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WO2014054528A1 - 糸条の検査方法、糸条の検査装置、糸条の製造方法、糸条パッケージおよび糸条モジュール - Google Patents

糸条の検査方法、糸条の検査装置、糸条の製造方法、糸条パッケージおよび糸条モジュール Download PDF

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Publication number
WO2014054528A1
WO2014054528A1 PCT/JP2013/076253 JP2013076253W WO2014054528A1 WO 2014054528 A1 WO2014054528 A1 WO 2014054528A1 JP 2013076253 W JP2013076253 W JP 2013076253W WO 2014054528 A1 WO2014054528 A1 WO 2014054528A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
yarn
width
procedure
inspection method
data processing
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.)
Ceased
Application number
PCT/JP2013/076253
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
亮 内野
理 倉又
尚 皆木
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.)
Toray Industries Inc
Original Assignee
Toray Industries Inc
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 Toray Industries Inc filed Critical Toray Industries Inc
Priority to CN201380051780.6A priority Critical patent/CN104685347B/zh
Priority to KR1020157009712A priority patent/KR102047153B1/ko
Priority to JP2013556080A priority patent/JP6260280B2/ja
Publication of WO2014054528A1 publication Critical patent/WO2014054528A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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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
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D06—TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • D06H—MARKING, INSPECTING, SEAMING OR SEVERING TEXTILE MATERIALS
    • D06H3/00—Inspecting textile materials
    • D06H3/08—Inspecting textile materials by photo-electric or television means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/952—Inspecting the exterior surface of cylindrical bodies or wires

Definitions

  • the present invention relates to the presence or absence of defects occurring in the yarn or the state of the defect (for example, knots, constriction, etc.) with respect to the yarn continuously running in the longitudinal direction in the yarn-making process for producing the yarn.
  • the present invention relates to a method for inspecting a yarn grasped by processing data obtained by use.
  • Threads represented by fibers, fibers and hollow fiber membranes have been used and utilized in various fields and applications since the past.
  • the yarns that are attracting attention for use in high-functional products are used in carbon fibers used in automobile and airplane structural members, optical fibers that support the information and communication society, and high-performance clothing. Examples include irregular cross-section fibers.
  • examples of yarns that require high quality control include hollow fiber membranes used for pre-treatment applications in sewage treatment, clean water treatment, and seawater desalination. These are all defects that occur in the yarn (shape defects (crushed, flattened, knotted, constricted, swollen, irregularities, etc.), poor thickness (thin threads, thick threads, etc.), partial defects or tears, foreign matter contamination, fluffing, Scratches, crusts, etc.) directly affect the quality of the final product. Therefore, the quality of such yarns must be strictly controlled.
  • a hollow fiber membrane is generally manufactured using a polymer as a raw material, but the membrane may become thinner or vice versa in the course of manufacturing.
  • foreign matter may adhere to the film surface. If these drawbacks occur, the filtration performance of the hollow fiber membrane may be adversely affected. Therefore, it is necessary to inspect the surface of the hollow fiber membrane so that the hollow fiber membrane in which the defect has occurred does not flow out to the market.
  • hollow fiber membranes are produced in such a manner that the raw material is formed into a hollow shape with a die and then subjected to various treatments and finally wound up by a winder. Yes.
  • a high-performance yarn represented by a plurality of hollow fiber membranes running in parallel is simultaneously inspected, and a defect is detected for each yarn to detect each yarn. Understanding the defect information is important in the quality control of the yarn itself, the yarn package around which the produced yarn is wound, and the yarn module incorporating the yarn.
  • imaging means arranged so that the direction perpendicular to the running direction of the yarn and the imaging axis coincide with each other, illumination means for irradiating light on the surface of the yarn, and image data obtained by the imaging means
  • a yarn inspection method has been proposed that performs predetermined image processing and compares the circumscribed rectangular image of the image data with the image data to determine the presence or absence of defects (Patent Document 2).
  • the object of the present invention is to produce a yarn that travels continuously in the longitudinal direction by imaging the traveling yarn, and from the obtained image data, the entire length of the traveling yarn is inspected at high speed. Threads and yarn packages can be obtained by obtaining information on yarn defects without misrecognizing that the yarn is simply swaying or being skewed as a yarn defect. It is to provide a yarn inspection method for quality control of a yarn module.
  • the present invention adopts the following method.
  • the present invention is a yarn inspection method in which a traveling yarn is imaged by an imaging unit, and image data obtained by the imaging unit is processed by a data processing unit, and the data processing includes: (A) a procedure for calculating a plurality of yarn widths in a predetermined section in the running direction from the image data of the running yarn; (b) a procedure for calculating a variation in yarn width from the plurality of yarn widths; and (c). And a step of comparing the variation in the yarn width with a first threshold value.
  • the variation in the yarn width can be calculated from a plurality of yarn widths measured at measurement points designated by the predetermined number of divisions in the predetermined section.
  • the data processing is performed in addition to (a), (b), and (c), and (d) circumscribing the traveling yarn in a predetermined section in the traveling direction.
  • the data processing may include (g) the yarn in addition to (a), (b), (c), (d), (e), and (f).
  • the representative value of the yarn width may be an average value, a median value, a maximum value or a minimum value, or a yarn width in ascending order of the image data of the traveling yarn.
  • the thread widths of the ranks specified in advance can be sorted.
  • the data processing includes (d) a circumscribed rectangular width of the yarn in a predetermined section in the traveling direction, and It is preferable to include a procedure for calculating the inscribed rectangle width and / or (i) a procedure for comparing the thread width designed in advance with the circumscribed rectangle width and / or the inscribed rectangle width.
  • the data processing is performed in addition to (a), (b), (c), (d), and (i), and (j) the previously designed yarn.
  • the data processing may be performed in addition to (a), (b), and (c), (E) a procedure for calculating a representative value of the yarn width from the plurality of yarn widths; and (l) a procedure for comparing a difference between the designed yarn width and the representative value of the yarn width with a sixth threshold value. It is good to include.
  • the yarn inspection apparatus includes an imaging unit that images a traveling yarn, and a data processing unit that performs data processing on image data obtained by the imaging unit.
  • the running yarn can be inspected using either one.
  • the yarn manufacturing method of the present invention includes an inspection step of inspecting the traveling yarn using any one of the above-described yarn inspection methods. Furthermore, it is preferable to include an operation procedure for identifying an abnormality occurring in the manufacturing process based on the inspection result obtained in the inspection process and changing the conditions of the manufacturing process.
  • the running yarn is imaged, and the total length of the running yarn is inspected from the obtained image data.
  • the yarn which should be recognized as normal, from being erroneously recognized as a defect due to running yarn skew or skew.
  • process abnormalities such as process condition fluctuations can be detected at an early stage, yield can be improved, and quality control of yarns, yarn packages, and yarn modules can be performed. Can do.
  • the yarn width is not calculated from all the lines in the running direction from the image data, but is calculated by sampling only a plurality in a predetermined section. Therefore, the yarn can be inspected in a short time. Therefore, even when the yarn runs at a high speed, for example, at a speed exceeding 50 m / min, the device used for the data processing means for processing the captured image data is an inexpensive data processing device such as a general-purpose personal computer. However, it is possible to inspect the entire length of a plurality of yarns at the same time without delaying the traveling speed and to grasp the presence or absence of defects or the state of defects on each yarn online.
  • the yarn inspection method of the present invention it is possible to appropriately and quickly implement quality control of each of the yarns produced by the yarn making process of yarns that produce a plurality of yarns simultaneously. It becomes possible.
  • FIG. 1 is a schematic side view showing an example of an inspection apparatus used for carrying out the yarn inspection method of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic bird's-eye view showing an example of an inspection apparatus used for carrying out the yarn inspection method of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of data processing means for processing image data after obtaining the image data, which is used in the implementation of the yarn inspection method of the present invention.
  • FIG. 4 is a schematic diagram illustrating image data of a plurality of running yarns obtained by imaging (all normal yarns).
  • FIG. 5 is a schematic view illustrating another image data of a plurality of running yarns obtained by imaging (including yarns that are considered abnormal).
  • FIG. 1 is a schematic side view showing an example of an inspection apparatus used for carrying out the yarn inspection method of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic bird's-eye view showing an example of an inspection apparatus used for carrying out the yarn inspection method of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of data processing means for
  • FIG. 6 is a diagram showing a procedure for calculating a plurality of yarn widths of each yarn for the image data of FIG.
  • FIG. 7 is a diagram showing a procedure for calculating the circumscribed rectangular width of each yarn for the image data of FIG.
  • FIG. 8 is a diagram showing a procedure for calculating the inscribed rectangular width of each yarn for the image data in FIG.
  • the yarns to be inspected include hollow fiber membranes, clothing fibers, carbon fibers, optical fibers, steel wires, medical catheters, and the like, which are substantially cylindrical or tubular structures.
  • the product is a yarn product having any of the above, any object can be inspected.
  • the yarn to which the yarn inspection method of the present invention is applied may be a single fiber such as a hollow fiber membrane, or may be a group of a number of single fibers such as carbon fibers.
  • hollow fiber membrane to which the yarn inspection method of the present invention is applied examples include polycarbonate, polyolefin, polyamide, polyimide, cellulose, polysulfone, polyethersulfone, polymethacrylic acid, polyacrylonitrile, and polyfluoride.
  • hollow fiber membranes made of organic polymers such as vinylidene and polyether ketone, and ceramics such as alumina, zirconia, titania and silicon carbide.
  • the inspection method of the present invention can be applied to any inspection of hollow fiber membranes employed as ultrafiltration membranes, microfiltration membranes, gas separation membranes, pervaporation membranes, dialysis membranes, and the like.
  • hollow fiber membrane modules are used for water treatment and artificial kidneys.
  • the inspection apparatus used for carrying out the yarn inspection method of the present invention has an image pickup means for picking up the traveling yarn and a data processing means for processing the image data obtained by the image pickup means.
  • the imaging means refers to a sensor in which image sensors (pixels) that receive light, such as CCDs and CMOSs, are linearly or two-dimensionally arranged and light and dark data received by each pixel is configured as an image.
  • image sensors pixels that receive light, such as CCDs and CMOSs, are linearly or two-dimensionally arranged and light and dark data received by each pixel is configured as an image.
  • the imaging means can obtain image data for each predetermined section L to be described later over the entire length of the traveling yarn. That is, by connecting the captured image data, the image data of the full length of the running yarn can be obtained without duplication or omission. For this reason, the timing at which image data is captured can be appropriately adjusted based on the running speed of the yarn and the length of the predetermined section L.
  • the light receiving element is a straight line.
  • a line sensor camera arranged in a line is more preferable.
  • the number of pixels of the line sensor camera is preferably 2,000 pixels or more.
  • manufacturer products such as Nippon Electro Sensor Device Co., Ltd., Takenaka System Equipment Co., Ltd., Basler Co., DALSA Co., etc. can be used.
  • the imaging means When a line sensor camera is used as the imaging means, it is preferable to set the number of acquired lines per frame of the captured image in a predetermined section of the running yarn. Further, when an area sensor camera in which light receiving elements are arranged in a plane is used as the image pickup means, the size of one frame of an image is determined by the model used. Therefore, when the size of the captured image is not suitable for the predetermined section of the running yarn, the captured image may be divided or combined with the preceding and subsequent captured images before the data processing of the present invention.
  • the illuminating means in the present invention it is only necessary to illuminate uniformly in a direction parallel to the running surface of the yarn and perpendicular to the running direction of the yarn. Even when a plurality of yarns travel in parallel, it is only necessary to illuminate each yarn uniformly in the width direction.
  • the difference in the amount of illumination light in the width direction is preferably within 20%.
  • strength and wavelength of illumination light will not be limited if the illumination intensity of an illumination means can ensure sufficient reflected light quantity from the defect of a thread
  • the running surface of the yarn is as described below. That is, when one yarn is traveling in contact with two yarn conveyance rolls installed in parallel, the surface including the yarn and parallel to the axis of the yarn conveyance roll is provided. The running surface of the yarn. Also, when two or more yarns run in parallel, the yarn running surface forms a yarn running surface including a plurality of yarns, as in the case of one yarn. Thus, the yarn is produced through the yarn production process.
  • the illumination means may be provided at the same position as the imaging means with respect to the running surface of the yarn, or may be provided at a position on a different side.
  • the imaging unit receives light reflected or scattered by the yarn illuminated by the illumination unit.
  • the yarn portion is imaged as a bright portion and the background portion as a dark portion.
  • the image pickup means receives light transmitted through the gap between the yarns. In this case, the yarn portion is a dark portion and the background portion is a bright portion. Therefore, image processing may be performed in consideration of this point.
  • a high-frequency lighting type fluorescent lamp, LED line illumination or the like in which the irradiated portion is in a line shape can be used.
  • illumination means for guiding and illuminating light from a light source such as a halogen lamp, a metal halide lamp, and an LED with a light guide in which a plurality of optical fibers are arranged in a line
  • illumination means for illuminating the end face of a cylindrical rod lens it is possible to use an illumination means provided with a cylindrical lens on the front surface. From the viewpoint of cost and maintainability, a high-frequency lighting fluorescent lamp is preferable. However, when the traveling speed is high, for example, when it is necessary to detect at a speed exceeding 50 m / min, it is preferable to use a high-luminance illumination means such as an LED or a metal halide lamp.
  • the traveling yarn is imaged by the imaging means, and the obtained image data is processed by the data processing means.
  • this data processing (a) a procedure for calculating a plurality of yarn widths (hereinafter also referred to as “yarn width data group”) in a predetermined section in the traveling direction from image data of the traveling yarn (hereinafter referred to as “thread width data group”). A), (b) a procedure for calculating variations in yarn width from the obtained yarn width data group (hereinafter referred to as procedure B), and (c) comparing this variation in yarn width with a first threshold value.
  • Procedure (hereinafter referred to as procedure C).
  • the yarn portion and the background portion around the yarn periphery are imaged.
  • the yarn portion in a predetermined section in the traveling direction is extracted.
  • the yarn portion can be separated from the background portion around the yarn by adding a binarization process by comparing the luminance value of each pixel included in the image with a certain threshold value.
  • image noise when image noise is included in the image data, it is preferable to reduce the image noise by performing filter processing such as an averaging filter, a Gaussian filter, and a median filter before performing the above extraction processing.
  • the yarn width of each yarn in a predetermined section in the running direction is measured a plurality of times from the yarn portion of the image data obtained in this way, and the result is used as a yarn width data group.
  • Yarn width measurement is performed by designating measurement points by dividing a predetermined section by a predetermined number of divisions, and calculating yarn widths at the plurality of measurement points to obtain a yarn width data group for each yarn. It is good to form.
  • step B the yarn width variation is calculated for each yarn from the yarn width data group calculated in step A.
  • an index representing variation any of standard deviation, variance, a range from the minimum value to the maximum value (difference between the maximum value and the minimum value), and the like may be used.
  • step C the variation in the yarn width data group calculated in step B is compared with a first threshold value set in advance.
  • the first threshold value is appropriately set according to an index that represents variation in the yarn width.
  • width is as described below. That is, it is preferable to set the width in the direction perpendicular to the traveling direction with reference to the traveling direction of the yarn in the obtained image data. Alternatively, the width in an arbitrary direction predetermined with respect to the traveling direction may be used as the yarn width.
  • the “predetermined section” corresponds to the length in the running direction of the yarn to be inspected in one data processing, and is appropriately set in consideration of the situation (size, frequency, etc.) in which a defect appears. .
  • this predetermined section needs to be larger than the influence range of the defect. Specifically, if it is set to about 1 to 10 times the influence range of the defect. good.
  • FIG. 1 is a schematic side view of an inspection apparatus that acquires and processes image data used for carrying out the yarn inspection method of the present invention, that is, an image data acquisition processing apparatus ID.
  • FIG. 2 is a schematic bird's-eye view of the image data acquisition processing device ID of FIG.
  • the image data acquisition processing device ID has two yarn conveying rolls R1 and R2 that are parallel to each other and spaced from each other.
  • a plurality of yarns YT 1 -YT n are juxtaposed at intervals B 2 -B n , are in contact with the yarn conveying rolls R1, R2, and travel in the direction indicated by the arrow YCD.
  • a running surface YCP (shown by dotted lines) of the yarn is formed by the plurality of running yarns YT 1 -YT n .
  • Each yarn is located on the running surface YCP of this yarn.
  • the illumination means 2 and the imaging means 1 are provided on the first side P1 across the yarn running surface YCP.
  • the imaging unit 1 is provided at a position where the yarn is illuminated by the illumination unit 2 and the scattered reflected light generated on the running surface of the yarn is received.
  • the image data picked up by the image pickup means 1 is guided to the data processing means 3, and the data processing means 3 determines the presence / absence and state of the running yarn defect.
  • FIG. 3 is a schematic diagram of data processing means for processing image data after obtaining the image data used for carrying out the yarn inspection method of the present invention.
  • the data processing means 3 calculates a yarn width data group in a predetermined section in the traveling direction for each yarn from the image data of each traveling yarn in the procedure A for the obtained image data.
  • procedure B a variation in yarn width is calculated for each yarn from the calculated yarn width data group.
  • procedure C the quality of the yarn is determined by comparing the calculated variation in the yarn width with a preset first threshold value. If the variation in the yarn width of a certain yarn is larger than the first threshold value, it is determined that the yarn has a quality defect. Also, if there is no defect in the yarn and the yarn is simply swaying or if the yarn is simply skewed, the yarn width variation is small. Can be prevented.
  • FIG. 4 is a schematic view illustrating image data obtained by the imaging unit 1.
  • a plurality of yarns (YT 1 , YT 2 ,... YT n ) running in the direction of arrow YCD and background portions B 1 , B 2 ,. Bn and Bn + 1 are binarized.
  • the yarns (YT 1 , YT 2 ,... YT n ) in FIG. 4 indicate cases where each is a normal yarn. In the manufacturing process, it is necessary to inspect each of the normal yarns at a high speed.
  • FIG. 5 shows image data in which a plurality of yarns (YT 1 , YT 2 ,... YT n ) that run in the direction of the arrow YCD include yarns that appear to have various abnormalities. It is a schematic diagram which illustrates this.
  • the running direction of the yarn is indicated by an arrow YCD, and a plurality of yarns are arranged in a predetermined section L (for example, 60 mm / one image frame) for each yarn (for example, designed yarn width 1.5 mm).
  • the yarn width is calculated (procedure A).
  • the section L is divided into equal intervals by a predetermined number of divisions (5 in the case of FIG. 6), and the yarn width of each yarn is calculated five times at the measurement points indicated by dotted lines. (Both ends of the section L are calculated by either the start point or the end point in consideration of overlap with the preceding and succeeding images).
  • the number of times of calculation of the yarn width of the yarn in the section L 60 mm (that is, the length of the yarn to be inspected once per data processing) is set to five.
  • the assumed defect size and the yarn traveling speed are assumed. It is possible to set appropriately in view of the data processing speed and the performance of the data processing apparatus.
  • the second embodiment of the inspection method of the present invention can inspect the condition of the yarn defect in addition to the inspection of the presence or absence of the yarn defect based on the above-described first embodiment of the present invention.
  • the data processing calculates a circumscribed rectangular width and / or an inscribed rectangular width of the traveling yarn in a predetermined section in the traveling direction of the traveling yarn (hereinafter referred to as “infrared rectangular width”).
  • Procedure D and / or a procedure for calculating a representative value of the yarn width from the yarn width data group (hereinafter referred to as Procedure E), a representative value of the yarn width and the circumscribed rectangular width and / or the inscribed rectangular width. And a procedure for comparison (hereinafter referred to as procedure F).
  • step D two virtual parallel lines circumscribing the yarns (YT 1 , YT 2 ,... YT n ) of the image data are drawn on the basis of the yarn running direction YCD. The interval is calculated as the circumscribed rectangle width. Similarly, two virtual parallel lines inscribed in the yarn (YT 1 , YT 2 ,... YT n ) of the image data are drawn, and the interval between the virtual parallel lines is calculated as the inscribed rectangle width. Moreover, it is good also as the width
  • step E the representative value of the yarn width is calculated from the yarn width data group for each yarn obtained from the image data.
  • step F the representative value of the yarn width and the circumscribed rectangular width are compared and / or the representative value of the yarn width and the inscribed rectangular width are compared.
  • the representative value of the yarn width is an average value of the yarn width data group, a median value, a minimum value or a maximum value, or a yarn width in a predetermined order by sorting the yarn width data group in ascending order.
  • the difference between the circumscribed rectangle width and the representative value of the yarn width is larger than the second threshold value, for example, it is determined that the yarn has a defect “node”. Further, if the difference between the inscribed rectangle width and the representative value of the yarn width is larger than the third threshold value, for example, it is determined that the yarn has a “neck” defect.
  • a plurality of yarn widths of each yarn are calculated in the section L in the same manner as in the first embodiment, and the calculated plurality of yarn width values. From this, the representative value of the yarn width is calculated. For example, when the average value is a representative value, for example, as shown in FIG. 6, the average value of the yarn width is calculated from the yarn width value calculated five times during the section L for each yarn. (Procedure E).
  • each yarn is as shown in FIG. 7 for each yarn (YT 1 , YT 2 ,... YT n) of the image data in the section L.
  • the interval between two virtual parallel lines (shown by white dotted lines) circumscribing the portion and parallel to the yarn running direction YCD is defined as the circumscribed rectangular width (procedure D).
  • the inscribed rectangle width of each yarn is as shown in FIG. 8 for each yarn (YT 1 , YT 2 ,...
  • the interval between virtual parallel lines (shown by dotted lines) inscribed in the YT n ) portion and parallel to the yarn running direction YCD is defined as the inscribed rectangular width (procedure D).
  • the representative value (here, the average value) of the yarn widths calculated in this way is compared with the circumscribed rectangular width and / or inscribed rectangular width (procedure F). For example, as the yarn YT 4 in FIG. 7, if the difference between the representative value (average value here) of the circumscribing rectangular width and the yarn width is greater than the second threshold value (e.g. 150 [mu] m), the said yarn for example yarns It can be determined that there is a “node” defect whose width is locally increased. If the difference between the representative value of the yarn width (here, the average value) and the inscribed rectangle width is larger than the third threshold value (for example, 150 ⁇ m), as in the case of the yarn YT 5 in FIG. For example, it can be determined that the strip has a “neck” defect in which the yarn width is locally reduced.
  • the second threshold value e.g. 150 [mu] m
  • the data processing is performed so that the circumscribed rectangular width of the traveling yarn in a predetermined section in the traveling direction of the traveling yarn and / or A procedure (procedure D) for calculating the inscribed rectangle width and a procedure (procedure I) for comparing the yarn width designed in advance with the circumscribed rectangle width and / or the inscribed rectangle width are included.
  • step D two virtual parallel lines circumscribing the yarn portion of the image data are drawn on the basis of the yarn running direction YCD in the obtained image data, and the width of the virtual line is circumscribed. Calculated as rectangular width. Similarly, two virtual parallel lines inscribed in the yarn portion of the image data are drawn, and the width of the virtual line is calculated as the inscribed rectangular width.
  • step I the pre-designed yarn width is compared with the circumscribed rectangle width and / or inscribed rectangle width.
  • procedure J the difference between the predesigned yarn width and the circumscribed rectangle width is compared with a fourth threshold (hereinafter referred to as procedure J), and / or the difference between the predesigned yarn width and the inscribed rectangle width Is compared with the fifth threshold value (hereinafter referred to as procedure K).
  • a fourth threshold value for example, 150 ⁇ m
  • a fifth threshold for example, 150 ⁇ m
  • procedure L a procedure for comparing the difference between the pre-designed yarn width and the representative value (here, the average value) of the yarn width with the sixth threshold is added. This makes it possible to check whether the yarn is manufactured with the designed yarn width. If the difference between the yarn width designed in advance and the representative value of the yarn width is smaller than a sixth threshold (for example, 50 ⁇ m), it can be determined that the yarn is manufactured with the designed yarn width.
  • a sixth threshold for example, 50 ⁇ m
  • the abnormality in the manufacturing process is identified from the number and location of defects detected in the inspection process.
  • An operation procedure for changing the condition may be included.
  • the number of defects in the yarn increases. Tend to. Therefore, when the number of defects detected using the yarn inspection method of the present invention is counted as a change over time for each running yarn per unit time, for example, per hour, A characteristic increasing trend also appears with time. For example, when the number of defects per unit time exceeds a predetermined threshold, a warning is given to notify the manufacturing process when the number of defects exceeds a predetermined threshold. However, it is possible to inspect the manufacturing process of the yarn and repair the abnormal part.
  • the yarn manufacturing method including the yarn inspection method of the present invention in the inspection process, an operation procedure for specifying an abnormality occurring in the manufacturing process based on the number of defects and changing the conditions of the manufacturing process is included. It is desirable.
  • the yarn package or yarn module obtained by using the yarn manufactured by such a method can be obtained by the number of defects contained in the yarn in the package or the yarn module by the yarn inspection method of the present invention.
  • the position information of the defect with respect to the total length can be grasped in advance. For this reason, for example, when the yarn package is unwound and used in a later process, only a yarn having no defect and having a good quality can be used. Thus, troubles in the subsequent process that have conventionally occurred due to defects can be prevented in advance, and the yield can be improved compared to before using the yarn inspection method of the present invention.
  • the “yarn package” in the present invention refers to a state in which yarns that have been made are grouped together. For example, one or a plurality of yarns are wound around a bobbin or a cassette, or the yarns are folded or bundled by cutting to a certain length, but the form is not limited.
  • the “yarn module” is a product incorporating the above-described yarn package.
  • the yarn is a hollow fiber membrane
  • a dialyzer used for artificial dialysis and a cartridge used for water purification can be used.
  • the yarn is an optical fiber
  • examples thereof include an optical cable used for information communication and an endoscope used for various uses including medical use, but the form is not limited.
  • Illumination means LED bar type illumination (output 100W, length 200mm, LS II200 manufactured by Nissei Electric) Imaging means: line sensor camera (4096 pixels, Spler 4096-20 km manufactured by Basler) Yarn running speed: 10m / min
  • the data processing means used here has the following configuration and specifications. Arithmetic unit used for data processing means: 1 personal computer CPU: Intel (registered trademark) Core i7-950 Memory: 6GB OS: Windows (registered trademark) 7 Professional Image processing library software: HALCON (Ver. 9.0, manufactured by MVTec) Size of image data used for the test: 4096 ⁇ 3000 pixels.
  • Example 1 The yarn was allowed to run for 30 minutes, during which time image data was acquired for each section L (60 mm). Next, the number of calculation of the yarn width of each yarn in the section L (60 mm) was set to 20 times, and the standard deviation of the 20 times yarn width was calculated. The standard deviation value was compared with the first threshold value (15 ⁇ m), and if the standard deviation was smaller than the threshold value, there was no quality abnormality.
  • Example 2 For the same image data group as in Example 1, in addition to the data processing in Example 1, an average value of the yarn width was calculated from the calculated values of 20 yarn widths, and this was used as the representative value of the yarn width. Further, the circumscribed rectangle width and the inscribed rectangle width of each yarn were calculated from the image data. When the difference between the circumscribed rectangle width and the representative value (average value) of the yarn width is larger than the second threshold value (150 ⁇ m), the “node” defect, the difference between the inscribed rectangle width and the average value of the yarn width is the third value When it was larger than the threshold (150 ⁇ m), it was regarded as a “neck” defect.
  • the traveling yarn was inspected by comparing the acquired image with a circumscribed rectangular image and an inscribed rectangular image obtained by image processing from the acquired image.
  • the image data is individually analyzed for those detected as quality abnormalities, and the number of quality abnormalities actually detected is the number of quality abnormality positive detections.
  • the numbers that were not quality abnormal are shown in Table 1 as the number of quality abnormality false detections.
  • Example 1 and Example 2 have a lower number of erroneously detected quality abnormalities than the comparative example.
  • some of the number of false detections of quality abnormalities in the comparative example were detected as quality abnormalities due to yarn swaying, or were detected as quality abnormalities simply by skewing. Most of the things.
  • Example 1 the standard deviation of the yarn width exceeds the first threshold, but the difference between the circumscribed rectangle width or the inscribed rectangle width and the average value of the yarn width is small, and it is not a defect that is a slight defect.
  • Example 2 the difference between the circumscribed rectangle width and the average value of the yarn width is the second threshold value, and the difference between the inscribed rectangle width and the average value of the yarn width is the third value.
  • the yarn inspection method of the present invention is less expensive than the conventional inspection method and is also erroneously detected due to yarn wobbling and skewing even when inspecting yarns traveling at high speed online. It has become clear that detection can be performed with higher accuracy.
  • quality control of yarns, yarn packages, and yarn modules is performed by simultaneously inspecting traveling yarns online, detecting defects accurately, and obtaining information on defects for each yarn. It can be performed. Therefore, the present invention is suitably used in the yarn manufacturing process and the yarn processing / processing step, but the application range is not limited thereto.
  • Image pickup means 2 Illumination means 3: Data processing means B ⁇ B 1 to B n + 1 ⁇ : Background portions formed between the running yarns and at both ends ID: Image data acquisition processing device L: Predetermined section P1: First side P2: Second side R1, R2: Yarn transporting roll YCD: Yarn traveling direction YCP: Yarn traveling surface YT ⁇ YT 1 to YT n ⁇ : Yarn

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Description

糸条の検査方法、糸条の検査装置、糸条の製造方法、糸条パッケージおよび糸条モジュール
　本発明は、糸条を製造する製糸工程において、長手方向に連続走行する糸条に対して、糸条に生じる欠陥の有無あるいは欠陥の状態（例えば、節、くびれなど）を、光学的手段を用いて得られたデータを処理することにより把握する糸条の検査方法に関する。
　繊維やファイバ、中空糸膜に代表される糸条は、過去より色々な分野や用途において利用、活用されてきた。
　過去において、これら糸条の生産には、大量・高速に生産できることやコストダウンが求められてきた。一方で品質に対する要求は強くなかった。しかし、近年では科学技術の発達に伴い、糸条を構成部材とする最終製品の高機能化や、これら糸条を利用する分野の拡大もあいまって、最終製品の品質を高めるために糸条にも高い品質が求められるようになってきた。すなわち、現在では、大量・高速生産や低コスト生産といった過去からの課題に加えて糸条自体の高品質化も課題となっている。
　ここで、高機能な製品に利用され注目を浴びている糸条としては、自動車や飛行機の構造部材に利用される炭素繊維や、情報通信社会を支える光ファイバ、また高機能衣料に使用される異形断面繊維などが挙げられる。同様に高い品質管理が求められる糸条としては、下廃水処理や上水処理、海水淡水化の前処理用途に用いられる中空糸膜も挙げられる。これらは全て糸条に生じた欠点（形状不良（つぶれ・扁平・節・くびれ・膨らみ・凹凸など）、太さ不良（細糸・太糸など）、一部分の欠損・断裂、異物混入、毛羽立ち、キズ、ささくれ等）が直接、最終製品の品質に影響を及ぼすものである。そのため、かかる糸条の品質は厳重に管理されなければならない。
　より具体的に、例えば中空糸膜は、一般的に高分子を原料として製造されるが、製造の過程で膜が薄くなったり、逆に厚くなったりする場合がある。また、膜表面に異物が付着する場合もある。これら欠点が発生すると、中空糸膜の濾過性能に悪影響を及ぼす可能性がある。そこで、欠点が発生した中空糸膜を市場に流出させないために、中空糸膜表面を検査する必要がある。
　しかしながら、一般的に中空糸膜は、原料を口金によって中空形状に成形した後、様々な処理を施し、最終的に巻き取り機によって巻き取る方式で生産するため、生産中は常に連続走行している。
　また、大量・高速生産や低コスト生産を実現するために複数本の中空糸膜を同時に並列して製造することも一般的である。
　このような製造方式においては、並列して走行している複数本の中空糸膜に代表される高機能な糸条を同時に検査し、かつ、糸条毎に欠陥を検出して糸条毎の欠陥の情報を把握することが、糸条自体ならびに製造された糸条を巻き取った糸条パッケージや、糸条を組み込んだ糸条モジュールの品質管理において重要となる。
　このとき、糸条の品質を完全に保証する為には、糸条の走行速度に遅れなく糸条の全長を検査することが重要である。
　従来、糸条の状態を常時モニタし、糸条に生じた欠陥を検出する方法として、『糸条の走行面に対して、照明手段と撮像手段を設けて、照明手段によって生じる糸条の走行面での反射光を撮像手段で撮像し、１．得られた画像データから、走行糸条に含まれる欠陥を抽出部データとして抽出し、２．得られた抽出部データから抽出部の輪郭部データを抽出し、３．得られた輪郭部データから糸条の走行方向に平行な線分を除去して残存部データとし、４．得られた残存部データを予め設定した閾値と比較する、ことで欠陥の有無を判定する』走行糸条の検査方法が提案されている（特許文献１参照）。また、『糸条の走行方向に垂直な方向と撮像軸とが一致するように配置される撮像手段と、糸条の表面に光を照射する照明手段と、撮像手段によって得られた画像データに所定の画像処理を施し、画像データの外接矩形画像と画像データとを比較して欠陥の有無を判定する』糸条の検査方法が提案されている（特許文献２）。
　しかしながら、これら方法では設備の振動などの外部要因に起因して、正常な糸条が単に糸ゆれを起こしている場合、また正常な糸条が単に斜行している場合など、これらは正常な糸条であるにもかかわらず、糸幅が局所的に大きくなった「節」欠陥、あるいは糸幅が局所的に小さくなった「くびれ」欠陥であると、誤認識してしまうことがある。例えば、図５に示すいくつかの画像データに特許文献２に記載の検査方法を適用すると、糸条ＹＴ6は単に糸条が斜行しているだけであるのに、外接矩形幅が大きくなり欠陥と判断されることがある。また、糸条ＹＴ7は単に糸ゆれを起こしているだけであるのに、外接矩形幅が大きくなり欠陥と判断されることがある。
　また、すべての糸条について、画像データから走行方向の１画素ごとに糸幅を算出することで、正常な糸条が糸ゆれをおこしているかあるいは斜行しているか、「節」欠陥なのか、「くびれ」欠陥なのかを判別することは可能であるが、データ処理時間が長くかかり、検査結果を反映するのに遅延が生じる恐れがあり、データ処理の高性能化のためのコストアップが問題となってくる。
日本国特開２０１２－０９２４７７号公報 国際公開第２０１２／０３９２９８号
　本発明の目的は、長手方向に連続走行する糸条を製造する製糸工程において、走行する糸条を撮像し、得られた画像データから、走行する糸条の全長を高速に検査して、糸条が単に糸ゆれを起こしている場合や糸条が単に斜行している場合を糸条の欠陥として誤認識することなく、糸条の欠陥の情報を得ることにより、糸条および糸条パッケージ、糸条モジュールの品質管理を行う、糸条の検査方法を提供することにある。
　上記目的を達成するために、本発明は次の方法を採用する。
　すなわち、本発明は、走行する糸条を撮像手段により撮像し、前記撮像手段により得られた画像データをデータ処理手段によりデータ処理する糸条の検査方法であって、前記データ処理が、
（ａ）前記走行糸条の画像データから走行方向の所定の区間における複数個の糸幅を算出する手順と
（ｂ）前記複数個の糸幅から糸幅のばらつきを算出する手順と
（ｃ）前記糸幅のばらつきを第１の閾値と比較する手順と
を含むことを特徴とする。
　前記糸幅のばらつきは、前記所定の区間にあらかじめ定められた分割数により指定された測定ポイントで測定される複数個の糸幅から算出することができる。
　また、本発明の糸条の検査方法において、前記データ処理は、前記（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）に加えて
（ｄ）前記走行方向の所定の区間における前記走行糸条の外接矩形幅および／または内接矩形幅を算出する手順と
（ｅ）前記複数個の糸幅から糸幅の代表値を算出する手順と
（ｆ）前記糸幅の代表値と前記外接矩形幅および／または前記内接矩形幅とを比較する手順と
を含んでいるとよい。
　また、本発明の糸条の検査方法において、前記データ処理は、前記（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）に加えて
（ｇ）前記糸幅の代表値と前記外接矩形幅との差を第２の閾値と比較する手順
および／または
（ｈ）前記糸幅の代表値と前記内接矩形幅との差を第３の閾値と比較する手順
を含んでいるとよい。
　また、本発明の糸条の検査方法において、前記糸幅の代表値は、前記走行糸条の画像データの糸幅の平均値、あるいは中央値、あるいは最大値もしくは最小値、あるいは糸幅を昇順にソートしてあらかじめ指定された順位の糸幅とすることができる。
　また、本発明の糸条の検査方法において、データ処理は、前記（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）に加えて
（ｄ）走行方向の所定の区間における前記糸条の外接矩形幅および／または内接矩形幅を算出する手順と
（ｉ）あらかじめ設計された糸幅と前記外接矩形幅および／または前記内接矩形幅とを比較する手順と
を含んでいるとよい。
　また、本発明の糸条の検査方法において、前記データ処理は、前記（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、および（ｉ）に加えて
（ｊ）前記あらかじめ設計された糸幅と前記外接矩形幅との差を第４の閾値と比較する手順
および／または
（ｋ）前記あらかじめ設計された糸幅と前記内接矩形幅との差を第５の閾値と比較する手順
を含んでいるとよい。
　また、本発明の糸条の検査方法において、前記データ処理は、前記（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）に加えて、さらに、
（ｅ）前記複数個の糸幅から糸幅の代表値を算出する手順と
（ｌ）前記あらかじめ設計された糸幅と前記糸幅の代表値との差を第６の閾値と比較する手順
を含んでいるとよい。
　また、本発明の糸条の検査装置は、走行する糸条を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により得られた画像データをデータ処理するデータ処理手段とを備え、前記糸条の検査方法のいずれかを用いて走行する糸条を検査することができる。
　また、本発明の糸条の製造方法は、前記糸条の検査方法のいずれかを用いて、走行する糸条を検査する検査工程を有する。さらに、前記検査工程で得られた検査結果を基に、製造工程に生じた異常を特定し、製造工程の条件を変更する操作手順を含んでいることが好ましい。
　本発明によれば、長手方向に連続走行する糸条製品を製造する製糸工程において、走行する糸条を撮像し、得られた画像データから、走行する糸条の全長を検査して、糸条の欠陥を認識し、また本来正常と認識されるべき糸条が走行中の糸ゆれや斜行によって欠陥と誤認識されることを抑えることが可能となる。また、糸条毎の欠陥の情報を得ることにより、プロセス条件の変動等の工程異常を早期に発見し歩留まりを改善でき、また、糸条および糸条パッケージ、糸条モジュールの品質管理を行うことができる。
　また、本発明の糸条の検査方法によると、特に、糸幅を画像データから走行方向の全ラインで算出するのではなく、所定の区間中に複数個のみをサンプリングして糸幅を算出することから、短時間で糸条の検査を行うことが可能となる。そのため糸条が高速に走行する、例えば毎分５０ｍを超える速度においても、撮像した画像データを処理するデータ処理手段に用いる装置を廉価なデータ処理装置、例えば、汎用品のパーソナルコンピュータにした場合においても、走行速度に遅れること無く、同時に複数本の糸条の全長を検査し、糸条各々で欠陥の有無もしくは欠陥の状態をオンラインで把握することが可能となる。
　さらに、本発明の糸条の検査方法を用いることにより、複数本の糸条を同時に製造する糸条の製糸工程により製造された糸条各々の品質管理を適切に、かつ迅速に実施することが可能となる。
図１は、本発明の糸条の検査方法の実施に用いられる、検査装置の一例を示す概略側面図である。 図２は、本発明の糸条の検査方法の実施に用いられる、検査装置の一例を示す概略鳥瞰図である。 図３は、本発明の糸条の検査方法の実施に用いられる、画像データ取得後に画像データを処理するデータ処理手段の概略図である。 図４は、撮像して得られた走行中の複数本の糸条の画像データを例示する模式図である（すべて正常な糸条）。 図５は、撮像して得られた走行中の複数本の糸条の他の画像データを例示する模式図である（異常と思われる糸条を含む）。 図６は、図５の画像データについて、各々の糸条の複数個の糸幅が算出される手順を示す図である。 図７は、図５の画像データについて、各々の糸条の外接矩形幅が算出される手順を示す図である。 図８は、図５の画像データについて、各々の糸条の内接矩形幅が算出される手順を示す図である。
　本発明の糸条の検査方法において、検査対象にする糸条としては、中空糸膜、衣料用繊維、炭素繊維、光ファイバ、鋼線、医療用カテーテル等、実質的に円柱状もしくは管状の構造をもつ糸条製品であれば、いかなるものをも検査対象とすることができる。また、本発明の糸条の検査方法が適用される糸条は、中空糸膜のような単繊維でもよいし、炭素繊維のような多数の単繊維群でもよい。
　本発明の糸条の検査方法が適用される中空糸膜としては、例えば、ポリカーボネート、ポリオレフィン、ポリアミド系、ポリイミド系、セルロース系、ポリスルフォン、ポリエーテルスルフォン、ポリメタクリル酸系、ポリアクリロニトリル、ポリフッ化ビニリデン、ポリエーテルケトン系等の有機系高分子、及び、アルミナ、ジルコニア、チタニア、シリコンカーバイト等のセラミックスなどを材質とした中空糸膜があげられる。
　また、本発明の検査方法は、限外濾過膜、精密濾過膜、気体分離膜、パーベーパレーション膜、透析膜等として採用される中空糸膜のいずれの検査にも適用できる。これらの中空糸膜モジュールは、水処理や人工腎臓に用いられる。
　本発明の糸条の検査方法の実施に用いられる検査装置は、走行する糸条を撮像する撮像手段と、この撮像手段により得られた画像データをデータ処理するデータ処理手段を有する。
　撮像手段とは、光を受光する撮像素子（画素）、例えばＣＣＤやＣＭＯＳが直線的、もしくは２次元的に配列され、各画素が受光した明暗のデータを画像として構成するセンサを言う。
　また撮像手段は、走行する糸条の全長にわたり、後述する所定の区間Ｌごとに画像データを得ることができるようにする。すなわち撮像された画像データをつなぎ合わせることにより、走行する糸条の全長の画像データが、重複や欠落を生じることなく得られるようにする。このため画像データを撮像するタイミングは、糸条の走行速度および所定の区間Ｌの長さに基づき、適宜調節することができるものとする。
　複数本の糸条が並列して走行する場合、走行する糸条の本数によって必要な検査領域の幅方向長さが長くなることから、これを高い分解能で撮像するためには、受光素子が直線的に配列されたラインセンサカメラがより好ましい。ラインセンサカメラの画素数は、２，０００画素以上が好ましい。上記に該当するラインセンサカメラには、日本エレクトロセンサデバイス（株）、竹中システム機器（株）、Ｂａｓｌｅｒ社、ＤＡＬＳＡ社等のメーカー製品が使用できる。
　撮像手段としてラインセンサカメラを使用する場合には、撮像画像１フレームあたりの取得ライン数を、走行する糸条の所定の区間に設定することが好ましい。また、撮像手段に受光素子が平面的に配列されるエリアセンサカメラを使用する場合には、画像１フレームの大きさは使用する機種によって決定される。そのため、撮像画像の大きさが走行する糸条の所定の区間に適さない場合は、本発明のデータ処理の前に、撮像画像を分割、あるいは前後の撮像画像との結合を行っても良い。
　本発明における照明手段としては、糸条に対して糸条の走行面に平行かつ、糸条の走行方向に対して直角の方向に均一に照明することができれば良い。複数本の糸条が並列して走行する場合にも、各糸条を幅方向に均一に照明できれば良い。幅方向における照明の光量差は、２０％以内とすることが好ましい。また照明手段の照度が、糸条および糸条の欠陥からの十分な反射光量を確保できるものであれば、照明光の強度や波長はともに限定されない。
　本発明において、「糸条の走行面」とは以下に説明されるとおりである。すなわち、１本の糸条が、平行に設置された２つの糸条搬送ロールにそれぞれに接触して走行している場合に、糸条を含み、かつ糸条搬送ロールの軸に平行な面を糸条の走行面とする。また、２本以上の糸条が平行して走行する場合においても、糸条が１本の場合と同様に、糸条の走行面はこれら複数の糸条を含む糸条の走行面を形成して、糸条の製糸工程を走行することになる。
　本発明において、照明手段は、糸条の走行面に対して撮像手段と同じ側の位置に設けられても良いし、異なる側の位置に設けられても良い。「前記撮像手段と同じ側の位置」に設けられた場合、前記照明手段により照明された糸条にて、反射あるいは散乱した光を、前記撮像手段が受光することになる。この場合には糸条部分が明部、背景部分が暗部として撮像される。また、「前記撮像手段と異なる側の位置」に設けられた場合、撮像手段は糸条の間隙を透過した光を受光することになるこの場合には、糸条部分が暗部、背景部分が明部として撮像されるので、この点を考慮して画像処理を行えばよい。
　また、照明手段としては、照射部分がライン状である高周波点灯式の蛍光灯やＬＥＤライン照明等が使用できる。そのほかに、ハロゲンランプやメタルハライドランプ、ＬＥＤ等の光源の光を、複数の光ファイバをライン状に配置したライトガイドで導き照明する照明手段、円柱状のロッドレンズの端面に光を照明する照明手段、あるいは前面にシリンドリカルレンズを設けた照明手段なども用いることができる。コストや保守性の観点では、高周波点灯式の蛍光灯が好ましい。しかしながら、走行速度が速く、例えば毎分５０ｍを超える速度で検出することを必要とする場合には、ＬＥＤやメタルハライドランプなど高輝度の照明手段を用いることが好ましい。
　＜本発明の第１の実施形態＞
　本発明の第１の実施形態について説明する。
　本発明の糸条の検査方法においては、走行する糸条を撮像手段により撮像し、得られた画像データをデータ処理手段によりデータ処理する。このデータ処理は、（ａ）走行する糸条の画像データから走行方向の所定の区間における複数個の糸幅（以下、「糸幅データ群」ということがある。）を算出する手順（以下手順Ａとする）と、（ｂ）得られた糸幅データ群から糸幅のばらつきを算出する手順（以下手順Ｂとする）と、（ｃ）この糸幅のばらつきを第１の閾値と比較する手順（以下手順Ｃとする）とを含んでいる。
　撮像手段により得られた画像データに糸条部分と糸条周辺部の背景部分が撮像されており、まず走行方向の所定の区間における糸条部分を抽出する。たとえば画像に含まれる各画素の輝度値をある一定の閾値と比較して２値化処理を加えることによって、糸条部分を糸条周辺の背景部分と分離することができる。また、画像データにおいて画像ノイズが含まれる場合は、上記の抽出処理を実施する前に、平均化フィルタやガウスフィルタ、メディアンフィルタなどのフィルタ処理を施して画像ノイズを低減することが好ましい。手順Ａでは、このようにして得られた画像データの糸条部分から、走行方向の所定の区間における各糸条の糸幅を複数回計測し、その結果を糸幅データ群とする。糸幅の計測は、所定の区間をあらかじめ定められた分割数により分割することにより測定ポイントを指定し、これら複数の測定ポイントでの糸幅を算出することにより、糸条ごとの糸幅データ群を形成するとよい。
　手順Ｂでは、前記手順Ａで算出した糸幅データ群から糸幅のばらつきを糸条ごとに算出する。ばらつきをあらわす指標は、標準偏差、分散、最小値から最大値までの範囲（最大値と最小値との差）などのいずれを用いてもよい。
　手順Ｃでは、前記手順Ｂで算出した糸幅データ群のばらつきを予め設定した第１の閾値と比較する。第１の閾値は、糸幅のばらつきをあらわす指標に応じて適切に設定される。
　ある糸条における糸幅データ群のばらつきが予め設定した第１の閾値より大きいならば、当該糸条に欠陥があると判断される。
　ここで、「糸幅」とは以下に説明される通りである。すなわち、得られた画像データにおける糸条の走行方向を基準にして、走行方向に対して垂直な方向の幅とするのが好ましい。または、走行方向に対してあらかじめ決められた任意の方向の幅を糸幅としてもよい。
　また、「所定の区間」とは、１回のデータ処理で検査される糸条の走行方向の長さに相当し、欠陥が現れる状況（大きさや頻度など）を考慮して適切に設定される。本発明では欠陥前後での糸幅のばらつきを指標とするため、この所定の区間は欠陥の影響範囲より大きくする必要があり、具体的には欠陥の影響範囲の１～１０倍程度に設定すると良い。
　以下、本発明の糸条の検査方法について、図面を参照しながら説明する。
　図１は、本発明の糸条の検査方法の実施に用いられる画像データを取得し、これを処理する検査装置、すなわち画像データ取得処理装置ＩＤの概略側面図である。また、図２は図１の画像データ取得処理装置ＩＤの概略鳥瞰図である。
　図１および図２において、画像データ取得処理装置ＩＤは、互いに平行で間隔を置いて位置する２本の糸条搬送ロールＲ１、Ｒ２を有する。複数本の糸条ＹＴ1－ＹＴnが、間隔Ｂ2－Ｂnを有して並列し、糸条搬送ロールＲ１、Ｒ２に接触して、矢印ＹＣＤに示す方向に走行している。また、走行している複数本の糸条ＹＴ1－ＹＴnにより、糸条の走行面ＹＣＰ（点線で図示）が形成されている。各糸条は、この糸条の走行面ＹＣＰ上に位置している。
　糸条の走行面ＹＣＰを挟んで、第１の側Ｐ１に照明手段２および撮像手段１が設けられている。撮像手段１は、照明手段２により糸条が照明され、糸条の走行面で生じた散乱反射光を受光する位置に設けられている。
　撮像手段１によって撮像された画像データは、データ処理手段３に導かれ、データ処理手段３によって、走行糸条の欠陥の有無や状態を判定する。
　図３は、本発明の糸条の検査方法の実施に用いられる画像データ取得後に、画像データを処理するデータ処理手段の概略図である。
　図３において、データ処理手段３では、得られた画像データに対して、手順Ａで各走行糸条の画像データから走行方向の所定の区間における糸幅データ群を糸条ごとに算出する。次に手順Ｂでは、算出した糸幅データ群から糸条ごとに糸幅のばらつきを算出する。次に手順Ｃでは、算出した糸幅のばらつきと予め設定した第１の閾値とを比較することで、糸条の品質を判定する。ある糸条における糸幅のばらつきが第１の閾値より大きいなら、当該糸条に品質上の欠陥があると判断される。また、糸条に欠陥が無く、かつ単に糸ゆれを起こしている場合や糸条が単に斜行している場合は、糸幅のばらつきが小さいことから、品質上の欠陥があると誤った判断をされることを防ぐことができる。
　また、図４は、撮像手段１によって得られた画像データを例示する模式図である。図４では、矢印ＹＣＤの方向に走行する複数本の糸条（ＹＴ1，ＹＴ2，・・・ＹＴn）と、隣接する糸条の間および両端の背景部分Ｂ1，Ｂ2，・・・Ｂn，Ｂn+1が二値化されている。図４の糸条（ＹＴ1，ＹＴ2，・・・ＹＴn）は、各々が正常な糸条である場合を示している。製造工程では、各々が正常な糸条であることを高速に検査することが必要である。
　図５は、矢印ＹＣＤの方向に走行する複数の糸条（ＹＴ1，ＹＴ2，・・・ＹＴn）に、種々の異常と思われるような状況にある糸条が含まれている画像データを例示する模式図である。
　図５において、糸条の走行方向を矢印ＹＣＤで図示しており、各々の糸条（たとえば設計糸幅１．５ｍｍ）について所定の区間Ｌ（たとえば６０ｍｍ／画像１フレーム）に各糸条の複数個の糸幅を算出する（手順Ａ）。ここでは、図６に示すように、区間Ｌをあらかじめ定められた分割数（図６の場合は５）で等間隔に分割し、点線で示す測定ポイントで各糸条の糸幅を５回算出することにする（区間Ｌの両端は前後の画像との重複を考慮して、始点あるいは終点のどちらか一方で算出）。この算出した糸幅から、各々の糸条について、糸幅の５回の算出値のばらつき（ここでは標準偏差とする）をさらに算出する（手順Ｂ）。この糸幅のばらつきと、あらかじめ設定していた第１の閾値（たとえば１５μｍ）とを比較する（手順Ｃ）。算出した糸幅のばらつきが第１の閾値より大きいならば品質に何らかの異常があると判断される。
　また、図６に示した糸条ＹＴ7のように糸条が単に糸ゆれを起こしている場合や糸条ＹＴ6のように糸条が単に斜行している場合は、糸幅のばらつきが第１の閾値より小さくなり、品質上の欠陥があるとは判断されない。これに対し、図６に示した糸条ＹＴ4のように糸条が「節」を有したり、糸条ＹＴ5のように糸条が「くびれ」を有したりする場合は、糸幅のばらつきが第１の閾値より大きくなり、品質上の欠陥があると判断される。
　ここでは、区間Ｌ６０ｍｍ（すなわちデータ処理１回に検査される糸条の長さ）における糸条の糸幅の算出回数を５回としたが、想定される欠陥の大きさや、糸条の走行速度、データ処理速度とデータ処理装置の性能とを鑑みて適切に設定することができる。
　＜本発明の第２の実施形態＞
　本発明の検査方法における第２の実施形態は、前述の本発明の第１の実施形態に基づく糸条欠陥の有無の検査に加えて、糸条欠陥の状況を検査することができる。第２の実施形態は、上述したデータ処理に加え、データ処理が、走行糸条の走行方向の所定の区間における前記走行糸条の外接矩形幅および／または内接矩形幅を算出する手順（以下手順Ｄとする）および／または糸幅データ群から糸幅の代表値を算出する手順（以下手順Ｅとする）と、糸幅の代表値と前記外接矩形幅および／または内接矩形幅とを比較する手順（以下手順Ｆとする）とを含んでいる。
　手順Ｄでは、糸条の走行方向ＹＣＤを基準にして、画像データの糸条（ＹＴ1，ＹＴ2，・・・ＹＴn）に外接する２本の仮想平行線を描き、この仮想平行線の間隔が外接矩形幅として算出される。同様に、画像データの糸条（ＹＴ1，ＹＴ2，・・・ＹＴn）に内接する２本の仮想平行線を描き、この仮想平行線の間隔が内接矩形幅として算出される。また、前述の「糸幅」と同様にあらかじめ決められた任意の方向の幅としてもよい。
　手順Ｅでは、画像データから得られた糸条ごとの糸幅データ群から糸幅の代表値が算出される。
　手順Ｆでは、糸幅の代表値と外接矩形幅との比較および／または糸幅の代表値と内接矩形幅との比較が行われる。
　そして、前記走行糸条の外接矩形幅と前記糸幅の代表値との差を予め設定した第２の閾値と比較すること（手順Ｇ）、および／または前記走行糸条の内接矩形幅と前記糸幅の代表値との差を予め設定した第３の閾値と比較すること（手順Ｈ）ができる。
　ここで、糸幅の代表値は、糸幅データ群の平均値、中央値、あるいは最小値もしくは最大値、あるいは糸幅データ群を昇順にソートしてあらかじめ指定された順位の糸幅、など任意に設定することができる。
　外接矩形幅と糸幅の代表値との差が第２の閾値より大きければ、例えば当該糸条に「節」という欠陥があると判断される。また、内接矩形幅と糸幅の代表値との差が第３の閾値より大きければ、例えば当該糸条に「くびれ」という欠陥があると判断される。
　図５に示す糸条の画像データに対して、第１の実施形態と同様にして各々の糸条の複数個の糸幅が区間Ｌにて算出され、算出された複数個の糸幅の値から糸幅の代表値が算出される。例えば、平均値を代表値とする場合には、例えば図６に示すように、各々の糸条について区間Ｌの間に５回算出された糸幅の値から、糸幅の平均値が算出される（手順Ｅ）。
　また、図５に示す画像データに対して、各々の糸条の外接矩形幅は、図７に示すように、区間Ｌにおける画像データの各糸条（ＹＴ1，ＹＴ2，・・・ＹＴn）部分に外接する、糸条の走行方向ＹＣＤに平行な２本の仮想平行線（白抜きの点線で図示）の間隔を外接矩形幅とする（手順Ｄ）。
　同様に、図５に示す画像データに対して、各々の糸条の内接矩形幅は、図８に示すように、区間Ｌにおける画像データの各糸条（ＹＴ1，ＹＴ2，・・・ＹＴn）部分に内接する、糸条の走行方向ＹＣＤに平行な仮想平行線（点線で図示）の間隔を内接矩形幅とする（手順Ｄ）。
　このようにして算出した各々の糸条の糸幅の代表値（ここでは平均値）と外接矩形幅および／または内接矩形幅とを比較する（手順Ｆ）。例えば図７の糸条ＹＴ4のように、外接矩形幅と糸幅の代表値（ここでは平均値）と差が第２の閾値（たとえば１５０μｍ）より大きいならば、当該糸条には例えば糸幅が局所的に大きくなった「節」欠陥があると判断できる。また、例えば図８の糸条ＹＴ5のように、糸幅の代表値（ここでは平均値）と内接矩形幅との差が第３の閾値（たとえば１５０μｍ）より、大きいならば、当該糸条には例えば糸幅が局所的に小さくなった「くびれ」欠陥があると判断できる。
　＜本発明の第３の実施形態＞
　本発明の第３の実施形態は、前述の本発明の第１の実施形態に加えて、データ処理が、走行糸条の走行方向の所定の区間における前記走行糸条の外接矩形幅および／または内接矩形幅を算出する手順（手順Ｄ）と、あらかじめ設計された糸幅と前記外接矩形幅および／または前記内接矩形幅とを比較する手順（手順Ｉ）とを含んでいる。
　上記の通り、手順Ｄでは、得られた画像データにおける糸条の走行方向ＹＣＤを基準にした、画像データの糸条部分に外接する２本の仮想平行線を描き、この仮想線の幅が外接矩形幅として算出される。また、同様に画像データの糸条部分に内接する２本の仮想平行線を描き、この仮想線の幅が内接矩形幅として算出される。
　手順Ｉでは、あらかじめ設計された糸幅と外接矩形幅および／または内接矩形幅との比較が行われる。
　そして、あらかじめ設計された糸幅と前記外接矩形幅との差を第４の閾値と比較する（以下手順Ｊとする）、および／またはあらかじめ設計された糸幅と前記内接矩形幅との差を第５の閾値と比較する（以下手順Ｋとする）。
　あらかじめ設計された糸幅と外接矩形幅との差が第４の閾値（たとえば１５０μｍ）より大きければ、例えば当該糸条には「節」という欠陥があると判断される。また、あらかじめ設計された糸幅と内接矩形幅との差が第５の閾値（たとえば１５０μｍ）より大きければ、例えば当該糸条には「くびれ」という欠陥があると判断される。
　上記のいずれかの実施形態において、さらに、あらかじめ設計された糸幅と糸幅の代表値（ここでは平均値）との差を第６の閾値と比較する手順（以下手順Ｌとする）を加えることによって、糸条が設計された糸幅で製造されているかどうかの確認ができる。あらかじめ設計された糸幅と糸幅の代表値との差が第６の閾値（たとえば５０μｍ）より小さければ、当該糸条は設計された糸幅で製造されている、と判断できる。
　また、本発明の糸条の検査方法を組み込んだ検査装置を検査工程に含んだ糸条の製造方法では、検査工程で検出した欠陥の個数、場所から製造工程の異常を特定し、製造工程の条件を変更する操作手順を含んでいても良い。
　糸条の製造工程では、糸条走行用のロールや、糸条の走行位置を整頓するガイドロールの表面が損傷し、損傷箇所に糸条が接触していると、当該糸条に欠陥が増大する傾向がある。よって、本発明の糸条の検査方法を用いて検出した欠陥の数を、単位時間当たり、例えば１時間あたりに、走行している糸条ごとで、時間的な変化として計数すると、欠陥数の時間的な変化にも特徴的な増加傾向が現れる。糸条の場所ごとに欠陥個数の時間的な変化を検査工程で監視し、例えば、単位時間当たりの欠陥個数が所定の閾値を超えた時に、製造工程に異常を知らせる警報を発令し、作業者が糸条の製造工程を点検して異常個所を修理するようにすることもできる。このようにすることによって、欠陥の発生原因を早期に取り除くことが可能となり、糸条の製造工程の稼動時間に対して、欠陥が無い、もしくは少ない糸条を実施前に比べてより多く製造できることとなる。よって、本発明の糸条の検査方法を検査工程に含んだ糸条の製造方法において、欠陥の個数を基準に製造工程に生じた異常を特定し、製造工程の条件を変更する操作手順を含むことが望ましい。
　このような方法で製造された糸条を用いて得られる糸条パッケージまたは糸条モジュールは、本発明の糸条の検査方法により、パッケージ内または糸条モジュール内の糸条に含まれる欠陥の個数や全長に対する欠陥の位置情報が事前に把握できていることなる。このため、例えば、糸条パッケージを後の工程で巻き出して使用する場合に、欠陥の無い品位良好な糸条のみを使用することができる。こうして、従来、欠陥に起因して発生していた後の工程のトラブルを未然に防止し、本発明の糸条の検査方法を使用する前に比べて、歩留まりを向上させることができる。
　また本発明でいう「糸条パッケージ」とは、製糸した糸条をひとまとめにした状態をいう。たとえば１本あるいは複数本の糸条をボビンあるいはカセに巻きつけたものや、糸条を折り返す、あるいは一定長に切断したものを束ねたものであるが、その形態は限定されない。
　また「糸条モジュール」とは、前述した糸条パッケージを組み込んだ製品である。たとえば糸条が中空糸膜の場合は、人工透析に用いられるダイアライザーや、浄水に用いられるカートリッジなどがあげられる。あるいは糸条が光ファイバの場合は、情報通信に用いられる光ケーブルや、医療用途をはじめとした様々な用途に用いられる内視鏡が挙げられるが、その形態は限定されない。
　以下、実施例に基づいて、本発明を具体的に説明する。
　図１または図２の画像データ取得処理装置ＩＤを元に、実施例において用いた走行糸条の検査装置の構成を以下に示す。
　照明手段：ＬＥＤバー型照明（出力１００Ｗ、長さ２００ｍｍ，日星電気社製ＬＳ　II２００）
　撮像手段：ラインセンサカメラ（４０９６画素、Ｂａｓｌｅｒ社製Ｓｐｌ４０９６－２０ｋｍ）
　糸条の走行速度：１０ｍ／分
　上記の構成により、同一面内で並列して１０ｍ／分の速度で走行させた中空糸膜（設計糸幅１．５ｍｍ）５糸条を撮像し、得られた画像データのデータ処理内容を変えて走行糸条の検査を行った。ここで用いたデータ処理手段は以下の構成、仕様とした。
　データ処理手段に用いた演算装置：パーソナルコンピュータ　１台
　ＣＰＵ：インテル（登録商標）Ｃｏｒｅ　ｉ７-９５０
　メモリ：６ＧＢ
　ＯＳ：Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）７　Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ
　画像処理ライブラリソフト：ＨＡＬＣＯＮ（Ｖｅｒ．９．０、ＭＶＴｅｃ社製）
　テストに用いた画像データの１枚あたりのサイズ：４０９６×３０００画素。
　［実施例１］
　糸条を３０分間走行させ、この間、区間Ｌ（６０ｍｍ）ごとに画像データを取得した。次に区間Ｌ（６０ｍｍ）における各糸条の糸幅の算出回数を２０回として、この２０回の糸幅の標準偏差を算出した。標準偏差の値と第１の閾値（１５μｍ）とを比較し、標準偏差が閾値より小さいならば品質上の異常はないものとした。
　［実施例２］
　実施例１と同じ画像データ群に対して、実施例１のデータ処理に加えて、２０回の糸幅の算出値から糸幅の平均値を算出し、それを糸幅の代表値とした。また、画像データから、各糸条の外接矩形幅と内接矩形幅を算出した。外接矩形幅と糸幅の代表値（平均値）との差が第２の閾値（１５０μｍ）より大きい場合は「節」欠陥、内接矩形幅と糸幅の平均値との差が第３の閾値（１５０μｍ）より大きい場合は「くびれ」欠陥とした。
　［比較例］
　特許文献２に記載のように、取得した画像と、取得した画像から画像処理により得られた外接矩形画像および内接矩形画像との比較により、走行糸条の検査を行った。
　以上の実施例１，２ならびに比較例において、品質異常として検出されたものについて個々に画像データを分析し、そのうちの実際に品質異常であった数を品質異常正検出数として、また実際には品質異常ではなかった数を品質異常誤検出数として表１に示した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　表１の結果から、実施例１および実施例２は、比較例に較べて、品質異常誤検出数が減少していることがわかる。画像データを個々に分析したところ、比較例の品質異常誤検出数の中には、単に糸ゆれを起こして品質異常として検出されたものあるいは単に斜行しているだけで品質異常として検出されたものがほとんどであった。
　また、実施例１においては、糸幅の標準偏差は第１の閾値を超えているが、外接矩形幅あるいは内接矩形幅と糸幅の平均値との差が小さく、欠陥とはいえない軽度な異常を誤検出しているが、実施例２では外接矩形幅と糸幅の平均値との差を第２の閾値で、内接矩形幅と糸幅の平均値との差を第３の閾値にて比較することにより、品質異常の誤検出がさらに低下していることがわかる。
　表１に示す結果から、高速に走行する糸条をオンラインで検査することにおいても、従来の検査方法に比べて本発明の糸条の検査方法では安価で、かつ糸ゆれや斜行による誤検出を防止でき、さらに高い精度で検出することができることが明らかになった。
　さらには、得られた糸条毎の品質データを用いて、糸条および糸条を巻き取った糸条パッケージ、糸条モジュールの品位を管理することができた。また、品質データを用いて糸条の製造工程を管理することにより、歩留まりよく糸条の製造をすることができた。
　本発明によれば、走行する糸条をオンラインで同時に検査し、欠陥の検出を精度よく行い、糸条毎の欠陥の情報を得ることにより、糸条および糸条パッケージ、糸条モジュールの品質管理を行うことができる。よって本発明は糸条の製造工程および糸条の処理・加工工程に好適に用いられるが、その応用範囲はこれに限られるものではない。
　１：撮像手段
　２：照明手段
　３：データ処理手段
　Ｂ｛Ｂ1～Ｂn+1｝：走行糸条間と両端に形成された背景部分
　ＩＤ：画像データ取得処理装置
　Ｌ：所定の区間
　Ｐ１：第１の側
　Ｐ２：第２の側
　Ｒ１、Ｒ２：糸条搬送ロール
　ＹＣＤ：糸条の走行方向
　ＹＣＰ：糸条の走行面
　ＹＴ｛ＹＴ1～ＹＴn｝：糸条

Claims (17)

  1. 　走行する糸条を撮像手段により撮像し、前記撮像手段により得られた画像データをデータ処理手段によりデータ処理する糸条の検査方法であって、前記データ処理が、
    （ａ）前記走行糸条の画像データから走行方向の所定の区間における複数個の糸幅を算出する手順と
    （ｂ）前記複数個の糸幅から糸幅のばらつきを算出する手順と
    （ｃ）前記糸幅のばらつきを第１の閾値と比較する手順と
    を含むことを特徴とする糸条の検査方法。
  2. 　前記糸幅のばらつきは、前記所定の区間にあらかじめ定められた分割数により指定された測定ポイントで測定される複数個の糸幅から算出することを特徴とする請求項１に記載の糸条の検査方法。
  3. 　前記データ処理が、さらに
    （ｄ）前記走行方向の所定の区間における前記走行糸条の外接矩形幅および／または内接矩形幅を算出する手順と
    （ｅ）前記複数個の糸幅から糸幅の代表値を算出する手順と
    （ｆ）前記糸幅の代表値と前記外接矩形幅および／または前記内接矩形幅とを比較する手順と
    を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の糸条の検査方法。
  4. 　前記データ処理が、さらに
    （ｇ）前記糸幅の代表値と前記外接矩形幅との差を第２の閾値と比較する手順
    を含むことを特徴とする請求項３に記載の糸条の検査方法。
  5. 　前記データ処理が、さらに
    （ｈ）前記糸幅の代表値と前記内接矩形幅との差を第３の閾値と比較する手順
    を含むことを特徴とする請求項３または４に記載の糸条の検査方法。
  6. 　前記糸幅の代表値が、前記所定の区間にあらかじめ定められた分割数により指定された測定ポイントで測定される複数個の糸幅の平均値であることを特徴とする請求項３から５のいずれかに記載の糸条の検査方法。
  7. 　前記糸幅の代表値が、前記所定の区間にあらかじめ定められた分割数により指定された測定ポイントで測定される複数個の糸幅の中央値であることを特徴とする請求項３から５のいずれかに記載の糸条の検査方法。
  8. 　前記糸幅の代表値が、前記所定の区間にあらかじめ定められた分割数により指定された測定ポイントで測定される複数個の糸幅の最小値もしくは最大値であることを特徴とする請求項３から５のいずれかに記載の糸条の検査方法。
  9. 　前記糸幅の代表値が、前記所定の区間にあらかじめ定められた分割数により指定された測定ポイントで測定される複数個の糸幅を昇順にソートしてあらかじめ指定された順位の糸幅であることを特徴とする請求項３から５のいずれかに記載の糸条の検査方法。
  10. 　前記データ処理が、さらに
    （ｄ）走行方向の所定の区間における前記走行糸条の外接矩形幅および／または内接矩形幅を算出する手順と
    （ｉ）あらかじめ設計された糸幅と前記外接矩形幅および／または前記内接矩形幅とを比較する手順と
    を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の糸条の検査方法。
  11. 　前記データ処理が、さらに
    （ｊ）前記あらかじめ設計された糸幅と前記外接矩形幅との差を第４の閾値と比較する手順
    を含むことを特徴とする請求項１０に記載の糸条の検査方法。
  12. 　前記データ処理が、さらに
    （ｋ）前記あらかじめ設計された糸幅と前記内接矩形幅との差を第５の閾値と比較する手順
    を含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載の糸条の検査方法。
  13. 　前記データ処理が、さらに
    （ｅ）前記複数個の糸幅から糸幅の代表値を算出する手順と
    （ｌ）前記あらかじめ設計された糸幅と前記糸幅の代表値との差を第６の閾値と比較する手順
    を含むことを特徴とする請求項１から１２のいずれかに記載の糸条の検査方法。
  14. 　走行する糸条を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により得られた画像データをデータ処理するデータ処理手段とを備え、請求項１から１３のいずれかに記載の糸条の検査方法を用いて、走行する糸条を検査する糸条の検査装置。
  15. 　請求項１から１３のいずれかに記載の糸条の検査方法を用いて、走行する糸条を検査する検査工程を有する、糸条の製造方法。
  16. 　請求項１５に記載の方法で製造された糸条からなる糸条パッケージ。
  17. 　請求項１５に記載の方法で製造された糸条からなる糸条モジュール。
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