(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
トレッドパターンが設けられたタイヤのトレッド部の接地面における凸状の欠陥を検出するタイヤの欠陥検出方法であって、
前記タイヤを軸線まわりに回転させながら、前記トレッド部にスリット光を、その長手方向がタイヤの幅方向に平行となるように照射し、タイヤの幅方向をｙ軸方向とし、該ｙ軸方向に直交する方向をｘ軸方向とする、スリット光が照射された領域を含む２次元画像を連続的に撮像する撮像工程と、
撮像された各２次元画像に現れるスリット光の光像のうち、前記トレッド部の接地面の光像である直線状光像以外の光像を除去して、前記直線状光像を抽出する抽出工程と、
抽出された直線状光像を含む２次元画像から、タイヤの回転に起因する前記接地面の変位の影響を除去する除去工程であって、
抽出された直線状光像を含む１つの２次元画像を１フレームとし、フレームごとに、抽出された直線状光像を表す各画素のｘ座標値の総和を、直線状光像を構成する全画素数で除算して、直線状光像の重心位置のｘ座標値を算出し、
横軸をフレーム数とし、縦軸を重心位置のｘ座標値としてプロットした波形データを生成し、生成した波形データに対してフーリエ変換を行い、
フーリエ変換によって得られた周波数スペクトルから高周波成分を取り除いて得られた周波数スペクトルに対して逆フーリエ変換を行い、
逆フーリエ変換後の重心位置のｘ座標値である変換後重心位置のｘ座標値を求め、前記重心位置のｘ座標値と、前記変換後重心位置のｘ座標値との差分値を算出し、
各フレームにおいて、ｘ座標値を算出した偏心成分だけｘ方向に平行移動させる除去工程と、
前記変位の影響が除去された各２次元画像における直線状光像の位置と、前記変位の影響が除去された全ての２次元画像における直線状光像の平均的な位置との差を、２次元画像ごとの特徴量として算出する算出工程と、
算出された２次元画像ごとの特徴量と、予め定める閾値とを比較し、特徴量が閾値より
も大きい場合に欠陥があることを検出する検出工程とを含むことを特徴とするタイヤの欠陥検出方法。
【請求項２】
前記算出工程では、前記変位の影響が除去された２次元画像を、前記タイヤの周方向と平行に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに特徴量を算出することを特徴とする請求項１記載のタイヤの欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タイヤ表面の欠陥を検出する欠陥検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
タイヤ表面の欠陥検査においては、スリット光を照射して得られるスリット光像に基づいて欠陥を検査する方法が用いられる。
【０００３】
特許文献１記載の検査方法は、タイヤ表面に対して第１のスリット光により照射したライン部分のラインセンサによる外観データと、第２スリット光により照射した同じライン部分のエリアセンサによる形状データとから、タイヤの外観形状の良否判定を行うものである。
【０００４】
また、特許文献２記載の検査方法は、タイヤを回転させながらスリット光の照射部をエリアセンサで撮像することで得られる濃淡（または色彩）と位置情報から、外観および形状の良否判定を行うものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２４９０１２号公報
【特許文献２】特開２００３−２４０５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
タイヤ表面の欠陥として、薄く広がった凸状の欠陥（以下では、「薄広凸欠陥」という。）がある。この欠陥は、肉眼では見つけることが困難であり、特許文献１，２に記載のようなスリット光像による検査が必要となる。
【０００７】
また、表面全体を効率よく検査するためには、タイヤを回転軸線まわりに回転させながら連続的にスリット光像を取得して検査することが望ましい。
【０００８】
特許文献１記載の検査方法は、スリット光像をラインセンサとエリアカメラの両者で取得しており、これらの位置関係などの調整が困難である。また、タイヤを回転させながら連続的に検査することは考慮されていない。
【０００９】
タイヤを回転させながら検査する場合には、撮像されるスリット光像にはぶれが発生する。このぶれは、タイヤの外径自体が真円でないこと、タイヤの回転中心とタイヤを回転させる回転テーブルの回転中心が一致していない偏心が生じることによるものであり、タイヤの径方向にぶれるものであり、薄広凸欠陥の検出をより困難にするものである。
【００１０】
特許文献２記載の検査方法は、タイヤを回転させながら検査する方法ではあるが、このような撮像時のぶれを考慮していないので、薄広凸欠陥を高精度に検出することができない。
【００１１】
本発明の目的は、タイヤ表面の薄広凸欠陥を高精度に検出することができるタイヤの欠陥検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、トレッドパターンが設けられたタイヤのトレッド部の接地面における凸状の欠陥を検出するタイヤの欠陥検出方法であって、
前記タイヤを軸線まわりに回転させながら、前記トレッド部にスリット光を、その長手方向がタイヤの幅方向に平行となるように照射し、タイヤの幅方向をｙ軸方向とし、該ｙ軸方向に直交する方向をｘ軸方向とする、スリット光が照射された領域を含む２次元画像を連続的に撮像する撮像工程と、
撮像された各２次元画像に現れるスリット光の光像のうち、前記トレッド部の接地面の光像である直線状光像以外の光像を除去して、前記直線状光像を抽出する抽出工程と、
抽出された直線状光像を含む２次元画像から、タイヤの回転に起因する前記接地面の変位の影響を除去する除去工程であって、
抽出された直線状光像を含む１つの２次元画像を１フレームとし、フレームごとに、抽出された直線状光像を表す各画素のｘ座標値の総和を、直線状光像を構成する全画素数で除算して、直線状光像の重心位置のｘ座標値を算出し、
横軸をフレーム数とし、縦軸を重心位置のｘ座標値としてプロットした波形データを生成し、生成した波形データに対してフーリエ変換を行い、
フーリエ変換によって得られた周波数スペクトルから高周波成分を取り除いて得られた周波数スペクトルに対して逆フーリエ変換を行い、
逆フーリエ変換後の重心位置のｘ座標値である変換後重心位置のｘ座標値を求め、前記重心位置のｘ座標値と、前記変換後重心位置のｘ座標値との差分値を算出し、
各フレームにおいて、ｘ座標値を算出した偏心成分だけｘ方向に平行移動させる除去工程と、
前記変位の影響が除去された各２次元画像における直線状光像の位置と、前記変位の影響が除去された全ての２次元画像における直線状光像の平均的な位置との差を、２次元画像ごとの特徴量として算出する算出工程と、
算出された２次元画像ごとの特徴量と、予め定める閾値とを比較し、特徴量が閾値よりも大きい場合に欠陥があることを検出する検出工程とを含むことを特徴とするタイヤの欠陥検出方法である。
【００１４】
また本発明は、前記算出工程において、前記変位の影響が除去された２次元画像を、前記タイヤの周方向と平行に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに特徴量を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、撮像工程で、タイヤを軸線まわりに回転させながら、前記タイヤのトレッド部にスリット光を、その長手方向がタイヤの幅方向に平行となるように照射し、スリット光が照射された領域を含む２次元画像を連続的に撮像する。抽出工程では、撮像された各２次元画像に現れるスリット光の光像のうち、前記トレッド部の接地面の光像である直線状光像以外の光像を除去して、前記直線状光像を抽出する。
【００１６】
除去工程では、抽出された直線状光像を含む２次元画像から、タイヤの回転に起因する前記接地面の変位の影響を除去し、算出工程で、前記変位の影響が除去された直線状光像を含む２次元画像ごとの直線状光像の位置と、全ての２次元画像における直線状光像の平均的な位置との差を、２次元画像ごとの特徴量として算出する。
【００１７】
検出工程では、算出された２次元画像ごとの特徴量と、予め定める閾値とを比較し、特徴量が閾値よりも大きい場合に欠陥があることを検出する。
【００１８】
これにより、スリット光の光像をエリアカメラで撮像するだけで、簡単な構成で欠陥を検出することができる。また、除去工程によって、回転による接地面の変位の影響を除去しているので、タイヤ表面の欠陥を高精度に検出することができる。
【００１９】
また前記除去工程において、フレームごとに、抽出された直線状光像を表す各画素のｘ
座標値の総和を、直線状光像を構成する全画素数で除算して、直線状光像の重心位置のｘ座標値を算出し、横軸をフレーム数とし、縦軸を重心位置のｘ座標値としてプロットした波形データを生成し、生成した波形データに対してフーリエ変換を行う。フーリエ変換によって得られた周波数スペクトルから高周波成分を取り除いて得られた周波数スペクトルに対して逆フーリエ変換を行い、逆フーリエ変換後の重心位置のｘ座標値である変換後重心位置のｘ座標値を求める。前記重心位置のｘ座標値と、前記変換後重心位置のｘ座標値との差分値である偏心成分を前記接地面の変位の影響とする。各フレームにおいて、算出した偏心成分だけｘ方向に平行移動させれば、前記接地面の変位の影響を除去することができる。
【００２０】
また本発明によれば、前記算出工程において、２次元画像を、前記タイヤの周方向と平行に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに特徴量を算出する。ブロックは、タイヤの幅方向の位置を示しているので、欠陥が検出されたブロックに基づいてタイヤ表面の実際の欠陥位置を容易に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】タイヤ表面のスリット光像を撮像する状態を示す概略図である。
【図２】本発明の実施形態である欠陥検出方法を示すフローチャートである。
【図３】スリット光像の抽出手順を示すフローチャートである。
【図４】エリアカメラ４によって撮像された２次元画像の一例を示す図である。
【図５】前処理後の画像を示す図である。
【図６】ラベリングおよびノイズ除去後の画像を示す図である。
【図７】抽出された直線状領域の画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１は、タイヤ表面のスリット光像を撮像する状態を示す概略図である。図１（ａ）に示すように、検査対象となるタイヤ１は、回転テーブル２上に載置され、回転テーブル２を軸線まわりに回転させながら、タイヤ表面にスリット光Ｌを照射する。スリット光は、その長手方向が、タイヤの幅方向に平行となるように照射される。タイヤ１のトレッド部の表面には、周方向に沿って溝が設けられており（トレッドパターン）、スリット光像は、トレッド部の接地面、溝部の内壁面および底面の主に３つの領域の光像からなる。
【００２３】
図１（ｂ）に示すように、スリット光源３から、スリット光Ｌをタイヤ１のトレッド部の接地面に照射し、エリアカメラ４によって、スリット光が照射された領域を含む所定の領域を撮像し、２次元画像データを取得する。このとき、タイヤ１は、回転テーブル２によって回転軸線まわりに回転しており、エリアカメラ４は、連続的にタイヤ１の表面のスリット光像を取得することができる。
【００２４】
本実施形態において、スリット光Ｌは、レーザ光であり、たとえば、波長６５０ｎｍ前後の赤色レーザ、波長５３０ｎｍ前後の緑色レーザ、などを用いることができる。レーザ光の光源としては、たとえばネオアーク株式会社製レーザヘッド（ＤＭＳＨ−６５０５Ｌ、波長６５０ｎｍ、出力３ｍＷ）などを用いることができる。なおスリット光Ｌは、１または複数本照射してもよく、複数本照射する場合は、得られるスリット光像も複数となる。後述の各工程は、１本のスリット光を照射した場合について説明しているが、複数本照射した場合は、スリット光像ごとに同様の処理を行えばよい。
【００２５】
なお、スリット光像を抽出する対象となる２次元画像データは、たとえば、タイヤ表面への外光を遮断して撮像する。遮断の方法は、撮像を行う室内のスリット光源３以外の光源、たとえば室内灯などを全て消灯する。好ましくは窓の無い室内で撮影する。窓がある場合は、暗幕、遮光カーテン、ブラインドなどにより外光を遮断する。また、タイヤ１、回転テーブル２、スリット光源３およびエリアカメラ４を全て暗箱で覆うようにしてもよい。さらには、エリアカメラ４のレンズにスリット光以外の光を透過しないフィルタを装着して撮像してもよい。たとえば、ＶＳ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ社製レッドフィルタ（ＳＶ−Ｒ６０−２７０）などを用いることができる。
【００２６】
タイヤ１のトレッド部の接地面に薄広凸欠陥が存在する場合、凸部分に照射されたスリット光Ｌによるスリット光像は、凸部分の表面形状に沿った像として得られるので、スリット光像のうち、このような薄広凸欠陥による像（欠陥像）を検出できれば、薄広凸欠陥を検出することができる。
【００２７】
ここで、薄広凸欠陥は、欠陥であるので大きさや形は様々であるが、検出すべき欠陥としては、おおよその面積が１００ｍｍ２以上であり、トレッド部の接地面からの高さが０．３ｍｍ以上の凸状部分である。
【００２８】
欠陥像は、スリット光像のうち、トレッド部の接地面の光像である直線状光像からずれた位置に現れるので、直線状光像からのずれ量を特徴量として欠陥を検出する。
【００２９】
本発明の概略手順は、タイヤ表面全周を計測した後、まず、撮像された２次元画像の各フレームにおいて、スリット光像の投影結果を抽出する。抽出された各フレームにおけるスリット光像の代表位置として横座標（以下、Ｘ座標）の平均値を求める。Ｘ座標の平均値はフレームが進むにつれて左右に変位するが、この変位がタイヤの偏心回転に起因するものであるため、変位量に基づいて偏芯成分を除去する。偏芯成分が除去された画像に対して、特徴量を求め、欠陥の検出をする。
【００３０】
図２は、本発明の実施形態である欠陥検出方法を示すフローチャートである。
ステップＳ１を開始するまでに、予め図１に示すような方法で、連続的にスリット光像を含む２次元画像を取得しておく。
【００３１】
ステップＳ１では、撮像された複数の２次元画像データから、スリット光像を抽出する。ステップＳ２では、抽出されたスリット光像から偏心によるぶれである偏心成分を除去する。ステップＳ３では、偏心成分を除去した光像に基づいて特徴量を算出し、ステップＳ４で、算出された特徴量に基づいて薄広凸欠陥を検出する。
【００３２】
以下では、これらの各ステップについて詳細に説明する。
＜ステップＳ１＞スリット光像の抽出
スリット光像の抽出は、欠陥像を検出するために、スリット光像から直線状光像以外の像、すなわち、トレッド部に設けられた溝による光像などを除去し、直線状光像のみを抽出する。図３は、スリット光像の抽出手順を示すフローチャートである。
【００３３】
なお、スリット光のサイズは、本実施形態では、長さが２００ｍｍで幅が３ｍｍである。図４は、エリアカメラ４によって撮像された２次元画像の一例を示す図である。スリット光が照射された部分のみが、光像として撮像されており、他の部分は画像には現れていない。また、３つの曲線状部分は、トレッドパターンの溝によるものであり、太く表れている部分は、トレッド部の接地面に描かれた色線で反射した部分である。
【００３４】
このような溝による光像、反射による光像などを除去して接地面に投影されたスリット光像のみを抽出する。
【００３５】
図３に示すように、ステップＡ１で前処理を行い、ステップＡ２で光像のラベリングおよびノイズの除去を行い、スリット光像の直線状領域のみを抽出する。
【００３６】
［ステップＡ１］前処理
前処理として撮像された２次元画像データを２値化し、さらに膨張処理および収縮処理を施す。２値化する際の閾値は、公知の決定方法で決定することができるが、本実施形態では、判別分析法を用いた。２値化された画像データに対し、膨張処理をｍ回行った後、収縮処理をｍ回行う。たとえばｍ＝３である。ここでは、膨張処理を先に行うことで、撮像されたスリット光像に切れ目があった場合でも切れ目を無くすようにできる。
【００３７】
図５は、前処理後の画像を示す図である。接地面のスリット光像と、接地面以外のスリット光像が、連結または平行して孤立している。また、反射による光像が太くなる部分は、本来光量が弱いため光像としては輝度値が小さく、２値化処理でほぼ除去できるが、スリット光付近のものは輝度値が高いため太くなって前処理でも除去することができない。
【００３８】
以上のように説明した前処理は、１つのフレームについて行う処理であり、撮像した全てのフレームについて前処理を行う。
【００３９】
［ステップＡ２］ラベリングおよびノイズ除去
スリット光像が反射によって太くなる部分と、溝の内壁面および底面のスリット光像が連結した部分は、その領域の光像の太さを算出する。画像全体に対してラベリング処理を施し、各ラベルにてＸ方向に射影処理して、全ラベルの射影像から中央値Ｐｎを算出。ここで、ｎはフレーム番号であり、１つのフレームごとに射影処理と中央値の算出を行う。
【００４０】
まず、下記式（１）に基づき閾値ｔｈｎ，ｄを決定する。閾値ｔｈｎ，ｄを用いて射影像の各行に対する閾値処理を行い、閾値ｔｈｎ，ｄ以上となる行については除去する。この処理により、閾値ｔｈｎ，ｄ以上の太さとなる行を削除することができ、溝の光像など連結によって太くなった部分を除去できる。
【００４１】
続いて、下記式（２）に基づき閾値ｔｈｎ，ｓを決定する。閾値ｔｈｎ，ｄよりも小さい行のうち、閾値ｔｈｎ，ｓ以上となる行については、ｔｈｎ，ｓと同じ値に置き換える。これにより、連結部分ほど太くはないが、反射によってやや太くなった部分について細めることができる。
【００４２】
【数１】
0005443435.tif 000002
【００４３】
ここで、ＣｄとＣＳは予め定める係数である。たとえば、Ｃｄ＝２．５、ＣＳ＝１．２である。
【００４４】
図６は、ラベリングおよびノイズ除去後の画像を示す図である。この段階では、接地面の光像を示す直線状領域と、溝の底面の光像を示す孤立領域とが残っている。
【００４５】
［ステップＡ３］直線状領域の抽出
図６に示したように、孤立領域は、長さは直線状領域に比べて短い直線状であり、接地面の光像である直線状領域とほぼ平行にある。そこで、直線状領域と孤立領域の全ての光像を用いてＨｏｕｇｈ変換を行い、直線を検出する。Ｈｏｕｇｈ変換によって検出された直線のうち上位の直線は、直線状領域を通る可能性が極めて高いので、上位ｋ本（たとえばｋ＝２）の直線を採用し、ｋ本の直線のいずれかが通過するラベルを残し、それ以外のラベルについては、除去することで、孤立領域を除去することができる。図７は、抽出された直線状領域の画像を示す。孤立領域が除去され、直線状領域のみが残った光像が得られた
【００４６】
＜ステップＳ２＞偏心成分の除去
ステップＳ１によるスリット光像の抽出で得られた画像は、２値画像であり、２値画像ｆｉ，ｊは、背景の黒画素をｆ＝０であり、光像を示す白画素はｆ＝１である。ここで、ｉ，ｊは、それぞれ２次元画像における座標値を示す。
【００４７】
偏心成分を除去するために、まずは、各フレームにおける直線状領域の平均Ｘ座標値の変位を波形データとして作成する。各フレームの平均Ｘ座標値ｘｎは、下記式（３）に示すように、抽出された全画素のＸ座標の平均値となる。
【００４８】
【数２】
0005443435.tif 000003
【００４９】
ここで、ｎはフレーム番号を表し、Ｓｎは各フレームにおける抽出された直線状領域の面積（ｆ＝１となる画素の画素数）を示す。また、全体のフレーム数は２のべき乗になるものを用いる。式（３）では、直線状領域の重心位置のｘ座標を算出していることになる。
【００５０】
横軸をフレーム数とし、縦軸を平均Ｘ座標値としてプロットすることにより波形データが得られる。得られた波形データに対してフーリエ変換を行い、周波数スペクトルを求める。得られた周波数スペクトルに対してローパスフィルタにより高周波成分をカットする。高周波成分をカットすることで、偏心成分の影響のみが周波数スペクトルに残る。
【００５１】
高周波成分をカットして得られた周波数スペクトルに対して逆フーリエ変換を行い、高周波カット後の平均Ｘ座標値ｘｎ′得る。下記式（４）に基づいて高周波カット後の平均座標値と高周波カット前の平均座標値との差分を算出し、偏心成分ｄｎを求める。
【００５２】
【数３】
0005443435.tif 000004
【００５３】
求めた偏心成分を除去する方法としては、様々な方法が考えられるが、たとえば撮像された画像に対してｄｎピクセルだけ平行移動させることで偏芯成分の除去を行うことができる。
【００５４】
＜ステップＳ３＞特徴量の算出
特徴量は、１つのフレームを複数のブロックに分割して、ブロックごとに平均Ｘ座標値を求める。ブロックは、スリットに直交する方向に分割したものであり、たとえば１０ｍｍ幅に分割する。
【００５５】
ｎフレーム目のｂ番目ブロックにおけるｘ座標の平均値をＸｎ，ｂとし、これを全フレームで算出する。平均Ｘ座標値Ｘｎ，ｂは、下記式（５）で求めることができる。
【００５６】
【数４】
0005443435.tif 000005
【００５７】
次に全てのフレームにおけるブロックごとの平均Ｘ座標値Ｍｂを求める。平均Ｘ座標値Ｍｂは、下記式（６）に基づき、１つのブロックに対して全てのフレームの平均値を算出することで求められる。
【００５８】
【数５】
0005443435.tif 000006
【００５９】
ここで、Ｎは、フレームの総数であり、全てのフレームにおける１つのブロックの平均Ｘ座標値の和をフレーム総数で割ることで平均Ｘ座標値Ｍｂが得られる。Ｎは、タイヤの大きさや種類などによって適宜選択すればよいが、たとえばタイヤの外周長が２０００ｍｍであれば、欠陥が撮像されるようにフレーム数を１００とすればよい。
【００６０】
特徴量Ｆｎ，ｂは、下記式（７）に示すように、ブロックごとの平均Ｘ座標値Ｘｎ，  ｂと平均Ｘ座標値Ｍｂの差分値として得られる。
【００６１】
【数６】
0005443435.tif 000007
【００６２】
＜ステップＳ４＞欠陥の検出
特徴量Ｆｎ，ｂが閾値αよりも大きいときは、ｎフレームのｂブロックの画像に欠陥が撮像されていると検出することができる。フレームは、タイヤの周方向の位置を示し、ブロックは幅方向の位置を示しているので、欠陥が撮像されたフレームとブロックとがわかれば、実際の欠陥位置がわかる。
【符号の説明】
【００６３】
１  タイヤ
２  回転テーブル
３  スリット光源
４  エリアカメラ
【図１】
0005443435.tif 000008
【図２】
0005443435.tif 000009
【図３】
0005443435.tif 000010
【図４】
0005443435.tif 000011
【図５】
0005443435.tif 000012
【図６】
0005443435.tif 000013
【図７】
0005443435.tif 000014