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基于机器视觉的胶囊表面缺陷识别与分拣研究的任务书
一、项目背景
胶囊是一种常用的药物包装。其表面缺陷比如破损、变形等会影响药物的质量和安全性，因此，通过对胶囊表面缺陷的识别和分拣至关重要。传统的胶囊表面缺陷检测方法需要手工操作，效率低、成本高，而机器视觉技术可以通过自动化、高效、精准的方式实现胶囊表面缺陷的识别和分拣，为药品生产企业提供了便利。
基于以上背景，本项目旨在利用机器视觉技术，建立胶囊表面缺陷识别和分拣系统，提高生产效率，降低生产成本。
二、研究目标
本研究的主要目标是实现胶囊表面缺陷的自动检测和分拣。具体分为以下几项任务：
1.建立胶囊表面缺陷识别模型。利用机器视觉技术和深度学习算法，对胶囊表面缺陷进行检测和分类。
2.实现胶囊表面缺陷分拣系统。在识别出存在缺陷的胶囊后，根据缺陷的类型和严重程度，进行自动分拣。
3.构建系统界面和数据库。开发系统界面和数据库，实现对检测和分拣结果的记录和管理。
4.调试系统，对模型进行优化。根据实现情况对系统进行优化，提高检测和分拣的准确度和效率。
三、研究内容
1.数据采集：收集一定规模的胶囊图片数据集，包括不同角度、不同颜色、不同品牌、不同型号的胶囊，并且包括有缺陷和没有缺陷的数据。
2.数据预处理：对采集到的胶囊图片进行预处理，包括图像大小统一、去噪、增强等操作，以提高后续识别和分类的准确度。
3.模型训练：利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，建立胶囊表面缺陷识别模型。通过对大量的数据集进行训练，提高模型的准确性和效率。
4.系统开发：利用Python等编程语言，开发胶囊表面缺陷识别和分拣系统。包括图像处理模块、模型识别分类模块、分拣模块、数据库管理模块等。
5.系统测试和优化：对系统进行测试，分析和解决可能出现的问题，不断优化系统，提高系统的性能和准确性。
四、预期成果
1.胶囊表面缺陷识别模型。具有较高的准确性和识别速度，能够自动检测和分类胶囊表面缺陷。
2.胶囊表面缺陷分拣系统。系统可以自动对有缺陷的胶囊进行分拣，大幅提高生产效率和质量。
3.系统界面和数据库。提供方便实用的界面和数据库，记录和管理检测和分拣的结果。
4.学术论文。发表一篇学术论文，介绍胶囊表面缺陷检测的研究设计和成果。
五、研究进度安排
次数|工作内容
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1|项目启动会议
2-3|数据采集和预处理
4-6|建立胶囊表面缺陷识别模型
7-8|实现胶囊表面缺陷分拣系统
9-10|构建系统界面和数据库
11-12|调试系统，对模型进行优化
13-14|编写学术论文
15|项目总结和汇报
备注：每个月1-2次进程汇报