





为后续精密零件表面瑕疵检测技术的研究提供了重要依据。 (4)针对小样本精密零件的检测问题,微细零件厂商,提出了基于合成样本学习的精密零件检测方法,设计了基于合成样本的精密零件视觉外观检测系统。基于合成样本学习的精密零件检测方法利用少量真实样本作为种子样本创建出大量合成样本,对卷积神经网络进行精细训练。有效的解决了实际应用中仅有小样本数据进行检测网络训练的问题。

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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