CN116533679A - 基于视觉引导的自动换胎方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视觉引导的自动换胎方法，用于实现轮胎的自动更换，通过末端执行器能够对轮胎上的固定螺栓进行准确拆卸，并实现对轮胎的精准抓取和转移。本发明基于视觉检测和视觉引导，赋予了机器人感知周围环境的能力，在执行重复性较高的任务中遇到突发情况是能够做出应变能力，提高了作业精度；本发明在视觉检测和视觉引导的支持下，通过末端执行器能够实现对轮胎的自动拆卸、自动抓取，并实现对轮胎的转移，具备高度的自动化，操作过程较为精准，作业效率大大提高，并有效节省了人力的支出。

Description

基于视觉引导的自动换胎方法

技术领域

本发明涉及轮胎更换技术领域，特别涉及一种基于视觉引导的自动换胎方法。

背景技术

传统的汽车换胎作业过程中，需要维修人员借助扳手以手动的方式将汽车轮毂上的固定螺栓拧下，松开固定螺栓后，维修人员需要将整个轮胎从汽车上拆下来，然后将轮胎搬运至扒胎机上，将轮毂外侧的橡胶轮胎从轮毂上拔下，再在轮毂上安装新的橡胶轮胎，橡胶轮胎更换完成后，维修人员需要再次将整个轮胎安装到汽车上，最后拧紧固定螺栓，完成轮胎的安装固定。

传统的这种人工轮胎更换方式，整个过程都需要维修人员手动操作，由于整个轮胎重量较大，搬运起来较为费劲，整个轮胎更换过程需要耗费较多的时间和体力，作业起来费时费力。

故亟需提供一种能够代替人工实现自动换胎作业的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视觉引导的自动换胎方法，能够代替人工实现自动换胎作业，提高了作业效率。

本发明的目的是通过如下技术方案实现的：基于视觉引导的自动换胎方法，包括如下具体步骤：

步骤1)、以机器人底座位置作为坐标原点建立世界坐标系；末端执行器通过法兰安装在机器人上，机器人将末端执行器从初始位移动至工作位，获取当前法兰的位姿，计算法兰到机器人底座的转换矩阵；

通过末端执行器上的相机检测并获取轮胎中心的车标深度图以及车标附近区域深度图，通过车标深度图获取车标中心的世界坐标，将车标中心的世界坐标认定为轮胎中心的世界坐标；通过车标附近区域深度图拟合轮胎平面，计算轮胎平面的位姿；获取轮胎平面的位姿后，通过机器人调整末端执行器的位置使相机正对轮胎平面，获取当前法兰位姿，计算法兰到机器人底座的转换矩阵，相机再次获取轮胎深度图像，截取固定螺栓所在区域的深度图，并计算单个固定螺栓的中心世界坐标以及位姿，机器人根据固定螺栓的中心世界坐标以及位姿控制末端执行器上的电动螺丝批对固定螺栓进行拆卸；

步骤2)、在相机正对轮胎平面的状态下，检测轮胎的车标中心以及轮胎边界，计算轮胎的半径；以车标中心作为坐标原点建立轮胎坐标系；获取车标中心区域位姿并计算轮胎到机器人底座的转换矩阵；根据轮胎半径以及固定夹爪上两个固定爪杆之间的间距计算出在轮胎坐标系下固定夹爪夹紧轮胎时其中心点的目标点位P，并计算该状态下法兰中心在轮胎坐标系下的法兰的目标点位P1，将目标点位P1沿着轮胎平面的法向远离轮胎平面第一距离得到过渡点位P2，并将法兰的过渡点位P2换位为世界坐标下的坐标，调整法兰的位姿使法兰平行于轮胎平面，机器人驱动法兰移动至过渡点位P2，然后法兰朝着轮胎平面的法向靠近轮胎第二距离，末端执行器上的移动爪杆移动并将轮胎抓紧；

步骤3)、末端执行器抓取轮胎后，通过机器人将轮胎从汽车上的安装位转移至扒胎机上的轮胎放置位后并松开轮胎，通过扒胎机对轮毂外侧的橡胶轮胎进行更换；橡胶轮胎更换完成后，相机检测车标中心的世界坐标以及轮胎平面的位姿，重新计算轮胎的半径，并从轮胎放置位上抓取轮胎，通过机器人使法兰移动至目标点位P1，使轮胎返回至汽车上的安装位。

作为优选，步骤1)中，在通过车标深度图获取车标中心的世界坐标时，将车标深度图转换为世界坐标系点云，然后获取中心点的世界坐标。

作为优选，步骤1)中，在拟合轮胎平面时，方法如下：

将车标附近区域深度图转换为世界坐标系点云，从世界坐标系点云中随机抽取三个点并组成平面，计算其他各个点到该平面的距离之和是否小于阈值T；若小于阈值T，则认为该平面即为轮胎平面，否则，继续从其余的点中随机抽取三个点并组成平面，直至找到符合条件的平面。

作为优选，步骤1)中，计算单个固定螺栓的中心世界坐标以及位姿时，先将固定螺栓所在区域的深度图转换为世界坐标系点云，获取固定螺栓中心点的世界坐标；拟合固定螺栓附近的平面，计算固定螺栓附近平面的平面方程系数，并计算单个螺栓的欧拉角；

以固定螺栓中心点的世界坐标作为电动螺丝批的终极点位，以电动螺丝批所在位置建立工具坐标系，通过工具坐标系标定电动螺丝批与法兰之间的相对位置，根据电动螺丝批的终极点位以及电动螺丝批与法兰之间的相对位置计算法兰的目标点位P3；在对固定螺栓进行拆卸时，法兰移动至目标点位P3，电动螺丝批的位姿与固定螺栓的位姿相同。

作为优选，步骤2)中，在计算目标点位P时，根据轮胎的半径以及固定夹爪上两个固定爪杆之间的间距，并依据勾股定理计算出目标点位P在轮胎坐标系下的X坐标值a，并得到目标点位P在轮胎坐标系下的坐标(a，0，0)；

则目标点位P1在轮胎坐标系下的坐标为(a-L2，0，0),L2为法兰中心距离固定夹爪中心的距离。

作为优选，步骤3)中，轮胎放置到扒胎机上的轮胎放置位后，检测轮胎上的固定螺栓孔中心与轮胎坐标系位于轮胎平面上的坐标轴的夹角；橡胶轮胎更换完成后，相机检测车标中心以及轮胎平台，以车标中心为坐标原点建立中间坐标系，中间坐标系的各个坐标轴分别与轮胎坐标系的各个坐标轴平行，检测轮胎上的固定螺栓孔中心与中间坐标系位于轮胎平面上的坐标轴的夹角，计算前后两个夹角的角度差；末端执行器从轮胎放置位上抓取轮胎后，对轮胎进行旋转调整，轮胎旋转时绕轮胎平面的中心法线旋转，旋转角度与两个两个夹角的角度差一致。

作为优选，通过Canny算法检测轮胎边界，获取车标中心到轮胎边界的像素数并得到轮胎的半径。

作为优选，所述末端执行器包括主体部件，主体部件上设有法兰、电动螺丝批、固定夹爪、直线驱动机构，法兰与机器人相连；直线驱动机构上设有滑板，滑板上设有与固定夹爪相对应的活动夹爪，所述固定夹爪包括两根固定爪杆，所述移动夹爪包括两根移动爪杆，在抓取轮胎时，轮胎位于两根固定爪杆和两根移动爪杆之间；所述主体部件上设有相机；相机的拍摄方向分别与电动螺丝批的安装方向以及夹爪平面平行，法兰与夹爪平面平行。

本发明的有益效果是：本发明基于视觉检测和视觉引导，赋予了机器人感知周围环境的能力，在执行重复性较高的任务中遇到突发情况是能够做出应变能力，提高了作业精度；本发明在视觉检测和视觉引导的支持下，通过末端执行器能够实现对轮胎的自动拆卸、自动抓取，并实现对轮胎的转移，具备高度的自动化，操作过程较为精准，作业效率大大提高，并有效节省了人力的支出。

附图说明

图1为末端执行器的结构示意图。

图2为计算法兰目标点位的示意图。

图3为本发明对轮胎上的固定螺栓进行拆卸时的示意图。

图4为本发明抓取轮胎时的示意图。

图5为轮胎在更换前放置于扒胎机上的角度姿态示意图。

图6为轮胎在更换后放置于扒胎机上的角度姿态示意图。

图中：1、主体部件，2、法兰，3、电动螺丝批，4、直线驱动机构，5、固定爪杆，6、滑板，7、移动爪杆，8、相机。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本领域技术人员应理解的是，在本发明的揭露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。

一种基于视觉引导的自动换胎方法，其硬件部分包括机器人以及安装在机器人上的末端执行器。机器人可采用五自由度机器人，可驱动末端执行器在三维空间中进行多自由度移动以及转动。

末端执行器的结构如附图1所示，末端执行器包括主体部件1，主体部件1上设有法兰2、电动螺丝批3、固定夹爪、直线驱动机构4，法兰2与机器人相连。直线驱动机构4上设有滑板6，滑板6上设有与固定夹爪相对应的活动夹爪，固定夹爪包括两根固定爪杆5，移动夹爪包括两根移动爪杆7，固定爪杆5和移动爪杆7之间相互平行。直线驱动机构4可采用电动直线导轨，用于驱动移动夹爪移动。在抓取轮胎时，轮胎位于两根固定爪杆5和两根移动爪杆7之间。主体部件1上设有相机8。本发明中所用到的相机为深度相机。相机8的拍摄方向分别与电动螺丝批3的安装方向以及夹爪平面平行，法兰2与夹爪平面平行。其中，夹爪平面是指与固定爪杆5和移动爪杆7垂直的平面。相机8与夹爪平面之间的角度位置关系以及电动螺丝批3与夹爪平面之间的角度位置关系是事先标定好的，两者之间的相对角度关系是已知的。

本发明包括如下具体步骤：

步骤1)、以机器人底座位置作为坐标原点建立世界坐标系，机器人将末端执行器从初始位移动至工作位，获取当前法兰2的位姿，计算法兰2到机器人底座的转换矩阵；其中，法兰2的工作位为事先设定好的，其在世界坐标系中的位置以及欧拉角(位姿)是可以通过事先标定得知的；

通过末端执行器上的相机8检测并获取轮胎中心的车标深度图以及车标附近区域深度图，通过车标深度图获取车标中心的世界坐标，将车标中心的世界坐标认定为轮胎中心的世界坐标；通过车标附近区域深度图拟合轮胎平面，计算轮胎平面的位姿；获取轮胎平面的位姿后，通过机器人调整末端执行器的位置使相机8正对轮胎平面，获取当前法兰位姿，计算法兰到机器人底座的转换矩阵，相机再次获取轮胎深度图像，截取固定螺栓所在区域的深度图，并计算单个固定螺栓的中心世界坐标以及位姿，机器人根据固定螺栓的中心世界坐标以及位姿控制末端执行器上的电动螺丝批3对固定螺栓进行拆卸；

该步骤中，轮胎平面以及法兰的位姿均通过欧拉角来体现。由于整个轮胎中，除了轮胎中心的车标区域较为平整之外，其余轮毂部分凹凸起伏较大，故本发明中截取平整度较高的车标区域近似认定为轮胎平面，能够降低轮毂凹凸起伏部分对平面拟合精度的影响。通过YOLO检测进行车标检测，YOLO检测通过深度学习实现目标检测，可检测并识别出车标，并截取车标以及车标附近的深度图。同样的，通过YOLO检测识别轮胎上的固定螺栓，并截取固定螺栓以及固定螺栓附近的深度图。

车标中心的世界坐标即为车标中心在世界坐标系下的坐标，同理,轮胎中心的世界坐标即为轮胎中心在世界坐标系下的坐标。

在通过车标深度图获取车标中心的世界坐标时，将车标深度图转换为世界坐标系点云，然后获取中心点的世界坐标。

在拟合轮胎平面时，方法如下：将车标附近区域深度图转换为世界坐标系点云，从世界坐标系点云中随机抽取三个点并组成平面，计算其他各个点到该平面的距离之和是否小于阈值T；若小于阈值T，则认为该平面即为轮胎平面，否则，继续从其余的点中随机抽取三个点并组成平面，直至找到符合条件的平面。

除此之外，在进行平面拟合时，还可用最小二乘法、halcon、pclpy投影等平面拟合算法。

在计算单个固定螺栓的中心世界坐标以及位姿时，先将固定螺栓所在区域的深度图转换为世界坐标系点云，获取固定螺栓中心点的世界坐标；拟合固定螺栓附近的平面，该平面的拟合方法与上文中轮胎平面的拟合方法相同；计算固定螺栓附近平面的平面方程系数，通过平面方程系数即可得到该平面的欧拉角，并计算单个螺栓的欧拉角；由于固定螺栓在安装时，固定螺栓与其附近的平面是垂直的，两者之间的相对位姿关系是确定的，故在得到螺栓附近平面的欧拉角后，就可以计算出固定螺栓的欧拉角(位姿)。

以固定螺栓中心点的世界坐标作为电动螺丝批3的终极点位，以电动螺丝批3所在位置建立工具坐标系，通过工具坐标系标定电动螺丝批3与法兰2之间的相对位置，根据电动螺丝批3的终极点位以及电动螺丝批3与法兰之间的相对位置计算法兰2的目标点位P2；在对固定螺栓进行拆卸时，法兰2移动至目标点位P2，电动螺丝批3的位姿与固定螺栓的位姿相同。

步骤2)、在相机8正对轮胎平面的状态下，检测轮胎的车标中心以及轮胎边界，计算轮胎的半径；以车标中心作为坐标原点建立轮胎坐标系；获取车标中心区域位姿并计算轮胎到机器人底座的转换矩阵；根据轮胎半径以及固定夹爪上两个固定爪杆5之间的间距计算出在轮胎坐标系下固定夹爪夹紧轮胎时其中心点的目标点位P，并计算该状态下法兰中心在轮胎坐标系下的法兰的目标点位P1，将目标点位P1沿着轮胎平面的法向远离轮胎平面第一距离得到过渡点位P2，并将法兰2的过渡点位P2换位为世界坐标下的坐标，调整法兰2的位姿使法兰2平行于轮胎平面，机器人驱动法兰2移动至过渡点位P2，然后法兰2朝着轮胎平面的法向靠近轮胎第二距离，末端执行器上的移动爪杆7移动并将轮胎抓紧。

该步骤中，通过Canny算法检测轮胎边界，获取车标中心到轮胎边界的像素数并得到轮胎的半径。除此之外，还可以采用Sobel算子、Isotropic Sbbel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Laplacian算子等边缘算子来检测轮胎的边界。

其中，在计算目标点位P时，如图2所示，当轮胎被抓紧时，两个固定爪杆5位于轮胎的右侧，根据轮胎的半径R以及固定夹爪上两个固定爪杆5之间的间距L1，并依据勾股定理计算出目标点位P在轮胎坐标系下的X坐标值a，并得到目标点位P在轮胎坐标系下的坐标(a，0，0)；值得一提的是，固定夹爪的中心点是指两个固定爪杆在法兰平面上的投影连线的中心点，轮胎坐标系的X轴和Y轴均位于轮胎平面上，Z轴与轮胎平面垂直。

则目标点位P1在轮胎坐标系下的坐标为(a-L2，0，0),L2为法兰中心距离固定夹爪中心的距离。

本发明中，第一距离的长度为60厘米，第二距离的长度为30厘米。

步骤3)、末端执行器抓取轮胎后，通过机器人将轮胎从汽车上的安装位转移至扒胎机上的轮胎放置位后并松开轮胎，通过扒胎机对轮毂外侧的橡胶轮胎进行更换；橡胶轮胎更换完成后，相机8检测车标中心的世界坐标以及轮胎平面的位姿，重新计算轮胎的半径，并从轮胎放置位上抓取轮胎，通过机器人使法兰2移动至法兰目标点位P1，使轮胎返回至汽车上的安装位。其中，该步骤中轮胎的半径计算方法参考步骤2)中的轮胎半径计算方法。

由于扒胎机在对轮胎进行扒胎故更换的过程中，轮胎在更换前后，因受到挤压等原因，轮胎的外径会发生略微的变化，故需要重新检测轮胎的直径并根据变化后的直径进行相应的夹紧。

由于扒胎机在对轮胎进行更换前后，轮胎的角度位置会发生改变，如附图5和附图6所示，在更换后，轮胎会绕轮胎平面的中线法线旋转一定的角度，即轮胎的角度姿态会发生改变，从而使轮胎上的五个固定螺丝孔的角度位置也发生改变。而轮胎在更换完成后重新装回汽车上时，需要保持与更换前相同的角度姿态，这样才能使轮上的固定螺栓孔对准汽车上的螺栓安装位，故需要对轮胎的角度姿态进行调整，将轮胎调整回更换前的角度状态，具体方法如下：

轮胎放置到扒胎机上的轮胎放置位后，检测轮胎上的固定螺栓孔中心与轮胎坐标系位于轮胎平面上的坐标轴的夹角；橡胶轮胎更换完成后，相机检测车标中心以及轮胎平台，以车标中心为坐标原点建立中间坐标系，中间坐标系的各个坐标轴分别与轮胎坐标系的各个坐标轴平行，检测轮胎上的固定螺栓孔中心与中间坐标系位于轮胎平面上的坐标轴的夹角，计算前后两个夹角的角度差；末端执行器从轮胎放置位上抓取轮胎后，对轮胎进行旋转调整，轮胎旋转时绕轮胎平面的中心法线旋转，旋转角度与两个两个夹角的角度差一致，旋转方向与轮胎角度的改变方向相反，通过对轮胎的旋转使轮胎能够转回更换前的角度姿态；当轮胎的姿态调整完成后，只需按照从安装位转移至轮胎放置位的路径将轮胎原路返回即可，从而减少不必要的安装误差。

本发明基于视觉检测和视觉引导，赋予了机器人感知周围环境的能力，在执行重复性较高的任务中遇到突发情况是能够做出应变能力，提高了作业精度；本发明在视觉检测和视觉引导的支持下，通过末端执行器能够实现对轮胎的自动拆卸、自动抓取，并实现对轮胎的转移，具备高度的自动化，操作过程较为精准，作业效率大大提高，并有效节省了人力的支出。

本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于视觉引导的自动换胎方法，其特征在于，包括如下具体步骤：

步骤1)、以机器人底座位置作为坐标原点建立世界坐标系；末端执行器通过法兰安装在机器人上，机器人将末端执行器从初始位移动至工作位，获取当前法兰的位姿，计算法兰到机器人底座的转换矩阵；

通过末端执行器上的相机检测并获取轮胎中心的车标深度图以及车标附近区域深度图，通过车标深度图获取车标中心的世界坐标，将车标中心的世界坐标认定为轮胎中心的世界坐标；通过车标附近区域深度图拟合轮胎平面，计算轮胎平面的位姿；获取轮胎平面的位姿后，通过机器人调整末端执行器的位置使相机正对轮胎平面，获取当前法兰位姿，计算法兰到机器人底座的转换矩阵，相机再次获取轮胎深度图像，截取固定螺栓所在区域的深度图，并计算单个固定螺栓的中心世界坐标以及位姿，机器人根据固定螺栓的中心世界坐标以及位姿控制末端执行器上的电动螺丝批对固定螺栓进行拆卸；

步骤2)、在相机正对轮胎平面的状态下，检测轮胎的车标中心以及轮胎边界，计算轮胎的半径；以车标中心作为坐标原点建立轮胎坐标系；获取车标中心区域位姿并计算轮胎到机器人底座的转换矩阵；根据轮胎半径以及固定夹爪上两个固定爪杆之间的间距计算出在轮胎坐标系下固定夹爪夹紧轮胎时其中心点的目标点位P，并计算该状态下法兰中心在轮胎坐标系下的法兰的目标点位P1，将目标点位P1沿着轮胎平面的法向远离轮胎平面第一距离得到过渡点位P2，并将法兰的过渡点位P2换位为世界坐标下的坐标，调整法兰的位姿使法兰平行于轮胎平面，机器人驱动法兰移动至过渡点位P2，然后法兰朝着轮胎平面的法向靠近轮胎第二距离，末端执行器上的移动爪杆移动并将轮胎抓紧；

步骤3)、末端执行器抓取轮胎后，通过机器人将轮胎从汽车上的安装位转移至扒胎机上的轮胎放置位后并松开轮胎，通过扒胎机对轮毂外侧的橡胶轮胎进行更换；橡胶轮胎更换完成后，相机检测车标中心的世界坐标以及轮胎平面的位姿，重新计算轮胎的半径，并从轮胎放置位上抓取轮胎，通过机器人使法兰移动至目标点位P1，使轮胎返回至汽车上的安装位。

2.根据权利要求1所述的基于视觉引导的自动换胎方法，其特征在于，步骤1)中，在通过车标深度图获取车标中心的世界坐标时，将车标深度图转换为世界坐标系点云，然后获取中心点的世界坐标。

3.根据权利要求1所述的基于视觉引导的自动换胎方法，其特征在于，步骤1)中，在拟合轮胎平面时，方法如下：

将车标附近区域深度图转换为世界坐标系点云，从世界坐标系点云中随机抽取三个点并组成平面，计算其他各个点到该平面的距离之和是否小于阈值T；若小于阈值T，则认为该平面即为轮胎平面，否则，继续从其余的点中随机抽取三个点并组成平面，直至找到符合条件的平面。

4.根据权利要求1所述的基于视觉引导的自动换胎方法，其特征在于，步骤1)中，计算单个固定螺栓的中心世界坐标以及位姿时，先将固定螺栓所在区域的深度图转换为世界坐标系点云，获取固定螺栓中心点的世界坐标；拟合固定螺栓附近的平面，计算固定螺栓附近平面的平面方程系数，并计算单个螺栓的欧拉角；

以固定螺栓中心点的世界坐标作为电动螺丝批的终极点位，以电动螺丝批所在位置建立工具坐标系，通过工具坐标系标定电动螺丝批与法兰之间的相对位置，根据电动螺丝批的终极点位以及电动螺丝批与法兰之间的相对位置计算法兰的目标点位P3；在对固定螺栓进行拆卸时，法兰移动至目标点位P3，电动螺丝批的位姿与固定螺栓的位姿相同。

5.根据权利要求1所述的基于视觉引导的自动换胎方法，其特征在于，步骤2)中，在计算目标点位P时，根据轮胎的半径以及固定夹爪上两个固定爪杆之间的间距，并依据勾股定理计算出目标点位P在轮胎坐标系下的X坐标值a，并得到目标点位P在轮胎坐标系下的坐标(a，0，0)；

则目标点位P1在轮胎坐标系下的坐标为(a-L2，0，0),L2为法兰中心距离固定夹爪中心的距离。

6.根据权利要求1所述的基于视觉引导的自动换胎方法，其特征在于，步骤3)中，轮胎放置到扒胎机上的轮胎放置位后，检测轮胎上的固定螺栓孔中心与轮胎坐标系位于轮胎平面上的坐标轴的夹角；橡胶轮胎更换完成后，相机检测车标中心以及轮胎平台，以车标中心为坐标原点建立中间坐标系，中间坐标系的各个坐标轴分别与轮胎坐标系的各个坐标轴平行，检测轮胎上的固定螺栓孔中心与中间坐标系位于轮胎平面上的坐标轴的夹角，计算前后两个夹角的角度差；末端执行器从轮胎放置位上抓取轮胎后，对轮胎进行旋转调整，轮胎旋转时绕轮胎平面的中心法线旋转，旋转角度与两个两个夹角的角度差一致。

7.根据权利要求1所述的基于视觉引导的自动换胎方法，其特征在于，通过Canny算法检测轮胎边界，获取车标中心到轮胎边界的像素数并得到轮胎的半径。

8.根据权利要求1-7任意一项所述的基于视觉引导的自动换胎方法，其特征在于，所述末端执行器包括主体部件，主体部件上设有法兰、电动螺丝批、固定夹爪、直线驱动机构，法兰与机器人相连；直线驱动机构上设有滑板，滑板上设有与固定夹爪相对应的活动夹爪，所述固定夹爪包括两根固定爪杆，所述移动夹爪包括两根移动爪杆，在抓取轮胎时，轮胎位于两根固定爪杆和两根移动爪杆之间；所述主体部件上设有相机；相机的拍摄方向分别与电动螺丝批的安装方向以及夹爪平面平行，法兰与夹爪平面平行。