热工仪表机器识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 问题的提出 | 第7页 |
| 1.2 数字图像处理技术的发展现状 | 第7-9页 |
| 1.3 指针式压力表自动读数识别方法的现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.5 本人的创新点 | 第11-12页 |
| 第2章 系统总体方案 | 第12-17页 |
| 2.1 系统软件组成 | 第12-13页 |
| 2.2 系统总体方案 | 第13-17页 |
| 第3章 基于图像处理的指针式压力表图像的预处理 | 第17-53页 |
| 3.1 数字图像处理技术 | 第17-22页 |
| 3.2 24位真彩色图转变为256阶灰度图 | 第22-23页 |
| 3.3 256阶灰度图转变为二值图 | 第23-27页 |
| 3.4 确定表盘区域 | 第27-34页 |
| 3.5 去除表盘噪声 | 第34-35页 |
| 3.6 确定指针回转中心 | 第35-40页 |
| 3.6.1 确定大致的回转中心 | 第35-36页 |
| 3.6.2 填补指针区域孔洞 | 第36-38页 |
| 3.6.3 确定准确的回转中心 | 第38-40页 |
| 3.7 确定指针参数 | 第40-49页 |
| 3.7.1 突出指针区域 | 第40-41页 |
| 3.7.2 腐蚀指针区域边缘 | 第41-42页 |
| 3.7.3 细化指针 | 第42-45页 |
| 3.7.4 确定指针位置参数 | 第45-49页 |
| 3.7.5 确定指针指示方向 | 第49页 |
| 3.8 确定指针两侧刻度值的位置 | 第49-51页 |
| 3.9 刻度值大小归化 | 第51-53页 |
| 第4章 基于BP网络的压力表刻度值的识别 | 第53-76页 |
| 4.1 选择刻度值字符识别方法 | 第53-55页 |
| 4.2 选择BP网络的结构 | 第55-56页 |
| 4.3 推导并选择BP网络的学习算法 | 第56-62页 |
| 4.4 选择训练样本 | 第62-69页 |
| 4.5 确定特征提取方法 | 第69页 |
| 4.6 确定神经网络参数 | 第69-70页 |
| 4.7 试验结果分析 | 第70-72页 |
| 4.8 程序使用说明 | 第72-76页 |
| 第5章 全文总结 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 学位论文评阅及答辩情祝表 | 第81页 |
