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综述SpecialReports2025年第1期

齿轮故障诊断的机器视觉技术研究进展*

摘要：齿轮是机器设备中常见的旋转机械部件，对其开展故障诊断是避免重大事故发生的重要手段，齿轮故障诊断必然成为学者研究的焦点，而机器视觉技术为开展齿轮故障诊断提供了新的思路。文章分析了机器视觉系统的基本原理，重点梳理了基于机器视觉的齿轮图像采集、齿轮图像处理和齿轮图像识别的研究现状，归纳总结了基于机器视觉的齿轮故障诊断研究存在的主要问题，提出开展动态齿轮图像采集工程化研究与应用、三维齿轮图像采集、图像增强与迁移学习技术应用、浅层学习与深度学习融合等方面的建议，为从事齿轮故障诊断相关领域的技术人员提供参考和借鉴。

关键词：齿轮；机器视觉；故障诊断；研究进展

Researchprogressofmachinevisiontechnologyforgearfaultdiagnosis

Abstract：Gearisacommonrotatingmechanicalpartinmachineryandequipment,anditsfaultdiagnosisisanimportantmeanstoavoidmajoraccidents,andgearfaultdiagnosisisboundtobecomethefocusofscholarsresearch.Machinevisiontechnologyprovidesanewideaforgearfaultdiagnosis.Thispaperanalyzesthebasicprincipleofmachinevisionsystemisanalyzed,andtheresearchstatusofgearimagecollection,gearimageprocessingandgearimagerecognitionbasedonmachinevisionisreviewed,themainproblemsofgearfaultdiagnosisbasedonmachinevisionaresummarized.Somesuggestionsareputforward,suchastheengineeringresearchandapplicationofdynamicgearimageacquisition,three-dimensionalgearimageacquisition,theapplicationofimageenhancementandtransferlearningtechnology,andthefusionofshallowlearninganddeeplearning.Itprovidesreferencefortechnicalpersonnelengagedingearfaultdiagnosisrelatedfields.

Keywords：gear;machinevision;faultdiagnosis;researchprogress

齿轮传动具有诸多优点，广泛应用于航空、航天、船舶、车辆和能源等领域。在长期运行过程中，齿轮会出现点蚀、磨损、裂纹和断齿等各类故障，随着故障的发展，最终会影响机器设备的正常运转，降低传动效率，甚至引发安全事故。对齿轮故障进行诊断在现代工业生产中具有重要的现实意义。齿轮故障诊断常见的方法包括基于振动的故障诊断方

法[1]、基于声音的故障诊断方法[2]、基于油液磨粒的故障诊断方法[3]以及基于温度的故障诊断方法[4]

等。上述关于齿轮故障诊断方法中，目前研究比较成熟和热门的是基于振动的故障诊断方法。基于振动的齿轮故障诊断具有较好的实时性，但当前对齿轮进行故障的定量检测和不同故障类型的精准识别还存在一定难度[5]。

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2025年第1期___