(57)【要約】    【課題】  布帛のヌメリ感を客観的に評価可能な特徴スペクトルの決定方法、ヌメリ感評価方法及び評価装置を提供すること。    【解決手段】  官能指数が既知の布帛を含む複数の布帛の各々の回折パターンを測定する第1ステップ（Ｓ１）と、回折パターンをフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、フーリエスペクトルの振幅分布を角度で積分して半径スペクトルを生成する第２ステップ（Ｓ２、Ｓ３）と、複数の半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて複数の主成分を求める第３ステップ（Ｓ４）と、複数の主成分の中から所定数の主成分を選択し（Ｓ６）、選択された主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び既知の布帛の半径スペクトルを演算処理して得られる計算値と、対応する官能指数との差の二乗を、各々の既知の布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、線形結合の係数を決定（Ｓ７）する第４ステップとを含む。【選択図】    図２
2005090966.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定する第1ステップと、
複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して複数の半径スペクトルを生成する第２ステップと、
複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求める第３ステップと、
複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルを演算処理して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定する第４ステップとを含むことを特徴とする布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法。
【請求項２】
前記所定数を変更して前記第４のステップを繰り返し、選択された前記主成分の組み合わせ毎に、前記線形結合の前記係数を決定する第５ステップと、
前記ノルムが第１の所定値よりも小さい、若しくは最小となる前記主成分の組み合わせの中で、前記選択された主成分の数が最も少なく、且つ前記特徴スペクトルのパワーが第２の所定値よりも小さくなるように前記主成分の組み合わせを決定する第６ステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法。
【請求項３】
前記第３ステップにおける寄与率に応じて主成分を求める処理が、前記寄与率の累積値が第３の所定値以上になるように前記主成分を求める処理であり、
前記演算処理が、前記官能評価されている布帛の半径スペクトルと前記特徴スペクトルとの内積を計算し、該計算値に所定のバイアス値を加算する処理であることを特徴とする請求項１又は２に記載の布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法。
【請求項４】
布帛のヌメリ感を定量的に評価するヌメリ感評価装置であって、
評価対象の布帛を搭載する試料台、
レーザ光を前記評価対象の布帛に照射する光源部、
前記評価対象の布帛による回折光を受光し、電気信号として出力する受光部、及び
該受光部から出力される前記電気信号を受信して、回折パターンとして記録する評価部とを備え、
該評価部が、
前記回折パターンをフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを計算する半径スペクトル生成部、及び
前記半径スペクトルとヌメリ感を表す特徴スペクトルとを演算してヌメリ感評価値を計算する演算部とを備えていることを特徴とする布帛のヌメリ感評価装置。
【請求項５】
前記演算部が、前記半径スペクトルと前記特徴スペクトルとの内積値を計算し、該内積値に所定のバイアス値を加算して前記ヌメリ感評価値を計算することを特徴とする請求項４に記載の布帛のヌメリ感評価装置。
【請求項６】
前記特徴スペクトルが、
少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定し、
複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、
前記フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを生成し、
複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求め、
複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルの内積値に所定のバイアス値を加算して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定することによって、得られたものであることを特徴とする請求項５に記載の布帛のヌメリ感評価装置。
【請求項７】
前記特徴スペクトルが、
少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定し、
複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、
前記フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを生成し、
複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求め、
複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルの内積値に所定のバイアス値を加算して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定する処理を、前記所定数を変更する毎に繰り返し、選択された前記主成分の組み合わせ毎に前記係数を決定し、
前記ノルムが第１の所定値よりも小さい、若しくは最小となる前記主成分の組み合わせの中で、前記選択された主成分の数が最も少なく、且つ特徴スペクトルのパワーが第２の所定値よりも小さくなるように前記主成分の組み合わせを決定することによって、得られたものであることを特徴とする請求項５に記載の布帛のヌメリ感評価装置。
【請求項８】
前記主成分分析において、前記寄与率に応じて主成分を求める処理が、前記寄与率の累積値が第３の所定値以上になるように前記主成分を求める処理であることを特徴とする請求項６又は７に記載の布帛のヌメリ感評価装置。
【請求項９】
布帛のヌメリ感を定量的に評価するヌメリ感評価方法であって、
評価対象の布帛にレーザ光を照射して得られる回折パターンをフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを計算する第１のステップと、
前記半径スペクトルとヌメリ感を表す特徴スペクトルとを演算してヌメリ感評価値を計算する第２ステップとを含むことを特徴とする布帛のヌメリ感評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、布帛の質感を表すヌメリ感の特徴スペクトル決定方法、ヌメリ感評価方法及び評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
布帛の質感を表す上で重要な因子の一つに、ヌメリ感がある。ヌメリ感は感覚的な尺度であり、ヌメリ感の評価は、一般に熟練者が布帛に触れて、その感触に対応するヌメリ感の評価値（官能指数）を決定する官能評価によって行われている（例えば、下記特許文献１参照）。その評価技能は熟練者からの伝承によって引き継がれている。
【０００３】
一方、布帛の特性を定量的に測定する方法として、触覚センサを用いた手触り感評価を定量的に行う接触方式のものが提案されている（下記非特許文献１参照）。しかし、ヌメリ感を客観的に評価する方法は確立されていない。
【特許文献１】特開平５−２０９３６６号公報
【非特許文献１】田中真美，沼澤優，石丸園子，長南征二：触覚感性計測用センサシステムの開発，日本機械学会 D&D2002 講演論文アブストラクト集, pp.80, 2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記したように、布帛のヌメリ感を客観的に定量評価する方法が確立されていないので、官能評価するしかなく、熟練した評価者を育成することが必要となり、また評価者の感性に依存することから客観的な評価を行うことが困難であった。
【０００５】
また、近年、ヌメリ感の官能評価を行うことができる熟練者は、高齢化などによって減少しており、しかも若年者などへの技能伝承には長期間を要する問題がある。
【０００６】
従って、決まった手順で、客観的にヌメリ感を評価できる手法の確立が望まれている。本発明は、上記の課題を解決すべく、布帛のヌメリ感を非接触で、客観的に評価することができる布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法、ヌメリ感評価方法及び評価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】
【０００７】
本発明の目的は、以下の手段によって達成される。
【０００８】
即ち、本発明に係る布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法（１）は、少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定する第1ステップと、複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変
換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して複数の半径スペクトルを生成する第２ステップと、複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求める第３ステップと、複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルを演算処理して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定する第４ステップとを含むことを特徴としている。
【０００９】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法（２）は、上記の布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法（１）において、前記所定数を変更して前記第４のステップを繰り返し、選択された前記主成分の組み合わせ毎に、前記線形結合の前記係数を決定する第５ステップと、前記ノルムが第１の所定値よりも小さい、若しくは最小となる前記主成分の組み合わせの中で、前記選択された主成分の数が最も少なく、且つ前記特徴スペクトルのパワーが第２の所定値よりも小さくなるように前記主成分の組み合わせを決定する第６ステップとをさらに含むことを特徴としている。
【００１０】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法（３）は、上記の布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法（１）又は（２）において、前記第３ステップにおける寄与率に応じて主成分を求める処理が、前記寄与率の累積値が第３の所定値以上になるように前記主成分を求める処理であり、前記演算処理が、前記官能評価されている布帛の半径スペクトルと前記特徴スペクトルとの内積を計算し、該計算値に所定のバイアス値を加算する処理であることを特徴としている。
【００１１】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（１）は、布帛のヌメリ感を定量的に評価するヌメリ感評価装置であって、評価対象の布帛を搭載する試料台、レーザ光を前記評価対象の布帛に照射する光源部、前記評価対象の布帛による回折光を受光し、電気信号として出力する受光部、及び該受光部から出力される前記電気信号を受信して、回折パターンとして記録する評価部とを備え、該評価部が、前記回折パターンをフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを計算する半径スペクトル生成部、及び前記半径スペクトルとヌメリ感を表す特徴スペクトルとを演算してヌメリ感評価値を計算する演算部とを備えていることを特徴としている。
【００１２】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（２）は、上記の本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（１）において、前記演算部が、前記半径スペクトルと前記特徴スペクトルとの内積値を計算し、該内積値に所定のバイアス値を加算して前記ヌメリ感評価値を計算することを特徴としている。
【００１３】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（３）は、上記の本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（２）において、前記特徴スペクトルが、少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定し、複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、前記フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを生成し、複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトルの数よりも少ない数の複数の主成分を求め、複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルの内積値に所定のバイアス値を加算して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定することによって、得られたものであることを特徴としている。
【００１４】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（４）は、上記の本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（２）において、前記特徴スペクトルが、少なくとも複数の官能評価されている布帛を含む複数の布帛の各々にレーザ光を照射して、前記布帛毎の回折パターンを測定し、複数の前記回折パターンの各々をフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算、前記フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを生成し、複数の前記半径スペクトルに関して主成分分析を行い、寄与率に応じて、前記半径スペクトル
の数よりも少ない数の複数の主成分を求め、複数の前記主成分の中から所定数の主成分を選択し、選択された前記主成分の線形結合で表される特徴スペクトル及び前記官能評価されている布帛の半径スペクトルの内積値に所定のバイアス値を加算して得られる計算値と、対応する前記官能評価されている布帛の官能指数との差の二乗を、各々の前記官能評価されている布帛に関して加算して得られるノルムが最小となるように、前記線形結合の係数を決定する処理を、前記所定数を変更する毎に繰り返し、選択された前記主成分の組み合わせ毎に前記係数を決定し、前記ノルムが第１の所定値よりも小さい、若しくは最小となる前記主成分の組み合わせの中で、前記選択された主成分の数が最も少なく、且つ特徴スペクトルのパワーが第２の所定値よりも小さくなるように前記主成分の組み合わせを決定することによって、得られたものであることを特徴としている。
【００１５】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（５）は、上記の本発明に係る布帛のヌメリ感評価装置（３）又は（４）において、前記主成分分析において、前記寄与率に応じて主成分を求める処理が、前記寄与率の累積値が第３の所定値以上になるように前記主成分を求める処理であることを特徴としている。
【００１６】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感評価方法（１）は、布帛のヌメリ感を定量的に評価するヌメリ感評価方法であって、評価対象の布帛にレーザ光を照射して得られる回折パターンをフーリエ変換してフーリエスペクトルを計算し、該フーリエスペクトルの振幅分布を角度について積分して半径スペクトルを計算する第１のステップと、前記半径スペクトルとヌメリ感を表す特徴スペクトルとを演算してヌメリ感評価値を計算する第２ステップとを含むことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る布帛のヌメリ感の特徴スペクトルの決定方法によれば、官能指数と整合するように、客観的に布帛のヌメリ感を評価する評価方法及び評価装置を実現することができる。
【００１８】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感の特徴スペクトルの決定方法によれば、レーザ光の回折光を使用することによって布帛の３次元情報を利用することができるので、信頼性の高い布帛のヌメリ感の評価方法、評価装置を実現することができる。
【００１９】
また、本発明に係る布帛のヌメリ感の特徴スペクトルの決定方法は、特徴スペクトルを寄与率の大きい比較的少数の主成分の線形結合で表すことから、雑音などに影響され難く、特異的な半径スペクトルに応答し難く、より汎用的な特徴スペクトルを決定することができる。
【００２０】
本発明に係る布帛のヌメリ感評価方法及び評価装置によれば、布帛のヌメリ感を非接触且つ客観的に評価することができる。また、本発明の特徴スペクトルの決定方法によって決定された特徴スペクトルを使用することによって、官能指数と整合する、信頼性の高い評価を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明に係る実施の形態を、添付した図面に基づいて説明する。
【００２２】
図１は、本発明の実施の形態に係る布帛のヌメリ感評価装置を示す概略構成図である。本実施の形態に係るヌメリ感評価装置は、レーザ光を照射する光源部１と、レーザを照射される布帛を搭載する試料台２と、試料によって回折されたレーザ光を受光する受光部３と、受光部３からの出力信号を受信して所定の処理を行う評価部４とを備えている。評価部４は、各種処理を行うＣＰＵ５と、一時記憶領域として使用されるメモリ６と、所定の
プログラム及びデータを記録する記録部７と、外部とのインタフェースを行うインタフェース部８と、これら各部の間でデータを交換するデータバス９とを備えている。
【００２３】
評価部４は、インタフェース部８を介して光源部１を制御して、所定の条件（波長、パワー）のレーザ光を出力させる。光源部１からのレーザ光は、試料台２に搭載された布帛に照射され、布帛によって回折される。布帛による回折光は、受光部３によって受光され、電気信号に変換されて出力される。評価部４は、インタフェース部８を介して受光部３からの電気信号（測定データ）を受信し、後述するように、受信したデータを処理して、布帛のヌメリ感評価を行う。評価結果は、表示部（図示せず）に所定の形式で表示される。また、これらの測定、処理において必要な条件は、操作部（図示せず）を介して設定される。
【００２４】
次に、図２、３に基づき、図１に示したヌメリ感評価装置を使用した布帛のヌメリ感の特徴スペクトル決定方法及びヌメリ感評価方法に関して説明する。図２は、ヌメリ感の評価に使用する特徴スペクトルの決定に関するフローチャートであり、図３は、決定された特徴スペクトルを用いて布帛のヌメリ感を評価するフローチャートである。以下においては、特に断らない限り、ＣＰＵ５が行う処理として説明する。また、試料には、官能指数が既知のＭ枚（Ｍ≧２）、及び官能指数が未知のＮ枚（Ｎ≧２）、合計（Ｍ＋Ｎ）枚の布帛を使用すると仮定する。
【００２５】
まず、ステップＳ１において、光源部１を制御してレーザ光を試料台２の布帛に照射し、発生する回折光が受光部３で受光されて出力される電気信号をインタフェース部８を介して受信し、ディジタルデータ（回折パターン）として記録部７に記録する。（Ｍ＋Ｎ）枚の布帛の各々に関してこの測定を行い、（Ｍ＋Ｎ）の回折パターンを取得する。得られる回折パターンは、図４に示すように、布帛の繊維構造の違いや、繊維の方向、位置によって異なっている。
【００２６】
ステップＳ２において、ステップＳ１で得られた各々の回折パターンをフーリエ変換して、フーリエスペクトルの振幅分布ｆxy（ｒ，θ）を求める。
【００２７】
ステップＳ３において、ステップＳ２で得られたフーリエスペクトルの振幅分布ｆxy（ｒ，θ）を次式のように、原点から半径ｒの同心円上で角度θについて積分して、各々の回折パターンｍに対する半径スペクトルｆm（ｒ）を求める。図５の（ｂ）は、（ａ）に
示した回折パターンのフーリエスペクトルを、その上に座標軸を重ねて示した図である。
【００２８】
【数１】
2005090966.tif 000003
布帛の繊維構造はヌメリ感に関係しており、繊維構造によって回折パターンが変化することから、回折パターンとヌメリ感とは関連していると考えられる。しかし、布帛の繊維の方向や位置による回折パターンの変化はヌメリ感とは無関係である。従って、繊維の方向、位置による影響を除去するために、フーリエスペクトルの振幅分布ｆxy（ｒ，θ）を角度θについて積分して半径スペクトルｆm（ｒ）を求める。さらに、半径スペクトルｆm（ｒ）を、０次スペクトルｆm（０）の強度（直流成分）で除して正規化したものを、最
終の半径スペクトルｆm（ｒ）とする。一例として、図５の（ｂ）のフーリエスペクトル
から得られる規格化された半径スペクトルｆm（ｒ）を図５の（ｃ）に示す。
【００２９】
ステップＳ４において、ステップＳ３で得られた半径スペクトルｆm（ｒ）（ｍ＝１〜
Ｍ＋Ｎ）に対して主成分分析を行い、寄与率の大きい主成分を求める。主成分分析の方法は周知であるので説明を省略するが、ここでは、半径ｒを変数とし、ｆm（ｒ）を変数ｒ
の特性値として、主成分分析を行う。例えば、半径ｒが２５６個のディジタルデータであれば、２５６次元の変数の線形結合として、主成分を求める。主成分は、半径スペクトルｆm（ｒ）の数だけ、即ち（Ｍ＋Ｎ）個の主成分を求めることができるが、以下の処理に
おいては、寄与率の低い主成分を除外する。例えば、主成分の数の上限をＭ（Ｍは官能指数が既知の布帛の数）として、寄与率が大きい主成分から順に寄与率を加算して得られる累積寄与率が０．９９以上になるまでの主成分のみを、以下の処理において使用する主成分として決定する。決定された主成分の数をｎ（ｎ≦Ｍ）とする。
【００３０】
ステップＳ５において、以下の繰り返し処理のカウンタＩに１を設定する。
【００３１】
ステップＳ６において、ステップＳ４で決定したｎ個の主成分の中から、Ｉ個の主成分を選択して、次式１で表されるノルム（ベクトルの各要素の二乗和）が最小になるように、係数ベクトルｃを求める。ノルムの計算は、ｎ個の主成分の中からＩ個の主成分を選択する組み合わせの数、即ち、nＣI回行われる。
‖ｓ−ＦtＱｃ‖2    ・・・（式１）
ここで、ｓは既知のＭ個の官能指数を要素とするベクトルであり、ＦtＱｃは、以下に
説明するように、特徴スペクトルｇ（ｒ）を導入し、官能指数が既知の布帛に関して、各々の半径スペクトルｆm（ｒ）と特徴スペクトルｇ（ｒ）との内積値から計算したヌメリ
感の評価値を要素とするベクトルである。以下においては、表記を簡略化するために、特徴スペクトルｇ（ｒ）、半径スペクトルｆm（ｒ）などを、変数や添え字を省略してｇ、
ｆなどと表記する場合がある。
【００３２】
以下、ＦtＱｃを具体的に説明する。ステップＳ４で決定された主成分をベクトルｐi（ｉ＝１〜ｎ）とし、これらの線形結合によってヌメリ感評価値を導出する尺度となるベクトルである特徴スペクトルｇを式２で表す。
ｇ＝Σiａiｐi＝Ｐａ    ・・・（式２）
ここで、ａは係数ａiを成分とする列ベクトルであり、Ｐは列ベクトルｐi（ｉ＝１〜ｎ）からなる行列である。
【００３３】
また、ヌメリ感ｓ0は、評価対象の布帛の半径スペクトルｆ（列ベクトル）と特徴スペ
クトルｇ（列ベクトル）の内積値として次式３で表されると仮定する。
ｓ0＝ｆtｇ＋ｂ    ・・・（式３）
ここで、列ベクトルである半径スペクトルｆの右肩のｔは転置（行と列とを入れ換える処理）を表し、ｂは、内積値と熟練者による官能評価によって得られた官能指数との間の差を表すバイアス値（定数）である。即ち、ヌメリ感の評価を行うには、適切な特徴スペクトルｇとバイアス値ｂを求める必要がある。
【００３４】
ステップＳ３で求めたＭ個の列ベクトルである半径スペクトルｆm（ｍ＝１〜Ｍ）を有
する行列をＦ＝（ｆ1，・・，ｆM）で表し、単位列ベクトルをｕで表し、各布帛の既知の官能指数を要素とする列ベクトルをｓで表すと、式３はベクトル式で、式４のように表せる。
ｓ＝Ｆtｇ＋ｂｕ    ・・・（式４）
式４に式２を代入すれば、ヌメリ感（列ベクトル）は、特徴スペクトルｇを用いて、次式５で表せる。即ち、ＦtＱｃは、官能指数が既知の布帛に関して、各々の半径スペクト
ルｆと特徴スペクトルｇとの内積値から計算したヌメリ感の値を要素とする列ベクトルである。
ｓ＝ＦtＰａ＋ｂｕ＝ＦtＱｃ    ・・・（式５）
ここで、Ｑ＝（ｐ1，・・，ｐn，ｑ）、ｃ＝（ａ1，・・，ａn，ｂ）t、Ｆtｑ＝ｕ  であ
る。
【００３５】
ステップＳ８において、カウンタＩが決定された主成分の数ｎ以上か否かを判断し、ｎ未満であれば、ステップＳ９に移行して、カウンタＩを１増加させて、ステップＳ６に戻る。即ち、ステップＳ４で決定されたｎ個の主成分を全て選択する組み合わせを除いた全ての組み合わせに対して、ステップＳ６〜Ｓ７の処理を繰り返す。
【００３６】
ステップＳ１０において、ステップＳ７で主成分の組み合わせ（ｊ，ｋ）毎に決定した係数ａi,j,k（ｉ＝１〜ｎ、ｊは主成分の数、ｋはｎ個の主成分の中からｊ個を選択する
組み合わせを区別する符号であり、１≦ｋ≦nＣj））を使用して、式２から主成分の組み合わせ毎の特徴スペクトルｇj,kを決定し、そのノルム‖ｇj,k‖2（以下、パワーと記す
）を計算する。
【００３７】
ステップＳ１１において、ステップＳ３で求めた官能指数が既知のＭ個の半径スペクトルｆmと特徴スペクトルｇj,kとを用いて式３から、官能指数が既知の布帛についてヌメリ感評価値を計算し、次式６で表される既知の官能指数との平方誤差の平均値Δj,kを求め
る。
Δj,k＝（Σi｜ｓoi−ｓci,j,k｜2）／Ｍ    ・・・（式６）
ここで、ｉは官能指数が既知の布帛毎に付した番号（ｉ＝１〜Ｍ）であり、ｓoiはｉ番目の布帛の官能指数、ｓci,j,kは組み合わせ（ｊ，ｋ）の主成分を使用した計算したｉ番目の布帛のヌメリ感評価値を表す。
【００３８】
ステップＳ１２において、ステップＳ１０及びＳ１１で求めたパワー‖ｇj,k‖2、平方誤差平均値Δj,kから、特徴スペクトルを表わす望ましい主成分の組み合わせを決定する
ことによって、特徴スペクトルを決定する。特徴スペクトルに用いる主成分の数を増やすにつれて、二乗誤差平均値Δj,kは減少するが、特異的な半径スペクトルに応答しない汎
化された特徴スペクトルを決定するためには、特徴スペクトルが少ない主成分の線形結合として表わせることが望ましい。また、評価対象となる布帛の半径スペクトルと特徴スペクトルとの内積演算は、半径スペクトルからヌメリ感評価値を抽出するフィルター処理と考えることができ、その場合、特徴スペクトルのパワーは、フィルターのゲインの大きさを示している。信号対雑音比の観点からはパワーが小さい方が望ましい。従って、望ましい主成分の組み合わせの決定方法として、例えば、二乗誤差平均値Δj,kが最小となる組
み合わせの中で、特徴スペクトルが、最も少ない主成分数で構成され、且つ最小のパワーをもつように、主成分の組み合わせを決定すればよい。
【００３９】
次に、図３に基づいて、以上で決定された特徴スペクトルを用いた布帛のヌメリ感評価方法に関して説明する。
【００４０】
先ず、ステップＳ２１において、記録部７から特徴スペクトルｇ及びバイアス値ｂを読み出す。
【００４１】
ステップＳ２２〜Ｓ２４において、ヌメリ感評価の対象である１枚の布帛について、図２のステップＳ１〜Ｓ３と同様の処理を行い、半径スペクトルｆを求める。
【００４２】
ステップＳ２５において、ステップＳ２１で読み出した特徴スペクトルｇ及びバイアス値ｂとステップＳ２４で得られた半径スペクトルｆとを用いて、式３からヌメリ感評価値を計算し、ステップＳ２６において、計算結果を表示部等に所定の形式で提示する。ステップＳ２７において、停止の指示の有無を判断し、停止の指示があるまで以上の処理を繰り返し、必要に応じて複数の布帛についてヌメリ感を評価する。
【００４３】
以上では、ＣＰＵ５が各処理を行うとして説明したが、フーリエ変換、フーリエスペクトルから半径スペクトルを計算する処理、主成分分析などの各々の処理を専用ＩＣなどを用いてハードウェアで実現してもよい。
【００４４】
また、上記では、ステップＳ４における主成分の決定において、累積寄与率＝０．９９を境界値としたが、０．９９よりも小さい値、若しくは０．９９よりも大きい値を境界値としてもよい。０．９９よりも小さい値を使用した場合にも、設定した境界値に応じた精度で、ヌメリ感を評価することができる。また、累積寄与率を使用して主成分を決定する方法に限らず、寄与率に応じて決定すればよく、例えば、寄与率の大きい順に所定数の主成分を決定してもよい。
【００４５】
また、上記では、半径スペクトルと特徴スペクトルとの内積を計算し、計算結果に所定のバイアス値を加算することでヌメリ感評価値を求めたが、ヌメリ感評価値の算出方法はこれに限定されず、半径スペクトルと特徴スペクトルとから所定の演算によってヌメリ感評価値を計算すればよい。その場合、特徴スペクトルは、その所定の演算を使用する条件の下で、既知の官能指数を再現できるように決定すればよい。
【００４６】
また、上記した特徴スペクトルの導出において、寄与率の大きい複数の主成分を選択し、選択された主成分の殆ど全ての組み合わせについて、既知の官能指数の再現性を評価して特徴スペクトルを求める場合を説明したが、１種類の主成分の組み合わせ、若しくは所定の一部の主成分を使用する組み合わせについて、既知の官能指数を用いて、係数ａiの
最適化を行うことによっても、ある程度の信頼性でヌメリ感を評価することができる特徴スペクトルを得ることができる。また、全ての主成分を使用する組み合わせについて、係数ａiの最適化を行ってもよく、その場合にも、汎用性は若干低下するが、ある程度の信
頼性でヌメリ感を評価することができる特徴スペクトルを得ることができる。
【００４７】
また、特徴スペクトルを表す線形結合に使用する望ましい主成分の組み合わせの決定（ステップＳ１２）方法として、二乗誤差平均値Δj,kが最小となる組み合わせの中で、特
徴スペクトルが、最も少ない主成分数で構成され、且つ最小のパワーをもつように決定する場合を説明したが、これに限らず、主成分の数、平方誤差平均値Δj,k、パワー‖ｇj,k‖2を全体として評価して、望ましい主成分を決定すればよい。例えば、二乗誤差の平均
値Δj,kが所定の値よりも小さい組み合わせの中で、特徴スペクトルが、最も少ない主成
分数で構成され、且つ所定の値よりも小さいパワーをもつように主成分の組み合わせを決定してもよい。また、信号対雑音比の観点からパワーが小さい方が望ましいとしたが、パワーを考慮せずに主成分の組み合わせを決定してもよい。それらの場合にも、決定された主成分に応じた信頼性で、ヌメリ感評価が可能である。
【実施例１】
【００４８】
図２に示した特徴スペクトルの決定方法の実施例を以下に示す。図６に示す官能指数が得られている６種類の布帛、及び官能評価がなされていない２８種類の布帛を評価対象として、図２に示した方法を実施した。合計３４種類の布帛には、同じ繊維構造の布帛に対して異なる繊維加工処理を行ったもの、あるいは異なる繊維構造の布帛に対して同じ繊維加工処理を行ったものが含まれている。
【００４９】
これら３４種類の布帛に対して、上記で説明したように、回折パターンの測定、フーリエ変換、半径スペクトルの計算、及び主成分の決定を行った。図４は、図６に示した６種類の布帛の回折パターンである。その結果、図７に示す寄与率の大きい６つの主成分を決定した。図７に示した６つの主成分の累積寄与率は０．９９であった。従って、３４種類全ての布帛の半径スペクトルに含まれる重要な共通成分が抽出できていると考えられる。
【００５０】
図８は、得られた６つの主成分の中から１〜５つの主成分を選択する組み合わせの各々について、二乗誤差平均値Δj,k（図２のステップＳ１１参照）を計算した結果を示す。
ここで、横軸は特徴スペクトルに使用される主成分の数である。例えば、左端の縦列は、主成分を１個だけ使用する場合の結果を６個（6Ｃ1）の◆記号で示し、左から第２列は、主成分を２個使用する場合の結果を１５個（6Ｃ2）の■記号で示している。第３列〜５列も同様である。尚、図８には、同じ主成分数で作成される特徴スペクトルの中で、得られる最小のパワー‖ｇ‖2を破線で示している。
【００５１】
さらに、図２のステップＳ１２の説明において示したように、二乗誤差平均値Δj,kが
最小となる主成分の組み合わせの中で、特徴スペクトルが、最も少ない主成分数で構成され、且つ小さいパワー値をもつという条件で主成分の組み合わせを決定した。その結果、図７に示した６つの主成分のうち、＃０００、＃００２、＃００３の３つの主成分（図８に円で示す組み合わせ）を決定した。このとき、バイアス値ｂはｂ＝−２．４４が得られた。これらを使用して、決定された特徴スペクトルを図９に示す。
【実施例２】
【００５２】
上記の実施例１で得られた特徴スペクトル（図９）を用いて、図６に示した官能指数が既知の布帛に対して、図３に示した評価方法によってヌメリ感を評価した。その結果を図１０に示す。図１０から分かるように、３種類の主成分（図７の＃０００、＃００２、＃００３）だけを用いた特徴スペクトル（図９）を用いて、目標の官能指数をよく再現できていることが分かる。
【実施例３】
【００５３】
同一の布帛に対して通常の帯電防止剤による処理を行ったサンプル（＃Ｃ１）とヌメリ系柔軟剤による加工処理を行ったサンプル（＃Ｃ２）とに対して、図９に示した特徴スペクトルを用いて、図３に示した評価方法によってヌメリ感評価を行った。その結果を図１１に示す。図１１では、ヌメリ系柔軟剤による加工処理を行った布帛（＃Ｃ２）の方がヌメリ感評価値が大きくなっており、本評価方法が有効であることが分かる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の実施の形態に係るヌメリ感評価装置を示す概略構成図である。
【図２】ヌメリ感の評価に使用する特徴スペクトルの決定方法に関するフローチャートである。
【図３】決定された特徴スペクトルを用いた布帛のヌメリ感評価方法に関するフローチャートである。
【図４】回折パターンの例を示す図である。
【図５】（ａ）は回折パターンの例、（ｂ）は（ａ）の回折パターンのフーリエスペクトル、（ｃ）は（ｂ）から得られる半径スペクトルを示す図である。
【図６】６種類の布帛の官能指数を示す図である。
【図７】決定された６種類の主成分を示す図である。
【図８】主成分の組み合わせの各々について、二乗誤差の平均値を計算した結果を示す図である。
【図９】決定された布帛のヌメリ感の特徴スペクトルを示す図である。
【図１０】図６に示した布帛のヌメリ感評価値を計算した結果を示す図である。
【図１１】ヌメリ系柔軟剤による加工処理の有無によるヌメリ感の差異を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１    光源部
２    試料台
３    受光部
４    評価部
５    ＣＰＵ
６    メモリ
７    記録部
８    インタフェース部
９    データバス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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４】
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【図５】
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