车轮生产线如何实现高速、微米级精度的径向/轴向跳动与尺寸在线检测？【非接触测量，自动化质控】

1. 基于车轮的基本结构与技术要求

车轮，作为车辆承重、行驶和制动的关键部件，其结构看似简单，实则蕴含着精密的设计和严格的制造公差。一个典型的车轮主要由轮辋（与轮胎接触并固定轮胎的部分）、轮辐（连接轮辋与轮毂的盘状或辐条状结构）和轮毂连接盘（与车辆轴承组件连接的部分）组成。

在生产过程中，车轮的尺寸精度至关重要，这直接影响到车辆的行驶安全性、驾乘舒适性、轮胎安装性能和使用寿命。想象一下，如果车轮的圆度不够好，或者它的“腰围”（直径）不标准，那么轮胎就可能装不牢固，车辆行驶时就会出现颠簸、震动，甚至高速时方向失控。

因此，对车轮的关键尺寸和几何形状，如：

• 轮辋直径和宽度： 确保与不同规格的轮胎完美匹配，防止轮胎脱落或安装困难。

• 径向跳动： 指车轮在旋转时，其表面某一点到旋转中心的距离变化。就像一个不太圆的盘子在转动，它的边缘会上下晃动。过大的径向跳动会导致车辆颠簸，轮胎磨损不均。

• 轴向跳动： 指车轮在旋转时，其表面在垂直于旋转轴方向上的摆动。就像一个不平整的盘子在转动，它会左右摇摆。过大的轴向跳动会引起车辆抖动，影响制动性能。

• 轮毂孔同心度： 轮毂中心孔与整个轮辋中心的对齐程度。它决定了车轮安装到车辆上的平衡性。

• 轮辋型面： 确保轮胎胎圈与轮辋紧密贴合，实现良好密封，防止漏气。

这些参数的严格控制，是保证车轮质量和车辆性能的基石。

2. 针对车轮的相关技术标准简介

为了确保车轮的质量和互换性，行业内制定了一系列严格的技术标准来规范其尺寸和性能。这些标准对车轮的各种监测参数都给出了明确的定义和评价方法。

• 轮辋直径和宽度： 衡量的是车轮与轮胎配合的关键尺寸。直径通常指轮胎胎圈安装位置的参考直径，而宽度则是影响轮胎断面形状的重要参数。它们的评价方法通常是测量多个点的平均值或最大/最小值，并与设计公差进行比较。

• 径向跳动 (Radial Runout)： 定义为车轮在规定转速下，其轮胎胎圈座表面相对于旋转轴的最大和最小半径差的一半。简单来说，就是车轮转动时，圆周上某点上下“晃动”的最大范围。评价时，通常会通过测量车轮在不同角度下的径向位置，然后计算出其最大偏差。

• 轴向跳动 (Axial Runout/Wobble)： 定义为车轮在规定转速下，其胎圈座端面或轮毂安装面相对于旋转轴的最大和最小轴向位移差的一半。通俗地讲，就是车轮转动时，它不是在一个平面上平稳转动，而是会有左右“摇摆”的幅度。评价方法与径向跳动类似，但测量的是轴向位置的偏差。

• 圆度： 描述的是车轮在某一截面（通常是胎圈座）的形状与理想圆的偏差程度。如果圆度不好，就可能导致轮胎安装不均或在高速旋转时产生不平衡。评价方法通常是拟合一个最小二乘圆，然后计算各测量点到该圆的最大偏差。

• 同心度： 指车轮的轮毂安装孔中心与轮辋胎圈座几何中心的对齐程度。如果不同心，会导致车轮安装后重心偏移，影响车辆平衡和驾驶感受。评价方法是分别找到两个几何中心，并计算它们之间的距离。

这些参数的精确测量和控制，是车轮生产中质量控制的核心环节。

3. 实时监测/检测技术方法

（1）市面上各种相关技术方案

在车轮生产线上进行高精度、高效率的尺寸在线检测，需要依赖各种先进的测量技术。下面我们来深入了解几种主流的技术方案。

• 激光三角测量法

工作原理和物理基础：

激光三角测量法是一种非接触式的距离测量技术。它的核心思想是：发射器向被测物体表面发射一束激光（可以是点状或线状），这束激光在物体表面形成一个光斑。然后，一个接收器（通常是CMOS或PSD阵列）以一个已知的角度来观察这个光斑。

当被测物体的距离发生变化时，反射光斑在接收器上的位置也会相应移动。由于发射器、接收器和激光点在物体表面的位置构成一个三角形，通过精确测量光斑在接收器上的位移，并结合传感器本身的几何参数（如发射器与接收器的基线距离、接收器的焦距等），就可以通过三角函数关系计算出物体表面的精确距离。

想象一下，你站在一棵树旁边，拿着一根尺子测量到树的距离。激光三角测量法就像是这个尺子和一个特殊的“眼睛”的组合。尺子（激光发射器）发出光，眼睛（接收器）从旁边看这个光点在树上的位置。如果树离你近了，光点在眼睛里的位置就会向一边偏；如果树远了，光点就向另一边偏。传感器就是根据这个偏离的距离，算出树到底有多远。

用更专业的语言来描述，假设激光器与接收器之间有一个固定的基线距离 b，接收器透镜的焦距为 f，发射激光与接收器光轴之间的夹角为 θ，光斑在被测物上的距离变化 ΔZ 会导致在接收器阵列上产生位移 Δx。通过几何关系，可以推导出：

ΔZ = (b * Δx) / (f * sin(θ) - Δx * cos(θ))

实际应用中，传感器内部会有一个校准好的查找表或更复杂的算法来直接将接收器上的光点位置转换为精确的距离值。

核心性能参数的典型范围：

• 精度： 激光位移传感器精度通常在±0.01mm~±0.1mm之间，高端型号可以达到±0.005mm甚至更高。

• 分辨率： 能够分辨出微小的距离变化，通常在微米级别。

• 测量范围： 根据不同的应用需求，测量范围可以从几毫米到几米不等。

• 响应速度/采样频率： 激光三角测量法响应速度很快，可以达到几千赫兹甚至更高，适用于高速动态测量。

技术方案的优缺点：

• 优点：

  • 非接触性： 不会对车轮表面造成任何磨损或损伤。

  • 高精度和高速度： 能够在极短时间内提供精确的距离数据，适用于在线批量检测。

  • 适用性广： 能够测量多种材料和表面，尤其适用于金属车轮。

  • 易于集成： 体积相对小巧，便于安装到自动化生产线中。

• 缺点：

  • 受表面特性影响： 被测物体的表面颜色、光泽度（如镜面反射或高度漫反射）会影响测量结果，可能需要调整激光功率或安装角度。

  • 存在死区： 由于三角测量原理，传感器近端和远端可能存在无法测量的区域。

  • 对环境光敏感： 强烈的环境光可能干扰传感器对激光光斑的识别，需要采取遮光措施或选择抗干扰能力强的传感器。

  • 只能获取单点或单线数据： 对于整个三维形貌的全面检测，需要多个传感器协同工作或配合机械扫描。

• 结构光三维扫描

工作原理和物理基础：

结构光三维扫描是一种主动式的光学测量技术。它通过向被测物体表面投射一系列已知模式的光（例如，条纹、点阵或编码图案），然后使用一个或多个高分辨率相机从不同的角度捕捉这些图案在物体表面产生的畸变。

由于物体表面的形状起伏，投射上去的光图案会发生相应的变形。系统通过分析这些畸变图像，利用与激光三角测量法类似的三角测量原理（但通常更为复杂，涉及图像处理和特征匹配），精确计算出物体表面上每一个点的三维坐标，最终构建出物体的高精度完整三维模型。

可以想象成，你用一个特殊的投影仪，在车轮表面投射出很多整齐的网格线。如果车轮表面是完全平整的，网格线就会很直很整齐；但如果车轮表面有凹凸不平，这些网格线就会弯曲变形。结构光扫描仪就是通过观察这些变形的网格线，来“反推出”车轮表面的真实形状。

核心性能参数的典型范围：

• 点分辨率： 通常很高，可达数百万甚至千万像素，能捕捉物体表面的丰富细节。

• 测量精度： 达到微米级别，具体取决于测量区域大小和校准情况。

• 测量区域： 可根据需求配置，从几十平方毫米到数平方米不等。

• 扫描速度： 相对较快，但通常比单点激光传感器获取单一距离信息慢，因为需要拍摄并处理多幅图案图像。

技术方案的优缺点：

• 优点：

  • 全面三维数据： 一次扫描即可获得被测物体完整的3D模型，包含形状、尺寸和表面细节。

  • 高精度和高细节捕捉能力： 能够精确检测车轮的复杂几何形状和表面缺陷。

  • 非接触性： 避免了对车轮的任何物理接触。

  • GD&T（几何尺寸与公差）分析能力： 能够直接对3D模型进行复杂的GD&T分析。

• 缺点：

  • 对环境光敏感： 强烈的环境光会干扰结构光图案的识别。

  • 对表面特性有要求： 极度光滑或黑色表面可能影响图案的清晰度。

  • 扫描速度相对较慢： 对于高速运动的物体，可能需要采用闪光或多次曝光技术。

  • 成本较高： 相较于单点或单线激光传感器，系统集成和设备成本通常更高。

• 工业机器视觉结合深度学习

工作原理和物理基础：

这种技术方案结合了传统机器视觉的图像获取能力和深度学习的智能分析能力。它使用高分辨率工业相机捕获车轮的二维图像，然后利用内置的深度学习算法对这些图像进行分析。

深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，从大量数据中学习并识别复杂的模式和特征。在车轮检测中，这意味着系统可以通过学习大量的“合格”和“不合格”车轮图像，自动识别出划痕、污渍、铸造缺陷、尺寸偏差、字符识别等各种视觉特征。与传统基于规则的机器视觉系统不同，深度学习对图像中的变异性和不规则性具有更强的鲁棒性，能够像人类专家一样进行判断。

你可以把深度学习系统想象成一个“超级学生”。你给它看成千上万个车轮的照片，并告诉它哪些是“好的”，哪些是“坏的”（比如有划痕、有气孔）。通过反复学习，这个“学生”就能自己总结出“好”和“坏”车轮的特征，以后看到新的车轮照片，它就能立刻判断出有没有问题，甚至比人眼更稳定、更快速。

核心性能参数的典型范围：

• 传感器分辨率： 通常为数百万像素（如200万、500万或更高），以捕捉丰富的图像细节。

• 处理速度： 取决于内置处理器的性能和算法复杂度，可实现高速在线检测。

• 检测精度： 对表面缺陷和特征识别的灵敏度极高，可以发现微小的瑕疵。

• 适应性： 能够处理图像中的较大变异性，适用于检测不规则缺陷。

技术方案的优缺点：

• 优点：

  • 强大的缺陷识别能力： 尤其擅长识别复杂、非结构化、变异性大的表面缺陷，这是传统机器视觉难以做到的。

  • 自学习能力： 无需编写复杂的规则，通过样本学习即可实现检测。

  • 非接触性： 避免对车轮的任何物理接触。

  • 多功能性： 可同时进行缺陷检测、尺寸测量（基于图像）、字符识别等多种任务。

• 缺点：

  • 需要大量训练数据： 深度学习模型的训练需要海量的标注数据，这在初期可能是一个挑战。

  • “黑箱”特性： 有时难以解释模型做出判断的具体原因。

  • 计算资源需求高： 训练和推理都需要强大的计算硬件支持。

  • 主要进行2D图像分析： 对三维尺寸的精确测量，通常需要结合其他技术或通过特定的算法进行推断。

• 接触式轮廓和粗糙度测量

工作原理和物理基础：

接触式测量系统通过一个极小且高精密的机械探针（通常是金刚石测针）直接接触车轮表面，并沿预设路径进行缓慢而精确的扫描。当测针沿着表面移动时，它会随着表面微小的起伏而上下位移。

这种微小的垂直位移被传感器内部的高分辨率转换器（如光栅尺、电感传感器或电容传感器）精确捕获，并转化为数字信号。这些原始数据经过滤波和数学处理后，可以用来分析车轮表面的宏观轮廓、圆度、波纹度以及各种微观粗糙度参数（如Ra、Rz、Rq等）。

可以把这个测针想象成一根非常细的铅笔尖，它在车轮表面轻轻地“写字”，把车轮表面每一个细小的山谷和山峰都记录下来。铅笔尖的上下起伏，就直接反映了车轮表面的形状。

核心性能参数的典型范围：

• Z轴测量范围： 通常较小，从几微米到几十毫米，但聚焦于微观细节。

• Z轴分辨率： 极高，可达到纳米（nm）级别，甚至亚纳米级（如0.4 nm）。

• 测量精度： 纳米级超高精度，是目前最精确的表面形貌测量方法之一。

• X轴测量长度： 从几毫米到数百毫米不等。

• 测量速度： 相对较慢，因为测针需要缓慢移动以避免损伤和确保精度，不适合高速在线检测。

技术方案的优缺点：

• 优点：

  • 超高精度和分辨率： 能够提供纳米级别的表面形貌数据，对于微观粗糙度和极其精密的轮廓分析是不可替代的。

  • 可靠性高： 测量结果具有高度的可追溯性，是行业标准和认证的重要依据。

  • 适用性广： 几乎可以测量所有固体材料的表面。

• 缺点：

  • 接触式测量： 探针会与车轮表面接触，存在磨损探针或刮伤被测件的风险。

  • 测量速度慢： 不适合进行高速在线检测，通常用于实验室、研发或离线抽检。

  • 局部测量： 一次只能测量一条线或一个非常小的区域，无法快速获取整个车轮的3D形貌。

  • 探针磨损： 探针会随着使用而磨损，需要定期校准或更换。

（2）市场主流品牌/产品对比

在车轮尺寸在线检测领域，多家国际知名品牌提供了各具特色的解决方案。下面我们对比几家主流厂商的产品：

1. 日本基恩士（激光三角测量法 - 激光轮廓仪） 日本基恩士在工业传感器和测量领域享有盛誉。其激光轮廓仪（如LJ-V7080系列）采用激光三角测量法，但与单点激光位移传感器不同，它投射的是一条激光线，并通过CMOS接收元件捕捉整条激光线的反射图像。这样一次就能获取车轮的一个2D轮廓数据，而非单个点的距离。 核心性能参数上，日本基恩士的轮廓仪在Z轴方向可达±10毫米的测量范围，Z轴重复精度高达0.1微米，X轴重复精度10微米，采样速度最高可达64 kHz，每轮廓可获取800个点。 这类产品以其极高的测量速度、优异的重复精度和高分辨率著称，特别适用于生产线上的高速在线批量检测，能够有效检测车轮的直径、宽度、径向跳动、轴向跳动等关键尺寸及轮廓特征。

2. 英国真尚有（激光三角测量法 - 单点位移传感器） 英国真尚有的ZLDS116激光位移传感器采用光学三角测量原理，通常作为单点测量设备使用，通过二极管阵列和光学元件观察激光束在被测表面的反射。 该传感器的优势在于测量范围广，最大测量距离可达10m，测量范围可达8m，精度最高可优于0.08%（取决于测量范围），响应时间仅为5毫秒，适合动态测量。部分型号能够测量高达1300°C的高温物体，并具备IP66级铸铝外壳和空气净化系统，适合在恶劣工业环境中使用。 英国真尚有的ZLDS116更适合对车轮的特定关键点或特定轨迹进行高精度位移和尺寸测量，例如通过多台传感器协同工作来测量车轮的径向或轴向跳动，或者测量轮辋边缘的局部尺寸，尤其是在高温或粉尘较多的生产环节。其多种输出方式（包括模拟输出和数字输出）也方便了与现有控制系统的集成。

3. 德国GOM（结构光三维扫描） 德国GOM（蔡司集团旗下）以其卓越的结构光三维扫描技术闻名。例如其ATOS Q系列扫描仪，通过向车轮表面投射一系列高分辨率的结构光图案，并由多个相机同步捕捉这些图案的畸变。系统通过分析这些畸变图像，构建出车轮的高精度完整三维模型。 ATOS Q 12M拥有1200万像素的点分辨率，测量精度可达微米级。 德国GOM的方案提供卓越的3D全场测量精度和细节捕捉能力，能够全面检测车轮的复杂几何形状、表面缺陷（如铸造缺陷、凹坑、变形）以及进行GD&T分析，特别适合需要精细检测整个车轮表面形貌和尺寸的情况，但相对于激光轮廓仪，单次扫描速度可能略低。

4. 美国康耐视（工业机器视觉结合深度学习） 美国康耐视是机器视觉领域的全球领导者，其In-Sight D900系列产品将工业机器视觉与深度学习技术完美结合。它通过高分辨率工业相机捕获车轮的二维图像，然后利用嵌入式深度学习推理引擎，学习和识别图像中的复杂模式和异常。 In-Sight D900最高可配备500万像素的CMOS传感器，内置高性能处理器。 美国康耐视的优势在于赋予检测系统强大的自学习能力和对复杂、非结构化缺陷（如划痕、污渍、铸造缺陷、喷涂质量等）的识别能力，有效解决了传统视觉系统在车轮表面质量检测中的挑战，显著提升检测可靠性和效率。它更侧重于车轮表面的外观质量和缺陷检测，而非纯粹的精确三维尺寸测量。

（3）选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在选择车轮尺寸在线检测设备或传感器时，理解其核心技术指标及其对实际检测效果的影响至关重要。

• 精度 (Accuracy)： 这是衡量测量结果与真实值接近程度的指标。如果车轮的直径公差是±0.1毫米，那么你的传感器精度至少需要达到其几分之一，比如±0.01毫米，才能有效区分合格与不合格产品。精度越高，检测结果越可靠，但通常成本也越高。

• 重复精度 (Repeatability/Precision)： 这个指标反映了传感器在相同条件下对同一目标进行多次测量时，结果的一致性。如果一个传感器多次测量同一个尺寸，读数总是很接近，即使可能略有偏差，它的重复精度也是好的。在高速在线检测中，重复精度比绝对精度有时更为重要，因为它直接影响到生产过程的稳定性控制。

• 测量范围 (Measurement Range)： 指传感器能够有效测量距离的上下限。如果车轮的尺寸规格种类多，或者在生产过程中存在较大的位置变动，就需要选择一个测量范围足够广的传感器。

• 响应速度/采样频率 (Response Speed/Sampling Rate)： 传感器完成一次测量并输出结果所需的时间，或者每秒钟能采集多少个数据点。车轮在线检测通常要求极高的响应速度，因为车轮在生产线上是运动的。高采样频率能确保在车轮高速通过时，依然能获取足够密集的尺寸数据，不遗漏任何细节。

• 分辨率 (Resolution)： 传感器能够识别的最小距离变化量。分辨率越高，传感器能检测到的微小尺寸变化越精细。例如，纳米级分辨率的传感器可以检测到表面极其微小的波纹或粗糙度。

• 防护等级 (IP Rating)： 衡量传感器抵抗灰尘和水入侵的能力。车轮生产现场往往伴随着粉尘、油污或水汽，高防护等级（如IP66或IP67）的传感器能有效延长设备寿命，降低维护成本。

• 输出方式 (Output Method)： 传感器提供数据的方式，常见的有模拟量输出（0-10V, 4-20mA）和数字量输出（RS485, Profibus DP, Ethernet等）。选择时需考虑与工厂现有PLC、SCADA或MES系统的兼容性，以实现数据的无缝集成和实时监控。

选型建议：

• 针对高速、高精度尺寸和跳动检测： 如果主要目标是精确测量车轮的直径、宽度以及径向/轴向跳动，并且要求在线高速检测，应优先选择激光三角测量法的传感器，特别是激光轮廓仪。关注其重复精度、采样频率和抗环境光能力。

• 针对复杂表面形貌和完整3D尺寸： 如果需要对车轮的整个表面进行全面的三维形貌检测，包括复杂的几何形状、GD&T分析，且对细节要求极高，可以考虑结构光三维扫描系统。但需注意其相对较低的扫描速度和较高的成本。

• 针对表面缺陷和智能视觉检测： 如果主要需求是检测车轮表面的划痕、污渍、铸造缺陷等外观质量问题，并且可能涉及字符识别或处理非结构化缺陷，那么工业机器视觉结合深度学习的方案是理想选择。关注相机的分辨率、处理速度以及软件的训练和部署能力。

• 针对微观表面粗糙度和超精密轮廓： 对于车轮制造中对关键功能性表面的微观形貌和尺寸精度有极高要求的环节（如轴承座、制动面），可能需要接触式轮廓和粗糙度测量系统，但通常仅限于离线抽检或研发验证。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即便选用了合适的传感器，在实际的车轮在线检测中，仍可能遇到一些挑战。

• 问题1: 车轮表面特性对测量的影响

  • 原因及影响： 车轮表面可能存在不同的材质（如铝合金、钢）、不同的光泽度（如抛光、喷漆、铸造面）和不同的颜色。这些表面特性会影响激光的反射效果。例如，镜面反射会使激光直接反射到传感器外部，导致接收不到信号；而黑色表面则会吸收大部分激光，导致反射信号微弱。这都会使测量数据不稳定或无法获取。

  • 解决建议：

    • 调整激光功率： 选择具有多功率激光选项的传感器，根据车轮表面特性调整激光输出强度。

    • 优化安装角度： 调整传感器与车轮之间的夹角，避免镜面反射光线直接射出接收器视场。

    • 使用特定波长激光： 对于某些金属表面，蓝色激光相比红色激光可能具有更好的测量效果。

    • 表面预处理（条件允许时）： 在某些非关键区域，可以考虑喷涂一层可清除的漫反射涂层，但通常在线检测不建议此方法，因为它会增加工序。

• 问题2: 环境光干扰

  • 原因及影响： 生产车间的光照条件复杂，日光、照明灯等环境光可能会进入传感器的接收器，与激光信号混淆，从而降低信噪比，导致测量数据波动大，甚至产生错误读数。

  • 解决建议：

    • 采用内置滤光片传感器： 许多高性能激光传感器会内置窄带滤光片，只允许特定波长的激光通过。

    • 设置物理遮蔽： 在传感器周围或整个测量区域加装遮光罩或围挡，以阻挡或减弱外部环境光的直射。

    • 选择抗环境光能力强的传感器： 某些传感器采用先进的信号处理算法和更强的激光源，能更好地抵御环境光干扰。

• 问题3: 振动与机械抖动

  • 原因及影响： 车轮在生产线上高速移动或转动时，机械臂、输送带或周边设备产生的振动会传递到传感器或被测车轮上，导致测量点的位置发生微小偏移，引入测量误差，降低数据稳定性。

  • 解决建议：

    • 稳固安装： 将传感器安装在坚固、稳定的支架上，确保其自身不会因振动而晃动。

    • 减振措施： 在传感器安装基座与设备之间增加橡胶垫或其他减振材料，隔离振动。

    • 车轮夹持固定： 确保车轮在测量区域内被牢固夹持或支撑，减少其自身抖动。

    • 软件滤波： 在数据采集后，通过软件算法（如滑动平均、卡尔曼滤波）对数据进行处理，以平滑曲线，但要注意可能牺牲一定的实时性。

• 问题4: 数据处理与系统集成挑战

  • 原因及影响： 高速在线检测会产生海量的实时数据。如何快速、准确地处理这些数据，并将其与工厂的制造执行系统（MES）或监控系统（SCADA）无缝集成，是一个重要的挑战。如果处理不及时，会导致生产线延迟，或无法实现实时质量反馈。

  • 解决建议：

    • 选择高性能控制器： 采用具备强大处理能力的工业PC或专用控制器来处理传感器数据。

    • 高速通信接口： 确保传感器支持高速数字输出接口（如Profibus DP, Ethernet/IP, EtherCAT等），以便快速传输数据。

    • 标准化数据协议： 使用OPC UA、Modbus TCP/IP等标准化协议，简化与MES/SCADA系统的集成工作。

    • 开发定制软件或利用成熟平台： 根据具体需求开发数据分析软件，或利用市场上现有的工业物联网（IIoT）平台进行数据管理和可视化。

4. 应用案例分享

• 轮辋径向和轴向跳动在线检测： 在车轮进入总装线前，安装多组激光位移传感器对高速旋转的车轮进行扫描，实时测量其径向和轴向的摆动幅度，确保符合车辆行驶稳定性的要求。例如，英国真尚有的ZLDS116激光位移传感器可以被用于此类应用，其快速响应和高精度能够保证测量结果的准确性。

• 轮辋宽度和直径精准测量： 利用多台激光位移传感器或激光轮廓仪，在生产线上对铸造或加工后的轮辋边缘进行高精度测量，验证其宽度和直径是否满足轮胎安装和车辆设计标准。

• 轮毂孔同心度与端面平面度评估： 部署激光传感器对轮毂安装面和中心孔进行多点扫描，计算其几何中心位置和端面平整度，确保车轮安装到车辆后不会产生偏心或晃动。

• 车轮表面铸造缺陷和轮廓完整性检查： 结合结构光三维扫描系统，对车轮的整个表面进行快速扫描，检测是否存在铸造气孔、凹坑、毛刺等表面缺陷，并与设计模型进行比对，确保轮廓的完整性。

• 轮胎胎圈座区域的尺寸和形面检测： 激光传感器可以精确测量车轮上与轮胎胎圈接触的特定区域的尺寸和形状，保证轮胎能够安全、可靠地安装和密封。