基于视觉Transformer的齿轮点蚀在线检测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于视觉Transformer的齿轮点蚀在线检测系统及方法，属于机器视觉技术领域。该方法包括：S1：采用齿轮点蚀图像采集装置采集齿轮点蚀图像；S2：将采集的齿轮点蚀图像进行预处理，并制作图像分割数据集；S3：构建具有轻量解码器的渐进下采样层级Transformer模型，即PDCDT模型；S4：构建点蚀面积率相对误差评价指标；S5：训练PDCDT模型，分割齿轮点蚀图像，计算点蚀面积率，评估齿轮健康状态。该系统是基于PDCDT模型实现的，包括图像检测功能模块和视频检测功能模块。本发明专利技术能有效提高齿轮点蚀图像的获取效率及分割精度，并较好地应用于齿轮点蚀面积率的计算。用于齿轮点蚀面积率的计算。用于齿轮点蚀面积率的计算。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉Transformer的齿轮点蚀在线检测系统及方法


[0001]本专利技术属于机器视觉
，涉及一种基于视觉Transformer的齿轮点蚀在线检测系统及方法。

技术介绍

[0002]齿轮接触疲劳试验是指在齿轮疲劳试验台上进行试验齿轮的负荷运转试验，以确定试验齿轮的接触疲劳特性曲线及接触疲劳极限应力。试验终止的评判标准是当齿面出现接触疲劳失效或齿面应力循环次数达到规定的循环基数N，而齿面接触疲劳失效往往以点蚀的形式出现，因此需要有一种合适的方法来评价齿轮的点蚀程度是否达到失效标准。齿轮点蚀面积率这一指标通常被用于衡量齿轮寿命和齿轮健康状态，是评价齿轮是否失效的重要依据。目前没有有效的方法或测试仪器来定量测量齿轮点蚀面积率，只能依靠具有相关资质的专家进行人工观察和检测，该方法存在主观臆断性，效率低、成本高，无法满足现代工业生产的要求。齿轮点蚀面积率测量的关键在于如何准确地从齿轮点蚀图像中分割出有效齿面区域和点蚀区域，而润滑油的干扰会导致收集到的齿轮点蚀图像模糊不清。因此，研究齿轮点蚀图像的获取设备和分割方法具有十分重要的意义。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉Transformer的齿轮点蚀在线检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：采用齿轮点蚀图像采集装置采集齿轮点蚀图像；S2：将采集的齿轮点蚀图像进行预处理，并制作图像分割数据集；S3：构建具有轻量解码器的渐进下采样层级Transformer模型，即PDCDT模型；S4：构建点蚀面积率相对误差评价指标；S5：训练PDCDT模型，分割齿轮点蚀图像，计算点蚀面积率，评估齿轮健康状态。2.根据权利要求1所述的齿轮点蚀在线检测方法，其特征在于，步骤S1中，所述齿轮点蚀图像采集装置是基于齿轮接触疲劳试验台设计的，具体包括：齿轮箱、透明端盖、喷油管、进气管、出气口、工业相机和相机支架；所述齿轮箱内安装有主动轴、主动轮、从动轴和从动轮，主动轮安装于主动轴上，从动轮安装于从动轴上，主动轮和从动轮相互啮合；所述透明端盖安装在齿轮箱顶部；所述喷油管安装于透明端盖中心，将润滑油喷到主动轮和从动轮的啮合处；所述进气管位于齿轮箱箱壁上，通过气泵进气吹掉从动轮齿面上的润滑油，减少润滑油对齿轮点蚀图像拍摄的干扰；所述出气口位于透明端盖上，与进气管形成齿轮箱内部气体流通，并降低齿轮箱整体温度，防止齿轮烧伤；所述工业相机安装在相机支架上，通过调整角度使拍摄视野中心位于进气管的进气方向上，使得在从动轮上拍摄到较清晰的齿轮点蚀图像；所述相机支架安装在齿轮接触疲劳试验台台面上。3.根据权利要求1所述的齿轮点蚀在线检测方法，其特征在于，步骤S2具体包括：首先将所有图像的分辨率进行统一；然后对采集到的齿轮点蚀图像进行图像增强和齿面倾斜校正；最后在Pycharm中使用Labelme图像标注工具制作图像分割数据集。4.根据权利要求1所述的齿轮点蚀在线检测方法，其特征在于，步骤S3中，构建PDCDT模型具体包括：基于Transformer的层级编码器和基于卷积的轻量解码器；所述基于Transformer的层级编码器中，总共有四个阶段，每个阶段都设计有渐进下采样模块和Transformer模块；所述基于卷积的轻量解码器中，通过1
×
1卷积实现维度变换和特征信息融合。5.根据权利要求4所述的齿轮点蚀在线检测方法，其特征在于，步骤S3中，所述基于Transformer的层级编码器的具体结构为：在第一个渐进下采样模块中，对输入图像逐渐进行3次卷积操作，分别是步长为2的7
×
7卷积，步长为2的3
×
3卷积，以及步长为1的1
×
1卷积；在其他三个阶段的渐进下采样模块中，均包含2次卷积操作，分别是步长为2的3
×
3卷积和步长为1的1
×
1卷积；每个渐进下采样模块后都紧接着一个Transformer模块，其中包含着n≥2层的Transformer；经过上述四个阶段，获得四种分辨率大小的特征图，分别是1/4、1/8、1/16和1/32。6.根据权利要求5所述的齿轮点蚀在线检测方法，其特征在于，步骤S3中，所述Transformer模块包括两个层归一化(Layer Norm,LN)、一个多头自注意力(Multi
‑
Head Self
‑
attention,MSA)和一个MLP，计算过程如下：
X
mid
＝MSA(LN(X
in
)+X
in
X
out
＝MLP(LN(X
mid
)+X
mid
其中，X
in
、X
mid
和X
out
分别表示T...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦毅，王四军，毛永芳，奚德君，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：