WO2019225276A1 - タイヤ外傷検出システム及びタイヤ外傷検出プログラム - Google Patents

タイヤ外傷検出システム及びタイヤ外傷検出プログラム Download PDF

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WO2019225276A1
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trauma
rim
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徹平 森
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株式会社ブリヂストン
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    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle

Definitions

  • the present invention relates to a tire injury detection system and a tire injury detection program for detecting an injury at a tire side portion.
  • Patent Document 1 a method of detecting a crack on a concrete surface and a width of the crack (crack width) by executing image processing on image data obtained by imaging the surface of a concrete structure has been proposed.
  • Patent Document 1 describes that the width of a crack is detected by imaging a concrete structure and a scale that can specify the width of the crack together.
  • Tires for detecting cracks by analyzing image data as described above and methods for detecting the width of the cracks particularly tires (tires for construction vehicles) mounted on vehicles (construction vehicles) traveling on rough terrain such as mines, etc. It is conceivable to apply it to the side part trauma detection.
  • the present invention has been made in view of such a situation, and provides a tire injury detection system and a tire injury detection program capable of detecting an injury of a tire side portion without using a reference such as a scale. With the goal.
  • One aspect of the present invention is a tire trauma detection system comprising a rim wheel (rim wheel 30) and a tire side portion (tire side portion 21a) of a tire (for example, tire 21) assembled to the rim wheel.
  • An image data acquisition unit image data acquisition unit 120 that acquires image data including the rim information acquisition unit (rim information acquisition unit) that acquires rim information including the radial size of the rim wheel associated with the tire 130) and a trauma detection for detecting a trauma portion (crack C) of the tire side portion based on the image data and detecting a size of the trauma portion based on the diameter of the rim wheel based on the rim information.
  • Unit trauma detection unit 140
  • an output unit output unit that outputs information on the trauma portion detected by the trauma detection unit.
  • One aspect of the present invention is a tire injury detection program, an image data acquisition process for acquiring image data including a rim wheel and a tire side portion of a tire assembled to the rim wheel, and the tire
  • the rim information acquisition process for acquiring the rim information of the rim wheel being detected, and the trauma portion of the tire side portion based on the image data, and the diameter of the rim wheel based on the rim information
  • a computer executes a trauma detection process for detecting the size of the trauma part and an output process for outputting information on the trauma part detected by the trauma detection process.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of a tire trauma detection system 10.
  • FIG. 2 is a single side view of the tire 21.
  • FIG. 3 is a functional block configuration diagram of the mobile terminal 100.
  • FIG. 4 is a diagram showing an overall operation flow for detecting a damaged portion of the tire side portion 21a by the mobile terminal 100.
  • FIG. 5 is a diagram showing a detailed operation flow of the wound part detection.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a region that is a target of image data on the side surface of the tire 21.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of image data on the side surface of the tire 21.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of image data in which only the wound portion estimated to be a crack is selected.
  • FIG. 9 is a partially enlarged view of the wound portion shown in FIG.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of a tire trauma detection system 10 according to the present embodiment.
  • the tire injury detection system 10 includes a terminal device 60, a mobile terminal 100, and a tire information management server 200.
  • the terminal device 60, the mobile terminal 100, and the tire information management server 200 are connected via the communication network 40.
  • the construction vehicle 20 is a vehicle that travels on rough terrain such as a mine. Specifically, the construction vehicle 20 is a large dump truck. The construction vehicle 20 has a wireless communication function and can be connected to the tire injury detection system 10 via the communication network 40.
  • the tires 21 and 22 are mounted on the construction vehicle 20.
  • the tire 21 is mounted at the front wheel position, and the tire 22 is mounted at the rear wheel position.
  • the configuration of the rear wheel may be a double tire.
  • Worker 50 is involved in the operation of construction vehicle 20. Specifically, the worker 50 manages the states of the tires 21 and the tires 22 mounted on the construction vehicle 20, and performs work according to the necessity of tire replacement or repair. The worker 50 can use the terminal device 60 and the mobile terminal 100.
  • the terminal device 60 is typically realized by a personal computer disposed in a site management office (backyard) such as a mine.
  • the terminal device 60 is used for searching and acquiring tire information managed by the tire information management server 200.
  • the portable terminal 100 is typically realized by a portable communication terminal such as a smartphone or a tablet terminal that can be connected to a mobile communication network (PLMN). Similar to the terminal device 60, the portable terminal 100 is used for searching and acquiring tire information managed by the tire information management server 200.
  • PLMN mobile communication network
  • the mobile terminal 100 is also used for detecting damage on the side surfaces of the tire 21 and the tire 22.
  • the tire information management server 200 manages information related to the tire 21 and the tire 22. Specifically, the tire information management server 200 determines the type of the construction vehicle 20, the size of the tire 21, the tire 22 and the rim wheel 30 (not shown in FIG. 1, refer to FIG. 2), setting information (set internal pressure corresponding to the load). Etc.) and tire 21 and tire 22 (including the rim wheel 30) use history (traveling time, traveling distance, attachment / detachment, etc.).
  • the tire information management server 200 updates the usage history and the like according to the input from the terminal device 60 or the mobile terminal 100.
  • FIG. 2 is a single side view of the tire 21. As shown in FIG. 2, the tire 21 is assembled to the rim wheel 30. The tire 22 is also assembled to the rim wheel 30 in the same manner as the tire 21.
  • the rim wheel 30 has a predetermined radial size (for example, 63 inches) corresponding to the specifications of the construction vehicle 20.
  • a rim flange portion 31 is formed on the outer peripheral portion of the rim wheel 30.
  • the shape (size) of the rim flange portion 31 varies depending on the specifications of the rim wheel 30.
  • the radial size is a distance (diameter) that is twice the linear distance from the center CT of the rim wheel 30 to the radially outer end of the rim wheel 30, and does not include the rim flange portion 31. That is, the radial size of the rim wheel 30 including the rim flange portion 31 may be different from the radial size of the rim wheel 30 not including the rim flange portion 31.
  • the outer diameter of the tire 21 is the sum of the radial size of the rim wheel 30 and the radial size of the tire side portion 21a.
  • the tire side portion 21a means from the inner end in the tire radial direction of the bead portion (not shown) of the tire 21 to the contact end with the road surface R in the tire width direction of the tread portion (not shown) of the tire 21.
  • the imageable range in the side view of the tire 21 may be interpreted as the tire side portion 21a.
  • FIG. 3 is a functional block configuration diagram of the mobile terminal 100. As illustrated in FIG. 3, the mobile terminal 100 includes an imaging unit 110, an image data acquisition unit 120, a rim information acquisition unit 130, a trauma detection unit 140, and an output unit 150.
  • the mobile terminal 100 includes a processor, a memory, an input device, a display, and the outside as hardware elements.
  • the computer program (software) may be provided via the communication network 40, or may be recorded on a computer-readable recording medium such as an optical disk, a hard disk drive, or a flash memory.
  • the imaging unit 110 can be configured by a digital camera element mounted on the mobile terminal 100. Specifically, the imaging unit 110 captures an image of the side surface of the tire 21 (and the tire 22, the same applies hereinafter). The imaging unit 110 outputs image data of the side surface of the tire 21.
  • the image data acquisition unit 120 acquires image data of the side surface of the tire 21.
  • the image data acquisition unit 120 basically acquires image data of the side surface of the tire 21 attached to the construction vehicle 20.
  • the tire 21 may be removed from the construction vehicle 20 as long as the image data of the side surface of the tire 21 can be acquired with an accuracy that does not affect the processing of the trauma detection unit 140.
  • the image data acquisition unit 120 acquires image data including the rim wheel 30 and the tire side portion 21a (see FIG. 2) of the tire 21 assembled to the rim wheel 30.
  • the image data acquisition unit 120 acquires the image data of the side surface of the tire 21 imaged by the imaging unit 110. Note that the image data acquisition unit 120 may acquire image data of the side surface of the tire 21 captured by another method instead of the imaging unit 110.
  • the rim information acquisition unit 130 acquires information (rim information) of the rim wheel 30 associated with the tire 21. Specifically, the rim information acquisition unit 130 acquires rim information including the radial size of the rim wheel 30.
  • the radial size is the diameter (for example, 63 inches) of the rim wheel 30 (excluding the rim flange portion 31), and the radial size of the tire 21 is also defined based on the diameter.
  • the rim information acquisition unit 130 may acquire the radial size input to the mobile terminal 100 by the worker 50, or provide a display (characters or figures) that can identify the radial size on the tire side portion 21a.
  • the radial size may be acquired based on the display.
  • the rim information acquisition unit 130 accesses the tire information management server 200 based on the peripheral information (for example, the type of the construction vehicle 20 or the tire size) input to the mobile terminal 100 by the worker 50, The direction size may be acquired.
  • the rim information acquisition unit 130 may acquire the radial size by reading information of an RF tag attached to the tire 21 (rim wheel 30) using RFID (radio frequency identifier).
  • RFID radio frequency identifier
  • the rim information acquisition unit 130 can acquire rim information (rim type) including the radial size of the rim flange 31. As described above, since the radial size of the rim wheel 30 including the rim flange portion 31 may be different from the radial size (for example, 63 inches) of the rim wheel 30 not including the rim flange portion 31, the rim information acquisition unit 130 Obtains the radial size of the rim flange 31.
  • the outer diameter of the rim wheel 30 included in the image data of the side surface of the tire 21 is actually a size obtained by adding the radial size of the annular rim flange portion 31 to the specification diameter of the rim wheel 30. This is because.
  • the trauma detection unit 140 detects trauma of the tire side portion 21a. Specifically, the trauma detection unit 140 detects the trauma portion of the tire side portion 21a based on the image data acquired by the image data acquisition unit 120.
  • the trauma detection unit 140 detects a crack in the tire side portion 21a. Since the construction vehicle 20 travels on rough terrain, the tire side portion 21a is liable to be damaged due to unevenness on the road surface. Since such cut flaws grow as cracks in the tire side portion 21a, it is desirable that they be detected early and reliably. In particular, when the crack exceeds a predetermined length or width, the tire 21 needs to be replaced or repaired to cause air leakage or the like.
  • the trauma detection unit 140 uses a deep learning object recognition algorithm and an area division allyl algorithm to select a trauma part (crack) candidate (trauma candidate) of the tire side portion 21a included in the image data. To detect.
  • the trauma detection unit 140 determines trauma candidates for the tire side portion 21a based on whether the trauma candidates included in the image data are darker than the surrounding area and whether the shape is longer than the predetermined shape. Narrow down.
  • the trauma detection unit 140 further inputs the narrowed trauma candidates to a deep learning classifier (deep learning determination device), and determines whether the trauma candidate of the tire side portion 21a is a crack. Thereby, the trauma detection unit 140 detects the trauma portion of the tire side portion 21a.
  • a deep learning classifier deep learning determination device
  • the trauma detection unit 140 detects the size of the trauma portion based on the diameter of the rim wheel 30 based on the rim information acquired by the rim information acquisition unit 130.
  • the trauma detection unit 140 detects the size of the trauma portion based on the ratio between the diameter of the rim wheel 30 included in the image data and the length and width of the trauma portion.
  • the trauma detection unit 140 is a trauma portion based on the diameter of the rim wheel 30 including the rim flange portion 31. Detect the size of.
  • the trauma detection unit 140 detects the width of a crack located within a predetermined range from a ground contact portion where the tire 21 is in contact with the road surface R (see FIG. 2).
  • the width of a crack if the crack is not positioned in the vicinity of the ground contact portion, the crack is not opened by a load, and it becomes difficult to detect the width of the crack based on image data.
  • the trauma detection unit 140 detects, for example, the width of a crack located within a range of ⁇ 10 to 15 ° with respect to the center of the ground contact portion in the tire circumferential direction (traveling direction).
  • the output unit 150 outputs information on the trauma portion detected by the trauma detection unit 140. Specifically, the output unit 150 can output the position, length, and width of a crack generated in the tire side portion 21a.
  • FIG. 4 shows an overall operation flow for detecting a damaged portion of the tire side portion 21a by the mobile terminal 100.
  • the portable terminal 100 acquires image data of the side surface of the tire 21 (S10). Specifically, the mobile terminal 100 acquires image data including the rim wheel 30 and the tire side portion 21a. As described above, the mobile terminal 100 may acquire the image data by the digital camera element mounted on the mobile terminal 100, or the image data of the side surface of the tire 21 captured by another method may be used as a communication network. It may be obtained via 40 or the like.
  • FIG. 6 shows a target region of image data on the side surface of the tire 21.
  • the mobile terminal 100 cuts out a region A1 on the side surface of the tire 21 from the still image data including the construction vehicle 20. Further, the mobile terminal 100 cuts out a region A2 on the side surface of the rim wheel 30 (including the rim flange portion 31) from the included still image data.
  • the mobile terminal 100 may change the size of the extracted image data of the area A1 and the area A2 to a size that allows easy processing, as necessary.
  • FIG. 7 shows an example of image data on the side surface of the tire 21.
  • the surface of the tire side portion 21a has a lot of trauma such as cracks and scratches, dirt, and the like (black portions in the figure).
  • the portable terminal 100 acquires the rim type (including size) of the rim wheel 30 included in the acquired image data (see FIG. 7) (S20). Specifically, the mobile terminal 100 includes the rim wheel 30 including the rim flange portion 31 based on the radial size (for example, 63 inches) of the rim wheel 30 and the type (rim type) of the rim flange portion 31. Get the radial size (eg 63 inches + 1.5 inches).
  • the mobile terminal 100 detects the rim wheel 30, specifically, the center CT (see FIG. 2) of the tire 21 assembled to the rim wheel 30 based on the acquired image data (S30).
  • the mobile terminal 100 detects a damaged portion (crack) of the tire side portion 21a based on the acquired image data (S40).
  • S40 acquired image data
  • the mobile terminal 100 outputs information on the detected trauma part (S50). Specifically, the mobile terminal 100 outputs the position, length, and width of a crack generated in the tire side portion 21a.
  • the position of the crack may be indicated by a combination of the position in the tire radial direction and the angle from the reference position (for example, the position of the air valve) in the tire circumferential direction of the tire 21 (or rim wheel 30). You may show by the image containing the reference
  • FIG. 5 shows a detailed operation flow for trauma part detection. Specifically, FIG. 5 shows a detailed operation flow of the wound part detection of S40 described above.
  • the mobile terminal 100 aggregates pixels having similar brightness among pixel information (pixels) included in the cut-out image data (see FIG. 7) (S101). As a result, the mobile terminal 100 primarily selects a trauma candidate included in the cut-out image data.
  • the portable terminal 100 determines whether or not the selected injury candidate is located on the tire side portion 21a (S103).
  • the mobile terminal 100 determines whether or not the selected injury candidate is an area darker than the surrounding area (S105). This is because an area darker than the periphery among pixels having similar brightness is likely to be a crack.
  • the mobile terminal 100 determines whether or not the selected injury candidate is a shape that is longer than the predetermined shape (S107). Specifically, the mobile terminal 100 has a ratio (L / W) of a size (length L) along the tire radial direction of a trauma candidate and a size (width W) along the tire circumferential direction of the trauma candidate. Based on whether or not a predetermined value (for example, 2.0) is exceeded, it is determined whether or not the wound candidate has a shape that is longer than the predetermined shape.
  • a predetermined value for example, 2.0
  • the mobile terminal 100 inputs the detected injury candidate to the classifier by deep learning, and determines whether or not the injury candidate is a crack (S108).
  • the mobile terminal 100 detects a damaged portion of the tire side portion 21a that is estimated to be a crack based on the processing results in S103 to S108 (S109). Furthermore, the portable terminal 100 finally selects a damaged portion of the tire side portion 21a that is estimated to be a crack by a classifier using deep learning.
  • the mobile terminal 100 detects the size of the wound portion based on the ratio between the diameter of the rim wheel 30 and the detected length and width of the wound portion.
  • FIG. 8 shows an example of image data in which only the trauma portion estimated to be a crack is selected as a result of the processing up to S109. Specifically, FIG. 8 shows a state after the wound portion detection process is executed on the image data of the side surface of the tire 21 shown in FIG.
  • FIG. 9 is a partially enlarged view of the trauma portion shown in FIG.
  • the crack C has an elongated shape rather than a predetermined shape.
  • the ratio (L / W) between the length L of the crack C (trauma candidate) along the tire radial direction and the width W of the crack C along the tire circumferential direction is a predetermined value. (For example, 2.0).
  • the length L along the tire radial direction is not necessarily parallel to the tire radial direction, and may be slightly inclined according to the shape of the crack C.
  • the tire trauma detection system 10 detects the trauma portion of the tire side portion 21a based on image data including the rim wheel 30 and the tire side portion 21a, and based on the rim information. Thus, the size of the trauma portion based on the diameter of the rim wheel 30 is detected. Further, the tire trauma detection system 10 outputs information (position, size) of the detected trauma portion.
  • a trauma portion (trauma candidate) of the tire side portion 21a can be easily detected by a relatively simple operation of acquiring image data including the rim wheel 30 and the tire side portion 21a.
  • a special standard such as a scale (ruler) is imaged together with the tire 21 (or tire 22). There is no need to do.
  • the tire injury detection system 10 it is possible to detect an injury on the tire side portion without using a reference such as a scale.
  • the tire trauma detection system 10 uses the cracks in the tire side portion 21a as trauma portions based on whether the trauma candidates are darker than the surrounding area and whether the shape is longer than a predetermined shape. To detect. For this reason, it is possible to more accurately detect a crack in the tire side portion 21a while discriminating it from other trauma (such as an abrasion) and dirt.
  • the tire trauma detection system 10 can detect the size of the trauma portion based on the diameter of the rim wheel 30 including the rim flange portion 31. For this reason, even when a plurality of types of the rim flange portion 31 are defined, it is possible to detect an accurate size of the damaged portion.
  • the tire trauma detection system 10 detects the width W of a crack located within a predetermined range from the ground contact portion where the tire 21 is in contact with the road surface R. This is because when detecting the width W, detecting the width W in a state in which the crack is opened by the load is useful for determining whether the tire 21 is to be replaced or repaired.
  • the tire injury detection system 10 can output the position, length L, and width W of the crack. For this reason, the worker 50 and the like can accurately determine whether or not the tire 21 needs to be replaced or repaired.
  • the size of the wound portion is detected based on the diameter of the rim wheel 30 including the rim flange portion 31, but such processing is not necessarily essential.
  • the shape of the rim flange portion 31 is only one type depending on the type of the construction vehicle 20, the diameter of the rim wheel 30 including the rim flange portion 31 may be used in advance.
  • the trauma detection unit 140 determines whether the tire side portion 21a has a trauma candidate included in the image data based on whether the area is darker than the surrounding area and whether the shape is longer than the predetermined shape. We narrowed down the trauma candidates and entered the narrowed trauma candidates into the deep learning classifier (deep learning discriminator) to determine whether or not the trauma candidates on the tire side portion 21a were cracks.
  • the trauma candidate included in the image data may be directly input to the classifier.
  • the image data of the side surface of the tire 21 is acquired using the imaging unit 110 of the mobile terminal 100, but a fixed camera is installed at a gate or the like through which the construction vehicle 20 passes.
  • the side surface of the tire 21 may be imaged when the construction vehicle 20 passes.
  • the tire injury detection system 10 is configured by the terminal device 60, the mobile terminal 100, and the tire information management server 200, but not all devices are necessarily required.
  • the terminal device 60 is not essential.
  • the functions of the mobile terminal 100 may be realized by the terminal device 60.
  • the information managed by the tire information management server 200 may be held in the portable terminal 100 (memory).
  • the dump truck has been described as an example.
  • other construction vehicles such as an articulated dump truck and a wheel loader may be used.
  • the rear wheel of the construction vehicle 20 is a double tire, it is conceivable to acquire image data of the side surface of the tire when the inner rear wheel is removed from the construction vehicle 20.
  • the outer tire side portion 21a is likely to crack when the vehicle is mounted, the inner rear wheel of the double tire is relatively less likely to crack.
  • Tire Injury Detection System 20 Construction Vehicle 21, 22 Tire 21a Tire Side 30 Rim Wheel 31 Rim Flange 40 Communication Network 50 Worker 60 Terminal Device 100 Mobile Terminal 110 Imaging Unit 120 Image Data Acquisition Unit 130 Rim Information Acquisition Unit 140 Injury Detection unit 150 Output unit 200 Tire information management server

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Abstract

タイヤ外傷検出システム(10)は、リムホイールと、リムホイールに組み付けられたタイヤのタイヤサイド部とを含む画像データを取得する画像データ取得部(120)と、タイヤと対応付けられているリムホイールの径方向サイズを含むリム情報を取得するリム情報取得部(130)と、当該画像データに基づいてタイヤサイド部の外傷部分を検出するとともに、リム情報に基づいてリムホイールの径を基準とした外傷部分のサイズを検出する外傷検出部(140)と、外傷検出部(140)によって検出された外傷部分の情報を出力する出力部(150)とを備える。

Description

タイヤ外傷検出システム及びタイヤ外傷検出プログラム
　本発明は、タイヤサイド部の外傷を検出するタイヤ外傷検出システム及びタイヤ外傷検出プログラムに関する。
　従来、対象物を撮像した画像データを解析することによって、当該対象物の外傷を検出する技術が知られている。
　例えば、コンクリート構造物の表面を撮像した画像データに対して画像処理を実行することによって、コンクリート表面の亀裂、及び当該亀裂の幅（ひび割れ幅）を検出する方法が提案されている（特許文献１参照）。
　具体的には、特許文献１には、コンクリート構造物と、亀裂の幅を特定可能なスケールとを一緒に撮像することによって、亀裂の幅を検出することが記載されている。
特開2017-53819号公報
　上述したような画像データの解析による亀裂、及び当該亀裂の幅の検出方法をタイヤ、特に、鉱山などの不整地を走行する車両（建設車両）に装着されるタイヤ（建設車両用タイヤ）のタイヤサイド部の外傷検出に応用することが考えられる。
　上述した亀裂の検出方法では、亀裂のサイズ（幅）を検出するため、対象物（建設車両用タイヤ）と一緒にスケールを撮像する必要がある。しかしながら、鉱山などの現場を走行している建設車両と、スケールとを一緒に撮像することは容易ではない。建設車両にスケールを取り付けておくことも考えられるが、すぐにスケールの表面が汚れてしまうため、現実的ではない。
　そこで、本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、スケールなどの基準を用いずに、タイヤサイド部の外傷を検出することができるタイヤ外傷検出システム及びタイヤ外傷検出プログラムの提供を目的とする。
　本発明の一態様は、タイヤ外傷検出システムであって、リムホイール（リムホイール30）と、前記リムホイールに組み付けられたタイヤ（例えば、タイヤ21）のタイヤサイド部（タイヤサイド部21a）とを含む画像データを取得する画像データ取得部（画像データ取得部120）と、前記タイヤと対応付けられている前記リムホイールの径方向サイズを含むリム情報を取得するリム情報取得部（リム情報取得部130）と、前記画像データに基づいてタイヤサイド部の外傷部分（亀裂C）を検出するとともに、前記リム情報に基づいて前記リムホイールの径を基準とした前記外傷部分のサイズを検出する外傷検出部（外傷検出部140）と、前記外傷検出部によって検出された前記外傷部分の情報を出力する出力部（出力部150）とを備える。
　本発明の一態様は、タイヤ外傷検出プログラムであって、リムホイールと、前記リムホイールに組み付けられたタイヤのタイヤサイド部とを含む画像データを取得する画像データ取得処理と、前記タイヤと対応付けられている前記リムホイールのリム情報を取得するリム情報取得処理と、前記画像データに基づいてタイヤサイド部の外傷部分を検出するとともに、前記リム情報に基づいて前記リムホイールの径を基準とした前記外傷部分のサイズを検出する外傷検出処理と、前記外傷検出処理によって検出された前記外傷部分の情報を出力する出力処理とをコンピュータに実行させる。
図１は、タイヤ外傷検出システム10の全体概略構成図である。 図２は、タイヤ21の単体側面図である。 図３は、携帯端末100の機能ブロック構成図である。 図４は、携帯端末100によるタイヤサイド部21aの外傷部分検出の全体動作フローを示す図である。 図５は、外傷部分検出の詳細動作フローを示す図である。 図６は、タイヤ21側面の画像データの対象となる領域を示す図である。 図７は、タイヤ21側面の画像データの一例を示す図である。 図８は、亀裂と推定された外傷部分のみが選定された画像データの一例を示す図である。 図９は、図８に示した外傷部分の一部拡大図である。
　以下、実施形態を図面に基づいて説明する。なお、同一の機能や構成には、同一または類似の符号を付して、その説明を適宜省略する。
　（１）タイヤ外傷検出システムの全体概略構成
　図１は、本実施形態に係るタイヤ外傷検出システム10の全体概略構成図である。図１に示すように、タイヤ外傷検出システム10は、端末装置60、携帯端末100及びタイヤ情報管理サーバ200によって構成される。端末装置60、携帯端末100及びタイヤ情報管理サーバ200は、通信ネットワーク40を介して接続される。
　建設車両20は、鉱山などの不整地を走行する車両である。具体的には、建設車両20は、大型のダンプトラックである。建設車両20は、無線通信機能を有し、通信ネットワーク40を介してタイヤ外傷検出システム10と接続できる。
　建設車両20には、タイヤ21及びタイヤ22が装着される。タイヤ21は、前輪位置に装着され、タイヤ22は後輪位置に装着される。なお、後輪の構成は、ダブルタイヤであってもよい。
　建設車両20は、不整地を走行するため、路面R（図１において不図示、図２参照）上の鋭利な石などによって、タイヤサイド部21a（図２参照）にカット傷（亀裂）が生じ易い。特に、車両装着時外側のタイヤサイド部21aに亀裂が生じ易い。
　作業員50は、建設車両20の運行に携わる。具体的には、作業員50は、建設車両20に装着されているタイヤ21及びタイヤ22の状態を管理し、タイヤ交換または修理の必要性に応じた作業を実行する。作業員50は、端末装置60及び携帯端末100を利用できる。
　端末装置60は、典型的には、鉱山などの現場管理事務所（バックヤード）に配置されるパーソナルコンピュータによって実現される。端末装置60は、タイヤ情報管理サーバ200が管理するタイヤ情報の検索及び取得などに用いられる。
　携帯端末100は、典型的には、移動通信ネットワーク（PLMN）に接続可能なスマートフォンまたはタブレット端末などの携帯可能な通信端末によって実現される。携帯端末100は、端末装置60と同様に、タイヤ情報管理サーバ200が管理するタイヤ情報の検索及び取得などに用いられる。
　また、本実施形態では、携帯端末100は、タイヤ21及びタイヤ22の側面の外傷検出にも用いられる。
　タイヤ情報管理サーバ200は、タイヤ21及びタイヤ22に関連する情報を管理する。具体的には、タイヤ情報管理サーバ200は、建設車両20の種別、タイヤ21、タイヤ22及びリムホイール30（図１において不図示、図２参照）のサイズ、設定情報（荷重に応じた設定内圧など）、及びタイヤ21、タイヤ22（リムホイール30を含む）の使用履歴（走行時間、走行距離、着脱有無など）を保持している。
　また、タイヤ情報管理サーバ200は、端末装置60または携帯端末100からの入力に応じて、当該使用履歴などを更新する。
　図２は、タイヤ21の単体側面図である。図２に示すように、タイヤ21は、リムホイール30に組み付けられる。なお、タイヤ22もタイヤ21と同様に、リムホイール30に組み付けられる。
　リムホイール30は、建設車両20の仕様に対応した所定の径方向サイズ（例えば、63インチ）を有する。リムホイール30の外周部分は、リムフランジ部31が形成される。リムフランジ部31の形状（大きさ）は、リムホイール30の仕様に応じて異なる。
　径方向サイズとは、リムホイール30の中心CTからリムホイール30の径方向外側端までの直線距離の２倍の距離（直径）であり、リムフランジ部31は含まれない。つまり、リムフランジ部31を含むリムホイール30の径方向サイズは、リムフランジ部31を含まないリムホイール30の径方向サイズと異なり得る。
　タイヤ21の外径は、リムホイール30の径方向サイズと、タイヤサイド部21aの径方向サイズとを合計したサイズとなる。タイヤサイド部21aとは、タイヤ21のビード部（不図示）のタイヤ径方向内側端から、タイヤ21のトレッド部（不図示）のタイヤ幅方向における路面Rとの接地端までを意味する。但し、タイヤ21の側面視において撮像可能な範囲は、タイヤサイド部21aと解釈しても構わない。
　（２）タイヤ外傷検出システムの機能ブロック構成
　次に、タイヤ外傷検出システム10の機能ブロック構成について説明する。具体的には、携帯端末100の機能ブロック構成について説明する。上述したように、本実施形態では、携帯端末100は、タイヤ21及びタイヤ22の側面の外傷検出に用いられる。
　図３は、携帯端末100の機能ブロック構成図である。図３に示すように、携帯端末100は、撮像部110、画像データ取得部120、リム情報取得部130、外傷検出部140及び出力部150を備える。
　これらの機能ブロックは、サーバコンピュータなどのハードウェア上においてコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することによって実現される。具体的には、携帯端末100は、ハードウェア要素として、プロセッサ、メモリ、入力デバイス、ディスプレイ及び外部を備える。また、当該コンピュータプログラム（ソフトウェア）は、通信ネットワーク40を介して提供されてもよいし、光ディスク、ハードディスクドライブまたはフラッシュメモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。
　撮像部110は、携帯端末100に実装されているディジタルカメラ素子によって構成し得る。具体的には、撮像部110は、タイヤ21（及びタイヤ22、以下同）の側面を撮像する。撮像部110は、タイヤ21の側面の画像データを出力する。
　画像データ取得部120は、タイヤ21の側面の画像データを取得する。なお、画像データ取得部120は、基本的には、建設車両20に装着されたタイヤ21の側面の画像データを取得する。但し、外傷検出部140の処理に影響を与えない程度の精度でタイヤ21の側面の画像データを取得可能な状態であれば、タイヤ21は、建設車両20から取り外されていても構わない。
　具体的には、画像データ取得部120は、リムホイール30と、リムホイール30に組み付けられたタイヤ21のタイヤサイド部21a（図２参照）とを含む画像データを取得する。
　本実施形態では、画像データ取得部120は、撮像部110によって撮像されたタイヤ21の側面の画像データを取得する。なお、画像データ取得部120は、撮像部110ではなく、他の方法によって撮像されたタイヤ21の側面の画像データを取得してもよい。
　リム情報取得部130は、タイヤ21と対応付けられているリムホイール30の情報（リム情報）を取得する。具体的には、リム情報取得部130は、リムホイール30の径方向サイズを含むリム情報を取得する。
　径方向サイズとは、上述したように、リムホイール30（リムフランジ部31を除く）の直径（例えば、63インチ）であり、タイヤ21の径方向サイズも、当該直径に基づいて規定される。
　リム情報取得部130は、作業員50によって携帯端末100に入力された径方向サイズを取得してもよいし、タイヤサイド部21aに径方向サイズを識別可能な表示（文字または図形など）を設け、当該表示に基づいて径方向サイズを取得してもよい。
　また、リム情報取得部130は、作業員50によって携帯端末100に入力された周辺情報（例えば、建設車両20の種別またはタイヤのサイズなど）に基づいて、タイヤ情報管理サーバ200にアクセスし、径方向サイズを取得してもよい。
　或いは、リム情報取得部130は、RFID（radio frequency identifier）を用いてタイヤ21（リムホイール30）に取り付けられたRFタグの情報を読み取ることによって、径方向サイズを取得してもよい。
　また、リム情報取得部130は、リムフランジ部31の径方向サイズを含むリム情報（リム種）を取得できる。上述したように、リムフランジ部31を含むリムホイール30の径方向サイズは、リムフランジ部31を含まないリムホイール30の径方向サイズ（例えば、63インチ）と異なり得るため、リム情報取得部130は、リムフランジ部31の径方向サイズを取得する。
　つまり、タイヤ21の側面の画像データに含まれるリムホイール30の外径は、実際には、リムホイール30の仕様上の直径に、円環状のリムフランジ部31の径方向サイズが加えられたサイズであるためである。
　外傷検出部140は、タイヤサイド部21aの外傷を検出する。具体的には、外傷検出部140は、画像データ取得部120によって取得された画像データに基づいて、タイヤサイド部21aの外傷部分を検出する。
　より具体的には、外傷検出部140は、タイヤサイド部21aの亀裂を検出する。建設車両20は、不整地を走行するため、路面の凹凸などによって、タイヤサイド部21aにカット傷などの外傷が生じ易い。このようなカット傷は、タイヤサイド部21aの亀裂となって成長するため、早期かつ確実に検出されることが望ましい。特に、亀裂が所定の長さまたは幅以上となると、空気漏れなどを引き起こすために、タイヤ21の交換または修理が必要となる。
　本実施形態では、外傷検出部140は、ディープラーニングによる物体認識アルゴリズム、及び領域分割アリルゴリズムを用いて、当該画像データに含まれるタイヤサイド部21aの外傷部分（亀裂）の候補（外傷候補）を検出する。
　さらに、外傷検出部140は、当該画像データに含まれる外傷候補のうち、周辺よりも暗い領域か否か、及び所定形状よりも細長い形状か否かに基づいて、タイヤサイド部21aの外傷候補を絞り込む。
　外傷検出部140は、さらに、絞り込んだ外傷候補をディープラーニングによる分類器（ディープラーニング判定器）に入力し、タイヤサイド部21aの外傷候補が亀裂か否かを判定する。これにより、外傷検出部140は、タイヤサイド部21aの外傷部分を検出する。
　また、外傷検出部140は、リム情報取得部130によって取得されたリム情報に基づいて、リムホイール30の径を基準とした当該外傷部分のサイズを検出する。
　具体的には、外傷検出部140は、画像データに含まれるリムホイール30の径と、外傷部分の長さ及び幅との比率に基づいて、当該外傷部分のサイズを検出する。
　なお、実際には、上述したように、リムフランジ部31の径方向サイズを考慮する必要があるため、外傷検出部140は、リムフランジ部31を含むリムホイール30の径を基準とした外傷部分のサイズを検出する。
　また、外傷検出部140は、タイヤ21が路面R（図２参照）と接地している接地部分から所定範囲内に位置する亀裂の幅を検出する。亀裂の幅を検出する場合、亀裂が接地部分の近傍に位置していないと、荷重によって亀裂が開かず、画像データに基づく亀裂の幅の検出が難しくなる。
　外傷検出部140は、例えば、接地部分のタイヤ周方向（進行方向）における中心を基準とした±10～15°の範囲内に位置する亀裂の幅を検出する。
　出力部150は、外傷検出部140によって検出された外傷部分の情報を出力する。具体的には、出力部150は、タイヤサイド部21aに生じた亀裂の位置、長さ及び幅を出力できる。
　（３）タイヤ外傷検出システムの動作
　次に、上述したタイヤ外傷検出システム10の動作について説明する。具体的には、タイヤ外傷検出システム10（携帯端末100）によるタイヤサイド部の外傷部分の検出動作について説明する。以下では、タイヤ21を例として説明するが、タイヤ22についても同様の動作が適用される。
　（３．１）全体動作フロー
　図４は、携帯端末100によるタイヤサイド部21aの外傷部分検出の全体動作フローを示す。
　図４に示すように、携帯端末100は、タイヤ21の側面の画像データを取得する（S10）。具体的には、携帯端末100は、リムホイール30とタイヤサイド部21aとを含む画像データを取得する。上述したように、携帯端末100は、携帯端末100に実装されているディジタルカメラ素子によって当該画像データを取得してもよいし、他の方法によって撮像されたタイヤ21の側面の画像データを通信ネットワーク40などを介して取得してもよい。
　図６は、タイヤ21側面の画像データの対象となる領域を示す。図６に示すように、携帯端末100は、建設車両20を含む静止画像データのうち、タイヤ21の側面の領域A1を切り出す。また、携帯端末100は、当該含む静止画像データのうち、リムホイール30（リムフランジ部31を含む）の側面の領域A2を切り出す。
　なお、携帯端末100は、必要に応じて、切り出した領域A1及び領域A2の画像データのサイズを処理がし易いサイズに変更してもよい。
　図７は、タイヤ21側面の画像データの一例を示す。図７に示すように、タイヤサイド部21aの表面には、亀裂及び擦過傷などの外傷、及び汚れなどが多数存在する（図中の黒色部分）。
　携帯端末100は、取得した画像データ（図７参照）に含まれるリムホイール30のリム種（サイズ含む）を取得する（S20）。具体的には、携帯端末100は、リムホイール30の径方向サイズ（例えば、63インチ）と、リムフランジ部31の種別（リム種）とに基づいて、リムフランジ部31を含むリムホイール30の径方向サイズ（例えば、63インチ+1.5インチ）を取得する。
　携帯端末100は、取得した画像データに基づいて、リムホイール30、具体的には、リムホイール30に組み付けられたタイヤ21の中心CT（図２参照）を検出する（S30）。
　次いで、携帯端末100は、取得した画像データに基づいて、タイヤサイド部21aの外傷部分（亀裂）を検出する（S40）。なお、S40の動作については、さらに後述する。
　携帯端末100は、検出された外傷部分の情報を出力する（S50）。具体的には、携帯端末100は、タイヤサイド部21aに生じた亀裂の位置、長さ及び幅を出力する。
　なお、亀裂の位置は、タイヤ径方向における位置と、タイヤ21（またはリムホイール30）のタイヤ周方向における基準位置（例えば、エアバルブの位置）からの角度との組み合わせによって示してもよいし、当該基準位置及び亀裂の位置を含む画像によって示してもよい。
　（３．２）外傷部分検出の詳細動作フロー
　図５は、外傷部分検出の詳細動作フローを示す。具体的には、図５は、上述したS40の外傷部分検出の詳細動作フローを示す。
　図５に示すように、携帯端末100は、切り出した画像データ（図７参照）に含まれる画素情報（ピクセル）のうち、輝度が類似するピクセルを集約する（S101）。これにより、携帯端末100は、切り出した画像データに含まれる外傷候補を一次的に選定する。
　携帯端末100は、選定した外傷候補がタイヤサイド部21aに位置するか否かを判定する（S103）。
　また、携帯端末100は、選定した外傷候補が周辺よりも暗い領域か否かを判定する（S105）。輝度が類似するピクセルのうち、周辺よりも暗い領域は、亀裂である可能性が高いためである。
　さらに、携帯端末100は、選定した外傷候補が所定形状よりも細長い形状か否かを判定する（S107）。具体的には、携帯端末100は、外傷候補のタイヤ径方向に沿ったサイズ（長さL）と、外傷候補のタイヤ周方向に沿ったサイズ（幅W）との比率（L/W）が所定値（例えば、2.0）を超えるか否かに基づいて、外傷候補が所定形状よりも細長い形状か否かを判定する。
　次いで、携帯端末100は、検出した外傷候補をディープラーニングによる分類器に入力し、当該外傷候補が亀裂か否かを判定する（S108）。
　携帯端末100は、S103～S108における処理の結果に基づいて、亀裂と推定されるタイヤサイド部21aの外傷部分を検出する（S109）。携帯端末100は、さらに、ディープラーニングを用いた分類器によって、亀裂と推定されるタイヤサイド部21aの外傷部分を最終的に選定する。
　また、携帯端末100は、リムホイール30の径と、検出した外傷部分の長さ及び幅との比率に基づいて、当該外傷部分のサイズを検出する。
　図８は、S109までの処理が実行された結果、亀裂と推定された外傷部分のみが選定された画像データの一例を示す。具体的には、図８は、図７に示したタイヤ21の側面の画像データに対して外傷部分の検出処理が実行された後の状態を示す。
　図８に示すように、亀裂と推定された外傷部分（図中の黒色部分）のみが表示されている。また、リムホイール30の部分については、外傷部分の検出対象とならない。
　図９は、図８に示した外傷部分の一部拡大図である。図９に示すように、亀裂Cは、所定形状よりも細長い形状である。具体的には、上述したように、亀裂C（外傷候補）のタイヤ径方向に沿った長さLと、亀裂Cのタイヤ周方向に沿った幅Wとの比率（L/W）が所定値（例えば、2.0）を超える。
　なお、タイヤ径方向に沿った長さLは、必ずしもタイヤ径方向と平行ではなく、亀裂Cの形状に応じて多少傾いていてもよい。
　（４）作用・効果
　上述した実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。具体的には、タイヤ外傷検出システム10（携帯端末100）は、リムホイール30と、タイヤサイド部21aとを含む画像データに基づいてタイヤサイド部21aの外傷部分を検出するとともに、リム情報に基づいて、リムホイール30の径を基準とした当該外傷部分のサイズを検出する。さらに、タイヤ外傷検出システム10は、検出した当該外傷部分の情報（位置、サイズ）を出力する。
　このため、リムホイール30と、タイヤサイド部21aとを含む画像データを取得する比較的簡単な動作によって、タイヤサイド部21aの外傷部分（外傷候補）を容易に検出し得る。つまり、タイヤ外傷検出システム10によれば、リムホイール30の径を基準として、当該外傷部分のサイズを検出可能なためタイヤ21（またはタイヤ22）と一緒にスケール（定規）など特別な基準を撮像する必要がない。
　すなわち、タイヤ外傷検出システム10によれば、スケールなどの基準を用いずに、タイヤサイド部の外傷を検出することができる。
　本実施形態では、タイヤ外傷検出システム10は、外傷候補のうち、周辺よりも暗い領域か否か、及び所定形状よりも細長い形状か否かに基づいて、タイヤサイド部21aの亀裂を外傷部分として検出する。このため、他の外傷（擦過傷など）及び汚れと判別しつつ、タイヤサイド部21aの亀裂をさらに正確に検出し得る。
　本実施形態では、タイヤ外傷検出システム10は、リムフランジ部31を含むリムホイール30の径を基準とした外傷部分のサイズを検出できる。このため、リムフランジ部31の種類が複数規定されている場合でも、正確な外傷部分のサイズを検出し得る。
　本実施形態では、タイヤ外傷検出システム10は、タイヤ21が路面Rと接地している接地部分から所定範囲内に位置する亀裂の幅Wを検出する。幅Wを検出する場合、荷重によって亀裂が開いている状態における幅Wを検出することが、タイヤ21の交換または修理の判定に有用なためである。
　本実施形態では、タイヤ外傷検出システム10は、当該亀裂の位置、長さL及び幅Wを出力できる。このため、作業員50などは、タイヤ21の交換または修理の要否を高精度に判断し得る。
　（５）その他の実施形態
　以上、実施例に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。
　例えば、上述した実施形態では、リムフランジ部31を含むリムホイール30の径を基準とした外傷部分のサイズを検出していたが、このような処理は、必ずしも必須ではない。建設車両20の種類などによって、リムフランジ部31の形状が一種類のみ場合には、リムフランジ部31を含むリムホイール30の径を予め用いるようにしてもよい。
　上述した実施形態では、外傷検出部140は、画像データに含まれる外傷候補のうち、周辺よりも暗い領域か否か、及び所定形状よりも細長い形状か否かに基づいて、タイヤサイド部21aの外傷候補を絞り込み、絞り込んだ外傷候補をディープラーニングによる分類器（ディープラーニング判定器）に入力し、タイヤサイド部21aの外傷候補が亀裂か否かを判定していたが、当該絞り込みをせずに、画像データに含まれる外傷候補を分類器に直接入力してもよい。
　上述した実施形態では、携帯端末100の撮像部110を用いてタイヤ21の側面の画像データを取得する例について説明したが、建設車両20が通過するゲートなどに、固定式のカメラを設置して、建設車両20の通過時にタイヤ21の側面を撮像するようにしてもよい。
　上述した実施形態では、端末装置60、携帯端末100及びタイヤ情報管理サーバ200によってタイヤ外傷検出システム10が構成されるが、必ずしも全ての装置が必須ではない。例えば、端末装置60は必須ではない。或いは、携帯端末100の機能（撮像部110を除く）が端末装置60によって実現されても構わない。また、タイヤ情報管理サーバ200によって管理されている情報は、携帯端末100の内部（メモリ）に保持されていてもよい。
　上述した実施形態では、ダンプトラックを例として説明したが、他の建設車両、例えば、アーティキュレートダンプ及びホイールローダーなどであっても構わない。さらに、建設車両20の後輪がダブルタイヤである場合、内側後輪については、建設車両20から取り外した際に、当該タイヤの側面の画像データを取得することなどが考えられる。但し、上述したように、一般的には、車両装着時外側のタイヤサイド部21aに亀裂が生じ易いため、ダブルタイヤの内側後輪には、比較的亀裂が生じ難い。
　上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
　10　タイヤ外傷検出システム
　20　建設車両
　21, 22　タイヤ
　21a　タイヤサイド部
　30　リムホイール
　31　リムフランジ部
　40　通信ネットワーク
　50　作業員
　60　端末装置
　100　携帯端末
　110　撮像部
　120　画像データ取得部
　130　リム情報取得部
　140　外傷検出部
　150　出力部
　200　タイヤ情報管理サーバ

Claims (6)

  1. 　リムホイールと、前記リムホイールに組み付けられたタイヤのタイヤサイド部とを含む画像データを取得する画像データ取得部と、
    　前記タイヤと対応付けられている前記リムホイールの径方向サイズを含むリム情報を取得するリム情報取得部と、
    　前記画像データに基づいてタイヤサイド部の外傷部分を検出するとともに、前記リム情報に基づいて前記リムホイールの径を基準とした前記外傷部分のサイズを検出する外傷検出部と、
    　前記外傷検出部によって検出された前記外傷部分の情報を出力する出力部と
    を備えるタイヤ外傷検出システム。
  2. 　前記外傷検出部は、前記画像データに含まれる外傷候補のうち、周辺よりも暗い領域か否か、及び所定形状よりも細長い形状か否かに基づいて、前記タイヤサイド部の亀裂を前記外傷部分として検出する請求項１に記載のタイヤ外傷検出システム。
  3. 　前記外傷検出部は、前記タイヤが路面と接地している接地部分から所定範囲内に位置する前記亀裂の幅を検出する請求項２に記載のタイヤ外傷検出システム。
  4. 　前記出力部は、前記亀裂の位置、長さ及び幅を出力する請求項３に記載のタイヤ外傷検出システム。
  5. 　前記リム情報取得部は、前記リムホイールのリムフランジ部の径方向サイズを含む前記リム情報を取得し、
    　前記外傷検出部は、前記リムフランジ部を含む前記リムホイールの径を基準とした前記外傷部分のサイズを検出する請求項１乃至４の何れか一項に記載のタイヤ外傷検出システム。
  6. 　リムホイールと、前記リムホイールに組み付けられたタイヤのタイヤサイド部とを含む画像データを取得する画像データ取得処理と、
    　前記タイヤと対応付けられている前記リムホイールのリム情報を取得するリム情報取得処理と、
    　前記画像データに基づいてタイヤサイド部の外傷部分を検出するとともに、前記リム情報に基づいて前記リムホイールの径を基準とした前記外傷部分のサイズを検出する外傷検出処理と、
    　前記外傷検出処理によって検出された前記外傷部分の情報を出力する出力処理と
    をコンピュータに実行させるタイヤ外傷検出プログラム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024127852A1 (ja) * 2022-12-12 2024-06-20 株式会社ブリヂストン タイヤ外傷モニタリング装置、タイヤ外傷モニタリング方法、及びプログラム
WO2024142700A1 (ja) * 2022-12-26 2024-07-04 株式会社ブリヂストン タイヤ外傷モニタリング装置及びタイヤ外傷モニタリング方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023004306A1 (en) * 2021-07-20 2023-01-26 Innovative Scientific Solutions, Inc. System and method for damage detection
WO2023119663A1 (ja) * 2021-12-24 2023-06-29 日本電気株式会社 タイヤ検査支援装置及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140021137A (ko) * 2012-08-08 2014-02-20 아이오토 주식회사 온라인을 이용한 타이어 교체 서비스 제공 시스템
US20150042787A1 (en) * 2013-08-09 2015-02-12 Hunter Engineering Company Method and Apparatus For Utilizing Wheel Profile Data During Wheel Assembly Service Procedures
WO2015041082A1 (ja) * 2013-09-18 2015-03-26 株式会社シーパーツ タイヤ管理システム、タイヤデータ収集装置及びタイヤデータ収集方法
US20150139498A1 (en) * 2013-01-07 2015-05-21 Tread Gauge Ptr, LLC Apparatus and method for tire sidewall crack analysis
JP2015161575A (ja) * 2014-02-27 2015-09-07 株式会社シーパーツ タイヤ劣化評価装置とそのシステム、その方法及びそのプログラム
KR101556354B1 (ko) * 2015-03-02 2015-10-01 주식회사 다인 휴대 단말기를 이용한 타이어 결함 상태 정보 제공 방법
JP2017500540A (ja) * 2013-10-24 2017-01-05 ホイールライト・リミテッドＷｈｅｅｌｒｉｇｈｔ Ｌｉｍｉｔｅｄ タイヤの状態を解析する方法及び装置
US20170124784A1 (en) * 2014-06-19 2017-05-04 Neomatix Ltd. System and method for multiple feature detection and analysis of a rotating tire
JP2017166942A (ja) * 2016-03-16 2017-09-21 住友ゴム工業株式会社 ゴムのクラック検査方法
JP2018205164A (ja) * 2017-06-06 2018-12-27 日産自動車株式会社 タイヤの故障検出方法及び故障検出装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100556354B1 (ko) * 2002-09-30 2006-03-03 엘지전자 주식회사 유기물 정제 장치
US8930065B2 (en) * 2012-12-20 2015-01-06 Wal-Mart Stores, Inc. Faulty cart wheel detection
JP6620477B2 (ja) 2015-09-11 2019-12-18 国立大学法人富山大学 コンクリートのひび割れ検出方法及び検出プログラム
DE102016225154B4 (de) * 2016-12-15 2022-11-03 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Vorrichtung zur Bestimmung einer Eigenschaft eines Rades eines Fahrzeugs an dem Fahrzeug
JP6381094B1 (ja) * 2018-01-30 2018-08-29 株式会社シーパーツ タイヤ劣化評価システム
US10974546B2 (en) * 2018-04-20 2021-04-13 Robotire, Inc. Automated removal and replacement of vehicle wheels and tires

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140021137A (ko) * 2012-08-08 2014-02-20 아이오토 주식회사 온라인을 이용한 타이어 교체 서비스 제공 시스템
US20150139498A1 (en) * 2013-01-07 2015-05-21 Tread Gauge Ptr, LLC Apparatus and method for tire sidewall crack analysis
US20150042787A1 (en) * 2013-08-09 2015-02-12 Hunter Engineering Company Method and Apparatus For Utilizing Wheel Profile Data During Wheel Assembly Service Procedures
WO2015041082A1 (ja) * 2013-09-18 2015-03-26 株式会社シーパーツ タイヤ管理システム、タイヤデータ収集装置及びタイヤデータ収集方法
JP2017500540A (ja) * 2013-10-24 2017-01-05 ホイールライト・リミテッドＷｈｅｅｌｒｉｇｈｔ Ｌｉｍｉｔｅｄ タイヤの状態を解析する方法及び装置
JP2015161575A (ja) * 2014-02-27 2015-09-07 株式会社シーパーツ タイヤ劣化評価装置とそのシステム、その方法及びそのプログラム
US20170124784A1 (en) * 2014-06-19 2017-05-04 Neomatix Ltd. System and method for multiple feature detection and analysis of a rotating tire
KR101556354B1 (ko) * 2015-03-02 2015-10-01 주식회사 다인 휴대 단말기를 이용한 타이어 결함 상태 정보 제공 방법
JP2017166942A (ja) * 2016-03-16 2017-09-21 住友ゴム工業株式会社 ゴムのクラック検査方法
JP2018205164A (ja) * 2017-06-06 2018-12-27 日産自動車株式会社 タイヤの故障検出方法及び故障検出装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024127852A1 (ja) * 2022-12-12 2024-06-20 株式会社ブリヂストン タイヤ外傷モニタリング装置、タイヤ外傷モニタリング方法、及びプログラム
WO2024142700A1 (ja) * 2022-12-26 2024-07-04 株式会社ブリヂストン タイヤ外傷モニタリング装置及びタイヤ外傷モニタリング方法

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