JP6575373B2 - タイヤ接地面解析装置、タイヤ接地面解析システム及びタイヤ接地面解析方法 - Google Patents

Description

本発明は、タイヤ接地面解析装置、タイヤ接地面解析システム及びタイヤ接地面解析方法に関する。

空気入りタイヤ（以下、単に「タイヤ」と称する）は、車両などの移動体が対象面、例えば路面上を移動するために、この路面と接触し、この車両などに搭載されたエンジンなどの動力源からの動力を対象面に伝達する唯一のものである。従って、車両の運動性能には、タイヤの性能が多大な影響を与える。タイヤの性能としては、例えば騒音性能、摩擦性能、操縦安定性能、制動性能など評価項目があり、これらの評価項目は、タイヤ接地特性によって変化するものである。このタイヤ接地特性には、接地面積、負荷荷重と接地面積に基づく平均圧力、タイヤ周方向（接地長方向）の最大接地長、タイヤ幅方向（接地幅方向）の最大接地幅などがある。これらのタイヤ接地特性を精度良く求めるためには、タイヤが対象面と接触した際のタイヤ接地形状、特にタイヤが対象面と接触した際のタイヤの接地面を構成する輪郭線を求め、接地領域を精度良く求めることが重要である。

そこで、従来では、タイヤ接地画像データの画像解析を行い、タイヤ接地形状を求め、タイヤの接地特性を求める技術が提案されている。例えば、特許文献１には、タイヤ踏み跡の撮影画像を、輝度に対して設定される閾値に基づいて２値化し、２値化した画像に対して膨張処理と収縮処理を行うことにより、タイヤ接地形状を求める技術が記載されている。

特開平５−１９６５５７号公報

しかし、タイヤの接地領域を求める際に、輝度に基づいて２値化した接地画像を用いて単純に接地領域を解析する場合、実際の接地領域以外の領域も接地領域として算出されてしまうことがある。つまり、タイヤの接地領域を撮影した接地画像は、基本的には接地部分は輝度が低く、接地していない部分は相対的に輝度が高くなるため、接地画像を２値化した場合、接地部分は黒となり、接地していない部分は白となって算出される。しかし、接地画像に輝度ムラがある場合、接地画像中には、接地していない部分においても低い輝度で撮影される部分が発生することがある。

例えば、接地画像に輝度ムラがある場合には、比較的深い溝深さで形成されるタイヤ周方向主溝が、低い輝度で撮影されることがある。この場合、接地領域以外に位置する主溝の部分も、２値化後の画像では黒となって算出されるため、接地領域以外に位置する主溝も、接地領域として算出されてしまうことになる。このように、２値化した接地画像を用いて接地領域を解析する場合、接地領域以外の部分も接地領域として算出されることがあり、接地領域を解析する際における解析誤差が発生するという問題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、接地領域を解析する際における解析誤差を低減することのできるタイヤ接地面解析装置、タイヤ接地面解析システム及びタイヤ接地面解析方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るタイヤ接地面解析装置は、空気入りタイヤの接地面の画像を取得する接地面画像取得部と、前記接地面画像取得部で取得した接地面画像中の画像の輪郭線を生成する輪郭線生成部と、前記輪郭線生成部で生成した輪郭線画像における前記空気入りタイヤの主溝を求める主溝算出部と、を備え、前記主溝算出部は、前記輪郭線画像に対して非接地域に走査ラインを設定する走査ライン設定部と、前記輪郭線を構成する黒画素のうち、前記走査ラインと重複する前記黒画素の総数を求める黒画素総数算出部と、前記輪郭線画像中における前記走査ラインと直交する方向に前記走査ラインを移動させて前記走査ラインが移動した位置ごとに前記走査ラインと重複している前記黒画素の総数を求めることを繰り返し、前記黒画素の総数を求めた位置ごとの前記黒画素の総数に基づいて前記主溝を特定する主溝特定部と、を有することを特徴とする。

また、上記タイヤ接地面解析装置において、前記走査ラインは、前記空気入りタイヤのタイヤ周方向に沿って延びる方向に設定されることが好ましい。

また、上記タイヤ接地面解析装置において、前記主溝特定部は、前記黒画素の総数を求めた位置において、前記黒画素の総数が最も多い位置から前記黒画素の総数が少なくなる順番に、前記空気入りタイヤが有する前記主溝の数の２倍の位置を抽出することにより、前記主溝を抽出する主溝抽出位置を複数抽出し、前記走査ラインの移動方向において隣り合う前記主溝抽出位置同士で囲まれる領域のうち、前記走査ラインの移動方向において最も端部寄りに位置する前記主溝抽出位置と、当該主溝抽出位置と隣り合う前記主溝抽出位置とで囲まれる領域を前記主溝として特定し、前記主溝として特定された領域に隣り合う領域は前記主溝として特定せず、前記主溝として特定しない領域に隣り合う領域を前記主溝として特定することにより、前記輪郭線画像における前記主溝を特定することが好ましい。

また、上記タイヤ接地面解析装置において、前記接地面画像を輝度に基づいて二値化し、接地領域画像を抽出する接地領域抽出部と、前記主溝算出部で求めた前記主溝を前記接地領域画像から除外する接地領域補正部と、前記接地領域補正部で前記主溝を除外した前記接地領域画像に対して前記空気入りタイヤの溝に該当する部分を補填する補填処理部と、を備えることが好ましい。

また、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るタイヤ接地面解析システムは、上記タイヤ接地面解析装置と、前記空気入りタイヤを押し付ける透明板と、前記透明板に押し付けられている前記接地面を照射する複数の光源と、前記透明板を介して前記接地面を撮影する撮影部と、を備えることを特徴とする。

また、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るタイヤ接地面解析方法は、空気入りタイヤの接地面の画像を取得するステップと、接地面画像中の画像の輪郭線を生成するステップと、輪郭線画像に対して非接地域に走査ラインを設定するステップと、前記輪郭線を構成する黒画素のうち、前記走査ラインと重複する前記黒画素の総数を求め、前記輪郭線画像中における前記走査ラインと直交する方向に前記走査ラインを移動させて前記走査ラインが移動した位置ごとに前記走査ラインと重複している前記黒画素の総数を求めることを繰り返し、前記黒画素の総数を求めた位置ごとの前記黒画素の総数に基づいて、前記輪郭線画像における前記空気入りタイヤの主溝を求めるステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係るタイヤ接地面解析装置、タイヤ接地面解析システム及びタイヤ接地面解析方法は、接地領域を解析する際における解析誤差を低減することができる、という効果を奏する。

図１は、実施形態に係るタイヤ接地面解析システムを示す構成図である。 図２は、図１に示すタイヤ接地面解析装置の機能を示すブロック図である。 図３は、実施形態に係るタイヤ接地面解析装置で接地面の解析を行う際の処理手順を示すフロー図である。 図４は、接地面画像の説明図である。 図５は、接地領域画像を抽出する際の処理手順を示すフロー図である。 図６は、ノイズ除去処理を行った接地面画像の説明図である。 図７は、二値化画像の説明図である。 図８は、収縮処理の説明図である。 図９は、膨張処理の説明図である。 図１０は、膨張処理と収縮処理を行った二値化画像の説明図である。 図１１は、孤立点の除去を行った二値化画像の説明図である。 図１２は、輪郭線を生成する際の処理手順を示すフロー図である。 図１３は、二値化を行った接地面画像の説明図である。 図１４は、輪郭線画像の説明図である。 図１５は、主溝を求める際の処理手順を示すフロー図である。 図１６は、走査ラインについての説明図である。 図１７は、主溝抽出位置についての説明図である。 図１８は、主溝画像についての説明図である。 図１９は、主溝を除外する際の処理手順を示すフロー図である。 図２０は、主溝を差し引いた接地領域画像の説明図である。 図２１は、不要画素を除去した接地領域画像の説明図である。 図２２は、孤立点を除去した接地領域画像の説明図である。 図２３は、総接地領域画像の説明図である。 図２４は、実施形態に係るタイヤ接地面解析装置の変形例であり、輪郭線画像を区画分割して主溝を求める際の処理手順を示すフロー図である。 図２５は、輪郭線画像に対して行う区画分割についての説明図である。 図２６は、区画ごとに黒画素総数の最大値とタイヤ幅方向位置を求める場合の説明図である。 図２７は、実施形態に係るタイヤ接地面解析装置の変形例であり、画像の回転処理を自動的に行う場合の説明図である。

以下に、本発明に係るタイヤ接地面解析装置、タイヤ接地面解析システム及びタイヤ接地面解析方法の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能、且つ、容易に想到できるもの、或いは実質的に同一のものが含まれる。

〔実施形態〕
図１は、実施形態に係るタイヤ接地面解析システムを示す構成図である。図２は、図１に示すタイヤ接地面解析装置の機能を示すブロック図である。これらの図において、図１は、タイヤ接地面解析システムの全体構成を模式的に示し、図２は、タイヤ接地面解析装置の主たる機能を示している。

本実施形態に係るタイヤ接地面解析システム１は、空気入りタイヤの接地面６１の画像を取得することにより、接地面６１の解析を行うシステムに適用される。タイヤ接地面解析システム１は、タイヤ試験機２と、撮影装置１０と、タイヤ接地面解析装置２０とを備える（図１参照）。

タイヤ試験機２は、試験を行う空気入りタイヤである試験タイヤ６０に試験条件を付与する装置である。図１の構成では、タイヤ試験機２は、支持装置３と、駆動装置５とを有する。支持装置３は、試験タイヤ６０を回転可能に支持する装置であり、試験タイヤ６０を装着するリム４を有する。駆動装置５は、試験タイヤ６０に駆動力を付与する装置であり、試験タイヤ６０を駆動するモータ６と、モータ６を駆動制御するモータ制御装置７とから構成される。

このタイヤ試験機２では、支持装置３が、試験タイヤ６０をリム４に装着して支持し、試験タイヤ６０を駆動装置５の透明板１１の一主面である上面１１Ｕに押圧して試験タイヤ６０に荷重を付与する。また、支持装置３が、リム４を変位させて試験タイヤ６０と透明板１１との位置関係を調整することにより、試験タイヤ６０にスリップ角又はアングル角を付与する。また、駆動装置５は、モータ制御装置７によりモータ６を駆動してリム４を所定角度回転させることができる。これにより、車両走行時におけるタイヤの転動状態が、透明板１１の表面を路面として再現される。また、支持装置３及び駆動装置５が、荷重、回転速度、スリップ角、アングル角などを調整することにより、試験条件を変更できる。

透明板１１は、光を透過する性質を有する光透過板である。透明板１１は光を１００％透過しなくてもよく、透明板１１を介してタイヤの表面を撮影することができる光透過率を有していればよい。透明板１１は、例えば、アクリル樹脂製の平面板又はガラス製の平面板である。試験タイヤ６０と平面板との接触状態を撮影して画像解析するので、より現実に近いタイヤの接地状態を解析することができる。

撮影装置１０は、試験タイヤ６０を撮影する撮影部であるカメラ１５と、光源である照明用ランプ１６とを有する。カメラ１５は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラにより構成される。カメラ１５は、透明板１１を介して試験タイヤ６０を撮影することにより、透明板１１に押し付けられている試験タイヤ６０の接地面６１を撮影する。詳しくは、カメラ１５は、透明板１１の他主面である下面１１Ｄ側に、光軸が下面１１Ｄ側に対して直交する向きで配設され、下面１１Ｄ側から、透明板１１を介して試験タイヤ６０を撮影する。これにより、カメラ１５は、少なくとも接地面６１を含んで試験タイヤ６０を撮影し、接地面６１を含んだ試験タイヤ６０のデジタル画像データを生成する。

照明用ランプ１６は、カメラ１５の撮影範囲を照らすランプであり、例えば、ハロゲンランプにより構成される。この照明用ランプ１６は、複数が設けられており、透明板１１に押し付けられている試験タイヤ６０の接地面６１を、透明板１１の下面１１Ｄ側から透明板１１を介して、または透明板１１の上面１１Ｕ側と試験タイヤ６０との間から照射する。複数の照明用ランプ１６は、支持装置３によって試験タイヤ６０が回転することに伴って移動する透明板１１が移動する位置以外の位置に、それぞれ配設されている。

なお、これらの照明用ランプ１６は、タイヤ試験機２での試験の条件に応じて数を異ならせてもよい。例えば、透明板１１に対して試験タイヤ６０を押し付ける際の荷重が小さい場合は、接地領域が狭くなるため、接地面６１と非接地面との輝度差が明確になる。このため、この場合は、照明用ランプ１６は、比較的数が少なくてもよく、透明板１１の移動方向に対して斜め方向になる２箇所に配置する程度でもよい。これに対し、透明板１１に対して試験タイヤ６０を押し付ける際の荷重が大きい場合は、接地領域が広くなるため、接地面６１に対してより多くの方向から光を照射する必要がある。このため、この場合は、照明用ランプ１６は接地面６１を囲んだ４箇所以上に配置する。また、これらの照明用ランプ１６は、常時点灯タイプであってもよく、フラッシュ点灯タイプであってもよい。

タイヤ接地面解析装置２０は、例えば、所定の解析プログラムをインストールしたＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）であり、撮影装置１０から入力される試験タイヤ６０の画像を処理して試験タイヤ６０の接地面６１を解析する処理を行う。試験タイヤ６０の接地面６１を解析する処理は、撮影した試験タイヤ６０の画像に基づき、接地面６１を算出する処理を含む。タイヤ接地面解析装置２０は、接地面６１の解析等の演算処理やデータの保存等を行う処理装置３０と、オペレータがタイヤ接地面解析装置２０への入力操作を行う入力部２１と、解析結果や各種情報を表示する表示部２２と、を有している。入力部２１には、キーボードや、マウス等のポインティングデバイスが用いられており、表示部２２には、液晶ディスプレイ等のディスプレイ装置が用いられている。入力部２１と表示部２２とは、処理装置３０に電気的に接続されており、これによりタイヤ接地面解析装置２０は、オペレータが表示部２２を視認しながら入力部２１で入力操作をすることが可能になっている。また、カメラ１５は、タイヤ接地面解析装置２０の処理装置３０に接続されており、これによりタイヤ接地面解析装置２０は、カメラ１５で撮影した画像を取得することが可能になっている。

タイヤ接地面解析装置２０が有する処理装置３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を有する処理部３１や、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶部５０を備えて構成されている。このように構成される処理部３１と記憶部５０とは、同一筐体内に設けられていてもよく、異なる筐体内に設けられていてもよく、或いは、複数の記憶部５０が双方の形態で設けられていてもよい。

処理装置３０が有する処理部３１は、接地面画像取得部３２と、接地領域抽出部３３と、輪郭線生成部３４と、主溝算出部３５と、接地領域補正部３９と、補填処理部４０と、を機能的に有している。このうち、接地面画像取得部３２は、試験タイヤ６０の接地面６１の画像である接地面画像８０（図４参照）を取得する。また、接地領域抽出部３３は、接地面画像取得部３２で取得した接地面画像８０を輝度に基づいて二値化することにより、接地領域の画像である接地領域画像８１（図１１参照）を抽出する。また、輪郭線生成部３４は、接地面画像取得部３２で取得した接地面画像８０中の画像の輪郭線を生成する。

また、主溝算出部３５は、走査ライン設定部３６と、黒画素総数算出部３７と、主溝特定部３８と、を含んでおり、輪郭線生成部３４で生成した輪郭線画像８８（図１４参照）における試験タイヤ６０の主溝７５（図１６参照）を求めることが可能になっている。このうち、走査ライン設定部３６は、輪郭線生成部３４で生成した輪郭線画像８８に対して、非接地域９０（図１６参照）に走査ライン７０（図１６参照）を設定する。また、黒画素総数算出部３７は、輪郭線画像８８において輪郭線８９（図１６参照）を構成する黒画素のうち、走査ライン７０と重複する黒画素の総数を求める。また、主溝特定部３８は、輪郭線画像８８中における走査ライン７０と直交する方向に走査ライン７０を移動させて走査ライン７０が移動した位置ごとに走査ライン７０と重複している黒画素の総数を求めることを繰り返し、黒画素の総数を求めた位置ごとの黒画素の総数に基づいて主溝７５を特定する。

また、処理部３１が有する接地領域補正部３９は、主溝算出部３５で求めた主溝７５を接地領域画像８１から除外する。また、補填処理部４０は、接地領域補正部３９で主溝７５を除外した接地領域画像８１に対して試験タイヤ６０の溝７６（図２２参照）に該当する部分を補填する処理を行う。

タイヤ接地面解析装置２０で用いられる解析プログラムは、予め記憶部５０に記憶されており、試験タイヤ６０の接地面６１の解析を行う際には、記憶部５０に記憶されているプログラムを処理部３１で呼び出し、プログラムに沿った動作を処理部３１で実行することにより、各機能を実行する。

本実施形態に係るタイヤ接地面解析システム１及びタイヤ接地面解析装置２０は、以上のような構成からなり、以下、その作用について説明する。タイヤ接地面解析システム１によって試験タイヤ６０の接地面６１の解析を行う際には、試験タイヤ６０をタイヤ試験機２の支持装置３に装着し、試験タイヤ６０を透明板１１に押し付けた状態で回転させながら、或いは停止させた状態で、カメラ１５によって接地面６１を撮影する。その際に、試験タイヤ６０に対しては、複数の方向から複数の照明用ランプ１６によって光を照射した状態で撮影する。このため、カメラ１５は、接地面６１と接地面６１以外の部分とで、輝度差をつけて試験タイヤ６０を撮影することができる。撮影した画像は、タイヤ接地面解析装置２０で取得し、タイヤ接地面解析装置２０は、取得した画像に基づいて、接地面６１の解析を行う。

次に、タイヤ接地面解析装置２０で接地面６１の解析を行う場合の処理手順について説明する。図３は、実施形態に係るタイヤ接地面解析装置で接地面の解析を行う際の処理手順を示すフロー図である。図４は、接地面画像の説明図である。タイヤ接地面解析装置２０で接地面６１の解析を行う場合には、まず、試験タイヤ６０の接地面６１の画像である接地面画像８０を取得する（ステップＳＴ１１）。カメラ１５は、透明板１１に押し付けられている試験タイヤ６０を透明板１１を介して撮影するため、このカメラ１５で撮影した画像をタイヤ接地面解析装置２０で取得することにより、この画像を接地面画像８０として取得する。接地面画像８０の取得は、処理装置３０の処理部３１が有する接地面画像取得部３２で行う。

接地面画像取得部３２で取得する接地面画像８０は、単に試験タイヤ６０を接地面６１側から撮影したものになっているため、試験タイヤ６０における接地面６１以外の領域も含んだ画像になっている。この接地面画像８０は、例えば、輝度が２５６階調で表される画像として接地面画像取得部３２で取得する。また、試験タイヤ６０を回転させながら接地面６１の撮影を行う場合には、接地面画像取得部３２は、取得した接地面画像８０を記憶部５０に伝送し、記憶部５０で逐一保存する。

次に、接地領域画像８１（図１１参照）を抽出する（ステップＳＴ１２）。接地領域画像８１の抽出は、処理装置３０の処理部３１が有する接地領域抽出部３３で行う。図５は、接地領域画像を抽出する際の処理手順を示すフロー図である。図６は、ノイズ除去処理を行った接地面画像の説明図である。接地領域画像８１の抽出を行う際には、まず、接地領域抽出部３３によって接地面画像８０に対してノイズ除去処理を行う（ステップＳＴ２１）。この場合におけるノイズ除去処理は、例えば、注目画素とその注目画素の周辺に配置される周辺画素とについて輝度の大きい順に並び替え、並べ替えた輝度の中間値を、注目画素の輝度値に置換するメディアンフィルタを用いてノイズ除去処理を行うことにより、図６に示すように接地面画像８０から、点状に散りばめられて発生するノイズである、いわゆるゴマ塩ノイズを除去する。

なお、このノイズ除去処理は、メディアンフィルタ以外を用いて行ってもよく、例えば、所定範囲の輝度値を平均化することにより画像全体をぼやかす平均化フィルタや、注目画素と周辺画素との距離を考慮して、距離に応じた重み付けを行って輝度値を平均化するガウシアンフィルタを用いて行ってもよい。

次に、ノイズ除去後の接地面画像８０を、輝度に基づいて二値化する（ステップＳＴ２２）。図７は、二値化画像の説明図である。ノイズ除去後の接地面画像８０に対して二値化を行う際には、二値化を行うための閾値を接地面画像８０の輝度に対して設定し、ノイズ除去後の接地面画像８０を構成する画素のうち、閾値よりも輝度が高い画素は白とし、閾値よりも輝度が低い画素は黒とする。例えば、２５６階調の輝度に対して、閾値を１３０程度に設定し、輝度が１３０以下の画素は黒画素に置換し、輝度が１３０を超える画素は白画素に置換する。このように、ノイズ除去後の接地面画像８０を構成する画素の輝度を用いて各画素を白と黒に分離することにより、接地面画像８０を、白画素と黒画素とからなる二値化画像８２に変換する。なお、二値化を行う際における輝度の閾値は、取得した接地面画像８０の全体の輝度等に応じて適宜設定するのが好ましい。

次に、二値化画像８２に対して非接地領域８４の溝輪郭８５を除去する（ステップＳＴ２３）。つまり、カメラ１５で撮影した接地面画像８０は、試験タイヤ６０の接地面６１以外の領域も含んだ画像になっているため、二値化画像８２も、接地面６１に該当する接地領域８３のみでなく、接地領域８３以外の領域である非接地領域８４も含んだ画像になっている。つまり、二値化画像８２は、非接地領域８４の溝輪郭８５も含んだ画像になっている。このため、非接地領域８４の溝輪郭８５を除去することにより、非接地領域８４の画像情報を除去できるようにする。この非接地領域８４の溝輪郭８５を除去する際には、膨張処理と収縮処理とを繰り返すことにより行う。

図８は、収縮処理の説明図である。図９は、膨張処理の説明図である。図１０は、膨張処理と収縮処理を行った二値化画像の説明図である。収縮処理は、例えば注目画素を黒画素とする場合に、図８に示すように、注目画素の周辺に１画素でも白画素があれば、注目画素を白画素に置き換える処理になっている。つまり、収縮処理は、黒画素をそれぞれ中心画素とし、その周辺の８画素（中心画素から最も近い左上、上、右上、右、右下、下、左下、左の各１画素）のうち１つでも白画素が存在すれば、その中心画素を白画素に置き換える処理になっている。反対に膨張処理は、図９に示すように、注目画素の周辺に１画素でも黒画素があれば、注目画素を黒画素に置き換える処理になっている。つまり、膨張処理は、白画素をそれぞれ中心画素とし、その周辺の８画素（中心画素から最も近い左上、上、右上、右、右下、下、左下、左の各１画素）のうち１つでも黒画素が存在すれば、その中心画素を黒画素に置き換える処理になっている。

非接地領域８４の溝輪郭８５は、輪郭を構成する線の幅が比較的細いものが多いため、収縮処理を繰り返すことにより、概ね白画素に置き換えることができる。しかし、収縮処理を行った場合、接地領域８３の輪郭部分も白画素に置き換えられ、接地領域８３全体が小さくなってしまうので、収縮処理を行った回数と同じ回数分、膨張処理を行うことにより、接地領域８３の大きさが小さくならないようにする。

ただし、収縮処理を一度に何度も行うと、接地領域８３の形状が崩れてしまう虞があるため、収縮処理は複数回に分けて行う。本実施形態では、収縮処理を６回行った後、膨張処理を１２回行い、その後、収縮処理を６回行う。これらの収縮処理や膨張処理の回数や順番は、解析を行う試験タイヤ６０のトレッドパターンや、試験の条件等に応じて適宜設定するのが好ましい。これらのように、二値化画像８２に対して収縮処理と膨張処理とを繰り返し行うことにより、図１０に示すように、非接地領域８４の溝輪郭８５を除去した二値化画像８２を得ることができる。

次に、二値化画像８２中の孤立点８６を除去する（ステップＳＴ２４）。つまり、二値化画像８２には、接地面画像８０において影となることにより輝度が低くなっていた部分が、黒画素の小さな集合体である孤立点８６となって存在することがある。孤立点８６は、接地領域８３を構成しない画素であるため、接地領域抽出部３３で除去する。

図１１は、孤立点の除去を行った二値化画像の説明図である。孤立点８６の除去は、二値化画像８２中において、画素占有面積が所定の閾値以下の黒画素集合体を除去することにより行う。例えば、閾値を３００００画素として設定し、連続する黒画素が３００００画素以下の黒い画素の集合体は、一括して除去する。これにより、二値化画像８２中より、不要な孤立点８６を極力除去する。接地領域抽出部３３は、これらの処理を行うことにより、二値化画像８２の非接地領域８４中の画像情報を極力除去した接地領域画像８１を抽出する。

タイヤ接地面解析装置２０は、接地面画像８０を取得（ステップＳＴ１１）したら、これらのようにして接地領域画像８１を抽出するが、一方で、接地面画像８０より主溝を求める処理を行う。これらの接地領域画像８１の抽出処理と、主溝を求める処理とは、平行して行ってもよく、順番に行ってもよい。また、接地領域画像８１の抽出処理と主溝を求める処理とを平行して行う場合は、どちらを先に行ってもよい。次に、主溝を求める処理について説明する。

接地面画像８０より主溝を求める処理を行う際には、まず、輪郭線を生成する（ステップＳＴ１３）。輪郭線の生成は、処理装置３０の処理部３１が有する輪郭線生成部３４で行う。図１２は、輪郭線を生成する際の処理手順を示すフロー図である。輪郭線を生成する際には、接地領域画像８１を抽出する際の処理と同様に、まず、接地面画像８０に対してノイズ除去処理を行う（ステップＳＴ３１）。このノイズ除去処理は、接地領域画像８１を抽出する際の処理と同様に、接地面画像８０に対して、メディアンフィルタや、平均化フィルタ、ガウシアンフィルタ等を用いて行う。

なお、ノイズ除去処理は、主溝を求める処理を行う際に独立して行わなくてもよく、接地領域画像８１を抽出する際に接地面画像８０に対してノイズ除去処理を行った後の画像を用いてもよい。即ち、接地領域画像８１の抽出処理と、接地面画像８０より主溝を求める処理とで、ノイズ除去処理後の画像を共用してもよい。

次に、ノイズ除去後の接地面画像８０を、輝度に基づいて二値化する（ステップＳＴ３２）。図１３は、二値化を行った接地面画像の説明図である。主溝を求める処理時に行う接地面画像８０の二値化は、接地領域画像８１の抽出処理時の二値化（ステップＳＴ２２）と同様の手法で行うが、二値化を行う際における閾値を異ならせる。主溝を求める処理時の二値化は、例えば、２５６階調の輝度に対して、閾値を２００程度に設定し、輝度が２００以下の画素は黒画素に置換し、輝度が２００を超える画素は白画素に置換する。つまり、接地領域画像８１の抽出処理時の二値化の閾値よりも、黒画素に置換させる割合を高める。これにより、二値化画像８７に、より確実に接地領域８３が表れるようにする。

次に、二値化画像８７より輪郭線８９を抽出する（ステップＳＴ３３）。つまり、二値化画像８７中の各黒画素の集合体の輪郭部分を輪郭線８９として抽出する。図１４は、輪郭線画像の説明図である。二値化画像８７からの輪郭線８９の抽出は、例えば、画像を走査することにより、階調差がある部分をエッジとして検出し、この走査を複数の方向から行うことにより輪郭を抽出するソーベルフィルタを用いて行う。これにより、二値化画像８７中で黒画素によって構成される画像における、白画素との境界部分を輪郭線８９として抽出し、輪郭線画像８８を生成する。

なお、輪郭線８９の抽出は、ソーベルフィルタを用いる抽出方法以外で行ってもよい。例えば、二値化画像８７中の水平方向の隣り合う画素同士、または垂直方向の隣り合う画素同士の輝度差（絶対値）を計算し、その値を二値化画像８７の画素ごとに出力することにより、輪郭線８９を抽出してもよい。

これらの処理を行うことにより、接地面画像８０中の画像の輪郭線８９を生成したら、次に、輪郭線画像８８における試験タイヤ６０の主溝７５を、処理装置３０の処理部３１が有する主溝算出部３５によって求める（ステップＳＴ１４）。図１５は、主溝を求める際の処理手順を示すフロー図である。図１６は、走査ラインについての説明図である。輪郭線画像８８中の主溝７５を求める際には、まず、輪郭線画像８８に対して非接地域９０に走査ライン７０を設定する（ステップＳＴ４１）。この設定は、主溝算出部３５が有する走査ライン設定部３６によって行う。走査ライン設定部３６は、輪郭線画像８８に対して、輪郭線画像８８中の主溝７５の延在方向に延びる走査ライン７０を設定する。つまり、走査ライン７０は、主溝７５の輪郭線８９に対して平行なラインになっており、タイヤ周方向に沿って延びる方向に設定されるラインになっている。

走査ライン７０は、輪郭線画像８８における非接地域９０に設定する。ここでいう非接地域９０は、輪郭線画像８８中のタイヤ周方向において接地領域８３の両側に位置する領域になっている。このため、非接地域９０は、タイヤ周方向において接地領域８３を挟んだ２箇所に位置する領域になっている。また、非接地域９０は、タイヤ周方向における幅が、２箇所の非接地域９０のそれぞれにおいて一定の幅となっている。走査ライン設定部３６は、この２箇所の非接地域９０のそれぞれに対して、走査ライン７０を設定する。２箇所の走査ライン７０は、タイヤ周方向における長さが、共にタイヤ周方向における非接地域９０の幅と同じ長さになっており、タイヤ幅方向における位置が同じ位置に設定される。

なお、非接地域９０は、タイヤ接地面解析装置２０の表示部２２に表示される輪郭線画像８８に基づいて入力部２１に対してオペレータが入力操作を行うことにより設定する。また、１つの試験タイヤ６０で複数枚の接地面画像８０を撮影する際には、１つの輪郭線画像８８を用いて設定した非接地域９０を、他の接地面画像８０の輪郭線画像８８で走査ライン７０を設定する際に流用する。もしくは非接地域９０を、複数枚の接地面画像８０ごとに設定する。

次に、輪郭線画像８８において走査ライン７０と重複する黒画素の総数を求める（ステップＳＴ４２）。つまり、２箇所の走査ライン７０は、タイヤ幅方向における位置が同じ位置となっているので、タイヤ幅方向における２箇所の走査ライン７０が位置する位置において、輪郭線８９を構成する黒画素のうち、走査ライン７０と重複する黒画素の総数を黒画素総数算出部３７によって求める。求めた黒画素の総数は、タイヤ接地面解析装置２０の記憶部５０で記憶する。

次に、走査ライン７０を移動させる（ステップＳＴ４３）。この移動は、走査ライン設定部３６により行い、輪郭線画像８８中における走査ライン７０と直交する方向に１画素分、２箇所の走査ライン７０を共に移動させる。即ち、２箇所の走査ライン７０をタイヤ幅方向に１画素分移動させる。

次に、走査ライン７０は画像の端部９１に到達したか否かを判定する（ステップＳＴ４４）。即ち、タイヤ幅方向に移動させた走査ライン７０が、輪郭線画像８８のタイヤ幅方向における端部９１に到達したか否かを判定する。この判定により、走査ライン７０は輪郭線画像８８の端部９１に到達していないと判定された場合（ステップＳＴ４４、Ｎｏ判定）には、ステップＳＴ４２に戻り、走査ライン７０と重複する黒画像の総数を求める。

これに対し、走査ライン７０は輪郭線画像８８の端部９１に到達したと判定された場合（ステップＳＴ４４、Ｙｅｓ判定）には、タイヤ幅方向において黒画素の総数が最も多い位置から順番に黒画素の総数が多い位置を、主溝７５の数に対応した数だけ選び出す（ステップＳＴ４５）。つまり、黒画素の総数を求めた位置において、黒画素の総数が最も多い位置から黒画素の総数が少なくなる順番に、試験タイヤ６０が有する主溝７５の数の２倍の位置を抽出することにより、主溝７５を抽出する主溝抽出位置９２を主溝特定部３８によって複数抽出する。例えば、主溝７５の本数が３本であるときには、走査ライン７０と重複した黒画素の総数が１番多いタイヤ幅方向における位置から、黒画素の総数が６番目に多いタイヤ幅方向における位置までの６箇所のタイヤ幅方向における位置を抽出する。

次に、選び出した位置を座標順に並べ替えることにより主溝抽出位置を抽出する（ステップＳＴ４６）。例えば、走査ライン７０と重複した黒画素の総数が１番多い位置から６番目に多い位置までのタイヤ幅方向における座標が、１番目から６番目の順番に６２３、５４８、８４５、２６１、３２６、９１４である場合には、これを座標順に並べ替えることにより、２６１、３２６、５４８、６２３、８４５、９１４とする。タイヤ幅方向におけるこれらの座標の各位置を、主溝抽出位置９２として抽出する。

図１７は、主溝抽出位置についての説明図である。タイヤ幅方向における位置を横軸とし、黒画素の総数を縦軸としてグラフを作成すると、輪郭線画像８８において、主溝７５の輪郭線８９が位置するタイヤ幅方向における位置の黒画素の総数が多くなる。このため、タイヤ幅方向における位置ごとに黒画素の総数を調べ、黒画素の総数が多い位置をタイヤ幅方向における位置に対応付けると、タイヤ幅方向において主溝７５の輪郭が位置する部分を抽出することができる。主溝抽出位置９２は、このように、タイヤ幅方向における主溝７５の輪郭が位置する部分になっている。

次に、主溝抽出位置９２を用いて主溝７５を特定する（ステップＳＴ４７）。図１８は、主溝画像についての説明図である。主溝７５の特定は、まず、走査ライン７０の移動方向において隣り合う主溝抽出位置９２同士で囲まれる領域のうち、走査ライン７０の移動方向、即ちタイヤ幅方向において最も端部９１寄りに位置する主溝抽出位置９２と、当該主溝抽出位置９２と隣り合う主溝抽出位置９２とで囲まれる領域を主溝７５として特定する。さらに、主溝７５として特定された領域に隣り合う領域は主溝７５として特定せず、主溝７５として特定しない領域に隣り合う領域を主溝７５として特定する。これにより、輪郭線画像８８における主溝７５を特定し、主溝画像９３を生成する。

換言すると、タイヤ幅方向における位置座標の小さい方から主溝抽出位置９２を２つずつ取り、２つの主溝抽出位置９２が位置する２点の座標で囲まれた領域を、主溝７５として特定し、黒画素で塗り潰す。例えば、タイヤ幅方向における主溝抽出位置９２の座標が、２６１、３２６、５４８、６２３、８４５、９１４である場合には、２６１〜３２６で囲まれた領域、５４８〜６２３で囲まれた領域、８４５〜９１４で囲まれた領域を黒画素で塗り潰すことにより、主溝画像９３を生成する。主溝特定部３８は、これらのように、輪郭線画像８８中における走査ライン７０と直交する方向に走査ライン７０を移動させて、走査ライン７０が移動した位置ごとに走査ライン７０と重複している黒画素の総数を求めることを繰り返し、黒画素の総数を求めた位置ごとの黒画素の総数に基づいて、主溝７５を特定する。

なお、主溝７５の特定は、これらのように、座標ごとの黒画素の総数に基づいて特定するが、撮影段階で、主溝７５の輪郭線８９をカメラ１５の画素の方向と厳密に平行に合わせることは、非常に困難なものとなる。このため、ステップＳＴ１１で接地面画像８０を取得した際に、接地面画像８０の向きを、接地面画像８０中の主溝７５の輪郭線８９がカメラ１５の画素の方向と平行になるように接地面画像８０を回転させてから、輪郭線画像８８の生成を経て主溝７５を求めるのが好ましい。このように接地面画像８０の回転処理を行うことで、解析精度の低下を回避できる。また、主溝７５がタイヤ周方向に対して傾斜しているものについては、タイヤ周方向に対する主溝７５の角度を予め求め、その溝角度の分だけ、接地面画像８０の回転処理を行うのが好ましい。これにより、主溝７５がタイヤ周方向に対して傾斜している場合でも、主溝７５の輪郭線８９をカメラ１５の画素の方向と平行にしてから、主溝７５を求めることができるので、解析精度の低下を回避できる。

主溝算出部３５によって主溝７５を求めて主溝画像９３を生成したら、次に、接地領域補正部３９によって接地領域画像８１から主溝７５を除外する（ステップＳＴ１５）。図１９は、主溝を除外する際の処理手順を示すフロー図である。図２０は、主溝を差し引いた接地領域画像の説明図である。接地領域画像８１から主溝７５を除外する際には、まず、接地領域抽出部３３で抽出した接地領域画像８１から主溝７５を差し引く（ステップＳＴ５１）。接地領域画像８１から主溝７５を差し引く際には、まず、主溝画像９３において主溝７５に相当する黒画素位置を記憶部５０で記憶する。次に、接地領域画像８１に対し、記憶部５０で記憶した黒画素位置と同じ位置の画素を白画素に置換する。これにより、主溝７５を差し引いた接地領域画像８１を生成する。

次に、主溝７５を差し引いた接地領域画像８１から不要画素９４を除去する（ステップＳＴ５２）。図２１は、不要画素を除去した接地領域画像の説明図である。不要画素９４の除去は、接地領域画像８１を抽出する際における非接地領域８４の溝輪郭８５を除去する処理（ステップＳＴ２３）と同様に、膨張処理と収縮処理とを繰り返すことにより行う。例えば、収縮処理を６回行い、その後膨張処理を６回行うことにより、主溝７５を差し引いた接地領域画像８１から不要画素９４を除去する。

次に、孤立点９５を除去する（ステップＳＴ５３）。図２２は、孤立点を除去した接地領域画像の説明図である。孤立点９５の除去は、接地領域画像８１を抽出する際における二値化画像８２中の孤立点８６を除去する処理（ステップＳＴ２４）と同様に、画素占有面積が所定の閾値以下の黒画素集合体を除去することにより行う。例えば、閾値を２０００画素として設定し、連続する黒画素が２０００画素以下の黒い画素の集合体は、一括して除去する。これにより、接地領域画像８１中より、不要な孤立点９５を極力除去する。

これらのように、接地領域画像８１から主溝７５を差し引き、不要画素９４や孤立点９５を除去することによって接地領域画像８１から主溝７５を除外したら、次に、溝７６に該当する部分を補填し、総接地領域９７の画像を取得する（ステップＳＴ１６）。図２３は、総接地領域画像の説明図である。総接地領域９７の画像の取得は、補填処理部４０によって行う。補填処理部４０で接地領域画像８１から、総接地領域９７の画像を取得する際には、膨張処理と収縮処理とをそれぞれ繰り返すことにより行う。つまり、非接地領域８４の溝輪郭８５を除去する処理（ステップＳＴ２３）では、不必要な黒画素を除去するために膨張処理と収縮処理とを行うが、接地領域画像８１では、溝７６は白画素として表れるため、接地領域８３中の白画素を除去して黒画素にすることにより、溝７６に該当する部分を補填する。

このため、接地領域画像８１の接地領域８３中において主溝７５を含む溝７６に該当する部分を補填する際には、まず、膨張処理を複数回行うことにより、接地領域８３中の白画素を黒画素に置き換える。その後、膨張処理を行うことによって大きさが大きくなった接地領域８３の大きさを、元の大きさに戻すため、膨張処理の回数と同じ回数で収縮処理を行う。補填処理部４０は、接地領域画像８１に対して、例えば膨張処理を８０回行った後、収縮処理を８０回行うことにより、接地領域画像８１の接地領域８３における溝７６の部分が補填された画像である総接地領域９７の画像を生成し、総接地領域画像９６を取得する。つまり、補填処理部４０は、接地領域補正部３９で主溝７５を除外した接地領域画像８１に対して試験タイヤ６０の溝７６に該当する部分を補填することにより、総接地領域画像９６を取得する。

タイヤ接地面解析システム１は、１つの試験タイヤ６０で接地面画像８０を多数取得し、これらの接地面画像８０に対して上述したタイヤ接地面解析方法で総接地領域９７の解析を行うことにより、各接地面画像８０において、精度の高い総接地領域９７を容易に取得することができる。

以上の実施形態に係るタイヤ接地面解析装置２０は、接地面画像８０より輪郭線画像８８を生成し、輪郭線画像８８に対して走査ライン７０を用いて主溝７５を求めるため、接地面画像８０に基づいて総接地領域９７を取得して接地領域の解析を行う際に、非接地域９０の主溝７５も接地領域に含まれて解析が行われることを防ぐことができる。この結果、接地領域を解析する際における解析誤差を低減することができる。

また、走査ライン７０は、試験タイヤ６０のタイヤ周方向に沿って延びる方向に設定されるため、走査ライン７０と重複する黒画素の総数を求めることにより、輪郭線画像８８における主溝７５の輪郭線８９の位置を抽出することができる。これにより、タイヤ幅方向における主溝７５の位置を、より確実に特定することができる。この結果、接地領域を解析する際における解析誤差を、より確実に低減することができる。

また、主溝特定部３８は、主溝７５の数の２倍の数で主溝抽出位置９２を抽出し、これらの主溝抽出位置９２を用いて主溝７５を特定するため、非接地域９０の主溝７５が接地領域に含まれて解析が行われることを、より確実に防ぐことができる。この結果、接地領域を解析する際における解析誤差を、より確実に低減することができる。

また、接地領域画像８１から主溝７５を除外し、主溝７５を除外した接地領域画像８１に対して試験タイヤ６０の溝７６に該当する部分を補填することによって総接地領域９７の画像を生成するため、非接地域９０の主溝７５を含まない総接地領域９７の画像を、精度良く生成することができる。この結果、接地領域を解析する際における解析誤差を、より確実に低減することができる。

また、実施形態に係るタイヤ接地面解析システム１は、透明板１１に押し付けられている試験タイヤ６０の接地面６１を複数の照明用ランプ１６で照射した状態で、透明板１１を介してカメラ１５によって接地面６１を撮影するため、接地面６１と非接地面との輝度差をつけた状態で接地面６１を撮影することができる。その際に、試験タイヤ６０に対しては、複数の方向から複数の照明用ランプ１６によって光を照射した状態で撮影するため、接地面６１と接地面６１以外の部分とで、輝度差をつけて撮影することができる。これにより、接地面画像８０中の主溝７５の位置を、より確実に特定することができ、非接地領域８４の主溝７５を、より確実に除外して接地領域の解析を行うことができる。この結果、接地領域を解析する際における解析誤差を、より確実に低減することができる。

また、実施形態に係るタイヤ接地面解析方法は、接地面画像８０より輪郭線画像８８を生成し、輪郭線画像８８に対して走査ライン７０を用いて主溝７５を求めるため、接地面画像８０に基づいて総接地領域９７を取得して接地領域の解析を行う際に、非接地域９０の主溝７５も接地領域に含まれて解析が行われることを防ぐことができる。この結果、接地領域を解析する際における解析誤差を低減することができる。

〔変形例〕
なお、上述した実施形態に係るタイヤ接地面解析装置２０では、輪郭線画像８８と走査ライン７０とを用いた主溝７５の特定は、タイヤ幅方向の位置座標における主溝抽出位置９２に基づいて特定を行っているが、主溝７５をより正確に特定できるように、輪郭線画像８８に対して画素の水平方向に平行となる区画線１００を入れて、区画分割を行ってもよい。図２４は、実施形態に係るタイヤ接地面解析装置の変形例であり、輪郭線画像を区画分割して主溝を求める際の処理手順を示すフロー図である。主溝７５を特定する際に、輪郭線画像８８の区画分割を行う場合でも、まず輪郭線画像８８に対して走査ライン７０を設定し（ステップＳＴ４１）、走査ライン７０と重複する黒画素の総数を求め（ステップＳＴ４２）、走査ライン７０と直交する方向に走査ライン７０を移動させる（ステップＳＴ４３）ことを、走査ライン７０が画像の端部９１に到達するまで繰り返す（ステップＳＴ４４）。

走査ライン７０が輪郭線画像８８の端部９１に到達したら（ステップＳＴ４４、Ｙｅｓ判定）、輪郭線画像８８を区画分割する（ステップＳＴ６１）。図２５は、輪郭線画像に対して行う区画分割についての説明図である。輪郭線画像８８の区画分割は、例えば図２５に示すように、輪郭線画像８８に対してタイヤ周方向に延びる区画線１００を、タイヤ幅方向に一定の間隔で複数設定することにより行う。これにより、隣り合う区画線１００同士の間の部分、及びタイヤ幅方向における端部に位置する区画線１００と輪郭線画像８８の端部９１との間の部分をそれぞれ１つの区画１０１とし、輪郭線画像８８を、タイヤ幅方向において複数の区画１０１に分割する。１つの区画１０１は、タイヤ周方向の長さは輪郭線画像８８のタイヤ周方向における長さになり、タイヤ幅方向における幅は、例えば１０画素分の幅で設定する。即ち、複数の区画線１００は、輪郭線画像８８のタイヤ周方向における長さが同方向における輪郭線画像８８の長さと同じ長さで、輪郭線画像８８のタイヤ幅方向に１０画素間隔で設定し、輪郭線画像８８は、このように設定される区画線１００によって複数の区画１０１に分割する。

次に、区画１０１ごとに黒画素総数の最大値と、それに対応するタイヤ幅方向位置を算出する（ステップＳＴ６２）。図２６は、区画ごとに黒画素総数の最大値とタイヤ幅方向位置を求める場合の説明図である。区画１０１ごとの黒画素総数の最大値の算出は、タイヤ幅方向位置ごとの黒画素の総数を参照しながら、黒画素の総数が一番多いタイヤ幅方向における位置を、区画１０１ごとに抽出することにより行う。つまり、輪郭線画像８８の区画１０１ごとに、ステップＳＴ４２で求めた黒画素の総数の最大値である区画内最大値１０５を求め、この区画内最大値１０５のタイヤ幅方向における位置を算出する。

区画１０１ごとに、区画内最大値１０５のタイヤ幅方向における位置を抽出したら、各区画内最大値１０５のタイヤ幅方向における位置での黒画素の総数をリストアップする。このようにしてリストアップした黒画素の総数において、黒画素の総数の最も多い区画内最大値１０５のタイヤ幅方向における位置から、黒画素の総数が少なくなる順番に、試験タイヤ６０が有する主溝７５の数の２倍の区画内最大値１０５のタイヤ幅方向における位置を抽出する。これにより、主溝７５を抽出する主溝抽出位置９２を、主溝特定部３８によって複数抽出する。例えば、主溝７５の本数が３本であるときには、黒画素の総数が１番多い区画内最大値１０５のタイヤ幅方向における位置から、黒画素の総数が６番目に多い区画内最大値１０５のタイヤ幅方向における位置までの６箇所のタイヤ幅方向における位置を抽出する。

主溝７５の数の２倍の区画内最大値１０５のタイヤ幅方向における位置を抽出し、主溝抽出位置９２を抽出したら、主溝抽出位置９２を用いて主溝７５を特定する（ステップＳＴ４７）。これにより、主溝７５を特定する。主溝７５を特定する際には、このように輪郭線画像８８を複数の区画１０１に分割し、区画１０１ごとに区画内最大値１０５を求めることにより、主溝７５をより正確に特定することができる。つまり、主溝７５の１つのエッジが輪郭線画像８８のタイヤ幅方向に所定の幅で表れる場合、単に黒画素の総数が最も多い位置から順番に黒画素の総数が多い位置を選び出すと、１つのエッジに対して、複数のタイヤ幅方向における位置が選び出されてしまう可能性がある。この場合、主溝７５の特定を誤って行うことにつながってしまうが、輪郭線画像８８を複数の区画１０１に分割し、区画１０１ごとに区画内最大値１０５を求めることにより、１つのエッジに対して、黒画素の総数が多い位置がタイヤ幅方向で複数選び出されてしまうことを防ぐことができる。この結果、主溝７５の１つのエッジが輪郭線画像８８のタイヤ幅方向に所定の幅で表れる場合でも、このエッジを１つのエッジとして特定することができるため、主溝７５をより正確に特定することができ、解析精度の低下を回避できる。

また、上述した実施形態に係るタイヤ接地面解析装置２０では、主溝７５の輪郭線８９をカメラ１５の画素の方向と平行になるように接地面画像８０を回転させる処理は、手作業で行うものとしているが、画像の回転処理は、タイヤ接地面解析装置２０によって自動で行ってもよい。図２７は、実施形態に係るタイヤ接地面解析装置の変形例であり、画像の回転処理を自動的に行う場合の説明図である。画像の回転処理をタイヤ接地面解析装置２０によって行う場合には、主溝７５を求める際に用いる走査ライン７０を用いて、タイヤ周方向に対する主溝７５の傾斜角度を求めることによって行う。具体的には、図２７に示すように、走査ライン７０をタイヤ周方向に対してタイヤ幅方向に傾斜させると共に、タイヤ周方向に対する傾斜角度がそれぞれ異なる走査ライン７０を複数用意する。これらの走査ライン７０を、それぞれタイヤ幅方向に移動させながら、各走査ライン７０において黒画素が重複する数を調べる。

走査ライン７０と主溝７５の輪郭線８９との角度が一致しているか、角度が近い場合には、その走査ライン７０と重複する黒画素の数は多くなるため、重複する黒画素の数が最も多い走査ライン７０の角度を、主溝７５の輪郭線８９の角度として抽出する。このようにして抽出した主溝７５の輪郭線８９の角度が、カメラ１５の画素の方向と平行になるように輪郭線画像８８を回転させることにより、主溝７５の輪郭線８９がカメラ１５の画素の方向と平行になるように画像を回転させる処理を、タイヤ接地面解析装置２０によって行うことができる。

また、実施形態に係るタイヤ接地面解析装置２０では、走査ライン７０を設定する非接地域９０は、オペレータが入力操作を行うことにより設定するものとしているが、非接地域９０の設定も、タイヤ接地面解析装置２０によって自動で行ってもよい。例えば、二値化画像８２において、タイヤ周方向に走査をした際におけるエッジ成分が多いタイヤ周方向上の位置や、輪郭線画像８８において、タイヤ幅方向における黒画素の総数が多いタイヤ周方向における位置を、非接地域９０の境界として抽出することにより、非接地域９０を設定してもよい。このように、非接地域９０の設定もタイヤ接地面解析装置２０が行うことにより、接地領域の解析を、より容易に行うことができる。

１ タイヤ接地面解析システム
２ タイヤ試験機
３ 支持装置
５ 駆動装置
１０ 撮影装置
１１ 透明板
１５ カメラ（撮影部）
１６ 照明用ランプ（光源）
２０ タイヤ接地面解析装置
３０ 処理装置
３１ 処理部
３２ 接地面画像取得部
３３ 接地領域抽出部
３４ 輪郭線生成部
３５ 主溝算出部
３６ 走査ライン設定部
３７ 黒画素総数算出部
３８ 主溝特定部
３９ 接地領域補正部
４０ 補填処理部
５０ 記憶部
６０ 試験タイヤ（空気入りタイヤ）
６１ 接地面
７０ 走査ライン
７５ 主溝
７６ 溝
８０ 接地面画像
８１ 接地領域画像
８２ 二値化画像
８３ 接地領域
８４ 非接地領域
８５ 溝輪郭
８７ 二値化画像
８８ 輪郭線画像
８９ 輪郭線
９０ 非接地域
９２ 主溝抽出位置
９３ 主溝画像
９６ 総接地領域画像
９７ 総接地領域

Claims (6)

1. 空気入りタイヤの接地面の画像を取得する接地面画像取得部と、
   前記接地面画像取得部で取得した接地面画像中の画像の輪郭線を生成する輪郭線生成部と、
   前記輪郭線生成部で生成した輪郭線画像における前記空気入りタイヤの主溝を求める主溝算出部と、
   を備え、
   前記主溝算出部は、
   前記輪郭線画像に対して非接地域に走査ラインを設定する走査ライン設定部と、
   前記輪郭線を構成する黒画素のうち、前記走査ラインと重複する前記黒画素の総数を求める黒画素総数算出部と、
   前記輪郭線画像中における前記走査ラインと直交する方向に前記走査ラインを移動させて前記走査ラインが移動した位置ごとに前記走査ラインと重複している前記黒画素の総数を求めることを繰り返し、前記黒画素の総数を求めた位置ごとの前記黒画素の総数に基づいて前記主溝を特定する主溝特定部と、
   を有することを特徴とするタイヤ接地面解析装置。
2. 前記走査ラインは、前記空気入りタイヤのタイヤ周方向に沿って延びる方向に設定される請求項１に記載のタイヤ接地面解析装置。
3. 前記主溝特定部は、前記黒画素の総数を求めた位置において、前記黒画素の総数が最も多い位置から前記黒画素の総数が少なくなる順番に、前記空気入りタイヤが有する前記主溝の数の２倍の位置を抽出することにより、前記主溝を抽出する主溝抽出位置を複数抽出し、
   前記走査ラインの移動方向において隣り合う前記主溝抽出位置同士で囲まれる領域のうち、前記走査ラインの移動方向において最も端部寄りに位置する前記主溝抽出位置と、当該主溝抽出位置と隣り合う前記主溝抽出位置とで囲まれる領域を前記主溝として特定し、前記主溝として特定された領域に隣り合う領域は前記主溝として特定せず、前記主溝として特定しない領域に隣り合う領域を前記主溝として特定することにより、前記輪郭線画像における前記主溝を特定する請求項１または２に記載のタイヤ接地面解析装置。
4. 前記接地面画像を輝度に基づいて二値化し、接地領域画像を抽出する接地領域抽出部と、
   前記主溝算出部で求めた前記主溝を前記接地領域画像から除外する接地領域補正部と、
   前記接地領域補正部で前記主溝を除外した前記接地領域画像に対して前記空気入りタイヤの溝に該当する部分を補填する補填処理部と、
   を備える請求項１〜３のいずれか１項に記載のタイヤ接地面解析装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載のタイヤ接地面解析装置と、
   前記空気入りタイヤを押し付ける透明板と、
   前記透明板に押し付けられている前記接地面を照射する複数の光源と、
   前記透明板を介して前記接地面を撮影する撮影部と、
   を備えることを特徴とするタイヤ接地面解析システム。
6. 空気入りタイヤの接地面の画像を取得するステップと、
   接地面画像中の画像の輪郭線を生成するステップと、
   輪郭線画像に対して非接地域に走査ラインを設定するステップと、
   前記輪郭線を構成する黒画素のうち、前記走査ラインと重複する前記黒画素の総数を求め、前記輪郭線画像中における前記走査ラインと直交する方向に前記走査ラインを移動させて前記走査ラインが移動した位置ごとに前記走査ラインと重複している前記黒画素の総数を求めることを繰り返し、前記黒画素の総数を求めた位置ごとの前記黒画素の総数に基づいて、前記輪郭線画像における前記空気入りタイヤの主溝を求めるステップと、
   を含むことを特徴とするタイヤ接地面解析方法。