基于机器视觉的汽车仪表读数识别方法研究与应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 机器视觉技术概述 | 第10-12页 |
| 1.3 汽车仪表的发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3.1 汽车仪表的数字化 | 第12页 |
| 1.3.2 汽车仪表的网络化 | 第12-13页 |
| 1.3.3 汽车仪表的智能化 | 第13页 |
| 1.4 机器视觉技术在汽车仪表识别方向的应用现状 | 第13-14页 |
| 1.5 课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 汽车仪表读数识别总体方案 | 第16-23页 |
| 2.1 需求分析 | 第16-18页 |
| 2.1.1 汽车仪表结构 | 第16页 |
| 2.1.2 识别元素类型 | 第16页 |
| 2.1.3 汽车仪表功能测试工作流程 | 第16-18页 |
| 2.2 系统总体方案 | 第18-22页 |
| 2.2.1 系统架构 | 第18-19页 |
| 2.2.2 系统硬件结构 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 读数识别关键算法 | 第23-32页 |
| 3.1 图像处理的基本方法概述 | 第23-24页 |
| 3.2 灰度图像处理 | 第24-25页 |
| 3.2.1 灰度化 | 第24页 |
| 3.2.2 二值化 | 第24-25页 |
| 3.2.3 空间滤波 | 第25页 |
| 3.3 形态学图像处理 | 第25-26页 |
| 3.4 Hough 变换 | 第26-28页 |
| 3.5 模板匹配 | 第28页 |
| 3.6 图像特征提取 | 第28-30页 |
| 3.6.1 Hu 不变矩 | 第28-30页 |
| 3.6.2 Sift 算法 | 第30页 |
| 3.7 光学字符识别 | 第30-31页 |
| 3.8 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 识别算法应用 | 第32-47页 |
| 4.1 指针识别 | 第32-38页 |
| 4.1.1 指针提取 | 第33-34页 |
| 4.1.2 指针图像预处理 | 第34-35页 |
| 4.1.3 Hough 变换求直线 | 第35页 |
| 4.1.4 表盘中心点的确定及坐标系转换 | 第35-36页 |
| 4.1.5 指针读数 | 第36-38页 |
| 4.2 报警灯识别 | 第38-41页 |
| 4.2.1 模板数据库 | 第38-39页 |
| 4.2.2 报警灯亮灭识别 | 第39-40页 |
| 4.2.3 报警灯颜色识别 | 第40-41页 |
| 4.2.4 报警灯闪烁频率识别 | 第41页 |
| 4.3 图标识别 | 第41-43页 |
| 4.3.1 静态图标的识别 | 第42页 |
| 4.3.2 浮动图标的识别 | 第42-43页 |
| 4.4 文字识别 | 第43-46页 |
| 4.4.1 OCR | 第44-45页 |
| 4.4.2 特征库训练 | 第45页 |
| 4.4.3 误差修正 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 软件系统实现 | 第47-53页 |
| 5.1 系统软件架构 | 第47-49页 |
| 5.1.1 机器视觉系统功能及模块划分 | 第47-49页 |
| 5.1.2 数据库管理系统功能及模块划分 | 第49页 |
| 5.2 机器视觉系统 | 第49-50页 |
| 5.2.1 系统界面 | 第49-50页 |
| 5.2.2 机器视觉系统工作流程 | 第50页 |
| 5.3 识别数据库管理系统 | 第50-52页 |
| 5.3.1 系统界面 | 第50-51页 |
| 5.3.2 图形模板的管理 | 第51-52页 |
| 5.3.3 关键字的管理 | 第52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
