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基于机器视觉的钕铁硼表面缺陷检测系统的中期报告
一、项目简介
本项目旨在开发一种基于机器视觉的钕铁硼表面缺陷检测系统，该系统可以通过对NUDT14钕铁硼的表面进行高效、准确的检测，识别并记录其缺陷位置和类型。为了实现这一目标，我们将采用深度学习算法对钕铁硼表面进行分类和识别，同时借助计算机视觉技术实现实时图像采集、处理和显示。
二、主要工作进展
1.数据采集与处理
我们使用了NUDT14钕铁硼样板进行数据采集，样品的表面缺陷包括裂纹、气泡和氧化等常见缺陷。我们使用了高清晰度的数字相机进行图像采集，共采集了1000张图像，并对图像进行了预处理和标记。
2.算法选择与优化
我们选择了基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行缺陷识别，并对网络进行了优化。我们使用了ResNet50作为基础模型，使用数据增强、Dropout和正则化等技术对模型进行了训练和调整，以提升网络的准确度和鲁棒性。
3.系统界面与功能开发
我们设计了具有友好界面和实用功能的系统界面，实现了图像采集、预处理和实时检测等功能，同时还支持缺陷可视化和结果输出。
三、下一步工作计划
1.数据集扩充与标注
为了提高模型的泛化性，我们计划继续扩充数据集，并对数据集进行更加精细的标注，以提高模型的准确度和可靠性。
2.模型调优与优化
我们将继续对卷积神经网络进行调优和优化，优化网络结构、损失函数和优化方法等，以提高模型的稳定性和准确度。
3.系统集成与优化
我们将进一步完善系统界面和功能，实现硬件设备的集成和优化，包括钕铁硼样品的自动识别与定位、实时缺陷检测和结果输出等。同时还将实现系统的易用性和可扩展性，为后续工作提供支持。