摘要
本发明涉及轮胎生产技术领域,尤其涉及一种通过汽车轮胎胎面色差识别轮胎异常磨损的方法,包括:确定扫描参数;修正扫描参数;获取点云图;选取量化参数并基于历史检测数据训练磨损状态模型;建立映射关系;根据待测汽车轮胎的检测数据以及磨损状态模型,获取汽车轮胎的量化参数值;生成量化参数点云图;根据反射光的光谱图以及量化参数点云图对量化参数值是否准确进行验证;生成可视化量化参数点云图。本发明根据实际周长动态修正扫描参数确保点云数据精准,结合机器学习模型实现量化参数的自动计算,最终通过色彩映射将抽象的磨损数据转化为直观的视觉图像,从而直接通过观察色彩获得磨损情况,提高了针对轮胎异常磨损的检测效率。
技术关键词
轮胎异常磨损
汽车轮胎
参数
反射光
点云密度
双边滤波算法
旋转固定装置
扫描噪声
建立映射关系
色彩
主成分分析法
笛卡尔坐标系
数据
机器学习模型
轮胎橡胶
轮胎胎面
激光测距仪
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BP神经网络模型
工况
参数
构建预测模型
声波发生器
超声键合机
固定点
深度学习神经网络
键合方法
压力
双足机器人步态
网络训练方法
策略
仿真环境
深度强化学习
深度强化学习模型
气动阀控制系统
深度Q网络
智能控制方法
控制权