污渍评价方法、水滴评价方法、拨剂评价方法和拨剂评价装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及对拨剂的性能进行定量的评价。本发明专利技术的污渍评价方法是对利用拨剂处理后的基材上产生的污渍进行评价的评价方法，其中，包括：获取包含利用成为评价对象的拨剂处理后的基材的图像数据的获取步骤；由图像数据生成平滑化图像，并且将该平滑化图像进行二值化，对基材上产生的污渍区域进行检测的污渍检测步骤；和根据检测出的污渍区域的面积求得污渍的评价值的污渍评价步骤。的评价值的污渍评价步骤。的评价值的污渍评价步骤。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】污渍评价方法、水滴评价方法、拨剂评价方法和拨剂评价装置


[0001]本专利技术涉及对拨剂的性能进行评价的污渍评价方法、水滴评价方法、拨剂评价方法和拨剂评价装置。

技术介绍

[0002]在评价拨剂的性能时，通常采用对利用拨剂处理后的基材喷射水分，将其结果通过目视与预先设定的基准进行比较，由此确定其评价值的方法(例如，参照非专利文献1)。具体而言，拨剂的性能评价实际上是利用AATCC(American Association of Textile Chemists and Colorists，美国纺织化学家和着色家协会)的测试方法
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22(Test Method
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22)的评价基准、JIS(日本工业标准)的L－1092的评价基准、ISO(International Organization for Standardization：国际标准化组织)的4920的评价基准进行的相对评价。
[0003]通常，优选在性能评价中进行定量的评价。专利文献1中记载了对腐蚀度的评价进行评价的技术。在该专利文献1所记载的技术中，通过利用支持向量机，能够进行定量的评价。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：日本特开2009－293993号公报
[0007]非专利文献
[0008]非专利文献1：“Water Repellency:Spray Test(防水性：喷雾测试)”、American Association of Textile Chemists and Colorists(美国纺织化学家和着色家协会)出版、AATCC Technical Manual(技术手册)/2005、65
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67页、2005年

技术实现思路

[0009]专利技术要解决的技术问题
[0010]本专利技术提供对拨剂的性能进行定量地评价的污渍评价方法、水滴评价方法、拨剂评价方法和拨剂评价装置。
[0011]用于解决技术问题的技术方案
[0012]本专利技术的污渍评价方法是对在利用拨剂处理后的基材上产生的污渍进行评价的评价方法，该污渍评价方法包括：获取包含利用成为评价对象的上述拨剂处理后的基材的图像数据的获取步骤；由上述图像数据生成平滑化图像，并且将该平滑化图像进行二值化，对在上述基材上产生的污渍区域进行检测的污渍检测步骤；和根据检测出的上述污渍区域的面积求得污渍的评价值的污渍评价步骤。
[0013]本专利技术的水滴评价方法是对在利用拨剂处理后的基材上产生的水滴进行评价的评价方法，该水滴评价方法可以包括：获取包含利用成为评价对象的上述拨剂处理后的基材的图像数据的获取步骤；由上述图像数据生成边缘图像，根据该边缘图像对上述基材上
产生的水滴区域进行检测的水滴检测步骤；和根据检测出的上述水滴区域的数目求得水滴的评价值的水滴评价步骤。
[0014]本专利技术的拨剂评价方法是对拨剂的性能进行评价的拨剂评价方法，该拨剂评价方法可以包括：获取包含利用成为评价对象的上述拨剂处理后的基材的图像数据的获取步骤；对上述图像数据中的上述基材上的污渍区域或水滴区域的至少任一种进行检测的检测步骤；和根据检测出的污渍区域的面积或水滴区域的数目求得上述拨剂的性能的评价值的评价步骤。
[0015]在上述的拨剂评价方法中，上述检测步骤可以是：在上述基材上包含污渍的情况下，使用实施了用于污渍图像数据的第一图像处理的上述图像数据来检测污渍区域，在上述基材上不含污渍的情况下，使用实施了用于水滴图像数据的第二图像处理的上述图像数据来检测水滴区域。
[0016]在上述的拨剂评价方法中，可以在上述检测步骤中，作为上述第一图像处理，由上述图像数据生成平滑化图像数据。
[0017]在上述的拨剂评价方法中，可以在上述检测步骤中，作为上述第二图像处理，由上述图像数据生成边缘图像数据。
[0018]在上述的拨剂评价方法中，可以还包括分类步骤，该分类步骤是：在上述基材上不含褶皱并且包含污渍的情况下，将上述图像数据分类为污渍图像数据，在上述基材上不含污渍且包含水滴的情况下，将上述图像数据分类为水滴图像数据。
[0019]在上述的拨剂评价方法中，可以使上述分类步骤能够根据污渍的含有类型将上述图像数据分类为第一污渍图像数据和第二污渍图像数据，上述检测步骤中，在分类为第一污渍图像数据的情况下和分类为第二污渍图像数据的情况下，执行不同的图像处理来检测污渍区域。
[0020]在上述的拨剂评价方法中，可以在上述检测步骤中，对于第一污渍图像数据，实施使灰度降低的图像处理之后执行二值化处理来检测污渍区域，对于第二污渍图像数据，实施使对比度增大的图像处理之后执行二值化处理来检测污渍区域。
[0021]在上述的拨剂评价方法中，可以在上述分类步骤中，利用通过机器学习而学习了包含利用拨剂处理后的基材的多个学习用图像数据与上述各学习用图像数据的分类之间的关系的模型，将所获取的上述图像数据作为输入数据，对该输入数据进行分类。
[0022]本专利技术的拨剂评价装置可以具有：获取部，该获取部获取包含利用成为评价对象的上述拨剂处理后的基材的图像数据；分类部，该分类部在图像数据中的上述基材上包含污渍的情况下，将上述图像数据分类为污渍图像数据，在上述基材上不含污渍的情况下，将上述图像数据分类为水滴图像数据；检测部，该检测部在上述图像数据为污渍图像数据的情况下，使用实施了用于污渍图像数据的第一图像处理的上述图像数据来检测污渍区域，在上述图像数据为水滴图像数据的情况下，使用实施了用于水滴图像数据的第二图像处理的上述图像数据来检测水滴区域；和评价部，该评价部根据检测出的污渍区域的面积或水滴区域的数目求得上述拨剂的性能的评价值。
[0023]在上述拨剂评价装置中，分类部可以利用通过机器学习而学习了包含利用拨剂处理后的基材的多个学习用图像数据与上述各学习用图像数据的分类之间的关系的模型，将由上述获取部获取的上述图像数据作为输入数据，对该输入数据进行分类。
[0024]本专利技术的学习完成模型的生成方法可以包括：获取多个数据组的步骤，该数据组包括作为包含利用评价对象的拨剂处理后的基材的图像数据的教学数据和作为对于该教学数据的正解数据的该图像数据的分类；和使用学习器，根据多个上述教学数据和上述正解数据，生成学习完成模型的步骤，该学习完成模型根据包含利用拨剂处理后的基材的图像数据，将上述图像数据的分类作为输出。
[0025]这些概括且特定的方案可以通过系统、方法和计算机程序、以及它们的组合而实现。
[0026]专利技术效果
[0027]通过本专利技术的污渍评价方法、水滴评价方法、拨剂评价方法和拨剂评价装置，能够在拨剂评价时定量地进行评价。
附图说明
[0028]图1是表示对一般的拨剂评价进行说明的图像与评价值之间的关系的列表。
[0029]图2是表示实施方式1所涉及的拨剂评价装置的框图。
[0030]图3A是包含污渍的基材的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种污渍评价方法，其是对在利用拨剂处理后的基材上产生的污渍进行评价的评价方法，该污渍评价方法的特征在于，包括：获取包含利用成为评价对象的所述拨剂处理后的基材的图像数据的获取步骤；由所述图像数据生成平滑化图像，并且将该平滑化图像进行二值化，对在所述基材上产生的污渍区域进行检测的污渍检测步骤；和根据检测出的所述污渍区域的面积求得污渍的评价值的污渍评价步骤。2.一种水滴评价方法，其是对在利用拨剂处理后的基材上产生的水滴进行评价的评价方法，该水滴评价方法的特征在于，包括：获取包含利用成为评价对象的所述拨剂处理后的基材的图像数据的获取步骤；由所述图像数据生成边缘图像，根据该边缘图像对在所述基材上产生的水滴区域进行检测的水滴检测步骤；和根据检测出的所述水滴区域的数目求得水滴的评价值的水滴评价步骤。3.一种拨剂评价方法，其是对拨剂的性能进行评价的拨剂评价方法，该拨剂评价方法的特征在于，包括：获取包含利用成为评价对象的所述拨剂处理后的基材的图像数据的获取步骤；对所述图像数据中的所述基材上的污渍区域或水滴区域中的至少任一种进行检测的检测步骤；和根据检测出的污渍区域的面积或水滴区域的数目求得所述拨剂的性能的评价值的评价步骤。4.如权利要求3所述的拨剂评价方法，其特征在于：在所述检测步骤中，在所述基材上包含污渍的情况下，使用实施了用于污渍图像数据的第一图像处理的所述图像数据来检测污渍区域，在所述基材上不含污渍的情况下，使用实施了用于水滴图像数据的第二图像处理的所述图像数据来检测水滴区域。5.如权利要求4所述的拨剂评价方法，其特征在于：在所述检测步骤中，作为所述第一图像处理，由所述图像数据生成平滑化图像数据。6.如权利要求4或5所述的拨剂评价方法，其特征在于：在所述检测步骤中，作为所述第二图像处理，由所述图像数据生成边缘图像数据。7.如权利要求3～6中任一项所述的拨剂评价方法，其特征在于：还包括分类步骤，该分类步骤是：在所述基材上不含褶皱且包含污渍的情况下，将所述图像数据分类为污渍图像数据，在所述基材上不含污渍且包含水滴的情况下，将所述图像数据分类为水滴图像数据。8.如权利要求7所述的拨剂评价方法，其特征在于：所述分类步骤能够根据污渍的含有类型将所述图像数据分类为第一污渍图像数据和第二污渍图像数据，...

【专利技术属性】
技术研发人员：川部留美，山县秀人，山本育男，
申请(专利权)人：大金工业株式会社，
类型：发明
国别省市：