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(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CN107367241A(43)申请公布日2017.11.21(21)申请号201710152356.0(22)申请日2017.03.15(71)申请人山东交通学院地址250357山东省济南市长清大学科技园海棠路5001号(72)发明人李爱娟王希波王传胜吴春民慈勤蓬(51)Int.Cl.G01B11/22(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图7页(54)发明名称一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法(57)摘要本发明公开了一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其中,具体包括如下步骤:S1,获取线激光照射在轮胎花纹上的照片,并对照片进行校正;S2,去除经校正后的照片的背景和虚光;S3,求取经S2处理后的照片上光条的多个中心坐标点,并对中心坐标点进行立方样条拟合,得出立方样条拟合公式;S4,基于多项式法对光条中心坐标点进行拟合,得出多项式拟合公式;S5,将立方样条拟合公式与多项式拟合公式作差;S6,对S5中作差得到的结果进行卷积处理,求取卷积曲线上的极大值;S7,滤除小于预设值的极大值,得到的极大值即为轮胎花纹深度值。本发明能够准确高效的识别出轮胎花纹并测量出轮胎花纹深度,具有很好的精确性和鲁棒性。CN107367241ACN107367241A权利要求书1/2页1.一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,具体包括如下步骤:S1,获取线激光照射在轮胎花纹上的照片,并对照片进行校正;S2,去除经校正后的照片的背景和虚光;S3,求取经S2处理后的照片内光条的多个中心坐标点,并对中心坐标点进行立方样条拟合,得出立方样条拟合公式;S4,基于多项式法对光条的中心坐标点进行拟合,得出多项式拟合公式;S5,将立方样条拟合公式与多项式拟合公式作差;S6,对S5中作差得到的结果进行卷积处理,求取卷积曲线上的极大值;S7,滤除小于预设值的极大值,得到的极大值即为轮胎花纹深度值。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,S1中包括如下具体步骤:S101,获取待处理的照片,其中,该照片为将线激光投射在待测轮胎花纹上所形成的光条的照片;S102,提取校正模板的校正信息;S103,以S102中提出的校正信息为标准对S1中的照片进行校正。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,S1中获取的照片由设有滤光镜的摄像装置拍摄,且所述滤光镜的参数:灰度为28、对比度为45、伽马值为1。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,S2中包括如下具体步骤:S201,对S1中获取的照片像素灰度进行BCG校正;S202,对照片进行二值化处理,得到光条的横坐标的最大、最小值和纵坐标的最大、最小值;S203,对原始照片进行分割,将图片中的光条抠出;S204,对抠出的光条的灰度值进行修改。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,所述灰度值的修改公式为:I=其中,I为灰度值,为点的灰度值,为最大灰度值,为最小灰度值。6.根据权利要求4所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,S4中具体包括以下步骤:S301,将经过S204处理后的光条像素中的灰度值以矩阵形式存储,用(xi,yi)坐标系的形式表示出光条图片,其中,i,j均为自然数;S302,根据初步得到的光条中心像素的坐标,并将光条中心像素的坐标转换为世界坐标;S303,对光条中心像素对应的世界坐标进行立方样条拟合,得到光条中心线的立方样条拟合曲线及立方样条拟合公式。2CN107367241A权利要求书2/2页7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,S302中提取光条中心像素的坐标的公式如下:像素坐标(xi,yi)对应的灰度I(xi,yi),背景光的灰度I=50,中心线上xi点的yi坐标表示为:其中,x,y。8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,S4中的拟合多项式的最高次项的次数为偶次,且最高次数不小于8次。9.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,S5中的卷积公式为:其中,s[n]为卷积,x[n]和y[n]分别为轮廓序列和所用卷积函数序列,x[m]为加权样值信号,y[n-m]为延迟样值信号。10.根据权利要求1-9任意一项所述的基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法,其特征在于,S4中的拟合多项式的最高次项的次数为10。3CN107367241A说明书1/6页一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法技术领域[0001]本发明涉及汽车轮胎花纹检测技术领域,尤其涉及一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法。背景技术[0002