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基于Creo的智能模型库插件研究与开发 被引量:1
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作者 晏恒兵 仲梁维 《软件工程》 2020年第4期12-14,共3页
在产品设计过程中,传统的手工建模烦琐、重复、效率低。建立一个完善的三维零件库不仅可以节约产品的设计时间,更有益于零件的标准化。通过Creo提供的Pro/TOOLKIT接口,SQL数据库技术,MFC及阿里云对象存储技术,在VS2012开发环境下,对Cre... 在产品设计过程中,传统的手工建模烦琐、重复、效率低。建立一个完善的三维零件库不仅可以节约产品的设计时间,更有益于零件的标准化。通过Creo提供的Pro/TOOLKIT接口,SQL数据库技术,MFC及阿里云对象存储技术,在VS2012开发环境下,对Creo模型库插件进行了设计,实现了用户直接通过Creo插件获取到各种型号的三维模型。 展开更多
关键词 Creo二次开发 MFC 模型库 插件设计 SQL
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基于机器视觉的木板材分拣系统研究
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作者 晏恒兵 仲梁维 《软件工程》 2021年第12期16-19,5,共5页
木板材作为一种支撑社会发展的重要原材料,被广泛应用于建筑装修业和家具制造业,为了合理利用有限的木材资源,对其进行有效的检测至关重要。改进的Faster R-CNN(“两阶段”检测)算法对木板材活节、死节、孔洞、裂纹等四类缺陷检测的平... 木板材作为一种支撑社会发展的重要原材料,被广泛应用于建筑装修业和家具制造业,为了合理利用有限的木材资源,对其进行有效的检测至关重要。改进的Faster R-CNN(“两阶段”检测)算法对木板材活节、死节、孔洞、裂纹等四类缺陷检测的平均精度分别为99.84%、94.24%、91.28%、90.06%,平均精度均值为93.86%,并根据木板材缺陷类型对其进行等级划分。利用机器视觉引导技术,分拣机器人能够自动定位放置在传送带上的木板材,并依据木板材等级对其进行分拣作业。本文还基于C++语言、Qt框架搭建了用于支撑系统运行的软件平台。 展开更多
关键词 机器视觉 木板材分拣 机器人分拣 深度学习
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