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JPH0434067A - Cloth inspecting machine - Google Patents

Cloth inspecting machine

Info

Publication number
JPH0434067A
JPH0434067A JP13346390A JP13346390A JPH0434067A JP H0434067 A JPH0434067 A JP H0434067A JP 13346390 A JP13346390 A JP 13346390A JP 13346390 A JP13346390 A JP 13346390A JP H0434067 A JPH0434067 A JP H0434067A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
signal
structural matter
binary value
shading correction
defects
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP13346390A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takayuki Horino
堀野 隆行
Shigeru Komai
茂 駒井
Hideaki Isomi
英明 磯見
Michizo Seto
瀬戸 陸三
Satoshi Maeda
郷司 前田
Yozo Yamada
陽三 山田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyobo Co Ltd
Original Assignee
Toyobo Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyobo Co Ltd filed Critical Toyobo Co Ltd
Priority to JP13346390A priority Critical patent/JPH0434067A/en
Publication of JPH0434067A publication Critical patent/JPH0434067A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Treatment Of Fiber Materials (AREA)

Abstract

PURPOSE:To correctly and quantitatively judge defect by subjecting output signal of a camera element illuminating a running fiber structural matter and detecting reflected light or transmitted light from the structural matter to shading correction and signal expansion treatment and converting into binary value. CONSTITUTION:A fiber structural matter 1 such as woven cloth, knitted cloth or nonwoven cloth is continuously or intermittently run and illuminated by a standard light source 3 at a central part between two feed rollers 2, then reflected light or transmitted light from the structural matter is detected by a CCD camera sensor 4. Detected signal outputted from said sensor 4 is inputted to a shading-correcting circuit 5 and sent to a signal expansion circuit 6, then converted to binary value with subjecting to threshold, thus the binary value is indicated on an indication part 7 to judge defect existing in said fiber structural matter such as spot, crease, dirt, abrasion, hole, color unevenness, yarn hanging or weaving unevenness.

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、織物、ニット、不織布などの繊維構造物に内
在する欠陥を検出する「検反装置」に関する。さらに詳
しくは、該繊維構造物において、光学的濃度の変調に起
因する欠陥、ないしは、光学的濃度の変調をもたらすC
欠陥の検出を行う「検反装置」に関する。より具体的に
、本発明が対象とする欠陥を例示すれば、特にこれを限
定するものではないが、「シみ」「シわ」 「よごれ」
「かすれ」 「すりきず」 「突起」 「ぼやけ」 「
あな」 「へこみ」 「にごり」 「異物」 「色むら
」「きず 」 「ポックマーク」 「クレータ−」 「
つり糸」 「織りむら」等々をあげることができる。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Field of Industrial Application) The present invention relates to a "fabric inspection device" that detects defects inherent in fiber structures such as woven fabrics, knits, and nonwoven fabrics. More specifically, in the fiber structure, there are defects caused by optical density modulation, or C which causes optical density modulation.
This invention relates to a "fabric inspection device" that detects defects. More specifically, examples of defects targeted by the present invention include, but are not limited to, "stains,""wrinkles," and "dirt."
“Faint” “Scratch” “Protrusion” “Blurry” “
hole,” “dent,” “cloudy,” “foreign object,” “uneven color,” “scratches,” “pockmark,” “crater,” “
Examples include "hanging thread" and "uneven weaving".

(従来の技術) 従来より、これら繊維構造物に内在する欠陥の検査に関
しては、もっばら熟練者の視覚ないしは触覚に頼ってい
た。
(Prior Art) Conventionally, inspection of defects inherent in these fiber structures has relied entirely on the visual or tactile sense of an expert.

熟練者による欠陥の存在の検出は、単に被検査物をある
一面的な方向から観察して得られた結果から判断されて
いるものではない。定量化するどころか、定性的に説明
することすら至難であるが、人間は非常に多次元的な情
報をもとに事象を認識していることが知られている。こ
れは欠陥の検出においても同様であって、欠陥という欠
陥の認識は非常に多角的に被検査物を観察した結果であ
る。
Detection of the presence of a defect by a skilled person is not simply based on the results obtained by observing the object to be inspected from a certain direction. Although it is extremely difficult to quantify or even explain qualitatively, it is known that humans recognize events based on extremely multidimensional information. This also applies to defect detection, and the recognition of a defect is the result of observing the object to be inspected from many different angles.

例えば、被検査物を連続的に搬送しながら検査を行なう
場合においては、人間の持つ視覚を中心とする感覚によ
れば、単にある瞬間における被検査物の画像をもって欠
陥を認識しているのではなく、搬送による振動、あるい
は照明のゆらぎ、等々により刻−刻と連続的に変化する
微妙な画像の動きから欠陥を読みとっているのである。
For example, when inspecting an object to be inspected while continuously transporting it, humans may be able to recognize defects simply by looking at the image of the object at a certain moment, according to their sense of vision. Instead, defects are detected from the subtle movements of the image that continuously change from moment to moment due to vibrations caused by transportation, fluctuations in lighting, and other factors.

以上述べてきたように、人間の感覚による欠陥の検出メ
カニズムには驚嘆すべきものがあり、神秘すら感じさせ
るものである。
As mentioned above, the mechanism by which human senses detect defects is astonishing and even mysterious.

しかしながら、人間の判断力、認識力、識別能力には優
れたものがある反面、人間の視覚、触覚による検査では
、検査を行なうものは熟練を要し、また能率、正確さの
点で必ずしも十分とはいえるものではない。これらの問
題点は多数の生産機にて大量に生産される繊維構造物を
検反する際には致命的である。特に繊維構造物において
は、正常な部分においてもきわめて複雑な構造を有して
おり、欠陥の検出とはこの複雑な構造、言い換えるなら
ば「ばらつき」のなかから1.さらにはそのほかの外乱
ノイズ等による影響も加味した上で、特に大きくはずれ
たものを抽出する作業である訳であり、本来それには一
定の基準が設けられるべきものである。しかしながら、
たとえ経験をつんだ熟練者の目によるとしても、多くの
繊維構造物を常に一定の基準でもって検査することは事
実上不可能である。
However, while humans have excellent judgment, recognition, and discrimination abilities, inspections using human vision and tactile sense require skill on the part of those conducting the inspection, and are not necessarily efficient or accurate. That cannot be said. These problems are fatal when inspecting fiber structures produced in large quantities using multiple production machines. In particular, fiber structures have extremely complex structures even in normal parts, and detecting defects is the process of detecting defects based on 1. Furthermore, it is a task to extract particularly large deviations after taking into account the influence of other disturbance noises, etc., and a certain standard should originally be set for this. however,
Even with the eyes of an experienced expert, it is virtually impossible to constantly inspect many fiber structures with a constant standard.

近年、撮像管にかわる固体映像素子として、CCD撮像
素子が安価に入手できるようになったこと、ならびに信
号処理技術、画像処理技術の発達にともない、人間の視
覚に依存してきたこれらの感覚的な検査を、機械に置き
換えようという試みが盛んになされてきている。
In recent years, CCD image sensors have become available at low cost as solid-state video devices to replace image pickup tubes, and with the development of signal processing technology and image processing technology, these sensory systems that have previously relied on human vision have become less expensive. Many attempts are being made to replace inspection with machines.

しかしながら、前述したように人間は、多面的な情報よ
り総合的に判断、認識、識別、を行うのに比較し、機械
、例えば光学的撮像素子等により被検査物を観察した場
合に得られる情報は、文字どおりある一面から被検査物
を観察した結果にすぎず、得られる情報量は非常に少な
い。
However, as mentioned above, compared to humans who make comprehensive judgments, recognition, and identification based on multifaceted information, the information obtained when observing an object to be inspected with a machine, such as an optical image sensor, This is literally just the result of observing the object to be inspected from one side, and the amount of information obtained is extremely small.

このような少ない情報から、実用的な範囲で、実時間で
もって欠陥検出のような高度な判断を、機械でもって自
動的に行なうことは、現在の信号処理技術、コンピュー
タによる画像処理技術をもってしても、大変に困難を極
めるものである。
With the current signal processing technology and computer image processing technology, it is not possible to automatically make advanced judgments such as defect detection in real time from such a small amount of information using a machine within a practical range and in real time. However, it is extremely difficult.

以上の議論より、被検査物を撮像素子等にて観察し、得
られた画像信号を単純に2値化した程度の信号処理にお
いては、満足な欠陥検出率をあげることなど不可能であ
ることが明かであろう。機械による一面的な情報から高
度な判断を行う場合においてはなんらかのフィルタリン
グとエンハンスが必須である。
From the above discussion, it is impossible to increase a satisfactory defect detection rate with signal processing that simply binarizes the obtained image signal by observing the object to be inspected with an image sensor, etc. is obvious. Some kind of filtering and enhancement is essential when making advanced judgments from one-sided information provided by a machine.

さてこのようなフィルタリングとエンハンスの手法とし
てシェーディング補正が知られている。
Now, shading correction is known as such a filtering and enhancement method.

シェーディング補正とは、元来撮像素子において画像を
得る場合において、多くの場合撮像素子の前段におかれ
る光学系の収差、明るさの斑、または照明の斑等を補正
する手法として用いられるものである。より具体的には
、シェーディング補正とは、第1図に示すように、あら
かじめ読み取られた基準画像でもって、被検査画像を除
算するものである。電気的に除算を行うことは技術的に
はさほど困難なことではない。このような演算の結果、
映像信号は、正常な部分においては、その大きさが「1
」に規格化された平坦な信号に変換され、欠陥により信
号レベルが変動した場合においてはスレッシビルドレベ
ルを設けることにより容易に欠陥検出を行うことができ
る。
Shading correction is a method used to correct aberrations, brightness irregularities, illumination irregularities, etc. of the optical system that is often placed in front of the imaging element when obtaining images with an imaging element. be. More specifically, shading correction is to divide the image to be inspected by a reference image read in advance, as shown in FIG. It is technically not difficult to perform division electrically. The result of such an operation is
In the normal part of the video signal, the size is "1".
If the signal level fluctuates due to a defect, the defect can be easily detected by providing a threshold build level.

たとえば特開昭62−283453号公報等に見られる
ように、シェーディング補正はフィルムあるいは、金属
箔、金属板などの自動検査装置においては広く一般的に
使用されており、産業上、実に有益なる効果をあげてい
るものである。
For example, as seen in Japanese Unexamined Patent Publication No. 62-283453, shading correction is widely used in automatic inspection equipment for films, metal foils, metal plates, etc., and has a truly beneficial effect industrially. This is what is given.

しかしながら、このような強力なるフィルタリング、な
らびにエンハンス効果を有するシェーディング補正も、
繊維構造物を検反する際にはその威力を十分に発揮する
ことはできない。なぜならば、前述したように繊維構造
物においては、正常な部分においてもきわめて複雑な構
造を有しており、その幅はかなり広い。したがって基準
部分信号により除算した正常部分の信号では、場合によ
ってはこれらのいわゆるノイズ成分を逆に増幅する結果
にもなりかねない。
However, such powerful filtering and shading correction with enhancement effects also
Its power cannot be fully demonstrated when inspecting fiber structures. This is because, as mentioned above, fiber structures have extremely complex structures even in their normal parts, and their width is quite wide. Therefore, in the normal part signal divided by the reference part signal, these so-called noise components may be amplified in some cases.

特に対象を繊維構造物に限った場合においてはこのよう
な単純なシェーディング補正のみでは満足な結果を得る
ことはできない。
Particularly when the object is limited to textile structures, it is not possible to obtain satisfactory results with such simple shading correction alone.

(発明が解決しようとする課題) すなわち、従来から行われてきた熟練者の視覚ないしは
触覚に頼った欠陥検出においては、検査を行なうものは
熟練を要し、また能率、正確さの点で必ずしも十分とは
いえるものではなく再現性等に問題が残されているもの
である。また、実用的な範囲で、実時間において、機械
でもって自動的に欠陥検出を行うような検反装置に関し
ても、いまだ実用的に満足なレベルにおいて用いられる
べきものは得られていない。
(Problems to be Solved by the Invention) In other words, in the conventional defect detection that relies on the visual or tactile sense of an expert, the person performing the inspection requires skill, and it is not always efficient and accurate. This cannot be said to be sufficient, and problems remain in terms of reproducibility, etc. Further, as for fabric inspection equipment that automatically performs defect detection mechanically in real time within a practical range, there is still no one that can be used at a practically satisfactory level.

結果として、能率、正確さの点で必ずしも十分とはいえ
ず、再現性等に問題が残されているものであるとしても
、いまだ熟練者の視覚に負う検査が、現状においては、
行われているという実状である。
As a result, even though the efficiency and accuracy are not necessarily sufficient, and there are still problems with reproducibility, inspections still rely on the eyes of experts.
The reality is that this is being done.

QC,すなわち品質管理の徹底により工業製品の品質を
高いレベルにおいて安定させることを実現ならしめてき
た近年、明確な検出基準を持つことなしに、このように
感覚的で定性的な検査にもとすいて品質の管理が行なわ
れてきたことに対しては驚きを隠しえない。
In recent years, it has become possible to stabilize the quality of industrial products at a high level through QC, that is, thorough quality control.In recent years, it has become possible to stabilize the quality of industrial products at a high level through thorough quality control. I cannot hide my surprise at the quality control that has been carried out.

本発明者らはかかる状況に鑑み鋭意研究を重ねた結果、
欠陥検出を再現性良く、かつ一定の基準でもって行える
装置に関する、次なる発明に到達した。
In view of this situation, the present inventors have conducted extensive research, and as a result,
We have achieved the next invention related to a device that can detect defects with good reproducibility and according to a certain standard.

(課題を解決するための手段) すなわち本発明は、繊維構造物を連続的、あるいは断続
的に搬送する機構と、該繊維構造物を照明する機構と該
繊維構造物からの反射光、もしくは透過光を検出する撮
像素子を有し、該撮像素子の出力変動より欠陥を判定す
る機構を有する検反装置において、該撮像素子の信号出
力のシェーディング補正後にシグナル惨エクスパンショ
ンを行い、その後にスレッショルドをかける信号処理系
を有することを特徴とする検反装置である。
(Means for Solving the Problem) That is, the present invention provides a mechanism for conveying a fiber structure continuously or intermittently, a mechanism for illuminating the fiber structure, and a mechanism for reflecting or transmitting light from the fiber structure. In a fabric inspection device that has an image sensor that detects light and has a mechanism that determines defects from fluctuations in the output of the image sensor, signal expansion is performed after shading correction of the signal output of the image sensor, and then a threshold is applied. This is a fabric inspection device characterized by having a signal processing system.

本発明においては、例えば、被検査物である繊維構造物
を連続的に搬送するローラーシステムの一部において、
該繊維構造物を照明し、該繊維構造物に内在する欠陥に
よる光学的濃度の変調を撮像素子により観察し、欠陥を
検出しようとするものである。
In the present invention, for example, in a part of the roller system that continuously conveys the fibrous structure that is the object to be inspected,
This method attempts to detect defects by illuminating the fiber structure and observing modulation of optical density due to defects inherent in the fiber structure using an imaging device.

本発明において用いられる撮像素子とは、例えば撮像管
、CODイメージセンサ−等を用いることができる。
The image sensor used in the present invention may be, for example, an image pickup tube, a COD image sensor, or the like.

また本発明において用いられるシェーディング補正は前
述した通りの内容をもつものである。
Further, the shading correction used in the present invention has the same content as described above.

本発明の必須要件は、シェーディング補正後の信号に、
さらにシグナル・エクスパンションを行うことである。
An essential requirement of the present invention is that the signal after shading correction is
Furthermore, signal expansion is required.

シグナル・エクスパンションとは、第2図に示すように
、入力信号の一部をスライスし、スライスされた部分の
みを増幅して出力信号を得る信号処理方法である。本発
明において、好ましいスライスレベルは、入力信号の平
均レベルの45%以上であり、さらに好ましくは70%
以上であり、またさらに好ましい範囲は75%以上95
%以下の範囲である。本発明において好ましい、スライ
スされた部分の増幅率は1.5倍以上10倍以下、さら
に好ましくは1.8倍以上6倍以下、またさらに好まし
い範囲は2.0倍以上4.5倍以下である。
As shown in FIG. 2, signal expansion is a signal processing method in which a part of an input signal is sliced and only the sliced part is amplified to obtain an output signal. In the present invention, the preferable slice level is 45% or more of the average level of the input signal, and more preferably 70%.
or more, and a more preferable range is 75% or more and 95%
% or less. In the present invention, the amplification factor of the sliced portion is preferably 1.5 times or more and 10 times or less, more preferably 1.8 times or more and 6 times or less, and even more preferably 2.0 times or more and 4.5 times or less. be.

本発明においては、シグナル・エクスパンションにおけ
るスライスレベル、増幅率、ならびにスレッショルドレ
ベルを、該繊維構造物の基準部分から読みとった「色座
標値」をもとに可変することができる。これらをどのレ
ベルに設定するかの判断を行なうアルゴリズムについて
は特に限定はされない。判断はオペレーターが行なって
もよいし、場合によっては機械により自動的に判断を行
なってもよい。好ましくは、このような判断をおこなう
プログラムを組み込んだマイクロプロセッサ等により自
動的に判断を行なう方法がよい。またシグナル・エクス
パンション特性ならびにスレッショルドレベルの設定手
段についても特に限定はされない。自動的に設定が行な
われてもよいし、オペレーターが手動式に設定してもよ
い。これらは本質的に本発明の効果に関しては大きな影
響をあたえない。
In the present invention, the slice level, amplification factor, and threshold level in signal expansion can be varied based on the "color coordinate values" read from the reference portion of the fiber structure. There are no particular limitations on the algorithm used to determine which level these should be set to. The judgment may be made by an operator, or in some cases may be made automatically by a machine. Preferably, a method of automatically making the determination using a microprocessor or the like incorporating a program for making such a determination is preferable. Further, there are no particular limitations on the signal expansion characteristics and the means for setting the threshold level. Setting may be performed automatically or may be set manually by an operator. These essentially do not have a large influence on the effects of the present invention.

本発明においては、特に照明の手段について限定するも
のではない。しかしながら、好ましい照明方法としては
、「発熱体より生ずる光」、より具体的には、ハロゲン
ランプ、白熱球、レフランプ等の使用が好ましく、特に
長波長側に延びた波長分布を有する照明器具を用いるこ
とができる。
In the present invention, there are no particular limitations on the means of illumination. However, as a preferred lighting method, it is preferable to use "light generated from a heating element", more specifically, use of halogen lamps, incandescent bulbs, reflex lamps, etc., and in particular use lighting equipment with a wavelength distribution extending toward the long wavelength side. be able to.

また光源の色温度においては3100に以上のものが好
ましい。しかしながら、たとえば「青白色蛍光灯」のよ
うな、特に短波長側に延びた波長分布を有する照明器具
を用いることが好ましい場合もある。好ましくは、これ
らの照明手段は、カラー撮像素子の出力の選択とも考え
あわせ、最も好ましい方法を切り換えることができるよ
うに設定されるべきである。
Furthermore, the color temperature of the light source is preferably 3100 or higher. However, in some cases it may be preferable to use a lighting fixture with a wavelength distribution that extends particularly towards shorter wavelengths, such as a "blue-white fluorescent lamp". Preferably, these illumination means should be set so that the most preferable method can be switched, taking into account the selection of the output of the color image sensor.

また特殊な場合においてはレーザー光等のような極めて
狭い分光放射特性を有する光源を用いてもよいし、これ
らを用いる場合においてはレーザー光をスキャニングす
るような照明方法を用いてもよい。
Further, in special cases, a light source having extremely narrow spectral radiation characteristics such as a laser beam may be used, and when such a light source is used, an illumination method such as scanning laser light may be used.

本発明において前記照明手段を設ける位置については、
特に限定される物ではないが、被検査物の垂直な方向に
設けることが好ましい。しかしながら、特に特定の種類
の欠陥の検出を主体とする場合にはこの限りではなく、
例えば、被検査物である繊維構造物の水平方向から0〜
15度の角度に該繊維構造物を照明する器具の中心が位
置するように配されことが好ましい場合もある。好まし
くは、本発明における照明手段は、複数の方向からの照
明手段を必要に応じて切り替え、ないしは併用が可能な
ように配置されるべきである。
Regarding the position where the illumination means is provided in the present invention,
Although not particularly limited, it is preferable to provide it in a direction perpendicular to the object to be inspected. However, this is not the case especially when the focus is on detecting a specific type of defect.
For example, from the horizontal direction of the textile structure that is the object to be inspected
It may be preferable to center the device illuminating the fibrous structure at an angle of 15 degrees. Preferably, the illumination means in the present invention should be arranged so that illumination means from a plurality of directions can be switched or used in combination as necessary.

本発明においては、撮像素子を反物搬送方向に向かって
複数個設け、複数個の撮像素子により検知された、被検
査物上の同一カ所に相当する信号部分の「和」を求める
ことにより、ノイズ分を相殺し、欠陥に起因する信号を
強調する等の信号処理を行うことも可能である。
In the present invention, a plurality of image sensors are provided in the direction of fabric conveyance, and the "sum" of signal portions corresponding to the same location on the object to be inspected detected by the plurality of image sensors is calculated. It is also possible to perform signal processing such as canceling out the defects and emphasizing the signal caused by the defect.

また、本発明においては、異なる分光特性を有する複数
の撮像素子から得られる信号を適当に組み合わせたうえ
で欠陥検出を行ってもよい。より具体的には、例えばこ
れを特に限定するものではないが、カラー撮像素子のR
lG、B、各出力について、本発明における好ましい形
での信号処理を行い、得られた2値化化号の論理和でも
って欠陥検出を行ってもよい。
Furthermore, in the present invention, defects may be detected by appropriately combining signals obtained from a plurality of image sensors having different spectral characteristics. More specifically, for example, but not limited to, R of a color image sensor.
It is also possible to perform signal processing in the preferred form of the present invention for each of the IG and B outputs, and perform defect detection using the logical sum of the obtained binarized signals.

またこの場合において、異なる分光特性を有する各々の
撮像素子は、必ずしも同じ場所に設置されることを必要
としない。また各々について、分光放射特性の異なる、
好ましい照明手段を用いてもよい。
Furthermore, in this case, the image sensors having different spectral characteristics do not necessarily need to be installed at the same location. In addition, each has different spectral radiation characteristics,
Any suitable lighting means may be used.

(作用) 本発明が対象とする被検査物、すなわち、織物、ニット
、不織布などの繊維構造物における、本発明が検出しよ
うとする欠陥は、光学的濃度の変調に起因する欠陥、な
いしは、光学的濃度の変調をもたらす欠陥である。
(Function) The defects that the present invention attempts to detect in the objects to be inspected, that is, fiber structures such as woven fabrics, knits, and nonwoven fabrics, are defects caused by optical density modulation or optical This is a defect that causes a modulation of the target concentration.

これらの検出においては、前述したように、熟練者の視
覚による場合には、単に被検査物をある一面的な方向か
ら観察して得られた結果から判断されているものではな
く、多次元的、多角的に被検査物を観察した結果におい
て判断を行なっている。しかしながら、機械でもって得
られる一面的な情報から、さらにはそのほかの外乱ノイ
ズ等による影響も加味したうえで欠陥の自動検出を行な
う場合においては、なんらかのフィルタリングならびエ
ンハンスならびに観察条件のオプティマイズが必要であ
る。
In these detections, as mentioned above, when using the visual sense of an expert, judgments are not made based on the results obtained by simply observing the object to be inspected from a single direction, but are multidimensional. , judgments are made based on the results of observing the inspected object from multiple angles. However, when automatically detecting defects based on one-dimensional information obtained by machines, and also taking into account the effects of other disturbance noise, some kind of filtering and enhancement as well as optimization of observation conditions are necessary. .

また特に人間の祝勝においては、被検査物の色調により
、欠陥すなわち光学的濃度の変化を見極められるレベル
が異なるため、機械的に単純にスレッショルドレベルを
固定することは、あくまで人間の祝勝を基準に欠陥の有
無を判定したい場合においては実に不合理である。
In addition, especially when it comes to human success, the level at which defects, that is, changes in optical density, can be determined differs depending on the color tone of the object to be inspected. Therefore, simply fixing the threshold level mechanically can only be done based on human joy. This is truly unreasonable when it is desired to determine the presence or absence of a defect.

本発明は、特に本発明において限定された範囲のシグナ
ル・エクスパンションをシェーディング補正後の信号に
対して行い、さらに適正な、スレッショルドレベルを設
定して欠陥検出を行なうことが、結果として欠陥検出に
非常に大きな効果をもたらすことを示した物である。
In particular, in the present invention, performing a signal expansion in a limited range on a signal after shading correction and further setting an appropriate threshold level to perform defect detection results in extremely effective defect detection. This has been shown to have a significant effect on

以下に実施例を示し、本発明をさらに詳細に説明するが
、本発明はこれらになんら限定される物ではない。
EXAMPLES The present invention will be explained in more detail by way of Examples below, but the present invention is not limited thereto.

(実施例) 実施例 第3図は本発明における「検反装置」の検出部分を示し
た概略説明図である。被検査物である繊維構造物を連続
的に搬送するローラーシステムの一部に図に示したごと
く2本の送りローラーを設け、2本のローラーの中央部
において繊維構造物を照明し、CCD撮像センサーでも
って繊維構造物を観察し、欠陥検出を行うものである。
(Embodiment) Embodiment FIG. 3 is a schematic explanatory diagram showing the detection part of the "fabric inspection device" in the present invention. As shown in the figure, two feed rollers are installed as part of the roller system that continuously conveys the fiber structure to be inspected, and the fiber structure is illuminated at the center of the two rollers to capture CCD images. A sensor is used to observe the fiber structure and detect defects.

CCD撮像センサーのRGB各出力出力シェーディング
補正回路とシグナル・エクスパンシロン回路を経た後に
所定のスレッショルドにより2値化される。本実施例に
おいてはスライスレベルをシェーディング補正後の平均
信号レベルの82%、スライス部分の増幅率を2.5倍
とした。またスレッショルドレベルについては、シグナ
ル番エクスパンション後の平均信号レベルの88%とし
た。
After passing through a shading correction circuit and a signal expander circuit, the RGB outputs of the CCD image sensor are binarized using a predetermined threshold. In this embodiment, the slice level was set to 82% of the average signal level after shading correction, and the amplification factor of the slice portion was set to 2.5 times. The threshold level was set to 88% of the average signal level after signal number expansion.

2値化された各信号はOR回路によって論理演算され、
最終的に得られた結果から欠陥検出が行なわれる。
Each binarized signal is logically operated by an OR circuit,
Defect detection is performed from the finally obtained results.

照明にはD65標準光源を用い、光源は被検査物の中央
に垂直な位置に設けられている。 ローラー幅は190
cm5繊維構造物の送り速度は搬送系の駆動モーターを
インバータ制御することにより0〜75m/分の間でも
って可変とした。
A D65 standard light source is used for illumination, and the light source is installed at a position perpendicular to the center of the object to be inspected. Roller width is 190
The feeding speed of the cm5 fiber structure was varied between 0 and 75 m/min by controlling the drive motor of the conveying system using an inverter.

全40種類、全長のべ5000mの反物について、平均
搬送速度50m/分でもって本検反装置と、熟練検査員
とで別々に欠陥の検出を行なった。
For a total of 40 types of fabrics with a total length of 5000 m, defects were detected separately using this fabric inspection device and a skilled inspector at an average conveyance speed of 50 m/min.

試験に用いられた反物は、あらかじめ複数の熟練検査員
により繰り返し丹念に検査されており、その欠陥はマツ
プ化されている。
The fabrics used in the tests are repeatedly and carefully inspected by multiple experienced inspectors, and defects are mapped out.

さて、検反装置の欠陥検出率は97%、熟練検査員の欠
陥検出率は93%であった。検線0された欠陥の位置は
、少なくともあらかじめ得られていた欠陥マツプと一致
した。
Now, the defect detection rate of the fabric inspection device was 97%, and the defect detection rate of the skilled inspector was 93%. The position of the defect whose line of sight was zero coincided with at least the previously obtained defect map.

比較例 実施例と同じ装置を用い、シグナル・エクスパンク1ン
ヲ行ナワス、スレッシ日ルドレベルをシェーディング補
正後の平均信号レベルの88%ととして以下は実施例と
同様に試験を行った。欠陥検出率は51%にすぎず、実
用にはとうてい値しないと判断されるべき結果であった
Comparative Example Using the same equipment as in the example, the following tests were carried out in the same manner as in the example, with the signal expansion and threshold level set to 88% of the average signal level after shading correction. The defect detection rate was only 51%, a result that should be judged to be of no value for practical use.

(発明の効果) 本発明によると人間の視覚による検査に比較し、熟練を
要すことなく、また能率、正確さの点で優れ、しかも判
定基準を定量的に定めることを可能とした。
(Effects of the Invention) According to the present invention, compared to human visual inspection, it does not require any skill and is superior in terms of efficiency and accuracy, and it is possible to quantitatively determine judgment criteria.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図はシェーディング補正の説明図である。 第2図はシグナル・エクスパンジョンの説明図である。 第3図は本発明における検反装置の概略説明図である。 (a)  被検査信号     ■ 繊維構造物(反物
)(ref)基準信号      ■ 送りローラー(
b)  シェーディング 補正された信号 b=a/ref Vsbスレッシ日ルド (C)2値化された信号 ■ 標準光源 ■ CCD撮像センサー ■ シェーディング補正回路 ■ シグナルエクスパンジョン 回路 ■ 判定および表示部
FIG. 1 is an explanatory diagram of shading correction. FIG. 2 is an explanatory diagram of signal expansion. FIG. 3 is a schematic explanatory diagram of a fabric inspection device according to the present invention. (a) Signal to be inspected ■ Textile structure (cloth) (ref) reference signal ■ Feed roller (
b) Shading corrected signal b=a/ref Vsb threshold value (C) Binarized signal ■ Standard light source ■ CCD image sensor ■ Shading correction circuit ■ Signal expansion circuit ■ Judgment and display section

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)繊維構造物を連続的、あるいは断続的に搬送する
機構と、該繊維構造物を照明する機構と該繊維構造物か
らの反射光、もしくは透過光を検出する撮像素子を有し
、該撮像素子の出力変動より欠陥を判定する機構を有す
る検反装置において、該撮像素子の信号出力のシェーデ
ィング補正後にシグナル・エクスパンジョンを行い、そ
の後にスレッショルドをかける信号処理系を有すること
を特徴とする検反装置。
(1) It has a mechanism that conveys the fiber structure continuously or intermittently, a mechanism that illuminates the fiber structure, and an image sensor that detects reflected light or transmitted light from the fiber structure, and A fabric inspection device having a mechanism for determining defects based on fluctuations in the output of an image sensor, characterized by having a signal processing system that performs signal expansion after shading correction of the signal output of the image sensor, and then applies a threshold. inspection equipment.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0633368A (en) * 1992-07-14 1994-02-08 Gunze Ltd Method for inspecting cloth and its device
CN105177967A (en) * 2015-10-23 2015-12-23 湖州织里韩衣童社服饰有限公司 Efficient impurity removal cloth inspecting machine
CN109374639A (en) * 2018-08-29 2019-02-22 芜湖华烨工业用布有限公司 The verifying attachment of industrial cloth

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