基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计共3篇

第1篇一、实训背景与目的随着科技的飞速发展，机械视觉技术在工业自动化、机器人、安防监控等领域得到了广泛应用。

为了提高学生对机械视觉技术的理解与应用能力，本实训旨在通过理论学习和实践操作，使学生掌握机械视觉的基本原理、系统设计以及在实际工程中的应用。

二、实训内容1. 机械视觉基本原理- 光学成像原理- 数字图像处理基础- 图像识别与特征提取- 深度学习与机器学习在机械视觉中的应用2. 机械视觉系统设计- 系统架构设计- 摄像头选择与标定- 照明系统设计- 图像预处理与增强- 目标检测与跟踪3. 实践操作- 实验平台搭建- 软件编程与调试- 实验数据采集与分析- 实验结果验证与优化三、实训过程1. 理论学习- 通过课堂讲解、文献阅读等方式，系统学习机械视觉的基本原理、系统设计等相关知识。

- 掌握图像处理、模式识别、机器学习等基础理论。

2. 实验平台搭建- 选择合适的实验平台，如计算机视觉开发板、机器人等。

- 搭建实验环境，包括摄像头、光源、图像采集卡等硬件设备。

3. 软件编程与调试- 使用OpenCV、MATLAB等软件进行图像处理、特征提取等操作。

- 调试程序，确保程序运行稳定、准确。

4. 实验数据采集与分析- 设计实验方案，采集实验数据。

- 对采集到的数据进行预处理、增强、特征提取等操作。

- 分析实验结果，验证实验方案的有效性。

5. 实验结果验证与优化- 根据实验结果，对实验方案进行优化。

- 比较不同算法的性能，选择最优方案。

四、实训成果1. 理论知识掌握- 学生掌握了机械视觉的基本原理、系统设计等相关知识。

- 掌握了图像处理、模式识别、机器学习等基础理论。

2. 实践操作能力- 学生能够独立搭建实验平台，进行软件编程与调试。

- 能够对实验数据进行采集、处理和分析。

3. 创新能力- 学生在实验过程中，提出了多种优化方案，提高了实验效果。

- 结合实际应用，设计了具有创新性的实验方案。

五、实训总结1. 实训收获- 通过本次实训，学生对机械视觉技术有了更深入的理解，提高了实践操作能力。

《基于FPGA的边缘检测系统设计》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，边缘检测已成为图像处理领域中一个重要的研究方向。

边缘检测是图像处理的基本任务之一，能够有效地提取图像中的轮廓和特征信息。

传统的边缘检测算法在计算上往往存在耗时、复杂度高的问题，而基于FPGA （现场可编程门阵列）的边缘检测系统设计，能够显著提高算法的运算速度和效率。

本文将介绍一种基于FPGA的边缘检测系统设计，以实现高效、快速的边缘检测。

二、系统设计概述本系统设计以FPGA为核心，通过硬件加速的方式实现边缘检测算法。

系统主要包括图像输入模块、预处理模块、边缘检测模块、后处理模块以及图像输出模块。

各模块之间通过FPGA内部的逻辑控制单元进行协调工作，实现图像的实时处理和输出。

三、模块设计1. 图像输入模块：负责接收原始图像数据，并将其传输至预处理模块。

该模块可采用高速图像传输接口，如PCIe或HDMI 等，以保证图像数据的实时传输。

2. 预处理模块：对输入的原始图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以提高边缘检测的准确性和效率。

预处理模块可采用FPGA内部的硬件加速器进行加速处理。

3. 边缘检测模块：本系统的核心模块，负责实现边缘检测算法。

该模块采用硬件加速的方式，通过FPGA内部的逻辑控制单元和专用硬件加速器实现边缘检测算法的快速运算。

常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，可根据实际需求选择合适的算法。

4. 后处理模块：对边缘检测结果进行后处理，包括阈值处理、形态学处理等，以进一步提高边缘检测的准确性和效果。

后处理模块同样可采用FPGA内部的硬件加速器进行加速处理。

5. 图像输出模块：将处理后的图像数据输出至显示设备或存储设备。

该模块可采用高速图像传输接口，如HDMI、DVI或USB等，以满足不同场景下的需求。

四、硬件平台设计本系统设计的硬件平台主要包括FPGA芯片、内存模块、电源模块等。

其中，FPGA芯片是系统的核心，负责实现边缘检测算法的硬件加速。

0引言道路损伤目标检测技术主要分为传统算法和基于深度学习的算法。

传统路面裂缝检测方法多为人工检测的方法，通过提取特征识别路面病害的图像分割技术来实现道路裂缝检测，但在复杂道路环境下裂缝特征不易用相同的特征表示去提取，故检测精度不高。

随着深度学习的裂缝检测方法逐渐成为主流，在道路裂缝检测领域取得了很好的效果。

YOLOv8作为单阶段检测算法YOLO 系列中最新的目标检测模型，不仅检测精度良好，检测速度较快，还具备了较为轻量化的网络结构，因此，文章在道路裂缝数据集RDD2020上，进行针对性改进应用于道路裂缝检测任务。

改进主要针对目前YOLOv8算法表现出的两点不足：首先是YOLOv8新提出的C2f 模块堆叠了更多的Bottleneck 结构，不但降低了模型的实时性效果，而且增加了模型的计算量。

其次是在移动检测中环境复杂，检测精度要求高，模型难以正确检测。

1相关原理YOLO 系列算法作为经典的单阶段检测算法之一，目前已经升级到YOLOv8作为一个全新的SOTA 模型。

YOLOv8的主要结构包括三个部分，分别为主干特征提取网络（Backbone ）、特征强化提取网络（Neck ）以及检测头（Head ）。

骨干网由CBS 模块、C2f 模块和SPPF 模块组成，骨干网络预处理从三次卷积换成了两次，并且延续了YOLOv7网络中ELAN 结构思路，将YOLOv5里的C3模块替换成了梯度流更丰富的C2f 模块，缩减了骨干网络中最大步长的blocks 数，减少参数量和计算量，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，使网络能够学习到更多的特征，并且具有更强的鲁棒性。

Head 部分，YOLOv8采用无锚分体式检测头，相较于YOLOv5有两大改进。

首先，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，用于减轻分类和定位任务互相的冲突。

其次，YOLOv8改变了以往的Anchor-Base ，换成了Anchor-Free 检测方式，面对长宽不规则的目标比较有优势。

《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，工件识别与定位技术在生产线上扮演着越来越重要的角色。

传统的人工识别与定位方式不仅效率低下，而且易受人为因素的影响。

因此，基于机器视觉的工件识别与定位系统应运而生，其通过计算机视觉技术实现对工件的快速、准确识别与定位，从而提高生产效率和质量。

本文将介绍一种基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现。

二、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括工业相机、光源、工控机等。

其中，工业相机负责捕捉工件图像，光源提供合适的照明条件，以保证图像质量，工控机则负责图像处理和算法运行。

硬件设备需具备高稳定性、高精度和高速度的特点，以满足生产线上的实时性要求。

2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、工件识别和工件定位三个模块。

图像预处理模块负责对原始图像进行去噪、增强等处理，以提高图像质量。

工件识别模块通过训练好的机器学习模型对预处理后的图像进行识别，提取出工件的特征信息。

工件定位模块则根据识别结果，确定工件在图像中的位置信息。

三、算法实现1. 图像预处理图像预处理是工件识别与定位的前提。

本系统采用去噪、二值化、边缘检测等算法对原始图像进行处理，以提高图像质量和特征提取的准确性。

其中，去噪算法用于消除图像中的噪声干扰，二值化算法将图像转化为黑白二值图像，便于后续的特征提取和识别。

2. 工件识别工件识别是本系统的核心部分。

本系统采用深度学习算法训练机器学习模型，实现对工件的快速、准确识别。

具体而言，我们使用卷积神经网络（CNN）对大量工件图像进行训练，提取出工件的特征信息，并建立特征库。

在识别过程中，系统将预处理后的图像与特征库中的特征信息进行比对，找出最匹配的工件类型。

3. 工件定位工件定位是在识别的基础上，确定工件在图像中的具体位置。

本系统采用模板匹配算法实现工件定位。

具体而言，我们首先在特征库中选取与待定位工件相似的模板图像，然后在预处理后的图像中搜索与模板图像相匹配的区域，从而确定工件的位置信息。

基于机器视觉的水果品质检测研究进展摘要：水果品质检测关系到水果的包装运输贮藏和销售的效果和收益。

传统的外观品质检测主要是利用分级机械，其存在很多不足之处，因此提出了利用机器视觉进行无损检测的技术。

利用机器视觉技术主要是检测水果的大小、形状、颜色和表面缺陷四个性状参数。

本文总结了国内外一些利用机器视觉技术对水果进行检测分级的成果，并以苹果外部品质检测与分级系统为例做了说明。

然后就未来的发展前景做了展望。

关键词：水果品质检测，机器视觉技术，大小，形状，颜色，表面缺陷一、前言水果品质检测是水果商品化处理的关键环节之一，直接关系到水果的包装运输贮藏和销售的效果和收益。

品质检测主要包括外观品质和内部品质两个方面，传统的外观品质检测主要是利用分级机械，根据水果的大小重量等指标进行分级，该方法主要是通过设计专用机械结构来检测水果的大小和重量，而无法对水果的颜色纹理和表面缺陷等做出评价，设备专用性强，利用率低，检测时水果常发生碰撞，容易导致水果的损伤。

近些年来发展起了利用机器视觉技术进行水果质量检测的技术。

机器视觉技术从概念上讲是用计算机实现人的视觉功能也就是用计算机代替人眼实现对客观三维世界的认识。

机器视觉是一门涉及到人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理学、模式识别等诸多领域的新兴交叉学科[1]。

利用该技术可以实现高效率、无损害的水果品质检测。

二、国内外研究现状在水果外观品质的检测中，主要是针对其大小、形状和颜色三个性状进行检测。

按果实大小进行检测，选出大小基本一致的果实，有利于包装贮存和加工处理；而每种水果均具备相似的外形，通过制定形状等级，进行销售时可以提高水果的销售力；外表颜色是水果的最重要外观参数之一，消费者常常根据果品的颜色来决定是否购买。

另外，果实表面缺陷也是水果品质检测的一个重要形状。

针对上述几个方面的机器视觉检测法国内外研究人员已获得很多研究成果。

1、国外研究现状Throop[2]等通过平移和旋转苹果来获取不同角度的图像，根据这些图像计算出苹果的赤道半径和面积；然后把苹果视为椭球体，计算出苹果的长轴和短轴，并据此估算苹果的大小。

基于机器视觉的自动化零件检测与分类系统设计标题：基于机器视觉的自动化零件检测与分类系统设计摘要：随着工业生产规模的不断扩大和现代制造工艺的快速发展，零件检测与分类的自动化需求也日益突出。

本论文设计了一种基于机器视觉技术的自动化零件检测与分类系统，该系统能够高效准确地对不同类型的零件进行检测和分类，提高了工业生产线的工作效率和产品质量。

关键词：机器视觉、自动化、零件检测、零件分类、工业生产线第1章引言1.1 研究背景随着工业生产规模的不断扩大和现代制造工艺的快速发展，零件检测与分类的自动化需求也日益突出。

传统的人工检测方式存在劳动力成本高、工作效率低、易出错等问题，无法满足现代工业的需求。

因此，研发一种能够高效准确地对不同类型的零件进行检测和分类的自动化系统具有重要的实际意义。

1.2 研究目的和意义本论文旨在设计一种基于机器视觉技术的自动化零件检测与分类系统，能够实现高效准确地对零件进行检测和分类，提高工业生产线的工作效率和产品质量。

通过引入机器视觉技术，将传统的人工检测方式改为自动化检测，可以大大提高生产效率，降低生产成本，并提高产品质量和一致性。

1.3 文章结构本论文共分为七章，各章内容安排如下：第2章相关技术综述本章对机器视觉技术和自动化零件检测与分类技术进行综述，介绍了相关的基本理论和方法。

第3章系统设计框架本章主要介绍了设计的自动化零件检测与分类系统的整体框架，包括硬件组成和软件设计。

第4章零件检测模块设计本章详细描述了零件检测模块的设计过程，包括图像采集与预处理、特征提取与选择以及缺陷检测算法设计。

第5章零件分类模块设计本章详细描述了零件分类模块的设计过程，包括特征向量生成和分类算法设计。

第6章实验结果与分析本章介绍了实验所用的数据集、实验环境的设置，以及实验结果的展示和性能评估。

第7章结论本章对全文进行总结，并指出存在的问题和改进方向，并对未来的研究方向进行展望。

第2章相关技术综述2.1 机器视觉技术概述机器视觉是利用计算机和相应设备对视觉信息进行获取、处理和分析的技术。

基于机器视觉的分拣机器人设计与研究一、概述随着科技的飞速发展，机器视觉技术日益成熟，并在各个领域展现出广泛的应用前景。

特别是在工业自动化领域，基于机器视觉的分拣机器人正逐渐成为提升生产效率、降低劳动成本的关键技术之一。

本文旨在深入探讨基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究，分析其工作原理、系统架构、关键技术及应用前景，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，实现对目标物体的识别、定位与跟踪。

在分拣机器人中，机器视觉技术能够实现对不同形状、颜色、纹理等特征的物体进行快速准确的分拣。

随着深度学习算法的发展，基于机器视觉的分拣机器人在识别精度、适应性等方面不断提升，使其能够满足复杂多变的生产环境需求。

国内外众多研究机构和企业纷纷投入到基于机器视觉的分拣机器人的研发与应用中。

本文将对相关领域的研究成果进行梳理和分析，重点关注分拣机器人的硬件设计、软件算法以及实际应用案例。

通过对比分析不同方案的优缺点，本文旨在为分拣机器人的设计提供一套完整、实用的指导方案。

本文还将探讨基于机器视觉的分拣机器人在未来可能面临的技术挑战与发展趋势。

随着工业、智能制造等理念的深入人心，分拣机器人将在更多领域发挥重要作用。

对分拣机器人的设计与研究不仅具有理论价值，更具有重要的实践意义。

本文将对基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究进行全面深入的探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。

1. 分拣机器人的应用背景与意义随着科技的飞速发展，工业自动化和智能化已成为现代制造业的重要趋势。

在物流、仓储、生产线等场景中，分拣作业作为关键的一环，其效率与准确性直接影响到整个生产流程的顺畅度和成本。

传统的分拣方式往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出错，同时面临着劳动力成本上升和人力资源短缺的问题。

研发一种能够自动、高效、准确地进行分拣作业的机器人，对于提升生产效率、降低生产成本、缓解人力资源压力具有重要意义。

基于人工神经网络的钢材表面缺陷快速识别技术研究摘要本文利用人工神经网络的钢材表面缺陷快速识别系统以及bp神经网络的缺陷检测和分类的方法，实现钢材表面疵病的准确检测与分类。

选用matlab作为系统软件工具，以bp神经网络作为其缺陷检测的计算方法，实现冷轧带钢表面缺陷检测技术的软件方案设计，完成bp神经网络在钢材表面缺陷检测的应用研究，满足带钢生产线的表面缺陷检测要求。

关键词：缺陷检测；人工神经网络；bp神经网络中图分类号：tn711 文献标识码：a 文章编号：冷轧带钢已成为汽车生产、机械制造、化工、航空航天、造船等工业不可缺少的原材料，在国民经济中占据重要地位。

而钢材表面缺陷是影响带钢质量的重要因素，因此，表面缺陷的识别检测对提高带钢的质量具有十分重要的意义。

本文根据钢材表面的缺陷情况，研究需要系统识别的常见钢材表面缺陷类型，结合表面缺陷检测系统的主要技术要求，提出基于人工神经网络的钢材表面缺陷识别系统的总体方案。

利用计算机和图像采集设备，使软件和硬件协同配合，实现图像信息的实时采集及处理，为bp神经网络的训练学习建立钢材表面缺陷数据库，通过训练可以实时自动识别钢材表面存在的缺陷。

1bp神经网络的基本原理bp（back propagation）神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。

它是目前研究最多、应用最广泛的神经网络模型之一【1】。

bp网络是一种多层前向反馈神经网络，把样本的输入输出变成一个非线性优化问题，使用了最优化中最普遍的梯度下降算法，用迭代运算求解权值，它可以实现从输入到输出的任意连续的非线性映射。

bp网络主要用于函数逼近、模式识别、数据压缩等。

bp神经网络由输入层、隐含层和输出层三部分组成，其结构如图1所示。

图1bp神经网络结构示意图fig. 1 the bp neural network structure diagrambp神经网络在具体工作之前必须通过学习获得一定的“智能”，才可以在实际的应用中取得良好的效果。

计算机毕业论文题目计算机专业毕业论文题目参考(优秀7篇)计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。

这里的7篇计算机专业毕业论文题目参考是作者小编为您分享的计算机毕业论文题目的相关范文，欢迎查看参考。

计算机硬件毕业论文题目篇一1、基于知识库的计算机硬件维修服务系统2、计算机硬件虚拟实验室的设计与研究3、通用性齿轮箱状态监测与故障诊断系统的研究4、局域网内计算机硬件资源管理系统的开发5、计算机监控管理系统的设计与实现6、企业人力资本投资与企业绩效7、基于DSP和FPGA的多功能嵌入式导航计算机系统设计8、面向服务软件体系架构原理与范例研究9、信息和通讯技术产业与经济增长：对中国实践的研究10、抗恶劣环境可穿戴计算机研究11、可穿戴计算机硬件技术研究12、基于DSP的导航计算机硬件设计13、计算机硬件虚拟实验平台的研究与开发14、星载并行计算机硬件系统可靠性设计与分析15、基于USB的可穿戴计算机接口设计16、半导体神经计算机硬件实现研究及在全方位实物识别中的应用17、基于本体和规则的计算机故障诊断研究18、基于尘源控制与净化设备的数字仿真系统的分析与应用19、中国计算机行业上市公司并购动因及并购绩效研究20、计算机硬件测试系统的设计与实现21、飞控计算机的容错研究与设计22、计算机硬件设备故障管理机制研究23、航天器时变计算机体系结构研究24、基于浮点DSP的微小型导航系统设计与工程实现研究25、无人机余度飞行控制计算机关键技术研究26、基于DSP的无人机飞控计算机的设计与实现27、激光陀螺捷联惯导系统快速原型技术研究28、基于586-Engine的小型化飞控计算机设计29、星载计算机的硬件容错设计与可靠性分析30、基于XEN网络虚拟化的性能研究31、基于Virtools的中学计算机硬件虚拟实验的研究与设计32、无人机余度飞行控制软件的设计与研究33、基于FPGA的多核可重构技术研究34、面向城市轨道交通的安全计算机设计35、在现代教育技术环境下开放实验教学模式研究36、基于PC755和PC107A的单板计算机的开发37、基于中职的计算机组装虚拟实验室的设计与开发研究38、无人机余度飞行控制计算机设计及研究39、基于双DSC的无人机飞控计算机核心系统的设计与实现40、无人机余度飞行控制软件设计与研究计算机信息管理毕业论文题目篇二1、基于RFID技术的固定资产管理软件系统的设计与开发2、基于RFID高校信息管理系统的研究与实现3、数据库管理系统中的隐式授权问题研究4、生产制造行业中RFID技术的应用5、中小型银行信息管理系统的研究与实践6、基于Web教务管理系统安全方案研究7、基于RFID的可追溯果园生产过程管理系统8、基于SOA的联邦式信息检索平台的研究与实现9、基于信息管理的垃圾短信控制系统的设计与实现10、基于QR二维码的井群信息管理系统研究11、基于视景重现的舰船IETM系统开发12、RFID技术在物资仓库管理系统中的应用研究13、基于RFID的大型赛事人员及车辆信息管理系统开发应用研究14、基于RFID的输变电设备EPC编码的应用研究15、基于目录服务的物联网元数据及公共服务管理系统的设计及实现16、基于目录服务的物联网节点信息管理系统的设计与实现17、基于PKI技术的高校电子档案安全管理系统的设计与实现18、面向隐私保护的第三方个人信息服务平台研究19、基于神经网络的车牌识别与信息管理系统20、平庄西露天矿地质信息管理系统的开发及应用研究21、安全信息管理(SIM)风险管理的研究与实现22、数据备份恢复工具的设计与实现23、个人信息管理中文件路径编码研究24、电子商务信息管理系统数据安全性研究25、基于XML的移动艾滋病信息管理系统安全研究26、虹膜识别技术在医疗信息管理系统中的设计与实现27、单点登录方法研究及模型实现28、基于RFID的药品包装信息管理系统29、基于WebGIS的五金产业信息搜索系统的设计与实现30、地下管线三维CAD与信息管理软件开发计算机毕业论文题目摘抄篇三1、面向大数据应用挑战的超级计算机设计2、基于超级电容断电延时电源的计算机检测系统设计3、E级超级计算机故障预测的数据采集方法4、新型超级生物计算机模型问世5、我国超级计算机研制取得重大突破6、新型超级生物计算机模型问世7、超级计算机：国内企业函需加强海外专利布局8、结构网格CFD应用程序在天河超级计算机上的高效并行与优化9、超级计算机系统实时节能控制技术的理论与实践分析10、超级电容断电延时电源计算机监测系统设计11、美国超级计算机发展战略12、美国禁止企业向中国出口超级计算机相关技术13、计算机控（)制技术在工业自动化生产中的应用研究14、基于工业控制计算机的多功能通信卡的研制15、工业自动化控制中计算机控制技术的应用路径研究16、工业自动化控制系统中计算机技术的使用17、计算机自动控制技术应用于工业生产现场中作用分析18、计算机技术在工业自动化控制系统中的作用19、浅析计算机控制与工业自动化控制20、工业控制计算机网络技术发展与应用21、计算机在工业电器自动化控制系统中的实现22、基于计算机视觉的工业机器人定位控制系统23、新形势下计算机网络通信中存在的问题及改进策略24、计算机网络数据库的安全管理技术分析25、计算机网络信息安全与防护策略26、浅谈提升计算机网络可靠性的方法27、虚拟网络技术在计算机网络安全中的有效运用28、关于计算机网络工程全面信息化管理研究29、论计算机网络安全及防火墙技术30、高职计算机网络技术专业建设问题研究31、计算机网络安全漏洞及防范探究32、浅谈热网中的计算机网络控制33、分析计算机网络安全的主要隐患及管理方法34、刍议计算机通信与网络远程控制技术应用35、计算机网络信息安全及防护策略分析36、计算机网络工程全面信息化管理探讨37、计算机远程网络通讯技术探析38、计算机网络硬件的不同检测方法与维护39、如何在计算机通信网络中进行容量与流量分配优化40、关于计算机网络安全和信息化的探讨41、计算机网络安全问题与防范方式分析42、计算机网络信息安全及应对策略分析43、网络资源在开放大学计算机教学中的运用探索44、计算机网络故障分析及维护技术研究45、计算机网络安全中的防火墙技术应用46、计算机网络安全漏洞防范策略探析47、浅谈无线电监测与计算机网络信息安全保密48、提高计算机网络可靠性的方法研究49、浅析计算机网络技术的发展及安全防御策略50、计算机网络安全服务器入侵与防御51、计算机网络安全防范技术的发展应用52、浅谈计算机网络安全问题及其对策53、计算机网络故障防范与处理54、浅谈计算机网络技术在期刊编辑中的应用55、网络资源在大学计算机教学中的运用研究56、云计算技术背景下的计算机网络安全存储系统设计与研究57、网络环境下计算机信息系统安全策略探析58、计算机网络可靠性提高方法研究59、计算机网络通信常见问题及管控措施探析60、计算机网络应用层存在的故障及排除对策计算机硕士论文题目选题参考篇四1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究4、基于图像的计算机物体识别研究5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现7、计算机网络信息安全风险评估标准与方法研究8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发14、基于计算机视觉的皮革测配色研究15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别16、基于计算机视觉的花卉分级系统研究17、计算机辅助景观表现研究18、基于计算机视觉的水面智能监控研究19、计算机辅助飞机铆钉连接优化设计20、非相似平台管理计算机的余度管理技术研究21、基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究22、乳腺肿瘤超声剪切波弹性图像的计算机辅助诊断23、面向老龄用户的计算机界面交互模式研究24、培养中职计算机网络专业学生综合实践能力的措施研究25、基于动态部分可重构FPGA的计算机组成原理实验平台设计26、三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计27、基于中国虹计算机的文件管理系统设计与研究28、计算机网络虚拟实验教学平台的设计与实现29、基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究30、基于计算机视觉的火焰三维重建算法的研究31、企业内网计算机终端软件补丁管理系统的研究与设计32、治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究33、集成无线体域网穿戴式计算机设计34、基于计算机视觉的疲劳驾驶检测技术研究35、基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断36、基于模糊认知图的计算机在线证据智能分析技术研究37、基于录像分析的高职计算机微课设计的案例研究38、动态可重构穿戴计算机软件平台的设计与实现39、计算机视觉中可变特征目标检测的研究与应用40、基于计算机视觉的单体猪喘气行为视频特征表达方法研究41、基于计算机视觉的指针式电表校验的关键技术研究42、基于计算机视觉的车牌识别系统的算法研究43、乐山计算机学校学生管理系统设计与实现44、基于计算机视觉微测量技术研究45、基于计算机视觉的枸杞分级方法研究46、基于计算机视觉的外膜厚度测量方法的研究47、基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究48、节能监管计算机联网多参数计量控制系统49、点状开发建设项目水土保持方案计算机辅助编制系统研发50、大学计算机课程实验教学平台的设计与实现51、肠癌计算机辅助识别算法的研究52、计算机联锁安全关键软件可靠性设计53、计算机视觉在织物疵点自动检测中的应用研究54、数字水印技术在计算机辅助评卷系统中的应用研究55、某信息技术企业计算机网络安全系统的设计与实现56、计算机集群节点的状态测量与节能优化的研究57、免疫系统的计算机模型研究58、基于计算机网络的轨道交通综合监控系统研究与应用59、基于脑电的计算机辅助自动睡眠评分系统60、计算机辅助水墨画分类系统设计与实现计算机毕业论文选题篇五1、基于计算机视觉的棉花生长监测自主导航车辆研究2、基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计3、基于计算机视觉技术的玉米叶绿素含量检测研究4、基于计算机视觉的玉米籽粒形态测量与研究5、计算机视觉系统下缺素番茄叶片彩色图像研究6、农业机器人切削过程仿真分析--基于计算机辅助设计7、基于计算机视觉信息处理技术的苹果自动分级研究8、计算机视觉信息处理技术在苹果自动分级中的应用9、基于计算机视觉技术育肥猪体重分析研究10、基于计算机软件开发中影响软件质量的因素探讨11、计算机信息安全和防范对策探讨12、基于计算机视觉技术的向日葵种子分选系统设计13、计算机网络信息安全及其防护对策探讨14、计算机网络防御策略求精关键技术探究15、谈计算机网络安全的影响因素与应对措施16、我国计算机通信技术现状及未来的发展趋势17、计算机病毒的安全防御分析18、提高计算机通信网络可靠性的分析与研究19、关于建设安全计算机局域网网络分析20、论高校计算机信息管理能力的提升21、计算机网络安全面临的威胁及其防范措施22、计算机控制类课程自主学习的平台关键技术研究23、计算机过程控制系统在锌冶炼系统的应用24、提高计算机信息管理能力的方法分析25、计算机医院病案图像管理与统计系统研究26、探析计算机数字图像处理技术27、基于人机工程学的老年计算机键盘设计研究28、浅析计算机病毒及防范措施29、计算机数据库安全管理现状分析及改良研究30、计算机绘图课程移动学习资源的设计与实践31、高铁计算机联锁仿真培训系统的设计与实现32、计算机应用的现状与计算机的发展趋势33、试析计算机管理系统的安全防控策略34、分析计算机软件数据接口35、浅谈计算机数据库的安全管理策略36、探析计算机网络通信系统的风险应对37、基于计算机视觉的稻谷霉变程度检测38、计算机软件保护方法的探讨39、计算机中央处理器的研究40、计算机数据库入侵检测技术计算机网络安全论文题目篇六1、计算机网络安全与漏洞扫描技术的应用研究2、关于医院计算机网络安全管理工作的维护策略分析3、计算机网络安全问题及其防范措施4、计算机网络安全及其防范策略研究5、计算机网络安全及防范措施6、计算机网络安全与防护7、大数据时代的计算机网络安全及防范措施探析8、对于计算机网络安全防范措施的探讨9、计算机网络安全技术在网络安全维护中的应用研究10、计算机网络安全问题及其解决方案11、计算机网络安全中数据加密技术的应用研究12、神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究13、新网络环境下的计算机网络安全思考14、计算机网络安全管理15、计算机网络安全现状与防御技术探讨16、计算机网络安全技术的影响因素及相关防范措施17、计算机网络安全与技术的现状与未来发展18、计算机网络安全隐患管理及维护探讨19、局域网环境下计算机网络安全防护技术应用研究20、计算机网络安全中数据安全加密技术的应用研究21、网络型病毒分析与计算机网络安全技术构建22、高校计算机网络安全威胁与防范措施分析23、加强计算机网络安全防护管理的方法分析24、探讨计算机网络安全技术在网络安全维护中的应用效果25、计算机网络安全技术及其完善对策探究26、云计算环境中的计算机网络安全27、基于大数据时代计算机网络安全技术应用研究28、基于防火墙技术的计算机网络安全技术研究29、福利彩票管理中计算机网络安全管理30、虚拟网络技术在计算机网络安全中的应用31、计算机网络安全技术在网络安全维护中的应用研究32、计算机网络安全问题及其防护33、基于云环境下的计算机网络安全研究34、计算机网络安全技术在网络安全维护中的应用35、云计算环境下的计算机网络安全问题分析36、试谈大数据时代的计算机网络安全及防范措施37、探讨医院计算机网络安全管理38、基于神经网络的复杂计算机网络安全评价指标体系建立及应用研究39、云计算技术在计算机网络安全存储中的应用40、网络安全专业计算机网络安全课程设计与思考41、浅谈计算机网络安全隐患及管理措施42、计算机网络安全现状与防御技术43、计算机网络安全技术在网络安全维护中的应用44、计算机网络安全隐患与防范措施45、计算机网络安全病毒防御中的数据挖掘技术应用46、我国计算机网络安全分析47、计算机网络安全的主要隐患及管理措施分析48、基于云计算环境下的计算机网络安全研究49、神经网络在计算机网络安全评价中的应用50、计算机网络安全技术及其完善对策探究计算机毕业论文选题篇七1、基于计算机视觉的棉花生长监测自主导航车辆研究2、基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计3、基于计算机视觉技术的玉米叶绿素含量检测研究4、基于计算机视觉的玉米籽粒形态测量与研究5、计算机视觉系统下缺素番茄叶片彩色图像研究6、农业机器人切削过程仿真分析--基于计算机辅助设计7、基于计算机视觉信息处理技术的苹果自动分级研究8、计算机视觉信息处理技术在苹果自动分级中的应用9、基于计算机视觉技术育肥猪体重分析研究10、基于计算机软件开发中影响软件质量的因素探讨11、计算机信息安全和防范对策探讨12、基于计算机视觉技术的向日葵种子分选系统设计13、计算机网络信息安全及其防护对策探讨14、计算机网络防御策略求精关键技术探究15、谈计算机网络安全的影响因素与应对措施16、我国计算机通信技术现状及未来的发展趋势17、计算机病毒的安全防御分析18、提高计算机通信网络可靠性的分析与研究19、关于建设安全计算机局域网网络分析20、论高校计算机信息管理能力的提升21、计算机网络安全面临的威胁及其防范措施22、计算机控制类课程自主学习的平台关键技术研究23、计算机过程控制系统在锌冶炼系统的应用24、提高计算机信息管理能力的方法分析25、计算机医院病案图像管理与统计系统研究26、探析计算机数字图像处理技术27、基于人机工程学的老年计算机键盘设计研究28、浅析计算机病毒及防范措施29、计算机数据库安全管理现状分析及改良研究30、计算机绘图课程移动学习资源的设计与实践31、高铁计算机联锁仿真培训系统的设计与实现32、计算机应用的现状与计算机的发展趋势33、试析计算机管理系统的安全防控策略34、分析计算机软件数据接口35、浅谈计算机数据库的安全管理策略36、探析计算机网络通信系统的风险应对37、基于计算机视觉的稻谷霉变程度检测38、计算机软件保护方法的探讨39、计算机中央处理器的研究40、计算机数据库入侵检测技术41、计算机图形图像处理的关键技术42、基于工作过程的计算机应用和维护开发探讨43、计算机辅助设计3D打印技术在复杂跟骨骨折治疗中的应用44、浅谈计算机教学改革措施45、探究计算机网络信息安全与防护策略46、计算机网络信息系统安全问题的分析与对策47、计算机模拟大脑与功能性计算策略48、计算机软件开发设计的难点分析49、计算机信息数据的安全与加密技术50、基于C语言的计算机编程技术分析。