一种胎纹深度测量方法、系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种胎纹深度测量方法、系统及装置。该一种胎纹深度测量方法包括以下步骤：S1、激光器向需要检测胎纹深度的轮胎断面投射线结构光，以产生激光条纹，相机对所述激光条纹进行拍摄，生成胎纹图像；S2、胎纹图像预处理，对所述胎纹图像进行相机去畸变以及去噪处理；S3、胎纹特征识别，对所述胎纹图像进行多轮扫描及计算分析，逐步输出所述胎纹图像所述包含的各项胎纹特征，以形成有效的胎面沟槽组数据；S4、胎纹深度计算，本发明专利技术可以快捷方便地获取轮胎胎纹深度数值，计算结果准确，并且重复性好，利用测量系统提供的接口能力，将计算结果送入外部信息化单元，满足信息化处理的需求，提升轮胎胎纹深度计算结果的精度。提升轮胎胎纹深度计算结果的精度。提升轮胎胎纹深度计算结果的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种胎纹深度测量方法、系统及装置


[0001]本专利技术涉及胎纹深度测量的
，特别是涉及一种胎纹深度测量方法、系统及装置。

技术介绍

[0002]轮胎是汽车上最重要的组成部件之一，作为汽车与地面接触的唯一媒介，肩负着承重、刹车以及行驶安全等重要职责。车辆的安全技术指标中，轮胎花纹深度是比较关键的一项，许多国家的汽车安全法规都对轮胎花纹深度提出了要求，将其作为衡量轮胎磨损程度的一个重要指标。
[0003]传统的轮胎花纹深度测量方法是使用胎纹深度尺，这种方法效率比较低，测量结果容易受操作方法影响而变化较大，测量场景有局限性，测量数据需要手工记录，也难以满足快速信息化处理的需求。
[0004]因此迫切地需要重新设计一款新的一种胎纹深度测量方法、系统及装置以解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种胎纹深度测量方法、系统及装置，以解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。
[0006]本专利技术提供了一种胎纹深度测量方法、系统及装置，该一种胎纹深度测量方法包括以下步骤：S1、激光器向需要检测胎纹深度的轮胎断面投射线结构光，以产生激光条纹，相机对所述激光条纹进行拍摄，生成胎纹图像；S2、胎纹图像预处理，对所述胎纹图像进行相机去畸变以及去噪处理；S3、胎纹特征识别，对所述胎纹图像进行多轮扫描及计算分析，逐步输出所述胎纹图像所述包含的各项胎纹特征，以形成有效的胎面沟槽组数据；S4、胎纹深度计算，利用预存储的单应变换矩阵，将图像坐标系下的胎面沟槽组数据转换为激光平面坐标数据，通过沟槽至相邻胎面的距离计算出胎纹深度。
[0007]可选地，所述胎面沟槽组数据包括胎面段T、沟槽段G、胎面至沟槽的下降沿D、沟槽至胎面的上升沿U。
[0008]可选地，所述步骤S3中对所述胎纹图像进行多轮扫描及计算分析的具体步骤为：S31、提取所述胎纹图像激光条纹中心点，通过对所述激光条纹中心点的识别，构建出连续的激光条纹中心点数据列表，每个数据列表由图像点水平位置、图像点垂直位置及灰度值组成；S32、根据设定的梯度变化范围，从头开始扫描所述激光条纹中心点数据列表，将激光条纹中心点数据列表划分为连续的若干个不同区间段，相同区间段的数据点有近似相同的梯度变化，不同的区间段则梯度变化不同；S33、识别可作为下降沿和上升沿的候选段，遍历各区间段，按照设定的下降沿和上升沿的梯度变化率范围，选择出可作为下降沿和上升沿的候选段；S34、识别无效数据段，仍遍历各区间段，分析各区间段与其相邻区间段的梯度变化率和相互关系，从中筛选出异常的数据，标记为无效数据段；S35、遍历各区间段，对梯度
变化在所设定范围内的相邻区间段进行合并，合并的区间段有着相近的梯度变化关系；S36、对下降沿和上升沿候选段进行遍历，将下降沿和上升沿的相邻普通数据段分别识别为胎面与沟槽数据段；S37、从最左边的胎面数据段开始，检查其后续的连续多个区间段，将符合有效胎面沟槽组条件的连续数据段识别出来。
[0009]可选地，在步骤S31中所述激光条纹中心点是指每列图像点灰度值为最大的数据点，在步骤S33中所述下降沿是指胎面到沟槽的过渡区间段，所述上升沿是指沟槽到胎面的过渡区间段。
[0010]可选地，所述步骤S4中计算沟槽至相邻胎面的距离的步骤为：S41、在与沟槽左侧邻接的胎面数据中，从右至左顺序选取若干个数据点作为沟槽左侧胎面点(X
Li
,Y
Li
)，对这些胎面点的y坐标按照从大到小进行排序，从中挑选排序靠前的n
L
个数据点，n
L
范围为5到9，计算其平均值得到左侧胎面点(X
L
,Y
L
)，用公式表示如下：)，用公式表示如下：S42、在与沟槽右侧邻接的胎面数据中，从左至右顺序选取若干个数据点作为沟槽右侧胎面点(X
Ri
,Y
Ri
)，对这些胎面点的y坐标按照从大到小进行排序，从中挑选排序靠前的n
R
个数据点，n
R
范围为5到9，计算其平均值得到右侧胎面点(X
R
,Y
R
)，用公式表示如下：且S43、由左侧胎面点(X
L
,Y
L
)和右侧胎面点(X
R
,Y
R
)可确定一条胎面线，设该直线方程式为ax+by+c＝0，则方程式系数可由以下公式计算得出：a＝Y
R
‑
Y
L
；b＝X
L
‑
X
R
；c＝X
R
×
Y
L
‑
X
L
×
Y
R
；S44、计算沟槽上的每个数据点(x
i
,y
i
)到上述胎面线的距离d
i
(i＝1,2,...,k)，从中取最大值即为沟槽到相邻胎面的胎纹深度数值d，且计算公式如下：d＝max(d
i
),(i＝1,2,...,k)。
[0011]可选地，所述步骤S2中对胎纹图像预处理具体步骤为：S21、读取预存储的相机内参矩阵和畸变系数，对相机拍摄的胎纹图像进行去畸变；S22、对去畸变后的胎纹图像执行常规滤波操作，从而完成对胎纹图像的去噪处理。
[0012]可选地，本专利技术还公开了一种胎纹深度测量系统，所述胎纹深度测量系统包括外部信息化单元、系统主体单元和系统平台单元；所述系统主体单元包括胎纹图像采集模块、胎纹图像预处理模块、胎纹特征识别模块、胎纹深度计算模块和信息化单元接口模块，所述胎纹图像采集模块用于采集胎纹图像，所述胎纹图像预处理模块用于对胎纹图像进行去畸变和去噪处理，所述胎纹特征识别模块用于形成胎面沟槽组数据，所述胎纹深度计算模块用于计算出胎纹深度，所述信息化单元接口模块用于人机交互接口功能。
[0013]可选地，所述胎纹图像采集模块包括线结构光激光器和相机，所述线结构光激光器向轮胎断面投射线结构光，所述相机对线结构光在轮胎表面及沟槽产生的激光条纹图案进行拍照。
[0014]可选地，本专利技术还公开了一种胎纹深度测量装置，所述胎纹深度测量装置包括：胎纹图像采集模块，用于采集胎纹图像；胎纹图像预处理模块，用于对胎纹图像进行去畸变和去噪处理；胎纹特征识别模块，用于形成胎面沟槽组数据；胎纹深度计算模块，用于计算出
胎纹深度；信息化单元接口模块，用于人机交互接口功能。
[0015]本专利技术的有益效果如下：
[0016]该胎纹深度测量方法包括以下步骤：S1、激光器向需要检测胎纹深度的轮胎断面投射线结构光，以产生激光条纹，相机对所述激光条纹进行拍摄，生成胎纹图像；S2、胎纹图像预处理，对所述胎纹图像进行相机去畸变以及去噪处理；S3、胎纹特征识别，对所述胎纹图像进行多轮扫描及计算分析，逐步输出所述胎纹图像所述包含的各项胎纹特征，以形成有效的胎面沟槽组数据；S4、胎纹深度计算，利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种胎纹深度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、激光器向需要检测胎纹深度的轮胎断面投射线结构光，以产生激光条纹，相机对所述激光条纹进行拍摄，生成胎纹图像；S2、胎纹图像预处理，对所述胎纹图像进行相机去畸变以及去噪处理；S3、胎纹特征识别，对所述胎纹图像进行多轮扫描及计算分析，逐步输出所述胎纹图像所述包含的各项胎纹特征，以形成有效的胎面沟槽组数据；S4、胎纹深度计算，利用预存储的单应变换矩阵，将图像坐标系下的胎面沟槽组数据转换为激光平面坐标数据，通过沟槽至相邻胎面的距离计算出胎纹深度。2.根据权利要求1所述的一种胎纹深度测量方法，其特征在于，所述胎面沟槽组数据包括胎面段T、沟槽段G、胎面至沟槽的下降沿D、沟槽至胎面的上升沿U。3.根据权利要求1所述的一种胎纹深度测量方法，其特征在于，所述步骤S3中对所述胎纹图像进行多轮扫描及计算分析的具体步骤为：S31、提取所述胎纹图像激光条纹中心点，通过对所述激光条纹中心点的识别，构建出连续的激光条纹中心点数据列表，每个数据列表由图像点水平位置、图像点垂直位置及灰度值组成；S32、根据设定的梯度变化范围，从头开始扫描所述激光条纹中心点数据列表，将激光条纹中心点数据列表划分为连续的若干个不同区间段，相同区间段的数据点有近似相同的梯度变化，不同的区间段则梯度变化不同；S33、识别可作为下降沿和上升沿的候选段，遍历各区间段，按照设定的下降沿和上升沿的梯度变化率范围，选择出可作为下降沿和上升沿的候选段；S34、识别无效数据段，仍遍历各区间段，分析各区间段与其相邻区间段的梯度变化率和相互关系，从中筛选出异常的数据，标记为无效数据段；S35、遍历各区间段，对梯度变化在所设定范围内的相邻区间段进行合并，合并的区间段有着相近的梯度变化关系；S36、对下降沿和上升沿候选段进行遍历，将下降沿和上升沿的相邻普通数据段分别识别为胎面与沟槽数据段；S37、从最左边的胎面数据段开始，检查其后续的连续多个区间段，将符合有效胎面沟槽组条件的连续数据段识别出来。4.根据权利要求3所述的一种胎纹深度测量方法，其特征在于，在步骤S31中所述激光条纹中心点是指每列图像点灰度值为最大的数据点，在步骤S33中所述下降沿是指胎面到沟槽的过渡区间段，所述上升沿是指沟槽到胎面的过渡区间段。5.根据权利要求1所述的一种胎纹深度测量方法，其特征在于，所述步骤S4中计算沟槽至相邻胎面的距离的步骤为：S41、在与沟槽左侧邻接的胎面数据中，从右至左顺序选取若干个数据点作为沟槽左侧胎面点(X
Li
,Y
Li
)，对这些胎面点的y坐标按照从大到小进行排序，从中挑选排序靠前的n
L
个数据点，n
L
范围为5到9，计算其平均值得到左侧胎面点(X
L
,Y
L
)，用公式表示如下：S42、在与沟槽右侧邻接的胎面数据中，从左至右顺序选取若干个...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟益斌，
申请(专利权)人：深圳赛承科技有限公司，
类型：发明
国别省市：