(57)【要約】【課題】フィルタ処理をすることなく処理時間が短く低コストで、容易に編傷を検知することが可能な丸編機における編地の編傷検知方法および装置を提供する。【解決手段】丸編機１０の編成部１２で編み立てられた筒状の編地の表面を照射する照明部２、照射された編地を撮影する撮影部３、および撮影部３による撮影画像に基づいて編傷検知を行なう画像処理制御回路４を備え、画像処理制御回路４は、編地を撮影した画像の平均明度を画素ごとに検出する明度検出部５と、検出された複数の画素における平均明度を順次移動しながら平均化して、移動平均値を演算する移動平均演算部６と、各画素の移動平均値の変化に対する所定の閾値を設定する閾値設定部７と、各画素の移動平均値が設定された閾値を超えて大きく変化する箇所を、編地の編傷と判断する編傷判断部８とを有する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
丸編機の編成部で編み立てられた筒状の編地を照射する照明部、照射された編地を撮影する撮影部、および前記撮影部による撮影画像に基づいて編傷検知を行なう画像処理制御回路を備え、
前記画像処理制御回路は、
編地を撮影した画像の平均明度を画素ごとに検出する明度検出部と、
前記明度検出部により検出された複数の画素における平均明度を順次移動しながら平均化して、移動平均値を演算する移動平均演算部と、
各画素の移動平均値の変化に対する所定の閾値を設定する閾値設定部と、
各画素の移動平均値が設定された閾値を超えて大きく変化する箇所を、発生した編傷と判断する編傷判断部とを有する、丸編機における編地の編傷検知装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記編傷判断部は、前記演算された移動平均値の変化の最大値が設定された最大閾値よりも大きいとき、または最小値が設定された最小閾値よりも小さいとき、編傷と判断する、丸編機における編地の編傷検知装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記編傷判断部は、前記演算された移動平均値の変化の標準偏差が編傷のない状態の標準偏差よりも所定以上高いとき、編傷と判断する、丸編機における編地の編傷検知装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記閾値設定部は、編傷のない状態の基準平均明度分布に基づき、その移動平均値を基準として実際に編傷が発生して変化した移動平均値を参照して閾値を設定する、丸編機における編地の編傷検知装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記移動平均演算部の移動平均演算単位が１ループ幅での画素数において、最小で２個である、丸編機における編地の編傷検知装置。
【請求項６】
請求項１において、
前記明度検出部は、編傷のうち縦筋を検知する撮影画像を所定角度回転させた撮影画像に基づいて横筋を検知する、丸編機における編地の編傷検知装置。
【請求項７】
請求項１において、筒状の編地が無地である、丸編機における編地の編傷検知装置。
【請求項８】
丸編機の編成部で編み立てられた筒状の編地を照明部で照射し、照射された編地を撮影部で撮影して、撮影画像に基づいて前記撮影部による編傷検知を行なう丸編機における編地の編傷検知方法であって、
編地を撮影した画像の平均明度を画素ごとに検出し、前記検出された複数の画素における平均明度を順次移動しながら平均化して、移動平均値を求め、各画素の移動平均値の変化に対する所定の閾値を設定し、各画素の移動平均値が設定された閾値を超えて大きく変化する箇所を、発生した編傷と判断する、丸編機における編地の編傷検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、編地、特に丸編機によって製造される筒状編地に発生する編傷を検知する編傷検知方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、複数の編針を滑動自在に針溝に収容したシリンダを回動させて、筒状の編地を編成する丸編機が知られており、丸編機により製造された筒状編地では、縦筋、横段（横筋）、汚れおよび穴傷などの編傷を生じることがある。これらは編機の異常や使用する糸の品質などに起因する。通常、編傷は作業者の目視によって検査されるが、このような人的検査では大きな労力が必要となり製造コストも増加する。
【０００３】
このため、丸編機の編地の編傷を自動的に検知する技術として、編地に対して光を投受光する投光器と受光器を設けて、受光器で得た反射光から所定のフィルタ処理で編傷に対応する周波数成分を取り出し、その出力レベルが一定以上のとき編傷を検知するものが知られている（例えば特許文献１、２）。
【０００４】
また、撮影部（ディジタルカメラ）で編地を撮影しコンピュータ画像解析手法を用いて編傷を検知する技術も知られている（例えば特許文献３）。この技術は、編地の画像を複数のブロックに分割しその分割されたブロックの輝度値の平均である平均輝度値を求め、検査対象の各ブロックにそれぞれ隣接するブロックについて、所定の係数を乗じて平均輝度値の差分を取るフィルタ処理により画像処理を行う。このフィルタは異なる性質の複数のフィルタを有し、これにより得られた各検査対象ブロックの演算値の何れもが所定の閾値を超えた場合に、その検査対象ブロックの編地部分に欠陥があると判断される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２５７６１号公報
【特許文献２】特開平５−１４９８９３号公報
【特許文献３】特開２０１４−１６７４５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１、２では、編地に生じた明瞭な編傷は検知可能であるが、小さい傷や編糸の編成欠陥によるコントラストの低い欠陥部分は的確に検知できないという問題があった。さらに、横段（横筋）のような不明瞭な欠陥を検知するために、検知感度を上げると、誤検知も多くなって検知精度が低下するので、検知感度と検知精度の向上は相互にトレードオフとなる問題もあった。
【０００７】
また、特許文献３は編傷検知の能力が高いが、高度な画像解析処理を必要とし、長い処理時間と構成の複雑さにより高コストとなる。さらに編傷の状態や組み合わせによっては編傷が存在しても偶然にその平均輝度値が閾値を超えない場合も発生しうる。
【０００８】
特に大量に製造されるＴシャツやポロシャツ等に使用する天竺や鹿の子などの無地の編地では、編針の破損による縦筋や編機の部品や糸の不良による横段（横筋）はその原因を解決しない限り発生し続けて、大量の編地が無駄になることがあり、大きな負担となる。
【０００９】
しかも、特許文献１〜３のいずれもが所定帯域を除去するフィルタ処理を必要としており、種々の編傷に対してこれに対応する周波数成分を的確に取り出すのが容易ではなく、複数のフィルタを設定する場合には、構造が複雑になり、かつ高コスト化する。そこで、処理時間が短く低コストで編傷を検知する技術の実現が従来から要請されている。
【００１０】
本発明は、前記問題点を解決して、フィルタ処理をすることなく処理時間が短く低コストで、小さい編傷やコントラストの低い欠陥部分の検知、横段（横筋）などの編傷を容易に検知することが可能な丸編機における編地の編傷検知方法および装置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】
【００１１】
本発明の丸編機における編地の編傷検知方法および装置は、丸編機の編成部で編み立てられた筒状の編地を照明部で照射し、照射された編地を撮影部で撮影して、画像処理制御回路により前記撮影部による撮影画像に基づいて編傷検知を行なうものであって、前記明度検出部により編地を撮影した画像の平均明度を画素ごとに検出し、移動平均演算部により検出された複数の画素における平均明度を順次移動しながら平均化して、移動平均値を演算し、閾値設定部により各画素の移動平均値の変化に対する所定の閾値を設定し、編傷判断部により各画素の移動平均値が設定された閾値を超えて大きく変化する箇所を、発生した編傷と判断する。
【００１２】
この構成によれば、編地を撮影した画像の複数の画素における平均明度を順次移動しながら平均化し、各画素の移動平均値が設定された閾値を超えて大きく変化する箇所を編地の編傷と判断するので、フィルタ処理をすることなく処理時間が短く低コストで、容易に編傷を検知することができる。
【００１３】
本発明では、演算された移動平均値の変化の最大値が設定された最大閾値よりも大きいとき、または最小値が設定された最小閾値よりも小さいとき、編傷と判断してもよい。この場合、移動平均値の変化の最大値または最小値を用いることでより簡単な計算で編傷を検知することができる。
【００１４】
本発明では、演算された移動平均値の標準偏差の変化が編傷のない状態の標準偏差よりも所定以上高いとき、編傷と判断してもよい。この場合も簡単な計算で編傷を検知することができる。
【００１５】
好ましくは、前記閾値は、編傷のない状態の基準平均明度分布に基づき、その移動平均値を基準として実際に編傷が発生して変化した移動平均値を参照して設定される。したがって、実際に発生した編傷に基づいて閾値が設定されるので、正確に編傷を検知することができる。
【００１６】
好ましくは、移動平均演算単位が１ループ幅での画素数において、最小で２個である。この場合、画素数が少ない簡単な計算で、より処理時間を短く編傷を検知することができる。
【００１７】
本発明では、編傷のうち縦筋を検知する撮影画像を所定角度回転させた撮影画像に基づいて横筋を検知してもよい。この場合、ディジタルカメラ１台で編傷を検知することができる。
【００１８】
好ましくは、筒状の編地が無地である。したがって、模様がなく色ごとの明るさを考慮しない平均明度の検出により簡単に編傷を検知することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、編地を撮影した画像の複数の画素における平均明度を順次移動しながら平均化し、各画素の移動平均値が設定された閾値よりも大きく変化する箇所を編地の編傷と判断するので、フィルタ処理をすることなく処理時間が短く低コストで、容易に編傷を検知することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る編傷を検知する編傷検知装置を有する丸編機を示す正面図である。
【図２】製造された円筒形の編地を示す斜視図である。
【図３】編針とシンカーの配置を示す斜視図である。
【図４】編地の画像を示す正面拡大図である。
【図５】（Ａ）、（Ｂ）は編地の画像を示す正面図である。
【図６】編傷検知装置の構成を示すブロック図である。
【図７】各画素（ピクセル）における移動平均演算を示す特性図である。
【図８】編地の画像を示す正面拡大図である。
【図９】編地の画像を示す正面拡大図である。
【図１０】編地の画像を示す正面拡大図である。
【図１１】編地の画像を示す正面拡大図である。
【図１２】（Ａ）、（Ｂ）は各画素（ピクセル）における平均明度の移動平均演算を示す特性図である。
【図１３】編地の画像を示す正面拡大図である。
【図１４】移動平均値の変化の最大値および最小値の差を示す特性図である。
【図１５】編傷検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図１６】編傷検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図１７】編傷検知装置の動作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】
【００２１】
以下、本発明の実施形態を図面にしたがって説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る編傷を検知する編傷検知装置を備えた丸編機１０を示す正面図である。この丸編機１０は、筒状の編地を編み立てる編成部１２と、編み立てられた筒状の編地を巻き取る巻取部１３と、丸編機全体を制御する制御部１６とを備えている。
【００２２】
図１において、複数個の脚２１によって支持されたベッド２２の上方に編成部１２が設置されている。ベッド２２上には複数本のポスト２４が立てられてあり、その上部は連結部材によって水平部材２５が固定されている。水平部材２５に給糸部９が支持されている。編成部１２は、制御部の制御により、図示しない複数の編針を滑動自在に針溝に収容したシリンダをメインモータ１５による駆動で回動させ、編針に給糸部９を経由して糸１１を供給させて螺旋状に編み目を積み重ね、図２のように、筒状の編地を編み立てる。編み立てられた編地は、ベッド２２の下方に設置された複数の巻取ローラを含む巻取部１３により巻き取られる。
【００２３】
図３のように、給糸される編針（ニードル）４１の両隣にシンカー４２が位置しており、編針４１とシンカー４２は周方向（縦方向）に沿って交互に配置される。前記シリンダの回動により編針１は上下方向に運動し、この編針４１に対して、シンカー４２の上部のシンカートップ４３が例えば直交するように、シンカー４２が径方向（横方向）に前後運動し、両者は同期して同一動作を繰り返して、図４に示すように、ニードルループαとシンカーループβにより編地が編み立てられる。
【００２４】
この編地は、例えば天竺や鹿の子などの無地であり、同じ形状の編み目が上下左右に規則正しく配列している。製造されて編み立てられる円筒状の編地は適度に伸長され、その編み目の縦列（ウエール）は、ほぼ垂直であり、また横列（コース）はほぼ水平の、ある一定の角度である（丸編の特性により螺旋状になる）。よって編み目の糸の部分と編み目の隙間も縦方向Ｙ（ウエール方向）および横方向Ｘ（コース方向）にて一定の繰り返し（周期）になっている。つまり光の反射や透過する光の分布もコース方向およびウエール方向で一定の繰り返し（周期）になっている。図５（Ａ）は編傷のない状態の編地、（Ｂ）は編傷のうち縦筋のある状態の編地を示す。
【００２５】
本編傷検知装置１は、上記のような丸編機１０、編地および編み目の特性を利用して単純な計算のみで編傷の検知を可能とするものであり、図６のように、丸編機１０の編成部１２（図１）で編み立てられた筒状の編地を照射する照明部２、照射された編地を撮影する撮影部（ディジタルカメラ）３、および撮影した画像に基づいて編傷検知を行なう画像処理制御回路４を備えている。画像処理制御回路４は制御部１６（図１）に内蔵されている。ディジタルカメラ３および照明部２はともに、例えば図２のように筒状の編地の内側に設置されて、順光で編地を検知している。編地はシリンダの回動に伴い回転するので、この例のように１セットでも編傷の検知が可能であるが、複数セット設けてもよい。なお、筒状の編地の外側にディジタルカメラ３を設置し、これに対向して照射部２を編地の内側に設置して、逆光で検知してもよい。
【００２６】
画像処理制御回路４は、編地を撮影した画像の平均明度を画素ごとに検出する明度検出部５と、明度検出部５により検出された複数の画素における平均明度を順次移動しながら平均化して、移動平均値を演算する移動平均演算部６と、各画素の移動平均値の変化に対する所定の閾値を設定する閾値設定部７と、各画素の移動平均値が設定された閾値を超えて大きく変化する箇所（位置）を、発生した編傷と判断する編傷判断部８とを有する。編傷判断部８によって編傷が発生したと判断されると、停止信号ｈが出力されて丸編機１０の稼働が停止される。
【００２７】
（１）編傷がない場合
図４のように、例えば編地のニードルループαは大きく、シンカーループβが小さい。図８は、図４における編み目１ピッチで４ピクセル（画素）による解像度の例である。縦方向に平均明度を計算した場合、ピクセル１，４，５，８・・が同じ平均明度になり、２，３，６，７・・が同じ平均明度になる。そして１，４，５，８・・が明色の糸の部分を多く含んでいるので高い平均明度になる。一方、２，３，６，７・・は空間を多く含んでいるので低い平均明度となる。
【００２８】
次に、図７に示す各ピクセルの平均明度において、編み目１ピッチのピクセル数を移動平均計算単位とする移動平均を計算すると、その移動平均値はすべて同じ値になる。つまりピクセル１，２，３，４と２，３，４，５と３，４，５，６・・・の平均値は同じ値になる。紡績糸による編み目は糸の撚りの影響によるひし形に変形する。その影響により、例えば１，２，３，４の平均明度がそれぞれ異なることも考えられる。しかし、編み目は縦横方向規則正しくつながつているので,編み目幅１ピッチでのビクセル数の移動平均単位による移動平均値は同一である。
【００２９】
（２）編傷がある場合
図９（図５（Ｂ））は縦筋が発生した例である。ピクセル５，６，７，８の１編み目幅にてニードルルーブが小さくなりシンカーループが大きくなつている。この場合、移動平均値は「１，２，３，４」、「２，３，４，５」、「９，１０，１１，１２」、「１０，１１，１２，１３」・・・、および「５，６，７，８」、「６，７，８，９」で同じ値になる。「５，６，７，８」は１編み目幅内での変形なので平均明度が同じになる。また「６，７，８，９」もほぼそれに近い状態である。一方、この値に対し、「３，４，５，６」および「４，５，６，７」は糸の部分を多く含むので平均明度が高く、「７，８，９，１０」、「８，９，１０，１１」は空間を多く含むので平均明度が低くなる。画像を取り込んだ（キャプチャーした）図でピクセルの区分の中心と編み目の中心が一致することはまれである。図１０がその例である。しかしどのような位置関係でも移動平均は図７に示すように一定の値になる。
【００３０】
編針の破損等により編み目が形成されない縦筋が最も明瞭であり検知しやすい。一方、最も微細で明瞭でない縦筋が図９に示す１編み目幅内での編み目の変形（乱れ）である。この縦筋を検知するためには、編み目幅内での平均明度の違いを検知し、最小で２ピクセルによる解像度が必要となる。図１１が２ピクセルの例である。この場合、「１，２」、「３，４」、「５，６」、「６，７」・・・が同じ移動平均値になり、「２，３」が高い値、「４，５」が低い値になる。
【００３１】
すなわち、編傷が存在すると、その箇所で平均明度分布の周期が変化する。本発明では、この変化を利用して編傷の有無を検知する。具体的には、製造中の編地の画像を取得し、縦筋の場合は少なくとも編み目の２等分の幅の縦列（ウエール）毎の平均明度を算出し、移動平均計算単位を最小で２（２ピクセル１ループ幅でのピクセル数）とし、その移動平均値を算出する。縦筋がなければ移動平均値はほぼ同じ値になる。縦筋が存在するとその部分で移動平均値が変化するので、その移動平均値の変化の最大値と最小値の差を求めて設定された閾値に基づいて縦筋の有無を判断する。１つの編み目の幅の２等分の幅毎の平均明度を取得しているのは、編針の破損による編み目の１列がなくなるような縦筋だけでなく、編み目の幅は同じでも編み目の変形による微細な縦筋をも検知するためである。
【実施例】
【００３２】
以下、図５（Ａ）、（Ｂ）、図１２（Ａ）、（Ｂ）、および図１３〜図１７に基づき、本発明の実施例について説明する。
丸編機で製造された天竺編地（無地）を使用し、縦筋欠陥の有無の２種類の編地を用意した。 これらの編地は、ディジタルカメラ３を用いて、倍率２５で、レンズから編地へ垂直に順光する。図５（Ａ）、（Ｂ）に示すように、２種類の画像Ａ、Ｂを撮影した。図５（Ｂ）では編針の損傷によるループの欠落による画像Ｂの縦筋欠損が視認される。
【００３３】
次に、これらの画像から色データを抽出して、画像Ａ、Ｂの垂直連続画素の平均明度（Average of brightness）を求める。平均明度は、画素内のＲＧＢそれぞれの中で最大値と最小値の平均値（０〜２５５）から得られる。色ごとの明るさは考慮しないので、模様のない無地の編地の検知に適していると言える。本実施例ではこれを２５５で割って、０から１．０で表される（図１２（Ａ）、（Ｂ）の縦軸の平均明度に使用、最小０で最大１．０）。なお、平均明度は％表示でもビット数０〜２５５でも表示できる。一方、輝度はＲＧＢそれぞれに色の明るさを考慮した所定の重み付けがなされており、模様のある編地の検知に適していると言える。平均明度による検知は、色ごとの明るさを考慮しないので、輝度による検知に比べて簡単で若干処理時間も短くなる。
【００３４】
次に、編地の画像における平均明度の分布を確認する。図１２（Ａ）、（Ｂ）において、実線が画像の平均明度を示し、破線は平均明度の移動平均値（Moving average of the Average of brightness）を示す。縦筋欠陥がない図１２（Ａ）では、連続する水平ループが繰り返すので、平均明度分布は規則的な周期となり、基準平均明度分布となる。移動平均値は、移動平均計算単位がループの水平間隔と等しい場合には同じ値であり、移動平均値は水平な直線状線を示す。図１２（Ｂ）は縦筋欠陥を有する編地の画像を示す。
【００３５】
図１３において、画面上の破線は平均明度の高い箇所（山）を示し、実線は平均明度の低い箇所（谷）を示している。これらの４つの箇所は、水平連続ループの繰り返しに従って左右に繰り返される。明るい色の糸が破線上にあり、平均明度を高くし、暗い色のループ空間が実線上にあり、平均明度を低くしている。
【００３６】
縦筋欠陥がある図１２（Ｂ）では、箇所ａを除いて図１２（Ａ）と同様の平均明度分布の規則的な周期が観測される。平均明度分布で変形された（乱れた）箇所ａでは、平均明度の山と山の間隔が広く、平均明度の最小値も小さくなっており、移動平均値も箇所ａで大きく落ち込んでいる。この変形箇所ａは、図５（Ｂ）の縦筋欠陥の位置と等価である。
【００３７】
このように、縦筋欠陥を検知するためには、縦筋欠陥に起因する変形された平均明度分布を、平均明度分布の規則的な周期に基づいて定量的に把握する必要があり、平均明度の移動平均値が使用される。図５（Ｂ）に示すように縦筋欠陥が存在し、平均明度分布で不均一な周期が生じる場合、その欠陥により移動平均値が大きく変化する。
【００３８】
縦筋欠陥を定量的に把握するために、図１２（Ａ）、（Ｂ）の移動平均値を用いて、移動平均値の変化の最大値と最小値の差（Ｄｉｆｆ  Ａ）および／または移動平均値の変化の標準偏差（Standard Deviation of moving average)が算出される。図１４に各画像のこれらの値を示す。画像Ａ（image A）および画像Ｂ（image B）と比較して、Ｄｉｆｆ  Ａおよび縦筋欠陥を伴う画像Ｂの標準偏差は、欠陥のない画像Ａのものより所定以上に高い。したがって、縦筋欠陥のない部分の移動平均値を基に、移動平均値の変化の最大値と最小値、または、標準偏差を用いて縦筋欠陥を定量的に認識することが可能となる。
【００３９】
このうち、移動平均値の変化の最大値と最小値を用いるのが処理時間は最も速い。閾値設定部７は、例えば実験結果から欠陥のない画像と欠陥のある画像のＤｉｆｆ  Ａの中間値、または標準偏差の中間値を閾値として設定する。編傷はその原因により微細なものから明瞭なものまである。製造する品質基準に合わせて閾値が変更される。
【００４０】
図１５〜図１７に示すフローチャートに基づき、具体的な編傷検知方法について説明する。図１５は縦筋の最大閾値・最小閾値を計算するフローチャートを示す。まず、目視で編傷のない事を確認した上で、編成条件を設定するために編地の度目調整などを完了（ステップａ１）した後、編機を稼動する（ステップａ２）。そして、編機に設置されたディジタルカメラにより製造される編地を撮影し、編傷のない編地の画像を取り込む（キャプチャーする）（ステップａ３）。続いて、キャプチャーされた画像を編機に内蔵している明度検出部５（コンピュータ）で編地のウエール方向の平均明度を計算（演算）する（ステップa４）。次に、移動平均値演算部６（コンピュータ）で編地の平均明度の移動平均値を計算する（ステップa５）。
【００４１】
そして、閾値設定部７（コンピュータ）で移動平均値の基準±推奨閾値より最大閾値・最小閾値を計算する（ステップa６）。このステップａ６では、例えば閾値は、編傷のない状態の基準平均明度分布に基づき、その移動平均値を基準として実際に編傷が発生して変化した移動平均値を参照して設定される。前記推奨閾値は過去の経験から推奨する閾値を予め決められる。編傷検知装置では一般に閾値を決める方法として故意に編傷を発生させ、それを基準に閾値を決めている。本発明でも過去に製造実績のない編地の場合は故意に編傷を発生させ、閾値設定部７（コンピュータ）で計算されたＤｉｆｆ  Ａまたは標準偏差を基にユーザの品質基準に基づき会話形式で閾値が決められる。製造実績のある編地はその時に使用した閾値を基に現在の品質に合わせて適切な閾値が用いられる。閾値が設定されると編機を停止し終了する（ステップa７）。ステップa７からは図１７のステップc１に続き、編機を稼動して編地の製造を開始する。なお、図１５、１６、１７において破線で囲んだ箇所は画像処理制御回路４（コンピュータ）の内部で処理をするフローを示す。
【００４２】
次に、図１６は横筋（横段）の最大閾値・最小閾値を計算するフローチャートを示す。目視で編傷のない事を確認した上で、編成条件を設定するために編地の度目調整などを完了（ステップb１）した後、編機を稼動する（ステップb２）。そして、編機に設置されたディジタルカメラにより製造される編地を撮影し、編傷のない編地の画像をキャプチャーする（ステップb３）。
【００４３】
続いて、キャプチャーされた画像を閾値設定部７（コンピュータ）で編地のコース（横列）の角度を計算する（ステップb４）。具体的には、平均明度の標準偏差を利用してコースの角度を算出する。キャプチャー画像を水平方向に明度平均を算出した場合、コースが真の水平状のときのこぎり状の上下振幅が最大になる。コースの角度が増してくると明暗が按分され上下振幅が少なくなる。つまりコースが真の水平状で標準偏差も最大になる。この性質を利用してキャプチャー画像を０.１度〜０.２度単位で回転させながらもっとも標準偏差が大きくなる角度を算出する。この角度が元の画像のコースが傾いている角度になる。
【００４４】
次に、ディジタルカメラの設置角度を調整する。具体的には前述のコースの角度を算出し、その角度にカメラを回転させ、画像のコースが水平になるように、手動あるいはステップモータを使用して自動でカメラを回転する。なお、２台のディジタルカメラを使用し縦筋を１台目で、横筋（横段）を２台目で撮影する（ステップｂ５）。
【００４５】
続いて、キャプチャーされた画像を明度検出部５（コンピュータ）で編地のコース方向の平均明度を計算する。なお、１台のディジタルカメラを前述の縦筋と横筋の両方に使用する場合にｂ５での処理は不要で、平均明度を計算する前にコース角度を考慮した画像の回転補正が必要である。（ステップｂ６）。次に、移動平均値演算部６（コンピュータ）で編地の平均明度の移動平均値を計算する（ステップｂ７）。そして、閾値設定部７（コンピュータ）で移動平均値の平均±推奨閾値より最大閾値・最小閾値を計算する（ステップｂ８）。この場合、図１５のステップａ６と同様に閾値が設定される。閾値が設定されると編機を停止し終了する（ステップｂ９）。ステップｂ９からは図１７のステップc１に続き、編機を稼動して編地の製造を開始する。
【００４６】
次に、図１７は編機の稼動時に編傷検知装置が編傷検知の処理するフローチャートを示す。まず、編機を稼動して編地の製造を開始する（ステップｃ１）。次に、ディジタルカメラで製造される編地を撮影し、編地の画像をキャプチャーする（ステップｃ２）。続いて、キャプチャーされた画像を明度検出部５（コンピュータ）で編地のウエール方向及びコース方向の平均明度を計算する（ステップｃ３）。なお、ディジタルカメラが２台の場合はそれぞれウエール方向とコース方向の平均明度の計算が行われる。
【００４７】
次に、移動平均値演算部６（コンピュータ）で編地の平均明度の移動平均値を計算する（ステップｃ４）。そして、閾値設定部７（コンピュータ）で移動平均値の基準±推奨閾値より最大閾値・最小閾値を計算する（ステップｃ５）。続いて、編傷判断部８（コンピュータ）で最大値＞最大閾値または最小値＜最小閾値の場合（Yes）には、編傷ありと判断する。それ以外の最大値＜＝最大閾値および最小値＞＝最小閾値の場合（No）には、編傷なしと判断する。編傷なしと判断した場合にはステップｃ１に戻る（ステップｃ６）。編傷ありと判断した場合には編機を停止させる（ステップｃ７）。作業者が編機上の編傷を修復する場合には編傷が完全にディジタルカメラより下方に編み下がるまで編機が停止するのを無効にする。編傷を修復し、編機を再稼動した場合（Yes）はステップｃ１に戻る。編機上の編傷を修復せずに、または修復したが編機を再稼動しない場合（No）はステップｃ７に戻る（ステップｃ８）。
【００４８】
このように、天竺や鹿の子などの無地の編地を対象にした本実施例では、ループの縦列および横列の凹凸の周期性の平均明度が、編傷のない部分においては規則正しく、そしてその平均明度の周期の倍数の移動平均ユニットでのそれらの移動平均値はほぼ同じ値になる。そして編み傷が存在すると、規則正しい凹凸の周期性が乱れ、移動平均値もその部分で異なる値になる。つまり図１２（Ｂ）のように、編傷が存在すると移動平均値が乱れることに着目し、キャプチャーした編地画像の平均明度の移動平均値およびその最大値と最小値の差という非常に単純な計算方法で微細な編傷を検知することができる。
【００４９】
なお、編地および編み目の特性によって、画像のピクセルによる解像度は調整できるようにし、編み目が変形した縦筋も検知しながら処理時間を短くするために、標準的には２ピクセル／１ループ幅に設定しておくのが好ましい。横段（横筋）の場合も、縦方向（ウエール方向）が横方向（コース方向）に変わるのみで、その計算原理は同一である。また穴傷と汚れについても発生によって平均明度分布に差異が生じるのでその移動平均値によりこれらの検知が可能となる。
【００５０】
これにより、本発明では、編地を撮影した画像の複数の画素における平均明度を順次移動しながら平均化し、各画素の移動平均値が設定された閾値を超えれば編地の編傷と判断するので、フィルタ処理をすることなく処理時間が短く低コストで、容易に編傷を検知することが可能となる。
【００５１】
この実施形態では、明度検出部５が検出した平均明度の移動平均演算に基づいて、編傷を検知している。平均明度はＲＧＢそれぞれの最大値と最小値の平均値であって、色の影響を受ける模様のない無地の編地の編傷を十分に検知できる。しかも移動平均数が最小２個でよいので、計算処理時間が短く低コストにできる。なお、無地の編地の場合も含め、色の影響を受ける模様のある編地の場合、ＲＧＢそれぞれに重み付けをした輝度を用いて、明度検出部に代えた輝度検出部によって検出した当該輝度の移動平均演算に基づいて編傷を検知するようにしてもよい。なお、平均明度計算として移動平均値の変化の最大値のみを使用することができる。
【００５２】
本発明は、以上の実施形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の追加、変更または削除が可能である。したがって、そのようなものも本発明の範囲内に含まれる。
【符号の説明】
【００５３】
１：編傷検知装置
２：照明部
３：撮影部（ディジタルカメラ）
４：画像処理制御回路
５：明度検出部
６：移動平均演算部
７：閾値設定部
８：編傷判断部
１０：丸編機
１２：編成部
１６：制御部
Ｘ：横方向（コース方向）
Ｙ：縦方向（ウエール方向）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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