[发明专利]一种汽车轮毂立体识别码的识别与定位方法及其装置有效
申请号: | 202010548051.3 | 申请日: | 2020-06-16 |
公开(公告)号: | CN111687444B | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 崔家林;练斌 | 申请(专利权)人: | 浙大宁波理工学院 |
主分类号: | B23B41/00 | 分类号: | B23B41/00;B23B47/00;B23Q15/22;B23Q17/24;B07C5/342;B07C5/36;G06K9/00 |
代理公司: | 宁波甬致专利代理有限公司 33228 | 代理人: | 李迎春 |
地址: | 315000 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 汽车 轮毂 立体 识别码 识别 定位 方法 及其 装置 | ||
1.一种汽车轮毂立体识别码的识别与定位方法,其特征在于,包括如下处理步骤:
S1.采用激光传感器扫描汽车轮毂一周得到含有杂波干扰波形信号的原始信号波形并传输给处理器进行处理;
原始信号波形表示公式为:
其中,为原始信号波形,为无干扰立体识别码信号波形,为高斯白噪声,为信号的序列编号;
S2.处理器先对原始信号波形进行滤波去噪处理后得到轮毂数据波形;滤波去噪处理具体为:
S21.原始信号波形为有限长序列,且该的滤波长度为S,然后采用长序列重叠保留法对原始信号波形将输入数据进行分段,分成m段,每段长度为L;
S22.将分段后的输入数据块进行离散傅里叶变换,离散傅里叶变换公式为:
其中,L表示输入信号的数据块长度,m为数据块编号;
S23.接着将S22中得到的m数据块的频谱进行数字低通滤波处理,得到;
是理想低通滤波器的频谱;
S24.利用离散傅里叶反变换公式,计算出滤波后的数据块;
其中,设定输入数据块的点数为L=N+M-1,每个数据块包括M-1个前一数据块的数据点,后接N个新数据点以组成长度为L=N+M-1的数据序列,为满足L点离散傅里叶变换的运算需求,通过补M-1个零点数据来增加数字低通滤波处理时的响应长度;
S25.最后将离散傅里叶反变换的获得的数据拼接组合,处理得到一组抑制噪声干扰后的轮毂数据波形;
S3.对S2处理得到的轮毂数据波形滤波处理得到基准波形;然后将轮毂数据波形与基准波形进行数据拟合来进行偏心矫正处理,得到偏心矫正后的第一数据波形;
S4.根据S3的第一数据波形进行立体识别码的定位和立体识别码编码提取。
2.根据权利要求1所述的一种汽车轮毂立体识别码的识别与定位方法,其特征在于,所述S3步骤对轮毂数据波形的处理具体包括:
S31.将S2步骤处理得到的轮毂数据波形采用汉宁窗滤波处理得到去除了轮毂模具接缝和立体识别码的基准波形,公式为:
其中,为汉宁窗函数,其公式为:
其中,为矩形序列,为汉宁窗宽度;
S32.将S31步骤得到的基准波形与轮毂数据波形相减拟合来提取轮毂侧壁立体识别码的波形区域。
3.根据权利要求1所述的一种汽车轮毂立体识别码的识别与定位方法,其特征在于,所述S4步骤关于立体识别码的定位和立体识别码编码提取具体包括:
S41.采用移动窗口累加和算法对第一数据波形进行数据处理,处理得到轮毂转动A圈的立体识别码定位数据波形,计算公式如下:
其中,,为轮毂数据波形和基准波形数据的差,为窗口宽度,为求取绝对值函数;
S42.根据S41处理得到的立体识别码定位数据波形获得立体识别码的起始位,中间位和终点位,然后,根据立体识别码的起始位可以计算得到立体识别码的定位角度,定位角度计算公式为:
其中,A为轮毂旋转圈数,为编码的长度;
S43.所述汽车轮毂上的立体识别码包括左编码和右编码,左编码的定位公式为:
其中为左编码的定位坐标,为左编码长度,;
右编码的定位公式为:
其中,为右编码定位坐标,为右编码长度,;
S44.依据左编码的位置和右编码的位置以及编码的位数T来对左编码和右编码进行提取,先设定阈值,识别码的编码为,,设定编码对应波形的幅度值为;
左编码的计算公式为:
右编码的计算公式为:
。
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