監測輪胎表面的外觀的方法技術

一種用于檢測輪胎表面上的異常的方法，該方法的過程包括以下步驟：A-產生存在于至少一個輪胎的表面上的給定異常的圖像，B-借助于濾波器的集合，在濾波器的空間中構造所述表面的多變量圖像，多變量圖像中的每個像素以像素向量的形式表示，每個像素向量的分量具有與借助于所述集合的濾波器中的每一個濾波器變換的圖像中的該像素值相對應的值，C-借助于線性函數，將該多變量圖像從濾波器的空間變換至給定維數的光譜空間以形成光譜圖像，給定維數的光譜空間的變量是濾波器或所述集合的濾波器的組合，D-通過針對該異常確定表示光譜空間的那些區域來構造分類器，被變換到所述光譜空間中的所述異常的光譜圖像的點以統計表示方式處于所述那些區域中。

【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本專利技術涉及輪胎制造領域，尤其涉及用于在制造過程中或結束時監測輪胎的外部或內部外觀的操作，目的在于確定輪胎相對于監測參考的同形度，所述監測參考著眼于所述輪胎的用途而建立。
技術介紹
在成本不變的情況下，計算機計算能力的提高允許特別是g在輔助負責可視化監測的操作者的自動監測手段在エ業規模上的發展。這些手段很大程度上依賴于圖像處理技術，而圖像處理技術在分析和定義的速度方面的性能很大程度取決于所使用的計算能力。 用于執行這種處理的方法一般包括將待檢查的輪胎表面的ニ維或優選的三維圖像與所述輪胎表面的ニ維或優選的三維參考圖像相比較。為了該目的，本領域普通技術人員通過例如將待檢查的輪胎的圖像或表面與圖像或參考表面疊加以試圖將待檢查的輪胎的圖像或表面與圖像或參考表面相匹配，并且通過分析兩個圖像或兩個表面之間的差異來確定制造異常。然而，這些方法不允許對所述表面的幾何形狀沒有明顯影響的表面缺陷的監測。因此，制造商試圖開發彌補上文所述方法的能夠挑出存在于外殼表面的異常的圖像分析方法。這些尺寸小的異常表現為特定著色、異常形狀或特定且不尋常的空間分布，并且被嵌入在輪胎表面的整體圖像中，在該整體圖像中這些異常融合為一體。此外，它們在輪胎的表面上隨機出現，或從ー個輪胎到另ー輪胎隨機出現。這導致了能夠確定數值協議的有意義信息的缺乏。因此，歐洲專利申請公開EP 2 034 268使用小波技術來檢測諸如在輪胎的內部表面上的明顯的簾布層簾線之類的重復結構。歐洲專利申請公開EP 2 077 442提出了一種用于選擇濾波器的方法，這些濾波器能夠數字地處理輪胎表面的圖像并且對特定缺陷敏感。用于選擇濾波器的該方法使用已知的紋理分析程序，并提出通過所謂的遺傳選擇方法來選擇濾波器。該方法包括以統計的方式改變預先所選擇的濾波器的集合，并且借助于價值函數測量該修改相對于初始濾波器集合對預先確定的缺陷的檢測的敏感度。然而，需要冗長并且昂貴的訓練階段的該方法一方面存在無法確定這些連續迭代的收斂的缺點，另ー方面存在無法確定局部最優的消除的缺點。
技術實現思路
本專利技術的主題是ー種通過紋理分析來對輪胎表面的圖像進行數字處理的方法，其中選擇了能夠識別存在于輪胎表面上的異常的圖像的特征的濾波器組合，并且該方法能夠避免上文所述的缺點。用于檢測輪胎表面上的異常的該方法的過程中包括以下步驟A-產生存在于至少一個輪胎的表面上的給定異常的圖像，B-借助于濾波器的集合，在濾波器的空間中構造所述表面的多變量圖像，多變量圖像中的每個像素以像素向量的形式表示，每個像素向量的分量具有與借助于所述集合的濾波器中的每ー個濾波器變換的圖像中的該像素值相對應的值，C-借助于線性函數，將該多變量圖像從濾波器的空間變換至給定維數的光譜空間以形成光譜圖像，給定維數的光譜空間的變量是濾波器或所述集合的濾波器的組合，D-通過針對該異常確定表示光譜空間的那些區域來構造分類器，所述那些區域以統計表示方式包含被變換到所述光譜空間中的所述異常的光譜圖像的點。該數字分析方法使得能夠以統計方式確定借助于濾波器的集合變換的給定異常的圖像所位于的空間的這些區域。接著，用于檢測任意輪胎的表面上的異常(本領域普通技術人員試圖檢測所述輪胎的表面上的所述異常的存在或不存在)的方法在其過程中包括以下操作 -產生將被分類的所述輪胎的所述表面的全部或部分的數字圖像，-確定將被分類的輪胎和將借助于濾波器的集合被分類的輪胎的所述圖像在濾波器空間中的多變量圖像，-通過借助于線性變換來變換將被分類的輪胎的多變量圖像以形成將被分類的輪胎的光譜圖像，以及-在光譜空間中分析將被分類的輪胎的光譜圖像的點相對于光譜空間的表示異常的且借助于所述分類器所確定的那些區域的位置。在優選的方式中，在步驟D的過程中，通過使用線性判別分析類型的方法來構造分類器，所述表示區域由所述階乘空間的超曲面來限定。根據本專利技術的第一執行變型方式，則完全有可能通過考慮濾波器的空間形成所述光譜空間和該光譜圖像對應于基于初始濾波器集合所獲得的多變量圖像來實現根據本專利技術的方法。然而，在這些條件下，由于將被操縱的數據量非常大，以及由于光譜空間的多個方向之間的通用度量的缺乏導致在分類器的構造期間有時存在的統計解釋困難，本專利技術的實現可能出現ー些實現上的困難。因此，在優選的方式中，將試圖構造適合于光譜空間中的統計分析的合適的度量，以及將試圖通過合理選擇光譜空間的軸和初始濾波器集合來減少變量的數量。合適的度量的確定包括在完成步驟B之后并且在開始步驟C之前-借助于用于分析數據的方法搜索維數小于或等于濾波器的空間的維數的階乘空間，在該階乘空間中經變換的變量被去相關或是獨立的，以及-確定能夠從濾波器的空間傳遞到所述階乘空間的線性變換。為了改善分類器的構造，在步驟A的過程中產生存在于一系列的若干不同輪胎的表面上的給定異常的圖像會是有幫助的，從而能夠在步驟B的過程中確定這些圖像中的每一個圖像的多變量圖像，并在步驟C中通過組合基于這一系列的圖像所獲得的多變量圖像來構造單個多變量圖像。優選地，根據主分量分析類型的方法或根據階乘因子對應分析類型的方法或根據獨立分量分析類型的方法執行數據分析。這ー系列的操作能夠極大改善分類器的構造，并且還能夠根據本專利技術的第二執行變型方式實現其中階乘空間形成所述光譜空間、且其中通過借助于線性變換將基于初始濾波器集合所獲得的多變量圖像變換至階乘空間來獲得光譜圖像的方法。當初始集合的濾波器的數量仍然過于龐大時，可能證明需要減少濾波器的數量和減小光譜空間的維數以減輕數字處理。因此，在步驟C結束后，借助于第一選擇方法，能夠有效地確定相對于借助于線性變換變換至階乘空間的多變量圖像的最相關的階乘軸。于是所述多變量圖像的描述限于僅由這些數量小于階乘空間的軸的數量的軸表示的所述圖像的坐標，以獲得減少的階乘空間。在優選的方式中，用于選擇階乘軸的第一方法包括保持階乘軸，其相對于變換至階乘空間的異常的多變量圖像的點的集群的慣量之和表示相對于點的所述集群的軸的集合的慣量的給定百分比。 在替代的方式中，用于選擇階乘軸的第一方法包括保持相對于所考慮的所述軸的具有包含在與變換至階乘空間的多變量圖像的像素向量相關聯的要素中的最大信噪比的階乘軸。在確定相關的階乘軸后，通過將初始濾波器集合投影到所述減少的空間繼續減少和簡化步驟。接著，借助于第二選擇方法，確定被投影到階乘空間且其向量最遠離階乘軸的原點的初始集合的濾波器，以減少初始集合的濾波器的數量，并重新計算被減少的階乘空間中的圖像的坐標。在優選的方式中，選擇那些離原點距離的平方和表示相對于被投影到所述經減少的階乘空間中的初始集合的濾波器組的原點的距離的平方和的給定百分比的濾波器，或選擇那些離原點的距離的平方除以離投影到所述經減少的階乘空間的初始集合的濾波器組的原點的距離的平方和大于濾波器數量的倒數(1/L)的濾波器。根據本專利技術的第三執行變型方式，然后應用其中經減少的階乘空間形成所述光譜空間和其中通過借助于線性變換將基于經減少的濾波器集合所獲得的多變量圖像變換至經減少的階乘空間來獲得光譜圖像的方法。本專利技術還包括用于監測和檢測輪胎的表面上的異常的設備，其包括-能夠產生輪胎的表面或表面的一部分的圖像的照明和照片拍攝裝置，以及-計算裝置，其能夠ο為ー個或多個給定異本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】2010.04.19 FR 10529511.一種用于通過對輪胎的表面的圖像進行數字處理來檢測輪胎的表面上的異常的方法，其中選擇能夠確定存在于輪胎的表面上的異常的圖像的特征的濾波器的組合，該方法的過程包括以下步驟 A-產生存在于至少一個輪胎的表面上的給定異常的圖像， B-借助于由多個濾波器形成的集合((F1 (f)，F2 (f)，· · ·，Fl (f))，(F1 (f)，F2 (f)，· · ·，FM(f)))，在濾波器的空間中構造所述表面的多變量圖像=廬卜)=(療知),療(社...，拉(功)，多變量圖像中的每個像素以像素向量(FfOO)的形式表示，每個像素向量的分量具有與借助于所述集合的濾波器中的每一個濾波器變換的圖像中的該像素值相對應的值， C-借助于線性函數(ζ )，將該多變量圖像從濾波器的空間變換至給定維數(L，M)的光譜空間以形成光譜圖像(Ff(x) = (/y (x), F (xF11 (Jf)), c，(x) = (c，丨(x)，c’ 2 (x)，…，c’ N(x)),c (x) = (C1 (x) ,c2(x),., cK (X)))，給定維數(L，M)的光譜空間的變量是濾波器或所述集合的濾波器的組合， D-通過針對該異常確定表示光譜空間的那些區域來構造分類器，所述那些區域以統計表示方式包含被變換到所述光譜空間中的所述異常的光譜圖像(Ff(x) = (F/ (X)，F/ (X),…,F/ (x)) , c，(x) = (c' i(x), c' 2(x), . . . , c'N(x))C (X) = (C1 (X)，C2 (X)，·，cK (X)))的點。2.如權利要求I所述的檢測方法，其特征在于，為了檢測將被分類的輪胎的表面上的異常， -產生將被分類的所述輪胎的所述表面的全部或部分的數字圖像， -借助于濾波器的集合((F^f), F2 (f),..., Fl (f)), (F1 (f),F2(f),...,FM(f)))確定將被分類的輪胎的所述圖像在濾波器空間中的將被分類的輪胎的多變量圖像(廠1 ⑷=(}'\!'(幻，12 ⑴人;.:'...(Λ·)),I' 0 (X) = { /f (.V), /'Vi (.V),(Λ-)))， -通過借助于線性變換(ζ )變換將被分類的輪胎的多變量圖像(F (x) = (F1 (X)jjF2(X)) , #(X) = (O),(x),…(X)))形成將被分類的輪胎的光譜圖像(Ffi(X) = (Ff (x\Ff (χ\.··,^(X)I c'f(x) = (c'；(x),c'i2(.T),...,c'l.(x))>C (X) = (c[ (x), c'2 (x),, 4 (X)))，以及-在光譜空間中分析將被分類的輪胎的光譜圖像的點相對于光譜空間的表示異常的且借助于所述分類器所確定的那些區域的位置(Fft(X) 二 (Ff (X),Ff {X),F/(X)),C (X) = (C i (A )，C 2 (X)，…,C 尺(X))3Cf (x) = (C( (a*), Ct2 (x), ...,c'K (X)))。3.如權利要求I或2中的任一項所述的檢測方法，其特征在于，在步驟D的過程中，通過使用線性判別分析類型的方法來構造分類器，所述表示區域由所述階乘空間的超曲面來限定。4.如權利要求I至3中的任一項所述的檢測方法，其特征在于，濾波器的空間形成所述光譜空間，以及其中光譜圖像(廣U) =,(Ffr(x) = (Ffix),Ff(X),...,Ff{x)))對應于基于初始濾波器集合((F1 (f), F2 (f),. . . ,FL(f))所獲得的多變量圖像。5.如權利要求I至3中任一項所述的檢測方法，其特征在于，在完成步驟B之后并且在開始步驟C之前， -借助于用于分析數據的方法(ACP，AFC，ACI)，搜索維數(N)小于或等于濾波器的空間的維數(L)的階乘空間，在該階乘空間中經變換的變量(c' v c 2,...,c\, ...，c’N)是被去相關或是獨立的，以及 -確定能夠從濾波器的空間傳遞到所述階乘空間的線性變換( )。6.如權利要求5所述的檢測方法，其特征在于， -在步驟A的過程中，產生存在于一系列若干不同輪胎的表面上的給定異常的圖像， -在步驟B的過程中，確定這些圖像中的每個圖像的多變量圖像，...

【專利技術屬性】
技術研發人員：G·努瓦耶，
申請(專利權)人：米其林集團總公司，米其林研究和技術股份有限公司，
類型：
國別省市：