齿轮径向跳动测量仪

2023年3月18日，由北京工业大学牵头，湖南科技大学、河南科技大学、湖南理工学院、温州大学和中国计量科学研究院共同承担的国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目“小模数齿轮超精密测量仪器研制”（52227809）启动会在湖南科技大学召开。会议承办单位湖南科技大学王卫军副校长、科技处万文处长、机电学院领导，北京工业大学科技发展研究院刘占省副院长，项目负责人北京工业大学石照耀教授，参加单位的项目负责人湖南科技大学赵前程教授、河南科技大学王笑一副教授、湖南理工学院张晓红教授、温州大学周宏明教授、中国计量科学研究院林虎副研究员，以及项目组骨干成员、研究生、来宾等，约40余人出席会议。石照耀教授主持会议。刘占省副院长和王卫军副校长分别致词，充分肯定了本项目的研发价值和对小模数齿轮行业发展的促进作用。石照耀教授做了项目主题报告，围绕研究背景、主要研发内容和技术方案展开，从“为什么”、“做什么”和“怎么做”的角度详细介绍了项目的总体情况。小模数齿轮（模数≤1mm）既是重大装备的核心件，又是民生产品的基础件；然而世界范围内，小模数齿轮基准级检测仪器及样板缺失。本项目将小模数齿轮超精密测量仪器的研制从“可测性”、“精度获取”和“量值传递”三方面展开，解决高精度小模数齿轮测量、量值传递和仪器校准难题，实现超精密测量仪器核心技术自主可控，对推动我国小模数齿轮产业升级意义重大。项目牵头单位骨干成员宋辉旭博士做了“项目任务分解与进度安排”报告，就项目的8大任务（下设42项二级子任务和134项三级子任务）进行了详细讲解，明确了各参加单位的任务，提出了具体的工作要求、考核指标和完成时间节点。同时，宋博士解读了与国家重大科研仪器研制项目相关的项目管理文件和财务管理制度文件，并汇报了项目组制定的相关管理办法。启动会安排了学术交流，中国计量科学研究院林虎副研究员做了“齿轮量值传递与溯源体系”的学术报告。报告从中国计量科学研究院情况介绍、齿轮量值传递与溯源体系、未来的发展与挑战三个方面详细介绍了我国计量体系、量值传递的模式与发展。大会最后，石照耀教授与各参加单位项目负责人共同签署了项目合作协议。项目启动会的正式启动标志着项目已进入到全面执行阶段。

前文回顾：近二十年我国齿轮量仪的发展（上）5 CNC大齿轮测量中心和超大齿轮测量系统是CNC齿轮测量中心在大齿轮及超大齿轮测量的扩展和创新（1）1989年，工具所推出的局部CNC式1.2m大齿轮测量仪CZE1200D，如前所述，该仪器由单片式计算机控制步进电机二联动，首次实现齿轮量仪螺旋线的CNC数控数字化测量。其改进型为2015年的CZE1200DA齿轮测量仪（图24）；图24 工具所CZE1200DA齿轮测量仪（2）2004年，哈量国内首次开发2m CNC大齿轮测量仪CNC3929，改进型为CNC L200（图25）；图25 哈量L200 CNC大齿轮测量中心（3）2011年，精达创新设计开发2.5mCNC大齿轮齿轮中心，其改进型为JLR300（图26），在国内创新采用了三坐标三联动（θ,X,Y）的渐开线成形原理，实现沿端面啮合线对大齿轮渐开线齿廓精度的测量，即“NDG”法向展成测量原理；精达公司将该原理创新应用于小模数齿轮的测量中，取得了良好效果。图26 精达JLR300大齿轮测量中心（4）2017年，哈尔滨同和光学公司展出精密CNC大齿轮测量中心T150A（图27）。作为哈尔滨工业大学精密超精密加工和测量设备领域的科技成果产业化基地的哈尔滨同和光学展出的大齿轮测量中心，集成了超高精度气浮轴系、气浮托盘调心技术及直线电机驱动等先进技术。近年不少国产大型CNC齿轮测量中心，如哈量CNC L200（见图25）、精达JW型（图28）和智达ZD（图29）型大齿轮测量中心，都采用了5轴坐标系统结构布局，即径向坐标采用了上下二层，既简化机械结构又可减少测头阿贝误差，具有提高仪器稳定性和精度等优点。智达2020年新开发的Z系列大齿轮测量中心甚至采用了三种齿廓测量原理：法线极坐标、极坐标和啮合线测量原理，以适应不同用户需求。仪器采用全新分层控制理念的3U架构全闭环控制器实现动态位置全闭环控制，仪器性能得到了提升。图27 哈尔滨同和T150A齿轮测量中心图28 精达JW型齿轮测量中心图29 智达ZD型齿轮测量中心（5）2013年，北京工业大学成功开发了用于超大齿轮的双测量装置集成综合测量系统——“激光跟踪+三维平台”在位测量系统（图30），首次进行了大胆创新和探索，在超大齿轮的测量理论、技术和实践上，取得了令人可喜的成果。（a）（b）（c）图30 北工大超大齿轮旁置式双测量装置集成综合测量系统6 自动化智能化齿轮测量分选仪器/系统实现CNC齿轮测量中心在齿轮生产现场在线测量（1）2005年，工具所推出车间用齿轮在线三维双啮测量分选机CQPF2000, 随后哈量—北工大也成功开发出3501齿轮分选机（图31），能在线实现批产齿轮径向综合三维误差测量及分选功能。图31 工具所及北工大—哈量齿轮三维双啮测量机（2）2013年，精达为东风汽车变速箱生产线开发了JDFX-1型齿轮自动分选机，用机械手实现半自动盘/轴类齿轮的双啮检测和分选。2015年精达、智达及金量展出风格迥异的双啮式齿轮自动/半自动分选机（图32）。2015年，南京二机床展出了由六轴机器人操作的“智能化齿轮加工岛”（见图5），在实现齿轮无人化双啮自动检测的同时，通过网络连结，能根据测量结果进行反馈，对系统中的数控滚齿机和剃齿机的加工参数进行智能化调整后再加工，实现批产齿轮闭环质量控制与制造，在我国圆柱齿轮制造业的数字化、智能化和自动化中树立了发展标杆。哈量于2017年推出具有时代感的3503齿轮分选机（图33）。此外还有2005年秦川机床推出的在数控磨齿机上的数字化在机测量装置，近年在国内也得到重视，国产全自动流水线齿轮分选机的开发发展迅速。其中，哈尔滨精达和智达（图34）都有相应产品系列相继问世，服务于齿轮制造企业。以上齿轮分选机基本上都是以齿轮双啮仪为检测仪器。在提升齿轮双啮仪的自动误差补偿功能上，精达于2017年展出了获得专利的补偿式齿轮智能双面啮合检查仪产品，既提高仪器测量精度也满足了国际市场标准要求，该双啮仪的补偿功能引起行业的关注与好评。（a）（b）图32 精达半自动在线分选机（a）（b）图33 哈量3503齿轮分选机（a）和秦川机床在机测量（b）（a）（b）图34 精达JFE全自动流水线齿轮分选机（a）及智达2020年为浙江双环传动改造的日本制造桁架式齿轮在线检测分选设备（b）（3）2020年，智达为株洲齿轮有限公司提供了2台六轴机器人齿轮在线快速智能检测系统（见图6），集成了包括国产CNC齿轮测量中心和齿轮双啮测量仪以及意大利光学图像测量仪在内的3台检测功能各异的齿轮精密测量仪器，实现在线轴类齿轮零件的精度检测和质量统计及分选，充分显现了我国齿轮在线检测成套技术和装备的开发制造能力，在数字化、智能化和自动化方面已经提升到了一个崭新高度。7 齿轮整体误差测量仪技术传承难能可贵，新的发展令人期待和鼓舞1970年前后，由工具所黄潼年为首的我国齿轮制造与测量业界众多科研技术人员共同努力，创新开发的成套齿轮整体误差测量技术，致力于研究分析，力图探索齿轮的几何形状及位置精度和齿轮的啮合运动综合精度之间的因果关联。齿轮整体误差技术目前可大致分为三类：即采用坐标式几何解析测量法的齿轮静态整体误差测量技术、采用啮合滚动点扫描测量法的运动态齿轮整体误差测量技术以及与虚拟数字化测量齿轮或虚拟数字化配对工件齿轮进行啮合滚动的虚拟啮合滚动点扫描测量技术，三者都归类于运动几何测量原理。测量项目有：静态齿轮整体误差曲线族、运动态齿轮整体误差曲线族以及虚拟齿轮整体误差曲线族。期待今后会有传动动力态齿轮整体误差测量技术及相应曲线出现。（1）2002年，工具所持续开发锥齿轮整体误差测量技术，建立了锥齿轮局部互换性测量的相对测量体系，实现锥齿轮齿廓二次局部基准误差的补偿（图35），曾应用于青岛精锻齿轮厂。（a）（b）图35 工具所锥齿轮整体误差测量仪及局部互换性测量体系（2）至2007年，工具所不断改进并生产齿轮整体误差测量仪系列产品，包括CZD1200EA齿条式圆柱渐开线齿轮整体误差测量仪（见图24）、CZ450蜗杆式圆柱齿轮整体误差测量仪（图36）及用于小模数圆柱齿轮的CZ150蜗杆式测量仪（图37）。图36 工具所CZ450齿轮整体误差测量仪图37 工具所CZ150小齿轮测量仪（3）2015年，工具所和北工大相继成功开发出齿轮单面啮合差动式小模数齿轮整体误差测量仪（图38）。（4）2015年，北工大在蜗杆式圆柱渐开线齿轮整体误差测量理论和啮合计算上取得重大突破，在大幅提高齿轮误差测量范围评定精度和可靠性的基础上，成功开发出齿轮在线快速测量机及相应测量系统（图39）。测量机采用蜗杆式间齿单啮整体误差测量原理，集成了实施自动上下被测齿轮工件的工业机器人，组成了可用于汽车齿轮生产线的在线检测系统。该齿轮在线自动检测系统已于2015 年底在北齿和浙江双环二个企业的生产现场中得到了实际使用。图38 差动式整体误差测量仪图39 北工大齿轮在线测量机（a）（b）图40 基圆智能小模数齿轮影像测量系统和虚拟整体误差曲线（5）2021年，原北工大博士后和基圆智能科技（深圳）有限公司合作，在2015年齿轮整体误差测量与啮合计算的突破成果基础上，成功开发出CVGM小模数齿轮测量软件和配套的小模数齿轮机器视觉影像测量系统（图40），实现微小/小模数齿轮的在线快速测量。该CVGM软件系统除了采用齿轮整体误差测量理论，能够按照齿轮精度标准迅速计算得到传统小模数齿轮的单项几何误差，还能以虚拟（静态、运动态）齿轮整体误差（曲线）方式表达测量误差数据，从而大大扩展了该测量系统的齿轮误差分析和综合能力，为我国批量小模数精密齿轮快速测量开创了一个新局面，也大大丰富了我国开创的齿轮整体误差测量理论和实践。8 齿轮传动链综合测量仪呈现良好势头，开辟了齿轮测量仪器发展新天地从单个齿轮的几何精度测量与质量评价，进入到对齿轮副传动链的使用性能测试和评估，这可以看成是我国齿轮质量保障体系更为重要的一个环节和阶段，是我国齿轮制造从单个零件制造向关键传动部件制造发展质量保证提升的重要标志。近年国产齿轮传动链综合测量仪的蓬勃发展也揭示了这个发展趋势。秦川机床工具集团近期荣获的2021年度中国机械工业科学技术进步奖一等奖的项目“工业机器人精密减速器测试方法与性能提升技术研究“ ，充分显示了我国在国产减速器测试技术与实践领域所取得的丰硕成果。（1）2005年，重庆工学院和内江机床厂合作开发并提供的YKN9550锥齿轮滚动检验机产品（图41）；图41 YKN9550滚动检验仪（2）2017年，北京国际机床展览会上，精达首次展示了国产齿轮传动装置/传动链综合测量仪产品（图42），该仪器可实现齿轮装置运动性能和传动性能的综合检测，包括速度、载荷及温度等参数变量下传动链综合性能的精确测量与分析。智达展示了为谐波减速器开发的综合性能测试仪（图17）。图42 精达传动链综合检测仪（3）2019年，北工大、北京市精密测控技术及仪器工程研究中心在国际机床展览会上展出新开发的RV减速器传动链测量仪和小模数锥齿轮综合误差滚动测量仪（图43a）；2021年又开发了用于额定输出扭矩达1500Nm的RV减速器综合性能测试台（图43b）。该测试台集先进传感器、数据采集、控制技术与一体的高精度测试仪器，可测量RV减速器的传动误差、回差、扭转刚度、背隙、空载摩擦扭矩、启动转矩、反向启动转矩、传动效率等多种性能参数，选配不同附件可实现多种规格RV减速器的综合性能测试，已为厦门理工大学、集美大学及河南科技大等提供了产品。（a）（b）图43 北工大精密中心RV减速器综合性能测试仪及测试台9 一级齿轮精度基准的精心制作创建，成绩斐然；非渐开线基准的新途径探索，别有洞天（1）大连理工王院士团队通过几十年埋头实干，以工匠精神铸造出我国精品齿轮样板：研制出一级精度渐开线基准样板（图44）和标准齿轮；成套的超精加工测量理论、超精加工测量技术和制造工艺、成套超精加工的技术装备，为我国齿轮精加工和超精加工奠定了坚实基础。图44 大连理工一级精度渐开线基准样板（2）近年国家计量院研制开发了我国首个国家级直径1m齿轮形渐开线齿轮精度基准（图45），其技术参数供参考（见表1）。表1 中国计量院标准大齿轮参数图45 计量院基准齿轮（3）北工大研制开发了我国非渐开线齿廓精度基准：2011年开发的双球式非渐开线齿廓精度样板和2021年的双轴圆弧形齿廓精度样板（图46）。尝试探索一条新的途径来解决高精度及超高精度渐开线实物基准，尤其是解决大尺寸高精度渐开线实物基准的制造难题，以利于更切实地建立起具有我国特色的大尺寸齿轮几何精度的实物溯源体系。（a）（b）图46 北工大双球和双轴圆弧非渐开线样板10 结语北京国际机床展览会作为我国机床工具制造业改革开放的窗口和平台，是我国机床工具行业技术进步和发展的重要标杆和旗帜。自1989年创办以来，北京国际机床展览会是迄今为止我国规模最大、历时最久的机床工具展览会。经过多年不懈努力，已荣登当今世界四大国际机床工具展览会之列, 成为推动我国机床工具行业对外技术交流和商贸合作的重要平台。近20年来，北京机床展览会上真切展现了我国精密数控齿轮量仪的发展历程，揭示出我国精密数控齿轮量仪的发展方向是数字数控化、信息网络化、自动智能化，集成融入生产制造全过程是必由之路；从被动地在计量室进行齿轮精度质检，到生产一线现场批量齿轮的在线自动化快速检测，再进一步融入生产过程，通过测量数据处理实时反馈调整加工参数、实施齿轮的闭环制造，甚至实现了包括齿轮刀具在内的闭环齿轮物联网制造系统的建立。作者不能不由衷感叹我国齿轮量仪制造行业所取得的可喜成就和坚守实干敬业的奋发精神，更体会到党和政府领导下改革开放方针政策的英明正确。“制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。十八世纪中叶开启工业文明以来，世界强国的兴衰史和中华民族的奋斗史一再证明，没有强大的制造业，就没有国家和民族的强盛。打造具有国际竞争力的制造业，是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。” 为响应“中国制造2025”国家发展战略，支持并强化国产齿轮量仪制造业关键部件国产化精制化和齿轮测量与加工制造信息的网络闭环智能化，打造具有国际竞争力的齿轮量仪制造业，是我国齿轮制造业大国向齿轮制造业强国发展的必由之路。近来由北工大石照耀教授牵头的“小模数粉末冶金齿轮（MM/PM）高速高效大规模制造成套技术与产业化”项目，荣获“2021年度广东省科学技术奖”科技进步一等奖。该项齿轮制造成套技术与产业化的成功实施，显示了我国向齿轮制造强国目标阔步前进的强劲步伐。

齿轮视觉检测仪器与技术研究进展石照耀 1*，方一鸣 1，王笑一 2 1 北京工业大学北京市精密测控技术与仪器工程技术研究中心，北京 100124； 2 河南科技大学河南省机械设计及传动系统重点实验室，河南 洛阳 471003摘要：相对于接触式测量，机器视觉检测这种非接触式测量具有效率高、信息全、稳定性好、可识别缺陷等优点，在齿轮检测领域得到越来越广泛的应用。近十年来出现了影像仪、闪测仪、CVGM仪器、在线检测设备等多种基于机器视觉技术的齿轮检测仪器，它们既可以实现齿轮综合式测量，又可以实现齿轮分析式测量。回顾了齿轮视觉检测仪器的发展历程和特点，分析了齿轮视觉检测中边缘检测、亚像素定位、特征提取和模式识别等算法的研究和应用进展，总结了机器视觉在齿轮精度测量和齿轮缺陷检测两个方面的技术发展，并指明了齿轮视觉检测仪器与技术的发展前景。关键词：机器视觉；齿轮测量；齿轮视觉检测仪器；齿轮精度测量；齿轮缺陷检测1 引言齿轮是应用广泛的基础件，其质量直接影响齿轮传动系统的承载能力和寿命等。齿轮检测是分析齿轮加工误差来源、提高齿轮加工精度、保证齿轮产品质量的必备手段。齿轮测量可分为接触式测量和非接触式测量。由于齿轮形状复杂，精度要求高，传统的非接触式测量方法难以满足齿轮测量精度要求，因此传统的齿轮检测设备通常采用接触式测量方式。应用广泛的齿轮测量中心和齿轮双啮检查仪分别是齿轮分析式测量设备和综合式测量设备，均为接触式测量方式。随着计算机技术和视觉测量技术的进步，机器视觉测量精度逐渐提高，在一些场合已经可以满足齿轮检测的需求。相对于接触式测量，机器视觉测量具有效率高、信息全、稳定性好、可识别缺陷等优点，在齿轮测量领域应用越来越广泛。近年来出现了影像仪、闪测仪、computer vision gear measurement（CVGM）仪器、在线检测设备等多种基于机器视觉技术的齿轮检测仪器，它们既可以实现齿轮综合式检测，又可以实现齿轮分析式测量，更能进行齿轮缺陷检测。接触式测量属于串联测量模式，通过测量齿面上一系列点来完成某种测量目标，测量效率较低，大批量齿轮的在线全检是个挑战。此外，接触式测量方法只能测量齿轮的尺寸和精度，难以进行齿轮缺陷检测。目前齿轮产品的外观缺陷主要依靠肉眼筛查，一些细微缺陷还要借助放大镜、工具显微镜等辅助设备进行识别，这些设备检测效率低、误检率高，且无法对缺陷进行准确分类和溯源。齿轮视觉检测属于并联测量模式，一次测量可获取整个区域内的几何要素和外观缺陷数据，检测速度得到极大提升，可以用于大批量齿轮的全检；更重要的是能同时进行齿轮精度测量和齿轮缺陷在线检测。基于视觉的齿轮精度测量是齿轮精度理论与机器视觉技术的有机结合，作者将我国首创的齿轮整体误差理论融入齿轮视觉检测技术中，大大拓展了对齿轮误差的分析能力。齿轮缺陷在线视觉检测技术可实现对大批量齿轮的100% 全检，柔性和自动化程度高，既能实时反映生产状态，及时预警，也方便管理者掌控一定周期内产品质量变化，还可以根据大数据做进一步的质量评估、产能分析和工艺优化。2 齿轮视觉检测仪器如图1 所示，齿轮视觉检测仪器由工业相机、镜头、光源、计算机等几个主要部分组成。常用两种照明方式：图1（a）采用背光光源从待测齿轮下方照明，采集到的是齿轮投影图像，齿轮边缘锐度高、噪声小，此方式适用于齿轮精度测量；图1（b）采用正光光源从待测齿轮上方照明，采集到的是齿轮端面图像，能够凸显齿轮表面缺陷特征，此方式适用于齿轮表面缺陷检测。图1 齿轮视觉检测仪器构成（a）齿轮精度测量系统；（b）齿轮缺陷检测系统几十年来，齿轮视觉检测仪器经历了从只能“离线抽检”齿轮的“个别尺寸”，到结合齿轮精度理论做出齿轮“精度评定”，再到可以在生产现场“在线检测”的越，从通用仪器演变为专用仪器。常见的通用仪器有影像仪、闪测仪等，专用仪器有CVGM 仪器、齿轮在线检测设备等。2.1 影像仪影像仪（VMM）是小零件行业应用广泛的通用视觉检测仪器，可用于测量齿轮外径、孔径等几何尺寸。影像仪有手动式和自动式之分。手动式影像仪的成本较低，但调光、对焦、选点、修正等都依赖人工操作；测量齿轮时，需要人工取点来拟合齿顶圆、齿根圆等几何要素。世界上第一台由电机驱动的自动影像测量系统是1977 年由美国View Engineering 公司研发的“RB-1”系统。目前，国内外有众多企业生产自动式影像仪，典型有瑞典海克斯康、德国蔡司、日本三丰、深圳中图仪器、贵阳新天光电、苏州天准科技等。自动式影像仪在工作台的X、Y 和Z 轴方向可以精确移动，能够实现自动对焦，测量精度更高。通过示教或编程可以实现齿轮测量中的自动取点，但操作过程较为复杂，对操作人员要求高。自动式影像仪一般没有齿轮测量专用软件，能够测量的齿轮指标不全，不能进行精度评价和分析。传统影像仪视场一般较小，为了获取整个齿轮端面轮廓，需要进行图像拼接。手动式影像仪进行图像拼接时效率低、难度大，精度也较差。自动式影像仪可以实现图像的自动拼接，效率较高，但拼接成的图像存在亮度、对比度不均匀的现象，尺寸测量精度同样受到影响。2.2 闪测仪近年来，市面上出现一种新型的一键式影像测量仪（闪测仪），视场范围大，可以一次测量多个零件。日本基恩士的IM-8000 闪测仪可在数秒内同时完成最多100 个目标物、300 个部位的测量，可以任意摆放工件，一键自动识别，自动匹配测量。独特的亚像素处理技术可使图像分辨率达0. 01 pixel，测量精度达±2 μm。深圳中图仪器的VX8000 系列闪测仪也可实现同等级的测量精度。此外，闪测仪还可导入CAD 图，通过“比较测量”识别缺陷，如将实际齿廓图像与标准CAD 图的齿廓对比，可以得到缺齿、断齿等缺陷信息。闪测仪的测量效率相比传统影像仪显著提升，但价格昂贵，同样缺少齿轮精度评价专门功能。2.3 CVGM 仪器1980年代，日本和我国开始了齿轮激光全息测量技术研究。基本原理如图9所示，以单频的氦氖激光器为光源，首先在干涉测量系统获得参考标准齿面的全息图像，然后将标准齿面替换为被测齿面放置于干涉测量系统中，同时将已经拍摄到的全息图像置于系统中。测量时，激光经分光棱镜分光扩束后分为了测量光路和参考光路，其中测量光照射到被测齿面上。两束光线同时照射在全息图上，形成了被测齿面和参考齿面间的干涉条纹，并投影在接收屏幕上。在对条纹图像进行数据处理后，可以得到被测齿面相对于标准齿面的形状误差。在测量光与全息图像之间放入平行平晶，用来调整测量光的相位。对于模数0. 2 mm 以下的小模数齿轮，难以使用接触式方法测量齿廓、齿距、公法线长度等关键参数；现有影像式测量设备不能给出齿轮精度评价报告。如图2所示，CVGM 仪器专用于解决小模数齿轮测量难题，可在1 s内自动计算出齿廓、齿距、径向跳动、公法线长度、齿厚变动量、内孔尺寸、实际压力角等关键精度信息，自动根据齿轮精度标准ISO-1328对齿轮误差进行评级，输出完整的齿轮精度检测报告，并做出OK/NG 判断。CVGM 仪器的齿廓偏差测量精度为±3 μm，齿距偏差测量精度为±2 μm，具有强大的分析功能，可测量双向截面整体误差曲线（SJZ 曲线）。图2 CVGM 小模数齿轮测量系统（a）CVGM 软件；（b）CVGM 系统如图3 所示，CVGM 仪器使用齿轮整体误差曲线作为齿轮单项误差计算的中间体，即先由齿轮轮廓生成齿轮整体误差曲线，再由齿轮整体误差曲线计算出各单项误差；并以SJZ 曲线方式表达测量结果，大大提升了齿轮误差分析能力。图3 基于视觉的齿轮整体误差分析2.4 齿轮在线检测设备齿轮视觉在线检测设备一般都具有分选功能，根据检测结果把被测产品分成合格品、不合格品，或按齿轮精度等级分类，或按缺陷类型分类。该类设备结构形式有三种：直接集成在齿轮产品传送带上方，结构较简单；使用专用上下料机械手和其他辅助机构，结构最复杂；采用玻璃转盘式结构，应用最广泛。图4位于传送带上方的齿轮视觉在线检测设备，优点是占用空间小，但传送带运动不平稳和易磨损，产品摆放角度不固定，导致检测精度难以提高。由于传送带不透光，该设备无法获取齿轮与传送带接触面的图像，不能实现双面测量。图4 传送带式齿轮视觉检测系统图5 所示设备采用了机械手、导轨、转盘等部件，结合专门设计的自动检测装置完成齿轮上下料、检测、分选和摆盘等一系列操作。这类检测设备功能较强，但结构复杂，成本较高。图5 使用机械手和自动装置的齿轮视觉检测设备本团队研制了玻璃转盘式的注塑齿轮在线检测分选系统，如图6 所示，该系统已应用于注塑齿轮生产线，工作稳定，取得了突出的使用效果。玻璃转盘由伺服电机和精密减速器驱动，带动待检齿轮通过视觉检测工位，可保证图像采集过程中齿轮匀速平稳运动。转盘采用高透明玻璃材质，不需翻转就可得到产品底部的检测图像。由光电传感器定位齿轮在转盘上的位置，使用气动执行器将OK/NG 的齿轮吹入相应的存储盒实现自动分拣。该系统能够实现注塑齿轮黑点、毛刺、缺齿、断齿、翘曲变形等外观缺陷检测，也能完成常规几何尺寸和形位误差的测量，并能根据缺陷阈值、尺寸公差实时分选出合格品和不合格品，且具备报警功能。该系统对齿轮端面的检测时间小于0. 3 s，满足生产节拍的需求，特别是具有齿轮轴向测量功能。图6 玻璃转盘式齿轮视觉检测分选系统图7 为注塑齿轮在线检测分选系统软件界面。该软件具有自主知识产权，在软件数据库中贮存了常见齿轮型号及对应的尺寸公差和配置参数，包括CPK 分析和XR 图分析，提高了参数输入效率。注塑齿轮在线检测分选系统兼具精密测量与缺陷检测功能，包括齿轮轴向高度、齿距、公法线、同心度等与齿轮精度相关的检测，齿轮外观缺陷识别准确率能满足注塑齿轮大批量在机检测需求。图7 注塑齿轮在线检测分选系统软件界面3 齿轮视觉检测技术齿轮视觉检测技术是齿轮视觉检测仪器的核心，涉及光学、电子学、计算机图形学、齿轮几何学等多个学科，内容覆盖光学成像、图像处理、软件工程、工业控制、传感器、齿轮精度理论等。近几年，与齿轮视觉检测技术相关的新技术、新理论、新方法大量出现，在多个核心问题上取得了重要的研究进展。齿轮视觉检测技术既有一般视觉检测的共性问题，又有齿轮视觉检测中的特殊问题。齿轮视觉检测的工作流程包括图像采集、图像预处理、边缘检测、齿轮精度评定或齿轮缺陷分析等，其中图像采集、图像预处理、特征提取、图像分割、边缘检测、亚像素算法等属于通用的视觉检测技术，而齿轮精度评定和齿轮缺陷识别属于齿轮视觉检测技术的个性问题。这里先从图像采集系统（硬件）和图像处理算法（软件）两个方面综述与齿轮视觉检测技术相关的共性问题的研究进展，然后从齿轮精度测量和齿轮缺陷检测两个方面介绍齿轮视觉检测技术中个性问题的研究进展。3.1 图像采集系统图像采集系统一般由计算机（主机）、图像采集卡、工业相机、镜头、光源等组成。工业相机按照传感器芯片种类可分为CCD 相机和CMOS 相机两种，传统上CCD 相机效果更好，但随着技术的发展，目前在一般应用场合CMOS 相机基本已经取代了CCD 相机。相机数据接口常见的有GigE 接口、USB 接口（USB2. 0和USB3. 0）、Cameralink 接口等。其中采用GigE 或USB 接口的工业相机可以直接通过线缆与主机通讯，不需要数据采集卡；而其他接口如Camerlink 接口的相机则需要配备图像采集卡才能与主机通讯。常用的工业镜头按等效焦距分类主要有广角、长焦、中焦、远心、微距镜头等。一般远心镜头的畸变更小，景深更大，可以消除“近大远小”的测量误差，更适合进行高精度的尺寸测量，因此在齿轮视觉检测领域使用最多的镜头为远心镜头。但远心镜头通常价格较高，对精度测量要求不高时，可用普通镜头替代。视觉检测领域常用的光源有点光源、面光源、条形光源、环形光源、穹顶光源、同轴光源等类型，其作用主要有强化特征和弱化背景、突出测量特征、提高图像信息、简化算法、降低系统设计的复杂度、提高系统的检查精度和效率。在齿轮精度测量领域常用的光源主要是面光源，面光源的光线具有更好的方向性，均匀性更好，齿廓更清晰；在齿轮缺陷检测领域主要使用穹顶光源、环形光源和同轴光源等，这些光源可使整个齿轮端面图像的照度十分均匀，突出缺陷特征。齿轮视觉检测的核心问题是测量精度和检测效率，这两个问题都与图像采集系统密切相关。为了提高测量精度，应当选用分辨率更高的相机；为了提高检测效率，需要选择分辨率低的相机，以减少需要处理的数据量，提高软件计算速度。精度和效率是一对矛盾，通过选用运算能力更强的计算机和改进图像处理算法的效率，可以部分地解决精度和效率的矛盾问题。无论是为了提高检测精度还是为了提高检测效率，选用精度更好的镜头和更加稳定的光源都可以改善整体的性能指标。3.2 图像处理算法齿轮视觉检测技术中用到的图像处理算法有图像预处理、边缘检测、亚像素定位、特征提取和模式识别等。其中图像预处理方法与机器视觉其他应用场合的预处理方法基本相同。3.2.1 边缘检测算法齿轮视觉检测中常采用的边缘检测方法有经典微分算子、小波变换和数学形态学。边缘检测算法能够把齿轮二维端面图像中的关键轮廓提取出来，得到轮廓像素点的坐标集合。根据轮廓点的坐标信息和相机标定参数就可以精确计算出齿轮的特征尺寸，包括齿顶圆直径、齿根圆直径、内孔直径、齿高、齿厚和齿距等。1）经典微分算子图像边缘一般是图像灰度变化率最大的位置，因此可用一阶/二阶导数来检测边缘，由此诞生了一系列经典微分算子。根据微分的阶数可以将经典微分算子分为两类：一类是通过寻找图像灰度值的一阶导数极值点来确定边界的一阶微分算子，有Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、Canny 算子；另一类是根据图像二阶导数的零点来寻找边界的二阶微分算子，有Laplacian 算子、LoG（Laplacian-of-Gaussian）算子、DoG（Difference-of-Gaussian）算子。对这些经典微分算子在齿轮边缘检测中的性能进行了比较，如表1 所示。表1 经典微分算子在齿轮边缘检测中的性能比较Canny 算子采用双阈值和非极大值抑制策略提升对噪声的抗干扰性，具有滤波、增强、检测多个阶段的优化，是性能最优良的微分算子。对于齿轮图像，采用Canny 算子提取的齿廓信息最完整，最接近实际齿廓，如图8 所示。图8 基于Canny 算子的齿廓提取2）小波变换小波变换具有良好的时频局部化特性和多尺度特性。良好的时频局部化特性使其特别适用于检测突变信号，而图像中的突变信号对应边缘，因此小波变换也适用于图像边缘检测。利用Harr 小波函数对齿轮图像进行重构，再结合Canny 算子提取重构图像的齿廓，比单独采用Canny 算子有更优的效果。多尺度特性使其能很好地抑制噪声。图像中的噪声和边缘都属于高频分量，经典微分算子引入各种形式的微分运算后必然对噪声较为敏感，而随着尺度的增加，噪声引起的小波变换的模的极大值迅速减小，而边缘的模值不变，这一特性可以很好地抑制图像噪声。提出一种基于Curvelet 变换的尺度与方向相关性联合降噪方法，该方法对齿轮图像进行降噪处理，在继承小波变换多尺度降噪的基础上，同时进行尺度内方向相关性降噪，可以为齿轮边缘检测提供高质量的输入图像。因此，小波变换是一种齿轮图像边缘提取的有效方法。3）数学形态学数学形态学是基于积分几何和几何概率理论建立的关于图像形状和尺寸的研究方法，其实质是一种非线性滤波方法，通过物体形状集合与结构元素之间的相互作用对图像进行非线性滤波。由于数学形态学提取边缘时容易造成间距小的低灰度轮廓的错位和合并，因此常将其与微分算子提取出的轮廓加权融合。相关文献就提出了一种融合Canny 算子和数学形态学的含噪声齿轮图像边缘检测算法，分别采用改进的Canny 算子和多尺度多结构元素灰度形态学边缘检测算子提取边缘；然后对两幅边缘图像进行了小波分解，得到各层子图像；最后对子图像进行自适应加权融合，并使用小波逆变换重构图像得到最终的边缘检测图像。相关文献采用数学形态学中的四邻域腐蚀法提取出边缘宽度，并将其作为单个像素的轮廓，测量分度圆直径为5 mm 以下的齿轮的齿顶圆直径和齿根圆直径，与千分尺测量结果差值的绝对值在2 μm 以内。3.2.2 亚像素定位算法数字图像是以离散化的像素形式存在的，传统边缘检测算法的测量分辨率只能达到一个像素级，提取出的边缘由像素块构成，边缘定位精度不高，如图9（c）所示。亚像素定位算法是在像素级边缘检测的基础上逐渐发展而来的，首先需要经过像素级边缘检测粗定位，然后利用粗定位边缘点周围邻域内的像素数据进行边缘点的亚像素级精确定位，如图9（d）所示。图9 亚像素边缘处理亚像素定位算法主要有三类：矩方法、插值法和拟合法。1）矩方法矩方法计算简便，应用于齿轮边缘检测可以减小测量误差。相关文献提出一种利用前三阶灰度矩进行亚像素边缘定位的算法，这是文献中最早提出的矩方法。随后基于空间矩、Zernike 正交矩的方法也相继被提出。相关文献利用基于Zernike 矩的齿廓边缘检测算法，对齿顶圆直径为49. 751 mm、齿数为23 的齿轮测得的齿顶圆直径、齿根圆直径的相对误差在0. 02% 以内，齿距累积总偏差的相对误差约5. 15%。相关文献提出一种基于灰度矩的亚像素边缘检测算法，该算法以邻域窗口的灰度均方差积表示边缘强度，灰度重心所在的方向表示灰度变化的方向，在初始边缘的基础上按求取的灰度变化方向划分为八个区域，构建一维灰度矩模型解算亚像素边缘位置，对于噪声系数为0. 005 的模拟图像，该算法的绝对定位误差为0. 013 pixel。相关文献提出了一种复合亚像素边缘检测方法，该方法基于orthogonal Fourier-Mellin moment（OFMM），可为后续齿廓缺陷检测提供精确的齿廓形状。2）插值法插值法运算速度快，应用于齿轮在线检测设备能够满足生产节拍的要求。插值法的核心是对像素点的灰度值或灰度值的导数进行插值，以增加信息。德国MVtec 公司开发的著名机器视觉算法包Halcon 在工业领域应用广泛，其中的亚像素边缘检测算子采用的就是插值法。相关文献基于Halcon 算法包中的亚像素边缘检测算子，开发了一套齿轮测量应用程序，可以得到齿廓亚像素点集合，并设定条件剔除假边缘，最终得到齿顶圆直径等参数。3）拟合法拟合法对噪声不敏感，适用于噪声较多的齿轮图像，但求解速度较慢。拟合法是通过对像素坐标和灰度值进行理想边缘模型拟合来获得亚像素边缘的。相关文献提出一种基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法，可最大限度地消除噪声的影响，与原有高斯拟合算法相比，该算法通过坐标变换简化了曲面拟合问题，计算速度提高1 倍，可以满足五级精度的渐开线直齿圆柱齿轮的齿廓偏差测量要求。3.2.3 特征提取和模式识别算法缺陷检测算法一般由图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别等步骤组成，其中特征提取和模式识别是缺陷检测的关键环节。特征提取的有效性对后续目标缺陷识别精度、计算复杂度、检测鲁棒性等均有重大影响。常用的特征提取算法可以分为三种，分别是基于纹理、颜色和形状的特征提取算法。提取完特征后，还需采用模式识别算法对缺陷进行区分。模式识别算法主要有匹配识别和分类识别两类。齿轮缺陷检测常用的匹配识别算法有FAST 和SIFT 算法等，常用的分类识别算法有基于人工神经网络或支持向量机的算法。相关文献提出了一种基于FAST-Unoriented-SIFT 提取算法和BoW（Bag-of-Words）模型的行星齿轮故障识别方法，该方法将原始振动信号转换为灰度图像后，通过FAST-Unoriented-SIFT 算法直接提取灰度图像中的特征。FAST-Unoriented-SIFT 算法结合了FAST 和SIFT 算法的优点，忽略了特征的方向。最后在提取的特征的基础上建立BoW 模型，该方法对齿轮故障的整体识别率达98. 67%。相关文献提出了一种改进的GA-PSO 算法，称为SHGAPSO算法，先经过图像分割算法提取齿轮的几何形状、纹理和颜色特征，再重建BP 神经网络，并使用SHGA-PSO 算法优化结构和权重。SHGA-PSO 算法对坏齿、划痕、磨损和裂纹4 种不同的齿轮缺陷样本的识别正确率在94% 以上。相关文献基于YOLO-v3 网络实现了对金属齿轮端面凸起、凹陷和划痕三种缺陷的快速检测和定位，对每幅图像的平均检测时间为77 ms，对三种缺陷的平均精确度（AP）和平均召回率（mean recall）分别为93% 和91%，检测效果如图10 所示。图10 齿轮缺陷特征提取与模式识别3.3 齿轮精度测量齿轮形状复杂，精度要求高。为保证齿轮产品质量，需要控制的齿轮精度指标有齿距偏差、齿廓偏差、螺旋线偏差、齿厚、齿圈跳动等，其中除螺旋线偏差外，其他精度指标都可以用齿轮端截面轮廓数据进行计算。齿轮精度测量主要有两个问题需要解决，一是通过图像处理获得被测齿轮的精确的端面轮廓信息，二是根据齿轮精度理论和相关齿轮精度标准计算齿轮各项偏差值并给出齿轮精度评定结果。通过齿轮精度等级，可以确定对视觉检测系统的测量精度要求。以齿数20、模数1 mm、5 级精度的直齿圆柱齿轮为例，其齿距累积总偏差为11 μm，齿廓总偏差为4. 6 μm。按测量仪器精度为被测指标允差的1/3~1/5 估算，测量5 级精度齿轮的测量仪的精度应优于1. 6 μm。这对视觉测量而言，是非常困难的。齿轮视觉测量精度依赖于测量系统的硬件和数据处理算法。由于所用相机、镜头等图像采集系统硬件和图像处理算法等软件的不同，以及被测对象齿轮的尺寸参数和精度要求不同，齿轮视觉检测系统的测量精度的差异很大，但在齿轮被测项目评定方面，都是根据齿轮精度相关标准进行的。相关文献依据齿轮精度标准ISO1328-1，给出了视觉测量齿距偏差和齿廓偏差的评定方法，对模数为0. 5 mm 的8 级精度直齿轮测得的齿距偏差、齿廓偏差与齿轮测量中心的测量结果差值最大为4 μm。相关文献采用视觉测量方法测量模数为2 mm、齿数为90的齿轮，齿廓总偏差5 次测量的标准差为0. 028 μm，取得了很好的测量重复性。相关文献提出了视觉测量齿轮的公法线长度的方法，其测量精度能够满足工程应用要求。齿轮精度视觉测量方面，国外研究进展与国内基本相当，研究内容类似。值得指出，Werth 公司推出的基于光纤测头的微小模数齿轮测量设备采用了接触式测量和视觉检测技术相结合的方法，该方法既具有视觉测量的特点，可借助视觉引导实现对微小齿槽的测量；又具有接触式测量的特点，需要用光纤测球扫描齿轮轮廓，测量精度较高但效率较低。由于仪器价格高，这种基于光纤测头的齿轮测量仪器实际应用较少。除了齿廓偏差、齿距偏差、齿厚等轮齿精度指标外，齿轮视觉测量技术还可以获得齿轮的形位误差。GB/T 1182—2018 规定齿轮图纸中通常要标注内孔圆度、端面跳动或垂直度、分度圆跳动等的形位公差，这些都可以通过视觉测量完成。此外，近年来出现了基于视觉方法的齿轮表面粗糙度测量研究。有文献提出一种基于卷积神经网络（CNN）建立粗糙度参数Ra 与处理后的齿轮感兴趣区域（ROI）图像之间关系的方法，该方法可以在无需人工参与的情况下自动检测齿轮表面粗糙度，平均测量时间约为0. 5 s，比使用接触探针测量齿面粗糙度的方法快40 倍。我国科技工作者在1970 年前后首创的齿轮整体误差测量技术可快速获取包含被测齿轮全部齿廓误差信息的双向截面整体误差曲线（SJZ），进而方便地分析出齿廓偏差、齿距偏差、齿厚变动量等齿轮误差项目，可以直观地对齿轮加工质量和使用性能进行分析和评价，具有测量效率高、信息全的优点。但由于作为测量元件的跳牙蜗杆制造困难、通用性不好，传统上齿轮整体误差测量技术通常只适用于大批量生产的齿轮产品。与齿轮整体误差测量技术类似，齿轮视觉测量技术也可以快速获得被测齿轮的全部齿廓信息，因此也可以使用齿轮整体误差曲线进行测量结果的表达、分析与处理。CVGM 视觉齿轮测量软件中就采用双向截面整体误差曲线作为全部齿廓测量结果的表达方式。图11 为CVGM 获取的SJZ 曲线，其中最外圈为左齿面整体误差曲线，其次为右齿面整体误差曲线，最内圈为齿轮内孔圆度误差曲线。图中可见被测齿轮具有中凸齿廓，整体几何精度较好，但在个别轮齿交替时（左齿面2-3 齿交替、3-4 齿交替）会产生较为明显的啮合冲击。其中，该被测齿轮作为被动齿轮在左齿面2 齿、3 齿啮入时会产生刚性冲击，作为主动齿轮在左齿面2 齿、3 齿啮出时会产生柔性冲击。从双向截面齿轮整体误差曲线还可以看出各轮齿齿距、齿厚的变化规律［9］。通过与齿轮视觉检测技术相结合，齿轮整体误差测量技术和齿轮整体误差理论又获得了新的发展机会。图11 CVGM 获取的双向截面整体误差曲线为提高测量精度，CVGM 创新性地提出了基于“ 虚拟样板”的齿轮测量软件精度标定方法。在CVGM 系统中，测量精度是分为两个环节进行保证‍‍‍的：首先通过测量标定片对图像采集系统的精度进行标定；其次使用虚拟齿轮样板对测量软件算法的精度进行标定。图12（a）为对标定片进行测量的结果，标定片上各个圆点的直径理论值为0. 5 mm，标定片的图形制造误差小于等于1 μm，CVGM 计算出的各个圆点的直径误差均在1 μm 以下。图12（b）为采用CAD 软件绘制的无误差的标准齿轮图像，图片像素大小与实际图像采集系统CVGM-12H 的像素大小相同，均为3. 668 μm。CVGM 对无误差齿轮图像进行测量时，由图像处理算法和齿轮精度评定算法引入的齿廓偏差小于等于2 μm，齿距偏差小于等于1 μm。试验中CVGM 系统测量重复性误差为±1μm，可以满足齿数为20、模数为1 mm、5 级精度的直齿圆柱齿轮的精度测量要求。此外，CVGM 软件还可以自动计算内孔圆度、齿圈跳动、公法线长度等误差项目。图12 CVGM 图像采集系统标定和“虚拟齿轮样板”图（a）标定片；（b）虚拟齿轮样板3.4 齿轮精度测量制造过程中由于材料、设备和工艺等问题，会产生齿轮缺陷。齿轮缺陷视觉检测技术的关键指标是缺陷识别的准确率和效率。图13 为齿轮的常见缺陷，包括毛刺（披锋）、缺料、裂纹、收缩、变形、穿孔、流纹、烧胶、凹痕、色差、坏齿、凸起、气泡和溢边等。齿轮视觉检测系统采集并处理齿轮表面图像，利用图像分割、特征提取和模式识别等算法获取缺陷的特征信息，实现对缺陷的定位、识别、分类和统计。图13 齿轮缺陷种类1）齿廓缺陷检测齿廓缺陷检测是齿轮缺陷检测研究中的重点，齿廓好坏与齿轮传动性能密切相关。齿廓具有固定的形状特征，一旦出现缺陷就意味着形状改变。因此，齿廓缺陷检测通常需要先用边缘检测算法提取齿廓边缘，再利用基于局部灰度特征统计或形状特征提取的方法对齿廓边缘的每个亚像素点进行几何特征分析来识别齿廓缺陷。相关文献通过连通域标记算法对每个连通域进行细分区域灰度值分析，对灰度值分析结果进行阈值判别从而提取齿轮缺角、缺齿缺陷。相关文献针对彩色塑料齿轮图像，采用基于决策树的局部阈值方法对图像进行分割来检测齿轮的缺齿情况。有文献提出“虚拟圆扫描法”，通过对一系列相关交点之间的距离比值与设定的比值系数进行比较，确定齿廓是否合格。当齿廓缺陷随机性较强时，可采用机器学习算法来提高识别的正确率。相关文献采用支持向量机来构造齿轮缺陷识别模型，模型识别齿廓缺陷的正确率达97. 8%。2）毛刺检测毛刺是齿轮在生产过程中出现的一些飞边、棱边、尖角等，是齿轮最为常见的缺陷。齿轮毛刺是齿轮制造工艺不当引起的，尺寸细小，肉眼难以发现，出现位置随机，较为频发，是齿轮缺陷检测中的必检项。由于毛刺常出现于齿轮轮廓边缘，因此通常需要进行边缘检测，再根据齿轮的几何特征来判别和定位毛刺。本团队针对注塑齿轮的中孔披锋（毛刺）缺陷，先采用亚像素定位算法精确定位中孔轮廓，再计算轮廓上各点到齿轮中心的径向距离，根据径向距离的异常值判定是否存在中孔披锋。3）表面异物检测齿轮的表面异物缺陷包括油污、黑点、材料中的杂质等。这类缺陷通常会构成图像上的连通域，通过图像分割、Blob 分析等方法可以得到连通域的质心坐标、面积、圆形度、凹凸度和惯量比等几何形状特征，从而获取表面异物的个数、位置和大小等信息。4）裂纹与流纹检测裂纹是金属齿轮的一种外观缺陷，与裂纹类似，流纹是注塑齿轮特有的一种外观缺陷。针对这两种缺陷的检测方法一般分为两个步骤：一是检测齿轮表面是否存在裂纹/流纹；二是提取裂纹/流纹。合格的齿轮产品表面较为光滑，灰度变化均匀；裂纹/流纹则与周围灰度值有明显差异，具有明显的纹理特征，因此常采用基于统计的灰度特征或阈值分割法进行提取。5）翘曲变形检测翘曲变形是注塑齿轮的常见缺陷类型，体现为塑料齿轮的几何形状与模具型腔的形状发生了偏离，超出了公差范围。通常可以通过测量塑料齿轮的特征尺寸（如齿距、齿厚）来识别。本团队选取斜齿轮齿厚标准差或直齿轮齿厚最小值作为特征值，利用支持向量机分类器进行翘曲变形缺陷判别，成功检测出200 个样品中的19 个存在翘曲变形缺陷的齿轮。6）多缺陷融合检测当齿轮表面缺陷特征较多时，通常要通过基于机器学习的目标分类算法来进行判别。如有文献提出一种改进的YOLO-v3 网络，用DenseNet 代替YOLOv3网络中的DarkNet-53 网络，对塑料齿轮的污痕和缺齿缺陷进行检测，误检率为1. 3%。相关文献采用基于CNN 的两种分类方法Naïve 法和fine-grained 法对齿轮的划痕、凸起、孔蚀、块状不对称缺陷进行识别，Naïve 法处理时间更少，平均时间为0. 09 s，准确率为92%，而fine-grained 方法在准确性方面更好，准确率为96. 5%，平均时间为0. 67 s。本团队研制的注塑齿轮在线检测分选系统能够实现对注塑齿轮材料杂质、黑点、油污、烧胶、毛刺、气泡、水口穿孔、缺齿、断齿、收缩、翘曲变形等多缺陷的融合检测，还可以测量齿轮几何尺寸和形位误差，特别是具有齿轮轴向测量功能，可实时分选出合格品和不合格品，具备报警功能，检测效率高、功能全，是目前注塑齿轮视觉在线检测专用设备。4 结束语特大齿轮(直径大于3000mm)测量和微小齿轮（直径小于2mm或模数小于0.1mm）测量属于“绝端测量”范畴。过去20年，对齿轮极端测量技术的研究取得了系列成果，有些已应用于实际齿轮测量中。随着齿轮视觉检测技术的发展，齿轮视觉检测仪器已经可以实现齿轮精度评价和齿轮缺陷检测，已在众多小模数齿轮生产企业得到应用，可以有效地管控产品质量、改进加工工艺、提高产能，取得了较好的使用效果。在齿轮视觉检测技术发展过程中，软件算法是技术壁垒和核心竞争力的集中体现。相对于齿轮精度测量，面向齿轮缺陷检测的技术较为成熟。目前，齿轮机器视觉测量仪器和技术的研究和应用主要集中在小模数齿轮领域的原因如下：在机器视觉测量中，测量精度和测量范围（视场范围）是一对矛盾，现有的机器视觉测量仪器难以同时满足中、大模数齿轮对视场范围和测量精度的要求；小模数齿轮的齿槽宽度小、轮齿刚性差，常规的接触式测量仪在测量小模数齿轮时效率低、测量困难，不能满足小模数齿轮的测量需求。但齿轮机器视觉测量技术也有不足。除了固有的测量精度相对较低的缺点外，由于轮齿遮挡问题，齿轮机器视觉测量技术目前不能实现对圆柱齿轮的螺旋线测量和对锥齿轮、斜齿内齿轮等特殊齿轮的测量，限制了齿轮机器视觉测量技术的推广和应用。在齿轮精度测量研究方面，提高视觉测量精度仍将是难点和着力重点；在齿轮缺陷检测研究方面，目前对齿轮缺陷检测的研究不够深入，可检的缺陷种类不全，提高缺陷识别准确率和效率是着力重点。随着人工成本的增加和产业升级需求的提升，在大规模齿轮生产过程中齿轮视觉在线检测设备的应用越来越多。齿轮视觉在线检测设备的特点有：耦合于生产线上，可高效测量批量齿轮的尺寸精度，实时监测齿轮质量，自动剔除不合格品，形成“生产-检测-分选”自动化流水线；对齿轮外观缺陷进行识别和分类，实现大批量齿轮的“应检尽检”，用“大数据”手段分析齿轮工艺问题，与生产管控系统互联，及时调整工艺参数，减少损失；实现齿轮质量长期监测，及时发现齿轮质量的异常变化；可实现网络化监管和远程监控，即使在千里之外也可以监控整个生产过程，把握生产动态。在未来，齿轮视觉检测技术必将纳入更多先进的科学技术，齿轮视觉检测仪器也将集成更多新技术，并充分发挥各项技术的优点，提升检测效率和精度。三维视觉检测技术、视觉检测设备的复合化、微型化和智能化将是齿轮视觉检测技术的发展趋势。未来每条齿轮产线的生产动态都可以集成到一个软件中进行分析，检测数据实时存储到云端，长期积累的庞大数据将为齿轮生产工艺带来巨大的变革。毫不夸张地说，视觉检测技术将会带来齿轮检测领域的革命，现在还仅仅处于入门口。（省略参考文献51篇）