【摘 要】
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为了检测齿轮在生产过程中出现划痕、凹槽等缺陷，需要对齿轮图像进行降噪、图像增强、图像分割与识别处理。对目前已有的去噪算法进行分析，提出一种改进的自适应中值滤波算法对图像进行降噪；通过比较各种图像增强算法，最终采用灰度分段线性变换增强；在图像分割算法中，提出一种基于改进的K-means聚类的齿轮表面缺陷分割算法，将人类学习优化算法和K-means聚类算法相结合，应用于齿轮表面缺陷检测，通过实验结果可
【基金项目】
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2020年度校级科研计划项目（2020KJ05）； 山东华宇工学院2021—2022学年第二学期课堂教学改革试点课程（2022KG-26）；
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为了检测齿轮在生产过程中出现划痕、凹槽等缺陷，需要对齿轮图像进行降噪、图像增强、图像分割与识别处理。对目前已有的去噪算法进行分析，提出一种改进的自适应中值滤波算法对图像进行降噪；通过比较各种图像增强算法，最终采用灰度分段线性变换增强；在图像分割算法中，提出一种基于改进的K-means聚类的齿轮表面缺陷分割算法，将人类学习优化算法和K-means聚类算法相结合，应用于齿轮表面缺陷检测，通过实验结果可知，利用K-means聚类算法进行齿轮缺陷的检测具有较好的效果。运用MATLAB软件对算法进行仿真，提高了齿轮缺陷检测的准确性和效率。
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