JP6536230B2 - Tire shape analysis device, tire shape analysis method - Google Patents

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Description

本発明は、タイヤ形状解析装置、タイヤ形状解析方法に関する。   The present invention relates to a tire shape analysis device and a tire shape analysis method.

タイヤの表面に貼付した模様パターンを撮影し、模様パターンを含む画像を解析してタイヤの三次元形状を測定する方法がある。特許文献１には、タイヤの表面に格子模様のパターンを貼付し、異なる場所からそれぞれ撮影して得た画像を解析して格子面の各点の位置を求め、タイヤの形状を測定する技術が開示されている。   There is a method of measuring a three-dimensional shape of a tire by capturing an image of a pattern attached to the surface of a tire and analyzing an image including the pattern. Patent Document 1 discloses a technique in which a lattice pattern is attached to the surface of a tire, an image obtained by photographing each from different places is analyzed to obtain the position of each point on the lattice surface, and the shape of the tire is measured. It is disclosed.

特開平１０−３８５３３号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-38533

特許文献１では、画像を解析する際、模様パターンを含む領域全体を解析の単位としている。このため、模様パターンを含む領域にサイプなどの切れ目があり、貼付されている模様パターンにも切れ目がある。この切れ目を跨いで周辺画素の情報を参照して解析を行うと、切れ目の影響を受けて解析の精度が低下することがある。そのような場合、良好な解析結果が得られない。   In patent document 1, when analyzing an image, the whole area | region containing a pattern pattern is made into the unit of analysis. For this reason, there is a cut such as sipes in the area including the pattern pattern, and there is also a cut in the pasted pattern. If analysis is performed with reference to information on peripheral pixels across the break, the accuracy of the analysis may be reduced due to the influence of the break. In such a case, good analysis results can not be obtained.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は模様パターンを含む領域にサイプなどの切れ目があっても良好な解析結果を得ることのできるタイヤ形状解析装置、タイヤ形状解析方法を提供することである。   The present invention has been made in view of the above, and its object is to provide a tire shape analysis apparatus and a tire shape analysis method capable of obtaining good analysis results even if there is a cut such as sipes in a region including a pattern pattern. To provide.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様によるタイヤ形状解析装置は、タイヤ表面に形成された模様パターンを含む領域を撮影した撮影画像に基づいて前記模様パターンの領域内の線である分割線を生成する分割線生成部と、前記分割線生成部が生成した前記分割線に基づいて、前記撮影画像の前記模様パターンの領域を分割する模様パターン領域分割部と、前記模様パターン領域分割部が分割した前記模様パターンの領域をそれぞれ解析し、解析結果を合成する解析部とを含み、前記分割線生成部は、前記模様パターンが切れ目を含む場合、前記切れ目に沿って分割線を生成し、前記模様パターンが切れ目を含まない場合、１つ以上の分割線を生成する。模様パターン領域を分割して解析し、解析結果を合成することにより、模様パターンを含む領域にサイプなどの切れ目があっても良好な解析結果が得られる。   In order to solve the problems described above and to achieve the object, a tire shape analysis device according to an aspect of the present invention is an area of the pattern based on a photographed image obtained by photographing an area including the pattern formed on the tire surface. A division line generation unit that generates a division line that is an inner line; and a pattern area division unit that divides the area of the pattern of the captured image based on the division lines generated by the division line generation unit; And an analysis unit that analyzes each of the regions of the pattern pattern divided by the pattern region dividing unit and synthesizes an analysis result, and the dividing line generation unit follows the break if the pattern includes a break. Dividing lines are generated, and if the pattern does not include cuts, one or more dividing lines are generated. By dividing and analyzing the pattern area, and combining the analysis results, good analysis results can be obtained even if there is a break such as sipes in the area including the pattern.

前記分割線生成部は、タイヤ表面に形成された両端が開放している溝に対応する、前記模様パターンの切れ目については、前記溝に沿って分割線を生成することが好ましい。このように領域の分割を行うことにより、良好な解析結果が得られる。   It is preferable that the parting line generation unit generates parting lines along the groove for the cut of the pattern corresponding to the groove formed on the tire surface and having open ends. By dividing the area in this manner, good analysis results can be obtained.

前記撮影画像に含まれるタイヤ表面と前記模様パターンの切れ目との境目又は前記模様パターン間の継ぎ目を境界線として抽出する境界線抽出部をさらに含み、前記分割線生成部は、前記境界線抽出部によって抽出された前記境界線上の少なくとも１点を通る線を前記分割線として生成することが好ましい。このように領域の分割を行うことにより、良好な解析結果が得られる。   The image processing apparatus further includes a boundary line extraction unit that extracts a boundary between a tire surface included in the captured image and a cut of the pattern or a joint between the pattern and the pattern as a boundary line, and the dividing line generation unit Preferably, a line passing through at least one point on the boundary line extracted by the step is generated as the dividing line. By dividing the area in this manner, good analysis results can be obtained.

前記模様パターン領域分割部は、前記模様パターン間の継ぎ目を前記分割線として生成する場合を除き、分割した領域の全ての画像のうちの少なくとも２つに、同一の模様パターンが含まれる共通解析領域を前記分割線の近傍に付加して前記模様パターンの領域を分割し、前記解析部は、前記共通解析領域が付加された前記模様パターンの領域をそれぞれ解析し、解析結果を合成することが好ましい。このように領域の分割を行うことにより、良好な解析結果が得られる。   The pattern-pattern area dividing unit is a common analysis area in which the same pattern pattern is included in at least two of all the images of the divided area except in a case where seams between the pattern patterns are generated as the dividing line. It is preferable that the area of the pattern pattern is divided by adding the above in the vicinity of the dividing line, and the analysis unit analyzes the area of the pattern pattern to which the common analysis area is added, and synthesizes the analysis result. . By dividing the area in this manner, good analysis results can be obtained.

タイヤ表面に形成された両端が開放している溝に対応する、前記模様パターンの切れ目については、前記共通解析領域を付加せずに、前記切れ目に沿って分割を行うことが好ましい。このように領域の分割を行うことにより、良好な解析結果が得られる。   It is preferable that the cut of the pattern corresponding to the groove formed on the tire surface and open at both ends be divided along the cut without adding the common analysis region. By dividing the area in this manner, good analysis results can be obtained.

本発明の一態様によるタイヤ形状解析方法は、タイヤ表面に形成された模様パターンを含む領域を撮影した撮影画像に基づいて模様パターンが切れ目を含むか否か判定するステップと、前記模様パターンが切れ目を含むと判定した場合、前記切れ目に沿って前記模様パターンの領域内の線である分割線を生成し、前記模様パターンが切れ目を含まないと判定した場合、１つ以上の分割線を生成するステップと、生成された前記分割線に基づいて、前記撮影画像の前記模様パターンの領域を分割するステップと、分割された前記模様パターンの領域をそれぞれ解析し、解析結果を合成するステップとを含む。模様パターン領域を分割して解析し、解析結果を合成することにより、模様パターンを含む領域にサイプなどの切れ目があっても良好な解析結果が得られる。   The tire shape analysis method according to an aspect of the present invention includes the steps of: determining whether a pattern includes a cut based on a captured image obtained by capturing an area including a pattern formed on the surface of the tire; When it is determined that the dividing line is a line in the area of the pattern pattern along the break, and when it is determined that the pattern does not include the break, one or more dividing lines are generated. Step of dividing the pattern pattern area of the photographed image based on the generated dividing line, analyzing the divided pattern pattern areas, and combining analysis results . By dividing and analyzing the pattern area, and combining the analysis results, good analysis results can be obtained even if there is a break such as sipes in the area including the pattern.

タイヤ形状解析装置、タイヤ形状解析方法は、態様の１つにおいて、模様パターンを含む領域にサイプなどの切れ目があっても良好な解析結果を得ることができる。   According to the tire shape analysis device and the tire shape analysis method, in one of the embodiments, good analysis results can be obtained even if there are cuts such as sipes in the area including the pattern pattern.

図１は、本発明の第１の実施形態にかかるタイヤ形状解析方法を示すフローチャートである。FIG. 1 is a flowchart showing a tire shape analysis method according to a first embodiment of the present invention. 図２は、解析処理の例を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing an example of analysis processing. 図３は、第１の実施形態によるタイヤ形状解析装置の機能の例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing an example of the function of the tire shape analysis device according to the first embodiment. 図４は、模様パターンが形成されたタイヤを撮影した撮影画像の例を示す図である。FIG. 4 is a view showing an example of a photographed image obtained by photographing a tire on which a pattern pattern is formed. 図５Ａは、境界線の抽出の一例を説明する図である。FIG. 5A is a diagram for explaining an example of boundary line extraction. 図５Ｂは、分割線の生成を説明する図である。FIG. 5B is a diagram for explaining generation of parting lines. 図５Ｃは、分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 5C is a diagram showing an example of an image divided along a dividing line. 図５Ｄは、分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 5D is a diagram showing an example of an image divided along a dividing line. 図５Ｅは、分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 5E is a diagram showing an example of an image divided along a dividing line. 図６Ａは、分割線に沿って分割した各領域についてそれぞれ解析処理を行った後、解析処理の結果を合成した例を示す図である。FIG. 6A is a diagram showing an example in which the analysis processing results are combined after analysis processing is performed on each of the regions divided along the dividing line. 図６Ｂは、タイヤ表面の変位の定義を示す図である。FIG. 6B is a diagram showing the definition of the displacement of the tire surface. 図６Ｃは、領域を分割して解析処理を行った場合と分割せずに領域について一体として解析処理を行った場合とについてのタイヤ幅方向の変位を示す図である。FIG. 6C is a diagram showing displacement in the tire width direction in the case where the region is divided and the analysis processing is performed and in the case where the analysis processing is integrally performed on the region without being divided. 図７は、分割線の生成の他の例を説明する図である。FIG. 7 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. 図８Ａは、図７に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 8A is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 7. 図８Ｂは、図７に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 8B is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 7. 図８Ｃは、図７に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 8C is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 7. 図８Ｄは、図７に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 8D is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 7. 図９は、分割線の生成の他の例を説明する図である。FIG. 9 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. 図１０Ａは、図９に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 10A is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１０Ｂは、図９に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 10B is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１０Ｃは、図９に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 10C is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１０Ｄは、図９に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 10D is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１０Ｅは、図９に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 10E is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１０Ｆは、図９に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 10F is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１１は、分割線の生成の他の例を説明する図である。FIG. 11 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. 図１２Ａは、図１１に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 12A is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１２Ｂは、図１１に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 12B is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１３は、分割線の生成の他の例を説明する図である。FIG. 13 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. 図１４Ａは、図１３に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 14A is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１４Ｂは、図１３に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 14B is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１４Ｃは、図１３に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 14C is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１５は、分割線の生成の他の例を説明する図である。FIG. 15 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. 図１６Ａは、図１５に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 16A is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１６Ｂは、図１５に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 16B is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１６Ｃは、図１５に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。FIG. 16C is a diagram showing an example of an image divided along the dividing line shown in FIG. 図１７は、タイヤ表面に切れ目が無い場合における分割線の生成の例を説明する図である。FIG. 17 is a view for explaining an example of generation of parting lines in the case where there is no break in the tire surface. 図１８Ａは、生成した分割線に沿って画像を分割する処理を説明する図である。FIG. 18A is a diagram for explaining the process of dividing an image along the generated dividing line. 図１８Ｂは、生成した分割線に沿って画像を分割する処理を説明する図である。FIG. 18B is a view for explaining the process of dividing an image along the generated dividing line. 図１８Ｃは、生成した分割線に沿って画像を分割する処理を説明する図である。FIG. 18C is a diagram for explaining the process of dividing an image along the generated dividing line. 図１９は、第２の実施形態における分割線の生成を説明する図である。FIG. 19 is a diagram for explaining generation of parting lines in the second embodiment. 図２０Ａは、生成した分割線に沿って画像を分割する処理を説明する図である。FIG. 20A is a diagram for explaining the process of dividing an image along the generated dividing line. 図２０Ｂは、生成した分割線に沿って画像を分割する処理を説明する図である。FIG. 20B is a view for explaining the process of dividing an image along the generated dividing line. 図２０Ｃは、生成した分割線に沿って画像を分割する処理を説明する図である。FIG. 20C is a diagram for explaining the process of dividing an image along the generated dividing line. 図２１Ａは、フーリエ変換法による位相解析において、共通解析領域とすべき領域を説明する図である。FIG. 21A is a diagram for explaining a region to be a common analysis region in phase analysis by the Fourier transform method. 図２１Ｂは、フーリエ変換法による位相解析において、共通解析領域とすべき領域を説明する図である。FIG. 21B is a diagram for explaining a region to be a common analysis region in phase analysis by the Fourier transform method. 図２１Ｃは、フーリエ変換法による位相解析において、共通解析領域とすべき領域を説明する図である。FIG. 21C is a diagram for explaining a region to be a common analysis region in phase analysis by the Fourier transform method. 図２２Ａは、フーリエ変換法による位相解析において、共通解析領域とすべき領域を説明する図である。FIG. 22A is a diagram for explaining a region to be a common analysis region in phase analysis by the Fourier transform method. 図２２Ｂは、フーリエ変換法による位相解析において、共通解析領域とすべき領域を説明する図である。FIG. 22B is a diagram for explaining a region to be a common analysis region in phase analysis by the Fourier transform method. 図２２Ｃは、フーリエ変換法による位相解析において、共通解析領域とすべき領域を説明する図である。FIG. 22C is a diagram for explaining a region to be a common analysis region in phase analysis by the Fourier transform method. 図２３Ａは、両端が主溝に貫通したサイプすなわち両側開放サイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 23A is a diagram showing an example of processing in the case of generating a dividing line for a region having sipes which are both ends penetrated into the main groove, that is, both-side open sipes. 図２３Ｂは、両端が主溝に貫通したサイプすなわち両側開放サイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 23B is a diagram showing an example of processing in the case of generating a dividing line for a region having sipes which are both ends penetrated into the main groove, that is, both-side open sipes. 図２３Ｃは、両端が主溝に貫通したサイプすなわち両側開放サイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 23C is a diagram showing an example of processing in the case of generating a dividing line for a region having sipes which are both ends penetrated into the main groove, that is, both-side open sipes. 図２３Ｄは、両端が主溝に貫通したサイプすなわち両側開放サイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 23D is a diagram showing an example of processing in the case of generating a dividing line for a region having sipes which are both ends penetrated into the main groove, that is, both-side open sipes. 図２４Ａは、両側開放サイプ以外のサイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 24A is a diagram illustrating an example of processing when a dividing line is generated for a region having sipes other than double-sided open sipes. 図２４Ｂは、両側開放サイプ以外のサイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 24B is a diagram showing an example of processing in the case of generating parting lines for regions having sipes other than double-sided open sipes. 図２４Ｃは、両側開放サイプ以外のサイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 24C is a diagram showing an example of processing in the case of generating a dividing line for a region having sipes other than double-sided open sipes. 図２４Ｄは、両側開放サイプ以外のサイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 24D is a diagram showing an example of processing in the case of generating parting lines for regions having sipes other than double-sided open sipes. 図２４Ｅは、両側開放サイプ以外のサイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 24E is a diagram showing an example of processing in the case of generating parting lines for regions having sipes other than double-sided open sipes. 図２４Ｆは、両側開放サイプ以外のサイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。FIG. 24F is a diagram showing an example of processing in the case of generating parting lines for regions having sipes other than double-sided open sipes. 図２５は、タイヤ形状解析方法を採用したタイヤ解析システムの例を示す図である。FIG. 25 is a diagram showing an example of a tire analysis system adopting a tire shape analysis method. 図２６は、図２５に示したタイヤ解析システムのタイヤ測定装置の機能を示すブロック図である。FIG. 26 is a block diagram showing the function of the tire measurement device of the tire analysis system shown in FIG. 図２７は、他のタイヤ形状解析方法を採用したタイヤ解析システムの構成図である。FIG. 27 is a block diagram of a tire analysis system adopting another tire shape analysis method.

以下、本発明について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。また、この実施の形態の構成要素には、発明の同一性を維持しつつ置換可能かつ置換自明なものが含まれる。また、この実施の形態に記載された複数の変形例は、当業者に自明の範囲内にて任意に組み合わせが可能である。   Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited by the embodiment. Further, constituent elements of this embodiment include substitutable and substitutable ones while maintaining the identity of the invention. In addition, a plurality of modifications described in this embodiment can be arbitrarily combined within the scope apparent to those skilled in the art.

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態にかかるタイヤ形状解析方法を示すフローチャートである。図１に示すように、第１の実施形態にかかるタイヤ形状解析方法は、最初に、所定の位置にタイヤをセットする（ステップＳ１）。次に、タイヤの表面に、模様パターンを形成する（ステップＳ２）。形成された模様パターンを含む領域を撮影する（ステップＳ３）。撮影した画像を解析する解析処理を行う（ステップＳ４）。 First Embodiment
FIG. 1 is a flowchart showing a tire shape analysis method according to a first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, in the tire shape analysis method according to the first embodiment, first, the tire is set at a predetermined position (step S1). Next, a pattern pattern is formed on the surface of the tire (step S2). An area including the formed pattern is photographed (step S3). An analysis process is performed to analyze the captured image (step S4).

図２は、図１のステップＳ４の解析処理の例を示すフローチャートである。図２に示すように、解析処理は、まず、画像において、模様パターンの領域内に切れ目があるか否か判定する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１の判定の結果、模様パターンが切れ目を含むと判定した場合（ステップＳ４１においてＹｅｓ）、その切れ目に沿った境界線を抽出する（ステップＳ４２）。そして、抽出した境界線上の点を通る分割線を生成する（ステップＳ４３）。   FIG. 2 is a flow chart showing an example of analysis processing in step S4 of FIG. As shown in FIG. 2, in the analysis processing, first, it is determined whether or not there is a break in the area of the pattern in the image (step S41). As a result of the determination in step S41, when it is determined that the pattern includes a break (Yes in step S41), a boundary along the break is extracted (step S42). Then, a dividing line passing through the extracted boundary line is generated (step S43).

次に、生成した分割線に基づいて模様パターンの領域を分割する（ステップＳ４４）。そして、分割した各領域について、それぞれ解析を行う（ステップＳ４５）。解析は、形状解析手法であるフーリエ変換法、サンプリングモアレ法、デジタル画像相関法などによって行う。各領域についての解析結果を合成する（ステップＳ４６）。   Next, the area of the pattern is divided based on the generated dividing line (step S44). Then, analysis is performed on each of the divided areas (step S45). The analysis is performed by a shape analysis method such as Fourier transform, sampling moire method, digital image correlation method or the like. The analysis results for each area are synthesized (step S46).

なお、ステップＳ４１の判定の結果、模様パターンが切れ目を含まないと判定した場合（ステップＳ４１においてＮｏ）、分割線を少なくとも１つ生成する（ステップＳ４７）。そして、生成した分割線に基づいて模様パターンの領域を分割する（ステップＳ４４）。その後は、上記と同様に、分割した各領域についてそれぞれ解析を行い（ステップＳ４５）、各領域についての解析結果を合成する（ステップＳ４６）。   When it is determined that the pattern does not include the break as a result of the determination in step S41 (No in step S41), at least one dividing line is generated (step S47). Then, the area of the pattern is divided based on the generated dividing line (step S44). Thereafter, in the same manner as described above, analysis is performed on each of the divided areas (step S45), and analysis results on each area are synthesized (step S46).

（画像の解析）
図３は、第１の実施形態によるタイヤ形状解析装置の機能の例を示すブロック図である。図３に示すように、第１の実施形態によるタイヤ形状解析装置４は、切れ目判定部４０と、境界線抽出部４１と、分割線生成部４２と、模様パターン領域分割部４３と、解析部４４とを含む。切れ目判定部４０は、模様パターンを含む領域を撮影した撮影画像に基づいて模様パターンが切れ目を含むか否か判定する。境界線抽出部４１は、タイヤ表面に形成された模様パターンを含む領域を撮影した撮影画像において、模様パターンの切れ目に沿った境界線を抽出する。分割線生成部４２は、境界線上の１点を通り、模様パターンの領域内の線である分割線を生成する。なお、撮影画像に含まれ、かつ、予め定められた長さ以上の切れ目に沿って分割線を生成してもよい。 (Analysis of image)
FIG. 3 is a block diagram showing an example of the function of the tire shape analysis device according to the first embodiment. As shown in FIG. 3, the tire shape analysis device 4 according to the first embodiment includes a cut determination unit 40, a boundary extraction unit 41, a parting line generation unit 42, a pattern region division unit 43, and an analysis unit. And 44. The break determination unit 40 determines whether or not the pattern pattern includes a break based on a captured image obtained by capturing an area including the pattern pattern. The boundary line extraction unit 41 extracts the boundary line along the cut of the pattern pattern in the photographed image obtained by photographing the area including the pattern pattern formed on the tire surface. The dividing line generation unit 42 generates a dividing line which passes through one point on the boundary and which is a line in the pattern pattern area. Note that the dividing line may be generated along a break included in the captured image and having a predetermined length or more.

模様パターン領域分割部４３は、分割線生成部４２が生成した分割線に基づいて、撮影画像の模様パターンの領域を分割する。なお、分割線を入力するための操作部を追加し、操作部の操作によって入力される分割線に基づいて、撮影画像の模様パターンの領域を分割してもよい。   The pattern pattern area dividing unit 43 divides the area of the pattern pattern of the photographed image based on the dividing line generated by the dividing line generation unit 42. Note that an operation unit for inputting a dividing line may be added, and the area of the pattern pattern of the captured image may be divided based on the dividing line input by the operation of the operation unit.

解析部４４は、模様パターン領域分割部４３が分割した模様パターンの領域をそれぞれ解析し、解析結果を合成する。解析部４４による画像の解析は、形状解析手法であるフーリエ変換法、サンプリングモアレ法、デジタル画像相関法などによって行う。これらの解析手法を用いて変位の基準と対比となる三次元形状を求め、タイヤ表面の変位コンター図を出力する。変位コンター図は、模様パターン領域を分割した枚数だけ得られる。これらのコンター図を１つのコンター図に統合することによって、解析結果を合成する。具体的には、分割した領域の画像についてのそれぞれの解析の結果から変位データを読込み、統合化用コンター図に代入することによって、解析結果を合成する。２つのコンター図を合成する際、格子の周期位置を合わせつつ合成する。なお、分割した領域の画像での三次元形状を統合化用コンター図に代入し、変位の基準と対比の三次元形状を統合化する形で予め出力してから、変位コンター図を求めても良い。以下、同様の方法によって解析結果を合成して変位を算出する。   The analysis unit 44 analyzes each of the areas of the pattern divided by the pattern area dividing unit 43, and combines the analysis results. The analysis of the image by the analysis unit 44 is performed by a Fourier transform method which is a shape analysis method, a sampling moire method, a digital image correlation method or the like. A three-dimensional shape to be compared with the displacement reference is determined using these analysis methods, and a displacement contour map of the tire surface is output. The displacement contour map is obtained by the number of divided pattern pattern areas. The analysis results are synthesized by integrating these contour diagrams into one contour diagram. Specifically, the displacement data is read from the result of each analysis of the image of the divided area, and the result of analysis is synthesized by substituting it into the contour map for integration. When combining two contour maps, combine them while aligning the periodic positions of the grid. Note that even if the three-dimensional shape in the image of the divided area is substituted into the integration contour diagram, and the displacement standard and contrast three-dimensional shape are integrated and output in advance, then the displacement contour diagram is obtained. good. Hereinafter, the displacement is calculated by combining the analysis results by the same method.

（処理の例）
図４は、模様パターンが形成されたタイヤを撮影した撮影画像の例を示す図である。図４に示す画像Ｇ１は、模様パターンを含む領域Ｒ１を撮影した画像である。領域Ｒ１は、切れ目Ｋ１及びＫ２を含む。切れ目Ｋ１及びＫ２は、例えば、サイプである。サイプは、タイヤの接地時に塞がる溝である。なお、図４において、破線Ｈ１及びＨ２は、主溝との境界を示す。主溝は、例えば周方向に連続して形成された溝である。 (Example of processing)
FIG. 4 is a view showing an example of a photographed image obtained by photographing a tire on which a pattern pattern is formed. An image G1 illustrated in FIG. 4 is an image obtained by capturing an area R1 including a pattern pattern. Region R1 includes cuts K1 and K2. The cuts K1 and K2 are, for example, sipes. The sipe is a groove that is closed when the tire is in contact with the ground. In FIG. 4, broken lines H1 and H2 indicate boundaries with the main groove. The main groove is, for example, a groove continuously formed in the circumferential direction.

図５Ａは、境界線の抽出の一例を説明する図である。図５Ａは、一端が主溝に貫通し、かつ他端が主溝に貫通せずに閉塞されたサイプを有する領域を撮影した画像を示す。本例では、図５Ａに示すように、切れ目Ｋ１、Ｋ２が存在する。このため、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。境界線を抽出する処理では、境界線抽出部４１が、切れ目Ｋ１、Ｋ２に沿った境界線ＫＹ１、ＫＹ２を抽出する。境界線ＫＹ１、ＫＹ２の抽出には、画像処理を利用することができる。例えば、サイプなどによる単純な切れ目については、撮影した画像について二値化処理し、エッジを抽出することによって境界線を抽出できる。その他、目視でマーカを複数設定し、そのマーカ間を直線で結ぶことで境界線を生成してもよい。目視でマーカを設定することにより、あらゆる形状や仕様のブロックについて、境界線を抽出することができる。ここで、境界線ＫＹ１は点ＰＴ１を含む。また、境界線ＫＹ２は点ＰＴ２を含む。   FIG. 5A is a diagram for explaining an example of boundary line extraction. FIG. 5A shows an image taken of an area having a sipe with one end passing through the main groove and the other end not passing through the main groove. In this example, as shown in FIG. 5A, the cuts K1 and K2 exist. Therefore, the process proceeds to step S42 according to the determination of step S41 in FIG. 2, and the process of extracting the boundary line of step S42 is performed. In the process of extracting the boundary line, the boundary line extraction unit 41 extracts the boundary lines KY1 and KY2 along the cuts K1 and K2. Image processing can be used to extract the boundary lines KY1 and KY2. For example, with regard to simple cuts by sipes or the like, it is possible to extract boundaries by binarizing the captured image and extracting edges. In addition, a plurality of markers may be set visually and the boundaries may be generated by connecting the markers with straight lines. By visually setting markers, boundaries can be extracted for blocks of any shape or specification. Here, the boundary line KY1 includes a point PT1. The boundary line KY2 also includes a point PT2.

図５Ｂは、分割線の生成を説明する図である。分割線は、模様パターンの領域内の線である。   FIG. 5B is a diagram for explaining generation of parting lines. The dividing line is a line in the area of the pattern.

図５Ｂに示すように、分割線生成部４２は、本例では、２つの分割線Ｄ１、Ｄ２を生成する。分割線Ｄ１は点ＰＴ１を通る線である。分割線Ｄ２は点ＰＴ２を通る線である。２つの分割線Ｄ１、Ｄ２により、領域Ｒ１は３つの領域Ｒ１１、Ｒ１２、Ｒ１３に分割される。なお、分割線Ｄ１、Ｄ２は、直線に限らず、曲線や折れ線であってもよい。以降の説明においても同様である。   As shown in FIG. 5B, the dividing line generation unit 42 generates two dividing lines D1 and D2 in this example. The dividing line D1 is a line passing through the point PT1. The dividing line D2 is a line passing through the point PT2. The region R1 is divided into three regions R11, R12, and R13 by the two dividing lines D1 and D2. The dividing lines D1 and D2 are not limited to straight lines, and may be curves or broken lines. The same applies to the following description.

図５Ｃから図５Ｅは、分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。分割線に沿って分割する処理は、模様パターンの外の領域と切れ目との少なくとも一方と、分割線とで囲まれた領域をそれぞれ残すように領域を分ける処理である。   FIG. 5C to FIG. 5E are diagrams showing examples of images divided along dividing lines. The process of dividing along the dividing line is a process of dividing the area so as to leave the area surrounded by at least one of the area outside the pattern and the break and the dividing line.

図５Ｃに示す画像Ｇ２Ａは、領域Ｒ１１を含む。画像Ｇ２Ａは、図５Ｂにおいて、領域Ｒ１１以外の模様パターンの部分を消去することによって得られる。領域Ｒ１１以外の模様パターンの部分の消去は、例えば、タイヤの色である黒色もしくはそれに近い輝度値に設定し、領域Ｒ１１以外の部分を塗りつぶすことによって行うことができる。   An image G2A shown in FIG. 5C includes a region R11. The image G2A is obtained by erasing the portion of the pattern other than the region R11 in FIG. 5B. The portion of the pattern other than the region R11 can be erased, for example, by setting it to black which is the color of the tire or a luminance value close thereto, and filling the portion other than the region R11.

図５Ｄに示す画像Ｇ２Ｂは、領域Ｒ１２を含む。画像Ｇ２Ｂは、画像Ｇ２Ａの場合と同様に、図５Ｂにおいて、領域Ｒ１２以外の模様パターンの部分を消去することによって得られる。図５Ｅに示す画像Ｇ２Ｃは、領域Ｒ１３を含む。画像Ｇ２Ｃは、画像Ｇ２Ａの場合と同様に、図５Ｂにおいて、領域Ｒ１３以外の模様パターンの部分を消去することによって得られる。   An image G2B shown in FIG. 5D includes a region R12. As in the case of the image G2A, the image G2B is obtained by deleting the portion of the pattern other than the region R12 in FIG. 5B. An image G2C shown in FIG. 5E includes a region R13. As in the case of the image G2A, the image G2C is obtained by deleting the portion of the pattern other than the region R13 in FIG. 5B.

図５Ｃから図５Ｅに示す、画像Ｇ２Ａの領域Ｒ１１、画像Ｇ２Ｂの領域Ｒ１２、画像Ｇ２Ｃの領域Ｒ１３を、解析処理の単位とする。このように、分割線に沿って分割された領域Ｒ１１、Ｒ１２、Ｒ１３について、解析部４４による解析処理を行い、処理の結果を合成する。図６Ａは、分割線に沿って分割した各領域Ｒ１１、Ｒ１２及びＲ１３についてそれぞれ解析処理を行った後、解析処理の結果を合成した例を示す図である。図６Ａに示すように、タイヤ表面の変位の解析結果が得られる。   An area R11 of the image G2A, an area R12 of the image G2B, and an area R13 of the image G2C shown in FIG. 5C to FIG. 5E are used as a unit of analysis processing. As described above, the analysis unit 44 performs analysis processing on the regions R11, R12, and R13 divided along the dividing line, and combines the processing results. FIG. 6A is a diagram showing an example in which analysis processing results are combined after analysis processing is performed on each of the regions R11, R12, and R13 divided along the dividing line. As shown in FIG. 6A, analysis results of the displacement of the tire surface are obtained.

図６Ｂは、タイヤ表面の変位の定義を示す図である。図６Ｂに示すように、画像Ｇ１に含まれる領域Ｒ１の下から上に向かう方向がタイヤ幅方向の変位、左から右に向かう方向がタイヤ周方向の変位、図面奥から手前に向かう方向がタイヤ径方向の変位である。図６Ｂに示すように、領域Ｒ１には、サイプによる切れ目Ｋ１及びＫ２が存在する。切れ目Ｋ１及びＫ２は、共に、一端が主溝に貫通し、かつ他端が主溝に貫通せずに閉塞されたサイプである。ここで、領域Ｒ１において、切れ目Ｋ２の閉塞された他端の近傍を通るラインＬ１について解析処理を行うと、切れ目Ｋ２による不連続なデータを取り込む演算が行われ、解析処理の結果は切れ目Ｋ２の影響を受ける。   FIG. 6B is a diagram showing the definition of the displacement of the tire surface. As shown in FIG. 6B, the direction from top to bottom of the region R1 included in the image G1 is displacement in the tire width direction, the direction from left to right is displacement in the tire circumferential direction, and the direction from the back to the front is tire It is displacement in the radial direction. As shown in FIG. 6B, sipes K1 and K2 are present in the region R1. Both of the cuts K1 and K2 are sipes having one end penetrating the main groove and the other end closed without penetrating the main groove. Here, if analysis processing is performed on a line L1 passing near the other closed end of the cut K2 in the region R1, calculation is performed to fetch discontinuous data by the cut K2, and the result of the analysis processing is that of the cut K2 to be influenced.

これに対し、図５Ａから図５Ｅを参照して説明したように、領域Ｒ１を分割線に沿って分割した各領域Ｒ１１、Ｒ１２及びＲ１３について解析処理を行い、解析結果を合成することにより、解析処理の結果は切れ目Ｋ２の影響を受けることはない。   On the other hand, as described with reference to FIGS. 5A to 5E, analysis processing is performed on each of the regions R11, R12, and R13 obtained by dividing the region R1 along the dividing line, and analysis results are synthesized. The result of the process is not affected by the break K2.

図６Ｃは、領域Ｒ１を分割して解析処理を行った場合と分割せずに領域Ｒ１について一体として解析処理を行った場合とについてのラインＬ１におけるタイヤ幅方向の変位の解析結果を示す図である。図６Ｃは、模様パターンの格子の周期位置［°］に対する、タイヤ幅方向の変位［ｍｍ］を示す。分割せずに領域Ｒ１について一体として解析処理を行った場合、図６Ｃに破線Ｃ１で示すように、タイヤ幅方向の変位に急激な変化が現われ、解析の精度が低下することがわかる。これに対し、領域Ｒ１を分割して解析処理を行い、解析結果を合成した場合、図６Ｃに実線で示すように、タイヤ幅方向の変位に急激な変化が現われることはなく、解析の精度を維持することができる。したがって、領域Ｒ１を分割した各領域Ｒ１１、Ｒ１２及びＲ１３について解析処理を行い、解析結果を合成することにより、領域の切れ目の影響を受けないため、図６Ａに示すように良好な解析結果が得られる。   FIG. 6C is a diagram showing an analysis result of displacement in the tire width direction in the line L1 in the case where the region R1 is divided and the analysis processing is performed and in the case where the analysis processing is integrally performed for the region R1 without division. is there. FIG. 6C shows the displacement [mm] in the tire width direction with respect to the period position [°] of the pattern pattern lattice. When the analysis processing is integrally performed on the region R1 without division, as shown by a broken line C1 in FIG. 6C, a sudden change appears in the displacement in the tire width direction, and it is understood that the accuracy of the analysis decreases. On the other hand, when the analysis processing is performed by dividing the region R1 and the analysis results are combined, as shown by the solid line in FIG. Can be maintained. Therefore, analysis processing is performed on each of the regions R11, R12, and R13 obtained by dividing the region R1, and the analysis results are not affected. Therefore, good analysis results are obtained as shown in FIG. 6A. Be

図７は、分割線の生成の他の例を説明する図である。図７は、両端が主溝に貫通したサイプを有する領域を撮影した画像を示す。本例では、図７に示すように、サイプによる切れ目が存在するため、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。境界線を抽出する処理では、境界線抽出部４１が、図５Ａを参照して説明した処理と同様の処理により、境界線（図示せず）を抽出する。その後、図７に示すように、分割線生成部４２が、画像Ｇ３に含まれる領域Ｒ２について、点ＰＴ３を通る分割線Ｄ３、点ＰＴ４を通る分割線Ｄ４、点ＰＴ５を通る分割線Ｄ５を生成する。   FIG. 7 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. FIG. 7 shows an image taken of an area having a sipe whose both ends penetrate the main groove. In this example, as shown in FIG. 7, since there is a break due to sipes, the process proceeds to step S42 according to the determination of step S41 of FIG. 2, and the process of extracting the boundary line of step S42 is performed. In the process of extracting the boundary line, the boundary line extraction unit 41 extracts a boundary line (not shown) by the same process as the process described with reference to FIG. 5A. Thereafter, as illustrated in FIG. 7, the dividing line generation unit 42 generates the dividing line D3 passing through the point PT3, the dividing line D4 passing through the point PT4, and the dividing line D5 passing through the point PT5 for the region R2 included in the image G3. Do.

図８Ａから図８Ｄは、図７に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。図８Ａに示す画像Ｇ４Ａは、領域Ｒ２１を含む。図８Ｂに示す画像Ｇ４Ｂは、領域Ｒ２２を含む。図８Ｃに示す画像Ｇ４Ｃは、領域Ｒ２３を含む。図８Ｄに示す画像Ｇ４Ｄは、領域Ｒ２４を含む。   8A to 8D are diagrams showing examples of images divided along the dividing lines shown in FIG. An image G4A shown in FIG. 8A includes a region R21. An image G4B shown in FIG. 8B includes a region R22. An image G4C shown in FIG. 8C includes a region R23. An image G4D shown in FIG. 8D includes a region R24.

領域Ｒ２を分割した各領域Ｒ２１、Ｒ２２、Ｒ２３及びＲ２４について解析処理を行い、解析結果を合成することにより、領域の切れ目の影響を受けないため、良好な解析結果が得られる。   Since analysis processing is performed on each of the regions R21, R22, R23, and R24 obtained by dividing the region R2 and the analysis results are synthesized, good analysis results can be obtained because they are not affected by the breaks in the regions.

図９は、分割線の生成の他の例を説明する図である。図９は、両端が貫通せずに閉塞されたサイプを有する領域を撮影した画像を示す。図９に示すように、撮影部が撮影した画像Ｇ５には領域Ｒ３が含まれる。本例では、図９に示すように、サイプによる切れ目が存在するため、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。境界線を抽出する処理では、境界線抽出部４１が、図５Ａを参照して説明した処理と同様の処理により、境界線（図示せず）を抽出する。その後、図９に示すように分割線生成部４２が画像Ｇ５に含まれる領域Ｒ３について、点ＰＴ６１を通る分割線Ｄ６１、点ＰＴ６２を通る分割線Ｄ６２、点ＰＴ６３を通る分割線Ｄ６３、点ＰＴ６４を通る分割線Ｄ６４、点ＰＴ６５を通る分割線Ｄ６５、点ＰＴ６６を通る分割線Ｄ６６、点ＰＴ６７を通る分割線Ｄ６７、点ＰＴ６８を通る分割線Ｄ６８、点ＰＴ６９を通る分割線Ｄ６９、点ＰＴ７０を通る分割線Ｄ７０を生成する。領域Ｒ３は、これらの分割線Ｄ６１からＤ７０によって、６つの領域Ｒ３１、Ｒ３２、Ｒ３３、Ｒ３４、Ｒ３５、Ｒ３６に分割される。   FIG. 9 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. FIG. 9 shows an image taken of an area with sipes occluded without penetrating both ends. As shown in FIG. 9, an area R3 is included in the image G5 captured by the capturing unit. In this example, as shown in FIG. 9, since there is a break due to sipes, the process proceeds to step S42 according to the determination of step S41 in FIG. 2, and the process of extracting the boundary line of step S42 is performed. In the process of extracting the boundary line, the boundary line extraction unit 41 extracts a boundary line (not shown) by the same process as the process described with reference to FIG. 5A. Thereafter, as shown in FIG. 9, for the region R3 included in the image G5 by the dividing line generation unit 42, the dividing line D61 passing through the point PT61, the dividing line D62 passing through the point PT62, the dividing line D63 passing through the point PT63, and the point PT64 A dividing line D64 passing through, a dividing line D65 passing through point PT65, a dividing line D66 passing through point PT66, a dividing line D67 passing through point PT67, a dividing line D68 passing through point PT68, a dividing line D69 passing through point PT69, and a division passing through point PT70 Generate line D70. The region R3 is divided into six regions R31, R32, R33, R34, R35, and R36 by these dividing lines D61 to D70.

図１０Ａから図１０Ｆは、図９に示す分割線に沿って分割された画像の例を示す図である。図１０Ａに示す画像Ｇ６Ａは領域Ｒ３１を含む。図１０Ｂに示す画像Ｇ６Ｂは領域Ｒ３２を含む。図１０Ｃに示す画像Ｇ６Ｃは領域Ｒ３３を含む。図１０Ｄに示す画像Ｇ６Ｄは領域Ｒ３４を含む。図１０Ｅに示す画像Ｇ６Ｅは領域Ｒ３５を含む。図１０Ｆに示す画像Ｇ６Ｆは領域Ｒ３６を含む。   10A to 10F are diagrams showing examples of images divided along the dividing lines shown in FIG. An image G6A shown in FIG. 10A includes a region R31. An image G6B shown in FIG. 10B includes a region R32. An image G6C shown in FIG. 10C includes a region R33. An image G6D shown in FIG. 10D includes a region R34. An image G6E shown in FIG. 10E includes a region R35. An image G6F shown in FIG. 10F includes a region R36.

領域Ｒ３を分割した各領域Ｒ３１、Ｒ３２、Ｒ３３、Ｒ３４、Ｒ３５及びＲ３６について解析処理を行い、解析結果を合成することにより、領域の切れ目の影響を受けないため、良好な解析結果が得られる。   Since analysis processing is performed on each of the regions R31, R32, R33, R34, R35, and R36 obtained by dividing the region R3 and the analysis results are synthesized, good analysis results can be obtained because they are not affected by the breaks in the regions.

図１１は、分割線の生成の他の例を説明する図である。図１１は、例えば、サブ溝を有する領域を解析の対象とする場合を示す。図１１に示すように、撮影部が撮影した画像Ｇ７には領域Ｒ４が含まれる。図１１に示す領域Ｒ４は、サブ溝ＳＭＺを有する。本例では、図１１に示すように、サブ溝ＳＭＺによる切れ目が存在するため、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。   FIG. 11 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. FIG. 11 shows, for example, a case where a region having sub grooves is to be analyzed. As shown in FIG. 11, the image G7 captured by the imaging unit includes the region R4. The region R4 shown in FIG. 11 has a sub groove SMZ. In this example, as shown in FIG. 11, since there is a break due to the sub groove SMZ, the process proceeds to step S42 according to the determination of step S41 of FIG. 2, and the process of extracting the boundary line of step S42 is performed.

境界線を抽出する処理では、境界線抽出部４１が、図５Ａを参照して説明した処理と同様の処理により、境界線（図示せず）を抽出する。その後、図１１に示すように、分割線生成部４２が、画像Ｇ７に含まれる領域Ｒ４について、点ＰＴ６を通る分割線Ｄ６を生成する。分割線生成部４２は、点ＰＴ６から、画像の格子の延在方向に沿って線を延ばすことによって、分割線Ｄ６を生成する。領域Ｒ４は、この分割線Ｄ６によって、２つの領域Ｒ４１、Ｒ４２に分割される。   In the process of extracting the boundary line, the boundary line extraction unit 41 extracts a boundary line (not shown) by the same process as the process described with reference to FIG. 5A. Thereafter, as illustrated in FIG. 11, the dividing line generation unit 42 generates a dividing line D6 passing through the point PT6 for the region R4 included in the image G7. The dividing line generation unit 42 generates a dividing line D6 by extending a line from the point PT6 along the extending direction of the grid of the image. The region R4 is divided into two regions R41 and R42 by the dividing line D6.

図１２Ａ及び図１２Ｂは、図１１に示す分割線Ｄ６に沿って分割された画像の例を示す図である。図１２Ａに示す画像Ｇ８Ａは領域Ｒ４１を含む。図１２Ｂに示す画像Ｇ８Ｂは領域Ｒ４２を含む。   12A and 12B are diagrams showing examples of images divided along the dividing line D6 shown in FIG. An image G8A shown in FIG. 12A includes a region R41. An image G8B shown in FIG. 12B includes a region R42.

領域Ｒ４を分割した各領域Ｒ４１及びＲ４２について解析処理を行い、解析結果を合成することにより、領域の切れ目の影響を受けないため、良好な解析結果が得られる。   Since analysis processing is performed on each of the regions R41 and R42 obtained by dividing the region R4 and the analysis results are synthesized, good analysis results can be obtained because they are not affected by the breaks in the regions.

図１３は、分割線の生成の他の例を説明する図である。図１３は、例えばタイヤのサイドウォールを切欠くことによって形成されたロゴを解析の対象とする場合を示す。図１３に示す領域Ｒ５は、ロゴＬＧを有する。本例では、ロゴＬＧは、アルファベットの「Ｎ」である。ロゴＬＧの「Ｎ」は、格子による略矩形の模様に、略三角形の切り欠き状の切れ目Ｋ３及びＫ４が存在することによって構成されていると考えることができる。切れ目Ｋ３、Ｋ４が存在するため、本例では、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。   FIG. 13 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. FIG. 13 shows, for example, a case where a logo formed by notching a sidewall of a tire is to be analyzed. Region R5 shown in FIG. 13 has logo LG. In this example, the logo LG is "N" in the alphabet. The “N” of the logo LG can be considered to be constituted by the existence of substantially triangular notch-shaped cuts K3 and K4 in a substantially rectangular pattern by a lattice. Since the breaks K3 and K4 exist, in this example, the process proceeds to step S42 according to the determination in step S41 of FIG. 2, and the process of extracting the boundary line of step S42 is performed.

境界線を抽出する処理では、境界線抽出部４１が、図５Ａを参照して説明した処理と同様の処理により、境界線抽出部４１が切れ目Ｋ３、Ｋ４に沿った境界線（図示せず）を抽出する。その後、図１３に示すように、分割線生成部４２が、画像Ｇ９に含まれる領域Ｒ５について、切れ目Ｋ３に沿って抽出した境界線に含まれる点ＰＴ７及び切れ目Ｋ４に沿って抽出した境界線に含まれる点ＰＴ８を決定する。点ＰＴ７及び点ＰＴ８は、ロゴＬＧの「Ｎ」の折れ目の内側の角に位置する。点ＰＴ７は、切れ目Ｋ３の最大幅ＫＭ３を三角形の底辺とした場合の頂角の位置の点である。点ＰＴ８は、切れ目Ｋ４の最大幅ＫＭ４を三角形の底辺とした場合の頂角の位置の点である。   In the process of extracting the boundary line, the boundary line extraction unit 41 performs the same process as the process described with reference to FIG. 5A, so that the boundary line (not shown) along the cuts K3 and K4. Extract Thereafter, as illustrated in FIG. 13, for the region R5 included in the image G9, the dividing line generation unit 42 extracts the point PT7 included in the boundary extracted along the cut K3 and the boundary extracted along the cut K4. Determine the included point PT8. The points PT7 and PT8 are located at the inner corner of the “N” fold of the logo LG. The point PT7 is a point at the position of the apex angle when the maximum width KM3 of the cut K3 is the base of the triangle. The point PT8 is a point at the position of the apex angle when the maximum width KM4 of the cut K4 is the base of the triangle.

分割線生成部４２は、点ＰＴ７を通る分割線Ｄ７と、点ＰＴ８を通る分割線Ｄ８とを生成する。本例では、分割線生成部４２は、点ＰＴ７から、画像の格子の延在方向に沿って線を延ばすことによって、分割線Ｄ７を生成する。また、本例では、分割線生成部４２は、点ＰＴ８から、画像の格子の延在方向に沿って線を延ばすことによって、分割線Ｄ８を生成する。領域Ｒ５は、これらの分割線Ｄ７及びＤ８によって、３つの領域Ｒ５１、Ｒ５２及びＲ５３に分割される。   The dividing line generation unit 42 generates a dividing line D7 passing through the point PT7 and a dividing line D8 passing through the point PT8. In this example, the dividing line generation unit 42 generates a dividing line D7 by extending a line from the point PT7 along the extending direction of the grid of the image. Further, in this example, the parting line generation unit 42 generates a parting line D8 by extending a line from the point PT8 along the extending direction of the grid of the image. The region R5 is divided into three regions R51, R52 and R53 by these dividing lines D7 and D8.

図１４Ａから図１４Ｃは、図１３に示す分割線Ｄ７及びＤ８に沿って分割された画像の例を示す図である。図１４Ａに示す画像Ｇ１０Ａは領域Ｒ５１を含む。図１４Ｂに示す画像Ｇ１０Ｂは領域Ｒ５２を含む。図１４Ｃに示す画像Ｇ１０Ｃは領域Ｒ５３を含む。   14A to 14C are diagrams showing examples of images divided along the dividing lines D7 and D8 shown in FIG. An image G10A shown in FIG. 14A includes a region R51. An image G10B shown in FIG. 14B includes a region R52. An image G10C shown in FIG. 14C includes a region R53.

領域Ｒ５を分割した各領域Ｒ５１、Ｒ５２及びＲ５３について解析処理を行い、解析結果を合成することにより、領域の切れ目の影響を受けないため、良好な解析結果が得られる。   Since analysis processing is performed on each of the regions R51, R52, and R53 obtained by dividing the region R5 and the analysis results are synthesized, good analysis results can be obtained because they are not affected by the breaks in the regions.

図１５は、分割線の生成の他の例を説明する図である。図１５に示すように、撮影部が撮影した画像Ｇ１１には領域Ｒ６が含まれる。本例では、図１５に示すように、模様パターンの継ぎ目による模様の切れ目が存在するため、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。境界線を抽出する処理では、境界線抽出部４１が、図５Ａを参照して説明した処理と同様の処理により、境界線（図示せず）を抽出する。境界線抽出部４１は、模様パターン同士の境、すなわち模様パターンの継ぎ目が明確である場合、継ぎ目に沿って境界線を抽出する。その後、図１５に示すように、分割線生成部４２が、画像Ｇ１１に含まれる領域Ｒ６について、継ぎ目に沿って抽出した境界線に含まれる点ＰＴ９及び点ＰＴ１０を決定する。点ＰＴ９及び点ＰＴ１０は、模様パターンの継ぎ目の端部の点である。分割線生成部４２は、点ＰＴ９を通る分割線Ｄ９１と、点ＰＴ１０を通る分割線Ｄ９２とを生成する。本例では、分割線生成部４２は、点ＰＴ９から、模様パターンの継ぎ目に沿って線を延ばすことによって、分割線Ｄ９１を生成する。また、本例では、分割線生成部４２は、点ＰＴ１０から、模様パターンの継ぎ目に沿って線を延ばすことによって、分割線Ｄ９２を生成する。領域Ｒ６は、これらの分割線Ｄ９１及びＤ９２によって、３つの領域Ｒ６１、Ｒ６２及びＲ６３に分割される。分割線Ｄ９１及びＤ９２は、模様パターンの継ぎ目を通る。領域Ｒ６１、Ｒ６２及びＲ６３のように、模様パターンの継ぎ目が曲線になっている場合に、分割線Ｄ９１及びＤ９２を折れ線にしてもよい。   FIG. 15 is a diagram for explaining another example of generation of dividing lines. As shown in FIG. 15, the image G11 captured by the capturing unit includes a region R6. In this example, as shown in FIG. 15, since there are pattern cuts due to the joint of pattern patterns, the process proceeds to step S42 according to the determination of step S41 in FIG. 2, and the process of extracting the boundary line of step S42 is performed. . In the process of extracting the boundary line, the boundary line extraction unit 41 extracts a boundary line (not shown) by the same process as the process described with reference to FIG. 5A. The boundary line extraction unit 41 extracts a boundary line along a boundary between pattern patterns, that is, when the joint of the pattern is clear. Thereafter, as illustrated in FIG. 15, the dividing line generation unit 42 determines, for the region R6 included in the image G11, a point PT9 and a point PT10 included in the boundary extracted along the joint. The points PT9 and PT10 are points at the end of the seam of the pattern. The dividing line generation unit 42 generates a dividing line D91 passing through the point PT9 and a dividing line D92 passing through the point PT10. In this example, the parting line generation unit 42 generates a parting line D91 by extending the line from the point PT9 along the seam of the pattern. Further, in this example, the dividing line generation unit 42 generates a dividing line D92 by extending a line from the point PT10 along the joint of the pattern. The region R6 is divided into three regions R61, R62 and R63 by the dividing lines D91 and D92. The dividing lines D91 and D92 pass through the seams of the pattern. As in the regions R61, R62, and R63, the dividing lines D91 and D92 may be broken lines when the seams of the pattern are curved.

図１６Ａから図１６Ｃは、図１５に示す分割線Ｄ９１及びＤ９２に沿って分割された画像の例を示す図である。図１６Ａに示す画像Ｇ１２Ａは領域Ｒ６１を含む。図１６Ｂに示す画像Ｇ１２Ｂは領域Ｒ６２を含む。図１６Ｃに示す画像Ｇ１２Ｃは領域Ｒ６３を含む。   16A to 16C show examples of images divided along the dividing lines D91 and D92 shown in FIG. An image G12A shown in FIG. 16A includes a region R61. An image G12B shown in FIG. 16B includes a region R62. An image G12C shown in FIG. 16C includes a region R63.

領域Ｒ６を分割した各領域Ｒ６１、Ｒ６２及びＲ６３について解析処理を行い、解析結果を合成することにより、領域の切れ目の影響を受けないため、良好な解析結果が得られる。   Since analysis processing is performed on each of the regions R61, R62, and R63 obtained by dividing the region R6 and the analysis results are synthesized, good analysis results can be obtained because they are not affected by the breaks in the regions.

図１７は、タイヤ表面に切れ目が無い場合における分割線の生成の例を説明する図である。図１７に示すように、撮影部が撮影した画像Ｇ１３には領域Ｒ７が含まれる。領域Ｒ７には切れ目が無い。このため、本例では、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４７に移行し、分割線生成部４２が、分割線を生成する。つまり、切れ目が無い場合、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理は行わず、境界線を抽出せずに、分割線生成部４２は分割線を生成する。   FIG. 17 is a view for explaining an example of generation of parting lines in the case where there is no break in the tire surface. As shown in FIG. 17, an area R <b> 7 is included in the image G <b> 13 photographed by the photographing unit. There is no break in the region R7. Therefore, in the present example, the process proceeds to step S47 according to the determination in step S41 of FIG. 2, and the parting line generation unit 42 generates a parting line. That is, when there is no break, the process of extracting the boundary in step S42 is not performed, and the dividing line generation unit 42 generates a dividing line without extracting the boundary.

図１８Ａから図１８Ｃは、生成した分割線に沿って画像を分割する処理を説明する図である。図１８Ａに示すように、分割線生成部４２が、領域Ｒ７に分割線Ｄ１０を生成する。分割線生成部４２は、分割後の各画像の模様又は格子の向きが揃うように分割線Ｄ１０を生成する。分割線Ｄ１０に沿って領域Ｒ７を領域Ｒ７１と領域Ｒ７２とに分割することにより、図１８Ｂに示す領域Ｒ７１の画像Ｇ１３Ａと図１８Ｃに示す領域Ｒ７２の画像Ｇ１３Ｂとが得られる。画像Ｇ１３Ａに含まれる領域Ｒ７１は、格子の配列が矢印ＹＡに沿った斜め方向に揃っている。画像Ｇ１３Ｂに含まれる領域Ｒ７２は、格子の配列が矢印ＹＢに沿った垂直方向に揃っている。   18A to 18C are diagrams for explaining the process of dividing an image along the generated dividing line. As shown in FIG. 18A, the parting line generation unit 42 generates a parting line D10 in the region R7. The dividing line generation unit 42 generates a dividing line D10 so that the orientations of the patterns or grids of the respective divided images are aligned. By dividing the region R7 into a region R71 and a region R72 along the dividing line D10, an image G13A of the region R71 shown in FIG. 18B and an image G13B of the region R72 shown in FIG. 18C are obtained. In the region R71 included in the image G13A, the lattice arrangement is aligned in the diagonal direction along the arrow YA. In the region R72 included in the image G13B, the lattice arrangement is aligned in the vertical direction along the arrow YB.

このため、分割線Ｄ１０に沿って領域Ｒ７を分割した領域Ｒ７１、Ｒ７２についてそれぞれ解析を行うことにより、解析の精度が低下することを回避できる。すなわち、分割せずに撮影した画像Ｇ１３全体について解析した場合、解析の精度が低下することがある。例えば、サンプリングモアレ法によって解析を行う場合、一律の画像回転角度で画像回転させても、斜め方向の格子部分が残ってしまい、その部分についての解析の精度が低下する。また、フーリエ変換法によって解析を行う場合、抽出すべき空間周波数の領域が広くなり、解析の精度が低下する。   Therefore, by performing analysis on each of the regions R71 and R72 obtained by dividing the region R7 along the dividing line D10, it is possible to avoid a decrease in analysis accuracy. That is, when the entire image G13 captured without being divided is analyzed, the accuracy of the analysis may decrease. For example, when the analysis is performed by the sampling moire method, even if the image is rotated at a uniform image rotation angle, the lattice portion in the diagonal direction remains, and the accuracy of the analysis on that portion is reduced. In addition, when analysis is performed by the Fourier transform method, the region of the spatial frequency to be extracted becomes wide, and the accuracy of analysis decreases.

領域Ｒ７を分割した領域Ｒ７１、Ｒ７２についてそれぞれ解析を行い、解析の結果を合成することにより、良好な解析結果を得ることができる。   By analyzing each of the regions R71 and R72 obtained by dividing the region R7 and synthesizing the analysis result, a good analysis result can be obtained.

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、領域を分割する際に共通解析領域を付加し、変位に不連続が生じないようにする。 Second Embodiment
In the second embodiment, a common analysis area is added when dividing the area so that discontinuities do not occur in displacement.

図１９は、第２の実施形態における分割線の生成を説明する図である。本例では、図１９に示すように、切れ目Ｋ１、Ｋ２が存在する。このため、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。境界線を抽出する処理では、図５Ａを参照して説明した処理と同様の処理により、境界線抽出部４１が境界線（図示せず）を抽出する。すなわち、分割線生成部４２は、画像Ｇ１に含まれる領域Ｒ１について、点ＰＴ１を通る分割線Ｄ１及び点ＰＴ２を通る分割線Ｄ２を生成する。   FIG. 19 is a diagram for explaining generation of parting lines in the second embodiment. In the present example, as shown in FIG. 19, the cuts K1 and K2 exist. Therefore, the process proceeds to step S42 according to the determination of step S41 in FIG. 2, and the process of extracting the boundary line of step S42 is performed. In the process of extracting the boundary line, the boundary line extracting unit 41 extracts a boundary line (not shown) by the same process as the process described with reference to FIG. 5A. That is, for the region R1 included in the image G1, the dividing line generation unit 42 generates a dividing line D1 passing through the point PT1 and a dividing line D2 passing through the point PT2.

次に、模様パターン領域分割部４３は、分割線に基づいて撮影画像の模様パターンの領域を分割する際、分割線の近傍に共通解析部分を付加して分割する。すなわち、模様パターン領域分割部４３は、分割線Ｄ１及びＤ２に沿って領域Ｒ１を分割する際、共通解析領域を設ける。分割線を基準として格子を延長し、共通解析領域とする。   Next, when dividing the area of the pattern of the photographed image based on the dividing line, the pattern pattern area dividing unit 43 adds the common analysis portion in the vicinity of the dividing line and divides the area. That is, when dividing the area R1 along the dividing lines D1 and D2, the design pattern area dividing unit 43 provides a common analysis area. The grid is extended on the basis of the dividing line to be a common analysis area.

図２０Ａから図２０Ｃは、生成した分割線に沿って画像を分割する処理を説明する図である。図２０Ａに示すように、領域Ｒ１１に、分割線Ｄ２を挟んで共通解析領域ＫＲ１を付加して分割する。また、図２０Ｂに示すように、領域Ｒ１２に、分割線Ｄ２を挟んで共通解析領域ＫＲ２を付加すると共に、分割線Ｄ１を挟んで共通解析領域ＫＲ３を付加する。さらに、図２０Ｃに示すように、領域Ｒ１３に、分割線Ｄ１を挟んで共通解析領域ＫＲ４を付加する。   20A to 20C are diagrams for explaining the process of dividing an image along the generated dividing line. As shown in FIG. 20A, the common analysis area KR1 is added to the area R11 across the dividing line D2 and divided. Further, as shown in FIG. 20B, the common analysis area KR2 is added to the area R12 with the dividing line D2 in between, and the common analysis area KR3 is added with the dividing line D1 in between. Further, as shown in FIG. 20C, the common analysis area KR4 is added to the area R13 with the parting line D1 interposed therebetween.

（共通解析領域）
共通解析領域は、分割した領域の全ての画像のうちの少なくとも２つに、同一の模様パターンが含まれている領域であり、分割線上で求めた変位の解析精度を保証するために必要な格子パターン領域である。 (Common analysis area)
The common analysis area is an area in which the same pattern is included in at least two of all the images in the divided area, and a grid necessary to guarantee the analysis accuracy of the displacement obtained on the dividing line It is a pattern area.

サンプリングモアレ法で解析する場合、共通解析領域は、少なくとも格子１周期だけ分割線から延長した領域とする。フーリエ変換法で解析する場合、共通解析領域は、格子０．５周期だけ延長した領域とする。分割線からの延長は、撮影部であるカメラによって撮影した画像を構成する画素の水平方向又は垂直方向の少なくとも１方向に適用する。   When the analysis is performed by the sampling moire method, the common analysis area is an area extended from the dividing line by at least one period of the grating. In the case of analysis by the Fourier transform method, the common analysis area is an area extended by 0.5 period of the grating. The extension from the dividing line is applied to at least one of the horizontal direction and the vertical direction of the pixels constituting the image captured by the camera which is the imaging unit.

図２１Ａから図２１Ｃ及び図２２Ａから図２２Ｃは、フーリエ変換法による位相解析において、共通解析領域とすべき領域を説明する図である。   21A to 21C and 22A to 22C are diagrams for explaining a region to be a common analysis region in phase analysis by the Fourier transform method.

ここで、図２１Ａに示すように格子の延長が無い場合、フーリエ変換法による位相解析の結果は図２１Ｂに示すようになる。図２１Ｂの部分Ｗを拡大した図２１Ｃを参照すると、分割線Ｄ上の点ＰＴの位相値は正解の０．０ではなく、０．９となり、誤差が大きい。   Here, as shown in FIG. 21A, when there is no extension of the lattice, the result of phase analysis by the Fourier transform method is as shown in FIG. 21B. If FIG. 21C which expanded the part W of FIG. 21B is referred, the phase value of the point PT on the dividing line D will be 0.9 instead of 0.0 of the correct answer, and an error will be large.

これに対し、図２２Ａに示すように格子の延長が０．５周期である場合、フーリエ変換法による位相解析の結果は図２２Ｂに示すようになる。図２２Ｂの部分Ｗを拡大した図２２Ｃを参照すると、分割線Ｄ上の点ＰＴの位相値は正解の０．０ではなく、０．０２となり、誤差が小さい。   On the other hand, as shown in FIG. 22A, in the case where the extension of the grating is 0.5, the result of the phase analysis by the Fourier transform method is as shown in FIG. 22B. Referring to FIG. 22C, which is an enlarged view of the part W in FIG. 22B, the phase value of the point PT on the dividing line D is 0.02, not 0.0 as the correct answer, and the error is small.

このように、延長する格子が０．５周期より小さいと、分割線の近傍に輝度情報の欠落した画素が存在するため、分割線上での誤差が増大し、精度が低下する。延長する格子が０．５周期以上であれば、分割線の近傍に輝度情報を含む画素が存在するため、分割線上での精度の低下を回避できる。このため、共通解析領域は、少なくとも格子０．５周期だけ分割線から延長した領域とする。   As described above, when the extending grid is smaller than 0.5 cycle, the pixel on which the luminance information is missing is present near the dividing line, so that the error on the dividing line increases and the accuracy is lowered. If the grid to be extended is 0.5 cycles or more, since the pixel including the luminance information is present in the vicinity of the dividing line, it is possible to avoid the reduction in accuracy on the dividing line. For this reason, the common analysis area is an area extended from the dividing line by at least 0.5 grid periods.

図２０Ａから図２０Ｃに示す領域Ｒ１１からＲ１３について解析処理が完了し、解析結果を合成する際、共通解析領域ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３及びＫＲ４の部分についての解析結果を削除した後で解析結果を合成する。   When analysis processing is completed for regions R11 to R13 shown in FIG. 20A to FIG. 20C and analysis results are synthesized, analysis results are synthesized after deletion of analysis results for portions of common analysis regions KR1, KR2, KR3 and KR4. Do.

第２の実施形態では、分割線の近傍に輝度情報を含む共通解析領域が存在するため、解析の精度を高く維持することができる。   In the second embodiment, since there is a common analysis area including luminance information in the vicinity of the dividing line, the analysis accuracy can be maintained high.

なお、模様パターン間の継ぎ目については、共通解析領域を設ける必要はない。継ぎ目を越えた部分は、模様パターンが連続しておらず、その部分の情報を参照すると解析の精度を低下させる可能性があり、好ましくないからである。   It is not necessary to provide a common analysis area for the joint between the pattern patterns. The portion beyond the joint is not desirable because the pattern pattern is not continuous, and if the information of the portion is referred to, the accuracy of analysis may be reduced.

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、両端が主溝に貫通したサイプすなわち両側開放サイプを有する領域について、分割線生成部４２は、両側開放サイプに沿った分割線を生成する。この場合において、両側開放サイプについて分割線生成部４２が生成する分割線は１本である。なお、第３の実施形態では、共通解析領域を生成しない。 Third Embodiment
In the third embodiment, the dividing line generation unit 42 generates a dividing line along the both-side open sipe for a region having a sipe whose both ends penetrate the main groove, that is, a both-side open sipe. In this case, the dividing line generation unit 42 generates one dividing line for both-side open sipes. In the third embodiment, the common analysis area is not generated.

図２３Ａから図２３Ｄは、両端が主溝に貫通したサイプすなわち両側開放サイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。   FIG. 23A to FIG. 23D are diagrams showing an example of processing in the case of generating a dividing line for a region having sipes which both ends penetrate through the main groove, that is, open sipes on both sides.

図２３Ａに示す画像Ｇ１４は、撮影部によって撮影されたものである。画像Ｇ１４には、領域Ｒ８が含まれている。領域Ｒ８には、破線の位置にサイプＳＳが存在する。つまり、サイプＳＳによる模様の切れ目が存在するため、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。境界線を抽出する処理では、境界線抽出部４１が、図５Ａを参照して説明した処理と同様の処理により、境界線（図示せず）を抽出する。   An image G14 illustrated in FIG. 23A is captured by a capturing unit. The image G14 includes a region R8. In the region R8, the sipes SS exist at the positions of broken lines. That is, since there is a pattern break due to the sipes SS, the process proceeds to step S42 according to the determination in step S41 of FIG. 2, and the process of extracting the boundary in step S42 is performed. In the process of extracting the boundary line, the boundary line extraction unit 41 extracts a boundary line (not shown) by the same process as the process described with reference to FIG. 5A.

次に、図２３Ｂに示すように、分割線生成部４２は、サイプＳＳに沿って分割線Ｄ１１を生成する。模様パターン領域分割部４３は、分割線生成部４２が生成した分割線Ｄ１１に沿って領域Ｒ８を２つの領域Ｒ８１及びＲ８２に分割する。図２３Ｃは、分割線Ｄ１１に沿って分割された領域Ｒ８１を示す。図２３Ｄは、分割線Ｄ１１に沿って分割された領域Ｒ８２を示す。   Next, as shown in FIG. 23B, the parting line generation unit 42 generates a parting line D11 along the sipes SS. The pattern region dividing unit 43 divides the region R8 into two regions R81 and R82 along the dividing line D11 generated by the dividing line generation unit 42. FIG. 23C shows a region R81 divided along the dividing line D11. FIG. 23D shows a region R82 divided along the dividing line D11.

以上のように分割線に沿って分割された各領域Ｒ８１及びＲ８２について解析処理を行うことにより、隣接するブロックからの画素情報を取り込むことを回避でき、解析の精度が安定する。   As described above, by performing the analysis process on each of the areas R81 and R82 divided along the dividing line, it is possible to avoid taking in pixel information from the adjacent block, and the analysis accuracy is stabilized.

（第４の実施形態）
第４の実施形態では、一端が主溝に貫通し、かつ他端が主溝に貫通せずに閉塞されたサイプなど、両側開放サイプ以外のサイプを有する領域について、分割線生成部４２は、境界線上の任意の１点を始点とする分割線を生成する。分割線生成部４２は、始点での境界線の進行方向に平行に延ばした直線、始点での境界線の進行方向に垂直に延ばした直線、撮影した画像を構成する画素を垂直方向に延ばした直線、又は、撮影した画像を構成する画素を水平方向に延ばした直線、のいずれか１つを分割線として生成する。分割線生成部４２は、画像において、解析不要な領域への到達点に、分割線の終点を設定する。分割線生成部４２は、例えば、模様パターンの切れ目など、模様パターンが形成されていない領域への到達点を、分割線の終点として設定する。 Fourth Embodiment
In the fourth embodiment, the dividing line generation unit 42 applies to a region having a sipe other than open-sided sipe, such as a sipe whose one end penetrates the main groove and the other end is closed without penetrating the main groove, Generate a dividing line starting at any one point on the boundary line. The dividing line generation unit 42 extends in a vertical direction a straight line extended parallel to the advancing direction of the boundary at the start point, a straight line extended perpendicularly to the advancing direction of the boundary at the start point, and pixels constituting the photographed image in the vertical direction Any one of a straight line or a straight line obtained by horizontally extending pixels constituting a captured image is generated as a dividing line. The dividing line generation unit 42 sets the end point of the dividing line at an arrival point to the area not requiring analysis in the image. The dividing line generation unit 42 sets, for example, an arrival point to an area in which the pattern is not formed, such as a break of the pattern, as the end point of the dividing line.

図２４Ａから図２４Ｆは、両側開放サイプ以外のサイプを有する領域について分割線を生成する場合の処理の例を示す図である。本例では、撮影部であるカメラによって撮影した画像を構成する画素の配列に沿って垂直方向に延ばした分割線を生成する場合の処理を示す。   FIGS. 24A to 24F are diagrams showing an example of processing in the case of generating a dividing line for a region having sipes other than double-sided open sipes. In this example, processing in the case of generating a dividing line extended in the vertical direction along an array of pixels constituting an image captured by a camera which is a capturing unit is shown.

図２４Ａに示す画像Ｇ１５は、模様パターンを含む領域Ｒ９を撮影した画像である。画像Ｇ１５は、切れ目Ｋ２を含む。切れ目Ｋ２は、例えば、サイプである。なお、図２４Ａにおいて、破線Ｈ３及びＨ４は、主溝との境界を示す。図２４Ｂに示すように、模様パターンの切れ目Ｋ２が存在するため、図２のステップＳ４１の判定によってステップＳ４２に移行し、ステップＳ４２の境界線を抽出する処理が行われる。境界線を抽出する処理では、境界線抽出部４１は、切れ目Ｋ２に沿った境界線ＫＹ２を抽出する。ここで、境界線ＫＹ２は点ＰＴＡ１及びＰＴＡ２を含む。   The image G15 shown to FIG. 24A is the image which image | photographed area | region R9 containing a pattern pattern. The image G15 includes the cut K2. The cut K2 is, for example, a sipes. In FIG. 24A, broken lines H3 and H4 indicate boundaries with the main groove. As shown in FIG. 24B, since the pattern pattern cut K2 exists, the process proceeds to step S42 according to the determination in step S41 in FIG. 2, and the process of extracting the boundary line in step S42 is performed. In the process of extracting the boundary line, the boundary line extraction unit 41 extracts a boundary line KY2 along the cut K2. Here, boundary line KY2 includes points PTA1 and PTA2.

次に、図２４Ｃに示すように、分割線生成部４２は、本例では、２つの分割線Ｄ１２、Ｄ１３を生成する。分割線Ｄ１２は点ＰＴＡ１を通り、画素の配列に沿って垂直方向に延ばすことによって生成される線である。分割線Ｄ１２は点ＰＴＡ１を始点とし、点ＰＴＢ１を終点とする。分割線Ｄ１３は点ＰＴＡ２を通り、画素の配列に沿って垂直方向に延ばすことによって生成される線である。分割線Ｄ１３は点ＰＴＡ２を始点とし、点ＰＴＢ２を終点とする。終点である、点ＰＴＢ１及びＰＴＢ２は、いずれも模様パターンが形成されていない領域への到達点である。   Next, as shown in FIG. 24C, the dividing line generation unit 42 generates two dividing lines D12 and D13 in this example. The dividing line D12 is a line that passes through the point PTA1 and is generated by extending in the vertical direction along the array of pixels. The dividing line D12 has a point PTA1 as a start point and a point PTB1 as an end point. The dividing line D13 is a line that passes through the point PTA2 and is generated by extending in the vertical direction along the array of pixels. The dividing line D13 has a point PTA2 as a start point and a point PTB2 as an end point. The points PTB1 and PTB2, which are the end points, are the reaching points to the area where no pattern is formed.

図２４Ｃに示すように、２つの分割線Ｄ１２、Ｄ１３により、領域Ｒ９は３つの領域Ｒ９１、Ｒ９２、Ｒ９３に分割される。図２４Ｄは、分割線Ｄ１２に沿って分割された領域Ｒ９１を示す。図２４Ｅは、分割線Ｄ１２及びＤ１３に沿って分割された領域Ｒ９２を示す。図２４Ｆは、分割線Ｄ１３に沿って分割された領域Ｒ９３を示す。   As shown in FIG. 24C, the region R9 is divided into three regions R91, R92, and R93 by the two dividing lines D12 and D13. FIG. 24D shows a region R91 divided along the dividing line D12. FIG. 24E shows a region R92 divided along dividing lines D12 and D13. FIG. 24F shows a region R93 divided along the dividing line D13.

上記のように、様々な切れ目を有するタイヤ表面に対して分割線を各々生成し、分割線に沿って分割した各領域について解析を行い、各解析結果を合成することにより、模様パターンの切れ目を跨いで周辺画素の情報を参照して解析を行うことがなくなる。このため、解析の精度が安定する。   As described above, dividing lines are respectively generated for the tire surface having various cuts, and analysis is performed on each area divided along the dividing lines, and the analysis results are combined to generate the cuts of the pattern pattern. The analysis will not be performed with reference to the information of the peripheral pixels across the bridge. This stabilizes the analysis accuracy.

なお、本実施形態において、模様パターン領域分割部４３が分割線に基づく分割を行う際に、第２の実施形態において説明した共通解析領域を設けてもよい。共通解析領域を設けて解析を行うことにより、解析の精度を高く維持することができる。   In the present embodiment, the common analysis region described in the second embodiment may be provided when the pattern-pattern-region dividing unit 43 performs division based on the dividing line. By providing a common analysis region and performing analysis, the accuracy of analysis can be maintained high.

（タイヤ解析システムの例１）
以上のように形成した模様パターンを用いた、非接触による三次元形状の測定方法のより具体的な例について説明する。図２５は、タイヤ形状解析方法を採用したタイヤ解析システムの例を示す図である。図２６は、図２５に示したタイヤ解析システムのタイヤ測定装置の機能を示すブロック図である。これらの図において、図２５は、タイヤ解析システムの全体構成を模式的に示し、図２６は、タイヤ測定装置の主たる機能を示している。 (Example 1 of tire analysis system)
A more specific example of the non-contact three-dimensional shape measurement method using the pattern pattern formed as described above will be described. FIG. 25 is a diagram showing an example of a tire analysis system adopting a tire shape analysis method. FIG. 26 is a block diagram showing the function of the tire measurement device of the tire analysis system shown in FIG. In these drawings, FIG. 25 schematically shows the entire configuration of the tire analysis system, and FIG. 26 shows the main functions of the tire measurement device.

本実施形態にかかるタイヤ解析システム１は、所定条件を入力したときのタイヤ形状の変化又はタイヤの表面の歪みの変化を測定することにより、タイヤの挙動解析（タイヤの応答性評価）を行うシステムに適用される。タイヤ解析システム１は、タイヤ試験機２と、撮影装置３と、タイヤ形状解析装置４とを備える（図２５参照）。   The tire analysis system 1 according to the present embodiment is a system that analyzes the behavior of the tire (evaluates the responsiveness of the tire) by measuring a change in tire shape or a change in strain on the surface of the tire when a predetermined condition is input. Applies to The tire analysis system 1 includes a tire tester 2, an imaging device 3, and a tire shape analysis device 4 (see FIG. 25).

タイヤ試験機２は、試験タイヤ１０に試験条件を付与する装置である。図２５の構成では、タイヤ試験機２は、支持装置２１と、駆動装置２２とを有する。支持装置２１は、試験タイヤ１０を回転可能に支持する装置であり、試験タイヤ１０を装着するリム２１１を有する。駆動装置２２は、試験タイヤ１０に駆動力を付与する装置であり、試験タイヤ１０を駆動するモータ２２２と、モータ２２２を駆動制御するモータ制御装置２２３とから構成される。なお、以下の説明では、試験タイヤ１０を単に「タイヤ１０」と呼ぶことがある。   The tire tester 2 is a device for applying test conditions to the test tire 10. In the configuration of FIG. 25, the tire tester 2 has a support device 21 and a drive device 22. The support device 21 rotatably supports the test tire 10 and has a rim 211 on which the test tire 10 is mounted. The driving device 22 is a device that applies a driving force to the test tire 10, and includes a motor 222 that drives the test tire 10 and a motor control device 223 that controls driving of the motor 222. In the following description, the test tire 10 may be simply referred to as a "tire 10".

このタイヤ試験機２では、支持装置２１が、試験タイヤ１０をリム２１１に装着して支持し、試験タイヤ１０を駆動装置２２の透明板２２１の一主面である上面２２１Ｕに押圧して試験タイヤ１０に荷重を付与する。また、支持装置２１が、リム２１１を変位させて試験タイヤ１０と透明板２２１との位置関係を調整することにより、試験タイヤ１０にスリップ角又はアングル角を付与する。また、駆動装置２２は、モータ制御装置２２３によりモータ２２２を駆動してリム２１１を所定角度回転させることができる。これにより、車両走行時におけるタイヤの転動状態が、透明板２２１の表面を路面として再現される。また、支持装置２１及び駆動装置２２が、荷重、回転速度、スリップ角、アングル角などを調整することにより、試験条件を変更できる。   In the tire testing machine 2, the supporting device 21 mounts and supports the test tire 10 on the rim 211 and presses the test tire 10 against the upper surface 221 U which is one main surface of the transparent plate 221 of the driving device 22 to test the tire Apply a load to 10 Further, the support device 21 displaces the rim 211 to adjust the positional relationship between the test tire 10 and the transparent plate 221, thereby giving the test tire 10 a slip angle or an angle angle. Further, the drive device 22 can drive the motor 222 by the motor control device 223 to rotate the rim 211 by a predetermined angle. Thereby, the rolling state of the tire at the time of vehicle travel is reproduced with the surface of the transparent plate 221 as the road surface. The test conditions can be changed by the support device 21 and the drive device 22 adjusting the load, the rotational speed, the slip angle, the angle angle, and the like.

透明板２２１は、光を透過する性質を有する光透過板である。透明板２２１は光を１００％透過しなくてもよく、透明板２２１を介してタイヤの表面を撮影することができる光透過率を有していればよい。透明板２２１は、例えば、アクリル樹脂製の平面板又はガラス製の平面板である。タイヤ１０と平面板との接触状態を撮影して画像解析するので、より現実に近いタイヤの接地状態を解析することができる。   The transparent plate 221 is a light transmitting plate having a property of transmitting light. The transparent plate 221 may not transmit 100% of light, as long as it has a light transmissivity capable of photographing the surface of the tire through the transparent plate 221. The transparent plate 221 is, for example, a flat plate made of acrylic resin or a flat plate made of glass. Since the contact state between the tire 10 and the flat plate is photographed and image analysis is performed, it is possible to analyze a more realistic contact state of the tire.

撮影装置３は、一対のカメラ３１ａ及び３１ｂと、光源である照明用ランプ３２を有する。カメラ３１ａ及び３１ｂは、タイヤ１０を撮影する撮影部であり、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラにより構成される。カメラ３１ａ及び３１ｂは、透明板２２１を介してタイヤ１０を撮影する。カメラ３１ａ及び３１ｂは、透明板２２１の他主面である下面２２１Ｄから、透明板２２１を介して試験タイヤ１０を撮影する。また、一対のカメラ３１ａ及び３１ｂは、試験タイヤ１０を相互に異なる方向から撮影できる位置に配置される。これらのカメラ３１ａ及び３１ｂは、試験タイヤ１０を左右方向から同時に撮影して、タイヤ画像（試験タイヤ１０のデジタル画像データ）を生成する。カメラ３１ａの撮影方向である視線３１１ａと、カメラ３１ｂの撮影方向である視線３１１ｂとがなす角度θは、例えば２８．６度以上６８．２度以下である。複数のカメラの撮影方向同士がなす角度θをこの範囲に設定することにより、精度の高い三次元形状を得ることができる。照明用ランプ３２は、カメラ３１ａ及び３１ｂの撮影範囲を照らすランプであり、例えば、ハロゲンランプにより構成される。これらの照明用ランプ３２は、常時点灯タイプであってもよいし、フラッシュ点灯タイプであってもよい。   The photographing device 3 has a pair of cameras 31 a and 31 b and a lamp 32 for illumination which is a light source. The cameras 31a and 31b are photographing units for photographing the tire 10, and are configured of, for example, a CCD (Charge Coupled Device) camera. The cameras 31 a and 31 b capture an image of the tire 10 via the transparent plate 221. The cameras 31a and 31b capture the test tire 10 from the lower surface 221D, which is the other main surface of the transparent plate 221, via the transparent plate 221. Further, the pair of cameras 31 a and 31 b are disposed at positions where the test tire 10 can be photographed from mutually different directions. The cameras 31a and 31b simultaneously photograph the test tire 10 from the left and right direction to generate a tire image (digital image data of the test tire 10). The angle θ between the line of sight 311a which is the photographing direction of the camera 31a and the line of sight 311b which is the photographing direction of the camera 31b is, for example, 28.6 degrees or more and 68.2 degrees or less. By setting the angle θ between the shooting directions of a plurality of cameras in this range, it is possible to obtain a three-dimensional shape with high accuracy. The illumination lamp 32 is a lamp that illuminates the imaging range of the cameras 31a and 31b, and is configured of, for example, a halogen lamp. These illumination lamps 32 may be of the always on type or may be of the flash on type.

タイヤ形状解析装置４は、例えば、所定の解析プログラムをインストールしたＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）であり、撮影装置３から入力されるタイヤ１０の画像を処理してタイヤ１０の三次元形状を解析する処理を行う（図２６参照）。タイヤ１０の三次元形状を解析する処理は、タイヤ１０の画像に基づき、タイヤ１０の三次元形状を算出する処理を含む。撮影装置３によって撮影した画像は格子パターンＭ１を含んでおり、その画像を分割線に基づいて分割した各領域についてタイヤ形状解析装置４は解析を行う。分割線に基づく分割は、上述した各実施形態のように行われる。   The tire shape analysis device 4 is, for example, a PC (Personal Computer) on which a predetermined analysis program is installed, and processes the image of the tire 10 input from the imaging device 3 to analyze the three-dimensional shape of the tire 10 Perform (see FIG. 26). The process of analyzing the three-dimensional shape of the tire 10 includes the process of calculating the three-dimensional shape of the tire 10 based on the image of the tire 10. The image captured by the imaging device 3 includes the lattice pattern M1, and the tire shape analysis device 4 analyzes each region obtained by dividing the image based on the dividing line. Division based on dividing lines is performed as in the above-described embodiments.

図２６に示すように、本実施形態にかかるタイヤ形状解析装置４は、切れ目判定部４０と、境界線抽出部４１と、分割線生成部４２と、模様パターン領域分割部４３と、解析部４４と、角度算出部４５とを有している。解析部４４は、撮影装置３によって撮影した画像について解析処理を行って三次元形状を得ることができる。解析部４４は、画像平滑部４１１と、輝度分布取得部４１２と、間引き処理部４１３と、モアレ縞作成部４１４と、位相分布算出部４１５と、アンラッピング処理部４１６と、三次元形状算出部４１７と、合成部４１８を備えている。角度算出部４５は、透明板２２１の傾斜角度を算出する。   As shown in FIG. 26, the tire shape analysis device 4 according to the present embodiment includes the cut determination unit 40, the boundary extraction unit 41, the parting line generation unit 42, the pattern region division unit 43, and the analysis unit 44. And an angle calculation unit 45. The analysis unit 44 can perform analysis processing on the image captured by the imaging device 3 to obtain a three-dimensional shape. The analysis unit 44 includes an image smoothing unit 411, a luminance distribution acquisition unit 412, a thinning processing unit 413, a moiré fringe generation unit 414, a phase distribution calculation unit 415, an unwrapping processing unit 416, and a three-dimensional shape calculation unit. 417 and a combining unit 418. The angle calculation unit 45 calculates the inclination angle of the transparent plate 221.

画像平滑部４１１は、撮影装置３によって撮影した画像を分割線に基づいて分割した領域について平滑化する。画像平滑部４１１は、縦方向及び横方向にそれぞれ平滑化処理する。   The image smoothing unit 411 smoothes an area obtained by dividing the image captured by the imaging device 3 based on the dividing line. The image smoothing unit 411 performs smoothing processing in the vertical direction and the horizontal direction.

輝度分布取得部４１２は、画像平滑部４１１が平滑化した画像から、輝度分布を示す画像を得る。間引き処理部４１３は、輝度分布を示す画像について一定画素数で間引き処理を行う。モアレ縞作成部４１４は、間引かれていない画素の輝度情報を用いて、間引かれている画素の輝度について線形補間を行ってモアレ縞を作成する。位相分布算出部４１５は、モアレ縞に基づいて第１の模様パターンの位相分布を算出する。アンラッピング処理部４１６は、アンラッピング処理した位相分布を作成する。三次元形状算出部４１７は、各カメラによる撮影画像の位相分布と各カメラの視線（撮影方向）とに基づいて、タイヤ１０の第１の模様パターンが形成された部分の三次元形状を算出する。三次元形状算出部４１７は、カメラの視線、つまりカメラ３１ａとカメラ３１ｂとタイヤ１０（透明板２２１）との相対位置に基づいてカメラ３１ａ、３１ｂのそれぞれで取得した撮影画像の位相分布を視線データとして利用することで三次元形状を得る。合成部４１８は、画像平滑部４１１から三次元形状算出部４１７までの処理によって得られる、分割した各領域についての三次元形状の変位コンター図を合成する。   The luminance distribution acquisition unit 412 obtains an image showing luminance distribution from the image smoothed by the image smoothing unit 411. The thinning processing unit 413 performs thinning processing on the image showing the luminance distribution with a fixed number of pixels. The moiré fringe generation unit 414 performs linear interpolation on the luminance of the thinned pixel using the luminance information of the pixel that is not thinned out to generate moiré fringes. The phase distribution calculation unit 415 calculates the phase distribution of the first pattern based on the moire fringes. The unwrapping processing unit 416 creates an unwrapped phase distribution. The three-dimensional shape calculation unit 417 calculates the three-dimensional shape of the portion in which the first pattern pattern of the tire 10 is formed, based on the phase distribution of the photographed image by each camera and the line of sight (photographing direction) . The three-dimensional shape calculation unit 417 is a line-of-sight data of the phase distribution of the captured image acquired by each of the cameras 31a and 31b based on the line of sight of the camera, that is, the relative position Get three dimensional shape by using as. The combining unit 418 combines the three-dimensional displacement contour diagrams of the divided regions obtained by the processing from the image smoothing unit 411 to the three-dimensional shape calculating unit 417.

解析部４４は、格子パターンＭ１を撮影した画像から、三次元形状の測定結果を得るために、解析処理を行う。解析部４４では、撮影した画像に基づいて測定を行う非接触形状測定手法として、例えば、サンプリングモアレ法を用いる。サンプリングモアレ法は、二次元格子を形成した物体の撮影画像を所定画素おき（Ｘ画素おき）にサンプリングし、形状を測定する手法である。本実施形態では、サンプリングモアレ法のうち、間引き選択型サンプリングモアレ法を用いる場合について説明する。間引き選択型サンプリングモアレ法は、サンプリングモアレ法において、撮影画像の画素ごとに、解析に最適な間引き数の位相分布を参照する方法である。   The analysis unit 44 performs analysis processing to obtain a measurement result of a three-dimensional shape from an image obtained by capturing the grid pattern M1. The analysis unit 44 uses, for example, a sampling moiré method as a non-contact shape measurement method of performing measurement based on a captured image. The sampling moire method is a method of measuring a shape by sampling a photographed image of an object on which a two-dimensional lattice is formed at predetermined pixel intervals (every X pixels). In the present embodiment, among the sampling moiré methods, the case of using the thinning selection type sampling moiré method will be described. The thinning selection type sampling moire method is a method of referring to the phase distribution of the thinning number optimum for analysis for each pixel of the photographed image in the sampling moire method.

サンプリングモアレ法では、例えば、撮影した画像を分割線に基づいて分割した各領域について、一定方向（例えば、垂直方向）に平滑化し、平滑化した画像の間引き処理及び線形補間処理を行ってモアレ縞画像を取得し、その画像を基にして得られる位相分布を利用して２つのカメラ間の画面内の対応する点を探索する。   In the sampling moire method, for example, moire fringes are smoothed and smoothed in a fixed direction (for example, the vertical direction) for each region obtained by dividing a photographed image based on dividing lines, and moiré fringes are performed. An image is acquired, and a phase distribution obtained based on the image is used to search for a corresponding point in the screen between the two cameras.

フーリエ変換法を用いてタイヤのトレッドの接地形状を得てもよい。その場合、格子パターンＭ１の画像を分割線に基づいて分割した各領域についてフーリエ変換を行う。   The ground contact shape of the tread of the tire may be obtained using a Fourier transform method. In that case, Fourier transformation is performed on each of the regions obtained by dividing the image of the grid pattern M1 based on the dividing lines.

デジタル画像相関法を用いてタイヤのトレッドの接地形状を得てもよい。その場合、格子パターンＭ１をランダムパターンとする。ランダムパターンは、規則性を有しない模様からなるパターンである。   Digital image correlation may be used to obtain the tread profile of the tire. In that case, the lattice pattern M1 is a random pattern. The random pattern is a pattern consisting of patterns having no regularity.

上記のように格子パターンＭ１を撮影した画像に切れ目が含まれている場合、分割線に基づいて分割して解析し、解析結果を合成することにより、タイヤ１０の形状を高い精度で解析できる。   As described above, when the image of the grid pattern M1 includes a break, the shape of the tire 10 can be analyzed with high accuracy by dividing and analyzing based on the dividing line and combining the analysis result.

（タイヤ解析システムの例２）
図２７は他のタイヤ形状解析方法を採用したタイヤ解析システムの構成図である。図２７に示すように、タイヤ解析システム１は、回転ドラム１２、モータ２２２、モータ制御装置２２３、照明用ランプ３２、一対のカメラ３１ａ及び３１ｂ、トリガセンサ２２４、所定の解析プログラムをインストールしたＰＣなどによるタイヤ形状解析装置４などを含んで構成されている。タイヤ１０のトレッド部２ａの外周面２０２には、格子パターンＭ１、Ｍ２が形成されている。 (Example 2 of tire analysis system)
FIG. 27 is a block diagram of a tire analysis system adopting another tire shape analysis method. As shown in FIG. 27, the tire analysis system 1 includes a rotary drum 12, a motor 222, a motor control device 223, an illumination lamp 32, a pair of cameras 31a and 31b, a trigger sensor 224, a PC with a predetermined analysis program installed, etc. The tire shape analysis device 4 according to the present invention is included. Lattice patterns M1 and M2 are formed on the outer peripheral surface 202 of the tread portion 2a of the tire 10.

回転ドラム１２は測定対象となるタイヤ１０を回転させるためのものである。回転ドラム１２は、円筒状の外周面１２ａを有する筒状を呈し、その中心軸を中心に不図示の軸受け機構により回転可能に支持されており、モータ２２２の駆動力によって上記中心軸を中心にして回転される。   The rotating drum 12 is for rotating the tire 10 to be measured. The rotary drum 12 has a cylindrical shape having a cylindrical outer peripheral surface 12a, and is rotatably supported by a bearing mechanism (not shown) around its central axis, and the driving force of the motor 222 centers the central axis. To be rotated.

測定対象となるタイヤ１０は、その中心軸を回転ドラム１２の中心軸と平行させた状態で不図示の軸受け機構により回転可能に支持されており、タイヤ１０のトレッド部２ａが接地する外周面２０２が回転ドラム１２の外周面１２ａに当接された状態で回転ドラム１２が回転されることにより、タイヤ１０が回転ドラム１２の回転に追従して回転されるように構成されている。   The tire 10 to be measured is rotatably supported by a bearing mechanism (not shown) with its central axis parallel to the central axis of the rotary drum 12, and the outer peripheral surface 202 on which the tread portion 2a of the tire 10 is grounded. The tire 10 is configured to be rotated following the rotation of the rotary drum 12 by the rotary drum 12 being rotated in a state where the tire 10 is in contact with the outer peripheral surface 12 a of the rotary drum 12.

モータ制御装置２２３は、モータ２２２の回転速度を調整するものである。照明用ランプ３２は、タイヤ１０のトレッド部２ａに対して撮影用の光を照射するものである。   The motor control device 223 adjusts the rotational speed of the motor 222. The illumination lamp 32 irradiates the tread portion 2 a of the tire 10 with light for photographing.

カメラ３１ａ、３１ｂは、タイヤ形状解析装置４の制御により、タイヤ１０のトレッド部２ａの外周面２０２に形成された格子パターンＭ１、Ｍ２を撮影すると共に、撮影した画像データをタイヤ形状解析装置４に供給するものである。   The cameras 31a and 31b capture the grid patterns M1 and M2 formed on the outer peripheral surface 202 of the tread portion 2a of the tire 10 under the control of the tire shape analysis device 4, and also transmit the captured image data to the tire shape analysis device 4. Supply.

カメラ３１ａ、３１ｂは互いに異なる位置に設けられている。これらカメラ３１ａ、３１ｂとしては、ＣＣＤカメラなどのさまざまな撮像装置が採用可能である。   The cameras 31a and 31b are provided at different positions. As these cameras 31a and 31b, various imaging devices such as a CCD camera can be adopted.

トリガセンサ２２４は、格子パターンＭ１、Ｍ２の回転位置がカメラ３１ａ、３１ｂによって撮影可能な箇所に到達したことをタイヤ形状解析装置４に知らせるためのものである。   The trigger sensor 224 is used to notify the tire shape analysis device 4 that the rotational position of the lattice patterns M1 and M2 has reached a place where photographing can be performed by the cameras 31a and 31b.

トリガセンサ２２４は、予めタイヤ１０のリム部２ｂに形成されたマークＭＭを検出することで生成したトリガ信号をカメラ３１ａ、３１ｂに供給することでトレッド部２ａの回転位置をカメラ３１ａ、３１ｂを介してタイヤ形状解析装置４に知らせる。   The trigger sensor 224 supplies a trigger signal generated by detecting the mark MM formed on the rim portion 2b of the tire 10 in advance to the cameras 31a and 31b, so that the rotational position of the tread portion 2a is via the cameras 31a and 31b. The tire shape analysis device 4 is notified.

上記のように格子パターンＭ１、Ｍ２を撮影した画像に切れ目が含まれている場合、分割線に基づいて分割して解析し、解析した結果を合成することにより、タイヤ１０の形状を高い精度で解析することができる。   As described above, when the grid pattern M1 or M2 includes a break in the captured image, it is divided and analyzed based on the dividing line, and the result of the analysis is synthesized to obtain the shape of the tire 10 with high accuracy. It can be analyzed.

１ タイヤ解析システム
２ タイヤ試験機
２ａ トレッド部
２ｂ リム部
３ 撮影装置
４ タイヤ形状解析装置
１０ 試験タイヤ
１２ 回転ドラム
１２ａ 外周面
２１ 支持装置
２２ 駆動装置
３１ａ、３１ｂ カメラ
３２ 照明用ランプ
４０ 切れ目判定部
４１ 境界線抽出部
４２ 分割線生成部
４３ 模様パターン領域分割部
４４ 解析部
４５ 角度算出部
２０２ 外周面
２１１ リム
２２１ 透明板
２２２ モータ
２２３ モータ制御装置
２２４ トリガセンサ
３１１ａ、３１１ｂ 視線
４１１ 画像平滑部
４１２ 輝度分布取得部
４１３ 間引き処理部
４１４ モアレ縞作成部
４１５ 位相分布算出部
４１６ アンラッピング処理部
４１７ 三次元形状算出部
４１８ 合成部
Ｋ１、Ｋ２ 切れ目
ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、ＫＲ４ 共通解析領域
ＫＹ１、ＫＹ２ 境界線
Ｌ１ ライン
ＬＧ ロゴ
Ｍ１、Ｍ２ 格子パターン DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 tire analysis system 2 tire testing machine 2a tread portion 2b rim portion 3 photographing device 4 tire shape analysis device 10 test tire 12 rotating drum 12a outer peripheral surface 21 supporting device 22 driving device 31a, 31b camera 32 illumination lamp 40 cut determination portion 41 Boundary line extraction unit 42 Divided line generation unit 43 Pattern pattern area division unit 44 Analysis unit 45 Angle calculation unit 202 Outer peripheral surface 211 Rim 221 Transparent plate 222 Motor 223 Motor controller 224 Trigger sensor 311a, 311b Line of sight 411 Image smoothing unit 412 Brightness distribution Acquisition unit 413 Thinning processing unit 414 Moiré fringe generation unit 415 Phase distribution calculation unit 416 Unwrapping processing unit 417 Three-dimensional shape calculation unit 418 Synthesis unit K1, K2 Breaks KR1, KR2, KR3, KR4 Common analysis area KY1, KY2 Boundary line L1 Line LG M1, M2 lattice pattern

Claims (6)

タイヤ表面に形成された模様パターンを含む領域を撮影した撮影画像に基づいて前記模様パターンの領域内の線である分割線を生成する分割線生成部と、
前記分割線生成部が生成した前記分割線に基づいて、前記撮影画像の前記模様パターンの領域を分割する模様パターン領域分割部と、
前記模様パターン領域分割部が分割した前記模様パターンの領域をそれぞれ解析し、解析結果を合成する解析部と、を含み、
前記分割線生成部は、前記模様パターンが切れ目を含む場合、前記切れ目に沿って分割線を生成し、前記模様パターンが切れ目を含まない場合、１つ以上の分割線を生成するタイヤ形状解析装置。 A dividing line generation unit that generates a dividing line that is a line in the area of the pattern pattern based on a captured image obtained by capturing an area including the pattern pattern formed on the tire surface;
A pattern-pattern area dividing unit that divides an area of the pattern pattern of the photographed image based on the dividing line generated by the dividing line generation unit;
An analysis unit configured to analyze each of the areas of the pattern pattern divided by the pattern area dividing unit and synthesize an analysis result;
The parting line generation unit generates a parting line along the cut if the pattern includes a cut, and generates one or more parting lines if the pattern does not include a cut. . 前記分割線生成部は、タイヤ表面に形成された両端が開放している溝に対応する、前記模様パターンの切れ目については、前記溝に沿って分割線を生成する請求項１に記載のタイヤ形状解析装置。   The tire shape according to claim 1, wherein the parting line generation unit generates parting lines along the groove for the cut of the pattern corresponding to a groove formed on the tire surface and having open ends. Analysis device. 前記撮影画像に含まれるタイヤ表面と前記模様パターンの切れ目との境目又は前記模様パターン間の継ぎ目を境界線として抽出する境界線抽出部をさらに含み、
前記分割線生成部は、前記境界線抽出部によって抽出された前記境界線上の少なくとも１点を通る線を前記分割線として生成する請求項１又は２に記載のタイヤ形状解析装置。 The image processing apparatus further includes a boundary line extraction unit that extracts a boundary between a tire surface included in the photographed image and a cut of the pattern or a joint between the pattern and the pattern as a boundary.
The tire shape analysis device according to claim 1, wherein the parting line generation unit generates a line passing through at least one point on the boundary line extracted by the boundary line extraction unit as the parting line. 前記模様パターン領域分割部は、前記模様パターン間の継ぎ目を前記分割線として生成する場合を除き、分割した領域の全ての画像のうちの少なくとも２つに、同一の模様パターンが含まれる共通解析領域を前記分割線の近傍に付加して前記模様パターンの領域を分割し、
前記解析部は、前記共通解析領域が付加された前記模様パターンの領域をそれぞれ解析し、解析結果を合成する請求項３に記載のタイヤ形状解析装置。 The pattern-pattern area dividing unit is a common analysis area in which the same pattern pattern is included in at least two of all the images of the divided area except in a case where seams between the pattern patterns are generated as the dividing line. Is added near the dividing line to divide the area of the pattern,
The tire shape analysis device according to claim 3, wherein the analysis unit analyzes each of the areas of the pattern pattern to which the common analysis area is added, and synthesizes an analysis result. タイヤ表面に形成された両端が開放している溝に対応する、前記模様パターンの切れ目については、前記共通解析領域を付加せずに、前記切れ目に沿って分割を行う請求項４に記載のタイヤ形状解析装置。   The tire according to claim 4, wherein the cut of the pattern corresponding to the groove formed on the tire surface and open at both ends is divided along the cut without adding the common analysis region. Shape analysis device. タイヤ表面に形成された模様パターンを含む領域を撮影した撮影画像に基づいて模様パターンが切れ目を含むか否か判定するステップと、前記模様パターンが切れ目を含むと判定した場合、前記切れ目に沿って前記模様パターンの領域内の線である分割線を生成し、前記模様パターンが切れ目を含まないと判定した場合、１つ以上の分割線を生成するステップと、生成された前記分割線に基づいて、前記撮影画像の前記模様パターンの領域を分割するステップと、分割された前記模様パターンの領域をそれぞれ解析し、解析結果を合成するステップと、を含むタイヤ形状解析方法。   Determining whether the pattern pattern includes a cut on the basis of a captured image obtained by capturing an area including the pattern pattern formed on the tire surface, and determining that the pattern pattern includes a cut; Generating a dividing line which is a line in the area of the pattern, and determining that the pattern does not include a break, generating one or more dividing lines; and based on the generated dividing line. A tire shape analysis method comprising: dividing an area of the pattern of the photographed image; and analyzing each of the areas of the divided pattern so as to synthesize an analysis result.
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