【摘要】：本課題來(lái)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(cè)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(wú)人值守X-光圖像識(shí)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(guò)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(wú)人值守X-光圖像識(shí)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(kāi)發(fā)一種無(wú)人值守X-光安檢機(jī)特定物體圖像識(shí)別算法。本論文對(duì)特定物體的檢測(cè)通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)做到準(zhǔn)確快速識(shí)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(shí)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(duì)物流企業(yè)提出的實(shí)際問(wèn)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(shí)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(shí)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(shí)別率和測(cè)試速度進(jìn)行了探討。
【圖文】：

圖 1.1 X-光下的硬盤(pán)圖像igure 1.1 Image of hard disk under the X-ray1.4 常用軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(chǎng)景中門(mén)負(fù)責(zé)彩色視覺(jué)的接受器。相關(guān)的實(shí)驗(yàn)結(jié)其中 33%對(duì)綠色光敏感，2%的對(duì)藍(lán)色光敏色（Red）、綠色（Green）和藍(lán)色（Blue）員會(huì)）在 1931 年設(shè)計(jì)的三顏色的波長(zhǎng)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(lái)表示，R 表示過(guò) RGB 三種顏色組合來(lái)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(pán)和若干 U 盤(pán)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;O434.19

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 劉建偉;劉媛;羅雄麟;;深度學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2014年07期

2 李明;孫向風(fēng);邢玉娟;;改進(jìn)CPSO-SVM在人臉識(shí)別中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年28期

3 賈小軍;喻擎蒼;;基于開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV的圖像處理[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2008年04期

4 竇建軍,文俊,劉重慶;基于顏色直方圖的圖像檢索技術(shù)[J];紅外與激光工程;2005年01期

5 鄧?yán)^忠,張?zhí)⿴X;水果檢測(cè)中的邊界追蹤法[J];華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2001年03期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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

本文編號(hào)：2703178