【摘 要】
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机械零件疲劳裂纹缺少可长久衡量的统一特征，限制了人工智能检测方法的进一步发展。提出基于图像梯度信息的机器零件疲劳裂纹检测方法。分析机器零件疲劳裂纹特征，选择合理的光源，安装摄像头实时采集机械零件图像，选择LED作为检测光源，通过Contourlet系数提取相同尺度的邻域特征，并组建一个自适应阈值，通过阈值法有效去除机器零件图像中的噪声。采用滑动窗口机制提取机器零件图像的疲劳裂纹特征，计算图像梯度幅
【基金项目】
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河南省科技攻关项目（222102210224）；
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机械零件疲劳裂纹缺少可长久衡量的统一特征，限制了人工智能检测方法的进一步发展。提出基于图像梯度信息的机器零件疲劳裂纹检测方法。分析机器零件疲劳裂纹特征，选择合理的光源，安装摄像头实时采集机械零件图像，选择LED作为检测光源，通过Contourlet系数提取相同尺度的邻域特征，并组建一个自适应阈值，通过阈值法有效去除机器零件图像中的噪声。采用滑动窗口机制提取机器零件图像的疲劳裂纹特征，计算图像梯度幅值以及单元直方图，并归一化处理单元，同时提取图像梯度信息，精准地提取各个目标的复合实体位置。组建机器零件特征库，将全部特征输入到分类器训练模型中，最终实现机器零件疲劳裂纹检测。仿真实验结果表明，所提系统可以获取高精度以及高效率的检测结果。
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