位二位字母识别第三位以后是字母或数字识别字符模板以上相当于两幅图相减得到第三幅图大学本科生毕业设计论文切割出最小范围大学本科生毕业设计论文方向上的像素统计图图车牌分割的结果字符的识别车牌上的字符共有七个，第个是汉字，其余的为数字和字母，理想情况下，数字和字母是连通域，汉字也能利用它的位置和太小信息完成连通域的合并。大学本科生毕业设计论文字符的分割在汽车车牌自动识别过程中，字符分割对字符的识别具有承前启后的作用。它以前期车牌定位为基础，再进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。在分割之前首先对图像进行针对性的处理，即要对图像进行二值化处理，它的实质是将图像中的每个像素按照定规则进行分类，也就是将图像转化成只有个等级黑白的二值图像。字符分割可采用垂直投影法。由于字符块在垂直方向上的投影必然在字符间的间隙处取得局部最小值，因此字符的正确分割位置应该在上述最小值附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式字符尺寸限制和其他些条件。垂直投影法处理过程是，对已切割出来的车牌在水平方向上从左至右检测各坐标的投影数值，检测到第个投影值部位的坐标可是为首字符的左边界，从该坐标向右检测到的第个投影值为的坐标可是为首字符的右边界，其余字符的边界坐标相同处理可得。图字符识别前的预处理图大学本科生毕业设计论文图字符的分割结果字符的识别车牌字符识别目前最常用的方法是基于模板匹配和神经网络的方法。模板匹配是种最经典最直接的模式识别方法，先对待识别字符进行二值化，并归化为模板的大小，最后选最佳的匹配作为分类结果。模板匹配方法的缺点是抗干扰能力差，识别能力低，任何有光光照字符清晰和大小的变化都会影响模板匹配的正确率。神经网络理论自世纪中叶提出以来，取得了系列的研究成果。近年来，随着非线性科学和计算机技术的发展，关于神经网络理论的研究进入个新的高潮。其应用已经渗透到各个领域，并且取得了巨大的进步。神经网络所具有的信息分布式存储大规模自适应并行处理以及高度的容错性等是它们用于模式识别的基础，特别是其具有学习能力和容错能力，对不确定模式识别具有独到之处。用神经网络进行字符识别，主要有两种方法。首先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征训练神经网络。这种网络的识别效果与字符特征的提取有关，而字符的特征提取往往耗时较长。充分利用神经网络的特点，直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别。这种网络互联较多，待处理信息量较大。神经网络识别法具有抗噪声容错自学习能力强自适应好等优点融预处理和识别于体，识别速度非常快，因而受到研究者的青睐，应用在车辆牌照识别系统技术中。其识别原理图如下所示,嵌入对象无效。图神经网络识别原理图字符识别部分般分为预处理特征提取和神经网络构件组成，其中预处理就是试将原始数据中的无用信息删除，并对数据进行平滑等处理。在众多环境中，特征提取神经网络构建就是整个识别的核心。特征提取必须能够反映整个字符的特征，神经网络的输入是字符的特征向量，输出结果是文本格式的字符信息。最直接的字符识别方法是模板匹配法，其原理是计算输入模式和样本间的相似性，大学本科生毕业设计论文取相似程度最大的作为输入模式类别种属。我国现有车牌由七个字符组成，车牌的标准格式为,其中为各省自治区和直辖市的简称，为字母，代表了车牌所属的市，为字母和阿拉伯数字的组合。根据我国车牌的特点，建立汉字数字和字母模板库，采用汉字库，采用字母库，采用数字库和字母库。最小欧式距离法是模板匹配法的基本算法，最小欧式距离法即对任意个原型，计算它与待匹配字符的欧式距离，，找到最小的，其对应的就是识别出的字符。二维图像的模板匹配算法具体操作如下,当,时当时式和是输入字符的自相关函数，且当时成立时会在,处出现主峰，在另外的标准字符处出现副峰，然后根据选用的函数对主峰和副峰进行鉴别，图像与模板匹配的函数为,其中,为互相关算子，为待检测信号，为待检测的子图，为模板。将待识别的字符和所有模板进行匹配，并用上述相似度式子来计算车牌字符与每个模板字符的匹配程度，最相似的就是匹配结果，从而判断并识别出待识别的结果。图数字字符库大学本科生毕业设计论文图字母库和部分汉字库本章小结本章通过图像预处理车牌定位以及分割字符分割和识别为最终的车牌识别做了充分的准备工作，其效果直接影响到最终提取车牌号码的效果。大学本科生毕业设计论文大学本科生毕业设计论文第四章设计结果与分析设计结果本次课程设计选用的车牌图片是湘，通过编程实现对图片的每步处理，最终获得的结果如下图所示图识别结果图设计分析车牌自动识别的效果主要取决于系统前期图像预处理是否得当。对边缘检测处理后的图像进行方向的像素点统计来确定车牌位置对分割出的车牌进步处理去掉细小的杂色点，留下白色的字符以及黑色的背景，这是字符分割前的关键步骤进行字符分割得到七个字符，再将字符归化处理，进行模板匹配。整个系统使用编程实现，可直接调用函数，不仅有效的缩短了实验时间还降低了变异的难度。大学本科生毕业设计论文大学本科生毕业设计论文第五章总结与展望总结本次设计通过在软件中编写程序并经过仔细的调试和反复研究从而解决了大部分的问题，基本完成了车牌自动识别功能，。在整个编写程序的过程中，主要以车牌处理的基本步骤为指导，处理过程中关键在于各个处理环节的有效衔接，不仅要灵活的将语言和语言的有效融合，还要求能熟练掌握的运行环境和操作界面，才能很好地实现整个系统的功能。本次毕业设计知识初涉车牌识别功能，并没有考虑在各种不同外界环境下的车牌识别的处理，因此还存在需要改进的地方。目前本车牌自动识别系统还有待改善的地方如下只实现了静止车牌的识别，对动态车牌识别没有研究。没有考虑外部环境对车牌造成的污染影,行方向合理区域,定位剪切后的彩色车牌图像,,,输入个定裁剪设计论文报告纸为加工性质系数为刀具钝化系数为断续切削系数。所以选用气缸斜楔夹紧机构，楔角а，其结构形式选用Ⅳ型，则扩力比。为克服水平切削力，实际夹紧力应为所以其中及为夹具定位面及夹紧面上的摩擦系数，。则因为夹具为中小型夹具，可以选用固定嵌入式气缸，根据参考文献选用的气缸，活塞行程为。当压缩空气单位压力时，气缸推力为。由于已知斜楔机构的扩力比，故由气缸产生的实际夹紧力为气此时气已大于所需的的夹紧力，故本夹具可安全工作。夹具与机床连接元件铣床与机床通过定位键连接，铣床夹具与机床的正确位置是靠安装在夹具体底面纵向通槽中的两个定位键与机床工作台上的形槽配合确定的。型槽宽度为，根据参考文献，该定位键规格为。对刀块对刀块是用来确定铣刀相对于夹具定位元件位置关系的。刀具与对刀面之间般留有个标准塞尺的距离，以防止对刀面的磨损，本夹具选用圆形对刀块，。铣床夹具使用说明铣床夹具装配图毕业设计论文报告纸铣床夹具装配图图铣夹具装配图夹具体端盖螺钉端盖压板球头螺栓支架对刀块万向节滑动叉销定位键斜梭衬套活塞六角螺母端盖花键心轴压块弹簧球面垫圈滑块参照铣床夹具装配图，进行如下步骤操作将衬套安装在相应孔内。将活塞六角螺母斜梭按图示装配好，再将其安装在相应孔内将端盖安装在图示位置，旋紧螺钉。装上端盖，旋紧螺钉。按图示装上花键心轴，装上螺钉和销。按图示将工件与花键心轴配合安装夹具体上。将滑块安装在相应孔内并盖上端盖旋紧螺钉。将压板销压块滑块按图示方式连接，并把压块安装在相应位置。将球头螺栓球面垫圈弹簧六角螺母压板按图示连接并将球头螺栓旋紧。将端盖上的孔与进气系统联接，气压推动活塞带动斜梭最终压紧工件。支架按图示位置装好，旋紧螺钉并装入销。将对刀块按图示位置正确安装并旋紧螺钉。加工时让铣刀缓慢接近对刀块，当铣刀接近对刀块时配合塞规进行对刀。加工完毕后拧松球头螺栓，取下球面垫圈弹簧六角螺母。抬起压板压块滑块销的连接件即可取下工件。钻床专用夹具设计钻床专用夹具设计要点钻床夹具般通称为钻模。钻模的结构形式很多，可按钻模有无夹具体，以及夹具体是否可动分为五类，固定式钻模回转式钻模翻转式钻模盖板式钻模滑柱式钻模等。在设计钻模板时，首先需要根据工件的形状尺寸，质量加工要求和批量来毕业设计论文报告纸选择钻模的结构类型。选择时注意以下几点被钻孔直径大于时特别是加工钢件，宜采用固定式钻模。翻转式钻模适用于加工中小件，包括工件在内的总质量不宜超过。当加工分布在同心圆周上的平行孔系时，如工件和夹具的总质量超过，宜采用固定式钻模在摇臂钻床上加工，如生产批量大，则可在立式钻床上采用多轴传动头加工。对于孔的垂直度和孔心距要求不高的中小型工件，宜优先采用滑柱式钻模。本次设计的钻模用来钻孔，故根据以上原则采用固定式钻模。钻套的选择和设计根据钻套的结构有固定钻套可换钻套快换钻套及特殊钻套四种类型，分别适用不同的情况，因为加工孔需要进行钻扩两道工序，故选用快换钻套。定位方案此钻床专用夹具主要钻孔，以端面和花键孔为定位基位二位字母识别第三位以后是字母或数字识别字符模板以上相当于两幅图相减得到第三幅图大学本科生毕业设计论文切割出最小范围大学本科生毕业设计论文方向上的像素统计图图车牌分割的结果字符的识别车牌上的字符共有七个，第个是汉字，其余的为数字和字母，理想情况下，数字和字母是连通域，汉字也能利用它的位置和太小信息完成连通域的合并。大学本科生毕业设计论文字符的分割在汽车车牌自动识别过程中，字符分割对字符的识别具有承前启后的作用。它以前期车牌定位为基础，再进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。在分割之前首先对图像进行针对性的处理，即要对图像进行二值化处理，它的实质是将图像中的每个像素按照定规则进行分类，也就是将图像转化成只有个等级黑白的二值图像。字符分割可采用垂直投影法。由于字符块在垂直方向上的投影必然在字符间的间隙处取得局部最小值，因此字符的正确分割位置应该在上述最小值附近，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式字符尺寸限制和其他些条件。垂直投影法处理过程是，对已切割出来的车牌在水平方向上从左至右检测各坐标的投影数值，检测到第个投影值部位的坐标可是为首字符的左边界，从该坐标向右检测到的第个投影值为的坐标可是为首字符的右边界，其余字符的边界坐标相同处理可得。图字符识别前的预处理图大学本科生毕业设计论文图字符的分割结果字符的识别车牌字符识别目前最常用的方法是基于模板匹配和神经网络的方法。模板匹配是种最经典最直接的模式识别方法，先对待识别字符进行二值化，并归化为模板的大小，最后选最佳的匹配作为分类结果。模板匹配方法的缺点是抗干扰能力差，识别能力低，任何有光光照字符清晰和大小的变化都会影响模板匹配的正确率。神经网络理论自世纪中叶提出以来，取得了系列的研究成果。近年来，随着非线性科学和计算机技术的发展，关于神经网络理论的研究进入个新的高潮。其应用已经渗透到各个领域，并且取得了巨大的进步。神经网络所具有的信息分布式存储大规模自适应并行处理以及高度的容错性等是它们用于模式识别的基础，特别是其具有学习能力和容错能力，对不确定模式识别具有独到之处。用神经网络进行字符识别，主要有两种方法。首先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征训练神经网络。这种网络的识别效果与字符特征的提取有关，而字符的特征提取往往耗时较长。充分利用神经网络的特点，直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别。这种网络互联较多，待处理信息量较大。神经网络识别法具有抗噪声容错自学习能力强自适应好等优点融预处理和识别于体，识别速度非常快，因而受到研究者的青睐，应用在车辆牌照识别系统技术中。其识别原理图如下所示,嵌入对象无效。图神经网络识别原理图字符识别部分般分为预处理特征提取和神经网络构件组成，其中预处理就是试将原始数据中的无用信息删除，并对