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基于机器视觉的纸病检测方法研究与应用的任务书
任务书
任务概述：
本任务要求研究并开发一种基于机器视觉的纸病检测方法，应用于纸张生产过程中的纸病检测。任务包括数据收集、算法研究、算法实现、模型训练和测试等环节。
任务要求：
1.数据收集
根据实际纸张生产中出现的纸病情况，收集数据集并进行标注，提供至少1000张带有纸病标注的纸张图像数据集。其中包括但不限于以下类型的纸病：
•水印
•裂纹
•白斑
•黑点
•褶皱
2.算法研究
基于深度学习的图像处理技术，研究并设计一种适用于纸张生产过程中纸病检测的算法模型。要求该算法能够对纸张图像中常见的纸病进行准确检测，并提供检测结果。
3.算法实现
基于研究的算法模型，利用Python或其他编程语言编写程序，并实现该算法。
4.模型训练和测试
使用数据集对算法模型进行训练和测试，并对算法进行优化，确保检测准确率达到90%以上。要求能够对新的纸张图像进行自动检测，并输出检测结果。
5.报告撰写
根据研究成果，撰写完整的研究报告，包括任务背景、数据收集、算法研究、算法实现、模型训练和测试结果、结论和展望等内容。
任务交付物：
1.至少1000张带有纸病标注的纸张图像数据集。
2.研究报告。
3.可用的纸病检测程序及其源码。
4.可运行的纸病检测系统，包括图像处理和结果展示界面。
任务时间：
本次任务需在6个月内完成。
任务预算：
本次任务预算:100,000元。其中80%用于人工和数据采集，20%用于计算机设备的购置。