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求关注，求三连！视频参考资料如下： [1]两种新坦克的首秀——黎巴嫩战场上的“梅卡瓦”与T-72[J].兵器,2023,000(012):86-91. [2]郭正祥.效益最佳——T-72主战坦克改进与变型[J].国外坦克,2006,000(011):31-36. [3]郭正祥.战争是检验装备的试金石——T-72主战坦克的作战使用[J].国外坦克,2006,(12):16-20. [4]寒羽.以色列穿甲弹与苏联T-72的故事[J].现代兵器,2007,(12):46-47. [5]郭正祥.来龙去脉——T-72主战坦克从研制到装备部队[J].国外坦克,2006,(11):19-21. [6]苏联T-72的表现——1999年解密的CIA内部文件 [7]金鑫.叙利亚战场上的T系列坦克[J].兵器知识,2015,(12):57-63.DOI:10.19437/j.cnki.11-1470/tj.2015.12.018. [8]李学华.名车T-72的研制之路[J].科学大观园,2014,(23):38-39. [9]罗山爱. 经典坦克的创造者-苏联T-72坦克总设计师维涅季科托夫[J]. 兵器,2015,0(4):30-35.
技术方案概述： 📌 平台工具：Cognex VisionPro + 图像处理 + Blob 分析 + C# 脚本 📌 目标：在曝光差异较大的条件下稳定识别多种产品结构类型 📌 核心难点：光照变化下传统阈值或特征提取易受干扰，特征位置不稳定 核心策略： 1 引入斑点融合机制： 使用加权几何中心算法，将局部干扰斑点合并成主特征点； 规避因光照导致的虚假点误判，提高鲁棒性； 2 基于特征点关系判断产品类别： 结合圆心拟合与关键点分布拓扑关系，进行产品类型区分； 结构逻辑清晰，无需模板或训练数据支持； 3 整体流程具备良好的通用性与维护性： 可灵活调整容差参数，应对不同批次或视觉环境变化； 所有逻辑均可通过脚本集中管理，方便调试与版本迭代； 应用效果验证： ✅ 实测覆盖多种曝光场景（图像曝光从 2000 到 10000 不等）； ✅ 兼容 3 类产品结构识别，准确率稳定； ✅ 系统响应时间控制在毫秒级，满足产线实时性要求； ✅ 全流程无需模型训练，部署成本低，维护简便。
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