(57)【要約】【課題】タイヤ（４）の表面上の欠陥を検出する方法であって、自動化手段が、  −タイヤ（４）の表面の画像（１８）から複数のテクスチャパラメータの勾配値を計算し、  −勾配の画像（２０）を特定し、  −勾配の画像を閾値処理して、閾値処理された画像（２２）を取得する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤ（４）の表面上の欠陥を検出する方法であって、自動化手段（６，１２）が、
前記タイヤ（４）の前記表面の画像（１８）から複数のテクスチャパラメータの勾配値を計算し、
前記勾配の画像（２０）を特定し、
前記勾配の画像（２０）を閾値処理して、閾値処理された画像（２２）を取得する、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記タイヤ（４）の前記表面は、前記タイヤ（４）の内面である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記自動化手段（６，１２）は、レーザ三角測量によって前記表面の画像（１８）を取得する、請求項１〜２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
前記自動化手段（６，１２）は、前記表面の画像（１８）の一部の画素を選択して勾配値を計算する、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記自動化手段（６，１２）は、前記表面の画像（１８）におけるグレイレベル勾配を計算する、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記閾値処理は、ヒステリシスによって実行される、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
コンピュータ上で実行される場合に、請求項１〜６のいずれかに記載の方法の実行を指示するようになったコード化された命令を含むことを特徴とする、コンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータプログラムを遠隔通信ネットワーク上でダウンロードする方法。
【請求項９】
コンピュータで実行される場合に、前記コンピュータに請求項１〜６及び８のいずれかに記載の方法を実行させる命令を格納するコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
タイヤ（４）の表面上の欠陥を検出するための装置（２）であって、
前記タイヤ（４）の前記表面の画像（１８）から複数のテクスチャパラメータの勾配値を計算し、
前記勾配の画像（２０）を特定し、
前記勾配の前記画像を閾値処理して、閾値処理された画像（２２）を取得する、
ようになった自動化手段（６，１２）を備える、装置（２）。
【請求項１１】
前記自動化手段（６，１２）は、さらに前記タイヤ（４）の前記表面の前記画像（１８）を取得するようになっている、請求項１０に記載の装置（２）。
【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方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
タイヤ表面に存在する欠陥を自動的に探索するための公知の方法が存在する。この方法では、最初に、センサを用いた工業用視覚技術によって表面の２次元又は３次元画像が取得される。次に、これらの画像は、表面上の欠陥を位置決めするための自動化手段によって分析される。このために、自動化手段は、画像の１又は２以上のテクスチャパラメータを分析し、その狙いは、一方では画像を分割すること、換言すると画像を１又は複数のテクスチャパラメータが異なる領域に切り離すことであり、他方では、欠陥を特定することを目的として画像を分類すること、換言すると分割された１又は複数の画像を参照画像ベース内の画像セットと対応させることである。
【０００３】
画像をテクスチャパラメータが異なる領域に切り離すことは、例えば、排他的ではないが、画像を平滑面に対応する領域、粗面に対応する領域、及び線条面に対応する領域に切り離すことに帰着する。
【０００４】
しかしながら、特に分析する表面がタイヤの内面の場合、この方法は常に満足できる結果をもたらすとは限らない。これは、表面が一般に「オレンジピール」として知られる繰返しランダムパターンを有するからである。その結果、欠陥のない正常な内面の外観は、それ自体ランダムである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、「オレンジピール」パターンを有する正常な領域と欠陥を有する領域とを識別することは不可能であり、前述の方法はもはや適用できない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１つの目的は、タイヤ表面の欠陥を検出する方法を改善することである。
このために、本発明によれば、タイヤ表面の欠陥を検出するための方法が提供され、自動化手段は、
−タイヤ表面の画像からの複数のテクスチャパラメータの勾配の値を計算し、
−勾配の画像を特定し、
−勾配の画像を閾値処理して、閾値処理された画像を取得する。
【０００７】
テクスチャ勾配の概念は、本明細書の以下において特に実施例を用いて説明される。
【０００８】
本方法はまた、タイヤ表面の画像におけるテクスチャの不均一性を検出するために使用することができる。これらの不均一性は常に欠陥と関係する。換言すれば、低勾配を有する画像領域は均一で欠陥がないが、高勾配を有する画像領域は、欠陥に特有な不均一性を示す。勾配画像の閾値処理は、その後の画像内の欠陥位置を表示するための自動化又は人的手段の使用を容易にする。複数のテクスチャパラメータの勾配値の計算はまた、本方法を精緻化するために用いることができ、勾配値が単一のテクスチャパラメータから計算される方法よりも、正確に表面の欠陥の存在を検出することを可能にする。
【０００９】
好都合には、タイヤ表面はタイヤの内面である。
【００１０】
表面画像のテクスチャ勾配値に起因して、本方法は、繰返しのランダムパターンを有する表面であっても欠陥を検出することを可能にする。
【００１１】
好都合には、自動化手段はレーザ三角測量によって表面画像を取得する。
【００１２】
この技術により、表面の非常に高品質な画像を取得することが可能となる。
【００１３】
好都合には、自動化手段は、表面画像の一部の画素を選択して勾配値を計算する。
【００１４】
これにより、勾配の画像を特定するために必要とされる計算の数が少なくなり、その結果、本方法に要する時間が短くなる。
【００１５】
好都合には、自動化手段は、表面画像におけるグレイレベル勾配を計算する。
【００１６】
グレイレベルは、その勾配値を簡単に計算することのできる画像のテクスチャパラメータである。
【００１７】
好都合には、閾値処理は、ヒステリシスによって実行される。
【００１８】
この閾値処理方法は、効果的で使用が簡単である。
【００１９】
本発明はまた、コンピュータ上で実行される場合に、前述の方法の実行を命令するようになったコード化された命令を含むコンピュータプログラムを提供する。
【００２０】
本発明はまた、コンピュータで実行される場合にそのコンピュータに前述のような方法のうちの１つを実行させる命令を格納するコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【００２１】
本方法はまた、タイヤ表面の欠陥を検出するための装置を提供し、
−タイヤ表面の画像からテクスチャ勾配の値を計算し、
−この勾配の画像を特定し、
−勾配の画像を閾値処理して、閾値処理された画像を取得する、
ようになった自動化手段を備える。
好都合には、自動化手段はまた、タイヤ表面の画像を取得するようになっている。
以下、添付図面を用いて本発明の実施形態を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明による、タイヤ表面の欠陥を検出するための装置の概略図である。
【図２】本発明による、欠陥を検出する方法のステップの実行を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図１は、本発明による装置２を示す。この装置２は、タイヤ４の表面上の欠陥を検出するように意図されている。ここで、対象とする表面はタイヤ４の内面であることが想定されているが、タイヤ４の別の表面にも適用できる。
【００２４】
装置２は、タイヤ４の表面画像の取得に適している自動化手段６を備える。自動化取得手段６はレーザ三角測量によって表面画像を取得し、この目的のために、特にレーザ光源８及びセンサ１０を備える。レーザ三角測量は公知の取得方法であり、本明細書ではさらに詳細には説明しない。代替的に、照度差ステレオによって又は工業用視覚カメラとして公知の方法を用いて表面画像を取得することができる。
【００２５】
装置２は、データをやり取りできるように接続部材１４によって自動化取得手段６に接続された自動化計算手段１２をさらに備える。これらの自動化計算手段１２は、特にコンピュータ１６を備える。続いて、自動化計算手段１２の機能を考察する。
【００２６】
ここで、これらの手段によって実行される場合に検出方法の実行を指示するコード化された命令を備えるコンピュータプログラムを用いて、装置２によって、特にその自動化手段６、１２によって実行される、本発明によるタイヤ４の表面上の欠陥を検出する方法を説明する。本事例では、コンピュータプログラムは、自動化手段６、１２によって可読な記憶媒体に格納される。コンピュータプログラムはまた、遠隔通信ネットワーク上でダウンロードすることができる。
【００２７】
図２を参照すると、ステップＡにおいて、最初に、自動化取得手段を用いてレーザ三角測量によってタイヤ４の内面の画像を取得する。このようにして、表面画像と呼ばれる画像１８を取得する。次に、接続部材１４を用いて表面画像１８を自動化計算手段１２へ送る。この画像は白黒であり、グレイレベルを含む。
【００２８】
続いて、ステップＢにおいて、自動化計算手段１２は、コンピュータ１６を用いて表面画像１８からテクスチャ勾配値を計算する。以下に、これらの値を計算するためのアルゴリズムを説明する。
【００２９】
最初にテクスチャパラメータを選択する。画像処理分野では、以下のパラメータのうちの１つを使用する公知の方法がある。すなわち、共起行列、ハラリックパラメータ、モルフォロジーパラメータ（オープニング及びクロージング演算による粒度分析など）、及びローカルバイナリパターン（一般にＬＢＰと呼ばれ、英語表記「Ｌｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎ」に対する略語である）である。これらのパラメータの全ては、画像のグレイレベル値に関する空間的統計に対応するという共通の特徴を有する。より一般的には、テクスチャ勾配値の計算は、何らかのテクスチャパラメータ及び画像に関して計算された何らかの統計値に適用することができる。
【００３０】
以下の説明において、自動化計算手段１２は、表面画像内の複数のテクスチャパラメータの勾配値を計算することが想定される。このパラメータ数はｎである。
【００３１】
Ｆi,jを、矩形であり配列の大きさＳiｘＳjを有すると仮定される表面画像１８の画素（ｉ，ｊ）を中心とする配列の大きさＷiｘＷjを有する矩形ウィンドウ上で計算されたｎ個のパラメータを含むベクトルパラメータであると仮定する。
【００３２】
このベクトルＦi,jは、その縁部を除いて表面画像１８の何らかの画素（ｉ，ｊ）についても計算される、つまり、
【数１】
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及び
【数２】
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である。これは、（Ｓi−Ｗi，Ｓj−Ｗj，ｎ）のサイズのハイパー行列Ｆをもたらす。
【００３３】
ｄを、２つのベクトルＦi,j間の距離を考慮する測定規準（ｍｅｔｒｉｃ）と仮定する。測定規準は、集合
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において
2018506046.tif 000006
の関数であることに留意する必要があり、
2018506046.tif 000007
における全てのＦi,j，Ｆk,l，Ｆm,nに対して以下の条件を満たす。
ｄ（Ｆi,j，Ｆk,l）＝０、（Fi,j＝Fk,lである場合且つその場合にのみ）
ｄ（Ｆi,j，Ｆk,l）＝ｄ（Ｆk,l，Ｆi,j）、（対称）
ｄ（Ｆi,j，Ｆm,n）≦ｄ（Ｆi,j，Ｆk,l）＋ｄ（Ｆk,l，Ｆm,n）（三角不等式）
【００３４】
ヒストグラム間のマハラノビス距離及びχ2距離が、測定規準の例である。任意の測定規準を選択することができる。しかしながら、テクスチャパラメータの特定の選択には特定の測定規準がより適している。実施形態の非限定的な例として、以下のパラメータと測定規準の組合せが良好な結果をもたらす。
−ユークリッド距離と組み合わせたハラリックパラメータ（ベクトルは、ｎ＝５のテクスチャパラメータを含む）、
−ヒストグラム間のχ2距離と組み合わせたローカルバイナリパターン（ベクトルは、ｎ＝２５のテクスチャパラメータを含む）、
−一連のモルフォロジー変換の後に生成されるグレイレベルのヒストグラム。
【００３５】
所与の並進ベクトル
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に対する表面画像１８の画素（ｉ，ｊ）におけるテクスチャ勾配値は、結果として、選択された測定規準の方向における、その間に
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の距離を有するＦの２点間の距離を
2018506046.tif 000010
のノルムで除算したものである。
【数３】
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【００３６】
実際には、自動化計算手段１２は２つのテクスチャ勾配、つまり垂直テクスチャ勾配
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及び水平テクスチャ勾配
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を計算する。それらのノルムが次に導出される。
【数４】
2018506046.tif 000014
【００３７】
距離値ｔvert及びｔhorは、テクスチャパラメータの計算ウィンドウが重ならないように選択される、つまりｔvert＝Ｗi及びｔhor＝Ｗjである。
【００３８】
計算時間を最適化するために、勾配値の計算は、オリジナル画像の各画素に対してではなく、垂直方向にｓｔｅｐi画素毎、並びに水平方向にｓｔｅｐj画素毎に実行することができる。換言すると、自動化計算手段１２は、画像の一部の画素を選択してテクスチャ勾配値を計算する。これは、ハイパー行列Ｆに関して間引きを実行することと等価である。
2018506046.tif 000015
をＦのサブサンプルと仮定する。
【数５】
2018506046.tif 000016
【００３９】
その場合、
【数６】
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である。
【００４０】
非限定的かつ例示的な実施形態として、パラメータは以下のように選択することができる。
【数７】
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2018506046.tif 000019
2018506046.tif 000020
【００４１】
ここで、単位ウィンドウサイズＷi＝Ｗj＝１画素が選択され、自動化計算手段１２は、Ｇが所謂、表面画像１８の勾配となるように、表面画像１８におけるグレイレベル勾配を計算する。
【００４２】
次に、自動化計算手段１２は、前述のアルゴリズムに従って計算された勾配値を用いて、勾配の画像２０を特定する。
【００４３】
最後に、ステップＣにおいて、自動化計算手段１２は、閾値処理された画像２２を得るために勾配の画像２０の閾値処理を実行する。閾値処理はヒステリシスによって実行される。２値化された画像２２は、２値画像とも呼ばれる白黒画像の形態をとることができる。その結果、この画像は、黒の画素と白の画素の２つのタイプの画素のみを含む。
【００４４】
従って、装置２の自動化手段６、１２は、
−タイヤ４の表面画像からテクスチャ勾配値を計算し、
−その勾配の画像２０を特定し、
−勾配の画像を閾値処理して閾値処理された画像２２を取得する、
ようになっている。
【００４５】
次に、閾値処理された画像２２はオペレータに提示され、オペレータはタイヤ４の内面上の何らかの欠陥の位置を観察することができる。図２に示す閾値処理された画像２２では、白い領域は、欠陥の存在に特有な高勾配を有するタイヤ４の内面領域に対応し、黒い領域は、低勾配を有する内面領域に対応する。
【００４６】
サイズ及び数などの何らかの欠陥の特徴に基づいて、オペレータは、タイヤの排除又は廃棄など、タイヤ４に関して処置をする必要があるか否かを決めることができる。自動化計算手段１２が、それ自体で閾値処理された画像２２を調べてタイヤ４に関して処置するか否かを決めるように規定することもできる。
【００４７】
明らかに、本発明の範囲から逸脱することなく、本発明に対して多くの変更を行うことが可能である。
【００４８】
本装置は、タイヤ以外の物品の表面欠陥を検出するために使用することができる。
【符号の説明】
【００４９】
Ａ  タイヤの内面の画像を取得するステップ
Ｂ  表面の画像からテクスチャ勾配の値を計算して勾配の画像を特定するステップ
Ｃ  勾配の画像に閾値処理を施して閾値処理された画像を取得するステップ
４  タイヤ
１８  表面の画像
２０  勾配の画像
２２  ２値化された画像
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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