【摘要】：本課題來自內(nèi)蒙古物流快遞企業(yè)提出的一個(gè)橫向科研項(xiàng)目。隨著X-光安檢機(jī)在眾多安檢點(diǎn)被廣泛應(yīng)用,使用X-光安檢機(jī)檢測包裹中是否存在特定可疑物品,成為物流安全中必須排查的部分。由于無人值守X-光圖像識別技術(shù)的研究仍處于初始階段,目前物流行業(yè)仍需要安檢人員時(shí)刻值守在X-光安檢機(jī)旁邊觀察每一件經(jīng)過安檢機(jī)的物體圖像,需要耗費(fèi)極大的人力物力且工作效率低,為了改變這一狀況,研究無人值守X-光圖像識別技術(shù)是十分必要的。本課題結(jié)合了某物流企業(yè)提出的工程項(xiàng)目需求,在不影響物流排查時(shí)安檢機(jī)正常運(yùn)作的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)開發(fā)一種無人值守X-光安檢機(jī)特定物體圖像識別算法。本論文對特定物體的檢測通過機(jī)器視覺技術(shù)做到準(zhǔn)確快速識別,從而滿足物流企業(yè)時(shí)效性的需求。本文主要研究并實(shí)現(xiàn)了X-光特定物體圖像識別的三種算法。首先,用SIFT算法驗(yàn)證了數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)的理論應(yīng)用。其次,由于本課題針對物流企業(yè)提出的實(shí)際問題與需求,所以為了將算法與硬件相結(jié)合,本文引入基于直方圖方法的圖像識別算法,成功應(yīng)用于背景單一的X-光圖像上。最后,分析了直方圖算法在識別背景復(fù)雜的X-光圖像時(shí)的缺點(diǎn),搭建了適合本課題的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為進(jìn)一步提高算法的識別率和測試速度進(jìn)行了探討。
【圖文】：

圖 1.1 X-光下的硬盤圖像igure 1.1 Image of hard disk under the X-ray1.4 常用軟件開發(fā)平臺介紹人員和企業(yè)工作者受歡迎的一款科學(xué)計(jì)

彩色是一種特殊的描繪子，在真實(shí)場景中門負(fù)責(zé)彩色視覺的接受器。相關(guān)的實(shí)驗(yàn)結(jié)其中 33%對綠色光敏感，2%的對藍(lán)色光敏色（Red）、綠色（Green）和藍(lán)色（Blue）員會）在 1931 年設(shè)計(jì)的三顏色的波長值m。RGB 圖像又稱真彩色圖，利用 3 個(gè)大由 R、G、B 這 3 個(gè)分量來表示，R 表示過 RGB 三種顏色組合來表示。如圖 2.1 占一個(gè)字節(jié)，即由[0,255]中的任意數(shù)值表 224（即 1677216，通常記為 16M）。圖 2片，，實(shí)物情景為將機(jī)械硬盤和若干 U 盤個(gè)通道后分別顯示的單色圖像，也稱 RG
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;O434.19

【參考文獻(xiàn)】

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1 許可;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別上的應(yīng)用的研究[D];浙江大學(xué);2012年

本文編號：2703178