[发明专利]一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法，其中，具体包括如下步骤：S1，获取线激光照射在轮胎花纹上的照片，并对照片进行校正；S2，去除经校正后的照片的背景和虚光；S3，求取经S2处理后的照片上光条的多个中心坐标点，并对中心坐标点进行立方样条拟合，得出立方样条拟合公式；S4，基于多项式法对光条中心坐标点进行拟合，得出多项式拟合公式；S5，将立方样条拟合公式与多项式拟合公式作差；S6，对S5中作差得到的结果进行卷积处理，求取卷积曲线上的极大值；S7，滤除小于预设值的极大值，得到的极大值即为轮胎花纹深度值。本发明能够准确高效的识别出轮胎花纹并测量出轮胎花纹深度，具有很好的精确性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及汽车轮胎花纹检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法。

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。

如何提高汽车轮胎花纹深度的检测效率，是本领域亟待解决的重要问题之一。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法，对汽车轮胎的花纹深度进行快速精确地检测。

本发明提出了一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法，其中，具体包括如下步骤：

S1，获取线激光照射在轮胎花纹上的照片，并对照片进行校正；

S2，去除经校正后的照片的背景和虚光；

S3，求取经S2处理后的照片内光条的多个中心坐标点，并对中心坐标点进行立方样条拟合，得出立方样条拟合公式；

S4，基于多项式法对光条的中心坐标点进行拟合，得出多项式拟合公式；

S5，将立方样条拟合公式与多项式拟合公式作差；

S6，对S5中作差得到的结果进行卷积处理，求取卷积曲线上的极大值；

S7，滤除小于预设值的极大值，得到的极大值即为轮胎花纹深度值。

如上所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法，其中，优选的是，S1中包括如下具体步骤：

S101，获取待处理的照片，其中，该照片为将线激光投射在待测轮胎花纹上所形成的光条的照片；

S102，提取校正模板的校正信息；

S103，以S102中提出的校正信息为标准对S1中的照片进行校正。

如上所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法，其中，优选的是，S1中获取的照片由设有滤光镜的摄像装置拍摄，且所述滤光镜的参数：灰度为28、对比度为45、伽马值为1。

如上所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法，其中，优选的是，S2中包括如下具体步骤：

S201，对S1中获取的照片像素灰度进行BCG校正；