本發(fā)明涉及機器視覺領(lǐng)域，特別是涉及一種輪胎是否漏氣的檢測方法、檢測系統(tǒng)及檢測裝置。

背景技術(shù)：

隨著社會的快速發(fā)展，汽車迅速成為人們生活中不可缺少的一部分。橡膠輪胎是汽車的重要組成部分，然而橡膠輪胎的內(nèi)胎在生產(chǎn)時會因為工藝等方面的原因，生產(chǎn)出一些漏氣的不合格內(nèi)輪胎，而這些不合格品就需要被準確的篩選出來。目前，廠家檢測的方法主要通過對內(nèi)輪胎充氣，然后靜置24小時，查看是否出現(xiàn)癟胎來判斷待測內(nèi)輪胎是否漏氣。這種方法存在幾個明顯的缺點：第一，廠家每天的內(nèi)輪胎產(chǎn)量很大，這樣會占據(jù)很大的空間；第二，輪胎放置的時間過久，影響生產(chǎn)效率；第三，整個過程都是工人手工作業(yè)，效率低下，而且通過這樣的方法得到的結(jié)果依舊不可靠，內(nèi)輪胎品質(zhì)不穩(wěn)定，這將會給生產(chǎn)廠家?guī)砻u損失。綜上所述，現(xiàn)有的檢測輪胎是否漏氣的方法，無法準確高效地篩選出漏氣輪胎。

因此，如何準確高效地篩選出漏氣輪胎，成為本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種輪胎是否漏氣的檢測方法，能夠準確高效地篩選出漏氣輪胎。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種輪胎是否漏氣的檢測方法，所述檢測方法包括：

分別獲取被測輪胎的第一輪胎面積和第二輪胎面積，其中，獲取所述第一輪胎面積的時刻與獲取所述第二輪胎面積的時刻相差設(shè)定的時間間隔；

根據(jù)所述第一輪胎面積和所述第二輪胎面積確定所述被測輪胎的面積變化率；

判斷所述面積變化率是否大于第一設(shè)定閾值；

如果所述面積變化率大于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎漏氣；

如果所述面積變化率小于或等于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎不漏氣。

可選的，確定所述第一設(shè)定閾值的方法包括：

獲取樣本數(shù)據(jù)集，所述樣本數(shù)據(jù)集包括多組樣本數(shù)據(jù)，其中，一組所述樣本數(shù)據(jù)包括已知是否漏氣的一個輪胎的面積變化率和所述輪胎的漏氣標(biāo)記；

將所述樣本數(shù)據(jù)集分為測試樣本數(shù)據(jù)集和校驗樣本數(shù)據(jù)集，其中，所述測試樣本數(shù)據(jù)集包括所述樣本數(shù)據(jù)集中的若干組樣本數(shù)據(jù)，所述校驗樣本數(shù)據(jù)集包括所述樣本數(shù)據(jù)集中、除所述測試樣本數(shù)據(jù)集以外的樣本數(shù)據(jù)；

選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用所述測試樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到初選閾值，并根據(jù)所述初選閾值更新所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

利用所述校驗樣本數(shù)據(jù)集對所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行漏氣標(biāo)記校驗，如果所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的漏氣標(biāo)記的錯誤率小于或等于第二設(shè)定閾值，將所述第一設(shè)定閾值設(shè)定為所述初選閾值；

如果所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的漏氣標(biāo)記的錯誤率大于第二設(shè)定閾值，重新選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

可選的，所述根據(jù)所述第一輪胎面積和所述第二輪胎面積確定所述被測輪胎的面積變化率具體包括：

根據(jù)公式：w＝(s1-s2)/s2，確定所述被測輪胎的面積變化率，其中，w表示所述被測輪胎的面積變化率，s1表示所述第一輪胎面積，s2表示所述第二輪胎面積。

可選的，所述分別獲取被測輪胎的第一輪胎面積和第二輪胎面積之前還包括：

在t1時刻采集所述被測輪胎的第一測量圖像；

在t1+δt時刻采集所述被測輪胎的第二測量圖像，其中，δt表示所述設(shè)定的時間間隔；

分別對所述第一測量圖像和所述第二測量圖像進行圖像二值化處理，得到對應(yīng)的二值化第一圖像和二值化第二圖像；

分別提取所述二值化第一圖像和所述二值化第二圖像的輪廓線，得到對應(yīng)的第一輪廓圖像和第二輪廓圖像；

根據(jù)所述第一輪廓圖像確定所述第一輪胎面積，并根據(jù)所述第二輪廓圖像確定所述第二輪胎面積。

根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：

本發(fā)明提供的檢測方法，根據(jù)被測輪胎在設(shè)定時間間隔內(nèi)的面積變化率來自動判斷內(nèi)輪胎是否漏氣，不僅能提高工作效率，而且還能避免手工操作中由于個體差異性帶來的誤差，從而提高漏氣檢測的準確性。

本發(fā)明的目的還在于提供一種輪胎是否漏氣的檢測系統(tǒng)，能夠準確高效地篩選出漏氣輪胎。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種輪胎是否漏氣的檢測系統(tǒng)，所述檢測系統(tǒng)包括：

面積獲取模塊，用于分別獲取被測輪胎的第一輪胎面積和第二輪胎面積，其中，獲取所述第一輪胎面積的時刻與獲取所述第二輪胎面積的時刻相差設(shè)定的時間間隔；

變化率確定模塊，用于根據(jù)所述第一輪胎面積和所述第二輪胎面積確定所述被測輪胎的面積變化率；

變化率判斷模塊，用于判斷所述面積變化率是否大于第一設(shè)定閾值；

漏氣情況確定模塊，用于如果所述面積變化率大于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎漏氣，如果所述面積變化率小于或等于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎不漏氣。

可選的，所述檢測系統(tǒng)還包括與所述變化率判斷模塊連接的第一閾值確定模塊，用于

獲取樣本數(shù)據(jù)集，所述樣本數(shù)據(jù)集包括多組樣本數(shù)據(jù)，其中，一組所述樣本數(shù)據(jù)包括已知是否漏氣的一個輪胎的面積變化率和所述輪胎的漏氣標(biāo)記；

將所述樣本數(shù)據(jù)集分為測試樣本數(shù)據(jù)集和校驗樣本數(shù)據(jù)集，其中，所述測試樣本數(shù)據(jù)集包括所述樣本數(shù)據(jù)集中的若干組樣本數(shù)據(jù)，所述校驗樣本數(shù)據(jù)集包括所述樣本數(shù)據(jù)集中、除所述測試樣本數(shù)據(jù)集以外的樣本數(shù)據(jù)；

選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用所述測試樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到初選閾值，并根據(jù)所述初選閾值更新所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

利用所述校驗樣本數(shù)據(jù)集對所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行漏氣標(biāo)記校驗，如果所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的漏氣標(biāo)記的錯誤率小于或等于第二設(shè)定閾值，將所述第一設(shè)定閾值設(shè)定為所述初選閾值；

如果所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的漏氣標(biāo)記的錯誤率大于第二設(shè)定閾值，重新選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：

本發(fā)明提供的檢測系統(tǒng)，漏氣情況確定模塊根據(jù)被測輪胎在設(shè)定時間間隔內(nèi)的面積變化率來自動判斷內(nèi)輪胎是否漏氣，不僅能提高工作效率，而且還能避免手工操作中由于個體差異性帶來的誤差，從而提高漏氣檢測的準確性。

本發(fā)明的目的還在于提供一種輪胎是否漏氣的檢測裝置，能夠準確高效地篩選出漏氣輪胎。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種輪胎是否漏氣的檢測裝置，所述檢測裝置包括：

傳送裝置，用于將被測輪胎傳送到設(shè)定的第一圖像采集區(qū)域和第二圖像采集區(qū)域；

圖像采集裝置，對應(yīng)所述第一圖像采集區(qū)域和所述第二圖像采集區(qū)域設(shè)置，用于分別采集所述第一圖像采集區(qū)域中的被測輪胎的第一測量圖像和所述第二圖像采集區(qū)域中的被測輪胎的第二測量圖像，其中，采集所述第一測量圖像的時刻和采集所述第二測量圖像的時刻相差設(shè)定的時間間隔；

圖像處理裝置，與所述圖像采集裝置連接，用于根據(jù)所述第一測量圖像確定所述被測輪胎的第一輪胎面積，并根據(jù)所述第二測量圖像確定所述被測輪胎的第二輪胎面積。

權(quán)利要求5或6所述的檢測系統(tǒng)，與所述圖像處理裝置連接，用于確定所述被測輪胎是否漏氣。

可選的，所述檢測裝置還包括分別對應(yīng)所述第一圖像采集區(qū)域和所述第二圖像采集區(qū)域設(shè)置的位置傳感器，且所述位置傳感器與所述檢測系統(tǒng)連接，用于當(dāng)所述被測輪胎進入所述第一圖像采集區(qū)域時或所述被測輪胎進入所述第二圖像采集區(qū)域時，給所述檢測系統(tǒng)發(fā)送位置信號；

所述檢測系統(tǒng)根據(jù)所述位置信號控制所述傳送裝置停止運動。

可選的，所述檢測裝置還包括分別對應(yīng)所述第一圖像采集區(qū)域和所述第二圖像采集區(qū)域設(shè)置的位置傳感器，且所述位置傳感器與所述檢測系統(tǒng)連接，用于當(dāng)所述被測輪胎進入所述第一圖像采集區(qū)域時或所述被測輪胎進入所述第二圖像采集區(qū)域時，給所述檢測系統(tǒng)發(fā)送位置信號；

所述檢測系統(tǒng)根據(jù)所述位置信號控制所述圖像采集裝置采集所述第一測量圖像或采集所述第二測量圖像。

可選的，所述圖像采集裝置具體包括第一圖像采集裝置和第二圖像采集裝置，其中，所述第一圖像采集裝置對應(yīng)所述第一圖像采集區(qū)域設(shè)置，用于采集所述第一測量圖像；所述第二圖像采集裝置對應(yīng)所述第二圖像采集區(qū)域設(shè)置，用于采集所述第二測量圖像。

根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：

本發(fā)明利用檢測系統(tǒng)控制傳送裝置將被測輪胎傳輸?shù)綀D像采集區(qū)域，并根據(jù)圖像采集裝置采集的被測輪胎的圖像判斷輪胎是否漏氣，實現(xiàn)了漏氣檢測的自動化，能夠提高漏氣檢測的效率和準確度。與現(xiàn)有的基于人工的漏氣檢測技術(shù)相比，不僅為工廠節(jié)省了大量的人力和空間，而且為工廠的自動化升級改造提供了方便。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例1的流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例1確定第一設(shè)定閾值的流程圖；

圖3為本發(fā)明實施例3的結(jié)構(gòu)框圖；

圖4為本發(fā)明實施例4的流程圖；

圖5為本發(fā)明實施例5檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6為本發(fā)明實施例5中遮光盒的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7為本發(fā)明實施例5中l(wèi)ed燈的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明的目的是提供一種輪胎是否漏氣的檢測方法、檢測系統(tǒng)及檢測裝置，能夠準確高效地篩選出漏氣輪胎。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步詳細的說明。

實施例1：

如圖1所述，一種輪胎是否漏氣的檢測方法包括：

步驟11：分別獲取被測輪胎的第一輪胎面積和第二輪胎面積，其中，獲取所述第一輪胎面積的時刻與獲取所述第二輪胎面積的時刻相差設(shè)定的時間間隔，可選地，設(shè)定的時間間隔的范圍是3～7分鐘，優(yōu)選地，設(shè)定的時間間隔為5分鐘；

步驟12：根據(jù)所述第一輪胎面積和所述第二輪胎面積確定所述被測輪胎的面積變化率，本實施例中，根據(jù)公式：w＝(s1-s2)/s2，確定所述被測輪胎的面積變化率，其中，w表示所述被測輪胎的面積變化率，s1表示所述第一輪胎面積，s2表示所述第二輪胎面積；

步驟13：判斷所述面積變化率是否大于第一設(shè)定閾值；

步驟14：如果所述面積變化率大于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎漏氣，將所述被測輪胎標(biāo)記為漏氣輪胎；

步驟15：如果所述面積變化率小于或等于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎不漏氣，將所述被測輪胎標(biāo)記為合格輪胎。

具體地，如圖2所示，確定所述第一設(shè)定閾值的方法包括：

步驟131：獲取樣本數(shù)據(jù)集，所述樣本數(shù)據(jù)集包括多組樣本數(shù)據(jù)，其中，一組所述樣本數(shù)據(jù)包括已知是否漏氣的一個輪胎的面積變化率和所述輪胎的漏氣標(biāo)記；

步驟132：將所述樣本數(shù)據(jù)集分為測試樣本數(shù)據(jù)集和校驗樣本數(shù)據(jù)集，其中，所述測試樣本數(shù)據(jù)集包括所述樣本數(shù)據(jù)集中的若干組樣本數(shù)據(jù)，所述校驗樣本數(shù)據(jù)集包括所述樣本數(shù)據(jù)集中、除所述測試樣本數(shù)據(jù)集以外的樣本數(shù)據(jù)；

步驟133：選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用所述測試樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到初選閾值，并根據(jù)所述初選閾值更新所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟134：利用所述校驗樣本數(shù)據(jù)集對所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行漏氣標(biāo)記校驗；

步驟135：判斷所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的漏氣標(biāo)記的錯誤率是否大于第二設(shè)定閾值；

若是，返回步驟133；

否則，執(zhí)行步驟136；

步驟136：將所述第一設(shè)定閾值設(shè)定為所述初選閾值。

本實施例中，在執(zhí)行步驟11之前還包括：

步驟101：在t1時刻采集所述被測輪胎的第一測量圖像；

步驟102：在t1+δt時刻采集所述被測輪胎的第二測量圖像，其中，δt表示所述設(shè)定的時間間隔；

步驟103：分別對所述第一測量圖像和所述第二測量圖像進行圖像二值化處理，得到對應(yīng)的二值化第一圖像和二值化第二圖像；

步驟104：分別提取所述二值化第一圖像和所述二值化第二圖像的輪廓線，得到對應(yīng)的第一輪廓圖像和第二輪廓圖像；

步驟105：根據(jù)所述第一輪廓圖像確定所述第一輪胎面積，并根據(jù)所述第二輪廓圖像確定所述第二輪胎面積。

本發(fā)明提供的檢測方法，根據(jù)被測輪胎在設(shè)定時間間隔內(nèi)的面積變化率來自動判斷內(nèi)輪胎是否漏氣，不僅能提高工作效率，而且還能避免手工操作中由于個體差異性帶來的誤差，從而提高漏氣檢測的準確性。

實施例2：

一種輪胎是否漏氣的檢測系統(tǒng)包括：

面積獲取模塊21，用于分別獲取被測輪胎的第一輪胎面積和第二輪胎面積，其中，獲取所述第一輪胎面積的時刻與獲取所述第二輪胎面積的時刻相差設(shè)定的時間間隔；

變化率確定模塊22，用于根據(jù)所述第一輪胎面積和所述第二輪胎面積確定所述被測輪胎的面積變化率；

變化率判斷模塊23，用于判斷所述面積變化率是否大于第一設(shè)定閾值；

漏氣情況確定模塊，用于如果所述面積變化率大于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎漏氣，如果所述面積變化率小于或等于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎不漏氣。

本實施例中，所述檢測系統(tǒng)還包括與所述變化率判斷模塊23連接的第一閾值確定模塊，用于

獲取樣本數(shù)據(jù)集，所述樣本數(shù)據(jù)集包括多組樣本數(shù)據(jù)，其中，一組所述樣本數(shù)據(jù)包括已知是否漏氣的一個輪胎的面積變化率和所述輪胎的漏氣標(biāo)記；

將所述樣本數(shù)據(jù)集分為測試樣本數(shù)據(jù)集和校驗樣本數(shù)據(jù)集，其中，所述測試樣本數(shù)據(jù)集包括所述樣本數(shù)據(jù)集中的若干組樣本數(shù)據(jù)，所述校驗樣本數(shù)據(jù)集包括所述樣本數(shù)據(jù)集中、除所述測試樣本數(shù)據(jù)集以外的樣本數(shù)據(jù)；

選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用所述測試樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到初選閾值，并根據(jù)所述初選閾值更新所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

利用所述校驗樣本數(shù)據(jù)集對所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行漏氣標(biāo)記校驗，如果所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的漏氣標(biāo)記的錯誤率小于或等于第二設(shè)定閾值，將所述第一設(shè)定閾值設(shè)定為所述初選閾值；

如果所述bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的漏氣標(biāo)記的錯誤率大于第二設(shè)定閾值，重新選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本發(fā)明提供的輪胎是否漏氣的檢測系統(tǒng)，可以將原有依靠人工檢測內(nèi)輪胎漏氣狀況的方式轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽繖C器，實現(xiàn)實時檢測，提高檢測效率和準確率。

實施例3：

如圖3所示，一種輪胎是否漏氣的檢測裝置，包括：傳送裝置31、圖像采集裝置32、位置傳感器33、檢測系統(tǒng)34和圖像處理裝置35，其中，

傳送裝置31將被測輪胎傳送到設(shè)定的第一圖像采集區(qū)域和第二圖像采集區(qū)域；圖像采集裝置32，對應(yīng)所述第一圖像采集區(qū)域和所述第二圖像采集區(qū)域設(shè)置，用于分別采集所述第一圖像采集區(qū)域中的被測輪胎的第一測量圖像和所述第二圖像采集區(qū)域中的被測輪胎的第二測量圖像，其中，采集所述第一測量圖像的時刻和采集所述第二測量圖像的時刻相差設(shè)定的時間間隔；

位置傳感器33，分別對應(yīng)所述第一圖像采集區(qū)域和所述第二圖像采集區(qū)域設(shè)置，且所述位置傳感器33與所述檢測系統(tǒng)34連接，用于當(dāng)所述被測輪胎進入所述第一圖像采集區(qū)域時或所述被測輪胎進入所述第二圖像采集區(qū)域時，給所述檢測系統(tǒng)34發(fā)送位置信號；

圖像處理裝置35與所述圖像采集裝置32連接，用于根據(jù)所述第一測量圖像確定所述被測輪胎的第一輪胎面積，并根據(jù)所述第二測量圖像確定所述被測輪胎的第二輪胎面積；

所述檢測系統(tǒng)34與圖像處理裝置35連接誒，用于根據(jù)所述位置信號控制所述傳送裝置31停止運動或者根據(jù)所述位置信號控制所述圖像采集裝置32采集所述第一測量圖像或采集所述第二測量圖像；

根據(jù)所述第一輪胎面積和所述第二輪胎面積確定所述被測輪胎的面積變化率；

判斷所述面積變化率是否大于第一設(shè)定閾值；

如果所述面積變化率大于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎漏氣；

如果所述面積變化率小于或等于第一設(shè)定閾值，則確定所述被測輪胎不漏氣。

本實施例中，所述圖像采集裝置32具體包括第一圖像采集裝置321和第二圖像采集裝置322，其中，所述第一圖像采集裝置321對應(yīng)所述第一圖像采集區(qū)域設(shè)置，用于采集所述第一測量圖像；所述第二圖像采集裝置322對應(yīng)所述第二圖像采集區(qū)域設(shè)置，用于采集所述第二測量圖像。

所述檢測系統(tǒng)34根據(jù)被測輪胎的重量調(diào)節(jié)所述傳送裝置31的運動速度，使所述被測輪胎到達所述第一圖像采集區(qū)域的時刻與所述被測輪胎到達所述第二圖像采集區(qū)域的時刻相差所述設(shè)定的時間間隔。

本發(fā)明根據(jù)內(nèi)輪胎在一定時間的面積變化率來判斷內(nèi)輪胎漏氣與否，極大地提高了漏氣檢測的準確性和便捷性。

實施例4：

如圖4所示，一種輪胎是否漏氣的檢測方法，包括：

步驟41：通過圖像采集系統(tǒng)，采集測量平面a1上內(nèi)輪胎的圖像數(shù)據(jù)，采集結(jié)束后通過傳送裝置將內(nèi)輪胎傳送至測量平面a2，再次獲取內(nèi)輪胎的圖像數(shù)據(jù)，通過對內(nèi)輪胎圖像數(shù)據(jù)的處理，包括：提取測量平面、圖像二值化、提取輪廓、計算面積，得到相應(yīng)的內(nèi)輪胎面積s1和s2，其中，測量平面a1、a2為提前構(gòu)造的兩個相同的測量平面，其上均安裝有圖像采集系統(tǒng)，該平面根據(jù)內(nèi)輪胎的大小制作，兩平面通過傳送裝置相連；

步驟42：通過公式：w＝(s1-s2)/s2，得到面積變化率，其中，w表示所述被測輪胎的面積變化率，s1表示所述第一輪胎面積，s2表示所述第二輪胎面積；

步驟43：將待測內(nèi)輪胎的面積變化率，與漏氣閾值即第一設(shè)定閾值進行比較，若得到的面積變化率大于此閾值，則此內(nèi)輪胎為漏氣內(nèi)輪胎，若小于或等于此閾值，則此內(nèi)輪胎為正常輪胎。

本實施例中，確定漏氣閾值的方法為：選取一定數(shù)量不同型號的正常內(nèi)輪胎，按照步驟41和步驟42的操作得到面積變化率w1，比較各個內(nèi)輪胎的面積變化率w1，選取其中最大的變化率w1¹，作為漏氣閾值下限t1，輕微旋轉(zhuǎn)氣門芯，保證內(nèi)輪胎的漏氣速度較慢，對其進行相同操作得到各個內(nèi)輪胎的面積變化率w2，選取其中最小的變化率w2¹作為內(nèi)輪胎的漏氣閾值上限t2，在漏氣閾值下限t1至漏氣閾值上限t2的范圍內(nèi)選取一個合適的值作為內(nèi)輪胎漏氣閾值t，具體實施步驟如下：

步驟431：選取大量不同型號且已知漏氣及不漏氣內(nèi)輪胎作為測試樣本，選取大量不同型號的正常內(nèi)輪胎作為構(gòu)造樣本，并將其等分成兩組，一組輕微旋轉(zhuǎn)氣門芯，保證該內(nèi)輪胎的漏氣速度較慢，一組保持不變。將測試樣本和構(gòu)造樣本的內(nèi)輪胎逐個放置于測量平面a1，通過圖像采集系統(tǒng)得到該內(nèi)輪胎的面積{s1、s2、s3...}，采集結(jié)束后工控機自動控制傳送帶將輪胎傳送至測量平面a2，得到內(nèi)輪胎面積通過公式得到第i個內(nèi)輪胎的面積變化率wi，及每個輪胎的漏氣標(biāo)記ti(即非漏氣內(nèi)輪胎ti＝1，漏氣內(nèi)輪胎ti＝0)，其中，s¹i表示第i個內(nèi)輪胎通過測量平面a1時的面積，s²i表示第i個內(nèi)輪胎通過測量平面a2時的面積；

步驟432：選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始模型，將所得的已知漏氣與否的面積變化率wi作為輸入變量，漏氣標(biāo)記ti為輸出變量，的雙曲正切s型(tan-sigmoid)型函數(shù)為神經(jīng)元的激活函數(shù)，建立具有輸入層、隱藏層及輸出層的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始模型，其中n為上層神經(jīng)元與權(quán)值的乘積。

本實施例中，bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用的傳遞函數(shù)為tan-sigmoid函數(shù)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性(linear)函數(shù)。允許訓(xùn)練的最大次數(shù)為10000次，學(xué)習(xí)速率為0.01，網(wǎng)路輸出與目標(biāo)值的均方誤差小于0.01。

步驟433：初始化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始模型并進行參數(shù)設(shè)置：初始化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始模型的連接權(quán)值和閥值，對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始模型的學(xué)習(xí)速率、期望誤差、最大步數(shù)參數(shù)進行設(shè)置；

步驟434：對輸入變量數(shù)據(jù)進行歸一化處理得到訓(xùn)練集，利用該訓(xùn)練集進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，直到網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的均方誤差達到要求，確定bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閥值,得到bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終模型；

步驟435：選取所得的構(gòu)造樣本的面積變化率wi對最終模型進行檢驗，得到構(gòu)造樣本的漏氣標(biāo)記的正確率，決定是否重新建立最終模型。

為了防止系統(tǒng)老化使得內(nèi)輪胎面積變化率不斷增大，可以每隔30天，對上述最終得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行重新訓(xùn)練，得到新的模型。

本發(fā)明提出的基于機器視覺算法的在線內(nèi)胎漏氣檢測方法，與過去的人工檢測方法相比，能夠極大地提高檢測效率。

實施例5：

如圖5～圖7所示，一種輪胎是否漏氣的檢測裝置，所述檢測裝置具體包括圖像采集裝置、傳送裝置、位置傳感器和工控機，在所述傳送裝置上還設(shè)置有遮光盒，將遮光盒內(nèi)的傳送平面設(shè)置為測量平面，即圖像采集區(qū)域。圖像采集裝置設(shè)置在傳送裝置的上方。遮光盒頂部的兩側(cè)擁有鎖扣，可以和圖像采集裝置結(jié)合，前部和后部均為遮光的擋板。放置于傳送裝置上表面的內(nèi)輪胎可以推開擋板進入遮光盒內(nèi)即設(shè)定的圖像采集區(qū)域，同時安裝于擋板處的彈簧可以將擋板復(fù)位，其兩端安裝有位置傳感器，本實施例中位置傳感器為紅外傳感器。當(dāng)所測內(nèi)輪胎遮擋紅外傳感器所發(fā)出的光線時，光控開關(guān)關(guān)閉，傳送裝置停止運作，使所測內(nèi)輪胎在指定位置停止，從而使圖像采集裝置可以采集圖像。本實施例還設(shè)置有安裝于遮光盒頂部的面陣光源，如led燈，圖像采集裝置即工控相機安裝于led燈的中心位置。其中，傳送裝置的傳送平臺表面干凈無污漬。

工控機可以控制傳送裝置，實現(xiàn)圖像采集時，傳送裝置停止，內(nèi)輪胎處于遮光盒內(nèi)的測量平面上，圖像采集結(jié)束后傳送裝置移動，圖像采集裝置，如相機和光源被固定在測量平面正上方，且相機相對測量平面處于正中間位置，相機視場滿足最大型號內(nèi)輪胎測量的要求。

具體應(yīng)用中，可根據(jù)實際需要設(shè)計傳送裝置的長度，以確保待測內(nèi)輪胎由測量平面a1通過該傳送裝置到達測量平面a2的時間間隔為5分鐘以上。

本實施例提供的測量裝置的工作過程如下：

將待測內(nèi)輪胎放置于傳送裝置，傳送裝置自動將內(nèi)輪胎傳送至待測平面a1上方，此時工控機控制傳送裝置停止工作，工業(yè)數(shù)字相機對測量平面進行拍攝，對拍攝的圖像進行處理，最終獲得待測內(nèi)輪胎的面積s1。對拍攝的圖片進行預(yù)處理，提取圖片感興趣部分，在該步驟中需事先確定內(nèi)輪胎處于測量平面的范圍，其方法為在測量平面上劃定測量矩形，內(nèi)輪胎測量位置僅處于該測量矩形內(nèi)，在所拍攝的圖片中截取該測量矩形，即得感興趣部分。對所得感興趣部分，進行二值化處理，得到待測內(nèi)輪胎的二值圖像，通過對該圖像進行輪廓查找和篩選得到待測內(nèi)輪胎輪廓，從而計算得到處于測量平面a1內(nèi)輪胎的面積s1；

得到待測內(nèi)輪胎面積s1后，工控機控制傳送裝置開始工作，將待測內(nèi)輪胎傳送至待測平面a2，傳送裝置停止工作，工業(yè)數(shù)字相機對測量平面進行拍攝，獲得待測內(nèi)輪胎的面積s2；

通過公式：w＝(s1-s2)/s2，計算得到該待測內(nèi)輪胎的面積變化率，與內(nèi)輪胎漏氣閾值t進行比較，若所得面積變化率w大于內(nèi)輪胎漏氣閾值t，則該內(nèi)輪胎為漏氣輪胎，若所得面積變化率w小于內(nèi)輪胎漏氣閾值t，則該內(nèi)輪胎為正常輪胎。

本實施例通過將工控機和傳送裝置結(jié)合，實現(xiàn)了內(nèi)胎漏氣檢測的自動化，為工廠的自動化升級改造提供了方便，也為工程節(jié)省了人力和空間。

本說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實施例公開的系統(tǒng)而言，由于其與實施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處。綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。