輪胎缺陷的檢測方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種輪胎缺陷的檢測方法和裝置。其中，該輪胎缺陷的檢測方法包括：獲取輪胎的X光圖像；對X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分顯示X光圖像中的第一圖像與背景圖像，得到處理后的圖像；對處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分析，得到用于表示第一圖像的像素所在的區(qū)域；判斷區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值；以及如果區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值，則確定區(qū)域?yàn)檩喬サ娜毕莸膱D像。通過本發(fā)明，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無法準(zhǔn)確檢測輪胎缺陷的問題，達(dá)到了準(zhǔn)確檢測輪胎缺陷的效果。
【專利說明】
輪胎缺陷的檢測方法和裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及檢測領(lǐng)域，具體而言，涉及一種輪胎缺陷的檢測方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 輪胎在生產(chǎn)過程中，受生產(chǎn)設(shè)備、現(xiàn)場環(huán)境及工藝流程等因素的影響，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn) 雜質(zhì)、鋼絲簾線交叉、搭接、氣泡和帶束層順線等質(zhì)量問題，影響輪胎的使用，因此輪胎在出 廠之前需要進(jìn)行缺陷檢測。目前常用X光透射成像的方法對輪胎進(jìn)行缺陷檢測，輪胎的結(jié) 構(gòu)和各部分材料的差異使得X光透過輪胎時(shí)，每一部分對X光的吸收量也不同，這使得在探 測器上接收到的透過輪胎的X光的輻射量就不同，從而形成不同灰度等級的輪胎X光圖像。 在得到輪胎X光圖像后，以人工目視的方法進(jìn)行缺陷檢測，但是由于人工目測的方法容易 由于視覺疲勞、人工檢測標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等因素導(dǎo)致輪胎缺陷的錯(cuò)檢和漏檢，進(jìn)而導(dǎo)致無法準(zhǔn) 確檢測輪胎缺陷的問題。
[0003] 針對現(xiàn)有技術(shù)中無法準(zhǔn)確檢測輪胎缺陷的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的主要目的在于提供一種輪胎缺陷的檢測方法和裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中 無法準(zhǔn)確檢測輪胎缺陷的問題。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種輪胎缺陷的檢測 方法。根據(jù)本發(fā)明的輪胎缺陷的檢測方法包括：獲取輪胎的X光圖像；對所述X光圖像進(jìn) 行圖像預(yù)處理，以區(qū)分顯示所述X光圖像中的第一圖像與背景圖像，得到處理后的圖像；對 所述處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分析，得到用于表示所述第一圖像的像素所在的區(qū)域； 判斷所述區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值；以及如果所述區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于 所述預(yù)設(shè)閾值，則確定所述區(qū)域?yàn)樗鲚喬サ娜毕莸膱D像。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，提供了一種輪胎缺陷的檢測 裝置。根據(jù)本發(fā)明的輪胎缺陷的檢測裝置包括：獲取單元，用于獲取輪胎的X光圖像；處理 單元，用于對所述X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分顯示所述X光圖像中的第一圖像與背景 圖像，得到處理后的圖像；分析單元，用于對所述處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分析，得到 用于表示所述第一圖像的像素所在的區(qū)域；判斷單元，用于判斷所述區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù) 是否大于預(yù)設(shè)閾值；以及確定單元，用于在所述區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)， 確定所述區(qū)域?yàn)樗鲚喬サ娜毕莸膱D像。
[0007] 根據(jù)發(fā)明實(shí)施例，通過獲取輪胎的X光圖像；對X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分 顯示X光圖像中的第一圖像與背景圖像，得到處理后的圖像；對處理后的圖像的像素進(jìn)行 聚類分析，得到用于表示第一圖像的像素所在的區(qū)域；判斷區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)是否大于 預(yù)設(shè)閾值；以及如果區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值，則確定區(qū)域?yàn)檩喬サ娜毕莸膱D像， 使得缺陷圖像能夠與背景圖像區(qū)分顯示，再進(jìn)行聚類分析找到X光圖像中非背景圖像所在 區(qū)域，再判斷區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)與預(yù)設(shè)閾值的大小來找出非背景圖像中的缺陷圖像，解 決了現(xiàn)有技術(shù)中無法準(zhǔn)確檢測輪胎缺陷的問題，達(dá)到了準(zhǔn)確檢測輪胎缺陷的效果。
【附圖說明】
[0008] 構(gòu)成本申請的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實(shí) 施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中： 圖1是X光檢測系統(tǒng)的不意圖； 圖2是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的胎圈、胎側(cè)和帶束層的X光灰度圖像； 圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的輪胎缺陷的檢測方法的流程圖； 圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的帶束層X光圖像的灰度直方圖； 圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的帶束層X光圖像灰度直方圖逐列均衡之后灰度直方圖； 圖6是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的由帶束層X光圖像到調(diào)整后的圖像的過程的示意圖； 圖7是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的二值化后的帶束層圖像； 圖8是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例在圖7的圖像上去除噪聲后的圖像； 圖9是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的胎圈X光圖像缺陷檢測過程的示意圖；以及 圖10是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的輪胎缺陷的檢測裝置的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0009] 需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相 互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來詳細(xì)說明本發(fā)明。
[0010] 為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的 附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是 本發(fā)明一部分的實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù) 人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范 圍。
[0011] 需要說明的是，本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語"第一"、"第 二"等是用于區(qū)別類似的對象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使 用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實(shí)施例。此外，術(shù)語"包括"和 "具有"以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元 的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有 清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。
[0012] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種輪胎缺陷的檢測方法?？蛇x地，該輪胎缺陷的檢測方法 可以用于檢測輪胎的胎圈雜質(zhì)、胎側(cè)雜質(zhì)、帶束層雜質(zhì)等缺陷。由于輪胎每一部分的結(jié)構(gòu)、 材料、厚度和密度等不同，輪胎不同部分的X光灰度圖像會(huì)呈現(xiàn)不同的樣式。
[0013] 采集輪胎的X光圖像可以采用如圖1所示的X光檢測系統(tǒng)，如圖1所示，X光射線 源發(fā)射的X光透射被檢測的輪胎，并經(jīng)過數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換器在監(jiān)控主機(jī)上進(jìn)行灰度圖成像， 并通過圖像監(jiān)控器顯示輪胎的X光灰度圖。通過X光檢測系統(tǒng)形成的X光圖像如圖2所示。 圖2示出了胎圈、胎側(cè)和帶束層的X光灰度圖像。由圖2可以看出，輪胎的不同部位的X光 圖像樣式有著明顯差異，例如，帶束層的X光圖像像素分布比較規(guī)律，而胎圈部分的X光圖 像分布比較雜亂，由于缺陷個(gè)體小，很難直接通過X光圖像檢測處理，因此，采用本實(shí)施例 的方法對輪胎缺陷進(jìn)行檢測。
[0014] 圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的輪胎缺陷的檢測方法的流程圖。如圖3所示，該輪胎 缺陷的檢測方法包括步驟如下： 步驟S302,獲取輪胎的X光圖像。
[0015] 輪胎的X光圖像可以經(jīng)由X光檢測系統(tǒng)獲得，獲取的輪胎的X光圖像可以是輪胎 的胎圈的X光圖像、胎側(cè)的X光圖像或者帶束層的X光圖像等。
[0016] 步驟S304,對X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分顯示X光圖像中的第一圖像與背景 圖像，得到處理后的圖像。
[0017] 為了能檢測到X光圖像中缺陷所對應(yīng)的圖像，對獲取的X光圖像進(jìn)行圖像處理，使 得X光圖像中的背景圖像與非背景圖像部分區(qū)分顯示，其中，非背景圖像部分可能是缺陷 圖像，也可能是X光圖像的噪聲等非缺陷圖像。
[0018] 步驟S306,對處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分析，得到用于表示第一圖像的像素 所在的區(qū)域。
[0019] 步驟S308,判斷區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值。
[0020] 步驟S310,如果區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值，則確定區(qū)域?yàn)檩喬サ娜毕莸?圖像。
[0021] 為了盡可能的避免X光圖像中的非缺陷圖像對檢測結(jié)果的影響，對進(jìn)行預(yù)處理后 的X光圖像進(jìn)行聚類分析，以查找到X光圖像中的所有與缺陷圖像的像素相同的像素所在 的區(qū)域，從而檢測出輪胎的缺陷。通過聚類分析找到的區(qū)域不一定都是缺陷所在的區(qū)域，也 可能是圖像噪聲等造成的。因此，在得到聚類分析查找到的區(qū)域后，判斷該區(qū)域內(nèi)的像素的 個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值，如果該區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值，則確定該區(qū)域?yàn)檩喬?的缺陷所在的位置。
[0022] 通過上述實(shí)施例，對輪胎的X光圖像進(jìn)行預(yù)處理，使得缺陷圖像能夠與背景圖像 區(qū)分顯示，再進(jìn)行聚類分析找到X光圖像中非背景圖像所在區(qū)域，再判斷區(qū)域內(nèi)的像素的 個(gè)數(shù)與預(yù)設(shè)閾值的大小來找出非背景圖像中的缺陷圖像，從而準(zhǔn)確檢測出輪胎中的缺陷， 解決了現(xiàn)有技術(shù)中無法準(zhǔn)確檢測輪胎缺陷的問題。
[0023] 可選地，對X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分顯示X光圖像中的第一圖像與背景圖 像，得到處理后的圖像包括：調(diào)整X光圖像的灰度值以增強(qiáng)第一圖像與背景圖像的對比度， 得到調(diào)整后的圖像。以及對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去噪，得到處理后的圖像。
[0024] 經(jīng)過X光檢測系統(tǒng)形成的X光圖像為X光灰度圖像，第一圖像與背景圖像的對比 不明顯，即缺陷圖像與背景圖像的導(dǎo)致無法準(zhǔn)確檢測到缺陷。因此，要調(diào)整X光圖像的灰度 值來增加第一圖像與背景圖像的對比度，得到調(diào)整后的圖像。由于經(jīng)過調(diào)整的圖像可能還 存在噪聲影響缺陷的檢測，增加 X光圖像的對比度后，在對圖像進(jìn)行平滑和去噪處理。
[0025] 具體地，采用直方圖列均衡處理來調(diào)整X光圖像的灰度值以增強(qiáng)第一圖像與背景 圖像的對比度。
[0026] 直方圖均衡化是一種通過使用累積函數(shù)對灰度值進(jìn)行調(diào)整以實(shí)現(xiàn)對比度增強(qiáng)的 方法，通過直方圖均衡化處理以后，新圖像的灰度層次便由原來的分布不均勻，整體一片較 暗色調(diào)的圖像，轉(zhuǎn)換成為一幅灰度層次比較適中的，變得更加清楚的圖像。帶束層X光圖像 的灰度直方圖如圖4所示。
[0027]由圖4所示的帶束層X光圖像灰度直方圖可知，帶束層X光圖像的灰度值比較集 中，難以進(jìn)行處理，需要進(jìn)行調(diào)整。由于輪胎X光圖像在列方向上的像素都處于相同的輪胎 部分，而行方向會(huì)出現(xiàn)輪胎部分的變化，因此為保持輪胎不同部位之間的差異，采用直方圖 列均衡對輪胎X光圖像進(jìn)行處理。
[0028] 直方圖均衡化處理是利用累積分布函數(shù)的原理進(jìn)行變換。首先，假定變換函數(shù) 為：
，其中，σ是積分變量，而就是X的累積分布函數(shù)，并且值從〇到1單 調(diào)增加，所以函數(shù)滿足關(guān)于嘗:在遽:齡的條件內(nèi)單調(diào)增加，并有:〇 gL 和 總:玄兩個(gè)條件，對公式（1)中的X求導(dǎo)
得到下式：
從上面的推導(dǎo)結(jié)果能夠知道，經(jīng)過該變換處理以后，變量y的定義域內(nèi)，概率密度是均 勻分布的。即，用累積分布函數(shù)能夠?qū)⒁桓被叶燃壏植挤蔷鶆虻膱D像變得比較均勻。直方 圖均衡化處理通過映射圖像的灰度值來使圖像更加的逼近均勻分布，這樣改善了圖像的對 比度。
[0029] 由于輪胎內(nèi)部材料及X光線掃描相機(jī)硬件問題，輪胎X光圖像列平均灰度存在較 大差異。以帶束層X光圖像灰度直方圖為例，圖5示出了帶束層X光圖像灰度直方圖逐列 均衡之后灰度直方圖。
[0030] 利用直方圖逐列均衡對帶束層X光圖像進(jìn)行處理后得到調(diào)整后的圖像，由帶束層 X光圖像到調(diào)整后的圖像的過程如圖6所示。
[0031] 經(jīng)過直方圖列均衡處理之后，X光圖像中缺陷圖像與背景圖像對比度明顯加強(qiáng)，但 是X光圖像中還存在噪聲，從圖6中可以看出X光圖像中存在著非缺陷圖像的噪聲。為了 消除這些噪聲，進(jìn)一步具體地，對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去噪，得到處理后的圖像包 括：采用傅里葉變換將調(diào)整后的圖像從灰度分布圖像轉(zhuǎn)換為頻率分布圖像。利用低通濾波 器去除頻率分布圖像中的高頻部分，得到處理后的圖像。
[0032] 傅立葉變換的物理意義是將X光圖像的灰度分布圖像變換為X光圖像的頻率分布 圖像，那么，傅立葉逆變換是將X光圖像的頻率分布圖像變換為灰度分布圖像。
[0033] 一維傅立葉變換公式如下：
二維的傅立葉變換公式是由一維傅里葉變換公式變換而來：
本實(shí)施例通過傅立葉變換將輪胎X光圖像的灰度分布圖像轉(zhuǎn)換為X光圖像的頻率分布 圖像，然后通過低通濾波器對輪胎X光圖像進(jìn)行平滑，去除高頻部分。
[0034] 經(jīng)過傅立葉變換及低通濾波之后，輪胎X光圖像變得平滑，消除了一部分噪聲，通 過上述實(shí)施例，增加 X光圖像中含有雜質(zhì)圖像的第一圖像與背景圖像的對比度，并進(jìn)行了 平滑和去噪處理，但是，為了進(jìn)一步提高檢測缺陷的準(zhǔn)確性，將雜質(zhì)與圖像背景進(jìn)行區(qū)分， 本實(shí)施例采用二值化對圖像進(jìn)行處理。
[0035] 具體地，在對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去噪之后，并且得到處理后的圖像之 前，該方法還包括：對經(jīng)過圖像平滑和去噪得到的圖像進(jìn)行二值化處理，得到X光圖像的黑 白圖像。以及對黑白圖像進(jìn)行閉操作，以消除二值化處理過程產(chǎn)生的空洞，其中，消除黑白 圖像中的空洞后得到的圖像為處理后的圖像。
[0036] 圖像二值化就是將X光圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255,也就是將整個(gè)X 光圖像處理為僅包含黑色和白色的效果。二值化后的X光圖像仍然可以反映 X光圖像中整 體和局部特征，其能夠?qū)光圖像處理為像素值僅與〇或255的點(diǎn)的位置有關(guān)，減少了數(shù)據(jù) 的處理量。二值化后的帶束層圖像如圖7所示，在二值化的過程中可能會(huì)出現(xiàn)空洞導(dǎo)致缺 陷變小，增加了檢測缺陷的難度，為了降低檢測難度，采用閉操作來消除產(chǎn)生的空洞，同時(shí) 去除噪聲，去除噪聲后的圖像如圖8所示。圖7和圖8中圈出來的部分為缺陷圖像。
[0037] 在通過上述實(shí)施例的操作后，輪胎的X光圖像被處理成為二值化的且去除噪聲的 圖像，該處理后的圖像能夠使得缺陷圖像與背景圖像區(qū)分顯示，從而可以準(zhǔn)確的從處理后 的圖像中檢測出缺陷圖像，進(jìn)而確定輪胎具有缺陷。
[0038] 進(jìn)一步地，輪胎X光圖像預(yù)處理之后，可以基于處理后的圖像進(jìn)行缺陷檢索了。經(jīng) 過預(yù)處理之后，輪胎X光圖像中仍然存在一些影響缺陷檢測的因素，為排除這些因素對X光 圖像缺陷檢測的影響，采用區(qū)域生長聚類分析的方式進(jìn)行缺陷檢測。
[0039] 具體地，對處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分析，得到用于表示第一圖像的像素所 在的區(qū)域包括：獲取處理后的圖像中每個(gè)像素的像素值，其中，像素值包括第一像素值和第 二像素值，第二像素值用于表示X光圖像的背景的像素所對應(yīng)的像素值。隨機(jī)選擇第一像 素值對應(yīng)的像素。以選擇的像素作為種子點(diǎn)對種子點(diǎn)的8鄰域內(nèi)的像素值為第一像素值的 像素進(jìn)行聚類，得到一類像素。以及將一類像素所對應(yīng)的區(qū)域作為用于表示第一圖像的像 素所在的區(qū)域。
[0040] 對處理后的圖像進(jìn)行區(qū)域生長的聚類分析，從非背景圖像的像素中查找出缺陷圖 像的像素，以下結(jié)合表1對聚類分析查找缺陷所在的區(qū)域進(jìn)行說明。
[0041] 表 1
經(jīng)過二值化的圖像的像素值僅有0和255,其中，255為背景圖像的像素值，0為非背景 圖像的像素值，即255為第二像素值，0為第一像素值。表1中的每個(gè)格都作為一個(gè)像素，在 第一像素值中隨機(jī)選擇一個(gè)像素作為種子點(diǎn)，以該選擇的種子點(diǎn)為中心對周圍的8個(gè)鄰域 內(nèi)的像素值為〇的像素進(jìn)行聚類，并標(biāo)記每個(gè)像素值為〇的像素，直到該種子點(diǎn)周圍的像素 值為〇的像素均被聚類。即表1中所有為〇的格為聚類后的區(qū)域。當(dāng)判斷該區(qū)域內(nèi)的像素 點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定該聚類后得到的區(qū)域?yàn)槿毕菟诘娜毕輬D像。
[0042] 通過上述實(shí)施例，利用聚類分析能夠排除處理后的圖像中的噪聲的干擾，以及其 他影響缺陷的檢測的因素，從而使得檢測X光圖像的缺陷的檢測更加準(zhǔn)確。
[0043] 按照本實(shí)施例所提供的輪胎缺陷的檢測方法進(jìn)行的輪胎檢測進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，對隨機(jī) 抽取的1000幅輪胎X光圖像進(jìn)行檢測，其中包含60幅帶束層部分存在雜質(zhì)的圖像，40幅胎 圈部分存在雜質(zhì)的圖像。該實(shí)驗(yàn)方法首先將輪胎X光圖像各部分進(jìn)行分割，然后對帶束層 和胎圈部分分別進(jìn)行檢測，統(tǒng)計(jì)誤報(bào)率和漏報(bào)率。
[0044] 胎圈X光圖像缺陷檢測過程如圖9所示。圖9中的圖像依次為： (a) 原始X光圖像； (b) 經(jīng)過直方圖逐列均衡后的圖像； (c) 經(jīng)過傅立葉變換后的圖像； (d) 經(jīng)過低通濾波后的圖像； (e) 經(jīng)過二值化、閉操作后的圖像； (f) 經(jīng)過聚類分析后的圖像，其中，圖中圈出的部分為輪胎缺陷的圖像。
[0045] 表2和表3分別記錄了采用本實(shí)施例的方法進(jìn)行缺陷檢測的誤報(bào)率和漏報(bào)率，還 記錄了現(xiàn)有的方法進(jìn)行缺陷檢測的誤報(bào)率和漏報(bào)率。其中，輪胎帶束層缺陷檢測情況如表 2所示，胎圈的缺陷檢測情況如表3所示。
對比表2和表3可以看出，本實(shí)施例的輪胎缺陷的檢測方法的漏報(bào)率為0%，而誤報(bào)率也 降低到了 0. 5%以下，大大提高了檢測輪胎缺陷的準(zhǔn)確率。
[0047] 需要說明的是，上述實(shí)施例采用帶束層的缺陷檢測來進(jìn)行說明，應(yīng)該理解的是， 本實(shí)施例不僅可以用來檢測帶束層的缺陷，還可以用來檢測胎圈的缺陷的檢測，此處不再 --贅述。
[0048] 本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種輪胎缺陷的檢測裝置。需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例 的。。裝置可以用于執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例所提供的輪胎缺陷的檢測方法，本發(fā)明實(shí)施例的輪胎 缺陷的檢測方法也可以通過本發(fā)明實(shí)施例所提供的輪胎缺陷的檢測裝置來執(zhí)行。
[0049] 圖10是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的輪胎缺陷的檢測裝置的示意圖。如圖4所示，該輪胎 缺陷的檢測裝置包括：獲取單元10、處理單元20、分析單元30、判斷單元40和確定單元50。
[0050] 獲取單元10用于獲取輪胎的X光圖像； 輪胎的X光圖像可以經(jīng)由X光檢測系統(tǒng)獲得，獲取的輪胎的X光圖像可以是輪胎的胎 圈的X光圖像、胎側(cè)的X光圖像或者帶束層的X光圖像等。
[0051] 處理單元20用于對X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分顯示X光圖像中的第一圖像 與背景圖像，得到處理后的圖像； 為了能檢測到X光圖像中缺陷所對應(yīng)的圖像，對獲取的X光圖像進(jìn)行圖像處理，使得X 光圖像中的背景圖像與非背景圖像部分區(qū)分顯示，其中，非背景圖像部分可能是缺陷圖像， 也可能是X光圖像的噪聲等非缺陷圖像。
[0052] 分析單元30用于對處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分析，得到用于表示第一圖像 的像素所在的區(qū)域； 判斷單元40用于判斷區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值； 確定單元50用于在區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定區(qū)域?yàn)檩喬サ娜毕莸?圖像。
[0053] 為了盡可能的避免X光圖像中的非缺陷圖像對檢測結(jié)果的影響，對進(jìn)行預(yù)處理后 的X光圖像進(jìn)行聚類分析，以查找到X光圖像中的所有與缺陷圖像的像素相同的像素所在 的區(qū)域，從而檢測出輪胎的缺陷。通過聚類分析找到的區(qū)域不一定都是缺陷所在的區(qū)域，也 可能是圖像噪聲等造成的。因此，在得到聚類分析查找到的區(qū)域后，判斷該區(qū)域內(nèi)的像素的 個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值，如果該區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值，則確定該區(qū)域?yàn)檩喬?的缺陷所在的位置。
[0054] 通過上述實(shí)施例，對輪胎的X光圖像進(jìn)行預(yù)處理，使得缺陷圖像能夠與背景圖像 區(qū)分顯示，再進(jìn)行聚類分析找到X光圖像中非背景圖像所在區(qū)域，再判斷區(qū)域內(nèi)的像素的 個(gè)數(shù)與預(yù)設(shè)閾值的大小來找出非背景圖像中的缺陷圖像，從而準(zhǔn)確檢測出輪胎中的缺陷， 解決了現(xiàn)有技術(shù)中無法準(zhǔn)確檢測輪胎缺陷的問題。
[0055] 可選地，處理單元包括：調(diào)整模塊，用于調(diào)整X光圖像的灰度值以增強(qiáng)第一圖像與 背景圖像的對比度，得到調(diào)整后的圖像；以及去噪模塊，用于對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑 和去噪，得到處理后的圖像。
[0056] 經(jīng)過X光檢測系統(tǒng)形成的X光圖像為X光灰度圖像，第一圖像與背景圖像的對比 不明顯，即缺陷圖像與背景圖像的導(dǎo)致無法準(zhǔn)確檢測到缺陷。因此，要調(diào)整X光圖像的灰度 值來增加第一圖像與背景圖像的對比度，得到調(diào)整后的圖像。由于經(jīng)過調(diào)整的圖像可能還 存在噪聲影響缺陷的檢測，增加 X光圖像的對比度后，在對圖像進(jìn)行平滑和去噪處理。
[0057] 具體地，采用直方圖列均衡處理來調(diào)整X光圖像的灰度值以增強(qiáng)第一圖像與背景 圖像的對比度。
[0058] 直方圖均衡化是一種通過使用累積函數(shù)對灰度值進(jìn)行調(diào)整以實(shí)現(xiàn)對比度增強(qiáng)的 方法，通過直方圖均衡化處理以后，新圖像的灰度層次便由原來的分布不均勻，整體一片較 暗色調(diào)的圖像，轉(zhuǎn)換成為一幅灰度層次比較適中的，變得更加清楚的圖像。帶束層X光圖像 的灰度直方圖如圖4所示。
[0059] 由圖4所示的帶束層X光圖像灰度直方圖可知，帶束層X光圖像的灰度值比較集 中，難以進(jìn)行處理，需要進(jìn)行調(diào)整。由于輪胎X光圖像在列方向上的像素都處于相同的輪胎 部分，而行方向會(huì)出現(xiàn)輪胎部分的變化，因此為保持輪胎不同部位之間的差異，采用直方圖 列均衡對輪胎X光圖像進(jìn)行處理。由于輪胎內(nèi)部材料及X光線掃描相機(jī)硬件問題，輪胎X 光圖像列平均灰度存在較大差異。以帶束層X光圖像灰度直方圖為例，圖5示出了帶束層 X光圖像灰度直方圖逐列均衡之后灰度直方圖。
[0060] 利用直方圖逐列均衡對帶束層X光圖像進(jìn)行處理后得到調(diào)整后的圖像，由帶束層 X光圖像到調(diào)整后的圖像的過程如圖6所示。
[0061] 經(jīng)過直方圖列均衡處理之后，X光圖像中缺陷圖像與背景圖像對比度明顯加強(qiáng)，但 是X光圖像中還存在噪聲，從圖6中可以看出X光圖像中存在著非缺陷圖像的噪聲。為了 消除這些噪聲，進(jìn)一步具體地，去噪模塊包括：轉(zhuǎn)換子模塊，用于采用傅里葉變換將調(diào)整后 的圖像從灰度分布圖像轉(zhuǎn)換為頻率分布圖像；濾波子模塊，用于利用低通濾波器去除頻率 分布圖像中的高頻部分，得到處理后的圖像。
[0062] 本實(shí)施例通過傅立葉變換將輪胎X光圖像的灰度分布圖像轉(zhuǎn)換為X光圖像的頻率 分布圖像，然后通過低通濾波器對輪胎X光圖像進(jìn)行平滑，去除高頻部分。
[0063] 經(jīng)過傅立葉變換及低通濾波之后，輪胎X光圖像變得平滑，消除了一部分噪聲，通 過上述實(shí)施例，增加 X光圖像中含有雜質(zhì)圖像的第一圖像與背景圖像的對比度，并進(jìn)行了 平滑和去噪處理，但是，為了進(jìn)一步提高檢測缺陷的準(zhǔn)確性，將雜質(zhì)與圖像背景進(jìn)行區(qū)分， 本實(shí)施例采用二值化對圖像進(jìn)行處理。
[0064] 具體地，裝置還包括：二值化模塊，用于在對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去噪之 后，并且得到處理后的圖像之前，對經(jīng)過圖像平滑和去噪得到的圖像進(jìn)行二值化處理，得到 X光圖像的黑白圖像；以及閉操作模塊，用于對黑白圖像進(jìn)行閉操作，以消除二值化處理過 程產(chǎn)生的空洞，其中，消除黑白圖像中的空洞后得到的圖像為處理后的圖像。
[0065] 圖像二值化就是將X光圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255,也就是將整個(gè)X 光圖像處理為僅包含黑色和白色的效果。二值化后的X光圖像仍然可以反映 X光圖像中整 體和局部特征，其能夠?qū)光圖像處理為像素值僅與0或255的點(diǎn)的位置有關(guān)，減少了數(shù)據(jù) 的處理量。二值化后的帶束層圖像如圖7所示，在二值化的過程中可能會(huì)出現(xiàn)空洞導(dǎo)致缺 陷變小，增加了檢測缺陷的難度，為了降低檢測難度，采用閉操作來消除產(chǎn)生的空洞，同時(shí) 去除噪聲，去除噪聲后的圖像如圖8所不。
[0066] 在通過上述實(shí)施例的操作后，輪胎的X光圖像被處理成為二值化的且去除噪聲的 圖像，該處理后的圖像能夠使得缺陷圖像與背景圖像區(qū)分顯示，從而可以準(zhǔn)確的從處理后 的圖像中檢測出缺陷圖像，進(jìn)而確定輪胎具有缺陷。
[0067] 進(jìn)一步地，輪胎X光圖像預(yù)處理之后，可以基于處理后的圖像進(jìn)行缺陷檢索了。經(jīng) 過預(yù)處理之后，輪胎X光圖像中仍然存在一些影響缺陷檢測的因素，為排除這些因素對X光 圖像缺陷檢測的影響，采用區(qū)域生長聚類分析的方式進(jìn)行缺陷檢測。
[0068] 具體地，分析單元包括：獲取模塊，用于獲取處理后的圖像中每個(gè)像素的像素值， 其中，像素值包括第一像素值和第二像素值，第二像素值用于表示X光圖像的背景的像素 所對應(yīng)的像素值；選擇模塊，用于隨機(jī)選擇第一像素值對應(yīng)的像素；聚類模塊，用于以選擇 的像素作為種子點(diǎn)對種子點(diǎn)的8鄰域內(nèi)的像素值為第一像素值的像素進(jìn)行聚類，得到一類 像素；以及確定模塊，用于將一類像素所對應(yīng)的區(qū)域作為用于表示第一圖像的像素所在的 區(qū)域。
[0069] 對處理后的圖像進(jìn)行區(qū)域生長的聚類分析，從非背景圖像的像素中查找出缺陷圖 像的像素，以下結(jié)合表1對聚類分析查找缺陷所在的區(qū)域進(jìn)行說明。
[0070] 經(jīng)過二值化的圖像的像素值僅有0和255,其中，255為背景圖像的像素值，0為非 背景圖像的像素值，即255為第二像素值，0為第一像素值。表1中的每個(gè)格都作為一個(gè)像 素，在第一像素值中隨機(jī)選擇一個(gè)像素作為種子點(diǎn)，以該選擇的種子點(diǎn)為中心對周圍的8 個(gè)鄰域內(nèi)的像素值為0的像素進(jìn)行聚類，并標(biāo)記每個(gè)像素值為0的像素，直到該種子點(diǎn)周圍 的像素值為0的像素均被聚類。即表1中所有為0的格為聚類后的區(qū)域。當(dāng)判斷該區(qū)域內(nèi) 的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定該聚類后得到的區(qū)域?yàn)槿毕菟诘娜毕輬D像。
[0071] 通過上述實(shí)施例，利用聚類分析能夠排除處理后的圖像中的噪聲的干擾，以及其 他影響缺陷的檢測的因素，從而使得檢測X光圖像的缺陷的檢測更加準(zhǔn)確。
[0072] 需要說明的是，對于前述的各方法實(shí)施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列 的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)?依據(jù)本發(fā)明，某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知 悉，說明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作和模塊并不一定是本發(fā)明 所必須的。
[0073] 在上述實(shí)施例中，對各個(gè)實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個(gè)實(shí)施例中沒有詳述的部 分，可以參見其他實(shí)施例的相關(guān)描述。
[0074] 在本申請所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置，可通過其它的方式 實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如所述單元的劃分，僅僅為一種 邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可 以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間 的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接， 可以是電性或其它的形式。
[0075] 所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯 示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè) 網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目 的。
[0076] 另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以 是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單 元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。
[0077] 所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用 時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì) 上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形 式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算 機(jī)設(shè)備(可為個(gè)人計(jì)算機(jī)、移動(dòng)終端、服務(wù)器或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等）執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所 述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、只讀存儲(chǔ)器（ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（RAM，Random Access Memory)、移動(dòng)硬盤、磁碟或者光盤等各種 可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。
[0078] 以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技 術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修 改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種輪胎缺陷的檢測方法，其特征在于，包括： 獲取輪胎的X光圖像； 對所述X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分顯示所述X光圖像中的第一圖像與背景圖像， 得到處理后的圖像； 對所述處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分析，得到用于表示所述第一圖像的像素所在的 區(qū)域； 判斷所述區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值；以及 如果所述區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于所述預(yù)設(shè)閾值，則確定所述區(qū)域?yàn)樗鲚喬サ娜毕?的圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對所述X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分 顯示所述X光圖像中的第一圖像與背景圖像，得到處理后的圖像包括： 調(diào)整所述X光圖像的灰度值以增強(qiáng)所述第一圖像與所述背景圖像的對比度，得到調(diào)整 后的圖像；以及 對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去噪，得到所述處理后的圖像。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，采用直方圖列均衡處理來調(diào)整所述X光圖 像的灰度值以增強(qiáng)所述第一圖像與所述背景圖像的對比度。4. 根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去 噪，得到所述處理后的圖像包括： 采用傅里葉變換將所述調(diào)整后的圖像從灰度分布圖像轉(zhuǎn)換為頻率分布圖像； 利用低通濾波器去除所述頻率分布圖像中的高頻部分，得到所述處理后的圖像。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去噪 之后，并且得到所述處理后的圖像之前，所述方法還包括： 對經(jīng)過圖像平滑和去噪得到的圖像進(jìn)行二值化處理，得到所述X光圖像的黑白圖像； 以及 對所述黑白圖像進(jìn)行閉操作，以消除所述二值化處理過程產(chǎn)生的空洞，其中，消除所述 黑白圖像中的所述空洞后得到的圖像為所述處理后的圖像。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對所述處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分 析，得到用于表示所述第一圖像的像素所在的區(qū)域包括： 獲取所述處理后的圖像中每個(gè)像素的像素值，其中，所述像素值包括第一像素值和第 二像素值，所述第二像素值用于表示所述X光圖像的背景的像素所對應(yīng)的像素值； 隨機(jī)選擇所述第一像素值對應(yīng)的像素； 以選擇的像素作為種子點(diǎn)對所述種子點(diǎn)的8鄰域內(nèi)的像素值為所述第一像素值的像 素進(jìn)行聚類，得到一類像素；以及 將所述一類像素所對應(yīng)的區(qū)域作為用于表示所述第一圖像的像素所在的區(qū)域。7. -種輪胎缺陷的檢測裝置，其特征在于，包括： 獲取單元，用于獲取輪胎的X光圖像； 處理單元，用于對所述X光圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以區(qū)分顯示所述X光圖像中的第一圖 像與背景圖像，得到處理后的圖像； 分析單元，用于對所述處理后的圖像的像素進(jìn)行聚類分析，得到用于表示所述第一圖 像的像素所在的區(qū)域； 判斷單元，用于判斷所述區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)是否大于預(yù)設(shè)閾值；以及 確定單元，用于在所述區(qū)域內(nèi)的像素的個(gè)數(shù)大于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述區(qū)域?yàn)樗?述輪胎的缺陷的圖像。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述處理單元包括： 調(diào)整模塊，用于調(diào)整所述X光圖像的灰度值以增強(qiáng)所述第一圖像與所述背景圖像的對 比度，得到調(diào)整后的圖像；以及 去噪模塊，用于對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去噪，得到所述處理后的圖像。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述去噪模塊包括： 轉(zhuǎn)換子模塊，用于采用傅里葉變換將所述調(diào)整后的圖像從灰度分布圖像轉(zhuǎn)換為頻率分 布圖像； 濾波子模塊，用于利用低通濾波器去除所述頻率分布圖像中的高頻部分，得到所述處 理后的圖像。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 二值化模塊，用于在對調(diào)整后的圖像進(jìn)行圖像平滑和去噪之后，并且得到所述處理后 的圖像之前，對經(jīng)過圖像平滑和去噪得到的圖像進(jìn)行二值化處理，得到所述X光圖像的黑 白圖像；以及 閉操作模塊，用于對所述黑白圖像進(jìn)行閉操作，以消除所述二值化處理過程產(chǎn)生的空 洞，其中，消除所述黑白圖像中的所述空洞后得到的圖像為所述處理后的圖像。11. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述分析單元包括： 獲取模塊，用于獲取所述處理后的圖像中每個(gè)像素的像素值，其中，所述像素值包括第 一像素值和第二像素值，所述第二像素值用于表示所述X光圖像的背景的像素所對應(yīng)的像 素值； 選擇模塊，用于隨機(jī)選擇所述第一像素值對應(yīng)的像素； 聚類模塊，用于以選擇的像素作為種子點(diǎn)對所述種子點(diǎn)的8鄰域內(nèi)的像素值為所述第 一像素值的像素進(jìn)行聚類，得到一類像素；以及 確定模塊，用于將所述一類像素所對應(yīng)的區(qū)域作為用于表示所述第一圖像的像素所在 的區(qū)域。
【文檔編號(hào)】G01N23/04GK105869135SQ201510023795
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2015年1月19日
【發(fā)明人】張斌, 林森, 陳春鵬, 高書征, 王寧寧
【申請人】青島軟控機(jī)電工程有限公司, 軟控股份有限公司