基于机器视觉的卡证识读系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-16页 |
| ·机器视觉技术 | 第13-14页 |
| ·机器视觉技术的概念 | 第13页 |
| ·机器视觉技术的优势 | 第13页 |
| ·机器视觉技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·机器视觉技术的应用 | 第14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要工作和内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 机器视觉系统硬件设计 | 第16-25页 |
| ·系统的总体设计 | 第16-17页 |
| ·系统的硬件构成 | 第17-25页 |
| ·光源技术与光源的选择 | 第17-19页 |
| ·镜头的选择 | 第19-20页 |
| ·摄像机的选择 | 第20-21页 |
| ·图像采集卡的选择 | 第21-23页 |
| ·稳压电源 | 第23-25页 |
| 第三章 数字图像处理技术 | 第25-37页 |
| ·数字图像处理技术 | 第25-26页 |
| ·倾斜卡证的几何校正 | 第26页 |
| ·字符区域对比度扩展 | 第26-27页 |
| ·平滑处理 | 第27-29页 |
| ·邻域平均法 | 第27-28页 |
| ·高斯平滑法 | 第28-29页 |
| ·图像分割 | 第29-33页 |
| ·二值分割 | 第29-33页 |
| ·二维条码图像二值化 | 第33-35页 |
| ·字符图像二值化 | 第35-37页 |
| 第四章 二维条码信息的识读 | 第37-50页 |
| ·PDF417 码 | 第37-42页 |
| ·PDF417 码的发展与应用 | 第37-38页 |
| ·PDF417 条码的编码方法 | 第38-40页 |
| ·PDF417 码的生成 | 第40页 |
| ·PDF417 码的绘制 | 第40-42页 |
| ·译码 | 第42页 |
| ·二维条码的识读 | 第42-48页 |
| ·条码图像的水平校正 | 第42-46页 |
| ·去除区域噪声 | 第46-47页 |
| ·去除大斜线噪声 | 第47-48页 |
| ·二维条码的加密 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 字符信息的识读 | 第50-58页 |
| ·传统的字符识别方法 | 第50页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第50-51页 |
| ·人工神经网络模型 | 第50-51页 |
| ·人工神经网络在模式识别问题上的优势 | 第51页 |
| ·BP 神经网络设计 | 第51-53页 |
| ·BP 神经网络基本算法 | 第52-53页 |
| ·BP 算法的不足 | 第53页 |
| ·基于机器视觉的卡证字符识别 | 第53-56页 |
| ·基于BP 网络的字符识别流程 | 第53-54页 |
| ·字符图像的预处理 | 第54-55页 |
| ·字符统计量的特征 | 第55页 |
| ·神经网络训练参数的设置 | 第55-56页 |
| ·字符识别结果与讨论 | 第56-58页 |
| 第六章 系统软件设计及实现 | 第58-64页 |
| ·识读程序流程 | 第58页 |
| ·识别实验结果 | 第58-63页 |
| ·人脸识别展望 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 发表论文 | 第69-70页 |
