齒輪在機械裝置及其他產品都有著極其廣泛的應用，在機械行業起到整個動力系統中起著非常重要的作用，齒輪的產品質量直接影響著機器的使用壽命和效能。 因此，齒輪外觀尺寸缺陷品檢尤為重要。傳統的檢測產品的缺陷檢測技術分可三種：第一種是利用傳統的人工品檢，效率和精度都較低，第二種是利用機械儀器配合人工進行測量檢測，雖然能滿足生產要求，但存在檢測裝置造價高、靈活性差、響應速度慢等缺點：第三種是利用機器視覺進行缺陷檢測。

目前受大環境的影響，越來越多的製造企業開始採用機器視覺檢測裝置來代替人工品檢的方式，人工品檢的優勢適合小批次產品的外觀檢測生產而大批次的產品生產製造檢測的機器視覺檢測裝置，有著很大的優勢機器視覺檢測沒有客觀情緒影響的。機器視覺檢測有著高精準性、高效率、操作簡單、連續性穩定、無接觸式檢測、成本低、數字化管理、避免受損等影響。而人工檢測速度慢、精度低、檢測結果標準因人而異。目前機器視覺檢測技術受到多方企業的重視，被廣泛應用於工業產品的生產質量檢測。常用的外觀缺陷檢測方法大多采用CCD工業相機攝取產品的影象分析處理的基本步驟為預處理、分割、提取特徵和歸類等。

然而工業產品的外觀缺陷種類繁多，傳統的機器視覺提取缺陷特徵的能力有限。隨著科技的發展，AI視覺檢測的技術成熟，在複雜背景下提取外觀缺陷，識別目標、邊緣檢測、特徵提取和影象分割等視覺領域取得重大突破，成果顯著。因此可以將傳統的機器視覺與深度學習結合，優勢互補，這也是目前機器視覺檢測領域發展的主要趨勢之一。

機器視覺利用工業相機鏡頭等替代人眼檢測產品的外觀缺陷，透過CCD工業相機將被攝取目標轉換成影象訊號，傳送給專用的影象處理系統，根據畫素分佈和亮度等資訊，轉變成數字化訊號；影象系統對這些訊號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的裝置動作。該裝置實現了不同產品的檢測需求尺寸測量和外觀缺陷檢測的自動化流程，自動上料、自動檢測、自動分選、自動下料，對於不良品可自動剔除。

齒輪外觀檢測裝置

齒輪產品在生產過程中，可能會存在斷齒、齒短、齒崩、缺齒、齒歪、批鋒等外觀缺陷，它們會影響齒輪的精確性，咬合出現問題。在質檢環節，必須將這些瑕疵品剔除掉。

AI視覺檢測表面缺陷系統，有著良好的自動學習與判斷能力事物，可以像人一樣靈活的思考不良品特徵是否合格。視覺可檢測缺陷型別： 缺膠、缺料、劃傷、裂紋、刮痕、針孔、 尺寸、同心度、圓心度等多工位視覺檢測還可根據產品的檢測需求定製檢測專案。

齒輪外觀尺寸檢測內容及要求

檢測工件面積：

直徑6。25mm*高度5。52mm的軸型樣件的尺寸檢測

檢測內容：

1：側面高度、尺寸

2：斜面檢測內螺牙有無

3：底面外觀、孔邊破損

4：頂部外觀、邊緣開裂

5：底面小孔斜面有無

6：側面高度、尺寸

註明：以上檢測專案，均需要在影像下清晰可見才能檢測

檢測效率：每分鐘檢測數量200-400件（根據樣件送料速度）。

分工段進行：按照檢測內容細分檢測步驟。

齒輪外觀尺寸視覺檢測裝置的特點：

①自動化視覺檢測，完美代替人工，降低人工成本。

②檢測精度高，可達±0。003mm。

③檢測速度快，裝置可24小時全天執行，穩定性好。