基于提高工件检测精度的处理方法.pdf
是向****23
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基于提高工件检测精度的处理方法.pdf
本发明公开了基于提高工件检测精度的处理方法,包括一下步骤:首先将待清洁工件放置在圆盘上,旋转活动杆,将工件固定在圆盘上,然后依次启动驱动机构和水泵,驱动机构带动圆盘转动,水泵将空腔内的清洁液体通过导管输送至喷水管处,清洁液体从喷水管处喷射到转动的工件表面,清洁液体将工件上的杂质冲刷掉,清洁液体最终通过底座顶部的漏水孔流回至空腔内,当圆盘转动4~5圈时关闭水泵,最后开启风机,风机产生的风通过吹气管吹入到工件表面,对残留在工件上的清洁液体进行干燥处理,完成对工件的清洗,提高了仪器对工件的测量精度。
基于图像处理的工件毛刺检测方法.pdf
本发明涉及一种基于图像处理的工件毛刺检测方法,采用LED发光半导体作为光源垂直照射在工件表面,利用CCD相机作为图像探测设备对工件边缘进行连续拍摄,最后用计算机采集相机拍摄的图像,然后对采集到的图像进行滤波、分割处理后,检测图像的边缘,并且对边缘进行融合后进行区域生长法处理,当生长的灰度值达到设定标准后就不需要扩展,表示边缘形成;之后再通过确定主轴来去除伪毛刺,并最后提取出毛刺边缘。通过最小外接矩形获取参考线。对比轮廓的长度,轮廓与参考线的角度差、平均距离、方差等位置关系,判别边缘线是否为毛刺。方法的复杂
一种基于机器学习提高无损检测精度的方法.pdf
本发明公开了一种基于机器学习提高无损检测精度的方法,具体涉及机器学习技术领域,其具体方法如下:(1)、建立系统:建立机器学习建模系统;(2)、模型建立:建立人工智能基本模型,收集检测数据作为学习数据;(3)、机器学习训练:将检测数据导入机器学习建模系统中进行学习训练;(4)、优化检测模型:通过对各种不同的检测数据进行分析,并对其分析结果进行验证,将数据和验证结果做成示例再补充到训练集,进而优化检测模型。本方法分析目标参数多,判断精准,自动化程度高并且相比传统技术,提高了目标参数的利用,且采用人工智能判断,
基于机器视觉的工件缺陷检测方法.pdf
本发明提供了一种基于机器视觉的工件缺陷检测方法。该方法首先采集法兰盘式工件的图像,对相机进行标定,获取标定误差,然后对工件轮廓进行亚像素边缘信息的提取,计算出拟合边缘到工件轮廓的距离,并通过比较该距离是否大于所给阈值判别工件外轮廓的破损情况,最后针对工件表面纹理复杂影响工件表面划痕与锈蚀分割的问题,采用基于像素分层采样的PixelNet卷积神经网络对表面缺陷进行分割。结果表明,本发明可以准确地检测出工件的外形缺陷和表面缺陷,并提高了算法鲁棒性。
工件支承装置、工件处理装置、工件输送装置、工件支承方法及工件处理方法.pdf
本发明的目的在与提供一种在使用伯努利吸盘支承工件时,能够维持吸附力,并且能够防止工件的表面的干燥的工件支承装置、工件处理装置、工件输送装置、工件支承方法及工件处理方法。工件支承装置(12)具备:通过喷射气体而产生吸引力的伯努利吸盘(14);配置为包围伯努利吸盘(14),并在伯努利吸盘(14)的周围排出液体的液体排出部件(13)。