1. 研究目的与意义

研究背景：在现代工业的自动化生产过程中，涉及到各种基于人类的视觉检测。

视觉检测是运用机器代替人眼来做测量和判断。

其中包括产品包装印刷的检测、半导体的封装检测、交通状态的检测、机器人视觉、医学影像、电子设备中元器件的定位等。

2. 研究内容与预期目标

研究内容：本课题旨在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测量领域。

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。

3. 研究方法与步骤

1． 研究方法：（1）利用matlab和机器视觉实现对物品外包装破损智能检测系统的设计。

（2）参考各类文献，发挥想象力和创新力，改革创新。

2． 研究步骤：（1）明确研究内容和目标，查阅相关资料。

4. 参考文献

[1] W K Lee，M M Ratnam and Z A Ahmad. Tool breakage dection from 2D workpiece profile using vision method[J]．Materials Science And Engineering.,2016, 1-8. [2] Kassim A A，Mian Z and Mian 2007 Texture analysis method for tool condition monitoring image and Vision Comput[J].Computer Vision Applications.,2007,25(7):1080-90. [3] Zheng L，Yuan J. Aluminum-plastic drug packaging detection and application based on machine vision [J]. Bulletin of Science and Technology.,2018, 34(7): 174-177.[4] 闫杉，杨福增，郭文川．基于机器视觉技术检测裂纹玉米种子．西北农林科技大学[J]．农机化研究，2020，41（5）：187-191．[5] 谭文，文青，段峰，黎波．基于HVVHS的圆柱形电池曲表面缺陷视觉检测[J]．控制工程，2019．27（1）：17-22．[6] 张详位．基于机器视觉的绳团包装膜破损检测方法研究与实现[D]．华东大学，2014．[7] 刘鹏，戴文战．基于机器视觉的化妆品纸质标签缺陷检测方法[J]．浙江理工大学学报，2019，41（2）：231-248．[8] 李丹，白国君，金媛媛，童艳．基于机器视觉的包装袋缺陷检测算法研究与应用[D]． 沈阳城市建设学院，2019．[9] 王武，叶明，陆永华．基于机器视觉的手机壳表面划痕缺陷检测.[J].机械工程与自动化，2019，48（1）：160-163．[10] 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．[11] 徐浪，曾忠，刘金赞 等．机器视觉在印刷缺陷在线检测中的应用与研究[J]．计算机系统应用，2013，22（3）：186-90．[12] 李萌，孙铁波．基于机器视觉的食品包装缺陷检测研究[J]．食品研究与开发，2016，37（24）：125-127．

5. 工作计划

（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。