[go: up one dir, main page]

RU2018101232A - Способ и устройство для анализа поверхности шины - Google Patents

Способ и устройство для анализа поверхности шины Download PDF

Info

Publication number
RU2018101232A
RU2018101232A RU2018101232A RU2018101232A RU2018101232A RU 2018101232 A RU2018101232 A RU 2018101232A RU 2018101232 A RU2018101232 A RU 2018101232A RU 2018101232 A RU2018101232 A RU 2018101232A RU 2018101232 A RU2018101232 A RU 2018101232A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
zones
homologous
zone
image
model
Prior art date
Application number
RU2018101232A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2707723C2 (ru
RU2018101232A3 (ru
Inventor
ПЬОВАН Алессандро ГИДОТТИ
Валериано БАЛЛАРДИНИ
Винченцо БОФФА
Фабио РЕГОЛИ
СТЕФАНО Луиджи ДИ
Original Assignee
Пирелли Тайр С.П.А.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Пирелли Тайр С.П.А. filed Critical Пирелли Тайр С.П.А.
Publication of RU2018101232A publication Critical patent/RU2018101232A/ru
Publication of RU2018101232A3 publication Critical patent/RU2018101232A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2707723C2 publication Critical patent/RU2707723C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00Testing of vehicles
    • G01M17/007Wheeled or endless-tracked vehicles
    • G01M17/02Tyres
    • G01M17/027Tyres using light, e.g. infrared, ultraviolet or holographic techniques
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/001Industrial image inspection using an image reference approach
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/952Inspecting the exterior surface of cylindrical bodies or wires
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/956Inspecting patterns on the surface of objects
    • G01N21/95607Inspecting patterns on the surface of objects using a comparative method
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10141Special mode during image acquisition
    • G06T2207/10152Varying illumination
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20036Morphological image processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20216Image averaging
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20224Image subtraction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Claims (38)

1. Способ анализа поверхности шины, включающий
а) обеспечение шины (200), имеющей поверхность, подлежащую анализу, причем указанная поверхность имеет рисунок, включающий в себя схему, которая повторяется в множестве мест по существу одинаковым образом;
b) получение одного или более цифровых изображений участка поверхности, при этом указанный участок поверхности выбирают так, чтобы указанный рисунок на участке поверхности содержал указанную схему, повторяющуюся множество раз;
с) идентификацию множества первых зон (304) указанных одного или более цифровых изображений, причем каждая первая зона соответствует соответствующей подчасти схемы, при этом каждая первая зона содержит множество пикселей, характеризующихся соответствующими относительными координатами в первой зоне;
d) идентификацию соответствующего множества зон (305, 306) указанных одного или более цифровых изображений, гомологичных каждой первой зоне, причем каждая гомологичная зона содержит множество пикселей, характеризующихся соответствующими относительными координатами в гомологичной зоне, при этом соответствующая подчасть схемы в каждой гомологичной зоне по существу идентична указанной соответствующей подчасти схемы каждой первой зоны;
е) для каждой первой зоны расчет модели (308) соответствующей подчасти схемы, причем модель подчасти схемы представляет собой цифровое изображение, в котором каждому пикселю соответствует среднее значение из значений, поставленных в соответствие пикселям каждой первой зоны и соответствующих гомологичных зон, имеющим одинаковые относительные координаты каждого пикселя, в результате чего получают множество расчетных моделей подчастей схемы;
f) получение модели указанного рисунка на участке поверхности посредством объединения расчетных моделей подчастей схемы.
2. Способ по п.1, при котором множество первых зон образует соединенную часть указанных одного или более цифровых изображений, содержащую, по меньшей мере, указанную схему.
3. Способ по п.1 или 2, при котором указанные первые зоны частично перекрываются друг с другом в аксиальном направлении и/или в направлении вдоль окружности шины.
4. Способ по любому из пп.1-3, при котором идентификация соответствующего множества гомологичных зон включает вычисление функции корреляции между соответствующей первой зоной и, по меньшей мере, одним участком оставшейся части указанных одного или более цифровых изображений.
5. Способ по п.4, при котором идентификация соответствующего множества гомологичных зон включает идентификацию одного, по меньшей мере, локального экстремума функции корреляции.
6. Способ по любому из пп.1-5, при котором указанный участок поверхности выбирают так, чтобы на указанных одном или более цифровых изображениях схема повторялась по существу одинаковым образом, по меньшей мере, восемь раз в множестве мест, распределенных вдоль направления по окружности шины, и соответствующее множество гомологичных зон распределено вдоль направления по окружности, при этом схема повторяется по существу одинаковым образом вдоль направления периодичности с по существу постоянным периодом, причем перед идентификацией соответствующего множества гомологичных зон предусмотрено получение значения, характеризующего указанный период, посредством поиска максимума функции корреляции между одним участком указанных одного или более цифровых изображений и множеством дополнительных участков указанных одного или более цифровых изображений, имеющих размер, равный размеру указанного участка одного или более цифровых изображений, и распределенных вдоль направления периодичности.
7. Способ по п.6, при котором идентификация соответствующего множества гомологичных зон включает идентификацию соответствующей первой гомологичной зоны посредством вычисления функции корреляции между каждой первой зоной и множеством зон, имеющих размер, равный каждой первой зоне, и расположенных вокруг точки одного или более цифровых изображений, расположенной вдоль направления периодичности на расстоянии от каждой первой зоны, равном целому кратному указанного периода.
8. Способ по любому из пп.1-7, при котором идентификация соответствующего множества гомологичных зон включает идентификацию последовательности соответствующих гомологичных зон последовательно, при этом каждую соответствующую гомологичную зону из последовательности идентифицируют, используя соответствующую предшествующую гомологичную зону в последовательности.
9. Способ по любому из пп.1-8, при котором при расчете модели соответствующей подчасти схемы среднее значение содержит среднее арифметическое и/или геометрическое и/или квадратичное и/или моду и/или их комбинации или состоит из среднего арифметического и/или геометрического и/или квадратичного и/или моды и/или их комбинаций для указанных значений.
10. Способ по любому из пп.1-8, при котором при расчете модели соответствующей подчасти схемы среднее значение содержит медианное значение или состоит из медианного значения из указанных значений.
11. Способ по любому из пп.1-10, при котором получение одного или более цифровых изображений включает освещение участка поверхности рассеянным светом и получение первого изображения, в котором каждому пикселю соответствует значение светлоты, характеризующее отражательную способность и/или рассеивающую способность и/или цвет точки поверхности, соответствующей каждому пикселю; освещение участка поверхности светом, падающим под скользящим углом и поступающим соответственно с противоположных направлений, и соответствующее получение второго и третьего изображений, в которых каждому пикселю соответствует значение светлоты, характеризующее отражательную способность и/или рассеивающую способность и/или цвет точки поверхности, соответствующей каждому пикселю; вычисление разностного изображения, в котором каждому пикселю соответствует значение, характеризующее разность соответствующих значений светлоты указанных второго и третьего изображений.
12. Способ по п.11, при котором операцию получения значения, характеризующего указанный период, и/или идентификации множества первых зон и соответствующего множества гомологичных зон выполняют, по меньшей мере, на разностном изображении посредством обработки разностного изображения.
13. Способ по п.11 или 12, при котором указанные операции получения значения, характеризующего период, и/или идентификации множества первых зон и соответствующего множества гомологичных зон выполняют на первом изображении.
14. Способ по любому из пп.11-13, при котором идентификация каждой из первых зон и соответствующего множества гомологичных зон включает идентификацию - посредством обработки разностного изображения - соответствующего положения каждой первой зоны и соответствующих гомологичных зон на разностном изображении и последующую идентификацию - на первом изображении - соответствующей первой зоны и соответственного соответствующего множества гомологичных зон, имеющих соответствующие положения.
15. Способ по любому из пп.11-14, при котором операцию расчета модели соответствующей подчасти схемы выполняют на первом изображении.
16. Способ по любому из пп.1-15, при котором для каждого пикселя, по меньшей мере, одного изображения из указанных одного или более цифровых изображений предусмотрено вычисление градиента значений, поставленных в соответствие пикселям, вдоль двух координат изображения, при этом градиент представляет собой вектор с двумя составляющими, характеризующими изменение значений соответственно вдоль двух координат, причем каждому пикселю соответствуют значение модуля градиента и значение ориентации градиента.
17. Способ по п.16, при котором одну или более из операций идентификации множества первых зон, идентификации соответствующего множества гомологичных зон, расчета модели соответствующей подчасти схемы и расчета модели рисунка выполняют на основе значений модулей градиентов и/или значений ориентации градиентов.
18. Способ по п.16, при котором для каждого пикселя модели рисунка, рассчитанной на основе первого изображения, предусмотрено вычисление значения модуля градиента и значения ориентации градиента для значений светлоты.
19. Способ по любому из пп.1-18, при котором модель рисунка получают заменой - на, по меньшей мере, одном изображении из одного или более изображений, предпочтительно на первом изображении - каждой первой зоны и соответствующих гомологичных зон моделью соответствующей подчасти схемы.
20. Способ по любому из пп.1-19, включающий сравнение указанных одного или более цифровых изображений, предпочтительно первого изображения, с моделью рисунка и обнаружение возможных дефектов на указанных одном или более цифровых изображениях на основе такого сравнения.
21. Способ по любому из пп.1-20, включающий расчет расширенной модели рисунка посредством операции расширения, выполняемой на модели рисунка, полученной и базирующейся на значениях модулей градиентов для модели рисунка в значениях светлоты.
22. Способ по п.21, при котором расширение включает присвоение каждому пикселю расширенной модели рисунка максимального значения модуля градиента, вычисленного в заданной зоне вокруг соответствующего пикселя в модели рисунка.
23. Способ по п.21 или 22, при котором модель рисунка подвергают обработке до или после расширения на основе значения модуля градиента так, чтобы получить бинарную модель рисунка, предпочтительно расширенную, в которой каждому пикселю поставлен в соответствие первый индекс, предпочтительно двоичное значение которого характеризует то, принадлежит ли пиксель рисунку или нет.
24. Способ по любому из пп.1-23, при котором указанный участок поверхности представляет собой проходящий вдоль окружности участок внутренней поверхности, соответствующий углу в центре, который больше или равен 60°, и имеющий ширину в плоскости, проходящей через указанную ось, которая больше или равна 50 мм и/или меньше или равна 200 мм, причем способ повторяют посредством изменения каждый раз проходящего вдоль окружности участка внутренней поверхности так, чтобы совокупность участков поверхности образовывала, по меньшей мере, одну полную половинную часть внутренней поверхности шины, которая проходит от экваториальной плоскости до борта шины.
25. Устройство (1) для анализа шин на линии по производству шин, содержащее
опору (102) для шины (200), выполненную с возможностью вращения вокруг оси, перпендикулярной ней;
по меньшей мере, один источник (104), выполненный с возможностью испускания, по меньшей мере, одного светового излучения для освещения участка (221) поверхности шины, когда она установлена на опоре, и расположенную на расстоянии от источника систему (105) обнаружения, выполненную с возможностью определения интенсивности оптического светового излучения, отраженного и/или рассеянного указанным участком поверхности; и
блок (140) обработки данных, выполненный с возможностью осуществления способа по любому из пп.1-24.
26. Устройство по п.25, в котором система обнаружения содержит линейную камеру, имеющую линию (106) объектива, лежащую в оптической плоскости (107), проходящей через линейную камеру, при этом указанный, по меньшей мере, один источник содержит первый источник (108) света, второй источник (109) света и третий источник (110) света, выполненные с возможностью испускания соответственно первого, второго и третьего световых излучений для освещения линейного участка (221) поверхности, совпадающего с линией объектива или находящегося вблизи нее, причем первый источник света и второй источник света расположены соответственно с противоположных сторон относительно оптической плоскости, при этом каждый из первого и второго источников света выполнен с возможностью освещения линии объектива соответствующим светом, падающим под скользящим углом, и третий источник света выполнен с возможностью освещения линии объектива рассеянным светом, причем устройство содержит блок привода и управления, выполненный с возможностью
включения первого источника света, второго источника света и третьего источника света в чередующейся последовательности; и
приведения в действие линейной камеры для получения соответственно первого, второго и третьего изображений синхронно с включением соответственно первого источника света, второго источника света и третьего источника света.
27. Устройство по п.25 или 26, в котором система обнаружения содержит зеркало (150), имеющее отражающую поверхность, расположенную рядом с третьим источником света перпендикулярно оптической плоскости и пересекающую последнюю так, чтобы отражать линию объектива в оптической плоскости под углом, который больше или равен 30° или меньше или равен 135°.
RU2018101232A 2015-06-30 2016-06-21 Способ и устройство для анализа поверхности шины RU2707723C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
ITUB20151774 2015-06-30
IT102015000028836 2015-06-30
PCT/IB2016/053679 WO2017001969A1 (en) 2015-06-30 2016-06-21 Method and apparatus for analysing a surface of a tyre

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018101232A true RU2018101232A (ru) 2019-07-31
RU2018101232A3 RU2018101232A3 (ru) 2019-09-30
RU2707723C2 RU2707723C2 (ru) 2019-11-28

Family

ID=54199992

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018101232A RU2707723C2 (ru) 2015-06-30 2016-06-21 Способ и устройство для анализа поверхности шины

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10845271B2 (ru)
EP (1) EP3317855B1 (ru)
CN (1) CN107771341B (ru)
MX (1) MX373372B (ru)
RU (1) RU2707723C2 (ru)
WO (1) WO2017001969A1 (ru)

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2744630C (en) 2010-06-30 2018-10-09 Camoplast Solideal Inc. Wheel of a track assembly of a tracked vehicle
EP3237834B1 (en) * 2014-12-22 2020-02-19 Pirelli Tyre S.p.A. Apparatus for controlling tyres in a production line
MX375000B (es) 2014-12-22 2025-03-06 Pirelli Método y aparato para revisar llantas en una línea de producción.
CA2978482C (en) 2015-03-04 2020-05-26 Camso Inc. Track system for traction of a vehicle
US10783723B2 (en) 2015-06-29 2020-09-22 Camso Inc. Systems and methods for monitoring a track system for traction of a vehicle
US10275874B2 (en) 2015-06-30 2019-04-30 Pirelli Tyre S.P.A. Method and apparatus for detecting defects on the surface of tyres
WO2018020415A1 (en) * 2016-07-26 2018-02-01 Pirelli Tyre S.P.A. Method and station for checking tyres for vehicle wheels
JP7210873B2 (ja) 2017-07-26 2023-01-24 横浜ゴム株式会社 欠陥検査方法及び欠陥検査装置
CA3085012A1 (en) 2017-12-08 2018-12-07 Camso Inc. Systems and methods for monitoring off-road vehicles
JP7057206B2 (ja) * 2018-05-07 2022-04-19 Toyo Tire株式会社 タイヤ歪検出方法
EP3844474B1 (en) 2018-08-30 2024-11-27 Camso Inc. Systems and methods for monitoring tracked vehicles
CA3111042A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-05 Camso Inc. Systems and methods for monitoring vehicles with tires
CN110097542B (zh) * 2019-04-19 2023-09-12 中山大学 芯片气泡的检测方法、装置及存储介质
CN111179239B (zh) * 2019-12-24 2022-04-26 浙江大学 一种利用背景特征进行重排名的轮胎x光瑕疵检测方法
JP2021128085A (ja) * 2020-02-14 2021-09-02 株式会社東芝 検査装置、検査システム及び検査プログラム
CN117321637A (zh) * 2021-08-19 2023-12-29 三星电子株式会社 用于从静态图像生成动画的方法和系统
CN113781466B (zh) * 2021-09-22 2024-01-19 河北工业大学 基于多尺度注意力密集网络的太阳能电池板缺陷识别方法
JP7020581B1 (ja) * 2021-10-06 2022-02-16 住友ゴム工業株式会社 タイヤの状態の推定方法
US12477207B2 (en) * 2022-04-25 2025-11-18 Enscape Co., Ltd. Apparatus for inspecting appearance of secondary battery
CN116721101B (zh) * 2023-08-09 2023-10-20 山东华航高分子材料有限公司 一种塑件表面波流痕的缺陷检测方法
CN118505609A (zh) * 2024-04-24 2024-08-16 东莞市富溢服装有限公司 基于云计算的电商服装销售价值评估系统
CN119600020B (zh) * 2025-02-08 2025-05-02 山东绿洲智能科技有限公司 应用于汽车轮胎的鼓包智能化测试方法

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2643058B2 (ja) * 1991-08-26 1997-08-20 住友ゴム工業株式会社 空気入りラジアルタイヤ
JP2803067B2 (ja) * 1993-12-09 1998-09-24 大日本スクリーン製造株式会社 周期性パターンの検査装置
US5786533A (en) * 1996-04-17 1998-07-28 Michelin North America, Inc. Method for analyzing a separation in a deformable structure
ES2286875T3 (es) * 1999-04-22 2007-12-01 Leo Vision Procedimiento y dispositivo de tratamiento y de restitucion de imagenes, con nuevo muestreo.
JP4514007B2 (ja) * 1999-12-28 2010-07-28 株式会社ブリヂストン 被検体の外観形状検査方法及び装置
DE102004050355A1 (de) * 2004-10-15 2006-04-27 Steinbichler Optotechnik Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Prüfen der Oberfläche eines Reifens
CN1879553B (zh) * 2005-06-15 2010-10-06 佳能株式会社 在胸部图像中检测边界的方法及装置
DE102005031490A1 (de) * 2005-07-04 2007-02-01 Massen Machine Vision Systems Gmbh Kostengünstige multi-sensorielle Oberflächeninspektion
JP4763522B2 (ja) * 2006-06-14 2011-08-31 株式会社ブリヂストン タイヤ検査装置
US8290257B2 (en) * 2007-03-02 2012-10-16 The Procter & Gamble Company Method and apparatus for simulation of facial skin aging and de-aging
EP2172737B1 (en) * 2007-08-06 2013-04-24 Kabushiki Kaisha Kobe Seiko Sho Tire shape measuring system
FR2925687B1 (fr) 2007-12-19 2010-02-12 Soc Tech Michelin Methode d'evaluation par comparaison d'une image acquise avec une image de reference.
JP5409237B2 (ja) * 2009-09-28 2014-02-05 キヤノン株式会社 パターン検出装置、その処理方法及びプログラム
JP5562707B2 (ja) * 2010-04-22 2014-07-30 株式会社ブリヂストン タイヤ外観検査方法及びタイヤ外観検査装置
FR2974218A1 (fr) * 2011-04-18 2012-10-19 Michelin Soc Tech Analyse de l'image numerique de la surface d'un pneumatique - traitement des points de non mesure
FR2980896B1 (fr) 2011-09-30 2016-07-01 Soc Tech Michelin Methode d'analyse rapide des elements en relief figurant sur la surface interne d'un pneumatique
US9042679B2 (en) * 2012-06-06 2015-05-26 Apple Inc. Projection-based image registration
US9129155B2 (en) * 2013-01-30 2015-09-08 Aquifi, Inc. Systems and methods for initializing motion tracking of human hands using template matching within bounded regions determined using a depth map
RU2529562C1 (ru) * 2013-09-11 2014-09-27 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт "НАМИ" Стенд для исследования автомобильной шины
US9305338B1 (en) * 2013-12-13 2016-04-05 Pixelworks, Inc. Image detail enhancement and edge sharpening without overshooting
US10275874B2 (en) 2015-06-30 2019-04-30 Pirelli Tyre S.P.A. Method and apparatus for detecting defects on the surface of tyres

Also Published As

Publication number Publication date
US20180172557A1 (en) 2018-06-21
US10845271B2 (en) 2020-11-24
RU2707723C2 (ru) 2019-11-28
WO2017001969A1 (en) 2017-01-05
EP3317855B1 (en) 2020-08-05
CN107771341A (zh) 2018-03-06
MX373372B (es) 2020-04-16
RU2018101232A3 (ru) 2019-09-30
CN107771341B (zh) 2022-01-11
EP3317855A1 (en) 2018-05-09
MX2017016137A (es) 2018-06-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018101232A (ru) Способ и устройство для анализа поверхности шины
US10670497B2 (en) Device and method for analysis of tyres comprising first and second image acquistion systems
TWI598581B (zh) 檢查裝置及檢查方法
US10697857B2 (en) Method and apparatus for checking tyres in a production line
ES2630736B1 (es) Sistema y método de detección de defectos en superficies especulares o semi-especulares mediante proyección fotogramétrica
RU2018124784A (ru) Способ и устройство контроля шин
CN107750371B (zh) 用于检测轮胎的表面上的缺陷的方法和设备
US10887506B2 (en) Image inspection device, image inspection method and computer readable recording medium
US10697762B2 (en) Apparatus for controlling tyres in a production line
JP2017040612A (ja) 検査方法、検査装置、画像処理装置、プログラム及び記録媒体
WO2022262133A1 (zh) 一种透明介质污渍位置检测方法及装置
JP6771905B2 (ja) 検査装置、検査方法及び物品の製造方法
JP5647084B2 (ja) 面法線計測装置、面法線計測システム及び面法線計測プログラム
RU2726725C2 (ru) Устройство и способ анализа шин
JP6908373B2 (ja) 検査対象物の表面の凹凸を検査する方法及びその表面検査装置
JP6688629B2 (ja) 欠陥検出装置、欠陥検出方法およびプログラム
JP2018112478A (ja) 画像検査装置および画像検査方法
Rantoson et al. 3D reconstruction of transparent objects exploiting surface fluorescence caused by UV irradiation
JP2014182003A (ja) 欠陥検出装置及び欠陥検出方法
ES2385882A1 (es) Sistema de reconocimiento de imágenes de losas de piedra.
CN120831360B (zh) 一种基于线扫成像的2.5d缺陷检测方法及装置
US20240310291A1 (en) Device for automatic vehicle body damage detection
JP7231461B2 (ja) 画像検査システム及び画像検査方法
Sills et al. Specular-reduced imaging for inspection of machined surfaces
JP2000065547A (ja) 黒色ワークの形状測定装置及び取出装置