精密零件在众多工业领域都有非常重要的应用，如消费电子、、航天航空、汽车船舶等等。这些精密零件的外观质量直接影响着终产品的功能及可靠性。随着我国智能制造战略的推进，对精密零件生产的质量要求也越来越高。在很多应用领域都要求对精密零件外观进行100％全检，因此，对大批量生产精密零件的外观检测效率及检测效果均提出了更高的要求。
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
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精密零件在众多工业领域都有非常重要的应用，如消费电子、、航天航空、汽车船舶等等。这些精密零件的外观质量直接影响着终产品的功能及可靠性。随着我国智能制造战略的推进，对精密零件生产的质量要求也越来越高。在很多应用领域都要求对精密零件外观进行100％全检，因此，对大批量生产精密零件的外观检测效率及检测效果均提出了更高的要求。
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，摄像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，摄像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。
通过实验验证，在垫伤、划痕和麻点的种子样本量分别为三十个时，所提出的方法对相应瑕疵类型检出率分别可以达到98.2％、99.1％及100％。结合前文所研究的内容，针对小尺寸精密零件的自动检测问题，设计了基于合成样本的精密零件视觉外观检测系统。该系统能够实现大批量生产的小尺寸精密零件全自动上料、、表面瑕疵检测以及关键尺寸测量等任务。该方案与现有检测手段相比，大大提高了检测效率，能够实时检测多种瑕疵。，总结了本文的研究成果，并对后续的研究工作进行分析和展望。
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