太赫兹辐射的包裹危险品检测识别系统设计

太赫兹(Tera Hertz,THz)技术是新兴科学产业之一,与X射线的作用相似,但其辐射能量小,可以对非金属物品进行成像,且对目标物体特别是人体没有伤害,在安检等领域有广阔的发展空间.在物流行业蓬勃发展的今天,数以千万计的快递包裹带来的不仅是经济效益,还有巨大的安全隐患,对包裹中的危险物品,如刀具、枪支、可燃油等的自动检测已成为迫切需求.基于此,利用THz辐射,实现了基于卷积神经网络(CNN)的包裹危险品检测识别系统,能够对THz成像中的危险物品进行位置检测并给出类别分析.系统还提供了历史识别图像查看和本地视频模拟识别的功能,用户能够进一步对图像进行查看分析.经过测试,提出的模型在测试集图像上达到了92.17％的平均分类准确率与93.36％的检测召回率,具有较高的实用价值.     

基于边缘算子的重叠物质识别方法研究

X射线探测包裹中物体互相遮挡，探测得到的是重叠物体的混合灰度值，无法得到单一物体的图像，这给图像处理工作带来很大麻烦；通过对现有的重叠物质识别算法进行分析，提出了采用边缘检测算法去除遮挡效应的数字图像处理算法，建立了3-D边缘模型和数字化模型，并提出3-D图像阈值化分割的方法；该方法已应用到沈阳地泰检测设备有限公司的DEX9080B型X射线安检机，现场应用的结果表明该方法切实可行。     

基于VR技术的X射线图像安检危险品自动识别

针对当前X射线图像安检危险品识别方法未采集模糊静态图像目标,导致安检危险品图像呈现效果较差、危险品识别率较低、识别时间较长的问题,提出了基于VR技术的X射线图像安检危险品自动识别方法。通过X射线获取安检危险品成像,采用VR技术采集模糊静态图像目标,利用光学成像原理分层处理模糊静态图像目标,获取模糊静态图像目标亮度层和细...     

关于X射线安检图像的校正方法研究

本文从X射线安检图像像素信号不一致性概述,探讨了一种软件校正与硬件校正结合的X射线安检图像校正方法,旨在为相关研究和实践提供参考。     

违禁品X光图像检测技术应用研究进展综述

X光图像在安检中应用十分广泛,目前大部分安检工作还要依靠人工完成,但X光安检巨大的工作量和工作强度使自动安检成为必然趋势。如何根据X光图像自动检测其中物体成为研究热点。随着基于深度学习技术的目标检测取得巨大进展,在X光图像违禁品检测中也大量应用深度学习模型进行研究并获得大量成果。为全面、详细总结现有研究,首先介绍X光成像特点、X光图像检测的传统方法以及基于深度学习的方法,然后对比传统方法与深度学习方法的检测效果并分析现有自动安检研究进展,最后指出未来值得关注的研究方向,以期给X光图像违禁品检测的研究提供参考。     

X射线爆炸物及毒品探测技术研究

对通过重要出入口的人员所携带的行李物品进行安全检查已成为国际上广泛采用的安全措施。近年来．受航空安全等需要的驱使．X射线安全检查技术得到迅速发展．并已成为国际上广泛采用的安检技术。本文阐述了X射线安全检查技术的基本原理．以及目前常用的X射线安检方法。     

X射线安检设备控制系统的设计

为实现X射线安检设备各部分协调、高效的工作,设计了一套完善的控制系统。依据X射线安检机各部分的工作原理及控制要求,从对X射线线性阵列探测器及对X射线发生器的控制两方面给出了控制系统的方案,介绍了系统的抗干扰设计和通讯功能。该控制系统方案已应用到沈阳某检测设备有限公司DFX9080B型X射线安检机上,经过两年多的运行证明,该系统运行稳定、响应速度快,具有良好的抗干扰性和实用价值。     

基于X射线的钢丝绳芯输送带监测系统设计

介绍了X射线探测原理,设计了一种基于X射线的钢丝绳芯输送带监测系统,详细阐述了该系统的硬件和软件设计。该系统可以实现输送带在线全速检测,能够提供输送带任意位置的X射线透射图像;通过对输送带的图像处理和对比,可对钢丝损伤、拉伸和修补区域进行定位,并可自动报警。     

基于SIFT特征和ISM的X射线图像危险品检测方法

针对行李安检时X射线图像中的危险品检测问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和隐式形状模型(ISM)的检测方法。首先,采集不同姿态的危险品X射线图像,并标注目标位置,构建训练数据集。然后,通过SIFT算法提取目标关键点,并以此构建目标的ISM模型。在检测过程中,将提取的目标SIFT描述符与ISM模型中的视觉描述符进行匹配,通过投票机制来判断目标是否为危险品。通过手枪和酒瓶的检测实验表明,该方法能够从X射线图像中准确检测出危险品,且对目标姿态变化具有鲁棒性。     

自动光学检测技术在芯片封装中的应用

“翻转芯片焊球点阵排列”是一种表面贴片封装技术,使用翻转芯片与焊球点阵排列相结合的结构。然而,芯片封装的最终质量受制作中每个工艺过程的影响。因此,对于某些工艺流程的实时检测将会在整个工艺流程中起到及其重要的作用。非接触检测技术不但可以检测到芯片中的微观特性,对器件不会造成损坏,而且诸如自动光学检测,自动X射线检测等还能提供良好的工艺控制信息。本文概述了FCBGA芯片封装生产工艺特点以及封装工艺流程,并介绍了运用于其中的光学检测和X射线检测等几种非接触检测技术,着重介绍其中的自动光学检测的基本原理及检测算法,这些方法对于芯片封装工艺中的缺陷检测有重要意义。     

X射线安检设备的智能控制与诊断

典型的X射线安检设备主要由X射线发生器、X射线线性阵列探测器、滚筒电机及传动装置、装有图像采集来的PC及光触发传感器等组成，要实现各部分协调、高效的工作需设计一套完善的控制系统；依据X射线安检机各部分的工作原理及控制要求，设计了系统的控制方案，该控制系统方案已应用到沈阳地泰检测设备有限公司DEX9080B型X射线安检机上，经过2a多的运行，证明该系统运行稳定，响应速度快，具有良好的抗干扰性和实用价值。     

基于几何特征的X射线图像中圆形标志点自动提取

从X射线图像中快速准确地 提取圆形标志点是基于C形臂的手术导航中进行跟踪的关键环节。由于在实际应用中X射线图 像的标记点半径较小,并且有其他的背景噪声和干扰物,使得一些传统的圆形检测方法往往 鲁棒性不够高。针对这一问题,本文提出了一种基于几何特征的圆形目标检测方法,利用这 种方法能够对X射线图像中的圆形标记点进行自动提取。实验测试表明该方法能够有效地检 测不同半径的圆,并且能够通过调节参数检测到不标准的圆形。实验结果显示该方法在对C 形臂X射线成像中的圆形标志物的自动提取具有较高的效率及鲁棒性。     

电子鼻在X射线检测仪中的应用技术研究

鉴于目前安检设备无法检测一些具有挥发性的有毒有害或易燃、易爆液态危险品。利用电子鼻气味识别的功能,将X射线检测技术与电子鼻气味识别技术有机的结合起来,分析了箱体容积内运动气体的流动特性,并确定电子鼻的位置分布及数量,实验表明:该方法对挥发性的有毒有害或易燃、易爆液态危险品检测的概率达到85%,电子鼻技术的应用克服X射线检测仪识别物质不全面的缺点,实现了对危险品的全面检测,提高了安检仪的性能。     

基于改进Cascade RCNN网络的X光安检违禁品检测

针对X光安检违禁品检出率低下的问题, 提出了一种基于改进Cascade RCNN网络的X光安检违禁品检测算法. 该算法在网络结构上引入批特征擦除(batch feature erasing, BFE)模块. BFE模块通过随机擦除相同区域来增强局部特征学习, 进而强化网络对剩余特征的学习表达. 此外, 针对检出率低下问题, 在该算法中提出加权SD loss损失函数, 该损失函数使用权重融合的方式将Smooth L1 loss与DIoU loss进行加权融合, 通过改变权重比例系数, 能够使目标检测结果更加准确, 一定程度上提高了检出率. 实验结果表明: 在公开的X光安检违禁品数据集上, 测试性能与原算法相比, 改进Cascade RCNN网络对X光安检违禁品检出率增长了3.11%, 改进算法的识别精度有一定的提高.     

基于图像处理的航空发动机自适应频谱报警技术研究

在飞行试验中,作为飞行器直接的动力来源,航空发动机的状态监测和故障报警技术是保障飞行试验安全的重要手段,而传统的报警技术存在误报警,准确率不高等问题。本文针对传统频域报警方法不能包容工况变化,局部特征与全局特征无法兼顾的问题,研究了基于图像处理的航空发动机自适应频谱报警方法,包括包络生成方法和频段自动划分方法,并将两者应用于均化频谱的报警中。利用某型航空发动机故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法能够在发动机不同工况下有效划分频谱高能量和低能量区,兼顾了对振动信号局部特征与全局特征,提高了故障报警的自动化水平和准确率。     

X射线安全检查技术的发展及应用

本文从安全问题的角度出发,介绍了国内外发生的一些重大安全问题,以及X射线安检仪的发展和计算机软件的应用。     

融合多尺度特征与全局上下文信息的X光违禁物品检测

目的 X光图像违禁物品检测一直是安检领域的一个基础问题,安检违禁物品形式各异,尺度变化大,以及透视性导致大量物体堆放时出现重叠遮挡现象,传统图像处理模型很容易出现漏检误检,召回率低。针对以上问题,提出一种融合多尺度特征与全局上下文信息的特征增强融合网络（feature enhancement fusion network,FEFNet）用于X光违禁物品检测。方法 首先针对特征主干网络darknet53,加入空间坐标的注意力机制,将位置信息嵌入到通道注意力中,分别沿两个空间方向聚合特征,增强特征提取器对违禁目标的特征提取能力,抑制背景噪声干扰。然后,将特征提取主干网络输出的特征编码为1维向量,利用自监督二阶融合获取特征空间像素相关性矩阵,进而获取完整的全局上下文信息,为视觉遮挡区域提供全局信息指导。针对违禁物品尺度不一的问题,提出多尺度特征金字塔融合模块,增加一层小感受野预测特征用于提高对小尺度违禁目标的检测能力。最后,通过融合全局上下文特征信息和局部多尺度细节特征解决违禁物品之间的视觉遮挡问题。结果 在SIXRay-Lite （security inspection X-ray）数据集上进行训练和验证,并与SSD （single shot detection）、Faster R-CNN、RetinaNet、YOLOv5（you only look once）和ACMNet （asymmetrical convolution multi-view neural network）模型进行了对比实验。结果表明,本文模型在SIXray-Lite数据集上的mAP （mean average precision）达到85.64%,特征增强融合模块和多尺度特征金字塔融合模块较原有模型分别提升了6.73%和5.93%,总体检测精度较原有检测网络提升了11.24%。结论 提出的特征增强融合检测模型能够更好地提取显著差异特征,降低背景噪声干扰,提高对多尺度以及小型违禁物品的检测能力。同时利用全局上下文特征信息和多尺度局部特征相结合,有效地缓解了违禁物品之间的视觉遮挡现象,在保证实时性的同时有效地提高了模型的整体检测精度。     

基于智能识别技术的铁路安检辅助分析装置研究

针对铁路安检X光图像判图高度依赖人工,时有发生漏检的问题,提出一种基于智能识别技术的铁路安检辅助分析装置。通过采用视频图像接口的硬件设计,解决与安检仪的适配问题。通过采用跟踪进程、分析进程、推送进程的多进程思路设计,解决60Hz刷新率下的高精度分析显示问题。跟踪进程采用关键点差分算法实现安检X光图像跟踪,分析进程采用改进的残差网络(ResNet)实现特征提取,采用CenterNet算法实现禁限物品检测,推送进程通过检测键盘中断实现报警图像推送。经实验测试,该装置禁限物品识别准确率达92%,显示帧率达60帧/秒,可适配主流品牌安检仪,满足铁路车站安检辅助分析需求。     

遮挡情况下刚体位姿估计的自适应无迹卡尔曼分布式融合

针对视觉目标位姿估计系统中常出现的因为特征点遮挡而造成系统估计结果不准确的问题,本文提出了一种利用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)作为局部滤波器的分布式融合估计方法.通过引入改进的Sage-Husa噪声估计器自适应过程噪声.根据特征点识别量将遮挡情况分为部分遮挡和严重遮挡,对部分遮挡子系统根据先验信息修复缺失观测点后进行局部滤波估计,严重遮挡子系统不参与融合,利用当前时刻整体估计结果对其进行初始化.通过仿真获取了区分遮挡情况的阈值,实验结果表明所提方法能够提升系统在遮挡情况下的估计精度与鲁棒性.     

基于循环生成对抗网络的含遮挡人脸识别

人脸图像的遮挡会严重影响人脸识别准确率,当前处理带遮挡人脸识别的方法主要有丢弃法和修复法两种。丢弃法因忽略或丢弃大量遮挡区域的有效特征易造成识别准确率不高,而当前大多数修复法需要原图的相关信息,限制了其应用。针对现有含遮挡人脸识别方法存在的问题,提出一种基于循环生成对抗网络的人脸识别算法,通过利用2对生成器和判别器进行循环训练,实现遮挡人脸图像的盲修复,此过程不需要除遮挡区域外的原图信息。在此基础上,采用ResNet-50网络对修复后人脸进行识别,该网络通过跳跃连接消除深层卷积神经网络中的网络退化问题,能够降低网络训练的难度,且不会增加额外的参数和计算量。针对盲修复后人脸特征存在类内差异大和类间差异小的特性,引入一种能够量化类间距离的分类损失函数RegularFace作为识别网络损失函数。实验结果表明,与DCGAN+CNN算法相比,所提算法对不同遮挡类型和遮挡区域的人脸图像识别准确率均有所提高,当线性遮挡面积为40%时,所提算法的识别准确率提高了14.4个百分点。