WO2013069389A1 - タイヤ形状検査方法、及びタイヤ形状検査装置 - Google Patents

タイヤ形状検査方法、及びタイヤ形状検査装置 Download PDF

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WO2013069389A1
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height
tire
mask
offset
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高橋 英二
敏之 辻
将人 甘中
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株式会社神戸製鋼所
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    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection

Definitions

  • the present invention relates to a tire inspection technique, and more particularly to a tire shape inspection method and apparatus for inspecting a shape defect on a sidewall surface on which uneven marks are formed using an image processing technique.
  • the tire has a structure in which various materials such as rubber, chemical fiber and steel cord are laminated.
  • a bulge convex part
  • a dent Dent
  • a depression concave
  • 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.
  • a display mark (a mark that is normal unevenness) is formed on the sidewall surface of the tire to display the product type and size, the manufacturer's logo, and the like. Therefore, in the shape defect inspection process on the sidewall surface, it is necessary not to erroneously detect this display mark as a shape defect.
  • a tire shape detection device comprising: a light irradiating unit; and an imaging unit configured to capture an image in a direction in which a principal ray of each of the plurality of line lights irradiated to the tire surface is regularly reflected with respect to the tire surface. Has been.
  • the tire shape detection device detects the tire surface shape by continuously irradiating a tire surface with a plurality of line lights and capturing images of the irradiated line lights.
  • Patent Document 2 discloses a method for inspecting a three-dimensional shape of one or more figures formed by unevenness on a tire surface, and each area element in a predetermined tire surface region including these figures.
  • the process of acquiring the uneven distribution data by measuring the height of the unevenness, the three-dimensional shape data of the graphic model prepared in advance as a graphic template for each graphic, and the acquired uneven distribution data The step of identifying the tire surface portion corresponding to the graphic model in the tire surface region, and the degree of coincidence between the uneven distribution data of the identified tire surface portion and the three-dimensional data of the graphic model for each graphic.
  • a method for inspecting a tire irregularity graphic having a step of determining whether or not the three-dimensional shape of the graphic is acceptable based on the degree of coincidence is disclosed.
  • This method for inspecting tire irregularities particularly calculates the degree of coincidence between the three-dimensional irregularity distribution data obtained by irradiating the tire surface with sheet light and the three-dimensional shape data of the graphic model created from the CAD data.
  • a technique for inspecting for the presence or absence of defects has been disclosed.
  • This technique uses a figure model prepared in advance as a model of a normal concavo-convex figure as teaching data in order to determine the quality of a normal concavo-convex figure (characters, etc.) itself.
  • the model is generated from tire CAD data or mold CAD data.
  • Patent Document 2 if teaching data (reference data) is used using tire CAD data or mold CAD data, numerical values that are not affected by tire deformation or defects can be obtained. The difficulty of one technique may be avoided.
  • the tire is a rubber product and the tire shape inspection targeted by the present invention inspects a tire containing air, the amount of deformation of the tire from CAD data is large. Therefore, in practice, the amount of calculation and calculation becomes enormous even if the corresponding coordinates are matched, and it is difficult to apply in practice.
  • An object of the present invention is to provide a tire shape inspection method and a tire shape inspection device that can be inspected.
  • a tire shape inspection method is a tire shape inspection method for inspecting a shape defect of a sidewall surface of an inspection tire using an image of the sidewall surface of a sample tire having a sidewall surface on which concave and convex marks are formed. Then, as a teaching work step, in the sample original image that is a two-dimensional image of the sidewall surface of the sample tire, a boundary line that is an outline of the concave and convex marks is detected, and a mask image indicating the position of the boundary line is obtained.
  • a height offset image generation step for generating a height offset image obtained by the above-mentioned inspection work step.
  • a shape defect inspection step for inspecting a shape defect on the sidewall surface of the inspection tire based on the obtained unevenness removal image, and in the height offset image generation step, unevenness marks are formed in the sample original image.
  • An offset profile that approximates the base surface that is not a sidewall surface is created, a concavo-convex mark is extracted from the sample original image based on the created offset profile, and the height of the extracted concavo-convex mark is used as the offset value. It is characterized by that.
  • the height offset image generation step includes (I) Extract line data along the tire circumferential direction of the sample original image, (II) Extracting the baseline of the sample tire based on the line data, (III) Create the uneven line data of the uneven mark by subtracting the baseline data from the line data, (IV) The height of the created uneven line data may be used as the offset value of the uneven mark.
  • step (IV) (IV-1) Set an evaluation window having a predetermined width in the height direction of the uneven mark portion, (IV-2) While shifting the evaluation window in the height direction of the uneven line data, obtain the average value of the uneven line data included in the evaluation window, (IV-3) The obtained average value may be used as the offset value after being replaced with the height of the concavo-convex mark of the concavo-convex line data.
  • the mask image generation step obtains a differential image in which a boundary line portion of the concave and convex marks is emphasized by applying a differential filter, and applies a predetermined threshold to the obtained differential image,
  • the mask image may be generated by binarizing the differential image.
  • the undetected points in the sample original image are interpolated and removed, and the sidewall surface is removed from the image from which the undetected points are removed based on the profile shape of the sidewall surface.
  • the curved component may be removed to flatten the image from which the undetected points are removed.
  • the height offset image generation step uses the sample original image, the mask image, and the plurality of offset values set for the concave and convex marks, (I) Line data corresponding to one line data along the tire circumferential direction of the sample original image is extracted from the mask image; (II) On each line data of the sample original image, each area divided by the boundary line indicated by the line data extracted from the mask image is set as one label area, (III) Among the label areas, the label area that is the longest in the circumferential direction is set as a height offset value calculation start area, or the area having the largest area among the areas surrounded by the boundary line indicated by the mask image is high.
  • the height offset image may be generated by repeating the steps (I) to (V) for all the line data of the sample original image.
  • the height offset image generation step includes superimposing the mask image on the height offset image, and for each of the regions surrounded by the boundary line indicated by the mask image, the highest number of height offsets existing in the region.
  • the value may be set as a height offset value for the entire area.
  • the tire shape inspection apparatus is a tire shape inspection apparatus that inspects a shape defect of a sidewall surface of an inspection tire using an image of the sidewall surface of a sample tire having a sidewall surface on which concave and convex marks are formed.
  • a mask image generating means for generating a mask image indicating a position of the boundary line; and a height of the remaining area in the sample original image except for an area corresponding to the position of the boundary line indicated in the mask image.
  • Height offset image generation means for generating a height offset image obtained by expressing using one or a plurality of offset values;
  • the difference processing means for subtracting the height offset image from the inspection image that is a two-dimensional image of the sidewall surface of the inspection tire and removing the boundary region represented by the mask image
  • a shape defect inspection means for inspecting the shape defect of the sidewall surface of the inspection tire based on the obtained unevenness removal image, and the plurality of offset values have no unevenness mark formed in the sample original image
  • the height of the concavo-convex mark obtained by creating an offset profile that approximates the base surface, which is the sidewall surface, and extracting the concavo-convex mark from the sample original image based on the created offset profile .
  • the imaging means includes a line light irradiating means for irradiating the sidewall surface with one light cutting line, an imaging camera for capturing an image of the line light irradiated on the sidewall surface, and the imaging camera.
  • the image pickup memory that constitutes the two-dimensional image of the sidewall surface may be provided by sequentially storing one-line images taken by.
  • the sidewall surface is not affected by marks (characters, logos, patterns, etc.) that are normal irregularities present on the sidewall surface of the tire. It is possible to reliably inspect the uneven defects.
  • FIG. It is a schematic diagram showing the sidewall surface of a tire. It is a flowchart which shows the processing content of the tire shape inspection method by embodiment of this invention.
  • (A) is a flowchart which shows the mask image generation process in the tire shape inspection method by embodiment of this invention
  • (b) is a flowchart which shows the offset image generation process in the tire shape inspection method by embodiment of this invention. is there. It is a schematic diagram which shows the process of the image processing in the tire shape inspection method by embodiment of this invention.
  • the tire shape inspection apparatus 1 captures an image of line light irradiated on the surface of a rotating tire T with a camera, and performs shape detection by a light cutting method based on the captured image. T Measure the height of each part. Next, the tire shape inspection device 1 replaces the measured height of each part of the tire T with a corresponding luminance value, and obtains a two-dimensional image (inspection image) of the surface of the tire T.
  • the tire shape inspection apparatus 1 uses a “mask image” and a “high image” created in advance using the above-described “inspection image” and a “sample original image” obtained by imaging a sample tire (a tire without a defect).
  • the display mark formed on the side wall surface (base surface) is removed based on the “offset image”, and then a defect present on the tire surface is inspected. Details of the “sample original image”, “mask image”, and “height offset image” will be described later.
  • the tread surface and the sidewall surface of the tire T can be the measurement object, but in this embodiment, the sidewall surface is the measurement object.
  • the sidewall surface in the tire T is a portion between a tread surface in contact with the road surface and a bead portion sandwiched between rims.
  • white portions are display marks (normal figures such as letters, logos, patterns, etc.) formed on the sidewall surface (base surface) and can be considered as “normal uneven marks”. .
  • corrugated mark is comprised by the unevenness
  • the tire shape inspection device 1 includes a tire rotating machine 2, sensor units (imaging means) 3 (3a, 3b), an encoder 4, an image processing device 5, and the like.
  • the tire rotating machine 2 is a rotating device that includes a motor or the like that rotates the tire T, which is the object of shape inspection, around its rotation axis.
  • the tire rotating machine 2 rotates the tire T at a rotation speed of 60 rpm, for example. During this rotation, the surface shape of the entire circumference of the sidewall surface is detected by the sensor unit 3 described later.
  • each of the sensor units 3a and 3b incorporates a line light irradiation means for irradiating the surface of the rotating tire T with line light (light cutting line), and an imaging camera 6 for capturing an image of the line light reflected on the surface of the tire T. Unit.
  • FIG. 1B is a diagram schematically illustrating the arrangement of devices included in the sensor unit 3.
  • the Y axis is the radial direction of the circumference of the tire T at the shape detection position of the tire T
  • the Z axis is the detected height direction from the sidewall surface at the shape detection position of the tire T (the detected surface height).
  • the X axis represents a direction orthogonal to the Y axis and the Z axis. That is, in the sensor unit 3 used for detecting the shape of the sidewall surface of the tire T, the Z axis is a coordinate axis parallel to the rotation axis of the tire T, and the Y axis represents the direction of the normal to the rotation axis of the tire T. It is a coordinate axis. Note that the correspondence relationship between the tire T and the coordinate axis may vary depending on the manner of camera support.
  • the line light irradiation means includes a plurality (three in FIG. 1B) of line light sources 7a, 7b, and 7c, and the plurality of line light sources 7a, 7b, and 7c provides one line Ls on the surface of the tire T.
  • the imaging camera 6 includes a camera lens 8 and an imaging element 9, and displays a plurality of line light images v1 (images of light cutting lines on one line Ls) irradiated continuously to the sidewall surface of the tire T. The image is taken.
  • the tire rotating machine 2 is provided with an encoder 4.
  • the encoder 4 is a sensor that detects the rotation angle of the rotation shaft of the tire rotating machine 2, that is, the rotation angle of the tire T, and outputs the detected rotation angle as a detection signal.
  • the detection signal is used for controlling the imaging timing of the imaging camera 6 provided in the sensor units 3a and 3b.
  • the sensor units 3a and 3b receive a detection signal output from the encoder 4 each time the tire T rotating at a speed of 60 rpm rotates at a predetermined angle, and the shutter is released in accordance with the reception timing of the detection signal.
  • the imaging camera 6 is controlled. Thereby, imaging is performed at a predetermined imaging rate that matches the reception timing of the detection signal.
  • Signals (one-line images) from the sensor units 3 a and 3 b are input to the image processing device 5.
  • the image processing device 5 applies the principle of the triangulation method to the input one-line image, thereby obtaining the height distribution information of the portion irradiated with the optical cutting line (one line portion on the sidewall surface). obtain.
  • the image processing device 5 replaces the measured height of each part of the surface of the tire T with a corresponding luminance value and stores it in a built-in frame memory (imaging memory), so that a two-dimensional image of the tire T surface (inspection) Image).
  • the surface height measurement value (luminance value) at each position over a range of 360 ° in the circumferential direction of the sidewall surface represents the Y axis and the tire T representing the radial direction of the tire T.
  • the height distribution information corresponds to that illustrated in FIG. 7B, and the inspection image and the sample original image correspond to those illustrated in FIG. 7A.
  • the value on the vertical axis (height pixel value) in the height distribution information and the luminance value of the inspection image have a one-to-one correspondence and are used synonymously in the following description.
  • the image processing apparatus 5 of the present embodiment removes only the normal concavo-convex mark from the inspection image based on the obtained inspection image and the height distribution information corresponding to one line in the inspection image, and after the removal.
  • the image processing device 5 is realized by hardware configured by, for example, a personal computer.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the processing contents performed by the image processing apparatus 5.
  • the processing performed by the image processing apparatus 5 includes an “inspection work process” for inspecting irregular defects present on the sidewall surface of the tire online.
  • a “teaching work process” is provided as a previous process prior to the inspection work process.
  • the inspection work process includes a “difference processing step (S6)” in which a height offset image is subtracted from the inspection image that is a two-dimensional image of the sidewall surface of the inspection tire and a boundary region represented by the mask image is removed. And a “shape defect inspection step (S7)” for inspecting a shape defect on the sidewall surface of the inspection tire based on the normal uneven mark removed image obtained as a result of the step (S6).
  • Each step S6, S7 is performed by a difference processing means and a shape defect inspection means provided in the image processing apparatus 5.
  • a boundary line that is the outline of the normal uneven mark is detected, and a mask image indicating the position of the boundary line is obtained.
  • the “mask image generation step (S2)” to be generated and the sample original image the area corresponding to the position of the boundary line indicated in the mask image is excluded, and the height of the remaining area is classified using the offset value.
  • Each of the steps S2 and S3 is performed by a mask image generation unit and a height offset image generation unit provided in the image processing apparatus 5.
  • a setup operation is performed as a registration operation before online inspection for each tire type (TireID).
  • This setup operation is an operation for registering design information related to a tire shape such as a tire diameter size and a contact surface (tread surface) width that is different for each Tire ID before an inspection, and is essential.
  • the above-described setup work is also performed prior to the inspection work process.
  • a height image (raw data) of a sidewall surface of a sample tire that is an ideal tire without defects is acquired.
  • “undetected points” exist.
  • the undetected point is a point at which the height coordinate cannot be obtained because the sheet light does not return to the camera due to the level difference of the normal uneven mark and the received light intensity falls below a specified value, and the height coordinate is 0 ( (Spot) is output. Therefore, a linear interpolation value is calculated using the height coordinates of two pixels that have already been detected in the vicinity of the undetected point and are arranged in the tire circumferential direction across the undetected point. Embed values as coordinates of undetected points.
  • Other methods for determining the coordinates of the undetected point include copying the height near the undetected point as it is (zero-order approximation), or four points surrounding the undetected point (two points in the circumferential direction and the radial direction).
  • the coordinates of the undetected points can be determined by forming a plane from the two points) and performing plane interpolation. If the height coordinates of undetected points are left undefined, an unexpectedly large differential value will appear in the next smooth differential process, which will eventually detect the position (boundary line) of the normal concavo-convex mark. Care must be taken because it may have adverse effects.
  • the height image after the linear interpolation includes low-order curve components in the tire radial direction and the tire circumferential direction. If the next smooth differentiation process is performed with the curved component left, the differential value increases due to the curved component. Since the differential value resulting from this curved component is difficult to distinguish from the differential value of the boundary line of the normal concavo-convex mark to be originally detected, the flattening process for removing this curved component from the height image after linear interpolation is performed. ,is important.
  • This low-order curvature component that is predicted to reflect tire design CAD data and mold CAD data can be corrected using a shape model from these CAD data.
  • an ideal curved component is acquired from the acquired height image itself.
  • an average cross-sectional profile shape in the direction of the curved component direction is obtained.
  • the curved component is mathematically modeled by least square fitting using a quadratic curve of the cross-sectional profile shape, and the curved model component is transformed into Remove from height image.
  • a differential filter two-dimensional smooth differential filter
  • a Sobel filter or a Laplacian filter is applied to the planarized height image (hereinafter referred to as a sample original image) obtained in the above process (S21).
  • a processed differential image is obtained (S22).
  • An average value (Ave) and variance (1 ⁇ ) are obtained for each line of the differential value image thus obtained.
  • a binarization threshold value capable of separating the boundary line of the normal uneven mark from the background noise-like differential value is determined, and the binarization threshold value is determined based on the binarization threshold value. Binarize the differential image. Thereby, a binarized image showing the boundary line of the normal uneven mark is obtained (S23).
  • the image obtained through the above processing is a mask image in which the value of the binary pixel point in the boundary line portion is 1 and the value of the binary pixel point in the portion other than the boundary line is 0, and FIG. As shown in This mask image is stored in a memory in the image processing apparatus 5 (S24).
  • This height offset image generation step (S3) in FIG. 3 will be described with reference to FIG. 4 and FIGS.
  • This height offset image generation step (S3) is shown in FIG. 4B as a flowchart of offset image generation.
  • a sample original image that has undergone linear interpolation and planarization is used (S31).
  • S31 a sample original image that has undergone linear interpolation and planarization
  • a portion indicated by a solid line is a part of the scanning line and indicates a normal uneven mark portion.
  • the graph of FIG. 7B shows, for example, a height pixel profile (cross-sectional shape) for one scanning line schematically shown in FIG.
  • the low-frequency height pixel change (low-frequency component), which is the undulation of the sidewall surface, exists as a whole, and the height pixel value changes abruptly at the normal uneven mark portion.
  • the low-frequency height pixel change is, for example, a change indicated by a low frequency of about 20th to 70th order (about 20th to 70th order after discrete Fourier transform).
  • each normal concavo-convex mark (concave / concave mark surface) shown here has almost the same height, but is on the low-frequency height pixel change (Runout component) described above, The height varies according to the change in height pixel.
  • the height pixel profile shown as line data in FIG. 7B is a set of point data representing a luminance value (Gray value) corresponding to the position coordinate (Distance) on the sidewall surface.
  • G value luminance value
  • Distance position coordinate
  • both end points of the line segment are point data representing actual luminance values, and the line segment excluding these both end points does not represent actual luminance value data.
  • each point data constituting the height pixel profile is divided into those representing the base surface of the sidewall surface of the sample tire and those representing other than the base surface such as the concave and convex mark surface, and the offset profile.
  • the difference amount (change amount) of the luminance value from the adjacent point data is detected in order from the position coordinate 0, and the graph of FIG. Obtain the change in absolute value of the amount of change as shown.
  • the determination threshold value Pth is set for the change amount of the luminance value indicated by the vertical axis. Specifically, a certain determination threshold set with respect to the value of the change amount of the luminance value is gradually increased from 0 in a luminance value step corresponding to height +0.1 mm.
  • the point data determination is performed after discriminating the point data group of the base surface and the point data group other than the base surface by the height pixel profile.
  • the difference (distance) from the threshold is integrated, and the determination threshold when the integrated distance is the smallest (or the square error is minimum) is set as the final determination threshold Pth.
  • the determination threshold value Pth is compared with each point data, and the position where the change amount indicated by the point data is larger than the determination threshold value Pth is “the boundary between the base surface and a surface other than the base surface”. It is determined that the position is. That is, referring to FIG. 7C, since the change amount indicated by the point data is larger than the determination threshold value Pth at the positions P1, P2, P3, P4, and P5, the position P1, in FIG. It is determined that positions corresponding to P2, P3, P4, and P5 are positions that are boundaries between the base surface and a surface other than the base surface. According to such determination, each point data constituting the height pixel profile shown in FIG. 7B is divided into one representing the base surface and one representing other than the base surface such as the concave / convex mark surface.
  • the flag indicating the base surface and the flag indicating the surface other than the base surface are alternately changed with the position exceeding the determination threshold Pth as a boundary, and the point data of the position coordinate (Distance) 0 is sequentially displayed in FIG. ) Is attached to the point data.
  • each point data constituting the height pixel profile shown in FIG. 7B is divided into one representing the base surface and one corresponding to a surface other than the base surface (for example, a character surface). . Thereafter, only point data representing the base surface is extracted from the height pixel profile of FIG. 7B to obtain height pixel data representing the base surface.
  • the height pixel data obtained at this time is data lacking point data representing other than the base surface, and thus the height pixel data expressing the entire base surface is created by linear interpolation of the lacked portion.
  • a method of creating height pixel data that represents the entire base surface can also be employed.
  • the luminance value of the point data representing other than the base surface is subtracted by the determination threshold value Pth, and the subtracted height pixel data is matched with the height pixel data representing the base surface.
  • the height other than the base surface is lowered by the determination threshold value Pth, and the height pixel data of the base surface is approximated.
  • height pixel data representing the entire base surface shown in FIG. 7D can be created.
  • FIG. 7E is a graph obtained by smoothing the graph of FIG. 7D with, for example, a low-pass filter.
  • a low-pass filter As the low-pass filter, a process of cutting high-frequency components after performing FFT (Fast Fourier Transform) on the height pixel data is employed.
  • the graph of FIG. 7E is considered to represent the low-frequency height pixel change (Runout component) of the base surface of the sidewall almost accurately as the baseline.
  • FIG. 8 shows a procedure for correcting the line data by subtracting the Runout component of the base surface shown in FIG. 7E from the line data shown in FIG. 7B.
  • the height image data (uneven line data) can be obtained.
  • This flattened height image data is composed of a flat portion near zero height and a plurality of concave and convex mark surfaces.
  • the height of the boundary portion having a steep height change is obtained. Becomes 0 (pixel value).
  • all the plane portions near the height of 0 have a single value of height 0 (black).
  • an average value (average height) of all the pixel values included in each label area is obtained and set as the pixel value (height) of each label area.
  • a plurality of different pixel values (heights) averaged for each label region are referred to as stepless offset values.
  • FIG. 9G shows the height image data expressed by a plurality of different values as such a stepless offset value.
  • the height of the concave and convex marks is expressed near the upper two dotted lines. That is, in FIG. 9G, it can be said that the heights of the two types of concave and convex marks are expressed near the upper two dotted lines.
  • an evaluation window having a predetermined width in the height (luminance value) direction is set. Then, the number of point data (all point data having a height value in the evaluation window) included in the evaluation window is evaluated while shifting the evaluation window from the height 0 to the height direction. First, since the number of point data included in the evaluation window starts to increase near the lower dotted line among the upper two dotted lines shown in FIG. 9G, the height at which the number of point data starts increasing. Before and after, the position of the evaluation window where the most point data is included in the evaluation window is detected. Then, each point data included in the evaluation window is replaced with a luminance value that minimizes an error from each point data included in the evaluation window at the detected position of the evaluation window.
  • the height image data of FIG. 9 (g) represented by the stepless offset value has two types of height (luminance value Pth1) as indicated by the upper two dotted lines in FIG. 9 (h). , Pth2), that is, it is expressed by averaging with stepped offset values, and these two heights (luminance values) are used as offset values of two kinds of uneven marks in the line data.
  • the offset value of the concave / convex marks can be automatically obtained without human intervention.
  • a process of generating a height offset image indicating the height of the normal concavo-convex mark using the offset value of the concavo-convex mark thus obtained will be described below.
  • FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the height pixel profile and the label area in the tire shape inspection method according to the present embodiment.
  • FIG. 6A is a graph obtained by enlarging several hundred points along the X coordinate in the tire circumferential direction in one line of the height profile in the sidewall circumferential direction in the sample original image.
  • the rectangular wave in the graph is displayed by superimposing images at the same position as the height profile among the inverted mask images generated by inverting the previously obtained mask image.
  • the inverted mask image is a rectangular wave that oscillates between height pixel values 0 and 1 like the mask image before inversion, but to make the graph easier to see, the inverted mask image is moved in the positive direction of the height pixel value. I am letting.
  • the value of the binary pixel point in the boundary line portion is 0, and the value of the binary pixel point in the portion other than the boundary line is 1, so in FIG.
  • the area corresponding to the point indicates the boundary line portion of the normal concavo-convex mark.
  • a label number is assigned to each area corresponding to the height pixel value 1 divided by the boundary line portion, and these areas are determined as label areas.
  • an average height in the vicinity including the end point in contact with the boundary line of the normal concavo-convex mark is obtained in the longest label area, and then the average height of the label area W2 adjacent to the boundary line is sandwiched. I ask for it. Thereafter, the difference between the two obtained heights (height difference) is calculated.
  • the obtained height difference is compared with the offset value of the concavo-convex mark acquired previously, and the offset value having the smallest difference (substantially coincides) is used as the height offset of the label area W2 adjacent to the longest label area W1. Allocate and record in the offset image memory area. Thereafter, the same method is used to obtain the height difference between two adjacent regions W3, W4,... In sequence, and the offset value having the smallest difference from the obtained height difference is assigned as the height offset value (S33). .
  • a height offset value is assigned to one round of one line, the same assignment is made in order to another round of one line, and a height offset value is assigned to all the lines of the sample original image. Then, a height offset image shown in FIG. 5B is obtained (S34).
  • the above-described “uneven mark offset value” is not used.
  • this method which reflects the tire shape in a state where air is inserted and uses the offset value of the concave / convex mark to estimate the height of the normal concave / convex mark on the sidewall surface with a certain offset, is practical.
  • An offset image at the time of teaching can be acquired.
  • the mask image and the offset image are registered in the image processing apparatus 5, and the teaching work step is completed. As described above, it is possible to confirm and correct the teaching tire sample image on the computer GUI, thereby realizing a teaching operation in a short time.
  • an inspection work process for inspecting irregularities (Bulge / Dent) on the sidewall surface of the tire to be inspected is performed.
  • the inspection operation process will be described below with reference to FIGS. 3 and 5.
  • an original image inspection image
  • FIG. 1 an original image of the sidewall surface of the tire to be inspected shown in FIG.
  • image matching is performed so that normal uneven marks (for example, logos) existing on the sidewall surface are matched, and the phase difference is corrected.
  • the difference processing step (S6) of FIG. 3 the height offset image registered at the time of teaching is subtracted from the inspection image. Thereby, the height image of the sidewall surface from which the height of the normal unevenness mark is subtracted is obtained.
  • the boundary line portion is interpolated based on the mask image.
  • the interpolation process will be described below. For example, when the mask range in the circumferential direction on one line is about several points in the X coordinate value, the average height coordinates of both ends of two normal concave and convex marks adjacent to each other across the mask range of the mask image are obtained. Then, linear interpolation is performed by adopting the average height coordinate as the height coordinate of the mask range.
  • the mask range in the circumferential direction is continuous for several tens of points as a continuous X coordinate value
  • a partial range less than the mask range length with respect to the height pixel value in the mask range of the mask image By selecting the maximum value or the minimum value and adopting the selected height coordinate value as the height coordinate of the mask range, all the height coordinates in the mask range are interpolated. Through such processing, an image after removing the character irregularities shown in FIG.
  • the shape defect inspection step (S7) of FIG. 3 is performed using the image after the character unevenness removal.
  • the image after the character unevenness removal shown in FIG. 5 (d) only the height change of the normal unevenness mark is removed, and the height of the convex defect portion shown in white and oval on the left side of the image is as shown in FIG. 5 (a). It remains unchanged compared to the original image (inspection image).
  • the shape defect inspection step (S7) the convex defect portion or the concave defect portion remaining in the image after the character unevenness removal is thus detected.
  • the shape defect inspection step (S7) an existing image processing method can be employed. Defect extraction by binarization and defect extraction by pattern matching may be employed.
  • the tire shape inspection the tire shape can be inspected without being affected by the deformation unique to the rubber product or the deformation caused by inflating the tire.
  • each process such as the mask image generation process (S2) and the height offset image generation process (S3) may be performed automatically, or may be performed manually while referring to the image by the operator. Moreover, you may repeat each process in multiple times.
  • an inspection image, a mask image, a height offset image, an image after removing the normal concave / convex mark, and the like are displayed in parallel or by switching, and the operator confirms each image and originally connects it. It may be possible to confirm whether the boundary line to be made is not cut and whether an inappropriate part is recognized as the boundary line. If there is a defective portion in the mask image as a result of the confirmation operation, it is preferable to add / delete the boundary line using the GUI, and to recalculate the mask image when the mask image is corrected. Next, the set height offset image is confirmed, and it is confirmed whether or not one type of offset value set for each label is abnormal. If there is a defective part, it is preferable to change the height offset value by specifying the correction area (increase or decrease by ⁇ 1), and when corrected, recalculate the height offset image.
  • the mask image generated in the present embodiment may have a mask range (mask area) larger than the concavo-convex defect (Bulge / Dent) to be detected. If there are uneven defects in such a large mask range, the uneven defects to be detected are overlooked because they are masked. Therefore, it is preferable to provide a process for interpolating the height coordinate value. More preferably, the interpolation processing of the mask range is changed depending on the size (length) of the mask range.
  • FIG. 10 an interpolation process (interpolation process) performed subsequent to the difference processing process (S6) in FIG. 3 will be described in detail.
  • the X-axis indicates the tire rotation direction (circumferential direction), and the Y-axis indicates the amount of change in the height of the tire surface.
  • the difference processing step (S6) first, a height image of the tire sidewall surface is obtained by subtracting the height offset image registered during teaching from the inspection image.
  • FIG. 10A shows a part of one line of the obtained height image.
  • FIG. 10B shows a portion corresponding to the height image of FIG. 10A in the obtained inverted mask image.
  • the value of the binary pixel point in the mask range corresponding to the normal concavo-convex mark in the height image is 0.
  • the position corresponding to the mask range in the height image shown in FIG. The post-mask height image shown in c) is obtained.
  • the height coordinate value of the position corresponding to the mask range is all 0, so the height coordinate value must be interpolated at the masked position.
  • a method of interpolating the height coordinate value three interpolation processes of linear interpolation, average interpolation, and envelope interpolation are conceivable.
  • the height coordinate value is interpolated by linear interpolation or average interpolation.
  • the position corresponding to the mask range of the post-mask height image has a length exceeding several pixels (for example, 10 pixels or more), the height coordinate value is interpolated by envelope interpolation.
  • linear interpolation connects the height coordinate values of both ends of two normal concavo-convex marks adjacent to each other across the position corresponding to the mask range of the mask image, and changes linearly.
  • This is an interpolation method by assigning a value on the straight line to be assigned as the height coordinate value of the position corresponding to the mask range.
  • Average interpolation finds the average of the height coordinate values of both ends of two normal concavo-convex marks adjacent to each other across the position corresponding to the mask range of the mask image, and the height coordinates
  • interpolation is performed by assigning the average value (average height coordinate value) as the height coordinate value of the position corresponding to the mask range.
  • the envelope interpolation is a method in which a window as a partial range at a position corresponding to the mask range is set along the X-axis direction, and the maximum height in the window range is set.
  • This is an interpolation method in which coordinate values are assigned as height coordinate values at positions corresponding to mask ranges.
  • a window setting method will be described. In the following description, it is assumed that the mask range shown in the inverted mask image in FIG. 10B has a length of 40 pixels in the X-axis direction, for example. In the height image of FIG. 10A, the point with the smallest X coordinate (leftmost point) in the mask range is set as the window center point.
  • a range including the window center point and several pixels on the left and right of the window center point is set as a window, and the height image in FIG. 10A is set.
  • the leftmost point of the mask range is set as the window center point, and 21 pixels are set as the window.
  • the number of pixels in the window is desirably about half or less than the number of pixels in the mask range.
  • the maximum height coordinate value is detected, and the detected value is used as the height coordinate value of the position corresponding to the window center point in the post-mask height image of FIG. assign.
  • the window center point is moved by one pixel in the X-axis direction, and a new window including the moved window center point is set by the method described above.
  • the maximum height coordinate value is detected within the set new window, and the detected value is assigned to the post-mask height image as the height coordinate value of the position corresponding to the window center point.
  • FIG. 10E shows a height image that has been subjected to the above-described envelope interpolation, and almost reproduces the outline of the profile of the normal concave / convex mark indicated by the height image of FIG.
  • the maximum height coordinate value in the window range is assigned as the height coordinate value of the position corresponding to the window center point, but the minimum height coordinate value is used as the height coordinate value of the mask range. It may be assigned.
  • the minimum height coordinate value is assigned, the obtained height image substantially reproduces the outline of the profile of the base portion of the normal concavo-convex mark indicated by the height image in FIG.
  • the maximum height coordinate value is assigned or the minimum height coordinate value is assigned, the global unevenness change (indicated by the low frequency component) of the mask range on the tire sidewall surface is evaluated. Can do.
  • the average of the maximum value and the minimum value of the height coordinate values in the window range can be assigned as the height coordinate value of the position corresponding to the window center point.

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Abstract

 凹凸マーク上に重なるように凹凸欠陥が存在する場合にも、凹凸マークの高さ分だけを差し引いて凹凸欠陥のみの高さを算出・取得する。 凹凸マークが形成されたサイドウォール面を有するサンプルタイヤの画像を用いて、検査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において、次の工程を実行する。まず、ティーチング作業工程として、サンプルタイヤのサンプル原画像において、凹凸マークの境界線を検出し、境界線を示すマスク画像を生成し、サンプル原画像からマスク画像に示された境界線に対応する領域を除き、残りの領域の高さを1又は複数のオフセット値で表す高さオフセット画像を生成する。次に、検査作業工程として、検査タイヤの検査画像から、高さオフセット画像を差し引くと共に、マスク画像が表す境界領域を除去し、得られた凹凸除去画像に基づいて、検査タイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査する。

Description

タイヤ形状検査方法、及びタイヤ形状検査装置
 本発明は、タイヤの検査技術に関し、特に、凹凸のあるマークが形成されたサイドウォール面の形状欠陥を画像処理の手法を用いて検査するタイヤ形状検査方法及びその装置に関するものである。
 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している。その積層構造に不均一な部分が存在すると、空気が充填されたときに相対的に耐圧性の弱い部分においてバルジ(Bulge)と呼ばれる隆起部(凸部)や、デント(Dent)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。
 そこで、タイヤ製造の最終工程(タイヤ加硫後の検査工程)では、タイヤ表面、特にサイドウォール面での凹凸形状不良の検査が行われている。なお、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表示マーク(正常凹凸であるマーク)が形成されている。そのため、サイドウォール面の形状欠陥検査処理においては、この表示マークを形状欠陥として誤検知しないようにする必要がある。
 このような凹凸形状不良の検査は、従来、人手による目視検査と触手検査によって行われていたが、近年では、レーザ距離センサ、三次元形状計測装置、又はカメラによる画像検査等の自動化技術、正常凹凸であるマークに影響されない検査技術への取組みが行われている。
 例えば、特許文献1には、相対的に回転するタイヤの表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いて光切断法による形状検出を行うことによって前記タイヤの表面形状を検出するタイヤ形状検出装置であって、前記タイヤの表面に一の光切断線が形成されるように、該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手段と、前記タイヤの表面に照射された前記複数のライン光それぞれの主光線が前記タイヤの表面に対して正反射する方向において撮像する撮像手段と、を具備するタイヤ形状検出装置が開示されている。
 このタイヤ形状検出装置は、特に、タイヤ表面に複数のライン光を連ねて照射し、照射された複数のライン光の像を撮像することで、タイヤ表面形状を検出するものとなっている。
 また、特許文献2には、タイヤ表面の、凹凸により形成された一以上の図形の三次元形状を検査する方法であって、これらの図形を含む、所定のタイヤ表面領域内の各面積要素について凹凸の高さを測定して凹凸分布データを取得する工程と、それぞれの図形に対して、図形の雛形として予め準備された図形モデルの三次元形状データと、取得された前記凹凸分布データとから、前記タイヤ表面領域のうち図形モデルに対応するタイヤ表面部分を特定する工程と、それぞれの図形に対して、特定されたタイヤ表面部分の凹凸分布データと図形モデルの三次元データとの一致度を求め、この一致度に基づいて前記図形の三次元形状の合否を判定する工程とを有するタイヤ凹凸図形の検査方法が開示されている。
 このタイヤ凹凸図形の検査方法は、特に、シート光をタイヤ表面に照射して得られた三次元凹凸分布データと、CADデータから作成された図形モデルの三次元形状データとの一致度を計算することで、欠陥の有無を検査する技術が開示されている。本技術は、正常な凹凸図形(文字等)そのものの良否判定を行うため、正常な凹凸図形の雛形として予め準備された図形モデルをティーチングデータとして用いるものである。雛形は、タイヤCADデータや金型CADデータより生成する。
特開2008-221896号公報 特開2005-331274号公報
 特許文献1のタイヤ形状検出装置では、光切断法によってタイヤの表面形状を検出することができるので、タイヤ表面の凹凸形状を検出することが可能である。しかしながら、検出されたタイヤ表面の凹凸形状が、タイヤ表面に形成された正常な図形であるのか、欠陥であるのかを知ることができない。また、正常な図形の位置に欠陥が存在する場合、その欠陥を検出することはなおさら困難となる。
 そこで、特許文献2に開示されるように、タイヤCADデータや金型CADデータを用いてティーチングデータ(参照データ)とすれば、タイヤの変形や欠陥に影響されない数値を得ることができ、特許文献1の技術の困難性を回避できるかもしれない。しかしながら、タイヤがゴム製品であることと、本発明が対象とするタイヤ形状検査では空気の入ったタイヤを検査することから、CADデータからのタイヤの変形量が大きい。それゆえ、実用的には対応する座標を合致させるだけでも計算及び演算量が膨大になり、実用的には適用し難い。
 さらに、特許文献2に開示された技術であるCADデータの使用に対比して、実際に測定したタイヤの高さデータをティーチングデータとして使用するのは容易に類推できる。この方法によれば、簡便に実際の高さデータを取得することができる。
 しかしこの場合、使用するタイヤ高さ画像中には正常な凹凸図形のみが存在し、且つ検出対象の凹凸欠陥(Bulge/Dent)や、タイヤ周方向の大きなうねり変形成分であるRunout成分の高さ変化が全く無い高さ画像データが要求される。検出対象の凹凸欠陥やRunout成分が存在する高さ画像データをティーチングデータとして使用した場合、文字等の正常凹凸マークは、オンライン検査時に差分処理によって平面化(除去)されるが、ティーチングデータに存在する凹凸欠陥やRunout成分が検査対象の高さ画像に転写される結果となるため、このような高さ画像データを検査に使うことはできない。また、Runout成分が存在しない真平らなタイヤを特にティーチングデータ登録用に製作することは、現実的では無い。
 そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、タイヤのサイドウォール面上に存在する正常凹凸であるマーク(文字、ロゴ、模様等)に影響されることなく、サイドウォール面の凹凸欠陥を確実に検査可能とするタイヤ形状検査方法、及びタイヤ形状検査装置を提供することを目的とする。
 上述の目的を達成するため、本発明においては以下の技術的手段を講じた。
 本発明に係るタイヤ形状検査方法は、凹凸マークが形成されたサイドウォール面を有するサンプルタイヤの前記サイドウォール面の画像を用いて、検査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であって、ティーチング作業工程として、前記サンプルタイヤのサイドウォール面の二次元画像であるサンプル原画像において、前記凹凸マークの輪郭である境界線を検出し、前記境界線の位置を示すマスク画像を生成するマスク画像生成工程と、前記サンプル原画像において、前記マスク画像に示された前記境界線の位置に対応する領域を除き、残りの領域の高さを1又は複数のオフセット値を用いて表すことで得られる高さオフセット画像を生成する高さオフセット画像生成工程と、を具備し、前記検査作業工程として、前記検査タイヤのサイドウォール面の二次元画像である検査画像から、前記高さオフセット画像を差し引くと共に、前記マスク画像が表す境界領域を除去する差分処理工程と、前記差分処理工程の結果として得られた凹凸除去画像に基づいて、検査タイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査する形状欠陥検査工程と、を具備し、前記高さオフセット画像生成工程では、サンプル原画像において、凹凸マークが形成されていないサイドウォール面であるベース面を近似するオフセットプロファイルを作成し、作成されたオフセットプロファイルを基にサンプル原画像から凹凸マークを抽出し、抽出された凹凸マークの高さを前記オフセット値とする、ことを特徴とする。
 ここで、前記高さオフセット画像生成工程は、
 (I)前記サンプル原画像のタイヤ周方向に沿ったラインデータを抽出し、
 (II)前記ラインデータを基に前記サンプルタイヤのベースラインを抽出し、
 (III)前記ラインデータから前記ベースラインデータを減算することで凹凸マークの凹凸ラインデータを作成し、
 (IV)作成した凹凸ラインデータの高さを凹凸マークのオフセット値としてもよい。
 さらに、上記(IV)工程においては、
 (IV-1)凹凸マーク部の高さ方向に所定幅を有する評価窓を設定し、
 (IV-2)前記評価窓を凹凸ラインデータの高さ方向にシフトしつつ、前記評価窓に含まれる凹凸ラインデータの平均値を求め、
 (IV-3)求めた平均値を凹凸ラインデータの凹凸マークの高さに置き換えた上で、前記オフセット値として用いてもよい。
 さらに、前記マスク画像生成工程は、微分フィルタを適用することで前記凹凸マークの境界線部分を強調した微分画像を得て、前記得られた微分画像に対して所定の閾値を適用することで、前記微分画像を二値化して、前記マスク画像を生成してもよい。
 加えて、前記微分フィルタの適用前に、前記サンプル原画像内の未検出点を補間して除去し、前記サイドウォール面のプロファイル形状を基に、前記未検出点を除去した画像からサイドウォール面の湾曲成分を除去して、前記未検出点を除去した画像を平面化してもよい。
 また、前記高さオフセット画像生成工程は、前記サンプル原画像と、前記マスク画像と、前記凹凸マークに対して設定された前記複数のオフセット値とを用いて、
 (I)前記サンプル原画像のタイヤ周方向に沿った1つのラインデータに対応するラインデータを、前記マスク画像から抽出し、
 (II)前記サンプル原画像の1ラインデータ上で、マスク画像から抽出した前記ラインデータが示す境界線で区切られる各領域を、それぞれ1つのラベル領域とし、
 (III)前記ラベル領域のうち、周方向に最も長いラベル領域を高さオフセット値の計算開始領域とし、又は、前記マスク画像が示す境界線で囲まれた領域中、最も面積が大きい領域を高さオフセット値の計算開始領域とし、
 (IV)前記計算開始領域から順に、隣接するラベル領域との高さ差を求め、
 (V)前記複数のオフセット値のうち、求めた高さ差に最も近いオフセット値を、隣接するラベル領域の高さオフセット値としてすべてのラベル領域について設定し、
 前記サンプル原画像の全てのラインデータについて、前記(I)から(V)のステップを繰り返すことで高さオフセット画像を生成していてもよい。
 ここで、前記高さオフセット画像生成工程は、前記マスク画像を前記高さオフセット画像に重ね合わせ、前記マスク画像が示す境界線で囲まれた領域ごとに、領域内で最も数多く存在する高さオフセット値を、該領域全体の高さオフセット値として設定してもよい。
 また、前記差分処理工程で得られた画像内における、当該差分処理工程にて用いたマスク画像でマスクされたマスク範囲に対し、下記の(I)~(III)のいずれかの処理で高さ座標値を補間する補間工程を有していてもよい。
 (I)前記マスク範囲を挟む2つの位置での高さ座標値を選び、一方の高さ座標値から他方の高さ座標値に向かって線形的に変化させて得られる高さ座標値を、前記マスク範囲に割り当てることで補間する。
 (II)前記マスク範囲を挟む2つの位置での高さ座標値を選び、一方の高さ座標値と他方の高さ座標値の平均値を求めることで得られる平均高さ座標値を、前記マスク範囲に割り当てることで補間する。
 (III)前記マスク範囲に少なくとも一部が重なり且つ前記マスク範囲よりも短いウインドを設け、前記ウインドを前記マスク範囲の一端から一端へ移動させつつ、前記検査画像において前記ウインドに対応する位置の最大の高さ座標値又は最小の高さ座標値を選択して、選択した高さ座標値を前記マスク範囲に割り当てることで補間する。
 本発明に係るタイヤ形状検査装置は、凹凸マークが形成されたサイドウォール面を有するサンプルタイヤの前記サイドウォール面の画像を用いて、検査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装置であって、前記サイドウォール面の二次元画像を撮像する撮像手段と、前記サンプルタイヤのサイドウォール面の二次元画像であるサンプル原画像において、前記凹凸マークの輪郭である境界線を検出し、前記境界線の位置を示すマスク画像を生成するマスク画像生成手段と、前記サンプル原画像において、前記マスク画像に示された前記境界線の位置に対応する領域を除き、残りの領域の高さを1又は複数のオフセット値を用いて表すことで得られる高さオフセット画像を生成する高さオフセット画像生成手段と、を具備し、前記検査タイヤのサイドウォール面の二次元画像である検査画像から、前記高さオフセット画像を差し引くと共に、前記マスク画像が表す境界領域を除去する差分処理手段と、前記差分処理工程の結果として得られた凹凸除去画像に基づいて、検査タイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査する形状欠陥検査手段と、を具備し、複数のオフセット値は、サンプル原画像において、凹凸マークが形成されていないサイドウォール面であるベース面を近似するオフセットプロファイルを作成し、且つ作成されたオフセットプロファイルを基にサンプル原画像から凹凸マークを抽出することで得られる凹凸マークの高さであることを特徴とする。
 ここで、前記撮像手段は、前記サイドウォール面に一の光切断線を照射するライン光照射手段と、前記サイドウォール面に照射された前記ライン光の像を撮像する撮像カメラと、前記撮像カメラが撮像した1ライン画像を逐次蓄えることで、前記サイドウォール面の二次元画像を構成する撮像メモリと、を具備してもよい。
 本発明に係るタイヤ形状検査方法、及びタイヤ形状検査装置によれば、タイヤのサイドウォール面上に存在する正常凹凸であるマーク(文字、ロゴ、模様等)に影響されることなく、サイドウォール面の凹凸欠陥を確実に検査することができる。
(a)は、本発明の実施形態によるタイヤ形状検査装置の構成を表す概略図であり、(b)は、タイヤ形状検査装置が備えるセンサユニットにおけるライン光照射手段及びカメラの三次元配置を表した模式図である。 タイヤのサイドウォール面を表す模式図である。 本発明の実施形態によるタイヤ形状検査方法の処理内容を示すフローチャートである。 (a)は、本発明の実施形態によるタイヤ形状検査方法におけるマスク画像生成処理を示すフローチャートであり、(b)は、本発明の実施形態によるタイヤ形状検査方法におけるオフセット画像生成処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態によるタイヤ形状検査方法における画像処理の過程を示す模式図である。 本発明の実施形態によるタイヤ形状検査方法において高さ画素プロファイルとラベル領域との関係を示す図である。 本発明の実施形態によるタイヤ形状検査方法において、ベースラインを求める方法を示す概略図である。 ベースラインを利用して得られる凹凸マークの高さ画像データを示す図である。 無段階オフセット値で表現された高さ画像データから、高さオフセット値(有段階オフセット値)を求める方法を示す概略図である。 本発明の実施形態によるタイヤ形状検査方法において、マスク範囲に対応する位置への高さ画素値の補間方法を示す図である。
 以下、本発明の実施形態を、図を基に説明する。
 本発明の実施形態に係るタイヤ形状検査装置1は、回転するタイヤT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でタイヤT各部の高さを測定する。次にタイヤ形状検査装置1は、測定されたタイヤT各部の高さをそれぞれ対応する輝度値に置き換え、タイヤT表面の二次元画像(検査画像)を得る。
 さらに、タイヤ形状検査装置1は、上述の「検査画像」と、サンプルタイヤ(欠陥のないタイヤ)を撮像して得られた「サンプル原画像」を用いて予め作成した「マスク画像」及び「高さオフセット画像」とに基づいて、サイドウォール面(ベース面)上に形成された表示マークを除去し、その後、タイヤ表面に存在する欠陥を検査するものである。なお、「サンプル原画像」、「マスク画像」、「高さオフセット画像」の詳細は後述する。
 ところでタイヤTの形状検査の場合、タイヤTのトレッド面及びサイドウォール面が測定対象となりうるが、本実施形態では、サイドウォール面を測定対象とする。
 図2に示す如く、タイヤTにおけるサイドウォール面とは、路面と接するトレッド面とリムに挟み込まれるビード部との間の部分である。図2において、白抜きで示された部分は、サイドウォール面(ベース面)上に形成された表示マーク(文字、ロゴ、模様等の正常図形)であり「正常凹凸マーク」と考えることができる。この正常凹凸マークは、サイドウォール面上で正常凹凸マークが形成されていない基面(ベース面)に対して、所定の高さを有する凹凸で構成されている。
 まず、図1を参照しながら、本発明の実施形態に係るタイヤ形状検査装置1の全体構成を説明する。
 図1(a)に示すように、タイヤ形状検査装置1は、タイヤ回転機2、センサユニット(撮像手段)3(3a、3b)、エンコーダ4、画像処理装置5等を備えている。
 タイヤ回転機2は、形状検査の対象であるタイヤTをその回転軸を中心に回転させるモータ等を備えた回転装置である。タイヤ回転機2は、例えば60rpmの回転速度でタイヤTを回転させる。この回転中に、後述するセンサユニット3によって、サイドウォール面の全周範囲の表面形状を検出する。
 本実施形態では、タイヤT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3(3a、3b)を備えている。センサユニット3a、3bはそれぞれ、回転するタイヤTの表面にライン光(光切断線)を照射するライン光照射手段、及びタイヤT表面で反射したライン光の像を撮像する撮像カメラ6などが組み込まれたユニットである。
 図1(b)は、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1(b)において、Y軸はタイヤTの形状検出位置におけるタイヤT円周の半径方向、Z軸はタイヤTの形状検出位置におけるサイドウォール表面からの検出高さ方向(検出する表面高さの方向)、X軸はY軸及びZ軸に直交する方向を表す。即ち、タイヤTのサイドウォール面の形状検出に用いられるセンサユニット3においては、Z軸はタイヤTの回転軸と平行の座標軸であり、Y軸はタイヤTの回転軸に対する法線の方向を表す座標軸である。なお、タイヤTと座標軸との対応関係は、カメラの支持の態様に応じて変わり得る。
 ライン光照射手段は、複数(図1(b)では3つ)のライン光源7a、7b、及び7cを備え、それら複数のライン光源7a、7b、及び7cにより、タイヤT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装置である。
 また、撮像カメラ6は、カメラレンズ8及び撮像素子9を備え、タイヤTの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(一の線Ls上の光切断線の像)を撮像するものである。
 一方、上記のタイヤ回転機2には、エンコーダ4が設けられている。このエンコーダ4は、タイヤ回転機2の回転軸の回転角度、即ちタイヤTの回転角度を検出し、検出した回転角度を検出信号として出力するセンサである。その検出信号は、センサユニット3a、3bが備える撮像カメラ6の撮像タイミングの制御に用いられる。
 例えば、60rpmの速度で回転するタイヤTが所定の角度で回転するたびにエンコーダ4から出力される検出信号を受信し、検出信号の受信タイミングに合わせてシャッターが切られるようにセンサユニット3a、3bの撮像カメラ6を制御する。これにより、検出信号の受信タイミングに合った所定の撮像レートで撮像が行われる。
 センサユニット3a、3bからの信号(1ライン画像)は、画像処理装置5へと入力される。
 画像処理装置5は、入力された1ライン画像に対して三角測量法の原理を適用することで、光切断線が照射された部分(サイドウォール面上の1ライン部分)の高さ分布情報を得る。次に画像処理装置5は、測定されたタイヤT表面各部の高さをそれぞれ対応する輝度値に置き換えると共に、内蔵されたフレームメモリ(撮像メモリ)に記憶し、タイヤT表面の二次元画像(検査画像)を得る。
 この二次元画像(検査画像)は、そのサイドウォール面の周方向360°の範囲に亘る各位置の表面高さ測定値(輝度値)が、そのタイヤTの半径方向を表すY軸及びタイヤTの周方向を表すX軸(フレーム)からなる2次元の座標系内に配列された情報である。
 なお、高さ分布情報としては、図7(b)に例示したものが相当し、検査画像やサンプル原画像としては、図7(a)に例示したものが対応する。なお、高さ分布情報における縦軸の値(高さ画素値)と、検査画像の輝度値とは一対一に対応するものであって、以降の説明では同義的に使用することとする。
 さらに、本実施形態の画像処理装置5は、得られた検査画像及びこの検査画像中の1ラインに相当する高さ分布情報を基に、検査画像から正常凹凸マークのみを除去し、除去後の画像に対して、既存の画像処理手法を適用することで、タイヤサイドウォール面であって非正常凹凸マーク部分に存在する凹凸欠陥を検査する。
 なお、画像処理装置5は、例えばパーソナルコンピュータなどで構成されたハードウエアによって実現される。
 続いて、本実施形態のタイヤ形状検査装置1の画像処理装置5が実施する処理について説明する。
 図3は、画像処理装置5が実施する処理内容を示すフローチャートである。
 この図から明らかなように、画像処理装置5が実施する処理は、タイヤのサイドウォール面に存在する凹凸欠陥をオンライン検査する「検査作業工程」を有している。更に、検査作業工程に先立つ前工程として、「ティーチング作業工程」を有している。
 検査作業工程は、検査タイヤのサイドウォール面の二次元画像である検査画像から、高さオフセット画像を差し引くと共に、マスク画像が表す境界領域を除去する「差分処理工程(S6)」と、差分処理工程(S6)の結果として得られた正常凹凸マーク除去画像に基づいて、検査タイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査する「形状欠陥検査工程(S7)」とを具備している。それぞれの工程S6、S7は、画像処理装置5内に設けられた差分処理手段、形状欠陥検査手段で行われる。
 図3に示す如く、ティーチング作業工程は、サンプルタイヤのサイドウォール面の二次元画像であるサンプル原画像において、正常凹凸マークの輪郭である境界線を検出し、境界線の位置を示すマスク画像を生成する「マスク画像生成工程(S2)」と、サンプル原画像において、マスク画像に示された境界線の位置に対応する領域を除き、残りの領域の高さを、オフセット値を用いて分類することで得られる高さオフセット画像を生成する「高さオフセット画像生成工程(S3)」と、を具備している。それぞれの工程S2、S3は、画像処理装置5内に設けられたマスク画像生成手段、高さオフセット画像生成手段で行われる。
 なお、通常、検査対象となるタイヤの種別は複数あるため、タイヤ種別(TireID)毎にオンライン検査前の登録作業として、セットアップ作業を行う。このセットアップ作業は、TireID毎に異なるタイヤ直径サイズや接地面(トレッド面)の幅等のタイヤ形状等に関わる設計情報を検査前に登録する作業であり、必須である。本実施形態によるタイヤ形状検査では、上述のセットアップ作業も検査作業工程に先立ち行うこととしている。
 ところで、本発明のタイヤ形状検査方法においては、検査作業工程の「差分処理工程(S6)」、ティーチング作業工程の「マスク画像生成工程(S2)」及び「高さオフセット画像生成工程(S3)」に顕著な特徴がある。そこで、これらの工程を重点的に説明すると共に、本タイヤ形状検査方法の詳細を述べることとする。
 まず、図4を参照して、ティーチング作業工程の詳細を説明する。
 最初に、欠陥のない理想的なタイヤであるサンプルタイヤのサイドウォール面の高さ画像(生データ)を取得する。
 ここで得られた高さ画像(生データ)には、「未検出点」が存在する。未検出点とは、正常凹凸マークの段差の影響でシート光がカメラに戻らず受光強度が規定値以下となったために、高さ座標を取得できなかった点であって、高さ座標0(黒点)が出力されている。そこで、未検出点近傍で高さ座標を検出済みであって、且つ未検出点を挟んでタイヤ周方向に並ぶ2つの画素の高さ座標を用いて直線補間値を計算し、計算した直線補間値を未検出点の座標として埋め込む。
 未検出点の座標を決定する方法は、この他にも、未検出点近傍の高さをそのままコピーする(0次近似)か、未検出点を囲む4点(周方向の2点と径方向の2点)により平面を形成して平面補間を行う等により、未検出点の座標を決定することができる。なお、未検出点の高さ座標を不定のままにしておいた場合、次の平滑微分処理において予期せぬ大きな微分値がでてしまい、最終的な正常凹凸マークの位置(境界線)検出に悪影響を及ぼす可能性もあるので注意が必要である。
 ところで、一般的にタイヤ半径方向には低次の湾曲成分が存在するため、上記直線補間後の高さ画像には、タイヤ半径方向及びタイヤ周方向の低次の湾曲成分が含まれている。この湾曲成分を残したまま次の平滑微分処理工程を行うと、湾曲成分に起因して微分値が高くなる。この湾曲成分に起因する微分値は、本来検知したい正常凹凸マークの境界線の微分値と区別するのが困難であるため、直線補間後の高さ画像からこの湾曲成分を除去する平面化処理は、重要である。
 タイヤ設計CADデータや金型CADデータを反映しているであろうと予測されるこの低次の湾曲成分は、これらCADデータからの形状モデルを使って補正することができる。しかし、一般的にはCADデータとの連携はシステム的にも難しく、本実施形態では、取得した高さ画像そのものから理想的な湾曲成分を取得する。
 まず、湾曲成分方向の平均的な断面プロファイル形状を求め、例えば、断面プロファイル形状の二次曲線による最小二乗フィッティングにより湾曲成分を数式モデル化し、数式モデル化された湾曲成分を、上記直線補間後の高さ画像から除去する。
 これによって、直線補間後の高さ画像は、周回全体に渡って高さ座標が変化する周回図形等の図形凹凸を残したままで高精度に平面化され、図5(a)に示すサンプル原画像を得る(S21)。
 続いて、図3におけるマスク画像生成工程(S2)について説明する。
 このマスク画像生成工程(S2)は、図4(a)において、マスク画像生成のフローチャートとして示されている。
 上述の処理(S21)で得られた、平面化された高さ画像(以下、サンプル原画像という)に対して、例えば、ソーベルフィルタやラプラシアンフィルタを用いた微分フィルタ(二次元平滑微分フィルタ)処理を施した微分値の画像を得る(S22)。
 このように得られた微分値の画像に対して、1ラインごとに平均値(Ave)および分散(1σ)を求める。求めた平均値(Ave)および分散(1σ)を用いて、正常凹凸マークの境界線を背景ノイズ的な微分値から分離することのできる二値化閾値を決定し、この二値化閾値を基に微分値の画像を二値化する。これによって、正常凹凸マークの境界線を示す二値化画像が得られる(S23)。
 なお、得られた二値化画像内の孤立した画素点を、孤立点除去フィルタにより除去し、さらに、孤立した画素点を除去して得られた画像内での正常凹凸マークの境界線部分を、膨張フィルタにより膨張する処理を行うことは好ましい。
 以上の処理を経て得られた画像は、境界線部分の二値画素点の値が1、境界線以外の部分の二値画素点の値が0となるマスク画像であり、図5(c)に示されるようなものである。このマスク画像は、画像処理装置5内のメモリに保存される(S24)。
 次に、図4、図6~図9を用いて、図3の高さオフセット画像生成工程(S3)について説明する。この高さオフセット画像生成工程(S3)は、図4(b)において、オフセット画像生成のフローチャートとして示されている。本工程では、マスク画像生成工程(S2)と同様に、直線補間と平面化処理を経たサンプル原画像を用いる(S31)。
 図7(a)に模式図として示す平面化後のサンプル原画像中、実線で表す部分は、走査ラインの一部であり、正常凹凸マーク部分を指している。図7(b)のグラフは、例えば、図7(a)で模式的に示した1走査ライン分の高さ画素プロファイル(断面形状)を示している。このプロファイルには、サイドウォール面のうねりである低周波の高さ画素変化(低周波成分)が全体的に存在した上で、正常凹凸マークの部分では、高さ画素値が急激に変化していることがわかる。なお、低周波の高さ画素変化とは、例えば、20次~70次程度(離散フーリエ変換後の20次~70次程度)の低周波が示す変化である。
 図7(b)のグラフに示される高さ画素プロファイルでは、サンプル原画像の実線に対応する部分が矢印で示されている。ここに示される各正常凹凸マーク(凹凸マーク面)は、それぞれほぼ同じ高さであるが、先に説明した低周波の高さ画素変化(Runout成分)の上に乗っているので、低周波の高さ画素変化に従ってそれぞれ異なった高さとなっている。
 ここで、図7(b)にラインデータとして示す高さ画素プロファイルは、サイドウォール面上の位置座標(Distance)に対応する輝度値(Gray value)を表す点データの集合であり、各点データを線分でつないでグラフ化したものである。よって、線分の両端点が実際の輝度値を表す点データであり、これら両端点を除いた線分は実際の輝度値データを表すものではない。
 まず、このような、高さ画素プロファイルを構成する各点データを、サンプルタイヤのサイドウォール面のベース面を表すものと、凹凸マーク面等のベース面以外を表すものとに分けて、オフセットプロファイルを作成する。そのために、図7(b)の高さ画素プロファイルにおいて、例えば、位置座標0から順に隣の点データとの輝度値の差分量(変化量)を検出して、図7(c)のグラフに示すような変化量の絶対値の変化を得る。
 つまり、図7(c)のグラフでは、図7(b)における輝度値が正方向及び負方向に大きく変化した位置において大きな値となる。よって、図7(c)のグラフからは、その大きな値をとる位置が、ベース面とベース面以外の面との境界となる位置であることがわかる。
 このような図7(c)において、縦軸で示す輝度値の変化量に対して判定閾値Pthを設定する。具体的には、輝度値の変化量の値に対して設定したある判定閾値を0から順に高さ+0.1mmに相当する輝度値のステップで徐々に増加させる。その上で設定した各判定閾値について、その判定閾値を境として、高さ画素プロファイルにてベース面の点データ群とベース面以外の点データ群とを弁別した上で、それぞれの点データの判定閾値からの差異(距離)を積算し、その積算した距離が最も小さくなる(又は、二乗誤差が最小となる)ときの判定閾値を最終的な判定閾値Pthとして設定する。
 図7(c)において判定閾値Pthと各点データを比較して、点データの示す変化量が判定閾値Pthよりも大きくなっている位置が、「ベース面とベース面以外の面との境界」となる位置であると判定する。つまり、図7(c)を参照すると、点データの示す変化量が、位置P1,P2,P3,P4,P5で判定閾値Pthよりも大きくなっているので、図7(b)では位置P1,P2,P3,P4,P5に相当する位置が、ベース面とベース面以外の面との境界となる位置であると判定される。このような判定に従って、図7(b)に示す高さ画素プロファイルを構成する各点データを、ベース面を表すものと、凹凸マーク面等のベース面以外を表すものとに分ける。
 例えば、図7(b)において、輝度値が小さくベース面に対応する位置座標(Distance)0の点データから、図7(c)で輝度値の変化量が初めて判定閾値Pthを超える位置P1に対応する位置の直前までの点データに、ベース面のデータであることを示すフラグを付す。
 続いて、図7(b)において、図7(c)の位置P1から2度目に判定閾値Pthを超える位置P2に対応する位置の直前までの点データに、ベース面以外の面であることを示すフラグを付す。このように、ベース面を示すフラグとベース面以外の面を示すフラグとを判定閾値Pthを超える位置を境に交互に変更して、位置座標(Distance)0の点データから順に図7(b)の点データに付す。
 このような処理によって、図7(b)に示す高さ画素プロファイルを構成する各点データを、ベース面を表すものと、ベース面以外の面(例えば、文字面)に対応するものとに分ける。
 その後に、図7(b)の高さ画素プロファイルからベース面を表す点データのみを抽出し、ベース面を表現した高さ画素データを得る。このとき得られる高さ画素データは、ベース面以外を表す点データが欠けたデータであるため、欠けた部分は直線補間してベース面全体を表現する高さ画素データを作成する。
 また、直線補間以外にもベース面全体を表現する高さ画素データを作成する方法を採用することもできる。例えば、図7(b)において、ベース面以外を表す点データの輝度値を判定閾値Pthの分だけ減算すると共に、減算した高さ画素データをベース面を表現した高さ画素データに合わせるようにする。つまり、ベース面以外の高さを判定閾値Pth分だけ低くし、ベース面の高さ画素データに近づける。このようにベース面以外の高さを所定値だけ下げることで、図7(d)に示すベース面全体を表現する高さ画素データを作成することもできる。
 このようにして得られた図7(d)の高さ画素データは一見連続的なデータであるが、不連続な点データをつないだものであるので、サイドウォールの実際のベース面と同じように連続した曲線としてのデータで表現した方が好ましい。
 図7(e)は、図7(d)のグラフを、例えば、ローパスフィルタによって滑らかにしたグラフである。ローパスフィルタとしては、高さ画素データをFFT(高速フーリエ変換)した後、高周波成分をカットする処理を採用している。図7(e)のグラフは、ほぼ正確にサイドウォールのベース面の低周波の高さ画素変化(Runout成分)を、ベースラインとして表現していると考えられる。
 次に、図7(e)に示すように得られたベースラインを、図7(b)のラインデータに適用して、各正常凹凸マーク(凹凸マーク面)の高さを求めるための方法を、図8を参照しながら説明する。
 図8では、図7(b)に示すラインデータから図7(e)に示すベース面のRunout成分を差し引くことで、ラインデータを補正する手順を示している。図8に示すように、ラインデータからベース面のRunout成分を差し引けば、図8(f)に示すように、Runout成分(大きなうねり)が無く且つほぼ凹凸マークの高さだけを示す平面化された高さ画像データ(凹凸ラインデータ)を得ることができる。この平面化された高さ画像データは、高さ0付近の平面部と、複数の高さの凹凸マーク面とから構成されている。
 このように得られた図8(f)の平面化された高さ画像データに対して、先に作成したマスク画像を用いてマスク処理すると、急峻な高さ変化をしている境界部分の高さが0(画素値)となる。その上で、平面部を、一つのラベル図形として認識した上で高さ0として分類処理(クラスタリング)するので、高さ0付近の平面部は全て高さ0(黒)の一つの値となる。さらに、マスク画像のラベル領域毎に、各ラベル領域に含まれる全ての画素値の平均値(平均高さ)を求めて、各ラベル領域の画素値(高さ)とする。本実施形態では、これらラベル領域毎に平均化された複数の異なる画素値(高さ)を無段階オフセット値という。
 図9(g)は、このような無段階オフセット値として複数の異なる値で表現された高さ画像データを示している。図9(g)では、上側2本の点線付近に凹凸マークの高さが表現されていることが見てとれる。つまり、図9(g)では、上側2本の点線付近に2種類の凹凸マークの高さが表現されているといえる。続いて、図9(g)の高さ画像データから、2種類の凹凸マークの高さを検出する方法を説明する。
 図9(g)の右側に示すように、高さ(輝度値)方向に所定幅を有する評価窓(ウィンドウ)を設定する。その上で評価窓を、高さ0から高さ方向にシフトさせつつ評価窓に含まれる点データ(評価窓内に高さ値をもつ全ての点データ)の個数を評価する。
 まず、図9(g)に示す上側2本の点線のうち、下の点線付近で、評価窓に含まれる点データの数が増加し始めるので、点データの数が増加し始めた高さの前後で、評価窓に最も多くの点データが含まれる評価窓の位置を検出する。その上で、検出した評価窓の位置において、評価窓に含まれる各点データとの誤差が最小となる輝度値を用いて、評価窓に含まれる各点データを置き換える。
 さらに評価窓を高さ方向にシフトさせると、上の点線付近で評価窓に含まれる点データの数が増加し始めるので、同様にして評価窓に最も多くの点データが含まれる評価窓の位置を検出する。その上で、検出した評価窓の位置において、評価窓に含まれる各点データとの誤差が最小となる輝度値を用いて、評価窓に含まれる各点データを置き換える。
 このようにして、無段階オフセット値で表された図9(g)の高さ画像データは、図9(h)で上側2本の点線が示すように、2種類の高さ(輝度値Pth1,Pth2)つまり、有段階オフセット値で平均化されて表されることとなり、これら2つの高さ(輝度値)が、ラインデータにおける2種類の凹凸マークのオフセット値として用いられる。
 図7~図9を参照しながら説明した一連の処理は、コンピュータプログラムなどによって自動的に行われるので、凹凸マークのオフセット値を人の手を介することなく自動的に得ることができる。
 このように得られた凹凸マークのオフセット値を用いて正常凹凸マークの高さを示す高さオフセット画像を生成する工程について、以下に説明する。
 図6は、本実施形態によるタイヤ形状検査方法において高さ画素プロファイルとラベル領域との関係を示す図である。
 図6(a)は、サンプル原画像におけるサイドウォール周方向の高さプロファイル1ラインにおいて、タイヤ周方向のX座標に沿って数百点分を拡大したグラフである。グラフ中の矩形波は、先に求めたマスク画像を反転して生成された反転マスク画像の内、高さプロファイルと同じ位置にある画像を重ねて表示している。
 反転マスク画像は、反転前のマスク画像と同じく高さ画素値0と1の間で振動する矩形波であるが、グラフを見やすくするために、反転マスク画像を、高さ画素値正方向に移動させている。
 反転マスク画像では、境界線部分の二値画素点の値が0、境界線以外の部分の二値画素点の値が1となるので、図6においては、反転マスク画像の高さ画素値0に相当する領域が正常凹凸マークの境界線部分を指している。反転マスク画像において、境界線部分で区切られる高さ画素値1に相当する領域にそれぞれラベル番号を割り振り、それら領域をラベル領域として決定する。
 これらラベル領域中、最も長いラベル領域(図6(b)の場合グラフ最左部のラベル領域)W1の平均の高さを高さオフセット=0として、該ラベル領域を高さオフセット計算の開始領域として登録する。その後高さプロファイルから、上述の最長ラベル領域において、正常凹凸マークの境界線と接する端点を含む近傍での平均の高さを求め、次に境界線を挟んで隣接するラベル領域W2の平均の高さを求める。その後、求めた2つの高さの差(高さ差)を計算する。
 この求めた高さ差と、先に取得した凹凸マークのオフセット値とを比較して最も差が小さい(略一致する)オフセット値を、最長ラベル領域W1に隣接するラベル領域W2の高さオフセットとして割り当て、オフセット画像メモリ領域内に記録する。
 以降は、同様の方法で、順に隣接する2つの領域W3、W4、・・・の高さ差を求め、求めた高さ差と最も差が小さいオフセット値を高さオフセット値として割り当てる(S33)。1ライン1周分に対して高さオフセット値を割り当てると、順に別の1ライン1周分に対して同様の割り当てを行いサンプル原画像の全範囲のラインに対して高さオフセット値を割り当てて、図5(b)に示す高さオフセット画像を得る(S34)。
 もしティーチング時に取得した高さ画像に、低周波数のRunout成分が全く無く、正常凹凸マークがタイヤ設計CADデータそのものと同じ値であれば、上述のような「凹凸マークのオフセット値」を用いることなく、取得したサンプル原画像(高さ画像)そのものをオフセット画像として登録するか、又は、「凹凸マークのオフセット値」を用いることなく、求めた高さ差そのものを隣り合う領域間での高さ差=相対的なオフセット値として設定すればよい。
 しかしながら、ゴム製品であり空気挿入するタイヤにおいては、Runout成分の無いタイヤは皆無と言え、取得したサンプル原画像そのものをオフセット画像として用いるのは実用的でなく、求めた高さ差そのものを連続的なオフセット値として登録した場合、1周分を計算する中でRunout成分に起因する誤差が累積して、1ライン終点の高さオフセット値が1ライン始点の高さオフセット値と連続しなくなるという問題が起こる。
 従って、空気が挿入された状態でのタイヤ形状を反映しつつ、凹凸マークのオフセット値を用いて、サイドウォール面の正常凹凸マークの高さを一定のオフセットで推測計算する本手法により、実用的なティーチング時のオフセット画像を取得することができる。
 図3の情報登録工程(S4)でマスク画像とオフセット画像とを画像処理装置5に登録して、ティーチング作業工程を終了する。以上により、ティーチングしたタイヤサンプル画像に対して、コンピュータGUI上での確認・修正作業が可能となり、短時間でのティーチング作業を実現できる。
 上述のティーチング処理の後、検査対象タイヤのサイドウォール面の凹凸欠陥(Bulge(膨らみ)/Dent(へこみ))を検査する検査作業工程(オンライン検査)を実施する。
 図3及び図5を参照しつつ、以下に、検査作業工程について説明する。
 検査作業工程においては、まず、図5(a)に示す検査対象タイヤのサイドウォール面の原画像(検査画像)を取得する。
 次に、図3の座標系ズレ補正工程(S5)で、検査画像の座標系ズレ(主には周回方向の位相差=回転角度)を修正する。位置合わせの手法としては、サイドウォール面に存在する正常凹凸マーク(例えばロゴ)が一致するように画像マッチングを行い、位相差を修正する。
 続いて、図3の差分処理工程(S6)で、検査画像から、ティーチング時に登録された高さオフセット画像を差し引く。これにより、正常凹凸マークの高さが差し引かれたサイドウォール面の高さ画像が得られる。
 この得られた高さ画像では、マスク画像が示す境界線部分(マスク範囲)のデータが必ずしも適正な値を示していないので、マスク画像を基にして境界線部分を補間する。以下に、その補間処理を説明する。
 例えば、1ライン上で周回方向のマスク範囲が連続するX座標値にして数点分程度である場合、マスク画像のマスク範囲を挟んで隣接する2つの正常凹凸マークの両端の平均高さ座標を求め、その平均高さ座標をマスク範囲の高さ座標に採用することで直線補間する。
 一方、例えば、周回方向のマスク範囲が連続するX座標値にして数十点分以上連続する場合、マスク画像のマスク範囲内の高さ画素値に対してマスク範囲長以下の部分的な範囲における最大値又は最小値を選択し、その選択された高さ座標値をマスク範囲の高さ座標に採用することで、マスク範囲内の全ての高さ座標を補間する。
 このような処理を経て、図5(d)に示す文字凹凸除去後の画像を得る。
 この文字凹凸除去後の画像を用いて、図3の形状欠陥検査工程(S7)を行う。図5(d)に示す文字凹凸除去後の画像では、正常凹凸マークの高さ変化のみが除去され、画像左側に白く楕円状に示される凸欠陥部の高さは、図5(a)の原画像(検査画像)に比較して変化せず残っている。形状欠陥検査工程(S7)は、このように文字凹凸除去後の画像に残っている凸欠陥部又は凹欠陥部を検出する。
 形状欠陥検査工程(S7)としては、既存の画像処理手法が採用可能である。2値化による欠陥抽出やパターンマッチングによる欠陥抽出を採用してもよい。
 以上述べたような本発明のタイヤ形状検査方法を用いることで、タイヤサイドウォール面上に存在する正常凹凸であるマーク(文字、ロゴ、模様等)に影響されることなく、正常凹凸マークと同程度の高さ変化を持つ凹凸欠陥(凸欠陥=Bulge、 凹欠陥=Dent)を確実に検査することができるようになる。特に、タイヤ形状の検査において、ゴム製品特有の変形やタイヤに空気を入れたことによる変形等の影響を受けることなくタイヤ形状の検査が可能となる。
 ところで、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
 例えば、マスク画像生成工程(S2)や高さオフセット画像生成工程(S3)などの各工程を自動で行うようにしてもよいしオペレータが画像を参照しつつ手動で行うようにしてもよい。また、各工程を複数回繰り返し行ってもよい。
 具体的には、画像処理装置5において、検査画像、マスク画像、高さオフセット画像、正常凹凸マーク除去後の画像などを、並列表示又は切替えて表示し、オペレータは各画像を確認し、本来接続されるべき境界線が切断されていないか、また不適切な部分が境界線として認識されていないかを確認できるようにするとよい。
 仮に確認作業によって、マスク画像に不具合箇所があれば、GUIにより境界線の追加・削除を行い、修正した場合はマスク画像の再計算を行うようにするとよい。次に、設定された高さオフセット画像を確認し、ラベル毎に設定されている一種類のオフセット値が異常ではないかどうかを確認する。不具合箇所があれば、修正領域を指定して高さオフセット値を変更(±1ずつ増減)し、修正した場合は高さオフセット画像の再計算を行うようにするとよい。
 正常凹凸マーク除去後の画像は、今回設定したティーチング情報に基づいて実際にオンライン検査した場合の平面化状態を示すものであり、処理後の高さ画像を確認の上、不具合箇所があれば、マスク画像又は高さオフセット画像の確認・修正に戻り、それぞれ修正・再計算を行うことが望ましい。
 ところで、本実施形態で生成されたマスク画像には、検出したい凹凸欠陥(Bulge/Dent)よりも大きなマスク範囲(マスク領域)が存在することがある。このような大きなマスク範囲に凹凸欠陥が存在する場合、マスクされているがゆえに検出したい凹凸欠陥を見落とすことになる。そのため、高さ座標値を補間する処理を設けることは好ましい。マスク範囲の大きさ(長さ)によってマスク範囲の補間処理を変えると、さらに好ましい。
 そこで図10を参照し、上述の図3における差分処理工程(S6)に続いて行われる補間処理(補間工程)について、詳しく説明する。図10において、X軸は、タイヤ回転方向(周方向)を示し、Y軸は、タイヤ表面の高さ変化量を示している。
 先に説明したように、差分処理工程(S6)では、まず、検査画像からティーチング時に登録された高さオフセット画像を差し引いて、タイヤサイドウォール面の高さ画像を得る。図10(a)は、得られた高さ画像の1ラインにおける一部分を示している。
 図10(a)に示す高さ画像では、タイヤ回転方向であるX軸方向における画素数が少ない(短い)正常凹凸マークが多く存在し、且つ、それら正常凹凸マークの境界線であって高さ座標値(高さ画素値)が急激に変化する部分が近接している。そのため、当該正常凹凸マークは、図4(a)に示すマスク画像生成工程で得られるマスク画像において、ほぼ全てがマスク範囲となる。このように得られたマスク画像を反転し、反転マスク画像を得る。
 図10(b)は、得られた反転マスク画像における、図10(a)の高さ画像に対応する部分を示している。反転マスク画像において、高さ画像の正常凹凸マークに対応するマスク範囲の二値画素点の値は、0である。このような反転マスク画像と高さ画像の論理積をとることで、図10(a)に示す高さ画像におけるマスク範囲に対応する位置をマスクして高さ座標値を0とし、図10(c)に示すマスク後高さ画像を得る。
 このマスク後高さ画像ではマスク範囲に対応する位置の高さ座標値が全て0となっているので、当該マスクした位置に高さ座標値を補間しなくてはならない。高さ座標値を補間する方法として、直線補間、平均補間、及び包絡線補間の3つの補間処理が考えられる。マスク後高さ画像のマスク範囲に対応する位置が、数画素程度(例えば10画素未満)の長さである場合、直線補間又は平均補間によって高さ座標値を補間する。マスク後高さ画像のマスク範囲に対応する位置が、数画素を超える(例えば10画素以上の)長さである場合、包絡線補間によって高さ座標値を補間する。
 直線補間とは、図10(d)に示すように、マスク画像のマスク範囲に対応する位置を挟んで隣接する2つの正常凹凸マークの両端の高さ座標値を直線で結び、線形的に変化する直線上の値をマスク範囲に対応する位置の高さ座標値として割り当てることで補間する方法である。
 平均補間とは、図10(d)に示すように、マスク画像のマスク範囲に対応する位置を挟んで隣接する2つの正常凹凸マークの両端の高さ座標値の平均を求め、その高さ座標値の平均(平均高さ座標値)をマスク範囲に対応する位置の高さ座標値として割り当てることで補間する方法である。
 また、包絡線補間とは、図10(e)に示すように、マスク範囲に対応する位置における部分的な範囲としてのウインドをX軸方向に沿って設定し、当該ウインド範囲における最大の高さ座標値をマスク範囲に対応する位置の高さ座標値として割り当てて補間する方法である。
 ウインドの設定方法について説明する。以下の説明において、図10(b)の反転マスク画像に示すマスク範囲は、例えば、X軸方向に40画素の長さを持つと仮定する。図10(a)の高さ画像において、マスク範囲の最もX座標が小さい点(最左点)をウインド中心点とする。このウインド中心点とウインド中心点の左右数画素を含む範囲をウインドとして、図10(a)の高さ画像に設定する。例えば、ウインド中心点とその左右10画素を含んでウインドを設定する場合、マスク範囲の最左点をウインド中心点として、21画素分が、ウインドとして設定される。一般に、ウインドの画素数は、マスク範囲の画素数の半分程度又は半分以下が望ましい。
 このように設定したウインド内で、最大の高さ座標値を検出し、検出した値を、ウインド中心点に対応する位置の高さ座標値として、図10(c)のマスク後高さ画像に割り当てる。
 次に、ウインド中心点をX軸方向に1画素分移動させ、上述の方法で、移動後のウインド中心点を含む新たなウインドを設定する。設定された新たなウインド内で、最大の高さ座標値を検出し、検出した値を、ウインド中心点に対応する位置の高さ座標値としてマスク後高さ画像に割り当てる。
 この処理を、ウインド中心点がマスク範囲の最もX座標が大きい点(最右点)に対応する位置に移動するまで繰り返し、最大の高さ座標値で包絡線を描いて補間を行うと、マスク範囲に対応する位置全体にわたって高さ座標値を補間することができる。図10(e)は、上述の包絡線補間を施した高さ画像を示しており、図10(a)の高さ画像が示す正常凹凸マークのプロファイルの概形を、ほぼ再現している。
 なお、上記包絡線補間では、ウインド範囲における最大の高さ座標値をウインド中心点に対応する位置の高さ座標値として割り当てたが、最小の高さ座標値をマスク範囲の高さ座標値として割り当ててもよい。
 最小の高さ座標値を割り当てた場合、得られる高さ画像は、図10(a)の高さ画像が示す正常凹凸マークのベース部分のプロファイルの概形をほぼ再現するものとなる。つまり、最大の高さ座標値を割り当てた場合でも、最小の高さ座標値を割り当てた場合でも、タイヤサイドウォール面におけるマスク範囲の大局的な(低周波成分が示す)凹凸変化を評価することができる。また、ウインド範囲における高さ座標値の最大値と最小値の平均を、ウインド中心点に対応する位置の高さ座標値として割り当てることもできる。
 1  タイヤ形状検査装置
 2  タイヤ回転機
 3a、3b  センサユニット
 4  エンコーダ
 5  画像処理装置
 6  撮像カメラ
 7  ライン光源
 8  カメラレンズ
 9  撮像素子

Claims (10)

  1.  凹凸マークが形成されたサイドウォール面を有するサンプルタイヤの前記サイドウォール面の画像を用いて、検査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であって、
     ティーチング作業工程として、
     前記サンプルタイヤのサイドウォール面の二次元画像であるサンプル原画像において、前記凹凸マークの輪郭である境界線を検出し、前記境界線の位置を示すマスク画像を生成するマスク画像生成工程と、
     前記サンプル原画像において、前記マスク画像に示された前記境界線の位置に対応する領域を除き、残りの領域の高さを1又は複数のオフセット値を用いて表すことで得られる高さオフセット画像を生成する高さオフセット画像生成工程と、を具備し、
     前記検査作業工程として、
     前記検査タイヤのサイドウォール面の二次元画像である検査画像から、前記高さオフセット画像を差し引くと共に、前記マスク画像が表す境界領域を除去する差分処理工程と、
     前記差分処理工程の結果として得られた凹凸除去画像に基づいて、検査タイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査する形状欠陥検査工程と、を具備し、
     前記高さオフセット画像生成工程では、サンプル原画像において、凹凸マークが形成されていないサイドウォール面であるベース面を近似するオフセットプロファイルを作成し、作成されたオフセットプロファイルを基にサンプル原画像から凹凸マークを抽出し、抽出された凹凸マークの高さを前記オフセット値とする、
     ことを特徴とするタイヤ形状検査方法。
  2.  前記高さオフセット画像生成工程は、
     (I)前記サンプル原画像のタイヤ周方向に沿ったラインデータを抽出し、
     (II)前記ラインデータを基に前記サンプルタイヤのベースラインを抽出し、
     (III)前記ラインデータから前記ベースラインデータを減算することで凹凸マークの凹凸ラインデータを作成し、
     (IV)作成した凹凸ラインデータの高さを凹凸マークのオフセット値とする、ことを特徴とする請求項1に記載のタイヤ形状検査方法。
  3.  請求項2の(IV)工程においては、
     (IV-1)凹凸マーク部の高さ方向に所定幅を有する評価窓を設定し、
     (IV-2)前記評価窓を凹凸ラインデータの高さ方向にシフトしつつ、前記評価窓に含まれる凹凸ラインデータの平均値を求め、
     (IV-3)求めた平均値を凹凸ラインデータの凹凸マークの高さに置き換えた上で、前記オフセット値として用いる、ことを特徴とする請求項2に記載のタイヤ形状検査方法。
  4.  前記マスク画像生成工程は、
     微分フィルタを適用することで前記凹凸マークの境界線部分を強調した微分画像を得て、
     前記得られた微分画像に対して所定の閾値を適用することで、前記微分画像を二値化して、前記マスク画像を生成することを特徴とする請求項3に記載のタイヤ形状検査方法。
  5.  前記微分フィルタの適用前に、
     前記サンプル原画像内の未検出点を補間して除去し、
     前記サイドウォール面のプロファイル形状を基に、前記未検出点を除去した画像からサイドウォール面の湾曲成分を除去して、前記未検出点を除去した画像を平面化することを特徴とする請求項4に記載のタイヤ形状検査方法。
  6.  前記高さオフセット画像生成工程は、
     前記サンプル原画像と、前記マスク画像と、前記凹凸マークに対して設定された前記複数のオフセット値とを用いて、
     (I)前記サンプル原画像のタイヤ周方向に沿った1つのラインデータに対応するラインデータを、前記マスク画像から抽出し、
     (II)前記サンプル原画像の1ラインデータ上で、マスク画像から抽出した前記ラインデータが示す境界線で区切られる各領域を、それぞれ1つのラベル領域とし、
     (III)前記ラベル領域のうち、周方向に最も長いラベル領域を高さオフセット値の計算開始領域とし、又は、前記マスク画像が示す境界線で囲まれた領域中、最も面積が大きい領域を高さオフセット値の計算開始領域とし、
     (IV)前記計算開始領域から順に、隣接するラベル領域との高さ差を求め、
     (V)前記複数のオフセット値のうち、求めた高さ差に最も近いオフセット値を、隣接するラベル領域の高さオフセット値としてすべてのラベル領域について設定し、
     前記サンプル原画像の全てのラインデータについて、前記(I)から(V)のステップを繰り返すことで高さオフセット画像を生成することを特徴とする請求項1~5のいずれかに記載のタイヤ形状検査方法。
  7.  前記高さオフセット画像生成工程は、
     前記マスク画像を前記高さオフセット画像に重ね合わせ、
     前記マスク画像が示す境界線で囲まれた領域ごとに、領域内で最も数多く存在する高さオフセット値を、該領域全体の高さオフセット値として設定することを特徴とする請求項6に記載のタイヤ形状検査方法。
  8.  前記差分処理工程で得られた画像内における、当該差分処理工程にて用いたマスク画像でマスクされたマスク範囲に対し、下記の(I)~(III)のいずれかの処理で高さ座標値を補間する補間工程を有することを特徴とする請求項1に記載のタイヤ形状検査方法。
     (I)前記マスク範囲を挟む2つの位置での高さ座標値を選び、一方の高さ座標値から他方の高さ座標値に向かって線形的に変化させて得られる高さ座標値を、前記マスク範囲に割り当てることで補間する。
     (II)前記マスク範囲を挟む2つの位置での高さ座標値を選び、一方の高さ座標値と他方の高さ座標値の平均値を求めることで得られる平均高さ座標値を、前記マスク範囲に割り当てることで補間する。
     (III)前記マスク範囲に少なくとも一部が重なり且つ前記マスク範囲よりも短いウインドを設け、前記ウインドを前記マスク範囲の一端から一端へ移動させつつ、前記検査画像において前記ウインドに対応する位置の最大の高さ座標値又は最小の高さ座標値を選択して、選択した高さ座標値を前記マスク範囲に割り当てることで補間する。
  9.  凹凸マークが形成されたサイドウォール面を有するサンプルタイヤの前記サイドウォール面の画像を用いて、検査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装置であって、
     前記サイドウォール面の二次元画像を撮像する撮像手段と、
     前記サンプルタイヤのサイドウォール面の二次元画像であるサンプル原画像において、前記凹凸マークの輪郭である境界線を検出し、前記境界線の位置を示すマスク画像を生成するマスク画像生成手段と、
     前記サンプル原画像において、前記マスク画像に示された前記境界線の位置に対応する領域を除き、残りの領域の高さを1又は複数のオフセット値を用いて表すことで得られる高さオフセット画像を生成する高さオフセット画像生成手段と、を具備し、
     前記検査タイヤのサイドウォール面の二次元画像である検査画像から、前記高さオフセット画像を差し引くと共に、前記マスク画像が表す境界領域を除去する差分処理手段と、
     前記差分処理工程の結果として得られた凹凸除去画像に基づいて、検査タイヤのサイドウォール面の形状欠陥を検査する形状欠陥検査手段と、を具備し、
     複数のオフセット値は、サンプル原画像において、凹凸マークが形成されていないサイドウォール面であるベース面を近似するオフセットプロファイルを作成し、且つ作成されたオフセットプロファイルを基にサンプル原画像から凹凸マークを抽出することで得られる凹凸マークの高さであることを特徴とするタイヤ形状検査装置。
  10.  前記撮像手段は、
     前記サイドウォール面に一の光切断線を照射するライン光照射手段と、
     前記サイドウォール面に照射された前記ライン光の像を撮像する撮像カメラと、
     前記撮像カメラが撮像した1ライン画像を逐次蓄えることで、前記サイドウォール面の二次元画像を構成する撮像メモリと、を具備することを特徴とする請求項9に記載のタイヤ形状検査装置。
     
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