通过480多个典型实例，微切削加工厂，系统地介绍了材料热处理缺陷分析及其对策.主要内容为齿轮，标准件，大型锻件和电站设备锻件，气动工具及液压元件，工模量具，机床零件，汽车，摩托车，拖拉机类零件，石油化工与钻探机械零件，微切削加工咨询，农机具类零件，电器电子类零件，兵工器械零件，仪器仪表精密零件，舰船器械零件，飞机和航天器零件，微切削加工电话，轻工，纺织，食品，器机械零件，以及其他典型零件的热处理缺陷分析及其对策.
该方法将训练数据集中的精密零件图像进行自适应多尺度及随轮廓局部提取后，创建重构图像集合，再进行卷积神经网络的训练。
所提出的基于图像重构的卷积神经网络能够同时实现多种不同类型瑕疵的有效检测。
该方法在精密零件的垫伤、划痕和麻点瑕疵的检测中，均达到了97％以上的检测效果。
同时，为了解决缺少带标注的精密零件样本库的问题，本文采集了一万幅精密零件的外观样本图像并对其瑕疵类型进行标注，创建了精密零件表面瑕疵样本数据库。
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