机器视觉已经发展成为重要的工业生产加工手段之一，在中国成为全球重要的制造中心之一的背景下，中国成为继美国、欧洲和日本后的全球第四大机器视觉市场，同时也是最具发展潜力的市场。

机器视觉系统的应用领域涉及到了社会生产的各个方面，有原始的在线监视，也有外观检测以及动作、行为控制，许多工业加工成套生产设备都集成了机器视觉系统，成为加工生产线的标配，比如印刷生产线上的机器视觉质量控制系统，又比如汽车制造业中的移动三坐标测量系统。在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

机器视觉在轮胎检测领域产品表面检测中，由于航空轮胎的圆周面比较大，数据量也就比较大，通常采用的机器视觉单摄像机方式，很难满足圆周面检测分辨率高、数据量大的要求，而多台摄像机能满足分辨率和数据量的要求，却又相应带来实时性差的问题。若采用多台摄像机的方式，就需要配备多套成像系统，一套成像系统造价在10万元左右，基于成本和计算数据量的考虑，本研究选用一对一方式，利用分时运动克服单台摄像机采集数据量不足的缺点。

具体来说，就是在经典的服务器/客户端模式架构的基础上设计一种基于机器视觉的系统结构以实现轮胎圆周面产品表面缺陷的在线检测，该结构主要由四部分组成：服务器（嵌入式系统）、客户端（图像处理子系统）、信号模块（PLC）、输出单元。

在表面缺陷检测的图像处理方案在表面缺陷检测中，根据图像数据的特点，图像处理过程包括：缺陷分割、特征提取及缺陷分类。首先是缺陷分割：在表面缺陷检测的时候，利用图像处理算法，处理采集到的产品表面图像，将缺陷从复杂的背景图像中分离出来。接着是特征提取：提取缺陷后，对缺陷的各种标识性属性进行提取，主要是几何特征和灰度统计特征，以保证后续的缺陷分类和识别。几何特征指的是轮廓特征，比如长度、形状、面积、重心等。灰度统计特征指的是分布位置、统计值、均方差等等。

机器视觉检测方法可以较好地解决传统测量方法中时间长、工作量大、测量效率低的问题。该方法能够充分利用现代计算机技术的优势，设备简单、易用，克服了传统测量仪器的许多误差来源，具有快速、准确、非接触测量的优点。与传统的测量方法相比，原先需要15 min的测量时间，现在只需要15～30 s就可完成，操作也更加简单便捷。由于机器比人快，一台自动检测机器能够承担好几个人的任务。而且机器不需要停顿、不会生病、能够连续工作，能够极大的提高生产效率。