EP2700050A1 - Analyse de l'image numerique de la surface externe d'un pneumatique - traitement des points de fausse mesure - Google Patents
Analyse de l'image numerique de la surface externe d'un pneumatique - traitement des points de fausse mesureInfo
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Definitions
- the invention relates to the field of tire manufacturing and more particularly to the field of automatic inspection of the surface of a tire in order to establish a conformity diagnosis with respect to pre-established references.
- One of the steps of this process consists, in known manner, in acquiring the three-dimensional image of the surface of the tire. [003]
- the acquisition of this image is done using means based on the principle of optical triangulation, implementing for example a 2D sensor coupled to a laser-type lighting source.
- the topographic image of the tire surface is in fact a two-dimensional image, called a gray level, in which, at any point, ie at any pixel (x, y) of the image, a value is associated with f (x, y), called gray level, and usually between 0 and 255.
- This gray level value can usefully be coded on 8, or 16 bits for better dynamics.
- the gray level represents the altitude of this point relative to the surface. For 8-bit encoding, the value 255 (white) corresponds to the highest altitude, and the value 0 (black) corresponds to the lowest altitude.
- the pixels of the image are arranged in line and in columns.
- the method of processing the three-dimensional digital image of the outer surface of a tire according to the invention provides for the use of image processing methods using tools of the morphological type.
- the morphological erosion or dilation operations consist, for each point of an image, to find the minimum value or the maximum value of gray level of the neighboring points included inside a structuring element , of given shape and area, centered on the point to be analyzed and defining a neighborhood of this point. For an erosion the value at this point then becomes the minimum value, and for a dilation the value at this point becomes the maximum value.
- the combination of erosion followed by expansion is called opening, and the combination of dilation followed by erosion is called closure.
- the morphological gradient type operator delimits the zones of strong variation of relief, i. e. outline.
- a gray level value is assigned equal to the difference between the level value of gis obtained after an expansion and the value of gray level obtained after erosion.
- the method according to the invention After realizing the three-dimensional image of the surface of said tire in which each pixel of the image contains information relating to the elevation of the corresponding point of the surface to be inspected, the method according to the invention provides for a first transformation of the image of the surface by means of an opening then a closure, so as to recalculate the gray level of the pixels situated abnormally above or below the surface to be inspected.
- the gray level of each pixel is representative of the elevation of the point corresponding to the surface to be inspected.
- the morphological operator to perform the opening and closing is a square.
- a square whose width is between 8 and 15 pixels corresponding to a size slightly greater than the size of the non-measurement zones.
- a second transformation is then performed after having carried out the first transformation of the image of the surface, in which:
- the contour elements of the relief of the surface are determined using a morphological operator of the gradient type, followed by a thresholding for extracting the contours of the relief,
- the morphological operator used to determine the contours of the relief is a square.
- This method is preferably applied to the inspection of the external surface of the tire.
- FIGS. 1 to 5 The following description is based on FIGS. 1 to 5 in which:
- FIG. 1 represents a schematic view of a means of capturing the image of the surface of a tire
- FIG. 2 represents a view of the image of the external surface of a tire coming directly from the image capture means
- FIG. 3 represents the partial image of the outer surface after treatment using the first transformation
- FIG. 4 represents the image of the contours of the reliefs of the external surface of the tire
- FIG. 1 The acquisition of the image of the surface of a tire is illustrated in FIG. 1. This acquisition is effected by way of example using a slot light emitted by a laser. 1 and a camera 3 capable of capturing the 2D image of the illuminated surface. The camera is positioned so that its aiming direction makes a given angle with the beam emitted by the laser source. By triangulation, it is then possible to determine the coordinates of the relief element 2 relative to the support surface 4.
- the slot light is directed in an axial or radial direction perpendicular to the circumferential direction corresponding to the direction the rotation imposed on the tire to capture a complete image of its surface.
- Figure 2 shows the image from this seizure. We observe the presence of false measurement points, noted PFM, whose presence is particularly marked on the edges of the reliefs of the sculpture.
- This first treatment uses a morphological operator of square shape.
- the size of this operator is adjusted to the size of the defects that one seeks to filter. In this case, good results are obtained with an operator whose area of the square is of the order of a hundred pixels and whose side is wide of ten pixels.
- FIG. 1 is a partial view of the image of the tire surface after the completion of the first treatment.
- this residual of abnormal values is preferentially concentrated or level zones corresponding to a strong variation of the relief.
- Figure 4 illustrates the result of this operation which detaches from the bottom of the image the only values of the contours of the reliefs of the surface.
- the second treatment is intended to reduce the false measurement values in the narrow band representing the contours of the reliefs. To do this, we assign to each pixel of this area, the value of gray level equal to the value obtained after the first transformation.
- Figure 5 illustrates the result obtained after the implementation of the first and second treatment. It is observed that the false measurement points have completely disappeared and are no longer likely to disturb the digital image processing in order to perform the inspection of the conformity of the surface of the tire.
- this method is particularly applicable to areas showing strong variations of relief and therefore to the external parts of the tire surface.
- this same method it is not excluded to use this same method to refine the images of the inner part of the tire when the latter comprise relief elements such as streaks.
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Abstract
Méthode de traitement de l'image numérique tridimensionnelle de la surface d'un pneumatique dans laquelle, on capture l'image tridimensionnelle de ladite surface en affectant à chaque pixel du plan de l'image une information relative à l'élévation de ce point par rapport à la surface à inspecter, caractérisée en ce que, à l'aide d'un opérateur morphologique utilisant un élément structurant, on effectue une première transformation de l'image de la surface à l'aide d'une ouverture puis d'une fermeture, de manière à ajuster le niveau de gris des pixels situés anormalement au-dessus ou au-dessous de la surface à inspecter.
Description
ANALYSE DE L'IMAGE NUMERIQUE DE LA SURFACE EXTERNE D'UN PNEUMATIQUE-TRAITEMENT DES POINTS DE FAUSSE MESURE
[001] L'invention concerne le domaine de la fabrication des pneumatiques et plus particulièrement le domaine de l'inspection automatique de la surface d'un pneumatique en vue d'établir un diagnostic de conformité par rapport à des références préétablies.
[002] Une des étapes de ce processus consiste, de manière connue, à acquérir l'image en trois dimensions de la surface du pneumatique. [003] L'acquisition de cette image se fait à l'aide de moyens basés sur le principe de la triangulation optique, mettant par exemple en œuvre un capteur 2D couplé à une source d'éclairage de type laser.
[004] L'image topographique de la surface du pneumatique est en fait une image bidimensionnelle, dite à niveau de gris, dans laquelle, à tout point, i.e. à tout pixel (x, y) de l'image, est associé une valeur f(x, y), appelée niveau de gris, et généralement comprise entre 0 et 255. Cette valeur de niveau de gris peut utilement être codée sur 8, ou 16 bits pour une meilleure dynamique. Le niveau de gris représente l'altitude de ce point par rapport à la surface. Pour un codage sur 8 bits, la valeur 255 (blanc) correspond à l'altitude la plus haute, et la valeur 0 (noir), correspond à l'altitude la plus basse. En règle générale les pixels de l'image sont disposés en ligne et en colonne.
[005] On observe toutefois que l'image de la surface issue de ces moyens d'acquisition peut présenter des points de fausse mesure qu'il est nécessaire de repérer et de faire disparaître avant d'entreprendre les traitements numériques ultérieurs. Faute de quoi, les algorithmes d'analyse pourraient considérer à tort ces zones comme des anomalies structurelles du pneumatique à inspecter.
[006] Ces points apparaissent en règle générale dans les zones présentant une variation de relief important en raison de l'angle d'incidence de la lumière sur la surface du pneumatique à inspecter. La caméra enregistre à tort les informations provenant de la lumière réfléchie, au lieu de considérer les informations provenant du faisceau incident. Cette situation se présente en règle générale lorsqu'on considère la surface externe du pneumatique notamment en bordure des pains de la sculpture.
[007] Tous ces points, dits de fausse mesure, se distinguent par le fait qu'ils ont des
positions très décalées par rapport aux points situés dans leur environnement immédiat. On entend ici par très décalé en positif (en bosse) ou en négatif (en creux), un décalage supérieur à 4 ou 5mm, qui se distingue donc nettement des variations de profil apparaissant de manière commune à la surface d'un pneumatique. [008] L'invention a pour objet de proposer une méthode de traitement simple permettant d'identifier ces points, ainsi qu'une méthode de correction des valeurs numériques décrivant la surface.
[009] La méthode de traitement de l'image numérique tridimensionnelle de la surface externe d'un pneumatique selon l'invention prévoit l'utilisation des méthodes de traitement d'image à l'aide des outils de type morphologique.
[010] Ces méthodes consistent, de manière connue, à modifier les motifs de l'image avec des outils permettant de l'éroder ou de le dilater. Ce qui revient dans le cas présent à modifier les reliefs de la surface à inspecter.
[011] Les opérations morphologiques d'érosion ou de dilatation consistent, pour chaque point d'une l'image, à rechercher la valeur minimale ou la valeur maximale de niveau de gris des points voisins compris à l'intérieur d'un élément structurant, de forme et de surface données, centré sur le point à analyser et définissant un voisinage de ce point. Pour une érosion la valeur en ce point devient alors la valeur minimale, et pour une dilatation la valeur en ce point devient la valeur maximale. La combinaison d'une érosion suivie d'une dilatation est dénommée ouverture, et la combinaison d'une dilatation suivie d'une érosion est dénommée fermeture.
[012] L'opérateur de type gradient morphologique permet de délimiter les zones de forte variation de relief, i. e. les contours. En chaque point de l'image, on affecte une valeur de niveau de gris égale à la différence entre la valeur de niveau de gis obtenue après une dilatation et la valeur de niveau de gris obtenue après érosion.
[013] Après avoir réalisé l'image tridimensionnelle de la surface dudit pneumatique dans laquelle chaque pixel de l'image contient une information relative à l'élévation du point correspondant de la surface à inspecter, la méthode selon l'invention prévoit d'effectuer une première transformation de l'image de la surface à l'aide d'une ouverture puis d'une fermeture, de manière à recalculer le niveau de gris des pixels situés anormalement au-dessus ou au-dessous de la surface à inspecter.
[014] Le niveau de gris de chaque pixel est représentatif de l'élévation du point
correspondant de la surface à inspecter.
[015] De préférence, l'opérateur morphologique pour effectuer l'ouverture et la fermeture est un carré. On choisira avantageusement un carré dont la largeur est comprise entre 8 et 15 pixels correspondant à une taille légèrement supérieure à la taille des zones de non mesure.
[016] Il est possible d'affiner la détection et l'élimination des points de fausse mesure en observant que, dans le cas de l'image d'un pneumatique, les points de fausse mesure sont situés préférentiellement dans les zones présentant de fortes variations de relief et situées de ce fait au niveau des contours. [017] On effectue alors une deuxième transformation, après avoir réalisé la première transformation de l'image de la surface, dans laquelle :
on détermine les éléments de contours du relief de la surface en utilisant un opérateur morphologique de type gradient, suivie d'un seuillage permettant d'extraire les contours du relief,
- on affecte à chaque pixels du contour, la valeur de niveau de gris égale à la valeur obtenue après la première transformation.
[018] De préférence l'opérateur morphologique utilisé pour déterminer les contours du relief est un carré. On choisira avantageusement un carré dont la largeur est comprise entre 8 et 15 pixels. [019] Cette méthode s'applique de manière préférentielle à l'inspection de la surface externe du pneumatique.
[020] La description qui suit s'appuie sur les figures 1 à 5 dans lesquelles :
La figure 1 représente une vue schématique d'un moyen de capture de l'image de la surface d'un pneumatique,
- la figure 2 représente une vue de l'image de la surface extérieure d'un pneumatique issue directement des moyens de capture de l'image,
la figure 3 représente l'image partielle de la surface extérieure après traitement à l'aide de la première transformation,
la figure 4 représente l'image les contours des reliefs de la surface extérieure du pneumatique,
l'image de la figure 5 représente une vue de la surface extérieure après traitement à l'aide de la première et de la seconde transformation.
[021] L'acquisition de l'image de la surface d'un pneumatique est illustrée à la figure 1. Cette acquisition s'opère, à titre d'exemple, à l'aide d'une lumière de fente émise par un laser 1 et d'une caméra 3 apte à capter l'image 2D de la surface éclairée. La caméra est positionnée de sorte que sa direction de visée fasse un angle donné a avec le faisceau émis par la source laser. Par triangulation, il est alors possible de déterminer les coordonnées de l'élément de relief 2 par rapport à la surface support 4. En règle générale, la lumière de fente est dirigée selon une direction axiale ou radiale perpendiculairement à la direction circonférentielle correspondant au sens de la rotation imposée au pneumatique pour saisir une image complète de sa surface. [022] La figure 2 représente l'image issue de cette saisie. On observe la présence de points de fausse mesure, notés PFM, dont la présence est particulièrement marquée sur les bords des reliefs de la sculpture.
[023] A chaque point (x,y) du plan support on affecte une valeur de niveau de gris proportionnelle à l'élévation de ce point par rapport à la surface de référence. [024] Cette image est alors traitée à l'aide des opérateurs morphologiques de type ouverture puis fermeture dans le but de filtrer les valeurs de niveau de gris anormalement élevées ou basse par rapport aux valeurs de niveau de gris affectées aux points voisins.
[025] Ce premier traitement utilise un opérateur morphologique de forme carrée. La taille de cet opérateur est ajustée à la taille des défauts que l'on cherche à filtrer. En l'espèce, de bons résultats sont obtenus avec un opérateur dont la surface du carré est de l'ordre d'une centaine de pixel et dont le coté est large d'une dizaine de pixels.
[026] Le carré est orienté selon les axes x et y correspondant respectivement, dans le cas illustré par la figure 2, à la direction axiale et à la direction circonférentielle du pneumatique. [027] La figure 3 est une vue partielle de l'image de la surface du pneumatique après la réalisation du premier traitement.
[028] Il est possible que ce premier traitement ne parvienne pas à éliminer toutes les valeurs anormales considérées comme des points de fausse mesure.
[029] Aussi, on va considérer que ce résidu de valeurs anormales est concentré de manière préférentielle ou niveau des zones correspondant à une forte variation du relief.
[030] Ces zones sont facilement identifiables, en raison de la forte variation du
gradient de niveau de gris, à l'aide d'un opérateur morphologique de type gradient, qui consiste à soustraire les valeurs de niveau de gris obtenues après une érosion de l'image issue de la première transformation des valeurs de niveau de gris obtenues après une dilatation de ladite image. [031] Pour cette opération on utilise à nouveau un opérateur morphologique de forme carrée dont la taille est ajustée de manière à faire apparaître la zone où se produit la forte variation de gradient, et dont la largeur dépend de la pente des motifs en relief figurant à la surface du pneumatique. En règle générale cette pente est relativement importante, en particulier au niveau des pains de sculpture ou des motifs de marquage figurant sur les flancs. Ici encore un carré d'une centaine de pixel donne de bons résultats.
[032] La figure 4 illustre le résultat de cette opération qui permet de détacher du fond de l'image les seules valeurs des contours des reliefs de la surface.
[033] Le deuxième traitement a pour objet de réduire les valeurs de fausse mesure dans la bande étroite représentant les contours des reliefs. Pour ce faire, on affecte à chaque pixel de cette zone, la valeur de niveau de gris égale à la valeur obtenue après la première transformation.
[034] La figure 5 permet d'illustrer le résultat obtenu après la mise en œuvre du premier et du deuxième traitement. On observe que les points de fausse mesure ont totalement disparus et ne sont plus susceptibles de perturber les traitements numériques de l'image en vue de réaliser l'inspection de la conformité de la surface du pneumatique.
[035] Comme cela a été indiqué précédemment, cette méthode s'applique particulièrement bien aux zones faisant apparaître de fortes variations de reliefs et donc aux parties externes de la surface du pneumatique. Toutefois, de manière non limitative, il n'est pas exclu d'utiliser cette même méthode pour affiner les images de la partie interne du pneumatique lorsque ces dernières comportent des éléments de relief tels que des stries.
Claims
REVENDICATIONS
1) Méthode de traitement de l'image numérique tridimensionnelle de la surface d'un pneumatique dans laquelle, on capture l'image tridimensionnelle de ladite surface en affectant à chaque pixel du plan de l'image une information relative à l'élévation de ce point par rapport à la surface à inspecter, dans laquelle on effectue les étapes suivantes :
à l'aide d'un opérateur morphologique comprenant une ouverture puis une fermeture et utilisant un élément structurant de taille et de forme donnée, on réalise une première transformation de l'image de la surface de manière à ajuster le niveau de gris des pixels situés anormalement au-dessus ou au-dessous de la surface à inspecter et,
on détermine les éléments de contours du relief de la surface en utilisant un opérateur morphologique de type gradient, suivie d'un seuillage permettant d'extraire les contours du relief et on effectue une deuxième transformation de l'image de la surface en affectant à chaque pixel du contour la valeur de niveau de gris égale à la valeur obtenue après la première transformation.
2) Méthode de traitement selon la revendication 1 , dans laquelle le niveau de gris de chaque pixel est représentatif de l'élévation du point correspondant de la surface à inspecter. 3) Méthode de traitement selon l'une des revendications 1 ou 2, dans laquelle l'opérateur morphologique est un carré.
4) Méthode de traitement selon la revendication 3, dans laquelle la largeur du carré de l'opérateur morphologique est comprise entre 8 et 15 pixels.
5) Méthode de traitement selon l'une des revendications 1 à 4, dans laquelle l'image capturée est celle de la surface externe du pneumatique.
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Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9291527B2 (en) * | 2012-07-25 | 2016-03-22 | TIREAUDIT.COM, Inc. | System and method for analysis of surface features |
| JP5777650B2 (ja) * | 2013-01-29 | 2015-09-09 | 富士フイルム株式会社 | 超音波診断装置および超音波画像生成方法 |
| US10063837B2 (en) * | 2013-07-25 | 2018-08-28 | TIREAUDIT.COM, Inc. | System and method for analysis of surface features |
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| RU2640673C1 (ru) * | 2014-12-22 | 2018-01-11 | Пирелли Тайр С.П.А. | Способ и устройство для детектирования дефектов на шинах в процессе производства шин |
| FR3038111B1 (fr) * | 2015-06-29 | 2017-08-11 | Michelin & Cie | Procede de segmentation d'image |
| FR3038110B1 (fr) * | 2015-06-29 | 2017-08-11 | Michelin & Cie | Procede de segmentation d'image |
| CN105539025B (zh) * | 2016-01-07 | 2017-05-10 | 西华大学 | 一种轮胎安全监测装置 |
| US11472234B2 (en) | 2016-03-04 | 2022-10-18 | TIREAUDIT.COM, Inc. | Mesh registration system and method for diagnosing tread wear |
| US10789773B2 (en) | 2016-03-04 | 2020-09-29 | TIREAUDIT.COM, Inc. | Mesh registration system and method for diagnosing tread wear |
| US11027505B2 (en) | 2016-12-20 | 2021-06-08 | Pirelli Tyre S.P.A. | Method for checking formation of beads of tyres |
| EP3653563A1 (fr) * | 2018-11-15 | 2020-05-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Détection fiable des grues à conteneurs et harnais |
| CN114419040B (zh) * | 2022-03-29 | 2022-06-03 | 武汉绿色塑料包装有限公司 | 基于形态学的瓶胚浇口拉丝检测方法及系统 |
| CN116883922A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-10-13 | 东南大学 | 一种基于微调视觉大模型的非接触式轮胎形变识别方法 |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2632071B1 (fr) * | 1988-05-31 | 1991-03-15 | Labo Electronique Physique | Echographe ultrasonore a bruit d'interference reduit |
| US20010013823A1 (en) | 1997-04-14 | 2001-08-16 | Takeshi Hatakeyama | Network control system, network terminal and control terminal |
| DE10062251C2 (de) | 2000-12-14 | 2002-12-12 | Fraunhofer Ges Forschung | Vorrichtung und Verfahren zur Qualitätsüberprüfung eines Körpers |
| DE10062254C2 (de) | 2000-12-14 | 2002-12-19 | Fraunhofer Ges Forschung | Verfahren und Vorrichtung zum Charakterisieren einer Oberfläche und Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer Formanomalie einer Oberfläche |
| US6950211B2 (en) * | 2001-07-05 | 2005-09-27 | Corel Corporation | Fine moire correction in images |
| US20030012453A1 (en) | 2001-07-06 | 2003-01-16 | Jasc Software, Inc. | Method for removing defects from images |
| DE10143522C2 (de) * | 2001-09-05 | 2003-07-10 | Fraunhofer Ges Forschung | Verfahren und Vorrichtung zum Untersuchen eines Objekts |
| JP4679073B2 (ja) * | 2004-05-18 | 2011-04-27 | 株式会社ブリヂストン | タイヤ凹凸図形の検査方法、および、タイヤ凹凸図形検査装置 |
| DE102005017624A1 (de) | 2005-04-15 | 2006-10-19 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Bestimmen der Rad- und/oder Achsgeometrie von Kraftfahrzeugen |
| JP5046688B2 (ja) * | 2007-03-08 | 2012-10-10 | 株式会社神戸製鋼所 | タイヤ形状検出装置,タイヤ形状検出方法 |
| FR2925706B1 (fr) * | 2007-12-19 | 2010-01-15 | Soc Tech Michelin | Dispositif d'evaluation de la surface d'un pneumatique. |
| ATE545917T1 (de) * | 2007-12-19 | 2012-03-15 | Michelin Soc Tech | Verfahren zur verarbeitung eines dreidimensionalen bildes einer reifenfläche für seine verwendung zur überprüfung dieser fläche |
| FR2925687B1 (fr) | 2007-12-19 | 2010-02-12 | Soc Tech Michelin | Methode d'evaluation par comparaison d'une image acquise avec une image de reference. |
| EP2295930B1 (fr) * | 2008-06-04 | 2014-01-01 | Kabushiki Kaisha Kobe Seiko Sho | Procédé et dispositif de contrôle de forme de pneus |
| JP2010286959A (ja) * | 2009-06-10 | 2010-12-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 顔画像高解像度化方法、顔画像高解像度化装置、及びそのプログラム |
| US9194813B2 (en) * | 2009-10-06 | 2015-11-24 | Compagnie Generale Des Etablissements Michelin | Method and device for the automatic inspection of a cable spool |
| FR2966245B1 (fr) | 2010-10-19 | 2012-10-19 | Michelin Soc Tech | Methode d'identification et de limitation des motifs de base formant la sculpture de la bande de roulement d'un pneumatique |
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