1. 毕业设计（论文）的内容和要求
本课题要求根据生产线上的实际状况、工件的类型和缺陷的不同进行合格工件和缺陷工件的识别算法设计。
算法需要提取出运动视频中的有目标工件的图像帧，采用图像分割、图像特征提取、图像分类器设计等技术，研究应用视频图像处理技术的木质圆形工件的完好和污损，划痕等破损识别分类问题。
最后要求算法对检验出缺陷工件数量进行统计，保存在文件中。
2. 参考文献
[1]王志宇. 基于机器视觉的生产线钢板在线识别与统计[D] . 哈尔滨:哈尔滨工程大学,硕士论文，2015.[2] 韩英莉; 洪英. 带钢表面缺陷的一种在线检测识别算法研究 [J]. 光电子激光2015，26（2）：320-324.[3] 张晨旭. 基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法研究[D] 哈尔滨工业大学,2018[4] 刘李漫,张治国. 基于目标序列分析的智能监控多目标自动检测跟踪 [J]. 中南民族大学学报(自然科学版). 2018,37 (4):130-136.[5] 周新星,王典洪,王洪亮,李东明. 基于非下采样Contourlet变换和PCNN的表面缺陷自动识别方法 [J]. 应用基础与工程科学学报.2015,21(1):174-178.[6] 赵凤, 刘汉强, 范九伦.基于互补空间信息的多目标进化聚类图像分割 [J]. 电子与信息学报. 2015,37(3):672-680.[7] 向金海,樊 恒,徐 俊． 基于局部稀疏表示的目标跟踪［J］ ． 华中科技大学学报． 2014，12 ( 6) : 256-260．[8]周瑜,刘俊涛,白翔． 形状匹配方法研究与展望［J］．自动化学报. 2012，38( 6) :889 -909．[9] Myung Jin Choi， Antonio，Alan S． Willsky，A tree-based context model for object recognition［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012, 34 ( 2) :240 -252．[10]Saber E， Xu Y W， TekalpA M． Partial shape recognition by submatrix matching for partial matching guided Image Labeling［J］． Pattern Recognition, 2005, 38 ( 10) : 1560-1573．除上述文献外，请再自行查阅相关文献不少于20篇。
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