如何利用非接触式技术，实现车轮胎面花纹深度和滑移率的微米级实时监测，高效预防牵引力磨损？【自动化检测，车辆运维】

Part 1: 基于车轮的基本结构与技术要求

车轮，作为车辆承载和驱动的核心部件，其结构和性能状态直接关系到行车安全、操控稳定性和燃油经济性。我们通常说的车轮，主要由两大部分组成：坚固的轮辋（也就是我们常说的轮毂）和包裹在轮辋外部的轮胎。轮辋负责支撑轮胎并与车辆底盘连接，而轮胎则是由橡胶、帘布层、钢丝等多种材料复合制成的弹性体，它的主要职责是缓冲路面冲击，更重要的是，通过胎面花纹与地面产生摩擦，提供车辆行驶、加速、制动和转向所必需的牵引力和抓地力。

牵引力磨损，顾名思义，是轮胎在与地面接触并传递驱动或制动力时，由于摩擦和滑动而导致的胎面材料逐渐损耗的现象。你可以这样想象：当一辆车起步加速，轮胎在地面上“挣扎”着提供推力时，它并不是完全不动的滚动，而是会发生微小的相对滑动，就像你穿着跑鞋在塑胶跑道上发力冲刺，鞋底总会有那么一丁点与地面“擦身而过”的瞬间。这种“擦身而过”就是磨损的根源。

准确监测车轮牵引力磨损的重要性不言而喻：

• 安全隐患： 轮胎磨损过度，尤其胎面花纹深度不足时，在雨雪湿滑路面会显著降低排水能力和抓地力，大大增加车辆打滑、失控的风险。

• 性能下降： 不均匀的磨损会影响车辆的动态平衡，可能导致方向盘抖动，制动距离延长，甚至影响车辆的操控精准性。

• 经济损失： 轮胎是消耗品，但如果能及时发现并纠正异常磨损（例如四轮定位不准、胎压异常引起的偏磨），可以有效延长轮胎使用寿命，降低更换成本。

因此，我们需要一套高精度、实时的监测系统，能够“看透”车轮与地面之间的细微互动，量化磨损的程度，从而为车辆的维护和安全运行提供有力保障。

Part 2: 针对车轮的相关技术标准简介

为了有效地评估车轮的磨损状态，行业内定义了一系列关键参数和检测方法。这些指标帮助我们量化磨损情况，并以此判断车轮是否需要进一步检查、维修或更换。

• 胎面花纹深度： 这是最直接反映轮胎磨损程度的参数。它指的是轮胎胎面上主排水沟槽底部到胎面顶部的垂直距离。随着轮胎的长期使用，胎面橡胶逐渐磨损，花纹深度会相应减小。通常通过在轮胎的不同位置进行测量，来评估其整体磨损均匀性，并与初始深度或安全临界值进行比较。

• 车轮直径/半径变化： 轮胎磨损的积累会导致其整体外部直径或半径的微小减小。监测这一参数的变化，可以从宏观上反映轮胎的整体磨损量。即使是很小的直径变化，也可能影响车辆的速度表、里程表的准确性，甚至对车辆的防抱死制动系统（ABS）或电子稳定程序（ESP）等依赖轮速信号的系统产生干扰。

• 车轮轮廓形状： 磨损不仅仅是深度减小，有时还会导致轮胎形状的不规则变化，例如出现内外侧磨损不均（俗称“偏磨”或“吃胎”）、或胎面中心与两侧磨损差异大等。通过获取轮胎精确的横截面轮廓数据，可以识别这些不均匀的磨损模式，这些往往是车辆四轮定位不良、胎压异常或悬挂系统存在问题的早期信号。

• 表面缺陷检测： 除了宏观的尺寸变化，磨损还可能伴随或引发轮胎表面的细微损伤，如细小裂纹、割伤、磕碰导致的橡胶块剥落等。这些缺陷是轮胎结构完整性受损的迹象，需要通过高分辨率的表面成像技术来识别，以防小问题演变为严重的安全隐患。

• 车轮滑移率： 这是衡量车轮与地面之间相对运动差异的重要指标。它通常定义为车轮的理论转速（基于车辆实际行驶速度和未磨损车轮直径计算）与其实际转速之间的百分比差异，或者车轮表面速度与车辆实际平移速度之间的差异。理想情况下，车轮是纯滚动，滑移率为零。但在加速或制动时，必然会产生一定的滑移。过大的滑移率通常意味着牵引力效率低下或地面抓地力不足，对于监测牵引力性能和评估磨损状态具有指导意义。

Part 3: 实时监测/检测技术方法

（1）市面上各种相关技术方案

在车轮牵引力磨损的实时监测领域，工程师们探索出了多种非接触式技术方案，每种技术都有其独特的“看家本领”和适用场景。

a. 雷达多普勒测速技术

雷达多普勒测速技术，就像是一位“耳朵特别灵敏的声呐兵”。它通过发射特定频率的微波（比如Ka频带的无线电波），然后“聆听”这些微波从移动物体（例如车辆底盘下的地面或者车轮表面）反射回来时的“回声”。这个“回声”的频率会因为物体运动而发生微小的变化，这就是著名的多普勒效应。

具体来说，当一个静止的雷达传感器发射频率为 $f_0$ 的电磁波，遇到一个以速度 $v$ 运动的物体并反射回来时，接收到的反射波频率 $f_r$ 会与发射频率 $f_0$ 不同，这个频率差 $Delta f = |f_r - f_0|$ 就叫做多普勒频移 $f_d$。这个频移与物体的运动速度 $v$ 之间存在这样的关系：

$f_d = frac{2 cdot v cdot f_0}{c} cdot cos(theta)$

这里： * $f_d$ 是我们测量的多普勒频移，也就是频率变化的量。 * $v$ 是目标物体相对于传感器的速度。 * $f_0$ 是雷达发射的原始电磁波频率。 * $v$1 是电磁波在空气中的传播速度（也就是光速）。 * $v$2 是雷达波束方向与目标物体运动方向之间的夹角。

通过精确测量这个频率差 $f_d$，传感器就能够反推出目标物体的运动速度 $v$。

这种技术最大的特点就是它的“非接触性”，不需要任何物理接触就能测量速度。想象一下，一辆汽车在公路上飞驰，我们想知道它的真实对地速度，或者车轮与地面之间的滑移情况，就可以把雷达传感器安装在车底，向下发射微波来测量地面相对于车辆的速度，或者直接测量车轮表面的切向速度。

技术方案的优缺点： * 优点： 测量范围非常宽广，可以从接近静止的低速测量到数百公里每小时的高速；响应速度极快，能够实时捕捉动态的速度变化，对于牵引力控制和滑移监测非常关键；具有良好的穿透性，受烟雾、灰尘、雨雪等恶劣天气影响较小，适合户外和工业恶劣环境；非接触式测量，对被测物无任何磨损。 * 局限性： 主要测量速度，无法直接获取车轮的磨损深度、轮廓形状等几何信息；测量精度可能受到目标表面粗糙度、复杂运动（如非纯滚动）以及安装角度的影响；通常需要配合其他传感器（如轮速传感器）才能计算出准确的滑移率。 * 成本考量： 中等偏高，但其全天候、远距离和高动态响应的优势，使其在特定应用场景下具有很高的价值。

b. 激光三角测量法

激光三角测量法，我们可以把它看作是一位“用激光光线精确描绘物体轮廓的速写画家”。它向被测物体表面投射一条非常细的激光线，然后使用一个高分辨率的图像传感器（比如CMOS相机）从一个与激光线发射角度不同的位置来“观察”这条线在物体表面形成的形状。

它的物理原理是几何三角关系：激光发射器、被测物体表面上的激光点以及图像传感器上的对应点，三者构成一个三角形。由于激光发射器和图像传感器的位置、距离和角度是精确已知的，当被测物体表面有高低起伏时，反射的激光线在图像传感器上的位置就会发生变化。根据这些变化，通过三角函数关系，就可以精确计算出这条激光线上每一个点到传感器的距离，从而得到一个高精度的二维轮廓数据。如果让物体移动或传感器进行扫描，就能快速获取一系列这样的轮廓线，最终“拼接”出物体的完整三维形貌。

这种方法在测量车轮磨损时，就像用一把极其精密的尺子和铅笔，沿着车轮的横截面划线，画出它当前的准确轮廓，然后与标准轮廓进行对比，就能清晰地看出哪里磨损了、磨损了多少。

技术方案的优缺点： * 优点： 测量精度极高，能够达到微米甚至亚微米级，可以直接量化磨损深度和轮廓变化；可以快速获取二维轮廓或三维形貌数据，识别不均匀磨损模式；非接触式，对物体无损伤；扫描速度快，适合在线、实时地进行缺陷检测和尺寸测量；易于与自动化生产线集成。 * 局限性： 对被测物体表面的颜色、光泽度（反射率）和粗糙度较为敏感，有时需要优化参数设置；测量范围相对较小，主要用于局部高精度测量或在扫描中覆盖目标；可能受环境光的干扰。 * 成本考量： 较高，特别是高性能的工业级激光轮廓测量仪。

c. 结构光三维成像法

结构光三维成像法，有点像一位“通过观察影子变形来推断物体形状的魔术师”。它不是投射简单的点或线，而是向被测物体表面投射一系列预先设计好的、有规律的光图案，比如条纹、网格或点阵（想象一下电影里用投影仪在演员脸上投射特殊光影来做特效）。当这些结构光图案投射到具有三维起伏的物体表面时，它们会因为物体形状的变化而发生畸变。

系统会使用一个或多个高分辨率相机从不同角度捕捉这些发生畸变的图案图像。然后，通过复杂的图像处理算法，结合已知的投影仪和相机参数，分析这些图案的畸变程度和方式，就能精确计算出物体表面上每一个点的三维坐标。最终，这些密集的点云数据就能完整地重建出物体的三维形貌。

这种方法在检测车轮时，可以一次性获取整个胎面的三维数据，无论是细小的裂纹、凹坑，还是大范围的偏磨变形，都能“看”得一清二楚。

技术方案的优缺点： * 优点： 能够获取物体表面完整、高分辨率的三维形貌数据，对复杂、不规则的磨损或缺陷（如凹坑、裂纹、剥离）检测能力强；非接触式测量；通常集成了强大的图像处理和分析软件，可以进行智能化的缺陷识别和量化；适用于在线、批量检测。 * 局限性： 对物体表面材质和反射特性有一定要求；易受环境光干扰；系统复杂度通常较高，对计算资源需求较大；测量速度虽然快，但相对于单点测速仍有一定延时。 * 成本考量： 普遍较高，特别是高精度、高速度的工业级3D视觉系统。

d. 共焦色散法

共焦色散法，我们可以将其比喻为一位“用不同颜色的光线来精确探测物体深度的探险家”。它的工作原理非常独特：传感器会发出一束包含多种颜色的白光（宽光谱白光），这束白光通过特殊设计的物镜后，会发生色散，导致不同颜色的光线在空间中的不同高度上达到最清晰的焦点。想象一下彩虹，它的不同颜色在空气中会呈现出不同的折射角，共焦传感器就是利用这种原理，只不过它将不同波长的光线精确聚焦在不同的距离上。

当这束“彩虹光”照射到被测物体表面并反射回来时，只有那些恰好聚焦在物体表面上的特定波长的光线，才能够通过一个非常微小的“共焦针孔”并最终被接收器捕捉到。这个针孔就像一个极其挑剔的“守门员”，只允许那些聚焦得最完美的光线通过。通过分析这束被“放行”的光线的波长信息，传感器就能极其精确地反推出物体表面的距离。

这种方法在检测车轮表面微观磨损时，可以精确到纳米级别，能够发现肉眼几乎无法察觉的表面粗糙度变化、微小的材料剥落，甚至是特殊涂层厚度的细微磨损。

技术方案的优缺点： * 优点： 测量精度和分辨率极高，可以达到纳米级别，是目前非接触式测量中精度最高的几种方法之一，非常适合对微观磨损深度、表面粗糙度变化进行精密检测；对各种材质表面，包括镜面、透明、粗糙或半透明表面，都具有良好的适应性，这是其他光学传感器难以比拟的优势；测量频率高。 * 局限性： 测量范围通常非常小，适用于局部、小区域的超精密测量；传感器本身成本高昂，且对安装和环境要求严格；测量速度虽然频率高，但获取大范围数据通常需要复杂的扫描机构。 * 成本考量： 极高，属于高端精密测量设备。

（2）市场主流品牌/产品对比

在非接触式测量领域，以下几个国际知名品牌各自拥有其独特的优势产品：

1. 日本基恩士（采用激光三角测量法） 日本基恩士是自动化和测量领域的领导者。其LJ-X8000系列激光轮廓测量仪在车轮磨损检测中表现卓越。它通过高速激光线扫描，可以获取车轮表面高精度的二维轮廓数据。例如，LJ-X8080型号的X轴测量范围可达800mm，Z轴重复精度可达 0.1μm，扫描速度最高可达16kHz。日本基恩士的优势在于能够提供高速、高精度的全轮廓检测解决方案，尤其擅长对大型或复杂车轮表面的测量，并且易于集成到自动化生产线中，显著提高检测效率。

2. 英国真尚有（采用雷达多普勒测速技术） 英国真尚有LP-DS100是一款高性能的雷达多普勒测速传感器。它利用微波多普勒效应，通过测量反射微波的频率变化来精确计算目标速度。该传感器具有极宽的测量范围，可测速度从0.8km/h到480km/h，在1英里/小时的速度下测量精度高达±0.34%，且响应速度快，更新周期仅0.01秒。英国真尚有的LP-DS100传感器，采用Ka频带35.5 ±0.1 GHz频率，平均射频功率最大0.02W，有效辐射功率0.98W。该产品特别适用于实时监测车辆的对地速度或车轮的实际滑动速度，通过与车轮理论转速结合，能够有效评估车轮的滑移率，间接反映牵引力磨损情况。其非接触、远距离（最远可检测到约300米外的普通尺寸汽车的速度）和耐候性设计，以及-17至60°C的工作温度范围，使其非常适合户外或恶劣工业环境下的速度及滑移监测。

3. 美国康耐视（采用结构光三维成像法） 美国康耐视是机器视觉领域的全球领军企业。其3D-A5000系列3D视觉系统利用结构光技术，向车轮表面投射特定图案并捕捉其畸变，从而重建出高分辨率的三维点云数据。该系统能以高达20000个3D轮廓/秒的速度进行扫描，Z轴重复精度可达微米级。美国康耐视的优势在于能够获取物体完整的3D信息，结合其强大的图像处理和深度学习工具，对车轮磨损引起的表面凹坑、裂纹、不规则变形等复杂缺陷进行高精度检测和分析，特别适合在线批量检测，并可提供定制化的视觉解决方案。

4. 德国米卡斯（采用共焦色散法） 德国米卡斯在精密位移测量领域享有卓越声誉。其optoNCDT 2400系列共焦位移传感器采用共焦色散原理，通过分析不同波长光线的焦点位置来测量距离。这款传感器的分辨率极高，可达到纳米级别，测量频率最高可达 70kHz。德国米卡斯共焦传感器的独特优势在于其对各种材质表面（包括镜面、透明、粗糙或半透明表面）都具有出色的适应性。这使得它非常适合对车轮表面微小的磨损深度、表面粗糙度变化或特殊涂层磨损进行非接触式超精密检测。

（3）选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为车轮牵引力磨损监测选择设备时，关注以下几个技术指标至关重要，它们直接影响最终的测量效果和系统的适用性：

• 测量精度和分辨率：

  • 实际意义： 精度代表测量结果与真实值之间的符合程度，误差越小越好。分辨率则指传感器能分辨的最小变化量。高精度和高分辨率意味着能更早、更精细地发现磨损的发生和发展。例如，如果你需要测量磨损深度到微米级，那么一个精度只有毫米级的传感器就无法胜任。

  • 选型建议： 如果你的目标是精确量化磨损的几何尺寸（如花纹深度、轮廓变化），需要选择精度在微米级甚至纳米级的传感器（如激光三角测量、共焦色散或结构光系统）。如果更侧重于实时监测速度和滑移率，那么高精度的雷达测速传感器将是关键。

• 测量范围：

  • 实际意义： 这包括传感器能测量的最大/最小速度、距离以及它能覆盖的空间范围（如视野宽度、深度范围）。一个足够宽广的速度范围能适应不同的车速，而足够的距离范围则给安装带来灵活性。

  • 选型建议： 对于需要监测高速运动或大范围检测（如车辆整体对地速度、轨道交通轮对），雷达测速传感器因其远距离、宽速度范围而优势明显。对于需要在生产线上扫描整个车轮轮廓的场景，则需选择具有足够视野宽度和扫描范围的激光或结构光传感器。

• 响应时间/更新周期：

  • 实际意义： 指传感器从采集数据到输出结果所需的时间。对于实时监测和控制系统，响应时间越短越好，它决定了系统对动态变化的捕捉能力。比如，在评估车辆加速时的瞬时滑移率，毫秒级的响应速度是必须的。

  • 选型建议： 大多数高精度传感器都提供较快的响应速度。例如，雷达测速传感器的更新周期可以达到0.01秒，高速激光扫描仪也能提供满足实时控制需求的快速数据流。

• 环境适应性：

  • 实际意义： 传感器的工作温度范围、抗振动能力、防尘防水等级（IP等级）以及对环境光、电磁干扰的抗性。车辆运行环境复杂，尤其户外或工业现场，可能面临高温、严寒、雨雪、灰尘、振动等恶劣条件。

  • 选型建议： 雷达传感器因其波长特性，在恶劣天气（如雨雪、浓雾）和多尘环境中表现更优异。光学传感器（激光、结构光、共焦）通常对环境光线变化、表面清洁度和振动更为敏感，可能需要额外的防护罩、吹扫装置或更稳定的安装结构。

• 非接触式测量特性：

  • 实际意义： 所有上述方案都是非接触式的，这避免了对被测车轮的物理磨损或干扰，提高了安全性，尤其是在高速运动或对精度要求高的场合。

  • 选型建议： 在此基础上，还需考虑传感器的安装便利性、对被测物体的最小距离和最大距离要求，以及是否需要频繁校准。

• 数据输出与集成能力：

  • 实际意义： 传感器输出的数据格式（如模拟信号、数字信号、脉冲、点云数据）和通信接口（如RS232、以太网、Profinet等）决定了它与上位机、PLC或其他控制系统连接和数据处理的便捷性。

  • 选型建议： 优先选择与现有控制系统兼容性强、数据处理能力强大（甚至自带处理算法）的传感器，可以大大简化系统集成和后续数据分析的难度。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在实际应用中，即使是高精度传感器也可能遇到一些挑战，影响监测效果。

1. 环境因素干扰：

   • 问题： 户外或工业现场的灰尘、泥浆、水雾、雨雪、极端的温度变化以及强烈的环境光（对光学传感器而言）或电磁干扰（对雷达传感器而言），都可能导致传感器性能下降或测量错误。例如，光学传感器镜头被污垢覆盖会影响光路，雷达传感器在多径效应下可能产生虚假信号。

   • 建议：

     • 光学传感器： 加装IP67/IP68高防护等级的防护罩，配备自动清洁系统（如气帘或刮刷），并定期人工清洁。选择具备良好环境光抑制能力的型号。

     • 雷达传感器： 确保安装位置避开强烈的金属反射面，利用其穿透性优势，但也要注意极端水层或雪层可能引起的信号衰减。

2. 车轮表面特性变化：

   • 问题： 轮胎表面可能存在不均匀的颜色、光泽度、粗糙度或湿润程度。例如，轮胎上的反光点或积水可能会导致光学传感器测量不稳定，而雷达传感器在潮湿路面上的反射特性也会与干燥路面不同。

   • 建议：

     • 光学传感器： 选用对表面材质和颜色变化不敏感的传感器（如共焦色散），或具备高动态范围处理能力的型号。通过软件算法对数据进行滤波和补偿，减少表面特性变化带来的影响。

     • 雷达传感器： 利用其对表面颜色不敏感的特点，但在雨水较多时，需注意信号可能被吸收或散射，可通过数据分析或多传感器融合进行校正。

3. 数据解读和磨损模型建立：

   • 问题： 传感器输出的原始数据（如速度值、轮廓点云、三维坐标）本身并非直接的“磨损”信息。如何将这些数据转换为有意义的磨损指标，并建立准确的磨损判断模型，是一个复杂的问题。例如，多大的滑移率变化才算是过度磨损的信号？

   • 建议：

     • 结合行业标准、历史数据和力学分析，构建物理模型来关联测量数据与磨损状态。

     • 利用机器学习（ML）或深度学习（DL）算法，对海量传感器数据进行训练，自动识别磨损模式、趋势和预测剩余寿命。

     • 定期进行人工检查或专业校准，以验证和优化模型的准确性。

4. 安装位置和校准误差：

   • 问题： 传感器的安装位置（如高度、距离）、角度和稳定性对测量精度至关重要。一个微小的安装偏差，尤其是对于依赖几何原理的传感器，可能导致显著的系统性误差。

   • 建议：

     • 严格遵循传感器制造商的安装指南，使用精密夹具和校准工具确保安装位置和角度的精确性。

     • 定期对传感器进行校准，确保其在长期使用中保持准确性。在安装时，考虑到车辆悬挂系统的动态变化，确保传感器始终能稳定地对准被测目标区域。

Part 4: 应用案例分享

高精度传感器在车轮牵引力磨损监测及相关领域拥有广泛的应用场景，为各行各业提供了可靠的解决方案。

• 汽车制造与研发： 在车辆新车型开发和性能测试中，可以利用高精度雷达传感器实时测量车辆对地速度和车轮滑移率，评估轮胎抓地力性能和牵引力控制系统效果，优化车辆动态表现。例如，英国真尚有的LP-DS100雷达多普勒测速传感器，测量范围广，可测速度从0.8km/h到480km/h。

• 轨道交通维护： 激光轮廓测量仪或结构光系统被广泛应用于铁路段和维修车间，对火车轮对的踏面磨损、轮缘磨损、剥离等缺陷进行高精度在线检测，确保列车运行安全并指导维护计划。

• 工业生产线监控： 雷达测速传感器可非接触式测量输送带、卷材或生产线上物料的线速度和累计长度，实现精确的生产控制、切割定位和库存管理，提高生产效率。

• 智能农业机械： 在拖拉机等农用机械上，高精度雷达传感器可以测量车轮的实际对地速度，与轮速传感器数据结合计算滑移率，从而优化耕作深度、提高燃油效率和减少土壤压实。

选择哪种技术方案和产品，最终取决于您的具体应用需求、预算限制以及对测量精度、速度和环境适应性的综合考量。