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发布者：昆山纳祥精密元件有限公司 时间：2021-11-20
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-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。
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，---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，---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。
通过480多个典型实例,系统地介绍了材料热处理缺陷分析及其对策.主要内容为齿轮,标准件,大型锻件和电站设备锻件,气动工具及液压元件,工模量具,机床零件,汽车,摩托车,拖拉机类零件,石油化工与钻探机械零件,农机具类零件,电器电子类零件,兵工器械零件,仪器仪表精密零件,舰船器械零件,飞机和航天器零件,轻工,纺织,食品,器机械零件,以及其他典型零件的热处理缺陷分析及其对策.
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