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基于机器视觉的在线木材分类及表面缺陷检测系统的任务书
任务书
一、任务背景及要求：
随着木材的广泛使用，正确识别木材种类及检测其表面缺陷已成为保证产品质量的必要措施。传统的木材分类及缺陷检测方式主要依靠人工操作，效率低下，容易出现误判。因此，为提升木材分类及表面缺陷检测的准确度和效率，需要基于机器视觉技术打造一个在线的木材分类及表面缺陷检测系统。
本系统需要实现以下功能：
1.木材分类：对输入的木材图像进行自动分类，识别木材的种类。
2.表面缺陷检测：检测木材表面的缺陷，如裂纹、疤痕、腐烂等。
3.数据库管理：对分类及缺陷检测结果进行记录，便于后期分析和管理。
为实现系统的预期效果，需要考虑以下要求：
1.确定使用的机器视觉算法及技术，以实现高效而准确的木材分类及表面缺陷检测。
2.探索适合木材分类及表面缺陷检测的数据集，搜集样本图像，并对其进行处理，以便于机器视觉算法的训练。
3.构建系统的框架和平台，选用适合的开发工具和开发语言，实现功能模块的开发及集成。
二、任务内容：
根据需求，本系统的任务内容包括以下三个部分：
1.算法研究及实现
基于机器视觉算法，对木材分类及表面缺陷检测进行研究，设计并实现合适的算法。对比分析各种算法的优劣，依据数据集特征，确定最优算法。
2.数据集建立及处理
针对木材分类及表面缺陷检测，从不同来源搜集并筛选出合适的数据集，包括不同种类、纹理和表面缺陷的木材图像。对数据集的图像进行裁剪、缩放、平移等预处理操作，减轻算法的训练难度。
3.系统开发及集成
基于算法和数据集，开发一个基于机器视觉的在线木材分类及表面缺陷检测系统。该系统应具有可行性、高效性和易用性，在实现分类及缺陷检测的同时，还能对结果进行记录和分析管理。
三、预期成果：
本项目的预期成果包括：
1.一篇基于机器视觉的木材分类及表面缺陷检测算法论文。
2.一个可高效自动识别木材种类并检测木材表面缺陷的系统原型。
3.根据算法和数据集搜集的分类及缺陷检测结果，建立一个管理数据库。
四、时间安排：
任务的时间安排如下：
1.第一周：确定算法及技术方案，搜集数据集。
2.第二周至第四周：数据集处理，算法实现及训练。
3.第五周至第七周：系统开发及集成。
4.第八周：数据分析及报告撰写。
五、资金预算：
1.本项目的资金预算为两万元。
2.其中，1万元用于研发低成本的高分辨率拍摄设备；1万元用于购买数据集和软件工具；1万元用于研发系统平台和集成。
六、其他要求：
1.本项目需要组建一个由4名本科生和2名研究生组成的团队，每个成员的任务分配需明确，并且团队需要完成相应的协调和交流。
2.团队成员应能熟悉机器视觉算法及其实现，对相关论文和研究经验有一定的了解。
3.每周至少要有一次团队会议，进行进度汇报和讨论。
4.完成本项目后，需要撰写一份项目报告，包括算法方案、数据集描述、系统开发说明，以及分类及缺陷检测结果的分析和总结。
综上所述，本项目要求团队成员在机器视觉算法、系统开发、数据集处理和数据库管理等方面具备相应的专业知识和实践经验，并能够积极沟通、协助完成任务，实现系统的高效运行和管理。