基于机器视觉的齿轮不对中误差预估方法、抑制方法及系统

本发明公开了一种基于机器视觉的齿轮不对中误差预估方法、抑制方法及系统，该误差预估方法包括如下步骤：S1，将红丹粉涂抹在接触齿面，采集轮齿接触齿面图像信息作为图像数据集；S2，训练目标检测人工智能AI模型，通过训练的AI模型自动定位齿面区域，生成其最小包围盒作为关键区域，获取关键区域中的啮合斑面积及质心；S3，获取理论齿面接触斑点与质心；S4，采用物理知情的神经网络，对步骤S2中的测量接触斑质心与步骤S3获取的齿面接触斑质心进行非线性因果映射，设置模型损失为信号损失与边界损失的总和，获取轮齿真实不对中误差。采用本技术方案，基于机器视觉，有效识别齿轮系统中的不对中误差。