全文总字数：1093字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
传统的产品缺陷检测依赖于人工筛选，如轴承，资源消耗大，工作强度高，容易引起疲劳，产生漏检、错检。论文采用机器识别中视觉学习的方法，在图像处理的基础上定位、分割缺陷，根据缺陷的特征构建模型，并通过实例或数据集检验模型、对主要缺陷进行分类。因此论文主要内容包括：
1.图像预处理和缺陷特征提取；
2.特征选择和视觉学习模型构建；
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅不少于15篇的相关专业技术资料，其中近五年英文文献不少于3篇，完成开题报告；
2.完成上述工作内容，按要求提交阶段性报告；
3.完成原始字符不少于2万英文印刷符（译文不少于5000汉字）、且与选题相关的英文文献翻译；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
在学校规定的毕业设计时间周期内完成所有工作。
1．第1-3周：接收任务书，查阅文献与资料，提交开题报告，完成开题工作；
2．第4-5周：翻译相关的英文资料（不少于2万印刷符号）；
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4. 主要参考文献
[1]张沫,郑慧峰,倪豪,王月兵,郭成成.基于遗传算法优化支持向量机的超声图像缺陷分类[J].计量学报,2019,40(05):887-892.
[2]化春键,周海英.聚类和优化支持向量机的冷轧带钢表面缺陷分类[J].塑性工程学报,2016,23(05):83-88.
[3]李晔,吴志生,李砚峰,朱彦军.基于人工免疫和支持向量机的焊接缺陷分类方法[J].工程科学与技术,2018,50(04):221-227.
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