(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 20221094895 3.5 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 赛赫智能设备 （上海） 股份有限公司 地址 201901 上海市宝山区宝安公路917号 (72)发明人 张子男　张淳　 (74)专利代理 机构 上海申浩 律师事务所 31280 专利代理师 孟咪 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/80(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种轮胎彩 色点的检测装置 (57)摘要 本发明提供了一种轮胎彩色点的检测装置， 其包括： 输送机构、 对中机构、 旋转机构、 可编程 逻辑控制器、 图像采集系统和电源， 所述图像采 集系统包括2D图像采集设备、 3D图像采集设备、 光源和工业电脑， 所述轮胎彩色点的检测装置能 够同时采集和处理车轮表面的两维和三维数据 并且从数据中得到彩色点的位置、 颜色、 尺寸和 缺陷。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115375637 A 2022.11.22 CN 115375637 A 1.一种轮胎彩色点的检测装置， 其特征在于， 包括： 输送机构、 对中机构、 旋转机构、 可 编程逻辑控制器、 图像采集系统和电源， 所述图像采集系统包括2D图像采集设备、 3D图像采 集设备、 光源和工业电脑， 所述轮胎彩色点的检测装置能够同时采集和处理车轮表面的两 维和三维数据并且从数据中得到彩色点的位置、 颜色、 尺寸和缺陷。 2.如权利要求1所述的轮胎彩色点的检测装置， 其特征在于， 所述图像采集系统为基于 深度学习的图像采集系统， 深度学习是指深度神经网络， 深度神经网络是一种判别模型， 可 以使用反向传播 算法进行训练。 3.如权利要求1所述的轮胎彩色点的检测装置， 其特征在于， 可编 程逻辑控制器包括存 储器、 处理器以及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行 的程序， 所述程序被所述 处理器执行时实现如下步骤： 步骤S1： 车轮对中， 对中是后续车轮夹紧和旋转的基础； 步骤S2： 车轮夹紧和旋转操作； 步骤S3： 车轮旋转达 到一定速度后， 向图像采集系统发送图像采集 开始信号； 步骤S4： 图像采集系统完成图像采集后， 发送信号 通知车轮旋转停止； 步骤S5： 图像采集系统完成图像处理后， 向输送机构发出处理结果信号， 输送机构根据 处理结果为合格或不 合格， 将车轮输送至各自指定位置 。 4.如权利要求1所述的轮胎彩色点的检测装置， 其特征在于， 所述2D图像采集设备包括 光源和工业相机， 所述的工业相机又可分为面阵相 机和线阵相 机， 所述2D图像采集设备用 于采集车轮表面的2维图像。 5.如权利要求1所述的轮胎彩色点的检测装置， 其特征在于， 所述3D图像采集设备为利 用激光三角原理的激光轮廓仪， 或者利用结构光原理的3D相机， 所述3D图像采集设备用于 采集轮胎表面的三维点云数据。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115375637 A 2一种轮胎彩色点的检测装 置 技术领域 [0001]本发明涉及 一种应用于轮胎生产或者装配技术领域， 尤其涉及轮胎彩色点的位置 和缺陷检测的技 术领域。 背景技术 [0002]车轮彩色点具有多种用途， 比如表示平衡 的轻重点， 跳动的高低点等等。 因此， 车 轮的彩色点是 车轮生产后的一个重要的标识。 对于后期的车轮装配具有非常重要的意 义。 [0003]由于生产中的或者运输途中的原因， 车轮彩色点会有各种各样的缺陷， 诸如破损， 翘曲等等。 这些缺陷对于后期的车轮装配会有比较大 的影响。 有必要进行检测以保证彩色 点的完好。 [0004]现有技术对于彩色点的检测主要依赖于2D视觉， 对于彩色点的检测存在比较大的 局限， 比如无法检测彩色点的翘曲， 同时2D视觉对于彩色点的检测容易受到环境光影响等 问题。 发明内容 [0005]为了克服上述技术缺陷， 本发明的目的在于提供一种轮胎彩色点的检测装置， 结 构上包括： 输送机构、 对中机构、 旋转机构、 可编程逻辑控制器、 图像采集系统和电源， 所述 图像采集系统包括2D图像采集设备、 3D图像采集设备、 光源和工业电脑， 所述轮胎彩色点的 检测装置能够同时采集和处理车轮表面的两维和 三维数据并且从数据中得到彩色点的位 置、 颜色、 尺寸和缺陷。 [0006]进一步地， 所述图像采集系统为基于深度学习的图像采集系统， 深度学习是指深 度神经网络， 深度神经网络是一种判别模型， 可以使用反向传播算法进行训练。 具体地， 深 度学习是指深度学习是指深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架， 它是一种具备至少 一个隐层的神经网络。 与浅层神经网络类似， 深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供 建模， 但多 出的层次为模型提供了更高的抽象层次， 因而提高了模型的能力。 深度神经网络 是一种判别模型， 可以使用反向传播 算法进行训练。 [0007]进一步地， 轮胎彩色点的检测装置， 其特征在于， 可编程逻辑控制器包括存储器、 处理器以及 存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序， 所述程序被所述处理器 执行时实现如下步骤： [0008]步骤S1： 车轮对中， 对中是后续车轮夹紧和旋转的基础 [0009]步骤S2： 车轮夹紧和旋转操作 [0010]步骤S3： 车轮旋转达 到一定速度后， 向图像采集系统发生图像采集 开始信号 [0011]步骤S4： 图像采集系统完成图像采集后， 发送信号 通知车轮旋转停止 [0012]步骤S5： 图像采集系统完成图像处理后， 向输送机构发出处理结果信号， 输送机构 根据处理结果为合格或不 合格， 将车轮输送至各自指定位置 [0013]进一步地， 所述2D图像采集设备包括光源和工业相机， 所述的工业相机又可分为说　明　书 1/3 页 3 CN 115375637 A 3