基于形态特征的钢材显微组织测量与分类系统设计与实现的任务书.docx

基于形态特征的钢材显微组织测量与分类系统设计与实现的任务书
任务书
任务名称：基于形态特征的钢材显微组织测量与分类系统设计与实现
任务描述：
随着钢材生产用途的不断扩大，对钢材结构及组织的分析和应用需求日益增长。而钢材显微组织因其决定其力学性能和化学性质，因此被广泛关注和研究。基于形态特征的钢材显微组织测量与分类系统，是一项针对钢材显微组织性质进行测量和分类的任务。该任务可以帮助相关生产、研究等领域更好地研究钢材的结构及组织，进一步提高钢材的生产质量和应用性能。
系统要求：
1.建立基于形态特征的钢材显微组织图像采集系统，能够拍摄到高清晰度的显微组织图像，并进行图像辨析和处理，获取图像的形态特征参数；
2.开发基于人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）的图像识别算法，以多种形态特征参数为输入，实现对钢材显微组织的分类；
3.设计钢材显微组织测量与分类系统的图形用户界面（GUI），方便用户进行使用和操作；
4.优化系统的算法和性能，提高系统的测量精度和分类准确度。
系统设计：
1.基于形态特征的钢材显微组织图像采集系统
基于ccd传感器和光学显微镜的嵌入式视觉图像采集系统，对钢材显微组织进行高精度扫描和图像采集。采图时间各一秒，通过调整微调系统实现对目标的扫描和定位；图像的分辨率为768×576，每个像素占3个字节，存储为RGB24格式。完成图像的辨析和处理后，获取钢材显微组织重要的形态特征参数，包括晶界面、晶粒大小和形状等。
2.基于人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）的图像识别算法
利用多种形态特征参数（如晶界面、晶粒大小和形状等）为输入，建立基于人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）的图像识别算法。该算法通过计算人工神经网络或卷积神经网络的输出值，实现对钢材显微组织的分类，并输出对应的结果。基于人工神经网络和卷积神经网络的优化算法，在计算过程中优化权值和偏置量的初值，提高算法的性能和分类效果。
3.钢材显微组织测量与分类系统的图形用户界面（GUI）
设计钢材显微组织测量与分类系统图形用户界面（GUI），便于用户进行使用和操作。该界面可以展示获取的钢材显微组织图像以及对应的形态特征参数，同时通过人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）的图像识别算法，实现钢材显微组织的分类，输出对应结果并进行显示。
4.优化系统的算法和性能
在系统实现过程中，针对算法和性能进行优化。优化算法的性能和分类效果，尽可能减小误差和提高准确度。同时，优化系统的性能，如图像采集的稳定性和图像处理的速度等，提高系统的测量精度和分类准确度。
进度安排：
|周数|任务进度|
|---|---|
|第1-2周|阅读相关文献，确定任务实现方案和系统框架|
|第3-4周|搭建基于形态特征的钢材显微组织图像采集系统，完成图像采集与处理|
|第5-6周|建立基于人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）的图像识别算法，训练和测试算法模型|
|第7-8周|设计钢材显微组织测量与分类系统的图形用户界面（GUI），进行图像和数据的展示|
|第9-10周|完善系统功能和性能，并进行算法和系统的优化|
|第11周|测试和调试系统的稳定性、准确性和实用性|
|第12周|撰写系统说明文档和报告|
参考文献：
[1]谢晓鹏,赵雄伟.钢材显微组织图像处理技术研究[J].机械设计与制造,2017,12:91-93.
[2]李春龙,刘艳,赵彦.基于图像处理技术的晶界检测方法研究[J].机械设计与制造,2016,7:251-252.
[3]段秋元,侯俊丽.基于深度学习的钢材显微组织识别算法研究[J].计算技术与自动化,2018,2:18-21.
[4]赖春燕,刘辉,王彦敏.基于显微图像分析的钢材晶粒测量方法研究[J].压力容器,2015,2:86-88.