var str ={DD1: "4", ALT1: "不变更左端轴孔直径", LDA: "0", MAT: "铝合金", TYPE: "CPJL"} 如何输出键

可以使用JavaScript中的for...in循环来输出一个对象的键。具体实现如下：

var str = {DD1: "4", ALT1: "不变更左端轴孔直径", LDA: "0", MAT: "铝合金", TYPE: "CPJL"};

for(var key in str) {
    console.log(key);
}

上述代码中，使用for...in循环遍历了对象str的所有属性，并输出了它们的键。

相关问题

装配图中齿轮的画法_齿轮：插齿夹具设计思路

在装配图中绘制齿轮时，需要注意以下几点：

1. 齿轮的基本形状应该按照标准绘制，包括齿轮的外径、内径、齿数、模数等参数。

2. 在绘制插齿夹具时，需要注意夹具的定位方式和夹持齿轮的位置。通常情况下，夹具应该夹持齿轮的轴孔部位，而不是齿轮的齿部，以避免夹紧力过大导致齿轮变形。

3. 在绘制插齿夹具时，应该考虑到夹具的强度和刚度，以确保夹具能够承受加工过程中的力量和振动，同时保持夹持齿轮的稳定性。

4. 在绘制装配图时，需要标注齿轮和插齿夹具的尺寸和位置关系，以便加工人员按照图纸要求进行加工。

总之，在绘制装配图中的齿轮和插齿夹具时，需要考虑到加工和使用的实际情况，尽可能准确地绘制图纸，以确保加工出来的零件符合要求。

OpenCV轴孔装配算法

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和机器视觉功能。关于轴孔装配算法，这并不是OpenCV内置的特定功能，而是工业视觉或机器人技术中的一个概念，用于检测和定位机械零件如轴和孔之间的相对位置。

轴孔装配算法通常涉及到以下步骤：

1. **图像采集**：使用摄像头或者其他图像传感器获取被装配部件的图像。
2. **预处理**：对图像进行灰度化、二值化、噪声去除等操作，以便更好地提取特征。
3. **特征检测**：识别轴和孔的边缘、轮廓或者特征点，可能使用SIFT、SURF、ORB或其他特征检测器。
4. **特征匹配**：比较不同视角下的特征点，确定它们在空间中的对应关系。
5. **三维重建**：利用特征匹配信息，结合相机的内参和外参，通过结构从运动（SfM）或多视图几何计算出部件的三维模型。
6. **装配分析**：基于重建的三维模型，计算轴和孔的精确对齐情况，可能需要进一步的配准或优化算法。

OpenCV本身提供了一些基本的图像处理和特征检测函数，但要实现复杂的轴孔装配算法，可能需要结合其他工具，如三维重建库（如PCL）、机器学习库（如Dlib）或者专门的工业视觉软件。