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龍圖騰網(wǎng)恭喜貴州大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于小波多層分解的齒輪裂紋檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113870197B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111065587.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于小波多層分解的齒輪裂紋檢測(cè)方法是由蒲睿強(qiáng);李少波;曹航超;吳封斌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于小波多層分解的齒輪裂紋檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于小波多層分解的齒輪裂紋檢測(cè)方法，該方法采用離線檢測(cè)的方法，即定期對(duì)工作齒輪進(jìn)行圖像采集，然后對(duì)采集到的圖像應(yīng)用小波算法加之圖像處理技術(shù)分析齒輪裂紋的特性，重點(diǎn)針對(duì)齒輪局部裂紋檢測(cè)，在對(duì)圖像進(jìn)行小波分解的時(shí)候，為了能更清晰的看到缺陷，對(duì)其進(jìn)行了子圖的融合，最后用直方圖閾值的方法進(jìn)行了分割，最終清晰的得到了齒輪的缺陷，本發(fā)明確保及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)并控制齒輪的損壞狀態(tài)，從而減少或避免加工過(guò)程中的故障發(fā)生，更好地保證加工質(zhì)量，減少工件報(bào)廢，提高生產(chǎn)效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于小波多層分解的齒輪裂紋檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于小波多層分解的齒輪裂紋檢測(cè)方法，其特征在于：該方法采用離線檢測(cè)的方法，即定期對(duì)工作齒輪進(jìn)行圖像采集，然后對(duì)采集到的圖像應(yīng)用小波算法加之圖像處理技術(shù)分析齒輪裂紋的特性，重點(diǎn)針對(duì)齒輪局部裂紋檢測(cè)，在對(duì)圖像進(jìn)行小波分解的時(shí)候，為了能更清晰的看到缺陷，對(duì)其進(jìn)行了子圖的融合，最后用直方圖閾值的方法進(jìn)行了分割，最終清晰的得到了齒輪的缺陷；所述對(duì)工作齒輪進(jìn)行圖像采集后需進(jìn)行齒輪圖像預(yù)處理；圖像的預(yù)處理指在圖像分析中，對(duì)輸入圖像進(jìn)行db小波分解、基于小波變換方法的融合、閾值分割前包含灰度化以及除噪的處理，圖像預(yù)處理的目的是消除圖像中無(wú)關(guān)的信息影響，恢復(fù)有用的真實(shí)信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的可檢測(cè)性和最大限度地簡(jiǎn)化使用數(shù)據(jù)，從而便于特征提取、圖像分割、匹配和識(shí)別；為了對(duì)齒輪的裂紋檢測(cè)的效果更加理想，所以用于齒輪裂紋圖像分解的小波必須具有高消失矩、良好的緊支性、快速衰減性；采用構(gòu)造具有了高消失矩，正交緊支的DB2小波，且支撐長(zhǎng)度N和消失矩M之間滿足N＝2M-1關(guān)系，且具有一定近似對(duì)稱性；選擇DB小波齒輪圖像分解的目的就是讓齒輪表面特性在不同層次中被分解出來(lái)，不同的細(xì)節(jié)子圖包含著不同的齒輪表面信息；當(dāng)所需的齒輪裂紋信息已經(jīng)被分解在不同層次的細(xì)節(jié)子圖時(shí)，就沒(méi)有必要對(duì)近似子圖再進(jìn)行分解了；因此采用db2小波的三層分解，分別為圖像的近似水平細(xì)節(jié)子圖、近似垂直細(xì)節(jié)子圖、近似對(duì)角線細(xì)節(jié)子圖；所述基于小波變換方法的融合是先對(duì)各個(gè)源圖像分別進(jìn)行小波分解，形成圖像的多尺度分解然后在相應(yīng)的小波分解層上進(jìn)行融合處理，得到融合后的小波多尺度圖像最后再進(jìn)行逆小波變換得到融合后的圖像，可以得到多層融合子圖；所述閾值分割指將融合子圖進(jìn)行直方圖閾值分割，得到直方圖閾值閾值分割圖；選擇直方圖閾值法顯示出圖像的像素灰度大部分集中于兩處，即它包含了兩個(gè)“山峰”，這類直方圖被稱為雙峰直方圖，它說(shuō)明在其對(duì)應(yīng)的圖像中物體與背景對(duì)比明顯；反過(guò)來(lái)，如果圖像中物體與背景的對(duì)比明顯，并且各個(gè)物體之間的灰度一致性較好，那么其對(duì)應(yīng)的直方圖一定是雙峰直方圖；針對(duì)雙峰直方圖設(shè)計(jì)的由于噪聲的影響，直方圖上的峰和谷都不會(huì)是完美的，“山峰”是由若干個(gè)窄的峰組成，但是其中的最高點(diǎn)所在的灰度能代表物體內(nèi)部或背景點(diǎn)的典型灰度值；把閾值設(shè)在相對(duì)于兩峰之間的某個(gè)固定位置即可。

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