课题的目的及意义

船用主机齿轮箱广泛的应用于各种客货轮船、工程船、渔船、近海和远洋船舶以及游艇、警用艇、军工舰船等，是船舶工业的重要关键设备，齿轮投入使用后，由于齿轮制造不良或操作维护不善，会产生各种形式的失效： 1）齿的断裂；2）齿面疲劳（点蚀、剥落等）；3）齿面划痕；4）齿面磨损； 5）齿面龟裂、化腐、塑性变形等。而船用齿轮箱作为柴油机与螺旋桨连接设备,其工作性能的好坏直接决定船舶运行的稳定性,且齿轮箱由于长时间严重磨损与挤压,损坏率较柴油机其他部件更大。为了杜绝船用齿轮箱在运转时萌发故障，进而影响到船舶在运行过程中的稳定，必须有一个对船用齿轮箱进行实时故障监测和诊断的有效手段。普通的检测仪器、仪表检查精度低、效率差,并且很难适应船用齿轮箱运行时的检测诊断。而机器视觉系统基于先进的计算机技术、通信技术、存储技术所产生自动化、智能化测量系统,在本课题中相较于普通的检测仪器展现出了其在实时监测中的优势。该技术通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。已经比较成熟的应用于各种工业生产、农业等方面，在生产、装配或包装过程中已经体现出极大的价值，能够检测缺陷和防止缺陷产品。针对船用齿轮运行时振动往往频率很高，采用传统的加速度计记监测齿轮振动，会丢失很多信息，无法很精确的监测出异常振动，对故障的诊断难度很大，而利用高速相机记录试验过程，并采用数字图像处理技术获得标示点处的物理量，与传统传感器比较表明，高速摄影测量是一种无接触、全局化、自动化程度高、精度满足试验要求的量测手段。所以将机器视觉系统应用于船用齿轮的故障诊断不仅具备比较现实的技术基础，并且能够更加全面的实现保障船舶运行的目的。同时利用高速相机来对船用齿轮进行故障诊断，拓展了机器视觉的研究领域，将机器视觉技术的研究从工厂延伸到运行的船舶，从监测产品生产到设备维护，从平稳的陆地到多变的海洋，工作环境和技术层面都提出了更高要求，具有很高的研究意义。

国内外研究现状分析

测量技术是现代工业的基础技术之一，测量的精度和效率在一定程度上决定着制造业乃至科学技术的发展水平。近年来测量技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：非接触式、在线测量、高精度、智能化等。随着机器视觉的迅速发展，人们开始将视觉技术应用于测量技术之中，形成了一种新型的检测技术——视觉测量技术。机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软、硬件技术和人机接口技术等。它是实现精确定位、精密检测、自动化生产的有效途径,同时它具有实现非接触测量、具有较宽光谱相应范围、可长时间工作等优点,因此已广泛应用于各个领域,如工业制造、医学、导航和遥感图像分析等。虽然机器视觉技术从20世纪80年代才开始起步,但由于其突出的优点,在各种工业领域被广泛应用,特别是近几年发展十分迅速,国内外的成果也是层出不穷。

（1）国外典型研究应用

1994年,S.Trika等研究了一种基于机器视觉的多面体零件特征提取技术,利用各面的相邻信息通过一定的算法获得零件特征。

1998年,J·Merlet等将机器视觉技术应用于部件装配。同年,Du-MingTsai等将机器视觉和神经网络技术相结合,实现对机械零件表面粗糙度的非接触测量。在这个系统中,表面粗糙度的定量测量是利用空间频域内的一个二维傅立叶变换实现的。

1999年,JenningsR.B.等将机器视觉技术应用于化工产品生产过程中。在这个系统中,机器视觉系统指导一个两轴运动器的运动,以完成化工产品的混料工序。

2002年,F.Meriaudeau将机器视觉系统应用在冶金工业中金属焊接的质量检测与在线过程控制中。F.Lahajnar将机器视觉技术应用在装配柴油机柴油过滤器的过程中,对其进行识别定位,其识别定位时间大约0.9s。为能使该定位系统适用于不同的柴油机过滤器装配,采用了Karhunen-Loeve展开法对图像进行特征提取。