面对黑色橡胶轮胎的复杂形貌与每秒数千次的高速生产，如何选用微米级精度的非接触式激光测量方案，实现胎面轮廓与径向跳动等关键指标的自动化在线检测？【质量控制】

1. 汽车轮胎的基本结构与技术要求

汽车轮胎是车辆与地面接触的唯一部件，其结构复杂，由胎冠（包括胎面花纹）、胎肩、胎侧和胎圈等部分组成。这些部分的几何尺寸和形状精度对车辆的行驶安全、操控性能、燃油效率以及乘坐舒适性有着至关重要的影响。

想象一下，轮胎就像我们穿的鞋子。鞋底的花纹（胎面花纹）决定了抓地力和排水性能；鞋帮（胎侧）支撑着鞋子的形状，并吸收路面冲击；鞋口边缘（胎圈）则牢固地固定在脚上。如果这些部分尺寸不准或者形状有偏差，比如鞋底花纹深浅不一，或者鞋帮一边高一边低，穿起来就会不舒服，走路也会不稳，甚至容易滑倒。

在制造和使用过程中，对轮胎轮廓进行精密测量，是为了确保：* 安全性： 胎面花纹深度、胎侧形状等直接关系到湿地抓地力、爆胎风险等。* 性能： 轮胎的整体尺寸、均匀性影响车辆的转向响应、高速稳定性。* 耐用性： 均匀的磨损和正确的轮廓有助于延长轮胎寿命。* 舒适性： 径向和横向跳动过大都会导致车辆振动，影响驾乘体验。* 合规性： 确保轮胎符合各项国际和国家标准，满足法规要求。

2. 针对汽车轮胎的相关技术标准简介

针对汽车轮胎的检测，行业内有一系列成熟的参数来衡量其质量和性能。这些参数及其评价方法，为轮胎制造商和使用者提供了统一的质量控制依据。

• 胎面花纹深度： 这是指胎面最深处到花纹块顶部的垂直距离。它的评价方法通常是测量多个点的深度，计算平均值或最小深度，以判断轮胎的磨损程度和排水性能。

• 胎面花纹宽度/间距： 指胎面上花纹沟槽的宽度和相邻花纹块之间的距离。通过测量这些尺寸，可以评估花纹设计的合理性及其对抓地力、噪音的影响。

• 轮胎直径与宽度： 轮胎的整体外径和最大宽度是关键的宏观尺寸。测量时通常需要多点采样并取平均值，或者通过轮廓扫描获取整体尺寸数据，以确保与车辆匹配。

• 径向跳动： 指轮胎在旋转过程中，胎面中心线相对于轮毂中心线的径向偏差。这就像一个不够圆的车轮在转动，会导致车辆上下跳动。评价方法是测量轮胎旋转一周中，胎面径向距离的最大和最小差值。

• 横向跳动： 指轮胎在旋转过程中，胎面中心线相对于轮毂中心线的轴向偏差。这就像一个在左右晃动的车轮。评价方法是测量轮胎旋转一周中，胎面侧向距离的最大和最小差值。

• 胎侧鼓包/凹陷： 胎侧是轮胎最薄弱也最柔韧的部分。鼓包或凹陷可能指示内部结构损伤。检测时通常通过扫描胎侧表面轮廓，识别出超出允许公差的局部凸起或凹陷。

• 胎圈部位尺寸： 胎圈是轮胎与轮辋结合的部位，其尺寸精度决定了安装的牢固性和气密性。测量胎圈的直径、宽度及形状，确保其与轮辋完美配合。

• 胎面轮廓及曲线： 胎面从一侧胎肩到另一侧胎肩的整体形状曲线。这影响了轮胎的接地面积和均匀磨损。通过获取横截面轮廓数据，可以评估其设计是否合理，以及制造偏差。

3. 实时监测/检测技术方法

汽车轮胎的精密测量，尤其是高效率、低损伤的需求，促使非接触式激光测量方案成为主流。与传统的接触式测量（如卡尺、深度计等）相比，非接触式激光方案具有测量速度快、对轮胎无磨损、自动化程度高等显著优势，更能适应现代工业生产线的节奏。

(1) 市面上各种相关技术方案

当前市场上，非接触式激光测量主要基于几种不同的光学原理，各有特点。

激光三角测量法

这种技术方案非常普遍，就像我们小时候用手电筒照东西，通过影子位置的变化来判断物体远近一样。它的核心思想是利用简单的三角几何关系来计算距离。

工作原理和物理基础：激光三角测量传感器包含一个激光发射器和一个接收器（通常是一个CMOS或PSD位置敏感探测器）。激光发射器向目标物体表面发射一束激光点或激光线。当激光照射到物体表面时，会形成一个光斑。这个光斑反射的光线通过接收器端的透镜，聚焦到接收器上。

如果目标物体的位置发生变化，那么光斑在接收器上的聚焦位置也会随之移动。由于激光发射器、接收器透镜和接收器本身之间的相对位置是固定且精确已知的，因此，传感器可以通过测量光斑在接收器上的位置变化，结合三角几何原理，精确计算出目标物体与传感器之间的距离。

具体来说，设激光发射器与接收透镜的光轴之间距离为L，激光发射角度为A，接收透镜与接收器之间的焦距为f。当光斑落在接收器上某个位置X时，对应的反射角度为B。根据三角函数关系，物体到传感器的距离Z可以推导出来。一个简化的关系式可以表示为：Z = (L * f) / X

其中X是光斑在接收器上的位移，Z是物体距离传感器的测量值。这个公式的实际应用会更复杂，需要考虑多种几何参数和校准。

核心性能参数的典型范围：* 精度： 激光三角测量法的精度通常在几微米到几百微米之间，高端系统可以达到亚微米级别。* 分辨率： 能够分辨的最小距离变化，数字输出时可达0.01%的量程或更小。* 测量频率： 通常可达数千赫兹，一些高速系统甚至可以达到数十千赫兹，非常适合高速运动物体的在线检测。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和高速度： 能在短时间内完成大量精密测量，适合生产线上的实时检测。 * 非接触： 对被测轮胎无损伤，避免了接触式测量可能导致的变形或划痕。 * 适用性广： 适用于各种材料和表面，尤其在表面反射率变化不大的情况下表现良好。 * 成熟可靠： 是工业领域应用最广泛的非接触式测量技术之一。* 缺点： * 对表面反射率敏感： 对于高光泽、镜面或吸收性强的黑色橡胶表面，可能需要使用特殊波长的激光（如蓝光）或特定的算法来优化测量效果。 * 阴影效应： 在测量具有复杂结构或陡峭边缘的物体时，可能会出现激光照射不到或反射光线被遮挡的“阴影区”，导致数据缺失。 * 环境光干扰： 强烈的环境光可能影响测量精度，需要进行遮光处理或采用带滤波的传感器。* 成本考量： 从单点传感器到线激光扫描仪，价格范围较广，但总体而言，是性价比高且应用成熟的方案。

共焦色谱法

共焦色谱法是一种高精度的测量技术，它不依赖于激光点在传感器上的位置变化，而是通过颜色的聚焦特性来判断距离，就像我们用放大镜聚焦阳光，不同颜色的光聚焦的焦点位置略有不同。

工作原理和物理基础：共焦色谱传感器发射宽光谱白光，通过特殊的光学元件（例如衍射光学元件）将不同波长的光聚焦到不同的距离上。这意味着，对于某个特定的距离，只有特定波长的光会被完美聚焦。

当这些光线照射到物体表面时，只有恰好聚焦在物体表面的那个波长的光会被最有效地反射回传感器。传感器内部的光谱仪会分析返回光线的波长成分。通过检测反射光中最强的波长，传感器就能精确计算出物体表面的距离。

核心性能参数的典型范围：* 测量速率： 可高达数万赫兹甚至更高。* 分辨率： 极高，可以达到纳米级。* 测量范围： 通常较小，从几毫米到几十毫米。* 光斑直径： 极小，可低至几微米，能识别非常细微的表面特征。

技术方案的优缺点：* 优点： * 极高精度和分辨率： 适用于对表面细微结构、微观形貌进行测量。 * 对反射率变化不敏感： 无论是粗糙、光滑、透明、多层或不同颜色的材料，都能提供稳定的测量结果。这对于黑色橡胶轮胎尤其有利。 * 无阴影效应： 由于是轴向测量，减少了侧向阴影问题。* 缺点： * 测量范围有限： 相对于三角测量法，其量程通常较小。 * 成本较高： 精密的光学元件和检测系统导致其价格通常高于激光三角测量传感器。 * 对振动敏感： 极高的精度也意味着对环境振动要求更高。* 成本考量： 属于高端精密测量设备，成本相对较高。

结构光扫描技术

结构光扫描是一种生成物体表面三维数据的强大方法，它比单激光线扫描更进一步，就像我们用棋盘格的灯光去照一个雕塑，通过棋盘格的变形来重建雕塑的完整形状。

工作原理和物理基础：结构光扫描系统通常包含一个投影仪和一个或多个高分辨率相机。投影仪向物体表面投射已知图案（如平行线、网格、编码图案，或是单一的蓝光激光线），这些图案在物体表面会因其形状而发生形变。

高分辨率相机从不同的角度捕捉这些变形的图案图像。通过分析这些图像中图案的形变情况，并利用三角测量原理以及复杂的图像处理算法，系统能够计算出物体表面上每个点的三维坐标，从而生成高精度的3D点云数据。这种方法可以一次性获取整个视野内的三维信息。

核心性能参数的典型范围：* 3D点云采集速度： 从几赫兹到数十赫兹，每次扫描可以获取数百万个测量点。* 测量精度： 通常可达微米级到数十微米，具体取决于测量体积。* X轴/Z轴分辨率： 从几微米到几十微米。* 光源： 常采用蓝色激光或蓝色LED，对深色表面有更好的穿透和反射效果。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和高密度数据： 能够快速获取物体表面的完整高细节三维模型。 * 非接触： 对被测物无损伤。 * 抗环境光能力增强： 尤其是蓝光系统，对环境光干扰有更好的抑制作用。 * 集成度高： 许多系统内置了强大的处理能力和3D视觉算法，可直接进行测量和缺陷检测。* 缺点： * 对表面反射率和颜色仍有一定要求： 尽管蓝光有所改善，但极端的黑色或镜面表面仍可能带来挑战。 * 扫描速度相对较慢（全场）： 相对于单点或单线激光扫描，获取整个场景的3D数据所需时间更长，可能不适合超高速在线检测。 * 成本较高： 系统复杂度高，价格通常较高。* 成本考量： 属于高端3D测量解决方案，成本相对较高，但提供了非常全面的三维数据。

(2) 市场主流品牌/产品对比

这里我们挑选几个在轮胎检测领域表现突出的国际品牌进行对比，以展示不同技术方案的特点和优势。

• 1. 日本基恩士（采用激光三角测量法，线扫描）日本基恩士的LJ-X8000系列传感器采用激光线扫描技术，向目标发射一条激光线，通过CMOS图像传感器捕捉反射光线，从而高速获取物体的2D轮廓数据。其采样速度最高可达64kHz，Z轴重复精度低至0.1μm，X轴测量范围例如80mm，Z轴测量范围25mm。它特别适用于在线高速检测，以其极高的精度和速度在工业自动化领域，包括轮胎轮廓及缺陷检测中广受认可。

• 2. 英国真尚有（采用激光三角测量法，单点）英国真尚有ZLDS103激光位移传感器是一款超小型设备，尺寸仅4530.517mm。它是一款单点激光位移传感器，基于激光三角测量原理，通过精确测量一个点的距离来提供位置、位移、尺寸和表面轮廓信息。该传感器具有高达±0.05%的线性度和0.01%的分辨率，测量频率可达9400Hz。它提供多种量程选择，并可选蓝光或UV激光器，以适应高温或有机材料测量。其紧凑的设计、IP67的防护等级以及提供的RS232或RS485数字输出，使其成为空间受限和恶劣环境下精密测量的理想选择。

• 3. 加拿大LMI技术（采用激光线扫描技术，属于结构光的一种）加拿大LMI技术Gocator 2500系列传感器采用激光线扫描技术，投射激光线并用高分辨率相机捕捉变形图像，生成高精度的3D点云数据。该系列传感器是智能传感器，内置处理器和软件，可直接进行3D测量和检测。其3D点云采集速度最高可达10kHz，X轴分辨率低至10微米，Z轴重复精度低至0.5微米，X轴视野范围40mm，Z轴测量范围12mm。加拿大LMI技术以其高度集成的解决方案和在橡胶、轮胎行业的广泛应用案例而闻名，部署简便，适用于在线高速生产。

• 4. 德国迈科思（采用共焦色谱法）德国迈科思optoNCDT 3070系列传感器采用共焦色谱法，发射宽光谱白光，通过检测反射光的最强波长来精确计算距离。这种技术对反射率变化不敏感，即使面对粗糙、多层或透明材料也能进行稳定测量。该系列传感器的测量速率最高可达70kHz，分辨率低至纳米级，测量范围2mm至28mm，光斑直径最小约5微米。德国迈科思以其极高的分辨率和精度，特别适合对轮胎表面细微结构进行极致精密的测量。

• 5. 美国康耐视（采用激光线扫描，集成3D视觉系统）美国康耐视In-Sight 3D-L4000系列是一款智能3D视觉系统，集成专利蓝色激光光学器件与强大的视觉处理功能。它通过投射激光线并捕获形变图像生成高精度3D点云数据。其独特之处在于内置强大的3D视觉工具和算法，可以直接在传感器内完成数据分析、测量和缺陷检测。其3D轮廓采集速度高达2kHz，Z轴重复精度低至1.5微米。美国康耐视将3D测量与强大的2D视觉处理能力融合，形成一体化智能解决方案，特别适合轮胎胎面、胎侧、字符识别、缺陷检测和尺寸测量等高复杂度、高可靠性要求的在线检测。

(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

选择合适的轮胎检测设备/传感器，需要根据具体任务来定。

• 精度与分辨率：

  • 实际意义： 精度代表测量结果与真实值接近的程度，分辨率是传感器能分辨的最小变化量。高精度高分辨率意味着能捕捉到更细微的尺寸偏差和表面特征。

  • 影响： 如果需要检测胎面花纹的微小磨损、胎侧的细微鼓包，或者高精度的胎圈尺寸，就需要选择精度和分辨率都高的设备。例如，共焦色谱传感器在这方面表现突出。但如果只是检测整体尺寸偏差，过高的精度可能带来不必要的成本和数据处理负担。

  • 选型建议： 对轮胎微观结构或细小缺陷要求高的，选分辨率达微米甚至纳米级的；对宏观尺寸和跳动检测，选择精度在几十微米到几百微米范围内的通常已足够。

• 测量范围（量程）与视野：

  • 实际意义： 测量范围是指传感器能测量的最大和最小距离差，视野是指传感器一次性能够覆盖的宽度。

  • 影响： 如果需要测量整个轮胎的宽度或直径，就需要足够大的量程或视野。如果只需测量花纹深度或胎侧局部轮廓，量程小的传感器可能就够用且通常更精密。

  • 选型建议： 对于整体轮廓扫描，线激光传感器或结构光系统更适合，因为它们能一次性覆盖较大的视野。对于特定点的精密厚度或深度测量，单点激光位移传感器或共焦色谱传感器更合适。

• 测量速度（采样频率/采集速度）：

  • 实际意义： 指传感器每秒能完成多少次测量。

  • 影响： 轮胎生产线通常是高速运行的，如果传感器测量速度不够快，就无法在轮胎经过时完成完整的检测，导致漏检或降低生产效率。

  • 选型建议： 对于高速在线检测，应优先选择采样频率高的激光三角测量传感器。

• 光斑尺寸：

  • 实际意义： 激光束在物体表面形成的光斑大小。

  • 影响： 光斑越小，测量点的密度越高，能够捕捉的细节越精细，但对表面粗糙度也可能更敏感。

  • 选型建议： 检测胎面细微花纹或字符时，需要小光斑。检测大面积轮廓时，相对大一点的光斑也能满足需求。

• 光源波长：

  • 实际意义： 激光的颜色。

  • 影响： 不同波长的激光对不同颜色和材质的物体表面有不同的穿透和反射特性。例如，黑色橡胶容易吸收红光，导致反射信号弱，而蓝光或UV光对黑色橡胶有更好的反射效果，能提供更稳定的测量数据。

  • 选型建议： 测量黑色橡胶轮胎时，优先考虑蓝色激光或UV激光的传感器。例如，英国真尚有的ZLDS103系列传感器就提供了可选的蓝光或UV激光器，以适应不同应用场景。

• 环境适应性（防护等级、温度、振动）：

  • 实际意义： 传感器在恶劣工业环境中工作的能力。

  • 影响： 轮胎生产车间通常存在粉尘、水汽、振动和温度变化。如果传感器防护等级不够，容易损坏或测量不稳定。

  • 选型建议： 至少选择IP67防护等级的传感器，并考虑工作温度范围和抗振动/冲击能力，确保设备在恶劣环境中长期稳定运行。

• 输出能力与集成度：

  • 实际意义： 传感器提供数据的方式（数字/模拟）和是否内置处理功能。

  • 影响： 强大的输出能力和内置处理功能可以简化系统集成，减少外部控制器的工作量。

  • 选型建议： 对于复杂的在线检测系统，选择提供多种数字输出接口且具备内置处理能力的智能传感器可以大大简化开发和部署。

(4) 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了最先进的激光测量设备，在实际应用中也可能会遇到一些挑战，需要我们提前考虑并做好应对。

• 问题1：轮胎表面颜色和反射率不均匀

  • 原因及影响： 轮胎是黑色橡胶，对传统红激光的吸收率高，导致反射光信号弱，难以稳定测量。而且，轮胎表面可能存在光泽不均、纹理粗糙度差异等，这会影响激光的散射特性，造成测量数据跳动或不准确。

  • 解决建议：

    • 使用蓝光或UV激光： 蓝色或紫外激光对黑色橡胶的穿透和反射效果更好，能显著提高信号质量和测量稳定性。

    • 调整传感器参数： 适当调整曝光时间、增益等参数，优化光信号处理。

    • 多传感器融合： 在关键部位部署多个传感器，通过数据融合提高测量的鲁棒性。

• 问题2：生产线振动与环境光干扰

  • 原因及影响： 轮胎生产线通常伴随机械振动，这可能导致传感器与轮胎之间的相对位置发生微小变化，引入测量误差。此外，车间内的照明灯光或窗外阳光等环境光，可能被传感器误认为是激光反射，造成干扰。

  • 解决建议：

    • 减振措施： 将传感器安装在稳固的支架上，并采取减振措施，隔离机械振动。

    • 遮光与滤波： 在传感器周围设置遮光罩，阻挡环境光。同时，选择内置光学滤波器的传感器，这些滤波器只允许激光波长的光通过，有效滤除环境光。

• 问题3：数据处理量大与实时性要求高

  • 原因及影响： 高速扫描产生的海量点云数据需要快速处理和分析，以在短时间内给出检测结果。如果数据处理能力不足，可能导致检测延迟，影响生产效率。

  • 解决建议：

    • 选择高性能处理单元： 选用内置高性能处理器的智能传感器，或配备独立的高性能工业计算机来处理数据。

    • 优化算法： 采用高效的3D点云处理算法，例如利用GPU加速计算，或进行数据降采样。

    • 分布式处理： 将数据处理任务分解到多个处理单元上，实现并行计算。

• 问题4：复杂轮廓的阴影效应与数据缺失

  • 原因及影响： 轮胎胎面花纹、胎侧字符等部位可能存在陡峭的沟槽或复杂的几何形状。当激光从某一角度照射时，某些区域可能会被遮挡，形成“阴影”，导致这些区域的轮廓数据缺失。

  • 解决建议：

    • 多角度测量： 部署多个传感器，从不同角度对轮胎进行扫描，获取更完整的轮廓数据，并通过软件将多源数据进行融合。

    • 优化扫描路径： 对于机器人搭载的扫描系统，设计合理的扫描路径，尽量避免阴影区域。

    • 填充算法： 对于小范围的数据缺失，可以利用插值等算法进行数据填充，但需注意其可能引入的误差。

4. 应用案例分享

非接触式激光测量技术在汽车轮胎制造和质量控制中有着广泛的应用：

• 胎面花纹深度和磨损检测： 在轮胎出厂前或在维修站进行例行检查时，利用激光传感器快速精确测量胎面花纹的深度，评估其是否符合安全标准或需要更换。

• 轮胎径向/横向跳动检测： 在轮胎平衡机上，通过激光传感器实时测量旋转轮胎的外缘轮廓，计算出径向和横向跳动量，确保轮胎的行驶均匀性和稳定性。

• 胎侧鼓包/凹陷及字符识别： 扫描轮胎胎侧的完整轮廓，不仅可以检测是否存在超出标准的鼓包或凹陷等缺陷，还可以识别胎侧上的品牌、型号、尺寸等字符信息，进行质量追溯和防伪。

• 轮胎模具精度检测： 在轮胎硫化前，使用高精度激光扫描仪对轮胎模具的型腔进行三维扫描，检测其尺寸精度和表面缺陷，确保生产出的轮胎符合设计要求。

选择哪种激光测量方案和设备，最终取决于您的具体应用需求、预算以及对测量精度、速度和环境适应性的要求。在做出决策前，建议充分了解各种技术的优缺点，并进行充分的测试和评估。