





通过参数分析实验及对比实验可见,本文提出的基于视觉显著性的精密零件检测算法运行时间在4ms左右,当合理设置匹配阈值时,检测成功率可以达到100%。本文提出的基于视觉显著性的精密零件检测算法运行时间短,检测成功率高,能够满足实际应用中的效率与准确性要求。(3)针对精密零件表面瑕疵分割和提取困难等问题,提出了基于图像重构集合和深度卷积网络的精密零件表面瑕疵检测方法。

目前,基于视觉的精密零件外观检测方法在工业领域中应用广泛,研究人员提出了多种针对不同目标的外观瑕疵检测算法及相应的检测系统。但是在实际应用中仍然存在很多亟需解决的问题,如检测准确率低、样本数量有限、算法泛化能力差等。本文针对精密零件外观检测问题中的视觉系统标定、快速零件检测、表面瑕疵检测等关键技术展开研究。

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