通过实验验证，该方法在图像噪声等级为σ=5像素时，摄像机内参数的相对误差小于0.06％，细微紧密零件热线，手眼参数的相对误差小于2％;在机器人运动误差等级为0.1时，摄像机内参数的相对误差小于0.14％，手眼参数相对误差小于3％。
所提出的基于两特征点的自标定方法在减少标定累积误差的同时，细微紧密零件咨询，简化了机器人视觉系统的标定过程，细微紧密零件联系方式，从而提高了视觉系统的标定效率和灵活性，减少了对标定板等标志物的依赖。
目前，广东细微紧密零件，基于视觉的精密零件外观检测方法在工业领域中应用广泛，研究人员提出了多种针对不同目标的外观瑕疵检测算法及相应的检测系统。
但是在实际应用中仍然存在很多亟需解决的问题，如检测准确率低、样本数量有限、算法泛化能力差等。
本文针对精密零件外观检测问题中的视觉系统标定、快速零件检测、表面瑕疵检测等关键技术展开研究。
驱动件:位于所述零件的两侧，与所述固定件固定连接;按压件:一端与所述驱动件的输出部转动连接，所述按压件的另一端与所述零件抵接;以及，支撑件:位于所述按压件的中部，所述支撑件的一端与所述固定件固定连接，所述按压件与所述支撑件的另一端转动连接.本实用新型中，驱动件带动按压件的一端向上移动，从而使得按压件绕其中部转动，以使按压件的另一端向下按压零件，以便将零件固定在固定件上，然后在通过安装盘安装于机床上即可，操作方便.
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