基于FPGA的喷码字符检测系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 喷码字符的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 字符识别的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 识别技术主要难点 | 第13页 |
| 1.4 论文安排 | 第13-15页 |
| 第二章 喷码字符识别的关键算法 | 第15-32页 |
| 2.1 PCNN算法简介 | 第15-19页 |
| 2.1.1 神经网络的发展背景及特点 | 第15-16页 |
| 2.1.2 PCNN模型及原理 | 第16-18页 |
| 2.1.3 PCNN时间序列 | 第18-19页 |
| 2.2 PCNN的最佳二值分割 | 第19-23页 |
| 2.2.1 PCNN的图像二值分割 | 第19-21页 |
| 2.2.2 最佳分割方法的确定 | 第21-23页 |
| 2.3 根据空洞特性改进的字符分割算法 | 第23-27页 |
| 2.4 改进的网格特征识别方法 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于PCNN的字符识别系统的FPGA实现 | 第32-48页 |
| 3.1 整体方案设计 | 第32-33页 |
| 3.2 图像的采集模块 | 第33页 |
| 3.3 时钟控制模块 | 第33-34页 |
| 3.4 中值滤波模块 | 第34-36页 |
| 3.5 脉冲耦合神经网络模块 | 第36-40页 |
| 3.5.1 设计对象 | 第36-37页 |
| 3.5.2 数据表示方法 | 第37页 |
| 3.5.3 模块设计 | 第37-40页 |
| 3.6 图像的二值分割模块 | 第40-41页 |
| 3.7 字符分割模块 | 第41-44页 |
| 3.7.1 左右边界 | 第41-43页 |
| 3.7.2 上下边界提取 | 第43-44页 |
| 3.8 字符识别模块 | 第44-45页 |
| 3.9 VGA模块 | 第45-46页 |
| 3.10 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 设计结果及分析 | 第48-56页 |
| 4.1 PLL分频模块 | 第48页 |
| 4.2 FIFO模块 | 第48-49页 |
| 4.3 图像的采集及截取模块 | 第49-50页 |
| 4.3.1 图像采集模块 | 第49页 |
| 4.3.2 图像截取模块 | 第49-50页 |
| 4.4 中值滤波 | 第50页 |
| 4.5 PCNN二值分割模块 | 第50-53页 |
| 4.5.1 PCNN分割模块 | 第50-51页 |
| 4.5.2 对数求解模块 | 第51页 |
| 4.5.3 最小交叉熵模块 | 第51-53页 |
| 4.6 字符分割模块 | 第53页 |
| 4.7 字符识别模块 | 第53-54页 |
| 4.8 VGA驱动模块 | 第54-55页 |
| 4.9 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结论 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
