專利名稱：應(yīng)用于輪胎x光圖像胎冠部位帶束層邊界定位方法
應(yīng)用于輪胎χ光圖像胎冠部位帶束層邊界定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及應(yīng)用于將輪胎X光圖像中胎冠部位因多帶束層紋理相互疊加而形成的多紋理圖像進(jìn)行各帶束層邊界定位。
背景技術(shù)：
輪胎是機(jī)動(dòng)車輛的主要?jiǎng)幼鲌?zhí)行構(gòu)件，輪胎性能的穩(wěn)定以及是否符合安全設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)將直接決定使用機(jī)動(dòng)車輛的人員安全。輪胎是一種筒狀斷面的圓環(huán)型可旋轉(zhuǎn)體，由多層帶有鋼絲簾線的橡膠預(yù)制材料、復(fù)合橡膠預(yù)制材料經(jīng)貼合、成型、硫化定型加工而成。所述結(jié)構(gòu)的輪胎，在其胎冠部位的構(gòu)成材料不可避免的存在著鋼絲簾線密度不均、簾線鋼絲斷裂、鋼絲簾線缺失等問題。根據(jù)X光的透視成像原理，可以得到輪胎內(nèi)部鋼絲簾線狀態(tài)與分布狀況，通過對(duì)鋼絲簾線的狀態(tài)與分布狀況的分析，獲取缺陷的信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輪胎進(jìn)行判級(jí)?，F(xiàn)有的輪胎X光機(jī)試驗(yàn)裝置，在試驗(yàn)過程中，輪胎被安裝、夾持在四個(gè)可轉(zhuǎn)動(dòng)定位柱上。定位柱旋轉(zhuǎn)的同時(shí)，帶動(dòng)輪胎旋轉(zhuǎn)，此時(shí)，由位于輪胎內(nèi)側(cè)的X光發(fā)生管發(fā)射X光線， 穿透輪胎，由位于輪胎外側(cè)的U型接收器接收?，F(xiàn)有的輪胎X光機(jī)試驗(yàn)裝置，在獲取輪胎的X光圖像之后，以輪胎的X光圖像為依據(jù)，進(jìn)行判級(jí)。目前判級(jí)主要依賴人通過肉眼的觀察，對(duì)顯示在電腦屏幕上的輪胎X光圖像缺陷進(jìn)行人工識(shí)別，通過人為的直觀判斷，來確認(rèn)輪胎的等級(jí)。在胎冠部位，由于有多個(gè)帶束層相互疊加，帶束層位置偏移或者缺層，會(huì)嚴(yán)重影響輪胎X光圖像胎冠部位的缺陷判級(jí)。 相互交疊的帶束層會(huì)彼此掩蓋各帶束層的分布狀況，因此在輪胎X光圖像的胎冠部位，用肉眼直觀的觀察很難分辨出帶束層的邊界位置，帶束層的邊界位置不能確定的話，針對(duì)帶束層的缺陷自動(dòng)判級(jí)就難以進(jìn)行，因此需要在進(jìn)行計(jì)算機(jī)自動(dòng)缺陷判級(jí)之前，將每個(gè)帶束層進(jìn)行定位，這樣后續(xù)的判級(jí)工作才能有的放矢。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明目的是克服現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供一種應(yīng)用于輪胎X光圖像胎冠部位帶束層邊界定位方法。本發(fā)明采用數(shù)字圖像處理的方法對(duì)胎冠部位的帶束層進(jìn)行邊界定位，劃分出每個(gè)帶束層的有效區(qū)域，在后續(xù)的判級(jí)工作中，有助于在具體的區(qū)域中進(jìn)行針對(duì)性的判級(jí)操作和缺陷識(shí)別，將缺陷按不同位置、不同歸屬進(jìn)行劃分，同時(shí)也有助于判斷帶束層是否發(fā)生偏移，是否有缺層現(xiàn)象發(fā)生。本發(fā)明針對(duì)多帶束層紋理相互疊加的輪胎X光圖像胎冠部位進(jìn)行頻譜分析，分別采用角度為0°到179°時(shí)高斯楔形濾波器對(duì)頻譜信息進(jìn)行取舍，將提取的頻譜信息還原為圖像并進(jìn)行灰度統(tǒng)計(jì)，得到灰度統(tǒng)計(jì)信息向量，將所有灰度統(tǒng)計(jì)信息向量組合并轉(zhuǎn)化為灰度信息圖像，通過觀察選擇可用于測(cè)算出各帶束層邊界信息的灰度信息向量，根據(jù)被挑選出的灰度信息向量，計(jì)算出各帶束層的邊界位置坐標(biāo)，從而將相互疊加的各帶束層邊界識(shí)別出來，實(shí)現(xiàn)各帶束層的邊界定位，其實(shí)現(xiàn)步驟是第一步，獲取一幅完整的輪胎X光圖像Ix，在此X光圖像Ix內(nèi)部，同時(shí)也是其胎冠部位截取大小為2n*2n的正方形圖像Itj ；N的取值要求為N為大于1的整數(shù)，同時(shí)有2N小于輪胎X光圖像Ix的寬度且2N小于X光圖像Ix的高度，并使得Iq的寬度恰好能夠覆蓋整個(gè)胎冠部位，同時(shí)圖像Itj的四邊應(yīng)當(dāng)分別平行于輪胎X光圖像Ix的四邊；第二步，對(duì)第一步截取的圖像Itj進(jìn)行2維快速傅里葉變換，得到頻譜信息矩陣IF， 將頻譜信息矩陣If進(jìn)行移位操作，進(jìn)而得到以頻率(0，0)為中心點(diǎn)的2維頻譜信息矩陣 IFS，IF、Ifs均與圖像L同大小，IF> Ifs與圖像L符合如下關(guān)系If = fft2(I0)Ifs = fftshift(IF)其中fft2表示進(jìn)行快速2維傅里葉變換，fft2變換后的結(jié)果圖像中，頻率(0，0) 所對(duì)應(yīng)的信息值對(duì)應(yīng)于頻譜信息矩陣If的左上角首元素位置；fftshift表示對(duì)頻譜信息矩陣If進(jìn)行移位操作，即以矩陣中心為原點(diǎn)，做水平和垂直的坐標(biāo)軸，將1、3象限整體互換，將2、4象限整體互換得到的矩陣；互換后，頻率(0，0) 所對(duì)應(yīng)的信息值對(duì)應(yīng)于矩陣的中心位置；第三步，利用如下的高斯楔形濾波器公式，將頻譜信息矩陣Ifs進(jìn)行高斯楔形濾波，G2 (x, y) = G1^x, -y)G (χ, y) = G1 (χ, y)+G2(x, y)其中，θ c是角度中心，其取值范圍為0° ( θε< 180°σ是標(biāo)準(zhǔn)偏差，決定了某個(gè)半徑的周長(zhǎng)方向上高斯曲線的寬度θ是頻譜信息矩陣Ifs中某個(gè)元素點(diǎn)以其頻率中心點(diǎn)(0，0)為頂點(diǎn)，以水平右向方向?yàn)?°的角度值，當(dāng)0°彡θ。<180°時(shí)，Θ取值范圍為-90°彡θ彡270°，θ的計(jì)算方法為當(dāng)Ifs中某個(gè)元素的坐標(biāo)(x, y)位于1、4象限時(shí)，有θ = tan—1 -
\χ J當(dāng)Ifs中某個(gè)像素的坐標(biāo)(X，y)位于2、3象限時(shí)，有θ = tan"' - +180
\χ JG是2維高斯楔形濾波器，這是一個(gè)關(guān)于頻率中心點(diǎn)(0，0)為原點(diǎn)對(duì)稱的濾波模板，即G1和G2是關(guān)于頻率中心點(diǎn)(0,0)對(duì)稱；首先令= ，并根據(jù)各帶束層的設(shè)計(jì)參數(shù)，給定高斯楔形濾波器的σ參數(shù)， 利用高斯楔形濾波公式，生成關(guān)于(0，0)原點(diǎn)對(duì)稱的高斯楔形濾波器G ；第四步，將頻譜信息矩陣Ifs與高斯楔形濾波器G進(jìn)行點(diǎn)積，得到頻譜信息矩陣 Ifl，此矩陣最大程度保留了期望紋理的方向、頻譜信息，摒棄了其他紋理的方向、頻譜信息， 點(diǎn)積公式如下；
權(quán)利要求
1. 一種應(yīng)用于輪胎X光圖像胎冠部位帶束層邊界定位方法，其特征在于針對(duì)多帶束層紋理相互疊加的輪胎X光圖像胎冠部位進(jìn)行頻譜分析，分別采用角度為0°到179°時(shí)高斯楔形濾波器對(duì)頻譜信息進(jìn)行取舍，將提取的頻譜信息還原為圖像并進(jìn)行灰度統(tǒng)計(jì)，得到灰度統(tǒng)計(jì)信息向量，將所有灰度統(tǒng)計(jì)信息向量組合并轉(zhuǎn)化為灰度信息圖像，通過觀察選擇可用于測(cè)算出各帶束層邊界信息的灰度信息向量，根據(jù)被挑選出的灰度信息向量，計(jì)算出各帶束層的邊界位置坐標(biāo)，從而將相互疊加的各帶束層邊界識(shí)別出來，實(shí)現(xiàn)各帶束層的邊界定位，其實(shí)現(xiàn)步驟是第一步，獲取一幅完整的輪胎X光圖像Ix，在此X光圖像Ix內(nèi)部，同時(shí)也是其胎冠部位截取大小為2n*2n的正方形圖像Itj ；N的取值要求為N為大于1的整數(shù)，同時(shí)有2n小于輪胎 X光圖像Ix的寬度且2N小于X光圖像Ix的高度，并使得Itj的寬度恰好能夠覆蓋整個(gè)胎冠部位，同時(shí)圖像Itj的四邊應(yīng)當(dāng)分別平行于輪胎X光圖像Ix的四邊；第二步，對(duì)第一步截取的圖像Itj進(jìn)行2維快速傅里葉變換，得到頻譜信息矩陣If，將頻譜信息矩陣If進(jìn)行移位操作，進(jìn)而得到以頻率(0，0)為中心點(diǎn)的2維頻譜信息矩陣IFS，IF、 Ifs均與圖像I0同大小，IF、Ifs與圖像I0符合如下關(guān)系 If = fft2(I0) Ifs = fftshift(IF)其中fft2表示進(jìn)行快速2維傅里葉變換，fft2變換后的結(jié)果圖像中，頻率(0，0)所對(duì)應(yīng)的信息值對(duì)應(yīng)于頻譜信息矩陣If的左上角首元素位置；fftshift表示對(duì)頻譜信息矩陣If進(jìn)行移位操作，即以矩陣中心為原點(diǎn)，做水平和垂直的坐標(biāo)軸，將1、3象限整體互換，將2、4象限整體互換得到的矩陣；互換后，頻率(0，0)所對(duì)應(yīng)的信息值對(duì)應(yīng)于矩陣的中心位置；第三步，利用如下的高斯楔形濾波器公式，將頻譜信息矩陣Ifs進(jìn)行高斯楔形濾波，G1 (χ, =G2 (x, y) = G1 (-χ, -y) G (χ, y) = G1 (χ, y) +G2 (χ, y)其中，θ。是角度中心，其取值范圍為0° ( θε< 180° σ是標(biāo)準(zhǔn)偏差，決定了某個(gè)半徑的周長(zhǎng)方向上高斯曲線的寬度 θ是頻譜信息矩陣Ifs中某個(gè)元素點(diǎn)以其頻率中心點(diǎn)(0，0)為頂點(diǎn)，以水平右向方向?yàn)?0°的角度值，當(dāng)0° ( θ。<180°時(shí)，θ取值范圍為-90° ( θ彡270°，θ的計(jì)算方法為當(dāng)Ifs中某個(gè)元素的坐標(biāo)(x，y)位于1、4象限時(shí)，有G是2維高斯楔形濾波器，這是一個(gè)關(guān)于頻率中心點(diǎn)(0，0)為原點(diǎn)對(duì)稱的濾波模板，即 G1和G2是關(guān)于頻率中心點(diǎn)(0,0)對(duì)稱；當(dāng)Ifs中某個(gè)像素的坐標(biāo)U，y)位于2、3象限時(shí)，有首先令θ。= 0°，并根據(jù)各帶束層的設(shè)計(jì)參數(shù)，給定高斯楔形濾波器的σ參數(shù)，利用高斯楔形濾波公式，生成關(guān)于(0，0)原點(diǎn)對(duì)稱的高斯楔形濾波器G ；第四步，將頻譜信息矩陣Ifs與高斯楔形濾波器G進(jìn)行點(diǎn)積，得到頻譜信息矩陣Ifl，此矩陣最大程度保留了期望紋理的方向、頻譜信息，摒棄了其他紋理的方向、頻譜信息，點(diǎn)積公式如下；τ =T · G1FL 1FS u第五步，將頻譜信息矩陣Ifl進(jìn)行移位操作，并進(jìn)行快速傅里葉逆變換，從而將還原為圖像Ικ，與Ik滿足如下關(guān)系 Ie = ifft2(fftshift (Ifl))其中，fftshift表示對(duì)頻譜信息矩陣Ifl進(jìn)行移位操作，即以矩陣中心為原點(diǎn)，做水平和垂直的坐標(biāo)軸，將1、3象限整體互換，將2、4象限整體互換得到新的矩陣；互換前，頻率 (0,0)所對(duì)應(yīng)的信息值對(duì)應(yīng)于頻譜信息矩陣Ifl的中心位置；互換后，頻率(0，0)所對(duì)應(yīng)的信息值對(duì)應(yīng)于結(jié)果矩陣的左上角首元素位置， ifft2表示進(jìn)行快速2維傅里葉逆變換，經(jīng)過濾波還原后的圖像Ικ，最大程度的保留了某個(gè)方向的紋理，而其他方向的紋理信息被削弱；第六步，計(jì)算Ik每個(gè)橫坐標(biāo)位置處的垂直方向上的像素灰度均值，得到一個(gè)1維的向量、,(O，計(jì)算公式如下
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于應(yīng)用于輪胎X光圖像胎冠部位帶束層邊界定位方法利用了頻譜信息的可分離性以實(shí)現(xiàn)帶束層邊界定位的，可分離性是指在輪胎X光圖像的胎冠部位，多個(gè)帶束層紋理相互疊加，因此輪胎的X光圖像的胎冠部位顯示出的是相互交疊的各帶束層鋼絲簾線的紋理，各帶束層的邊界被相互疊加的各帶束層紋理掩蓋，輪胎X光圖像胎冠部位圖像Itj中的各帶束層包含有不同的紋理信息，含頻譜、 方向等，在對(duì)輪胎X光圖像胎冠部位圖像Itj進(jìn)行快速傅里葉變換和移位后，得到的頻譜信息矩陣Ifs中，不同帶束層所包含的紋理信息對(duì)應(yīng)著頻譜信息矩陣Ifs中不同局部位置，處于不同局部位置的頻譜信息是可分離的，通過高斯楔形濾波器提取頻譜信息矩陣Ifs中某個(gè)局部區(qū)域的信息，就可以獲取期望的紋理信息。
全文摘要
本發(fā)明所述的輪胎X光圖像胎冠部位帶束層邊界定位方法，針對(duì)由輪胎X光圖像的胎冠部分進(jìn)行各帶束層邊界定位，通過對(duì)多帶束層紋理相互疊加的輪胎X光圖像胎冠部位進(jìn)行頻譜分析，分別采用角度為0°到179°時(shí)高斯楔形濾波器對(duì)頻譜信息進(jìn)行取舍，將提取的頻譜信息還原為圖像并進(jìn)行灰度統(tǒng)計(jì)，得到灰度統(tǒng)計(jì)信息向量，將所有灰度統(tǒng)計(jì)信息向量組合并轉(zhuǎn)化為灰度信息圖像，通過觀察選擇出可用于測(cè)算出各帶束層邊界信息的灰度信息向量，根據(jù)被挑選出的灰度信息向量，計(jì)算出各帶束層的邊界位置坐標(biāo)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102201118SQ20101061604
公開日2011年9月28日 申請(qǐng)日期2010年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月30日
發(fā)明者劉正, 杭柏林, 王孔茂, 蔡懷宇, 都強(qiáng), 黃戰(zhàn)華 申請(qǐng)人:天津大學(xué), 軟控股份有限公司