本發(fā)明涉及通信領域，具體而言，涉及輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測方法、裝置及系統。

背景技術：

鋼絲簾布主要用于輪胎的骨架材料中，承受了作用于輪胎上的大部分負荷。鋼絲簾布錯邊、鋼絲露出、表面存在雜質、寬度不均等缺陷可能導致成品胎脫層、鼓包、均勻性不達標等質量問題，也可能對駕乘人員的安全造成隱患。因此在簾布的生產過程中進行質檢把控可以有效避免以上問題的發(fā)生。

現階段對簾布表面缺陷檢測的一種主要方案是通過人工觀察檢測。現有技術的缺點包括：

1.人工檢測精確度不高，受疲勞等影響比較嚴重。

2.人工檢測成本較高。

3.人工檢測效率較低。

針對相關技術中，通過人工觀察對簾布表面缺陷進行檢測存在的上述問題，還未提出有效的解決方案。

技術實現要素：

本發(fā)明提供了一種輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測方法及裝置，以至少解決相關技術中通過人工觀察對簾布表面缺陷進行檢測存在的上述問題之一。

根據本發(fā)明的一個方面，提供了一種輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測方法，包括：獲取待檢測鋼絲簾布的特征參數，其中該特征參數用于反映所述待檢測鋼絲的質量；比較所述特征參數與預設基準參數，得到比較結果，其中，該比較結果用于指示所述特征參數與預設基準參數的差異；在所述差異未落入預定范圍時，確定所述待檢測鋼絲簾布不符合預定要求，在所述差異落入所述預定范圍時，確定所述待檢測鋼絲簾布符合所述預定要求。

進一步地，獲取待檢測鋼絲簾布的特征參數包括：采集所述待檢測鋼絲簾布的圖像信息；從所述圖像信息中提取所述特征參數。

進一步地，從所述圖像信息中提取所述特征參數包括：從所述圖像信息中提取用于指示所述待檢測鋼絲簾布存在缺陷的缺陷特征，將該缺陷特征作為所述特征參數。

進一步地，所述缺陷特征包括以下至少之一：簾線露出、雜質污染、所述待檢測鋼絲簾布的寬度與預定閾值不一致、所述待檢測鋼絲簾布接頭處的接頭錯位。

進一步地，從所述圖像信息中提取所述特征參數之前包括：對所述圖像信息進行濾波和二值化處理。

進一步地，采集所述待檢測鋼絲簾布的圖像信息包括：所述圖像信息包括所述待檢測鋼絲簾布的兩面的圖像信息。

根據本發(fā)明的另一個方面，還提供了一種輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測裝置，包括：獲取模塊，用于獲取待檢測鋼絲簾布的特征參數，其中該特征參數用于反映所述待檢測鋼絲的質量；比較模塊，用于比較所述特征參數與預設基準參數，得到比較結果，其中，該比較結果用于指示所述特征參數與預設基準參數的差異；確定模塊，用于在所述差異未落入預定范圍時，確定所述待檢測鋼絲簾布不符合預定要求，在所述差異落入所述預定范圍時，確定所述待檢測鋼絲簾布符合所述預定要求。

進一步地，所述獲取模塊包括：采集單元，用于采集所述待檢測鋼絲簾布的圖像信息；提取單元，用于從所述圖像信息中提取所述特征參數。

進一步地，所述提取單元還用于從所述圖像信息中提取用于指示所述待檢測鋼絲簾布存在缺陷的缺陷特征，將該缺陷特征作為所述特征參數。

進一步地，所述缺陷特征包括以下至少之一：簾線露出、雜質污染、所述待檢測鋼絲簾布的寬度與預定閾值不一致、所述待檢測鋼絲簾布接頭處的接頭錯位。

進一步地，所述裝置還包括：預處理模塊，用于對所述圖像信息進行濾波和二值化處理。

進一步地，所述圖像信息包括所述待檢測鋼絲簾布的兩面的圖像信息。

根據本發(fā)明的另一個方面，還提供了一種輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測系統，包括：第一檢測裝置和第二檢測裝置，所述第一檢測裝置和所述第二檢測裝置分別安裝在生產設備輸送帶的上下兩面，用于采集待檢測鋼絲簾布上下兩面的圖像信息，并將所述圖像信息發(fā)送至圖像采集與分析裝置；所述圖像采集與分析裝置，與所述第一檢測裝置和所述第二檢測裝置耦合連接，用于在所述圖像信息的特征參數與預設基準參數的差異落入預定范圍時，產生用于指示所述待檢測鋼絲簾布符合預定要求的第一指示信號，以及在所述差異未落入預定范圍時，產生用于指示所述待檢測鋼絲簾布不符合預定要求的第二指示信號并輸出。

進一步地，所述第一檢測裝置和所述第二檢測裝置均包括：線陣相機、光源；所述系統還包括：旋轉編碼器；其中，所述第一檢測裝置的線陣相機和光源安裝在所述輸送帶的上方位置，所述第二檢測裝置的線陣相機和光源安裝在所述輸送帶的下方位置，所述旋轉編碼器安裝在所述輸送帶的轉動軸上。

進一步地，所述旋轉編碼器與所述圖像采集與分析裝置耦合連接，用于將在所述旋轉編碼器與所述輸送帶同步轉動時產生的脈沖信號發(fā)送至所述圖像采集與分析裝置，所述圖像采集裝置根據所述脈沖信號產生指令并向所述線陣相機發(fā)送用于觸發(fā)所述線陣相機采集所述圖像信息的指令。

進一步地，所述系統還包括：報警裝置，與所述圖像采集與分析裝置耦合連接，用于接收所述第二指示信息，并發(fā)出報警信息。

通過本發(fā)明，采用獲取待檢測鋼絲簾布的特征參數，其中特征參數用于反映待檢測鋼絲的質量；比較特征參數與預設基準參數，得到比較結果，其中，比較結果用于指示特征參數與預設基準參數的差異；在該差異未落入預定范圍時，確定待檢測鋼絲簾布不符合預定要求，在該差異落入預定范圍時，確定待檢測鋼絲簾布符合預定要求。解決了相關技術中通過人工觀察對簾布表面缺陷進行檢測導致的檢測精確度不高，檢測成本較高，檢測效率較低的問題，從而提高了輪胎企業(yè)產品質量和工作效率，節(jié)省了人力資源，降低了人工成本和次品率。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中：

圖1是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測方法的流程圖；

圖2是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測裝置的結構框圖；

圖3是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測裝置的結構框圖（1）；

圖4是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測裝置的結構框圖（2）；

圖5是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測系統的結構框圖；

圖6是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測系統的結構框圖（1）；

圖7是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測系統的結構框圖（2）；

圖8是根據本發(fā)明實施例的鋼絲簾布表面缺陷視覺檢測系統結構示意圖；

圖9是根據本發(fā)明實施例的上表面缺陷檢測裝置結構圖；

圖10是根據本發(fā)明實施例的下表面缺陷檢測裝置結構圖；

圖11是根據本發(fā)明實施例的缺陷檢測結果示意圖；

圖12是根據本發(fā)明實施例的判斷待檢測鋼絲簾布接頭處的接頭錯位缺陷的原理圖；

圖13是根據本發(fā)明實施例的判斷待檢測鋼絲簾布缺陷的流程圖；

圖14是根據本發(fā)明實施例的判斷待檢測鋼絲簾布缺陷的流程圖（1）。

具體實施方式

下文中將參考附圖并結合實施例來詳細說明本發(fā)明。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。

在本實施例中提供了一種輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測方法，圖1是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測方法的流程圖，如圖1所示，該流程包括如下步驟：

步驟S102，獲取待檢測鋼絲簾布的特征參數，其中該特征參數用于反映待檢測鋼絲的質量；

步驟S104，比較特征參數與預設基準參數，得到比較結果，其中，比較結果用于指示特征參數與預設基準參數的差異；

步驟S106，在該差異未落入預定范圍時，確定待檢測鋼絲簾布不符合預定要求，在該差異落入該預定范圍時，確定待檢測鋼絲簾布符合預定要求。

通過上述步驟，在獲取到的待檢測鋼絲簾布的特征參數與預設基準參數的差異未落入預定范圍時，確定待檢測鋼絲簾布不符合預定要求，在獲取到的待檢測鋼絲簾布的特征參數與預設基準參數的差異落入預定范圍時，確定待檢測鋼絲簾布符合預定要求，相比于相關技術中只能通過人工觀察檢測待檢測鋼絲簾布是否符合預定要求，解決了相關技術中通過人工觀察對簾布表面缺陷進行檢測導致的檢測精確度不高，檢測成本較高，檢測效率較低的問題，從而提高了輪胎企業(yè)產品質量和工作效率，節(jié)省了人力資源，降低了人工成本和次品率。

上述步驟S102涉及到獲取待檢測鋼絲簾布的特征參數，需要說明的是，可以通過多種方式獲取待檢測鋼絲簾布的特征參數，下面對此進行舉例說明。在一個可選實施例中，采集待檢測鋼絲簾布的圖像信息，從圖像信息中提取特征參數。

在一個可選實施例中，從圖像信息中提取用于指示待檢測鋼絲簾布存在缺陷的缺陷特征，將缺陷特征作為特征參數。

上述缺陷特征可以包括很多種參數，在一個可選實施例中，缺陷特征可以包括：簾線露出、雜質污染、待檢測鋼絲簾布的寬度與預定閾值不一致、待檢測鋼絲簾布接頭處的接頭錯位。此處僅作為舉例說明。

從圖像信息中提取特征參數之前，在一個可選實施例中，對圖像信息進行濾波和二值化處理，從經過處理之后的圖像信息中提取該特征參數。

在一個可選實施例中，上述的圖像信息包括待檢測鋼絲簾布的兩面的圖像信息。

在本實施例中還提供了一種輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測裝置，該裝置用于實現上述實施例及優(yōu)選實施方式，已經進行過說明的不再贅述。如以下所使用的，術語“模塊”可以實現預定功能的軟件和/或硬件的組合。盡管以下實施例所描述的裝置較佳地以軟件來實現，但是硬件，或者軟件和硬件的組合的實現也是可能并被構想的。

圖2是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測裝置的結構框圖，如圖2所示，該裝置包括：獲取模塊22，用于獲取待檢測鋼絲簾布的特征參數，其中特征參數用于反映待檢測鋼絲的質量；比較模塊24，用于比較該特征參數與預設基準參數，得到比較結果，其中，比較結果用于指示特征參數與預設基準參數的差異；確定模塊26，用于在該差異未落入預定范圍時，確定待檢測鋼絲簾布不符合預定要求，在該差異落入預定范圍時，確定待檢測鋼絲簾布符合該預定要求。

圖3是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測裝置的結構框圖（1），如圖3所示，獲取模塊22包括：采集單元222，用于采集待檢測鋼絲簾布的圖像信息；提取單元224，用于從該圖像信息中提取特征參數。

進一步地，提取單元224還用于從圖像信息中提取用于指示待檢測鋼絲簾布存在缺陷的缺陷特征，將缺陷特征作為特征參數。

進一步地，缺陷特征包括以下至少之一：簾線露出、雜質污染、待檢測鋼絲簾布的寬度與預定閾值不一致、待檢測鋼絲簾布接頭處的接頭錯位。

圖4是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測裝置的結構框圖（2），如圖4所示，該裝置還包括：預處理模塊42，用于對圖像信息進行濾波和二值化處理。

進一步地，圖像信息包括待檢測鋼絲簾布的兩面的圖像信息。

圖5是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測系統的結構框圖，如圖5所示，該系統包括：第一檢測裝置52和第二檢測裝置54，第一檢測裝置52和第二檢測裝置54分別安裝在生產設備輸送帶的上下兩面，用于采集待檢測鋼絲簾布上下兩面的圖像信息，并將圖像信息發(fā)送至圖像采集與分析裝置；圖像采集與分析裝置56，與第一檢測裝置52和第二檢測裝置54耦合連接，用于在圖像信息的特征參數與預設基準參數的差異落入預定范圍時，產生用于指示該待檢測鋼絲簾布符合預定要求的第一指示信號，以及在該差異未落入預定范圍時，產生用于指示該待檢測鋼絲簾布不符合預定要求的第二指示信號并輸出。

圖6是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測系統的結構框圖（1），如圖6所示，第一檢測裝置52和第二檢測裝置54均包括：線陣相機、光源；該系統還包括：旋轉編碼器62；其中，第一檢測裝置52的線陣相機522和光源524安裝在輸送帶的上方位置，第二檢測裝置54的線陣相機542和光源544安裝在輸送帶的下方位置，旋轉編碼器62安裝在輸送帶的轉動軸上。

可選地，旋轉編碼器62與該圖像采集與分析裝置56耦合連接，用于將在旋轉編碼器62與輸送帶同步轉動時產生的脈沖信號發(fā)送至圖像采集與分析裝置56，圖像采集裝置56根據脈沖信號產生指令并向線陣相機發(fā)送用于觸發(fā)線陣相機采集圖像信息的指令。

圖7是根據本發(fā)明實施例的輪胎鋼絲簾布表面缺陷的檢測系統的結構框圖（2），該系統還包括：報警裝置72，與圖像采集與分析裝置56耦合連接，用于接收上述第二指示信息，并發(fā)出報警信息。

需要說明的是，上述各個模塊是可以通過軟件或硬件來實現的，對于后者，可以通過以下方式實現，但不限于此：上述各個模塊均位于同一處理器中；或者，上述各個模塊分別位于第一處理器、第二處理器和第三處理器…中。

針對相關技術中存在的上述問題，下面結合可選實施例進行說明，本可選實施例結合了上述可選實施例及其可選實施方式。

本可選實施例主要實現裁斷工序中鋼絲簾布表面缺陷在線自動檢測，以解決人工檢測造成的漏檢，以及人工誤檢帶來的效率降低，為輪胎廠商提高產品質量，提高生產效率，節(jié)約成本提供幫助。

鋼絲簾布表面的缺陷包括簾線露出、表面雜質污染、寬度超差、接頭過程中造成的接頭錯邊等，實現實時的缺陷報警與停機處理，對缺陷信息進行保存，以便于后期查詢與追溯。

在鋼絲簾布裁斷過程中經常存在鋼絲簾布跨度超差、接頭處搭接偏移的現象。為了提高鋼絲簾布的接頭質量需要對鋼絲簾布的搭接情況進行實時監(jiān)控和檢測。另外鋼絲簾布在生產、輸送過程中會產生鋼絲露白、表面雜物等缺陷，這些都會影響輪胎的質量，因此也需要通過視覺技術對其進行實時檢測。該系統主要功能如下：

能夠進行簾布接頭錯邊的合格與不合格判定；

能夠對各部件的容許位置偏差進行設定；

能夠根據實際尺寸進行標定，建立圖像與實際尺寸比例關系；

能夠根據各缺陷設定的不同偏差范圍進行自動實時報警；

能夠存儲偏差超出允許范圍的圖像及報警記錄；

能夠進行缺陷實時報警信息；

能夠擴展和實現通訊接口,可與MES系統、PLC控制系統接口。

鋼絲簾布表面缺陷視覺檢測系統主要由上表面缺陷視覺檢測裝置、下表面缺陷視覺檢測裝置、報警裝置、和圖像采集與分析系統組成。上下表面缺陷視覺檢測裝置主要包括工業(yè)線陣相機、相機支架、光學鏡頭、光源、旋轉編碼器等部件，圖像采集與分析系統主要包括圖像采集、數據分析、工藝配方設定、系統參數設定、實時運行、數據存儲和報表分析等模塊。

線陣相機工作原理：線陣相機不同于傳統的面陣相機，其觸發(fā)一次快門生成一條寬度為設定寬度，長度為1像素的直線，經過多次觸發(fā)，當長度達到設定長度時，將所有采集到的線合成一幅完整的圖像輸出。以1024x2048的圖像為例，每次觸發(fā)快門成一條寬為1024、長為1的直線，經過2048次觸發(fā)，輸出整幅圖像。因為線陣相機特有的成像原理，所以特別適合拍攝輸送帶上的運動目標。

在生產過程中，需要對簾布兩面分別進行圖像采集，上、下表面缺陷檢測裝置分別安裝于輸送線上下兩面，旋轉編碼器就近安裝于輸送線的輥軸或電機軸上，與輸送線同步轉動，產生脈沖信號，脈沖信號連接圖像采集系統，由脈沖信號控制采集系統向相機發(fā)出快門指令，輸送線運動時，進行圖像采集，輸送線越快，圖像采集頻率也越高；輸送線停止時，圖像采集也隨之停止。采集到的圖像實時傳輸到圖像分析軟件進行圖像處理與識別，檢測鋼絲簾布表面是否存在鋼絲外露、雜質沾染、寬度超差、接頭錯邊等缺陷，對識別到的缺陷圖像進行保存和上傳，并控制報警裝置進行實時報警，必要時與傳送線可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，簡稱為PLC）聯動，進行強制停機處理。圖8是根據本發(fā)明實施例的鋼絲簾布表面缺陷視覺檢測系統結構示意圖，如圖8所示，1為上表面檢測裝置；2為下表面檢測裝置；3為傳輸帶；4為輥軸；5為待檢測膠料；6為裁斷機；7為旋轉編碼器；8為圖像采集與分析系統；9為報警裝置。

在一個可選實施例中，上表面缺陷檢測裝置設計方案為：

根據現場實際情況，將該裝置固定在裁斷機輸送線上，工業(yè)線陣相機和光源按照工藝要求角度安裝在被檢測鋼絲簾布輸送帶的上方位置，旋轉編碼器安裝在就近的電機軸或輥軸上，用以同步觸發(fā)線陣相機快門。圖9是根據本發(fā)明實施例的上表面缺陷檢測裝置結構圖，如圖9所示，101為線陣相機固定支架；102為光源固定支架。

不同型號的旋轉編碼器旋轉一周會發(fā)出不同的脈沖數，編碼器型號的選取由輥筒直徑D和相機單像素長度L決定：

脈沖數=π×D／L

脈沖數過多會導致圖像拉長，反之會導致圖像壓縮，使采集到的圖像產生畸變。

在另一個可選實施例中，下表面缺陷檢測裝置設計方案為：

根據現場實際情況，將該系統安裝在裁斷機接頭輸送帶靠近地坑端的輸送帶下方,工業(yè)線陣相機和光源按照工藝要求角度安裝在被檢測鋼絲簾布輸送帶的斜下方位置，相機快門觸發(fā)信號同樣來自于上表面所用的旋轉編碼器。圖10是根據本發(fā)明實施例的下表面缺陷檢測裝置結構圖，如圖10所示，201為光源固定支架；202為線陣相機固定支架；203為地面固定支架。

對于線陣相機的具體安裝位置視現場情況而定，上述方案中只是通常位置，不同的安裝位置也會設計不同的支架結構；上表面檢測裝置一般可在整條傳送線上（包括傳送輥、平衡輥）任意合適位置安裝，下表面檢測裝置一般安裝在地坑兩側或者傳送輥下方兩輥間隙處。

上述方案中在輥軸或電機軸上安裝旋轉編碼器，根據傳送線傳輸速度不同觸發(fā)線陣相機快門，另一方案可以不采用旋轉編碼器，而是在生產線傳輸速度一定的情況下相機采用固定曝光頻率，生產線速度變化時手動更改曝光頻率，使相機拍攝頻率與生產線速度保持一致。

圖像采集與分析系統：

圖像采集與分析是本系統的核心部分，通過圖像采集卡實時獲取工業(yè)線陣相機所檢測的實際圖像，利用圖像處理和分析算法計算出實際檢測數據與系統所定義的標準數據進行比對分析，判斷實際檢測結果是否滿足工藝參數要求，軟件通過實時圖像的形式進行顯示和標注，發(fā)現缺陷時系統通過報警系統及時通知操作人員，并對缺陷結果進行記錄和保存，必要時進行停機處理。系統包括圖像采集、圖像處理、工藝配方設定、系統參數設定、實時運行、數據存儲和報表分析等功能模塊。

圖像采集任務由圖像采集卡完成，圖像采集卡連接工業(yè)平板電腦、線陣相機和旋轉編碼器，當收到編碼器的脈沖信號后向相機發(fā)出快門觸發(fā)指令，按預設參數執(zhí)行圖像采集任務，每生成一幅圖像即進行格式轉換并發(fā)送到圖像處理模塊進行圖像處理操作。

圖像處理部分首先將圖像進行高斯濾波和自適應閾值二值化處理，由于膠片和傳輸帶以及缺陷具有明顯的顏色差異，所以根據二值化圖像中簾布和傳送帶顏色不同提取簾布范圍，根據簾布的范圍確定簾布寬度分布情況，實時返回寬度值。進行缺陷檢測時，在簾布范圍內進行連通區(qū)域（缺陷特征）提取，如果提取不到缺陷特征，認為不存在缺陷，簾布合格；如果提取到輪廓，則認為簾布表面存在缺陷，返回輪廓的面積大小。圖11是根據本發(fā)明實施例的缺陷檢測結果示意圖。

錯邊檢測根據二值化圖像中，簾布圖像每行重心的變化來判斷，如果圖像重心基本不變，認為簾布合格，如果重心位置發(fā)生偏移，圖12是根據本發(fā)明實施例的判斷待檢測鋼絲簾布接頭處的接頭錯位缺陷的原理圖，如圖12所示，為重心位置隨圖像長度的變化情況，認為有錯邊產生，返回錯邊的大小。

圖13是根據本發(fā)明實施例的判斷待檢測鋼絲簾布缺陷的流程圖，如圖13所示，該流程包括如下步驟：

步驟S1302，圖像輸入；

步驟S1304，圖像濾波；

步驟S1306，對濾波后的圖像進行二值化；

步驟S1308，提取圖像的輪廓；

步驟S1310，提取圖像重心點；

步驟S1312，提取圖像的寬度；

步驟S1314，判斷是否檢測到輪廓或重心偏移，在判斷結果為否的情況下，執(zhí)行步驟S1302，在判斷結果為是的情況下，執(zhí)行步驟S1316；

步驟S1316，輸出檢測到的結果。

工藝配方設定可以對不同規(guī)格的簾布允許缺陷大小、接頭偏差范圍、標準寬度等進行設定，以便在圖像處理過程中所輸出的實際值與配方所定義的標準值進行比較，確定實際檢測的結果是否滿足工藝參數要求，當輸出值超過標準值時對不滿足要求的圖像進行報警和記錄。

參數設定主要用于系統開始測量前對系統公共參數進行設定，其直接決定了系統的靈敏度和可靠性，可以對圖像分辨率、相機參數、圖像補償算法初始化等基礎數據進行定義和設置。不同的參數組合會產生不同的識別結果，我們需要根據現場實際情況，調整系統參數設定，以達到最好的應用效果。

系統根據預設的系統參數自動采集圖像數據并進行分析處理，在系統主界面上實時顯示檢測結果和監(jiān)控圖像，實時與設備PLC控制系統進行通訊，必要時進行停機處理，并對檢測結果進行實時存儲。

系統可以對檢測結果和缺陷圖像記錄進行實時存儲到系統本地數據庫，也可以通過網絡接口上傳到數據庫服務器，以便后期查詢。

通過自定義的條件組合查詢可以方便的獲取數據庫中相應的測量結果信息，可以生成相關統計報表，并能將查詢結果和生成的報表導出至EXCEL文件輸出。

系統采用聲光報警提示系統檢測到的缺陷，并且可以與裁斷機控制系統進行通訊，輸出報警聯動信號。

圖14是根據本發(fā)明實施例的判斷待檢測鋼絲簾布缺陷的流程圖（1），如圖14所示，該流程包括如下步驟：

步驟S1402，采集圖像；

步驟S1404，提取缺陷區(qū)域，計算缺陷面積；

步驟S1406，計算簾布寬度；

步驟S1408，計算膠片重心；

步驟S1410，判斷上述的計算結果是否超出預定閾值，在判斷結果為是的情況下，執(zhí)行步驟S1412；

步驟S1412，進行報警。

綜上所述，通過本發(fā)明的鋼絲簾布表面缺陷視覺在線檢測系統，用于裁斷機等生產設備，檢測鋼絲簾布接頭搭接情況和鋼絲簾布表面雜物、露白、寬度超差等缺陷的實時檢測和報警。在輪胎制造業(yè)對產能、速度、精密度等自動化應用需求日益升高的推動下，可替代人眼進行測量和檢測的機器智能解決方案成為協助生產流程順暢和過程質量控制的必備工具，提高了輪胎企業(yè)產品質量和工作效率，節(jié)省人力資源，降低人工成本和次品率。

在另外一個實施例中，還提供了一種軟件，該軟件用于執(zhí)行上述實施例及優(yōu)選實施方式中描述的技術方案。

在另外一個實施例中，還提供了一種存儲介質，該存儲介質中存儲有上述軟件，該存儲介質包括但不限于：光盤、軟盤、硬盤、可擦寫存儲器等。

顯然，本領域的技術人員應該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用的計算裝置來實現，它們可以集中在單個的計算裝置上，或者分布在多個計算裝置所組成的網絡上，可選地，它們可以用計算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實現，從而，可以將它們存儲在存儲裝置中由計算裝置來執(zhí)行，并且在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟制作成單個集成電路模塊來實現。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結合。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領域的技術人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。