了解是什么导致轮胎内侧磨损、如何发现早期迹象，以及计算机视觉和 AI 如何检测问题以提高安全性并延长轮胎寿命。
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了解是什么导致轮胎内侧磨损、如何发现早期迹象，以及计算机视觉和 AI 如何检测问题以提高安全性并延长轮胎寿命。
每位驾驶员和乘客都依赖轮胎来确保道路安全，但轮胎并非永久耐用。每次行驶时，橡胶与路面之间的摩擦都会逐渐磨损胎面。随着胎面变薄，它会影响抓地力、稳定性和燃油效率。
轮胎磨损也不总是均匀的。您可能会注意到内侧边缘磨损得更快、中间更平滑，或者胎面出现小凹陷。这些都不是随意留下的痕迹。它们是可能出现问题的线索。
可能是轮胎气压低、车轮定位不良或悬架部件开始磨损。由于前轮胎承担了大部分转向和制动，因此不均匀磨损通常首先出现在那里。
传统上，此类模式是通过目视检查来识别的，但早期迹象很容易被忽略。计算机视觉（一种处理和解释图像数据的人工智能分支）可用于测量胎面深度，并比手动检查更早、更准确地检测到细微的磨损模式。
在本文中，我们将探讨轮胎磨损的原因、如何检测轮胎内侧的磨损，以及计算机视觉和 AI 在早期检测中的作用。让我们开始吧！
轮胎磨损发生在轮胎与路面接触的表面逐渐变薄时。这个表面称为胎面。
胎面是轮胎上有花纹的部分，它能提供抓地力，尤其是在潮湿路面上行驶时。随着时间的推移，当胎面磨损时，轮胎会失去抓地力，并且整体性能会下降。一般来说，一些磨损是正常的，但是不寻常的磨损模式可能表明您的汽车存在需要注意的问题。
以下是最常见的轮胎磨损模式：
通常情况下，汽车前后轮的新轮胎磨损方式不同。前轮几乎总是磨损得更快，因为它们承受着转向、制动和转弯的额外负荷。每次转动方向盘时，前轮都会面临额外的摩擦和压力。后轮主要跟随，因此承受的直接压力较小。
当前轮定位不准时，这种差异会变得更大。 角度的轻微变化可能会给内边缘带来过大的压力，从而迅速导致不均匀的胎面磨损。 许多驾驶员首先注意到前轮胎变薄，然后后轮胎才出现相同的迹象。
为了减少轮胎的不均匀磨损，轮胎换位至关重要。将轮胎在前后之间移动可以分散磨损并帮助它们使用更长时间。定期进行定位检查也至关重要，因为它们可以确保所有四个轮胎以正确的角度与路面接触，从而提高安全性并防止过早损坏。
胎面磨损的模式可以揭示很多关于您汽车的状况。接下来，让我们来看看轮胎不均匀磨损的一些常见原因。
车轮定位的重点是轮胎与路面的接触方式。如果它们没有正确对齐，轮胎就不会直线滚动。这会导致内侧或外侧边缘磨损得更快。您甚至可能会注意到汽车略微向一侧漂移。
较小的校准问题，如外倾角或前束问题，会使情况变得更糟。由于前轮承担了大部分的转向和制动工作，因此它们通常比后轮磨损得更快。
您汽车的悬架系统使行驶在颠簸路面上时保持稳定和平稳。当减震器、支柱或球头等部件磨损时，轮胎可能会弹跳或倾斜而不是均匀滚动。这通常会在胎面上形成杯状花纹，从而导致行驶更加颠簸并缩短轮胎寿命。
轮胎气压也对磨损有重大影响。如果轮胎气压不足，则侧面会更用力地压向路面并更快地磨损。轮胎气压不足还会消耗更多燃料并削弱侧壁。
充气过多会产生相反的问题。轮胎中间部分会向外凸出，承受大部分重量，并且比边缘磨损得更快。这也会使行驶更加颠簸，并增加爆胎的几率。一个简单的解决方法是定期检查轮胎，并使其保持在汽车手册或驾驶员车门内侧贴纸上建议的压力。
您行驶的道路以及您操控汽车的方式会迅速影响轮胎的磨损。坑洼、路缘和崎岖的道路会对轮胎造成额外的压力，并且经常会损坏边缘。即使是日常习惯也会产生影响，并最终影响道路安全。
急刹车会增加轮胎的压力，而携带重物会使轮胎的工作强度超过应有的水平。不进行轮胎换位是另一个缩短轮胎寿命的错误做法。如果不进行换位，前轮胎通常会磨损得更快，因为它们承担了大部分的转向和制动。
轮胎保养不仅仅是在轮胎磨损后更换它们。通过适当的维护，您可以减缓过度磨损，提高安全性并延长其使用寿命。
以下是维护轮胎所涉及的关键步骤：
多年来，检查轮胎磨损一直依赖于快速的目视检查和一些简单的工具。机械师或驾驶员可能会使用胎面深度计或经典的硬币测试，即将硬币滑入胎面以查看剩余多少。如果硬币露出太多，则轮胎已磨损。
虽然这些方法很简单，但它们有局限性。它们很大程度上依赖于人的判断，这意味着结果可能因人而异。
细微的模式，例如早期的内边缘磨损或最初的磨损迹象，通常会被忽视，直到情况变得更糟。许多驾驶员还会延迟检查轮胎，直到轮胎已经严重磨损，这增加了抓地力下降、燃油经济性差和爆胎的风险。
诸如硬币测试或胎面深度计之类的人工检查通常会错过轮胎问题的早期迹象。诸如内边缘磨损、因凹陷引起的小凹痕或轻微错位等细微问题很容易被忽略。当这些问题变得可见时，轮胎可能已经不安全了。
计算机视觉是人工智能的一个分支，它通过使用相机捕捉高分辨率的胎面图像，并使用视觉AI模型来分析这些图像，从而使轮胎检查更加精确。这可以准确测量胎面深度，并及早发现可能逃过人眼的磨损不均或缺陷。最终实现更一致、更主动的轮胎保养，从而提高安全性、降低成本并延长轮胎寿命。
诸如 Ultralytics YOLO11 这样的前沿视觉 AI 模型可以使轮胎检查更加智能化。YOLO11 支持各种计算机视觉任务，包括 物体检测（识别和定位物体）、实例分割（在像素级别分离物体）和图像分类（为整个图像分配标签）。
这些模型可以使用轮胎图像进行自定义训练，使它们能够学习与实际驾驶最相关的特定磨损模式和状况。 凭借此功能，它们可以实时处理轮胎图像，检测多种类型的磨损，并精确地对其进行分类。
通过使用 YOLO11，轮胎检查可以从被动变为预测。可以更早地发现和解决问题，从而帮助驾驶员避免爆胎，提高燃油效率并最大限度地延长轮胎的使用寿命。
除了胎面磨损之外，计算机视觉已广泛应用于汽车行业的轮胎检测和质量控制。先进的系统使用高分辨率相机，甚至 3D 激光扫描来检测轮胎内外部分的缺陷，例如气泡、裂纹和表面变形。
除此之外，光学字符识别 (OCR) 和计算机视觉还用于自动读取轮胎侧壁标记，包括美国交通部 (DOT) 代码、轮胎尺寸和制造日期。这些技术可帮助汽车制造商和服务提供商实现检查自动化、确保法规合规性并提高整体安全性。
轮胎磨损是自然的，但它留下的模式可以告诉您很多关于您汽车的状况。薄边、光滑的中心或不均匀的凹陷可能表明对齐、气压或悬架存在问题。
定期检查、适当的充气和轮胎换位有助于延长轮胎寿命并确保驾驶安全。人工检查通常会忽略这些早期迹象，但像 YOLO11 这样的计算机视觉模型可以精确地检测到它们，从而使轮胎保养更智能、更安全、更可靠。
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