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基于机器视觉的嵌入式抄表终端的研究
中文名称: 基于机器视觉的嵌入式抄表终端的研究
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论文编号: 3454975收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Embedded Meter Reading Terminal Based on Machine Vision
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 控制理论与控制工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 抄表终端 机器视觉 图像采集 图像处理 字符识别 数据通信 数据存储
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:本文研究了一种新型的基于机器视觉的嵌入式抄表终端,并以其为基础构建了水资源信息管理系统。文中研究了图像采集、图像预处理、图像识别以及GPRS通信等课题中的关键技术,并对它们在嵌入式抄表终端中的应用进行了分析。主要研究内容如下: 根据抄表终端的性能指标,研究了抄表终端的总体设计方案。以嵌入式ARM7微控制器为核心,实现了抄表终端的硬件系统。完成了外围存储模块、图像采集模块、GPRS通信模块以及电源模块的硬件电路设计。在图像采集模块研究中,提出两种设计方案,分别基于MCU和视频FIFO存储器以及CPLD和SRAM的硬件架构实现了图像数据的采集和传输。通过对两种方案在采集速度、成本等要素上的比较,说明终端的设计原则。 完成了抄表终端的软件设计。根据软件功能需求设计了软件的整体架构,并对图像采集模块、数据通信模块和数据存储模块的程序设计进行了分析。 针对水表表盘图像的特点,对图像预处理技术进行研究。在图像平滑中,设计了一种结合非线性和线性滤波器的平滑算法,该算法可兼顾图像细节保留和平滑效果;在二值化处理中,研究了一种改进的Niblack方法,该算法兼顾了二值化效果和处理速度;在图像细化中,应用了一种保形的快速形态细化算法。 根据水表码盘印刷体数字字符特点,设计了一种三层结构的识别器,该识别器依次采用句法结构法、模板匹配法和神经网络法,实现了对印刷体数字字符的高效率、高精度识别。在识别器第一层,基于字符形态结构特征,采用句法结构法对字符进行粗分类;在第二层,基于图像的网格分布特征,采用模板匹配法进行精确分类;对于在第一、二层无法识别的图像,终端将其发送至远层监控中心,即识别器的第三层,采用神经网络方法做最终识别。
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