名片曝光使用說(shuō)明

步驟1:創(chuàng)建名片

微信掃描名片二維碼,進(jìn)入虎易名片小程序,使用微信授權(quán)登錄并創(chuàng)建您的名片。

步驟2:投放名片

創(chuàng)建名片成功后,將投放名片至該產(chǎn)品“同類(lèi)優(yōu)質(zhì)商家”欄目下,即開(kāi)啟名片曝光服務(wù),服務(wù)費(fèi)用為:1虎幣/天。(虎幣充值比率:1虎幣=1.00人民幣)

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彈簧表面質(zhì)量檢測(cè)是彈簧加工的重要環(huán)節(jié)。檢測(cè)時(shí),人們通過(guò)各種試驗(yàn)方法對(duì)彈簧的性能進(jìn)行測(cè)定,從而把彈簧的質(zhì)量定量數(shù)值化,為企業(yè)的質(zhì)量管理與追蹤提供正確的評(píng)定依據(jù)。彈簧的成品檢驗(yàn)主要包括對(duì)彈簧的外觀檢測(cè)、尺寸檢測(cè)、負(fù)荷檢測(cè)等內(nèi)容,這里我們主要完成對(duì)彈簧的外觀檢測(cè)和尺寸檢測(cè)(包括彈簧長(zhǎng)度、線徑、線徑間距和有效圈數(shù))。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的彈簧檢測(cè)方法一般是人工用游標(biāo)卡尺等工具目測(cè),這種方法不僅效率低,而且誤差大。有些公司也從國(guó)外先進(jìn)設(shè)備進(jìn)行彈簧自動(dòng)檢測(cè),這一方面大大增加了生產(chǎn)成本,另一方面設(shè)備的維護(hù)也很困難。針對(duì)以上不足,自主開(kāi)發(fā)基于機(jī)器視覺(jué)的彈簧自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有十分重要的意義。在現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中,機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)開(kāi)始慢慢取代人工視覺(jué),尤其是在工況檢測(cè)、成品檢驗(yàn)、質(zhì)量控制等領(lǐng)域,應(yīng)用廣泛,隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來(lái),這一趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)。那人們?yōu)橐脵C(jī)器視覺(jué)替代人工視覺(jué)呢?原因有很多,以下列出較主要的幾點(diǎn):1、從生產(chǎn)效率的角度來(lái)說(shuō),由于操作工在長(zhǎng)時(shí)間工作下容易疲憊,人工視覺(jué)質(zhì)量效率低下且精度不高,而機(jī)器視覺(jué)可以大大提高生產(chǎn)效率和自動(dòng)化程度。2、從成本控制的角度來(lái)說(shuō),培訓(xùn)一個(gè)合格的操作工需要企業(yè)管理者花費(fèi)大量的人力物力,然而單的培訓(xùn)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,后續(xù)還需要花費(fèi)大量的時(shí)間,使操作工的水平在實(shí)踐中得到提升。而機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)只要設(shè)計(jì)、調(diào)試和操作得當(dāng),可以在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)不間斷使用,同時(shí)確保生產(chǎn)效果。3、在某些特殊工業(yè)環(huán)境中實(shí)施工況檢測(cè),如焊接、huo藥制造等,人工視覺(jué)可能會(huì)對(duì)操作工的人身安全造成威脅,而機(jī)器視覺(jué)從某種程度上有效地規(guī)避了這些風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)器視覺(jué)的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國(guó)學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開(kāi)始的。當(dāng)時(shí)運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、輪廓線構(gòu)成、對(duì)象建模、匹配等技術(shù),后來(lái)一直在機(jī)器視覺(jué)中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過(guò)程中,采用了自底向上的方法。用邊緣檢測(cè)技術(shù)來(lái)確定輪廓線,用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域,這些技術(shù)統(tǒng)稱(chēng)為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述,以便同機(jī)內(nèi)存儲(chǔ)的模型進(jìn)行比較匹配。實(shí)踐表明,只用自底向上的分析太困難,必須同時(shí)采用自頂向下,即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法,運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)對(duì)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。這同言語(yǔ)理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中,A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí),表明用符號(hào)過(guò)程來(lái)解釋輪廓畫(huà)的方法不必求助于諸如zui小二乘法匹配之類(lèi)的數(shù)值計(jì)算程序。70年代,機(jī)器視覺(jué)形成幾個(gè)重要研究分支:①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理;②圖像處理和分析的并行算法;③從二維圖像提取三維信息;④序列圖像分析和運(yùn)動(dòng)參量求值;⑤視覺(jué)知識(shí)的表示;⑥視覺(jué)系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)等。
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