通过参数分析实验及对比实验可见，本文提出的基于视觉显著性的精密零件检测算法运行时间在4ms左右，天津微小精密零件加工，当合理设置匹配阈值时，检测成功率可以达到100％。本文提出的基于视觉显著性的精密零件检测算法运行时间短，检测成功率高，能够满足实际应用中的效率与准确性要求。(3)针对精密零件表面瑕疵分割和提取困难等问题，提出了基于图像重构集合和深度卷积网络的精密零件表面瑕疵检测方法。




企业之间供应链管理能力的竞争是现代企业竞争的重要体现，供应链管理能力已经成为企业的竞争力。在此竞争模式下，如何提高供应链管理能力就成为一个重要的课题。研究和实践表明供应链整合是提升企业供应链管理能力的一个重要手段，微小精密零件加工推荐，而供应链的绩效是衡量企业供应链管理能力高低的重要衡量标准，微小精密零件加工厂家，因此研究供应链整合对于供应链绩效的影响具有重要的理论和现实意义。　　




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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