或采用等固层分析法均能较准确地找准热节和冷节部位等固层分析法如图所示在未施冷、模具与铝液接触各表面吸热能力相等情况下所呈现的凝固层当第一层已成固态时
2025
为了验证提出的多任务缺陷分割模型的有效性,分别对铝合金压铸件关键位置边界感知解码器、局部参数共享双路编码器和交互式注意力模块设置试验进行验证和结果分析。在试验中选用铝合金压铸件缺陷分割模型CXDS-Net作为基准网络。
2025
对于低相关性的多任务分割编码模型言,在浅层编码阶段,可以从图像中提取出铝合金压铸件的结构特征、边界信息和压铸缺陷的纹理信息。
2025
铝合金压铸件缺陷分割任务和关键位置分割任务之间不存在明显的相关性,而在现有的多任务分割算法研究中,刘一于具有低相关性的多任务分割算法研究报道较少。
2025
为满足对铝合金压铸件内部缺陷和关键位置的精确分割需求,提出一种铝合金压铸件X射线图像多任务分割算法。设计一种关键位置边界感知模块和局部参数共享编码器,提高对低相关性任务的特征提取能力。
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为验证方法的有效性,对30个铝合金压铸件点云数据进行对比实验,并选用最大误差和平均误差作为对比参数,对其取均值作为实验结果。
2025
基于深度学习的方法由于其对训练样本质量要求高,且在不同环境下的表现并不稳定。针对铝合金压铸件复杂多变的表面形态和材质特性,一般采用基于几何特征的去噪方法,通过内部结构分析,寻找邻域关系对其进行去噪处理。
2025
针对铝合金压铸件三维点云数据采集过程中存在铸件结构复杂、工业环境干扰、多视图冗余噪声等因素,严重影响三维检测精度这一突出问题,提出一种基于自适应拓扑分析的铝合金压铸件点云去噪方法。
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选取一个未加工工件,采用上述工艺参数库方法对铝铸造件车钩尾部区域[图2(a)进行仿真,生成作业路径和等离子枪切入角度如图所示,红色向量代表等离子枪工具坐标Z方向,通过可以确定等离子切入角度符合工艺作业要求,通过图5(b)可以确定等离子枪作业路径轨迹符合工艺要求。
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提出一种基于工艺参数库的高度自动化、集成视觉测量和智能控制的铸造件车钩清理机器人作业路径获取方法。此方法通过精密操作和先进技术显著提高清理效率和质量。
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针对等离子设备与机器人结合处理铸造件的冒口时,由于模具的精度等原因导致冒口存在差异,需要提供精确的轨迹与位姿使等离子设备实现起弧并正确作业的问题,研究一种基于工艺参数库的方法。
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对机匣铝铸件分别采用胶片照相检测法和射线数字成像检测法进行检测,对比检测流程和检测用时情况分析如下:改进前采用射线胶片照相检测工艺,包含胶片裁切、包片、分区标识、透照布置、曝光、洗片等步骤,完成单件产品的全部射线检测需要140min,并且需要2名检测人员配合完成。
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根据测试结果分析:采用研制的系统进行铝铸件检测得到的图像灵敏度分别为15W11,优于胶片照相铝铸件检测和标准A级的要求;图像空间分辨率分别为D10和D8,优于标准A级的要求;
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选择射线源位于被检铝铸件工件凹面侧,探测器位于凸面侧的单壁透照法。根据标准A级要求射线源到铝铸件工件表面距离f应满足下述要求:式中f为射线源至射线源侧被检铝铸件工件表面的距离,d为射线源焦点尺寸,b为物体至探测器成像面的距离。
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针对复杂结构铝铸件的结构特点设计了一套射线数字成像自动铝铸件检测系统,系统组成如图2所示,主要由固定式X射线源、平板探测器、图像采集及处理系统、铝铸件检测机械系统电气控制系统、射线防护系统、上下料工业机器人等部分组成。
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