摘要
铲车作为工程机械的关键设备，其作业效率和安全性直接影响工程进度。
断齿作为铲车斗齿的常见故障，对其挖掘和装载性能产生负面影响，严重时可导致停机事故。
传统的断齿检测方法依赖人工目视检查，存在效率低下、主观性强、易漏检等问题，难以满足现代工程机械智能化的需求。
随着图像理解技术，特别是深度学习的快速发展，基于图像理解的断齿无损检测技术应运而生。
该技术利用计算机视觉和图像处理算法，自动识别和判断铲车斗齿的断裂情况，具有效率高、精度高、成本低等优势，为实现铲车智能运维提供了新的解决方案。
本文首先介绍了断齿检测的研究背景和意义，分析了传统检测方法的局限性，阐述了基于图像理解的断齿无损检测技术优势和应用前景。
其次，综述了图像理解、目标检测和深度学习等相关理论基础，并重点分析了几种经典的目标检测算法，如FasterR-CNN、YOLO系列和SSD等，比较了它们在检测精度、速度和复杂度等方面的优劣。
然后，详细介绍了基于图像理解的断齿无损检测算法设计，包括图像采集与预处理、断齿特征提取、断齿检测模型构建、模型训练与优化等关键步骤。
此外，本文还探讨了断齿检测算法的评价指标，如准确率、召回率、F1分数等，并介绍了几种常用的断齿检测数据集。
最后，对全文进行了总结，并展望了基于图像理解的断齿无损检测技术未来发展趋势。
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