本发明提供了一种配件的输送装置，属于机械技术领域.它解决了现有的配件输送方式输送过程费时费力，易导致组装效率低等问题.本配件的输送装置包括一个机架，机架的两端均设有传动轮:主传动轮和从传动轮，小微精密零件加工咨询，主传动轮和从传动轮上套设有链条，主传动轮与能驱动其转动的驱动件相联，链条上固连有用于夹持配件的夹具，夹具包括底座和固连在底座两侧的支杆，支杆外端具有用于卡接配件的定位凹口且支杆伸出底座侧部.本配件的输送装置具有实用价值高，输送过程稳定等优点.
底座顶部设有工作台，工作台顶部一侧设有固定座，固定座通过旋钮连接摆臂，摆臂一侧设有，摆臂顶部设有护罩，护罩一侧设有电机，河南小微精密零件加工，电机连接切割刀片，切割刀片一侧设有把手，工作台另一侧设有吸尘器，吸尘器底部设有集尘袋，小微精密零件加工电话，工作台顶部设有滑轨，滑轨顶部设有滑块，滑块顶部设有固定块，通过降低切割工作产生的噪音，通过吸尘器吸收工作台表面的杂屑，统一收集到集尘袋中，节能，减少对工人的健康危害，提供一个舒适的工作环境，小微精密零件加工，本实用新型设计合理，适合推广使用.
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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