基于网络与数据库技术的工程图纸管理系统及其实现技术的研究
| 1 绪论 | 第1-17页 |
| ·建立工程图纸管理系统的背景与意义 | 第11-13页 |
| ·工程图纸管理系统应用技术的发展现状 | 第13-14页 |
| ·工程图纸识别技术与研究现状 | 第14-15页 |
| ·光栅文件和矢量文件的比较 | 第14页 |
| ·应用矢量化技术的优点 | 第14-15页 |
| ·研究现状 | 第15页 |
| ·工程图纸管理系统实现技术的发展方向 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 2 基于混合模式的工程图纸管理系统及开发技术 | 第17-27页 |
| ·数据库应用系统的结构形式 | 第17-19页 |
| ·主机模式 | 第17页 |
| ·终端／主机模式 | 第17-18页 |
| ·客户端／服务器模式 | 第18页 |
| ·浏览器／服务器模式 | 第18-19页 |
| ·C／S与B／S模式的比较分析 | 第19-20页 |
| ·C／S模式的特点 | 第19-20页 |
| ·B／S模式的特点 | 第20页 |
| ·系统结构 | 第20-21页 |
| ·系统功能 | 第21-24页 |
| ·C／S子系统 | 第22-23页 |
| ·B／S子系统 | 第23-24页 |
| ·ADO技术 | 第24-25页 |
| ·ASP技术 | 第25-27页 |
| ·ASP概述 | 第25-26页 |
| ·ASP的特点 | 第26-27页 |
| 3 Automation技术在系统中的应用 | 第27-39页 |
| ·AutoCAD二次开发技术介绍 | 第27-29页 |
| ·DWG文件文本信息自动提取 | 第29-34页 |
| ·工程图纸的数据信息与标题栏格式 | 第30-31页 |
| ·从DWG文件中提取文本信息 | 第31页 |
| ·标题栏信息自动提取的处理过程 | 第31-34页 |
| ·工程图纸的“电子会签” | 第34-38页 |
| ·“电子会签”达到的目标 | 第34页 |
| ·实现的技术路线 | 第34-35页 |
| ·逐级签署与签署权限的管理 | 第35-36页 |
| ·手写式签名的实现 | 第36-37页 |
| ·“电子会签”的步骤 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 4 工程图纸扫描图像的处理技术 | 第39-59页 |
| ·系统使用的图像格式 | 第39-40页 |
| ·文件格式 | 第39页 |
| ·灰度图像 | 第39-40页 |
| ·二值图像 | 第40页 |
| ·数学形态学简介 | 第40-42页 |
| ·概述 | 第40页 |
| ·数学形态学中的基本符号和术语 | 第40-42页 |
| ·图像的增强 | 第42-45页 |
| ·空间域法 | 第42-44页 |
| ·频率域法 | 第44-45页 |
| ·工程图纸的二值化 | 第45-51页 |
| ·试验法 | 第46页 |
| ·直方图法 | 第46-47页 |
| ·自适应阈值选取法 | 第47-51页 |
| ·二值图像的平滑去噪处理 | 第51-52页 |
| ·图文分离 | 第52-58页 |
| ·字符的基本特征 | 第53页 |
| ·原理与算法 | 第53-56页 |
| ·结果与分析 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 5 基于人工神经网络的工程图纸标识字符的识别 | 第59-70页 |
| ·概述 | 第59-60页 |
| ·人工神经网络原理 | 第60-61页 |
| ·人工神经元模型 | 第60-61页 |
| ·BP算法基本原理 | 第61页 |
| ·基于BP网络的工程图纸标识字符识别 | 第61-67页 |
| ·字符的预处理 | 第61-64页 |
| ·网络结构 | 第64-65页 |
| ·样本的选取及分类 | 第65页 |
| ·神经网络分类器的学习 | 第65-66页 |
| ·系统性能评估 | 第66-67页 |
| ·字符识别方法的改进 | 第67-69页 |
| ·特征选取 | 第67-68页 |
| ·网络结构的设计 | 第68页 |
| ·仿真试验 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 6 结论 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者在攻读硕士期间所发表的论文及参加的科研项目 | 第77页 |
