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基于小波域特征织物瑕疵检测与识别的研究的任务书
任务书
一、任务背景
针对传统织物瑕疵检测方法存在的缺陷，基于小波域特征的图像处理技术得到了广泛应用。本研究旨在探究利用小波变换提取织物图像的特征，建立织物瑕疵检测与识别的模型。
二、任务目的
通过对织物图像进行小波变换，得到图像特征，在此基础上构建瑕疵检测与识别模型，实现对织物瑕疵的自动化检测与识别，提升织物生产的效率与品质。
三、任务内容
1.小波变换在图像处理中的应用及原理掌握
2.搜集不同类型织物图像数据集，包括有瑕疵与无瑕疵的样本数据
3.建立基于小波域特征的织物瑕疵检测及识别模型，包括以下步骤：
（1）一维小波变换对织物图像进行去噪和特征提取
（2）将提取出的小波特征转化为可分类的特征向量
（3）构建分类器，采用支持向量机（SVM）算法进行分类训练
4.对建立的模型进行测试与评估，分析其精度与可靠性，并对实验结果进行优化
5.撰写毕业论文及撰写完整的实验报告
四、任务要求
1.具备扎实的数学基础和计算机掌握能力
2.具备良好的数据处理能力和实验能力
3.熟练掌握MATLAB、Python等相关软件
4.具备良好的英文阅读和写作能力，能够阅读英文资料和文献
五、任务计划
本研究任务周期为一年，具体计划如下：
第1-2个月：查阅相关文献，掌握基础理论
第3-4个月：搜集不同类型织物图像数据集，进行预处理
第5-6个月：进行一维小波变换，提取图像特征
第7-8个月：将小波特征转化为可分类的特征向量，构建分类器
第9-10个月：对建立的模型进行测试和评估，并对实验结果进行优化
第11-12个月：完成毕业论文和实验报告的撰写
六、任务成果
1.完成织物瑕疵检测与识别模型的开发与调试，实现自动化识别瑕疵的功能
2.完成并发表毕业论文一篇，实验报告一份
3.完成织物瑕疵检测与识别的相关文献资料归纳和整理
4.可以将该技术应用到实际生产中，提高织物生产效率与品质
七、任务分工
本任务共2名成员，分工如下：
研究成员1：负责数据处理、小波分析和模型优化等工作
研究成员2：负责模型建立、分类器构建和实验数据测试等工作
八、预期效果
本研究方法将利用小波处理织物瑕疵图像，高效、准确地识别瑕疵，使生产过程更加智能化和自动化，从而提高生产效率和降低成本。该研究成果将有利于制定更好的生产工艺，也将对未来科技发展产生重要影响。