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機加工件點陣字符識別研究
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設計） |
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課程(專業(yè))
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控制工程 |
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關(guān)鍵詞
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圖像處理|再次分類特征提取 |
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適用年級
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研究生 |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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20 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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caj |
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文件大小
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1398K |
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發(fā)布時間
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2014-08-07 18:26:00 |
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預覽文件
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無 |
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下載次數(shù)
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0 |
| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡介：
碩士學位論文 機加工件點陣字符識別研究，共62頁。
摘要
機加工件上刻寫的點陣字符，作為產(chǎn)品的一部分，是產(chǎn)品身份的標志。因此這類字符，要具備能長期存放、不易腐蝕等特點。而人工識別的效率低、出錯率高，這將影響產(chǎn)品的質(zhì)量。因此，針對機加工件的特點，開發(fā)具有高識別率的機刻字符識別系統(tǒng)，可大大提高生產(chǎn)效率、提高產(chǎn)品質(zhì)量，同時也能夠提高生產(chǎn)的自動化水平。所以，本課題的研究具有現(xiàn)實意義和實用價值。
本課題的字符圖像通過 CCD 攝像機獲得，由于受現(xiàn)場環(huán)境的影響，圖像會受到干擾，首先對其進行預處理，對一般降質(zhì)圖像采用灰度直方圖增強處理，降質(zhì)較嚴重的模糊圖像本文采用部分重疊子塊直方圖均衡化處理。同時對圖像做二值化，形態(tài)學腐蝕，膨脹，細化處理，用改進 HOUGH 算法提取字符點陣。接著對字符圖像采用投影方法進行分割，并對單個字符進行歸一化處理。 在字符識別階段，對神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)進行設計，采用逐像素特征提取法提取字符特征，真對相似字符的識別本文對其采用再次分類特征提取的方法，同時對待識別字符進行二進制編碼作為網(wǎng)絡輸入。 結(jié)果表明，對模糊圖像的處理上，本文算法能夠得到滿意的結(jié)果，本文所提出的字符識別方法，不僅識別速度快而且識別率高。
關(guān)鍵詞：圖像處理；再次分類特征提�。籅P 神經(jīng)網(wǎng)絡；POSHE 算法；
目錄
摘要I
AbstractII
第 1 章 緒 論1
11 課題研究的背景及意義 1
12 課題研究的國內(nèi)外現(xiàn)狀 1
13 機器視覺的在字符識別中的應用 3
14 本文研究內(nèi)容 5
第 2 章 數(shù)字圖像處理基礎理論6
21 圖像預處理 6
211 圖像灰度化 6
212 圖像增強 7
213 二值化 8
22 圖像形態(tài)學處理 9
23 HOUGH 檢測11
231 經(jīng)典的 HOUGH 圓檢測11
232 快速 HOUGH 圓檢測12
24 圖像邊緣檢測 13
第 3 章 字符圖像識別算法研究15
31 圖像采集 15
311 圖像采集設備 15
312 照明光源 15
313 圖像數(shù)據(jù)傳輸和保存 16
32 字符圖像增強 17
33 POSHE 算法介紹19
331 POSHE 算法的基本思想19
332 算法的變換函數(shù)分析 19
333 算法步驟 22
334 算法結(jié)果及分析 23
34 二值化 25
35 改進的 HOUGH 檢測26
36 形態(tài)學處理 29
37 改進 zs 字符細化算法 30
38 字符圖像的傾斜矯正 33
39 字符分割 35
310 字符歸一化 38
第 4 章 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的字符識別 40
41 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡介紹 40
42 字符特征提取 43
43 字符識別的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計 46
44 實驗結(jié)果及分析 49
結(jié)論53
參考文獻54
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文57
致謝58
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