【技术实现步骤摘要】
本公开涉及轮胎检测领域，具体涉及一种轮胎表面质量判断方法、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、汽车轮胎的质量与交通安全息息相关，在出厂前及时发现轮胎的缺陷能够大大降低交通事故发生的风险。当前一般通过x射线轮胎机对轮胎胎面的进行扫描，并通过人工观察的方式判断轮胎质量，当前轮胎质量检测所采用的方式容易发生漏判、误判的情况，轮胎质量检测的准确性低且检测效率低。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本公开的示例性实施例提供了一种轮胎表面质量判断方法，包括：根据待测轮胎，获取所述待测轮胎表面的待测图像；对所述待测图像进行分区，得到所述待测图像的多个区域图像，其中，所述多个区域图像分别与所述待测轮胎宽度方向上的纹理区域对应；对所述多个区域图像进行分块，得到每个所述区域图像的多个分块图像；确定每个所述分块图像的纹理复杂度；根据每个所述分块图像的纹理复杂度，确定每个所述分块图像所属的类别，其中，所述类别为基于标准图像的多个纹理区域；根据每个所述分块图像所属的类别，以及所述每个所述分块图像在所述待测轮胎上所对应的纹理区域，确定轮胎表面的质量；若所述分块图像所属的类别与所述分块图像所对应的纹理区域一致，则确定所述分块所对应的所述待测轮胎表面纹理区域质量合格；若所述分块图像所属的类别与所述分块图像所对应的纹理区域不一致，则确定所述分块所对应的所述待测轮胎表面纹理区域质量不合格。
2、在一些实施例中，所述对所述待测图像进行分区，得到所述待测图像的多个区域图像，包括：根据所述待测图
3、在一些实施例中，所述基于5个所述粗剪区域图像划分得到多个所述区域图像，包括：基于5个所述粗剪区域图像，取每个所述粗剪区域图像居中的部分作为所述区域图像，其中，所述区域图像在宽度方向上的两端与其对应的所述粗剪区域图像在宽度方向上的两端距离均为p/2；基于5个所述区域图像，取每两个相邻的所述区域图像之间的拼接区域图像作为所述区域图像，其中，所述拼接区域图像的宽度为p。
4、在一些实施例中，所述确定每个所述分块图像的纹理复杂度，包括：根据所述多个分块图像，确定每个所述分块的灰度共生矩阵；根据所述灰度共生矩阵，进行归一化处理，得到每个所述分块的归一化矩阵；根据所述归一化矩阵，确定每个所述分块的纹理复杂度，所述纹理复杂度包括以下一个或多个纹理特征：对比度、熵、能量、同质性。
5、在一些实施例中，所述确定每个所述分块图像的纹理复杂度，包括以下步骤中的一个或多个：根据所述多个分块图像，计算局部二值模式，确定局部二值模式的直方图为每个所述分块图像的纹理复杂度；或，根据所述多个分块图像，进行小波变换，确定多个尺度和方向上的纹理特征为每个所述分块图像的纹理复杂度；或，根据所述多个分块图像，确定所述分块图像灰度值的二阶矩为每个所述分块的纹理复杂度；或，根据所述多个分块图像，确定所述分块图像的灰度直方图的熵为每个所述分块的纹理复杂度。
6、在一些实施例中，所述标准图像的多个类别由以下方法确定：根据标准轮胎，获取所述标准轮胎表面的标准图像；对所述标准图像进行分区，得到所述标准图像的多个区域标准图像，其中，所述多个区域标准图像分别与所述标准轮胎宽度方向上的标准纹理区域对应；对所述多个区域标准图像进行分块，得到每个所述区域标准图像的多个分块标准图像；确定每个所述分块标准图像的纹理复杂度；根据所述分块标准图像的纹理复杂度，确定每个所述区域标准图像的纹理复杂度；对多个所述区域标准图像的纹理复杂度进行聚类，确定多个类别。
7、在一些实施例中，所述对所述标准图像进行分区，得到所述标准图像的多个区域标准图像，包括：根据所述标准图像，确定所述标准图像每一列像素点的平均灰度值；根据所述平均灰度值，对所述标准图像进行分区，得到5个粗剪区域标准图像，分别对应所述标准轮胎的左胎圈、左胎侧、胎冠、右胎侧以及右胎圈；基于5个所述粗剪区域标准图像，取每个所述粗剪区域标准图像居中的部分作为所述区域标准图像，其中，所述区域标准图像在宽度方向上的两端与其对应的所述粗剪区域标准图像在宽度方向上的两端距离均为p/2；基于5个所述区域标准图像，取每两个相邻的所述区域标准图像之间的拼接区域标准图像作为所述区域标准图像，其中，所述拼接区域标准图像的宽度为p。
8、在一些实施例中，所述对多个所述区域标准图像的纹理复杂度进行聚类，确定多个类别，包括：根据多个所述区域标准图像的纹理复杂度，得到所述标准图像的标准特征矩阵；对所述标准特征矩阵进行聚类，使所述区域标准图像聚类为5个类别，其中，每个所述类别分别对应所述标准轮胎的胎圈、胎圈与胎侧交界处、胎侧、胎侧与胎冠交界处，以及胎冠。
9、在一些实施例中，在所述对所述待测图像进行分区，得到所述待测图像的多个区域图像之前，包括以下步骤中的一个或多个：对所述待测图像进行图像预处理；或，排除所述待测图像的背景；或，对所述待测图像进行bemd分解。
10、第二方面，本公开还提供了一种电子设备，其中，所述电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现如上述任一实施例所述的轮胎表面质量判断方法。
11、第三方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有如下程序：所述程序用于执行如上述任一实施例所述的轮胎表面质量判断方法。
12、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
13、本公开提供的轮胎表面质量判断方法，可以确定轮胎表面的纹理复杂度，并与标准图像进行比对，从而确定轮胎表面质量是否合格。通过对轮胎表面图像分区处理以及分块处理，确认每一个分块图像的纹理复杂度并与标准图像进行比对，有更高的准确性，能够避免人工观察导致的错判及漏判情况，且能够通过对每个分块的纹理复杂度与标准图像的比对，定位包含缺陷的分块，便于确定缺陷所在位置；通过比对纹理复杂度与标准图像进行质量判断，这种方法可以根据不同的标准图像进行调整，以适应多种不同的待测轮胎检测需求，具有较高的灵活性和适应性。通过本公开的方法，能够提高轮胎表面质量判断的准确性，提高效率，节省人力。
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1.一种轮胎表面质量判断方法，包括：
2.根据权利要求1所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述对所述待测图像进行分区，得到所述待测图像的多个区域图像，包括：
3.根据权利要求2所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述基于5个所述粗剪区域图像划分得到多个所述区域图像，包括：
4.根据权利要求1所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述确定每个所述分块图像的纹理复杂度，包括：
5.根据权利要求1或4所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述确定每个所述分块图像的纹理复杂度，包括以下步骤中的一个或多个：
6.根据权利要求1所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述标准图像的多个类别由以下方法确定：
7.根据权利要求6所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述对所述标准图像进行分区，得到所述标准图像的多个区域标准图像，包括：
8.根据权利要求7所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述对多个所述区域标准图像的纹理复杂度进行聚类，确定多个类别，包括：
9.根据权利要求1所述的轮胎表面质量判断方法，其中，在所述对所述待
10.一种电子设备，其中，所述电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的轮胎表面质量判断方法。
11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有如下程序：
...【技术特征摘要】
1.一种轮胎表面质量判断方法，包括：
2.根据权利要求1所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述对所述待测图像进行分区，得到所述待测图像的多个区域图像，包括：
3.根据权利要求2所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述基于5个所述粗剪区域图像划分得到多个所述区域图像，包括：
4.根据权利要求1所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述确定每个所述分块图像的纹理复杂度，包括：
5.根据权利要求1或4所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述确定每个所述分块图像的纹理复杂度，包括以下步骤中的一个或多个：
6.根据权利要求1所述的轮胎表面质量判断方法，其中，所述标准图像的多个类别由以下方法确定：
7.根据权利要求6所述的轮胎表...
【专利技术属性】
技术研发人员：童晓蕾，孙照焱，汪海山，文明珠，
申请(专利权)人：北京霍里思特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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