[发明专利]一种基于多光谱成像技术的非接触式车辆称重方法

权利要求书

1.一种基于多光谱成像技术的非接触式车辆称重方法，其特征在于，所述非接触式车辆称重方法包括以下步骤：

S1，获取目标样本轮胎在正常工作状态下的侧面热成像图像；从侧面热成像图像中提取像素温度矩阵数据以获得目标样本轮胎的表面温度信息；基于OpenCV图像处理算法对像素温度矩阵数据进行处理，通过图像迭代的几何拟合和区域生长算法检测得到目标样本轮胎的力学变形参数；

S2，获取目标样本轮胎侧壁的光学图像；从目标样本轮胎侧壁的光学图像中检测得到目标样本轮胎侧壁的压印字符；通过压印字符获取目标样本轮胎的轮胎尺寸和气压信息；

S3，将获得的目标样本轮胎的力学变形参数与对应的轮胎尺寸、气压信息作为机器学习模型的训练样本，训练得到用于预测轮胎荷载的机器学习模型；

S4，将待检测轮胎的力学变形参数及字符信息输入至机器学习模型中，计算出待检测轮胎的荷载；

步骤S1中，基于OpenCV图像处理算法对像素温度矩阵数据进行处理，通过图像迭代的几何拟合和区域生长算法检测得到目标样本轮胎的力学变形参数的过程包括以下步骤：

S11，根据像素温度矩阵数据生成与温度线性相关的温度图像；采用sobel边缘检测算子计算温度图像的像素梯度幅值，在温度图像中温差大于预设温差阈值的像素点周围进行图像分割；

S12，将分割后图像的前5％的梯度幅值进行保留，并取出梯度幅值最大的点，进行颜色标记；从图像下方向上依次选取经过颜色标记的像素点，将选取的像素点作为用于第一次拟合轮胎外轮廓的种子点，所选取的种子点均为轮胎与空气交界面上的像素点；

S13，采用步骤S12选取的种子点，利用区域生长算法对种子点进行区域生长找到与种子点相邻的点作为新的种子点，进行轮胎外轮廓的第二次拟合；

S14，保留步骤S12和步骤S13中所选取的种子点，以第二次拟合的轮胎外轮廓为基准，自上而下的找到轮胎上半部分的梯度幅值最大像素点，进行第三次轮胎外轮廓拟合；

S15，以步骤S14中所拟合的轮胎外轮廓为基准，向轮胎中心寻找梯度幅值最大的像素点，以此点作为拟合轮毂外轮廓的种子点，拟合得到轮毂外轮廓；

S16，重复迭代以拟合得到符合预设误差标准的轮胎外轮廓与轮毂外轮廓；

S17，由轮胎圆心左下45度与右下45度的夹角范围内找到轮胎与地面交界处的像素梯度幅值点，以查找到的像素梯度幅值点为基准绘制轮胎与地面分割线，得到轮胎变形后轮胎与地面的交界面；

S18，自下而上的对轮胎与地面交界面的图像像素进行端点处理，计算相邻两个像素点的Y坐标差值，当任一像素点与其相邻的像素点的Y坐标差值大于预设坐标差值阈值时，判断该像素点为轮胎与地面接触的端点，得到轮胎与地面的真实接触像素长度。

2.根据权利要求1所述的基于多光谱成像技术的非接触式车辆称重方法，其特征在于，步骤S1中，获取目标样本轮胎在正常工作状态下的侧面热成像图像的过程包括以下步骤：

利用红外激光标定将热成像采集组件对中于轮胎轮毂中心；采用热成像采集组件捕捉轮胎在正常工作状态下的侧面热成像信息；将热成像采集组件捕捉的侧面热成像信息以CSV的格式保存。

3.根据权利要求1所述的基于多光谱成像技术的非接触式车辆称重方法，其特征在于，步骤S1中，所述力学变形参数包括：轮胎最大像素半径R、轮胎最大像素面积S₁、轮毂像素半径r、轮胎与地面接触像素长度l、轮胎圆心到地面的像素距离h、轮胎变形后的等效像素面积S₂、轮胎变形前后的图像像素面积差ΔS，以及轮胎与地面接触分割线像素长度L。