Resumen

En este estudio se propone un método novedoso, eficiente y preciso para detectar defectos de engranajes bajo un fondo complejo durante la producción industrial de engranajes. En primer lugar, analizamos las técnicas de filtrado y suavizado de imágenes, que utilizamos como base para desarrollar un algoritmo de debilitamiento del fondo complejo para detectar los microdefectos de los engranajes. Posteriormente, analizamos los tipos y características de los defectos de fabricación de engranajes. Bajo el fondo complejo de adquisición de imágenes, se propone un nuevo modelo S-YOLO para la detección en línea de defectos de engranajes, y se validó en nuestra plataforma experimental para la detección en línea de defectos de engranajes bajo un fondo complejo. Los resultados muestran que S-YOLO tiene un mejor reconocimiento de microdefectos bajo un fondo complejo que la red de reconocimiento de objetivos YOLOv3. El algoritmo propuesto también presenta una buena robustez. El código y los datos están disponibles.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:fondo complejo, defectos de engranajes, detección en línea de defectos de engranajes, defectos de fabricación de engranajes, producción industrial de engranajes, nuevo modelo s, yolo, algoritmo, microdefectos, método preciso
• Keywords:complex background, gear defects, online gear defect detection, gear manufacturing defects, industrial gear production, new model s, yolo, algorithm, microdefects, accurate method