一种变速箱齿轮缺陷检测方法、系统及设备

本发明涉及表面缺陷检测技术领域，公开了一种变速箱齿轮缺陷检测方法。该方法包括：采集齿轮的全表面图像，通过图像预处理结合卷积神经网络进行多层特征提取，并通过贝叶斯判别模型进行网格化分割和缺陷概率计算，针对缺陷易发区域和非易发区域分别采用单类别和多类别模型进行缺陷检测与分类，生成缺陷报告；相较于现有技术中依赖人工检测、速度较慢且精度不足，尤其是在高速生产线或光照不均匀的条件下，传统检测技术难以有效识别细小缺陷的问题，本申请通过结合基于深度学习的自动化检测，实现了实时高精度的齿轮表面缺陷检测，从而避免了人工检测中存在的漏检和误检问题，显著提高了检测效率和准确性，适用于现代自动化生产线。