1. 研究目的与意义（文献综述）
目的与意义
在传统支付场景中，传统的机器人已经不能满足人们对于高质量，高效率的要求了。人们想要机器人拥有更高的智能性并对外界环境具有更高的适应性，机器视觉系统作为机器人的一个重要部分，它使机器具有类似人类的视觉能力。换句话说，机器能够感知外部世界传达的信息，根据分析的信息情况，然后进行智能化操作。目前基于机器视觉识别和定位方法的研究已经成为国内外研究的热门。机器视觉将人从脏乱、危险和重复性劳作的生产模式中解脱出来。机器视觉系统能够增加机器的灵活性，但是机器视觉系统容易受到外界光照变化，传感器本身缺陷等问题的影响，最终结果会产生相应的错误，因此对于算法的设计尤为重要。基于机器视觉的机器人可以使用高精度定位和运动来促成高度稳定的智能检测设备，从而提高工作效率。
本文围绕基于机器视觉的支付信息识别所涉及的相关背景及算法展开研究，构建支付信息识别模型，将图像分割技术与目标识别技术融合在一起集成到模型中，促使机器人可以具有智能识别支付信息的功能。本文的研究无论是从理论上还是从推动支付方式智能化应用上均具有极强的驱动力。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容
现有收费支付依赖人工完成，如加油站，加油员输入加油金额或加油量，人工将数据导入支付系统，人力消耗大，工作效率低。通过机器视觉对加油机支付信息进行识别，并交由后台结算，实现无感支付，提高加油站工作效率。
（1）图像的预处理
3. 研究计划与安排
进度安排
| 周次 | 目标任务 |
| 1-2 | 接收任务书，查阅文献与资料，提交开题报告，完成开题工作； |
| 3-4 | 翻译相关的英文资料； |
| 5-6 | 明确论文的写作思路，构思论文的框架，完成论文写作提纲； |
| 7-8 | 支付信息识别模型构建和计算； |
| 9-10 | 支付信息识别模型仿真分析，整理仿真报告书； |
| 11-12 | 系统撰写、完成毕业设计论文初稿； |
| 13-14 | 对初稿进行修改和完善，终稿完成、打印、装订；整理各项毕业设计材料并提交毕业论文，准备答辩用的PPT演讲材料； |
| 15 | 论文提交评阅，完成毕业论文答辩。 |
4. 参考文献（12篇以上）
[1]patel a k. effect on the performance of a support vector machine based machine vision system with dry and wet ore sample images in classification and grade prediction[j]. pattern recognition and image analysis, 2019, 29(2):309-324.
[2]kaltsa v. dynamic texture recognition and localization in machine vision for outdoor environments[j]. computers in industry, 2018, 98:1-13.
[3]hussain a. saml-qc:a stochastic assessment and machine learning-based qc technique for industrial printing[m].computer architecture in industrial, biomechanical and biomedical engineering. 2019.
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