(57)【要約】【課題】糸切れの態様を一種類のみと認識して画像処理を行っていた場合における糸切れの態様についての認識不足を回避して、糸切れに対する処理を十分なものにする。【解決手段】ブッシング４の下方を撮像して複数のガラスフィラメントＧ２についての検査用元画像を得る撮像工程２０と、検査用元画像と、ガラスフィラメントＧ２に糸切れが発生していない時に複数のガラスフィラメントＧ２について得られた平常画像とに基づいて、ガラスフィラメントＧ２の糸切れを検知する糸切れ検知工程２１と、糸切れが検知された際に、溶融ガラスＧ１の流通経路におけるブッシング４の複数の孔部の下流端よりも上流側領域での要因によって発生する第一の糸切れと、上流側領域での要因以外の要因によって発生する第二の糸切れとを判別する判別工程２２と、を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ブッシングの底部に設けられた複数の孔部から溶融ガラスを下方に引き出すことで複数のガラスフィラメントを生成するガラス繊維の製造方法であって、
前記ブッシングの下方を撮像することで前記複数のガラスフィラメントについての検査用元画像を得る撮像工程と、
前記撮像工程で得られた検査用元画像と、前記ガラスフィラメントに糸切れが発生していない時に前記ブッシングの下方を撮像することで前記複数のガラスフィラメントについて得られた平常画像とに基づいて、前記ガラスフィラメントの糸切れを検知する糸切れ検知工程と、
前記糸切れ検知工程で糸切れが検知された際に、前記溶融ガラスの流通経路における前記ブッシングの複数の孔部の下流端よりも上流側領域での要因によって発生する第一の糸切れと、前記上流側領域での要因以外の要因によって発生する第二の糸切れとを判別する判別工程と、
を含むことを特徴とするガラス繊維の製造方法。
【請求項２】
前記糸切れ検知工程では、前記検査用元画像を高輝度領域と低輝度領域とに二値化して二値化画像とした状態で、前記ガラスフィラメントの糸切れを検知することを特徴とする請求項１に記載のガラス繊維の製造方法。
【請求項３】
前記判別工程では、ディープラーニングによる学習で構築された学習モデルを用いて、前記第一の糸切れと前記第二の糸切れとを判別することを特徴とする請求項１または２に記載のガラス繊維の製造方法。
【請求項４】
前記ブッシングの下方を別途撮像することで前記ガラスフィラメントに糸切れが発生した状態にある前記複数のガラスフィラメントについての学習用元画像を得た後、
前記学習用元画像を高輝度領域と低輝度領域とに二値化した二値化画像を学習画像として構築された前記学習モデルと、前記検査用元画像を高輝度領域と低輝度領域とに二値化した二値化画像からなる検査画像とを用いて、前記第一の糸切れと前記第二の糸切れとを判別することを特徴とする請求項３に記載のガラス繊維の製造方法。
【請求項５】
前記学習画像をその中央部を通る直線の両側で反転させる改変処理のみを行うことで、新たな学習画像を作成し、該新たな学習画像と改変処理前の学習画像とを使用して、前記学習モデルを構築することを特徴とする請求項４に記載のガラス繊維の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガラス繊維の製造方法に係り、詳しくは、ブッシングを通じて下方に引き出される複数のガラスフィラメントの糸切れを検知する工程を含むガラス繊維の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のように、ガラス繊維を製造する際には、ブッシングの底部に設けられた複数の孔部から溶融ガラスを下方に引き出すことで、複数のガラスフィラメントを生成することが行われる。
【０００３】
この複数のガラスフィラメントがブッシングの底部から引き出されている間においては、ガラスフィラメントの糸切れが発生する場合がある。この糸切れの発生時に、糸切れの検知が遅れた場合には、糸切れに伴って肥大化したガラスフィラメント（いわゆる太フィラメント）がガラス繊維製品に混入されるなどして、製品歩留まりや製品品質の低下を招く。そのため、ガラスフィラメントの糸切れは、早期に検知する必要がある。
【０００４】
このような要請に応じるため、特許文献１には、ガラスストランド（ガラス繊維ストランド）を製造している際に、ブッシングの下方で複数のガラスフィラメントを撮像手段により撮像し、得られた画像データを画像処理手段によって画像処理して糸切れを検知することが開示されている。
【０００５】
さらに、同文献には、画像処理によって糸切れを検知した時点で、ガラスストランドの製造を停止することが開示されている。このようにすれば、糸切れに伴って肥大化した太フィラメントがガラス繊維製品に混入するなどの事態を適度に抑制し得ることになり、製品歩留まりの向上が期待できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１７‐１０５６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、特許文献１に記載の製造方法では、画像処理によって検知されるガラスフィラメントの糸切れの態様が、同文献の図１（ｂ）、（ｃ）及び図６に表わされているガラスビーズＢの一種類のみとして認識されている。
【０００８】
これに対して、本発明者等は鋭意研究を重ねた結果、ガラスフィラメントに発生する糸切れは予想外の要因を含む複数の要因によることを知見すると共に、糸切れの発生要因の相違に伴って糸切れの態様も相違することを知見した。
【０００９】
この知見は、糸切れの態様が一種類ではないことを示唆しているにも関わらず、上記のように糸切れの態様をガラスビーズＢの一種類のみと認識して糸切れを検知していたのでは、糸切れに対する処理が不十分であることが懸念される。
【００１０】
以上の観点から、本発明は、糸切れの態様を一種類のみと認識して画像処理を行っていた場合における糸切れの態様についての認識不足を回避して、糸切れに対する処理を十分なものにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために創案された本発明は、ブッシングの底部に設けられた複数の孔部から溶融ガラスを下方に引き出すことで複数のガラスフィラメントを生成するガラス繊維の製造方法であって、前記ブッシングの下方を撮像することで前記複数のガラスフィラメントについての検査用元画像を得る撮像工程と、前記撮像工程で得られた検査用元画像と、前記ガラスフィラメントに糸切れが発生していない時に前記ブッシングの下方を撮像することで前記複数のガラスフィラメントについて得られた平常画像とに基づいて、前記ガラスフィラメントの糸切れを検知する糸切れ検知工程と、前記糸切れ検知工程で糸切れが検知された際に、前記溶融ガラスの流通経路における前記ブッシングの複数の孔部の下流端よりも上流側領域での要因によって発生する第一の糸切れと、前記上流側領域での要因以外の要因によって発生する第二の糸切れとを判別する判別工程と、を含むことに特徴づけられる。
【００１２】
ここで、上記の「溶融ガラスの流通経路における前記ブッシングの複数の孔部の下流端よりも上流側領域」とは、溶融炉、ブッシングに溶融ガラスを供給するフィーダ、ブッシング、及びブッシングの複数の孔部などを意味する。したがって、上記の「第一の糸切れ」は、溶融炉での溶融ガラスの原料の不適切さ、溶融炉やフィーダでの溶融ガラスの温度管理の不適切さ、溶融炉やフィーダを構成する耐火物の破片の溶融ガラスへの混入、ブッシングの変形、ブッシング内での溶融ガラスの温度分布の管理の不適切さ、ブッシングの孔部の内周面の摩耗、及びブッシングの孔部への異物の詰まりなどによって発生する。また、上記の「前記上流側領域での要因以外の要因」とは、ブッシングの周辺での気流の変化、及び人為的なミスなどを意味する。したがって、上記の「第二の糸切れ」は、当該気流の変化、及び作業者その他の物のガラスフィラメントへの接触などによって発生する。
【００１３】
この方法によれば、糸切れ検知工程でガラスフィラメントの糸切れが検知されるだけでなく、判別工程でその糸切れが第一の糸切れか第二の糸切れかの判別が行われる。これにより、糸切れの態様を一種類のみと認識して画像処理を行っていた場合における糸切れの態様についての認識不足が回避されて、糸切れに対する処理が十分なものになる。しかも、第一の糸切れと第二の糸切れとでは発生要因が異なるため、この両者のうちの何れの糸切れが発生したかを判別することで、その発生事由等を知得することができる。したがって、その発生事由等に応じて保守点検や補修等を行うようにすれば、糸切れの発生を未然に防止することが可能となる。
【００１４】
この場合、前記糸切れ検知工程では、前記検査用元画像を高輝度領域と低輝度領域とに二値化して二値化画像とした状態で、前記ガラスフィラメントの糸切れを検知するようにしてもよい。
【００１５】
このようにすれば、検査用元画像が高輝度領域と低輝度領域とに二値化されるため、糸切れの発生した領域が、他の領域と明確に区別され、外乱が入り難くなる。そのため、糸切れの発生を高精度で検知することができる。
【００１６】
以上の方法において、前記判別工程では、ディープラーニングによる学習で構築された学習モデルを用いて、前記第一の糸切れと前記第二の糸切れとを判別するようにしてもよい。
【００１７】
このようにすれば、第一の糸切れと第二の糸切れとを画像処理によって判別するに際して、輝度の閾値等を設定する必要がなくなり、判別処理の高効率化が図られると共に、ディープラーニングの活用によって判別処理の高精度化も図られる。なお、ここでの学習モデルは、人工知能（ＡＩ）モデル（例えば、ニューラルネットワークモデル）であることが好ましい。
【００１８】
この方法において、前記ブッシングの下方を別途撮像することで前記ガラスフィラメントに糸切れが発生した状態にある前記複数のガラスフィラメントについての学習用元画像を得た後、前記学習用元画像を高輝度領域と低輝度領域とに二値化した二値化画像を学習画像として構築された前記学習モデルと、前記検査用元画像を高輝度領域と低輝度領域とに二値化した二値化画像からなる検査画像とを用いて、前記第一の糸切れと前記第二の糸切れとを判別するようにしてもよい。
【００１９】
このようにすれば、学習画像と検査画像との双方が、高輝度領域と低輝度領域とに二値化されるため、双方の画像共に、糸切れの発生した領域が、他の領域と明確に区別され、外乱が入り難くなる。そのため、第一の糸切れと第二の糸切れとの判別を高精度で行うことが可能になる。
【００２０】
さらに、この方法において、前記学習画像をその中央部を通る直線の両側で反転させる改変処理のみを行うことで、新たな学習画像を作成し、該新たな学習画像と改変処理前の学習画像とを使用して、前記学習モデルを構築するようにしてもよい。
【００２１】
このようにすれば、学習モデルの構築に用いられる学習画像としては、当該学習画像をその中央部を通る直線の両側で反転させてなる画像以外が追加されなくなる。これにより、新たな学習画像を追加して学習効率を高める際に、学習画像の種類が過度に多すぎることによる判別工程での精度の低下を抑制することができる。そのため、第一の糸切れと第二の糸切れとの判別をより一層高精度で行うことが可能になる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、糸切れの態様を一種類のみと認識して画像処理を行っていた場合における糸切れの態様についての認識不足が回避されて、糸切れに対する処理が十分なものになる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法の実施に用いられるガラス繊維の製造装置の全体構成を示す概略正面図である。
【図２】本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法の実施に用いられるガラス繊維の製造装置の要部構成を示す拡大縦断正面図である。
【図３】本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法の基本構成を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法の実施に際して第一の糸切れが発生した状態を示す拡大縦断正面図である。
【図５】図５(ａ)、（ｂ）はそれぞれ、本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法の実施において得られる検査画像（第一の糸切れが発生した時の検査画像）を示す正面図である。
【図６】本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法の実施に際して第二の糸切れが発生した状態を示す拡大縦断正面図である。
【図７】図７（ａ）、（ｂ）はそれぞれ、本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法の実施において得られる検査画像（第二の糸切れが発生した時の検査画像）を示す正面図である。
【図８】本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法に用いられる学習モデルを構築する手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態に係るガラス繊維の製造方法について添付図面を参照しつつ説明する。
【００２５】
図１は、本実施形態に係るガラス繊維の製造方法の実施に使用されるガラス繊維の製造装置１を例示する概略正面図、図２は、当該製造装置１の要部を示す拡大縦断概略正面図である。これら各図に示すように、この製造装置１は、ガラス原料を溶融させて溶融ガラスＧ１を製造する溶融炉２と、溶融炉２から流出した溶融ガラスＧ１を送給するフィーダ３と、フィーダ３の底部を通じて溶融ガラスＧ１が流入するブッシング４とを備える。ブッシング４の底部には、複数の孔部５が設けられ、これら孔部５から溶融ガラスＧ１が引き出されることで、複数のガラスフィラメントＧ２が生成される。ブッシング４の複数の孔部５は、ブッシング４の底部に下方に向けて突設された複数のノズル６の内部に形成される。なお、図示しないが、フィーダ３の底部には、溶融ガラスＧ１の流れ方向（紙面の左右方向）に所定間隔を置いて複数のブッシング４が設置されている。
【００２６】
また、この製造装置１は、図１に示すように、複数のガラスフィラメントＧ２からガラスストランドＧ３を製造するための構成要素として、上方から順に、噴霧ノズル７と、アプリケータ８と、集束ローラ９と、ワインダ１０とを備える。ワインダ１０は、トラバース機構１１とコレット１２とを有する。噴霧ノズル７は、複数のガラスフィラメントＧ２に冷却液を噴霧するものである。アプリケータ８は、複数のガラスフィラメントＧ２に集束剤を塗布するものである。集束ローラ９は、複数のガラスフィラメントＧ２を集束して一本の紐状をなすガラスストランドＧ３を形成するものである。ワインダ１０のトラバース機構１１は、ガラスストランドＧ３を左右方向に綾振りするものである。ワインダ１０のコレット１２は、左右方向に綾振りされるガラスストランドＧ３を均等に巻き取るものである。
【００２７】
さらに、この製造装置１は、ブッシング４から下方に連続して引き出される複数のガラスフィラメントＧ２を連続して撮像するカメラ等の撮像手段１３を備えている。この撮像手段１３は、複数のガラスフィラメントＧ２を正面視で撮像するものである。なお、図示例では、便宜上、撮像手段１３が複数のガラスフィラメントＧ２の側方に配置されているが、この撮像手段１３は、複数のガラスフィラメントＧ２の手前に配置されることが好ましい。また、本実施形態では、撮像手段１３は、ブッシング４の複数の孔部５から引き出された直後の複数のガラスフィラメントＧ２を撮像している。したがって、撮像手段１３は、ブッシング４と噴霧ノズル７との間における複数のガラスフィラメントＧ２を正面視で撮像している。なお、撮像手段１３は、噴霧ノズル７よりも下方における複数のガラスフィラメントＧ２を正面視で撮像するようにしてもよい。また、図示しないが、本実施形態では、撮像手段１３は、複数のブッシング４のそれぞれについて設置されている。
【００２８】
以上の構成に加えて、この製造装置１は、撮像手段１３によって撮像された画像を基にして画像処理や各種制御等を行うための画像制御システム１４を有している。この画像制御システム１４は、第一画像処理部１５と、糸切れ検知部１６と、第二画像処理部１７と、判別部１８と、データ処理部１９とを備える。第一画像処理部１５は、撮像手段１３により撮像された画像に対して画像処理を施すものである。糸切れ検知部１６は、第一画像処理部１５で得られた画像を基にして糸切れを検知するものである。第二画像処理部１７は、糸切れ検知部１６で糸切れが検知された際に糸切れ部を含む画像に対して画像処理を施すものである。判別部１８は、第二画像処理部１７で得られた画像を基にして第一の糸切れと第二の糸切れとを判別するものである。データ処理部１９は、判別部１８で得られた結果等の各種データを処理するものである。
【００２９】
この画像制御システム１４は、演算手段、記憶手段、入力手段、及び表示手段等を備えており、例えば、所定のデータやプログラム等が記憶された一台または複数台の汎用のパーソナルコンピュータで構成することができる。なお、この画像制御システム１４は、複数のブッシング４について共通で使用するものであってもよく、或いは、複数のブッシング４についてそれぞれ個別に使用するものであってもよい。
【００３０】
次に、上記構成からなる製造装置１を使用したガラス繊維の製造方法について説明する。図３に示すように、ガラス繊維の製造方法は、大別すると、撮像工程２０と、糸切れ検知工程２１と、判別工程２２とを有する。
【００３１】
撮像工程２０では、撮像手段１３によってブッシング４の下方を撮像することで複数のガラスフィラメントＧ２についての検査用元画像を得る。この検査用元画像は、デジタル画像であって、複数のガラスフィラメントＧ２が図２に示すような形態で映った画像である。また、この検査用元画像は、一個のブッシング４における全てのガラスフィラメントＧ２が映った画像である。
【００３２】
糸切れ検知工程２１では、先ず、撮像工程２０で連続して撮像される検査用元画像の画素の輝度値を求め、平常画像の対応する画素の輝度値との差分値を算出する。ここで、平常画像とは、ガラスフィラメントＧ２に糸切れが発生していない時にブッシング４の下方を撮像手段１３が撮像することで複数のガラスフィラメントＧ２について得られた画像である。次に、上記の差分値が、予め設定した閾値の輝度値を越える領域を高輝度領域とし、且つ、当該閾値以下の領域を低輝度領域とすることで、二値化した二値化画像を得る。このように検査用元画像を高輝度領域と低輝度領域とに二値化することによって、糸切れの発生した領域（糸切れ部）が、他の領域と明確に区別され、外乱が入り難くなる。ここでの画像処理は、画像制御システム１４の第一画像処理部１５で行われる。
【００３３】
この後、上記の二値化画像から、高輝度領域の面積を算出し、この面積が、予め設定した面積を越えた場合には、糸切れの発生と判断する。ここでの糸切れの発生の判断は、画像制御システム１４の糸切れ検知部１６で行われる。そして、糸切れ検知部１６で糸切れの発生が検知された場合には、糸切れ検知部１６からワインダ１０に停止信号が送出され（図１参照）、これによりトラバース機構１１及びコレット１２が停止した状態になる。なお、本実施形態では、この後に、上記の二値化画像から、糸切れ部とその周辺のみからなる画像を、部分画像として切り取る第一のリサイズ処理が行われる。この第一のリサイズ処理を行う理由は、次工程での画像処理速度を上げるためである。
【００３４】
判別工程２２では、糸切れ検知工程２１で糸切れの発生が検知された際に、先ず、上記の第一のリサイズ処理が行われた二値化画像に対して、第二のリサイズ処理を行うことで、判別の対象となる検査画像を得る。この第二のリサイズ処理は、糸切れ部が中央部に位置するようにした上で、１４４×１４４ピクセルサイズに切り取るものである。第二のリサイズ処理を行う理由は、対象物である糸切れ部が明確に表われるようにするためである。この第二のリサイズ処理は、画像制御システム１４の第二画像処理部１７で行われる。その後、判別工程２２で、上記の１４４×１４４ピクセルサイズに切り取られた検査画像を基にして、検知された糸切れが、第一の糸切れか第二の糸切れかを判別する。この判別は、画像制御システム１４の判別部１８で行われる。
【００３５】
ここで、第一の糸切れが発生した場合には、図４に示すように、ブッシング４の一個の孔部５の直下方に、溶融ガラスＧ１のビーズ状塊Ｇｘが形成される。このビーズ状塊Ｇｘは、略球状をなすものであって、ガラスフィラメントＧ２が下方に引き出される速度よりも遥かに低速度で下方に落下していく。このビーズ状塊Ｇｘを形成する第一の糸切れは、溶融ガラスＧ１の流通経路におけるブッシング４の複数の孔部５の下流端よりも上流側領域での要因によって発生する糸切れである。ここで、上記の上流側領域とは、溶融炉２、フィーダ３、ブッシング４、及びブッシング４の孔部５などを意味する。したがって、第一の糸切れは、溶融炉２での溶融ガラスＧ１の原料の不適切さ、溶融炉２やフィーダ３での溶融ガラスの温度管理の不適切さ、溶融炉２やフィーダ３を構成する耐火物の破片の溶融ガラスＧ１への混入、ブッシング４の変形、ブッシング４内での溶融ガラスＧ１の温度管理の不適切さ、ブッシング４の孔部５の内周面の摩耗、及びブッシング４の孔部５への異物の詰まりなどによって発生する。図５（ａ）、（ｂ）は、何れも、第一の糸切れが発生している場合の検査画像（上記の１４４×１４４ピクセルサイズに切り取られた検査画像）Ｄ１、Ｄ２であって、一例を模式的に描写したものである。これらの検査画像Ｄ１、Ｄ２の中央部には、ビーズ状塊Ｇｘに対応する高輝度領域Ｇｘｘがそれぞれ表われている。
【００３６】
これに対して、第二の糸切れが発生した場合には、図６に示すように、ブッシング４の複数の孔部５の下方で複数のガラスフィラメントＧ２が切断されて絡み合った絡み部Ｇｙが形成される。この絡み部Ｇｙも、ガラスフィラメントＧ２が下方に引き出される速度よりも遥かに低速度で下方に落下していく。この第二の糸切れは、第一の糸切れの要因である上記の上流側領域での要因以外の要因によって発生する糸切れである。ここで、上流側領域での要因以外の要因とは、ブッシング４の周辺での気流の変化、及び人為的なミスなどである。したがって、第二の糸切れは、当該気流の変化、及び作業者その他の物のガラスフィラメントＧ２への接触などによって発生する。図７（ａ）、（ｂ）は、何れも、第二の糸切れが発生している場合の検査画像（上記の１４４×１４４ピクセルサイズに切り取られた検査画像）Ｄ３、Ｄ４であって、一例を模式的に描写したものである。これらの検査画像Ｄ３、Ｄ４の中央部には、絡み部Ｇｙに対応する高輝度領域Ｇｙｙがそれぞれ表われている。
【００３７】
そして、この判別工程２２では、ディープラーニングによる学習で構築された学習モデルを用いて、第一の糸切れと第二の糸切れとが判別される。ここでの学習モデルは、人工知能（ＡＩ）モデル（例えば、ニューラルネットワークモデル）である。したがって、上記例示した検査画像Ｄ１〜Ｄ４が、ビーズ状塊Ｇｘを形成する第一の糸切れであるか、或いは絡み部Ｇｙを形成する第二の糸切れであるかの判別は、学習モデル（厳密には、学習モデルの構築に伴って得られた関数）を用いて行われる。
【００３８】
この判別工程２２が行われることによって、従来のように糸切れの態様を一種類のみと認識して画像処理を行っていた場合における糸切れの態様についての認識不足が回避されて、糸切れに対する処理が十分なものになる。しかも、第一の糸切れと第二の糸切れとでは発生要因が異なるため、この両者のうちの何れの糸切れが発生したかを判別することで、その発生事由を知得することができる。したがって、その発生事由に応じて保守点検や補修等を行うようにすれば、糸切れの発生を未然に防止することが可能となる。さらに、この判別工程２２では、学習モデルを用いて第一の糸切れと第二の糸切れとが判別されるため、輝度の閾値等を設定する必要がなくなり、判別処理の高効率化が図られる。また、ディープラーニングの活用によって判別処理の高精度化も図られる。
【００３９】
この判別工程２２が完了した時点においては、第一の糸切れと第二の糸切れとのそれぞれの発生回数、発生時刻、及び発生位置などの各種情報が収集される。この各種情報の収集は、画像制御システム１４のデータ処理部１９で行われる。そして、これらの各種情報は、画像制御システム１４の表示手段に表示される。
【００４０】
図８は、学習モデルを構築する手順を示すフローチャートである。先ずステップＳ１で、撮像手段によってブッシング４の下方を撮像して、複数のガラスフィラメントＧ２についての学習用元画像を得る。ここで、使用する撮像手段は、本実施形態では、上記の撮像手段１３であるが、同一の機能を有する他の撮像手段であってもよい。次に、ステップＳ２で、上記の学習用元画像を二値化処理した後、ステップＳ３で、糸切れ検知処理をする。ここでの二値化処理及び糸切れ検知処理は、上述の糸切れ検知工程２１での二値化処理及び糸切れ検知処理と同様にして行われる。
【００４１】
この後、ステップＳ４で、ビーズ状塊Ｇｘまたは絡み部Ｇｙに対応する高輝度領域が表われた二値化画像に対して、リサイズ処理を行うことで学習画像を得る。この学習画像は、中央部に高輝度領域が位置し、１４４×１４４ピクセルサイズである。なお、学習画像のサイズは、他のサイズであってもよい。また、学習画像の態様は、図５及び図７に例示した検査画像Ｄ１〜Ｄ４の態様と同一である。次いで、ステップＳ５で、この学習画像を、第一の糸切れの範疇に属するかまたは第二の糸切れの範疇に属するかに分類する。この分類は、作業者が、例えば図１に示す画像制御システム１４の表示手段に表示された学習画像を見ながら入力手段を操作することで行う。そして、以上の処理を複数回に亘って行った結果として、ステップＳ６で、複数枚（例えば数千枚または数万枚）の学習画像を収集する処理が行われる。
【００４２】
この時点においては、ステップＳ７で、上記の学習画像に基づいて、新たな学習画像を作成する。具体的には、上記の複数枚の学習画像の全てまたは一部について、当該学習画像をその中央部を通る直線の両側で反転させる改変処理のみを行うことで、新たな学習画像を作成する。この場合、当該学習画像をその中央部を通る上下方向に延びる直線の両側で反転させる改変処理と、当該学習画像をその中央部を通る左右方向に延びる直線の両側で反転させる改変処理との何れか一方のみ、または双方のみを行うことで、新たな学習画像を作成することが好ましい。以上のような改変処理を行うことで、新たな学習画像を追加して学習効率を高める際に、学習画像の種類が過度に多すぎることによる判別工程での精度の低下を抑制することができる。
【００４３】
この後、ステップＳ８で、第一の糸切れと第二の糸切れとに分類されている改変処理前の学習画像と、第一の糸切れと第二の糸切れとに分類されている改変処理後の学習画像とを使用して、ディープラーニングによる学習で学習モデルを構築する。そして、この学習モデルの構築に伴って、第一の糸切れと第二の糸切れとを判別する直接の要素である関数が作成される。
【００４４】
なお、以上の実施形態では、第一の糸切れと第二の糸切れとを判別する際に、ディープラーニングによる学習で構築された学習モデルを用いたが、学習のアルゴリズムは、ディープラーニングに限定されるものではなく、他の機械学習であってもよい。また、学習モデルを用いずに、プログラムと閾値とを用いて画像処理を行うことで、第一の糸切れと第二の糸切れとを判別するようにしてもよい。
【００４５】
また、以上の実施形態では、最も手前側に存する複数のガラスフィラメントＧ２に糸切れが発生する場合を例示したが、奥側（紙面の奥側）に存するガラスフィラメントＧ２に糸切れが発生した場合であっても、撮像手段１３はその糸切れ部を視野に捉えることができるため、既述の場合と同様の処理を行うことで第一の糸切れと第二の糸切れとを判別することができる。
【００４６】
さらに、以上の実施形態では、第一の糸切れとして、一本のガラスフィラメントＧ２のみに糸切れが発生した場合を例示したが、複数本のガラスフィラメントＧ２に糸切れが発生した場合でも、同様にして本発明を適用することができる。
【００４７】
また、以上の実施形態では、第二の糸切れとして、複数本のガラスフィラメントＧ２に糸切れが発生した場合を例示したが、一本のガラスフィラメントＧ２のみに糸切れが発生した場合でも、同様にして本発明を適用することができる。
【００４８】
さらに、以上の実施形態では、ガラスストランドＧ３をワインダ１０によって巻き取るようにしたが、これ以外に、ワインダ１０を使用せずに、ガラスストランドＧ３を下方に送りながら所定長さごとに切断するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４９】
１     ガラス繊維の製造装置
２     溶融炉
３     フィーダ
４     ブッシング
５     孔部
１３   撮像手段
２０   撮像工程
２１   検知工程
２２   判別工程
Ｄ１   検査画像
Ｄ２   検査画像
Ｄ３   検査画像
Ｄ４   検査画像
Ｇ１   溶融ガラス
Ｇ２   ガラスフィラメント
Ｇ３   ガラスストランド
【図１】
2020063164.tif 000003
【図２】
2020063164.tif 000004
【図３】
2020063164.tif 000005
【図４】
2020063164.tif 000006
【図５】
2020063164.tif 000007
【図６】
2020063164.tif 000008
【図７】
2020063164.tif 000009
【図８】
2020063164.tif 000010