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，小微精密零件加工，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配件内壁硅化装置，包括箱体，箱盖和置物网，所述箱体一端通过安装架安装有抽油泵且箱体另一端通过安装架安装有减速电机，所述箱体顶部一侧通过转轴连接有箱盖，所述箱盖顶部通过螺栓固定有聚气盒且聚气盒顶部通过螺栓固定有气泵，所述箱盖顶部开设有通风口且通风口内部通过安装架安装有抽风扇，所述箱体内底部开设有一号腔且一号腔顶部开设有二号腔，所述二号腔内部通过轴承安装有置物网.本实用新型结构简单，操作方便，同时具有转动和加速风干的功能，适合被广泛推广和使用.
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