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基于机器视觉的螃蟹分拣装置研究的任务书
任务书
一、背景
因为螃蟹的捕捞和养殖业发展迅速，全球螃蟹产量越来越大，但是在螃蟹的加工和销售过程中，尚缺乏自动化分拣和分类设备。现有的人工分拣工艺不仅效率低下、成本高昂、而且准确度差，对劳动者的身体健康也会造成一定的威胁。因此，利用机器视觉技术，研制出一套具有高效、精准、低成本的螃蟹分拣装置，将具有重要的现实意义和应用价值。
二、任务目的
本课题的目的是开发出一种基于机器视觉技术的螃蟹分拣装置。通过使用多种图像处理和分析技术，实现对螃蟹外观的准确认识和特征提取，将其与螃蟹分类标准相匹配，实现准确率高、速度快的螃蟹智能分拣，提高螃蟹加工的自动化水平，解决螃蟹加工和销售领域目前存在的人力资源短缺等问题。
三、任务内容
1.对目标检测和特征提取技术进行深入研究
2.设计并实现蟹类数据库模块，进行螃蟹的数据录入、管理和查询
3.研究和开发螃蟹图像采集和处理技术，包括相机设置、光源控制、噪声消除、图像增强、滤波等
4.利用深度学习算法对数据进行模型训练，实现螃蟹的自动分类和识别
5.基于分析结果和分类器，设计并开发螃蟹自动分拣装置
6.对自动分拣装置进行实验评估，确定其准确率、速度、效率等性能指标。
四、任务计划
（1）2019年9月-2019年11月：调查和理论研究（完成螃蟹数据收集、目标检测和特征提取的研究）
（2）2019年12月-2020年3月：螃蟹数据管理和采集系统设计与实现（完成螃蟹数据录入、管理和查询的研究）
（3）2020年4月-2020年6月：螃蟹图像处理技术设计与实现（完成相机设置、光源控制、图像增强处理等研究）
（4）2020年7月-2020年9月：基于深度学习算法的图像分类和自动识别研究与实现
（5）2020年10月-2021年2月：螃蟹自动分拣装置设计和实现（完成自动分拣装置的设计与实现）
（6）2021年3月-2021年5月：自动分拣装置性能评估（对自动分拣装置进行评估，确定其准确率、速度、效率等性能指标）
五、预期成果
1.设计出一套高效、准确的基于机器视觉技术的螃蟹自动分类分拣装置。
2.构建一个螃蟹数据库系统，实现螃蟹的数据录入、管理和查询。
3.完成对螃蟹图像的采集和处理，提高图像的清晰度和识别准确度。
4.实现螃蟹图像的自动分类和识别，并基于此开发出一套完整的自动分拣装置。
5.对自动分拣装置的性能进行评估，验证其准确率、速度、效率等性能指标，使其具有高应用价值。
六、参考文献
1.莫传礼.基于机器视觉的面包检测技术研究[D].江苏大学,2015.
2.芦珍珍,术邦灵,陈汉，等.基于SSD的交通标志自动检测算法[J].计算机应用与软件,2019,35(4):72-76.
3.KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,JianSun.DeepResidualLearningforImageRecognition[C]//IEEEConferenceonComputerVision&PatternRecognition.IEEE,2016:770-778.
4.RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2015:91-99.