摘要
轮胎是汽车的关键部件，其质量与驾驶员的生命安全息息相关。然而，在轮胎生产过程中，受外部环境、设备精度、操作不当等因素的影响会导致轮胎不同部位出现损坏，因此，为了保证汽车驾驶的安全性，每个轮胎在出厂前都要经过严格的质量检验。近十年以来，我们的研究团队一直致力于轮胎缺陷检测领域的研究，重点关注胎侧与带束层区域。然而，随着人们对汽车轮胎质量要求的不断提高，钢丝圈区域的安全重要性也日益凸显。 通常情况下，全钢子午线轮胎钢丝圈区域纹理信息丰富、帘线结构复杂且整体灰度级较低。这些问题给该区域的算法设计带来了极大挑战。而且，由于项目早期的开发工作不具系统性，缺陷的检测顺序和函数调用上尚存在问题，导致检测效率较低。因此，钢丝圈区域缺陷检测算法开发以及缺陷自动判级系统效率优化已成为一项紧迫的任务。 综上所述，本文以缺陷检测系统当前框架和轮胎钢丝圈区域的特点为切入点，分别进行了缺陷检测系统优化和基于异常检测的钢丝圈区域缺陷检测算法的研究。首先，在课题组现有工作基础上增加了图像质量判断功能，以保证进入边界分割和缺陷检测流程的图像质量；其次，利用垂直投影完成了轮胎区域的粗分割，获取到钢丝圈区域图像，并进一步设计该区域的边界精细分割算法，用于后续缺陷检测时的区域划分和部分缺陷识别。接着，根据旋转投影提取的特征和边界信息，结合3σ准则完成了钢丝圈区域缺陷检测。最后，引入了冗余合并和并行执行的思想，对系统框架进行了重构和优化，提高了系统检测效率，并确保了后续新算法的持续集成。 论文主要工作如下： （1）提出了基于语义分割模型HRNet的钢丝圈区域边界精细分割算法。首先，采用预分割思路获取钢丝圈区域图像，避免胎侧区域缺陷对边界特征提取造成影响如杂物、帘线断等。针对多次下采样关键信息丢失问题，提出了基于HRNet网络架构的钢丝圈区域边界精细分割算法。针对成像阴影和边界相似性导致的边界跳变问题，提出了基于自适应阈值的边界优化方法，提高边界鲁棒性和连续性。 （2）提出了基于 3σ 准则的钢丝圈区域缺陷检测算法。首先，设计图像质量判断算法，以排除由于成像机器老化而产生的低质量图像。然后，由于钢丝圈区域的帘线纹理方向呈现出一定的周期性规律，提出了一种基于帘线角度开窗口的方法。通过分析帘线的特 点，计算出其角度，并采用斜向投影来提取相关特征。根据缺陷的性质，设计了相应的判别特征，包括灰度均值、灰度标准差以及投影特征等。同时，由于钢丝圈区域帘线位置相对稳定，可用上述分割出的边界判断图像中是否存在帘线偏离正常位置的情况，基于此提出了边界走势异常判断的思路。最后，由于轮胎转速影响会产生一些连续性的特征偏差，而缺陷往往是特征的突变，基于此设计3σ准则判别器，利用异常检测的思想实现钢丝圈区域的缺陷检测。 （3） 提出了基于函数合并和多线程并行执行的轮胎缺陷自动判级系统优化方法。首先，对系统内已有算法进行梳理，在确保检测准确率不受影响的前提下，将不同算法间的相同处理模块进行合并，避免重复执行，并设计并行执行架构，采用多线程的方式在相同时间段内并行执行多个检测任务。最终完成了轮胎X光自动判级系统优化，提高了系统的整体性能和检测效率，满足后续持续集成新检测算法的需求。 在课题组开发的基础上，本文进一步完善了图像质量判断功能，并新增了钢丝圈区域相关缺陷检测算法。同时，本文还针对目前已有的缺陷检测系统进行了优化，提高了系统整体的检测速率，并补充了检测缺陷的数目。目前该系统已经在轮胎厂进行试运行，从速度和精度方面来看，能够满足轮胎厂实际使用的要求。
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