摘要
齿轮作为机械传动系统中的关键元件，其运行状态直接影响着整个设备的性能和安全。
传统的齿轮缺陷检测方法主要依赖人工目检，存在效率低、主观性强、易漏检等问题。
随着图像处理技术和计算机视觉的快速发展，基于图像处理的齿轮缺陷检测方法凭借其非接触、自动化程度高、检测精度高等优势，逐渐成为该领域的研究热点。
本文首先概述了齿轮缺陷检测的重要意义和传统检测方法的局限性，进而介绍了图像处理技术在齿轮缺陷检测领域的应用现状，并对常用的图像预处理、特征提取和缺陷识别算法进行了详细分析和比较。
此外，本文还总结了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来发展趋势进行了展望，旨在为相关领域的研究人员提供参考。
关键词：齿轮缺陷检测；图像处理；特征提取；缺陷识别；机器视觉
#1.1研究背景及意义
齿轮作为一种常见的机械传动元件，广泛应用于航空航天、汽车制造、风力发电等领域。
齿轮在长时间、高负荷的工作环境下，容易出现磨损、断齿、裂纹等缺陷，这些缺陷会直接影响齿轮的传动精度、传动效率，甚至导致整个机械设备的故障。
因此，对齿轮进行有效的缺陷检测，及时发现并排除潜在的故障隐患，对于保障机械设备的正常运行、延长使用寿命、降低维护成本具有重要意义。
#1.2传统齿轮缺陷检测方法
传统的齿轮缺陷检测方法主要依赖人工目检，即由经验丰富的检测人员通过肉眼观察齿轮表面，判断是否存在缺陷以及缺陷类型。
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