基于机器视觉技术的啤酒瓶字符自动识别系统的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-11页 |
| ·机器视觉的发展及现状 | 第6-7页 |
| ·模式识别系统的构成及识别的复杂度 | 第7-8页 |
| ·课题意义及现状 | 第8-9页 |
| ·论文主要研究内容 | 第9-10页 |
| ·总体流程图 | 第10-11页 |
| 第2章 啤酒瓶字符识别系统构建 | 第11-26页 |
| ·啤酒瓶字符成像系统的照明系统 | 第12-17页 |
| ·啤酒瓶字符光学特性 | 第12-13页 |
| ·啤酒瓶字符图象拍摄的难题 | 第13-14页 |
| ·几种光源的比较 | 第14-17页 |
| ·旋转检测装置 | 第17-18页 |
| ·相机、图象采集卡及镜头的选择 | 第18-26页 |
| ·成象几何基础 | 第18-21页 |
| ·相机的选择 | 第21-23页 |
| ·图象采集卡的选择 | 第23-24页 |
| ·镜头的选择 | 第24-26页 |
| 第3章 图像预处理 | 第26-38页 |
| ·直方图均衡 | 第26-27页 |
| ·图像滤波 | 第27-29页 |
| ·图像二值化处理 | 第29-33页 |
| ·边缘检测 | 第33-38页 |
| 第4章 图像分割 | 第38-57页 |
| ·字符分割的简介 | 第38-39页 |
| ·字符块定位 | 第39-41页 |
| ·理想图像的投影分割 | 第39-40页 |
| ·有干扰及粘连的字符投影分割 | 第40-41页 |
| ·水平投影定位 | 第41-51页 |
| ·基于二值图像的水平投影定位 | 第42-45页 |
| ·基于灰度图像的水平投影定位 | 第45-51页 |
| ·竖直投影并分割字符 | 第51-54页 |
| ·有字符断裂的分割 | 第54-57页 |
| 第5章 字符的识别 | 第57-67页 |
| ·字符识别的方法简介与比较 | 第57-58页 |
| ·字符结构特征法 | 第58-63页 |
| ·数字特征提取 | 第58-59页 |
| ·数字象素跟踪识别 | 第59-61页 |
| ·字符图像骨架提取 | 第61-63页 |
| ·模板匹配法 | 第63-67页 |
| ·归一化处理 | 第63-64页 |
| ·多分辨率模板匹配 | 第64-67页 |
| 第6章 试验结果 | 第67-72页 |
| 总结 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 附录 | 第79页 |
