(57)【要約】      （修正有）【課題】回転する検査対象物の円環又は扇形の検査対象領域を回転半径方向又は略回転半径方向で撮像するラインセンサを用いて外観の検査を行う際に、アフィン変換処理を行うことなく検査対象物の欠陥を検出する欠陥検出装置を提供する。【解決手段】欠陥検査装置の画像処理ボード１５の領域分割部は、ラインセンサカメラ５によって撮像された生画像データ又は生画像データの処理画像データの画素配列領域を検査対象物３の回転方向と直交する方向である主走査方向と検査対象物の回転方向と平行な方向である副走査方向に沿って複数の第１のブロックに分割する。サイズ縮小部は、第１のブロックの副走査方向のサイズを検査対象物の回転中心からの距離に応じて第１のブロックごとに縮小して複数の第２のブロックに分割された生画像データ又は処理画像データを得る。欠陥検出部は、第２のブロックごとに欠陥を検出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転する検査対象物の円環又は扇形の検査対象領域を、検査対象物の回転方向に対して直交又は略直交して設置されたラインセンサによって撮像された画像を用いて検査対象物の欠陥の検査を行う欠陥検査装置であって、
前記ラインセンサによって撮像された生画像データ又は前記生画像データの処理画像データの画素配列領域を前記検査対象物の回転方向と直交する方向である主走査方向と前記検査対象物の回転方向と平行な方向である副走査方向に沿って複数の第１のブロックに分割し、前記第１のブロックの前記副走査方向のサイズを前記検査対象物の回転中心からの距離に応じて前記第１のブロックごとに縮小して複数の第２のブロックに分割された前記生画像データ又は前記処理画像データを得て、前記第２のブロックごとに欠陥を検出する画像処理部を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記画像処理部は、前記第２のブロックをカウントするカウンタ機能を備え、カウント値から欠陥箇所を導くことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記検査対象物の前記欠陥は直線状欠陥である請求項１又は２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
前記画像処理部は、前記第２のブロックごとに欠陥を検出する処理の実行を複数の前記第２のブロックについて並行して行う請求項１から３のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
【請求項５】
前記画像処理部は、前記生画像データ又は前記第１もしくは第２のブロックに分割された前記生画像データとマスター画像データとの比較を行って不一致箇所の多値画像データを得る比較部と、
前記不一致箇所の多値画像データと閾値データとの比較を行って２値化データを得る２値化処理部と、
分割される前の前記生画像データ、前記不一致箇所の多値画像データ及び前記２値化データのうちいずれかのデータの画素配列領域を前記第１のブロックに分割する領域分割部と、
前記第１のブロックに分割されているデータの前記副走査方向のサイズを前記検査対象物の回転中心からの距離に応じて前記第１のブロックごとに縮小して前記第２のブロックに分割されたデータを得るサイズ縮小部と、
テンプレート群を構成する複数のテンプレートと、前記第２のブロックに分割されている前記２値化データを用いて、前記テンプレート群を構成する複数の前記テンプレートのうち少なくとも１つとパターンマッチングしている注目画素を前記第２のブロックごとに検出する欠陥検出部と、
前記欠陥検出部が検出した注目画素の情報を保持する保持部と、を備えている請求項１から４のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
【請求項６】
前記検査対象物はタイヤである請求項１から５のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
【請求項７】
回転する検査対象物の円環又は扇形の検査対象領域を、検査対象物の回転方向に対して直交又は略直交して設置されたラインセンサによって撮像された画像を用いて検査対象物の欠陥の検査を行う欠陥検査方法であって、
前記ラインセンサによって撮像された生画像データ又は前記生画像データの処理画像データの画素配列領域を前記検査対象物の回転方向と直交する方向である主走査方向と前記検査対象物の回転方向である副走査方向に沿って複数の第１のブロックに分割する領域分割ステップと、
前記第１のブロックの前記副走査方向のサイズを前記検査対象物の回転中心からの距離に応じて前記第１のブロックごとに縮小して複数の第２のブロックに分割された前記生画像データ又は前記処理画像データを得るサイズ縮小ステップと、
前記第２のブロックごとに欠陥を検出する欠陥検出ステップと、を含むことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項８】
上記欠陥検出ステップは、前記第２のブロックをカウントし、カウント値から欠陥箇所を導くことを特徴とする請求項７に記載の欠陥検査方法。
【請求項９】
前記検査対象物の前記欠陥は直線状欠陥である請求項７又は８に記載の欠陥検査方法。
【請求項１０】
上記欠陥検出ステップは、前記第２のブロックごとに欠陥を検出する処理の実行を複数の前記第２のブロックについて並行して行う請求項７から９のいずれか一項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１１】
前記生画像データ又は前記第１もしくは第２のブロックに分割された前記生画像データとマスター画像データとの比較を行って不一致箇所の多値画像データを得る比較ステップと、
前記不一致箇所の多値画像データと閾値データとの比較を行って２値化データを得る２値化ステップと、をさらに含み、
前記領域分割ステップは、前記生画像データ、前記不一致箇所の多値画像データ及び前記２値化データのうちいずれかのデータの画素配列領域を前記第１のブロックに分割するステップであり、
前記サイズ縮小ステップは、前記第１のブロックに分割されているデータの前記副走査方向のサイズを前記検査対象物の回転中心からの距離に応じて前記第１のブロックごとに縮小して前記第２のブロックに分割されたデータを得るステップであり、
前記欠陥検出ステップは、テンプレート群を構成する複数のテンプレートと、前記第２のブロックに分割されている前記２値化データを用いて、前記テンプレート群を構成する複数の前記テンプレートのうち少なくとも１つとパターンマッチングしている注目画素を検出するステップである請求項７から１０のいずれか一項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１２】
前記検査対象物はタイヤである請求項７から１１のいずれか一項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１３】
請求項７から１２のいずれか一項に記載の欠陥検査方法の各ステップをコンピュータに実行させるための欠陥検査プログラム。
【請求項１４】
請求項７から１２のいずれか一項に記載の欠陥検査方法の各ステップをコンピュータに実行させるための欠陥検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥検査装置、欠陥検査方法、欠陥検査プログラム及び記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
タイヤの側面のサイドウォールにある引っ掻き傷等、製造工程内で生じてしまう直線状欠陥を検出したい場合、ラインセンサを用いた欠陥検査装置で、円環状のタイヤを回転させてタイヤの側面が撮像される。
【０００３】
図２５は、欠陥検査装置におけるタイヤとラインセンサの位置関係を説明するための概略的な平面図及び斜視図である。
【０００４】
タイヤ回転台１の回転台の上にタイヤ３が設置される。ラインセンサカメラ５は、タイヤ３の上方でタイヤ回転台１の回転台の回転半径方向に配置されている。タイヤ３の中心はタイヤ回転台１の回転台の回転中心と一致している。タイヤ３のサイドウォールは、タイヤ回転台１によって一周回転されて、ラインセンサカメラ５によって撮像される。
【０００５】
タイヤ３の外径ｒ1（タイヤ直径）と内径ｒ2（ホイール直径）は互いに長さが異なるため、タイヤ３を回転させてラインセンサカメラ５で撮像した画像において、内周側と外周側の間で歪みが生じる。例えば、タイヤ３のサイドウォールにある直線状欠陥は、タイヤ３を回転させてラインセンサカメラ５で撮像した画像では曲線で表示される。
【０００６】
したがって、撮像した画像に直線フィルターで直線状欠陥の検出処理を行っても検出することができない。このような不具合は検査対象物がタイヤである場合に限らず、検査対象物を回転させて検査対象物の円環又は扇形の検査対象領域をラインセンサで撮像する場合に生じる。
【０００７】
また、タイヤ３のサイドウォールにおいて外径と内径では長さが異なっている。円の外周は２πｒ（πは円周率、ｒは半径）で求められ、外周、内周の比は半径の比であることは既知の事実である。したがって、タイヤ３のサイドウォールを撮像した画像は歪んでいる。そして検査対象の密度が外側と内側で異なる。
【０００８】
例えば、タイヤ３のサイドウォールの外側に密度を合わせて欠陥検出処理が行われると、タイヤ３のサイドウォールの内側での処理が過剰となり、無駄が生じる。逆に、タイヤ３のサイドウォールの内側に密度を合わせて欠陥検出処理が行われると、タイヤ３のサイドウォールの外側での密度が不足する。
【０００９】
また、タイヤ３のサイドウォールの外側と内側ではラインセンサカメラ５で読み取られた画像データの解像度が異なるので、検査精度にムラが生じる。例えば、タイヤ３のサイドウォールの外側のデータに合わせて欠陥の検査がされる場合、タイヤ３のサイドウォールの内側の欠陥は拡大された状態になる。撮像した画像データを直接用いた欠陥検出処理ではタイヤ３のサイドウォールの外側と内側では検査精度にムラが生じる。したがって、撮像した画像データを直接用いた欠陥検出処理は欠陥検出の精度に問題があった。
【００１０】
そのため、内周側と外周側の歪みを元の画像に戻す補正処理が必要となる。補正処理の方法として、例えば、アフィン変換と呼ばれる、回転等に対する歪みを補正する処理が知れられている（例えば特許文献１，２を参照。）。また、回転等に対する歪みを補正する処理として、画像データの取り込み位置の半径に反比例した値で該画像データを円周方向に縮小する処理が知れられている（例えば特許文献３を参照。）。
【００１１】
図２６は、ラインセンサで撮像された画像とアフィン変換後の画像とタイヤの形状との関係を説明するための概略的な図である。
【００１２】
ラインセンサで撮像された画像７は長方形である。画像７の長辺はタイヤ３の外周の長さπｒ1に対応している。画像７の短辺はタイヤ３の外径ｒ1と内径ｒ2の差の半分の寸法（ｒ1−ｒ2）／２に対応している。画像７において、タイヤ３の内周の長さが外周の長さと同じになっているので、タイヤ３の内周側と外周側の間で歪みが生じている。
【００１３】
アフィン変換後の画像９は等脚台形である。アフィン変換後の画像９は、ラインセンサで撮像された画像７の内周側が縮小されたものである。画像９の下底はタイヤ３の外周の長さπｒ1に対応している。画像９の上底はタイヤ３の内周の長さπｒ2に対応している。画像９を曲げて底辺でない二辺を繋げるとタイヤ３の形状になる。
【００１４】
図２７は、従来の欠陥検査装置の処理フローの概略を説明するためのフローチャートである。図２７を参照して、従来の欠陥検査装置の処理フローの概略を説明する。
【００１５】
ステップＳ１０１：カメラ（ラインセンサ）からの入力画像データをマスター画像データと比較し、不一致箇所の画像データを得る。
【００１６】
ステップＳ１０２：ステップＳ１０１で得られた不一致箇所の画像データをアフィン変換して、内周側と外周側の歪みを補正する。
【００１７】
ステップＳ１０３：ステップＳ１０２で得られたアフィン変換後の画像データに対してハフ変換などの直線フィルター処理を施して画像処理を行って、直線状欠陥を検出する。
【００１８】
ステップＳ１０４：ステップＳ１０３で検出した直線状欠陥をモニタ等に表示する。
【００１９】
ハフ変換では下記の式（１）を満たす（ρ，θ）が直線となる。また、ハフ変換は計算量が多いことが知られている。
ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ    ・・・（１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
従来の外観の欠陥検査装置は、直線状欠陥を検出するために、回転する検査対象物をラインセンサで撮像した画像を元の画像に戻すアフィン変換処理を行った後に、直線フィルター処理（ハフ変換など）を行う。したがって、従来の欠陥検査装置は、２つの処理が必要になるので、処理効率が悪いという問題があった。また、アフィン変換処理は処理に長時間を要するので、効率が悪いという問題があった。
【００２１】
また、従来の外観検査装置は、直線状欠陥を検出する場合だけでなく、例えば湾曲した欠陥や折れ曲がった欠陥、環状の欠陥など、直線以外の形状の欠陥を検出する場合にもアフィン変換処理を必要とする。
【００２２】
本発明は、回転する検査対象物の円環又は扇形の検査対象領域を回転半径方向又は略回転半径方向で撮像するラインセンサを用いて外観の検査を行う際に、アフィン変換処理を行うことなく検査対象物の欠陥を検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明に係る欠陥検査装置は、回転する検査対象物の円環又は扇形の検査対象領域を、検査対象物の回転方向に対して直交又は略直交して設置されたラインセンサによって撮像された画像を用いて検査対象物の欠陥の検査を行う欠陥検査装置であって、上記ラインセンサによって撮像された生画像データ又は上記生画像データの処理画像データの画素配列領域を上記検査対象物の回転方向と直交する方向である主走査方向と上記検査対象物の回転方向と平行な方向である副走査方向に沿って複数の第１のブロックに分割し、上記第１のブロックの上記副走査方向のサイズを上記検査対象物の回転中心からの距離に応じて上記第１のブロックごとに縮小して第２のブロックを得て、上記第２のブロックごとに欠陥を検出する画像処理部を備えたことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の欠陥検査装置は、アフィン変換処理を行うことなく検査対象物の欠陥を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の欠陥検査装置の一実施例を説明するための概略的なブロック図である。
【図２】同実施例を説明するための概略的な構成図である。
【図３】本発明の欠陥検査装置の実施例の処理フローの概略を説明するためのフローチャートである。
【図４】図１の欠陥検査装置の実施例の処理フロー及び欠陥検査方法の一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図５】データの領域が主走査方向で短冊状に分割された状態を説明するための図である。
【図６】データの領域が主走査方向及び副走査方向に沿って第１のブロックに分割された状態を説明するための図である。
【図７】所定の第１のブロックが縮小されて、データの領域が主走査方向及び副走査方向に沿って第２のブロックに分割された状態を説明するための図である。
【図８】副走査方向における、第１のブロックに対する第２のブロックの縮小率を説明するための図である。
【図９】主走査方向に並ぶ、第１のブロックに対して副走査方向で縮小された複数の第２のブロックを説明するための図である。
【図１０】主走査方向に並ぶ、副走査方向で複数のラインに分割された複数の第２のブロックと、それらの第２のブロックとタイヤとの関係を説明するためのイメージ図である。
【図１１】第２のブロックの情報がメモリに記憶されるときの状態を示した模式図である。
【図１２】副走査方向で隣り合うフロックとのオーバーラップ画素群を含んで第２のブロックの情報がメモリに記憶されるときの状態を示した模式図である。
【図１３】副走査方向に並ぶ第２のブロックを説明するための図である。
【図１４】第２のブロックに分割されたデータに対する欠陥検出処理の順序例を説明するための図である。
【図１５】欠陥検出結果の表示例を説明するための概略図である。
【図１６】複数の第２のブロックの位置関係を説明するためのイメージ図である。
【図１７】第２のブロックが検査対象物の回転中心側へ移るごとに第２のブロック内のライン数がそれぞれ１つずつ減るように縮小されているときに、主走査方向で隣り合うラインの番号を説明するための図である。
【図１８】第２のブロックが検査対象物の回転中心側へ移るごとに第２のブロック内のライン数がそれぞれ２つずつ減るように縮小されているときに、主走査方向で隣り合うラインの番号を説明するための図である。
【図１９】直線を検出するためのテンプレート群の一例を説明するための図である。
【図２０】２値画像の例とテンプレートの大きさを示す図である。
【図２１】１つの注目画素について複数のテンプレートを乗算してテンプレートごとに得点を求める工程を説明するための図である。
【図２２】図２０の２値画像について図２１の９０°の直線のテンプレートをかけた結果を示す図である。
【図２３】図２０の２値画像について図２１の４５°の直線のテンプレートをかけた結果を示す図である。
【図２４】図２０の２値画像についての直線の検出結果を示す図である。
【図２５】欠陥検査装置におけるタイヤとラインセンサの位置関係を説明するための概略的な平面図及び斜視図である。
【図２６】ラインセンサで撮像された画像とアフィン変換後の画像とタイヤの形状との関係を説明するための概略的な図である。
【図２７】従来の欠陥検査装置の処理フローの概略を説明するためのフローチャートである。
【図２８】タイヤの規格例を示す図表である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明の欠陥検査装置及び本発明の欠陥検査方法において、第１のブロックの副走査方向のサイズを縮小して第２のブロックを得る際の縮小率（第２のブロックのサイズ／第１のブロックのサイズ）には１００％も含まれているようにしてもよい。つまり、第２のブロックは第１のブロックのサイズに対して縮小されていないものも含んでいるようにしてもよい。具体的には、検査対象物の回転中心から最も離れている列に配列されている第２のブロックは第１のブロックのサイズに対して縮小されていないようにしてもよい。なお、検査対象物の回転中心から最も離れている列に配列されている第２のブロックは第１のブロックのサイズに対して縮小されていてもよい。
【００２７】
本発明の欠陥検査装置において、上記画像処理部は、上記第２のブロックをカウントするカウンタ機能を備え、カウント値から欠陥箇所を導く例を挙げることができる。ただし、本発明の欠陥検査装置において画像処理部はこの構成に限定されない。
【００２８】
本発明の欠陥検査装置が検出する上記検査対象物の上記欠陥は例えば直線状欠陥である。ただし、本発明の欠陥検査装置が検出する欠陥は直線状欠陥に限定されない。その欠陥は、例えば湾曲した欠陥や、折れ曲がった欠陥、環状の欠陥など、任意の形状であってもよい。
【００２９】
本発明の欠陥検査装置において、上記画像処理部は、上記第２のブロックごとに欠陥を検出する処理の実行を複数の上記第２のブロックについて並行して行う例を挙げることができる。ただし、上記画像処理部は上記第２のブロックごとに欠陥を検出する処理の実行を複数のブロックについて順番に行ってもよい。
【００３０】
本発明の欠陥検査装置において、上記画像処理部は、上記生画像データ又は上記第１もしくは第２のブロックに分割された上記生画像データとマスター画像データとの比較を行って不一致箇所の多値画像データを得る比較部と、上記不一致箇所の多値画像データと閾値データとの比較を行って２値化データを得る２値化処理部と、上記生画像データ、上記不一致箇所の多値画像データ及び上記２値化データのうちいずれかのデータの画素配列領域を上記第１のブロックに分割する領域分割部と、上記第１のブロックに分割されているデータの上記副走査方向のサイズを上記検査対象物の回転中心からの距離に応じて上記第１のブロックごとに縮小して上記第２のブロックに分割されたデータを得るサイズ縮小部と、テンプレート群を構成する複数のテンプレートと、上記第２のブロックに分割されている上記２値化データを用いて、上記テンプレート群を構成する複数の上記テンプレートのうち少なくとも１つとパターンマッチングしている注目画素を上記ブロックごとに検出する欠陥検出部と、上記欠陥検出部が検出した注目画素の情報を保持する保持部と、を備えている例を挙げることができる。
【００３１】
ただし、本発明の欠陥検査装置において、画像処理部の構成は上記の構成に限定されるものではない。本発明の欠陥検査装置において、画像処理部の構成は、上記ラインセンサによって撮像された生画像データ又は上記生画像データの処理画像データの画素配列領域を上記検査対象物の回転方向と直交する方向である主走査方向と上記検査対象物の回転方向と平行な方向である副走査方向に沿って複数の第１のブロックに分割し、上記第１のブロックの上記副走査方向のサイズを上記検査対象物の回転中心からの距離に応じて上記第１のブロックごとに縮小して第２のブロックを得て、上記第２のブロックごとに欠陥を検出することができる構成であれば、どのような構成であってもよい。
【００３２】
本発明の欠陥検査装置において、上記検査対象物はタイヤである例を挙げることができる。ただし、本発明の欠陥検査装置において、検査対象物はタイヤに限定されない。該検査対象物は、ラインセンサに対して相対的に回転させることができるものであれば特に限定されない。また、該検査対象物は、円環形状のものに限定されない。本発明の欠陥検査装置は、検査対象物をラインセンサに対して相対的に回転させたときラインセンサによって撮像される円環又は扇形の領域を検査対象領域とすることができる。
【００３３】
本発明に係る欠陥検査方法は、回転する検査対象物の円環又は扇形の検査対象領域を、検査対象物の回転方向に対して直交又は略直交して設置されたラインセンサによって撮像された画像を用いて検査対象物の欠陥の検査を行う欠陥検査方法であって、上記ラインセンサによって撮像された生画像データ又は上記生画像データの処理画像データの画素配列領域を上記検査対象物の回転方向と直交する方向である主走査方向と上記検査対象物の回転方向である副走査方向に沿って複数の第１のブロックに分割する領域分割ステップと、上記第１のブロックの上記副走査方向のサイズを上記検査対象物の回転中心からの距離に応じて上記第１のブロックごとに縮小して第２のブロックを得るサイズ縮小ステップと、上記第２のブロックごとに欠陥を検出する欠陥検出ステップと、を含むことを特徴とする。
【００３４】
本発明の欠陥検査方法において、上記欠陥検出ステップは、上記第２のブロックをカウントし、カウント値から欠陥箇所を導く例を挙げることができる。ただし、本発明の欠陥検査方法において欠陥検出ステップはこの構成に限定されない。
【００３５】
本発明の欠陥検査方法が検出する上記検査対象物の上記欠陥は例えば直線状欠陥である。ただし、本発明の欠陥検査方法が検出する欠陥は直線状欠陥に限定されない。その欠陥は、例えば湾曲した欠陥や、折れ曲がった欠陥、環状の欠陥など、任意の形状であってもよい。
【００３６】
本発明の欠陥検査方法において、上記欠陥検出ステップは、上記第２のブロックごとに欠陥を検出する処理の実行を複数の上記第２のブロックについて並行して行う例を挙げることができる。ただし、上記欠陥検出ステップは、上記第２のブロックごとに欠陥を検出する処理の実行を複数の上記第２のブロックについて順番に行ってもよい。
【００３７】
本発明の欠陥検査方法において、上記生画像データ又は上記第１もしくは第２のブロックに分割された上記生画像データとマスター画像データとの比較を行って不一致箇所の多値画像データを得る比較ステップと、上記不一致箇所の多値画像データと閾値データとの比較を行って２値化データを得る２値化ステップと、をさらに含み、上記領域分割ステップは、上記生画像データ、上記不一致箇所の多値画像データ及び上記２値化データのうちいずれかのデータの画素配列領域を上記ブロックに分割するステップであり、上記サイズ縮小ステップは、上記第１のブロックに分割されているデータの上記副走査方向のサイズを上記検査対象物の回転中心からの距離に応じて上記第１のブロックごとに縮小して上記第２のブロックに分割されたデータを得るステップであり、上記欠陥検出ステップは、テンプレート群を構成する複数のテンプレートと、上記第２のブロックに分割されている上記２値化データを用いて、上記テンプレート群を構成する複数の上記テンプレートのうち少なくとも１つとパターンマッチングしている注目画素を検出するステップである例を挙げることができる。
【００３８】
ただし、本発明の欠陥検査方法は、上記比較ステップと上記２値化ステップと上記サイズ縮小ステップを含むことに限定されるものではない。本発明の欠陥検査方法は、上記領域分割ステップと上記サイズ縮小ステップと上記欠陥検出ステップとを少なくとも含む構成であれば、どのような構成であってもよい。
【００３９】
本発明の欠陥検査方法において、上記検査対象物はタイヤである例を挙げることができる。ただし、本発明の欠陥検査方法において、検査対象物はタイヤに限定されない。該検査対象物は、ラインセンサに対して相対的に回転させることができるものであれば特に限定されない。また、該検査対象物は、円環形状のものに限定されない。本発明の欠陥検査方法は、検査対象物をラインセンサに対して相対的に回転させたときラインセンサによって撮像される円環又は扇形の表面領域を検査対象領域とすることができる。
【００４０】
本発明に係る欠陥検査プログラムは、本発明の欠陥検査方法の各ステップをコンピュータに実行させるための欠陥検査プログラムである。
【００４１】
本発明に係る記録媒体は、本発明の欠陥検査方法の各ステップをコンピュータに実行させるための欠陥検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００４２】
ラインセンサによって撮像した画像において、検査対象物の欠陥、例えば直線状欠陥が歪む量は内周側と外周側とで異なる。そのため、ラインセンサで読み取られた画像データを用いて欠陥検査を行う場合、欠陥対象となる画像データの密度が検査対象物の外周側と内周側とで密度を合わせることが好ましい。
【００４３】
そこで、本発明は、ラインセンサによって撮像された生画像データ又は生画像データの処理画像データの画素配列領域を主走査方向と副走査方向に沿って複数の第１のブロックに分割する。さらに、本発明は、第１のブロックの副走査方向のサイズを検査対象物の回転中心からの距離に応じて第１のブロックごとに縮小して第２のブロックを得る。
【００４４】
本発明は、ブロックごとに縮小処理をすることで円環又は扇形の外周側と内周側の歪みを補正する。そして、本発明は第２のブロックごとに欠陥を検出する。
【００４５】
したがって、本発明はアフィン変換処理を行うことなく検査対象物の欠陥を検出することができる。さらに、ブロックのサイズを縮小することで演算量を少なくすることができる。さらに、本発明は、検査対象を複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに密度の調整をするので、検査密度のムラを解消することができる。
【００４６】
検査対象物の表面の欠陥を検出する本発明の実施例について説明する。
図３は、本発明の欠陥検査装置の実施例の処理フローの概略を説明するためのフローチャートである。
【００４７】
ステップＳ１：カメラ（ラインセンサ）からの入力画像データをマスター画像データと比較し、不一致箇所の多値画像データを得る。
【００４８】
ステップＳ２：ステップＳ１で得られた不一致箇所の多値画像データの画素配列領域を検査対象物の回転方向と直交する方向である主走査方向に沿って短冊状に分割する。さらに、主走査方向に短冊状に分割された画素配列領域を検査対象物の回転方向と平行な方向である副走査方向に沿って分割する。これにより、主走査方向と副走査方向に沿った複数の第１のブロックに分割された不一致箇所の多値画像データを得る。ここで、第１のブロックは隣り合う第１のブロック間で重複する領域（オーバーラップ画素）を含んでいることが好ましい。オーバーラップ画素は主走査方向と副走査方向の両方に配置されていることが好ましい。
【００４９】
複数の第１のブロックに分割された不一致箇所の多値画像データに対して縮小処理を行う。縮小処理は第１のブロックごとに行われる。縮小処理は、第１のブロックの副走査方向のサイズを検査対象物の回転中心からの距離に応じて縮小して複数の第２のブロックに分割された不一致箇所の多値画像データを得る。
【００５０】
ステップＳ３：第２のブロックに分割されている不一致箇所の多値画像データと閾値データとの比較を行って第２のブロックに分割されている２値化データを得る。第２のブロックに分割されている２値化データに対して欠陥の検出処理を行う。欠陥の検出処理は第２のブロックごとに行われる。欠陥の検出処理は、例えば、テンプレート群を構成する複数のテンプレートと第２のブロックに分割されている２値化データを用いて、テンプレート群のうち少なくとも１つのテンプレートとパターンマッチングしている注目画素を検出することによって行われる。
【００５１】
ステップＳ４：ステップＳ３で検出した欠陥をモニタ等に表示する。
【００５２】
本発明は、アフィン変換処理を行わなくても、取得した画像データに対してフィルター処理にかけることができる。したがって、本発明は、処理効率が向上し、処理速度の向上が見込める。
【００５３】
また、本発明は撮像密度によって処理を変えることで処理量を減らせる。例えば、検査対象物が２７５／７０Ｒ１６のタイヤの場合、本発明は処理量を今までの約３／４にすることができる。つまり、本発明は処理量を２５％程度削減することができる。
【００５４】
また、本発明は、検査対象物を元の画像に戻す処理を、アフィン変換処理に替えて縮小処理で行なうことにより、歪みを補正することができる。
【００５５】
また、本発明は、縮小処理をブロックごとに行うので、欠陥の検出をブロックごとに行うことができる。これにより、本発明は、フィルター処理（欠陥の検出処理）を複数のブロックで並列化することができる。
【００５６】
次に説明する実施例はタイヤを検査対象物とする。
図２８はタイヤの規格例を示す図表である。
【００５７】
図１は、本発明の欠陥検査装置の一実施例を説明するための概略的なブロック図である。図２は、この実施例を説明するための概略的な構成図である。
【００５８】
この実施例の欠陥検査装置は、タイヤ回転台１、ラインセンサカメラ５（ラインセンサ）、パーソナルコンピュータ１１、モニタ１３を備えている。
【００５９】
タイヤ回転台１の回転台の上に検査対象物であるタイヤ３が設置される。タイヤ３のサイドウォール（円環）が検査対象領域である。
【００６０】
ラインセンサカメラ５は、タイヤ回転台１によって回転されるタイヤ３のサイドウォールを回転半径方向（回転方向に対して直交する方向）で撮像する。ここで、ラインセンサカメラ５の配置方向（撮像素子が配列されている方向）は厳密にタイヤ３の回転半径方向と一致していなくてもよい。例えば、ラインセンサカメラ５は、タイヤ回転台１によって回転されるタイヤ３の回転半径方向に対して角度をもつ略回転半径方向に配置されていてもよい。
【００６１】
この実施例では、タイヤ３のサイドウォールを回転半径方向が主走査方向である。また、タイヤ３の回転方向と平行な方向が副走査方向である。
【００６２】
図２に示されるように、パーソナルコンピュータ１１は画像処理ボード１５（画像処理部）とＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１７を備えている。ＨＤＤ１７は、図１においてマスター画像データ保持部１９を構成している。
【００６３】
ＨＤＤ１７は本発明の欠陥検査方法の各ステップをコンピュータに実行させるための欠陥検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を構成している。ただし、本発明の記録媒体はＨＤＤに限定されず、他の記録媒体、例えばＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ＳＤカード、ＭＯなどであってもよい。
【００６４】
図２に示されるように、画像処理ボード１５は、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）２１、メモリ２３、複数のＦＰＧＡ２５、複数の画像処理チップ２７、画像処理チップ２７ごとに設けられた複数のメモリ２９、及びメモリ３１を備えている。１つのＦＰＧＡ２５について複数の画像処理チップ２７が設けられている。メモリ２３，２９，３１は例えばＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ（Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory）によって実現される。
【００６５】
ＦＰＧＡ２１は、図１において、画像入力部３３、位置合わせ部３５、比較部３７、領域分割部３９、サイズ縮小部４１、ラベリング処理部５１、直線状欠陥判定部５３を構成している。
ＦＰＧＡ２５は、図１において、エッジ検出部４３、２値化処理部４５を構成している。
画像処理チップ２７は、図１において、欠陥検出部４７を構成している。
メモリ２９は、図１において、保持部４９を構成している。
【００６６】
図１に示されるように、画像処理ボード１５は回転台制御部５５も備えている。図２において、回転台制御部５５に対応する素子の図示は省略されている。
【００６７】
図４は、この欠陥検査装置の実施例の処理フロー及び欠陥検査方法の一実施例を説明するためのフローチャートである。図１、図２及び図４を参照してこの実施例の処理の流れについて説明する。
【００６８】
ステップＳ１１：画像処理ボード１５は回転台制御部５５によりタイヤ回転台１の動作を制御してタイヤ３を１回転させる。ラインセンサカメラ５はタイヤ３のサイドウォールを撮像する。ラインセンサカメラ５が撮像した画像データは、画像処理ボード１５の画像入力部３３（ＦＰＧＡ２１）に入力される。入力された画像データはメモリ２３に保持される。
【００６９】
ステップＳ１２：位置合せ部３５（ＦＰＧＡ２１）は、画像入力部３３に入力された画像データの位置合わせを行う。検査を開始する位置を決めるため、マスター画像データの基準点を決めておく。例えばタイヤ３のサイドウォールに一箇所ある製造年週等を基準とする。なお、マスター画像データの基準点はこれに限定されない。マスター画像データの基準点に対してラインセンサカメラ５から画像入力部３３に入力された画像データの位置を合わせる。位置合せされた画像データはメモリ２３に保持される。
【００７０】
ステップＳ１３：比較部３７はマスター画像データ保持部１９（ＨＤＤ１７）に保持されているマスター画像データを読み込む。さらに、比較部３７（ＦＰＧＡ２１）は、位置合せ部３５によって位置合わせされた画像データと、マスター画像データとを比較して、不一致箇所の多値画像データ（処理画像データ）を得る。得られた不一致箇所の多値画像データはメモリ２３に保持される。
【００７１】
ステップＳ１４：領域分割部３９（ＦＰＧＡ２１）は、不一致箇所の多値画像データを主走査方向と副走査方向に沿って複数の第１のブロックに分割する。例えば、領域分割部３９は、まず、主走査方向で短冊状に不一致箇所の多値画像データを５つの領域Ａ〜Ｅに分割する（図５を参照。）。
【００７２】
ここでの分割数は、タイヤ３のサイズと後述するブロックごとの縮小率に応じて決定されることが好ましい。また、分割された画像データの境界は互いにオーバーラップされていることが好ましい。主走査方向でオーバーラップされる画素数は後述するフィルター処理のサイズに応じて決定されることが好ましい。なお、フィルターサイズは検出したい傷の特性により可変である。
【００７３】
例えば、不一致箇所の多値画像データの主走査方向の画素数は２５００画素（ｄｏｔ）である。また、後述するフィルター処理のサイズは１５×１５画素である。この場合、主走査方向のオーバーラップ画素数は７画素である。両端の領域Ａ及び領域Ｅの幅はそれぞれ５０７画素である。また、中央側の領域Ｂ、領域Ｃ及び領域Ｄの幅はそれぞれ５１４画素である。なお、図５において点線で示された箇所はオーバーラップ画素群である。
【００７４】
領域分割部３９は、領域Ａ〜Ｅに分割された不一致箇所の多値画像データをさらに副走査方向で複数の副走査エリア１〜ｎ（ｎは２以上の正数）に分割する（図６を参照。）。これにより、不一致箇所の多値画像データは第１のブロックＡ１〜Ａｎ，Ｂ１〜Ｂｎ，Ｃ１〜Ｃｎ，Ｄ１〜Ｄｎ，Ｅ１〜Ｅｎに分割される。第１のブロックＡ１〜Ａｎ，Ｂ１〜Ｂｎ，Ｃ１〜Ｃｎ，Ｄ１〜Ｄｎ，Ｅ１〜Ｅｎに分割された不一致箇所の多値画像データはメモリ２３に保持される。
【００７５】
ここでの副走査エリア数は、後述する縮小処理での縮小率によって決定されることが好ましい。また、分割された画像データの境界は副走査方向で互いにオーバーラップされているようにしてもよい。副走査方向でオーバーラップされる画素数は後述するフィルター処理のサイズに応じて決定されることが好ましい。
【００７６】
例えば、タイヤ３を１周分ラインスキャンしたときの副走査方向の画素数が３６０００画素である場合、副走査エリア数を３６０個とすると、１つの副走査エリアの副走査ライン数は１００ライン（画素）となる。後述するフィルター処理のサイズは１５×１５画素である。この場合、オーバーラップ画素数は７画素である。各副走査エリアの副走査方向の画素数は１１４画素（オーバーラップ画素を含む）である。なお、図６においてオーバーラップ画素の図示は省略されている。
【００７７】
ステップＳ１５：サイズ縮小部４１（ＦＰＧＡ２１）は、第１のブロックＡ１〜Ａｎ，Ｂ１〜Ｂｎ，Ｃ１〜Ｃｎ，Ｄ１〜Ｄｎ，Ｅ１〜Ｅｎに分割された不一致箇所の多値画像データに対して縮小処理を行う。サイズ縮小部４１は第１のブロックごとに縮小処理を行う。サイズ縮小部４１は第１のブロックの副走査方向のサイズをタイヤ３の回転中心からの距離に応じて縮小する。これにより、サイズ縮小部４１は複数の第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’，Ｂ１’〜Ｂｎ’，Ｃ１’〜Ｃｎ’，Ｄ１’〜Ｄｎ’，Ｅ１’〜Ｅｎ’に分割された不一致箇所の多値画像データを得る（図７を参照。）。
【００７８】
この実施例では、タイヤ３の回転中心側（領域Ｅ側）に向かって例えば１０％ずつ第１のブロックの副走査方向のサイズを小さくするように縮小率が設定された（図８を参照。）。領域Ａの縮小率は１００％である。領域Ｂの縮小率は９０％である。領域Ｃの縮小率は８０％である。領域Ｄの縮小率は７０％である。領域Ｅの縮小率は６０％である。なお、第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’のサイズは第１のブロックＡ１〜Ａｎのサイズと同じである。例えば、副走査エリアｍ（ｍは正の整数、ｍ≦ｎ）において、第２のブロックＡｍ’，Ｂｍ’，Ｃｍ’，Ｄｍ’，Ｅｍ’は図９に示されたようになる。
【００７９】
例えば、第１のブロックの副走査方向のサイズを１０ラインに等分割した場合、副走査エリアｍの第２のブロックＡｍ’，Ｂｍ’，Ｃｍ’，Ｄｍ’，Ｅｍ’の画像イメージは図１０に示されたようになる。
【００８０】
また、第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’，Ｂ１’〜Ｂｎ’，Ｃ１’〜Ｃｎ’，Ｄ１’〜Ｄｎ’，Ｅ１’〜Ｅｎ’に分割された不一致箇所の多値画像データは、例えば第２のブロックごとに独立してメモリ２３に保持される。例えば、第２のブロックＡｍ’，Ｂｍ’，Ｃｍ’，Ｄｍ’，Ｅｍ’は図１１に示された状態でそれぞれ独立して管理される。
【００８１】
なお、第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’，Ｂ１’〜Ｂｎ’，Ｃ１’〜Ｃｎ’，Ｄ１’〜Ｄｎ’，Ｅ１’〜Ｅｎ’について、副走査方向でのオーバーラップ画素群は、第１のブロックの段階で設定されるのではなく、第２のブロックに分割された後で設定されてもよい。この場合、図１２に示されるように、例えば副走査エリアｍについて、領域Ａ〜Ｅごとに、副走査エリアｍ−１とのオーバーラップ画素群と、副走査エリアｍ＋１とのオーバーラップ画素群（斜線部分を参照。）がそれぞれ設定される。例えば、後述するフィルター処理のサイズが１５×１５画素である場合、副走査方向のオーバーラップ画素数は７画素である。
【００８２】
ステップＳ１６：エッジ検出部４３（ＦＰＧＡ２５）は不一致箇所の多値画像データのエッジ検出を行う。エッジ検出部４３は例えば２つのＦＰＧＡ２５で構成されている。例えば、一方のＦＰＧＡ２５が第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’，Ｂ１’〜Ｂｎ’，Ｃ１’〜Ｃｎ’についてエッジ検出処理を行う。そして、他方のＦＰＧＡ２５が第２のブロックＤ１’〜Ｄｎ’，Ｅ１’〜Ｅｎ’についてエッジ検出処理を行う。
【００８３】
ステップＳ１７：２値化処理部４５（ＦＰＧＡ２５）はエッジ検出された画像データについて２値化処理を行う。２値化処理部４５は例えば上記エッジ検出処理も行う２つのＦＰＧＡ２５で構成されている。例えば、一方のＦＰＧＡ２５は第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’，Ｂ１’〜Ｂｎ’，Ｃ１’〜Ｃｎ’についてエッジ検出処理及び２値化処理を行う。そして、他方のＦＰＧＡ２５は第２のブロックＤ１’〜Ｄｎ’，Ｅ１’〜Ｅｎ’についてエッジ検出処理及び２値化処理を行う。これにより、１つのＦＰＧＡでエッジ検出処理及び２値化処理を行う場合に比べて処理速度が向上する。なお、ＦＰＧＡの個数は、この実施例に限定されず、３個以上であってもよい。また、ＦＰＧＡの個数は１個であってもよい。
【００８４】
ステップＳ１８：欠陥検出部４７（画像処理チップ２７）は、２値化された画像データについて、フィルター処理を実行してタイヤ３の表面の欠陥を検出する。このフィルター処理は、例えば、複数のテンプレートからなるテンプレート群を用いるパターンマッチング処理によって実行される。具体的には、欠陥検出部４７は、２値化された画像データについてテンプレート群を構成する複数のテンプレートのうち少なくとも１つとパターンマッチングしている注目画素を検出する。パターンマッチング処理の具体例については後述する。
【００８５】
欠陥検出部４７は、例えば５つの画像処理チップ２７で構成されている。例えば、第１の画像処理チップ２７は第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’についてパターンマッチング処理を行う。第２の画像処理チップ２７は第２のブロックＢ１’〜Ｂｎ’についてパターンマッチング処理を行う。第３の画像処理チップ２７は第２のブロックＣ１’〜Ｃｎ’についてパターンマッチング処理を行う。第４の画像処理チップ２７は第２のブロックＤ１’〜Ｄｎ’についてパターンマッチング処理を行う。第５の画像処理チップ２７は第２のＥ１’〜Ｅｎ’についてパターンマッチング処理を行う。５つの画像処理チップ２７はパターンマッチング処理を並行して行う。これにより、１つの画像処理チップでパターンマッチング処理を行う場合に比べて処理速度が向上する。なお、画像処理チップの個数はこの実施例に限定されない。画像処理チップの個数は１個〜４個のいずれかであってもよいし、６個以上であってもよい。
【００８６】
例えば図１３に示されるように、隣り合う副走査エリアｍ−１，ｍ，ｍ＋１の第２のブロックＡｍ−１’，Ａｍ’，Ａｍ＋１’，Ｂｍ−１’，Ｂｍ’，Ｂｍ＋１’，・・・，Ｅｍ−１’，Ｅｍ’，Ｅｍ＋１’について、領域Ａ〜Ｅごとにフィルター処理が可能である。領域Ａ〜Ｅごとのフィルター処理は排他的に処理可能である。したがって、複数の演算装置が用いられることによって、フィルター処理の高速化が実現される。例えば、領域Ａ〜Ｅに対して領域ごとにＣＰＵ（Central Processing Unit）が割り付けられることでフィルター処理速度の向上が実現される。また、領域Ａ〜Ｅごとの演算処理はＳＩＭＤ（Single Instruction Multiple Data）での処理に適している。したがって、このフィルター処理はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等での処理に適している。
【００８７】
また、フィルター処理は第２のブロックごとに行われる。例えば、図１４に示されるように、副走査エリアｍに対応する第２のブロックＡｍ’，Ｂｍ’，Ｃｍ’，Ｄｍ’，Ｅｍ’に対して、ラインＡｍ’１，Ａｍ’２，・・・，Ａｍ’１０，Ｂｍ’１，Ｂｍ’２，・・・，Ｅｍ’５，Ｅｍ’６の順にフィルター処理が行われる。このとき、第２のブロックＡｍ’，Ｂｍ’，Ｃｍ’，Ｄｍ’，Ｅｍ’はそれぞれ独立しているので、並列処理をすることができる。
【００８８】
ステップＳ１９：保持部４９（メモリ２９）は欠陥検出部４７が検出した注目画素の情報を保持する。ここで保持される情報は、例えば注目画素の位置情報とパターンマッチングしたテンプレートの情報である。
【００８９】
ステップＳ２０：ラベリング処理部５１（ＦＰＧＡ２１）は欠陥検出部４７が検出した注目画素のラベリングを行う。欠陥検出部４７によって検出されてメモリ２９に保持された注目画素の情報は、画像処理チップ２７及びＦＰＧＡ２５を介してＦＰＧＡ２１に送られる。
【００９０】
ステップＳ２１：直線状欠陥判定部５３（ＦＰＧＡ２１）は、パターンマッチングによって検出され、ラベリングされた連続する注目画素群が直線状欠陥であるか否かを判定する。直線状欠陥であるか否かの判定は、隣り合う画素又は周囲画素の連続するフラグ（欠陥検出部４７が検出した注目画素）の有無により判定する。例えば、１ｄｏｔ（ドット）の解像度が０.１ｍｍの場合、１０個の連続するフラグを検出すると１ｍｍ以上の直線状欠陥があることになる。ここで「１ｍｍ以上」としているのは、テンプレートを用いたパターンマッチングでは直線状欠陥の両端に位置する画素は得点（後述する）を満たさず、欠陥と認識されないからである。直線状欠陥であると判定された注目画素群はメモリ３１に保持される。
【００９１】
ＦＰＧＡ２１は、第２のブロックをカウントするカウンタ機能を備えており、カウント値から欠陥箇所を導く。ＦＰＧＡ２１は直線状欠陥であると判定された注目画素群を含む第２のブロックに対応する箇所をモニタ１３に表示させる。
【００９２】
図１５は欠陥検出結果の表示例を説明するための概略図である。
上述のように、例えばマスター画像データの基準点が検査の開始位置である場合、欠陥箇所の位置は副走査エリア番号（カウント値）に基づいて割り出されることができる。そこで、欠陥箇所の表示は、欠陥検査装置を使用している作業者が欠陥箇所を把握しやすいようにすることが好ましい。
【００９３】
図１５では、副走査エリア１〜ｎ（ｎは３６０）が３６個の表示エリアに分割されている。例えば、表示エリアａ１は副走査エリア３５６〜３６０と副走査エリア１〜５を含んでいる。また、各表示エリアは領域Ａ〜Ｅに分割されている。欠陥検査の結果は各表示エリアで領域Ａ〜Ｅごとに表示される。
【００９４】
例えば、図１５に示された検査結果の表示状態は、表示エリアａ９の領域Ｃで欠陥が検出されたことを表示している。この表示状態は、領域Ｃの副走査エリア７６〜８５（第２のブロックＣ７６’〜Ｃ８５’）のうちの少なくとも１つで欠陥が検出されたことを意味している。
【００９５】
欠陥検出箇所として表示される表示エリアは、第２のブロックをカウントしたカウント値と表示エリアの対応よって求めることができる。例えば、カウント値８０（副走査エリア８０）で欠陥が検出された場合、カウント値７６から８５に対応する表示エリアａ９が欠陥検出箇所として表示される。
【００９６】
なお、欠陥結果の表示方法はこの実施例での表示方法に限定されない。本発明において、欠陥結果の表示方法は、欠陥が検出された第２のブロックの位置又はそれに対応する位置を表示できる方法であれば、どのような表示方法であってもよい。
【００９７】
このように、この欠陥検査装置の実施例及び欠陥検査方法の実施例は、回転するタイヤ３の円環の検査対象領域を回転半径方向で撮像するラインセンサカメラ５を用いて外観の検査を行い、アフィン変換処理を行うことなく直線状欠陥を検出することができる。
【００９８】
本発明は、第２のブロックごとに欠陥を検出する。隣り合う第２のブロックにまたがる欠陥は、隣り合う第１のブロック又は隣り合う第２のブロックの境界がオーバーラップされることで、十分に検出されることができる。ここで、主走査方向で隣り合う第２のブロックにまたがる欠陥を検出する要求がある場合、主走査方向で隣り合う画素の位置は次の演算で算出され得る。
【００９９】
図１６は、複数の第２のブロックの位置関係を説明するためのイメージ図である。図１６では、副走査エリア１〜３６０のうち副走査エリア１〜４が図示されている。
【０１００】
副走査エリア１〜４において、第２のブロックＡ１’〜Ａ４’，Ｂ１’〜Ｂ４’，Ｃ１’〜Ｃ４’，Ｄ１’〜Ｄ４’，Ｅ１’〜Ｅ４’の各ライン番号は、領域Ａ〜Ｅごとに連続するように設定されている。図示されていない副走査エリア５〜３６０についても同様である。
主走査方向で隣り合う第２のブロック間で、第２のブロックを構成するラインは半分ずつずらされて配置されている。
【０１０１】
副走査エリア２は、副走査エリア１に対して反時計回りに１°だけ回転されて副走査エリア１の反時計回り側の位置に配置されている。同様に、副走査エリア３，４は、副走査エリア２，３に対して反時計回りに１°だけ回転されて副走査エリア２，３の反時計回り側の位置に配置されている。副走査エリア５〜３６０について処理が繰り返されると、一周して概略的な円が形成される。
【０１０２】
図１７は、第２のブロックが検査対象物の回転中心側へ移るごとに第２のブロック内のライン数がそれぞれ１つずつ減るように縮小されているときに、主走査方向で隣り合うラインの番号を説明するための図である。
【０１０３】
上記実施例と同様に、データの領域は主走査方向で領域Ａ〜Ｅに５分割されている。データ領域は副走査方向で副走査エリア１〜ｎに分割されている。
【０１０４】
領域Ａに配列された第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’は副走査方向で１０ラインに分割されている。領域Ａに配列された第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’の第１のブロックに対する縮小率は１００％である。
【０１０５】
領域Ｂ〜Ｅにおいて、第２のブロックが検査対象物の回転中心側（内周側）へ移るごとに第２のブロック内のライン数がそれぞれ１つずつ減るように縮小率が設定されている。
領域Ｂに配列された第２のブロックＢ１’〜Ｂｎ’の第１のブロックに対する縮小率は９０％である。領域Ｂに配列された第２のブロックＢ１’〜Ｂｎ’は副走査方向で９ラインに分割されている。同様に、領域Ｃにおける縮小率は８０％である。領域Ｃに配列された第２のブロックＣ１’〜Ｃｎ’は８ラインに分割されている。領域Ｄにおける縮小率は７０％である。領域Ｄに配列された第２のブロックＤ１’〜Ｄｎ’は７ラインに分割されている。領域Ｅにおける縮小率は６０％である。領域Ｅに配列された第２のブロックＥ１’〜Ｅｎ’は６ラインに分割されている。
【０１０６】
領域Ａに配列された第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’において、ライン番号は次の式（１）によって求められる。
領域Ａのライン番号＝（エリア番号ｎ−１）×１０＋ブロック内ライン番号  …（１）
【０１０７】
同様に、領域Ｂ〜Ｅにおけるライン番号は次の式（２）〜（５）によって求められる。
領域Ｂのライン番号＝（エリア番号ｎ−１）×９＋ブロック内ライン番号  …（２）
領域Ｃのライン番号＝（エリア番号ｎ−１）×８＋ブロック内ライン番号  …（３）
領域Ｄのライン番号＝（エリア番号ｎ−１）×７＋ブロック内ライン番号  …（４）
領域Ｅのライン番号＝（エリア番号ｎ−１）×６＋ブロック内ライン番号  …（５）
【０１０８】
図１７に示された配列の第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’，Ｂ１’〜Ｂｎ’，Ｃ１’〜Ｃｎ’，Ｄ１’〜Ｄｎ’，Ｅ１’〜Ｅｎ’において、ある注目ラインに対して主走査方向で隣接するラインのライン番号は次のようにして求められる。
【０１０９】
領域Ｂ〜Ｅに配置されているある注目ラインに対して外周側で隣接するラインは２つ存在する。それらのラインのライン番号ＯＢ１，ＯＢ２は次の式（６），（７）によって求められる。
ライン番号ＯＢ１＝（注目ラインのライン番号）＋エリア番号ｎ−１  …（６）
ライン番号ＯＢ２＝（注目ラインのライン番号）＋エリア番号ｎ  …（７）
【０１１０】
領域Ａ〜Ｄに配置されているある注目ラインに対して内周側で隣接するラインは１つ又は２つ存在する。それらのラインのライン番号ＩＢ１，ＩＢ２は次の式（８），（９）によって求められる。
ライン番号ＩＢ１＝（注目ラインのライン番号）−エリア番号ｎ  …（８）
ライン番号ＩＢ２＝（注目ラインのライン番号）−エリア番号ｎ＋１  …（９）
【０１１１】
例えば、副走査エリア４の領域Ｄに配置されている第２のブロックＤ４’の４番目のライン（ライン番号２５）に対して主走査方向で隣接するラインのライン番号は次のようになる。
領域Ｃで隣接するライン番号ＯＢ１＝ライン番号２５＋エリア番号４−１＝２８
領域Ｃで隣接するライン番号ＯＢ２＝ライン番号２５＋エリア番号４＝２９
領域Ｅで隣接するライン番号ＩＢ１＝ライン番号２５−エリア番号４＝２１
領域Ｅで隣接するライン番号ＩＢ２＝ライン番号２５−エリア番号４＋１＝２２
【０１１２】
このようにして、領域Ａ〜Ｅのうち隣り合う領域間で隣接するライン同士のライン番号は求められ得る。隣り合う領域間で隣接するライン同士の位置がわかれば、隣り合う領域間にまたがる欠陥を検出することができる。
【０１１３】
図１８は、第２のブロックが検査対象物の回転中心側へ移るごとに第２のブロック内のライン数がそれぞれ２つずつ減るように縮小されているときに、主走査方向で隣り合うラインの番号を説明するための図である。
【０１１４】
この実施例では、データの領域は主走査方向で領域Ａ〜Ｃに３分割されている。データ領域は副走査方向で副走査エリア１〜ｎに分割されている。
【０１１５】
領域Ａに配列された第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’は副走査方向で１０ラインに分割されている。領域Ａに配列された第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’の第１のブロックに対する縮小率は１００％である。
【０１１６】
領域Ｂ，Ｃにおいて、第２のブロックが検査対象物の回転中心側（内周側）へ移るごとに第２のブロック内のライン数がそれぞれ２つずつ減るように縮小率が設定されている。
領域Ｂに配列された第２のブロックＢ１’〜Ｂｎ’の第１のブロックに対する縮小率は８０％である。領域Ｂに配列された第２のブロックＢ１’〜Ｂｎ’は副走査方向で８ラインに分割されている。同様に、領域Ｃにおける縮小率は６０％である。領域Ｃに配列された第２のブロックＣ１’〜Ｃｎ’は６ラインに分割されている。
【０１１７】
領域Ａに配列された第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’において、ライン番号は次の式（１０）によって求められる。
領域Ａのライン番号＝（エリア番号ｎ−１）×１０＋ブロック内ライン番号  …（１０）
【０１１８】
同様に、領域Ｂ，Ｃにおけるライン番号は次の式（１１），（１２）によって求められる。
領域Ｂのライン番号＝（エリア番号ｎ−１）×８＋ブロック内ライン番号  …（１１）
領域Ｃのライン番号＝（エリア番号ｎ−１）×６＋ブロック内ライン番号  …（１２）
【０１１９】
図１８に示された配列の第２のブロックＡ１’〜Ａｎ’，Ｂ１’〜Ｂｎ’，Ｃ１’〜Ｃｎ’において、ある注目ラインに対して主走査方向で隣接するラインのライン番号は次のようにして求められる。
【０１２０】
領域Ｂ，Ｃに配置されているある注目ラインに対して外周側で隣接するラインは１つだけ存在する。それらのラインのライン番号ＯＢは次の式（１３）によって求められる。
ライン番号ＯＢ＝（注目ライン番号）＋２×（エリア番号ｎ）−１  …（１３）
【０１２１】
領域Ａ，Ｂに配置されているある注目ラインに対して内周側で隣接するラインは、１つだけ存在するか、存在しない。それらのラインのライン番号ＩＢは次の式（１４）によって求められる。
ライン番号ＩＢ＝（注目ライン番号）−２×（エリア番号ｎ）＋１  …（１４）
【０１２２】
例えば、副走査エリア４の領域Ｂに配置されている第２のブロックＢ４’の４番目のライン（ライン番号２８）に対して主走査方向で隣接するラインのライン番号は次のようになる。
領域Ａで隣接するライン番号ＯＢ＝ライン番号２８＋２×（エリア番号４）−１＝３５
領域Ｃで隣接するライン番号ＩＢ＝ライン番号２８−２×（エリア番号４）＋１＝２１
【０１２３】
このようにして、領域Ａ〜Ｃのうち隣り合う領域間で隣接するライン同士のライン番号は求められ得る。隣り合う領域間で隣接するライン同士の位置がわかれば、隣り合う領域間にまたがる欠陥を検出することができる。
【０１２４】
本発明は、回転する検査対象物がラインセンサによって撮像された画像データの領域を主走査方向及び副走査方向に沿って第１のブロックに分割した後、第１のブロックごとに副走査方向のサイズを縮小して第２のブロックを得る。検査対象物の回転中心を通る直線と重なる直線状欠陥は、主走査方向に配列された複数の第２のブロックにおいて歪みのない直線として表示される。したがって、本発明は、検査対象物の回転中心を通る直線と重なる直線状欠陥の検出に有利である。
【０１２５】
次に、テンプレートを用いたパターンマッチングの概要について説明する。
図１９は、直線を検出するためのテンプレート群の一例を説明するための図である。図１９（Ａ）は７×７のテンプレート５７ａを示している。図１９（Ｂ）は９×９のテンプレート５７ｂを示している。図１９（Ｃ）は１７×１７のテンプレート５７ｃ示している。図１９（Ｄ）は１９×１９のテンプレート５７ｄを示している。
【０１２６】
各テンプレート５７ａ，５７ｂ，５７ｃ，５７ｄにおいて、丸印の画素は注目画素５９を示す。また、各テンプレート５７ａ，５７ｂ，５７ｃ，５７ｄ中の数字は注目画素５９に対しての角度を示している。
【０１２７】
テンプレートのサイズを調整することで、検出できる直線状欠陥の長さが決まる。ただし、小さいテンプレートだと検出できる直線の角度が限られてしまう。例えば１７×１７のテンプレート５７ｃであれば、約７°刻みのフィルターを作成することができるので、検出精度としては十分である。テンプレート５７ｃの大きさは、タイヤ３の実際の寸法に変換すると、例えば１ｄｏｔの解像度が０.１ｍｍの場合、１.７ｍｍ×１.７ｍｍである。
【０１２８】
次に、直線の検出例を７×７のテンプレートを４つ用いて説明をする。
図２０は、２値画像の例とテンプレートの大きさを示す図である。
【０１２９】
２値画像６１は、説明のために１５×１５の小さいサイズで示されている。２値画像６１において、数字「１」は白色、空白は黒色をそれぞれ示している。２値画像６１は９０°と４５°の直線が交じり合っている例を示している。
【０１３０】
７×７のテンプレート５７ａの注目画素５９は２値画像６１の各画素に対して走査される。７×７のテンプレート５７ａの一部分が２値画像６１からはみ出す位置に注目画素５９が配置される場合、はみ出した部分のテンプレート５７ａに対応する画素は空白（黒色）であると判定される。
図２０では、テンプレート５７ａの注目画素５９は２値画像６１のｘｙ座標で（４，４）の位置に配置されている。
【０１３１】
図２１は、１つの注目画素について複数のテンプレートを乗算してテンプレートごとに得点を求める工程を説明するための図である。
例えば図２０においてｘｙ座標で（４，４）の画素が注目画素５９であるとする。参照する画像は（１，１）、（１，７）、（７，７）、（７，１）を頂点とする矩形の画素範囲である。
【０１３２】
ここでは４つの７×７のテンプレート５７ａ（９０°、７５°、６０°、４５°）について説明する。なお、例えば１５°刻みでテンプレートが用意される場合、０°から１６５°の範囲について１５°刻みで１２個のテンプレートが用意される。
【０１３３】
参照した画像にテンプレートの値を乗算してテンプレートごとに得点を求める。図２１において参照された画像では、９０°の直線のテンプレート５７ａについて６０点、７５°の直線のテンプレート５７ａについて５９点、６０°の直線のテンプレート５７ａについて４０点、４５°の直線のテンプレート５７ａについて１０点が得られる。
【０１３４】
各テンプレート５７ａの得点結果と閾値の値を比較して直線であるかを判断する。例えば閾値を６０以上とすると、図２１において９０°の直線のテンプレート５７ａについて６０点が得られたので、注目画素５９である（４，４）の画素は直線成分があると判定される。直線成分があると判定された画素（４，４）にフラグを立てる。
【０１３５】
図２０の２値画像の各画素に対して注目画素５９が走査され、直線成分があると判定された画素についてフラグが立てられる。
【０１３６】
図２２は、図２０の２値画像について図２１の９０°の直線のテンプレートをかけた結果を示す図である。図２３は、図２０の２値画像について図２１の４５°の直線のテンプレートをかけた結果を示す図である。
【０１３７】
図２２及び図２３において、フラグが立っている画素は数字「１」で示されている。空白の画素はフラグが立っていない画素である。
【０１３８】
図２４は、図２０の２値画像についての直線の検出結果を示す図である。図２４において、フラグが立っている画素（直線成分があると判定された画素）は数字「１」で示され、それ以外の白色画素は丸印で示されている。
【０１３９】
このように、太線内の画素領域について、白色画素を直線とそれ以外に分離することができる。
上記説明では、７×７のテンプレート５７ａでの説明であるので、検出可能な角度が十分ではないが、アプリケーションによってテンプレートのサイズを大きく調整することで細かい検出を行う設定が可能となる。
【０１４０】
以上、本発明の実施例を説明したが、上記実施例での数値、材料、配置、個数等は一例であり、本発明はこれらに限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
【０１４１】
例えば、上記実施例は検査対象物の検査対象領域をタイヤのサイドウォールとしているが、本発明における検査対象物の検査対象領域はこれに限定されない。本発明において、検査対象物は円環形状のものでなくてもよい。また、本発明において、検査対象物の検査対象領域は円環ではなく扇形であってもよい。本発明は、回転する検査対象物の円環又は扇形の検査対象領域を検査対象とすることができる。
【０１４２】
また、上記実施例は検出する欠陥を直線状欠陥としているが、本発明が検出する検査対象物の欠陥は直線状欠陥に限定されない。本発明が検出する欠陥は、例えば湾曲した欠陥や、折れ曲がった欠陥、環状の欠陥など、任意の形状であってもよい。本発明は、ラインセンサによって撮像された画像において歪んでいる欠陥形状の軌跡を、局所的に直線状欠陥とみなして検出するので、任意の形状の欠陥を検出できる。
【０１４３】
また、上記実施例は、生画像データとマスター画像データを比較して得られた不一致箇所の多値画像データに対して第１のブロックへの分割処理を経て第２のブロックに分割し、その後、エッジ検出処理及び２値化処理を行っている。しかし、本発明における処理の順番はこれに限定されない。
【０１４４】
本発明において、第１のブロックへの分割処理及び第２のブロックへの分割処理は、生画像データとマスター画像データとの比較処理、不一致箇所の多値画像データに対するエッジ検出処理及び２値化処理に対してどのタイミングで行われてもよい。ただし、第２のブロックへの分割処理は第１のブロックへの分割処理の後に行われる。なお、第１のブロックへの分割処理と第２のブロックへの分割処理の間に他の処理が行われてもよい。
【０１４５】
例えば、生画像データに対して第１のブロックへの分割処理を経て第２のブロックに分割する処理が行われた後、マスター画像データとの比較、不一致箇所の多値画像データのエッジ検出処理及び２値化処理が行われてもよい。この場合、第２のブロックに分割された生画像データに対応するマスター画像が用意される。また、生画像データとマスター画像データとの比較処理、不一致箇所の多値画像データに対するエッジ検出処理及び２値化処理が行われた後、２値化データに対して第１のブロックへの分割処理及び第２のブロックへの分割処理が行われてもよい。
【０１４６】
また、上記実施例はパターンマッチング技術によって欠陥を検出しているが、本発明における欠陥検出手段はこれに限定されない。本発明における欠陥検出手段は、上記第２のブロックに分割されたデータについて、第２のブロックごとに欠陥を検出することができる手段であれば、どのような手段であってもよい。
【符号の説明】
【０１４７】
３  タイヤ（検査対象物）
５  ラインセンサカメラ（ラインセンサ）
１５  画像処理ボード（画像処理部）
３７  比較部
３９  領域分割部
４１  サイズ縮小部
４５  ２値化処理部
４７  欠陥検出部
４９  保持部
５５ａ，５７ｂ，５７ｃ，５９ｄ  テンプレート群
５７  注目画素
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１４８】
【特許文献１】特許４８５９０６１号公報
【特許文献２】特許４６５５２４２号公報
【特許文献３】特開平０８−３０６０８２号公報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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