





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。

本实用新型揭示了零部件基板,包括板本体,设于板本体端部两侧的安装部和第二安装部,设于板本体内的凸块,以及设于板本体侧边缘的侧开孔位;所述凸块的一侧设有位于板本体上的第三安装部,所述安装部,超微型零件加工哪家好,第二安装部和第三安装部上均设有垂直于板本体的安装孔.本实用新型实现基板的灵活弹性定位,超微型零件加工咨询,避免擦伤问题.技术领域,且公开了一种零部件清洗装置,包括箱体,所述箱体的一侧设置有安装壳,所述箱体的内壁转动连接有清洗筒。

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