WO2014085939A1 - Haarigkeitslängenbestimmung an einem garn - Google Patents
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- WO2014085939A1 WO2014085939A1 PCT/CH2013/000198 CH2013000198W WO2014085939A1 WO 2014085939 A1 WO2014085939 A1 WO 2014085939A1 CH 2013000198 W CH2013000198 W CH 2013000198W WO 2014085939 A1 WO2014085939 A1 WO 2014085939A1
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- G01N33/365—Filiform textiles, e.g. yarns
Definitions
- DE-199'24'840 A1 shows a finer hair length classification in which each hair length class has a class width of 0.1 mm. From the resulting frequency density distribution, different hairiness parameters are calculated. In a similarly refined manner, the following article presents frequency density distributions for hair length lengths and calculates a tissue simulation from them: Ozkaya YA, Acar M, Jackson MR: "Hair density distrubution profile to evaluate yarn hairiness and is application to fabric simulation", Journal of the Textile Institute, Vol. 98, No. 6, 2007.
- the inventive improvement consists in the dissolution or flexibilization of the hitherto rigid hair length classes.
- the invention thus accomplishes a
- Paradigm shift from classification that is, assignment of results into predefined classes, to categorization, ie the automatic formation of new categories based on the results obtained or expected.
- the categories are formed automatically, preferably by being adapted during the measurements to the already existing measurement results.
- a set of several category systems may be specified, one of which is then automatically selected. The choice of a suitable category system can due to the type of yarn concerned, the type of yarn can be automatically detected or entered manually.
- the graph may be a histogram or a histogram corresponding line graph.
- the automatic formation of the categories takes place on the basis of already measured hair length lengths. It can during the measurements of the
- the automatic formation of the categories may be due to input of yarn data or due to an automatic determination of yarn data.
- Image processing hairiness lengths are evaluated. The number of in one
- Yarn sensor device an output device for outputting a frequency distribution of the measured hair length and a control device for controlling the
- the term "hair length” generally includes both the length of the stretched fiber and the length of the projection of the fiber, possibly curved and / or skewed, in a direction perpendicular to the longitudinal direction of the yarn, ie, the maximum distance of the yarn Fiber from the yarn surface. In one and the same application of the invention but applies only one of the above meanings.
- FIG. 1 shows a device according to the invention in a perspective view
- Figure 3 shows a histogram as may result from a method known from the prior art.
- FIGS 4 and 5 show diagrams as they may result from the inventive method.
- FIGS. 6-8 are flowcharts of three embodiments of the present invention.
- FIG. 9 shows a flowchart of a variant of the invention
- the optoelectronic yarn sensor device 3 measures at least one parameter of the yarn 9, in particular the length of fibers ("hairs") protruding from the yarn 9.
- FIG. 2 shows a schematic representation of the optoelectronic yarn sensor device 3.
- the optoelectronic yarn sensor device 3 includes a lighting unit and an imaging unit.
- the illumination unit has at least one light source 31 and one illumination optics 32.
- As a light emitting diode English light emitting diode, LED
- the light source 31 transmits electromagnetic radiation in the visible, infrared and / or ultraviolet
- the illumination optics 32 collimates that of the
- Light source 31 emitted light on a portion of the yarn 9.
- the Köhl ersehe illumination is used, which is well known from microscopy and will not be discussed here.
- the imaging unit has a
- image sensor 34 is preferably a two-dimensional image sensor 34 having a multiplicity of picture elements (pixels) arranged in the form of a matrix.
- image sensors 34 are commercially available in the form of integrated optoelectronic components in various technologies, for example, from digital cameras well known and widely used.
- a likewise known one-dimensional line sensor with a multiplicity of pixels which are arranged on a straight line perpendicular to the yarn longitudinal direction can be used. For the sake of simplicity, these are
- Illumination optics 32 and the imaging optics 33 shown in Figure 2 as simple lenses; Of course, however, more complex optical systems can be used which, in addition to lenses, contain further optical elements such as diaphragms or filters.
- the image is preferably in transmission, d. H. without inserted yarn 9, the light source 31 is illuminated on the image sensor 34, and when yarn 9 is inserted, it shadows at least part of the light.
- the yarn 9 is drawn in this schematic representation as a yarn body 91 with a circular cross-section, from which individual fibers ("hairs") 92 protrude essentially radially outward
- Garnsensor issued 3 does not intersect, but is spaced therefrom, for example.
- This offset a is based on the assumption that (at least when averaging over a certain length of yarn is performed), the yarn 9 is rotationally symmetric and therefore the hair length values to be measured along the circumference of the yarn are the same. If this assumption of symmetry is correct, then only one half space 93 needs to be considered, and a half space 94 complementary thereto can be disregarded. In the considered half space 93 For this the hairiness can be examined better, ie with greater resolution.
- the two half-spaces 93, 94 are separated by a plane which the
- FIG. 3 shows a result of hair length determination in the form of a histogram 4 ', which is a result of a prior art method.
- a horizontal axis 41 'of the histogram 4' hair lengths in millimeters are plotted, by a device 1 similar device through
- Image processing are determined.
- the hairiness lengths determined are classified in the example of FIG. 3 into the seven classes 1, 2, 3, 4, 6, 8 and 10 mm customary in the prior art. For each of these classes you get after examining a particular
- Yarn length eg 100 m, one frequency (number).
- the relative frequency density is plotted along a vertical axis 42 'of the histogram 4'.
- the area of the rectangles 43 'drawn as columns corresponds to the respective frequency.
- the histogram 4 'of FIG. 3 contains only little information about the examined yarn 9. This is due to the fact that only short fibers 92 (see FIG. 2) appear to protrude from the yarn 9 examined, so that virtually no fibers were counted in the classes with hair length of more than 2 mm. This can be z. B. be the case with air-spun yarns. A verification of the expected exponential decay of the
- FIG. 4 shows a histogram 4 as a result of the method according to the invention.
- the hair length categories are automatically chosen so that useful, statistically significant numbers of fiber lengths occur in a majority of the categories.
- eight categories for the hair length 0.3, 0.6, 0.9, 2.4 mm were formed.
- the number of categories may be any natural number, but is preferably between 5 and 20. From the statistics, rules of thumb are known for calculating the number of categories that determine the number of measurements and if necessary also consider the dispersion.
- the widths of each category can be the same or different.
- results of further evaluations can be drawn in, for example a fit curve 45 calculated for the frequencies in the categories by means of a compensation calculation. Experience has shown that the frequency drops exponentially with the length of the hair, so that the fit function for the compensation calculation where H is the relative frequency density, L is the hair length and H 0 and L e are the fit parameters.
- Results of several series of measurements on different yarns or on the same yarn can be displayed in a single histogram 4, for example by means of adjacent columns. It is advantageous to graphically differentiate the symbols for the different measurement series, for. B. by means of different colors, fill patterns, line types, etc.
- Two lines 53, 54 represent the results for different yarns, the first line 53 substantially corresponding to the histogram shown in FIG. More than two results could be entered in the same diagram 5, be it from series of measurements on different yarns or on the same yarn.
- graphically different symbols are used for this purpose, eg. B. different line types, colors, point symbols etc.
- the diagram 4, 5 can be output on an output unit of the device 1.
- the output unit is not shown in FIG. 1 because such output units are known per se. It can be designed as a screen, as a printer or in some other way. It may be integrated into the device 1 or be part or peripheral device of a computer connected to the device 1. If the vertical axis 42, 52 of the histogram 4 according to Figure 4 or the
- a first embodiment of the method according to the invention is shown in the flow chart of FIG.
- a starting point 601 serve predetermined standard classes for the hair length, as they are known from the prior art and shown in Figure 3. Hairiness measurements are automatically made 602 on the yarn 9 being tested. After one measurement or several measurements 602, the predetermined classes are automatically adapted to the measurement results 603, whereby new hair length categories are formed.
- the adaptation 603 is preferably carried out such that the following two criteria are met simultaneously:
- the frequency or number In the category still assigned to the largest hair length, the frequency or number (relative or extrapolated to a certain yarn length) must exceed a predetermined second threshold which is less than or equal to the first threshold value.
- specifications for the number and / or width of the categories can be followed. It can, for. For example, a certain number or a lower and an upper limit for the number of categories, and / or a certain width or a lower and upper limit for the width of the categories can be specified.
- This decision 605 can automatically, for example, depending on whether a predetermined minimum yarn length has been examined or not. Alternatively, the decision 605 may be made by an operator input. Depending on decision 605, further measurements 602 are made or the process is terminated. In the latter case, the last output 604 displays the definitive diagram 4, 5.
- FIG. 7 shows a second embodiment of the method according to the invention. On the examined yarn 9 hairiness measurements are carried out 701. A
- the operator is required to enter information on the yarn 9 to be tested before, during, or during measurements or measurements 702. Such information may concern the following aspects:
- the present state of the yarn 9 can be determined by
- Parameters such as yarn count, non-uniformity, foreign substances, moisture content, etc. are characterized. Some of these parameters may be known. They can be related to the expected hairiness.
- the intended use of the yarn 9 may be a
- the inputs 702 may be assisted by an automatic wizard known from the installation of software and other software applications. Based on the entered yarn data, the hairiness length categories become
- the rules required to define 703 can be stored in advance in a storage unit. It is also possible to design the device 1 so intelligently that it itself prepares and learns such rules based on previous measurements 701. Finally, a graph 4, 5 is output with the automatically determined categories 704 representing the measurement results.
- a third embodiment of the method according to the invention is shown in FIG. In turn, once again hairiness measurements on the yarn 9 are carried out 801.
- Yarn data as manually entered in the second embodiment, is automatically determined 802 based on the measurement results.
- Such automatic determination 802 of yarn data may include the measured hairiness and / or other measured yarn parameters, such as the yarn count. Yarn count or unevenness
- Hairline length categories are automatically set 803. This setting 803 is done as described for the second embodiment. Also analogous to the second embodiment, a histogram with the automatically determined categories is output 804.
- FIG. 9 shows a variant of the method according to the invention.
- the inventive method is carried out according to any embodiment, for example. According to one of the embodiments according to Figures 6-8. This always results in an output 901 of the frequency distribution in the form of a diagram 4, 5 based on the automatically formed categories. An operator is asked by an output
- Input means such as a keyboard, a computer mouse or a touch screen
- Opinion 903 may be provided with a graphical user interface associated with the input means. Opinion 903 may be, for example, These may be relative (i.e., incremental) or absolute
- Hair length categories are adjusted 904 according to Opinion 903.
- Adaptation 904 is preferably automatic.
- the stored measurement results are output 901 in a further adapted diagram.
- the operator may be given the opportunity 902 to comment on the further diagram 903.
- the loop is repeated until no more statement 903 is desired.
- the latest issue 901 displays the definitive diagram.
- Prerequisite for all four embodiments described above is that the
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Abstract
Im Verfahren zur Bestimmung der Haarigkeitslangenverteilung eines Garns werden Haarigkeitslangen am Garn gemessen (602). Resultate der Haarigkeitslängenmessungen werden gespeichert. Kategorien von Haarigkeitslangen werden in Abhängigkeit von den Resultaten der Haarigkeitslängenmessungen automatisch gebildet (603). Eine Häufigkeitsverteilung der gemessenen Haarigkeitslängen wird in Form eines auf den automatisch gebildeten Kategorien basierenden Diagramms ausgegeben (604). Dank der flexiblen Kategorisierung kann die Haarigkeitslängenverteilung auch von solchen Garnen bestimmt werden, die außerhalb des Gewohnten liegen.
Description
HAARIGKEITSLÄNGENBESTIMMUNG AN EINEM GARN
FACHGEBIET
Die vorliegende Erfindung liegt auf dem Gebiet der textilen Qualitätskontrolle. Sie betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung der Haarigkeitslängenverteilung eines Garns, gemäss den Oberbegriffen der unabhängigen Patentansprüche. Derartige Verfahren und Vorrichtungen kommen typischerweise in einem Textillabor zum Einsatz.
STAND DER TECHNIK
Bei Stapelgarnen, die aus vielen Fasern gesponnen sind, sind einzelne Fasern nicht vollständig in den eigentlichen Garnrumpf eingebunden. Sie ragen teilweise aus dem
Garnrumpf heraus, was man als Haarigkeit des Garns bezeichnet. Die Haarigkeit ist eine wichtige Garneigenschaft, weshalb die Textilindustrie ein grosses Interesse an ihrer zuverlässigen und reproduzierbaren Bestimmung und Klassierung hat. Es sind viele Verfahren und Vorrichtungen zur Bestimmung der Haarigkeit von Garnen bekannt. Eine solche Vorrichtung vertreibt die Anmelderin des vorliegenden Schutzrechtes unter der Bezeichnung USTER® ZWEIGLE HL400. Diese Vorrichtung ist im
Anwendungshandbuch„USTER® ZWEIGLE HL400 Application Handbook", Uster Technologies AG, Juni 201 1 , und in der WO-2011/153650 A1 beschrieben. Sie ist mit einer optoelektronischen Garnsensoreinrichtung ausgestattet. Darin wird das entlang seiner Längsrichtung bewegte Garn im Durchlicht auf eine zweidimensionale Kamera abgebildet, die nacheinander eine Mehrzahl von Bildern des Garns aufnimmt. Mittels Bildverarbeitung wird eine Häufigkeitsverteilung der Haarigkeitslängen ermittelt. Die abstehenden Fasern werden in sieben fest vorgegebene Haangkeitslängenklassen klassiert, nämlich 1, 2, 3, 4, 6, 8 und 10 mm. Diese Haarigkeitslängenklassierung wurde aus Kompatibilitätsgründen von alteren Haarigkeitslängenmessgeräten (Zweigle G565. G566 und G567 sowie USTER® ZWEIGLE HT5) übernommen und ist für viele gängige Garntypen, insbesondere
gewöhnliche Ringgarne, geeignet. Die auf 100 m festgestellte Anzahl Fasern wird für jede Klasse angegeben und in einem Histogramm dargestellt.
Die DE-199'24'840 A1 zeigt eine feinere Haarigkeitslängenklassierung, in welcher jede Haarigkeitslängenklasse eine Klassenbreite von 0.1 mm hat. Aus der daraus resultierenden Häufigkeitsdichteverteilung werden verschiedene Haarigkeitsparameter berechnet. In ähnlich verfeinerter Weise werden im folgenden Artikel Häufigkeitsdichteverteilungen für Haarigkeitslängen dargestellt und daraus eine Gewebesimulation berechnet: Ozkaya Y. A., Acar M, Jackson M. R.:„Hair density distrubution profile to evaluate yarn hairiness and ist application to fabric simulations", Journal of the Textile Institute, Bd. 98, Nr. 6, 2007.
DARSTELLUNG DER ERFINDUNG Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, das bekannte Verfahren bzw. die bekannte Vorrichtung weiter zu verbessern. Insbesondere sollen eine höhere Auflösung erreicht und die Bedienerfreundlichkeit erhöht werden.
Diese und andere Aufgaben werden durch das erfindungsgemässe Verfahren und die erfindungsgemässe Vorrichtung, wie sie in den unabhängigen Patentansprüchen definiert sind, gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind in den abhängigen Patentansprüchen angegeben.
Die erfindungsgemässe Verbesserung besteht in der Auflösung bzw. Flexibilisierung der bisher starren Haarigkeitslängenklassen. Die Erfindung vollzieht somit einen
Paradigmenwechsel von der Klassierung, d. h. einer Zuordnung der Resultate in vordefinierte Klassen, zu einer Kategorisierung, d. h. der automatischen Bildung von neuen Kategorien aufgrund der jeweils erhaltenen oder zu erwartenden Resultate. Die Kategorien werden automatisch gebildet, vorzugsweise indem sie schon während der Messungen an die bereits vorliegenden Messresultate angepasst werden. Es kann ein Satz von mehreren Kategoriensystemen vorgegeben werden, von denen dann ein geeignetes automatisch ausgewählt wird. Die Wahl eines geeigneten Kategoriensystems kann
aufgrund des betreffenden Garntyps erfolgen, wobei der Garntyp automatisch erkannt oder manuell eingegeben werden kann.
Dementsprechend werden im erfindungsgemässen Verfahren zur Bestimmung der Haarigkeitslängenverteilung eines Garns Haarigkeitslängen am Garn gemessen, und eine Häufigkeitsverteilung der gemessenen Haarigkeitslängen wird ausgegeben. Resultate der Haarigkeitslängenmessungen werden gespeichert. Kategorien von Haarigkeitslängen werden automatisch in Abhängigkeit von den Resultaten der Haarigkeitslängenmessungen gebildet. Die Häufigkeitsverteilung wird in Form eines auf den automatisch gebildeten Kategorien basierenden Diagramms ausgegeben.
Zumindest der Schritt der automatischen Bildung von Kategorien von Haarigkeitslängen wird im erfindungsgemässen Verfahren von einem Computer oder einer ähnlichen Einrichtung ausgeführt.
Die Haarigkeitslängen werden vorzugsweise gemessen, indem das Garn entlang seiner Längsrichtung durch eine Garnsensoreinrichtung bewegt wird und entlang der
Längsrichtung am Gam auftretenden Fasern („Haare") ausgemessen werden. Das Diagramm ist z. B. ein Histogramm oder ein einem Histogramm entsprechendes Liniendiagramm.
In einer Ausführungsform erfolgt die automatische Bildung der Kategorien aufgrund von bereits gemessenen Haarigkeitslängen. Dabei kann während der Messungen der
Haarigkeitslängen laufend die automatische Bildung der Kategorien erfolgen und ein jeweils aktualisiertes Diagramm ausgegeben werden.
Die automatische Bildung der Kategorien kann aufgrund von vorgangig eingegebenen Garndaten oder aufgrund einer automatischen Bestimmung von Garndaten erfolgen.
Nach der Ausgabe des auf den automatisch gebildeten Kategorien basierenden Diagramms erhält eine Bedienungsperson die Gelegenheit, zum Diagramm Stellung zu nehmen. Die Bedienungsperson nimmt mittels einer Eingabe zum Diagramm Stellung. Die Kategorien
werden an die Stellungnahme vorzugsweise automatisch angepasst, und das angepasste Diagramm wird ausgegeben. Die Haarigkeitslängen werden vorzugsweise optoelektronisch gemessen, indem das Garn entlang seiner Längsrichtung durch eine optoelektronische Garnsensoreinrichtung bewegt wird, die optoelektronische Garnsensoreinrichtung nacheinander eine Mehrzahl von Bildern des Garns aufnimmt und aus den Bildern, vorzugsweise aus jedem einzelnen Bild aus der Mehrzahl von Bildern, mittels
Bildverarbeitung Haarigkeitslängen ausgewertet werden. Die Anzahl der in einer
Messreihe aufgenommenen und ausgewerteten Bilder liegt z. B. zwischen 10 und 10000 und vorzugsweise zwischen 100 und 1000.
Die erfindungsgemässe Vorrichtung zur Bestimmung der Haarigkeitslängenverteilung eines Garns beinhaltet eine Garnsensoreinrichtung zur Messung von Haarigkeitslängen am Garn, eine Auswerteeinrichtung zur Auswertung von Ausgangssignalen der
Garnsensoreinrichtung, eine Ausgabeeinrichtung zur Ausgabe einer Häufigkeitsverteilung der gemessenen Haarigkeitslängen und eine Steuereinrichtung zur Steuerung der
Vorrichtung. Die Auswerteeinrichtung und die Steuereinrichtung sind zur Ausführung des oben beschriebenen erfindungsgemässen Verfahrens eingerichtet.
Gegenüber den starren Klassen gemäss dem Stand der Technik bringt die Erfindung den Vorteil mit sich, dass mit hoher Auflösung die Haarigkeitslängenverteilung auch von solchen Garnen bestimmt werden kann, die ausserhalb des Gewohnten liegen, etwa von Kompaktgarnen oder von luftgesponnenen Garnen. So können auch bei solchen Garnen die Herstellungsprozesse aufgrund der bestimmten Haarigkeitslängenverteilung besser überwacht werden.
Unter den in dieser Schrift verwendeten Begriff "Haarigkeitslänge" fällt im Allgemeinen sowohl die Länge der gestreckten Faser als auch die Länge der Projektion der - möglicherweise gekrümmten und/oder schräg stehenden - Faser auf eine Richtung senkrecht zur Längsrichtung des Garns, d. h. der maximale Abstand der Faser von der Garnoberfläche. In ein und derselben Anwendung der Erfindung trifft aber jeweils nur eine der obigen Bedeutungen zu.
AUFZÄHLUNG DER ZEICHNUNGEN
Nachfolgend wird die Erfindung anhand der schematischen Zeichnungen detailliert erläutert.
Figur 1 zeigt eine erfindungsgemässe Vorrichtung in einer perspektivischen
Ansicht.
Figur 2 zeigt schematisch eine optoelektronische Gamsensoreinrichtung im
Querschnitt.
Figur 3 zeigt ein Histogramm, wie es aus einem aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren resultieren kann.
Figuren 4 und 5 zeigen Diagramme, wie sie aus dem erfindungsgemässen Verfahren resultieren können.
Figuren 6-8 zeigen Flussdiagramme von drei Ausfühmngsformen des
erfindungsgemässen Verfahrens.
Figur 9 zeigt ein Flussdiagramm einer Variante des erfindungsgemässen
Verfahrens.
AUSFÜHRUNG DER ERFINDUNG
Figur 1 zeigt von aussen eine Vorrichtung 1 zur Bestimmung der
Haarigkeitslängenverteilung eines Garns 9. Man erkennt in dieser Darstellung ein im Wesentlichen quaderförmiges Gehäuse 1 1 , verschiedene Garnführungselemente 12.1 -12 zur Führung des Garns 9, eine Sensorabdeckung 16 für eine optoelektronische
Garnsensoreinrichtung 3 und eine Rollenabdeckung 17 für eine Garnfördereinrichtung 1 Die optoelektronische Garnsensoreinrichtung 3 misst mindestens einen Parameter des Garns 9, insbesondere die Länge von Fasern („Haaren"), die vom Garn 9 abstehen.
Figur 2 zeigt eine schematische Darstellung der optoelektronischen Garnsensoreinrichtung 3. Die optoelektronische Garnsensoreinrichtung 3 beinhaltet eine Beleuchtungseinheit und eine Abbildungseinheit. Die Beleuchtungseinheit weist mindestens eine Lichtquelle 31 und eine Beleuchtungsoptik 32 auf. Als Lichtquelle 31 kann z. B. eine Leuchtdiode (englisch light emitting diode, LED) verwendet werden. Die Lichtquelle 31 sendet
elektromagnetische Strahlung im sichtbaren, infraroten und/oder ultravioletten
Spektralbereich aus, welche in dieser Schrift der Einfachheit halber unter dem Begriff „Licht" zusammengefasst wird. Die Beleuchtungsoptik 32 kollimiert das von der
Lichtquelle 31 ausgesandte Licht auf einen Abschnitt des Garns 9. Vorzugsweise kommt dabei die Köhl ersehe Beleuchtung zum Einsatz, die aus der Mikroskopie wohl bekannt ist und auf die hier nicht weiter eingegangen wird. Die Abbildungseinheit weist eine
Abbildungsoptik 33 und einen optoelektronischen Bildsensor 34 auf. Die Abbildungsoptik
33 bildet den beleuchteten Abschnitt des Garns 9 auf den Bildsensor 34 ab. Der Bildsensor
34 ist vorzugsweise ein zweidimensionaler Bildsensor 34 mit einer Vielzahl von matrixförmig angeordneten Bildelementen (Pixeln). Derartige Bildsensoren 34 sind in Form von integrierten optoelektronischen Bauelementen in verschiedenen Technologien kommerziell erhältlich, bspw. aus Digitalkameras bestens bekannt und weit verbreitet. Alternativ kann als Bildsensor 34 ein ebenfalls bekannter eindimensionaler Zeilensensor mit einer Vielzahl von Pixeln, die auf einer senkrecht zur Garnlängsrichtung stehenden Geraden angeordnet sind, eingesetzt werden. Der Einfachheit halber sind die
Beleuchtungsoptik 32 und die Abbildungsoptik 33 in Figur 2 als einfache Linsen dargestellt; selbstverständlich können aber komplexere optische Systeme eingesetzt werden, die nebst Linsen weitere optische Elemente wie Blenden oder Filter beinhalten. Die Abbildung erfolgt vorzugsweise in Transmission, d. h. ohne eingelegtes Garn 9 leuchtet die Lichtquelle 31 auf den Bildsensor 34, und wenn Garn 9 eingelegt ist, schattet es zumindest einen Teil des Lichtes ab. Das Garn 9 ist in dieser schematischen Darstellung als Garnrumpf 91 mit kreisrundem Querschnitt gezeichnet, aus dem einzelne Fasern („Haare") 92 im Wesentlichen radial nach aussen ragen. Für die Anwendung der Haarigkeitslängenmessung ist es vorteilhaft, wenn eine
Längsachse 90 des Garns 9 eine optische Achse 30 der optoelektronischen
Garnsensoreinrichtung 3 nicht schneidet, sondern von dieser beabstandet ist, bspw. um einen Abstand von a = 2-6 mm und vorzugsweise um ca. a = 4 mm. Diese Achsversetzung a basiert auf der Annahme, dass (zumindest wenn eine Mittelung über eine gewisse Garnlänge durchgeführt wird) das Gam 9 rotationssymmetrisch ist und daher die zu messenden Haarigkeitslängenwerte entlang des Garnumfangs gleich sind. Trifft diese Symmetrieannahme zu, so braucht nur ein Halbraum 93 betrachtet zu werden, und ein dazu komplementärer Halbraum 94 kann ausser Acht bleiben. Im betrachteten Halbraum 93
kann dafür die Haarigkeit besser, d. h. mit grösserer Auflösung, untersucht werden. Die beiden Halbräume 93, 94 sind durch eine Ebene voneinander getrennt, welche die
Garnlängsachse 90 beinhaltet und parallel zur optischen Achse 30 verläuft. In Figur 3 ist ein Resultat einer Haarigkeitslängenbestimmung in Form eines Histogramms 4' dargestellt, das ein Resultat eines Verfahrens nach dem Stand der Technik ist. Entlang einer horizontalen Achse 41 ' des Histogramms 4' sind Haangkeitslängen in Millimetern aufgetragen, die von einer der Vorrichtung 1 ähnlichen Vorrichtung durch
Bildverarbeitung ermittelt werden. Die ermittelten Haarigkeitslängen werden im Beispiel von Figur 3 in die sieben im Stand der Technik üblichen Klassen 1 , 2, 3, 4, 6, 8 und 10 mm klassiert. Für jede dieser Klassen erhält man nach Untersuchung einer bestimmten
Garnlänge, bspw. 100 m, eine Häufigkeit (Anzahl). Die relative Häufigkeitsdichte ist entlang einer vertikalen Achse 42' des Histogramms 4' aufgetragen. Somit entspricht die Fläche der als Säulen eingezeichneten Rechtecke 43' der jeweiligen Häufigkeit.
Man erkennt, dass das Histogramm 4' der Figur 3 nur wenig Information über das untersuchte Garn 9 beinhaltet. Dies liegt daran, dass beim untersuchten Garn 9 offenbar nur kurze Fasern 92 (siehe Figur 2) abstehen, so dass in den Klassen mit Haarigkeitslängen über 2 mm praktisch keine Fasern gezählt wurden. Dies kann z. B. bei luftgesponnenen Garnen der Fall sein. Eine Verifizierung des erwarteten exponentiellen Abfalls der
Häufigkeiten mit zunehmender Haarigkeitslänge ist nur anhand der zwei Klassen 1 mm und 2 mm nicht möglich, ebenso wenig weitere numerische Auswertungen. Hier schafft die vorliegende Erfindung Abhilfe. Sie verlässt das konventionelle, starre Klassierschema, wie es in Figur 3 dargestellt ist. Stattdessen bildet sie neue Kategorien von
Haarigkeitslängen, je nach den jeweiligen Messresultaten.
Figur 4 zeigt ein Histogramm 4 als Resultat des erfindungsgemässen Verfahrens. Die Kategorien von Haarigkeitslängen sind automatisch so gewählt, dass in einer Mehrzahl der Kategorien brauchbare, statistisch signifikante Anzahlen von Faserlängen auftreten. Im Ausführungsbeispiel von Figur 4 wurden acht Kategorien für die Haarigkeitslängen 0.3, 0.6, 0.9, 2.4 mm gebildet. Die Anzahl Kategorien kann irgendeine natürliche Zahl sein, liegt aber vorzugsweise zwischen 5 und 20. Aus der Statistik sind Faustregeln für die Berechnung der Anzahl Kategorien bekannt, welche die Anzahl Messungen und allenfalls
auch die Streuung berücksichtigen. Die Breiten der einzelnen Kategorien können gleich oder unterschiedlich sein. Im Histogramm 4 können Resultate weiterer Auswertungen eingezeichnet sein, etwa eine durch Ausgleichsrechnung berechnete Fitkurve 45 für die Häufigkeiten in den Kategorien. Erfahrungsgemäss fällt die Häufigkeit exponentiell mit der Haarigkeitslänge ab, so dass für die Ausgleichsrechnung die Fitfunktion
verwendet werden kann, worin H die relative Häufigkeitsdichte, L die Haarigkeitslänge und H0 sowie Le die Fitparameter sind.
Es können Resultate mehrerer Messreihen an verschiedenen Garnen oder am selben Garn in einem einzigen Histogramm 4 dargestellt werden, bspw. mittels nebeneinander liegender Säulen. Dabei ist es vorteilhaft, die Symbole für die verschiedenen Messreihen grafisch voneinander zu unterscheiden, z. B. mittels verschiedener Farben, Füllmuster, Linienarten etc.
Das Resultat des erfindungsgemässen Verfahrens braucht nicht notwendigerweise ein Histogramm 4 zu sein. Figur 5 zeigt als Alternative ein Liniendiagramm 5, das aus dem erfindungsgemässen Verfahren resultieren kann. Darin sind wiederum die
Haarigkeitslängen entlang einer horizontalen Achse 51 aufgetragen, während entlang einer vertikalen Achse 52 die Häufigkeiten aufgetragen sind. Zwei Linien 53, 54 stellen die Resultate für verschiedene Garne dar, wobei die erste Linie 53 im Wesentlichen dem in Figur 4 dargestellten Histogramm entspricht. Es könnten mehr als zwei Resultate im selben Diagramm 5 eingetragen werden, seien sie nun von Messreihen an verschiedenen Garnen oder am selben Garn. Vorzugsweise werden dafür grafisch unterschiedliche Symbole verwendet, z. B. verschiedene Linienarten, Farben, Punktsymbole etc.
Das Diagramm 4, 5 kann auf einer Ausgabeeinheit der Vorrichtung 1 ausgegeben werden. Die Ausgabeeinheit ist in Figur 1 nicht eingezeichnet, weil derartige Ausgabeeinheiten an sich bekannt sind. Sie kann als Bildschirm, als Drucker oder auf andere Weise ausgebildet sein. Sie kann in die Vorrichtung 1 integriert sein oder Teil bzw. Peripheriegerät eines mit der Vorrichtung 1 verbundenen Computers sein.
Wenn die vertikale Achse 42, 52 des Histogramms 4 gemäss Figur 4 oder des
Liniendiagramms 5 gemäss Figur 5 logarithmisch eingeteilt ist, dann sind die Fitkurve 45 bzw. die Linien 53, 54 annähernd Geraden mit negativen Steigungen. Solche und andere Darstellungen der Häufigkeitsverteilung sind von der Erfindung auch umfasst.
Eine erste Ausföhrungsform des erfindungsgemässen Verfahrens ist im Flussdiagramm von Figur 6 dargestellt. Als Ausgangspunkt 601 dienen vorgegebene Standardklassen für die Haarigkeitslängen, wie sie aus dem Stand der Technik bekannt und in Figur 3 dargestellt sind. Am untersuchten Garn 9 werden automatisch Haarigkeitsmessungen durchgeführt 602. Nach einer Messung oder mehreren Messungen 602 wird automatisch eine Anpassung der vorgegebenen Klassen an die Messresultate vorgenommen 603, wodurch neue Haarigkeitslängenkategorien gebildet werden. Die Anpassung 603 erfolgt vorzugsweise derart, dass die folgenden beiden Kriterien gleichzeitig erfüllt sind:
(a) In keiner verworfenen (d. h. im Diagramm 4, 5 nicht dargestellten) Kategorie darf die (relative oder auf eine bestimmte Garnlänge hochgerechnete) Häufigkeit bzw.
Anzahl einen vorgegebenen ersten Schwellwert überschreiten; und
(b) In der der grössten Haarigkeitslänge zugeordneten, noch dargestellten Kategorie muss die (relative oder auf eine bestimmte Garnlänge hochgerechnete) Häufigkeit bzw. Anzahl einen vorgegebenen zweiten Schwellwert überschreiten, welcher kleiner oder gleich dem ersten Schwellwert ist.
Ausserdem können Vorgaben zur Anzahl und/oder Breite der Kategorien befolgt werden. Es kann z. B. eine bestimmte Anzahl oder eine untere und eine obere Grenze für die Anzahl der Kategorien, und/oder eine bestimmte Breite oder eine untere und obere Grenze für die Breite der Kategorien vorgegeben werden.
Nach der Anpassung wird das Diagramm 4, 5 mit den angepassten
Haarigkeitslängenkategorien und den darin eingetragenen, aus den Messungen
hervorgegangenen Häufigkeiten ausgegeben 604. Die Ausgabe 604 erfolgt vorzugsweise online, d. h. während ein weiterer Messvorgang 602 läuft, auf einer Anzeigeeinheit wie z. B. einem Bildschirm.
Anschliessend an die Ausgabe 604 des Diagramms 4, 5 wird entschieden 605, ob noch weitere Messungen 602 durchgeführt werden sollen. Diese Entscheidung 605 kann
automatisch erfolgen, bspw. abhängig davon, ob eine vorgegebene Mindestgarnlänge untersucht wurde oder nicht. Alternativ kann die Entscheidung 605 durch eine Eingabe einer Bedienungsperson gefällt werden. Je nach der Entscheidung 605 werden weitere Messungen 602 durchgeführt, oder das Verfahren wird beendet. Im letzteren Fall zeigt die letzte Ausgabe 604 das definitive Diagramm 4, 5 an.
Figur 7 zeigt eine zweite Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens. Am untersuchten Garn 9 werden Haarigkeitsmessungen durchgeführt 701. Eine
Bedienungsperson wird vor den Messungen, während der Messungen oder nach den Messungen aufgefordert, Angaben über das zu prüfende Garn 9 einzugeben 702. Solche Angaben können die folgenden Aspekte betreffen:
• Vergangenheit des Garns 9. Für die Haarigkeit kann es eine Rolle spielen, aus
welchen Rohmaterialien das Garn 9 hergestellt wurde und welche
Verarbeitungsprozesse es durchlaufen hat.
• Gegenwart des Garns 9. Der gegenwärtige Zustand des Garns 9 kann durch
Parameter wie Garnnummer, Ungleichmässigkeit, Fremdstoffe, Feuchtegehalt etc. charakterisiert werden. Einige dieser Parameter sind möglicherweise bekannt. Sie können mit der zu erwartenden Haarigkeit zusammenhängen.
• Zukunft des Garns 9. Die beabsichtigte Verwendung des Garns 9 kann einen
Hinweis auf die zu erwartende Haarigkeit geben.
Die Eingaben 702 können von einem automatischen Assistenten (Wizard) unterstützt werden, wie er aus der Installation von Software und anderen Softwareanwendungen bekannt ist. Aufgrund der eingegebenen Garndaten werden die Haarigkeitslängenkategorien
automatisch festgelegt 703. Die zur Festlegung 703 benötigten Regeln können vorgängig in einer Speichereinheit hinterlegt werden. Es ist auch möglich, die Vorrichtung 1 derart intelligent auszubilden, dass sie solche Regeln aufgrund vorangehender Messungen 701 selbst erarbeitet und lernt. Schliesslich wird ein Diagramm 4, 5 mit den automatisch festgelegten Kategorien ausgegeben 704, das die Messresultate darstellt.
Eine dritte Ausführungsform des erfindungsgemässen Verfahrens ist in Figur 8 dargestellt. Darin werden zunächst wiederum Haarigkeitsmessungen am Garn 9 durchgeführt 801.
Aufgrund der Messresultate werden Garndaten, wie sie in der zweiten Ausfuhrungsform manuell eingegeben werden, automatisch bestimmt 802. Eine solche automatische Bestimmung 802 von Garndaten kann die gemessene Haarigkeit und/oder weitere gemessene Garnparameter wie z. B. Garnnummer oder Ungleichmässigkeit
berücksichtigen. Sie beruht vorzugsweise auf vorgegebenen Regeln.
Anschliessend werden aufgrund der automatisch bestimmten Garndaten die
Haarigkeitslängenkategorien automatisch festgelegt 803. Diese Festlegung 803 erfolgt wie anlässlich der zweiten Ausführungsform beschrieben. Ebenfalls analog zur zweiten Ausführungsform wird ein Histogramm mit den automatisch festgelegten Kategorien ausgegeben 804.
Figur 9 zeigt eine Variante des erfindungsgemassen Verfahrens. Das erfindungsgemässe Verfahren wird nach irgendeiner Ausführungsform ausgeführt, bspw. nach einer der Ausführungsformen gemäss den Figuren 6-8. Daraus resultiert immer eine Ausgabe 901 der Häufigkeitsverteilung in Form eines auf den automatisch gebildeten Kategorien basierenden Diagramms 4, 5. Eine Bedienungsperson wird durch eine Ausgabe gefragt
902, ob sie zu den Haarigkeitslängenkategorien Stellung nehmen will. Falls nein, so wird das Verfahren fortgesetzt.
Andernfalls gibt die Bedienungsperson ihre Stellungnahme über an sich bekannte
Eingabemittel wie eine Tastatur, eine Computermaus oder einen Berührungsbildschirm ein
903. Für die Stellungnahme 903 kann eine mit den Eingabemitteln verknüpfte grafische Benutzeroberfläche zur Verfügung gestellt werden. Die Stellungnahme 903 kann z. B. lauten:„Hineinzoomen/Herauszoomen",„Breitere/schmalere Kategorien",„Mehr/weniger Kategorien" etc. Sie kann relativ (d. h. inkremental ) oder absolut sein. Die
Haarigkeitslängenkategorien werden gemäss der Stellungnahme 903 angepasst 904. Die Anpassung 904 erfolgt vorzugsweise automatisch. Die gespeicherten Messresultate werden in einem weiteren, angepassten Diagramm ausgegeben 901. Die Bedienungsperson kann Gelegenheit erhalten 902, zum weiteren Diagramm Stellung zu nehmen 903. Die Schleife wird so lange wiederholt, bis keine Stellungnahme 903 mehr erwünscht ist. Die letzte Ausgabe 901 zeigt das definitive Diagramm an.
Voraussetzung für alle vier oben beschriebenen Ausführungsformen ist, dass die
Messresultate möglichst ohne Informationsverlust gespeichert werden, um ihre
Weiterverarbeitung, d. h. die Bildung von Haarigkeitslängenkategorien, zu ermöglichen. Idealerweise werden die Rohdaten der Messungen, d. h. jede gemessene Faserlänge bzw. die Länge der Projektion der Faser auf eine Richtung senkrecht zur Garnlängsrichtung, gespeichert. Ein Informationsverlust, der eine nachträgliche Kategorisierung
verunmöglichen könnte, würde bspw. dann eintreten, wenn die Messresultate gleich in vorgegebene Klassen eingeteilt und nur noch die Anzahl Messungen in jeder Klasse gespeichert würde. Ein solches Vorgehen ist im erfindungsgemässen Verfahren nur dann erlaubt, wenn die Klassen derart fein, d. h. schmal sind, dass die Bildung neuer Kategorien durch Zusammenlegung mehrerer Klassen möglich ist.
Selbstverständlich ist die vorliegende Erfindung nicht auf die oben diskutierten
Ausführungsformen beschränkt. Insbesondere können die drei Ausführungsformen der Figuren 6-8 miteinander kombiniert werden. Bei Kenntnis der Erfindung wird der Fachmann weitere Varianten herleiten können, die auch zum Gegenstand der vorliegenden Erfindung gehören, wie sie in den unabhängigen Patentansprüchen definiert ist.
BEZUGSZEICHENLISTE
1 Vorrichtung
1 1 Gehäuse
12.1-12.5 Führungselemente für das Garn
16 Sensorabdeckung
17 Rollenabdeckung
18 Förderei nri chtung
3 optoelektronische Garnsensoreinrichtung
30 optische Achse der Garnsensoreinnchtung
31 Lichtquelle
32 Beleuchtungsoptik
33 Abbildungsoptik
34 Bildsensor
4 Histogramm
41 horizontale Achse
42 vertikale Achse
43 Säule
45 Fitkurve
5 Liniendiagramm
51 horizontale Achse
52 Längenachse
53, 54 Linien
9 Garn
90 Garnlängsachse
91 Garnrumpf
92 Garnhaare
93, 94 Halbräume a Achsversetzung zwischen optischer Achse und Garnlängsachse
Claims
PATENTANSPRÜCHE 1. Verfahren zur Bestimmung der Haarigkeitslängen Verteilung eines Gams (9), wobei Haarigkeitslängen am Garn (9) gemessen werden (602, 701 , 801) und
eine Häufigkeitsverteilung der gemessenen Haarigkeitslängen ausgegeben wird (604, 704, 804, 901),
dadurch gekennzeichnet, dass
Resultate der Haarigkeitslängenmessungen (602, 701, 801) gespeichert werden, Kategorien von Haarigkeitslängen in Abhängigkeit von den Resultaten der
Haarigkeitslängenmessungen (602, 701 , 801 ) automatisch gebildet werden (603, 703, 803) und
die Häufigkeitsverteilung in Form eines auf den automatisch gebildeten Kategorien basierenden Diagramms (4, 5) ausgegeben wird (604, 704, 804, 901).
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Diagramm (4, 5) ein Histogramm (4) oder ein einem Histogramm entsprechendes Liniendiagramm (5) ist.
3. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die automatische
Bildung (603) der Kategorien aufgrund von bereits gemessenen Haarigkeitslängen erfolgt.
4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei während der Messungen (602) der
Haarigkeitslängen laufend die automatische Bildung (603) der Kategorien erfolgt und ein jeweils aktualisiertes Diagramm ausgegeben wird (604).
5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die automatische
Bildung (703) der Kategorien aufgrund von vorgängig eingegebenen (702)
Garndaten erfolgt.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1-4, wobei die automatische Bildung (803) der Kategorien aufgrund einer automatischen Bestimmung (802) von Garndaten erfolgt.
7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei nach der Ausgabe (901 ) des auf den automatisch gebildeten Kategorien basierenden Diagramms (4, 5) eine Bedienungsperson die Gelegenheit erhält (902), zum Diagramm (4, 5) Stellung zu nehmen (903), die Bedienungsperson mittels einer Eingabe zum Diagramm (4, 5) Stellung nimmt (903), die Kategorien an die Stellungnahme (903) angepasst werden und das angepasste Diagramm ausgegeben wird (901 ).
8. Verfahren nach Anspruch 7, wobei die Anpassung (904) der Kategorien an die
Stellungnahme (903) automatisch erfolgt.
9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Haarigkeitslängen optoelektronisch gemessen werden, indem
das Garn (9) entlang seiner Längsrichtung durch eine optoelektronische
Garnsensoreinrichtung (3) bewegt wird,
die optoelektronische Garnsensoreinrichtung (3) nacheinander eine Mehrzahl von Bildern des Garns (9) aufnimmt und
aus den Bildern, vorzugsweise aus jedem einzelnen Bild aus der Mehrzahl von Bildern, mittels Bildverarbeitung Haarigkeitslängen ausgewertet werden.
10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei die Anzahl der in einer Messreihe
aufgenommenen und ausgewerteten Bilder zwischen 10 und 10Ό00 und
vorzugsweise zwischen 100 und 1000 liegt.
11. Vorrichtung ( 1 ) zur Bestimmung der Haarigkeitslängenverteilung eines Garns (9), beinhaltend
eine Garnsensoreinrichtung (3) zur Messung von Haarigkeitslängen am Garn (9), eine Auswerteeinrichtung zur Auswertung von Ausgangssignalen der
Garnsensoreinrichtung (3),
eine Ausgabeeinrichtung zur Ausgabe einer Häufigkeitsverteilung der gemessenen Haarigkeitslängen und
eine Steuereinrichtung zur Steuerung der Vorrichtung (1),
dadurch gekennzeichnet.
dass die Auswerteeinrichtung und die Steuereinrichtung zur Ausführung des Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche eingerichtet sind.
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|---|---|---|---|
| CH2730/12 | 2012-12-07 | ||
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|---|---|
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