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纸币清分机图象识别系统的研究与设计

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·课题来源及背景第10-11页
   ·纸币清分机在国内外的研究现状和进展第11-13页
   ·纸币清分机研究的意义和目的第13-14页
   ·本文研究的主要内容和结构第14-16页
第二章 纸币清分机系统方案介绍第16-30页
   ·纸币清分机系统第16-19页
     ·纸币清分机系统综述第16-18页
     ·系统硬件组成方案第18页
     ·系统硬件的性能要求第18-19页
   ·纸币图象采集模块第19-22页
     ·采集模块组成方案及器件选择第19-20页
     ·CIS图像传感器简介第20-22页
   ·纸币图像处理模块第22-27页
     ·处理模块组成方案及器件选择第22-24页
     ·DSP芯片及TMS320C6000系列DSP的结构第24-27页
   ·时序逻辑控制模块第27-29页
     ·时序逻辑控制模块组成方案及器件选择第27-28页
     ·CPLD器件简介第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 纸币清分机系统的硬件设计第30-52页
   ·图像采集模块设计第31-36页
     ·图像传感器的选择第31-32页
     ·图象分辨率设定第32页
     ·图象采集电路设计第32-36页
   ·图像处理模块设计第36-48页
     ·DSP芯片选择第36-37页
     ·数据存储器电路设计第37-39页
     ·程序存储器电路设计第39-41页
     ·McBSP串口通信电路设计第41-42页
     ·JTAG接口电路设计第42-43页
     ·系统时钟设计第43-44页
     ·芯片的设置第44-48页
   ·时序逻辑控制模块设计第48-50页
     ·时序逻辑控制模块的组成第48-49页
     ·时序逻辑控制模块的功能说明第49-50页
   ·本章小结第50-52页
第四章 纸币清分机系统算法理论基础第52-58页
   ·数字图像处理技术简介第52-54页
     ·数字图象处理概念第52-53页
     ·数字图象处理研究内容第53-54页
   ·模式识别简介第54-56页
     ·模式识别系统构成第54-55页
     ·模式识别方法简介第55-56页
   ·人工神经网络原理简介第56-57页
     ·人工神经网络概述第56页
     ·人工神经网络设计方法第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 纸币识别算法设计第58-87页
   ·纸币图像的特点及识别方法第58-59页
   ·纸币图像的预处理第59-68页
     ·纸币图像噪声的处理第59-61页
     ·纸币图像的边界检测及倾斜校正第61-68页
       ·纸币图象边界检测算法设计第61-67页
       ·纸币图象倾斜校正算法设计第67-68页
   ·纸币面值及版本识别第68-70页
     ·面值及版本识别算法简介第68-69页
     ·本文面值及版本识别算法的提出第69-70页
   ·纸币面向识别第70-76页
     ·面向识别算法简介第71-72页
     ·本文面向识别算法的提出第72-73页
     ·本文面向识别算法的设计第73-76页
   ·纸币缺损识别第76-78页
     ·纸币图象模板简介第76-78页
     ·纸币图象缺损区的背景阈值确定第78页
   ·纸币脏污识别第78-82页
     ·纸币图象脏污识别算法简介第78-79页
     ·纸币图象脏污识别算法设计第79-82页
   ·纸币识别算法仿真与实验分析第82-86页
     ·纸币面值、版本识别实验第82-84页
     ·纸币面向、方向识别实验第84页
     ·纸币字迹脏污识别实验第84-85页
     ·系统算法速度测试与分析第85-86页
   ·本章小结第86-87页
第六章 总结与展望第87-89页
参考文献第89-93页
致谢第93-94页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第94页

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