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技術 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

出願人 国立研究開発法人産業技術総合研究所
発明者 松岡克典
出願日 2003年9月12日 (17年3ヶ月経過) 出願番号 2003-320520
公開日 2005年4月7日 (15年8ヶ月経過) 公開番号 2005-090966
状態 特許登録済
技術分野 光学的手段による材料の調査、分析
主要キーワード 特徴スペクトル 単位列 ベクトル式 誤差平均値 計測用センサ 主成分数 触覚感 累積寄与率
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図面 (12)

課題

布帛ヌメリ感客観的に評価可能な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。

解決手段

官能指数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。

概要

背景

布帛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。

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。
特開平5−209366号公報
田中真美,澤優,石丸園子,長征二:触覚感計測用センサステムの開発,日本機械学会 D&D2002講演論文アブストラクト集, pp.80, 2002

概要

布帛のヌメリ感を客観的に評価可能な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。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。

目的

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。

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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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。

技術分野

0001

本発明は、布帛質感を表すヌメリ感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。
特開平5−209366号公報
田中真美,澤優,石丸園子,長征二:触覚感計測用センサステムの開発,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
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

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
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。

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。

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。

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

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。
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。
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。
回折パターンの例を示す図である。
(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。
6種類の布帛の官能指数を示す図である。
決定された6種類の主成分を示す図である。
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。
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。
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

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