1. 研究目的与意义（文献综述）

图像识别作为人工智能的重要课题之一，发展到今天,已经超越了过去单张图片的识别技术,可以对数量巨大的图像数据进行处理，同时这些图像在经过各种处理和转化后,去除了杂质和不需要保留的信息部分，最终得到的信息完全可以满足使用者的需求。图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。早在 1965 年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法[1]。数字图像处理技术的大发展是从 20 世纪 90 年代初开始的。自1986年以来，小波理论与变换方法迅速发展，它克服了傅立叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处[2]。mallat在 1988 年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。小波分析被认为是信号与图像分析在数学方法上的重大突破，随后数字图像处理技术迅猛发展。最近几年，在三维重建、新理论新算法的研究、机器人视觉方面有诸多的突破[3-4]。

数字图像处理在硬件芯片开发方面的发展同样迅速。thomson公司st13220采用systolic结构设计了运动预测器[5]

冲床作为现代生产的重要手段，具有柔软，高效，可靠，通用的加工单元，其效率的提升自然是备受关注的要点。20世纪90年代后，基于pc-cnc的智能数控系统发展和应用，充分利用现有pc机的软硬件资源，规范设计了新一代数控系统。自1991年来，我国一方面从日本，德国，美国等国家购进数控系统，另一方面积极开发，设计，制造具有自主版权的中高档数控系统，并且取得了可喜的成果[6]。

2. 研究的基本内容与方案

研究基本内容：

通过学习，掌握图像识别的基本算法和方法，尤其是区域标定的基本算法和方法；通过学习，连接机床加工重点是冲床加工的基本知识；通过学习，了解轨迹规划的基本知识、常用算法和方法。

3. 研究计划与安排

第1-2周 查阅资料，探讨方案

第3周 撰写开题报告

第4周 二值化图像阈值分割的学习，编写相应的matlab程序；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]张家怡.图像识别的技术现状和发展趋势[j].电脑知识与技术,2010,6(21):6045-6046.

[2]邹香玲.计算机图像识别技术及应用问题之研究[j].电子测试,2017(23):46-47.