[发明专利]一种面向轮胎点云的数据分割方法在审

专利信息
申请号: 201710974376.6 申请日: 2017-10-18
公开(公告)号: CN107845099A 公开(公告)日: 2018-03-27
发明(设计)人: 刘彦超;董玉德;杨洋;孙根基;张方亮;李廷照;白苏诚;应莲花;丰明阳;宋忠辉 申请(专利权)人: 安徽佳通乘用子午线轮胎有限公司;合肥工业大学
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/187
代理公司: 合肥天明专利事务所(普通合伙)34115 代理人: 王丽丽,金凯
地址: 230601 安徽省*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 面向 轮胎 数据 分割 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于轮胎工业的技术领域,具体涉及一种面向轮胎点云的数据分割方法。

背景技术

欧盟标签法对出口至欧洲市场的轮胎所具有的滚动阻力、噪声和湿地抓着力三大性能进行了限值和分级。相关调查显示,我国大部分轮胎产品的湿地抓着力性能优异,能够达到欧盟标签法A或B级水平,但滚动阻力和噪声受花纹构型设计的限制却尚未达到该标签法的第二阶段。为适应国内外汽车市场的需要及消费者选购的需求推动我国轮胎企业向绿色化、国际化方向转型,2016年6月橡胶工业协会参照欧盟标签法,对轮胎滚动阻力、噪声和湿地抓着力三个性能进行测试方法及限值标准的设定,制定出我国轮胎标签制度。因此,如何在协同改善轮胎滚动阻力、噪声和湿地抓着力三个性能指标的同时,进一步提升轮胎产品的品质和附加值并将具有自主知识产权的轮胎产品快速推向市场,是我国众多轮胎企业进行轮胎产品设计的关键。

轮胎设计的一般过程为材料选取、结构设计、胎面花纹设计及轮廓设计作为轮胎设计的四要素,决定着轮胎的滚动阻力、噪声和湿地抓着力等性能,胎面花纹结构设计对轮胎的多项力学性能都具有重要的影响。Stalter等借助对花纹沟槽形状变形特性分析确定花纹结构参数对轮胎噪声有直接影响;江苏大学的王国林等基于子午线轮胎胎体结构设计理论借助数值模拟确定轮胎结构参数与轮胎滚动阻力存在一定的影响关系;Kim及Fwa等研究发现花纹沟槽尺寸及横向花纹沟槽数目的增加均能提升轮胎的滑水性能。因此,改进轮胎花纹结构设计形式是协同提升轮胎多维特性的主要途径之一。

传统的胎面花纹结构设计是建立在技术积累所构建的花纹规则库之上的参数变换及拆分组合,我国轮胎企业由于起步晚、底子薄,花纹规则库中缺乏高端轮胎所包含的花纹结构形式,难以建立满足轮胎多维特性协同提升的花纹结构设计优化模型。因此,寻找一套有效合理的轮胎花纹结构设计方式进行新型花纹结构的构建进而完善花纹规则库中花纹的结构形式,是我国轮胎企业花纹结构设计亟待解决的问题。而逆向工程作为形貌特征快速开发、产品结构创新设计的关键技术能够对已有的先进技术进行继承与创新,成为我国轮胎企业消化吸收先进轮胎花纹结构设计形式的一条必然选择,若将该设计过程直接用于轮胎花纹的逆向设计会存在以下问题:

随着特征作为逆向建模参数主要载体的不断深入,基于特征的逆向建模已形成统一的逆向建模思路:即数据处理、数据分割、特征提取、曲面曲线重构等,国内外学者关于逆向建模相关技术的研究主要集中在数据分割、特征点提取两个方面。

花纹构型优化设计是建立在花纹参数变换与轮胎特性关联关系研究基础上的二值图像边界的规律性变化,如何寻求图像边界的变化模式,并有效地在分割后轮胎点云数据上实施,从而达到边界数据的最优配置,是一个难题.数据分割沿周向实现轮胎的空间扇形分块构建互不重叠的单子块,并对每个单子块通过数据去噪、数据滤波、数据修复等过程进行适当的数据清理。

Yoshioka等通过采用基于法向量和曲率的区域生长的分割方式借助平面、圆柱、球面等基本几何要素的法向分布规律,从点云的分割区域自动提取和识别诸如平面、柱面、点、线、规则表面和自由形状的几何信息;Beksi等结合全球(拓扑)和局部(颜色,表面法线)信息,借助用持久同源性理论,计算复合物的第零同源基团,并使用颜色和表面法线统计来构建区域,从而实现噪声和采样数据不足情况下三维点云的数据分割;Li Baoshun等为实现场景平面对象快速稳定地识别,并具有较准确的分割结果及较高的抗噪能力,通过多平面相似性准则的定义及多阈值估计的组合设计,借助主成分分析(PCA)构建点云平面基元检测的新模型;虽然都具有一定的先进性,但都未研究具体针对并适用于轮胎点云的数据分割方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向轮胎点云的数据分割方法,能够快速、高效的还原花纹构型设计信息,加强轮胎花纹结构设计的智能化程度,完善了花纹规则库中基础花纹的类型,也对通过改进花纹结构形式完成轮胎多维特性的协同提升具有很强的指导意义。

为实现上述目的,本发明采用了以下技术方案:

一种面向轮胎点云的数据分割方法,包括以下顺序步骤:

(1)点云栅格化,并将点云分割成给定个数的单子块;

(2)将单子块沿周向的栅格数据划分成若干个等间距的数据区间,通过分析栅格数据落在每个小区间内的频数和频率,以最大频率为基准获取胎面数据范围,并对数据范围内的数据个体按照个体频数计算权值,通过权值分配计算最佳数据点;

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