用于处理轮胎表面的数字图像以便检测异常的方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及轮胎制造领域，并且更特别地设及其中检查轮胎W便提供相对于预定 参考的一致性的诊断的步骤。
【背景技术】
[0002] 该检验步骤可W通过操作者进行轮胎的详细目视检查来执行。备选地，使用分析 轮胎表面图像的方法的自动检查方法正在研发中。该图像可W是被称为30(Ξ维）图像的 浮凸图像，或者是被称为2D图像的彩色水平图像。根据待检测的特定元件，运两种图像可 W单独使用或者可W结合起来。
[0003] 可W借助于已知方法、基于光学Ξ角原理、W及使用联接至诸如激光源的光源的 传感器来获得Ξ维表面的图像。可W提供该标高图像的任何其他种类的3D传感器（例如， 使用立体视觉、小断面、渡越时间或者其他技术的传感器）适用于该方法。如此，获得了轮 胎表面的形貌图像。
[0004] 为了便于图像的数字处理，通常的做法是，使与形成图像像素的点相关的灰度水 平对应于该点相对于轮胎表面的标高（elevation)。运提供了一种二维黑白图像，可W使用 适于轮胎的特定情况的图像处理技术来利用所述二维黑白图像。 阳0化]在可能出现在轮胎的内表面或者外表面上的异常之中，通常遇到的是由空气滞留 所引起的通常已知为气孔（blowhole)的异常。
[0006] 运些气孔W局部膨胀的形式出现，在轮胎表面层中形成小隆起。运些气孔的表面 面积很少超过大约10cm2,并且其近似圆形的形状常常类似于拱丘的顶部。它们的尺寸很少 超过几毫米。
[0007] 运些气孔的几何特征经常使其难W定位，甚至对于有经验的操作者来说也难W定 位。因此，通过使用诸如本文件中所述的图像处理方法来使该任务自动化是特别有用的。
【发明内容】
[0008] 本发明提出利用运些空间特征。事实上，可W看到，所述气孔具有基本上在由相对 于轮胎表面的最大标高的点所代表的中屯、上会聚的最大斜度的线。
[0009] 因此，根据本发明的方法提供了一种捕捉所述表面的标高的Ξ维图像化及向由图 像的像素所代表的表面的每个点分配与其相对于所述表面的标高成比例的灰度水平的方 式。
[0010] 分析所生成的图像的方法的特征在于，其包括W下步骤：
[0011] -基于标高图像，形成表面的标高梯度的定向图像，其中每个点被分配W-个灰度 水平值，所述灰度水平值与由非零范数矢量在图像平面中的投影给出的方向所形成的角度 成比例，所述非零范数矢量在该点处基本上对应于与所述表面相切并且在最大斜度方向上 定向的梯度矢量。
[0012] -通过使用数字滤波变换标高梯度的定向图像来确定滤波后的定向图像，所述数 字滤波能够对包括与气孔的标高梯度的参考定向图像相似的结构的区域进行选择。
[0013] 如上所述，参考气孔的标高梯度的图像具有特定结构，该特定结构的特征在于，在 属于气孔的点的最大斜度方向上定向的梯度矢量基本上全都朝向对应于所述气孔的最高 点并且相当于拱丘顶部的中屯、定向。因此，由运些梯度矢量与给定方向所形成的角度从0° 至360°连续地变化。通过向该角度赋予成比例的灰度值，获得沿着由所述气孔所形成的拱 丘的任何水平处的曲线连续地改变的灰度变化，所述曲线的形状基本上与W最大标高的中 屯、点为中屯、的圆的形状相匹配。因此，气孔的标高梯度的参考定向图像的结构呈灰度水平 基本上周向渐变的形式。
[0014] 优选地，通过求得所述表面的标高梯度的定向图像与由参考气孔的标高梯度的定 向图像所形成的掩模（mask)的卷积乘积来获得所述滤波后的定向图像。卷积是用于凸显 待检查的表面的其中与该参考图像最为相似的区域的运算。
[0015] 为了便于计算，可W通过认为在标高图像的每个点处在最大斜度方向上定向的梯 度矢量等于与所述表面相切并且分别在两个正交方向上定向的两个梯度矢量之和来实施 所述方法。
[0016] 优选地，在所述滤波后的定向图像上执行阔值化运算，W便确定最可能包含气孔 的区域。
[0017] 为了减少错误检测，可能有用的是提供W下补充步骤，其中：
[0018] -确定所述表面上的、形成与通过模制制成的标记相对应的浮凸元件的点，并且将 运些点处的灰度水平调整成待检查的表面的灰度水平，W便获得校正后的标高图像，
[0019] -在校正后的标高图像的每个点处，确定在所设及的点的近程或远程附近处的像 素的平均标高，并且通过向该像素分配与标高分值成比例的灰度水平来确定滤波后的标高 图像，所述标高分值通过将运些平均标高与预定阔值进行比较来计算。
[0020] 然后，可W有用（有效）地求得滤波后的定向图像与滤波后的标高图像的乘积，W 便获得结合图像。
[0021] 为了改善结合图像的判读，可W在结合图像上进行阔值化，W获得分割（分段）图 像，其中待检查的表面的可能包含气孔的区域被加亮（凸显）。
【附图说明】
[0022] W下说明基于图1至图9,其中：
[0023] -图1显示了轮胎表面的3D图像，
[0024] -图2显示了所述表面的标高梯度的定向图像，
[00巧]-图3显示了参考气孔的标高梯度的参考定向图像， 阳0%]-图4显示了所述表面的滤波后的定向图像，
[0027] -图5显示了浮凸元件已经从其上移除的轮胎表面的图像，所述浮凸元件由通过 模制形成的标记所产生，
[0028] -图6显示了W作为实例看作属于所述图像的点的近程或远程附近处的点的示意 图，
[0029] -图7显示了所述表面的滤波后的标高图像，
[0030] -图8显示了由滤波后的定向图像和滤波后的标高图像的乘积所形成的结合图 像，
[0031] -图9显示了在结合图像的阔值化之后的分割图像。
【具体实施方式】
[0032] 图1的图像显示了轮胎表面的一部分的图像。其通过用于产生Ξ维图像的已知器 件来获得，运些器件例如是联接至激光照明装置的2D摄像机，所述激光照明装置W已知的 入射角度向所述表面发射径向定向的光线。可W使用简单的Ξ角计算来求得某个点相对于 参考（高度）水平的标高，此处所述参考水平被认为是在没有浮雕元件的情况下的轮胎表 面的水平。
[0033] 表面的每个点被认为相当于图像的一个像素。通过向所述表面的属于参考水平的 点分配低灰度值（其中0值对应于黑色）W及向浮凸元件分配较高的灰度值（值2"，所述 值2"对应于白色，其中η表示所获得图像的位数），能够获得灰度水平下的表面的图像，其 中明亮值对应于处于相对于底表面的浮凸中的点，所述底表面具有较暗的颜色。
[0034] 为了获得侧壁表面或者内部部分的完整图像，使轮胎围绕其轴线旋转。所产生的 标高的最终图像大体上是W极坐标（Ρ，Θ)表达的图像。为了分析的需要，因而通常的做 法是将该标高图像转换成笛卡儿坐标，其中角度值对应于沿着第一轴线（0讶的值W及模 数值对应于沿着正交的第二轴线（0Υ)的值。
[0035] 应当注意到，该方法可W应用于侧壁和内部或者可能呈现气孔的任何其他区域 (胎圈、胎冠、胎肩等）。因此，在车胎（外胎）的外表面和内表面上进行探测。
[0036] 在图1中看到，具有明亮颜色的气孔S(指示其相对于底表面的相对升高的位置） 存在于图1中的标高图像的中屯、处。
[0037] 在该阶段，通过使用简单的阔值分析捜索在较暗背景的反衬下醒目的明亮表面， 可W检测到气孔。
[0038] 然而，已经发现，该分析不能用于对通过缓慢改变轮胎表面的高度而形成、W及例 如由侧壁的局部变形所导致、或者备选地由具有大表面积的浮凸标记所导致的较明亮的区 域进行滤波。本发明还提出将气孔与运些元件区分开。
[0039] 图2显示了同一表面部分的梯度的定向图像，其中分配给每个像素的灰度水平与 由非零范数梯度矢量在平面0ΧΥ中的投影与方向0Χ所形成的角度成比例，所述非零范数梯 度矢量在该点处、在最大斜度方向上定向。
[0040] 可W通过逐次迭代地计算所设及的点处的导数、通过捜索该导数的值在其上最低 的方向来执行对具有最大斜度的梯度的评估。
[0041] 为了简化所述计算，该梯度被认为等于沿着方向0Χ的梯度矢量与沿着方向0Υ的 梯度矢量之和。运两个矢量与所设及的点处的表面相切，并且其模数分别与在方向0Χ和0Υ 中的每一个上的标高梯度成比例。
[0042] 于是可W看到，位于浮凸标记元件的边缘处的点具有沿着与标记的边界线垂直的 方向定向的梯度矢量，从而使得运些线W与所述线相对于水平轴线0Χ的角度成比例的灰 度水平显露出来。类似地，由局部的径向凹陷所引起的（高度）水平上的变化具有在相同 方向上定向的梯度矢量，并且可W通过在斜度的下降部分（指向凹陷的底部）中存在暗区 域和在斜度的上升部分中存在明亮区域来识别。
[0043] 气孔的特征在于在最大斜度方向上定向的梯度矢量基本上朝向气孔的顶部的中 屯、会聚。因此，由位于W气孔的最大标高的点为中屯、的圆上的点的梯度矢量与方向0X所形 成的角度从0值（对应于黑色）至360°值（对应于白色）连续地变化。因此如图3中所 示，气孔的图像显现为灰度周向渐变。
[0044] 运里可W看到，气孔可能背离圆形并且可能具有在给定方向上或多或少地拉长的 形状。然而，由在运些结构的最大斜度的方向上定向的梯度矢量所形成的角度具有与更圆 形的气孔的图像非常相似的图像，因为运些矢量朝向气孔的最大标高的点或者朝向大体上 具有非常低的幅度的峰线会聚。它们的不同仅在于水平线被或多或少地拉长，从而导致如 图3中所示的结构的灰度水平的近似连续变化的局部改变。 W45] 该结构在图2中、在图1的明亮区域的位置处也是明显的，并且因此很可能代表气 孔。
[0046]因此，通过定位其配置和结构与诸如图3中所示的参考气孔的较大斜度的梯度的 定向图像的结构最接近的轮胎表面的图像的梯度的定向图像的区域，气孔的参考图像被用 于W更大的可靠性来识别该区域。
[0047] 为了该目的，使用包括卷积运算的滤波（函数）F，其适用于该类型的匹配并具有 掩模（mask)M，所述掩模（mask)M由所述气孔的较大斜度的梯度的定向图像所形成。 W48] 如果Μ表示具有（2L+1)X(2化1)的尺寸的模型掩模（modelmask)，0表示梯度的 定向图像，并且II II表示