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模具在现代工业中具有极其重要的作用，它的质量直接决定产品的质量。提高模具的使用寿命和精度，缩短模具的制造周期，是许多企业急需解决的技术问题，模具使用一段时间后，由于模具零件的自然磨损，使用方法及操作的失误而使模具失效，造成产品质量的下降，给生产带来严重的影响。为了是模具能恢复到原来的技术状态及性能。必须对模具进行有计划有组织的检修，以延长模具的使用寿命。模具维修是生产过程中非常重要的工作，也是企业管理的主要组成部分。

下面科仕美模具厂家就来为大家介绍模具修模工艺的种类有哪些。模具维修的工艺过程一般包括如下几方面：1.分析模具维修的原因，做好修理前的准备工作2.熟悉要维修模具的结构特点及动作原理。3.了解模具维修前所制制品的质量情况，分析造成模具失效的原因。4.确定模具维修的部位，仔细观察模具损坏及破损情况。5.制定修理工艺方案6.根据修理方案，准备好必要的修理工具及备件。

不可见成像-红外波长更广泛的可用性和改进的成像组件性能，以从红外波长的非可见光捕获和创建图像是一种趋势能力，可以积极影响各种机器视觉应用。这种趋势的一部分是能够在各种IR波长下产生光的LED照明的激增。用于这种类型的成像的用例是普遍的，并且识别IR成像可以在何时何地可以使应用受益，这主要取决于被成像的对象和应用的需要。大约700-1000nm的“近红外”（NIR）波长的成像已经用于机器视觉多年。用于成像约1000-2800nm的“短波红外”（SWIR）波长的相机也不是全新的，工业控制自动化解决方案，但近传感器技术的进步使得这些相机在自动化应用中更加实用。后，智能自动化解决方案，现在可以使用非冷却且非常适合自动检测的小型相机（微测辐射热计）进行热成像或大约7000-14000nm发射的IR波长的成像。 次数用完API KEY 超过次数限制

经典的CV方法的特点在于其简洁和可解释性，知其然也知其所以然，每一步我们都可以知道其作用是什么；但是如果是涉及到跟复杂特征提取检测相关的，那么显然上深度学习会有效许多，可以把对手工设计特征的要求，转嫁到对数据的采集标注和清洗，即便有一定的黑盒特性，但是目前DL领域各种SOTA model的效果是有目共睹的。下面我也基于我以前做的项目进行简单地分析一下接球机器人可能用到的一些CV方法。首先显然的，要接球，就必须知道球的位置和速度信息，也就能够对球进行检测识别。对球的识别我们可以有很多方法去做，由于球的特征相对来说是比较简单的（有很明显的形状、颜色、纹理特征），所以这一步使用传统CV的方法就完全可以胜任了。这里以乒乓球为例，提供一些思路：由于我们所处三维空间，自动化解决方案，要想获取一个物体的空间坐标只靠二维图像相机是肯定不行的（目前有一些基于深度学习的RGB图像深度估计方法，但是理论上都是根据先验知识去脑补，精度在这个应用里无法达到要求）。多目视觉可以在这里提供一个很好的解决方案，实际上目前几乎所有能打球的机器人也都是采用多目相机系统来跟踪球的运动，比如新松机器人、欧姆龙的乒乓球机器人、电子科大的羽毛球机器人等等都是这个思路。 次数用完API KEY 超过次数限制

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