(57)【要約】【課題】布片の色柄を判別できる色柄判別装置および色柄判別方法を提供する。【解決手段】布片Ｃを撮影するカメラ４と、カメラ４で撮影した画像を画像処理する画像処理手段５とを備え、カメラ４は布片Ｃを撮影して布片画像Ｐとし、画像処理手段５は、布片画像Ｐの布片領域Ｒにおける色値の波形の振幅を求め、求められた振幅が閾値を超えない場合は布片Ｃを無地物と判定し、閾値を超える場合は布片Ｃを柄物と判定する。色柄判別装置Ａの判定結果により布片検査装置の検査方法を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片Ｃを無地物と柄物とで分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
布片を撮影するカメラと、
該カメラで撮影した画像を画像処理する画像処理手段と、を備え、
前記カメラは、前記布片を撮影して布片画像とし、
前記画像処理手段は、
前記布片画像の布片領域における色値の波形の振幅を求め、
求められた前記振幅が閾値を超えない場合は前記布片を無地物と判定し、閾値を超える場合は前記布片を柄物と判定する
ことを特徴とする色柄判別装置。
【請求項２】
所定の色の検査台を備え、
前記カメラは、前記検査台を通過する前記布片を撮影して布片画像とし、
前記画像処理手段は、前記布片画像における前記検査台の色以外の領域を前記布片領域と特定する
ことを特徴とする請求項１記載の色柄判別装置。
【請求項３】
前記画像処理手段は、
前記布片を無地物と判定した場合に、
前記布片画像の色値を取得し、
取得された前記色値が白色に近い場合は前記布片を白無地と判定し、それ以外の場合は前記布片を色無地と判定する
ことを特徴とする請求項１または２記載の色柄判別装置。
【請求項４】
前記画像処理手段がアクセス可能な記憶手段を備え、
前記記憶手段には、前記布片の色種類ごとの基準色値が記憶されており、
前記画像処理手段は、
前記布片を無地物と判定した場合に、
前記布片画像の色値を取得し、
取得された前記色値を前記基準色値の中から探索し、
前記布片を探索された基準色値に対応する色種類と判定する
ことを特徴とする請求項１または２記載の色柄判別装置。
【請求項５】
布片を撮影するカメラと、
該カメラで撮影した画像を画像処理する画像処理手段と、
該画像処理手段がアクセス可能な記憶手段と、を備え、
前記記憶手段には、前記布片の柄種類ごとの色値の基準波形が記憶されており、
前記カメラは、前記布片を撮影して布片画像とし、
前記画像処理手段は、
前記布片画像の色値の波形を取得し、
取得された前記波形を前記基準波形の中から探索し、
前記布片を探索された基準波形に対応する柄種類と判定する
ことを特徴とする色柄判別装置。
【請求項６】
前記記憶手段には、前記布片の柄種類ごとの色値の基準波形が基準ピークパターンとして記憶されており、
前記画像処理手段は、
前記布片画像の色値の波形を取得し、
取得された前記波形のピークパターンを求め、
求められた前記ピークパターンを前記基準ピークパターンの中から探索し、
前記布片を探索された基準ピークパターンに対応する柄種類と判定する
ことを特徴とする請求項５記載の色柄判別装置。
【請求項７】
布片を撮影した布片画像の布片領域における色値の波形の振幅を求め、
求められた前記振幅が閾値を超えない場合は前記布片を無地物と判定し、閾値を超える場合は前記布片を柄物と判定する
ことを特徴とする色柄判別方法。
【請求項８】
前記布片を無地物と判定した場合に、
前記布片画像の色値を取得し、
取得された前記色値が白色に近い場合は前記布片を白無地と判定し、それ以外の場合は前記布片を色無地と判定する
ことを特徴とする請求項７記載の色柄判別方法。
【請求項９】
予め前記布片の色種類ごとの基準色値を記憶しておき、
前記布片を無地物と判定した場合に、
前記布片画像の色値を取得し、
取得された前記色値を前記基準色値の中から探索し、
前記布片を探索された基準色値に対応する色種類と判定する
ことを特徴とする請求項７記載の色柄判別方法。
【請求項１０】
予め布片の柄種類ごとの色値の基準波形を記憶しておき、
前記布片を撮影した布片画像の色値の波形を取得し、
取得された前記波形を前記基準波形の中から探索し、
前記布片を探索された基準波形に対応する柄種類と判定する
ことを特徴とする色柄判別方法。
【請求項１１】
予め布片の柄種類ごとの色値の基準波形を基準ピークパターンとして記憶しておき、
前記布片を撮影した布片画像の色値の波形を取得し、
取得された前記波形のピークパターンを求め、
求められた前記ピークパターンを前記基準ピークパターンの中から探索し、
前記布片を探索された基準ピークパターンに対応する柄種類と判定する
ことを特徴とする色柄判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色柄判別装置および色柄判別方法に関する。さらに詳しくは、布片の色柄（無地物、柄物、色種類、柄種類）を判別する色柄判別装置および色柄判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ホテルや病院等では大量にシーツや包布、ピロケース、浴衣、タオル等の布片が使用され、その使用済みの布片はランドリー工場で洗濯・乾燥され、再度ホテルや病院等で使用されることが一般的である。ランドリー工場においては布片を洗濯・乾燥した後、布片検査装置（例えば、特許文献１）で汚れや破れ等の欠陥がないか検査した後に、欠陥がない布片のみを折畳み機（例えば、特許文献２）で折畳む作業が行なわれる。
【０００３】
ところで、布片には無地物と柄物とがあり、無地物の中には複数の色種類があり、柄物の中には複数の柄種類がある。このように、布片には複数種類の色柄があるため、従来は作業員が布片を色柄別に分別した後に、布片検査装置や折畳み機に投入することが行われていた。これは、布片検査装置においては布片の色柄の違いによって検査方法や閾値などの設定を変更する必要があり、折畳み機においては布片を色柄別に分けてスタックする必要があるからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２４２３３０号公報
【特許文献２】特開２０１１−６７４７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
作業員が布片を色柄別に分別するのは面倒であるため、分別することなく布片検査装置や折畳み機に投入できることが望まれていた。色柄別に分別されずに混在状態で投入された布片を布片検査装置や折畳み機で適切に処理するためには、布片の色柄を自動的に判別する必要がある。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑み、布片の色柄を判別できる色柄判別装置および色柄判別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１発明の色柄判別装置は、布片を撮影するカメラと、該カメラで撮影した画像を画像処理する画像処理手段と、を備え、前記カメラは、前記布片を撮影して布片画像とし、前記画像処理手段は、前記布片画像の布片領域における色値の波形の振幅を求め、求められた前記振幅が閾値を超えない場合は前記布片を無地物と判定し、閾値を超える場合は前記布片を柄物と判定することを特徴とする。
第２発明の色柄判別装置は、第１発明において、所定の色の検査台を備え、前記カメラは、前記検査台を通過する前記布片を撮影して布片画像とし、前記画像処理手段は、前記布片画像における前記検査台の色以外の領域を前記布片領域と特定することを特徴とする。
第３発明の色柄判別装置は、第１または第２発明において、前記画像処理手段は、前記布片を無地物と判定した場合に、前記布片画像の色値を取得し、取得された前記色値が白色に近い場合は前記布片を白無地と判定し、それ以外の場合は前記布片を色無地と判定することを特徴とする。
第４発明の色柄判別装置は、第１または第２発明において、前記画像処理手段がアクセス可能な記憶手段を備え、前記記憶手段には、前記布片の色種類ごとの基準色値が記憶されており、前記画像処理手段は、前記布片を無地物と判定した場合に、前記布片画像の色値を取得し、取得された前記色値を前記基準色値の中から探索し、前記布片を探索された基準色値に対応する色種類と判定することを特徴とする。
第５発明の色柄判別装置は、布片を撮影するカメラと、該カメラで撮影した画像を画像処理する画像処理手段と、該画像処理手段がアクセス可能な記憶手段と、を備え、前記記憶手段には、前記布片の柄種類ごとの色値の基準波形が記憶されており、前記カメラは、前記布片を撮影して布片画像とし、前記画像処理手段は、前記布片画像の色値の波形を取得し、取得された前記波形を前記基準波形の中から探索し、前記布片を探索された基準波形に対応する柄種類と判定することを特徴とする。
第６発明の色柄判別装置は、第５発明において、前記記憶手段には、前記布片の柄種類ごとの色値の基準波形が基準ピークパターンとして記憶されており、前記画像処理手段は、前記布片画像の色値の波形を取得し、取得された前記波形のピークパターンを求め、求められた前記ピークパターンを前記基準ピークパターンの中から探索し、前記布片を探索された基準ピークパターンに対応する柄種類と判定することを特徴とする。
第７発明の色柄判別方法は、布片を撮影した布片画像の布片領域における色値の波形の振幅を求め、求められた前記振幅が閾値を超えない場合は前記布片を無地物と判定し、閾値を超える場合は前記布片を柄物と判定することを特徴とする。
第８発明の色柄判別方法は、第７発明において、前記布片を無地物と判定した場合に、前記布片画像の色値を取得し、取得された前記色値が白色に近い場合は前記布片を白無地と判定し、それ以外の場合は前記布片を色無地と判定することを特徴とする。
第９発明の色柄判別方法は、第７発明において、予め前記布片の色種類ごとの基準色値を記憶しておき、前記布片を無地物と判定した場合に、前記布片画像の色値を取得し、取得された前記色値を前記基準色値の中から探索し、前記布片を探索された基準色値に対応する色種類と判定することを特徴とする。
第１０発明の色柄判別方法は、予め布片の柄種類ごとの色値の基準波形を記憶しておき、前記布片を撮影した布片画像の色値の波形を取得し、取得された前記波形を前記基準波形の中から探索し、前記布片を探索された基準波形に対応する柄種類と判定することを特徴とする。
第１１発明の色柄判別方法は、予め布片の柄種類ごとの色値の基準波形を基準ピークパターンとして記憶しておき、前記布片を撮影した布片画像の色値の波形を取得し、取得された前記波形のピークパターンを求め、求められた前記ピークパターンを前記基準ピークパターンの中から探索し、前記布片を探索された基準ピークパターンに対応する柄種類と判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
第１発明によれば、布片画像の布片領域における色値の波形の振幅から、布片が無地物であるか、柄物であるか判別できる。そのため、色柄判別装置の判定結果により布片検査装置の検査方法を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片を無地物と柄物とで分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
第２発明によれば、布片画像における検査台の色以外の領域を布片領域とすることで、布片領域の特定が容易となり、正確に特定できる。その結果、無地物と柄物との判別の精度が向上する。
第３発明によれば、布片画像の色値から、布片が白無地であるか、色無地であるか判別できる。そのため、色柄判別装置の判定結果により布片検査装置の閾値などの設定値を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片を白無地と色無地とで分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
第４発明によれば、布片画像における色値から、布片の色種類を判別できる。そのため、色柄判別装置の判定結果により布片検査装置の閾値などの設定値を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片を色種類別に分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
第５発明によれば、布片画像の色値の波形から、布片の柄種類を判別できる。そのため、色柄判別装置の判定結果により布片検査装置の閾値などの設定値を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片を柄種類別に分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
第６発明によれば、布片画像の色値の波形のピークパターンから布片の柄種類を判別するので、波形そのものを探索する場合に比べてピークパターンの探索が容易であり、柄種類の判別の精度が向上する。
第７発明によれば、布片画像の布片領域における色値の波形の振幅から、布片が無地物であるか、柄物であるか判別できる。そのため、色柄判別装置の判定結果により布片検査装置の検査方法を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片を無地物と柄物とで分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
第８発明によれば、布片画像の色値から、布片が白無地であるか、色無地であるか判別できる。そのため、色柄判別装置の判定結果により布片検査装置の閾値などの設定値を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片を白無地と色無地とで分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
第９発明によれば、布片画像における色値から、布片の色種類を判別できる。そのため、色柄判別装置の判定結果により布片検査装置の閾値などの設定値を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片を色種類別に分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
第１０発明によれば、布片画像の色値の波形から、布片の柄種類を判別できる。そのため、色柄判別装置の判定結果により布片検査装置の閾値などの設定値を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片を柄種類別に分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
第１１発明によれば、布片画像の色値の波形のピークパターンから布片の柄種類を判別するので、波形そのものを探索する場合に比べてピークパターンの探索が容易であり、柄種類の判別の精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１実施形態に係る色柄判別装置の説明図である。
【図２】同色柄判別装置による色柄判別処理の全体フローチャートである。
【図３】柄無地判別処理のフローチャートである。
【図４】白無地判別処理のフローチャートである。
【図５】柄種類判別処理のフローチャートである。
【図６】色種類判別処理のフローチャートである。
【図７】（Ａ）図は柄物の布片画像の一例、（Ｂ）図は柄物のライン画像の各色値の波形の一例である。
【図８】（Ａ）図は無地物の布片画像の一例、（Ｂ）図は無地物のライン画像の各色値の波形の一例である。
【図９】ピークパターンの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
つぎに、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
本発明に係る色柄判別装置は、ランドリー工場などにおいて、洗濯・乾燥済みの布片に汚れや破れ等の欠陥がないか検査する布片検査装置や、布片を折畳む折畳み機などの前段の装置として配置され、布片の色柄を判別するために用いられる。色柄判別装置の判定結果を用いる装置としては、布片検査装置や折畳み機に限定されず、布片の色柄の情報が必要な種々の装置を採用し得る。
【００１１】
本明細書において「布片」とは、シーツや包布、ピロケース、浴衣、タオル等の処理対象となる布類を意味する。また、「色柄」とは、「無地物」、「柄物」、「色種類」、「柄種類」を含む概念である。「無地物」とは、全体が一つの色で構成され柄が付されていない布片を意味する。「柄物」とは、複数の色で構成され柄が付された布片を意味する。「色種類」とは、無地物のうち色の違いを指標として分けられた布片の種類を意味する。特に、「色種類」のうち白色の布片を「白無地」と称し、白色以外の布片を「色無地」と称する。「柄種類」とは、柄物のうち柄の違いを指標として分けられた布片の種類を意味する。
【００１２】
（第１実施形態）
図１に示すように、本発明の第１実施形態に係る色柄判別装置Ａは、布片Ｃを搬送するコンベア１、２と、コンベア１、２の間の接続部分に配置された検査台３と、検査台３を通過する布片Ｃを撮影するカメラ４と、カメラ４で撮影した画像を画像処理する画像処理手段５と、画像処理手段５がアクセス可能な記憶手段６とを備える。
【００１３】
検査台３は、少なくともその表面が所定の色（以下、「検査台色」と称する。）となっている。布片Ｃは検査台３の表面を通過する際にカメラ４で撮影されるため、検査台色はカメラ４で布片Ｃを撮影した画像の背景色となる。この詳細は後に説明する。
【００１４】
なお、検査台３として、台状の部材のほか、コンベアを用いてもよい。この場合には、コンベアベルトを検査台色とすればよい。特許請求の範囲に記載の「検査台」とは、台状の部材に限定されず、コンベアなど、布片Ｃの背景となる部材であればよい。
【００１５】
カメラ４としては、特に限定はされないが、ラインセンサカメラやエリアセンサカメラが用いられる。画像処理手段５はＣＰＵなどで構成され、記憶手段６はメモリなどで構成される。記憶手段６には、各種閾値のほか、後述の基準ピークパターンが予め記憶されている。
【００１６】
なお、色柄判別装置Ａの物理的な構成は布片検査装置と共通のものとしてもよい。すなわち、画像処理手段５において、色柄判別装置Ａの機能としての色柄判別処理と、布片検査装置の機能としての布片検査処理の両方を行うように構成してもよい。
【００１７】
つぎに、色柄判別装置Ａによる色柄判別処理を説明する。
図２に示すように、色柄判別装置Ａは、まず、カメラ４で布片Ｃを撮影して布片画像を取得する（ステップS1）。つぎに、画像処理手段５において柄無地判別処理を行い、布片Ｃが無地物であるか柄物であるかを判別する（ステップS2）。布片Ｃが無地物である場合は白無地判別処理を行い、布片Ｃが白無地であるか色無地であるかを判別する（ステップS3）。布片Ｃが柄物である場合は柄種類判別処理を行い、布片Ｃの柄種類を判別する（ステップS4）。以下、各ステップの詳細を順に説明する。
【００１８】
（１）布片画像取得（ステップS1）
作業員が色柄判別装置Ａに布片Ｃを投入すると、カメラ４は検査台３を通過する布片Ｃを撮影する。画像処理手段５はその画像を布片画像として取得する（ステップS1）。布片画像は、例えばコンベア１、２で搬送される布片Ｃの進行方向先頭部分など、布片Ｃの一部のみの画像でもよいし、布片Ｃの全体が収まる画像でもよい。
【００１９】
一般に、カメラで撮影された画像はRGB表色系で表現されたデータである。RGB表色系は、赤要素を表すR値、緑要素を表すG値、青要素を表すB値の組合せで色を表現する。各要素を8ビットで表す場合には、R値、G値、B値がそれぞれ0〜255の範囲の値となる。例えば、黒色は全ての要素が最小値であり、(R,G,B)=(0,0,0)で表現される。白色は全ての要素が最大値であり、(R,G,B)=(255,255,255)で表現される。
【００２０】
表色系はRGB表色系以外にも、XYZ表色系やYxy表色系など種々の表色系が存在する。特許請求の範囲に記載の「色値」とは、任意の表色系において色を表現する値を意味し、RGB表色系においてはR値、G値、B値に相当する。以下では、RGB表色系を例に説明するが、他の表色系でも同様である。
【００２１】
（２）柄無地判別処理（ステップS2）
つぎに、図３に基づき柄無地判別処理（ステップS2）の詳細を説明する。
図７（Ａ）に、布片Ｃが柄物である場合の布片画像Ｐを例示する。まず、画像処理手段５は、ステップS1で取得した布片画像Ｐからライン画像Ｌを取得する（ステップS2.1）。ここで、ライン画像Ｌとは布片画像Ｐの一部を構成する線状の画像である。カメラ４がラインセンサカメラである場合は、一のタイミングで撮影された画像をライン画像Ｌとすることができる。カメラ４がエリアセンサカメラである場合は、布片画像Ｐから１画素幅の線状の画像を抜き出してライン画像Ｌとすることができる。
【００２２】
図７（Ｂ）に、ライン画像Ｌの各色値（R値、G値、B値）の波形を例示する。図７（Ｂ）に示すグラフの横軸はライン画像Ｌに沿った位置座標を示し、縦軸は各色値（R値、G値、B値）を示す。各色値（R値、G値、B値）は、ライン画像Ｌ上の柄に沿ってその値が変化し、柄に従った波形を構成する。
【００２３】
つぎに、画像処理手段５は、ライン画像Ｌにおける布片領域Ｒを特定する（ステップS2.2）。ここで、布片領域Ｒとは、ライン画像Ｌまたは布片画像Ｐにおいて布片Ｃが映し出された領域である。前述のごとく、検査台３は所定の色であり、その検査台色が布片画像Ｐの背景色となる。画像処理手段５は、ライン画像Ｌにおける検査台色以外の領域を布片領域Ｒと特定する。図７（Ｂ）に示す例では、検査台色が黒色であり、検査台色の領域は各色値が最小値（(R,G,B)=(0,0,0)）、またはそれに近い値となっている。このような検査台色の領域を除外することで、布片領域Ｒを特定できる。
【００２４】
なお、検査台色としてどの色を採用するかは特に限定されないが、布片Ｃの色と区別がつきやすい色にすることが好ましい。一般に、布片Ｃは白色に近いため、検査台色を黒色とすることが好ましい。
【００２５】
つぎに、画像処理手段５は、布片領域Ｒにおける各色値（R値、G値、B値）の波形それぞれの振幅（AR、AG、AB）を求める（ステップS2.3）。振幅（AR、AG、AB）の求め方は特に限定されないが、例えば、布片領域Ｒにおける色値の最大値と最小値との差から求めればよい。また、振幅（AR、AG、AB）を、布片領域Ｒにおける色値の最大値と最小値との差の半分としてもよいし、最大値と平均値との差としてもよいし、平均値と最小値との差としてもよいし、二乗平均平方根から求めてもよい。
【００２６】
図７に示すように、布片Ｃが柄物である場合には、その柄に従って色値の波形に高低が生じるため、振幅（AR、AG、AB）が大きくなる。一方、図８（Ｂ）に示すように、布片Ｃが無地物である場合は、色値が位置によって変化しないため、振幅（AR、AG、AB）が小さくなる。
【００２７】
画像処理手段５は、ステップS2.3において求められた振幅（AR、AG、AB）と、予め記憶手段６に記憶されていた閾値とを比較することで、布片Ｃが無地物であるか、柄物であるかを判別する（ステップS2.4）。具体的には、全ての色値の振幅（AR、AG、AB）が閾値を超えない場合は、布片Ｃを無地物と判定する。いずれかの色値の振幅（AR、AG、AB）が閾値を超える場合は、布片Ｃを柄物と判定する。
【００２８】
布片Ｃを無地物と判定した場合は、その判定結果を戻り値として返して柄無地判別処理（ステップS2）を終了する（ステップS2.5）。布片Ｃを柄物と判定した場合は、その判定結果を戻り値として返して柄無地判別処理（ステップS2）を終了する（ステップS2.6）。
【００２９】
以上のように、ライン画像Ｌの布片領域Ｒにおける色値の波形の振幅（AR、AG、AB）から、布片Ｃが無地物であるか、柄物であるか判別できる。
また、ライン画像Ｌにおける検査台色以外の部分を布片領域Ｒとすることで、布片領域Ｒの特定が容易となり、正確に特定できる。その結果、無地物と柄物との判別の精度が向上する。
【００３０】
なお、上記実施形態では、１つのライン画像Ｌを基に無地物と柄物とを判別しているが、複数のライン画像Ｌを基に判別してもよい。この場合には、各ライン画像Ｌの布片領域Ｒにおける各色値の波形の振幅（AR、AG、AB）を求め、求められた各振幅（AR、AG、AB）と閾値とをそれぞれ比較して、布片Ｃが無地物であるか、柄物であるかを判別する。ライン画像Ｌの数を増やすことで、判別精度を向上させることができる。
【００３１】
ライン画像Ｌは、布片Ｃの幅方向（進行方向に対して直角方向）に沿って定めてもよいし、布片Ｃの縦方向（進行方向に沿った方向）に沿って定めてもよいし、布片Ｃの斜め方向（進行方向に対して斜め方向）に沿って定めてもよい。また、布片Ｃの幅方向、縦方向、斜め方向のライン画像Ｌを組み合わせて、各ライン画像Ｌを基に無地物と柄物とを判別してもよい。
【００３２】
また、上記実施形態では、ライン画像Ｌの布片領域Ｒにおける色値の波形を基に無地物と柄物とを判別しているが、布片画像Ｐの布片領域Ｒにおける色値の波形を基に判別してもよい。この場合には、色値の波形は２次元（布片Ｃの幅方向と縦方向）の広がりを有する。そのため、ステップS2.3では、２次元の広がりを有する色値の波形の振幅を求めればよい。
【００３３】
（３）白無地判別処理（ステップS3）
画像処理手段５は、柄無地判別処理（ステップS2）において布片Ｃを無地物と判定した場合に、白無地判別処理（ステップS3）を行う（図２参照）。白無地判別処理（ステップS3）では、布片Ｃが「白無地」であるか、「色無地」であるかを判別する。以下、図４に基づき白無地判別処理（ステップS3）の詳細を説明する。
【００３４】
まず、画像処理手段５は、布片画像Ｐの布片領域Ｒの色値（R値VR、G値VG、B値VB）を取得する（ステップS3.1）。ここで、色値（VR、VG、VB）を、布片領域Ｒの全体または一部の画素の色値の平均値としてもよいし、布片領域Ｒにおける特定の画素の色値としてもよい。ただし、無地物であっても、色値が位置を問わず均一であるとは限られず、シワやパイルなどの凹凸によって影が生じると、位置によって色値が異なる場合がある。このような影などの影響を低減させるため、色値（VR、VG、VB）として布片領域Ｒの全体または一部の画素の色値の平均値を用いることが好ましい。
【００３５】
つぎに、画像処理手段５は、ステップS3.1で取得された色値（VR、VG、VB）と、予め記憶手段６に記憶されていた閾値とを比較することで、布片Ｃが白無地であるか、色無地であるかを判別する（ステップS3.2）。
【００３６】
前述のごとく、RGB表色系において白色は全ての色値が最大値（(R,G,B)=(255,255,255)）として表現される。そのため、全ての色値（VR、VG、VB）が閾値を超える場合は、色値（VR、VG、VB）が白色に近いといえるため、布片Ｃを白無地と判定する。いずれかの色値（VR、VG、VB）が閾値を超えない場合は、布片Ｃを色無地と判定する。
【００３７】
また、RGB色空間における白色からの距離を指標として色値（VR、VG、VB）が白色に近いか否かを判断してもよい。すなわち、白色のR値をVRW(=255)、G値をVGW(=255)、B値をVBW(=255)として、ステップS3.1で取得された色値（VR、VG、VB）の白色（VRW、VGW、VBW）からの距離dを数１に基づき演算する。距離dが閾値を超える場合は、色値（VR、VG、VB）が白色に近いといえるため、布片Ｃを白無地と判定する。距離dが閾値を超えない場合は、布片Ｃを色無地と判定する。
【数１】
2014202700.tif 000003
【００３８】
布片Ｃを白無地と判定した場合は、その判定結果を出力して白無地判別処理（ステップS3）を終了する（ステップS3.3）。布片Ｃを色無地と判定した場合には、その判定結果を出力して白無地判別処理（ステップS3）を終了する（ステップS3.4）。
【００３９】
以上のように、布片画像Ｐの色値から、布片Ｃが白無地であるか、色無地であるか判別できる。
【００４０】
（４）柄種類判別処理（ステップS4）
画像処理手段５は、柄無地判別処理（ステップS2）において布片Ｃを柄物と判定した場合に、柄種類判別処理（ステップS4）を行う（図２参照）。柄種類判別処理（ステップS4）では、布片Ｃの「柄種類」を判別する。以下、図５に基づき柄種類判別処理（ステップS4）の詳細を説明する。
【００４１】
まず、画像処理手段５は、布片画像Ｐからライン画像Ｌを取得することで、そのライン画像Ｌの各色値（R値、G値、B値）の波形を取得する（ステップS4.1）。つぎに、画像処理手段５は、取得された各色値（R値、G値、B値）の波形から、それぞれのピークパターンを求める（ステップS4.2）。
【００４２】
ここで、ピークパターンとは、色値の波形のピーク同士の間隔（ピーク間隔）の配列パターンであり、色値の波形を単純化して表現したものである。画像処理手段５は、各色値（R値、G値、B値）の波形についてピークを抽出し、抽出したピークからピーク間隔を求めることで、ピークパターンを求める。一般に、柄物には周期的な柄が施されているため、ピークパターンは周期的なものとなる。例えば、図９に示すような色値の波形の場合、ピーク間隔は、l1、l2、l3、l1、l2、l3、・・・という配列パターンとなる。この場合、１周期分の（l1、l2、l3）をピークパターンとする。
【００４３】
記憶手段６には、予め布片Ｃの柄種類ごとに基準となるピークパターン（以下、基準ピークパターンと称する。）が記憶されている。基準ピークパターンは、布片Ｃの柄種類ごとの基準となる色値の波形（以下、基準波形と称する。）から求められたものである。
【００４４】
つぎに、画像処理手段５は、ステップS4.2で求められたピークパターンを記憶手段６に記憶された基準ピークパターンの中から探索する（ステップS4.3）。そして、布片Ｃを探索された基準ピークパターンに対応する柄種類と判定し、その判定結果を出力して柄種類判別処理（ステップS4）を終了する（ステップS4.4）。
【００４５】
以上のように、布片画像Ｐの色値の波形から、布片Ｃの柄種類を判別できる。
また、布片画像Ｐの色値の波形をピークパターンとし、そのピークパターンから布片Ｃの柄種類を判別するので、波形そのものを探索する場合に比べてピークパターンの探索が容易であり、柄種類の判別の精度が向上する。
【００４６】
なお、上記実施形態では、１つのライン画像Ｌを基に柄種類を判別しているが、複数のライン画像Ｌを基に判別してもよい。この場合には、各ライン画像Ｌの色値の波形のピークパターンを求め、求められたピークパターンを基準ピークパターンの中から探索することで、布片Ｃの柄種類を判別する。ライン画像Ｌの数を増やすことで、判別精度を向上させることができる。
【００４７】
ライン画像Ｌは、布片Ｃの幅方向（進行方向に対して直角方向）に沿って定めてもよいし、布片Ｃの縦方向（進行方向に沿った方向）に沿って定めてもよいし、布片Ｃの斜め方向（進行方向に対して斜め方向）に沿って定めてもよい。また、布片Ｃの幅方向、縦方向、斜め方向のライン画像Ｌを組み合わせて、各ライン画像Ｌを基に柄種類を判別してもよい。
【００４８】
また、上記実施形態では、ピークパターンを基に柄種類を判別しているが、布片画像Ｐの色値の波形そのものを基に判別してもよい。この場合には、記憶手段６には、布片Ｃの柄種類ごとの色値の基準波形を予め記憶しておき、取得された波形を基準波形の中から探索して、布片Ｃを探索された波形に対応する柄種類と判定する。
【００４９】
さらに、上記実施形態では、ライン画像Ｌの色値の波形を基に柄種類を判別しているが、布片画像Ｐの色値の波形、すなわち、２次元（布片Ｃの幅方向と縦方向）の広がりを有する色値の波形を基に判別してもよい。
【００５０】
以上の処理により、布片Ｃが「無地物」であるか「柄物」であるか、「白無地」であるか「色無地」であるか、どの「柄種類」であるかを判別できる。後段の布片検査装置では、色柄判別装置Ａの判定結果により検査方法や閾値などの設定値を自動で切り替えることができる。また、折畳み機では、色柄判別装置Ａの判定結果によりスタック位置を自動で切り替えることができる。
【００５１】
例えば、布片検査装置では、「無地物」と「柄物」とで検査方法を切り替え、「白無地」と「色無地」とで閾値などの設定値を切り替える。また、折畳み機は、「白無地」、「色無地」、「柄種類」によりスタック位置を切り替える。そのため、作業員が布片Ｃを色柄別に分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
【００５２】
（第２実施形態）
つぎに、本発明の第２実施形態に係る色柄判別装置Ｂを説明する。
色柄判別装置Ｂは、第１実施形態の色柄判別装置Ａにおいて、柄無地判別処理（ステップS2）において布片Ｃを無地物と判定した場合に、白無地判別処理（ステップS3）に代えて色種類判別処理（ステップS5）を行う実施形態である。色種類判別処理（ステップS5）では、布片Ｃの「色種類」を判別する。
【００５３】
本実施形態において記憶手段６には、布片Ｃの色種類ごとに基準となる色値（以下、基準色値と称する。）が記憶されている。
【００５４】
以下、図６に基づき色種類判別処理（ステップS5）の詳細を説明する。
まず、画像処理手段５は、布片画像Ｐの布片領域Ｒの色値（VR、VG、VB）を取得する（ステップS5.1）。色値（VR、VG、VB）を、布片領域Ｒの全体または一部の画素の色値の平均値としてもよいし、布片領域Ｒにおける特定の画素の色値としてもよい。
【００５５】
つぎに、画像処理手段５は、ステップS5.1で取得された色値（VR、VG、VB）を記憶手段６に記憶された基準色値の中から探索する（ステップS5.2）。そして、布片Ｃを探索された基準色値に対応する色種類と判定し、その判定結果を出力して色種類判別処理（ステップS5）を終了する（ステップS5.3）。
【００５６】
以上のように、布片画像Ｐの色値から、布片Ｃの色種類を判別できる。そのため、色柄判別装置Ｂの判定結果により布片検査装置の閾値などの設定値を自動で切り替えたり、折畳み機のスタック位置を自動で切り替えたりできるので、作業員が布片Ｃを色種類別に分別する必要がなく、作業の手間を省くことができる。
【００５７】
（その他の実施形態）
上記実施形態では、検査台３を設け、布片画像Ｐにおける検査台色以外の領域を布片領域Ｒと特定したが、カメラ４の撮影範囲が布片Ｃよりも狭い場合には、布片画像Ｐに背景が写り込まない。この場合には、布片画像Ｐの全体が布片領域Ｒであるので、布片領域Ｒを特定する必要がない。そのため、検査台３を設ける必要はなく、布片領域Ｒを特定するステップ（S2.2）を省略できる。
【００５８】
また、上記の柄無地判別処理（ステップS2）、白無地別処理（ステップS3）、柄種類判別処理（ステップS4）、色種類判別処理（ステップS5）のいずれが一つのみを実施してもよいし、２つ以上を組み合わせて実施してもよい。投入される布片Ｃの色柄や、後段の装置で必要とされる情報によって必要な処理を選択すればよい。
【符号の説明】
【００５９】
Ａ      色柄判別装置
１、２  コンベア
３      検査台
４      カメラ
５      画像処理手段
６      記憶手段
【図１】
2014202700.tif 000004
【図７】
2014202700.tif 000005
【図８】
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【図９】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2014202700.tif 000011
【図６】
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