[发明专利]一种变速箱齿轮表面缺陷检测系统及应用方法

权利要求书

1.一种变速箱齿轮表面缺陷检测系统，包括工业摄像机、上位机、声音检测设备；其特征在于还具有音频接收单元、音频分析单元、信号输出单元、数据库存单元、比对单元、判断单元、报警单元；所述工业摄像机安装在检测工位机架的上端，工业摄像机、声音检测设备和上位机分别经数据线连接，声音检测设备安装在变速箱的壳体外侧端且声音检测设备的探测头紧贴变速箱的壳体外侧，音频接收单元、音频分析单元、信号输出单元、数据库存单元、比对单元、判断单元、报警单元是安装在上位机内的应用软件；所述声音检测设备能接收变速箱工作时产生的音频信号并将音频信号转换为电信号输出到音频接收单元，音频接收单元将音频数据输出到音频分析单元；所述音频分析单元内部预先存入有变速箱正常工作及非正常工作时的音频信号数据、并作为比对数据，信号输出单元能在变速箱出现异响的第一时间输出提示信号；所述数据库存单元内存储有若干量变速箱多个齿轮包括齿轮裂纹、掉齿、以及磨损过大、是否偏心的故障图片；所述比对单元能调阅数据库单元内的相应图片和摄像机输入的齿轮图片作比对，判断单元能对齿轮状态进行判别，并在齿轮有质量问题时第一时间经报警单元提示技术人员。

2.根据权利要求1所述的一种变速箱齿轮表面缺陷检测系统，其特征在于，数据库存单元内储存有变速箱内多个齿轮分别大量已知故障的图片特征数据的同时，还存有和故障一比一对应合格的图片特征数据。

3.根据权利要求1所述的一种变速箱齿轮表面缺陷检测系统，其特征在于，信号输出单元及报警单元输出的提示信号包括文字提示、语音提示。

4.根据权利要求1所述的一种变速箱齿轮表面缺陷检测系统的应用方法，其特征在于包括如下七个步骤，第一步：先将变速箱内多个齿轮分别已知故障图片的特征基于人工智能深度学习技术，经比对单元进行数据标注，同时配上与故障图片数据一比一对应的合格齿轮的图片数据，并将这些数据按照一定比例分为训练集和测试集；第二步：基于人工智能深度学习技术，针对齿轮故障图片特征设计出适合的人工智能深度学习类型；第三步：用标注过的图片数据对模型进行训练；第四步：用测试集对基于人工智能深度学习的人工智能平台上、生成的实证模型进行测试其是否正确，测试集生成的数据存入数据比对单元作为比对数据；第五步：变速箱工作中，声音检测设备接收变速箱工作时产生的音频信号并将音频信号转换为电信号输出到音频接收单元，音频接收单元将音频数据输出到音频分析单元；第六步：当音频分析单元分析后得出变速箱异响的数据时，会输出触发信号到信号输出单元，信号输出单元输出语音及文字提示信号，提示技术人员变速箱内齿轮出现问题应该打开变速箱壳体进行检测；第七步：技术人员打开变速箱壳体，将多个齿轮吊装到检测工位进行检测，检测中，工业摄像机实时分别对多个齿轮进行摄像并将图片数据输入到比对单元，比对单元自动调阅数据库存单元内比对数据和图片数据作比对，判断单元得出齿轮质量是否合格数据，数据不合格时经报警单元发出提示信息，技术人员对相应齿轮质量进行针对性检测，并对故障齿轮做针对性维护或更换。

5.根据权利要求4所述的一种变速箱齿轮表面缺陷检测系统的应用方法，其特征在于第一步中，将变速箱内多个齿轮分别已知故障图片的特征基于人工智能深度学习技术，经比对单元进行数据标注中，故障数据累积的愈多愈好。

6.根据权利要求4所述的一种变速箱齿轮表面缺陷检测系统的应用方法，其特征在于第一步中，训练集和测试集同时兼具齿轮的图片故障数据和合格数据；第三步中，标注过的图片数据是第一步中的训练集。

7.根据权利要求4所述的一种变速箱齿轮表面缺陷检测系统的应用方法，其特征在于第七步，将多个齿轮吊装到检测工位进行检测时，齿轮一面检测完后将其翻面进行另一面的检测，工业摄像机的视角能涵盖齿轮全部。