1. 题目来源
加工中心是现代制造业中不可或缺的关键设备，其运行状态直接影响着生产效率和产品质量。
加工中心通常配备信号灯来指示其工作状态，例如运行、待机、报警等。
传统的信号灯状态监测依赖于人工观察，存在着效率低下、容易出错等问题。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：
1.对加工中心信号灯状态识别的研究背景、意义以及国内外研究现状进行综述，并阐述本论文的研究内容、目标和拟采用的技术路线。
2.对视觉检测技术进行概述，包括机器视觉的基本原理、图像获取与预处理、特征提取与目标识别等方面，为后续研究奠定理论基础。
3.研究基于视觉检测的加工中心信号灯状态识别方法，包括信号灯图像的采集与预处理、基于颜色特征的信号灯识别、基于形状特征的信号灯识别等，并对识别算法进行评估与优化，提高识别精度和鲁棒性。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求论文应具备一定的学术价值和应用价值，研究方法科学合理，实验数据真实可靠，分析论证清晰严谨，结论合理可信。
论文应严格遵守学术规范，杜绝抄袭、剽窃等学术不端行为。
论文写作应符合学术论文格式要求，语言流畅，逻辑清晰，图表规范。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]赵楠,张之梁,张宇.基于机器视觉的智能交通信号灯识别方法[J].电子技术应用,2022,48(06):162-166.
[2]李金龙,王耀南,邓仕超.基于深度学习的交通信号灯识别方法综述[J].智能系统学报,2022,17(03):429-444.
[3]李晓慧,周尚波,何睿,等.面向智能车的恶劣天气下交通信号灯检测与识别[J].中国图象图形学报,2021,26(02):300-312.
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