工业机器视觉检测齿轮外观尺寸应用流程

齿轮缺齿是工业生产制造过程中的一大重要缺陷，现如今工业技术的快速提升自动化机器视觉检测技术代替人工视觉检测产品缺陷，来规避或剔除不良品，并有效提升产品质效量。如采用人工视觉检测就会出现效率检测精度不高，要想提升产品质量效率就要增加人工成本，且检测时容易漏检或者由于注意力不集中而导致误判，因此许多工厂引入了机器视觉检测设备进行齿轮缺陷检测。

机器视觉检测设备具有非接触式，高效率，低成本，高重复性，精准检测，自动化程度高等，正在逐步取代传统的缺陷检测方法，帮助企业提高生产效率的有效途径。

齿轮机器视觉检测技术，涉及机械、电子、光学成像、自动控制、人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域的交叉学科。近几年，齿轮视觉检测技术相关的新技术、新理论、新方法大量出现，在多个核心问题上取得了重要的研究进展。齿轮视觉检测技术既有一般视觉检测的共性问题，又有齿轮视觉检测中的特殊问题。齿轮视觉检测的工作流程包括图像采集、图像预处理、边缘检测、齿轮精度评定或齿轮缺陷分析等，其中图像采集、图像预处理、特征提取、图像分割、边缘检测、亚像素算法等属于通用的视觉检测技术，而齿轮精度评定和齿轮缺陷识别属于齿轮视觉检测技术的个性问题。

一、机器视觉齿轮检测流程

1.图像采集：通过摄像头对齿轮进行拍照，获取齿轮的图像。

2.图像处理：对齿轮的图像进行处理，包括图像增强、图像滤波、图像分割等步骤，以提高齿轮图像的质量。

3.特征提取：对齿轮图像进行特征提取，包括齿轮的轮廓、齿数、齿形等特征。

4.缺陷检测：通过对齿轮图像进行分析，检测齿轮的缺陷，包括齿轮的裂纹、磨损、断齿等缺陷。

5.结果输出：将检测结果输出到显示屏或计算机上，以便操作人员进行判断和处理

精密齿轮件检测：检测内圆尺寸，同圆度；检测表面瑕疵(缺胶、缺齿、齿弯、变形)；检测外齿尺寸，同圆度。

机器视觉中的目标识别，目标跟踪，多球机器跟踪联动技术等应用程序为安全行业带来了变化。如果将摄像机视为人眼，智能视频分析系统可以理解为人脑，智能视频分析技术利用处理器强大的计算功能对视频中的海量数据进行高速分析图像以获取人们需要的信息。在增加机器视觉和图像处理技术的同时，设计了实时视频监控系统。系统在实现视频监控的同时增加了视频变化检测和自动记录功能。系统可以自动识别场景变化，检测移动目标并锁定它们，并发出警告并激活存储设备。这不仅节省了存储空间，提高了监控存储效率，减少了不必要的播放，而且数据更具针对性。

此外，利用机器视觉技术进行工业缺陷检测具有非接触式，高效率，低成本，自动化程度高等，正在逐步取代传统的缺陷检测方法。这种检测和测量是非手动操作，可以节省大量的人力资源，为公司带来可观的效益，因此其应用越来越广泛。