WO2017208663A1 - 生タイヤの異物付着判別方法 - Google Patents

生タイヤの異物付着判別方法 Download PDF

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博幸 鬼松
永井　健一
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Definitions

  • the present invention relates to a discriminating method for discriminating adhesion of foreign matters on a green tire formed by a strip wind method.
  • the rubber strip tends to be rounded into a dumpling-like lump at the start and end of winding of the rubber strip.
  • the outer surface of the green tire is highly sticky. For this reason, there is a tendency that the cut pieces of the rubber strip cut during the formation of the green tire tend to adhere to the outer surface. If the raw tire is vulcanized and molded with foreign matters such as rubber strip lumps and cut pieces attached thereto, the tire quality may be degraded.
  • the outer surface of the green tire has fine stepped irregularities due to the spiral winding of the rubber strip. Therefore, it is difficult to determine the foreign matter using a displacement sensor. Therefore, conventionally, foreign matter is determined by visual confirmation by an inspector. Therefore, the reliability is inferior and the inspection work efficiency is lowered.
  • JP 2008-284815 A Japanese Patent Laying-Open No. 2015-229438
  • the present invention is a discrimination method for discriminating adhesion of foreign matter on the outer surface of a green tire on which the outer surface is formed by spirally winding a rubber strip,
  • Raw data acquisition step of scanning the inspection target surface of the outer surface of the raw tire in the circumferential direction by a two-dimensional displacement sensor and creating three-dimensional raw data D0 of the inspection target surface;
  • An averaging process step for obtaining three-dimensional processed data D1 obtained by averaging the distance data z in the three-dimensional raw data D0;
  • a discrimination step for discriminating the adhesion of foreign matter based on the imaged image data,
  • the green tire is rotated about its axis;
  • the two-dimensional displacement sensor irradiates the inspection target surface of the rotating raw tire with linear sensor light that is long in the X direction perpendicular to the circumferential direction, Thereby, the three-dimensional raw
  • each of the distance data z is averaged in a range where the width in the X direction is Wx and the width in the circumferential direction is Wy, thereby obtaining three-dimensional processing data D1.
  • the width Wx and the width Wy are respectively larger than the helical pitch of the rubber strip and smaller than the width of the rubber strip.
  • the three-dimensional raw data D0 of the surface to be inspected obtained by the rotation of the raw tire and the two-dimensional displacement sensor is averaged.
  • the width Wx in the X direction and the width Wy in the circumferential direction in this averaging process range are larger than the spiral pitch of the rubber strip and smaller than the width of the rubber strip. Thereby, it is possible to smooth the surface by eliminating the fine step-like unevenness caused by the spiral winding of the rubber strip. In addition, the surface to be inspected can be planarized.
  • the distance data z in the averaged three-dimensional processing data D1 is binarized with a threshold value, and the binarized three-dimensional processing data D2 is imaged. Therefore, the size of the foreign matter can be visualized and caught, and the adhesion of the foreign matter can be easily determined.
  • FIG. 1 It is a flowchart which shows the foreign material adhesion determination method of the raw tire of this invention.
  • A is a perspective view conceptually showing a raw data acquisition step
  • B is a perspective view conceptually showing a rubber strip. It is a figure which shows the averaging process step notionally.
  • A) is a figure which shows notionally the effect by an averaging process step. It is the image of the three-dimensional process data D2 by the imaging step. It is sectional drawing which shows the example of a division of the outer surface of a green tire.
  • the foreign matter adhesion determination method of the raw tire of the present invention includes a raw data acquisition step Sa, an averaging processing step Sb, an imaging step Sc, and a determination step Sd. As shown in FIG. 2A, the foreign matter adhesion determination method determines whether foreign matter J is attached to the outer surface Ts of the raw tire T.
  • At least one of rubber constituent members forming a tire outer shell such as tread rubber or sidewall rubber is wound around an unvulcanized rubber strip G (shown in FIG. 2B) in a spiral shape. Formed by. Therefore, fine step-shaped irregularities 10 (shown in FIG. 4A) are formed on the outer surface of the tire made of the rubber strip G.
  • the two-dimensional displacement sensor 2 in the raw data acquisition step Sa, is used to scan the inspection target surface 3 in the outer surface Ts of the raw tire T in the circumferential direction Y. Specifically, the raw tire T is rotated around its axis. The two-dimensional displacement sensor 2 irradiates the inspection target surface 3 of the rotating raw tire T with a linear sensor light 2 ⁇ / b> L that is long in the X direction perpendicular to the circumferential direction Y.
  • the two-dimensional displacement sensor 2 is a so-called laser displacement sensor that irradiates the line-shaped sensor light 2L, and various commercially available ones can be adopted.
  • a two-dimensional displacement sensor 2 having an irradiation width 2Lw of, for example, 60 to 80 mm is used.
  • each distance data z is in the range K in which the width in the X direction is Wx and the width in the circumferential direction is Wy with respect to the three-dimensional raw data D0. Are averaged to obtain three-dimensional processing data D1.
  • the three-dimensional raw data D0 is configured as a group of data d shown as dots in FIG.
  • the width 3W in the X direction of the surface 3 to be inspected is 70 mm
  • the length 3L in the circumferential direction Y is 2000 mm
  • the surface 3 to be inspected is spaced at intervals of 0.0875 mm in the X direction. Shows a case where data is acquired at intervals of 0.125 mm.
  • the three-dimensional raw data D0 of this example is configured as a group of 800 ⁇ 16000 data d.
  • the distance data z of each data d appears as a dot height (not shown).
  • the distance data z of all data d (including data d0) located within the range K centered on one data d0 of the plurality of data d is averaged.
  • the average distance data z1 is replaced with the distance data z of the data d0 before the averaging process. This is performed for all data d of the three-dimensional raw data D0. Thereby, the three-dimensional processing data D1 is obtained.
  • the data d0 located at both ends in the X direction is obtained.
  • the width Wx in the X direction and the width Wy in the circumferential direction of the range K are larger than the spiral pitch P of the rubber strip G (shown in FIG. 4A) and the width Gw of the rubber strip G (FIG. 2). (Shown in (B)).
  • the spiral pitch P changes, the minimum spiral pitch P is applied.
  • FIG. 4A the unevenness 10 on the surface 3 to be inspected by the spiral winding of the rubber strip G can be eliminated and smoothed.
  • the smoothed inspection object surface 3 can be further planarized. For this flattening, as shown in FIG.
  • the outer surface Ts of the raw tire T is inspected, for example, the inspection target surface 3A on the tread center side, the inspection target surfaces 3B and 3B on the tread shoulder side, and the inspection on the sidewall upper side. It is preferable that the target surfaces 3C and 3C and the inspection target surfaces 3D and 3D below the side walls are divided into seven sections, and the three-dimensional raw data D0 of the respective inspection target surfaces 3A to 3D is acquired by separate two-dimensional displacement sensors 2. . That is, it is preferable to divide the outer surface Ts of the raw tire T into a plurality of inspection target surfaces 3 with little profile change. The number of sections is preferably 7 or more.
  • each distance data z of the three-dimensional processing data D1 is binarized with a threshold value.
  • the binarized three-dimensional processing data D2 is imaged. Thereby, for example, the image data 11 shown in FIG. 5 can be obtained. Imaging can be performed by converting binarized three-dimensional processing data D2 into pixel data.
  • the foreign matter J is expressed by a difference in color elements including, for example, saturation, hue, and brightness, and the size thereof is visualized while concealing the unevenness 10 by the rubber strip G. Can be caught.
  • the threshold is preferably at least 200% of the thickness of the rubber strip G.
  • the size of the foreign matter J that can be expressed can be adjusted by adjusting the width Wx and the width Wy.
  • the adhesion of the foreign matter J is determined based on the image data 11. This determination may be visual confirmation by an inspector. However, it is preferable to automatically determine by image analysis based on the pixel area of the exposed portion of the foreign matter J.
  • the tire skin of the raw tire T was formed using the rubber strip G. Then, on the surface 3B to be inspected on the tread shoulder side of the raw tire T, foreign matter J1 (10 mm ⁇ 10 mm ⁇ 2.0 mm), foreign matter J2 (20 mm ⁇ 20 mm ⁇ 2.0 mm), foreign matter J3 (30 mm ⁇ 30 mm ⁇ 2.0 mm) A sample tire with affixed was prepared. And the image data 11 shown in FIG. 5 was calculated
  • Two-dimensional displacement sensor Keyence Corporation (LJ-V7200)
  • Laser beam irradiation width 70 mm
  • Resolution X direction 0.0875mm (70mm / 800 points), circumferential direction Y0.125mm (2000mm / 16000 points)
  • Averaging range K: width Wx 5 mm
  • width Wy 5 mm
  • the image data 11 identifying the foreign matters J1 to J3 could be obtained.
  • Two-dimensional displacement sensor 2L Sensor light 3 Inspection target surface G Rubber strip J Foreign matter K Range P Spiral pitch Sa Raw data acquisition step Sb Averaging step Sc Imaging step Sd Discrimination step T Raw tire

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Abstract

ストリップワインド法によって形成された生タイヤへの異物の付着を、確実性かつ効率良く行う。 生タイヤＴの回転と、２次元変位センサー２によるセンサ光２ＬのＸ方向への照射により、検査対象表面３の３次元生データＤ０を作成する生データ取得ステップＳａ、３次元生データＤ０を平均化処理して３次元処理データＤ１をうる平均化処理ステップＳｂ、及び３次元処理データＤ１の各距離データｚを閾値により２値化し、かつ２値化した３次元処理データＤ２を画像化する画像化ステップＳｃを具える。平均化処理の範囲Ｋの幅Ｗｘ、Ｗｙを、ゴムストリップＧの螺旋ピッチＰよりも大かつゴムストリップＧの幅Ｇｗより小とする。

Description

生タイヤの異物付着判別方法
　本発明は、ストリップワインド法により形成された生タイヤにおける異物の付着を判別する判別方法に関する。
　近年、例えばトレッドゴム、サイドウォールゴムなどのタイヤ外皮をなすゴム構成部材を、未加硫のゴムストリップを螺旋状に巻回することにより形成する所謂ストリップワインド法が提案されている（特許文献１、２参照）。
　このストリップワインド法では、ゴムストリップの巻き始め端や巻き終わり端において、ゴムストリップが丸まって団子状の塊になりやすい傾向にある。又生タイヤの外表面は粘着性が高い。そのため、生タイヤ形成中に切断されたゴムストリップの切断片が、外表面に付着しやすい傾向にもある。このようなゴムストリップの塊や切断片である異物が付着したまま生タイヤを加硫成形した場合には、タイヤ品質を低下させる恐れを招く。
　しかし生タイヤの外表面は、ゴムストリップの螺旋状の巻回による細かい段差状の凹凸を有する。そのため、変位センサーを用いての前記異物の判別は難しい。従って、従来においては、検査者による目視確認によって異物の判別を行っている。そのため、確実性に劣り、かつ検査作業効率の低下を招く。
特開２００８－２８４８１５号公報 特開２０１５－２２９４３８号公報
　本発明は、ストリップワインド法によって形成された生タイヤにおいて、ゴムストリップの塊や切断片である異物の付着の判別を、確実性かつ効率良く行いうる生タイヤの異物付着判別方法を提供することを課題としている。
本発明は、ゴムストリップを螺旋状に巻回することにより外表面が形成された生タイヤの前記外表面における異物の付着を判別する判別方法であって、
２次元変位センサーにより、前記生タイヤの外表面のうちの検査対象表面を周方向にスキャンし、前記検査対象表面の３次元生データＤ０を作成する生データ取得ステップと、
前記３次元生データＤ０における距離データｚを平均化処理した３次元処理データＤ１をうる平均化処理ステップと、
前記３次元処理データＤ１の各前記距離データｚを、閾値により２値化して画像化する画像化ステップと、
前記画像化した画像データに基づいて、異物の付着を判別する判別ステップとを具え、
前記生データ取得ステップでは、
前記生タイヤが、その軸心回りで回転され、
前記２次元変位センサーは、周方向と直角なＸ方向に長いライン状のセンサ光を、回転する前記生タイヤの前記検査対象表面に照射し、
これにより、Ｘ方向の位置データｘと、周方向の位置データｙと、２次元変位センサーから検査対象表面までの前記距離データｚとから構成される前記３次元生データＤ０が作成され、
　前記平均化処理ステップでは、
前記３次元生データＤ０に対して、各前記距離データｚが、Ｘ方向の幅がＷｘかつ周方向の幅がＷｙの範囲で平均化処理され、これにより、３次元処理データＤ１が得られ、
　　前記幅Ｗｘ及び幅Ｗｙは、それぞれ、前記ゴムストリップの螺旋ピッチよりも大、かつ前記ゴムストリップの幅よりも小である。
　本発明は叙上の如く、生タイヤの回転と２次元変位センサーとによって得た検査対象表面の３次元生データＤ０を平均化処理している。
　この平均化処理の範囲のＸ方向の幅Ｗｘ及び周方向の幅Ｗｙをゴムストリップの螺旋ピッチよりも大かつゴムストリップの幅より小としている。これにより、ゴムストリップの螺旋状の巻回による細かい段差状の凹凸をなくして平滑化しうる。又、検査対象表面を平面化することができる。
　又平均化処理した３次元処理データＤ１における距離データｚを閾値により２値化し、かつ２値化した３次元処理データＤ２を画像化している。そのため、異物の大きさを視覚化して捉えることができ、異物の付着を容易に判別することが可能になる。
本発明の生タイヤの異物付着判別方法を示すフローチャトである。 （Ａ）は生データ取得ステップを概念的に示す斜視図、（Ｂ）はゴムストリップを概念的に示す斜視図である。 平均化処理ステップを概念的に示す図である。 （Ａ）、（Ｂ）は、平均化処理ステップによる効果を概念的に示す図である。 画像化ステップによる３次元処理データＤ２の画像である。 生タイヤの外表面の区分例を示す断面図である。
　以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
　図１に示すように、本発明の生タイヤの異物付着判別方法は、生データ取得ステップＳａと、平均化処理ステップＳｂと、画像化ステップＳｃと、判別ステップＳｄとを具える。図２（Ａ）に示すように、前記異物付着判別方法は、生タイヤＴの外表面Ｔｓにおける異物Ｊの付着の有無を判別する。
　前記生タイヤＴは、例えばトレッドゴム、サイドウォールゴムなどのタイヤ外皮をなすゴム構成部材の少なくとも一つが、未加硫のゴムストリップＧ（図２（Ｂ）に示す）を螺旋状に巻回することによって形成される。従って、ゴムストリップＧからなるタイヤの外表面には、細かい段差状の凹凸１０（図４（Ａ）に示す）が形成されている。
　図２（Ａ）に示すように、生データ取得ステップＳａでは、２次元変位センサー２を用い、生タイヤＴの外表面Ｔｓのうちの検査対象表面３を周方向Ｙにスキャンする。具体的には、生タイヤＴが、その軸心回りで回転される。２次元変位センサー２は、周方向Ｙと直角なＸ方向に長いライン状のセンサ光２Ｌを、回転する生タイヤＴの検査対象表面３に照射する。
　これにより、Ｘ方向の位置データｘと、周方向Ｙの位置データｙと、２次元変位センサー２から検査対象表面３までの距離データｚとから構成される検査対象表面３の３次元生データＤ０が作成される。なお２次元変位センサー２は、ライン状のセンサ光２Ｌを照射する所謂レーザ変位センサーであって、市販の種々のものが採用しうる。本例では、照射幅２Ｌｗが例えば６０～８０mmの２次元変位センサー２が使用される。
　次に、平均化処理ステップＳｂでは、図３に概念的に示すように、３次元生データＤ０に対して、Ｘ方向の幅がＷｘかつ周方向の幅がＷｙの範囲Ｋで各距離データｚを平均化処理し、これにより３次元処理データＤ１を求める。
　なお３次元生データＤ０は、図３にドットとして示されるデータｄの群として構成される。本例では、検査対象表面３のＸ方向の幅３Ｗが７０mm、周方向Ｙの長さ３Ｌが２０００mmであって、この検査対象表面３が、Ｘ方向に０．０８７５mm間隔で、又周方向Ｙに０．１２５mm間隔でデータ取得された場合が示される。従って、本例の３次元生データＤ０は、８００×１６０００個のデータｄの群として構成される。図３では、各データｄの距離データｚは、ドットの高さ（図示されない）として現れる。
　そして前記平均化処理では、複数のデータｄのうちの一つのデータｄ０を中心とした範囲Ｋ内に位置する全てのデータｄ（データｄ０を含む）の距離データｚを平均する。その平均距離データｚ１を、平均化処理前のデータｄ０の距離データｚと置き換える。これを３次元生データＤ０の全データｄに対して行う。これにより、３次元処理データＤ１が求められる。なお、Ｘ方向両端側に位置するデータｄ０に対しても、同様である。
　このとき、前記範囲ＫのＸ方向の幅Ｗｘ及び周方向の幅Ｗｙは、ゴムストリップＧの螺旋ピッチＰ（図４（Ａ）に示す）よりも大、かつゴムストリップＧの幅Ｇｗ（図２（Ｂ）に示す）より小に設定される。螺旋ピッチＰが変化する場合には、最小の螺旋ピッチＰが適用される。これにより、図４（Ａ）に示すように、ゴムストリップＧの螺旋状の巻回による検査対象表面３の凹凸１０をなくして平滑化することができる。又図４（Ｂ）に示すように、平滑化された検査対象表面３を、より平面化することができる。この平面化のためには、図６に示すように、生タイヤＴの外表面Ｔｓを、例えばトレッド中央側の検査対象表面３Ａ、トレッドショルダ側の検査対象表面３Ｂ、３Ｂ、サイドウォール上側の検査対象表面３Ｃ、３Ｃ、サイドウォール下側の検査対象表面３Ｄ、３Ｄに７区分し、各検査対象表面３Ａ～３Ｄの３次元生データＤ０を、別々の２次元変位センサー２によって取得するのが好ましい。即ち、生タイヤＴの外表面Ｔｓを、プロファイル変化が少ない複数の検査対象表面３に区分しておくのが好ましい。なお区分数は７以上が好ましい。
　次に、画像化ステップＳｃでは、前記３次元処理データＤ１の各距離データｚを閾値により２値化する。又２値化した３次元処理データＤ２を画像化する。これにより、例えば図５に示す画像データ１１を得ることができる。画像化は、２値化した３次元処理データＤ２を、画素データに変換することで行いうる。
　前記画像データ１１では、ゴムストリップＧによる前記凹凸１０を目隠ししながら、異物Ｊを、例えば、彩度、色相、及び明度を含む色要素の差によって表出させ、かつその大きさを視覚化して捉えることができる。閾値としては、ゴムストリップＧの厚さの少なくとも２００％以上が好ましい。なお前記幅Ｗｘ及び幅Ｗｙの調整により、表出可能な異物Ｊの大きさを調整しうる。
　次に、前記判別ステップＳｄでは、前記画像データ１１に基づいて異物Ｊの付着を判別する。この判定としては、検査者による目視確認であっても良い。しかし、画像解析により、異物Ｊの表出部分の画素面積等に基づいて自動で判定することが好ましい。
　以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は図示の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施しうる。
　ゴムストリップＧを用いて生タイヤＴのタイヤ外皮が形成された。そして生タイヤＴのトレッドショルダ側の検査対象表面３Ｂに、異物Ｊ１（１０mm×１０mm×２．０mm）、異物Ｊ２（２０mm×２０mm×２．０mm）、異物Ｊ３（３０mm×３０mm×２．０mm）を貼り付けたサンプルタイヤを準備した。そして本発明の異物付着判別方法を用いて、図５に示す画像データ１１を求めた。
　ゴムストリップＧ：　幅Ｇｗ＝２３mm、厚さ＝１．０mm
　２次元変位センサー　：株式会社キーエンス製（LJ-V7200)
　レーザ光の照射幅：７０mm
　分解能：Ｘ方向０．０８７５mm（７０mm／８００点）、周方向Ｙ０．１２５mm（２０００mm／１６０００点）
　平均化処理の範囲Ｋ：幅Ｗｘ＝５mm、幅Ｗｙ＝５mm
　図５のように、異物Ｊ１～Ｊ３を識別した画像データ１１を得ることができた。
２ 次元変位センサー
２Ｌ センサ光
３ 検査対象表面
Ｇ ゴムストリップ
Ｊ 異物
Ｋ 範囲
Ｐ 螺旋ピッチ
Ｓａ 生データ取得ステップ
Ｓｂ 平均化処理ステップ
Ｓｃ 画像化ステップ
Ｓｄ 判別ステップ
Ｔ 生タイヤ

Claims (5)

  1. ゴムストリップを螺旋状に巻回することにより外表面が形成された生タイヤの前記外表面における異物の付着を判別する判別方法であって、
    ２次元変位センサーにより、前記生タイヤの外表面のうちの検査対象表面を周方向にスキャンし、前記検査対象表面の３次元生データＤ０を作成する生データ取得ステップと、
    前記３次元生データＤ０における距離データｚを平均化処理した３次元処理データＤ１をうる平均化処理ステップと、
    前記３次元処理データＤ１の各前記距離データｚを、閾値により２値化して画像化する画像化ステップと、
    前記画像化した画像データに基づいて、異物の付着を判別する判別ステップとを具え、
    前記生データ取得ステップでは、
    前記生タイヤが、その軸心回りで回転され、
    前記２次元変位センサーは、周方向と直角なＸ方向に長いライン状のセンサ光を、回転する前記生タイヤの前記検査対象表面に照射し、
    これにより、Ｘ方向の位置データｘと、周方向の位置データｙと、２次元変位センサーから検査対象表面までの前記距離データｚとから構成される前記３次元生データＤ０が作成され、
    　前記平均化処理ステップでは、
    前記３次元生データＤ０に対して、各前記距離データｚが、Ｘ方向の幅がＷｘかつ周方向の幅がＷｙの範囲で平均化処理され、これにより、３次元処理データＤ１が得られ、
    　　前記幅Ｗｘ及び幅Ｗｙは、それぞれ、前記ゴムストリップの螺旋ピッチよりも大、かつ前記ゴムストリップの幅よりも小である生タイヤの異物付着判別方法。
  2. 前記生タイヤの外表面は、複数の検査対象表面に区分される請求項１記載の生タイヤの異物付着判別方法。
  3. 前記複数の検査対象表面は、トレッド中央側の検査対象表面、トレッドショルダ側の一対の検査対象表面、サイドウォール上側の一対の検査対象表面、サイドウォール下側の一対の検査対象表面からなる請求項２記載の生タイヤの異物付着判別方法。
  4. 前記複数の検査対象表面は、各検査対象表面のための別々の２次元変位センサーにより、それぞれ周方向にスキャンされる請求項２又は３記載の生タイヤの異物付着判別方法。
  5. 前記閾値は、前記ゴムストリップの厚さの２００％以上である請求項１～３の何れかに記載の生タイヤの異物付着判別方法。
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