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煤气储备气罐高度的图像信号处理系统

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 03:26:03
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煤气储备气罐高度的图像信号处理系统【摘要】:本文针对煤气储存罐体上的手写体数字,由数字图象传感器获取十个数字手写体的图象信号,输入基于TMS320C6201DSP的图象处理系统中进

【摘要】: 本文针对煤气储存罐体上的手写体数字,由数字图象传感器获取十个数字手写体的图象信号,输入基于TMS320C6201DSP的图象处理系统中进行图象处理和字符识别。识别结果送至控制室上位机。在图象处理算法中,应用图象全局二值化方法、字符“有效行”特征的提取和双BP神经网络,对手写体字符的识别取得了良好的效果。 【关键词】:数字识别 有效行 双BP
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP274
【目录】:
  • 第一章 概述12-18
  • 1.1 课题研究的背景与意义12
  • 1.2 论文相关知识及研究现状12-17
  • 1.3 本论文所做的工作17-18
  • 第二章 图象信号处理系统结构与工作原理18-38
  • 2.1 系统核心TMS320C620118-29
  • 2.1.1 TMS320C6201芯片供电系统19-21
  • 2.1.2 TMS320C6201芯片时钟21-23
  • 2.1.3 中断控制23-24
  • 2.1.4 多通道缓冲串口24-27
  • 2.1.5 TMS320C6201扩展27-29
  • 2.2 图像采集模块29-33
  • 2.2.1 I~2C总线30-31
  • 2.2.2 OV7610硬件原理31-32
  • 2.2.3 图像采集控制电路与DMA存取32-33
  • 2.3 RS485-RS232智能转换器33-38
  • 2.3.1 智能转换器工作原理34-35
  • 2.3.2 硬件设计35-37
  • 2.3.2 软件设计37-38
  • 第三章 图象处理与识别算法38-44
  • 3.1 图像全局二值化38-39
  • 3.2 数字有效行特征提取39-41
  • 3.2.1 有关定义39-40
  • 3.2.2 特征提取规则40-41
  • 3.3 神经网络41-44
  • 3.3.1 BP算法42
  • 3.3.2 BP网络的设计42-44
  • 第四章 仿真结果44-48
  • 第五章 进一步探讨48-51
  • 5.1 基于类别方差的自动多门限图像分割48-50
  • 5.2 并列的多个BP神经50-51
  • 第六章 拓展的空间51-52
  • 第七章 总结52-53
  • 参考文献53-55


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