【摘要】：爆炸犯罪是危害公共安全的最為嚴重的暴力犯罪,它給社會帶來了巨大的破壞性。針對爆炸裝置中的電路板殘片的識別和溯源追蹤為此類爆炸案件提供重要線索,同時可減少專業(yè)人士對電路板殘片的人工辨識,提高案件偵破效率。本文對電路板進行圖像采集并對電路板殘片圖像的分割以及識別進行了深入研究。圖像分割,本文設(shè)計并實現(xiàn)了兩種針對電路板圖像的分割方法。基于Grab cut及輪廓凸凹點的分割方法:利用電路板本身的特點,對Grab cut方法進行改進,實現(xiàn)電路板圖像元器件、焊點、字符等區(qū)域的自動提取。由于Grab cut只能區(qū)分圖像的前景和背景,不能對鄰接的不同類別前景區(qū)域進行有效區(qū)分,本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于輪廓凸凹點的再分割方法,在元器件輪廓凹點處進行分割方向的選擇以及是否分割的判別,實現(xiàn)粘連元器件的分離�；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割方法:將基于Grab cut分割方法得到的分割結(jié)果作為電路板圖像的初始標注,通過分割網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練并不斷優(yōu)化分割標注。分割網(wǎng)絡(luò)采用編碼-解碼結(jié)構(gòu),編碼部分加入PPM(Pyramid Pooling Module),獲取不同層級的語義信息指導(dǎo)后續(xù)分割;解碼部分采用FPN(Feature Pyramid Networks),不同尺度特征獨立預(yù)測,共同決定最終分割結(jié)果。兩種分割方法在實驗室自行采集的數(shù)據(jù)集中均取得了良好的分割結(jié)果,對陰影、噪聲、光照變換等具有魯棒性。殘片識別,本文設(shè)計并實現(xiàn)一種基于Harris角點的分層比對方法,應(yīng)用于電路板殘片圖像的識別。本方法引入星型拓撲結(jié)構(gòu),以特征點為結(jié)點構(gòu)建星型結(jié)構(gòu),充分利用星型結(jié)構(gòu)的靈活性、高約束性。本文綜合考慮殘片的各級特性,使用局部特征與全局特征相結(jié)合的策略,分層次進行殘片比對識別,綜合考慮了特征點之間,星型結(jié)構(gòu)之間以及匹配星型結(jié)構(gòu)間的空間分布的一致性。該方法的識別準確率高,同時具有較高的時間效率。
【圖文】：

圖２－３電路板圖像分割示意圖Ｗ逡逑

圖２－６手掌圖像的凸包、凸包缺陷及最遠點逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TN41

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 惠鵬飛;苗鳳娟;陶佰睿;王成琳;;一種適用于PCB檢測的彩色圖像分割算法[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2013年03期

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本文編號：2655348