CN101160505B - 用于确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，在该方法中必要时在考虑参考特征和车身特征的条件下通过一个图像摄取装置进行至少两个摄取地点的相互配置和相对于测量空间的基准化以及由不同的视角检测具有待测量的车轮(5)的目标区段(6)并且在测量时分析处理测量空间中车轮特征的位置。在测量的操作和精度方面有利的工作方式在于：由通过所述至少两个图像摄取仪(2)检测的目标区段通过图像处理方法借助于图像相关求得多个单个的3D图像点，这些3D图像点再现目标区段的三维表面并且由此获取车轮特征和/或参考特征和/或车身特征。

Description

用于确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法
本发明涉及一种用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，在该方法中必要时在考虑参考特征和车身特征的条件下通过一个包括至少两个用于产生数字图像的图像摄取仪的图像摄取装置进行至少两个摄取地点的相互配置和相对于测量空间的基准化以及由不同的视角检测具有待测量的车轮的目标区段并且在测量时分析处理三维测量空间中车轮特征的位置。
背景技术
在DE 19757763A1中以及在EP 1042643B1中给出了这种方法。在这些公知的方法中借助于图像摄取仪、尤其是摄像机从检测场地上的参考特征装置和车辆车轮上和车身上的光学特征求得行驶轴并且还求得车轮和轴几何特征数据。根据DE 19757763A1在车辆停止状态中进行测量，而按照EP 1042643B1车辆在具有图像摄取装置的测量装置旁边驶过。由车辆和参考特征装置的检测借助于测量装置进行系统在测量空间中相对于测量场地的基准化。为了实施这些方法，详细地在参考特征装置(用于测量装置的基准化)中在待测量的一个车轮或多个车轮上和在车身上使用专门安置的特征并且也指示利用本来就存在的特征。车轮上或车身上和参考特征装置中专门的特征的适配需要附加投入，但在特征的单义检测和与此相联系的高测量精度方面具有优点。但这样促进该方法，使得所述公知的测量装置尤其是在车身和车轮上允许安置既不必调整又不具有大重量的特征。
高精度地确定车辆的车轮和轴几何特征由于技术上日益改进的行驶机构而意义越来越重大。用于调节单个车轮的前束和车轮外倾的崭新的且细致地协调的可能性要求测量装置的精度提高。广泛流行这样一些测量装置，它们与上述方法相比需要测量装置在车轮上的费事装配和调整。
在上述公开文献的基础上还开发出其它方法，例如DE 19934864A1和DE 10050653A1说明了这些方法。第一个文献提出了一种用于由至少一个车身特征的运动径迹确定车辆行驶轴的特殊的工作方式，而DE 10050653A1中对测量装置相对于测量场地的基准化和摄取地点的相互配置(位置和方向，也称为取向)的情况下的不同工作方式进行了详细描述。
在EP 0895056A2中为了测量轴也探讨了本来就存在于车轮上的结构的利用，即尤其是轮辋边缘的利用。为了确定车轮平面的3D位置和位态由两个摄像机的两个图像推导出轮辋边缘平面的位态，其方式是使轮辋边缘首先在图像对的每个单个图像中在处理最大灰度值跳跃的基础上识别用于轮辋边缘的多个显著特征并且由此通过成像的轮辋边缘的五个点计算椭圆。这种本身由图像处理公知的根据有跳跃的灰度值过渡求得棱边的工作方式使得保持几何特征数据的精确测量困难，其中，也造成避免通过其它照明状况引起的干扰影响的问题。
本发明的任务在于，提供一种开头所述类型的方法，通过该方法在调整投入尽可能少的情况下并且在无需用于测量记号的附加适配投入的情况下获得车轮和/或轴几何特征的精确测量结果。
本发明的优点
该任务通过权利要求1的特征来解决。在此提出，通过图像处理方法借助于图像相关在三维(3D)目标空间中获取车轮特征和参考特征和/或车身特征，其中，求得一个3D点云，该3D点云由通过至少两个图像摄取仪从不同的视角两维地检测的目标区段再现三维表面。在此可单独地或由这些方法中的至少两个组合地、权利要求1的特征部分中所描述地获取特征作为点、2D函数、3D函数或3D面。
在此尽管容忍一个单个的由点云求得的3D表面点通常本身得出比专门为了测量而安置的特征不可靠的检测；但是大数量的3D表面点可无需附加适配措施地通过相应算法获取并且用于进行分析处理，该分析处理的较低的单个精度可通过一种平均化或合适的补偿函数或合适的表面模型来补偿，尤其是当为了图像处理使用高功率的计算机和例如集成的处理器时。在此得到测量装置的简单结构和简单操作，因为基本上不存在车身材料如板、铝或塑料方面的限制，不卸下车轮罩并且不存在用于适配的附加工作投入。如果获取了车轮特征，则由此可通过分析处理装置确定车轮和/或轴几何特征，如就此例如在开头所述的公开文献中所详细给出的那样。车轮特征在此可或者由一个单个的3D表面点或者由多个共属同局部的3D表面点的平均化或者由一些通过关于多个共属同局部的3D表面点的补偿函数获得的函数参数(例如最大值或弦等)构成或者由一些由共属同局部的3D表面点构成的表面模型获得的函数参数形成。车轮特征在此由3D表面点的基于局部化的参考点的分析得出，作为通过参考点的交会线或者作为绕参考点的局部的面区域。在分析处理时以参考点为基础。参考点可在相应的测量要求和分析处理特性方面对于车轮特征(点、2D函数、3D函数/面)以在数量和位置方面优化地预给定，例如根据车辆类型或车轮类型。
为了实施该方法，存在不同的有利的工作方式：或者将3D点云的信息直接用于车轮特征的提取，或者通过一个中间步骤由3D点云首先推导出一个表面模型并且然后在接着的第二步骤中从该表面模型提取车轮特征。表面模型在此例如可作为等值线模型或作为规则的栅格网或作为三角网来实施。
如也从开头所述的公开文献中所获知的那样，在确定车轮和/或轴几何特征时检测车身特征也是有利的。在此方面这样得到该方法的简化：除了车轮特征外以相应的方式通过图象处理方法借助于图象相关获取至少一个显著车身特征。在此也可通过相应数量的特征来提高精度，如前面在权利要求1的意义下所描述的那样。
尤其是在车辆从图像摄取仪旁边驶过时确定车轮和/或轴几何特征方面存在其它有利的措施：为了根据车辆相对于图像摄取仪的运动来确定行驶轴而考虑的至少一个车身特征以及待测量的车轮的车轮特征从所检测的图像区段的3D表面结构提取。在此详细地提出：在车辆从图像摄取仪旁边驶过时进行车轮和/或轴几何特征的确定，其中，基于至少一个车身特征确定车辆相对于图像摄取仪和相对于参考特征的运动，由在从旁边驶过时在多个或所有的图像摄取时刻所检测的目标区段的表面结构提取待测量的车轮的至少一个车轮特征。
此外，对于测量的精度和可靠性有意义的是，借助于至少三个车轮特征的“轮辋跳动”在分析处理装置中检验待测量的车轮的轮辋跳动并且必要时在进一步的分析处理中考虑该轮辋跳动，所述至少三个车轮特征中至少一个是显著的。该显著车轮特征的获取通过用于提取车轮特征的已经描述的方法进行。由该显著车轮特征(例如气门)可确定在测量的每个时刻所述至少两个其它的车轮特征的角位置。角位置在此确切地说涉及相关的车轮特征的参考点。
此外，有助于简单的操作和无阻碍的测量的措施是：基于安置在测量空间中的附加的参考特征装置和/或基于由本来就存在于测量空间中的显著结构通过权利要求1中所述的图象处理方法获取的参考特征进行摄取地点的相互配置和图象摄取仪相对于测量空间的基准化。
基准化的过程在时间上可在车辆上真正测量之前进行，也可在测量期间进行，其中，由于通过车辆造成的光学遮挡可在参考特征的可视性方面产生一定的限制。尽管在车辆上测量期间的受限制的可视性，通过仍可看到的参考特征也可在测量过程期间实施基准化的控制。
在困难的光线或照明条件下(例如反差不足够或者反射干扰)用于实施该方法和获取特征的另一个可能性在于，为了获取车轮特征和/或所述至少一个车身特征和/或参考特征借助于至少一个投影仪将图形投影到车轮上、车身上和/或测量空间中。在此在投影仪中区分具有确定的图形(例如圆或十字)或者偶然性的图形(具有随机分布的灰度值图形)的那些投影仪，以及区分与所述摄像机具有和不具有确定的配置的投影仪。通过这些措施在照明不利的情况下改善几乎无反差的表面的检测和/或反差比。
以减少的数据量进行的简化的分析处理这样实现：在分析处理时考虑的数据的减少这样进行，即或者在求得3D点云之前从2D图像点或者在求得3D点云之后从3D图像点除去所摄取的不感兴趣的图像区域的图像点。
另一个有利的措施在于，在3D点云中和/或在三维表面模型中在提取车轮和/或车身特征之前产生局部不同的密度和/或局部不同的网格，以及在于，将用于待测量的车轮的预备信息例如轮胎直径和/或轮辋直径和/或气门位置输送给图像处理装置。
下面借助于实施例参照附图来详细描述本发明。附图表示：
图1从车辆纵向方向上的视角所观察到的用于确定车轮和轴几何特征的布置，
图2根据图1的布置的侧视图，
图3具有根据图1和图2的布置的较大局部的俯视图，
图4示意性视图，分图a)中示出了第一数字图像中图形矩阵A的确定，分图b)中示出了第二数字图像中在不同的位置(1，1)或(n，m)上该图形矩阵的定位，
图5具有规则的栅格网的3D表面模型的例子，
图6A至图6B  以确定车轮位置角为例示出了用于构造得不同的方法流程的流程图，
图7A至图7F  用于借助于3D点云的确定来获取车轮特征和用于求得车轮平面或车轮转动轴线的视图。
图1从车辆纵向方向上的视角示出了用于通过一个例如被接收在三角架上的测量头1来确定机动车的车轮和/或轴几何特征的布置，该测量头例如具有两个摄像机形式的图像摄取仪2(也参见图3)和一个分析处理装置3。摄像机的视场指向一个至少部分地包括车辆车轮5的目标区段6，其中，两个摄像机的视场至少在很大程度上重叠。与转向轴线9耦合的车辆车轮5在当前情况下位于一个设置在测量场地上的转动板7上。图2以侧视图示出了相应的布置。如尤其是从图3中可看到的那样，目标区段6由两个摄像机2从不同的视角摄取。
为了从不同的视角测量三维目标几何特征、即在此在具有待测量的车辆车轮5和周围车辆区域的目标区段6中测量，必须已知图像摄取仪或摄像机2的摄取地点在位置和方向(也称为取向)方面的相互配置。在具有两个或多个彼此固定地配置的图像摄取仪2的测量装置中例如可在工厂方面求得相互配置或者在检验场地(测量场地)通过对参考特征装置的检测来求得。
参考特征装置的另一个任务是基准化、即建立测量装置相对于检验场地的单义参考，以便例如单义地给出车辆的支承平面或行驶平面和/或与其垂直的平面并且与此相关地确定车轮和/或轴几何特征，也如开头所述公开文献中所述的那样。
图像摄取仪2的摄取地点的相互配置和测量装置相对于检验场地的基准化可与真正的车辆测量无关地进行，即也可事先实施。如果为了基准化而在检验场地上或者在测量空间中特意安装有一个参考特征装置，则该参考特征装置可在摄取地点相互配置和基准化后被从检验场地取走。由此有利于检测车轮和轴几何特征，因为在真正的测量期间不会出现对车辆的遮蔽并且可在目标区段、景深和成像比例方面优化测量装置。此外，在测量的该阶段中检测和分析处理仅局限于车辆上的特征。
如果在测量装置的摄取范围中存在相应结构化的环境，则可部分地或者甚至完全地放弃特意安装的参考特征装置的安置和取走，其方式是通过图像摄取装置的图像摄取仪2检测测量环境的表面几何特征并且有利地通过图像相关方法来确定表面几何特征以及由此获取表明特性的参考特征，以便由此实施测量装置的配置和/或基准化。
借助于分开摄取的两维数字图像中的相同的点确定三维表面几何特征已由摄影测量学作为图像相关公知。根据图4，在实施图像相关时在第一两维数字图像(分图a))中定义一个图形矩阵A并且在第二两维数字图像(分图b))中定义一个(通常较大的)搜索矩阵B。然后对于图形矩阵的所有可能的位置(n，m)在搜索矩阵内部确定相关系数(r)。相关系数的最大值给出图形矩阵A在搜索矩阵B的所涉及的部位上的最可能的位置。由在两个单个图像中图形矩阵的这样求得的位置通过摄影测量学的公知方法求得一个3D表面点。这样获取的所有3D表面点的总和称为3D点云。
由该3D点云附加地可通过已经示例性提出的可能性推导出一个具有预给定或可预给定的网格b的三维表面模型，如在图5中示例性地示出的那样，其中，x、y、z称为空间坐标。一个2D补偿函数作为粗体的轮廓线KL加入到其中，也给出一个用于车轮特征的参考点BP。
视所期望或所需的精度而定，可用或多或少地大的计算投入来运行特征的获取，其中，例如局部受限制地通过3D点云的较高密度和/或局部受限制地通过表面模型的较小网格也可精确地检测精密的表面结构。反之，在目标区段的对于获取车轮特征、参考特征和/或车身特征不重要的部分中可局部地使用3D点云的很小的密度和/或表面模型的粗的网格。
图6A至图6D以流程图的形式示出了图像处理或者特征提取直到确定车轮位置角的过程，其中，图6B至图6D中示出了该过程的不同构型。据此可清楚地看到，图像相关方法在分析处理方法方面相对于在图像处理中也公知的借助于单个摄取的两维图像中有跳跃的灰度值过渡获取轮廓线或者棱边的方法表现出重要区别。
按照所述的图像相关方法，关系重大的特征的提取不是在两维图像中(如例如在EP 0895056中所述的那样)而是在三维目标空间中进行。由此还以通过变化的照明或光线情况造成的较小干扰影响的形式和在通常的车间条件下可达到的精度方面得到显著优点。
按照图6A，在第一步骤S11或S12中通过第一或第二摄像机摄取第一和第二两维数字图像。然后在步骤S2中实施图像相关并且接着在步骤S3中求得3D点云。然后在步骤S4中在分析处理装置3中询问：是否要建立一个3D表面模型。如果要建立该表面模型，则在步骤S52和S53中求得3D表面模型并且实施在3D目标空间中从3D表面模型提取特征。如果步骤S4中的询问得出：不要建立表面模型，则在步骤S51中实施在3D目标空间中从3D点云提取特征。在特征提取之后，在步骤S53或S51后面在另一个步骤S6中进行车轮平面的确定并且由此在步骤S57中进行车轮位置角的确定、即相应的车轮平面与车辆基准平面之间的角的确定。
在图6B中所示的工作方式中，与图6A中所示的过程相比在步骤S3中求得3D点云之后作为附加的步骤S31和S32给出了显著车轮特征的确定和车轮特征的特性的定义(点、2D函数、3D函数/面)。所述显著车轮特征是一个可单义识别的特征、例如气门V，借助于该特征于是单义地在其余车轮特征的位置方面确定这些其余车轮特征。为了最佳地识别和分析处理可适当地定义车轮特征的特性。
图6C中示出了该过程的另一个构型。在此与图6B中所示的流程相比在步骤S31之后设置一个步骤S33，在该步骤中进行询问：是否应分析处理所有的3D图像点。如果应分析处理所有的3D图像点，则过渡到步骤S32，在该步骤中按照图6B定义车轮特征的特性。如果不应分析处理所有的3D图像点，则在步骤S34中进行另一个询问：是否应径向限制分析处理。如果应进行径向限制，则径向限制并且由此减少3D图像点的数量。接着过渡到步骤S32。如果不应进行具有径向限制的分析处理，则在步骤S36中定义参考点BP的数量和位置并且接着在步骤S37中以绕参考点BP的局部限制来减少3D图像点的数量，然后过渡到步骤S32，此后运行图6B或图6A中所示的其它序列。用于减少3D图像点的数量的径向限制只是一种可能性，其它可能性例如可以是区段式的限制(参见图7C和7D)或者绕参考点的所述局部限制。
如图6D所示，作为替换方案，在2D图像的基础上已经可以进行带有限制图像点数量的预处理。为此在摄取图像之后通过两个摄像机1和2(步骤S11、S12)首先在2D图像中进行显著车轮特征的确定(步骤S13)并且接着在步骤S14中询问：是否应进行所有的2D图像点的分析处理。如果情况如此，则按照图6B过渡到步骤S2，此后按照图6B实施其它步骤顺序。如果不应分析处理所有的2D图像点，则在另一个步骤S15中询问：是否应进行分析处理的径向限制。如果情况如此，则在步骤S18进行径向限制并且由此进行2D图像点的数量的减少，此后又过渡到图像相关S2和后面的步骤。如果不应进行分析处理的径向限制，则在步骤S16中定义参考点的数量和位置并且接着在步骤S17中以绕参考点的局部限制来减少2D图像点的数量，此后则过渡到具有接着的步骤顺序的图像相关S2。分析处理在径向方向上的限制在此也可看作例子，另一个可能性是区段式的限制。
在图7A至图7F中借助于有图像的再现示出了车轮特征的获取以及车轮平面E和与其垂直的车轮转动轴线D的求得。如图7B中所示，从具有轮胎5.1和气门V的车轮5的在图7A中所示的两维数字图像获取车轮5的3D点云，其中，也可看到气门V。从3D点云于是可提取车轮特征，其中，气门V是一个可单义识别的显著车轮特征。在图7C和图7D中，径向地或区段式地限制3D点云的待分析处理的区域，其中，按照图7C取下中部的轮辋区域并且在图7D中取下各个区段以及不感兴趣的中部的区域、即从其中不需获取车轮特征的区域。此外，作为显著特征还存在气门V。图7E和图7F示出了三维空间中车轮5的法向矢量或车轮转动轴线D的方向和与其垂直的车轮平面E的确定。为此在这里例如考虑轮胎侧壁的外部轮廓的车轮特征。但也可使用另外获取的车轮特征，也可组合多个不同的车轮特征。车轮5的所获取的视图在图7E中倾斜于图纸平面，而按照图7使车轮的视图这样转动，使得转动轴线D处于视图平面中并且由此使车轮平面E垂直于视图平面。
另外，在确定机动车的车轮和/或轴几何特征时，如例如在开头所述的公开文献中所给出的那样，还提出下面的方法：在车辆上测量之前由用于图像测量系统基准化的所检测的参考特征求得参考平面。在车辆上测量期间借助于没有被车辆遮挡的参考特征进行测量系统的基准化的自控制。车轮平面E由所检测的车轮特征和所求得的车轮位置角由车轮平面E相对于参考平面的关系确定。有利地由至少一个所检测的车轮特征和至少一个车身特征的总和由多个在从旁边行驶期间检测到的图像求得车轮平面E。
如果摄像机2的分辨率不足以保证高的测量精度，则可这样提高分辨率：引入用于在子像素范围中分析处理的合适的公知的图像处理方法。
因此为了测量车轮和轴几何特征也可考虑车轮5的三维表面结构，该三维表面结构借助于车轮的表明特性的构件如轮胎、轮辋、车轮罩或气门来表示。如上所述，表面几何特征的检测借助于图像处理方法通过图像相关进行，其中，3D点云由通过至少两个摄像机从不同位置摄取的目标区段求得，该3D点云以多个3D图像点立体地再现存在于目标区段中的目标结构的三维表面。由3D点云可通过不同方法描述3D表面模型，例如通过等值线模型，通过三角网或者通过规则的栅格网。基于3D点云和/或示例性地提及的三维表面模型中的至少一个于是可获取表明特性的车身和车轮特征或者也可获取参考特征。
车轮5的对称性和每个车轮点绕车轮转动轴线的回转简化了关系重大的车轮平面E和/或车轮转动轴线D的求得，它们对于确定前束和车轮外倾是必需的。可探测车轮上的显著表面特征如气门、孔形、标记，但也可探测其它特征如污物和损伤。由此也可检测和考虑可能情况下的轮辋跳动。
如果在从旁边驶过时进行测量，则附加地确定车身相对于测量装置和相对于参考特征的运动。为此将3D点云或者3D表面模型的求得扩展到包围车轮的车身(车轮龛)上。这仅对应于工作方式的微小变化，因为至少在开始测量时通常本来就三维地检测整个目标区段，因为由于不同的车辆类型和轮辋大小而使待测量的车轮5具有目标空间中的一开始不已知的位置，而是必须由摄取的整个画面的3D结构中提取。

Claims (11)

1.用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，在该方法中，在考虑参考特征的条件下通过一个包括至少两个用于产生数字图像的图像摄取仪(2)的图像摄取装置进行至少两个摄取地点的相互配置和相对于测量空间的基准化，由不同的视角检测具有待测量的车轮(5)的目标区段(6)，并且，在测量时分析处理三维测量空间中车轮特征的位置，其特征在于：由通过所述至少两个图像摄取仪(2)从不同的视角两维地检测的目标区段通过图像处理方法借助于图像相关在三维目标空间中求得一个3D点云，其方式是，在第一两维数字图像中定义一个图形矩阵并且在第二两维数字图像中定义一个搜索矩阵，然后对于图形矩阵的所有可能的位置在搜索矩阵内部确定相关系数，并且该3D点云以多个单个的3D图像点再现三维表面并且由此获取车轮特征和/或参考特征和/或车身特征作为点、2D函数、3D函数或3D面。
2.根据权利要求1所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：或者将3D点云的信息直接用于车轮特征的提取或者通过一个中间步骤由3D点云首先推导出一个表面模型并且然后在接着的步骤中从该表面模型提取车轮特征。
3.根据权利要求2所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：以3D点云为基础作为等值线模型、作为规则的栅格网或者通过三角网求得一个三维表面模型。
4.根据权利要求1至3中一项所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：在车辆从图像摄取仪(2)旁边驶过时进行车轮和/或轴几何特征的确定，其中，基于至少一个车身特征确定车辆相对于图像摄取仪的运动；由在从旁边驶过时在多个或所有的图像摄取时刻所检测的目标区段(6)的表面结构提取待测量的车轮(5)的至少一个车轮特征。
5.根据权利要求2或3所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：借助于至少一个所提取的显著车轮特征和附加地至少两个其它车轮特征在分析处理装置中检验待测量的车轮(5)的轮辋跳动，所述显著车轮特征是一个可单义识别的特征，借助于该特征于是单义地在其余车轮特征的位置方面确定这些其余车轮特征。
6.根据权利要求1至3中一项所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：基于安置在测量空间中的附加的参考特征装置和/或基于由本来就存在于测量空间中的显著结构通过所述图像处理方法获取的参考特征进行摄取地点的相互配置和基准化。
7.根据权利要求1至3中一项所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：借助于至少一个投影仪将图形投影到车轮(5)上、车身上和/或测量空间中。
8.根据权利要求3所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：在3D点云中和/或在三维表面模型中在提取车轮和/或车身特征之前产生局部不同的密度和/或局部不同的网格。
9.根据权利要求1至3中一项所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：在分析处理时考虑的数据的减少这样进行，即或者在求得3D点云之前从2D图像点或者在求得3D点云之后从3D图像点除去所摄取的不感兴趣的图像区域的图像点。
10.根据权利要求5所述的用于借助于光学的测量装置确定机动车的车轮和/或轴几何特征的方法，其特征在于：在进一步的分析处理中考虑所述轮辋跳动。
11.的表面结构提取待测量的车轮(5)的至少一个车轮特征。
5.根据权利要求1至3中一项所述的方法，其特征在于：借助于至少一个所提取的显著车轮特征和附加地至少两个其它车轮特征在分析处理装置中检验待测量的车轮(5)的轮辋跳动，所述显著车轮特征是一个可单义识别的特征，借助于该特征于是单义地在其余车轮特征的位置方面确定这些其余车轮特征。
6.根据权利要求1至3中一项所述的方法，其特征在于：基于安置在测量空间中的附加的参考特征装置和/或基于由本来就存在于测量空间中的显著结构通过所述图像处理方法获取的参考特征进行摄取地点的相互配置和基准化。
7.根据权利要求1至3中一项所述的方法，其特征在于：借助于至少一个投影仪将图形投影到车轮(5)上、车身上和/或测量空间中。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在3D点云中和/或在三维表面模型中在提取车轮和/或车身特征之前产生局部不同的密度和/或局部不同的网格。
9.根据权利要求1至3中一项所述的方法，其特征在于：在分析处理时考虑的数据的减少这样进行，即或者在求得3D点云之前从2D图像点或者在求得3D点云之后从3D图像点除去所摄取的不感兴趣的图像区域的图像点。
10.根据权利要求1至3中一项所述的方法，其特征在于：所述预备信息是轮胎直径和/或轮辋直径和/或轮辋形状。
11.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：在进一步的分析处理中考虑所述轮辋跳动。
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