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手机玻璃屏表面缺陷机器视觉检测与分类方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着智能手机的广泛普及，手机玻璃屏已成为现代人日常生活不可或缺的部分。然而，由于其易碎性和易受损性，手机玻璃屏表面常常出现各种缺陷，例如划痕、裂纹、气泡等，这些缺陷不仅影响用户的使用体验，还会降低手机的价值。
因此，对手机玻璃屏表面缺陷进行检测和分类是现代手机制造业发展的关键问题之一。传统的检测方法主要依靠人工目测，存在效率低、准确性差等问题。然而随着机器视觉技术的快速发展，通过对手机玻璃屏进行机器视觉检测和分类已成为一种可行的解决方案。
二、任务目标
本次任务旨在研究针对手机玻璃屏表面缺陷的机器视觉检测和分类方法，具体目标如下：
1.设计并实现一种针对手机玻璃屏表面缺陷的机器视觉检测系统，能够对多种表面缺陷进行快速准确的检测和分类。
2.研究不同的缺陷分类方法，能够实现多种缺陷的准确分类，并能够对不同的缺陷类型进行优化处理，提高检测和分类的精度。
3.实现系统的自动化、高效化，使得该系统能够广泛适用于手机制造业的生产线上，提高制造效率和品质。
三、任务内容和进度安排
1.任务内容
本次任务的关键内容包括：
(1)数据采集和处理：采集大量手机玻璃屏表面缺陷数据，并对数据进行预处理和数据增强，以提高数据的完整性和准确性。
(2)特征提取和分类器设计：基于深度学习方法，对处理后的数据进行特征提取和模型设计，以实现对不同缺陷类型的准确分类和分类优化处理。
(3)系统实现和优化：设计并实现机器视觉检测系统，实现自动化检测，优化系统性能，提高检测和分类的速度和准确度。
2.进度安排
本次任务的进度安排如下：
阶段一：数据采集和处理（2周）
阶段二：特征提取和分类器设计（4周）
阶段三：系统实现和优化（6周）
四、任务成果
本次任务的主要成果包括：
1.一篇关于手机玻璃屏表面缺陷机器视觉检测与分类方法研究的论文，内容包括任务背景、研究目标、方法、结果和结论等。
2.一个具有自主知识产权的手机玻璃屏表面缺陷机器视觉检测系统，在实际应用中能够实现高效、准确的检测和分类。
3.研究过程中采集的数据集，包括多种不同缺陷类型的数据，以供后续相关研究使用。
五、参考文献
[1]Shimizu,K.,Fujisawa,Y.,Zhang,Y.,&Omachi,S.(2015).Glasssubstratesurfacedefectinspectionbasedonlaser-scatteredlight.AppliedOptics,54(35),10453-10459.
[2]Zhang,X.,Chen,Z.,&Yang,J.(2018).Surfacedefectdetectionofglasssubstrateforliquidcrystaldisplaybasedontwo-stageBPneuralnetwork.Optik,163,44-53.
[3]Han,H.,Wang,Z.,He,X.,Jiang,S.,&Wang,Y.(2019).Glasssubstratesurfacedefectsdetectionmethodbymachinevision.MicroelectronicEngineering,220,111-118.