摘 要：为了检测齿轮在生产过程中出现划痕、凹槽等缺陷，需要对齿轮图像进行降噪、图像增强、图像分割与识别处理。对目前已有的去噪算法进行分析，提出一种改进的自适应中值滤波算法对图像进行降噪；通过比较各种图像增强算法，最终采用灰度分段线性变换增强；在图像分割算法中，提出一种基于改进的 K-means 聚类的齿轮表面缺陷分割算法，将人类学习优化算法和 K-means 聚类算法相结合，应用于齿轮表面缺陷检测，通过实验结果可知，利用 K-means 聚类算法进行齿轮缺陷的检测具有较好的效果。运用 MATLAB 软件对算法进行仿真，提高了齿轮缺陷检测的准确性和效率。
关键词：缺陷检测；图像分割；K-means 聚类；分割算法
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.22.034
基金项目：2020 年度校级科研计划项目（2020KJ05）；山东华宇工学院 2021—2022 学年第二学期课堂教学改革试点课程（2022KG-26）
中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）22-0136-04
Research on Gear Defect Detection Algorithm Based on MATLAB
JIA Shuxiang
(Shandong Huayu University of Technology, Dezhou 253034, China)
Abstract: In order to detect the defects such as scratches and grooves produced in the process of gear production, it is necessary to reduce noise, enhance images, segment images and identify them. The existing denoising algorithms are analyzed, and an improved adaptive median filtering algorithm is proposed to denoise the image. By comparing various image enhancement algorithms, the gray-level piecewise linear transformation is finally adopted for enhancement. In the image segmentation algorithm, a gear surface defect segmentation algorithm based on improved K-means clustering is proposed, which combines human learning optimization algorithm with K-means clustering algorithm for the detection of gear surface defects. The experimental results show that the detection of gear surface defects using K-means clustering algorithm has a good effect. MATLAB software is used to simulate the algorithm, which improves the accuracy and efficiency of gear defect detection.
Keywords: defect detection; image segmentation; K-means clustering; segmentation algorithm
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作者简介：贾书香（1984—），女，汉族，山东聊城人，副教授，硕士研究生，研究方向：图像处理。