画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体
【課題】 タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体を提供する。
【解決手段】 制御部１２は、第１の方向、たとえばタイヤ回転方向での各画素の濃度を微分した微分値に基づいて、欠陥候補が大規模凹凸欠陥であるか否かを、凹凸の種類ごとに予め定める専用しきい値に基づいて判定する。次に、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の濃度を微分した微分値を加算した微分和に基づいて、小規模凹欠陥であるか否かを判定する。さらに、各画素を中心とする第１の方向での予め定める微分幅での微分値に基づいて、鋭角凹欠陥であるか否かを判定する。
【解決手段】 制御部１２は、第１の方向、たとえばタイヤ回転方向での各画素の濃度を微分した微分値に基づいて、欠陥候補が大規模凹凸欠陥であるか否かを、凹凸の種類ごとに予め定める専用しきい値に基づいて判定する。次に、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の濃度を微分した微分値を加算した微分和に基づいて、小規模凹欠陥であるか否かを判定する。さらに、各画素を中心とする第１の方向での予め定める微分幅での微分値に基づいて、鋭角凹欠陥であるか否かを判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理が行われた画像に基づいて被検査物の欠陥検査を行う画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体に関し、より詳細には、自動車用タイヤに代表される工業製品の表面に形成される凹凸欠陥を、画像処理を行うことによって検査する画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車用タイヤおよびゴム製品等に代表される工業製品を対象とする画像処理装置、たとえば工業製品の検査を行う検査装置は、検査対象物をカメラなどの撮影装置によって撮影し、撮影した画像に基づいて欠陥検査を行う。
【０００３】
タイヤを製造するときに、タイヤの内側に形成される欠陥のうち、直線性に特徴を有する欠陥は、表１に示すように、コード露出欠陥と凹凸欠陥とに分類することができる。
【０００４】
【表１】
【０００５】
コード露出欠陥には、タイヤ内部のコードが表面に露出する故障があり、また、凹凸欠陥には、内面凹あるいは内面凸と呼ばれる故障があり、それぞれ表１に示した発生原因で発生する。
【０００６】
第１の従来の技術として、特許文献１に記載されるタイヤ検査装置がある。このタイヤ検査装置は、波形処理の一種であるウェーブレット変換を用いてコード露出欠陥を検出するものである。ウェーブレット変換は、時間的に特徴が変化する信号の解析を可能にする周波数解析の変換処理である。すなわち、タイヤの位置を時間に対応させて、時間と周波数とを座標軸とする平面で、固有の広がりを有するウェーブレット（小さい波）を拡大縮小そして平行移動して足し合わせることによって、入力された信号波形を表現するものである。撮影信号は、コード露出欠陥に特有の周波数を中心周波数とする数値フィルタであるアナライジングウェーブレットによってウェーブレット変換され、変換結果に基づいてコード露出欠陥の判定が行われる。
【０００７】
第２の従来の技術として、濃度射影平均を前処理とする２値化処理によって、または微分画像を２値化して微小エッジを除去した後、ハフ（Hough）変換を行うことによって、凹凸の直線性を検出する方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−３３３５３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、第１の従来の技術は、コード露出欠陥を検出するためのものであり、凹凸欠陥の検出に適用することはできない。第２の従来の技術は、タイヤの種類、たとえばタイヤの径、幅、および扁平率、タイヤの表面の状態、ならびに照明の位置関係が、画像に影響を与えるので、検査の安定性に欠けるという問題がある。これは、欠陥部と背景部とを区別するために必要である明確な濃度差あるいは濃度的特徴が存在しないことが原因である。
【００１０】
本発明の目的は、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に直交する第２の方向に延びる互いに平行な複数のラインとの交点に配列される複数の画素から構成される画像であって、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様が形成される対象物を撮影した画像の処理を行う画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出工程と、
第１の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出工程と、
第２の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める画素数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１２】
また本発明は、前記第１の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第１の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第１の濃度変換工程と、
第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する第１のフーリエ展開工程と、
第１のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第１の周波数算出工程で算出された周波数の周波数成分を除いた残余の周波数成分を逆フーリエ展開する第１の逆フーリエ展開工程と、
第１の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて、第１の凹凸欠陥があるか否かを判定する第１の欠陥検出工程とを含み、
第１の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素について、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分した微分値を前記第１の微分値として算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定することを特徴とする。
【００１３】
また本発明は、前記予め定める凹凸の種類は、凹から凸に変化する種類と、凸から凹に変化する種類と、凹である種類と、凸である種類とを含むことを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記第２の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第２の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第２の濃度変換工程と、
第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する第２のフーリエ展開工程と、
第２のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第２の周波数算出工程で算出された周波数で定まる上限周波数を上限とする周波数成分を逆フーリエ展開する第２の逆フーリエ展開工程と、
第２の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて第２の凹凸欠陥があるか否かを判定する第２の欠陥検出工程とを含み、
第２の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素のうち、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める微分範囲の画素について加算した微分和に基づいて、第２の凹凸欠陥であるか否かを判定することを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、前記対象物は、前記線状模様と前記線状模様とは異なる非欠陥模様とが形成され、
前記第２の欠陥検出工程は、画像を構成する画素のうち最大の濃度が予め定める第２のしきい値より大きい画素からなる部分の形状を、非欠陥形状であると判定することを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、前記第２の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させることを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、前記第３の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第３の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第３の濃度変換工程と、
各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて第３の微分値を算出する微分工程と、
微分工程で算出された微分値に基づいて、第３の凹凸欠陥があるか否かを判定する第３の欠陥検出工程とを含み、
第３の欠陥検出工程では、第１の方向での画素の位置を変数として、第３の濃度変換工程で変換された各画素の濃度を表す第３の関数を、予め定める判定範囲で最小自乗法を用いて放物線を表す第４の関数に近似し、近似した第４の関数の放物線の高さが予め定める第３のしきい値より高いとき、第３の凹凸欠陥であると判定することを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、前記第３の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させることを特徴とする。
【００１９】
また本発明は、前記対象物を撮影した画像を第２の方向に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに、第１〜第３の凹凸欠陥検出工程を処理することを特徴とする。
【００２０】
また本発明は、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、
第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、
第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００２１】
また本発明は、コンピュータを、
予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、
第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、
第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段として機能させるためのプログラムである。
また本発明は、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に直交する第２の方向に延びる互いに平行な複数のラインとの交点に配列される複数の画素から構成される画像であって、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様が形成される対象物を撮影した画像の処理を行う画像処理装置で画像を処理するにあたって、第１の凹凸欠陥検出工程では、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。第２の凹凸欠陥検出工程では、第１の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。そして、第３の凹凸欠陥検出工程では、第２の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める画素数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する。
【００２３】
したがって、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、第１〜第３の凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる。
【００２４】
また本発明によれば、前記第１の凹凸欠陥検出工程は、第１の周期算出工程と、第１の濃度変換工程と、第１のフーリエ展開工程と、第１の逆フーリエ展開工程と、第１の欠陥検出工程とを含む。第１の周期算出工程では、前記線状模様の周期を算出する。第１の濃度変換工程では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。第１のフーリエ展開工程では、第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する。第１の逆フーリエ展開工程では、第１のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第１の周波数算出工程で算出された周波数の周波数成分を除いた残余の周波数成分を逆フーリエ展開する。第１の欠陥検出工程では、第１の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて、第１の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、第１の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素について、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分した微分値を前記第１の微分値として算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。
したがって、第１の凹凸欠陥、たとえば大規模凹凸欠陥を検出することができる。
【００２５】
また本発明によれば、前記予め定める凹凸の種類は、凹から凸に変化する第１の種類と、凸から凹に変化する第２の種類と、凹である第３の種類と、凸である第４の種類とを含むので、凹凸の種類に応じてきめ細かく大規模凹凸欠陥を検出することができる。
【００２６】
また本発明によれば、前記第２の凹凸欠陥検出工程は、第２の周期算出工程と、第２の濃度変換工程と、第２のフーリエ展開工程と、第２の逆フーリエ展開工程と、第２の欠陥検出工程とを含む。第２の周期算出工程では、前記線状模様の周期を算出する。第２の濃度変換工程では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。第２のフーリエ展開工程では、第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する。第２の逆フーリエ展開工程では、第２のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第２の周波数算出工程で算出された周波数で定まる上限周波数を上限とする周波数成分を逆フーリエ展開する。第２の欠陥検出工程では、第２の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて第２の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、第２の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素のうち、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める微分範囲の画素について加算した微分和に基づいて、第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。したがって、第２の凹凸欠陥、たとえば小規模凹欠陥を検出することができる。
【００２７】
また本発明によれば、前記対象物は、前記線状模様と前記線状模様とは異なる非欠陥模様とが形成され、前記第２の欠陥検出工程は、画像を構成する画素のうち最大の濃度が予め定める第２のしきい値より大きい画素からなる部分の形状を、非欠陥形状であると判定するので、非欠陥形状、たとえば成型切手あるいはタイヤのジョイントを小規模凹欠陥として検出することがない。
【００２８】
また本発明によれば、前記第２の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させるので、小規模凹欠陥がタイヤ回転方向に垂直な方向から傾いていても小規模凹欠陥を検出することができる。
【００２９】
また本発明によれば、前記第３の凹凸欠陥検出工程は、第３の周期算出工程と、第３の濃度変換工程と、微分工程と、第３の欠陥検出工程とを含む。第３の周期算出工程では、前記線状模様の周期を算出する。第３の濃度変換工程では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。微分工程では、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて第３の微分値を算出する。第３の欠陥検出工程では、微分工程で算出された微分値に基づいて、第３の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、第３の欠陥検出工程では、第１の方向での画素の位置を変数として、第３の濃度変換工程で変換された各画素の濃度を表す第３の関数を、予め定める判定範囲で最小自乗法を用いて放物線を表す第４の関数に近似し、近似した第４の関数の放物線の高さが予め定める第３のしきい値より高いとき、第３の凹凸欠陥であると判定する。したがって、第３の凹凸欠陥、たとえば鋭角凹欠陥を検出することができる。
【００３０】
また本発明によれば、前記第３の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させるので、鋭角凹欠陥がタイヤ回転方向に垂直な方向から傾いていても鋭角凹欠陥を検出することができる。
【００３１】
また本発明によれば、前記対象物を撮影した画像を第２の方向に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに、第１〜第３の凹凸欠陥検出工程を処理するので、凹凸欠陥を消すこともなく、また、ノイズの影響を低減するとともに、処理時間も短縮して処理することができる。
【００３２】
また本発明によれば、第１の凹凸欠陥検出手段は、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。第２の凹凸欠陥検出手段は、第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。そして、第３の凹凸欠陥検出手段は、第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する。
【００３３】
したがって、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、第１〜第３の凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる。
【００３４】
また本発明によれば、プログラムによって、コンピュータを、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段として機能させることができる。
【００３５】
また本発明によれば、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の一実施形態である画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】凹凸欠陥の例を示す図である。
【図３】自己相関値を説明するための図である。
【図４】相関差分値を説明するための図である。
【図５】ピーク位置およびピーク間隔を説明するための図である。
【図６】濃度射影変換を説明するための図である。
【図７】フーリエ展開の補充の仕方を説明するための図である。
【図８】専用しきい値を設定する設定画面５０の一例を示す図である。
【図９】ジョイントであるか否かの判定を説明するための図である。
【図１０】回転射影変換を説明するための図である。
【図１１】Ｘ方向での各画素の微分値を表す波形７０１の一例を示す図である。
【図１２】コード露出・刻印文字検出処理を説明するための図である。
【図１３】内面離型剤検出処理を説明するための図である。
【図１４】制御部１２が実行する凹凸欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】制御部１２が実行する大規模凹凸欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】制御部１２が実行する大規模凹凸判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】制御部１２が実行する小規模凹欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】制御部１２が実行する小規模凹欠陥判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】制御部１２が実行する鋭角凹欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】制御部１２が実行する鋭角凹欠陥判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
図１は、本発明の一実施形態である画像処理装置１の構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、たとえばゴム、金属もしくは樹脂からなる成型品の表面検査を、画像処理を用いて検査する検査装置であり、以下、タイヤを検査する検査装置である画像処理装置１を例に説明する。本発明に係る画像処理方法は、たとえば画像処理装置１で実行される。
【００３８】
画像処理装置１は、入力部１１、制御部１２、記憶部１３および出力部１４を含んで構成される。入力部１１は、たとえばマウスおよびキーボードなどの入力装置、ならびに照明部および撮影部からなる撮影装置を含んで構成される。入力装置は、たとえば検査の開始および終了を指示する情報、および検査の条件などの情報を入力する装置であり、入力部１１は、入力装置によって入力された情報を制御部１２に送る。
【００３９】
撮影装置は、タイヤの内側をライトなどの照明部によって照明し、照明光が照射されているタイヤ表面をカメラなどの撮影部によって撮影する。撮影装置は、タイヤの内側を１度に撮影することができないので、タイヤの内側の表面の位置を移動して順次撮影する。入力部１１は、撮影装置によって撮影したタイヤの内側の表面の画像を制御部１２に送る。
【００４０】
制御部１２は、たとえば中央処理装置（Central Processing Unit；略称ＣＰＵ）によって構成され、記憶部１３に記憶されるプログラムを実行することによって、入力部１１および出力部１４を制御し、本発明に係る線状欠陥検出処理を行う後述する複数の機能を実現する。記憶部１３は、たとえば半導体メモリあるいはハードディスク装置などによって構成される読み書き可能な記憶装置であり、制御部１２で実行されるプログラムおよび制御部１２で用いられる情報を記憶する。
【００４１】
出力部１４は、情報を出力するディスプレイなどの表示装置あるいはプリンタなどの印刷装置によって構成され、制御部１２から受け取る情報を出力する。あるいは、着脱可能な記録媒体への情報の読み書きが可能な記録再生装置、他の画像処理装置と情報の送受信を行う通信装置などを、入力装置兼出力装置とすることも可能である。制御部１２は、入力部１１から受け取る画像に基づいて線状欠陥の有無を判定し、判定結果に基づく検査結果を出力部１４に出力する。
【００４２】
入力部１１の撮影装置から受け取る画像（以下「取込画像」という）は、記憶部１３に記憶される。取込画像は、予め定める第１の方向であるタイヤ回転方向と、タイヤ回転方向に垂直な方向とに配列された画素から構成される。すなわち、画素は、タイヤ回転方向に互いに平行な複数のラインと、タイヤ回転方向に直交する方向に互いに平行な複数のラインとの交点に配置されている。取込画像は、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様、たとえばブラダーグルーブが形成された対象物を撮影した画像である。
【００４３】
凹凸欠陥は、溝の深さ、長さおよび幅の組み合わせによって、大規模凹凸欠陥、小規模凹欠陥および鋭角凹欠陥の３つに分類される。大規模凹凸欠陥は、凹凸部の幅が比較的広く、タイヤ回転方向に直交する方向（以下「垂直方向」という）に長い凹凸欠陥である。小規模凹欠陥および鋭角凹欠陥は、凹凸部の幅が比較的狭く、ほぼ垂直方向に長い凹凸欠陥であるが、垂直方向に対して傾きのあるものもある。鋭角凹欠陥は、小規模凹欠陥よりも凹部の深さが深い。大規模凹凸欠陥は、予め定める第１の凹凸欠陥であり、小規模凹欠陥は、予め定める第２の凹凸欠陥であり、鋭角凹欠陥は、予め定める第３の凹凸欠陥である。
【００４４】
図２は、凹凸欠陥の例を示す図である。図２（ａ）は、大規模凹凸欠陥２０１が形成された取込画像２０であり、図２（ｂ）は、小規模凹欠陥２１１が形成された取込画像２１である。大規模凹凸欠陥２０１は、垂直方向の凹凸欠陥であり、小規模凹欠陥２１１は、垂直方向に対して傾きのある凹欠陥である。取込画像２０，２１には、それぞれブラダーグルーブ２０２，２１２が示されている。
【００４５】
制御部１２は、第１〜第３の凹凸欠陥検出処理からなる凹凸欠陥検出処理によって、凹凸欠陥を検出する。第１の凹凸欠陥検出処理は、大規模凹凸欠陥を検出する処理であり、第２の凹凸欠陥検出処理は、小規模凹欠陥を検出する処理であり、第３の凹凸欠陥検出処理は、鋭角凹欠陥を検出する処理である。
【００４６】
制御部１２は、記憶部１３に記憶されるプログラムを実行することによって、第１〜第３の凹凸欠陥検出手段などの機能を実現する。第１の凹凸欠陥検出処理は、第１の凹凸欠陥検出手段によって実行され、第２の凹凸欠陥検出処理は、第２の凹凸欠陥検出手段によって実行され、第３の凹凸欠陥検出処理は、第３の凹凸欠陥検出手段によって実行される。
【００４７】
制御部１２は、先ず、第１の凹凸欠陥検出処理を実行する。第１の凹凸欠陥検出処理は、大規模凹凸欠陥を検出する処理であり、第１〜第６ステップの６つのステップで処理される。制御部１２は、取込画像を、タイヤ回転方向に切断して、タイヤ回転方向に直交する方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとに、第１〜第６ステップの処理を実行する。
【００４８】
第１ステップでは、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。具体的には、制御部１２は、取込画像から自己相関値を算出し、算出した自己相関値の変動周期（以下「変動間隔」ともいう）を求めることによって、ブラダーグルーブの本数を算出する。
【００４９】
ブラダーグルーブのように周期的変化に特徴がある画像の場合、自己相関値も周期的に変動する。したがって、自己相関値の変動間隔を求めることによって、ブラダーグルーブの本数を算出することができる。ブラダーグルーブの本数の算出は、第１〜第５手順で算出される。制御部１２は、第１手順で、自己相関値を算出し、第２手順で、相関差分値を算出し、第３手順で、相関差分値のピーク位置を検出し、第４手順で、相関差分値のピーク間隔を算出し、第５手順で、ブラダーグルーブの本数を算出する。
【００５０】
第１手順では、制御部１２は、取込画像内に予め定める矩形のテンプレート領域を設定し、テンプレート領域内の画素と、テンプレート領域を移動させた領域内の画素との間の自己相関値を算出する。
【００５１】
図３は、自己相関値を説明するための図である。対象領域３０は、取込画像のうち、自己相関値を算出する画像の矩形の領域であり、図３の縦方向であるＹ方向の縦寸法が「Ｈ」であり、かつ図３の横方向であるＸ方向の横寸法が「Ｗ」である。テンプレート領域３１は、Ａ方向の縦寸法が「ＨＴ」であり、Ｂ方向の横寸法が「ＷＴ」である。対象領域３０の左上の位置をＸＹ座標の原点とする。縦寸法および横寸法は、画素数で表される。
【００５２】
制御部１２は、対象領域３０内の任意の位置にテンプレート領域３１を設定する。テンプレート領域３１の縦寸法ＨＴは、対象領域３０の縦寸法Ｈと一致し、テンプレート領域３１の横寸法ＷＴは、対象領域３０の横寸法Ｗよりも小さい。次に、制御部１２は、テンプレート領域３１をＸ方向に移動させた位置に、相関値算出領域３２を設定する。相関値算出領域３２は、テンプレート領域３１と同一の寸法であり、縦寸法が「ＨＴ」、横寸法が「ＷＴ」である。
【００５３】
制御部１２は、テンプレート領域３１と相関値算出領域３２とを重ね合わせて、各画素の相関値を算出する。テンプレート領域３１内の画素の位置を、テンプレート領域３１の左上の位置を原点とする相対座標系で表して、座標（ｉ，ｊ）とし、相関値算出領域３２の左上の画素の位置をＸＹ座標系で座標（ｘ，ｙ）とすると、相関値算出領域３２内の画素の位置は、ＸＹ座標系で（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）となる。
【００５４】
本実施形態では、テンプレート領域３１の画素の濃度と、相関値算出領域３２の画素の濃度との相関値を、正規化相関法を用いて算出する。具体的には、テンプレート領域３１の座標（ｉ，ｊ）の画素の濃度をＴ（ｉ，ｊ）とし、相関値算出領域３２の座標（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）の画素の濃度を、Ｉ（ｘ＋ｉ，ｙ）＋ｊ）とすると、相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、正規化相関法による式（１）で算出される。制御部１２は、相関値算出領域３２を対象領域３０内でＸ方向に順次１画素ずつ移動させて、正規化相関値を算出する。
【００５５】
【数１】
【００５６】
ここで、Ｒ（ｘ，ｙ）は、正規化相関値（以下、単に「相関値」ともいう）であり、「ＩＨ」は、相関値算出領域３２内の画素の濃度の平均値であり、「ＴＨ」は、テンプレート領域３１内の画素の濃度の平均値であり、ｘ∈｛０，１，２，…，Ｗ−ＷＴ｝、ｙ∈｛０，１，２，…，Ｈ−ＨＴ｝、ｉ∈｛０，１，２，…，ＷＴ−１｝、ｊ∈｛０，１，２，…，ＨＴ−１｝である。
【００５７】
式（１）に示すように、相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、各画素の濃度から濃度の平均値を引いた値の相関となっているので、取込画像の濃度が変動したとしても、相関値Ｒ（ｘ，ｙ）を安定して算出することができる。式（１）を展開すると、式（２）が得られる。
【００５８】
【数２】
【００５９】
ここで、「Ｎ」は、テンプレート領域のサイズであり、Ｎ＝ＷＴ×ＨＴである。
相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、−１≦Ｒ（ｘ，ｙ）≦１の範囲の値となり、Ｒ（ｘ，ｙ）＝「１」が完全一致を示し、Ｒ（ｘ，ｙ）＝「−１」が完全不一致、すなわち相関値算出領域３２の画像がテンプレート領域３１の画像の反転画像であることを示し、Ｒ（ｘ，ｙ）＝「０」が無相関であることを示す。また、相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、整数として表現するために、たとえば「１０，０００」などの定数を乗じた値を、相関値として用いることがある。すなわち、−１．０〜１．０の範囲にある小数値を整数化するために１万倍している。
【００６０】
また、本実施形態では、制御部１２は、対象領域３０内の任意の位置にテンプレート領域３１を設定するが、他の実施形態では、たとえば対象領域３０内のＸ方向中央部にテンプレート領域３１を設定して、相関値を算出する構成であってもよい。
【００６１】
第２手順では、制御部１２は、第１手順で算出されたテンプレート領域３１内の画素の自己相関値と、Ｘ方向に予め定める間隔をあける画素との自己相関値とを差分処理して相関差分値を算出する。具体的には、制御部１２は、自己相関値、つまり相関値Ｒ（ｘ，ｙ）から、式（３）を用いて相関差分値Ｄ（ｘ，ｙ）を算出する。
Ｄ（ｘ,ｙ）＝Ｒ（ｘ＋Δｘ,ｙ）−Ｒ（ｘ，ｙ） …（３）
【００６２】
ここで、差分幅Δｘは、予め定める間隔であり、たとえば「５」である。相関差分値は、自己相関値よりもフラットな値であるので、算出した相関差分値を用いて、ブラダーグルーブの本数の算出を容易かつ確実に行うことができる。フラットとは、グラフで表したとき、上昇下降が明確であり、ノイズに妨げられ難いという意味である。
【００６３】
図４は、相関差分値を説明するための図である。図４（ａ）は、入力部１１の撮影装置によって撮影された取込画像３５を示す図である。図４（ｂ）は、取込画像３５内のグラフ３６を抜き出した図である。取込画像３５内にグラフ３６が示されているが、判別し難いので図４（ｂ）に抜き出して示している。
【００６４】
取込画像３５には、対象領域３０とテンプレート領域３１とが示されている。グラフ３６には、相関差分値のピーク位置の検出に用いる閾値である相関差分値閾値３６１、自己相関値を示す波形３６２、および相関差分値を示す波形３６３が示される。グラフ３６において、横軸は、画素のＸ方向の位置を示し、縦軸は、自己相関値の値を示している。
【００６５】
第３手順では、制御部１２は、第２手順で算出された各相関差分値のピーク位置、すなわち極大位置を検出する。制御部１２は、図４（ｂ）に示したグラフ３６内の相関差分値閾値３６１を上下方向に動的に移動させて、相関差分値の波形３６３が相関差分値閾値３６１のラインを超える位置を、相関差分値のピーク位置と判定する。第４手順では、制御部１２は、第３手順で検出されたテンプレート領域内のピーク位置のうち、互いに隣接する各ピーク位置の間隔の平均値を算出する。
【００６６】
図５は、ピーク位置およびピーク間隔を説明するための図である。図５（ａ）は、相関差分値の波形の一例であるグラフ３７を示す図である。図５（ｂ）は、グラフ３７内の領域３８を拡大して示す図である。
【００６７】
グラフ３７には、相関差分値の波形３６３、相関差分値閾値３６１、波形３６３の最大値３８１、ピーク位置３８２、および隣接するピーク位置の間隔であるピーク間隔Ｔが示されている。グラフ３７の横軸は、相関差分値を算出した画素の位置Ｘであり、縦軸は、相関差分値Ｄである。相関差分値閾値３６１は、たとえば波形の最大値３８１に対する閾値の比率として閾値比率を設定することによって、「（相関差分値閾値３６１）＝（波形の最大値３８１）×（閾値比率）」によって算出される。
【００６８】
図５（ｂ）には、ピーク位置３８２と、波形３６３が相関差分値閾値３６１を超えた位置である立上がり位置３８３と、波形３６３が相関差分値閾値３６１を下回った位置である立下がり位置３８４とが示されている。制御部１２は、ピーク位置３８２を、「（ピーク位置３８２）＝｛（立上がり位置３８３）＋（立下がり位置３８４）｝／２」によって算出する。さらに制御部１２は、複数のピーク位置３８２のうち、互いに隣接するピーク位置３８２の間隔をそれぞれ算出してピーク間隔Ｔを求める。制御部１２は、複数のピーク間隔Ｔの平均値を算出する。
【００６９】
第５手順では、制御部１２は、第４手順で算出したピーク間隔の平均値に基づいて、取込画像内のブラダーグルーブの合計本数を算出し、算出したブラダーグルーブの合計本数から取込画像内のブラダーグルーブの周期を算出する。
【００７０】
他の実施形態では、制御部１２は、第５手順での処理が終わった後、第１手順に戻り、テンプレート領域３１をＸ方向に移動させて、新たにテンプレート領域３１を設定して、再び第１〜第５手順の処理を行ってもよい。テンプレート領域３１を移動させて、相関値を複数回算出するので、最初に設定したテンプレート領域３１にゴミなどの異物が付着していても、新たなテンプレート領域３１に異物が付着していなければ、ブラダーグルーブの本数を正確に算出することができる。したがって、制御部１２は、ブラダーグルーブの本数の算出を、より確実に行うことができる。
【００７１】
表２は、フーリエ周波数による対象の分類を示す表である。欠陥部には、周波数が「１〜（ｚ−１）」Ｈｚである凹凸欠陥がある。非欠陥部には、周波数が「１〜（ｚ−１）」Ｈｚであるジョイント（凸ライン）および内面離型剤垂れ、周波数が「ｚ〜３９」Ｈｚであるブラダーグルーブ、ならびに周波数が「４０〜１５０」Ｈｚである散布状内面離型剤および刻印文字がある。周波数ｚは、ブラダーグルーフ゛の本数によって決まる値である。ブラダーグルーフ゛の本数がタイヤの種類およびカメラの角度によって異なるため、ブラダーグルーブ本数算出処理で算出した本数から予め定める本数ｈを引いた数をｚの値とする。予め定める本数ｈは、たとえば「２」である。
【００７２】
【表２】
【００７３】
欠陥の色は黒いが、内面離型剤垂れおよび散布状内面離型剤の色は白であるので、内面離型剤垂れおよび散布状内面離型剤は、別処理で、色によって欠陥判別を行うことも可能である。
【００７４】
制御部１２は、すべてのブロックについて、ブラダーグルーブの本数を算出すると、算出したブラダーグルーブの本数のうち、「０」以外の最尤値、つまり最も多い本数を、算出したブラダーグルーブの本数とする。
【００７５】
第２ステップでは、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換は、１つの方向のライン上の画素の濃度を、そのライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換することである。具体的には、制御部１２は、タイヤ回転方向に直交する方向のラインごとに、取込画像の各画素の濃度を、各画素が含まれるライン上の画素の濃度を平均した濃度に変換する。取込画像に照明による濃度むらがある場合は、取込画像から濃度むらを除去した画像に対して濃度射影変換を行う。濃度むらの除去方法については、特に限定されない。
【００７６】
図６は、濃度射影変換を説明するための図である。図６（ａ）は、濃度射影変換を行う対象の取込画像４０の一例である。取込画像４０を構成する画素のうち、白色部分を構成する画素の濃度は、黒色部分を構成する画素の濃度よりも高い値を示す。取込画像４０の横方向がｘ方向であり、縦方向がｙ方向である。
【００７７】
図６（ｂ）は、取込画像４０のｘ方向のラインごとに、画素の濃度を加算した値を示すグラフ４１である。すなわち、グラフ４１は、取込画像４０をｘ方向のラインごとに、画素の濃度を加算した値を示す。グラフ４１の横方向が取込画像４０のｘ方向のラインごとに画素の濃度を加算した合計であり、縦方向が取込画像４０のｙ方向である。平均濃度は、各画素が含まれるライン上の画素の濃度を加算した濃度を、各画素を含むライン上の画素数で除算した値である。制御部１２は、各画素の濃度を、各画素が含まれるラインの平均濃度に変換する。
【００７８】
濃度射影変換を行うことによって、濃度射影変換を行う方向以外の方向のノイズを緩和することができる。凹凸欠陥は、タイヤ回転方向に直交する方向の直線性に特徴を有するので、濃度射影変換を行うことによって、タイヤ回転方向に直交する方向以外の方向のノイズ、たとえばブラダーグルーブおよび内面離型剤などのノイズを緩和することができる。
【００７９】
第３ステップでは、制御部１２は、フーリエ展開処理を行う。具体的には、制御部１２は、濃度射影変換が行われた画像に対して、予め定める第１の方向、たとえばタイヤの回転方向のラインのうちの１つのライン上の画素について、画素の位置を変数ｘとし、各画素の濃度を関数ｆ（ｘ）として、フーリエ展開する。フーリエ展開した関数をＦ（ｘ）とし、濃度の関数ｆ（ｘ）が０≦ｘ≦１で求められたとすると、Ｆ（ｘ）は、式（４）によって算出される。
Ｆ（ｘ）＝ａ０／２＋Σ｛ａｎ ×ｃｏｓ（ｎ×π×ｘ／Ｌ）
＋ｂｎ×ｓｉｎ（ｎ×π×ｘ／Ｌ）｝ …（４）
【００８０】
ここで、Σは、数列の総和を表す記号であり、総和Σの範囲は、ｎ＝１から無限大までの整数であるが、実際には、ｎの値は、いずれかの値で打ち切る必要がある。ｎは、欠陥の周波数、つまり欠陥の個数であり、ｎの値は、良品サンプルに関するデータをどこまで展開して復元することできるかによって定められる。Ｌは、たとえば処理対象である１ラインの画素数が５１２である場合、画素数「２５６」である。
【００８１】
また、係数ａｎおよび係数ｂｎは、それぞれ式（５），（６）によって求められる。
ａｎ＝１／Ｌ×∫ｆ（ｘ）×ｃｏｓ（ｎ×π×ｘ／Ｌ）ｄｘ …（５）
ｂｎ＝１／Ｌ×∫ｆ（ｘ）×ｓｉｎ（ｎ×π×ｘ／Ｌ）ｄｘ …（６）
ここで、∫は積分記号であり、積分∫の範囲は、−Ｌ≦ｘ≦Ｌである。
【００８２】
式（４）での計算は、０≦ｘ≦１の範囲でしか行っていないので、−１≦ｘ＜０の範囲のフーリエ展開を補充する必要がある。補充の仕方は、限定されるものではなく、どのように補充してもよい。
【００８３】
図７は、フーリエ展開の補充の仕方を説明するための図である。図７（ａ）は、０≦ｘ≦１で、ｆ０（ｘ）＝ｃｘからなる関数を示すグラフ４５である。ｃは、係数である。図７（ｂ）は、補充するための第１の関数ｆ１（ｘ）を示すグラフ４６である。関数ｆ１（ｘ）は、−１≦ｘ＜０の範囲で、ｆ１（ｘ）＝ｃ（ｘ＋１）であり、０≦ｘ≦１で、ｆ１（ｘ）＝ｆ（ｘ）である。図７（ｃ）は、補充するための第２の関数ｆ２（ｘ）を示すグラフ４７である。関数ｆ２（ｘ）は、−１≦ｘ＜０の範囲で、ｆ２（ｘ）＝−ｃｘであり、０≦ｘ≦１で、ｆ２（ｘ）＝ｆ（ｘ）である。図７（ｄ）は、補充するための第３の関数ｆ３（ｘ）を示すグラフ４８である。関数ｆ３（ｘ）は、−１≦ｘ≦１の範囲で、ｆ３（ｘ）＝ｃ（ｘ＋１）である。
【００８４】
式（１）の右辺が連続関数の和であり、グラフ４６に示した不連続な第１の関数ｆ１（ｘ）の値に収束しないので、ｘの範囲を０≦ｘ≦１の範囲から−１≦ｘ≦１の範囲に変えたグラフ４８に示した第３の関数ｆ３（ｘ）で補充することもできる。いずれの関数を用いて補充するかは特に限定されないが、図７（ｃ）に示した第２の関数ｆ２（ｘ）がよく用いられる。
【００８５】
制御部１２は、式（５），（６）で求めた係数から振幅「２×√（ａｎ２＋ｂｎ２）」を求める。√は、平方根の演算記号である。
【００８６】
第４ステップでは、制御部１２は、逆フーリエ展開処理を行う。具体的には、制御部１２は、第１ステップで算出されたブラダーグルーブの本数から予め定める本数ｈ、たとえば「２」を減算した本数を表す周波数「ｚ」Ｈｚを、除去する周波数成分の下限とし、第３ステップでフーリエ展開された周波数成分から、下限以上の周波数成分を除去し、残余の周波数成分を逆フーリエ展開する。すなわち、式（１）で求めた関数Ｆ（ｘ）の項のうち、周波数「ｚ」Ｈｚ以上の周波数の項を除いて逆フーリエ展開する。この逆フーリエ展開によって、ブラダーグルーブおよびブラダーグルーブよりも周波数の高い周波数成分が除去され、凹凸欠陥を残した画像を得ることができる。
【００８７】
第５ステップでは、制御部１２は、微分処理を行う。具体的には、制御部１２は、逆フーリエ展開後の画像について、タイヤ回転方向のラインのうちの１つのラインについて、画素の位置を変数として、濃度を表す関数ｇ（ｘ）を微分し、各画素の位置での微分値である第１の微分値を算出する。算出した第１の微分値のうち、第１の微分値の絶対値が最大になる位置である最大絶対微分位置を求める。関数ｇ（ｘ）は、逆フーリエ展開後の画像の濃度を表す関数である。
【００８８】
第６ステップでは、制御部１２は、大規模凹凸欠陥判定処理を行う。具体的には、制御部１２は、まず、関数ｇ（ｘ）で表される濃度の平均値を算出する。次に、制御部１２は、関数ｇ（ｘ）で表される濃度のうち最大絶対微分位置周辺の画素の濃度と、算出した平均値とを大小比較する。
【００８９】
関数ｇ（ｘ）で表される濃度のうち最大絶対微分位置周辺の画素の濃度と、算出した平均値との差が予め定める閾値の範囲外であるとき、最大絶対微分位置周辺の画素を欠陥候補と判定する。関数ｇ（ｘ）で表される濃度のうち最大絶対微分位置周辺の画素の濃度と、算出した平均値との差が予め定める閾値の範囲内であれば、欠陥候補ではないと判定する。
【００９０】
制御部１２は、欠陥候補があると、欠陥候補の画素の位置とその位置での微分符号とから、欠陥候補の凹凸の種類を選別する。凹凸の種類は、「凹から凸」、、「凹」および「凸」の４種類である。「凹から凸」の場合、左右の谷の大きさ、つまり底部の長さを比較し、左が大きければ、「凸」と判定する。種類としては「凸から凹」もあるが、「凸から凹」の選別は行っていない。
【００９１】
制御部１２は、欠陥候補については、凹凸の種類に応じて予め定められる専用しきい値によって、大規模凹凸欠陥であるか否かを判定する。欠陥候補が専用しきい値の上限または下限を超えていると、大規模凹凸欠陥であると判定する。予め定められる専用しきい値は、予め定める第１のしきい値である。
【００９２】
図８は、専用しきい値を設定する設定画面５０の一例を示す図である。設定画面５０は、出力部１４の表示装置に表示され、入力部１１の入力装置によって専用しきい値を設定することができる。設定画面５０に示されるしきい値のうち、矩形枠５１で囲まれたしきい値が、４つの凹凸の種類に選別された欠陥候補に対する専用しきい値である。
【００９３】
矩形枠５１内の専用しきい値は、「凸１しきい値」、「凸２しきい値」、「凹１しきい値」、「判定対象」、「微分値判定」および「凹２微分値」がある。
【００９４】
「凸１しきい値」は、濃度の上限が「＋２１０」である。「凸２しきい値」は、濃度の下限が「−１８０」であり、上限が「＋１８０」である。「凹１しきい値」は、濃度の下限が「−０３０」である。「判定対象」は、「微分」である。「微分値判定」は、微分幅が画素数で「２０」であり、濃度の上限が「０００５０」である。「凹２微分値」は、「０００５２」である。「判定対象」は、判定に用いるグラフを微分グラフにするか、差分グラフにするかの選択を表す。この例では、微分グラフを用いるので、「判定対象」は、「微分」となっている。微分幅は、微分グラフを作成するときのパラメータであり、微分幅分のデータの平均値を微分幅分離れた箇所で比較し、その差を微分グラフの値とする。微分グラフの最大値が「微分値判定」および「凹２微分値」の上限を超えた場合にのみそれぞれの判定材料として有効としている。
【００９５】
「凹から凸」に選別された欠陥候補に対する専用しきい値は、「凸１しきい値」である。「凸から凹」に選別された欠陥候補に対する専用しきい値は、「凸２しきい値」である。「凹」に選別された欠陥候補に対する専用しきい値は、「凹１しきい値」である。そして、「凹２」に選別された欠陥候補に対する専用しきい値は、「凹２微分値上限」である。
【００９６】
ブロック単位ではなく、取込画像全体について、第１〜第６ステップの第１の凹凸欠陥検出処理を実行すると第２ステップの濃度射影変換処理で欠陥を消してしまう可能性がある。また、ブロック単位あるいは取込画像全体ではなく、ラインごとに、第１〜第６ステップの第１の凹凸欠陥検出処理を実行すると、長時間の処理時間を要するうえに、タイヤ表面に形成される非欠陥部によるノイズの影響を受けることがある。そこで、本実施形態では、第１〜第６ステップの第１の凹凸欠陥検出処理をブロック単位で実行している。
【００９７】
制御部１２は、第１の凹凸欠陥検出処理で大規模凹凸欠陥がないと判定すると、第２の凹凸欠陥検出処理を実行する。第２の凹凸欠陥検出処理は、小規模凹欠陥を検出する処理であり、第１〜第５ステップの５つのステップで処理される。制御部１２は、取込画像を、タイヤ回転方向に切断して、タイヤ回転方向に直交する方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとに、第１〜第５ステップの処理を実行する。
【００９８】
第１ステップでは、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、大部分の処理が第１の凹凸欠陥検出処理の第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理と同じであり、同じ処理については、重複を避けるために省略する。異なる処理は、最尤値を決める処理で、第１の凹凸欠陥検出処理では、「０」以外の最尤値を、算出したブラダーグルーブの本数としたが、第２の凹凸欠陥検出処理では、予め定める本数範囲、たとえば「５」〜「１５」の範囲内のブラダーグルーブの本数のうち最も多い本数を、算出したブラダーグルーブの本数とする。
【００９９】
第２ステップでは、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第２ステップでの濃度射影変換処理と同じであり、重複を避けるために省略する。濃度射影変換を行うことによって、濃度射影変換を行う方向以外の方向のノイズを緩和することができる。凹凸欠陥は、タイヤ回転方向に直交する方向の直線性に特徴を有するので、濃度射影変換を行うことによって、タイヤ回転方向に直交する方向以外の方向のノイズ、たとえばブラダーグルーブおよび内面離型剤などのノイズを緩和することができる。
【０１００】
第３ステップでは、制御部１２は、フーリエ展開処理を行う。フーリエ展開処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第３ステップでのフーリエ展開処理と同じであり、重複を避けるために省略する。
【０１０１】
第４ステップでは、制御部１２は、逆フーリエ展開処理を行う。具体的には、制御部１２は、第３ステップでフーリエ展開された周波数成分のうち、小規模凹欠陥によって決まる周波数の範囲の周波数成分を逆フーリエ展開する。小規模凹欠陥によって決まる周波数の範囲の周波数成分は、第３ステップでフーリエ展開された周波数成分から、周波数「０」Ｈｚおよび周波数「ｖ−１」Ｈｚ〜「２ｖ＋２」Ｈｚの周波数成分を除いた周波数成分である。周波数ｖは、第１ステップで算出したブラダーグルーブの本数である。すなわち、式（１）で求めた関数Ｆ（ｘ）の項のうち、周波数「０」Ｈｚおよび周波数「ｖ−１」Ｈｚ〜「２ｖ＋２」Ｈｚの周波数成分の項を除いて逆フーリエ展開する。ブラダーグルーブの本数の周波数とフーリエ展開された項とは、１対１に対応していないので、除去する周波数成分を広めにしている。この逆フーリエ展開によって、小規模凹凸欠陥を残した画像を得ることができる。周波数「ｕ−１」Ｈｚは、上限周波数である。
【０１０２】
第５ステップでは、制御部１２は、小規模凹欠陥判定処理を行う。具体的には、制御部１２は、まず、逆フーリエ展開後の画像について、濃度が最大である画素の位置および濃度が最小である画素の位置を探索する。以下、逆フーリエ展開後の画像の濃度のうち、最大の濃度を「第１の最大逆Ｆ濃度」、最小の濃度を「最小逆Ｆ濃度」という。次に、制御部１２は、図３に示したＸ方向をタイヤ回転方向としたとき、最小逆Ｆ濃度の画素からＸ方向の右側の予め定める判定範囲、たとえば逆Ｆ探索範囲である「１２０」内で最大の濃度の位置を検索する。以下、最小逆Ｆ濃度の画素からＸ方向の右側の予め定める判定範囲内で最大の濃度を「第２の最大逆Ｆ濃度」という。
【０１０３】
制御部１２は、第１，第２の最大逆Ｆ濃度および最小逆Ｆ濃度に基づいて、小規模凹欠陥の有無を判定する。最小逆Ｆ濃度が予め定める最小しきい値以上であれば、小規模凹欠陥はないと判定する。次に、第１の最大逆Ｆ濃度が予め定める成型切手しきい値よりも大きいとき、成型切手であり、小規模凹欠陥ではないと判定する。さらに、第２の最大逆Ｆ濃度が予め定めるジョイントしきい値よりも大きいとき、ジョイントであり、小規模凹欠陥ではないと判定する。予め定める最小しきい値は、たとえば「−１００」であり、予め定める成型切手しきい値は、たとえば「最小値×（−１．０）」であり、予め定めるジョイントしきい値は、たとえば「最小値×（−０．２）」である予め定める成型切手しきい値および予め定めるジョイントしきい値は、予め定める第２のしきい値である。
【０１０４】
図９は、ジョイントであるか否かの判定を説明するための図である。ジョイントは、タイヤの継ぎ目であり、タイヤ回転方向に直交する方向に形成される。図９（ａ）は、ジョイントが形成されたタイヤ部分の取込画像５５の一例を示す図である。波形５５１は、図９（ａ）の横方向であるタイヤ回転方向の逆フーリエ展開後の画像についての濃度を示している。横方向が画素の位置であり、縦方向が濃度である。取込画像５５には、ブラダーグルーブ５５２が示されている。
【０１０５】
図９（ｂ）は、波形５５１を模式化して示すグラフ５６である。波形５６１が、波形５５１を模式化した波形である。位置Ｔ１は、最小逆Ｆ濃度の画素の位置であり、範囲Ｌ１は、予め定める判定範囲であり、しきい値５６２は、予め定めるジョイントしきい値であり、濃度Ｎ１は、最小逆Ｆ濃度であり、濃度Ｎ２は、第２の最大逆Ｆ濃度である。
【０１０６】
図９（ｂ）に示した例では、最小逆Ｆ濃度Ｎ１の画素の位置Ｔ１の画素からＸ方向の右側の予め定める判定範囲Ｌ１内の第２の最大逆Ｆ濃度Ｎ２が、予め定めるジョイントしきい値５６２よりも大きいので、制御部１２は、この部分がジョイントであり、小規模凹欠陥ではないと判定する。
【０１０７】
最後に、制御部１２は、最小逆Ｆ濃度の画素の位置を中心とする予め定める微分範囲で、Ｘ方向で画素の位置を変数として、逆フーリエ展開後の画像の濃度を表す関数を微分する。そして、微分した画素ごとの微分値である第２の微分値を予め定める微分範囲で加算して微分和を求め、微分和が予め定める微分しきい値以上であると、小規模凹欠陥があると判定し、微分和が予め定める微分しきい値未満であると、小規模凹欠陥はないと判定する。予め定める微分範囲は、たとえば「５０」であり、予め定める微分しきい値は、たとえば「６００」である。
【０１０８】
制御部１２は、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理で、濃度射影変換を行う傾きをタイヤ回転方向に直交する方向として実行したが、小規模凹欠陥の方向は、タイヤ回転方向に直交する方向、つまり垂直方向に一致するとは限らず、小規模凹欠陥の幅が狭くなると、厳密には垂直方向に一致せず、垂直方向に対して傾く場合がある。小規模凹欠陥の方向と、濃度射影変換を行う方向とが一致していないと、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理では、小規模凹欠陥を検出することができない。
【０１０９】
そこで、制御部１２は、濃度射影変換を行う方向を垂直方向に対して傾けて、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を実行する。この場合、フーリエ展開を行うラインの方向も同じ角度だけ傾けてフーリエ展開する。傾ける角度は、予め定める角度範囲、たとえば±５度の範囲である。濃度射影変換を行う方向を垂直方向に対して傾けて、濃度射影変換を行うことを、以下、回転射影変換という。
【０１１０】
図１０は、回転射影変換を説明するための図である。取込画像６０の横方向がタイヤ回転方向であり、取込画像６０の縦方向がタイヤ回転方向に直交する方向、つまり垂直方向である。タイヤ回転方向に直交する方向をＤ１方向と、濃度射影変換を行う方向をＤ２方向とし、Ｄ１方向に対するＤ２方向の角度をＫ度とする。シフト幅Ｗ１は、取込画像６０の上端部および下端部において、Ｄ１方向の画素とＤ２方向の画素との間の距離であり、１画素単位で表される。取込画像６０のＤ１方向の画素数をＭとすると、ｔａｎＫ＝Ｗ１／（Ｍ／２）である。
【０１１１】
制御部１２は、最初、シフト幅Ｗ１＝０で、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を実行し、次に、シフト幅Ｗ１に「１」を加算して、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を実行し、以後、Ｋ＝５になるまで、シフト幅Ｗ１に「１」を順次加算して、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を繰り返し実行する。角度０度〜角度−Ｋ度についても同様に計算する。Ｄ２方向のラインが、図１０の横方向で隣接する２つの画素を通る場合は、画素の中心位置がＤ２方向のラインに最も近い画素をＤ２方向のライン上にある画素として回転射影変換を行う。
【０１１２】
第２の凹凸欠陥検出処理でも、ブロック単位ではなく、取込画像全体について、第１〜第５ステップの第２の凹凸欠陥検出処理を実行すると第２ステップの濃度射影変換処理で欠陥を消してしまう可能性がある。ブロック単位あるいは取込画像全体ではなく、ラインごとに、第１〜第５ステップの第２の凹凸欠陥検出処理を実行すると、長時間の処理時間を要するうえに、タイヤ表面に形成される非欠陥部によるノイズの影響を受けることがある。そこで、本実施形態では、第１〜第５ステップの第２の凹凸欠陥検出処理をブロック単位で実行している。
【０１１３】
制御部１２は、第２の凹凸欠陥検出処理で小規模凹欠陥がないと判定すると、第３の凹凸欠陥検出処理を実行する。第３の凹凸欠陥検出処理は、鋭角凹欠陥を検出する処理であり、第１〜第４ステップの４つのステップで処理される。制御部１２は、取込画像を、タイヤ回転方向に切断して、タイヤ回転方向に直交する方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとに、第１〜第４ステップの処理を実行する。
【０１１４】
第１ステップでは、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、大部分の処理が第２の凹凸欠陥検出処理、つまり小規模凹欠陥を検出する処理の第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理と同じであり、同じ処理については、重複を避けるために省略する。異なる処理は、ブラダーグルーブの本数を算出する際に、ブラダーグルーブの本数が「０」であるとき、ブラーグルーブはないと判定し、ブラダーグルーブの本数が「０」でないとき、ブラーグルーブがあると判定する。
【０１１５】
具体的には、制御部１２は、すべてのブロックについて、ブラダーグルーブの本数を算出すると、算出したブラダーグルーブの本数のうち、最尤値、つまり最も多い本数を、算出したブラダーグルーブの本数とする。
ブラダーグルーブの本数が「０」であるとき、ブラーグルーブはないと判定し、ブラダーグルーブの本数が「０」でないとき、ブラーグルーブがあると判定する。
【０１１６】
第２ステップでは、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第２ステップでの濃度射影変換処理と同じであり、重複を避けるために省略する。濃度射影変換を行うことによって、濃度射影変換を行う方向以外の方向のノイズを緩和することができる。凹凸欠陥は、タイヤ回転方向に直交する方向の直線性に特徴を有するので、濃度射影変換を行うことによって、タイヤ回転方向に直交する方向以外の方向のノイズ、たとえばブラダーグルーブおよび内面離型剤などのノイズを緩和することができる。
【０１１７】
第３ステップでは、制御部１２は、射影変換濃度微分処理を行う。具体的には、制御部１２は、図３に示したＸ方向をタイヤ回転方向としたとき、Ｘ方向について、微分幅分の微分値を算出する。たとえば、微分幅を「３」画素とするとき、各画素の微分値は、式（７）によって算出される。
微分値＝｛（中心位置の画素から後３個の画素の濃度の合計）
−（中心位置の画素から前３個の画素の濃度の合計）｝／３ …（７）
【０１１８】
ここで、「中心位置」は、微分値を求める画素の位置であり、「中心位置の画素から後３個の画素」とは、中心位置の画素からＸ方向と反対方向に隣接する３つの画素のことであり、「中心位置の画素から前３個の画素」とは、中心位置の画素からＸ方向に隣接する３つの画素のことである。微分幅は、予め定める画素数であり、式（７）で算出される微分値は、第３の微分値である。
【０１１９】
第４ステップでは、制御部１２は、鋭角凹欠陥判定処理を行う。具体的には、制御部１２は、まず、第３ステップで求めた微分値が予め定める微分しきい値範囲Ｂ１、たとえば−「４５」〜「４５」の範囲内であるか否かを判定する。すべての画素の微分値が予め定める微分しきい値範囲内であれば、鋭角凹欠陥はないと判定して鋭角凹欠陥判定処理を終了する。いずれかの画素の微分値が予め定める微分しきい値範囲内でなければ、制御部１２は、コード露出・刻印文字検出処理を行う。以下、微分値が予め定める微分しきい値範囲内でない画素の位置を、「ＮＧ候補位置」という。
【０１２０】
図１１は、Ｘ方向での各画素の微分値を表す波形７０１の一例を示す図である。図１１に示した取込画像７０内に示した波形７０１は、予め定める微分しきい値範囲Ｂ１内でない画素があるので、鋭角凹欠陥はないと判定されず、コード露出・刻印文字検出処理が行われる。
【０１２１】
コード露出・刻印文字検出処理では、制御部１２は、予め定める区間範囲Ｌ２内で、微分値が予め定める微分しきい値範囲Ｂ１内でない画素からなる部分（以下「ラベル部」という）がいくつあるかを算出し、ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値、たとえば「２５」以上であるとき、ラベル部が密集しているので、コード露出または刻印文字であると判定する。
【０１２２】
予め定める区間範囲Ｌ２をＸ方向に予め定める幅、たとえば１画素ずつずらしながら、予め定める微分しきい値範囲Ｂ１内でない画素を含む予め定める区間範囲Ｌ２について、ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値以上か否かを判定する。ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値以上でない予め定める区間範囲Ｌ２がないと、鋭角凹欠陥はないと判定して鋭角凹欠陥判定処理を終了する。ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値以上でない予め定める区間範囲Ｌ２があると、ブラダーグルーブ検出処理を行う。
【０１２３】
図１２は、コード露出・刻印文字検出処理を説明するための図である。図１２（ａ）は、図１１に示した取込画像７０と同じであり、予め定める区間範囲Ｌ２を示している。図１２（ｂ）は、コード露出または刻印文字の場合の微分値の波形７１１を模式的に示したグラフ７１である。波形７１１は、ラベル名ａ〜ｈを付した部分が、予め定める微分しきい値範囲Ｂ１内でない画素からなる部分、つまりラベル部である。波形７１１は、予め定める区間範囲Ｌ２でラベル名ａ〜ｈの８つのラベル部がある。波形７１１は、ラベル部の数が、予め定める区間範囲Ｌ２で予め定めるラベルしきい値、たとえば「２５」未満であるので、コード露出または刻印文字でないものがあり、鋭角凹欠陥がある可能性があり、次のブラダーグルーブ検出処理が行われる。
【０１２４】
ブラダーグルーブ検出処理では、制御部１２は、第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理で、ブラダーグルーブがないと判定したとき、ブラダーグルーブ検出処理を行わずに、次の内面離型剤検出処理を行う。第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理で、ブラダーグルーブがあると判定したとき、ＮＧ候補位置から、第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理で求めたピーク間隔Ｔの平均値の間隔だけ離れた位置に、ＮＧ候補位置があれば、それらのＮＧ候補位置の画素は、ブラダーグルーブの画素であると判定する。制御部１２は、ブラダーグルーブの画素以外のＮＧ候補位置がないと、鋭角凹欠陥がないと判定し、鋭角凹欠陥検出処理を終了する。ブラダーグルーブの画素以外のＮＧ候補位置があると、次の内面離型剤検出処理を行う。
【０１２５】
内面離型剤検出処理では、制御部１２は、放物線を用いて内面離型剤の検出を行う。具体的には、制御部１２は、まず、画素の濃度の位置を変数として、濃度射影変換を行った画素の濃度を、最小自乗法で近似した放物線（以下「近似放物線」という）の関数で表す。
【０１２６】
ＮＧ候補位置を中心として、Ｘ方向の予め定める判定範囲Ｌ３、たとえば「−１５」〜「１５」の範囲において、第２ステップで求めた濃度射影変換を行った画素の濃度の平均値Ｐに対して、近似放物線の中央部が高く、近似放物線の両端部が低く、かつ放物線の高さが予め定める高さしきい値、たとえば「１５」よりも高いとき、そのＮＧ候補位置は、内面離型剤であり、鋭角凹欠陥ではないと判定する。平均値Ｐに対して、近似放物線の中央部が高くない、平均値Ｐに対して、近似放物線の両端部のいずれかが低くない、または放物線の高さが予め定める高さしきい値以下のとき、鋭角凹欠陥であると判定する。
【０１２７】
図１３は、内面離型剤検出処理を説明するための図である。図１３（ａ）は、取込画像７２について濃度射影変換した画素のＸ方向の濃度変化を示す波形７２１、およびその近似放物線７２２を示す。波形７２１の中央部付近がＮＧ候補位置である。図１３（ｂ）は、図１３（ａ）に示した波形７２１のうち、最も濃度が高い画素を中心にして、予め定める判定範囲Ｌ３の近似放物線７３１を取り出したグラフ７３を示す。近似放物線７３１は、予め定める判定範囲Ｌ３において、中央部ｔが平均値Ｐに対して高く、両端部ｓ，ｕが平均値Ｐに対して低く、かつ放物線の高さが予め定める高さしきい値よりも高いので、制御部１２は、内面離型剤であると判定する。放物線の高さは、「（中央部ｔの濃度）−｛（端部ｓの濃度）＋（端部ｕの濃度）｝／２」である。予め定める高さしきい値は、予め定める第３のしきい値である。
【０１２８】
制御部１２は、第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理で、濃度射影変換を行う傾きをタイヤ回転方向に直交する方向として実行したが、鋭角凹欠陥の方向は、タイヤ回転方向に直交する方向、つまり垂直方向に一致するとは限らず、鋭角凹欠陥の幅が狭くなったり、より鋭角的になると、厳密には垂直方向に一致せず、垂直方向に対して傾く場合がある。鋭角凹欠陥の方向と、濃度射影変換を行う方向とが一致していないと、第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理では、鋭角凹欠陥を検出することができない。
【０１２９】
そこで、制御部１２は、回転射影変換を行う、すなわち、濃度射影変換を行う方向を垂直方向に対して傾けて、第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理を実行する。傾ける角度は、予め定める角度範囲、たとえば±５度の範囲である。
【０１３０】
第３の凹凸欠陥検出処理でも、ブロック単位ではなく、取込画像全体について、第１〜第４ステップの第３の凹凸欠陥検出処理を実行すると第２ステップの濃度射影変換処理で欠陥を消してしまう可能性がある。ブロック単位あるいは取込画像全体ではなく、ラインごとに、第１〜第４ステップの第３の凹凸欠陥検出処理を実行すると、長時間の処理時間を要するうえに、タイヤ表面に形成される非欠陥部によるノイズの影響を受けることがある。そこで、本実施形態では、第１〜第４ステップの第３の凹凸欠陥検出処理をブロック単位で実行している。
【０１３１】
図１４は、制御部１２が実行する凹凸欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。入力部１１の入力装置から検査の開始を指示する情報が入力され、制御部１２が入力部１１の撮影装置から取込画像を受け取ると、ステップＡ１に移る。
【０１３２】
ステップＡ１では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥検出処理を行う。ステップＡ２では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥を検出したか否かを判定する。大規模凹凸欠陥を検出すると、ステップＡ８に進み、大規模凹凸欠陥を検出していないと、ステップＡ３に進む。ステップＡ３では、制御部１２は、小規模凹欠陥検出処理を行う。ステップＡ４では、制御部１２は、小規模凹欠陥を検出したか否かを判定する。小規模凹欠陥を検出すると、ステップＡ９に進み、小規模凹凸欠陥を検出していないと、ステップＡ５に進む。
【０１３３】
ステップＡ５では、制御部１２は、鋭角凹欠陥検出処理を行う。ステップＡ６では、制御部１２は、鋭角凹欠陥を検出したか否かを判定する。鋭角凹欠陥を検出すると、ステップＡ１０に進み、鋭角凹欠陥を検出していないと、ステップＡ７に進む。ステップＡ７では、タイヤは正常であると判定し、凹凸欠陥検出処理を終了する。
【０１３４】
ステップＡ８では、制御部１２は、タイヤに大規模凹凸欠陥があると判定し、凹凸欠陥検出処理を終了する。ステップＡ９では、制御部１２は、タイヤに小規模凹欠陥があると判定し、凹凸欠陥検出処理を終了する。ステップＡ１０では、制御部１２は、タイヤに鋭角凹欠陥があると判定し、凹凸欠陥検出処理を終了する。制御部１２は、凹凸欠陥検出処理を終了する前に、判定結果を出力部１４に出力する。図１４に示したステップＡ１，Ａ２，Ａ８は、第１の凹凸欠陥検出工程であり、図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９は、第２の凹凸欠陥検出工程であり、図１４に示したステップＡ５，Ａ６，Ａ１０は、第３の凹凸欠陥検出工程である。
【０１３５】
図１５は、制御部１２が実行する大規模凹凸欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示したステップＡ１が実行されると、ステップＢ１に移る。第１の周期算出工程であるステップＢ１では、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第１ステップの処理である。第１の濃度変換工程であるステップＢ２では、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第２ステップの処理である。第１のフーリエ展開工程であるステップＢ３では、制御部１２は、フーリエ展開処理を行う。フーリエ展開処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第３ステップの処理である。
【０１３６】
第１の逆フーリエ展開工程であるステップＢ４では、制御部１２は、逆フーリエ展開処理を行う。逆フーリエ展開処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第４ステップの処理である。ステップＢ５では、制御部１２は、第１の微分処理を行う。第１の微分処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第５ステップの処理である。ステップＢ６では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥判定処理を行う。大規模凹凸欠陥判定処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第６ステップの処理である。ステップＢ５，Ｂ６は、第１の欠陥検出工程である。
【０１３７】
ステップＢ７では、制御部１２は、全ブロック終了したか否かを判定する。全ブロック終了していないと、ステップＢ１に戻り、全ブロック終了していると、大規模凹凸欠陥検出処理を終了する。
【０１３８】
図１６は、制御部１２が実行する大規模凹凸判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１５に示したステップＢ６が実行されると、ステップＣ１に移る。ステップＣ１では、制御部１２は、逆フーリエ射影濃度の平均値を算出する。逆フーリエ射影濃度は、逆フーリエ展開された画像の濃度である。
【０１３９】
ステップＣ２では、制御部１２は、最大絶対微分位置周辺の逆フーリエ射影濃度の大小比較を行う。具体的には、制御部１２は、最大絶対微分位置周辺の画素の濃度と、算出した平均値との差を求める。
【０１４０】
ステップＣ３では、制御部１２は、正常であるか否かを判定し、正常でない場合、欠陥候補を凹凸の種類に選別する。具体的には、制御部１２は、ステップＣ２で求めた差が予め定める閾値の範囲内にないとき、最大絶対微分位置周辺の画素を欠陥候補と判定する。欠陥候補がないとき、正常であると判定する。欠陥候補があるとき、欠陥候補の画素の位置とその位置での微分符号とから、欠陥候補の凹凸の種類を選別する。
【０１４１】
ステップＣ４では、制御部１２は、判定結果が正常であるか否かを判定する。判定結果が正常であると、ステップＣ７に進み、判定結果が正常でないと、ステップＣ５に進む。ステップＣ５では、制御部１２は、欠陥候補については、凹凸の種類に応じて予め定められる専用しきい値によって、大規模凹凸欠陥であるか否かを判定する。欠陥候補が専用しきい値の上限または下限を超えていると、大規模凹凸欠陥であると判定し、ステップＣ６に進み、欠陥候補が専用しきい値の上限および下限内であると、大規模凹凸欠陥でないと判定し、ステップＣ７に進む。
【０１４２】
ステップＣ６では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥があると判定し、大規模凹凸判定処理を終了する。ステップＣ７では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥はなく、正常であると判定し、大規模凹凸判定処理を終了する。
【０１４３】
図１７は、制御部１２が実行する小規模凹欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示したステップＡ３が実行されると、ステップＤ１に移る。第２の周期算出工程であるステップＤ１では、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第１ステップの処理である。第２の濃度変換工程であるステップＤ２では、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第２ステップの処理である。第２のフーリエ展開工程であるステップＤ３では、制御部１２は、フーリエ展開処理を行う。フーリエ展開処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第３ステップの処理である。
【０１４４】
第２の逆フーリエ展開工程であるステップＤ４では、制御部１２は、逆フーリエ展開処理を行う。逆フーリエ展開処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第４ステップの処理である。第２の欠陥検出工程であるステップＤ５では、制御部１２は、小規模凹欠陥判定処理を行う。小規模凹欠陥判定処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第５ステップの処理である。
【０１４５】
ステップＤ６では、制御部１２は、傾き範囲が終了したか否かを判定する。第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を、回転射影変換を行って図１０に示した角度Ｋ度が−５度〜５度の範囲内の角度で繰り返し実行していないとき、傾き範囲は終了していないと判定し、ステップＤ１に戻る。第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を、回転射影変換を行って図１０に示した角度Ｋ度が−５度〜５度の範囲内の角度で繰り返し実行したとき、傾き範囲が終了したと判定し、ステップＤ７に進む。
【０１４６】
ステップＤ７では、制御部１２は、全ブロック終了したか否かを判定する。全ブロック終了していないと、ステップＤ１に戻り、全ブロック終了していると、小規模凹欠陥検出処理を終了する。
【０１４７】
図１８は、制御部１２が実行する小規模凹欠陥判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１７に示したステップＤ５が実行されると、ステップＥ１に移る。ステップＥ１では、制御部１２は、逆フーリエ射影濃度の最大の濃度、つまり第１の最大逆Ｆ濃度の画素の位置、および逆フーリエ射影濃度の最小の濃度、つまり最小逆Ｆ濃度の画素の位置を探索する。ステップＥ２では、制御部１２は、最小逆Ｆ濃度の画素の右側で最大の濃度、つまり第２の最大逆Ｆ濃度の画素の位置を探索する。
【０１４８】
ステップＥ３では、制御部１２は、最小逆Ｆ濃度が予め定める最小しきい値未満であるか否かを判定する。図では、「しきい値」を「閾値」と記す。最小逆Ｆ濃度が予め定める最小しきい値未満であると、ステップＥ９に進み、最小逆Ｆ濃度が予め定める最小しきい値以上であると、ステップＥ４に進む。ステップＥ４では、制御部１２は、第１の最大逆Ｆ濃度が予め定める成型切手しきい値未満であるか否かを判定する。第１の最大逆Ｆ濃度が予め定める成型切手しきい値よりも大きいと、ステップＥ９に進み、第１の最大逆Ｆ濃度が予め定める成型切手しきい値以下であると、ステップＥ５に進む。
【０１４９】
ステップＥ５では、制御部１２は、第２の最大逆Ｆ濃度が予め定めるジョイントしきい値未満であるか否かを判定する。第２の最大逆Ｆ濃度が予め定めるジョイントしきい値よりも大きいと、ステップＥ９に進み、第２の最大逆Ｆ濃度が予め定めるジョイントしきい値以下であると、ステップＥ６に進む。
【０１５０】
ステップＥ６では、制御部１２は、最小逆Ｆ濃度の画素の位置を中心に、射影濃度変換の微分和を求める。射影濃度変換は、逆フーリエ展開後の画像の濃度のことである。ステップＥ７では、制御部１２は、微分和が予め定める微分しきい値未満であるか否かを判定する。微分和が予め定める微分しきい値未満であると、ステップＥ７に進み、微分和が予め定める微分しきい値以上であると、ステップＥ８に進む。
【０１５１】
ステップＥ８では、制御部１２は、小規模凹欠陥があると判定し、小規模凹欠陥判定処理を終了する。ステップＥ９では、制御部１２は、小規模凹欠陥はなく、正常であると判定し、小規模凹欠陥判定処理を終了する。
【０１５２】
図１９は、制御部１２が実行する鋭角凹欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示したステップＡ５が実行されると、ステップＦ１に移る。第３の周期算出工程であるステップＦ１では、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、第３凹凸欠陥検出処理出処理の第１ステップの処理である。第３の濃度変換工程であるステップＦ２では、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第３の凹凸欠陥検出処理の第２ステップの処理である。
【０１５３】
微分工程であるステップＦ３では、制御部１２は、射影変換濃度微分処理を行う。射影変換濃度微分処理は、第３の凹凸欠陥検出処理の第３ステップの処理である。第３の欠陥検出工程であるステップＦ４では、制御部１２は、鋭角凹欠陥判定処理を行う。鋭角凹欠陥判定処理は、第３の凹凸欠陥検出処理の第４ステップの処理である。
【０１５４】
ステップＦ５では、制御部１２は、傾き範囲が終了したか否かを判定する。第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理を、回転射影変換を行って図１０に示した角度Ｋ度が−５度〜５度の範囲内の角度で繰り返し実行していないとき、傾き範囲は終了していないと判定し、ステップＦ１に戻る。第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理を、回転射影変換を行って図１０に示した角度Ｋ度が−５度〜５度の範囲内の角度で繰り返し実行したとき、傾き範囲が終了したと判定し、ステップＦ６に進む。
【０１５５】
ステップＦ６では、制御部１２は、全ブロック終了したか否かを判定する。全ブロック終了していないと、ステップＦ１に戻り、全ブロック終了していると、鋭角凹欠陥検出処理を終了する。
【０１５６】
図２０は、制御部１２が実行する鋭角凹欠陥判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１９に示したステップＦ４が実行されると、ステップＧ１に移る。ステップＧ１では、制御部１２は、射影変換濃度微分処理で求めた微分値が予め定める微分しきい値範囲内であるか否かを判定する。微分値が予め定める微分しきい値範囲内であると、ステップＧ６に進み、微分値が予め定める微分しきい値範囲内でないと、ステップＧ２に進む。
【０１５７】
ステップＧ２では、制御部１２は、一定範囲内の指定数以上の凹凸が有るか否かを判定する。一定範囲は、予め定める区間範囲Ｌ２であり、指定数は、予め定めるラベルしきい値であり、凹凸は、ラベル部である。したがって、ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値以上であるとき、コード露出または刻印文字であり、一定範囲内の指定数以上の凹凸が有ると判定し、ステップＧ６に進む。ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値未満であるとき、一定範囲内の指定数以上の凹凸がないと判定し、ステップＧ２に進む。
【０１５８】
ステップＧ３では、制御部１２は、微分ＮＧ位置がブラダー間隔離れた位置にあるか否かを判定する。微分ＮＧ位置は、ＮＧ候補位置のことであり、ブラダー間隔は、ブラダーグルーブ本数算出処理で求めたピーク間隔Ｔの平均値の間隔である。微分ＮＧ位置がブラダー間隔離れた位置にあると、微分ＮＧ位置はブラダーグルーブであると判断して、ステップＧ６に進む。微分ＮＧ位置がブラダー間隔離れた位置にないと、微分ＮＧ位置はブラダーグルーブでないと判断して、ステップＧ２に進む。
【０１５９】
ステップＧ４では、制御部１２は、放物線の高さが予め定める高さしきい値よりも高いか否かを判定する。ＮＧ候補位置での近似放物線が、予め定める判定範囲Ｌ３において、中央部が平均値に対して高く、両端部が平均値に対して低く、かつ放物線の高さが予め定める高さしきい値よりも高いとき、ステップＧ６に進む。ＮＧ候補位置での近似放物線の中央部が平均値に対して高くない、近似放物線の両端部のいずれかが平均値に対して低くない、または放物線の高さが予め定める高さしきい値以下のとき、ステップＧ２に進む。
【０１６０】
ステップＧ５では、制御部１２は、鋭角凹欠陥があると判定し、鋭角凹欠陥判定処理を終了する。ステップＧ６では、制御部１２は、鋭角凹欠陥はなく、正常であると判定し、鋭角凹欠陥判定処理を終了する。
【０１６１】
上述した実施形態では、制御部１２が記憶部１３に記憶されるプログラムを実行することによって、入力部１１および出力部１４を制御するとともに、上述した機能を実現するが、上述した機能を実現するためのプログラムは、記憶部１３に記憶されることに限定されるものではなく、コンピュータで読取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。記録媒体は、たとえば図示しない外部記憶装置としてプログラム読取装置を画像処理装置１に設け、そこに記録媒体を挿入することによって読取り可能な記録媒体であってもよいし、あるいは他の装置の記憶装置であってもよい。
【０１６２】
いずれの記録媒体であっても、記憶されているプログラムがコンピュータからアクセスされて実行される構成であればよい。あるいはいずれの記録媒体であっても、プログラムが読み出され、読み出されたプログラムが、記憶装置のプログラム記憶エリアに記憶されて、そのプログラムが実行される構成であってもよい。
【０１６３】
画像処理装置１と分離可能に構成される記録媒体は、たとえば磁気テープ／カセットテープなどのテープ系の記録媒体、フレキシブルディスク／ハードディスクなどの磁気ディスクもしくはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）／ＭＯ（Magneto Optical disk）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）／ＣＤ−Ｒ（Compact
Disk Recordable）／ブルーレイディスクなどの光ディスクのディスク系の記録媒体、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系の記録媒体、またはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）／ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）／フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含む固定的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。
【０１６４】
また、画像処理装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、通信ネットワークを介して上記プログラムを供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、たとえば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network）、ＶＡＮ（Value Added Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）通信網、仮想専用網（Virtual
Private Network）、電話回線網、移動体通信網、または衛星通信網など通信ネットワークが利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、たとえば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）あるいはリモートコントロールで用いられる赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ（High
Data Rate）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１６５】
このように、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に直交する第２の方向に延びる互いに平行な複数のラインとの交点に配列される複数の画素から構成される画像であって、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様、たとえばブラダーグルーブが形成される対象物を撮影した画像の処理を行う画像処理装置で画像を処理するにあたって、図１４に示したステップＡ１，Ａ２，Ａ８では、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９では、図１４に示したステップＡ１，Ａ２，Ａ８で判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。そして、図１４に示したステップＡ５，Ａ６，Ａ１０では、図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９で判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める画素数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する。
【０１６６】
したがって、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、第１〜第３の凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる。
【０１６７】
さらに、図１４に示したステップＡ１，Ａ２，Ａ８は、図１５に示したステップＢ１〜Ｂ６を含む。図１５に示したステップＢ１では、前記線状模様、たとえばブラダーグルーブの周期を算出する。図１５に示したステップＢ２では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。図１５に示したステップＢ３では、第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、図１５に示したステップＢ２で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する。図１５に示したステップＢ４では、図１５に示したステップＢ３でフーリエ展開された周波数成分から、図１５に示したステップＢ１で算出された周波数の周波数成分を除いた残余の周波数成分を逆フーリエ展開する。図１５に示したステップＢ５，Ｂ６では、図１５に示したステップＢ４で逆フーリエ展開された画素に基づいて、第１の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、図１５に示したステップＢ４で逆フーリエ展開された画素について、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分した微分値を前記第１の微分値として算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。したがって、第１の凹凸欠陥、たとえば大規模凹凸欠陥を検出することができる。
【０１６８】
さらに、前記予め定める凹凸の種類は、凹から凸に変化する種類と、凸から凹に変化する種類と、凹である種類と、凸である種類とを含むので、凹凸の種類に応じてきめ細かく大規模凹凸欠陥を検出することができる。
【０１６９】
さらに、図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９は、図１７に示したステップＤ１〜Ｄ５を含む。図１７に示したステップＤ１では、前記線状模様、たとえばブラダーグルーブの周期を算出する。図１７に示したステップＤ２では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。図１７に示したステップＤ３では、第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、図１７に示したステップＤ２で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する。図１７に示したステップＤ４では、図１７に示したステップＤ３でフーリエ展開された周波数成分から、図１７に示したステップＤ１で算出された周波数で定まる上限周波数を上限とする周波数成分を逆フーリエ展開する。図１７に示したステップＤ５では、図１７に示したステップＤ４で逆フーリエ展開された画素に基づいて第２の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、図１７に示したステップＤ４で逆フーリエ展開された画素のうち、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める微分範囲の画素について加算した微分和に基づいて、第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。したがって、第２の凹凸欠陥、たとえば小規模凹欠陥を検出することができる。
【０１７０】
さらに、前記対象物は、前記線状模様と前記線状模様とは異なる非欠陥模様とが形成され、図１７に示したステップＤ５は、画像を構成する画素のうち最大の濃度が予め定める第２のしきい値より大きい画素からなる部分の形状を、非欠陥形状、たとえば成型切手またはジョイントであると判定するので、非欠陥形状、たとえば成型切手あるいはタイヤのジョイントを小規模凹欠陥として検出することがない。
【０１７１】
さらに、図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させるので、小規模凹欠陥がタイヤ回転方向に垂直な方向から傾いていても小規模凹欠陥を検出することができる。
【０１７２】
さらに、図１４に示したステップＡ５，Ａ６，Ａ１０は、図１９に示したステップＦ１〜Ｆ４を含む。図１９に示したステップＦ１では、前記線状模様の周期を算出する。図１９に示したステップＦ２では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。図１９に示したステップＦ３では、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて第３の微分値を算出する。図１９に示したステップＦ４では、図１９に示したステップＦ３で算出された微分値に基づいて、第３の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、第１の方向での画素の位置を変数として、図１９に示したステップＦ３で変換された各画素の濃度を表す第３の関数を、予め定める判定範囲で最小自乗法を用いて放物線を表す第４の関数に近似し、近似した第４の関数の放物線の高さが予め定める第３のしきい値より高いとき、第３の凹凸欠陥であると判定する。したがって、第３の凹凸欠陥、たとえば鋭角凹欠陥を検出することができる。
【０１７３】
さらに、図１４に示したステップＡ５，Ａ６，Ａ１０では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させるので、鋭角凹欠陥がタイヤ回転方向に垂直な方向から傾いていても鋭角凹欠陥を検出することができる。
【０１７４】
さらに、前記対象物を撮影した画像を第２の方向に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに、第１〜第３の凹凸欠陥検出工程を処理するので、凹凸欠陥を消すこともなく、また、ノイズの影響を低減するとともに、処理時間も短縮して処理することができる。
【０１７５】
さらに、第１の凹凸欠陥検出手段は、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。第２の凹凸欠陥検出手段は、第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。そして、第３の凹凸欠陥検出手段は、第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する。
【０１７６】
したがって、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、第１〜第３の凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる。
【０１７７】
さらに、プログラムによって、コンピュータを、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段として機能させることができる。
【０１７８】
さらに、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として提供することができる。
【符号の説明】
【０１７９】
１ 画像処理装置
１１ 入力部
１２ 制御部
１３ 記憶部
１４ 出力部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理が行われた画像に基づいて被検査物の欠陥検査を行う画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体に関し、より詳細には、自動車用タイヤに代表される工業製品の表面に形成される凹凸欠陥を、画像処理を行うことによって検査する画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車用タイヤおよびゴム製品等に代表される工業製品を対象とする画像処理装置、たとえば工業製品の検査を行う検査装置は、検査対象物をカメラなどの撮影装置によって撮影し、撮影した画像に基づいて欠陥検査を行う。
【０００３】
タイヤを製造するときに、タイヤの内側に形成される欠陥のうち、直線性に特徴を有する欠陥は、表１に示すように、コード露出欠陥と凹凸欠陥とに分類することができる。
【０００４】
【表１】
【０００５】
コード露出欠陥には、タイヤ内部のコードが表面に露出する故障があり、また、凹凸欠陥には、内面凹あるいは内面凸と呼ばれる故障があり、それぞれ表１に示した発生原因で発生する。
【０００６】
第１の従来の技術として、特許文献１に記載されるタイヤ検査装置がある。このタイヤ検査装置は、波形処理の一種であるウェーブレット変換を用いてコード露出欠陥を検出するものである。ウェーブレット変換は、時間的に特徴が変化する信号の解析を可能にする周波数解析の変換処理である。すなわち、タイヤの位置を時間に対応させて、時間と周波数とを座標軸とする平面で、固有の広がりを有するウェーブレット（小さい波）を拡大縮小そして平行移動して足し合わせることによって、入力された信号波形を表現するものである。撮影信号は、コード露出欠陥に特有の周波数を中心周波数とする数値フィルタであるアナライジングウェーブレットによってウェーブレット変換され、変換結果に基づいてコード露出欠陥の判定が行われる。
【０００７】
第２の従来の技術として、濃度射影平均を前処理とする２値化処理によって、または微分画像を２値化して微小エッジを除去した後、ハフ（Hough）変換を行うことによって、凹凸の直線性を検出する方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−３３３５３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、第１の従来の技術は、コード露出欠陥を検出するためのものであり、凹凸欠陥の検出に適用することはできない。第２の従来の技術は、タイヤの種類、たとえばタイヤの径、幅、および扁平率、タイヤの表面の状態、ならびに照明の位置関係が、画像に影響を与えるので、検査の安定性に欠けるという問題がある。これは、欠陥部と背景部とを区別するために必要である明確な濃度差あるいは濃度的特徴が存在しないことが原因である。
【００１０】
本発明の目的は、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に直交する第２の方向に延びる互いに平行な複数のラインとの交点に配列される複数の画素から構成される画像であって、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様が形成される対象物を撮影した画像の処理を行う画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出工程と、
第１の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出工程と、
第２の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める画素数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１２】
また本発明は、前記第１の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第１の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第１の濃度変換工程と、
第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する第１のフーリエ展開工程と、
第１のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第１の周波数算出工程で算出された周波数の周波数成分を除いた残余の周波数成分を逆フーリエ展開する第１の逆フーリエ展開工程と、
第１の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて、第１の凹凸欠陥があるか否かを判定する第１の欠陥検出工程とを含み、
第１の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素について、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分した微分値を前記第１の微分値として算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定することを特徴とする。
【００１３】
また本発明は、前記予め定める凹凸の種類は、凹から凸に変化する種類と、凸から凹に変化する種類と、凹である種類と、凸である種類とを含むことを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記第２の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第２の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第２の濃度変換工程と、
第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する第２のフーリエ展開工程と、
第２のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第２の周波数算出工程で算出された周波数で定まる上限周波数を上限とする周波数成分を逆フーリエ展開する第２の逆フーリエ展開工程と、
第２の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて第２の凹凸欠陥があるか否かを判定する第２の欠陥検出工程とを含み、
第２の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素のうち、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める微分範囲の画素について加算した微分和に基づいて、第２の凹凸欠陥であるか否かを判定することを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、前記対象物は、前記線状模様と前記線状模様とは異なる非欠陥模様とが形成され、
前記第２の欠陥検出工程は、画像を構成する画素のうち最大の濃度が予め定める第２のしきい値より大きい画素からなる部分の形状を、非欠陥形状であると判定することを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、前記第２の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させることを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、前記第３の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第３の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第３の濃度変換工程と、
各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて第３の微分値を算出する微分工程と、
微分工程で算出された微分値に基づいて、第３の凹凸欠陥があるか否かを判定する第３の欠陥検出工程とを含み、
第３の欠陥検出工程では、第１の方向での画素の位置を変数として、第３の濃度変換工程で変換された各画素の濃度を表す第３の関数を、予め定める判定範囲で最小自乗法を用いて放物線を表す第４の関数に近似し、近似した第４の関数の放物線の高さが予め定める第３のしきい値より高いとき、第３の凹凸欠陥であると判定することを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、前記第３の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させることを特徴とする。
【００１９】
また本発明は、前記対象物を撮影した画像を第２の方向に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに、第１〜第３の凹凸欠陥検出工程を処理することを特徴とする。
【００２０】
また本発明は、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、
第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、
第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００２１】
また本発明は、コンピュータを、
予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、
第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、
第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段として機能させるためのプログラムである。
また本発明は、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に直交する第２の方向に延びる互いに平行な複数のラインとの交点に配列される複数の画素から構成される画像であって、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様が形成される対象物を撮影した画像の処理を行う画像処理装置で画像を処理するにあたって、第１の凹凸欠陥検出工程では、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。第２の凹凸欠陥検出工程では、第１の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。そして、第３の凹凸欠陥検出工程では、第２の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める画素数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する。
【００２３】
したがって、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、第１〜第３の凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる。
【００２４】
また本発明によれば、前記第１の凹凸欠陥検出工程は、第１の周期算出工程と、第１の濃度変換工程と、第１のフーリエ展開工程と、第１の逆フーリエ展開工程と、第１の欠陥検出工程とを含む。第１の周期算出工程では、前記線状模様の周期を算出する。第１の濃度変換工程では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。第１のフーリエ展開工程では、第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する。第１の逆フーリエ展開工程では、第１のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第１の周波数算出工程で算出された周波数の周波数成分を除いた残余の周波数成分を逆フーリエ展開する。第１の欠陥検出工程では、第１の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて、第１の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、第１の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素について、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分した微分値を前記第１の微分値として算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。
したがって、第１の凹凸欠陥、たとえば大規模凹凸欠陥を検出することができる。
【００２５】
また本発明によれば、前記予め定める凹凸の種類は、凹から凸に変化する第１の種類と、凸から凹に変化する第２の種類と、凹である第３の種類と、凸である第４の種類とを含むので、凹凸の種類に応じてきめ細かく大規模凹凸欠陥を検出することができる。
【００２６】
また本発明によれば、前記第２の凹凸欠陥検出工程は、第２の周期算出工程と、第２の濃度変換工程と、第２のフーリエ展開工程と、第２の逆フーリエ展開工程と、第２の欠陥検出工程とを含む。第２の周期算出工程では、前記線状模様の周期を算出する。第２の濃度変換工程では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。第２のフーリエ展開工程では、第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する。第２の逆フーリエ展開工程では、第２のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第２の周波数算出工程で算出された周波数で定まる上限周波数を上限とする周波数成分を逆フーリエ展開する。第２の欠陥検出工程では、第２の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて第２の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、第２の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素のうち、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める微分範囲の画素について加算した微分和に基づいて、第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。したがって、第２の凹凸欠陥、たとえば小規模凹欠陥を検出することができる。
【００２７】
また本発明によれば、前記対象物は、前記線状模様と前記線状模様とは異なる非欠陥模様とが形成され、前記第２の欠陥検出工程は、画像を構成する画素のうち最大の濃度が予め定める第２のしきい値より大きい画素からなる部分の形状を、非欠陥形状であると判定するので、非欠陥形状、たとえば成型切手あるいはタイヤのジョイントを小規模凹欠陥として検出することがない。
【００２８】
また本発明によれば、前記第２の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させるので、小規模凹欠陥がタイヤ回転方向に垂直な方向から傾いていても小規模凹欠陥を検出することができる。
【００２９】
また本発明によれば、前記第３の凹凸欠陥検出工程は、第３の周期算出工程と、第３の濃度変換工程と、微分工程と、第３の欠陥検出工程とを含む。第３の周期算出工程では、前記線状模様の周期を算出する。第３の濃度変換工程では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。微分工程では、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて第３の微分値を算出する。第３の欠陥検出工程では、微分工程で算出された微分値に基づいて、第３の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、第３の欠陥検出工程では、第１の方向での画素の位置を変数として、第３の濃度変換工程で変換された各画素の濃度を表す第３の関数を、予め定める判定範囲で最小自乗法を用いて放物線を表す第４の関数に近似し、近似した第４の関数の放物線の高さが予め定める第３のしきい値より高いとき、第３の凹凸欠陥であると判定する。したがって、第３の凹凸欠陥、たとえば鋭角凹欠陥を検出することができる。
【００３０】
また本発明によれば、前記第３の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させるので、鋭角凹欠陥がタイヤ回転方向に垂直な方向から傾いていても鋭角凹欠陥を検出することができる。
【００３１】
また本発明によれば、前記対象物を撮影した画像を第２の方向に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに、第１〜第３の凹凸欠陥検出工程を処理するので、凹凸欠陥を消すこともなく、また、ノイズの影響を低減するとともに、処理時間も短縮して処理することができる。
【００３２】
また本発明によれば、第１の凹凸欠陥検出手段は、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。第２の凹凸欠陥検出手段は、第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。そして、第３の凹凸欠陥検出手段は、第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する。
【００３３】
したがって、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、第１〜第３の凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる。
【００３４】
また本発明によれば、プログラムによって、コンピュータを、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段として機能させることができる。
【００３５】
また本発明によれば、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の一実施形態である画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】凹凸欠陥の例を示す図である。
【図３】自己相関値を説明するための図である。
【図４】相関差分値を説明するための図である。
【図５】ピーク位置およびピーク間隔を説明するための図である。
【図６】濃度射影変換を説明するための図である。
【図７】フーリエ展開の補充の仕方を説明するための図である。
【図８】専用しきい値を設定する設定画面５０の一例を示す図である。
【図９】ジョイントであるか否かの判定を説明するための図である。
【図１０】回転射影変換を説明するための図である。
【図１１】Ｘ方向での各画素の微分値を表す波形７０１の一例を示す図である。
【図１２】コード露出・刻印文字検出処理を説明するための図である。
【図１３】内面離型剤検出処理を説明するための図である。
【図１４】制御部１２が実行する凹凸欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】制御部１２が実行する大規模凹凸欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】制御部１２が実行する大規模凹凸判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】制御部１２が実行する小規模凹欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】制御部１２が実行する小規模凹欠陥判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】制御部１２が実行する鋭角凹欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】制御部１２が実行する鋭角凹欠陥判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
図１は、本発明の一実施形態である画像処理装置１の構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、たとえばゴム、金属もしくは樹脂からなる成型品の表面検査を、画像処理を用いて検査する検査装置であり、以下、タイヤを検査する検査装置である画像処理装置１を例に説明する。本発明に係る画像処理方法は、たとえば画像処理装置１で実行される。
【００３８】
画像処理装置１は、入力部１１、制御部１２、記憶部１３および出力部１４を含んで構成される。入力部１１は、たとえばマウスおよびキーボードなどの入力装置、ならびに照明部および撮影部からなる撮影装置を含んで構成される。入力装置は、たとえば検査の開始および終了を指示する情報、および検査の条件などの情報を入力する装置であり、入力部１１は、入力装置によって入力された情報を制御部１２に送る。
【００３９】
撮影装置は、タイヤの内側をライトなどの照明部によって照明し、照明光が照射されているタイヤ表面をカメラなどの撮影部によって撮影する。撮影装置は、タイヤの内側を１度に撮影することができないので、タイヤの内側の表面の位置を移動して順次撮影する。入力部１１は、撮影装置によって撮影したタイヤの内側の表面の画像を制御部１２に送る。
【００４０】
制御部１２は、たとえば中央処理装置（Central Processing Unit；略称ＣＰＵ）によって構成され、記憶部１３に記憶されるプログラムを実行することによって、入力部１１および出力部１４を制御し、本発明に係る線状欠陥検出処理を行う後述する複数の機能を実現する。記憶部１３は、たとえば半導体メモリあるいはハードディスク装置などによって構成される読み書き可能な記憶装置であり、制御部１２で実行されるプログラムおよび制御部１２で用いられる情報を記憶する。
【００４１】
出力部１４は、情報を出力するディスプレイなどの表示装置あるいはプリンタなどの印刷装置によって構成され、制御部１２から受け取る情報を出力する。あるいは、着脱可能な記録媒体への情報の読み書きが可能な記録再生装置、他の画像処理装置と情報の送受信を行う通信装置などを、入力装置兼出力装置とすることも可能である。制御部１２は、入力部１１から受け取る画像に基づいて線状欠陥の有無を判定し、判定結果に基づく検査結果を出力部１４に出力する。
【００４２】
入力部１１の撮影装置から受け取る画像（以下「取込画像」という）は、記憶部１３に記憶される。取込画像は、予め定める第１の方向であるタイヤ回転方向と、タイヤ回転方向に垂直な方向とに配列された画素から構成される。すなわち、画素は、タイヤ回転方向に互いに平行な複数のラインと、タイヤ回転方向に直交する方向に互いに平行な複数のラインとの交点に配置されている。取込画像は、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様、たとえばブラダーグルーブが形成された対象物を撮影した画像である。
【００４３】
凹凸欠陥は、溝の深さ、長さおよび幅の組み合わせによって、大規模凹凸欠陥、小規模凹欠陥および鋭角凹欠陥の３つに分類される。大規模凹凸欠陥は、凹凸部の幅が比較的広く、タイヤ回転方向に直交する方向（以下「垂直方向」という）に長い凹凸欠陥である。小規模凹欠陥および鋭角凹欠陥は、凹凸部の幅が比較的狭く、ほぼ垂直方向に長い凹凸欠陥であるが、垂直方向に対して傾きのあるものもある。鋭角凹欠陥は、小規模凹欠陥よりも凹部の深さが深い。大規模凹凸欠陥は、予め定める第１の凹凸欠陥であり、小規模凹欠陥は、予め定める第２の凹凸欠陥であり、鋭角凹欠陥は、予め定める第３の凹凸欠陥である。
【００４４】
図２は、凹凸欠陥の例を示す図である。図２（ａ）は、大規模凹凸欠陥２０１が形成された取込画像２０であり、図２（ｂ）は、小規模凹欠陥２１１が形成された取込画像２１である。大規模凹凸欠陥２０１は、垂直方向の凹凸欠陥であり、小規模凹欠陥２１１は、垂直方向に対して傾きのある凹欠陥である。取込画像２０，２１には、それぞれブラダーグルーブ２０２，２１２が示されている。
【００４５】
制御部１２は、第１〜第３の凹凸欠陥検出処理からなる凹凸欠陥検出処理によって、凹凸欠陥を検出する。第１の凹凸欠陥検出処理は、大規模凹凸欠陥を検出する処理であり、第２の凹凸欠陥検出処理は、小規模凹欠陥を検出する処理であり、第３の凹凸欠陥検出処理は、鋭角凹欠陥を検出する処理である。
【００４６】
制御部１２は、記憶部１３に記憶されるプログラムを実行することによって、第１〜第３の凹凸欠陥検出手段などの機能を実現する。第１の凹凸欠陥検出処理は、第１の凹凸欠陥検出手段によって実行され、第２の凹凸欠陥検出処理は、第２の凹凸欠陥検出手段によって実行され、第３の凹凸欠陥検出処理は、第３の凹凸欠陥検出手段によって実行される。
【００４７】
制御部１２は、先ず、第１の凹凸欠陥検出処理を実行する。第１の凹凸欠陥検出処理は、大規模凹凸欠陥を検出する処理であり、第１〜第６ステップの６つのステップで処理される。制御部１２は、取込画像を、タイヤ回転方向に切断して、タイヤ回転方向に直交する方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとに、第１〜第６ステップの処理を実行する。
【００４８】
第１ステップでは、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。具体的には、制御部１２は、取込画像から自己相関値を算出し、算出した自己相関値の変動周期（以下「変動間隔」ともいう）を求めることによって、ブラダーグルーブの本数を算出する。
【００４９】
ブラダーグルーブのように周期的変化に特徴がある画像の場合、自己相関値も周期的に変動する。したがって、自己相関値の変動間隔を求めることによって、ブラダーグルーブの本数を算出することができる。ブラダーグルーブの本数の算出は、第１〜第５手順で算出される。制御部１２は、第１手順で、自己相関値を算出し、第２手順で、相関差分値を算出し、第３手順で、相関差分値のピーク位置を検出し、第４手順で、相関差分値のピーク間隔を算出し、第５手順で、ブラダーグルーブの本数を算出する。
【００５０】
第１手順では、制御部１２は、取込画像内に予め定める矩形のテンプレート領域を設定し、テンプレート領域内の画素と、テンプレート領域を移動させた領域内の画素との間の自己相関値を算出する。
【００５１】
図３は、自己相関値を説明するための図である。対象領域３０は、取込画像のうち、自己相関値を算出する画像の矩形の領域であり、図３の縦方向であるＹ方向の縦寸法が「Ｈ」であり、かつ図３の横方向であるＸ方向の横寸法が「Ｗ」である。テンプレート領域３１は、Ａ方向の縦寸法が「ＨＴ」であり、Ｂ方向の横寸法が「ＷＴ」である。対象領域３０の左上の位置をＸＹ座標の原点とする。縦寸法および横寸法は、画素数で表される。
【００５２】
制御部１２は、対象領域３０内の任意の位置にテンプレート領域３１を設定する。テンプレート領域３１の縦寸法ＨＴは、対象領域３０の縦寸法Ｈと一致し、テンプレート領域３１の横寸法ＷＴは、対象領域３０の横寸法Ｗよりも小さい。次に、制御部１２は、テンプレート領域３１をＸ方向に移動させた位置に、相関値算出領域３２を設定する。相関値算出領域３２は、テンプレート領域３１と同一の寸法であり、縦寸法が「ＨＴ」、横寸法が「ＷＴ」である。
【００５３】
制御部１２は、テンプレート領域３１と相関値算出領域３２とを重ね合わせて、各画素の相関値を算出する。テンプレート領域３１内の画素の位置を、テンプレート領域３１の左上の位置を原点とする相対座標系で表して、座標（ｉ，ｊ）とし、相関値算出領域３２の左上の画素の位置をＸＹ座標系で座標（ｘ，ｙ）とすると、相関値算出領域３２内の画素の位置は、ＸＹ座標系で（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）となる。
【００５４】
本実施形態では、テンプレート領域３１の画素の濃度と、相関値算出領域３２の画素の濃度との相関値を、正規化相関法を用いて算出する。具体的には、テンプレート領域３１の座標（ｉ，ｊ）の画素の濃度をＴ（ｉ，ｊ）とし、相関値算出領域３２の座標（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）の画素の濃度を、Ｉ（ｘ＋ｉ，ｙ）＋ｊ）とすると、相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、正規化相関法による式（１）で算出される。制御部１２は、相関値算出領域３２を対象領域３０内でＸ方向に順次１画素ずつ移動させて、正規化相関値を算出する。
【００５５】
【数１】
【００５６】
ここで、Ｒ（ｘ，ｙ）は、正規化相関値（以下、単に「相関値」ともいう）であり、「ＩＨ」は、相関値算出領域３２内の画素の濃度の平均値であり、「ＴＨ」は、テンプレート領域３１内の画素の濃度の平均値であり、ｘ∈｛０，１，２，…，Ｗ−ＷＴ｝、ｙ∈｛０，１，２，…，Ｈ−ＨＴ｝、ｉ∈｛０，１，２，…，ＷＴ−１｝、ｊ∈｛０，１，２，…，ＨＴ−１｝である。
【００５７】
式（１）に示すように、相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、各画素の濃度から濃度の平均値を引いた値の相関となっているので、取込画像の濃度が変動したとしても、相関値Ｒ（ｘ，ｙ）を安定して算出することができる。式（１）を展開すると、式（２）が得られる。
【００５８】
【数２】
【００５９】
ここで、「Ｎ」は、テンプレート領域のサイズであり、Ｎ＝ＷＴ×ＨＴである。
相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、−１≦Ｒ（ｘ，ｙ）≦１の範囲の値となり、Ｒ（ｘ，ｙ）＝「１」が完全一致を示し、Ｒ（ｘ，ｙ）＝「−１」が完全不一致、すなわち相関値算出領域３２の画像がテンプレート領域３１の画像の反転画像であることを示し、Ｒ（ｘ，ｙ）＝「０」が無相関であることを示す。また、相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、整数として表現するために、たとえば「１０，０００」などの定数を乗じた値を、相関値として用いることがある。すなわち、−１．０〜１．０の範囲にある小数値を整数化するために１万倍している。
【００６０】
また、本実施形態では、制御部１２は、対象領域３０内の任意の位置にテンプレート領域３１を設定するが、他の実施形態では、たとえば対象領域３０内のＸ方向中央部にテンプレート領域３１を設定して、相関値を算出する構成であってもよい。
【００６１】
第２手順では、制御部１２は、第１手順で算出されたテンプレート領域３１内の画素の自己相関値と、Ｘ方向に予め定める間隔をあける画素との自己相関値とを差分処理して相関差分値を算出する。具体的には、制御部１２は、自己相関値、つまり相関値Ｒ（ｘ，ｙ）から、式（３）を用いて相関差分値Ｄ（ｘ，ｙ）を算出する。
Ｄ（ｘ,ｙ）＝Ｒ（ｘ＋Δｘ,ｙ）−Ｒ（ｘ，ｙ） …（３）
【００６２】
ここで、差分幅Δｘは、予め定める間隔であり、たとえば「５」である。相関差分値は、自己相関値よりもフラットな値であるので、算出した相関差分値を用いて、ブラダーグルーブの本数の算出を容易かつ確実に行うことができる。フラットとは、グラフで表したとき、上昇下降が明確であり、ノイズに妨げられ難いという意味である。
【００６３】
図４は、相関差分値を説明するための図である。図４（ａ）は、入力部１１の撮影装置によって撮影された取込画像３５を示す図である。図４（ｂ）は、取込画像３５内のグラフ３６を抜き出した図である。取込画像３５内にグラフ３６が示されているが、判別し難いので図４（ｂ）に抜き出して示している。
【００６４】
取込画像３５には、対象領域３０とテンプレート領域３１とが示されている。グラフ３６には、相関差分値のピーク位置の検出に用いる閾値である相関差分値閾値３６１、自己相関値を示す波形３６２、および相関差分値を示す波形３６３が示される。グラフ３６において、横軸は、画素のＸ方向の位置を示し、縦軸は、自己相関値の値を示している。
【００６５】
第３手順では、制御部１２は、第２手順で算出された各相関差分値のピーク位置、すなわち極大位置を検出する。制御部１２は、図４（ｂ）に示したグラフ３６内の相関差分値閾値３６１を上下方向に動的に移動させて、相関差分値の波形３６３が相関差分値閾値３６１のラインを超える位置を、相関差分値のピーク位置と判定する。第４手順では、制御部１２は、第３手順で検出されたテンプレート領域内のピーク位置のうち、互いに隣接する各ピーク位置の間隔の平均値を算出する。
【００６６】
図５は、ピーク位置およびピーク間隔を説明するための図である。図５（ａ）は、相関差分値の波形の一例であるグラフ３７を示す図である。図５（ｂ）は、グラフ３７内の領域３８を拡大して示す図である。
【００６７】
グラフ３７には、相関差分値の波形３６３、相関差分値閾値３６１、波形３６３の最大値３８１、ピーク位置３８２、および隣接するピーク位置の間隔であるピーク間隔Ｔが示されている。グラフ３７の横軸は、相関差分値を算出した画素の位置Ｘであり、縦軸は、相関差分値Ｄである。相関差分値閾値３６１は、たとえば波形の最大値３８１に対する閾値の比率として閾値比率を設定することによって、「（相関差分値閾値３６１）＝（波形の最大値３８１）×（閾値比率）」によって算出される。
【００６８】
図５（ｂ）には、ピーク位置３８２と、波形３６３が相関差分値閾値３６１を超えた位置である立上がり位置３８３と、波形３６３が相関差分値閾値３６１を下回った位置である立下がり位置３８４とが示されている。制御部１２は、ピーク位置３８２を、「（ピーク位置３８２）＝｛（立上がり位置３８３）＋（立下がり位置３８４）｝／２」によって算出する。さらに制御部１２は、複数のピーク位置３８２のうち、互いに隣接するピーク位置３８２の間隔をそれぞれ算出してピーク間隔Ｔを求める。制御部１２は、複数のピーク間隔Ｔの平均値を算出する。
【００６９】
第５手順では、制御部１２は、第４手順で算出したピーク間隔の平均値に基づいて、取込画像内のブラダーグルーブの合計本数を算出し、算出したブラダーグルーブの合計本数から取込画像内のブラダーグルーブの周期を算出する。
【００７０】
他の実施形態では、制御部１２は、第５手順での処理が終わった後、第１手順に戻り、テンプレート領域３１をＸ方向に移動させて、新たにテンプレート領域３１を設定して、再び第１〜第５手順の処理を行ってもよい。テンプレート領域３１を移動させて、相関値を複数回算出するので、最初に設定したテンプレート領域３１にゴミなどの異物が付着していても、新たなテンプレート領域３１に異物が付着していなければ、ブラダーグルーブの本数を正確に算出することができる。したがって、制御部１２は、ブラダーグルーブの本数の算出を、より確実に行うことができる。
【００７１】
表２は、フーリエ周波数による対象の分類を示す表である。欠陥部には、周波数が「１〜（ｚ−１）」Ｈｚである凹凸欠陥がある。非欠陥部には、周波数が「１〜（ｚ−１）」Ｈｚであるジョイント（凸ライン）および内面離型剤垂れ、周波数が「ｚ〜３９」Ｈｚであるブラダーグルーブ、ならびに周波数が「４０〜１５０」Ｈｚである散布状内面離型剤および刻印文字がある。周波数ｚは、ブラダーグルーフ゛の本数によって決まる値である。ブラダーグルーフ゛の本数がタイヤの種類およびカメラの角度によって異なるため、ブラダーグルーブ本数算出処理で算出した本数から予め定める本数ｈを引いた数をｚの値とする。予め定める本数ｈは、たとえば「２」である。
【００７２】
【表２】
【００７３】
欠陥の色は黒いが、内面離型剤垂れおよび散布状内面離型剤の色は白であるので、内面離型剤垂れおよび散布状内面離型剤は、別処理で、色によって欠陥判別を行うことも可能である。
【００７４】
制御部１２は、すべてのブロックについて、ブラダーグルーブの本数を算出すると、算出したブラダーグルーブの本数のうち、「０」以外の最尤値、つまり最も多い本数を、算出したブラダーグルーブの本数とする。
【００７５】
第２ステップでは、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換は、１つの方向のライン上の画素の濃度を、そのライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換することである。具体的には、制御部１２は、タイヤ回転方向に直交する方向のラインごとに、取込画像の各画素の濃度を、各画素が含まれるライン上の画素の濃度を平均した濃度に変換する。取込画像に照明による濃度むらがある場合は、取込画像から濃度むらを除去した画像に対して濃度射影変換を行う。濃度むらの除去方法については、特に限定されない。
【００７６】
図６は、濃度射影変換を説明するための図である。図６（ａ）は、濃度射影変換を行う対象の取込画像４０の一例である。取込画像４０を構成する画素のうち、白色部分を構成する画素の濃度は、黒色部分を構成する画素の濃度よりも高い値を示す。取込画像４０の横方向がｘ方向であり、縦方向がｙ方向である。
【００７７】
図６（ｂ）は、取込画像４０のｘ方向のラインごとに、画素の濃度を加算した値を示すグラフ４１である。すなわち、グラフ４１は、取込画像４０をｘ方向のラインごとに、画素の濃度を加算した値を示す。グラフ４１の横方向が取込画像４０のｘ方向のラインごとに画素の濃度を加算した合計であり、縦方向が取込画像４０のｙ方向である。平均濃度は、各画素が含まれるライン上の画素の濃度を加算した濃度を、各画素を含むライン上の画素数で除算した値である。制御部１２は、各画素の濃度を、各画素が含まれるラインの平均濃度に変換する。
【００７８】
濃度射影変換を行うことによって、濃度射影変換を行う方向以外の方向のノイズを緩和することができる。凹凸欠陥は、タイヤ回転方向に直交する方向の直線性に特徴を有するので、濃度射影変換を行うことによって、タイヤ回転方向に直交する方向以外の方向のノイズ、たとえばブラダーグルーブおよび内面離型剤などのノイズを緩和することができる。
【００７９】
第３ステップでは、制御部１２は、フーリエ展開処理を行う。具体的には、制御部１２は、濃度射影変換が行われた画像に対して、予め定める第１の方向、たとえばタイヤの回転方向のラインのうちの１つのライン上の画素について、画素の位置を変数ｘとし、各画素の濃度を関数ｆ（ｘ）として、フーリエ展開する。フーリエ展開した関数をＦ（ｘ）とし、濃度の関数ｆ（ｘ）が０≦ｘ≦１で求められたとすると、Ｆ（ｘ）は、式（４）によって算出される。
Ｆ（ｘ）＝ａ０／２＋Σ｛ａｎ ×ｃｏｓ（ｎ×π×ｘ／Ｌ）
＋ｂｎ×ｓｉｎ（ｎ×π×ｘ／Ｌ）｝ …（４）
【００８０】
ここで、Σは、数列の総和を表す記号であり、総和Σの範囲は、ｎ＝１から無限大までの整数であるが、実際には、ｎの値は、いずれかの値で打ち切る必要がある。ｎは、欠陥の周波数、つまり欠陥の個数であり、ｎの値は、良品サンプルに関するデータをどこまで展開して復元することできるかによって定められる。Ｌは、たとえば処理対象である１ラインの画素数が５１２である場合、画素数「２５６」である。
【００８１】
また、係数ａｎおよび係数ｂｎは、それぞれ式（５），（６）によって求められる。
ａｎ＝１／Ｌ×∫ｆ（ｘ）×ｃｏｓ（ｎ×π×ｘ／Ｌ）ｄｘ …（５）
ｂｎ＝１／Ｌ×∫ｆ（ｘ）×ｓｉｎ（ｎ×π×ｘ／Ｌ）ｄｘ …（６）
ここで、∫は積分記号であり、積分∫の範囲は、−Ｌ≦ｘ≦Ｌである。
【００８２】
式（４）での計算は、０≦ｘ≦１の範囲でしか行っていないので、−１≦ｘ＜０の範囲のフーリエ展開を補充する必要がある。補充の仕方は、限定されるものではなく、どのように補充してもよい。
【００８３】
図７は、フーリエ展開の補充の仕方を説明するための図である。図７（ａ）は、０≦ｘ≦１で、ｆ０（ｘ）＝ｃｘからなる関数を示すグラフ４５である。ｃは、係数である。図７（ｂ）は、補充するための第１の関数ｆ１（ｘ）を示すグラフ４６である。関数ｆ１（ｘ）は、−１≦ｘ＜０の範囲で、ｆ１（ｘ）＝ｃ（ｘ＋１）であり、０≦ｘ≦１で、ｆ１（ｘ）＝ｆ（ｘ）である。図７（ｃ）は、補充するための第２の関数ｆ２（ｘ）を示すグラフ４７である。関数ｆ２（ｘ）は、−１≦ｘ＜０の範囲で、ｆ２（ｘ）＝−ｃｘであり、０≦ｘ≦１で、ｆ２（ｘ）＝ｆ（ｘ）である。図７（ｄ）は、補充するための第３の関数ｆ３（ｘ）を示すグラフ４８である。関数ｆ３（ｘ）は、−１≦ｘ≦１の範囲で、ｆ３（ｘ）＝ｃ（ｘ＋１）である。
【００８４】
式（１）の右辺が連続関数の和であり、グラフ４６に示した不連続な第１の関数ｆ１（ｘ）の値に収束しないので、ｘの範囲を０≦ｘ≦１の範囲から−１≦ｘ≦１の範囲に変えたグラフ４８に示した第３の関数ｆ３（ｘ）で補充することもできる。いずれの関数を用いて補充するかは特に限定されないが、図７（ｃ）に示した第２の関数ｆ２（ｘ）がよく用いられる。
【００８５】
制御部１２は、式（５），（６）で求めた係数から振幅「２×√（ａｎ２＋ｂｎ２）」を求める。√は、平方根の演算記号である。
【００８６】
第４ステップでは、制御部１２は、逆フーリエ展開処理を行う。具体的には、制御部１２は、第１ステップで算出されたブラダーグルーブの本数から予め定める本数ｈ、たとえば「２」を減算した本数を表す周波数「ｚ」Ｈｚを、除去する周波数成分の下限とし、第３ステップでフーリエ展開された周波数成分から、下限以上の周波数成分を除去し、残余の周波数成分を逆フーリエ展開する。すなわち、式（１）で求めた関数Ｆ（ｘ）の項のうち、周波数「ｚ」Ｈｚ以上の周波数の項を除いて逆フーリエ展開する。この逆フーリエ展開によって、ブラダーグルーブおよびブラダーグルーブよりも周波数の高い周波数成分が除去され、凹凸欠陥を残した画像を得ることができる。
【００８７】
第５ステップでは、制御部１２は、微分処理を行う。具体的には、制御部１２は、逆フーリエ展開後の画像について、タイヤ回転方向のラインのうちの１つのラインについて、画素の位置を変数として、濃度を表す関数ｇ（ｘ）を微分し、各画素の位置での微分値である第１の微分値を算出する。算出した第１の微分値のうち、第１の微分値の絶対値が最大になる位置である最大絶対微分位置を求める。関数ｇ（ｘ）は、逆フーリエ展開後の画像の濃度を表す関数である。
【００８８】
第６ステップでは、制御部１２は、大規模凹凸欠陥判定処理を行う。具体的には、制御部１２は、まず、関数ｇ（ｘ）で表される濃度の平均値を算出する。次に、制御部１２は、関数ｇ（ｘ）で表される濃度のうち最大絶対微分位置周辺の画素の濃度と、算出した平均値とを大小比較する。
【００８９】
関数ｇ（ｘ）で表される濃度のうち最大絶対微分位置周辺の画素の濃度と、算出した平均値との差が予め定める閾値の範囲外であるとき、最大絶対微分位置周辺の画素を欠陥候補と判定する。関数ｇ（ｘ）で表される濃度のうち最大絶対微分位置周辺の画素の濃度と、算出した平均値との差が予め定める閾値の範囲内であれば、欠陥候補ではないと判定する。
【００９０】
制御部１２は、欠陥候補があると、欠陥候補の画素の位置とその位置での微分符号とから、欠陥候補の凹凸の種類を選別する。凹凸の種類は、「凹から凸」、、「凹」および「凸」の４種類である。「凹から凸」の場合、左右の谷の大きさ、つまり底部の長さを比較し、左が大きければ、「凸」と判定する。種類としては「凸から凹」もあるが、「凸から凹」の選別は行っていない。
【００９１】
制御部１２は、欠陥候補については、凹凸の種類に応じて予め定められる専用しきい値によって、大規模凹凸欠陥であるか否かを判定する。欠陥候補が専用しきい値の上限または下限を超えていると、大規模凹凸欠陥であると判定する。予め定められる専用しきい値は、予め定める第１のしきい値である。
【００９２】
図８は、専用しきい値を設定する設定画面５０の一例を示す図である。設定画面５０は、出力部１４の表示装置に表示され、入力部１１の入力装置によって専用しきい値を設定することができる。設定画面５０に示されるしきい値のうち、矩形枠５１で囲まれたしきい値が、４つの凹凸の種類に選別された欠陥候補に対する専用しきい値である。
【００９３】
矩形枠５１内の専用しきい値は、「凸１しきい値」、「凸２しきい値」、「凹１しきい値」、「判定対象」、「微分値判定」および「凹２微分値」がある。
【００９４】
「凸１しきい値」は、濃度の上限が「＋２１０」である。「凸２しきい値」は、濃度の下限が「−１８０」であり、上限が「＋１８０」である。「凹１しきい値」は、濃度の下限が「−０３０」である。「判定対象」は、「微分」である。「微分値判定」は、微分幅が画素数で「２０」であり、濃度の上限が「０００５０」である。「凹２微分値」は、「０００５２」である。「判定対象」は、判定に用いるグラフを微分グラフにするか、差分グラフにするかの選択を表す。この例では、微分グラフを用いるので、「判定対象」は、「微分」となっている。微分幅は、微分グラフを作成するときのパラメータであり、微分幅分のデータの平均値を微分幅分離れた箇所で比較し、その差を微分グラフの値とする。微分グラフの最大値が「微分値判定」および「凹２微分値」の上限を超えた場合にのみそれぞれの判定材料として有効としている。
【００９５】
「凹から凸」に選別された欠陥候補に対する専用しきい値は、「凸１しきい値」である。「凸から凹」に選別された欠陥候補に対する専用しきい値は、「凸２しきい値」である。「凹」に選別された欠陥候補に対する専用しきい値は、「凹１しきい値」である。そして、「凹２」に選別された欠陥候補に対する専用しきい値は、「凹２微分値上限」である。
【００９６】
ブロック単位ではなく、取込画像全体について、第１〜第６ステップの第１の凹凸欠陥検出処理を実行すると第２ステップの濃度射影変換処理で欠陥を消してしまう可能性がある。また、ブロック単位あるいは取込画像全体ではなく、ラインごとに、第１〜第６ステップの第１の凹凸欠陥検出処理を実行すると、長時間の処理時間を要するうえに、タイヤ表面に形成される非欠陥部によるノイズの影響を受けることがある。そこで、本実施形態では、第１〜第６ステップの第１の凹凸欠陥検出処理をブロック単位で実行している。
【００９７】
制御部１２は、第１の凹凸欠陥検出処理で大規模凹凸欠陥がないと判定すると、第２の凹凸欠陥検出処理を実行する。第２の凹凸欠陥検出処理は、小規模凹欠陥を検出する処理であり、第１〜第５ステップの５つのステップで処理される。制御部１２は、取込画像を、タイヤ回転方向に切断して、タイヤ回転方向に直交する方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとに、第１〜第５ステップの処理を実行する。
【００９８】
第１ステップでは、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、大部分の処理が第１の凹凸欠陥検出処理の第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理と同じであり、同じ処理については、重複を避けるために省略する。異なる処理は、最尤値を決める処理で、第１の凹凸欠陥検出処理では、「０」以外の最尤値を、算出したブラダーグルーブの本数としたが、第２の凹凸欠陥検出処理では、予め定める本数範囲、たとえば「５」〜「１５」の範囲内のブラダーグルーブの本数のうち最も多い本数を、算出したブラダーグルーブの本数とする。
【００９９】
第２ステップでは、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第２ステップでの濃度射影変換処理と同じであり、重複を避けるために省略する。濃度射影変換を行うことによって、濃度射影変換を行う方向以外の方向のノイズを緩和することができる。凹凸欠陥は、タイヤ回転方向に直交する方向の直線性に特徴を有するので、濃度射影変換を行うことによって、タイヤ回転方向に直交する方向以外の方向のノイズ、たとえばブラダーグルーブおよび内面離型剤などのノイズを緩和することができる。
【０１００】
第３ステップでは、制御部１２は、フーリエ展開処理を行う。フーリエ展開処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第３ステップでのフーリエ展開処理と同じであり、重複を避けるために省略する。
【０１０１】
第４ステップでは、制御部１２は、逆フーリエ展開処理を行う。具体的には、制御部１２は、第３ステップでフーリエ展開された周波数成分のうち、小規模凹欠陥によって決まる周波数の範囲の周波数成分を逆フーリエ展開する。小規模凹欠陥によって決まる周波数の範囲の周波数成分は、第３ステップでフーリエ展開された周波数成分から、周波数「０」Ｈｚおよび周波数「ｖ−１」Ｈｚ〜「２ｖ＋２」Ｈｚの周波数成分を除いた周波数成分である。周波数ｖは、第１ステップで算出したブラダーグルーブの本数である。すなわち、式（１）で求めた関数Ｆ（ｘ）の項のうち、周波数「０」Ｈｚおよび周波数「ｖ−１」Ｈｚ〜「２ｖ＋２」Ｈｚの周波数成分の項を除いて逆フーリエ展開する。ブラダーグルーブの本数の周波数とフーリエ展開された項とは、１対１に対応していないので、除去する周波数成分を広めにしている。この逆フーリエ展開によって、小規模凹凸欠陥を残した画像を得ることができる。周波数「ｕ−１」Ｈｚは、上限周波数である。
【０１０２】
第５ステップでは、制御部１２は、小規模凹欠陥判定処理を行う。具体的には、制御部１２は、まず、逆フーリエ展開後の画像について、濃度が最大である画素の位置および濃度が最小である画素の位置を探索する。以下、逆フーリエ展開後の画像の濃度のうち、最大の濃度を「第１の最大逆Ｆ濃度」、最小の濃度を「最小逆Ｆ濃度」という。次に、制御部１２は、図３に示したＸ方向をタイヤ回転方向としたとき、最小逆Ｆ濃度の画素からＸ方向の右側の予め定める判定範囲、たとえば逆Ｆ探索範囲である「１２０」内で最大の濃度の位置を検索する。以下、最小逆Ｆ濃度の画素からＸ方向の右側の予め定める判定範囲内で最大の濃度を「第２の最大逆Ｆ濃度」という。
【０１０３】
制御部１２は、第１，第２の最大逆Ｆ濃度および最小逆Ｆ濃度に基づいて、小規模凹欠陥の有無を判定する。最小逆Ｆ濃度が予め定める最小しきい値以上であれば、小規模凹欠陥はないと判定する。次に、第１の最大逆Ｆ濃度が予め定める成型切手しきい値よりも大きいとき、成型切手であり、小規模凹欠陥ではないと判定する。さらに、第２の最大逆Ｆ濃度が予め定めるジョイントしきい値よりも大きいとき、ジョイントであり、小規模凹欠陥ではないと判定する。予め定める最小しきい値は、たとえば「−１００」であり、予め定める成型切手しきい値は、たとえば「最小値×（−１．０）」であり、予め定めるジョイントしきい値は、たとえば「最小値×（−０．２）」である予め定める成型切手しきい値および予め定めるジョイントしきい値は、予め定める第２のしきい値である。
【０１０４】
図９は、ジョイントであるか否かの判定を説明するための図である。ジョイントは、タイヤの継ぎ目であり、タイヤ回転方向に直交する方向に形成される。図９（ａ）は、ジョイントが形成されたタイヤ部分の取込画像５５の一例を示す図である。波形５５１は、図９（ａ）の横方向であるタイヤ回転方向の逆フーリエ展開後の画像についての濃度を示している。横方向が画素の位置であり、縦方向が濃度である。取込画像５５には、ブラダーグルーブ５５２が示されている。
【０１０５】
図９（ｂ）は、波形５５１を模式化して示すグラフ５６である。波形５６１が、波形５５１を模式化した波形である。位置Ｔ１は、最小逆Ｆ濃度の画素の位置であり、範囲Ｌ１は、予め定める判定範囲であり、しきい値５６２は、予め定めるジョイントしきい値であり、濃度Ｎ１は、最小逆Ｆ濃度であり、濃度Ｎ２は、第２の最大逆Ｆ濃度である。
【０１０６】
図９（ｂ）に示した例では、最小逆Ｆ濃度Ｎ１の画素の位置Ｔ１の画素からＸ方向の右側の予め定める判定範囲Ｌ１内の第２の最大逆Ｆ濃度Ｎ２が、予め定めるジョイントしきい値５６２よりも大きいので、制御部１２は、この部分がジョイントであり、小規模凹欠陥ではないと判定する。
【０１０７】
最後に、制御部１２は、最小逆Ｆ濃度の画素の位置を中心とする予め定める微分範囲で、Ｘ方向で画素の位置を変数として、逆フーリエ展開後の画像の濃度を表す関数を微分する。そして、微分した画素ごとの微分値である第２の微分値を予め定める微分範囲で加算して微分和を求め、微分和が予め定める微分しきい値以上であると、小規模凹欠陥があると判定し、微分和が予め定める微分しきい値未満であると、小規模凹欠陥はないと判定する。予め定める微分範囲は、たとえば「５０」であり、予め定める微分しきい値は、たとえば「６００」である。
【０１０８】
制御部１２は、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理で、濃度射影変換を行う傾きをタイヤ回転方向に直交する方向として実行したが、小規模凹欠陥の方向は、タイヤ回転方向に直交する方向、つまり垂直方向に一致するとは限らず、小規模凹欠陥の幅が狭くなると、厳密には垂直方向に一致せず、垂直方向に対して傾く場合がある。小規模凹欠陥の方向と、濃度射影変換を行う方向とが一致していないと、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理では、小規模凹欠陥を検出することができない。
【０１０９】
そこで、制御部１２は、濃度射影変換を行う方向を垂直方向に対して傾けて、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を実行する。この場合、フーリエ展開を行うラインの方向も同じ角度だけ傾けてフーリエ展開する。傾ける角度は、予め定める角度範囲、たとえば±５度の範囲である。濃度射影変換を行う方向を垂直方向に対して傾けて、濃度射影変換を行うことを、以下、回転射影変換という。
【０１１０】
図１０は、回転射影変換を説明するための図である。取込画像６０の横方向がタイヤ回転方向であり、取込画像６０の縦方向がタイヤ回転方向に直交する方向、つまり垂直方向である。タイヤ回転方向に直交する方向をＤ１方向と、濃度射影変換を行う方向をＤ２方向とし、Ｄ１方向に対するＤ２方向の角度をＫ度とする。シフト幅Ｗ１は、取込画像６０の上端部および下端部において、Ｄ１方向の画素とＤ２方向の画素との間の距離であり、１画素単位で表される。取込画像６０のＤ１方向の画素数をＭとすると、ｔａｎＫ＝Ｗ１／（Ｍ／２）である。
【０１１１】
制御部１２は、最初、シフト幅Ｗ１＝０で、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を実行し、次に、シフト幅Ｗ１に「１」を加算して、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を実行し、以後、Ｋ＝５になるまで、シフト幅Ｗ１に「１」を順次加算して、第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を繰り返し実行する。角度０度〜角度−Ｋ度についても同様に計算する。Ｄ２方向のラインが、図１０の横方向で隣接する２つの画素を通る場合は、画素の中心位置がＤ２方向のラインに最も近い画素をＤ２方向のライン上にある画素として回転射影変換を行う。
【０１１２】
第２の凹凸欠陥検出処理でも、ブロック単位ではなく、取込画像全体について、第１〜第５ステップの第２の凹凸欠陥検出処理を実行すると第２ステップの濃度射影変換処理で欠陥を消してしまう可能性がある。ブロック単位あるいは取込画像全体ではなく、ラインごとに、第１〜第５ステップの第２の凹凸欠陥検出処理を実行すると、長時間の処理時間を要するうえに、タイヤ表面に形成される非欠陥部によるノイズの影響を受けることがある。そこで、本実施形態では、第１〜第５ステップの第２の凹凸欠陥検出処理をブロック単位で実行している。
【０１１３】
制御部１２は、第２の凹凸欠陥検出処理で小規模凹欠陥がないと判定すると、第３の凹凸欠陥検出処理を実行する。第３の凹凸欠陥検出処理は、鋭角凹欠陥を検出する処理であり、第１〜第４ステップの４つのステップで処理される。制御部１２は、取込画像を、タイヤ回転方向に切断して、タイヤ回転方向に直交する方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとに、第１〜第４ステップの処理を実行する。
【０１１４】
第１ステップでは、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、大部分の処理が第２の凹凸欠陥検出処理、つまり小規模凹欠陥を検出する処理の第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理と同じであり、同じ処理については、重複を避けるために省略する。異なる処理は、ブラダーグルーブの本数を算出する際に、ブラダーグルーブの本数が「０」であるとき、ブラーグルーブはないと判定し、ブラダーグルーブの本数が「０」でないとき、ブラーグルーブがあると判定する。
【０１１５】
具体的には、制御部１２は、すべてのブロックについて、ブラダーグルーブの本数を算出すると、算出したブラダーグルーブの本数のうち、最尤値、つまり最も多い本数を、算出したブラダーグルーブの本数とする。
ブラダーグルーブの本数が「０」であるとき、ブラーグルーブはないと判定し、ブラダーグルーブの本数が「０」でないとき、ブラーグルーブがあると判定する。
【０１１６】
第２ステップでは、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第２ステップでの濃度射影変換処理と同じであり、重複を避けるために省略する。濃度射影変換を行うことによって、濃度射影変換を行う方向以外の方向のノイズを緩和することができる。凹凸欠陥は、タイヤ回転方向に直交する方向の直線性に特徴を有するので、濃度射影変換を行うことによって、タイヤ回転方向に直交する方向以外の方向のノイズ、たとえばブラダーグルーブおよび内面離型剤などのノイズを緩和することができる。
【０１１７】
第３ステップでは、制御部１２は、射影変換濃度微分処理を行う。具体的には、制御部１２は、図３に示したＸ方向をタイヤ回転方向としたとき、Ｘ方向について、微分幅分の微分値を算出する。たとえば、微分幅を「３」画素とするとき、各画素の微分値は、式（７）によって算出される。
微分値＝｛（中心位置の画素から後３個の画素の濃度の合計）
−（中心位置の画素から前３個の画素の濃度の合計）｝／３ …（７）
【０１１８】
ここで、「中心位置」は、微分値を求める画素の位置であり、「中心位置の画素から後３個の画素」とは、中心位置の画素からＸ方向と反対方向に隣接する３つの画素のことであり、「中心位置の画素から前３個の画素」とは、中心位置の画素からＸ方向に隣接する３つの画素のことである。微分幅は、予め定める画素数であり、式（７）で算出される微分値は、第３の微分値である。
【０１１９】
第４ステップでは、制御部１２は、鋭角凹欠陥判定処理を行う。具体的には、制御部１２は、まず、第３ステップで求めた微分値が予め定める微分しきい値範囲Ｂ１、たとえば−「４５」〜「４５」の範囲内であるか否かを判定する。すべての画素の微分値が予め定める微分しきい値範囲内であれば、鋭角凹欠陥はないと判定して鋭角凹欠陥判定処理を終了する。いずれかの画素の微分値が予め定める微分しきい値範囲内でなければ、制御部１２は、コード露出・刻印文字検出処理を行う。以下、微分値が予め定める微分しきい値範囲内でない画素の位置を、「ＮＧ候補位置」という。
【０１２０】
図１１は、Ｘ方向での各画素の微分値を表す波形７０１の一例を示す図である。図１１に示した取込画像７０内に示した波形７０１は、予め定める微分しきい値範囲Ｂ１内でない画素があるので、鋭角凹欠陥はないと判定されず、コード露出・刻印文字検出処理が行われる。
【０１２１】
コード露出・刻印文字検出処理では、制御部１２は、予め定める区間範囲Ｌ２内で、微分値が予め定める微分しきい値範囲Ｂ１内でない画素からなる部分（以下「ラベル部」という）がいくつあるかを算出し、ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値、たとえば「２５」以上であるとき、ラベル部が密集しているので、コード露出または刻印文字であると判定する。
【０１２２】
予め定める区間範囲Ｌ２をＸ方向に予め定める幅、たとえば１画素ずつずらしながら、予め定める微分しきい値範囲Ｂ１内でない画素を含む予め定める区間範囲Ｌ２について、ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値以上か否かを判定する。ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値以上でない予め定める区間範囲Ｌ２がないと、鋭角凹欠陥はないと判定して鋭角凹欠陥判定処理を終了する。ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値以上でない予め定める区間範囲Ｌ２があると、ブラダーグルーブ検出処理を行う。
【０１２３】
図１２は、コード露出・刻印文字検出処理を説明するための図である。図１２（ａ）は、図１１に示した取込画像７０と同じであり、予め定める区間範囲Ｌ２を示している。図１２（ｂ）は、コード露出または刻印文字の場合の微分値の波形７１１を模式的に示したグラフ７１である。波形７１１は、ラベル名ａ〜ｈを付した部分が、予め定める微分しきい値範囲Ｂ１内でない画素からなる部分、つまりラベル部である。波形７１１は、予め定める区間範囲Ｌ２でラベル名ａ〜ｈの８つのラベル部がある。波形７１１は、ラベル部の数が、予め定める区間範囲Ｌ２で予め定めるラベルしきい値、たとえば「２５」未満であるので、コード露出または刻印文字でないものがあり、鋭角凹欠陥がある可能性があり、次のブラダーグルーブ検出処理が行われる。
【０１２４】
ブラダーグルーブ検出処理では、制御部１２は、第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理で、ブラダーグルーブがないと判定したとき、ブラダーグルーブ検出処理を行わずに、次の内面離型剤検出処理を行う。第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理で、ブラダーグルーブがあると判定したとき、ＮＧ候補位置から、第１ステップでのブラダーグルーブ本数算出処理で求めたピーク間隔Ｔの平均値の間隔だけ離れた位置に、ＮＧ候補位置があれば、それらのＮＧ候補位置の画素は、ブラダーグルーブの画素であると判定する。制御部１２は、ブラダーグルーブの画素以外のＮＧ候補位置がないと、鋭角凹欠陥がないと判定し、鋭角凹欠陥検出処理を終了する。ブラダーグルーブの画素以外のＮＧ候補位置があると、次の内面離型剤検出処理を行う。
【０１２５】
内面離型剤検出処理では、制御部１２は、放物線を用いて内面離型剤の検出を行う。具体的には、制御部１２は、まず、画素の濃度の位置を変数として、濃度射影変換を行った画素の濃度を、最小自乗法で近似した放物線（以下「近似放物線」という）の関数で表す。
【０１２６】
ＮＧ候補位置を中心として、Ｘ方向の予め定める判定範囲Ｌ３、たとえば「−１５」〜「１５」の範囲において、第２ステップで求めた濃度射影変換を行った画素の濃度の平均値Ｐに対して、近似放物線の中央部が高く、近似放物線の両端部が低く、かつ放物線の高さが予め定める高さしきい値、たとえば「１５」よりも高いとき、そのＮＧ候補位置は、内面離型剤であり、鋭角凹欠陥ではないと判定する。平均値Ｐに対して、近似放物線の中央部が高くない、平均値Ｐに対して、近似放物線の両端部のいずれかが低くない、または放物線の高さが予め定める高さしきい値以下のとき、鋭角凹欠陥であると判定する。
【０１２７】
図１３は、内面離型剤検出処理を説明するための図である。図１３（ａ）は、取込画像７２について濃度射影変換した画素のＸ方向の濃度変化を示す波形７２１、およびその近似放物線７２２を示す。波形７２１の中央部付近がＮＧ候補位置である。図１３（ｂ）は、図１３（ａ）に示した波形７２１のうち、最も濃度が高い画素を中心にして、予め定める判定範囲Ｌ３の近似放物線７３１を取り出したグラフ７３を示す。近似放物線７３１は、予め定める判定範囲Ｌ３において、中央部ｔが平均値Ｐに対して高く、両端部ｓ，ｕが平均値Ｐに対して低く、かつ放物線の高さが予め定める高さしきい値よりも高いので、制御部１２は、内面離型剤であると判定する。放物線の高さは、「（中央部ｔの濃度）−｛（端部ｓの濃度）＋（端部ｕの濃度）｝／２」である。予め定める高さしきい値は、予め定める第３のしきい値である。
【０１２８】
制御部１２は、第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理で、濃度射影変換を行う傾きをタイヤ回転方向に直交する方向として実行したが、鋭角凹欠陥の方向は、タイヤ回転方向に直交する方向、つまり垂直方向に一致するとは限らず、鋭角凹欠陥の幅が狭くなったり、より鋭角的になると、厳密には垂直方向に一致せず、垂直方向に対して傾く場合がある。鋭角凹欠陥の方向と、濃度射影変換を行う方向とが一致していないと、第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理では、鋭角凹欠陥を検出することができない。
【０１２９】
そこで、制御部１２は、回転射影変換を行う、すなわち、濃度射影変換を行う方向を垂直方向に対して傾けて、第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理を実行する。傾ける角度は、予め定める角度範囲、たとえば±５度の範囲である。
【０１３０】
第３の凹凸欠陥検出処理でも、ブロック単位ではなく、取込画像全体について、第１〜第４ステップの第３の凹凸欠陥検出処理を実行すると第２ステップの濃度射影変換処理で欠陥を消してしまう可能性がある。ブロック単位あるいは取込画像全体ではなく、ラインごとに、第１〜第４ステップの第３の凹凸欠陥検出処理を実行すると、長時間の処理時間を要するうえに、タイヤ表面に形成される非欠陥部によるノイズの影響を受けることがある。そこで、本実施形態では、第１〜第４ステップの第３の凹凸欠陥検出処理をブロック単位で実行している。
【０１３１】
図１４は、制御部１２が実行する凹凸欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。入力部１１の入力装置から検査の開始を指示する情報が入力され、制御部１２が入力部１１の撮影装置から取込画像を受け取ると、ステップＡ１に移る。
【０１３２】
ステップＡ１では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥検出処理を行う。ステップＡ２では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥を検出したか否かを判定する。大規模凹凸欠陥を検出すると、ステップＡ８に進み、大規模凹凸欠陥を検出していないと、ステップＡ３に進む。ステップＡ３では、制御部１２は、小規模凹欠陥検出処理を行う。ステップＡ４では、制御部１２は、小規模凹欠陥を検出したか否かを判定する。小規模凹欠陥を検出すると、ステップＡ９に進み、小規模凹凸欠陥を検出していないと、ステップＡ５に進む。
【０１３３】
ステップＡ５では、制御部１２は、鋭角凹欠陥検出処理を行う。ステップＡ６では、制御部１２は、鋭角凹欠陥を検出したか否かを判定する。鋭角凹欠陥を検出すると、ステップＡ１０に進み、鋭角凹欠陥を検出していないと、ステップＡ７に進む。ステップＡ７では、タイヤは正常であると判定し、凹凸欠陥検出処理を終了する。
【０１３４】
ステップＡ８では、制御部１２は、タイヤに大規模凹凸欠陥があると判定し、凹凸欠陥検出処理を終了する。ステップＡ９では、制御部１２は、タイヤに小規模凹欠陥があると判定し、凹凸欠陥検出処理を終了する。ステップＡ１０では、制御部１２は、タイヤに鋭角凹欠陥があると判定し、凹凸欠陥検出処理を終了する。制御部１２は、凹凸欠陥検出処理を終了する前に、判定結果を出力部１４に出力する。図１４に示したステップＡ１，Ａ２，Ａ８は、第１の凹凸欠陥検出工程であり、図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９は、第２の凹凸欠陥検出工程であり、図１４に示したステップＡ５，Ａ６，Ａ１０は、第３の凹凸欠陥検出工程である。
【０１３５】
図１５は、制御部１２が実行する大規模凹凸欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示したステップＡ１が実行されると、ステップＢ１に移る。第１の周期算出工程であるステップＢ１では、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第１ステップの処理である。第１の濃度変換工程であるステップＢ２では、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第２ステップの処理である。第１のフーリエ展開工程であるステップＢ３では、制御部１２は、フーリエ展開処理を行う。フーリエ展開処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第３ステップの処理である。
【０１３６】
第１の逆フーリエ展開工程であるステップＢ４では、制御部１２は、逆フーリエ展開処理を行う。逆フーリエ展開処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第４ステップの処理である。ステップＢ５では、制御部１２は、第１の微分処理を行う。第１の微分処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第５ステップの処理である。ステップＢ６では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥判定処理を行う。大規模凹凸欠陥判定処理は、第１の凹凸欠陥検出処理の第６ステップの処理である。ステップＢ５，Ｂ６は、第１の欠陥検出工程である。
【０１３７】
ステップＢ７では、制御部１２は、全ブロック終了したか否かを判定する。全ブロック終了していないと、ステップＢ１に戻り、全ブロック終了していると、大規模凹凸欠陥検出処理を終了する。
【０１３８】
図１６は、制御部１２が実行する大規模凹凸判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１５に示したステップＢ６が実行されると、ステップＣ１に移る。ステップＣ１では、制御部１２は、逆フーリエ射影濃度の平均値を算出する。逆フーリエ射影濃度は、逆フーリエ展開された画像の濃度である。
【０１３９】
ステップＣ２では、制御部１２は、最大絶対微分位置周辺の逆フーリエ射影濃度の大小比較を行う。具体的には、制御部１２は、最大絶対微分位置周辺の画素の濃度と、算出した平均値との差を求める。
【０１４０】
ステップＣ３では、制御部１２は、正常であるか否かを判定し、正常でない場合、欠陥候補を凹凸の種類に選別する。具体的には、制御部１２は、ステップＣ２で求めた差が予め定める閾値の範囲内にないとき、最大絶対微分位置周辺の画素を欠陥候補と判定する。欠陥候補がないとき、正常であると判定する。欠陥候補があるとき、欠陥候補の画素の位置とその位置での微分符号とから、欠陥候補の凹凸の種類を選別する。
【０１４１】
ステップＣ４では、制御部１２は、判定結果が正常であるか否かを判定する。判定結果が正常であると、ステップＣ７に進み、判定結果が正常でないと、ステップＣ５に進む。ステップＣ５では、制御部１２は、欠陥候補については、凹凸の種類に応じて予め定められる専用しきい値によって、大規模凹凸欠陥であるか否かを判定する。欠陥候補が専用しきい値の上限または下限を超えていると、大規模凹凸欠陥であると判定し、ステップＣ６に進み、欠陥候補が専用しきい値の上限および下限内であると、大規模凹凸欠陥でないと判定し、ステップＣ７に進む。
【０１４２】
ステップＣ６では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥があると判定し、大規模凹凸判定処理を終了する。ステップＣ７では、制御部１２は、大規模凹凸欠陥はなく、正常であると判定し、大規模凹凸判定処理を終了する。
【０１４３】
図１７は、制御部１２が実行する小規模凹欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示したステップＡ３が実行されると、ステップＤ１に移る。第２の周期算出工程であるステップＤ１では、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第１ステップの処理である。第２の濃度変換工程であるステップＤ２では、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第２ステップの処理である。第２のフーリエ展開工程であるステップＤ３では、制御部１２は、フーリエ展開処理を行う。フーリエ展開処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第３ステップの処理である。
【０１４４】
第２の逆フーリエ展開工程であるステップＤ４では、制御部１２は、逆フーリエ展開処理を行う。逆フーリエ展開処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第４ステップの処理である。第２の欠陥検出工程であるステップＤ５では、制御部１２は、小規模凹欠陥判定処理を行う。小規模凹欠陥判定処理は、第２の凹凸欠陥検出処理の第５ステップの処理である。
【０１４５】
ステップＤ６では、制御部１２は、傾き範囲が終了したか否かを判定する。第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を、回転射影変換を行って図１０に示した角度Ｋ度が−５度〜５度の範囲内の角度で繰り返し実行していないとき、傾き範囲は終了していないと判定し、ステップＤ１に戻る。第１〜第５ステップによる小規模凹欠陥検出処理を、回転射影変換を行って図１０に示した角度Ｋ度が−５度〜５度の範囲内の角度で繰り返し実行したとき、傾き範囲が終了したと判定し、ステップＤ７に進む。
【０１４６】
ステップＤ７では、制御部１２は、全ブロック終了したか否かを判定する。全ブロック終了していないと、ステップＤ１に戻り、全ブロック終了していると、小規模凹欠陥検出処理を終了する。
【０１４７】
図１８は、制御部１２が実行する小規模凹欠陥判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１７に示したステップＤ５が実行されると、ステップＥ１に移る。ステップＥ１では、制御部１２は、逆フーリエ射影濃度の最大の濃度、つまり第１の最大逆Ｆ濃度の画素の位置、および逆フーリエ射影濃度の最小の濃度、つまり最小逆Ｆ濃度の画素の位置を探索する。ステップＥ２では、制御部１２は、最小逆Ｆ濃度の画素の右側で最大の濃度、つまり第２の最大逆Ｆ濃度の画素の位置を探索する。
【０１４８】
ステップＥ３では、制御部１２は、最小逆Ｆ濃度が予め定める最小しきい値未満であるか否かを判定する。図では、「しきい値」を「閾値」と記す。最小逆Ｆ濃度が予め定める最小しきい値未満であると、ステップＥ９に進み、最小逆Ｆ濃度が予め定める最小しきい値以上であると、ステップＥ４に進む。ステップＥ４では、制御部１２は、第１の最大逆Ｆ濃度が予め定める成型切手しきい値未満であるか否かを判定する。第１の最大逆Ｆ濃度が予め定める成型切手しきい値よりも大きいと、ステップＥ９に進み、第１の最大逆Ｆ濃度が予め定める成型切手しきい値以下であると、ステップＥ５に進む。
【０１４９】
ステップＥ５では、制御部１２は、第２の最大逆Ｆ濃度が予め定めるジョイントしきい値未満であるか否かを判定する。第２の最大逆Ｆ濃度が予め定めるジョイントしきい値よりも大きいと、ステップＥ９に進み、第２の最大逆Ｆ濃度が予め定めるジョイントしきい値以下であると、ステップＥ６に進む。
【０１５０】
ステップＥ６では、制御部１２は、最小逆Ｆ濃度の画素の位置を中心に、射影濃度変換の微分和を求める。射影濃度変換は、逆フーリエ展開後の画像の濃度のことである。ステップＥ７では、制御部１２は、微分和が予め定める微分しきい値未満であるか否かを判定する。微分和が予め定める微分しきい値未満であると、ステップＥ７に進み、微分和が予め定める微分しきい値以上であると、ステップＥ８に進む。
【０１５１】
ステップＥ８では、制御部１２は、小規模凹欠陥があると判定し、小規模凹欠陥判定処理を終了する。ステップＥ９では、制御部１２は、小規模凹欠陥はなく、正常であると判定し、小規模凹欠陥判定処理を終了する。
【０１５２】
図１９は、制御部１２が実行する鋭角凹欠陥検出処理の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示したステップＡ５が実行されると、ステップＦ１に移る。第３の周期算出工程であるステップＦ１では、制御部１２は、ブラダーグルーブ本数算出処理を行う。ブラダーグルーブ本数算出処理は、第３凹凸欠陥検出処理出処理の第１ステップの処理である。第３の濃度変換工程であるステップＦ２では、制御部１２は、濃度射影変換処理を行う。濃度射影変換処理は、第３の凹凸欠陥検出処理の第２ステップの処理である。
【０１５３】
微分工程であるステップＦ３では、制御部１２は、射影変換濃度微分処理を行う。射影変換濃度微分処理は、第３の凹凸欠陥検出処理の第３ステップの処理である。第３の欠陥検出工程であるステップＦ４では、制御部１２は、鋭角凹欠陥判定処理を行う。鋭角凹欠陥判定処理は、第３の凹凸欠陥検出処理の第４ステップの処理である。
【０１５４】
ステップＦ５では、制御部１２は、傾き範囲が終了したか否かを判定する。第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理を、回転射影変換を行って図１０に示した角度Ｋ度が−５度〜５度の範囲内の角度で繰り返し実行していないとき、傾き範囲は終了していないと判定し、ステップＦ１に戻る。第１〜第４ステップによる鋭角凹欠陥検出処理を、回転射影変換を行って図１０に示した角度Ｋ度が−５度〜５度の範囲内の角度で繰り返し実行したとき、傾き範囲が終了したと判定し、ステップＦ６に進む。
【０１５５】
ステップＦ６では、制御部１２は、全ブロック終了したか否かを判定する。全ブロック終了していないと、ステップＦ１に戻り、全ブロック終了していると、鋭角凹欠陥検出処理を終了する。
【０１５６】
図２０は、制御部１２が実行する鋭角凹欠陥判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１９に示したステップＦ４が実行されると、ステップＧ１に移る。ステップＧ１では、制御部１２は、射影変換濃度微分処理で求めた微分値が予め定める微分しきい値範囲内であるか否かを判定する。微分値が予め定める微分しきい値範囲内であると、ステップＧ６に進み、微分値が予め定める微分しきい値範囲内でないと、ステップＧ２に進む。
【０１５７】
ステップＧ２では、制御部１２は、一定範囲内の指定数以上の凹凸が有るか否かを判定する。一定範囲は、予め定める区間範囲Ｌ２であり、指定数は、予め定めるラベルしきい値であり、凹凸は、ラベル部である。したがって、ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値以上であるとき、コード露出または刻印文字であり、一定範囲内の指定数以上の凹凸が有ると判定し、ステップＧ６に進む。ラベル部の数が予め定めるラベルしきい値未満であるとき、一定範囲内の指定数以上の凹凸がないと判定し、ステップＧ２に進む。
【０１５８】
ステップＧ３では、制御部１２は、微分ＮＧ位置がブラダー間隔離れた位置にあるか否かを判定する。微分ＮＧ位置は、ＮＧ候補位置のことであり、ブラダー間隔は、ブラダーグルーブ本数算出処理で求めたピーク間隔Ｔの平均値の間隔である。微分ＮＧ位置がブラダー間隔離れた位置にあると、微分ＮＧ位置はブラダーグルーブであると判断して、ステップＧ６に進む。微分ＮＧ位置がブラダー間隔離れた位置にないと、微分ＮＧ位置はブラダーグルーブでないと判断して、ステップＧ２に進む。
【０１５９】
ステップＧ４では、制御部１２は、放物線の高さが予め定める高さしきい値よりも高いか否かを判定する。ＮＧ候補位置での近似放物線が、予め定める判定範囲Ｌ３において、中央部が平均値に対して高く、両端部が平均値に対して低く、かつ放物線の高さが予め定める高さしきい値よりも高いとき、ステップＧ６に進む。ＮＧ候補位置での近似放物線の中央部が平均値に対して高くない、近似放物線の両端部のいずれかが平均値に対して低くない、または放物線の高さが予め定める高さしきい値以下のとき、ステップＧ２に進む。
【０１６０】
ステップＧ５では、制御部１２は、鋭角凹欠陥があると判定し、鋭角凹欠陥判定処理を終了する。ステップＧ６では、制御部１２は、鋭角凹欠陥はなく、正常であると判定し、鋭角凹欠陥判定処理を終了する。
【０１６１】
上述した実施形態では、制御部１２が記憶部１３に記憶されるプログラムを実行することによって、入力部１１および出力部１４を制御するとともに、上述した機能を実現するが、上述した機能を実現するためのプログラムは、記憶部１３に記憶されることに限定されるものではなく、コンピュータで読取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。記録媒体は、たとえば図示しない外部記憶装置としてプログラム読取装置を画像処理装置１に設け、そこに記録媒体を挿入することによって読取り可能な記録媒体であってもよいし、あるいは他の装置の記憶装置であってもよい。
【０１６２】
いずれの記録媒体であっても、記憶されているプログラムがコンピュータからアクセスされて実行される構成であればよい。あるいはいずれの記録媒体であっても、プログラムが読み出され、読み出されたプログラムが、記憶装置のプログラム記憶エリアに記憶されて、そのプログラムが実行される構成であってもよい。
【０１６３】
画像処理装置１と分離可能に構成される記録媒体は、たとえば磁気テープ／カセットテープなどのテープ系の記録媒体、フレキシブルディスク／ハードディスクなどの磁気ディスクもしくはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）／ＭＯ（Magneto Optical disk）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）／ＣＤ−Ｒ（Compact
Disk Recordable）／ブルーレイディスクなどの光ディスクのディスク系の記録媒体、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系の記録媒体、またはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）／ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）／フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含む固定的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。
【０１６４】
また、画像処理装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、通信ネットワークを介して上記プログラムを供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、たとえば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network）、ＶＡＮ（Value Added Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）通信網、仮想専用網（Virtual
Private Network）、電話回線網、移動体通信網、または衛星通信網など通信ネットワークが利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、たとえば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）あるいはリモートコントロールで用いられる赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ（High
Data Rate）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１６５】
このように、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に直交する第２の方向に延びる互いに平行な複数のラインとの交点に配列される複数の画素から構成される画像であって、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様、たとえばブラダーグルーブが形成される対象物を撮影した画像の処理を行う画像処理装置で画像を処理するにあたって、図１４に示したステップＡ１，Ａ２，Ａ８では、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９では、図１４に示したステップＡ１，Ａ２，Ａ８で判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。そして、図１４に示したステップＡ５，Ａ６，Ａ１０では、図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９で判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める画素数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する。
【０１６６】
したがって、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、第１〜第３の凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる。
【０１６７】
さらに、図１４に示したステップＡ１，Ａ２，Ａ８は、図１５に示したステップＢ１〜Ｂ６を含む。図１５に示したステップＢ１では、前記線状模様、たとえばブラダーグルーブの周期を算出する。図１５に示したステップＢ２では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。図１５に示したステップＢ３では、第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、図１５に示したステップＢ２で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する。図１５に示したステップＢ４では、図１５に示したステップＢ３でフーリエ展開された周波数成分から、図１５に示したステップＢ１で算出された周波数の周波数成分を除いた残余の周波数成分を逆フーリエ展開する。図１５に示したステップＢ５，Ｂ６では、図１５に示したステップＢ４で逆フーリエ展開された画素に基づいて、第１の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、図１５に示したステップＢ４で逆フーリエ展開された画素について、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分した微分値を前記第１の微分値として算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。したがって、第１の凹凸欠陥、たとえば大規模凹凸欠陥を検出することができる。
【０１６８】
さらに、前記予め定める凹凸の種類は、凹から凸に変化する種類と、凸から凹に変化する種類と、凹である種類と、凸である種類とを含むので、凹凸の種類に応じてきめ細かく大規模凹凸欠陥を検出することができる。
【０１６９】
さらに、図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９は、図１７に示したステップＤ１〜Ｄ５を含む。図１７に示したステップＤ１では、前記線状模様、たとえばブラダーグルーブの周期を算出する。図１７に示したステップＤ２では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。図１７に示したステップＤ３では、第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、図１７に示したステップＤ２で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する。図１７に示したステップＤ４では、図１７に示したステップＤ３でフーリエ展開された周波数成分から、図１７に示したステップＤ１で算出された周波数で定まる上限周波数を上限とする周波数成分を逆フーリエ展開する。図１７に示したステップＤ５では、図１７に示したステップＤ４で逆フーリエ展開された画素に基づいて第２の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、図１７に示したステップＤ４で逆フーリエ展開された画素のうち、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める微分範囲の画素について加算した微分和に基づいて、第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。したがって、第２の凹凸欠陥、たとえば小規模凹欠陥を検出することができる。
【０１７０】
さらに、前記対象物は、前記線状模様と前記線状模様とは異なる非欠陥模様とが形成され、図１７に示したステップＤ５は、画像を構成する画素のうち最大の濃度が予め定める第２のしきい値より大きい画素からなる部分の形状を、非欠陥形状、たとえば成型切手またはジョイントであると判定するので、非欠陥形状、たとえば成型切手あるいはタイヤのジョイントを小規模凹欠陥として検出することがない。
【０１７１】
さらに、図１４に示したステップＡ３，Ａ４，Ａ９では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させるので、小規模凹欠陥がタイヤ回転方向に垂直な方向から傾いていても小規模凹欠陥を検出することができる。
【０１７２】
さらに、図１４に示したステップＡ５，Ａ６，Ａ１０は、図１９に示したステップＦ１〜Ｆ４を含む。図１９に示したステップＦ１では、前記線状模様の周期を算出する。図１９に示したステップＦ２では、各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する。図１９に示したステップＦ３では、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて第３の微分値を算出する。図１９に示したステップＦ４では、図１９に示したステップＦ３で算出された微分値に基づいて、第３の凹凸欠陥があるか否かを判定する。そして、第１の方向での画素の位置を変数として、図１９に示したステップＦ３で変換された各画素の濃度を表す第３の関数を、予め定める判定範囲で最小自乗法を用いて放物線を表す第４の関数に近似し、近似した第４の関数の放物線の高さが予め定める第３のしきい値より高いとき、第３の凹凸欠陥であると判定する。したがって、第３の凹凸欠陥、たとえば鋭角凹欠陥を検出することができる。
【０１７３】
さらに、図１４に示したステップＡ５，Ａ６，Ａ１０では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させるので、鋭角凹欠陥がタイヤ回転方向に垂直な方向から傾いていても鋭角凹欠陥を検出することができる。
【０１７４】
さらに、前記対象物を撮影した画像を第２の方向に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに、第１〜第３の凹凸欠陥検出工程を処理するので、凹凸欠陥を消すこともなく、また、ノイズの影響を低減するとともに、処理時間も短縮して処理することができる。
【０１７５】
さらに、第１の凹凸欠陥検出手段は、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する。第２の凹凸欠陥検出手段は、第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する。そして、第３の凹凸欠陥検出手段は、第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する。
【０１７６】
したがって、タイヤの種類、タイヤ表面の状態および照明の位置関係に依存することなく、第１〜第３の凹凸欠陥を検出することができ、検査の安定化を図ることができる。
【０１７７】
さらに、プログラムによって、コンピュータを、予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段として機能させることができる。
【０１７８】
さらに、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として提供することができる。
【符号の説明】
【０１７９】
１ 画像処理装置
１１ 入力部
１２ 制御部
１３ 記憶部
１４ 出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に直交する第２の方向に延びる互いに平行な複数のラインとの交点に配列される複数の画素から構成される画像であって、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様が形成される対象物を撮影した画像の処理を行う画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出工程と、
第１の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出工程と、
第２の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める画素数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記第１の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第１の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第１の濃度変換工程と、
第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する第１のフーリエ展開工程と、
第１のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第１の周波数算出工程で算出された周波数の周波数成分を除いた残余の周波数成分を逆フーリエ展開する第１の逆フーリエ展開工程と、
第１の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて、第１の凹凸欠陥があるか否かを判定する第１の欠陥検出工程とを含み、
第１の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素について、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分した微分値を前記第１の微分値として算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記予め定める凹凸の種類は、凹から凸に変化する種類と、凸から凹に変化する種類と、凹である種類と、凸である種類とを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第２の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第２の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第２の濃度変換工程と、
第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する第２のフーリエ展開工程と、
第２のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第２の周波数算出工程で算出された周波数で定まる上限周波数を上限とする周波数成分を逆フーリエ展開する第２の逆フーリエ展開工程と、
第２の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて第２の凹凸欠陥があるか否かを判定する第２の欠陥検出工程とを含み、
第２の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素のうち、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める微分範囲の画素について加算した微分和に基づいて、第２の凹凸欠陥であるか否かを判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記対象物は、前記線状模様と前記線状模様とは異なる非欠陥模様とが形成され、
前記第２の欠陥検出工程は、画像を構成する画素のうち最大の濃度が予め定める第２のしきい値より大きい画素からなる部分の形状を、非欠陥形状であると判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記第２の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させることを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記第３の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第３の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第３の濃度変換工程と、
各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて第３の微分値を算出する微分工程と、
微分工程で算出された微分値に基づいて、第３の凹凸欠陥があるか否かを判定する第３の欠陥検出工程とを含み、
第３の欠陥検出工程では、第１の方向での画素の位置を変数として、第３の濃度変換工程で変換された各画素の濃度を表す第３の関数を、予め定める判定範囲で最小自乗法を用いて放物線を表す第４の関数に近似し、近似した第４の関数の放物線の高さが予め定める第３のしきい値より高いとき、第３の凹凸欠陥であると判定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記第３の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記対象物を撮影した画像を第２の方向に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに、第１〜第３の凹凸欠陥検出工程を処理することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、
第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、
第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、
第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、
第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１】
予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に直交する第２の方向に延びる互いに平行な複数のラインとの交点に配列される複数の画素から構成される画像であって、周期性のある線状の凹部または凸部からなる線状模様が形成される対象物を撮影した画像の処理を行う画像処理装置で実行される画像処理方法であって、
第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出工程と、
第１の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出工程と、
第２の凹凸欠陥検出工程で判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める画素数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記第１の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第１の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第１の濃度変換工程と、
第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する第１のフーリエ展開工程と、
第１のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第１の周波数算出工程で算出された周波数の周波数成分を除いた残余の周波数成分を逆フーリエ展開する第１の逆フーリエ展開工程と、
第１の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて、第１の凹凸欠陥があるか否かを判定する第１の欠陥検出工程とを含み、
第１の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素について、第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分した微分値を前記第１の微分値として算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記予め定める凹凸の種類は、凹から凸に変化する種類と、凸から凹に変化する種類と、凹である種類と、凸である種類とを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第２の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第２の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第２の濃度変換工程と、
第１の方向のラインのうちの１つのラインについて、各画素の位置を変数として、第１の濃度変換工程で変換された各画素の濃度をフーリエ展開する第２のフーリエ展開工程と、
第２のフーリエ展開工程でフーリエ展開された周波数成分から、第２の周波数算出工程で算出された周波数で定まる上限周波数を上限とする周波数成分を逆フーリエ展開する第２の逆フーリエ展開工程と、
第２の逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素に基づいて第２の凹凸欠陥があるか否かを判定する第２の欠陥検出工程とを含み、
第２の欠陥検出工程では、逆フーリエ展開工程で逆フーリエ展開された画素のうち、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める微分範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める微分範囲の画素について加算した微分和に基づいて、第２の凹凸欠陥であるか否かを判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記対象物は、前記線状模様と前記線状模様とは異なる非欠陥模様とが形成され、
前記第２の欠陥検出工程は、画像を構成する画素のうち最大の濃度が予め定める第２のしきい値より大きい画素からなる部分の形状を、非欠陥形状であると判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記第２の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させることを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記第３の凹凸欠陥検出工程は、
前記線状模様の周期を算出する第３の周期算出工程と、
各画素の濃度を、各画素が含まれる第２の方向のライン上の画素の濃度を平均した平均濃度に変換する第３の濃度変換工程と、
各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて第３の微分値を算出する微分工程と、
微分工程で算出された微分値に基づいて、第３の凹凸欠陥があるか否かを判定する第３の欠陥検出工程とを含み、
第３の欠陥検出工程では、第１の方向での画素の位置を変数として、第３の濃度変換工程で変換された各画素の濃度を表す第３の関数を、予め定める判定範囲で最小自乗法を用いて放物線を表す第４の関数に近似し、近似した第４の関数の放物線の高さが予め定める第３のしきい値より高いとき、第３の凹凸欠陥であると判定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記第３の凹凸欠陥検出工程では、前記第１の方向をタイヤ回転方向に対して、予め定める角度範囲で予め定める角度ずつ変化させることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記対象物を撮影した画像を第２の方向に複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに、第１〜第３の凹凸欠陥検出工程を処理することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、
第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、
第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
予め定める第１の方向に延びる互いに平行な複数のラインと第１の方向に配列される複数の画素から構成される画像の第１の方向での画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第１の関数を微分して画素ごとの微分値である第１の微分値を算出し、算出した各画素の第１の微分値に基づいて、欠陥の候補である欠陥候補を抽出し、抽出した欠陥候補が予め定める第１の凹凸欠陥であるか否かを凹凸の種類ごとに予め定める第１のしきい値に基づいて判定する第１の凹凸欠陥検出手段と、
第１の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第１の凹凸欠陥でないと判定されたとき、画像を構成する画素のうち最小の濃度の画素の位置を中心とする第１の方向での予め定める範囲について、画素の位置を変数として各画素の濃度を表す第２の関数を微分して画素ごとの微分値である第２の微分値を算出し、算出した各画素の第２の微分値を前記予め定める範囲の画素について加算した微分和に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥とは異なる予め定める第２の凹凸欠陥であるか否かを判定する第２の凹凸欠陥検出手段と、
第２の凹凸欠陥検出手段によって判定された判定結果が第２の凹凸欠陥でないと判定されたとき、各画素を中心とする第１の方向での予め定める数の隣接する画素の濃度に基づいて算出される第３の微分値に基づいて、予め定める第１の凹凸欠陥および予め定める第２の凹凸欠陥とは異なる予め定める第３の凹凸欠陥であるか否かを判定する第３の凹凸欠陥検出手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【図１】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図４】
【図９】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図４】
【図９】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１１−１３７６５６（Ｐ２０１１−１３７６５６Ａ）
【公開日】平成２３年７月１４日（２０１１．７．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２９６２２６（Ｐ２００９−２９６２２６）
【出願日】平成２１年１２月２５日（２００９．１２．２５）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【出願人】（０００００３１４８）東洋ゴム工業株式会社 (2,711)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年７月１４日（２０１１．７．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１２月２５日（２００９．１２．２５）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【出願人】（０００００３１４８）東洋ゴム工業株式会社 (2,711)
【Ｆターム（参考）】
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