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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来，随着各国产品控制要求的提高，用户对于质量的标准也越来越严格，因此企业对于产品质量的检测方法也进行了许多改进。齿轮制造商如果对每个齿轮都进行检测，会消耗太多时间，占用太多人力资源，所以只能采用人工抽检的方法，这种方法存在很多缺点，比如速度慢、精度不高等。齿轮缺陷会引起噪声大、机器抖动、磨损快等问题，缺陷严重的无法正常工作，造成很大的损失，因此判断出缺陷齿轮对于仪器来说是很重要的，我们必须确保能够及早解决这类问题，避免造成更大伤害。

随着计算机电子技术与机器视觉技术的快速发展，在此背景下利用机器视觉代替人工检测的技术也逐渐发展起来，受到了各地厂商的追捧，此技术不仅解决了人工检测存在的问题，还充分显示了自己的优点：（1）产品质量能够标准化，检测结果也比较可靠，准确；（2）检测速度快，能够连续进行产品的检测工作；（3）检测准确度高，机器能够轻松发现缺陷不是特别明显的产品。

2. 研究的基本内容

1、对待测图像进行图像处理技术， 通过识别判断出缺陷类型，将缺陷部分显示出来。

2、利用数字图像处理技术对齿轮表面缺陷进行非接触测量方法 ，讨论了图像采集、图像预处理、边缘提取及齿轮缺陷几何特征参数等测量步骤。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：整个系统工作过程如下，将采集到的图像输入到matlab软件中，利用matlab软件对齿轮是否存在缺陷进行分析和检测，最后将检测结果输出。

将数字图像处理技术应用到齿轮缺陷检测中，主要是利用缺陷形状特征明显特点。将样本拍照成数字图像并根据处理的需要可进行适当放大或缩小，然后通过图像处理和分析，可快速计算检测出每个缺陷的几何特征参数，得到诊断结果。

进度安排： 1、齿轮缺陷图像采集

4. 参考文献

[1]zhang x,wang j,yan z.theoretical study on real tooth surface of novel toroidal worm by the forming method[j].research journal of applied sciences engineeringtechnology,2012,4(17):3119-3124.

[2]蔺志敏.基于机器视觉齿轮微观缺陷检测技术研究[d].昆明理工大学,2016.