Page 127 - 无损检测2021年第七期

庞博维, 等:

轮胎胎面磨损检测技术研究进展

图 4 轮胎纹理特征检测流程图
张超等 [ 9 ] 提出了一种改进阈值法来获取轮胎磨
损纹理特征的方法, 该方法将阈值分割和区域标注
相结合来提取轮胎表面的磨损特征, 再根据相应的
磨损机制分析磨损原因。该方法解决了单一图像处
图 2 胎面磨损检测方法分类框图 理不易区分不规则纹理和轮廓重叠的问题, 且能对

触式检测主要有视觉检测和传感器检测两类。 结果实现可视化, 数据处理可独立执行, 易于实现动
2.1 接触式检测 态化数据处理, 但不能准确计算出轮胎的磨损量。
目前, 轮胎花纹深度尺的价格低且便携, 深受车 陶靖 [ 10 ] 研究了 Tamura 纹理特征和基于灰度
主和各大汽车修理厂的青睐, 直读式深度尺和数显 共生矩阵的纹理特征, 及其与轮胎磨损程度和异常
式深度尺外观如图 3 所示。 磨损位置的关系; 通过 Tamura 纹理特征可找到花
纹的变化规律; 通过分析灰度共生矩阵的纹理特征
建立了特征与花纹的相关性, 但研究样本过少, 花纹
类别单一。张俊杰 [ 11 ] 基于多电荷耦合器件( CCD )
图像处理, 结合区域提取法和灰度共生矩阵法对胎
面磨损进行研究, 利用多次迭代求出最佳阈值, 用二
值化、 形态学处理法将各区域区别出来进行填充, 并
分析胎压情况; 同时结合能量、 对比度、 相关性、 熵等
图 3 直读式深度尺和数显式深度尺外观 4 个参数描述图像纹理情况, 但这样不能计算出轮
叶海雄等 [ 8 ] 结合深度尺设计了基于物联网的轮 胎磨损量。
胎花纹深度智能检测系统。其将通信芯片嵌入花纹 HUANG 等 [ 12 ] 提出了一种基于纹理的感兴趣
深度尺中, 深度尺指针测出的数据通过内嵌单片机 区域算法来评估轮胎胎面的磨损状况, 该算法流程
处理, 最终显示在触摸屏上。该系统可实现轮胎花 如图 5 所示。
纹深度的数据检测、 采集、 发送、 处理与评估, 并通过 该算法包括两部分, 先进行粗提取得出边缘轮
移动终端提供轮胎养护建议。 廓, 再 经 过 精 提 取 得 到 纹 理 簇,最 后 利 用
2.2 非接触式检测 SATPATHY 等提出的判别鲁棒局部三元模式对胎
随着图像处理技术、 光电技术、 计算机技术等领 面磨损状态进行了评价, 该方法对新旧轮胎花纹对
比度的变化具有鲁棒性。试验表明, 新胎面的提取
域的不断突破创新, 非接触式检 测技术得到发展。
由于接触式检测具有测量速度慢、 效率低、 精度不高 成功率达 86% , 磨损胎面的提取成功率达 84% 。
等缺点, 非接触式检测凭借着测量速度快、 应用范围 WANG 等 [ 13 ] 针对尺度不变特征变换( SIFT ) 的
广、 可实现自动化操作等一系列优势而得到广大企 图像检索时间长, 效率低的缺点, 提出了一种改进的
SIFT 特征点提取方法, 该方法是基于小波变换的轮
业和消费者的认可。
2.2.1 轮胎纹理特征检测 胎胎面特征提取方法。其利用基于二级小波分解和
重建的图像高频进行重建, 以减少 SIFT 特征点的
特征提取是轮胎胎面磨损识别和检测的基础,

数量, 提高算法速度。结果表明: 该方法可以减少图
特征提取的准确性对轮胎磨损的识别有很大影响。
轮胎胎面的纹理特征是分析轮胎磨损最重 要的参 像中所需提取的 SIFT 特征点, 防止图像中的细节
信息丢失, 保证精度, 提高效率。
数。轮胎纹理特征检测流程如图 4 所示。
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2021 年 第 43 卷 第 7 期
无损检测