1. 本选题研究的目的及意义
自动光学检测(AOI)技术作为一种高效、精确的检测手段，在现代工业生产中发挥着至关重要的作用。
随着制造业向着智能化、自动化的方向发展，对AOI系统的效率、精度和柔性提出了更高的要求。
路径规划作为AOI系统中的关键环节，直接影响着检测效率和检测结果的准确性。
2. 本选题国内外研究状况综述
路径规划作为机器人和自动化领域的经典问题，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着AOI技术的快速发展，面向AOI系统的路径规划研究也逐渐成为热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.自动光学检测系统概述：介绍AOI系统的基本概念、工作原理、系统组成以及应用领域，阐述路径规划在AOI系统中的重要性。
2.路径规划算法研究：分析传统路径规划算法（如Dijkstra算法、A算法）的优缺点，研究基于智能算法（如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法）的路径规划方法，并对不同算法的性能进行比较分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实证研究相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解自动光学检测系统、路径规划算法等方面的研究现状，为本研究提供理论基础。
2.需求分析阶段：分析自动光学检测系统的特点和实际需求，确定路径规划的目标和约束条件，为算法设计提供依据。
3.算法设计阶段：根据需求分析的结果，设计合适的路径规划算法，并进行理论分析和推导，证明算法的正确性和有效性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种面向自动光学检测系统的路径规划算法：针对现有路径规划算法在AOI系统中存在的不足，本研究将结合AOI系统的特点和实际需求，提出一种新的路径规划算法，以提高检测效率、降低检测成本、提升检测精度为目标，力求在算法效率、精度和鲁棒性等方面取得突破。
2.建立精确的AOI系统检测环境模型：为了更好地模拟实际情况，本研究将建立精确的AOI系统检测环境模型，包括检测区域、障碍物、检测点等，并考虑各种约束条件，如检测设备的运动学约束、检测区域的形状约束等，以提高路径规划算法的实用性。
3.结合实际应用场景进行优化改进：本研究将所提出的路径规划算法应用于实际的AOI系统中，并根据实际应用情况进行优化改进，以提高算法的鲁棒性和实用性，使其能够更好地满足实际生产需求。
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. 刘伟,张辉,王坤,等. 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2019, 47(1): 57-62.
2. 李明, 王强, 刘洋. 基于改进蚁群算法的机器人路径规划[J]. 控制理论与应用, 2018, 35(12): 1771-1778.
3. 张涛, 陈增强, 刘金琨. 基于深度强化学习的移动机器人路径规划[J]. 自动化学报, 2020, 46(1): 1-15.
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