基于計算機視覺的輪胎負荷輪廓測量系統(tǒng)

王國林，周大為，趙 璠，張 敬

（1.江蘇大學 汽車與交通工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.風神輪胎股份有限公司，河南 焦作 454003）

輪胎是車輛唯一與地面接觸的部件，其性能直接影響車輛的操縱穩(wěn)定性、安全性和舒適性。胎側輪廓是輪胎結構設計中的重要組成部分，其負荷變形對輪胎性能影響顯著。輪胎負荷變形后的斷面水平軸位置、斷面寬度和膨脹率等參數(shù)可用來評估輪胎對車輛行駛安全性和舒適性的影響。因此，輪胎負荷輪廓精確測量對輪胎開發(fā)和性能評價具有重要意義。

輪胎輪廓測量傳統(tǒng)上是采用機械手工測量方法，難以避免由于量具擠壓胎側變形引起的誤差，重復性差。目前國內(nèi)外非接觸測量方法主要包括經(jīng)緯儀測距法、聲學測距法、激光測距法和計算機視覺測量法[1]。其中計算機視覺測量法是使用工業(yè)攝像機（以下稱為攝像機）替代人眼對目標進行跟蹤、識別和測量的方法[2]，相比傳統(tǒng)方法，具有非接觸、無磨損、高效率和高精度的優(yōu)點；較之其他非接觸測量法，具有原理簡單、構造容易的優(yōu)點。

計算機視覺測量主要分為單目視覺法、立體視差法和結構光視覺法3種。結構光視覺法是一種既利用圖像又利用可控光源的技術[3]，使用半導體線結構光傳感器將結構光投射至被測物表面，攝像機在一側采集結構光在被測物表面的漫反射光，根據(jù)攝像機、結構光和被測物的幾何關系，測得被測物表面輪廓，具有精度高、成本低和使用方便的優(yōu)點[1-2]。

本工作應用線結構光視覺法，提出了一種基于計算機視覺的輪胎負荷輪廓測量方法，研制了相應的視覺測量系統(tǒng)，并對成品輪胎進行了測量。

1 系統(tǒng)原理及組成

攝像機能夠提供一種給定目標點的圖像坐標，并確定一條含有實際目標點的空間直線；線激光傳感器能夠確定一個過目標點的空間平面。通過上述直線和平面交點即可確定所求點。

本系統(tǒng)的工作原理如圖1所示。在受壓變形后的輪胎胎側布置精密位移臺，并在位移臺上安放攝像機和線激光傳感器，當位移臺控制攝像機移動至合適景深距離時，打開線激光傳感器，同時給攝像機發(fā)送一個觸發(fā)信號，將采集到的圖像信號經(jīng)由圖像采集卡傳輸至計算機，根據(jù)視覺測量原理得到被測輪胎胎側輪廓點云圖。

圖1 系統(tǒng)原理示意

根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)擬合實現(xiàn)功能，設計的系統(tǒng)框圖如圖2所示。系統(tǒng)主要包括閉環(huán)控制單元、步進電動機運動單元和高速數(shù)據(jù)采集分析單元3個部分。

圖2 系統(tǒng)框圖

試驗選用德國AVT公司生產(chǎn)的Guppy Pro F503 CMOS型工業(yè)數(shù)字攝像機，日本Kowa公司生產(chǎn)的LM3NCM型鏡頭，北京北光世紀儀器有限公司生產(chǎn)的MTS306型精密位移臺（包括支承臺、絲杠和導軌）。

2 測量系統(tǒng)軟件設計

本研究使用openCV作為底層架構，以Visual C#.net編寫軟件界面。系統(tǒng)軟件包括攝像機位移控制、攝像機標定、輪廓識別分析和輪廓輸出4個模塊。

2.1 攝像機位移控制

本測量系統(tǒng)要求攝像機位置具有很高的重復定位精度。MTS306型精密位移臺由42式步進電動機驅動，攝像機與位移臺支承面剛性聯(lián)結。步進電動機控制器能實現(xiàn)對攝像機的運動控制，但由于步進電動機本身的丟步特性，難以實現(xiàn)精確控制。因此使用光柵尺作為反饋元件，尺分辨率為0.001 mm。將光柵尺讀數(shù)頭剛性固連于位移臺支承面，輸出位移信號經(jīng)正交編碼器上傳至計算機。光柵尺、步進電動機控制器、驅動器和正交編碼器即形成閉環(huán)控制系統(tǒng)。光柵尺將讀取的位移信息通過正交編碼器反饋給計算機，計算機將反饋值與理想值進行比較，根據(jù)位移偏差給步進電動機控制發(fā)送修正指令，實現(xiàn)運動閉環(huán)控制。

由于系統(tǒng)慣性機械誤差，實際控制精度難以達到理想值0.001 mm?？紤]系統(tǒng)響應時間、魯棒性等因素，將控制容差設為0.02 mm，以滿足工程需要。

2.2 攝像機標定

為確定攝像機的圖像坐標系與世界坐標系之間的對應關系，需對攝像機進行標定。攝像機線性模型如下：

式中，（xp，yp）為圖像坐標點，s為比例系數(shù)，（xw，yw，zw）為世界坐標系下的坐標，[K]為3×3攝像機內(nèi)參數(shù)矩陣，[R]和[T]分別為攝像機外參數(shù)中的旋轉矩陣和平移向量。

標定過程可分為標定攝像機內(nèi)參數(shù)[K]和標定攝像機外參數(shù)[R]和[T]。一般采用一個加工精度很高的靶標實現(xiàn)攝像機標定。本研究選用圖3所示的棋盤格作為標定靶標，每個單元格均為邊長30 mm的正方形。依文獻[4]給出的算法，標定軟件采用Intel開源計算機視覺庫openCV提供的圖像處理庫和Microsoft Visual C＋＋編制，實現(xiàn)對攝像機內(nèi)外參數(shù)的標定。

圖3 標定板

為了滿足不同型號輪胎的測量需求，需要對攝像機外參數(shù)進行多次標定。通過精密位移臺將攝像機移動到不同位置，在每個位置標定一次，建立標定結果數(shù)據(jù)庫，供實際測量時調(diào)用。部分標定結果如下：

2.3 輪廓識別分析

2.3.1 圖像處理

輪胎輪廓測量圖像處理主要包括去背景、去噪聲和增強對比度。

拍攝到的圖像中包含大量背景信息，測量過程中這些背景信息會對激光線的識別造成困難。因此，在處理光條前必須先去除圖像背景。本工作采用圖像減運算法，即開啟激光器前后各拍攝一張圖像，將兩張圖像矩陣相減，得到清晰的線激光條紋，如圖4所示。

圖4 圖像去背景處理

通過攝像機獲取圖像時，由于受到外界干擾及攝像機自身電子噪聲的影響，會使圖像受到噪聲干擾。因此在圖像去背景的基礎上進行降噪處理，改進圖像質(zhì)量。本工作采用中值濾波的方法進行降噪處理[5]，可以有效消除圖像中的椒鹽噪聲，保證后續(xù)測量精度[6]。

受光照等條件的影響和硬件本身條件的限制，攝像機得到的線激光條紋有時會模糊不清，影響測量精度，因此必須對圖像做增強處理。本工作采用S曲線增強算法[5]，增強后的圖像見圖5。

圖5 增強后的激光條紋

2.3.2 中心線提取

在視覺測量系統(tǒng)中，光條中心的提取精度直接影響整個系統(tǒng)的測量精度。通常亞像素級精度光條中心提取方法有幾何中心法、重心法和曲線擬合法等[7]，考慮到算法的魯棒性、計算效率和精度，采用曲線擬合法，具體步驟如下：

（1）對已濾波增強的圖像依次搜索每一行，找到光強峰值點，即該行灰度值最大點，設該點為P0（x0，y0），灰度值為v0；

（2）選取P0左側灰度值小于v0的鄰點P-3（x-3，y-3），P-2（x-2，y-2）和P-1（x-1，y-1）以及右側灰度值小于v0的鄰點P3（x3，y3），P2（x2，y2）和P1（x1，y1），設灰度值分別為v-3，v-2，v-1，v1，v2，v3；

（3）根據(jù)最小二乘法對這7個點按式（2）進行二次擬合，以擬合曲線極值點作為光條中心。

可由a和b確定拋物線極值點x坐標：

2.4 輪廓輸出

通過調(diào)用貝塞爾曲線擬合工具對點數(shù)據(jù)進行曲線擬合，擬合后的曲線顯示在圖框中，見圖6。

圖6 結果輸出

為方便用戶通過AutoCAD軟件對斷面輪廓的檢測結果進行二次分析，本系統(tǒng)通過調(diào)用dxf輸出控件，將采集到的輪廓點數(shù)據(jù)文件輸出為dxf文件。同時為了對檢測結果進行判定，通過com組件將輪胎斷面輪廓水平軸高度、斷面寬度和胎圈寬度等參數(shù)保存到Excel報表中。

3 結果分析

3.1 測量過程

（1）離線完成攝像機內(nèi)參數(shù)標定，將標定結果存入軟件后臺。

（2）將標定靶標安放在被測量位置，通過步進電動機驅動位移臺，將攝像機移動至起始拍攝位置，采集圖像后進行外參數(shù)標定，步進電動機的控制精度可由閉環(huán)控制單元保證。

（3）控制步進電動機帶動攝像機移動10 mm，再次采集圖像并標定外參數(shù)。

（4）重復上一步操作若干次，獲得若干組外參數(shù)數(shù)據(jù)，將標定的結果存入后臺數(shù)據(jù)庫。

（5）將輪胎安放在被測位置并加載，打開線激光傳感器，將攝像機移動至合適拍攝位置采集圖像，調(diào)用之前的標定數(shù)據(jù)可獲得輪胎胎側輪廓點云圖，使用貝塞爾曲線擬合出平滑的輪廓曲線。

3.2 誤差分析

系統(tǒng)的測量誤差包括步進電動機位移控制誤差、攝像機標定誤差、線激光傳感器誤差（主要是安裝位置誤差）和圖像處理誤差。由于輪胎胎側輪廓為一個復雜曲面，難以根據(jù)胎側的測量結果評判系統(tǒng)精度，因此本工作提出標準塊誤差分析法。該方法使用一個加工精度很高的六面體金屬塊（如圖7所示）替代被測量物體。金屬塊寬度為（150±0.02） mm，表面須具有良好的漫反射性質(zhì)較高的平面度。將系統(tǒng)測得的金屬塊寬度尺寸與金屬塊實際尺寸做差得到系統(tǒng)的測量誤差。這個誤差除了包含上述誤差，還包括金屬塊本身尺寸誤差和形位誤差，即說明系統(tǒng)精度高于此方法測得的精度。

圖7 金屬塊測量

測得金屬塊兩側表面輪廓云圖后，擬合出兩條直線，在理想情況下，這兩條直線必然平行；但由于機械加工誤差、攝像機標定誤差和圖像處理誤差，這兩條直線未必平行。因此以兩直線平均距離替代理想情況下兩平行直線距離。計算公式如下：

式中，n1為第1條直線擬合點數(shù)，n2為第2條直線擬合點數(shù)，li，2為第1條直線中第i個點與第2條直線的垂直距離，lj，1為第1條直線中第j個點與第1條直線的垂直距離。

誤差分布如圖8所示。

圖8 誤差分布

計算得平均誤差為-0.002 4 mm，均方根誤差為0.033 4 mm，最大誤差為＋0.096 mm。測量精度遠高于傳統(tǒng)的機械手工測量法。

4 結論

將計算機視覺技術應用到輪胎幾何參數(shù)測量，提出一種基于計算機視覺的輪胎胎側輪廓測量方法，并開發(fā)了相應的測量系統(tǒng)。系統(tǒng)使用正交編碼器和步進電動機控制器作為閉環(huán)運動控制單元；步進電動機驅動器、光柵尺和精密位移臺（包括步進電動機、絲杠和導軌）作為運動單元；CMOS攝像機和圖像采集卡作為數(shù)據(jù)采集單元；用Microsoft Visual Studio和Intel openCV編寫了相應的測量軟件和用戶界面。與傳統(tǒng)的人工測量方法相比，該方法具有非接觸、無磨損、高效率的優(yōu)點，且可以實現(xiàn)不同輪胎、不同工況下的胎側輪廓測量比對。整個測量過程耗時短、強度低、精度高。試驗結果表明，系統(tǒng)的測量平均誤差為-0.002 4 mm，均方根誤差為0.033 4 mm，最大誤差為＋0.096 mm。系統(tǒng)測量精度可達±0.1 mm，遠高于傳統(tǒng)機械手工測量的±1 mm。