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
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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。
本实用新型涉及生产模具技术领域,且公开了一种带有补偿保险机构的多功能配件模具,包括下模具,所述下模具的顶部活动连接有上模具,所述下模具的底部固定安装有底座,所述底座的数量为两个,两个所述底座关于下模具中心对称,所述下模具的内部开设有底腔,所述底腔的底部固定连通有排料口.该带有补偿保险机构的多功能配件模具,通过设置底腔和第二堵块,当塑造腔内部的铸液多余的时候,此时操作人员可以缓慢的拉动伸缩杆来实现第二堵块解除对塑造腔外侧和底腔顶部的遮挡作用,使得塑造腔内部多余的铸液流入至底腔中,实现了对塑造腔内部铸液的释放功能,提高了产品的合格率,因此增加了该模具的实用性.
推出的几款切削刀具使行业的小零件加工更为,并且大幅提升了生产效率.尤其是用于小零件加工的纵切机床得到进一步发展,也带动了切消刀具不断推陈出新,由此便可提供大化机床利用率所需的.某些切消刀具领域已提升到新的性能水平,螺纹旋风铣和采用高压冷却(HPC)功能的车削就是两个突出的例子.为满足高质量,短交货期和零件价格竞争力,制造商成功地找到了优化生产设备的方法,以保证使用中的生产过程.然而,考虑到新工件或用途,这些制造商必须意识到所有机床并非都是一样的,高混合,小容量操作工作可能不太适合复杂,大容量的应用.
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