基于MATLAB的神经网络模板字符识别与串口调试系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套自动化模板字符识别系统，具备图像预处理、特征提取和神经网络识别功能，并通过串口调试实现实时通信，适用于工业字符检测与嵌入式应用场景。

详 情 说 明

基于神经网络的模板字符识别与串口调试系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的模板字符自动化识别系统，集成了数字图像处理、神经网络模式识别和串口通信技术。系统能够对输入的字符图像进行预处理、特征提取和智能识别，并通过串口与外部设备进行数据交互，适用于工业字符识别、自动化检测等场景。

功能特性

• 图像预处理模块：实现灰度化、二值化、噪声滤波和尺寸归一化处理，提升图像质量
• 特征提取模块：提取字符轮廓特征、投影特征和统计特征，构建特征向量
• 神经网络识别模块：采用BP神经网络或CNN模型，实现高精度字符分类识别
• 串口通信模块：支持可配置的串口参数设置，实现识别结果的稳定传输
• 可视化界面：实时展示图像处理各阶段效果和识别结果，提供直观的操作体验
• 性能统计：输出识别准确率、处理时间等关键性能指标报告

使用方法

1. 图像输入：准备待识别的字符图像（支持JPG、PNG、BMP格式）
2. 参数配置：设置串口通信参数（波特率、数据位、停止位等）
3. 模型加载：确保神经网络模型文件已正确配置
4. 启动识别：运行主程序，系统将自动完成整个识别流程
5. 结果查看：在界面中查看识别结果、处理过程图像和性能统计报告
6. 串口调试：通过串口接收外部指令，实时调整识别参数

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Neural Network Toolbox、Instrument Control Toolbox
• 硬件要求：支持串口通信的计算机设备
• 内存建议：至少4GB RAM，处理高分辨率图像时建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像预处理、特征提取、神经网络识别和串口通信四大模块的协调控制。该文件实现了用户界面初始化、参数配置管理、图像处理流水线执行、识别结果可视化展示以及串口数据交互的全过程自动化处理，确保系统各功能模块的高效协同工作。