[发明专利]刹车盘磨损度测量方法、装置及设备

权利要求书

1.一种刹车盘磨损度测量方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含激光图案的刹车盘图像；

从所述刹车盘图像中提取所述激光图案，根据提取出的所述激光图案生成所述激光图案的投射深度点云图；

通过点云图识别模型对所述投射深度点云图进行识别，以得到所述点云图识别模型中与所述投射深度点云图相匹配的匹配样本，将所述匹配样本的测量特征确定为所述投射深度点云图的测量特征，其中，所述测量特征包括干扰图案的位置特征和与测量位置有关的图像特征中的至少一种；

根据所述测量特征确定所述投射深度点云图中的参考点的位置，其中，所述参考点位于未磨损区，所述参考点用于作为所述未磨损区的激光投射深度的标识点；

根据所述测量特征确定所述投射深度点云图中的测量点的位置，其中，所述测量点位于磨损区，所述测量点用于作为所述磨损区的激光投射深度的标识点；

根据所述参考点的位置和所述测量点的位置，确定所述参考点和所述测量点的激光投射深度的差值，其中，所述差值用于表征所述刹车盘的磨损度指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述测量特征确定所述投射深度点云图中的参考点的位置进一步包括：

根据所述测量特征识别所述投射深度点云图中激光投射深度最小的坐标点；

将识别出的所述激光投射深度最小的坐标点确定为所述投射深度点云图的参考点。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述测量特征确定所述投射深度点云图中的测量点的位置进一步包括：

根据所述匹配样本的类别确定所述投射深度点云图的测量点识别算法；

根据所述投射深度点云图的测量点识别算法确定所述投射深度点云图中的测量点的位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点云图识别模型通过如下方式生成：

获取所述投射深度点云图的多个样本以及所述投射深度点云图的每一个样本的类别标签；

将所述投射深度点云图的多个样本以及所述投射深度点云图的每一个样本的类别标签输入至神经网络模型进行训练，以生成所述点云图识别模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

若所述匹配样本为第一类样本，则所述测量点识别算法为：识别所述投射深度点云图的样本的拐点，将所述拐点确定为所述测量点；

若所述匹配样本为第二类样本，则所述测量点识别算法为：识别所述投射深度点云图的样本的拐点，按照预设规则在所述拐点附近拟合一条直线，根据拟合的所述直线确定所述测量点；

若所述匹配样本为第三类样本，则所述测量点识别算法为：识别所述投射深度点云图的样本的拐点，根据所述拐点右侧预设范围内的点云数据生成测量线，根据生成的所述测量线确定所述测量点；

若所述匹配样本为第四类样本，则所述测量点识别算法为：识别所述投射深度点云图的样本的拐点和最高点，将所述最高点右侧第一预设位置确定为所述测量点，其中，所述最高点为激光投射深度最大的坐标点；

若所述匹配样本为第五类样本，则所述测量点识别算法为：识别所述投射深度点云图的样本的变化点和拐点，将所述变化点附近的第二预设位置确定为所述测量点，其中，所述变化点为磨损区中激光投射深度开始由大到小变化的坐标点；

若所述匹配样本为第六类样本，则所述测量点识别算法为：识别所述投射深度点云图的样本的左侧的拐点，将所述左侧的拐点确定为所述测量点；

其中，所述拐点为所述投射深度点云图的样本的曲率发生预设变化的位置的坐标点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰图案包括虚区，所述虚区为所述投射深度点云图上的异常区域，所述将所述匹配样本的测量特征确定为所述投射深度点云图的测量特征的步骤之后，所述方法还包括：

根据所述测量特征检测所述投射深度点云图中是否存在所述虚区；

若检测到存在所述虚区，则使用预设替换算法将所述虚区的坐标值进行替换，使得替换后所述投射深度点云图上无所述虚区，然后执行所述根据所述测量特征确定所述投射深度点云图中的参考点的位置以及所述根据所述测量特征确定所述投射深度点云图中的测量点的位置的步骤。