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蘇州聚友保利檢測科技有限公司

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汽車輪胎胎面磨損檢測技術現狀及發展趨勢

2021-08-06 11:47:48

汽車輪胎的胎面磨損情況直接影響汽車行駛的安全,國家標準GB 7258-2017 《機動車運行安全技術條件》 要求轎車輪胎胎冠上的花紋深度在磨損后應不小于1.6mm,其他車輛輪胎胎冠上的花紋深度不得小于3.2mm;輪胎的胎面因局部磨損不能暴露出輪胎簾布層。

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據統計,發生在高速公路上的交通事故,有46%是由輪胎發生故障引起的。顯然,輪胎質量存在隱患無可爭議地成為了交通事故中的“頭號殺手”,而在與輪胎相關的交通事故中,有25%是由胎面磨損導致的胎紋深度過淺且低于安全值所致。所以,在輪胎的眾多評價指標中,胎紋深度及磨損形式是影響汽車行駛安全的重要因素。

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輪胎磨損過程及磨損機理

汽車是依靠輪胎在路面上行駛的,而直接與路面接觸的是輪胎花紋。輪胎花紋塊與路面產生的摩擦力是汽車驅動、制動和轉向的動力之源,所以輪胎花紋的磨損程度直接影響汽車行駛的安全。在輪胎的使用中,除了正常均勻磨損外,輪胎質量、氣壓、四輪定位、駕駛員操作等一系列因素均會導致輪胎表面出現異常磨損。

輪胎磨損一般分為以下3個過程:

1.

表層材料分子間作用

摩擦表面間的相互作用方式有機械和分子兩種。機械作用可以是兩摩擦表面間直接接觸,即兩體磨損;也可以是兩表面間夾雜外界磨粒,即三體磨損。分子作用包括兩表面的相互吸引和黏附。

2.

表層材料彈塑性變形

在摩擦過程中,受表面變形、界面溫度和環境條件等的影響,表層材料將發生機械、組織結構、物理和化學變化。

3.

表層材料的破壞

破壞形式主要有犁削、撕裂、疲勞破壞、剝落和磨損花紋等。

根據橡膠磨損理論,輪胎磨損可分為黏附磨損、疲勞磨損、磨粒磨損、降解磨損、卷曲磨損和侵蝕磨損等。輪胎的磨損過程十分復雜,其表層材料的變化是輪胎磨損的直接原因,而磨損往往是多種機理共同作用的結果,在正常磨損條件下,最常見的磨損形式是磨粒磨損。此外,路面條件(包括路面是否濕滑,路面紋理、溫度等)、輪胎載荷、輪胎結構、駕駛操作等一系列因素對輪胎磨損也至關重要。

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輪胎胎面磨損檢測技術現狀

目前,輪胎磨損的檢測大多利用一些技術手段獲取輪胎胎面各點的深度信息,從而評估分析輪胎的磨損情況。現有的檢測方法種類很多,總體可以分為接觸式檢測和非接觸式檢測兩大類,胎面磨損檢測方法分類框圖如圖1所示。

圖1 胎面磨損檢測方法分類框圖

接觸式檢測又稱機械檢測,其利用機械探針對待測物體進行掃描來完成檢測,優點是價格便宜,易操作,但這種方式的缺點就是屬于抽樣檢測,不夠全面;此外,人工檢測會由人為因素給檢測精度、檢測效率帶來不利影響。非接觸式檢測相對接觸檢測的優點是避開了與待檢測物體接觸,使檢測方式更為靈活。非接觸式檢測主要有視覺檢測和傳感器檢測兩類。

1

接觸式檢測

目前,輪胎花紋深度尺的價格低且便攜,深受車主和各大汽車修理廠的青睞,直讀式深度尺和數顯式深度尺外觀如圖2所示。

圖2 直讀式深度尺和數顯式深度尺外觀

上海海洋大學的研究人員結合深度尺設計了基于物聯網的輪胎花紋深度智能檢測系統。其將通信芯片嵌入花紋深度尺中,深度尺指針測出的數據通過內嵌單片機處理,最終顯示在觸摸屏上。該系統可實現輪胎花紋深度的數據檢測、采集、發送、處理與評估,并通過移動終端提供輪胎養護建議。

2

非接觸式檢測

隨著圖像處理技術、光電技術、計算機技術等領域的不斷突破創新,非接觸式檢測技術得到發展。由于接觸式檢測具有測量速度慢、效率低、精度不高等缺點,非接觸式檢測憑借著測量速度快、應用范圍廣、可實現自動化操作等一系列優勢而得到廣大企業和消費者的認可。

輪胎紋理特征檢測

特征提取是輪胎胎面磨損識別和檢測的基礎,特征提取的準確性對輪胎磨損的識別有很大影響。輪胎胎面的紋理特征是分析輪胎磨損最重要的參數。輪胎紋理特征檢測流程如圖3所示。

圖3 輪胎紋理特征檢測流程圖

輪胎紋理提取的常見方法有閾值分割、Tamura紋理特征、灰度共生矩陣等,幾種常用方法的特點與應用效果如下:

01

改進閾值分割

方法特點:二次閾值分割,方差值作為初分割,區域標注作為二次分割。

應用效果運算時間短、輪廓分割清晰、實現數據動態化。

02

Tamura紋理特征

方法特點:包含6個分量來評定圖像情況。

應用效果準確得出輪胎磨損與粗糙度、對比度之間的關系。

03

區域提取

方法特點:直接定位感興趣的紋理區域,減少紋理處理量。

圖4 基于紋理的感興趣區域算法流程圖

應用效果快速準確提取感興趣區域,對新舊輪胎磨損狀態的提取有較好的魯棒性。

04

灰度共生矩陣

方法特點:包含14個特征值,利用灰度值同時出現的頻率進行統計,反映圖像灰度在空間的信息。

應用效果準確得出輪胎磨損與能量、熵、相關度之間的關系。

05

小波變換

方法特點:利用二級小波變換和高頻子帶重建圖像,利用SIFT特征選取得出紋理。

應用效果減少SIFT特征點的提取,防止圖像中的細節信息丟失,保證精度,提高效率。

06

Radon變換、DT-CWT

方法特點:在時域上保持了對局部變化的良好分析能力,具有位移不變性,降低了數據冗余,可完美重構紋理。

圖5 Radon變換和DT-CWT結合算法流程圖

應用效果提高提取的準確性,解決圖像旋轉、平移對精度影響的問題。

需特別指出的是,紋理特征檢測只能得出輪胎的紋理特征與磨損程度之間的規律,分析輪胎表面的磨損情況,區別正常磨損和異常磨損,從而預測車況,但不能直觀地計算出輪胎的磨損量。

花紋深度檢測

目前,對輪胎花紋深度檢測的研究大多采用激光三角法和雙目三角法。

激光三角法是利用光源發出的一束激光照射在待測物體平面上,通過反射,最后在檢測器上成像。當物體表面的位置發生改變時,其所成的像在檢測器上也發生相應的位移。

圖6 激光三角法原理示意

雙目三角法是利用左右相機從一定距離觀察同一目標點所產生的方向差異(即視差的變化)和相似三角形的比例關系求距離的。當目標點發生位移變化時,通過目標點前后變化的距離之差求得深度。

圖7 雙目三角法原理示意

輪胎花紋檢測的常見方法有單目點激光、單目線激光、雙目點激光等,幾種方法的特點與應用效果如下:

01

單目點激光

方法特點:利用移動模組和編碼器的配合完成點激光對胎面的掃描。

應用效果單點檢測速度快,圖像處理簡單,但檢測效率低。

02

雙目點激光

方法特點:雙相機采集光點,并加入光斑圓度評價,確保有效光斑。

應用效果單點檢測精度高,雙目相機有效避免遮擋,但檢測效率較低。

03

單目線激光

方法特點:激光線覆蓋胎面截面,易于相機采集。

應用效果檢測效率高,魯棒性好。

04

雙目無激光

方法特點:利用花紋凹槽和胎面亮度差值,通過雙目測距和SGM算法計算高度差,即花紋深度。

應用效果檢測精度較激光檢測的低,易受光照強度影響。

激光三角法在輪胎胎面花紋深度提取方面具有良好的穩定性和準確性,但也存在問題,如輪胎表面的橡膠材料會對光線起到吸收作用,不利于光的反射,且激光圖像的提取受環境光的影響,從而使得相機接收反射光時會產生像差,影響精度。當輪胎出現不規則磨損時,被測區域可能會產生陰影,使得測量產生誤差。點激光在中心提取方面較線激光容易,但檢測效率較低;而線激光在磨損的粗糙曲面容易斷線,導致中心提取易受影響。

傳感器檢測

隨著傳感器技術的發展,檢測元件微型化、多元化的技術越來越多地應用到各種領域中。其不僅可以在實驗室里使用,在車輛行駛中也可用于輪胎磨損量的檢測。

東京理工大學提出了一種利用電容變化的柔性貼片式應變傳感器。該傳感器利用施加應變引起的電容變化來準確檢測輪胎的變形,并使用幅度調制進行無線測量。

意大利波羅尼亞大學提出了一種連續測量輪胎機械變形的新方法。當輪胎變形導致輪胎胎體內鋼絲間距發生變化時,該區域鋼絲的阻抗也發生變化。通過測量這樣的阻抗變化來測量輪胎的變形。

美國弗吉尼亞理工大學將光纖傳感器嵌入汽車輪胎中,用于檢測輪胎應變,同時能監測滑行的發生。

美國新澤西州立羅格斯大學采用基于聚偏氟乙烯(PVDF)的傳感器來測量胎面變形,兩個PVDF變形傳感器連接在橡膠輪胎的內表面上,一旦輪胎表面發生變形,連接的PVDF傳感器就會產生壓電效應,繼而輸出電信號來反映胎面變形。

德國Continental集團將輪胎花紋深度預警功能與輪胎壓力監測系統(TPMS)結合,通過連續監測輪胎與路面接觸產生的振動頻率,將磨損后的振動頻率與未磨損輪胎的振動頻率進行比較,來預測輪胎磨損程度。當磨損量達到設定的臨界值時,TPMS還會停止提供預警功能。KANWAR教授還研發了監測輪胎磨損狀態的智能輪胎系統,通過試驗找出輪胎垂直方向的振動頻率與輪胎磨損之間的聯系,磨損越多,相應垂直方向的振動頻率越大,以此來監測輪胎的磨損狀態。

美國杜克大學與企業合作開發了一種碳納米管(直徑只有十億分之一米的微小碳原子圓柱體)傳感器技術,用于測量毫米尺度胎面深度的變化。如圖8所示,輪胎橡膠和胎面結構會干擾這個所謂的“邊緣場”,并且通過電極的電響應測量這種干擾,由此確定傳感器上方輪胎的厚度。

圖8 碳納米管傳感器作用原理示意

輪胎磨損檢測技術研究難點分析

輪胎磨損檢測技術與人們生活切實相關,具有重要的研究意義。該領域研究的難點主要是采集的輪胎胎面圖像容易受各種環境因素(水漬、夾雜物等)的影響,在檢測前必須把輪胎表面異物清潔干凈。

對于實際行車檢測,輪胎轉速過快會使圖像采集形成拖影,同時相機采集圖像易受到環境光照的干擾,直接影響檢測精度。

若將傳感器植入輪胎內部,也會帶來一系列的問題,如在輪胎成型過程中植入的位置會影響傳感器檢測的精度,而在輪胎制造過程中,胎體要經受高溫高壓等工藝,傳感器在這個過程中會受到損壞,這也是研究的難點。

此外,芯片與輪胎的結合度會直接影響輪胎的質量,一旦結合不好會使輪胎橡膠脫離,進而空隙逐漸增大,最終導致輪胎報廢。

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輪胎磨損檢測技術發展趨勢

隨著圖像處理技術、光學技術和計算機技術的不斷發展,接觸式輪胎磨損檢測必定會被非接觸式檢測所取代。

01

智能輪胎

目前,成熟的智能輪胎技術主要應用于輪胎壓力、溫度和摩擦狀態監測記錄方面,在輪胎磨損檢測方面應用較少。通過在輪胎胎內不同位置的橡膠中埋入傳感器,以達到檢測輪胎狀態的目的。由于橡膠的剛度較低,傳統的應力傳感器剛度較大,所以傳感器和輪胎的融合是一大難點,需要對輪胎的結構進行專門設計。智能輪胎的生產工藝流程與一般機械零件的不同,且傳感器的安裝和校準過程也比較麻煩,從而導致智能輪胎的生產費用十分高;除此之外,傳感器的測量易受環境的影響,輪胎在高速轉動時會產生劇烈的抖動,影響傳感器測量的魯棒性。研發價格低、壽命長、抗干擾性強的傳感器和改進制造工藝是智能輪胎發展的首要任務。

02

智能檢測

目前,大多數汽車輪胎胎面檢測都是基于輪胎靜止或低速狀態下進行的,檢測效率不高,容易受到環境的影響,而且檢測裝置較固定,不能直接安裝到車上進行實時檢測。國外Tire Profiles公司推出了手持式激光掃描儀Groove Glove。該設備能在幾秒內精準測量輪胎胎面的深度,具有耐用、輕便等特點,能夠在WiFi信號覆蓋范圍內的任何地方工作,同時能通過內置的攝像頭識別車主車牌,獲取輪胎和定位診斷所需的所有必要數據,最后通過生成報告的形式向客戶提供更換輪胎的策略。但該設備也存在缺點,每次掃描都只能獲取一小部分區域的數據,并不能直接得出整個輪胎胎面的深度數據,如需要整胎數據須使用設備進行多次掃描,不能實現實時自動檢測。

隨著機器視覺、圖像處理和機器學習等技術的發展,智能化檢測必然會成為今后汽車檢測技術中不可或缺的手段。更便捷、智能的檢測手段必然是未來發展的焦點。同時在逆向工程的迅猛發展下,三維點云重構技術在檢測領域越來越受到人們的重視,通過三維重構技術形成輪胎的三維圖像,對輪胎磨損進行可視化的分類、分析是將來學者們探索的趨勢。因此,研究如何在輪胎胎面檢測領域應用深度學習技術將是目前研究的任務,在實際應用中具有重要的價值。

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結語

(1) 需在復雜行車環境條件下,提高輪胎非接觸式檢測的自適應性和魯棒性,尤其需要解決光照對視覺檢測的影響。

(2) 智能輪胎技術在輪胎壓力、溫度檢測方面較為成熟,但在輪胎胎面磨損檢測領域的研究較少,同時芯片的檢測精度受限且不易安裝調試。

(3) 加快深度學習、機器學習在輪胎磨損檢測領域的應用,能在行車中檢測,行車中實時反饋;結合點云技術和三維重構技術實現可視化檢測,并能通過無線傳輸技術與互聯網大數據結合,對輪胎磨損進行分類、分析、預測和警報。


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