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基于图像处理及多传感器数据融合的纸币识别

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-7页
1 绪论第7-15页
   ·课题研究背景及意义第7-8页
   ·课题研究现状及发展趋势第8-12页
     ·基于图像处理的纸币面额识别研究现状第8-9页
     ·纸币真伪鉴别研究现状第9-12页
   ·课题研究的主要内容及章节安排第12-15页
2 基于图像处理的纸币面额识别系统设计第15-31页
   ·图像采集第15-17页
     ·扫描仪第15页
     ·数码相机第15页
     ·CCD 摄像头第15-16页
     ·ZM-VS1200+机器视觉教学创新实验平台第16-17页
   ·图像处理第17-20页
     ·图像亮度补偿第18页
     ·RGB 转灰度图第18-19页
     ·阈值分割第19页
     ·纸币边缘检测第19-20页
     ·图像除噪第20页
   ·基于图像处理的面额识别算法第20-27页
     ·最值寻边界面额识别法第21-23页
     ·改进的链码寻边界面额识别法第23-27页
     ·纸币尺寸获取及面额识别第27页
   ·实验及结论分析第27-28页
   ·本章小结第28-31页
3 多传感器数据融合的纸币鉴伪系统的硬件设计第31-39页
   ·纸币鉴伪硬件结构整体设计第31-32页
   ·光源第32-33页
   ·传感器第33-35页
     ·光电传感器第33-35页
     ·磁性传感器第35页
   ·信号调理电路原理设计第35-37页
     ·光信号调理电路原理第35-36页
     ·磁信号调理电路原理第36-37页
   ·数据采集卡第37-38页
   ·本章小结第38-39页
4 多传感器数据融合的纸币鉴伪系统信号采集的软件设计第39-47页
   ·鉴伪系统软件开发工具概述第39-40页
     ·驱动软件-VC第39页
     ·应用软件-MATLAB第39-40页
   ·鉴伪系统信号采集软件设计整体方案第40页
   ·VC 对数据采集卡的控制与通讯第40-43页
     ·光信号采集模块第42页
     ·磁信号采集模块第42-43页
   ·MATLAB 与 VC 的接口链接第43-44页
   ·数据采集界面设计第44-45页
   ·本章小结第45-47页
5 多传感器数据融合的纸币鉴伪算法第47-59页
   ·数据融合概述第47-48页
   ·被动防伪思想第48页
   ·信号提取特征第48-50页
   ·RBF 神经网络分类第50-54页
     ·搭建 RBF 神经网络第51-52页
     ·一次真伪辨别及 BPA 的获得第52-54页
   ·D-S 证据理论二次真伪决策第54-55页
   ·实验与结论第55-57页
   ·本章小结第57-59页
6 结论与展望第59-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-67页
附录第67-69页
在学期间发表的论文第69页

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