基于统计特征的轮胎纹理缺陷在线检测

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基于统计特征的轮胎纹理缺陷在线检测

光学测量 | 更新时间：2025-09-01

- 基于统计特征的轮胎纹理缺陷在线检测
- Defects on-line detection of tire textures based on statistical features
- 光学技术 2009年35卷第1期页码：60-62
- 作者机构：
  
  1:光电信息技术科学教育部重点实验室天津大学精密仪器与光电子工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家科技支撑计划资助项目(2007BAF14B03)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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黄战华, 刘正, 朱猛, 等. 基于统计特征的轮胎纹理缺陷在线检测[J]. 光学技术, 2009,35(1):60-62.

Defects on-line detection of tire textures based on statistical features[J]. 2009, 35(1): 60-62.
黄战华, 刘正, 朱猛, 等. 基于统计特征的轮胎纹理缺陷在线检测[J]. 光学技术, 2009,35(1):60-62. DOI：

Defects on-line detection of tire textures based on statistical features[J]. 2009, 35(1): 60-62. DOI：

根据轮胎X光纹理缺陷区域灰度及灰度分布异常的特点

研究了一种通过分析统计特征进行在线缺陷检测的方法。在轮胎X光纹理灰度分布模型基础上

采用正则化预处理去除背景噪声

然后进行图像分块

分别计算每块的灰度均值和方差

并采用双线性插值运算形成均值图像和方差图像

再通过二值化实现缺陷检测。实验表明

与人工检测方法进行对比

该方法误判率低

检测精度高

并且运算速度快

能满足在线检测要求。

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