JP5956241B2 - 検査方法及び検査装置 - Google Patents

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本発明は、良品であるのにも拘わらず不良品と判定してしまうことを防止可能な検査方法及び検査装置に関する。
製品に形成された文字等の検査対象の良品データをモデルパターンとして記憶しておき、製品に形成された文字等の検査対象を撮像して得た画像パターンとモデルパターンとの一致度を算出して、検査対象の良否を判定する検査装置が知られている。
特開平4−318912号公報 特開2006−275952号公報
検査において、良品であるにも拘らず、検査対象の画像パターンとモデルパターンとの一致度が悪くなる製品があり、このような製品の検査においては良品であるのにも拘わらず不良品と判定してしまう。
例えば、タイヤの側面に凹凸により形成された検査対象としての立体形状の文字列の良否を検査する場合、タイヤ内に空気を注入してタイヤを使用時と同じ状態(以下、インフレート状態という)にしてから検査を行うようにしていたが、タイヤをインフレート状態にするためのインフレート機構を用いた場合、インフレート機構のコスト、インフレート機構によるハンドリング時間等の検査時間増加等の問題があった。そこで、インフレート機構を用いずに精度の高い検査を行えるようにすることが望まれる。
しかしながら、検査前のタイヤは所定場所に仮置きされるため、ゴムのダレやベルト重なり等の影響によってタイヤの側面が形状変形する場合がある。従って、当該形状変形を起こしたタイヤの側面に形成された文字列の画像パターンとモデルパターンとの一致度が悪くなり、側面に文字列が正しく形成されていて使用時において良品となるのにも拘わらず側面に文字列が正しく形成されていない不良品であると判定されてしまう可能性がある。
本発明は、良品であるのにも拘わらず不良品と判定してしまうことを防止できる検査方法及び検査装置を提供する。
本発明に係る検査方法は、検査対象が良品であるにも拘わらず、検査時において検査対象を撮像して取得した検査対象データと当該検査対象の良品データであるモデルパターンとの一致度が悪くなる検査対象の検査方法において、検査対象の全体の画像を取得する工程と、取得した画像上において前記モデルパターンを画素単位で移動させ、当該モデルパターンを移動させる毎に、モデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、モデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めする工程と、位置決めされたモデルパターンを要素毎に分け、各要素毎にモデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出して、当該一致度の最頻値又は平均値を求める工程と、一致度の最頻値又は平均値に基づいて検査対象全体のモデルパターンの大きさを縮小又は拡大して調整する工程と、画像上において、調整されたモデルパターンを画素単位で移動させる毎に、調整されたモデルパターンと当該モデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、調整されたモデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めし、当該調整されたモデルパターンと一致度が最も高い画像パターンをモデルパターンと対応する検査対象であると判定する工程と、を備えたので、モデルパターンと画像パターンとの位置合わせ精度が向上して画像パターンとモデルパターンとの一致度が高くなり、良品であるのにも拘わらず不良品と判定してしまう誤マッチングを防止できる。
た、検査対象は、タイヤ製造後の検査前に所定場所に仮置きされていたタイヤの側面に形成されているパターンであるので、良品タイヤであるのにも拘わらず不良品タイヤと判定してしまう誤マッチングを防止できる。
本発明に係る検査装置は、検査対象が良品であるにも拘わらず、検査時において検査対象を撮像して取得した検査対象データと当該検査対象の良品データであるモデルパターンとの一致度が悪くなる検査対象を検査するための検査装置において、検査対象全体の画像を取得する検査対象画像取得装置と、画像パターンとモデルパターンとの一致度を算出する一致度算出手段と、前記検査対象画像取得装置により取得した画像上において前記モデルパターンを画素単位で移動させ、当該モデルパターンを移動させる毎に前記一致度算出手段を用いてモデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、モデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めする検査対象全体検索手段と、前記検査対象全体検索手段により位置決めされたモデルパターンの要素毎の基準位置を画像上に決める基準位置付与手段と、前記検査対象全体検索手段により位置決めされたモデルパターンを要素毎に分けるモデルパターン分割手段と、前記モデルパターン分割手段により分割されたモデルパターンの各要素の基準位置の周囲に予め決められた距離範囲内を探索範囲として画像上に設定する探索範囲設定手段と、前記モデルパターン分割手段により分割されたモデルパターンの各要素毎に対応する画像パターンの要素を探索範囲内で検索し、探索範囲内でモデルパターンの各要素と一致度が最も高い画像パターンの要素をモデルパターンの各要素と対応する検査対象の要素部分であると判定する検索対象個別検索手段と、前記一致度算出手段により算出された各要素毎のモデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度の最頻値又は平均値を算出する最頻値又は平均値算出手段と、前記最頻値又は平均値算出手段により算出された最頻値又は平均値に基づいて検査対象全体のモデルパターンの大きさを縮小又は拡大して調整するモデルパターン大きさ調整手段とを備え、前記検査対象全体検索手段が、前記モデルパターン大きさ調整手段により調整されたモデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置に前記調整されたモデルパターンを位置決めし、当該モデルパターンと一致度が最も高い画像パターンをモデルパターンと対応する検査対象であると判定するので、良品であるのにも拘わらず不良品と判定してしまう誤マッチングを防止できる。
検査装置のブロック構成を示す図。 画像パターンとモデルパターンとの関係を示す図。 検査装置のブロック構成を示す図。 画像パターンとモデルパターンとの関係を示す図。 画像パターン取得装置によるデータ取得方法を示す図。
実施形態1
図1に示すように、実施形態1に係る検査装置1は、検査対象が良品であるにも拘わらず、検査時において検査対象を撮像して取得した検査対象データと当該検査対象の良品データであるモデルパターンとの一致度が悪くなる検査対象の検査方法に用いる検査装置であり、例えば、製造後検査前に所定場所に仮置きされていて側面形状が変形している可能性のあるタイヤ2の側面3に凹凸により形成された検査対象としての文字列4の良否を検査する装置であって、インフレートされていない状態のタイヤ2の側面3の文字列4の画像を取得する検査対象画像取得装置5とパターンマッチング装置6とを備える。
検査対象画像取得装置5としては、例えば、光切断法により文字列4全体の画像を取得する装置により構成される。当該装置としては、例えば、文字列4にレーザー光を照射するレーザー装置11と、レーザー光が照射された文字列4を撮像するカメラ12とを備える。
パターンマッチング装置6は、画像パターン生成手段20と、文字列4のモデルパターンを記憶するモデルパターン記憶部21と、マッチング手段22とを備える。
画像パターン生成手段20は、検査対象画像取得装置5により取得した画像から文字列4の形状データを求めるとともに、文字列4の形状認識に必要な文字列4の形状データの特徴点等の画像パターンを生成する。
マッチング手段22は、画像パターンとモデルパターンとの一致度を算出する一致度算出手段23と、検査対象全体検索手段24と、基準位置付与手段25と、モデルパターン分割手段26と、探索範囲設定手段27と、検査対象個別検索手段28とを備える。
各手段20,22乃至28は、コンピュータと当該コンピュータに後述する各手段20,22乃至28の処理手順を実行させるためのプログラムとにより実現される。
検査対象全体検索手段24は、検査対象画像取得装置5により取得した画像上において文字列4全体のモデルパターンを画素単位で移動させ、当該モデルパターンを移動させる毎に一致度算出手段23を用いてモデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、モデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めする。即ち、モデルパターンと一致度が高い画像パターンを探索し、モデルパターンを位置決めする。
基準位置付与手段25は、検査対象全体検索手段24によって画像パターンとの一致度が最も高い画像位置に位置決めされたモデルパターンの1文字(検査対象の要素)毎の基準位置(例えば重心)を画像上に決める。
モデルパターン分割手段26は、モデルパターンの文字列を1文字毎に分ける。
探索範囲設定手段27は、分割されたモデルパターンの各文字の基準位置の周囲に予め決められた距離範囲内を探索範囲として画像上に設定する。
検査対象個別検索手段28は、分割されたモデルパターンの各文字毎に、各文字の基準位置の周囲に予め決められた探索範囲内で対応する画像パターンの文字を探索し、探索範囲内でモデルパターンの各文字と一致度が最も高い画像パターンの文字をモデルパターンの各文字と対応する検査対象の文字部分であると判定する。
マッチング手段22の動作を説明する。
検査対象全体検索手段24が、画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めした後、基準位置付与手段25が、モデルパターンの文字毎の基準位置(例えば重心)を画像上に決める。
モデルパターン分割手段26が、モデルパターンの文字列を1文字毎にばらし、文字毎に画像上を移動させることができるようにするとともに、探索範囲設定手段27が、モデルパターンの各文字の基準位置の周囲に探索範囲を設定する。
そして、検査対象個別検索手段28が、分割されたモデルパターンの各文字毎に、各文字の基準位置の周囲に予め決められた探索範囲内で対応する文字の画像パターンを探しに行き、探索範囲内でモデルパターンの各文字と一致度が最も高い画像パターンをモデルパターンの各文字と対応する文字部分であると判定する。
例えば、図2に示すように、検査対象全体検索手段24によって画像上に位置決めされた点線で示すモデルパターンの文字列の「I」の文字が実線で示す画像パターンの「I」と「D」との間に位置決めされたとする。この場合、検査対象個別検索手段28が、モデルパターンの文字列の「I」を当該「I」の重心位置から探索範囲内を画素単位で移動させる毎に一致度算出手段23を用いてモデルパターンの「I」と当該モデルパターンの「I」が重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、モデルパターンの「I」と一致度が最も高い画像位置の画像パターンをモデルパターンの「I」と対応する文字「I」であると判定する。
以上により、検査時においてタイヤ2の側面3が形状変形していて、インフレートされていない状態のタイヤ2の検査時とインフレートされた状態のタイヤ2の使用時とで検査対象としての文字列4の形状が異なる場合であっても、モデルパターンと画像パターンとの位置合わせ精度が向上して画像パターンとモデルパターンとの一致度が高くなり、側面3に文字列4が正しく形成されていて使用時において良品となるのにも拘わらず側面3に文字列4が正しく形成されていない不良品であると判定されてしまう誤マッチングを防止できる。
実施形態2
図3に示すように、実施形態2における検査装置1は、検査対象が良品であるにも拘わらず、検査時において検査対象を撮像して取得した検査対象データと当該検査対象の良品データであるモデルパターンとの一致度が悪くなる検査対象の検査方法に用いる検査装置であり、例えば、製造後検査前に所定場所に仮置きされていて側面形状が変形している可能性のあるタイヤ2の側面3に凹凸により形成された検査対象としての文字列4の良否を検査する装置であって、インフレートされていない状態のタイヤ2の側面3の文字列4の画像を取得する検査対象画像取得装置5とパターンマッチング装置6とを備える。
パターンマッチング装置6は、画像パターン生成手段20と、文字列4のモデルパターンを記憶するモデルパターン記憶部21と、マッチング手段30とを備える。
マッチング手段30は、画像パターンとモデルパターンとの一致度を算出する一致度算出手段31と、検査対象全体検索手段32、モデルパターン分割手段33と、最頻値算出手段34と、モデルパターン大きさ調整手段35とを備える。
検査対象全体検索手段32は、モデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めする。
モデルパターン分割手段33は、モデルパターンの文字列を1文字毎に分ける。
最頻値算出手段34は、各文字毎の一致度の最頻値を算出する。
モデルパターン大きさ調整手段35は、一致度の最頻値に基づいてモデルパターンの大きさを縮小又は拡大して調整する。尚、モデルパターン大きさ調整手段35は、図4の上下方向においてはモデルパターンを縮小する調整のみを行う。
マッチング手段30の動作を説明する。
検査対象全体検索手段32が、検査対象画像取得装置5により取得した画像上においてモデルパターンを画素単位で移動させ、モデルパターンを移動させる毎に、一致度算出手段31を用いて、モデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、モデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めする。
次に、モデルパターン分割手段33がモデルパターンの文字列を1文字(検査対象の要素)毎に分け、一致度算出手段31を用いて、各文字毎にモデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出する。つまり、モデルパターンの文字毎に画像パターンとの一致度を求める。
最頻値算出手段34は、各文字毎の画像パターンとの一致度の最頻値を求める。
そして、モデルパターン大きさ調整手段35は、各文字毎の画像パターンとの一致度の最頻値に基づいてモデルパターンの大きさを縮小又は拡大して調整する。
そして、検査対象全体検索手段32が、画像上において、調整されたモデルパターンを画素単位で移動させる毎に、一致度算出手段31を用いて、調整されたモデルパターンと当該モデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、調整されたモデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めし、当該調整されたモデルパターンと一致度が最も高い画像パターンをモデルパターンと対応する検査対象であると判定する。
つまり、モデルパターンの各文字毎の画像パターンとの一致度の最頻値に基づいてモデルパターンの大きさを調整し、当該調整されたモデルパターンにより再度パターンマッチングを行う。
最初に、モデルパターンの文字と画像上の画像パターンとの位置が合っていたとしても、モデルパターンの文字の大きさと画像上の画像パターンの大きさが合っていない場合がある。例えば、タイヤ2の側面3が変形によりゆがんでいて例えば画像上の「I」の文字が、図4に示すように、モデルパターンの「I」の文字の内側に入ってしまう場合がある。この場合も、画像パターンとモデルパターンとの一致度が低くなって、誤マッチングの可能性がある。
実施形態2によれば、モデルパターンの文字の大きさと画像上の画像パターンの大きさが合っていない場合でも、モデルパターンと画像パターンとの位置合わせ精度が向上して画像パターンとモデルパターンとの一致度が高くなり、側面3に文字列が正しく形成されていて使用時において良品となるのにも拘わらず側面に文字列が正しく形成されていない不良品であると判定されてしまう誤マッチングを防止できる。
尚、各文字毎の画像パターンとの一致度の平均値を求めて、各文字毎の画像パターンとの一致度の平均値に基づいてモデルパターンの大きさを縮小又は拡大して調整するようにしてもよい。
実施形態3
図5に示すように、検査対象画像取得装置5では、文字列4の死角部分にレーザー装置11のレーザー光が照射されない場合、カメラ12で撮像される画像は、輝度落ちとなって画像がぼけるが、この画像部分を文字列の輪郭部分として採用すれば、位置精度を向上させることができる。
上記では、タイヤの側面に形成された立体文字列の検査を例にしたが、本発明の検査対象は、製品表面に形成された模様のようなものであってもよい。
1 検査装置、4 タイヤの側面に凹凸により形成された文字列(検査対象)、
5 検査対象画像取得装置、23 一致度算出手段、24 検査対象全体検索手段、
25 基準位置付与手段、26 モデルパターン分割手段、27 探索範囲設定手段、
28 検査対象個別検索手段、34 最頻値算出手段、
35 モデルパターン大きさ調整手段。

Claims (3)

  1. 検査対象が良品であるにも拘わらず、検査時において検査対象を撮像して取得した検査対象データと当該検査対象の良品データであるモデルパターンとの一致度が悪くなる検査対象の検査方法において、
    検査対象の全体の画像を取得する工程と、
    取得した画像上において前記モデルパターンを画素単位で移動させ、当該モデルパターンを移動させる毎に、モデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、モデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めする工程と、
    位置決めされたモデルパターンを要素毎に分け、各要素毎にモデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出して、当該一致度の最頻値又は平均値を求める工程と、
    一致度の最頻値又は平均値に基づいて検査対象全体のモデルパターンの大きさを縮小又は拡大して調整する工程と、
    画像上において、調整されたモデルパターンを画素単位で移動させる毎に、調整されたモデルパターンと当該モデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、調整されたモデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めし、当該調整されたモデルパターンと一致度が最も高い画像パターンをモデルパターンと対応する検査対象であると判定する工程と、
    を備えたことを特徴とする検査方法。
  2. 査対象は、タイヤ製造後の検査前に所定場所に仮置きされていたタイヤの側面に形成されているパターンであることを特徴とする請求項1に記載の検査方法。
  3. 検査対象が良品であるにも拘わらず、検査時において検査対象を撮像して取得した検査対象データと当該検査対象の良品データであるモデルパターンとの一致度が悪くなる検査対象を検査するための検査装置において、
    検査対象全体の画像を取得する検査対象画像取得装置と、
    画像パターンとモデルパターンとの一致度を算出する一致度算出手段と、
    前記検査対象画像取得装置により取得した画像上において前記モデルパターンを画素単位で移動させ、当該モデルパターンを移動させる毎に前記一致度算出手段を用いてモデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度を算出し、モデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置にモデルパターンを位置決めする検査対象全体検索手段と、
    前記検査対象全体検索手段により位置決めされたモデルパターンの要素毎の基準位置を画像上に決める基準位置付与手段と、
    前記検査対象全体検索手段により位置決めされたモデルパターンを要素毎に分けるモデルパターン分割手段と、
    前記モデルパターン分割手段により分割されたモデルパターンの各要素の基準位置の周囲に予め決められた距離範囲内を探索範囲として画像上に設定する探索範囲設定手段と、
    前記モデルパターン分割手段により分割されたモデルパターンの各要素毎に対応する画像パターンの要素を探索範囲内で検索し、探索範囲内でモデルパターンの各要素と一致度が最も高い画像パターンの要素をモデルパターンの各要素と対応する検査対象の要素部分であると判定する検索対象個別検索手段と、
    前記一致度算出手段により算出された各要素毎のモデルパターンとモデルパターンが重ねられている画像位置の画像パターンとの一致度の最頻値又は平均値を算出する最頻値又は平均値算出手段と、
    前記最頻値又は平均値算出手段により算出された最頻値又は平均値に基づいて検査対象全体のモデルパターンの大きさを縮小又は拡大して調整するモデルパターン大きさ調整手段とを備え、
    前記検査対象全体検索手段が、前記モデルパターン大きさ調整手段により調整されたモデルパターンと画像パターンとの一致度が最も高い画像位置に前記調整されたモデルパターンを位置決めし、当該モデルパターンと一致度が最も高い画像パターンをモデルパターンと対応する検査対象であると判定することを特徴とする検査装置。
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JP2019159633A (ja) * 2018-03-12 2019-09-19 セイコーエプソン株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3801957A (en) * 1972-08-14 1974-04-02 Goodyear Tire & Rubber Automatic tire code reader
JPH02138675A (ja) * 1989-03-31 1990-05-28 Hitachi Ltd パターンの良否検査装置における基準位置決め方法
JPH0663734B2 (ja) * 1989-11-28 1994-08-22 花王株式会社 表示図柄のずれ検査装置
JPH07152860A (ja) * 1993-11-29 1995-06-16 Toyo Tire & Rubber Co Ltd 凹凸文字の読取り装置
JPH10255048A (ja) * 1997-03-11 1998-09-25 Toyota Motor Corp 対象物の判別方法
JPH11161795A (ja) * 1997-12-01 1999-06-18 Tani Denki Kogyo Kk 画像認識による計測方法および記録媒体
JP2005148010A (ja) * 2003-11-19 2005-06-09 Bridgestone Corp 被検体の形状及び明暗の検出方法とその装置
JP4467966B2 (ja) * 2003-12-09 2010-05-26 株式会社日立製作所 基板外観検査装置
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
JP5254637B2 (ja) * 2008-02-19 2013-08-07 株式会社ブリヂストン タイヤの外観検査装置、及びタイヤの外観検査方法

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