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在社会的不断发展下,各企业对数控车床加工零件的精度的要求越来越高,加工难度也随之越来越大。除了数控车床本身装置上机身精度、编程精度、伺服精度等对零件产生的影响外,因为CNC编程的原因,各种参数的错误或者不准确输入也成了造成误差的因素之一。所以,我们不但要对车床上的装置进行一定的优化和监控,还要对技术人员的专业性进行培养,让技术人员的操作准确性提高。 相似文献
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为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果,提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度,并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头,其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪,使用卷积神经网络识别人体关节二维位置,结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度,最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性,表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高,是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法,具有一定的科学意义和工程应用价值。 相似文献
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