(57)【要約】３Ｄフィーチャを解析するセンサシステム及び方法である。レーザ源が複数のラインをフィーチャ上に投影し、センサがレーザラインとフィーチャとの交差の画像を受け取る。コントローラが、画像を複数のゾーンに分離し、各ゾーンに対して、ゾーンの画素のグレースケールレベルを解析することにより当該交差ラインの分布順序を推定する。分布順序は「エントロピー」として定量化され、これが使用されて、フィーチャのプロファイルを計算するのに最も適した画像において動的に窓が識別される。
2013531793.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センシング体積にあるフィーチャを解析するセンサシステムであって、
マウント構造と、
前記マウント構造に取り付けられて前記フィーチャ上に複数のレーザラインを投影するべく構成されるレーザ源と、
前記マウント構造に取り付けられて前記レーザラインと前記フィーチャとの交差を撮像するべく構成されるセンサと、
前記センサと通信して画像データを受け取るコントローラと
を含み、
前記画像データは、前記レーザラインと前記フィーチャとの交差に対応するピークを含み、
前記コントローラは、前記ピークのエントロピーに基づいて動的窓を生成するべく構成されるセンサシステム。
【請求項２】
前記コントローラは、前記画像データを複数のゾーンに分離する、請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項３】
前記センサは、行及び列に編成される複数の画像を有し、
前記コントローラは、各ゾーンにある各画素列を加算及び正規化してプロファイルを生成する、請求項２に記載のセンサシステム。
【請求項４】
前記コントローラは、前記プロファイルにおけるピークを識別する、請求項３に記載のセンサシステム。
【請求項５】
前記コントローラは、各ピークの重心を計算する、請求項４に記載のセンサシステム。
【請求項６】
前記コントローラは、各隣接ピーク間の距離を計算する、請求項５に記載のセンサシステム。
【請求項７】
前記コントローラは、各隣接ピーク間の距離に基づいてゾーンエントロピーを計算する、請求項６に記載のセンサシステム。
【請求項８】
前記コントローラは、各隣接ピーク間の距離と各隣接ピーク間の平均距離との差分に基づいてゾーンエントロピーを計算する、請求項７に記載のセンサシステム。
【請求項９】
前記コントローラは、各隣接ピーク間の距離と各隣接ピーク間の平均距離との差分の二乗和に基づいて前記ゾーンエントロピーを計算する、請求項８に記載のセンサシステム。
【請求項１０】
前記和は、前記ゾーンにおけるピークの総数に基づいて正規化される、請求項９に記載のセンサシステム。
【請求項１１】
前記コントローラは、
【数１】
2013531793.tif 000004
という関係に基づいて前記エントロピーを計算し、
Ｃｉはピーク位置、Ｃｉ＋１はＣｉに隣接するピーク位置、ＣＡｖｇは隣接ピーク間の平均距離、及びＮは識別されたピークの数である、請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項１２】
前記コントローラは、前記エントロピーを利用して、前記レーザラインと前記フィーチャとの交差に対応する標的ゾーンを生成する、請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項１３】
前記コントローラは、前記標的ゾーンにあるラインの位置を識別し、及び、各レーザラインの上端点及び下端点を見つけるべく各レーザラインを追跡する、請求項１２に記載のセンサシステム。
【請求項１４】
前記コントローラは、各レーザラインを追跡する場合に追跡窓を利用してノイズをフィルタリングし、
前記追跡窓は、前記レーザラインの先の位置測定に基づいて調整する、請求項１３に記載のセンサシステム。
【請求項１５】
センシング体積にあるフィーチャを解析する方法であって、
前記センサシステムは、
センサから画像データを受け取ることであって、前記画像データはレーザラインと前記フィーチャとの交差に対応するピークを含むことと、
コントローラを使用して前記ピークのエントロピーに基づく動的窓を生成することと
を含む方法。
【請求項１６】
前記コントローラは、前記画像データを複数のゾーンに分離し、
前記センサは、行及び列に編成される複数の画像を有し、
前記コントローラは、各ゾーンにある各画素列を加算及び正規化してプロファイルを生成する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記コントローラは、前記プロファイルにあるピークを識別し、及び各隣接ピーク間の距離を計算する、請求項１６に記載のセンサシステム。
【請求項１８】
前記コントローラは、各隣接ピーク間の距離と各隣接ピーク間の平均距離との差分の二乗和に基づいて前記ゾーンエントロピーを計算する、請求項１７に記載のセンサシステム。
【請求項１９】
前記コントローラは、
【数２】
2013531793.tif 000005
という関係に基づいて前記エントロピーを計算し、
Ｃｉはピーク位置、Ｃｉ＋１はＣｉに隣接するピーク位置、ＣＡｖｇは隣接ピーク間の平均距離、及びＮは識別されたピークの数である、請求項１５に記載のセンサシステム。
【請求項２０】
前記コントローラは、前記エントロピーを利用して前記レーザラインと前記フィーチャとの交差に対応する標的ゾーンを生成し、及び前記標的ゾーンにあるラインの位置を識別し、
前記コントローラは、各レーザラインの上端点及び下端点を見つけるべく各レーザラインを追跡し、
前記コントローラは、各レーザラインを追跡する場合に追跡窓を利用してノイズをフィルタリングし、及び前記追跡窓を、前記レーザラインの先の位置測定に基づいて調整する、請求項１５に記載のセンサシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は一般に、フィーチャの位置及び配向を決定するシステム及び方法に関する。
【０００２】
優先権の主張
本願は、２０１０年６月９日出願の米国出願第１２／７９７，０８３号の優先権を主張する国際出願である。その全体が、本明細書に参照として組み入れられる。
【背景技術】
【０００３】
３Ｄ点群データの利用可能性により、絶対計測学システムが可能となっている。３Ｄデータを取得する様々なモダリティが存在する。普及している商業的な方法のいくつかに、レーザスキャン法及びモアレ縞法がある。これら２つの方法は、所定条件において信頼性のあるデータをもたらす。レーザスキャンは典型的に、３Ｄデータを与えるモーションデバイスに依存する。モーションが測定のサイクル時間を増加させ得るので、多くのアプリケーションにとっては実用的でない。モアレ縞法は、較正して３Ｄデータを得るべく写真測量標的に依存する。写真測量法は、３Ｄデータを得るべく、サンプル部分の頂部にマウントされたいくつかの標的に依存するが、センサ又は部分の並進移動なしで点群情報をもたらす。しかしながら、これらの方法は、絶対深度を求めるべく複数の画像が必要となり得る。また、較正が広範囲にわたる。加えて、表面の不連続性がセンシング上の問題をもたらし得る。加えて、多くの３Ｄアプリケーションにおいて複雑な画像が提示される場合が多い。ノイズ又は不要な画像データをフィルタリングにより除外することが、被調査フィーチャに対応する画像データを識別するのに役立ち得る。
【０００４】
上述に鑑み、改善されたセンサシステムが必要とされている。
【発明の概要】
【０００５】
上述の必要を満たすのと同時に、関連技術の列挙される欠点及び他の制限を克服するべく、本願は、センシング体積のフィーチャを解析するための様々なセンサシステムの実施例を与える。加えて、被調査フィーチャに対応する画像データに対して動的に窓設定するシステム及び方法を与える。フィーチャとは、タイヤ、シートメタル部分等の被調査表面である。本願は、車輪アラインメントアプリケーションに関するシステムを詳細に述べるが、当該システム及びプロセスが他のアプリケーションにも使用できることは明らかである。
【０００６】
本システムは、マウント構造、レーザ源、センサ、及びコントローラを含む。レーザ源は、マウント構造に取り付けられて、例えば複数のレーザラインとしてフィーチャ上にレーザ光を投影するべく構成される。センサは、マウント構造に取り付けられて、レーザラインとフィーチャとの交差を撮像するべく構成される。コントローラは、画像データを受け取るべくセンサと通信する。画像データは、レーザラインとフィーチャとの交差に対応するピークを含み、コントローラは、当該ピークのエントロピーに基づいて動的窓を生成するべく構成される。
【０００７】
本願のさらなる目的、特徴、及び利点が、本明細書に添付されかつこれの一部を形成する図面及び特許請求の範囲を参照して以下の記載を検討した後、当業者にとって容易に明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本願の一実施例に係るセンサシステムを例示するブロック図である。
【図２】構造化光プロジェクタを含むセンサシステムを例示するブロック図である。
【図３】レーザ源及びセンサの光学要素を例示するセンサシステムのブロック図である。
【図４】モアレ縞プロジェクタを含むセンサシステムを例示するブロック図である。
【図５】デュアルセンサ構成を含むセンサシステムを例示するブロック図である。
【図６】開示のセンサ実装を有する、フィーチャを測定するシステムの一実施例を例示するブロック図である。
【図７】開示のセンサ実装を有する、車輪アラインメントを測定するシステムの一実施例を例示するブロック図である。
【図８】図５のセンサ実装を有する、車輪アラインメントを測定するシステムの一実施例の側面図である。
【図９】車輪アラインメントを測定するシステムの一実施例に対する、タイヤ上に投影されるレーザパターンの正面図である。
【図１０】車輪アラインメントを測定するシステムの一実施例に対する、タイヤ上に投影されるレーザパターンの正面図である。
【図１１】車輪アラインメントを測定するシステムの一実施例に対する、タイヤ上に投影される様々なレーザパターン実装を例示する正面図である。
【図１２】窓調整の動的画像処理方法を例示するフローチャートである。
【図１３】レーザラインの動的識別方法を例示するフローチャートである。
【図１４】本願におけるコントローラ、プロセッサ、又はモジュールの一つの実装を例示するシステムのブロック図である。
【図１５】センサシステムのためのマウント構造の上面図である。
【図１６】画像データにおけるラインを識別する方法のフローチャートである。
【図１７】グレースケール画像データのグラフィック表現である。
【図１８】例示を目的とするエッジ強調形式での画像データのグラフィック表現である。
【図１９】ゾーン窓を有する画像データのグラフィック表現である。
【図２０】ゾーン窓の処理を例示する画像データのグラフィック表現である。
【図２１】加算されかつ正規化されたゾーンデータのプロファイルのグラフィック表現である。
【図２２】加算されかつ正規化されたゾーンデータのプロファイルのグラフィック表現である。
【図２３】加算されかつ正規化されたゾーンデータのプロファイルのグラフィック表現である。
【図２４】加算されかつ正規化されたゾーンデータの処理のグラフィック表現である。
【図２５】各ゾーンに対するエントロピー値のグラフである。
【図２６】標的ゾーン及び追跡窓を例示する画像データのグラフィック表現である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
ここで図１を参照すると、本願の原理のいくつかを具体化するシステムが例示されて１０で付番される。システム１０は、センサ１２、第１レーザ源１４、第２レーザ源１６、及びマウント構造１８を含む。
【００１０】
センサ１２はカメラを含み、かつ、受光光学機器及びＣＣＤ又はＣＭＯＳアレイのような検出器を含むことができる。したがって、センサ１２は、カメラから外方に投影する視野と、当該センサの受光光学機器により画定される焦点範囲を有する。視野及び焦点深度は、センサ１２のセンシング体積を画定する。第１レーザ源１４は、物体に一以上のレーザラインを投影する。一を超えるレーザラインが第１レーザ源１４から投影される場合、当該ラインは互いに平行となる。加えて、当該レーザラインは互いに対して等間隔となり得る。第１レーザ源１４はセンサに対し、レーザラインが、センシング体積を画定する視野と交差する角度で配向される。一構成において、レーザラインは、中心レーザラインがセンシング体積の中心と交差するように投影される。代替的に、レーザラインが偶数個の場合、中間の２つのレーザラインは、センシング体積の中心からほぼ等距離とされる。
【００１１】
センサ１２及び第１レーザ源１４は双方ともマウント構造１８に取り付けられる。マウント構造１８は光学的ベンチ、チューブ等の剛性形態である。マウント構造１８は、センサ１２と第１レーザ源１４との関係が広い温度範囲にわたって一定に維持されるように、低膨張係数の材料から作られる。代替的に、マウント構造１８は、マウント構造材料の膨張を補償するべく所定数の温度センサを含む。マウント構造１８は、鋼、インバー、アルミニウム等の工業材料を含むがこれらに限られない所定数の材料から形成される。例えば、マウント構造１８は、Ｉ字チューブ（図１５に参照番号１５１０で示される）である。このため、マウント構造１８は、受動的熱管理性及び線形応答性の双方を与える。ヒステリシスのない線形応答性により、正確な能動的熱補償が可能となる。
【００１２】
センサ１２及び第１レーザ源１４は、互いに対してファクトリーアラインメントがとられる。例えば、センサ１２及び第１レーザ源１４は、センサ１２及び第１レーザ源１４のアラインメント及び／又は相対的位置を制御する様々な固定具を使用してマウント構造１８にマウントされる。加えて、センサ１２及び第１レーザ源１４は、例えばマウント構造１８を介して、高精度ステージにマウントされる。高精度ステージは、既知の標的を含む。既知の標的は、高精度ステージによってセンシング体積を通り抜けるように動かされる。その結果、当該標的のセンシング位置間の関係を当該センサ体積にわたって較正することができる。当該較正は、センサパラメータ、レーザ源パラメータ等を含む様々なセンサシステムモデルパラメータとして当該センサに格納することができる。
【００１３】
較正に基づいて、センサ１２と第１レーザ源１４との関係が既知となり、三角測量が使用されてセンサ１２から、レーザラインがセンシング体積のフィーチャと交差する位置までの距離が決定される。このため、センサ１２の配向又は位置決めにもかかわらず、ファクトリー較正に基づいて、センサ１２に対するフィーチャの位置を決定することができる。さらに、主座標空間に対する各センサの位置及び配向を決定することにより、多くのセンサを含むシステムを形成することができる。これは、レーザ追跡器又は経緯儀を使用してセンサの位置及び配向を直接的に決定することにより、又は当該デバイスを使用してセンシング体積内の標的の位置及び配向を決定し、その後センサ座標空間と主座標空間との間の変換を決定することにより、大きなシステムに対しても行うことができる。
【００１４】
第２レーザ源１６も設けることができる。第２レーザ源１６は、構造化光プロジェクタ又はモアレ縞プロジェクタのようなレーザプロジェクタである。第２レーザ源１６もマウント構造１８にマウントされるか、代替的にはマウント構造１８とは独立してマウントされる。第２レーザ源１６がマウント構造１８にマウントされる場合、第２光源の位置及び配向は、第１レーザ源１４と同様にファクトリー較正される。しかしながら、部分又は当該部分が測定される機械設備の幾何形状が、第２レーザ源１６が有効にマウント構造１８にマウントされることを制限する所定の環境的制約を呈することが多い。このシナリオにおいては、既知の標的がセンシング体積内に位置決めされて、当該既知の標的のセンサに対する位置を、当該センサによるレーザラインの三角測量に基づいて決定することができる。例えば、レーザラインが平坦表面上に投影されて、当該表面の位置及び配向を、当該センサの視野内にあるレーザ縞の位置に基づいて決定することができる。第２セットのラインがその後、当該平面上に投影されて、第２レーザ源の配向及び位置を、当該表面上の投影されたラインパターンに基づいて決定することができる。例えば、当該表面上に形成されるライン縞のアレイの間隔及び角度は、第１レーザ源１４からのレーザ縞と交差する。当該レーザ縞と第２レーザ源１６からのパターンとの交差点は、第２レーザ源１６の位置及び配向を決定するべく使用することができる。
【００１５】
したがって、第２レーザ源１６は、図２に示される構造化光プロジェクタとなり得る。上述のように、検出器１２は第１レーザ源１４に関して較正される。このため、これら２つのコンポーネントは、三角測量原理を使用して一緒に動作する。第１レーザ源１４すなわちレーザラインと、センサの光軸との角度は、表面２０上のフィーチャの距離及び位置を決定するべく使用される。加えて、第２レーザ源１６は、一シリーズのラインを表面２０上に投影する。第２レーザ源１６からの一シリーズのライン２１は、第１レーザ源１４からの単数又は複数のラインと直交して配向される。第１レーザ源１４からの単数又は複数のラインの交差は、第２レーザ源１６からの当該表面上の一シリーズのライン２１の表面位置を決定するべく使用される。第１レーザ源１４からのライン２２は、第２レーザ源１６からの投影パターンのための基準として機能する。当該表面はその後、カメラ／光学機器モデルを使用してモデル化される。カメラ／光学機器モデルは、ひとたびセンサが最終的に、センサからの所定数の距離に平坦表面を使用してマウントされると、少しの視野較正画像を撮像することに基づいて生成することができる。したがって、第２レーザ源１６は、センサ１２及び第１レーザプロジェクタ１４とは別個にマウントされて、上述のように視野較正を受けることができる。
【００１６】
図１のセンサシステムの仕組みが図３に関してさらに説明される。構造化光パターンのキーストーン効果により、当該測定の深度感受性が増加する。したがって、第２レーザ源１６の投影角度（シータ）は、センサ１２の受光角度（ファイ）と異なるように設計する必要がある。例えば、投影角度は受光角度とは１０から１５度異なり得る。キーストーン効果を促すべく、レーザプロジェクタ１６の投影光学系２４は２つのレンズ２６、２８を含む。付加的レンズ２８は、受光光学機器３０と投影光学系２４との間の倍率を変えるべく使用される。具体的には、投影光学系２４は、センシング体積内における受光光学機器３０の倍率の１．５から３倍である。他の比率も使用することができるが、これは特に、多くの工業アプリケーションにとって利点を与える。
【００１７】
第１及び第２レーザ源１４、１６並びに検出器３１はそれぞれ、センサコントローラ２９と通信し得る。センサコントローラ２９は、各レーザ源１４、１６の時間及び強度を独立して制御することができる。加えて、センサコントローラ２９は、検出器３０の取得及び積分時間を制御する。センサコントローラ２９は、第１レーザ源１４からの第１セットのレーザラインと第２レーザ源１６からの第２セットのレーザラインとを交互に投影することができる。加えて、検出器３１は、第１及び第２レーザ源１４、１６の投影が同期されて、第１画像における第１レーザ源１４からの第１セットのレーザライン及び第２画像における第２レーザ源１６からの第２セットのレーザラインをキャプチャすることができる。
【００１８】
第２レーザ源１６はまた、図４のシステム４１０に例示されるモアレ縞プロジェクタであり得る。モアレ縞プロジェクタは、２つの波長のレーザビームを放射することができる。当該ビームは干渉することにより、表面２０上にモアレ縞パターン３２を投影する。モアレ縞パターン３２は、縞パターンの各リングが第２レーザ源１６からの異なる距離に一致する地形図のようなものである。モアレ縞パターン１６は、正弦曲線プロファイルを有する傾向がある明リング３８及び暗リング４０の交互リングを含む。ここでもまた、ライン２２は、各リングの距離に対する基準として機能する。
【００１９】
センサシステムの他実施例を図５に例示する。センサシステム５１０は、第１センサ５１１、第２センサ５１２、及びレーザ源５１４を含む。第１センサ５１１及び第２センサ５１２はマウント構造５１８に取り付けられる。第１センサ５１１及び第２センサ５１２は、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ、又は、上記実施例のセンサに関して記載されたセンサコントローラのような他の特徴を含む同様のセンサである。レーザ源５１４もマウント構造５１８に取り付けられ、レーザパターン５３４を物体上に投影するべく構成される。レーザパターンは、上述のパターンのいずれかであり得るか、又は、詳しくは、第１センサ５１１及び第２センサ５１２のそれぞれに対して事前較正された一シリーズのラインを含み得る。事前較正は、上記実施例に対して記載されたファクトリー較正であり得る。
【００２０】
センサシステム５１０は、レーザ源５１４の光軸５３２に対して実質的に垂直であるセンサ軸５２０を有する。第１センサ５１１は、センサ軸５２０に対する角度が第２センサ５１２よりもわずかに小さく配向される。例えば、第１センサ５１１は、センサ軸５２０に対して１７°の角度に配向される光軸５２４を有する。さらに、例えば、第２センサ５１２は、センサ軸５２０に対して２２°の角度に配向される光軸５２８を有する。このため、第１センサ５１１は、参照番号５２６により示される視野を有する。当該視野は、レーザ投影５３４と交差してセンシング体積５２１を形成する。レーザ投影５３４の軸は、センサ軸５２０に対して直交し、センサの光軸５２８及び５２４と平面をなす。同様に、第２センサ５１２は、レーザ投影５３４と交差して第２センシング体積５２２を形成する視野５３０を有する。第１及び第２センサ５１１及び５１２は、第１センシング体積５２１及び第２センシング体積５２２が連続センシング体積５２３を形成するように配向される。
【００２１】
第１センシング体積５２１は、第２センシング体積５２２とわずかに重なって連続センシング体積５２３を形成する。センシング体積５２１はマウント構造及びセンシング体積５２２に近接し、センシング体積５２１のほとんどはセンシング体積５２２と重ならない。同様に、センシング体積５２２のほとんどはセンシング体積５２１と重ならない。例示を簡便にするべく、センシング体積は正方形として示される。しかしながら、第１センシング体積５２１及び第２センシング体積５２２が、第１視野５２６とレーザ投影５３４との交差及び第２視野５３０とレーザ投影５３４との交差それぞれにより形成される実際の３Ｄ形状を有することは明らかである。この形状はもちろん、センサ又はプロジェクタに対する距離が増加すると膨張し、光学系の効果に基づいて湾曲した外側領域を有し得る。このため、第１センサ５１１及び第２センサ５１２が一緒に動作することにより、解析され得る被写界深度が大きく増加する一方、ほとんどのアプリケーションに対して十分な解像度が得られる。さらに、上記実施例と同様に、第２レーザ源もまた、第１及び第２センシング体積５２１、５２２と交差するレーザパターンを投影するべく設けられかつ配向されることも明らかである。上述のように、第２レーザ源は、マウント構造に取り付けられても独立してマウントされてもよい。
【００２２】
図６において、センサ６１４のアレイを含む測定システム６１０が与えられる。各センサ６１４は、センサシステム１０、４１０、又は５１０に対応し、上述したこれらの任意の変形又は組み合わせを含む。システム６１０は、コントローラ６１６及び少なくとも一つのセンサ６１４を含む。所定数のセンサ６１４が車体又はフレーム６１２まわりに配置され、所定数の特定位置における幾何学的寸法偏差を測定する。代替的に、センサ６１４が車体６１２沿いの複数のフィーチャを測定することができるように、モーションデバイスとともに単数のセンサが使用される。例えば、センサ６１４は、車体６１２上の様々な位置にある所定数のフィーチャを測定するべく操作され得るロボットアームに取り付けられる。
【００２３】
センサ６１４は、測定された各フィーチャのデータセットを与えるべくコントローラ６１６と電気通信する。センサ６１４は、画像データを解析し及び、例えばフィーチャの位置及び配向を示すような、フィーチャデータを生成するオンボードプロセッサを含み得る。フィーチャデータはコントローラ６１６に通信される。センサ６１４は、イーサネット（登録商標）を含むがこれに限られない所定数の有線又は無線通信プロトコルを介してコントローラ６１６と通信する。コントローラ６１６は、当該データを解析するべく構成されるマイクロプロセッサを含む。加えて、コントローラ６１６は、センサ６１４からの測定に基づいて警告を生成するべくアラームシステム６１８と通信する。アラームシステム６１８は、点滅光のような視覚インジケータ、サイレンのような聴覚インジケータ、又は双方を含む。加えて、アラームシステム６１８は、電子メール、電話メッセージ、ページャメッセージ、又は同様の警告を送信するべく構成される通信システムを含む。
【００２４】
ここで図７を参照すると、車両の車輪アラインメント調査を目的とする調査システム７１０が設けられる。このため、調査システム７１０は２つのセンサシステム７１２を含む。センサシステム７１２は、センサシステム１０、４１０、又は５１０のいずれかに対応し、これらの上記実施例に記載された変形又は組み合わせを含む。しかしながら、例示を目的として、システム７１０が、図５に示されるセンサシステム５１０の実装に関連してさらに記載される。このため、調査システム７１０は、タイヤ７２８の左側上にレーザパターン７２６を投影する左センサ７１４を含む。同様に、調査７１０は、タイヤ７２８の右側壁上に第２レーザパターン７２４を投影する右センサ７１６を含む。したがって、左センサ７１４及び右センサ７１６は、タイヤの左側壁及びタイヤ７２８の右側壁双方の位置及び配向を決定し、タイヤ７２８の全体的な位置及び配向を決定する。
【００２５】
システム７１０は、当該車両の各タイヤに対して繰り返される。したがって、当該車両の各車輪に対するトー、キャンバー、ピッチ等のような測定を含む車輪アラインメント計算を行うことができる。センサシステム７１２は、通信リンク７２０を介してコントローラ７２２と通信する。通信リンク７２０は、シリアル通信、イーサネット等の通信媒体を含む有線又は無線通信を含む。コントローラ７２２は、車輪アラインメント測定を行うべく、プロセッサ、メモリ、ディスプレイを含み得る。加えて、コントローラ７２２は、他のタイヤを測定する他のセンサシステム７１２、又は当該車両の他の車輪のアラインメントを調査するべく構成される他のコントローラと通信し得る。
【００２６】
ここで図８を参照すると、システム８１０の側面図が与えられ、図５に記載されるデュアルセンサシステムを実装する、図７におけるシステムの一実施例が例示される。センサシステム８１２は、第１センサ８１１、第２センサ８１２、及びレーザ源８１４を含む。第１センサ８１１、第２センサ８１２、及びレーザ源８１４のそれぞれはマウント構造８１８に取り付けられる。第１及び第２センサ８１１、８１２それぞれの視野は、レーザ源８１４のレーザ投影８３４と交差し、第１及び第２センシング体積８２１、８２２を形成する。さらに、第１センシング体積８２１及び第２センシング体積８２２が重なって連続システムセンシング体積８２３を形成する。図５を参照して上述したように、連続センシング体積８２３が、センサシステム７１２と車輪７２８との間のセンシング範囲を増加させる。
【００２７】
矢印８４０により示されるこの増加したセンシング範囲が、多数のタイヤモデル及びホイールベース車両並びに車輪アラインメント調査中の大きなステアリング角度変化の収容を許容する。さらに、レーザ源８１４は、第１センシング体積８２１を通り抜ける第１センサ８１１及び第２センシング体積８２２を通り抜ける第２センサ８１２双方の受光光学機器に対する倍率の１．５から３倍を与える光学機器を含む。
【００２８】
ここで図９を参照すると、投影されたレーザパターンの一実施例を例示するタイヤの正面図が与えられる。この実施例において、左センサ７１４はレーザパターン９１０を投影する。レーザパターン９１０は、タイヤ７２８の左手側壁上に一シリーズの平行ラインを含む。同様に、右センサ７１６はパターン９１２を投影する。パターン９１２は、タイヤ７２８の右手側壁上に一シリーズの平行ラインを含む。当該パターンは、第１セットのライン９１４及び第２セットのライン９１６を含む。第１セットのライン９１４は平行であり、連続する各ライン間が等間隔である。同様に、第２セットのライン９１６は、各連続ラインが等間隔である一セットの平行ラインを含む。さらに、第２セットのライン９１６の間隔は、第１セットのライン９１４に設けられる間隔と同じであり得る。
【００２９】
ここで図１０を参照すると、第１及び第２セットのライン９１４及び９１６が詳細に記載される。第１セットのライン９１４は、第１ライン１０１２、第２ライン１０１４、第３ライン１０１６、及び第４ライン１０１８を含む。さらに、第２セットのラインは、第５ライン１０２０、第６ライン１０２２、第７ライン１０２４、及び第８ライン１０２６を含む。当該ラインは、参照番号１０３２により示されるように等間隔である。しかしながら、第４ライン１０１８と第５ライン１０２０との間の距離は、大きな間隔１０３０をライン識別として含む。間隔１０３０は、例えば、他のライン間の間隔の２倍である。これは、レーザライン投影源の回折格子を、当該回折格子の中間の２つのラインがエッチングされずに充填されることで光を透過しないように修正することによって、容易かつ有効に達成することができる。パターン内の特定のライン番号を識別するべく、付加的間隔１０３０を使用することができる。
【００３０】
第１センサの第１センシング体積８２１及び第２センサの第２センシング体積８２２は、ダブル間隔１０３０を第１センサ及び第２センサそれぞれが検出することができるような重なり領域１０１０を有する。したがって、重なり１０１０は、第１センシング体積８２１における第４ライン１０１８及び第２センシング体積８２２における第５ライン１０２０を示す程度に十分大きい。しかしながら、容易に理解できるように、当該アレイのラインは８つのラインを含む。このため、第４ライン１０１８及び第５ライン１０２０は当該パターンの中間にある２つのラインを代表する。間隔の変化を使用することは、ラインパターンを符号化し、システムが当該中間にある２つのラインを識別できるようにする。これにより、各センシング体積内の各ラインを識別することができる。各ラインを識別した後、物体、この場合は車輪７２８、の位置間の関係を、センサモデル及び所定の較正パラメータを使用して決定することができる。センサモデルは、検出器と当該センサの光学パラメータとを説明するカメラモデル、並びにレーザパターン及び投影物体を説明するレーザ源モデルを含み得る。さらに、センサモデル及びレーザ源モデルは、物体上の３Ｄ点群データを与える所定の較正パラメータによってリンクさせることができる。
【００３１】
ここで図１１を参照すると、パターン９１２にある各ラインを識別する付加的実施例が与えられる。一実施例において、第２レーザライン１１１０は、第２レーザプロジェクタからの一シリーズのレーザラインと直交して設けられる。代替的に、十字線のような特有のシンボル１１１２を、当該一シリーズのラインに加えて設けることができる。これは、当該シリーズの各ラインを空間関係に基づいて識別するべく使用することができる。他の代替例において、中間の２つのラインはそれぞれ、十字目盛りのようなマーク１１１４、１１１６を有し得る。ここで、第１セットのライン９１４上の十字目盛り１１１４は一側上に、第２セットのライン９１６上の十字目盛り１１１６は対向側上に存在する。このため、各十字目盛りは区別可能であって、当該シリーズのラインにある各ラインを空間関係に基づいて識別するべく使用することができる。さらなる他の代替例において、当該ライン間の間隔を変えることができる。その結果、当該連続ラインの一以上の間の変えられた間隔関係に基づいて各ラインの番号を識別することができる。一例において、ダブルライン１１１８を設けることができる。当該２つのラインは、一緒に近くに設けられて当該シリーズのラインにおける一のラインを固有に識別し、その後、他のラインがそれぞれ、連続する空間関係によって識別される。さらに、他の様々な特有マーク、又はライン間隔、ライン太さ、若しくはライン配向を含む、当該シリーズの連続ラインを符号化する他の識別上の特徴が与えられる。
【００３２】
ここで図１２を参照すると、動的画像処理窓の調整方法が与えられる。方法１２００はブロック１２１０で開始される。ブロック１２１０において、レーザ源がフィーチャ上にパターンを投影し、当該フィーチャを交差するパターンの画像が取得される。一実装において、当該パターンは、図９における平行ライン９１２である。ブロック１２１２において、当該画像からレーザ信号画素が抽出される。このため、当該ライン沿いの各画素が、ライン強度プロファイルに変換される。このため、当該シリーズのレーザラインと実質的に直交する基準ラインが画定され、時間オフセットとともに取得される。カメラ及び／又はレーザ投影モデルによるセンサ及びレーザ投影の歪みを修正した後に基準ラインに対して直交する強度値を加えることによって、レーザラインプロファイルが決定される。ブロック１２１４において、当該レーザプロファイルにおいて高いポイントが識別される。ブロック１２１６により示されるように、当該プロファイルにおける高いポイントに基づいて、処理ゾーンが計算される。最終的に、処理ゾーンが適用されて３Ｄ点群データが、一般的な三角測量原理に基づいて抽出される。
【００３３】
図１３を参照すると、レーザラインの動的識別及び割り当ての方法が与えられる。方法１３００はブロック１３１０で開始される。ブロック１３１０において、レーザがフィーチャ上に投影されて画像が取得される。ブロック１３１２において、レーザ信号画素が抽出される。ブロック１３１４により示されるように、レーザラインにおけるマーカゾーンが識別される。レーザラインデータが基準ライン上に投影され、当該レーザライン上のノードポイントを識別するべく、積分された投影値に対してしきい値が適用される。その後、基準ライン沿いのノードポイントが抽出される。基準ラインは、被測定物体上の平均位置を表し得る。その後、ライン番号を識別するべく、ノード間の間隔が使用される。一例において、付番が中心から開始される。当該中心においては、その直近に隣接する間隔に対して大きな間隔を有する。ブロック１３１６において、マーカゾーンに基づいてレーザライン番号が割り当てられる。
【００３４】
このため、図１２及び１３に示される方法が単数プロセスにおいて一緒に利用されることが理解される。例えば、マーカゾーンが識別され１３１４、レーザライン番号が割り当てられ１３１６、これらの間にステップ１２１６が入り点群データが抽出される。さらに、上記方法は、センサコントローラが行うことができる。このため、点群データが当該センサから当該システムコントローラまで送信され得る。代替的に、当該方法を実装するべくシステムコントローラを利用することができる。
【００３５】
図１５を参照すると、マウント構造１８はＩ字チューブ１５１０であり得る。Ｉ字チューブは、Ｉ字ビーム１５１４を有するチューブ部分１５１２を含む。壁１５１６がＩ字ビーム１５１４を超えて延び、凹部１５２０を形成する。レーザ源及び検出器が、凹部１５２０においてＩ字ビーム１５１４に対してマウントされる。加えて、Ｉ字チューブは、熱放散を増加させるべく冷却フィン１５１８を含む。Ｉ字チューブ１５１０は、所定数の材料から形成される。当該材料は、鋼、インバー、アルミニウム等の工業材料を含むがこれらに限られない。Ｉ字チューブ１５１０は、Ｉ字チューブ材料の膨張を補償するべく所定数の温度センサを含む。このため、Ｉ字チューブ１５１０は、受動的熱管理及び線形応答の双方を与える。チューブ形状及びＩ字ビームが、当該チューブの長さ沿い以外の方向の膨張を制限する。ヒステリシスなしの線形応答により、正確な能動的熱補償が可能となる。
【００３６】
図１６を参照すると、一部分に投影されるレーザラインを識別するべく方法１６００が与えられる。当該部分のタイプは、例えば、車輪、シートメタル等の表面のように、アプリケーションに基づいて変わる。ブロック１６１０において、カメラのようなセンサによって画像データがキャプチャされる。カメラは、被調査部分に投影されるレーザラインの画像を受け取るべく構成される。カメラは、行及び列に編成される複数画素を含み、例えば、上述のセンサシステムのいずれか一つのセンサとして構成することができる。図１７において参照番号１７００として、車輪上に投影されたラインのグレースケール画像データの例示が与えられる。ブロック１６１０からの画像データがコントローラに与えられ、ブロック１６１８に示されるように標的領域が識別される。ブロック１６２０において、例えば、様々な平滑化アルゴリズム又はエッジ強調アルゴリズムのような周知の画像処理アルゴリズムを使用して、画像がクリーンアップ及び強調される。ブロック１６２２において、画像が複数の水平ゾーンに分割される。ゾーンの数は、様々なアプリケーションに対して異なり得る。
【００３７】
図１７における画像データをより理解するべく、図１８にエッジ強調画像を与える。図１８により、当該画像の様々なフィーチャが、例示を目的として容易に表示できる。しかしながら、与えられた例示のアルゴリズムの目的上、上記プロセスは、図１７に示されるグレースケール値を使用して実装される。もちろん、エッジ強調画像、平滑化画像、又は、エッジ強調法と平滑化法との組み合わせにより強調された画像に対し、同じアルゴリズムを実行することができる。タイヤ上に投影されるレーザラインのセットは、一般に参照番号１８１０によって示される。レーザラインのセットは、参照番号１８１１によってそれぞれが示される複数のレーザラインを含む。レーザラインは、本明細書に記載の他実施例に関して上述した様々な構成と整合する。
【００３８】
加えて、当該画像データには、様々な他のノイズ及び反射も表れ得る。ノイズ又は反射のいくつかは、視野内にある他物体から反射されるレーザラインによって又は他の照明源に基づいてもたらされる。例えば、参照番号１８１４により示される反射は、タイヤ表面ではなく車輪リム構造に投影されるレーザラインによりもたらされる様々な反射である。同様に、参照番号１８１２は、フェンダー又は車輪ハウジングのような他物体からのレーザラインの反射を示す。これらは、アルゴリズムもまた、参照番号１８１１により示されるような、タイヤ表面上に投影されるレーザラインを識別する際に無視する必要がある。この実施例において、レーザラインは第１セット１８１６及び第２セット１８１８に分けられる。第１セット１８１６と第２セット１８１８との間にはギャップ１８２０が存在する。
【００３９】
図１９は、７つの水平ゾーン１９１０、１９１２、１９１４、１９１６、１９２０、１９２２、及び１９２４に分割された画像を例示する。ゾーンの数及びサイズはアプリケーションに応じて変わり得る。ゾーンの数及びサイズを決定する際、視野のサイズ及びライン投影の長さのような因子が考慮される。再び図１６を参照すると、各ゾーンがブロック１６２４に示されるように処理される。ブロック１６２６において、当該ゾーン内にある各画素に対するグレースケール値が、ブロック１６２６により示されるように当該列について加算及び正規化される。ブロック１６２６における列グレーレベルを加算及び正規化するプロセスは、図２０を参照して良好に理解することができる。
【００４０】
図２０において、ゾーン１９１４が例示される。ライン２０１０により示されるように、画素が各列において垂直方向に加算される。これにより、当該ゾーン内に包含される当該列についての各画素に対し、グレースケール値の和が得られる。当該和はその後、例えば、グレースケール値を当該ゾーンの各列にある画素数で割ることによって正規化される。この値はその後、各列に対して計算される。当該列は例えば、図２１に示されるプロファイルを与える。図２１において、プロファイル２１１０は、ゾーン１９１４にある各列に対して生成される正規化グレースケール値を例示する。プロファイルにおける様々なピークは、画像データにおけるレーザラインに対応する。例えば、レーザライン２０１２はピーク２１１２に対応する。同様に、レーザライン２０１４はピーク２１１４に対応し、レーザライン２０１６はピーク２１１６に対応し、及びレーザライン２０１８はピーク２１１８に対応する。さらに、第１セットのラインを第２セットのラインから識別するマーカとして機能するギャップ１８２０は、ピーク間の間隔にあるギャップ２１２０に対応する。当該間隔は、各セットのレーザラインに対応する各セットのピークを識別するべく使用することができる。例示を目的として、プロファイル２２１０が図２２に与えられる。これは、図１９のゾーン１９１０における加算及び正規化された列グレーレベルに対応する。同様に、図２３におけるプロファイル２３２０は、図１９のゾーン１９１６における加算及び正規化された列グレーレベルに対応する。
【００４１】
再び図１６を参照すると、ブロック１６２８により示されるように、候補ラインを有する列が識別される。レーザラインに対応するピークを識別する傾斜解析又はしきい値法に基づいて、ピークが解析される。各ピークの重心がその後、ライン２４１０により示されるような各ピークに対して計算される。各ピークに対する重心２４１０は、所定数のパラメータに基づいてライン候補として選択される。例えば、ピーク高さ、ピーク幅、ライン２４１１により示されるような一のピークの重心と次の最近接ピークの重心との距離、及び他の幾何学的因子である。加えて、コントローラは、例えば第１セットのライン１８１６と第２セットのライン１８１８との間のギャップ１８２０のような特定のマーカがラインパターン内に存在しない場合、ライン候補を無視する。このため、各ピーク重心間距離の特定のパターンを使用してライン候補を識別することができる。例えば、ピーク２１１２の重心２４１２とピーク２０１４の重心２４１４との間の距離２４２２を識別することができる。加えて、ピーク２０１４の重心２４１４とピーク２０１６の重心２４１６との間のライン２４２０により示されるように、例えば当該距離の２倍のような大きなギャップを識別することができる。そして、ピーク２０１６の重心２４１６とピーク２０１８の重心２４１８との間の距離２４２４により示されるように、正規の間隔が戻ることが予測される。
【００４２】
ここで図１６を参照すると、ブロック１６３０により示されるように、列差分のエントロピー及び様々な他の所望されるフィルタ基準に基づいてゾーンエントロピー値が計算される。ゾーンエントロピーは、画像におけるピークパターンが、予測される特性にいかに良好に整合するかの尺度として機能する。エントロピーは、ピーク間距離（又は、詳しくはピーク重心間距離）及びピーク間メジアン距離に基づいて計算される。例えば、エントロピーは、隣接ピーク重心間距離マイナス当該隣接識別ピークのそれぞれの重心間メジアン距離の差分の、正規化された二乗和を反映し得る。一特定例において、ゾーンエントロピーは以下の関係に従って計算される。
【数１】
2013531793.tif 000003
ここで、Ｃｉはピーク位置、Ｃｉ＋１はＣｉに隣接するピーク位置、ＣＡｖｇは隣接ピーク間の平均距離、及びＮは識別されたピークの数である。
【００４３】
付加的ゾーンが処理される場合、本方法は、ブロック１６２４へのライン１６３２に従う。ここでゾーンは、インクリメントされて前記ステップ１６２６、１６２８、及び１６３０に従って処理される。代替的に、各ゾーンが処理済みの場合、本方法は、ブロック１６３６への１６３４に従う。
【００４４】
ゾーンエントロピー計算を例示するプロファイルが、図２５において参照番号２５１０により示される。なお、図２５に与えられるサンプルにおいては、画像の分離に対し、図１９に示される７つのゾーンではなく１６のゾーンが使用された。しかしながら、理解されることだが、ゾーンの数は特定のアプリケーションに基づいて変わり得る。図１６のブロック１６３６に記載されるように、ライン２５１２により例示されるゾーンエントロピー曲線が微分される。ゾーンエントロピーは、単に隣接ゾーン間の差分をとることによって微分され得るが、微分プロファイルを生成するべく他の微分アルゴリズムを使用してもよい。ブロック１６３８において、微分曲線に平滑化フィルタが適用される。得られた平滑化プロファイルを、図２５にライン２５１４により例示する。理解されることだが、例えば、隣接ゾーンが単に平均化される移動平均平滑化若しくはガウシアン平滑化又は他の様々な重み付け平滑化法のような、様々な平滑化法を使用することができる。加えて、これも理解されることだが、ステップ１６３６及び１６３８の代わりに様々な他のプロファイル処理法を使用することができ、及び／又は、特定のアプリケーション及び予測されるパターンに基づいて様々なプロファイル処理法の順序を変更することができる。
【００４５】
ブロック１６４０において、当該曲線に対して最大しきい値が計算される。最大しきい値は、例えば、各ピークの平均正規化グレースケール和のような様々な因子に基づくか、又は代替的に、モード解析等のヒストグラム系解析のような様々な他の知られているしきい値法が使用される。ブロック１６４２において、当該曲線の、しきい値未満にある最長の伸びが識別される。図２５に示される例に対しては、ゾーン３にあるライン２５１８とゾーン１２にあるライン２５２０との間において、プロファイル２５１４がしきい値２５１６未満である。標的ゾーンがその後、プロファイル２５１４のしきい値２５１６未満に降りる部分に基づいて生成される。標的ゾーンを使用して、画像データにおけるライン候補を識別することができる。一例において、曲線２５１４のライン２５１８と２５２０との間における最低点を、標的ゾーンの中心として使用できる。他例において、ライン２５１８と２５２０との間における中間点を、標的ゾーンの中心として使用できる。他例において、水平方向にある重心を使用して、標的ゾーンの中心を決定することができる。この特定例において、標的ゾーンの中心が、ゾーン６．９として計算される。ゾーン６．９の値を、当該画像の行又は座標空間内の対応幾何形状に変換することができる。
【００４６】
標的ゾーンの一例が、図２６において参照番号２６１０として識別される。上述のように、標的ゾーン２６１０の中心２６１２が、計算されたしきい値未満に降りる滑らかなプロファイル部分に基づいて決定される。標的ゾーン２６１０の高さが、当初のゾーンにおいて使用されたものと同じ高さとされるか、又は、代替的に、標的ゾーンが当該アプリケーションに応じてわずかに大きく若しくは小さくされる。この例において、ゾーンの頂部がライン２６１４で示され、ゾーンの底部がライン２６１６で示される。ライン候補がその後、標的ゾーンにある各ピークの重心を見つけることにより識別される。一実装において、ステップ１６２６に関して上述したように、列が加算及び正規化される。他実装において、各行に沿ってピークに対する重心が見つけられ、ラインフィッティングアルゴリズムでのグループ化に基づいて、当該重心が一のラインに割り当てられる。いずれかのシナリオにおいて、画像データ中の外来性ノイズを排除すべく、サブ窓２６２２を使用することができる。窓２６２２のサイズ及び配置は、上述のステップに基づいて、例えば、ブロック１６２６において決定された重心に基づいて決定することができる。
【００４７】
ブロック１６４６において、候補ラインが、最隣接を使用し動的追跡窓を使用して、標的領域から成長又は追跡される。いくつかの例において、ラインの上端点が処理窓内に降りる。例えば、窓２６２２内にあるラインの頂端点２６２４である。他例において、窓の外側に降りる端点があり得る。例えば、窓２６２２内にあるラインに取り付けられる底端点２６２６である。この例において、ラインは、当該ライン沿いの水平方向にある重心を見つけることによって追跡され、その後、垂直方向において上又は下に動き、端点が見つかるまでこのプロセスが繰り返される。端点を見つけるアルゴリズムは、画像にある様々なノイズがもたらし得る、窓内に見つかる重心を排除するべく、ラインフィッティング及びグループ化並びに追跡窓のような様々な方法を使用し得る。一例において、追跡窓２６３２を使用して頂端点２６３０が識別される。この例において、窓２６４０にあるラインは、窓２６４０の頂部を超えて延びる。したがって、窓２６４０の直上に位置する追跡窓２６３４が生成される。追跡窓２６３４は、ライン候補データ（例えば重心測定）に基づき、窓２６４０に対して水平方向にシフトし得る。ラインの重心を上方に追跡して見つけるべく使用される方法に応じて、窓２６３４は単数画素行又は複数画素行の高さを有し得る。各行におけるグレースケール値に対して重心が見つかると、窓２６３４は単数行高さを有し得る。代替的に、重心を決定するべく列が加算及び正規化されると、窓２６３４は複数行高さを有し得る。いずれにせよ、ラインを上方に沿って追跡する際に、窓２６３４において決定された重心を使用して、後続の窓２６３６を水平方向にオフセットすることができる。各窓が先の窓の垂直方向直上に配置され及び水平方向にオフセットされるこのプロセスは、例えば窓２６３８において端点２６３０が見つかるまで続けられる。頂端点２６２４及び底端点２６２６を使用して、タイヤ表面にフィットする湾曲窓を生成することができる。一例において、頂端点２６２４がその後使用され、例えば、上端点２６２４の曲線フィッティングに基づいて湾曲窓の上境界が決定される。同様に、下端点２６２６の曲線フィッティングを使用して、湾曲窓の底境界を画定することができる。この情報がその後ブロック１６５０に与えられ、重心及びいずれかのマーカに基づいてラインが識別される。
【００４８】
ブロック１６５０は、例えば、図１３におけるライン順序の識別に関して上記方法と整合する。したがって、当該方法は本明細書において一般的に記載されている。重心を使用して、ブロック１６５２に示されるように、品質因子等の基準に基づいて誤りラインが排除される。例えば、ブロック１６５４に示されるように、列距離の中間列距離に対する比を使用してマーカラインを識別することができる。そして、マーカから出て行く各ラインが、例えば、ブロック１６５６により示される列距離及び様々な他のフィルタ基準に基づいて識別され及び数えられる。
【００４９】
上述のモジュール、コントローラ、サーバ、又はエンジンはいずれも、一以上の汎用コンピュータシステムに実装することができる。一つの例示的システムを図１４に与える。コンピュータシステム１４００は、上述の方法に記載されたような命令を実行するプロセッサ１４１０を含む。命令は、メモリ１４１２又は、例えばディスクドライブ、ＣＤ、若しくはＤＶＤのようなストレージデバイス１４１４のようなコンピュータ可読媒体に格納され得る。コンピュータはディスプレイコントローラ１４１６を含み得る。ディスプレイコントローラ１４１６は、テキスト又はグラフィカル表示を、例えばコンピュータモニタのようなディスプレイデバイス１４１８に生成する命令に応答する。加えて、プロセッサ１４１０はネットワークコントローラ１４２０と通信して、例えば他のコンピュータシステムのような他のシステムにデータ又は命令を通信することができる。ネットワークコントローラ１４２０は、処理を分散させるべくイーサネット等の周知のプロトコルを介して通信するか、又はローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネット等の通常使用されるネットワークトポロジを含む様々なネットワークトポロジを介して情報への遠隔アクセスを与えることができる。
【００５０】
一代替実施例において、本明細書に記載の方法の一以上を実装するべく、特定アプリケーション向け集積回路、プログラム可能ロジックアレイ等のハードウェアデバイスのような専用ハードウェア実装を構築することができる。様々な実施例の装置及びシステムを含み得るアプリケーションが、様々な電子及びコンピュータシステムを広く含むことができる。本明細書において記載された一以上の実施例は、２以上の特定相互接続ハードウェアモジュール又はデバイスを使用して機能を実装することができる。当該ハードウェアモジュール又はデバイスは、当該モジュール間及びこれらを介して、又は特定アプリケーション向け集積回路の一部として、通信することができる関連制御及びデータ信号を有する。したがって、本システムは、ソフトウェア、ファームウェア、及びハードウェア実装を包含する。
【００５１】
本開示の様々な実施例に従って、本明細書に記載の方法を、コンピュータシステム実行可能なソフトウェアプログラムによって実装することができる。さらに、例示的な非限定的実施例において、実装は、分散処理、コンポーネント／オブジェクト分散処理、及び並行処理を含むことができる。代替的に、本明細書に記載の方法又は機能性の一以上を実装するべく、仮想コンピュータシステム処理を構築することができる。
【００５２】
さらに、本明細書に記載の方法は、コンピュータ可読媒体において実施することができる。用語「コンピュータ可読媒体」は、一以上のセットの命令を格納する集中型又は分散型データベース並びに／又は関連するキャッシュ及びサーバのような、単数媒体又は複数媒体を含む。用語「コンピュータ可読媒体」はまた、プロセッサにより実行される一セットの命令を格納、符号化、又は搬送することができる任意媒体又はコンピュータシステムに本明細書に開示の方法又は動作の任意の一以上を行わせる任意媒体を含む。
【００５３】
当業者が容易に理解するように、上述の記載は、本発明の原理の例示を意味する。本明細書は、本発明の範囲又はアプリケーションに限られることを意図しない。本発明は、以下の特許請求の範囲に画定される本発明の要旨から逸脱することなく、修正、変形、及び変更を受け得る。
【図１】
2013531793.tif 000006
【図２】
2013531793.tif 000007
【図３】
2013531793.tif 000008
【図４】
2013531793.tif 000009
【図５】
2013531793.tif 000010
【図６】
2013531793.tif 000011
【図７】
2013531793.tif 000012
【図８】
2013531793.tif 000013
【図９】
2013531793.tif 000014
【図１０】
2013531793.tif 000015
【図１１】
2013531793.tif 000016
【図１２】
2013531793.tif 000017
【図１３】
2013531793.tif 000018
【図１４】
2013531793.tif 000019
【図１５】
2013531793.tif 000020
【図１６】
2013531793.tif 000021
【図１７】
2013531793.tif 000022
【図１８】
2013531793.tif 000023
【図１９】
2013531793.tif 000024
【図２０】
2013531793.tif 000025
【図２１】
2013531793.tif 000026
【図２２】
2013531793.tif 000027
【図２３】
2013531793.tif 000028
【図２４】
2013531793.tif 000029
【図２５】
2013531793.tif 000030
【図２６】
2013531793.tif 000031
【国際調査報告】
2013531793.tif 000032
2013531793.tif 000033
2013531793.tif 000034