（一）方案主题选择
基于机器视觉的工业检测方面
例如对工业零件的尺寸测量、表面缺陷检测等。在工业生产中，通过机器视觉系统可以快速准确地识别零件是否符合生产标准，提高生产效率和产品质量。可以利用OpenCV等机器视觉库，对采集到的工业零件图像进行处理，提取特征并进行分析对比，以判断零件是否合格。
机器视觉在医疗影像处理中的应用
像基于机器视觉的视网膜血管医学影像分割。随着人工智能在医疗领域的发展，机器视觉技术有助于从医学影像中挖掘更多有用信息。利用深度学习算法构建模型，对视网膜血管影像进行语义分割，辅助医生进行疾病诊断等工作。
基于机器视觉的交通相关应用
如基于深度学习的实时车牌检测与识别。在交通管理中，车牌识别是重要的环节。借助机器视觉技术，通过图像检测技术识别车牌号码，避免破坏路面且无需附加外部检测设备，具有低成本、便捷的优势，并且随着卷积神经网络的发展，识别精度也在不断提高。
（二）方案技术实现要点
硬件方面
相机选型：根据需求选择合适分辨率、帧率、感光度等参数的工业相机。例如，如果需要对高速运动物体进行检测，就需要选择高帧率的相机。
镜头选择：考虑焦距、视场角等因素，以确保能够准确拍摄到目标物体并获取清晰的图像。
光源设计：合适的光源有助于提高图像的对比度，突出目标特征，如对于表面反光的物体，可能需要采用特定角度和类型的光源来避免反光干扰图像采集。
软件方面
算法选择
传统的图像处理算法如边缘检测、形态学运算等在一些简单的机器视觉任务中可以发挥作用。
深度学习算法如卷积神经网络（CNN）在复杂的图像识别、分类、分割任务中表现出色，例如在车牌识别、医学影像分割等任务中，深度学习算法能够取得较高的准确率。
编程实现
可以选择编程语言如Python，它具有丰富的机器视觉库（如OpenCV）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）支持，便于快速开发和实验。
对于机器视觉软件的开发，要注重软件的功能实现，如定位准确、算法稳定可靠、界面友好美观、操作简单、参数调整方便等，并且要在满足检测能力的情况下，尽量降低检测时间和调整难度。
二、机器视觉毕设的难易程度
（一）容易的方面
资料丰富
现在网络上有大量关于机器视觉的学习资料，包括开源的代码、各种教程等。例如OpenCV的官方文档提供了详细的函数使用说明和示例代码，这有助于在毕设中快速学习和应用相关技术。
工具和框架成熟
存在许多成熟的机器视觉工具和深度学习框架。如MATLAB提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，能方便地进行图像分析等操作；TensorFlow和PyTorch等深度学习框架提供了便捷的搭建神经网络模型的方法，减少了开发的难度。
（二）困难的方面
技术综合要求高
需要掌握多种知识和技能，包括图像处理、计算机视觉、深度学习算法、硬件选型等。例如在做基于机器视觉的工业检测毕设时，既要了解工业生产流程对检测的要求，又要掌握如何通过软件算法对采集到的图像进行处理和分析。
实验和调试复杂
机器视觉系统的性能受到多种因素影响，如硬件设备的参数、环境光线等。在毕设过程中，需要不断地进行实验和调试来优化系统性能。比如在做车牌识别的毕设时，如果光线条件不好，可能会严重影响识别的准确率，就需要不断调整光源或者改进算法来提高在不同光线条件下的识别能力。
创新难度较大
机器视觉领域已经有了很多研究成果，要在毕设中做出创新比较困难。例如在医疗影像分割方面，已经有许多成熟的算法和模型，要提出新的方法或者改进现有方法达到更好的效果是具有挑战性的工作。
