1. 本选题研究的目的及意义
随着工业自动化和智能化的快速发展，机器视觉技术作为一项新兴的、具有巨大潜力的技术，在工业生产中扮演着越来越重要的角色。
机器视觉定位系统作为机器视觉技术的一个重要应用方向，能够快速、准确地获取目标的空间位置信息，在自动化生产线、机器人引导、产品质量检测等领域具有广泛的应用前景。
本课题旨在研究和开发一种基于Halcon的机器视觉定位系统，以满足工业生产中对目标定位精度、速度和稳定性等方面的要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机技术、图像处理技术和人工智能技术的快速发展，机器视觉定位技术取得了显著的进步，并在工业生产中得到了越来越广泛的应用。
1. 国内研究现状
国内在机器视觉定位技术方面的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究基于Halcon的机器视觉定位系统开发，主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.系统需求分析与总体方案设计:分析机器视觉定位系统的功能需求和性能指标，确定系统的硬件平台和软件架构。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法。
1.首先，进行文献调研，了解机器视觉定位技术国内外研究现状、发展趋势以及Halcon软件的相关知识。
2.其次，根据具体应用需求，进行系统需求分析，确定系统功能、性能指标等。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：
1.算法优化:针对传统定位算法在复杂环境下鲁棒性较差的问题，研究抗干扰能力强的目标识别与定位算法，提高系统在光照变化、目标遮挡等复杂环境下的定位精度和稳定性。
2.系统集成:将Halcon软件与其他硬件设备（如相机、镜头、运动控制卡等）进行集成，构建完整的机器视觉定位系统，并对系统进行优化，提高其可靠性和稳定性。
3.应用创新:探索机器视觉定位技术在工业生产中的新应用，例如，将机器视觉定位技术应用于机器人引导、产品质量检测等领域，推动相关产业的自动化和智能化发展。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张广军,王硕,胡坤,等. 基于机器视觉的AGV精确定位系统研究[J]. 机械设计与制造, 2021(1):261-265.
[2] 刘亚秋. 基于HALCON的机器视觉图像处理技术研究与应用[D]. 北京:北京交通大学,2020.
[3] 孙亮,李俊,王文博,等. 基于改进SURF和随机抽样一致性算法的视觉定位方法[J]. 光学精密工程, 2019,27(05):1170-1178.
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