轮胎是汽车的重要部件之一，它直接与路面接触，和汽车悬架共同来缓和汽车行驶时所受到的冲击，保证汽车有良好的乘座舒适性和行驶平顺性；保证车轮和路面有良好的附着性；提高汽车的牵引性、制动性和通过性；承受着汽车的重量，轮胎在汽车上所起的作用是至关重要的。

传统的轮胎生产线已经发展了很多年，然而，在轮胎的自动化生产过程中，不可避免会有小部分轮胎出现某些缺陷，比如尺寸不合格，划伤，鼓包等，在某些工序上还需要对轮胎进行花纹检测，DOT字符识别等，这些都需要视觉的介入。当今的汽车轮胎生产线正在越来越多地引入视觉检测来为轮胎质量把关。

SICK 3D相机应用于轮胎检测

但由于轮胎是黑色橡胶制品，即便有外部光源的情况下也很难呈现一定的对比度，因此传统2D相机用于轮胎检测会比较棘手。SICK 推出的3D相机则可以突破这一劣势，它可以免受样品表面颜色的影响，通过激光三角原理获取清晰的轮胎表面高度图像及强度图像，从而为轮胎行业的视觉检测解决了难题。

轮胎检测应用场景

1、胎面的截面尺寸检测

如：胎面的厚度轮廓、总宽、肩宽、中宽、肩厚、中厚等关键尺寸测量

2、胎圈接头及胎面成型接头检测

如：接头搭接、缝隙、错头、料偏、漏贴、错料、整体料宽尺寸等

3、成型轮胎不圆度及尺寸检测

如：胎面的不圆度、胎宽、轮胎直径等尺寸检测。

4、成型轮胎外观缺陷检测

如：鼓包、凹坑、划伤、裂缝等。

5、轮胎字符识别（OCR）及图案花纹检测

如：DOT码、轮胎生产周、轮胎规格型号、品牌Logo等。

3D视觉检测步骤

由于轮胎检测涉及的应用场景较多，本节以轮胎的字符识别（OCR）为例说明轮胎3D视觉检测的流程。

采集图像

架设好相机及轮胎，驱动相机或轮胎使得二者产生相对运动，为了保证图像正常，可选择匀速运动或者编码器触发模式，如下图示意。

用户可以根据实际工艺要求选择相机数量和安装布局。

图像采集布局示意图

在上图架设条件下，相机对轮胎采集图像可达到的帧率约为18KHz，Y方向（运动方向）设置分辨率为0.2mm，则折算成线速度为18K * 0.2 = 3600 mm/s，因此最快可在约0.5s的时间内完成轮胎一周的扫描。

（实际应用时的取图速度应在具体应用场景下测试得到）

所获取的图像效果如下图所示：

轮胎3D图像

轮胎强度图像

SICK 视觉处理平台EasyRanger提供强大的算法库可以实现多种检测需求。同前所述，SICK 3D相机也提供了与外部通用软件平台的兼容性，可以使得客户在选择图像处理算法时游刃有余，从而避免对现有的应用软件架构做过多更改。

识别结果图一

识别结果图二

进行OCR识别的图像处理大致流程如下：

通过以上流程，我们得到了OCR结果，以此可以做一些字符验证、字符定位等工作从而满足轮胎生产的视觉检测工艺需求。