1. 题目来源
未加工接合面广泛存在于各种机械零部件、航空航天结构件等产品中，其表面质量直接影响产品的性能、可靠性和使用寿命。
传统的接触式测量方法存在效率低、易损伤工件表面等问题，难以满足现代制造业对高效、精准检测的需求。
视觉检测技术作为一种非接触式检测手段，具有精度高、速度快、成本低等优势，在工业领域得到了越来越广泛的应用。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究和实现一种高效、准确的未加工接合面视觉检测算法，主要内容包括以下几个方面：
1.未加工接合面视觉检测关键技术研究：针对未加工接合面图像特点，研究图像采集、预处理、接合面区域分割、特征提取与选择等关键技术，为后续检测算法的设计奠定基础。
2.基于深度学习的未加工接合面检测算法设计：针对传统机器视觉算法在处理复杂纹理和噪声干扰方面的不足，研究基于深度学习的检测算法，例如卷积神经网络（CNN）等，构建适合未加工接合面缺陷检测的网络模型，并通过实验验证其有效性。
3.未加工接合面检测系统实现：设计并开发一套完整的未加工接合面视觉检测系统，包括硬件平台搭建、软件系统开发以及系统集成测试等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求-掌握机器视觉、数字图像处理、深度学习等相关理论知识。
-熟悉常用的图像处理算法和深度学习框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。
-具备一定的编程能力，能够使用Python或C 等编程语言进行算法实现和系统开发。
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. 张广军, 王耀南, 胡斌, 等. 面向智能制造的视觉检测技术综述[J]. 机械工程学报, 2021, 57(19): 1-18.
2. 刘伟, 刘鹏, 何引, 等. 基于深度学习的视觉检测技术综述[J]. 自动化学报, 2020, 46(10): 1951-1972.
3. 李庆武, 张广军. 面向工业机器人的视觉检测与控制技术[J]. 机器人, 2020, 42(02): 129-142.
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