[发明专利]基于线结构光的大视场轮胎全周沟槽深度测量方法

说明书

基于线结构光的大视场轮胎全周沟槽深度测量方法，涉及轮胎花纹测量领域。本发明是为了解决现有对轮胎花纹深度检测的方法效率低、受人为因素影响大、且不能实现自动化的问题。本发明在被测轮胎旋转过程中采集其表面一周连续的线激光图像，利用线激光图像生成深度图，利用深度图定位被测轮胎表面所有主沟槽的位置，根据各主沟槽的位置分别计算各主沟槽的深度。本发明所述的基于线结构光的大视场轮胎全周沟槽深度测量方法，通过驱动控制视觉传感器自动寻找轮胎位置及计算轮胎花纹深度的方法，能够快速的寻找到轮胎的位置，然后计算出轮胎整周的花纹主沟槽深度。

技术领域

本发明属于轮胎花纹测量技术领域。

背景技术

轮胎与地面之间的制动、加速、转向等都是靠轮胎上面的花纹来实现，轮胎花纹对轮胎的影响是非常巨大的。汽车轮胎花纹的主要作用是增加胎面与路面间的摩擦力，排除积水，以防止车轮打滑。在用车辆的轮胎花纹深度不低于限值要求是汽车安全行驶的重要保障条件之一。因此，高精度检测轮胎花纹深度具有重要意义。

目前轮胎花纹深度检测通常有两种方法，分别是根据轮胎磨耗极限标记进行目测，以及采用轮胎花纹深度尺进行轮胎花纹的测量。这两种方法的效率都很低，且精度受人为因素影响较大，不能实现轮胎花纹检测的自动化。

发明内容

本发明是为了解决现有对轮胎花纹深度检测的方法效率低、受人为因素影响大、且不能实现自动化的问题，现提供基于线结构光的大视场轮胎全周沟槽深度测量方法。

基于线结构光的大视场轮胎全周沟槽深度测量方法，包括以下步骤：

在被测轮胎旋转过程中采集其表面一周连续的线激光图像，

利用线激光图像生成深度图，

利用深度图定位被测轮胎表面所有主沟槽的位置，

根据各主沟槽的位置分别计算各主沟槽的深度。

进一步的，采用线激光视觉传感器采集被测轮胎表面的线激光图像。

进一步的，在采集线激光图像之前，先对线激光视觉传感器与被测轮胎之间的相对位置进行定位，具体方法为：

步骤一：分别在有、无激光照射的条件下利用线激光视觉传感器对静止的被测轮胎进行拍照，并获得含有线激光条纹和不含线激光条纹的轮胎图像，

步骤二：将含有线激光条纹和不含线激光条纹的轮胎图像相减，获得只含有线激光条纹的光条图像，

步骤三：分别计算光条图像中线激光条纹两端至其临近的图像边界的距离，

步骤四：判断两个距离的比值是否在0.5～1之间，

是则当前线激光视觉传感器与被测轮胎之间的相对位置不变，完成线激光视觉传感器与被测轮胎之间的相对位置的定位；

否则调整线激光视觉传感器沿被测轮胎轴向朝向被测轮胎移动固定步长，然后返回步骤一。

进一步的，截取线激光图像中任意一段连续的子图像生成深度图，所述子图像占线激光图像的10％。

进一步的，上述利用深度图定位被测轮胎表面所有主沟槽的位置的具体方法为：

将深度图作为灰度图，

对灰度图中同一列的灰度值进行累加，获得一行灰度数据，

将该行灰度数据描绘在横轴为像素值、纵轴为灰度值的坐标系中，

对该坐标系中描绘的图像进行高斯平滑处理，之后再求解高斯平滑处理后图像的灰度极小值，获得灰度极小值的数量作为被测轮胎表面所有主沟槽的数量，且每个灰度极小值对应的像素坐标作为对应主沟槽的位置坐标。

进一步的，上述计算主沟槽深度的方法为：