机器视觉开题报告
全自动探针台机器视觉定位的关键技术研究的开题报告
全自动探针台机器视觉定位的关键技术研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断进步，自动化装配生产线已经成为了越来越多企业的必然选择，而探针台则是自动化装配生产线中常见的设备之一。
在探针台的工作过程中，需要将需要装配的产品定位到精确的位置，这就需要机器视觉定位技术的支持。
因此，本文选取全自动探针台机器视觉定位的关键技术研究作为论文的主题，旨在探究如何将机器视觉技术应用于探针台的定位中，提高自动化装配生产线的效率和精度。
二、研究目的本文旨在研究全自动探针台机器视觉定位的关键技术，包括图像处理、特征提取、匹配算法等方面的相关技术，以提高机器视觉定位的精度和效率。
具体研究目标包括：1.分析探针台定位中存在的问题，界定研究重点；2.探究机器视觉定位技术的相关理论基础和发展现状；3.研究探针台机器视觉定位的关键技术，包括图像处理、特征提取、匹配算法等方面；4.设计并实现探针台机器视觉定位系统，并对系统的性能进行评估和优化。
三、研究内容1.问题分析：对探针台定位中存在的问题进行分析，包括人工定位精度低、效率低等问题，界定研究重点。
2.理论研究：分析机器视觉技术的相关理论基础和发展现状，以及在自动化装配生产线中的应用现状。
3.关键技术研究：研究探针台机器视觉定位的关键技术，包括图像处理、特征提取、匹配算法等方面，提出一种适合探针台机器视觉定位的算法。
4.系统设计和实现：根据研究结果设计一个全自动探针台机器视觉定位系统，并对系统的性能进行评估和优化。
四、研究意义本文研究全自动探针台机器视觉定位的关键技术，可为自动化装配生产线的建设提供有力的技术支持，具有以下意义：1.提高机器视觉定位的精度和效率，降低自动化装配生产线的成本和风险。
2.提高自动化装配生产线的生产效率和质量，提高企业的竞争力。
3.为机器视觉技术在其他领域中的应用提供参考和借鉴。
五、研究方法本文采用文献研究、实验研究和理论分析相结合的研究方法。
首先对探针台定位中存在的问题和机器视觉技术的相关理论进行文献研究，确定研究重点。
基于机器视觉识别数字式仪表数据的设计开题报告_概述
基于机器视觉识别数字式仪表数据的设计开题报告概述1. 引言1.1 概述本报告旨在介绍基于机器视觉识别数字式仪表数据的设计方案。
数字式仪表广泛应用于各种领域，如工业生产、医疗仪器和交通运输等，在实时监测和控制过程中起着重要的角色。
然而，传统的手动读取数字式仪表数据存在效率低下和容易引入错误的问题。
因此，开发一种自动化的方法来识别和解析数字式仪表数据具有重要意义。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行展开：第二部分将针对数字式仪表数据识别技术进行概述。
首先介绍机器视觉基础知识，包括图像处理和特征提取等基本概念。
其次，强调了数字式仪表数据识别的重要性及其在实际应用中的价值。
最后，综述了已有方法与技术，并对它们进行评估和比较。
第三部分将详细探讨设计方案与方法。
首先，介绍数据采集与处理流程设计，包括图像获取、预处理和分割等步骤。
随后，讨论特征提取与选择算法设计，涵盖了各种常用的特征提取方法和选取策略。
最后，讨论分类器的选择与训练方法设计，包括常见的机器学习算法和深度学习模型。
第四部分将展示实验结果与分析。
首先描述数据集构建与实验设置，包括数字式仪表样本收集和实验环境配置等内容。
其次，展示实验结果并进行定量和定性分析。
最后，对系统性能进行评估，并探讨可能的优化措施。
第五部分将给出结论与展望。
首先总结回顾主要工作，概括研究成果和贡献。
然后评价设计目标达成程度，并指出可能存在的不足之处。
最后，展望未来研究方向和改进空间，探讨该领域的可能发展方向。
1.3 目的本报告旨在提出一种基于机器视觉识别数字式仪表数据的设计方案，并通过实验证明其可行性和有效性。
通过设计合理的数据处理流程、特征提取算法以及分类器训练方法，我们将探索一种自动化识别数字式仪表数据的新途径，并希望能够在实际应用中提高读取准确性、降低识别错误率，并提高处理效率。
2. 数字式仪表数据识别技术概述：2.1 机器视觉基础知识:机器视觉是一种通过模拟人类视觉系统来解决图像或视频中的问题的技术。
2023机器视觉开题报告
2023机器视觉开题报告1. 研究背景机器视觉是计算机科学与人工智能领域中的重要研究方向，它利用计算机技术和图像处理技术，对图像或视频进行理解、分析和处理，以实现对视觉信息的模拟和理解。
机器视觉具有广泛的应用前景，包括自动驾驶、人脸识别、智能监控等。
随着人工智能技术的不断发展，机器视觉领域也取得了显著的进展。
然而，目前存在的一些问题如图像分割、目标检测和图像识别的准确性和效率仍然有待提高。
因此，本研究旨在探索机器视觉领域的新方法和技术，以提高机器视觉应用的性能和效果。
2. 研究目标本研究的主要目标是提高机器视觉领域中图像处理的准确性和效率。
具体目标包括：•开发新的图像分割算法，提高图像分割的精度和速度；•设计高效的目标检测算法，实现对复杂场景中多个目标的快速识别；•引入深度学习模型，提升图像识别的准确性和鲁棒性。
通过实现上述目标，我们希望能够为机器视觉应用提供更高质量的图像处理解决方案，并推动机器视觉技术在实际应用中的应用。
3. 研究方法为了实现上述目标，本研究将采用以下研究方法：3.1 数据集准备我们将收集大规模的图像数据集，包括不同场景、不同光照条件和不同分辨率的图像。
这些数据将用于训练和评估我们提出的图像处理算法的性能。
3.2 图像分割算法研究我们将调研当前图像分割算法的最新进展，并分析其优缺点。
然后，我们将提出一种新的图像分割算法，以提高分割的准确性和速度。
我们将在我们准备的数据集上进行算法的训练和评估。
3.3 目标检测算法研究我们将研究目前流行的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等，并分析它们的性能和效率。
基于这些算法的优缺点，我们将设计一种新的目标检测算法，以实现对复杂场景中多个目标的快速识别。
3.4 深度学习模型引入为了提高图像识别的准确性和鲁棒性，我们将引入深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。
我们将训练一个CNN模型，用于图像分类和识别任务，并在我们准备的数据集上进行模型的训练和评估。
视觉机器人开题报告
视觉机器人开题报告引言视觉机器人是一种结合了计算机视觉和机器人技术的先进系统，能够通过摄像头或其他传感器收集视觉信息，并根据预设的算法对其进行分析和处理。
视觉机器人在工业自动化、医疗、安防等领域具有广泛的应用前景。
本开题报告将介绍视觉机器人的相关背景和意义，并提出本研究的研究目标和方法。
背景与意义视觉机器人技术的发展促进了工业生产的自动化和智能化。
传统的生产线往往需要依赖人工操作，工作效率低下且存在一定的安全隐患。
而引入视觉机器人技术后，可以使生产线上的工作更加精确、高效和可靠。
此外，视觉机器人在医疗领域的应用也呈现出巨大潜力。
医疗机构中的工作人员数量有限，但任务却十分繁重。
视觉机器人可以用于辅助手术、药物配送等工作，大大提高了医疗工作的效率和准确性。
在安防领域，视觉机器人能够通过图像识别技术实时监控并分析人员和物体的动态，从而提供实时的警报和预防措施。
这对于保障公共场所的安全具有重要意义。
研究目标本研究的目标是基于视觉机器人技术，开发一种高效可靠的对象识别和跟踪系统。
该系统能够通过摄像头获取实时视频流，并对其中的对象进行实时识别和跟踪。
通过该系统，能够在各种环境中准确地识别和跟踪目标物体，为各个领域提供强大的支持。
具体的研究内容包括：1.收集和处理实时视频流数据。
2.开发目标对象识别的算法和模型。
3.实现目标对象的跟踪和定位。
4.优化算法和模型，提高识别和跟踪的准确性和效率。
研究方法本研究将采用以下方法来实现研究目标：1.数据采集和处理：使用摄像头采集实时视频流，并使用图像处理算法对图像进行预处理，以提取有用的特征信息。
2.目标对象识别算法和模型的开发：利用深度学习技术，建立一个卷积神经网络 (CNN) 模型，通过训练该模型，使其能够准确地识别常见的目标物体。
3.目标对象的跟踪和定位：在目标对象识别的基础上，采用相关滤波器等跟踪算法，实现目标对象在视频中的跟踪和定位。
4.优化算法和模型：通过对算法和模型的性能进行评估和优化，提高目标对象识别和跟踪的准确性和效率。
大型工件在机视觉测量关键技术研究的开题报告
大型工件在机视觉测量关键技术研究的开题报告一、选题背景及意义随着科技的发展和工业的进步，现代化工业生产已经趋向于自动化、智能化的方向。
在这个过程中，机器人和自动化设备起到了至关重要的作用，而这些设备对工件精度的要求也越来越高。
工件的尺寸、形状以及表面特征等参数准确性的检测和测量是制造业发展的关键技术之一，而其中最重要的领域之一便是机视觉测量。
相较于传统测量方法，机视觉测量具有测量精度高、自动化程度高、生产效率高等优势，已在生产实践中得到了广泛的应用。
但是，针对于大型工件的机视觉测量，由于工件尺寸的限制、复杂的表面形态等原因，技术的难度更加具有挑战性。
因此，本次选题旨在研究大型工件机视觉测量中的关键技术，为工业实践提供更加有效可靠的解决方案。
二、研究内容及方法（一）研究内容本次研究的主要内容包括：1、大型工件机视觉测量的组成结构和流程研究；2、针对于大型工件尺寸和表面特征等因素，推广机器视觉测量方法，并探究不同情况下的测量方案；3、研究机器视觉系统的建模与参数选取，并开发具有高精度、高效率的机器视觉测量系统。
（二）研究方法本次研究方法主要包括：1、文献调研和资料收集，了解大型工件测量的技术现状和国内外的相关研究进展；2、实地调研，收集大型工件尺寸、形状、表面特征等相关数据，为后续分析提供必要的数据基础；3、建模分析，针对工件的特征进行参数选取，构建测量模型；4、开发实验平台，借助软硬件工具，进行机视觉测量实验，并对结果进行分析；5、数据处理和结果分析，根据实验结果进行数据处理和结果分析，以评估测量的可行性和精度。
三、预期研究成果预期研究成果包括：1、大型工件机视觉测量关键技术解决方案；2、具有高度普适性的大型工件测量方案，并能在实际生产中应用；3、高效、高精度的机器视觉测量系统。
四、研究进度及时间安排本次研究计划分三个阶段分别进行：第一阶段：调研和分析，确定研究方向和参数选取，预计用时2个月；第二阶段：开发实验平台，进行机视觉测量实验，预计用时3个月；第三阶段：数据处理和结果分析，完成论文撰写以及相关成果的整理和总结，预计用时1个月。
基于机器视觉的微型铣刀检测系统研究的开题报告
基于机器视觉的微型铣刀检测系统研究的开题报告一、选题的意义和背景随着现代制造业的发展，高精度、高效率、高稳定性的加工工具和设备越来越受到人们的重视。
微型铣刀作为一种重要的加工工具，在精密制造及微细加工领域中被广泛应用。
而微型铣刀的精度、韧性和寿命等因素对加工效率和成品质量有着重要的影响。
因此，为了提高微型铣刀的品质，建立一个高效的检测系统具有重要的现实意义。
传统的微型铣刀的检测方式主要依赖于人工目视，这样做存在以下的不足：1.容易疲劳出错；2.效率较低；3.无法保证检测结果的一致性和准确性。
因此，基于机器视觉的微型铣刀检测系统的研究具有重要的实际应用价值。
二、研究内容和方法本课题旨在研究和开发一种基于机器视觉的微型铣刀检测系统，主要包括以下几个方面的内容：1.建立微型铣刀的形状、尺寸等特征的数学模型；2.设计和制作跟踪微型铣刀轮廓运动的装置；3.开发和使用相应的图像处理算法来提取微型铣刀的特征，比如轮廓、线性尺寸、面积等；4.使用机器学习等方法自动判定微型铣刀的质量高低。
研究方法主要包括以下几个方面：1.通过图像采集，将微型铣刀的形状和尺寸等特征数字化，建立数学模型；2.使用机器视觉技术对数字化的微型铣刀特征进行处理，提取有效信息；3.开发相应的图像处理算法，提高检测效率和精度；4.使用机器学习等方法对检测结果进行分析和判断。
三、预期成果本课题预计可获得以下成果：1.建立微型铣刀的形状、尺寸等特征的数学模型；2.设计和制作跟踪微型铣刀轮廓运动的装置；3.开发相应的图像处理算法，准确提取微型铣刀的特征信息；4.建立并使用机器学习等算法，快速判定微型铣刀的质量高低；5.设计和开发一套高效且易于操作的微型铣刀检测系统。
四、实验步骤1.了解微型铣刀的特性和制造工艺流程；2.建立微型铣刀的形状、尺寸等特征的数学模型；3.设计和制作可跟踪微型铣刀轮廓运动的装置；4.采集微型铣刀的图像并进行初步处理；5.分析图像信息，提取出微型铣刀的特征信息；6.设计和实现机器学习算法，对微型铣刀质量进行判定。
视觉机器人开题报告
视觉机器人开题报告视觉机器人开题报告一、引言近年来，随着人工智能技术的飞速发展，视觉机器人作为其中的一个重要分支，逐渐成为了研究的热点。
视觉机器人是指能够通过摄像头等视觉传感器获取图像信息，并通过图像处理算法进行分析和判断的机器人系统。
它具备了感知环境、理解图像、做出决策的能力，可以广泛应用于工业生产、服务机器人、医疗保健等领域。
二、研究背景视觉机器人的研究背景可以追溯到上世纪六七十年代，当时的研究主要集中在图像处理和计算机视觉领域。
然而，由于计算能力和算法的限制，视觉机器人在实际应用中面临着很多挑战。
随着计算机技术的不断进步，特别是深度学习技术的兴起，视觉机器人的研究进入了一个新的阶段。
三、研究目标本研究的目标是设计和实现一种高效、准确的视觉机器人系统。
具体来说，我们将关注以下几个方面的研究：1. 图像识别和分类：通过深度学习算法，实现对图像中物体的准确识别和分类，为机器人提供更精确的感知能力。
2. 目标跟踪和定位：通过图像处理和机器学习算法，实现对目标物体在连续图像序列中的跟踪和定位，为机器人的导航和操作提供可靠的定位信息。
3. 三维重建和建模：通过多视角图像的融合和三维重建算法，实现对环境的三维重建和建模，为机器人的路径规划和场景理解提供基础数据。
四、研究方法本研究将采用以下方法来实现研究目标：1. 数据集构建：收集大量的图像数据，并进行标注和整理，构建适用于深度学习算法训练的数据集。
2. 深度学习算法研究：探索和改进深度学习算法，提高图像识别和分类的准确性和效率。
3. 目标跟踪和定位算法研究：结合图像处理和机器学习算法，设计和实现一种高效、鲁棒的目标跟踪和定位算法。
4. 三维重建和建模算法研究：研究多视角图像融合和三维重建算法，实现对环境的准确三维重建和建模。
五、研究意义本研究的意义在于：1. 提高机器人的感知能力：通过视觉机器人系统的研究，能够提高机器人对环境的感知能力，使其能够更好地理解和适应复杂的工作环境。
基于DSP的机器视觉自动导航技术研究的开题报告
基于DSP的机器视觉自动导航技术研究的开题报告一、研究背景随着机器视觉技术的不断发展，其在机器人应用领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，机器视觉自动导航技术是机器人应用领域的重要研究方向之一。
目前，在机器视觉自动导航技术方面，已经有很多研究成果，但是仍然存在许多挑战和问题需要解决。
因此，本研究旨在基于DSP的机器视觉自动导航技术进行深入研究和探讨，以进一步提高机器人在自主导航方面的性能和可靠性。
二、研究内容本研究的主要内容包括以下几个方面：1.研究机器视觉自动导航技术的原理和方法，包括视觉传感器、图像处理算法、位姿估计技术等。
2.对比分析不同类型的导航算法，包括传统的规划式导航算法、基于SLAM的导航算法、基于深度学习的导航算法等。
3.设计和实现一套基于DSP的机器视觉导航实验系统，包括硬件系统和软件系统，以模拟实际应用场景和验证导航算法的性能。
4.针对实际应用中的问题和挑战，进行深入探讨和优化。
例如，在复杂环境下的导航问题、不确定性问题、实时性问题等。
5.进行实验验证，并与已有的研究成果进行对比分析，以验证所提出的导航算法的性能和可行性。
三、研究意义本研究的主要意义包括：1.对机器视觉自动导航技术进行深入研究，可以进一步提高机器人在自主导航方面的性能和可靠性，促进机器人应用领域的发展。
2.通过对不同类型的导航算法进行对比分析，可以为机器视觉自动导航技术的发展和优化提供参考。
3.设计和实现一套基于DSP的机器视觉导航实验系统，有助于验证导航算法的性能和可行性，并且可以为后续研究提供平台和基础。
4.针对实际应用中的问题和挑战，进行深入探讨和优化，可以为机器视觉自动导航技术的实际应用提供指导和支持。
四、研究方法本研究的研究方法包括：1.文献综述法：通过对机器视觉自动导航技术的相关文献进行综合分析和总结，了解当前研究进展和存在的问题。
2.理论分析法：通过对机器视觉自动导航技术的相关理论进行深入分析和探讨，了解其原理和方法。
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第1~2周：毕业实习。
第3~4周：明确设计目的、任务和要求，收集了解相关资料。
第5周：撰写实习报告，开题报告并进行开题答辩。
第6 ~12周：按照设计目的、任务和要求，对视觉检测系统的各组成部分进行单独设计。
第13~15周：整理相关资料，撰写毕业论文，毕业答辩。
指导
教师
意见
指导教师签字___________
机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、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[3-5]。它是实现精确定位、精密检测、自动化生产的有效途径，同时它具有实现非接触测量、具有较宽光谱相应范围、可长时间工作等优点，因此已广泛应用于各个领域,如工业制造、医学、导航和遥感图像分析等。虽然机器视觉技术从20世纪80年代才开始起步，但由于其突出的优点，在各种工业领域被广泛应用，特别是近几年发展十分迅速，国内外的成果也是层出不穷[6]。
西南科技大学毕业设计（论文）开题报告
学院
制造科学与工程学院
专业班级
过程装备与控制工程0602
姓名
叶俊
学号
20065119
题目
基于机器视觉技术的火花塞测量
题目类型
应用研究
一、选题背景及依据（简述国内外研究现状、生产需求状况，说明选题目的、意义，列出主要参考文献）
选题背景：
传统地，外观检查和质量控制是通过人类专家[1]来完成。虽然人类在很多许情况下可以把这项工作做的比机器更好，但是他们的速度比机器更慢，并且很快就会感觉疲倦。此外，在一个行业里很难找到或者留住人类专家，他们需要接受培训，而且他们的技能需要花时间去培养。还有些情况就是检测工作往往很乏味或者很困难，甚至对那些训练有素的专家来说也一样。在某些应用中，精确的信息必须被很迅速或重复地提取和使用（例如目标跟踪和机器人引导）。在一些环境下（例如水下检测，原子能工业，化学工业等等）检测可能很困难或者很危险。在这种高要求的情况下，计算机视觉可以很有效地取代人工检测[2]。
随着汽车行业的迅猛发展，汽车的零配件厂家也发展迅速，现代汽车行业要求制造和加工的要求也越来越严格。火花塞作为发动机点火设备的重要零件，其电极间隙、工位尺寸、外观质量等质量都影响着汽车的性能。传统的火花塞检测主要由人工实现，配以简单的检测设备，检测速度和检测精度已经远远不能满足要求。
国内外现状：
如今机器视觉技术在国外尤其是欧洲汽车工业的应用已经十分普遍，典型案例也不胜枚举，基本上涵盖了所有汽车终端零部件及所有工艺制造流程：汽车零部件生产线(零部件定位)、车体识别、各种汽车零部件精度的视觉检测系统、齿轮缺陷检测、发动机总装检测、火花塞检测、汽车装配(字符识别)、灯光检测等。
经济危机开始之前，以大众系列车型为代表的中国整车制造业和以Bosch为代表的汽车零部件制造业已经开始广泛应用机器视觉技术解决各种现实的技术难题，打开了机器视觉在中国汽车制造业的市场之窗。但总的来说，目前机器视觉在国内汽车制造业的普及率还不是很高，特别是在一些中小汽车零部件生产企业，应用更少。机器视觉技术在中国汽车工业的应用还处于起步阶段，随着国内外汽车厂家竞争的加剧，机器视觉系统在中国的发展会更加快速[7]。
工作方法：
使用HALCON软件，在图像采集中使用远心镜头和平行背光源，选用适当的算法。首先标定摄像机，然后使用鲁棒的匹配算法在图像中找到火花塞。根据匹配的姿态，对用于测量的感兴趣区域进行调准。测量是对火花塞间隙进行一维边缘提取得到其灰度轮廓来实现的。具体工作流程如图1所示。
图1工作流程图
三、毕业设计（论文）工作进度安排
[3]朱铮涛,黎绍发.视觉测量技术及其在现代制造工业中的应用[J].现代制造工程,2004 (4) : 59 - 61 .
[4]刘继胜,钟良.机器视觉技术在质量检测中的应用[J].现代制造工程, 2004 (2) : 99 - 101 .
[5]唐向阳,张勇,李江有,等.机器视觉关键技术的现状及应用展望[J].昆明理工大学学报(理工版),2004, 29 (2) : 36 - 39 .
参考文献：
[1] A. Mital, M. Govindaraju, B. Subramani, A comparison between manual and hybrid methods in parts inspection, Integrated Manu-facturing Systems 9 (1998) 344–349.
使用机器视觉实现自动化测量，从而无需操作人员的参与，减少了人工成本；另外最主要的是机器视觉使得生产效率提高，缩短了生产周期，减少了设备折旧成本。同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
[6]范祥，卢道华,王佳.机器视觉在工业领域中的研究应用[J].现代制造工程,2007,(06)
[7]/special/yhft/200904/44963.html
[8]Steger,C,Ulrich,M,Wiedemann,C.机器视觉算法与应用[M].清华大学出版社,2008(11):425–426
机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科[3].机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制.主要应用于如工业检测、工业探伤、精密测控、自动生产线、邮政自动化、粮食选优、显微医学操作以及各种危险场合工作的机器人等[4]。
选题目的和意义：
在阐述了机械制造工业中机器视觉技术的发展方向与要求的基础上，概述了国内外机器视觉在汽车工业中的应用现状，从工业发展的需要和企业市场竞争等方面分析，此次选题旨在研究测量火花塞间隙的机器视觉系统，并进行理论和工程实际的探讨。
在形状和尺寸检测应用中，通常需要测量被测物间距离或被测物上部件间距离以确定是否在允许公差范围以内。火花塞中心电极与侧边或地电极间的距离必须在一定范围内才能保证火花塞可以用于特定的发动机类型[8]。
年月日
院系
毕业设计领导小组 Nhomakorabea审核
意见
难度
综合训
练程度
是否隶属科研项目
教学院长（公章）___________
年月日
备注：1、题目类型分为：理论研究、应用研究、设计开发和其它。
2、题目难度分为：A、B、C、D四个等级。
3、综合训练程度分为：A、B、C三个等级。
二、主要研究（设计）内容、研究（设计）思想及工作方法或工作流程
设计内容：
通过对机器视觉技术极其相关设备的学习了解，在HALCON软件的基础上设计一套应用在火花塞间隙测量中的机器视觉检测系统。
设计思想：
主要对视觉检测系统的图像处理部分和图象采集系统进行设计，对一些关键元件(如光源、摄像机、图象采集卡等)的型号和性能参数等进行详细的探讨，借助比较成熟的图象处理技术和算法，对采集的图象进行实时处理和比较分析。采用模块化的设计思想和面向对象的技术，对机器视觉尺寸检测系统进行软件开发，实现运动控制、图象采集、图象处理与尺寸检测等基本功能及其辅助功能。