1. 本选题研究的目的及意义
齿轮作为机械传动系统中至关重要的组成部分，其运行状态直接关系到整个机械设备的性能和安全。
齿轮缺陷的发生会导致机械效率降低、振动噪声增加，严重时甚至造成设备停机或安全事故。
因此，对齿轮进行高效、准确的缺陷检测，对于保障机械设备安全稳定运行、延长设备使用寿命、降低维护成本具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
齿轮缺陷检测技术的研究一直是机械工程领域的热点和难点，近年来，随着图像处理技术、机器学习和深度学习的快速发展，基于图像处理的齿轮缺陷检测方法取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在齿轮缺陷检测方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.齿轮缺陷图像采集与数据库构建:-收集不同类型齿轮缺陷的图像数据，包括断齿、裂纹、磨损、点蚀等。
-对采集的图像进行标注，建立齿轮缺陷图像样本数据库，为后续算法研究提供数据基础。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统开发相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析：深入调研国内外齿轮缺陷检测技术的研究现状，分析现有方法的优缺点，明确研究目标和内容，确定技术路线和方案。
2.齿轮缺陷图像采集与数据库构建：收集不同类型、不同程度的齿轮缺陷图像，并进行标注，建立齿轮缺陷图像数据库。
3.齿轮图像预处理算法研究：研究图像去噪、增强和分割等预处理算法，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。
5. 研究的创新点
本课题研究将在以下几个方面进行创新：
1.提出一种高效的齿轮图像预处理方法：针对齿轮图像的特点，研究结合图像去噪、增强和分割技术的预处理方法，有效提高图像质量，为后续特征提取和识别奠定基础。
2.研究基于多特征融合的齿轮缺陷识别方法：综合利用形状、纹理和统计特征等多特征信息，构建更全面、更准确的缺陷特征描述，提高缺陷识别的准确率和鲁棒性。
3.开发基于深度学习的齿轮缺陷检测系统：利用深度学习强大的特征学习和分类能力，构建基于深度卷积神经网络的齿轮缺陷检测模型，实现对齿轮缺陷的高效、准确识别。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王晓峰, 孟凡路, 王凯, 等. 基于机器视觉的齿轮缺陷在线检测系统设计[J]. 机械设计与制造, 2022(1): 246-250.
[2] 孙晋, 卢进, 严义. 基于改进YOLOv5的齿轮表面缺陷检测[J]. 激光与光电子学进展, 2023, 60(10): 1016002.
[3] 李亮, 张强, 刘文博, 等. 基于深度学习的齿轮箱齿轮复合故障诊断方法[J]. 振动与冲击, 2021, 40(7): 16-22.
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