CN114486905A - 一种轮胎三角胶贴合状态检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，包括以下步骤：S10、基于线激光检测法搭建硬件检测系统，并对准三角胶贴合进行检测；S20、采集由硬件检测系统在三角胶贴合处摄取到的激光图像数据并传输到数据处理中心；S30、数据处理中心对接收到的激光图像数据进行分析处理；S40、对步骤S30的分析结果进行评价，从而确定三角胶的贴合状态。本发明提供一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，采用智能化检测方法，避免出现漏检和误检的情况。
Description
技术领域
本发明涉及汽车轮胎生产技术领域，尤其涉及一种轮胎三角胶贴合状态检测方法。
背景技术
轮胎内胎三角胶作为内胎主要部件以天然橡胶为主要原材料，一般分为上、下两种胶料，下三角胶以提高刚性为主作为三角胶整体的承接，上三角胶需要具有一定的耐疲劳性能和抗撕裂能力，作为到内胎胎侧的连接过渡，所以上三角胶在工艺生产设计上需具备与其它部件具有较好的粘性。
目前，对轮胎胎圈三角胶的贴合质量的检测主要依靠人工检测，即于生产线上添加一个工位来达到生产目的，而人工检测方法因人主观因素上的不同标准，不可避免的会出现漏检和误检的情况。
发明内容
本发明的目的在于提供一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，包括以下步骤：
S10、基于线激光检测法搭建硬件检测系统，并对准三角胶贴合进行检测；
S20、采集由硬件检测系统在三角胶贴合处摄取到的激光图像数据并传输到数据处理中心；
S30、数据处理中心对接收到的激光图像数据进行分析处理；
S40、对步骤S30的分析结果进行评价，从而确定三角胶的贴合状态。
作为本发明的一种改进，在步骤S10中，硬件检测系统包括激光发生器、视觉传感器、上位机，由激光发生器向三角胶贴合处发射激光，由视觉传感器进行激光图像数据采集，由上位机对采集到的激光图像进行分析处理。
作为本发明的一种改进，在步骤S30中，分析处理激光图像数据具体包括以下步骤：
S31、图像预处理：将接收到的激光图像先进行平滑处理消除噪音，再通过增强图像对比度获得清晰激光图像；
S32、图像分割：采用边缘分割法对预处理后的清晰激光图像进行分割；
S33、图像闭合：对分割后的图像进行闭合运算，突出图像中的重要信息。作为本发明的一种改进，在步骤S32中，图像分割具体包括以下步骤：
S321、采用公式(1)计算图像的幅值和梯度方向，
g(x，y)＝f(x，y)×H(x，y)
fx＝I(x+1，y)-I(x-1，y)
fy＝I(x，y+1)-I(x，y-1)
其中，H(x，y)为高斯平滑滤波器方程式，f(x，y)为待处理图像方程式，M(x，y)为图像梯度的幅值，φ(x，y)为梯度方向，fx、fy为梯度方向偏导数；
S322、对步骤S321得出的幅值进行非极大值抑制；
S323、利用双阈值作为门根进行边缘分割，最后将分割出的边缘进行连接。
作为本发明的一种改进，在步骤S40中，三角胶贴合状态包括贴合空隙、贴合错位、贴合重叠。
作为本发明的一种改进，基于步骤S30的分析处理，采用像素统计法对三角胶的贴合空隙进行判断。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
具体实施方式
以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，包括以下步骤：
S10、基于线激光检测法搭建硬件检测系统，并对准三角胶贴合进行检测；
S20、采集由硬件检测系统在三角胶贴合处摄取到的激光图像数据并传输到数据处理中心；
S30、数据处理中心对接收到的激光图像数据进行分析处理；
S40、对步骤S30的分析结果进行评价，从而确定三角胶的贴合状态。
作为本发明的一个实施例，在步骤S10中，硬件检测系统包括激光发生器、视觉传感器、上位机，由激光发生器向三角胶贴合处发射激光，由视觉传感器进行激光图像数据采集，由上位机对采集到的激光图像进行分析处理。
作为本发明的一个实施例，在步骤S30中，分析处理激光图像数据具体包括以下步骤：
S31、图像预处理：将接收到的激光图像先进行平滑处理消除噪音，再通过增强图像对比度获得清晰激光图像；
S32、图像分割：采用边缘分割法对预处理后的清晰激光图像进行分割；
S33、图像闭合：对分割后的图像进行闭合运算，突出图像中的重要信息。作为本发明的一个实施例，在步骤S32中，图像分割具体包括以下步骤：
S321、采用公式(1)计算图像的幅值和梯度方向，
g(x，y)＝f(x，y)×H(x，y)
fx＝I(x+1，y)-I(x-1，y)
fy＝I(x，y+1)-I(x，y-1)
其中，H(x，y)为高斯平滑滤波器方程式，f(x，y)为待处理图像方程式，M(x，y)为图像梯度的幅值，φ(x，y)为梯度方向，fx、fy为梯度方向偏导数；
S322、对步骤S321得出的幅值进行非极大值抑制；
S323、利用双阈值作为门根进行边缘分割，最后将分割出的边缘进行连接。
作为本发明的一个实施例，在步骤S40中，三角胶贴合状态包括贴合空隙、贴合错位、贴合重叠。
作为本发明的一个实施例，基于步骤S30的分析处理，采用像素统计法对三角胶的贴合空隙进行判断。
上述技术方案的工作原理及有益效果：
利用单线激光作为主动光源照射于轮胎胎圈的贴合处，通过工业相机摄取其贴合处的激光图像，通过图像信号输入到计算机软件中进行分析处理，最终获得贴合处的各项信息，并设定阈值来区分轮胎内胎胎圈的贴合质量，提升生产线工作效率。
对图像的预处理工作，进行图像分割和图像形态学上的运算以帮助后期重要特征的提取。由于人们对图像中物体的边界分辨比较容易，因此在观察图像中物体时，常常利用其边缘分辨不同的物体，边缘的学术定义总结下来即为图像中像素点数值发生跃变的地方，此时利用频域变换的方法将图像从空间域变换到频率域中显示时，容易看出边缘区域的频率表现为高频，这样就为边缘分割法提供了一项解决方案。计算梯度与方向，然后对幅值进行非极大值抑制，最后利用双阈值作为门限来划分边缘并将它们连接起来。
本发明提供一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，采用智能化检测方法，避免出现漏检和误检的情况。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内中。
Claims (6)
1.一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10、基于线激光检测法搭建硬件检测系统，并对准三角胶贴合进行检测；
S20、采集由硬件检测系统在三角胶贴合处摄取到的激光图像数据并传输到数据处理中心；
S30、数据处理中心对接收到的激光图像数据进行分析处理；
S40、对步骤S30的分析结果进行评价，从而确定三角胶的贴合状态。
2.根据权利要求1所述的一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，其特征在于：在步骤S10中，硬件检测系统包括激光发生器、视觉传感器、上位机，由激光发生器向三角胶贴合处发射激光，由视觉传感器进行激光图像数据采集，由上位机对采集到的激光图像进行分析处理。
3.根据权利要求1所述的一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，其特征在于，在步骤S30中，分析处理激光图像数据具体包括以下步骤：
S31、图像预处理：将接收到的激光图像先进行平滑处理消除噪音，再通过增强图像对比度获得清晰激光图像；
S32、图像分割：采用边缘分割法对预处理后的清晰激光图像进行分割；
S33、图像闭合：对分割后的图像进行闭合运算，突出图像中的重要信息。
4.根据权利要求3所述的一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，其特征在于，在步骤S32中，图像分割具体包括以下步骤：
S321、采用公式(1)计算图像的幅值和梯度方向，
g(x，y)＝f(x，y)×H(x，y)
fx＝I(x+1，y)-I(x-1，y)
fy＝I(x，y+1)-I(x，y-1)
其中，H(x，y)为高斯平滑滤波器方程式，f(x，y)为待处理图像方程式，M(x，y)为图像梯度的幅值，φ(x，y)为梯度方向，fx、fy为梯度方向偏导数；
S322、对步骤S321得出的幅值进行非极大值抑制；
S323、利用双阈值作为门根进行边缘分割，最后将分割出的边缘进行连接。
5.根据权利要求1所述的一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，其特征在于：在步骤S40中，三角胶贴合状态包括贴合空隙、贴合错位、贴合重叠。
6.根据权利要求5所述的一种轮胎三角胶贴合状态检测方法，其特征在于：基于步骤S30的分析处理，采用像素统计法对三角胶的贴合空隙进行判断。
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