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基于图像处理与机器视觉的手机软板缺陷检测的研究的任务书
任务名称：基于图像处理与机器视觉的手机软板缺陷检测的研究
任务描述：
手机软板是一种关键的内部零部件，它的质量问题极易导致整个手机的故障，因此对其质量的检测非常重要。当前的手机软板缺陷检测主要是手工视觉检测和人工质检，这种方式存在检测效率低、检测准确性不高、成本昂贵等问题。因此，本课题旨在研究基于图像处理与机器视觉的手机软板缺陷检测方法。
任务分解：
1.对手机软板缺陷进行分类和建模，确定需要检测的缺陷类别和缺陷特征。
2.收集手机软板样本图像，并进行标注。
3.设计基于图像处理和机器视觉的手机软板缺陷检测算法，包括图像预处理、特征提取和分类识别方法等。
4.实现手机软板缺陷检测的算法，并进行实验测试，评估算法的准确性和效率。
5.结果分析和总结，优化算法，提高检测效果和性能。
任务要求：
1.具有图像处理和机器视觉相关知识，具有良好的编程能力和实验能力。
2.熟悉常见的图像处理算法和机器视觉算法，具有相关经验和实践经验。
3.熟练掌握至少一种编程语言及常用的深度学习框架和算法。
4.具有良好的实验设计和实验结果分析的能力。
5.具有较强的团队协作能力，能积极主动地与其他研究人员沟通和协作。