(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
繊維製品の形態安定性能を評価する方法であって、
洗濯及び乾燥の前、後における繊維製品の外観をそれぞれ画像として表す第１の画像データ、第２の画像データを入力し、
上記第１の画像データ、上記第２の画像データが表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を用いて、シワの特徴を表す第１の同時生起特徴量、第２の同時生起特徴量を求め、
上記第２の同時生起特徴量から対応する上記第１の同時生起特徴量を減算して差分を求め、
上記差分に基づいて、この差分をシワについての目視判定結果に対応させるように予め定められた換算式を用いて、上記繊維製品の形態安定性能を表す数値指標を算出することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
上記第１の画像データ、上記第２の画像データを入力する際に、上記第１の画像データ、上記第２の画像データをそれぞれ５０ｄｐｉ超の解像度で入力し、
入力された上記第１の画像データ、上記第２の画像データの解像度を１０ｄｐｉ以上、５０ｄｐｉ以下の範囲内に低下させ、この解像度が低下された上記第１の画像データ、上記第２の画像データを、それぞれ上記第１の同時生起特徴量、上記第２の同時生起特徴量を求めるための基礎にすることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法において、
上記第１の同時生起特徴量、上記第２の同時生起特徴量をそれぞれ求める際に、
上記第１の画像データ、上記第２の画像データが表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を用いて、或る画素が或る明度であり、かつ、その画素から一定の位置関係だけ離れた別の画素が或る明度である確率を要素とする第１の同時生起行列、第２の同時生起行列を作成し、
上記第１の同時生起行列、第２の同時生起行列から、上記第１の同時生起特徴量、上記第２の同時生起特徴量として、それぞれ、角二次モーメント、エントロピー、コントラスト、相関を表す４種類の特徴量を抽出することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれか一つに記載の方法において、
上記換算式を、上記目視判定結果を表す値を目的変数とし、上記差分を表す値を説明変数として、回帰分析によって予め定めることを特徴とする方法。
【請求項５】
繊維製品の形態安定性能を評価する装置であって、
洗濯及び乾燥の前、後における繊維製品の外観をそれぞれ画像として表す第１の画像データ、第２の画像データを入力するデータ入力部と、
上記第１の画像データ、上記第２の画像データが表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を用いて、シワの特徴を表す第１の同時生起特徴量、第２の同時生起特徴量を求める特徴量演算部と、
上記第２の同時生起特徴量から対応する上記第１の同時生起特徴量を減算して差分を求める減算部と、
上記差分に基づいて、この差分をシワについての目視判定結果に対応させるように予め定められた換算式を用いて、上記繊維製品の形態安定性能を表す数値指標を算出する数値指標算出部とを備えたことを特徴とする装置。
【請求項６】
請求項１から４までのいずれか一つに記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、繊維製品の形態安定性能を評価する方法および装置に関し、より詳しくは、洗濯及び乾燥に対する繊維製品の形態安定性能を評価する方法および装置に関する。また、この発明は、そのような方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。また、この発明は、そのようなプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ワイシャツ等の繊維製品は洗濯や着用によってシワが入るが、着用時の見栄えから一般的にシワは好まれないものとされている。このため、形態安定加工（シワが入りにくい加工）が施された繊維製品が市販されている。
【０００３】
繊維製品の形態安定性能を評価する方法として、現状では、ＪＩＳ（日本工業規格）  Ｌ  １０９６  ８．２４（洗濯後のしわ）に規定された方法、ＡＡＴＣＣ（（米国）繊維化学染色協会）試験方法１２４に規定された方法などが用いられている。これらの方法は、３名の熟練した観察者が、暗室内に設置された観察装置を用いて、ＡＡＴＣＣ試験方法１２４で規定されている判定見本（立体的レプリカ）と試験片とを比較することによって等級判定を行う目視判定である。立体的レプリカはシワの程度により５級、４級、３．５級、３級、２級、１級の６段階に値付けされており、５級が最もシワが少ない。各々の観察者が試験片のシワの程度に近い立体的レプリカの等級を判定する。そして、各々の観察者が判定した等級を平均して、得られた平均値を試験片のシワの程度として決定する。
【０００４】
このような評価方法では、観察者が目で見て立体的レプリカに近い等級を判定することから、主観的な評価となる。また、６段階だけの判定見本から、試験片のシワの程度に近い見本を選ぶ必要があること、繊維製品のシワの程度をプラスチック製の立体的レプリカと比較する必要があること、立体的レプリカは白色のみであり、生地の色柄の影響を観察者が修正する必要があることなどから、判定が容易ではなく、観察者となるためには熟練を要する。このため、より客観性の高い判定方法が求められている。
【０００５】
客観的な画像解析によるシワの判定方法として、ＪＩＳ  Ｌ  １９０５  附属書ＪＡ（参考）に光学三次元計測法が挙げられている。この方法は、スリット状の影を試験片に投影し、ＣＣＤカメラによって凹凸情報を取り出す方法である。そのため、光が透過、反射又は吸収される試験片からは三次元凹凸情報を取得できないこと、生地の柄の影響を受けること、暗室内に専用の大掛かりな装置を設置する必要があることから、実用性は低い。
【０００６】
非特許文献１（森俊夫ら、「画像解析による綿布の折りしわ外観の視覚的特徴」、日本衣服学会誌、平成１５（２００４）年１０月、第４８巻、第１号、ｐ．２７−３３）は、画像解析によって折りシワの視覚的特徴を検討している。すなわち、対象試料（白の綿布）の画像情報から、折りシワの特徴を表す角二次モーメント（ＡＳＭ）、エントロピー（ＥＮＴ）、コントラスト（ＣＯＮ）、相関（ＣＯＲ）の４種類のパラメータを見出し、折りシワの外観を定量的に評価している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】森俊夫ら、「画像解析による綿布の折りしわ外観の視覚的特徴」、日本衣服学会誌、平成１５（２００４）年１０月、第４８巻、第１号、ｐ．２７−３３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１の方法は、洗濯及び乾燥に対する繊維製品の形態安定性能を評価するものではない。また、非特許文献１の方法では、対象試料（繊維製品）が色柄を有する場合には、その色柄の影響を受けて、評価の精度が低下する可能性がある。
【０００９】
そこで、この発明の課題は、洗濯及び乾燥に対する繊維製品の形態安定性能を客観的に精度良く評価できる方法および装置を提供することにある。また、この発明の課題は、そのような方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することにある。また、この発明の課題は、そのようなプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、この発明の方法は、
繊維製品の形態安定性能を評価する方法であって、
洗濯及び乾燥の前、後における繊維製品の外観をそれぞれ画像として表す第１の画像データ、第２の画像データを入力し、
上記第１の画像データ、上記第２の画像データが表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を用いて、シワの特徴を表す第１の同時生起特徴量、第２の同時生起特徴量を求め、
上記第２の同時生起特徴量から対応する上記第１の同時生起特徴量を減算して差分を求め、
上記差分に基づいて、この差分をシワについての目視判定結果に対応させるように予め定められた換算式を用いて、上記繊維製品の形態安定性能を表す数値指標を算出することを特徴とする。
【００１１】
本明細書で、「洗濯及び乾燥の前」とは、典型的には、繊維製品が未だ１回も洗濯及び乾燥の処理を受けていない状態を指す。「洗濯及び乾燥の後」とは、その繊維製品が洗濯及び乾燥の処理を１回分受けた後の状態であっても良いし、複数回分（例えば、５回〜１０回分）受けた後の状態であっても良い。なお、本発明では、繊維製品が洗濯及び乾燥の処理を何回か受けた後の状態と、その後さらに洗濯及び乾燥の処理を何回か受けた後の状態との比較を排除しない。
【００１２】
また、「画像内の各画素位置」とは、その画像が像平面内に配列された画素の集合からなるものとして、その像平面内で各画素が占める位置を意味する。
【００１３】
この発明の方法では、上記第２の同時生起特徴量から対応する上記第１の同時生起特徴量を減算して差分を求める。この差分は、洗濯及び乾燥の前、後におけるシワの変化分（増加分）に相当する。この差分を用いることにより、上記繊維製品が色柄を有する場合であっても、算出されるべき数値指標（上記繊維製品の形態安定性能を表す）に対して、その色柄の影響を除去することができる。したがって、算出された数値指標の精度を高めることができる。また、この発明の方法では、上記差分に基づいて、この差分をシワについての目視判定結果に対応させるように予め定められた換算式を用いて、上記繊維製品の形態安定性能を表す数値指標を算出する。この数値指標は、洗濯及び乾燥に対する上記繊維製品の形態安定性能を客観的に表すものとなる。よって、この発明の方法によれば、洗濯及び乾燥に対する繊維製品の形態安定性能を客観的に精度良く評価できる。
【００１４】
なお、この発明では、第１の画像データ、第２の画像データをそれぞれ入力する際に、例えば洗濯及び乾燥の前、後で第１の画像データ、第２の画像データを順次入力しても良いし、または、予め取得された第１の画像データ、第２の画像データを実質的に同時に受け取って入力しても良い。
【００１５】
一実施形態の方法では、
上記第１の画像データ、上記第２の画像データを入力する際に、上記第１の画像データ、上記第２の画像データをそれぞれ５０ｄｐｉ超の解像度で入力し、
入力された上記第１の画像データ、上記第２の画像データの解像度を１０ｄｐｉ以上、５０ｄｐｉ以下の範囲内に低下させ、この解像度が低下された上記第１の画像データ、上記第２の画像データを、それぞれ上記第１の同時生起特徴量、上記第２の同時生起特徴量を求めるための基礎にすることを特徴とする。
【００１６】
ここで、「ｄｐｉ」は、解像度の単位であり、１インチ当たりの画素数（ドット・パー・インチ）を意味する。
【００１７】
この一実施形態の方法では、解像度が低下された上記第１の画像データ、上記第２の画像データを、それぞれ上記第１の同時生起特徴量、上記第２の同時生起特徴量を求めるための基礎にする。これにより、上記繊維製品の生地が紋様を有する場合であっても、算出されるべき数値指標（上記繊維製品の形態安定性能を表す）に対して、その紋様の影響を軽減することができる。したがって、算出された数値指標の精度を高めることができる。
【００１８】
一実施形態の方法では、
上記第１の同時生起特徴量、上記第２の同時生起特徴量をそれぞれ求める際に、
上記第１の画像データ、上記第２の画像データが表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を用いて、或る画素が或る明度であり、かつ、その画素から一定の位置関係だけ離れた別の画素が或る明度である確率を要素とする第１の同時生起行列、第２の同時生起行列を作成し、
上記第１の同時生起行列、第２の同時生起行列から、上記第１の同時生起特徴量、上記第２の同時生起特徴量として、それぞれ、角二次モーメント、エントロピー、コントラスト、相関を表す４種類の特徴量を抽出することを特徴とする。
【００１９】
この一実施形態の方法によれば、上記第１の同時生起特徴量、上記第２の同時生起特徴量としての４種類の特徴量（角二次モーメント（ＡＳＭ）、エントロピー（ＥＮＴ）、コントラスト（ＣＯＮ）、相関（ＣＯＲ））によって、上記繊維製品のシワの特徴を適切に表すことができる。
【００２０】
一実施形態の方法では、上記換算式を、上記目視判定結果を表す値を目的変数とし、上記差分を表す値を説明変数として、回帰分析によって予め定めることを特徴とする。
【００２１】
この一実施形態の方法では、上記換算式を、上記目視判定結果を表す値を目的変数とし、上記差分を表す値を説明変数として、回帰分析によって予め定める。この結果、算出された数値指標は上記目視判定結果に対応するものとなり、評価の精度を高めることができる。
【００２２】
なお、上記換算式を、非一時的にデータを記憶し得る記憶部（例えば、半導体不揮発性メモリなど）に記憶させておくのが望ましい。これにより、記憶部から上記換算式を所望のタイミングで読み出して、上記換算のために用いることができる。
【００２３】
別の局面では、この発明の装置は、
繊維製品の形態安定性能を評価する装置であって、
洗濯及び乾燥の前、後における繊維製品の外観をそれぞれ画像として表す第１の画像データ、第２の画像データを入力するデータ入力部と、
上記第１の画像データ、上記第２の画像データが表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を用いて、シワの特徴を表す第１の同時生起特徴量、第２の同時生起特徴量を求める特徴量演算部と、
上記第２の同時生起特徴量から対応する上記第１の同時生起特徴量を減算して差分を求める減算部と、
上記差分に基づいて、この差分をシワについての目視判定結果に対応させるように予め定められた換算式を用いて、上記繊維製品の形態安定性能を表す数値指標を算出する数値指標算出部とを備えたことを特徴とする。
【００２４】
この発明の装置では、まず、データ入力部が、洗濯及び乾燥の前、後における繊維製品の外観をそれぞれ画像として表す第１の画像データ、第２の画像データを入力する。次に、特徴量演算部が、上記第１の画像データ、上記第２の画像データが表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を用いて、シワの特徴を表す第１の同時生起特徴量、第２の同時生起特徴量を求める。次に、減算部が、上記第２の同時生起特徴量から対応する上記第１の同時生起特徴量を減算して差分を求める。そして、数値指標算出部が、上記差分に基づいて、この差分をシワについての目視判定結果に対応させるように予め定められた換算式を用いて、上記繊維製品の形態安定性能を表す数値指標を算出する。
【００２５】
ここで、上記減算部が求める差分は、洗濯及び乾燥の前、後におけるシワの変化分（増加分）に相当する。この差分を用いることにより、上記繊維製品が色柄を有する場合であっても、算出されるべき数値指標（上記繊維製品の形態安定性能を表す）に対して、その色柄の影響を除去することができる。したがって、算出された数値指標の精度を高めることができる。また、上記数値指標算出部が算出する数値指標は、洗濯及び乾燥に対する上記繊維製品の形態安定性能を客観的に表すものとなる。よって、この発明の装置によれば、洗濯及び乾燥に対する繊維製品の形態安定性能を客観的に精度良く評価できる。
さらに別の局面では、この発明のプログラムは、上記方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
この発明のプログラムをコンピュータに実行させることにより、上記方法を実施することができる。
さらに別の局面では、この発明の記録媒体は、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
この発明の記録媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせ、実行させることにより、上記方法を実施することができる。
【発明の効果】
【００２６】
以上より明らかなように、この発明の方法および装置によれば、洗濯及び乾燥に対する繊維製品の形態安定性能を客観的に精度良く評価できる。また、この発明のプログラムをコンピュータに実行させることにより、上記方法を実施することができる。また、この発明の記録媒体に記憶されたプログラムをコンピュータに読み取らせ、実行させることにより、上記方法を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】この発明の一実施形態の、繊維製品の形態安定性能を評価する装置のブロック構成を示す図である。
【図２】上記装置によって、繊維製品の形態安定性能を評価するための全体的な処理フローを示す図である。
【図３】図２において第１の同時生起特徴量、第２の同時生起特徴量を求めるステップＳ２の処理フローを具体的に示す図である。
【図４】画像が占める像平面ＩＰ内で、或る画素が明度ｉであり、かつ、その画素から一定の位置関係δ＝（ｄ，θ）だけ離れた別の画素が明度ｊである態様を例示する図である。
【図５】明度が０から３までの４階調にある、画素数４×４のサイズの画像についての、各画素位置の明度を例示する図である。
【図６】図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図６（Ｃ）、図６（Ｄ）は、それぞれ、図５の明度マップの場合において、ｄ＝１、θ＝０°のとき、ｄ＝１、θ＝４５°のとき、ｄ＝１、θ＝９０°のとき、ｄ＝１、θ＝１３５°のときに作成される同時生起行列を示す図である。
【図７】上記処理フローによって形態安定性能の評価する際のデータの流れを示す図である。
【図８】上記換算式を用いて算出された数値指標と、目視判定結果を表す数値との対応を表す検証結果を示す図である。
【図９】上記換算式を設定するために用いられた回帰分析用の元データを示す図である。
【図１０】図８の検証結果を得るために用いられた、洗濯及び乾燥の前、後における繊維製品の外観を表す画像を、上下に並べて示す図である。
【図１１】図８の検証結果を得るために用いられた、洗濯及び乾燥の前、後における別の繊維製品の外観を表す画像を、上下に並べて示す図である。
【図１２】図８の検証結果を得るために用いられた、洗濯及び乾燥の前、後におけるさらに別の繊維製品の外観を表す画像を、上下に並べて示す図である。
【図１３】図８の検証結果を得るために用いられた、洗濯及び乾燥の前、後におけるさらに別の繊維製品の外観を表す画像を、上下に並べて示す図である。
【図１４】図８の検証結果を得るために用いられた、洗濯及び乾燥の前、後におけるさらに別の繊維製品の外観を表す画像を、上下に並べて示す図である。
【図１５】第１の画像データ、第２の画像データの解像度が可変して設定された場合の、換算によって算出された数値指標と目視判定結果との間の相関係数の変化を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、この発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２９】
（装置の概略構成）
図１は、この発明の一実施形態の、洗濯及び乾燥に対する繊維製品の形態安定性能を評価する装置（全体を符号１で示す。）のブロック構成を示している。以下では、「洗濯及び乾燥」を適宜「洗濯・乾燥」と記す。
【００３０】
この装置１は、制御部１１と、データ入力部１２と、操作部１３と、記憶部１４と、表示部１８とを備えている。この例では、データ入力部１２に、読取部３０が接続されている。
【００３１】
読取部３０は、繊維製品の外観の画像を表す画像データを取得する。この例では、読取部３０は、市販のフラットベッド型のスキャナー、例えば、セイコーエプソン株式会社製のフラットベッドカラーイメージスキャナーＧＴ−Ｓ６４０を含む。このフラットベッド型のスキャナーは、ガラス台上に載置された繊維製品の試験片に、下方からガラスを通して光を照射して、試験片の外観（ガラス台に載置された面）を光学的に読み取って、その画像を表す画像データを取得する。
【００３２】
制御部１１は、ソフトウェアによって動作するＣＰＵ（中央演算処理ユニット）を含み、後述の各種処理を実行する。
【００３３】
データ入力部１２は、公知の入力インタフェースからなり、読取部３０が取得した画像データ（洗濯・乾燥の前の第１の画像データ、洗濯・乾燥の後の第２の画像データ）を、この例ではリアルタイムで順次入力する。
【００３４】
操作部１３は、公知のキーボードおよびマウスを含み、ユーザからのコマンド、各種情報を入力するために働く。コマンドとしては、処理の開始を指示するコマンド、演算結果の記録を指示するコマンドなどが含まれる。入力される情報としては、複数の繊維製品の試験片をそれぞれ識別するための試料情報（名称、試料番号など）などが含まれる。
【００３５】
記憶部１４は、この例では、非一時的にデータを記憶し得るハードディスクドライブまたはＥＥＰＲＯＭ（電気的に書き換え可能な不揮発性メモリ）からなり、換算式記憶部１５と、画像データ記憶部１６と、演算結果記憶部１７とを含んでいる。
【００３６】
換算式記憶部１５は、第１、第２の画像データから得られた後述の特徴量の差分を、シワについての目視判定結果に対応させるための換算式を記憶している。この換算式の求め方、使い方については、後述する。
【００３７】
画像データ記憶部１６は、繊維製品の試験片ごとに、その試験片の試料番号に対応付けて、データ入力部１２を介して入力された画像データ（第１、第２の画像データ）を記憶する。
【００３８】
演算結果記憶部１７は、繊維製品の試験片ごとに、その試験片の試料番号に対応付けて、後述の処理によって得られた形態安定性能を表す数値指標（後述の数値指標ＷＣ）を記憶する。
【００３９】
表示部１８は、この例ではＬＣＤ（液晶表示素子）からなり、制御部１１による演算結果などの各種情報を表示する。
【００４０】
（形態安定性能の評価方法）
この装置１は、制御部１１による制御によって、全体として図２に示す処理フローに従って動作する。
【００４１】
（１）  データ入力
まず、制御部１１がデータ入力部１２を介して、図２中のステップＳ１に示すように、評価対象となる繊維製品についての、洗濯・乾燥前の外観を表す第１の画像データと、洗濯・乾燥後の外観を表す第２の画像データとを入力する。
【００４２】
ｉ）具体的には、まず、この装置１のユーザが評価対象となる繊維製品から生地の試験片を採取する。試験片は、その繊維製品を代表する部位（例えば、衣服の前身頃または後身頃）から採取する。この例では、採取される試験片は、未だ１回も洗濯・乾燥の処理を受けていないものとする。試験片の寸法は、１試験片につき１０ｃｍ角以上、好ましくは４０ｃｍ角とする。４０ｃｍ角はＪＩＳ  Ｌ  １０９６  ８．２４の「洗濯後のしわ」欄に規定されている試験片の大きさであるが、これに限定されるものではない。
【００４３】
ii）  次に、読取部３０としてのスキャナー（この例では、セイコーエプソン株式会社製のフラットベッドカラーイメージスキャナーＧＴ−Ｓ６４０）によって、洗濯前の試験片の画像を表す第１の画像データ（図７中に、これを符号Ｄ１で表す。）を取得する。具体的には、ユーザが試験片の表面をスキャナーのガラス台上に載置し、試験片の外観（ガラス台に載置された表面）を光学的に読み取らせる。
【００４４】
ここで、ＧＴ−Ｓ６４０の製品仕様では、読み取り解像度は５０ｄｐｉ以上とされている。この例では、読み取り解像度を７２ｄｐｉに設定しておく。また、ユーザが試験片をガラス台上に置く際には、スキャナーの蓋を被せる等によって試験片を潰すことなく、シワが入らないように自然に置く。また、外部からの光が入らないように、遮光カバー等によって外乱光を遮る、もしくは暗室で測定する。スキャナーに付属している画像補正機能は全てオフしておく。
【００４５】
iii）  次に、ユーザが試験片に洗濯・乾燥の処理を施す。洗濯・乾燥の処理としては、例えば、ＪＩＳ  Ｌ  ０２１７の番号１０３による「洗い方」と番号６０１による「干し方」による処理が挙げられるが、これに限定されるものではない。
【００４６】
iv）  次に、再び読取部３０としてのスキャナー（ＧＴ−Ｓ６４０）によって、洗濯・乾燥後の試験片の画像を表す第２の画像データ（図７中に、これを符号Ｄ２で表す。）を取得する。第２の画像データＤ２の取得の手順、解像度の条件等は、第１の画像データＤ１の取得の場合のものと全く同一にする。
【００４７】
この例では、読取部３０によって取得された第１の画像データＤ１、第２の画像データＤ２は、データ入力部１２を介してリアルタイムで順次入力され、制御部１１の制御によって、試験片の試料番号に対応付けて、画像データ記憶部１６に記憶される。
【００４８】
なお、この例では、第１の画像データＤ１、第２の画像データＤ２は、読取部３０によって順次取得されるが、これに限られるものではない。装置１の外部で予め取得された第１の画像データＤ１、第２の画像データＤ２を、例えばインターネットなどの図示しないネットワークを介して、データ入力部１２が順次または略同時に受け取って入力しても良い。
【００４９】
（２）  特徴量演算
次に、制御部１１が特徴量演算部として働いて、図２中のステップＳ２に示すように、第１の画像データＤ１、第２の画像データＤ２が表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を用いて、シワの特徴を表す４種類の第１の同時生起特徴量（図７中に、これを符号ＡＳＭ１，ＥＮＴ１，ＣＯＮ１，ＣＯＲ１で表す。）、第２の同時生起特徴量（図７中に、これを符号ＡＳＭ２，ＥＮＴ２，ＣＯＮ２，ＣＯＲ２で表す。）を求める。
【００５０】
ｉ）  具体的には、まず、図３中のステップＳ２１に示すように、第１の画像データＤ１、第２の画像データＤ２の解像度を、それぞれ１０ｄｐｉ以上、５０ｄｐｉ以下の範囲内、この例では２０ｄｐｉに低下させる。ここで、画像データの解像度の変更は、市販の画像処理ソフトウェア、例えばＰａｉｎｔ  Ｓｈｏｐ  Ｐｒｏ  ＰＨＯＴＯ  Ｘ２（Ｃｏｒｅｌ社製）などを用いて行うことができる。なお、第１の画像データＤ１、第２の画像データＤ２の低下されるべき解像度は、同一の解像度とする。
【００５１】
このように解像度が低下された第１の画像データ（図７中に、これを符号Ｄ１′で表す。）、第２の画像データ（図７中に、これを符号Ｄ２′で表す。）を、それぞれ第１の同時生起特徴量ＡＳＭ１，ＥＮＴ１，ＣＯＮ１，ＣＯＲ１、第２の同時生起特徴量ＡＳＭ２，ＥＮＴ２，ＣＯＮ２，ＣＯＲ２を求めるための基礎にする。これにより、繊維製品（試験片）の生地が紋様を有する場合であっても、算出されるべき数値指標（繊維製品の形態安定性能を表す）に対して、その紋様の影響を軽減することができる。
【００５２】
ii）  次に、図３中のステップＳ２２に示すように、解像度が低下された第１の画像データＤ１′、第２の画像データＤ２′が表す画像について、それぞれ、その画像内の各画素位置の明度を表す第１の明度マップ（図７中に、これを符号ＭＸ１で表す。）、第２の明度マップ（図７中に、これを符号ＭＸ２で表す。）を作成する。
【００５３】
この例では、解像度が低下された第１の画像データＤ１′、第２の画像データＤ２′の画素数は、４０ｃｍ角の試験片で２０ｄｐｉであるから、約３１５画素×３１５画素となる。これらの第１の画像データＤ１′、第２の画像データＤ２′が表す画像について、各画素位置の明度（Ｌ）を２５６階調で求める。明度（Ｌ）の算出は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の色濃度から行い、次の式１によって求める。
Ｌ＝０．１７７Ｒ＋０．８１３Ｇ＋０．０１１Ｂ        ・・・（式１）
【００５４】
このようにして、第１の画像データＤ１′、第２の画像データＤ２′が表す画像について、各画素位置の明度（Ｌ）を表す第１の明度マップＭＸ１、第２の明度マップＭＸ２を作成する。
【００５５】
iii）  次に、図３中のステップＳ２３に示すように、第１の明度マップＭＸ１、第２の明度マップＭＸ２から、それぞれ４方向について、第１の同時生起行列、第２の同時生起行列を作成する。
【００５６】
ここで、「同時生起行列」とは、例えば図４に示すように、像平面ＩＰ内で、或る画素（図中に●印で表す）が或る明度ｉであり、かつ、その画素から一定の位置関係δ＝（ｄ，θ）だけ離れた別の画素が或る明度ｊである確率Ｐδ（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ＝０，１，２，…，ｎ−１）を要素とする行列として定義される。ｄは画素間距離、θは位置角度（方向）、ｎは明度の階調数を表している。簡素化された例（非特許文献１参照）として、図５は、明度が０から３までの４階調にある、画素数４×４のサイズの画像についての、明度マップを例示している。この明度マップの場合において、ｄ＝１、θ＝０°のとき、ｄ＝１、θ＝４５°のとき、ｄ＝１、θ＝９０°のとき、ｄ＝１、θ＝１３５°のときに作成される同時生起行列は、それぞれ図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図６（Ｃ）、図６（Ｄ）に示すものとなる。なお、同時生起行列の要素は頻度を表すので、より正確には、行列内の全ての要素の和が１になるように正規化される。
【００５７】
実際の例では、図７中に示すように、第１の画像データＤ１′について、δ＝（１，０°）のときの確率Ｐδ（ｉ，ｊ）を要素とする同時生起行列ＣＸ１（０°）と、δ＝（１，４５°）のときの確率Ｐδ（ｉ，ｊ）を要素とする同時生起行列ＣＸ１（４５°）と、δ＝（１，９０°）のときの確率Ｐδ（ｉ，ｊ）を要素とする同時生起行列ＣＸ１（９０°）と、δ＝（１，１３５°）のときの確率Ｐδ（ｉ，ｊ）を要素とする同時生起行列ＣＸ１（１３５°）とを作成する。同様に、第２の画像データＤ２′について、δ＝（１，０°）のときの確率Ｐδ（ｉ，ｊ）を要素とする同時生起行列ＣＸ２（０°）と、δ＝（１，４５°）のときの確率Ｐδ（ｉ，ｊ）を要素とする同時生起行列ＣＸ２（４５°）と、δ＝（１，９０°）のときの確率Ｐδ（ｉ，ｊ）を要素とする同時生起行列ＣＸ２（９０°）と、δ＝（１，１３５°）のときの確率Ｐδ（ｉ，ｊ）を要素とする同時生起行列ＣＸ２（１３５°）とを作成する。なお、上述のように、各同時生起行列内の全ての要素の和が１になるように正規化される。
【００５８】
iv）  次に、図３中のステップＳ２４に示すように、第１の同時生起行列ＣＸ１（０°），ＣＸ１（４５°），ＣＸ１（９０°），ＣＸ１（１３５°）、第２の同時生起行列ＣＸ２（０°），ＣＸ２（４５°），ＣＸ２（９０°），ＣＸ２（１３５°）から、それぞれ、角二次モーメント（ＡＳＭ）、エントロピー（ＥＮＴ）、コントラスト（ＣＯＮ）、相関（ＣＯＲ）を表す同時生起特徴量を抽出する。
【００５９】
角二次モーメント（ＡＳＭ）は、次の式２によって表される。
0006675134.tif 000002
・・・（式２）
知られているように、ＡＳＭが大きければ、明度の一様性または均一性が大きいと判断される。
【００６０】
エントロピー（ＥＮＴ）は、次の式３によって表される。
0006675134.tif 000003
・・・（式３）
知られているように、ＥＮＴは、明度差が多種多様にでたらめに存在するほど大きくなる。
【００６１】
コントラスト（ＣＯＮ）は、次の式４によって表される。
0006675134.tif 000004
但し、
0006675134.tif 000005
・・・（式４）
知られているように、ＣＯＮは、明度差すなわちコントラストの高い画素対が多いほど、大きくなる。
【００６２】
相関（ＣＯＲ）は、次の式５によって表される。
0006675134.tif 000006
但し、
0006675134.tif 000007
0006675134.tif 000008
・・・（式５）
知られているように、ＣＯＲは、線状性または縞状性を示す画像であれば、大きくなる。
【００６３】
この例では、図７中に、第１の同時生起行列ＣＸ１（０°）から抽出されたＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ、ＡＳＭ１（０°），ＥＮＴ１（０°），ＣＯＮ１（０°），ＣＯＲ１（０°）と表している。第１の同時生起行列ＣＸ１（４５°）から抽出されたＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ、ＡＳＭ１（４５°），ＥＮＴ１（４５°），ＣＯＮ１（４５°），ＣＯＲ１（４５°）と表している。第１の同時生起行列ＣＸ１（９０°）から抽出されたＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ、ＡＳＭ１（９０°），ＥＮＴ１（９０°），ＣＯＮ１（９０°），ＣＯＲ１（９０°）と表している。第１の同時生起行列ＣＸ１（１３５°）から抽出されたＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ、ＡＳＭ１（１３５°），ＥＮＴ１（１３５°），ＣＯＮ１（１３５°），ＣＯＲ１（１３５°）と表している。また、第２の同時生起行列ＣＸ２（０°）から抽出されたＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ、ＡＳＭ２（０°），ＥＮＴ２（０°），ＣＯＮ２（０°），ＣＯＲ２（０°）と表している。第２の同時生起行列ＣＸ２（４５°）から抽出されたＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ、ＡＳＭ２（４５°），ＥＮＴ２（４５°），ＣＯＮ２（４５°），ＣＯＲ２（４５°）と表している。第２の同時生起行列ＣＸ２（９０°）から抽出されたＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ、ＡＳＭ２（９０°），ＥＮＴ２（９０°），ＣＯＮ２（９０°），ＣＯＲ２（９０°）と表している。第２の同時生起行列ＣＸ２（１３５°）から抽出されたＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ、ＡＳＭ２（１３５°），ＥＮＴ２（１３５°），ＣＯＮ２（１３５°），ＣＯＲ２（１３５°）と表している。
【００６４】
ｖ）  次に、図３中のステップＳ２５に示すように、ＡＳＭ，ＥＮＴ，ＣＯＮ，ＣＯＲを、それぞれ４方向について平均（単純平均）して、それらの平均値を第１の同時生起特徴量ＡＳＭ１，ＥＮＴ１，ＣＯＮ１，ＣＯＲ１、第２の同時生起特徴量ＡＳＭ２，ＥＮＴ２，ＣＯＮ２，ＣＯＲ２とする。
【００６５】
具体的には、次の式６の通りとする。
ＡＳＭ１＝｛ＡＳＭ１（０°）＋ＡＳＭ１（４５°）＋ＡＳＭ１（９０°）＋ＡＳＭ１（１３５°）｝／４
ＥＮＴ１＝｛ＥＮＴ１（０°）＋ＥＮＴ１（４５°）＋ＥＮＴ１（９０°）＋ＥＮＴ１（１３５°）｝／４
ＣＯＮ１＝｛ＣＯＮ１（０°）＋ＣＯＮ１（４５°）＋ＣＯＮ１（９０°）＋ＣＯＮ１（１３５°）｝／４
ＣＯＲ１＝｛ＣＯＲ１（０°）＋ＣＯＲ１（４５°）＋ＣＯＲ１（９０°）＋ＣＯＲ１（１３５°）｝／４
ＡＳＭ２＝｛ＡＳＭ２（０°）＋ＡＳＭ２（４５°）＋ＡＳＭ２（９０°）＋ＡＳＭ２（１３５°）｝／４
ＥＮＴ２＝｛ＥＮＴ２（０°）＋ＥＮＴ２（４５°）＋ＥＮＴ２（９０°）＋ＥＮＴ２（１３５°）｝／４
ＣＯＮ２＝｛ＣＯＮ２（０°）＋ＣＯＮ２（４５°）＋ＣＯＮ２（９０°）＋ＣＯＮ２（１３５°）｝／４
ＣＯＲ２＝｛ＣＯＲ２（０°）＋ＣＯＲ２（４５°）＋ＣＯＲ２（９０°）＋ＣＯＲ２（１３５°）｝／４
・・・（式６）
【００６６】
（３）  減算
次に、制御部１１が減算部として働いて、図２中のステップＳ３に示すように、第２の同時生起特徴量ＡＳＭ２，ＥＮＴ２，ＣＯＮ２，ＣＯＲ２から対応する第１の同時生起特徴量ＡＳＭ１，ＥＮＴ１，ＣＯＮ１，ＣＯＲ１を減算して差分（図７中に、これを符号ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲで表す。）を求める。
【００６７】
具体的には、次の式７の通りとする。
ΔＡＳＭ＝ＡＳＭ２−ＡＳＭ１
ΔＥＮＴ＝ＥＮＴ２−ＥＮＴ１
ΔＣＯＮ＝ＣＯＮ２−ＣＯＮ１
ΔＣＯＲ＝ＣＯＲ２−ＣＯＲ１
・・・（式７）
【００６８】
この差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲは、洗濯及び乾燥の前、後におけるシワの変化分（増加分）に相当する。この差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲを用いることにより、上記繊維製品（試験片）が色柄を有する場合であっても、算出されるべき数値指標（上記繊維製品の形態安定性能を表す。図７中に、これを符号ＷＣで表す。）に対して、その色柄の影響を除去することができる。
【００６９】
（４）  数値指標算出
次に、制御部１１が数値指標算出部として働いて、図２中のステップＳ４に示すように、上記差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲに基づいて、予め定められた換算式（図７中に、これを符号ＥＱで表す。）を用いて、上記繊維製品の形態安定性能を表す数値指標ＷＣを算出する。
【００７０】
この例では、換算式ＥＱは、上記差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲにそれぞれ係数（定数）を掛けて１次結合してなる次の式８に相当する。
ＷＣ＝−７８２×ΔＡＳＭ−６５．５×ΔＥＮＴ＋０．２１６×ΔＣＯＮ−６．３４×ΔＣＯＲ＋９３                                          ・・・（式８）
【００７１】
この換算式ＥＱ（式８）は、上記差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲをシワについての目視判定結果（ＡＡＴＣＣ試験方法１２４で規定されている１〜５級を指す。図７中に、これを符号ＧＲＤで表す。）に対応させるように設定されている。具体的には、様々な種類の試験片について、目視判定結果ＧＲＤを次の式９によって計算した値を目的変数ＷＣｂとし、上記差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲを説明変数として回帰分析（例えば、最小二乗法、ニューラルネットワークを用いた学習など）を行って、係数が設定されている。
ＷＣｂ＝３８×ＧＲＤ−５２                            ・・・（式９）
ここで、式９によって、目視判定結果ＧＲＤ（１〜５級）に代えてＷＣｂを目的変数とするということは、数値指標ＷＣを一般ユーザにとって分かり易いように、概ね１０〜９０台の２桁の指標とすることを意図している。
【００７２】
なお、目的変数の定義や値、数値指標の定義や値については、上の例に限定されるものではない。
【００７３】
このようにして繊維製品の試験片ごとに算出された数値指標ＷＣは、その試験片の試料番号に対応付けて、演算結果記憶部１７（図１）に記憶される。
【００７４】
演算結果記憶部１７に記憶された数値指標ＷＣは、ユーザによる操作部１３を通した要求に応じて、試料番号に対応付けて、表示部１８に表示され得る。なお、算出された演算結果は、表示部１８に表示されるだけではなく、例えばネットワーク（インターネットなど）を介して装置１の外部へ提供されてもよい。
【００７５】
なお、図９は、上記式８を定めるために用いられた様々な種類の試料（この例では、１４９枚の試料）についての目視判定結果ＧＲＤと数値指標ＷＣとの分布を示している（この図９では、縦軸の数値指標ＷＣは、図示の便宜上、上記式８によって算出されたものである。）。図９中の◇印がそれぞれ１つの試料の数値指標ＷＣと目視判定結果ＧＲＤとを表している。このように、上記式８は多種類の試料についての測定結果に基づいて定められたものである。この式８は換算式ＥＱとして換算式記憶部１５（図１）に記憶されている。これにより、制御部１１は換算式記憶部１５から換算式ＥＱを所望のタイミングで読み出して、上記換算のために用いることができる。
【００７６】
（検証実験１）
本発明者は、繊維製品の形態安定性能を表す上述の数値指標ＷＣの精度を確認するために、次のような検証実験を行った。
【００７７】
具体的には、次の表１に示すように、繊維製品の試料として、組成、組織、色柄、形態安定加工の程度（水準数）が異なる２３種類の試料を用意した。
（表１）試料の概要
0006675134.tif 000009
【００７８】
この表１において、例えば、試料Ａ１〜Ａ４は、生地が同じ（組成が綿１００％、組織が平織、色柄が白無地）で、形態安定加工の程度が異なる４つの試料を指している。
試料Ｆ１〜Ｆ３は、生地が同じ（組成が綿１００％、組織がツイル、白の柄有り）で、形態安定加工の程度が異なる３つの試料を指している。また、試料Ｇ１〜Ｇ４は、生地が同じ（組成が綿５０％、ポリエステル５０％、組織が平織、色柄有り）で、形態安定加工の程度が異なる４つの試料を指している。残りの試料についても、同様に理解され得る。なお、試料番号の末尾の数が小さいものほど、形態安定加工の程度が高くなっている。例えば、試料Ａ１〜Ａ４のうち、形態安定加工の程度については、試料Ａ１が最も高く、試料Ａ２がその次に高く、試料Ａ３がさらにその次に高く、試料Ａ４が最も低くなっている。残りの試料についても、同様に理解され得る。
【００７９】
下記の測定条件に特に記載のない部分は上述の（形態安定性能の評価方法）欄に記載した条件にて数値指標ＷＣの測定を行った。
（測定条件）
スキャナー：ＧＴ−Ｓ６４０（セイコーエプソン株式会社製）
試験片の大きさ：４０ｃｍ×４０ｃｍ
洗濯条件：ＪＩＳ  Ｌ  ０２１７の番号１０３による「洗い方」を１０回繰り返した後、番号６０１による「干し方」にて乾燥させた。
画像データの解像度：７２ｄｐｉによって画像を取り込み、２０ｄｐｉに落とした。
換算式（数値指標算出式）：ＷＣ＝−７８２×ΔＡＳＭ−６５．５×ΔＥＮＴ＋０．２１６×ΔＣＯＮ−６．３４×ΔＣＯＲ＋９３
【００８０】
上述の図２中のステップＳ１で各試験片から取得された第１の画像データ（洗濯・乾燥前の画像データ）、第２の画像データ（洗濯・乾燥後の画像データ）は、次の表２に示す通りである。
（表２）
0006675134.tif 000010
【００８１】
この表２は、例えば試料Ａ１について、第１の画像データが符号Ａ１−１で、第２の画像データが符号Ａ１−２でそれぞれ示され、図１０に掲載されていることを示している。残りの試料の第１の画像データ、第２の画像データについても、同様に理解され得る。なお、枝番−１が洗濯前、枝番−２が洗濯後をそれぞれ意味している。
【００８２】
図１０は、試料Ａ１〜Ａ４，Ｂ１について、第１の画像データＡ１−１，Ａ２−１，Ａ３−１，Ａ４−１，Ｂ１−１を上段に示し、それらに対応して、第２の画像データＡ１−２，Ａ２−２，Ａ３−２，Ａ４−２，Ｂ１−２を下段に示している。他の図１１、図１２、図１３、図１４についても、同様に理解され得る。
【００８３】
次に、上述の各試料について、図２中のステップＳ２で求められた第１の同時生起特徴量ＡＳＭ１，ＥＮＴ１，ＣＯＮ１，ＣＯＲ１、第２の同時生起特徴量ＡＳＭ２，ＥＮＴ２，ＣＯＮ２，ＣＯＲ２は、それぞれ次の表３、表４に示す通りであった。
（表３）第１の同時生起特徴量
0006675134.tif 000011
（表４）第２の同時生起特徴量
0006675134.tif 000012
【００８４】
次に、上述の各試料について、図２中のステップＳ３で求められた第２の同時生起特徴量と第１の同時生起特徴量との差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲは、それぞれ次の表５に示す通りであった。
（表５）第２の同時生起特徴量と第１の同時生起特徴量との差分
0006675134.tif 000013
【００８５】
次に、上述の各試料について、図２中のステップＳ４で、表５中の差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲに基づいて、換算式ＥＱ（式８）による換算によって算出された数値指標ＷＣは、次の表６に示す通りであった。表６には、上述の各試料（洗濯・乾燥後）についての、ＡＡＴＣＣ試験方法１２４による目視判定結果ＧＲＤを併せて示している。
（表６）換算によって算出された数値指標と目視判定結果
0006675134.tif 000014
【００８６】
図８は、上述の各試料について、表６中の数値指標ＷＣと目視判定結果ＧＲＤとの関係（分布）をグラフ化して示している。図８中の◇印がそれぞれ１つの試料の数値指標ＷＣと目視判定結果ＧＲＤとを表している。この分布に対して回帰的にフィッテングされた直線ＣＬは、縦軸の数値指標ＷＣを変数ｙ、横軸の目視判定結果ＧＲＤを変数ｘとすると、
ｙ＝３６．１７３ｘ−４５．７３７
で表され、相関係数Ｒ＝０．９９２０６９であった。このフィッテング結果から分かるように、数値指標ＷＣと目視判定結果ＧＲＤとは高い相関関係を示している。特に、いずれの生地（白無地の生地、白の柄有り生地、色柄有りの生地を含む。）についても、直線ＣＬからのばらつきは少ない。したがって、上述の形態安定性能の評価方法によれば、洗濯及び乾燥に対する繊維製品の形態安定性能を客観的に精度良く評価できる、ということを検証できた。
【００８７】
なお、仮に、第２の同時生起特徴量と第１の同時生起特徴量との差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲに基づくのではなく、第２の同時生起特徴量ＡＳＭ２，ＥＮＴ２，ＣＯＮ２，ＣＯＲ２に基づいて数値指標ＷＣを求めるものとすれば、例えば色柄有りの生地からなる試料Ｇ１〜Ｇ４，Ｈ１，Ｈ２，Ｊ１，Ｊ２について、その色柄の影響によって数値指標の精度が落ちることが推定される。そのことは、試料Ｇ１〜Ｇ４，Ｈ１，Ｈ２，Ｊ１，Ｊ２についての、表４中の第２の同時生起特徴量ＡＳＭ２，ＥＮＴ２，ＣＯＮ２，ＣＯＲ２のデータと、表５中の差分ΔＡＳＭ，ΔＥＮＴ，ΔＣＯＮ，ΔＣＯＲのデータとが、大きく相違することによって裏付けられている。
【００８８】
（検証実験２）
上述の形態安定性能の評価方法では、解像度７２ｄｐｉで得られた第１の画像データＤ１、第２の画像データＤ２について、図３中のステップＳ２１で、解像度を２０ｄｐｉに低下させ、この解像度が低下された第１の画像データＤ１′、第２の画像データＤ２′を、それぞれ第１の同時生起特徴量ＡＳＭ１，ＥＮＴ１，ＣＯＮ１，ＣＯＲ１、第２の同時生起特徴量ＡＳＭ２，ＥＮＴ２，ＣＯＮ２，ＣＯＲ２を求めるための基礎にした。
【００８９】
本発明者は、この解像度低下の効果を確認するために、図３中のステップＳ２１で低下させるべき解像度を、７２ｄｐｉ（低下無し）、５０ｄｐｉ、２０ｄｐｉ、１５ｄｐｉ、１０ｄｐｉの５段階に可変して、検証実験を行った。
【００９０】
次の表７は、上述の各試料について、そのように図３中のステップＳ２１で低下させるべき解像度を、７２ｄｐｉ（低下無し）、５０ｄｐｉ、２０ｄｐｉ、１５ｄｐｉ、１０ｄｐｉの５段階に可変したときの、図２中のステップＳ４で最終的に算出された数値指標ＷＣを示している。表７には、表６におけるのと同様に、上述の各試料（洗濯・乾燥後）についての、ＡＡＴＣＣ試験方法１２４による目視判定結果ＧＲＤを併せて示している。
（表７）解像度を可変したときの数値指標
0006675134.tif 000015
【００９１】
この表７は、例えば試料Ａ１について、図３中のステップＳ２１で解像度を７２ｄｐｉ（低下無し）、５０ｄｐｉ、２０ｄｐｉ、１５ｄｐｉ、１０ｄｐｉに可変して設定したときに、図２中のステップＳ４で最終的に算出された数値指標ＷＣが、それぞれ８１、８４、７７、７７、７９であったことを示している。残りの試料についても、同様に理解され得る。
【００９２】
次の表８は、そのように可変して設定された解像度ごとに、表７中の数値指標ＷＣと目視判定結果ＧＲＤとの関係に対して回帰的にフィッテングされた直線の式と相関係数Ｒを示している。なお、図８におけるのと同様に、数値指標ＷＣを変数ｙ、目視判定結果ＧＲＤを変数ｘで表している。
（表８）
0006675134.tif 000016
【００９３】
この表８は、例えば、図３中のステップＳ２１で５０ｄｐｉに低下させたとき、表７中の５０ｄｐｉ欄の数値指標ＷＣと目視判定結果ＧＲＤとの関係に対して回帰的にフィッテングされた直線の式が、
ｙ＝２７．４９３ｘ−１１．１７７
であったこと、および、相関係数Ｒが０．９４４７７５であったことを示している。残りの解像度についても、同様に理解され得る。
【００９４】
また、図１５は、表８に基づいて、解像度が７２ｄｐｉから１０ｄｐｉまで段階的に可変して設定された場合の、換算によって算出された数値指標ＷＣと目視判定結果ＧＲＤとの間の相関係数Ｒの変化を示している。
【００９５】
この表８および図１５から分かるように、第１の画像データＤ１′、第２の画像データＤ２′の解像度が７２ｄｐｉ（低下無し）であるときの相関係数Ｒは０．９０９１７５であるのに対し、解像度が５０ｄｐｉ、２０ｄｐｉに低下すると相関係数Ｒは次第に高くなり、２０ｄｐｉを超えて解像度が１５ｄｐｉ、１０ｄｐｉまで低下すると相関係数Ｒは次第に低下している。したがって、第１の画像データＤ１′、第２の画像データＤ２′の解像度を、好ましくは１０ｄｐｉ以上、５０ｄｐｉ以下の範囲内、より好ましくは２０ｄｐｉに設定することによって、算出された数値指標の精度をさらに高めることができる、と言える。例えば、繊維製品の生地が紋様を有する場合であっても、算出されるべき数値指標ＷＣに対して、その紋様の影響を軽減することができる。
【００９６】
上述の実施形態では、データ入力部１２は、読取部３０から第１、第２の画像データを順次受け取って入力したが、これに限られるものではない。データ入力部１２は、例えばインターネットを介して第１、第２の画像データを実質的に同時に受け取って入力してもよい。
【００９７】
また、上述の実施形態では、数値指標ＷＣを一般ユーザにとって分かり易いように、概ね１０〜９０台の２桁の指標とした。しかしながら、これに限られるものではない。例えば、式８を回帰分析によって求める際に、式９の目的変数ＷＣｂに代えて、目視判定結果ＧＲＤの値をそのまま目的変数としてもよい。そのようにした場合、最終的に算出される数値指標は、ＡＡＴＣＣ試験方法１２４による目視判定結果ＧＲＤに対応するオーダの数値となる。
【００９８】
また、算出される数値指標ＷＣについての呼称は、例えば「シワカット率」など様々に設定され得る。
【００９９】
上述の形態安定性能の評価方法は、アプリケーションソフトウェア（コンピュータプログラム）として、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＤＶＤ（デジタル万能ディスク）、フラッシュメモリなどの非一時的にデータを記憶可能な記録媒体に記録され得る。このような記録媒体に記録されたアプリケーションソフトウェアを、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（パーソナル・デジタル・アシスタンツ）、スマートフォンなどの実質的なコンピュータ装置にインストールすることによって、それらのコンピュータ装置に、上述の形態安定性能の評価方法を実行させることができる。
【０１００】
以上の実施形態は例示であり、この発明の範囲から離れることなく様々な変形が可能である。
【符号の説明】
【０１０１】
１  装置
１１  制御部
１２  データ入力部
１３  操作部
１４  記憶部
１８  表示部
３０  読取部
【図１】
0006675134.tif 000017
【図２】
0006675134.tif 000018
【図３】
0006675134.tif 000019
【図４】
0006675134.tif 000020
【図５】
0006675134.tif 000021
【図６】
0006675134.tif 000022
【図７】
0006675134.tif 000023
【図８】
0006675134.tif 000024
【図９】
0006675134.tif 000025
【図１０】
0006675134.tif 000026
【図１１】
0006675134.tif 000027
【図１２】
0006675134.tif 000028
【図１３】
0006675134.tif 000029
【図１４】
0006675134.tif 000030
【図１５】
0006675134.tif 000031