一种线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法与流程

本发明涉及机器视觉测量技术领域，特别涉及线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法。

背景技术：

汽车轮胎的花纹的主要作用就是增加胎面与路面间的摩擦力，排除积水，以防止车轮打滑，轮胎花纹提高了胎面接地弹性，在胎面和路面间切向力(如驱动力、制动力和横向力)的作用下，花纹能产生较大的切向弹性变形。切向力增加，切向变形随之增大，接触面的“磨擦作用”也就随之增强，进而抑制了胎面与路面打滑或打滑趋势。这在很大程度上消除了无花纹(光胎面)轮胎易打滑的弊病，使得与轮胎和路面间磨擦性能有关的汽车性能——动力性、制动性、转向操纵性和行驶安全性的正常发挥有了可靠的保障。

现有的轮胎磨损测量方法一般采用目测的方法，这种方法评人的直观判断，人为因素很大，无法保证精确性。另外一种轮胎磨损的测量方法是对花纹深度进行测量，该方法主要是由检测人员用轮胎花纹深度尺进行接触式测量，由于检验人员的操作方法以及轮胎花纹深度尺自身的误差会导致测量的数据产生较大误差，且人工测量效率低，严重制约了汽车检测线的工作效率。

技术实现要素：

针对以上缺陷，本发明目的如何避免出现测试人员人为因素造成的误判，提高测试的准确度和效率。

为了解决以上问题本发明提出了一种线结构光机器视觉的轮胎花纹深度的测量方法，其特征在于通过以下具体步骤实现：

步骤1.1、捕获线结构光的轮胎外廓图像；

步骤1.2、轮胎外廓图像经过图像处理模块处理获得光条中心线；

步骤1.3、同时对轮胎外廓图像进行分析识别出轮胎外廓曲线；

步骤1.4、针对识别到的轮胎外廓曲线，进一步识别出轮胎花纹和识别出花纹位置；

步骤5、对花纹位置进行坐标计算，获得花纹深度。

所述的线结构光机器视觉的轮胎花纹深度的测量方法，其特征在于所述捕获线结构光的轮胎外廓图像具体包括以下步骤：

步骤2.1、将两个线激光器设置在同一平面，控制两个线激光器产生稳定的线结构光，并投射到轮胎轮廓表面形成一条“一”字型激光断面轮廓光条；

步骤2.2、控制测试台左右两台采样相机同时工作，采样相机同步工作分别从左边和右边采集轮胎轮廓图像；

步骤2.3、采样相机将采样到的左右两幅轮胎轮廓图像输出到图像处理模块，完成轮胎外廓图像采样步骤。

所述的线结构光机器视觉的轮胎花纹深度的测量方法，其特征在于图像处理模块按照以下具体步骤对轮胎外廓图像进行处理：

步骤3.1、通过光强比对法获得线结构光条中心线，并获取光条中心线上各个像素在轮胎外廓图像的用户坐标；

步骤3.2、将光条中心线用户坐标转换为世界坐标。

所述的线结构光机器视觉的轮胎花纹深度的测量方法，其特征在于，所述识别出轮胎花纹和识别出花纹位置具体包括以下步骤：

步骤4.1、根据获得的光条中心线世界坐标进行插值，获得横坐标等间距的拟合曲线；

步骤4.2、对获得的拟合曲线一次光顺处理，获得一次光顺曲线；

步骤4.3、对一次光顺曲线进行一次差分处理，获得一次差分曲线；

步骤4.4、对一次差分曲线后进行取绝对值处理，获得绝对曲线；

步骤4.5、对绝对曲线再进行二次光顺处理，获得二次光顺曲线；

步骤4.6、对二次光顺曲线进行二次差分，获得二次差分曲线；

步骤4.7、对二次差分曲线进行取符号处理；

步骤4.8、对取符号处理结果进行三次差分；

步骤4.9、获得花纹所在位置。

所述的线结构光机器视觉的轮胎花纹深度的测量方法，其特征在于，所述对花纹位置进行坐标计算，获得到花纹深度，具体包括以下步骤：

步骤5.1、取出一段花纹的各个采样点坐标；

步骤5.2、寻找y值最小的点的x，y坐标；

步骤5.3、寻找y值最小点左右两侧y最大值的点的x，y坐标。

步骤5.4、计算y值最小点到直线两侧y值最大点连线的距离，该距离即为该段花纹的深度；

步骤5.5、重复步骤1-5，直到求出所有花纹深度。

本发明通过采集线激光器在轮胎表面形成的激光断面轮廓光条；利用ccd摄像机，计算轮胎轮廓信息生成完整轮廓图像；通过对捕获的轮胎轮廓图像求得花纹深度，由于整个测试测试传感器与待测试轮胎都是非接触进行采样，整个测试过程全部可自动进行，因此具有很好的鲁棒性，且有助于对车辆进行四轮定位等维修和维护工作。

附图说明

图1是线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法的流程图；

图2为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法的未细化的轮胎轮廓图；

图3为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得单像素后的轮廓图；

图4为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得的完整的轮胎轮廓曲线；

图5为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法的对花纹位置进行坐标计算获得花纹深度流程图；

图6为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得的等距离拟合胎冠线；

图7为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法对等距拟合胎冠线进行一次光顺曲线；

图8为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法对光顺后的曲线进行一次差分曲线图；

图9为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法对光顺曲线进行差分后绝对值曲线图；

图10为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法对取绝对值后的曲线再进行光顺的二次光顺曲线；

图11为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法对光顺曲线进行差分的二次差分曲线图；

图12为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法对差分曲线取符号图；

图13为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法对取符号后的曲线进行差图；

图14为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得的花纹位置图；

图15为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法的对花纹位置进行坐标计算获得花纹深度流程图；

图16为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得的取出一段花纹坐标图；

图17为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得的寻找y值最小的点a的x，y坐标图；

图18为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得的a点两侧最大y值点m和n的示意图；

图19为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得的花纹底部到线段mn的距离示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1是线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法的流程图，将两个线激光器设置在同一平面，控制两个线激光器产生稳定的线结构光，并投射到轮胎轮廓表面形成一条“一”字型激光断面轮廓光条；控制测试台左右两台采样相机同时工作，采样相机同步工作分别分别从左边和右边采集轮胎轮廓图像；采样相机将采样到的左右两幅轮胎轮廓图像输出到图像处理模块，完成轮胎外廓图像的采样。

图2为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法的未细化的轮胎轮廓图；为了更好的说明，轮廓线与背景色进行了亮度反转，黑线部分为轮胎轮廓，白色是背景。原始图片应该是背景为黑色，轮胎轮廓为白色，以下图像为了方便说明都做了类似处理。

图3为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得单像素后的轮廓图；由于原始采样的图形的轮廓线同一个位置都包含多个像素，为了进步不方便处理，每个位置保留一个中心像素，获得单像素线，也就是对图像进行处理获得光条中心线，图3是图2进行单像素化后的轮廓图。

将获得的轮廓图的光条中心线进行世界坐标转换获得如图4的世界坐标系中的完整的轮胎轮廓曲线。

图5为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法的对花纹位置进行坐标计算获得花纹深度流程图；根据获得的光条中心线世界坐标进行差值，光条中心线世界坐标进行插值，获得横坐标等间距的拟合曲线，如图6所示，拟合曲线也称为等距离拟合胎冠线；对获得的拟合曲线一次光顺处理，获得一次光顺曲线，如图7所示；对一次光顺曲线进行一次差分处理，获得一次差分曲线，如图8所述；对一次差分曲线后进行取绝对值处理，获得绝对值曲线，如图9所示；对绝对曲线再进行二次光顺处理，获得二次光顺曲线，如图10所示；对二次光顺曲线进行二次差分，获得二次差分曲线，如图11所示；对二次差分曲线进行取符号处理，获得差分曲线取符号图，如图12所示；对取符号处理结果进行三次差分，获得三次差分曲线，如图13所示；根据获取的三次差分曲线获得花纹所在位置，图14所示很容易根据三次差分曲线获得花纹1、花纹2、花纹3和花纹4。

纹深度流程图，根据获得的各个花纹，分别进行各个花纹的深度测量。取出一段花纹的各个采样点坐标，如图16所示；寻找y值最小的点的x，y坐标，如图17所示；寻找y值最小点左右两侧y最大值的点的x，y坐标，如图18所示。图19为线结构光机器视觉轮胎磨损测量方法获得的花纹底部到线段mn的距离示意图,计算y值最小点到直线两侧y值最大点连线mn的距离，该距离即为该段花纹a的深度；以此类推计算出所有花纹的深度。

以上所揭露的仅为本发明一种实施例而已，当然不能以此来限定本之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于本发明所涵盖的范围。