随着汽车保有量的大幅增加,交通事故越来越频发,其中爆胎事故致死率极高。轮胎存在缺陷是导致爆胎的主要原因,如何准确且高效地检测轮胎缺陷,是轮胎检测行业的重点研究方向。本文的主要目的是研究并实现一套汽车轮胎胎面缺陷检测系统,该系统基于机器视觉对胎面缺陷进行智能化检测,在确保检测结果准确性和客观性的同时,提高了检测效率,该研究为轮胎智能化检测提供了新的思路和方法。本文的主要内容包括汽车轮胎胎面图像提取研究、胎面缺陷检测算法研究、胎面缺陷检测系统实现及测试。对胎面图像提取算法进行研究,是为了避免图像中背景对检测过程及检测结果的影响。通过相机标定获取内参矩阵和畸变矩阵,对轮胎图像做畸变校正、采用Gamma变换进行图像增强、使用Canny算子进行边缘检测、利用泛洪填充法做区域填充、使用闭运算进行形态学处理、提取最大连通域、将最大连通域图像和轮胎图像做逻辑与运算,最后实现了胎面图像的提取。经测试,该胎面提取算法能有效地将胎面部分从轮胎图像中提取出来。对胎面缺陷检测算法进行深入研究,根据不同类型胎面缺陷构建相应算法实现检测。针对胎面磨损的检测,研究中计算胎面图像的灰度共生矩阵,并分析四个特征值:能量、熵值、对比度、逆差矩,根据特征值的计算结果综合判定胎面磨损程度;针对胎面缺块的检测,研究中将胎面图像根据0度Radon变换结果的极值点做分割,并根据分割图像的90度Radon变换结果判定缺块的位置;针对胎面裂纹的检测,研究中分析了胎面裂纹的图像特征,并采用最大熵阈值分割算法提取图像中的目标区域,采用连通域算法和目标环状性度量对裂纹进行识别,研究出裂纹尺寸计算方法,根据裂纹宽度判定安全等级。最后,对各类缺陷检测算法进行了验证和测试,均达到预期效果。根据系统总方案搭建硬件测试平台和软件开发环境,根据研究的算法流程做相应的软件设计,并进行该系统的软件编程和系统调试。本系统利用PyCharm集成开发环境,采用OpenCV计算机视觉库,使用Python进行代码编程,实现了对轮胎图像的采集传输和分析处理,使用Qt Designer结合PySide2界面库开发了系统的操作界面,将检测结果展示在界面上,使用MySQL数据库对检测结果等信息进行存储,最终实现了该系统的功能。该系统融合了轮胎图像采集、无线传输、分析处理、界面显示、数据库存储等功能于一体,实现了汽车轮胎胎面缺陷的智能化检测。通过对系统的测试和结果分析验证了系统的有效性和可靠性,测试结果表明该系统的检测准确率达到预期目标。