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作品名称：一种基于深度学习的齿轮缺陷检测装置
学校名称：广东海洋大学阳江校区
参赛队伍：精益求精
队伍编号：209716
参赛学生：徐良局朱重桦卢禹欣梁小君
指导老师：林佩怡韩昆阳
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

随着“中国制造2025”战略的深入推进，我国齿轮制造业迎来了前所未有的发展机遇。目前主流的人工目视检测方法存在效率低下、易漏检误判、可能造成产品二次损伤等问题；而现有机器视觉方法又存在模型训练周期长、难以适应高度智能化生产需求等不足。为了有效提高齿轮检测精度和避免损坏产品，特设计了一种集精密机械传动与执行、深度学习与自动化控制于一体的齿轮缺陷检测装置。

该检测装置采用模块化设计架构，包含图像采集单元、机械运动单元和中央控制单元三个核心功能单元。图像采集单元集成工业相机与光源，专门负责获取齿轮端面及齿面的高质量图像。机械运动单元由剔除装置和输送系统构成，其中剔除装置实现不良品的自动剔除，输送系统通过传送带完成齿轮的连续运输。中央控制单元以PLC为核心，集成开发了完整的流程控制系统，实现对检测流程的精确管控。

通过改进的YOLOv5C-SA模型实现对齿轮表面缺陷的精准识别，结合高精度工业图像采集系统，构建了一套完整的齿轮缺陷智能检测装置。该装置能够有效识别齿轮表面的裂纹、缺齿、凹坑、划伤等多种缺陷类型，在保证检测精度的同时显著提升检测效率，为齿轮制造企业提供了一套可靠的智能化质量管控解决方案。