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本实用新型涉及模具打磨领域,且公开了一种模具用打磨装置,包括装置主体,所述装置主体的底部设置有底板,所述底板顶部的一侧设置有支撑架,所述支撑架的顶部转动连接有顶盖,所述顶盖一侧的底端设置有销轴,所述顶盖的一侧安装有电动伸缩杆,所述电动伸缩杆远离顶盖的一侧安装有电磁滑轨.本实用新型通过将电动伸缩杆上的连接块放置在卡槽的位置,然后再以销轴为基点向右翻转顶盖,从而使顶盖与支撑架接触,然后再通过螺杆对顶盖,连接块和支撑架进行固定,从而使电动伸缩杆与支撑架的固定效果更好,固定更为稳固,且安装更为简单,四川细微紧密零件,从而使其的组装更为简单,提高了工作效率.








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。




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