12、项目立项报告(基于深度学习技术的视觉识别系统)_第1页
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文档简介

基于深度学习技术的视觉识别系统一、项目背景：二、项目主要研究开发内容、技术关键和创新点2.1、项目主要研究开发内容本项目针对零部件在工业生产过程中存在检测速度慢、自动化检测水平低案设计，实现对零部件各种随机、复杂的缺陷进行自动检测的功能。项目完成后，拟实现目标功能：1、解决识别复杂工件慢、精确度低以及定位不准等问题；2、数据可接入信息化系统平台，实现产品质量追溯。、项目技术关键图像前处理技术；深度学习和卷积神经网络技术；2.3、项目创新点1、通过工业高精度相机获取目标图像信息，经过图像灰度化、图像滤波、Otsu二值化处理，再经边界像素检测算法定位并分割目标图像，然后运用已训练的深度卷积神经网络（CNN）对目标进行识别，得到目标区域的特征以及所属类别，实现智能识别。2、采用一种改进网络共享卷积层结构的方法，融合区域建议网络和区域卷一的零部件检测，实现端到端训练输出定位检测结果。3（Halcon术更加智能和成熟，具有速度快、检测准确率高等优越性。三、项目现有技术基础和条件：极具竞争力的产品和服务。力视科技具有一支经验丰富的项目开发、实施团队，通过对客户问题、需求的前期调研，方案探讨、论证，成本预算，到系统开发、测试、上线，以及后期的跟踪、优化，为客户提供完整的技术服务，最终给客户节省生产、质检和管理成本，达到双赢的目的。四、任务分解及进度安排：2018420185——20189设计；

确定总体设计方案，关键技术研究，软硬件架构2018年9月——2018年11月 完成硬件调试、软件编码工作，测试平台搭建；201811——201812五、项目主要参与人员：金人笑、温景文、刘进涛、刘一庆、蔡培根、施怡翔、吕金瑞、周团、姜杭琪、汤峰（万元）（万元）研究开发人员工资薪金费用50直接投入30折旧费用2设计费5设备

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