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图像分析技术在铸体薄片特征参数提取中的应用研究的任务书
任务书
一、题目：图像分析技术在铸体薄片特征参数提取中的应用研究
二、研究背景及意义
铸造工艺是制造业中重要的加工技术之一，铸体薄片作为铸造过程中的重要中间产品，其质量直接关系到铸件的成型质量。目前，铸体薄片的质量检测主要通过目视、人工测量等传统方法，这种方法具有效率低、准确性差等缺陷，难以满足现代化、自动化、智能化的发展需求。因此，需要一种高效、准确、自动化的铸体薄片质量检测方法，提高生产效率和产品质量。
图像分析技术作为一种重要的智能化检测技术，不仅可以对铸体薄片进行全面、准确的检测，还可以通过对铸体薄片图像的特征分析，提取出一系列的特征参数，在铸体薄片的质量控制中发挥关键作用。因此，图像分析技术在铸体薄片检测中的应用研究具有重要意义。
三、研究内容
1.铸体薄片图像采集与预处理
通过CCD相机等成像装置获取铸体薄片图像，并对图像进行预处理，消除噪声、增强图像等操作，使图像更加清晰。
2.铸体薄片图像特征提取
对铸体薄片图像进行特征分析，提取出薄片整体、缺陷、孔洞等相关参数，为铸体薄片质量的控制和制定合理的铸造工艺提供基础数据。
3.铸体薄片质量分析与评价
根据铸体薄片图像中的特征参数，分析铸体薄片的质量，对铸体薄片质量进行评价，为工艺优化提供依据。
四、研究方法
1.图像处理技术
采用图像处理技术对铸体薄片图像进行预处理，使图像更具清晰度和稳定性。
2.特征提取算法
采用经典的特征提取算法，并针对铸体薄片图像的特点进行优化，提取出薄片形态特征、缺陷特征和孔洞特征等参数。
3.模式识别算法
采用模式识别算法对铸体薄片图像中的各项参数进行分析，通过模式识别技术判断铸体薄片的质量。
五、研究目标
1.建立基于图像分析技术的铸体薄片检测方法
2.研究分析铸体薄片图像中的关键参数，优化铸体薄片制造工艺
3.实现基于图像分析的铸体薄片质量自动检测系统
六、研究计划
阶段一：调研与分析（1个月）
1.对铸体薄片检测现状和应用前景进行调研和分析；
2.学习图像处理、特征提取、模式识别等相关技术理论；
3.设计实验方案和相关参数测试。
阶段二：数据采集与预处理（2个月）
1.搜集铸体薄片样本数据，包括铸体薄片图像数据和相关参数数据；
2.通过图像处理技术对铸体薄片图像进行预处理，消除噪声、增强图像等操作。
阶段三：特定算法（3个月）
1.选择高效准确的特征提取算法，提取数据集中的薄片整体、缺陷、孔洞等参数；
2.优化特征提取算法，提高特征参数的准确性和稳定性。
阶段四：模型构建（4个月）
1.选择适当的模式识别算法；
2.通过处理铸体薄片数据集建立铸体薄片质量自动检测系统。
阶段五：测试与评估（2个月）
1.用样本数据测试构建好的铸体薄片质量自动检测系统；
2.展开对铸体薄片图像中关键参数的分析。
七、研究预期成果
1.建立基于图像分析技术的铸体薄片自动检测方法；
2.形成铸体薄片图像关键参数提取、分析和模式识别算法；
3.实现铸体薄片质量自动检测系统。
八、参考文献
[1]何居珍,陈丹青.铸造工艺学[M].北京:机械工业出版社,2002.
[2]高洪超,王亚雄,刘金山.铸体薄板技术的研究与应用[J].机械技术,2018.
[3]黄海斌.图像处理与分析[M].北京:清华大学出版社,2011.
[4]许锡亮,孙斐,严建辉.统计模式识别:包括深度学习[M].北京:电子工业出版社,2014.