1. 本选题研究的目的及意义
随着制造业的快速发展和产品质量要求的不断提高，工件表面缺陷检测作为产品质量控制的关键环节，其重要性日益凸显。
传统的基于人工目视的缺陷检测方法存在效率低下、主观性强、易受环境和人为因素影响等问题，难以满足现代工业生产的需求。
因此，迫切需要探索高效、准确、自动化的工件表面缺陷检测技术。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着机器视觉、人工智能等技术的快速发展，基于机器视觉的工件表面缺陷检测技术取得了显著进展，成为国内外研究热点。
1. 国内研究现状
国内在基于机器视觉的工件表面缺陷检测领域起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题将针对特定类型的工件表面缺陷，设计和开发一套基于机器视觉的缺陷检测系统。
主要研究内容包括：
1.系统需求分析:分析待检测工件的表面特性、缺陷类型、检测精度要求等，确定系统的功能需求和性能指标。
2.系统硬件平台搭建:根据需求选取合适的工业相机、镜头、光源等硬件设备，构建图像采集系统，并进行硬件调试。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合、仿真分析与实际应用相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与需求分析:查阅国内外相关文献，了解工件表面缺陷检测技术现状、机器视觉技术发展趋势和应用情况，分析待检测工件的表面特性、缺陷类型、检测精度要求等，确定系统的功能需求和性能指标。
2.系统方案设计:根据需求分析结果，设计系统的硬件架构和软件架构，包括图像采集模块、图像处理模块、缺陷识别模块、结果输出模块等，并进行方案论证。
3.硬件平台搭建:根据系统方案，选取合适的工业相机、镜头、光源等硬件设备，搭建图像采集系统，并进行硬件调试，确保图像采集质量满足要求。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的图像预处理算法:针对工件表面图像的特点，研究和改进现有的图像预处理算法，提高图像质量，降低噪声干扰，增强缺陷特征，为后续的缺陷识别奠定基础。
2.自适应的缺陷特征提取方法:针对不同类型的缺陷特征，研究和开发自适应的特征提取方法，提高缺陷特征的区分度，降低特征维数，提高识别效率。
3.高精度的缺陷分类模型:采用深度学习等先进的人工智能技术，构建高精度的缺陷分类模型，实现缺陷类型的自动识别和分类，提高检测精度和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张广军, 王硕, 王汝长. 机器视觉技术发展综述[J]. 红外与激光工程, 2021, 50(1): 20200738.
[2] 孙亮, 黄心汉, 王欣, 等. 基于机器视觉的工件表面缺陷检测技术综述[J]. 激光与红外, 2020, 50(10): 1221-1231.
[3] 赵辉, 张强, 赵文杰, 等. 基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测方法研究[J]. 中国测试, 2020, 46(9): 129-135.
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