JPWO2018207265A1 - タイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラム - Google Patents
タイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2018207265A1 JPWO2018207265A1 JP2019516778A JP2019516778A JPWO2018207265A1 JP WO2018207265 A1 JPWO2018207265 A1 JP WO2018207265A1 JP 2019516778 A JP2019516778 A JP 2019516778A JP 2019516778 A JP2019516778 A JP 2019516778A JP WO2018207265 A1 JPWO2018207265 A1 JP WO2018207265A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- evaluation
- tire
- image data
- groove
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Tires In General (AREA)
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
Abstract
使用済の中古タイヤの劣化をタイヤの使用によって摩耗していない領域に生じているひび割れを測定することで、タイヤの材質に対する劣化を精度高く評価する。タイヤの接地面の変位を測定して接地面の山部と溝部の判別を可能とする距離データ（１４）と、接地面を撮影して接地面画像データ（１５）を生成し、溝部の領域からひび割れを検出するための評価領域を抽出して評価領域画像データ（１９）を生成し、これを平滑化処理してノイズを除去して平滑化処理画像データ（２０）を生成し、さらにエッジ処理してひび割れの境界部を明確化したエッジ処理画像データ（２１）を生成し、エッジ処理画像データ（２１）のひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データ（２２）を生成し、このひび割合データ（２２）を出力する。
Description
本発明は、使用済の中古タイヤの劣化をひび割れの測定を介して評価するタイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラムに関する。
今日の自動車リサイクル産業では自動車中古部品市場の縮小が危惧されており、中古部品の利用促進は長年の課題であった。日本国内では新品志向が強く、使い捨ての考えが一般的である。特にタイヤは消耗品であり需要が多い為、新品交換のサイクルが早く、不要になった廃タイヤの発生量は年間約１００万トンと言われているが、その中には使用可能なものも多数存在する。処分方法は様々であるが、焼却処分時に発生する内分泌撹乱作用を有すると疑われる化学物質による環境への影響は、人体への影響も懸念されている。
このような背景には、使用済・中古タイヤに関する定量的な測定に基く明確な評価基準が存在していない為、使用者の独断や、点検作業員の目視による曖昧な判定基準によって、使用可能であるにも関わらず処分する場合が多いということがある。
従って、明確な品質基準と劣化評価システムを設けることによれば、使用済・中古タイヤの流通サイクルをより延ばすことが可能になると考えられる。
これまで、タイヤの品質に関する検査や摩耗の評価については、これまでいくつか特許出願がなされている。
このような背景には、使用済・中古タイヤに関する定量的な測定に基く明確な評価基準が存在していない為、使用者の独断や、点検作業員の目視による曖昧な判定基準によって、使用可能であるにも関わらず処分する場合が多いということがある。
従って、明確な品質基準と劣化評価システムを設けることによれば、使用済・中古タイヤの流通サイクルをより延ばすことが可能になると考えられる。
これまで、タイヤの品質に関する検査や摩耗の評価については、これまでいくつか特許出願がなされている。
例えば、特許文献１には、「タイヤ偏摩耗管理方法」という名称で、タイヤの偏摩耗の検出から、対応策の決定までを自動的に行う装置が開示されている。
この発明では、スキャナによりタイヤ形状を読み込み、同一タイヤの新品時形状と比較をして、差分形状を求め、その差分形状に基づいて偏摩耗データベースを検索し、偏摩耗の有無と種類を判断し、その偏摩耗を調査した後には、対応策データベースを検索することによって抽出されたタイヤ位置交換方法及びその他の対応策の指示が表示される。従って、作業者の経験や知識によらず、しかも労力を軽減することが可能である。
この発明では、スキャナによりタイヤ形状を読み込み、同一タイヤの新品時形状と比較をして、差分形状を求め、その差分形状に基づいて偏摩耗データベースを検索し、偏摩耗の有無と種類を判断し、その偏摩耗を調査した後には、対応策データベースを検索することによって抽出されたタイヤ位置交換方法及びその他の対応策の指示が表示される。従って、作業者の経験や知識によらず、しかも労力を軽減することが可能である。
また、特許文献２には、「タイヤ摩耗監視装置」という名称で、タイヤのトレッド層の底部にトレッドゴム層とは異なる色の摩耗監視用異色ゴム部材を埋設して、そのトレッド面の摩耗を画像監視することで、走行中の車両のタイヤ摩耗の監視を可能とするとともに、タイヤの交換時期を容易に把握することが可能である。
さらに、特許文献３には、「タイヤ検査方法および装置」という名称で、タイヤ画像から不良部分を、熟練を有することなく簡単かつ短時間に発見でき、正確かつ効率的に検査可能な技術が開示されている。
この発明は、タイヤをレーザー式非破壊検査機及びＣＣＤカメラ等でそれぞれ撮像して得られる白黒濃淡基調の画像信号に基づいてタイヤの良・不良を検査するにあたり、画像信号に基づいて不良部分を検出し、不良部分をマーキングして画像信号をモニタに表示するものである。
この発明は、タイヤをレーザー式非破壊検査機及びＣＣＤカメラ等でそれぞれ撮像して得られる白黒濃淡基調の画像信号に基づいてタイヤの良・不良を検査するにあたり、画像信号に基づいて不良部分を検出し、不良部分をマーキングして画像信号をモニタに表示するものである。
特許文献４には、”ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＴＩＲＥ ＳＩＤＥＷＡＬＬ ＣＲＡＣＫ ＡＮＡＬＹＳＩＳ”という名称で、タイヤ側面に発生するひびを検出・解析する発明が開示されている。
この発明は、タイヤの側面に発生するひびを画像で検出し、その画像をグレースケール化し、その後にモノクロ２値化して、その２値化画像でギザギザ状の形状や先細りするような形状等の不連続な形状を検出し、ひびの大きさを測定して評価するものである。
この発明は、タイヤの側面に発生するひびを画像で検出し、その画像をグレースケール化し、その後にモノクロ２値化して、その２値化画像でギザギザ状の形状や先細りするような形状等の不連続な形状を検出し、ひびの大きさを測定して評価するものである。
特許文献５は、本願出願人によるものであるが、「タイヤ劣化評価装置とそのシステム、その方法及びそのプログラム」という名称で、タイヤの溝部に発生するひびを検出・解析する発明が開示されている。
この発明は、直接路面に接地することなく、タイヤの使用によって摩耗しない領域である溝部に発生するひび割れに着目し、タイヤの接地面の変位を測定しながら溝部を検出すると共に、接地面を撮影してその画像を２値化処理して、溝部におけるひび割れ箇所を特定し、ひび割れ箇所の面積と他の面積及びその比を求めてタイヤの材質に対する劣化を精度高く評価するものである。
この発明は、直接路面に接地することなく、タイヤの使用によって摩耗しない領域である溝部に発生するひび割れに着目し、タイヤの接地面の変位を測定しながら溝部を検出すると共に、接地面を撮影してその画像を２値化処理して、溝部におけるひび割れ箇所を特定し、ひび割れ箇所の面積と他の面積及びその比を求めてタイヤの材質に対する劣化を精度高く評価するものである。
しかしながら、特許文献１に開示される技術では、タイヤの摩耗は測定・評価は可能であるものの中古のタイヤ劣化の現れには摩耗のみならずひび割れがあるが、そのひび割れについては測定・評価ができないという課題があった。
また、特許文献２に開示される技術でも、トレッド部の摩耗によってその底部に予め埋設された異色のゴム部材を露出させるので、トレッド面の監視画像によって車両が走行中でもタイヤ摩耗を監視可能であるものの、やはり、タイヤのゴム材自身の経年劣化に伴って生じるひび割れについては測定・監視ができないという課題があった。
さらに、特許文献３に開示される技術では、被検タイヤのトップインナー間にエアーが混入している場合には、２値化された場合にその部分が白レベルになり、その部分を不良部分としてマーキングすることで不良部分の検出が容易であるものの、被検タイヤは新品のタイヤであり、使用や経年に伴うひび割れなどを生じる劣化に関する測定・評価ができないという課題があった。
特許文献４や特許文献５ではいずれもひび割れを撮影し、その画像処理でモノクロ２値化処理を行った上でひび割れの程度を評価しているが、特に、溝部に発生するひび割れは細く線状に発生していることからひび割れ部分を精度高く求めることにはある程度限界があり、さらに、タイヤの溝部を含めた表面にはタイヤの使用時に砂や小石等のゴミが付着することがあり、これがひび割れの検出の際にはノイズとなってこの点でも精度が低下してしまう原因となっていた。
また、特許文献２に開示される技術でも、トレッド部の摩耗によってその底部に予め埋設された異色のゴム部材を露出させるので、トレッド面の監視画像によって車両が走行中でもタイヤ摩耗を監視可能であるものの、やはり、タイヤのゴム材自身の経年劣化に伴って生じるひび割れについては測定・監視ができないという課題があった。
さらに、特許文献３に開示される技術では、被検タイヤのトップインナー間にエアーが混入している場合には、２値化された場合にその部分が白レベルになり、その部分を不良部分としてマーキングすることで不良部分の検出が容易であるものの、被検タイヤは新品のタイヤであり、使用や経年に伴うひび割れなどを生じる劣化に関する測定・評価ができないという課題があった。
特許文献４や特許文献５ではいずれもひび割れを撮影し、その画像処理でモノクロ２値化処理を行った上でひび割れの程度を評価しているが、特に、溝部に発生するひび割れは細く線状に発生していることからひび割れ部分を精度高く求めることにはある程度限界があり、さらに、タイヤの溝部を含めた表面にはタイヤの使用時に砂や小石等のゴミが付着することがあり、これがひび割れの検出の際にはノイズとなってこの点でも精度が低下してしまう原因となっていた。
本発明はかかる従来の事情に対処してなされたものであり、使用済の中古タイヤの劣化をタイヤの使用によって摩耗していない領域、すなわち、接地面の山部ではなく、車両走行による摩耗や損傷による影響を受け難い溝部に生じているひび割れを測定し、さらにひび割れに関する情報を、ノイズを排除しながらよりひび割れ形状に即した形状で捉えて処理することで、タイヤの材質に対する劣化を精度高く評価するタイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラムを提供することを目的としている。
上記目的を達成するため、第１の発明であるタイヤ劣化評価システムは、タイヤの接地面の変位を測定して前記接地面の山部と溝部の判別を可能とする距離データを生成する変位測定部と、前記接地面を撮影して接地面画像データを生成する撮像部と、前記接地面画像データから前記距離データを参照して前記接地面における前記溝部の領域からひび割れを検出するための評価領域を抽出して評価領域画像データを生成する評価領域抽出部と、前記評価領域画像データを平滑化処理してノイズを除去した平滑化処理画像データを生成する平滑化処理部と、前記平滑化処理画像データをエッジ処理してひび割れの境界部を明確化したエッジ処理画像データを生成するエッジ検出処理部と、前記エッジ処理画像データのひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データを生成する劣化評価部と、前記ひび割合データを出力する出力部とを有するものである。
上記構成のタイヤ劣化評価システムでは、変位測定部がタイヤの接地面の変位を測定して距離データを得ることでタイヤの接地面における山部と溝部の判別を可能とする作用を有する。また、撮像部がタイヤの接地面を撮影して画像データを得るという作用を有する。また、評価領域抽出部は、距離データを参照しながら接地面画像データからひび割れを検出するための評価領域を抽出するように作用する。
平滑化処理部は、タイヤ表面の付着物から生じるひび割れに対するノイズを周囲の画像に関するデータと平滑化して予め除去し、除去後のデータを平滑化処理データとして生成するように作用する。また、エッジ検出処理部は、平滑化処理画像データをエッジ処理してひび割れの境界部を明確化し、明確化したデータをエッジ処理画像データとして生成するように作用する。
平滑化処理部で実行される平滑化処理としては例えばガウシアンフィルター等が採用され得る。また、エッジ処理検出部で実行されるエッジ処理としてはキャニー法等が採用され得る。
溝部は通常の車両走行時では道路面に接触しないため、その領域にはタイヤの材質であるゴムの摩耗によらない経年劣化の現れとなるひび割れが生じる可能性が高い。従って、特にこの溝部におけるひび割れを測定するために、接地面の変位を測定しつつ、さらに接地面を撮影して、距離データと接地面画像データを取得する。そして、距離データを参照しながら接地面画像データを用いて溝部領域から評価領域を抽出し、その評価領域の範囲で接地面画像データに対し、まず、平滑化処理によってノイズ除去し、その後にエッジ検出によってひび割れを検出するのである。
溝部は道路面に接触しておらず、生じているひび割れでは内部のゴムの色が見えているため、通常は黒色として測定される。一方、ひび割れが生じていない部分の溝は当初の黒色から劣化によって灰色化している。従って、本発明のタイヤ劣化評価システムでは、エッジ検出処理部が、黒色と灰色の境界部をエッジとして検出することで、内部のゴムの色が見えている箇所をひび割れとして認識するように作用するのである。
上記構成のタイヤ劣化評価システムでは、変位測定部がタイヤの接地面の変位を測定して距離データを得ることでタイヤの接地面における山部と溝部の判別を可能とする作用を有する。また、撮像部がタイヤの接地面を撮影して画像データを得るという作用を有する。また、評価領域抽出部は、距離データを参照しながら接地面画像データからひび割れを検出するための評価領域を抽出するように作用する。
平滑化処理部は、タイヤ表面の付着物から生じるひび割れに対するノイズを周囲の画像に関するデータと平滑化して予め除去し、除去後のデータを平滑化処理データとして生成するように作用する。また、エッジ検出処理部は、平滑化処理画像データをエッジ処理してひび割れの境界部を明確化し、明確化したデータをエッジ処理画像データとして生成するように作用する。
平滑化処理部で実行される平滑化処理としては例えばガウシアンフィルター等が採用され得る。また、エッジ処理検出部で実行されるエッジ処理としてはキャニー法等が採用され得る。
溝部は通常の車両走行時では道路面に接触しないため、その領域にはタイヤの材質であるゴムの摩耗によらない経年劣化の現れとなるひび割れが生じる可能性が高い。従って、特にこの溝部におけるひび割れを測定するために、接地面の変位を測定しつつ、さらに接地面を撮影して、距離データと接地面画像データを取得する。そして、距離データを参照しながら接地面画像データを用いて溝部領域から評価領域を抽出し、その評価領域の範囲で接地面画像データに対し、まず、平滑化処理によってノイズ除去し、その後にエッジ検出によってひび割れを検出するのである。
溝部は道路面に接触しておらず、生じているひび割れでは内部のゴムの色が見えているため、通常は黒色として測定される。一方、ひび割れが生じていない部分の溝は当初の黒色から劣化によって灰色化している。従って、本発明のタイヤ劣化評価システムでは、エッジ検出処理部が、黒色と灰色の境界部をエッジとして検出することで、内部のゴムの色が見えている箇所をひび割れとして認識するように作用するのである。
また、本発明では変位測定部と撮像部を分けているが、例えば特開２０１１−１７９９２５号公報で開示されているような距離画像センサを採用する場合には、距離画像センサは、変位測定部と撮像部の機能を併せるものであると考えられるので、たとえ距離画像センサを採用しても本発明の範囲から外れるものではない。
なお、本願発明では、変位走査測定部等、「部」という語を含んだ構成要素を用いているが、この「部」とは「素子」や「電子回路」、あるいは「構成物のユニット」、又は「それらが集合した装置」を概念化して示したものである。
なお、本願発明では、変位走査測定部等、「部」という語を含んだ構成要素を用いているが、この「部」とは「素子」や「電子回路」、あるいは「構成物のユニット」、又は「それらが集合した装置」を概念化して示したものである。
また、第２の発明であるタイヤ劣化評価システムは、第１の発明において、前記劣化評価部は、前記割合を、劣化を評価するために予め定められた評価閾値データで評価して評価ランクデータを生成し、前記出力部は前記評価ランクデータを出力することを特徴とするものである。
上記構成のタイヤ劣化評価システムでは、第１の発明の作用に加えて、劣化評価部が、評価閾値データを用いてひび割れの境界部の全体に占める割合をランク評価するように作用する。
上記構成のタイヤ劣化評価システムでは、第１の発明の作用に加えて、劣化評価部が、評価閾値データを用いてひび割れの境界部の全体に占める割合をランク評価するように作用する。
そして、第３の発明であるタイヤ劣化評価システムは、第１又は第２の発明において、前記変位測定部は、前記距離データから前記タイヤの接地面の前記溝部の幅を演算して溝幅データを生成する溝幅演算部と、前記距離データから前記溝部の深さを演算し溝深さデータを生成する溝深さ演算部とを備え、前記溝部の数に関する溝部数データを生成し、前記出力部は前記溝幅データ、前記溝深さデータ又は前記溝部数データのうち、少なくともいずれか１つのデータを出力することを特徴とするものである。
上記構成のタイヤ劣化評価システムでは、第１又は第２の発明の作用に加えて、溝幅演算部が溝幅を演算するように作用し、溝深さ演算部が溝深さを演算するように作用し、変位測定部は出力部と相まって、タイヤの接地面における溝の構造をより具体的に把握させるように作用する。
上記構成のタイヤ劣化評価システムでは、第１又は第２の発明の作用に加えて、溝幅演算部が溝幅を演算するように作用し、溝深さ演算部が溝深さを演算するように作用し、変位測定部は出力部と相まって、タイヤの接地面における溝の構造をより具体的に把握させるように作用する。
さらに、第４の発明であるタイヤ劣化評価システムは、第１乃至第３の発明のいずれか１つの発明において、前記出力部は、前記劣化評価部で生成されたデータと、前記撮像部で生成された接地面画像データ又は前記評価領域抽出部で抽出された前記評価領域画像データを同時に出力することを特徴とするものである。
上記構成のタイヤ劣化評価システムでは、第１乃至第３の発明のいずれか１つの発明の作用に加えて、出力部は数値やランクといったデジタル値や文字といった評価に関するデータと評価対象となっている元々の接地面画像データ又は評価領域画像データを同時に出力することで、評価の過誤の可能性を含めた妥当性を確認させるように作用する。また、タイヤ表面の状態を数値や文字等のテキスト情報と画像情報の両面から把握させるように作用する。
上記構成のタイヤ劣化評価システムでは、第１乃至第３の発明のいずれか１つの発明の作用に加えて、出力部は数値やランクといったデジタル値や文字といった評価に関するデータと評価対象となっている元々の接地面画像データ又は評価領域画像データを同時に出力することで、評価の過誤の可能性を含めた妥当性を確認させるように作用する。また、タイヤ表面の状態を数値や文字等のテキスト情報と画像情報の両面から把握させるように作用する。
第５の発明であるタイヤ劣化評価方法は、タイヤの接地面の変位を測定して前記接地面の山部と溝部の判別を可能とする距離データを生成する変位測定工程と、前記接地面を撮影して接地面画像データを生成する撮像工程と、前記接地面画像データから前記距離データを参照して前記接地面における前記溝部の領域からひび割れを検出するための評価領域を抽出して評価領域画像データを生成する評価領域抽出工程と、前記評価領域画像データを平滑化処理してノイズを除去した平滑化処理画像データを生成する平滑化処理工程と、前記平滑化処理画像データをエッジ処理してひび割れの境界部を明確化したエッジ処理画像データを生成するエッジ検出処理工程と、前記エッジ処理画像データのひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データを生成する劣化評価工程と、前記ひび割合データを出力する出力工程と、を有するものである。
上記構成のタイヤ劣化評価方法では、第１の発明を方法発明として捉えたものであるので、その作用は第１の発明と同様である。
上記構成のタイヤ劣化評価方法では、第１の発明を方法発明として捉えたものであるので、その作用は第１の発明と同様である。
第６の発明であるタイヤ劣化評価方法は、第５の発明において、前記劣化評価工程は、前記割合を、劣化を評価するために予め定められた評価閾値データで評価して評価ランクデータを生成し、前記出力工程は前記評価ランクデータを出力することを特徴とするものである。
上記構成のタイヤ劣化評価方法は、第２の発明を方法発明として捉えたものであるので、その作用は第２の発明と同様である。
上記構成のタイヤ劣化評価方法は、第２の発明を方法発明として捉えたものであるので、その作用は第２の発明と同様である。
そして、第７の発明であるタイヤ劣化評価方法は、第５又は第６の発明において、前記変位測定工程は、前記距離データから前記タイヤの接地面の前記溝部の幅を演算して溝幅データを生成する溝幅演算工程と、前記距離データから前記溝部の深さを演算し溝深さデータを生成する溝深さ演算工程とを備え、前記溝部の数に関する溝部数データを生成し、前記出力工程は前記溝幅データ、前記溝深さデータ又は前記溝部数データのうち、少なくともいずれか１つのデータを出力することを特徴とするものである。
上記構成のタイヤ劣化評価方法は、第３の発明を方法発明として捉えたものであるので、その作用は第３の発明と同様である。
上記構成のタイヤ劣化評価方法は、第３の発明を方法発明として捉えたものであるので、その作用は第３の発明と同様である。
請求項８に記載の発明であるタイヤ劣化評価方法は、第５乃至第７の発明のいずれか１つの発明において、前記出力工程は、前記劣化評価工程で生成されたデータと、前記撮像工程で生成された接地面画像データ又は前記評価領域抽出工程で抽出された前記評価領域画像データを同時に出力するものである。
上記構成のタイヤ劣化評価方法では、請求項４に記載したタイヤ劣化評価システムを方法発明として捉えた発明であるので、その作用は第４の発明の作用と同様である。
上記構成のタイヤ劣化評価方法では、請求項４に記載したタイヤ劣化評価システムを方法発明として捉えた発明であるので、その作用は第４の発明の作用と同様である。
第９の発明であるタイヤ劣化評価プログラムは、コンピュータによって、タイヤ劣化評価のために実行されるプログラムであって、タイヤの接地面の変位を測定して前記接地面の山部と溝部の判別を可能とする距離データを生成する変位測定工程と、前記接地面を撮影して接地面画像データを生成する撮像工程と、前記接地面画像データから前記距離データを参照して前記接地面における前記溝部の領域からひび割れを検出するための評価領域を抽出して評価領域画像データを生成する評価領域抽出工程と、前記評価領域画像データを平滑化処理してノイズを除去した平滑化処理画像データを生成する平滑化処理工程と、前記平滑化処理画像データをエッジ処理してひび割れの境界部を明確化したエッジ処理画像データを生成するエッジ検出処理工程と、前記エッジ処理画像データのひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データを生成する劣化評価工程と、前記ひび割合データを出力する出力工程と、を実行させることを特徴とするものである。
上記構成のタイヤ劣化評価プログラムは、第５の発明をプログラム発明として捉えた発明であるので、その作用は第５の発明の作用と同様である。
上記構成のタイヤ劣化評価プログラムは、第５の発明をプログラム発明として捉えた発明であるので、その作用は第５の発明の作用と同様である。
第１の発明に係るタイヤ劣化評価システムでは、タイヤの接地面の溝部に発生しているひび割れを測定可能であるため、タイヤゴムの摩耗によらない経年劣化を定量的に評価することが可能である。また、変位測定部によって接地面の変位を測定して距離データを得ながら、撮像部で接地面画像データも得るので、これらのデータから接地面の溝部を検出可能であり、溝部に発生するひび割れを精度良く測定することができる。
また、溝部の領域で評価領域を予め抽出し、その後にノイズ除去処理を行うので、砂や小石等のタイヤ付着物によるノイズ発生を防止することができる。したがって、劣化度合が少ない中古タイヤで生じやすいノイズによる劣化に対する過大評価を防止することが可能である。
さらに、エッジ検出処理を行っているので、接地面の溝部という直接路面に接触していない箇所に発生しているひびの部分の実体に即してひび割れを検出することができる。
平滑化処理した後にエッジ検出処理を実施して、ひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データを生成しているので、直接路面に設置していない溝部におけるひび割れの実体に即してそのひび割れの割合を精度高く測定することが可能である。
また、溝部の領域で評価領域を予め抽出し、その後にノイズ除去処理を行うので、砂や小石等のタイヤ付着物によるノイズ発生を防止することができる。したがって、劣化度合が少ない中古タイヤで生じやすいノイズによる劣化に対する過大評価を防止することが可能である。
さらに、エッジ検出処理を行っているので、接地面の溝部という直接路面に接触していない箇所に発生しているひびの部分の実体に即してひび割れを検出することができる。
平滑化処理した後にエッジ検出処理を実施して、ひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データを生成しているので、直接路面に設置していない溝部におけるひび割れの実体に即してそのひび割れの割合を精度高く測定することが可能である。
第２の発明に係るタイヤ劣化評価システムでは、第１の発明の効果に加えて、評価ランクデータが生成されるため、タイヤの劣化に対する評価をランク付けすることが可能であり、ランクに分別することが可能である。このようにランクに分別可能であれば、タイヤの劣化状態に応じてタイヤをランク分けすることができ、中古タイヤの流通市場における価格の目安として利用価値が高くなるという効果が期待できる。さらに、評価ランクのための評価閾値データの細分化の程度によってランクの分別度合いも変化させることができ、市場における価格の他、タイヤ交換の目安などのメンテナンスの指標としても利用価値が高くなるという効果がある。従って、タイヤの安全性や経済性を高めることが可能である。
第３の発明に係るタイヤ劣化評価システムでは、第１又は第２の発明の効果に加えて、溝幅、溝深さ及び溝部数の少なくともいずれか１つのデータが出力部に出力されるので、本システムの利用者が評価対象となっているタイヤ溝の構造に関する具体的な情報を得ることが可能である。
第４の発明に係るタイヤ劣化評価システムでは、第１乃至第３の発明のいずれか１つの効果に加えて、評価の妥当性を確認することが可能であり、また、タイヤ表面を数値や文字等のテキスト情報と評価の対象となった溝部に関する画像情報の両面から本システムの利用者が容易かつ正確にタイヤの劣化状態を把握することができる。
第５の発明に係るタイヤ劣化評価方法は第１の発明を方法発明として捉えた発明であるので、その効果は第１の発明の効果と同様である。
第６の発明に係るタイヤ劣化評価方法は第２の発明を方法発明として捉えた発明であるので、その効果は第２の発明の効果と同様である。
第７の発明に係るタイヤ劣化評価方法は第３の発明を方法発明として捉えた発明であるので、その効果は第３の発明の効果と同様である。
第８の発明に係るタイヤ劣化評価方法は第４の発明を方法発明として捉えた発明であるので、その効果は第４の発明の効果と同様である。
第９の発明に係るタイヤ劣化評価プログラムは第５の発明をプログラム発明として捉えた発明であるので、その効果は第５の発明の効果と同様である。
以下に、本発明の第１の実施の形態に係るタイヤ劣化評価システムについて図１−図１０を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るタイヤ劣化評価システムのブロック図である。図２は本発明の第１の実施の形態に係るタイヤ劣化評価システムによって実行されるタイヤ劣化評価のフロー図である。本図は、本願発明のタイヤ劣化評価方法およびプログラムに対してはその実行工程を表すものでもあり、この図を参照しながらタイヤ劣化評価システム１におけるデータ処理の流れを説明することはタイヤ劣化評価方法およびプログラムの実施の形態について説明することと同義である。なお、図２において、Ｓで示す工程に関する記載を覆うようにして破線で示しているのは図１に示されるタイヤ劣化評価装置１の構成要素であり、符号を同一としている。
図１において、タイヤ劣化評価システム１は、変位走査測定部４、撮像部５、処理部３、出力部２及びデータベース群として、処理データベース６と評価データベース７から構成されている。このタイヤ劣化評価システム１は、これらの構成要素を一体にして評価者が手に取って中古タイヤの接地面の表面に近づけることで評価可能な携帯型のシステムを想定することができる。その際の出力部２としては小型のディスプレイ装置やデータ発信部として他の装置へデータを転送するようなものが考えられる。あるいは図１の構成要素が一体でなくとも変位測定部４と撮像部５をセンサとして分離して別体に設けて、有線又は無線でデータを処理部３に送信する場合のようなシステムとしても可能である。さらに、少なくとも変位走査測定部４及び撮像部５を内部に備える筐体内に中古タイヤを搬送してデータを取得し、そのデータをもとに処理部３で評価して結果を出力部２で出力するシステム等を想定することができる。
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るタイヤ劣化評価システムのブロック図である。図２は本発明の第１の実施の形態に係るタイヤ劣化評価システムによって実行されるタイヤ劣化評価のフロー図である。本図は、本願発明のタイヤ劣化評価方法およびプログラムに対してはその実行工程を表すものでもあり、この図を参照しながらタイヤ劣化評価システム１におけるデータ処理の流れを説明することはタイヤ劣化評価方法およびプログラムの実施の形態について説明することと同義である。なお、図２において、Ｓで示す工程に関する記載を覆うようにして破線で示しているのは図１に示されるタイヤ劣化評価装置１の構成要素であり、符号を同一としている。
図１において、タイヤ劣化評価システム１は、変位走査測定部４、撮像部５、処理部３、出力部２及びデータベース群として、処理データベース６と評価データベース７から構成されている。このタイヤ劣化評価システム１は、これらの構成要素を一体にして評価者が手に取って中古タイヤの接地面の表面に近づけることで評価可能な携帯型のシステムを想定することができる。その際の出力部２としては小型のディスプレイ装置やデータ発信部として他の装置へデータを転送するようなものが考えられる。あるいは図１の構成要素が一体でなくとも変位測定部４と撮像部５をセンサとして分離して別体に設けて、有線又は無線でデータを処理部３に送信する場合のようなシステムとしても可能である。さらに、少なくとも変位走査測定部４及び撮像部５を内部に備える筐体内に中古タイヤを搬送してデータを取得し、そのデータをもとに処理部３で評価して結果を出力部２で出力するシステム等を想定することができる。
以下、図２及び図３を参照しながら説明する。
タイヤ劣化評価システム１の変位走査測定部４は、タイヤのいわゆるトレッドパターンが形成されている接地面に対して垂直に配置され、接地面に形成されるトレッドパターンの山部と溝部を判別可能にその凹凸を、タイヤの接地面の幅方向にセンサを走査させて計測するものである。具体的には、変位走査測定部４との間の距離データ１４として測定される。従って、山部と溝部のそれぞれの距離データの差分を取れば、山部に対する溝部の深さ、あるいは溝部に対する山部の高さを得ることが可能である。すなわち、いわゆる残溝を得ることができる。変位走査測定部４として用いられるセンサとしては、レーザー光や赤外線等の電磁波や超音波を放射しその反射波を検知して測距するセンサを用いることが可能である。また、変位走査測定部４はタイヤの接地面を走査するように構成されるのでタイヤの幅に亘ってトレッドパターンの山部と溝部の判別を可能とする距離測定を行うことができる。この変位走査測定部４を用いてタイヤの接地面上における変位を測定するのがステップＳ１の変位測定工程である。
変位走査測定部４は距離データ１４を読み出し可能に処理データベース６に格納する。
なお、本実施の形態においては変位測定部として走査可能な変位走査測定部４を採用しているが、走査しなくともタイヤの接地面の幅方向における山部の高さや溝部の深さを測定可能なものであればよく、走査可能であることは必ずしも必須ではない。
タイヤ劣化評価システム１の変位走査測定部４は、タイヤのいわゆるトレッドパターンが形成されている接地面に対して垂直に配置され、接地面に形成されるトレッドパターンの山部と溝部を判別可能にその凹凸を、タイヤの接地面の幅方向にセンサを走査させて計測するものである。具体的には、変位走査測定部４との間の距離データ１４として測定される。従って、山部と溝部のそれぞれの距離データの差分を取れば、山部に対する溝部の深さ、あるいは溝部に対する山部の高さを得ることが可能である。すなわち、いわゆる残溝を得ることができる。変位走査測定部４として用いられるセンサとしては、レーザー光や赤外線等の電磁波や超音波を放射しその反射波を検知して測距するセンサを用いることが可能である。また、変位走査測定部４はタイヤの接地面を走査するように構成されるのでタイヤの幅に亘ってトレッドパターンの山部と溝部の判別を可能とする距離測定を行うことができる。この変位走査測定部４を用いてタイヤの接地面上における変位を測定するのがステップＳ１の変位測定工程である。
変位走査測定部４は距離データ１４を読み出し可能に処理データベース６に格納する。
なお、本実施の形態においては変位測定部として走査可能な変位走査測定部４を採用しているが、走査しなくともタイヤの接地面の幅方向における山部の高さや溝部の深さを測定可能なものであればよく、走査可能であることは必ずしも必須ではない。
本実施の形態において、タイヤ接地面の変位測定を行うのは、残っている溝の深さ（残溝）を定量的に測定することはもちろんであるが、タイヤの接地面にあるトレッドパターンの溝部の位置を把握して、その溝部でひび割れや亀裂の測定を行うための画像を撮影するためである。このように溝部を選択して測定を行う理由について説明する。本願発明が取り扱う中古タイヤは新品のタイヤとは異なり、接地面が使用によって摩耗が進行している。従って、経年劣化によるひび割れが生じ難く、その一方で接地面の山部には使用に伴って突発的な傷や欠けが発生することもある。これらの傷や欠けもタイヤの品質に大きく関わるので、その検知はもちろん重要であるが、経年自体によるゴム材料の純粋な劣化に伴うひび割れや亀裂を検知しようとすると誤差を生じ易く、経年劣化評価に対する高い精度を担保することが困難である。
そこで、通常の使用をしても地面に接することのない接地面の溝部に発生するひび割れや亀裂に着目して、その溝部に発生するひび割れや亀裂で経年劣化を評価することにしたのである。
その溝部を正確に選択可能とするためにはトレッドパターンの山部と溝部を判別可能に変位を測定する必要がある。
そこで、通常の使用をしても地面に接することのない接地面の溝部に発生するひび割れや亀裂に着目して、その溝部に発生するひび割れや亀裂で経年劣化を評価することにしたのである。
その溝部を正確に選択可能とするためにはトレッドパターンの山部と溝部を判別可能に変位を測定する必要がある。
撮像部５は、タイヤ接地面をトレッドパターンを含めて撮影するものであり、既に周知なＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサを用いることが可能である。この撮像部５も走査させる機能を持たせてもよいが、撮像素子は平面的に画像を取り込むことが可能であるので走査させる機能は必要ない場合も多い。この撮像部５を用いてタイヤの接地面を撮影するのが、ステップＳ２の被測定対象撮像工程である。
撮像部５は撮影した接地面に関する接地面画像データ１５を読み出し可能に処理データベース６に格納する。
処理部３の溝幅演算部８は、変位走査測定部４で得られた距離データ１４を処理データベース６から読み出して、タイヤの幅方向に差分を取ることで溝幅データ１６及び溝部数データ１８を生成し、読み出し可能に処理データベース６に格納するものであり、その工程がステップＳ３の溝幅演算工程である。また、処理部３の溝深さ演算部９は、変位走査測定部４で得られた距離データ１４を処理データベース６から読み出して、タイヤのトレッドパターンの山の高さ方向と谷の深さ方向に差分を取ることで、溝深さデータ１７を生成し、読み出し可能に処理データベース６に格納するものであり、その工程がステップＳ４の溝深さ演算工程である。
なお、溝幅演算部８及び溝深さ演算部９は、距離データ１４からタイヤの幅方向位置に関するデータを取得して、その位置データを含めて溝幅データ１６、溝深さデータ１７、溝部数データ１８のそれぞれを生成するものである。
本実施の形態では、変位走査測定部４と溝幅演算部８及び溝深さ演算部９を別に設けたが、これを一体としてすべての機能を備えた変位走査測定部４としてもよい。その場合には、ステップＳ１とステップＳ３，ステップＳ４を併せて変位測定工程（Ｓ１）とすればよい。
撮像部５は撮影した接地面に関する接地面画像データ１５を読み出し可能に処理データベース６に格納する。
処理部３の溝幅演算部８は、変位走査測定部４で得られた距離データ１４を処理データベース６から読み出して、タイヤの幅方向に差分を取ることで溝幅データ１６及び溝部数データ１８を生成し、読み出し可能に処理データベース６に格納するものであり、その工程がステップＳ３の溝幅演算工程である。また、処理部３の溝深さ演算部９は、変位走査測定部４で得られた距離データ１４を処理データベース６から読み出して、タイヤのトレッドパターンの山の高さ方向と谷の深さ方向に差分を取ることで、溝深さデータ１７を生成し、読み出し可能に処理データベース６に格納するものであり、その工程がステップＳ４の溝深さ演算工程である。
なお、溝幅演算部８及び溝深さ演算部９は、距離データ１４からタイヤの幅方向位置に関するデータを取得して、その位置データを含めて溝幅データ１６、溝深さデータ１７、溝部数データ１８のそれぞれを生成するものである。
本実施の形態では、変位走査測定部４と溝幅演算部８及び溝深さ演算部９を別に設けたが、これを一体としてすべての機能を備えた変位走査測定部４としてもよい。その場合には、ステップＳ１とステップＳ３，ステップＳ４を併せて変位測定工程（Ｓ１）とすればよい。
撮像部５は接地面画像データ１５を生成し、読み出し可能に処理データベース６に格納するものであり、その工程がステップＳ２の被測定対象撮像工程である。 実際の中古タイヤの表面は図３（ａ）に示されるとおりである。この写真では見え難いかもしれないが、中央に垂直に形成される溝部２６にひび割れが生じている。しかしながら、タイヤの山部は路面に接地し摩擦と摩耗が発生するためひび割れや亀裂が発生していないように見えると同時に、路面との接地によって生じた細かな傷等が観察できる。この図３（ａ）から明らかなように道路に接地していない溝部２６のひび割れは細く繋がった形状として観察できるが、山部の傷は細長い形状が見られず、円や矩形に近い点状に分散しているのが観察できる。
なお、本実施の形態では距離データ１４と接地面画像データ１５を変位走査測定部４と撮像部５という別個のセンサを用いて得たが、前述のとおり、これらの２つの機能を兼ね備えた距離画像センサ等を設けて、１つのセンサから距離データ１４と接地面画像データ１５のデータを取得するようにしてもよい。
なお、本実施の形態では距離データ１４と接地面画像データ１５を変位走査測定部４と撮像部５という別個のセンサを用いて得たが、前述のとおり、これらの２つの機能を兼ね備えた距離画像センサ等を設けて、１つのセンサから距離データ１４と接地面画像データ１５のデータを取得するようにしてもよい。
処理部３の評価領域抽出部１０は、処理データベース６から接地面画像データ１５を読み出して、その接地面画像データ１５の中から接地面の溝部を選択して、その溝部２６において評価領域を抽出して決定するものであり、その工程がステップＳ５の評価領域抽出工程である。溝部２６の選択の際には、評価領域抽出部１０は、溝幅データ１６、溝深さデータ１７及び溝部数データ１８を読み出すことでタイヤの接地面上でどの位置に溝部２６が存在するかについて判断することが可能である。
溝部２６を選択して評価領域を抽出した状態を概念的に示すのが図３（ａ）中に符号Ａで示す黒色の四角形の範囲であり、その四角形の範囲を抽出したのが図３（ｂ）に示されるものである。
評価領域抽出部１０は接地面画像データ１５内で決定した評価領域に関するデータを評価領域画像データ１９として処理データベース６に読み出し可能に格納する。
溝部２６を選択して評価領域を抽出した状態を概念的に示すのが図３（ａ）中に符号Ａで示す黒色の四角形の範囲であり、その四角形の範囲を抽出したのが図３（ｂ）に示されるものである。
評価領域抽出部１０は接地面画像データ１５内で決定した評価領域に関するデータを評価領域画像データ１９として処理データベース６に読み出し可能に格納する。
平滑化処理部１１は、処理データベース６から評価領域画像データ１９を読み出し、接地面画像データ１５の溝部において抽出された評価領域画像データ１９に対し、平滑化によってノイズ除去を行うものであり、その工程がステップＳ６のノイズ除去工程である。測定対象が中古タイヤであるため、その表面には様々な付着物があるが、その付着物の色が黒い場合には溝部２６において発生するひび割れが図３（ａ）に示されるように黒色であることから画像を処理する際にはノイズとして乗ってしまう。
さらに、本実施の形態においては、平滑化処理部１１よるノイズ除去工程Ｓ６の後段にエッジ検出処理部１２によるひび割れ検出の工程Ｓ７が控えているので、黒色でなくとも白色でも溝部２６の色との差が大きいとエッジとして検出されることから、白色の付着物によるノイズも除去する必要がある。
そこで、溝部２６の平均的な色彩との差が大きな白色や黒色の砂や小石等の付着物によるノイズを排除して劣化測定・評価の精度を向上させるために、画素毎にその周辺の画素を含めた範囲で画像を平滑化することが重要となる。
平滑化処理部１１によってノイズ除去された評価領域画像データ１９は平滑化処理画像データ２０として処理データベース６に読み出し可能に格納される。
さらに、本実施の形態においては、平滑化処理部１１よるノイズ除去工程Ｓ６の後段にエッジ検出処理部１２によるひび割れ検出の工程Ｓ７が控えているので、黒色でなくとも白色でも溝部２６の色との差が大きいとエッジとして検出されることから、白色の付着物によるノイズも除去する必要がある。
そこで、溝部２６の平均的な色彩との差が大きな白色や黒色の砂や小石等の付着物によるノイズを排除して劣化測定・評価の精度を向上させるために、画素毎にその周辺の画素を含めた範囲で画像を平滑化することが重要となる。
平滑化処理部１１によってノイズ除去された評価領域画像データ１９は平滑化処理画像データ２０として処理データベース６に読み出し可能に格納される。
次に、エッジ検出処理部１２は処理データベース６から平滑化処理画像データ２０を読み出し、ノイズ除去された平滑化処理画像データ２０に対し、エッジ検出処理によってひび割れの箇所を検出するものであり、その工程がステップＳ７のエッジ検出処理工程である。
本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１では、中古タイヤの溝部２６に発生するひび割れや亀裂を検出するが、その状態は図３（ａ）に示されるように細長く続く線状に表れている。したがって、そのひび割れや亀裂を定量的に評価しようとすると、その際（きわ）の部分、すなわち境界部を精度よく定量的に測定し、その量に基づいて評価することが重要である。
発明者らは特許文献５に示す特許出願で溝部２６のひび割れの状態の画像をモノクロ２値化して、その白画像と黒画像のデータの面積比を用いてひび割れの量的な評価を行うことを発明したが、発明者らはそれらでもまだ精度の改善の余地があることを見出して、今回の発明に至ったものである。
本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１では、中古タイヤの溝部２６に発生するひび割れや亀裂を検出するが、その状態は図３（ａ）に示されるように細長く続く線状に表れている。したがって、そのひび割れや亀裂を定量的に評価しようとすると、その際（きわ）の部分、すなわち境界部を精度よく定量的に測定し、その量に基づいて評価することが重要である。
発明者らは特許文献５に示す特許出願で溝部２６のひび割れの状態の画像をモノクロ２値化して、その白画像と黒画像のデータの面積比を用いてひび割れの量的な評価を行うことを発明したが、発明者らはそれらでもまだ精度の改善の余地があることを見出して、今回の発明に至ったものである。
具体的に図３（ａ）−（ｄ）を参照しながら説明する。
前述のとおり、図３（ａ）はタイヤの接地面を撮像部５によって撮影した接地面画像データ１５を示しており、（ｂ）は（ａ）中の符号Ａの黒枠内で示される評価領域画像データ１９の概念図であるが、この評価領域画像データ１９に対して２通りで処理して比較したのが、（ｃ）と（ｄ）である。
（ｃ）は特許文献５に開示される技術で評価領域画像データ１９をモノクロ２値化処理した場合の画像データの概念図であり、（ｄ）は本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１のエッジ検出処理部１２によって評価領域画像データ１９をエッジ処理した場合のエッジ処理画像データの概念図となっている。
図３（ｃ）と（ｄ）を比較すると明らかであるが、（ｂ）の評価領域画像データ１９により近似しているのは（ｄ）である。タイヤの溝部２６に発生するひび割れは、路面に接地していないため、タイヤの経年自体によるゴム材料の純粋な劣化を観測することが可能であり、その場合のひび割れや亀裂の形状は細長く連続する線状に形成されることから、これを定量的に評価するためには、その形状に即して定量化できる画像処理が必要であり、発明者らはエッジ検出による処理がひび割れの境界部を精度高く検出することから、ひび割れの定量的な評価には適していることを見出して今回の発明に至ったのである。
（ｃ）では溝部２６における２値化処理の閾値をどのように設定するかによって、砂や小石等によるノイズが白色となったり黒色となったり反転するので、タイヤ毎に個別の閾値を定める必要がある可能性もあり、複数の中古タイヤを通して全体的にひび割れの形状を把握することに困難な点もある。したがって、色彩が変化する際（きわ）、すなわち境界部をエッジとして検出するエッジ検出処理部１２を備えたタイヤ劣化評価システム１の方がすべてのタイヤに対して一貫して、より精度高く溝部におけるひび割れを検出できるのである。
エッジ検出処理部１２によってエッジ処理された平滑化処理画像データ２０はエッジ処理画像データ２１として処理データベース６に読み出し可能に格納される。
劣化評価部１３は図３（ｄ）のように得られるエッジ処理画像データ２１を処理データベース６から読み出し、そのエッジ処理画像データ２１から白色で表されるエッジ部分の面積と黒色で表されるその他の部分を含めた全体の面積の比率を演算し、その比率をひび割合データ２２として生成し、処理データベース６に格納する。
なお、前述のとおり本発明ではひび割れの境界部に着目して、全体の面積に対するその境界部の面積の比率をひび割れデータ２２として定量化し、この数値の大小でタイヤ劣化の程度を評価している。したがって、例えば亀裂に幅があって大きい場合には、その亀裂の境界部の抽出による評価が亀裂全体の評価に繋がっていないとも考えられる。しかしながら、亀裂が大きくなっている場合にはもはや劣化を評価するといった段階ではなく、タイヤを廃棄して新しいタイヤへ交換することが早急に必要なレベルであり、しかもそのような場合では目視で簡単に判断できるので、今回の発明による評価の対象外として取り扱うことが可能であり、本発明の利用に全く不都合はない。
前述のとおり、図３（ａ）はタイヤの接地面を撮像部５によって撮影した接地面画像データ１５を示しており、（ｂ）は（ａ）中の符号Ａの黒枠内で示される評価領域画像データ１９の概念図であるが、この評価領域画像データ１９に対して２通りで処理して比較したのが、（ｃ）と（ｄ）である。
（ｃ）は特許文献５に開示される技術で評価領域画像データ１９をモノクロ２値化処理した場合の画像データの概念図であり、（ｄ）は本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１のエッジ検出処理部１２によって評価領域画像データ１９をエッジ処理した場合のエッジ処理画像データの概念図となっている。
図３（ｃ）と（ｄ）を比較すると明らかであるが、（ｂ）の評価領域画像データ１９により近似しているのは（ｄ）である。タイヤの溝部２６に発生するひび割れは、路面に接地していないため、タイヤの経年自体によるゴム材料の純粋な劣化を観測することが可能であり、その場合のひび割れや亀裂の形状は細長く連続する線状に形成されることから、これを定量的に評価するためには、その形状に即して定量化できる画像処理が必要であり、発明者らはエッジ検出による処理がひび割れの境界部を精度高く検出することから、ひび割れの定量的な評価には適していることを見出して今回の発明に至ったのである。
（ｃ）では溝部２６における２値化処理の閾値をどのように設定するかによって、砂や小石等によるノイズが白色となったり黒色となったり反転するので、タイヤ毎に個別の閾値を定める必要がある可能性もあり、複数の中古タイヤを通して全体的にひび割れの形状を把握することに困難な点もある。したがって、色彩が変化する際（きわ）、すなわち境界部をエッジとして検出するエッジ検出処理部１２を備えたタイヤ劣化評価システム１の方がすべてのタイヤに対して一貫して、より精度高く溝部におけるひび割れを検出できるのである。
エッジ検出処理部１２によってエッジ処理された平滑化処理画像データ２０はエッジ処理画像データ２１として処理データベース６に読み出し可能に格納される。
劣化評価部１３は図３（ｄ）のように得られるエッジ処理画像データ２１を処理データベース６から読み出し、そのエッジ処理画像データ２１から白色で表されるエッジ部分の面積と黒色で表されるその他の部分を含めた全体の面積の比率を演算し、その比率をひび割合データ２２として生成し、処理データベース６に格納する。
なお、前述のとおり本発明ではひび割れの境界部に着目して、全体の面積に対するその境界部の面積の比率をひび割れデータ２２として定量化し、この数値の大小でタイヤ劣化の程度を評価している。したがって、例えば亀裂に幅があって大きい場合には、その亀裂の境界部の抽出による評価が亀裂全体の評価に繋がっていないとも考えられる。しかしながら、亀裂が大きくなっている場合にはもはや劣化を評価するといった段階ではなく、タイヤを廃棄して新しいタイヤへ交換することが早急に必要なレベルであり、しかもそのような場合では目視で簡単に判断できるので、今回の発明による評価の対象外として取り扱うことが可能であり、本発明の利用に全く不都合はない。
さらに、劣化評価部１３は、予め評価データベース７に格納されている評価閾値データ２３を読み出して、劣化評価部１３で得られたひび割合データ２２を評価して評価ランクデータ２４を生成し、評価データベース７に格納する。
具体的には、評価閾値データ２３は予め所望に定められるランクに対するひび割合データ２２の閾値を含んでおり、その閾値とひび割合データ２２を比較してランクに振り分けることでひび割合データ２２を評価するのである。
このように劣化評価部１３によってひび割合データ２２を演算する工程及びそのひび割合データ２２を評価閾値データ２３でランクとして評価する工程がステップＳ８である。
劣化評価部１３によって示されるランク付けは、タイヤの劣化状態に応じてタイヤをランクに分別することができ、指標として理解が容易であるという効果を発揮する。従って、例えば中古タイヤの流通市場における価格の目安としての利用価値やタイヤ交換の目安としての利用価値が高くなり、中古タイヤの安全性や経済性を高めることが可能である。評価閾値データ２３におけるそれぞれの閾値の間隔を広げたり狭めたりすることでランクを大雑把にも詳細にも所望に変更することができるので、用途に応じたランク付けが可能である。なお、ランクはＡ、Ｂ等のアルファベット、甲や乙、適や否等の漢字、１、２等の数字のいずれでも表現されてもよい。
具体的には、評価閾値データ２３は予め所望に定められるランクに対するひび割合データ２２の閾値を含んでおり、その閾値とひび割合データ２２を比較してランクに振り分けることでひび割合データ２２を評価するのである。
このように劣化評価部１３によってひび割合データ２２を演算する工程及びそのひび割合データ２２を評価閾値データ２３でランクとして評価する工程がステップＳ８である。
劣化評価部１３によって示されるランク付けは、タイヤの劣化状態に応じてタイヤをランクに分別することができ、指標として理解が容易であるという効果を発揮する。従って、例えば中古タイヤの流通市場における価格の目安としての利用価値やタイヤ交換の目安としての利用価値が高くなり、中古タイヤの安全性や経済性を高めることが可能である。評価閾値データ２３におけるそれぞれの閾値の間隔を広げたり狭めたりすることでランクを大雑把にも詳細にも所望に変更することができるので、用途に応じたランク付けが可能である。なお、ランクはＡ、Ｂ等のアルファベット、甲や乙、適や否等の漢字、１、２等の数字のいずれでも表現されてもよい。
出力部２は、処理部３に含まれる各部で実行されたそれぞれの処理内容の結果得られるいずれかのデータを単独あるいは組合せて直接出力データ２５として出力したり、各データベースからデータを読み出して出力データ２５として外部へ出力するものであり、その工程がステップＳ９の出力工程である。出力部２の具体例としては、ＣＲＴ、液晶、プラズマあるいは有機ＥＬなどによるディスプレイ装置、あるいはプリンタ装置などの出力装置、さらには外部装置への伝送を行うためのトランスミッタなどの発信装置などが考えられる。もちろん、外部装置への伝送のための出力に対するインターフェースのようなものであってもよい。
処理データベース６は、処理部３によって処理された距離データ１４、接地面画像データ１５、溝幅データ１６、溝深さデータ１７、溝部数データ１８、評価領域画像データ１９、平滑化処理画像データ２０、エッジ処理画像データ２１及びひび割合データ２２を読み出し可能に格納するデータベースである。
評価データベース７は、劣化評価部１３によるタイヤ劣化評価に用いる評価閾値データ２３と評価後の評価ランクデータ２４を読み出し可能に格納するデータベースである。
以上説明したとおり、本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１によれば、タイヤの接地面の山部と溝部２６を判別して、タイヤの使用による摩耗の影響を受けない溝部２６におけるひび割れや亀裂を高精度で測定することが可能である。従って、経年劣化の影響で生じるひび割れや亀裂のみを測定することができ、高精度で定量的な劣化評価を実施することができる。さらに、劣化評価部１３によってランク評価も可能であることは既に述べたとおりである。なお、本実施の形態では発明をシステムとして捉えたもので説明したが、そのシステムを用いてデータを処理する工程は方法発明やコンピュータを実行するためのプログラム発明として捉えることができ、その作用や効果については既に述べたシステム発明と同様である。
処理データベース６は、処理部３によって処理された距離データ１４、接地面画像データ１５、溝幅データ１６、溝深さデータ１７、溝部数データ１８、評価領域画像データ１９、平滑化処理画像データ２０、エッジ処理画像データ２１及びひび割合データ２２を読み出し可能に格納するデータベースである。
評価データベース７は、劣化評価部１３によるタイヤ劣化評価に用いる評価閾値データ２３と評価後の評価ランクデータ２４を読み出し可能に格納するデータベースである。
以上説明したとおり、本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１によれば、タイヤの接地面の山部と溝部２６を判別して、タイヤの使用による摩耗の影響を受けない溝部２６におけるひび割れや亀裂を高精度で測定することが可能である。従って、経年劣化の影響で生じるひび割れや亀裂のみを測定することができ、高精度で定量的な劣化評価を実施することができる。さらに、劣化評価部１３によってランク評価も可能であることは既に述べたとおりである。なお、本実施の形態では発明をシステムとして捉えたもので説明したが、そのシステムを用いてデータを処理する工程は方法発明やコンピュータを実行するためのプログラム発明として捉えることができ、その作用や効果については既に述べたシステム発明と同様である。
次に、本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１の劣化評価部１３によって中古タイヤがどのようにランク付けされるか、試作システムを用いて試験を行ったので、その結果について図４−図６を参照しながら説明を加える。
図４の（ａ）−（ｅ）は、それぞれ第１の実施の形態に係るタイヤ劣化評価システムを評価するために用いられたそれぞれＳ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄランクのタイヤの評価領域画像データ概念図である。
図４に示される画像に対するランクＳ−Ｄは出願人が一例として定めた中古タイヤの接地面の溝部２６におけるひび割れの状態であり、図４に示されるそれぞれのランクのタイヤは、専門家として中古タイヤの選別に従事する者によって評価されてランク付けされたものである。
これらに示されるそれぞれのランクのタイヤに対し、試作システムを用いてひび割合データ２２を求めたのが、図５に示されるものであり、これをグラフ化したものが図６である。図５の各ランクの下に記載されている数字及び図６の縦軸に記載されている数字はひび割合データ２２を百分率（％）で示したものである。図６のグラフの下方に記載されている数字は図５の左端に記載されている測定箇所を示す数字と同一である。
なお、本実施の形態においては、平滑化処理部１１における平滑化処理ではガウシアンフィルターを用い、エッジ検出処理部１２におけるエッジ検出処理におてはキャニー法を用いている。図３（ｄ）に示す画像の際の処理も同様である。
図５に示されるとおり、ランクＳ−Ｄのそれぞれで測定回数が異なっているが、そのことについては特に目的を有しているわけではない。中央値は各ランクの測定値群における中央値であり、平均値も各ランクの測定値群における平均値である。
また、図６に示される実線は各ランクにおける測定値群の中央値を結んだものであり、点線は各ランクにおける測定値群の中央値を１次の線形式として表現したものである。
図４の（ａ）−（ｅ）は、それぞれ第１の実施の形態に係るタイヤ劣化評価システムを評価するために用いられたそれぞれＳ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄランクのタイヤの評価領域画像データ概念図である。
図４に示される画像に対するランクＳ−Ｄは出願人が一例として定めた中古タイヤの接地面の溝部２６におけるひび割れの状態であり、図４に示されるそれぞれのランクのタイヤは、専門家として中古タイヤの選別に従事する者によって評価されてランク付けされたものである。
これらに示されるそれぞれのランクのタイヤに対し、試作システムを用いてひび割合データ２２を求めたのが、図５に示されるものであり、これをグラフ化したものが図６である。図５の各ランクの下に記載されている数字及び図６の縦軸に記載されている数字はひび割合データ２２を百分率（％）で示したものである。図６のグラフの下方に記載されている数字は図５の左端に記載されている測定箇所を示す数字と同一である。
なお、本実施の形態においては、平滑化処理部１１における平滑化処理ではガウシアンフィルターを用い、エッジ検出処理部１２におけるエッジ検出処理におてはキャニー法を用いている。図３（ｄ）に示す画像の際の処理も同様である。
図５に示されるとおり、ランクＳ−Ｄのそれぞれで測定回数が異なっているが、そのことについては特に目的を有しているわけではない。中央値は各ランクの測定値群における中央値であり、平均値も各ランクの測定値群における平均値である。
また、図６に示される実線は各ランクにおける測定値群の中央値を結んだものであり、点線は各ランクにおける測定値群の中央値を１次の線形式として表現したものである。
図５より、ランクＳのひび割合が平均値で０．４７９１２６となり、ランクＡのひび割合の平均値である０．２９２１８８よりも高いものの、ランクＡからランクＤに至っては徐々にひび割合が増加する結果を得た。ランクＳのひび割合が高い理由は、元々ランクＳとランクＡではひび割れがほとんどなく、タイヤ劣化の程度も差がほとんどないので、わずかなノイズが乗るとそれ以上にひび割れとして検出され、その結果劣化が進んでいると評価されるものと考えられる。ランクＡの方が劣化が小さいという結果ではあるが、ランクＳとランクＡのひび割合データ２２は、それぞれ０．５％よりも小さな値であることから現実的には微差であると言える。
図５及び図６に示された結果から発明者らはタイヤ劣化評価システム１を用いて得られるひび割合データ２２と専門家が選別したタイヤのランクが相関関係にあり、タイヤ劣化評価システム１によるひび割合データ２２を求めることで専門家が選別したタイヤのランクＳ−Ｄに分別することが可能であることを見出したのである。
図５及び図６に示された結果から発明者らはタイヤ劣化評価システム１を用いて得られるひび割合データ２２と専門家が選別したタイヤのランクが相関関係にあり、タイヤ劣化評価システム１によるひび割合データ２２を求めることで専門家が選別したタイヤのランクＳ−Ｄに分別することが可能であることを見出したのである。
図５及び図６の他、他の試験結果も含めて解析した結果として得られた、ひび割合データ２２を劣化評価値として用いた場合のランク分けの対応を図７に示す。したがって、図７は評価閾値データ２３の内容を示すものでもある。
図７から明らかなとおり、本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１では、ひび割合データ２２の値が０．５以下の場合をＳランクとして評価し、０．５より大きく２．０以下の場合をＡランクとして評価し、以下、同様にＢからＤランクとして評価している。
前述のとおり、劣化評価部１３はひび割合データ２２を処理データベース６から読み出して、評価データベース７から読み出した図７に示される評価閾値データ２３の劣化評価値幅のいずれに該当するかを判断して、該当するランクを評価ランクデータ２４として生成し、評価データベース７に読み出し可能に格納するものである。
図７から明らかなとおり、本実施の形態に係るタイヤ劣化評価システム１では、ひび割合データ２２の値が０．５以下の場合をＳランクとして評価し、０．５より大きく２．０以下の場合をＡランクとして評価し、以下、同様にＢからＤランクとして評価している。
前述のとおり、劣化評価部１３はひび割合データ２２を処理データベース６から読み出して、評価データベース７から読み出した図７に示される評価閾値データ２３の劣化評価値幅のいずれに該当するかを判断して、該当するランクを評価ランクデータ２４として生成し、評価データベース７に読み出し可能に格納するものである。
なお、タイヤ劣化評価システム１によるタイヤの接地面の測定はタイヤの周方向で複数箇所実施されるのが望ましい。図８（ａ）−（ｃ）はタイヤ劣化評価システム１が測定する場合の例を示しており、それぞれ９０°毎に測定して４箇所の測定を実施する場合、４５°毎に測定して８箇所の測定を実施する場合、３０°毎に測定して１２箇所の測定を実施する場合を示している。
携帯型のタイヤ劣化評価システム１では、測定者が手に持って測定を実施することも想定されるので図８に示されるように正確な角度間隔で測定することは困難な可能性もあるが、等間隔で実施しなければならないということではなく、１本のタイヤで複数回測定することで精度を高めることができればよい。
もちろん、タイヤ劣化評価システム１の変位走査測定部４や撮像部５を固定しておき、タイヤ自身を一定の角度ほど自動で回転させて距離データ１４や接地面画像データ１５を取得するようなシステムとしてもよい。
携帯型のタイヤ劣化評価システム１では、測定者が手に持って測定を実施することも想定されるので図８に示されるように正確な角度間隔で測定することは困難な可能性もあるが、等間隔で実施しなければならないということではなく、１本のタイヤで複数回測定することで精度を高めることができればよい。
もちろん、タイヤ劣化評価システム１の変位走査測定部４や撮像部５を固定しておき、タイヤ自身を一定の角度ほど自動で回転させて距離データ１４や接地面画像データ１５を取得するようなシステムとしてもよい。
以上説明したタイヤ劣化評価システム１を用いて、実際の中古タイヤを評価した結果について図９を参照しながら説明する。
図９は、タイヤ劣化評価システム１を用いて、中古タイヤに対し図８（ｂ）に示される４５°毎の８箇所測定を実施してその結果をまとめて示す表である。
図９において、ｓｈｏｔとは距離データ１４及び接地面画像データ１５を取得した単位を意味しており、測定箇所の１−８は前述のとおり中古タイヤの周方向に沿って４５°毎に選択された箇所を意味している。また、ｐｏｓｉｔｉｏｎはタイヤの内側から距離（ｍｍ）を測定対象となっている溝部２６の位置として示すものであり、ｓｉｚｅは溝幅（ｍｍ）を１０倍して示すものであり、ｄｅｐｔｈは溝深さ（ｍｍ）を１０倍して示すものである。なお、８箇所の測定箇所のいずれも溝数は３であることがわかる。以上のことから、ｓｉｚｅが図１のシステム図では溝幅データ１６に相当し、ｄｅｐｔｈが同じく溝深さデータ１７に相当し、溝数の３が溝部数データ１８に相当する。
また、図９の劣化評価値の欄には、それぞれの溝部におけるひび割合データ２２が百分率（％）で表示されている。これら８箇所におけるひび割合データ２２に対する中央値は表の右下欄に記載されるとおり、２．３７９１１５であることから、タイヤ劣化評価システム１の劣化評価部１３は、評価データベース７から図７に示される評価閾値データ２３を読み出し、これを用いてタイヤランクをＢとして評価して、図９の右下欄に表示されている。このタイヤランクは評価ランクデータ２４として評価データベース７に読み出し可能に格納される。
図９は、タイヤ劣化評価システム１を用いて、中古タイヤに対し図８（ｂ）に示される４５°毎の８箇所測定を実施してその結果をまとめて示す表である。
図９において、ｓｈｏｔとは距離データ１４及び接地面画像データ１５を取得した単位を意味しており、測定箇所の１−８は前述のとおり中古タイヤの周方向に沿って４５°毎に選択された箇所を意味している。また、ｐｏｓｉｔｉｏｎはタイヤの内側から距離（ｍｍ）を測定対象となっている溝部２６の位置として示すものであり、ｓｉｚｅは溝幅（ｍｍ）を１０倍して示すものであり、ｄｅｐｔｈは溝深さ（ｍｍ）を１０倍して示すものである。なお、８箇所の測定箇所のいずれも溝数は３であることがわかる。以上のことから、ｓｉｚｅが図１のシステム図では溝幅データ１６に相当し、ｄｅｐｔｈが同じく溝深さデータ１７に相当し、溝数の３が溝部数データ１８に相当する。
また、図９の劣化評価値の欄には、それぞれの溝部におけるひび割合データ２２が百分率（％）で表示されている。これら８箇所におけるひび割合データ２２に対する中央値は表の右下欄に記載されるとおり、２．３７９１１５であることから、タイヤ劣化評価システム１の劣化評価部１３は、評価データベース７から図７に示される評価閾値データ２３を読み出し、これを用いてタイヤランクをＢとして評価して、図９の右下欄に表示されている。このタイヤランクは評価ランクデータ２４として評価データベース７に読み出し可能に格納される。
最後に、図１０を参照しながらタイヤ劣化評価システム１の出力部２からの出力例について説明を加える。図１０（ａ）及び（ｂ）は出力部２によって表示される評価結果の例を示す概念図である。
図１０（ａ）において、表示されている画像は、左側に接地面画像データ１５を表示し、右側に評価結果を示すものであるが、符号Ｂで示される「Ｂ５６５」とは、「Ｂ」が評価ランクデータ２４で、「５６５」は溝数が３でタイヤの内側から溝深さデータ１７として５ｍｍ、６ｍｍ、５ｍｍであることを示している。
また、符号Ｃで示されるのは、溝深さデータ１７の５ｍｍ、６ｍｍ、５ｍｍの傾向をグラフ化したものであり、これもタイヤの内側が左側となっている。
さらに、符号Ｄで示されるプロット点の集合は図９で示した劣化評価値（ひび割合データ２２）を％で表現したものである。
このように溝数に併せて溝深さのデータが表示されることから、システムの利用者が評価対象となっているタイヤ溝の構造に関する具体的な情報を得ることが可能であり、また、接地面画像データ１５を併せて表示することによって溝の状態を画像と測定値や評価ランクと比較しながら観察できるので、タイヤの劣化評価を目視でも行い易く、システムによる評価結果の妥当性を確認することも可能である。
タイヤ溝の配置に合わせてそのタイヤ溝毎の溝深さデータ１７を示すことでタイヤのユーザーの車の乗り方や空気圧の程度等によって発生する偏摩耗の状態を把握することが可能である。
図１０（ａ）において、表示されている画像は、左側に接地面画像データ１５を表示し、右側に評価結果を示すものであるが、符号Ｂで示される「Ｂ５６５」とは、「Ｂ」が評価ランクデータ２４で、「５６５」は溝数が３でタイヤの内側から溝深さデータ１７として５ｍｍ、６ｍｍ、５ｍｍであることを示している。
また、符号Ｃで示されるのは、溝深さデータ１７の５ｍｍ、６ｍｍ、５ｍｍの傾向をグラフ化したものであり、これもタイヤの内側が左側となっている。
さらに、符号Ｄで示されるプロット点の集合は図９で示した劣化評価値（ひび割合データ２２）を％で表現したものである。
このように溝数に併せて溝深さのデータが表示されることから、システムの利用者が評価対象となっているタイヤ溝の構造に関する具体的な情報を得ることが可能であり、また、接地面画像データ１５を併せて表示することによって溝の状態を画像と測定値や評価ランクと比較しながら観察できるので、タイヤの劣化評価を目視でも行い易く、システムによる評価結果の妥当性を確認することも可能である。
タイヤ溝の配置に合わせてそのタイヤ溝毎の溝深さデータ１７を示すことでタイヤのユーザーの車の乗り方や空気圧の程度等によって発生する偏摩耗の状態を把握することが可能である。
次に図１０（ｂ）において、表示されている画像は、（ａ）とは別の表示窓によるもので、左側の符号Ｅで示されるのが単位をｍｍで示した溝幅データ１６であり、符号Ｆで示されるものが単位をｍｍで示した溝深さデータ１７であり、中央から右側に示されるのがタイヤ全体を幅方向でトレースした状態を示す距離データ１４である。
この距離データ１４のうち、図中符号Ｇはタイヤの内側端からのタイヤの幅方向における距離を単位ｍｍで示すものであり、符号Ｈはタイヤの外周円に対する法線方向、すなわちタイヤの谷高さ、溝深さの方向の距離を単位ｍｍで示している。
この（ｂ）に示される情報も併せて表示することで、タイヤ表面の溝状態をタイヤの幅方向全体に亘って確認することが可能であり、評価結果と相まって、より精度高くタイヤの劣化状態を把握することが可能である。
本実施に形態に係るタイヤ劣化評価システム１では、（ａ）及び（ｂ）の両方の画面を出力部２として表示するので、利用者に提供される情報量も多く、誤認や勘違い等のリスクを低減して、ヒューマンエラーを防止することが可能なシステムを提供することが可能である。
なお、本実施の形態においては、図１０（ａ）、（ｂ）に示されるデータを表示することとしているが、処理データベース６や評価データベース７に格納されているその他のデータを適宜読み出して出力部２で表示や送信してもよい。
また、本実施の形態ではタイヤ溝の配置を左側をタイヤ溝の内側に対応させて表示させているが、その順序は逆でもよく、使用時や設計時の便宜によって変更してもよい。
この距離データ１４のうち、図中符号Ｇはタイヤの内側端からのタイヤの幅方向における距離を単位ｍｍで示すものであり、符号Ｈはタイヤの外周円に対する法線方向、すなわちタイヤの谷高さ、溝深さの方向の距離を単位ｍｍで示している。
この（ｂ）に示される情報も併せて表示することで、タイヤ表面の溝状態をタイヤの幅方向全体に亘って確認することが可能であり、評価結果と相まって、より精度高くタイヤの劣化状態を把握することが可能である。
本実施に形態に係るタイヤ劣化評価システム１では、（ａ）及び（ｂ）の両方の画面を出力部２として表示するので、利用者に提供される情報量も多く、誤認や勘違い等のリスクを低減して、ヒューマンエラーを防止することが可能なシステムを提供することが可能である。
なお、本実施の形態においては、図１０（ａ）、（ｂ）に示されるデータを表示することとしているが、処理データベース６や評価データベース７に格納されているその他のデータを適宜読み出して出力部２で表示や送信してもよい。
また、本実施の形態ではタイヤ溝の配置を左側をタイヤ溝の内側に対応させて表示させているが、その順序は逆でもよく、使用時や設計時の便宜によって変更してもよい。
以上説明したように、本発明の請求項１乃至請求項９に記載された発明は、中古タイヤの劣化評価を定量的に実施することが可能であり、所有者が自家用車のタイヤメンテナンスあるいはタクシー会社やバス会社が自社の業務用車両のメンテナンスに利用したり、また、自動車ディーラーや民間の自動車工場による顧客自動車のメンテナンスや点検、あるいは中古車販売業者によるタイヤ価値の査定等広く利用可能である。
１ タイヤ劣化評価システム
２ 出力部
３ 処理部
４ 変位走査測定部
５ 撮像部
６ 処理データベース
７ 評価データベース
８ 溝幅演算部
９ 溝深さ演算部
１０ 評価領域抽出部
１１ 平滑化処理部
１２ エッジ検出処理部
１３ 劣化評価部
１４ 距離データ
１５ 接地面画像データ
１６ 溝幅データ
１７ 溝深さデータ
１８ 溝部数データ
１９ 評価領域画像データ
２０ 平滑化処理画像データ
２１ エッジ処理画像データ
２２ ひび割合データ
２３ 評価閾値データ
２４ 評価ランクデータ
２５ 出力データ
２６ 溝部
Ａ 評価領域
Ｂ 品質評価値
Ｃ 溝深さ表示
Ｄ ひび割れ程度
Ｅ 溝幅値
Ｆ 溝深さ値
Ｇ タイヤ幅方向スケール
Ｈ 溝深さ方向スケール
２ 出力部
３ 処理部
４ 変位走査測定部
５ 撮像部
６ 処理データベース
７ 評価データベース
８ 溝幅演算部
９ 溝深さ演算部
１０ 評価領域抽出部
１１ 平滑化処理部
１２ エッジ検出処理部
１３ 劣化評価部
１４ 距離データ
１５ 接地面画像データ
１６ 溝幅データ
１７ 溝深さデータ
１８ 溝部数データ
１９ 評価領域画像データ
２０ 平滑化処理画像データ
２１ エッジ処理画像データ
２２ ひび割合データ
２３ 評価閾値データ
２４ 評価ランクデータ
２５ 出力データ
２６ 溝部
Ａ 評価領域
Ｂ 品質評価値
Ｃ 溝深さ表示
Ｄ ひび割れ程度
Ｅ 溝幅値
Ｆ 溝深さ値
Ｇ タイヤ幅方向スケール
Ｈ 溝深さ方向スケール
Claims (9)
- タイヤの接地面の変位を測定して前記接地面の山部と溝部の判別を可能とする距離データを生成する変位測定部と、前記接地面を撮影して接地面画像データを生成する撮像部と、前記接地面画像データから前記距離データを参照して前記接地面における前記溝部の領域からひび割れを検出するための評価領域を抽出して評価領域画像データを生成する評価領域抽出部と、前記評価領域画像データを平滑化処理してノイズを除去した平滑化処理画像データを生成する平滑化処理部と、前記平滑化処理画像データをエッジ処理してひび割れの境界部を明確化したエッジ処理画像データを生成するエッジ検出処理部と、前記エッジ処理画像データのひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データを生成する劣化評価部と、前記ひび割合データを出力する出力部と、を有することを特徴とするタイヤ劣化評価システム。
- 前記劣化評価部は、前記割合を、劣化を評価するために予め定められた評価閾値データで評価して評価ランクデータを生成し、前記出力部は前記評価ランクデータを出力することを特徴とする請求項１記載のタイヤ劣化評価システム。
- 前記変位測定部は、前記距離データから前記タイヤの接地面の前記溝部の幅を演算して溝幅データを生成する溝幅演算部と、前記距離データから前記溝部の深さを演算し溝深さデータを生成する溝深さ演算部とを備え、前記溝部の数に関する溝部数データを生成し、前記出力部は前記溝幅データ、前記溝深さデータ又は前記溝部数データのうち、少なくともいずれか１つのデータを出力することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のタイヤ劣化評価システム。
- 前記出力部は、前記劣化評価部で生成されたデータと、前記撮像部で生成された接地面画像データ又は前記評価領域抽出部で抽出された前記評価領域画像データを同時に出力することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のタイヤ劣化評価システム。
- タイヤの接地面の変位を測定して前記接地面の山部と溝部の判別を可能とする距離データを生成する変位測定工程と、前記接地面を撮影して接地面画像データを生成する撮像工程と、前記接地面画像データから前記距離データを参照して前記接地面における前記溝部の領域からひび割れを検出するための評価領域を抽出して評価領域画像データを生成する評価領域抽出工程と、前記評価領域画像データを平滑化処理してノイズを除去した平滑化処理画像データを生成する平滑化処理工程と、前記平滑化処理画像データをエッジ処理してひび割れの境界部を明確化したエッジ処理画像データを生成するエッジ検出処理工程と、前記エッジ処理画像データのひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データを生成する劣化評価工程と、前記ひび割合データを出力する出力工程と、を有することを特徴とするタイヤ劣化評価方法。
- 前記劣化評価工程は、前記割合を、劣化を評価するために予め定められた評価閾値データで評価して評価ランクデータを生成し、前記出力工程は前記評価ランクデータを出力することを特徴とする請求項５記載のタイヤ劣化評価方法。
- 前記変位測定工程は、前記距離データから前記タイヤの接地面の前記溝部の幅を演算して溝幅データを生成する溝幅演算工程と、前記距離データから前記溝部の深さを演算し溝深さデータを生成する溝深さ演算工程とを備え、前記溝部の数に関する溝部数データを生成し、前記出力工程は前記溝幅データ、前記溝深さデータ又は前記溝部数データのうち、少なくともいずれか１つのデータを出力することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のタイヤ劣化評価方法。
- 前記出力工程は、前記劣化評価工程で生成されたデータと、前記撮像工程で生成された接地面画像データ又は前記評価領域抽出工程で抽出された前記評価領域画像データを同時に出力することを特徴とする請求項５乃至請求項７のいずれか１項に記載のタイヤ劣化評価方法。
- コンピュータによって、タイヤ劣化評価のために実行されるプログラムであって、タイヤの接地面の変位を測定して前記接地面の山部と溝部の判別を可能とする距離データを生成する変位測定工程と、前記接地面を撮影して接地面画像データを生成する撮像工程と、前記接地面画像データから前記距離データを参照して前記接地面における前記溝部の領域からひび割れを検出するための評価領域を抽出して評価領域画像データを生成する評価領域抽出工程と、前記評価領域画像データを平滑化処理してノイズを除去した平滑化処理画像データを生成する平滑化処理工程と、前記平滑化処理画像データをエッジ処理してひび割れの境界部を明確化したエッジ処理画像データを生成するエッジ検出処理工程と、前記エッジ処理画像データのひび割れの境界部の全体に占める割合を演算してひび割合データを生成する劣化評価工程と、前記ひび割合データを出力する出力工程と、を実行させることを特徴とするタイヤ劣化評価プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017184336A JP2020041799A (ja) | 2017-05-09 | 2017-09-26 | タイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2017/017595 WO2018207265A1 (ja) | 2017-05-09 | 2017-05-09 | タイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2018207265A1 true JPWO2018207265A1 (ja) | 2020-03-19 |
Family
ID=64104571
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019516778A Pending JPWO2018207265A1 (ja) | 2017-05-09 | 2017-05-09 | タイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラム |
| JP2017184336A Pending JP2020041799A (ja) | 2017-05-09 | 2017-09-26 | タイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラム |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017184336A Pending JP2020041799A (ja) | 2017-05-09 | 2017-09-26 | タイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (2) | JPWO2018207265A1 (ja) |
| WO (1) | WO2018207265A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114659449B (zh) * | 2022-03-21 | 2023-08-04 | 江苏奔腾橡胶制品有限公司 | 一种轮胎磨损程度检测装置及检测方法 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4707605B2 (ja) * | 2006-05-16 | 2011-06-22 | 三菱電機株式会社 | 画像検査方法およびその方法を用いた画像検査装置 |
| JP6114559B2 (ja) * | 2013-01-11 | 2017-04-12 | エルジー ディスプレイ カンパニー リミテッド | フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置 |
| JP6283534B2 (ja) * | 2014-02-27 | 2018-02-21 | 株式会社シーパーツ | タイヤ劣化評価装置とそのシステム、その方法及びそのプログラム |
| KR101534259B1 (ko) * | 2015-01-29 | 2015-07-06 | 주식회사 다인 | 타이어 마모도 측정 방법 및 그 장치 |
| JP2017003404A (ja) * | 2015-06-10 | 2017-01-05 | 株式会社日立製作所 | 欠陥検査方法および装置 |
| JP6218893B2 (ja) * | 2016-06-29 | 2017-10-25 | 株式会社キーエンス | 計測顕微鏡装置、これを用いた計測方法及び操作プログラム並びにコンピュータで読み取り可能な記録媒体 |
-
2017
- 2017-05-09 JP JP2019516778A patent/JPWO2018207265A1/ja active Pending
- 2017-05-09 WO PCT/JP2017/017595 patent/WO2018207265A1/ja active Application Filing
- 2017-09-26 JP JP2017184336A patent/JP2020041799A/ja active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2020041799A (ja) | 2020-03-19 |
| WO2018207265A1 (ja) | 2018-11-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6283534B2 (ja) | タイヤ劣化評価装置とそのシステム、その方法及びそのプログラム | |
| US7012701B2 (en) | Measuring for device for contactless measurement of tires | |
| Kothari | Detecting welding defects in steel plates using machine learning and computer vision algorithms | |
| Gao et al. | Detection and segmentation of cement concrete pavement pothole based on image processing technology | |
| WO2017175555A1 (ja) | 磨耗検査装置及び磨耗検査方法 | |
| EP3614097A1 (en) | Tire degradation evaluation system | |
| US20150139498A1 (en) | Apparatus and method for tire sidewall crack analysis | |
| WO2021251064A1 (ja) | 情報処理装置、判定方法、および情報処理プログラム | |
| KR102027986B1 (ko) | 비전 카메라를 이용한 비드 인식 장치 및 그 방법 | |
| JP5974787B2 (ja) | 鋼帯コイルのエッジ欠陥検出方法およびエッジ欠陥検出装置 | |
| Asjodi et al. | Arc Length method for extracting crack pattern characteristics | |
| CA2729940C (en) | Material determining apparatus for steel product and material determining method for steel product | |
| Barkavi et al. | Processing digital image for measurement of crack dimensions in concrete | |
| KR20130134394A (ko) | 타이어 트레드 검사장치 및 검사방법 | |
| KR102242996B1 (ko) | 자동차 사출제품의 비정형 불량 검출 방법 | |
| JP2020041799A (ja) | タイヤ劣化評価システムとその方法及びそのプログラム | |
| Radopoulou et al. | Patch distress detection in asphalt pavement images | |
| JP7356010B2 (ja) | 表面性状検査装置及び表面性状検査方法 | |
| JP4623809B2 (ja) | ウエハ表面検査装置及びウエハ表面検査方法 | |
| JP6035124B2 (ja) | 欠陥検査装置、及び欠陥検査方法 | |
| TW202007937A (zh) | 輪胎劣化評價系統與其方法及其程式 | |
| JP6397292B2 (ja) | 画像処理による品目識別及び異品判別方法 | |
| CN111504608B (zh) | 辉度均匀检测系统及辉度均匀检测方法 | |
| Kaul et al. | Quantitative performance evaluation algorithms for pavement distress segmentation | |
| JP2006226834A (ja) | 表面検査装置、表面検査の方法 |