デジタル画像相関法を使用したタイヤの非接触ひずみ・変形同時計測システム

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"LabVIEW という直観的で分かりやすいグラフィカル言語でプログラムを作成することで、自分のような初心者でもすぐに実用的なソフトウェアが開発可能であった。事実、サブピクセル精度の DICM を用いたひずみ計測という、通常ならば2年程度をかけて組み立てる計測システムを、学部生の自分がわずか4ヶ月で作成することができた。 "

- 平岡 直樹 氏, 東京工業大学 工学部 機械宇宙学科 轟研究室

The Challenge:
リアルタイムにタイヤの変形・ひずみを計測するためには高速、かつ正確なサブピクセル精度のパターンマッチングが要求される。しかし、三次元的な変形を伴う対象に対する高精度のパターンマッチングは非常に計算が複雑であり、高度な専門知識を必要とする。

The Solution:
NI Vision 開発モジュールを用いたことでサブピクセル精度のパターンマッチングを行うプログラムを極めて短時間で開発することができた。画像分析により得られた各データを数値的に処理することで、面外変形を考慮したひずみ計測システムを構築することができた。また、各画像処理の有無やパラメータをフロントパネルから容易に変更できるため、撮影対象や撮影条件が変わってもすぐに対応可能という、きわめて柔軟なシステムの運用が可能となり、システムの応用範囲が予想以上に広がった。

Author(s):
平岡 直樹 氏 - 東京工業大学 工学部 機械宇宙学科 轟研究室

背景:
世界全体の自動車の90%が ABS を標準装備しており ABS の供給は十分に高いが、それでもなお、多くの人身事故が雨や雪による路面の摩擦係数低下により引き起こされている。現在、走行中の路面状態を運転者が直接認識する手段がないため、高い運転技術を持った運転者にとっても路面状態に合わせた運転を行うことは非常に困難であり、路面状態認知支援システムの開発が急務となっている。

これに対して、すでに米国ではタイヤ空気圧監視装置の装着義務化が開始され、車両制動制御の向上を目的として、タイヤ変形計測センサを備えたインテリジェントタイヤの開発が始まろうとしている。しかし提案されているセンサは、タイヤにセンサを直接接着する方法であり、長期間の使用により柔軟材料であるゴムからはく離する問題があり難航している。そこで、本研究ではホイールリムにイメージセンサと複数のレーザダイオードを装着し、画像処理診断から非接触でタイヤの3次元変形を計測する革新的なシステムを構築する。タイヤの3次元変形モニタリングにより、路面とタイヤとの摩擦係数μをリアルタイムで計測することが可能になり、スリップ比と摩擦係数の応答を見ることで、路面状態を自動車運転手が認知する路面状態認知支援システムが実現される。この路面状態認知支援システムにより、悪路面環境を走行中に運転者に警告することで、運転者は路面状態をリアルタイムで認知することが可能になり、悪路面でのスリップによる車両・人身事故は大幅に減少すると期待される。


課題:

本システムの目的は、イメージセンサから取り込んだ画像を元に、タイヤの変形形状およびタイヤ内面の二次元的なひずみをリアルタイムに計測することである。画像分析によるひずみ計測法の一つに、画像の特徴ピクセル移動量からひずみ量を計算するデジタル画像相関法(DICM:Digital Image Correlation Method)が存在する。しかし、タイヤのような撮影対象に大きな形状変形が伴う場合は、この方法で直接ひずみ量を求めることはほぼ不可能である。よって、ひずみ計測を行う前にタイヤの形状変形を撮影画像より計算し、その結果を用いてデジタル画像相関法の結果を修正する必要がある。

リアルタイムにタイヤの変形・ひずみを計測するためには高速、かつ正確なサブピクセル精度のパターンマッチングが要求される。しかし、三次元的な変形を伴う対象に対する高精度のパターンマッチングは非常に計算が複雑であり、高度な専門知識を必要とする。


ソリューション:

【システム構成】

システム構築には NI の LabVIEW 8.2を使用した。また、画像解析用ソフトウェアとして NI Vision 開発モジュール 8.2.1を使用した。
計測システムの概要をFig.1に示す。CCD カラーカメラで撮影したイメージを画像集録ボード NI PXI-1411に取り込む。レーザダイオードの光によってマーキングされたタイヤ表面上の定点を検出するために画像の二値化をし、そして粒子フィルタ等を通すことで不必要な情報を削除する。計測したレーザ点の移動からタイヤの形状変形を計算する。

また、取り込んだ画像から複数の ROI を切り取り、それをテンプレートとしてサブピクセル精度のパターンマッチングを行い、ROI の変位量からひずみを計算する。二値化の際の閾値や必要な情報のみを取り出すための画像処理法、およびパターンマッチングの際の精度と計算時間の比重を決める各パラメータはフロントパネル(Fig.2)で設定できる。

フロントパネルの各項目は、

①変形計算進行状況
対象の変形計算について、何枚の画像を処理したか、その処理に何秒かかったかを視覚的・数値的に表示する

②計算した平面形状
計算結果から得られた情報を元に、平面形状を三次元グラフで描写する

③変形形状分を修正した画像
変形情報を画像に適応し、適切な大きさ・傾きに修正した画像

④ひずみ計算進行状況
ひずみ計算について、何枚の画像を処理したか、その処理に何秒かかったかを視覚的・数値的に表示する

⑤ひずみ計算結果
計算されたひずみをグラフに表示する

⑥画像上のマッチング状況
パターンマッチングで追跡したROIの位置情報を、画像上の赤いマークで表示する



Fig.1 計測システムの概念図




Fig. 2 計測システムのフロントパネル



【結果】 

本システムの最終目的はタイヤの変形・ひずみを計測することであるが、タイヤは柔軟材料ゆえに正確なひずみを知ることが難しく、システムの有効性を確認しがたい。よって、ひずみ本システムの有効性および計測精度を確認するために、ひずみセンサや理論式などにより正確な変形・ひずみが容易に分かる物質を対象に計測を実施した。

DICM のひずみ計測精度を示す一例として、ランダムパターンの存在する GFRP の平板に引張荷重を加えたときの、DICM プログラムによる計算値と歪みゲージの測定値の比較をFig.3に示す。画像分析であっても、サブピクセル精度のマッチングを行うことで、接触型センサと比べても遜色のない計測精度が出ていることが分かる。


Fig. 3 GFRP 引張における接着型センサと DICM の精度比較



また、単純支持 Al 梁に荷重を加え変形させたときの変形の計測値と梁のたわみの式より計算した理論値、および DICM で計算したひずみの計算値と、梁の式より計算したひずみの理論値の比較をFig.4に示す。梁のたわみという三次元的な変形を伴う場合のひずみ計測を、一つの固定カメラによる画像分析のみで行うことは通常不可能である。しかし、形状変形の計測と DICM によるひずみの計測結果をすり合わせることで、Fig.4のように正確なひずみを計算することができる。


(a)Al 梁変形量の計算値と理論値




(b)変形量修正をした DICM によるひずみの計算値と理論値
Fig. 4 形状変形を伴うAl梁における理論値と計算値の比較


以上の結果から、本システムが変形・ひずみ同時計測において有用であることが確認できた。

NI Vision 開発モジュールを用いたことでサブピクセル精度のパターンマッチングを行うプログラムを極めて短時間で開発することができた。画像分析により得られた各データを数値的に処理することで、面外変形を考慮したひずみ計測システムを構築することができた。また、各画像処理の有無やパラメータをフロントパネルから容易に変更できるため、撮影対象や撮影条件が変わってもすぐに対応可能という、きわめて柔軟なシステムの運用が可能となり、システムの応用範囲が予想以上に広がった。

LabVIEW という直観的で分かりやすいグラフィカル言語でプログラムを作成することで、自分のような初心者でもすぐに実用的なソフトウェアが開発可能であった。事実、サブピクセル精度の DICM を用いたひずみ計測という、通常ならば2年程度をかけて組み立てる計測システムを、学部生の自分がわずか4ヶ月で作成することができた。

一般に、画像分析による非接触ひずみ計測が可能な測定機器は、単純な一軸引張でも200万円~、2台のカメラを用いた三次元計測ともなると1000万円~、と非常に高価である。一方、LabVIEW でプログラムを開発し計測機器を市販のカメラなどで代用することで、全て合わせても50万円程度で計測システムを構築することが可能であり、大幅なコスト削減を達成できた。その結果、測定する意義はあるがあまりコストは掛けられない、といったところも含めた広範囲でのシステムの使用が可能となった。

Author Information:
平岡 直樹 氏
東京工業大学 工学部 機械宇宙学科 轟研究室
Japan

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