牙托槽自动分类图像处理开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着口腔正畸技术的快速发展，牙托槽矫治作为一种常用的错颌畸形治疗方法，其需求日益增长。

传统的牙托槽分类主要依赖于正畸医生的肉眼观察和经验判断，存在着主观性强、效率低、容易出错等问题。

而牙托槽自动分类图像处理技术作为一种新兴的、客观的分类方法，具有重要的研究目的和意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的飞速发展，基于图像处理的牙托槽自动分类技术受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在牙托槽图像处理方面开展了一系列研究，并取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是开发一种基于图像处理的牙托槽自动分类系统，实现对不同类型牙托槽的准确识别和分类。

1. 主要内容

1.数据集构建:收集不同类型、不同角度、不同光照条件下的牙托槽图像，并进行标注，构建一个规模较大、质量较高的牙托槽图像数据集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解牙托槽自动分类图像处理技术的研究现状、发展趋势和存在问题，为研究方案的设计提供理论依据。

2.数据采集与标注:收集不同类型、不同角度、不同光照条件下的牙托槽图像，并邀请专业的正畸医生对图像进行标注，建立一个规模较大、质量较高的牙托槽图像数据集。

3.图像预处理:对采集到的牙托槽图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强、图像分割等，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。

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.构建大规模、高质量的牙托槽图像数据集:目前国内外公开的牙托槽图像数据集较少，且规模较小，难以满足深度学习模型训练的需求。

本研究将构建一个规模较大、质量较高的牙托槽图像数据集，为模型训练提供数据保障。

2.探索深度学习方法在牙托槽自动分类中的应用:传统的图像处理方法难以充分提取牙托槽图像的复杂特征，而深度学习方法具有强大的特征学习能力。

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. 梁爽,王少华,李晶,等. 基于改进yolov5的错位焊点检测方法[j]. 激光与光电子学进展,2023,60(06):159-167.

2. 王振,张俊,王飞,等. 基于改进yolov5s的输电线路多目标缺陷检测[j]. 电力系统自动化,2023,47(07):178-187.

3. 任承洋,张西宁,李天雄,等. 基于改进yolov5的电力设备图像识别算法[j]. 电力信息与通信技术,2023,21(03):138-146.