[发明专利]一种基于点云数据的轮胎胎角性质检测方法

权利要求书

1.一种基于点云数据的轮胎胎角性质检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)，利用三维点云激光成像设备扫描生产线中待检测的轮胎；

步骤2)，根据采集的轮胎点云数据通过图像处理方法定位轮胎胎角位置；

步骤3)，根据采集的轮胎点云数据通过计算轮胎胎角位置的主方向曲率判定轮胎胎角性质。

2.根据权利要求1所述的一种基于点云数据的轮胎胎角性质检测方法，其特征在于，步骤2)中所述通过图像处理方法定位轮胎胎角位置按如下步骤进行：

(1)根据采集的点云数据中各数据点的位置关系剔除不属于轮胎部分的点云数据；

(2)以轮胎点云数据中的y坐标均值y₀为基准点，选取y坐标处于[y₀-Δy,y₀+Δy]范围内的轮胎点云数据；

其中，Δy为采样距离，为整数值，根据点云数据y坐标的最大值y_max和最小值y_min确定，一般满足即可；

(3)在选中的轮胎点云数据中沿着y轴，以间隔1mm为单位切割点云数据，共得到2*Δy+1个二维切片点云数据，即2*Δy+1幅图像；

(4)对于每一幅图像，根据胎角位置一般与图像边界距离较近的特性，利用连通分量标记的方法提取连通分量最大的区域作为胎角位置区域；

(5)在每一幅图像中，对胎角位置区域进行细化处理，将该区域处理成为单像素宽度的曲线；

(6)在每一幅图像中，利用Harris角点检测方法检测细化后的曲线中的角点，将检测到的角点坐标(x_i,z_i)作为该图像中的轮胎胎角位置，同时根据该图像所对应的y坐标值y_i确定点云数据中的轮胎胎角位置(x_i,y_i,z_i)；

其中，下标i指的是图像的序号。

3.根据权利要求1所述的一种基于点云数据的轮胎胎角性质检测方法，其特征在于，步骤3)中所述通过计算轮胎胎角位置的主方向曲率判定轮胎胎角性质按如下步骤进行：

(1)在选中的点云数据中，计算每个数据点对应的法向量；

(2)在选中的点云数据中，根据所计算的法向量计算每个数据点的高斯曲率k_Gaussian和均值曲率k_Mean；

(3)利用高斯曲率和均值曲率计算每个数据点的两个主方向曲率中的较大值

(4)在每一幅图像中根据其对应的y坐标值y_i以及所确定的角点位置(x_i,z_i)，统计在x∈[x_i-Δx,x_i+Δx]，z∈[z_i-Δz,z_i+Δz]范围内且k₁＞Th_Curvature的数据点的数量以及它们在点云数据中的序号；

其中，Δx和Δz需要根据点云数据扫描间隔确定，一般取3～5mm；Th_Curvature为曲率阈值，需要根据点云数据实际情况确定，一般取0.1～0.15之间；

(5)根据所统计到的满足条件的数据点的数量以及它们在点云数据中的序号，统计数据点中存在的脊线条数，如果超过5条，则判定轮胎胎角为尖角，反之，则判定轮胎胎角为圆角；

其中，脊线的定义为：序号连续(序号相差为1)的数据点个数超过10个，则计为1条脊线。