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基于图像识别的超精密加工环境监控系统

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-13页
第一章 绪论第13-24页
    1.1 先进光学元件第13-15页
        1.1.1 先进光学元件的应用第13-14页
        1.1.2 先进光学元件加工技术第14-15页
    1.2 先进光学元件超精密加工体系第15-20页
        1.2.1 超精密加工装备第16-18页
        1.2.2 超精密加工环境监控第18-20页
    1.3 图像识别研究发展状况第20-23页
    1.4 论文的主要研究内容第23-24页
第二章 超精密加工环境监控系统的构架第24-33页
    2.1 超精密加工设备及环境第24-25页
    2.2 超精密加工环境监控系统构架第25-26页
        2.2.1 监控系统硬件规划第25-26页
        2.2.2 监控系统软件规划第26页
    2.3 监控系统硬件设计第26-29页
        2.3.1 TMS320DM642视频接口电路介绍第27页
        2.3.2 TMS320DM642串行接口电路介绍第27-28页
        2.3.3 监控系统硬件结构第28-29页
    2.4 DM642程序设计基础第29-32页
        2.4.1 CCS编程介绍第30页
        2.4.2 DSP/BIOS实时操作系统介绍第30-31页
        2.4.3 DM642程序烧写与加载第31-32页
    2.5 小结第32-33页
第三章 数字仪表图像识别算法第33-46页
    3.1 数字仪表图像识别流程第33-34页
    3.2 仪表定位第34-37页
        3.2.1 仪表定位方案第34-35页
        3.2.2 角点检测第35页
        3.2.3 边缘检测第35-37页
    3.3 二值化第37-39页
        3.3.1 动态聚类C-均值法第38页
        3.3.2 类间方差法(Otsu法)第38-39页
        3.3.3 算法选择与优化第39页
    3.4 数字分割第39-40页
    3.5 特征提取与识别第40-45页
        3.5.1 识别算法选择与特征选择第41页
        3.5.2 BP神经网络的结构第41-43页
        3.5.3 BP神经网络的训练第43页
        3.5.4 BP网络的设计分析第43-45页
    3.6 小结第45-46页
第四章 指针式仪表识别算法第46-56页
    4.1 图像定位与二值化第46-47页
    4.2 直线检测算法第47-52页
        4.2.1 Hough变换第47-48页
        4.2.2 模板扫描第48-52页
        4.2.3 直线检测算法的选择第52页
    4.3 指针识别算法第52-54页
        4.3.1 形态学细化处理第53页
        4.3.2 检测指针边缘线第53-54页
    4.4 小结第54-56页
第五章 程序设计第56-69页
    5.1 下位机程序设计第56-64页
        5.1.1 下位机程序规划第56-57页
        5.1.2 下位机串口通信程序第57-59页
        5.1.3 下位机视频采集与显示程序第59-61页
        5.1.4 下位机图像处理识别程序第61-64页
    5.2 上位机程序设计第64-68页
        5.2.1 识别结果分析与处理第65页
        5.2.2 人工辅助定位第65-67页
        5.2.3 数据库第67页
        5.2.4 图像显示与保存第67-68页
    5.3 小结第68-69页
第六章 监控系统实验第69-75页
    6.1 数字式仪表识别实验第69-71页
        6.1.1 识别光照变化下的数字仪表第69-70页
        6.1.2 识别快速变化的数字第70-71页
    6.2 指针式仪表识别实验第71-74页
        6.2.1 识别仪表的指针角度变化第71-73页
        6.2.2 识别位置变化的指针式仪表第73-74页
    6.3 小结第74-75页
第七章 总结与展望第75-77页
    7.1 总结第75-76页
    7.2 展望第76-77页
参考文献第77-80页
致谢第80-81页
硕士期间科研成果第81页

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