1. 研究目的与意义
在大规模定制时代（pine，1993），客户需要更多个性化的产品，满足产品多样化的需求，然而有些产品生产过程中存在周围环境及本身精度等问题，而机器视觉在这方面就存在了无法被取代的优势，机器视觉强调实用性，能适应工业现场恶劣的环境，在制造业中利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性 使机器视觉技术得到了广泛的应用。基于产品特征的检查机器视觉在大批量生产中，能快速、准确、高效地检测产品的品质，可大大地提高生产效率。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术 计算机软硬件技术和、人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统，机器代替人眼已经是一种时代所必然的趋势。然而，产品种类的增加会导致产品复杂性增加和开发成本增加。使用基于机器视觉的柔性平台可以减少产品的开发成本，同时提供更多的产品变型，企业可以通过生产差异性的产品远离竞争对手，同时也能快速的抢占市场份额。基于机器视觉的柔性平台兼容性方案的研究就显得至关重要。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
本课题针对柔性制造的大规模定制模式、差异性的特点，提出一种基于机器视觉的柔性平台兼容性光学方案。研究内容分为以下几个部分：柔性平台工业检测的国内外现状、基于机器视觉的柔性平台介绍、柔性平台的兼容性光学方案研究、柔性平台兼容性光学方案验证。具体研究内容如下：
（1）柔性平台工业检测的国内外现状：分析现有的国内外柔性生产，通过了解市场、客户的需求，结合产品的特性，得出本柔性平台的定位，按照市场未来发展的趋势，规划出柔性平台的发展方向。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
（1）查阅相关资料及了解市场的需求，分析基于机器视觉的柔性平台的国内外现状；
（2）针对所提供的产品类型进行机器视觉柔性平台兼容性方案的研究；
4. 参考文献
[1] 卢冠男. 基于机器视觉的工业机器人抓取系统的研究[d]. 合肥工业大学,2017.
[2]容典. 脐橙表面缺陷的机器视觉快速检测研究及嵌入式系统应用[d]. 浙江大学, 2017.
[3] [3]吴荥荥. 基于机器视觉的零部件质量检测研究[d]. 江苏大学, 2017.
5. 计划与进度安排
| 1.第七学期4-8周：对本学院教师提出命题要求，布置任务，教师命题； 2.9-11周：指导教师填写毕业论文题目申报表，经系部和学院审核，然后进入毕业论文智能管理系统进行毕业论文题目申报。专业负责人完成课题的审核，教学院长完成课题的发布。 3.13—16周：学生网上选题，视学生选题情况作适当调整。选题结束，指导老师向学生下达任务，学生根据要求收集资料。 4.17周：专业负责人审核双选结果，教学院长发布双选结果。 5.2022年3月5日-3月11日：毕业论文工作动员，组织指导老师和青年教师进行交流、培训。指导教师完成在系统中毕业论文任务书的下发，系主任审核任务书。指导教师向学生讲授所选论题的状况和要求等； 6.2022年3月5日-3月18日：学生提交开题报告等材料（开题报告、外文翻译等），指导教师审核开题报告等材料； 7. 2022年3月19日-6月5日：学生按开题报告展开毕业论文实验，测试样品,分析数据，撰写论文； 8.2022年4月23日-5月6日：学生汇报课题进展情况，回答教师提问。各系进行自查，并配合教务处论文中期检查； 9. 2022年5月16日-5月22日：指导教师批阅论文初稿，提出修改意见； 10. 2022年5月30日-6月5日：经指导老师批阅，达到质量要求后定稿； 11. 2022年6月6日-6月12日：指导教师写出评语，给出成绩等第;评阅教师评阅； 12. 2022年6月13日-6月18日：学生答辩，答辩委员会提出终审意见，确定成绩， 填写评议书； 13. 2022年6月19日-6月20日：整理材料，做好总结，上报教务处。
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