随着工业自动化发展,现代化生产过程对检测方法、精度和速度提出了更高的要求。机器视觉检测系统及技术的广泛应用符合工业自动化发展的需要,能有效提高检测的效率和精度,从而提高工业的自动化程度。在橡胶轮胎的生产中,需要在线对胎面进行长度检测,现有的检测方法大都采用人工在线抽样检测并记录检测结果,其检测效率较低,检测精度也不能得到有效保障。本文针对橡胶轮胎胎面生产线的要求,结合机器视觉检测技术,设计了一种轮胎胎面检测系统。该系统可实现生产线上的橡胶轮胎胎面的几何量(长度和倾斜角度)、胎面字符等信息的在线检测与识别,并将检测结果实时保存到上位机数据库。本文主要完成了以下工作:(1)对轮胎胎面检测系统进行总体方案设计。将检测系统分为图像采集、信息处理、信息执行三个模块,并进行任务分配,对各模块中的关键技术及基本原理进行了阐述。(2)设计检测系统的几何量检测方法。基于机器视觉技术,采用图像预处理、阈值分割、胎面区域提取、边缘检测等方法实现了基于形状特征的长度检测方法并进行改进;设计了基于霍夫变换的倾斜角检测方法;从检测准确率、检测时间方面对方法的性能进行了分析。(3)设计检测系统的字符检测方法。基于机器视觉软件和机器学习方法,通过图像预处理、字符训练、字符分类器、字符识别等步骤实现字符检测;从检测准确率、检测时间方面,分析了不同分类器对字符检测的影响。(4)根据检测系统的要求,结合下位机的通讯协议、MySQL数据库,在VS2010和Halcon平台上进行编程,实现检测系统的完整功能。在检测现场对该系统的准确率、实时性和检测精度进行测试。