智能数显识别系统的研究与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-12页 |
| 1.1 选题背景及研究的目的与意义 | 第9页 |
| 1.2 数字字符识别的国内外发展现状与应用 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第11-12页 |
| 第2章 系统总体框架设计 | 第12-16页 |
| 2.1 总体框架设计 | 第12页 |
| 2.2 硬件设计 | 第12-13页 |
| 2.2.1 硬件环境 | 第12-13页 |
| 2.2.2 LED显示屏的原理及分类 | 第13页 |
| 2.3 软件设计 | 第13-15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第3章 图像采集及传输方案设计 | 第16-25页 |
| 3.1 摄像机工作原理及分类 | 第16-18页 |
| 3.1.1 工业CCD相机特点及图像采集 | 第16-17页 |
| 3.1.2 工业CCD相机图像采集 | 第17-18页 |
| 3.2 USB接口传输模块 | 第18-20页 |
| 3.2.1 USB原理 | 第18-19页 |
| 3.2.2 USB总线协议简介 | 第19-20页 |
| 3.3 系统FPGA控制模块 | 第20-24页 |
| 3.3.1 FPGA概述及原理 | 第21页 |
| 3.3.2 FPGA核心板 | 第21-23页 |
| 3.3.3 FPGA工作流程图 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 数字图像预处理 | 第25-40页 |
| 4.1 数字区域初定位 | 第25-26页 |
| 4.2 灰度化 | 第26-28页 |
| 4.3 图像增强 | 第28-31页 |
| 4.3.1 灰度变换 | 第28-30页 |
| 4.3.2 灰度分布均衡化 | 第30-31页 |
| 4.4 二值化 | 第31-34页 |
| 4.5 图像平滑 | 第34-36页 |
| 4.6 字符矫正 | 第36-37页 |
| 4.7 数字区域精准定位 | 第37-38页 |
| 4.8 图像字符分割以及归一化 | 第38-39页 |
| 4.9 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 数字图像的识别 | 第40-54页 |
| 5.1 字符识别概述 | 第40页 |
| 5.2 图像特征值的提取 | 第40-43页 |
| 5.3 小数点的识别 | 第43-44页 |
| 5.4 基于模板匹配的识别法 | 第44-46页 |
| 5.5 基于BP神经网络的字符识别方法 | 第46-52页 |
| 5.5.1 人工神经网络 | 第46-47页 |
| 5.5.2 BP神经网络 | 第47-52页 |
| 5.6 实验结果分析 | 第52-53页 |
| 5.6.1 模板和训练样本的选取 | 第52-53页 |
| 5.6.2 图像识别性能评价 | 第53页 |
| 5.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 系统测试 | 第54-61页 |
| 6.1 系统测试环境 | 第54页 |
| 6.2 数据库管理系统 | 第54-55页 |
| 6.3 系统功能测试 | 第55-57页 |
| 6.3.1 检测系统的用户登录界面 | 第55-56页 |
| 6.3.2 检测系统具体操作 | 第56-57页 |
| 6.4 实验数据分析 | 第57-60页 |
| 6.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第65页 |
