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基于机器视觉的砂型缺陷在线检测系统研究与设计的中期报告
一、研究背景
砂型缺陷是铸造过程中常见的问题，其会导致铸件的表观质量不佳、机械性能下降等问题，严重影响产品质量。传统的砂型缺陷检测方法主要依靠经验、直觉和人工目视，存在检测效率低、准确度不高等问题。随着机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的砂型缺陷检测系统已成为研究热点。
二、研究目标和内容
本文旨在设计一种基于机器视觉的砂型缺陷在线检测系统，其主要研究内容包括以下几个方面：
1.采集和处理砂型图像数据；
2.建立砂型缺陷检测模型，识别砂型图像中的缺陷；
3.设计可视化界面，为用户提供友好的操作和结果展示界面；
4.进行系统性能测试和优化处理。
三、研究进展
在前期研究中，我们完成了以下关键工作：
1.确定了系统的技术路线和总体框架设计；
2.完成了砂型图像采集和处理的相关工作，包括对图像进行预处理、特征提取等操作；
3.建立了基于深度学习的砂型缺陷检测模型，通过模型训练和评估，发现了模型的可行性和诊断准确度；
4.设计了系统可视化界面框架，包括用户登录界面、砂型缺陷检测界面等。
目前，我们正在进行系统的集成开发和测试工作，进一步完善系统功能和性能。
四、下一步工作
接下来我们将进行以下工作：
1.优化砂型图像采集和预处理算法，提高图像的质量和采集效率；
2.进一步调整和优化砂型缺陷检测模型，增强其稳定性和识别准确度，考虑引入卷积神经网络等先进技术；
3.完善系统的可视化界面和用户交互功能；
4.进行系统整体测试和性能评估；
5.编写系统成果报告。