




为后续精密零件表面瑕疵检测技术的研究提供了重要依据。 (4)针对小样本精密零件的检测问题,提出了基于合成样本学习的精密零件检测方法,设计了基于合成样本的精密零件视觉外观检测系统。基于合成样本学习的精密零件检测方法利用少量真实样本作为种子样本创建出大量合成样本,对卷积神经网络进行精细训练。有效的解决了实际应用中仅有小样本数据进行检测网络训练的问题。

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,超微型零件加工,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,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。

本实用新型涉及一种下肢康复器械。所述的臂杆底端与脚踏板、联动杆b三者相活动铰接,臂杆中上段横向延伸位置末端与联动杆b一末端之间铰接有电动伸缩杆a;所述的臂杆顶端固定有联动杆c,超微型零件加工,臂杆顶端与l形臂杆a之间相活动铰接;所述的l形臂杆a末端与联动杆c一末端之间铰接有电动伸缩杆b。本实用新型结构简单、装配容易;适用于运动型的下肢物理康复;在设计的结构上,超微型零件加工咨询电话,采用电动组合手动调节零部件升降的模式,在计算机的编程控制下,能够针对不同的,编译出适合其康复理疗的---运动。

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