基于机器视觉的快递件识别与分类系统实现开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：目前，由于对于人的视觉生理机制还缺少足够的了解，在一定程度上限制了机器视觉的发展。然而，正是如此激发了人们对其进行深入研究的激情，从上世纪80年代至今，全球性的机器视觉研究热潮，经久不衰。机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论、新方法不断涌现，在各个方面得到了广泛的应用，从工业检测到文件处理，从医学图象到遥感图象，从毫微米技术到多媒体数据库，不胜枚举。可以说，需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉。而许多人类视觉无法感知的场合，如精确定量感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更具优势。可以说，机器视觉的发展不仅将大大推动智能系统的发展，也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。

研究目的：根据目前我国的市场需求状况和相关技术研究，将机器视觉与工业生产有机结合，提高产品质量和可靠性，保证工业化生产的效率。

研究意义：机器视觉系统是一种非接触式的光学传感系统，它同时集成软硬件，能够自动地从所采集到的图像中获取信息或者产生控制动作。简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统可提高生产线的柔性和自动化程度，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，由于人的主观作用，造成人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉方法检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。可以说，需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉。机器视觉的诞生和应用，大幅解放了人类劳动力，同时提高了生产自动化水平，装备的使用效率、可靠性及稳定性等。随着新技术、新理论在机器视觉系统中的应用，机器视觉将在国民经济的各领域申发挥更大作用，其应用前景广阔，并为社会的发展带来新的技术革命。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：本课题研究基于机器视觉的分类系统，并针对整个控制系统方案的设计、数学建模、运动学分析、图像处理、运动目标的跟踪以及分拣策略等关键技术进行研究分析。

预期目标：设计分类系统，包括视觉控制、运动控制以及所需硬件设备选型工作，对视觉系统的标定、目标识别定位、坐标系间转换、动态追踪等关键技术进行详细分析。

3. 研究的方法与步骤

1．研究方法：

（1）利用matlab和单片机实现对快递识别系统的设计。

（2）参考各类文献，改革创新。

4. 参考文献

[1]陈见飞,彭婧崯.拉链齿数的数字图像处理研究[j]．工业控制计算机,2011,24(3):10-13．

[2]杨飞，祝诗平，邱青苗. 基于计算机视觉的花椒外观品质检测及其 matlab 实现[j]. 农业工程学报，2008，24(1)：198-202.

[3]刘建伟，梁 晋，梁新合，等． 大尺寸工业视觉测量系统[j]．光学精密工程，2010，18(1) : 126-134．

5. 计划与进度安排

（1）1月8日至3月5日(1周前)：根据任务书，明确设计的内容和目的，查阅相关文献材料准备开题报告。

（2）3月8日至3月12日（2周）：根据阅读的资料文献初步了解设计的原理以及实现的方法，开始写开题报告。

（3）3月15日至4月9日（3-6周）：掌握所选择硬件或软件平台的使用方法、开始完成设计的具体内容。