图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
1、 高压软开关充电电源硬件设计2、 自动售货机控制系统的设计3、 PLC控制电磁阀耐久试验系统设计4、 永磁同步电动机矢量控制系统的仿真研究5、 PLC在热交换控制系统设计中的应用6、 颗粒包装机的PLC控制设计7、 输油泵站机泵控制系统设计8、 基于单片机的万年历硬件设计 9、 550KV GIS中隔离开关操作产生的过电压计算10、 时滞网络化控制系统鲁棒控制器设计11、 多路压力变送器采集系统设计12、 直流电机双闭环系统硬件设计 13、 漏磁无损检测磁路优化设计14、 光伏逆变电源设计15、 胶布烘干温度控制系统的设计16、 基于MATLAB的数字滤波器设计与仿真17、 电镀生产线中PLC的应用18、 万年历的程序设计19、 变压器设计20、 步进电机运动控制系统的硬件设计21、 比例电磁阀驱动性能比较22、 220kv变电站设计23、 600A测量级电流互感器设计24、 自动售货机控制中PLC的应用25、 足球机器人比赛决策子系统与运动轨迹的研究26、 厂区35kV变电所设计27、 基于给定指标的电机设计28、 电梯控制中PLC的应用29、 常用变压器的结构及性能设计30、 六自由度机械臂控制系统软件开发31 输油泵站热媒炉PLC控制系统设计32 步进电机驱动控制系统软件设计33 足球机器人的视觉系统与色标分析的研究34 自来水厂PLC工控系统控制站设计35 永磁直流电动机磁场分析36 永磁同步电动机磁场分析37 应用EWB的电子表电路设计与仿真38 电路与电子技术基础》之模拟电子篇CAI课件的设计39 逻辑无环流直流可逆调速系统的仿真研究40 机器人足球比赛图像采集与目标识别的研究41 自来水厂plc工控系统操作站设计42 PLC结合变频器在风机节能上的应用43 交流电动机调速系统接口电路的设计44 直流电动机可逆调速系统设计45 西门子S7-300PLC在二氧化碳变压吸附中的应用46 DMC控制器设计47 电力电子电路的仿真48 图像处理技术在足球机器人系统中的应用49 管道缺陷长度对漏磁场分布影响的研究 50 生化过程优化控制方案设计51 交流电动机磁场定向控制系统设计52 开关电磁阀流量控制系统的硬件设计53 比例电磁阀的驱动电源设计54 交流电动机SVPWM控制系统设计55 PLC在恒压供水控制中的应用56 西门子S7-200系列PLC在搅拌器控制中的应用57 基于侧抑制增强图像处理方法的研究58 西门子s7-300系列plc在工业加热炉控制中的应用59 西门子s7-200系列plc在电梯控制中的应用60 PLC在恒压供水控制中的应用61 磁悬浮系统的常规控制方法研究62 建筑公司施工进度管理系统设计63 网络销售数据库系统设计64 生产过程设备信息管理系统的设计与实现
电梯控制系统设计基于西门子PLC的电梯控制系统
液压伺服系统设计 液压伺服系统设计 在液压伺服系统中采用液压伺服阀作为输入信号的转换与放大元件。液压伺服系统能以小功率的电信号输入，控制大功率的液压能（流量与压力）输出，并能获得很高的控制精度和很快的响应速度。位置控制、速度控制、力控制三类液压伺服系统一般的设计步骤如下： 1）明确设计要求：充分了解设计任务提出的工艺、结构及时系统各项性能的要求，并应详细分析负载条件。 2）拟定控制方案，画出系统原理图。 3）静态计算：确定动力元件参数，选择反馈元件及其它电气元件。 4）动态计算：确定系统的传递函数，绘制开环波德图，分析稳定性，计算动态性能指标。 5）校核精度和性能指标，选择校正方式和设计校正元件。 6）选择液压能源及相应的附属元件。 7）完成执行元件及液压能源施工设计。 本章的内容主要是依照上述设计步骤，进一步说明液压伺服系统的设计原则和介绍具体设计计算方法。由于位置控制系统是最基本和应用最广的系统，所以介绍将以阀控液压缸位置系统为主。 全面理解设计要求 全面了解被控对象 液压伺服控制系统是被控对象—主机的一个组成部分，它必须满足主机在工艺上和结构上对其提出的要求。例如轧钢机液压压下位置控制系统，除了应能够承受最大轧制负载，满足轧钢机轧辊辊缝调节最大行程，调节速度和控制精度等要求外，执行机构—压下液压缸在外形尺寸上还受轧钢机牌坊窗口尺寸的约束，结构上还必须保证满足更换轧辊方便等要求。要设计一个好的控制系统，必须充分重视这些问题的解决。所以设计师应全面了解被控对象的工况，并综合运用电气、机械、液压、工艺等方面的理论知识，使设计的控制系统满足被控对象的各项要求。 明角设计系统的性能要求 1）被控对象的物理量：位置、速度或是力。 2）静态极限：最大行程、最大速度、最大力或力矩、最大功率。 3）要求的控制精度：由给定信号、负载力、干扰信号、伺服阀及电控系统零飘、非线性环节（如摩擦力、死区等）以及传感器引起的系统误差，定位精度，分辨率以及允许的飘移量等。 4）动态特性：相对稳定性可用相位裕量和增益裕量、谐振峰值和超调量等来规定，响应的快速性可用载止频率或阶跃响应的上升时间和调整时间来规定； 5）工作环境：主机的工作温度、工作介质的冷却、振动与冲击、电气的噪声干扰以及相应的耐高温、防水防腐蚀、防振等要求； 6）特殊要求；设备重量、安全保护、工作的可靠性以及其它工艺要求。 负载特性分析 正确确定系统的外负载是设计控制系统的一个基本问题。它直接影响系统的组成和动力元件参数的选择，所以分析负载特性应尽量反映客观实际。液压伺服系统的负载类型有惯性负载、弹性负载、粘性负载、各种摩擦负载（如静摩擦、动摩擦等）以及重力和其它不随时间、位置等参数变化的恒值负载等。 拟定控制方案、绘制系统原理图 在全面了解设计要求之后，可根据不同的控制对象，按表6所列的基本类型选定控制方案并拟定控制系统的方块图。如对直线位置控制系统一般采用阀控液压缸的方案，方块图如图36所示。图36 阀控液压缸位置控制系统方块图表6 液压伺服系统控制方式的基本类型伺服系统 控制信号 控制参数 运动类型 元件组成机液电液气液电气液 模拟量数字量位移量 位置、速度、加速度、力、力矩、压力 直线运动摆动运动旋转运动 1.阀控制：阀-液压缸，阀-液压马达2.容积控制：变量泵-液压缸；变量泵-液压马达；阀-液压缸-变量泵-液压马达3.其它：步近式力矩马达 动力元件参数选择 动力元件是伺服系统的关键元件。它的一个主要作用是在整个工作循环中使负载按要求的速度运动。其次，它的主要性能参数能满足整个系统所要求的动态特性。此外，动力元件参数的选择还必须考虑与负载参数的最佳匹配，以保证系统的功耗最小，效率高。 动力元件的主要参数包括系统的供油压力、液压缸的有效面积（或液压马达排量）、伺服阀的流量。当选定液压马达作执行元件时，还应包括齿轮的传动比。 供油压力的选择 选用较高的供油压力，在相同输出功率条件下，可减小执行元件——液压缸的活塞面积（或液压马达的排量），因而泵和动力元件尺寸小重量轻，设备结构紧凑，同时油腔的容积减小，容积弹性模数增大，有利于提高系统的响应速度。但是随供油压力增加，由于受材料强度的限制，液压元件的尺寸和重量也有增加的趋势，元件的加工精度也要求提高，系统的造价也随之提高。同时，高压时，泄漏大，发热高，系统功率损失增加，噪声加大，元件寿命降低，维护也较困难。所以条件允许时，通常还是选用较低的供油压力。 常用的供油压力等级为7MPa到28MPa，可根据系统的要求和结构限制条件选择适当的供油压力。 伺服阀流量与执行元件尺寸的确定 如上所述，动力元件参数选择除应满足拖动负载和系统性能两方面的要求外，还应考虑与负载的最佳匹配。下面着重介绍与负载最佳匹配问题。 （1）动力元件的输出特性 将伺服阀的流量——压力曲线经坐标变换绘于υ－FL平面上，所得的抛物线即为动力元件稳态时的输出特性，见图37。 图37 参数变化对动力机构输出特性的影响a）供油压力变化；b）伺服阀容量变化；c）液压缸面积变化 图中 FL——负载力，FL=pLA； pL——伺服阀工作压力； A——液压缸有效面积； υ——液压缸活塞速度， ； qL——伺服阀的流量； q0——伺服阀的空载流量； ps——供油压力。 由图37可见，当伺服阀规格和液压缸面积不变，提高供油压力，曲线向外扩展，最大功率提高，最大功率点右移，如图37a。 当供油压力和液压缸面积不变，加大伺服阀规格，曲线变高，曲线的顶点A ps不变，最大功率提高，最大功率点不变，如图37b。 当供油压力和伺服阀规格不变，加大液压缸面积A，曲线变低，顶点右移，最大功率不变，最大功率点右移，如图37c。 （2）负载最佳匹配图解法 在负载轨迹曲线υ－FL平面上，画出动力元件输出特性曲线，调整参数，使动力元件输出特性曲线从外侧完全包围负载轨迹曲线，即可保证动力元件能够拖动负载。在图38中，曲线1、2、3代表三条动力元件的输出特性曲线。曲线2与负载轨迹最大功率点c相切，符合负载最佳匹配条件，而曲线1、3上的工作点α和b，虽能拖动负载，但效率都较低。 （3）负载最佳匹配的解析法 参见液压动力元件的负载匹配。 （4）近似计算法在工程设计中，设计动力元件时常采用近似计算法，即按最大负载力FLmax选择动力元件。在动力元件输出特性曲线上，限定 FLmax≤pLA= ，并认为负载力、最大速度和最大加速度是同时出现的，这样液压缸的有效面积可按下式计算： （37） 图38 动力元件与负载匹配图形 按式37求得A值后，可计算负载流量qL，即可根据阀的压降从伺服阀样本上选择合适的伺服阀。近似计算法应用简便，然而是偏于保守的计算方法。采用这种方法可以保证系统的性能，但传递效率稍低。 （5）按液压固有频率选择动力元件 对功率和负载很小的液压伺服系统来说，功率损耗不是主要问题，可以根据系统要求的液压固有频率来确定动力元件。 四边滑阀控制的液压缸，其活塞的有效面积为 （38） 二边滑阀控制的液压缸，其活塞的有效面积为 （39） 液压固有频率ωh可以按系统要求频宽的（5～10）倍来确定。对一些干扰力大，负载轨迹形状比较复杂的系统，不能按上述的几种方法计算动力元件，只能通过作图法来确定动力元件。 计算阀控液压马达组合的动力元件时，只要将上述计算方法中液压缸的有效面积A换成液压马达的排量D，负载力FL换成负载力矩TL，负载速度换成液压马达的角速度 ，就可以得到相应的计算公式。当系统采用了减速机构时，应注意把负载惯量、负载力、负载的位移、速度、加速度等参数都转换到液压马达的轴上才能作为计算的参数。减速机构传动比选择的原则是：在满足液压固有频率的要求下，传动比最小，这就是最佳传动比。 伺服阀的选择 根据所确定的供油压力ps和由负载流量qL（即要求伺服阀输出的流量）计算得到的伺服阀空载流量q0，即可由伺服阀样本确定伺服阀的规格。因为伺服阀输出流量是限制系统频宽的一个重要因素，所以伺服阀流量应留有余量。通常可取15%左右的负载流量作为伺服阀的流量储备。 除了流量参数外，在选择伺服阀时，还应考虑以下因素： 1）伺服阀的流量增益线性好。在位置控制系统中，一般选用零开口的流量阀，因为这类阀具有较高的压力增益，可使动力元件有较大的刚度，并可提高系统的快速性与控制精度。 2）伺服阀的频宽应满足系统频宽的要求。一般伺服阀的频宽应大于系统频宽的5倍，以减小伺服阀对系统响应特性的影响。 3）伺服阀的零点漂移、温度漂移和不灵敏区应尽量小，保证由此引起的系统误差不超出设计要求。 4）其它要求，如对零位泄漏、抗污染能力、电功率、寿命和价格等，都有一定要求。 执行元件的选择 液压伺服系统的执行元件是整个控制系统的关键部件，直接影响系统性能的好坏。执行元件的选择与设计，除了按本节所述的方法确定液压缸有效面积A（或液压马达排量D）的最佳值外，还涉及密封、强度、摩擦阻力、安装结构等问题。 反馈传感器的选择 根据所检测的物理量，反馈传感器可分为位移传感器、速度传感器、加速度传感器和力（或压力）传感器。它们分别用于不同类型的液压伺服系统，作为系统的反馈元件。闭环控制系统的控制精度主要决定于系统的给定元件和反馈元件的精度，因此合理选择反馈传感器十分重要。 传感器的频宽一般应选择为控制系统频宽的5～10倍，这是为了给系统提供被测量的瞬时真值，减少相位滞后。传感器的频宽对一般系统都能满足要求，因此传感器的传递函数可近似按比例环节来考虑。 确定系统方块图 根据系统原理图及系统各环节的传递函数，即可构成系统的方块图。根据系统的方块图可直接写出系统开环传递函数。阀控液压缸和阀控液压马达控制系统二者的传递函数具有相同的结构形式，只要把相应的符号变换一下即可。 绘制系统开环波德图并确定开环增益 系统的动态计算与分析在这里是采用频率法。首先根据系统的传递函数，求出波德图。在绘制波德图时，需要确定系统的开环增益K。 改变系统的开环增益K时，开环波德图上幅频曲线只升高或降低一个常数，曲线的形状不变，其相频曲线也不变。波德图上幅频曲线的低频段、穿越频率以及幅值增益裕量分别反映了闭环系统的稳态精度、截止频率及系统的稳定性。所以可根据闭环系统所要求的稳态精度、频宽以及相对稳定性，在开环波德图上调整幅频曲线位置的高低，来获得与闭环系统要求相适应的K值。 由系统的稳态精度要求确定K 由控制原理可知，不同类型控制系统的稳态精度决定于系统的开环增益。因此，可以由系统对稳态精度的要求和系统的类型计算得到系统应具有的开环增益K。 由系统的频宽要求确定K 分析二阶或三阶系统特性与波德图的关系知道，当ζh和K/ωh都很小时，可近似认为系统的频宽等于开环对数幅值曲线的穿越频率，即ω-3dB≈ωc，所以可绘制对数幅频曲线，使ωc在数值上等于系统要求的ω-3dB值，如图39所示。由此图可得K值。 图39 由ω-3dB绘制开环对数幅频特性a）0型系统；b）I型系统 由系统相对稳定性确定K 系统相对稳定性可用幅值裕量和相位裕量来表示。根据系统要求的幅值裕量和相位裕量来绘制开环波德图，同样也可以得到K。见图40。 实际上通过作图来确定系统的开环增益K，往往要综合考虑，尽可能同时满足系统的几项主要性能指标。 系统静动态品质分析及确定校正特性 在确定了系统传递函数的各项参数后，可通过闭环波德图或时域响应过渡过程曲线或参数计算对系统的各项静动态指标和误差进行校核。如设计的系统性能不满足要求，则应调整参数，重复上述计算或采用校正环节对系统进行补偿，改变系统的开环频率特性，直到满足系统的要求。 仿真分析 在系统的传递函数初步确定后，可以通过计算机对该系统进行数字仿真，以求得最佳设计。目前有关于数字仿真的商用软件，如Matlab软件，很适合仿真分析。
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大概当今所有的研究生毕业论文都会经过中国知网的“学术不端检测”，即便最后不被盲审。这个系统的初衷其实是很好的，在一定程度上能够对即将踏入中国科研界的硕士研究生们一个警示作用：杜绝抄袭，踏实学问。但正所谓“世界万物，有矛就有盾”的哲学观，中国知网的这个“学术不端检测系统”并不是完善的。原因有二，其一是目前的图文识别技术还不够先进；其二是目前的机器识别还达不到在含义识别上的智能化。求索阁一贯的观点就是“战略上蔑视，战术上重视”和“知己知彼百战百胜”。要破敌，必先知敌；要过学术检测这一关，当然必先了解这一关的玄机。 一、查重原理 1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。 对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。 2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。 二、快速通过论文查重的七大方法 方法一：外文文献翻译法 查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。 优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。 缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。 方法二：变化措辞法 将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。 优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。 缺点：逐字逐句的改，费时费力。 方法三：google等翻译工具翻译法 将别人论文里的文字，用google翻译成英文，再翻译回来，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。 优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。 缺点：有时候需要多翻译几遍，必须先由中文翻译成英文，再翻译成阿尔及利亚语，再翻译成中文。 方法四：转换图片法 将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。 优点：比google翻译法更加方便快捷。 缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。 方法五：插入文档法 将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。 优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。 缺点：还没发现。 方法六：插入空格法 将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。 优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。 缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。 方法七：自己原创法 自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。 优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。 缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。
可以查重毕业论文的系统：
一、知网论文查重系统
很多人一看到知网，会认为这肯定不是免费的论文查重系统，并且查重费用还很高，确实是这样的，我们如果使用校外的知网查重系统，肯定是要收费的，价格也很贵，如果有人跟你说他在知网上查重论文不花钱，不是骗子就是傻子，要么就是被骗的那一个。那怎样才能免费进行知网查重呢?很简单，只要学校与知网有查重方面的合作就可以，不过也是要支付查重费用的，只是查重费用是由学校出，我们是不用花钱的，可以免费查重2次的样子，次数有限，大家一定不要浪费了，不然去外面的知网查重系统很贵的!
二、Paper系列论文查重系统
可以免费检测论文的查重系统主要集中在Paper系列中，几乎所有Paper开头的论文查重系统都可以免费查重论文，只是免费查重的规则和力度不一样而已，这里分享三个用得比较多，口碑比较好的免费查重系统：PaperPP、PaperQuery、PaperGood，免费的力度都差不多，查重准确度都比较高，很适合检测论文初稿、中稿，一般只要检测论文正文部分的重复率就可以了，如果学校有查重要求，就根据学校的要求来进行。在参加免费活动前，记得先登录账号，这样系统才能将查重字数赠送到对应账号中，赠送的免费查重字数不可用于论文降重哦，只能用于查重。
这里提醒大家一句，不要为了免费检测论文而选择一些陌生的论文查重系统，不是每个论文查重系统都那么靠谱，安全的。
参考资料：《可以免费检测论文的查重系统》
本科毕业生论文查重系统，表格不会查重：原因有二，其一是目前的图文识别技术还不够先进；其二是目前的机器识别还达不到在含义识别上的智能化。
查重原理
1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小。
2、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。
3、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。
4、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。
论文查重的时候，主要检测的是论文的正文部分，如果论文正文中有表格数据会进行论文重复率检测吗？市场上论文查重系统有很多，对表格查重的标准也是有差异的。今天paperfree小编就常见的几个论文查重系统能否进行表格查重给大家聊一聊。
1、paperfree论文查重系统。对于paperfree来说，主要查重的是纯文本内容，表格上传会自动转化表格中的内容为纯文本，然后提交检测的时候，主要检测的表格里面的内容，表格结构不能进行区分。
2、知网论文查重系统。知网论文查重系统目前是大部分学校指定的论文定稿查重系统，使用比较广泛，知网pmlc论文查重系统主要加测的是本科毕业论文，可以检测大学生是联合对比库，知网论文查重是可以识别表格的。能对表格进行处理。
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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汽车牌照定位与分割技术的研究论文编号:TX069 字数:35716,页数:73摘 要汽车牌照自动识别技术是计算机视觉和模式识别技术在现代智能交通系统中的一项重要研究课题，是实现交通管理智能化的重要环节。汽车牌照自动识别系统是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统，它利用每一辆汽车都有唯一的车牌号码，通过摄像机所拍摄的车辆图像进行车牌号码的识别。在不影响汽车运行状态的情况下，计算机自动完成车牌的识别，可降低交通管理工作的复杂度。汽车牌照自动识别技术在车辆过路、过桥全自动不停车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别等方面有重要作用，因此ALPR技术的研究有重要的现实应用意义。本文重点介绍了汽车牌照自动识别系统中的关键技术，包括了图象预处理、汽车牌照定位与识别等内容。图象预处理方面主要介绍了图象灰度化和图象增强技术。在此基础上，还阐述了图像二值化和图像倾斜校正等方面的内容。对于汽车牌照定位与识别技术，重点是介绍了图像分割方法，简要提到了字符的识别技术。对于汽车牌照定位与分割系统的设计与实现，本文分别对该系统的两大模块进行了算法分析，并详细阐述了各模块实现的原理，最后给出了实验结果。关键词: 汽车牌照，图像预处理，牌照定位，图像分割，区域标识 ABSTRACTAutomatic license plate recognition (ALPR) is one of the most important aspects of applying computer techniques towards intelligent transportation systems. ALPR System uses computer vision and pattern recognition technology to management modern intelligent transportation. ALPR System is a smart identification system which based on digital image processing, pattern recognition and computer vision technology. ALPR System can identification license plate number because each vehicle have only one vehicle license plate number. Without affecting the operation of the vehicle, the computer can identify the license plate number automatically, which can reduce the complexity of the traffic management. Vehicle license automatic identification technology has important effect in vehicles crossing the bridge, measure the traffic indicators and automatic vehicle identification. Vehicle license automatic identification technology has played an important role in many different aspects. This paper focuses on the key technologies of the vehicle license plate recognition system, which include image preprocessing, vehicle license orientation and identification. In the part of image preprocessing introduces gray-scale image and image enhancement technology. On the other side, this paper also expounds on the value of the two images and proofread the gradient image. For vehicle licenses plate identification technology, the point is on the image segmentation method. This part also introduces the character recognition technique. In this paper, the design of the orientation and segmentation vehicle license plate system has two major modules. The most important is the algorithm analysis and the principle of the two modules. The end of paper is the experimental WORDS vehicle licenses, image preprocessing, license positioning, image segmentation, regional identification 目录摘 要 IABSTRACT II第一章 绪论 研究背景及意义 国内外发展现状 车牌自动识别系统概述 论文组织结构 6第二章 车辆图像的预处理 图像的灰度化 图像增强 对比度增强 直方图均衡化 图像的滤波 图像的二值化 图像二值化的意义 二值化方法介绍 图像的倾斜校正 17第三章 车辆图像的分割 图像的分割 灰度门限法 灰度门限的确定 车牌分割的简介 基于区域的图像分割 基于边缘的图像分割 字符的分割与识别 字符的分割 字符的识别 25第四章 车辆定位与分割系统的设计与实现 图像预处理模块 图像灰度化算法实现 图像增强算法实现 牌照区域定位与分割模块 图像边缘检 31 阈值选取与图像二值化 定位车牌 设计介绍 系统模块分析 开发环境简介 界面功能介绍 37第五章 总结 工作总结 设计中遇到的困难 心得 工作展望 42致 谢 44参考文献 45附 录 程序 47--73以上回答来自:
车辆工程毕业论文题目如下：
1.发动机排放技术的应用分析
2.微型车怠速不良原因与控制措施
3.柴油机电子控制系统的发展
4.我国汽车尾气排放控制现状与对策
5.发动机自动熄火的诊断分析
6.汽车发动机的维护与保养
7.柴油机微粒排放的净化技术发展趋势
8.汽车污染途径及控制措施
9.现代发动机自诊断系统探讨
10.关于奔驰300SEL型不能着车的故障分析
11.奔驰Sprinter动力不足的检测与维修
12.上海通用别克发动机电控系统故障的诊断与检修
13.现代伊兰特发动机电控系统故障的诊断与检修
14.广本雅阁发动机电控系统故障的诊断与检修
15.电子燃油喷射系统的诊断与维修
16.帕萨特排放控制系统的结构控制原理与检修
17.广本雅阁排放控制系统的结构控制原理与检修
18.汽车发动机怠速成抖动现象的原因及排查方法探讨
19汽车排放控制系统的检修
20.安全气囊的发展与应用
21.机电液一体化技术在汽车中的应用
22.分析国产几种汽车行走系统特点
中国车牌的格式与国外有较大差异，所以国外关于识别率的报道只具有参考价值，其在中国的应用效果可能没有在其国内的应用效果好，但其识别系统中采用的很多算法具有很好的借鉴意义。从车牌识别系统进入中国以来，国内有大量的学者在从事这方面的研究，提出了很多新颖快速的算法。中国科学院自动化所的刘智勇等开发的系统在一个样本量为3180的样本集中，车牌定位准确率为，切分准确率为，这套系统后来应用于汉王公司的车牌识别系统，取得了不错的效果。但是包括其他研究人员提出的算法，都存在计算量和存储量大的问题，难以满足实时性的要求。此外，当车辆区域的颜色和附近颜色相近时，定位失误率会增加。国内还有许多学者一直在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。（2）国外研究现状 国外在这方面的研究工作开展较早，在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了“实时车牌检测系统”的广域检测和开发。同时代，诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。进入20世纪90年代后，车牌自动识别的系统化研究开始起步。典型的如特征提取、模板构造和字符识别等三个部分，完成车牌的自动识别。字符识别分析技术分析所获得的图像，首先在二值化图像中找到车牌，然后用边界跟踪技术提取字符特征，再利用统计最邻近分类器与字符库中的字符比较，得出一个或几个车牌候选号码，再对这些号码进行核实检查，确定是否为该车牌号码，最终确定车牌号码。这个时期的应用在识别正确率方面有所突破。发展到今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，识别率都在80%以上，甚至有高于90%。并且已经实现了产品化，并在实际的交通系统中得到了广泛的应用。