CN107345921B - 一种轮胎带束层贴合质量检测方法以及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明的轮胎带束层贴合质量检测方法以及系统，通过正对带束层卷绕装置设置半导体激光器以及3D相机，使3D相机连接工业控制计算机；检测时，带束层卷绕装置工作开始带束层的卷绕贴合，同时通过激光三角法，高速3D相机不断地采集卷绕贴合面的深度图像，并传输到图像处理软件，通过对深度图像的预处理(包括图像的增强和去噪)，基于图像的深度信息提取贴合面的边缘信息，并对边缘信息进行测量和计算，识别出带束层的贴合情况；实现了带束层在线检测。
Description
技术领域
本发明属于轮胎生产技术领域，具体涉及一种轮胎带束层贴合质量检测方法以及系统。
背景技术
轮胎对车辆的行驶性和乘坐舒适性都有很大的影响，随着经济的发展，汽车及工程机械制造行业对轮胎的需求量不断的增加。国内的轮胎制造商通常会采用在生产过程中依靠人工检测的方式来发现轮胎的缺陷并进行纠正，从而降低最终质检的不良率。针对轮胎缺陷自动检测系统的研究较少，主要是针对成品轮胎的缺陷检测，但大多也只停留在理论阶段，无法实现实际轮胎生产质量的自动检测。
轮胎在生产过程中，轮胎带束层一般由两到三层贴合层构成，每一层的贴合质量都会影响轮胎的使用。在贴合的过程当中时常由各种原因，造成贴合缺陷，每层贴合主要缺陷表现为错位、虚接或者搭接，还会具有错位与虚接或者搭接的混合。
目前对于轮胎带束层贴合质量的检测均为人工肉眼检测，对带束层贴合偏差并没有进行测量和分析，检测效率低，精度低。同时，对于轮胎缺陷的检测分析都是针对成型的轮胎，并没有在轮胎生产过程中对其质量进行实时监控，检测算法复杂，实用性不强。
发明内容
本发明旨在提供一种轮胎带束层贴合质量检测方法，以解决现有带束层贴合质量无法自动检测的问题。
具体方案如下：轮胎带束层贴合质量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，采用线激光三角测量法对轮胎带束层贴合情况进行深度图像采集；
S2，对深度图像信息进行图像处理，以进行边缘提取；
S3，逐行分析边缘的条数N的变化；并测量当边缘的条数N最大时，对应的边缘最远距离dmax；进而实现带束层贴合质量的识别。
其中，步骤S2包括如下步骤：
S21，图像增强的步骤，通过三段线性灰度变换对所采集到深度图像进行图像增强，原图像f(x,y)的灰度值分为三段[0,a]、[a,m]以及[m,b]，预期变换后的图像g(x,y)的灰度值分为三段[0,c]、[c,n]以及[n,d]，则：
S22，去噪处理的步骤，运用中值滤波对增强后的图像进行去噪处理，G(x,y)为滤波后图像像素值，W为目标窗口大小，f(x-k,y-l)为窗口内原图像的像素值，则：
G(x,y)＝Med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}；
S23，边缘提取的步骤，采用拉普拉斯边缘检测算子对处理后的图像进行边缘提取，得到边缘图像。
其中，步骤S1中，该线激光三角测量法在带束层缠绕方向上对轮胎带束层进行依次深度图像采集。
其中，步骤S3中，d轮胎为轮胎宽度，沿带束层缠绕方向：
若边缘的条数N由2-3-4-3-2变化，且N＝4时，dmax＝d轮胎，则带束层识别为虚接；
若边缘的条数N由2-3-4-3-4-3-2变化，且N＝4，dmax>d轮胎，则带束层识别为前错接。
本发明进一步的技术方案为，还包括步骤S4，将识别结果反馈给工作人员，同时将图像数据存储，用作后续的缺陷分析，以实现对轮胎带束层贴合质量的在线自动检测。
本发明还提供一种轮胎带束层贴合质量检测系统，其特征在于：用于运行上述的轮胎带束层贴合质量检测方法；包括半导体激光器、3D相机、工业控制计算机以及带束层卷绕装置；该3D相机以及半导体激光器均设于该带束层卷绕装置的一侧，且其工作端均朝向该带束层卷绕装置的同一区域设置，以构成一线激光三角测量单元；该工业控制计算机与该3D相机数据连接，以用于深度图像采集。
其中，该半导体激光器为一字线激光发生器，以用于在轮胎上投射一检测光线；且该检测光线平行于带束层卷绕装置的转动轴心。
本发明的轮胎带束层贴合质量检测方法，采用线激光三角测量法对轮胎带束层贴合情况进行深度图像采集，并基于图像的深度信息对带束层贴合情况进行测量分析与识别，以提取边缘；根据提取的边缘信息条数变化规律以及边缘最远距离dmax，实现对带束层不良的检测识别。
本发明的轮胎带束层贴合质量检测系统，通过正对带束层卷绕装置设置半导体激光器以及3D相机，使3D相机连接工业控制计算机；检测时，带束层卷绕装置工作开始带束层的卷绕贴合，同时通过激光三角法，高速3D相机不断地采集卷绕贴合面的深度图像，并传输到图像处理软件，通过对深度图像的预处理(包括图像的增强和去噪)，基于图像的深度信息提取贴合面的边缘信息，并对边缘信息进行测量和计算，识别出带束层的贴合情况；实现了带束层在线检测。
附图说明
图1示出了本发明实施例轮胎带束层贴合质量检测系统结构示意图；
图2示出了图1采集到的深度图像；
图3示出了图2深度图像图像处理后的边缘图像；
图4示出了图3边缘图像虚接不良识别原理图；
图5示出了图3边缘图像错接不良识别原理图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
结合图1所示，该实施例提供了一种轮胎生产过程中在线实时监测的轮胎带束层贴合质量检测系统。
该实施例包括一带束层卷绕装置，其包括有卷绕支架10，该卷绕支架10上设有一转动体1，该转动体1能在该卷绕支架10上绕一转动轴心转动，以实现带束层4的缠绕贴合。
该带束层卷绕装置的一侧设有一检测支架20，该检测支架20上下安装有半导体激光器2以及3D相机3，以使该3D相机3以及半导体激光器2均设于该带束层卷绕装置的同一侧，且半导体激光器2的发光端以及3D相机3的摄像头端均均朝向该带束层卷绕装置上转动体1的同一区域设置，以构成线激光三角测量单元；优选的，该半导体激光器2为一字线激光发生器，以用于在轮胎带束层4上投射一检测光线；且该检测光线横向贯通带束层4，且平行于带束层4卷绕装置的转动轴心，即转动体1的转动轴心。
还包括有一工业控制计算机(图中未示出)，该工业控制计算机与该3D相机3数据连接，以用于深度图像采集。
该轮胎带束层贴合质量检测系统的检测方法包括有如下步骤：
步骤S1，深度图像采集的步骤：采用线激光三角测量法对轮胎带束层贴合情况进行深度图像采集，转动该转动体1，缠绕带束层4，同时半导体激光器2投射于带束层4上，并由3D相机3捕捉投射区域的图像，该图像即为带束层4缠绕过程中的深度图像，该深度图像如图1所示，带束层4在深度图像中表现为黑色薄膜。
步骤S2，边缘提取的步骤：对步骤S1中深度图像信息进行图像处理，以进行边缘提取，具体的，包括如下图像处理的步骤：
S21，图像增强的步骤，通过三段线性灰度变换对所采集到深度图像进行图像增强g(x,y)，原图像f(x,y)的灰度值分为三段[0,a]、[a,m]以及[m,b]，预期变换后的图像的灰度值分为三段[0,c]、[c,n]以及[n,d]，则：
S22，去噪处理的步骤，运用中值滤波对增强后的图像进行去噪处理，G(x,y)为滤波后图像像素值，W为目标窗口大小，f(x-k,y-l)为窗口内原图像的像素值，则：
G(x,y)＝Med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}；
S23，边缘提取的步骤，采用拉普拉斯边缘检测算子对处理后的图像进行边缘提取，得到图3所示的边缘图像；由图可见，该边缘图像提取出带束层4相拼接处的边缘的信息，且在缠绕卷料方向上，带束层4边缘图像可对应搭接、错位以及虚接等不良。
步骤S3，贴合质量识别的步骤：
本案发明人经研究发现，在带束层4的缠绕方向上，带束层4各种贴合不良均具有稳定的边缘特征，该边缘特征主要由边缘的条数N以及边缘的最远距离dmax即可确定：
首先，在带束层4缠绕贴合方向上，逐行分析边缘的条数N的变化；
其次，测量当边缘的条数N最大时，对应的边缘最远距离dmax，将该边缘最远距离dmax与轮胎宽度对比，进而实现带束层贴合质量的识别。
其中，步骤S3中，d轮胎为轮胎宽度，沿带束层4缠绕方向：
如图3所示，若边缘的条数N由2-3-4-3-2变化，且N＝4时，dmax＝d轮胎，则识别带束层4为虚接；
如图4所示，若边缘的条数N由2-3-4-3-4-3-2变化，且N＝4，dmax>d轮胎，则带束层4识别为前错接。
步骤S4，存储反馈的步骤：将识别结果反馈给工作人员，如检测到不良后声光报警或工业控制计算机的显示界面报警，同时将图像数据存储，用作后续的缺陷分析；
而后，重复S1-S4的步骤，以实现对轮胎带束层4贴合质量的在线自动检测。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.轮胎带束层贴合质量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，采用线激光三角测量法对轮胎带束层贴合情况进行深度图像采集；
S2，对深度图像信息进行图像处理，以进行边缘提取；
S3，逐行分析边缘的条数N的变化；并测量当边缘的条数N最大时，对应的边缘最远距离dmax；进而实现带束层贴合质量的识别。
2.根据权利要求1所述的轮胎带束层贴合质量检测方法，其特征在于，步骤S2包括如下步骤：
S21，图像增强的步骤，通过三段线性灰度变换对所采集到深度图像进行图像增强，原图像f(x,y)的灰度值分为三段[0,a]、[a,m]以及[m,b]，预期变换后的图像g(x,y)的灰度值分为三段[0,c]、[c,n]以及[n,d]，则：
S22，去噪处理的步骤，运用中值滤波对增强后的图像进行去噪处理，G(x,y)为滤波后图像像素值，W为目标窗口大小，f(x-k,y-l)为窗口内原图像的像素值，则：
G(x,y)＝Med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}；
S23，边缘提取的步骤，采用拉普拉斯边缘检测算子对处理后的图像进行边缘提取，得到边缘图像。
3.根据权利要求1所述的轮胎带束层贴合质量检测方法，其特征在于：步骤S1中，该线激光三角测量法在带束层缠绕方向上对轮胎带束层进行依次深度图像采集。
4.根据权利要求1所述的轮胎带束层贴合质量检测方法，其特征在于，步骤S3中，d轮胎为轮胎宽度，沿带束层缠绕方向：
若边缘的条数N由2-3-4-3-2变化，且N＝4时，dmax＝d轮胎，则带束层识别为虚接；
若边缘的条数N由2-3-4-3-4-3-2变化，且N＝4，dmax>d轮胎，则带束层识别为前错接。
5.根据权利要求1所述的轮胎带束层贴合质量检测方法，其特征在于：还包括步骤S4，将识别结果反馈给工作人员，同时将图像数据存储，用作后续的缺陷分析，以实现对轮胎带束层贴合质量的在线自动检测。
6.一种轮胎带束层贴合质量检测系统，其特征在于：包括半导体激光器、3D相机、工业控制计算机以及带束层卷绕装置；
该3D相机以及半导体激光器均设于该带束层卷绕装置的一侧，且其工作端均朝向该带束层卷绕装置的同一区域设置，以构成一线激光三角测量单元；
该工业控制计算机与该3D相机数据连接，以用于深度图像采集；
该轮胎带束层贴合质量检测系统运行权利要求1-5任一权利要求所述的轮胎带束层贴合质量检测方法。
7.根据权利要求6所述的轮胎带束层贴合质量检测系统，其特征在于：该半导体激光器为一字线激光发生器，以用于在轮胎上投射一检测光线；且该检测光线平行于带束层卷绕装置的转动轴心。
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