基于机器视觉的物品外包装破损检测方法设计开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：近年来我国电子商务行业迅速发展，作为电子商务行业的下游行业，受到上游需求的推动，快递业务发展迅速。随着信息技术和供应链管理不断发展并在快递业得到广泛运用，通过物联网、云计算等现代化信息技术，实现货物运输过程的自动化运作和高效化管理，提高快递行业的服务水平，降低成本。减少自然资源和市场资源的消耗。在运输过程中快递包裹的破损难以避免，为高效率地检测出破损包裹，对快递包裹包装检测技术需求与日俱增，传统的包装质量检测的方法是利用光纤传感器或位移传感器对包装进行检测，但均不够完善，只能对特定部位进行检测。

传统的工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不精确。而当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展以及研究的深入，出现了基于机器视觉的表面缺陷检测技术。这种技术的出现大大提高了生产作业的效率，避免了因为作业条件、主观判断影响检测结果的准确性，能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。

研究目的：快递产业在我国发展器十分迅速，快递破损不及时发现会导致损失严重，而人工检测比较慢。利用视觉检测系统检测，速度比较快，每台设备可代替多名质检人员，极大程度地解放了人力。可以解决细微缺陷，在提升效率的同时也提升了检测的准确率。可以根据工单分为不同种类的缺陷设置不同分选条件，以满足不同批次产品的质量需求。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：机器视觉是利用计算机对图像或视频进行处理，实现对二维或三维场景的识别、检测、感知和理解。目前，机器视觉已经广泛用于工业产品缺陷检测领域。本题目要求研究基于机器视觉的物品外包装破损检测，对影响检测精度和速度的因素进行深入研究。本题目研究的主要内容是由机器视觉和数字图像处理系统的组成，设计并构建快递外包装破损智能检测系统；研究图像处理算法、图像分割法、图像边缘检测以及图像面积计算算法，并实现外包装破损检测系统能更快、更准确地检测到快递外包装破损的算法。

预期目标：检测系统能够检测到快递外包装破损的缺陷，如孔洞破损和划伤破损等，能够达到对破损检测的精度要求，对于破损的检测准确性能达到85%。检测系统能够实现对快递包装破损区域的自动识别，对检测系统中软件算法的设计具有时间要求，要求算法的运行时间快捷。要求现场的工作环境具有很强的抗噪性，要求检测系统能够实现长期的正常运作。

3. 研究的方法与步骤

1．研究方法：

（1）利用matlab进行设计；

（2）基于机器视觉硬件系统完成图像的采集、传输、处理、分析等过程；

4. 参考文献

[1] zheng l, yuan j. aluminum-plastic drug packaging detectionand application based on machine vision [j]. bulletin of science andtechnology, 2018, 34(7): 174-177.

[2] 李丹，白国君，金媛媛 等．基于机器视觉的外包装袋缺陷检测算法研究与应用[j]．激光与光电子学进展，2019，56（9）：091501-3-5．

[3] 陈广锋，管观洋，魏鑫．基于机器视觉的冲压表面缺陷在线检测研究[j]．激光与光电子学进展，2018，55（1）：011501．

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。