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基于图像处理的PCB缺陷自动光学检测系统的研究与实现的任务书
一、选题背景
随着电子产品的快速发展，PCB（PrintedCircuitBoard）已成为现代电子工业中重要的组成部分。由于制造PCB的工艺繁琐、工序多、提高PCB生产效率和质量一直是工业领域的重点工作。
现有的PCB缺陷检测一般采用人工目视检测的方法，存在人工疲劳、效率低下、容易出错等问题。在工业界中低成本、高自动化水平的PCB检测系统是一个迫切需要解决的问题。
基于图像处理的PCB缺陷自动光学检测系统的研究与实现是一个非常具有实际意义的课题。
二、任务描述
1.研究PCB缺陷检测的现有算法及其优缺点，包括基于边缘检测、基于阈值分割和基于模板匹配等算法。
2.选择适合本课题的算法并采用MATLAB或者C++等语言进行算法实现，完成PCB图像的预处理、缺陷识别等基本功能。
3.分析并解决PCB缺陷检测中遇到的问题，如图像噪声、光照不均、干扰物等。
4.改善算法实现的速度和精度，确保该算法可以有广泛的应用。
5.评估该算法的性能，并提出改进措施。
三、具体要求
1.具备图像处理及模式识别相关背景知识；
2.掌握MATLAB、C++等语言编程技巧；
3.能够独立思考，主动查找和阅读相关的文献资料；
4.勤奋刻苦、认真负责，按时完成任务，保质保量完成本次毕业设计。
四、预期成果
1.一篇完整的毕业设计论文，内容包括研究背景、算法原理、实现方法、实验结果和分析等；
2.一个完整的PCB缺陷识别系统，满足图像预处理、缺陷检测、参数设置等基本需求；
3.针对算法实现中遇到的问题提出并实现改进措施；
4.对设计和实现的PCB缺陷检测系统进行性能评估，包括算法的准确度和效率等。
五、时间安排
本次毕业设计从2022年6月1日起开始，到2023年3月底结束，具体时间安排如下：
1.2022年6月1日至8月31日：选择课题、撰写开题报告、收集文献资料；
2.2022年9月1日至12月31日：完成PCB缺陷检测基本功能的算法实现、系统设计及参数设置；
3.2023年1月1日至3月31日：对算法实现进行改进和优化、评估性能并撰写毕业论文；
4.2023年4月：完成论文答辩。
六、预期收益
1.了解图像处理、模式识别等领域知识，为今后相关研究和工作打下基础；
2.熟悉MATLAB、C++等编程语言，掌握基本编程技巧；
3.掌握独立解决实际问题的方法，培养处理问题的能力；
4.深入了解PCB缺陷检测技术，为PCB生产过程提高效率、降低成本做出贡献。