| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文的研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 动车组配电柜连线系统技术平台 | 第14-18页 |
| 2.1 线号识别系统实现的软件opencv | 第14-16页 |
| 2.2 识别系统用户界面开发技术平台 | 第16-17页 |
| 2.2.1 开发环境Visual Studio2010 | 第16页 |
| 2.2.2 MFC界面开发 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 图像处理技术 | 第18-30页 |
| 3.1 图像的信息 | 第18-19页 |
| 3.2 图像灰度化 | 第19-20页 |
| 3.3 图像的去噪处理 | 第20-22页 |
| 3.4 图像的去噪处理 | 第22-25页 |
| 3.5 图像形态学处理 | 第25-27页 |
| 3.6 canny边缘检测 | 第27-29页 |
| 3.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 线号定位与识别算法研究 | 第30-53页 |
| 4.1 线号定位 | 第30-36页 |
| 4.1.1 线号定位 | 第30-31页 |
| 4.1.2 连接线编号区域定位 | 第31-36页 |
| 4.2 连线编号分割与归一化 | 第36-39页 |
| 4.2.1 编号预处理 | 第36-37页 |
| 4.2.2 编号字符的分割与处理 | 第37-39页 |
| 4.3 连线编号的BP神经网络识别 | 第39-52页 |
| 4.3.1 神经网络的理论 | 第40-41页 |
| 4.3.2 误差反向传播神经网络算法 | 第41-45页 |
| 4.3.3 神经网络训练 | 第45-52页 |
| 4.3.3.1 BP神经网络参数确定 | 第45-48页 |
| 4.3.3.2 BP神经网络的训练 | 第48-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 系统功能的设计与实现 | 第53-62页 |
| 5.1 连线编号识别系统总体方案设计 | 第53-56页 |
| 5.1.1 连线编号识别系统硬件选型 | 第53-54页 |
| 5.1.2 连线编号识别系统软件设计 | 第54-56页 |
| 5.2 连线编号区域定位模块设计与实现 | 第56-58页 |
| 5.3 连线编号识别模块设计与实现 | 第58-60页 |
| 5.4 连线编号识别系统操作界面设计 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67-78页 |