JP2019504294A - 車両車輪用のタイヤをチェックするための方法および装置 - Google Patents

Abstract

車両車輪用のタイヤ（２）をチェックするための方法および装置（１８）であって、回転テーブル（３５）の支持部分（３６）上に、チェック予定のタイヤ（２）のサイドウォール（１１）を置いた状態で、タイヤ（２）をチェックステーション（２７）に搬送することであって、支持部分（３６）が、平面上に横たわり、回転テーブル（３５）が、前記平面に垂直な回転軸（Ｚ）を有する、搬送することと、前記平面においてタイヤ（２）の回転軸（Ｒ）を回転テーブル（３５）の回転軸（Ｚ）と位置合わせするように適応させたセンタリング動作を実行することとを行うように提供される方法および装置（１８）。センタリング動作は、ａ）回転テーブル（３５）の前記支持部分（３６）上に置かれたタイヤ（２）の画像を取得することと、ｂ）取得画像において、選択された１つの中心点（Ｐｃ）で交差する、数ｎの解析方向α１、α２を定義することであって、ｎおよびｉが整数であり、ｎ＞１および１≦ｉ≦ｎである、定義することと、ｃ）各解析方向α_ｉに対して、取得画像において、前記解析方向αｉに垂直な、数ｍの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを定義することであって、ｍおよびｊが整数であり、ｍ＞１および１≦ｊ≦ｍである、定義することと、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して画像の対称のレベルを計算することであって、前記対称のレベルが、タイヤ（２）の中心がそれぞれの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上に位置する確率を示す、計算することと、前記解析方向αｉに沿った前記対称のレベルの変動を示す確率分布Ｐ^αｉを決定することと、ｄ）前記解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎに対して計算された確率分布Ｐ^αｉの組合せを通じて得られた累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}に基づいてタイヤ（２）の中心を決定することと、前記決定された中心を通過しかつ前記平面に垂直な軸において、タイヤ（２）の回転軸（Ｒ）を識別することとによって、前記平面においてタイヤ（２）の回転軸（Ｒ）を識別することを含む。

Description

本発明は、車両車輪用のタイヤをチェックするための方法および装置に関する。

また、本発明は、車両車輪用のタイヤの中心の位置を推定するための方法にも関する。

本発明は、タイヤが設計仕様に準拠するかを検証するように、具体的には、想定される外部の欠陥（半径方向外表面および／または半径方向内表面上）および／またはタイヤの構造の内側の欠陥を検出するように、ひいては、準拠するものをストレージに送り、かつ、欠陥があるものを排出することができるように適応させた、好ましくは成形および加硫されたタイヤに対して実行されるチェックの分野のものである。

車両車輪用のタイヤは、典型的には、実質的にトロイダルの構成に従って成形されたカーカス構造を含み、カーカス構造は、対向する端部をそれぞれ有する少なくとも１つのカーカスプライを含む。カーカスプライは、それぞれの環状固着構造に係合し、環状固着構造の各々は、普通は、回転軸から半径方向に離れるにつれて徐々に先細になる少なくとも１つの充填挿入部材が一般に塗布される「ビードコア」と呼ばれる少なくとも１つの実質的に円周方向の環状挿入部材によって形成される。環状固着構造は、「ビード」という名称で普通は識別されるエリアに配置される。ビードは、それぞれの取り付けリム上のタイヤのいわゆる「嵌合径」に実質的に対応する内径を有する。また、タイヤは、クラウン構造も含み、クラウン構造は、タイヤの回転軸に対してカーカスプライの半径方向外側の位置に配置された少なくとも１つのベルトストリップと、ベルトストリップの半径方向外側のトレッドバンドとを含む。典型的には、所望のトレッドパターンを画定するように配列された縦溝および横溝が、トレッドバンドに成形される。トレッドバンドとベルトストリップとの間には、トレッドバンド自体とのベルトストリップの安定した接続を保証するのに適した特性を有する弾性材料で作られているいわゆる「アンダーレイヤ」が存在し得る。また、タイヤは、該タイヤの回転軸に垂直な中間平面を基準にタイヤの軸方向外表面を表す、弾性材料で作られている１対のいわゆるサイドウォールも含む。例えば、サイドウォールは、環状固着構造に対して、カーカスプライに対して、ベルトストリップに対して、そして場合により、少なくとも１つのトレッドバンド部分に対して、軸方向外表面を表す。「チューブレス」タイヤでは、カーカスプライに対して半径方向内方の位置には、普通は「ライナ」と呼ばれる弾性材料の少なくとも１つのレイヤが存在し、ライナは、気密性の特性を有し、一般に、一方のビードから他方のビードまで延在する。

タイヤの生産サイクルは、タイヤ自体の様々なコンポーネントが作られるおよび／または組み立てられる構築プロセスの後、成形および加硫ラインへの構築グリーンタイヤの移送を提供し、成形および加硫ラインでは、所望のジオメトリおよびトレッドパターンに従ってタイヤの構造を定めるように適応させた成形および加硫プロセスが実行される。

「弾性材料」という用語は、少なくとも１つの弾性重合体および少なくとも１つの補強フィラーを含む組成物を示すことを意図する。また、そのような組成物は、例えば、架橋剤および／または可塑剤のような添加剤も含む。架橋剤の存在のおかげで、そのような材料は、最終的な製造品を形成するために、加熱を通じて架橋することができる。

「グリーンタイヤ」という用語は、構築プロセスによって得られ、成形も加硫も未だ行われていないタイヤを示すことを意図する。

「完成タイヤ」という用語は、構築プロセスから得られ、その後、成形および加硫が行われた完成タイヤを示すことを意図する。

「タイヤ」という用語は、完成タイヤまたはグリーンタイヤを示すことを意図する。

タイヤの「モデル」という用語は、タイヤを区別する１組の幾何学的特性、言い換えれば、例えば、トレッドバンドの幅、サイドウォールの高さ、嵌合径および／または外径を示すことを意図する。

「軸方向の」、「軸方向に」、「半径方向の」、「半径方向に」、「円周方向の」および「円周方向に」という用語は、タイヤに関連して使用される。

具体的には、「軸方向の」および「軸方向に」という用語は、タイヤの回転軸に実質的に平行な方向に配列／測定されるかまたは延在する基準／大きさとして意図される。

「半径方向の」および「半径方向に」という用語は、タイヤの回転軸と交差する方向に配列／測定されるかまたは延在し、かつ、そのような回転軸に垂直な平面にある基準／大きさとして意図される。

「円周方向の」および「円周方向に」という用語は、タイヤの回転軸の周りに展開している円周に沿って配列／測定されるかまたは延在する基準／大きさとして意図される。

「タイヤの軸方向半部」という用語は、タイヤの回転軸に垂直な軸方向の中間平面によって区切られ、かつ、タイヤ自体のビードから等距離にあるタイヤの半分を示すことを意図する。

「タイヤの少なくとも一方の軸方向半部」という用語は、上記で定義されるような完全な半部に加えて、場合により、前述の中間平面から軸方向に延在する他方の半部のさらなる部分を示すことを意図する。

「下」、「上」、「低い」、「高い」、「上方」という用語は、地面に対する要素（例えば、タイヤのコンポーネント、タイヤ、装置、デバイスなどのような）の相対位置または別の要素に対する前記要素のうちの１つの相対位置を識別する。

「二次元画像」という用語は、画素の行列で構成されているデジタル画像を示すことを意図し、各画素は、１対の座標（ｋ，ｌ）（行列の行および列番号を表す）および数量値（例えば、画素のグレーもしくはカラーの強度または既定のポイントからの画素の距離のような）と関連付けられる。

タイヤに対する「側面視」という用語は、タイヤのサイドウォール、ビードおよび／またはショルダ部分を少なくとも含めることができる視界を示すことを意図する。好ましくは、タイヤに対する「側面視」という用語は、実質的にタイヤの回転軸に基づく視界を意味する。

生産プロセスでは、タイヤは、想定される欠陥および／または生産異常の存在を検証するためのチェックの対象となる。

欧州特許第２３９０６２１号は、回転テーブルと、回転テーブル上でタイヤが回転している間にタイヤのそれぞれの内表面領域の画像を取得するように適応させた１組のカメラとを含むタイヤ外観検査装置を開示している。タイヤの中心と回転テーブルの回転軸との間の想定されるミスアラインメントの影響は、画像自体の適切な処理によって、タイヤが回転している間に取得された画像から自動的に排除される。

欧州特許第２７１１６９３号は、トレッドパターン要素を含むタイヤの接触エリアにおける凸欠陥を検出するための方法を開示している。そのような方法は、回転テーブル上でタイヤが回転している間にタイヤのトレッドにスリット光を照射することによって、タイヤの領域の二次元画像を取得することを含む。取得画像は、タイヤの中心と回転テーブルの回転軸との間のミスアラインメントに起因する偏心の影響を排除するステップを含む、様々な処理ステップの対象となる。

本出願人は、タイヤの円周全体に対するタイヤの表面の画像を取得するように適応させた適切な画像取得デバイスに対してタイヤをその上で回転させる回転テーブルを含み得る適切なチェックステーションでチェックを実行できることに気付いた。そのようなステーションでは、画像の正確な取得の目的のため、タイヤの中心は、回転テーブルの回転軸を中心とすることが重要である。

本出願人は、欧州特許第２３９０６２１号および欧州特許第２７１１６９３号によって説明されているタイヤの回転軸と回転テーブルの回転軸との間のミスアラインメントを管理するための方法は、ミスアラインメントの事後の補正に基づくことに気づいた。具体的には、そのような方法は、回転テーブル上でタイヤが回転している間のタイヤの画像の取得、タイヤの中心とテーブルの回転軸との間の想定されるミスアラインメントの存在を判断するための取得画像の解析、および、そのような画像に対するそのようなミスアラインメントの影響を事後補正するための取得画像の処理を予測する。

本出願人は、タイヤの中心とテーブルの回転軸との間のミスアラインメントの存在下で、取得画像の焦点が正しく合わされていないおよび／または取得画像がカメラの視野内に正しく配置されていないという、限られた被写界深度および／または視野を有するカメラの使用の事例において特に、そのようなタイプの事後補正にはリスクがあることを認識した。これにより、そのような画像に対して実行される処理の正確度および信頼性が損なわれる恐れがある。

その上、大多数の異なるタイヤのモデルを生産するプラントでは、本出願人は、非常に小さい欠陥および／または画像取得デバイスによるアクセスが難しいタイヤの領域（例えば、半径方向内表面の）に位置する欠陥の検出さえも可能な正確なチェックを実行するため、回転テーブル上でタイヤが回転している際の画像の取得に使用されるデバイスをそのような領域のできる限り近くに配置することが絶対不可欠であることに気付いた。これは、高解像度かつ正しく焦点が合わされた精密な画像の取得を保証し、それと同時に、デバイス自体を損傷する恐れがある不適切な操作の実行を回避するためである。具体的には、本出願人は、例えば、多かれ少なかれ丸みを帯びたサイドウォール、多かれ少なかれ顕著なサイドウォール高さおよび同様のものを考慮に入れるため、そのような画像取得デバイスの配置が、チェックされているタイヤの特定のモデルの幾何学的特性に従って正確に調整されなければならないことに気付いた。

画像取得デバイスがタイヤに非常に近い位置に配置され、デバイスの操作空間が非常に狭いそのような状況では、タイヤの回転軸と回転テーブルの回転軸との間のミスアラインメントの前述の事後補正技法は、リスクを伴う。実際に、ミスアラインメントの事例では、回転テーブル上で回転している間に、タイヤが画像取得デバイスと衝突する可能性があるというリスクがある。

本出願人は、チェック用に画像を取得する目的でそのようなテーブル上でタイヤを回転させる前に、タイヤの回転軸と回転テーブルの回転軸との間の想定されるミスアラインメントを事前に決定できるようにし、ミスアラインメントが存在する場合は、タイヤの回転軸を回転テーブルの回転軸と位置合わせできるようにする解決法を通じて、上記の問題を克服できることを認識した。

より正確に言えば、本出願人は、タイヤの回転軸の位置の推定を含む、タイヤの回転軸を回転テーブルの回転軸と位置合わせするように適応させたセンタリング手順を通じて、そのような問題を克服できることを見出した。そのような推定は、回転テーブルの支持部分上にサイドウォールを置いた状態での側面視に基づくタイヤの画像の取得およびこうして取得された画像の処理を通じて実行される。画像の処理は、確率分布を組み合わせた累積確率分布の決定を含み、確率分布は、画像のそれぞれの解析方向に対して、タイヤの中心が、そのような解析方向に垂直な潜在的対称軸上に位置する確率を示す。

その第１の態様によれば、本発明は、車両車輪用のタイヤをチェックするための方法に関し、各タイヤは回転軸を有する。

好ましくは、方法は、回転テーブルの支持部分上にチェック予定のタイヤのサイドウォールを置いた状態で、タイヤをチェックステーションに搬送するように提供され、支持部分は、平面上に横たわり、回転テーブルは、前記平面に垂直な回転軸を有する。

好ましくは、方法は、前記平面においてタイヤの回転軸を回転テーブルの回転軸と位置合わせするように適応させたセンタリング動作を実行するように提供される。

好ましくは、センタリング動作は、前記平面においてタイヤの回転軸を識別することを含む。

好ましくは、タイヤの回転軸を識別することは、ａ）側面視に基づき、回転テーブルの前記支持部分上に置かれたタイヤの画像を取得することを含む。

好ましくは、タイヤの回転軸を識別することは、ｂ）取得画像において、選択された１つの中心点で交差する、数ｎの解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎを定義することであって、ｎおよびｉが整数であり、ｎ＞１および１≦ｉ≦ｎである、定義することを含む。

好ましくは、タイヤの回転軸を識別することは、ｃ）各解析方向α_ｉに対して、
ｃ１）取得画像において、解析方向α_ｉに垂直な、数ｍの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを定義することであって、ｍおよびｊが整数であり、ｍ＞１および１≦ｊ≦ｍである、定義することと、
ｃ２）前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して画像の対称のレベルを計算することであって、前記対称のレベルが、タイヤの中心がそれぞれの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上に位置する確率を示す、計算することと、
ｃ３）前記解析方向α_ｉに沿った前記対称のレベルの変動を示す確率分布Ｐ^αｉを決定することと
を含む。

好ましくは、ｄ）において、前記解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎに対して計算された確率分布Ｐ^αｉの組合せを通じて得られた累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}に基づいてタイヤの中心が決定される。

好ましくは、ｅ）において、前記決定された中心を通過しかつ前記平面に垂直な軸において、タイヤの回転軸が識別される。

本出願人は、タイヤの側面視に基づき撮影された画像に基づいて（言い換えれば、静止した回転テーブルで取得することができるタイヤの側面画像に基づいて）タイヤの回転軸を識別する、本発明によるチェック方法は、タイヤの回転軸と回転テーブルの回転軸との間の想定されるミスアラインメントを事前に決定し、ミスアラインメントが存在する場合は、チェック用の画像を取得する目的でタイヤをそのようなテーブル上に固定して回転させる前に、タイヤの回転軸を回転テーブルの回転軸と位置合わせできるようにすると考える。

これにより、特に回転テーブル上で回転しているタイヤに対して実行されるチェックの正確性、信頼性および安全性に関する上記で概説される要件を満たす大多数のタイヤのモデル（互いに全く異なるものでさえ）を生産するプラントを含む任意の生産プラントにおいて構築／生産されたタイヤをチェックするための産業規模の自動システムを作ることができる。

その第２の態様によれば、本発明は、車両車輪用のタイヤをチェックするための装置に関し、各タイヤは回転軸を有する。

好ましくは、前記装置は、少なくとも１つのチェックステーションを含む。

好ましくは、前記少なくとも１つのチェックステーションは、タイヤのサイドウォールを受け入れて支持するように構成された支持部分を有する、回転軸の周りを回転するテーブルを含み、支持部分は、回転テーブルの回転軸に垂直な平面上に横たわる。

好ましくは、前記少なくとも１つのチェックステーションは、側面視に基づき、回転テーブルの前記支持部分上に置かれたタイヤの画像を取得するように適応させた画像取得デバイスを含む。

好ましくは、前記少なくとも１つのチェックステーションは、前記平面においてタイヤの回転軸を回転テーブルの回転軸と位置合わせするように適応させたセンタリング動作を管理するように構成された電子ユニットを含む。

好ましくは、センタリング動作は、前記平面においてタイヤの回転軸を識別することを含む。

好ましくは、タイヤの回転軸を識別することは、取得画像において、選択された１つの中心点で交差する、数ｎの解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎを定義することを含み、ｎおよびｉが整数であり、ｎ＞１および１≦ｉ≦ｎである。

好ましくは、タイヤの回転軸を識別することは、各解析方向α_ｉに対して、
取得画像において、解析方向α_ｉに垂直な、数ｍの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを定義することであって、ｍおよびｊが整数であり、ｍ＞１および１≦ｊ≦ｍである、定義することと、
前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して画像の対称のレベルを計算することであって、前記対称のレベルが、タイヤの中心がそれぞれの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上に位置する確率を示す、計算することと、
前記解析方向α_ｉに沿った前記対称のレベルの変動を示す確率分布Ｐ^αｉを決定することと
を含む。

好ましくは、タイヤの回転軸を識別することは、前記解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎに対して計算された確率分布Ｐ^αｉの組合せを通じて得られた累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}に基づいてタイヤの中心を決定することを含む。

好ましくは、タイヤの回転軸は、前記決定された中心を通過しかつ前記平面に垂直な軸において識別される。

その別の態様によれば、本発明は、車両車輪用のタイヤの中心の位置を推定するための方法に関する。

好ましくは、方法は、ａ）において、平面上に横たわる支持部分上にサイドウォールを置いた状態で、側面視に基づき、タイヤの画像を取得するように提供される。

好ましくは、方法は、ｂ）において、取得画像において、選択された１つの中心点で交差する、数ｎの解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎを定義するように提供され、ｎおよびｉは整数であり、ｎ＞１および１≦ｉ≦ｎである。

好ましくは、ｃ）において、各解析方向α_ｉに対して、方法は、
ｃ１）取得画像において、解析方向α_ｉに垂直な、数ｍの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを定義することであって、ｍおよびｊが整数であり、ｍ＞１および１≦ｊ≦ｍである、定義することと、
ｃ２）前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して画像の対称のレベルを計算することであって、前記対称のレベルが、タイヤの中心がそれぞれの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上に位置する確率を示す、計算することと、
ｃ３）前記解析方向α_ｉに沿った前記対称のレベルの変動を示す確率分布Ｐ^αｉを決定することと
を行うように提供される。

好ましくは、ｄ）において、前記解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎに対して計算された確率分布Ｐ^αｉの組合せを通じて得られた累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}に基づいてタイヤの中心の位置が決定される。

本出願人は、タイヤの軸対称を利用する本発明による方法が、正確（好ましくは、１ミリメートル未満の精度を提供する）、簡単かつ高速の手順を用いてタイヤの中心の推定を可能にすることを考慮する。また、手順を反復する可能性も、取得画像における想定される望まない非対称性および外乱に対して、方法をますます正確かつロバストなものにすることができる。

また、本出願人は、タイヤの軸対称およびその側面視に基づいて撮影された画像の解析に基づく本発明による方法が、その形状に関して事前に想定する必要なく、タイヤの中心の推定を可能にすることも考慮する。これにより、有利には、例えばビードにおける想定される成形バリの存在および／または支持部分上に載せた空気の抜けたタイヤが変わり易く予測不能な方法で被り得る変形が原因で完全な円形ではないタイヤの内部形状の存在下でさえ、タイヤの中心を正確に推定できるようになる。

本発明は、前述の態様の少なくとも１つにおいて、以下の好ましい特性の少なくとも１つを有し得る。

好ましくは、前記確率分布Ｐ^αｉは、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する画像の対称のレベルの前記計算に基づいて決定される。

好ましくは、回転テーブルの前記支持部分は、水平平面上に横たわる。

好ましくは、前記側面視に基づいて取得されたタイヤの前記画像は、二次元画像である。

好ましい実施形態によれば、ｄ）において、タイヤの中心は、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の最大値の画像の領域を決定し、前記領域の重心を計算することによって識別される。

好ましくは、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の最大値の画像の前記領域は、累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が閾値を超える確率値を取る画像の領域に対応する。

さらに一層好ましくは、前記閾値は、Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の最大値に応じて事前に決定することができる。

好ましくは、ｄ）において、タイヤの中心は、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が閾値より高い値を取る画像の画素を選択し、前記画素の重心を計算することによって識別される。

代替の実施形態によれば、ｄ）において、タイヤの中心は、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が最大値を有する画像の画素を識別することによって識別される。

好ましい実施形態によれば、方法は、１以上の既定の回数だけｂ）〜ｄ）を反復するように提供され、毎回、直近で先行する反復において推定されたタイヤの中心を、選択された中心点として取り入れる。

好ましくは、第１の反復では、選択された中心点は、回転テーブルの中心に対応する。

好ましい実施形態によれば、各反復において、累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}は、直近で先行する反復に対して、より近い潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを解析することによって得られる。これにより、有利には、正確性と演算性能を同時に最適化できるようになる。

好ましい実施形態によれば、各反復において、累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}は、直近で先行する反復に対して、低減されたエクスカーションＥに沿って潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを解析することによって得られ、前記エクスカーションＥは、解析方向α_ｉに沿って延在し、選択された中心点にセンタリングされる。これにより、有利には、正確性と演算性能を同時に最適化できるようになる。

好ましくは、各反復において、各解析方向α_ｉに対して、直近で先行する反復に対して、同じ数ｍの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍが考慮される。

好ましくは、各反復において、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍは、前記エクスカーションＥ内で等距離である。

好ましくは、各解析方向α_ｉに対しておよび各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する画像の対称のレベルは、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して画像の両側に位置する取得画像の画素を解析することによって計算される。

好ましい実施形態によれば、各解析方向α_ｉに対しておよび各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する画像の対称のレベルは、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して画像の両側に位置する取得画像の画素を解析することによって計算され、解析される画素は、各反復において、直近で先行する反復に対してその数が増加する。これにより、正確性と演算性能を同時に最適化できるようになる。

好ましくは、解析される画素は、各解析方向α_ｉの各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、取得画像内で定義された対象領域内で選択される。

好ましくは、各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記対象領域は、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して対称である。

好ましくは、各解析方向α_ｉの各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記対象領域は、タイヤの内半径および外半径の公称値に応じてサイズ指定された内半径および外半径のそれぞれを有する環形と、解析方向α_ｉ上の長い方の中心線および潜在的対称軸ｓ_ｉｊ上の短い方の中心線を有する長方形との交差部分によって定義される。

好ましくは、前記長方形は、タイヤの外径以上の解析方向α_ｉに沿った長さｗと、タイヤの外半径に実質的に等しい潜在的対称軸に沿った高さｈとを有する。

好ましくは、環形の内半径は、タイヤの内半径の公称値の１００％〜１０２％に含まれる。これは、ビードにおいて想定される成形バリを解析から除外するために有利である。

好ましくは、環形の外半径は、タイヤの外半径の公称値の１００％〜１０２％に含まれる。これにより、有利には、前記潜在的対称軸の各々に対する画像の対称のレベルの傾向におけるよりクリーンな推移を有することができるようになる。

好ましい実施形態によれば、ｃ２）において、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各軸ｓ_ｉｊに対して画像の対称のレベルを計算することは、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して一方の側に位置する画像の画素の強度（例えば、グレーの）と、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して画像の反対側に位置する鏡像対応画素（specular pixels）の強度との二乗平均平方根偏差
を計算することを含む。

好ましくは、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して画像の対称のレベルを計算することは、前記二乗平均平方根偏差
の二次導関数を計算することを含む。

好ましくは、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して画像の対称のレベルを計算することは、二次導関数をフィルタリングすることを含む。

さらに一層好ましくは、二次導関数の前記フィルタリングは、閾値を下回る二次導関数の値のすべてをゼロに等しくなるように設定することによって計算される。

好ましくは、各解析方向α_ｉに対して、決定された確率分布Ｐ^αｉが、既定の閾値より低い最大値を有する場合は、確率分布Ｐ^αｉは、累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}を得る際には考慮されない。これにより、有利には、信頼できないまたは不確かな確率分布を破棄することができるようになる。

代替の実施形態では、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}は、確率分布Ｐ^αｉのすべてを組み合わせることによって得られる。

好ましくは、ａ）において、画像は、静止した回転テーブルで取得される。

好ましくは、ｄ）において、タイヤの中心の座標は、画像の二次元基準系において識別され、前記座標は、回転テーブルの三次元デカルト基準系に変換される。

好ましくは、実際に、システムは較正され、画像取得デバイス（例えば、カメラ）からタイヤの上表面（上を向いたサイドウォール）までの距離は分かっている。

好ましくは、センタリング動作は、前記平面上で、回転テーブルの回転軸とタイヤの回転軸との間の偏位を検出することを含む。

好ましくは、前記偏位の存在下では、センタリング動作は、タイヤの回転軸が回転テーブルの回転軸と実質的に位置合わせされるまで、前記平面上で、回転テーブル（静止したままである）の回転軸に対してタイヤを動かすことを含む。

好ましくは、方法は、前記偏位が既定の値を下回る（好ましくは、１ｍｍ未満、さらに一層好ましくは、０．１ｍｍ未満）ように低減されるまで、タイヤを動かすように提供される。

好ましくは、方法は、センタリング動作の後、回転テーブルの前記回転軸の周りでタイヤと共に回転テーブルを回転させ、回転テーブルとタイヤが回転している間に前記タイヤに対するチェックを実行するように提供される。

好ましくは、画像取得デバイスは、回転テーブルの回転軸と実質的に一致する光軸を有するように配置されたカメラを含む。

好ましくは、画像取得デバイスは、レンズを下に向けた（言い換えれば、回転テーブルの支持部分上に置かれたタイヤに向けた）状態で回転テーブルの上方に配置されたカメラを含む。

好ましくは、回転テーブルは、回転テーブルの前記回転軸の周りを回転できるように、基盤上に取り付けられる。

好ましくは、前記少なくとも１つのチェックステーションは、前記回転軸の周りで回転テーブルを回転させるように構成された移動デバイスを含む。

好ましくは、回転テーブルの支持部分は、前記平面に属する２つの方向ｘ、ｙに従って、回転テーブルの回転軸を基準に前記平面において動かすことができる。

好ましくは、前記２つの方向ｘ、ｙは直交する。

好ましくは、前記少なくとも１つのチェックステーションは、前記平面に属する２つの方向ｘ、ｙに従って前記支持部分を動かすために回転テーブルの支持部分に動作可能に接続された少なくとも１つのアクチュエータを含む。

好ましくは、電子ユニットは、タイヤの回転軸が回転テーブルの回転軸と実質的に位置合わせされるまで、前記２つの方向ｘ、ｙの少なくとも１つに従って回転テーブルの支持部分を動かすために、前記少なくとも１つのアクチュエータを制御するように構成される。

好ましくは、回転テーブルは、前記２つの方向ｘ、ｙの第１の方向ｘに沿って移動可能な、前記支持部分を保持するエンドレスコンベアを含む。

好ましくは、前記エンドレスコンベアは、既定のストロークに対して、前記２つの方向ｘ、ｙの第２の方向ｙに沿って移動させることができる。

好ましくは、エンドレスコンベアは、１対のローラに巻きつけたコンベアベルトを含み、コンベアベルトの上表面は、支持部分を画定する。

好ましくは、エンドレスコンベアは、多数の電動ローラを含み、前記電動ローラの上表面のアセンブリは、前記支持部分を画定する。

本発明のさらなる特性および利点は、単なる非限定的な例として提供されるそのいくつかの例示的な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになり、前記説明は、添付の図面を参照する。

車両車輪用のタイヤを生産するためのプラントを概略的に示す。 タイヤの回転軸および半径を含む平面で取られた、タイヤの半径方向の半断面を示す。 図１のプラントに属するタイヤをチェックするための装置のチェックステーションの斜視図を示す。 図３のチェックステーションの要素を概略的に示す。 本発明による、タイヤの中心を推定するための方法を実行するために使用することができるアルゴリズムの好ましい実施形態のフロー図を概略的に示す。 図５のアルゴリズムにおいて使用することができる解析方向α_ｉに垂直なｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを概略的に示す。 図５のアルゴリズムにおいて使用することができる解析の対象の領域を概略的に示す。 タイヤの中心が図６の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上にある画像の画素上に位置する確率分布を決定するために、図５のアルゴリズムにおいて実行することができる動作の結果を概略的に示す。 タイヤの中心が図６の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上にある画像の画素上に位置する確率分布を決定するために、図５のアルゴリズムにおいて実行することができる動作の結果を概略的に示す。 タイヤの中心が図６の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上にある画像の画素上に位置する確率分布を決定するために、図５のアルゴリズムにおいて実行することができる動作の結果を概略的に示す。 タイヤの中心が図６の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上にある画像の画素上に位置する確率分布を決定するために、図５のアルゴリズムにおいて実行することができる動作の結果を概略的に示す。 タイヤの中心が図６の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上にある画像の画素上に位置する確率分布を決定するために、図５のアルゴリズムにおいて実行することができる動作の結果を概略的に示す。 図５のアルゴリズムにおいて実装することができる累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の決定を概略的に示す。 図５のアルゴリズムにおいて実装することができる累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の決定を概略的に示す。 図５のアルゴリズムにおいて実装することができる累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の決定を概略的に示す。 図５のアルゴリズムにおいて実装することができる累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の決定を概略的に示す。 図５のアルゴリズムにおいて実装することができる累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の決定を概略的に示す。

図１は、車両車輪用のタイヤ２を生産するためのプラント１を示す。

図２は、プラント１で生産することができるタイヤ２の例を示す。

タイヤ２は、回転軸Ｒと、回転軸Ｒに垂直な中間平面Ｍとを有する（図２では、タイヤ２の部分に対する回転軸Ｒの位置は、完全に表示的および概略的に示されていることに留意されたい）。中間平面Ｍは、タイヤ２を第１の軸方向半部２ａおよび第２の軸方向半部２ｂに分割する。図解を簡単にするため、図２は、タイヤ２の第１の軸方向半部２ａのみを示し、残りの半分２ｂは、実質的に鏡像のようなものである（前述の中間平面Ｍに対して対称ではない場合があるトレッドパターンを除いて）。

タイヤ２は、本質的には、１つまたは２つのカーカスプライ４ａ、４ｂを有するカーカス構造３を含む。不透過性の弾性材料またはいわゆるライナ５は、カーカスプライ４ａ、４ｂの内側に貼付される。２つの環状固着構造６（図２では、その軸方向半部２ａのみが示されている）は、軸対称位置（中間平面Ｍに対して）において、カーカスプライ４ａ、４ｂのそれぞれの末端縁と係合される。２つの環状固着構造６の各々は、半径方向外方位置に弾性フィラー６ｂを保持するいわゆるビードコア６ａを含む。２つの環状固着構造６は、普通は「ビード」７という名称で識別されるエリア近くに統合され（図２では、その軸方向半部２ａのみが示されている）、そこでは、普通は、タイヤ２とそれぞれの取り付けリムとの係合が行われる。ベルトレイヤ８ａ、８ｂを含むベルト構造８は、カーカスプライ４ａ、４ｂの周りに円周方向に付与され、トレッドバンド９は、ベルト構造８上に円周方向に並置される。ベルト構造８は、前述のレイヤ８ａ、８ｂに対して半径方向外方位置に、ゼロ度で知られているさらなるレイヤ（図示せず）を含み得る。ベルト構造８は、いわゆる「サブベルト挿入部材」１０と関連付けることができ、サブベルト挿入部材１０の各々は、カーカスプライ４ａ、４ｂとベルト構造８の軸対称末端縁のうちの１つとの間に配置される。２つのサイドウォール１１（各々が対応するビード７からトレッドバンド９の対応する側端縁まで延在する）は、カーカスプライ４ａ、４ｂ上に軸対称位置（中間平面Ｍに対して）に付与される。トレッドバンド９のそれぞれの側端縁近くの各サイドウォール１１の部分とそれぞれのサイドウォール１１近くのトレッドバンド９の各部分との総合体は、タイヤ２のショルダとして知られている。

図１を特に参照すると、プラント１は、グリーンタイヤの構築ライン１３と、構築ライン１３の下流に動作可能に配置された成形および加硫ライン１４とを含む。

図１に示されるプラント１の非限定的な実施形態では、構築ライン１３は、カーカス構造構築ライン１５と、クラウン構造構築ライン１６（各クラウン構造は、ベルト構造８、トレッドバンド９および場合によりサイドウォール１１の少なくとも一部を少なくとも含む）と、成形およびアセンブリステーション１７とを含む。

カーカス構造構築ライン１５では、形成ドラム（図示せず）は、カーカスプライ４ａ、４ｂ、ライナ５、環状固着構造６および場合によりサイドウォール１１の少なくとも一部を含むカーカス構造３を各形成ドラム上に形成するように構成された異なる作業ステーション（図示せず）間で移動される。

同時に、クラウン構造構築ライン１６では、１つまたは複数の補助ドラム（図示せず）は、各補助ドラム上にクラウン構造を形成するように配置された異なる作業ステーション（図示せず）間で順番に移動される。

成形およびアセンブリステーション１７では、カーカス構造構築ライン１５においてそれ自体の形成ドラム上に形成されたカーカス構造３は成形され、クラウン構造構築ライン１６において形成されたクラウン構造に取り付けられる。

プラント１の他の実施形態では、示されてはいないが、構築ライン１３は、異なるタイプのもの、例えば、単一の形成ドラム上に前述のコンポーネントのすべてを形成するように配置されたものであり得る。

構築ライン１３によって構築されたグリーンタイヤは、１つまたは複数の加硫機を含む成形および加硫ライン１４に移送される。

成形および加硫ライン１４から、完成タイヤ２は、既定の頻度および対応する事前に定義された生産サイクル時間で順番に次々と出てくる。

成形および加硫ライン１４の下流では、プラント１は、成形および加硫の後にタイヤ２のチェックを実行するように構成された装置１８を含む。

追加のまたは代替の実施形態（図示せず）では、プラント１は、構築ライン１３と成形および加硫ライン１４との間に配置された、成形および加硫ステップの前にグリーンタイヤのチェックを実行するように構成された同じ装置１８を含み得る。

タイヤをチェックするための装置１８は、以下で説明される方法に従って、想定される欠陥の存在を検証するために、タイヤ２が品質管理の対象となる少なくとも１つのチェックステーション２７を含む。典型的には、装置１８は多くのチェックステーション２７を含むが、図解を簡単にするため、図１は、１つのチェックステーション２７しか示していないことに留意されたい。

チェック予定のタイヤ２は、順番に次々と装置１８に入り、実質的に直線の進行方向Ｆに沿って順番にチェックステーション２７を通過する。

図３および４を特に参照すると、各チェックステーション２７は、地面に載せた、基盤３４（図４）が収納されるフレーム２８を含む。回転テーブル３５は、垂直回転軸Ｚの周りで回転させることができるように、基盤３４上に取り付けられる。回転テーブル３５は、チェック予定のタイヤ２のサイドウォール１１を受け入れて支持するように構成された実質的に水平な支持部分３６を有する。

示される実施形態によれば、回転テーブル３５は、回転支持部３７（図４）を含み、回転支持部３７は、基盤３４の上方に配置され、前記垂直回転軸Ｚの周りで回転可能に基盤３４と結合される。回転支持部３７は、基盤３４から出ているシャフト３７Ａに固定接続される。シャフト３７Ａは、移動デバイス３８（図４では概略的に示されている）に接続され、移動デバイス３８は、基盤３４に設置され、回転テーブル３５を前記垂直回転軸Ｚの周りで回転させるように構成される。垂直回転軸Ｚは、基盤３４に対しておよび地面に対して固定されている（動かすことができない）。

エンドレスコンベア３９は、回転支持部３７上に取り付けられる。具体的には、エンドレスコンベア３９は、その下面に提供されるプレートによって画定されるスライド４０（図４）を含み、スライド４０は、１対の摺動ブロック４１（図４）を備える。摺動ブロック４１の各々は、回転支持部３７の上面に取り付けられたそれぞれのガイド４２（図４）と摺動可能に係合される。

スライド４０は、その上面に、スライド４０に固定接続されたブラケット（図示せず）にヒンジで連結された１対のローラ４３を保持する。ローラ４３は、互いに平行なかつガイド４２に平行なそれぞれの回転軸Ｗの周りで動かして回転させることができる。コンベアベルト４４は、閉路を画定するために１対のローラ４３に巻きつけられている。コンベアベルト４４は、上部ブランチを有し、上部ブランチの上表面は、前記支持部分３６を画定する（従って、実質的に水平平面にある）。

第１のアクチュエータ４５（図４では概略的に示されている）は、ローラ４３を固定して回転させて閉路に沿ってコンベアベルト４４を動かすために、スライド４０上に取り付けられ、１対の２つのローラ４３の少なくとも１つに動作可能に接続される。ローラ４３は、第１の方向ｘ（図３に示されている）における上部ブランチおよび支持部分３６の平行移動を生み出すために、一回転方向又は反対方向に回転するようにすることも、一方向と反対方向の両方に回転するようにすることもできる。第１の方向ｘは、水平平面にあり、回転軸Ｗに垂直である。回転テーブル３５が休止位置に静止した状態では、第１の方向ｘは、進行方向Ｆと位置合わせされる。

第２のアクチュエータ４６（図４では概略的に示されている）は、スライド４０と回転支持部３７との間に取り付けられ、第２の方向ｙ（図３に示されている）に沿ってガイド４２上でスライド４０を動かすように構成され、第２の方向ｙは、水平平面において、第１の方向ｘに垂直であり、回転軸Ｗに平行である。従って、支持部分３６は、水平平面において、垂直回転軸Ｚに対して、前記２つの方向ｘ、ｙに従って動かすことができ、それに対して、垂直回転軸Ｚは、前記支持部分３６に対して固定されている。第１の方向ｘに沿った支持部分３６の動きは、継続的かつエンドレスであり得る。第２の方向ｙに沿った支持部分３６の動きは、摺動ブロック４１およびガイド４２からなるシステムによって提供される利用可能なストロークによって制限される。

異なる実施形態では、示されてはいないが、コンベアベルト４４の代わりに、エンドレスコンベア３９は、多数の電動ローラを含み、多数の電動ローラは、互いに平行であり、回転支持部３７上に取り付けられる。この事例では、前記電動ローラの上表面のアセンブリは、前記支持部分３６を画定する。

画像取得デバイス４７（図３では概略的に示されている）は、回転テーブル３５の上方に設置され、支持部分３６に面している。画像取得デバイス４７は、カメラと、チェックステーション２７に配置された多数の照明デバイス（図示せず）とを含む。

カメラは、レンズを下に向けた（言い換えれば、支持部分３６上に置かれたタイヤ２に向けた）状態で回転テーブル３５の上方に配置される。適切な較正手順のおかげで、カメラは、回転テーブル３５の垂直回転軸Ｚと実質的に一致する光軸を有する。

照明デバイスは、上向きに（言い換えれば、カメラに向けて）露出した、少なくともサイドウォール１１、ショルダおよびビード７（および場合によりトレッドバンド９の少なくとも一部）に適切に光を当てるように構成される。照明デバイスは、タイヤ２の背景にも適切に光を当てるように構成される。

電子ユニット４８（図３および４では概略的に示されている）は、画像取得デバイス４７、移動デバイス３８、第１のアクチュエータ４５および第２のアクチュエータ４６に動作可能に接続される。以下でさらに詳細に説明されるように、電子ユニット４８は、回転テーブル３５の垂直回転軸Ｚと支持部分３６上に配置されたタイヤの回転軸Ｒとの間の偏位Ｓを検出し、検出された偏位Ｓに応じて、タイヤの回転軸Ｒが回転テーブル３５の回転軸Ｚと位置合わせされるまで、第１および第２のアクチュエータ４５、４６を制御して第１の方向ｘおよび／または第２の方向ｙに従って支持部分３６を動かすように構成される。

ある実施形態（図示せず）では、タイヤをチェックするための装置１８は、好ましくは、チェックステーション２７の上流に、ローラコンベアを含む機械式センタリングサポートも含み、ローラコンベア上には、チェックステーション２７の第１のチェックステーションにタイヤ２を搬送する前に、タイヤ２が配置される。そのような機械式センタリングサポートは、回転テーブル３５の垂直回転軸Ｚとタイヤ２の回転軸Ｒとの間の第２の方向ｙに沿った偏位Ｓｙ（例えば、２０〜２５ｍｍ未満）を得るように適応させた、回転テーブル３５の回転軸Ｚに対するタイヤ２の事前センタリング動作（第２の方向ｙに沿った事前センタリング）を実行するように構成される。

図３に示されるように、各チェックステーション２７は、１つまたは複数の人型ロボットアーム４９（例として、図３では、２つのアームが示されている）も含み、人型ロボットアーム４９は、回転テーブル３５の上方に取り付けられ、フレーム２８に拘束される。

各人型ロボットアーム４９の最端部は、１つまたは複数のチェックデバイス５０を保持する。人型ロボットアーム４９は、デバイス５０のサポートおよび運動デバイスを定義する。人型ロボットアーム４９によって保持されたデバイス５０は、例えば、想定される外部欠陥（半径方向外表面および／または半径方向内表面の）ならびに／あるいはタイヤの構造の内側の欠陥の検出を可能にする一連の非破壊的なチェック動作の実行が可能である。前記チェックは、例えば、光学（写真撮影、シェアログラフィ、ホログラフィ、Ｘ線撮影など）、超音波もしくは機械タイプのものまたはそれらの組合せであり得る。

非包括的な例として、デバイス５０は、例えば、レーザまたはＬＥＤタイプのものなど、拡散、グレージングまたは直接光を伴う可能な発光源を備えるデジタルカメラを含み得、デジタルカメラは、タイヤ２の半径方向外表面および／または半径方向内表面の二次元および／または三次元画像を撮影するように構成される。

本発明によるタイヤをチェックするための方法を使用する場合、および、同方法によれば、完成タイヤ２が加硫ユニット１４から出てきた際は常に、完成タイヤ２は、そのチェックを実行するために、例えば、示されていないコンベアを通じて、装置１８に移送される。

次いで、タイヤ２は、装置１８の各チェックステーション２７に搬送される。

リムに取り付けられていない（従って、空気の抜けた）タイヤ２は、チェックステーション２７の回転テーブル３５の支持部分３６上にサイドウォール１１を載せた状態で置かれる。支持部分３６は、その第１の方向ｘが実質的に直線の進行方向Ｆと一致するように方向付けられる。サイドウォール１１上に載せたタイヤ２は、その第２の軸方向半部２ｂが支持部分３６に隣接し、第１の軸方向半部２ａが上を向いている。

サイドウォール１１に接触させて載せることにより、すべてのテストの間、タイヤ２に空気を入れる必要なく、タイヤ２の形状が常に同じであることが保証される。休止中の（空気の抜けた）タイヤ２は、空気を入れたタイヤに対してその振動を低減し、具体的には得られた画像の、チェックの質を向上する。サイドウォールに接触させて載せることにより、そのインテグリティおよびチェックの質を損なう恐れがある大きな機械的応力が回避される。また、サイドウォールに接触させて載せることにより、以下で説明されるように、チェックの基準システムに対する容易なセンタリングが可能になる。

この時点において、電子ユニット４８は、回転テーブル３５の支持部分３６の水平平面ｘ、ｙにおいて、タイヤ２の回転軸Ｒを回転テーブル３５の垂直回転軸Ｚと位置合わせするように適応させたセンタリング動作の管理に対処する。センタリング動作は、第１の方向ｘが進行方向Ｆと一致する休止位置にある静止した回転テーブル３５で実行される。センタリング動作は、まず第１に、タイヤの中心（ひいてはタイヤの回転軸Ｒ）の位置の推定を含む。

図５は、本発明による、車両車輪用のタイヤ２の中心の位置を推定するための方法を実装するために使用することができるアルゴリズムの好ましい実施形態を示す。

具体的には、図５のフロー図を参照すると、ブロック１００では、アルゴリズムは、
− 回転テーブル３５の前記支持部分３６上に置かれたタイヤ２の画像（好ましくは、二次元）であって、タイヤ２の側面視に基づいて、画像取得デバイス４７を通じて、上方から取得された画像と、
− タイヤ２の内半径および外半径ならびにタイヤ２のトレッドバンド９の幅の公称寸法を有するデータ構造と、
− 画像取得デバイス４７のカメラの光軸を回転テーブル３５の垂直回転軸Ｚと位置合わせするように適応させた前述の較正手順から得られたデータと
を含む入力データを受信する。

タイヤ２の二次元画像は、好ましくは、サイドウォール１１、少なくとも１つのショルダ部分、ビード７および場合により上を向いている（言い換えれば、カメラの方を向いている）タイヤ２の第１の軸方向半部２ａのトレッドバンド９の少なくとも一部を含む。

二次元画像は、行および列番号としてｋおよびｌをそれぞれ有する画素の行列によって表される。画素の値は、例えば、０（黒）〜２５５（白）のグレーレベルのスケールで変化し得る。

較正手順は、画像取得デバイス４７の光学系のジオメトリを特徴付けられるようにし、二次元画像上の画素のポイントの座標を第１の方向ｘによって、第２の方向ｙによっておよび回転テーブル３５の回転軸Ｚによって定義されたチェックステーション２７の３Ｄデカルト基準系の相対位置にマッピングできるようにする。これを行うためには、カメラからの前記ポイントの距離を知る必要がある。上を向いているタイヤ２の第１の軸方向半部２ａのサイドウォール１１、ショルダおよびビード７のポイントをアルゴリズムが考慮することを考えると、カメラに対する支持平面３６の高さおよびトレッドバンド９の幅を知ることで、タイヤ２の上を向いているサイドウォール１１の平面に属するすべてのポイントに対して、画素からミリメートルに移行することも、その逆も可能である。

好ましくは、入力における画像は、雑音を除去するため、および、画像のグレーレベルをより均一にするために、例えば３×３タイプの、従来のメジアンフィルタでフィルタリングされる。

ブロック１０１では、アルゴリズムは、取得画像において、選択された中心点Ｐｃ（ブロック１０２からの入力において提供される）で互いに交差するｎ個の解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎの第１の解析方向α_ｉを考慮し、ｎおよびｉは整数であり、ｎ＞１であり、ｉは１〜ｎの一般整数を示す。好ましくは、ｎは２より大きい。解析方向の数ｎは、好ましくは、一方としてアルゴリズムのロバスト性および正確性と、他方として演算簡潔性との間の良い妥協を見出すように選択される。好ましくは、ｎ個の解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎは、等角度離間する。例えば、ｍは１２に等しく、ｎ個の解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎは、３０°角度離間する。好ましくは、以下でより良く説明されるように、アルゴリズムの第１の反復では、選択された中心点Ｐｃは、回転テーブル３５の中心（画素単位）と等しくなるように設定される。

ブロック１０３では、アルゴリズムは、取得画像において、解析方向α_ｉに対して、解析方向α_ｉに垂直なｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍのうちの第１の潜在的対称軸ｓ_ｉｊを考慮し、ｍおよびｊは整数であり、ｍ＞１であり、ｊは１〜ｎの一般整数を示す。図６で概略的に示されるように、ｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍは、エクスカーションＥ内で等距離であり、エクスカーションＥは、前記解析方向α_ｉに沿って事前に定義され（画素単位）、選択された中心点Ｐｃに中心がある。例えば、以下で詳細に説明されるように、アルゴリズムの第１の反復では、エクスカーションＥは、３００画素の全長を有し得、ｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍは、１０画素に等しい距離ｄだけ離間され得る（合計で３０の対称軸に対して、言い換えれば、ｍ＝３０）。そのようなエクスカーションＥおよび距離ｄの値は、図５のブロック１０４によって、ブロック１０３で提供される。以下で詳細に説明されるように、画素単位のエクスカーションＥおよび対称軸間の距離ｄは、アルゴリズムの可変パラメータである（言い換えれば、反復によって異なる）。

ブロック１０５では、アルゴリズムは、考慮される前記第１の潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対する取得画像内の対象領域（ＲＯＩ）１５０を定義する。図７で概略的に示されるように、そのような対象領域１５０は、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して対称であり、タイヤの内半径および外半径の公称値（画素単位）に応じてサイズ指定された内半径および外半径のそれぞれを有する環形１５１（ブロック１００への入力におけるデータとして受信される）と、解析方向α_ｉ上にある長い方の中心線、および考慮される潜在的対称軸ｓ_ｉｊ上にある短い方の中心線を有する長方形１５２との交差部分によって定義される。好ましくは、長方形１５２は、タイヤの外径の長さ（画素単位）よりわずかに長い（例えば、約１または２％）解析方向α_ｉに沿った長さｗと、タイヤの外半径の長さ（画素単位）に実質的に等しい潜在的対称軸ｓ_ｉｊに沿った高さｈとを有する。長方形１５２の中心ｃは、解析方向α_ｉと潜在的対称軸ｓ_ｉｊとの交差点にある。図７では、中心ｃは、デカルト平面（ｉ，ｊ）における一般座標（Ｉ，Ｊ）を有し、ｉは、解析方向α_ｉに沿った座標を表し、ｊは、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに沿った座標を表す。

好ましくは、環形１５１の内半径は、タイヤ２の内半径の公称値（画素単位）よりわずかに大きい（例えば、約１〜２％）。

好ましくは、環形１５１の外半径は、タイヤ２の外半径の公称値（画素単位）よりわずかに大きい（例えば、約１〜２％）。

ブロック１０６では、アルゴリズムは、考慮される潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対する画像の反対称のレベル
を計算する。具体的には、反対称のレベル
は、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して画像の一方の側に位置する画像のある特定の数ｐの画素のグレー強度Ｉｎと、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して画像の反対側に位置する鏡像対応画素のグレー強度Ｉｎとの二乗平均平方根偏差を計算することによって決定され、画素の数ｐは、ブロック１０７によって、ブロック１０６に提供される。

二乗平均平方根偏差の計算は、例えば、以下の公式によって概略的に表すことができる。
式中、ｐは、考慮される画素の数を示し、Ｉｎは、画素のグレー強度を示し、ｈおよびｗはそれぞれ、長方形１５２の高さおよび長さを示し、ＩおよびＪは、長方形１５２の中心ｃの座標であり、ｉおよびｊは、解析方向α_ｉおよび潜在的対称軸ｓ_ｉｊのそれぞれに沿った長方形１５２の中心ｃに対する画素の座標である。以下で詳細に説明されるように、ブロック１１３および１１６を参照すると、考慮される画素の数ｐは、アルゴリズムの可変パラメータである（言い換えれば、反復によって異なる）。その上、座標ｉが０からｗ／２まで様々であり、座標ｊがｈ／２から−ｈ／２まで様々であることが公式で概略的に示されている場合であっても、実際には、環形１５１の範囲内に収まる座標（ｉ，ｊ）を有する画素のみが考慮されることに留意されたい。

が高い値を有する場合は、それは、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対する画像の両側が互いに非常に異なる（対称ではない）ことを意味し、他方では、
がゼロに等しい場合は、両側が完全に対称であることを意味することに気付くはずである。従って、高い値の
は、考慮される潜在的対称軸ｓ_ｉｊがタイヤの直径である確率が低いことを示す。他方では、低い値の
は、考慮される潜在的対称軸ｓ_ｉｊがタイヤの直径である確率が高いことを示す。

上記で記述されるように、環形１５１の内半径は、好ましくは、タイヤ２の内半径の公称値（画素単位）よりわずかに大きい。このように、タイヤのビード７に存在する想定される非対称バリは、解析から事前に除外され、画像の計算された反対称のレベル
を誤ってしまうことが回避される。

また、環形１５１の外半径も、好ましくは、背景の小さなバンド領域の画素を解析に含めるために、タイヤ２の外半径の公称値よりわずかに大きい。このように、図８ａの表現から理解できるように、対象領域１５０がタイヤ２の実際の中心に対して完全にセンタリングされていない場合は、そのような画素（一般に、より明るいグレーかまたはタイヤの画素のものとは異なるレベルのグレー）は、タイヤ２の暗い鏡像対応画素と比較され、反対称のレベル
の値の急速増加に貢献する。他方では、対象領域１５０がセンタリングされている場合は、背景の画素は、背景の反対側の他の画素と比較され、反対称のレベル
の値へのそれらの貢献はゼロである。これにより、有利には、方向α_ｉに沿った画像の反対称のレベル
の傾向におけるよりクリーンな推移を有することができるようになる。

ブロック１０８では、アルゴリズムは、ｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍのすべてが解析されたかどうかをチェックする。否定の場合は、アルゴリズムは、ブロック１０３に戻り、未だ考慮されていない別の潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対する解析を再開して、そのような軸に対する画像の反対称のレベル
を計算する。他方では、ｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍのすべてが解析されている（言い換えれば、解析方向α_ｉに垂直なｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍのすべてに対して画像の反対称のレベル
が計算されている）場合は、ブロック１０９において、アルゴリズムは、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して計算された画像の対称のレベル
から、タイヤの中心が、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上にある画像の画素上に位置する確率（言い換えれば、タイヤの直径が前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上に位置する確率）を示す確率分布Ｐ^αｉを決定する。

具体的には、確率分布Ｐ^αｉは、
− 解析方向α_ｉに垂直な前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して計算された画像の反対称のレベル
（言い換えれば、二乗平均平方根偏差）の二次導関数の計算、および、
− ある特定の閾値を下回る二次導関数の値のすべてをゼロに等しくなるように設定することによって実行された、計算済みの二次導関数のフィルタリング
を通じて決定される。

フィルタリングは、有利には、負の値（それは、確率分布Ｐ^αｉの計算の目的では興味がない）およびわずかな外乱ピークの排除を可能にする。

前述の動作は、図８で概略的に示されており、図８ｂは、ｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍに対して解析方向α_ｉに沿って計算された画像の反対称のレベル
を表す曲線ＡＳを概略的に示し、図８ｃは、曲線ＡＳの二次導関数を表す曲線ＡＳ”を概略的に示し、図８ｄは、曲線ＡＳ”をフィルタリングすることによって得られた確率分布Ｐ^αｉを表す曲線Ｐを概略的に示す。

図８ｂ〜８ｄから分かるように、曲線ＡＳ”およびＰは、曲線ＡＳの最小値において最大ピークを有する。従って、曲線ＡＳ”およびＰは、ｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍに対する解析方向α_ｉに沿った画像の対称のレベル、ひいては、タイヤの中心がｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍのうちの１つに位置する確率を示す。具体的には、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対するＰの値が大きいほど、タイヤ２の直径がそのような対称軸ｓ_ｉｊにある確率は高い。

図８ｄでは、曲線Ｐは、確率分布Ｐ^αｉを一次元で（言い換えれば、解析方向α_ｉに沿って）表していることに気付くはずである。しかし、上記で記述されるように、実際には、確率分布Ｐ^αｉは、タイヤの中心がｍ個の潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍに沿って存在する確率を示すため、二次元である。従って、図８ｅでは、曲線Ｐは、平面（ｉ，ｊ）において確率分布Ｐ^αｉが高いほどグレーの明るさが増す画素を有する画像によって２Ｄで表されており、ｉは、解析方向α_ｉに沿った座標を表し、ｊは、解析方向α_ｉに垂直なかつ潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍに平行な方向に沿った座標を表す。図から分かるように、画像の画素は、図８ｄの曲線Ｐのピークにおいてグレーの明るさを増す。図８ｅで表されるように、２Ｄ画像は、例えば、方向ｉに沿った、エクスカーションＥに等しい伸長と、方向ｊに沿った全体的な伸長とを有する長方形であり得る。好ましい実施形態（図示せず）では、２Ｄ画像は、方向ｉおよび方向ｊの両方に沿った、エクスカーションＥに等しい伸長を有する正方形である（一般に、長方形１５２の高さｈより少ない）。

図５のフロー図に戻ると、ブロック１１０では、アルゴリズムは、ｎ個の解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎのすべてが解析されたかどうかをチェックする。否定の場合は、アルゴリズムは、ブロック１０１に戻り、未だ考慮されていない別の解析方向α_ｉに対する解析を再開して、そのような解析方向に対する確率分布Ｐ^αｉを計算する。他方では、ｎ個の解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎのすべてが解析されている（言い換えれば、ｎ個の解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎのすべてに対して確率分布Ｐ^α１、Ｐ^α２、．．Ｐ^αｉ、．．Ｐ^αｎのすべてが計算されている）場合は、ブロック１１１において、アルゴリズムは、解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎのすべてに対して計算された確率分布Ｐ^α１、Ｐ^α２、．．Ｐ^αｉ、．．Ｐ^αｎを組み合わせた累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}を決定する。

一般の行および列番号ｋおよびｌを有する、タイヤ２の二次元画像の各画素（ブロック１００で入力において受信される）に対して、累積確率分布
は、そのような画素座標（ｋ，ｌ）においてｎ個の解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎのすべてに沿って得られた確率分布Ｐ^αｉの値の積によって得られる。そのような
は、例えば、以下の公式によって概略的に表すことができる。
式中、
は、ブロック１０９で計算された画素座標（ｋ，ｌ）における確率分布Ｐ^αｉの値を表す。座標（ｉ，ｊ）から座標（ｋ，ｌ）への移行は、当業者の能力の範囲内の適切な数学的関係を通じて実行することができる。

乗算Πの係数における「１」が、１つの
（言い換えれば、単一の解析方向に沿った確率）がゼロに等しい場合でさえ、
がゼロになるのを防止することに留意されたい。これにより、タイヤ２の画像の単一の解析方向に存在する可能性のあるオクルージョンまたは外乱に重みをかけ過ぎないことが可能になる。

好ましくは、
の計算において、確率分布Ｐ^αｉ（言い換えれば、図８ｄの曲線Ｐ）がある特定の閾値を上回る（値または「スコア」の）ピークを有する
の値のみが考慮される。低いピーク値が不確実性の状況に対応することを考慮すると、これは、タイヤ２の取得画像の特定の方向におけるオクルージョンまたは外乱の事例においてロバスト性を保証する。

好ましくは、ブロック１１１では、
は、以下の公式によって表されるように、最終的に正規化される。

図９ｅは、すべての解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎに対して得られた確率分布Ｐ^α１、Ｐ^α２、．．Ｐ^αｉ、．．Ｐ^αｎを表す２Ｄ画像（図８ｅのもののタイプの）の並置として累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}を概略的に表す。

そのような２Ｄ画像はすべて、同じポイントで（言い換えれば、ブロック１０２からブロック１０１への入力における、選択された中心点Ｐｃで）固定されることに留意されたい。従って、図９に示されるように、そのような画像は、タイヤ２の二次元画像（ブロック１００の入力においてにおいて受信されたもの）にマッピングすることができる。

具体的には、図９ａ〜９ｅはそれぞれ、タイヤ２の二次元画像にマッピングされた１、２、３、ｉおよびｎ個の２Ｄ画像を示す。

図から分かるように、ｎ個の２Ｄ画像の組合せは、タイヤ２の二次元画像における、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の最大値（言い換えれば、画素の最大強度値）の領域Ａ（最も白い中心スポットを参照）の識別につながる。

図５のフロー図に戻ると、ブロック１１２では、アルゴリズムは、ブロック１１１で決定された正規化された累積確率分布Ｐ^{ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ}に基づいて、タイヤの中心を推定する。

本発明の実施形態によれば、タイヤの中心は、Ｐ^{ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ}が絶対最大値を有するタイヤ２の二次元画像の画素（ｋ，ｌ）において識別される。

しかし、Ｐ^{ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ}は離散関数（タイヤ２の二次元画像の離散解析から得られる）であることを考慮すると、本発明の好ましい実施形態に従って、推定をより正確に行うためおよび
の値が計算されていない画像の画素（ｋ，ｌ）も中心の推定に含めるため、タイヤの中心は、前記正規化累積確率分布Ｐ^{ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ}の最大値のタイヤ２の画像の領域を識別し、前記領域の重心を計算することによって推定される。前記領域は、図９ｅにおいて、領域Ａによって概略的に表されている。

好ましくは、この推定は、次の通り実行される。
ａ）Ｐ^{ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ}の絶対最大値Ｐ^ｍａｘが計算される。
ｂ）
となるように、画像の画素座標（ｋ，ｌ）が選択される（言い換えれば、最大値Ｐ^ｍａｘのある特定のパーセンテージＫより大きな値を有する、画像の画素座標（ｋ，ｌ）が選択され、例えばｋ＝０．８である）。
ｃ）以下の公式に従って、選択された画素の重心を計算することによって、タイヤの中心の座標（Ｃｋ，Ｃｌ）が推定される。
式中、上記で記述されるように、ｋおよびｌは、選択された画素の行および列番号を表す。

ポイントｂ）において、前記累積確率分布
の最大値の、分離した領域が存在する事例では、絶対最大値Ｐ^ｍａｘを含む領域のみを考慮することが可能である。しかし、多くの分離した領域の存在は、その代替としてまたはそれに加えて実行される推定の質が悪いことを示すことを考慮すると、アルゴリズムによってエラーメッセージが出されることの予測が可能である。

ブロック１１３では、アルゴリズムは、アルゴリズムの事前に定義された反復数が完了したかどうかをチェックする。好ましくは、事前に定義された反復数は、少なくとも２に等しい。反復数が増加するほど、アルゴリズムのロバスト性および正確度は増大する。反復数は、好ましくは、一方としてのアルゴリズムのロバスト性および正確性と、他方としての演算簡潔性との間の良い妥協を見出すように選択される。良い妥協は、例えば、３または４回の反復で得ることができる。

肯定の場合は、ブロック１１４において、ブロック１００を参照して上記で説明されるように、タイヤの推定された中心の画素の座標（Ｃｋ，Ｃｌ）が、第１の方向ｘ、第２の方向ｙおよび回転軸Ｚによって定義される、ワークステーション２７のデカルト基準系の３次元にマッピングされる。その後、ブロック１１５において、アルゴリズムが終了する。

他方では、アルゴリズムの事前に定義された反復数が完了していない場合は、アルゴリズムは、ブロック１１６において、ブロック１０２、１０４および１０７においてそれぞれ解析予定の選択された中心点Ｐｃ、エクスカーションＥ、潜在的対称軸間の距離ｄおよび画素の数ｐの更新を実行する。この後、アルゴリズムは、ブロック１０１からやり直す。

具体的には、選択された中心点Ｐｃは、ブロック１１２で推定されたタイヤの中心に等しくなるように設定される（前記選択された中心点Ｐｃは、アルゴリズムの第１の反復においては、回転テーブル３５の中心（画素単位）に等しくなるように設定される）。さらに、潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、画像の一方の側から他方の側まで解析される画素の数ｐが増加する一方で、エクスカーションＥおよび距離ｄの値が低減される。これにより、画像のピラミッド解析の実行が可能になり、ピラミッド解析は、第１の反復において、より大きなエリア（言い換えれば、事前に選択された中心Ｐｃの周りのより大きなエクスカーションＥ）ではあるがアンダーサンプリングされたエリアの解析による（言い換えれば、より距離が離れた潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍおよび潜在的対称軸の一方の側から他方の側までの画像のより少ない画素の数ｐの解析による）タイヤの中心の迅速で大まかな推定を提供できるようにする。他方では、タイヤの中心のそのような大まかな推定は、解析エリアを低減する（言い換えれば、そのような大まかに推定された中心の周りで考慮されるエクスカーションＥを低減する）し、同時に画像のサンプリングを増加する（言い換えれば、より近い対称軸およびより大きな数ｐの画素を解析する）ために、逐次反復において使用される。このピラミッド解析により、有利には、一方ではタイヤの中心の推定の正確性を最適化することができ、他方では演算性能を最適化することができるようになる。

例えば、エクスカーションＥの値に関する限り、各反復において、例えば、第１の反復における３００画素の値から第２の反復における１５０画素の値を経て最後の（例えば、第３の）反復における３０画素の値まで半減させるかまたはそれ以上低減することを予測することが可能である。その上、潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ間の距離ｄに関する限り、各反復において、例えば、第１の反復における１０画素の値から第２の反復における５画素の値を経て最後の（例えば、第３の）反復における１画素の値まで半減させるかまたはそれ以上低減するように提供することができる。潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して画像の一方の側から他方の側まで解析される画素の数ｐに関する限り、画素の数ｐは、対象領域１５０内に位置する画像の画素のサンプリングピッチを低減することによって増加される。例えば、上記で示される二乗平均平方根偏差
の公式を参照すると、ｉおよびｊの番号の変動におけるギャップは、第１の反復における１０画素、第２の反復における５画素および最後の（例えば、第３の）反復における１画素に等しいものであり得る。

タイヤの中心の推定アルゴリズムが終了した時点で、電子ユニット４８は、推定された中心を通過しかつ回転テーブル３５の実質的に水平な支持部分３６に垂直な軸において、タイヤの回転軸Ｒを推定する。

次いで、電子ユニット４８は、回転テーブル３５の垂直回転軸Ｚとこうして識別されたタイヤ２の回転軸Ｒとの間に存在する偏位Ｓを決定する。

従って、電子管理ユニット４８は、チェックステーション２７の第１のアクチュエータ４５および／または第２のアクチュエータ４６を制御し、水平面において、タイヤの回転軸Ｒが回転テーブル３５の回転軸Ｚと位置合わせされるまで、検出された偏位Ｓに応じて第１の方向ｘおよび／または第２の方向ｙに従って支持部分３６を動かす。アライメントは、検出される偏位Ｓを既定の値未満（例えば、約０．１ｍｍ以下）にするためのものなどである。

実施形態では、電子ユニット４８によって決定された偏位Ｓがある特定の閾値を超える場合は、タイヤの回転軸Ｒ（タイヤの中心の位置の推定アルゴリズムの第１の実行を通じて推定される）を回転テーブル３５の回転軸Ｚと位置合わせするように適応されたセンタリング動作を実行した後で、上記で説明される動作、具体的には、タイヤの中心ひいてはその回転軸Ｒの位置の推定アルゴリズムを実行することによって、再びセンタリング動作を繰り返すように提供される。これにより、有利には、タイヤの回転軸Ｒの位置の推定ひいてはセンタリング動作の信頼性を高めることができるようになる。

その後、それぞれのチェックデバイス５０がタイヤ２の近くに来るまで、操作空間において、人型ロボットアーム４９を動かす。

チェックデバイス５０を固定位置に保持することにより、垂直回転軸Ｚの周りで回転テーブル３５およびタイヤ２を回転させる。そのような回転の間、デバイス５０は、タイヤ２の第１の軸方向半部２ａに対してチェックサイクルを実行する。そのようなチェックは、連続サイクルで実行することができ、各サイクルでは、同じチェックステーション２７のチェックデバイス５０は、同じタイヤ２の異なる部分をチェックするために異なる位置に配置される。

中心が決定された時点で、タイヤ２は、回転テーブル３５の垂直回転軸Ｚと実質的に一致するその回転軸Ｒを有することに留意されたい。そのような状況では、人型ロボットアーム４９は、有利には、回転テーブル３５上で回転している間にタイヤ２と衝突するリスクもなく、タイヤ２のモデルに応じて割り当てられた位置に配置することができる。その上、センタリングは、有利には、タイヤ２が回転している間に取得画像の焦点が正しく合わされていることおよび取得画像がカメラの視野内にあることを保証する。

チェックサイクルが終了した時点で、回転テーブル３５の回転は、第１の方向ｘを搬送方向Ｆと位置合わせした状態で停止させ、人型ロボットアーム４９を動かしてタイヤ２から離す。

そして、タイヤ２を、第１のチェックステーション２７から降ろして、装置１８の後続のチェックステーション２７に搬送し、後続のチェックステーション２７では、タイヤ２は、第１のチェックステーション２７に対して説明されるものと類似した方法で、中心が決定され、解析される。

タイヤ２の第１の軸方向半部２ａの検査が終了した時点で、チェックは、好ましくは、第１の軸方向半部２ａに対して上記で説明されるものと類似した方法で、装置１８の適切なチェックステーション２７においてタイヤの第２の軸方向半部２ｂに対して繰り返される。

Claims (42)

1. 車両車輪用のタイヤ（２）をチェックするための方法であって、各タイヤ（２）が回転軸（Ｒ）を有し、
   −回転テーブル（３５）の支持部分（３６）上にチェック予定のタイヤ（２）のサイドウォール（１１）を置いた状態で、前記タイヤ（２）をチェックステーション（２７）に搬送することであって、前記支持部分（３６）が、平面上に横たわり、前記回転テーブル（３５）が、前記平面に垂直な回転軸（Ｚ）を有する、搬送することと、
   −前記平面において前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）を前記回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）と位置合わせするように適応させたセンタリング動作を実行することと
   を含み、
   前記センタリング動作が、
   ａ）側面視に基づき、前記回転テーブル（３５）の前記支持部分（３６）上に置かれた前記タイヤ（２）の画像を取得することと、
   ｂ）前記取得画像において、選択された１つの中心点（Ｐｃ）で交差する、数ｎの解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎを定義することであって、ｎおよびｉが整数であり、ｎ＞１および１≦ｉ≦ｎである、定義することと、
   ｃ）各解析方向α_ｉに対して、
   ｃ１）前記取得画像において、前記解析方向α_ｉに垂直な、数ｍの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを定義することであって、ｍおよびｊが整数であり、ｍ＞１および１≦ｊ≦ｍである、定義することと、
   ｃ２）前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して前記画像の対称のレベルを計算することであって、前記対称のレベルが、前記タイヤ（２）の前記中心が前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々の上に位置する確率を示す、計算することと、
   ｃ３）前記解析方向α_ｉに沿った前記対称のレベルの変動を示す確率分布Ｐ^αｉを決定することと、
   ｄ）前記解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎに対して決定された前記確率分布Ｐ^αｉの組合せを通じて得られた累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}に基づいて前記タイヤ（２）の中心を決定することと、
   ｅ）前記決定された中心を通過しかつ前記平面に垂直な軸において、前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）を識別することと
   によって前記平面において前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）を識別すること
   を含む、方法。
2. 前記確率分布Ｐ^αｉが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する前記画像の対称のレベルの前記計算に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
3. ｄ）において、前記タイヤ（２）の前記中心が、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の最大値の前記画像のエリア（Ａ）を決定し、前記エリア（Ａ）の重心を計算することによって識別される、請求項１または２に記載の方法。
4. ｄ）において、前記タイヤ（２）の前記中心が、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が閾値より高い値を取る前記画像の画素を選択し、前記画素の重心を計算することによって識別される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. ｄ）において、前記タイヤ（２）の前記中心が、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が最大値を有する前記画像の画素を識別することによって識別される、請求項１または２に記載の方法。
6. １以上の既定の回数だけｂ）〜ｄ）を反復するように提供され、毎回、直近で先行する反復において推定された前記タイヤ（２）の前記中心を、選択された中心点（Ｐｃ）として取り入れる、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 第１の反復では、前記選択された中心点（Ｐｃ）が、前記回転テーブル（３５）の前記中心に対応する、請求項６に記載の方法。
8. 各反復において、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が、直近で先行する反復に対して、より近い潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを解析することによって得られる、請求項６または７に記載の方法。
9. 各反復において、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が、直近で先行する反復に対して、低減されたエクスカーションＥに沿って潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを解析することによって得られ、前記エクスカーションＥが、前記解析方向α_ｉに沿って延在し、前記選択された中心点（Ｐｃ）にセンタリングされる、請求項６、７または８に記載の方法。
10. 各解析方向α_ｉに対しておよび各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する前記画像の前記対称のレベルが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して前記画像の両側に位置する前記取得画像の画素を解析することによって計算される、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. 各解析方向α_ｉに対しておよび各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する前記画像の前記対称のレベルが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して前記画像の両側に位置する前記取得画像の画素を解析することによって計算され、前記解析される画素が、各反復において、直近で先行する反復に対してその数が増加する、請求項６〜９のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記解析される画素が、各解析方向α_ｉの各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して前記取得画像内で定義された対象領域（１５０）内で選択される、請求項１０または１１に記載の方法。
13. 各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記対象領域（１５０）が、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して対称である、請求項１２に記載の方法。
14. 各解析方向α_ｉの各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記対象領域（１５０）が、前記タイヤ（２）の内半径および外半径の公称値に応じてサイズ指定された前記内半径および前記外半径のそれぞれを有する環形（１５１）と、前記解析方向α_ｉ上の長い方の中心線および前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊ上の短い方の中心線を有する長方形（１５２）との交差部分によって定義される、請求項１２または１３に記載の方法。
15. 前記長方形（１５２）が、前記タイヤ（２）の前記外径以上の前記解析方向α_ｉに沿った長さ（ｗ）と、前記タイヤ（２）の前記外半径に実質的に等しい前記潜在的対称軸に沿った高さ（ｈ）とを有する、請求項１４に記載の方法。
16. ｃ２）において、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各軸ｓ_ｉｊに対して前記画像の前記対称のレベルを計算することが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して一方の側に位置する前記画像の画素の強度と、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して前記画像の反対側に位置する鏡像対応画素の強度との二乗平均平方根偏差
    を計算することを含む、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
17. 前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して前記画像の前記対称のレベルを計算することが、前記二乗平均平方根偏差
    の二次導関数を計算することを含む、請求項１６に記載の方法。
18. 各解析方向α_ｉに対して、前記決定された確率分布Ｐ^αｉが既定の閾値より低い最大値を有する場合は、前記確率分布Ｐ^αｉが、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}を得る際には考慮されない、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が、前記確率分布Ｐ^αｉのすべてをマージすることによって得られる、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
20. ａ）において、前記画像が、静止した回転テーブル（３５）で取得される、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 前記センタリング動作が、前記平面上で、前記回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）と前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）との間の偏位（Ｓ）を得ることを含む、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
22. 前記偏位（Ｓ）の存在下では、前記センタリング動作が、前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）が前記回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）と実質的に位置合わせされるまで、前記平面上で、前記回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）に対して前記タイヤ（２）を動かすことを含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記センタリング動作の後、前記回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）の周りで前記タイヤ（２）と共に前記回転テーブル（３５）を回転させ、前記回転テーブル（３５）と前記タイヤ（２）が回転している間に前記タイヤ（２）に対するチェックを実行するように提供される、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
24. 車両車輪用のタイヤ（２）をチェックするための装置（１８）であって、各タイヤ（２）が回転軸（Ｒ）を有し、
    −前記タイヤ（２）のサイドウォール（１１）を受け入れて支持するように構成された支持部分（３６）を有する、回転軸（Ｚ）の周りを回転するテーブル（３５）であって、前記支持部分（３６）が、回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）に垂直な平面上に横たわる、テーブル（３５）と、
    −側面視に基づき、前記回転テーブル（３５）の前記支持部分（３６）上に置かれた前記タイヤ（２）の画像を取得するように適応させた画像取得デバイス（４７）と、
    −前記平面において前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）を前記回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）と位置合わせするように適応させたセンタリング動作を管理するように構成された電子ユニット（４８）と
    を含む少なくとも１つのチェックステーション（２７）を含み、
    前記センタリング動作が、
    −前記取得画像において、選択された１つの中心点（Ｐｃ）で交差する、数ｎの解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎを定義することであって、ｎおよびｉが整数であり、ｎ＞１および１≦ｉ≦ｎであり、
    各解析方向α_ｉに対して、
    前記取得画像において、前記解析方向α_ｉに垂直な、数ｍの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍが定義され、ｍおよびｊが整数であり、ｍ＞１および１≦ｊ≦ｍであり、
    前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して前記画像の対称のレベルが計算され、前記対称のレベルが、前記タイヤ（２）の前記中心が前記それぞれの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上に位置する確率を示し、
    前記解析方向α_ｉに沿った前記対称のレベルの変動を示す確率分布Ｐ^αｉが決定される、定義することと、
    −前記解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎに対して決定された前記確率分布Ｐ^αｉの組合せを通じて得られた累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}に基づいて前記タイヤ（２）の中心を決定することと、
    −前記決定された中心を通過しかつ前記平面に垂直な軸において、前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）を識別することと
    によって前記平面において前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）を識別することを含む、装置（１８）。
25. 前記確率分布Ｐ^αｉが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する前記画像の対称のレベルの前記計算に基づいて決定される、請求項２４に記載の装置（１８）。
26. 前記画像取得デバイス（４７）が、前記回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）と実質的に一致する光軸を有するように配置されたカメラを含む、請求項２４または２５に記載の装置（１８）。
27. 前記少なくとも１つのチェックステーション（２７）が、前記平面に属する２つの方向（ｘ，ｙ）に従って前記支持部分（３６）を動かすために前記回転テーブル（３５）の前記支持部分（３６）に動作可能に接続された少なくとも１つのアクチュエータ（４５、４６）を含む、請求項２４〜２６のいずれか一項に記載の装置（１８）。
28. 前記電子ユニット（４８）が、前記タイヤ（２）の前記回転軸（Ｒ）が前記回転テーブル（３５）の前記回転軸（Ｚ）と実質的に位置合わせされるまで、前記２つの方向（ｘ，ｙ）の少なくとも１つに従って前記回転テーブル（３５）の前記支持部分（３６）を動かすために、前記少なくとも１つのアクチュエータ（４５、４６）を制御するように構成される、請求項２７に記載の装置（１８）。
29. 車両車輪用のタイヤ（２）の中心の位置を推定するための方法であって、
    ａ）平面上に横たわる支持部分（３６）上にサイドウォール（１１）を置いた状態で、側面視に基づき、前記タイヤ（２）の画像を取得することと、
    ｂ）前記取得画像において、選択された１つの中心点（Ｐｃ）で交差する、数ｎの解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎを定義することであって、ｎおよびｉは整数であり、ｎ＞１および１≦ｉ≦ｎである、定義することと、
    ｃ）各解析方向α_ｉに対して、
    ｃ１）前記取得画像において、前記解析方向α_ｉに垂直な、数ｍの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを定義することであって、ｍおよびｊが整数であり、ｍ＞１および１≦ｊ≦ｍである、定義することと、
    ｃ２）前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対して前記画像の対称のレベルを計算することであって、前記対称のレベルが、前記タイヤ（２）の前記中心が前記それぞれの潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍ上に位置する確率を示す、計算することと、
    ｃ３）前記解析方向α_ｉに沿った前記対称のレベルの変動を示す確率分布Ｐ^αｉを決定することと、
    ｄ）前記解析方向α_１、α_２、．．α_ｉ、．．α_ｎに対して計算された前記確率分布Ｐ^αｉの組合せを通じて得られた累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}に基づいて前記タイヤ（２）の前記中心の前記位置を決定することと
    を含む、方法。
30. 前記確率分布Ｐ^αｉが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する前記画像の対称のレベルの前記計算に基づいて決定される、請求項２９に記載の方法。
31. ｄ）において、前記タイヤ（２）の前記中心が、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}の最大値の前記画像のエリア（Ａ）を決定し、前記エリア（Ａ）の重心を計算することによって識別される、請求項２９または３０に記載の方法。
32. ｄ）において、前記タイヤ（２）の前記中心が、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が閾値より高い値を取る前記画像の画素を選択し、前記画素の重心を計算することによって識別される、請求項２９〜３１のいずれか一項に記載の方法。
33. ｄ）において、前記タイヤ（２）の前記中心が、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が最大値を有する前記画像の画素を識別することによって識別される、請求項２９または３０に記載の方法。
34. １以上の既定の回数だけｂ）〜ｄ）を反復するように提供され、毎回、直近で先行する反復において推定された前記タイヤ（２）の前記中心を、選択された中心点（Ｐｃ）として取り入れる、請求項２９〜３３のいずれか一項に記載の方法。
35. 各反復において、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が、直近で先行する反復に対して、より近い潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを解析することによって得られる、請求項３４に記載の方法。
36. 各反復において、前記累積確率分布Ｐ^{ｍｅｒｇｅｄ}が、直近で先行する反復に対して、低減されたエクスカーションＥに沿って潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍを解析することによって得られ、前記エクスカーションＥが、前記解析方向α_ｉに沿って延在し、前記選択された中心点（Ｐｃ）にセンタリングされる、請求項３４または３５に記載の方法。
37. 各解析方向α_ｉに対しておよび各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する前記画像の前記対称のレベルが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して前記画像の両側に位置する前記取得画像の画素を解析することによって計算される、請求項２９〜３６のいずれか一項に記載の方法。
38. 各解析方向α_ｉに対しておよび各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各々に対する前記画像の前記対称のレベルが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して前記画像の両側に位置する前記取得画像の画素を解析することによって計算され、前記解析される画素が、各反復において、直近で先行する反復に対してその数が増加する、請求項３４〜３６のいずれか一項に記載の方法。
39. 前記解析される画素が、各解析方向α_ｉの各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して前記取得画像内で定義された対象領域（１５０）内で選択される、請求項３７または３８に記載の方法。
40. 各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記対象領域（１５０）が、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して対称である、請求項３９に記載の方法。
41. 各解析方向α_ｉの各潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して、前記対象領域（１５０）が、前記タイヤ（２）の内半径および外半径の公称値に応じてサイズ指定された前記内半径および前記外半径のそれぞれを有する環形（１５１）と、前記解析方向α_ｉ上の長い方の中心線および前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊ上の短い方の中心線を有する長方形（１５２）との交差部分によって定義される、請求項３９または４０に記載の方法。
42. ｃ２）において、前記潜在的対称軸ｓ_ｉ１、ｓ_ｉ２、．．ｓ_ｉｊ、．．ｓ_ｉｍの各軸ｓ_ｉｊに対して前記画像の前記対称のレベルを計算することが、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して一方の側に位置する前記画像の画素の強度と、前記潜在的対称軸ｓ_ｉｊに対して前記画像の反対側に位置する鏡像対応画素の強度との二乗平均平方根偏差
    を計算することを含む、請求項２９〜４１のいずれか一項に記載の方法。