PCB板上字体的识别技术与方法+文献综述(3)
第一章课题概述则从生词详解、课题介绍、文章结果、开发环境等四个方面对本课题进行展开论述，以供读者从整体上对本论文进行了解。
第二章则是课题整体的设计思路介绍,概括性的阐述了本课题在开发过程中的设计思路和设计过程中进行的相关处理,以及简单介绍了开发平台.
2.2.2. 开发部分
本论文的开发思路如图2-3所示。主要为本论文的第三、四章节内容。
第三章的内容主要讲述关于数字图像处理这一大块。主要介绍对PCB源图像的详细处理过程，包括去色彩过程、消噪过程、以及对图像字符的定位切割过程。
第四章为模式匹配模块。主要介绍的是将切割的字符与字符库的标准字符进行匹配的过程，包括建立对应的字符库，提取相关特征值以及进行模糊匹配的过程。
2.2.3. 结果部分
与开发部分相对应，本文的两大模块（即数字图像处理和模式匹配模块）的结果部分将分别展示在每一分模块介绍的结束处，于第三章、第四章结束处展示。并且在第三章及第四章将贯穿展示每一步骤所得的结果。
2.2.4. 总结部分
由于本人为非计算机系的学生，出于兴趣选择了这个课题《PCB板上字符的识别技术与方法》作为毕业设计的课题。并且由于在此之前没有对MATLAB软件有过太多的了解，所本人对以在进行本次课题之前进行了一些关于MATLAB软件的学习和研究，并且复习了相关的编程知识。以此同时，本人学习了一些有关数字图像处理的知识和方法。
由于本课题许多应用的方法和研究思路与汽车牌照的识别技术有些类似，因此本人阅读了大量有关汽车牌照识别技术的文献，在研究过程中借鉴了较多牌照识别的思路和技巧，例如类比了汽车牌照的识别思路：车牌源图像定位、图像预处理、图像字符分割、字符识别匹配。
同时，需要声明的是，由于本人所获取的相关知识和实践能力有限，在本课题的研究过程中获得的研究结果并非是PCB板上字符的识别的普适方法，而是针对于一个类型的PCB板的字符识别方法。并且所获得结果也并非是百分之百的识别率，而是还有一定的偏差，希望读者能够谅解。
2.3. 课题开发环境，开发工具介绍
2.3.1. 硬件及操作系统环境
本课题开发工作在本人笔记本上完成，笔记本的基本参数介绍如下：
CPU Intel酷睿i5-2430M 2.40Ghz
内存 4G DDR3L 1333Mhz
系统 Windows7 64位
2.3.2. MATLAB
MATLAB由MathWorks公司开发的一种工程语言，其主要功能是进行数值计算，并进行可视化图形处理。MATLAB主要的工作环境是较易使用的交互式计算机，并且其工作环境可进行开放式扩展，其科学计算功能与可视化功能在工程领域内较为突出，尤其是附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，MATLAB能够使用数值分析、矩阵运算、图形图并且像处理、信号处理以及仿真等强大的功能。这些优势使得它在许多科学领域与技术研发过程中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台。
本课题在MATLAB7 2013B（64bit）版本上进行。MATLAB常用于算法开发、数据分析以及数值计算等高级技术计算。它的基本数据单位是矩阵，语句与数学语言十分类似，便于理解。与C语言不同，MATLAB提供大量的用于数字图像处理的函数与工具包，例如本课题用到的彩色图像转二值图像（rgb2bw）等等。利用这些工具包可以很方便的实现使用者的方法。且由于MATLAB的基本数据单位是矩阵，与图片类似，所以本课题最后选择MATLAB为本课题的开发平台。
上一篇：宽带电磁散射的快速扫频分析技术