1. 题目来源
钢球作为一种重要的基础工业产品，广泛应用于航空航天、汽车制造、精密仪器等领域。
钢球的表面质量直接影响其使用寿命、精度和可靠性。
因此，对钢球表面进行高效、准确的缺陷检测具有重要的社会价值和经济意义。
2. 应完成的主要内容
本论文的研究目标是设计并实现一套完整的基于图像的钢球表面缺陷检测系统，主要内容包括以下几个方面：
1.系统需求分析与总体设计：分析系统的功能需求、性能需求以及应用环境，确定系统的总体架构、硬件平台和软件框架。
2.图像采集模块设计：选择合适的图像传感器、光源系统和图像采集卡，搭建图像采集平台，并开发相应的图像采集软件。
3.图像预处理算法研究：针对钢球表面图像的特点，研究图像灰度化、去噪、增强等预处理算法，提高图像质量，为后续的特征提取和缺陷识别奠定基础。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求(1)掌握图像处理、模式识别、计算机视觉等相关理论知识。
(2)熟悉C/C 、Python等编程语言，具备一定的软件开发能力。
(3)能够熟练运用OpenCV、MATLAB等图像处理工具进行算法开发和仿真实验。
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] 张志豪,张海波,周武能,等.基于机器视觉的钢球表面缺陷视觉检测系统设计[J].仪表技术,2023,44(01):49-54.
[2] 张博文.基于机器视觉的钢球表面缺陷检测算法研究[D].西安:西安科技大学,2022.
[3] 秦晓东,赵彦珍,张晓峰.一种基于改进YOLOv5的钢球表面缺陷检测方法[J].电子测量技术,2022,45(20):73-79.
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