1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
随着科技的快速发展，微纳米技术、精密制造、生物医学等领域对微位移检测的需求日益增长。
传统的位移检测方法，例如电位计、编码器等，在精度、速度、非接触性等方面存在一定的局限性。
而基于图像处理的光斑微位移检测技术，以其高精度、非接触、实时性等优势，成为了近年来研究的热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
##2.1国内研究现状
近年来，国内学者在基于图像处理的光斑微位移检测技术方面取得了一定的研究成果。
[参考文献1]利用灰度重心法对光斑图像进行处理，实现了对微位移的测量，但算法精度受光斑形状和噪声的影响较大。
[参考文献2]提出了一种基于模板匹配的光斑微位移检测算法，提高了算法的抗噪性，但计算量较大，实时性较差。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
##3.1主要内容
本课题将深入研究基于图像处理的光斑微位移检测算法，主要研究内容包括：
1.光斑成像原理及图像处理技术:研究光斑成像模型，分析光斑图像的特点，并深入研究图像处理技术，包括图像预处理、特征提取、图像匹配等。
2.基于灰度重心法的微位移检测算法:研究基于灰度重心法的光斑微位移检测算法，分析算法的精度、实时性和抗噪性，并提出优化策略。
3.基于模板匹配法的微位移检测算法:研究基于模板匹配法的光斑微位移检测算法，分析不同模板匹配算法的优缺点，并针对实际应用场景进行改进和优化。
4. 研究的方法与步骤
#研究方法与步骤
本课题将采用以下方法和步骤进行研究：
1.文献调研:广泛查阅国内外相关文献，深入了解光斑微位移检测技术的研究现状、发展趋势和最新成果。
2.理论分析:深入研究光斑成像原理、图像处理技术，分析现有光斑微位移检测算法的优缺点，为算法设计提供理论基础。
3.算法设计:根据不同的应用场景，设计不同类型的光斑微位移检测算法，并进行算法优化，提高算法精度、实时性和鲁棒性。
5. 研究的创新点
#研究的创新点
本课题的研究将围绕以下几个方面进行创新：
1.融合不同算法:将多种图像处理算法和机器学习模型进行融合，设计新的光斑微位移检测算法，提高算法精度和鲁棒性。
2.针对特定应用场景:针对不同的应用场景，开发不同类型的微位移检测算法，例如针对高精度测量需求，开发高精度算法；针对实时性要求，开发实时性强的算法。
3.提高算法鲁棒性:针对光斑形状、噪声、光照变化等因素的影响，对算法进行改进和优化，提高算法的鲁棒性。
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] 张文龙, 刘文君, 孙佳, 等. 基于深度学习的微位移测量方法研究[J]. 光学精密工程, 2022, 30(5): 1189-1197.
[2] 刘海波, 王立军, 陈阳. 基于图像处理的光斑微位移测量方法[J]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(4): 22-30.
[3] 孙建华, 孙志远, 刘峰. 基于图像处理的微位移测量系统设计[J]. 光学精密工程, 2021, 29(8): 1854-1861.
