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研究生:沈緯哲
研究生(外文):SHEN WEI CHE
論文名稱:CCD機殼序號自動辨識系統
指導教授:黃衍任
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:機械工程研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1999
畢業學年度:87
語文別:中文
中文關鍵詞:CCD機殼辨識OCR自動
外文關鍵詞:CCDOCR
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由於電腦科技日新月異,電腦能提供的運算功能、記憶體以及各種軟體的應用正以極快的速度增加,因此越來越多的產業將其生產自動化。其中,機器視覺扮演了很重要的角色,而光學字元辨識OCR (Optical Character Recognition)更是其中一項重要的技術。
本論文研究是利用本實驗室之CCD機台所擷取之影像中的機殼編號,對其作影像處理再加以辨識,並實際應用到工業界,進而達到工業生產自動化的目的。
研究中利用三種方法,包括:特徵比對法則、特徵學習法則以及連續性辨識法則來辨識機殼上的編號。首先對初始擷取之影像做多種影像前置處理,如二值化,像素分群,細線化等,並在辨識編號時加入類神經網路(Neural Network) 的概念,使程式具有學習記憶的功能。
實際應用方面,是以一套自行開發的機殼影像辨識機台為例,包含硬體和軟體。在工廠實地測試的辨識率在99%以上,目前已正式應用在工廠的生產線上。
第一章緒論1
1.1 前言1
1.2 文獻回顧2
1.3 研究動機及目的3
1.4 論文架構4
第二章系統架構及簡介5
2.1 影像輸入裝置7
2.1.1 CCD7
2.1.2 影像擷取卡9
2.2 照明設備10
2.2.1 照明方法10
2.2.2 光源選擇13
2.3 馬達控制14
2.3.1 RS-23214
2.3.2 馬達控制器15
2.3.3 步進馬達15
2.3.4 電腦與步進馬達的連結16
2.3.5 XYZ Table18
第三章特徵比對法則19
3.1 二值化處理20
3.1.1 即時法20
3.1.2 統計法22
3.1.3 陰影法25
3.2 去除雜訊27
3.3 字元分離30
3.4數字辨識31
3.4.1 數字特徵的抽取31
3.4.2 數字結構分析33
3.4.3 數字結構比對34
第四章特徵學習法則36
4.1 類神經網路簡介37
4.1.1 何謂類神經網路37
4.1.2 人工神經元模型37
4.1.3 類神經網路基本架構39
4.1.4 類神經網路的運作過程40
4.2 特徵學習法則40
4.2.1前處理41
4.2.2 樣本學習41
4.2.3 數字比對42
4.2.4 自我學習42
第五章連續性辨識法則44
5.1 細線化44
5.2 點的連續性記錄規則47
5.3 數字的連續性49
5.4 連續性辨識法則51
第六章實驗結果及分析53
6.1 軟體發展53
6.2 理想數字的辨識54
6.3 實際編號的辨識57
6.4 結論59
6.5 實際應用60
第七章未來與展望62
文獻回顧63
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1996.pp220- 222.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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