本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的齒面磨粒磨損程度評估方法。該方法采集齒輪的齒面圖像，獲取齒面圖像中的多個齒面連通域；根據(jù)齒面圖像中的圖像列像素點(diǎn)的不同獲取方向，得到齒面連通域的最佳列排列熵序列和最佳行排列熵序列；結(jié)合最佳列排列熵序列和最佳行排列熵序列得到齒面連通域的磨損指標(biāo)，結(jié)合齒面圖像中的多個齒面連通域的磨損指標(biāo)得到齒輪的磨粒磨損程度；根據(jù)磨粒磨損程度對齒輪進(jìn)行相對應(yīng)的處理措施。利用列排列熵分析條痕本身的像素混亂程度，利用行排列熵分析條痕之間的差異情況并將其作為像素混亂程度的調(diào)節(jié)因子，以提高評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。