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基于机器视觉的工件尺寸测量系统的设计与实现的开题报告
一、研究背景
随着制造业的发展，对于产品的质量和精度要求越来越高，其中对于尺寸的精确测量也越来越重要。而传统的尺寸测量方式需要人工操作，易受到人为因素影响，同时测量时间较长，效率较低。因此，基于机器视觉的工件尺寸测量系统成为了一种新型测量技术，具有自动化、精度高、速度快、准确可靠等优点，被广泛应用于工业生产领域。
二、研究意义
基于机器视觉的工件尺寸测量系统具有广泛的应用前景，可以用于制造业中的产品质量检测，提高生产效率，并且可以减少人力成本。同时，在医疗、军事以及智能机器人等领域也可以得到广泛应用。因此，研究开发一种基于机器视觉的工件尺寸测量系统对于推进智能制造和提高工业自动化水平具有重要的意义。
三、研究设计
1、系统结构设计
基于机器视觉的工件尺寸测量系统主要由硬件和软件两部分组成。硬件包括摄像头、光源、计算机等，主要用于采集图像和存储数据。软件方面，主要包括图像预处理、特征提取、测量和数据显示等模块。
2、系统功能设计
（1）图像采集和处理模块。
该模块负责采集工件图像，进行预处理，包括降噪、去除缺陷、增强对比度等。
（2）特征提取模块。
该模块是本系统的核心，主要包括角点检测和直线检测两部分。针对不同形状的工件，需要选择不同的特征点进行提取，如矩形、圆形等。同时，需要对采集到的图像进行分割和去除背景的处理。
（3）尺寸测量模块。
该模块负责测量提取出的特征点和直线之间的距离，并且利用相机的校准参数转换为实际尺寸，将测量结果存储下来。
（4）数据显示模块。
该模块将测量结果进行汇总，并且显示实际尺寸、误差和统计数据等。
四、研究方法
1、图像处理方法
图像处理是基于机器视觉系统中的一个重要环节。本文将选用OpenCV进行图像处理，主要包括图像采集、预处理、分割和特征提取等步骤。
2、测量方法
基于机器视觉的工件尺寸测量主要利用相机测量特征点和直线之间的距离，并且进行校准以得到实际尺寸，从而计算出工件的大小。本文将进行相机校准和距离测量的相关算法研究。
五、预期成果
本文拟设计一款基于机器视觉的工件尺寸测量系统，并且进行相关算法研究，预计实现自动化、快速、可靠、高精度、低成本的尺寸测量方式，并且将其应用于制造业领域。
六、研究计划
第一年：制定研究方案，学习图像处理和测量技术相关原理；
第二年：完成系统结构设计，进行算法研究及硬件搭建，初步测试；
第三年：完善系统功能，进行实验和系统测试，撰写论文并进行论文答辩。