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模块化硬币检测与统计系统的研究与设计

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题的背景及意义第10-11页
    1.2 硬币识别及其研究现状第11-14页
        1.2.1 我国的硬币体系第11-12页
        1.2.2 硬币的流通现状及存在的问题第12-13页
        1.2.3 国内外硬币清分研究现状第13-14页
    1.3 本论文主要研究内容及创新点第14页
    1.4 论文的章节安排第14-16页
第二章 模块化硬币识别统计装置的系统组成第16-22页
    2.1 系统总体设计方案第16-17页
    2.2 前端模块FPGA处理功能设计第17-18页
    2.3 后端模块处理功能设计第18-19页
    2.4 模块间通信连接接口第19-22页
第三章 系统前端FPGA图像预处理模块的算法开发第22-38页
    3.1 图像处理的几种方式及FPGA用于图像处理的优势第22-24页
    3.2 FPGA用于图像处理的研究现状第24-25页
    3.3 视频图像采集模块第25-30页
        3.3.1 图像传感器简介及其寄存器参数配置第25-27页
        3.3.2 基于I~2C总线的寄存器配置的写入第27-30页
    3.4 基于FPGA的YUV422格式的视频图像采集第30-33页
        3.4.1 YUV422格式视频图像简介第30-31页
        3.4.2 视频图像采集与格式转换第31-33页
    3.5 图像预处理及其FPGA实现第33-38页
        3.5.1 图像中值滤波第33-36页
        3.5.2 图像二值化第36页
        3.5.3 前端模块检测的FPGA实现第36-38页
第四章 硬币图像预处理模块与算法识别模块的通信第38-46页
    4.1 USB接口芯片Cy7C68013A的简介第38-39页
    4.2 USB接口芯片与FPGA端硬件连接第39-40页
    4.3 USB接口芯片的固件程序开发第40-42页
    4.4 驱动程序开发第42-44页
    4.5 图像采集应用程序开发第44-46页
第五章 硬币检测识别算法的研究设计第46-66页
    5.1 后端模块检测流程与图像预处理第46-49页
    5.2 基于像素面积的第一层检测第49-51页
    5.3 图像的特征提取第51-57页
        5.3.1 图像特征提取的几种方法比较第51-55页
        5.3.2 Hu矩特征提取第55-57页
    5.4 BP神经网络算法识别第57-66页
        5.4.1 BP神经网络简介第57-60页
        5.4.2 基于神经网络的硬币检测第60-66页
第六章 总结与展望第66-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
附录 攻读硕士学位期间的科研成果第76页

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