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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，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。　





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，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。




本实用新型公开了一种基于配件生产的新型数控铣床,包括支撑台,滑槽,工作台面和活动夹板,支撑台相对两侧的顶部设置有限位板,限位板和支撑台之间形成有滑槽,滑槽的内部滑动安装有滑动板,滑动板的顶部安装有连接件,连接件设置在两个限位板之间,连接件的顶部固定安装有工作台面,支撑台一端相对的两侧固定安装有机架,机架的顶部固定安装有横梁,横梁上滑动安装有滑动座,滑动座的底部固定安装有铣刀机构.该基于配件生产的新型数控铣床,使得工作台面滑动空间进行限制,保证工作台面及工件稳定移动,对配件的夹持固定,避免偏移误差,且调节丝杆转动驱动活动夹板移动,稳定且方便,有效提高配件生产的产品质量.




所述清洗筒的表面开设有均匀分布的弧形口,所述清洗筒的顶部开设有置物口,且箱体的底部设置有与置物口相匹配的密封门,所述清洗筒的一侧固定连接有转轴,所述转轴的一端贯穿箱体并延伸至安装壳的内部,且转轴的一端固定连接有磁盘,所述箱体的内壁转动连接有与磁盘配合使用的第二磁盘.本发明解决了直接通过电机或通过齿轮传动来带动转筒转动,多次使用,很容易造成电机负载过大或齿轮磨损严重,影响清洗设备的正常使用,降低设备的使用寿命的问题.