汽车行业AI视觉检测方案（三）：引领轮胎智检 - 实践

作为汽车产业链中的关键一环，轮胎质量直接关系到行车安全与整车性能。随着汽车产业规模持续扩大与质量要求不断提高，传统人工质检模式已难以应对高效率、高一致性与高精度的检测需求。AI视觉技术凭借其强大的图像处理与深度学习能力，正逐步成为轮胎质检领域的核心驱动力。

01 AI视觉的场景应用

轮胎制造工艺涵盖混炼、压延、成型、硫化等关键环节，细微偏差即可能引发胎侧气泡、帘线断裂、花纹错位等隐患。这些缺陷在极端行驶条件下极易酿成严重事故，因此，质量检测不仅是生产必需，更是守护道路交通安全的核心屏障。

△汽车轮胎工艺图

目前，国内多数轮胎企业仍依赖传统人工检测，面临效率低、一致性差、高流失率等严峻挑战，严重限制了质量提升与数字化进程。尽管行业已意识到AI视觉技术的变革潜力，却受限于样本匮乏、模型训练慢、多规格适配难等落地瓶颈。

针对这些痛点，森赛睿科技推出新一代轮胎AI质检智能方案，依托自研视觉AI平台与深度学习技术，突破传统检测局限，建立对多种缺陷的精准、高效识别，真正为企业提供可靠、易用、可规模部署的智能化质量保障。

目前，AI视觉在轮胎质检中主要应用于以下几大场景：

• OCR读码与字符识别：自动识别轮胎表面的DOT码、生产批次、二维码等关键信息，解决人工目视效率低、易出错的问题；

• 尺寸测量：对外径、胎宽、内廓等关键尺寸进行非接触式高精度测量，确保符合工艺标准；

• 外观缺陷检测：识别划痕、凹陷、鼓包、气泡、异物附着等各类表面缺陷；

• 花纹与胎纹检测：评估花纹深度、均匀性、形状完整性及磨损状态，保障轮胎抓地与排水性能；

• 内部结构检测：借助X光与视觉融合技术，检测内部气泡、帘线错位、杂质等隐蔽缺陷。

这些应用不仅显著提升了质检效率与准确性，更建立了全过程数据可追溯，为智能制造与质量闭环管理提供了坚实支撑。

02 森赛睿AI视觉解决方案

客户痛点

以某大型轮胎制造企业为例，其面临如下典型难题：

• 人力成本高且流失率高：质检车间环境苛刻，半年工人流失率超过30%，培训周期长（约3个月），且人工检测主观性强，准确率仅90%；

• 多品种混线生产适配难：超500种轮胎规格需灵活切换检测，传统设备调试复杂、耗时长；

• 缺陷样本稀少、模型训练难：尤其是罕见缺陷样本难以收集，导致AI模型泛化能力不足；

• 检测效率与精度难以兼得：传统机器视觉依赖硬规则，漏检、误检率高，且检测速度无法满足实时产线节奏。

森赛睿方案

针对上述痛点，森赛睿科技推出全栈式轮胎AI质检智能系统，涵盖自研算法、无代码训练平台、AI视觉控制器与一体化检测软件，具备以下核心优势：

△缺陷轮胎：侧壁裂纹、轮辋线裂纹、侧壁气泡、模板编号偏移、倒角缺陷（从左到右）

（1）极简建模与小样本、无监督学习能力

• 依托无监督小样本良品建模技术，仅需60–100条良品数据即可完成单品类建模，样本量不足传统方法的3%；

• 支持无监督学习机制，轻松应对新品类、新缺陷的快速迭代。

（2）高精度柔性检测系统

• 融合多维度光学方案，有效克服橡胶吸光、曲面反光等成像难题；

• 自研控制器内置AI芯片，支持胎冠、胎侧、胎里等多部位100+类缺陷的精准识别，关键缺陷漏检率低于1%；

• 支持多品类轮胎混检无缝切换，单胎检测时间缩短至30–45秒，效率较人工作业提升1.5倍以上。

△缺陷轮胎

（3）端边协同与系统集成

• 提供从图像采集、实时推理到MES系统对接的全链路服务；

• 搭载自主设计的边缘计算AI控制器，优化推理速度，缩短单帧图像处理延迟时间；

• 无代码操作平台支持工作人员自主配置检测流程，大幅降低算法部署与维护门槛。

△森赛睿AI视觉检测部署全流程

实施成效

该环境在客户现场实现如下收益：

• 质量提升：综合缺陷检出率超过99%，漏检率下降30–50%；

• 效率突破：单胎检测平均时长40秒，检测耗时下降50%以上；

• 成本优化：人力依赖减少60%，模型迭代周期缩短70%，综合质检成本显著降低；

• 可追溯性与标准化：全流程数据记录与分析，为工艺优化与质量回溯提供数据基石。

03 结语

轮胎作为汽车工业的关键安全部件，其质量检测须走向更高程度的自动化、智能化与可靠性。森赛睿AI视觉解决方案不仅克服了传统人工与规则基架构的局限，更凭借小样本学习、多维感知与软硬一体等创新，构建起适应多品种、高速、高精度要求的轮胎质检新范式。

未来，随着深度学习与工业智造等技术的持续融合，AI视觉还将在轮胎全生命周期质量管理、工艺优化与个性化制造中发挥更深层次的价值。森赛睿愿与行业伙伴共同推动中国轮胎制造业向“智能检测”迈进，为汽车智能制造注入坚实可靠的视觉感知能力。