（一）方案主題選擇

基于機(jī)器視覺的工業(yè)檢測(cè)方面

例如對(duì)工業(yè)零件的尺寸測(cè)量、表面缺陷檢測(cè)等。在工業(yè)生產(chǎn)中，通過機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別零件是否符合生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量?？梢岳肙penCV等機(jī)器視覺庫(kù)，對(duì)采集到的工業(yè)零件圖像進(jìn)行處理，提取特征并進(jìn)行分析對(duì)比，以判斷零件是否合格。

機(jī)器視覺在醫(yī)療影像處理中的應(yīng)用

像基于機(jī)器視覺的視網(wǎng)膜血管醫(yī)學(xué)影像分割。隨著人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)有助于從醫(yī)學(xué)影像中挖掘更多有用信息。利用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型，對(duì)視網(wǎng)膜血管影像進(jìn)行語義分割，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷等工作。

基于機(jī)器視覺的交通相關(guān)應(yīng)用

如基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)車牌檢測(cè)與識(shí)別。在交通管理中，車牌識(shí)別是重要的環(huán)節(jié)。借助機(jī)器視覺技術(shù)，通過圖像檢測(cè)技術(shù)識(shí)別車牌號(hào)碼，避免破壞路面且無需附加外部檢測(cè)設(shè)備，具有低成本、便捷的優(yōu)勢(shì)，并且隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，識(shí)別精度也在不斷提高。

（二）方案技術(shù)實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)

硬件方面

相機(jī)選型：根據(jù)需求選擇合適分辨率、幀率、感光度等參數(shù)的工業(yè)相機(jī)。例如，如果需要對(duì)高速運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行檢測(cè)，就需要選擇高幀率的相機(jī)。

鏡頭選擇：考慮焦距、視場(chǎng)角等因素，以確保能夠準(zhǔn)確拍攝到目標(biāo)物體并獲取清晰的圖像。

光源設(shè)計(jì)：合適的光源有助于提高圖像的對(duì)比度，突出目標(biāo)特征，如對(duì)于表面反光的物體，可能需要采用特定角度和類型的光源來避免反光干擾圖像采集。

軟件方面

算法選擇

傳統(tǒng)的圖像處理算法如邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)運(yùn)算等在一些簡(jiǎn)單的機(jī)器視覺任務(wù)中可以發(fā)揮作用。

深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在復(fù)雜的圖像識(shí)別、分類、分割任務(wù)中表現(xiàn)出色，例如在車牌識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像分割等任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)算法能夠取得較高的準(zhǔn)確率。

編程實(shí)現(xiàn)

可以選擇編程語言如Python，它具有豐富的機(jī)器視覺庫(kù)（如OpenCV）和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）支持，便于快速開發(fā)和實(shí)驗(yàn)。

對(duì)于機(jī)器視覺軟件的開發(fā)，要注重軟件的功能實(shí)現(xiàn)，如定位準(zhǔn)確、算法穩(wěn)定可靠、界面友好美觀、操作簡(jiǎn)單、參數(shù)調(diào)整方便等，并且要在滿足檢測(cè)能力的情況下，盡量降低檢測(cè)時(shí)間和調(diào)整難度。

二、機(jī)器視覺畢設(shè)的難易程度

（一）容易的方面

資料豐富

現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上有大量關(guān)于機(jī)器視覺的學(xué)習(xí)資料，包括開源的代碼、各種教程等。例如OpenCV的官方文檔提供了詳細(xì)的函數(shù)使用說明和示例代碼，這有助于在畢設(shè)中快速學(xué)習(xí)和應(yīng)用相關(guān)技術(shù)。

工具和框架成熟

存在許多成熟的機(jī)器視覺工具和深度學(xué)習(xí)框架。如MATLAB提供了豐富的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺工具箱，能方便地進(jìn)行圖像分析等操作；TensorFlow和PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架提供了便捷的搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，減少了開發(fā)的難度。

（二）困難的方面

技術(shù)綜合要求高

需要掌握多種知識(shí)和技能，包括圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)算法、硬件選型等。例如在做基于機(jī)器視覺的工業(yè)檢測(cè)畢設(shè)時(shí)，既要了解工業(yè)生產(chǎn)流程對(duì)檢測(cè)的要求，又要掌握如何通過軟件算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行處理和分析。

實(shí)驗(yàn)和調(diào)試復(fù)雜

機(jī)器視覺系統(tǒng)的性能受到多種因素影響，如硬件設(shè)備的參數(shù)、環(huán)境光線等。在畢設(shè)過程中，需要不斷地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和調(diào)試來優(yōu)化系統(tǒng)性能。比如在做車牌識(shí)別的畢設(shè)時(shí)，如果光線條件不好，可能會(huì)嚴(yán)重影響識(shí)別的準(zhǔn)確率，就需要不斷調(diào)整光源或者改進(jìn)算法來提高在不同光線條件下的識(shí)別能力。

創(chuàng)新難度較大

機(jī)器視覺領(lǐng)域已經(jīng)有了很多研究成果，要在畢設(shè)中做出創(chuàng)新比較困難。例如在醫(yī)療影像分割方面，已經(jīng)有許多成熟的算法和模型，要提出新的方法或者改進(jìn)現(xiàn)有方法達(dá)到更好的效果是具有挑戰(zhàn)性的工作。