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
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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。
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金属零件加工装置,包括床体,工作台和第二滑轨,所述床体的底部设置有底座,所述底座与所述床体固定连接,所述底座的底部设置有支撑腿,所述支撑腿与所述底座固定连接,所述床体的顶部设置有工作室,所述工作室与所述床体固定连接,所述工作室的前表面设置有LED灯,所述LED灯与所述工作室固定连接,所述工作室的左端设置有左机壳;本实用新型的一种金属零件加工装置,通过设置第二滑轨,在第二滑轨的上方设置滑动机构,使滑动机构上方的气腔和机械手沿着第二滑轨移动,气腔左侧壁的气泵压缩气体,通过喷头喷出,使主轴上加工的零件上的碎屑吹出,避免了因为碎屑累积导致的加工精度降低.
所述清洗筒的表面开设有均匀分布的弧形口,所述清洗筒的顶部开设有置物口,且箱体的底部设置有与置物口相匹配的密封门,所述清洗筒的一侧固定连接有转轴,所述转轴的一端贯穿箱体并延伸至安装壳的内部,且转轴的一端固定连接有磁盘,所述箱体的内壁转动连接有与磁盘配合使用的第二磁盘.本发明解决了直接通过电机或通过齿轮传动来带动转筒转动,多次使用,很容易造成电机负载过大或齿轮磨损严重,影响清洗设备的正常使用,降低设备的使用寿命的问题.
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