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，微小精密零件加工咨询，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。
本实用新型公开一种零件的自动化加工装置，用于螺纹管的加工，微小精密零件加工热线电话，所述螺纹管包括外管和位于外管内壁上的螺纹;所述加工装置包括支架，微小精密零件加工，安装于支架上的旋转座，微小精密零件加工，用于固定所述外管的定位座，电机和气缸，所述电机的输出轴通过一联轴器与旋转座连接，用于驱动旋转座旋转，所述外管的一端嵌入自第二套筒中伸出的夹头内;所述定位座包括与轨道连接的活动板和安装于活动板上的安装板，所述安装板上开有供外管一端嵌入的安装槽;所述安装槽内设置有与第二定位槽配合的第二定位块.本实用新型通过电机，气缸配合旋转座和定位座，实现了加工的全自动化，实现了将弹簧的放置于外管内部，既节约了人力，又可以避免人为失误和误差，---加工的精度.
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，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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