1. 研究目的与意义（文献综述）

课题的目的及意义

船用主机齿轮箱广泛的应用于各种客货轮船、工程船、渔船、近海和远洋船舶以及游艇、警用艇、军工舰船等，是船舶工业的重要关键设备，齿轮投入使用后，由于齿轮制造不良或操作维护不善，会产生各种形式的失效： 1）齿的断裂；2）齿面疲劳（点蚀、剥落等）；3）齿面划痕；4）齿面磨损； 5）齿面龟裂、化腐、塑性变形等。而船用齿轮箱作为柴油机与螺旋桨连接设备,其工作性能的好坏直接决定船舶运行的稳定性,且齿轮箱由于长时间严重磨损与挤压,损坏率较柴油机其他部件更大。为了杜绝船用齿轮箱在运转时萌发故障，进而影响到船舶在运行过程中的稳定，必须有一个对船用齿轮箱进行实时故障监测和诊断的有效手段。普通的检测仪器、仪表检查精度低、效率差,并且很难适应船用齿轮箱运行时的检测诊断。而机器视觉系统基于先进的计算机技术、通信技术、存储技术所产生自动化、智能化测量系统,在本课题中相较于普通的检测仪器展现出了其在实时监测中的优势。该技术通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。已经比较成熟的应用于各种工业生产、农业等方面，在生产、装配或包装过程中已经体现出极大的价值，能够检测缺陷和防止缺陷产品。针对船用齿轮运行时振动往往频率很高，采用传统的加速度计记监测齿轮振动，会丢失很多信息，无法很精确的监测出异常振动，对故障的诊断难度很大，而利用高速相机记录试验过程，并采用数字图像处理技术获得标示点处的物理量，与传统传感器比较表明，高速摄影测量是一种无接触、全局化、自动化程度高、精度满足试验要求的量测手段。所以将机器视觉系统应用于船用齿轮的故障诊断不仅具备比较现实的技术基础，并且能够更加全面的实现保障船舶运行的目的。同时利用高速相机来对船用齿轮进行故障诊断，拓展了机器视觉的研究领域，将机器视觉技术的研究从工厂延伸到运行的船舶，从监测产品生产到设备维护，从平稳的陆地到多变的海洋，工作环境和技术层面都提出了更高要求，具有很高的研究意义。

2. 研究的基本内容与方案

本文将首先对硬件选型做分析，完成基于高速相机的视觉测量硬件系统的搭建，利用该系统可快速完成高速运动物体的拍摄。在本研究中，对于拍摄得到的振动，如何快速分析图像实现振动信息的提取是视觉测量系统的核心。常规图像处理技术是图像分析中常用的手段，它通过灵活组合多种图像处理算法可完成各种场景运动图像的分析和视频信息的提取。而针对常规图像处理手段存在的诸多问题，如参数多、难调整、步骤多、繁琐易出错，以及对监测环境要求高，光照、噪声对算法执行效果有直接影响等问题，本文将从模板匹配、数据降维、数学分析、图像对齐等多个角度进行研究探讨，预期提出一种比较简单有效的振动位移提取算法。针对齿轮的常见失效形式进行振动信号分析，利用图像处理技术进行高速图像分析。最后，本课题欲通过算法在实验中的表现结果来证明，基于视觉的测量是一种有效的高精度测量方式，具有非接触式、远距离测量、无附加质量、全场测量的特点，是对传统测量方式的极大补充，能够在船用齿轮故障诊断中发挥巨大作用。

3. 研究计划与安排

（1）第1周至第3周：查阅不少于20篇的相关资料，其中英文文献不少于5篇，熟悉和掌握齿轮的常见失效形式，掌握齿轮信号的故障特征，了解和掌握高速图像的分析方法，完成开题报告。

（2）第4周至第5周：翻译英文资料（不少于5000汉字）并交予指导老师检查。

（3）第6周至第7周：参考相关资料、了解和掌握测试所涉及各种硬件设备并进行设计试验。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] dai y, zhu k. a machine vision system for micro-milling tool condition monitoring[j]. precision engineering, 2017.

[2] dong c z, ye x w, jin t. identification of structural dynamic characteristics based on machine vision technology[j]. measurement, 2017.

[3] oh b k, hwang j w, kim y, et al. vision-based system identification technique for building structures using a motion capture system[j]. journal of sound and vibration, 2015,356:72-85.