• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 課題來源9
• 1.2 研究背景及意義9-10
• 1.3 攝像直讀式遠(yuǎn)傳表的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3.1 字符識別技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 直讀式智能遠(yuǎn)傳表的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 本文主要工作及內(nèi)容結(jié)構(gòu)12-13
• 2 系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及總體方案研究13-17
• 2.1 系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究13-14
• 2.1.1 機器視覺技術(shù)13-14
• 2.1.2 GPRS技術(shù)14
• 2.2 系統(tǒng)的功能需求分析14-15
• 2.3 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計15-16
• 2.4 本章小結(jié)16-17
• 3 燃?xì)獗韴D像的預(yù)處理技術(shù)17-26
• 3.1 圖像的前期處理17-20
• 3.1.1 圖像的直方圖均衡化增強技術(shù)17-19
• 3.1.2 圖像的濾波去噪19-20
• 3.1.3 二值化處理20
• 3.2 圖像的區(qū)域定位20-21
• 3.3 圖像的傾斜校正21-23
• 3.3.1 旋轉(zhuǎn)變換22
• 3.3.2 Hough變換22-23
• 3.4 圖像的分割23-25
• 3.4.1 圖像的邊緣檢測23-24
• 3.4.2 字符的分割24-25
• 3.5 燃?xì)獗韴D像預(yù)處理的結(jié)果與分析25
• 3.6 本章小結(jié)25-26
• 4 基于機器視覺的燃?xì)獗碜x數(shù)識別關(guān)鍵算法研究26-48
• 4.1 字符圖像特征提取方法研究26-31
• 4.1.1 字符的特征提取方法27-30
• 4.1.2 特征提取方法的結(jié)果分析30-31
• 4.2 特征向量的數(shù)據(jù)約簡研究31-39
• 4.2.1 遺傳算法的研究31-34
• 4.2.2 粗糙集算法的研究34-36
• 4.2.3 基于遺傳算法優(yōu)化的屬性約簡算法36-37
• 4.2.4 基于遺傳約簡算法的數(shù)據(jù)約簡結(jié)果與分析37-39
• 4.3 燃?xì)獗碜x數(shù)識別算法研究39-47
• 4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法39-42
• 4.3.2 基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法42-44
• 4.3.3 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果與分析44-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 5 系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計與實現(xiàn)48-60
• 5.1 系統(tǒng)硬件的總體研究48-50
• 5.1.1 系統(tǒng)硬件的總體結(jié)構(gòu)48
• 5.1.2 主要芯片選型48-50
• 5.2 主要模塊的電路設(shè)計50-54
• 5.2.1 DSP主要外圍電路設(shè)計50-52
• 5.2.2 無線通信模塊及外圍電路設(shè)計52-54
• 5.3 系統(tǒng)的軟件設(shè)計54-56
• 5.3.1 程序總體結(jié)構(gòu)框架54
• 5.3.2 主程序設(shè)計54-55
• 5.3.3 機器視覺抄表終端程序設(shè)計55-56
• 5.4 系統(tǒng)的實驗測試56-59
• 5.4.1 機器視覺抄表終端的測試56-57
• 5.4.2 管理中心平臺的測試57-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 6 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60-61
• 6.2 展望61-62
• 致謝62-63
• 參考文獻63-67
• 附錄67
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄67
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項目67

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10 點評人 高炎 黃牧青 劉笑一 李士杰 北京大學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)移中心;機器視覺輔助冬季道路狀況監(jiān)測[N];科技日報;2014年

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7 漆靜;基于機器視覺集裝箱吊具智能定位系統(tǒng)研究[D];西南交通大學(xué);2015年

8 張文;基于機器視覺的通信裝備故障識別研究[D];西南交通大學(xué);2015年

9 冉寶山;基于機器視覺的裝料系統(tǒng)試驗研究[D];長安大學(xué);2015年

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