JP2016517071A - 画像に基づく多軸掛けベルトの摩耗評価の改善された解析 - Google Patents

Abstract

ベルトなどの試験中のデバイスの画像の改良のためのシステムおよび方法が提供される。試験中のデバイスの画像は、画像フレームの選択軸から対象物が回転されているかを判定することにより、より好適にできる。回転されている場合、画像は逆の角度分回転され、対象物は画像フレームの選択軸と平行にされる。回転された画像は、次に対象物の解析に利用可能とされる。画像を回転補正して、あるいはせずに、検出されたリブの全長に沿ったリブ幅の解析が実行される。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１３年３月１１日に提出された米国仮出願第６１／７７６，６００号明細書の利益を援用し、その全ての開示内容がここに参照として組み込まれる。

本開示は、広くはベルトの摩耗の計測に関連し、特に画像を用いてベルトの摩耗特性を特定し、ベルト寿命を予測する計測に関する。

多軸掛け伝動ベルトは、エチレン・プロピレン・ジエン・モノマー（ＥＰＤＭ）材の利用により耐久性が向上している。その結果、ベルトは時間の経過とともに摩耗し続けるものの、これまでベルト摩耗の信頼できる指標であったクラックの発生頻度は少なくなっている。これら先進的材料を使用することに起因する１つの問題は、破損前の摩耗の検出を定量することがより困難になることである。すなわち、ＥＰＤＭ材料から形成された多軸掛け伝動ベルトは、ベルトが完全に破損した後で、過度に摩耗されたものとして一般に診断されるだけである。

上記問題に対処するための最近の進展では、計測されるベルトに物理的に接触するツールを必要とする。そのようなツールの例は、スミス等の米国特許第７，９４６，０４７号明細書および米国特許公報第２０１０／０３０７２２１号明細書において説明されており、その全てがここで参照として組み入れられる。これらの解決策は、計測ツールと被計測ベルトとの間の物理的接触に依存する。

ツールと被計測ベルトとの間の物理的接触に依存せず、ベルトの摩耗を迅速かつ有効に特定できるベルト測定の解決策を開発することは有用である。また、その様なシステムのオペレータに必要とされる画像処理の負担を同システムが低減したならば、利益が認識されるであろう。

ベルト摩耗の非接触計測のための１つのテクニックは、出願人の同時係属中出願である、２０１１年９月６日に出願された、ラスターイメージのエッジ検出によるベルト摩耗の計測と題される出願番号第１３／２２６，２６６号明細書に説明されており、ここでそれが教示する全てのためにその全てが参照として組み入れられる。

リブの摩耗の程度を形跡する前に回転補正する目的でデジタル写真に表示された多軸掛けベルトの方向を特定する方法。写真のガンマ、輝度、コントラスト、色相、カラーチャンネルや他の情報のデジタルフィルタ操作を行うことで、ソフトウェアは、ベルトリブの長手方向を示すと考えられる、デジタルデータの平行で、高いアスペクト比を有する、四辺形の領域を特定する。この解析の結果は、写真領域内のベルト画像の向きを特定するのに使用され、続く解析で使用される垂直軸を設定する。

更に、リブの摩耗の程度を解析する前に、向きおよび／またはベルトリブの数を正確に検出するために、多軸掛けベルトのデジタル写真における一様でない照明を補正する方法。写真のガンマ、輝度、コントラスト、色相、カラーチャンネルや他の情報のデジタルフィルタ操作を行うことで、ソフトウェアは、写真の様々な領域でコントラストレベルを正規化し、ソフトウェアがデータを間違って解釈しないようにエッジでの鮮鋭さの違いを防止する。

操作の手順：

本発明は、先行技術におけるベルトエッジ特定、および捩じられた、あるいは解析を開始する前に画素（解像度）の画像領域を処理することで改善されたユーザインタフェースための平行でないリブプロファイルの解析の問題を解決し、このステップは、スマートフォンのタイプや撮影における焦点距離に起因する全ての画像に対して一致する画像サイズを提供する。

アルゴリズムのステップ１：画像の解像度を低減し、例えば、１／１０、そしてベルトリブの角度を計測し、付加的に特定されたベルトエッジを切り取る。

アルゴリズムのステップ２：画像の最大の解像度に戻し、以下に説明するようにリブエッジを特定する。

向きを検出するために

・ベルトをマスクし、高いコントラスト領域を取り除くことで切り出し、付加的に画素サイズ（近傍領域）の変化の閾値を解析し、あるいは単に画素近傍の閾値を解析し、

適応性閾値 Ｏｐｅｎ ＣＶ ライブラリあるいは他の同等の機能を備えるライブラリを用いて：

リブの数を特定するための画素近傍の適正なサイズを検証し、

・５、１０、１００あるいは更なるサイズの画素近傍など、異なる画素領域を選択しての解析の進行、

・黒または白であるかを判定する１つのプロセスあるいは解析サイクルの例：適応性閾値解析のため３５画素の周辺近傍を確認し、多角形、好ましくは４、５あるいは６個の頂点を有する多角形の許容誤差内に適合させるために解析し、

・１つの画像が幾つかの輪郭（contours）を有し、黒または白の輪郭の画像領域を特定するためグレーの範囲の解析サイクルを継続し、

・画素領域において多角形への適合を通して輪郭を処理し、

１／５０画像領域画素スクエア、あるいは非リブ疑似領域を除去するための同じようなサイズの値よりも大きい領域の領域フィルタを処理し、付加的に、画像画素サイズに基づき多角形エラー（許容誤差）を生成する方法を処理する。

ベルト方向画像は、検出された多角形の主角度から多角形の最も長いエッジのカルテシアン座標により求められ、

上記発明は、切り取られ、回転され、従来技術（ラスターイメージのエッジ検出によるベルト摩耗の計測）のアルゴリズムに供されたベルト輪郭画像を与え、

・ステップ１ スクリーンショット：ベルトのエッジを特定するための画像（図１参照）

・ステップ２ スクリーンショット：ベルトリブの画像（図２参照）

・発明のコードサンプリング

（図３参照）

これを達成するための１つの方法は、一連の操作を使用し、それは順次、写真の暗い領域における低コントラストの隣接領域間のコントラストを、それらが写真の明るい領域でのコントラストと同等となるまで増大する。これらの操作は、デジタル写真内の１つあるいは全てのデータチャンネルにおける違いのなるべく少ない１つのデータポイントを利用できるようにされ、それは解析に用いられる隣接データの領域のターゲット画素からの半径、適用された付加的コントラストの強さ、データに変換を適用するかどうかを判定する違いの閾値などの変数を変更することで行われる。この処理は、デジタル写真撮影や印刷で使用されるアンシャープマスキングと呼ばれる処理に似ている。
付加的に、デジタル写真に表示されるベルトに存在するリブおよび／または谷の数の特定方法が、解析ソフトウェアに知らせる目的で、リブ摩耗の程度を解析する前に行われる。平行な四辺形領域を示すデータを、マークされたリブトップを示すデータと共に利用して、これら２つのデータセットが、写真に示されるベルトに含まれるリブの数に整合する値を返すかを判定するために比較される。もしこれら２つのデータセットが一致しなければ、ユーザにより付けられたマークが、ベルトのリブの数を特定するのに利用される。これら２つのデータセットの収集および解析は、本方法論の正確さを判定する方法を提供し、ソフトウェアへの更に改良を可能にする。

まとめると、これらの改良は、ユーザが以下のことをする必要性を予防する：

１．なんらかの特定の仕方で、写真撮影用の装置の向きを設定する

２．ズームし、回転し、センタリングし、または撮影後、写真を操作する

３．解析に先立ちリブ数を手動入力する

４．ベルトをマークする必要性を除去する

試験中の対象物の取得画像の質は、試験中のベルトなどの対象物を解析する非接触解析ツールの能力または精度の因子であるかもしれない。多くの画像の欠陥は、全てまたは部分的に除去される。人間の目は、ベルト画像と関連する多くの画像欠陥を特定するのに用いることができる。しかし、本実施形態およびここでの請求項によれば、機械に基づく画像補正が、多くのベルト画像の欠陥を補修し、画像とその解析のスピードと精度を改善する。

ベルト画像の解析によるベルト摩耗の計測など非接触解析の利点は、ここで説明される実施形態を実施することにより理解されるであろう。１つの利点は、参照される撮像フレームに対するベルトの回転など、なんらかの撮影時における欠陥の自動補正を組み込んだベルト計測アプリケーションを提供することにより理解される。回転された、あるいは回転補正されたベルト画像、すなわちベルト画像が画像フレームの予め規定された軸に対して特定の方向を持つようにされているとき、解析のスピードと精度は、画像通して改善される。したがって、１つの実施形態では、機械に基づくベルト画像の回転が提供される。更なる実施形態は、切り取り、エッジ検出および／またはベルトリブ検出などの操作を行うことで画像を更に改善する可能性を示す。

ここで使用される用語「自動」とそのバリエーションは、そのプロセスまたは操作が行われるときに実体的な人間の入力がなくても実行されるあらゆるプロセスあるいは操作のことを言う。しかし、プロセスまたは操作の実行が実体的あるいは実体のない人間の入力を用いる場合であっても、そのプロセスまたは操作の実行の前にその入力が受信されるのであれば、そのプロセスあるいは操作は自動的であり得る。人間による入力は、そのような入力がそのプロセスまたは操作がどのように実行されるかに影響するのであれば実体的であると考えられる。プロセスまたは操作の実行に承諾する人間の入力は、「実体的」とは考えない。

ここで使用される用語「コンピュータ読み取り可能媒体」とは、実行のためにプロセッサにインストラクションを提供することに関与する有形の記憶装置のことである。そのような媒体は、様々な形式をとり、例示的に、不揮発性媒体、揮発性媒体、伝送媒体が含まれる。不揮発性媒体には、例えばＮＶＲＡＭ、磁気または光学ディスクが含まれる。揮発性媒体には、メインメモリなどのダイナミックメモリが含まれる。一般的な形式のコンピュータ読み取り可能媒体には、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、あるいは他のあらゆる磁気媒体、光磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、他のあらゆる光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを備えるあらゆる他の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、メモリカードのような固体媒体、あらゆる他のメモリチップあるいはカートリッジ、あるいはコンピュータが読み取れるあらゆる他の媒体が含まれる。コンピュータ読み取り可能媒体がデータベースとして構成されるとき、データベースは、関係型、階層型、オブジェクト指向などのあらゆる形式のデータベースであってもよい。したがって、本開示内容は、当該開示物のソフトウェア実装が保存された、有形の記録装置および従来技術で認識されている等価物、後継媒体を含む。

ここで使用される用語「検出する」、「特定する」、「算出する」、「計算する」やこれらのバリエーションは、交換可能であり、あらゆる形式の補法論、プロセス、数学的操作あるいはテクニックを含む。

ここで使用される用語「モジュール」は、公知のあるいは今後開発されるあらゆるハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、人工知能、あるいはその要素と関連してその機能を実行可能なハードウェアとソフトウェアの組み合わせのことを言う。また、本開示は、例示的な実施形態として説明しているが、開示の個々の観点は、個別に請求項とすることが可能である。

添付図面と共同して実施形態が説明される。

本開示の実施形態による第１ベルト画像である。

適応性閾値処理および完全なベルト検出後の画像である。

本開示の実施形態による第１画像のコントラスト強調画像である。

本開示の実施形態によるベルトの全体軸に沿って特定されたベルトリブを示す。

本開示の実施形態による計測システムを示すブロック図である。

本開示の実施形態による本計測システムを用いたユーザが経験する手順を示すフローチャートである。

本開示の実施形態による１つの画像処理方法を示すフローチャートである。

本開示の実施形態によるエッジ検出方法を示すフローチャートである。

本開示の実施形態による第１ベルト画像である。

本開示の実施形態による第１ベルト画像の２値画像部分を示す。

本開示の実施形態によるエッジ境界線の適用を示す。

本開示の実施形態によるリブの特定を容易にする強調コントラストを用いた第１ベルト画像の回転画像を示す。

本開示の実施形態によるリブ線、エッジ線、選択軸とともに示される第１ベルト画像の部分を示す。

本開示の実施形態による処理後のベルト画像を示す。

本開示の実施形態によるベルト画像と切り取りバッファを示す。

本開示の実施形態による処理フローを示す。

本開示の実施形態によるユーザに呈示されるプロセスを示す。 本開示の実施形態によるユーザに呈示されるプロセスを示す。 本開示の実施形態によるユーザに呈示されるプロセスを示す。 本開示の実施形態によるユーザに呈示されるプロセスを示す。

ここで説明される実施形態で望まれる１つの有用性は、ベルトの画像を処理することに向けられており、より具体的には、ベルト解析モジュール、アプリケーション、あるいはエンジンで使用されるベルトの一部の画像に向けられている。しかし、当業者であれば、ベルトに加え、例示的にギヤ、プーリ、アイドラ、シャフト、ベアリング、ブレードや支持部材を含む、試験に供される他の対象物がここでの教示から利益を得るであろうことが理解されるであろう。

今、図１を参照すると、同図は第１ベルト画像１００である。外側エッジ１０２と１０４が特定される。

関連する図１Ｂは、適応性閾値アルゴリズム適用後の第１ベルト画像１００である。図１Ｂは、２値および反転値の第２画像２０６を示す。第１、第２ベルトエッジ１０２Ｂ、１０４Ｂが示され、ベルト画像１１０と背景１０８の間の境界を形成する。

図２は、第１ベルト画像１００のコントラスト強調画像２００である。図示される実施形態では、６つのリブ（２０２Ａ〜２０２Ｆ）が特定される。また、リブ識別の論考は以下の通りである。図示された実施形態を再び参照すると、リブ２０２Ａ、２０２Ｂ、２０２Ｃ、２０２Ｄ及び２０２Ｆは暗い領域を形成し、公差内において４個の頂点を有する多角形を形成する。リブ２０２Ｅは、画像２００の切り出しに起因して、もう１つの頂点を形成し、そのため５個の頂点を有する多角形を形成する。別の実施形態（不図示）では、１つのリブ２００が１つの角から対角線上の反対側の角に達して撮影されて、画像２００のような長方形の画像の４つの辺により切り取られるときなど、リブは６個の頂点を有する多角形を形成し得る。

図３は、特定された多数のリブ３０２（明確にするため、図ではリブ全体が特定されてはいない）を有する特定されたベルト３００を示す。リブ３０２は、ベルト３００の軸全体に沿って特定される。別の実施形態では、リブ３０２の特定は、マーク３０４で実質的に同じ位置する領域などのような、軸の一部に沿って行われる。

次に、図４を参照すると、本開示における実施形態にしたって計測システム４００が示される。計測システム４００は、テスト４０２の下で対象物が良好（例えば交換不要）か不良（例えば交換要）かの何れかにクラス分けするため、テスト４０２の下で対象物を解析する１以上のコンポーネントを備えるであろう。他の判定も本開示の趣旨から外れることなくテスト４０２の下で対象物に対して実行されてもよく、例えば、試験４０２の下での対象物は、許容範囲外（例えば、直ぐに交換が必要となる）、あるいは異常（例えば、予想される摩耗パターンにしたがっておらず、更なる検査および／または交換が必要）と判定される。

いくつかの実施形態では、計測システム４００は、撮像装置４０４、イメージプロセッサ４０６、解析モジュール４０８、およびユーザ４１２による利用のためのユーザインタフェース４１０を備える。

例示的に、試験４０２の対象物には、例えばベルト、特にＥＰＤＭ材料で作られた多軸掛けベルトが含まれる。ベルトは運転位置（例えば、輸送機器やベルトを採用する他の機器に取り付けられた状態）あるいは非運転位置（例えば、輸送機器やベルトを採用する他の機器から取り外された状態）の何れかにある。撮像装置４０４は、例えば１枚以上の静止画を撮影できる。代替的に、あるいは追加的に、撮像装置４０４は、動画（例えば、オーディオ入力に同期するあるいは同期しない連続した多数の画像フレーム）を撮影できてもよい。撮像装置４０４により撮影された画像は、例えばカラー画像（例えば、各画素が赤、緑、青（ＲＧＢ）の画素値を有するピクセル画像）、グレースケール画像（例えば、各画素が０と２５５などの所定値の間のグレースケールの画素値を有するピクセル画像）、白黒画像（例えば、各画素が白あるいは黒に対応するバイナリ値を有するピクセル画像）、赤外線画像（例えば、各画素が赤外線画素値を有するピクセル画像）、紫外線画像（例えば、各画素が紫外線画素値を有するピクセル画像）、あるいは他の周知のタイプの画像である。撮像装置４０４の例示的な例は、独立したあるいはスマートフォンなどのユーザデバイスに搭載されたカメラ（スチルあるいはビデオ）である。

イメージプロセッサ４０６は、撮像装置４０４によって取得された試験４０２の下での対象物の画像の精度を向上するのに自動補正が必要であるかを判定する。自動補正が適用されるべきと判定すると、同補正がイメージプロセッサ４０６によって適用される。自動補正が適用されない場合、画像は自動補正されることなく解析モジュール４０８において使用可能とされる。自動補正が適用される場合、自動補正の適用に続いて解析モジュール４０８で使用可能とされる。

その後、解析モジュール４０８は、試験４０２の下での対象物の画像を解析し、ユーザインタフェース４１０を通して解析の結果をユーザ４１２に報告する。

イメージプロセッサ４０８は、画像が補正の範囲を超えていると判定してもよく、このようなことは露出がアンダーあるいはオーバの画像において発生するかもしれず、画像が再取得されるべきことを更にユーザに知らせてもよい。使用不能画像の通知は、例えばユーザインタフェース４１０あるいは別のユーザインタフェースを通して行われる。

１つの実施形態では、イメージプロセッサ４０６において実施される画像処理機能は、撮像装置４０４によって利用可能とされた画像に対して施される。画像は、その画像を共有メモリやアクセス可能メモリに提供する、あるいは通信リンクなどを通して画像を配信する１つのコンポーネントにより利用可能にされる。いくつかの実施形態では、画像の利用可能性あるいは第１コンポーネントにおける処理の終了を第２コンポーネントに通知するために１つのコンポーネントから第２コンポーネントに信号が送信される。

ここで提示される実施形態では、主に単一の画像の取得、改変に向けられているが、本発明の趣旨から逸脱することなく追加的画像が生成されてもよい。画像が第１モジュールから第２モジュールへと転送される実施形態は、第１および第２モジュールの双方が共に画像のコピーを維持する複写処理により実施される。同様に、画像が改変される実施形態は、画像のコピーに対して実施され、原画像、すなわち先行する画像は改変されずに残される。更に、改変が廃棄されても原画像は改変されていない状態に維持あるいはその状態に戻されるように、改変は例えば画像のコピー、変更ファイル、あるいは理論上の画像レイヤーに適用される。処理は画像に対する改変のアプリケーションとともに、あるいは改変を含む画像のコピーとともに継続する。

撮像装置４０４、イメージプロセッサ４０６、解析モジュール４０８、およびユーザインタフェース４１０は、ここでは別々のコンポーネントとして示される。計測システム４００は、他の様々な構成で実施できる。１つの実施形態では、計測システム４００の全てのコンポーネントが携帯電話、スマートフォン、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ、ネットブック、タブレットなどのユーザデバイス内に搭載されていてもよく、あるいは、ユーザインタフェース４１０などの共通のユーザインタフェースにアクセスしてもよい。そのような実施形態では、有線、無線、光学的あるいは磁気的な取り外し可能なメディアインタフェースなどのコミュニケーションリンクがコンポーネント間に提供される。別の実施形態では、撮像装置４０４、イメージプロセッサ４０６、解析モジュール４０８、ユーザインタフェース４１０の少なくとも２つが、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、処理カード（例えば、ＰＣＩ、ＰＣＩｅ）、汎用集積装置やコンピューティングプラットフォームなど、同じフォームファクタあるいは処理装置内に共に配置される。物理的に集積されたコンポーネント内において、ＰＣＢトレース、あるいは他の通信媒体を利用した通信バスを通信のために採用してもよいことが理解されるであろう。

図５は、本実施形態において、計測システム４００などの計測システムでユーザが経験する手順のフローチャート５００を示す。ユーザ４１２は、ステップ５０２を実行し、ベルト評価アプリケーションが初期化される。

１つの実施形態では、初期化ステップ５０２の完了とともに、システム４００の電子コンポーネント（ユーザインタフェース４１０、解析モジュール４０８、イメージプロセッサ４０６、撮像装置４０４のうちの１つ以上）を自動的に初期化する（例えば、電源投入あるいは使用可能にする）。実施形態では、ステップ５０２において同時に初期化されない、あるいは略初期化されないシステム４００の電子コンポーネントは、それらの使用に先立って初期化されてもよい。別の実施形態では、ステップ５０２はアプリケーションをリセットし、また更に別の実施形態では、ステップ５０２は単にアプリケーションにアクセスしている。

ユーザとともに継続する処理は、アプリケーションが試験４０２における対象物、すなわちベルトの画像を得る準備が整ったと、ユーザインタフェース４１０などにおいて認知される。ユーザは、ステップ５０４を実行して画像を取得し、ステップ５０６において画像は自動的に結果とともに表示される。別の実施形態では、１つ以上のメッセージ、例えば、エラーメッセージやステップ５０４を再度実行して画像を再取得する指示、インフォメーショナルなメッセージ、チュートリアル、サンプル、プログレスバー、ユーザの経験値を向上し得る解析結果あるいは同様の情報を保存および／または印刷する選択肢がユーザに提示されるかもしれない。

イメージプロセッサ４０６および／または解析モジュール４０８により実行されるような中間的ステップを提供する機能的な要求がない場合、全ての中間的なステップの結果または進捗は、ユーザ４１２にオプションとして提示されてもよい。オプションは、アプリケーションの開発段階において、あるいはユーザ４１２のコンフィギャレーションの設定において選択されてもよい。

次に図６に、画像処理のための方法のステップである１つの実施形態を示すフローチャート６００が提示される。フローチャート６００は、例えば図４の実施形態の計測システムの１以上の電子デバイスにおいて実行される。ステップ６０２は、試験中の対象物、例えばベルトの初期画像を取得する。ステップ６０６は、ベルトのエッジを特定する。ステップ６０４は、ベルトの画像を探索する。ステップ６０８は、画像のフレームに対するベルトの角度を特定する。ステップ６１０は、回転補正（de-rotation）が必要か否かを判定し、もし必要であれば、処理はステップ６１２へと続く。必要でなければ、処理はステップ６１４へ進む。ステップ６１２は画像を回転補正し、これにより画像は回転、すなわち先の場合、ステップ６０８において特定された角度の負の値分、例えば逆回転される。ステップ６１４は、ベルト画像を解析するために画像を解析モジュールへと提供する。図示されない付加的なステップには、例えばユーザ４１２がレビューして適切な行動（例えば破損ベルトの取り換えや、将来におけるベルトの再評価など）をとるなど、ユーザの利用のために解析結果の報告あるいは保存することが含まれてもよい。

回転補正ステップ６１２は、コピーした画像あるいはステップ６０２で取得された元画像に対して回転アルゴリズムを施すアプリケーションを含むであろう。回転補正ステップ６１２は、解析モジュール４０８が利用できる回転補正情報（例えば、位置、行列、方程式あるいはコード）の生成を実施してもよい。このような実施形態では、解析モジュール４０８は、元画像を回転補正情報のアプリケーションとともに読み込み、解析は元画像に対してあたかもそれが回転補正されたかのように施される。

別の実施形態では、画像は（自動的あるいは手動で）獲得される。ベルト画像において特定されたエッジの外側に位置する画像部分は、外側と認識されて破棄される。試験中のベルトなどの特定対象物の撮影は、ベルト画像が選択軸である１つの軸の全長に亘り走行する間に、どれか１つのフレームからベルトの全体を一般的には除外し、フレームの２つの相対するエッジにおいて終端させる。フレームのエッジで終端させない試験中の対象物の解析のための実施形態（例えば、切断されたベルト部分）は、対象物の画像の終端がフレームのエッジとなるように取得あるいは処理される。

ステップ６０６は、画像内のエッジを特定する。１つのエッジは、線を構成する画素の列として具体化される。しかし、画素配置の多少のバリエーション、曲線を構成する画素、多数の線分、あるいは理想的な線にはおよばないようなものが、そのような不規則さがベルトエッジの画素として想定される範囲内にあると判断される場合には、線として認識されてもよい。別の実施形態では、ステップ６０６は、ベルト位置の印しとして、例えば、エッジ、マーキング、リブ、あるいはベルトのフレームに対する回転位置を示すために扱えるベルトの他の属性を特定する。

ステップ６０６は、多数の候補となるエッジ線の特定など、付加的処理を実施してもよく、エッジ線としてのそれらの位置を確認あるいは否定してもよい。より具体的には、もしステップ６０６が、ベルトに期待される２つのエッジを予測するものの、たった１つの線しかエッジの候補として特定されない場合、画像は再度処理され、ステップ６０６が繰り返される。再処理は、画像の強調処理あるいは非強調処理(de-enhancing)を含んでいてもよく、図７を参照してより詳細に説明される。代替的に、画像が使用できず再取得ステップ６０２を繰り返す必要があることをユーザに示すために信号が生成されてもよい。

２つよりも多いエッジ候補が認証され、付加的な候補のエッジがベルトのリブであると思われるような事態が発生した場合、画像の再処理の必要なく、最も外側のエッジ候補がエッジとして特定されるであろう。必要であれば、例えばコントラストを増大して、あるいは解像度を増大して画像は再処理されてもよく、そしてステップ６０６が再処理された画像に対して繰り返される。いくつかのステップ６０６の実施形態のさらなる詳細な説明が図７を参照して提供される。

一旦エッジが特定されると、ステップ６０８が画像フレームに対する少なくとも１つのエッジの角度を特定する。ステップ６０６で特定されたエッジは、画像のフレームの選択軸に対して傾いているかもしれない。ステップ６０８における画像フレームに対するベルトの角度の判定について様々な実施形態が考えられる。ステップ６０６に関して議論されたように、各エッジ線は、理想的な直線、あるいは不完全な直線ではあるが許容範囲内の曲率や完全性を備えるものである。ステップ６０２における平面からずれた画像取得により２つのエッジ線の各々が互いに平行でない場合がそのような場合かもしれない。１つの実施形態では、ベルトの角度は平均傾斜あるいは２つのエッジ線の角度の角度から決定される。別の方法としては、単一のエッジ線がベルトの角度を示すものとして決定される。もし２以上の線がベルトの角度を示すものとして確定的であれば、ベルトの角度は、平均値（mean）、モード、あるいは２以上の線の代表値（average）などの算術的関数により決定される。別の方法では、ベルトの角度は、ベルトリブ線など１以上の多数の内部線により決定され、オプションとして１つあるいは両方のエッジ線も含まれる。

ベルトなどテスト中の多くのアイテムに対して、撮影されたベルトの角度を示すものは、エッジ線、そして選択的にエッジに平行な多くのリブ線を特定することにより容易に決定される。ベルトの角度を示す他のものも考えられる。別の実施形態では、ステップ６０６は、向きを示すベルトの特徴を特定し、ステップ６０８はその向きを示すものを用いてフレームに対するベルトの角度を決定する。１つの実施形態では、チョークで付けた印、フィラメント、印刷あるいは他の境界などの非構造的な特徴がベルトに付加される。別の実施形態では、特徴はリブや歯などの構造的なものである。もし撮影された特徴がベルトのエッジに対して非平行であることが知られていれば、ステップ６０８は、画像フレームに対するベルトの角度を決定する際、その特徴の予め知られた角度を考慮する。この実施形態を説明するため、歯のピークと谷がベルトに対して９０度である歯を備えるベルトが考察される。この実施形態では、ステップ６０６は多数の歯を特定し、ステップ６０８は歯を線で描いた角度から９０度回転した角度としてベルトの角度を決定する。

画像の外縁部である取得画像のフレーム、あるいは画像の意味のある部分、人間あるいは、コンピュータ読み取り可能な形式で表わされる。一般的に周知の撮像システム、チャージド・カップルド・デバイス（ＣＣＤ）、あるいは類似の撮像アレイが、画像取得に用いられる。これらの撮像アレイは、一般的に長方形のアレイ形式で配列される光検知画素のアレイを備える。各画素は、例えば赤、青、緑、黒、白、あるいはグレースケールなどの単一の色を検知可能である。ここでの目的のためには、我々は第１の単一色画素を、同じ画像の異なる色を取得する画素から異なる画素として考える必要はない。長方形として知れる長方形撮像アレイは、長い外形寸法と短い外形寸法、すなわち長短軸を備える。解析されるより理想的なベルトの画像は、フレームの最も長い軸の端から端までをベルトが走行する画像であり、両方のエッジが撮影され、画像のフレームの最も長い軸に平行となる、ベルト幅がフレーム内に収まる画像である。

一般的に、選択軸として、フレームの最も長い軸を利用することが好ましい。しかし、別の実施形態では、フレームの好ましい向きに対して、撮像アレイの長い外形寸法と一致し、あるいは一致しないフレームの角度が特定される。四角い撮像アレイを備える撮像装置１２０４を採用する実施形態において、ベルトのより理想的な画像は、例えばフレームの直交する軸の何れかに平行である。ベルトの画像に対して最も平行に近い１つの軸が選択されるであろう。しかし、解析モジュール１２０８は、特定の方向（例えば垂直）を要求あるいは好むかもしれず、そのような要求あるいは好みに応じて選択軸が選択される。同様に、円形あるいはイレギュラーなフレームを持つ撮像装置１２０４は、解析モジュール１２０８の要求または好み、あるいは軸に、そうでなければ予め決定にのみしたがって選択される選択軸をもつかもしれない。

図７を参照すると、エッジ検出ステップ６０８を備えるサブステップの１つの実施形態を説明するフローチャート７００が提示される。画素の近隣がステップ７０２で調査される。ステップ７０４は、候補とされる画素に対してエッジであるかが判定される。１つの簡略化された実施形態では、候補画素は隣接する８画素の近隣、すなわち候補画素を中心とする３×３画素アレイにおいて考察される。１例では、ステップ７０４は、候補画素を含む上段２つの列の６画素の全てが、最下段の１つの列の３画素と共有しない、１つの共通する属性を備えると判断されると当該画素がエッジ候補画素であると考える。近隣画素で輪郭線を描くのが困難である場合、例えば全ての画素が候補画素に等しいあるいは略等しい、あるいは近隣画素がエッジの輪郭線を描くために簡単特定できる属性を備えていない場合、画素はステップ７０６において非エッジ画素と考えられる。

何等かのエラー検出処理が含まれてもよい。１つの実施形態では、エッジ画素の数が期待される範囲を超えているかもしれない。例示的に１つの実施形態を示すため、ベルトの取得画像が、ベルトのエッジに対応するエッジ画素の２つの集合を備えると想定する。撮像アレイによって撮影された、選択軸に平行に走り、フレームの境界で終端する理想的な線は、フレームの選択軸の全長を線の太さ分倍した数に等しい多数の画素を含む。実在の対象物の画像は、ベルトのような実質的に直線的なものであっても、そのようなピッタリな寸法の線を形成することはほとんどないが、ある程度のものは期待できる。１つの実行例では、エッジ候補画素の数が０で、エラー状態、あるいは画像を強調するステップが惹起されるかもしれない。

エッジ候補画素が１度特定されると、ステップ７０８は、多数のエッジ候補画素が多角形領域を形成するか否かを判定する。多角形領域が形成されないかなりの数のエッジ候補画素を有する画像は、別の幾何形状あるいはよりランダムなパターンを構成するかもしれない。これは低画質の画像であることを示すのかもしれない。別のケースでは、多角形領域を形成しない一定数のエッジ候補画素は、他の特徴（“ノイズ”）を単に示しているかもしれず、エッジ候補としての更なる考察から除外されてもよい。エッジ画素との関連で説明されたように、予想されるエッジ線の数が予想範囲を超える場合、処理はステップ７１２を実行し、あるいはエラー状態を生成する。

ステップ７１２は、形成された線の数がターゲットとする線の数よりも少ないか否かを判定する。１つの実施形態では、ベルトの複数のエッジが検出され、そのため、２つの線が、予想されるターゲットとする線の数である。別の実施形態では、多数のリブが予想され、そのため、２つの線とリブ線の数が予想されるターゲット線の数を決定する。

ステップ７１２は、エッジ線の数が、線の目標（ターゲット）数よりも小さいか否かを判定する。１つの実施形態では、ユーザはエラー状態を告知される。別の実施形態では、処理はステップ７１２に進み、より詳細が見えるように画像が強調される。画像強調ステップ７１４は、コントラストの低減、解像度の増大、あるいは他の画像強調テクニックを含んでいてもよい。そして処理は、強調画像を用いてステップ７０４において再開する。

ステップ７１６は、エッジ線の数が、線の目標（ターゲット）数よりも大きいか否かを判定する。いくつかの実施形態では、余分な線の更なる処理を問題とせず、そのような実施形態では、ステップ７１６は、省略され、処理は直接ステップ７２０へと進む。ターゲット線の検出が多すぎ、補正が必要な実施形態では、ステップ７１８が画像をぼかして（de-enhance）ディテールを低減し、好ましくは、線の数を少なくする。非強調（de-enhancement）ステップ７１８には、コントラストの増大、解像度の低減、あるいは他の非強調処理（de-enhancing）のテクニックが含まれてもよい。処理はその後、ステップ７０４で非強調画像に対して再開するであろう。

ある実施形態では、ステップ７１８と７１４は、画像変更ステップまたは強調ステップに統合される。増大あるいは低減された画像の属性値などのパラメータは、よりディテールを顕在化させるため、あるいはディテールを消すために選択され適用される。画像変更のためのテクニックには、例示的に、解像度、コントラスト、明るさ、ガンマ、鮮鋭度、あるいは１以上のカラー値の変更が含まれる。

ステップ７２０は、エッジの位置をマークする。マーキングの様々な実施形態がここでは考えられる。１つの実施形態では、例えば解析モジュール１２０８、ディスプレイあるいは他のモジュールにとって既知の色の線など、線の付加で画像はマークされ、エッジの位置に合わせられる。別の実施形態では、画像はエッジ線の位置とともに、解析モジュール１２０８でデコード可能なフォーマットでエンコードされる。このようなエンコーディングは、画像のメタデータ、あるいは１以上の画素に配置される。また、別の実施形態では、エッジの位置は画像と関連付けられ、エッジの位置は解析モジュール１２０８へ送信、あるいは提供される。

フローチャート７００は、ベルト上の多数のリブを検出するように実施されても良く、ステップ７０４は、多数のリブのエッジを特定し、ステップ７０８はリブエッジが線を形成するかを判定する。リブのエッジの検出は、リブの頂部、リブ間の溝、三角形あるいは曲線的なリブやリブ溝の頂点、あるいは、リブの輪郭を描く他の視覚的手がかりを検出することにより実行される。フローチャート６００、７００に示された様々なステップは、ここで説明される発明の趣旨から逸脱することなく省略あるいは並べ替えられてもよい。フローチャート７００に対する修正の１つの実施形態では、ステップ７０４がエッジ候補画素を特定し、エッジ候補画素をエッジとしてマークするため処理は直接ステップ７２０へと進む。

図８は、撮像装置１２０４で撮影された第１ベルト画像８００の実施形態である。画像部分９００は、図９で更に説明される。

図９は、第１ベルト８００の２値画像部分９００を示す。２値画像部分９００は、コントラスト強調などの画像変更処理適用後の第１ベルト８００を示す。画像部分９００は、多数の画素９０２を示す。画素９０２は、白黒などの２値の属性と関連するどの値が、画素９０２の各々と関連するかを示すために描かれる。他の値（例えば、光度や色閾値）が利用されてもよく、例えば黒い画素９０４は、閾値よりも大きい赤の値を表し、白い画素９０６は閾値よりも小さい赤の値を表す。

実施形態の簡略化された例では、２値画像部分９００は、画像のベルト部分である黒の画素９０４を有するとともに、白い画素９０６は画像の無関係な部分（例えば背景）である。画像は、所望の画像ではない人工物を含むかもしれない。ここで、複数の白い画素９０６は黒い画素の複数の人工物９１０を含み、黒い複数の画素９０４は白い画素の複数の人工物９０８を含む。ここで提示される実施形態は、人工物をエッジ検出処理から除外することが可能である。

図３を参照して説明したように、画素の周囲の判定は、人工物画素９０８、９１０をエッジ候補画素として除外することができる。画素９１２は、１つの属性（例えば白）からなり、３×３の画素近傍９１４は、全て共通の属性の画素を含み、そのためエッジ候補画素として除外できる。画素９２０は、格子状の画素近傍９２２において特異であり、やはりエッジ候補として除外できる。

連続する５つの周辺の黒い画素と、連続する３つの白い画素を有する画素９１６は、エッジ候補と考えることができる。画素９１８は、周囲の４つの白い画素と周囲の４つの黒い画素とともに示され、やはりエッジ候補として考えることができる。画素がエッジ画素候補である否かを判定する実施形態を説明するより複雑な例も考察される。画素属性の閾値を変更、または、画素近傍の大きさあるいは構成を修正して、１回以上繰り返してエッジ画素の判定に用いてもよい。エッジ画素が特定されると、それらの位置が、続く処理で利用できるようにされる。

図１０は、エッジ境界線１００２適用の実施形態を示す。１つの実施形態では、画像部分１０００は、画像部分９００の修正または修正したコピーである。エッジ画素１００２は、既に特定され強調されている（図では斜線のハッチで示される）。強調は特定の色、光度、あるいは他の同定可能な画素属性の利用により実現される。エッジ画素１００２は、人間、すなわちコンピュータ利用者による画像部分１０００のベルトエッジの確認を容易にするために強調される。別の実施形態では、エッジ位置は解析モジュール１２０８の利用に適した形式と位置で記録される。エッジ画素１００２の強調は、第１ベルト画像８００の処理後の状態を表わす２値画像部分９００や、第１ベルト画像１６００などの生画像などの修正された画像に適用されてもよい。

図１１は、第１ベルト画像８００の強調画像１１００の実施形態を示す。強調画像１１００は、第１および第２エッジ１１０６、１１０８と、多数のリブに対応する多数の暗い領域１１０２Ｂ、１１０４Ｂ、および多数の明るい領域１１０２Ａ、１１０４Ａを顕わにする。明確にするため、１１００、１１０４の範囲を超える付加的なリブは特定されていない。１つの実施形態では、暗い領域１１００Ｂ、１１０４Ｂの白い領域１１００Ａ、１１０４Ａとの境界は、リブ線であり、図１１のフレーム内のベルト１１００の角度の指標として判断される。別の実施形態では、エッジ１１０６、１１０８の少なくとも１つは、図１１のフレームに対するベルト１１００の角度の指標である。指標は図７により示されるような処理により特定される。

図１２は、画像１１００の一部などの第１ベルト画像１２００の部分を示す。本開示の実施形態に関連してリブ線１２０６、１２０８、エッジ線１２０２、１２０４、そして選択軸１２１２が描かれる。エッジ線１２０２、１２０４とリブ線１２０６、１２０８は、画像システム１２００により実施されるフローチャート１３００、６００、および／または７００のステップの実行により特定される。

図６を参照してより詳細に説明されたように、画像には選択された軸を有するかもしれない。選択軸は、例えば長方形の画像アレイの最も長い軸、画像解析モジュール１２０８にとっての画像の好ましい方向と関連する軸、あるいは、何らかのアドバンテージが得られる別の好ましい軸に対応する。リブ線１２０６、１２０８は、エッジ線１２０２、１２０４に対して内側にある。明確にするため、図には付加的なリブ線は示されていない。

図示された実施形態では、選択軸１２１２は、エッジ線１２０２に対して角度θ（シータ）である。線の平面的でない撮影により、エッジ線１２０２、１２０４およびリブ線１２０６、１２０８は平行でないかもしれない。このような実施形態では、シータは、例えば選択軸１２１２と、エッジ線１２０４、リブ線１２０６、１２０８、付加的なリブ線（不図示）、あるいは代表値（average）、平均値（mean）、モード、最良適合（best-fit）、あるいは２以上の潜在的指標から第１ベルト１２００の当該部分の向きの目安を生成するために演算可能な他の関数の１つ以上とで形成される角度である。

図１３は、解析から排除あるいは含ませることができ、図１３は本開示の実施形態に関連して処理後のベルト画像１３００を示す。１つの実施形態では、エッジ線１２０２は判定線として選択され、画像１３００は、選択軸１２１２とエッジ線１２０２で形成される角度シータが０となる位置に回転された。別の実施形態を参照して説明されたように、１つ置きの線、あるいは１つよりも多い線についての数学的演算が、選択軸１２１２に対するベルトの方向を特定するために利用されてもよく、そして処理後は、選択軸１２１２と平行になる。

追加的な実施形態では、処理後のベルト画像１３００を作成することは、処理後のベルト画像１３００の特徴を計測するのを容易にする。追加的な要素（ファクタ）が、画像上の距離（例えば、２個以上の画素の間のピクセルで計測される距離）を試験１２０２中の対象物に関連付けた距離（例えば、ベルトの幅、摩耗や損傷による欠損部分など）に変換するのに知られている必要があるかもしれない。追加的な要素（ファクタ）には、既知のベルトの幅、あるいは他の寸法またはベルトの特徴、試験１２０２中の対象物からの距離が既知の撮像装置１２０４での第１ベルト画像８００の取得物、撮像装置１２０４の既知の撮像特性（例えば、正確な既知の焦点面）、あるいは既知の寸法の下ではなく、試験１２０２中の対象物と同様に、実質的に撮像装置１２０４からの距離と同じ位置での対象物の撮影が含まれてもよい。ベルトの外寸法を知ることの利益により、ベルト解析モジュール１２０８は、そのような情報をベルトの状態や他の解析操作を特定するために用いる。

図１４は、本開示の実施形態におけるベルト画像１４００と切り取り（crop）バッファ１４１２を示す。１つの実施形態では、ベルト１４０２は、ベルト画像１４００内においてゼロでない、直角でない角度で横たわる。バッファ１４０４は、ベルト１４０２のエッジにより画像１４００のフレームのエッジに至るまで境界を区切り、ベルト１４０２の画像を取得する。運転条件と環境因子は、バッファ１４０４がベルト１４０２の真正かつ完璧なエッジの撮影を行うことを妨げ得る。そのため処理中の回転されたバッファ１４０４は、無視された画像情報によるより高いエラー率に曝されるかもしれない。

別の実施形態では、切り取りバッファ１４１２は、ベルト１４０２の幅の拡張バッファを有するベルトにより境界が区切られる。バッファ１４０４を超える切り取りバッファ１４１２の容量は、ベルトのエッジが正確に撮影されるかの確実度の程度により変動し得る。例えば、環境因子（例えば、照明、ベルト瘢痕化など）、画像特性（例えば、コントラスト、ベルト回転角度など）、および／またはユーザの選択が、バッファ１４０４を超える切り取りバッファ１４１２の拡張分を決定するかもしれない。１つの実施形態では、切り取りバッファ１４１２は、バッファ１４０４よりも約１０％大きい。

１つの実施形態では、ベルト画像１４００内に切り取りバッファ１４１２が維持されるように、切り取りバッファ１４１２が、ベルト１４０２の長さに沿ってより短くてもよい。

図１５は、本開示における実施形態に関わる処理フロー１５００を示す。１つの実施形態では、処理フロー１５００は、多数の操作ステップ１５０２、１５０４、１５０８、１５１０、１５１２、１５１４を有する。別の実施形態では、ユーザが解析のためにベルト画像を撮影し、かつ解析の結果を見られるように、より多くの、あるいはより少ない数の、または、順番が替えられたステップが実装されていてもよい。

１つの実施形態では、ユーザは起動画面ステップ１５０２から開始し、操作選択ステップ１５０４へと進む。操作選択ステップ１５０４は、保存結果ステップ１５０６、ヘルプステップ１５０８、リブ選択ステップ１５１０に進むことができる。リブ選択ステップ１５１０は、その後撮像ステップ１５１２、そしてユーザにベルト画像の解析結果を提示する結果ステップ１５１４へと進むことができる。ユーザは前の処理ステップへと戻ることができてもよい。

１つの実施形態では、処理フロー１５００はアプリケーションであり、起動画面ステップ１５０２で開始し、アプリケーションに関する初期情報を表示する。操作選択ステップ１５０４は選択のためのオプションを表示する。１つのオプションは、以前の画像の撮影（ステップ１５１２参照）、および／または結果（ステップ１５１４参照）を表示するために検索（retrieve）できる保存結果ステップ１５０６である。ヘルプステップ１５０８は、インストラクション、チュートリアル、実例、あるいはユーザが処理フロー１５００を用いるアプリケーションを操作するための他の支援を提供する。

リブ選択ステップ１５１０は、解析されるベルトのリブ数がユーザにより入力されるインタラクティブなプレゼンテーションを表示する。ユーザはその後、撮像ステップ１５１２へと進み、以前の画像が選択され、あるいは内蔵カメラまたは処理フロー１５００を実行している装置がアクセスできるカメラを用いて撮影され、あるいは対象ベルトの画像を撮影するために操作可能なカメラを用いて撮影される。

撮像ステップ１５１２で撮影されたベルト画像を用いて、ここで説明された実施形態の少なくとも幾つかにしたがってベルトは解析されてもよく、結果ステップ１５１４において提示される。更なる実施形態では、画像が一旦選択または取得されると、撮像ステップ１５１２は、結果ステップ１５１４を提示する前に解析の進捗を表示してもよい。

図１６Ａ〜１６Ｃは、本開示の実施形態によりユーザに提供される処理フロー１６００を示す。１つの実施形態では、処理フロー１６００は、処理フロー１５００を実行する単一の装置の視覚的な提示であり、処理フロー１５００のステップにしたがって表示を行っている。この装置は、携帯電話アプリケーション、パーソナル・データ・アシスタント（ＰＤＡ）、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、カメラが取り付けられたデスクトップコンピュータ、あるいは処理フロー１５００の各ステップを実行するために操作可能な他の装置である。

１つの実施形態では、ディスプレイ１６０２は、ステップ１５０２にしたがってユーザに提示され、ディスプレイ１６０４はステップ１５０４にしたがってユーザに提示され、ディスプレイ１６０６はステップ１５０６にしたがってユーザに提示され、ディスプレイ１６０８はステップ１５０８にしたがってユーザに提示され、ディスプレイ１６１０はステップ１５１０にしたがってユーザに提示され、ディスプレイ１６１２はステップ１５１２にしたがってユーザに提示される。別の実施形態では、ディスプレイ１６１４の１つが、ステップ１５１４にしたがってユーザに提示される。ディスプレイ１６１２は、撮影された画像、ライブ画像を含んでいてもよく、ライブ画像を撮影するためのユーザ入力を受信し（例えば、画像１６１６に触れることで）、あるいは画像を再表示するオプションを含んでいてもよい。ディスプレイ１６１２は、画像解析の進捗表示するためのプログレスバー１６１８、文字、および／または他のインジケータも備えていてもよい。

１つの実施形態では、解析はベルトが３つの状態（例えば、良好（good）、使用可能（fair）、不良（bad）；１，２，３など）の１つであることを特定し、ディスプレイ１６１４Ａ、１６１４Ｂ、１６１４Ｃの１つをユーザに表示するために適宜選択する。更なる第１の実施形態では、ディスプレイ１６１４Ａは、解析が、対象ベルトが良好な状態にあることを示していると、ステップ１５１４にしたがってユーザに提示され、更にベルトの使用を継続してもよいことを示してもよい。更なる第２の実施形態では、ディスプレイ１６１４Ｂは、解析が、対象ベルトが使用可能（fair）な状態にあることを示していると、ステップ１５１４にしたがってユーザに提示され、更にベルトが使用寿命の最後に近づいていることを示してもよい。更なる第３の実施形態では、ディスプレイ１６１４Ｃは、解析が、対象ベルトが不良な状態にあることを示していると、ステップ１５１４にしたがってユーザに提示され、更にベルトの交換が必要であることを示してもよい。

各実施形態の十分な理解を得るために、説明では特定の具体例が与えられた。しかし、当業者であれば実施形態は、これらの特定の具体例がなくとも実施できることが理解される。例えば、不必要な具体例によって実施形態を不明確にしないために回路はブロック図で示されてもよい。別の例では、実施形態を不明確にしないために、不必要な具体例を除いた公知の回路、プロセス、アルゴリズム、構成、そして技術が示されてもよい。

また、実施形態は、フローチャート、フローダイアグラム、データ・フロー・ダイアグラム、構造図、あるいはブロック図として示される処理として説明された。フローチャートは、操作を経時的なプロセスとして示したが、多くの操作が並列に、あるいは同時に実行できる。更に、操作の順番は変更することができる。プロセスは、その操作が完了したときに終了することができるが、図には含まれない付加的なステップを備えることもできる。プロセスは、方法、ファンクション、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応するであろう。ファンクションに対応するプロセスの場合、その終了は呼び出しファンクションあるいはメインファンクションへのファンクションの復帰に対応する。

更に、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、あるいはこれらのあらゆる組み合わせで実装されてもよい。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェアあるいはマイクロコードで実装された場合、必要なタスクを行うためのプログラムコードあるいはコードセグメントは、記録媒体など機械読み取り可能な媒体に保存されるであろう。プロセッサは必要なタスクを実行するだろう。コードセグメントは、プロシージャ、ファンクション、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、あるいはインストラクション、データ構造、あるいはプログラムステートメントのあらゆる組み合わせを表しているかもしれない。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、メモリの内容を受け渡し、および／または受け取ることにより別のコードセグメントあるいはハードウェア回路と連結されるであろう。情報、引数、パラメータ、データなどは、メモリ共有、メッセージ受け渡し、トークンパッシング、ネットワーク伝送などあらゆる適当な手段を利用して受け渡し、転送、送信されるであろう。

ここでは、開示の説明的な実施形態が詳細に説明されたが、発明のコンセプトは、別の方法で様々に実施、採用され、添付の請求項は、先行技術による制限を除き、そのようなバリエーションを含むと解釈されることを意図している。

Claims (22)

1. 試験中のデバイスの、選択軸を有するフレームと多数の画素を備える画像を取得し、
   試験中の前記デバイスの前記選択軸に対する角度の指標を検出し、
   前記選択軸と前記指標の間の角度を特定し、
   前記角度の値の負の値分、前記画像を回転し、
   回転画像を保存し、あるいは画像を回転せずに特定されたベルトの解析を実行する
   ことを特徴とする解析される試験中のデバイスの画像の処理方法。
2. 前記指標を検出し、更に、
   どの画素がエッジ画素であるかを特定し、
   エッジ画素の複数の集合のうち、どれが指標候補領域を構成するかを特定し、
   複数の指標候補領域の少なくとも１つから前記指標を特定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 複数の指標候補線の少なくとも１つから前記指標を特定し、更に少なくとも２つの指標候補線を選択し、更に、複数の指標候補領域の代表値、平均値、モードの少なくとも１つから前記指標を特定することを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 複数の指標候補領域の少なくとも１つから前記指標を特定し、更に試験中のデバイスの少なくとも１つのエッジであることを示す複数の指標候補領域から前記指標を特定することを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 更に、少なくとも
   エッジ画素と特定された数が許容範囲を超えているか、
   指標候補線と特定された数が許容範囲を超えているか、
   の１つと特定するとき
   前記画像を変更し、
   変更された画像の画素のうち、どれがエッジ画素であるかを特定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
6. 前記画像の変更が、解像度、コントラスト、明るさ、少なくとも１つのカラー値、ガンマ、鮮鋭度の少なくとも１つを変更することにより行われることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. どの画素が、エッジ画素であるか特定し、更に前記画素を特定するために画素に対して画素近傍解析を実施することを特徴とする請求項２に記載の方法。
8. 更に前記画像を装置に表示することを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 更に適用された第１解像度の影響を実質的に無効にするため第２解像度を適用することを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 試験中のデバイスの撮影画像からより好適な画像を生成することができるイメージプロセッサと、
    より好適な画像を評価することができる解析モジュールと、
    より好適な画像を保存できる記録媒体と
    を備えることを特徴とする画像に基づく評価システム。
11. 更に前記画像を撮影可能な撮像装置を備えることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
12. 更に前記システムに対する入力コマンドを人間であるユーザから受信でき、提供できるユーザインタフェースを備えることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
13. 試験中の対象物の撮影画像のフレームに対する角度を特定できる画像回転検出手段と、
    試験中の前記対象物において特定された前記角度の負の値分、前記撮影画像を回転できる画像回転手段と
    を前記イメージプロセッサが更に備えることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
14. 更に前記撮影画像を強調することができる画像強調手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
15. 前記画像回転検出手段が更に指標位置検出手段を備えることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
16. 更に前記撮影画像からの試験中の前記対象物を解析することができる画像解析モジュールを備えることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
17. 実行時、計算装置が
    試験中のデバイスの画像を取得し、
    試験中の前記デバイスの選択軸に対する角度の指標を検出し、
    前記選択軸と前記指標の間の角度を特定し、
    前記角度の負の値分、前記画像を回転し、
    回転された画像を保存する
    プロセスを実行するプログラムを記録する非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体。
18. 指標の検出において、更に
    エッジ画素であることを示す近傍画素を特定し、
    エッジ画素の複数の集合から複数の候補線を特定し、
    前記複数の候補線の少なくとも１つから前記指標を特定する
    ことを特徴とする請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体。
19. 指標の検出において、更に試験中の前記デバイスの第１、第２エッジを特定することを特徴とする請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体。
20. 指標の検出において、更に前記第１、第２エッジの間にない画像部分を実質的に取り除くために回転画像を切り取ることを特徴とする請求項１９に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体。
21. 更に前記第１、第２エッジを超えた切り取りバッファを含むように回転画像を切り取ることを特徴とする請求項１９に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体。
22. 前記切り取りバッファが実質的に１０％切り取られた回転画像よりも大きいことを特徴とする請求項２１に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体。