精密零件在众多工业领域都有非常重要的应用，如消费电子、、航天航空、汽车船舶等等。这些精密零件的外观质量直接影响着终产品的功能及可靠性。随着我国智能制造战略的推进，对精密零件生产的质量要求也越来越高。在很多应用领域都要求对精密零件外观进行100％全检，因此，对大批量生产精密零件的外观检测效率及检测效果均提出了更高的要求。　　





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，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零件加工用冲压装置,包括冲压台,立柱和上顶板,所述立柱固定设置于冲压台的上端两侧,且上顶板固定于立柱的上端,所述上顶板的上端中部设有驱动气缸,且驱动气缸的输出端设有活塞杆,所述活塞杆贯穿上顶板向下延伸端设有冲压头,所述冲压头的外壁两侧对称水平设有支撑杆,且支撑杆远离冲压头的一端下部垂直设有支杆,所述支杆的底部安装有转轮,所述冲压台的上端两侧对称开设有活动槽,且活动槽内水平固定有固定杆.本实用新型克服了现有技术的不足,设计合理,能够在冲压时对零件进行夹持固定,大大降低了加工零件的耗损,降低了生产安全隐患,具有较高的社会使用价值和应用前景.