




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,小微精密零件加工免费咨询,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。

目前,基于视觉的精密零件外观检测方法在工业领域中应用广泛,湖南小微精密零件加工,研究人员提出了多种针对不同目标的外观瑕疵检---法及相应的检测系统。但是在实际应用中仍然存在很多亟需解决的问题,如检测准确率低、样本数量有限、算法泛化能力差等。本文针对精密零件外观检测问题中的视觉系统标定、快速零件检测、表面瑕疵检测等关键技术展开研究。

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