近年来，随着我国经济的飞速发展，人们对生活质量的要求越来越高，汽车日益普及，汽车的产量也随之增加，致使轮胎工业得以迅速发展。随着汽车数量的膨胀，车辆安全问题在生活中引起了人们的广泛关注，轮胎作为各种车辆的重要组成部分之一，其安全性和可靠性更是成为了重中之重。轮胎在制造过程中，由于生产设备的限制，往往会出现或多或少的质量问题，例如帘线松散、帘线断裂、胎圈变形、胎圈接头开、气泡、胎冠带束层断开、杂质等，这些问题的存在严重影响了轮胎的性能和安全系数。因此必须对每一条成品轮胎进行详细的检测，以便及时发现缺陷轮胎和轮胎生产中的问题，从而对轮胎的生产工艺进行适当的调整，提高轮胎生产的质量。

目前国内外传统的检测轮胎的办法是根据对X光子午胎辐射图的查看结果和特定评定准则来估计轮胎质量级别。但是这种方法存在主观性,影响轮胎检测的准确性,并且工人长时间劳动很容易眼睛疲劳。从国外引进的轮胎缺陷检测装置价格教高,并且在国内不太适用,所以研发出符合我国生产实际状况、低成本高性能、便于操作和人机交互的轮胎缺陷检测设备具有十分重要的意义。

轮胎智能检测设备系统是依托沈阳理工大学辽宁省重点实验室的创新团队，基于卷积神经网络、统计学、深度学习等技术手段，提供了X光轮胎图像实时传输、缺陷自动识别、缺陷图像保存、图像放缩等功能。在系统研发过程中,首先了解用户对系统提出的基本要求,再进行需求归纳。概要设计阶段进行合适的系统架构设计,确定需要开发的各个功能模块、开发环境等。