随着国家对交通运输安全的重视,轮胎质量检测问题已经成为一个众多轮胎生产厂家重视的问题。国外进口的轮胎检测设备需经过改装才能用于国内的轮胎生产线,而且价格极其昂贵,所以制造出成本低检测性能高的轮胎X光检测设备是一个迫切需要解决的任务。本论文主要论述了如何利用数字图像处理与识别的相关技术来检测X光子午线轮胎图像中的各种缺陷。为了将这一问题阐述清楚,论文首先对X光轮胎检测系统的结构和工作原理作了一般性的介绍。然后给出了要识别的各种缺陷的具体形态,分析了传统的模板匹配方法无法适用于此的原因。在此基础上,提出了轮胎缺陷检测的基本思路,即分区域分缺陷进行识别算法设计。分区域是把整幅轮胎图像分为胎侧、胎圈和胎面这三个感兴趣区域;分缺陷指的是把各个感兴趣区域的缺陷再进行分类,对不同类型的缺陷分别进行研究。本文重点讨论了胎侧区域的钢丝帘线排列异常情况和气泡这两大类缺陷。前者包括帘线搭接、接头开、稀线、帘线断开和帘线交叉,对原始图像进行预处理、阈值变换、细化等操作后提取各种缺陷的特征参数,即可识别出这一大类缺陷。对于气泡,则提出了一种根据小区域内的灰度分布的自相似性分割出气泡大致位置,然后进行区域标记和区域生长来分割气泡的方法。本文设计的缺陷识别算法均在Visual C++6.0开发环境下编程实现,并运用大量实际X光轮胎缺陷图像进行了测试,验证了算法的可行性和有效性。