(2)针对精密零件外观检测系统中，对大批量生产的精密零件快速检测和的实时性及准确性要求，将人类的视觉注意机制引入到零件检测中，提出了基于视觉显著性检测的目标检测算法，北京微细零件，将自上而下的特征提取与自下而上的显著性检测相结合，实现目标精密零件的快速定位。该方法根据离线先验知识对目标零件进行特征提取并创建样本模板，再对实时采集的待检精密零件图像进行自下而上的显著性检测缩小搜索范围，进而快速锁定检测目标。
该方法将训练数据集中的精密零件图像进行自适应多尺度及随轮廓局部提取后，创建重构图像集合，再进行卷积神经网络的训练。所提出的基于图像重构的卷积神经网络能够同时实现多种不同类型瑕疵的有效检测。该方法在精密零件的垫伤、划痕和麻点瑕疵的检测中，均达到了97％以上的检测效果。同时，为了解决缺少带标注的精密零件样本库的问题，本文采集了一万幅精密零件的外观样本图像并对其瑕疵类型进行标注，创建了精密零件表面瑕疵样本数据库。
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