本项目为工业视觉算法系统，应用于轮胎出厂检测产线。通过工业相机采集轮胎胎侧全景图像，自动识别并滤除胎侧生产标识、规格字符、品牌浮雕等非轮廓干扰特征，重构真实轮胎轮廓曲线，实现高精度偏心度检测。
核心技术指标： 偏心度检测重复精度≤0.05mm；单轮胎全流程处理≤200ms；字符干扰滤除率（深度≤2mm）达100%、（≤5mm）达99%；系统稳定性≥99.9%，连续72小时无崩溃。
主要功能模块：
胎侧图像预处理（灰度校正、噪声过滤、畸变校准）
字符花纹识别与分割（准确率≥99.5%），支持阴刻/阳刻字符与花纹
干扰特征滤除与轮廓重构（拟合误差≤0.01mm），去除高度差同时保留表面信息
偏心度计算与数据输出，对接甲方现有检测硬件，支持实时传输与二次开发
参数自适应调整，不同规格/品牌/花纹类型自动匹配阈值
异常数据处理（油污无效数据、毛刺排除）
我在项目中的角色： 作为受托方核心开发人员，独立负责从需求分析、算法设计、软件开发到测试部署交付的全流程，并完成与甲方现有轮胎检测硬件系统的算法集成。