WO2009116420A1 - 糸の計測装置と計測プログラムと計測方法 - Google Patents

糸の計測装置と計測プログラムと計測方法 Download PDF

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WO2009116420A1
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浩孝 藤崎
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株式会社島精機製作所
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/08—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring diameters
    • 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
    • D01H13/30—Moistening, sizing, oiling, waxing, colouring, or drying yarns or the like as incidental measures during spinning or twisting
    • 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
    • D01H13/32—Counting, measuring, recording or registering devices
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D04—BRAIDING; LACE-MAKING; KNITTING; TRIMMINGS; NON-WOVEN FABRICS
    • D04B—KNITTING
    • D04B37/00—Auxiliary apparatus or devices for use with knitting machines

Definitions

  • This invention relates to yarn measurement, and more particularly to measurement of yarn thickness and fluff amount.
  • Patent Document 1 JP2005-15958A
  • a yarn image is captured by a scanner or the like, a boundary line is set between the yarn body and the fluff, and the thickness of the yarn body is obtained.
  • the problem is that ambiguity remains in how to draw the boundary line.
  • Patent Document 2 JP3611140B discloses a measuring device for yarn diameter and fluff amount using optical Fourier transform.
  • a laser beam is irradiated onto a yarn, and diffracted light is collected by a lens to generate a spectral plane on the focal plane.
  • a Fourier transform image of diffracted light is generated, and a slit that transmits a low-frequency yarn body image and a slit that transmits a high-frequency fluff image are provided.
  • the inverse Fourier transform is performed by the lens, an image of the yarn body and an image of the fluff are obtained.
  • Patent Document 2 hardware such as a laser light source, a lens, and a slit is necessary, and measurement is not possible unless these are accurately aligned with the yarn. Since the fluff and the yarn body are separated by slits, it is necessary to prepare a plurality of slits according to the yarn diameter, and the translucent yarn has a weak diffraction image and is difficult to measure. JP2005-15958A JP36111140B
  • An object of the present invention is to make it possible to accurately determine the yarn diameter using a normal imaging device such as a digital camera or a scanner.
  • An additional object of the present invention is to make it possible to accurately determine the amount of fluff.
  • An additional problem with the present invention is also to create a yarn model for simulation.
  • An apparatus for measuring a yarn includes an imaging device that captures a digital image of a yarn, conversion means for obtaining Fourier transform data or autocorrelation function data of the digital image by digital signal processing, and data obtained by the conversion means. And a yarn property calculating means for obtaining the yarn diameter or fluff amount of the yarn.
  • the converting means is a two-dimensional Fourier transform means for transforming the digital image into a two-dimensional Fourier transform image along the width direction and the longitudinal direction of the yarn.
  • the yarn property calculation means includes a filter that cuts out a low-frequency component corresponding to a yarn body from a two-dimensional Fourier transform image, and an inverse Fourier transform that outputs a yarn body image by two-dimensional inverse Fourier transform of the low-frequency component cut out by the filter. And a yarn diameter calculating means for obtaining the yarn diameter from the output yarn body image.
  • the converting means is a two-dimensional Fourier transform means for transforming the digital image into a two-dimensional Fourier transform image along the width direction and the longitudinal direction of the yarn.
  • the yarn property calculation means includes a filter that cuts out a high-frequency component corresponding to fluff from a two-dimensional Fourier transform image, an inverse Fourier transform means that outputs a fluff image by performing two-dimensional inverse Fourier transform on the high-frequency component cut out by the filter, and output And a fluff amount measuring means for obtaining the fluff amount from the image of the fluff.
  • means for creating a three-dimensional model of the yarn based on the obtained yarn diameter and yarn texture, and simulation means for simulating a knitted fabric using the yarn using the three-dimensional model of the yarn are further provided.
  • filter generation means for generating the filter from the peak waveform of the low frequency component corresponding to the yarn body in the two-dimensional Fourier transform image is further provided.
  • the yarn property calculating means obtains the yarn diameter from the width of the low frequency side peak of the Fourier transform data.
  • the yarn measuring program of the present invention is On the computer, A transform step for obtaining Fourier transform data or autocorrelation function data of a digital image of the captured yarn by digital signal processing; And a yarn property calculating step for determining the yarn diameter or fluff amount of the yarn from the data obtained in the conversion step.
  • the digital image is converted into a two-dimensional Fourier transform image along the width direction and the longitudinal direction of the yarn
  • a low-frequency component corresponding to the yarn body is cut out from the two-dimensional Fourier transform image by a filter, the cut-off low frequency component is subjected to two-dimensional inverse Fourier transform, and an image of the yarn body is output.
  • the thread diameter is obtained from the image of the main body.
  • the yarn diameter is obtained from the width of the low frequency side peak of the Fourier transform data.
  • the invention also includes steps for capturing a digital image of the yarn with an imaging device; A transform step for obtaining Fourier transform data or autocorrelation function data of a digital image of the captured yarn by digital signal processing; And a yarn property calculating step for obtaining a yarn diameter or fluff amount of the yarn from the data obtained in the conversion step.
  • the digital image is converted into a two-dimensional Fourier transform image along the width direction and the longitudinal direction of the yarn
  • a low-frequency component corresponding to the yarn body is cut out from the two-dimensional Fourier transform image with a low-pass filter, and the image of the yarn body is output by performing two-dimensional inverse Fourier transform on the cut-off low frequency component,
  • the yarn diameter is obtained from the output yarn body image.
  • the yarn diameter is obtained from the width of the low frequency side peak of the Fourier transform data.
  • the digital image of the yarn is converted into Fourier transform data or autocorrelation function data.
  • the Fourier transform data of the yarn includes data corresponding to the yarn diameter and the fluff amount, and the yarn diameter can be obtained from this.
  • the correlation width in the autocorrelation function data corresponds to the yarn diameter, and the intensity of the signal having a very short correlation distance corresponds to the fluff amount. Therefore, in the present invention, if a digital image of a yarn is acquired with a digital camera or the like, the yarn diameter and the amount of fluff can be obtained only by digital signal processing, and no special optical system is required. Furthermore, if a digital image can be captured even with a translucent thread, the thread diameter and the amount of fluff can be determined. Also, delicate data such as the boundary between the yarn body and the fluff is not required. *
  • the digital image of the yarn is two-dimensionally Fourier transformed
  • the low frequency component is cut out by a filter, and inverse Fourier transformed, an image of only the yarn body can be obtained. If the width of the image of the yarn body is obtained, the yarn diameter can be obtained reliably.
  • a high-frequency component is cut out from the two-dimensional Fourier transform data by a filter and subjected to inverse Fourier transform, an image of only the fluff can be obtained, and the fluff amount can be obtained therefrom.
  • the knitted fabric can be accurately simulated.
  • a filter for separating the yarn body from the fluff can be automatically created from the peak waveform.
  • Block diagram of the yarn measuring device of the embodiment The figure which shows the process by the two-dimensional Fourier transform with respect to the thread
  • the figure which shows the thread image used in the test example The figure which shows the two-dimensional Fourier-transform data of FIG.
  • Block diagram of the yarn measurement program of the embodiment Block diagram showing an example where the embodiment is applied to yarn diameter management
  • FIG. 1 to 10 show a yarn measuring device 2 and a yarn measuring program 80 of the embodiment.
  • 4 is a bus
  • 6 is a color digital camera, and may be a color scanner
  • 8 is a color monitor
  • 10 is a keyboard
  • 12 is a color printer
  • 14 is a mouse.
  • a trackball, joystick, stylus or the like may be used instead of the mouse 14.
  • Reference numeral 16 denotes a network interface, which inputs and outputs various programs and data
  • 18 to 22 are image memories.
  • the image memory 18 stores the color image of the yarn imaged by the digital camera 6
  • the image memory 20 stores the image of the yarn body separated from the yarn image by Fourier transform
  • the image memory 22 stores the yarn image.
  • the image of the fluff separated from the image by Fourier transform is stored.
  • the Fourier transform unit 24 transforms the yarn color image into a two-dimensional Fourier transform image.
  • the Fourier transform unit 24 may convert a color image into, for example, a lightness image, and may perform one-dimensional Fourier transform instead of two-dimensional Fourier transform. Further, when the color of the yarn is particularly important like melange yarn, for example, a two-dimensional Fourier transform may be performed for each of RGB components.
  • the Fourier transform image of the yarn is stored in the Fourier transform image storage unit 25.
  • the Fourier transform unit 24 also performs a two-dimensional inverse Fourier transform and performs a two-dimensional inverse Fourier transform on the image processed by the filter to create an image of the yarn body and an image of the fluff.
  • the filter generation unit 26 generates a filter for separating the yarn body and the fluff from the Fourier transform image.
  • the binarization unit 27 binarizes the inverse Fourier transformed image, and in particular binarizes the fluff image.
  • the counter 28 counts the number of pixels for the fluff image or the yarn body image, obtains the yarn diameter, the yarn diameter distribution or variation pattern for the yarn body, the fluff amount for the fluff, etc. Ask for.
  • the program memory 30 stores a yarn measurement program 80 and the like, and the yarn model creation unit 32 uses the yarn diameter obtained by the counter 28 and the yarn texture stored in the image memory 18 to produce a three-dimensional yarn. Generate a model.
  • the simulation unit 34 uses the generated yarn model to perform simulation so as to express individual loops of the knit garment with respect to the knitting data stored in the knitting data storage unit 36.
  • FIG. 2 shows an outline of processing in the embodiment.
  • the short side direction of the yarn is the x direction and the long side direction is the y direction.
  • the image obtained by the digital camera 6 includes a yarn main body image 40 and a fluff image 42, and includes an image in which the yarn main body and the fluff are mixed between the images 40 and 42.
  • the yarn body area 44 is included in the low frequency region
  • the fluff area 46 is included in the high frequency region
  • the intermediate area 48 is included therebetween.
  • ⁇ represents a frequency along the x direction
  • ⁇ represents a frequency along the y direction.
  • the frequency range for performing the Fourier transform is determined according to the high frequency end of the fluff area 46.
  • the Fourier transform data has both a real component and an imaginary component, but a power spectrum may be used instead.
  • the power spectrum P ( ⁇ ) is given by (Re 2 ( ⁇ ) + I 2 ( ⁇ )) 1/2 .
  • a frequency component corresponding to the yarn main body is extracted from the two-dimensional Fourier transform image by the filter 50 that passes only the yarn main body area 44, a two-dimensional inverse Fourier transform is performed to obtain a yarn main body image 41.
  • a filter 51 that passes only the fluff area 46 is applied and two-dimensional inverse Fourier transform is performed, fluff images 43 and 43 are obtained.
  • the filter 50 passes only low frequency components along the ⁇ direction
  • the filter 51 passes only high frequency components along the ⁇ direction.
  • the narrower the width of the frequency passed by the filter 50 the smoother the thread main body image 41 obtained.
  • the width of the component passed by the filter 50 is widened, subtle irregularities and twists of the thread main body are removed.
  • a gap is provided between both ends of the frequency passed by the filter 50 and both ends of the frequency cut by the filter 51 to remove the frequency component of the intermediate area 48.
  • the intermediate area 48 may not be removed, and all the frequencies outside the frequency cut by the filter 50 may be passed by the filter 51.
  • the yarn diameter can be obtained by counting the width of the yarn body 41 along the x direction.
  • the yarn diameter can be obtained by counting the total number of pixels corresponding to the yarn body and dividing by the number of pixels in the length direction of the yarn body. Further, if the yarn diameter is obtained at various positions and the average value, dispersion, abnormal value, and the like are obtained, the degree of fluctuation of the yarn diameter due to twisting or knurling can be obtained. Since the fluff image 43 is generally a weak image, the amount of fluff can be obtained by separating the fluff from the background by binarization and counting the number of pixels corresponding to the fluff.
  • the total number of pixels corresponding to the fluff may be counted, or the number of pixels corresponding to the fluff may be counted on a plurality of lines along the x direction.
  • the amount of fluff can be obtained by converting the Fourier transform component on the high frequency side corresponding to the fluff into a fluff amount for each frequency according to a reference table (not shown) and adding it to the frequency.
  • two-dimensional Fourier transform is used, but one-dimensional Fourier transform may be used.
  • one-dimensional Fourier transform it is easy to understand because there is no processing in the y direction in FIG. 3 is a yarn main body image 52, and there is a fluff image 54 around it.
  • a yarn body area 56 and a fluff area 58 are obtained.
  • the filter 59 cuts out a frequency component corresponding to the yarn body
  • the filter 60 cuts out a high frequency component corresponding to the fluff.
  • a yarn main body image 53 and a fluff image 55 are obtained.
  • a rectangular filter is used in FIG. 3, a filter whose transmittance changes smoothly may be used.
  • Fig. 4 shows filter generation.
  • the image of the yarn body has a peak near the frequency 0, and the width of the peak corresponds to the yarn diameter.
  • the bands of the filters 59 and 60 are determined from the peak shape of the yarn body area 56 in the Fourier transform. For example, the half width ⁇ of the peak of the yarn main body area 56 is obtained, and this is multiplied by a first coefficient to obtain a bandwidth ⁇ for cutting out the yarn main body area 56. Similarly, the second coefficient is multiplied to obtain a second bandwidth ⁇ for cutting out the fluff area 58. Bandwidth ⁇ is used as a low-pass filter, and bandwidth ⁇ is used as a high-pass filter.
  • FIG. 5 to 8 show the processing results of the thread image.
  • FIG. 5 is a yarn image captured by a digital camera
  • FIG. 6 is an image obtained by two-dimensional Fourier transform.
  • FIG. 6 the directions of the axes are indicated by ⁇ and ⁇ .
  • FIG. 7 shows an image obtained by processing the image of FIG. 6 with a filter to cut out only the low-frequency side yarn main body area and performing two-dimensional inverse Fourier transform on this, and is an image obtained by smoothing the surface of the yarn main body.
  • This image is sufficiently clear and the yarn diameter can be calculated.
  • the yarn diameter may be calculated after binarizing the image of FIG.
  • the image of FIG. 8 is a fluff image obtained by applying a filter to the image of FIG.
  • the fluff image is darker than the main body image of the yarn, and the binarization threshold is set lower for the fluff than the main body of the yarn. If the number of white pixels in FIG. 8 is counted, the amount of fluff can be obtained.
  • the thread model can be represented by a pillar such as a quadrangular prism or a hexagonal prism, and can be formed into a loop by dividing its surface into polygons and bending the thread model along the sides of the polygons. If the diameter of the yarn is determined, the diameter of the quadrangular prism or hexagonal prism is determined, so that a polygon on the surface of the thread is obtained. Since the texture of the thread has already been imaged with a digital camera, this is texture mapped.
  • FIG. 9 shows a yarn measurement program 80.
  • a two-dimensional Fourier transform command 81 performs a two-dimensional Fourier transform on the digital image of the yarn.
  • the filtering instruction 82 generates a filter from the Fourier-transformed image, and generates a filter for cutting out the yarn body and a filter for cutting out the fluff.
  • the two-dimensional inverse Fourier transform instruction 83 performs inverse Fourier transform on the filtered Fourier transform data and separates it into a yarn body image and a fluff image.
  • the binarization command 84 may binarize these images, and may omit binarization of the yarn body image as described above.
  • the count instruction 85 counts the yarn diameter and the amount of fluff, for example, by counting the number of pixels corresponding to the yarn in the yarn body image and the fluff image. Further, since the Fourier transform and the inverse Fourier transform have the same processing contents, these processes can be largely shared.
  • Figure 10 shows an example of application to yarn quality control.
  • Reference numeral 90 is a thread
  • 91 and 92 are rollers for thread feeding
  • a digital camera 6 captures an image of the thread.
  • the measuring device 2 obtains the yarn diameter of the captured image and stores the yarn diameter in the storage device 94.
  • the quality of the yarn 90 is controlled based on the obtained dispersion of the yarn diameter, the presence or absence of abnormal values, and the like.
  • the fluff amount may be measured by the measuring device 2 and stored in the storage device 94, and the fluff amount may be quality controlled in the same manner.
  • the following effects can be obtained. (1) Only digital camera 6 is required as hardware before signal processing. Since it is sufficient that the image of the thread can be captured by the digital camera 6, no accurate adjustment or the like is required. (2) A filter for cutting out the yarn body and a filter for cutting out the fluff can be automatically generated from the peak shape on the low frequency side corresponding to the yarn body. For this reason, both thin and thick threads can be easily processed. (3) Since diffracted light is not used, the thread diameter and the amount of fluff can be measured even with a translucent thread.
  • the Fourier transform is shown in the embodiment, as is well known, the Fourier transform and the autocorrelation function have similar properties. That is, the same processing can be performed by using the correlation distance in the autocorrelation function instead of the frequency in the embodiment.
  • the yarn diameter D is the width of the correlation in the autocorrelation function.
  • the longest correlation peak value in the one-dimensional autocorrelation function is the yarn diameter.
  • the intensity of a component having a correlation distance of 0 and an extremely short component in the autocorrelation function represents the amount of fluff.

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

糸の計測装置と計測プログラムと計測方法
　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(Ｒe２(ω)＋Ｉ２(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。　
　

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。　
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