计算机视觉毕业设计

北航毕业设计论文

尊敬的各位评委老师：

大家好！我是北航计算机科学与技术专业的一名毕业生，今年即将完成毕业设计。在这里，我想向大家汇报一下我的毕业设计论文的研究工作。

我的毕业设计的题目是《基于深度学习的图像分类方法研究与实现》。本设计的研究目的是通过深度学习技术来实现图像分类，提高图像分类的准确性和效率。目前，图像分类是计算机视觉领域的研究热点之一，对各种实际应用具有重要意义。

本论文首先对深度学习的基本原理进行了介绍，包括神经网络、反向传播算法等。然后，研究了常用的图像分类方法，包括传统的机器学习方法（如支持向量机、k近邻等）和深度学习方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。接着，针对图像分类问题，在CIFAR-10数据集上设计了一系列实验，比较了不同算法在准确性和效率方面的表现。实验结果表明，深度学习方法在图像分类任务上具有明显优势。

本设计的最后一部分是基于所学到的知识，使用TensorFlow框架编写了一个图像分类系统的原型。该系统可以输入一张图像，自动识别出图像中的物体，并给出相应的分类结果。通过该系统的实际应用，进一步验证了深度学习方法在图像分类任务上的可行性和有效性。

在本论文的研究过程中，我遇到了许多困难和挑战。首先，深度学习理论知识较为复杂，对于初学者来说难度较大。其次，实验数据的预处理和特征提取是图像分类任务中一个重要的环节，需要充分利用各种工具和技术。最后，进一步优化和改进深度学习模型，提高其准确率和效率，也是一个长期的研究方向。 对于这些困难和挑战，我通过查阅大量的文献资料，参加相关学术讲座和研讨会，与同学们进行讨论和交流，最终成功完成了毕业设计任务。通过这个过程，我不仅学到了专业知识，提高了科研能力，还培养了自己的实际动手能力和团队合作精神。

在未来的工作中，我将进一步深入研究图像分类领域，不断提升自己的研究能力和创新能力。同时，也希望能够将自己的研究成果应用到实际应用领域，为社会发展和进步做出自己的贡献。

浙江工业大学浙西分校信电系毕业设计（论文）

I

摘 要

计算机视觉检测是现代工业检测的重要手段之一。随着现代制造技术的发展，传统的检测技术已经无法满足现代化大生产的要求。计算机技术和图像处理技术的发展使得计算机视觉检测技术得到了越来越广泛的应用。

本设计是关于对生产线上的电池夹的质量检测，是针对之前人为检测产生的种种误差和效率低下的缺点而提出的。而采用基于虚拟仪器的计算机视觉检测可以节约人力、物力，因此本设计采用美国NI公司的LABVIEW软件进行检测，提高了准确率和效率。

论文从硬件结构和软件组成两个方面介绍了虚拟仪器的机器视觉检测。硬件结构部分，分析了1394摄像头的性能指标和图像采集卡的一些参数。软件是整个设计的关键，整个软件实现对电池夹个参数进行测定，如对电池夹的对边、大孔、小孔1，小孔2，最后通过数据判定决定电池夹的去留。然后调试系统完成整个检测过程。整个系统具有可靠、精度高、非接触和高速的特点。

关键词： 机器视觉；虚拟仪器；LABVIEW；1394摄像头；图像采集卡

浙江工业大学浙西分校信电系毕业设计（论文）

II

ABSTRACT

Computer vision testing is one of the important means of modern industrial testing. With

the development of modern manufacturing technology, the traditional test has been unable to

meet modern technology, large-scale production requirements. Computer technology and the

development of image processing technologies enable computer vision testing technology has

计算机毕设答辩稿

尊敬的评委、老师、同学们：

大家好！首先非常感谢各位评委老师给予我这次机会来进行我的毕业设计答辩。我的毕业设计题目是《基于深度学习的人脸识别系统设计与实现》，现在我来向大家介绍我的设计。

一、研究背景

人脸识别一直是计算机视觉领域内的研究热点，且在现实生活中有着广泛的应用。但是传统的人脸识别算法在应对光照、角度、表情等变化时效果有限。随着深度学习技术的不断发展，深度学习在人脸识别领域的应用得到了广泛关注和研究。人脸识别系统基于深度学习的实现，能够提高识别准确度、在面对复杂环境的情况下表现更加稳健。

二、研究内容

本设计基于深度学习的技术，对人脸识别系统进行设计与实现。主要包括以下几个步骤：

1. 数据采集：采用大规模数据库中的人脸图像进行训练和测试。通过网络爬虫程序自动抓取大量人脸数据，保证数据的多样性和充分性，同时也解决了立体图像采集方面的问题。 2. 数据预处理：对于采集到的人脸图像进行预处理，并转换成模型可用的训练数据。主要包括灰度化、图像归一化、数据均衡等预处理方式。

3. 深度学习模型训练：本设计采取卷积神经网络（CNN）进行模型的训练。通过多层网络的训练，得到一个准确分辨不同人脸图像，并能够识别出人脸特征的模型。

4. 人脸检测：通过采用Haar cascades级联分类器对于人脸图像进行检测，提高了人脸检测的精度和稳定性，并对人脸图像进行剪切，形成标准大小的人脸图像。

5. 人脸识别：通过训练得到的模型，对于所提供的人脸图像进行识别，得到所对应的人脸信息。同时本设计运用了半监督学习的思想，优化了识别的效果，提高了识别准确率。

三、研究结果

本设计通过建立基于深度学习的人脸识别系统，取得了较为优异的识别效果。经过对于大量测试数据的识别，得到了高达95%以上的识别准确率，表现出了较高的实用性和稳定性。同时，本设计所提供的识别速度也得到了较大的提高，可实现实时的人脸识别，应用于更多的现实场景中。

计算机视觉

在现代工业自动化生产中，常常涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，而其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。

自二十世纪六十年代中期以来，计算机视觉迅速发展成为一门新兴学科。它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，来模拟人类和其他生物的视觉行为。

尽管计算机视觉系统应用各异，但都包括图像采集、图像处理、特性提取、判决和控制图像采集等基本过程。图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元获取被测物体的图像。在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行图像处理和分析。

视频信息的量化处理的硬件部分主要是图像采集卡。图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。