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龍圖騰網獲悉貴州輪胎股份有限公司;廣州市埃恩斯丹工業裝備有限公司申請的專利一種輪胎缺陷X光圖像檢測判級系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115222654B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210528661.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種輪胎缺陷X光圖像檢測判級系統及方法是由殷光榮;陳果;饒兵;蘇向東;齊宏偉設計研發完成，并于2022-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種輪胎缺陷X光圖像檢測判級系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種輪胎缺陷的檢測判級系統及方法，該檢測判級系統包括X光機，基于深度學習的AI自動判級系統，基于模式識別的自動判級系統，中央判級系統，人工復核端，本地顯示器，MES系統和PLC系統，多臺X光機的工控主機通過局域網連接到一起，每臺X光機均與基于深度學習的AI自動判級系統、基于模式識別的自動判級系統和中央判級系統電信號連接，基于深度學習的AI自動判級系統和基于模式識別的自動判級系統分別與中央判級系統連接，中央判級系統分別與人工復核端、本地顯示器、MES系統和PLC系統電信號連接。本發明解決現有方法存在檢測標準不統一、判級結果差異大，以及識別率低等問題。

本發明授權一種輪胎缺陷X光圖像檢測判級系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種使用輪胎缺陷X光圖像檢測判級系統對輪胎缺陷X光圖像進行檢測判級的方法，其特征在于： 所述檢測判級系統包括X光機（1），基于深度學習的AI自動判級系統（2），基于模式識別的自動判級系統（3），中央判級系統（4），人工復核端（5），本地顯示器（6），MES系統（7）和PLC系統（8），多臺X光機（1）的工控主機通過局域網連接到一起，每臺X光機（1）均與基于深度學習的AI自動判級系統（2）、基于模式識別的自動判級系統（3）和中央判級系統（4）電信號連接，基于深度學習的AI自動判級系統（2）和基于模式識別的自動判級系統（3）分別與中央判級系統（4）連接，中央判級系統（4）分別與人工復核端（5）、本地顯示器（6）、MES系統（7）和PLC系統（8）電信號連接；所述方法包括： 步驟一，輪胎經過X光機（1）的掃描站由掃描器獲取到輪胎的條碼信息； 步驟二，輪胎進入X光機（1）的光機室得到輪胎X光圖片； 步驟三，輪胎的條碼信息和X光圖片同時保存在X光機（1）的工控主機的磁盤上； 步驟四，每臺X光機（1）檢測的輪胎X光圖片和條碼信息分別通過局域網傳輸到基于深度學習的AI自動判級系統（2）、基于模式識別的自動判級系統（3）和中央判級系統（4）三套系統； 步驟五，基于深度學習的AI自動判級系統（2）通過AI判級流程對X光圖片進行“氣泡”和“雜質”缺陷的判級；將判級結果傳輸給中央判級系統（4），如果判級結果為“不合格”，則將缺陷位置和缺陷代碼標注于X光圖片的相應位置傳輸給中央判級系統（4），如果判級結果為合格，則傳輸“合格”信息給中央判級系統（4）； 步驟六，基于模式識別的自動判級系統（3）通過模式識別的判級流程對X光圖片的特征進行缺陷的判級，將判級結果傳輸給中央判級系統（4），如果判級結果為“不合格”，則將缺陷位置和缺陷代碼標注于X光圖片的相應位置傳輸給中央判級系統（4）；如果判級結果為合格，則傳輸“合格”信息給中央判級系統（4）； 步驟七，中央判級系統（4）根據判級流程對相應的X光圖片進行綜合判級，如果綜合判級結果為“合格”則此輪胎進入合格品通道，如果綜合判級結果為“不合格”，則將不合格的缺陷位置和缺陷代碼直接顯示于本地顯示器（6），由人工復核端（5）判定是否為真正的缺陷； 步驟八，如果人工復核端（5）復審結果為合格，則中央判級系統（4）直接控制PLC將輪胎輸送至合格品通道，同時將圖片和條碼信息上傳MES系統（7）；如果人工復核端（5）復審結果為不合格，則中央判級系統（4）直接控制PLC系統（8）將輪胎輸送至不合格品通道，同時將圖片、缺陷位置和條碼信息上傳到MES系統（7）。

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