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。
本实用新型公开了一种精密轴类零件内孔加工装置,包括工作台,固定板,活动装置和钻孔装置,所述工作台的顶端焊接有固定板和活动装置,且活动装置和固定板之间设置为零件本体,所述工作台的顶端还焊接有推动装置和接料装置,且推动装置和接料装置设置在零件本体的另外两侧,所述工作台的底端焊接有四组矩形阵列排列的支撑腿,且支撑腿底端焊接的支板通过固定螺栓与地面连接,所述工作台的下方设置有储水盒,且储水盒的顶端焊接有钻孔装置,所述活动装置包括立板,横向液压杆,竖向液压杆,活动板和压板.该精密轴类零件内孔加工装置,不仅能够进行多方位的坚稳固定,而且能够自动落废料,提升加工精度程度.
本发明涉及一种互联网多维网络电子信息处理和识别方法,以《管理办法》为标准,采用数字秘钥和条码识别技术,为互联网服务配套,将医生在互联网开具的,转换为具有秘钥保护,编码识别的多维网络电子系统,所述多维网络电子系统包括医生端,患者端以及端.医生,患者与方均通过该多维网络电子系统进行相应的操作,并可与医生诊疗信息系统,患者系统,药品销售系统对接.本发明能够实现网络电子的性与真实性.
本实用新型公开一种零件精加工的上下料装置,包括传送组件,第二传送组件,第三传送组件和下料组件,所述传送组件前端与料盒连接,用于将料盒中落下的零件向后方运送,所述传送组件中部设置有一调整板,所述传送组件上并位于调整板后方安装有一限高板,所述第二传送组件通过第二传送带将来自第二滑槽,滑槽的零件向后方运送,所述第二传送组件上设置有一筛选板,所述第二传送组件末端的设置有一位于第二传送带上方的倾斜设置的挡板和一与第二传送带连接的第三滑槽.本实用新型结构简单,可靠性高,实现了对排列好的符合后续加工要求的零件的逐个步进式运送,便于加工装置对零件的夹取和加工,提高作业效率.
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