WO2016084543A1 - タイヤ検査装置及びタイヤ検査方法 - Google Patents

タイヤ検査装置及びタイヤ検査方法 Download PDF

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differential
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unevenness
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彰伸 水谷
Original Assignee
株式会社ブリヂストン
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    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00Testing of vehicles
    • G01M17/007Wheeled or endless-tracked vehicles
    • G01M17/02Tyres
    • G01M17/027Tyres using light, e.g. infrared, ultraviolet or holographic techniques

Definitions

  • the present invention relates to a tire inspection apparatus and a tire inspection method for inspecting an uneven state of a tire surface including a design portion.
  • Patent Document 1 a tire inspection apparatus that inspects the uneven state of the tire surface has been proposed (for example, see Patent Document 1).
  • surface data including unevenness values of the tire surface obtained by measuring the tire surface over one circumference in the tire circumferential direction is obtained using a distance measuring device such as a laser sensor or an imaging device such as a camera.
  • the tire inspection apparatus retains reference data including unevenness values of a normal tire surface in advance, and performs a comparison process between the reference data and the surface data, thereby causing a tire that causes a tire shape defect. A defective portion on the surface can be detected.
  • An inspection apparatus that inspects the unevenness of the tire side surface (sidewall) in the tire surface includes an LRP (Lateral Runout Peak) inspection apparatus.
  • an uneven portion constituting a design such as a tire manufacturer's logo mark, letters, numbers, and symbols indicating the tire size is formed on the tire surface.
  • the tire inspection apparatus may mistakenly mark the design portion as a defective portion unless the reference data including the unevenness value of the design portion is compared with the surface data in the comparison process. There is a risk of detection.
  • the present invention has been made in view of the above-described problems, and a tire inspection apparatus capable of inspecting a tire surface more easily without using reference data when inspecting the unevenness state of the tire surface, and An object is to provide a tire inspection method.
  • the tire inspection device of the present invention is a tire inspection device that inspects the unevenness state of the tire surface including the design portion, and obtains surface data including the unevenness value of the tire surface obtained by measuring the tire surface.
  • a data acquisition unit a differential processing unit that performs differential processing on the unevenness value included in the surface data to acquire differential data, and high-frequency removal data obtained by removing high-frequency components defined by the design portion of the tire surface from the differential data
  • a detection unit that detects a defective portion of the tire surface based on the high frequency removal data.
  • the detection unit may detect a defective portion on the tire surface based on integration data obtained by performing integration processing on the high-frequency removal data.
  • the differential processing unit may perform differential processing after performing smoothing processing on the unevenness value included in the surface data to obtain differential data.
  • the tire inspection method of the present invention acquires surface data including unevenness values of the tire surface obtained by measuring the tire surface, performs differential processing on the unevenness values included in the surface data, and acquires differential data.
  • the high frequency removal data obtained by removing the high frequency component defined by the design portion on the tire surface is acquired from the differential data, and the defective portion on the tire surface is detected based on the high frequency removal data.
  • the tire inspection method of the present invention may be a tire inspection method using a tire inspection device that inspects the uneven state of the tire surface described above.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing an inspection system according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the tire inspection method according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3A is an enlarged image plan view visualizing the surface data according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3B is a graph showing the relationship between the tire circumferential direction and the unevenness value at a predetermined position in the tire radial direction of the surface data according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4A is an enlarged image plan view in which differential data according to the first embodiment of the present invention is visualized.
  • FIG. 4B is a graph showing the relationship between the tire circumferential direction and the unevenness value at a predetermined position in the tire radial direction of the differential data according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 5A is an enlarged image plan view visualizing the high-frequency removal data according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 5B is a graph showing the relationship between the tire circumferential direction and the unevenness value at a predetermined position in the tire radial direction of the high-frequency removal data according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 6A is an enlarged image plan view visualizing the integral data according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 6B is a graph showing the relationship between the tire circumferential direction and the unevenness value in a part of the integral data according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 7A is an image plan view visualizing surface data according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7B is an image plan view visualizing the differential data according to the embodiment of the present invention.
  • FIG.7 (c) is the image top view which visualized the high frequency removal data based on the Example of this invention.
  • FIG. 7D is an image plan view visualizing the integral data according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing a tire inspection system 1 according to the present embodiment.
  • the tire inspection system 1 can inspect the unevenness state of the tire surface of the inspection target tire 10. Specifically, the tire inspection system 1 can detect a defective portion that causes a defective shape of the tire.
  • the inspection target tire 10 according to the present embodiment has a design portion on the tire surface. In the present embodiment, the case where the tire surface is a tire side surface (sidewall surface) will be described as an example.
  • the tire inspection system 1 includes a tire rotation device 20, a measurement device 30, and a tire inspection device 100.
  • the tire rotation device 20 can be rotated while holding the inspection target tire 10.
  • the tire rotation device 20 includes a base portion 22 having a rotation shaft and a tire mounting rim 21 connected to the rotation shaft of the base portion 22.
  • the tire 10 to be inspected is mounted on the tire mounting rim 21.
  • the tire rotating device 20 injects air supplied from the base portion 22 into the inspection target tire 10 through the tire mounting rim 21.
  • the tire rotation device 20 can rotate the inspection target tire 10 mounted on the tire mounting rim 21 along the tire circumferential direction TC by rotating the rotation shaft of the base portion 22.
  • the measuring device 30 measures the tire surface of the inspection target tire 10. Specifically, the measuring device 30 measures the unevenness value of the tire surface over the entire circumference in the tire circumferential direction TC, and acquires surface data including the unevenness value.
  • the measuring device 30 is connected to the tire inspection device 100 via a wired or wireless communication line, and transmits surface data to the tire inspection device 100.
  • the measuring device 30 according to the present embodiment is assumed to be an imaging device that images the tire surface. Specifically, the measuring apparatus 30 according to the present embodiment acquires grayscale imaging data obtained by imaging the tire surface as surface data. In this case, in the surface data, the unevenness value on the tire surface is indicated by the pixel value.
  • the pixel value is a luminance value indicating black and white shading.
  • the luminance value may be indicated by 256 gradations.
  • the concavo-convex value can be calculated based on the conversion coefficient and the pixel value.
  • the surface data has a spatial frequency characteristic depending on the unevenness value (pixel value) of each pixel. Specifically, the spatial frequency can be expressed by the distance according to the position of the pixel along the predetermined direction (for example, the tire circumferential direction TC) and the unevenness value.
  • the tire inspection device 100 inspects the unevenness state of the tire surface based on the surface data acquired by the measurement device 30.
  • the tire inspection apparatus 100 includes a surface data acquisition unit 110, a differential processing unit 120, a high frequency removal unit 130, and a detection unit 140.
  • the surface data acquisition unit 110 acquires surface data including unevenness values of the tire surface obtained by measuring the tire surface. Specifically, the surface data acquisition unit 110 acquires surface data from the measurement device 30.
  • the differential processing unit 120 performs differential processing on the unevenness value included in the surface data to obtain differential data. Specifically, the differential processing unit 120 performs differential processing using a differential filter on the unevenness value of each pixel included in the surface data.
  • the position of the pixel in the surface data includes the coordinate value (i) of the horizontal axis along the tire circumferential direction TC and the coordinate value (j) of the vertical axis along the tire radial direction TD. The coordinate value (i, j) based on
  • a primary linear differential filter of 3 ⁇ 3 pixels centered on the target pixel may be applied.
  • the differentiation processing unit 120 converts the unevenness value f (i, j) of the target pixel into the differential value GD (i, j) based on the following formula 1 in the differentiation processing.
  • a primary linear differential filter in the horizontal direction axial direction having the coordinate value (i)
  • a primary linear differential filter in the vertical direction axial direction having the coordinate value (j)). May be applied.
  • GD (i, j) ( ⁇ 1) ⁇ f (i ⁇ 1, j ⁇ 1) + f (i + 1, j ⁇ 1) + ( ⁇ 1) ⁇ f (i ⁇ 1, j) + f (i + 1, j) + ( ⁇ 1) ⁇ f (i ⁇ 1, j + 1) + f (i + 1, j + 1)
  • the differentiation processing unit 120 calculates a differential value GD (i, j) for each pixel included in the surface data by using each pixel included in the surface data as a target pixel in the differentiation processing. In this way, the differential processing unit 120 acquires differential data including the differential value GD (i, j) for each pixel.
  • the differential data is data indicating the fluctuation amount (difference) of the unevenness value for each pixel, and thus can be paraphrased as data indicating the fluctuation amount (difference) of the unevenness value per unit section (pixel).
  • the high frequency removal unit 130 removes the high frequency component defined by the design portion D from the differential data, and acquires the high frequency removal data.
  • the frequency indicating the high frequency component is a spatial frequency.
  • the high frequency component includes a frequency band indicating a design portion.
  • the high frequency component is defined to include a frequency band indicating the design portion, and the frequency band of the high frequency component may be a frequency band having a frequency of 400 Hz or more, for example.
  • the high frequency removing unit 130 performs processing by discrete Fourier transform (DFT) on the differential data to convert it into frequency spectrum data.
  • the frequency spectrum is a spatial frequency spectrum.
  • the high frequency removing unit 130 removes high frequency components from the frequency spectrum data, and then performs processing by inverse discrete Fourier transform (IDFT) to obtain high frequency removed data.
  • IDFT inverse discrete Fourier transform
  • the high frequency removing unit 130 performs processing by fast Fourier transform (FFT) and inverse fast Fourier transform (IFFT) instead of discrete Fourier transform (DFT) and inverse discrete Fourier transform (IDFT), and converts the high frequency removed data. You may get it.
  • FFT fast Fourier transform
  • IFFT inverse fast Fourier transform
  • DFT discrete Fourier transform
  • IDFT inverse discrete Fourier transform
  • Detecting unit 140 detects a defective portion of the tire surface based on the high frequency removal data. Specifically, the detection unit 140 detects a portion where the differential value GD (i, j) of the high-frequency removal data is equal to or greater than a predetermined differential value (threshold value) as a defective portion on the tire surface.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the tire inspection method according to the present embodiment.
  • the tire tire inspection method according to the present embodiment includes the following steps S10 to S40.
  • step S10 the tire inspection apparatus 100 acquires surface data including unevenness values of the tire surface obtained by measuring the tire surface.
  • the surface data acquisition unit 110 acquires surface data including a pixel value as a concavo-convex value from the measurement device 30.
  • FIG. 3A shows an enlarged image plan view in which the surface data according to the present embodiment is visualized.
  • FIG. 3A shows a part of the side surface of the tire.
  • the convex part is shown by the white range
  • the center of the tire circumferential direction TC of the white range is the top part of the convex part.
  • a letter “D” or the like is shown as the design portion D.
  • FIG. 3B is a graph showing the relationship between the tire circumferential direction TC and the unevenness value (pixel value) at a predetermined position in the tire radial direction TD of the surface data according to the present embodiment.
  • the design surface D and the defective portion A are included in the tire surface of the inspection target tire 10 in an overlapping state. Therefore, the display data acquired by the surface data acquisition unit 110 includes an unevenness value indicating the design portion D and an unevenness value indicating the defective portion A.
  • step S20 the tire inspection apparatus 100 performs differential processing on the unevenness value included in the surface data to obtain differential data.
  • the differential processing unit 120 performs differential processing using a differential filter on the unevenness value of each pixel included in the surface data to obtain a differential value GD (i, j) for each pixel included in the surface data.
  • Get differential data including.
  • FIG. 4A shows an enlarged image plan view in which the differential data according to the present embodiment is visualized.
  • the convex portion as the defective portion A is indicated by a white range and a shaded range, and the boundary between the white range and the shaded range is the top of the convex portion.
  • FIG. 4B shows a graph showing the relationship between the tire circumferential direction TC and the differential value at a predetermined position in the tire radial direction TD of the differential data according to the present embodiment.
  • the edge portion (contour) of the design portion D is emphasized in the differential data as compared with the surface data.
  • the differential data is waveform data obtained by superimposing a plurality of frequency components.
  • the differential processing unit 120 may acquire differential data by performing a differential process after performing a smoothing process on the unevenness value included in the surface data. Specifically, the differentiation processing unit 120 may perform median filter processing using a 3 ⁇ 3 pixel median filter centered on the target pixel as the smoothing processing. Note that other filters may be applied to the smoothing process.
  • step S30 the tire inspection apparatus 100 removes high frequency components defined by the design portion from the differential data, and acquires high frequency removal data.
  • the high frequency removal unit 130 performs processing by discrete Fourier transform (DFT) on the differential data to convert it into frequency spectrum data. Then, the high frequency removing unit 130 removes high frequency components from the frequency spectrum data, and then performs processing by inverse discrete Fourier transform (IDFT) to obtain high frequency removed data. Thereby, the high frequency removal part 130 acquires the high frequency removal data which removed the high frequency component which shows a design part.
  • DFT discrete Fourier transform
  • IDFT inverse discrete Fourier transform
  • FIG. 5A shows an enlarged image plan view in which the high-frequency removal data according to the present embodiment is visualized.
  • the convex portion is indicated by a white range
  • the center of the white range in the tire circumferential direction TC is the top of the convex portion.
  • FIG. 5B is a graph showing the relationship between the tire circumferential direction TC and the differential value at a predetermined position in the tire radial direction TD of the high-frequency removal data according to the present embodiment.
  • the shape of the design portion D included in the differential data is removed from the high frequency removal data.
  • the high frequency removal data is waveform data expressed only by the frequency component from which the high frequency component indicating the design portion D is removed.
  • step S40 the tire inspection apparatus 100 detects a defective portion on the tire surface based on the high-frequency removal data. Specifically, the detection unit 140 detects a portion where the differential value GD (i, j) of the high-frequency removal data is equal to or greater than a predetermined differential value (threshold value) as a defective portion on the tire surface.
  • step S40 it is preferable that the detection unit 140 detects a defective portion of the tire surface based on integration data obtained by performing integration processing on the high-frequency removal data.
  • the detection unit 140 converts the differential value GD (i, j) of the target pixel into the integral value GI (i, j) based on the following formula 2 in the integration process.
  • GI (i, j) GD (i-1, j-1) + GD (i + 1, j-1) + GD (i-1, j) + GD (i + 1, j) + GD (i-1, j + 1) + GD (i + 1, j + 1)
  • horizontal integration processing is performed based on Equation 2 in response to the application of the primary linear differential filter in the horizontal direction (the axial direction having the coordinate value (i)) in Equation 1. ing.
  • the integration processing in the vertical direction is performed.
  • the detection unit 140 calculates an integrated value GI (i, j) for each pixel included in the high-frequency removal data using each pixel included in the high-frequency removal data as a target pixel. In this way, the detection unit 140 may acquire integration data including the integration value GI (i, j) for each pixel. Further, the detection unit 140 may detect a portion where the integral value GI (i, j) included in the integral data is equal to or greater than a predetermined integral value (failure determination threshold) as a defective portion on the tire surface.
  • FIG. 6A shows an enlarged image plan view in which the integration data according to the present embodiment is visualized.
  • the convex portion as the defective portion A is indicated by a white range and a shaded range, and the boundary between the white range and the shaded range is the top of the convex portion.
  • FIG. 6B shows a graph showing the relationship between the tire circumferential direction TC and the integral value at a predetermined position in the tire radial direction TD of the integral data according to the present embodiment.
  • the shape of the defective portion A is clear in the integral data.
  • the integral data is waveform data in which the shape of the defective portion A is clearly expressed by an integral value.
  • the integration data is data indicating an integration value obtained by integrating the differential value for each pixel
  • the integration data is also referred to as restored data in which the differential data is restored to data indicating the unevenness value for each pixel. That is, the integral data is also referred to as data indicating a quantitative unevenness value for each unit section (pixel) in the real space.
  • the tire inspection apparatus 100 inspects the uneven state of the tire surface by detecting it as a defective portion of the tire surface.
  • a computer is applicable as the tire inspection apparatus 100 according to the present embodiment.
  • the tire inspection apparatus 100 includes a main body unit including a storage unit such as a semiconductor memory and a hard disk, an arithmetic processing unit, an input unit such as a keyboard, and a display unit such as a display (all not shown). ).
  • the arithmetic processing unit executes processing related to the tire inspection method according to the present embodiment.
  • the tire inspection apparatus 100 performs differential processing on the unevenness value included in the surface data, and acquires differential data. Specifically, the tire inspection apparatus 100 performs a differentiation process using a differential filter on the unevenness value (pixel value) of a pixel included in the surface data, and includes a differential value GD (i, j) for each pixel. Get the data.
  • the tire inspection apparatus 100 performs differential processing on the surface data to obtain differential data indicating periodic fluctuations with the unevenness value as an amplitude. Further, the variation amount of the unevenness value per unit section in the edge portion of the design portion D is larger than that of other portions. For this reason, the tire inspection apparatus 100 can acquire differential data that makes it easy to distinguish between the design portion D and other portions using the spatial frequency as a scale.
  • the tire inspection apparatus 100 removes the high frequency component defined by the design portion D from the differential data, obtains the high frequency removal data, and based on the obtained high frequency removal data, the tire surface is defective. Part A is detected.
  • the tire inspection apparatus 100 it is possible to more easily inspect a tire without using reference data when inspecting the uneven state of the tire surface. Furthermore, according to the tire inspection apparatus 100, since the unevenness value of the design portion included in the surface data can be removed, it is possible to prevent erroneous detection due to the design portion and to improve the accuracy of detecting a defective portion on the tire surface. it can.
  • the differential processing unit 120 obtains differential data by performing a differential process after smoothing the unevenness value included in the surface data. .
  • noise portions that should be handled as noise such as spews formed on the tire surface and rubber scraps attached to the tire surface, can be removed. Therefore, a more reliable inspection can be performed based on the differential data from which the noise portion has been removed.
  • the detection unit 140 detects a defective portion on the tire surface based on integration data obtained by performing integration processing on the high-frequency removal data.
  • the integral data is data including an integral value obtained by integrating the differential value included in the high-frequency removal data
  • the integral data includes a concavo-convex value in real space in which the differential value for each pixel is restored to data including the concavo-convex value for each pixel. In other words, data.
  • the unevenness state of the tire surface is determined using the predetermined unevenness value in the real space as a failure determination threshold. Can be more easily inspected.
  • the tire 10 to be inspected a tire having a tire surface shape different from that of the above-described first embodiment was used to inspect the uneven state. Specifically, in the example, a tire in which the design portion D and the defective portion A are present at different positions on the tire surface is used as the inspection target tire 10.
  • FIG. 7A is an image plan view visualizing the surface data according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7A shows a part of the tire side surface.
  • the defective portion A is indicated by an elliptical white range
  • the design portion D is indicated to include the letters “ABCD” and the inclined grooves.
  • FIG. 7B is an image plan view visualizing the differential data according to the embodiment of the present invention.
  • FIG.7 (c) is the image top view which visualized the high frequency removal data based on the Example of this invention.
  • FIG. 7D is an image plan view visualizing the integral data according to the embodiment of the present invention.
  • the tire inspection apparatus 100 performs an inspection in which the design part D and the defective part A exist at different positions. Even for the target tire 10, the defective portion A can be detected by acquiring the high-frequency removal data and the integration data from which the design portion D has been removed.
  • the tire inspection apparatus is configured to acquire imaging data as the surface data, but the surface data is not limited to this.
  • the surface data may be waveform data including unevenness values obtained by measuring the tire surface along the tire circumferential direction TC using a distance measuring device such as a laser sensor.
  • the differential processing unit 120 converts the unevenness value f (i) of the target position (sampling position) having the coordinate value (i) into the differential value SD (i) based on the following Equation 3 as the differential process. Then, differential data may be acquired. Further, the detecting unit 140 converts the differential value SD (i) of the target position (sampling position) having the coordinate value (i) into the integrated value SI (i) based on the following mathematical formula 4 as the integration process. , Integral data may be acquired.
  • SI (i) SD (i ⁇ 1) + SD (i + 1)
  • the surface data is grayscale imaging data
  • the surface data may be color scale imaging data.
  • the pixel value as the unevenness value may be a luminance value indicating each of R (red), G (green), and B (blue).
  • the tire surface is a tire side surface (sidewall surface)
  • the tire surface includes a tread surface, a bead surface, a tire inner surface, and the like. Any surface may be sufficient.
  • processing circuit includes a programmed processor, an electric circuit, and the like. Further, processing circuitry includes devices such as application specific integrated circuits (ASICs) and circuit components arranged to perform the described functions.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • the surface data acquisition unit 110, the differential processing unit 120, the high frequency removal unit 130, and the detection unit 140 described in the present specification may be implemented by a program read on a computer, an electric circuit, a specific application May be implemented by an integrated circuit, a circuit component, or the like. That is, the whole or part of the tire inspection apparatus 100 is mounted by a program read on a computer, an electric circuit, an integrated circuit for a specific application, a circuit component, and the like. 20 and the measuring device 30 may be connected.
  • the present invention it is possible to provide a tire inspection apparatus and a tire inspection method that can more easily inspect a tire surface without using reference data when inspecting the uneven state of the tire surface.

Abstract

 本発明に係るタイヤ検査装置(100)は、デザイン部分を含むタイヤ表面の凹凸状態を検査する。タイヤ検査装置(100)は、タイヤ表面の凹凸値を含む表面データを取得する表面データ取得部(110)と、表面データに含まれる凹凸値に微分処理を施して、微分データを取得する微分処理部(120)と、微分データからデザイン部分によって規定される高周波成分を除去した高周波除去データを取得する高周波除去部(130)と、高周波除去データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出する検出部(140)とを有する。

Description

タイヤ検査装置及びタイヤ検査方法
 本発明は、デザイン部分を含むタイヤ表面の凹凸状態を検査するタイヤ検査装置及びタイヤ検査方法に関する。
 従来、タイヤ品質を確保するため、タイヤ表面の凹凸状態を検査するタイヤ検査装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
 この種のタイヤ検査装置では、レーザセンサなどの距離測定装置やカメラなどの撮像装置を用いて、タイヤ周方向の一周にわたってタイヤ表面を測定したタイヤ表面の凹凸値を含む表面データを取得する。また、かかるタイヤ検査装置は、正常なタイヤ表面の凹凸値を含む基準データを予め保持しておき、当該基準データと表面データとの比較処理を行うことで、タイヤの形状不良の原因となるタイヤ表面の不良部分を検出することができる。なお、タイヤ表面の内、タイヤ側面(サイドウォール)の凹凸状態を検査する検査装置には、LRP(Lateral Runout Peak)検査装置などがある。
特開2012-179876号公報
 ところで、一般的に、タイヤ表面には、タイヤメーカのロゴマーク、タイヤサイズを示す文字、数字、及び記号等のデザインを構成する凹凸部分(以下、デザイン部分)が形成されている。
 このようなデザイン部分が形成されたタイヤ表面を検査する場合、タイヤ検査装置は、比較処理において、デザイン部分の凹凸値を含む基準データと表面データとを比較しないと、デザイン部分を不良部分として誤検出する恐れがある。
 しかしながら、デザイン部分の凹凸値を含む基準データを準備するには、まず基準データが正常であることを、オペレータの実測等で判断する必要があり、煩雑な作業であった。更に、デザイン部分の形状の種類数は、膨大であるため、膨大な基準データを作成、更新、メンテナンスすることは、非常に手間を要しており、対策が望まれていた。
 本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、タイヤ表面の凹凸状態を検査する際に、基準データを用いることなく、より簡易にタイヤ表面を検査することが可能なタイヤ検査装置及びタイヤ検査方法を提供することを目的とする。
 本発明のタイヤ検査装置は、デザイン部分を含むタイヤ表面の凹凸状態を検査するタイヤ検査装置であって、タイヤ表面を測定することによって得られたタイヤ表面の凹凸値を含む表面データを取得する表面データ取得部と、表面データに含まれる凹凸値に微分処理を施して、微分データを取得する微分処理部と、微分データから、タイヤ表面のデザイン部分によって規定される高周波成分を除去した高周波除去データを取得する高周波除去部と、高周波除去データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出する検出部とを有することを特徴とする。
 本発明のタイヤ検査装置において、検出部は、高周波除去データに積分処理を施した積分データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出するものであってもよい。
 本発明のタイヤ検査装置において、微分処理部は、表面データに含まれる凹凸値に平滑化処理を行った上で、微分処理を施して、微分データを取得するものであってもよい。
 本発明のタイヤ検査方法は、タイヤ表面を測定することによって得られたタイヤ表面の凹凸値を含む表面データを取得し、表面データに含まれる凹凸値に微分処理を施して、微分データを取得し、微分データから、タイヤ表面のデザイン部分によって規定される高周波成分を除去した高周波除去データを取得し、高周波除去データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出することを特徴とする。
 なお、本発明のタイヤ検査方法は、前述のタイヤ表面の凹凸状態を検査するタイヤ検査装置を用いたタイヤ検査方法であってもよい。
図1は、本発明の第1実施形態に係る検査システムを示す概念図である。 図2は、本発明の第1実施形態に係るタイヤ検査方法を示すフローチャートである。 図3(a)は、本発明の第1実施形態に係る表面データを可視化した拡大イメージ平面図である。図3(b)は、本発明の第1実施形態に係る表面データのタイヤ径方向の所定位置において、タイヤ周方向と凹凸値との関係を示したグラフ図である。 図4(a)は、本発明の第1実施形態に係る微分データを可視化した拡大イメージ平面図である。図4(b)は、本発明の第1実施形態に係る微分データのタイヤ径方向の所定位置において、タイヤ周方向と凹凸値との関係を示したグラフ図である。 図5(a)は、本発明の第1実施形態に係る高周波除去データを可視化した拡大イメージ平面図である。図5(b)は、本発明の第1実施形態に係る高周波除去データのタイヤ径方向の所定位置において、タイヤ周方向と凹凸値との関係を示したグラフ図である。 図6(a)は、本発明の第1実施形態に係る積分データを可視化した拡大イメージ平面図である。図6(b)は、本発明の第1実施形態に係る積分データの一部分において、タイヤ周方向と凹凸値との関係を示したグラフ図である。 図7(a)は、本発明の実施例に係る表面データを可視化したイメージ平面図である。図7(b)は、本発明の実施例に係る微分データを可視化したイメージ平面図である。図7(c)は、本発明の実施例に係る高周波除去データを可視化したイメージ平面図である。図7(d)は、本発明の実施例に係る積分データを可視化したイメージ平面図である。
[第1実施形態]
 図面を参照して、本発明の第1実施形態に係るタイヤ検査システム1について説明する。図1は、本実施形態に係るタイヤ検査システム1を示す概念図である。
 タイヤ検査システム1は、検査対象タイヤ10のタイヤ表面の凹凸状態を検査することができる。具体的に、タイヤ検査システム1は、タイヤの形状不良の原因となる不良部分を検出することができる。なお、本実施形態に係る検査対象タイヤ10は、タイヤ表面にデザイン部分を有する。また、本実施形態では、当該タイヤ表面は、タイヤ側面(サイドウォール面)である場合を例に挙げて説明する。
 本実施形態に係るタイヤ検査システム1は、タイヤ回転装置20と、測定装置30と、タイヤ検査装置100とを有する。
 タイヤ回転装置20は、検査対象タイヤ10を保持しながら回転させることができる。タイヤ回転装置20は、回転軸を有するベース部22と、ベース部22の回転軸に連結されるタイヤ装着用リム21とを有する。なお、タイヤ装着用リム21には、検査対象タイヤ10が装着される。
 タイヤ回転装置20は、ベース部22から供給される空気を、タイヤ装着用リム21を介して、検査対象タイヤ10の内部に注入する。タイヤ回転装置20は、ベース部22の回転軸を回転させることによって、タイヤ装着用リム21に装着した検査対象タイヤ10をタイヤ周方向TCに沿って回転させることができる。
 測定装置30は、検査対象タイヤ10のタイヤ表面を測定する。具体的に、測定装置30は、タイヤ周方向TCの全周にわたってタイヤ表面の凹凸値を測定し、当該凹凸値を含む表面データを取得する。測定装置30は、有線または無線によって構成される通信回線によってタイヤ検査装置100に接続されており、表面データをタイヤ検査装置100に送信する。
 本実施形態に係る測定装置30は、タイヤ表面を撮像する撮像装置を想定している。具体的に、本実施形態に係る測定装置30は、タイヤ表面を撮像したグレースケールの撮像データを、表面データとして取得する。この場合、表面データでは、タイヤ表面の凹凸値が、画素値によって示される。
 なお、本実施形態では、表面データがグレースケールの撮像データであるため、画素値は、白黒の濃淡を示す輝度値である。輝度値は、256階調によって示されてもよい。また、画素値から凹凸値に変換可能な変換係数を、予めキャリブレーションなどによって求めておけば、当該変換係数と画素値とに基づいて、凹凸値を算出することができる。なお、説明のため、以下において、画素値を凹凸値として、適宜説明する。また、表面データは、各画素の凹凸値(画素値)によって、空間周波数特性を有する。具体的に、所定方向(例えば、タイヤ周方向TC)に沿った画素の位置に応じた距離と、凹凸値とによって空間周波数を表現できる。
 タイヤ検査装置100は、測定装置30によって取得された表面データに基づいて、タイヤ表面の凹凸状態を検査する。タイヤ検査装置100は、表面データ取得部110と、微分処理部120と、高周波除去部130と、検出部140とを備える。
 表面データ取得部110は、タイヤ表面を測定することによって得られたタイヤ表面の凹凸値を含む表面データを取得する。具体的に、表面データ取得部110は、測定装置30から、表面データを取得する。
 微分処理部120は、表面データに含まれる凹凸値に、微分処理を施して、微分データを取得する。具体的に、微分処理部120は、表面データに含まれる各画素の凹凸値に、微分フィルタを用いた微分処理を施す。なお、本実施形態では、表面データにおける画素の位置は、タイヤ周方向TCに沿った水平方向軸の座標値(i)と、タイヤ径方向TDに沿った垂直方向軸の座標値(j)とに基づいた座標値(i,j)によって示される。
 また、微分処理に用いられる微分フィルタは、注目画素を中心とした3×3画素の1次線形微分フィルタを適用してもよい。この場合、微分処理部120は、微分処理において、下記の数式1に基づいて、注目画素の凹凸値f(i,j)を微分値GD(i,j)に変換する。なお、本実施形態では、水平方向(座標値(i)を有する軸方向)の一次線形微分フィルタを適用しているが、垂直方向(座標値(j)を有する軸方向)の一次線形微分フィルタを適用してもよい。
  [数式1]
 GD(i,j)=
      (-1)×f(i-1,j-1)+f(i+1,j-1)
     +(-1)×f(i-1,j  )+f(i+1,j  )
     +(-1)×f(i-1,j+1)+f(i+1,j+1)
 
 微分処理部120は、微分処理において、表面データに含まれるそれぞれの画素を注目画素として、表面データに含まれる画素毎に微分値GD(i,j)を算出する。このようにして、微分処理部120は、画素毎の微分値GD(i,j)を含む微分データを取得する。なお、微分データは、画素毎の凹凸値の変動量(差分)を示すデータであるため、単位区間(画素)当たりの凹凸値の変動量(差分)を示すデータであるとも言い換えられる。
 高周波除去部130は、微分データからデザイン部分Dによって規定される高周波成分を除去して、高周波除去データを取得する。
 なお、高周波成分を示す周波数は、空間周波数である。また、高周波成分は、デザイン部分を示す周波数帯域を含む。高周波成分は、デザイン部分を示す周波数帯域を含むように規定され、高周波成分の周波数帯域は、例えば、周波数が400Hz以上の周波数帯域であってもよい。
 具体的に、高周波除去部130は、微分データに離散フーリエ変換(DFT)による処理を施して、周波数スペクトルデータに変換する。なお、当該周波数スペクトルは、空間周波数スペクトルである。そして、高周波除去部130は、周波数スペクトルデータから、高周波成分を除去した後、逆離散フーリエ変換(IDFT)による処理を施して、高周波除去データを取得する。これにより、高周波除去部130は、デザイン部分を示す高周波成分を除去する。
 なお、高周波除去部130は、離散フーリエ変換(DFT)及び逆離散フーリエ変換(IDFT)に変えて、高速フーリエ変換(FFT)及び逆高速フーリエ変換(IFFT)による処理を施して、高周波除去データを取得してもよい。
 検出部140は、高周波除去データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出する。具体的に、検出部140は、高周波除去データの微分値GD(i,j)が所定の微分値(閾値)以上である部分を、タイヤ表面の不良部分として検出する。
(タイヤ検査方法)
 図2を参照して、本発明の第1実施形態に係るタイヤ検査方法について説明する。図2は、本実施形態に係るタイヤ検査方法を示すフローチャートである。本実施形態に係るタイヤタイヤ検査方法は、下記のステップS10~S40を含む。
 ステップS10において、タイヤ検査装置100は、タイヤ表面を測定することによって得られたタイヤ表面の凹凸値を含む表面データを取得する。具体的に、表面データ取得部110は、測定装置30から、凹凸値としての画素値を含む表面データを取得する。
 ここで、図3(a)には、本実施形態に係る表面データを可視化した拡大イメージ平面図が示されている。なお、図3(a)には、タイヤ側面の一部が示されている。図3(a)では、不良部分Aとして、凸部分が白色の範囲で示されており、白色の範囲のタイヤ周方向TCの中央が凸部分の頂部である。また、図3(a)では、デザイン部分Dとして、文字「D」等が示されている。図3(b)には、本実施形態に係る表面データのタイヤ径方向TDの所定位置において、タイヤ周方向TCと凹凸値(画素値)との関係を示したグラフ図が示されている。
 図3(a)に示すように、本実施形態では、検査対象タイヤ10のタイヤ表面には、デザイン部分Dと不良部分Aが重複した状態で含まれている。従って、表面データ取得部110によって取得される表示データには、デザイン部分Dを示す凹凸値と、不良部分Aを示す凹凸値とが含まれている。
 ステップS20において、タイヤ検査装置100は、表面データに含まれる凹凸値に、微分処理を施して、微分データを取得する。具体的に、微分処理部120は、表面データに含まれる各画素の凹凸値に、微分フィルタを用いた微分処理を施して、表面データに含まれる画素毎の微分値GD(i,j)を含む微分データを取得する。
 ここで、図4(a)には、本実施形態に係る微分データを可視化した拡大イメージ平面図が示されている。なお、図4(a)では、不良部分Aとしての凸部分が、白色の範囲と斜線の範囲とによって示されており、白色の範囲と斜線の範囲との境界が凸部分の頂部である。図4(b)には、本実施形態に係る微分データのタイヤ径方向TDの所定位置において、タイヤ周方向TCと微分値との関係を示したグラフ図が示されている。
 図4(a)に示すように、微分データでは、表面データに比べて、デザイン部分Dのエッジ部(輪郭)が強調されていることがわかる。また、図4(b)に示すように、微分データでは、複数の周波数成分を重ねあわせた波形データとなる。
 なお、ステップS20において、微分処理部120は、表面データに含まれる凹凸値に平滑化処理を行った上で、微分処理を施して、微分データを取得してもよい。具体的には、微分処理部120は、平滑化処理として、注目画素を中心とした3×3画素のメディアンフィルタを用いたメディアンフィルタ処理を施してもよい。なお、平滑化処理に用いるフィルタは、他のものを適用してもよい。
 ステップS30において、タイヤ検査装置100は、微分データからデザイン部分によって規定される高周波成分を除去して、高周波除去データを取得する。具体的に、高周波除去部130は、微分データに離散フーリエ変換(DFT)による処理を施して、周波数スペクトルデータに変換する。そして、高周波除去部130は、周波数スペクトルデータから、高周波成分を除去した後、逆離散フーリエ変換(IDFT)による処理を施して、高周波除去データを取得する。これにより、高周波除去部130は、デザイン部分を示す高周波成分を除去した高周波除去データを取得する。
 ここで、図5(a)には、本実施形態に係る高周波除去データを可視化した拡大イメージ平面図が示されている。なお、図5(a)では、不良部分Aとして、凸部分が白色の範囲によって示されており、白色の範囲のタイヤ周方向TCの中央が凸部分の頂部である。図5(b)には、本実施形態に係る高周波除去データのタイヤ径方向TDの所定位置において、タイヤ周方向TCと微分値との関係を示したグラフ図が示されている。
 図5(a)に示すように、高周波除去データでは、微分データに含まれていたデザイン部分Dの形状が除去されていることがわかる。また、図5(b)に示すように、高周波除去データは、デザイン部分Dを示す高周波成分を除去した周波成分のみによって表現される波形データとなる。
 ステップS40において、タイヤ検査装置100は、高周波除去データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出する。具体的に、検出部140は、高周波除去データの微分値GD(i,j)が所定の微分値(閾値)以上である部分を、タイヤ表面の不良部分として検出する。
 ここで、ステップS40において、検出部140は、高周波除去データに積分処理を施した積分データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出することが好ましい。この場合、検出部140は、積分処理において、下記の数式2に基づいて、注目画素の微分値GD(i,j)を積分値GI(i,j)に変換する。
  [数式2]
 GI(i,j)= GD(i-1,j-1)+GD(i+1,j-1)
         +GD(i-1,j  )+GD(i+1,j  )
         +GD(i-1,j+1)+GD(i+1,j+1)
 
 なお、本実施形態では、数式1において水平方向(座標値(i)を有する軸方向)の一次線形微分フィルタを適用したことに対応して、数式2に基づいて、水平方向の積分処理を行っている。垂直方向(座標値(j)を有する軸方向)の一次線形微分フィルタを適用する場合には、垂直方向の積分処理を行うことに留意する。
 本実施形態では、検出部140は、積分処理において、高周波除去データに含まれるそれぞれの画素を注目画素として、高周波除去データに含まれる画素毎に積分値GI(i,j)を算出する。このようにして、検出部140は、画素毎の積分値GI(i,j)を含む積分データを取得してもよい。また、検出部140は、積分データに含まれる積分値GI(i,j)が、所定の積分値(不良判定閾値)以上である部分を、タイヤ表面の不良部分として検出してもよい。
 ここで、図6(a)には、本実施形態に係る積分データを可視化した拡大イメージ平面図が示されている。なお、図6(a)では、不良部分Aとしての凸部分が、白色の範囲と斜線の範囲とによって示されており、白色の範囲と斜線の範囲との境界が、凸部分の頂部である。図6(b)には、本実施形態に係る積分データのタイヤ径方向TDの所定位置において、タイヤ周方向TCと積分値との関係を示したグラフ図が示されている。図6(a)に示すように、積分データでは、不良部分Aの形状が明確になっていることがわかる。また、図6(b)に示すように、積分データでは、不良部分Aの形状が積分値によって明確に表現された波形データとなる。
 なお、積分データは、画素毎の微分値を積分した積分値を示すデータであるため、微分データを画素毎の凹凸値を示すデータに復元した復元データとも言い換えられる。つまり、積分データは、実空間における単位区間(画素)毎の定量的な凹凸値を示すデータとも言い換えられる。
 以上のようにして、本実施形態に係るタイヤ検査装置100は、タイヤ表面の不良部分として検出することで、タイヤ表面の凹凸状態を検査する。なお、本実施形態に係るタイヤ検査装置100としては、コンピュータを適用できる。具体的に、タイヤ検査装置100は、半導体メモリー、ハードディスクなどの記憶部、演算処理部などを備えた本体部と、キーボードなどの入力部と、ディスプレイなどの表示部とを備える(何れも不図示)。なお、演算処理部は、本実施形態に係るタイヤ検査方法に関連する処理を実行する。
(作用及び効果)
 次に、本実施形態の作用及び効果について説明する。初めに、発明者等の検討内容について説明する。発明者等は、検討を進めた結果、表面データに含まれる凹凸値において、デザイン部分Dの単位区間(画素)当たりの凹凸値の変動量と、他の部分の単位区間(画素)当たりの凹凸値の変動量との間には、明確な違いがあることに着目して、本発明に至った。
 本実施形態に係るタイヤ検査装置100は、表面データに含まれる凹凸値に微分処理を施して、微分データを取得する。具体的に、タイヤ検査装置100は、表面データに含まれる画素の凹凸値(画素値)に、微分フィルタを用いた微分処理を施して、画素毎の微分値GD(i,j)を含む微分データを取得する。
 上述のように、タイヤ検査装置100は、表面データに微分処理を施すことで、凹凸値を振幅とした周期的な変動を示す微分データを取得する。また、デザイン部分Dのエッジ部における単位区間当たりの凹凸値の変動量は、他の部分に比べて大きい。このため、タイヤ検査装置100は、空間周波数を尺度として、デザイン部分Dと他の部分とのそれぞれを区別しやすくした微分データを取得できる。
 また、本実施形態に係るタイヤ検査装置100は、微分データからデザイン部分Dによって規定される高周波成分を除去して、高周波除去データを取得し、取得した高周波除去データに基づいて、タイヤ表面の不良部分Aを検出する。
 かかるタイヤ検査装置100では、空間周波数を尺度として、デザイン部分Dと他の部分とのそれぞれを区別しやすくした微分データを取得した上で、デザイン部分Dを示す高周波成分を除去した高周波除去データを取得する。これにより、タイヤ検査装置100では、高周波成分を除去した他の部分の周波成分のみを含む高周波除去データを容易に取得することができる。また、タイヤ検査装置100は、他の部分の周波成分のみを含む高周波除去データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出するため、デザイン部分Dに起因する誤検出を防止して、タイヤの凹凸状態を検査する精度を向上させることができる。
 以上のように、本実施形態に係るタイヤ検査装置100によれば、タイヤ表面の凹凸状態を検査する際に、基準データを用いることなく、より簡易にタイヤを検査することが可能になる。更に、タイヤ検査装置100によれば、表面データに含まれるデザイン部分の凹凸値を除去できるため、デザイン部分に起因する誤検出を防止して、タイヤ表面の不良部分を検出する精度を高めることができる。
 また、本実施形態に係るタイヤ検査装置100では、微分処理部120は、表面データに含まれる凹凸値に平滑化処理を行った上で、微分処理を施して、微分データを取得することが好ましい。
 かかるタイヤ検査装置100によれば、タイヤ表面に形成されたスピューやタイヤ表面に付着したゴム屑など、ノイズとして取り扱うべきノイズ部分を除去できる。よって、ノイズ部分を除去した微分データに基づいて、より信頼性の高い検査を行うことができる。
 また、本実施形態に係るタイヤ検査装置100では、検出部140は、高周波除去データに積分処理を施した積分データに基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出することが好ましい。
 かかる積分データは、高周波除去データに含まれる微分値を積分した積分値を含むデータであるため、画素毎の微分値を画素毎の凹凸値を含むデータに復元した、実空間の凹凸値を含むデータとも言い換えられる。
 従って、かかるタイヤ検査装置100によれば、積分データに含まれる凹凸値に基づいて、タイヤ表面の不良部分を検出できるため、実空間における所定の凹凸値を不良判定閾値として、タイヤ表面の凹凸状態をより簡便に検査できる。
[実施例]
 次に、本発明の効果を更に明確にするために、上述したタイヤ検査装置100を用いて行った実施例について説明する。なお、本発明はこれらの例によって何ら限定されるものではない。
 実施例では、検査対象タイヤ10として、上述の第1実施形態とはタイヤ表面の形状の異なるタイヤを用いて、凹凸状態を検査した。具体的に、実施例では、検査対象タイヤ10として、タイヤ表面において、デザイン部分Dと不良部分Aとが別々の位置に離間して存在するタイヤを用いた。
 図7(a)は、本発明の実施例に係る表面データを可視化したイメージ平面図である。なお、図7(a)には、タイヤ側面の一部が示されている。また、図7(a)では、不良部分Aが、楕円形状の白色の範囲によって示されており、デザイン部分Dが、文字「ABCD」や傾斜溝を含むように示されている。図7(b)は、本発明の実施例に係る微分データを可視化したイメージ平面図である。図7(c)は、本発明の実施例に係る高周波除去データを可視化したイメージ平面図である。図7(d)は、本発明の実施例に係る積分データを可視化したイメージ平面図である。
 図7(a)、図7(b)、図7(c)、図7(d)に示すように、タイヤ検査装置100は、デザイン部分Dと不良部分Aとが別々の位置に存在する検査対象タイヤ10であっても、デザイン部分Dを除去した高周波除去データ及び積分データを取得して、不良部分Aを検出することができる。
[その他の実施形態]
 以上、上述の実施形態を用いて本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。
 例えば、上述の実施形態に係るタイヤ検査装置は、表面データとして、撮像データを取得するように構成されていたが、表面データは、これに限定されるものではない。例えば、表面データは、レーザセンサなどの距離測定装置を用いて、タイヤ表面をタイヤ周方向TCに沿って測定した凹凸値を含む波形データであってもよい。この場合、微分処理部120は、微分処理として、下記の数式3に基づいて、座標値(i)を有する注目位置(サンプリング位置)の凹凸値f(i)を微分値SD(i)に変換して、微分データを取得してもよい。また、検出部140は、積分処理として、下記の数式4に基づいて、座標値(i)を有する注目位置(サンプリング位置)の微分値SD(i)を積分値SI(i)に変換して、積分データを取得してもよい。
  [数式3]
 SD(i)=(-1)×f(i-1)+f(i+1)
  [数式4]
 SI(i)=SD(i-1)+SD(i+1)
 また、上述の実施形態では、表面データは、グレースケールの撮像データである場合を例に挙げて説明したが、表面データは、カラースケールの撮像データであってもよい。この場合、凹凸値としての画素値は、R(赤)G(緑)B(青)のそれぞれを示す輝度値としてもよい。
 また、上述の実施形態に係るタイヤ検査装置では、タイヤ表面が、タイヤ側面(サイドウォール面)である場合を例に挙げて説明したが、タイヤ表面は、トレッド表面、ビード表面、タイヤ内面など、いずれの表面であってもよい。
 以上、本発明の実施形態について説明したが、記載された機能の各々は、一つ以上の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれる。さらには、処理回路には特定用途向けの集積回路(ASIC)のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。
 例えば、本明細書において説明した表面データ取得部110、微分処理部120、高周波除去部130、検出部140は、計算機上に読み込まれたプログラムによって実装されていても良いし、電気回路、特定用途向けの集積回路、回路構成要素などによって実装されていても良い。すなわち、タイヤ検査装置100の全体、あるいはその一部が、計算機上に読み込まれたプログラム、電気回路、特定用途向けの集積回路、回路構成要素などによって実装され、タイヤ検査装置100が、タイヤ回転装置20、及び、測定装置30と接続されていても良い。
 以上の本発明の実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載された単なる例示に過ぎず、本発明は当該実施形態に限定されるものではない。本発明の技術的範囲は、上記実施形態で開示した具体的な技術事項に限らず、そこから容易に導きうる様々な変形、変更、代替技術なども含む。
 本出願は、2014年11月28日に出願された日本国特許願第2014-240971に基づく優先権を主張しており、この出願の全内容が参照により本明細書に組み込まれる。
 本発明によれば、タイヤ表面の凹凸状態を検査する際に、基準データを用いることなく、より簡易にタイヤ表面を検査することが可能なタイヤ検査装置及びタイヤ検査方法を提供することができる。
 1 タイヤ検査システム
 10 検査対象タイヤ
 20 タイヤ回転装置
 30 測定装置
 100 タイヤ検査装置
 110 表面データ取得部
 120 微分処理部
 130 高周波除去部
 140 検出部

Claims (4)

  1.  タイヤ表面を測定することによって得られた前記タイヤ表面の凹凸値を含む表面データを取得する表面データ取得部と、
     前記表面データに含まれる前記凹凸値に微分処理を施して、微分データを取得する微分処理部と、
     前記微分データから、前記タイヤ表面のデザイン部分によって規定される高周波成分を除去した高周波除去データを取得する高周波除去部と、
     前記高周波除去データに基づいて、前記タイヤ表面の不良部分を検出する検出部と
    を有することを特徴とするタイヤ検査装置。
  2.  請求項1に記載のタイヤ検査装置であって、
     前記検出部は、前記高周波除去データに積分処理を施した積分データに基づいて、前記タイヤ表面の不良部分を検出することを特徴とするタイヤ検査装置。
  3.  請求項1又は2に記載のタイヤ検査装置であって、
     前記微分処理部は、前記表面データに含まれる前記凹凸値に平滑化処理を行った上で、前記微分処理を施して、前記微分データを取得することを特徴とするタイヤ検査装置。
  4.  タイヤ表面を測定することによって得られた前記タイヤ表面の凹凸値を含む表面データを取得し、
     前記表面データに含まれる前記凹凸値に微分処理を施して、微分データを取得し、
     前記微分データから、前記タイヤ表面のデザイン部分によって規定される高周波成分を除去した高周波除去データを取得し、
     前記高周波除去データに基づいて、前記タイヤ表面の不良部分を検出すること
    を特徴とするタイヤ検査方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0242306A (ja) * 1988-02-12 1990-02-13 Sumitomo Rubber Ind Ltd タイヤのサイドウォールの検査装置
JPH05215530A (ja) * 1992-02-06 1993-08-24 Kobe Steel Ltd タイヤ等の被検体の外形状計測装置
WO2009075156A1 (ja) * 2007-12-10 2009-06-18 Kabushiki Kaisha Bridgestone タイヤ形状検査方法とその装置
JP2011033392A (ja) * 2009-07-30 2011-02-17 Kobe Steel Ltd 凹凸形状を抽出するための画像処理方法及び画像処理装置
JP2014190805A (ja) * 2013-03-27 2014-10-06 Kobe Steel Ltd タイヤ形状検査装置のデータ処理方法、タイヤ形状検査装置のデータ処理プログラム、及び、タイヤ形状検査装置のデータ処理装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0242306A (ja) * 1988-02-12 1990-02-13 Sumitomo Rubber Ind Ltd タイヤのサイドウォールの検査装置
JPH05215530A (ja) * 1992-02-06 1993-08-24 Kobe Steel Ltd タイヤ等の被検体の外形状計測装置
WO2009075156A1 (ja) * 2007-12-10 2009-06-18 Kabushiki Kaisha Bridgestone タイヤ形状検査方法とその装置
JP2011033392A (ja) * 2009-07-30 2011-02-17 Kobe Steel Ltd 凹凸形状を抽出するための画像処理方法及び画像処理装置
JP2014190805A (ja) * 2013-03-27 2014-10-06 Kobe Steel Ltd タイヤ形状検査装置のデータ処理方法、タイヤ形状検査装置のデータ処理プログラム、及び、タイヤ形状検査装置のデータ処理装置

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