1. 题目来源
加工中心是现代制造业的重要装备，其运行状态的实时监测对保障生产安全、提高生产效率至关重要。
加工中心通常配备信号灯来指示设备的各种状态，如运行、待机、故障等。
传统的信号灯状态识别方法主要依赖人工观察，存在效率低下、容易出错等问题。
2. 应完成的主要内容
本课题要求研究基于电参量检测的加工中心信号灯状态识别方法，具体内容包括：
1.对加工中心信号灯的种类、含义、颜色、发光方式等进行分析，明确信号灯状态识别的需求。
2.研究基于电参量检测的信号灯状态识别原理，分析信号灯状态变化时对应的电参量变化规律，并确定可用于状态识别的特征参量。
3.设计基于电参量检测的信号灯状态识别算法，对采集到的电参量信号进行预处理、特征提取和状态分类，实现信号灯状态的准确识别。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成论文的选题、资料调研、方案设计、仿真实验、结果分析、论文撰写等工作。
2.论文应结构完整、层次清晰、逻辑严密、语言流畅。
3.论文工作应具有创新性，研究方法科学合理，实验结果真实可靠，结论分析准确到位。
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.刘欣,李亮,周宏,等.基于机器视觉的数控机床信号灯识别方法[J].机械设计与制造,2021(1):250-254.
2.王志刚,王军,周建.基于深度学习的数控机床信号灯智能识别[J].机床与液压,2021,49(19):142-146.
3.张晓宇,李志刚,陈立平.基于机器视觉的加工中心状态监测系统设计[J].制造业自动化,2020,42(11):168-171.
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