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基于強聲激振的集裝箱空箱智能檢測系統(tǒng)的研究

發(fā)布時間:2021-03-13 03:34
  在進出關(guān)口,集裝箱走私是一個嚴(yán)重的問題,所以對空箱的識別十分必要。目前,集裝箱非侵入式的探測技術(shù)主要有兩種:X射線探測和γ射線檢測。這兩種都是輻射性的探測方式,利用射線重建圖像技術(shù)可以清晰的觀測到集裝箱體內(nèi)的狀態(tài),精度高但對人體會造成很大的危害。同時,這兩種方式成本昂貴且會消耗大量能源。本文從成本和對人體無害的角度考慮,提出了基于強聲激振的空箱識別系統(tǒng),用強聲發(fā)聲器發(fā)出高聲壓級的聲信號作用在箱體側(cè)面,箱體另一側(cè)用非接觸式的微聲傳感器采集箱體的聲振信號,通過聲信號的方式判別是否是空箱。通過理論推導(dǎo)和仿真分析可知,集裝箱在空箱和非空箱狀態(tài)的聲振模態(tài)和衰減時間不同,即兩種狀態(tài)的時域和頻域都都有差別。在實際采集數(shù)據(jù)時,接收的聲信號易受環(huán)境噪聲干擾,故對降噪方法進行分析和研究。在簡單噪聲干擾的情況下,噪聲和箱體聲振信號都有很強的非高斯性,采集的信號實際是這兩個信號的混合信號,使用FastICA算法極大化采集信號的非高斯性做降噪處理。本文的目的是區(qū)別空箱和非空箱,本質(zhì)是二分類問題。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在圖像識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功,本文將降噪后的一維音頻數(shù)據(jù)變轉(zhuǎn)換成包含時域和頻頻信息的梅爾頻譜圖... 

【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:83 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于強聲激振的集裝箱空箱智能檢測系統(tǒng)的研究


伽馬射線掃描儀系統(tǒng)1-鉆60探傷機;2-前準(zhǔn)直器;3-集裝箱;4-拖動系統(tǒng);5.后

基于強聲激振的集裝箱空箱智能檢測系統(tǒng)的研究


網(wǎng)格劃分圖

基于強聲激振的集裝箱空箱智能檢測系統(tǒng)的研究


聲壓級-結(jié)構(gòu)位移圖(a)聲壓級位移圖;(b)位移圖


本文編號:3079503

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