(57)【要約】【課題】溶液中に含まれている気泡と異物を迅速かつ精度良く判別することができる、溶液中の異物検査方法を提供する。【解決手段】撮像手段により溶液中の異物を撮像して溶液中の異物を検出する異物検出方法であって、（ａ）前記撮像手段により得られた画像に対して、予め設けられた第１の閾値と比較し明部データと暗部データを抽出する第１の演算手段と、（ｂ）前記第１の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形を生成し、抽出する第２の演算手段と、（ｃ）前記第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と、前記第２の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形の面積の比を演算し、予め設けられた第２の閾値と比較して、気泡と異物を判別する第３の演算手段を有する溶液中の異物検査方法。【選択図】図１
2012078195.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段により溶液中の異物を撮像して溶液中の異物を検出する異物検出方法であって、
（ａ）前記撮像手段により得られた画像に対して、予め設けられた第１の閾値と比較し明部データと暗部データを抽出する第１の演算手段と、
（ｂ）前記第１の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形を生成し、抽出する第２の演算手段と、
（ｃ）前記第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と、前記第２の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形の面積の比を演算し、予め設けられた第２の閾値と比較して、気泡と異物を判別する第３の演算手段
を有する溶液中の異物検査方法。
【請求項２】
前記第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と輪郭長の比を演算し、予め設けられた第３の閾値と比較して、気泡と異物を判別する第４の演算手段を含む、請求項１に記載の溶液中の異物検査方法。
【請求項３】
前記溶液が、炭素繊維前駆体繊維用のポリアクリロニトリル系ポリマーの重合に用いられる重合溶液である、請求項１または２に記載の溶液中の異物検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異物が含まれる溶液に対して使用することができる溶液中の異物検査方法に関し、特に、気泡と異物を迅速かつ精度良く判別することができる溶液中の異物検査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、炭素繊維前駆体繊維用のポリアクリロニトリル系ポリマーの重合溶液においては、ポリマー溶液の製造後に外部から混入される異物や、熱履歴変動による溶液の一部が硬質化したゲルなどを後工程へ流出させてしまうと、品位低下などの要因となりうる。そのため、ポリマー溶液中に混入している異物の大きさ、数を正確に検出し、品位を判断することは重要である。
【０００３】
また、溶液中には外部から空気が入り込むことにより気泡が発生することがしばしばあるが、気泡は後工程へ流出することなく消滅することから、後工程での品位低下に影響がなく、製造プロセス上、問題視されていない。したがって、検出する必要のない気泡と異物を判別することも重要である。
【０００４】
従来、投光手段によりポリマー溶液を送液する配管に光を照射し、受光手段により配管を透過した光を受光することにより、ポリマー溶液中の異物を検出する方法が提案されている（特許文献１参照）。しかしながら、特許文献１に記載の方法では、異物と気泡を判別する機能を備えていないために、検出する必要のない気泡を異物と誤検出してしまう場合がある。
【０００５】
また、撮像手段により得られた画像データを演算することにより、異物と気泡を判別する方法が提案されている（特許文献２，３参照）。しかしながら、溶液中に発生する気泡はさまざまな形状があることと、溶液内を撮像手段により撮像する方向が一意となることが多いため、気泡を撮像した画像は、中央部が空洞となった画像以外にさまざまな形状になりうる。その際に、特許文献２，３に記載の方法では、依然として気泡を異物と誤検出してしまう場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−３１１８１号公報
【特許文献２】特開２００４−３５４１００号公報
【特許文献３】特開２００６−１０６１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、かかる従来の技術の欠点を改良し、異物が含まれる溶液に対して使用することができる溶液中の異物検査方法に関し、特に、異物と気泡を迅速かつ精度良く判別することができる溶液中の異物検査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】
【０００８】
前記目的を達成するため、本発明は次の方法を採用する。すなわち、撮像手段により溶液中の異物を撮像して溶液中の異物を検出する異物検出方法であって、
（ａ）前記撮像手段により得られた画像に対して、予め設けられた第１の閾値と比較し明部データと暗部データを抽出する第１の演算手段と、
（ｂ）前記第１の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形を生成し、抽出する第２の演算手段と、
（ｃ）前記第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と、前記第２の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形の面積の比を演算し、予め設けられた第２の閾値と比較して、気泡と異物を判別する第３の演算手段
を有する溶液中の異物検査方法である。
【０００９】
本発明の溶液中の異物検査方法において、第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と輪郭長の比を演算し、予め設けられた第３の閾値と比較して、気泡と異物を判別する第４の演算手段を含むことが好ましい。
【００１０】
また、本発明の溶液中の異物検査方法は、検出の対象として用いられる溶液が、炭素繊維前駆体繊維用のポリアクリロニトリル系ポリマーの重合に用いられる重合溶液であることが好ましい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、異物が含まれる溶液において、溶液中に発生した気泡と異物を精度良く判別することができ、溶液の品質管理の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の溶液中の異物検査方法の実施に用いられる異物検出装置の構成斜視図である。
【図２】本発明の検出対象となる異物、気泡の画像である。なお、（ａ）がゲル、（ｂ）が繊維状の異物、（ｃ）〜（ｅ）が気泡である。
【図３】本発明の溶液中の異物検査方法の実施に用いられるデータ処理手段の概略図である。
【図４】本発明の第２の演算手段により生成される凸包図形の概念図である。なお、（ａ）が元図形、（ｂ）が凸包図形である。
【図５】本発明の第２の演算手段により生成される凸包図形の具体例である。なお、（ａ）が元図形、（ｂ）が凸包図形である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明における溶液中の異物検出方法に好適に用いられる装置の一実施形態について、図面を参照して説明する。図１は本発明の異物検出方法に好適に用いられる異物検出装置を示す。異物検出装置は、溶液を送液する透明配管２１に対して光を照射する照明手段２２と、照明手段によって照明された溶液を撮像する撮像手段２３と、撮像手段により得られた画像を処理して異物を検出するデータ処理手段２４から構成される。
【００１４】
本発明の効果をより顕著にするために好ましく設けられる照明手段としては、溶液を送液する透明配管に対して、均一に照明できるものが好ましい。具体的には、高周波点灯式の蛍光灯、メタルハライドランプ、ハロゲンランプ、ＬＥＤなどが挙げられる。
【００１５】
本発明における撮像手段としては、溶液中の異物を撮像できるものであれば特に制約はないが、前記照明手段により照射された光を撮像素子（画素）により受光し、画像としてデジタル出力し記録できるものが好ましい。具体的には、デジタルカメラ、小型ＣＣＤカメラ、デジタルビデオカメラなどが挙げられる。
【００１６】
また、検出対象となる異物やゲルと気泡を撮像手段にて撮像した画像を図２に示す。ここで、（ａ）はゲル、（ｂ）は繊維状の異物、（ｃ）〜（ｅ）は気泡である。このように、異物やゲルと気泡はその発生条件によって、丸形や繊維状などさまざまな形状をしていることがわかる。
【００１７】
本発明におけるデータ処理手段は、図３に示すように、第１の演算手段３１、第２の演算手段３２、第３の演算手段３３から構成される。
【００１８】
第１の演算手段とは、撮像手段により得られた画像に対して、予め設けられた第１の閾値と比較し明部データと暗部データを抽出する演算手段である。
【００１９】
第２の演算手段とは、第１の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形を生成し、抽出する演算手段である。
【００２０】
第３の演算手段とは、第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と、第２の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形の面積の比を演算し、予め設けられた第２の閾値と比較して、気泡と異物を判別する演算手段である。
【００２１】
ここで、データ処理手段における各演算手段について詳しく説明する。
【００２２】
まず、第１の演算手段では、撮像手段により得られた画像に対して、予め設けられた第１の閾値と比較し明部データと暗部データを抽出する。ここでいう撮像手段により得られた画像には、検出対象となる異物以外のもの（例えば、撮像領域の背景）が含まれている可能性があるため、この画像中から検出対象となる異物のみを抽出する処理を実施する。このような抽出処理には、一般的に２値化があり、予め設定した明るさ（閾値）よりも画像中の画素が明るければ明部データ、暗ければ暗部データとして抽出する。本発明である溶液中の異物検出方法では、照明手段から照射された光を透過光として撮像することで、異物を背景よりも暗く撮像することができるため、２値化処理を適用することができる。このような処理を画像中の全画素で実施することで、背景を明部データとして、異物や気泡を暗部データとして抽出する。
【００２３】
また、画像にノイズ（例えば、ゴマ塩ノイズと呼ばれるゴマを散らしたような転々としたノイズなど）が含まれる場合には、２値化処理を実施する前に、平均化フィルタ、ガウスフィルタやメディアンフィルタなどのフィルタ処理を実施して、異物をより暗部データとして抽出しやすいように、ノイズを低減することが好ましい。
【００２４】
第２の演算手段では、第１の演算手段により抽出された暗部データに対して、凸包図形を生成して、生成された凸包図形を抽出する。ここでいう凸包図形とは、各頂点の内角が鋭角、鈍角、直角のいずれかのみからなる多角形、あるいは、変曲点を持たない曲線で囲まれる図形のことである。例えば、暗部データが図４（ａ）に示すような形状である場合、第１の頂点４１の内角のみ鋭角、鈍角、直角のいずれでもない。そこで、図４（ａ）の第２の頂点４２と第３の頂点４３を結ぶことにより、図４（ｂ）に示すように、各頂点の内角が鋭角、鈍角、直角のいずれかのみからなる多角形、つまり凸包図形を得ることができる。具体的に、第１の演算手段により抽出された暗部データが図５（ａ）に示すようなへこみがある形状の場合、この暗部データの凸包図形はへこみが埋められて、図５（ｂ）に示すような形状となる。このようにして、第１の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形を生成し、抽出する。
【００２５】
第３の演算手段では、第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と、第２の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形の面積の比を演算し、予め設けられた第２の閾値と比較して、気泡と異物を判別する。ここで面積とは、第１の演算手段により抽出された暗部データおよび第２の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形を構成する画素数のことをいう。したがって、面積はこの暗部データを構成する画素数を数えることによって得られる。
【００２６】
また、第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と、第２の演算手段により抽出された暗部データの凸包図形の面積の比は、凸面度といい、次式（１）で計算することができる。
Ｔ＝Ｆｏ／Ｆｃ  （１）
ここで、Ｔ：凸面度、Ｆｏ：暗部データの面積、Ｆｃ：凸包図形の面積である。
【００２７】
凸面度Ｔは、暗部データがへこみや穴が全くない単純な形状（例えば、長方形や円など）であれば１となり、暗部データがへこみや穴がある複雑な形状であれば１未満となり、凸な形態から離れれば離れるほど、凸面度Ｔは小さくなる。
【００２８】
したがって、抽出された暗部データの形状によって凸面度Ｔが異なるため、予め閾値を設け、例えば、この閾値よりも暗部データの凸面度Ｔが大きければ異物、小さければ気泡というように、暗部データが異物なのか気泡なのかを判別することができる。
【００２９】
また、前記第１の演算手段、第２の演算手段、第３の演算手段を実施した後に、次に示す第４の演算手段を実施してもよい。
【００３０】
第４の演算手段とは、前記第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と輪郭長の比を演算し、予め設けられた第３の閾値と比較して、気泡と異物を判別する演算手段である。
【００３１】
ここで、第４の演算手段について詳しく説明する。
【００３２】
第４の演算手段では、第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と輪郭長の比を演算し、予め設けられた第３の閾値と比較して、気泡と異物を判別する。ここで輪郭長とは、第１の演算手段により抽出された暗部データを構成する画素のうち周囲の明部データを構成する画素と隣接した画素を抽出した部分（輪郭部）の長さのことをいう。例えば、抽出した暗部データから輪郭部を構成する画素を抽出する方法として、輪郭追跡がある。抽出対象の１画素に対して隣接する周囲８近傍の画素を調べ、暗部の画素が見つかればその画素に移動する。そして、移動先の１画素に対して隣接する周囲８近傍の画素を調べ、暗部の画素が見つかればその画素に移動するという手順を繰り返すことにより、輪郭部を抽出することができる。したがって、抽出された画素数を数えることにより、輪郭長を得ることができる。
【００３３】
また、第１の演算手段により抽出された暗部データの面積と輪郭長の比は、円形度といい、次式（２）で計算することができる。
Ｃ＝Ｌ２／（４・Ｆｏ・π）  （２）
ここで、Ｃ：円形度、Ｌ：輪郭長、Ｆｏ：暗部データの面積、π：円周率である。
【００３４】
円形度Ｃは、暗部データが円形であれば１となり、暗部データが円形でなければ（例えば、正方形、長方形、多角形など）１より大きくなり、円形から離れれば離れるほど、円形度Ｃは大きくなる。
【００３５】
したがって、抽出された暗部データの形状によって円形度Ｃが異なるため、予め閾値を設けることにより、例えば、この閾値よりも暗部データの円形度Ｃが大きければ異物、小さければ気泡というように、暗部データが異物なのか気泡なのかを判別することができる。
【００３６】
この第４の演算手段を前述の第１の演算手段、第２の演算手段、第３の演算手段の後に実施することにより、異物と気泡をさらにより精度良く細かく判別することが可能となる。
【００３７】
本発明の溶液中の異物検査方法において、検出の対象として用いられる溶液に特に制約はないが、ポリマー重合溶液に内在するゲルや異物と気泡を判別するという点でポリマー重合溶液であることは好ましく、炭素繊維前駆体繊維用のポリアクリロニトリル系ポリマーの重合に用いられる重合溶液であることが、前記溶液に内在するゲルや異物と気泡を判別してゲルや異物の発生状況を把握し前記溶液の品質を管理するという点で特に好ましい。
【実施例】
【００３８】
以下、本発明の実施例について説明する。この実施例において用いた溶液中の異物検出装置の構成を以下に示す。
【００３９】
照明手段：メタルハライドランプ（面光源型ライトガイド）
撮像手段：エリアカメラ（２００万画素、キーエンス社製、ＣＶ−２００Ｃ）。
【００４０】
上記の構成により、溶液中の異物や気泡を撮像した画像が図２である。この図２に示した異物や気泡の画像に対して、本発明の演算手段を実施し、気泡と異物を判別する実験をデータ処理手段として画像処理ライブラリソフトＨＡＬＣＯＮ（Ｖｅｒ．８．０、ＭＶＴｅｃ社製）を用いて行った。
【００４１】
なお、図２は撮像手段により異物を撮像した画像に対して、第１の演算手段を実施し、異物や気泡を暗部データとして抽出した後の画像である。
【００４２】
まず、図２（ａ）〜（ｅ）に対して、第２の演算手段を実施し、暗部データの凸包図形を生成して抽出する。その後、第３の演算手段を実施し、図２（ａ）〜（ｅ）の凸面度Ｔを演算した結果を表１に示す。
【００４３】
ここで、（ａ）はゲル、（ｂ）は繊維状の異物、（ｃ）〜（ｅ）は気泡である。
【００４４】
したがって、凸面度Ｔの閾値を０．７５（凸面度Ｔが０．７５よりも大きければ異物、小さければ気泡）とすることにより、第１の演算手段により抽出された暗部データが気泡なのか異物なのかを判別することが可能となった。
【００４５】
また、第３の演算手段を実施した後に、第４の演算手段を実施し、図２（ａ）〜（ｅ）の円形度Ｃを演算した結果を表２に示す。ここで、先ほどの第３の演算手段によって、暗部データが異物なのか気泡なのかを判別することは完了しているが、異物がどんなものなのかをさらに細かく判別したい場合（この実施例でいえば、図２（ａ）のゲルと図２（ｂ）の繊維状の異物を判別したい場合）、円形度Ｃの閾値を２．３０（円形度Ｃが２．３０よりも大きければ繊維状の異物、小さければゲル）とすることにより、第１の演算手段により抽出された暗部データがゲルなのか繊維状の異物なのかを判別することが可能となった。
【００４６】
このように、従来の方法と比べて、微分などの複雑な処理を行わなくとも、迅速かつ精度良く気泡と異物を判別することが可能である。
【００４７】
【表１】
2012078195.tif 000003
【００４８】
【表２】
2012078195.tif 000004
【符号の説明】
【００４９】
２１：透明配管
２２：照明手段
２３：撮像手段
２４：データ処理手段
３１：第１の演算手段
３２：第２の演算手段
３３：第３の演算手段
４１：第１の頂点
４２：第２の頂点
４３：第３の頂点
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明によれば、異物が含まれる溶液（例えば、炭素繊維前駆体繊維用のポリアクリロニトリル系ポリマーの重合溶液など）を撮像手段によって撮像した画像から気泡と異物を迅速かつ精度良く判別することができるという特性を有していることから、ポリマー溶液製造工程の異物検査、品質管理に好適に用いることができるが、その応用範囲がこれに限られるものではない。
【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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