"タイヤのトレッドの検査方法であって、前記タイヤのトレッドパターンは、公知形状の境界部よって互いに分離される共に所定の順序で配置された少数の基本的パターンを有する円周方向に並置された状態の要素の集成体によって形成され、‐検査されるべきタイヤトレッドの表面の画像を収集し、前記画像は、光強度レベルと関連した画素で形成され、‐所与の円周方向基準OYから同一距離のところで軸方向x1,x2に配置された画像の画素を前記円周方向基準OYから同一の軸方向距離x1,x2のところで公知形状の境界線上に位置する箇所P1,P2の軸方向線OXに対して円周方向オフセットy1,y2の逆の数値-y1,-y2だけ円周方向にずらして前記タイヤの画像を変換し、前記要素相互間の前記境界部が軸方向に差し向けられた真っ直ぐなトレースの形態で見えるようにし、‐輪郭検出フィルタを用いて前記画像を分析して軸方向に差し向けられた直線上に位置する前記画像の箇所を識別し、前記箇所は、2つの要素相互間の境界線上に位置する箇所として処理される、検査方法。前記トレッドの前記表面の前記画像は、二次元グレーレベル又はカラー画像である、請求項1記載の検査方法。前記トレッド表面の前記画像は、複数の基本RGB画像の集成体によって形成されたカラー画像であり、前記方法を前記基本的画像の各々に適用する、請求項2記載の検査方法。前記トレッドの前記表面の前記画像は、前記グレーレベルが半径方向におけるレリーフ値を表すように変換された三次元画像である、請求項1記載の検査方法。前記輪郭検出フィルタは、ソーベルSobelフィルタ型のフィルタであり、該フィルタによって各画素について、光強度の最も大きな変化の方向を表すソーベル角度を計算する、請求項1~4のうちいずれか一に記載の検査方法。同一の軸方向線上に位置する画素の平均ソーベル角度を計算する、請求項5記載の検査方法。軸方向の最も近くに位置する平均値を持つ軸方向線を2つの要素相互間の境界部として識別する、請求項6記載の検査方法。前記収集した画像の前記要素相互間の境界線の順序を決定する、請求項1~7のうちいずれか一に記載の検査方法。前記トレッドパターンの前記表面上に存在する前記境界線の全てを検出するようにするために検査されるべき前記タイヤの前記収集画像中に見出される境界線の順序と前記要素相互間の前記境界部の所定の順序との対応関係を定める、請求項8記載の検査方法。前記境界部の前記形状は、前記基本的パターンとは無関係に、同一である、請求項1~9のうちいずれか一に記載の検査方法。前記トレッドパターンは、互いに異なる形状の境界部を有する基本的パターンを含み、前記方法を前記トレッドパターン中に含まれる互いに異なる境界部形状の数に等しい回数にわたって適用する、請求項1~9のうちいずれか一に記載の検査方法。前記要素相互間の前記境界部を表す前記画像の前記箇所の検出後、所与の円周方向基準OYから同一距離のところで軸方向x1,x2に配置された画像の画素を前記円周方向基準OYから同一の軸方向距離x1,x2のところで前記公知境界線上に位置する箇所P1,P2の軸方向線OXに対して円周方向オフセットy1,y2と同一の量y1,y2だけ円周方向にずらすことによって前記画像を変換し、それにより前記タイヤ表面の前記非変形画像を再構成する、請求項1~9のうちいずれか一に記載の検査方法。また、この方法によれば、基本的パターンの各々の画像の十分な集まりを得て異常が同一の基本的パターンを有する要素の全てには生じそうもないという仮説に基づいてこれら基本的パターンの平均基準画像を計算するためには、単一のタイヤのトレッドの画像を収集することが必要であるに過ぎない。他方、この方法を適用する前に、トレッドパターンを形成する要素相互間の限度を識別してこれらの存在場所を正確に突き止めなければならず、その目的は、これら限度をトレッドパターンの基本的パターンのうちの1つに関連付けることにある。本発明の目的は、この課題を解決することができる方法を提案することにある。注目されるべきこととして、一般に、2つの要素相互間の並置は、決して完全ではない。これは、僅かな円周方向オフセットとして現れ、その結果、タイヤ表面上へのゴムのばりが生じる場合があり又は半径方向オフセットが浅いレリーフを形成する場合がある。1ミリメートルの数百分の1のこれらオフセットは、タイヤ上に見え、従って、タイヤの画像上にも見える微細なトレースを生じさせるのに十分である。本発明の目的は、この現象を有利に利用することにある。本発明の検査方法は、トレッドパターンが公知形状の境界部よって互いに分離される共に所定の順序で配置された少数の基本的パターンを有する円周方向に並置された状態の要素の集成体によって形成されているタイヤのトレッドに利用される。この方法は、次のステップ、即ち、‐検査されるべきタイヤトレッドの表面の画像を収集するステップこの画像は、光強度レベルと関連した画素で形成される、‐所与の円周方向基準から同一距離のところで軸方向に配置された画像の画素を円周方向基準から同一の軸方向距離のところで公知形状の境界線上に位置する箇所の軸方向線に対して円周方向オフセットの逆の数値だけ円周方向にずらしてタイヤの画像を変換し、要素相互間の境界部が軸方向に差し向けられた真っ直ぐなトレースの形態で見えるようにするステップ、‐輪郭検出フィルタを用いて画像を分析して軸方向に差し向けられた直線上に位置する画像の箇所を識別するステップこの箇所は、2つの要素相互間の境界線上に位置する箇所として処理されるを有する。トレッドの表面の画像は、二次元グレーレベル又はカラー画像であり、変形例として、グレーレベルが半径方向におけるレリーフ値を表すように変換された三次元画像である。検出の堅牢性を向上させるために、トレッド表面の画像が複数の基本画像の集成体によって形成されたカラー画像である場合、この方法を基本的画像の各々に適用すると有用な場合がある。有利には、ソーベルSobelフィルタ型の輪郭検出フィルタが選択され、このフィルタによって各画素について、光強度の最も大きな変化の方向を表すソーベル角度を計算する。要素相互間の境界部を識別するために、同一の軸方向線上に位置する画素の平均ソーベル角度を計算し、境界線のトレースの方向に一致した軸方向に最も近い平均値を有する線を選択する。この方法は又、収集した画像の要素相互間の境界線の順序を決定するため利用される。有利には、トレッドパターンの表面上に存在する境界線の全てを検出するようにするために検査されるべきタイヤの収集画像中に見出される境界線の順序と要素相互間の境界部の所定の順序との対応関係を定めるようにする。境界部の形状は、基本的パターンとは無関係に、同一であるこれは、最もありふれた場合であるのが良いが、トレッドパターンは、互いに異なる形状の境界部を有する基本的パターンを含む場合があり、この場合、この方法をトレッドパターン中に含まれる互いに異なる境界部形状の数に等しい回数にわたって適用する。請求項1~9のうちいずれか一に記載の検査方法。また、要素相互間の境界部を表す画像の箇所の検出後、所与の円周方向基準OYから同一距離のところで軸方向x1,x2に配置された画像の画素を円周方向基準OYから同一の軸方向距離x1,x2のところで公知境界線上に位置する箇所P1,P2の軸方向線OXに対して円周方向オフセットy1,y2と同一の量y1,y2だけ円周方向にずらすことによって画像を変換し、それによりタイヤ表面の非変形画像を再構成することが可能である。この方法を用いることによって、計算機時間の面で経済的なアルゴリズムを用いてトレッドの要素相互間の限度を検出することが可能である。この方法は、例えば上述の国際公開第2009/077537号パンフレットに記載された評価方法の使用に先立つのが良い予備ステップをなす。以下の説明は、本発明及びその実施形態の良好な理解を提供し、かかる説明は、図1~図8を参照して行われる。図1は、それぞれA,B,C,Uで示された幾つかの形式の基本的パターンの存在が見えるタイヤトレッドの一部分を示している。これら形式の基本的パターンは、図2に個々に示されており、かかる基本的パターンは、例えば、長さが互いに異なる3つのパターンA,B,C及びトレッド摩耗インジケータを含む1つのパターンUから成る。これら4つの形式の基本的パターンは、タイヤの周囲に沿って全体的に正確な順序で繰り返される。かくして、図1に示されたトレッド部分の順序は、ACBUBACCCで示された順序である。問題のタイヤの所与の寸法範囲に関し、最終の順序は、複雑且つ公知の順序で配置され、ACBUBACCCで始まり、例えば、パターンBCAABUAABCBCBAAABBUCACAACBAACBBAU等と続くこれら4種類の基本的パターンの並置によって形成される。一般的に言って、一寸法分は、1つから4つまでの基本的パターンを有するのが良く、トレッドは、直径に応じて、所望の順序で配置された80個から100個までの基本的パターンの繰り返しを有する。この結果、所与の形式の基本的パターン、例えば基本的パターンAは、トレッドパターンの寸法及び形式に応じて、トレッド1つ当たり10回~40回用いられるであろう。基本的パターンの形式の各々の横方向境界部の形状は、別の形式の任意の基本的パターンの横方向境界部に同じように良好に一致することができるようになっている。かくして、これら境界部の形状は、必要に応じて基本的パターンの順序を変更することができるようにするために問題の基本的パターンとは無関係に同一である。図2に示されている基本的パターンは、トレッドの横方向幅全体を占める。この配置は、本発明を限定するものではなく、本発明の原理は、トレッドパターンが同一の横方向線上に配置された複数の基本的パターンから成る場合にも拡張可能である。これは、非対称と呼ばれているパターンに関して特に言える。したがって、実施されるべき第1の操作は、検査されるべきタイヤのトレッドの表面の画像を得ることである。この画像は、タイヤを収集手段の下で丸1回転させることによって得られる。このようにすると、図3に示されているように、タイヤの軸方向が画像の横方向OXに対応し、円周方向が長手方向OYに対応したトレッドの広げた状態での画像が得られる。半径方向OZは、三次元画像の場合、トレッドパターンの基本的パターンのレリーフ要素の高さ方向に対応する。画像という用語は、検査されるべきタイヤにより所与の箇所で反射される光に対して敏感な1つ又は2つ以上のセンサから得られる情報を表している。この画像は、二次元又は三次元である場合があり、又、グレーレベル、白黒又はカラーである場合がある。この画像は、リニアカメラ、グレーレベルカメラ、カラーマトリックスカメラ又はレーザ三角測量センサ等から得られるのが良い。三次元画像は、グレーレベル値を空間中のこの箇所のところのレリーフの値の関数として画像の各画素に割り当てることによってそれ自体二次元画像に変換可能である。次に、測定した物理的量の数に等しい数のデータ表又はマトリックスの形態をした画像が提供される。この方法のステップの以下の説明において、分かりやすくするために、画像は、二次元グレーレベル画像であることが仮定されている。当業者であれば、本発明の方法を用いられるべき画像の形式に適合させるために必要な改造を行うことができよう。図3は、タイヤトレッドの要素相互間における極めて小さな半径方向又は円周方向オフセットの存在によって生じる影響を示しており、これらオフセットは、トレッド表面の画像上に見える微細なトレースTとして現れる。以下のステップを実施する前に、検査されるべき寸法に関する特定のデータを記憶し、これらデータは、‐要素相互間の境界線の特定の既知の形状、‐検査されるべきタイヤの基準表面上に存在する要素の円周方向順序、及び‐検査されるべきタイヤの基準表面上に存在する要素の境界部相互間の円周方向距離の順序である。この方法の次の適用ステップが図4に示されている。図4の初期画像は、図3の画像を再現したものであり、この場合、要素相互間の境界部は、破線によって強調されている。形状が既知である境界線は、上述の基準系OXYで示されている。この基準系では、座標をこの曲線上の箇所の全て、例えば箇所P1x1,y1又はP2x2,y2に割り当てることができる。次に、トレッドの画像を同一の基準系OXY内に配置する。所与の円周方向基準OYから同一距離のところで軸方向x1,x2に配置されていて、基準系OXYの同一横座標上の箇所に対応した画像の画素をこの円周方向基準から同一の軸方向距離のところで公知形状の境界線上に位置する箇所の軸方向線OXに対して円周方向オフセットの逆の数値である量だけ円周方向に並進させるようこの画像を変換する。したがって、この円周方向並進の量は、この横座表に存在する境界部の箇所の縦座標を逆にしたものに対応している。かくして、横座表x1のところに位置する画像の画素を-y1に等しい量だけ円周方向に並進させ、横座表x2のところに位置する画像の画素を-y2に等しい量だけ円周方向に並進させる。この変換の完了時、要素相互間の境界部は、図4の最初の画像中に示されているように軸方向に差し向けられた真っ直ぐなトレースの形態で見える。注目されるべきこととして、この変換は、円周方向距離を変更するものではなく、真っ直ぐなトレース相互間の円周方向距離の順序が境界部相互間の円周方向距離の順序に対応する。次のステップは、要素相互間の境界部の目に見える特徴であるこれら線を識別するステップである。この目的のため、真っ直ぐな形状及び軸方向の向きを有する画像の輪郭に関するサーチを行う。輪郭に関するサーチは、有利には、ディジタル画像処理アルゴリズムを用いて実施されるのが良い。これらアルゴリズムは、画像中の1つの物体から別の物体への移行が存在する場合に光又はカラー強度レベルがかなり変化するという観察結果に基づいている。したがって、明るい状態から暗い状態への迅速な移行が存在すると共に輪郭に一致する可能性が最も高い画像の箇所及び更にこれら輪郭の向きに関するサーチを行う。数学的な観点では、2つの変数この場合、画像座標の関数としてのグレーレベル又はカラーの強度を有する関数の勾配は、二次元ベクトルであり、その座標は、軸方向及び円周方向の導関数である。各箇所又は画素のところでは、勾配は、強度の最も強い変化方向に向いており、その長さは、この方向における変化率を表す。輪郭のところでは、勾配は、この輪郭を横切って最も暗い強度から最も明るい強度に向かって進む。最も普及しているアルゴリズムのうちで、ディジタル値のマトリックスとして考えられる画像とマトリックスの形態をそれ自体取るコンボリューションたたみ込みマスク又はフィルタとの間のコンボリューションを実行するよう設計されたマトリックス演算子であるフィルタを用いることが好ましい。これらアルゴリズムは、エスミランSMilan,エイチヴァーツラフHVaclav,及びビーロジャースBRogers著,イメージプロセッシングアナリシスアンドマシンビジョンImageprocessinganalysisandmachinevision,ロンドン,チャップマンアンドホールChapmanandHall,2002年に一般的な仕方で説明されている。最も周知のアルゴリズムのうちで、本発明者は、特に、エルロバーツLRoberts,マシンパーセプションオブスリーディメンショナルソリッズMachineperceptionofthreedimensionalsolids,ジェイティーティペットJTTippett,オプティカルアンドエレクトロオプティカルインフォメーションプロセッシングOpticalandelectroopticalinformationprocessing,ケンブリッジCambridge,マサチューセッツMassachusetts,エムアイティープレスMITPress,1965年に記載されたロバーツアルゴリズム、ジェイエフキャニーJFCanny,アコンピューテイショナルアプローチトゥエッジディテクションAcomputationalapproachtoedgedetection,アイイーイーイートランスアクションズIEEETrans,パターンアナリシスアンドマシンインテリジェンスPatternAnalysisandMachineIntelligence,1986年に記載されたキャニーアルゴリズム及びアイソーベルISobel,及びジーフェルドマンGFeldman,ア3×3アイソトロピックグレイディエントオペレータフォアイメージプロセッシングA3x3isotropicgradientoperatorforimageprocessing,トークカンファレンスアットザスタンフォードアーティフィシャルプロジェクトTalkConferenceattheStanfordArtificialProjectに記載されているプレヴィットアルゴリズム及びソーベルアルゴリズムより知られているその変形例を挙げることができる。これらアルゴリズムはどれも適当であると言えるが、ソーベルアルゴリズムは、その実施が比較的簡単であること及び高いノイズレベルの影響を受けないままでいるその性能に鑑みて最も有利であるように思われ、この性能は、2つの要素相互間の境界部を形成するトレースの低いコントラストを考慮すると、この場合に特に有用である。用いられるマスクは、次の2つのマトリックスの形態を取る。Aをソース画像とする。この場合、本発明者は、各箇所のところで、軸方向の輪郭を強調するGx=ΔxAの値及び円周方向における輪郭を強調するGy=ΔyAの値を計算する。グレーレベル又はカラー変化の勾配の強度の値は、ベクトルノルムによって近似され、ソーベル角度と通称されている輪郭の向きΘは、によって与えられる。この角度Θは、水平である、即ち、軸方向である輪郭線上に位置する画素に関して、90°である。したがって、要素相互間の境界部に関するサーチは、Θ=90°という同一の向きを有する箇所の組を探すことによって実施される。これを行う最も簡単な手法は、画素の各軸方向線に関し、同一の軸方向線上に位置する画素の平均ソーベル角度を見出すことである。したがって、2つの要素相互間の境界部のトレース上に位置する画素の全てが実質的に同一のソーベル角度を有するので、境界部を表す軸方向線上に位置する画素のソーベル角度の平均値は、図5に示されているように約90°であり、図5では、ピークは、ソーベル角度が約90°である軸方向線を表している。したがって、本発明者は、画素のこの軸方向線が境界線を表し、この線が原点から所与の距離を置いたところに円周方向に配置されているものと無理なく推定することができる。この場合、本発明者は、検査されるべきタイヤトレッドの画像上に位置する境界線の第1の順序を定めて線の各々相互間の円周方向距離を評価することができる。この目的のため、本発明者は、強調されるピークの高さが事実上曖昧ではない仕方で、境界部の存在場所に対応する下限としてのしきい値をあらかじめ定める。この値は、例えば、ピークの最大高さの3/4に設定されるのが良い。次に、このしきい値よりも上に位置するピークを探してこれらの位置を計算する。検出したピークの数が不十分である場合、しきい値を一刻みだけ減少させ、ついには、例えばピークの理論数の80に対応したピークの有意数が突き止められ、なお、この理論数の値は、既知であり、境界部の数及びかくして検査されるべきタイヤのトレッドパターンを形成する要素の数に対応している。図6は、円周方向に位置するピークの順序全体を示している。次に、ピークの順序をこれらの円周方向位置の関数として計算し、そして、例えば2つの順序相互間の最小の差を探すことによってこの順序をタイヤのサイズの既知の理論的順序と比較することが可能である。本発明者は、これから、理論的順序と検査されるべきタイヤトレッドの画像上に見受けられる実際の順序との対応関係を推定することができる。検出されるピークの数が不十分である場合、しきい値を更にもう一刻み減少させ、ついには、ピークの十分な数、例えば境界部の即ち、ピークの95が検出されるようにする。検出しきい値の減少は、誤った検出回数を増大させる危険を覚悟の上で境界部全てを検出するまで続けられるのが良い。したがって、検出しきい値が、実際に、境界部のほとんどを検出することができ、かくして要素相互間の理論差の順序での再設定を可能にする下限を下回って、例えば最大しきい値の50未満に減少させないようにすることが好ましい。次に、非検出境界部に対応した脱落している境界部を理論的順序中のこれらの位置に対応した円周方向位置に直接配置する。この識別ステップの完了時、要素相互間の1組の境界部は、図7に示されているように検査されるべきタイヤトレッドの画像上に配置される。上述の説明は、同一の境界部形状を有するタイヤに関する。明らかなこととして、この方法の原理は、トレッドパターンが互いに異なる境界部を有するパターンの数に等しい回数にわたってこの方法を適用することが必要な互いに異なる境界部を備えたパターンを有する場合に同様に利用できる。所与の境界部形状を有するパターンのみが半径方向に差し向けられた直線の形態で見え、かくして、形状がその形状に一致した境界部だけを識別することができる。また、この段階で注目されるべきこととして、トレッド画像がカラー画像である場合、収集手段のRGB利用センサから得られた3つのグレーレベル画像を並列処理することができる。これら基本的画像は、カラー画像収集手段で通常用いられている基本的な色、典型的には、赤色R、緑色G及び青色Bで画像を表している。これは、ピークの最大値が照明レベル及び角度の関数として1つの画像及び色と別の画像及び色とでは異なる場合があるからである。この場合、これら3つのセンサから得られたデータを組み合わせて誤った検出又は欠けている検出を矯正することが有用であることが分かる。検査されるべきタイヤトレッドの画像上に境界線の正確な形状を再構成することが望ましい場合、所与の円周方向基準OYから同一距離のところで軸方向x1,x2に配置された画像の画素をこの円周方向基準から同一の軸方向距離x1,x2のところで公知境界線上に位置する箇所P1,P2の軸方向線OXに対して円周方向オフセットy1,y2と同一の量y1,y2だけ円周方向にずらすことによって画像を変換し、それによりタイヤ表面の非変形画像を再構成するのが良い。これは、先に実施した変換の逆変換を実施することと同じである。横座表x1のところに位置する画像の画素をy1に等しい量だけ円周方向に並進させ、横座表x2のところに位置する画像の画素をy2に等しい量だけ円周方向に並進させる。図8は、変換後に得られた画像を示しており、この画像中、境界線が完全にマーク付けされている。次に、画像を境界線に沿って分割して単一パターンの画像の集まりを作ってこれら画像の集まりの各々に属する画像をこれら画像の集まりに割り当てられた基本的パターンの基準画像と比較することが可能である。この基準画像は、トレッドパターンのCADモデルから得られる画像又は国際公開第2009/077537号パンフレットに記載されているように基本的パターンの画像の集まりから計算された平均画像であるのが良い。"