王 勇， 郭 慧

（華東理工大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，上海 200237）

基于支持向量機(jī)的輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別

王 勇， 郭 慧

（華東理工大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，上海 200237）

輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)在輪胎分類中發(fā)揮著重要的作用，為了解決人工識(shí)別標(biāo)識(shí)點(diǎn)工作強(qiáng)度大、誤差較高等問(wèn)題，提出了一種基于支持向量機(jī)的輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別算法。首先利用中值濾波對(duì)標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像進(jìn)行降噪處理，根據(jù)標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像的灰度直方圖對(duì)圖像進(jìn)行分割以去除背景，并利用 Canny邊緣檢測(cè)算子提取標(biāo)識(shí)點(diǎn)邊緣輪廓。然后，提取標(biāo)識(shí)點(diǎn)輪廓的傅立葉描述子系數(shù)，最后利用支持向量機(jī)對(duì)標(biāo)識(shí)點(diǎn)的傅立葉描述子系數(shù)進(jìn)行分類以識(shí)別標(biāo)識(shí)點(diǎn)的形狀。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能準(zhǔn)確地識(shí)別出輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)的形狀，提高了標(biāo)識(shí)點(diǎn)識(shí)別效率。

支持向量機(jī)；標(biāo)識(shí)點(diǎn)；傅立葉描述子；形狀識(shí)別

在輪胎制造過(guò)程中，輪胎的側(cè)面會(huì)打印上不同形狀標(biāo)識(shí)點(diǎn)，這些標(biāo)識(shí)點(diǎn)用于輪胎的入庫(kù)分類。然而，在標(biāo)識(shí)點(diǎn)的識(shí)別過(guò)程中大多數(shù)輪胎生產(chǎn)廠家仍舊采用人工識(shí)別的方法。這種標(biāo)識(shí)點(diǎn)識(shí)別方法不僅工作強(qiáng)度大而且效率低、易出現(xiàn)錯(cuò)檢現(xiàn)象[1]。

隨著人工智能算法和數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，有很多現(xiàn)代技術(shù)已應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)制造過(guò)程中。Franci等[2]利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)焊接電路板進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)。Nashat等[3]利用支持向量機(jī)算法設(shè)計(jì)了一種在線檢測(cè)生產(chǎn)線上餅干顏色的方法。Li等[4]設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)分揀棉絨中雜質(zhì)物的方法。這些應(yīng)用人工智能算法設(shè)計(jì)的工業(yè)生產(chǎn)方法，不僅提高了工業(yè)生產(chǎn)效率還極大地節(jié)省了人力資源。然而，將人工智能算法應(yīng)用于輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別的應(yīng)用實(shí)例較少。

為了能夠更加有效地識(shí)別輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)，本文提出了一種基于支持向量機(jī)的輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別算法。該算法主要包括標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像的去噪、基于灰度直方圖的圖像分割、利用Canny邊緣檢測(cè)算子提取標(biāo)識(shí)點(diǎn)輪廓、提取輪廓傅立葉描述子系數(shù)以及利用支持向量機(jī)對(duì)傅立葉描述子系數(shù)進(jìn)行分類以識(shí)別標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀。

1 輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別方法

1.1 圖像去噪

輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像是通過(guò)CCD攝像機(jī)獲取的，而在CCD攝像機(jī)電子線路傳輸圖像的過(guò)程中會(huì)在圖像中引入噪聲[5]。噪聲會(huì)降低圖像的質(zhì)量，同時(shí)對(duì)于接下來(lái)的圖像分割和邊緣檢測(cè)都會(huì)產(chǎn)生不利影響。中值濾波器是一種非線性濾波技術(shù)，該種濾波器能夠在濾去噪聲的同時(shí)保護(hù)圖像邊緣信息不受破壞。中值濾波的基本原理是把圖像像素點(diǎn)劃分為多個(gè)P×P的小方格（P為奇數(shù)），方格中心像素是降噪的對(duì)象，通過(guò)公式1計(jì)算出方格的像素中值并替換掉中心像素。

圖1為攝像機(jī)獲取的一幅原始輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像和其灰度直方圖，圖2 為利用中值濾波降噪處理后的圖像及其灰度直方圖。通過(guò)對(duì)比不難發(fā)現(xiàn)經(jīng)降噪處理后圖像的灰度分布變得均勻，這為后續(xù)的圖像處理奠定了基礎(chǔ)。

圖1 原始圖像及其灰度直方圖

圖2 中值濾波后的圖像及其灰度直方圖

1.2 圖像分割

為了能夠把輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)從圖像背景中分割出來(lái)，本文采用基于灰度直方圖的閾值分割方法（圖3）。該圖像分割方法，是通過(guò)分析圖像的灰度直方圖的峰值點(diǎn)來(lái)選取最佳閾值，從而將目標(biāo)區(qū)域從背景中分割出來(lái)[6]。如果圖像的灰度直方圖只有兩個(gè)峰值，那么分割閾值為兩個(gè)峰值之間的最小峰值處的灰度值。如果圖像的灰度直方圖中含有多個(gè)峰值，那么分割閾值設(shè)置在兩個(gè)最為凸出的峰值之間。

圖3(c)為基于灰度直方圖的圓形輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)分割結(jié)果。該標(biāo)識(shí)點(diǎn)的灰度直方圖中只有兩個(gè)峰值，由此可知灰度值205為最佳分割閾值?；叶戎敌∮?05的為背景，灰度值大于205的為標(biāo)識(shí)點(diǎn)。

圖3 基于灰度直方圖的圓形輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)分割結(jié)果

1.3 邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)的目的是將分割好的圖像中目標(biāo)的形狀輪廓提取出來(lái)。本文采用Canny邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)輪廓提取，Canny邊緣檢測(cè)算子是一類最優(yōu)秀的邊緣檢測(cè)算子。因?yàn)镃anny邊緣檢測(cè)算子具有低誤判率、高定位精度以及抑制虛假邊緣的特點(diǎn)，其在許多圖像處理領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。圖4為利用Canny邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)圓形輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)的結(jié)果。

圖4 圓形標(biāo)識(shí)點(diǎn)Canny邊緣檢測(cè)結(jié)果

1.4 傅立葉描述子的形狀表示

1.4.1 傅立葉描述子

在1.3中已經(jīng)提取了標(biāo)識(shí)點(diǎn)的輪廓信息，為了描述輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)的形狀，可采用傅立葉描述子對(duì)標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀進(jìn)行定量表示[7-8]。采用傅立葉描述子的優(yōu)點(diǎn)是可將二維問(wèn)題簡(jiǎn)化為一維問(wèn)題。在1.3中提取的標(biāo)識(shí)點(diǎn)輪廓是由K個(gè)點(diǎn)組成的邊界，任取一個(gè)起始點(diǎn) (x0,y0)，然后沿著順時(shí)針?lè)较蚶@一周，便可以得到一個(gè)點(diǎn)序列：( x0,y0), (x1,y1),…, (xK-1,yK-1)。用復(fù)數(shù)形式可表示為式2。

s( k)的離散傅立葉變換為：

其中，傅立葉系數(shù) S (u)可稱為邊界的傅立葉描述子，它的傅立葉逆變換為：

傅立葉變換的高頻分量對(duì)應(yīng)一些細(xì)節(jié)，而低頻分量對(duì)應(yīng)基本形狀，因而只利用 S (u)的前 7個(gè)系數(shù)來(lái)描述標(biāo)識(shí)點(diǎn)的基本形狀即可。

由于傅立葉描述符與形狀的尺度、方向、曲線的起點(diǎn)位置有關(guān)，為了能夠識(shí)別具有旋轉(zhuǎn)、平移等變化的標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀，需要對(duì)傅立葉描述符進(jìn)行歸一化。用傅立葉系數(shù)描述形狀時(shí)，系數(shù)幅值具有旋轉(zhuǎn)不變性和平移不變形性（其中， S (0)不具有平移不變性），并且與曲線起點(diǎn)的選擇無(wú)關(guān)。相位信息arg(S (k )),k = 0,1··,K具有尺度不變性。

1.4.2 提取傅立葉描述子系數(shù)

本文采用一種快速傅立葉轉(zhuǎn)換算法來(lái)提取標(biāo)識(shí)點(diǎn)輪廓的7個(gè)傅立葉系數(shù)[9]。圖4為圓形標(biāo)識(shí)點(diǎn)的 Canny邊緣檢測(cè)的輪廓圖，應(yīng)用文獻(xiàn)[9]的算法結(jié)合公式(4)提取其傅立葉描述子系數(shù)如表1所示。

表1 圓形標(biāo)識(shí)點(diǎn)傅立葉描述子系數(shù)

1.5 標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別

1.5.1 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是由 Vapnik等 提出的一類非常優(yōu)秀的學(xué)習(xí)算法，其基本原理是在給定的兩類數(shù)據(jù)之間建立最優(yōu)分類線來(lái)區(qū)分兩類數(shù)據(jù)。所謂最優(yōu)分類線，就是要求分類線不但能將兩類數(shù)據(jù)分開(kāi)，還要使得分類間隔最大。對(duì)于線性可分的情況，假設(shè)有M個(gè)輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀樣本，每個(gè)樣本的傅立葉描述子系數(shù)用向量 hi(i= 1,2··,M)表示。且 M 個(gè)樣本對(duì)應(yīng)兩種不同的標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀兩類線性可分樣本集合為：[10]其線性分類方程如公式(5)所示：

其中，ω為最優(yōu)分類線的法線，b是分類閾值，b必須滿足如式(6)的約束條件。

如果線性可分方程f(hi)＞0，則輸入的樣本屬于種類 yi=+1。反之屬于種類 yi=-1。

對(duì)于線性不可分的情況，利用適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)k (hi,hj)，將輸入向量 hi映射到高維特征空間H。通過(guò)在特征空間尋找最優(yōu)分類面來(lái)獲取理想的分類效果。設(shè)有非線性映射 Φ:Rd→H，將輸入空間的數(shù)據(jù)樣本映射到高維特征空間。

1.5.2 標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別

由于標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)適用于兩類分類問(wèn)題，而本文中的輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀有圓形、正方形、十字形和正菱形4種類型。因此，利用標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)并不能對(duì)標(biāo)識(shí)點(diǎn)進(jìn)行有效識(shí)別。國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者，對(duì)現(xiàn)有的二類分類支持向量機(jī)進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)。設(shè)計(jì)出適用于多類別分類問(wèn)題的支持向量機(jī)算法。其中，較為常用的有“一對(duì)多”[10]、“一對(duì)一”[11]、“有向無(wú)環(huán)圖支持向量機(jī)”[12]以及“二叉樹(shù)支持向量機(jī)”[13]等分類算法，可有效解決多類支持向量機(jī)分類問(wèn)題。本文利用文獻(xiàn)[12]提出的多類別支持向量機(jī)分類算法，實(shí)現(xiàn)了多種形狀輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)分類問(wèn)題。該算法通過(guò)在N類樣本中建立 N (N-1)/2個(gè)樣本分類器，并利用這N (N-1)/2個(gè)樣本分類器對(duì)每類樣本進(jìn)行“淘汰”測(cè)試，以識(shí)別出樣本種類。對(duì)于本文中的4種標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀需要建立 6個(gè)樣本分類器進(jìn)行形狀識(shí)別，其分類示意圖如圖5所示。

圖5 4種輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)分類示意圖

2 應(yīng)用實(shí)例

為了驗(yàn)證本文提出算法的有效性，利用采集到的600幅汽車輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在對(duì)多類支持向量機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，隨機(jī)選取400幅標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像作為訓(xùn)練樣本，并保證每類標(biāo)識(shí)點(diǎn)有100個(gè)樣本，其余的200幅圖像作為測(cè)試樣本來(lái)驗(yàn)證算法的有效性?；谥С窒蛄繖C(jī)的輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別算法的基本流程圖如圖6所示。

圖6 輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別算法流程圖

2.1 標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀提取

首先將獲取的輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像利用中值濾波進(jìn)行降噪處理，然后基于灰度直方圖對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行分割，最后利用Canny算子提取分割后圖像邊緣輪廓。表2為經(jīng)圖像處理后4種標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像的典型實(shí)例。

2.2 標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別

在利用多類支持向量機(jī)進(jìn)行形狀識(shí)別之前，先要利用文獻(xiàn)[9]快速傅立葉轉(zhuǎn)換算法和公式(4)提取 2.1中的標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀傅立葉描述子系數(shù)。表2中的4種標(biāo)識(shí)點(diǎn)的傅立葉描述子系數(shù)如表3所示。

表2 4種標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀提取效果圖

表3 4種標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀傅立葉描述子系數(shù)示例

在提取完所有樣本的傅立葉描述子系數(shù)后，把隨機(jī)抽取的包含4種形狀的400個(gè)樣本的傅立葉描述子系數(shù)作為訓(xùn)練集對(duì)多類支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練。為了提高輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別的準(zhǔn)確率，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中分別將3種不同類型的核函數(shù)應(yīng)用于多類支持向量機(jī)的形狀分類。實(shí)驗(yàn)采用LIBSVM軟件包[14]在MATLAB6.5環(huán)境下進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)在選擇支持向量機(jī)的正則參數(shù)時(shí)，采用了較為常用的交叉驗(yàn)證(CV)方法，該方法可有效避免“過(guò)學(xué)習(xí)”和“欠學(xué)習(xí)”現(xiàn)象的發(fā)生。本文采用K- CV（一般地，K取10）方法對(duì)支持向量機(jī)形狀識(shí)別器中的多項(xiàng)式核函數(shù)的參數(shù)b和d，徑向基函數(shù)的方差σ以及懲罰系數(shù)C進(jìn)行評(píng)估。K- CV方法將訓(xùn)練集平均分成K組，每個(gè)子集數(shù)據(jù)分別作為驗(yàn)證集進(jìn)行測(cè)試，其余K-1個(gè)子集數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。對(duì)于多項(xiàng)式核函數(shù)的待評(píng)估參數(shù)b和d的取值范圍均設(shè)定為徑向基函數(shù)的待評(píng)估的模型參數(shù)方差σ取值范圍設(shè)定為懲罰系數(shù)C的取值范圍設(shè)定為。經(jīng)過(guò)交叉驗(yàn)證最終確定多項(xiàng)式核函數(shù)的參數(shù) b=2.0；d=2，徑向基函數(shù)的方差σ =0.5，懲罰系數(shù)C=5。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在訓(xùn)練樣本數(shù)量相同且訓(xùn)練精度均為100%的條件下，3種不同的核函數(shù)構(gòu)造的支持向量機(jī)形狀分類器中，徑向基函數(shù)構(gòu)造的形狀分類器識(shí)別準(zhǔn)確率最高滿足工業(yè)要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 3種不同形狀識(shí)別器的識(shí)別準(zhǔn)確率

3 結(jié) 束 語(yǔ)

針對(duì)人工識(shí)別輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀效率低的問(wèn)題，本文提出了一種基于支持向量機(jī)的輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別算法。通過(guò)對(duì)獲取的標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像進(jìn)行中值濾波降噪、基于灰度直方圖圖像分割、Canny邊緣檢測(cè)和提取標(biāo)識(shí)點(diǎn)輪廓的傅立葉描述子系數(shù)處理后。把標(biāo)識(shí)點(diǎn)輪廓的傅立葉描述子系數(shù)作為輸入，利用基于徑向基函數(shù)的多類支持向量機(jī)形狀分類器獲得較高的標(biāo)識(shí)點(diǎn)形狀識(shí)別準(zhǔn)確率，提高了輪胎標(biāo)識(shí)點(diǎn)識(shí)別效率。

[1] Wu Zong. The Application automatic recognition technology into tyre industry [J]. Tyre Industry, 2002, 22: 760-763.

[2] Franci L, Rok B, Franjo P, Kovacic S. Machine vision system for inspecting electric plates [J]. Computers in Industry, 2002, 47(1): 113-122.

[3] Nashat S, Abdullah A, Aramvith S, Abdullah M Z. Support vector machine approach to real-time inspection of biscuits on moving conveyor belt [J]. Computer and Electronics in Agriculture, 2011, 75(1): 147-158.

[4] Li Daoliang, Yang Wenzhu, Wang Sile. Classification of foreign fibers in cotton lint using machine vision and multi-class support vector machine [J]. Computer and Electronics in Agriculture, 2010, 74(2): 274-279.

[5] Aboshosha A, Hassan M, Ashour M, Ei Mashade M. Image denoising based on spatial filters, an analytical study [C]//Proceedings of the International Conference on Computer Engineering and Systems, 2009: 245-250.

[6] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms [J]. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, 1979, 9(1): 62-66.

[7] Persoon Z, Fu K S. Shape discriminating using Fourier descriptors [J]. IEEE Trans on PAMI, 1986, 8: 388-397.

[8] Zahn C T, Roskies R Z. Fourier descriptors for shape closed curves [J]. IEEE Trans on Computer, 1972, 21: 269-278.

[9] Han Y J, Feng Y, Weller C L. Frequency domain image analysis for detecting stress cracks in corn kernels [J]. Transactions of the ASAE, 1996, 12(4): 487-492.

[10] Vapnik V. Statistical learning theory [M]. New York: John Wiley and Sons, 1998.

[11] Krebel U H G. Pairwise classification and support vector machines [M]. Cambridge: MIT Press, 1999.

[12] Platt J C, Christrani N, Shawe T J. Large margin DAGs for multiclass classification [C]//Proceedings of Neural Information Processing Systems, 2000: 547-553.

[13] Wang Anna, Liu Junfang, Wang Hao, Tao Ran. A novel fault diagnosis of analog circuit algorithm based on incomplete wavelet packet transform and improved balanced binary-tree SVMs [C]// Proceeding of Bio-inspired Computational Intelligence and Applications LNCS 4688, New York, USA: 2007: 482-493.

[14] Chang C C, Lin C J. LIBSVM: a library for support vector machines [J]. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2011, 2(3):1-27.

The Shape Recognition of Tyre Marking Points Based on Support Vector Machine

Wang Yong, Guo Hui
(School of Mechanical and Power Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China)

The tyre marking points play an important role in the tyre classification. However, manual recognition is laborious and is easily influenced by physiological factors. A method of shape recognition of tyre marking points based on Support Vector Machine(SVM) is proposed in this paper. Firstly, the image of tyre marking points will be denoised by median filter and segmented based on the gray level histogram. Then the edge of tyre marking points will be detected by Canny algorithm, and the detected edge will be represented by Fourier transform. Lastly, those Fourier coefficients will be used as input to SVM classifier for distinguishing shapes of tyre marking points. The experimental results show that the proposed method can achieve high correct shape recognition rate and improve the efficiency of recognition of tyre marking points.

support vector machine; tyre marking points; Fourier descriptors; shape recognition

TP 391

A

2095-302X (2014)02-0274-06

2013-09-16；定稿日期：2014-01-08

王 勇（1988-），男，山東臨沂人，碩士研究生。主要研究方向?yàn)闄C(jī)械設(shè)計(jì)及理論、機(jī)器視覺(jué)。E-mail：wangecust@163.com

郭 慧（1964-），女，江西贛州人，副教授。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形學(xué)、逆向工程。E-mail：ghcad@163.com