CN103168220B - 用于识别和定义形成轮胎胎面设计的基本花纹的方法 - Google Patents

用于识别和定义形成轮胎胎面设计的基本花纹的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及用于检查轮胎胎面的方法，该胎面具有由周向并置的元素组合形成的胎面花纹，所述元素通过已知形状的边界彼此分隔，并且具有以预定的顺序排列的少量的基本花纹，其中执行以下步骤：获取待检查轮胎胎面的表面的图像，该图像由与光强度水平相关联的像素形成；通过将图像中与给定的周向基准（OY）相距相同距离的轴向布置的像素(x1、x2)进行周向偏移从相对于轴向线(OX)的点(P1、P2)的周向偏移(y1、y2)的相反值（-y1、-y2）来变换轮胎的图像，点(P1、P2)位于已知形状的边界线上与所述周向基准相距相同的轴向距离(x1、x2)，如此以致元素之间的边界以轴向方向取向的直路径的形式呈现；并且凭借对轮廓敏感的滤波器来分析图像，如此以致识别位于轴向取向的直线上的图像点，然后该图像点被比作位于两个元素之间的边界线上的点。

Description

用于识别和定义形成轮胎胎面设计的基本花纹的方法
技术领域
本发明涉及轮胎的视觉检查的领域，其中将通常通过数字获取装置提供的待检查轮胎的图像与该轮胎的参考图像进行比较。
背景技术
通过比较这两种图像，分析在图像的给定点处的差异，能够确定被分配到该点和从获取装置获得的物理量的值的变化。由该传感器测量的物理量可以与所观察对象的颜色、亮度或纹理有关，或者当使用能够建立三维图像的设备时，还与该点相对于参考表面的高度有关。
通过算法分析这些变化，该算法不是本说明书覆盖的内容，该算法适用于确定待检查轮胎的符合度，并且判定该轮胎是否可以被认为是符合的，或者它是否应该被送往处理中心。
在轮胎的情况下，该方法被用于检查通过刚性型腔模制而制造的轮胎区域（如侧壁或胎面）。
公开物WO2009077537描述了一种方法，该方法特别适合于检查轮胎的胎面，该轮胎胎面的胎面花纹由具有少量基本花纹的元素组合形成，该基本花纹周向并置并且以精确和特定的方式依次排列。
胎面花纹的基本花纹具有相似的形状并且具有彼此接近但不完全相同的尺寸。因此每个类型的基本花纹在轮胎外胎的胎面花纹的圆周上出现多次。为了减少振动或滚动噪音，通过本领域技术人员已知的过程，以小心谨慎考虑的方式选择尺寸并且布置基本花纹。
上述引用的公开物中描述的该方法的本质在于将基本花纹的参考图像仅与被布置在轮胎圆周上的实际基本花纹的图像进行比较。
另外根据该方法，仅必须获得单个轮胎的胎面的图像，以便获得每个基本花纹的足够的图像集合，并且以便在假设异常现象不可能再次发生在具有相同基本花纹的全部元素中的情况下计算这些基本花纹的平均参考图像。
另一方面，在实施该方法之前，必须以精确的方式识别和定位形成胎面花纹的元素之间的界线，以便将它们与胎面花纹的一个基本花纹相关联。
发明内容
本发明的目的是提出一种使得该问题被解决的方法。
应当注意，通常，两个元素之间的并置（juxtaposition）不是完美的。这在可能导致胎面表面上的橡胶溢料的细微周向偏移中或者在形成浅起伏（relief）的径向偏移中被证明。
这些一毫米的百分之几的偏移足以产生在轮胎上可见的细小迹线，该细小迹线因此在轮胎的图像上也是可见的。
本发明的目的是有效地利用这种现象。
根据本发明的检查方法用在轮胎的胎面上，该轮胎的胎面花纹由周向并置的元素组合形成，该周向并置的元素通过已知形状的边界彼此分隔，并且具有以预定的顺序排列的少量基本花纹。
此方法包括以下步骤：
-获取待检查轮胎的胎面的表面的图像，所述图像由与光强度水平相关联的像素形成，
-通过将位于轴向上与给定的周向基准（OY）相距相同距离的位置处(x1、x2)的所述图像的所述像素进行周向偏移一定量来变换所述轮胎的所述图像，所述一定量是点(P1、P2)相对于轴向线(OX)的周向偏移(y1、y2)的相反量（-y1、-y2），点(P1、P2)位于已知形状的边界线上，与周向基准相距相同的轴向距离(x1、x2)，如此以致元素之间的边界以轴向方向取向的直迹线的形式呈现，
-使用轮廓检测滤波器来分析图像，以便识别位于轴向取向的直线上的图像点，该图像点可以被视为位于两个元素之间的边界线上的点。
胎面表面的图像可以是二维的灰度图像或彩色图像，或者是三维图像，对该三维图像进行变换以致灰度表示径向方向的起伏值。
为了提高检测的鲁棒性，并且在胎面表面的图像是由多个基本图像组合形成的彩色图像的情况下，可能有用的是，将所述方法应用于每个基本图像。
有利地，选择索贝尔滤波器类型的轮廓检测滤波器，凭借该滤波器来针对每个像素计算索贝尔角，索贝尔角指示光强度的最大变化的方向。
为了识别元素之间的边界，计算位于轴向线上的像素的索贝尔角的平均值，并且选择平均值最接近于轴向方向的线，该轴向方向对应于边界线的迹线的方向。
该方法也可被用于确定所获取图像的元素之间的边界线的顺序。
有利的是，试图建立所获取的待检查轮胎的图像中发现的边界线的顺序与元素之间的边界的预定顺序之间的对应性，以便确保胎面花纹的表面上存在的所有边界线都已被检测。
无论基本花纹如何，边界的形状可以是相同的，这是最常见的情况。但是胎面花纹也可以包括具有不同形状的边界的基本花纹，在该情况下，所述方法被应用的次数等于包括在所述胎面花纹中的不同边界形状的数量。
在检测完表示两个元素之间的边界的图像点之后，还可以通过将位于轴向上与给定的周向基准（OY）相距相同距离的位置处(x1、x2)的图像像素进行周向偏移与点(P1、P2)相对于轴向线(OX)的周向偏移(y1、y2)相同的量（y1、y2）来再变换该图像，该点(P1、P2)位于已知形状的边界线上，与周向基准相距相同的轴向距离(x1、x2)，以便重新构造轮胎表面的未变形的图像。
通过使用该方法，可以使用在机器时间方面经济的算法来检测胎面的元素之间的界限。该方法形成了初步步骤，该初步步骤可以位于评价方法（例如上面引用的WO2009077537所述的）之前。
附图说明
下面的描述将提供对本发明及其实施例的更好的理解，并且下面的描述是基于图1至图8，在附图中：
图1是由具有基本花纹的元素并置而形成的胎面的示意图，
图2示出了用于制作如图1所示的设计的四个基本花纹，
图3示出了胎面图像，其中可看到元素之间的边界的迹线，
图4示出了偏移操作的步骤，
图5示出了轴向线上的索贝尔角的平均值的图，
图6示出了边界线的周向顺序，以及
图7和图8示出了偏移之前和之后的在突显边界之后的胎面图像。
具体实施方式
图1示出了一部分轮胎胎面，在轮胎胎面上可以看到存在多种类型的基本花纹（分别标示为A、B、C和U）。这些类型的基本花纹单独地在图2中示出，并且例如包括不同长度的三种花纹A、B、C以及包含磨损指示器的花纹U。这四种类型的基本花纹沿轮胎的整个圆周以精确的顺序重复。
因此，图1所示的胎面部分的顺序是标示为ACBUBACCC的顺序。对于所涉及的轮胎范围的给定尺寸，最终的顺序将由这四种类型的基本花纹的并置而形成，该并置以复杂的已知顺序布置，以ACBUBACCC开始，并例如以花纹BCAABUAABCBCBAAABBUCACAACBAACBBAU等继续。
通常，一尺寸可以包括1到5个基本花纹，而且取决于直径，一胎面包括重复的80到150个以期望的顺序布置的基本花纹。因此，将在每个胎面中使用给定类型的基本花纹（例如基本花纹A）10到40之间的次数，这取决于胎面花纹的尺寸和类型。
接着，调整每种类型基本花纹的横向边界的形状，使得其能够同样良好地配合任意其它类型的基本花纹的横向边界。因此，不论所涉及的基本花纹如何，这些边界的形状是相同的，以便使得能够根据需要修改基本花纹的顺序。
图2所示的基本花纹占据胎面的整个横向宽度。这种布置不是限制性的，并且本发明的原理可以扩展到如下的情形：胎面花纹包括布置在同一横向线上的多个基本花纹。这尤其在不对称的胎面花纹中可以看到。
因此，待执行的第一操作是提供待检查轮胎的胎面表面的图像。通过使轮胎在获取装置下完成完整的旋转来获得该图像。
以该方式获得胎面的展开的图像，其中，如图3所示，轮胎的轴向方向对应于图像的横向方向（OX），而周向方向对应于纵向方向（OY）。在三维图像的情况下，径向方向（OZ）对应于胎面花纹的花纹的起伏元素的升高方向。
术语“图像”是指源自一个或多个传感器的信息，该传感器对在给定点处由待检查轮胎反射的光是敏感的。该图像可以是二维或三维的，或者是灰度、单色或彩色的图像。其可以从线型照相机、灰度或彩色矩阵照相机、或者激光三角传感器等获得。通过根据在空间中的该点的起伏值来为每个图像像素指定灰度值，可以将三维图像本身变换为二维图像。
接着，以若干个数据表或矩阵的形式呈现图像，该数据表或矩阵的数量等于所测量的物理量的数量。
在该方法的步骤的下列描述中，为了清楚起见，假设图像是二维灰度图像。本领域技术人员将能够做必要的调整，以便使根据本发明的方法适合于将使用的图像的类型。
图3示出了由轮胎胎面元素之间存在的非常小的径向或周向偏移引起的影响，该影响被证明于在表面的图像上可见的细小迹线（T）。
在执行下面的步骤之前，存储涉及待检查的尺寸的特定数据，这些数据是：
-元素之间的边界线的特定已知形状，
-出现在待检查轮胎的参考表面上的元素的周向顺序，以及
-出现在待检查轮胎的参考表面上的元素的边界之间的周向距离的顺序。
图4示出了该方法的应用的下一步骤。
图4的初始图像是图3的再现，其中已经通过虚线来强调元素之间的边界。
已知形状的边界线在前述参考系OXY中示出。在该参考系中，可以将坐标分配给该曲线上的所有点，例如点P1（x1、y1）或点P2（x2、y2）。
接着，将胎面的图像放置在同一参考系OXY中。对该图像进行变换，使得位于在轴向上与给定的周向基准（OY）相距相同距离的位置处并且与参考系OXY中的同一横坐标上的点对应的图像像素被周向转移一定量，该量是位于已知边界线上与所述周向基准相距相同的轴向距离的点相对于轴向线（OX）的周向偏移的相反量。因而，该周向转移的量对应于边界中位于该横坐标的点的纵坐标的相反量。
因此，位于横坐标x1的图像像素被周向转移了等于-y1的量，而且位于横坐标x2的图像像素被周向转移了等于-y2的量。
完成该变换之后，元素之间的边界以轴向方向取向的直迹线的形式出现，该直迹线如图4的最终图像所示。应该注意的是，该变换并不改变周向距离，而且直迹线之间的周向距离的顺序对应于边界之间的周向距离的顺序。
下一步骤是识别作为元素之间边界的可见标记的这些线。
为了达到这一目的，搜索图像的轮廓，该图像的轮廓具有直的形状和轴向的取向。
可以有利地使用数字图像处理算法来进行轮廓的搜索。这些算法是基于以下观察：当从图像中一个对象转变到另一对象时，光或色彩强度水平显著变化。因此，搜索周围存在从亮到暗的快速转变并且最可能对应于轮廓的图像点，并且还搜索这些轮廓的取向。
在数学方面，具有两个变量（在本情况下，是作为图像坐标的函数的灰度或颜色的强度）的函数的梯度是二维向量，其坐标是在轴向方向和周向方向的导数。在每个点或像素，梯度指向强度变化最大的方向，并且其长度表示该方向上的变化率。在轮廓处，梯度从最暗的强度朝着最亮的强度穿过轮廓。
在最普遍使用的算法中，优选使用作为矩阵算子的滤波器，矩阵算子被设计为执行在被视为数字值矩阵的图像与本身采用矩阵形式的卷积模板或滤波器之间的卷积。在S.Milan,H.Vaclav和B.Rogers于2002年出版的书名为“Image processing analysis and machine vision”(London,Chapman andHall）的书中以通用方式介绍了这些算法。
在最著名的算法中，我们可以更具体地提及，由L.Roberts在1965年发表的标题为“Machine perception of three dimensional solids”（J.T.Tippett,Optical and electro-optical information processing,Cambridge,Massachusetts,MIT Press）的论文中描述的Roberts算法，由J.F.Canny于1986年发表的标题为“A computational approach to edge detection”（IEEE Trans.PatternAnalysis and Machine Intelligence）的论文中描述的Canny算法，以及如由I.Sobel和G.Feldman在标题为“A3x3isotropic gradient operator for imageprocessing”(Talk Conference at the Stanford Artificial Project)中描述的Prewitt算法及其变型（将该变型更多地称为索贝尔算法）。
虽然这些算法中的任意都是合适的，但是从其实施的相对简单性和其保持不受高噪声水平影响的能力来看，索贝尔算法最具优势，该能力在本情况下特别有用，因为形成两个元素之间的边界的迹线具有低对比度。
所使用的模板采取两个矩阵的形式：
Δ x = - 1 0 1 - 2 0 2 - 1 0 1 以及 Δ y = 1 2 1 0 0 0 - 1 - 2 - 1
使A为源图像。接着计算每个点处的Gx=Δx*A的值，其高亮了轴向方向的轮廓，并且我们计算Gy=Δy*A的值，其高亮了周向方向的轮廓。
通过向量范数来逼近灰度或颜色变化的梯度的强度值，而且被更普遍称为索贝尔角的轮廓取向Θ由给出。
对于位于水平的（即轴向）的轮廓上的像素，该角度Θ是90°。
因此，通过搜索具有Θ=90°的相同取向的点的集合，来执行对元素之间的边界的搜索。
针对每个像素的轴向线来执行该步骤的简单方式是寻找位于相同轴向线上的像素的平均索贝尔角。因为位于两个元素之间的边界的迹线上的所有像素基本具有相同的索贝尔角，所以位于代表边界的轴向线上的像素的索贝尔角的平均值将接近90°，如图5所示那样，其中，峰值表示索贝尔角接近90°的轴向线。
因此，我们可以合理地推断出，该像素轴向线表示边界线，而且该轴向线被周向地布置为与原点相距给定的距离。
接着，我们可以建立位于待检查轮胎的胎面图像上的边界线的第一顺序，并且评估每条线之间的周向距离。
为了达到该目的，我们预设阈值，超过该阈值，被高亮的峰值的高度以实际上明确的方式对应于边界的位置。例如，该值可以设置为峰值的最大高度的3/4。
接着，搜索位于该阈值之上的峰值，并且计算它们的位置。如果所检测的峰值数量不足，则阈值减小一个增量，直到峰值的显著数量被找出，该显著数量例如对应于峰值理论数量的80%，该峰值理论数量的值是已知的并且对应于边界数量，从而对应于形成待检查轮胎的胎面花纹的元素的数量。图6示出了周向定位的峰值的完整顺序。
接着可以根据它们的周向位置计算峰值的顺序，并且将该顺序与轮胎的尺寸的已知理论顺序进行比较，例如通过搜索两个顺序之间的最小差别。
由此，我们可以推断出理论顺序与待检查轮胎胎面的图像上发现的实际顺序之间的对应性。
如果检测的峰值数量不足，阈值再减去另一个增量，直到已经检测到足够数量的峰值，例如边界（即峰值）的95%。
可持续对检测阈值的减小知道所有边界都被检测，这存在增加错误检测数量的风险。因此，优选不将检测阈值降低到下限（例如最大阈值的50%）以下，该下限实际上使大多数边界都被检测到，从而允许以元素之间理论差别的顺序来重置。
然后，将对应于未检测到的边界的缺失边界直接放置在与它们在理论顺序中的位置对应的周向位置中。
完成该识别步骤之后，如图7所示，元素之间边界的集合位于待检查轮胎胎面的图像上。
以上的描述涉及具有相同边界形状的轮胎。显然，当胎面花纹包含具有不同边界的花纹时，该方法的原理同样适用，针对此，将必须将该方法应用与具有不同边界的花纹的数量相同数量的次数。仅具有给定边界形状的花纹将以径向取向的直线形式呈现，从而可以仅识别形状对应于所述给定边界形状的那些边界。
应该注意的是，在该阶段，如果胎面图像是彩色图像，则可以并行处理从获取装置的基于RGB的传感器获得的三个灰度图像。这些基本图像表示普遍在彩色图像获取装置中使用的以基本色形式的图像，该基本色特别是红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）。这是因为作为照明水平和角度的函数，峰值的最大值可能根据不同的图像和颜色而是变化的。在这种情况下，可以证明结合从这三个传感器获取的数据是有用的，以便补救错误检测或缺失检测。
如果期望重新构造待检查轮胎胎面的图像上的边界线的精确形状，可通过将位于在轴向上与给定的周向基准（OY）相距相同距离的位置(x1、x2)处的图像像素进行周向偏移一定量（y1、y2）来变换该图像，以便重新构造轮胎表面的未变形图像，该一定量（y1、y2）与相对于点(P1、P2)的轴向线(OX)的周向偏移(y1、y2)相同，点(P1、P2)位于已知的边界线上与所述周向基准相距相同的轴向距离(x1、x2)。
这等同于执行前面所执行的变换的反向变换。位于横坐标x1处的图像像素被周向转移了等于y1的量，而且位于横坐标x2处的图像像素被周向转移了等于y2的量。图8示出了变换后获得的图像，其中边界线被完美地标记。
接着，可以沿着边界线将图像分开，以便创建单个花纹的图像集合，并且将这些图像集合中的每一个集合的图像与被分配给它们的基本花纹参考图像进行比较。该参考图像可以是从胎面花纹的CAD模型获得的图像，或者是基于如WO2009077537记载的基本花纹的图像集合计算的平均图像。

Claims (12)

1.一种用于检查轮胎的胎面的方法，所述胎面的胎面花纹由周向并置的元素的组合形成，所述周向并置的元素由已知形状的边界彼此分隔，并且具有以预定的顺序排列的少量的基本花纹，其中：
-获取待检查的所述轮胎的所述胎面的表面的图像，所述图像由与光强度水平相关联的像素形成，
-通过将位于轴向上与给定的周向基准(OY)相距相同距离的位置(x1、x2)处的所述图像的所述像素进行周向偏移一定量来变换所述轮胎的所述图像，所述量是相对于轴向线(OX)的点(P1、P2)的周向偏移(y1、y2)的相反量(-y1、-y2)，所述点(P1、P2)位于已知形状的边界线上与所述周向基准相距相同的轴向距离(x1、x2)，如此以致所述元素之间的所述边界以轴向方向取向的直迹线的形式呈现，并且
-使用轮廓检测滤波器来分析所述图像，以便识别所述图像中的位于轴向取向的直线上的点，所述图像中的位于轴向取向的直线上的所述点被视为位于两个元素之间的边界线上的点。
2.根据权利要求1所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，所述胎面的所述表面的所述图像是二维灰度或彩色图像。
3.根据权利要求2所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，所述胎面表面的所述图像是由多个基本图像的组合所形成的彩色图像，其中，将所述方法应用于每一个所述基本图像。
4.根据权利要求1所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，所述胎面的所述表面的所述图像是三维图像，对所述三维图像进行变换，以使灰度表示径向方向的起伏值。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，所述轮廓检测滤波器是索贝尔滤波器类型的滤波器，凭借所述滤波器，针对每个像素来计算索贝尔角，所述索贝尔角指示最大光强度变化的方向。
6.根据权利要求5所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，计算位于相同轴向线上的所述像素的索贝尔角平均值。
7.根据权利要求6所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，将平均值最接近于所述轴向方向的轴向线识别为两个元素之间的边界。
8.根据权利要求1至4中的任一项所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，确定所获取的图像的所述元素之间的边界线的顺序。
9.根据权利要求8所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，在所获取的待检查的所述轮胎的图像中发现的边界线的所述顺序与所述元素之间的边界的预定顺序之间建立对应性，以便确保所述胎面花纹的所述表面上存在的所有边界线都已经被检测到。
10.根据权利要求1至4中的任一项所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，不论所述基本花纹如何，所述边界的所述形状是相同的。
11.根据权利要求1至4中的任一项所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，所述胎面花纹包括具有不同形状的边界的基本花纹，并且其中，将所述方法应用与包括在所述胎面花纹中的不同边界形状的数量相同数量的次数。
12.根据权利要求1至4中的任一项所述的检查轮胎的胎面的方法，其中，在检测完表示两个元素之间的所述边界的所述图像的所述点之后，通过将位于轴向上与所述给定的周向基准(OY)相距相同距离的位置处(x1、x2)的所述图像的所述像素进行周向偏移与相对于所述轴向线(OX)的所述点(P1、P2)的所述周向偏移(y1、y2)相同的量(y1、y2)来变换所述图像，所述点(P1、P2)位于已知形状的边界线上与所述周向基准相距相同的轴向距离(x1、x2)，以便重新构造所述轮胎表面的未变形图像。
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