CN103493096B - 轮胎内表面的数字图像的分析和伪测量点的处理 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于处理轮胎表面的三维数字图像的方法，其中捕获所述表面的三维图像，并给所获取的图像的每个点，分配对应于其高度的灰度级值，借助使用矩形关键单元的第一形态学算子，执行表面图像的闭合类型的第一转换，借助使用矩形关键单元的第二形态学算子，执行表面的打开类型的第二转换，在图像的每一点处，分配灰度级值以便消除伪测量点，所述灰度级值等于在前步骤中获得的图像的该点处的灰度级值与在所获取的图像的该点处的灰度级值之间的最小值。

Description

轮胎内表面的数字图像的分析和伪测量点的处理
技术领域
本发明涉及轮胎制造领域，且更具体地涉及以建立符合预先建立参考的诊断为目的的轮胎的表面的自动检查的领域。
背景技术
该处理的步骤之一在于，以已知的方式获取轮胎表面的三维图像。
借助于基于光学三角测量的原理的装置，使用例如与激光器类型的光源相耦合的2D传感器来进行该图像的获取。
轮胎表面的地形图像事实上是被称为灰度级图像的二维图像，其中每个点，即，图像的每个像素(x,y)与被称为灰度级且通常在0和255之间的值f(x,y)相关联。该灰度级值可为了更高的效率而在8或16位上被有用地编码。灰度级表示这个点相对于表面的高度。对于8位编码，值255(白色)对应于最高的高度，而值0(黑色)对应于最低的高度。一般而言，图像像素被置于行和列中。
然而观察到，从这些获取装置所产生的表面的图像可能会具有在进行随后的数字处理之前必需识别并使得消失的伪测量点。否则，分析算法可能会将这些区域不正确地视为待检查的轮胎的结构异常。
这些点一般出现在测量噪声相当大的高纹理的区域。相机不正确地记录了从反射光产生的信息，而并不考虑从入射光束产生的信息。这些伪测量点因此在相对均匀的图像背景中呈现较淡的线。尤其在考虑轮胎的内表面时出现这种情形。
被称为伪测量点的所有这些点通过下列事实进行区分，它们相对于位于其直接环境中的这些点而言具有极大偏差的位置。在该情况中的“极大偏差”意味着大于4或5mm的偏差，这因此与通常呈现在轮胎表面上的剖面的变化明显不同。
发明内容
本发明的目的是提出一种使得能够识别这些点的简单处理方法和一种校正描绘表面的数字值的方法。
根据本发明的用于处理轮胎外表面的三维数字图像的方法提供了借助形态学类型的工具来处理图像的方法的使用。
这些方法包括以已知方式，利用能够减小(erode)图像图案或扩大(expand)图像图案的工具来修改图像图案。在该情况下，这相当于对待检查的表面的起伏(relief)进行修改。
减小或扩大的形态学运算包括针对图像的每个点查找包括在关键单元(keyelement)内的邻点的灰度级的最小值或最大值、给定的形状和表面积、以待分析的点为中心、以及定义该点的围绕面积。对于减小，在该点的值随后变为最小值，而对于扩大，在该点的值变为最大值。减小及随后扩大的组合被称为打开(opening)，而扩大及随后减小的组合被称为闭合(closure)。
根据本发明，该用于处理轮胎的表面的三维数字图像的方法在这期间包含以下步骤：
-捕获所述表面的三维图像，并给所获取的图像的每个点分配对应于其高度的灰度级值，
-借助使用矩形关键单元的第一形态学算子(morphologicaloperator)，执行所述表面的所述三维图像的闭合类型的第一转换，
-借助使用矩形关键单元的第二形态学算子，执行表面的打开类型的第二转换，
-在所述三维图像的每一点处，分配灰度级值以便消除伪测量点，所述灰度级值等于在第二转换之后获得的所述三维图像的该点处的灰度级值与在所获取的图像的该点处的灰度级值之间的最小值。
已观察到，位于轮胎的内表面的伪测量点在垂直于轮胎的圆周方向的方向上具有细长、狭窄的形状，用于第一转换的形态学算子优选是长度在轮胎的圆周方向上是在50和100个像素之间而宽度在垂直于圆周方向的方向上小于10个像素的矩形。
由于同样的原因，用于第二转换的形态学算子优选是长度在轮胎的圆周方向上是在500和1000个像素之间而宽度在垂直于圆周方向的方向上小于10个像素的矩形。
该方法有利地应用于轮胎内表面的检查。
附图说明
基于图1至5来进行以下描述，其中：
-图1示出用于捕获轮胎表面的图像的装置的示意图，
-图2示出直接从图像捕获装置产生的轮胎的内表面的图像，
-图3示出了在借助第一转换进行处理之后的内表面的图像，
-图4示出了在借助第二转换进行处理之后的内表面的图像，
-图5示出了在借助根据本发明的方法进行处理之后的内表面的图像。
具体实施方式
图1示出轮胎表面的图像的获取。作为示例，借助于由激光器1发射的狭缝光并借助于能够捕获被照亮的表面的2D图像的相机3来进行该获取。相机被定位成使得它的瞄准方向与由激光源发射的光束形成给定角度。通过三角测量，于是能够确定起伏元件2相对于支承表面4的坐标。一般来说，狭缝光指向垂直于与强加在轮胎上的旋转方向相对应的圆周方向的轴向或径向方向，以捕获其表面的完整图像。在支撑面的每个点(x，y)处，分配灰度级值，其与该点相对于参考表面的高度成比例。
图2示出从该捕获产生的图像。观察到被标记为FMP的伪测量点的存在。这些点呈现为细长形状的较淡单元。因此，这些点异常地位于表面中的靠近它们并对应于无特别起伏的这些点之上，或甚至远在其之上。
随后，借助使用矩形形状的形态学算子的第一处理来修改该图像，以便通过检测由存在的纹理化图案所造成的伪测量点来减少干扰，并突出伪测量点。将该算子的大小调整为寻求过滤出的纹理化图案的大小。在这种情况下，利用算子(其长度在轮胎的圆周方向上是在50和100个像素之间，而宽度在垂直于圆周方向的方向上小于10个像素)来获得好的结果。
图3是在已进行第一处理之后轮胎表面的图像的局部视图。
第二处理被设计为去除呈现在从第一处理产生的图像中的细小目标，例如，伪测量点。因此，有利地取得这些异常的细长形状，以调整针对在该情况下对应于打开的第二处理所使用的关键单元的形状。在轮胎的圆周方向上的长度是在500和1000个像素之间且在垂直于圆周方向的方向上的宽度小于10个像素的矩形在这些情况下给出了令人满意的结果。
图4示出借助第二处理转换的图像。可以看到包括伪测量点的区域去除了异常线。
随后，该处理最后的步骤包括给每个像素分配灰度级值，以及由此的高度，该灰度级值对应于在获取图像的该点处的该灰度级值与从第二转换产生的图像的该点处的灰度级值之间的最小值。所获得的图像的灰度级值等于除了伪测量点之外的获取图像的灰度级值，该伪测量点的灰度级值对应于从借助第二转换而转换的图像产生的值。该处理能够在这些点处进行重组，而使得存在于所述获取图像中的纹理连续。
如前所示，该方法尤其适用于高度纹理化的区域，并尤其适用于轮胎表面的内表面。然而，以非限制性的方式，也可以在轮胎表面的外部图像包括纹理化区域时，使用该相同方法来改善轮胎表面的外部图像。

Claims (4)

1.一种用于处理轮胎的表面的三维数字图像的方法，其中
-捕获所述表面的三维图像，并给所获取的图像的每个点分配对应于其高度的灰度级值，
-借助使用矩形关键单元的第一形态学算子，执行所述表面的所述三维图像的闭合类型的第一转换，
-借助使用矩形关键单元的第二形态学算子，执行所述表面的打开类型的第二转换，
-在所述三维图像的每一点处，分配灰度级值以便消除伪测量点，所述灰度级值等于在第二转换之后获得的所述三维图像的该点处的灰度级值与在所获取的图像的该点处的灰度级值之间的最小值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中用于所述第一转换的形态学算子是矩形，其长度在所述轮胎的圆周方向上是在50和100个像素之间，且其宽度在垂直于所述圆周方向的方向上小于10个像素。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中用于所述第二转换的形态学算子是矩形，其长度在所述轮胎的圆周方向上是在500和1000个像素之间，且其宽度在垂直于所述圆周方向的方向上小于10个像素。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中所捕获的图像是所述轮胎的内表面的图像。
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