JPH10204821A

JPH10204821A - 繊維状表面上の欠陥を検出する処理方法

Info

Publication number: JPH10204821A
Application number: JP9270139A
Authority: JP
Inventors: Philippe Delagnes; フィリッブ・デラグネ; Dominique Barba; ドミニク・バルバ
Original assignee: Nantes Pour Le Compte De Inst De Rech & Anciennements Superieur Au Technique De Electrique, University of; Etat Francais
Current assignee: Nantes Pour Le Compte De Inst De Rech & Anciennements Superieur Au Technique De Electrique, University of; Etat Francais
Priority date: 1996-10-02
Filing date: 1997-10-02
Publication date: 1998-08-04
Also published as: CA2217379A1; AU719655B2; US6040853A; FR2754058B1; FR2754058A1; AU3839597A; EP0834736A1

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、高い検出速度で広い繊維状表面を
検査をすることができ、しかもこの表面に存在する欠陥
を確実に検出することのできる表面の欠陥検出方法を提
供することを目的とする。【解決手段】繊維状表面16に対して照準線が傾斜し、
この表面に関して相対運動している光センサ14によっ
て、連続した瞬間におけるこの表面の一部分の連続した
イメージを形成し、各イメージが変位の方向の長さＬの
表面部分に対応し、長さｌだけ前のイメージからずらさ
れ、変位方向で長さｌの表面の基本要素部分に対応した
サブイメージをＮ個の連続した瞬間に検出して空間的な
数学処理を行うことによって欠陥を検出することを特徴
とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、実質的に平坦な繊
維状表面における表面欠陥を検出する処理方法に関す
る。実質的に平坦な繊維状表面の場合、欠陥の検出にお
いて、表面の繊維状表面とこの表面に存在する欠陥との
間の光学レベルの干渉のために特定の問題が生じる。こ
れは高速道路上の欠陥検出の場合に特に顕著であるが、
それに限定されない。

【０００２】

【従来の技術】高速道路の路面の品質検査が所望された
場合、高速道路の一部分の状態は人間の視覚によって直
接検査されることができる。このような検査によって、
路面劣化の非常に詳細な解析結果が得られる。しかしな
がら、このような技術は長期に及ぶため、その実施費用
が非常に高価になることが理解されるであろう。このた
め、このような欠陥を自動的に検出する技術の開発が求
められている。

【０００３】以下において、これらの既知の技術の１つ
として、視線軸が道路の平面に垂直なＣＣＤ検出器のバ
ーを自動車上に設置するものが挙げられる。この技術で
は、光センサによって獲得されたイメージが高速道路の
舗装面を構成する。それらはそこから可能性のある欠陥
の存在を推定するために使用される。しかしながら、こ
のような処理方法は一方において高速道路の繊維状表面
のために、また他方において照明の状態に対する感度の
ために比較的不正確である。さらに、この方法は、特に
多量のデータに対応した高解像度イメージの獲得とその
処理のために、処理速度が比較的遅い。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】現在まで、高速道路の
舗装の劣化に関する問題が検討されてきた。しかしなが
ら、表面欠陥の検出が所望される表面がランダムな光学
外観を呈する繊維状表面を有するものである場合、直に
同様の問題に直面することが容易に理解されるであろ
う。これは、例えば布、すなわち厳密には布織物におけ
る欠陥の検出の場合や、例えば積層材料から形成された
被覆織物における可能性のある欠陥の検出の場合であ
る。

【０００５】繊維状表面の欠陥検出にイメージを使用し
た時に生じる別の解決すべき問題とは、比較的広い表面
に対応するイメージの解析が所望され、かつその欠陥の
面積が比較的小さい場合、特に欠陥の大きさの桁が画素
またはそれよりはるかに小さくなった場合に、そのショ
ットを構成するように機能する光センサの解像度の問題
が生じることである。その場合、欠陥の検出は、特に獲
得されたイメージを処理するために必要なアナログ・デ
ジタル変換のために非常に困難になるか、または著しく
ランダムになる。本発明の目的は、比較的高い検出速度
で比較的広い面上を検査をすることを可能にし、一方に
おいてこの繊維状表面に存在する可能性のある欠陥を優
れた検出性能で確実に検出する表面の欠陥検出処理方法
を提供することである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明によると、この目
的は、ａ）実質的に平坦な繊維状表面と照準線が傾斜角をな
し、この表面に関して相対運動している光センサによっ
て、連続した瞬間におけるこの表面の一部分の連続した
イメージを形成し、各イメージが変位の方向の長さＬの
表面部分に対応しており、長さｌだけ前のイメージから
ずらされ、ここでｌがＬ／Ｋに等しく、Ｋが２より大き
く、ｂ）変位方向においてｌに等しい長さを有する表面の基
本要素部分に対応したサブイメージを規定し、それによ
って表面の一部分の長さｌに対して、この部分のＫ個の
サブイメージが獲得され、ｃ）Ｎ個の連続した瞬間における表面の長さｌの同じ部
分に対応するＮ個のサブイメージ（Ｉ_i）をこれらＫ個
の連続したサブイメージから抽出し、ここでＮは２とＫ
との間に含まれ、ｄ）推定された欠陥の形態を示すようにするために同じ
空間的な数学処理をＮ個の各サブイメージ（Ｉ_i）に適
用し、処理された中間サブイメージ（Ｙ_i）を生成し、ｅ）基本要素サブイメージ中の欠陥を検出するために第
１の処理された基本要素サブイメージ（Ｙ_o）に組合せ
アルゴリズムを適用し、それによって空間的および時間
的サブイメージＳＴ_oが得られ、ｆ）ｉ＝Ｎ−１までの空間的および時間的サブイメージ
を獲得するために、瞬間ｔｉ−１に獲得された空間的お
よび時間的サブイメージＳＴ_i-1と処理された基本要素
サブイメージＹ_iとに対してこの組合せアルゴリズムを
反復的に適用し、ｇ）空間的および時間的サブイメージＳＴ_N-lにより、
可能性のある欠陥が存在する繊維状表面の基本要素部分
のイメージを得るステップを含んでいることを特徴とす
る処理方法によって達成される。

【０００７】本発明によると、繊維状表面の基本要素部
分の欠陥は“静止した位置”を占める表面の基本要素部
分に対応したサブイメージを処理した結果決定され、こ
れらのサブイメージは異なる連続した瞬間に獲得され
る。上述された特定の処理により、比較的広い視界を有
するカメラを使用して、欠陥の存在の効率的な検出が行
われ、それによって比較的広い表面全体において欠陥を
迅速に検出することができる。

【０００８】特に高速道路上の欠陥の検出に適用される
第１の実施形態によると、光センサは自動車に設置され
たカメラから構成され、この自動車はもちろん高速道路
に関して移動する。

【０００９】第２の実施形態によると、光センサは固定
され、繊維状表面がこの光センサに関して一定の速度で
移動される。この第２の実施形態は、特に布または積層
表面のウエブにおける欠陥の検出に良好に適合する。

【００１０】

【発明の実施の形態】本発明は、以下の説明および添付
図面から容易に理解されるであろう。既に述べられたよ
うに、繊維状表面上の欠陥を検出する処理方法は、検査
されるべき面と傾斜角をなす、すなわちその表面に垂直
ではない光センサによって得られた連続したイメージを
処理し、獲得された連続したイメージを利用することに
基づいている。検査されるべき表面に関する光センサの
相対的な変位は、この表面に関する光センサの変位また
は光センサに関する面の変位のいずれかによって生じる
ことができる。

【００１１】図面を参照すると、図１は、高速道路上の
欠陥を検出するために使用される装置を概略的に示して
いる。この図は、高速道路12上を移動している自動車10
を概略的に示す。カメラ14または別の類似した光センサ
がその光軸Ｘ−Ｘ´が高速道路の路面と９０°以外の角
度をなすように自動車上に設置される。カメラ14の開口
に応じて、得られる各イメージは高速道路の一部分の長
さＬに対応する。この長さＬは、もちろんカメラの高さ
Ｈとその開口に依存している。以下に説明するように、
傾斜角および高さは、光線の異なる傾きにかかわらず高
速道路の全体部分16の良好なイメージが得られるように
定められる。この図には、自動車上に搭載された処理シ
ステム18も概略的に示されており、このシステム18が可
能性のある欠陥の存在を検出するためにカメラ14によっ
て供給された信号を処理する。

【００１２】図２は図１のものと反対の変位を示してお
り、これは例えば繊維状表面を有する平坦な表面を構成
する布織物上の可能性のある欠陥を検出することが所望
された場合である。布織物22が移動する支持平面20が概
略的に示されており、この織物は最初ローラ24上に巻付
けられており、駆動ローラ26によって巻取られる。支持
面20上を移動している布織物22の部分と光軸Ｘ−Ｘ´と
が傾斜角ａをなしている固定されたカメラ28がこの布織
物の連続したイメージを撮影する。システム29は、以下
説明されるように処理を行う。

【００１３】この実施形態は、特に移動の容易な繊維状
表面を有する面を提供する材料の織物における欠陥検出
に良く適している。これは特に布織物の場合だけでな
く、未加工の材木の厚板または細長い形状の１本の金属
製品の場合にも該当する。

【００１４】以下、図１に示された高速道路上の欠陥を
検出する場合を検討する。しかしながら、言うまでもな
く、この説明は図２の実施形態による検出の場合にも該
当する。

【００１５】異なる瞬間に獲得された連続したイメージ
は、サブイメージのシーケンスを形成するために使用さ
れ、その各シーケンスが表面の基本要素部分と関連して
いる。第１の数学処理は、カメラの光軸が傾けられた時
の遠近関係による影響を部分的にまたは完全に補正す
る。これらの数学的なイメージ処理はそれ自体知られて
いるため、ここでは説明しない。これらのイメージ処理
によって、標準的な矩形または最初の台形形状より弱く
強調された台形形状を各サブイメージに与えることがで
きる。

【００１６】既に述べたように、長さｌ＝Ｌ／Ｋの表面
Ｓの基本要素部分（Ｐ）における可能性のある欠陥の検
出は、連続した瞬間に観察され、かつ長さｌだけ空間的
にオフセットされたイメージから得られたこの表面部分
（Ｐ）に対応したサブイメージのシーケンスの処理に基
づいている。

【００１７】図３のａは、基本要素部分（Ｐ_j）の観察
を可能にする連続したイメージからのサブイメージ（Ｉ
_j,i）のシーケンスの構成を示す。この図は特に、イメ
ージが撮影されるカメラ14の連続した位置を示す。指数
ｊの面の基本要素部分（Ｐ_jで示す）は、瞬間ｔ_j-K+l
から瞬間ｔ_jまで進行したイメージのシーケンスで観察
される。それらの各々からＰ_jに対応したサブイメージ
が抽出される。

【００１８】表面の基本要素部分（Ｐ_j）の観察に対応
したサブイメージ（Ｉ_j,i）は、部分（Ｐ_j）上におけ
る可能性のある欠陥の検出を目的とした解析ステップの
ための入力として機能する空間的および時間的信号を形
成する。図３のｂは、処理される前のサブイメージ（Ｉ
_j,i）を示す。

【００１９】以下さらに詳細に説明するように、解析さ
れるべき完全な表面を構成する連続した基本要素部分
（Ｐ_j）のそれぞれにおける可能性のある欠陥を検出す
る数学処理を繰り返すことによって、存在する欠陥が総
合的な表面で検出される。

【００２０】図４は、各イメージのサブイメージＩ_j,i
への“裁断(cutting) ”をさらに詳細に示している。瞬
間ｔ_iに得られたイメージｊ_iは、各サブイメージが同
じ長さｌ＝Ｌ／Ｋの高速道路面の一部分に対応するよう
に、Ｋ個のサブイメージＩ_i+ _k,kに裁断され、ここでｋ
は０からＫ−１まで変化する。瞬間ｔ₀において、獲得
されたイメージはサブイメージＩ_0,0乃至Ｉ_K-1,K-1を
示す。瞬間ｔ_iにおいて、イメージはイメージＩ_i,0乃
至Ｉ_i+K-1,K-1を示す。

【００２１】逆に、表面の一部分Ｐ_jを考えると、それ
は“イメージＪ_jの最後端”に対応するサブイメージＩ
_j,0において瞬間ｊに獲得されたイメージ中に、Ｉ
_j,1,…において瞬間ｊ−１に獲得されたイメージ中に、
…“イメージＪ_j-K+1の最前端”に対応するサブイメー
ジＩ_j,K-1において瞬間Ｋ−１に獲得されたイメージ中
に存在する。したがって、Ｋ個の異なる連続した瞬間ｔ
_j-K+1乃至ｔ_jにおける高速道路の長さｌの同一の基本
要素部分（Ｐ_j）のＫ個のサブイメージＩ_j,kが得ら
れ、ここでｋは０からＫ−１まで変化する。

【００２２】以下では高速道路の表面の一部分の指数を
除外し、指数の代わりに、高速道路の面部分（Ｐ）に対
応したＫ個のサブイメージを指定するために、ｉが０か
らＫ−１まで変化するサブイメージＩ_iに言及すること
を可能にする集合を採用する。

【００２３】本発明の原理によると、欠陥の検出は、高
速道路の同じ基本空間部分に対応したＮ個のサブイメー
ジを処理することによって行われ、これらのサブイメー
ジはＮ個の異なる連続した瞬間に獲得される。Ｎは最小
で２に等しく、かつ最大でＫに等しくなければならない
ことが容易に理解されるであろう。特定の実施形態にお
いて、Ｎ＝Ｋ＝１１である。ＮおよびＫは６と１５との
間に含まれることが好ましい。

【００２４】以下、高速道路の同じ基本要素部分に対応
するＮ個の空間的サブイメージがＮ個の異なる瞬間にど
のようにして数学的に処理されるかを説明する。簡単な
時間的加算形態の処理は、獲得されて、デジタル形態に
変換されたサブイメージの画素のレベルで直接行われて
もよい。しかしながら、本発明において、可能性のある
欠陥の存在はこのような処理では満足できるほど明瞭に
示されないことが判明している。

【００２５】したがって、本発明により、異なるサブイ
メージを構成する画素レベルで直接処理する代わりに、
先行して予備処理を実施し、それによって表面欠陥にサ
ブイメージで対応することのできる相対的配置、すなわ
ち厳密に述べると画素のグループを処理することができ
る。それ自体知られているこの予備処理ステップの実行
方法は解析グリッドを使用するものであり、したがって
それはその性質が対処すべき問題に良好に対応するプリ
ミティブを処理するために画素レベルを無視することと
同じである。この解析グリッドをライン単位で使用する
ことは、それ自体が知られているマルコフモデルを使用
することである。したがって、以下に説明する後続的な
サブイメージ処理は、マルコフモデルの適用によって修
正されたサブイメージに対して実施される。その他の処
理法は、以下に説明するように使用されることができ
る。

【００２６】図５は、全体的な検出工程を簡単に示して
いる。カメラ14によって供給されたアナログ信号は、Ａ
−Ｄ変換器30によってデジタル信号に変換される。この
変換器30はデジタルイメージ処理システム32に接続され
ており、この処理システム32はイメージを補正して、サ
ブイメージに“裁断”する処理方法を使用する。システ
ム34は、表面の同じ基本要素部分に対応したデジタルサ
ブイメージを記録装置（レジスタ）に転送し、メモリ36
にそれらを記憶する。システム38は、例えばマルコフモ
デルを適用することによって各サブイメージの空間的処
理を行う。最後に、システム40は、図７を参照して以下
に説明されるサブイメージ42の空間的および時間的処理
を行う。このシステム40によって、可能性のある欠陥を
有する表面の各基本要素部分のイメージを得ることが可
能にされる。

【００２７】以下図６を参照して、上述の方法によって
獲得された異なるサブイメージの処理をさらに詳細に説
明する。図６は、図５の空間的および時間的処理システ
ム40を示している。図７において、参照符号Ｙ_iは瞬間
ｔ_iに獲得された空間的サブイメージを表し、この空間
的サブイメージに対して抽出グリッドが適用されてい
る。参照符号Ｌ_iは、空間的・時間的イメージに適用さ
れるマルコフ・セグメンテーションのステップを示して
いる。参照符号ＳＴ´_iは最初の空間的・時間的サブイ
メージを示し、ＳＴ_iは処理された空間的・時間的サブ
イメージを示す。第１の空間的・時間的イメージＳＴは
空間的イメージＹ₀と事実上同じである。マルコフセグ
メンテーションＬ₀によって、空間的・時間的サブイメ
ージＳＴ₀が得られる。参照符号50で示された以下のス
テップにおいて、以下に定められる組合せアルゴリズム
により、第２の空間的サブイメージＹ₁が第１の空間的
・時間的イメージＳＴ₀と結合される。ステップ52にお
いて、マルコフ・セグメンテーションにより、行１の空
間的・時間的イメージが獲得される。

【００２８】さらに一般的には、行ｉの空間的・時間的
サブイメージを獲得するために、はじめに行ｉ−１の空
間的・時間的サブイメージが行ｉの空間的観察結果と結
合され、それによって最初の空間的・時間的サブイメー
ジが提供され、マルコフ・セグメンテーションによって
行ｉの最終的な空間的・時間的イメージが得られること
が理解されるであろう。この組合せアルゴリズムの適用
動作は、ｉ＝Ｎ−１まで繰り返し行われることが理解さ
れるであろう。欠陥が問題の表面の基本要素部分に実際
に存在している場合、マルコフ・セグメンテーションが
適用された行Ｎ−１の空間的・時間的イメージは、この
ような欠陥が明瞭に現れたサブイメージを提供する。

【００２９】以下、空間的サブイメージＹ_iと空間的・
時間的サブイメージＳＴ_i-1から空間的・時間的サブイ
メージＳＴ_iを獲得することのできる組合せアルゴリズ
ムの好ましい実施形態をさらに詳細に説明する。空間的
サブイメージＹ_iの全ての空間的位置がＳＴ´_iに持ち
越される。Ｌ_i-1中の記述子ｌに対して有しているＳＴ
_i-1の位置がＳＴ´_iにおいて投影される。以下の条件
にしたがって、ＳＴ´_iから投影された任意の位置ｓに
関して、＊Ｙ_iからの位置ｓ´が、ｓとｓ´の中心が８−隣接状
態であるように中心ｓの付近に配置されている場合、２
つの位置は単一の結果的位置ｓ_resultantに変換され
る。次の２つの場合が区別される：＊ｓとｓ´とは互いに関して直交しない：２つの位置が
統一され、結果な位置の特性が次のようになる。

【００３０】・位置：ｓ_resultantの位置はｓ´の位置：（ｘ_resultant，ｙ_resultant）＝（ｘ_s'，ｙ_s'）であ
る・方向：方向θ_resultantは、（ｓｉｓｔ_i-1(s) ＝ｙ_i(s')，θ_resultant＝θ_s
の場合に、ｍａｘ（ｓｔ_i-1(s) ，ｙ_i(s')）が得られる位置ｓま
たはｓ´の方向である。

【００３１】・振幅：ｓｔ´_i（ｓ_resultant）＝max(ｓｔ_i-1(s),ｙ_i(s')) ＋ｌη．min(ｓｔ
_i-1(s),ｙ_i(s')) ＊ｓとｓ´とが互いに関して直交する：ｓが消去され、
したがってｓ_resultant＝ｓ´ ・ｓとｓ´の中心が８−隣接状態となる、Ｙ_iから得ら
れる位置ｓ´が存在しない場合、ｓはｓ_resultant＝ｓ
として保存される。

【００３２】ＳＴ´_iから得られたマルコフ・セグメン
テーションＬ_iは、ＳＴ´_iにおいて重要であると見な
される位置とそうでない位置とを区別することによって
重要な表示を提供する。したがって、記述子Ｌ_iのフィ
ールドがＳＴ´_iの位置の振幅を再評価するために使用
され、これによって最終的な空間的・時間的観察記録Ｓ
Ｔ_iが得られる：ＳＴ´_iの任意の位置ｓに対して、＊ｓがＹ_i（空間的原点）からのものである場合、その
振幅は不変である：ｓｔ_i(s) ＝ｓｔ´_i(s) ＊ｓがＳＴ_i-1（時間的原点）からのものである場合、
セグメンテーションＬ_iが介在する。

【００３３】＊ｌ_i(s) ＝“１”の場合、ｓの振幅が維持される：ｓｔ_i(s) ＝ｓｔ´_i(s) ＊ｌ_i(s) ＝“０”の場合、ｓの振幅が減少される：ｓｔ_i(s) ＝ｌ／η．ｓｔ´_i
(s) したがって、これらの位置の振幅の増加または減少中に
ｓｔの時間的な展開が得られることが理解される。重要
な位置の振幅の増加は、互いに直交しない２つの位置の
融合中にｓｔ´_i（ｓ_resultant）の計算から得られ
る。採用された式は、新しい位置の振幅を計算する簡単
な方法（最大振幅の変換および最小振幅の分数の加算）
を表しているが、ＳＴ_i-1(s) からのｓｔ´_i（ｓ
_resultant）とｙ_iの別のモードの計算も考えられる。
重要でない位置の振幅の減少は、オーバーセグメンテー
ション（ｌ_i(s) ＝“０”）に保存されていないｓの場
合にＳＴ_iの計算中に得られる。

【００３４】以上の説明では、空間的・時間的サブイメ
ージを精密にするために画素のレベルのサブイメージを
使用する代わりに、マルコフ・セグメンテーションの技
術を使用している。しかしながら、言うまでもなく、こ
の処理方法は本発明を制限するものではない。

【００３５】別の処理方法は、それ自体が知られている
関連した構成要素を抽出する処理方法を実行することで
あり、これによってより広い面積の形態にアルゴリアズ
ムを適用することが可能となり、欠陥の検出が改良され
る。

【００３６】関連した構成要素を抽出する処理を行なう
場合には、図７と関連して説明されたものと同様に、組
合せアルゴリアズムが適用される。

【００３７】この組合せアルゴリアズムは、どのような
変形の処理方法であっても、検査されるべき表面の同じ
基本要素部分に対応したＮ個のサブイメージを処理し、
サブイメージはＮ個の連続した瞬間に獲得されることが
理解されるであろう。

【００３８】行なわれた実験から、これらのＮ個のサブ
イメージに適用される反復処理方法によって、問題とな
っている表面の基本要素部分に存在する欠陥を優れた検
出性能で検出できることが証明されている。

【００３９】特に、検出されるべき欠陥の面積が、獲得
されたイメージ中の画素によってカバーされる区域の面
積に匹敵する場合、Ｎ個のサブイメージに対して実施さ
れるこの反復処理によってアナログデジタル変換の未知
の係数の影響を免れることが可能なことが認められる。

【図面の簡単な説明】

【図１】高速道路における欠陥を検出する場合の処理を
実行するために使用される装置の概略図。

【図２】布上の欠陥を検出する場合の装置の概略図。

【図３】表面の一部分の連続したイメージを得る方法の
概略説明図および連続した瞬間に獲得された同じ表面の
一部分の連続したサブイメージの概略図。

【図４】異なる連続した瞬間に表面の一部分のイメージ
でサブイメージを獲得することを示した概略図。

【図５】光センサによって供給されたデータの処理手段
の簡略図。

【図６】空間的および時間的サブイメージを精密なもの
にする組合せアルゴリズムの実施工程を示したブロック
図。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 597139745 ユニベルシテ・ドゥ・ナーント・プール・ル・コーント・ドゥ・ランスティテュ・ドゥ・ルシェルシュ・エ・ダンセニュマン・スペリュール・オー・テクニック・ドゥ・レレクトロニック・リレストフランス国、44087 ナーント・セデクス、ベー・ペー 3003、ラ・シャントルリ（番地なし) (72)発明者フィリッブ・デラグネフランス国、29300 バイウ、ルット・ドゥ・リル 394 (72)発明者ドミニク・バルバフランス国、44470 カルクフー、リュ・デ・エキュルーユ４

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】実質的に平坦な繊維状表面における表面
欠陥を検出する処理方法において、ａ）実質的に平坦な繊維状表面と照準線が傾斜角をな
し、この表面に関して相対運動している光センサによっ
て、連続した瞬間におけるこの表面の一部分の連続した
イメージを形成し、各イメージが変位の方向の長さＬの
表面部分に対応しており、長さｌだけ前のイメージから
ずらされ、ここでｌがＬ／Ｋに等しく、Ｋが２より大き
く、ｂ）変位方向においてｌに等しい長さを有する表面の基
本要素部分に対応したサブイメージを規定し、それによ
って表面の一部分の長さｌに対して、この部分のＫ個の
サブイメージが獲得され、ｃ）Ｎ個の連続した瞬間における表面の長さｌの同じ部
分に対応するＮ個のサブイメージ（Ｉ_i）をこれらＫ個
の連続したサブイメージから抽出し、ここでＮは２とＫ
との間に含まれ、ｄ）推定された欠陥の形態を示すようにするために同じ
空間的な数学処理をＮ個の各サブイメージ（Ｉ_i）に適
用し、処理された中間サブイメージ（Ｙ_i）を生成し、ｅ）基本要素サブイメージ中の欠陥を検出するために第
１の処理された基本要素サブイメージ（Ｙ₀）に組合せ
アルゴリズムを適用し、それによって空間的および時間
的サブイメージＳＴ₀が得られ、ｆ）ｉ＝Ｎ−１までの空間的および時間的サブイメージ
を獲得するために、瞬間ｔｉ−１に獲得された空間的お
よび時間的サブイメージＳＴ_i-1と処理された基本要素
サブイメージＹ_iとに対してこの組合せアルゴリズムを
反復的に適用し、ｇ）空間的および時間的サブイメージＳＴ_N-lにより、
可能性のある欠陥が存在する繊維状表面の基本要素部分
のイメージを得るステップを含んでいることを特徴とす
る処理方法。
【請求項２】ステップｄ）の前に、繊維状表面に関す
る光センサの傾斜による遠近関係の影響を少なくとも部
分的に補正するための処理が各サブイメージに対して適
用される請求項１記載の処理方法。
【請求項３】ステップｄ）の前記空間的な数学処理方
法は、規則的または不規則的グリッドによりマルコフモ
デルを前記基本要素イメージに適用することよりなる請
求項２記載の処理方法。
【請求項４】ステップｄ）の前記空間的な数学処理
は、サブイメージの画素から関連した要素の抽出を行う
ことよりなる請求項２記載の処理方法。
【請求項５】前記光センサは自動車に設置されたカメ
ラであり、繊維状表面は高速道路の路面である請求項１
乃至４のいずれか１項記載の処理方法。
【請求項６】前記光センサは固定され、繊維状表面が
この光センサに関して直線的に移動される請求項１乃至
４のいずれか１項記載の処理方法。
【請求項７】繊維状表面は布織物である請求項６記載
の処理方法。
【請求項８】前記繊維状表面は未加工の木材である請
求項６記載の処理方法。
【請求項９】前記繊維状表面は細長い金属製品の表面
である請求項６記載の処理方法。