1.一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：

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的ROI图像；

S3、分别对每个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ROI图像进行分类，同时获取待检测轮胎胎膜的CAD设计图对应的CAD平直型图像；

S4、根据ROI图像的分类，选择不同的方法对CAD平直型图像和ROI图像进行处理，并在处理后的平直型图像上截取获得与处理后的每个ROI图像相匹配的CAD图像块；

S5、对每个ROI图像以及与其匹配的CAD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；

S6、响应于判断存在字符缺陷的情况，返回执行步骤S4和S5从而再次进行缺陷判断后，选择字符缺陷较少的判断结果作为最终结果。

2.根据权利要求1所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S3中所述分别对每个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ROI图像进行分类的步骤，具体包括：S31、分别计算每个ROI图像的初始面积和初始高度；

S32、对ROI图像进行阈值分割，划分前景区域；

S33、获取预设形态学结构元，对前景区域进行腐蚀并进行连通性标记，并根据预设筛选条件对连通域进行筛选后，根据筛选出的连通域数量将ROI图像分为A类和B类。

3.根据权利要求2所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S33中所述根据预设筛选条件对连通域进行筛选后，根据筛选出的连通域数量将ROI图像分为A类和B类的步骤，其具体为：对连通域进行筛选，筛选出面积大于1/2初始面积且高度大于1/2初始高度的连通域数量，若筛选出的连通域数量等于0，则将ROI图像分为A类，若筛选出的连通域数量大于0，则将ROI图像分为B类。

4.根据权利要求2所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：S41、根据ROI图像的分类，按照处理次数的迭代，针对ROI图像为A类的情况，依次选择处理方法一和处理方法二对CAD平直型图像和ROI图像进行处理，针对ROI图像为B类的情况，依次选择处理方法二和处理方法三对CAD平直型图像和ROI图像进行处理；

S42、根据处理后的CAD平直型图像与ROI图像的高度比将ROI图像进行缩放；

S43、在处理后的CAD平直型图像上依次截取与缩放后的ROI图像同宽的图像块，计算每个图像块与缩放后的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ROI图像相匹配的CAD图像块；

所述处理方法一具体为：对ROI图像进行阈值分割后进行形态学处理，并根据形态学处理后的区域面积与初始面积的比值，定位获得包含字符的字符区域，进而将ROI图像转换为二值化图像，同时将CAD平直型图像进行阈值分割后转换为二值图像；

所述处理方法二具体为：对ROI图像和CAD平直型图像进行标准差滤波，并截取标准差滤波后的ROI图像的下半部分；

所述处理方法三具体为：采用canny算子获取ROI图像的边缘图像并转换为二值图像，同时将CAD平直型图像进行阈值分割后转换为二值图像。

5.根据权利要求1所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，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。

6.根据权利要求1所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S5，包括：S51、对CAD图像块进行阈值分割后进行形态学运算，根据预设的连通域阈值进行连通域筛选，将CAD图像块划分为小字符区域和大字符区域；

S52、根据ROI图像的分类，对ROI图像进行形态学运算，然后根据预设的连通域阈值进行连通域筛选，将ROI图像也划分为小字符区域和大字符区域；

S53、根据ROI图像的分类，对ROI图像和CAD图像块的大字符区域进行特征提取和特征匹配后，根据匹配结果进行缺陷判断；

S54、针对ROI图像和CAD图像块的小字符区域，进行字符识别后，将识别获得的字符数组分成多个字符串，进而将ROI图像和CAD图像块识别获得的字符串进行匹配后，根据匹配结果进行缺陷判断。

7.根据权利要求6所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S52，其具体为：针对ROI图像为A类的情况，对ROI图像进行局部阈值分割与区域生长后，进行形态学运算，然后根据预设的连通域阈值进行连通域筛选，将ROI图像也划分为小字符区域和大字符区域；

针对ROI图像为B类的情况，对ROI图像依次进行均值滤波、区域生长分割以及二值化结果取反后进行形态学运算，然后根据预设的连通域阈值进行连通域筛选，将ROI图像也划分为小字符区域和大字符区域。

8.根据权利要求7所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S53，其具体为：针对ROI图像为A类的情况，以ROI图像的大字符区域作为模板，在CAD图像块的大字符区域上进行NCC匹配，如果匹配度大于预设匹配阈值，则对ROI图像和CAD图像块的大字符区域依次进行形态学相减、差异运算和形态学腐蚀后，判断获得的区域的面积是否小于预设阈值，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；

针对ROI图像为B类的情况，采用canny算子获取ROI图像的大字符区域的边缘后作为模板，在CAD图像块的大字符区域的二值化图像上进行搜索匹配，若匹配度小于预设匹配阈值，则判定该字符存在印刷缺陷，并记录错误字符所在区域的中心坐标。

9.根据权利要求7所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S54，包括：S541、针对ROI图像和CAD图像块的小字符区域，进行字符识别后，分别获得两个字符数组，进而将每个字符数组分成多个字符串；

S542、对ROI图像的每个字符串，在CAD图像块的字符数组中进行匹配搜索，若匹配不成功，则执行步骤S543，反之判断该字符串印刷正确；

S543、调整参数后重新进行字符区域划分，进而对该字符串对应的小字符区域的ROI图像重新提取字符后，识别获得一个新的字符串；

S544、在CAD图像块的字符数组中匹配搜索该新的字符串，若匹配不成功，则返回步骤S543重复字符串识别、匹配操作，并判断是否在规定的搜索次数内匹配成功，若是，则判断该字符串印刷正确，并录入到正确字符数组中，反之，判定该字符串存在印刷缺陷，并记录错误字符串所在区域的中心坐标；

S545、对CAD图像块的每个字符串，在正确字符数组中进行匹配搜索，若匹配不成功，则执行步骤S546，反之判断该字符串印刷正确；

S546、在该字符串对应区域的ROI图像上提取字符后，识别获得一个校验字符数组，进而在校验字符数组中对该字符串进行匹配搜索，若匹配不成功，则判定该字符串存在漏印缺陷，反之判断该字符串印刷正确。

10.根据权利要求1所述的一种轮胎模具的字符缺陷检测方法，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。