KR20140009209A - 연속된 b-스플라인 변형을 이용한 타이어 표면의 삼차원 이미지 전처리 방법 - Google Patents
연속된 b-스플라인 변형을 이용한 타이어 표면의 삼차원 이미지 전처리 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20140009209A KR20140009209A KR1020137013315A KR20137013315A KR20140009209A KR 20140009209 A KR20140009209 A KR 20140009209A KR 1020137013315 A KR1020137013315 A KR 1020137013315A KR 20137013315 A KR20137013315 A KR 20137013315A KR 20140009209 A KR20140009209 A KR 20140009209A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- spline
- inspected
- points
- reference surface
- contour
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 title 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 14
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 12
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 12
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 11
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000005489 elastic deformation Effects 0.000 description 3
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011960 computer-aided design Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000013011 mating Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 1
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/14—Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/755—Deformable models or variational models, e.g. snakes or active contours
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20016—Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
본 발명은 삼차원 기준 표면의 동일하게 비교하는 것에 의해 올록볼록한 마킹을 포함하는 타이어의 표면을 검사하기 위한 방법에 관한 것이다. 본 발명은 검사될 표면의 삼차원 프로파일이 판단되고, 그래픽 요소의 윤곽이 추출되고, 검사될 표면 상에 특성 지점이 위치되고, 이러한 지점이 기준 표면의 대응 특성 지점과 쌍을 이룸으로써, 쌍을 이룬 지점의 쌍의 세트를 생성하고, 제1 리셋 B-스플라인 표면이, 이러한 표면의 특성 지점과 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점을 결부시킴으로써 기준 표면과 결부되고, 기준 표면이 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점의 이동에 의해 변형됨에 따라, 이들과 함께 쌍을 이룰 검사될 표면의 특성 지점 상에 이들을 중첩시키는 것을 포함하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 타이어 제조 분야에 관한 것이다. 더 특히, 본 발명은 생산 과정 동안 또는 종료시에 타이어가 이용될 목적을 위해 설정된 제어 기준에 타이어가 부합하는지 판단하기 위한 타이어의 시각적인 검사의 문제에 관한 것이다.
이러한 처리를 수행하기 위해 이용되는 방법은 대개 검사될 타이어의 표면의 이차원 또는 삼차원 이미지와 타이어 표면의 이차원 또는 삼차원의 기준 이미지를 비교하는 것을 포함한다. 이러한 방법의 일반 원칙은 이미지 또는 검사될 타이어의 표면과 이미지 또는 기준 표면 사이의 관련성을 설정하는 것을 포함하며, 이는 예컨대, 두 개의 이미지들 또는 두 개의 표면들 사이의 차이를 분석하여 몰딩 이상(moulding anomalies)을 판단하기 위해 그것을 중첩하는 것에 의한다.
타이어의 경우, 표면의 기준 이미지는 예컨대, 타이어의 디자인으로부터 유래되는 디지털 데이터로부터 또는 더 통상적으로는, 경화 몰드(curing mould)를 묘사하고 제조하는데 이용되는 디지털 데이터로부터 비롯되며, 상기 몰드 자체는 상기 타이어에 최종 형상을 제공하도록 설계된다.
타이어 표면의 삼차원 이미지가 타이어 표면의 삼차원 릴리프(relief)를 판단할 수 있는 수집 시스템의 도움으로 공지된 방식으로 획득될 수 있다.
기준 표면과 평가될 타이어 표면의 매칭(matching)은 이러한 유형의 객체의 소정 경우에 적합하게 되어야 하는 방법을 이용한다.
따라서, 예컨대, 미국 공보 US 5 715 166호는 회전 또는 슬라이딩 같은 변환 기능을 이용한 기준 표면을 주어진 객체의 삼차원 이미지와 매치하기 위해 만들어지는 변환을 기재한다. 이러한 방법은 이 경우에 완전히 강성으로 간주되는 금속부 같은 변형할 수 없는 고체 객체를 매치하는 것으로 발견될 때 좋은 결과로 적용된다. 이것은 타이어의 변형 성질 때문에 타이어의 경우에 적용되지 않는다.
더 구체적으로 타이어의 검사를 위해 설계된 출원에 관한 유럽 공보 EP 1 750 089호는 검사될 표면과 기준 표면을 감소된 차원의 표면부로 세분화하는 것을 제안하며, 이는 대체로 문자 또는 문자의 세트 같은 마킹 요소의 표면에 대응하는 것이고, 그 후 기준 표면과 검사될 표면의 상기 표면부의 하나를 다른 하나의 위로 슬라이딩하여, 두 개 표면부 릴리프의 윤곽들 사이의 최적 매치를 판단한다. 이러한 로컬 리셋팅의 수행 이후에, 두 개의 표면부는 표면부에 대응하는 구역에서 기준에 대한 검사될 타이어의 부합 정도를 판단하기 위해 서로 비교된다.
상기 공보에 기재된 알고리즘들이, 모델과 평가될 실제 타이어 사이의 위치 차이와, 일 케이싱으로부터 다른 하나로의 끼움(fitting) 및 팽창의 차이가 없는 이점을 가짐에도 불구하고, 이들이 또한 표면부를 강성 요소로 이해하고 있다는 점에서 미국 공보 US 5 715 166호에 기재된 것과 유사하다.
구체적으로, 몰드로부터 나온 타이어가 몰딩과 경화 작업이 수행된 몰드의 음의 이미지와 정확히 매치되지 않음이 발견되는데, 이는 그것을 구성하는 물질의 탄성 성질 때문이다. 타이어는 냉각시 물질의 열적 수축 작용 하에서 그것이 경화 프레스로부터 나오자마자 변형된다. 게다가, 끼워지고 팽창될 때, 강화층(reinforcing plies)은 그것의 최종 위치를 차지하며, 팽창된 타이어의 평형 곡선은 경화 몰드의 곡률과 매치될 필요가 없다.
또한, 기준 표면의 이미지와 검사될 타이어 표면의 수집된 이미지의 아주 정밀한 선행 조정을 하는 것이 필요한 것으로 발견되며, 이는 생산 결과인 타이어의 부합(conformity)과 관련되어 있는 정보 획득을 목적으로 두 개의 표면을 매치하기 위한 것이다.
공보 WO2009077539호에 기재된 방법은 이러한 목적을 달성하기 위해 그것이 검사될 표면과 일치하도록 계수가 1로 다른 기준 표면의 아핀(affine) 변환을 하는 것을 제안하며, 이는 상기 표면의 소정 방향에서의 가변 탄성 변형(variable elastic deformation) 수행과 등가이고, 그것 때문에 스케일의 단순 변화와는 구별된다.
그러나 이러한 탄성 변형이 타이어의 둘레를 따라 서로 다른 방향으로 생길 수 있는 것으로 관측되는데 반해, 이러한 방법이 표면을 오직 하나의 바람직한 방향으로만 변형시킨다는 점 때문에 이러한 방법이 표면의 완벽한 중첩을 위해 필요한 정교한 조정을 하는 것을 가능하지 않게 한다는 점이 발견된다. 이러한 단순화는 검사될 표면과 기준 표면을 비교하는 동안 부정확한 판단을 유도할 수 있음이 발견된다.
본 발명에 따른 방법은 삼차원 기준 표면과 비교에 의하여 타이어의 표면의 일부를 검사하기 위해 설계되고,
상기 표면은 릴리프 내 마킹을 포함하며,
검사될 표면의 삼차원 프로파일이 판단되고,
그래픽 요소의 윤곽이 추출되고,
검사될 표면 상에 특성 지점이 위치되고, 이러한 지점이 기준 표면의 대응 특성 지점과 쌍을 이룸으로써, 쌍을 이룬 지점의 커플 세트를 생성하는 단계를 포함한다.
이러한 방법은 제1 리셋 B-스플라인 표면이, 이러한 표면의 특성 지점과 상기 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점을 결부시킴으로써 기준 표면과 결부되고,
기준 표면이 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점의 이동에 의해 변형됨에 따라, 이들과 함께 쌍을 이룰 검사될 표면의 특성 지점 상에 이들을 중첩시키는 것을 특징으로 한다.
"B-스플라인 표면"은 피어 베지어(Pierre Bezier)와 폴 드 카스텔죠(Paul de Casteljau)의 연구에 의해 개발되고, 그들의 원칙에 의하여 엘립시스(Ellipses)에 의해 출판된 지. 드멘겔(G. Demengel)과 제이피 푸젯(JP Pouget)의 "베지어, B-스플라인과 NURBS 모델(Bezier, B-Splines and NURBS models)" 연구 또는 엘. 피에글(L. Piegl)과 더블유. 타일러(W. Tiller)의 스프링거(Springer)사의 Nurbs 책 두 번째 판 2-3장 출판에서 설명된 스플라인 표면을 의미한다. 또한, 더 나아가, 본 기재 문맥의 B-스플라인 표면은 NURBS(비균일 유리 기초 스플라인; Non Uniform Rational Basis Splines) 표면, T-스플라인 표면 등 같은 제어 지점의 도움으로 매개 변수화된(parameterised) 모든 표면을 의미한다.
기준 이미지의 윤곽을 변형하기 위한 B-스플라인 표면의 이용은 검사될 표면의 그래픽 요소와 기준 표면의 그래픽 요소의 매칭의 개선을 가능하게 하며, 이는 검사될 표면과 기준 표면을 차이에 의해 비교할 때 판단 오류를 최소화하기 위한 것이다.
바람직하게는, 계산 시간을 감소시키기 위해, 그래픽 윤곽의 추출 전에, 검사될 표면과 기준 표면의 반경 프로파일이 평평화되는 것이 바람직하다.
또한, 검사될 표면을 계수화(digitising)하기 위한 수단으로부터 야기되는 데이터의 처리를 감소시키기 위해, 그래픽 윤곽의 추출 전에, 검사될 표면과 기준 표면의 이미지의 타이어의 회전 축에 대해 표현된 극 좌표가 데카르트 좌표로 변환되는 것이 또한 가능하다.
또한, 계산 작업의 양을 감소시키기 위해, 그래픽 윤곽의 추출에 앞서는 단계 동안, 삼차원 이미지 각각의 릴리프에 관한 데이터가 회색 레벨(grey level)로 변환되는 것이 유효하게 가능하며, 이는 검사될 표면과 기준 표면의 이차원 이미지를 획득하기 위한 것이다.
이러한 방법으로, 디지털 처리는 이차원 공간에서 수행되고, 이에 따라 계산이 감소한다.
기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽의 제1 변환이 제1 리셋 B-스플라인 표면의 도움으로 수행될 때, 리셋 차이가 존속되는 것이 가능하다.
이러한 경우에, 기준 표면과 검사될 표면이 그래픽 요소로 나누어진 더 정밀한(finer) 리셋을 수행하는 것이 가능하며,
제2 세트의 제어 지점을 포함하는 기본 B-스플라인 표면이 변환된 기준 표면의 각각의 그래픽 요소와 결부되고,
기준 표면의 각각의 그래픽 요소의 윤곽의 제2 변형이 기본 B-스플라인 표면의 제2 제어 지점의 위치를 수정함으로써 이루어져서, 기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽과 대응하는 검사될 표면의 그래픽 요소의 윤곽 사이의 거리를 최소화한다.
만약 위치 차이가 존속하는 경우, 제어 지점의 개수를 늘려 상기 기본 B-스플라인 표면을 세분화하는 것 또한 가능하고, 이를 통해 제3 세트의 제어 지점과 기준 표면의 세분화된 그래픽 요소 각각에 대응하는 세분화된 B-스플라인 표면을 결부시킨다.
계산 시간을 단축하기 위해, 제2 세트의 제어 지점의 근처에서만 이러한 세분화 수행이 유용하게 가능하며, 이는 제1 변형 이후에 부정확하게 리셋되는 기준 표면의 윤곽의 지점에 영향을 미친다.
기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽의 제3 변형은 그 후 세분화된 B-스플라인 표면의 제어 지점의 위치를 수정함으로써 수행되며, 이는 기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽과 검사될 표면의 그래픽 요소의 윤곽 사이의 거리를 최소화하기 위한 것이다.
검사될 표면을 묘사하는 디지털 데이터를, 제1, 제2 또는 제3 변형의 도움으로 수정되는, 기준 표면을 묘사하는 디지털 데이터와 비교함으로써, 검사될 구역의 부합 평가를 위해 본 발명에 따른 검사 방법이 그 후 제공된다.
또한, 본 발명은 타이어 표면을 검사하기 위한 장치에 관한 것이며,
검사될 표면의 삼차원 프로파일을 판단할 수 있게 하게 하는 수단과, 기준 표면을 묘사하는 디지털 데이터를 저장하기 위한 수단과, 계산 알고리즘을 적용할 수 있게 하는 컴퓨터 계산 수단을 포함하고,
상기 계산 알고리즘은,
검사될 표면의 삼차원 프로파일을 판단하는 단계와,
그래픽 요소의 윤곽을 추출하는 단계와,
검사될 표면 상에 특성 지점을 위치시키고, 이러한 지점을 기준 표면의 대응 특성 지점과 쌍을 지어, 쌍을 이룬 지점의 커플 세트를 생성하는 단계와,
제1 리셋 B-스플라인 표면이, 이러한 표면의 특성 지점을 상기 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점과 결부시킴으로써, 기준 표면과 결부되도록 하는 단계와,
제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점을 이동해 기준 표면을 변형시킴으로써, 이들과 쌍을 이룰 검사될 표면의 특성 지점 상에 이들을 중첩시키는 단계를 포함한다.
다음 기재의 목적은 본 발명에 따른 방법 실시의 주요 단계의 세부사항을 1 내지 8의 도면 및 도해에 기초하여 제공하기 위한 것이다.
도 1은 기준 표면의 릴리프 내 요소 윤곽과 이러한 이미지를 전개한 이미지의 2D 이미지를 도시한다.
도 2는 평평화된 프로파일을 판단하기 위한 단계의 도해를 도시한다.
도 3과 도 4는 방위각 리셋 단계를 도시한다.
도 5는 특성 지점의 선택을 도시한다.
도 6은 제1 세트의 제어 지점을 형성하는 특성 지점의 쌍을 이룸을 도시한다.
도 7은 기본 B-스플라인 표면과 제2 세트의 제어 지점의 예를 도시한다.
도 8은 제2 세트의 제어 지점에서의 제어 지점의 위치를 수정함으로써 기본 표면의 그래픽 요소의 윤곽의 변형을 도시한다.
도 9는 본 발명에 따른 방법 실시의 주요 단계의 다이어그램이다.
본 발명에 따른 검사 방법은 릴리프 내에 마킹을 포함하는 타이어의 표면부에 관한 것이다. "릴리프 내의 마킹"은 측벽 또는 내부 표면상에 위치하는 도면 또는 영숫자 글자, 단어 또는 숫자를 형성하는 글자의 시퀀스, 장식 패턴 또는 그림의 표의 문자 같은 조형적 글자(figurative characters), 그루브 또는 다른 트레드의 조각 패턴 같은 요소를 의미한다.
공지된 방식에서, 그 후 이용자는 검사될 표면의 3차원 표면을 특징짓는 것을 가능하게 하는 데이터 획득을 추구한다. 이러한 작업을 수행하기 위해서, 표면은 백색광 또는 레이저 빔으로부터 발생된 빛에 의해 형성된 주어진 파장의 빛의 도움으로 비춰지고, 표면에 의해 반사된 빛은 매트릭스 카메라 같은 수집 수단의 도움으로 포획된다. 또한, 광삼각법(laser triangulation), 삼차원 센서를 사용하는 것이 가능하며, 그것의 원칙은 이차원적으로 선형 카메라의 그것에 동화(assimilate)될 수 있다.
검사될 타이어는 그것을 수집 시스템에 대해 회전하도록 설정하는 것을 가능하게 하는 수단 상에 설치된다. 타이어를 수집 시스템에 대해 그것의 회전축 주위로 완전한 회전을 수행하게 함으로써, 적절하고 공지된 계산 수단에 의한 처리 이후에 검사될 표면의 삼차원 좌표를 나타내는 디지털 데이터가 획득되며, 이는 그 후 삼차원 공간 내에서 한 세트의 지점에 의해 구체화된다.
다음에 기재된 본 발명의 예시적인 실시예는 더 특히 대개 온갖 종류의 마킹과 그래픽 패턴으로 채워진 타이어의 측벽의 검사에 관한 것이다. 그러나 이용되는 기술은, 전위(transposition)가 있다는 가정하에서, 내부 또는 트레드 검사와 동일한 방식으로 이용될 수 있다.
기준으로서 이용되는 표면은 타이어의 삼차원 디자인 데이터 또는 바람직하게는, 경화 몰드의 설계와 생산을 위한 데이터, 더 구체적으로는 측벽을 주조하는데 이용되고 중공 마킹을 포함하는 쉘을 에칭하는데 이용되는 데이터로부터 유래된다.
상술한 바와 같이, 효율적인 방법의 실시를 위해 몇 개의 선행하는 단순화 단계의 수행에 의하여 계산을 단순화할 가치가 있다.
예컨대, 기준 표면과 검사될 표면의 지점의 삼차원 좌표를 나타내는 좌표 시스템을 적당하게 선택하는 것이 가능하며, 이는 연구될 공간의 차원 개수의 감소를 가능하게 하는 단순한 투영을 허용하기 위한 것이다.
또한, 분석될 표면의 삼차원 x, y, z의 좌표가 OX, OY, OZ 직교 좌표계로 표현되도록 배열되며, 축 OZ은 대체로 타이어의 회전축과 구별되지 않는다.
그 후 검사될 표면과 기준 표면의 ρ, θ 유형의 극좌표를 축 OX 및 OY에 관한 데카르트 좌표로의 전환이 가능하며, 이는 도 1에 도시된 바와 같이 전개한 표면을 포함한다. 이것을 위해서, 그것은 OY' 축을 따르는 값과 대응하는 ρ의 값과 OX' 축을 따르는 좌표에 대응하는 값 θ를 고려하는데 충분하다. 좌표계 OX'Y'는 자체로 직교 좌표계이다.
다른 단순화는 삼차원 표면의 평평화를 포함한다. 이에 따라, 표면 곡선의 평균 프로파일은 방사상 평면에서 판단되어야 한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 축 OZ과 OX'에 의해 형성된 평면 내의 모든 지점이 투영되며, 이는 방사상 평면 내에서의 투영에 대응한다. 평균 방사상 프로파일의 형상은 방사상 평면 내의 지점의 구름 형상에 의해 주어지며, 이로부터 OZ 방향에서 값의 평균을 취함으로써 평균 곡선을 추출하는 것이 가능하다. 다시 이러한 평균 방사상 프로파일을 전개함에 의해 획득된 표면은 대체로 릴리프 마킹이 나타나지 않는 타이어 표면에 대응한다.
그 후, 각 θ의 각각의 값에 대해, 평면 OX'Z 내에 나타난 좌표의 이러한 평균 방사상 프로파일의 값을 빼는 것만으로도 위에서 판단된 전개 표면의 평평화를 획득하기에 충분하며, 여기서 릴리프 내의 요소만이 축 OZ을 따르는 값을 갖는다.
또한, 평평화는 표면에 만들어진 릴리프 마킹을 의미하는 프로파일의 국소 변화를 감지하여 결정된 방향 예컨대, 사선(radial line)을 따른 표면의 프로파일을 따름으로써 수행될 수 있다. 이 경우, 곡률에서의 변화와만 관련된 비정상적인 변화와 느린 변화를 제거하기 위해 필터를 적용한 후, 마킹에 대응하는 릴리프의 요소만 나타나는 평면에 위와 같은 변화를 재현하는 것으로 충분하다.
또한, 계산을 단순화하기 위해, 축 OZ를 따르는 값에 회색 레벨 값(grey-level value)을 부여하는 것이 가능하다. 이것 릴리프 상태의 요소가 시각적으로 평균 표면의 색과 상대적으로 분리되어 보이는 표면의 이차원 이미지를 제공한다. 회색 레벨의 강도는 표면의 평균 릴리프에 대한 지점의 높이에 비례한다. 후자의 단순화는 상술된 방법 중 하나에 따라 평평화된 표면에 비슷한 결과를 주도록 수행 가능하다.
도 3은 이러한 단순화의 결과를 도시한 것으로, 더 특히 타이어 측벽의 처리에 맞추어지고 넓혀진 평평화된 검사될 표면에 적용되고, 회색 레벨 이미지로 변환된 것이다. 도 4는, 그것의 입장에서, 기준 표면의 전개되고 평평화된 이미지를 나타낸다.
또한, 검사될 표면의 이미지에 대해 기준 표면의 이미지를 리셋하는 것이 가능하다. 이에 따라, 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 표면에 오직 한번만 보여지는 알파벳 글자 모음과 패턴이 미리 결정된다. 이러한 글자가 두개의 이미지에 위치될 때, 이러한 두 글자들 또는 시리즈의 글자들 사이에서 환형차(annular difference) Δα가 가늠되고 이러한 글자에 의해 이러한 각도 값의 원점이 통과하도록 함으로써 축 OX'(각도 값 θ를 나타냄)의 좌표 변환이 수행된다.
이러한 단순화가 완료되면, 기준 표면과 검사될 표면에 나타나는 각각의 그래픽 요소의 등고선 지도가 생성된다. 이러한 작업을 수행하기 위해 통상 데리체(Deriche) 알고리즘이 사용되고, 참고문헌은 "Using Canny's criteria to derive a recursively implemented optimal edge detector"이라는 제목의 컴퓨터 비젼(Computer Vision), 1 권, 167-187쪽, 1987년 4월에 발행된 것이다.
그 후 사용자는 제1 세트의 제어 지점을 정의함으로써 기준 표면을 나타내는 제1 B-스플라인 표면을 정의하는 것을 시도할 수 있다.
이를 위해, 검사될 표면의 쉽게 알아볼 수 있는 패턴에 관련된 특성 지점을 검사될 표면상에 위치시킨다. 예컨대, 표면상에 있는 영숫자 글자와 관련된 텍스트의 식별과 검색의 목적을 위해, OCR(광학식 문자 인식; Optical Character Recognition)으로 더 잘 알려진 통상적인 광학식 문자 인식 방법을 이용할 수 있다.
기준 표면의 이미지와 검사될 표면의 이미지상에서 영숫자 글자, 텍스트 또는 패턴을 찾은 후에, 두 표면상에 있는 글자, 텍스트 또는 패턴이 결부된다.
따라서, 도 5를 참고로 하여, 기준 이미지의 비드 근처에 위치한 단어 "RADIAL"이 검사될 이미지의 같은 부분에 위치한 단어 "RADIAL"과 결부된다.
각각의 글자상과 각각의 패턴상에 나타난 특성 지점의 한 세트 P가 판단된다. 예컨대, 이러한 지점은 뼈대 선의 분기의 교점이나 상기 분기의 종단점에 의해 형성된다. 이러한 지점의 검색은 도 5에 정확히 도시되어 있는데, 기준 이미지의 "RADIAL"의 L의 왼쪽 아래 코너에 결부된 특성 지점이, 검사될 이미지의 "RADIAL"의 첫 번째 L의 왼쪽 아래 코너와 결부되고 있다.
그 후, 기준 표면의 이미지와 검사될 표면의 이미지의 특성 지점은 두개씩 짝지어져 쌍을 이룬 특성 지점의 커플을 형성하도록 결부된다.
쌍을 이룬 특성 지점의 개수는 한 차원에서 다른 차원으로 가변적이고, 릴리프 마킹에서 발견될 수 있는 이상(anomalies)에 따라 하나의 그리고 동일한 타이어의 두 개의 연속된 분석들 사이에 변할 수 있을 뿐 아니라, 인식 기준을 모두 만족하지 못했을 때는 자체의 오류를 만들어 내는 광학식 문자 인식 방법의 적용 단계 각각에서 수행될 수 있는 연속된 거절(rejection)에 의해서도 그러할 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 이상적으로, 특성 지점의 쌍은 검사될 표면의 전체에 걸쳐 분포되어 있다.
그 후, 제1 리셋 B-스플라인 표면은 기준 표면의 모든 특성 지점과 결부되고 이러한 특성 지점은 상기 리셋 B-스플라인 표면의 제1 세트의 제어 지점을 형성한다. 기준 표면의 각 지점은 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점의 위치의 선형 조합으로 매개화(parameterised) 된다.
P1는 제1 세트의 제어 지점을 형성하는 모든 제어 지점을 지정하고, p1는 기준 표면의 지점의 위치를 정의하는 좌표계에서 이러한 제어 지점을 정의하는 매개 변수의 세트이다.
이러한 점의 각각의 위치는 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점의 위치의 선형 조합으로 정의된다.
이러한 점의 세트 1는 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점에 의해 매개화되고, 1(p1)는 매개 변수 세트 p1에 대해 1의 점에 의해 취해진 배열(configuration)을 지정한다. B-스플라인 표면의 제어 지점의 위치의 수정(따라서 p1의 수정)은 기준 표면의 변화를 야기하며 이는 이와 결부된 B-스플라인 표면에 의해 야기된 것과 유사하다. 이러한 변형은 1의 B-스플라인 변형이라 불린다.
다음 단계는 기준 표면의 특성 지점에 대응하는 리셋 B-스플라인 표면의 제1 세트의 제어 지점의 위치를 수정함으로써 기준 표면의 변형을 포함하고, 이를 통해 검사될 표면의 짝을 이루는 특성 지점과 중첩한다.
제1 변형은 상대적으로 시행하기 단순하지만, 상술한 바와 같이, 제어 지점의 선택에 있어 특별한 주의를 요한다. 구체적으로, 제어 지점의 수가 충분하고, 표면에 균등하게 분포됨으로써, 변형이 기준 표면과 검사될 표면이 최상으로 중첩될 수 있게 보장하는 것이 중요하다.
그렇지 않은 경우, 필요하다면 검사될 표면의 그래픽 요소와 기준 표면의 그래픽 요소 사이의 더 우수한 리셋팅을 수행하는 것이 가능하다.
이러한 단계는 기준 표면의 그래픽 요소의 형상을 검사될 표면에 포함된 동일한 그래픽 요소의 정확한 형상으로 더 정밀하게 조정할 수 있게 한다.
먼저, 기준 표면이 한 개 이상의 그래픽 요소를 포함하는 기본 표면으로 나누어진다. 이러한 경우, "그래픽 요소"는 글자, 장식용의 패턴, 혹은 작은 차원의 글자의 세트를 의미한다.
기본 B-스플라인 표면은 도 7에 도시된 바와 같이 상기 그래픽 요소를 완전히 덮는 각각의 그래픽 요소와 결부된다. 이러한 표면은 기준 표면에 속하는 NxM 제어 지점을 정의하는 N 행과 M 열로 이루어진 제어 그리드로 매개화 된다. 제어지점은 기준 표면에 속한다. 일반적으로, 행과 열은 고르게 분포되어 있다. 예컨대, 그래픽 요소가 기본 표면에 정사각형 모양으로 포함되어 있을 때, 그들은 감소된 차원의 4x4 혹은 5x5 타입 그리드(grid)를 형성한다.
아래의 식에서, 인덱스 2는 기본 표면의 미세한(fine) 리셋팅을 수행하도록 구성된 제2 변형 및 제2 세트의 제어 지점을 포함하는 것을 의미한다.
이하에, P2는 제2 세트의 제어 지점을 형성하는 제어 지점을 의미하고, p2는 기준 표면의 점의 위치를 정의하는 좌표계에서 이러한 제어 점의 위치를 정의하는 매개 변수 세트를 지정한다.
이전의 리셋팅 단계에서와 마찬가지로, 도 7에서 글자 D의 윤곽의 예로 도시된 것과 같은, 상기 기본 표면에 위치한 그래픽 요소의 윤곽은 그 후 규칙적 샘플링을 통해 지점의 유한 세트 2로 불연속화 된다. 각각의 점에 이러한 점에서의 윤곽의 방향에 관한 정보의 항목이 추가된다.
이러한 방향설정된 지점 각각의 위치는 그 후 B-스플라인 표면의 제어 지점의 위치의 선형 조합으로 정의된다. 비슷하게, 이러한 지점 각각의 방향은 B-스플라인 표면의 제어 지점의 위치에 따라 표현된다.
다음 단계는 기본 B-스플라인 표면의 제2 세트의 제어 지점의 제어 지점의 위치를 수정함으로써 기준 표면의 각 그래픽 요소의 윤곽을 변형시키는 것을 포함하며, 제1 변형에서와는 다르게, 이를 통해 기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽과, 검사될 표면의 그래픽 요소의 그것에 대응하는 윤곽 사이의 거리를 최소화한다. 도 8에 도시된 바와 같이, B-스플라인 표면의(따라서 p2의) 제어 지점의 위치의 수정은 그곳에 결부된 B-스플라인 표면에 의한 것과 유사하게 그래픽 요소의 변형을 야기한다. 이러한 변형은 2의 B-스플라인 변형이라 불린다.
이 최적화 과정을 효과적으로 수행하기 위해, 각각의 그래픽 요소의 윤곽에 대해 거리의 맵을 정의하는 것이 현명하며, 여기서 이미지의 픽셀의 값은 그 픽셀로부터 상기 이미지에 있는 윤곽의 픽셀 중 가장 가까운 픽셀까지의 거리를 나타낸다. 이러한 방법은 H.G. Barrow, J.M. Tenenbaum, R.C. Baum & H.C. Wolf의 Proc. Int. Joint Conf. Artificial Intelligence 977, p. 659-663에의 아티클 "Parametric correspondence and chamfer matching; two techniques for image matching"에 묘사되어 있다. 이 최적화 알고리즘의 가치는 단순함에 있다.
정확성과 강인성(robustness)을 얻기 위해서, 주어진 방향으로 방향설정된 거리 맵을 사용함으로써, 구체적인 제약이 거리 맵의 구성에 추가될 수 있다. 이때, 고려된 거리는 그 지점으로부터, 이 지점이 위치한 부분의 방향에 실질적으로 대응하는 주어진 방향에서의 가장 가까운 윤곽까지의 거리에 대응된다. 이 방법은 예컨대, Clark F. Olson & Daniel P Huttenlocher의 IEEE, Transactions on Image Processing, Vol 6, No.1 January 1997에의 아티클 "Target Recognition by Matching Oriented Edge Pixels"에 묘사되어 있다. 이러한 방법은 정확한 리셋을 위해 매우 적절하지 않은 윤곽을 "필터링"함으로써 더 신뢰할만한 결과를 획득하기 위해 사용된다.
L2은 위치가 자유로운 기본 B-스플라인 표면의 모든 제어 지점을 나타내며, 이는 리셋의 최적화 알고리즘을 통해 위치가 수정될 수 있는 것을 의미한다. F2는 위치가 고정된 기본 B-스플라인 표면의 모든 제어 지점들을 나타내며, 이는 리셋의 최적화 알고리즘을 통해 위치가 수정될 수 없는 것을 의미한다.
그 후, 매개 변수 세트 p2는 L2의 제어 지점의 위치를 정의하는 매개 변수 세트 l2과, F2의 제어 지점의 위치를 정의하는 매개 변수 세트 f2로 나누어진다. 이하에, 표기 p2(l2,f2)는 주어진 순간에서 매개 변수 세트 p의 값들을 지정하는데 사용된다.
게다가, R2은 L2에 속하는 적어도 하나의 제어 지점에 의해 위치가 영향을 받는 2의 모든 점들을 나타낸다( 2의 점 A는 A의 위치를 정의하는 선형 조합에 있어서 Pi,j의 계수가 0이 아닐 경우 제어 지점 Pi,j에 의해 영향을 받는다). 표기 R2(p2(l2,f2))는 매개 변수 p2(l2,f2)의 B-스플라인 변형을 위해 R2의 점에 의해 취해진 배열을 지정하는데 사용될 것이다.
L2, F2에 속하는 지점들의 위치의 최적화는 다음에 따라 초기화 된다:
게다가, 최적화 과정의 반복 횟수를 세는 변수는 0으로 초기화 된다. 이것은 최적화 과정에서 반복 횟수를 제한하는 것을 가능하게 한다.
여기서,
Ed(R2(p2(l2,f2))): 데이터에 태깅(tagging)하기 위한 항. 이것은 R2(p2(l2,f2))의 점들로부터 이들에 대응하는 가장 가까운 윤곽까지의 평균 수직 거리를 측정한다.
Erp2(l2,f2)): 측벽의 성질과 관련하여, 매우 현실적이지는 않은 변형에 패널티(penalise)를 주는 것을 목적으로 하는 조정(regularisation) 항. 이 항은 너무 과도한 축소/팽창이나 너무 큰 곡률의 반지름을 갖는 변형에 패널티를 준다.
λ: 조정 항의 영향을 조정하기 위한 가중 인자.
데이터 Ed에 태깅하기 위한 항과 관련하여, R(p(l,f))의 점의 리셋팅 에러는 이전에 계산된 거리 맵에서 같은 위치 및 같은 방향에서의 픽셀의 값을 봄으로써 직접적으로 얻어진다.
조정항 Er과 관련하여, 이것은 다음과 같이 정의된다:
여기서,
그러므로 2의 리셋팅의 최적화는 E( 2,p2(l2,f2))를 최소화하는 매개 변수 세트 l을 찾는 것으로 이루어져 있다. 이 최적 매개 변수 세트 l은 Levenberg-Marquardt의 것 같은 비선형 최적화 알고리즘의 도움에 의해 추산되며 그것의 원칙은 예컨대, 다음의 출판물 W.F. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vettering 과 B.P. Flannery의 "Numerical Recipes in C"의 챕터 15.5 "Non linear Models"에 묘사되어 있다.
비선형 최적화 후에, 최적화 과정의 반복 횟수를 세는 변수의 값이 1 증가된다.
정지 기준에 도달하면 반복이 정지된다. 이를 위해, 사용자는 R2의 점 중에서, 반복 단계 이후 리셋팅 에러가 고정된 한계점 δ을 넘는 점들의 세트 V2가 식별된다. 이 세트 V2는 2의 점 중 현재 리셋팅 품질이 충분하지 않은 모든 점에 해당한다. 만약 세트 V2가 비어있거나 최적화 알고리즘의 반복 횟수가 너무 높은 경우, 최적화 과정은 중단된다. 그렇지 않다면, 반복 과정은 재시작된다.
그러나 변형 p2(l2,f2)가 원하는 리셋팅 품질을 제공하지 못할 수 있으며, 이러한 경우 더 복잡한 변형의 모델링을 위해 후자의 자유도의 숫자를 증가시키는 것이 필요하다.
이제 미세 조절의 마지막 단계를 예상할 수 있고 이는 제어 지점의 수를 늘림으로써, 제2 세트의 제어 지점의 도움에 의해 변형되고 그래픽 요소를 포함하는 기본 B-스플라인 표면을 세분화 하는 것으로 이루어지며, 이로써 제2 변형으로부터 발생된 기준 표면의 각각의 그래픽 요소에, 제3 세트의 제어 지점의 도움으로 형성되며 그래픽 요소의 윤곽의 특정한 세부 사항에 관한 세분화된 B-스플라인 표면을 결부시키게 된다.
이를 위해, 그래픽 요소에 결부된 기본 B-스플라인 표면은 예컨대, Catmull-Clark 타입의 알고리즘의 도움에 의해 세분화 되며 이는 Computer-Aided design 10(6) pages 350-355, November 1978의 제목 "Recursively generated B-Splines surfaces on arbitrary topological surfaces"의 출판물에 묘사되어 있는 것과 같다. 이러한 세분화는 묘사된 표면의 수정 없이, 제어 지점의 수를 늘린다. 그러므로 이러한 표면에 의해 정의된 변형은 이전 단계 다음에 얻어진 것과 동일하다.
2와 결부된 B-스플라인 표면은 이러한 새로운 세분화된 B-스플라인 표면으로 대체된다. 2의 점은 이제 새로운 세분화된 B-스플라인 표면의 표면 점으로 나타내진다. 이것은 2의 점의 위치/방향이 세분화된 B-스플라인 표면의 제3 세트의 제어 지점 중 새로운 제어 지점의 위치의 선형 조합의 형태로 나타남을 의미한다.
계산 시간을 줄이기 위해, 기본 B-스플라인 표면은 오직 제2 변형 후에 부정확하게 리셋된 기준 표면의 제1 세트의 제어 지점의 윤곽 점에 영향을 주는 제2 세트의 제어 지점 주변에서만 세분화되며, 이것은 B-스플라인 표면상의 제어 지점의 영향이 국소적이고, 오직 적어도 하나의 부정확한 2(p2(,l2,f2))의 리셋 지점들에 영향을 주는 제어 지점만이 최적화되어야 한다는 것을 고려한 것이다.
그러므로 이는 세분화된 기본 표면으로서 다수의 제3 변형을 만든다.
따라서, 세트 L2, F2는 다음의 방법에 의해 갱신된다:
L2= V2의 적어도 한 점에 영향을 주는 모든 제어 지점.
F2=P2\L2
세트 R2또한 세트 L2, F2의 새로운 정의에 의해 갱신된다.
그리고 최적화 과정은 이전 단락에 기재된 바와 같이 반복되고, 필요한 경우, 세분화된 요소의 변형을 의미하기 위해 인덱스 3이 뒤따르는 표기법이 채택되는 동일한 계산 과정을 재사용한다.
세분화된 표면의 제3 변형은 기준 표면의 윤곽 요소와 검사될 표면의 윤곽 요소의 거의 완벽한 수준의 중첩을 달성할 수 있게 한다. 표면들 사이의 매우 정확한 중첩은 두 표면들 사이에 여전히 있을 수 있고 발견해야 할 결점의 모습의 한계점 한참 아래의 차이를 줄이는 것을 가능하게 하는 것을 의미한다.
기준 표면의 각각의 점은 그러므로 제1의 B-스플라인 변환의 도움으로 첫 번째로 변환되고, 기본 표면 혹은 세분화된 기본 표면에 대응하는 제2 또는 심지어 제3 B-스플라인 변환의 도움에 의해 두 번째로 변환된다. 이러한 연속된 B-스플라인 변환의 가치는 획득된 리셋팅이 크게 방해받지 않은 구역에서 변형이 너무 커지는 것을 방지하면서, 크게 변형된 구역에서 바람직하게 달성된다는 것이다.
도 9의 다이어그램은 본 발명의 실시에 있어 선호되는 방식의 주요 단계를 열거한다.
기준 표면에 대하여 검사될 표면의 부합을 평가하는 것은, 본 발명의 명시적인 주제는 아니지만, 발명에 따른 그리고 앞서 말한 문단에 묘사된 리셋팅 방법의 실시로 이루어진 준비 단계를 통해 기준 표면과 검사될 표면의 차이의 더욱 적절한 분석이 가능함을 관찰할 수 있다. 부정확한 탐지 개수의 상당한 감소와 릴리프를 포함하지 않는 표면의 부분에서의 생산 이상(anomalies)의 더 나은 평가가 이것의 결과이다.
물론, 본 발명에 따르는 검사 방법의 실시는 이러한 목적을 위해 프로그램된 정보화(informatic) 방법의 사용이 결부되며, 계산 알고리즘을 적용할 수 있으며,
상기 계산 알고리즘 수단은,
검사될 표면의 삼차원 프로파일을 판단하는 단계와,
그래픽 요소의 윤곽을 추출하는 단계와,
검사될 표면 상에 특성 지점을 위치시키고, 이러한 지점을 기준 표면의 대응 특성 지점과 쌍을 지어, 쌍을 이룬 지점의 커플 세트를 생성하는 단계와,
B-스플라인 표면이, 이러한 표면의 특성 지점을 상기 B-스플라인 표면의 제어 지점과 결부시킴으로써, 기준 표면과 결부되도록 하는 단계와,
B-스플라인 표면의 제어 지점을 이동해 기준 표면을 변형시킴으로써, 이들과 쌍을 이룰 검사될 표면의 특성 지점 상에 이들을 중첩시키는 단계를 포함한다.
Claims (10)
- 삼차원 기준 표면과의 비교하여 타이어의 표면을 검사하기 위한 방법이며,
상기 표면은 릴리프 내 마킹을 포함하고,
검사될 표면의 삼차원 프로파일이 판단되고,
그래픽 요소의 윤곽이 추출되고,
검사될 표면 상에 특성 지점이 위치되고, 이러한 지점이 기준 표면의 대응 특성 지점과 쌍을 이룸으로써, 쌍을 이룬 지점의 커플 세트를 생성하고,
제1 리셋 B-스플라인 표면이, 이러한 표면의 특성 지점과 상기 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점을 결부시킴으로써 기준 표면과 결부되고,
기준 표면이 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점의 이동에 의해 변형됨에 따라, 이들과 함께 쌍을 이룰 검사될 표면의 특성 지점 상에 이들을 중첩시키는 것을 특징으로 하는 타이어 표면 검사 방법. - 제1항에 있어서, 그래픽 윤곽의 추출 전에, 검사될 표면과 기준 표면의 반경 프로파일이 평평화되는 타이어 표면 검사 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 그래픽 윤곽의 추출 전에, 검사될 표면과 기준 표면의 이미지의 타이어의 회전축에 대해 표현된 극 좌표가 데카르트 좌표로 전환되는 타이어 표면 검사 방법.
- 제2항 또는 제3항에 있어서, 그래픽 윤곽의 추출 전에, 검사될 표면과 기준 표면의 이차원 이미지를 획득하기 위해, 삼차원 이미지 각각의 릴리프에 관한 데이터가 회색 레벨로 변환되는 타이어 표면 검사 방법.
- 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 제1 리셋 B-스플라인 표면의 제어 지점을 이동해 기준 표면을 변형 시킨 후, 기준 표면과 검사될 표면은 그래픽 요소로 나누어지며,
제2 세트의 지점을 포함하는 기본 B-스플라인 표면이 변환된 기준 표면의 각각의 그래픽 요소와 결부되고,
기준 표면의 각각의 그래픽 요소의 윤곽의 제2 변형이 기본 B-스플라인 표면의 제2 제어 지점의 위치를 수정함으로써 이루어져서, 기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽과 대응하는 검사될 표면의 그래픽 요소의 이에 대응하는 윤곽 사이의 거리를 최소화하는 타이어 표면 검사 방법. - 제5항에 있어서, 기본 B-스플라인 표면의 제2 세트의 제어 지점의 도움에 의한 기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽의 제2 변형 후, 제어 지점의 개수를 늘려 상기 기본 B-스플라인 표면이 세분화됨으로써, 세분화된 B-스플라인 표면과 제3 세트의 제어 지점을 결부시키는 타이어 표면 검사 방법.
- 제6항에 있어서, 제2 세트의 제어 지점의 도움에 의한 그래픽 요소의 변형 후 부정확하게 리셋되는 기준 표면의 윤곽의 지점에 영향을 미치는 제2 세트의 제어 지점 주변에서만 기본 B-스플라인 표면이 세분화되는 타이어 표면 검사 방법.
- 제6항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 세분화된 B-스플라인 표면의 제3 세트의 제어 지점의 지점의 위치를 수정함으로써 기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽의 제3 변형이 수행되어, 기준 표면의 그래픽 요소의 윤곽과 검사될 표면의 그래픽 요소의 윤곽 사이의 거리가 최소화되는 타이어 표면 검사 방법.
- 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 검사될 표면을 묘사하는 디지털 데이터와 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따르는 방법의 도움으로 수정된 기준 표면을 묘사하는 디지털 데이터를 비교함으로써, 검사될 구역의 부합이 평가되는 타이어 표면 검사 방법.
- 타이어 표면을 검사하기 위한 장치이며,
검사될 표면의 삼차원 프로파일을 판단할 수 있게 하는 수단과, 기준 표면을 묘사하는 디지털 데이터를 저장하기 위한 수단과, 계산 알고리즘을 적용할 수 있게 하는 컴퓨터 계산 수단을 포함하고,
상기 계산 알고리즘은,
검사될 표면의 삼차원 프로파일을 판단하는 단계와,
그래픽 요소의 윤곽을 추출하는 단계와,
검사될 표면 상에 특성 지점을 위치시키고, 이러한 지점을 기준 표면의 대응 특성 지점과 쌍을 지어, 쌍을 이룬 지점의 커플 세트를 생성하는 단계와,
B-스플라인 표면이, 이러한 표면의 특성 지점을 상기 B-스플라인 표면의 제어 지점과 결부시킴으로써, 기준 표면과 결부되도록 하는 단계와,
B-스플라인 표면의 제어 지점을 이동해 기준 표면을 변형시킴으로써, 이들과 쌍을 이룰 검사될 표면의 특성 지점 상에 이들을 중첩시키는 단계를 포함하는 타이어 표면을 검사하기 위한 장치.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR1058825A FR2966956B1 (fr) | 2010-10-27 | 2010-10-27 | Methode de pre-traitement d'une image tri dimensionnelle de la surface d'un pneumatique a l'aide de deformations b-spline successives |
FR1058825 | 2010-10-27 | ||
PCT/EP2011/068322 WO2012055752A1 (fr) | 2010-10-27 | 2011-10-20 | Methode de pre-traitement d'une image tridimensionnelle de la surface d'un pneumatique a l'aide de deformations b-spline successives |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20140009209A true KR20140009209A (ko) | 2014-01-22 |
Family
ID=43770638
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020137013315A KR20140009209A (ko) | 2010-10-27 | 2011-10-20 | 연속된 b-스플라인 변형을 이용한 타이어 표면의 삼차원 이미지 전처리 방법 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20130266189A1 (ko) |
EP (1) | EP2633492A1 (ko) |
JP (1) | JP2014500484A (ko) |
KR (1) | KR20140009209A (ko) |
CN (1) | CN103210417A (ko) |
BR (1) | BR112013009290A2 (ko) |
FR (1) | FR2966956B1 (ko) |
WO (1) | WO2012055752A1 (ko) |
Families Citing this family (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
BR112013009291A2 (pt) * | 2010-10-27 | 2016-07-19 | Michelin & Cie | método de pré-tratamento de uma imagem tridimensional da superfície de um pneu em vista de sua utilização para a inspeção da dita superfície |
FR2975523B1 (fr) | 2011-05-19 | 2015-09-25 | Michelin Soc Tech | Methode de determination des elements en relief presents sur la surface d'un pneumatique |
FR2975524B1 (fr) | 2011-05-19 | 2013-05-17 | Michelin Soc Tech | Methode de determination des marquages en relief presents sur la surface exterieure du flanc d'un pneumatique |
JP6231302B2 (ja) * | 2013-06-12 | 2017-11-15 | 株式会社ブリヂストン | 検査補助装置 |
FR3007174B1 (fr) | 2013-06-13 | 2016-09-09 | Michelin & Cie | Methode de traitement de l'image numerique de la surface d'un pneumatique en vue de la detection d'une anomalie |
US10063837B2 (en) * | 2013-07-25 | 2018-08-28 | TIREAUDIT.COM, Inc. | System and method for analysis of surface features |
JP5775132B2 (ja) * | 2013-11-01 | 2015-09-09 | 株式会社ブリヂストン | タイヤの検査装置 |
WO2015156172A1 (ja) * | 2014-04-07 | 2015-10-15 | 横浜ゴム株式会社 | タイヤモールドの刻印検査方法および装置 |
JP6405124B2 (ja) * | 2014-06-09 | 2018-10-17 | 株式会社キーエンス | 検査装置、検査方法およびプログラム |
FR3022380A1 (fr) * | 2014-06-13 | 2015-12-18 | Michelin & Cie | Procede de redressement d'image de pneumatiques |
CN104268945B (zh) * | 2014-10-09 | 2016-02-17 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于等位面的聚变反应堆中子输运计算中的样条面处理方法 |
FR3030042A1 (fr) * | 2014-12-15 | 2016-06-17 | Michelin & Cie | Procede de detection de defaut sur une surface de pneumatique |
FR3039684B1 (fr) | 2015-07-27 | 2018-08-10 | Compagnie Generale Des Etablissements Michelin | Procede optimise d'analyse de la conformite de la surface d'un pneumatique |
US11472234B2 (en) | 2016-03-04 | 2022-10-18 | TIREAUDIT.COM, Inc. | Mesh registration system and method for diagnosing tread wear |
US10789773B2 (en) | 2016-03-04 | 2020-09-29 | TIREAUDIT.COM, Inc. | Mesh registration system and method for diagnosing tread wear |
CN106228521B (zh) * | 2016-07-25 | 2018-12-11 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于薄板样条插值的障碍物特征提取方法 |
JP6585793B2 (ja) * | 2018-09-18 | 2019-10-02 | 株式会社キーエンス | 検査装置、検査方法およびプログラム |
CN115601564B (zh) * | 2022-11-14 | 2023-03-17 | 广州市景泰科技有限公司 | 基于图像识别的胶体轮廓检测方法及*** |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5715166A (en) * | 1992-03-02 | 1998-02-03 | General Motors Corporation | Apparatus for the registration of three-dimensional shapes |
WO1998049524A1 (fr) * | 1997-04-25 | 1998-11-05 | Riken | Procede permettant d'etablir une distinction entre des erreurs de forme d'une surface courbe a forme libre |
JP3860564B2 (ja) * | 2003-08-15 | 2006-12-20 | 日本電信電話株式会社 | 3次元形状入力方法および3次元形状入力プログラムを記録した記録媒体 |
JP4679073B2 (ja) * | 2004-05-18 | 2011-04-27 | 株式会社ブリヂストン | タイヤ凹凸図形の検査方法、および、タイヤ凹凸図形検査装置 |
JP4479364B2 (ja) * | 2004-06-14 | 2010-06-09 | 株式会社日立製作所 | 3次元表面形状モデル作成装置,3次元表面形状モデル作成方法及び3次元表面形状モデル作成プログラム |
US8538108B2 (en) * | 2005-12-20 | 2013-09-17 | University Of Maryland, Baltimore | Method and apparatus for accelerated elastic registration of multiple scans of internal properties of a body |
CN101896937A (zh) * | 2007-12-19 | 2010-11-24 | 米其林技术公司 | 处理轮胎表面的三维图像以便其能够用来检查所述表面的方法 |
FR2925706B1 (fr) * | 2007-12-19 | 2010-01-15 | Soc Tech Michelin | Dispositif d'evaluation de la surface d'un pneumatique. |
EP2131212A3 (en) * | 2008-06-05 | 2011-10-05 | Medison Co., Ltd. | Non-Rigid Registration Between CT Images and Ultrasound Images |
-
2010
- 2010-10-27 FR FR1058825A patent/FR2966956B1/fr active Active
-
2011
- 2011-10-20 WO PCT/EP2011/068322 patent/WO2012055752A1/fr active Application Filing
- 2011-10-20 BR BR112013009290A patent/BR112013009290A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2011-10-20 US US13/881,783 patent/US20130266189A1/en not_active Abandoned
- 2011-10-20 CN CN2011800522699A patent/CN103210417A/zh active Pending
- 2011-10-20 JP JP2013535370A patent/JP2014500484A/ja active Pending
- 2011-10-20 KR KR1020137013315A patent/KR20140009209A/ko not_active Application Discontinuation
- 2011-10-20 EP EP11770805.7A patent/EP2633492A1/fr not_active Withdrawn
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2012055752A1 (fr) | 2012-05-03 |
FR2966956A1 (fr) | 2012-05-04 |
US20130266189A1 (en) | 2013-10-10 |
FR2966956B1 (fr) | 2012-12-14 |
CN103210417A (zh) | 2013-07-17 |
BR112013009290A2 (pt) | 2016-07-19 |
EP2633492A1 (fr) | 2013-09-04 |
JP2014500484A (ja) | 2014-01-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR20140009209A (ko) | 연속된 b-스플라인 변형을 이용한 타이어 표면의 삼차원 이미지 전처리 방법 | |
KR20140020837A (ko) | 표면 검사에 이용하기 위한 타이어 표면의 삼차원 이미지 전처리 방법 | |
US10346971B2 (en) | Optimized method for analyzing the conformity of the surface of a tire | |
CN107876970B (zh) | 一种机器人多层多道焊接焊缝三维检测及焊缝拐点识别方法 | |
CN109242828B (zh) | 基于光栅投影多步相移法的3d打印制品三维缺陷检测方法 | |
US8498467B2 (en) | Method for processing a three-dimensional image of the surface of a tire so that it can be used to inspect the said surface | |
US8498466B2 (en) | Method of evaluation by comparison of an acquired image with a reference image | |
CN109580630B (zh) | 一种机械零部件缺陷的视觉检测方法 | |
JP6099479B2 (ja) | ひび割れ検出方法 | |
CN109147040B (zh) | 基于模板的人体点云孔洞修补方法 | |
von Enzberg et al. | A multiresolution approach to model-based 3-D surface quality inspection | |
Shi et al. | Circular grid pattern based surface strain measurement system for sheet metal forming | |
CN111932494B (zh) | 一种轮胎磨损程度评价方法及装置 | |
Yogeswaran et al. | 3d surface analysis for automated detection of deformations on automotive body panels | |
CN116358449A (zh) | 一种基于双目面结构光的飞机铆钉凹凸量测量方法 | |
CN105283750A (zh) | 用于处理轮胎表面的数字图像以便检测异常的方法 | |
CN112561989B (zh) | 一种建造场景下吊装对象的识别方法 | |
CN116579955B (zh) | 一种新能源电芯焊缝反光点去噪和点云补全方法及*** | |
CN113155057A (zh) | 一种使用非特制靶标的线结构光平面标定方法 | |
CN117146733A (zh) | 一种高温目标三维形貌与温度场综合测量方法 | |
CN111508022B (zh) | 一种基于随机采样一致性的线激光条纹定位方法 | |
CN116481460B (zh) | 一种基于三维重构模型的表观坑洞缺陷尺寸检测方法 | |
Zawada-Tomkiewicz | Free-form surface data registration and fusion. The case of roughness measurements of a convex surface | |
CN117953002B (zh) | 基于Harris角点检测及匹配算法的CAD图纸翻模方法 | |
CN116109788B (zh) | 一种实体件建模重构的方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
WITN | Application deemed withdrawn, e.g. because no request for examination was filed or no examination fee was paid |