汽车轮胎胎面缺陷检测系统研究与实现

中图分类号：TS764 文献标志码：A

引言

在轮胎胎面缺陷检测领域，传统方式主要依靠人工进行目视检查，但这种方法存在明显不足。人工检测速度较慢，无法契合大规模轮胎生产的节奏要求。同时，检测结果极易受到检测人员主观判断的干扰，使得检测的准确程度和结果的一致性难以保障。近年来，计算机视觉与图像处理技术发展迅猛，在此背景下，基于机器视觉的轮胎胎面缺陷检测系统开始受到广泛关注，成为研究的重要方向。该系统具备自动、快速采集轮胎胎面图像的能力，并能够借助图像处理算法对缺陷进行精确识别与分类，具备检测效率高、准确性佳、可重复性强等显著优势。

1 系统总体设计

1.1 系统需求剖析

汽车轮胎胎面缺陷检测系统需满足以下关键需求：其一，要能够实时、精准地采集轮胎胎面的图像信息，确保图像质量达到后续处理的标准；其二，要具备高效的图像处理算法，能够迅速检测出轮胎胎面存在的各类缺陷，并对缺陷进行准确分类；其三，系统应具备良好的稳定性和可靠性，能够适应轮胎生产车间复杂多变的环境条件，实现长时间的稳定连续运行。

1.2 系统总体架构规划

基于上述需求分析，本系统采用分层架构设计理念，主要划分为硬件层、图像采集层、图像处理层和结果显示层。硬件层为系统提供坚实的物理支撑，包含工业相机、镜头、光源、计算机等关键设备；图像采集层负责操控工业相机采集轮胎胎面图像，并将图像数据传输至计算机；图像处理层作为系统的核心，运用各类图像处理算法对采集到的图像进行深入分析和处理，实现缺陷的检测与分类；结果显示层则将检测结果以直观易懂的方式呈现给用户，例如显示缺陷图像、缺陷类型和位置等详细信息[1]。

2 硬件系统设计与选型

2.1 工业相机选型考量

工业相机作为图像采集系统的核心设备，其性能对图像质量起着决定性作用。在选择工业相机时，需综合考虑分辨率、帧率、传感器类型等关键因素。对于轮胎胎面缺陷检测而言，需要高分辨率以确保能够清晰捕捉胎面的细微特征，同时高帧率可保证检测的实时性。本系统选用了一款高分辨率、高帧率的CCD 工业相机，该相机具备灵敏度高、噪声低等显著优点，能够充分满足轮胎胎面图像采集的需求。

2.2 镜头选型依据

镜头的主要功能是将目标物体的图像精准聚焦到相机的传感器上。镜头的选型需依据相机的传感器尺寸、工作距离、视野范围等参数来确定。为确保轮胎胎面图像的清晰度和完整性，本系统选用了一款焦距可调的远心镜头。远心镜头具有低畸变、高景深等优势，能够有效减少图像的畸变，提高测量的精准度。

2.3 光源照明方案设计

光源照明是影响图像质量的关键因素之一。合适的光源能够突出轮胎胎面的特征信息，增强缺陷与正常区域的对比度，从而便于后续的图像处理。本系统采用了环形 LED光源，这种光源能够提供均匀、明亮的光照，有效减少阴影的产生。通过灵活调节光源的亮度和角度，可进一步优化图像质量，提高缺陷检测的准确性[2]。

2.4 计算机硬件配置选择

计算机作为整个系统的核心运算设备，需具备强劲的计算能力，以支撑复杂图像处理算法的运行。本系统选用了一台高性能工业计算机，其配置多核处理器、大容量内存以及高速固态硬盘，能够充分契合系统对计算性能与存储容量的严苛要求。

3 软件系统设计与实现

3.1 软件架构设计思路

软件系统采用模块化设计理念，主要划分为图像采集模块、图像预处理模块、缺陷检测模块、缺陷分类模块以及结果显示模块。各模块保持相对独立，同时又通过接口实现数据交互。这种设计方式为系统的开发、维护与升级提供了便利。

3.2 图像采集模块功能

图像采集模块的主要职责是控制工业相机完成图像采集任务。该模块通过调用相机的 SDK 接口，实现对相机参数（如曝光时间、增益等）的灵活调整。同时，模块能够实时获取相机采集到的图像数据，并将其传输至内存，为后续处理环节做好准备。

3.3 图像预处理模块操作

图像预处理是提升图像质量、强化缺陷特征的关键环节。本模块主要涵盖图像灰度化、滤波去噪以及图像增强等操作。图像灰度化可将彩色图像转换为灰度图像，从而降低后续处理的计算负担；滤波去噪采用中值滤波算法，有效消除图像中的噪声干扰；图像增强则借助直方图均衡化等方法，增强图像的对比度，突出缺陷区域[3]。

3.4 缺陷检测模块算法

缺陷检测模块是软件系统的核心组成部分，其主要任务是从预处理后的图像中检测出轮胎胎面存在的缺陷。本模块采用基于边缘检测和阈值分割的算法。首先，利用 Canny边缘检测算法提取轮胎胎面的边缘信息；随后，通过阈值分割将图像划分为缺陷区域和非缺陷区域。为进一步提升检测的准确性，还结合了形态学处理算法，对分割后的图像进行开运算和闭运算，去除微小的噪声区域，填充缺陷区域内的空洞。

3.5 缺陷分类模块方法

缺陷分类模块负责对检测到的缺陷进行分类，以便明确缺陷的类型和严重程度。本模块采用基于特征提取和分类器的方法。首先，从缺陷区域提取一系列特征，如面积、周长、形状因子等；然后，利用支持向量机（SVM）分类器对提取的特征进行分类。为提高分类的准确性，在训练分类器时，使用了大量标注样本进行训练，并对分类器的参数进行了优化。

3.6 结果显示模块呈现

结果显示模块以直观的方式向用户呈现检测结果。该模块能够在原始图像上标记出缺陷的位置和类型，并显示缺陷的详细信息，如缺陷面积、长度等。同时，模块还支持将检测结果保存至数据库，方便后续进行质量分析和追溯。

4 系统实现与测试

4.1 系统实现过程

在完成硬件选型和软件设计后，开展系统的集成与实现工作。首先，将工业相机、镜头、光源等硬件设备安装到轮胎生产线的检测工位，并进行调试和校准，确保图像采集的质量和稳定性。然后，将开发好的软件系统部署到工业计算机上，进行软件与硬件的联调，实现图像的自动采集、处理以及结果显示功能。

4.2 系统测试内容

为验证系统的性能和准确性，对系统开展了全面的测试。测试内容涵盖图像采集质量测试、缺陷检测准确性测试以及系统稳定性测试等。通过大量实际轮胎胎面图像进行测试，结果显示该系统能够精准检测出轮胎胎面存在的各类缺陷，缺陷检测准确率达到了较高水准。同时，系统具备良好的稳定性，能够在长时间运行过程中保持性能稳定[4]。

结束语

本文深入探讨了汽车轮胎胎面缺陷检测系统的设计与实现。通过合理的硬件选型和软件架构设计，构建了一套基于机器视觉的轮胎胎面缺陷检测系统。该系统能够自动、快速地采集轮胎胎面图像，并运用图像处理算法对缺陷进行精准检测和分类。实验结果表明，该系统具有检测效率高、准确性好、稳定性强等显著优点，能够有效提升汽车轮胎生产过程中的质量控制水平，降低人工成本，为汽车轮胎行业的发展提供了有力的技术支撑。

参考文献

[1]王泽.汽车轮胎胎面缺陷检测系统研究与实现[D].西安：西安工业大学，2021.

[2]刘雨松.高速柔性成像轮胎外观缺陷检测研究[D].成都：电子科技大学，2020.

[3]庞博维，崔敏，杨琨，等．轮胎胎面磨损检测技术研究进展[J]．无损检测，2021（7）：83-94.

[4]王文军，梁荣亮，孙鸿洋．纯电动汽车轮胎磨损关键影响因素研究[J]．中国汽车，2021（1）：16-23.