概述

金属齿轮作为机械传动系统中的关键部件，质量直接影响整个设备的性能与可靠性。随着工业自动化的发展，传统的人工检测方法逐渐暴露出效率低、准确性差等问题。AI技术的引入，为金属齿轮的缺陷检测提供了新的解决方案。

金属齿轮缺陷种类

金属齿轮可能出现的缺陷主要包括：

• 表面缺陷 ：划痕、凹坑、裂纹、腐蚀等，这些缺陷可能导致齿轮的强度降低和磨损加剧。

• 几何缺陷 ：齿形不良、齿距不均、齿轮同心度差等，可能影响齿轮的啮合性能。

• 材料缺陷 ：内部缺陷如气孔、夹杂物等，可能导致齿轮在高负荷下失效。

AI 检测流程

• 图像采集：采集正常和有缺陷的齿轮图像数据。

• 数据预处理：对数据进行标注，标识出缺陷类型和位置，去除噪声、重复和不相关的数据，确保数据质量。

• 模型训练：使用标注好的数据集对模型进行训练，调整训练参数以优化性能。

• 模型测试：对测试集数据进行验证，确保模型的稳定性和泛化能力。

• 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用环境中，包括云端或本地服务器。

AI 检测方案

此齿轮检测方案基于 深度视觉AI平台 实现。

深度视觉 AI 平台可在 https://dlcv.com.cn 免费下载，永久使用，点击下方的 阅读原文 可跳转至官网。

开发和使用文档： https://bbs.dlcv.com.cn

图像采集

使用高分辨率相机或激光扫描仪，获取金属齿轮的图像。

数据预处理

去除噪声、重复和不相关的数据。将收集到的缺陷图片，用深度视觉labelmeAI标注工具进行标注。

模型训练

使用 AI训练平台 创建项目和任务类型。

项目信息 模块可对项目名称、数据集路径和工作目录进行修改。

通过 数据分析 功能进行图像预览，获取统计标注数据和图像尺寸信息。

训练参数 可对训练参数进行调整，不同的训练参数会影响模型的训练时间、收敛速度、模型性能等.

历史记录 可获取历史训练记录，训练时间，模型评估指标等信息，还可以结束当前训练。

模型生成 训练完成后，模型存放在设置的 工作目录 下，模型名称由项目名称＋开始时间 组成，文件格式为.dvp。

模型测试

模型部署

模型通过测试后，可部署到生产现场。
调用推理 SDK 的调用方式是 DLL，支持 C 和 C++ 等语言，支持Windows 10 以上操作系统。部署 AI 模型需要使用显卡。由于吞吐量和延迟的需求不同，对于硬件的需求也不同。