基于机器视觉的轴承工件号识别系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 本课题研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 轴承工件号识别技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 光学字符识别技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本课题的主要工作 | 第12页 |
| 1.5 论文的研究内容和结构 | 第12-13页 |
| 第2章 轴承工件号识别系统设计 | 第13-22页 |
| 2.1 轴承工件号识别系统总体结构 | 第14-16页 |
| 2.2 系统照明光源设计 | 第16-17页 |
| 2.3 图像采集及预处理 | 第17-19页 |
| 2.4 工件号定位 | 第19页 |
| 2.5 工件号分割 | 第19-20页 |
| 2.6 工件号识别 | 第20-22页 |
| 第3章 工件号定位和字符分割的实现 | 第22-26页 |
| 3.1 工件号定位 | 第22-24页 |
| 3.2 字符分割 | 第24页 |
| 3.3 特征提取 | 第24-26页 |
| 第4章 字符识别研究与实现 | 第26-43页 |
| 4.1 常用字符识别方法 | 第26-29页 |
| 4.1.1 模板匹配法 | 第27-28页 |
| 4.1.2 特征分析匹配法 | 第28页 |
| 4.1.3 人工神经网络识别法 | 第28-29页 |
| 4.1.4 支持向量机识别法 | 第29页 |
| 4.2 基于人工神经网络的字符识别 | 第29-36页 |
| 4.2.1 人工神经元 | 第29-30页 |
| 4.2.2 BP网络原理 | 第30-34页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第34-36页 |
| 4.3 基于支持向量机的字符识别 | 第36-40页 |
| 4.3.1 支持向量机原理 | 第36-39页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第39-40页 |
| 4.4 轴承工件号倒放时的识别与处理 | 第40-43页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 第6章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 6.1 论文总结 | 第47页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
