(2)针对精密零件外观检测系统中，对大批量生产的精密零件快速检测和的实时性及准确性要求，将人类的视觉注意机制引入到零件检测中，提出了基于视觉显著性检测的目标检测算法，将自上而下的特征提取与自下而上的显著性检测相结合，实现目标精密零件的快速定位。
该方法根据离线先验知识对目标零件进行特征提取并创建样本模板，再对实时采集的待检精密零件图像进行自下而上的显著性检测缩小搜索范围，超微型零件加工电话，进而快速锁定检测目标。
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。
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