一种基于摄像的轮胎轮廓测量方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110060240A(43)申请公布日2019.07.26(21)申请号201910282290.6(22)申请日2019.04.09(71)申请人南京链和科技有限公司地址210042江苏省南京市玄武大道699-1号(72)发明人向卫(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人朱小兵(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/33(2017.01)G06K9/46(2006.01)G01B11/24(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于摄像的轮胎轮廓测量方法(57)摘要本发明公开了一种基于摄像的轮胎轮廓测量方法，步骤包括：首先，在不同位置拍摄的同一轮胎胎纹图像，在单幅二维图像中提取出胎纹轮廓稀疏图像和关键点特征值；其次，根据轮胎胎纹建立图像像素灰度值的变化率和变化方向关键点特征矩阵，计算出在2张和多张胎纹稀疏图像中的多个同一关键点特征值；然后，通过比较计算相机内参和三维空间相机位姿外参变化预测值与投射在2张或多张二维空间像素值实际观测值，拟合出三维轮胎胎纹轮廓空间曲线；最后，通过比较任意时间段之间获得的胎纹实际三维空间变化数据，可以计算出轮胎在该时间段的使用磨损量。本发明提出的胎纹测量反馈方法，在保证轮胎安全行驶的同时，也为轮胎按使用付费提供计算依据。CN110060240ACN110060240A权利要求书1/3页1.一种基于摄像的轮胎轮廓测量方法，其特征在于，步骤包括：步骤1、利用移动终端的相机，在不同位置拍摄同一轮胎胎纹图像，在每个单幅二维图像中提取出胎纹轮廓稀疏图像和关键点特征值；步骤2、根据轮胎胎纹建立图像像素灰度值的变化率和变化方向关键点特征矩阵，计算出在2张和多张胎纹稀疏图像中的多个同一关键点特征值；步骤3、通过比较计算相机内参和三维空间相机位姿外参的变化预测值与投射在2张或多张二维空间像素值实际观测值，拟合出三维轮胎胎纹轮廓空间曲线；步骤4、通过比较任意时间段之间获得的胎纹实际三维空间变化数据，计算出轮胎在该时间段的使用磨损量。2.根据权利要求1所述的轮胎轮廓测量方法，其特征在于，步骤1是采用SIFT特征提取出胎纹轮廓稀疏图像。3.根据权利要求2所述的轮胎轮廓测量方法，其特征在于，步骤2是基于尺度空间、图像缩放、旋转放射不变性的特征匹配算法，对提取的胎纹图像特征描述向量进行相似性匹配，具体步骤如下：2.1、采用高斯卷积核实现尺度变换唯一线性核，在不同尺度下的尺度空间，单幅胎纹的二维图像与高斯核卷积为：L(u,v,σ)＝G(u,v,σ)*I(u,v)其中，G(u,v,σ)为尺度可变高斯函数，σ为尺度空间因子，代表图像的平滑度；I(u,v)为胎纹二维图像像素灰度值，u为像素的X轴值，v为像素的Y轴值；L(u,v,σ)为胎纹图像经高斯函数模糊后的胎纹图像；2.2、采用DOG算子精确定位SIFT关键点：对于相邻尺度L(u,v,σ)的差，用DOG算子表示：D(u,v,σ)＝(G(u,v,kσ)-G(u,v,σ))*I(u,v)＝L(u,v,kσ)-L(u,v,σ)其中k为常数，设(u,v,σ)为三维数值M，则在关键点处D值泰勒展开为：令求出M的极值如果M‘在任一方向上大于0.5，则该关键点与另一采样点接近，则用插值代替该关键点位置；2.3、剔除不稳定点：令来衡量特征点的对比度，如果D(M‘)<β，则剔除该关键点；其中β为调节阈值；2.4、确定关键点的主方向：设关键点的局部影像梯度特征最大的方向为关键点主方向，则有：2CN110060240A权利要求书2/3页2.5、确定关键点描述子：对每个关键点使用4*4＝16个种子点来描述，产生128个数据，形成128位的SIFT特征向量。4.根据权利要求3所述的一种轮胎轮廓测量方法，其特征在于，步骤3中，通过2张或多张胎纹图像中每个关键点的SIFT描述子匹配，计算出胎纹的三维轮廓尺寸，具体如下：3.1、建立2张胎纹图像的相机位姿方程：设P为在2张胎纹图像中的同一点，C1和C2为2张胎纹图像中的相机光轴中心点，Π1和Π2为照相机在2个图像下的成像平面；C1C2P平面为C1、C2和P三点构成的外极平面；外极线m1e1和m2e2为外极平面与成像平面的交线；外极点e1和e2为2张图像中相机光轴中心点C1和C2与成像平面的交点；基线C1C2为2张图中相机光轴中心的连线；3.2、通过块搜索极线，建立特征点的匹配关系，具体为：W*W3.2.1、在第一张胎纹图中取关键点p1并建立p1周边小块像素点矩阵A∈R,沿极线搜索第2张图与第1张图SIFT描述子对应的匹配点小块，把极线e2m2上的n个小块记作Bi，i＝1,…,n；R是小块构成的像素图像点集