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手机外壳表面缺陷检测系统的研究与设计的任务书
任务书：基于视觉技术的手机外壳表面缺陷检测系统的设计与研究
一、任务背景
随着移动互联网的普及，人们对手机的需求量不断提高，手机生产的数量也有了爆炸式的增长。而手机外壳的外观质量，成为了用户购买手机时考虑的首要因素之一。然而，由于制造过程中人为因素和不可避免因素的影响，手机外壳表面常常会存在各种缺陷，如刮痕、气泡、凸起、异物等问题，这些问题会直接影响手机的外观品质和使用寿命。因此，为了保证手机的品质和竞争力，需要开发一种高效、精准、自动化的手机外壳表面缺陷检测系统。
二、任务目标
本项目的目标是开发一种基于视觉技术的手机外壳表面缺陷检测系统。该系统的主要功能和特点如下：
1.检测对象：手机外壳表面缺陷，包括但不限于刮痕、气泡、凸起、异物等。
2.检测方法：基于视觉技术，通过数字图像处理和机器学习算法，对手机外壳进行自动化检测。
3.检测精度：系统检测精度要求高，对于细微的表面缺陷也能够准确识别。
4.检测速度：系统运行速度要求快，能够实现快速地检测和分类。
5.界面友好：系统界面友好，易于操作和维护。
三、任务内容
任务内容主要包括如下几个方面：
1.研究手机外壳表面缺陷的特征和分类方法。
2.采集和构建手机外壳缺陷检测的数据集。
3.基于数字图像处理和机器学习算法，设计和开发手机外壳表面缺陷检测系统。
4.实现系统界面和部署上线。
5.编写相关技术文档和使用手册。
四、任务计划
1.第一阶段（1个月）：研究手机外壳表面缺陷的特征和分类方法，并采集和构建手机外壳缺陷检测的数据集。
2.第二阶段（2个月）：设计和开发基于数字图像处理和机器学习算法的手机外壳表面缺陷检测系统，并进行系统测试和改进。
3.第三阶段（1个月）：实现系统界面和部署上线。
4.第四阶段（1个月）：编写相关技术文档和使用手册。
五、任务要求
1.对机器学习、数字图像处理等领域有一定的理论基础和具体实践经验。
2.熟练掌握Python等编程语言。
3.具备良好的团队协作能力，能够与产品经理和UI设计师等人员协作完成项目。
4.具备良好的沟通能力和学习能力。
5.具有数据分析、软件开发等领域的实践经验者优先考虑。
六、任务成果
本项目的主要成果包括：
1.一份项目报告，包括系统设计、实现和测试等内容。
2.一款基于视觉技术的手机外壳表面缺陷检测系统。
3.相关技术文档和使用手册。