通过参数分析实验及对比实验可见，本文提出的基于视觉显著性的精密零件检测算法运行时间在4ms左右，当合理设置匹配阈值时，检测成功率可以达到100％。本文提出的基于视觉显著性的精密零件检测算法运行时间短，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深度卷积网络的精密零件表面瑕疵检测方法。
该方法将训练数据
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通过参数分析实验及对比实验可见，本文提出的基于视觉显著性的精密零件检测算法运行时间在4ms左右，当合理设置匹配阈值时，检测成功率可以达到100％。本文提出的基于视觉显著性的精密零件检测算法运行时间短，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深度卷积网络的精密零件表面瑕疵检测方法。
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。
本实用新型公开了一种仪器零件清洗消毒装置,包括:箱体,所述箱体的上侧安装隔板,所述隔板左侧的箱体内安装有冲洗安装板,所述冲洗安装板上通过安装杆均匀安装有若干微型清洗阀体,所述微型清洗阀体的下端连接有清洗管头,所述微型清洗阀体的上侧与进水管相通,本实用新型的优点是一种仪器零件清洗消毒装置,结构简单,移动便捷,利用多个清洗管头对放置在清洗槽上的仪器零件进行清洗,清洗,清洗过后,仪器零件送至紫外荧光灯下侧进行杀菌消毒,紫外荧光灯在驱动电机的带动下进行旋转,照射均匀,杀菌效果好.
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