| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·本文的研究背景和意义 | 第9页 |
| ·机器人技术 | 第9-10页 |
| ·象棋机器人国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·机器视觉系统 | 第12-15页 |
| ·机器视觉系统概述 | 第12-13页 |
| ·机器视觉系统在国内外的应用现状 | 第13-15页 |
| ·本论文的研究思路和结构 | 第15-16页 |
| 2 基于SEED-VPM642的智能象棋机器人视觉系统平台的搭建 | 第16-27页 |
| ·DSP芯片选型与分析 | 第16-19页 |
| ·DSP产品的分析 | 第16-17页 |
| ·TMS320DM642的特点 | 第17页 |
| ·TMS320DM642的基本系统 | 第17-19页 |
| ·基于SEED-VPM642的视觉系统平台搭建 | 第19-22页 |
| ·采集系统的硬件平台搭建 | 第19-22页 |
| ·采集系统的CCS开发环境 | 第22页 |
| ·采集系统的软件设计 | 第22-26页 |
| ·DSP GEL文件 | 第22-25页 |
| ·DSP CMD文件 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 象棋棋盘图像的采集与处理 | 第27-44页 |
| ·象棋棋盘信息图像的采集实验 | 第27-29页 |
| ·基于DSP的原始图像的预处理 | 第29-39页 |
| ·实验项目:图像预处理的总体分析 | 第30页 |
| ·图像灰度化 | 第30-31页 |
| ·图像平滑 | 第31-33页 |
| ·图像滤波 | 第33-35页 |
| ·图像锐化 | 第35-37页 |
| ·灰度直方图 | 第37-38页 |
| ·图像阈值分割 | 第38-39页 |
| ·图像边缘检测 | 第39-43页 |
| ·Laplace算子 | 第39-40页 |
| ·Prewitt算子 | 第40-41页 |
| ·Sobel算子 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于BP神经网络的象棋棋子汉字识别方法的研究与实现 | 第44-55页 |
| ·汉字识别的研究背景及识别方法 | 第44-45页 |
| ·象棋棋子汉字的特点分析 | 第45-51页 |
| ·象棋汉字识别的特点分析 | 第45-46页 |
| ·基于BP神经网络的象棋汉字识别算法与实现 | 第46-47页 |
| ·BP网络的基本原理 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络的数学模型 | 第48-49页 |
| ·三层BP神经网络模型 | 第49-51页 |
| ·对不同方向棋子识别的分析 | 第51-54页 |
| ·旋转汉字特征提取 | 第51页 |
| ·BP网络隐含层神经元数目的确定 | 第51-52页 |
| ·BP网络的输出及结果分析 | 第52-54页 |
| ·MATLAB代码生成DSP代码 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在校研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |