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基于机器视觉的小型金属部件表面缺陷检测系统的任务书
题目：基于机器视觉的小型金属部件表面缺陷检测系统
一、任务目的
随着科技的不断发展和应用的不断深化，机器视觉技术在工业自动化中发挥着越来越重要的作用。本项目旨在基于机器视觉技术，设计并实现一种针对小型金属部件表面缺陷的自动检测系统，提高金属产品的质量和生产效率，为企业实现自动化生产提供技术支持。
二、项目内容
本项目的主要任务是基于机器视觉技术，设计并实现一种自动化的小型金属部件表面缺陷检测系统。项目将主要包括以下内容：
1.采用图像处理技术对金属部件进行图像采集、分割和预处理，包括灰度化处理、滤波和边缘检测等操作。
2.设计和开发一种有效的图像特征提取算法，用于提取金属部件表面缺陷的特征信息。
3.选择合适的机器学习算法，对所得的图像信息进行分类识别，即识别正常部件和异常部件，并标注在图像上。
4.设计和开发用户友好的人机交互界面，对完成的检测结果进行展示和保存。
5.通过实验评估检测系统的准确性和稳定性，并针对实际应用场景提出改进方案。
三、技术路线和实施步骤
1.图像采集和预处理：华为的Kirin990处理芯片和高清摄像头。采用MATLAB和OpenCV等图像处理工具，对从摄像头采集到的金属部件图像进行灰度化处理、滤波和边缘检测等预处理操作。
2.特征提取和分类：采用基于深度学习的特征提取算法，用于提取金属部件表面缺陷的特征信息，然后通过支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等机器学习算法对所得的图像信息进行分类识别。
3.用户界面设计：通过软件编程工具，设计并开发用户友好的人机交互界面，实现数据的输入输出、结果的显示和保存等功能。
4.实验评估：设计实验方案，对检测系统的准确性、稳定性和效率进行评估。主要通过与专家标注和实际产品进行对比测试，检验系统的识别准确率和实际应用的可行性。
5.改进方案：在针对实际应用场景的基础上，对检测系统的局限性和缺陷进行分析和归纳，并提出改进方案，不断优化和完善检测系统的性能。
四、预期成果
完成此项目后，将得到以下预期成果：
1.基于机器视觉技术的小型金属部件表面缺陷检测系统的设计和实现。
2.针对金属部件的图像处理、特征提取和分类识别三个关键环节进行深入研究和优化，并在实验测试中验证其准确性和稳定性。
3.在工业自动化领域得到深化应用，提高金属部件检测的效率和质量，为企业生产提供技术支持。
五、人员分工和进度安排
1.硬件设备采购和摆设，开发环境搭建：2周。
2.图像采集和预处理部分设计和实现：4周。
3.特征提取和分类识别算法的研究和编写：6周。
4.用户界面设计和开发：2周。
5.实验测试和评估部分设计、操作和结果分析：4周。
6.系统任务书综述，完成本文：2周。
七、参考文献
[1]LiuC,YaoW,ShanZ,etal.ADeepLearning-BasedApproachforAutomatedSurfaceInspectionofCeramicInsulators[J].AppliedSciences,2018,8(7):1159.
[2]LiP,ZhangW,LiW,etal.EnhancededgedetectionschemeonweldappearancesurfaceInspectioninmachinevision[J].InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,2018,15(6):172988141881213.
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[4]Zavala-JiménezD,Hernández-GarcíaKA,Martínez-GirónR.Optimizationofedgedetectionalgorithmonweldedproductsusingblurkernels[J].Optik,2020,206:164270.