基于机器视觉的嵌入式抄表终端的研究
| 第1章 绪论 | 第1-17页 |
| ·课题概述 | 第9-10页 |
| ·课题的来源 | 第9页 |
| ·课题的提出 | 第9-10页 |
| ·课题研究的意义 | 第10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-15页 |
| ·自动抄表技术研究概况 | 第11-12页 |
| ·机器视觉技术研究概况 | 第12-14页 |
| ·嵌入式技术的发展 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 系统的整体架构及终端的硬件设计 | 第17-31页 |
| ·水资源信息管理系统整体架构 | 第17-18页 |
| ·抄表终端的总体方案设计 | 第18-19页 |
| ·MCU及存储系统设计 | 第19-22页 |
| ·图像采集模块设计 | 第22-28页 |
| ·方案1 | 第22-26页 |
| ·方案2 | 第26-27页 |
| ·方案比较 | 第27-28页 |
| ·无线远传模块设计 | 第28-29页 |
| ·电源模块设计 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 抄表终端的软件设计 | 第31-45页 |
| ·抄表终端的软件架构 | 第31页 |
| ·主程序流程 | 第31-32页 |
| ·图像采集模块程序设计 | 第32-37页 |
| ·图像传感器SCCB总线控制 | 第32-36页 |
| ·图像采集和读取时序控制 | 第36-37页 |
| ·无线远传模块程序设计 | 第37-41页 |
| ·底层驱动程序 | 第38页 |
| ·PPP协议的实现 | 第38-40页 |
| ·故障处理 | 第40-41页 |
| ·终端通信方式 | 第41页 |
| ·数据的存储 | 第41-44页 |
| ·存储器分散加载 | 第41-43页 |
| ·FLASH存储器操作 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 图像预处理技术应用 | 第45-59页 |
| ·图像平滑 | 第46-49页 |
| ·常用平滑算法分析 | 第47-48页 |
| ·改进算法设计 | 第48-49页 |
| ·二值化处理 | 第49-51页 |
| ·常用的二值化方法分析 | 第49-50页 |
| ·改进的Niblack方法 | 第50-51页 |
| ·图像定位 | 第51-53页 |
| ·码盘定位 | 第51-52页 |
| ·码位定位 | 第52-53页 |
| ·图像细化 | 第53-57页 |
| ·基于连通性的细化算法 | 第53-54页 |
| ·基于数学形态学的细化算法 | 第54-56页 |
| ·保形的快速形态细化算法 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 图像识别技术应用 | 第59-70页 |
| ·模式识别方法 | 第59-61页 |
| ·模板匹配识别 | 第59页 |
| ·统计模式识别 | 第59-60页 |
| ·句法结构模式识别 | 第60页 |
| ·模糊模式识别 | 第60-61页 |
| ·人工神经网络法 | 第61页 |
| ·识别器结构设计 | 第61-62页 |
| ·基于字符形态结构特征的句法结构模式识别 | 第62-66页 |
| ·印刷体数字形态特征抽取 | 第62-65页 |
| ·印刷体数字结构分析 | 第65-66页 |
| ·基于图像网格特征的模板匹配识别 | 第66-68页 |
| ·网格特征的提取 | 第66-67页 |
| ·模板匹配识别 | 第67-68页 |
| ·基于神经网络的印刷体数字识别 | 第68页 |
| ·实验结论 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·课题总结 | 第70-71页 |
| ·进一步研究展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
