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[4]。下图1-2就是一台齿轮检测仪，可用于联网检测齿轮缺陷。图1-2齿轮检测仪纵观我国齿轮质检研究现状可知，许多学者、业内人士均投入大量时间和资源开展相关研究工作，凭借不懈坚持和刻苦钻研，与国外尖端水平差距越来越小，最终取得傲人成绩，推动国内齿轮质检领域上升至高度。其中，杨淑樱等应用机器视觉检测加工所得齿轮与标准产品进行比较，借此判断加工产品有无达标。贺秋伟等通过计算机视觉完成塑料齿轮中心孔圆心与齿形缺陷检测。按照该领域实际情况来看，我国一些学者将机器视觉检测加工所得齿轮与标准产品比较，深入探究完成检测之后加工产品合格情况，一些学者依靠计算机视觉检测塑料齿轮中心孔圆心情况。通过学者们不同角度展开深入探讨，促使该领域研究越来越完善。参考文献徐俊成,张莉彦,阎华.基于机器视觉的小模数塑料齿轮的在线检测[J].组合机床与自动化加工技术,2011(3):57-60陈廉清,高立国,史永杰,等．基于图像识别的微小塑料齿轮检测研究[J].中国机械工程,2007,18(13):1535-1539.石照耀,费业态,谢华锟.齿轮检测技术l00年-回顾与展望[J].中国工程科学,2003,5(9):13-17.叶声华,王仲.视觉检测技术及其应用[J].中国工程科学,1999,1(1):49-52.无锡职业技术学院.一种齿轮工件自动检测和筛分装置[P]．中国专利；202020052030，2020-09-29李伟.机器人视觉简介[J].网络科技时代,2004,000(006):50-51.黄震,顾启民.高精度插件引脚机器视觉检测系统的研究与开发[J].机床与液压,2015,43(16):139-142.张红霞,王灿,刘鑫,等.复杂背景图像的字符识别算法研究[J].计算机测量与控制,2019,v.27;No.251(08):174-178.王强,马利庄.图像二值化时图像特征的保留[J].计算机辅助设计与图形学学报,2000.杨秀璋,夏换,于小民.一种基于水族濒危文字的图像增强及识别方法[J].计算机科学,2019,046(0z2):324-328.姚娜;杨波;李桐;郭滨;马海涛;;血型判读系统中的边缘检测算法研究[J];长春理工大学学报(自然科学版);2019年05期赵允.基于分数阶小波变换和支持向量机的齿轮缺陷检测分析方法研究[D].北京:北京工业大学,2015.柳青,颜剡.亚像素边缘提取方法在半导体芯片定位中的应用[J].现代信息科技,2020,4(10):55-57.DOI:10.19850/ki.2096-4706.2020.10.018.黄朝兵,鄢恩顺.彩色图像分割方法综述[J].中国图象图形学报,2009,10:1-10.许宏科,秦

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