随着汽车行业的迅速发展,汽车安全性能备受关注,轮胎质量更是人们关注的一个重点,关系到人们的生命安全。目前轮胎缺陷检测主要依靠人工检测,这种检测方式劳动成本高,检测标准受人的主观影响,严重影响产品的生产效率。近年来机器视觉检测技术得到快速发展,其稳定、高效和自动化等特点,为轮胎缺陷检测系统奠定了理论基础。本文采用机器视觉检测技术,以轮胎各部位缺陷为研究对象,设计了基于机器视觉的轮胎缺陷检测系统。本文主要工作如下:(1)首先是搭建系统硬件平台,分析轮胎内部、胎侧和子口各部位缺陷特征,确定硬件平台的两个模块,分别是机械转动模块、图像采集模块。(2)其次是研究并实现轮胎各部位缺陷检测算法,针对硬件平台采集的图像进行分析,按照拍摄部位的不同,根据缺陷的不同类别研究并设计了三种不同缺陷检测算法。第一种是位于轮胎内部,出现凹凸不平缺陷,经研究分析,采用Laws纹理滤波的方法对图像进行处理,并利用高斯混合分类器对图像进行分类训练,利用训练好的分类器对待检测图像进行分类,可实现提取缺陷的目的。第二种是位于轮胎子口处,采用与轮胎内部缺陷相同的方法提取子口出边缺陷。与之不同的是,轮胎子口缺陷检测所采用的是局部纹理提取的方法。子口位于图像中固定位置,针对子口部位进行分类,将缺陷提取出来。第三种是位于轮胎胎侧,主要缺陷是缺胶和刮伤损伤,经分析研究,利用阈值分割、开闭运算以及特征筛选等方法对图像进行检测,最终提取出胎侧缺陷。(3)最后是断面检测算法的实现,经分析研究断面结构特点,采用基于边缘检测的方法提取断面轮廓,并对轮廓进行分割,确定检测位置点的坐标,最后求得检测位置点到内轮廓的距离即为位置点处的厚度。根据本文设计的检测系统,对检测样本进行实验验证,结果表明:轮胎内部缺陷检测的准确率为99.5%,轮胎子口缺陷检测的准确率为100%,轮胎胎侧缺陷检测的准确率为99%,轮胎断面检测的准确率为100%,可实现对轮胎缺陷以及断面检测,该系统具有实际应用价值。