基于matlab的字符识别研究.doc

function Bayes2%算法视线见模式识别P33P44（各类样本的协方差不相等）%为了提高实验样本测试的精度，故采用多次模拟求平均值的方法N=input(实验模拟次数 N(N最好为奇数) );Result(1:3,1:3)=0; %判别矩阵的初始化for k=1:N %控制程序模拟次数N %生成二维正态分布的样本2 X N 维的矩阵 X1=mvnrnd(1 2,4 0;0 6,300); %2 X N X2=mvnrnd(5 3,5 0;0 1,200); X3=mvnrnd(4 7,2 0;0 9,500); %样本程序 %-% %测试样本 X10=mvnrnd(1 2,4 0;0 6,100); %2 X N X20=mvnrnd(5 3,5 0;0 1,100); X30=mvnrnd(4 7,2 0;0 9,100); %先验概率 P(1)=length(X1)/(length(X1)+length(X2)+length(X3); P(2)=length(X2)/(length(X1)+length(X2)+length(X3); P(3)=length(X3)/(length(X1)+length(X2)+length(X3); %计算相关量 cov(X)：协方差矩阵 Ave:均值 %-% W1=-1/2*inv(cov(X1); W2=-1/2*inv(cov(X2); W3=-1/2*inv(cov(X3);% Ave1=(sum(X1)/length(X1);Ave2=(sum(X2)/length(X2); Ave3=(sum(X3)/length(X3);%计算平均值(2维列向量) w1=inv(cov(X1)*Ave1;w2=inv(cov(X2)*Ave2;w3=inv(cov(X3)*Ave3;%2 w10=-1/2*Ave1*inv(cov(X1)*Ave1-1/2*log(det(cov(X1)+log(P(1); w20=-1/2*Ave2*inv(cov(X2)*Ave2-1/2*log(det(cov(X2)+log(P(2); w30=-1/2*Ave3*inv(cov(X3)*Ave3-1/2*log(det(cov(X3)+log(P(3); %-% for i=1:3 for j=1:100 if i=1 g1=X10(:,j)*W1*X10(:,j)+w1*X10(:,j)+w10; g2=X10(:,j)*W2*X10(:,j)+w2*X10(:,j)+w20; g3=X10(:,j)*W3*X10(:,j)+w3*X10(:,j)+w30; if g1=g2&g1=g3 Result(1,1)=Result(1,1)+1; elseif g2=g1&g2=g3 Result(1,2)=Result(1,2)+1;%记录误判情况 else Result(1,3)=Result(1,3)+1;%记录误判情况 end elseif i=2 g1=X20(:,j)*W1*X20(:,j)+w1*X20(:,j)+w10; g2=X20(:,j)*W2*X20(:,j)+w2*X20(:,j)+w20; g3=X20(:,j)*W3*X20(:,j)+w3*X20(:,j)+w30; if g2=g1&g2=g3 Result(2,2)=Result(2,2)+1; elseif g1=g2&g1=g3 Result(2,1)=Result(2,1)+1; else Result(2,3)=Result(2,3)+1; end else g1=X30(:,j)*W1*X30(:,j)+w1*X30(:,j)+w10; g2=X30(:,j)*W2*X30(:,j)+w2*X30(:,j)+w20; g3=X30(:,j)*W3*X30(:,j)+w3*X30(:,j)+w30; if g3=g1&g3=g2 Result(3,3)=Result(3,3)+1; elseif g2=g1&g2=g3 Result(3,2)=Result(3,2)+1; else Result(3,1)=Result(3,1)+1; end end end endend%画出各样本的分布情况subplot(2,1,1)plot(X1(1,:),X1(2,:),r.,LineWidth,2),hold onplot(X2(1,:),X2(2,:),go,LineWidth,2),hold onplot(X3(1,:),X3(2,:),b+,LineWidth,2),hold ontitle(训练样本分布情况)legend(训练样本1,训练样本2,训练样本3)subplot(2,1,2)plot(X10(1,:),X10(2,:),r.,LineWidth,2),hold onplot(X20(1,:),X20(2,:),go,LineWidth,2),hold onplot(X30(1,:),X30(2,:),b+,LineWidth,2),hold ontitle(测试样本分布情况)legend(测试样本1,测试样本2,测试样本3)%由于多次循环后存在小数，根据实际情况判别矩阵须取整%如果N为偶数，可能出现小数为0.5的情况，此时将无法更加准确判断矩阵Result=Result/N %判别矩阵，反映Bayes的判别效果for i=1:length(Result) if round(sum(Result(i,:)-fix(Result(i,:)=1 m,n=find(max(Result(i,:)-fix(Result(i,:)=(Result(i,:)-fix(Result(i,:); n=min(n);%存在小数点相同的情况随即选取一个 for j=1:length(Result) if j=n Result(i,j)=fix(Result(i,j)+1; else Result(i,j)=fix(Result(i,j); end end elseif round(sum(Result(i,:)-fix(Result(i,:)=2 m,n1=find(max(Result(i,:)-fix(Result(i,:)=(Result(i,:)-fix(Result(i,:); m,n2=find(min(Result(i,:)-fix(Result(i,:)=(Result(i,:)-fix(Result(i,:); n1=min(n1);n2=min(n2);%如果有存在小数点相同的情况,随即选取一个 for j=1:length(Result) if j=n1 Result(i,j)=fix(Result(i,j)+1; elseif j=n2 Result(i,j)=fix(Result(i,j); else Result(i,j)=fix(Result(i,j)+1; end end else continue, endend图像预处理具体步骤如下：首先对图像进行灰度转换，二值化处理然后采用4X1的结构元素对图像进行腐蚀，去除图像的噪声。采用25X25的结构元素，对图像进行闭合应算使车牌所在的区域形成连通。再进行形态学滤波去除其它区域。I=imread(CAR/0.jpg);%读取图片I1=rgb2gray(I); %转化为灰度图像I2=edge(I1,roberts,0.09,both); %采用robert算子进行边缘检测se=1;1;1; %线型结构元素 I3=imerode(I2,se); %腐蚀图像se=strel(rectangle,25,25); %矩形结构元素I4=imclose(I3,se); %图像聚类、填充图像I5=bwareaopen(I4,2000); %去除聚团灰度值小于2000的部分通过对比原始图片，我们可以发现形态滤波后的图像已经很接近正确的车牌位置了，因此后期处理将通过这张图来找出车牌位置。2. 车牌定位观察经过预处理后得到的图像发现车牌位置有明显的矩形有明显的矩形图样，通过对矩形区域的定位即可获得具体的车牌位置。(1) 车牌的行起始和终止位置的确定y,x=size(I5);I6=double(I5);%绘制行曲线图Y1=zeros(y,1);for i=1:y for j=1:x if(I6(i,j)=1) Y1(i,1)= Y1(i,1)+1; end endendfigure();subplot(1,3,1);plot(0:y-1,Y1),title(行像素灰度值累计),xlabel(行值),ylabel(像素和); temp, MaxY=max(Y1);PY1=MaxY;while (Y1(PY1,1)=80)&(PY11)PY1=PY1-7;endPY2=MaxY;while (Y1(PY2,1)=80)&(PY2y)PY2=PY2+7;end(2) 车牌的列起始位置和终止位置的确定%绘制列曲线图X1=zeros(1,x);for j=1:x for i=PY1:PY2 if(I6(i,j)=1) X1(1,j)= X1(1,j)+1; end endendsubplot(1,3,2);plot(0:x-1,X1),title(列像素灰度值累计),xlabel(列值),ylabel(像数和);PX1=1;while (X1(1,PX1)3)&(PX1x)PX1=PX1+7;endPX2=x;while (X1(1,PX2)PX1)PX2=PX2-7;end(3) 最后拼合获取的车牌在图像的行列位置DW=I(PY1:PY2,PX1:PX2,:);subplot(1,3,3);imshow(DW),title(车牌定位后图像);3. 字符分割在汽车牌照自动识别过程中，字符分割有承前启后的作用。它在前期牌照定位的基础上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。% 车牌图像转为灰度if isrgb(I)I1 = rgb2gray(I);elseI1 = I;end% 二值化车牌图像I1 = im2bw(I1,graythresh(I1);%二值化图像I2 = bwareaopen(I1,16);%去除小于16像素的区块figure();subplot(1,2,1);imshow(I2),title(二值化车牌图像);% 分割字符按行积累量y,x=size(I2);I3=double(I2);X1=zeros(1,x);for j=1:xfor i=1:y if(I3(i,j)=1) X1(1,j)= X1(1,j)+1; endendendsubplot(1,2,2);plot(0:x-1,X1),title(车牌列像素点累计),xlabel(列值),ylabel(像素和);% 分割字符Px0=1;Px1=1;figure();for i=1:7while (X1(1,Px0)3)&(Px0=3)&(Px1x)|(Px1-Px0)10) Px1=Px1+1;endZ=I2(:,Px0:Px1);switch strcat(Z,num2str(i) case Z1 PIN0=Z; case Z2 PIN1=Z; case Z3 PIN2=Z; case Z4 PIN3=Z; case Z5 PIN4=Z; case Z6 PIN5=Z; otherwise PIN6=Z;endsubplot(1,7,i);imshow(Z);Px0=Px1;end分割成七块后的车牌图像4. 建立字符模板数据库汽车牌照的字符一般有 7 个，大部分车牌第一位是汉字，通常代表车辆所属省份，或是军种 警别等有特定含义的字符简称；紧接其后的为字母与数字。十个阿拉伯数字09， 26 个大写英文字母 AZ 以及相关的车牌用汉字：京、沪、苏、台、港、澳、甲、乙、丙、使、领、学、试、境、消、边、警等。function inpt = Pretreatment(I)% 训练样本前期处理if isrgb(I) I1 = rgb2gray(I);elseI1=I;endI1=imresize(I1,50 25);%将图片统一划为50*25大小I1=im2bw(I1,0.9);m,n=size(I1);inpt=zeros(1,m*n);% 将图像按列转换成一个行向量for j=1:nfor i=1:m inpt(1,m*(j-1)+i)=I1(i,j);endend这是一个自定义函数的Pretreatment.m 文件，可以解决频繁写重复代码的问题，前面的图像预处理及车牌定位的代码可以写进Location.m文件中，通过代码DW = Location(I); 取得车牌定位后的图像；同时字符分割的代码亦可写进StringSplit.m 文件中，可以通过代码PIN0,PIN1,PIN2,PIN3,PIN4,PIN5,PIN6=StringSplit(DW); 取得的字符分割后的图像。5. 字符识别字符的识别目前用于车牌字符识别(OCR)中的算法主要有基于模板匹配的OCR算法以及基于人工神经网络的OCR算法。设计代码如下：close all;clear all;% 归一化训练样本I0=pretreatment(imread(BP/0.jpg);I1=pretreatment(imread(BP/1.jpg);I2=pretreatment(imread(BP/2.jpg);I3=pretreatment(imread(BP/3.jpg);I4=pretreatment(imread(BP/4.jpg);I5=pretreatment(imread(BP/5.jpg);I6=pretreatment(imread(BP/6.jpg);I7=pretreatment(imread(BP/7.jpg);I8=pretreatment(imread(BP/8.jpg);I9=pretreatment(imread(BP/9.jpg);I10=pretreatment(imread(BP/A.jpg);I11=pretreatment(imread(BP/B.jpg);I12=pretreatment(imread(BP/C.jpg);I13=pretreatment(imread(BP/D.jpg);I14=pretreatment(imread(BP/G.jpg);I15=pretreatment(imread(BP/K.jpg);I16=pretreatment(imread(BP/L.jpg);I17=pretreatment(imread(BP/M.jpg);P=I0,I1,I2,I3,I4,I5,I6,I7,I8,I9,I10,I11,I12,I13,I14,I15,I16,I17;T=eye(18,18); %输出样本% bp神经网络参数设置net=newff(minmax(P),1250,32,18,logsig,logsig,logsig,trainrp);net.inputWeights1,1.initFcn =randnr;net.layerWeights2,1.initFcn =randnr;net.trainparam.epochs=5000;net.trainparam.show=50;net.trainparam.lr=0.003;net.trainparam.goal=0.0000000001;net=init(net);net,tr=train(net,P,T);%训练样本% 测试I=imread(CAR/0.jpg);DW=Location(I);%车牌定位PIN0,PIN1,PIN2,PIN3,PIN4,PIN5,PIN6=StringSplit(DW);%字符分割及处理% 测试字符，得到识别数值PIN0=pretreatment(PIN0);PIN1=pretreatment(PIN1);PIN2=pretreatment(PIN2);PIN3=pretreatment(PIN3);PIN4=pretreatment(PIN4);PIN5=pretreatment(PIN5);PIN6=pretreatment(PIN6);P0=PIN0,PIN1,PIN2,PIN3,PIN4,PIN5,PIN6;for i=2:7 T0= sim(net ,P0(:,i); T1 = compet (T0) ; d = find(T1 = 1) - 1; if (d=10) str=A; elseif (d=11) str=B; elseif (d=12) str=C; elseif (d=13) str=D; elseif (d=14) str=G; elseif (d=15) str=K; elseif (d=16) str=L; elseif (d=17) str=M; elseif (d=0) str=0; elseif (d=1) str=1; elseif (d=2) str=2; elseif (d=3) str=3; elseif (d=4) str=4; elseif (d=5) str=5; elseif (d=6) str=6; elseif (d=7) str=7; elseif (d=8) str=8; elseif (d=9) str=9; else str=num2str(d); end switch i case 2 str2=str; case 3 str3=str; case 4 str4=str; case 5 str5=str; case 6 str6=str; otherwise str7=str; endend% 识别出的结果以标题形式显示在图上S=strcat(粤,str2,str3,str4,str5,str6,str7); figure();imshow(DW),title(S);第一次训练后识别出的车牌号码：发现第二个字符识别错误，在进行第十二次识别：28参考：毕业论文（设计）工作记录及成绩评定册题 目： 学生姓名： 学 号： 专 业： 班 级： 指 导 教 师： 职称： 助理指导教师： 职称： 年 月 日实验中心制使 用 说 明一、此册中各项内容为对学生毕业论文（设计）的工作和成绩评定记录，请各环节记录人用黑色或蓝色钢笔（签字笔）认真填写（建议填写前先写出相应草稿，以避免填错），并妥善保存。二、此册于学院组织对各专业题目审查完成后，各教研室汇编选题指南，经学生自由选题后，由实验中心组织发给学生。三、学生如实填好本册封面上的各项内容和选题审批表的相应内容，经指导教师和学院领导小组批准后，交指导教师；指导老师填好毕业论文（设计）任务书的各项内容，经教研室审核后交学生签名确认其毕业论文（设计）工作任务。四、学生在指导老师的指导下填好毕业论文（设计）开题报告各项内容，由指导教师和教研室审核通过后，确定其开题，并将此册交指导老师保存。五、指导老师原则上每周至少保证一次对学生的指导，如实按时填好毕业论文（设计）指导教师工作记录，并请学生签字确认。六、中期检查时，指导老师将此册交学生填写前期工作小结，指导教师对其任务完成情况进行评价，学院中期检查领导小组对师生中期工作进行核查，并对未完成者提出整改意见，后将此册交指导老师保存。七、毕业论文（设计）定稿后，根据学院工作安排，学生把论文（打印件）交指导老师评阅。指导老师应认真按毕业论文（设计）指导教师成绩评审表对学生的论文进行评审并写出评语，然后把论文和此册一同交教研室。八、教研室将学生的论文和此册分别交两位评阅人评阅后交回教研室保存。九、学院答辩委员会审核学生答辩资格，确定答辩学生名单，把具有答辩资格学生的论文连同此册交各答辩小组。十、学生答辩后由答辩小组记录人填好毕业论文（设计）答辩记录表中各项内容，然后把学生的论文和此册一同交所在答辩小组，答辩小组对其答辩进行评审并填写评语后交教研室。十一、学院答辩委员会进行成绩总评定，填好毕业论文（设计）成绩评定表中各项内容，然后把论文（印刷版和电子版（另传）和此册等资料装入专用档案袋中，教教研室后由实验中心统一保存。目 录1毕业论文（设计）选题审批表2. 毕业论文（设计）任务书3毕业论文（设计）开题报告4. 学生毕业论文（设计）题目更改申请表5毕业论文（设计）指导老师工作记录6毕业论文（设计）中期检查记录7毕业论文（设计）指导教师成绩评审表8毕业论文（设计）评阅人成绩评审表9. 毕业论文（设计）答辩申请表10毕业论文（设计）答辩记录表11毕业论文（设计）答辩成绩评审表12毕业论文（设计）成绩评定表毕业设计（论文）选题审批表题目名称 基于单片机的超声波测距题目性质工程设计理论研究实验研究计算机软件综合论文其它题目来源科研题目 生产现场教学 其它自拟题目选题理由：由于超声波指向性强，能量消耗缓慢，在介质中传播的距离较远，因而超声波经常用于距离的测量。利用超声波检测距离，设计比较方便，计算处理也较简单，精度也能达到使用要求，超声波测距应用于各种工业领域，如工业自动控制，建筑工程测量和机器人视觉识别等方面。超声波作为一种检测技术，采用的是非接触式测量，由于它具有不受外界因素影响，对环境有一定的适应能力，且操作简单、测量精度高等优点而被广泛应用。这些特点可使测量仪器不受被测介质的影响，大大解决了传统测量仪器存在的问题，比如，在粉尘多情况下对人引起的身体接触伤害，腐蚀性质的被测物对测量仪器腐蚀，触电接触不良造成的误测等。此外该技术对被测元件无磨损，使测量仪器牢固耐用，使用寿命加长，而且还降低了能量耗损，节省人力和劳动的强度。因此，利用超声波检测既迅速、方便、计算简单，又易于实时控制，在测量精度方面能达到工业实用的要求。 指导教师意见： 签名： 年 月 日院（系）领导小组意见： 签名： 年 月 日注：此表由学生填写毕业论文（设计）任务书1、毕业论文（设计）应达到的目的：（1）能对学生在学期间所学知识的检验与总结，培养和提高学生独立分析问题和解决问题的能力，使学生受到科学研究、工程设计和撰写技术报告等方面的基本训练。（2）提高学生对工作认真负责、一丝不苟，对事物能潜心观察、用于开拓、用于实践的基本素质；（3）培养学生综合运用所学知识，结合实际独立完成课题的工作能力。（4）对学生的知识面、掌握知识的深度、运用理论结合实际去处理问题的能力、实践能力、计算机运用水平、书面及口头表达能力进行考核。2、毕业论文（设计）的内容和要求（包括原始数据、技术要求、工作要求等）：以单片机为核心设计了基于激光测距的防撞预警系统，采用TDC-GP2芯片作为激光飞行计时单元,给出激光发射及回波接收放大电路，基于模块化思想设计、完成系统软件设计流程；最后通过实验测试，系统要能很好测出前方车辆距离及运行状态，并能及时发出报警，利用Matlab对其测试结果进行验证，修正。3、对毕业论文（设计）成果的要求包括图表、实物等硬件要求：设计完成后，要提供电路图，实验电路版，控制原始程序，实验要保存大量的原始数据。完成设计论文。4、毕业论文（设计）工作进度计划：序号论文（设计）工作进度日期（起止周数）1根据所出题目，结合自身所学知识，选择合适课题，确定毕业设计论文题目。13-14-1第16周止2根据所定题目，全面搜集素材，列出各种设计方案，并一一比较，选择出最好的设计方案。13-14-1第18周止3联系指导老师，将自己的设计方案与老师沟通、交流，得到指导老师的认同与指点，开始设计。13-14-1第19周止4根据方案，确定所要用的器材。设计总体框架结构，分出各大的模块，并将其展开，以得到比较细的设计模式。13-14-2第1周止5 根据所列框图，结合自己所学知识，开始各分支电路模块的设计。13-14-2第2周止6完成初稿，将所做的模块给指导老师查阅，看是否有不当之处，再进行改进。并将大电路的设计方案告之老师，得到老师更好的建议。13-14-2第3周止7大胆进行设计，将每一个小的电路，大的模块，都精心设计好，完成整个硬件和软件部分的设计过程。13-14-2第6周止8将所有设计整理结合，形成设计论文，交与指导老师检查，并经老师指点，做进一步的改进工作。13-14-2第7周止9改进毕业设计论文，得到自己及老师认为满意的论文。13-14-2第10周止指导教师日期年 月 日教研室审查意见：签字： 年 月 日学院负责人意见：签字： 年 月 日学生签字： 接受任务时间： 年 月 日注：任务书由指导教师填写。 毕业论文（设计）开题报告题目基于单片机的超声波测距1、本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势 近年来，随着电子测量技术的发展，运用超声波作出精确测量已成可能。随着经济发展，电子测量技术应用越来越广泛，而超声波测量精确高，成本低，性能稳定则备受青睐。超声波是指频率在20kHz以上的声波，它属于机械波的范畴。超声波也遵循一般机械波在弹性介质中的传播规律，如在介质的分界面处发生反射和折射现象，在进入介质后被介质吸收而发生衰减等。正是因为具有这些性质，使得超声波可以用于距离的测量中。随着科技水平的不断提高，超声波测距技术被广泛应用于人们日常工作和生活之中。一般的超声波测距仪可用于固定物位或液位的测量，适用于建筑物内部、液位高度的测量等。 随着科学技术的快速发展，超声波将在测距仪中的应用越来越广。但就目前技术水平来说，人们可以具体利用的测距技术还十分有限，因此，这是一个正在蓬勃发展而又有无限前景的技术及产业领域。展望未来，超声波测距仪作为一种新型的非常重要有用的工具在各方面都将有很大的发展空间，它将朝着更加高定位高精度的方向发展，以满足日益发展的社会需求，如声纳的发展趋势基本为：研制具有更高定位精度的被动测距声纳，以满足水中武器实施全隐蔽攻击的需要；继续发展采用低频线谱检测的潜艇拖曳线列阵声纳，实现超远程的被动探测和识别；研制更适合于浅海工作的潜艇声纳，特别是解决浅海水中目标识别问题；大力降低潜艇自噪声，改善潜艇声纳的工作环境。无庸置疑，未来的超声波测距仪将与自动化智能化接轨，与其他的测距仪集成和融合，形成多测距仪。随着测距仪的技术进步，测距仪将从具有单纯判断功能发展到具有学习功能，最终发展到具有创造力。在新的世纪里，面貌一新的测距仪将发挥更大的作用。2、本课题的基本内容，预计可能遇到的困难，提出解决问题的方法和措施 利用单片机控制超声波测距，发射器发出的超声波以速度在空气中传播，在到达被测物体时被反射返回，由接收器接收，其往返时间为t,由即可算出被测物体的距离。预计可能遇到的问题是受温度的影响，测量精度不高，则应通过温度补偿的方法加以校正。报告人签名： 2015年 3 月 20 日3、本课题拟采用的研究手段（途径）和可行性分析 由于超声波指向性强，能量消耗缓慢，在介质中传播的距离较远，因而超声波经常用于距离的测量。利用超声波检测距离，设计比较方便，计算处理也较简单，并且在测量精度方面也能达到农业生产等自动化的使用要求。 超声波发生器可以分为两大类：一类是用电气方式产生超声波，一类是用机械方式产生超声波。电气方式包括压电型、电动型等；机械方式有加尔统笛、液哨和气流旋笛等。它们所产生的超声波的频率、功率、和声波特性各不相同，因而用途也各不相同。目前在近距离测量方面常用的是压电式超声波换能器。根据设计要求并综合各方面因素，本文采用AT89C51 单片机作为控制器，用动态扫描法实现LED 数字显示，超声波驱动信号用单片机的定时器。4、进度计划序号日期进度安排113-14-1第16周止根据所出题目，结合自身所学知识，选择合适课题，确定毕业设计论文题目。213-14-1第18周止联系指导老师，将自己的设计方案与老师沟通、交流，得到指导老师的认同与指点，开始设计。313-14-1第19周止联系指导老师，将自己的设计方案与老师沟通、交流，得到指导老师的认同与指点，开始设计。413-14-2第1周止根据方案，确定所要用的器材。设计总体框架结构，分出各模块，并将其展开，以得到比较细的设计模式。513-14-2第2周止根据所列框图，结合自己所学知识，开始各分支电路模块的设计。613-14-2第3周止完成初稿，将所做的模块给指导老师查阅，看是否有不当之处，再进行改进。并将大电路的设计方案告之老师，得到老师更好的建议。713-14-2第6周止大胆进行设计，将每一个小的电路，大的模块，都精心设计好，完成整个硬件和软件部分的设计过程。813-14-2第7周止将所有设计整理结合，形成设计论文，交与指导老师检查，并经老师指点，做进一步的改进工作。913-14-2第10周止改进毕业设计论文，得到自己及老师认为满意的论文。10115、指导教师意见（对本课题的深度、广度及工作量的意见和对设计结果的预测）指导教师(签字)： 年 月 日6、教研室意见教研室主任(签字)： 年 月 日说明：开题报告应根据教师下发的毕业设计（论文）任务书，在教师的指导下由学生独立撰写，在毕业设计开始后两周内完成。学生毕业论文（设计）题目更改申请表原毕业论文（设计）题目基于单片机的激光测距现毕业论文（设计）题目基于单片机的超声波测距更改原因理由 首先激光测距仪成本较高，且制作的难度大，测量距离较短，需要注意人体安全，光学系统需要保持干净，否则影响测量精度。而且单片机与激光测距仪的连接很复杂，我主要是利用单片机控制测距仪器，目的是对单片机的知识进行巩固和进一步学习，从而完成毕业设计。 学生签名： 日期：2015.3.2指导教师意见 指导教师签名： 日期：教研室意见 教研室主任签名： 日期：院系意见 论文负责人签名： 日期：毕业论文（设计）指导教师工作记录(由指导老师填写与学生见面、电话、网上指导的主要内容，原则上一周填写一次。)指导记录： 到中国知网和西南财经大学图书馆查阅资料，学习关于超声波的知识，弄清楚超声波测距的原理，然后搞懂各个模块的电路。填写时间：2015 年 2 月28 日教师签名学生签名指导记录： 大概弄懂各个模块的电路图及工作原理， 选出一个最好的方案进行设计，有问题赶快问，不能等，在毕业设计中学到知识。填写时间： 2015 年3 月 8 日教师签名学生签名指导记录： 根据自己设计的方案，完成毕业论文的初稿。填写时间： 2015 年 3月 18 日教师签名学生签名指导记录：填写时间： 年 月 日教师签名学生签名毕业论文（设计）指导教师工作记录(由指导老师填写与学生见面、电话、网上指导的主要内容，原则上一周填写一次。)指导记录：填写时间： 年 月 日教师签名学生签名指导记录：填写时间： 年