手持式抄表仪图像识别系统的FPGA设计

论文摘要

针对电力公司依靠人工抄表进行用电和收费管理的种种弊端,本文以手持式抄表仪为研究背景,基于机器视觉技术,设计了一种图像识别系统,为电表读数提供了一种新方法。如何对获取的图像数字进行准确有效的识别是图像识别系统的核心所在,一般分两大步骤完成上述工作,即图像预处理和数字字符识别。图像预处理滤除噪声,将反映图像本质特征的部分保留并突出出来,主要目的就是以较小的代价有效地获取图像信息。本文根据系统所获取图像的特点,采用中值滤波、边缘检测和二值化的方法对图像进行预处理,对各种图像处理算法进行了比较、选择、设计和硬件实现,为数字字符识别提供了基础和保障。数字字符识别是对预处理后的图像进行自动处理识别,是系统的最终目的。本文介绍了数字字符识别的一般步骤,按照该步骤对预处理后的电表图像采用投影法定位分割字符,并对字符进行了细线化处理。根据电表表盘数字字符的特点,本文提出了一种新的印刷体数字字符识别算法,该算法采用直线和端点两种结构特征进行数字识别,能够在保证一定准确性的前提下快速识别出图像数字。本文使用Verilog硬件描述语言设计了图像识别系统,并使用Modelsim以及Synplify对其进行功能仿真和综合,验证了设计的正确性。针对现场采集的电表图像进行测试,其结果表明本系统能够满足性能指标要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究概况
• 1.3 FPGA技术的应用
• 1.4 系统的整体架构
• 1.5 本文主要内容安排
• 第二章 数字图像预处理
• 2.1 引言
• 2.2 中值滤波
• 2.2.1 算法原理
• 2.2.2 算法分析和改进
• 2.2.3 中值滤波的硬件设计
• 2.2.3.1 整体框架设计
• 2.2.3.2 3×3模板生成模块
• 2.2.3.3 行列计数模块
• 2.2.3.4 中值滤波算法模块
• 2.2.3.5 结果分析
• 2.3 边缘检测
• 2.3.1 原理和算法分析
• 2.3.2 边缘检测的硬件实现
• 2.3.2.1 系统流程
• 2.3.2.2 梯度运算模块
• 2.3.2.3 梯度比较模块和系统实现
• 2.3.2.4 结果分析
• 2.4 二值化
• 2.4.1 二值化原理
• 2.4.2 二值化算法
• 2.4.3 二值化的硬件设计
• 2.4.3.1 系统流程
• 2.4.3.2 灰度极值模块
• 2.4.3.3 除法模块
• 2.4.3.4 阈值运算模块
• 2.4.3.5 二值输出模块
• 2.4.3.6 结果分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 数字字符识别
• 3.1 引言
• 3.2 字符定位分割
• 3.2.1 定位切分原理及算法
• 3.2.2 定位分割的实现
• 3.3 细线化
• 3.3.1 细线化原理及算法
• 3.3.2 细化算法的实现
• 3.4 字符识别算法概述
• 3.4.1 模式识别
• 3.4.2 常用字符识别算法
• 3.5 印刷体数字字符识别
• 3.5.1 数字字符特征提取
• 3.5.2 数字字符识别新算法
• 3.5.3 新算法的FPGA实现
• 3.5.3.1 系统框图
• 3.5.3.2 横线提取模块
• 3.5.3.3 竖线提取模块
• 3.5.3.4 左端点提取模块
• 3.5.3.5 数字字符识别模块
• 3.5.3.6 结果分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 实验仿真与分析
• 4.1 实验过程
• 4.2 实验仿真及结果分析
• 4.2.1 中值滤波算法的验证
• 4.2.2 边缘检测算法的验证
• 4.2.3 二值化算法的验证
• 4.2.4 投影定位算法的验证
• 4.2.5 细线化算法的验证
• 4.2.6 识别算法的验证
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢