輪胎的缺陷檢測(cè)方法
【專利摘要】提供能夠高精度地檢測(cè)輪胎表面的薄大凸缺陷的輪胎的缺陷檢測(cè)方法。在步驟S1開始之前，預(yù)先連續(xù)地取得包含狹縫光像的二維圖像。在步驟S1中，從所拍攝的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)提取狹縫光像。在步驟S2中，從所提取的狹縫光像將作為因偏心而導(dǎo)致的模糊的偏心成分除去。在步驟S3中，基于除去偏心成分后的光像算出特征量，在步驟S4中，基于所算出的特征量檢測(cè)薄大凸缺陷。
【專利說(shuō)明】輪胎的缺陷檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及檢測(cè)輪胎表面的缺陷的缺陷檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在輪胎表面的缺陷檢查中，使用基于照射狹縫光而得到的狹縫光像來(lái)檢查缺陷的方法。
[0003]專利文獻(xiàn)I所記載的檢查方法是，根據(jù)利用第I狹縫光對(duì)輪胎表面照射的線部分的線傳感器所得的外觀數(shù)據(jù)和利用第2狹縫光照射的相同線部分的區(qū)域傳感器所得的形狀數(shù)據(jù)，進(jìn)行輪胎的外觀形狀的合格與否的判定。
[0004]另外，專利文獻(xiàn)2所記載的檢查方法是，根據(jù)一邊使輪胎旋轉(zhuǎn)一邊用區(qū)域傳感器拍攝狹縫光的照射部從而得到的濃淡(或者色彩)和位置信息，進(jìn)行外觀和形狀的合格與否的判定。
_5] 現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)_6] 專利文獻(xiàn)
[0007]專利文獻(xiàn)1:特開2001-249012號(hào)公報(bào)
[0008]專利文獻(xiàn)2:特開2003-240521號(hào)公報(bào)

【發(fā)明內(nèi)容】

_9] 發(fā)明要解決的問(wèn)題
[0010]作為輪胎表面的缺陷，有較薄地?cái)U(kuò)展的凸?fàn)钊毕?以下稱為“薄大凸缺陷”。)。該缺陷難以通過(guò)肉眼發(fā)現(xiàn)，需要通過(guò)如專利文獻(xiàn)1、2所記載的那樣的狹縫光像進(jìn)行檢查。
[0011]另外，為了高效地檢查整個(gè)表面，優(yōu)選一邊使輪胎繞旋轉(zhuǎn)軸線旋轉(zhuǎn)一邊連續(xù)地取得狹縫光像來(lái)檢查。
[0012]專利文獻(xiàn)I所記載的檢查方法是，用線傳感器和區(qū)域相機(jī)兩者取得狹縫光像，它們的位置關(guān)系等的調(diào)整是困難的。另外，未考慮一邊使輪胎旋轉(zhuǎn)一邊連續(xù)地檢查。
[0013]在一邊使輪胎旋轉(zhuǎn)一邊檢查的情況下，所拍攝的狹縫光像會(huì)產(chǎn)生模糊。該模糊是由于輪胎的外徑本身不是正圓、產(chǎn)生輪胎的旋轉(zhuǎn)中心和使輪胎旋轉(zhuǎn)的旋轉(zhuǎn)臺(tái)的旋轉(zhuǎn)中心不一致的偏心而導(dǎo)致的，在輪胎的徑方向模糊，使得薄大凸缺陷的檢測(cè)更為困難。
[0014]專利文獻(xiàn)2所記載的檢查方法是一邊使輪胎旋轉(zhuǎn)一邊檢查的方法，但未考慮這種拍攝時(shí)的模糊，因此無(wú)法高精度地檢測(cè)薄大凸缺陷。
[0015]本發(fā)明的目的是提供能夠高精度地檢測(cè)輪胎表面的薄大凸缺陷的輪胎的缺陷檢測(cè)方法。
[0016]用于解決問(wèn)題的方案
[0017]本發(fā)明是輪胎的缺陷檢測(cè)方法，檢測(cè)設(shè)置有胎面圖案的輪胎的胎面部的接地面的凸?fàn)钊毕?，其特征在于，包?
[0018]拍攝工序，一邊使上述輪胎繞軸線旋轉(zhuǎn)，一邊將狹縫光以其長(zhǎng)邊方向與輪胎的寬度方向平行的方式照射到上述胎面部，連續(xù)地拍攝包含狹縫光照射的區(qū)域的二維圖像；
[0019]提取工序，將所拍攝的各二維圖像中出現(xiàn)的狹縫光的光像中的直線狀光像以外的光像除去，提取上述直線狀光像，上述直線狀光像是上述胎面部的接地面的光像；
[0020]除去工序，從包含所提取的直線狀光像的二維圖像，將由輪胎的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的上述接地面的位移的影響除去；
[0021]算出工序，將除去上述位移的影響后的各二維圖像中的直線狀光像的位置和除去上述位移的影響后的所有的二維圖像中的直線狀光像的平均位置的差作為每個(gè)二維圖像的特征量算出；以及
[0022]檢測(cè)工序，將所算出的每個(gè)二維圖像的特征量和預(yù)先決定的閾值進(jìn)行比較，在特征量比閾值大的情況下檢測(cè)為有缺陷。
[0023]另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選在上述除去工序中，按每個(gè)包含所提取的直線狀光像的二維圖像，算出所提取的直線狀光像的重心位置，將所算出的各重心位置間的變化作為波形數(shù)據(jù)進(jìn)行傅立葉變換，對(duì)從利用傅立葉變換得到的頻譜去掉高頻成分而得到的頻譜進(jìn)行傅立葉逆變換，求出傅立葉逆變換后的重心位置即變換后重心位置，將上述重心位置和上述變換后重心位置的差分作為上述接地面的位移的影響。
[0024]另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選在上述算出工序中，將除去上述位移的影響后的二維圖像與上述輪胎的周方向平行地分割為多個(gè)塊，按每個(gè)分割的塊算出特征量。
[0025]發(fā)明效果
[0026]根據(jù)本發(fā)明，在拍攝工序中，一邊使輪胎繞軸線旋轉(zhuǎn)，一邊將狹縫光以其長(zhǎng)邊方向與輪胎的寬度方向平行的方式照射到上述輪胎的胎面部，連續(xù)地拍攝包含狹縫光照射的區(qū)域的二維圖像。在提取工序中，將所拍攝的各二維圖像中出現(xiàn)的狹縫光的光像中的直線狀光像以外的光像除去，提取上述直線狀光像，上述直線狀光像是上述胎面部的接地面的光像。
[0027]在除去工序中，從包含所提取的直線狀光像的二維圖像將由輪胎的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的上述接地面的位移的影響除去，在算出工序中，將每個(gè)包含除去上述位移的影響后的直線狀光像的二維圖像中的直線狀光像的位置和所有的二維圖像中的直線狀光像的平均位置的差作為每個(gè)二維圖像的特征量算出。
[0028]在檢測(cè)工序中，將所算出的每個(gè)二維圖像的特征量和預(yù)先決定的閾值進(jìn)行比較，在特征量比閾值大的情況下檢測(cè)為有缺陷。
[0029]由此，僅通過(guò)用區(qū)域相機(jī)拍攝狹縫光的光像，就能夠以簡(jiǎn)單的構(gòu)成來(lái)檢測(cè)缺陷。另夕卜，利用除去工序，將由旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的接地面的位移的影響除去，因此能夠高精度地檢測(cè)輪胎表面的缺陷。
[0030]根據(jù)本發(fā)明，在上述除去工序中，按每個(gè)二維圖像，算出所提取的直線狀光像的重心位置，將所算出的重心位置的位移作為波形數(shù)據(jù)進(jìn)行傅立葉變換。對(duì)從利用傅立葉變換得到的頻譜去掉高頻成分而得到的頻譜進(jìn)行傅立葉逆變換，求出傅立葉逆變換后的重心位置即變換后重心位置。將上述重心位置和上述變換后重心位置的差分作為上述接地面的位移的影響。例如，只要使直線狀光像的位置移動(dòng)該差分的量，就能夠?qū)⑸鲜鼋拥孛娴奈灰频挠绊懗ァ?br> [0031]根據(jù)本發(fā)明，在上述算出工序中，將二維圖像與上述輪胎的周方向平行地分割為多個(gè)塊，按每個(gè)分割的塊算出特征量。塊表示出輪胎的寬度方向的位置，因此能夠基于檢測(cè)出缺陷的塊來(lái)容易地檢測(cè)輪胎表面的實(shí)際的缺陷位置。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0032]本發(fā)明的目的、特色以及優(yōu)點(diǎn)通過(guò)下述的詳細(xì)說(shuō)明和附圖會(huì)變得更為明確。
[0033]圖1A是示出拍攝輪胎表面的狹縫光像的狀態(tài)的概要立體圖。
[0034]圖1B是示出拍攝輪胎表面的狹縫光像的狀態(tài)的概要俯視圖。
[0035]圖2是示出作為本發(fā)明的實(shí)施方式的缺陷檢測(cè)方法的流程圖。
[0036]圖3是示出狹縫光像的提取次序的流程圖。
[0037]圖4是示出利用區(qū)域相機(jī)拍攝的二維圖像的一例的圖。
[0038]圖5是示出預(yù)處理后的圖像的圖。
[0039]圖6是示出標(biāo)記和除去噪聲后的圖像的圖。
[0040]圖7是示出所提取的直線狀區(qū)域的圖像的圖。
【具體實(shí)施方式】
[0041]以下，參考附圖詳細(xì)地說(shuō)明本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式。
[0042]圖1A是示出拍攝輪胎表面的狹縫光像的狀態(tài)的概要立體圖。如圖1A所示，作為檢查對(duì)象的輪胎I載置于旋轉(zhuǎn)臺(tái)2上，一邊使旋轉(zhuǎn)臺(tái)2繞軸線旋轉(zhuǎn)，一邊對(duì)輪胎表面照射狹縫光L。狹縫光以其長(zhǎng)邊方向與輪胎的寬度方向平行的方式照射。在輪胎I的胎面部的表面，沿著周方向設(shè)置有槽(胎面圖案)，狹縫光像主要包括胎面部的接地面、槽部的內(nèi)壁面以及底面三個(gè)區(qū)域的光像。
[0043]圖1B是示出拍攝輪胎表面的狹縫光像的狀態(tài)的概要俯視圖。如圖1B所示，從狹縫光源3將狹縫光L照射到輪胎I的胎面部的接地面，利用區(qū)域相機(jī)4，拍攝包含狹縫光照射的區(qū)域的規(guī)定的區(qū)域，取得二維圖像數(shù)據(jù)。這時(shí)，利用旋轉(zhuǎn)臺(tái)2使輪胎I繞旋轉(zhuǎn)軸線旋轉(zhuǎn)，區(qū)域相機(jī)4能夠連續(xù)地取得輪胎I的表面的狹縫光像。
[0044]在本實(shí)施方式中，狹縫光L是激光，例如能夠使用波長(zhǎng)為650nm左右的紅色激光、波長(zhǎng)為530nm左右的綠色激光等。作為激光的光源，例如能夠使用內(nèi)歐阿克(+才7 —
株式會(huì)社生產(chǎn)的激光頭(DMSH-6505L、波長(zhǎng)為650nm、輸出為3mW)等。此外，可以照射I束或者多束狹縫光L，在照射多束的情況下，得到的狹縫光像也成為多個(gè)。后述的各工序?qū)φ丈淞?I束狹縫光的情況進(jìn)行說(shuō)明，但在照射多束的情況下，只要按每個(gè)狹縫光像進(jìn)行同樣的處理即可。
[0045]此外，作為提取狹縫光像的對(duì)象的二維圖像數(shù)據(jù)例如是遮擋住向輪胎表面的外部光來(lái)拍攝的。遮擋的方法是將進(jìn)行拍攝的室內(nèi)的狹縫光源3以外的光源例如室內(nèi)燈等全部熄滅。優(yōu)選在沒(méi)有窗戶的室內(nèi)拍照。在有窗戶的情況下，利用黑窗簾、遮光簾、百葉窗等遮擋住外部光。另外，也可以將輪胎1、旋轉(zhuǎn)臺(tái)2、狹縫光源3以及區(qū)域相機(jī)4全部用暗箱罩住。而且，還可以對(duì)區(qū)域相機(jī)4的鏡頭安裝不會(huì)透射狹縫光以外的光的濾光器。例如能夠使用VS Technology公司生產(chǎn)的紅色濾光器(SV-R60-270)等。
[0046]在輪胎I的胎面部的接地面存在薄大凸缺陷的情況下，由照射到凸部分的狹縫光L形成的狹縫光像作為沿著凸部分的表面形狀的像而被得到，因此只要能夠檢測(cè)出狹縫光像中的因這種薄大凸缺陷而形成的像(缺陷像)，就能夠檢測(cè)出薄大凸缺陷。
[0047]在此，薄大凸缺陷是缺陷，因此大小、形狀是各式各樣的，但作為應(yīng)檢測(cè)出的缺陷，是大概的面積為IOOmm2以上，從胎面部的接地面起的高度為0.3mm以上的凸?fàn)畈糠帧?br> [0048]缺陷像在從狹縫光像中的直線狀光像偏離的位置出現(xiàn)，上述直線狀光線是胎面部的接地面的光像，因此將從直線狀光像的偏離量作為特征量來(lái)檢測(cè)缺陷。
[0049]本發(fā)明的實(shí)施方式的大致次序是，在測(cè)量輪胎表面整周后，首先，在所拍攝的二維圖像的各幀中，提取狹縫光像的投影結(jié)果。作為所提取的各幀中的狹縫光像的代表位置而求出橫坐標(biāo)(以下，X坐標(biāo))的平均值。X坐標(biāo)的平均值會(huì)隨著幀的前進(jìn)而向左右位移，但該位移是由輪胎的偏心旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的，因此基于位移量將偏心成分除去。對(duì)除去偏心成分后的圖像求出特征量，進(jìn)行缺陷的檢測(cè)。
[0050]圖2是示出作為本發(fā)明的實(shí)施方式的缺陷檢測(cè)方法的流程圖。
[0051]在步驟SI開始前，預(yù)先用圖1所示的方法，連續(xù)地取得包含狹縫光像的二維圖像。
[0052]在步驟SI中，從所拍攝的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)提取狹縫光像。在步驟S2中，從所提取的狹縫光像將作為因偏心而導(dǎo)致的模糊的偏心成分除去。在步驟S3中，基于除去偏心成分后的光像算出特征量，在步驟S4中，基于所算出的特征量檢測(cè)薄大凸缺陷。
[0053]以下，詳細(xì)地說(shuō)明上述各步驟。
[0054]<步驟SI >狹縫光像的提取
[0055]狹縫光像的提取是，為了檢測(cè)出缺陷像，從狹縫光像將直線狀光像以外的像即因設(shè)置于胎面部的槽而形成的光像等除去，僅提取直線狀光像。圖3是示出狹縫光像的提取次序的流程圖。
[0056]此外，狹縫光的尺寸在本實(shí)施方式中是長(zhǎng)度為200mm且寬度為3mm。圖4是示出利用區(qū)域相機(jī)4拍攝的二維圖像的一例的圖。僅狹縫光照射的部分作為光像被拍攝，其它部分未在圖像中出現(xiàn)。另外，3個(gè)曲線狀部分是因胎面圖案的槽而形成的，顯得粗的部分是在按胎面部的接地面所描繪的色線處有反射的部分。
[0057]將這種因槽而形成的光像、因反射而形成的光像等除去，僅提取投影到接地面的狹縫光像。
[0058]如圖3所示，在步驟Al中進(jìn)行預(yù)處理，在步驟A2中進(jìn)行光像的標(biāo)記和噪聲的除去，僅提取狹縫光像的直線狀區(qū)域。
[0059][步驟Al]預(yù)處理
[0060]作為預(yù)處理，將所拍攝的二維圖像數(shù)據(jù)二值化，而且施行膨脹處理和收縮處理。二值化時(shí)的閾值能夠用公知的決定方法來(lái)決定，但在本實(shí)施方式中，使用了判別分析法。對(duì)二值化后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行m次膨脹處理后，進(jìn)行m次收縮處理。例如是m=3。在此，先進(jìn)行膨脹處理，由此，即使是所拍攝的狹縫光像有裂縫的情況下也能夠消除裂縫。
[0061]圖5是示出預(yù)處理后的圖像的圖。接地面的狹縫光像和接地面以外的狹縫光像連結(jié)著或者平行地孤立。另外，因反射而形成的光像變粗的部分由于本來(lái)光量較弱而作為光像來(lái)說(shuō)亮度值較小，基本上能夠通過(guò)二值化處理除去，但狹縫光附近的光像的亮度值較高，因此變粗，即使通過(guò)預(yù)處理也無(wú)法除去。
[0062]以上所說(shuō)明的預(yù)處理是對(duì)I個(gè)幀進(jìn)行的處理，對(duì)拍攝的所有的幀進(jìn)行預(yù)處理。
[0063][步驟A2]標(biāo)記和除去噪聲[0064]對(duì)狹縫光像因反射而變粗的部分、槽的內(nèi)壁面以及底面的狹縫光像連結(jié)著的部分，算出該區(qū)域的光像的粗細(xì)。對(duì)整個(gè)圖像施行標(biāo)記處理，以各標(biāo)記在X方向進(jìn)行射影處理，從所有標(biāo)記的射影像算出中央值Pn。在此，η是幀編號(hào)，按每I個(gè)幀進(jìn)行射影處理和中央值的算出。
[0065]首先，基于下述式(I)決定閾值thn，d。使用閾值thn，d對(duì)射影像的各行進(jìn)行閾值處理，將閾值thn，d以上的行除去。通過(guò)該處理，能夠?qū)⒋旨?xì)為閾值thn，d以上的行刪除，能夠?qū)⒉鄣墓庀竦纫蜻B結(jié)而變粗的部分除去。
[0066]然后，基于下述式(2)決定閾值thn，s。將比閾值thn，d小的行中的閾值thn，s以上的行置換為與thn，s相同的值。由此，能夠使不像連結(jié)部分那樣粗但因反射而稍微變粗的部分變細(xì)。
[0067][數(shù)I]
【權(quán)利要求】
1.一種輪胎的缺陷檢測(cè)方法， 檢測(cè)設(shè)置有胎面圖案的輪胎的胎面部的接地面的凸?fàn)钊毕荩涮卣髟谟?，包? 拍攝工序，一邊使上述輪胎繞軸線旋轉(zhuǎn)，一邊將狹縫光以其長(zhǎng)邊方向與輪胎的寬度方向平行的方式照射到上述胎面部，連續(xù)地拍攝包含狹縫光照射的區(qū)域的二維圖像； 提取工序，將所拍攝的各二維圖像中出現(xiàn)的狹縫光的光像中的直線狀光像以外的光像除去，提取上述直線狀光像，上述直線狀光像是上述胎面部的接地面的光像； 除去工序，從包含所提取的直線狀光像的二維圖像將由輪胎的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的上述接地面的位移的影響除去； 算出工序，將除去上述位移的影響后的各二維圖像中的直線狀光像的位置和除去上述位移的影響后的所有的二維圖像中的直線狀光像的平均位置的差作為每個(gè)二維圖像的特征量算出；以及 檢測(cè)工序，將所算出的每個(gè)二維圖像的特征量和預(yù)先決定的閾值進(jìn)行比較，在特征量比閾值大的情況下檢測(cè)為有缺陷。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輪胎的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于， 在上述除去工序中，按每個(gè)包含所提取的直線狀光像的二維圖像，算出所提取的直線狀光像的重心位置，將所算出的各重心位置間的變化作為波形數(shù)據(jù)進(jìn)行傅立葉變換，對(duì)從利用傅立葉變換得到的頻譜去掉高頻成分而得到的頻譜進(jìn)行傅立葉逆變換，求出傅立葉逆變換后的重心位置即變換后重心位置，將上述重心位置和上述變換后重心位置的差分作為上述接地面的位移的影響。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的輪胎的缺陷檢測(cè)方法，其特征在于， 在上述算出工序中，將除去上述位移的影響后的二維圖像與上述輪胎的周方向平行地分割為多個(gè)塊，按每個(gè)分割的塊算出特征量。
【文檔編號(hào)】G06T1/00GK103534583SQ201280023569
【公開日】2014年1月22日 申請(qǐng)日期:2012年5月17日 優(yōu)先權(quán)日:2011年5月17日
【發(fā)明者】今田宗利, 水草裕勝, 巖谷肇彥, 輿水大和, 藤原孝幸 申請(qǐng)人:夏普株式會(huì)社, 東洋橡膠工業(yè)株式會(huì)社