[发明专利]基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法

摘要

本发明公开了基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，包括依次对待检测轮胎胎膜进行扫描并采集获得一组图像，并分别对所采集的每张图像进行处理后获得轮胎外侧圆弧形轮廓；拟合轮胎外侧圆弧形轮廓的圆心和半径，通过极坐标变换将待测的轮胎外侧圆弧形图像转换为平直型待测图像，并进行阈值分割后，定位待测ROI图像；获取待检测轮胎胎膜的CAD设计图对应的平直型图像，在该平直型图像上截取获得与每个待测ROI图像相匹配的图像块；对每个待测ROI图像以及与其匹配的图像块进行字符识别，根据字符识别结果进行缺陷判断。本发明可自动检测出轮胎胎膜的字符缺陷，检测稳定性高、检测成本低且检测速度快，可广泛应用于轮胎胎膜检测领域中。

主权项

基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1、依次对待检测轮胎胎膜进行扫描并采集获得一组图像，并分别对所采集的每张图像进行处理后获得轮胎外侧圆弧形轮廓；S2、拟合轮胎外侧圆弧形轮廓的圆心和半径后，通过极坐标变换将待测的轮胎外侧圆弧形图像转换为平直型待测图像，并对平直型待测图像进行阈值分割后，定位轮胎胎膜图像区域作为待测ROI图像；S3、获取待检测轮胎胎膜的CAD设计图对应的平直型图像，进而在该平直型图像上截取获得与每个待测ROI图像相匹配的图像块；S4、对每个待测ROI图像以及与其匹配的图像块进行字符识别，进而根据字符识别结果进行缺陷判断；所述步骤S3，包括S31～S34：S31、分别对每个待测ROI图像进行阈值分割，进而通过形态学运算将阈值分割后的待测ROI图像进行分类；S32、根据待测ROI图像的分类，将待测ROI图像进行预处理后转换为二值图像；S33、获取待检测轮胎胎膜的CAD设计图对应的平直型图像，根据该平直型图像与待测ROI图像的高度比将待测ROI图像进行缩放；S34、在平直型图像上依次截取与缩放后的待测ROI图像同宽的图像块，计算每个图像块与缩放后的待测ROI图像的相关系数，进而将相关系数最大的图像块作为与该待测ROI图像相匹配的图像块；所述步骤S4，包括S41～A43：S41、对每个待测ROI图像以及与其匹配的图像块，采用多层感知器算法进行字符识别；S42、记录识别出的每个字符的中心位置，并计算相邻字符之间的字符间距，进而判断字符间距是否大于预设字符宽度阈值的2/3，若是则将两个字符分开；S43、将待测ROI图像以及与其匹配的图像块所识别出的字符依序进行逐个对比，判断是否存在字符缺陷。