基于LabVIEW的车牌定位识别系统实战报告

在"车牌读取项目实战"的论文中，作者王电令是一名来自合肥智能机械研究所MEMS实验室-中科大157系的学生，他的毕业论文基于《数字图像分析及应用》课程进行设计。论文主要聚焦于车牌定位识别系统的设计，这是一个在智能交通系统中具有重要意义的技术，尤其在全球范围内被广泛关注。 论文背景部分强调了车牌自动识别（LPR）技术在智能交通系统中的核心地位，它作为关键技术，受到国内外学者的深入研究。作者提到自己选择这个项目的原因，一方面是为了深化对数字图像分析理论的理解和应用，通过学习经典算法来提升工业图像自动化分析处理的能力；另一方面，他希望通过实际项目来实践和创新，将课堂所学与实践相结合，体现了“连接就是创新”的理念。 论文的核心内容是车牌定位识别系统的总体方案。作者采纳了基于数学形态学与颜色特征的方法来进行车牌定位，这种方法相较于扫描行定位和神经网络定位，被认为更适合本文的需求。在字符二值化方面，作者讨论了全局阈值（如Otsu算法和Zhang-Mallat算法）和局部阈值两种策略，选择适合的二值化方法对于准确识别车牌上的字符至关重要。 图像输入部分，系统支持常见的jpg和bmp格式，但为了优化处理速度，图像分辨率被限定在640*480像素左右。这体现出作者对系统性能的考虑，以及对图像处理技术的熟练运用。 这篇论文不仅涵盖了数字图像分析的基本原理，还展示了作者在实际项目中如何应用这些知识，以及如何通过与导师的交流和实践，不断提升自己的技能，实现车牌定位识别系统的具体实现。通过这样的项目，王电令不仅完成了课程设计任务，也为未来在智能交通领域的进一步研究打下了坚实的基础。