齿轮缺陷检测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请涉及一种齿轮缺陷检测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取包含有多种齿轮缺陷类型的待检测齿轮图像；将预设的第一齿轮缺陷检测模型的主干网络中的第三个C3k2模块更新为FEM模块，在主干网络中引入GAM‑SE级联注意力机制模块，将第一齿轮缺陷检测模型的IoU损失函数更新为α‑IoU损失函数，并引入Focal Loss机制，以构建第二齿轮缺陷检测模型；将第二增强缺陷特征图输入至第二齿轮缺陷检测模型中的检测头网络，以检测出待检测齿轮图像中的齿轮缺陷类型，根据齿轮缺陷类型生成其相对应的缺陷告警指令传输至齿轮缺陷检测系统中的操作界面。本申请大大提升了模型在微小缺陷定位时的精度，尤其适用于小模数齿轮表面微小缺陷的检测。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像识别领域，尤其涉及一种齿轮缺陷检测方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

1、传统针对齿轮检测的方法主要依赖人工，人工检测存在效率低，漏检率高的缺点，不能满足全自动化的高节拍的emb装配线上的齿轮检测。近些年，计算机视觉技术发展迅猛，研究人员大力研究基于计算机视觉的齿轮缺陷检测方法。值得注意的是，虽然现有的齿轮缺陷检测方法在一定程度上实现了对齿轮缺陷的识别与评估，但在emb小模数齿轮的应用场景中，仍存在以下方面不足：

2、其一，针对emb模数在0.6-1.2小齿轮的微小缺陷的检测，传统的视觉方法受光照环境的影响大，依赖性强，易在降采样过程中丢失缺陷特征，导致检测精度低，不合格件下线的概率高，且硬件投入高、部署复杂、对现场环境的适应性较差。

3、其二，emb量产全自动化产线中，针对齿轮的检测速度要求超过200 fps，而常规深度学习模型推理延迟大，更偏向离线、周期性检测，不具备工业现场对齿轮系统运行中实时状态的在线监测能力，不利于及时干预与闭环控制剔除不合格齿轮。

4、其三，当前提出的模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种齿轮缺陷检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的齿轮缺陷检测方法，其特征在于，所述GAM-SE级联注意力机制模块包括GAM空间注意力机制模块以及SE通道注意力机制模块；

3.根据权利要求2所述的齿轮缺陷检测方法，其特征在于，在所述FEM模块中的多分支卷积模块的中间分支引入空洞卷积层扩展感受野以捕捉上下文信息，并行提取所述待检测齿轮图像中的多尺度、多感受野的缺陷特征以构建中间特征图，输入至跨分支注意力交互模块处理之后，以输出第一增强缺陷特征图的步骤，包括：

4.根据权利要求2所述的齿轮缺陷检测方法，其特征在于，在所述GAM空间注意力...

【技术特征摘要】

1.一种齿轮缺陷检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的齿轮缺陷检测方法，其特征在于，所述gam-se级联注意力机制模块包括gam空间注意力机制模块以及se通道注意力机制模块；

3.根据权利要求2所述的齿轮缺陷检测方法，其特征在于，在所述fem模块中的多分支卷积模块的中间分支引入空洞卷积层扩展感受野以捕捉上下文信息，并行提取所述待检测齿轮图像中的多尺度、多感受野的缺陷特征以构建中间特征图，输入至跨分支注意力交互模块处理之后，以输出第一增强缺陷特征图的步骤，包括：

4.根据权利要求2所述的齿轮缺陷检测方法，其特征在于，在所述gam空间注意力机制模块中，通过建模全局空间和通道间的长距离依赖以在所述第一增强缺陷特征图中聚焦于缺陷特征的空间位置的步骤，包括：

5.根据权利要求4所述的齿轮缺陷检测方法，其特征在于，在所述se通道注意力机制模块中对通道特...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯小明，王锐锋，龙元香，黄文涵，余增，赵展锋，罗叔清，王世楚，
申请(专利权)人：广州瑞立科密汽车电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：