1. 研究目的与意义
现有机器视觉设备不方便携带,且价格昂贵,随着电子技术和图像处理算法的不断深入发展,手持式电子设备的应用越来越普及,如今,基于嵌入式系统的手机随处可见,基于Android系统的手机也进入了寻常百姓家,这些嵌入式机器具备运行一些图像处理算法的能力。
基于嵌入式机器视觉技术的研究和应用必将受到追捧。
与传统的信息采集与处理技术相比,嵌入式机器视觉技术具有信息采集与处理速度快、精度高、可重复性强的优点。
2. 课题关键问题和重难点
课题关键问题(1) Android 开发环境搭建问题(2) 拍照获取图片，标定选择问题(3）图片噪点处理问题(4）图片边界提取问题(5）图片与标定物，求比例大小难点：1.使用算法提取图像边界时，用编程语言实现算法公式。
2.Android 界面的设计，是否合理。
3.衡量软件测量面积时，精度和通用性之间的矛盾。
3. 国内外研究现状（文献综述）
在对原图像进行预处理以后，将图像由RGB 图像转换为色度图像，再将转换后的灰度图像进行图像分割、去噪处理、边缘提取、最后经过计算可得到叶片面积。
2.1 图像预处理由于在自然光条件下，有时光线照度不够理想，进行预处理的目的就是使图像清晰。
预处理过程包括对图像进行亮度、对比度调整和平滑滤波。
4. 研究方案
方案一：使用Android开发板开发，外置需要硬件。
该方案，运行效率高，且干扰少，而且能用相对合适的组建，减少误差，提高精度，而且在软件设计时，可以准确的测定误差产生的因素。
但却设计成本高，且不易携带。
5. 工作计划
第1周：选题，完成相关表格的填写工作，列出阶段的实施进度计划，提出设计方案。
第2周: 撰写开题报告，并完成外文翻译和开题报告，并且搭建完Android的开发环境。
第3周: 熟悉Android开发工具，设计需要的Android界面。
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