文档介绍：浙江大学研究生毕业论文开题报告范文
1、课题名称: 基于神经网络的笔记本键盘检测系统的研究与设计
2、来源:企业项目
二、研究目的和意义:随着工业自动化水平的不断提高,机器视觉技术被广泛地应用于工业检测领域,从而把工人从枯燥的工作中解放出来。而笔记本键盘生产在国内市场具有很高的占有量,由于笔记本电脑的普及和惊人的产品更新速度,对笔记本键盘生产的自动化水平提出了新的要求。其中,笔记本键盘的质量检测是关键阶段。与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉系统强调精度和速度,以及工业现场条件下的稳定性。但是,机器视觉系统开发是一个复杂的过程,涉及光电、机械、图像处理等多种技术手段。一般人很难在短时间内整合各种资源来有效地进行系统开发。笔记本键盘检测系统用于对笔记本键盘成品进行离线检测,检测产品的外观是否合格。本系统研制的目的就是在满足对笔记本键盘检测需求的同时进行可靠的质量检测。本文作者总结实际中的工程经验,阐述了系统的总体设计思路和关键的技术环节。对同类产品的研制具有一定的参考价值。
三、国内外研究现状和发展趋势:数字图像的识别最早可以追溯到60年代。1966年,ibm公司的ase和nag发表了第一篇关于数字图像识别的论文,在这篇论文中他们利用简单的模板匹配法识别了1,000个数字图像。70年代以来,日本学者做了许多工作,其中有代表
性的系统有1977年东芝综合研究所研制的可以识别XX个汉字的单体印刷体识别系统;80年代初期,日本武藏野电气研究所研制的可以识别2300个多体汉字的数字图像识别系统,代表了当时汉字识别的最高水平。此外,日本的太平洋、松下、理光和富士等公司也有其研制的汉字识别系统。这些系统在方法上,大都采用基于k-l数字变换的匹配方案,使用了大量专用硬件,其设备有的相当于小型机甚至大型机,价格极其昂贵,没有得到广泛应用。我国对数字图像识别的研究始于70年代末、80年代初,大致可以分为三大阶段: 第一阶段从70年代末期到80年代末期,主要是算法和方案探索。研究人员提出了用于汉字识别的各种方法和特征,如特征点法、汉字周边特征、汉字的结构元特征等,并在此基础上研究成功一批汉字识别系统。这一阶段是数字图像识