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，深圳微小精密零件加工，创建重构图像集合，微小精密零件加工，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，微小精密零件加工厂家，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。
本实用新型涉及零件加工技术领域，具体涉及一种零件加工用固定模具，微小精密零件加工厂，包括:安装板:其上设置有安装孔;侧板:与所述安装板固定连接，其与所述安装板垂直;滑槽:设于所述侧板上;零件:放置于所述滑槽内;气缸:固定的安装于所述侧板上;以及，压板:与所述气缸的移动部连接.本实用新型中，通过安装孔将安装板固定在四轴机床上，同时压板按压零件，对零件固定，从而方便对零件进行固定，同时能---的适宜四轴机床的加工需要，提高加工效率，而且设有滑槽，零件放置于滑槽内，装夹方便.
通过控制机器人做三次平移运动和两次旋转运动即可线性求解出所有参数。通过实验验证，该方法在图像噪声等级为σ=5像素时，---机内参数的相对误差小于0.06％，手眼参数的相对误差小于2％;在机器人运动误差等级为0.1时，---机内参数的相对误差小于0.14％，手眼参数相对误差小于3％。所提出的基于两特征点的自标定方法在减少标定累积误差的同时，简化了机器人视觉系统的标定过程，从而提高了视觉系统的标定效率和灵活性，减少了对标定板等标志物的依赖。
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