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女性董事对并购绩效的影响研究
【发表日期】
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2021年01期
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零件作为工业产品的基本组成单位,其品质直接决定了工业产品的整体质量。然而由于生产加工过程中,设备故障和恶劣工况等因素,将会导致零件表面产生缺陷。零件的表面缺陷不仅影响零件的美观,而且也对产品的使用寿命造成不良影响,甚至会给工厂和用户造成巨大的经济损失。目前,国内的零件表面缺陷检测主要是以人工检测为主,部分采用特征工程的机器视觉检测。然而人工检测的效率较低、主观性较强、检测质量不稳定;机器视觉检测方
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工件缺陷检测是指在机械加工过程中对工件表面质量进行检验,它是工业制造领域保证产品质量的重要一环。工件缺陷检测目前主要采用人工检测方式,存在标准不一致、成本高、效率低、检测人员易疲劳等问题。另外,基于传统图像处理技术的缺陷检测方法也有一定程度的应用,这种方式效率较高,在缺陷与背景区分度较高时能够取得良好的效果,但是当图像背景复杂、干扰大、缺陷区域较小、不够明显时,检测效果不佳。深度学习能够发掘蕴藏在
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