连铸坯端面信息码自动识别关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题提出的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题提出的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第10页 |
| 1.1.3 课题研究的创新点 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 机器视觉的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 字符识别的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 字符矫正的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 课题的可行性 | 第14页 |
| 1.4 本课题的主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 生产线连铸坯信息码识别系统组成 | 第17-25页 |
| 2.1 连铸坯信息跟踪和实时监测系统 | 第17-18页 |
| 2.2 生产线连铸坯信息码识别系统硬件部分 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基于机器视觉的图像采集设备的选择 | 第18-21页 |
| 2.2.2 机器视觉字符识别系统的搭建模型 | 第21-22页 |
| 2.3 生产线连铸坯信息码识别系统软件部分 | 第22-23页 |
| 2.4 连铸坯字符串编码规则 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 连铸坯端面字符定位方法 | 第25-33页 |
| 3.1 生产线现场采集图像的预处理 | 第26-27页 |
| 3.2 有效字符区域的定位 | 第27-31页 |
| 3.2.1 连铸坯端面角点像面坐标的提取 | 第28-29页 |
| 3.2.2 连铸坯端面信息码区域的提取 | 第29-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 连铸坯端面字符矫正和切分方法 | 第33-45页 |
| 4.1 方坯字符校正 | 第33-36页 |
| 4.2 圆钢字符校正 | 第36-39页 |
| 4.3 图像字符切分 | 第39-43页 |
| 4.3.1 喷码字符的切分方法 | 第39-41页 |
| 4.3.2 手写字符的切分方法 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于特征提取的连铸坯端面字符识别方法 | 第45-53页 |
| 5.1 特征提取与自动识别算法 | 第46-48页 |
| 5.1.1 图像灰度化 | 第46页 |
| 5.1.2 灰度共生矩阵 | 第46-48页 |
| 5.2 特征提取识别算法中的参数量 | 第48-50页 |
| 5.2.1 灰度共生矩阵特征量 | 第48-49页 |
| 5.2.2 求取GLCM的变量 | 第49-50页 |
| 5.3 手写信息码的识别方法 | 第50-52页 |
| 5.3.1 字符归一化 | 第50-51页 |
| 5.3.2 候选字符提取 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 数据处理与实验 | 第53-63页 |
| 6.1 连铸坯端面信息码自动识别系统软件的开发 | 第53-57页 |
| 6.1.1 登录系统 | 第53-54页 |
| 6.1.2 信息码自动识别系统 | 第54-57页 |
| 6.2 实验数据效果对比 | 第57-59页 |
| 6.3 字符倾斜校正效果对比 | 第59-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
