1. 本选题研究的目的及意义
随着工业自动化水平的不断提高，对钢球生产的质量和效率提出了更高的要求。
传统的钢球表面缺陷检测主要依靠人工目测，这种方式不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致漏检和误检率高。
因此，迫切需要一种高效、准确、客观的钢球表面缺陷自动检测方法，以提高钢球生产的自动化程度和产品质量。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机技术、光学成像技术以及人工智能技术的快速发展，基于图像的表面缺陷检测技术取得了显著的进展，并在各个工业领域得到了广泛的应用。
1. 国内研究现状
国内在钢球表面缺陷检测领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容是设计开发一种基于图像的钢球表面缺陷检查系统，实现对钢球表面缺陷的自动识别和分类。
1. 主要内容
1.钢球表面缺陷图像采集:-设计合理的照明系统，保证图像的均匀性和清晰度。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.准备阶段:-收集和阅读相关文献资料，了解钢球表面缺陷检测技术的国内外研究现状，学习相关理论知识和技术方法。
-确定研究方案和技术路线，制定详细的研究计划。
-准备实验所需的硬件设备和软件环境，包括工业相机、光源、图像采集卡、计算机等。
5. 研究的创新点
本课题将在以下方面进行创新性研究：
1.高效的缺陷特征提取方法:针对现有缺陷特征提取方法存在特征维度高、计算复杂度高等问题，研究基于深度学习的缺陷特征提取方法，利用深度卷积神经网络自动学习缺陷特征，提高特征提取效率和鲁棒性。
2.高精度的缺陷识别模型:针对现有缺陷识别模型存在识别精度低、泛化能力差等问题，研究基于集成学习的缺陷识别模型，结合多种分类器的优势，构建高精度、强泛化能力的缺陷识别模型，提高缺陷识别的准确率和可靠性。
3.智能化的缺陷检测系统:将人工智能技术应用于钢球表面缺陷检测系统中，实现缺陷类型的自动识别、缺陷信息的自动记录和缺陷图像的自动保存等功能，提高系统的智能化水平和自动化程度，减轻人工操作负担，提高检测效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张志豪,张海波,周武能,等.基于机器视觉的钢球表面缺陷视觉检测系统设计[J].仪表技术,2023,44(01):49-54.
[2] 张博文.基于机器视觉的钢球表面缺陷检测算法研究[D].西安:西安科技大学,2022.
[3] 秦晓东,赵彦珍,张晓峰.一种基于改进YOLOv5的钢球表面缺陷检测方法[J].电子测量技术,2022,45(20):73-79.
