JP5964803B2

JP5964803B2 - データ処理方法及びデータ処理装置

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Publication number: JP5964803B2
Application number: JP2013249889A
Authority: JP
Inventors: 要荒木; 高橋　英二; 英二高橋
Original assignee: Kobe Steel Ltd
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Priority date: 2013-12-03
Filing date: 2013-12-03
Publication date: 2016-08-03
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Description

本発明は、タイヤのトレッド面又はサイドウォール面を測定面とし、測定面に形成された自然欠陥部を評価する技術に関する。

タイヤには、トレッド面及びサイドウォール面があり、これらのタイヤ表面には、文字や模様のような意図的な凹凸部が形成されているが、本来存在しないはずの凹凸部(以下、自然欠陥部)が形成されていることがある。自然欠陥部は、タイヤ製造工程でのゴム貼り合わせ具合等が原因で発生する。自然欠陥部は、バースト等のタイヤの故障の原因となる。そこで、タイヤ製造の最終検査工程において、タイヤ表面の反発力のばらつきの測定に加えて、自然欠陥部を発見するために、タイヤ表面の形状の測定がされる。

タイヤ表面には、意図的な凹凸部が形成されているので、タイヤ表面の形状データから意図的な凹凸部を示すデータを除去しなければ、タイヤ表面に形成された自然欠陥部を正しく評価できない。

そこで、例えば、２つの技術が提案されている。１つ目は、特許文献１に開示されており、次の通りである。タイヤサイド部の凹凸部を検出する検出手段の出力波形を予め設定した間隔毎の離散的な位置データｆ(ｉ)に変換するとともに、指定した位置(ｉ)の平滑微分値Ｆ(ｉ)を算出する。平滑微分値Ｆ(ｉ)の絶対値が予め設定された閾値Ｋを超えた場合、上記位置データをタイヤ表面に刻印された標識のデータと判定する。波形の凸部の立ち上りの位置データと立ち下がりの位置データとがともに上記標識に起因する位置データである場合、上記凸部を構成する全ての位置データを上記凸部の立ち上りの位置データに置換する。これらの操作を繰り返して、上記波形から上記標識に起因する凹凸を排除する。

２つ目は、特許文献２に開示されており、次の通りである。所定のサンプリング数で、タイヤ１周分について、光学式変位計の出力データを取り込む。このデータから、タイヤのサイドウォール上の浮文字に対応させた予め定められた信号パターン成分(台形、大山、小山の３通りのパターン)を除去する。

特開２００４−１５６９１９号公報(要約) 特開昭６２−２３２５０７号公報(第３頁左上欄第１８行〜左下欄第１６行)

タイヤ表面の形状データから意図的な凹凸部を示すデータを除去することにより、タイヤ表面の自然欠陥部を評価する技術のさらなる向上が望まれる。

本発明は、タイヤ表面の自然欠陥部を精度よく評価できるデータ処理装置及データ処理方法を提供することを目的とする。

本発明の一局面に係るデータ処理装置は、タイヤのトレッド面又はサイドウォール面を測定面とし、前記測定面に形成された自然欠陥部を評価するために、前記測定面の形状を示すデータを処理するデータ処理装置であって、形状センサを用いて前記測定面を一定のサンプリング周期で走査することにより得られた１ラインの高さデータについて、前記１ラインの高さデータからある１のサンプル点を起点として連続する一定数の高さデータを取り出し、前記取り出した高さデータの平均値と、前記取り出した各高さデータとを比較し、前記平均値より大きい高さデータを有するサンプル点を抽出する抽出処理を、前記起点をずらしながら前記１ラインの高さデータの全域に対して行うサンプル点抽出部と、前記抽出されたサンプル点において、連続するサンプル点を１つの自然欠陥候補部として決定する決定処理を行う自然欠陥候補部決定部と、前記測定面に形成されている意図的な凹凸部の形状の特徴となる条件を予め記憶しており、前記自然欠陥候補部の中から、前記条件を満たす前記自然欠陥候補部を、前記自然欠陥候補部から除外することにより、前記意図的な凹凸部と前記自然欠陥部とを弁別する弁別処理を行う弁別部と、を備えるデータ処理装置である。

本発明の一局面に係るデータ処理装置では、形状センサを用いて、測定面を一定のサンプリング周期で走査することにより得られた１ラインの高さデータについて、このデータの中から自然欠陥候補部を決定する。そして、各自然欠陥候補部に対して、意図的な凹凸部か自然欠陥部かを弁別する弁別処理をする。従って、本発明の一局面に係るデータ処理装置によれば、１ラインの高さデータから意図的な凹凸部を示すデータを除去できるので、タイヤ表面に形成された自然欠陥部を精度よく評価できる。

自然欠陥部は、正規分布形状と近似した形状を有する膨らみ部であることが多い。よって、意図的な凹凸部及び自然欠陥部の両方とも、タイヤ表面の平坦部(すなわち、意図的な凹凸部が形成されていない部分)より突き出ている。仮に、１ラインの高さデータの全てについて、意図的な凹凸部と自然欠陥部とを弁別する弁別処理をする場合、タイヤ表面には、平坦部が当然含まれており、平坦部において弁別処理をするのは無駄である。本発明の一局面に係るデータ処理装置は、その点に着目し、測定した１ラインの高さデータの全てを弁別処理の対象にするのではなく、ある程度の高さを有する連続するサンプル点を自然欠陥候補部とし、自然欠陥候補部に対して、弁別処理をする。このように、弁別処理の対象を自然欠陥候補部に絞るので、弁別処理を無駄なく実行できる。

上記構成において、前記意図的な凹凸部の形状の特徴となる前記条件は、以下の(１)〜(７)の少なくともいずれか１つである。

(１)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、最初のサンプル点から最後のサンプル点までの距離を前記自然欠陥候補部の長さとし、前記長さが予め定められた第１の値以下であれば、前記タイヤに無害である無害部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。

(２)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、最大の高さを有するサンプル点を前記自然欠陥候補部の高さとし、前記高さが予め定められた第２の値以下であれば、前記無害部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。

(３)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、前記最初のサンプル点及び前記最後のサンプル点の一方の高さが、前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点の高さの平均値より大きく、かつ、前記最初のサンプル点及び前記最後のサンプル点の他方の高さが、前記平均値より小さければ、凸型、縁取り型、及び、多段頂点型以外の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、自然欠陥候補部から除外する。

(４)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、前記最大の高さを有するサンプル点及び当該サンプル点の高さに対して予め定められた第１の割合以上の高さを有するサンプル点の合計が、前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点に対して、予め定められた第２の割合以上であれば、前記凸型の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。

(５)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、前記最大の高さを有するサンプル点を第１のサンプル点とし、前記第１のサンプル点の前後のサンプル点を第２のサンプル点、第３のサンプル点とし、前記第１のサンプル点の高さと前記第２のサンプル点の高さとの差、及び、前記第１のサンプル点の高さと前記第３のサンプル点の高さとの差が、予め定められた第３の値以上であれば、前記縁取り型又は前記多段頂点型の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。

(６)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、前記最大の高さを有するサンプル点との差が、前記第３の値以下となる高さを有する連続するサンプル点のグループが複数ある場合、最も距離が離れている前記グループどうしの距離が、前記自然欠陥部の前記長さに対して、予め定められた第３の割合以上であれば、前記縁取り型又は前記多段頂点型の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。

(７)前記グループが複数ある場合、前記複数のグループのそれぞれの分散の合計が予め定められた第４の値以上であれば、前記縁取り型又は前記多段頂点型の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。

条件(１)や条件(２)は、自然欠陥部と無害部とを弁別する条件である。無害部とは、意図的な凹凸部や自然欠陥部に分類されないタイヤ表面に生じた高さや長さが小さい箇所である。無害部は、タイヤにとって無害である。条件(３)は、自然欠陥部と、その他の型(図６)の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する条件である。条件(４)は、自然欠陥部と、凸型(図６)の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する条件である。条件(５)〜(７)は、いずれも、自然欠陥部と、縁取り型や多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する条件である。予め定められた値(第３の値)を同じにし、条件(５)〜(７)を全て実行すれば、自然欠陥部と、縁取り型や多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する効果を高めることができる。条件(３)〜(７)の全てを実行すれば、自然欠陥部と意図的な凹凸部とを弁別する効果を高めることができる。

上記構成において、前記意図的な凹凸部の形状の特徴となる前記条件は、前記(４)である。

条件(４)は、自然欠陥部と、凸型の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する条件である。意図的な凹凸部は、凸型の形状を有する場合が多いので、弁別部が条件(４)を判定できることが望ましい。

本発明の他の局面に係るデータ処理方法は、タイヤのトレッド面又はサイドウォール面を測定面とし、前記測定面に形成された自然欠陥部を評価するために、前記測定面の形状を示すデータを処理するデータ処理方法であって、形状センサを用いて前記測定面を一定のサンプリング周期で走査することにより得られた１ラインの高さデータについて、前記１ラインの高さデータからある１のサンプル点を起点として連続する一定数の高さデータを取り出し、前記取り出した高さデータの平均値と、前記取り出した各高さデータとを比較し、前記平均値より大きい高さデータを有するサンプル点を抽出する抽出処理を、前記起点をずらしながら前記１ラインの高さデータの全域に対して行うサンプル点抽出ステップと、前記抽出されたサンプル点において、連続するサンプル点を１つの自然欠陥候補部として決定する決定処理を行う自然欠陥候補部決定ステップと、前記測定面に形成されている意図的な凹凸部の形状の特徴となる条件を予め用意し、前記自然欠陥候補部の中から、前記条件を満たす前記自然欠陥候補部を、前記自然欠陥候補部から除外することにより、前記意図的な凹凸部と前記自然欠陥部とを弁別する弁別処理を行う弁別ステップと、を備えるデータ処理方法である。

本発明の他の局面に係るデータ処理方法は、本発明を方法として規定したものであり、本発明の一局面に係るデータ処理装置と同様の作用効果を有する。

本発明によれば、タイヤ表面の自然欠陥部を精度よく評価できる。

本発明の実施の形態によるデータ処理装置の全体構成図である。形状センサの詳細な構成図である。本発明の実施の形態によるデータ処理装置の構成の一例を示すブロック図である。１ラインの高さデータの具体例を示すグラフである。本発明の実施の形態によるデータ処理装置の動作のうち、自然欠陥候補部を決定するまでの動作を示すフローチャートである。意図的な凹凸部の形状と自然欠陥部の形状とを説明する説明図である。図６の凸型を示す形状を拡大した拡大図である。本発明の実施の形態によるデータ処理装置の動作のうち、自然欠陥候補部を決定した後の動作の前半部を示すフローチャートである。同動作の後半部を示すフローチャートである。図６に示す意図的な凹凸部の形状及び自然欠陥部の形状に対して、弁部処理において、注目すべき箇所を点線の丸で囲んだ図である。本発明の実施の形態によるデータ処理装置に備えられる表示部に表示された画像の例を示す図である。本発明の実施の形態によるデータ処理装置に備えられる表示部に表示された画像とグラフの例を示す図である。

図１は、本発明の実施の形態によるデータ処理装置１の全体構成図である。データ処理装置１は、タイヤＴのトレッド面Ｔ１１又はサイドウォール面Ｔ１２を測定面としたとき、測定面に形成された自然欠陥部を評価するために、測定面の形状を示すデータ(形状データ)を処理する装置である。

データ処理装置１は、形状センサ１０１、回転部１０２、エンコーダ１０３、制御部１０４、及び、ユニット駆動部１０５を備える。回転部１０２は、回転軸Ｒを中心軸としてタイヤＴを回転させる。具体的には、回転部１０２は、タイヤＴの中心軸に取り付けられるシャフト及びシャフトを回転させるためのモータ等を含む。回転部１０２によるタイヤＴの回転速度としては、例えば、６０ｒｐｍが採用される。

形状センサ１０１は、タイヤＴのトレッド面Ｔ１１側に設けられた形状センサ１０１＿１と、タイヤＴの一方(図１では上方)のサイドウォール面Ｔ１２に設けられた形状センサ１０１＿２と、タイヤＴの他方(図１では下方)のサイドウォール面Ｔ１２に設けられた形状センサ１０１＿３とが存在する。形状センサ１０１＿１はトレッド面Ｔ１１を計測する際に用いられ、形状センサ１０１＿２は一方のサイドウォール面Ｔ１２を計測する際に用いられ、形状センサ１０１＿３は他方のサイドウォール面Ｔ１２を計測する際に用いられる。

形状センサ１０１＿１は、回転中のタイヤＴのトレッド面Ｔ１１に対してレーザ光を照射してトレッド面Ｔ１１を周方向Ｄ１０１に走査し、タイヤＴからの反射光を受光し、周方向Ｄ１０１の１ライン分(言い換えれば、１周分)の計測データを取得する。ここで、周方向Ｄ１０１は、回転軸Ｒと直交する面でタイヤＴを切断したときのタイヤＴの外周の方向を指す。

形状センサ１０１＿２，１０１＿３も、形状センサ１０１＿１と同様にして、それぞれ、回転中のタイヤＴのサイドウォール面Ｔ１２にレーザ光を照射して、サイドウォール面Ｔ１２を周方向Ｄ１０２に走査し、周方向Ｄ１０２の１ライン(１周分)の計測データを取得する。ここで、周方向Ｄ１０２は、サイドウォール面Ｔ１２上に、回転軸Ｒを中心とするある半径の同心円を描いたときの同心円の外周の方向である。

エンコーダ１０３は、タイヤＴが所定角度回転する毎に、回転角度を示す角度信号を制御部１０４に出力する。角度信号は、形状センサ１０１の計測タイミングを決定するために用いられる。

制御部１０４は、例えば、マイクロコントローラにより構成され、形状センサ１０１から出力された計測データに対して後述する処理を行う。ユニット駆動部１０５は、形状センサ１０１＿１〜１０１＿３のそれぞれを位置決めするための３本のアーム部(図略)、及び、３本のアーム部をそれぞれ移動させるための３個のモータ等を含み、制御部１０４の制御の下、形状センサ１０１＿１〜１０１＿３を位置決めする。

なお、図１において、３個の形状センサ１０１＿１〜１０１＿３を設ける態様を示したが、これに限定されない。例えば、形状センサ１０１＿１〜１０１＿３のうちいずれか１個又は２個を省いてもよい。

図２は、形状センサ１０１の詳細な構成図である。図２では、トレッド面Ｔ１１を計測する際の形状センサ１０１＿１が示されている。図２において、Ｙ軸は回転軸Ｒと平行な方向を示し、Ｚ軸はトレッド面Ｔ１１の法線方向を示し、Ｘ軸はＹ軸及びＺ軸のそれぞれと直交する方向を示している。

光源２０１は、半導体レーザ及びシリンドリカルレンズ等を含む光源であり、スポット状のレーザ光をタイヤＴに照射する。ここで、光源２０１は、Ｚ軸と交差する方向から光を照射する。タイヤＴは回転部２によって回転されているため、レーザ光はタイヤＴのトレッド面Ｔ１１を周方向Ｄ１０１に沿って走査できる。

カメラ２０２は、カメラレンズ２０３及び撮像素子２０４を備える。カメラレンズ２０３は、トレッド面Ｔ１１からの反射光を撮像素子２０４に導く。撮像素子２０４は、例えば、ＣＣＤやＣＯＭＳ等のイメージセンサにより構成され、カメラレンズ２０３を介して反射光を受光する。撮像素子２０４は、制御部１０４の制御の下、トレッド面Ｔ１１を撮像する。なお、反射光は正反射光が好ましいため、カメラレンズ２０３は正反射光を撮像素子２０４に導くように構成される。

図３は、本発明の実施の形態によるデータ処理装置１の構成の一例を示すブロック図である。データ処理装置１は、形状センサ３１０、制御部３２０、操作部３３０、及び、表示部３４０を備える。

形状センサ３１０は、タイヤＴのトレッド面Ｔ１１又はサイドウォール面Ｔ１２を測定面とし、非接触で測定面の形状を計測する。具体的には、形状センサ３１０は、図１に示す形状センサ１０１に相当し、撮像素子３１１及び光源３１２を備える。撮像素子３１１は図２に示す撮像素子２０４に相当し、光源３１２は図２に示す光源２０１に相当する。

制御部３２０は、図１に示す制御部１０４に相当し、高さデータ取得部３２１、特異点処理部３２２、サンプル点抽出部３２３、自然欠陥候補部決定部３２４、弁別部３２５、及び、画像生成部３２６を備える。高さデータ取得部３２１は、形状センサ３１０を用いて測定面を一定のサンプリング周期で走査し、１ラインの計測データを取得し、取得した計測データから三角測量の原理を用いて１ラインの高さデータを算出する。本実施の形態では、図１に示すトレッド面Ｔ１１の周方向Ｄ１０１に沿った１ラインの高さデータ又はサイドウォール面Ｔ１２の周方向Ｄ１０２に沿った１ラインの高さデータを取得する。

図２の例において、撮像素子２０４の水平方向ＨがＹ軸と平行であるとすると、トレッド面Ｔ１１の高さに応じて受光点Ｐ１の垂直方向Ｖの座標が変化する。よって、高さデータ取得部３２１は、レーザ光が照射されている回転中のタイヤＴのトレッド面Ｔ１１を、撮像素子２０４に一定のフレームレートで連続撮像させる。そして、高さデータ取得部３２１は、例えば、受光点Ｐ１の垂直方向Ｖの座標を縦軸、時間軸を横軸とする２次元の座標空間に、受光点Ｐ１の垂直方向Ｖの座標を時系列にプロットする。そして、高さデータ取得部３２１は、各プロット点をサンプル点とし、各サンプル点の縦軸の座標から、三角測量の原理を用いて、各サンプル点の高さデータを求め、トレッド面Ｔ１１の周方向Ｄ１０１に沿った１ラインの高さデータを取得する。ここで、１ラインの高さデータのサンプル点の個数としては、例えば、１０００〜５０００程度が採用される。よって、１ラインの高さデータは、サンプル点の個数分の高さデータから構成されるデータ群である。

図４は、１ラインの高さデータＤ(ｉ)の具体例を示すグラフである。横軸が測定面のサンプル点の位置を示し、縦軸がサンプル点の高さデータを示している。図４では、１ラインの高さデータＤ(ｉ)を構成する全てのサンプル点が示されておらず、連続する１１個のサンプル点０〜１０が示されている。Ｄ(ｉ)は、サンプル点ｉの高さデータを示している。例えば、Ｄ(４)は、サンプル点４の高さデータを示している。

特異点処理部３２２は、メディアンフィルタ又は平均値フィルタを用いて、１ラインの高さデータＤ(ｉ)から特異点を除去する。特異点には、高さデータがタイヤＴのバリやスピューを示すサンプル点、高さデータが測定面に付着したゴミを示すサンプル点、及び、高さデータが形状センサ３１０による測定不能を示すサンプル点が含まれる。

バリとは、タイヤＴを金型成型した際に生じる薄い突起物を指す。スピューとは、タイヤＴを金型成型した際に生じるひげ状の突起物を指す。測定不能を示すサンプル点とは、レーザ光が遮られたために正しい高さデータを得ることができなかったサンプル点を指す。

自然欠陥部は、正規分布形状と近似した形状を有する膨らみ部であることが多い。よって、自然欠陥部、及び、文字や模様のような意図的な凹凸部の両方とも、タイヤ表面(トレッド面Ｔ１１やサイドウォール面Ｔ１２)の平坦部(すなわち、意図的な凹凸部が形成されていない部分)より突き出ている。

そこで、自然欠陥部及び意図的な凹凸部を自然欠陥候補部として抽出し、自然欠陥候補部の中から自然欠陥部と意図的な凹凸部とを弁別する処理がされる。この処理は、サンプル点抽出部３２３、自然欠陥候補部決定部３２４及び弁別部３２５によって実行される。

サンプル点抽出部３２３は、１ラインの高さデータＤ(ｉ)からある１のサンプル点を起点として連続する一定数の高さデータを取り出し、取り出した高さデータの平均値と、取り出した各高さデータとを比較し、平均値より大きい高さデータを有するサンプル点を抽出する抽出処理を、起点をずらしながら１ラインの高さデータＤ(ｉ)の全域に対して行う。すなわち、サンプル点抽出部３２３は、自然欠陥候補部を構成する可能性があるサンプル点を抽出する。

自然欠陥候補部決定部３２４は、サンプル点抽出部３２３によって抽出されたサンプル点において、連続するサンプル点を１つの自然欠陥候補部として決定する決定処理を行う。

弁別部３２５は、タイヤ表面の測定面に形成されている意図的な凹凸部の形状の特徴となる条件を予め記憶しており、自然欠陥候補部の中から、その条件を満たす自然欠陥候補部を、自然欠陥候補部から除外することにより、意図的な凹凸部と自然欠陥部とを弁別する弁別処理を行う。サンプル点抽出部３２３、自然欠陥候補部決定部３２４及び弁別部３２５については、さらに、後で詳細に説明する。

画像生成部３２６は、弁別部３２５によって弁別した意図的な凹凸部と自然欠陥部とを利用して、１ラインの高さデータＤ(ｉ)から意図的な凹凸部を示す高さデータを除去した後のグラフ等を生成し、表示部３４０に表示させる。

操作部３３０は、オペレータからのデータ処理装置１を操作するための操作指示を受け付け制御部３２０に出力する。

表示部３４０は、例えば液晶表示パネルにより構成され、画像生成部３２６によって生成されたグラフ等を表示する。

本発明の実施の形態によるデータ処理装置１の動作を、図３〜図５を用いて説明する。図５は、この動作のうち、自然欠陥候補部を決定するまでの動作を示すフローチャートである。まず、高さデータ取得部３２１は、形状センサ３１０にタイヤ表面の測定面を１周走査させ、１ラインの高さデータＤ(ｉ)を取得する(Ｓ１０１)。１ラインの高さデータＤ(ｉ)については、図４を用いて既に説明した。

次に、特異点処理部３２２は、１ラインの高さデータＤ(ｉ)から特異点を除去する(Ｓ１０２)。特異点とは、既に説明したように、高さデータがタイヤのバリやスピューを示すサンプル点、高さデータが測定面に付着したゴミを示すサンプル点、及び、高さデータが形状センサ３１０による測定不能を示すサンプル点である。

次に、サンプル点抽出部３２３は、１ラインの高さデータＤ(ｉ)からある１つのサンプル点を起点として連続するｎ個のサンプリング点の高さデータを取り出し、取り出した高さデータの平均値を算出する(Ｓ１０３)。

サンプル点抽出部３２３は、ステップＳ１０３で算出した平均値と、ステップＳ１０３で取り出した高さデータとを比較する(Ｓ１０４)。サンプル点抽出部３２３が、ステップＳ１０３で取り出した高さデータが平均値よりも大きいと判断した場合(Ｓ１０４でＹｅｓ)、その高さデータのサンプル点を抽出する(Ｓ１０５)。そのサンプル点は、自然欠陥候補部を構成する可能性があるからである。

一方、サンプル点抽出部３２３が、ステップＳ１０３で取り出した高さデータが平均値以下と判断した場合(Ｓ１０４でＮｏ)、サンプル点抽出部３２３は、その高さデータのサンプル点を抽出しない。そして、サンプル点抽出部３２３は、ステップＳ１０３で取り出した高さデータの全てについて、平均値との比較が終了したか判定する(Ｓ１０６)。

具体的に説明すると、図４を参照して、連続するｎ個のサンプル点を、連続する１０個のサンプル点０〜９とする。サンプル点０〜９の高さデータについて、サンプル点０から順番に、サンプル点０〜９の高さデータの平均値と比較する。各サンプル点の高さデータと平均値との比較が終了する毎に、取り出した高さデータの全てについて、平均値との比較が終了したか判定される。サンプル点９の高さデータと平均値との比較が終了すれば、取り出した高さデータの全てについて、平均値との比較が終了したと判定される。

サンプル点抽出部３２３が、平均値との比較が終了していないと判定した場合(Ｓ１０６でＮｏ)、サンプル点抽出部３２３は、次のサンプル点の高さデータについて、ステップＳ１０４の処理をする。例えば、サンプル点０の高さデータＤ(０)と平均値との比較が終了した場合、サンプル点１の高さデータＤ(１)について、ステップＳ１０４の処理をする。

サンプル点抽出部３２３が、平均値との比較が終了したと判定した場合(Ｓ１０６でＹｅｓ)、サンプル点抽出部３２３は、高さデータＤ(ｉ)の「ｉ」が、１ラインの一番後ろのサンプル点を示す値に到達しているか判定する(Ｓ１０７)。

サンプル点抽出部３２３が、高さデータＤ(ｉ)の「ｉ」が、１ラインの一番後ろのサンプル点を示す値に到達していないと判断した場合(Ｓ１０７でＮｏ)、ステップＳ１０３の処理に戻る。具体的に説明すると、図４を参照して、１０個のサンプル点０〜９について、ステップＳ１０６までの処理が終了した場合、サンプル点の起点を１つずらして、１０個のサンプル点１〜１０について、ステップＳ１０３からの処理を開始する。

サンプル点抽出部３２３が、高さデータＤ(ｉ)の「ｉ」が、１ラインの一番後ろのサンプル点を示す値に到達したと判断した場合(Ｓ１０７でＹｅｓ)、自然欠陥候補部決定部３２４は、自然欠陥候補部を決定する処理をする(Ｓ１０８)。詳しく説明すると、自然欠陥候補部決定部３２４は、ステップＳ１０５で抽出されたサンプル点において、連続するサンプル点を１つの自然欠陥候補部とし、ステップＳ１０５で抽出されたサンプル点の中から自然欠陥候補部を決定する処理をする。図４を参照して、例えば、サンプル点４，５，６，８，９が抽出された場合、サンプル点４，５，６及びサンプル点８，９が、それぞれ、１つの自然欠陥候補部として決定される。

以上が、自然欠陥候補部を決定するまでの動作である。

次に、本発明の実施の形態によるデータ処理装置１の動作のうち、自然欠陥候補部を決定した後の動作を説明する。自然欠陥候補部を決定した後、弁別部３２５が、自然欠陥部と意図的な凹凸部とを弁別する処理をする。図６は、意図的な凹凸部の形状と自然欠陥部の形状とを説明する説明図である。意図的な凹凸部の形状は、凸型、縁取り型、多段頂点型、これらの型以外のその他の型の４つに分類できる。これに対して、自然欠陥部の形状は、正規分布形状と近似することができる。なお、凸型とは、平らな中央部を有し、中央部が両端部と比べて高い形状である。縁取り型とは、一方の端部側に１つの頂点を有し、他方の端部側に１つの頂点を有し、これらの頂点が中央部と比べて高い形状である。多段頂点型とは、複数(３以上)の頂点を有する形状である。

自然欠陥候補部の長さ及び高さについて、凸型の自然欠陥候補部を例にして説明する。図７は、図６の凸型を示す形状を拡大した拡大図である。自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点Ｐ１〜Ｐ７のうち、最初のサンプル点Ｐ１から最後のサンプル点Ｐ７までの距離を自然欠陥候補部の長さＬとする。

自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点Ｐ１〜Ｐ７のうち、最大の高さを有するサンプル点Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５の高さを、自然欠陥候補部の高さＨとする。

自然欠陥候補部は、意図的な凹凸部と、自然欠陥部と、無害部と、に分けられる。無害部とは、意図的な凹凸部や自然欠陥部に分類されないタイヤ表面に生じた高さや長さが小さい箇所である。無害部は、タイヤＴにとって無害である。自然欠陥候補部の長さＬが予め定められた第１の値以下であれば、無害部として取り扱うことができる。また、自然欠陥候補部の高さＨが予め定められた第２の値以下であれば、無害部として取り扱うことができる。

弁別部３２５は、各自然欠陥候補部について、自然欠陥部と意図的な凹凸部とを弁別する処理をする。以下、弁別処理について、図７、図８、図９及び図１０を用いて詳しく説明する。図８及び図９は、本発明の実施の形態によるデータ処理装置１の動作のうち、自然欠陥候補部を決定した後の動作(すなわち、弁別処理の動作)を示すフローチャートである。図１０は、図６に示す意図的な凹凸部の形状及び自然欠陥部の形状に対して、弁部処理において、注目すべき箇所を点線の丸で囲んだ図である。

以下の説明で出てくる第１の値、第２の値、第３の値、第４の値、第１の割合、第２の割合、及び、第３の割合は、タイヤＴの種類等に応じて、最適な値が設定される。

弁別部３２５は、条件(１)の判断をする(Ｓ２０１)。すなわち、弁別部３２５は、自然欠陥候補部の長さＬ(図７)が、予め定められた第１の値以下であるかを判断する。弁別部３２５が、条件(１)を満たしていると判断すれば(Ｓ２０１でＹｅｓ)、弁別部３２５は、その自然欠陥候補部を無害部と見なし、自然欠陥候補部から除外する(Ｓ２０２)。

弁別部３２５は、全ての自然欠陥候補部について、弁別処理を終了したか判断する(Ｓ２０３)。弁別部３２５が、上記終了したと判断すれば(Ｓ２０３でＹｅｓ)、弁別処理が終了する。弁別部３２５が、上記終了していないと判断すれば(Ｓ２０３でＮｏ)、次の自然欠陥候補部について、ステップＳ２０１の処理をする。

弁別部３２５が、条件(１)を満たしていないと判断すれば(Ｓ２０１でＮｏ)、弁別部３２５は、条件(２)の判断をする(Ｓ２０４)。すなわち、弁別部３２５は、自然欠陥候補部の高さＨ(図７)が、予め定められた第２の値以下か否かを判断する。弁別部３２５が、条件(２)を満たしていると判断すれば(Ｓ２０４でＹｅｓ)、弁別部３２５は、その自然欠陥候補部は無害部と見なし、自然欠陥候補部から除外する(Ｓ２０５)。そして、ステップＳ２０３に戻る。

弁別部３２５が、条件(２)を満たしていないと判断すれば(Ｓ２０４でＮｏ)、弁別部３２５は、条件(３)の判断をする(Ｓ２０６)。ここでは、弁別部３２５は、自然欠陥候補部が、図１０に示すその他の型の形状を有する意図的な凹凸部であるかを判断する。すなわち、弁別部３２５は、自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、最初のサンプル点及び最後のサンプル点の一方の高さが、自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点の高さの平均値Ａｖ(図１０)より大きく、かつ、最初のサンプル点及び最後のサンプル点の他方の高さが、平均値Ａｖより小さいかを判断する。

弁別部３２５が、条件(３)を満たしていると判断すれば(Ｓ２０６でＹｅｓ)、弁別部３２５は、その自然欠陥候補部を、その他の型の形状を有する意図的な凹凸部と見なし、自然欠陥候補部から除外する(Ｓ２０７)。そして、ステップＳ２０３に戻る。

弁別部３２５が、条件(３)を満たしていないと判断すれば(Ｓ２０６でＮｏ)、弁別部３２５は、条件(４)の判断をする(Ｓ２０８)。ここでは、弁別部３２５は、自然欠陥候補部が、図１０に示す凸型の形状を有する意図的な凹凸部であるかを判断する。すなわち、弁別部３２５は、自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、最大の高さを有するサンプル点及び当該サンプル点の高さに対して予め定められた第１の割合以上の高さを有するサンプル点の合計が、自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点に対して、予め定められた第２の割合以上であれば、凸型の形状を有する意図的な凹凸部と見なし、自然欠陥候補部から除外する。当該サンプル点の高さに対して予め定められた第１の割合以上の高さを有するサンプル点とは、言い換えれば、最大の高さの近傍の高さを有するサンプル点である。凸型の形状は、図１０の点線の丸で示すように、最大の高さを有するサンプル点及び最大の高さの近傍の高さを有するサンプル点が存在する割合が比較的多いことに着目している。

弁別部３２５が、条件(４)を満たしていると判断すれば(Ｓ２０８でＹｅｓ)、弁別部３２５は、その自然欠陥候補部を、凸型の形状を有する意図的な凹凸部と見なし、自然欠陥候補部から除外する(Ｓ２０９)。そして、ステップＳ２０３に戻る。

弁別部３２５が、条件(４)を満たしていないと判断すれば(Ｓ２０８でＮｏ)、弁別部３２５は、条件(５)の判断をする(Ｓ２１０)。条件(５)〜(７)のいずれかを満たしていれば、自然欠陥候補部を、図１０に示す縁取り型又は多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部と見なすのである。図１０の点線の丸で示すように、正規分布型の形状は、中心に１つの頂点を有するのに対して、縁取り型や多段頂点型の形状は、複数の頂点を有し、頂点どうしが比較的離れていることに着目している。

弁別部３２５は、ステップＳ２１０において、自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、最大の高さを有するサンプル点を第１のサンプル点とし、第１のサンプル点の前後のサンプル点を第２のサンプル点、第３のサンプル点とし、第１のサンプル点の高さと第２のサンプル点の高さとの差、及び、第１のサンプル点の高さと第３のサンプル点の高さとの差が、予め定められた第３の値以上かを判断する。縁取り型や多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部では、最大の高さを有するサンプル点の高さと、その前後のサンプル点の高さとの差が、相当大きい場合があることに着目している。

弁別部３２５が、条件(５)を満たしていると判断すれば(Ｓ２１０でＹｅｓ)、弁別部３２５は、その自然欠陥候補部を、縁取り型又は多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部と見なし、自然欠陥候補部から除外する(Ｓ２１１)。そして、ステップＳ２０３に戻る。

弁別部３２５が、条件(５)を満たしていないと判断すれば(Ｓ２１０でＮｏ)、弁別部３２５は、条件(６)の判断をする(Ｓ２１２)。すなわち、弁別部３２５は、自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、最大の高さを有するサンプル点との差が、前記第３の値以下となる高さを有する連続するサンプル点のグループが複数ある場合、最も距離が離れているグループどうしの距離が、自然欠陥候補部の長さＬに対して、予め定められた第３の割合以上であるか判断する。縁取り型や多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部では、図１０の点線の丸で示すように、突出している箇所(すなわち、上記グループ)が複数存在し、かつ、最も距離が離れているグループどうしの距離が、比較的大きい場合があることに着目している。

弁別部３２５が、条件(６)を満たしていると判断すれば(Ｓ２１２でＹｅｓ)、弁別部３２５は、その自然欠陥候補部を、縁取り型又は多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部と見なし、自然欠陥候補部から除外する(Ｓ２１３)。そして、ステップＳ２０３に戻る。

弁別部３２５が、条件(６)を満たしていないと判断すれば(Ｓ２１２でＮｏ)、弁別部３２５は、条件(７)の判断をする(Ｓ２１４)。すなわち、弁別部３２５は、前記グループが複数ある場合、複数のグループのそれぞれの分散の合計が予め定められた第４の値以上であるか判断する。縁取り型や多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部では、図１０の点線の丸で示すように、突出している箇所(すなわち、上記グループ)が複数存在する。従って、最大の高さを有するサンプル点に対して、これらのグループの分散値の合計が大きい場合がある。これに対して、正規分布型の形状は、突出している箇所(上記グループ)が１つである。従って、最大高さを有するサンプル点に対して、そのグループの分散値が比較的小さい。条件(７)は、これに着目している。

分散には、例えば、標本分散が採用される。上記連続するサンプル点の数が多くなるにしたがって、分散が大きくなるので、連続するサンプル点の数に影響されないように、標本分散を正規化して評価することが望ましい。正規化の手法としては、連続するサンプル点の数が最も少ないグループの分散値を１にして、他のグループの分散値を求める。

弁別部３２５が、条件(７)を満たしていると判断すれば(Ｓ２１４でＹｅｓ)、弁別部３２５は、その自然欠陥候補部を、縁取り型又は多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部と見なし、自然欠陥候補部から除外する(Ｓ２１５)。そして、ステップＳ２０３に戻る。

弁別部３２５が、条件(７)を満たしていないと判断すれば(Ｓ２１４でＮｏ)、その自然欠陥候補部を自然欠陥部と確定する(Ｓ２１６)。

弁別部３２５は、全ての自然欠陥候補部について、弁別処理を終了したか判断する(Ｓ２１７)。弁別部３２５が、上記終了していないと判断すれば(Ｓ２１７でＮｏ)、ステップＳ２０１に戻る。弁別部３２５が、上記終了したと判断すれば(Ｓ２１７でＹｅｓ)、弁別処理が終了する。

弁別部３２５は、弁別処理が終了した後、条件(３)〜(７)のいずれかを満たさないとして除外された自然欠陥候補部を、意図的な凹凸部として確定する(Ｓ２１８)。

図５、図８及び図９のフローで示す処理が終了した後、図３の操作部３３０を操作して、画像やグラフを表示する命令を入力することにより、画像生成部３２６は、画像やグラフを生成し、表示部３４０に表示させる。

図１１は、表示部３４０に表示された画像の例を示す図である。画像Ｉｍ１，Ｉｍ２，Ｉｍ３は、形状センサ３１０の撮像素子３１１によって撮像されたタイヤ表面の一部の画像である。画像Ｉｍ１は、元データで示される画像である。元データとは、撮像素子３１１が出力した画像データに対して、自然欠陥候補部を抽出する処理や自然欠陥部と意図的な凹凸部とを弁別する処理がされていないデータを意味する。符号ｄは、高さ１．１ｍｍの自然欠陥部を示している。

画像Ｉｍ２は、元データに対して、自然欠陥候補部を抽出する処理をしたデータで示される画像である。画像Ｉｍ２は、図５のフローで示す処理をすることにより、生成することができる。自然欠陥候補部には、自然欠陥部と意図的な凹凸部(文字部)とが含まれるが、これらが区別されていない。

画像Ｉｍ３は、元データに対して、自然欠陥候補部を抽出する処理をし、さらに、自然欠陥部と意図的な凹凸部とを弁別する処理をしたデータで示される画像である。画像Ｉｍ３は、図５、図８及び図９のフローで示す処理をすることにより、生成することができる。自然欠陥部ｄと意図的な凹凸部(文字部)とが区別して表示されている。

図１２は、表示部３４０に表示された画像とグラフの例を示す図である。画像Ｉｍ４は、画像Ｉｍ３と同様に、元データに対して、自然欠陥候補部を抽出する処理をし、さらに、自然欠陥部と意図的な凹凸部とを弁別する処理をしたデータで示される画像である。グラフＧｒ１，Ｇｒ２は、画像Ｉｍ４で示すタイヤ表面のうち、ラインＬで示す箇所の高さを示すグラフである。縦軸は、タイヤ表面の高さを示し、横軸がタイヤ表面の位置を示している。

グラフＧｒ１は、１ラインの高さデータから意図的な凹凸部を示す高さデータを除去する前のグラフである。これに対して、グラフＧｒ２は、１ラインの高さデータから意図的な凹凸部を示す高さデータを除去した後のグラフである。グラフＧｒ２において、意図的な凹凸部を示す高さデータを除去した箇所は、直線補間されている。グラフＧｒ１では、意図的な凹凸部と自然欠陥部ｄとが示され、グラフＧｒ２では、意図的な凹凸部が示されず、自然欠陥部ｄが示されていることが分かる。

本発明の実施の形態の主な効果を説明する。本発明の実施の形態では、図５で説明したように、形状センサ３１０を用いて、測定面を一定のサンプリング周期で走査することにより得られた１ラインの高さデータについて、このデータの中から自然欠陥候補部を決定する。そして、図８及び図９で説明したように、各自然欠陥候補部に対して、意図的な凹凸部か自然欠陥部かを弁別する弁別処理をする。従って、本発明の実施の形態によれば、１ラインの高さデータから意図的な凹凸部を示すデータを除去できるので、タイヤ表面に形成された自然欠陥部を精度よく評価できる。

自然欠陥部は、正規分布形状と近似した形状を有する膨らみ部であることが多い。よって、意図的な凹凸部及び自然欠陥部の両方とも、タイヤ表面の平坦部(すなわち、意図的な凹凸部が形成されていない部分)より突き出ている。仮に、１ラインの高さデータの全てについて、意図的な凹凸部と自然欠陥部とを弁別する弁別処理をする場合、タイヤ表面には、平坦部が当然含まれており、平坦部において弁別処理をするのは無駄である。本発明の実施の形態は、その点に着目し、測定した１ラインの高さデータの全てを弁別処理の対象にするのではなく、ある程度の高さを有する連続するサンプル点を自然欠陥候補部とし、自然欠陥候補部に対して、弁別処理をする。このように、弁別処理の対象を自然欠陥候補部に絞るので、弁別処理を無駄なく実行できる。

本発明の実施の形態では、図８及び図９で説明したように、自然欠陥候補部を、意図的な凹凸部と、自然欠陥部と、無害部と、に弁別できる。条件(１)や条件(２)は、自然欠陥部と無害部とを弁別する条件である。条件(３)は、自然欠陥部と、その他の型(図６)の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する条件である。条件(４)は、自然欠陥部と、凸型(図６)の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する条件である。条件(５)〜(７)は、いずれも、自然欠陥部と、縁取り型や多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する条件である。予め定められた値(第３の値)を同じにし、条件(５)〜(７)を全て実行すれば、自然欠陥部と、縁取り型や多段頂点型の形状を有する意図的な凹凸部と、を弁別する効果を高めることができる。本発明の実施の形態によれば、条件(３)〜(７)の全てを実行するので、自然欠陥候補部を、意図的な凹凸部と、自然欠陥部と、無害部と、に弁別できる効果を高めることができる。

本発明の実施の形態によれば、条件(１)〜(７)を全て実行しているが、タイヤＴの種類等に応じて、条件(１)〜(７)の中から１つ又は複数を選択して実行してもよい。

１データ処理装置
Ｈ自然欠陥候補部の高さ
Ｌ自然欠陥候補部の長さ
Ｔタイヤ
Ｔ１１トレッド面(タイヤ表面)
Ｔ１２サイドウォール面(タイヤ表面)
ｄ自然欠陥部
Ｉｍ１〜Ｉｍ４タイヤ表面の一部の画像
Ｇｒ１，Ｇｒ２画像Ｉｍ４で示すタイヤ表面のうち、ラインＬで示す箇所の高さを示すグラフ

Claims

タイヤのトレッド面又はサイドウォール面を測定面とし、前記測定面に形成された自然欠陥部を評価するために、前記測定面の形状を示すデータを処理するデータ処理装置であって、
形状センサを用いて前記測定面を一定のサンプリング周期で走査することにより得られた１ラインの高さデータについて、前記１ラインの高さデータからある１のサンプル点を起点として連続する一定数の高さデータを取り出し、前記取り出した高さデータの平均値と、前記取り出した各高さデータとを比較し、前記平均値より大きい高さデータを有するサンプル点を抽出する抽出処理を、前記起点をずらしながら前記１ラインの高さデータの全域に対して行うサンプル点抽出部と、
前記抽出されたサンプル点において、連続するサンプル点を１つの自然欠陥候補部として決定する決定処理を行う自然欠陥候補部決定部と、
前記測定面に形成されている意図的な凹凸部の形状の特徴となる条件を予め記憶しており、前記自然欠陥候補部の中から、前記条件を満たす前記自然欠陥候補部を、前記自然欠陥候補部から除外することにより、前記意図的な凹凸部と前記自然欠陥部とを弁別する弁別処理を行う弁別部と、を備えるデータ処理装置。
前記意図的な凹凸部の形状の特徴となる前記条件は、以下の(１)〜(７)の少なくともいずれか１つである請求項１に記載のデータ処理装置。
(１)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、最初のサンプル点から最後のサンプル点までの距離を前記自然欠陥候補部の長さとし、前記長さが予め定められた第１の値以下であれば、前記タイヤに無害である無害部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。
(２)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、最大の高さを有するサンプル点を前記自然欠陥候補部の高さとし、前記高さが予め定められた第２の値以下であれば、前記無害部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。
(３)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、前記最初のサンプル点及び前記最後のサンプル点の一方の高さが、前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点の高さの平均値より大きく、かつ、前記最初のサンプル点及び前記最後のサンプル点の他方の高さが、前記平均値より小さければ、凸型、縁取り型、及び、多段頂点型以外の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、自然欠陥候補部から除外する。
(４)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、前記最大の高さを有するサンプル点及び当該サンプル点の高さに対して予め定められた第１の割合以上の高さを有するサンプル点の合計が、前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点に対して、予め定められた第２の割合以上であれば、前記凸型の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。
(５)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、前記最大の高さを有するサンプル点を第１のサンプル点とし、前記第１のサンプル点の前後のサンプル点を第２のサンプル点、第３のサンプル点とし、前記第１のサンプル点の高さと前記第２のサンプル点の高さとの差、及び、前記第１のサンプル点の高さと前記第３のサンプル点の高さとの差が、予め定められた第３の値以上であれば、前記縁取り型又は前記多段頂点型の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。
(６)前記自然欠陥候補部を構成する連続するサンプル点のうち、前記最大の高さを有するサンプル点との差が、前記第３の値以下となる高さを有する連続するサンプル点のグループが複数ある場合、最も距離が離れている前記グループどうしの距離が、前記自然欠陥部の前記長さに対して、予め定められた第３の割合以上であれば、前記縁取り型又は前記多段頂点型の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。
(７)前記グループが複数ある場合、前記複数のグループのそれぞれの分散の合計が予め定められた第４の値以上であれば、前記縁取り型又は前記多段頂点型の形状を有する前記意図的な凹凸部と見なし、前記自然欠陥候補部から除外する。
前記意図的な凹凸部の形状の特徴となる前記条件は、前記(４)である請求項２に記載のデータ処理装置。
タイヤのトレッド面又はサイドウォール面を測定面とし、前記測定面に形成された自然欠陥部を評価するために、前記測定面の形状を示すデータを処理するデータ処理方法であって、
形状センサを用いて前記測定面を一定のサンプリング周期で走査することにより得られた１ラインの高さデータについて、前記１ラインの高さデータからある１のサンプル点を起点として連続する一定数の高さデータを取り出し、前記取り出した高さデータの平均値と、前記取り出した各高さデータとを比較し、前記平均値より大きい高さデータを有するサンプル点を抽出する抽出処理を、前記起点をずらしながら前記１ラインの高さデータの全域に対して行うサンプル点抽出ステップと、
前記抽出されたサンプル点において、連続するサンプル点を１つの自然欠陥候補部として決定する決定処理を行う自然欠陥候補部決定ステップと、
前記測定面に形成されている意図的な凹凸部の形状の特徴となる条件を予め用意し、前記自然欠陥候補部の中から、前記条件を満たす前記自然欠陥候補部を、前記自然欠陥候補部から除外することにより、前記意図的な凹凸部と前記自然欠陥部とを弁別する弁別処理を行う弁別ステップと、を備えるデータ処理方法。