드, 코팅 보드, 등을 들 수 있다.

논의

여기에 설명된 다양한 실시 예는 소재의 토포그래피(topography)(예; 표면의 삼차원 윤곽선)의 특성화 방법, 소재의 토포그래피(topography)를 특성화하기에 유용한 장치, 소재의 토포그래피(topography)를 특성화하기에 유용한 컴퓨터 시스템들을 포함한다. 일 실시 예에서, 소재 표면의 토포그래피(topography)는 소재의 길이 또는 폭을 따라 규칙적이거나 불규칙적일 수 있다.

예시적인 소재는 크레이프된 소재(예, 크레이프된 티슈지)이다. 예를 들어, 일부 시판용 화장실 티슈에서, 티슈 제조 공정에서의 중요 조작은 크레이핑(creping) 메커니즘이다. 일반적으로 전형적인 크레이핑 공정에서, 연속적인 종이 웹은 대형의 가열된 회전 드럼(양키 실린더)에 부착된다. 드럼은 종이 웹으로부터 물을 가열하여 증발시킴으로써 웹을 건조한다. 건조된 종이 웹은 칼로 실린더에서 긁어내어 진다. 결과적으로 크레이프 폴드(crepe fold)들은, 일반적으로 웹의 교차 방향으로 연장되고, 웹의 기계 방향(machine-direction)을 따라 불규칙한 주기적 파형을 형성하면서, 웹에서 생성된다. 크레이프된 소재의 기하학적 형태는, 소재의 교차 방향과 기계 방향의 양방향으로 다양하며, 균일할 필요는 없다. 여기에 설명된 다양한 방법, 장치 및 시스템들이 크레이핑에 관련된 표면 토포그래피를 특성화하는데 사용될 수 있다.

예시의 크레이프된 소재는, 제1 면 및 대향되는 제2 면을 갖고, 소재에 크레이프를 유도하는 공정의 기계 방향(MD)에 실질적으로 평행인 제1 방향 및 소재에 크레이프를 유도하는 공정의 기계 방향(MD)에 실질적으로 수직인 제2 방향으로 일반적으로 연장하는 시트 소재이다. 예시의 크레이프된 소재는, 소재의 제2 방향(공정의 기계 방향에 실질적으로 수직하는 방향)으로 실질적으로 연장되는 길이를 갖는 다수의 "크레이프 폴드(crepe fold)" 또는 "크레이프 바(crepe bar)"를 갖는다. 크레이프된 소재의 표면은, 특히, 크레이프 바의 길이(예; 소재의 제2 방향을 따른 크레이프의 길이), 크레이프 바의 폭(예; 소재의 제1 방향을 따른 크레이프의 폭), 크레이프 바의 높이(예; 소재의 표면에 직교하는 Z 방향으로의 높이), 및 크레이프 주파수(예; 소재의 제1 방향을 따라 측정되는 것으로서, 특정 길이(예; mm 스케일)에 대한 크레이프 바의 수)에 의해, 특성화될 수 있다.

예시된 실시 예에서, 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피는 이미징 시스템으로 캡처된 이미지를 이용하여 특성화될 수 있다. 예시되는 실시 예에서, 소재의 제1 표면은, 소재에 대한 2 개 이상의 다른 방향으로부터 소재의 제1 표면으로 향하는 하나 이상의 광원에 노출될 수 있다. 이미징 시스템은 표면에 대한 둘 이상의 이미지들을 캡처하는데 이용될 수 있다. 각 이미지는 표면이 광원 중의 하나에 의해 조사되는 동안 캡처된다. 각 이미지에서, 빛은 표면의 토포그래피를 정의하는데 도움이 되는 명암부(highlights and shadows)를 생성한다. 이미지들로부터의 데이터는, 변형되고(예; 2 차원 스펙트럼(예; 웰치 스펙트럼)으로 변형되고), 평활화되며, 그리고 분석되어, 크레이프를 특성화하기 위해 사용될 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 소재의 크레이프 주파수는 데이터로부터 추정될 수 있다.

예시되는 실시 예에서, 도 2를 참조하면, 이미징 시스템(200)은 카메라 시스템(210) 및 라이팅(lighting) 시스템(220)을 포함할 수 있다. 이미징 시스템(200)은, 제1 방향(234) 및 제2 방향(236)으로 일반적으로 연장되고, 그리고 3차원 크레이프된 표면 배치를 갖는 제1 표면(232)을 갖는, 크래이프된 소재(230)의 하나 이상의 이미지를 캡처하도록 구성될 수 있다. 카메라 시스템(210)은, 크레이프된 소재(230)의 표면(232)에 대하여 상대적으로 고정되는 배열로 장착될 수 있는 카메라(212)를 포함할 수 있다. 카메라(212)는, 크레이프된 소재(230)의 제1 표면(232)을 향하여 있어서, 라이팅 시스템(220)이 크레이프된 소재(230)를 조사하는 때에 크레이프된 소재(230)의 하나 이상의 이미지를 획득할 수 있다. 실시 예에서, 카메라(212)는 디지털 카메라일 수 있다. 실시 예에서, 카메라(212)는 소재로부터 약 10cm 에서 약 50cm에 배치될 수 있다. 실시 예에서, 카메라(212)의 뷰잉 윈도우와 각도는 연속적인 이미지들 간에 변경되지 않고, 일정하다. 실시 예에서, 카메라에 의해 캡처된 이미지는 직사각형 형태를 가질 수 있다. 실시 예에서, 이미지는 픽셀의 어레이(array)같은 다수의 픽셀을 포함할 수 있다.

예시된 실시 예에서, 라이팅(lighting) 시스템(220)은 하나 이상의 광원(222)을 포함할 수 있다. 각각의 광원(222)은 다른 방향으로부터 크레이프된 소재(230)의 제1 표면(232)을 조사하도록 지향된다. 예를 들어, 각각의 광원(222)의 배향은, 크레이프된 소재의 제1 방향(234) 및 제2 방향(236)에 대한 제1 각도 배향, 및 크레이프된 소재(230)의 표면(232)에 대한 제2 (틸트 또는 경사)각도 배향(242)에 의해, 적어도 부분적으로 정의될 수 있다. 실시 예에서, 광원(222)의 각각의 제1 각도 배향 및 제2 각도 배향(242)은 크레이프된 소재(230)에 필요하거나 또는 요구되는 조명효과를 제공하기 위한 임의의 각도일 수 있다. 예를 들어, 예시된 실시 예에서, 광원(222)의 제1 각도 배향은 크레이프된 소재(230)의 제1 방향(234)으로부터 0 도에서 약 180도까지일 수 있다. 예시된 실시 예에서, 광원(222)의 제1 각도 배향은 크레이프된 소재(230)의 제2 방향(236)으로부터 약 0 도에서 약 180도까지일 수 있다. 예시된 실시 예에서, 광원(222)의 제2 각도 배향(242)은 크레이프된 소재 (230)의 제1 표면(232)에 대해 약 15도에서 약 85 도까지일 수 있다. 실시 예에서, 라이팅 시스템(220)은, 각각 서로 다른 배향을 갖는 2, 3, 4 또는 그 이상의 광원(222)을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 적어도 2 개의 광원(222)이 제공되고, 각 광원(222)은 크레이프된 소재(230)의 제1 표면(232)을 향하고 있다. 각각의 광원(222)은 크레이프된 소재(230)의 반대쪽에 배치되고, 크레이프된 소재(230)에 각도(예; 크레이프된 소재(230)의 표면(232)에 대해 약 15도에서 85도 또는 더 높은 경사각)로 향하고 있다. 실시 예에서, 단일 광원(222)이, 사용될 수 있고, 다른 배향으로부터 크레이프된 소재(230)의 제1 표면(232)을 조사하기 위해 다양한 위치로 이동될 수 있다. 실시 예에서, 제1 광원(222)은 크레이프된 소재(230)의 제1 방향(234)으로 약 45 도에 위치할 수 있고, 그리고 제2 광원은 제1 광원과 실질적으로 직교하여 위치할 수 있다. 실시 예에서, 라이팅 시스템(220)은 특정한 시간에 광원(222)을 조절(예; 강도뿐만 아니라, 온, 오프 조절)할 수 있는 라이팅 시스템(220)을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 하나 이상의 광원(222)은 크레이프된 소재(230)의 제1 표면(232)으로부터 약 10~50cm에 있을 수 있다. 실시 예에서, 하나 이상의 광원(222)은, 예를 들어, 발광 다이오드(LEDs), 예컨대, 백색광 LED를 포함하는 임의의 적절한 조사원(source of illumination)일 수 있다. 예시된 실시 예에서, 라이팅 시스템(220)은 문제된 샘플에서의 4개 코너에 위치하는 4 개의 LED를 포함한다.

예시된 실시 예에서, 컴퓨팅 디바이스(예; 도 8)는 이미징 시스템(200)과 통신할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(10)는 다양한 형태의 라이팅 시스템(220) 및/또는 다양한 형태의 카메라 시스템(210)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(10)는 광원(222)이 조사될 때 및/또는 카메라 시스템(210)이 디지털 이미지를 캡처할 때의 타이밍을 제어할 수 있다. 일부 실시 예에서, 컴퓨팅 디바이스(10)는 라이팅 시스템(220)으로부터 정보를 수신하도록 구성된다. 일부 실시 예에서, 컴퓨팅 디바이스(10)는 카메라 시스템(210)으로부터 정보를 수신하도록 구성된다.

실시 예에서, 크레이프된 소재 표면의 토포그래피를 특성화하기 위한 방법은 2개 이상의 방향으로부터 소재의 제1 표면상으로 광을 조사하는 것을 포함한다. 크레이프된 소재가 특정 방향으로부터 광에 의해 조사될 때, 이미징 시스템은 소재의 제1 표면의 이미지를 캡처한다. 예시된 실시 예에서, 이미징 시스템은, 크레이프된 소재의 표면의 동일 부분이 상이한 조명 시각(lighting perspective)으로 조사되는 동안, 크레이프된 소재의 표면의 동일 부분의 연속적인 이미지를 캡처하도록 구성된다. 상이한 조명 시각(lighting perspective)의 각각은 광원의 배향에 따라, 소재의 크레이프된 표면의 서로 다른 영역에 명암부(highlights and shadows)를 생성한다. 소재의 제1 표면의 동일 부분의 2개 이상의 이미지(각각은 상이한 방향에서 조사됨)에 대해 측정된 광 강도는, 소재의 표면에 관한 정보를 제공할 수 있다. 이미지에 캡처된 정보를 이용하여, 각각의 픽셀 또는 픽셀 그룹은, 예를 들면, 그레이 스케일 값, 표면 법선 벡터, 및/또는 그레디언트(gradient) 값을 포함하는, 하나 이상의 데이터 값이 할당될 수 있다. 이 데이터는, 예를 들면, 이미지의 각 부분(예; 픽셀)에 대응하는 크레이프된 소재의 표면 배향을 결정하기에 충분한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 2개 이상의 오버레이된(overlayed) 픽셀에 캡처된 반사광은 그 픽셀에 해당하는 크레이프된 소재의 임의의 부분에 대한 표면 법선 벡터를 근사화하는데 사용될 수 있다. 용어 "표면 법선"은 특정한 표면 위치에서 크레이프된 소재의 제1 표면의 접평면에 수직인 벡터를 말한다. 표면 법선 벡터를 이용하여, 크레이프된 소재의 표면에 토포그래피를 특성화할 수 있다. 예를 들면, 소재에 대응하는 이미지나 일련의 연속적인 이미지들은 픽셀들의 어레이(또는 어레이들)로 변환시킬 수 있다. 각 픽셀은 표면 법선 벡터를 할당받을 수 있다. 표면 법선 벡터의 어레이(array)는 표면의 윤곽들을 특성화하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 융기되거나 또는 크레이프된 위치가 식별될 수 있고 특성화될 수 있다.

예시된 실시 예에서, 표면 법선 벡터는 그레디언트 이미지 데이터(gradient image data)로 변환하거나 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 실시 예에서, 각 픽셀의 그레디언트 이미지 데이터는 주어진 방향에서 비교할 때 원 이미지의 그 위치의 표면 법선 벡터의 값의 변화를 측정한다. 실시 예에서, 표면 법선 벡터는 x성분(MD), y 성분(CD), 및 z 성분을 포함한다. MD 그레디언트 이미지는 각 픽셀에 대하여 z 성분으로 x(MD) 성분을 나눔으로써 계산될 수 있다.

그레디언트 이미지 데이터는 크레이프된 소재의 토포그래피를 특성화하기 위해 분석될 수 있다. 실시 예에서, 2차원 퓨리에 변환은 그레디언트 이미지 데이터로부터 계산될 수 있다. 실시 예에서, 2차원 퓨리에 변환은 공간적 그레디언트 이미지 데이터를 주파수 공간 상으로 변환할 수 있다. f(x)의 퓨리에 변환은 F(k)로 표기되고, 그것은 2차원 정현파의 각 주파수 및 배향에 대한 크기 및 위상을 표현하고, 그것들이 합해졌을 때 f(x)를 생산한다. 다시 말해, 변환은 그레디언트 이미지 데이터에 일련의 정현파들을 할당하기에, 정현파들의 크기의 합은 원 그레디언트 이미지에 있는 개별적인 픽셀들의 그레이 스케일 값들에 대응한다.

2차원 퓨리에 스펙트럼은 이미지로부터 각 주파수의 차이와 배향을 보여줄 수 있다. 크레이핑(creping)은 대체로 파장이 국부적으로 변하는 파형이다. 따라서, 이미지로부터 발견되는 주기파의 파장에 의지할 수 있는 파워 스펙트럼은 퓨리에 스펙트럼을 더 분석하기 위해 선택될 수 있다.

예시된 실시 예에서, 2차원 파워 스펙트럼은 2차원 퓨리에 변환으로부터 계산될 수 있다. 실시 예에서, 2차원 파워 스펙트럼은 크기의 값이 "파워"를 나타내는 정현파 함수들의 크기의 제곱의 합을 계산함으로써 계산될 수 있다.

실제적으로 말하면, 주어진 소재에 대해, 크레이핑 구조가 반드시 균일한 구조(예; 배향, 파장 등)를 가질 필요는 없다. 또한, 크레이프 폴드들(crepe folds)의 길이는 상대적으로 작으며 변할 수 있다. 이러한 현상은, 고 변화 마킹 스팟(high variance marking spot)이 k MD 및 k CD 방향으로 넓어지는 파워 스펙트럼에서의 파장 추정의 정확성을 감소시킬 수 있다. 보통의 마킹 스팟들은 파워 스펙트럼에서 더 높은 강도 스팟을 생성할 수 있다. 용어 "마킹 스팟"은 원래의 픽셀 값과 평활화된 픽셀 값 사이의 차이가 최대인 영역을 지칭한다.

크레이핑(creping)은 소재 내에서 정현파를 반드시 완벽하게 형성하지는 않기에 보통의 마킹 스팟 패턴들은 크레이핑을 통해 형성되지 않는다. 따라서, 마킹 스팟은 소재의 "진정한" 크레이프 주파수를 찾기 위해 파워 스펙트럼으로부터 제거될 수 있다.

실시 예에서, 2차원 파워 스펙트럼은 평활화된 2차원 파워 스펙트럼을 생성하기 위해 평활화될 수 있다. 평활화(smoothing)는 종이 기기의 조직에 사용되는 장비에 의해 발생되는 원치 않는 스펙트럴 피크(spectral peak)(예; 마킹 스팟과 같은 노이즈)를 제거하는 데 이용될 수 있다.

예시된 실시 예에서, 평활화는 2차원 필터링된 파워 스펙트럼 (예; 2차원 중간값 필터링된 파워 스펙트럼)을 획득함으로써 달성될 수 있다. 2 차원 필터링은 각 지점을 2차원 평면에 인접한 지점들의 값들 중의 값(예; 중간 값)으로 대체하는 것을 포함한다. 실시 예에서, 필터는, 현재 지점이 그 이웃 값들의 중간 값에 의해 이미지에서 대체되는 비선형 평활화 방법일 수 있다. 다음으로 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율은 스펙트럼에서 각 지점에 대해 결정된다. 결과로, 노이즈의 강도는 스펙트럼에서 다른 변형보다 높다. 마킹 스팟은 피크들이 초과하지 않는 임계 레벨을 사용하여 식별될 수 있다. 실시 예에서, 임계 레벨은 사용된 소재, 크레이프들의 규모 등에 기반할 수 있다. 노이즈에 상응하는 스펙트럴 피크의 정확한 위치는 노이즈의 피크의 최대값 근처에 2차의 2차원 다항식(예; 또는 다른 적절한 맞춤 구조)을 맞춤(fitting)으로써 추정될 수 있다. 마킹 스팟들 주변의 값들은 그 이웃의 파워 스펙트럼의 값으로부터 결정된(예; 평균값, 중간값 또는 최빈값(모드, mode)에 의해 결정되는) 값으로 대체될 수 있다. 실시 예에서, 용어 "이웃"은 주어진 스팟에 인접하는 하나 이상의 스팟을 말한다. 따라서, 파워 스펙트럼은 마킹 스팟으로부터 그와 같은 노이즈를 제거하기 위해 평활화될 수 있다.

예시된 실시 예에서, 파워 스펙트럼은, 여러 개의, 아마도 겹치는 샘플들에 대한 평균으로서 스펙트럼을 계산함으로써 측정 노이즈 영향을 감소시키는, 웰치 방법(Welch method)(다른 방법이 사용될 수 있지만)으로 계산되고 평활화될 수 있다. 실시 예에서, 각 퓨리에 변환은 웰치 스펙트럼의 계산 전에 웰치 윈도우로 윈도우될(windowed) 수 있고, 여기서 윈도우잉(windowing)은 유한 샘플 퓨리에 변환에 의해 발생된 스펙트럴 사이드 로브(spectral side lobe)들을 감소시킨다.

실시 예에서, 파워 스펙트럼이 평활화된 후, 평활화된 2차원 파워 스펙트럼을 극 좌표계로 변환하여 극 좌표계 평활화된 파워 스펙트럼을 형성함으로써 1차원 확률 분포는 추정될 수 있다. 극 좌표계에서, 구성 요소(x ,y)는 각도 Φ와 원점으로부터의 거리 k의 쌍으로 나타낸다. 변환은 다음 식을 사용하여 수행될 수 있다. k = (x^2 + y^2)^1/2 , Φ = arctan(y/x).

실시 예에서, 변화량은 파워 스펙트럼을 극 좌표계로 변환하는 동안에 일정하게 유지될 수 있다. 그러나, 극좌표는 직교좌표계에 비해 불균일하게 간격을 두어 배치되고 직교좌표계로부터의 파워스펙트럼의 강도 값은 직접 사용될 수 없다. 따라서, 극 좌표계에서의 강도 값은 원래의 파워 스펙트럼으로부터 보간된다. 마지막으로, 1차원 크레이프 주파수 분포는 약 -45도 및 +45도의 각도 간의 파워 스펙트럼으로부터의 분산들을 함께 합계함으로써 계산된다.

실시 예에서, 소재의 크레이프 주파수는 1차원 확률 분포의 측정(예, 평균값, 최빈값(mode), 또는 중간값)을 결정함에 의해 추정될 수 있다. 실시 예에서, 크레이프 주파수 분포로부터 계산된 중간값은 소재의 크레이프 주파수에 대한 추정 값이다. 실시 예에서, 소재의 크레이프 주파수는 인치 당 0 ~ 254 크레이프 바의 범위 내에서 1차원의 확률 분포로부터 추정될 수 있다.

따라서, 본 개시의 실시 예는 크레이프된 소재의 특성(예; 크레이프 주파수)을 결정하기 위하여 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 획득하게 하는 이미지들을 사용할 수 있다.

실시 예에서, 도 8을 참조하면, 이미징 시스템(200)은 컴퓨팅 디바이스(10)와 통신할 수 있다. 특히, 카메라 시스템(210) 및 라이팅 시스템(220)은 컴퓨팅 디바이스(10)와 통신 할 수 있다.

예시된 실시 예에서, 소재의 토포그래피를 분석하는 방법에 대한 하나 이상의 양태는 여기에 설명된 바와 같은 소프트웨어 및/또는 하드웨어를 사용하여 구현될 수 있다.

도시된 도 8을 참조하면, 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 컴퓨팅 디바이스(10)의 개략적인 블록도이다. 컴퓨팅 디바이스(10)는 예를 들어, 로컬 인터페이스(19)에 상호 결합되는 프로세서(13) 및 메모리(16)를 갖는, 적어도 하나의 프로세서 회로를 포함한다. 이를 위해, 컴퓨팅 디바이스(10)는, 예를 들어, 적어도 하나의 서버 컴퓨터나 이와 유사한 디바이스를 포함할 수 있다. 로컬 인터페이스(19)는 예를 들어, 수반하는 어드레스/제어 버스 또는 인식될 수 있는 다른 버스 구조를 갖는 데이터 버스를 포함할 수 있다.

데이터와 프로세서(13)에 의해 실행되는 여러 구성 요소 모두는 메모리(16)에 저장된다. 특히, 메모리(16)에 저장되고 프로세서 (13)에 의해 실행되는 것은 방법 애플리케이션(15) 및/또는 다른 애플리케이션들이다. 또한 메모리(16)에 저장되는 것은 데이터 저장소(12) 및 다른 데이터일 수 있다. 또한, 운영 시스템은 메모리(16)에 저장될 수 있고 프로세서(13)에 의해 실행될 수 있다.

인식될 수 있는 바와 같이 메모리(16)에 저장되고 프로세서(13)에 의해 실행될 수 있는 다른 애플리케이션들이 있다는 것이 이해된다. 여기에 논의된 임의의 구성 요소가 소프트웨어 형태로 구현되는 경우, 예를 들어, C, C++, C#, Objective C, Java®, Java Script®, Perl, PHP, Visual Basic®, Python®, Ruby, Delphi®, Flash®, MATLAB, 또는 다른 프로그램 언어 등과 같은 프로그램 언어들 중 하나가 채용될 수 있다.

다수의 소프트웨어 구성 요소가 메모리(16)에 저장되고 프로세서(13)에 의해 실행될 수 있다. 이러한 관점에서, 용어 "실행가능" 은 궁극적으로 프로세서(13)에 의해 실행될 수 있는 형태로 된 프로그램 파일을 의미한다. 실행 가능한 프로그램의 예로는, 예를 들면, 메모리(16)의 랜덤 액세스 부분으로 로드될 수 있고 그리고 프로세서(13)에 의해 실행될 수 있는 포맷에 기계 코드로 변환될 수 있는 컴파일된 프로그램, 메모리(16)의 랜덤 액세스 부분으로 로드될 수 있고 프로세서(13)에 의해 수행될 수 있는 목적코드(object code)와 같은 적절한 포맷으로 표현될 수 있는 소스 코드, 또는 프로세서(13)등에 의해 실행되도록 메모리(16)의 랜덤 액세스 부분에 명령어를 생성하기 위해 다른 실행가능 프로그램에 의해 해석될 수 있는 소스 코드가 있다. 실행 가능한 프로그램은, 예를 들어, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 하드 드라이브, 고체 드라이브, USB 플래시 드라이브, 메모리 카드, 콤팩트 디스크(CD) 또는 디지털 다용도 디스크(DVD)와 같은 광디스크, 플로피 디스크, 자기 테이프, 또는 다른 메모리 구성 요소를 포함하는 메모리(16)의 임의의 부분이나 구성 요소에 저장된다.

여기서 메모리(16)는 휘발성 및 비휘발성 메모리 모두와 데이터 저장 구성 요소를 포함하는 것으로 정의된다. 휘발성 구성 요소는 전력의 손실의 경우 데이터 값을 유지하지 않는 것들이다. 비휘발성 소자는 전력 손실의 경우 데이터를 유지하는 것들이다. 따라서, 메모리(16)는, 예를 들어, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 하드 디스크 드라이브, 고체 드라이브, USB 플래시 드라이브, 메모리 카드 판독기를 통해 액세스되는 메모리 카드, 연계된 플로피 디스크 드라이브를 통해 액세스되는 플로피 디스크, 광디스크 드라이브를 통해 액세스되는 광디스크, 적절한 테이프 드라이브를 통해 액세스되는 자기 테이프, 및/또는 다른 메모리 구성 요소, 또는 이러한 메모리 구성 요소 들 중 임의의 2종 이상의 조합을 포함할 수 있다. 또, RAM은, 예를 들어, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 또는 자기 랜덤 액세스 메모리(MRAM)및 다른 그러한 디바이스들을 포함할 수 있다. ROM은, 예를 들면, 프로그래머블 읽기 전용 메모리(PROM), 소거가능 프로그래머블 읽기 전용 메모리(EPROM), 전기적 소거가능 프로그래머블 읽기 전용 메모리(EEPROM), 또는 다른 유사 메모리 디바이스를 포함할 수 있다.

또한, 프로세서(13)는 복수의 프로세서(13)를 나타낼 수 있으며 메모리(16)는 병렬 프로세싱 회로에서 각각 동작하는 복수의 메모리(16)를 나타낼 수 있다. 이와 같은 경우에, 로컬 인터페이스(19)는 멀티 프로세서들 중 임의의 2 개의 프로세서 간의, 임의의 프로세서(13)와 메모리들(16) 중의 임의의 메모리 간의, 또는 메모리들(16) 중의 임의의 2개의 메모리 간의 통신을 용이하게 하는 적절한 네트워크일 수 있다. 로컬 인터페이스(19)는 예를 들어, 부하 균형을 수행하는 것을 포함하면서, 이 통신이 조화를 이루도록 고안된 추가 시스템들을 포함할 수 있다. 프로세서(13)는 전기적 또는 어떠한 다른 이용 가능한 구조이어도 좋다.

방법 애플리케이션(15)과 여기서 설명된 여러 다른 시스템들은 소프트웨어 또는 전술한 바와 같은 범용 하드웨어에 의해 실행되는 코드에 수록될 수 있지만, 대안으로서 동일한 것이 전용 하드웨어, 또는 소프트웨어/범용 하드웨어 및 전용 하드웨어의 조합에 수록될 수도 있다. 전용 하드웨어로 구현되는 경우, 각각은 많은 기술들 중 임의의 하나 또는 임의의 조합을 채용한 회로 또는 상태 기기로서 구현될 수 있다. 이런 기술들은, 하나 이상의 데이터 신호 인가에 의해다양한 로직 기능을 구현하기 위한 로직 게이트들을 갖는 이산 로직 회로, 적절한 로직 게이트들을 갖는 특정 응용 집적 회로, 또는 다른 구성 요소들 등을 포함하지만, 이에 한정되지는 않는다. 이러한 기술은 일반적으로 당업자에 의해 알려져 있고. 따라서, 여기에 상세하게 설명되지 않는다.

예시된 실시 예에서, 도 9를 참조하면, 방법 애플리케이션(15)은 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하기 위해 사용될 수 있다. 일반적으로, 방법 애플리케이션(15)은 여기에 설명된 바와 같이 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 예시적인 방법 중 하나에 대응한다. 예시된 실시 예에서, 방법 애플리케이션(15)의 단계(32)는 크레이프된 소재의 표면에 광을 조사하는 것을 포함한다. 방법 애플리케이션(15)은 빛을 조사하는 단계의 다양한 양상에 관하여 이미징 시스템(200)에 전달되는 명령을 생성할 수 있다. 예를 들어, 방법 애플리케이션(15)은 디바이스에서 광원의 각각에 대해, 조명의 강도나 타이밍에 관한 명령을 제공할 수 있다. 방법 애플리케이션(15)은 또한 크레이프된 소재의 표면의 2 개 이상의 연속적인 이미지를 획득하는 단계(34)를 포함할 수 있다. 방법 애플리케이션(15)은 이미징 단계의 다양한 양상에 관해 이미징 시스템(200)에 전달되는 명령을 생성할 수 있다. 예를 들어, 방법 애플리케이션(15)은 이미징 시스템(200)에 이미지를 캡처하는 타이밍(예; 라이팅 명령과 공동하여)에 관한 명령을 제공할 수 있다. 방법 애플리케이션(15)은 이미징 시스템(200)에 의해 캡처된 2 개 이상의 이미지를 수신할 수도 있다. 방법 애플리케이션(15)은 수신된 이미지로부터 데이터를 캡처링 및/또는 근사화 하는 단계(36)를 더 포함한다. 예를 들어, 각각의 이미지는 픽셀들의 어레이(array)를 포함할 수 있고, 각각의 픽셀은 예컨대, 반사된 광의 양 같은 이미지에 대한 정보를 제공한다. 방법 애플리케이션(15)은 그 수신된 정보를 캡처할 수 있고, 및/또는 수신된 정보에 기초하여 추가적인 데이터를 계산할 수 있다. 예를 들어, 방법 애플리케이션(15)는 2개의 연속적인 이미지로부터의 반사된 광 데이터를 바탕으로 하여 픽셀에 대한 표면 법선 벡터를 근사화할 수 있다. 방법 애플리케이션(15)은 각 픽셀에 하나 이상의 데이터 포인트를 할당할 수 있다. 방법 애플리케이션(15)은 단계(36)로부터의 데이터를 변환하는 단계(38)를 더 포함한다. 예를 들어, 단계(36)로부터의 데이터는 그레디언트(gradient) 이미지 데이터로 변환될 수 있다. 방법 애플리케이션(15)은 크레이프된 소재의 표면을 특성화하기 위하여, 단계(38)에서 생성된 데이터를 분석하는 단계(42)를 더 포함한다. 예를 들어, 소재의 크레이프 주파수를 결정하기 위해 이미지에 대한 그레디언트 이미지 데이터가 분석될 수 있다. 이러한 각 특징들은 크레이프된 소재의 토포그래피를 분석하는 것에 관한 논의에 관해서, 여기에 특히, 보다 상세하게 설명된다.

도 9의 플로우 차트는 특정한 실행순서를 나타내지만, 강화된 유용성, 어카운팅(accounting), 성능 측정, 또는 고장 수리 지원을 목적으로, 임의의 수의 카운터들, 상태 변수들, 또는 메시지들이 여기에 설명된 로직 플로우에 추가될 수 있음이 이해될 것이다. 이러한 모든 변화들은 본 개시의 범위 내에 있는 것으로 이해될 것이다.

또한, 방법 애플리케이션(15) 및/또는 애플리케이션(들)을 포함하면서 소프트웨어 또는 코드를 포함하는, 여기 설명된 임의의 로직 또는 애플리케이션은, 예를 들어, 컴퓨터 시스템이나 기타 시스템의 프로세서(13)와 같은 명령 실행 시스템에 의해 또는 그것과 관련하여 사용하기 위한 임의의 비 일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체에 내장될 수 있다. 이 의미에서, 로직은, 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 인출될 수 있고, 명령 실행 시스템에 의해 실행되는 명령 및 선언을 포함하는 스테이트먼트들(statements)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 예를 들어, 자기, 광 또는 반도체 매체와 같은 여러 물리적 매체 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 적합한 컴퓨터 판독 가능 매체의 더 구체적인 예는 자기 테이프, 자기 플로피 디스켓, 자기 하드 드라이브, 메모리 카드, 고체 드라이브, USB 플래시 드라이브, 또는 광학 디스크를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 예를 들어, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 및 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 또는 자기 랜덤 액세스 메모리(MRAM)를 포함하는 랜덤 액세스 메모리(RAM)일 수 있다. 또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 읽기 전용 메모리(ROM), 프로그램머블 읽기 전용 메모리(PROM), 소거 가능 프로그래머블 읽기 전용 메모리(EPROM). 전기적으로 소거가능 프로그래머블 읽기 전용 메모리(EEPROM), 또는 다른 유형의 메모리 디바이스일 수 있다.

예

여기서 일반적으로, 실시 예를 설명하였고, 예는 몇 가지 추가적인 실시 예를 설명한다. 실시 예들이 예시 및 대응하는 텍스트 및 도면과 관련하여 설명되었지만, 이러한 설명에 본 개시의 실시 예를 한정할 의도는 없다. 오히려, 예시된 실시 예들의 사상 및 범위 내에 포함되는 모든 대안, 변형 및 등가물을 커버하기 위한 의도이다.

예 1 :

이 예에서, 3개의 샘플 스트립은 4500 mm (CD)의 폭을 갖는 티슈 기계에서 제조된 목욕탕 등급의 티슈 웹에서 채취했다. 샘플들은 동일한 웹에서 컷트되었고 MD에서 샘플의 간격은 약 10m 였다. 각 샘플의 평균 기본 무게는 15 g /m²이었다. 각 샘플이 하나의 크로스 컷 스트립을 포함하는 경우, 각 샘플은 웹을 가로질러 컷트되었다. 각 샘플은 이미징 디바이스로 오프라인에서 측정되었다. 오프라인 프로파일들은 상호관계를 최대화하도록 CD에서 균일하게 정렬되었다.

이미지 측정 :

각각의 크로스 컷 스트립은 광 반사율 이미지들을 캡처한 이미징 시스템으로 이미지화 되었다. 이미징 디바이스는 고정된 디지털 카메라와 55 도의 경사 각도로 4 개의 광원(발광 다이오드 (LED))을 포함하였다. 각 목욕 티슈 샘플의 이미지들은 샘플의 CD 폭을 가로질러 수집되었다. 각 이미지는 CD에서 샘플의 300 mm 폭 부분을 캡처한다. 웹의 각 부분은 4회 이미지화 되었다. 각 회는 4 개의 광원 중 하나에 의해 조사되었다. 이미지의 해상도는 CD 및 MD에서 모두 0.01 mm/pixel 이었고, 이미지 센서의 크기는 5202 x 3464 픽셀 (MD × CD) 이었다. 따라서, 하나의 이미지의 크기는 52 mm x 35 mm 이었다. 티슈 시트 샘플 중 하나로부터 이미징 디바이스로 캡처한 이미지의 예를 도 1에 나타낸다.

이미지들로부터 크레이프 주파수를 추정하는 것 :

2차원 파워 스펙트럼은 각 티슈 샘플 소재의 디지털 이미지들로부터 생성되었다. 크레이프 주파수는 샘플에 대한 디지털 이미지들의 2차원 파워 스펙트럼으로부터 계산되었다. 스펙트럼은 웰치 방법으로 계산되었다.[Hayes, M., "통계적 디지털 신호 처리 및 모델링", John Wiley & Sons, 미국, 1996, 그 전체가 참조로 여기에 병합된다]. 퓨리에 변환은 웰치 스펙트럼의 계산 전에 웰치 윈도우로 윈도우되었다(windowed). 윈도우잉(windowing)은 유한 샘플 퓨리에 변환에 의해 발생되는 스펙트럴 사이드 로브들을 감소시킨다.

도 3b는 1mm의 파장을 갖는 정현파(도 3a)로부터 계산된 2차원 퓨리에 스펙트럼을 도시한다. 퓨리에 스펙트럼에서 밝은 스팟들은 이미지에서 가장 일반적인(가장 높은 가변성) 파장의 주파수를 묘사한다. 퓨리에 스펙트럼은 원점에 대해 대칭이고, 따라서, 정현파의 파장이 2개의 밝은 스팟으로 설명된다.

도 4a는 티슈 시트의 이미지로부터 계산되는 웰치 스펙트럼을 도시하고, 도 4b는 마킹 스팟이 제거된 웰치 스펙트럼을 도시한다. 웰치 스펙트럼으로부터의 스팟들의 위치가 결정되어서 도 4b 에 도시된 바와 같이, 마킹 스팟들이 제거될 수 있었다.

티슈 샘플의 크레이프 주파수는 파워 스펙트럼을 극 좌표계로 변환함으로써 획득된다. 도 5a는 극좌표로 변환된 파워 스펙트럼을 도시한다. -90도에서 +90도 사이의 각도들만 표시되었다. 1차원 크레이프 주파수 분포(도 5b)는 간격(예; 약 -45 ~ 45도)에서의 분산들을 합계함으로써 계산된다. 수직 점선은 1차원 크레이프 주파수 분포로부터 계산된 중간값을 보여준다.

각 목욕 티슈 샘플로부터 얻은 크레이프 주파수 프로파일들은, 웹의 일측으로부터 다른 일측 까지의 주파수 편차를 보여주는 도 7에 나타낸다. 이 샘플들에서, 크레이프 폴드 주파수(mm 당 크레이프 폴드의 수)는 2.9과 3.3 사이에서 변화했다. 300mm의 CD위치에 대응하는 목욕 티슈 샘플 2의 예시적인 이미지는 도 6A에 도시되고, 2700mm 의 CD 위치로부터의 이미지는 도 6B에 도시된다.

범위 형식에서 여기에 표시되는 비율, 농도, 량, 및 다른 수치 데이터를 주목해야 한다. 그러한 범위 형식은 편의성 및 간결성을 위해 사용되는 것이고, 따라서 범위 형식은 범위의 한계들로서 명시적으로 언급된 수치를 포함하도록 뿐만 아니라 마치 각 수치와 서브 범위가 명시적으로 언급된 것처럼 모든 개별적 수치들 또는 그 범위에 포함되는 서브 범위들을 포함하도록 유연하게 해석되어야 한다. 설명을 위해, " 약 0.1 ％ 내지 약 5 ％ "의 농도 범위는, 명시적으로 언급된 약 0.1 wt% 내지 약 5 wt% 의 농도를 포함하도록 해석되어야 할 뿐만 아니라, 각각의 농도(예; 1 %, 2%, 3 %, 4 %)와 지정된 범위 내의 서브-범위(예; 0.5 %, 1.1 %, 2.2 %, 3.3 % 및 4.4 %)도 포함되도록 해석되어야 한다. 실시 예에서, 용어 "약"은 수치의 유효 숫자에 따라 전통적 둘레를 포함할 수 있다. 또한, “대략 ‘x’ 내지 ‘y’ "의 문구는 " 대략 ’x’ 내지 대략 'y' "를 포함한다.

상기 설명된 실시 예들은 단지 가능한 구현 예이며, 단지 본 개시의 원리를 명확하게 이해하기 위하여 기재되어 있다. 많은 변형 및 변경들은 발명의 사상 및 원리로부터 실질적으로 벗어나지 않는 개시의 상기 실시 예(들)로 이루어질 수 있다. 그러한 모든 변경 및 변형은 본 개시의 범위 내에서 여기에 포함되며 아래의 청구 범위에 의해 보호되도록 의도된다.

10 : 컴퓨팅 디바이스
12 : 데이터 저장소 13 : 프로세서
15 : 방법 애플리케이션 16 : 메모리
19 : 로컬 인터페이스
200 : 이미징 시스템 210 : 카메라 시스템
220 : 라이팅 시스템

Claims

크레이프된 소재의 제1 표면상으로 광을 조사하고,
크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 동일한 부분에 대한 적어도 두 개의 이미지들을 획득하고, 각 이미지는 다른 방향으로부터 조사된 상기 제1 표면을 캡처하고,
상기 이미지들로부터 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 근사화하고,
상기 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 그레디언트 이미지 데이터로 변환하고,
상기 크레이프된 소재의 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 상기 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 것을 포함하고,
분석하는 것은,
상기 그레디언트 이미지 데이터로부터 2 차원 퓨리에 변환을 계산하고,
상기 2 차원 퓨리에 변환으로부터 2 차원 파워 스펙트럼을 계산하는 것을 포함하고,
2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 것은, 상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 것을 포함하고,
상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 것은,
2차원 필터링된 파워 스펙트럼을 획득하고,
스펙트럼의 각 포인트에 대하여 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 결정하고,
스펙트럼의 각 선택된 포인트를 임계값과 비교하고, 여기서, 상기 각 선택된 포인트는 상기 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 이용하여 선택되고, 상기 임계값을 초과하는 포인트들은 마킹 스팟이고,
피크들의 최대값 주위에 2차 2차원 다항식을 맞춤(fitting)으로써 스펙트럴 피크(spectral peak)의 위치를 추정하고, 여기서, 상기 스펙트럴 피크의 적어도 하나는 상기 마킹 스팟에 상응하고,
상기 마킹 스팟의 주위의 값들을 그것의 이웃의 파워 스펙트럼의 값으로 대체하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
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크레이프된 소재의 제1 표면상으로 광을 조사하고,
크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 동일한 부분에 대한 적어도 두 개의 이미지들을 획득하고, 각 이미지는 다른 방향으로부터 조사된 상기 제1 표면을 캡처하고,
상기 이미지들로부터 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 근사화하고,
상기 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 그레디언트 이미지 데이터로 변환하고,
상기 크레이프된 소재의 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 상기 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 것을 포함하고,
분석하는 것은,
상기 그레디언트 이미지 데이터로부터 2 차원 퓨리에 변환을 계산하고,
상기 2 차원 퓨리에 변환으로부터 2 차원 파워 스펙트럼을 계산하는 것을 포함하고,
2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 것은, 상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 것을 포함하고,
상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 것은,
2차원 중간값 필터링된 파워 스펙트럼을 획득하고,
스펙트럼의 각 포인트에 대하여 중간값 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 결정하고,
스펙트럼의 각 선택된 포인트를 임계값과 비교하고, 여기서, 상기 각 선택된 포인트는 상기 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 이용하여 선택되고, 상기 임계값을 초과하는 포인트들은 마킹 스팟이고,
피크들의 최대값 주위에 2차 2차원 다항식을 맞춤(fitting)으로써 스펙트럴 피크(spectral peak)의 위치를 추정하고, 여기서, 상기 스펙트럴 피크의 적어도 하나는 상기 마킹 스팟에 상응하고,
상기 마킹 스팟의 주위의 값들을 그것의 이웃의 파워 스펙트럼의 값으로 대체하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
제 1 항에 있어서,
분석하는 것은,
평활화된 2차원 파워 스펙트럼을 극 좌표계 평활화된 파워 스펙트럼을 생성하는 극 좌표계로 변환하고,
극 좌표계 평활화된 파워 스펙트럼으로부터 1차원 확률 분포를 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
제 6 항에 있어서,
변환하는 것은,
극 좌표계에서 -45 도 및 +45 도 각도 사이의 평활화된 파워 스펙트럼으로부터의 값들을 함께 합계하여 1차원 확률 분포를 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
제 6 항에 있어서,
분석하는 것은, 1차원 확률 분포의 측정을 결정함으로써 소재의 크레이프 주파수를 결정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 측정은, 1차원 확률 분포의 평균값, 또는 최빈값(mode), 또는 중간값인 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
제 6 항에 있어서,
분석하는 것은, 중간값을 계산함으로써 소재의 크레이프 주파수를 결정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
제 6 항에 있어서,
분석하는 것은, 인치당 0 내지 254의 크레이프 바의 범위 내에서 1차원 확률 분포를 계산함으로써 소재의 크레이프 주파수를 결정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
컴퓨팅 디바이스에 의해, 크레이프된 소재의 제1 표면상에 광을 조사하고,
크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 동일 부분의 적어도 두 개의 이미지를 획득하고, 각 이미지는 다른 방향에서 조사되고,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 적어도 두 개의 이미지로부터 크레이프된 소재의 상기 제 1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 근사화하고,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 표면 법선 벡터를 기계 방향 그레디언트 이미지 데이터로 변환하고,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 것을 포함하고,
분석하는 것은,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 그레디언트 이미지 데이터로부터 2차원 퓨리에 변환을 계산하고,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 2차원 퓨리에 변환으로부터 2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 것을 포함하고,
2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 것은, 상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 것을 포함하고,
상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 것은,
2 차원 필터링된 파워 스펙트럼을 획득하고,
스펙트럼의 각 포인트에 대하여 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 결정하고,
스펙트럼의 각 선택된 포인트를 임계값과 비교하고, 여기서, 상기 각 선택된 포인트는 상기 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 이용하여 선택되고, 상기 임계값을 초과하는 포인트들은 마킹 스팟이고,
피크들의 최대값 주위에 2차 2차원 다항식을 맞춤(fitting)으로써 스펙트럴 피크의 위치를 추정하고, 여기서 상기 스펙트럴 피크 중 적어도 하나는 마킹 스팟에 상응하고,
상기 마킹 스팟의 주위의 값들을 그것의 이웃의 파워 스펙트럼의 값들로 대체하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
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컴퓨팅 디바이스에 의해, 크레이프된 소재의 제1 표면상에 광을 조사하고,
크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 동일 부분의 적어도 두 개의 이미지를 획득하고, 각 이미지는 다른 방향에서 조사되고,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 적어도 두 개의 이미지로부터 크레이프된 소재의 상기 제 1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 근사화하고,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 표면 법선 벡터를 기계 방향 그레디언트 이미지 데이터로 변환하고,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 것을 포함하고,
분석하는 것은,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 그레디언트 이미지 데이터로부터 2차원 퓨리에 변환을 계산하고,
상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 2차원 퓨리에 변환으로부터 2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 것을 포함하고,
2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 것은, 상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 것을 포함하고,
상기 2 차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 것은,
2차원 중간값 필터링된 파워 스펙트럼을 획득하고,
스펙트럼의 각 포인트에 대하여 중간값 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 결정하고,
스펙트럼의 각 선택된 포인트를 임계값과 비교하고, 여기서, 상기 각 선택된 포인트는 상기 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 이용하여 선택되고, 상기 임계값을 초과하는 포인트들은 마킹 스팟이고,
피크들의 최대값 주위에 2차 2차원 다항식을 맞춤(fitting)으로써 스펙트럴 피크의 위치를 추정하고, 여기서 상기 스펙트럴 피크 중 적어도 하나는 마킹 스팟에 상응하고,
상기 마킹 스팟의 주위의 값들을 그것의 이웃의 파워 스펙트럼의 값들로 대체하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
제 12 항에 있어서,
분석하는 것은,
평활화된 2 차원 파워 스펙트럼을 극 좌표계 평활화된 파워 스펙트럼을 생성하는 극 좌표계로 변환하고,
상기 극 좌표계 평활화된 파워 스펙트럼으로부터 1차원 확률 분포를 추정하는 것을 포함하는 크레이프된 소재의 표면의 토포그래피를 특성화하는 방법.
적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스; 및
상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에서 실행 가능한 방법 애플리케이션을 포함하는 시스템으로서,
상기 방법 애플리케이션은,
크레이프된 소재의 제1 표면상으로 광을 조사하는 로직;
상기 크레이프된 소재의 동일 부분의 적어도 두 개의 이미지를 획득하는 로직, 각 이미지는 다른 방향으로부터 조사되고;
상기 적어도 두 개의 이미지로부터 상기 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 근사화하는 로직;
상기 표면 법선 벡터를 기계 방향 그레디언트 이미지 데이터로 변환하는 로직; 및
상기 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 로직을 포함하고,
분석하는 로직은,
상기 그레디언트 이미지 데이터로부터 2차원 퓨리에 변환을 계산하는 로직; 및
상기 2차원 퓨리에 변환으로부터 2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 로직을 포함하고,
2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 로직은, 상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 로직을 포함하고,
상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 로직은,
2차원 필터링된 파워 스펙트럼을 획득하는 로직;
스펙트럼의 각 포인트에 대하여 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 결정하는 로직;
스펙트럼의 각 선택된 포인트를 임계값과 비교하는 로직, 여기서, 상기 각 선택된 포인트는 상기 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 이용하여 선택되고, 상기 임계값을 초과하는 포인트들은 마킹 스팟이고;
피크들의 최대값 주위에 2차 2차원 다항식을 맞춤(fitting)으로써 스펙트럴 피크의 위치들을 추정하는 로직, 여기서 상기 스펙트럴 피크 중 적어도 하나는 상기 마킹 스팟에 상응하고; 및
상기 마킹 스팟의 주위의 값들을 그것의 이웃의 파워 스펙트럼의 값들로 대체하는 로직을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
삭제
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적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스; 및
상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에서 실행 가능한 방법 애플리케이션을 포함하는 시스템으로서,
상기 방법 애플리케이션은,
크레이프된 소재의 제1 표면상으로 광을 조사하는 로직;
상기 크레이프된 소재의 동일 부분의 적어도 두 개의 이미지를 획득하는 로직, 각 이미지는 다른 방향으로부터 조사되고;
상기 적어도 두 개의 이미지로부터 상기 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 적어도 두 개의 부분에 각각 대응하는 적어도 두 개의 표면 법선 벡터를 근사화하는 로직;
상기 표면 법선 벡터를 기계 방향 그레디언트 이미지 데이터로 변환하는 로직; 및
상기 크레이프된 소재의 상기 제1 표면의 토포그래피를 특성화하기 위하여 그레디언트 이미지 데이터를 분석하는 로직을 포함하고,
분석하는 로직은,
상기 그레디언트 이미지 데이터로부터 2차원 퓨리에 변환을 계산하는 로직; 및
상기 2차원 퓨리에 변환으로부터 2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 로직을 포함하고,
2차원 파워 스펙트럼을 계산하는 로직은, 상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 로직을 포함하고,
상기 2차원 파워 스펙트럼을 평활화하는 로직은,
2차원 중간값 필터링된 파워 스펙트럼을 획득하는 로직;
스펙트럼의 각 포인트에 대하여 중간값 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 결정하는 로직;
스펙트럼의 각 선택된 포인트를 임계값과 비교하는 로직, 여기서, 상기 각 선택된 포인트는 상기 필터링된 파워 스펙트럼에 대한 초기 파워 스펙트럼의 비율을 이용하여 선택되고, 상기 임계값을 초과하는 포인트들은 마킹 스팟이고;
피크들의 최대값 주위에 2차 2차원 다항식을 맞춤(fitting)으로써 스펙트럴 피크의 위치들을 추정하는 로직, 여기서 상기 스펙트럴 피크 중 적어도 하나는 상기 마킹 스팟에 상응하고;
상기 마킹 스팟의 주위의 값들을 그것의 이웃의 파워 스펙트럼의 값들로 대체하는 로직을 포함하는 시스템.
제 18 항에 있어서,
분석하는 로직은,
평활화된 2 차원 파워 스펙트럼을 극 좌표계 평활화된 파워 스펙트럼을 생성하는 극 좌표계로 변환하는 로직; 및
극 좌표계 평활화된 파워 스펙트럼으로부터 1차원 확률 분포를 추정하는 로직을 포함하는 시스템.
제 23 항에 있어서,
변환하는 로직은, 극 좌표계에서 -45 도 및 +45도의 각도 사이의 평활화된 파워 스펙트럼으로부터의 값들을 함께 합계하여 1차원의 확률 분포를 추정하는 로직을 포함하는 시스템.
제 23 항에 있어서,
분석하는 로직은, 1 차원 확률 분포의 측정을 결정함에 의해 소재의 크레이프 주파수를 결정하는 로직을 포함하는 시스템.
제 25 항에 있어서,
상기 측정은, 1 차원 확률 분포의, 평균값, 또는 최빈값(mode), 또는 중간값인 것을 특징으로 하는 시스템.
제 23 항에 있어서,
분석하는 로직은, 중간값을 계산하는 것에 의해 소재의 크레이프 주파수를 결정하는 로직을 포함하는 시스템.
제 23 항에 있어서,
분석하는 로직은, 인치당 0 내지 254 크레이프 바의 범위 내에서 상기 1차원 확률 분포를 계산함에 의해 소재의 크레이프 주파수를 결정하는 로직을 포함하는 시스템.