OCR技术在自动化物流系统中的设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-24页 |
| ·光学字符识别国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内研究现状 | 第14页 |
| ·国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·课题来源与现实意义 | 第15-18页 |
| ·课题来源 | 第15页 |
| ·课题现实意义 | 第15-18页 |
| ·课题主要研究内容和创新点 | 第18-22页 |
| ·字符识别流程 | 第18-22页 |
| ·研究内容和创新点 | 第22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第二章 图像预处理技术研究 | 第24-46页 |
| ·数学形态学基础理论 | 第24-26页 |
| ·图像二值化变换 | 第26-27页 |
| ·二值数学形态学 | 第27-38页 |
| ·膨胀 | 第28-31页 |
| ·腐蚀 | 第31-34页 |
| ·开运算 | 第34-36页 |
| ·闭运算 | 第36-38页 |
| ·图像滤波 | 第38-41页 |
| ·均值滤波 | 第38-39页 |
| ·中值滤波 | 第39-40页 |
| ·高斯滤波 | 第40-41页 |
| ·图像分割 | 第41-46页 |
| ·基于阈值的图像分割 | 第42-44页 |
| ·灰度直方图 | 第44-46页 |
| 第三章 图像模式识别技术研究 | 第46-60页 |
| ·图像模式识别研究 | 第46-49页 |
| ·图像模式识别概述 | 第46-47页 |
| ·模式识别的关键概念 | 第47页 |
| ·模式识别问题的描述 | 第47-49页 |
| ·训练/学习方法分类 | 第49页 |
| ·模式识别方法 | 第49-51页 |
| ·统计模式识别 | 第50页 |
| ·句法模式识别 | 第50页 |
| ·常用的字符识别方法 | 第50-51页 |
| ·人工神经网络技术研究 | 第51-60页 |
| ·生物神经网络 | 第51-52页 |
| ·人工神经网络理论研究 | 第52-55页 |
| ·多层人工神经网络 | 第55-58页 |
| ·神经网络分类器的设计 | 第58-60页 |
| 第四章 系统实现和性能分析 | 第60-82页 |
| ·系统开发工具 | 第60页 |
| ·机器视觉软件 HALCON | 第60页 |
| ·Visual Basic | 第60页 |
| ·SQL Server | 第60页 |
| ·图像预处理的实现 | 第60-70页 |
| ·读取图像 | 第61页 |
| ·旋转图像 | 第61-62页 |
| ·图像滤波与分割 | 第62-64页 |
| ·形态学运算 | 第64-65页 |
| ·字符分割 | 第65-70页 |
| ·训练字体和字符识别的实现 | 第70-79页 |
| ·区域排序 | 第71页 |
| ·创建字体文件 | 第71-72页 |
| ·写入字体文件 | 第72-73页 |
| ·训练 MLP 分类器 | 第73-74页 |
| ·用训练好的 MLP 分类器识别字符 | 第74-76页 |
| ·MLP 参数对训练和识别的影响 | 第76-79页 |
| ·性能分析 | 第79-82页 |
| ·字符识别准确率 | 第80页 |
| ·识别速度 | 第80-82页 |
| 第五章 工程验证 | 第82-96页 |
| ·喷码物料信息采集流程 | 第82-85页 |
| ·喷码物料信息含义说明 | 第85-86页 |
| ·喷码物料信息处理流程 | 第86-89页 |
| ·数据处理功能 | 第89-96页 |
| ·数据处理基本概述 | 第89-90页 |
| ·数据处理详细步骤 | 第90页 |
| ·数据表定义 | 第90-92页 |
| ·数据处理 SQL 语句 | 第92-94页 |
| ·系统界面及其功能 | 第94-96页 |
| 第六章 回顾和展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第100页 |
