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【発明の名称】 長尺物の検査装置
【発明者】 【氏名】窪田 隆弘

【氏名】神崎 裕

【氏名】大濱 一郎
【要約】 【課題】

【解決手段】長尺物の走行方向と直行方向にカメラを走査するカメラ走査手段と、この走査過程で前記長尺物状物体表面の画像を撮像する撮像手段と、撮像された画像データを統計値に加工する統計量加工手段と、前記統計加工手段で抽出された統計値と予め設定された基準値とを比較して異常値有無を判定する異常値判定手段とを備えた長尺物の検査装置において、異常と判定された際に画像内の幅方向の異常値を示す座標を特定する異常値座標特定手段と、特定された座標で以降抽出される統計値を一定時間だけ抽出して得られたデータを基に、特定された座標の統計値が経時的に冗長性があるか断片的であるかを判断する冗長データ判定手段と、冗長性のレベルと基準値を比較することにより欠陥の有無を判定する欠陥判定手段を備える長尺物の検査装置。
【特許請求の範囲】
【請求項１】 長尺物の走行方向と直行方向にカメラを走査するカメラ走査手段と、この走査過程で前記長尺物状物体表面の画像を撮像する撮像手段と、撮像された画像データを統計値に加工する統計量加工手段と、前記統計加工手段で抽出された統計値と予め設定された基準値とを比較して異常値有無を判定する異常値判定手段とを備えた長尺物の検査装置において、異常と判定された際に画像内の幅方向の異常値を示す座標を特定する異常値座標特定手段と、特定された座標で以降抽出される統計値を一定時間だけ抽出して得られたデータを基に、特定された座標の統計値が経時的に冗長性があるか断片的であるかを判断する冗長データ判定手段と、冗長性のレベルと基準値を比較することにより欠陥の有無を判定する欠陥判定手段を備えることを特徴とする長尺物の検査装置。
【請求項２】異常値判定手段が、異常と判定した際にはカメラの走査を停止させ、欠陥判定手段が正常と判断した場合にはカメラの走査を再開することを特徴とする請求項１記載の長尺物の検査装置。
【請求項３】欠陥判定手段が、欠陥であると判定した際に欠陥部を含む画像を表示する手段を備えることを特徴とする請求項１記載の長尺物の検査装置。
【請求項４】統計加工手段が、撮像された画像内の幅方向の組織繰り返し単位の統計値又は長尺物構造最小単位の統計値に加工する手段を備えることを特徴とする請求項１記載の長尺物の検査装置。
【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は組織構造を有する長尺物の欠陥検査装置に関し、詳しくは製織中の織布に発生する織り疵、特に経糸の欠陥検査装置に関する。
【０００２】
【従来技術】従来、織布の外観を検査する装置又は方法として、カメラにより織布表面の画像を撮像し、その撮像結果から得られる画像濃淡データをしきい値と比較して外観の異常を検出する検反装置や、レーザー光を織布に照射し、その反射又は透過光を受光素子にて受光させ、その受光量のレベルとしきい値を比較して異常を検出する自動検反方法が知られている。しかし、この検反方法で検知できる欠陥は、人が目視で簡単に判定できるような糸抜け等の比較的大きな欠陥に限られるという問題点もあった。
【０００３】検知精度を向上させる方法として、たとえば、特開平４−１４８８５２号公報に開示された発明がある。この発明には、光源から織布に照射されて透過する光を、検査対象の糸方向に配置された光学スリットを介して受光素子により受光し、受光波形と基準波形との比較から異常を検出する方法が開示されている。この方法は、光を透過する部分、すなわち抽出された織布開口部の特徴量をもとに欠陥の有無を判定しようとするものである。
【０００４】また、特開平３−２４９２４３号公報において、受光センサーを１対の公知の櫛形とし、両者の出力の差分値と予め設定されたしきい値との比較から異常を検出する方法が開示されている。この方法では、１対の櫛型受光センサーに織布狭領域を２分割した濃淡情報が反映されるため、振動や外乱光があっても、両者の差分値出力により相殺される効果がある。目視で行っている検査と同等の精度を確保するためには、従来の織布開口部の特徴検査に加えて、糸成分そのものの特徴をも抽出する必要がある。たとえば前述したような経糸流れ込み欠陥のような欠陥に対しては目視検査では、糸交絡点上の検査対象方向糸の上下関係周期性のみだれから欠陥の有無が判定される。したがって、この欠陥を機械的に検出しようとすると、糸交絡点座標上で経糸が緯糸の上又は下にある糸成分のみを抽出すればよいことになる。
【０００５】本発明者らは上述した問題点を改善した織布の検反装置を特願平７ー１９８１１号に開示している。この発明は、投光手段により織布に照射した光をＣＣＤ(Charge Coupled Device）素子にて撮像し、これによって得られた画像データをもとに織布情報（糸の密度、糸の傾等）を算出し、この織布情報から得られた糸ピッチ幅を有する領域と、この糸ピッチ幅の整数倍離れた位置の他の領域との画像データ全体にわたる相関値に対して、設定されたしきい値との比較を行なうことにより、主に平織りの欠陥を経糸、緯糸の区別なく、密度の異なる織布であっても同一光学条件で織布の全幅に対して高精度に検出するものである。本発明者らはさらに朱子、綾織り等の織り組織の異なる織布の欠陥であっても同一光学条件で検査を可能とした検反装置を特願平８−２７２４００号に開示している。この発明は、上述した、特願平７−１９８１７１号にある織布情報にさらに織り組織周期情報を加え、この組織周期幅を有する領域と、この幅の整数倍離れた位置の他の領域との全体にわたる相関値に対して、設定されたしきい値との比較を行なうことにより、織組織が異なり、かつ密度も異なる織布の欠陥を経糸、緯糸の区別なく、同一光学条件で織布の全幅に対して高精度に検出するものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述した特開平４−１４８８５２号公報に開示された発明においては、たとえば、経糸の流込み欠陥のように織布会後部が良品とあまり変わらない欠陥の場合には、欠陥が検知できず、検知精度が著しく低下するという問題点があった。また、この方法においては、織密度が一定でかつ光学スリットと検査対象方向に糸とが平行であることが前提となる。しかしながら、実際の織布の織密度はさまざまなものが存在し、その都度光学スリットの交換が必要となるという問題点がある。また、実際の織上がりの糸、特に経糸は、織布の両側部で湾曲しており上記条件が維持できず、検知精度が低下するという問題点もある。又特開平３−２４９２４３号公報に開示された発明においては、特開平４−１４８８５２号公報に開示された発明と同様に、抽出できる欠陥に制限がある点や織密度が変わったり、櫛形受光センサと検査対象糸との平衡度が維持できないと検知精度は低下するという問題点がある。また、特願平７−１９８１７１号に開示された発明においては、平織り以外の朱子織や、綾織といった織組織の異なる織布の欠陥に対してはあまり効果がない事が認められている。
【０００７】さらに、特願平８−２７２４００号に開示された発明においては、２値化処理にて抽出される糸交絡点上の検査対象糸成分の２値画像形状は織布表面の微妙な凹凸分布の違いや毛羽立ちがあったり、風綿の付着等の影響で必ずしも均一でなく、その結果、組織周期幅を有する領域と、この幅の整数倍離れた位置の他の領域域との全体にわたる統計量の比較を行なった場合、正常域の統計値がばらつきその結果、Ｓ／Ｎ比が低下するといった事が認められた。本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、請求項に記載の発明の目的は、織り組織、表面性状に左右されず、風綿や毛羽、汚れ等の外乱物が発生した場合であっても、高精度に織り欠陥のみを検出でき、且つ、低コストで自動的に検査が可能な織布の検反装置を提供する事である。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係る発明は、長尺物の走行方向と直行方向にカメラを走査するカメラ走査手段と、この走査過程で前記長尺物状物体表面の画像を撮像する撮像手段と、撮像された画像データを統計値に加工する統計量加工手段と、前記統計加工手段で抽出された統計値と予め設定された基準値とを比較して異常値有無を判定する異常値判定手段とを備えた長尺物の検査装置において、異常と判定された際に画像内の幅方向の異常値を示す座標を特定する異常値座標特定手段と、特定された座標で以降抽出される統計値を一定時間だけ抽出して得られたデータを基に、特定された座標の統計値が経時的に冗長性があるか断片的であるかを判断する冗長データ判定手段と、冗長性のレベルと基準値を比較することにより欠陥の有無を判定する欠陥判定手段を備えることを特徴とする。この構成によれば、異常信号を抽出した際にその座標を特定し、その座標で以降抽出される統計値の挙動を解析して良否判定ができるために、局初的又は一時的に発生する織布の微少凹凸や風綿、毛羽、汚れ等の外乱物による誤検出を防ぎ、経糸の流れ込みのような一旦発生すると連続する実欠陥のみを高精度に検出することが可能になる。
【０００９】請求項２に係る発明は、異常値判定手段が、異常と判定した際にはカメラの走査を停止させ、欠陥判定手段が正常と判断した場合にはカメラの走査を再開することを特徴とす。この構成によれば、異常値を示した座標を含む織布画像の連続撮像及びその座標のみの統計値の連続抽出が可能となり早期の欠陥検出が可能になる。請求項３に係る発明は、欠陥判定手段にて、欠陥であると判定した際に欠陥部を含む画像を表示する手段を備えることを特徴とする。この構成によれば、欠陥であると判定した際に作業者が修復作業を行うための状況把握が表示画像の確認のみで可能になる。請求項４に係る発明は、統計加工手段が、撮像された画像内の幅方向の組織繰り返し単位の統計値又は長尺物構造最小単位の統計値に加工する手段を備えることを特徴とする。この構成によれば、撮像された画像データを組織繰り返し単位の統計値又は長尺物構造最小単位の統計値に加工できるため、正常な織布であれば、組織柄、密度に関係なく、どの場所で撮像されても抽出される統計値は変動しない利点がある。
【００１０】以下に本発明の長尺物の検査装置の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は本発明の実施の形態における検反装置の概略ブロック図である。検反装置は、カメラレンズ３、ＣＣＤカメラ４、Ａ／Ｄ変換器５、フレームメモリ７、各種画像処理及び統計量抽出用回路８、画像バス１３、ＣＰＵバス１４，ＣＰＵ（Central Processing Unit）９，ＲＯＭ（Read Only Memory）１０，ＲＡＭ（RandomAccess Memory）１１を含む。光源１から照射される光は、織布２表面で反射し、カメラレンズ３で集光されてカメラ４内のＣＣＤ素子に結像される。光源１は、後述する検査対象の糸を強調する効果を高めるために指向性の強い光束を照射する光源が好ましい。本実施の形態では、発光ダイオードを複数個組み合わせてモジール化して撮像視野と照度を確保した例（図２）を示す。又、本実施の形態では、エリア型のＣＣＤカメラを使用した例を示す。もし、ライン型のＣＣＤカメラを使用する場合は、図１に示すようにＡ／Ｄ変換器５とフレームメモリ７との間に１次元画像データを２次元画像データに変換するために１次元／２次元変換器６を追加すれば良い。
【００１１】織布から反射される光の波長は、カメラ４が感度を持つ波長であれば特に問題ない。又、織布に照射する光の強度もＣＣＤの更新周期内で充分な電荷を蓄積できるレベルであれば特に問題ない。これらの照明条件にて織布に照射することにより、カメラ４には、織布２を構成する経糸と緯糸の交絡点の上に配置される検査対象の糸成分のみを明るく強調した画像として撮像できる。この効果を現す例を図３に示す。
【００１２】ＣＣＤカメラ４で撮像された濃淡画像データは、Ａ／Ｄ変換回路５で８ｂｉｔのデジタル画像データに変換された後、フレームメモリ７に格納される。上述したようにＣＣＤカメラ４がライン型の場合には、１次元／２次元変換器６が１次元画像データを２次元画像データに変換してフレームメモリ７に格納する。この原画像から検査対象の経糸の組織繰り返し周期が求められる。組織周期を算出するために実施例では検査対象の経糸の方向に撮像画像データを濃度加算して一次元のデータに変換し、この濃度データをＦＦＴ処理して得られたスペクトルのピーク値を求めて経糸の繰り返し周期を算出した。他の方法としては、たとえば、検査対象糸と直交方向の濃度波形の特徴を抽出して周期性を求める方式も考えられるが、方式は特に限定されるものではない。
【００１３】求められた経糸の組織繰り返し周期サイズを基に、撮像画像内に矩形領域を設定し、この領域の統計値が抽出される。矩形領域の統計量としては、濃度の最大値、平均値、最小値、分散値、共分散値、変動係数、歪み度、尖り度、相関係数、標準偏差値、再頻濃度値であり、欠陥の抽出は、これら統計量を画像内の近傍域で比較した際の差分値、画像パターン相関性または統計量と基準データとの比較によって行なう。図５（ａ）及び（ｂ）は、欠陥抽出の一例を示す図である。（ａ）は、正常な組織を示し、（ｂ）は流れ込み欠陥の一例を示す。このような欠陥は、従来の織布開口部の比較では抽出が困難であるが、図５に示すように、上述した矩形領域内で糸交絡点の上にある検査対象糸成分（前述した照明により強調されて明るく撮像される糸成分）を比較すると、（ｂ）における左右の矩形領域内の位置パターン整合性が全く異なる。すなわち、交差点上の緯糸の上にある経糸成分（図５中では黒い四角形で表される）の位置パターンが全く異なっている。したがって、１対の矩形領域間のパターン整合性を演算することで簡単に織り組織の欠陥が抽出できる事がわかる。なお、欠陥の抽出は、上述統計量を基にＣＰＵ９が行う。抽出された欠陥を含む画像は、画像表示器１２のディスプレイによって出力される。
【００１４】製織中の織布をインラインで検査する場合、風綿等の異物が織布表面に付着する。従来技術において説明したように、織布開口部の特徴量を基に欠陥の有無を比較する場合や、１対の近傍領域内の濃度データの比較のみで欠陥を抽出しようとすると、これらの異物を欠陥と誤判定してしまう。この問題を回避するために、統計値の異常を検出した際に、経糸の異常座標を特定し、その経糸から抽出される統計値の連続性を解析する。この際、カメラを一旦その場所で停止させ可能な限り連続で画像を撮像して特定された座標の統計値を抽出する。実施例では、データの冗長性を判定するために、１分間連続に統計値を抽出して統計値を加算平均化した。この結果が異常検出時のレベルより１０％以下に減衰していればノイズと判定し、そうでない時に欠陥であると判定した。図７は走行中の織布上をカメラが左右に走査して検査される位置の奇跡である。異常信号が発生した場合には織布の流れ方向の直線の位置が検査される。
【００１５】表１に冗長性判定の効果の例を示す。表中のデータは前記経糸の組織繰り返し周期のサイズで画像内に一対の近傍矩形領域を設定して抽出した相関係数が最も低下した値である。繰り返し数は１００回である。画像は繰り返し周期単位で比較されるため、正常であれば正（＋）の相関値を示し、異常であれば負（−）の相関を示す。数値で判るように最初に出現した異常信号のみで欠陥を抽出しようとするとノイズも抽出してしまうことが容易に理解できる。これに対し、異常部を特定した統計値を連続に加算平均処理を行うと、ノイズと欠陥との分離が確実にできる事が判る。尚。織布エッジ域でのレベルが高いのは経糸が傾いているためである。尚、データの連続性を確認する時間の設定及び良否判定のレベルは銘柄、品質基準に応じて設定すれば良く特定するものではない。又、冗長性を確認する手段としては予め設定された基準値と統計値のレベルを比較してカウントし百分率で表す方法も考えられるが特に方法は限定していない。このことから、従来の演算方式に加えて、このような統計量の比較を判定に加えることによって、欠陥と異なる異物等の外乱要素との分離が高精度で可能となる。
【００１６】
【表１】

【００１７】図６は本実施の形態における織布の検反装置の処理手順を示すフロチャ−トである。まず、ＣＣＤカメラ４によって撮像された濃淡画像データが、Ａ／Ｄ変換器５によって８ビットのデジタル画像データに変換された後、フレームメモリ７に取り込まれる（Ｓ１）。次に、ＣＰＵ９は、濃淡画像データに基づいて、上述した方式にて経糸のの組織周期を抽出する。（Ｓ２）。次にＣＰＵ９は撮像画像内に前記周期データに基づいた矩形領域を設定する（Ｓ３）。画像処理回路８は、設定されは矩形領域内の濃淡画像データから各種統計量を抽出する（Ｓ４）。１対の矩形領域を設定した場合には、それぞれの矩形領域の各種統計量を比較することによって欠陥の有無を判定する。また、予め基準値が設定されている場合には、矩形領域の各種統計量と基準値とを比較することによって欠陥の有無を判定する。
【００１８】ステップＳ５において、取り込まれた画像データのすべてについて検査が行われた否かを判定する。検査が終了していなければ（Ｓ５，Ｎｏ）、画像に設定されている矩形領域を検査対象糸と直交する方向にずらして設定する（Ｓ６）。そして、ステップ４とステップ６の処理を繰返す。ステップ７において、得られた統計値に異常値が含まれるかどうかを判定する。異常値が含まれなければ（Ｓ７，Ｎｏ）欠陥なしと判定（Ｓ１５）してステップＳ１９で継続を確認し、検査継続（Ｓ１９、Ｙｅｓ）の場合、Ｓ１に戻り検査を繰り返す。抽出した統計量に異常値が含まれる（Ｓ７、Ｙｅｓ）場合、異常値を示す経糸の座標を特定（Ｓ８）し、その場所でカメラを停止（Ｓ９）させた状態で織布画像データを抽出し（Ｓ１１）し、特定された座標のみの統計量を抽出（Ｓ１２）する。Ｓ１１からＳ１２の処理は予め設定された回数だけ繰り返される（Ｓ１０）。指定数の統計量抽出及び加算処理が完了（Ｓ１０、Ｙｅｓ）した時点で加算値を平均化処理（Ｓ１３）し、加算値が最初の異常値より１０％以下に減衰しているかどうかの判定を行う（Ｓ１４）。ここで１０％以下に減衰していない場合（Ｓ１４，Ｙｅｓ）に初めて欠陥であると判定して欠陥部を含む織布画像をモニタに出力（Ｓ１６）して検査を中断する（Ｓ１７）。欠陥と判定した後、外部から欠陥修復完了の入力があった場合にカメラの走査及び一連の検査は再開される。尚、前記加算値が１０％以下に低下していれば（Ｓ１４，Ｎｏ）欠陥でないと判断し、カメラの走査を再開し、一連の検査を繰り返す。なお、全体の制御を行なうプログラムはＲＯＭ１０に格納されている。織布の全幅を検査する場合、センサーを織布幅方向にトラバースするか複数個のセンサを織布幅方向に等間隔で配置すればよい。
【００１９】以上の説明では、製織中の織布のインライン検査に関する処理についてであったが、織上がった織布の自動検反に適用することも可能である。また、織布以外の規則性のある特徴をもったシートにも適用できる。図８は織機に本実施の形態における検反装置を適用した場合を示す図である。製織中の織布に対して上から光源１を照射し、ＣＣＤカメラ４によって撮像する。ＣＣＤカメラ４は移動軸４０に沿って移動可能となるように取り付けられる。
【００２０】
【発明の効果】本発明によると、検出が困難であった織り組織が異なる欠陥を確実に検出できるようになった。また、風綿、毛羽、汚れ、表面の凹凸等の外乱物があっても高精度に、欠陥の抽出が可能となった。
【出願人】 【識別番号】０００００３１６０
【氏名又は名称】東洋紡績株式会社
【出願日】 平成１２年１月１１日（２０００．１．１１）
【代理人】
【公開番号】 特開２００１−１９４３１４（Ｐ２００１−１９４３１４Ａ）
【公開日】 平成１３年７月１９日（２００１．７．１９）
【出願番号】 特願２０００−２８３４（Ｐ２０００−２８３４）