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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。前記コントローラは、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、Ci1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。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。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。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。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。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。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。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。前記コントローラは、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、Ci1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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。ここで、Ciはピーク位置、Ci1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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。