基于图像理解的铲车断齿无损检测算法设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着现代工业的快速发展，工程机械在矿山、建筑、物流等领域发挥着越来越重要的作用。

铲车作为一种常见的工程机械，其工作环境恶劣，作业强度大，导致其关键部件——铲齿——极易出现断裂、磨损等问题。

铲齿的断裂不仅会降低工作效率，还会造成安全隐患，因此对铲齿进行及时有效的检测至关重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，图像处理和机器学习技术发展迅速，在工业无损检测领域得到越来越广泛的应用。

1. 国内研究现状

国内学者在基于图像的机械设备故障诊断方面开展了大量研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对铲车断齿的特点和实际工况需求，设计一种基于图像理解的断齿无损检测算法。

主要研究内容包括：
1.铲车断齿图像数据集构建:针对现有数据集缺乏铲车断齿图像数据的现状，收集并标注大量不同工况、不同光照条件下的铲齿图像，构建一个包含丰富信息的铲车断齿图像数据集，用于模型训练和测试。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程应用相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.需求分析：分析铲车断齿检测的实际需求，调研现有检测方法的优缺点，确定研究目标和技术路线。

2.图像采集与预处理：利用工业相机采集不同工况下的铲齿图像，并对图像进行预处理，包括去噪、增强、几何校正等操作，提高图像质量，为后续特征提取和识别奠定基础。

3.断齿特征提取：研究基于深度学习的图像特征提取方法，构建能够有效表征断齿特征的深度学习模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于图像理解的铲车断齿无损检测方法：不同于传统的依靠人工经验的检测方法，本研究将利用深度学习技术，结合图像处理和模式识别算法，实现铲车断齿的自动识别和判断，提高检测效率和准确率。

2.构建铲车断齿图像数据集：针对现有数据集缺乏铲车断齿图像数据的现状，本研究将建立一个包含不同工况、不同光照条件下的铲齿图像数据集，用于模型训练和测试，为铲车断齿检测算法的研究提供数据基础。

3.设计基于深度学习的断齿检测模型：针对铲车断齿的特点，研究不同深度学习模型在断齿检测任务上的性能表现，选择合适的网络结构，并对网络参数进行优化，构建一个能够准确识别断齿的深度学习模型，提高检测精度和鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张毅,王立军,张洪涛,等.基于机器视觉的齿轮断齿故障诊断方法研究[j].机械传动,2018,42(12):160-165.

[2]王晓峰,李巍华,陈光,等.基于机器视觉的齿轮断齿在线检测系统[j].仪表技术与传感器,2019(3):102-105.

[3]李培根,李林,王耀南.基于机器视觉的露天矿铲车智能化关键技术研究[j].机械工程学报,2021,57(11):1-14.