基于Labview的图像采集与处理系统设计开题报告

全文总字数：1069字

1. 研究目的与意义

随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，机器视觉在医学图像、工业生产、质量检测等领域得到了广泛的应用。

尤其是在不断追求产品高性价比的今天，机器视觉作为一种高效的可视化质量检测方法，在制造加工的过程中总是备受关注。

而虚拟仪器技术通过软件可以将通用计算机与硬件结合起来构成测试或测控系统，并且用户可以通过友好的虚拟前面板操作这台计算机，虚拟仪器技术与机器视觉技术两者的结合可以减少成本，还可以开发出自动化程度高、可靠性强的系统。

2. 国内外研究现状分析

图像的采集与处理最早可以追溯到20世纪70年代中期，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理技术向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何使用计算机系统解释图像，类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。

很多国家尤其是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。

进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容 先用PC图像采集卡进行图像采集，然后用分数阶算法对图像进行去除图像噪声，然后再用PCA算法对上述结果进行辅助性优化，在Labview系统的平台上，对杂草幼苗叶片进行进一步的处理与分析，提高图像信号的实时处理能力、降低主控系统在图像处理过程中对资源的要求，从而提高系统整体处理能力。

二、研究计划 (1) 第1-3周：明确设计任务，查资料，学习各算法及图像处理技术原理； (2) 第4-5周: 确定总体设计方案，收集图片资料，为程序调试准备原始材料； (3)第6-7周：根据资料及自身所学知识，设计具体程序大致框图； (4)第8周: 对程序流程图进行细化、完善； (5)第9-11周：根据流程图进行程序的编写，并且多次调试以达到最优； (6)第12周：对实验结果进行分析； (7)第13周：列出毕业论文的提纲； (8)第14-15周：根据提纲，撰写毕业论文； (9)第16周：毕业答辩。

4. 研究创新点

算法：采用分数阶算法，将阈值选择扩展到了小数范围，精度进一步提高。

结构：采用分数阶算法和PCA算法两种算法，使精度更进一步提高。