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基于双目立体视觉的工件识别定位方法研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着工业化的发展和制造业的需求，自动化生产已成为企业的必然选择。而在自动化生产中，工件识别与定位是不可或缺的环节，其准确性直接影响着工艺的稳定性和产品的质量。传统的工件识别与定位方法常常受到环境光照、工件大小和形状、距离等因素的影响，导致识别失败率较高。因此，如何提高工件识别与定位的准确性成为了一个重要研究方向。
目前，基于双目立体视觉的工件识别与定位方法已经被广泛应用。双目立体视觉可以获取工件的立体信息，能够克服环境光照和工件大小、形状等问题，可以在各种复杂环境下准确识别和定位工件。
二、研究目的
本研究旨在针对双目立体视觉的工件识别与定位方法进行深入研究，探索适用于工业生产的识别与定位方法，并提出一套实用性强、准确性高的工件识别与定位方案。
三、研究内容
1.双目立体视觉的原理与技术
2.工件识别算法的研究与开发
3.工件定位算法的研究与开发
4.实验验证与性能评估
四、研究方法
1.系统地阅读相关文献，并综合运用摄像机成像原理、图像处理技术、计算机视觉理论等方面知识，深入研究双目立体视觉的原理、基础算法和工件识别与定位方法。
2.开发工件识别与定位的算法，结合OpenCV、MATLAB等开源工具，采用C++或Python程序实现。
3.采用图像库中常见的标准工件作为测试对象，运用研究开发的算法进行实验验证。
4.对测试结果进行统计、分析，编写研究报告和论文。
五、研究进度安排
1.第一周：阅读相关文献，掌握双目立体视觉的原理和基础算法。
2.第二周至第三周：针对工件识别与定位的算法进行研究和编程开发。
3.第四周至第五周：实验验证，对数据进行收集、分析和处理。
4.第六周至第七周：对实验结果进行分析，撰写研究报告和论文。
六、研究成果
1.具有一定创新性和实用性的基于双目立体视觉的工件识别与定位方法。
2.一篇符合学术规范的论文，可供参考和借鉴。
3.研究报告，用于供企业或科研机构参考。
七、参考文献（部分）
1.Guo,H.,Liu,J.,&Jia,Z.(2017).Arobustandefficientmethodfordetectingandlocalizingdefectregionsontexturedsurfacesusingastereovisionsystem.JournalofManufacturingSystems,44,80-92.
2.Qian,J.,Li,L.,&Wang,D.(2018).Appearance-basedposeestimationof3Dobjectsforbin-pickingviastereoscopicvision.RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing,49,265-276.
3.Wang,Y.,&Jiang,L.(2019).Amulti-tasklearningmethodforfaultdetectionanddiagnosisofactuatorsbasedondeepconvolutionalautoencoder.JournalofManufacturingSystems,50,74-82.
4.Xia,T.,Li,Y.,Wang,J.,&Tong,J.(2019).Automatedsurfacedefectdetectionusingunsuperviseddeeplearninginastereovisionsystem.RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing,57,213-222.