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作者丨吴雨培 来源丨act 工业AI 编辑丨极市平台导 读当前基于有监督的缺陷检测算法,在数据量充足的场景下已经逐步成功落地,但工业场景具有一定的离散性,大部分应用场景均为小样本检测场景,小样本问题的解决有助于将AI技术应用于千千万万工厂。本文简单总结介绍了两种从算法路径解决小样本问题的方法。在工业生产制造中,由于生产过程是一个多因素耦合的复杂过程,生产过程中的任何异常都会导致产品缺陷产生,及时识别异常产品的缺陷模式是提高生产质量和生产效率的有效途径,所以缺陷检测具有十分重要的研究意义。早期的产品缺陷模式识别主要是通过机器学习方法进行的,如支持向量机、反向传播网络等。这些方法与用肉眼直接对产品
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为什么有时候建立坐标系是坐标系跳向元素?而有时候建立坐标系是元素跳向工件坐标系?就图片来说 ,在工件上取圆后建立xyz原点之后会跳向工件原始坐标原点。如果我需要工件原始原点跳入我取的圆中心改如何操作?
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佚名
2024-05-30 00:41
1·图2为什么评价同心度时,有提示是属于正常吗,2·图1直径后面为什么显示有E,E代表什么,是否影响测量结^
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佚名
2024-05-30 00:34
建坐标系:A为面设置为基准面(面1),B基准为孔8(圆1),C为8的圆型槽采俩点(点1点2)求中点(点3),坐标建好后,无法评价位置度新版本(2022CAD++),这是为什么
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小龙是一位汽车工程师,一个上小学二年级8岁男孩的父亲他们的家庭生活会有什么不同吗?其实小龙和其他父亲也没什么区别,当然每个父亲都关心自己的孩子,尤其关心孩子的身体健康和安全,这不,父亲正为孩子上学路上可能发生的情况苦思苦想呢。小龙想到了孩子上学路上可能会贪玩,因而上学迟到,被老师处罚,因而耽误学习(小龙认为发生的可能性较大,他选择发生度O=5或6);也想到了路上有一个马路需要孩子横穿过去,发生交通事故的可能性也有,当然不是很大(小龙认为发生度O=3或4)。当然还有其他可能发生的事情,但发生的可能性都非常小(小龙认为发生度O=1或2),所以不再考虑。接着小龙分析,上学迟到是一件风险不是很大的事情
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海克斯康-YR
海克斯康-YR
2024-05-27 17:55
1 测量准备1.1 基本原则产品测量遵循以下基本原则:所有零部件应尽可能在装配状态下测量,在装配状态下无法测量的部分可分两种情况处理:一是零件之间互相遮挡的部分,可采取逐层拆卸逐层测量的方法进行。二是零件的反面,应采用重定位的方法进行。在拆卸任何零件之前均应测量其重定位基准(重定位基准点或边界线),并注意在拆卸过程中保证产品上的所有零件不发生变形。1.2 测量准备为了方便测量,提高测量速度,在测量前应对零件上不明显的轮廓(倒圆)进行描点。点应描在轮廓的中心线上,并尽可能光顺。可通过观察平行光(日光或日光灯)在轮廓上反射光线形成的条纹来辅助描点。2 工件装夹2.1 产品形状的保持确保装配体及其每
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作者:海克斯康制造智能商务运营事业群/智慧服务事业部/应用工程师 前言:在实际测量过程中,通常需要查看某一类尺寸的极值,例如在一个曲面上测量很多单点,查找偏差最大的T值;又或者测量很多孔,取出孔位置度的最大实测值。我们以测量多个孔为例,来介绍通过赋值和循环结合的方法取出实测值的最大最小值或超差尺寸的最大最小值。 例一 通过赋值和数组的方式取出实测值的最大最小值 取出FCF1-FCF6六个尺寸的实测值最大最小。可以将六个尺寸的实测值放到一个数组中,再通过“MAX”和“MIN”函数计算极值。 接下来可以通过注释-报告命令或者构造一般特征的方式将结果
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