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基于机器视觉的砂型缺陷在线检测系统研究与设计的任务书
一、任务背景
在铸造行业中，砂型缺陷是不可避免的问题。传统的砂型缺陷检测方法主要依靠人工目视检查，这种方法既费时费力，而且容易产生误判。随着计算机视觉技术的发展，利用机器视觉技术开发砂型缺陷在线检测系统已成为一种新的解决方案，由此提高铸造生产效率和质量。
二、任务目的
本项目的主要目的是研究和设计一种基于机器视觉的砂型缺陷在线检测系统，可以自动地对砂型缺陷进行检测和分类。该系统将能够在铸造生产流程中自动检测砂型缺陷，减少生产成本，缩短生产周期，提高生产效率，确保产品质量，以满足市场的需求。
三、任务内容
1.分析砂型缺陷的形成原因和特点，研究目前主流的砂型缺陷分类方法，确定本项目研究的砂型缺陷种类和分类方法。
2.设计并实现基于机器视觉的砂型缺陷检测系统，包括硬件和软件两个部分。系统的硬件部分包括相机装置和图像采集系统，软件部分包括砂型缺陷图像预处理、特征提取、分类识别和报警等功能模块。
3.为了达到高效准确的检测效果，需要针对不同的砂型缺陷类型进行特征提取、分类识别算法的研发，保证系统的鲁棒性和较高的检测准确率。
4.进行系统测试和实验验证，评估系统的性能表现和可靠性，并对系统进行优化和改进，提高检测速度和准确性。
5.撰写毕业论文，并进行答辩展示和演示。
四、任务输出
1.砂型缺陷检测系统的设计和实现文档，包含详细介绍设计的目的和思路，系统实施方案，计算机软件系统和硬件系统的架构设计等。
2.砂型缺陷检测软件的源代码和程序文件，包括具体的算法和模型。
3.系统测试报告，包括系统测试过程和结果，系统性能评估，以及结论和建议。
4.毕业论文，包括系统的研究背景、技术实现、实验结果、评估总结和自我反思等内容。
五、任务时间安排
1.研究论文选题：2周
2.调研分析、研究方案：4周
3.系统设计和实施：12周
4.系统测试和实验验证：8周
5.撰写毕业论文：8周
6.其他时间用于学习、资料收集、与导师的交流和指导等。
六、任务要求
1.创新性：本项目需要创新性地设计和实现基于机器视觉的砂型缺陷在线检测系统，具有一定研究意义和应用价值。
2.实用性：该系统需要具备实用性和可靠性，在实际的铸造生产中得以应用。
3.专业性：该项目需要熟练掌握计算机视觉技术、图像处理技术、机器学习算法和可编程控制器等专业知识。
4.论文质量：该项目需完成一篇毕业论文，并通过学术评审，保证论文内容严谨、全面、有条理。
5.时间要求：本项目需要严格按照任务时间表完成，确保高质量，在规定的时间内完成任务。