一种机动车胎纹深度检测方法、系统、可读介质及设备与流程

1.本发明属于检测领域，尤其是涉及一种机动车胎纹深度检测方法、系统、可读介质及设备。


背景技术：

2.随着机动车保有量的越来越多，机动车交通事故频发也成了一个严重的社会问题。汽车轮胎上胎纹深度的深浅对于行驶安全来说非常重要。轮胎花纹的深浅对轮胎存在以下方面的影响：
3.1.油耗，轮胎花纹越深，需要输出更多的能量来抵消轮胎造成的滚动阻力，油耗越高；轮胎花纹越浅，有利于省油，但抓地能力差，容易打滑，不利于汽车的安全行驶。
4.2.排水，车辆行驶在有水的路面或者雨雪的天气路面，轮胎的花纹会储水和排水，当轮胎花纹过浅时，轮胎出现水滑现象的概率会增加，很不安全；轮胎花纹较深时，可以增加摩擦力，排水能力提高，保证驾驶安全。
5.3.散热，在汽车的行驶过程中，轮胎会与地面剧烈摩擦，摩擦就会产生热量，在高速和长时间的行驶当中，轮胎会产生大量的热量，轮胎的花纹过深，轮胎本身无法进行及时的散热，造成轮胎老化加速，大大缩短轮胎的寿命，严重的话还会导致轮胎爆胎、撕裂等现象，影响驾乘人员的生命安全。轮胎需要良好的散热性能，花纹不宜过深。
6.4.操控性，轮胎的花纹越深轮胎的操控性能会越好，但是制动性能会变差。
7.可见，轮胎花纹深度与行车安全密不可分，对各种机动车轮胎花纹深度国家标准规定是这样的：轿车用的子午线轮胎花纹磨损极限为1.6mm，货车、客车用的子午线轮胎花纹磨损极限为2.0mm。轮胎花纹深度按以下标准检查：良好：大于3.5mm，建议下次更换：2.5～3.5mm；需要更换：小于2.5mm，更换极限值：1.6mm；如果轮胎老化、龟裂严重，也应该提前更换。
8.为了保证行车安全，行管部门对年检车辆，要求对机动车的轮胎花纹深度进行检查，来确认轮胎的使用磨损情况，确保机动车的道路上的安全。故对机动车胎纹深度检测研究具有重要意义。


技术实现要素：

9.本发明在此的目的在于提供一种机动车胎纹深度检测方法，该方法至少能够实现精准检测，操作简单。
10.为实现本发明的目的，在此提供的机动车胎纹深度检测方法包括以下两种方案：
11.第一种：包括以下步骤：
12.步骤sa1：获取待检测车胎的一组包括胎面距参考面的距离和胎痕距参考面的距离的检测数据，作为检测数据组；
13.步骤sa2：选取所述步骤sa1获取的检测数据组中间区域数据，通过查找算法获取该中间区域数据中的最大数据和最小数据；
14.步骤sa3：将所述步骤sa1获取的检测数据组中的数据分别与所述最大数据和所述最小数据进行比对，接近所述最大数据的数据记录为胎痕距参考面的距离l1，接近所述最小数据的数据记录为胎面距参考面的距离l2；
15.步骤sa4：取相邻距离l1和距离l2作差处理，差值即为胎痕深度。
16.第二种：包括以下步骤：
17.步骤sb1：获取待检测车胎的胎痕距参考面的有效距离l1'和胎面距参考面的有效距离l2'；
18.步骤sb2：取相邻有效距离l1'和有效距离l2'作差处理，差值即为胎痕深度；
19.所述有效距离l1'的获取步骤为：获取一组待检测车胎胎痕距参考面的距离，形成胎痕检测数据组，该数据组中元素记作胎痕获取距离，用胎痕参考数据与胎痕检测数据组中所有胎痕获取距离分别进行比对，如所有胎痕获取距离均为胎痕参考数据的70％到130％内，则计算所有胎痕获取距离平均值作为有效距离l1'，反之则剔除该组数据，重新获取；
20.所述有效距离l2'的获取步骤为：获取一组待检测车胎胎面距参考面的距离，形成胎面检测数据组，该数据组中元素记作胎面获取距离，用胎面参考数据与胎面检测数据组中所有胎面获取距离分别进行比对，如所有胎面获取距离均为胎面参考数据的70％到130％内，则计算所有胎面获取距离平均值作为有效距离l2'，反之则剔除该组数据，重新获取。
21.在一些实施方式中，在第一种技术方案的基础上，将所述步骤sa1获取的检测数据组中的数据分别与所述最大数据和所述最小数据进行比对过程中，检测数据组中连续几个数据均与所述最大数据或所述最小数据接近，则取该连续几个数据的平均值作为距离l1或距离l2。
22.在一些实施方式中，在第一种技术方案的基础上，还包括用于剔除检测数据组中的无效杂乱数据的数据剔除步骤，该步骤设定胎面参考数据和胎痕参考数据，并将胎面参考数据、胎痕参考数据与检测数据组中的数据进行比对，如检测数据组中的数据为胎面参考数据、胎痕参考数据的70％到130％内则为有效数据，反之则为无效杂乱数据，予以剔除。
23.在一些实施方式中，在第一种技术方案的基础上，还包括曲线绘制步骤，根据所述步骤sa3获取的各距离l1值和距离l2值绘制曲线。
24.在一些实施方式中，在第一种技术方案的基础上，还包括计数步骤，该步骤在计算一个相邻距离l1和距离l2之间距离差时，进行计数，初始的记为1,依次累加至待所有距离差计算完止。
25.在一些实施方式中，在第二种技术方案的基础上，还包括判断所述胎痕检测数据组长度和所述胎面检测数据组长度是否超过一定的测量宽度，如超过则计算所有胎痕获取距离平均值作为有效距离l1'和所有胎面获取距离平均值作为有效距离l2'，反之则剔除该组数据，重新获取。
26.在一些实施方式中，在第二种技术方案的基础上，所述测量宽度满足的约束关系为：测量宽度＝检测数据数量*单位步长。
27.在一些实施方式中，在第二种技术方案的基础上，还包括曲线绘制步骤，根据相邻有效距离l1'和有效距离l2'值绘制曲线。
28.在一些实施方式中，在第二种技术方案的基础上，还包括计数步骤，该步骤在计算一个相邻相邻有效距离l1'和有效距离l2'之间距离差时，进行计数，初始的记为1,依次累加至待所有距离差计算完止。
29.本发明在此第二方面在于提供一种机动车胎纹深度检测系统，该系统包括：
30.获取终端，用于获取待检测车胎胎面距参考面的距离数据和待检测车胎胎痕距参考面的距离数据；
31.数据处理终端，用于接收所述获取终端获取的距离数据进行处理并计算得到胎痕深度。
32.本发明在此第三方面在于提供一种计算机可读介质，该介质存储有计算机程序，该计算机程序运行时实现本发明所述的机动车胎纹深度检测方法，以达到检测胎纹深度的目的。
33.本发明在此的第四方面在于提供一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，所述存储器与所述处理器通信连接，且所述处理器可以读取存储于所述存储器内计算机程序，并运行该计算机程序；所述计算机程序被运行时实现本发明所述的机动车胎纹深度检测方法，以达到检测胎纹深度的目的。
34.采用本发明技术方案，至少可以实现的有益效果为：
35.1)本发明提供的检测方法实现了精准检测，检测结果更精确，且整个检测方法操作简单，可用于任何场所对任何机动车车胎胎纹深度检测。
36.2)本发明提供的检测方法有效地消除了无效杂乱数据对检测结果的干预，更进一步地提高了检测结果的精确性。
37.3)本发明提供的检测方法既实现了胎纹深度检测，又实现了胎痕数检测。
附图说明
38.图1为本文实施例一提供的检测方法的流程示意图；
39.图2为本文实施例二提供的检测方法的流程示意图；
40.图3为本发明提供的检测方法的检测原理图一；
41.图4为本发明提供的检测方法的检测原理图二。
具体实施方式
42.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
43.实施例一
44.图1示出了本实施例提供的检测方法示例性的流程，其包括以下步骤：
45.步骤sa1：通过作为获取终端的激光传感器或测量尺或其它终端获取待检测车胎的一组包括胎面距参考面的距离和胎痕距参考面的距离的检测数据，作为检测数据组；如图3所示，从s点至t点，构成检测数据组，不同填充表示胎面数据和胎痕数据；
46.步骤sa2：选取步骤s1获取的检测数据组中间区域数据，中间区域数据的选取可以根据需要任意选取，如选择s点到t点的中间点d，分别选择d点两侧相等的点数作为a点和b
点，ab即为选中的中间区域，如图3所示；通过查找算法获取该中间区域数据中的最大数据和最小数据，作为数据参考，其中最大数据为胎痕数据，最小数据为胎面数据；
47.步骤sa3：将所述步骤sa1获取的检测数据组中的数据分别与最大数据和最小数据进行比对，接近最大数据的数据记录为胎痕距参考面的距离l1，接近最小数据的数据记录为胎面距参考面的距离l2；由于步骤s1获取检测数据过程中存在获取的相邻数据为同一个面，即同为胎面数据，或同为胎痕数据，因此在检测数组中连续相近似数据的为一个面的数据，即为胎面数据，或胎痕数据；
48.步骤sa4：相邻距离l1和距离l2之间距离差，差值即为胎痕深度。
49.在进行上述步骤过程中，将步骤sa1获取的检测数据组中的数据分别与最大数据和最小数据进行比对过程中，检测数据组中连续几个数据均与最大数据或最小数据接近，则取该连续几个数据的平均值作为距离l1或距离l2；提高了检测准确性。
50.本实施例提供的检测方法还包括用于剔除检测数据组中的无效杂乱数据的数据剔除步骤，该步骤设定胎面参考数据和胎痕参考数据，并将胎面参考数据、胎痕参考数据与检测数据组中的数据进行比对，如检测数据组中的数据为胎面参考数据、胎痕参考数据的70％到130％内则为有效数据，反之则为无效杂乱数据，予以剔除。
51.实施例二
52.图2示出了本实施例提供的检测方法示例性的流程，包括以下步骤：
53.步骤sb1：获取待检测车胎的胎痕距参考面的有效距离l1'和胎面距参考面的有效距离l2'；
54.步骤sb2：取相邻有效距离l1'和有效距离l2'作差处理，差值即为胎痕深度。
55.其中，有效距离l1'的获取步骤为：获取一组待检测车胎胎痕距参考面的距离，形成胎痕检测数据组，该数据组中元素记作胎痕获取距离，用胎痕参考数据与胎痕检测数据组中所有胎痕获取距离分别进行比对，如所有胎痕获取距离均为胎痕参考数据的70％到130％内，则计算所有胎痕获取距离平均值作为有效距离l1'，反之则剔除该组数据，重新获取。
56.有效距离l2'的获取步骤为：获取一组待检测车胎胎面距参考面的距离，形成胎面检测数据组，该数据组中元素记作胎面获取距离，用胎面参考数据与胎面检测数据组中所有胎面获取距离分别进行比对，如所有胎面获取距离均为胎面参考数据的70％到130％内，则计算所有胎面获取距离平均值作为有效距离l2'，反之则剔除该组数据，重新获取。
57.本实施例提供的检测方法通过有效数据计算得到胎痕深度，结果精准。
58.本实施例中，该检测方法还包括判断胎痕检测数据组长度和胎面检测数据组长度是否超过一定的测量宽度，如超过则计算所有胎痕获取距离平均值作为有效距离l1'和所有胎面获取距离平均值作为有效距离l2'，反之则剔除该组数据，重新获取。
59.此处所记载的胎痕检测数据组和胎面检测数据组分别为数组，其长度即数组元素的个数，即判断数组中的元素个数是否超过一定的测量宽度；该测量宽度满足的约束关系为：测量宽度＝检测数据数量*单位步长。检测数据数据是指激光传感移动到轮胎一边缘开始记录，移动到轮胎另一边缘结束，统计出的采样数据的个数即为检测数据数量。例如每次采样的数据为时间为1ms，1s采样的个数为1000；单位步长为传感器1ms移动的距离，传感器移动的速度是恒定的，例如1ms的时间移动距离0.1mm，1s的时间，移动距离100mm，有多少检
测数据，对应的激光传感移动多少距离，移动的实际距离即为测量宽度。
60.本文提供的检测方法的原理是基于获取终端(激光传感器)输出的ad数据与距离数据的线性关系，数据处理终端(计算机、服务器)通过比例系数对ad数据进行处理，计算出与ad对应的距离数据。通过计算将获取终端获取所有的ad数据计算成为距离数据，也就是激光传感器到检测物的距离，得到检测数据组；计算相邻距离l1(有效距离l1')和距离l2(有效距离l2')之间距离差，差值即为胎痕深度。如图4所示，a与b、a与c、a与d差值就是深度数据。
61.如图4所示，将各距离l1值(有效距离l1'值)和距离l2值(有效距离l2'值)绘制成曲线，如a、b、c、d构成的曲线，获取终端从被检测车胎的一侧开始获取数据至车胎另一侧止时，通过绘制的曲线可以直观得出被检测轮胎有几条胎痕；绘制的曲线可以通过显示终端显示，该显示终端可以是独立于数据处理终端，也可以是集成于数据处理终端。当然，也可以是计算一个相邻距离l1(有效距离l1'值)和距离l2(有效距离l2'值)之间距离差时，进行计数，初始的记为1,依次累加，待所有距离差计算完后，即可得到待检测车胎的胎痕数。
62.本文在此还提供了一种计算机可读介质，该可读介质可以是硬盘、光盘等，其上存储有经编辑调试成功的计算机程序。该可读介质与计算机、服务器等设备连接时，其内存储的计算机程序将被读取，并运行执行实现本文提供的检测方法。
63.本文提供的检测方法还可以通过电子设备实现，该电子设备包括了处理器和存储器，处理器与存储器通信连接，可以读取存储于存储器中的计算机程序，该计算机程序被读取运行时执行本文提供的检测方法。此处的存储器可以是只读存储器，随机存储器、外存储器和内存储器。
64.本文所记载的参考面可以是获取终端所处的平面，当然也可以根据使用情况确定其它平面作为参考面。
65.本文所记载的胎面是指轮胎上直接与路面接触的部分，胎痕是指轮胎凹进去的部分。
66.本公开已由上述相关实施例加以描述，然而上述实施例仅为实施本公开的范例。必需指出的是，已揭露的实施例并未限制本公开的范围。相反，在不脱离本公开的精神和范围内所作的变动与润饰，均属本公开的专利保护范围。