通过参数分析实验及对比实验可见，本文提出的基于视觉---性的精密零件检---法运行时间在4ms左右，当合理设置匹配阈值时，超微型零件加工，检测成功率可以达到100％。本文提出的基于视觉---性的精密零件检---法运行时间短，检测成功率高，能够满足实际应用中的效率与准确性要求。(3)针对精密零件表面瑕疵分割和提取困难等问题，提出了基于图像重构集合和---卷积网络的精密零件表面瑕疵检测方法。
本文运用实证分析方法，超微型零件加工电话，在现有研究基础上，开发供应链整合和供应链绩效的量表，以影像零部件制造企业为例展开问卷调查，随后对调查问卷的数据进行统计分析，根据分析结果验证假设，并对结果进行讨论。 根据实证分析的结果，本文得出一些供应链整合对于供应链绩效影响的结论:供应链整合四个维度对于供应链效率都存在---相关性，同样的四个维度对于供应链效益却并不是全部都有---相关性，实证分析证明供应链内部信息整合对供应链效益不存在---相关性，超微型零件加工，而除此之外的三个维度都对供应链效益存在---相关性。在此结论的基础上，提出加快影像设备零部件制造业的供应链整合，提高企业供应链绩效的相关建议，从而使这些企业在竞争中赢得有利---，抓住产业大发展的机遇做大做强。
(2)针对精密零件外观检测系统中，对大批量生产的精密零件快速检测和的实时性及准确性要求，超微型零件加工厂家，将人类的视觉注意机制引入到零件检测中，提出了基于视觉---性检测的目标检---法，将自上而下的特征提取与自下而上的---性检测相结合，实现目标精密零件的快速定位。该方法根据离线先验知识对目标零件进行特征提取并创建样本模板，再对实时采集的待检精密零件图像进行自下而上的---性检测缩小搜索范围，进而快速锁定检测目标。
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