[發明專利]一種輪胎是否漏氣的檢測方法、檢測系統及檢測裝置

有效

• 申請號: 201710536793.2
• 申請日: 2017-07-04
• 公開（公告）號: CN107239831B
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發明（設計）人: 倪軍;范晟華;余濤
• 申請（專利權）人: 中國計量大學
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06T7/149;G01M3/00
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王戈

本發明公開一種輪胎是否漏氣的檢測方法、檢測系統及檢測裝置，檢測方法，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，獲取第一輪胎面積的時刻與獲取第二輪胎面積的時刻相差設定的時間間隔；根據第一輪胎面積和第二輪胎面積確定被測輪胎的面積變化率；判斷面積變化率是否大于第一設定閾值；若是，則確定被測輪胎漏氣；若否，則確定被測輪胎不漏氣。本發明提供的檢測方法、檢測系統及檢測裝置，能夠根據被測輪胎在設定時間間隔內的面積變化率來自動判斷內輪胎是否漏氣，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。

技術領域

本發明涉及機器視覺領域，特別是涉及一種輪胎是否漏氣的檢測方法、檢測系統及檢測裝置。

背景技術

隨著社會的快速發展，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，然而橡膠輪胎的內胎在生產時會因為工藝等方面的原因，生產出一些漏氣的不合格內輪胎，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輪胎充氣，然后靜置24小時，查看是否出現癟胎來判斷待測內輪胎是否漏氣。這種方法存在幾個明顯的缺點：第一，廠家每天的內輪胎產量很大，這樣會占據很大的空間；第二，輪胎放置的時間過久，影響生產效率；第三，整個過程都是工人手工作業，效率低下，而且通過這樣的方法得到的結果依舊不可靠，內輪胎品質不穩定，這將會給生產廠家帶來名譽損失。綜上所述，現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，成為本領域技術人員亟需解決的技術問題。

發明內容

本發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。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

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定的時間間隔；

根據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定閾值；

如果所述面積變化率大于第一設定閾值，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，確定所述第一設定閾值的方法包括：

獲取樣本數據集，所述樣本數據集包括多組樣本數據，其中，一組所述樣本數據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記；

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

選擇BP神經網絡模型，并利用所述測試樣本數據集訓練所述BP神經網絡模型，得到初選閾值，并根據所述初選閾值更新所述BP神經網絡模型；

利用所述校驗樣本數據集對所述BP神經網絡模型進行漏氣標記校驗，如果所述BP神經網絡模型輸出的漏氣標記的錯誤率小于或等于第二設定閾值，將所述第一設定閾值設定為所述初選閾值；

如果所述BP神經網絡模型輸出的漏氣標記的錯誤率大于第二設定閾值，重新選擇BP神經網絡模型。

可選的，所述根據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：