(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211037254.1 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 江苏紫琅汽车集团股份有限公司 地址 226000 江苏省南 通市启东市汇龙镇 富源路1号 (72)发明人 唐美满　 (51)Int.Cl. G06V 20/00(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种轮胎磨损度识别方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理与识别技术领域， 具体 涉及一种轮胎磨损度识别方法。 该方法是一种应 用电子设备进行识别的方法， 利用生产领域人工 智能系统完成轮胎磨损程度检测。 首先利用电子 设备识别出轮胎区域中花纹沟区域和花纹表面 区域； 对花纹沟区域和正常花纹沟区域的图像数 据进行特征识别与数据处理得到结构磨损程度 和材料磨损程度； 结合结构磨损程度和材料磨损 程度得到轮胎磨损程度。 本发明通过分析待检测 轮胎的结构磨损程度和材料磨损程度得到轮胎 的磨损程度， 达到提高轮胎磨损程度效率和精准 度的目的。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115100510 A 2022.09.23 CN 115100510 A 1.一种轮胎磨损度识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取轮胎图像， 对所述轮胎图像预处 理得到轮胎区域； 分割所述轮胎区域得到花纹沟区域和花纹表面区域； 基于所述花纹沟区域， 根据 所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的灰度差异得到花纹沟 灰度相似度； 根据所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的面积占比差异得到花纹沟面积相似 度； 获取花纹沟区域的直线边缘， 在所述直线边缘两侧划分区域， 计算每个区域之间的灰度 变化率， 所述花纹沟区域和 正常花纹沟区域的灰度变化率差异得到花纹沟尖锐度相似度； 根据所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的宽度差异得到花纹沟宽度相似度； 所述花纹沟灰 度相似度、 所述花纹沟 面积相似度、 所述花纹沟尖锐度相似度和所述花纹沟宽度相似度加 权求和得到结构 磨损程度； 基于所述花纹表面区域， 由所述花纹表面 区域的各像素点对应的灰度共生矩阵的特征 参数构成像素点的特征向量； 根据所述花纹表面区域和正常花纹表面区域的像素点的特征 向量差异得到材 料磨损程度； 所述结构 磨损程度和所述材 料磨损程度加权求和得到轮胎磨损程度。 2.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法， 其特征在于， 所述分割所述轮胎区 域得到花纹沟区域和花纹表面区域， 包括： 利用边缘检测算法对所述轮胎区域进行边缘提取得到多条花纹边缘； 利用大津 阈值分 割法得到灰度阈值， 基于所述灰度阈值， 将所述轮胎区域的像素点分为两类； 计算两类像素 点的像素均值， 最大像素均值对应的像素点为花纹表面像素点， 最小像素均值对应的像素 点为花纹沟像素点； 结合所述花纹表面像素点和所述花纹边缘得到所述花纹表面区域； 结合所述花纹沟像 素点和所述 花纹边缘得到所述 花纹沟区域。 3.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法， 其特征在于， 所述根据所述花纹沟 区域和正常花纹沟区域的灰度差异得到花纹沟灰度相似度， 包括： 计算花纹沟区域的第 一灰度均值和正常花纹沟区域的第 二灰度均值； 所述第 一灰度均 值和所述第二灰度均值的相似度为 花纹沟灰度相似度。 4.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法， 其特征在于， 所述根据所述花纹沟 区域和正常花纹沟区域的面积占比差异得到花纹沟面积相似度， 包括： 所述花纹沟区域和所述花纹表面区域的面积之比为第 一面积占比； 所述正常花纹沟区 域和正常花纹表面区域的面积之比为第二面积占比； 所述第一面积占比和所述第二面积占 比的相似度为 花纹沟面积相似度。 5.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法， 其特征在于， 所述根据所述花纹沟 区域和正常花纹沟区域的宽度差异得到花纹沟宽度相似度， 包括： 基于任意 花纹沟区域的多个边 缘点， 判断边 缘点是否共线； 基于共线的边缘点， 拟合共线的边缘点得到拟合直线， 作所述拟合直线的垂线； 以所述 垂线和拟合直线的交点为起始点， 沿着垂线方向获取起始点两侧的像素点的灰度值， 灰度 值小的像素点所在的一侧 为起始方向； 沿着所述起始方向， 找到所述垂线上与所述起始点 的灰度差值大于预设灰度阈值的点作为终止点； 所述起始点和所述终止点的距离为 花纹沟区域的宽度；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100510 A 2获取多个花纹沟区域的宽度均值， 花纹沟区域的宽度均值和正常花纹沟区域的宽度均 值的相似度为 花纹沟宽度相似度。 6.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法， 其特征在于， 所述由所述花纹表面 区域的各像素点对应的灰度共生矩阵的特 征参数构成像素点的特 征向量， 包括： 获取花纹表面区域各像素点对应四个方向的四个初始灰度共生矩阵； 将所述四个初始灰度共生矩阵求均值得到各像素点对应的灰度共生矩阵； 由所述灰度共生矩阵的能量、 对比度、 逆差矩和熵构成像素点对应的灰度共生矩阵的 特征向量。 7.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法， 其特征在于， 所述花纹沟灰度相似 度、 所述花纹沟 面积相似度、 所述花纹沟尖锐度相似度和所述花纹沟宽度相似度加权求和 得到结构 磨损程度， 包括： 所述结构 磨损程度的计算公式为： 其中， 为所述结构磨损程度； 为所述花纹沟灰度相似度； 为所述花纹沟尖 锐度相似度； 为所述花纹沟宽度相似度； 为所述花纹沟面积相似度； 为自然常 数； 为所述花 纹沟灰度相似度的权重； 为所述花 纹沟尖锐度相似度的权重； 为所述花 纹沟宽度相似度的权 重； 为所述花纹沟面积相似度的权 重。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100510 A 3