KR20130142118A - 타이어의 트레드 디자인을 형성하는 기본 패턴을 식별하여 규정하기 위한 방법 - Google Patents

타이어의 트레드 디자인을 형성하는 기본 패턴을 식별하여 규정하기 위한 방법 Download PDF

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KR20130142118A
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알렉산드르 졸리
장-폴 자넬라
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꽁빠니 제네날 드 에따블리세망 미쉘린
미쉐린 러쉐르슈 에 떼크니크 에스.에이.
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Abstract

본 발명은 기지의 동일한 형상을 갖는 경계부에 의해 분리된 원주방향으로 병치된 요소의 조립에 의해 형성된 트레드 디자인을 갖고 소정 방식으로 순차 배열된 감소된 수의 기본 패턴을 갖는 타이어의 트레드를 검사하기 위한 방법에 관한 것이며, 피검 타이어 트레드 표면의 이미지를 획득하는 것으로서, 상기 이미지는 빛 강도의 수준과 연관된 픽셀로 형성되는, 이미지를 획득하는 단계; 상기 요소들 간의 경계부가 축방향으로 배향된 직선 경로의 형태로 나타나도록, 소정의 원주방향 기준(OY)으로부터 동일한 축방향 거리(x1, x2)를 두고 기지의 형상을 갖는 경계부의 선에 배치된 지점(P1, P2)으로부터 축선(OX)에 대한 원주방향 오프셋(y1, y2)의 역 값(-y1, -y2)만큼 상기 원주방향 기준으로부터 동일한 거리를 두고 이미지의 축방향으로 배열된 픽셀(x1, x2)을 원주방향으로 오프셋시킴으로써 상기 타이어의 이미지를 변형시키는 단계; 및 두 요소 간의 경계선에 위치된 지점과 동화되는 축방향으로 배향된 직선 상에 위치된 이미지의 지점들을 식별하는 것과 같은 방식으로 윤곽에 민감한 필터에 의해 상기 이미지를 분석하는 단계가 수행된다.

Description

타이어의 트레드 디자인을 형성하는 기본 패턴을 식별하여 규정하기 위한 방법{METHOD FOR IDENTIFYING AND DEFINING BASIC PATTERNS FORMING THE TREAD DESIGN OF A TYRE}
본 발명은, 디지털 획득 수단에 의해 일반적으로 제공된, 피검 타이어의 이미지를 타이어의 기준 이미지와 비교하는 타이어의 육안 검사 분야에 관한 것이다.
이러한 두 이미지의 비교는, 상기 이미지의 소정 지점에서의 차이를 분석함으로써, 해당 지점에 배정되며 획득 수단으로부터 얻은 물리량 값의 변동을 결정하는 것을 가능하게 한다. 센서에 의해 측정된 물리량은, 3차원 이미지를 생성할 수 있는 장비가 사용될 때, 관측체의 컬러, 광택, 또는 질감에 관한 것이거나, 또는 기준면에 대한 지점의 높이에 관한 것일 수 있다.
이러한 변동은, 피검 타이어의 적합도를 결정하며 상기 타이어가 적합한 것으로 간주될 수 있는지의 여부 또는 처리 센터로 보내져야 하는지의 여부를 판정하도록 적용되는 알고리즘(본 설명에 의해 다뤄지지 않음)에 의해 분석된다.
타이어의 경우, 이러한 방법은 강성 압형(rigid impression)으로부터 성형에 의해 만들어지는 사이드 월이나 트레드와 같은 타이어의 영역을 검사하는데 사용된다.
WO2009077537호 공보는 타이어 트레드의 트레드 패턴이 정밀하면서 특정된 방식으로 차례차례 원주방향으로 병치되게 배열되는 적은 수의 기본 패턴을 갖는 요소의 조립에 의해 형성되는 타이어 트레드의 검사를 위해 구체적으로 적용되는 방법을 개시하고 있다.
상기 트레드 패턴의 기본 패턴은 유사한 형상을 갖고, 서로 가깝지만 완전히 동일하지는 않은 치수를 갖는다. 그러므로, 각 유형의 기본 패턴은 타이어 케이싱의 트레드 패턴의 원주 상에 수차례 나타난다. 진동이나 전동 노이즈를 감소시키기 위하여, 상기 치수가 선택되고 상기 기본 패턴은 당업자에게 알려진 절차에 의해 정교하게 스루-아웃 방식으로 배열된다.
상기 인용 공보에 개시된 방법의 본질은 기본 패턴의 기준 이미지를 타이어의 원주 상에 배열된 실제 기본 패턴의 이미지하고만 비교하는 것이다.
또한, 이러한 방법에 따르면, 상기 각 기본 패턴의 이미지를 충분하게 수집하기 위하여 단일 타이어의 트레드 이미지를 획득하고 동일한 기본 패턴을 갖는 모든 요소에서 변칙이 재발하지 않는다는 가설을 근거로 이러한 기본 패턴의 평균 기준 이미지를 계산할 필요만 있다.
반면에, 이러한 방법을 적용하기 전에, 상기 트레드 패턴을 형성하는 요소들 간의 경계(limit)는 이들을 상기 트레드 패턴의 기본 패턴 중 하나와 연관시키기 위하여 정밀한 방식으로 식별되어 위치되어야 한다.
본 발명의 목적은 이러한 문제를 극복할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
일반적인 규칙으로서, 두 요소들 간의 병치는 절대 완벽하지 않다는 것을 주지하여야 한다. 이는 타이어 표면에 러버 플래시(rubber flash)를 발생시킬 수 있는 약간의 원주방향 오프셋으로 또는 얕은 양각을 형성하는 반경방향 오프셋으로 나타난다.
이러한 수백 밀리미터의 오프셋은 타이어에서 가시화될 수 있는 미세한 자국(trace)을 만드는데 충분하므로 이도 역시 상기 타이어의 이미지에서 가시화가 가능하다.
본 발명의 목적은 이러한 현상을 유리하게 사용하는 것이다.
본 발명에 따른 검사 방법은, 기지의 형상의 경계부에 의해 서로 분리되며 미리 정해진 순서로 배열된 적은 수의 기본 패턴을 갖는 원주방향으로 병치된 요소의 조립에 의해 형성되는 트레드 패턴을 구비한 타이어의 트레드에서 사용된다.
이러한 방법은,
- 상기 피검 타이어 트레드의 표면의 이미지를 획득하는 단계 - 상기 이미지는 빛 강도의 수준과 연관된 픽셀로 형성됨 -,
- 타이어의 이미지를, 상기 요소들 간의 경계부가 축방향으로 배향된 직선 자국의 형태로 나타나도록, 소정의 원주방향 기준(OY)으로부터 동일한 축방향 거리(x1, x2)를 두고 기지의 형상의 경계선에 위치된 지점(P1, P2)의 축선(OX)에 대한 원주방향 오프셋(y1, y2)의 역(-y1, -y2)만큼, 상기 원주방향 기준으로부터 동일한 거리를 두고 축방향으로 위치된 이미지의 픽셀(x1, x2)을 원주방향으로 오프셋시킴으로써 변형시키는 단계, 및
- 두 요소 간의 경계선에 위치된 지점으로서 처리되는 축방향으로 배향된 직선 상에 위치된 이미지의 지점들을 식별하기 위하여 윤곽-검출 필터를 이용하여 상기 이미지를 분석하는 단계를 포함한다.
상기 트레드 표면의 이미지는 2차원 그레이 레벨이나 컬러 이미지 또는 대안적으로 상기 그레이 레벨이 반경방향으로 양각 값을 나타내는 것과 같은 방식으로 변형된 3차원 이미지일 수 있다.
상기 검출의 확실성을 향상시키기 위하여, 그리고 상기 트레드 표면의 이미지가 복수의 기본 이미지의 조립에 의해 형성된 컬러 이미지인 경우에는, 상기 방법을 상기 기본 이미지의 각각에 적용하는 것이 유용할 수 있다.
바람직하게는, 소벨 필터형의 윤곽-검출 필터가 선택되고, 이에 의해 빛 강도의 가장 큰 변동 방향을 표시하는 소벨 각도가 각 픽셀에 대해 계산된다.
상기 요소들 간의 경계부를 식별하기 위하여, 축선에 위치된 상기 픽셀의 소벨 각도의 평균을 계산하고, 상기 경계선의 자국 방향에 대응하는 축방향에 가장 가까운 평균을 갖는 선이 선택된다.
또한, 상기 방법은 획득된 이미지의 요소들 간의 경계선의 순서를 결정하는데 사용될 수 있다.
바람직하게, 상기 트레드 패턴의 표면에 존재하는 모든 경계선이 검출되게 하기 위하여, 상기 피검 타이어의 획득된 이미지에서 수득된 경계선의 순서와 상기 요소들 간 경계부의 미리 정해진 순서 사이에 관련성을 설정하는 시도가 이루어진다.
상기 경계부의 형상은 기본 패턴과 상관없이 동일할 수 있고, 이것은 가장 일반적인 경우이지만, 상기 트레드 패턴은 상이한 형상의 경계부를 갖는 기본 패턴을 포함할 수도 있고, 이러한 경우에 상기 방법은 트레드 패턴에 포함된 상이한 경계부 형상의 수와 동일한 횟수로 적용된다.
또한, 상기 타이어 표면의 비변형된 이미지를 재구성하기 위하여, 두 요소 간의 경계부를 나타내는 이미지의 지점을 검출한 후에, 소정의 원주방향 기준(OY)으로부터 동일한 축방향 거리(x1, x2)를 두고 기지의 경계선에 위치된 지점(P1, P2)의 축선(OX)에 대하여 원주방향 오프셋(y1, y2)과 동일한 양(y1, y2)만큼 상기 원주방향 기준으로부터 동일한 거리로 축방향으로 위치된 이미지의 픽셀(x1, x2)을 원주방향으로 오프셋시킴으로써 상기 이미지를 재변형시킬 수 있다.
이러한 방법을 이용함으로써, 기계 시간적인 면에서 경제적인 알고리즘을 이용하여 트레드의 요소들 간의 경계를 검출할 수 있다. 상기 방법은 전술한 WO2009077537호에 개시된 것과 같은 평가 방법의 이용에 선행할 수 있는 예비 단계를 형성한다.
다음의 설명은 본 발명 및 그 실시예의 더 바람직한 이해를 제공할 것이고, 도 1 내지 8에 기초한다.
- 도 1은 기본 패턴을 갖는 요소의 병치에 의해 형성된 트레드를 개략적으로 나타낸 도면이다.
- 도 2는 도 1에 도시된 디자인을 만드는데 사용되는 4가지의 기본 패턴을 나타내고 있다.
- 도 3은 요소들 간의 경계부의 자국을 볼 수 있는 트레드의 이미지를 나타내고 있다.
- 도 4는 오프셋 작동의 단계를 나타내고 있다.
- 도 5는 축선 상에 소벨 각도의 평균을 나타낸 그래프이다.
- 도 6은 경계선의 원주방향 순서를 나타내고 있다.
- 도 7 및 8은 오프셋 전후에, 경계부를 강조한 후의 트레드의 이미지를 나타내고 있다.
도 1은 A, B, C, 및 U로 각각 표시된 복수 유형의 기본 패턴의 존재를 확인할 수 있는 타이어 트레드의 일부를 나타내고 있다. 상기 기본 패턴의 유형들이 도 2에 개별적으로 도시되어 있고, 예를 들어 상이한 길이의 3가지 패턴 A, B, 및 C, 및 마모 표시기를 포함하는 패턴 U를 포함한다. 이러한 4가지 유형의 기본 패턴은 타이어의 전체 원주를 따라 정확한 순서로 반복된다.
따라서, 도 1에 도시된 트레드 부분의 순서는 ACBUBACCC로 표시된 순서이다. 관련된 타이어 범위의 소정 디멘션(dimension)에 대해, ACBUBACCC로 시작하여, 예를 들어 패턴 BCAABUAABCBCBAAABBUCACAACBAACBBAU 등을 계속하는 복잡한 기지의 순서로 배열되는 이러한 네 유형의 기본 패턴의 병치에 의해 최종 순서가 형성된다.
디멘션은, 일반적인 규칙으로서, 하나에서 5가지의 기본 패턴을 포함할 수 있고, 트레드는 직경에 따라 요망되는 순서로 배열된 80에서 150의 기본 패턴의 반복을 포함한다. 그 결과, 기본 패턴 중 소정 유형, 예를 들어 기본 패턴 A가 트레드 패턴의 치수와 유형에 따라 각 트레드에서 10회와 40회 사이에서 사용될 것이다.
그리고 나서, 각 유형의 기본 패턴의 수평 경계부의 형상은 임의의 다른 유형의 기본 패턴의 수평 경계부와 동일하게 잘 부합할 수 있도록 적용된다. 따라서, 이러한 경계부의 형상은 필요에 따라 기본 패턴의 순서가 변경될 수 있도록 관련된 기본 패턴과 상관없이 동일하다.
도 2에 도시된 기본 패턴은 트레드의 전체 수평 폭을 차지한다. 이러한 배열은 제한되지 않고, 본 발명의 원리는 상기 트레드 패턴이 동일한 수평선 상에 배열되는 복수의 기본 패턴을 포함하는 경우까지 확장될 수 있다. 이러한 경우는, 특히 비대칭 트레드 패턴으로 알려진 것에서 볼 수 있다.
그러므로, 수행될 제1 동작은 피검 타이어의 트레드 표면의 이미지를 제공하는 것이다. 이러한 이미지는 타이어가 획득 수단 아래에서 완전한 회전을 완료함으로써 얻어진다.
이러한 방식으로, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 타이어의 축방향이 이미지의 수평방향(OX)에 대응하고 원주방향이 길이방향(OY)에 대응하는 상기 트레드의 펼쳐진 이미지가 얻어진다. 3차원 이미지의 경우, 반경방향(OZ)은 트레드 패턴의 패턴의 양각 요소의 상승방향에 대응한다.
"이미지"라는 용어는 피검 타이어에 의해 소정 지점에서 반사된 빛에 감응성인 하나 이상의 센서로부터 얻어진 정보를 나타낸다. 이러한 이미지는 2차원 또는 3차원일 수 있고, 그레이 레벨, 단색, 또는 컬러 이미지일 수 있다. 상기 이미지는 선형 카메라, 그레이 레벨 또는 컬러 매트릭스 카메라, 레이저 삼각 센서 등으로부터 구할 수 있다. 상기 3차원 이미지 자체는 이러한 공간 내의 지점에서 양각 값의 함수에 따라 상기 이미지의 각 픽셀에 그레이 레벨값을 할당함으로써 2차원 이미지로 변형된다.
그리고 나서, 이미지는 측정된 물리량의 수와 동등한 다수의 데이터 테이블의 형태로 또는 행렬의 형태로 제공된다.
상기 방법의 단계에 대한 다음의 설명에서, 명확성을 위하여 상기 이미지가 2차원 그레이 레벨 이미지인 것을 상정한다. 당업자라면 본 발명에 따른 방법을 사용될 이미지의 유형에 맞추기 위하여 필요한 각색을 이룰 수 있을 것이다.
도 3은 상기 표면의 이미지에 보이는 미세한 자국(T)으로 나타나는 타이어 트레드의 요소들 간의 매우 작은 반경 방향 또는 원주방향 오프셋의 존재에 의해 야기되는 효과를 도시하고 있다.
다음의 단계를 수행하기 전에, 검사될 치수와 관련된 구체적인 데이터가 저장되고, 이러한 데이터는,
- 상기 요소들 간 경계선의 구체적인 기지의 형상이고,
- 피검 타이어의 기준면에 존재하는 요소의 원주방향 순서이고,
- 피검 타이어의 기준면에 존재하는 요소의 경계부 사이의 원주방향 거리의 순서이다.
상기 방법의 다음 단계의 적용이 도 4에 도시되어 있다.
도 4의 초기 이미지는 상기 요소들 간의 경계부가 파선으로 강조된 도 3의 복제본이다.
기지의 형상을 구비한 경계선은 전술한 기준 프레임 OXY로 도시되어 있다. 이러한 기준 프레임에서, 좌표는 이러한 곡선 상의 모든 지점, 예를 들어 지점 P1(x1, y1) 또는 P2(x2, y2)에 배정될 수 있다.
그리고 나서, 상기 트레드의 이미지는 동일한 기준 프레임 OXY에 위치된다. 이러한 이미지는, 소정의 원주방향 기준(OY)으로부터 동일한 거리로 축방향으로 위치되며 상기 기준 프레임 OXY에서 동일한 가로축 상의 지점에 대응하는 상기 이미지의 픽셀이, 상기 원주방향 기준으로부터 동일한 축방향 거리에서 기지의 경계선에 위치된 지점의 축선(OX)에 대한 원주방향 오프셋의 역(inverse)인 양만큼 원주방향으로 병진되는 방식으로 변형된다. 그러므로, 이러한 원주방향 병진의 양은 상기 가로축에 위치된 경계부의 세로 좌표의 역에 대응한다.
따라서, 가로축에 위치된 이미지의 픽셀(x1)은 -y1과 동일한 양만큼 원주방향으로 병진되고, 가로축에 위치된 이미지의 픽셀(x2)은 -y2와 동일한 양만큼 원주방향으로 병진된다.
이러한 변형이 완료되면, 상기 요소들 간의 경계부가 도 4의 최종 이미지에 도시된 바와 같이 축방향으로 배향된 직선 자국의 형태로 나타난다. 이러한 변형은 원주방향 거리를 변경시키지 않으며, 상기 직선 자국들 간의 원주방향 거리의 순서는 경계부들 간의 원주방향 거리의 순서에 대응하는 것을 주지하여야 한다.
다음 단계는 상기 요소들 간 경계부의 가시적 서명(signature)인 이러한 선들을 식별하는 것이다.
이를 위하여, 직선 형상과 축방향 방위를 갖는 이미지의 윤곽에 대한 검색이 이루어진다.
상기 윤곽에 대한 검색은 디지털 이미지 처리 알고리즘을 이용하여 유리하게 수행될 수 있다. 이러한 알고리즘은 상기 이미지에서 하나의 대상체로부터 다른 대상체로의 전이가 있는 경우에 빛의 강도나 컬러 강도 수준이 상당히 달라지는 관찰에 기초하여 이루어진다. 그러므로, 상기 이미지의 지점 주위에 밝음으로부터 어두움으로 급속한 전이가 있으며 상기 윤곽에 가장 대응할 것 같은 이미지의 지점에 대해, 그리고 또한 이러한 윤곽의 방위에 대해 검색이 이루어진다.
수학적인 용어에서, 두 변수를 갖는 함수의 기울기(본 경우에, 이미지 좌표의 함수로서 그레이 레벨이나 컬러의 강도)는 디멘션 2의 벡터이고, 이의 좌표는 축방향 및 원주방향으로의 도함수이다. 각 지점이나 픽셀에서, 강도가 가장 강하게 변화하는 방향으로의 기울기 지점 및 그의 길이는 그 방향으로의 변동률을 나타낸다. 상기 윤곽에서, 상기 기울기는 윤곽을 지나, 가장 어두운 세기로부터 가장 밝은 세기를 향해 지나가게 된다.
가장 공통적으로 사용되는 알고리즘 중에서, 디지털 값의 행렬로 구해지는 이미지와 컨벌류션 마스크(convolution mask) 사이에서 컨벌류션을 실행하도록 디자인되는 행렬 연산자인 필터를 사용하거나, 또는 그 자체가 행렬의 형태를 취하는 필터를 사용하는 것이 바람직하다. 이러한 알고리즘은 Image processing analysis and machine vision (London, Chapman and Hall)이라는 명칭으로 2002년에 S. Milan, H. Vaclav and B. Rogers에 의해 출판된 책에 일반적인 방식으로 기재되어 있다.
가장 잘 알려진 알고리즘 중에서, 더 특별히, Machine perception of three dimensional solids (J.T. Tippett, Optical and electro-optical information processing, Cambridge, Massachusetts, MIT Press)이라는 명칭으로 L. Roberts에 의해 1965년에 출판된 책에 기재된 로버트 알고리즘(Roberts algorithms), A computational approach to edge detection (IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence)이라는 명칭으로 J.F. Canny에 의해 1986년에 출판된 책에 기재된 바와 같은 캐니 알고리즘(Canny algorithm), 및 A 3x3 isotropic gradient operator for image processing (Talk Conference at the Stanford Artificial Project)이라는 명칭으로 I. Sobel 및 G. Feldman에 의해 기술된 바와 같은 소벨 알고리즘(Sobel algorithm)으로 더 잘 알려진 프레위트 알고리즘(Prewitt algorithm)과 그의 변이 알고리즘을 언급할 수 있다.
이러한 임의의 알고리즘이 적절할 수 있지만, 상기 소벨 알고리즘이, 두 요소들 간에 경계부를 형성하는 자국의 낮은 콘트라스트(contrast)로 인하여, 본 발명의 경우에 특히 유용한 높은 노이즈 정도에 의해 영향을 받지 않는 능력 및 비교적 구현의 간편성 면에서 가장 유리하다.
사용된 마스크는 두 개의 행렬의 형태를 취한다.
Figure pct00001
A를 소스 이미지라 하자. 그리고 나서, 각 지점에서 축방향으로의 윤곽을 강조하는
Figure pct00002
의 값 및 원주방향으로의 윤곽을 강조하는
Figure pct00003
의 값을 계산한다.
상기 그레이 레벨이나 컬러 변동의 기울기의 강도 값은 벡터 크기(vector norm)
Figure pct00004
에 의해 근사되고, 소벨 각도로 통상적으로 알려진 상기 윤곽의 방위 Θ는
Figure pct00005
에 의해 주어진다.
이러한 각도 Θ는 수평, 즉 축방향인 윤곽선에 위치되는 픽셀에 대해 90°이다.
그러므로, 상기 요소들 간의 경계부에 대한 검색은 Θ=90°의 동일한 방위를 갖는 지점의 세트에 대해 검색함으로써 수행된다.
각 픽셀의 축선에 대해, 이를 행하는 간단한 방식은 동일한 축선에 위치된 픽셀의 평균 소벨 각도를 찾는 것이다. 두 요소들 간 경계부의 자국에 위치된 모든 픽셀은 대략 동일한 소벨 각도를 가지므로, 경계부를 나타내는 축선에 위치된 픽셀의 소벨 각도의 평균은 도 5에 도시된 바와 같이 90°에 근접될 것이며, 여기서 피크는 소벨 각도가 90°에 가까운 축선을 나타낸다.
그러므로, 이러한 픽셀의 축선은 경계선을 나타내고, 이러한 선이 원점으로부터 소정 거리를 두고 원주방향으로 위치되는 것을 타당하게 추론할 수 있다.
그리고 나서, 피검 타이어 트레드의 이미지에 위치된 경계선의 제1 순서를 설정하여 상기 각 선 간의 원주방향 거리를 산출할 수 있다.
이를 위하여, 역치를 넘으면 강조된 피크의 높이가 사실상 분명한 방식으로 경계부의 위치에 대응하는 상기 역치를 미리결정한다. 이러한 값은, 예를 들어 최대 피크 높이의 3/4으로 설정될 수 있다.
그리고 나서 이러한 역치 위에 위치되는 피크를 검색하여 그 위치를 계산한다. 검출된 피크의 수가 불충분하면, 유효한 개수의 피크, 예를 들어 이론적인 피크 수의 80%가 위치될 때까지, 일 증분만큼 상기 역치 값을 감소시키며, 상기 이론적인 피크 수의 값은 공지되어 있고 경계부의 수에 대응하므로 피검 타이어의 트레드 패턴을 형성하는 요소의 수에 대응한다. 도 6은 원주방향으로 위치된 피크의 완전한 순서를 도시하고 있다.
그리고 나서, 원주방향 위치의 함수로서 상기 피크의 순서를 계산하고, 예를 들어 두 순서 간의 최소 차이를 검색함으로써 이러한 순서를 타이어의 공지된 이론적인 치수의 순서와 비교할 수 있다.
이로부터, 피검 타이어 트레드의 이미지에서 찾은 실제 순서와 이론적 순서 간의 관련성을 추론할 수 있다.
검출된 피크의 수가 불충분하면, 유효한 피크의 수, 예를 들어 (즉, 피크의) 경계부의 95%가 검출될 때까지, 또 다른 증분만큼 상기 역치를 감소시킨다.
상기 검출 역치의 감소는 잘못된 검출 수를 증가시키는 위험을 무릅쓰고 모든 경계부가 검출될 때까지 계속될 수 있다. 그러므로, 예를 들어 실제 대부분의 경계부가 검출될 수 있는 예를 들어, 최대 역치의 50%인 하한 아래로 검출 역치를 감소시키지 않는 것이 바람직하고, 이에 따라 요소 간의 이론적인 차이의 순서와 재설정을 가능하게 한다.
그리고 나서, 미검출된 경계부에 대응하는 누락된 경계부가 이론적인 순서로 경계부의 위치에 대응하는 원주방향 위치에 직접적으로 위치된다.
이러한 식별 단계의 완료에서, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 요소 간의 경계부의 세트는 피검 타이어 트레드의 이미지에 위치된다.
상기 설명은 동일한 경계 형상을 갖는 타이어에 관한 것이다. 명확하게, 상기 방법의 원리는 상기 트레드 패턴이 상이한 경계부를 구비한 패턴을 포함할 때 동등하게 적용가능하고, 이 경우에는 상이한 경계부를 갖는 패턴의 수와 동일한 횟수로 상기 방법을 적용할 필요가 있을 것이다. 소정의 경계 형상을 갖는 패턴만이 반경방향으로 배향되는 직선의 형태로 나타날 것이고, 이에 따라 상기 형상에 대응하는 형상의 경계부만을 식별할 수 있다.
또한, 이러한 단계에서, 상기 트레드 이미지가 컬러 이미지이면, 상기 획득 수단의 RGB-기반 센서로부터 얻은 3가지 그레이 레벨 이미지는 병렬로 처리될 수 있다는 것을 주지하여야 한다. 이러한 기본적인 이미지는 컬러 이미지 획득 수단에서 공통적으로 사용되는 기본적인 컬러, 통상적으로 레드(R), 그린(G), 및 블루(B)에서의 이미지를 나타낸다. 이는 상기 피크의 최대값이 조명 수준 및 각도의 작용에 따라 하나의 이미지와 컬러로부터 다른 이미지와 컬러로 달라질 수 있기 때문이다. 이 경우, 상기 잘못된 검출이나 누락한 검출을 해소하기 위하여, 이러한 3가지 센서로부터 얻은 데이터를 조합하는 것이 유용할 수 있다.
피검 타이어 트레드의 이미지에 경계선의 정확한 형상을 재구성하는 것이 요망되면, 상기 타이어 표면의 비변형된 이미지를 재구성하기 위하여, 상기 이미지는 소정의 원주방향 기준(OY)으로부터 동일한 축방향 거리(x1, x2)를 두고 기지의 경계선에 위치된 지점(P1, P2)의 축선(OX)에 대한 원주방향 오프셋(y1, y2)과 동일한 양(y1, y2)만큼, 상기 원주방향 기준으로부터 동일한 거리를 두고 축방향으로 위치되는 이미지의 픽셀(x1, x2)을 원주방향으로 오프셋시킴으로써 변형될 수 있다.
이는 이전에 수행된 변형의 역변형을 수행하는 것과 같다. 상기 가로축에 위치된 이미지의 픽셀(x1)은 y1과 동일한 양만큼 원주방향으로 병진되고, 상기 가로축에 위치된 이미지의 픽셀(x2)은 y2와 동일한 양만큼 원주방향으로 병진된다. 도 8은 경계선이 완전히 표시된, 변형 후에 얻어진 이미지를 도시하고 있다.
그리고 나서, 단일 패턴 이미지의 수집을 생성하여 이러한 각 이미지 수집의 이미지를 이들에게 배정된 기본 패턴의 기준 이미지와 비교하기 위하여, 상기 이미지를 경계선을 따라 분할할 수 있다. 이러한 기준 이미지는, WO2009077537호에 기재된 바와 같이, 트레드 패턴의 CAD 모델로부터 얻은 이미지 또는 기본 패턴의 이미지 수집으로부터 계산된 평균 이미지일 수 있다.

Claims (12)

  1. 원주방향으로 병치되고, 기지의 형상의 경계부에 의해 서로 분리되며, 미리 정해진 순서로 배열된 소수의 기본 패턴을 갖는 요소들의 조립에 의해 형성되는 트레드 패턴을 구비한 타이어의 트레드를 검사하기 위한 방법이며,
    - 피검 타이어 트레드 표면의 이미지를 획득하고 - 상기 이미지는 빛 강도의 수준과 연관된 픽셀로 형성됨 -,
    - 상기 타이어의 이미지를, 상기 요소들 간의 경계부가 축방향으로 배향된 직선 자국(straight trace)의 형태로 나타나도록, 소정의 원주방향 기준(OY)으로부터 동일한 축방향 거리(x1, x2)를 두고 기지의 형상의 경계선에 위치된 지점(P1, P2)의 축선(OX)에 대한 원주방향 오프셋(y1, y2)의 역(-y1, -y2)만큼, 상기 원주방향 기준으로부터 동일한 거리를 두고 축방향으로 위치된 이미지의 픽셀(x1, x2)을 원주방향으로 오프셋시킴으로써 변형시키고,
    - 상기 이미지는 두 요소 간의 경계선에 위치된 지점으로서 처리되는 축방향으로 배향된 직선 상에 위치된 이미지의 지점들을 식별하기 위하여 윤곽-검출 필터를 이용하여 분석하는
    타이어 트레드 검사 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 트레드 표면의 이미지는 2차원 그레이 레벨 또는 컬러 이미지인, 타이어 트레드 검사 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 트레드 표면의 이미지는 복수의 기본(RGB) 이미지의 조립에 의해 형성된 컬러 이미지이고, 상기 방법은 상기 기본 이미지의 각각에 적용되는, 타이어 트레드 검사 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 트레드 표면의 이미지는 그레이 레벨이 반경방향으로 양각 값을 나타내는 방식으로 변형된 3차원 이미지인, 타이어 트레드 검사 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 윤곽-검출 필터는 빛 강도의 가장 큰 변동 방향을 표시하는 소벨 각도가 각 픽셀에 대해 계산되는 소벨 필터형 필터인, 타이어 트레드 검사 방법.
  6. 제5항에 있어서, 동일한 축선에 위치된 픽셀의 평균 소벨 각도가 계산되는, 타이어 트레드 검사 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 축방향에 가장 가까운 평균을 갖는 축선은 두 요소 간의 경계부로서 식별되는, 타이어 트레드 검사 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 획득된 이미지의 요소들 간의 경계선의 순서가 결정되는, 타이어 트레드 검사 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 트레드 패턴의 표면에 존재하는 모든 경계선이 검출되게 하기 위하여, 상기 피검 타이어의 획득된 이미지에서 찾은 경계선의 순서와 상기 요소들 간 경계부의 미리 정해진 순서 사이에 관련성이 설정되는, 타이어 트레드 검사 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 경계부의 형상은 기본 패턴과 상관없이 동일한, 타이어 트레드 검사 방법.
  11. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 트레드 패턴은 상이한 형상의 경계부를 갖는 기본 패턴을 포함하고, 상기 방법은 상기 트레드 패턴에 포함된 상이한 경계부 형상의 수와 동일한 횟수로 적용되는, 타이어 트레드 검사 방법.
  12. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 타이어 표면의 비변형된 이미지를 재구성하기 위하여, 두 요소 간의 경계부를 나타내는 이미지의 지점을 검출한 후에, 상기 이미지는 소정의 원주방향 기준(OY)으로부터 동일한 축방향 거리(x1, x2)를 두고 기지의 경계선에 위치된 지점(P1, P2)의 축선(OX)에 대한 원주방향 오프셋(y1, y2)과 동일한 양(y1, y2)만큼, 상기 원주방향 기준으로부터 동일한 거리를 두고 축방향으로 위치된 이미지의 픽셀(x1, x2)을 원주방향으로 오프셋시킴으로써 변형되는, 타이어 트레드 검사 방법.
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