3d打印增材制造

定制的软件用户界面，使工厂操作员能够实时看到钢材上缺陷的位置和特定属性。分类变更Surfin“系统重要的一项新发展，是用内部开发的候选窗口平台和用于缺陷分类的卷积（CNN），来替代之前基于SVM的分类器。CNN可以学习从训练图像中提取表征每种类型缺陷的相关特征并执行分类，而SVM仅将其输入映射到可以揭示缺陷类别之间差异的一些高维空间。通过假定所有感兴趣的对象（例如缺陷）共享将它们与背景区分开的共同视觉属性，候选窗口平台输出可能包含缺陷的一组区域。随后，CNN提取学习特征，并且对图像数据执行实际的缺陷分类。CNN分类器通过具有缺陷的热钢管图像的定制图像数据库进行验证，并且发现基于的方法，能够减少检测到的假阳性和假阴性的数量，其明显优于之前的SVM分类器。执行两类分类（如缺陷与无缺陷）时，相关的性能指标是AUC，或RO）曲线下的面积，通过在x轴上绘制假阳性率和在y轴上绘制真阳性率，然后计算此函数下的面积（见图5）。图5分类模型图5：在执行两类分类（如有缺陷与无缺陷）时，相关的性能指标是AUC或ROC曲线下的面积。模型越好，AUC越接近1。采用这种方式，当比较几种模型时，可以通过选择高的AUC来选出佳模型。虽然SVM分类器的AUC值为0.88，但是对于两类分类情况，CNN-Surfin“分类器的AUC值为0.997。理想情况下，该函数的值对于x轴上的每个值都为1.00，因此模型越好，激光增材制造，其AUC越接近1。以这种方式，当比较几种模型时，可以通过取高AUC值来选择佳模型。虽然SVM分类器的AUC值为0.88，但是对于两类分类情况，3d打印增材制造，CNN-Surfin“分类器的AUC值为0.997。 次数用完API KEY 超过次数限制

主编程技术是实现机器人智能化的基础。自主编程技术应用各种外部传感器使得机器人能够感知真实焊接环境，识别焊接工作台信息，确定工艺参数。自主编程技术无需繁重的示教，减少了机器人的工作时间和工人的劳动时间，也无需根据工作台信息实时对焊接过程中的偏差进行纠正，大大提高了机器人的自主性和适应性而成为未来机器人发展的趋势。目前，常用的传感器有视觉传感器、超声波传感器、电弧传感器、接触式传感器等使机器人具备视觉、听觉和触觉等。机器人的视觉传感器主要应用电荷藕合器件(CCD一一ChargedCoupledDevice)摄像机模拟人眼获取外部信息，具备与工件无接触、抗电磁干扰、检测精度高、获取信息丰富等优点。超声波传感器价格低廉、测距方向性好，但是超声波易受焊接噪声、保护气流因素的干扰而衰减，影响测量精度。电弧传感器则充分利用焊接过程的电弧参数对焊缝进行测量，不需要附加其他传感器就可以计算出焊与工件之间的距离，广泛应用于对称坡口焊缝如V型焊缝的焊接，对于复杂焊缝无良好检测能力。接触式传感器依靠探针沿焊缝运动，检测探针的偏移得到焊与焊缝之间的偏差，传感器价格低廉、原理简单、方便实现。但是随着探针磨损和变形的加剧，检测精度逐步降低，对于复杂焊缝以及高速焊接场合检测能力一般。对比而言，视觉传感器采集自然光焊缝图像、激光结构光图像和电弧光图像，激光传感器单色性好、亮度高，对焊接过程的视觉采集起到很好的辅助作用，对复杂焊缝检测能力良好。因此，具有视觉检测能力的焊接机器人更能适应环境变化，实现机器人智能化。 次数用完API KEY 超过次数限制

对于通用机器视觉，增材制造，在特定的单用途应用中使用低级嵌入式视觉可能是不实际的，因为嵌入式视觉设备的编程仍然是一个开发而不是集成任务。具有嵌入式处理的机器视觉相机对于某些应用可能更实用。嵌入式视觉在机器视觉中的直接更广泛的使用案例可能在于具有“预编程”嵌入式图像处理应用的相机的实现-特别是AI或深度学习，以及针对特定任务的商业成像。四、液体镜头和高分辨率光学元件机器视觉光学中两个明显的趋势技术方向是更先进的高分辨率和大幅面相机镜头的激增，增材制造，以及更加无缝集成组件液体镜头的趋势。趋势是实用的；随着相机分辨率的增加和像素尺寸的减小，对更好的光学元件的需求被许多元件镜片供应商理解并得到满足。更多产品规格包括镜头性能的详细信息，例如显示系统调制传递函数（MTF）的图表，这是镜头比较的一个很好的衡量标准。液体镜头是可以根据外部信号改变焦点的装置，而不需要像手动可调焦镜头那样在镜头中进行任何机械改变。这不是一项新技术，液体镜头多年来一直用于智能传感器，智能相机和其他机器视觉设备。然而，这些设备与机器视觉光学器件和相机的集成的新进展使该技术更多地进入通用用途领域。 次数用完API KEY 超过次数限制

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