高速钢轨焊前轨腰字符动态识别系统的开发
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 字符识别研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国内外字符识别研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 字符切分算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 字符识别算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 图像识别应用现状 | 第16-17页 |
| 1.3 高速钢轨轨腰字符识别的难点 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究目的和内容 | 第18-21页 |
| 第2章 高速钢轨炉号识别系统硬件设计 | 第21-30页 |
| 2.1 钢轨运动系统设计 | 第21-24页 |
| 2.1.1 钢轨导向机构 | 第21-22页 |
| 2.1.2 对中压紧机构 | 第22-23页 |
| 2.1.3 托辊高度调节机构 | 第23-24页 |
| 2.1.4 图像采集系统 | 第24页 |
| 2.2 图像采集系统设计 | 第24-27页 |
| 2.3 图像数据传输与存储系统 | 第27页 |
| 2.3.1 数据传输系统设计 | 第27页 |
| 2.3.2 数据存储系统设计 | 第27页 |
| 2.4 系统的工作流程 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 高速钢轨轨腰字符图像重构 | 第30-40页 |
| 3.1 数据采集流程 | 第30-31页 |
| 3.2 数据的获取与简化 | 第31-34页 |
| 3.2.1 字符点云数据的筛选 | 第33-34页 |
| 3.3 字符图像的重构 | 第34-37页 |
| 3.3.1 图像重构算法实现 | 第34-36页 |
| 3.3.2 凸起高度Δ值的确定 | 第36-37页 |
| 3.4 图像格式的转换 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 高速钢轨轨腰字符图像预处理 | 第40-53页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 图像平滑 | 第40-44页 |
| 4.3 阈值分割 | 第44-47页 |
| 4.4 形态学处理 | 第47-50页 |
| 4.5 字符分割 | 第50页 |
| 4.6 特征提取 | 第50-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 高速钢轨轨腰字符识别算法 | 第53-64页 |
| 5.1 引言 | 第53-57页 |
| 5.1.1 多层神经网络算法 | 第53-55页 |
| 5.1.2 反向传播 | 第55-57页 |
| 5.2 钢轨字符图像识别算法实现 | 第57-62页 |
| 5.2.1 字符归一化与特征提取 | 第58-59页 |
| 5.2.2 字符样本训练与识别 | 第59-61页 |
| 5.2.3 字符识别算法在HALCON中的实现 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 高速钢轨轨腰字符动态识别软件开发 | 第64-72页 |
| 6.1 软件方案设计 | 第64-65页 |
| 6.2 功能模块设计 | 第65-68页 |
| 6.2.1 数据处理模块 | 第65页 |
| 6.2.2 图像重构模块 | 第65-66页 |
| 6.2.3 图像预处理模块 | 第66-67页 |
| 6.2.4 检测字符与显示输出模块 | 第67-68页 |
| 6.3 界面设计 | 第68-70页 |
| 6.4 功能实现与运行结果 | 第70-71页 |
| 6.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第7章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 7.1 结论 | 第72页 |
| 7.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 附录Ⅰ 攻读硕士期间已发表论文 | 第80-82页 |
| (一) 发表论文 | 第80页 |
| (二) 发表专利及软件著作权 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
