JP2000067245A - Tire type discriminator - Google Patents
Tire type discriminatorInfo
- Publication number
- JP2000067245A JP2000067245A JP10240146A JP24014698A JP2000067245A JP 2000067245 A JP2000067245 A JP 2000067245A JP 10240146 A JP10240146 A JP 10240146A JP 24014698 A JP24014698 A JP 24014698A JP 2000067245 A JP2000067245 A JP 2000067245A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- tire
- strip
- patterns
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Tires In General (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 タイヤのトレッドパターンのマッチングに用
いるモデルパターン抽出作業の効率化と、マッチング処
理の迅速化、精度向上を図る。
【解決手段】 タイヤの周上にランダムに配置された大
中小の単位パターンの任意のものから、複数の短冊形状
のモデルパターンを抽出する。マッチングは各短冊形状
のモデル毎に行う。モデルパターンのマッチングを行う
位置の間隔を変えることにより、マッチングされる検査
対象画像が大中小の単位パターンのいずれであっても、
モデルパターンを共用することができる。
(57) [Summary] [PROBLEMS] To improve the efficiency of model pattern extraction work used for tire tread pattern matching, to speed up the matching process, and to improve the accuracy. SOLUTION: A plurality of strip-shaped model patterns are extracted from arbitrary large, medium and small unit patterns randomly arranged on the circumference of a tire. Matching is performed for each strip-shaped model. By changing the interval of the position where the model pattern matching is performed, whether the inspection target image to be matched is any of the large, medium and small unit patterns,
Model patterns can be shared.
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、車両用タイヤ種別
を判別する装置に関し、特にタイヤのトレッドパターン
による判別の迅速化及び作業効率化に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for discriminating a type of a vehicle tire, and more particularly to a method for quickly discriminating a tire by a tread pattern and improving work efficiency.
【0002】[0002]
【従来の技術】タイヤ種別判別装置は、自動車の生産ラ
インにおいて、車体に生産指示通りのタイヤが取り付け
られているかどうかを検査するために用いられる。さ
て、タイヤのトレッドパターンは、タイヤの周方向に3
〜5個の基本パターン(単位パターン)をランダムに配
列することにより、走行時の振動や騒音といったロード
ノイズの低減が図られている。この複数の基本パターン
は、互いに周方向の縮尺が異なる相似パターンである。2. Description of the Related Art A tire type discriminating apparatus is used in a production line of an automobile to check whether or not a tire according to a production instruction is attached to a vehicle body. By the way, the tread pattern of the tire is 3 in the circumferential direction of the tire.
By randomly arranging up to five basic patterns (unit patterns), road noise such as vibration and noise during traveling is reduced. The plurality of basic patterns are similar patterns having different scales in the circumferential direction.
【0003】このようにトレッドパターンに複数の相似
パターンが含まれ、それらがランダムに配列されている
場合に、トレッドパターンに基づいてタイヤ種別を判別
する装置が例えばそれらのうちの一つしか備えていなけ
れば、装置は複数の撮像位置に対して一致度を調べなけ
ればならないおそれが高くなり、検査時間が長くなり不
都合である。そこで、特開平9−277806号公報に
開示される従来装置では、複数の相似パターンそれぞれ
を用意して、一回の撮像でトレッドパターン認識処理が
完了することとして検査時間の短縮を図っている。[0003] When a plurality of similar patterns are included in the tread pattern as described above and are arranged at random, for example, only one of them is provided with a device for determining the tire type based on the tread pattern. Otherwise, there is a high possibility that the apparatus has to check the degree of coincidence with respect to a plurality of imaging positions, which increases the inspection time, which is inconvenient. Therefore, in the conventional apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-277806, a plurality of similar patterns are prepared, and the inspection time is reduced by completing the tread pattern recognition processing by one image pickup.
【0004】図4は、従来のタイヤ種別判別装置におけ
る処理のイメージ図である。この装置は、生産指示情報
から検査対象の車体の車種を得てこれに対応する登録モ
デルパターン136(ピッチ大中小に対応する相似パタ
ーン138,140,142を含んでいる)を取り出
し、また車体に取り付けられている検査対象タイヤを撮
像した画像144から上記モデルパターンに相当する範
囲のトレッドパターンの画像を検査パターン146とし
て切り出す。そして、これら検査パターン146と登録
モデルパターン136との間でマッチング処理を行い一
致度を求める。FIG. 4 is an image diagram of processing in a conventional tire type discriminating apparatus. This apparatus obtains a model of a vehicle body to be inspected from production instruction information, extracts a registered model pattern 136 (including similar patterns 138, 140, and 142 corresponding to large, medium, and small pitches) corresponding to the model, and outputs the model data to the vehicle body. An image of a tread pattern in a range corresponding to the model pattern is cut out as an inspection pattern 146 from an image 144 obtained by capturing the mounted inspection target tire. Then, a matching process is performed between the inspection pattern 146 and the registered model pattern 136 to obtain a degree of coincidence.
【0005】図5は検査パターン146と登録モデルパ
ターン136とから上記一致度を求める手順を説明する
フロー図である。検査パターン146の画素ごとの濃淡
のデータ値と各パターン138,140,142の画素
ごとの濃淡のデータ値との間で正規化相関係数を求める
(ステップ150)。この正規化相関係数は3つのモデ
ルパターンごとに求められ、これらをパターンごとの一
致度R(一致度152,154,156)とする。これ
ら3つの一致度Rのうち最大値を算出し(ステップ15
8)、その最大値を検査対象車種の仕様で指定されたタ
イヤ種別に対する検査パターン146のトレッドパター
ンの一致度160とする。この一致度160が所定の閾
値を超えるとトレッドパターンの一致が判定される。FIG. 5 is a flowchart for explaining a procedure for obtaining the degree of coincidence from the inspection pattern 146 and the registered model pattern 136. A normalized correlation coefficient is obtained between the grayscale data value of each pixel of the inspection pattern 146 and the grayscale data value of each pixel of each of the patterns 138, 140, and 142 (step 150). This normalized correlation coefficient is obtained for each of the three model patterns, and is set as the coincidence R (correspondence 152, 154, 156) for each pattern. The maximum value of these three coincidences R is calculated (step 15).
8) The maximum value is set as the degree of coincidence 160 of the tread pattern of the inspection pattern 146 for the tire type specified in the specification of the inspection target vehicle type. When the degree of coincidence 160 exceeds a predetermined threshold value, it is determined that the tread patterns match.
【0006】ちなみに正規化相関処理においては、登録
パターンと検査対象パターンとの同じ位置の点の明度デ
ータがそれぞれサンプリングされ、1つの明度データの
組が形成される。複数のサンプリング点についての明度
データの組が、例えば縦軸に検査パターンの明度、横軸
に登録パターンの明度をとってプロットされる。両パタ
ーンの一致度が高いほど、明度データの組は、傾きが正
の直線に沿って分布し、それら明度データの組の集合に
ついて正規化相関の相関係数は1に近くなる。In the normalized correlation processing, brightness data at points at the same position in the registered pattern and the pattern to be inspected are respectively sampled to form one set of brightness data. A set of brightness data for a plurality of sampling points is plotted, for example, taking the brightness of the inspection pattern on the vertical axis and the brightness of the registered pattern on the horizontal axis. As the degree of coincidence between the two patterns becomes higher, the brightness data set is distributed along a straight line having a positive slope, and the correlation coefficient of the normalized correlation for the set of the brightness data sets becomes closer to 1.
【0007】[0007]
【発明が解決しようとする課題】上述の従来の方法で
は、生産に使用される各タイヤのトレッドパターンか
ら、周方向に縮尺が異なる複数の単位パターンそれぞれ
を抽出して、予め装置に登録しておく必要があった。そ
の際、複数の単位パターンはタイヤの周上にランダムに
配置されていることもあり、トレッドパターン全範囲内
において相似形の複数の単位パターンそれぞれを識別し
取り出し登録する作業は、工数がかかるという問題があ
った。また、従来、マッチングされる単位パターンは、
比較的大きなものであるため、第一に、例えば照明の当
たり方によって曲面であるタイヤ表面に明度のグラデー
ションが生じたり、表面の汚れ付着による明度の局所的
な変化によって、上記正規化相関による一致度の判定の
精度が低下するおそれがあるという問題があり、第二
に、単位パターン1つについてのマッチングの処理時間
が比較的長いという問題があった。また、マッチング
は、各単位パターンに対して行わなければならないた
め、装置の計算負荷が高くなるという問題があった。In the above-mentioned conventional method, a plurality of unit patterns having different scales in the circumferential direction are extracted from the tread patterns of the tires used for production and registered in the apparatus in advance. Had to be kept. At that time, since the plurality of unit patterns may be randomly arranged on the circumference of the tire, the work of identifying, extracting, and registering each of the plurality of similar unit patterns within the entire range of the tread pattern requires time and effort. There was a problem. Conventionally, the unit pattern to be matched is
Because of the relatively large size, firstly, for example, a gradation of lightness is generated on a curved tire surface depending on how the light hits, or a local change in lightness due to adhesion of dirt on the surface causes the coincidence by the normalized correlation. Second, there is a problem that the accuracy of the degree determination may be reduced. Second, there is a problem that the processing time of the matching for one unit pattern is relatively long. Further, since matching has to be performed for each unit pattern, there is a problem that the calculation load of the apparatus increases.
【0008】本発明は上記問題点を解決し、登録タイヤ
の単位パターンに関する情報を装置に登録する作業の迅
速化、効率化を図るとともに、タイヤ種別判別処理の処
理速度及び精度が向上したタイヤ種別判別装置を提供す
ることを目的とする。[0008] The present invention solves the above-mentioned problems, improves the speed and efficiency of the operation of registering information on unit patterns of registered tires in the device, and improves the processing speed and accuracy of the tire type discrimination processing. It is an object to provide a discriminating device.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】本発明に係るタイヤ種別
判別装置は、登録タイヤの単位パターン内に周方向に並
ぶ複数の短冊形状領域の各々から抽出された複数の短冊
パターンを保持するマッチングパターン保持手段と、前
記検査対象タイヤの前記トレッドパターンと前記短冊パ
ターンとのマッチングを前記各短冊パターンについて順
次行うことにより、前記単位パターンの比較処理を行う
パターン比較手段とを有することを特徴とする。According to the present invention, there is provided a tire type discriminating apparatus, comprising: a matching pattern for holding a plurality of strip patterns extracted from a plurality of strip-shaped regions arranged in a circumferential direction in a unit pattern of a registered tire; It is characterized by having a holding means, and a pattern comparing means for comparing the tread pattern and the strip pattern of the tire to be inspected sequentially with respect to each of the strip patterns, thereby performing a comparison process of the unit pattern.
【0010】本発明によれば、単位パターン内に複数の
短冊形状領域が定義され、それら短冊形状領域に含まれ
るトレッドパターンが短冊パターンとして抽出される。
短冊形状領域は、例えばその長手方向がタイヤの幅方向
に向き、互いに平行に周方向に配列される。装置のマッ
チングパターン保持手段には、これら短冊パターンが保
持され、それを用いてパターン比較手段が検査対象タイ
ヤのトレッドパターンに登録タイヤの単位パターンが含
まれているかどうかを判別する。パターン比較手段は、
第一の短冊パターンを選択し、それと一致する箇所を検
査対象タイヤのトレッドパターン上に探索する。それが
見つかったときに、第二の短冊パターンが選択される。
検査対象タイヤ上での第二の短冊パターンの位置は、第
一の短冊パターンの検知位置を基準として絞り込むこと
ができ、例えばその範囲で第二の短冊パターンの探索が
行われる。同様に、第nの短冊パターンに対する探索
は、それまで選択された第1〜第(n−1)の短冊パタ
ーンの検知が成功した場合に行われる。According to the present invention, a plurality of strip-shaped areas are defined in a unit pattern, and a tread pattern included in each of the strip-shaped areas is extracted as a strip pattern.
The strip-shaped regions are arranged in the circumferential direction in parallel with each other, for example, with the longitudinal direction thereof oriented in the width direction of the tire. The strip pattern is held in the matching pattern holding means of the apparatus, and using the strip pattern, the pattern comparing means determines whether the tread pattern of the tire to be inspected includes the unit pattern of the registered tire. The pattern comparison means
The first strip pattern is selected, and a location corresponding to the first strip pattern is searched for on the tread pattern of the tire to be inspected. When it is found, the second strip pattern is selected.
The position of the second strip pattern on the tire to be inspected can be narrowed down based on the detection position of the first strip pattern. For example, the search for the second strip pattern is performed within that range. Similarly, the search for the n-th strip pattern is performed when the detection of the first to (n-1) -th strip patterns selected so far is successful.
【0011】本発明に係るタイヤ種別判別装置において
は、トレッドパターンが互いに前記周方向の縮尺が異な
る相似パターンである複数の前記単位パターンを含み、
前記マッチングパターン保持手段は、一の前記単位パタ
ーンから抽出された一組の前記短冊パターンを保持し、
前記パターン比較手段は、前記一の単位パターンから抽
出された一組の短冊パターンを用いて前記相似パターン
についての前記比較処理を行うことを特徴とする。In the tire type discriminating apparatus according to the present invention, the tread pattern includes a plurality of unit patterns which are similar patterns having different scales in the circumferential direction.
The matching pattern holding unit holds a set of the strip patterns extracted from one unit pattern,
The pattern comparison means performs the comparison process on the similar pattern using a set of strip patterns extracted from the one unit pattern.
【0012】本発明によれば、トレッドパターンが単位
パターンとして、周方向の縮尺の異なる複数の単位パタ
ーンを含む場合であっても、マッチングパターン保持手
段は、それらのいずれか一つから抽出された一組の短冊
パターンを保持していれば十分である。パターン比較手
段は、単位パターン相互の周方向の縮尺の違いに応じて
短冊パターンの相互間隔を変えることにより、短冊パタ
ーンが抽出された単位パターン以外の単位パターンを検
査対象タイヤ上の検知することができる。According to the present invention, even when the tread pattern includes a plurality of unit patterns having different scales in the circumferential direction as the unit patterns, the matching pattern holding means is extracted from any one of them. It is sufficient to hold a set of strip patterns. The pattern comparing means can detect a unit pattern other than the unit pattern from which the strip pattern is extracted on the inspection target tire by changing the interval between the strip patterns according to the difference in the circumferential scale between the unit patterns. it can.
【0013】[0013]
【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施の形態
を図面を参照して説明する。図1は、自動車生産ライン
において本発明のタイヤ種別判別装置を適用した装着タ
イヤ種別検査システムの概略構成図である。このシステ
ムは、自動車生産ラインにおいて、自動車の車体に組み
付けられたタイヤが仕様通りのものであることを確認す
るものであり、タイヤ種別をトレッドパターンに基づい
て判別する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a mounted tire type inspection system to which a tire type identification device of the present invention is applied in an automobile production line. This system confirms that the tires mounted on the vehicle body in the vehicle production line are as specified, and determines the tire type based on the tread pattern.
【0014】タイヤを取り付けられた自動車2は、搬送
システム4によってラインに沿って移動される。ライン
上には自動車の位置を検知するセンサLS1,LS2が
設けられている。これらセンサLS1,LS2の検知結
果に基づいて、タイヤ種別判別処理が起動される。具体
的にはセンサLS1が作動すると自動車の前輪に対する
種別判別処理が実行され、センサLS2が作動すると自
動車の後輪に対する種別判別処理が実行される。The vehicle 2 with the tires is moved along a line by the transport system 4. Sensors LS1 and LS2 for detecting the position of the vehicle are provided on the line. Based on the detection results of the sensors LS1 and LS2, a tire type determination process is started. Specifically, when the sensor LS1 operates, the type determination processing for the front wheels of the vehicle is executed, and when the sensor LS2 operates, the type determination processing for the rear wheels of the vehicle is executed.
【0015】装着タイヤ種別検査システムの本体部分
は、CCDカメラ6、当該カメラの向きを変える駆動装
置8、当該駆動装置8の動作を制御するコントローラ1
0、生産指示取込装置12、CCDカメラ6からの画像
信号から所望の色情報を取り出す色抽出装置14、画像
処理装置16、及び各種構成部分からの情報に基づいて
それら各部の制御を行うプログラマブル・ライン・コン
トローラ(PLC)18を含んで構成される。The main body of the system for inspecting the type of mounted tires includes a CCD camera 6, a driving device 8 for changing the direction of the camera, and a controller 1 for controlling the operation of the driving device 8.
0, a production instruction capturing device 12, a color extracting device 14 for extracting desired color information from an image signal from the CCD camera 6, an image processing device 16, and a programmable device for controlling these components based on information from various components. A configuration including a line controller (PLC) 18;
【0016】CCDカメラ6はタイヤ20のトレッド面
のカラー画像を撮影する。CCDカメラ6は、車体に取
り付けられたタイヤ20を撮影しやすいように、例えば
車体が上方を通過するラインの床に配置される。CCD
カメラ6は、駆動装置8によってその撮影方向を最適に
調整することができ、例えば、前輪の撮影と後輪の撮影
とで撮影方向の仰角を調整するといったことが行われ
る。なお、駆動装置8は、PLC18からの指示に基づ
いてコントローラ10により制御される。The CCD camera 6 captures a color image of the tread surface of the tire 20. The CCD camera 6 is arranged, for example, on the floor of a line through which the vehicle body passes so as to easily photograph the tires 20 attached to the vehicle body. CCD
The photographing direction of the camera 6 can be optimally adjusted by the driving device 8, and for example, the elevation angle of the photographing direction is adjusted between the photographing of the front wheels and the photographing of the rear wheels. The drive device 8 is controlled by the controller 10 based on an instruction from the PLC 18.
【0017】CCDカメラ6からの映像信号は色抽出装
置14に入力される。タイヤ種別判別をタイヤ画像に含
まれる色情報に基づいて行う処理がある。例えば、タイ
ヤのトレッド面の周方向に描かれている赤、緑、黄色等
のトレッド識別線に基づいてタイヤ種別の判別に利用す
ることが行われる。そのような場合には、色抽出装置1
4が、CCDカメラ6からの映像信号から特定の色の強
度に応じた映像情報を抽出する。本発明はトレッドパタ
ーンに基づくタイヤ種別判別処理であり、基本的には各
色の混合に基づいた明度(輝度)信号が利用されるた
め、色抽出装置14からは各色に対応する信号がそれぞ
れ出力されるか、またはそれらの合成に基づく明度信号
が出力される。A video signal from the CCD camera 6 is input to a color extraction device 14. There is a process of performing tire type determination based on color information included in a tire image. For example, it is used to determine the tire type based on tread identification lines such as red, green, and yellow drawn in the circumferential direction of the tread surface of the tire. In such a case, the color extraction device 1
4 extracts video information corresponding to the intensity of a specific color from the video signal from the CCD camera 6. The present invention is a tire type discriminating process based on a tread pattern. Since a lightness (luminance) signal based on a mixture of each color is basically used, a signal corresponding to each color is output from the color extracting device 14. Or a brightness signal based on their combination is output.
【0018】画像処理装置16は、CCDカメラ6によ
って得られる映像信号に基づいて、上述したトレッド識
別線によるタイヤ種別判別処理を行ったり、本発明に係
るトレッドパターンによるタイヤ種別判別処理を行う。The image processing device 16 performs the above-described tire type determination processing based on the tread identification line based on the video signal obtained by the CCD camera 6, or performs the tire type determination processing using the tread pattern according to the present invention.
【0019】本装置では、生産ラインに現れる可能性の
あるタイヤに関するトレッドパターンの情報は、画像処
理装置16のメモリ等の記憶部に予め格納されている。
そして、PLC18が生産指示取込装置12から、ライ
ン上を搬送されてきた車体に取り付けられているべきタ
イヤの識別番号を得て、これを画像処理装置16に渡す
と、画像処理装置16は当該識別番号に対応するパター
ンを用いてマッチング処理を行う。In the present apparatus, information on a tread pattern relating to a tire that may appear on a production line is stored in a storage unit such as a memory of the image processing apparatus 16 in advance.
Then, when the PLC 18 obtains the identification number of the tire to be attached to the vehicle body transported on the line from the production instruction capturing device 12 and passes the identification number to the image processing device 16, the image processing device 16 A matching process is performed using a pattern corresponding to the identification number.
【0020】図2は、画像処理装置16に格納されてい
るトレッドパターンの情報を説明する模式図である。タ
イヤの周方向には複数の単位パターンが配置され、それ
ら単位パターンは互いに周方向の縮尺が異なる相似のパ
ターンであることは既に述べた。図2(a)〜(c)は
それぞれ、周方向の縮尺が大、中、小である単位パター
ンを示している。同図(a)〜(c)において、横方向
がタイヤの幅方向に対応し、縦方向が周方向に対応し、
また実線がそれぞれ単位パターン30,32,34であ
る。本装置では、予め、縮尺「大」の単位パターンの3
つの短冊形状領域(図において点線で囲むタイヤの幅方
向に細長い領域)36-1,36-2,36-3内のトレッド
パターンである短冊パターンの組か、縮尺「中」の単位
パターンの3つの短冊形状領域38-1,38-2,38-3
内のトレッドパターンである短冊パターンの組か、縮尺
「小」の単位パターンの3つの短冊形状領域40-1,4
0-2,40-3内のトレッドパターンである短冊パターン
の組のいずれか一つのみが、トレッドパターンから抽出
されて、画像処理装置16に登録される。なお、これら
短冊形状領域は単位パターンの大中小に関わらず共通の
形状である。FIG. 2 is a schematic diagram for explaining the information of the tread pattern stored in the image processing device 16. As described above, a plurality of unit patterns are arranged in the circumferential direction of the tire, and the unit patterns are similar patterns having different scales in the circumferential direction. 2A to 2C show unit patterns whose scale in the circumferential direction is large, medium, and small, respectively. In the figures (a) to (c), the horizontal direction corresponds to the width direction of the tire, the vertical direction corresponds to the circumferential direction,
The solid lines are the unit patterns 30, 32, and 34, respectively. In this apparatus, the unit pattern of the large scale “large”
A set of strip patterns as tread patterns in one of strip-shaped areas (areas elongated in the width direction of the tire surrounded by dotted lines in the figure) 36-1, 36-2, and 36-3; Strip-shaped areas 38-1, 38-2, 38-3
A set of strip patterns that are tread patterns in the inside, or three strip-shaped areas 40-1, 4 of unit patterns of small scale “small”
Only one of a set of strip patterns as tread patterns in 0-2 and 40-3 is extracted from the tread pattern and registered in the image processing device 16. These strip-shaped regions have a common shape regardless of the size of the unit pattern.
【0021】すなわち、本装置では、大中小すべての単
位パターンそれぞれから短冊パターンを抽出し画像処理
装置16に登録する必要がない。その理由は、単位パタ
ーン30,32,34が互いにタイヤの周方向の縮尺を
変えた相似形であるからであり、例えば、図において大
中小各単位パターンの上段の短冊形状領域36-1,38
-1,40-1からそれぞれ抽出される短冊パターン同士の
正規化相関を観測すると高い相関係数が得られるからで
ある。よって、短冊形状領域36-1,38-1,40-1に
対して、それらいずれか一つから抽出された短冊パター
ンを共用することができる。例えば、「中」の単位パタ
ーンの短冊形状領域38-1から抽出された短冊パターン
を用いて、「大」「小」の短冊形状領域36-1,40-1
に対するマッチングを行うと高い一致度が得られる。こ
れは、大中小各単位パターンの中段の短冊形状領域36
-2,38-2,40-2とそれらのいずれかから抽出される
短冊パターンとのマッチングに関しても、また下段の短
冊形状領域36-3,38-3,40-3とそれらのいずれか
から抽出される短冊パターンとのマッチングに関しても
同様である。That is, in the present apparatus, there is no need to extract strip patterns from all of the large, medium, and small unit patterns and register them in the image processing apparatus 16. The reason for this is that the unit patterns 30, 32, and 34 are similar to each other with different scales in the circumferential direction of the tire. For example, in the figure, the upper strip-shaped regions 36-1, 38 in each of the large, medium, and small unit patterns.
This is because a high correlation coefficient can be obtained by observing the normalized correlation between the strip patterns extracted from -1 and 40-1. Therefore, the strip patterns extracted from any one of the strip-shaped areas 36-1, 38-1, and 40-1 can be shared. For example, using the strip pattern extracted from the strip shape area 38-1 of the "medium" unit pattern, the "large" and "small" strip shape areas 36-1 and 40-1 are used.
, A high degree of matching is obtained. This is the middle strip-shaped area 36 of each of the large, medium and small unit patterns.
-2, 38-2, 40-2 and the strip pattern extracted from any of them, and also from the lower strip-shaped areas 36-3, 38-3, 40-3 and any of them. The same applies to the matching with the strip pattern to be extracted.
【0022】厳密には、例えば、大中小各単位パターン
の上段の短冊形状領域36-1,38-1,40-1は、互い
の周方向の縮尺の違いに無関係に同一の短冊幅(周方
向)を有するので、それらに含まれるパターンは微妙に
相違する。しかし、ここでは各単位パターンからサンプ
リングされる領域がタイヤの幅方向に長く、周方向に狭
い短冊形状であるため、それらから抽出されるパターン
は周方向の縮尺の違いの影響を軽減される一方、タイヤ
の幅方向のパターンの特徴の共通性が強調されることに
なる。そのため、それら短冊パターンは相互に高い一致
度を有し、それらの一つを各単位パターンに対するマッ
チング処理に共用することができる。例えば、本装置で
は、「中」の単位パターンの上段、中段、下段の短冊形
状領域38-1,38-2,38-3から抽出された短冊パタ
ーンであるモデル1,モデル2,モデル3がタイヤ種別
毎に画像処理装置16に登録されている。Strictly speaking, for example, the upper strip-shaped areas 36-1, 38-1, and 40-1 in each of the large, medium, and small unit patterns have the same strip width (periphery) regardless of the difference in the circumferential scale. Direction), the patterns contained therein are slightly different. However, here, since the area sampled from each unit pattern is long in the width direction of the tire and has a strip shape narrow in the circumferential direction, the pattern extracted from them is reduced in the influence of the difference in the scale in the circumferential direction. Thus, the commonality of the features of the pattern in the width direction of the tire is emphasized. Therefore, the strip patterns have a high degree of coincidence with each other, and one of them can be used for the matching process for each unit pattern. For example, in the present apparatus, model 1, model 2, and model 3, which are strip patterns extracted from the upper, middle, and lower strip-shaped regions 38-1, 38-2, and 38-3 of the "medium" unit pattern, It is registered in the image processing device 16 for each tire type.
【0023】図3は、本装置のタイヤ種別判別処理の概
略の処理フロー図である。CCDカメラ6を用いて、タ
イヤ20のトレッド面の画像が取り込まれる(S5
0)。この画像信号は、色抽出装置14を経由して明度
信号として画像処理装置16へ渡される。画像処理装置
16は、PLC18を経由して生産指示取込装置12か
ら生産指示を受け取り、それに指定されているタイヤ番
号を取得する。そして、そのタイヤ番号に対応したタイ
ヤ種別3つののモデルパターンを、画像処理装置16の
マッチング処理部(図示せず)にロードする(S5
2)。具体的には、モデルパターンは、サンプリング点
毎に定義される明度値の集合である。またマッチング処
理部は、本装置では具体的には画像処理装置16に内蔵
されるCPUで実行されるプログラムとして構成され、
モデルパターンを構成する各サンプリング点のデータ
は、例えばそのプログラムに定義された配列領域にロー
ドされる。FIG. 3 is a schematic flowchart of the tire type discriminating process of the present apparatus. An image of the tread surface of the tire 20 is captured using the CCD camera 6 (S5).
0). This image signal is passed to the image processing device 16 via the color extraction device 14 as a brightness signal. The image processing device 16 receives the production instruction from the production instruction capturing device 12 via the PLC 18, and acquires the tire number specified therein. Then, three model patterns of the tire type corresponding to the tire number are loaded into the matching processing unit (not shown) of the image processing device 16 (S5).
2). Specifically, the model pattern is a set of brightness values defined for each sampling point. The matching processing unit is specifically configured in the present apparatus as a program executed by a CPU built in the image processing apparatus 16,
The data of each sampling point forming the model pattern is loaded into, for example, an array area defined in the program.
【0024】画像処理装置16は、CCDカメラ6から
得られた画像から単位パターンを含んだ所定範囲を検査
対象画像として切り出し、マッチング処理を開始する。
まずモデル1とのマッチング処理が行われる(S5
4)。このマッチング処理では、切り出された検査対象
画像とモデル1とのタイヤ周方向の位置関係を例えば一
定量ずつずらしながら一致度Rが最大となる位置が探索
される。ここで、モデルは単位パターンの一部分である
短冊パターンであるので、モデルに含まれるサンプリン
グ点は、従来のマッチングに用いられていた単位パター
ン全体のサンプリング点に比べて少ない。よって、この
短冊パターンのモデルを用いたマッチング処理に要する
時間は単位パターン全体でのマッチングに比べて短縮さ
れる。The image processing device 16 cuts out a predetermined range including the unit pattern from the image obtained from the CCD camera 6 as an image to be inspected, and starts a matching process.
First, a matching process with the model 1 is performed (S5).
4). In this matching process, a position where the degree of coincidence R is maximum is searched while shifting the positional relationship between the cut-out inspection target image and the model 1 in the tire circumferential direction by, for example, a fixed amount. Here, since the model is a strip pattern which is a part of the unit pattern, the number of sampling points included in the model is smaller than the sampling points of the entire unit pattern used in the conventional matching. Therefore, the time required for the matching process using the strip pattern model is reduced as compared with the matching for the entire unit pattern.
【0025】さて、処理S54で求められた最大の一致
度Rが所定の閾値未満である場合には、不合格の判定が
なされる(S56)。一方、モデル1に対する最大の一
致度Rが所定の閾値以上となった場合には、次にモデル
2とのマッチング処理が行われる(S58)。このモデ
ル2のマッチングでは、モデル1が一致した位置に基づ
いて、大中小各単位パターンそれぞれについて検査対象
画像内での中段の短冊パターンの位置が推定され、それ
らを包含する範囲にモデル2のマッチング範囲を絞り込
むことができる。つまり、本装置では、モデル2とのマ
ッチングを行い一致度が最大となる位置の探査を行う範
囲が、検査対象画像全体より狭められ、モデル1のマッ
チング処理に比べて処理時間が短縮される。If the maximum coincidence R obtained in the processing S54 is smaller than a predetermined threshold, a rejection is determined (S56). On the other hand, when the maximum matching degree R with respect to the model 1 is equal to or larger than the predetermined threshold, a matching process with the model 2 is performed next (S58). In this model 2 matching, the position of the middle strip pattern in the inspection target image is estimated for each of the large, medium and small unit patterns based on the position where the model 1 matches, and the model 2 matching You can narrow the range. That is, in the present apparatus, the range in which matching with the model 2 is performed and the search for the position where the degree of matching is maximized is narrowed compared to the entire inspection target image, and the processing time is shortened compared to the matching processing of the model 1.
【0026】処理S58で求められた最大の一致度Rが
所定の閾値未満である場合には、不合格の判定がなさ
れ、一方モデル2に対する最大の一致度Rが所定の閾値
以上となった場合には、次にモデル3とのマッチング処
理に移行する(S60)。If the maximum coincidence R obtained in step S58 is less than the predetermined threshold value, rejection is determined, while if the maximum coincidence R for the model 2 is equal to or greater than the predetermined threshold value. Then, the process proceeds to a matching process with the model 3 (S60).
【0027】モデル3のマッチング処理S62では、モ
デル1、モデル2が一致した位置の間隔に基づいて、モ
デル3をマッチングすべき位置が推定され、その位置を
中心とする上下所定幅の領域にモデル3のマッチング範
囲が絞り込まれる。そのマッチング範囲はモデル3のマ
ッチング位置の推定値の精度に応じて定められ、モデル
2のマッチング処理におけるよりも一層狭く定めること
ができる。よって、モデル3についてのマッチング処理
はモデル2よりもさらに処理時間が短縮される。In the matching process S62 for the model 3, the position where the model 3 is to be matched is estimated based on the interval between the positions where the model 1 and the model 2 match, and the model is placed in an area having a predetermined upper and lower width centered on that position. The matching range of No. 3 is narrowed down. The matching range is determined according to the accuracy of the estimated value of the matching position of the model 3, and can be determined to be narrower than in the matching process of the model 2. Therefore, the processing time of the matching process for the model 3 is further reduced than that of the model 2.
【0028】処理S62で求められた最大の一致度Rが
所定の閾値未満である場合には、モデル1,2について
と同様、不合格の判定がなされる。一方、モデル3に対
する最大の一致度Rが所定の閾値以上となった場合に
は、マッチングは成功であり、車体に生産指示通りのタ
イヤが取り付けられていると判断される(S64)。When the maximum coincidence R obtained in the process S62 is less than the predetermined threshold value, the rejection is determined similarly to the models 1 and 2. On the other hand, if the maximum matching degree R with respect to the model 3 is equal to or larger than the predetermined threshold value, the matching is successful, and it is determined that the tires are attached to the vehicle body according to the production instruction (S64).
【0029】ここで、本装置のマッチングはモデル1,
2,3それぞれについて行われ、正規化相関も個別に調
べられる。このため、検査対象画像の中で局所的に明度
が変化する、例えばグラデーションが生じている場合で
も、それが各短冊形状領域に及ぼす影響が低減され、一
致度を精度よく評価することができる。すなわち、例え
ば、モデルが抽出されたタイヤと、検査対象画像のタイ
ヤとが同一種別のものであっても、グラデーションが生
じている場合、単位パターン全体でのマッチングでは相
関係数が低下し、不一致と判断されるおそれがある。こ
れに対し、本装置では各短冊領域毎に別個に正規化相関
が行われ、各領域毎にレベル調整を行っているのと同様
の効果が得られるので、それぞれ本来の高い相関が検出
される。Here, the matching of this apparatus is model 1,
This is performed for each of 2 and 3, and the normalized correlation is also examined individually. For this reason, even when the brightness locally changes in the inspection target image, for example, when gradation occurs, the influence of the gradation on each strip-shaped region is reduced, and the degree of coincidence can be accurately evaluated. That is, for example, even if the tire from which the model is extracted and the tire of the image to be inspected are of the same type, when gradation occurs, the correlation coefficient decreases in the matching of the entire unit pattern, and May be determined. On the other hand, in the present apparatus, the normalized correlation is separately performed for each strip region, and the same effect as the level adjustment is performed for each region is obtained. .
【0030】以上述べたように、本装置では、モデルパ
ターンがタイヤのトレッドパターン上の任意の一単位パ
ターン内の複数の短冊形状領域から抽出される。そし
て、それら短冊パターンの間隔を変えて検査対象画像の
マッチングを行うことにより、複数の相似パターンそれ
ぞれに当該モデルパターンを共用することができる。こ
れにより、モデルパターン登録作業の効率化を図ること
ができる。また、単位パターン内の小さな複数の領域毎
にマッチングを行うことにより、精度向上と処理時間短
縮とが図られる。As described above, in the present apparatus, a model pattern is extracted from a plurality of strip-shaped regions in one arbitrary unit pattern on a tread pattern of a tire. Then, by changing the interval between the strip patterns and matching the inspection target image, the model pattern can be shared with each of the plurality of similar patterns. Thereby, the efficiency of the model pattern registration work can be improved. In addition, by performing matching for each of a plurality of small regions in the unit pattern, accuracy can be improved and processing time can be reduced.
【0031】なお、短冊形状領域は、タイヤの幅方向中
央部から取り出すのがよい。また、短冊の幅は、タイヤ
に応じて異なるが、例えばCCDカメラ6の5画素くら
いに設定される。The strip-shaped region is preferably taken out from the center in the width direction of the tire. The width of the strip varies depending on the tire, but is set to, for example, about 5 pixels of the CCD camera 6.
【図1】 自動車生産ラインにおいて本発明のタイヤ種
別判別装置を適用した装着タイヤ種別検査システムの概
略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a mounted tire type inspection system to which a tire type identification device of the present invention is applied in an automobile production line.
【図2】 本発明の実施形態に係る画像処理装置に格納
されているトレッドパターンの情報を説明する模式図で
ある。FIG. 2 is a schematic diagram illustrating tread pattern information stored in the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
【図3】 本発明の実施形態に係るタイヤ種別判別処理
の概略の処理フロー図である。FIG. 3 is a schematic processing flowchart of a tire type determination process according to the embodiment of the present invention.
【図4】 従来のタイヤ種別判別装置における処理のイ
メージ図である。FIG. 4 is an image diagram of a process in a conventional tire type determination device.
【図5】 従来技術において検査パターンと登録モデル
パターンとから一致度を求める手順を説明するフロー図
である。FIG. 5 is a flowchart illustrating a procedure for obtaining a degree of coincidence from an inspection pattern and a registered model pattern in the related art.
2 自動車、4 搬送システム、6 CCDカメラ、1
2 生産指示取込装置、16 画像処理装置、20 タ
イヤ、30,32,34 単位パターン。2 car, 4 transport system, 6 CCD camera, 1
2 Production instruction capture device, 16 image processing device, 20 tires, 30, 32, 34 unit pattern.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Fターム(参考) 2F065 AA51 AA61 BB05 CC13 DD06 FF01 FF04 FF67 JJ03 JJ07 JJ26 PP01 QQ25 QQ31 QQ38 RR08 5B057 AA01 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CC03 CE09 CE11 DA03 DB02 DB06 DC09 DC32 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page F term (reference) 2F065 AA51 AA61 BB05 CC13 DD06 FF01 FF04 FF67 JJ03 JJ07 JJ26 PP01 QQ25 QQ31 QQ38 RR08 5B057 AA01 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CC03 CE09 CE11 DA03 DB02 DB06 DC09 DC32
Claims (2)
ッドパターンを構成する単位パターンを検査対象タイヤ
と登録タイヤとで比較することにより検査対象タイヤの
タイヤ種別を判別するタイヤ種別判別装置において、 前記登録タイヤの前記単位パターン内に前記周方向に並
ぶ複数の短冊形状領域の各々から抽出された複数の短冊
パターンを保持するマッチングパターン保持手段と、 前記検査対象タイヤの前記トレッドパターンと前記短冊
パターンとのマッチングを前記各短冊パターンについて
順次行うことにより、前記単位パターンの比較処理を行
うパターン比較手段と、 を有することを特徴とするタイヤ種別判別装置。1. A tire type discriminating apparatus for discriminating a tire type of an inspection target tire by comparing unit patterns constituting a tread pattern repeatedly arranged in a circumferential direction of the tire with the inspection target tire and a registered tire. A matching pattern holding unit that holds a plurality of strip patterns extracted from each of the plurality of strip-shaped regions arranged in the circumferential direction in the unit pattern of the tire; and the tread pattern and the strip pattern of the inspection target tire. A pattern comparing unit that performs a matching process on the unit patterns by sequentially performing matching on the strip patterns.
いて、 前記トレッドパターンは、互いに前記周方向の縮尺が異
なる相似パターンである複数の前記単位パターンを含
み、 前記マッチングパターン保持手段は、一の前記単位パタ
ーンから抽出された一組の前記短冊パターンを保持し、 前記パターン比較手段は、前記一の単位パターンから抽
出された一組の短冊パターンを用いて前記相似パターン
についての前記比較処理を行うこと、 を特徴とするタイヤ種別判別装置。2. The tire type discriminating apparatus according to claim 1, wherein the tread pattern includes a plurality of unit patterns which are similar patterns having different scales in the circumferential direction. A set of the strip patterns extracted from the unit pattern is held, and the pattern comparing unit performs the comparison process on the similar pattern using the set of strip patterns extracted from the one unit pattern. A tire type discriminating apparatus, characterized in that:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10240146A JP2000067245A (en) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | Tire type discriminator |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10240146A JP2000067245A (en) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | Tire type discriminator |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000067245A true JP2000067245A (en) | 2000-03-03 |
Family
ID=17055188
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10240146A Pending JP2000067245A (en) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | Tire type discriminator |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000067245A (en) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008191087A (en) * | 2007-02-07 | 2008-08-21 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | Tire uneven profile measuring device, tire uneven profile determining system, tire uneven profile measuring method, and tire uneven profile determining method |
| JP2011506989A (en) * | 2007-12-19 | 2011-03-03 | ソシエテ ド テクノロジー ミシュラン | Evaluation method of collected image by comparison with reference image |
| JP2011226971A (en) * | 2010-04-22 | 2011-11-10 | Bridgestone Corp | Tire visual inspection method and tire visual inspection device |
| US8284251B2 (en) | 2008-04-01 | 2012-10-09 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Tire type determination method and vehicle inspection method and system using the same |
| KR101299571B1 (en) * | 2012-07-06 | 2013-08-23 | 세반코주식회사 | Irregularity inspection method for tire |
| JP2013543121A (en) * | 2010-10-19 | 2013-11-28 | コンパニー ゼネラール デ エタブリッスマン ミシュラン | Method for identifying and defining the basic patterns forming the tread design of a tire |
| JP2014503789A (en) * | 2010-10-19 | 2014-02-13 | コンパニー ゼネラール デ エタブリッスマン ミシュラン | Method for identifying and defining the basic patterns forming the tread design of a tire |
| JP2021064282A (en) * | 2019-10-16 | 2021-04-22 | 横浜ゴム株式会社 | Tire type learning device, tire type estimation device, method for generating learned model, tire type estimation method, and program |
-
1998
- 1998-08-26 JP JP10240146A patent/JP2000067245A/en active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008191087A (en) * | 2007-02-07 | 2008-08-21 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | Tire uneven profile measuring device, tire uneven profile determining system, tire uneven profile measuring method, and tire uneven profile determining method |
| JP2011506989A (en) * | 2007-12-19 | 2011-03-03 | ソシエテ ド テクノロジー ミシュラン | Evaluation method of collected image by comparison with reference image |
| US8284251B2 (en) | 2008-04-01 | 2012-10-09 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Tire type determination method and vehicle inspection method and system using the same |
| JP2011226971A (en) * | 2010-04-22 | 2011-11-10 | Bridgestone Corp | Tire visual inspection method and tire visual inspection device |
| JP2013543121A (en) * | 2010-10-19 | 2013-11-28 | コンパニー ゼネラール デ エタブリッスマン ミシュラン | Method for identifying and defining the basic patterns forming the tread design of a tire |
| JP2014503789A (en) * | 2010-10-19 | 2014-02-13 | コンパニー ゼネラール デ エタブリッスマン ミシュラン | Method for identifying and defining the basic patterns forming the tread design of a tire |
| KR101299571B1 (en) * | 2012-07-06 | 2013-08-23 | 세반코주식회사 | Irregularity inspection method for tire |
| JP2021064282A (en) * | 2019-10-16 | 2021-04-22 | 横浜ゴム株式会社 | Tire type learning device, tire type estimation device, method for generating learned model, tire type estimation method, and program |
| JP7425284B2 (en) | 2019-10-16 | 2024-01-31 | 横浜ゴム株式会社 | Tire type learning device, tire type estimation device, learned model generation method, tire type estimation method and program |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109816024B (en) | A real-time vehicle logo detection method based on multi-scale feature fusion and DCNN | |
| US8542881B2 (en) | Computer vision aided automated tire inspection system for in-motion inspection of vehicle tires | |
| JP4480773B2 (en) | Tire type discrimination method, and vehicle inspection method and apparatus using the same | |
| JP2003308591A (en) | Vehicle kind determination system and its method | |
| CN110807771B (en) | A kind of defect detection method of road speed bump | |
| JP2001091247A (en) | Inspection method of distance data and its inspection device | |
| CN112598743A (en) | Pose estimation method of monocular visual image and related device | |
| JP2000067245A (en) | Tire type discriminator | |
| JPH1186185A (en) | Vehicle-type discriminating device | |
| CN114332823B (en) | Drivable area detection method based on semantic segmentation | |
| JP3807651B2 (en) | White line recognition device | |
| JP2002197588A (en) | Tire type determination method, vehicle type determination method, and vehicle type determination device for traveling vehicle | |
| CN113034378A (en) | Method for distinguishing electric automobile from fuel automobile | |
| CN114882451B (en) | Image processing method, device, equipment and medium | |
| JP2000306097A (en) | Road area judgment device | |
| JP2009014645A (en) | Vehicle distance measuring device | |
| JP2798349B2 (en) | Vehicle position detection device | |
| JPH09277806A (en) | Tire type determination method and device | |
| CN112131916B (en) | Target snapshot method and device, electronic equipment and storage medium | |
| JPH11259792A (en) | Vehicle recognition method and device | |
| CN120064116A (en) | Method and system for detecting automobile chassis of power exchange station | |
| JP2001357386A (en) | Method and device for detecting road surface state | |
| JPH05272946A (en) | Object discriminating apparatus | |
| CN113553955B (en) | Traffic detection method, device, electronic equipment and storage medium | |
| JP2003271968A (en) | Moving object detecting device and moving object detecting method |