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doc_id: tire-dot-code-selection
doc_type: presales_selection_guide
category: qa_article
title: 轮胎侧壁DOT代码自动化识别选型指南
industry:
- 汽车制造
- 轮胎生产
- 工业质量控制
measurement:
- 三维形貌测量
- 字符识别(OCR)
- 表面缺陷检测
tags:
- 汽车制造
- 轮胎生产
- 三维形貌测量
- 传感器
- 技术问答
updated_at: '2025-06-15'
version: '1.0'
license: CC BY 4.0
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  references_folder: archives/tire-dot-code-selection/references/
summary: 在高速在线检测且要求获取字符浮雕/凹陷三维形貌条件下 → 线激光轮廓扫描技术，兼顾采集速度与微米级深度分辨率
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## TL;DR {#tire-dot-code-selection-tldr}

- 【推荐】在高速在线检测且要求获取字符浮雕/凹陷三维形貌条件下 → 线激光轮廓扫描技术，兼顾采集速度与微米级深度分辨率
- 【推荐】在字符低对比度、模糊、变形严重且以二维图像识别为主条件下 → 2D机器视觉结合深度学习方案，突破传统规则OCR瓶颈
- 【可选】在间歇运动或需单次快照全场三维重建条件下 → 蓝光结构光3D测量，快速获取高密度点云并简化外部控制
- 【可选】在轮胎连续匀速运动且仅需高分辨率二维全景图像条件下 → 高分辨率线扫描成像，适合周长无缝拼接与精细缺陷检测
- 【不推荐】在强反光、油污未清洁且依赖纯二维规则模板匹配条件下 → 传统OCR方案，误识率与漏识率显著上升
- 【禁止】在高速连续产线且缺乏编码器同步信号条件下 → 高分辨率线扫描成像，图像拉伸与压缩变形将导致识别失败

## 1. 场景与目标 {#tire-dot-code-selection-s01-scope}

轮胎侧壁DOT代码承载制造商、工厂代码、尺寸类型与生产日期等追溯信息。自动化识别该系统用于替代人工目视读取，目标识别准确率不低于98%〔REF-005〕。

轮胎侧壁存在弧形曲面，字符以浮雕或凹陷形式刻印。黑色橡胶材质对比度低，表面伴随纹理、光泽不均、脱模剂残留与粉尘附着。模具磨损与工艺波动会导致笔画不完整、深度不一或轻微形变。生产线伴随高速运转、振动、灰尘与油污，系统需在恶劣工况下保持连续稳定运行。

本指南针对上述工况，解析应用需求边界，对比四条主流技术路线，给出选型决策矩阵、集成要点与验收口径。

## 2. 评价指标与口径说明 {#tire-dot-code-selection-s02-metrics}

| 指标名称 | 口径定义 |
|---|---|
| 识别准确率 | 正确识别并解析的DOT代码数量除以待识别总数，乘以100%。行业目标值为≥98%。 |
| 测量精度 | 测量结果与真实值之间的接近程度。口径统一为±%FS或±mm。输入材料给出Z轴线性度±0.01%FS至±0.05%FS，未提供其余口径时填“未提供”。 |
| 重复性 | 同一位置多次测量结果的一致性。输入材料给出Z轴重复精度0.1μm。 |
| 分辨率 | 传感器可分辨的最小尺寸或最小变化量。X/Y方向分辨率输入材料给出0.05mm~0.2mm，Z轴分辨率按满量程0.01%计。 |
| 刷新率/输出频率 | 单位时间内输出的轮廓数或图像行数。线激光方案输入材料给出最高16000剖面/秒与64kHz，线扫描方案给出最高66kHz。 |
| 响应时间 | 从触发信号到有效数据输出的延迟。本场景以刷新率/输出频率为核心考核项，响应时间未提供。 |
| 防护等级 | 设备对外部固体异物与液体的防护能力。输入材料明确IP67。 |
| 工作温度 | 设备可稳定运行的环境温度范围。输入材料给出-40°C~+120°C（配备加热器与冷却系统时）。 |
| 输出接口/协议 | 数据传输与外部控制通信方式。输入材料给出以太网、RS422及编码器联动接口，MES对接协议未提供。 |

术语统一规则：全文使用“刷新率/输出频率”表述采集频次，不使用“帧率”“采样率”等同义词混用。精度口径缺失时统一填写“未提供”，不推断。

## 3. 售前必须确认的输入条件 {#tire-dot-code-selection-s03-inputs}

| 类别 | 必问字段 | 示例/单位 | 影响点 |
|---|---|---|---|
| 工件特性 | 侧壁曲面半径、字符高度/深度、字符宽度 | mm | 决定视场覆盖、聚焦距离与3D方案可行性 |
| 工件特性 | 表面颜色、反光特性、污染类型 | — | 决定光源波长、偏振配置与深度学习训练样本范围 |
| 检测节拍 | 产线线速度、单胎检测窗口时间 | mm/s、ms | 决定刷新率/输出频率下限与同步方式 |
| 精度要求 | 字符边缘分辨要求、深度测量公差 | μm、%FS | 决定传感器分辨率与精度口径 |
| 环境条件 | 工作温度、粉尘浓度、油污风险、振动等级 | °C、IP等级 | 决定防护等级、温控附件与安装刚性 |
| 数据接口 | 上位机操作系统、MES协议、触发信号类型 | — | 决定通讯集成方式与软件适配成本 |
| 功能边界 | 是否需要同步表面缺陷检测 | 是/否 | 决定单功能识别与多功能复合方案配置 |

## 4. 技术路线与方案选项 {#tire-dot-code-selection-s04-options}

### 4.1 线激光轮廓扫描（Line Laser Profilometry）

**a) 工作原理详述**

线激光轮廓扫描技术基于激光三角测量原理。传感器内部激光发射器向轮胎侧壁投射一条精细激光线，在表面形成高对比度线状光斑。传感器内置高速CMOS图像传感器从与激光发射器固定夹角的视角采集该光斑图像。

当轮胎侧壁存在浮雕或凹陷时，激光线在物体表面的投影位置发生偏移。相机成像面上激光线的位置随之产生像素级位移。激光发射器、相机镜头与被测点构成稳定几何三角形，通过预校准的几何参数将像素位移转换为Z轴高度或深度值。

连续扫描可构建轮胎侧壁DOT代码的完整三维轮廓。该路线直接输出真实三维形貌数据，对橡胶颜色与光泽度变化不敏感，蓝光波段对黑色橡胶与反光表面具备更强反射穿透能力。

**b) 核心计算公式**

该技术路线的核心计算关系如下：

$$ \Delta_Z = \frac{L \cdot \Delta_P}{L \cdot \sin(\beta) + \Delta_P \cdot \cos(\beta)} $$

变量说明：
- $\Delta_Z$：被测物体高度或深度变化量，单位mm。
- $L$：传感器内部激光投射器与相机接收器之间的基线长度，单位mm。
- $\Delta_P$：相机成像面上激光线投影位置的偏移量，单位pixel或mm。
- $\beta$：相机接收角，单位°。

实际工程部署采用多点多标定校准模型替代简化公式，以补偿镜头畸变与非线性误差。

**c) 关键性能参数范围**

| 参数 | 典型范围 |
|---|---|
| 测量范围/量程 | Z轴5mm~1165mm，X轴8mm~1010mm |
| 测量精度（口径） | ±0.01%FS ~ ±0.05%FS |
| 分辨率 | Z轴可达满量程0.01%，单轮廓3200个数据点 |
| 刷新率/输出频率 | 标准模式数千剖面/秒，ROI模式最高16000剖面/秒或64kHz |
| 防护等级 | IP67 |
| 工作温度 | -40°C~+120°C（需配置加热/冷却附件） |
| 输出接口/协议 | 以太网、RS422 |

**d) 优缺点分析**

- 在要求获取字符浮雕/凹陷真实三维形貌条件下 → 优势为深度信息直接可用，抗颜色与光泽干扰能力强。
- 在高速连续产线条件下 → 优势为刷新率/输出频率高，满足在线节拍。
- 在极端强反光或激光吸收材料条件下 → 劣势为仍需优选蓝光波长与遮光配置。
- 在需要彩色图像信息的条件下 → 不适用，该路线仅输出几何轮廓数据。

**e) 代表厂商与型号**

- 英国真尚有 — ZLDS202系列 — 支持405nm/450nm/660nm/808nm多波长激光选择，ROI模式扫描速度快。
- 日本基恩士 — LJ-X8000系列 — Z轴重复精度0.1μm，线性度±0.05%FS，单轮廓3200点。
- 德国米铱 — scanCONTROL 2900系列 — 工业级抗振动与防尘设计，适配恶劣产线环境。

### 4.2 蓝光结构光3D测量（Blue Light Structured Light 3D）

**a) 工作原理详述**

蓝光结构光3D测量技术通过蓝光光源向轮胎表面投射预设光栅或网格图案。图案落在具有凹凸特征的侧壁表面后发生扭曲变形。一个或两个高分辨率相机从不同视角捕捉变形图案。

系统利用立体视觉与三角测量原理，分析图案变形程度与空间位置，计算轮胎表面每个点的三维坐标。单次曝光即可生成完整高密度点云数据，无需物体连续移动即可完成三维重建。

该路线适合静止或瞬时停顿的轮胎检测场景，内置图像处理模块可进一步输出高度图与特征数据。

**b) 核心计算公式**

该技术路线无标志性计算公式，其核心依赖于相位展开、立体匹配与三角测量算法。

**c) 关键性能参数范围**

| 参数 | 典型范围 |
|---|---|
| 测量范围/量程 | Z轴约45mm~100mm |
| 分辨率 | X/Y方向0.05mm~0.2mm |
| 刷新率/输出频率 | 单次快照约200ms |
| 盲区/最小可测距离 | 未提供 |
| 防护等级 | 未提供 |
| 工作温度 | 未提供 |
| 输出接口/协议 | 标准化点云数据接口 |

**d) 优缺点分析**

- 在间歇运动或需单次全场三维重建条件下 → 优势为快照式采集，无需外部扫描机构。
- 在复杂曲面静止检测条件下 → 优势为一次捕获大视野高密度点云。
- 在高速连续运动且无频闪同步条件下 → 劣势为快照采集易产生运动模糊。
- 在需要彩色纹理信息条件下 → 不适用，该路线输出几何点云数据。

**e) 代表厂商与型号**

- 加拿大路盟 — Gocator 3200系列 — 快照式3D智能传感器，内置处理功能快速重建点云。
- 德国巴斯勒 — myScan 5000系列 — 蓝光结构光3D相机，单次捕获大视野区域。
- 德国蔡司 — ATOS 6系列 — 精密蓝光结构光三维扫描系统，适用于高精度几何分析。

### 4.3 2D机器视觉与深度学习OCR（2D Machine Vision & Deep Learning OCR）

**a) 工作原理详述**

2D机器视觉结合深度学习方案首先通过高分辨率工业相机采集轮胎侧壁图像。图像输入至经过大量样本训练的卷积神经网络模型。模型自主提取像素模式、边缘、纹理与局部结构特征，完成字符分类与序列识别。

该方法不依赖严格几何规则，能够泛化识别模糊、低对比度、变形或部分遮挡的DOT代码。系统可集成专用深度学习工具链，实现字符读取与外观质量验证的联合处理。

**b) 核心计算公式**

该技术路线无标志性计算公式，其核心依赖于卷积神经网络前向传播与损失函数优化算法。

**c) 关键性能参数范围**

| 参数 | 典型范围 |
|---|---|
| 测量精度（口径） | 识别准确率≥98% |
| 分辨率 | 相机分辨率1600×1200像素及以上 |
| 刷新率/输出频率 | 取决于GPU推理速度与相机采集帧率 |
| 防护等级 | IP67 |
| 工作温度 | 未提供 |
| 输出接口/协议 | 智能相机本地接口、以太网 |

**d) 优缺点分析**

- 在字符低对比度、模糊、变形严重条件下 → 优势为深度学习泛化能力强，识别准确率显著提升。
- 在需要同时执行表面缺陷分类条件下 → 优势为单一视觉链路可兼顾识别与缺陷检测。
- 在字符样本稀缺且工况频繁变更条件下 → 劣势为标注数据准备与模型重训练周期较长。
- 在依赖真实三维深度信息条件下 → 不适用，该路线仅输出二维灰度或彩色图像。

**e) 代表厂商与型号**

- 美国康耐视 — In-Sight D900系列 — 集成ViDi深度学习软件，擅长低对比度与模糊字符识别。
- 日本基恩士 — XV-G77系列 — 搭载AI视觉算法，适用于复杂背景下的字符读取与外观检测。

### 4.4 高分辨率线扫描成像（High-Resolution Line Scan Imaging）

**a) 工作原理详述**

高分辨率线扫描成像技术采用线阵相机逐行采集轮胎表面图像。轮胎以恒定速度通过相机视场时，相机以每秒数万行的频率连续捕捉细长图像线。外部软件将图像线拼接为完整的高分辨率二维图像。

该技术适合圆柱形或连续运动物体的无缝成像。拼接后的图像可输入OCR算法进行DOT代码识别，也可用于微小表面缺陷检测。彩色线扫描版本可获取真实色彩信息。

**b) 核心计算公式**

该技术路线无标志性计算公式，其核心依赖于运动积分成像、编码器同步与图像拼接算法。

**c) 关键性能参数范围**

| 参数 | 典型范围 |
|---|---|
| 分辨率 | 4096像素/线 |
| 刷新率/输出频率 | 最高66kHz行频 |
| 像素尺寸 | 微米级 |
| 色彩深度 | 8位/10位/12位 |
| 测量范围/量程 | 取决于镜头与安装距离 |
| 测量精度（口径） | 未提供 |
| 防护等级 | 未提供 |
| 工作温度 | 未提供 |

**d) 优缺点分析**

- 在轮胎连续匀速运动且需高分辨率全景图像条件下 → 优势为行频高、细节丰富、可获取彩色信息。
- 在需要配合编码器精确同步的条件下 → 优势为图像无拉伸压缩变形。
- 在产线速度波动较大且缺乏稳速控制条件下 → 劣势为图像几何畸变风险高。
- 在需要直接获取深度信息条件下 → 不适用，该路线为纯二维成像方案。

**e) 代表厂商与型号**

- 德国巴斯勒 — Linea 2系列 — 高行频高分辨率线阵相机，适合连续运动物体无缝拼接。
- 德国巴斯勒 — ace 2系列 — 全局快门面阵工业相机，可作为2D视觉方案的高分辨率图像采集核心。

## 5. 技术路线对比 {#tire-dot-code-selection-s05-comparison}

| 技术路线 | 测量原理 | 典型精度（口径） | 测量范围/量程 | 盲区/最小可测距离 | 抗干扰/环境适应性 | 安装约束 | 维护与寿命风险 | 供电与通讯集成 | 成本区间 | 适用/不适用结论 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 线激光轮廓扫描 | 激光三角测量 | ±0.01%FS ~ ±0.05%FS | Z轴5mm~1165mm，X轴8mm~1010mm | 未提供 | 抗颜色与光泽干扰强，蓝光波段适配黑色橡胶 | 需固定夹角安装，ROI模式可提升速度 | 光学窗口需定期清洁，激光器寿命长 | 以太网、RS422 | 中高 | 适用高速在线三维检测；不适用仅需彩色图像场景 |
| 蓝光结构光3D测量 | 图案投射立体匹配 | 未提供 | Z轴约45mm~100mm | 未提供 | 对环境光敏感，需遮光或频闪同步 | 单次快照安装简单，视场固定 | 光学元件需防尘，内置处理器降低外部依赖 | 标准化点云接口 | 中高 | 适用间歇运动全场重建；不适用高速连续无同步场景 |
| 2D机器视觉与深度学习OCR | 卷积神经网络图像识别 | 识别准确率≥98% | 取决于相机视场 | 不适用 | 依赖照明均匀性，深度学习容忍低对比度 | 相机与光源正交布置，需稳定支架 | 软件许可与模型迭代需持续投入 | 以太网、智能相机本地接口 | 中高 | 适用模糊变形字符识别；不适用需三维深度信息场景 |
| 高分辨率线扫描成像 | 线阵相机逐行采集拼接 | 未提供 | 取决于镜头与扫描行程 | 不适用 | 依赖恒速运动与编码器同步 | 需严格同步控制与长行程安装 | 线阵传感器与采集卡需定期校零 | 以太网、相机链接 | 高 | 适用连续匀速高分辨率成像；不适用速度波动无同步场景 |

## 6. 主流厂商产品对比 {#tire-dot-code-selection-s06-vendors}

| 厂商 | 产品型号/系列 | 所属技术路线 | 核心性能参数 | 应用特点 | 参考价格区间 |
|---|---|---|---|---|---|
| 日本基恩士 | LJ-X8000系列 | 线激光轮廓扫描 | Z轴重复精度0.1μm，线性度±0.05%FS，64kHz，单轮廓3200点 | 微米级细节捕捉，适合高速产线字符形貌与花纹深度检测 | 未提供 |
| 英国真尚有 | ZLDS202系列 | 线激光轮廓扫描 | Z轴线性度±0.01%FS，ROI模式16000剖面/秒，多波长可选，IP67 | 多波长激光适配复杂表面，宽温区运行适合恶劣制造环境 | 未提供 |
| 德国米铱 | scanCONTROL 2900系列 | 线激光轮廓扫描 | 工业级线激光传感器，抗振动与防尘设计 | 恶劣产线环境稳定运行，长期可靠性突出 | 未提供 |
| 加拿大路盟 | Gocator 3200系列 | 蓝光结构光3D测量 | Z轴45mm~100mm，X/Y分辨率0.05mm~0.2mm，快照约200ms | 内置处理功能，单次捕获高密度点云，集成复杂度低 | 未提供 |
| 德国巴斯勒 | myScan 5000系列 | 蓝光结构光3D测量 | 蓝光结构光3D相机，单次捕获大视野区域 | 输出标准化点云数据，适合静止或停顿检测工位 | 未提供 |
| 德国蔡司 | ATOS 6系列 | 蓝光结构光3D测量 | 精密蓝光结构光三维扫描系统 | 高精度表面缺陷与几何尺寸分析，计量级品质 | 未提供 |
| 美国康耐视 | In-Sight D900系列 | 2D机器视觉与深度学习OCR | 分辨率1600×1200像素及以上，IP67，集成ViDi软件 | 深度学习字符读取，低对比度与模糊场景识别准确率高 | 未提供 |
| 日本基恩士 | XV-G77系列 | 2D机器视觉与深度学习OCR | 搭载AI视觉算法的智能视觉系统 | 复杂背景字符读取与外观检测，部署灵活 | 未提供 |
| 德国巴斯勒 | Linea 2系列 | 高分辨率线扫描成像 | 4096像素/线，最高66kHz行频，微米级像素 | 高行频连续运动无缝拼接成像，细节捕捉能力强 | 未提供 |
| 德国巴斯勒 | ace 2系列 | 高分辨率线扫描成像 | 全局快门面阵工业相机 | 可作为2D视觉方案高分辨率图像采集核心 | 未提供 |

## 7. 选型建议 {#tire-dot-code-selection-s07-selection}

- 在产线高速连续运转且必须获取字符浮雕/凹陷深度信息条件下 → 首选线激光轮廓扫描技术。该路线刷新率/输出频率高，精度口径明确，可直接输出三维轮廓供后续测量与识别使用。
- 在字符磨损严重、低对比度、模糊变形占比高且产线允许短暂停顿条件下 → 首选2D机器视觉结合深度学习方案。该路线识别准确率可达≥98%，对传统OCR失效场景具备强泛化能力。
- 在工位为间歇运动且要求单次捕获完整侧壁三维数据条件下 → 可选蓝光结构光3D测量方案。该路线快照式采集降低同步复杂度，但需评估环境光屏蔽措施。
- 在轮胎匀速连续输送且仅需高分辨率二维全景图像条件下 → 可选高分辨率线扫描成像方案。该路线必须配置编码器同步与稳速传输机构。
- 在预算受限且字符质量稳定、无深度测量需求条件下 → 不推荐3D方案，优先采用高分辨率面阵相机配合传统OCR。
- 在缺乏运动同步信号且产线速度波动大的条件下 → 禁止选用高分辨率线扫描成像与蓝光结构光快照方案，图像畸变将直接导致识别失败。

## 8. 安装与集成要点 {#tire-dot-code-selection-s08-integration}

传感器安装需固定激光投射角与相机接收角，基线长度在设备出厂校准后不得随意调整。线激光与结构光方案需在机械支架上施加防振锁紧，避免产线振动引入几何漂移。

照明配置以漫反射光源、环形光源或低角度入射光源为主。黑色橡胶表面需抑制局部脱模剂反光，偏振片可降低眩光干扰。蓝光激光或蓝光LED方案对黑色橡胶反射特性更优。

同步触发必须与产线编码器或光电传感器联动。线扫描方案要求编码器脉冲与行频严格匹配，线激光ROI模式需配置区域触发信号。通讯集成优先采用以太网，RS422用于短距离工业控制链路。

数据采集后端需预留MES对接接口。识别结果、字符序列、深度数值与缺陷标签应统一格式化输出。软件层需支持模型版本管理与识别日志归档。

## 9. 验收与运行期校核建议 {#tire-dot-code-selection-s09-acceptance}

验收阶段需执行以下校核项：
- 识别准确率：连续抽检不少于1000个DOT代码，正确识别数占比不低于98%。
- 重复性：同一字符位置连续测量10次，Z轴偏差不得超过设备标称重复性指标。
- 防护等级：IP67外壳密封性抽检，接线端口无粉尘与液体渗入。
- 温度运行：在-40°C~+120°C边界条件下（配备温控附件时），设备输出无断线或漂移。
- 同步稳定性：编码器触发延迟波动不超过设备规格书限值，图像拼接无错位。

运行期校核建议按月执行光学窗口清洁记录，按季度执行标准样件标定，按半年执行激光器功率与相机增益复核。深度学习模型需在模具更换或字符工艺变更后重新采集标注样本并验证准确率。

## 10. 常见问题与排障 {#tire-dot-code-selection-s09-faq}

问题一：轮胎表面光照不均或反光过强导致图像质量下降。
原因：黑色橡胶吸光性强，局部纹理与脱模剂残留造成对比度不足或眩光。
解决：优化照明方案，采用穹顶光、环形光或偏振配置。选用蓝光波长激光或LED提升黑色橡胶反射对比度。后端图像增强采用直方图均衡化与伽马校正。

问题二：DOT代码字符模糊、变形或被油污污染。
原因：模具磨损、硫化热胀冷缩与产线粉尘附着导致字符非标准形态。
解决：引入深度学习OCR算法，扩大模糊与污染样本训练集。采用3D视觉技术获取字符真实深度轮廓，避开2D图像污染干扰。检测工位前置吹气或擦拭装置清除浮尘。

问题三：轮胎传输过程中位置或姿态变化较大。
原因：输送带抖动、夹具定位偏差或轮胎尺寸差异导致字符偏离视野。
解决：图像预处理阶段执行边缘检测与轮廓提取，自动调整ROI区域。部署宽视野传感器或多传感器协同覆盖更大检测区域。优化机械定位机构与传输带平稳性。

## 11. 参考与版本 {#tire-dot-code-selection-s11-references}

### 参考资料

- ref_id: REF-001
  title: 资料条目：激光三角测量原理与线激光传感器选型指南
  publisher/organization: 德国米铱位移传感器技术白皮书
  date: 2022-03-15
  version: 未提供
  locator: 未提供
  url: 未提供
  archive_path: archives/tire-dot-code-selection/references/REF-001.md
  search_hint: 检索关键词 "scanCONTROL 2900 laser triangulation principle selection guide"

- ref_id: REF-002
  title: 资料条目：蓝光结构光3D测量技术与点云重建方法
  publisher/organization: 加拿大路盟智能3D传感器应用手册
  date: 2023-07-20
  version: 未提供
  locator: 未提供
  url: 未提供
  archive_path: archives/tire-dot-code-selection/references/REF-002.md
  search_hint: 检索关键词 "Gocator 3200 structured light 3D point cloud reconstruction application manual"

- ref_id: REF-003
  title: 资料条目：深度学习OCR在轮胎DOT代码识别中的应用实践
  publisher/organization: 美国康耐视机器视觉技术文档
  date: 2024-01-10
  version: 未提供
  locator: 未提供
  url: 未提供
  archive_path: archives/tire-dot-code-selection/references/REF-003.md
  search_hint: 检索关键词 "Cognex In-Sight D900 ViDi deep learning OCR DOT code tire inspection"

- ref_id: REF-004
  title: 资料条目：高分辨率线扫描相机同步控制与图像处理规范
  publisher/organization: 德国巴斯勒工业相机技术资料汇编
  date: 2024-09-05
  version: 未提供
  locator: 未提供
  url: 未提供
  archive_path: archives/tire-dot-code-selection/references/REF-004.md
  search_hint: 检索关键词 "Basler Linea 2 line scan camera encoder synchronization image stitching specification"

- ref_id: REF-005
  title: 资料条目：轮胎侧壁字符检测与表面缺陷评价标准
  publisher/organization: 全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会
  date: 2025-02-28
  version: 未提供
  locator: 未提供
  url: 未提供
  archive_path: archives/tire-dot-code-selection/references/REF-005.md
  search_hint: 检索关键词 "轮胎DOT代码识别准确率评价 表面缺陷检测 工业自动化测量标准"

### 版本记录

| 版本 | 日期 | 变更内容 |
|---|---|---|
| 1.0 | 2025-06-15 | 初始发布，覆盖四条技术路线选型、集成与验收口径 |

仓库根目录需包含 LICENSE 文件以明确再分发与引用边界。

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