根據(jù)中國商務部報告顯示，汽車業(yè)是中國國民經(jīng)濟的支柱性產(chǎn)業(yè)。汽車銷售額占社會零售總額比重達到10%。輪胎物流則是關乎整車生產(chǎn)制造以及汽后全產(chǎn)業(yè)鏈，市場空間巨大。加之電商滲透，新零售需求增加，故而一體化的供應鏈服務也是輪胎制造企業(yè)的制勝之法。輪胎行業(yè)視覺檢測是汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的重要環(huán)節(jié)，隨著汽車保有量的增加和交通安全意識的提高，輪胎檢測市場呈現(xiàn)出良好的發(fā)展前景。輪胎檢測主要包括字符識別、尺寸測量、輪胎磨損及輪胎結構等方面的檢測，旨在確保輪胎的安全性和性能。

市場驅動因素1：汽車保有量增加

隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，汽車保有量不斷增加，推動了輪胎檢測市場的需求。

市場驅動因素2：交通安全意識提高

輪胎是汽車行駛過程中與地面直接接觸的部分，其安全性直接關系到駕駛員和乘客的生命安全。交通安全意識的提高促使人們更加重視輪胎的檢測和維護。

市場驅動因素3：政府監(jiān)管力度加大

為了提高道路交通安全水平，政府對輪胎檢測的要求越來越高，推動了輪胎檢測行業(yè)的發(fā)展。

視覺應用場景

OCR讀碼

讀取輪胎的表面字符，包括：字符，二維碼等，進行識別

尺寸測量

測量輪胎的外觀尺寸大小，以及內廓的尺寸

外觀缺陷

檢測

檢測輪胎的劃痕有無，劃痕大小，凹坑有無及大小等

花紋檢測

胎紋識別

檢測花紋形狀，及深度，胎紋的識別等

輪胎自動DOT讀碼識別應用

應用背景

在輪胎生產(chǎn)過程中，每個輪胎都會被打上一系列的編碼，包括輪胎型號、生產(chǎn)日期、生產(chǎn)批次等信息。傳統(tǒng)的人工讀碼方式需要依靠人眼進行識別，效率低下且容易出錯。而利用OCR技術，可以將輪胎上的編碼信息通過攝像頭或掃描儀進行拍攝或掃描，然后通過OCR算法進行圖像處理和字符識別，最終將編碼信息轉化為可讀的文本。

檢測對象

DOT/讀碼檢測可以幫助輪胎制造商和質檢人員快速準確地識別輪胎上的編碼信息，提高生產(chǎn)效率和質量控制水平。

自動識別難點與卡點

專用硫化標簽碼高度小

人工搬運造成條碼污損

標簽二維碼易產(chǎn)生變形褶皺

DOT字符種類多樣、對比度低

客戶案例

順豐DHL供應鏈米其林輪胎自動識別項目

項目構成

由固定架、運動機構、智能高速讀碼器、3D線掃相機及視覺控制系統(tǒng)等部分組成，能夠自動讀取輪胎上表面條形碼、側面二維碼、下表面Dot，數(shù)據(jù)自動存儲，并能夠將輪胎數(shù)據(jù)上傳客戶數(shù)據(jù)庫等功能。

技術參數(shù)

產(chǎn)品尺寸：輪胎直徑<900mm,

輪胎讀取速度：11個/1min,

精度：80.2um(Z向)、78.7um(X方向) 、189.5um(Y方向)。

客戶痛點及項目難點

① 輪胎上表面條形碼讀取

② 輪胎側面二維碼讀取,滿足設定范圍

③ 輪胎DOT讀取周期數(shù)

④ 輪胎DOT是否屬于所需年份，年份可設

⑤ 倉庫輪胎樣式600多，高峰時期每天操作量六萬條

視覺檢測流程

檢測效果圖

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輪胎搬運及安裝視覺引導應用

應用背景

現(xiàn)狀：客戶總裝車間輪胎的搬運與安裝，現(xiàn)在主要的形式是人工操作。

流程：每側車體各需要2個工人進行輪胎的搬運與安裝，每個班次共需4人。

應用需求目標

3D視覺引導機器人識別多種類輪胎，抓取輪胎，在3.5秒以下取得3D圖像并對大尺寸點云的3D匹配處理。進行搬運與自動安裝。

視覺系統(tǒng)運行流程

① 3D相機安裝在工業(yè)機器人上，定位引導機器人抓取輪胎；

② 抓取上輪胎后，機器人運行至車身輪轂側。3D相機進行拍照測量；

③ 完成測量后，將數(shù)據(jù)信息傳至PLC/機器人；

④ 機器人跟進3D信息，給出糾正補償數(shù)據(jù)，進行輪胎安裝。

輪胎尺寸測量應用

應用背景

主要用于測量輪胎的外圍尺寸、內廓尺寸、輪胎的寬度等。

應用技術

視覺測量技術是一種非接觸式的測量方法，在輪胎測量中得到了廣泛應用。其主要原理是利用光源發(fā)射出的光亮顯示被測物體上反射光線的強度和特性，從而確定被測物體的特征尺寸或狀態(tài)。這種測量方法具有測量速度快、精度高、不破壞被測物體表面等優(yōu)點。

輪胎尺寸測量

安裝要求：

① 相機固定安裝在視覺檢測工位上方，視野覆蓋檢測區(qū)域?

② 采集圖像時，相機成像面平行于輪胎表面

③?相機、工作距離、視野、可根據(jù)現(xiàn)場成像條件及需求做調整

輪胎外觀缺陷檢測

檢測內容

■?裂紋：包括橫向裂紋、徑向裂紋、肩部裂紋等類型的裂紋。

■?破損：例如切痕、撕裂、斷面等導致輪胎表面破損的情況。

■?鼓包及異物：有無存在缺陷情況。

■?氣泡：輪胎表面出現(xiàn)的氣泡狀凸起，可能由于生產(chǎn)過程中的氣體或液體積聚引起。

■?褶皺：輪胎側壁或胎面出現(xiàn)折疊、皺褶的情況。

應用技術

■?圖像處理：使用視覺技術對輪胎表面的圖像進行處理，包括圖像增強、濾波、分割等，以便更好地檢測缺陷。

■?特征提取：通過提取輪胎表面的特征，例如紋理、顏色、形狀等，來區(qū)分正常區(qū)域和缺陷區(qū)域。

■?圖像分類：利用機器學習和深度學習算法對輪胎圖像進行分類，識別出不同類型的缺陷，如裂紋、鼓包、異物等。

■?光學傳感器：使用光學傳感器檢測輪胎表面的反射光線變化，以尋找可能的缺陷。

輪胎花紋胎紋檢測

花紋檢測

■?花紋深度：測量輪胎花紋的深度，確定是否符合相關標準和法規(guī)要求。

■?花紋均勻性：檢查花紋是否均勻分布，排除可能導致不平衡磨損或異常磨損的問題。

■?花紋形狀：評估花紋圖案的形狀和細節(jié)，確保其設計和制造符合要求。

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胎紋內容

■胎紋磨損：檢查胎紋的磨損程度，判斷輪胎的使用壽命和是否需要更換。

■胎紋剩余深度：測量胎紋的剩余深度，以確保其仍能提供足夠的抓地力和排水性能。

■胎紋均勻性：評估胎紋的均勻磨損程度，排除可能導致不平衡磨損或異常磨損的問題。

應用技術

輪胎花紋和胎紋檢測，結合圖像采集設備和算法，對輪胎進行掃描和分析來達到所要的應用。

輪胎花紋胎紋檢測

安裝要求：

① 相機固定安裝在視覺檢測工位上方，視野覆蓋檢測區(qū)域?

② 采集圖像時，相機成像面平行于輪胎胎痕表面

③ 相機、工作距離、視野、可根據(jù)現(xiàn)場成像條件及需求做調整

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? ? 審核編輯：黃飛

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