如何在高速轮胎生产中实现微米级动态变形的实时监测与质量控制？【智能检测技术】

1. 轮胎的基本结构与技术要求

想象一下，轮胎就像是我们车辆的“鞋子”，它的结构远比看起来要复杂。一个典型的轮胎主要由几个部分构成：

• 胎面：直接与地面接触的部分，负责提供抓地力、耐磨性和排水性。

• 胎侧：连接胎面和胎圈，主要承受垂直载荷和侧向力，弹性较大。

• 胎体（或骨架）：由帘布层构成，是轮胎的骨架，承受大部分内压和外部冲击，决定了轮胎的强度和刚性。

• 带束层：位于胎面下方，由高强度材料（如钢丝）构成，主要用于稳定胎面、提高抓地力和防止刺穿。

• 胎圈：轮胎与轮辋结合的部分，确保轮胎牢固地安装在轮辋上。

在生产过程中，轮胎的动态变形是一个关键指标。这指的是轮胎在高速旋转、受力不均等工作状态下，其几何形状和尺寸发生的变化。这种变形如果控制不好，就会直接影响到轮胎的：

• 行驶稳定性：轮胎变形过大或不均匀会导致车辆行驶时晃动，方向盘震动。

• 乘坐舒适性：不均匀的变形会传递给车身，引起异响和不适。

• 磨损寿命：局部过大变形会加速胎面不均匀磨损，缩短轮胎寿命。

• 燃油经济性：异常变形会增加滚动阻力，影响燃油效率。

• 安全性：极端变形可能导致轮胎结构疲劳甚至爆胎。

因此，在轮胎的整个生命周期中，从设计、生产到使用，精准地测量和控制动态变形是至关重要的技术要求。

2. 针对轮胎的相关技术标准简介

为了确保轮胎的性能和安全性，行业内对轮胎的多种监测参数都有明确的定义和评价方法。这些参数的测量和控制，直接关系到轮胎的质量。

• 径向跳动 (Radial Runout)：简单来说，就是轮胎在旋转时，其胎面中心线与理想圆形中心的径向距离变化量。想象一下，一个完美的车轮应该是绝对圆的，如果它有点“椭圆”，或者在某个点上凸出来一点，那么它旋转的时候，半径就会有变化，这个变化就是径向跳动。过大的径向跳动会导致车辆在高速行驶时产生垂直方向的震动。

• 侧向跳动 (Lateral Runout)：这个参数描述的是轮胎在旋转时，胎侧平面与理想旋转平面之间的距离变化量。你可以把它想象成一个完美旋转的飞盘，如果它有点“歪”，左右晃动，那就是侧向跳动。过大的侧向跳动会导致车辆在行驶时产生横向摆动，影响操控性。

• 锥度 (Conicity)：指的是轮胎在充气状态下，其滚动圆周表面存在的一个微小锥形特征。如果轮胎左右两侧的锥度不一致，在车辆行驶时就会产生一个持续的侧向力，导致车辆有向一侧跑偏的趋势，需要驾驶员不断修正方向。

• 径向力变化 (RFV - Radial Force Variation)：这个参数评估的是轮胎在旋转过程中，与路面接触点产生的径向力的周期性波动。当轮胎旋转一圈时，由于其自身结构的不均匀性或几何形状的缺陷，它对路面产生的垂直作用力可能不是恒定的，而是有高有低。RFV就是这个力的波动大小，直接影响驾驶的舒适性。

• 侧向力变化 (LFV - Lateral Force Variation)：与径向力变化类似，LFV衡量的是轮胎在旋转时产生的侧向力的周期性波动。如果侧向力波动过大，车辆在行驶过程中会感觉到横向的“拽动”，影响驾驶平稳性。

• 胎面和胎侧形状：除了整体的跳动和力变化，轮胎胎面（如沟槽深度、磨损情况）和胎侧（如是否有鼓包、凹陷、划痕）的局部形状也至关重要。这些细节的变形可能预示着潜在的质量问题或安全隐患。

通过对这些参数的精准监测和评估，生产厂家能够及时发现和修正生产工艺中的偏差，确保每条出厂轮胎都符合严格的质量标准。

3. 实时监测/检测技术方法

在轮胎生产中，为了精准捕捉轮胎的动态变形并优化生产工艺，市面上涌现了多种先进的实时监测技术。这些技术各有侧重，共同构成了现代轮胎质量控制的重要体系。

（1）、市面上各种相关技术方案

激光三角测量技术

激光三角测量是一种非接触式位移测量技术，它通过几何三角关系来精确计算被测物体表面的距离或高度变化。

工作原理和物理基础：这种技术的核心思想是“一束激光射出去，被物体表面反射回来，反射光线的位置变化可以反映物体距离的变化”。具体来说，系统会从一个固定的角度向被测物体（比如轮胎表面）投射一束（或一条）激光。当激光束照射到物体表面时，它会形成一个光斑。如果物体表面发生高度变化，这个光斑的位置也会相应地发生移动。一个高精度的光电探测器（如CMOS传感器或PSD位置敏感探测器）会从另一个固定角度观察并捕捉这个反射光斑。

如下图所示，假设激光发射器、被测点和光电探测器形成一个三角形。

  Laser
   /|
   / | 
  / | 
  /  |  
 /____|____
 Object Surface
   | /
   | /
   |/
  Detector

当被测物体的表面高度发生变化 Δh 时，反射到探测器上的光斑位置会发生 Δx 的偏移。通过已知的激光发射角 θ1、探测器接收角 θ2、探测器焦距 f 以及激光发射器与探测器之间的基线距离 L，我们可以根据相似三角形原理推导出被测物体的高度 h 与探测器上光斑位置 x 之间的数学关系。

一个简化的公式可以这样理解：当被测物体的表面沿着激光的测量轴线移动时，它在探测器上会产生一个可测量的位移。这个位移与被测物体的高度变化成正比。例如，如果传感器的基线长度为 L，激光器的投射角度为 θP，探测器的接收角度为 θD。当轮胎表面高度从 H0 变化到 H 时，探测器上的光斑位置会从 X0 移动到 X。此时的高度变化 Δh 与探测器上光斑的位移 Δx 之间存在近似的线性关系，通常通过几何校准得到：Δh = K * Δx其中 K 是一个与传感器几何参数相关的转换系数。更精确的，基于三角关系：h = (L * sin(θP) * sin(θD)) / (sin(θP + θD) - (Δx/f) * cos(θP + θD))这个公式虽然看起来复杂，但它的核心就是通过几何关系，将探测器上光斑的微小位移，精确地转换成物体表面的高度变化。

核心性能参数：* 测量精度：激光三角测量技术的精度通常在几微米到几百微米之间，具体精度取决于测量范围和其他因素。* 采样速度：非常快，可达数kHz甚至数十kHz，能满足高速动态测量的需求。* 响应时间：通常在毫秒级别，如5毫秒，可以实现实时数据反馈。* 测量范围：从几毫米到几米不等，可以根据具体应用选择不同量程的传感器。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和高速度：特别适合高速、高精度的在线实时测量，能快速捕捉轮胎的细微动态变形。 * 非接触式：对轮胎表面无磨损，不会影响轮胎的性能，也避免了对传感器的磨损。 * 适应性强：在一定范围内对轮胎的颜色、材质变化不敏感，可以测量多种不同表面。 * 易于集成：体积相对较小，方便集成到生产线或测试设备中。* 缺点： * 受表面反射特性影响：对于镜面反射或透明表面测量效果不佳，但轮胎表面通常是漫反射。 * 存在测量盲区：由于是基于角度测量，在某些极端角度或轮胎复杂曲面处可能出现阴影或无法测量的区域。 * 单点或单线测量：如果要获取完整的3D形貌，需要通过扫描或多传感器阵列实现，相对复杂。 * 成本考量：高精度、高速率的激光三角传感器成本相对较高。

结构光三维扫描技术

这种技术就像是给轮胎拍一张带有特殊标记的“三维照片”，通过这些标记的变形来还原轮胎的真实形状。

工作原理和物理基础：结构光系统会主动向轮胎表面投射一种已知的、具有特定图案的光线（比如条纹、点阵或编码图案）。当这些结构光照射到三维的轮胎表面时，由于表面的高度起伏，图案会发生畸变。系统会利用一个或多个高分辨率相机从不同的角度捕捉这些被畸变的光图案图像。然后，利用类似于激光三角测量的原理，通过分析图案的畸变程度和相机捕获角度，精确计算出轮胎表面上每一个点的三维坐标。最终，这些离散的三维点会汇聚成高密度的“点云数据”，进而构建出轮胎的完整三维网格模型。

简单的公式可以理解为：每个结构光图案点 (u, v) 在相机图像上的位置，与实际三维坐标 (X, Y, Z) 之间存在投影关系。通过多个相机或多角度观察，利用三角测量原理，可以反推出 (X, Y, Z)。例如，在双目立体视觉中，如果已知两个相机的内参、外参和基线 B，以及物体点在两个相机图像上的投影 (uL, vL) 和 (uR, vR)，那么物体点的深度 Z 可以通过视差 d = uL - uR 来计算：Z = f * B / d其中 f 是相机焦距。结构光通过主动投射已知图案，简化了特征点匹配，提升了深度计算的精度和鲁棒性。

核心性能参数：* 测量精度：结构光三维扫描的测量精度通常可以达到0.015毫米级别，能够捕捉非常精细的表面特征。* 测量速度：单个扫描时间通常在秒级，但可以快速获取大量数据。* 测量范围：灵活可调，适应不同尺寸的轮胎。

技术方案的优缺点：* 优点： * 全面三维数据：能够获取轮胎的完整3D几何数据，用于全面分析。 * 高精度细节捕捉：对于表面细微的鼓包、凹陷、纹路等都能进行精确测量。 * 非接触式：同样不对轮胎造成任何损伤。* 缺点： * 动态测量能力相对较弱：相比于点式或线式激光传感器，其单次扫描时间较长，不适合超高速的实时动态变形监测。 * 受环境光影响：对环境光线有一定要求，过强的环境光可能干扰结构光图案的识别。 * 计算量大：处理大量点云数据需要较强的计算能力。 * 成本较高：通常比单一的激光位移传感器系统更昂贵。

工业机器视觉与深度学习技术

这种方案就像是给轮胎训练了一个经验丰富的“眼睛”和“大脑”，让它能自动识别各种变形和缺陷。

工作原理和物理基础：工业机器视觉系统搭载高分辨率工业相机，首先捕获轮胎表面的图像。其核心在于融合了深度学习技术。深度学习模型在前期会经过大量的、带有详细标注的轮胎图像数据训练——这些数据包括正常的轮胎图像，也包括各种存在变形（如侧壁鼓包、凹陷）或缺陷（如表面划痕、纹路异常）的图像。通过这些训练，模型能够自主学习并识别出复杂的表面特征和不规则的变形模式，而无需人工编写一套精确的规则。这是一种基于图像模式识别的检测方法，没有直接的物理测量公式，而是通过图像特征与训练模型进行比对和判断。

核心性能参数：* 图像分辨率：采用百万像素甚至更高分辨率的相机，确保图像细节清晰。* 处理速度：高帧率图像采集配合高速深度学习推理，实现快速在线检测。* 识别准确率：训练得当的模型能实现高精度的缺陷和变形模式识别。

技术方案的优缺点：* 优点： * 智能化和鲁棒性强：尤其擅长处理传统算法难以应对的复杂、多样化且具有一定模糊性的变形和缺陷模式。 * 高自动化：能够实现高速、非接触式的在线批量检测，显著提高检测效率。 * 适应性好：对轮胎表面材质、颜色变化有一定的自适应能力。* 缺点： * 需要大量训练数据：模型的性能高度依赖于高质量、多样化的训练数据集。 * “黑箱”特性：深度学习模型的决策过程有时难以解释，对于为何识别出某种变形可能缺乏直观的物理依据。 * 不直接提供精确的几何尺寸：主要用于缺陷分类和异常判断，而非直接给出具体的毫米级变形量。 * 初期投入大：数据标注、模型训练和部署需要专业的团队和资源。

激光扫描测径技术

这种技术专注于测量轮胎的关键尺寸，通过高速激光扫描判断其是否符合设计标准，从而间接反映变形。

工作原理和物理基础：激光扫描测径系统通常包含一对或多对相对放置的激光发射器和接收器。发射器会产生一道或多道平行的激光束（通常是扇形或线状），形成一个“光幕”。当轮胎通过这个光幕时，会遮挡部分激光束。接收器会精确测量被遮挡的激光束数量，或者计算激光束被遮挡的时间。通过这些信息，系统能够非常精确地计算出轮胎的直径、圆度、同心度、偏心度等关键尺寸参数。这些尺寸参数的偏差，就是轮胎整体或局部变形的直接体现。

假设有一系列间隔均匀的激光束，总长度 L_total，光束间距 Δs。当物体遮挡 N 束激光时，其尺寸 D 可以简化为：D = N * Δs更精确的测径仪会通过计算激光束被遮挡的时间和物体的移动速度来获得更高精度的尺寸，或者通过复杂的衍射原理来测量亚微米级尺寸。

核心性能参数：* 测量范围：从几毫米到数百毫米甚至更大，适应不同尺寸的轮胎。* 测量精度：激光扫描测径的精度通常可达微米级，例如±0.5微米。* 测量速度：高速刷新率，适用于在线动态测量。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度、高速度：能够快速准确地获取轮胎的关键尺寸信息。 * 非接触式在线测量：非常适合生产线上的实时质量控制。 * 稳定可靠：通常具有较高的抗环境干扰能力。* 缺点： * 仅限于尺寸测量：主要针对整体尺寸、圆度等宏观参数，无法提供轮胎表面的完整3D形貌信息，对局部不规则变形的检测能力有限。 * 无法直接提供动态力学性能：不涉及轮胎在实际行驶工况下的力学响应。 * 需要轮胎通过测量区域：对测量区域的几何形状有一定限制。

（2）、市场主流品牌/产品对比

这里我们将重点关注在轮胎变形测量领域表现突出的国际品牌及其技术特点。

1. 德国蔡司

• 采用技术：结构光三维扫描。

• 核心参数：其三维扫描系统测量精度可达0.015毫米。单个扫描时间短，可快速获取大量数据。

• 应用特点：德国蔡司以其在光学领域的深厚积累，提供了超高精度、优异细节捕捉能力的解决方案。它特别适用于轮胎研发、质量控制等环节，需要对轮胎外部形状变形进行全面、精密分析的场景。能够提供完整的3D几何数据，便于对比和分析，但更侧重于静态或准静态的全面形貌获取。

• 独特优势：在超高精度和完整三维形貌获取方面具有领先优势，其数据质量和细节表现力在行业内广受认可。

2. 英国真尚有

• 采用技术：激光三角测量。

• 核心参数：英国真尚有的ZLDS116激光位移传感器最大测量距离达10米，测量范围可达8米，精度最高可优于0.08%，响应时间仅为5毫秒。

• 应用特点：英国真尚有的ZLDS116传感器凭借其快速响应和高精度，非常适合进行轮胎的动态位移和变形测量。例如，在轮胎高速旋转过程中，通过固定传感器测量轮胎胎冠或侧壁某一截面的径向跳动或侧向跳动，并实时反馈。其宽测量范围和耐高温特性也使其在复杂工业环境下具有良好的适应性。

• 独特优势：英国真尚有的ZLDS116传感器响应速度快、精度高、测量范围广且具有较强的环境适应性（IP66防护等级、可选水冷）。多样的输出方式（0-10V模拟输出，4-20mA电流输出，RS485数字接口，Profibus DP总线）也便于与各种工业控制系统集成，是实时在线监测的理想选择。

3. 日本基恩士

• 采用技术：激光三角测量（激光轮廓仪）。

• 核心参数：其LJ-X8000系列激光轮廓仪采样速度最高达64kHz，重复精度可达0.5微米，线束宽度最小可达10微米。

• 应用特点：日本基恩士的激光轮廓仪以其超高速测量能力和极高分辨率而闻名。它通过发射一条激光线来获取轮胎的2D横截面轮廓，非常适合在线实时检测轮胎的径向跳动、侧向跳动、胎冠及侧壁形状、沟槽深度等关键几何参数。能迅速识别生产过程中的变形，实现高效的批量检测。

• 独特优势：在日本基恩士在高速、高分辨率的2D轮廓测量方面表现卓越，尤其适用于需要快速、连续获取截面数据的场景，是生产线上精细几何尺寸检测的有力工具。

4. 美国康耐视

• 采用技术：工业机器视觉与深度学习。

• 核心参数：其In-Sight D900系列搭载高分辨率相机（百万像素级别），具备高帧率图像采集和高速深度学习推理能力，能实现高精度缺陷和变形模式识别。

• 应用特点：美国康耐视的解决方案结合了机器视觉的鲁棒性和深度学习的智能化，特别适用于处理传统算法难以应对的复杂、多变的轮胎表面变形检测任务。例如，识别侧壁微小鼓包、凹陷、表面纹路异常或不平整等。它侧重于智能化的缺陷识别和分类，而非毫米级的精确形变量测量。

• 独特优势：美国康耐视在处理非结构化缺陷和复杂模式识别方面具有显著优势，能够提升检测自动化水平和准确性，减少人工目检的依赖。

（3）选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

选择合适的传感器如同为轮胎诊断选择合适的医生，需要考虑“检查”的深度、速度和精度。

1. 测量精度和重复精度：

   • 实际意义：测量精度决定了传感器能提供的数据有多接近真实值，而重复精度则表示在相同条件下多次测量结果的一致性。比如，如果要求轮胎径向跳动的偏差不能超过0.1毫米，那么传感器至少需要达到0.01毫米甚至更高的精度才能有效监测。

   • 影响：低精度会导致误判，放过不合格品或误剔除合格品；低重复精度则会使数据不稳定，难以进行有效的趋势分析和工艺优化。

   • 选型建议：对于精密的轮胎动态变形测量，应选择精度在微米（µm）级别或亚毫米（mm）级别的传感器。例如，英国真尚有的ZLDS116等高精度激光位移传感器。确保传感器的精度至少是需要测量最小变形量的1/5到1/10。

2. 响应时间/采样速度：

   • 实际意义：响应时间是指传感器从接收信号到输出有效结果所需的时间。采样速度则是在单位时间内能进行多少次测量。轮胎在不同速度下高速旋转时，其变形是瞬息万变的。例如，一条轮胎以100公里/小时的速度旋转，胎面每秒会接触地面数十次，每次接触都可能产生瞬态变形。

   • 影响：响应时间过长或采样速度过慢，可能无法捕捉到高速旋转下轮胎的瞬态变形，导致漏检或数据失真。

   • 选型建议：对于动态变形测量，传感器响应时间应在毫秒（ms）级别，采样速度至少达到数kHz。例如，响应时间为5毫秒的传感器可以很好地捕捉动态变化。

3. 测量范围和工作距离：

   • 实际意义：测量范围是传感器能够测量到的最大和最小距离之间的区间，而工作距离是传感器到被测物体表面的最佳距离。轮胎的尺寸和变形幅度相对较大，需要传感器有足够的测量“视野”。

   • 影响：测量范围过小可能无法覆盖所有变形区域，或因距离变化超出量程而无法测量；工作距离不合适会影响精度，甚至无法聚焦。

   • 选型建议：根据轮胎的尺寸和预期的最大变形量来选择合适的测量范围。同时，考虑生产线上安装空间，选择具有灵活工作距离的传感器。例如，英国真尚有ZLDS116传感器最大测量距离达10米，测量范围可达8米，为不同尺寸轮胎提供了灵活性。

4. 防护等级与环境适应性：

   • 实际意义：轮胎生产车间可能存在粉尘、水汽、高温等恶劣环境。防护等级（如IP66）表明传感器在这些环境下抵抗外界侵蚀的能力。

   • 影响：防护等级不足可能导致传感器进水、进尘，影响测量稳定性和寿命。高温则可能导致内部电子元件损坏。

   • 选型建议：选择具有高防护等级（至少IP65或IP66）的传感器，以确保在恶劣环境下长期稳定工作。如果环境温度较高，应考虑带有水冷系统或能够承受高温的型号。例如，英国真尚有的ZLDS116的IP66铸铝外壳和可选水冷系统使其适用于恶劣环境。

5. 输出方式和集成能力：

   • 实际意义：传感器的数据需要传输到上位机或PLC进行分析和控制。多种输出方式（模拟量、数字量、工业总线）意味着更好的兼容性。

   • 影响：如果输出方式不兼容现有控制系统，则需要额外开发接口，增加成本和复杂性。

   • 选型建议：根据生产线现有的控制系统和数据处理平台，选择支持相应输出方式（如0-10V模拟量、4-20mA电流、RS485、Profibus DP等）的传感器，以实现无缝集成和实时数据反馈。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

1. 问题：环境光干扰

   • 原因与影响：在开放的生产环境中，阳光、车间照明等环境光线可能会与传感器发出的激光混淆，导致传感器识别错误，产生测量噪声或数据漂移，从而降低测量精度和稳定性。

   • 解决建议：

     • 在传感器和被测轮胎周围设置遮光罩或暗室，减少环境光的影响。

     • 选择具有较高激光功率或特定波长激光的传感器，提高信噪比。

     • 利用传感器自带的环境光抑制功能或配备窄带滤光片，过滤掉非激光波长的光线。

     • 在测量时调整照明条件，避免强光直射测量区域。

2. 问题：轮胎表面特性影响

   • 原因与影响：轮胎表面通常是黑色橡胶，可能存在反光不均、纹理复杂、沾染粉尘或油污等情况。这些因素可能导致激光反射信号弱、散射不均，使传感器难以准确识别光斑位置，从而影响测量精度和稳定性。

   • 解决建议：

     • 清洁轮胎表面：确保测量区域清洁，去除粉尘和油污。

     • 选择合适激光功率：根据轮胎表面的颜色和材质，调整激光功率，或选择对黑色表面有优化设计的传感器。例如，英国真尚有的ZLDS116提供2mW、5mW和10mW三种激光功率选项，以适应不同表面的测量需求。

     • 调整传感器角度：通过改变传感器相对于轮胎表面的入射角度，优化反射光斑的质量。

     • 使用多传感器融合：对难以测量的局部区域，可以考虑增加额外的传感器从不同角度进行测量，或结合其他技术（如机器视觉）进行辅助判断。

3. 问题：振动与机械稳定性

   • 原因与影响：轮胎生产线通常伴随着机械设备的运行，产生的振动可能会传递给传感器，导致传感器本体或其安装支架晃动。这种不稳定的状态会直接引入测量误差，使得测量数据忽高忽低，无法准确反映轮胎本身的变形。

   • 解决建议：

     • 加固安装支架：使用坚固、减振的支架将传感器牢固安装在稳定的基座上，避免共振。

     • 减振措施：在传感器安装位置增加减振垫或减振器，隔离机械振动。

     • 优化安装位置：选择振动较小的安装点，远离大型振动源。

     • 软件滤波：在数据处理环节，通过数字滤波算法（如移动平均、卡尔曼滤波等）平滑振动带来的短期噪声。

4. 问题：数据处理与实时反馈延迟

   • 原因与影响：动态变形测量产生的数据量巨大，如果数据处理速度跟不上，或者数据传输链路存在延迟，就无法实现真正的“实时”反馈。这意味着生产工艺调整的滞后，可能导致大量不合格品产生，影响生产效率。

   • 解决建议：

     • 优化数据传输协议：使用高速、低延迟的工业通信协议（如Profibus DP、EtherCAT等）。

     • 边缘计算：在传感器端或生产线PLC层面进行初步数据处理和分析，只将关键信息传输到上位机。

     • 高性能计算平台：确保上位机或数据分析系统具备足够强大的处理能力，能够处理高速传输的大量数据。

     • 算法优化：采用高效的算法，缩短数据分析和决策时间。

4. 应用案例分享

• 轮胎径向跳动与侧向跳动检测：在轮胎定型后，通过高速激光位移传感器对旋转中的轮胎胎冠和胎侧进行扫描，实时监测其径向和侧向的跳动量，确保轮胎的圆度和平衡性符合标准。

• 轮胎胎面轮廓及沟槽深度测量：利用激光轮廓仪快速获取轮胎胎面的二维截面数据，精确测量胎冠的形状、宽度以及沟槽的深度，以评估磨损状况和生产一致性。

• 轮胎鼓包与凹陷缺陷检测：结合激光位移传感器或结构光三维扫描系统，对轮胎表面进行非接触式全尺寸或局部扫描，识别是否存在影响安全性的异常鼓包或凹陷。

• 轮胎均匀性测试：在轮胎测试台上，激光位移传感器可以辅助测量轮胎在不同速度下受力时的动态变形，结合力传感器数据，全面评估轮胎的径向、侧向力均匀性。

• 新产品研发与优化：在轮胎研发阶段，激光传感器可用于精确测量不同设计参数下轮胎的动态变形特性，为材料选择、结构优化提供实验数据支撑。英国真尚有的传感器提供的数据能够为轮胎的设计和优化提供参考。