1. 题目来源
自动光学检测（AOI）系统在现代工业生产中发挥着至关重要的作用，其能够快速、精确地检测产品缺陷，提高生产效率和产品质量。
路径规划作为AOI系统中的关键技术之一，直接影响着检测效率和精度。
选择“面向自动光学检测系统的路径规划设计”作为论文题目，主要基于以下原因：
1.社会价值：随着工业4.0和智能制造的快速发展，对产品质量和生产效率的要求日益提高，AOI系统作为实现智能制造的重要手段，其路径规划技术的进步对于提升我国制造业的整体水平具有重要意义。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究面向自动光学检测系统的路径规划设计问题，主要内容包括以下几个方面：
1.对自动光学检测系统进行概述，介绍其工作原理、硬件组成、软件系统以及路径规划在其中的作用和意义。
2.对现有的路径规划算法进行综述和分析，包括传统路径规划算法和基于智能算法的路径规划算法，比较其优缺点和适用场景。
3.针对自动光学检测系统的特点和需求，建立相应的检测环境模型，设计合理的路径规划目标函数，并分析路径规划过程中需要考虑的约束条件，例如障碍物避障、路径长度限制、检测精度要求等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.论文应系统地阐述自动光学检测系统路径规划的相关理论和方法，并结合具体应用场景进行分析和设计。
2.论文应具有一定的深度和广度，对现有路径规划算法进行深入研究，并提出改进或创新方法。
3.论文应注重理论联系实际，通过仿真实验或实际应用测试验证所提出方法的有效性。
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. 刘伟,张辉,王坤,等. 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2019, 47(1): 57-62.
2. 李明, 王强, 刘洋. 基于改进蚁群算法的机器人路径规划[J]. 控制理论与应用, 2018, 35(12): 1771-1778.
3. 张涛, 陈增强, 刘金琨. 基于深度强化学习的移动机器人路径规划[J]. 自动化学报, 2020, 46(1): 1-15.
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