




通过实验验证,在垫伤、划痕和麻点的种子样本量分别为三十个时,细微紧密零件收费情况,所提出的方法对相应瑕疵类型检出率分别可以达到98.2%、99.1%及100%。结合前文所研究的内容,细微紧密零件公司,针对小尺寸精密零件的自动检测问题,设计了基于合成样本的精密零件视觉外观检测系统。该系统能够实现大批量生产的小尺寸精密零件全自动上料、快速、表面瑕疵检测以及关键尺寸测量等任务。该方案与现有检测手段相比,---提高了检测效率,能够实时检测多种瑕疵。,总结了本文的研究成果,并对后续的研究工作进行分析和展望。

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,细微紧密零件咨询电话,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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