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通过控制机器人做三次平移运动和两次旋转运动即可线性求解出所有参数。通过实验验证,该方法在图像噪声等级为σ=5像素时,摄像机内参数的相对误差小于0.06%,手眼参数的相对误差小于2%;在机器人运动误差等级为0.1时,小微精密零件加工,摄像机内参数的相对误差小于0.14%,手眼参数相对误差小于3%。所提出的基于两特征点的自标定方法在减少标定累积误差的同时,简化了机器人视觉系统的标定过程,从而提高了视觉系统的标定效率和灵活性,减少了对标定板等标志物的依赖。 





本实用新型涉及加工技术领域,且公开了一种零件注塑成型的精密模具,包括底座,所述底座的顶部左右两侧均固定安装有数量为两个的支撑杆,小微精密零件加工联系电话,四个所述支撑杆的顶部均与固定板固定连接,底座的顶部且位于左右两侧所述支撑杆相对的一侧固定安装有数量为两个的水箱,固定板的顶部左右两侧均固定安装有数量为两个的电动推杆,四个所述电动推杆的顶部均与顶板固定连接,所述固定板的顶部且位于左右两侧所述电动推杆相对的一侧固定安装有定模,所述定模的内部开设有通水孔.该零件注塑成型的精密模具,达到了较好的散热和降温效果,避免产品占用模具的时间过长而降低加工效率,更有利于使用者使用.




通过实验验证,在垫伤、划痕和麻点的种子样本量分别为三十个时,所提出的方法对相应瑕疵类型检出率分别可以达到98.2%、99.1%及100%。结合前文所研究的内容,针对小尺寸精密零件的自动检测问题,设计了基于合成样本的精密零件视觉外观检测系统。该系统能够实现大批量生产的小尺寸精密零件全自动上料、快速、表面瑕疵检测以及关键尺寸测量等任务。该方案与现有检测手段相比,大大提高了检测效率,能够实时检测多种瑕疵。,总结了本文的研究成果,并对后续的研究工作进行分析和展望。




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