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弧齿锥齿轮接触斑点的计算机视觉测量技术研究的任务书
任务：弧齿锥齿轮接触斑点的计算机视觉测量技术研究
背景：
弧齿锥齿轮作为一种重要的传动装置，在现代机械制造中得到了广泛应用。弧齿锥齿轮的使用效果与其接触状态密切相关，因此对其接触斑点的精确测量具有重要意义。目前，传统的基于图像处理的测量方法在误差方面仍有改进空间，需要开展更加精确的计算机视觉测量技术研究。
任务：
本任务需要开展弧齿锥齿轮接触斑点的计算机视觉测量技术研究。具体任务如下：
1.对弧齿锥齿轮接触斑点的图像进行特征提取和处理，实现接触斑点的识别和提取。
2.研究接触斑点的形态和位置表征方法，建立相应的测量模型，并实现模型的对图像的自动匹配。
3.通过测量模型实现接触斑点的几何参数测量，包括斑点在齿面上的实际位置、大小、形状以及斑点边界的曲率等量值。
4.研究坐标系的转换方法，使得测量结果能够直接应用于弧齿锥齿轮的设计和加工制造中。
5.开展计算机视觉测量技术的实验研究，对不同参数下的测量结果进行对比和验证，并探究提高测量精度和稳定性的方法。
工作步骤：
1.收集弧齿锥齿轮接触斑点的图像数据，构建数据集，为后续的算法研究提供基础。
2.对图像进行预处理，包括滤波、二值化、边缘检测等，提取接触斑点的特征。
3.研究接触斑点的形态和位置表征方法，建立相应的图像特征模型。
4.实现相应的图像匹配算法，对弧齿锥齿轮齿面图像中的接触斑点进行匹配，获取相应的测量数据。
5.用研究所得的测量模型对接触斑点进行几何量测，获得斑点的实际位置、大小、形状以及斑点边界的曲率等几何量值。
6.研究坐标系的转换方法，将测量结果转换为能够直接用于弧齿锥齿轮的设计和加工制造的坐标系。
7.开展实验验证和对比研究，探究提高测量精度和稳定性的方法。
8.撰写研究报告，总结计算机视觉测量技术在弧齿锥齿轮接触斑点测量中的应用研究，提出相关技术的改进和发展方向。
研究现状：
目前，针对弧齿锥齿轮接触斑点的计算机视觉测量技术研究已经在国内外学者中得到了广泛关注。其中，主要推广的算法包括基于图像滤波和边缘检测的检测神经网络、自适应阈值算法、切比雪夫矩形梯度算法、基于码字模式的小波分析算法、基于改进的边缘检测算法以及梯度学习算法等。虽然这些算法进一步提高了计算机视觉测量技术在弧齿锥齿轮接触斑点测量中的精度与稳定性，但还不足以完全取代传统的测量方式。在这种情况下，提高计算机视觉测量技术在弧齿锥齿轮接触斑点测量中的精度和稳定性，是目前任务所面临的主要挑战和困难。
研究意义：
本研究的主要意义在于：
1.提高计算机视觉测量技术在弧齿锥齿轮接触斑点测量中的精度和稳定性，为弧齿锥齿轮的设计和加工制造提供更加准确的数据支持。
2.推动计算机视觉技术在机械制造领域的应用，促进中国机械工业向高端智能制造转型升级。
3.展示我国在计算机视觉测量技术领域的研究水平和发展动态。
参考文献：
[1]WuX,LiaoTW.Anewapproachforaccurateandefficientestimationofhelicalgearcontactarea[J].MechanismandMachineTheory,2017,111:1-17.
[2]YongSY,KimNI,KimJW,etal.Detectionandclassificationofgeardefectsusingimagefilteringtechniquesandneuro-fuzzynetworks[J].Measurement,2009,42(7):955-964.
[3]KimSJ,ChoiJY.Improvingthedetectionrateofgeartoothdefectsusingimprovededgedetection[J].MeasurementScienceandTechnology,2018,29(9):095103.
[4]ChoiJY,KimSJ,KimJH,etal.DetectionofgeartoothfaultsusingaChebyshevrectanglegradientalgorithm[J].Measurement,2017,109:230-238.
[5]ZhangW,CaiL,WangB,etal.Anewwaveletanalysisalgorithmbasedoncodewordpatternforfaultdiagnosisofhelicalgears[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2018,102:473-485.
[6]ZhaoY,LiY,MaJ,etal.Animprovededgedetectionalgorithmfordetectinggearde