1.基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1、依次对待检测轮胎胎膜进行扫描并采集获得一组图像，并分别对所采集的每张图像进行处理后获得轮胎外侧圆弧形轮廓；

S2、拟合轮胎外侧圆弧形轮廓的圆心和半径后，通过极坐标变换将待测的轮胎外侧圆弧形图像转换为平直型待测图像，并对平直型待测图像进行阈值分割后，定位轮胎胎膜图像区域作为待测ROI图像；

S3、获取待检测轮胎胎膜的CAD设计图对应的平直型图像，进而在该平直型图像上截取获得与每个待测ROI图像相匹配的图像块；

S4、对每个待测ROI图像以及与其匹配的图像块进行字符识别，进而根据字符识别结果进行缺陷判断。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括以下步骤：S5、按照采集顺序依次将所采集图像的待测ROI图像进行拼接，获得待检测轮胎胎膜的平直型的拼接图像；

S6、对平直型的拼接图像进行逆极坐标变换，获得圆弧形拼接图像；

S7、对判断有缺陷的字符，在圆弧形拼接图像的对应位置上突出显示。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1，其具体为：依次对待检测轮胎胎膜进行扫描并采集获得一组图像，并分别对所采集的每张图像进行图像去噪和阈值分割处理后，得到轮胎胎膜轮廓，进而根据轮廓曲率断开轮廓，从而根据每段轮廓的方向、长度以及曲率，获得轮胎外侧圆弧形轮廓。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3，包括：S31、分别对每个待测ROI图像进行阈值分割，进而通过形态学运算将阈值分割后的待测ROI图像进行分类；

S32、根据待测ROI图像的分类，将待测ROI图像进行预处理后转换为二值图像；

S33、获取待检测轮胎胎膜的CAD设计图对应的平直型图像，根据该平直型图像与待测ROI图像的高度比将待测ROI图像进行缩放；

S34、在平直型图像上依次截取与缩放后的待测ROI图像同宽的图像块，计算每个图像块与缩放后的待测ROI图像的相关系数，进而将相关系数最大的图像块作为与该待测ROI图像相匹配的图像块。

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S31，包括：S311、分别计算每个待测ROI图像的原始面积；

S312、对待测ROI图像进行灰度拉伸后，取半径为2的圆形窗口进行中值滤波，然后进行阈值分割，划分前景区域；

S313、获取第一预设形态学结构元，对前景区域进行形态学开运算，并计算形态学开运算后的区域面积，进而计算区域面积与原始面积的比值；

S314、根据该比值以及形态学开运算结果，将所有待测ROI图像分为斜纹大字类别、斜纹小字类别以及无字类别三类。

6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S32，包括：S321、针对分类为斜纹大字类别或斜纹小字类别的待测ROI图像，通过灰度特征定位图像上的斜纹区域；

S322、对斜纹区域进行预处理：将斜纹区域的上半部分依次进行局部阈值分割以及形态学运算，同时将斜纹区域的下半部分进行自适应阈值分割；

S323、将预处理后的斜纹区域转换为二值图像。

7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：S41、对每个待测ROI图像以及与其匹配的图像块，采用多层感知器算法进行字符识别；

S42、记录识别出的每个字符的中心位置，并计算相邻字符之间的字符间距，进而判断字符间距是否大于预设字符宽度阈值的2/3，若是则将两个字符分开；

S43、将待测ROI图像以及与其匹配的图像块所识别出的字符依序进行逐个对比，判断是否存在字符缺陷。

8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S43，包括：S431、根据匹配情况获得待测ROI图像以及与其匹配的图像块所识别出的字符之间的对应关系，并筛选出存在缺失缺陷的字符；

S432、对剩下的每组对应的字符进行形态学相减后获得相异区域，并进行连通性标记，判断是否存在连通域的面积大于预设阈值，若是，则判定该字符存在印刷缺陷，否则，判定该字符印刷正确。

9.根据权利要求1所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中所述CAD设计图对应的平直型图像是通过以下方式获得的：获取CAD设计图并将其进行阈值分割后转换为二值图，将CAD设计图中的刻印图像作为前景图像，进而拟合该前景图像的最小外接圆，并获取该最小外接圆的圆心与半径后，根据获得的圆心与半径进行极坐标变换，获得CAD设计图的平直型图像。

10.根据权利要求9所述的基于机器视觉的轮胎胎膜表面字符缺陷检测方法，其特征在于，所述拟合该前景图像的最小外接圆，并获取该最小外接圆的圆心与半径的步骤，其具体为：通过非线性最优迭代方法拟合获得的：拟合该前景图像的外接圆，根据下式将边缘上的所有点到拟合外接圆的平方距离进行累加求和，进而将总和最小的外接圆作为该前景图像的最小外接圆，并获取该最小外接圆的圆心与半径：2

上式中，ε表示边缘上的所有点到拟合外接圆的平方距离的累加求和，(α,β)表示圆心的坐标，ρ表示圆的半径，(ri,ci)表示边缘上的点的坐标。