[发明专利]检查轮胎的表面的外观的改进方法

说明书

技术领域

本发明涉及轮胎的制造领域，并且更具体而言，涉及利用自动装置检查轮胎表面的内部外观的操作，该自动装置意在辅助为执行这些操作负责的操作者。

背景技术

轮胎的内部表面的灰度图像利用传统装置获得。这些装置可以为能够得到灰度图像的类型。

该图像之后经过处理，以便从其中提取可能造成异常检测的最大量信息。

申请号为no.FR10/52951且在本申请的申请日时未公开的专利申请描述了一种检查方法，其中利用许多形态滤波器来产生初始图像的多元图像。随着缩小，通过对于特定异常敏感的适合的分类器来分析得到的光谱图像。

本发明是对上述方法的改进，其意在利用轮胎的内部表面的特定特征以及得到的相关结果来改进处理图像所需要的计算时间。

为了便于将在轮胎的内部表面和固化薄膜之间捕获的空气移除，固化薄膜实际上包括浮凸图案，诸如形成与径向方向的给定角度的规则凹槽，或者形成非周期性的、随机结构图案的斑点。这些图案在轮胎的内部表面上以压下的形式再生。

异常出现在轮胎的内部表面上，之后显示在有纹理的底部上，然而其形状、比例和布置特性仍然可辨认。

还应看到，这些异常的边界可以不再以精确的方式限定，并且如上面引用的专利申请中所描述，图像的每个像素的分类变得难以在该环境中执行。

发明内容

根据本发明的方法的目的在于提供上面提出的问题的解决方案，并且包括下面的步骤，其中：

-所述表面的灰度初始图像被获取并且被转换到正交空间中，其中，x轴（OX）表示圆周方向，y轴（OY）表示径向方向，

-利用预定的一连串的滤波器来转换所述初始图像，从而得到多元初始图像，

-镶嵌在轴向方向和圆周方向上进行预定义，以这样的方式将所述多元初始图像拆分为多元子图像，

-所述多元子图像的每一个利用给定描述符转换为一维矢量，以这样的方式得到从所述矢量的排序中形成的简化的多元图像，

-利用数据分析工具减少简化的多元图像数据的维度的数目，

-在缩小的阶乘空间中，包含异常的子图像的分布相对于不包含异常的子图像的分布进行估计，从而评估相关的描述符的分离能力。

该图像还可以利用能够估计表面的凸起的传感器来获取，并且对于图像的每个像素，分配与该点的地形高度成比例的灰度值以便得到二维初始图像。

为了在获取过程中减小照明变化的影响，可以执行图像的预处理，诸如，例如，逐行或逐列的灰度的多项式内插法。

一连串的滤波器优选地从膨胀、磨损、打开或关闭类型，或者这些操作中的一个或多个中的剩余的形态算子中形成。

所述子图像的镶嵌优选以所述子图像具有正方形形状的方式在圆周方向和径向方向上执行。

之后，所述子图像的表面以以在不包括异常的轮胎的纹理底部的表征基本表面（SER）的五倍和十倍之间的因子增大的方式来调节。

实际上，所述子图像的正方形的侧面优选通过对应于长度在0.01*Φ和0.1*Φ之间的多个像素而形成，Φ为待检查轮胎的座部处的直径。

数据分析工具优选选自下面的因子分析工具中的一项：

-主成分因子分析（ACP），

-对应因子分析（AFC），

-独立成分分析（ACI）。

为了选择相关描述符，可以通过从下面的描述符中的一个选择描述符而尽可能多次数（如果需要）地应用上述方法中的一种：

-灰度的直方柱，

-在圆周方向或径向方向中的灰度的协方差，

-逐行或逐列，平均值、方差、标准偏差、极值、在最大高度或最小幅值处的偏差、灰度在圆周方向或径向方向上的平均正或负的相交。

有利地，在已经选择描述符之后，其分离能力已经被估计为相关的每个描述符的缩小的阶乘空间被结合到公共的缩小的阶乘空间中。

如上所见，根据本发明的方法包括学习阶段和检查阶段，在该学习阶段期间中，为意在被检测的异常选择相关描述符，在该检查阶段期间，轮胎的内部表面将利用这些相关描述符进行分析，以便确定异常的存在或者不存在。

之后检查任意给定轮胎的内部表面的方法提供了以下步骤，其中，

-待检查的轮胎的内部表面的灰度图像被获取，并且该初始图像被转换到正交空间中，其中，x轴（OX）表示圆周方向，并且y轴（OY），

-预定的一连串的滤波器应用于待检查的轮胎的内部表面的初始图像，以便得到多元初始图像，