Abstract
Textile quality management targets the physical properties of fabrics and the subjective discriminations of color and fitting. Color is the most representative quality factor that consumers can use to evaluate quality levels without any instruments. For this reason, quantification using a color discrimination device has been used for statistical quality management in the textile industry. However, small and medium-sized domestic textile manufacturers use only visual inspection for color discrimination. As a result, color discrimination is different based on the inspectors' individual tendencies and work procedures. In this research, we want to develop a textile industry-friendly quality management method, evaluating the possibility of rapid color discrimination using a digital imaging device, which is one of the office-automation instruments. The results show that an imaging process-based color discrimination method is highly correlated with conventional color discrimination instruments ($R^2=0.969$), and is also applicable to field discrimination of the manufacturing process, or for different lots. Moreover, it is possible to recognize quality management factors by analyzing color components, ${\Delta}L$, ${\Delta}a$, ${\Delta}b$. We hope that our rapid discrimination method will be a substitute technique for conventional color discrimination instruments via elaboration and optimization.
수가 중소 영섬유제품에 대한 품질관리 대상은 소재에 대한 물리적 성능 특성 이외에도 색상, 착용감 등의 주관적 판단 인자들이 있다. 색상은 소비자들이 별도의 측정 장비 없이도 주관에 따라 판단 할 수 있는 대표적인 품질인자이다. 따라서 산업 현장에서는 색상에 대한 통계적 품질관리를 위하여 색차계를 이용한 정량화를 통해 품질관리에 적용하고 있다. 하지만, 국내 섬유관련 업체는 대다수가 중소 영세업체기 때문에 육안검사에 의존한 색차관리를 수행하고 있으며, 그로 인해 검사자 개인성향 및 작업 수행방식에 따라 많은 차이를 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 산업현장의 실정에 부합하는 품질관리 기법 개발을 목표로, 사무기기 중의 하나인 디지털 화상 장치를 이용한 간이 색차판별 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과, 일반 평판 스캐너를 활용한 이미징 분석 기반의 색차판별법은 기존의 측색계를 이용한 판별법과 비교하여 높은 상관관계($R^2=0.969$)를 보여주고 있었으며, 이를 통해 공정 간 및 로트별 색차관리에 대한 현장 간이판별이 가능함을 확인하였다. 또한 색차를 구성하고 있는 각 요소(${\Delta}L$, ${\Delta}a$, ${\Delta}b$)에 대한 분석을 통해서 공정관리 요소식별이 가능함을 확인 할 수 있었다. 향후, 본 연구의 결과를 기반으로 하여 판정기법을 좀 더 정교화/최적화하게 된다면, 산업현장에서 충분히 색차계를 대체 할 수 있는 방법으로까지 발전 할 수 있으리라 판단된다.
