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作者：李娜;马民生;张建海;
单位：黄河交通学院智能工程学院;河南师范大学数学与信息科学学院;
摘要：在变速器齿轮机构制造过程中，考虑轮齿之间产生的周期性共振现象，对齿根部位展开磨削加工。但由于磨削热、磨削力等因素作用，导致齿根表面局部产生超过材料强度极限的应力，从而引发裂纹扩展。通过摄像头采集到的齿根裂纹图像通常较为细微，难以直观察觉，且采用简单的神经网络结构提取细微裂纹特征时，会丢失裂纹长、宽等边缘信息，导致磨削裂纹检测结果出现偏差。为此，提出变速器齿轮机构齿根磨削裂纹机器视觉检测。基于机器视觉建立一个变速器齿轮机构齿根磨削裂纹缺陷图像样本图像采集系统，启动CCD工业摄像机，光线照射CCD芯片产生光生电荷，将电荷信号转换为电压信号并数字化处理，输出为齿根磨削裂纹缺陷样本图像。将深度残差特征提取网络与全卷积网络的反卷积操作结合构建裂纹特征提取模型，利用深度残差网络提取复杂背景下裂纹特征信息，通过上采样层恢复尺度保留边缘细节，获取细微裂纹特征提取结果，以解决简单神经网络结构在提取特征过程中丢失边缘信息的问题。基于裂纹边缘轮廓特征对裂纹长、宽等尺度信息展开有效计算，从而实现变速器齿轮机构齿根磨削裂纹精准检测。实验结果表明，利用该方法开展裂纹缺陷检测时，检测精度高、性能好。
关键词：变速器;;齿轮机构;;齿根磨削裂纹;;机器视觉;;裂纹检测方法
基金资助：2024年河南省科技攻关项目:面向多样化攻击的跨域人脸活体检测技术(242102210128)
