專利名稱：用于確定機動車的車輪和/或軸幾何特征的方法
用于確定機動車的車輪和/或軸幾何特征的方法本發(fā)明涉及一種用于借助于光學的測量裝置確定機動車的車輪 和/或軸幾何特征的方法，在該方法中必要時在考慮參考特征和車身特 征的條件下通過一個包括至少兩個用于產(chǎn)生數(shù)字圖像的圖像攝取儀 的圖像攝取裝置進行至少兩個攝取地點的相互配置和相對于測量空 間的基準化以及由不同的視角檢測具有待測量的車輪的目標區(qū)段并 且在測量時分析處理三維測量空間中車輪特征的位置。
背景技術(shù)：
在DE 197 57 763 Al中以及在EP 1 042 643 Bl中給出了這種方 法。在這些公知的方法中借助于圖像攝取儀、尤其是攝像機從檢測場 地上的參考特征裝置和車輛車輪上和車身上的光學特征求得行駛軸 并且還求得車輪和軸幾何特征數(shù)據(jù)。根據(jù)DE 197 57 763 Al在車輛停 止狀態(tài)中進行測量，而按照EP 1 042 643 Bl車輛在具有圖像攝取裝置 的測量裝置旁邊駛過。由車輛和參考特征裝置的檢測借助于測量裝置 進行系統(tǒng)在測量空間中相對于測量場地的基準化。為了實施這些方 法，詳細地在參考特征裝置(用于測量裝置的基準化)中在待測量的 一個車輪或多個車輪上和在車身上使用專門安置的特征并且也指示 利用本來就存在的特征。車輪上或車身上和參考特征裝置中專門的特 征的適配需要附加投入，但在特征的單義檢測和與此相聯(lián)系的高測量 精度方面具有優(yōu)點。但這樣促進該方法，使得所述公知的測量裝置尤 其是在車身和車輪上允許安置既不必調(diào)整又不具有大重量的特征。高精度地確定車輛的車輪和軸幾何特征由于技術(shù)上日益改進的 行駛機構(gòu)而意義越來越重大。用于調(diào)節(jié)單個車輪的軌跡和車輪外傾的 嶄新的且細致地協(xié)調(diào)的可能性要求測量裝置的精度提高。廣泛流行這 樣一些測量裝置，它們與上述方法相比需要測量裝置在車輪上的費事 裝配和調(diào)整。在上述公開文獻的基礎(chǔ)上還開發(fā)出其它方法，例如DE 199 34 864 Al和DE 100 50 653 Al說明了這些方》去。第一個文獻提出了一種用 于由至少一個車身特征的運動徑跡確定車輛行駛軸的特殊的工作方 式，而DE 100 50653 Al中對測量裝置相對于測量場地的基準化和攝 取地點的相互配置(位置和方向，也稱為取向)的情況下的不同工作 方式進行了詳細描述。在EP 0 895 056 A2中為了測量軸也探討了本來就存在于車輪上 的結(jié)構(gòu)的利用，即尤其是輪輞邊緣的利用。為了確定車輪平面的3D 位置和位態(tài)由兩個攝像機的兩個圖像推導(dǎo)出輪輞邊緣平面的位態(tài)，其 方式是使輪輞邊緣首先在圖像對的每個單個圖像中在處理最大灰度 值跳躍的基礎(chǔ)上識別用于輪輞邊緣的多個顯著特征并且由此通過成 像的輪輞邊緣的五個點計算橢圓。這種本身由圖像處理公知的根據(jù)有 跳躍的灰度值過渡求得棱邊的工作方式使得保持幾何特征數(shù)據(jù)的精 確測量困難，其中，也造成避免通過其它照明狀況引起的干擾影響的 問題。本發(fā)明的任務(wù)在于，提供一種開頭所述類型的方法，通過該方法 在調(diào)整投入盡可能少的情況下并且在無需用于測量記號的附加適配 投入的情況下獲得車輪和/或軸幾何特征的精確測量結(jié)果。本發(fā)明的優(yōu)點該任務(wù)通過權(quán)利要求1的特征來解決。在此提出，通過圖像處理 方法借助于圖像相關(guān)在三維(3D)目標空間中獲取車輪特征和/或參 考特征和/或車身特征，其中，求得一個3D點云，該3D點云由通過 至少兩個圖像攝取儀從不同的視角兩維地檢測的目標區(qū)段再現(xiàn)三維 表面。在此可單獨地或由這些方法中的至少兩個組合地、權(quán)利要求1的特征部分中所描述地獲取特征作為點、2D函數(shù)、3D函數(shù)或3D面。 在此盡管容忍一個單個的由點云求得的3D表面點通常本身得出 比專門為了測量而安置的特征不可靠的檢測；但是大數(shù)量的3D表面 點可無需附加適配措施地通過相應(yīng)算法獲取并且用于進行分析處理， 該分析處理的較低的單個精度可通過一種平均化或合適的補償函數(shù) 或合適的表面模型來補償，尤其是當為了圖像處理使用高功率的計算 機和例如集成的處理器時。在此得到測量裝置的簡單結(jié)構(gòu)和簡單操 作，因為基本上不存在車身材料如板、鋁或塑料方面的限制，不卸下 車輪罩并且不存在用于適配的附加工作投入。如果獲取了車輪特征， 則由此可通過分析處理裝置確定車輪和/或軸幾何特征，如就此例如在 開頭所述的公開文獻中所詳細給出的那樣。車輪特征在此可或者由一 個單個的3D表面點或者由多個共屬同局部的3D表面點的平均化或者 由一些通過關(guān)于多個共屬同局部的3D表面點的補償函數(shù)獲得的函數(shù) 參數(shù)(例如最大值或弦等)構(gòu)成或者由一些由共屬同局部的3D表面 點構(gòu)成的表面模型獲得的函數(shù)參數(shù)形成。車輪特征在此由3D表面點 的基于局部化的參考點的分析得出，作為通過參考點的交會線或者作 為繞參考點的局部的面區(qū)域。在分析處理時以參考點為基礎(chǔ)。參考點 可在相應(yīng)的測量要求和分析處理特性方面對于車輪特征(點、2D函 數(shù)、3D函數(shù)/面)以在數(shù)量和位置方面優(yōu)化地預(yù)給定，例如根據(jù)車輛 類型或車輪類型。為了實施該方法，存在不同的有利的工作方式或者將3D點云 的信息直接用于車輪特征的提取，或者通過一個中間步驟由3D點云 首先推導(dǎo)出一個表面模型并且然后在接著的第二步驟中從該表面模 型提取車輪特征。表面模型在此例如可作為等值線模型或作為規(guī)則的 柵格網(wǎng)或作為三角網(wǎng)來實施。
如也從幵頭所述的公開文獻中所獲知的那樣，在確定車輪和/或軸 幾何特征時檢測車身特征也是有利的。在此方面這樣得到該方法的簡 化除了車輪特征外以相應(yīng)的方式通過圖象處理方法借助于圖象相關(guān) 獲取至少一個顯著車身特征。在此也可通過相應(yīng)數(shù)量的特征來提高精 度，如前面在權(quán)利要求1的意義下所描述的那樣。尤其是在車輛從圖像攝取儀旁邊駛過時確定車輪和/或軸幾何特 征方面存在其它有利的措施為了根據(jù)車輛相對于圖像攝取儀的運動 來確定行駛軸而考慮的至少一個車身特征以及待測量的車輪的車輪 特征從所檢測的圖像區(qū)段的3D表面結(jié)構(gòu)提取。在此詳細地提出在車輛從圖像攝取儀旁邊駛過時進行車輪和/或軸幾何特征的確定，其 中，基于至少一個車身特征確定車輛相對于圖像攝取儀和相對于參考 特征的運動，由在從旁邊駛過時在多個或所有的圖像攝取時刻所檢測 的目標區(qū)段的表面結(jié)構(gòu)提取待測量的車輪的至少一個車輪特征。此外，對于測量的精度和可靠性有意義的是，借助于至少三個車 輪特征的"輪輞撞擊"在分析處理裝置中檢驗待測量的車輪的輪輞撞 擊并且必要時在進一步的分析處理中考慮該輪輞撞擊，所述至少三個 車輪特征中至少一個是顯著的。該顯著車輪特征的獲取通過用于提取 車輪特征的已經(jīng)描述的方法進行。由該顯著車輪特征(例如氣門)可 確定在測量的每個時刻所述至少兩個其它的車輪特征的角位置。角位 置在此確切地說涉及相關(guān)的車輪特征的參考點。此外，有助于簡單的操作和無阻礙的測量的措施是基于安置在 測量空間中的附加的參考特征裝置和/或基于由本來就存在于測量空 間中的顯著結(jié)構(gòu)通過權(quán)利要求1中所述的圖象處理方法獲取的參考特 征進行攝取地點的相互配置和圖象攝取儀相對于測量空間的基準化?；鶞驶倪^程在時間上可在車輛上真正測量之前進行，也可在測 量期間進行，其中，由于通過車輛造成的光學遮擋可在參考特征的可
視性方面產(chǎn)生一定的限制。盡管在車輛上測量期間的受限制的可視 性，通過仍可看到的參考特征也可在測量過程期間實施基準化的控 制。在困難的光線或照明條件下(例如反差不足夠或者反射干擾)用 于實施該方法和獲取特征的另一個可能性在于，為了獲取車輪特征和 /或所述至少一個車身特征和/或參考特征借助于至少一個投影儀將圖 形投影到車輪上、車身上和/或測量空間中。在此在投影儀中區(qū)分具有 確定的圖形(例如圓或十字)或者偶然性的圖形(具有隨機分布的灰 度值圖形)的那些投影儀，以及區(qū)分與所述攝像機具有和不具有確定 的配置的投影儀。通過這些措施在照明不利的情況下改善幾乎無反差 的表面的檢測和/或反差比。以減少的數(shù)據(jù)量進行的簡化的分析處理這樣實現(xiàn)在分析處理時 考慮的數(shù)據(jù)的減少這樣進行，即或者在求得3D點云之前從2D圖像點 或者在求得3D點云之后從3D圖像點除去所攝取的不感興趣的圖像區(qū) 域的圖像點。另一個有利的措施在于，在3D點云中和/或在三維表面模型中在 提取車輪和/或車身特征之前產(chǎn)生局部不同的密度和/或局部不同的網(wǎng) 格，以及在于，將用于待測量的車輪的預(yù)備信息例如輪胎直徑和/或輪 輞直徑和/或氣門位置輸送給圖像處理裝置。下面借助于實施例參照附圖來詳細描述本發(fā)明。附圖表示

圖1從車輛縱向方向上的視角所觀察到的用于確定車輪和軸 幾何特征的布置，圖2 根據(jù)圖l的布置的側(cè)視圖，圖3具有根據(jù)圖1和圖2的布置的較大局部的俯視圖， 圖4 示意性視圖，分圖a)中示出了第一數(shù)字圖像中圖形矩陣 A的確定，分圖b)中示出了第二數(shù)字圖像中在不同的位置(1， 1)
或(n， m)上該圖形矩陣的定位，圖5 具有規(guī)則的柵格網(wǎng)的3D表面模型的例子，圖6A至圖6B 以確定車輪位置角為例示出了用于構(gòu)造得不同 的方法流程的流程圖，圖7A至圖7F 用于借助于3D點云的確定來獲取車輪特征和 用于求得車輪平面或車輪轉(zhuǎn)動軸線的視圖。圖1從車輛縱向方向上的視角示出了用于通過一個例如被接收在 三角架上的測量頭1來確定機動車的車輪和/或軸幾何特征的布置，該 測量頭例如具有兩個攝像機形式的圖像攝取儀2 (也參見圖3)和一 個分析處理裝置3。攝像機的視場指向一個至少部分地包括車輛車輪 5的目標區(qū)段6，其中，兩個攝像機的視場至少在很大程度上重疊。 與轉(zhuǎn)向軸線9耦合的車輛車輪5在當前情況下位于一個設(shè)置在測量場 地上的轉(zhuǎn)動板7上。圖2以側(cè)視圖示出了相應(yīng)的布置。如尤其是從圖 3中可看到的那樣，目標區(qū)段6由兩個攝像機2從不同的視角攝取。為了從不同的視角測量三維目標幾何特征、即在此在具有待測量 的車輛車輪5和周圍車輛區(qū)域的目標區(qū)段6中測量，必須已知圖像攝 取儀或攝像機2的攝取地點在位置和方向(也稱為取向)方面的相互 配置。在具有兩個或多個彼此固定地配置的圖像攝取儀2的測量裝置 中例如可在工廠方面求得相互配置或者在檢驗場地(測量場地)通過 對參考特征裝置的檢測來求得。參考特征裝置的另一個任務(wù)是基準化、即建立測量裝置相對于檢驗場地的單義參考，以便例如單義地給出車輛的支承平面或行駛平面 和/或與其垂直的平面并且與此相關(guān)地確定車輪和/或軸幾何特征，也如開頭所述公開文獻中所述的那樣。圖像攝取儀2的攝取地點的相互配置和測量裝置相對于檢驗場地 的基準化可與真正的車輛測量無關(guān)地進行，即也可事先實施。如果為
了基準化而在檢驗場地上或者在測量空間中特意安裝有一個參考特 征裝置，則該參考特征裝置可在攝取地點相互配置和基準化后被從檢 驗場地取走。由此有利于檢測車輪和軸幾何特征，因為在真正的測量 期間不會出現(xiàn)對車輛的遮蔽并且可在目標區(qū)段、景深和成像比例方面 優(yōu)化測量裝置。此外，在測量的該階段中檢測和分析處理僅局限于車 輛上的特征。如果在測量裝置的攝取范圍中存在相應(yīng)結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，則可部分 地或者甚至完全地放棄特意安裝的參考特征裝置的安置和取走，其方式是通過圖像攝取裝置的圖像攝取儀2檢測測量環(huán)境的表面幾何特征 并且有利地通過圖像相關(guān)方法來確定表面幾何特征以及由此獲取表 明特性的參考特征，以便由此實施測量裝置的配置和/或基準化。借助于分開攝取的兩維數(shù)字圖像中的相同的點確定三維表面幾 何特征已由攝影測量學作為圖像相關(guān)公知。根據(jù)圖4，在實施圖像相 關(guān)時在第一兩維數(shù)字圖像(分圖a))中定義一個圖形矩陣A并且在第 二兩維數(shù)字圖像(分圖b))中定義一個(通常較大的)搜索矩陣B。 然后對于圖形矩陣的所有可能的位置(n， m)在搜索矩陣內(nèi)部確定相 關(guān)系數(shù)(r)。相關(guān)系數(shù)的最大值給出圖形矩陣A在搜索矩陣B的所涉 及的部位上的最可能的位置。由在兩個單個圖像中圖形矩陣的這樣求 得的位置通過攝影測量學的公知方法求得一個3D表面點。這樣獲取 的所有3D表面點的總和稱為3D點云。由該3D點云附加地可通過已經(jīng)示例性提出的可能性推導(dǎo)出一個 具有預(yù)給定或可預(yù)給定的網(wǎng)格b的三維表面模型，如在圖5中示例性 地示出的那樣，其中，x、 y、 z稱為空間坐標。 一個2D補償函數(shù)作為 粗體的輪廓線KL加入到其中，也給出一個用于車輪特征的參考點BP。視所期望或所需的精度而定，可用或多或少地大的計算投入來運 行特征的獲取，其中，例如局部受限制地通過3D點云的較高密度和/
或局部受限制地通過表面模型的較小網(wǎng)格也可精確地檢測精密的表 面結(jié)構(gòu)。反之，在目標區(qū)段的對于獲取車輪特征、參考特征和/或車身特征不重要的部分中可局部地使用3D點云的很小的密度和/或表面模 型的粗的網(wǎng)格。圖6A至圖6D以流程圖的形式示出了圖像處理或者特征提取直到 確定車輪位置角的過程，其中，圖6B至圖6D中示出了該過程的不同 構(gòu)型。據(jù)此可清楚地看到，圖像相關(guān)方法在分析處理方法方面相對于 在圖像處理中也公知的借助于單個攝取的兩維圖像中有跳躍的灰度 值過渡獲取輪廓線或者棱邊的方法表現(xiàn)出重要區(qū)別。按照所述的圖像相關(guān)方法，關(guān)系重大的特征的提取不是在兩維圖 像中(如例如在EP 0 895 056中所述的那樣)而是在三維目標空間中 進行。由此還以通過變化的照明或光線情況造成的較小干擾影響的形 式和在通常的車間條件下可達到的精度方面得到顯著優(yōu)點。按照圖6A，在第一步驟Sll或S12中通過第一或第二攝像機攝 取第一和第二兩維數(shù)字圖像。然后在步驟S2中實施圖像相關(guān)并且接 著在步驟S3中求得3D點云。然后在步驟S4中在分析處理裝置3中 詢問是否要建立一個3D表面模型。如果要建立該表面模型，則在 步驟S52和S53中求得3D表面模型并且實施在3D目標空間中從3D 表面模型提取特征。如果步驟S4中的詢問得出不要建立表面模型， 則在步驟S51中實施在3D目標空間中從3D點云提取特征。在特征 提取之后，在步驟S53或S51后面在另一個步驟S6中進行車輪平面 的確定并且由此在步驟S57中進行車輪位置角的確定、即相應(yīng)的車輪 平面與車輛基準平面之間的角的確定。在圖6B中所示的工作方式中，與圖6A中所示的過程相比在步驟 S3中求得3D點云之后作為附加的步驟S31和S32給出了顯著車輪特 征的確定和車輪特征的特性的定義(點、2D函數(shù)、3D函數(shù)/面)。所 述顯著車輪特征是一個可單義識別的特征、例如氣門v，借助于該特征于是單義地在其余車輪特征的位置方面確定這些其余車輪特征。為 了最佳地識別和分析處理可適當?shù)囟x車輪特征的特性。圖6C中示出了該過程的另一個構(gòu)型。在此與圖6B中所示的流程 相比在步驟S31之后設(shè)置一個步驟S33，在該步驟中進行詢問是否 應(yīng)分析處理所有的3D圖像點。如果應(yīng)分析處理所有的3D圖像點，則 過渡到步驟S32，在該步驟中按照圖6B定義車輪特征的特性。如果 不應(yīng)分析處理所有的3D圖像點，則在步驟S34中進行另一個詢問 是否應(yīng)徑向限制分析處理。如果應(yīng)進行徑向限制，則徑向限制并且由 此減少3D圖像點的數(shù)量。接著過渡到步驟S32。如果不應(yīng)進行具有 徑向限制的分析處理，則在步驟S36中定義參考點BP的數(shù)量和位置 并且接著在步驟S37中以繞參考點BP的局部限制來減少3D圖像點 的數(shù)量，然后過渡到步驟S32，此后運行圖6B或圖6A中所示的其它 序列。用于減少3D圖像點的數(shù)量的徑向限制只是一種可能性，其它 可能性例如可以是區(qū)段式的限制(參見圖7C和7D)或者繞參考點的 所述局部限制。如圖6D所示，作為替換方案，在2D圖像的基礎(chǔ)上已經(jīng)可以進行 帶有限制圖像點數(shù)量的預(yù)處理。為此在攝取圖像之后通過兩個攝像機 1和2 (步驟Sll、 S12)首先在2D圖像中進行顯著車輪特征的確定 (步驟S13)并且接著在步驟S14中詢問是否應(yīng)進行所有的2D圖 像點的分析處理。如果情況如此，則按照圖6B過渡到步驟S2，此后 按照圖6B實施其它步驟順序。如果不應(yīng)分析處理所有的2D圖像點， 則在另一個步驟S15中詢問是否應(yīng)進行分析處理的徑向限制。如果 情況如此，則在步驟S18進行徑向限制并且由此進行2D圖像點的數(shù) 量的減少，此后又過渡到圖像相關(guān)S2和后面的步驟。如果不應(yīng)進行 分析處理的徑向限制，則在步驟S16中定義參考點的數(shù)量和位置并且
接著在歩驟S17中以繞參考點的局部限制來減少2D圖像點的數(shù)量， 此后則過渡到具有接著的步驟順序的圖像相關(guān)S2。分析處理在徑向方 向上的限制在此也可看作例子，另一個可能性是區(qū)段式的限制。在圖7A至圖7F中借助于有圖像的再現(xiàn)示出了車輪特征的獲取以 及車輪平面E和與其垂直的車輪轉(zhuǎn)動軸線D的求得。如圖7B中所示， 從具有輪胎5.1和氣門V的車輪5的在圖7A中所示的兩維數(shù)字圖像 獲取車輪5的3D點云，其中，也可看到氣門V。從3D點云于是可提 取車輪特征，其中，氣門V是一個可單義識別的顯著車輪特征。在圖 7C和圖7D中，徑向地或區(qū)段式地限制3D點云的待分析處理的區(qū)域， 其中，按照圖7C取下中部的輪輞區(qū)域并且在圖7D中取下各個區(qū)段以 及不感興趣的中部的區(qū)域、即從其中不需獲取車輪特征的區(qū)域。此外， 作為顯著特征還存在氣門V。圖7E和圖7F示出了三維空間中車輪5 的法向矢量或車輪轉(zhuǎn)動軸線D的方向和與其垂直的車輪平面E的確 定。為此在這里例如考慮輪胎側(cè)壁的外部輪廓的車輪特征。但也可使 用另外獲取的車輪特征，也可組合多個不同的車輪特征。車輪5的所 獲取的視圖在圖7E中傾斜于圖紙平面，而按照圖7使車輪的視圖這 樣轉(zhuǎn)動，使得轉(zhuǎn)動軸線D處于視圖平面中并且由此使車輪平面E垂直 于視圖平面。另外，在確定機動車的車輪和/或軸幾何特征時，如例如在開頭所 述的公開文獻中所給出的那樣，還提出下面的方法在車輛上測量之 前由用于圖像測量系統(tǒng)基準化的所檢測的參考特征求得參考平面。在 車輛上測量期間借助于沒有被車輛遮擋的參考特征進行測量系統(tǒng)的 基準化的自控制。車輪平面E由所檢測的車輪特征和所求得的車輪位 置角由車輪平面E相對于參考平面的關(guān)系確定。有利地由至少一個所 檢測的車輪特征和至少一個車身特征的總和由多個在從旁邊行駛期 間檢測到的圖像求得車輪平面E。
如果攝像機2的分辨率不足以保證高的測量精度，則可這樣提高 分辨率引入用于在子像素范圍中分析處理的合適的公知的圖像處理 方法。因此為了測量車輪和軸幾何特征也可考慮車輪5的三維表面結(jié) 構(gòu)，該三維表面結(jié)構(gòu)借助于車輪的表明特性的構(gòu)件如輪胎、輪輞、車 輪罩或氣門來表示。如上所述，表面幾何特征的檢測借助于圖像處理 方法通過圖像相關(guān)進行，其中，3D點云由通過至少兩個攝像機從不 同位置攝取的目標區(qū)段求得，該3D點云以多個3D圖像點立體地再現(xiàn) 存在于目標區(qū)段中的目標結(jié)構(gòu)的三維表面。由3D點云可通過不同方 法描述3D表面模型，例如通過等值線模型，通過三角網(wǎng)或者通過規(guī) 則的柵格網(wǎng)?；?D點云和/或示例性地提及的三維表面模型中的至 少一個于是可獲取表明特性的車身和車輪特征或者也可獲取參考特 征。車輪5的對稱性和每個車輪點繞車輪轉(zhuǎn)動軸線的回轉(zhuǎn)簡化了關(guān)系 重大的車輪平面E和/或車輪轉(zhuǎn)動軸線D的求得，它們對于確定軌跡 和車輪外傾是必需的。可探測車輪上的顯著表面特征如氣門、孔形、 標記，但也可探測其它特征如污物和損傷。由此也可檢測和考慮可能 情況下的輪輞撞擊。如果在從旁邊駛過時進行測量，則附加地確定車身相對于測量裝 置和相對于參考特征的運動。為此將3D點云或者3D表面模型的求得 擴展到包圍車輪的車身(車輪龕)上。這僅對應(yīng)于工作方式的微小變 化，因為至少在開始測量時通常本來就三維地檢測整個目標區(qū)段，因 為由于不同的車輛類型和輪輞大小而使待測量的車輪5具有目標空間 中的一開始不已知的位置，而是必須由攝取的整個畫面的3D結(jié)構(gòu)中 提取。
權(quán)利要求
1.用于借助于光學的測量裝置確定機動車的車輪和/或軸幾何特征的方法，在該方法中必要時在考慮參考特征和車身特征的條件下通過一個包括至少兩個用于產(chǎn)生數(shù)字圖像的圖像攝取儀(2)的圖像攝取裝置進行至少兩個攝取地點的相互配置和相對于測量空間的基準化以及由不同的視角檢測具有待測量的車輪(5)的目標區(qū)段(6)并且在測量時分析處理三維測量空間中車輪特征的位置，其特征在于由通過所述至少兩個圖像攝取儀(2)從不同的視角兩維地檢測的目標區(qū)段通過圖像處理方法借助于圖像相關(guān)在三維目標空間中求得一個3D點云，該3D點云以多個單個的3D圖像點再現(xiàn)三維表面并且由此獲取車輪特征和/或參考特征和/或車身特征作為點、2D函數(shù)、3D函數(shù)或3D面。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于或者將3D點云的信息直接用于車輪特征的提取或者通過一個中間步驟由3D點云首先推導(dǎo)出一個表面模型并且然后在接著的第二步驟中從該表面模型提 取車輪特征。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于以3D點云為基礎(chǔ) 作為等值線模型、作為規(guī)則的柵格網(wǎng)或者通過三角網(wǎng)求得一個三維表 面模型。
4. 根據(jù)上述權(quán)利要求中一項或多項所述的方法，其特征在于 除了車輪特征外以相應(yīng)的方式獲取至少一個顯著車身特征。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于在車輛從圖像攝取儀(2)旁邊駛過時進行車輪和/或軸幾何特征的確定，其中，基于 至少一個車身特征確定車輛相對于圖像攝取儀的運動；由在從旁邊駛過時在多個或所有的圖像攝取時刻所檢測的目標區(qū)段(6)的表面結(jié) 構(gòu)提取待測量的車輪(5)的至少一個車輪特征。
6. 根據(jù)上述權(quán)利要求中一項所述的方法，其特征在于借助于 至少一個所提取的顯著車輪特征和附加地至少兩個其它車輪特征在分析處理裝置中檢驗待測量的車輪(5)的輪輞撞擊并且必要時在進一步的分析處理中考慮該輪輞撞擊。
7. 根據(jù)上述權(quán)利要求中一項所述的方法，其特征在于基于安 置在測量空間中的附加的參考特征裝置和/或基于由本來就存在于測量空間中的顯著結(jié)構(gòu)通過權(quán)利要求1至3中所述的方法獲取的參考特征進行攝取地點的相互配置和基準化。
8. 根據(jù)上述權(quán)利要求中一項所述的方法，其特征在于借助于至少一個投影儀將圖形投影到車輪(5)上、車身上和/或測量空間中。
9. 根據(jù)上述權(quán)利要求中一項所述的方法，其特征在于在3D點云中和/或在三維表面模型中在提取車輪和/或車身特征之前產(chǎn)生局部 不同的密度和/或局部不同的網(wǎng)格。
10. 根據(jù)上述權(quán)利要求中一項所述的方法，其特征在于在分析處理時考慮的數(shù)據(jù)的減少這樣進行，即或者在求得3D點云之前從2D 圖像點或者在求得3D點云之后從3D圖像點除去所攝取的不感興趣的 圖像區(qū)域的圖像點。
11. 根據(jù)上述權(quán)利要求中一項所述的方法，其特征在于將用于 待測量的車輛和威車輪的預(yù)備信息如輪胎直徑和/或輪輞直徑和/或輪 輞形狀輸送給圖像處理裝置。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種用于借助于光學的測量裝置確定機動車的車輪和/或軸幾何特征的方法，在該方法中必要時在考慮參考特征和車身特征的條件下通過一個圖像攝取裝置進行至少兩個攝取地點的相互配置和相對于測量空間的基準化以及由不同的視角檢測具有待測量的車輪(5)的目標區(qū)段(6)并且在測量時分析處理測量空間中車輪特征的位置。在測量的操作和精度方面有利的工作方式在于由通過所述至少兩個圖像攝取儀(2)檢測的目標區(qū)段通過圖像處理方法借助于圖像相關(guān)求得多個單個的3D圖像點，這些3D圖像點再現(xiàn)目標區(qū)段的三維表面并且由此獲取車輪特征和/或參考特征和/或車身特征。
文檔編號G01B11/275GK101160505SQ200680012589
公開日2008年4月9日 申請日期2006年4月11日 優(yōu)先權(quán)日2005年4月15日
發(fā)明者G·諾比斯, V·烏芬坎普 申請人:羅伯特·博世有限公司