WO2009148095A1 - タイヤ形状検査方法、タイヤ形状検査装置 - Google Patents

タイヤ形状検査方法、タイヤ形状検査装置 Download PDF

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WO2009148095A1
WO2009148095A1 PCT/JP2009/060191 JP2009060191W WO2009148095A1 WO 2009148095 A1 WO2009148095 A1 WO 2009148095A1 JP 2009060191 W JP2009060191 W JP 2009060191W WO 2009148095 A1 WO2009148095 A1 WO 2009148095A1
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WO
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tire
range
value
shape
distribution information
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PCT/JP2009/060191
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Inventor
高橋 英二
尚和 迫田
Original Assignee
株式会社神戸製鋼所
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    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G01B11/25Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
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    • G06T7/521Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10028Range image; Depth image; 3D point clouds

Definitions

  • the present invention relates to a tire shape inspection method and an apparatus for inspecting a shape defect of a sidewall surface of a tire on which uneven marks are formed.
  • the tire has a structure in which various materials such as rubber, chemical fiber, and steel cord are laminated.
  • a bulge portion convex portion
  • a dent portion concave portion
  • a dent or depression is present in a relatively weak pressure-resistant portion.
  • Tires in which such shape defects as bulges and dents are generated need to be inspected and excluded from shipment due to safety problems or appearance problems.
  • the tire shape inspection first, the tire is rotationally driven by a rotating machine in a state where a predetermined displacement sensor is disposed opposite to the tire surface (sidewall surface or tread surface).
  • the surface of a rotating tire is irradiated with slit light (line light), an image of the slit light is captured, and the shape is detected by a light cutting method based on the captured image.
  • a technique for detecting the surface height of the surface is disclosed. Thereby, the distribution information of the surface height measurement value is obtained for a large number of positions over the range of 360 ° in the circumferential direction of the tire surface.
  • a surface height measurement value at each position over a range of 360 ° in the circumferential direction of the sidewall surface or the tread surface is a first coordinate axis representing the tire radial direction (for example, X axis) and a second coordinate axis representing the tire circumferential direction.
  • the information thus obtained is hereinafter referred to as surface height distribution information. Therefore, if the surface height measurement value is considered to correspond to the luminance value of each pixel in the image data, the surface height distribution information can be handled in the same manner as monochrome image data on a computer (image processing apparatus). .
  • the sidewall surface shape defect inspection processing is executed based on the surface height distribution information.
  • an uneven mark hereinafter referred to as a display mark
  • a display mark for displaying a product type and size, a manufacturer's logo, and the like
  • the change in the tire circumferential direction is within an allowable range based on the data obtained by subjecting the measurement value for one line in the tire circumferential direction in the surface height distribution information to the low pass filter process. It is often performed to determine whether or not.
  • Patent Document 2 removes high-frequency components from data obtained by performing fast Fourier transform processing on a measurement value for one line in the circumferential direction of a tire, and further performs inverse Fourier transform processing on the remaining data.
  • achieves the said low-pass filter process is described (refer patent document 2, paragraph [0003]).
  • Patent Document 3 calculates a contact point between a measured value for one line in the circumferential direction of a tire and a parabola, and linearly interpolates between two points of the calculated contact point, thereby substituting a low-pass filter for a fast Fourier transform process. It describes that the processing is realized.
  • Patent Document 2 discloses a range from data obtained by performing smooth differential processing on a measurement value for one line in the circumferential direction of a tire, from a steep rising position to a steep falling position of the measurement value change. Is detected as a range in which the display mark exists, and the range is excluded from the inspection target.
  • the change in the surface height of the portion of the shape defect to be detected is relatively gradual in the circumferential direction of the tire, whereas the change in the surface height of the portion of the display mark is steep. It is assumed that.
  • FIG. 8 is a diagram schematically illustrating an example of the display mark M on the sidewall surface of the tire in a coordinate system in which the radial direction and the circumferential direction of the tire are the X axis and the Y axis, respectively.
  • the display mark M raised from the tire surface has an edge portion extending in the tire circumferential direction (Y-axis direction) and an edge portion extending in a direction that forms an acute angle with respect to the tire circumferential direction.
  • the surface height measurement value for one line in the circumferential direction of the tire may include a measurement value around the edge portion of the display mark like the measurement value on the wavy line La in FIG.
  • the change in the value due to the display mark M is relatively gradual. Therefore, in the conventional shape defect inspection processing in which low-pass filter processing and smooth differentiation processing are performed on the surface height measurement value for one line in the circumferential direction of the tire, the change in measurement value caused by the shape defect and the display mark There is a problem that it is difficult to clearly distinguish the change in the measured value. As a result, the display mark portion may be erroneously detected as a shape defect portion, or the shape defect portion may be erroneously recognized as a display mark portion, resulting in a detection failure of the shape defect.
  • the surface height measurement value for one line in the circumferential direction of the tire is a plurality of raised portions Mt in a series of display marks M that are isolated from each other, as in the measurement values on the wavy line Lb in FIG.
  • the measured value of the non-raised portion Mb is included. It can be said that the non-protruding portion Mb is a hollow portion within the display range of the display mark M.
  • the non-protruding portion Mb positioned inside the outline of the series of display marks M tends to have a large height change regardless of shape defects (bulges and dents), and is therefore excluded from the shape defect inspection target. Is desirable.
  • the non-protrusion portion located within the outline of the series of display marks is included in the shape defect inspection target, the non-protrusion portion is erroneously regarded as a shape defect portion. There was also a problem that it could be detected.
  • the position of the display mark M in the coordinate system is automatically detected by the processor based on the surface height distribution information, and the area surrounding the display mark M is automatically set as an area to be excluded from the shape defect inspection target. It is possible to do.
  • the processing for automatically detecting the position of the display mark M based on the surface height distribution information is computationally expensive. Therefore, automatically setting the area surrounding the display mark M by the processor for each tire to be inspected has a problem that it hinders a significant time reduction in the tire inspection process. Furthermore, there is also a problem that it is very difficult to automatically set an area surrounding the display mark M without exception for all of the various types of tires having various surface shapes.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and its purpose is to measure a surface height when inspecting a shape defect on a sidewall surface of a tire on which an uneven mark (the display mark) is formed. From the above, it is an object to provide a tire shape inspection method and apparatus capable of correctly measuring a shape defect by removing the measurement value in a range where the mark is formed reliably and without misunderstanding.
  • the tire shape inspection method according to the first invention of the present invention is based on the surface height distribution information about the sidewall surface of the tire on which the uneven marks are formed, and the shape of the sidewall surface.
  • a method for executing a defect inspection process which includes the following steps (1-1) to (1-6).
  • (1-1) The position of the uneven mark is automatically detected based on the sample surface shape information which is the surface height distribution information obtained from the tire sample for each type of tire to be inspected, and the uneven
  • a mask range automatic setting step for automatically setting the coordinate information of the mask range surrounding the range where the mark exists.
  • the surface shape information for inspection, which is the surface height distribution information obtained for each tire to be inspected, and the registered surface shape information are collated, and the surface shape information for inspection and the coordinates of the mask range
  • the surface height measurement value in the range corresponding to the coordinate information of the mask range in the inspection surface shape information is obtained from the object of the shape defect inspection processing.
  • Mask range inspection exclusion process to be excluded.
  • the surface height distribution information includes the first coordinate axis representing the tire radial direction and the second coordinate axis representing the tire circumferential direction. This is information in which the surface height measurement values of the positions are arranged.
  • the above six steps are usually executed by a predetermined processor.
  • each of the above six steps is executed by an individual processor, it is conceivable that one processor executes a plurality of steps together.
  • the number of processors used and how the six steps are shared and executed by these processors are not particularly limited.
  • the step (1-1) since the step (1-1) includes a process of automatically detecting the position of the uneven mark, the calculation load on the processor is relatively high.
  • the steps (1-1) to (1-4) including processing with a high calculation load may be executed for one sample tire for each tire type.
  • the processing of the steps (1-5) and (1-6) executed for each tire to be inspected has a relatively low calculation load by the processor and can be executed at high speed even by a practical processor. Therefore, the tire shape inspection method according to the present invention does not hinder the time reduction of the inspection process for each tire to be inspected.
  • the mask range automatic setting process it is very difficult to automatically set a mask range that surely surrounds uneven marks for all types of tires having various surface shapes by executing the mask range automatic setting process.
  • the execution of the mask range changing process it is possible to manually correct the mask range while visually confirming the mask range set automatically on the image of the surface shape of the sidewall surface. It is. Therefore, the correct mask range can be reliably set for many types of tires having various surface shapes.
  • the manual operation in the mask range changing process only needs to be performed on a part of the mask range that is automatically set. Therefore, the manual operation work in the mask range changing step is far more than the manual operation of manually setting the mask range one by one for all of the many uneven marks present on the sidewall surface. It is simple.
  • the measured value of the surface height in the surface height distribution information is obtained by scanning the tire sidewall set while rotating the tire set on a predetermined rotation axis.
  • the start position of scanning on the side wall surface is generally not particularly defined.
  • the tire shape inspection device usually does not have a function of detecting the direction of the tire set on the rotating shaft and recording the detection result. Therefore, in the surface height distribution information obtained by the tire shape inspection device, the correspondence between the coordinates on the coordinate axis corresponding to the circumferential direction of the tire and the actual circumferential position of the tire is determined for each tire to be inspected. It is not unified.
  • the tire shape inspection method according to the present invention, in the coordinate system deviation detection step, the deviation of the coordinate system is automatically detected, and the deviation of the coordinate system is corrected according to the detection result.
  • the range to be excluded from the target can be set correctly.
  • the tire shape inspection method according to the present invention preferably satisfies the following requirements (1-7) and (1-8).
  • the registered surface shape information is a surface height measurement value over the entire direction of the second coordinate axis at a specific coordinate of the first coordinate axis in the sample surface shape information.
  • the coordinate system deviation detection step includes the surface height measurement value over the whole direction of the second coordinate axis at the specific coordinate of the first coordinate axis in the inspection surface shape information, and the registration A step of detecting a shift of the coordinate system in the second coordinate axis direction by collating surface shape information while shifting the position in the second coordinate axis direction.
  • the coordinate system misalignment in question often occurs only in the direction of the coordinate axis corresponding to the circumferential direction of the tire. Therefore, the misalignment of the coordinate system can be easily detected by the step (1-8). .
  • the mask range automatic setting step includes the following steps (1-9) to (1-11).
  • (1-9) A two-dimensional edge detection step of detecting edges of the uneven marks by two-dimensional edge detection processing on the sample surface shape information and storing the detected two-dimensional edge distribution information in a storage unit.
  • (1-10) A labeling step of performing a labeling process on the two-dimensional edge distribution information and storing the label distribution information obtained by the labeling process in a storage unit.
  • (1-11) A mask range setting step of setting the coordinates of the mask range surrounding the existence range of the uneven mark based on the fillet coordinates for each label value in the label distribution information, and storing the coordinates in the storage unit .
  • an edge of the uneven mark is detected by sequentially performing a two-dimensional smooth differentiation process and a binarization process on the surface height distribution information. Then, the binary distribution information that is the processing result or the corrected binary distribution information obtained by performing a predetermined correction process on the binary distribution information is detected as the two-dimensional edge distribution information.
  • An example of the two-dimensional smooth differentiation process is a two-dimensional Sobel filter process.
  • edge detection processing is performed on the surface height distribution information, which is two-dimensional information, by performing edge detection processing with the two-dimensional information as it is, thereby performing edge detection of the display mark (uneven mark) It is a process.
  • the edge part (outline part) of the display mark extends in any direction in the two-dimensional coordinates, the edge part is reliably detected.
  • various two-dimensional differentiation processes can be adopted as the two-dimensional edge detection process.
  • the labeling step sets the same label value for each of the series of display marks isolated from others, and the mask range setting step sets a rectangular range that surrounds the display mark with a minimum range for each series of display marks. Coordinates (fillet coordinates for each label value) are detected.
  • the labeling process is a process of setting the same label value for each connected pixel for the two-dimensional edge distribution information (binary distribution information) that can be regarded as binary image information.
  • a mask range including the display mark existing range that is, a range for excluding the surface height measurement value from the shape defect inspection target. Is set.
  • the image output step preferably includes a step of displaying a cursor image on the display unit.
  • the mask range changing step includes a step of moving the display position of the cursor image according to the operation input and changing the coordinate information of the mask range with respect to the coordinates corresponding to the display position of the cursor image. .
  • the coordinate information of the mask range can be changed by a simple operation on the operation unit such as a mouse.
  • the mask range inspection exclusion step converts the surface height measurement value in a range corresponding to the coordinate information of the mask range in the surface shape information for inspection into an interpolated value based on the surface height measurement value other than the range. It is preferable that this is a replacement step.
  • This interpolation value is a slowly changing value such as a linear interpolation value or a quadratic curve interpolation value.
  • the shape defect inspection process can be executed with the same algorithm regardless of the presence or absence of the mask range.
  • the processor performs a straight line based on the surface height measurement value outside the mask range in the surface height distribution information for each line in the second coordinate axis direction. It is conceivable to calculate an interpolation value of the surface height measurement value within the mask range by interpolation.
  • the predetermined correction process performed on the binary distribution information includes an expansion process performed in the field of image processing.
  • the predetermined correction process performed on the binary distribution information includes an expansion process performed in the field of image processing.
  • the labeling step satisfies the conditions shown in the following (1-12), and the mask range setting step is a step shown in the following (1-13) and (1-14).
  • the labeling step performs labeling processing on the two-dimensional edge distribution information (binary distribution information) on the assumption that the coordinates of both ends of the entire circumference range are adjacent to each other.
  • This is a step of storing certain label distribution information in the storage unit.
  • the pattern of the existence range of the label value in the second coordinate axis direction is any of the three types of existence patterns determined in advance based on the fillet coordinates.
  • a label presence pattern determination step of storing the determination result in the storage unit.
  • the three kinds of predetermined existence patterns include a first existence pattern in which the label value exists continuously over the entire circumference range, and one end portion of the circumference range in which the label value exists.
  • the processor performs the following (1-15) to (1) for each line in the second coordinate axis direction according to the presence pattern discrimination result. It is conceivable to execute the processing shown in -17). (1-15) For the label value whose determination result of the presence pattern is the first presence pattern, whether only the position where the label value exists is set in the mask range according to the number of label values Either one of the processes for setting all the lines in the second coordinate axis direction to the mask range is executed.
  • the sidewall surface of the tire is generally curved basically in the first coordinate axis direction (radial direction) regardless of the presence or absence of the display mark. Therefore, when the degree of curvature of the sidewall surface is steep, the curved portion may be erroneously detected as an edge of the display mark in the two-dimensional Sobel filter processing in the filtering step. Therefore, it is preferable to execute the following processes (1-18) and (1-19) by the processor.
  • (1-18) The surface height measurement value in the surface height distribution information is normalized according to the average value of the surface height measurement values for one line for each line in the second coordinate axis direction. A measurement value normalization step is executed.
  • a two-dimensional edge detection process is executed on the surface height distribution information in which the surface height measurement value is normalized by the measurement value normalization step. Thereby, it can avoid that the curved part which is the original shape of the said side wall surface is misdetected as the edge of the said display mark.
  • the present invention can also be understood as a tire shape inspection apparatus for deriving surface height distribution information of a sidewall surface of a tire used for shape defect inspection based on the tire shape inspection method according to the first invention. That is, the tire shape inspection apparatus according to the present invention irradiates line light onto a sidewall surface on which uneven marks are formed and images an image of the line light in a relatively rotating tire.
  • a tire shape inspection apparatus for deriving surface height distribution information used for inspection of a shape defect of a tire based on an image and includes each component shown in the following (2-1) to (2-9) .
  • a line light irradiation unit that irradiates a plurality of line lights continuously from a direction different from the detection height direction of the light cutting line so that one light cutting line is formed on the sidewall surface.
  • An imaging unit that captures an image of the plurality of line lights irradiated on the sidewall surface in a direction in which a principal ray of each of the plurality of line lights is regularly reflected with respect to the sidewall surface.
  • (2-3) A light cutting method shape detection unit that derives surface height distribution information over the entire circumference of the sidewall surface by detecting a light cutting line in a captured image of the imaging unit.
  • the position of the uneven mark is automatically detected based on the sample surface shape information which is the surface height distribution information obtained from the tire sample for each type of tire to be inspected, and A mask range automatic setting unit that automatically sets coordinate information of a mask range surrounding an existing range of a mark.
  • An image output unit that causes a surface shape image based on the sample surface shape information and a mask range image based on the coordinate information of the mask range to be superimposed and displayed on a display unit.
  • a mask range changing unit that changes the coordinate information of the mask range in accordance with an operation input through a predetermined operation unit in parallel with the processing of the image output unit.
  • An information registration unit that stores in the storage unit the coordinate information of the mask range after being changed by the mask range changing unit and the registered surface shape information that is part or all of the sample surface shape information.
  • the surface shape information for inspection which is the surface height distribution information obtained for each tire to be inspected, is collated with the registered surface shape information, and the surface shape information for inspection and the coordinates of the mask range
  • a coordinate system deviation detection unit that detects a deviation of the coordinate system from the information.
  • a mask that corrects the deviation of the coordinate system and excludes the surface height measurement value in the range corresponding to the coordinate information of the mask range in the surface shape information for inspection from the object of shape defect inspection processing Range inspection exclusion part.
  • the “relatively rotating tire” refers to the case where the tire itself rotates about its rotation axis, and the line light irradiation unit and the imaging unit that rotate the rotation axis of the tire while the tire itself is fixed. The case of rotating to the center.
  • the tire shape inspection apparatus according to the present invention has the same effects as the tire shape inspection method according to the present invention.
  • the second invention of the present invention is a tire shape inspection method for executing a shape defect inspection process for a sidewall surface of a tire on which uneven marks are formed, the shape defect
  • the inspection process includes an entire circumferential range (360 ° in the circumferential direction) of the sidewall surface in a two-dimensional coordinate system including a first coordinate axis representing the radial direction of the tire and a second coordinate axis representing the circumferential direction of the tire.
  • This is a tire shape inspection method executed on the basis of surface height distribution information in which surface height measurement values at respective positions over a range are arranged, and includes the following steps (3-1) to (3-4) It is characterized by including.
  • (3-1) A two-dimensional edge detection step of detecting an edge of the uneven mark by two-dimensional edge detection processing on the surface height distribution information and storing the detected two-dimensional edge distribution information in a storage unit .
  • (3-2) A labeling step in which labeling processing is performed on the two-dimensional edge distribution information, and label distribution information obtained by the labeling processing is stored in a storage unit.
  • (3-3) A mask range setting step of setting the coordinates of the mask range surrounding the existence range of the uneven marks based on the fillet coordinates for each label value in the label distribution information, and storing the coordinates in the storage unit.
  • (3-4) A mask that replaces the surface height measurement value within the mask range in the surface height distribution information used for the shape defect inspection process with an interpolation value based on the surface height measurement value outside the mask range. Range interpolation process.
  • the surface height distribution information is within a two-dimensional coordinate system in which the surface height measurement value includes a first coordinate axis representing the radial direction of the tire and a second coordinate axis representing the circumferential direction of the tire. It is arranged information.
  • the edge of the uneven mark is detected by sequentially performing a two-dimensional smooth differentiation process and a binarization process on the surface height distribution information. Then, the binary distribution information obtained as a result or the corrected binary distribution information obtained by performing a predetermined correction process on the binary distribution information is detected as the two-dimensional edge distribution information.
  • An example of the two-dimensional smooth differentiation process is a two-dimensional Sobel filter process.
  • the mask is obtained by linear interpolation based on the surface height measurement value outside the mask range in the surface height distribution information for each line in the second coordinate axis direction. It is conceivable to calculate an interpolated value of the surface height measurement value within the range.
  • the plurality of steps executed in the tire shape inspection method according to the present invention is usually executed by a predetermined processor such as a computer.
  • a predetermined processor such as a computer.
  • each of the plurality of steps is executed by an individual processor, it is conceivable that one processor executes a plurality of steps together.
  • the number of processors used and how the processes are shared and executed by these processors are not particularly limited.
  • the surface height distribution information which is two-dimensional information
  • the display mark is displayed.
  • Perform edge detection Thereby, even if the edge part (outline part) of the display mark extends in any direction in the two-dimensional coordinates, the edge part is reliably detected.
  • various two-dimensional differentiation processes can be adopted as the two-dimensional edge detection process.
  • the labeling step sets the same label value for each of the series of display marks isolated from others, and the mask range setting step sets a rectangular range that surrounds the display mark with a minimum range for each series of display marks. Coordinates (fillet coordinates for each label value) are detected.
  • the labeling process is a process of setting the same label value for each connected pixel for the two-dimensional edge distribution information (binary distribution information) that can be regarded as binary image information.
  • a mask range including the display mark existence range that is, a range for excluding the surface height measurement value from the shape defect inspection target. Is set. Thereby, it is possible to exclude the measurement value of the non-protruding portion located within the outline of the series of display marks from the object of the shape defect inspection, and to erroneously detect the non-protruding portion as the shape defect portion. Can be avoided.
  • the mask range interpolation step replaces the measured value in the mask range in the surface height distribution information with an interpolated value based on the measured value outside the mask range.
  • This interpolation value is a slowly changing value such as a linear interpolation value or a quadratic curve interpolation value.
  • the predetermined correction process performed on the binary distribution information includes an expansion process performed in the field of image processing.
  • the predetermined correction process performed on the binary distribution information includes an expansion process performed in the field of image processing.
  • the labeling process satisfies the conditions shown in the following (3-5), and the mask range setting process is a process shown in the following (3-6) and (3-7). It is conceivable to have (3-5)
  • the labeling step performs labeling processing on the two-dimensional edge distribution information (binary distribution information) on the assumption that the coordinates of both ends of the entire circumference range are adjacent to each other. This is a step of storing the obtained label distribution information in the storage unit.
  • the pattern of the range of the label value in the second coordinate axis direction is any one of the three types of presence patterns determined in advance based on the fillet coordinates Label presence pattern discrimination step of discriminating whether or not and storing the discrimination result in the storage unit.
  • the coordinates of the mask range are set according to the determination result and position of the existence pattern of each of the label values existing on the one line, A line-by-line mask range setting step for storing coordinates in a storage unit.
  • the three kinds of predetermined existence patterns include a first existence pattern in which the label value continuously exists over the entire circumference range, and one end portion of the circumference range in which the label value exists.
  • the following (3-8) to (3-10) are performed according to the presence pattern discrimination result. It is preferable to perform the process shown. (3-8) Whether or not only the position where the label value exists is set in the mask range according to the number of label values for the label value whose determination result of the presence pattern is the first presence pattern Either one of the processes for setting all the lines in the second coordinate axis direction to the mask range is executed.
  • the sidewall surface of the tire is generally curved in the first coordinate axis direction (radial direction) regardless of the presence or absence of the display mark. Therefore, when the degree of curvature of the sidewall surface is steep, the curved portion may be erroneously detected as an edge of the display mark in the two-dimensional Sobel filter processing in the filtering step. Therefore, in the tire shape inspection method according to the present invention, it is also conceivable to execute the processes shown in the following (3-11) and (3-12). (3-11) The surface height measurement value in the surface height distribution information is normalized according to the average value of the surface height measurement value for one line for each line in the second coordinate axis direction. A measurement value normalization step is executed.
  • the “measurement value normalization step” described in (3-12) is a step defined in (3-11). Thereby, it can avoid that the curved part which is the original shape of the said side wall surface is misdetected as the edge of the said display mark.
  • the measured value of the surface height in the surface height distribution information is obtained by capturing an image of line light irradiated on the sidewall surface of the rotating tire, It can be obtained by performing shape detection by a light cutting method based thereon. And the said side wall surface in a tire has high glossiness. Therefore, in the shape detection by the light cutting method, it is preferable to capture an image of the line light irradiated on the sidewall surface in a direction in which the principal ray of the line light is regularly reflected on the sidewall surface. Thereby, clear information on the light cutting line can be obtained.
  • a light cutting method shape detection step for deriving an effective height detection value corresponding to the position of the light cutting line having a luminance or higher is executed.
  • a measurement value normalizing step is executed in which the interpolated value based on is set to a value normalized according to the average value of the effective height detection values in the one line.
  • a two-dimensional edge detection process is executed on the surface height distribution information having the surface height measurement value normalized by the measurement value normalization step.
  • the “measurement value normalization step” described in (3-15) is a step defined in (3-14). Thereby, it can avoid that the curved part which is the original shape of the said side wall surface is misdetected as the edge of the said display mark. Furthermore, due to the minute depression, an incorrect shape defect is detected by setting an inappropriate height measurement value for a portion where a clear light section line cannot be detected in the captured image of the sidewall surface. Can be avoided.
  • the interpolation value based on the effective height detection value is, for example, an average value or a linear interpolation value of the effective height detection values in one line in the second coordinate axis direction.
  • the tire has a plurality of protrusions arranged in a row over substantially the entire circumferential direction on the side wall surface thereof, with marks or depression marks protruding in a strip shape over almost the entire circumferential direction. Some have a mark or a recessed mark.
  • the former mark is referred to as an annular mark
  • the latter mark group is referred to as a quasi-annular mark group.
  • a defect inspection exclusion region setting step for performing processing to exclude from processing targets for performing processing to exclude from processing targets.
  • the present invention can also be understood as a tire shape inspection apparatus that derives surface height distribution information of a sidewall surface of a tire used for shape defect inspection based on the tire shape inspection method according to the second invention. That is, the tire shape inspection apparatus according to the present invention performs irradiation of line light on the sidewall surface on which the uneven marks in the relatively rotating tire are formed and picks up an image of the line light.
  • a tire shape inspection apparatus for deriving surface height distribution information used for the tire shape defect inspection and includes the following components (4-1) to (4-4).
  • (4-1) A line light irradiating unit that irradiates a plurality of line lights continuously from a direction different from the detection height direction of the light cutting line so that one light cutting line is formed on the sidewall surface.
  • An imaging unit that captures an image of the plurality of line lights irradiated on the sidewall surface in a direction in which a principal ray of each of the plurality of line lights is regularly reflected with respect to the sidewall surface.
  • a light cutting method shape detection unit that derives surface height distribution information over the entire circumference of the sidewall surface by detecting a light cutting line in a captured image of the imaging unit.
  • (4-4) Excludes the information on the existence range of the uneven marks from the surface height distribution information used for the inspection of the shape defect of the tire based on the two-dimensional edge detection processing for the surface height distribution information.
  • the concave / convex mark removing part is included in the surface height distribution information used for the inspection of the shape defect of the tire.
  • the “relatively rotating tire” refers to the case where the tire itself rotates about its rotation axis, and the line light irradiation unit and the imaging unit that rotate the rotation axis of the tire while the tire itself is fixed. The case of rotating to the center.
  • the tire shape inspection apparatus according to the present invention has the same effects as the tire shape inspection method according to the present invention.
  • the measured value in the range in which the mark is formed is obtained from the measured surface height. It can be removed reliably and without misrecognition, and correct shape defect measurement can be performed.
  • the figure which represented as an image an example of the binary distribution information of the sidewall surface of the tire obtained in the middle of a shape defect inspection.
  • the schematic diagram of the display mark of the sidewall surface of a tire. The flowchart showing an example of the procedure of the shape defect inspection process by the tire shape inspection apparatus W which concerns on one Embodiment of 1st invention.
  • the 2nd example of the display screen by the image output process in the tire shape inspection apparatus W which concerns on one Embodiment of 1st invention.
  • the tire shape inspection device W according to the first aspect of the present invention captures an image of line light irradiated on the surface of the rotating tire 1 with a camera, and performs shape detection by a light cutting method based on the captured image, thereby the tire 1
  • a shape measurement process is performed to measure the surface height distribution.
  • surface height distribution information representing the distribution of surface height measurement values at each position over a range of 360 ° in the circumferential direction of the surface of the tire 1 is obtained.
  • the measurement target of the surface height distribution information is the tread surface and the sidewall surface of the tire 1.
  • the tire shape inspection apparatus W is an inspection surface height which is information obtained by correcting the surface height distribution information obtained by the shape measurement process or a part of the surface height distribution information as necessary. Based on the distribution information, a shape defect inspection process on the surface of the tire 1 is executed.
  • the tire shape inspection device W includes a tire rotating machine 2, a sensor unit 3, a unit driving device 4, an encoder 5, an image processing device 6, a host computer 7, and the like.
  • the tire rotating machine 2 is a rotating device such as a motor that rotates the tire 1 that is the object of shape detection around the rotation shaft 1g.
  • the tire rotating machine 2 rotates the tire 1 at a rotation speed of 60 rpm.
  • the tire shape inspection device W detects the surface shape of the entire circumference range of the tread surface and the sidewall surface of the tire 1 by the sensor unit 3 to be described later during one second in which the tire 1 is rotated once.
  • the sensor unit 3 is a unit in which a light source that irradiates line light onto the surface of the rotating tire 1 and a camera that captures an image of the line light on the surface of the tire 1 are incorporated.
  • the two sensor units 3a and 3c used for measuring the shape of each of the two sidewall surfaces of the tire 1 and the one sensor unit 3b used for measuring the shape of the tread surface of the tire 1 are combined.
  • Three sensor units 3 are provided.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing the arrangement of devices included in the sensor unit 3.
  • the sensor unit 3 includes a light projecting device 10 that outputs a plurality of line lights, and a camera 20.
  • the X axis is the direction in contact with the circumference of the tire rotation at the shape detection position of the tire 1
  • the Z axis is the detection height direction (direction of the surface height to be detected) at the shape detection position of the tire 1
  • the Y axis is A direction perpendicular to the X axis and the Z axis is represented.
  • the Z axis is a coordinate axis representing the direction of the rotation axis 1g of the tire 1
  • the X axis is the radial direction of the tire 1 (the tire 1 is a coordinate axis representing a normal direction with respect to 1 rotation axis 1g.
  • the Z axis is a coordinate axis that represents the radial direction of the tire 1
  • the X axis is a coordinate axis that represents the direction of the rotation axis 1 g of the tire 1. .
  • the Y axis is a coordinate axis that represents the circumferential direction of the tire 1. Note that the correspondence relationship between the tire 1 and the coordinate axes can be changed according to the support mode of the camera 20.
  • the light projecting device 10 includes a plurality of (three in FIG. 2) line light sources 11 to 13, and the plurality of line light sources 11 to 13 cut one light on one line Ls on the surface of the tire 1.
  • a plurality of line lights are continuously irradiated from a direction different from the detection height direction (Z-axis direction) in the one line Ls (light cutting line) (end portions of adjacent line lights) Are arranged so as to overlap each other and irradiate one line light as a whole).
  • the camera 20 includes a camera lens 22 and an image sensor 21 (light receiving unit), and a plurality of line light images v ⁇ b> 1 irradiated to the surface (tread surface or sidewall surface) of the tire 1.
  • the light projecting device 10 is arranged such that the light cutting line is on one line Ls along the radial direction (Y-axis direction) of the tire 1 on the sidewall surface of the tire 1.
  • a plurality of line lights are continuously irradiated from a direction different from the detection height direction (Z-axis direction) in the one line Ls (light cutting line) so that (one light cutting line) is formed.
  • the light projecting device 10 has an optical cutting line formed on one line Ls along the direction orthogonal to the circumferential direction of the tire on the tread surface of the tire 1.
  • a plurality of line lights are continuously irradiated from a direction different from the detection height direction (Z-axis direction) in the one line Ls (light cutting line).
  • three lines of light are irradiated on each surface of the tire 1 (for each of the sensor units 3).
  • the light projecting device 10 and the camera 20 have a holding mechanism (not shown) that causes the principal rays (lights along the center line) of the plurality of line lights output from the line light sources 11 to 13 to be applied to the tire 1.
  • the field of view of the camera 20 is held so as to be regularly reflected with respect to the surface. Accordingly, the camera 20 captures a plurality of line light images in a direction in which the principal rays of the plurality of line lights are regularly reflected with respect to the surface of the tire 1 (an example of the imaging unit).
  • the amount of specularly reflected light is greater than that of scattered reflected light.
  • the surface of the tire It is possible to obtain a clear image of the line light irradiated on.
  • the unit driving device 4 (see FIG. 1) is a device that supports each sensor unit 3 movably by using a driving device such as a servo motor as a driving source, and positions each sensor unit 3 with respect to the tire 1. .
  • the unit driving device 4 sets each sensor unit 3 before the tire 1 is attached to and detached from the tire rotating machine 2 according to an operation on a predetermined operation unit or a control command from an external device. After positioning at a predetermined retreat position separated from the tire 1 and the new tire 1 is mounted on the tire rotating machine 2, each sensor unit 3 is positioned at a predetermined inspection position close to the tire 1.
  • the encoder 5 is a sensor that detects the rotation angle of the rotating shaft of the tire rotating machine 2, that is, the rotation angle of the tire 1. The detection signal is used to control the imaging timing of the camera provided in the sensor unit 3. Used for.
  • the shape measurement process by the light cutting method is executed, and the surface height distribution information (a set of surface height measurement values of the tire 1) as the measurement result is stored in the built-in frame memory.
  • the image processing device 6 is realized by, for example, a DSP (Digital Signal Processor).
  • DSP Digital Signal Processor
  • the surface height distribution information on the sidewall surface of the tire 1 is the first coordinate axis in which the surface height measurement value at each position over the range of 360 ° in the circumferential direction of the sidewall surface represents the radial direction of the tire 1.
  • the information is arranged in a two-dimensional coordinate system (here, the X axis) and a second coordinate axis (here, the Y axis) representing the circumferential direction of the tire 1.
  • the surface height distribution information on the tread surface of the tire 1 represents a direction in which the surface height measurement value at each position over a range of 360 ° in the circumferential direction of the tread surface is parallel to the rotation axis of the tire 1.
  • the range occupied by the surface height distribution information in the Y-axis direction (the direction of the second coordinate axis), that is, the coordinate range of the Y-axis corresponding to 360 ° in the circumferential direction of the tire 1 is referred to as an all-round range Wy. Called.
  • the coordinates at both ends (the start point coordinate and the end point coordinate in the Y-axis direction) in the entire circumference range Wy correspond to positions adjacent in the circumferential direction on the surface of the actual tire 1.
  • the surface height measurement value is considered to correspond to the luminance value of each pixel in the image data
  • the surface height distribution information can be handled on the image processing device 6 in the same way as monochrome image data. Therefore, the term “pixel” in the following is described as a term representing the position (coordinate) of each surface height measurement value in the coordinate system composed of the X axis and the Y axis. Note that uneven marks (characters, symbols, figures, etc.) are formed on the sidewall surface of the tire 1. Hereinafter, this mark is referred to as a display mark M (see FIG. 8). Furthermore, the image processing device 6 uses the surface height measurement value within the range where the display mark M to be excluded from the shape defect inspection target exists for the surface height distribution information of the sidewall surface of the tire 1.
  • Surface height distribution information correction processing for replacing with an interpolation value that changes gradually is executed. Then, the information on the sidewall surface obtained by the surface height distribution information correction process and the surface height distribution information of the tread surface of the tire 1 are transmitted to the host computer 7 as the surface height distribution information for inspection. Is done.
  • the host computer 7 includes a computer main body 71, an operation unit 72, and a display device 73.
  • the computer main body 71 is a main body of a personal computer or the like provided with a CPU that is a processor for performing various data processing, a data storage unit such as a hard disk drive, and the like.
  • the operation unit 72 is an operation unit for inputting information such as a keyboard and a mouse.
  • the display device 73 is a display such as a liquid crystal display device or a CRT display for displaying character information or image information.
  • the CPU in the computer main body 71 executes various programs and outputs calculation results by executing a program stored in a memory in advance.
  • the host computer 7 executes a shape defect inspection process based on the inspection surface height distribution information of each surface of the tire 1 acquired from the image processing device 6.
  • this shape defect inspection process it is determined whether the inspection surface height distribution information of each surface of the tire 1 satisfies an allowable condition set in advance for each surface of the tire 1, and the determination result is determined in advance. Is displayed on the display unit or output as a predetermined control signal.
  • FIG. 3 Before the processing shown in FIG. 3 is executed, the shape measurement processing is executed as described above, and the surface height distribution information about the sidewall surface of the sample of the tire 1 is obtained from the frame of the image processing device 6. Assume that it is stored in memory. S1, S2,... Shown below represent identification codes of processing procedures (steps).
  • the process shown in FIG. 3 is a process executed on the surface height distribution information obtained from a tire sample prepared in advance for each type of tire to be inspected. That is, the processing of steps S1 to S17 shown in FIG. 3 is executed only for one sample tire determined for each type of tire to be inspected.
  • Step S1 the image processing device 6 executes a measurement value normalization step (S1) for the surface height distribution information of the sidewall surface. Specifically, the image processing device 6 converts the surface height measurement value in the surface height distribution information into an average value of the surface height measurement values for one line for each line in the Y-axis direction. In response, normalization is performed, and the normalized surface height distribution information is stored in a built-in frame memory.
  • the normalized value is, for example, a value obtained by subtracting the average value from each surface height measurement value.
  • the image processing device 6 When the surface height distribution information includes a provisional measurement value (for example, zero) for a position where a light cutting line with a predetermined luminance or higher is not detected, the image processing device 6 The average value of the surface height measurement values is calculated excluding the temporary measurement values. Further, the image processing device 6 is configured such that for each line in the Y-axis direction, the provisional measurement value included in the one line is an interpolated value based on another measurement value, for example, an average value of the surface height measurement values.
  • the normalized value obtained by the process of step S1 is surface height information from which a curved component in the radial direction (X-axis direction) that is the original shape of the sidewall surface of the tire 1 is removed.
  • the image processing device 6 uses the surface height distribution information obtained by normalizing the surface height measurement value in the measurement value normalization step (S1) for the processes in steps S2 to S15 described below. Are stored in the memory and transmitted to the host computer 7.
  • Step S2 the image processing device 6 performs a two-dimensional Sobel filter process on the surface height distribution information in which the surface height measurement value is normalized in the measurement value normalization step (S1), A filtering step of storing the gradient value distribution information as the processing result in the built-in frame memory is executed (S2).
  • the Sobel filter processing is predetermined according to the position for each of a predetermined number of pixel groups (normalized surface height measurement values) including a certain target pixel and surrounding pixels. This is a process of summing the results of multiplying the coefficients.
  • the above-described multiplication of the count and the sum of the multiplication results are performed using two coefficient matrices corresponding to the X-axis direction and the Y-axis direction, respectively.
  • the square root is calculated as the processing result.
  • a processing result having a higher value can be obtained as the gradient of the surface height of the sidewall surface is larger.
  • the processing result of each pixel by the two-dimensional Sobel filter processing is referred to as a gradient value
  • the set of gradient values of each pixel in the XY coordinate system is referred to as gradient value distribution information. Since the two-dimensional Sobel filter process is well known, detailed description thereof is omitted here.
  • the coordinates (Y coordinate) of both ends of the entire circumference range Wy are adjacent in the Y-axis direction so that the gradient values can be obtained for pixels near both ends of the entire circumference range Wy.
  • Sobel filter processing is executed on the premise that the coordinates are to be processed. In the two-dimensional Sobel filter processing in the tire shape inspection, nine pixel groups consisting of the target pixel and the surrounding eight pixels, or 25 pixel groups consisting of the nine pixel groups and the surrounding 16 pixels. The gradient value of the target pixel is calculated based on the value of.
  • Step S3 Subsequently, the image processing device 6 performs a binarization process on the gradient value distribution information, and stores the binary distribution information as a result of the process in the frame memory (S3). ).
  • an ON value for example, 1 is set for a pixel whose pixel value (the gradient value) is equal to or greater than a preset threshold value, and an OFF value (for example, 0 for other pixels). ) Is set.
  • steps S2 and S3 detect the edges of the display mark M having irregularities by two-dimensional edge detection processing (two-dimensional Sobel filter processing and binarization processing) on the surface height distribution information, It is an example of the two-dimensional edge detection process which memorize
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the binary distribution information related to the sidewall surface obtained by the process of step S3 as an image.
  • Step S4 the image processing apparatus 6 performs a predetermined correction process on the binary distribution information, and stores the corrected information (corrected binary distribution information) in the frame memory.
  • FIG. 5 is a diagram showing, as an image, corrected binary distribution information obtained by performing expansion processing on the binary image information imaged in FIG.
  • a known isolated point removal process is performed before the expansion process so that noise caused by small deposits or small protrusions on the sidewall surface is not enlarged by the expansion process. It is possible to do it.
  • Step S5 the image processing device 6 performs a labeling process on the corrected binary distribution information obtained by the process of step S4, and stores the label distribution information as a result of the process in the frame memory. Is executed (S5).
  • step S5 as in step S2, the labeling process is executed on the assumption that the coordinates (Y coordinate) at both ends of the entire circumference range Wy are adjacent in the Y-axis direction. .
  • step S4 the binary distribution information correction step in step S4 is omitted, and in step S5, a labeling process is performed on the binary distribution information before correction obtained by the process in step S3.
  • Step S6 the image processing device 6 detects a fillet coordinate of the label value for each label value in the label distribution information obtained by the process of step S5 and stores it in a predetermined memory built therein. Is executed (S6).
  • the fillet coordinates are coordinates that represent a rectangular range that encloses pixel groups (connected pixels) having the same label value with a minimum range.
  • Steps S7 to S14 the image processing device 6 sets the coordinates of the mask range including the range where the display mark M exists based on the fillet coordinates of the label value obtained in step S6, and the memory incorporating the coordinates.
  • the mask range setting process to be stored in is executed (S7 to S14).
  • the mask range is a range surrounding a pixel group for each pixel group for which the same label value is set in the label distribution information.
  • the contents of the mask range setting step will be described in detail.
  • Step S7 First, for each label value in the label distribution information, the image processing device 6 determines the pattern of the range of label values in the Y-axis direction (circumferential direction) based on the fillet coordinates of the label values (that is, connected pixels). Is determined to be one of the three types of predetermined presence patterns, and a label presence pattern determination step of storing the determination result in the built-in memory is executed (S7).
  • the three types of presence patterns are the following three patterns P1 to P3.
  • FIG. 6 shows images corresponding to the patterns P1 to P3.
  • the first is a circulation pattern P1 (corresponding to the first existence pattern) in which a label value exists continuously over the entire circumference range Wy.
  • the separation pattern P2 (labeled 2nd) is present in which the label value is separated into a region including the start end (one end) and a region including the end (the other end) of the entire circumference range Wy.
  • An example of an existence pattern The third is a normal pattern P3 (corresponding to the third existence pattern) that is in a state other than the circulation pattern and the separation pattern.
  • the image processing apparatus 6 determines whether or not the start end and end of the range represented by the fillet coordinates in the Y-axis direction match the start end and end of the all-around range Wy for a certain label value, respectively. To do.
  • the image processing device 6 determines whether or not the target label value exists in both of the ranges obtained by dividing the entire circumference range Wy into two equal parts. As a result of the determination, when the target label value exists in both ranges, the image processing device 6 determines that the target label value is the circulation pattern, and otherwise, the separation pattern It is determined that Further, when the start end and the end in the Y-axis direction of the range represented by the fillet coordinates of the target label value do not coincide with the start end and the end of the all-around range Wy, the image processing device 6 The label value to be determined is the normal pattern.
  • Step S8 the image processing device 6 sets (selects) X-axis coordinates one by one, and from the label distribution information stored in the frame memory, one line in the Y-axis direction in the set X-axis coordinates. Is sampled (selected) as information used in the mask range setting process (S8). Thereafter, the image processing apparatus 6 executes the processes of steps S9 to S14 described later every time the label value information for one line in the Y-axis direction is sampled.
  • the X-axis coordinates set for the sampling are all coordinates (pixels) in a range occupied by the surface height distribution information in the X-axis direction or predetermined according to the spatial resolution required for the shape defect inspection. It can be considered that some coordinates (pixels) are thinned out at intervals. Within the range of spatial resolution allowed for shape defect inspection, it is preferable that the setting interval of the X-axis coordinates is larger because the calculation load can be suppressed.
  • the image processing device 6 determines the presence pattern discrimination result for each label value existing on that line and the position of the label value.
  • the mask range setting step for setting the mask range coordinates for one line in the Y-axis direction and storing the coordinates in the built-in memory is executed (S9 to 12, S13 or S14). Specific examples thereof will be described below.
  • Steps S9 to S12 First, when the presence pattern (discrimination result) of the target label value is the circulation pattern P1 (first presence pattern), the image processing device 6 counts the number of label values for the target label value. Then, it is determined whether or not the number is equal to or larger than a preset number (set number) (S10). If it is determined that the number of the label values of interest is equal to or greater than the set number, the image processing device 6 performs the entire sampling for one line in the Y-axis direction that is being sampled at that time (the entire circumference range). Wy) is set to the mask range (S11).
  • the image processing device 6 determines the target label value for one line in the Y-axis direction sampled at that time. Only the position where is present is set as the mask range (S12).
  • the image processing device 6 sets the entire circumference range Wy for the target label value.
  • a range from each end position of the entire circumference range Wy to the position of the target label value farthest from the position (start end position or end position) is set as the mask range (S13). ). That is, in the range from the start position to the intermediate position of the entire circumference range Wy, a range starting from the start position and ending at the position of the target label value closest to the intermediate position is set as the mask range.
  • a range starting from the position of the target label value closest to the intermediate position and having the end position as the end point is also set as the mask range.
  • Step S14 Further, when the presence pattern (discrimination result) of the target label value is the normal pattern P3, the image processing device 6 sets a range over the entire position where the target label value exists as the mask range ( S14). That is, a range in which the position of the target label value closest to the start position of the entire circumference range Wy is a start point and the position of the target label value closest to the end position of the entire periphery range Wy is an end point is Set as mask range.
  • the processing of steps S9 to S14 shown above is executed for each sampled label value on one line in the Y-axis direction, and a range obtained by ORing the mask ranges set for each label value is It is set as the final mask range in one line.
  • Step S15 Thereafter, the image processing device 6 performs control so that the processes of steps S8 to S14 described above are repeated until sampling (S8) for all coordinates of the X axis is completed (S15). Thereby, the coordinate information of all the said mask ranges regarding the sidewall surface of the sample of the tire 1 is obtained. Then, the image processing device 6 transfers the coordinate information of all the mask ranges related to the sidewall surface of the sample of the tire 1 to the host computer 7 that executes shape defect inspection processing using the coordinate information. As described above, the image processing device 6 automatically detects the position of the display mark M, which is an uneven mark, based on the surface height distribution information obtained from the sample of the tire 1 (S2 to S2).
  • Steps S2 to S15 executed by the image processing device 6 are an example of the mask range automatic setting step.
  • the image processing apparatus 6 is an example of a processor.
  • Step S16 the above-described mask range automatic setting process (S2 to S15) as described above automatically and without any exception ensures that the mask range surrounding the display mark M is automatically detected for all types of tires 1 having various surface shapes. It is very difficult to set up. Therefore, the host computer 7 executes processing for correcting the coordinate information of the mask range automatically set in the mask range automatic setting step (S2 to S15) in accordance with the operation of the operator. That is, the host computer 7 which has obtained the normalized surface height distribution information and the mask range coordinate information executes the following mask range manual correction processing and collation data designation processing (S16). ). In the following description, the surface height distribution information obtained from the sample of the tire 1 is referred to as sample surface shape information.
  • This sample surface shape information is the normalized surface height distribution information transmitted from the image processing device 6 to the host computer 7 in step S1.
  • the mask range manual correction process is a process of executing the following image output process and mask range change process in parallel.
  • the image output process is a process in which the surface shape image of the sidewall surface of the tire 1 based on the sample surface shape information and the mask range image based on the coordinate information of the mask range are displayed on the display device 73 in a superimposed manner.
  • the mask range changing process is a process of changing (correcting) the coordinate information of the mask range in accordance with an operation input through the operation unit 72.
  • FIG. 10 to 13 are first to fourth examples of display screens of the display device 73 by the image output process.
  • FIG. 11 is an enlarged view of a part of the display screen.
  • the host computer 7 causes the display device 73 to display a surface shape image g1 based on the sample surface shape information and a mask range image g2 based on the coordinate information of the mask range in an overlapping manner.
  • the surface shape image g1 is, for example, an image in which the brightness of the corresponding pixel is different or the display color is different according to the size of the surface height measurement value in the sample surface shape information.
  • the mask range image g2 is, for example, an image of a frame line that forms an outline of the mask range, an image in which the mask range is filled with a predetermined color, or the like.
  • the mask range image g2 shown in FIG. 10 is an image in which a frame line forming the outline of the mask range is displayed with a broken line.
  • the operator of the host computer 7 can visually check the automatically set mask range on the surface shape image g1 of the tire sidewall surface.
  • the host computer 7 overlaps the surface shape image g1 with a cursor image g3 whose display position moves in response to an operation input to the operation unit 7 in the image output process. It is displayed on the display device 73. For example, the host computer 7 moves the display position of the cursor image g3 according to the operation of the mouse in the operation unit 7.
  • the host computer 7 changes the coordinate information of the mask range for the coordinates corresponding to the display position of the cursor image g3 in the mask range changing process.
  • the host computer 7 selects the mask range corresponding to the display position of the cursor image g3, and designates information on the selected mask range through an operation on the operation unit 72. Execute the process to add the changed.
  • the host computer 7 executes processing for canceling the selected mask range, processing for expanding the selected mask range, processing for compressing the selected mask range, and the like.
  • canceling the mask range means that the corresponding range is not excluded from the target of the shape defect inspection process.
  • the erroneous mask range is automatically set in a portion other than the display mark M due to, for example, the sample of the tire 1 having a shape defect on its sidewall surface, the mask The range setting can be canceled.
  • the host computer 7 sets the mask range only for the range that overlaps the range specified by the movement operation of the cursor image g3 among the already set mask ranges.
  • the process of canceling is also executed. Thereby, for example, on the sidewall surface of the sample of the tire 1, the mask range is automatically set in a range wider than the range that should be originally set due to the proximity of the display mark M and the shape defect. When set, the setting can be canceled for an extra part of the mask range.
  • the host computer 7 also executes a process of setting a range other than the range specified by the movement operation of the cursor image g3 as the mask range.
  • the surface height distribution information includes information on a portion other than the sidewall surface such as a tire tread surface or a rim portion
  • the extra portion from the range to be inspected. Can be excluded.
  • the manual operation in the mask range changing process only needs to be performed on a portion of the mask range that is automatically set. Therefore, the manual operation in the mask range changing process is much simpler than the operation of manually setting the mask range one by one for all of the many uneven marks present on the sidewall surface. Work.
  • the host computer 7 also executes the collation data designation process in conjunction with the mask range manual correction process.
  • the collation data designation process includes a part of the surface height measurement value of the surface height distribution information about the sample of the tire 1 and coordinates of the measurement value. This is a process of identifying collation data as information and recording the collation data in the data storage section in the computer main body 7.
  • the surface height measurement value included in the verification data is an example of the registered surface shape information.
  • the host computer 7 uses the specific coordinates of one or more specific coordinates in the X-axis direction specified by the movement operation of the cursor image g3 and the determination operation of the movement destination.
  • the surface height measurement value and its coordinates for one line in each of the Y-axis directions are recorded in the data storage unit as the verification data.
  • the specific coordinates are referred to as collation position coordinates.
  • the surface height measurement value for one line in the Y-axis direction means the surface height measurement value over the entire Y-axis direction.
  • a dashed-dotted line shown in FIG. 13 is a line displayed on the display device 73 so as to overlap the surface shape image g1, and represents the arrangement position of the surface height measurement values included in the verification data.
  • the verification data data of a characteristic uneven portion on the sidewall surface of the tire 1 is designated.
  • the collation data is used for detecting a deviation between the coordinate system of the coordinate information of the mask range and the coordinate system of the surface height distribution information obtained for each tire 1 to be inspected.
  • the example shown in FIG. 13 is an example in which one set or a plurality of sets of data for one line in the Y-axis direction are set as the verification data.
  • the collation data may be all of the surface height distribution information about the sample of the tire 1 or data in a part of a two-dimensional area designated by an operation input.
  • Step S17 the host computer 7 indicates the type of the tire 1 by using the corrected mask range coordinate information and the verification data obtained by the mask range manual correction processing and the verification data designation processing (S16).
  • the data is recorded in the data storage unit of the computer main body 71 in association with the identification code (S17). Thereby, the mask range setting process ends.
  • Step S21 First, the image processing device 6 executes the measurement value normalization step (S1) for the surface height distribution information of the sidewall surface, as in step S1 described above.
  • the image processing device 6 includes the surface height distribution information obtained for each tire 1 to be inspected and the coordinate information of the mask range obtained from the sample of the tire 1 obtained from the host computer 7.
  • difference of a coordinate system between is performed (S22, coordinate system shift
  • the surface height distribution information obtained for each tire 1 to be inspected is referred to as inspection surface shape information.
  • the tire 1 to be inspected and the sample of the tire 1 that is the object from which the coordinate information of the mask range used for the inspection is obtained are the same type of tire.
  • the host computer 7 determines the coordinate information of the mask range obtained from the tire 1 of the same type as the tire 1 to be inspected based on the identification code indicating the type of the tire 1 and the reference Data is searched, and the search result is delivered to the image processing device 6.
  • the image processing apparatus 6 determines the surface height measurement value for one line in the Y-axis direction and the Y-axis in the verification data at the verification position coordinates in the X-axis direction in the inspection surface shape information.
  • the surface height measurement value for one direction line is collated while shifting the position in the Y-axis direction, and the shift width when the difference between them is minimized is detected as the deviation of the coordinate system in the Y-axis direction. To do.
  • the shift width when the sum of the differences in each group is minimized is the Y-axis direction. Is detected as a shift of the coordinate system. Then, the image processing device 6 corrects the coordinate information of the mask range so that the deviation of the coordinate system detected in step S22 is eliminated (S23).
  • the image processing device 6 executes a mask range interpolation step (S24) shown below.
  • the image processing device 6 first calculates the surface in the mask range from the surface height measurement value outside the mask range in the surface shape information for inspection for each line in the Y-axis direction. Calculate the interpolated value of the height measurement value.
  • This interpolation value is a slowly changing value, and a linear interpolation value is a typical example, but it may be a quadratic curve interpolation value or the like.
  • the image processing device 6 measures the surface height measurement value within the mask range in the surface shape information for inspection stored in the frame memory for each line in the Y-axis direction.
  • the value is replaced with an interpolated value and stored in the frame memory.
  • the inspection surface shape information after the interpolation processing that is, the inspection surface shape information after the processing for replacing the surface height measurement value in the mask range with the interpolation value is performed. It is used for shape defect inspection processing by the computer 7.
  • the said host computer 7 performs the shape defect inspection process of the sidewall surface of the tire 1 according to a predetermined rule using the said surface shape information for an inspection after an interpolation process (S25).
  • the host computer 7 obtains information on measurement values for one line in the Y-axis direction (partially including the interpolation value) from the surface shape information for inspection after interpolation processing. Sampling (selection) as a target. Then, the host computer 7 calculates, for example, a first index value shown below as an index value of a local uneven defect (the bulge or the dent).
  • low-pass filter processing by FFT of a predetermined order for example, 50th order or less is performed on the measurement value for one line in the Y-axis direction. Then, with respect to the measurement value after the low-pass filter processing, the maximum of the measurement value within the range of the window while scanning the window with an angle range of about 7 ° as compared to the angle range of 360 ° of the entire measurement value. The difference between the value and the minimum value is calculated, and this is used as the first index value. When the first index value is greater than a predetermined value, it is determined that the tire has a shape defect.
  • a predetermined order for example, 50th order
  • the host computer 7 calculates, for example, the following second index value as an index value for a defect inspection (referred to as a runout inspection) of a gentle unevenness change on the entire circumference of the tire.
  • a runout inspection a defect inspection
  • low-pass filter processing by FFT of a predetermined order for example, 15th order
  • the difference between the maximum value and the minimum value in the entire measurement value after the low-pass filter processing is calculated, and this is used as the second index value.
  • the second index value is greater than a predetermined value, it is determined that the tire has a shape defect.
  • the specified line in the inspection surface shape information Only the process of step S25 is executed.
  • the inspection target area may be specified in the same manner as the specification of the verification data (see FIG. 13).
  • FIG. 6 is a view showing an example of the mask range set based on the corrected binary distribution information imaged in FIG. 5 by the processing of steps S8 to S16 as a binary image.
  • the white part is the mask range.
  • a well-known Sobel filter process is performed on the normalized surface height distribution information, which is two-dimensional information, with the two-dimensional information (S2). Thereby, even if the edge part (contour part) of the said display mark M is extended and formed in which direction in a two-dimensional coordinate, the edge part is detected reliably.
  • the labeling process (S5) sets the same label value for each edge portion of the series of display marks M isolated from the other, and the shape defect is determined based on the fillet coordinates (for each same label value) of the edge portion.
  • the mask range to be excluded from the inspection target is set (S6 to S14). Thereby, the measurement value of the non-protruding portion located within the outline of the display mark M is also excluded from the object of the shape defect inspection, and it can be avoided that the non-protruding portion is erroneously detected as the shape defect portion.
  • the inside of the outline of the display mark M representing the characters “A”, “B”, “W”, etc. is set as the mask range.
  • the measured value within the mask range in the surface shape information for inspection is replaced with the interpolated value that gradually changes (S24). Therefore, even if the shape defect inspection process is executed with the same algorithm regardless of the presence or absence of the mask range, it is possible to avoid erroneous detection that the shape in the mask range is a shape defect portion. That is, in the step S24, the surface height measurement value in a range corresponding to the coordinate information of the mask range in the inspection surface shape information is replaced with an interpolation value based on the surface height measurement value other than the range. It is.
  • step S24 the surface height in a range corresponding to the coordinate information of the mask range in the inspection surface shape information is corrected after correcting the shift of the coordinate system by the replacement process with the interpolation value.
  • inspection exclusion process which excludes a measured value from the object of a shape defect inspection process.
  • the mask range is set for each line in the Y-axis direction based on the fillet coordinates of the label value by the processing of steps S8 to S14 shown in FIG.
  • the labeling process may be performed without the assumption that the coordinates (Y coordinates) at both ends of the entire circumference range Wy are adjacent coordinates in the Y-axis direction.
  • the tire shape inspection apparatus W may perform the processing of steps S2 to S15 with a high calculation load for one sample for each type of tire 1. Further, the processing of steps S21 to S25 executed for each tire 1 to be inspected is processing with a relatively low calculation load by the processor, and can be executed at high speed even by a practical processor. Further, the tire shape inspection apparatus W performs the steps S16 and S17, and visually confirms the mask range automatically set on the surface shape image g1 of the sidewall surface, and determines the mask range. Correction can be made by a very simple manual operation. Therefore, the correct mask range can be reliably set for many types of tires having various surface shapes.
  • the tire shape inspection apparatus W inspects the shape defect of the sidewall surface of the tire 1 on which the uneven display mark M is formed, the display mark M is formed from the surface height measurement value. It is possible to execute a process for reliably and mistakenly measuring a measured value within a certain range at high speed. As a result, according to the tire shape inspection apparatus W, a correct shape defect inspection can be performed in a short time.
  • the embodiment described above is an embodiment in which the processing of steps S1 to S17 and steps S21 to S25 are shared and executed by the image processing apparatus 6 and the host computer 7 which are examples of processors. .
  • the processing of steps S1 to S17 and steps S21 to S25 are shared and executed by the image processing apparatus 6 and the host computer 7 which are examples of processors.
  • the host computer 7 which are examples of processors.
  • the processes of steps S1 to S17 and steps S21 to S25 are shared and executed by three or more processors is also conceivable.
  • the tire shape inspection apparatus W according to the second aspect of the present invention captures an image of line light irradiated on the surface of the rotating tire 1 with a camera, and performs shape detection by a light cutting method based on the captured image, thereby the tire 1
  • a shape measurement process is performed to measure the surface height distribution.
  • surface height distribution information representing the distribution of surface height measurement values at each position over a range of 360 ° in the circumferential direction of the surface of the tire 1 is obtained.
  • the measurement target of the surface height distribution information is the tread surface and the sidewall surface of the tire 1.
  • the tire shape inspection apparatus W is an inspection surface height which is information obtained by correcting the surface height distribution information obtained by the shape measurement process or a part of the surface height distribution information as necessary. Based on the distribution information, a shape defect inspection process on the surface of the tire 1 is executed.
  • the tire shape inspection apparatus W includes a tire rotating machine 2, a sensor unit 3, a unit driving apparatus 4, an encoder 5, an image processing apparatus 6, a host computer 7, and the like.
  • the tire rotating machine 2 is a rotating device such as a motor that rotates the tire 1 that is the object of shape detection around the rotation shaft 1g.
  • the tire rotating machine 2 rotates the tire 1 at a rotation speed of 60 rpm.
  • the tire shape inspection device W detects the surface shape of the entire circumference range of the tread surface and the sidewall surface of the tire 1 by the sensor unit 3 to be described later during one second in which the tire 1 is rotated once.
  • the sensor unit 3 is a unit in which a light source that irradiates line light onto the surface of the rotating tire 1 and a camera that captures an image of the line light on the surface of the tire 1 are incorporated.
  • the two sensor units 3a and 3c used for measuring the shape of each of the two sidewall surfaces of the tire 1 and the one sensor unit 3b used for measuring the shape of the tread surface of the tire 1 are combined.
  • Three sensor units 3 are provided.
  • FIG. 15 is a diagram schematically illustrating the arrangement of devices included in the sensor unit 3.
  • the sensor unit 3 includes a light projecting device 10 that outputs a plurality of line lights, and a camera 20.
  • the X axis is the direction in contact with the circumference of the tire rotation at the shape detection position of the tire 1
  • the Z axis is the detection height direction (direction of the surface height to be detected) at the shape detection position of the tire 1
  • the Y axis is A direction perpendicular to the X axis and the Z axis is represented.
  • the Z axis is a coordinate axis representing the direction of the rotation axis 1g of the tire 1
  • the X axis is the radial direction of the tire 1 (the tire 1 is a coordinate axis representing a normal direction with respect to 1 rotation axis 1g.
  • the Z axis is a coordinate axis that represents the radial direction of the tire 1
  • the X axis is a coordinate axis that represents the direction of the rotation axis 1 g of the tire 1. .
  • the Y axis is a coordinate axis that represents the circumferential direction of the tire 1. Note that the correspondence relationship between the tire 1 and the coordinate axes can be changed according to the support mode of the camera 20.
  • the light projecting device 10 includes a plurality of (three in FIG. 15) line light sources 11 to 13, and the plurality of line light sources 11 to 13 cuts one light beam on one line Ls on the surface of the tire 1.
  • a plurality of line lights are continuously irradiated from a direction different from the detection height direction (Z-axis direction) in the one line Ls (light cutting line) (end portions of adjacent line lights) Are arranged so as to overlap each other and irradiate one line light as a whole).
  • the camera 20 includes a camera lens 22 and an image sensor 21 (light receiving unit), and a plurality of line light images v ⁇ b> 1 irradiated to the surface (tread surface or sidewall surface) of the tire 1.
  • the light projecting device 10 performs light cutting on one line Ls along the radial direction (Y-axis direction) of the tire 1 on the sidewall surface of the tire 1.
  • a plurality of line lights are continuously irradiated from a direction different from the detection height direction (Z-axis direction) in the one line Ls (light cutting line). .
  • the light projecting device 10 has an optical cutting line formed on one line Ls along the direction orthogonal to the circumferential direction of the tire on the tread surface of the tire 1.
  • a plurality of line lights are continuously irradiated from a direction different from the detection height direction (Z-axis direction) in the one line Ls (light cutting line).
  • three lines of light are irradiated on each surface of the tire 1 (for each of the sensor units 3).
  • the light projecting device 10 and the camera 20 have a holding mechanism (not shown) that causes the principal rays (lights along the center line) of the plurality of line lights output from the line light sources 11 to 13 to be applied to the tire 1.
  • the field of view of the camera 20 is held so as to be regularly reflected with respect to the surface. Accordingly, the camera 20 captures a plurality of line light images in a direction in which the principal rays of the plurality of line lights are regularly reflected with respect to the surface of the tire 1 (an example of the imaging unit).
  • the amount of specularly reflected light is greater than that of scattered reflected light.
  • the surface of the tire It is possible to obtain a clear image of the line light irradiated on.
  • the unit driving device 4 (see FIG. 14) is a device that supports each sensor unit 3 movably using a driving device such as a servomotor as a driving source, and positions the position of each sensor unit 3 with respect to the tire 1. .
  • the unit driving device 4 sets each sensor unit 3 before the tire 1 is attached to and detached from the tire rotating machine 2 according to an operation on a predetermined operation unit or a control command from an external device. After positioning at a predetermined retreat position separated from the tire 1 and the new tire 1 is mounted on the tire rotating machine 2, each sensor unit 3 is positioned at a predetermined inspection position close to the tire 1.
  • the encoder 5 is a sensor that detects the rotation angle of the rotating shaft of the tire rotating machine 2, that is, the rotation angle of the tire 1. The detection signal is used to control the imaging timing of the camera provided in the sensor unit 3. Used for.
  • the shape measurement process by the light cutting method is executed, and the surface height distribution information (a set of surface height measurement values of the tire 1) as the measurement result is stored in the built-in frame memory.
  • the image processing device 6 is realized by, for example, a DSP (Digital Signal Processor).
  • DSP Digital Signal Processor
  • the surface height distribution information on the sidewall surface of the tire 1 is the first coordinate axis in which the surface height measurement value at each position over the range of 360 ° in the circumferential direction of the sidewall surface represents the radial direction of the tire 1.
  • the information is arranged in a two-dimensional coordinate system (here, the X axis) and a second coordinate axis (here, the Y axis) representing the circumferential direction of the tire 1.
  • the surface height distribution information on the tread surface of the tire 1 represents a direction in which the surface height measurement value at each position over a range of 360 ° in the circumferential direction of the tread surface is parallel to the rotation axis of the tire 1.
  • the range occupied by the surface height distribution information in the Y-axis direction (the direction of the second coordinate axis), that is, the coordinate range of the Y-axis corresponding to 360 ° in the circumferential direction of the tire 1 is referred to as an all-round range Wy. Called.
  • the coordinates at both ends (the start point coordinate and the end point coordinate in the Y-axis direction) in the entire circumference range Wy correspond to positions adjacent in the circumferential direction on the surface of the actual tire 1.
  • the surface height measurement value is considered to correspond to the luminance value of each pixel in the image data
  • the surface height distribution information can be handled on the image processing device 6 in the same way as monochrome image data. Therefore, the term “pixel” in the following is described as a term representing the position (coordinate) of each surface height measurement value in the coordinate system composed of the X axis and the Y axis. Note that uneven marks (characters, symbols, figures, etc.) are formed on the sidewall surface of the tire 1. Hereinafter, this mark is referred to as a display mark M (see FIG. 8). Furthermore, the image processing device 6 uses the surface height measurement value within the range where the display mark M to be excluded from the shape defect inspection target exists for the surface height distribution information of the sidewall surface of the tire 1.
  • Surface height distribution information correction processing for replacing with an interpolation value that changes gradually is executed. Then, the information on the sidewall surface obtained by the surface height distribution information correction process and the surface height distribution information of the tread surface of the tire 1 are transmitted to the host computer 7 as the surface height distribution information for inspection. Is done.
  • the host computer 7 is a computer including a CPU and its peripheral devices, and the CPU executes various programs and output of calculation results by executing a program stored in a memory in advance. Specifically, the host computer 7 executes a shape defect inspection process based on the inspection surface height distribution information of each surface of the tire 1 acquired from the image processing device 6. In this shape defect inspection process, it is determined whether the inspection surface height distribution information of each surface of the tire 1 satisfies an allowable condition set in advance for each surface of the tire 1, and the determination result is determined in advance. Is displayed on the display unit or output as a predetermined control signal.
  • the image processing device 6 executes a measurement value normalizing step (S31) for the surface height distribution information of the sidewall surface. Specifically, the image processing device 6 converts the surface height measurement value in the surface height distribution information into an average value of the surface height measurement values for one line for each line in the Y-axis direction. In response, normalization is performed, and the normalized surface height distribution information is stored in a built-in frame memory.
  • the normalized value is, for example, a value obtained by subtracting the average value from each surface height measurement value.
  • the normalized value obtained by the process of step S31 is surface height information from which a curved component in the radial direction (X-axis direction) that is the original shape of the sidewall surface of the tire 1 is removed.
  • the ideal shape in the radial direction of the sidewall surface assuming that there is no display mark M is set in advance, and a value obtained by subtracting the value of the ideal shape from each of the surface height measurement values is a value after normalization. This is also possible.
  • Step S32 the image processing device 6 performs a two-dimensional Sobel filter process on the surface height distribution information in which the surface height measurement value is normalized in the measurement value normalization step (S31), A filtering step of storing the gradient value distribution information as the processing result in the built-in frame memory is executed (S32).
  • the Sobel filter processing is predetermined according to the position for each of a predetermined number of pixel groups (normalized surface height measurement values) including a certain target pixel and surrounding pixels. This is a process of summing the results of multiplying the coefficients.
  • the above-described multiplication of the count and the sum of the multiplication results are performed using two coefficient matrices corresponding to the X-axis direction and the Y-axis direction, respectively.
  • the square root is calculated as the processing result.
  • a processing result having a higher value can be obtained as the gradient of the surface height of the sidewall surface is larger.
  • the processing result of each pixel by the two-dimensional Sobel filter processing is referred to as a gradient value
  • the set of gradient values of each pixel in the XY coordinate system is referred to as gradient value distribution information. Since the two-dimensional Sobel filter process is well known, detailed description thereof is omitted here.
  • the coordinates (Y coordinates) of both ends of the entire circumference range Wy are adjacent in the Y-axis direction so that the gradient values can be obtained for pixels near both ends of the entire circumference range Wy.
  • Sobel filter processing is executed on the premise that the coordinates are to be processed.
  • nine pixel groups consisting of the target pixel and the surrounding eight pixels, or 25 pixel groups consisting of the nine pixel groups and the surrounding 16 pixels.
  • the gradient value of the target pixel is calculated based on the value of.
  • Step S33 Subsequently, the image processing device 6 performs a binarization process on the gradient value distribution information and stores the binary distribution information as a result of the process in the frame memory (S33). ).
  • an ON value for example, 1 is set for a pixel whose pixel value (the gradient value) is equal to or greater than a preset threshold value, and an OFF value (for example, 0 for other pixels). ) Is set.
  • Steps S32 and S33 detect the edge of the display mark M with unevenness by two-dimensional edge detection processing (two-dimensional Sobel filter processing and binarization processing) on the surface height distribution information, It is an example of the two-dimensional edge detection process which memorize
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the binary distribution information related to the sidewall surface obtained by the process of step S33 as an image.
  • Step S34 the image processing device 6 performs a predetermined correction process on the binary distribution information and stores the corrected information (corrected binary distribution information) in the frame memory.
  • FIG. 5 is a diagram showing, as an image, corrected binary distribution information obtained by performing expansion processing on the binary image information imaged in FIG.
  • a known isolated point removal process is performed before the expansion process so that noise caused by small deposits or small protrusions on the sidewall surface is not enlarged by the expansion process. It is possible to do it.
  • Step S35 the image processing device 6 performs a labeling process on the corrected binary distribution information obtained by the process of step S34, and stores the label distribution information as a result of the process in the frame memory. Is executed (S35).
  • step S35 as in step S32 described above, the labeling process is executed on the assumption that the coordinates (Y coordinates) at both ends of the entire circumference range Wy are adjacent in the Y-axis direction. .
  • step S34 the binary distribution information correction step in step S34 is omitted, and in step S35, a labeling process is performed on the binary distribution information before correction obtained by the process in step S33.
  • Step S36 the image processing device 6 detects a fillet coordinate of the label value for each label value in the label distribution information obtained by the process of step S35 and stores it in a predetermined memory built therein. Is executed (S36).
  • the fillet coordinates are coordinates that represent a rectangular range that encloses pixel groups (connected pixels) having the same label value with a minimum range.
  • Steps S37 to S44 the image processing device 6 sets the coordinates of the mask range including the range where the display mark M exists based on the fillet coordinates of the label value obtained in step S36, and the memory incorporating the coordinates.
  • the mask range setting process to be stored in is executed (S37 to S44).
  • the mask range is a range surrounding a pixel group for each pixel group for which the same label value is set in the label distribution information.
  • the contents of the mask range setting step will be described in detail.
  • Step S37 First, for each label value in the label distribution information, the image processing device 6 determines the pattern of the label value existing range in the Y-axis direction (circumferential direction) based on the fillet coordinates of the label value (that is, connected pixels). Is determined to be one of the three types of presence patterns determined in advance, and a label presence pattern determination step of storing the determination result in the built-in memory is executed (S37).
  • the three types of presence patterns are the following three patterns P1 to P3.
  • FIG. 6 shows images corresponding to the patterns P1 to P3.
  • the first is a circulation pattern P1 (corresponding to the first existence pattern) in which a label value exists continuously over the entire circumference range Wy.
  • the separation pattern P2 (labeled 2nd) is present in which the label value is separated into a region including the start end (one end) and a region including the end (the other end) of the entire circumference range Wy.
  • An example of an existence pattern The third is a normal pattern P3 (corresponding to the third existence pattern) that is in a state other than the circulation pattern and the separation pattern.
  • the image processing apparatus 6 determines whether or not the start end and end of the range represented by the fillet coordinates in the Y-axis direction match the start end and end of the all-around range Wy for a certain label value, respectively. To do.
  • the image processing device 6 determines whether or not the target label value exists in both of the ranges obtained by dividing the entire circumference range Wy into two equal parts. As a result of the determination, when the target label value exists in both ranges, the image processing device 6 determines that the target label value is the circulation pattern, and otherwise, the separation pattern It is determined that Further, when the start end and the end in the Y-axis direction of the range represented by the fillet coordinates of the target label value do not coincide with the start end and the end of the all-around range Wy, the image processing device 6 The label value to be determined is the normal pattern.
  • the image processing device 6 sets (selects) X-axis coordinates one by one, and from the label distribution information stored in the frame memory, one line in the Y-axis direction in the set X-axis coordinates. Is sampled (selected) as information used for the mask range setting process (S38). Thereafter, the image processing apparatus 6 executes the processes of steps S39 to S44 described later every time the label value information for one line in the Y-axis direction is sampled.
  • the X-axis coordinates set for the sampling are all coordinates (pixels) in a range occupied by the surface height distribution information in the X-axis direction or predetermined according to the spatial resolution required for the shape defect inspection. It can be considered that some coordinates (pixels) are thinned out at intervals. Within the range of spatial resolution allowed for shape defect inspection, it is preferable that the setting interval of the X-axis coordinates is larger because the calculation load can be suppressed.
  • the image processing apparatus 6 determines the presence pattern discrimination result for each label value existing on that line and the position of the label value.
  • a mask range setting step for each line is executed to set the coordinates of the mask range in one line in the Y-axis direction and store the coordinates in the built-in memory (S39 to 42, S43 or S44). Specific examples thereof will be described below.
  • Steps S39 to S42 First, when the presence pattern (discrimination result) of the target label value is the circulation pattern P1 (first presence pattern), the image processing device 6 counts the number of label values for the target label value. Then, it is determined whether or not the number is equal to or larger than a preset number (set number) (S40). When it is determined that the number of the label values of interest is equal to or greater than the set number, the image processing device 6 performs all the sampling for one line in the Y-axis direction at that time (the entire circumference range). Wy) is set to the mask range (S41).
  • the image processing device 6 determines the target label value for one line in the Y-axis direction sampled at that time. Only the position where is present is set as the mask range (S42).
  • the image processing device 6 sets the entire circumference range Wy for the target label value.
  • a range from each end position of the entire circumference range Wy to the position of the target label value farthest from the position (start end position or end position) is set as the mask range (S43). ). That is, in the range from the start position to the intermediate position of the entire circumference range Wy, a range starting from the start position and ending at the position of the target label value closest to the intermediate position is set as the mask range.
  • a range starting from the position of the target label value closest to the intermediate position and having the end position as the end point is also set as the mask range.
  • Step S44 Further, when the presence pattern (discrimination result) of the target label value is the normal pattern P3, the image processing device 6 sets a range over the entire position where the target label value exists as the mask range ( S44). That is, a range in which the position of the target label value closest to the start position of the entire circumference range Wy is a start point and the position of the target label value closest to the end position of the entire periphery range Wy is an end point is Set as mask range.
  • the processing in steps S39 to S44 shown above is executed for each sampled label value on one line in the Y-axis direction, and a range obtained by logically summing the mask ranges set for each label value is The final mask range in one line is set.
  • Step S45 Each time the final mask range is set for one sampled Y-axis direction line, the image processing device 6 executes the mask range interpolation step (S45) shown below.
  • the image processing device 6 firstly, from the surface height measurement value outside the mask range in the surface height distribution information for one line in the Y-axis direction in which the mask range is set, An interpolated value of the surface height measurement value within the mask range is calculated.
  • This interpolation value is a slowly changing value, and a linear interpolation value is a typical example, but it may be a quadratic curve interpolation value or the like.
  • the image processing device 6 is configured to measure the surface height within the mask range in the surface height distribution information stored in the frame memory for the one line in the Y-axis direction in which the mask range is set. Is replaced with the interpolated value of the surface height measurement value and stored in the frame memory.
  • the surface height distribution information after the replacement of the surface height measurement value in the mask range is used as the surface height distribution information for inspection used in the shape defect inspection processing by the host computer 7. It is.
  • Steps S46 and S47 Thereafter, the image processing device 6 performs control so that the processes in steps S38 to S45 described above are repeated until a predetermined number of samplings (S38) are completed (S46). Thereby, the said inspection surface height distribution information regarding the sidewall surface of the tire 1 is obtained. Then, the image processing device 6 transfers the inspection surface height distribution information relating to the sidewall surface of the tire 1 to the host computer 7 that executes shape defect inspection processing using the information (S47). In step S38, when only some coordinates (lines) in the range occupied by the surface height distribution information in the X-axis direction are sampled, the inspection surface height distribution information includes the sampling height. Information other than the target position (line) is not included.
  • the host computer 7 uses the inspection surface height distribution information (the surface height distribution information obtained by replacing the surface height measurement value in the mask range with the interpolation value) in advance.
  • the shape defect inspection process for the sidewall surface of the tire 1 is executed according to the rules (S48).
  • S48 The shape defect inspection process for the sidewall surface of the tire 1 is executed according to the rules (S48).
  • the host computer 7 uses, as an object of shape defect inspection, information on measurement values (partly including the interpolation value) for one line in the Y-axis direction from the surface height distribution information for inspection. Sampling (selection). Then, the host computer 7 calculates, for example, a first index value shown below as an index value of a local uneven defect (the bulge or the dent).
  • low-pass filter processing by FFT of a predetermined order for example, 50th order or less is performed on the measurement value for one line in the Y-axis direction. Then, with respect to the measurement value after the low-pass filter processing, the maximum of the measurement value within the range of the window while scanning the window with an angle range of about 7 ° as compared to the angle range of 360 ° of the entire measurement value. The difference between the value and the minimum value is calculated, and this is used as the first index value. When the first index value is greater than a predetermined value, it is determined that the tire has a shape defect.
  • a predetermined order for example, 50th order
  • the host computer 7 calculates, for example, the following second index value as an index value for a defect inspection (referred to as a runout inspection) of a gentle unevenness change on the entire circumference of the tire.
  • a runout inspection a defect inspection
  • low-pass filter processing by FFT of a predetermined order for example, 15th order
  • the difference between the maximum value and the minimum value in the entire measurement value after the low-pass filter processing is calculated, and this is used as the second index value.
  • the second index value is greater than a predetermined value, it is determined that the tire has a shape defect.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the mask range set based on the corrected binary distribution information imaged in FIG. 5 as a binary image by the processing of steps S38 to S46.
  • the white part is the mask range.
  • a well-known Sobel filter process is performed on the normalized surface height distribution information, which is two-dimensional information, with the two-dimensional information (S32). Thereby, even if the edge part (contour part) of the said display mark M is extended and formed in which direction in a two-dimensional coordinate, the edge part is detected reliably.
  • the labeling process (S35) sets the same label value for each edge portion of the series of display marks M isolated from the other, and the shape defect is determined based on the fillet coordinates (for each same label value) of the edge portion.
  • the mask range to be excluded from the inspection target is set (S36 to S44). Thereby, the measurement value of the non-protruding portion located within the outline of the display mark M is also excluded from the object of the shape defect inspection, and it can be avoided that the non-protruding portion is erroneously detected as the shape defect portion.
  • the inside of the outline of the display mark M representing the characters “A”, “B”, “W”, etc. is set as the mask range.
  • the measured value within the mask range is replaced with the interpolated value that gradually changes (S45). Therefore, even if the shape defect inspection process is executed with the same algorithm regardless of the presence or absence of the mask range, it is possible to avoid erroneous detection that the shape in the mask range is a shape defect portion. Further, since labeling (S35) is performed on the binary distribution information subjected to the expansion process (S34), the rise (change) of the surface height is relatively moderate in a part of the outline of the display mark M. Even if such a part is included, the part is recognized as a part included in the outline of the display mark M. Thereby, it can be avoided that a part of the outline of the display mark M is erroneously detected as a shape defect portion.
  • the mask range is set for each line in the Y-axis direction based on the fillet coordinates of the label value by the processing of steps S38 to S44 shown in FIG.
  • the processing of steps S38 to S44 shown in FIG. 16 it is also possible to set each rectangular range specified by the fillet coordinates for each label value as the mask range. It is done.
  • the labeling process may be performed without the assumption that the coordinates (Y coordinate) at both ends of the entire circumference range Wy are adjacent coordinates in the Y-axis direction.
  • FIG. 17 is a schematic diagram showing the sidewall surface of the tire on which the annular mark is formed, in an XY coordinate system.
  • FIG. 18 is a schematic view showing the sidewall surface of the tire on which the quasi-annular mark group is formed, in an XY coordinate system.
  • the blacked out portion is a protruding or recessed mark portion.
  • the example shown in FIGS. 17 and 18 is an example in which the annular mark or the quasi-annular mark group appears parallel to the Y-axis direction. However, in the image captured by the camera 20, the annular mark and the quasi-annular mark group appear slightly deviated from the direction parallel to the Y-axis direction. Possible causes include an error in the mark formation position with respect to the tire, a shift in the rotation axis of the tire, a shift in the imaging direction of the camera 20, and the like.
  • the above-described implementation is performed. Also in the form, the following problems may occur.
  • the surface height measurement value of the tire 1 before normalization obtained by the shape measurement process by the light cutting method is referred to as a pre-normalization height measurement value.
  • the height measurement value normalized based on the average value of the height measurement values before normalization in one line in the circumferential direction (Y-axis direction) of the tire 1 is the height after normalization. This is called a measured value.
  • FIG. 19 is an application example of the process shown in FIG. That is, the process shown in FIG. 19 is partly modified with respect to the process shown in FIG. 3 in order to solve the problem caused by the minute depression and the problem caused by the annular mark. .
  • the process shown in FIG. 19 is modified with respect to the process shown in FIG. 16 in order to solve the problem caused by the minute depression and the problem caused by the annular mark. .
  • FIG. 19 a part of the same procedure as the procedure shown in FIG. 16 is omitted.
  • the same steps as those shown in FIG. 16 are denoted by the same identification symbols.
  • step S30-1 the shape measurement process by the above-described optical cutting method is executed (optical cutting).
  • Legal shape detection process the image processing device 6 detects a light cutting line having a luminance equal to or higher than a preset threshold value from an image captured by the camera 20. Further, the image processing device 6 detects, from the detected position of the optical cutting line, two-dimensional coordinates composed of an X-axis direction corresponding to the radial direction of the tire 1 and a Y-axis direction corresponding to the circumferential direction of the tire 1.
  • the pre-normalized height measurement values arranged in the system are calculated, and the surface height distribution information including the pre-normalization height measurement values is stored in the frame memory of the image processing device 6.
  • the surface height distribution information before normalization on the sidewall surface of the tire 1 is stored in the frame memory of the image processing device 6.
  • the position (coordinates) to be performed an image of a light section line having a luminance equal to or higher than a preset threshold value cannot be detected, and the pre-normalized height measurement value cannot be calculated.
  • the portion calculated for the light cutting line having a luminance equal to or higher than a preset threshold is calculated according to the position of the light cutting line.
  • the height measurement value before normalization is referred to as an effective height detection value for convenience.
  • a portion where a light cutting line having a luminance equal to or higher than a preset threshold value cannot be detected corresponds to that portion in the surface height distribution information.
  • Predetermined information indicating that the optical cutting line could not be detected for example, information such as 0 or NULL, is set at the position to be detected.
  • the image processing device 6 performs the surface height distribution before normalization in which the effective height detection value is set after the shape measurement processing by the light cutting method (S30-1, light cutting method shape detection step).
  • the average value Have of the effective height detection values in the one line is calculated (S30-2).
  • a data string in the X-axis direction composed of data of the average value Have of the effective height detection values for each line in the Y-axis direction is obtained.
  • the data string is referred to as an effective height average value data string.
  • the image processing device 6 performs a differentiation process on the effective height average value data sequence, and the absolute value of the differential value of the effective height average value data sequence is greater than or equal to a preset threshold value.
  • the average height sudden change coordinate xb which is the coordinate of the X axis, is detected (S30-2, average height sudden change coordinate detection step).
  • FIG. 20 is a diagram in which an example of the effective height average value data string is graphed with the horizontal axis as the X axis corresponding to the radial direction of the tire 1 and the vertical axis as the average value Have of the effective height detection values. It is.
  • the effective height detection value is detected at a boundary position in a range corresponding to the region Wxa where the annular mark is formed.
  • the effective height average value data string in which the average value Have changes abruptly is obtained. This is the same when the quasi-annular mark group exists on the sidewall surface of the tire 1. Note that the example shown in FIG.
  • step S30-2 is an example in which the annular mark protruding on the sidewall surface of the tire 1 is formed. Then, the average height sudden change coordinate xb detected in step S30-2 is, as shown in FIG. 20, a region Wxa where the annular mark or the quasi-annular mark is formed on the sidewall surface of the tire 1. , Corresponding to the boundary position of the range corresponding to Wxa ′.
  • FIG. This step corresponds to the measurement value normalization step (S31) in the example shown in FIG. That is, the image processing device 6 sets the surface height measurement value for each line in the Y-axis direction in the surface height distribution information according to the following two rules.
  • the first rule is that, for a portion where a light cutting line having a luminance equal to or higher than the threshold value in the one line can be detected, the effective height detection value in the portion is an average of the effective height detection values in the line
  • the rule is to set a normalized value according to the value Have.
  • the interpolation value based on the effective height detection value in the one line is normalized according to the average value Have of the effective height detection value in the one line for the other parts in the one line. It is a rule of setting to a value.
  • the value normalized according to the average value Have of the effective height detection values is, for example, a value to be normalized is the value of the effective height detection value. For example, a value obtained by dividing by the average value Have or a value obtained by subtracting the average value Have of the effective height detection values from a value to be normalized.
  • the other part in the one line is a part where a light cutting line having a luminance equal to or higher than the threshold value cannot be detected.
  • the interpolation value in the second rule may be an average value Have of the effective height detection values in one line in the Y-axis direction, for example.
  • the interpolation value in the second rule may be a linear interpolation value based on the effective height detection value in one line in the Y-axis direction.
  • the image processing apparatus 6 executes the processes of steps S33 to S37 shown in FIG. 16 after executing the processes of steps S30-1, S30-2 and S31 ′. Thereby, the image processing apparatus 6 has the surface height measurement value normalized by the measurement value normalization process of step S31 ′ in steps S32 and S33 which are an example of the two-dimensional edge detection process. The above-described two-dimensional edge detection process is executed on the surface height distribution information. Further, after executing the processing of steps S33 to S47 shown in FIG. 16, the image processing apparatus 6 executes the loop processing of steps S38 to S46 shown in FIG. 16 and the processing of step S47 shown in FIG. . And the said host computer 7 performs the shape defect inspection process of the sidewall surface of the said tire 1 using the said surface height distribution information for an inspection (S48).
  • the image processing device 6 has the entire surface height distribution information in the Y-axis direction within a coordinate range of a predetermined width including the average height sudden change coordinate xb on the X-axis.
  • a process of excluding the area over the range from the target of the shape defect inspection process is performed (S41 and S42, defect inspection exclusion area setting step).
  • the defect inspection exclusion region setting step (S41 and S42) shown in FIG. 19 is executed in the loop processing of steps S38 to S46 shown in FIG.
  • the image processing apparatus 6 samples the label value information for one line in the Y-axis direction (S38), that is, for each line in the Y-axis direction, the one line is changed to step S30. Whether the line is within a predetermined range including the average height sudden change coordinate xb detected at -2 is determined (S51).
  • the predetermined range including the average height sudden change coordinate xb is, for example, a range of the average height sudden change coordinate xb and n pixels before and after the center.
  • the value of n is, for example, about 1 to 3.
  • the image processing apparatus 6 All the height measurement values for the line are set to the same value (S52).
  • S52 As described above, in the shape defect inspection process in step S48, a local uneven defect is detected for each measurement value (partly including the interpolation value) for one line in the Y-axis direction in the surface height distribution information. The calculation of the index value and the defect determination based on the index value are performed. Therefore, in step S52, the region composed of each line in the Y-axis direction in which the height measurement value is set to the same value in the surface height distribution information is substantially shaped in the shape defect inspection process in step S48. It will be excluded from inspection for defects.
  • the effective height of the portion where the light cutting line can be detected with respect to the portion where the light cutting line with the luminance equal to or higher than the threshold in the surface height distribution information cannot be detected.
  • the height measurement value corresponding to the interpolation value based on the detection value is set (S30-1, S31 ′). Therefore, the problem caused by the minute depression is solved.
  • a region having a predetermined width including a boundary position in a range corresponding to is excluded from the object of defect inspection. For this reason, problems caused by the annular mark are also eliminated.
  • the defect inspection exclusion region setting step (S30-2, S51, S52) in the process shown in FIG. 19 has a range corresponding to the regions Wxa, Wxa ′ where the annular mark or the quasi-annular mark is formed. This is a step of setting the height measurement value to the same value for a region having a predetermined width including the boundary position.
  • the defect inspection exclusion region setting step is realized by other processing.
  • the image processing device 6 delivers the average height sudden change coordinate xb detected in step S30-2 to the host computer 7, and the host computer 7 includes a region having a predetermined width including the average height sudden change coordinate xb. Can be excluded from the object of shape defect inspection.
  • the embodiment described above is an embodiment in which the image processing apparatus 6 and the host computer 7 which are examples of processors respectively share and execute the processes of the plurality of steps described above.
  • the host computer 7 executes the processes of all the steps described above is also conceivable.
  • processing of a plurality of steps described above is shared and executed by three or more processors is also conceivable.
  • the present invention can be used for a tire shape inspection apparatus.
  • W Tire shape inspection device M: Display mark (mark with unevenness)
  • Wy All-round range 1: Tire 2: Tire rotating machine 3: Sensor unit 4: Unit driving device 5: Encoder 6: Image processing device 7: Host computer 10: Projection devices 11, 12, 13: Line light source 20: Camera 21: Image sensor 22: Camera lens

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Abstract

 本発明は、タイヤのサイドウォール面の表面高さ測定値の分布情報から,凹凸のあるマークの形成範囲の測定値を確実にかつ誤認することなく除去することにより,正しい形状欠陥検査を短時間で行うことができるタイヤ形状検査方法を提供する。本方法においては,プロセッサが,タイヤのサンプルから得られたサンプル表面形状情報に基づいて凹凸のあるマークの位置を自動検出し,そのマークの存在範囲を囲むマスク範囲の座標情報を自動設定する(S2~S15)。また,プロセッサは,サンプル表面形状情報に基づく表面形状画像とマスク範囲の座標情報に基づくマスク範囲画像とを重ねて表示手段に表示させ,操作入力に応じてマスク範囲の座標情報を変更する(S16)。また,プロセッサは,検査対象のタイヤから得られた表面高さ分布情報と変更後のマスク範囲の座標情報との間の座標系のずれを修正し,マスク範囲内の測定値を形状欠陥検査処理の対象から除外する。

Description

タイヤ形状検査方法、タイヤ形状検査装置
 本発明は、凹凸のあるマークが形成されたタイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査するタイヤ形状検査方法及びその装置に関する。
 タイヤは、ゴムや化学繊維、スチールコード等の各種材料が積層された構造を有する。この積層構造に不均一な部分が存在すると、空気が充填された時、相対的に耐圧性の弱い部分においてバルジと呼ばれる隆起部(凸部)や、デント又はデプレッションと呼ばれる窪み部(凹部)が生じる。そのようなバルジやデント等の形状欠陥が生じるタイヤは、安全上の問題或いは外観不良の問題から、検査して出荷対象から除外する必要がある。
 通常、タイヤの形状検査においては、まず、所定の変位センサがタイヤの表面(サイドウォール面やトレッド面)に対向配置された状態で、タイヤが回転機により回転駆動される。
 例えば、特許文献1には、回転するタイヤの表面にスリット光(ライン光)を照射してそのスリット光の像を撮像し、その撮像画像に基づいて光切断法による形状検出を行うことによってタイヤの表面高さを検出する技術が開示されている。これにより、タイヤ表面の周方向360°の範囲にわたる多数の位置について、表面高さ測定値の分布情報が得られる。サイドウォール面やトレッド面の周方向360°の範囲にわたる各位置の表面高さ測定値は、タイヤの半径方向を表す第1の座標軸(例えばX軸)及びタイヤの周方向を表す第2の座標軸(例えばY軸)からなる2次元の座標系内に配列される。こうして得られた情報は、以下、表面高さ分布情報という。従って、前記表面高さ測定値が画像データにおける各画素の輝度値に相当すると考えれば、前記表面高さ分布情報は、計算機(画像処理装置)上でモノクロの画像データと同様に取り扱うことができる。
 タイヤの形状検査においては、前記表面高さ分布情報に基づいて、前記サイドウォール面の形状欠陥検査処理を実行する。
 ところで、タイヤのサイドウォール面には、製品の型式やサイズ、メーカのロゴ等を表示する凹凸のあるマーク(以下、表示マークという)が形成されている。このため、サイドウォール面の形状欠陥検査処理においては、前記表示マークの凹凸が形状欠陥として誤検知されないようにする必要がある。
 従来の形状欠陥検査処理においては、前記表面高さ分布情報におけるタイヤの周方向の1ライン分の測定値にローパスフィルタ処理を施して得られるデータに基づいて、タイヤ周方向における変化が許容範囲内であるか否かを判別することがよく行われる。
 例えば、特許文献2は、タイヤの周方向の1ライン分の測定値に高速フーリエ変換処理を施して得られたデータから高周波成分を除去し、残りのデータに対してさらに逆フーリエ変換処理を施すことによって前記ローパスフィルタ処理を実現する例を記載している(特許文献2、段落[0003]参照)。
 また、特許文献3は、タイヤの周方向の1ライン分の測定値と放物線との接点を算出し、算出された接点の2点間を直線補間することにより、高速フーリエ変換処理に代わるローパスフィルタ処理を実現することを記載している。
 また、特許文献2には、タイヤの周方向の1ライン分の測定値に対して平滑微分処理を施して得られるデータから、測定値変化の急峻な立ち上がり位置から急峻な立ち下がり位置までの範囲を前記表示マークが存在する範囲として検出し、その範囲を検査対象から外すことを記載している。
 以上の従来技術は、タイヤの周方向において、検出すべき形状欠陥の部分の表面高さの変化は比較的緩やかであるのに対し、前記表示マークの部分の表面高さの変化は急峻であることを前提にしている。
日本国公開特許公報:11-138654 日本国公開特許公報:2004-156919 日本国公開特許公報:5-215530
 図8は、タイヤのサイドウォール面の前記表示マークMの一例をタイヤの半径方向及び周方向をそれぞれX軸及びY軸とする座標系内で模式的に表した図である。
 タイヤ表面から隆起した前記表示マークMは、図8に示されるように、タイヤの周方向(Y軸方向)に伸びるエッジ部や、タイヤの周方向に対し鋭角をなす方向に伸びるエッジ部を有していることが多い。このため、タイヤの周方向1ライン分の表面高さ測定値が、図8における波線La上の測定値のように、前記表示マークのエッジ部周辺の測定値を含むことがある。図8における波線La上の表面高さ測定値においては、前記表示マークMに起因する値の変化が比較的緩やかである。
 そのため、タイヤの周方向1ライン分の表面高さ測定値に対し、ローパスフィルタ処理や平滑微分処理を施す従来の形状欠陥検査処理では、形状欠陥に起因する測定値の変化と前記表示マークに起因する測定値の変化とを明確に区分することが難しいという問題があった。その結果、表示マークの部分を形状欠陥部分であると誤検知したり、形状欠陥部分を表示マークの部分であると誤認識して形状欠陥の検知漏れが生じたりすることがあった。
 また、タイヤの周方向1ライン分の表面高さ測定値が、図8における波線Lb上の測定値のように、他から孤立した一連の表示マークMにおける複数箇所の隆起部Mt及びそれらの間の非隆起部Mbの測定値を含む場合もある。この非隆起部Mbは、前記表示マークMの表示範囲内における窪み部であるともいえる。
 一連の表示マークMの輪郭の内側に位置する前記非隆起部Mbは、形状欠陥(バルジやデント)とは無関係に高さ変化が大きくなりがちであるため、形状欠陥検査の対象から除外することが望ましい。
 しかしながら、従来の形状欠陥検査処理では、一連の表示マークの輪郭内に位置する非隆起部の測定値が、形状欠陥検査の対象に含まれるため、その非隆起部を形状欠陥部分であると誤検知し得るという問題もあった。
 一方、プロセッサにより、前記表面高さ分布情報に基づいて、その座標系における表示マークMの位置を自動検出し、前記表示マークMを囲む領域を形状欠陥検査の対象から除外する領域として予め自動設定することが考えられる。
 しかしながら、前記表面高さ分布情報に基づいて表示マークMの位置を自動検出する処理は、プロセッサによる演算の負荷が高い。そのため、検査対象となるタイヤそれぞれについて、プロセッサにより表示マークMを囲む領域を自動設定することは、タイヤの検査工程の大幅な時間短縮を阻害する要因となるという問題があった。さらに、様々な表面形状を有する多種類のタイヤ全てについて、全く例外なく確実に表示マークMを囲む領域を自動設定することは非常に難しいという問題もあった。
 また、前記表面高さ分布情報の座標系における表示マークMの位置に対応する特定の領域を、形状欠陥検査の対象から除外する領域として予め登録しておくことも考えられる。
 しかしながら、タイヤのサイドウォール面に存在する多数の表示マークMそれぞれについて、その位置を確認しながら形状欠陥検査の対象から除外する多数の領域を一つ一つ設定する作業は、非常に手間がかかるという問題があった。
 本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、凹凸のあるマーク(前記表示マーク)が形成されたタイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査する際に、表面高さ測定値から、マークが形成された範囲の測定値を確実にかつ誤認することなく除去することにより、正しい形状欠陥測定を行うことができるタイヤ形状検査方法及びその装置を提供することである。
 上記目的を達成するために、本発明の第1発明に係るタイヤ形状検査方法は、凹凸のあるマークが形成されたタイヤのサイドウォール面についての表面高さ分布情報に基づき、サイドウォール面の形状欠陥検査処理を実行する方法であって、次の(1-1)~(1-6)に示される各工程を含む方法である。
(1-1)検査対象のタイヤの種類ごとにタイヤのサンプルから得られる前記表面高さ分布情報であるサンプル表面形状情報に基づいて前記凹凸のあるマークの位置を自動検出し、前記凹凸のあるマークの存在範囲を囲むマスク範囲の座標情報を自動設定するマスク範囲自動設定工程。
(1-2)前記サンプル表面形状情報に基づく表面形状画像と、前記マスク範囲の座標情報に基づくマスク範囲画像と、を重ねて表示部に表示する画像出力工程。
(1-3)前記画像出力工程と並行して、所定の操作部を通じた操作入力に応じて前記マスク範囲の座標情報を変更するマスク範囲変更工程。
(1-4)前記マスク範囲変更工程による変更後の前記マスク範囲の座標情報と、前記サンプル表面形状情報の一部又は全部である登録表面形状情報と、を記憶部に記憶する情報登録工程。
(1-5)検査対象のタイヤごとに得られる前記表面高さ分布情報である検査用表面形状情報と前記登録表面形状情報とを照合して、前記検査用表面形状情報と前記マスク範囲の座標情報との間の座標系のずれを検出する座標系ずれ検出工程。
(1-6)前記座標系のずれを修正した上で、前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲の座標情報に相当する範囲の前記表面高さ測定値を、前記形状欠陥検査処理の対象から除外するマスク範囲検査除外工程。
 ここで、表面高さ分布情報は、タイヤの半径方向を表す第1の座標軸及びタイヤの周方向を表す第2の座標軸からなる2次元の座標系内に、サイドウォール面の全周範囲にわたる各位置の表面高さ測定値を配列した情報である。
 なお、上記の6つの工程は、通常、所定のプロセッサにより実行される。また、上記の6つの工程それぞれが、個別のプロセッサにより実行される場合の他、1つのプロセッサが複数の工程を併せて実行することも考えられる。もちろん、本発明に係るタイヤ形状検査方法の実施にあたり、用いられるプロセッサの数及びそれらのプロセッサにより前記6つの工程をどのように分担して実行するかについては、特に限定されない。
 本発明に係るタイヤ形状検査方法において、前記(1-1)の工程は、前記凹凸のあるマークの位置を自動検出する処理を含むため、プロセッサによる演算負荷が比較的高い。本発明によれば、演算負荷の高い処理を含む前記(1-1)~(1-4)の各工程は、タイヤの種類ごとに1つのサンプルタイヤについて実行すればよい。
 一方、検査対象のタイヤごとに実行される前記(1-5)及び(1-6)の各工程の処理は、プロセッサによる演算負荷が比較的低く、実用的なプロセッサによっても高速で実行できる。そのため、本発明に係るタイヤ形状検査方法は、検査対象のタイヤ各々についての検査工程の時間短縮を阻害しない。
 また、マスク範囲自動設定工程の実行により、様々な表面形状を有する多種類のタイヤ全てについて、全く例外なく確実に凹凸のあるマークを囲むマスク範囲を自動設定することは非常に難しい。これに対し、マスク範囲変更工程の実行によれば、サイドウォール面の表面形状の画像上において、自動設定された前記マスク範囲を目視確認しつつ、そのマスク範囲を手動操作で補正することが可能である。そのため、様々な表面形状を有する多種類のタイヤについて、正しいマスク範囲を確実に設定することができる。しかも、前記マスク範囲変更工程における手動操作の作業は、自動設定された前記マスク範囲における不備のある一部に対してのみ行われればよい。そのため、前記マスク範囲変更工程における手動操作の作業は、前記サイドウォール面に存在する多数の前記凹凸のあるマークの全てについて一つ一つ手動で前記マスク範囲を設定する作業に比べれば、はるかに簡易である。
 ところで、前記表面高さ分布情報における前記表面高さ測定値は、所定の回転軸にセットされたタイヤを回転させつつそのタイヤのサイドウォール面を走査して得られる。その際、前記サイドウォール面における走査の開始位置は、特に定められていないことが一般的である。また、タイヤ形状検査装置は、通常、前記回転軸にセットされたタイヤの向きを検出し、その検出結果を記録する機能を備えていない。従って、タイヤ形状検査装置により得られる前記表面高さ分布情報において、タイヤの周方向に相当する座標軸上の座標と実際のタイヤの周方向の位置との対応関係は、検査対象となるタイヤごとに統一されていない。そのため、検査対象となるタイヤごとに得られる表面高さ分布情報各々について、前記マスク範囲変更工程により得られる前記マスク範囲の座標情報との間の座標系のズレを検出及び修正する必要がある。
 本発明に係るタイヤ形状検査方法によれば、前記座標系ずれ検出工程において前記座標系のズレを自動検出し、その検出結果に応じて前記座標系のずれを修正するため、形状欠陥検査処理の対象から除外する範囲を正しく設定できる。
 また、本発明に係るタイヤ形状検査方法は、次の(1-7)及び(1-8)に示される要件を満たしていると好ましい。
(1-7)前記登録表面形状情報が、前記サンプル表面形状情報における前記第1の座標軸の特定座標での前記第2の座標軸の方向全体にわたる表面高さ測定値である。
(1-8)前記座標系ずれ検出工程が、前記検査用表面形状情報における前記第1の座標軸の前記特定座標での前記第2の座標軸の方向全体にわたる前記表面高さ測定値と、前記登録表面形状情報とを、前記第2の座標軸方向における位置をシフトしながら照合することにより、前記第2の座標軸方向の前記座標系のずれを検出する工程を含む。
 通常、問題となる前記座標系のズレは、タイヤの周方向に相当する座標軸の方向においてのみ生じることが多いため、前記(1-8)の工程により、簡易に前記座標系のズレを検出できる。
 また、本発明に係るタイヤ形状検査方法の具体例として、前記マスク範囲自動設定工程が、次の(1-9)~(1-11)に示される各工程を含むと好ましい。
(1-9)前記サンプル表面形状情報に対する2次元のエッジ検出処理により前記凹凸のあるマークのエッジを検出し、検出された2次元のエッジ分布情報を記憶部に記憶する2次元エッジ検出工程。
(1-10)前記2次元のエッジ分布情報に対してラベリング処理を行い、前記ラベリング処理により得られるラベル分布情報を記憶部に記憶するラベリング工程。
(1-11)前記ラベル分布情報におけるラベル値ごとのフィレ座標に基づいて前記凹凸のあるマークの存在範囲を囲む前記マスク範囲の座標を設定し、その座標を記憶部に記憶するマスク範囲設定工程。
 ここで、前記2次元エッジ検出工程では、例えば、前記表面高さ分布情報に対して2次元の平滑微分処理と2値化処理とを順次施すことにより前記凹凸のあるマークのエッジを検出する。そして、その処理結果である2値分布情報又は該2値分布情報に予め定められた補正処理を施して得られる補正後の前記2値分布情報を前記2次元のエッジ分布情報として検出する。なお、前記2次元の平滑微分処理の一例は、2次元のソーベルフィルタ処理である。
 前記2次元エッジ検出工程は、2次元の情報である前記表面高さ分布情報に対し、2次元情報のままエッジ検出処理を施すことにより、前記表示マーク(凹凸のあるマーク)のエッジ検出を行う工程である。これにより、前記表示マークのエッジ部(輪郭部)が2次元座標におけるいずれの方向に伸びて形成されていても、そのエッジ部が確実に検出される。なお、2次元のエッジ検出処理は、各種の2次元の微分処理が採用され得る。
 さらに、前記ラベリング工程により、他から孤立した一連の前記表示マークごとに同じラベル値が設定され、前記マスク範囲設定工程では、その一連の表示マークごとに、その表示マークを最小範囲で囲む矩形範囲の座標(前記ラベル値ごとのフィレ座標)が検出される。なお、前記ラベリング処理は、2値画像情報とみなせる前記2次元のエッジ分布情報(2値分布情報)について、連結画素ごとに同じラベル値を設定する処理である。
 そして、前記マスク範囲設定工程により、前記ラベル値ごとのフィレ座標に基づいて、前記表示マークの存在範囲を含むマスク範囲、すなわち、前記表面高さ測定値を形状欠陥検査の対象から除外する範囲が設定される。これにより、一連の前記表示マークの輪郭内に位置する非隆起部の測定値を、形状欠陥検査の対象から除外することができ、非隆起部を形状欠陥部分であると誤検知することを回避できる。
 また、前記画像出力工程が、カーソル画像を前記表示部に表示させる工程を含むと好ましい。
 さらに、前記マスク範囲変更工程が、前記カーソル画像の表示位置を前記操作入力に応じて移動させ、前記カーソル画像の表示位置に対応する座標について前記マスク範囲の座標情報を変更する工程を含むと好ましい。これにより、マウス等の操作部に対する簡易な操作によって前記マスク範囲の座標情報を変更することができる。
 また、前記マスク範囲検査除外工程は、記検査用表面形状情報における前記マスク範囲の座標情報に相当する範囲の前記表面高さ測定値をその範囲以外の前記表面高さ測定値に基づく補間値に置き換える工程であると好ましい。この補間値は、直線補間値や2次曲線補間値等、変化の緩やかな値である。これにより、マスク範囲の有無に関わらず、同じアルゴリズムで形状欠陥検査処理を実行できる。
 また、前記マスク範囲補間工程の具体例としては、前記プロセッサが、前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、前記表面高さ分布情報における前記マスク範囲外の前記表面高さ測定値に基づく直線補間により前記マスク範囲内の表面高さ測定値の補間値を算出することが考えられる。
 また、前記2値分布情報に対して実施される前記予め定められた補正処理が、画像処理の分野で行われる膨張処理を含むと好ましい。
 これにより、前記表示マークの輪郭の一部に表面高さの立ち上がり(変化)が比較的緩やかな部分が含まれる場合でも、その部分が前記表示マークの輪郭内に含まれる部分として認識され、ラベル値の割り当てが確実に行われる。
 また、本発明では、前記マスク範囲設定工程において、前記ラベル値ごとのフィレ座標により特定される矩形範囲それぞれを前記マスク範囲として設定することも考えられる。
しかしながら、前記ラベル値のフィレ座標により特定される矩形範囲には、形状欠陥検査の対象とすべき範囲も含まれ得るため、さらに子細に前記マスク範囲を設定することが望ましい。
 そこで、本発明において、前記ラベリング工程が下記の(1-12)に示される条件を満たし、さらに、前記マスク範囲設定工程が下記の(1-13)及び(1-14)に示される各工程を有すると好ましい。
(1-12)前記ラベリング工程が、前記全周範囲の両端の座標が隣接するものとして、前記2次元のエッジ分布情報(2値分布情報)に対してラベリング処理を実施し、その処理結果であるラベル分布情報を記憶部に記憶する工程である。
(1-13)前記ラベル分布情報における前記ラベル値ごとにそのフィレ座標に基づいて前記第2の座標軸方向における前記ラベル値の存在範囲のパターンが予め定められた3種類の存在パターンのいずれであるかを判別し、その判別結果を記憶部に記憶させるラベル存在パターン判別工程。
(1-14)前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、該1ライン上に存在する前記ラベル値それぞれの前記存在パターンの判別結果及び位置に応じて前記マスク範囲の座標を設定し、その座標を記憶部に記憶させるライン毎マスク範囲設定工程。
 なお、前記予め定められた3種類の存在パターンは、前記ラベル値が前記全周範囲全体に渡り連なって存在する第1の存在パターンと、前記ラベル値が前記全周範囲の一方の端部を含む領域と他方の端部を含む領域とに分離して存在する第2の存在パターンと、その他の状態である第3の存在パターンとの3つである。
 より具体的には、前記ライン毎マスク範囲設定工程において、前記プロセッサが、前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、前記存在パターンの判別結果に応じて次の(1-15)~(1-17)に示される処理を実行することが考えられる。
(1-15)前記存在パターンの判別結果が前記第1の存在パターンである前記ラベル値について、そのラベル値の数に応じてそのラベル値が存在する位置のみを前記マスク範囲に設定するか前記第2の座標軸方向1ライン分全てを前記マスク範囲に設定するかのいずれかの処理を実行する。
(1-16)前記存在パターンの判別結果が前記第2の存在パターンである前記ラベル値について、前記全周範囲を二等分した各範囲において前記全周範囲の両端位置それぞれからその位置に対し最も離れた前記ラベル値の位置に至る範囲を前記マスク範囲に設定する処理を実行する。
(1-17)前記存在パターンの判別結果が前記第3の存在パターンである前記ラベル値について、そのラベル値の存在する位置全体にわたる範囲を前記マスク範囲に設定する処理を実行する。
 以上に示した処理によれば、後述するように、前記表示マークのほぼ輪郭から内側の範囲に相当する必要最小限の範囲が前記マスク範囲として設定される。
 ところで、タイヤにおける前記サイドウォール面は、一般に、表示マークの有無に関わらず基本的に第1の座標軸方向(半径方向)において湾曲している。そのため、サイドウォール面の湾曲度合いが急である場合、前記フィルタリング工程における2次元のソーベルフィルタ処理において、前記湾曲部が前記表示マークのエッジとして誤検出されることがあり得る。
 そこで、前記プロセッサにより、次の(1-18)及び(1-19)に示される処理を実行すると好ましい。
(1-18)前記表面高さ分布情報における前記表面高さ測定値を、前記第2の座標軸方向の1ラインごとにその1ライン分の前記表面高さ測定値の平均値に応じて正規化する測定値正規化工程を実行する。
(1-19)前記2次元エッジ検出工程において、前記測定値正規化工程によって前記表面高さ測定値が正規化された前記表面高さ分布情報に対して2次元のエッジ検出処理を実行する。
 これにより、前記サイドウォール面の本来の形状である湾曲部が前記表示マークのエッジとして誤検出されることを回避できる。
 また、本発明は、第1発明に係るタイヤ形状検査方法に基づいて、形状欠陥検査に用いられるタイヤのサイドウォール面の表面高さ分布情報を導出するタイヤ形状検査装置として捉えることもできる。
 即ち、本発明に係るタイヤ形状検査装置は、相対的に回転するタイヤにおいて、凹凸のあるマークが形成されたサイドウォール面へのライン光の照射及びそのライン光の像の撮像を行い、その撮像画像に基づいて、前記タイヤの形状欠陥検査に用いられる表面高さ分布情報を導出するタイヤ形状検査装置であり、次の(2-1)~(2-9)に示される各構成要素を備える。
(2-1)前記サイドウォール面に一の光切断線が形成されるように、前記光切断線における検出高さ方向とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射するライン光照射部。
(2-2)前記サイドウォール面に照射された前記複数のライン光の像を、前記複数のライン光それぞれの主光線が前記サイドウォール面に対して正反射する方向において撮像する撮像部。
(2-3)前記撮像部の撮像画像における光切断線の検出により前記サイドウォール面の全周範囲にわたる表面高さ分布情報を導出する光切断法形状検出部。
(2-4)検査対象のタイヤの種類ごとにタイヤのサンプルから得られた前記表面高さ分布情報であるサンプル表面形状情報に基づいて前記凹凸のあるマークの位置を自動検出し、前記凹凸のあるマークの存在範囲を囲むマスク範囲の座標情報を自動設定するマスク範囲自動設定部。
(2-5)前記サンプル表面形状情報に基づく表面形状画像と前記マスク範囲の座標情報に基づくマスク範囲画像とを重ねて表示部に表示させる画像出力部。
(2-6)前記画像出力部の処理と並行して、所定の操作部を通じた操作入力に応じて前記マスク範囲の座標情報を変更するマスク範囲変更部。
(2-7)前記マスク範囲変更部による変更後の前記マスク範囲の座標情報と、前記サンプル表面形状情報の一部又は全部である登録表面形状情報と、を記憶部に記憶させる情報登録部。
(2-8)検査対象のタイヤごとに得られた前記表面高さ分布情報である検査用表面形状情報と前記登録表面形状情報とを照合して前記検査用表面形状情報と前記マスク範囲の座標情報との間の座標系のずれを検出する座標系ずれ検出部。
(2-9)前記座標系のずれを修正した上で前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲の座標情報に相当する範囲の前記表面高さ測定値を形状欠陥検査処理の対象から除外するマスク範囲検査除外部。
 なお、「相対的に回転するタイヤ」とは、タイヤ自体がその回転軸を中心に回転する場合と、タイヤ自体は固定された状態で前記ライン光照射部及び前記撮像部がタイヤの回転軸を中心に回転する場合とを含むことを意味する。
 本発明に係るタイヤ形状検査装置は、本発明に係るタイヤ形状検査方法と同様の作用効果を奏する。
 また、上記目的を達成するために、本発明の第2発明は、凹凸のあるマークが形成されたタイヤのサイドウォール面の形状欠陥検査処理を実行するタイヤ形状検査方法であって、前記形状欠陥検査処理は、前記タイヤの半径方向を表す第1の座標軸及び前記タイヤの周方向を表す第2の座標軸からなる2次元の座標系内に前記サイドウォール面の全周範囲(周方向360°の範囲)にわたる各位置の表面高さ測定値を配列した表面高さ分布情報に基づき実行されるタイヤ形状検査方法であり、次の(3-1)~(3-4)に示される各工程を含むことを特徴とする。
(3-1)前記表面高さ分布情報に対する2次元のエッジ検出処理により前記凹凸のあるマークのエッジを検出し、検出された2次元のエッジ分布情報を記憶部に記憶する2次元エッジ検出工程。
(3-2)前記2次元のエッジ分布情報に対してラベリング処理を施し、前記ラベリング処理により得られるラベル分布情報を記憶部に記憶するラベリング工程。
(3-3)前記ラベル分布情報におけるラベル値ごとのフィレ座標に基づいて前記凹凸のあるマークの存在範囲を囲むマスク範囲の座標を設定し、その座標を記憶部に記憶するマスク範囲設定工程。
(3-4)前記形状欠陥検査処理に用いられる前記表面高さ分布情報における前記マスク範囲内の前記表面高さ測定値を前記マスク範囲外の前記表面高さ測定値に基づく補間値に置き換えるマスク範囲補間工程。
 なお、前記表面高さ分布情報は、前記表面高さ測定値が、前記タイヤの半径方向を表す第1の座標軸及び前記タイヤの周方向を表す第2の座標軸からなる2次元の座標系内に配列された情報である。
 ここで、前記2次元エッジ検出工程では、例えば、前記表面高さ分布情報に対して2次元の平滑微分処理と2値化処理とを順次施すことにより前記凹凸のあるマークのエッジを検出する。そして、その結果得られた2値分布情報又は該2値分布情報に予め定められた補正処理を実施して得られる補正後の前記2値分布情報を前記2次元のエッジ分布情報として検出する。なお、前記2次元の平滑微分処理の一例は、2次元のソーベルフィルタ処理である。
 また、前記マスク範囲補間工程の具体例としては、前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、前記表面高さ分布情報における前記マスク範囲外の前記表面高さ測定値に基づく直線補間により前記マスク範囲内の表面高さ測定値の補間値を算出することが考えられる。
 なお、本発明に係るタイヤ形状検査方法において実行される複数の工程は、通常、計算機等の所定のプロセッサにより実行される。また、それら複数の工程それぞれが、個別のプロセッサにより実行される場合の他、1つのプロセッサが複数の工程を併せて実行することも考えられる。もちろん、本発明に係るタイヤ形状検査方法の実施にあたり、用いられるプロセッサの数及びそれらのプロセッサにより複数の工程をどのように分担して実行するかについては、特に限定されない。
 本発明では、前記2次元エッジ検出工程において、2次元の情報である前記表面高さ分布情報に対し、2次元情報のままエッジ検出処理を施すことにより、前記表示マーク(凹凸のあるマーク)のエッジ検出を行う。これにより、前記表示マークのエッジ部(輪郭部)が2次元座標におけるいずれの方向に伸びて形成されていても、そのエッジ部が確実に検出される。なお、2次元のエッジ検出処理は、各種の2次元の微分処理が採用され得る。
 さらに、前記ラベリング工程により、他から孤立した一連の前記表示マークごとに同じラベル値が設定され、前記マスク範囲設定工程では、その一連の表示マークごとに、その表示マークを最小範囲で囲む矩形範囲の座標(前記ラベル値ごとのフィレ座標)が検出される。なお、前記ラベリング処理は、2値画像情報とみなせる前記2次元のエッジ分布情報(2値分布情報)について、連結画素ごとに同じラベル値を設定する処理である。
 そして、前記マスク範囲設定工程により、前記ラベル値ごとのフィレ座標に基づいて、前記表示マークの存在範囲を含むマスク範囲、即ち、前記表面高さ測定値を形状欠陥検査の対象から除外する範囲が設定される。これにより、一連の前記表示マークの輪郭内に位置する非隆起部の測定値を、形状欠陥検査の対象から除外することができ、その非隆起部を形状欠陥部分であると誤検知することを回避できる。
 また、前記マスク範囲補間工程により、前記表面高さ分布情報における前記マスク範囲内の測定値が、前記マスク範囲外の測定値に基づく補間値に置き換えられる。この補間値は、直線補間値や2次曲線補間値等、変化の緩やかな値である。これにより、前記マスク範囲の有無に関わらず同じアルゴリズムで形状欠陥検査処理を実行できる。
 また、前記2値分布情報に対して施される前記予め定められた補正処理が、画像処理の分野で行われる膨張処理を含むと好ましい。
 これにより、前記表示マークの輪郭の一部に表面高さの立ち上がり(変化)が比較的緩やかな部分が含まれる場合でも、その部分が前記表示マークの輪郭内に含まれる部分として認識され、ラベル値の割り当てが確実に行われる。
 また、本発明では、前記マスク範囲設定工程において、前記ラベル値ごとのフィレ座標により特定される矩形範囲それぞれを前記マスク範囲として設定することも考えられる。
しかしながら、前記ラベル値のフィレ座標により特定される矩形範囲には、形状欠陥検査の対象とすべき範囲も含まれ得るため、さらに子細に前記マスク範囲を設定することが望ましい。
 そこで、本発明において、前記ラベリング工程が下記の(3-5)に示される条件を満たし、さらに、前記マスク範囲設定工程が下記の(3-6)及び(3-7)に示される各工程を有することが考えられる。
(3-5)前記ラベリング工程が、前記全周範囲の両端の座標が隣接するものとして、前記2次元のエッジ分布情報(2値分布情報)に対してラベリング処理を実施し、前記ラベリング処理により得られるラベル分布情報を記憶部に記憶する工程である。
(3-6)前記ラベル分布情報における前記ラベル値ごとにそのフィレ座標に基づいて前記第2の座標軸方向における前記ラベル値の存在範囲のパターンが予め定められた3種類の存在パターンのいずれであるかを判別し、その判別結果を記憶部に記憶させるラベル存在パターン判別工程。
(3-7)前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、前記1ライン上に存在する前記ラベル値それぞれの前記存在パターンの判別結果及び位置に応じて前記マスク範囲の座標を設定し、その座標を記憶部に記憶するライン毎マスク範囲設定工程。
 なお、前記予め定められた3種類の存在パターンは、前記ラベル値が前記全周範囲全体に渡り連なって存在する第1の存在パターンと、前記ラベル値が前記全周範囲の一方の端部を含む領域と他方の端部を含む領域とに分離して存在する第2の存在パターンと、その他の状態である第3の存在パターンとの3つである。
 より具体的には、前記ライン毎マスク範囲設定工程において、前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、前記存在パターンの判別結果に応じて次の(3-8)~(3-10)に示される処理を実行すると好ましい。
(3-8)前記存在パターンの判別結果が前記第1の存在パターンである前記ラベル値について、前記ラベル値の数に応じて前記ラベル値が存在する位置のみを前記マスク範囲に設定するか前記第2の座標軸方向1ライン分全てを前記マスク範囲に設定するかのいずれかの処理を実行する。
(3-9)前記存在パターンの判別結果が前記第2の存在パターンである前記ラベル値について、前記全周範囲を二等分した各範囲において前記全周範囲の両端位置それぞれからその位置に対し最も離れた前記ラベル値の位置に至る範囲を前記マスク範囲に設定する処理を実行する。
(3-10)前記存在パターンの判別結果が前記第3の存在パターンである前記ラベル値について、そのラベル値の存在する位置全体にわたる範囲を前記マスク範囲に設定する処理を実行する。
 以上に示した処理によれば、後述するように、前記表示マークのほぼ輪郭から内側の範囲に相当する必要最小限の範囲が前記マスク範囲として設定される。
 ところで、タイヤにおける前記サイドウォール面は、一般に、前記表示マークの有無に関わらず基本的に第1の座標軸方向(半径方向)において湾曲している。そのため、前記サイドウォール面の湾曲度合いが急である場合、前記フィルタリング工程における2次元のソーベルフィルタ処理において、前記湾曲部が前記表示マークのエッジとして誤検出されることがあり得る。
 そこで、本発明に係るタイヤ形状検査方法において、次の(3-11)、(3-12)に示される各処理を実行することも考えられる。
(3-11)前記表面高さ分布情報における前記表面高さ測定値を、前記第2の座標軸方向の1ラインごとにその1ライン分の前記表面高さ測定値の平均値に応じて正規化する測定値正規化工程を実行する。
(3-12)前記2次元エッジ検出工程において、前記測定値正規化工程によって前記表面高さ測定値が正規化された前記表面高さ分布情報に対して2次元のエッジ検出処理を実行する。
 なお、(3-12)に記載された「前記測定値正規化工程」は、(3-11)において定義された工程である。これにより、前記サイドウォール面の本来の形状である湾曲部が前記表示マークのエッジとして誤検出されることを回避できる。
 また、前記表面高さ分布情報における前記表面高さの測定値は、特許文献1に示されるように、回転するタイヤの前記サイドウォール面に照射したライン光の像を撮像し、その撮像画像に基づく光切断法による形状検出を行うことによって得ることができる。そして、タイヤにおける前記サイドウォール面は光沢性が高い。そこで、光切断法による形状検出において、前記サイドウォール面に照射されたライン光の像を、そのライン光の主光線が前記サイドウォール面に対して正反射する方向において撮像することが好ましい。これにより、明瞭な光切断線の情報が得られる。
 しかしながら、前記サイドウォール面には、形状欠陥の検査対象とはならない微小な窪みが多数形成されている場合がある。そして、前記サイドウォール面を、前記ライン光の主光線の正反射方向から撮像した場合、前記微小な窪みの部分での反射光が撮像部に到達せず、前記微小な窪みの部分に相当する位置について、明瞭で高輝度の光切断線が得られない場合がある。
 そこで、本発明に係るタイヤ形状検査方法において、次の(3-13)~(3-15)に示される各処理を実行することも考えられる。
(3-13)回転する前記タイヤの前記サイドウォール面に照射されたライン光の撮像画像から、所定輝度以上の光切断線を検出して、前記2次元の座標系内に配列される前記所定輝度以上の光切断線の位置に応じた有効高さ検出値を導出する光切断法形状検出工程を実行する。
(3-14)前記表面高さ分布情報における前記第2の座標軸方向の1ラインごとの前記表面高さ測定値を、前記所定輝度以上の光切断線を検出できた部分については当該部分における前記有効高さ検出値を当該1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値に応じて正規化した値に設定するとともに、当該1ラインにおける他の部分については当該1ラインにおける前記有効高さ検出値に基づく補間値を当該1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値に応じて正規化した値に設定する測定値正規化工程を実行する。
(3-15)前記2次元エッジ検出工程において、前記測定値正規化工程によって正規化された前記表面高さ測定値を有する前記表面高さ分布情報に対して2次元のエッジ検出処理を実行する。
 なお、(3-15)に記載された「前記測定値正規化工程」は、(3-14)において定義された工程である。
 これにより、前記サイドウォール面の本来の形状である湾曲部が前記表示マークのエッジとして誤検出されることを回避できる。さらに、前記微小な窪みに起因して、前記サイドウォール面の撮像画像において明瞭な光切断線を検出できなかった部分について、不適切な前記高さ測定値が設定されて誤った形状欠陥の検出が行われることを回避できる。
 なお、前記有効高さ検出値に基づく補間値は、例えば、前記第2の座標軸方向の1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値や直線補間値などである。
 また、タイヤには、そのサイドウォール面に、その周方向のほぼ全体に渡って帯状に突起したマーク又は窪んだマークや、その周方向のほぼ全体に渡って一列に配列された多数の突起したマーク又は窪んだマークが形成されているものがある。以下、前者のマークを環状マーク、後者のマーク群を準環状マーク群と称する。
 タイヤのサイドウォール面に前記環状マークが形成されている場合、前記測定値正規化工程により表面高さ分布情報における高さ測定値を正規化すると、タイヤの半径方向における前記環状マークの境界線の位置付近で、正規化後の前記高さ測定値が前記サイドウォール面の本来の形状とは異なる誤った形状を表すという現象が生じる。その結果、形状欠陥の誤検出が発生するという問題点があった。その問題点は、タイヤのサイドウォール面に前記準環状マーク群が形成されている場合も同様に生じる。
 そこで、本発明に係るタイヤ形状検査方法において、次の(3-16)及び(3-17)に示される各工程を実行することも考えられる。
(3-16)前記第2の座標軸方向の1ラインごとの前記有効高さ検出値の平均値のデータからなる前記第1の座標軸方向のデータ列について、微分値の絶対値が予め設定されたしきい値以上となる前記第1の座標軸の座標である平均高さ急変座標を検出する平均高さ急変座標検出工程。
(3-17)前記表面高さ分布情報における、前記第1の座標軸における前記平均高さ急変座標を含む所定幅の座標範囲内の前記第2の座標軸方向の全範囲にわたる領域を前記形状欠陥検査処理の対象から除外する処理を行う欠陥検査除外領域設定工程。
 これにより、タイヤのサイドウォール面に前記環状マークや前記準環状マーク群が形成されている場合であっても、形状欠陥の誤検出を防止できる。
 また、本発明は、第2発明に係るタイヤ形状検査方法に基づいて、形状欠陥検査に用いられるタイヤのサイドウォール面の表面高さ分布情報を導出するタイヤ形状検査装置として捉えることもできる。
 即ち、本発明に係るタイヤ形状検査装置は、相対的に回転するタイヤにおける凹凸のあるマークが形成されたサイドウォール面へのライン光の照射及びそのライン光の像の撮像を行い、その撮像画像に基づいて、前記タイヤの形状欠陥検査に用いられる表面高さ分布情報を導出するタイヤ形状検査装置であり、次の(4-1)~(4-4)に示される各構成要素を備える。
(4-1)前記サイドウォール面に一の光切断線が形成されるように、前記光切断線における検出高さ方向とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射するライン光照射部。
(4-2)前記サイドウォール面に照射された前記複数のライン光の像を、前記複数のライン光それぞれの主光線が前記サイドウォール面に対して正反射する方向において撮像する撮像部。
(4-3)前記撮像部の撮像画像における光切断線を検出することにより前記サイドウォール面の全周範囲にわたる表面高さ分布情報を導出する光切断法形状検出部。
(4-4)前記表面高さ分布情報に対する2次元のエッジ検出処理に基づいて、前記タイヤの形状欠陥検査に用いられる前記表面高さ分布情報から前記凹凸のあるマークの存在範囲の情報を除外する凹凸マーク除去部。
 なお、「相対的に回転するタイヤ」とは、タイヤ自体がその回転軸を中心に回転する場合と、タイヤ自体は固定された状態で前記ライン光照射部及び前記撮像部がタイヤの回転軸を中心に回転する場合とを含むことを意味する。
 本発明に係るタイヤ形状検査装置は、本発明に係るタイヤ形状検査方法と同様の作用効果を奏する。
 本発明によれば、凹凸のあるマーク(前記表示マーク)が形成されたタイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査する際に、表面高さ測定値から、マークが形成された範囲の測定値を確実にかつ誤認することなく除去して正しい形状欠陥測定を行うことができる。
第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wの概略構成を表す図。 第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wが備えるセンサユニットにおける光源及びカメラの三 次元配置を模式的に表した図。 第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wによるマスク範囲設定処理の手順の一例を表すフローチャート。 形状欠陥検査の途中で得られるタイヤのサイドウォール面の2値分布情報の一例を画像として表した図。 形状欠陥検査の途中で得られるタイヤのサイドウォール面の補正後2値分布 情報の一例を画像として表した図。 形状欠陥検査の途中で設定されるタイヤのサイドウォール面のマスク範囲の一例を2値画像として表した図。 形状欠陥検査の途中で設定されるタイヤのサイドウォール面のマスク範囲の他の一例を2値画像として表した図。 タイヤのサイドウォール面の表示マークの模式図。 第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wによる形状欠陥検査処理の手順の一例を表すフローチャート。 第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wにおける画像出力処理による表示画面の第1例。 第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wにおける画像出力処理による表示画面の第2例。 第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wにおける画像出力処理による表示画面の第3例。 第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wにおける画像出力処理による表示画面の第4例。 第2発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wの概略構成を表す図。 第2発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wが備えるセンサユニットにおける光源及びカメラの三次元配置を模式的に表した図。 第2発明の一実施形態におけるタイヤのサイドウォール面の表面高さ分布情報修正処理の手順の一例を表すフローチャート。 環状マークが形成されたタイヤのサイドウォール面をX-Y座標系で表した模式図。 準環状マーク群が形成されたタイヤのサイドウォール面をX-Y座標系で表した模式図。 第2発明の一実施形態におけるタイヤのサイドウォール面の表面高さ分布情報修正処理の手順の他の一例を表すフローチャート。 第2発明の一実施形態における正規化前の表面高さ分布情報における有効高さ検出値の平均値のデータ列の一例がグラフ化された図。
 以下添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明し、本発明の理解に供する。尚、以下の実施の形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
(第1発明)
 まず、図1を参照しつつ、第1発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wの全体構成について説明する。
 第1発明に係るタイヤ形状検査装置Wは、回転するタイヤ1の表面に照射したライン光の像をカメラによって撮像し、その撮像画像に基づいて光切断法による形状検出を行うことにより、タイヤ1の表面高さ分布を測定する形状測定処理を実行する。この形状測定処理により、タイヤ1の表面の周方向360°の範囲にわたる各位置の表面高さ測定値の分布を表す表面高さ分布情報が得られる。なお、前記表面高さ分布情報の測定対象は、タイヤ1のトレッド面及びサイドウォール面である。
 さらに、前記タイヤ形状検査装置Wは、前記形状測定処理により得られた前記表面高さ分布情報、又はその表面高さ分布情報の一部を必要に応じて修正した情報である検査用表面高さ分布情報に基づいて、タイヤ1の表面の形状欠陥検査処理を実行する。
 図1に示すように、タイヤ形状検査装置Wは、タイヤ回転機2、センサユニット3、ユニット駆動装置4、エンコーダ5、画像処理装置6及びホスト計算機7等を備えている。前記タイヤ回転機2は、形状検出の対象であるタイヤ1をその回転軸1gを中心に回転させるモータ等の回転装置である。
 例えば、前記タイヤ回転機2は、タイヤ1を60rpmの回転速度で回転させる。これにより、タイヤ形状検査装置Wは、タイヤ1を1回転させる1秒の間に、後述するセンサユニット3によって、タイヤ1のトレッド面及びサイドウォール面の全周範囲の表面形状を検出する。
 前記センサユニット3は、回転するタイヤ1の表面にライン光を照射する光源及びタイヤ1の表面上のライン光の像を撮像するカメラなどが組み込まれたユニットである。本実施形態では、タイヤ1の2つのサイドウォール面それぞれの形状測定に用いられる2つのセンサユニット3a、3cと、タイヤ1のトレッド面の形状測定に用いられる1つのセンサユニット3bと、を併せて3つのセンサユニット3を備えている。
 図2は、前記センサユニット3が備える機器の配置を模式的に表した図である。
 図2に示すように、前記センサユニット3は、複数のライン光を出力する投光装置10と、カメラ20とを備えている。
 図2において、X軸はタイヤ1の形状検出位置におけるタイヤ回転の円周に接する方向、Z軸はタイヤ1の形状検出位置における検出高さ方向(検出する表面高さの方向)、Y軸はX軸及びZ軸に直交する方向を表す。
 即ち、タイヤ1のサイドウォール面の形状検出に用いられる前記センサユニット3a、3cにおいては、Z軸はタイヤ1の回転軸1gの方向を表す座標軸であり、X軸はタイヤ1の半径方向(タイヤ1の回転軸1gに対する法線の方向)を表す座標軸である。また、タイヤ1のトレッド面の形状検出に用いられる前記センサユニット3bにおいては、Z軸はタイヤ1の半径方向を表す座標軸であり、X軸はタイヤ1の回転軸1gの方向を表す座標軸である。
 また、いずれの前記センサユニット3a、3b、3cにおいても、Y軸はタイヤ1の周方向を表す座標軸である。なお、タイヤ1と座標軸との対応関係は、前記カメラ20の支持の態様に応じて変わり得る。
 前記投光装置10は、複数(図2では3つ)のライン光源11~13を備え、それら複数のライン光源11~13により、タイヤ1の表面の一の線Ls上に1本の光切断線が形成されるように、その一の線Ls(光切断線)における検出高さ方向(Z軸方向)とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射する(隣り合うライン光の端部が互いに重なるように連ねて全体として一本のライン光を照射する)装置である。
 また、前記カメラ20は、カメラレンズ22及び撮像素子21(受光部)を備え、タイヤ1の表面(トレッド面又はサイドウォール面)に連ねて照射された複数のライン光の像v1(前記一の線Ls上の光切断線の像)を撮像するものである。
 従って、サイドウォール面用の前記センサユニット3a、3cにおいて、前記投光装置10は、タイヤ1のサイドウォール面におけるタイヤ1の半径方向(Y軸方向)に沿う一の線Ls上に光切断線(1本の光切断線)が形成されるように、その一の線Ls(光切断線)における検出高さ方向(Z軸方向)とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射する。
 一方、トレッド面用の前記センサユニット3bにおいては、前記投光装置10は、タイヤ1のトレッド面におけるタイヤの周方向に直交する方向に沿う一の線Ls上に光切断線が形成されるように、その一の線Ls(光切断線)における検出高さ方向(Z軸方向)とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射する。
 なお、本実施形態では、タイヤ1の各面ごとに(前記センサユニット3ごとに)3つのライン光を照射することを例示するが、前記ライン光源11~13の数を増減することにより、タイヤ1の各面ごとに2つのライン光、或いは4つ以上のライン光を照射することも考えられる。
 また、前記投光装置10及び前記カメラ20は、不図示の保持機構により、前記ライン光源11~13から出力される複数のライン光それぞれの主光線(中心線に沿う光)が、タイヤ1の表面に対して正反射する方向に前記カメラ20の視野範囲が存在するように保持されている。これにより、前記カメラ20は、複数のライン光それぞれの主光線がタイヤ1の表面に対して正反射する方向において複数のライン光の像を撮像する(前記撮像部の一例)。
 光沢のあるタイヤの表面にライン光が照射された場合、散乱反射光よりも正反射光の方が光量が大きくなる。これに対し、上記構成によれば、ライン光の強度を増強することなく、十分に高い撮像レート(例えば、1秒当たり4000フレーム以上)でライン光の像の撮像を行っても、タイヤの表面に照射したライン光の明瞭な像を得ることができる。
 一方、前記ユニット駆動装置4(図1参照)は、センサユニット3それぞれをサーボモータ等の駆動装置を駆動源として移動可能に支持し、タイヤ1に対する各センサユニット3の位置を位置決めする装置である。前記ユニット駆動装置4は、所定の操作部に対する操作に応じて、又は外部装置からの制御指令に応じて、タイヤ1が前記タイヤ回転機2に対して着脱される前に、各センサユニット3をタイヤ1から離間した所定の退避位置に位置決めし、新たなタイヤ1が前記タイヤ回転機2に装着された後、各センサユニット3をタイヤ1に近接した所定の検査位置に位置決めする。
 また、前記エンコーダ5は、前記タイヤ回転機2の回転軸の回転角度、即ち、タイヤ1の回転角度を検出するセンサであり、その検出信号は、前記センサユニット3が備えるカメラの撮像タイミングの制御に用いられる。
 前記画像処理装置6は、前記エンコーダ5の検出信号に基づいて、前記センサユニット3が備えるカメラのシャッター制御(撮像タイミングの制御)を行う。例えば、前記画像処理装置6は、60rpmの速度で回転するタイヤ1が0.09°(=360°/4000)回転したことが前記エンコーダ5によって検出されるごとに、前記カメラのシャッターが切られるよう制御する。これにより、1秒間に4000フレームの撮像レートでの撮像が行われる。
 さらに、前記画像処理装置6は、前記センサユニット3が備えるカメラによって撮像された画像、即ち、タイヤ1の表面に照射したライン光の像の撮像画像のデータを入力し、その撮像画像に基づいて光切断法による形状測定処理を実行し、その測定結果である表面高さ分布情報(タイヤ1の表面高さ測定値の集合)を内蔵されたフレームメモリに記憶させる。
 前記画像処理装置6は、例えばDSP(Digital Signal Processor)によって実現される。なお、光切断法による形状測定処理は周知であるのでここでは説明を省略する。
 タイヤ1のサイドウォール面についての前記表面高さ分布情報は、そのサイドウォール面の周方向360°の範囲にわたる各位置の表面高さ測定値が、そのタイヤ1の半径方向を表す第1の座標軸(ここでは、X軸)及びタイヤ1の周方向を表す第2の座標軸(ここでは、Y軸)からなる2次元の座標系内に配列された情報である。
 また、タイヤ1のトレッド面についての前記表面高さ分布情報は、そのトレッド面の周方向360°の範囲にわたる各位置の表面高さ測定値が、そのタイヤ1の回転軸に平行な方向を表すX軸及びタイヤ1の周方向を表すY軸からなる2次元の座標系内に配列された情報である。
 以下、Y軸方向(第2の座標軸の方向)において前記表面高さ分布情報が占める範囲、即ち、タイヤ1の周方向360°分に相当するY軸の座標範囲のことを全周範囲Wyと称する。この全周範囲Wyにおける両端の座標(Y軸方向の始点の座標と終点の座標)は、実際のタイヤ1の表面上の周方向において隣接する位置に相当する。
 また、前記表面高さ測定値が画像データにおける各画素の輝度値に相当すると考えれば、前記表面高さ分布情報は、前記画像処理装置6上でモノクロの画像データと同様に取り扱うことができる。よって、これ以降における"画素"という用語は、前述したX軸及びY軸からなる座標系における前記表面高さ測定値それぞれの位置(座標)を表す用語として記載されている。
 なお、タイヤ1のサイドウォール面には、凹凸のあるマーク(文字、記号、図形等)が形成されている。以下、このマークは、表示マークM(図8参照)と称する。
 さらに、前記画像処理装置6は、タイヤ1のサイドウォール面の前記表面高さ分布情報については、形状欠陥検査の対象から除外すべき前記表示マークMの存在する範囲内の表面高さ測定値を変化の緩やかな補間値に置き換える表面高さ分布情報修正処理を実行する。そして、前記表面高さ分布情報修正処理により得られたサイドウォール面に関する情報、及びタイヤ1のトレッド面の前記表面高さ分布情報は、前記検査用表面高さ分布情報として前記ホスト計算機7に伝送される。
 前記ホスト計算機7は、計算機本体71、操作部72、及び表示装置73を備える。前記計算機本体71は、各種データ処理を行うプロセッサであるCPU、ハードディスクドライブ等のデータ記憶部等を備えたパーソナルコンピュータ等の本体である。また、前記操作部72は、キーボード、マウス等の情報入力用の操作部である。また、前記表示装置73は、文字情報や画像情報等を表示する液晶表示装置やCRTディスプレイ等のディスプレイである。
 前記ホスト計算機7は、前記計算機本体71における前記CPUが予めメモリに記憶されたプログラムを実行することによって各種の演算及び演算結果の出力を行う。
 具体的には、前記ホスト計算機7は、前記画像処理装置6から取得したタイヤ1の各面の前記検査用表面高さ分布情報に基づいて、形状欠陥検査処理を実行する。この形状欠陥検査処理は、タイヤ1の各面の前記検査用表面高さ分布情報が、タイヤ1の各面ごとに予め設定された許容条件を満たすか否かを判別し、その判別結果を所定の表示部に表示、或いは所定の制御信号として出力する処理である。
 次に、図3に示されるフローチャートを参照しつつ、前記画像処理装置6及び前記ホスト計算機7により実行されるタイヤのサイドウォール面に関する前記表面高さ分布情報についてのマスク範囲設定処理の手順の一例について説明する。なお、図3に示される処理が実行される前に、前述した要領で形状測定処理が実行され、タイヤ1のサンプルのサイドウォール面についての前記表面高さ分布情報が前記画像処理装置6のフレームメモリに記憶されているものとする。なお、以下に示されるS1、S2、…は、処理手順(ステップ)の識別符号を表す。
 図3に示される処理は、検査対象となるタイヤの種類ごとに予め用意されたタイヤのサンプルから得られた前記表面高さ分布情報に対して実行される処理である。即ち、図3に示されるステップS1~S17の処理は、検査対象のタイヤの種類ごとに定められた1つのサンプルタイヤについてのみ実行される。
[ステップS1]
 まず、前記画像処理装置6は、サイドウォール面の前記表面高さ分布情報について測定値正規化工程(S1)を実行する。具体的には、前記画像処理装置6は、前記表面高さ分布情報における前記表面高さ測定値を、Y軸方向の1ラインごとにその1ライン分の前記表面高さ測定値の平均値に応じて正規化し、正規化後の前記表面高さ分布情報を内蔵するフレームメモリに記憶させる。正規化後の値は、例えば、前記表面高さ測定値それぞれからそれらの平均値を差し引いた値である。
 また、前記表面高さ分布情報に、所定輝度以上の光切断線が検出されなかった位置についての仮の測定値(例えば、ゼロ)が含まれている場合には、前記画像処理装置6は、その仮の測定値を除いて前記表面高さ測定値の平均値を算出する。さらに、前記画像処理装置6は、Y軸方向の1ラインごとに、その1ラインに含まれる前記仮の測定値を他の測定値に基づく補間値、例えば、前記表面高さ測定値の平均値に置き換える。
 このステップS1の処理により得られる正規化後の値は、タイヤ1のサイドウォール面の本来の形状である半径方向(X軸方向)における湾曲形状の成分が除去された表面高さ情報である。なお、前記表示マークMがないと仮定したサイドウォール面の半径方向の理想形状を予め設定し、前記表面高さ測定値それぞれからその理想形状の値を差し引いた値を正規化後の値とすること等も考えられる。
 なお、前記画像処理装置6は、前記測定値正規化工程(S1)によって前記表面高さ測定値が正規化された前記表面高さ分布情報を、以下に示すステップS2~S15の処理に用いるためにメモリに確保しておくとともに、前記ホスト計算機7に対して送信する。
[ステップS2]
 次に、前記画像処理装置6は、前記測定値正規化工程(S1)によって前記表面高さ測定値が正規化された前記表面高さ分布情報に対して2次元のソーベルフィルタ処理を施し、その処理結果である勾配値分布情報を内蔵するフレームメモリに記憶させるフィルタリング工程を実行する(S2)。
 ソーベルフィルタ処理は、ある注目画素及びその周囲の画素からなる予め定められた数の画素群それぞれの値(正規化された表面高さ測定値)に対し、その位置に応じて予め定められた係数をそれぞれ乗算した結果を合計する処理である。また、2次元のソーベルフィルタ処理では、X軸方向及びY軸方向それぞれに対応する2つの係数行列を用いて、前述した計数の乗算及び乗算結果の合計を行い、両合計の2乗和の平方根を処理結果として算出する。その結果、サイドウォール面の表面高さの勾配が大きいほど高い値となる処理結果が得られる。以下、2次元のソーベルフィルタ処理による各画素の処理結果を勾配値と称し、X-Y座標系における各画素の前記勾配値の集合を勾配値分布情報と称する。なお、2次元のソーベルフィルタ処理は周知であるので、ここでは、その詳細の説明は省略する。
 また、前記フィルタリング工程(S2)では、前記全周範囲Wyの両端部付近の画素についても前記勾配値が得られるよう、前記全周範囲Wyの両端の座標(Y座標)がY軸方向において隣接する座標であるという前提の下に、ソーベルフィルタ処理が実行される。
 タイヤ形状検査における2次元のソーベルフィルタ処理では、注目画素及びその周囲の8つの画素からなる9つの画素群、或いはその9つの画素群及びその周囲の16個の画素からなる25個の画素群の値に基づいて、注目画素の前記勾配値を算出する。
[ステップS3]
 続いて、前記画像処理装置6は、前記勾配値分布情報に対して2値化処理を施し、その処理結果である2値分布情報を前記フレームメモリに記憶させる2値化工程を実行する(S3)。この2値化工程により、画素の値(前記勾配値)が予め設定されたしきい値以上である画素にON値(例えば、1)が設定され、それ以外の画素にOFF値(例えば、0)が設定される。
 以上に示したステップS1~S3の処理により、前記表示マークMのエッジ部(輪郭部)が2次元座標におけるいずれの方向に伸びて形成されていても、そのエッジ部が確実に検出される。なお、ステップS2及びS3は、前記表面高さ分布情報に対する2次元のエッジ検出処理(2次元のソーベルフィルタ処理及び2値化処理)により、凹凸のある前記表示マークMのエッジを検出し、その検出結果(2次元のエッジ分布情報)を前記フレームメモリに記憶させる2次元エッジ検出工程の一例である。
 図4は、ステップS3の処理によって得られるサイドウォール面に関する前記2値分布情報の一例を画像として表した図である。図4において、黒い部分が前記2値分布情報におけるOFF値(=0)の画素の部分であり、白い部分が前記2値分布情報におけるON値(=1)の画素の部分である。即ち、図4における白い部分が、前記表示マークMのエッジ部である。
[ステップS4]
 次に、前記画像処理装置6は、前記2値分布情報に対して予め定められた補正処理を施し、補正後の情報(補正後2値分布情報)を前記フレームメモリに記憶させる2値分布情報補正工程を実行する(S4)。
 より具体的には、ステップS4において、前記画像処理装置6は、前記2値分布情報に対して周知の膨張処理を施す。なお、前記膨張処理は、2値画像情報とみなせる前記2値分布情報について、ある注目画素の近傍(例えば、いわゆる4近傍や8近傍)に1つでもON値(=1)が存在する場合に、その注目画素の値をON値(=1)に修正する処理である。
 これにより、前記表示マークMの輪郭の一部に表面高さの立ち上がり(変化)が比較的緩やかな部分が含まれる場合でも、その部分が前記表示マークMの輪郭内の一部として認識される。
 図5は、図4において画像化された前記2値画像情報に対して膨張処理を施した補正後2値分布情報を画像として表した図である。図5において、黒い部分が前記補正後2値分布情報におけるOFF値(=0)の画素の部分であり、白い部分が前記補正後2値分布情報におけるON値(=1)の画素の部分である。即ち、図5における白い部分が、前記表示マークMのエッジ部である。
 なお、前記サイドウォール面における小さな付着物や小さな突起部等に起因するノイズが前記膨張処理によって拡大されないように、前記補正処理の一部として、前記膨張処理の前に周知の孤立点除去処理を行うことも考えられる。
[ステップS5]
 次に、前記画像処理装置6は、ステップS4の処理により得られた前記補正後2値分布情報に対してラベリング処理を施し、その処理結果であるラベル分布情報を前記フレームメモリに記憶させるラベリング工程を実行する(S5)。 ラベリング処理は、連結画素ごとに同じラベル値を割り当てる周知の処理であり、前記ラベル分布情報は、前記補正後2値分布情報においてON値(=1)であった各画素の値にラベル値が設定された情報である。
 なお、このステップS5においても、前述したステップS2と同様に、前記全周範囲Wyの両端の座標(Y座標)がY軸方向において隣接する座標であるという前提の下にラベリング処理が実行される。これにより、前記形状測定処理の開始位置に起因して、前記表示マークMのエッジ部に対応する連結画素が前記全周範囲Wyの始端側と終端側とに分離(分断)されてしまった場合でも、それらの画素に同じラベル値が設定される。
 また、ステップS4の2値分布情報補正工程を省略し、ステップS5において、ステップS3の処理により得られた補正前の前記2値分布情報に対してラベリング処理を行うことも考えられる。
[ステップS6]
 次に、前記画像処理装置6は、ステップS5の処理によって得られた前記ラベル分布情報におけるラベル値ごとに、そのラベル値のフィレ座標を検出して内蔵する所定のメモリに記憶させるフィレ座標検出工程を実行する(S6)。なお、フィレ座標は、周知のごとく、ラベル値が同じ画素郡(連結画素)を最小範囲で囲む矩形範囲を表す座標である。
[ステップS7~S14]
 次に、前記画像処理装置6は、ステップS6で得られた前記ラベル値のフィレ座標に基づいて、前記表示マークMが存在する範囲を含むマスク範囲の座標を設定し、その座標を内蔵するメモリに記憶させるマスク範囲設定工程を実行する(S7~S14)。前記マスク範囲は、前記ラベル分布情報において同じラベル値が設定された画素郡ごとにその画素郡を囲む範囲である。
 以下、前記マスク範囲設定工程の内容について詳説する。
[ステップS7]
 まず、前記画像処理装置6は、前記ラベル分布情報におけるラベル値ごとに、そのラベル値(即ち、連結画素)のフィレ座標に基づいて、Y軸方向(周方向)におけるラベル値の存在範囲のパターンが、予め定められた3種類の存在パターンのいずれであるかを判別し、その判別結果を内蔵メモリに記憶させるラベル存在パターン判別工程を実行する(S7)。
 前記3種類の存在パターンは、以下の3つのパターンP1~P3である。なお、図6に、各パターンP1~P3に相当する画像が示されている。
 その1つ目は、ラベル値が前記全周範囲Wy全体に渡り連なって存在する周回パターンP1(前記第1の存在パターンに相当)である。
 2つ目は、ラベル値が前記全周範囲Wyの始端(一方の端部)を含む領域と終端(他方の端部)を含む領域とに分離して存在する分離パターンP2(前記第2の存在パターンの一例)である。
 3つめは、前記周回パターン及び前記分離パターン以外の状態である通常パターンP3(前記第3の存在パターンに相当)。
 例えば、前記画像処理装置6は、ある注目するラベル値について、前記フィレ座標が表す範囲のY軸方向の始端及び終端が、それぞれ前記全周範囲Wyの始端及び終端と一致するか否かを判別する。さらに、それらが一致する場合、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値が前記全周範囲Wyを2等分した各範囲の両方に存在するか否かを判別する。その判別の結果、前記注目するラベル値が両方の範囲に存在する場合には、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値が前記周回パターンであると判別し、そうでない場合は前記分離パターンであると判別する。
 また、前記注目するラベル値の前記フィレ座標が表す範囲のY軸方向の始端及び終端が、それぞれ前記全周範囲Wyの始端及び終端と一致しない場合には、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値が前記通常パターンであると判別する。
[ステップS8]
 次に、前記画像処理装置6は、X軸座標を1つずつ設定(選択)し、前記フレームメモリに記憶された前記ラベル分布情報の中から、設定したX軸座標におけるY軸方向1ライン分のラベル値の情報を、前記マスク範囲の設定処理に用いる情報としてサンプリング(選択)する(S8)。これ以降、前記画像処理装置6は、Y軸方向1ライン分のラベル値の情報をサンプリングするごとに、後述するステップS9~S14の処理を実行する。
 なお、前記サンプリングのために設定されるX軸座標は、形状欠陥検査に要求される空間分解能に応じて、前記表面高さ分布情報がX軸方向において占める範囲の全ての座標(画素)或いは所定間隔で間引かれた一部の座標(画素)とすることが考えられる。形状欠陥検査に許容される空間分解能の範囲内であれば、X軸座標の設定間隔が大きい方が演算負荷を抑えることができ好適である。
 次に、前記画像処理装置6は、ステップS8でサンプリングされたY軸方向1ラインごとに、その1ライン上に存在するラベル値それぞれの前記存在パターンの判別結果と及びそのラベル値の位置とに応じて、そのY軸方向1ラインにおける前記マスク範囲の座標を設定し、その座標を内蔵メモリに記憶させるライン毎マスク範囲設定工程を実行する(S9~12、S13又はS14)。以下、その具体例について説明する。
[ステップS9~S12]
 前記画像処理装置6は、まず、注目するラベル値の存在パターン(判別結果)が前記周回パターンP1(第1の存在パターン)である場合、その注目するラベル値について、そのラベル値の数をカウントし(S9)、その数が予め設定された数(設定数)以上であるか否かを判別する(S10)。
 そして、前記注目するラベル値の数が前記設定数以上であると判別された場合には、前記画像処理装置6は、その時点でサンプリングされているY軸方向1ライン分全て(前記全周範囲Wy)を前記マスク範囲に設定する(S11)。
 一方、前記注目するラベル値の数が前記設定数未満であると判別された場合には、前記画像処理装置6は、その時点でサンプリングされているY軸方向1ラインについて、前記注目するラベル値が存在する位置のみを前記マスク範囲に設定する(S12)。
[ステップS13]
 一方、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値の存在パターン(判別結果)が前記分離パターンP2(第2の存在パターン)である場合、その注目するラベル値について、前記全周範囲Wyを二等分した各範囲において前記全周範囲Wyの両端位置それぞれからその位置(始端位置又は終端位置)に対し最も離れた前記注目するラベル値の位置に至る範囲を前記マスク範囲に設定する(S13)。
 即ち、前記全周範囲Wyの始端位置から中間位置までの範囲において、その始端位置を始点とし、前記中間位置に最も近い前記注目するラベル値の位置を終点とする範囲が前記マスク範囲として設定される。さらに、前記全周範囲Wyの中間位置から終端位置までの範囲において、その中間位置に最も近い前記注目するラベル値の位置を始点とし、前記終端位置を終点とする範囲も前記マスク範囲として設定される。
[ステップS14]
 また、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値の存在パターン(判別結果)が前記通常パターンP3である場合、その注目するラベル値が存在する位置全体にわたる範囲を前記マスク範囲に設定する(S14)。
 即ち、前記全周範囲Wyの始端位置に最も近い前記注目するラベル値の位置を始点とし、前記全周範囲Wyの終端位置に最も近い前記注目するラベル値の位置を終点とする範囲が、前記マスク範囲として設定される。
 以上に示したステップS9~S14の処理は、サンプリングされたY軸方向1ライン上の同じラベル値ごとに実行され、ラベル値ごとに設定された前記マスク範囲の論理和をとった範囲が、その1ラインにおける最終的な前記マスク範囲として設定される。
[ステップS15]
 以降、前記画像処理装置6は、以上に示したステップS8~S14の処理が、X軸の全座標についてのサンプリング(S8)が終了するまで繰り返されるよう制御する(S15)。これにより、タイヤ1のサンプルのサイドウォール面に関する全ての前記マスク範囲の座標情報が得られる。
 そして、前記画像処理装置6は、タイヤ1のサンプルのサイドウォール面に関する全ての前記マスク範囲の座標情報を、それを用いて形状欠陥検査処理を実行する前記ホスト計算機7に対して転送する。
 以上に示したように、前記画像処理装置6は、タイヤ1のサンプルから得られた前記表面高さ分布情報に基づいて凹凸のあるマークである前記表示マークMの位置を自動検出し(S2~S6)、その表示マークMの存在範囲を囲む前記マスク範囲の座標情報を自動設定する(S7~S15)。前記画像処理装置6により実行されるステップS2~S15の工程が、前記マスク範囲自動設定工程の一例である。また、前記画像処理装置6は、プロセッサの一例である。
[ステップS16]
 ところで、以上に示した前記マスク範囲の自動設定工程(S2~S15)により、様々な表面形状を有する多種類のタイヤ1全てについて、全く例外なく確実に前記表示マークMを囲む前記マスク範囲を自動設定することは非常に難しい。
 そこで、前記ホスト計算機7において、前記マスク範囲の自動設定工程(S2~S15)において自動設定された前記マスク範囲の座標情報を操作者の操作に応じて補正する処理が実行される。
 即ち、正規化後の前記表面高さ分布情報と前記マスク範囲の座標情報とを得た前記ホスト計算機7は、以下に示すマスク範囲手動補正処理と、照合用データ指定処理とを実行する(S16)。なお、以下の説明において、タイヤ1のサンプルから得られた前記表面高さ分布情報のことを、サンプル表面形状情報と称する。このサンプル表面形状情報は、ステップS1において前記画像処理装置6から前記ホスト計算機7へ送信された正規化後の前記表面高さ分布情報である。
 前記マスク範囲手動補正処理は、以下に示す画像出力処理とマスク範囲変更処理とを並行して実行する処理である。
 前記画像出力処理は、前記サンプル表面形状情報に基づくタイヤ1のサイドウォール面の表面形状画像と、前記マスク範囲の座標情報に基づくマスク範囲画像とを重ねて前期表示装置73に表示させる処理である。
 また、前記マスク範囲変更処理は、前記操作部72を通じた操作入力に応じて前記マスク範囲の座標情報を変更(補正)する処理である。
 図10~図13は、前記画像出力処理による前記表示装置73の表示画面の第1例~第4例である。なお、図11は、表示画面の一部を拡大した図である。
 図10に示されるように、前記ホスト計算機7は、前記サンプル表面形状情報に基づく表面形状画像g1と、前記マスク範囲の座標情報に基づくマスク範囲画像g2とを重ねて前記表示装置73に表示させる。
 前記表面形状画像g1は、例えば、前記サンプル表面形状情報における前記表面高さ測定値の大小に応じて、対応する画素の輝度の高低又は表示色が異なる画像である。
 また、前記マスク範囲画像g2は、例えば、前記マスク範囲の輪郭を形成する枠線の画像や、前記マスク範囲を所定の色で塗りつぶした画像等である。図10に示される前記マスク範囲画像g2は、前記マスク範囲の輪郭を形成する枠線を破線で表示した画像である。
 前記画像出力処理により、前記ホスト計算機7の操作者は、タイヤのサイドウォール面の前記表面形状画像g1の上で、自動設定された前記マスク範囲を目視確認することができる。
 さらに、前記ホスト計算機7は、図10に示されるように、前記画像出力処理において、前記操作部7に対する操作入力に応じて表示位置が移動するカーソル画像g3を前記表面形状画像g1と重ねて前記表示装置73に表示させる。例えば、前記ホスト計算機7は、前記カーソル画像g3の表示位置を、前記操作部7におけるマウスの操作に応じて移動させる。
 また、前記ホスト計算機7は、前記マスク範囲変更処理において、前記カーソル画像g3の表示位置に対応する座標について前記マスク範囲の座標情報を変更する。以下、前記マスク範囲変更処理の具体例について説明する。
 例えば、前記ホスト計算機7は、図10に示されるように、前記カーソル画像g3の表示位置に対応する前記マスク範囲を選択し、選択したマスク範囲の情報について、前記操作部72に対する操作を通じて指定された変更を加える処理を実行する。例えば、前記ホスト計算機7は、前記選択したマスク範囲を解除する処理や、前記選択したマスク範囲を膨張させる処理、或いは前記選択したマスク範囲を圧縮する処理等を実行する。ここで、マスク範囲を解除するとは、該当する範囲について、形状欠陥検査処理の対象から除外しない範囲にすることである。
 これにより、例えば、タイヤ1のサンプルがそのサイドウォール面に形状欠陥を有している等の理由により、前記表示マークM以外の部分に誤った前記マスク範囲が自動設定された場合に、そのマスク範囲の設定を解除できる。
 また、前記ホスト計算機7は、図11に示されるように、既に設定されている前記マスク範囲のうち、前記カーソル画像g3の移動操作によって指定された範囲と重複する範囲のみについて前記マスク範囲の設定を解除する処理も実行する。
 これにより、例えば、タイヤ1のサンプルのサイドウォール面において、前記表示マークMと形状欠陥とが近接して存在する等の理由により、前記マスク範囲が本来設定されるべき範囲よりも広い範囲で自動設定された場合に、そのマスク範囲のうちの余分な一部について設定を解除できる。
 また、前記ホスト計算機7は、図12に示されるように、前記カーソル画像g3の移動操作によって指定された範囲以外を前記マスク範囲として設定する処理も実行する。
 これにより、例えば、前記表面高さ分布情報に、タイヤのトレッド面やリムの部分等のサイドウォール面以外の部分の情報が含まれている場合に、その余計な部分を検査対象とする範囲から除外することができる。
 以上に示したように、前記マスク範囲変更処理における手動操作の作業は、自動設定された前記マスク範囲における不備のある一部に対してのみ行われればよい。そのため、前記マスク範囲変更処理における手動操作の作業は、前記サイドウォール面に存在する多数の凹凸のあるマークの全てについて一つ一つ手動で前記マスク範囲を設定する作業に比べれば、はるかに簡易な作業である。
 また、前記ホスト計算機7は、前記マスク範囲手動補正処理と併せて、前記照合用データ指定処理も実行する。前記照合用データ指定処理は、前記操作部72を通じた操作入力に応じて、タイヤ1のサンプルについての前記表面高さ分布情報のうちの一部の前記表面高さ測定値及びその測定値の座標情報である照合用データを特定し、その照合用データを前記計算機本体7におけるデータ記憶部に記録する処理である。なお、前記照合用データに含まれる前記表面高さ測定値が、前記登録表面形状情報の一例である。
 例えば、前記ホスト計算機7は、図13に示されるように、前記カーソル画像g3の移動操作及び移動先の確定操作によって特定されるX軸方向における1又は複数の特定の座標について、その特定の座標各々におけるY軸方向の1ライン分の前記表面高さ測定値及びその座標を前記照合用データとして前記データ記憶部に記録する。以下、前記特定の座標のことを照合位置座標と称する。なお、Y軸方向の1ライン分の前記表面高さ測定値とは、Y軸方向全体にわたる前記表面高さ測定値を意味する。
 図13に示される一点鎖線は、前記表示装置73において前記表面形状画像g1と重ねて表示される線であり、前記照合用データに含められる前記表面高さ測定値の配列位置を表している。前記照合用データは、タイヤ1のサイドウォール面における特徴的な凹凸のある部分のデータが指定される。
 前記照合用データは、前記マスク範囲の座標情報の座標系と、検査対象のタイヤ1ごとに得られた前記表面高さ分布情報の座標系とのズレの検出のために用いられる。
 なお、図13に示される例は、1組又は複数組のY軸方向1ライン分のデータを前記照合用データとして設定する例である。その他、前記照合用データは、タイヤ1のサンプルについての前記表面高さ分布情報の全て、又は、操作入力により指定された一部の2次元の領域内のデータであることも考えられる。
[ステップS17]
 そして、前記ホスト計算機7は、前記マスク範囲手動補正処理及び前記照合用データ指定処理(S16)により得られた補正後の前記マスク範囲の座標情報及び前記照合用データを、タイヤ1の種類を表す識別コードと関連付けて前記計算機本体71の前記データ記憶部に記録する(S17)。これにより、マスク範囲設定処理が終了する。
 次に、図9に示されるフローチャートを参照しつつ、前記画像処理装置6及び前記ホスト計算機7により実行される検査対象のタイヤ1それぞれに対する形状欠陥検査処理の手順の一例について説明する。図9に示される処理が実行される前に、前述した要領で形状測定処理が実行され、検査対象のタイヤ1各々のサイドウォール面についての前記表面高さ分布情報が前記画像処理装置6のフレームメモリに記憶されているものとする。
[ステップS21]
 まず、前記画像処理装置6は、前述したステップS1と同様に、サイドウォール面の前記表面高さ分布情報について測定値正規化工程(S1)を実行する。
[ステップS22、S23]
 次に、前記画像処理装置6は、検査対象のタイヤ1ごとに得られた前記表面高さ分布情報と前記ホスト計算機7から取得したタイヤ1のサンプルから得られた前記マスク範囲の座標情報との間の座標系のずれを検出する処理を実行する(S22、座標系ずれ検出工程)。以下、検査対象のタイヤ1ごとに得られた前記表面高さ分布情報のことを検査用表面形状情報と称する。
 ここで、検査対象のタイヤ1と、その検査に用いられる前記マスク範囲の座標情報を得た対象であるタイヤ1のサンプルとは、同じ種類のタイヤであることはいうまでもない。ステップS22の処理の前に、前記ホスト計算機7は、タイヤ1の種類を表す前記識別コードに基づいて検査対象のタイヤ1と同種のタイヤ1から得られた前記マスク範囲の座標情報及び前記照合用データを検索し、その検索結果を前記画像処理装置6に引き渡す。
 ステップS22において、前記画像処理装置6は、前記検査用表面形状情報におけるX軸方向の前記照合位置座標でのY軸方向の1ライン分の前記表面高さ測定値と前記照合用データにおけるY軸方向1ライン分の前記表面高さ測定値とを、Y軸方向における位置をシフトしつつ照合し、それらの差異が最小となるときのシフト幅を、Y軸方向の前記座標系のずれとして検出する。なお、前記照合用データに複数組のY軸方向1ライン分の前記表面高さ測定値が含まれる場合には、各組における前記差異の合計が最小となるときのシフト幅が、Y軸方向の前記座標系のずれとして検出される。
 そして、前記画像処理装置6は、ステップS22で検出された前記座標系のずれがなくなるように、前記マスク範囲の座標情報を修正する(S23)。
[ステップS24]
 次に、前記画像処理装置6は、以下に示すマスク範囲補間工程(S24)を実行する。
 前記マスク範囲補間工程において、前記画像処理装置6は、まず、Y軸方向1ラインごとに、前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲外の前記表面高さ測定値から、前記マスク範囲内の表面高さ測定値の補間値を算出する。この補間値は、変化の緩やかな値であり、直線補間値が典型例であるが、2次曲線補間値等であることも考えられる。
 さらに、前記画像処理装置6は、Y軸方向1ラインごとに、前記フレームメモリに記憶されている前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲内の前記表面高さ測定値を、前記表面高さ測定値の補間値に置き換えて前記フレームメモリに記憶させる。このように、補間処理後の前記検査用表面形状情報、即ち、前記マスク範囲内の前記表面高さ測定値を補間値に置き換える処理が施された後の前記検査用表面形状情報が、前記ホスト計算機7による形状欠陥検査処理に用いられる。
[ステップS25]
 そして、前記ホスト計算機7は、補間処理後の前記検査用表面形状情報を用いて、予め定められた規則に従ってタイヤ1のサイドウォール面の形状欠陥検査処理を実行する(S25)。以下、その一例について説明する。なお、以下の例は、本発明の特徴をなすものではない。
 まず、前記ホスト計算機7は、補間処理後の前記検査用表面形状情報の中から、Y軸方向1ライン分の測定値(一部、前記補間値を含み得る)の情報を、形状欠陥検査の対象としてサンプリング(選択)する。
 そして、前記ホスト計算機7は、局所的な凹凸欠陥(前記バルグや前記デント)の指標値として、例えば以下に示す第1の指標値を算出する。
 まず、前記Y軸方向1ライン分の測定値に対し、予め設定された次数(例えば、50次)以下のFFTによるローパスフィルタ処理が行われる。
 そして、前記ローパスフィルタ処理後の測定値に対し、その測定値全体の角度範囲360°に対して7°程度の角度範囲を窓としてその窓を走査しながらその窓の範囲内の測定値の最大値と最小値との差を算出し、これを前記第1の指標値とする。この第1の指標値が所定以上大きい場合に、そのタイヤが形状欠陥を有していると判別される。
 また、前記ホスト計算機7は、タイヤ全周の緩やかな凹凸変化の欠陥検査(Runout検査などといわれる)の指標値として、例えば以下に示す第2の指標値を算出する。
 まず、前記Y軸方向1ライン分の測定値に対し、予め設定された次数(例えば、15次)以下のFFTによるローパスフィルタ処理が行われる。
 そして、前記ローパスフィルタ処理後の測定値全体における最大値と最小値との差を算出し、これを前記第2の指標値とする。この第2の指標値が所定以上大きい場合に、そのタイヤが形状欠陥を有していると判別される。
 なお、検査対象領域として、前記検査用表面形状情報がX軸方向において占める範囲における一部の座標(ライン)のみが予め指定されている場合には、前記検査用表面形状情報における指定されたラインについてのみステップS25の処理が実行される。検査対象領域の指定は、例えば、前記照合用データの指定と同様にして指定されることが考えられる(図13参照)。
 図6は、ステップS8~S16の処理により、図5において画像化された前記補正後2値分布情報に基づいて設定された前記マスク範囲の一例を2値画像として表した図である。図6において白い部分が前記マスク範囲である。
 前記タイヤ形状検査装置Wにおいては、2次元の情報である正規化後の前記表面高さ分布情報に対し、2次元情報のまま周知のソーベルフィルタ処理を施される(S2)。これにより、前記表示マークMのエッジ部(輪郭部)が2次元座標におけるいずれの方向に伸びて形成されていても、そのエッジ部が確実に検出される。
 また、ラベリング処理(S5)により、他から孤立した一連の前記表示マークMのエッジ部ごとに同じラベル値が設定され、そのエッジ部の(同じラベル値ごとの)フィレ座標に基づいて、形状欠陥検査の対象から除外する前記マスク範囲が設定される(S6~S14)。これにより、前記表示マークMの輪郭内に位置する非隆起部の測定値も、形状欠陥検査の対象から除外され、その非隆起部が形状欠陥部分であると誤検知されることを回避できる。図6において、文字"A"、"B"、"W"等を表す前記表示マークMの輪郭内が前記マスク範囲として設定されていることがその一例である。
 また、前記タイヤ形状検査装置Wにおいては、前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲内の測定値が緩やかに変化する前記補間値に置き換えられる(S24)。そのため、前記マスク範囲の有無に関わらず同じアルゴリズムで形状欠陥検査処理を実行しても、前記マスク範囲内の形状が形状欠陥部であると誤検知されることを回避できる。
 即ち、ステップS24の工程は、前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲の座標情報に相当する範囲の前記表面高さ測定値をその範囲以外の前記表面高さ測定値に基づく補間値に置き換える工程である。そして、ステップS24の工程は、そのような補間値への置き換え処理により、前記座標系のずれを修正した上で前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲の座標情報に相当する範囲の前記表面高さ測定値を形状欠陥検査処理の対象から除外するマスク範囲検査除外工程の一例である。
 また、膨張処理(S4)が施された前記2値分布情報に対してラベリング(S5)が行われるため、前記表示マークMの輪郭の一部に表面高さの立ち上がり(変化)が比較的緩やかな部分が含まれる場合でも、その部分が前記表示マークMの輪郭内に含まれる部分として認識される。これにより、前記表示マークMの輪郭の一部が、形状欠陥部であると誤検知されることを回避できる。
 以上に示した実施形態では、図3に示したステップS8~S14の処理により、前記ラベル値のフィレ座標に基づいて、Y軸方向1ラインごとに前記マスク範囲の設定が行われた。
 一方、本発明の他の実施形態として、図3に示したステップS8~S14の処理に代えて、前記ラベル値ごとのフィレ座標により特定される矩形範囲それぞれを前記マスク範囲として設定することも考えられる。なお、この場合、前記ラベリング工程(S5)において、前記全周範囲Wyの両端の座標(Y座標)がY軸方向において隣接する座標であるという前提なしにラベリング処理を行えばよい。
 図7は、図5において画像化された前記補正後2値分布情報に基づいて、前記ラベル値ごとのフィレ座標により特定される矩形範囲を前記マスク範囲とした場合のそのマスク範囲を2値画像として表した図である。
 但し、より子細に前記マスク範囲を設定するためには、図3に示したステップS8~S14の処理を採用する方が好適である。
 前記タイヤ形状検査装置Wは、演算負荷の高いステップS2~S15の処理をタイヤ1の種類ごとに1つのサンプルについて実行すればよい。
 また、検査対象のタイヤ1ごとに実行されるステップS21~S25の処理は、プロセッサによる演算負荷が比較的低い処理であり、実用的なプロセッサによっても高速で実行できる。
 また、前記タイヤ形状検査装置Wは、ステップS16、S17の工程の実行により、前記サイドウォール面の表面形状の画像g1上において、自動設定された前記マスク範囲を目視確認しつつ、そのマスク範囲をごく簡易な手動操作によって補正することが可能である。そのため、様々な表面形状を有する多種類のタイヤについて、正しい前記マスク範囲を確実に設定することができる。
 従って、前記タイヤ形状検査装置Wは、凹凸のある前記表示マークMが形成されたタイヤ1のサイドウォール面の形状欠陥を検査するにあたり、前記表面高さ測定値から、前記表示マークMが形成された範囲の測定値を確実にかつ誤認する処理を高速で実行できる。
その結果、前記タイヤ形状検査装置Wによれば、正しい形状欠陥検査を短時間で行うことができる。
 以上に示した実施形態は、それぞれプロセッサの一例である前記画像処理装置6及び前記ホスト計算機7により、前記ステップS1~S17及び前記ステップS21~S25の各処理を分担して実行する実施形態である。
 しかしながら、例えば、前記ホスト計算機7によって前記ステップS1~S17及び前記ステップS21~S25の全てを実行する実施形態も考えられる。また、3つ以上のプロセッサによって前記ステップS1~S17及び前記ステップS21~S25の各処理を分担して実行する実施形態も考えられる。
(第2発明)
 まず、図14を参照しつつ、第2発明の一実施形態に係るタイヤ形状検査装置Wの全体構成について説明する。
 第2発明に係るタイヤ形状検査装置Wは、回転するタイヤ1の表面に照射したライン光の像をカメラによって撮像し、その撮像画像に基づいて光切断法による形状検出を行うことにより、タイヤ1の表面高さ分布を測定する形状測定処理を実行する。この形状測定処理により、タイヤ1の表面の周方向360°の範囲にわたる各位置の表面高さ測定値の分布を表す表面高さ分布情報が得られる。なお、前記表面高さ分布情報の測定対象は、タイヤ1のトレッド面及びサイドウォール面である。
 さらに、前記タイヤ形状検査装置Wは、前記形状測定処理により得られた前記表面高さ分布情報、又はその表面高さ分布情報の一部を必要に応じて修正した情報である検査用表面高さ分布情報に基づいて、タイヤ1の表面の形状欠陥検査処理を実行する。
 図14に示すように、タイヤ形状検査装置Wは、タイヤ回転機2、センサユニット3、ユニット駆動装置4、エンコーダ5、画像処理装置6及びホスト計算機7等を備えている。 前記タイヤ回転機2は、形状検出の対象であるタイヤ1をその回転軸1gを中心に回転させるモータ等の回転装置である。
 例えば、前記タイヤ回転機2は、タイヤ1を60rpmの回転速度で回転させる。これにより、タイヤ形状検査装置Wは、タイヤ1を1回転させる1秒の間に、後述するセンサユニット3によって、タイヤ1のトレッド面及びサイドウォール面の全周範囲の表面形状を検出する。
 前記センサユニット3は、回転するタイヤ1の表面にライン光を照射する光源及びタイヤ1の表面上のライン光の像を撮像するカメラなどが組み込まれたユニットである。本実施形態では、タイヤ1の2つのサイドウォール面それぞれの形状測定に用いられる2つのセンサユニット3a、3cと、タイヤ1のトレッド面の形状測定に用いられる1つのセンサユニット3b、とを併せて3つのセンサユニット3を備えている。
 図15は、前記センサユニット3が備える機器の配置を模式的に表した図である。
 図15に示すように、前記センサユニット3は、複数のライン光を出力する投光装置10と、カメラ20とを備えている。
 図15において、X軸はタイヤ1の形状検出位置におけるタイヤ回転の円周に接する方向、Z軸はタイヤ1の形状検出位置における検出高さ方向(検出する表面高さの方向)、Y軸はX軸及びZ軸に直交する方向を表す。
 即ち、タイヤ1のサイドウォール面の形状検出に用いられる前記センサユニット3a、3cにおいては、Z軸はタイヤ1の回転軸1gの方向を表す座標軸であり、X軸はタイヤ1の半径方向(タイヤ1の回転軸1gに対する法線の方向)を表す座標軸である。
 また、タイヤ1のトレッド面の形状検出に用いられる前記センサユニット3bにおいては、Z軸はタイヤ1の半径方向を表す座標軸であり、X軸はタイヤ1の回転軸1gの方向を表す座標軸である。
 また、いずれの前記センサユニット3a、3b、3cにおいても、Y軸はタイヤ1の周方向を表す座標軸である。なお、タイヤ1と座標軸との対応関係は、前記カメラ20の支持の態様に応じて変わり得る。
 前記投光装置10は、複数(図15では3つ)のライン光源11~13を備え、それら複数のライン光源11~13により、タイヤ1の表面の一の線Ls上に1本の光切断線が形成されるように、その一の線Ls(光切断線)における検出高さ方向(Z軸方向)とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射する(隣り合うライン光の端部が互いに重なるように連ねて全体として一本のライン光を照射する)装置である。
 また、前記カメラ20は、カメラレンズ22及び撮像素子21(受光部)を備え、タイヤ1の表面(トレッド面又はサイドウォール面)に連ねて照射された複数のライン光の像v1(前記一の線Ls上の光切断線の像)を撮像するものである。
 従って、サイドウォール面用の前記センサユニット3a、3cにおいては、前記投光装置10は、タイヤ1のサイドウォール面におけるタイヤ1の半径方向(Y軸方向)に沿う一の線Ls上に光切断線(1本の光切断線)が形成されるように、その一の線Ls(光切断線)における検出高さ方向(Z軸方向)とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射する。
 一方、トレッド面用の前記センサユニット3bにおいては、前記投光装置10は、タイヤ1のトレッド面におけるタイヤの周方向に直交する方向に沿う一の線Ls上に光切断線が形成されるように、その一の線Ls(光切断線)における検出高さ方向(Z軸方向)とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射する。
 なお、本実施形態では、タイヤ1の各面ごとに(前記センサユニット3ごとに)3つのライン光を照射することを例示するが、前記ライン光源11~13の数を増減することにより、タイヤ1の各面ごとに2つのライン光、或いは4つ以上のライン光を照射することも考えられる。
 また、前記投光装置10及び前記カメラ20は、不図示の保持機構により、前記ライン光源11~13から出力される複数のライン光それぞれの主光線(中心線に沿う光)が、タイヤ1の表面に対して正反射する方向に前記カメラ20の視野範囲が存在するように保持されている。これにより、前記カメラ20は、複数のライン光それぞれの主光線がタイヤ1の表面に対して正反射する方向において複数のライン光の像を撮像する(前記撮像部の一例)。
 光沢のあるタイヤの表面にライン光が照射された場合、散乱反射光よりも正反射光の方が光量が大きくなる。これに対し、上記構成によれば、ライン光の強度を増強することなく、十分に高い撮像レート(例えば、1秒当たり4000フレーム以上)でライン光の像の撮像を行っても、タイヤの表面に照射したライン光の明瞭な像を得ることができる。
 一方、前記ユニット駆動装置4(図14参照)は、センサユニット3それぞれをサーボモータ等の駆動装置を駆動源として移動可能に支持し、タイヤ1に対する各センサユニット3の位置を位置決めする装置である。前記ユニット駆動装置4は、所定の操作部に対する操作に応じて、又は外部装置からの制御指令に応じて、タイヤ1が前記タイヤ回転機2に対して着脱される前に、各センサユニット3をタイヤ1から離間した所定の退避位置に位置決めし、新たなタイヤ1が前記タイヤ回転機2に装着された後、各センサユニット3をタイヤ1に近接した所定の検査位置に位置決めする。
 また、前記エンコーダ5は、前記タイヤ回転機2の回転軸の回転角度、即ち、タイヤ1の回転角度を検出するセンサであり、その検出信号は、前記センサユニット3が備えるカメラの撮像タイミングの制御に用いられる。
 前記画像処理装置6は、前記エンコーダ5の検出信号に基づいて、前記センサユニット3が備えるカメラのシャッター制御(撮像タイミングの制御)を行う。例えば、前記画像処理装置6は、60rpmの速度で回転するタイヤ1が0.09°(=360°/4000)回転したことが前記エンコーダ5によって検出されるごとに、前記カメラのシャッターが切られるよう制御する。これにより、1秒間に4000フレームの撮像レートでの撮像が行われる。 
 さらに、前記画像処理装置6は、前記センサユニット3が備えるカメラによって撮像された画像、即ち、タイヤ1の表面に照射したライン光の像の撮像画像のデータを入力し、その撮像画像に基づいて光切断法による形状測定処理を実行し、その測定結果である表面高さ分布情報(タイヤ1の表面高さ測定値の集合)を内蔵されたフレームメモリに記憶させる。
 前記画像処理装置6は、例えばDSP(Digital Signal Processor)によって実現される。なお、光切断法による形状測定処理は周知であるのでここでは説明を省略する。
 タイヤ1のサイドウォール面についての前記表面高さ分布情報は、そのサイドウォール面の周方向360°の範囲にわたる各位置の表面高さ測定値が、そのタイヤ1の半径方向を表す第1の座標軸(ここでは、X軸)及びタイヤ1の周方向を表す第2の座標軸(ここでは、Y軸)からなる2次元の座標系内に配列された情報である。
 また、タイヤ1のトレッド面についての前記表面高さ分布情報は、そのトレッド面の周方向360°の範囲にわたる各位置の表面高さ測定値が、そのタイヤ1の回転軸に平行な方向を表すX軸及びタイヤ1の周方向を表すY軸からなる2次元の座標系内に配列された情報である。
 以下、Y軸方向(第2の座標軸の方向)において前記表面高さ分布情報が占める範囲、即ち、タイヤ1の周方向360°分に相当するY軸の座標範囲のことを全周範囲Wyと称する。この全周範囲Wyにおける両端の座標(Y軸方向の始点の座標と終点の座標)は、実際のタイヤ1の表面上の周方向において隣接する位置に相当する。
 また、前記表面高さ測定値が画像データにおける各画素の輝度値に相当すると考えれば、前記表面高さ分布情報は、前記画像処理装置6上でモノクロの画像データと同様に取り扱うことができる。よって、これ以降における"画素"という用語は、前述したX軸及びY軸からなる座標系における前記表面高さ測定値それぞれの位置(座標)を表す用語として記載されている。
 なお、タイヤ1のサイドウォール面には、凹凸のあるマーク(文字、記号、図形等)が形成されている。以下、このマークは、表示マークM(図8参照)と称する。
 さらに、前記画像処理装置6は、タイヤ1のサイドウォール面の前記表面高さ分布情報については、形状欠陥検査の対象から除外すべき前記表示マークMの存在する範囲内の表面高さ測定値を変化の緩やかな補間値に置き換える表面高さ分布情報修正処理を実行する。そして、前記表面高さ分布情報修正処理により得られたサイドウォール面に関する情報、及びタイヤ1のトレッド面の前記表面高さ分布情報は、前記検査用表面高さ分布情報として前記ホスト計算機7に伝送される。
 前記ホスト計算機7は、CPU及びその周辺装置を備えた計算機であり、前記CPUが予めメモリに記憶されたプログラムを実行することによって各種の演算及び演算結果の出力を行う。
 具体的には、前記ホスト計算機7は、前記画像処理装置6から取得したタイヤ1の各面の前記検査用表面高さ分布情報に基づいて、形状欠陥検査処理を実行する。この形状欠陥検査処理は、タイヤ1の各面の前記検査用表面高さ分布情報が、タイヤ1の各面ごとに予め設定された許容条件を満たすか否かを判別し、その判別結果を所定の表示部に表示、或いは所定の制御信号として出力する処理である。
 次に、図16に示されるフローチャートを参照しつつ、前記画像処理装置6により実行されるタイヤのサイドウォール面に関する前記表面高さ分布情報修正処理の手順の一例について説明する。図16に示される処理が実行される前に、前述した要領で形状測定処理が実行され、タイヤ1のサイドウォール面についての前記表面高さ分布情報が前記画像処理装置6のフレームメモリに記憶されているものとする。なお、以下に示されるS31、S32、…は、処理手順(ステップ)の識別符号を表す。
[ステップS31]
 まず、前記画像処理装置6は、サイドウォール面の前記表面高さ分布情報について測定値正規化工程(S31)を実行する。具体的には、前記画像処理装置6は、前記表面高さ分布情報における前記表面高さ測定値を、Y軸方向の1ラインごとにその1ライン分の前記表面高さ測定値の平均値に応じて正規化し、正規化後の前記表面高さ分布情報を内蔵するフレームメモリに記憶させる。正規化後の値は、例えば、前記表面高さ測定値それぞれからそれらの平均値を差し引いた値である。
 このステップS31の処理により得られる正規化後の値は、タイヤ1のサイドウォール面の本来の形状である半径方向(X軸方向)における湾曲形状の成分が除去された表面高さ情報である。なお、前記表示マークMがないと仮定したサイドウォール面の半径方向の理想形状を予め設定し、前記表面高さ測定値それぞれからその理想形状の値を差し引いた値を正規化後の値とすること等も考えられる。
[ステップS32]
 次に、前記画像処理装置6は、前記測定値正規化工程(S31)によって前記表面高さ測定値が正規化された前記表面高さ分布情報に対して2次元のソーベルフィルタ処理を施し、その処理結果である勾配値分布情報を内蔵するフレームメモリに記憶させるフィルタリング工程を実行する(S32)。
 ソーベルフィルタ処理は、ある注目画素及びその周囲の画素からなる予め定められた数の画素群それぞれの値(正規化された表面高さ測定値)に対し、その位置に応じて予め定められた係数をそれぞれ乗算した結果を合計する処理である。また、2次元のソーベルフィルタ処理では、X軸方向及びY軸方向それぞれに対応する2つの係数行列を用いて、前述した計数の乗算及び乗算結果の合計を行い、両合計の2乗和の平方根を処理結果として算出する。その結果、サイドウォール面の表面高さの勾配が大きいほど高い値となる処理結果が得られる。以下、2次元のソーベルフィルタ処理による各画素の処理結果を勾配値と称し、X-Y座標系における各画素の前記勾配値の集合を勾配値分布情報と称する。なお、2次元のソーベルフィルタ処理は周知であるので、ここでは、その詳細の説明は省略する。
 また、前記フィルタリング工程(S32)では、前記全周範囲Wyの両端部付近の画素についても前記勾配値が得られるよう、前記全周範囲Wyの両端の座標(Y座標)がY軸方向において隣接する座標であるという前提の下に、ソーベルフィルタ処理が実行される。
 タイヤ形状検査における2次元のソーベルフィルタ処理では、注目画素及びその周囲の8つの画素からなる9つの画素群、或いはその9つの画素群及びその周囲の16個の画素からなる25個の画素群の値に基づいて、注目画素の前記勾配値を算出する。
[ステップS33]
 続いて、前記画像処理装置6は、前記勾配値分布情報に対して2値化処理を施し、その処理結果である2値分布情報を前記フレームメモリに記憶させる2値化工程を実行する(S33)。この2値化工程により、画素の値(前記勾配値)が予め設定されたしきい値以上である画素にON値(例えば、1)が設定され、それ以外の画素にOFF値(例えば、0)が設定される。
 以上に示したステップS31~S33の処理により、前記表示マークMのエッジ部(輪郭部)が2次元座標におけるいずれの方向に伸びて形成されていても、そのエッジ部が確実に検出される。なお、ステップS32及びS33は、前記表面高さ分布情報に対する2次元のエッジ検出処理(2次元のソーベルフィルタ処理及び2値化処理)により、凹凸のある前記表示マークMのエッジを検出し、その検出結果(2次元のエッジ分布情報)を前記フレームメモリに記憶させる2次元エッジ検出工程の一例である。
 図4は、ステップS33の処理によって得られるサイドウォール面に関する前記2値分布情報の一例を画像として表した図である。図4において、黒い部分が前記2値分布情報におけるOFF値(=0)の画素の部分であり、白い部分が前記2値分布情報におけるON値(=1)の画素の部分である。即ち、図4における白い部分が、前記表示マークMのエッジ部である。
[ステップS34]
 次に、前記画像処理装置6は、前記2値分布情報に対して予め定められた補正処理を施し、補正後の情報(補正後2値分布情報)を前記フレームメモリに記憶させる2値分布情報補正工程を実行する(S34)。
 より具体的には、ステップS34において、前記画像処理装置6は、前記2値分布情報に対して周知の膨張処理を施す。なお、前記膨張処理は、2値画像情報とみなせる前記2値分布情報について、ある注目画素の近傍(例えば、いわゆる4近傍や8近傍)に1つでもON値(=1)が存在する場合に、その注目画素の値をON値(=1)に修正する処理である。
 これにより、前記表示マークMの輪郭の一部に表面高さの立ち上がり(変化)が比較的緩やかな部分が含まれる場合でも、その部分が前記表示マークMの輪郭内の一部として認識される。
 図5は、図4において画像化された前記2値画像情報に対して膨張処理を施した補正後2値分布情報を画像として表した図である。図5において、黒い部分が前記補正後2値分布情報におけるOFF値(=0)の画素の部分であり、白い部分が前記補正後2値分布情報におけるON値(=1)の画素の部分である。即ち、図5における白い部分が、前記表示マークMのエッジ部である。
 なお、前記サイドウォール面における小さな付着物や小さな突起部等に起因するノイズが前記膨張処理によって拡大されないように、前記補正処理の一部として、前記膨張処理の前に周知の孤立点除去処理を行うことも考えられる。
[ステップS35]
 次に、前記画像処理装置6は、ステップS34の処理により得られた前記補正後2値分布情報に対してラベリング処理を施し、その処理結果であるラベル分布情報を前記フレームメモリに記憶させるラベリング工程を実行する(S35)。
 ラベリング処理は、連結画素ごとに同じラベル値を割り当てる周知の処理であり、前記ラベル分布情報は、前記補正後2値分布情報においてON値(=1)であった各画素の値にラベル値が設定された情報である。
 なお、このステップS35においても、前述したステップS32と同様に、前記全周範囲Wyの両端の座標(Y座標)がY軸方向において隣接する座標であるという前提の下にラベリング処理が実行される。これにより、前記形状測定処理の開始位置に起因して、前記表示マークMのエッジ部に対応する連結画素が前記全周範囲Wyの始端側と終端側とに分離(分断)されてしまった場合でも、それらの画素に同じラベル値が設定される。
 また、ステップS34の2値分布情報補正工程を省略し、ステップS35において、ステップS33の処理により得られた補正前の前記2値分布情報に対してラベリング処理を行うことも考えられる。
[ステップS36]
 次に、前記画像処理装置6は、ステップS35の処理によって得られた前記ラベル分布情報におけるラベル値ごとに、そのラベル値のフィレ座標を検出して内蔵する所定のメモリに記憶させるフィレ座標検出工程を実行する(S36)。なお、フィレ座標は、周知のごとく、ラベル値が同じ画素郡(連結画素)を最小範囲で囲む矩形範囲を表す座標である。
[ステップS37~S44]
 次に、前記画像処理装置6は、ステップS36で得られた前記ラベル値のフィレ座標に基づいて、前記表示マークMが存在する範囲を含むマスク範囲の座標を設定し、その座標を内蔵するメモリに記憶させるマスク範囲設定工程を実行する(S37~S44)。前記マスク範囲は、前記ラベル分布情報において同じラベル値が設定された画素郡ごとにその画素郡を囲む範囲である。
 以下、前記マスク範囲設定工程の内容について詳説する。
[ステップS37]
 まず、前記画像処理装置6は、前記ラベル分布情報におけるラベル値ごとに、そのラベル値(即ち、連結画素)のフィレ座標に基づいて、Y軸方向(周方向)におけるラベル値の存在範囲のパターンが、予め定められた3種類の存在パターンのいずれであるかを判別し、その判別結果を内蔵メモリに記憶させるラベル存在パターン判別工程を実行する(S37)。
 前記3種類の存在パターンは、以下の3つのパターンP1~P3である。なお、図6に、各パターンP1~P3に相当する画像が示されている。
 その1つ目は、ラベル値が前記全周範囲Wy全体に渡り連なって存在する周回パターンP1(前記第1の存在パターンに相当)である。
 2つ目は、ラベル値が前記全周範囲Wyの始端(一方の端部)を含む領域と終端(他方の端部)を含む領域とに分離して存在する分離パターンP2(前記第2の存在パターンの一例)である。
 3つめは、前記周回パターン及び前記分離パターン以外の状態である通常パターンP3(前記第3の存在パターンに相当)。
 例えば、前記画像処理装置6は、ある注目するラベル値について、前記フィレ座標が表す範囲のY軸方向の始端及び終端が、それぞれ前記全周範囲Wyの始端及び終端と一致するか否かを判別する。さらに、それらが一致する場合、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値が前記全周範囲Wyを2等分した各範囲の両方に存在するか否かを判別する。その判別の結果、前記注目するラベル値が両方の範囲に存在する場合には、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値が前記周回パターンであると判別し、そうでない場合は前記分離パターンであると判別する。
 また、前記注目するラベル値の前記フィレ座標が表す範囲のY軸方向の始端及び終端が、それぞれ前記全周範囲Wyの始端及び終端と一致しない場合には、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値が前記通常パターンであると判別する。
[ステップS38]
 次に、前記画像処理装置6は、X軸座標を1つずつ設定(選択)し、前記フレームメモリに記憶された前記ラベル分布情報の中から、設定したX軸座標におけるY軸方向1ライン分のラベル値の情報を、前記マスク範囲の設定処理に用いる情報としてサンプリング(選択)する(S38)。これ以降、前記画像処理装置6は、Y軸方向1ライン分のラベル値の情報をサンプリングするごとに、後述するステップS39~S44の処理を実行する。
 なお、前記サンプリングのために設定されるX軸座標は、形状欠陥検査に要求される空間分解能に応じて、前記表面高さ分布情報がX軸方向において占める範囲の全ての座標(画素)或いは所定間隔で間引かれた一部の座標(画素)とすることが考えられる。形状欠陥検査に許容される空間分解能の範囲内であれば、X軸座標の設定間隔が大きい方が演算負荷を抑えることができ好適である。
 次に、前記画像処理装置6は、ステップS38でサンプリングされたY軸方向1ラインごとに、その1ライン上に存在するラベル値それぞれの前記存在パターンの判別結果と及びそのラベル値の位置とに応じて、そのY軸方向1ラインにおける前記マスク範囲の座標を設定し、その座標を内蔵メモリに記憶させるライン毎マスク範囲設定工程を実行する(S39~42、S43又はS44)。
 以下、その具体例について説明する。
[ステップS39~S42]
 前記画像処理装置6は、まず、注目するラベル値の存在パターン(判別結果)が前記周回パターンP1(第1の存在パターン)である場合、その注目するラベル値について、そのラベル値の数をカウントし(S39)、その数が予め設定された数(設定数)以上であるか否かを判別する(S40)。
 そして、前記注目するラベル値の数が前記設定数以上であると判別された場合には、前記画像処理装置6は、その時点でサンプリングされているY軸方向1ライン分全て(前記全周範囲Wy)を前記マスク範囲に設定する(S41)。
 一方、前記注目するラベル値の数が前記設定数未満であると判別された場合には、前記画像処理装置6は、その時点でサンプリングされているY軸方向1ラインについて、前記注目するラベル値が存在する位置のみを前記マスク範囲に設定する(S42)。
[ステップS43]
 一方、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値の存在パターン(判別結果)が前記分離パターンP2(第2の存在パターン)である場合、その注目するラベル値について、前記全周範囲Wyを二等分した各範囲において前記全周範囲Wyの両端位置それぞれからその位置(始端位置又は終端位置)に対し最も離れた前記注目するラベル値の位置に至る範囲を前記マスク範囲に設定する(S43)。
 即ち、前記全周範囲Wyの始端位置から中間位置までの範囲において、その始端位置を始点とし、前記中間位置に最も近い前記注目するラベル値の位置を終点とする範囲が前記マスク範囲として設定される。さらに、前記全周範囲Wyの中間位置から終端位置までの範囲において、その中間位置に最も近い前記注目するラベル値の位置を始点とし、前記終端位置を終点とする範囲も前記マスク範囲として設定される。
[ステップS44]
 また、前記画像処理装置6は、前記注目するラベル値の存在パターン(判別結果)が前記通常パターンP3である場合、その注目するラベル値が存在する位置全体にわたる範囲を前記マスク範囲に設定する(S44)。
 即ち、前記全周範囲Wyの始端位置に最も近い前記注目するラベル値の位置を始点とし、前記全周範囲Wyの終端位置に最も近い前記注目するラベル値の位置を終点とする範囲が、前記マスク範囲として設定される。
 以上に示したステップS39~S44の処理は、サンプリングされたY軸方向1ライン上の同じラベル値ごとに実行され、ラベル値ごとに設定された前記マスク範囲の論理和をとった範囲が、その1ラインにおける最終的な前記マスク範囲として設定される。
[ステップS45]
 そして、サンプリングされたY軸方向1ライン分について最終的な前記マスク範囲が設定されるごとに、前記画像処理装置6は、以下に示すマスク範囲補間工程(S45)を実行する。
 前記マスク範囲補間工程において、前記画像処理装置6は、まず、前記マスク範囲が設定されたY軸方向1ラインについて、前記表面高さ分布情報における前記マスク範囲外の前記表面高さ測定値から、前記マスク範囲内の表面高さ測定値の補間値を算出する。この補間値は、変化の緩やかな値であり、直線補間値が典型例であるが、2次曲線補間値等であることも考えられる。
 さらに、前記画像処理装置6は、前記マスク範囲が設定された前記Y軸方向1ラインについて、前記フレームメモリに記憶されている前記表面高さ分布情報における前記マスク範囲内の前記表面高さ測定値を、前記表面高さ測定値の補間値に置き換えて前記フレームメモリに記憶させる。このように前記マスク範囲内の前記表面高さ測定値の置き換えが行われた後の前記表面高さ分布情報が、前記ホスト計算機7による形状欠陥検査処理に用いられる前記検査用表面高さ分布情報である。
[ステップS46、S47]
 以降、前記画像処理装置6は、以上に示したステップS38~S45の処理が、予め定められた数のサンプリング(S38)が終了するまで繰り返されるよう制御する(S46)。これにより、タイヤ1のサイドウォール面に関する前記検査用表面高さ分布情報が得られる。
 そして、前記画像処理装置6は、タイヤ1のサイドウォール面に関する前記検査用表面高さ分布情報を、それを用いて形状欠陥検査処理を実行する前記ホスト計算機7に対して転送する(S47)。
 なお、ステップS38において、前記表面高さ分布情報がX軸方向において占める範囲における一部の座標(ライン)のみがサンプリングされた場合には、前記検査用表面高さ分布情報には、前記サンプリングの対象となった位置(ライン)以外の情報は含められない。
 そして、前記ホスト計算機7は、前記検査用表面高さ分布情報(前記マスク範囲内の前記表面高さ測定値が前記補間値に置き換えられた前記表面高さ分布情報)を用いて、予め定められた規則に従ってタイヤ1のサイドウォール面の形状欠陥検査処理を実行する(S48)。以下、その一例について説明する。なお、以下の例は、本発明の特徴をなすものではない。
 まず、前記ホスト計算機7は、前記検査用表面高さ分布情報の中から、Y軸方向1ライン分の測定値(一部、前記補間値を含み得る)の情報を、形状欠陥検査の対象としてサンプリング(選択)する。
 そして、前記ホスト計算機7は、局所的な凹凸欠陥(前記バルグや前記デント)の指標値として、例えば以下に示す第1の指標値を算出する。
 まず、前記Y軸方向1ライン分の測定値に対し、予め設定された次数(例えば、50次)以下のFFTによるローパスフィルタ処理が行われる。
 そして、前記ローパスフィルタ処理後の測定値に対し、その測定値全体の角度範囲360°に対して7°程度の角度範囲を窓としてその窓を走査しながらその窓の範囲内の測定値の最大値と最小値との差を算出し、これを前記第1の指標値とする。この第1の指標値が所定以上大きい場合に、そのタイヤが形状欠陥を有していると判別される。
 また、前記ホスト計算機7は、タイヤ全周の緩やかな凹凸変化の欠陥検査(Runout検査などといわれる)の指標値として、例えば以下に示す第2の指標値を算出する。
 まず、前記Y軸方向1ライン分の測定値に対し、予め設定された次数(例えば、15次)以下のFFTによるローパスフィルタ処理が行われる。
 そして、前記ローパスフィルタ処理後の測定値全体における最大値と最小値との差を算出し、これを前記第2の指標値とする。この第2の指標値が所定以上大きい場合に、そのタイヤが形状欠陥を有していると判別される。
 図6は、ステップS38~S46の処理により、図5において画像化された前記補正後2値分布情報に基づいて設定された前記マスク範囲の一例を2値画像として表した図である。図6において白い部分が前記マスク範囲である。
 前記タイヤ形状検査装置Wにおいては、2次元の情報である正規化後の前記表面高さ分布情報に対し、2次元情報のまま周知のソーベルフィルタ処理を施される(S32)。これにより、前記表示マークMのエッジ部(輪郭部)が2次元座標におけるいずれの方向に伸びて形成されていても、そのエッジ部が確実に検出される。
 また、ラベリング処理(S35)により、他から孤立した一連の前記表示マークMのエッジ部ごとに同じラベル値が設定され、そのエッジ部の(同じラベル値ごとの)フィレ座標に基づいて、形状欠陥検査の対象から除外する前記マスク範囲が設定される(S36~S44)。これにより、前記表示マークMの輪郭内に位置する非隆起部の測定値も、形状欠陥検査の対象から除外され、その非隆起部が形状欠陥部分であると誤検知されることを回避できる。図6において、文字"A","B","W"等を表す前記表示マークMの輪郭内が前記マスク範囲として設定されていることがその一例である。
 また、前記タイヤ形状検査装置Wにおいては、前記マスク範囲内の測定値が緩やかに変化する前記補間値に置き換えられる(S45)。そのため、前記マスク範囲の有無に関わらず同じアルゴリズムで形状欠陥検査処理を実行しても、前記マスク範囲内の形状が形状欠陥部であると誤検知されることを回避できる。
 また、膨張処理(S34)が施された前記2値分布情報に対してラベリング(S35)が行われるため、前記表示マークMの輪郭の一部に表面高さの立ち上がり(変化)が比較的緩やかな部分が含まれる場合でも、その部分が前記表示マークMの輪郭内に含まれる部分として認識される。これにより、前記表示マークMの輪郭の一部が、形状欠陥部であると誤検知されることを回避できる。
 以上に示した実施形態では、図16に示したステップS38~S44の処理により、前記ラベル値のフィレ座標に基づいて、Y軸方向1ラインごとに前記マスク範囲の設定が行われた。
 一方、本発明の他の実施形態として、図16に示したステップS38~S44の処理に代えて、前記ラベル値ごとのフィレ座標により特定される矩形範囲それぞれを前記マスク範囲として設定することも考えられる。なお、この場合、前記ラベリング工程(S35)において、前記全周範囲Wyの両端の座標(Y座標)がY軸方向において隣接する座標であるという前提なしにラベリング処理を行えばよい。
 図7は、図5において画像化された前記補正後2値分布情報に基づいて、前記ラベル値ごとのフィレ座標により特定される矩形範囲を前記マスク範囲とした場合のそのマスク範囲を2値画像として表した図である。
 但し、より子細に前記マスク範囲を設定するためには、図16に示したステップS38~S44の処理を採用する方が好適である。 
 以下、前述した実施形態においても生じ得る二次的な問題点について説明する。
 前記タイヤ1のサイドウォール面には、形状欠陥の検査対象とはならない微小な窪みが多数形成されている場合がある。そして、前記カメラ20により、そのようなタイヤ1のサイドウォール面を、前記ライン光の主光線の正反射方向から撮像した場合、前記微小な窪みの部分での反射光が前記カメラ20に到達しない。そのため、前記カメラ20の撮像画像において、前記微小な窪みの部分に相当する位置について明瞭な、即ち、高輝度の前記光切断線の像が得られないことが生じ得るという問題点がある。以下、この問題点のことを、微小窪みに起因する問題点と称する。
 また、前記タイヤ1には、そのサイドウォール面に、その周方向のほぼ全体に渡って帯状に突起したマーク又は窪んだマークが形成されているものがある。以下、そのマークを環状マークと称する。同様に、前記タイヤ1には、そのサイドウォール面に、その周方向のほぼ全体に渡って一列に配列された多数の突起したマーク又は窪んだマークが形成されているものがある。以下、それら複数のマークの集合を準環状マーク群と称する。
 図17は、前記環状マークが形成されたタイヤのサイドウォール面をX-Y座標系で表した模式図である。また、図18は、前記準環状マーク群が形成されたタイヤのサイドウォール面をX-Y座標系で表した模式図である。
 なお、図17及び図18において、黒く塗りつぶされた部分が突起した又は窪んだマークの部分である。
 図17及び図18に示される例は、前記環状マークや前記準環状マーク群が、Y軸方向に対して平行に表れている例である。しかしながら、前記カメラ20による撮像画像においては、前記環状マークや前記準環状マーク群は、Y軸方向に平行な方向に対して若干ずれて表れる。その原因としては、タイヤに対するマークの形成位置の誤差や、タイヤの回転軸のずれ、前記カメラ20の撮像方向のずれ等が考えられる。
 前記タイヤ1のサイドウォール面に、図17に示されるような前記環状マークが形成され、その環状マークが形成された領域Wxaの境界線がY軸方向に対してずれている場合、前述した実施形態においても、以下に示すような問題点が生じ得る。
 なお、便宜上、前記光切断法による形状測定処理により得られる正規化前の前記タイヤ1の表面高さ測定値のことを、正規化前高さ測定値と称する。また、前述した実施形態において、前記タイヤ1の周方向(Y軸方向)1ラインにおける前記正規化前高さ測定値の平均値に基づき正規化された前記高さ測定値を正規化後高さ測定値と称する。
 前記環状マークが形成された領域Wxaの境界線の方向がY軸方向に対してずれている場合、前記タイヤ1の半径方向、即ち、X軸方向における前記環状マークの境界線の位置付近において、タイヤの周方向(Y軸方向)の1ラインに、突起した又は窪んだ部分とそうでない部分とが混在する。そうすると、前記正規化後高さ測定値が、前記タイヤ1のサイドウォール面の本来の形状とは異なる誤った形状を表すという現象が生じる。その結果、形状欠陥の誤検出が発生するという問題点が生じ得る。以下、この問題点のことを、環状マークに起因する問題点と称する。この環状マークに起因する問題点は、タイヤのサイドウォール面に前記準環状マーク群が形成され、その準環状マーク群が形成された領域Wxa'の境界線の方向がY軸方向に対してずれている場合も同様に生じる。
 以下、図19に示されるフローチャートを参照しつつ、前記画像処理装置6により実行されるタイヤのサイドウォール面に関する前記表面高さ分布情報修正処理の手順の他の一例について説明する。
 図19に示される処理は、図16に示された処理の応用例である。即ち、図19に示される処理は、前記微小窪みに起因する問題点及び前記環状マークに起因する問題点を解決するために、図3に示された処理に対して一部が改変されている。
 以下、図19に示される処理について、図16に示された処理に対して改変されている部分についてのみ説明する。なお、図19に示されるフローチャートにおいて、図16に示された処理の手順と同じ手順の一部の記載が省略されている。また、図19において、図16に示された処理の手順と同じ手順については同じ識別符号が付されている。
 図19に示される処理において、前記表面高さ分布情報の正規化処理(S31’)が実行される前のステップS30-1において、前述した光切断法による形状測定処理が実行される(光切断法形状検出工程)。
 即ち、ステップS30-1において、前記画像処理装置6は、前記カメラ20の撮像画像から、予め設定されたしきい値以上の輝度の光切断線を検出する。さらに、前記画像処理装置6は、検出した前記光切断線の位置から、前記タイヤ1の半径方向に相当するX軸方向、前記タイヤ1の周方向に相当するY軸方向からなる2次元の座標系内に配列される前記正規化前高さ測定値を算出し、その正規化前高さ測定値からなる前記表面高さ分布情報を前記画像処理装置6のフレームメモリに記憶させる。
 これにより、前記タイヤ1のサイドウォール面についての正規化前の前記表面高さ分布情報が前記画像処理装置6のフレームメモリに記憶される。
 但し、前述したように、前記タイヤ1のサイドウォール面に微小な窪みが存在する場合、光切断法による形状測定処理(S30-1)において、前記カメラ20の撮像画像における前記微小な窪みに相当する位置(座標)については、予め設定されたしきい値以上の輝度の光切断線の像を検出できず、前記正規化前高さ測定値を算出できない。
 以下、光切断法による形状測定処理(S30-1)において、予め設定されたしきい値以上の輝度の光切断線を検出できた部分について、その光切断線の位置に応じて算出された前記正規化前高さ測定値のことを、便宜上、有効高さ検出値と称する。なお、光切断法による形状測定処理(S30-1)において、予め設定されたしきい値以上の輝度の光切断線を検出できなかった部分については、前記表面高さ分布情報におけるその部分に相当する位置に、光切断線を検出できなかった部分であることを表す予め定められた情報、例えば、0やNULLなどの情報が設定される。
 さらに、前記画像処理装置6は、光切断法による形状測定処理(S30-1、光切断法形状検出工程)の後、前記有効高さ検出値が設定された正規化前の前記表面高さ分布情報について、Y軸方向の1ラインごとに、当該1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値Haveを算出する(S30-2)。これにより、Y軸方向の1ラインごとの前記有効高さ検出値の平均値HaveのデータからなるX軸方向のデータ列が得られる。以下、そのデータ列のことを、有効高さ平均値データ列と称する。
 さらに、前記画像処理装置6は、前記有効高さ平均値データ列に対して微分処理を施し、前記有効高さ平均値データ列について、微分値の絶対値が予め設定されたしきい値以上となるX軸の座標である平均高さ急変座標xbを検出する(S30-2、平均高さ急変座標検出工程)。
 図20は、前記有効高さ平均値データ列の一例が、横軸を前記タイヤ1の半径方向に相当するX軸、縦軸を前記有効高さ検出値の平均値Haveとしてグラフ化された図である。
 前記タイヤ1のサイドウォール面に前記環状マークが存在する場合、図20に示されるように、前記環状マークが形成されている領域Wxaに相当する範囲の境界位置において、前記有効高さ検出値の平均値Haveが急変する前記有効高さ平均値データ列が得られる。このことは、前記タイヤ1のサイドウォール面に前記準環状マーク群が存在する場合も同様である。
 なお、図20に示される例は、前記タイヤ1のサイドウォール面に突起した前記環状マークが形成されている場合の例である。
 そして、ステップS30-2において検出される前記平均高さ急変座標xbは、図20に示されるように、前記タイヤ1のサイドウォール面における前記環状マーク又は前記準環状マークが形成されている領域Wxa、Wxa'に相当する範囲の境界位置に相当する。
 そして、前記画像処理装置6は、前記タイヤ1のサイドウォール面の前記表面高さ分布情報について、以下に示すような測定値正規化工程(S31’)を実行する。なお、この工程は、図16に示した例における前記測定値正規化工程(S31)に相当する。
 即ち、前記画像処理装置6は、前記表面高さ分布情報における前記Y軸方向の1ラインごとの前記表面高さ測定値を、次の2つの規則に従って設定する。
 第1の規則は、当該1ラインにおける前記しきい値以上の輝度の光切断線を検出できた部分について、当該部分における前記有効高さ検出値を当該1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値Haveに応じて正規化した値に設定する、という規則である。
 第2の規則は、当該1ラインにおける他の部分について、当該1ラインにおける前記有効高さ検出値に基づく補間値を当該1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値Haveに応じて正規化した値に設定する、という規則である。
 前記第1の規則及び前記第2の規則において、前記有効高さ検出値の平均値Haveに応じて正規化した値とは、例えば、正規化の対象とする値を前記有効高さ検出値の平均値Haveで除算して得られる値や、正規化の対象とする値から前記有効高さ検出値の平均値Haveを減算して得られる値などである。
 また、前記第2の規則において、当該1ラインにおける他の部分とは、前記しきい値以上の輝度の光切断線を検出できなかった部分である。
 また、前記第2の規則における前記補間値は、例えば、Y軸方向の1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値Haveであることが考えられる。その他、前記第2の規則における前記補間値は、Y軸方向の1ラインにおける前記有効高さ検出値に基づく直線補間値などであってもよい。
 そして、前記画像処理装置6は、ステップS30-1、S30-2及びS31’の処理の実行後、図16に示したステップS33~S37の処理を実行する。これにより、前記画像処理装置6は、前記2次元エッジ検出工程の一例であるステップS32及びS33において、ステップS31’の前記測定値正規化工程によって正規化された前記表面高さ測定値を有する前記表面高さ分布情報に対して、前述した2次元のエッジ検出処理を実行する。
 さらに、前記画像処理装置6は、図16に示したステップS33~S47の処理の実行後、図16に示したステップS38~S46のループ処理、及び図16に示したステップS47の処理を実行する。
 そして、前記ホスト計算機7が、前記検査用表面高さ分布情報を用いて、前記タイヤ1のサイドウォール面の形状欠陥検査処理を実行する(S48)。
 但し、図19に示される例においては、前記画像処理装置6は、前記表面高さ分布情報における、X軸における前記平均高さ急変座標xbを含む所定幅の座標範囲内のY軸方向の全範囲にわたる領域を前記形状欠陥検査処理の対象から除外する処理を行う(S41及びS42、欠陥検査除外領域設定工程)。
 前記陥検査除外領域設定工程の具体例は種々考えられるが、以下、その一例について説明する。
 図19に示される前記陥検査除外領域設定工程(S41及びS42)は、図16に示したステップS38~S46のループ処理の中で実行される。
 より具体的には、前記画像処理装置6は、Y軸方向1ライン分のラベル値の情報をサンプリングする(S38)ごとに、即ち、Y軸方向1ラインごとに、当該1ラインが、ステップS30-2で検出された前記平均高さ急変座標xbを含む予め定められた範囲内のラインであるか否かを判別する(S51)。
 ここで、前記平均高さ急変座標xbを含む予め定められた範囲は、例えば、前記平均高さ急変座標xb及びそれを中心とする前後のn画素分ずつの範囲である。なお、nの値は、例えば、1~3程度である。
 そして、前記画像処理装置6は、サンプリングしたY軸方向1ラインが、ステップS30-2で検出された前記平均高さ急変座標xbを含む予め定められた範囲内のラインである場合に、当該1ライン分の前記高さ測定値の全てを同一値に設定する(S52)。
 前述したように、ステップS48における形状欠陥検査処理では、前記表面高さ分布情報におけるY軸方向1ライン分の測定値(一部、前記補間値を含み得る)ごとに、局所的な凹凸欠陥の指標値の算出及びその指標値に基づく欠陥判別が行われる。そのため、ステップS52において、前記表面高さ分布情報の中で前記高さ測定値が同一値に設定されたY軸方向の各ラインからなる領域は、ステップS48における形状欠陥検査処理において実質的に形状欠陥の検査対象から除外されることになる。
 図19に示した処理によれば、前記表面高さ分布情報における前記しきい値以上の輝度の光切断線を検出できなかった部分について、同光切断線を検出できた部分の前記有効高さ検出値に基づく補間値に対応した前記高さ測定値が設定される(S30-1、S31’)。そのため、前記微小窪みに起因する問題が解消される。
 また、図19に示した処理によれば、ステップS30-2、S51、S52の処理により、前記タイヤ1のサイドウォール面における前記環状マーク又は前記準環状マークが形成されている領域Wxa、Wxa'に相当する範囲の境界位置を含む所定幅の領域が、欠陥検査の対象から除外される。そのため、前記環状マークに起因する問題点も解消される。
 なお、図19に示した処理における前記欠陥検査除外領域設定工程(S30-2、S51、S52)は、前記環状マーク又は前記準環状マークが形成されている領域Wxa、Wxa'に相当する範囲の境界位置を含む所定幅の領域について、前記高さ測定値を同一値に設定する工程であった。
 しかしながら、前記欠陥検査除外領域設定工程は、他の処理によって実現されることも考えられる。
 例えば、前記画像処理装置6が、ステップS30-2で検出した前記平均高さ急変座標xbを前記ホスト計算機7に引き渡し、前記ホスト計算機7が、前記平均高さ急変座標xbを含む所定幅の領域を、形状欠陥検査の対象から除外して処理することが考えられる。
 以上に示した実施形態は、それぞれプロセッサの一例である前記画像処理装置6及び前記ホスト計算機7により、前述した複数のステップの処理を分担して実行する実施形態である。
 しかしながら、例えば、前記ホスト計算機7によって前述した全てのステップの処理を実行する実施形態も考えられる。また、3つ以上のプロセッサによって前述した複数のステップの処理を分担して実行する実施形態も考えられる。
 本発明は、タイヤ形状検査装置への利用が可能である。
 以上のとおり、本発明を詳細に、また特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明らかである。本出願は2008年6月4日出願の日本特許出願(特願2008-147184)、2009年2月6日出願の日本特許出願(特願2009-025899)、2009年2月6日出願の日本特許出願(特願2009-025942)に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。
W :タイヤ形状検査装置
M :表示マーク(凹凸のあるマーク)
Wy:全周範囲
1 :タイヤ
2 :タイヤ回転機
3 :センサユニット
4 :ユニット駆動装置
5 :エンコーダ
6 :画像処理装置
7 :ホスト計算機
10:投光装置
11、12、13:ライン光源
20:カメラ
21:撮像素子
22:カメラレンズ

Claims (16)

  1.  凹凸のあるマークが形成されたタイヤのサイドウォール面の形状欠陥検査処理を実行するタイヤ形状検査方法であって、前記形状欠陥検査処理は、前記タイヤの半径方向を表す第1の座標軸及び前記タイヤの周方向を表す第2の座標軸からなる2次元の座標系内に前記サイドウォール面の全周範囲にわたる各位置の表面高さ測定値を配列した表面高さ分布情報に基づき実行され、
     前記タイヤ形状検査方法が、
     検査対象のタイヤの種類ごとにタイヤのサンプルから得られる前記表面高さ分布情報であるサンプル表面形状情報に基づいて前記凹凸のあるマークの位置を自動検出し、前記凹凸のあるマークの存在範囲を囲むマスク範囲の座標情報を自動設定するマスク範囲自動設定工程と、
     前記サンプル表面形状情報に基づく表面形状画像と、前記マスク範囲の座標情報に基づくマスク範囲画像と、を重ねて表示部に表示する画像出力工程と、
     前記画像出力工程と並行して、所定の操作部を通じた操作入力に応じて前記マスク範囲の座標情報を変更するマスク範囲変更工程と、
     前記マスク範囲変更工程による変更後の前記マスク範囲の座標情報と、前記サンプル表面形状情報の一部又は全部である登録表面形状情報と、を記憶部に記憶する情報登録工程と、
     検査対象のタイヤごとに得られる前記表面高さ分布情報である検査用表面形状情報と前記登録表面形状情報とを照合して、前記検査用表面形状情報と前記マスク範囲の座標情報との間の座標系のずれを検出する座標系ずれ検出工程と、
     前記座標系のずれを修正した上で、前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲の座標情報に相当する範囲の前記表面高さ測定値を、前記形状欠陥検査処理の対象から除外するマスク範囲検査除外工程と、
     を含むことを特徴とするタイヤ形状検査方法。
  2.  前記登録表面形状情報が、前記サンプル表面形状情報における前記第1の座標軸の特定座標での前記第2の座標軸の方向全体にわたる表面高さ測定値であり、
     前記座標系ずれ検出工程が、前記検査用表面形状情報における前記第1の座標軸の前記特定座標での前記第2の座標軸の方向全体にわたる前記表面高さ測定値と、前記登録表面形状情報とを、前記第2の座標軸方向における位置をシフトしながら照合することにより、前記第2の座標軸方向の前記座標系のずれを検出する工程を含む請求項1に記載のタイヤ形状検査方法。
  3.  前記マスク範囲自動設定工程が、
     前記サンプル表面形状情報に対する2次元のエッジ検出処理により前記凹凸のあるマークのエッジを検出し、検出された2次元のエッジ分布情報を記憶部に記憶する2次元エッジ検出工程と、
     前記2次元のエッジ分布情報に対してラベリング処理を行い、前記ラベリング処理により得られるラベル分布情報を記憶部に記憶するラベリング工程と、
     前記ラベル分布情報におけるラベル値ごとのフィレ座標に基づいて前記凹凸のあるマークの存在範囲を囲む前記マスク範囲の座標を設定し、その座標を記憶部に記憶するマスク範囲設定工程と、を含む請求項1に記載のタイヤ形状検査方法。
  4.  前記画像出力工程が、カーソル画像を前記表示部に表示させる工程を含み、
     前記マスク範囲変更工程が、前記カーソル画像の表示位置を前記操作入力に応じて移動させ、前記カーソル画像の表示位置に対応する座標について前記マスク範囲の座標情報を変更する工程を含む請求項1に記載のタイヤ形状検査方法。
  5.  前記マスク範囲検査除外工程が、
     前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲の座標情報に相当する範囲の前記表面高さ測定値をその範囲以外の前記表面高さ測定値に基づく補間値に置き換える工程である請求項1に記載のタイヤ形状検査方法。
  6.  相対的に回転するタイヤにおいて、凹凸のあるマークが形成されたサイドウォール面へのライン光の照射及びそのライン光の像の撮像を行い、その撮像画像に基づいて、前記タイヤの形状欠陥検査に用いられる表面高さ分布情報を導出するタイヤ形状検査装置であって、
     前記サイドウォール面に一の光切断線が形成されるように、前記光切断線における検出高さ方向とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射するライン光照射部と、
     前記サイドウォール面に照射された前記複数のライン光の像を、前記複数のライン光それぞれの主光線が前記サイドウォール面に対して正反射する方向において撮像する撮像部と、
     前記撮像部の撮像画像における光切断線の検出により前記サイドウォール面の全周範囲にわたる表面高さ分布情報を導出する光切断法形状検出部と、
     検査対象のタイヤの種類ごとにタイヤのサンプルから得られた前記表面高さ分布情報であるサンプル表面形状情報に基づいて前記凹凸のあるマークの位置を自動検出し、前記凹凸のあるマークの存在範囲を囲むマスク範囲の座標情報を自動設定するマスク範囲自動設定部と、
     前記サンプル表面形状情報に基づく表面形状画像と前記マスク範囲の座標情報に基づくマスク範囲画像とを重ねて表示部に表示させる画像出力部と、
     前記画像出力部の処理と並行して、所定の操作部を通じた操作入力に応じて前記マスク範囲の座標情報を変更するマスク範囲変更部と、
     前記マスク範囲変更部による変更後の前記マスク範囲の座標情報と、前記サンプル表面形状情報の一部又は全部である登録表面形状情報と、を記憶部に記憶させる情報登録部と、
     検査対象のタイヤごとに得られた前記表面高さ分布情報である検査用表面形状情報と前記登録表面形状情報とを照合して前記検査用表面形状情報と前記マスク範囲の座標情報との間の座標系のずれを検出する座標系ずれ検出部と、
     前記座標系のずれを修正した上で前記検査用表面形状情報における前記マスク範囲の座標情報に相当する範囲の前記表面高さ測定値を形状欠陥検査処理の対象から除外するマスク範囲検査除外部と、
     を備えることを特徴とするタイヤ形状検査装置。
  7.  凹凸のあるマークが形成されたタイヤのサイドウォール面の形状欠陥検査処理を実行するタイヤ形状検査方法であって、前記形状欠陥検査処理は、前記タイヤの半径方向を表す第1の座標軸及び前記タイヤの周方向を表す第2の座標軸からなる2次元の座標系内に前記サイドウォール面の全周範囲にわたる各位置の表面高さ測定値を配列した表面高さ分布情報に基づき実行され、
     前記タイヤ形状検査方法が、
     前記表面高さ分布情報に対する2次元のエッジ検出処理により前記凹凸のあるマークのエッジを検出し、検出された2次元のエッジ分布情報を記憶部に記憶する2次元エッジ検出工程と、
     前記2次元のエッジ分布情報に対してラベリング処理を施し、前記ラベリング処理により得られるラベル分布情報を記憶部に記憶するラベリング工程と、
     前記ラベル分布情報におけるラベル値ごとのフィレ座標に基づいて前記凹凸のあるマークの存在範囲を囲むマスク範囲の座標を設定し、その座標を記憶部に記憶するマスク範囲設定工程と、
     前記形状欠陥検査処理に用いられる前記表面高さ分布情報における前記マスク範囲内の前記表面高さ測定値を前記マスク範囲外の前記表面高さ測定値に基づく補間値に置き換えるマスク範囲補間工程と、
     を含むことを特徴とするタイヤ形状検査方法。
  8.  前記2次元エッジ検出工程が、前記表面高さ分布情報に対して2次元の平滑微分処理と2値化処理とを順次実施することにより前記凹凸のあるマークのエッジを検出し、その結果得られた2値分布情報又は前記2値分布情報に予め定められた補正処理を実施して得られる補正後の前記2値分布情報を前記2次元のエッジ分布情報として検出する請求項7に記載のタイヤ形状検査方法。
  9.  前記2値分布情報に対して実施される前記予め定められた補正処理が膨張処理を含む請求項8に記載のタイヤ形状検査方法。
  10.  前記ラベリング工程が、前記全周範囲の両端の座標が隣接するものとして、前記2次元のエッジ分布情報に対してラベリング処理を実施し、前記ラベリング処理により得られるラベル分布情報を記憶部に記憶する工程であり、
     前記マスク範囲設定工程が、
     前記ラベル分布情報における前記ラベル値ごとにそのフィレ座標に基づいて前記第2の座標軸方向における前記ラベル値の存在範囲のパターンが予め定められた3種類の存在パターンのいずれであるかを判別し、その判別結果を記憶部に記憶させるラベル存在パターン判別工程と、
     前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、前記1ライン上に存在する前記ラベル値それぞれの前記存在パターンの判別結果及び位置に応じて前記マスク範囲の座標を設定し、その座標を記憶部に記憶するライン毎マスク範囲設定工程と、を有し、
     前記予め定められた3種類の存在パターンが、前記ラベル値が前記全周範囲全体にわたり連なって存在する第1の存在パターンと、前記ラベル値が前記全周範囲の一方の端部を含む領域と他方の端部を含む領域とに分離して存在する第2の存在パターンと、その他の状態である第3の存在パターンとの3つである請求項7に記載のタイヤ形状検査方法。
  11.  前記ライン毎マスク範囲設定工程において、前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、
     前記存在パターンの判別結果が前記第1の存在パターンである前記ラベル値について、前記ラベル値の数に応じて前記ラベル値が存在する位置のみを前記マスク範囲に設定するか前記第2の座標軸方向1ライン分全てを前記マスク範囲に設定するかのいずれかの処理を実行し、
     前記存在パターンの判別結果が前記第2の存在パターンである前記ラベル値について、前記全周範囲を二等分した各範囲において前記全周範囲の両端位置それぞれからその位置に対し最も離れた前記ラベル値の位置に至る範囲を前記マスク範囲に設定する処理を実行し、
     前記存在パターンの判別結果が前記第3の存在パターンである前記ラベル値について、前記ラベル値が存在する位置全体にわたる範囲を前記マスク範囲に設定する処理を実行する請求項10に記載のタイヤ形状検査方法。
  12.  前記マスク範囲補間工程において、前記第2の座標軸方向の1ラインごとに、前記表面高さ分布情報における前記マスク範囲外の前記表面高さ測定値に基づく直線補間により前記マスク範囲内の表面高さ測定値の補間値を算出する請求項7に記載のタイヤ形状検査方法。
  13.  回転する前記タイヤの前記サイドウォール面に照射されたライン光の撮像画像から、所定輝度以上の光切断線を検出して、前記2次元の座標系内に配列される前記所定輝度以上の光切断線の位置に応じた有効高さ検出値を導出する光切断法形状検出工程と、
     前記表面高さ分布情報における前記第2の座標軸方向の1ラインごとの前記表面高さ測定値を、前記所定輝度以上の光切断線を検出できた部分については当該部分における前記有効高さ検出値を当該1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値に応じて正規化した値に設定するとともに、当該1ラインにおける他の部分については当該1ラインにおける前記有効高さ検出値に基づく補間値を当該1ラインにおける前記有効高さ検出値の平均値に応じて正規化した値に設定する測定値正規化工程と、を実行し、
     前記2次元エッジ検出工程において、前記測定値正規化工程によって正規化された前記表面高さ測定値を有する前記表面高さ分布情報に対して2次元のエッジ検出処理を実行する請求項7に記載のタイヤ形状検査方法。
  14.  前記第2の座標軸方向の1ラインごとの前記有効高さ検出値の平均値のデータからなる前記第1の座標軸方向のデータ列について、微分値の絶対値が予め設定されたしきい値以上となる前記第1の座標軸の座標である平均高さ急変座標を検出する平均高さ急変座標検出工程と、
     前記表面高さ分布情報における、前記第1の座標軸における前記平均高さ急変座標を含む所定幅の座標範囲内の前記第2の座標軸方向の全範囲にわたる領域を前記形状欠陥検査処理の対象から除外する処理を行う欠陥検査除外領域設定工程と、
     をさらに実行する請求項13のタイヤ形状検査方法。
  15.  前記表面高さ分布情報における前記表面高さ測定値を、前記第2の座標軸方向の1ラインごとに前記1ライン分の前記表面高さ測定値の平均値に応じて正規化する測定値正規化工程を実行するとともに、
     前記2次元エッジ検出工程において、前記測定値正規化工程によって前記表面高さ測定値が正規化された前記表面高さ分布情報に対して2次元のエッジ検出処理を実行する請求項7に記載のタイヤ形状検査方法。
  16.  相対的に回転するタイヤにおける凹凸のあるマークが形成されたサイドウォール面へのライン光の照射及びそのライン光の像の撮像を行い、その撮像画像に基づいて、前記タイヤの形状欠陥検査に用いられる表面高さ分布情報を導出するタイヤ形状検査装置であって、
     前記サイドウォール面に一の光切断線が形成されるように、前記光切断線における検出高さ方向とは異なる方向から複数のライン光を連ねて照射するライン光照射部と、
     前記サイドウォール面に照射された前記複数のライン光の像を、前記複数のライン光それぞれの主光線が前記サイドウォール面に対して正反射する方向において撮像する撮像部と、
     前記撮像部の撮像画像における光切断線を検出することにより前記サイドウォール面の全周範囲にわたる表面高さ分布情報を導出する光切断法形状検出部と、
     前記表面高さ分布情報に対する2次元のエッジ検出処理に基づいて、前記タイヤの形状欠陥検査に用いられる前記表面高さ分布情報から前記凹凸のあるマークの存在範囲の情報を除外する凹凸マーク除去部と、
     を備えることを特徴とするタイヤ形状検査装置。
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