本发明专利技术涉及一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，依次包括以下步骤：步骤1：拍摄多帧胎纹点云图像；步骤2：对单条线激光点云进行聚类滤波；步骤3：对单条线激光点云图像进行沟槽提取；步骤4：对多帧线激光点云沟槽提取结果进行合并处理。本发明专利技术的检测方法可以全方面实时检测胎纹深度数据，全面性较好，精度较高；本发明专利技术的检测方法可以增加系统测量的鲁棒性，时效性，检测效率较高。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉相关，尤其涉及一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法。
技术介绍
1、轮胎是汽车整车唯一与地面接触的地方，与地面常年接触，磨损那是自然的。不仅要经过路面的磨损，还要经过岁月的氧化，都威胁到轮胎的安全。轮胎的磨损一般指的是轮胎花纹的磨损，轮胎花纹非常重要。轮胎最重要的三大组成部分分别为：胎面、胎体和橡胶配方，它们在细节设计上会有所差异。胎面花纹最重要的三大作用是：1、提升抓地力；2、降低噪音；3、增加排水性。一般来说胎面花纹的厚度一定要大于1.6毫米，但是如果你经常在湿滑的路面上开车，那最好要保证胎面花纹厚度大于3.2毫米。现有的检测方式常见为人工用胎纹尺检测，检测精度较底，无法标准化，耗费人力，检测较为不方便。
2、现有技术的检测方案一般为以下两种：
3、方案1：利用激光测距装置直线横向移动并检测，获得相应胎纹深度数据。
4、方案2：利用机械探针对待测物体进行扫描来完成检测，获得相应胎纹深度数据。
5、现有检测方案的缺陷在于：
6、1、接触式测量属于抽样检测，不够全面，精度低，效率低；
7、2、激光测距装置耗时严重，无法满足实时检测。
8、有鉴于上述的缺陷，本设计人积极加以研究创新，以期创设一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，使其更具有产业上的利用价值。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法。
>2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：3、一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，依次包括以下步骤：
4、步骤1：拍摄多帧胎纹点云图像；
5、步骤2：对单条线激光点云进行聚类滤波；
6、步骤3：对单条线激光点云图像进行沟槽提取；
7、步骤4：对多帧线激光点云沟槽提取结果进行合并处理。
8、作为本专利技术的进一步改进，步骤1中通过线结构光相机拍摄多帧胎纹点云图像。
9、作为本专利技术的进一步改进，步骤2依次包括以下步骤：
10、步骤21、将点云按照x坐标进行排列；
11、步骤22、选取第一个点作为初始聚类点；
12、步骤23、从初始聚类点后一个点开始，计算当前点与前一个点的距离，直至所有点都进行聚类；
13、步骤24、将聚类点合并，生成新的点云。
14、作为本专利技术的进一步改进，步骤23中，如果小于10倍点云分辨率，则该点为当前聚类的点；否则，当前点作为新的初始聚类点，重复步骤23，直至所有点都进行聚类。
15、作为本专利技术的进一步改进，步骤23中，设定数量阈值100，如果某一聚类点数量小于100，则将该聚类点删除。
16、作为本专利技术的进一步改进，步骤3依次包括以下步骤：
17、步骤31、提取点云最高点，作为起始包络点；
18、步骤32、计算所有包络点右侧点云各点与包络点之间的角度，选择夹角最小的点作为新的包络点；
19、步骤33、重复步骤32，直至包络点为点云最右侧点；
20、步骤34、同步骤33，计算点云左侧所有包络点；
21、步骤35、计算轮胎点云上各点与邻近包络点生成的3d直线的距离作为该点的深度，根据沟槽深度范围过滤，提取每一个胎纹的深度与位置信息。
22、作为本专利技术的进一步改进，步骤4依次包括以下步骤：
23、步骤41、计算每一帧点云沟槽提取数量，选择帧数最占比多的沟槽数量作为轮胎沟槽数量，将不满足沟槽数量的结果舍去；
24、步骤42、计算多帧结果每一个沟槽深度的平均值作为该沟槽的深度数据。
25、借由上述方案，本专利技术至少具有以下优点：
26、1、本专利技术的检测方法可以全方面实时检测胎纹深度数据，全面性较好，精度较高；
27、2、本专利技术的检测方法可以增加系统测量的鲁棒性，时效性，检测效率较高。
28、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
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【技术保护点】
1.一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，依次包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤1中通过线结构光相机拍摄多帧胎纹点云图像。
3.如权利要求1所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤2依次包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤23中，如果小于10倍点云分辨率，则该点为当前聚类的点；否则，当前点作为新的初始聚类点，重复步骤23，直至所有点都进行聚类。
5.如权利要求3所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤23中，设定数量阈值100，如果某一聚类点数量小于100，则将该聚类点删除。
6.如权利要求1所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤3依次包括以下步骤：
7.如权利要求1所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤4依次包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，依次包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤1中通过线结构光相机拍摄多帧胎纹点云图像。
3.如权利要求1所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤2依次包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的一种基于线激光点云的汽车胎纹深度检测方法，其特征在于，所述步骤23中，如果小于10倍点云分辨率，则该点为当前聚类的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，周坤，周剑，
申请(专利权)人：苏州深浅优视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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