轮胎检测设备的研究与应用现已成为轮胎产业的一个关键环节。其中又以X光和激光检测最为先进。尤其是激光剪切散斑技术在轮胎气泡的检测中有着明显的优势。以前气泡检测由检测人员肉眼判定,费时费力且相当不准确。现在,国外已出现较为成熟的轮胎激光检测设备,能准确的判定轮胎气泡情况。然而国内在此领域还是空白,也没有激光检测轮胎气泡的计算机自动判定算法。本论文的主要工作是研究激光检测轮胎气泡的检测算法,以填补国内该领域空白。在研究轮胎激光剪切散斑干涉技术原理基础上,根据所得轮胎图像特征——含有大量乘性噪声同时前景与背景不易区分,设计了基于同态滤波的小波滤波算法。此算法克服了常见滤波算法在对轮胎激光剪切散斑干涉图像应用时的不足,更有效地滤除噪声。再在滤波后的轮胎图像基础上,先确定基于边缘检测的图像分割方向。根据图像特征——背景中存在大量的条纹,为避免对气泡边缘检测产生妨碍,先设计了适用于轮胎图像的增强方法,之后设计了基于模糊思想的小波多尺度边缘检测算法。此算法较常见的边缘检测算法更好地标记出了轮胎气泡的边缘图像,滤除了图像中的伪边缘。最后,在所得到的边缘图像基础上,闭合气泡边缘,提取轮胎气泡,并计算气泡面积。为验证整套轮胎激光检测气泡缺陷算法的有效性,搭建了测试平台。经实验证明,本文提出的轮胎气泡的自动检测算法是有效的,它可以寻找出气泡的位置及大小,给出较为准确的判断。气泡识别率达到95%以上,能够满足工业检测的实际需要。