1. 研究目的与意义
研究背景：随着科学技术和社会的的进步，人们的生活水平不断提高，各类电子产品不断涌入人们的视野，给人们生活带来极大的便利。
手机作为典型代表，得到了飞速的普及，据中华人民共和国国家统计局数据，1998年我国手机产量为2215.2万台，而到了2018年我国手机产量已接近18亿台。
手机外壳作为手机生产过程中重要的配件之一，不仅有保护手机的作用，决定着手机的美观程度，还可能影响到手机的使用性能和年限。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：本课题以基于机器视觉的手机外壳尺寸测量为研究目标，主要内容包括视觉检测系统的总体设计，提高目标边缘提取准确性下获取指定边缘的方法的研究，以及对所测量的手机外壳的重复性检测，记录与分析测量数据，验算算法准确性与稳定性并对误差进行分析。
预期目标：本课题旨在利用HALCON实现对手机外壳尺寸测量系统的设计。
通过分析光源和照明方式对目标成像效果的影响，设计针对手机外壳尺寸测量的最优光学照明方案，完成相机成像模型的构建与标定，建立视觉检测系统与实际物理坐标之间的几何变换关系，完成手机外壳各个参数的测量。
3. 研究的方法与步骤
1．研究方法：
（1）利用HALCON和图像采集系统等实现对手机壳尺寸测量系统的设计。
（2）参考各类文献，改革创新。
2．研究步骤：
（1）明确研究内容和目标，查阅相关资料。
4. 参考文献
[1]Li Maoyue, Xu Yonghao, Chen Zengtao, Ma Kangsheng, Liu Lifei. Two-dimensional high-precision non-contact automatic measurement method based on image corner coordinates [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science., 2021, 235(21).
[2]高茂源，王好臣，丛志文 等．基于HALCON的机械零件尺寸快速精密测量[J]．机电工程技术，2020，49（03）：71-74．
[3]李执．基于Halcon的金属工件尺寸测量方法研究[D]．桂林电子科技大学，2022．
[4]王晓杰，莫绪涛，陶新宇，李轩，杨舟，黄仙山．基于机器视觉的低对比度物体尺寸测量研究[J]．光学技术，2022，48（01）：27-33．
[5]曹丽芳，黄志辉，张元，邹杰，彭辰晨，焦祥． 基于机器视觉的零件尺寸测量及分析[J]． 南方农机，2022，53（19）：134-137．
[6]龙丹丹，吴文麟，周军．基于机器视觉的无接触快速尺寸测量方法[J]．航空精密制造技术，2022，58（03）：10-13．
[7]欧阳志熙．基于视觉测量的工件尺寸快速检测技术[D]．重庆大学，2012．
[8]郑如新，孙青云，肖国栋．基于机器视觉的工件尺寸测量研究[J]．电子测量技术，2021，44（16）：110-115．
[9]冯锴. 基于机器视觉的金属手机外壳尺寸测量与表面典型缺陷检测研究[D].华南理工大学,2018.
[10]刘杰. 基于机器视觉的手机二维尺寸测量技术研究[D].广东工业大学,2017.
[11]宋帅帅,黄锋,江燕斌.基于机器视觉几何量测量技术研究进展分析[J].电子测量技术,2021,44(03):22-26.
[12]黄南海. 基于机器视觉的大尺寸工件圆孔测量系统的研究与设计[D].东华理工大学,2022.
5. 计划与进度安排
（1）1月15日至2月24日(1周前)：根据任务书，明确设计的内容和目的，查阅相关文献材料准备开题报告。
（2）2月27日至3月3日（2周）：根据阅读的资料文献初步了解设计的原理以及实现的方法，开始写开题报告。
（3）3月6日至3月31日（3-6周）：掌握所选择硬件或软件平台的使用方法、开始完成设计的具体内容。
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