本实用新型公开了一种配件的后模缩呵结构，包括模芯，横向设置于模芯上的行位组件，以及竖向安装于模芯内的后模行位和铲基;铲基上设有尾部逐渐收窄的凸条，微小精密零件加工咨询电话，凸条的一侧还设有限位块;后模行位的后端设有一上下贯穿的通槽，后模行位的上端设有水平向右伸展的抵接部，凸条滑动连接于通槽内，然后通过抵接部抵接于限位块的上端实现对后模行位在Z轴负方向上的限位;本实用新型的铲基采用双限位块的结构，在模具在加工产品的过程时，通过限位块在Z轴的负方向对后模行位进行限位，用于防止后模行位在模芯上成型产品时限位块向下滑移;加工完成后，通过下端导向块连接的油缸带动铲基向下运动，使铲基和后模行位脱离，从而实现脱模.




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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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