[发明专利]基于数字图像处理的违禁物品检测系统及方法在审
申请号: | 201811174410.2 | 申请日: | 2018-10-09 |
公开(公告)号: | CN109187598A | 公开(公告)日: | 2019-01-11 |
发明(设计)人: | 王望;黄远赞 | 申请(专利权)人: | 青海奥越电子科技有限公司 |
主分类号: | G01N23/04 | 分类号: | G01N23/04;G01V5/00;G06K9/46 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 田洲 |
地址: | 810016 青海省西宁*** | 国省代码: | 青海;63 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 违禁物品 数字图像处理 检测系统 自动检测 检测 扫描 颜色空间转换 二值化处理 安检效率 轮廓匹配 轮廓特征 人工检测 人员成本 声光报警 中值滤波 阈值分割 安检机 误检率 匹配 车站 机场 | ||
本发明公开了一种基于数字图像处理的违禁物品检测系统及方法,用于检测X光安检机中的违禁物品。本发明公开的违禁物品检测方法包括以下步骤:对安检机中的物品进行X光扫描;对扫描到的X光图像进行中值滤波、颜色空间转换、阈值分割、二值化处理、轮廓特征提取;将提取到的所有物品的轮廓与违禁物品库中的违禁物品轮廓进行逐个匹配;根据轮廓匹配的结果对违禁物品进行自动检测和识别,并将不同种类的违禁物品进行分别标记,如果检测到违禁物品,会进行声光报警。本发明能够自动检测和识别X光安检机中的违禁物品,提高机场、车站等地的安检效率,降低人工检测的误检率,减少人员成本。
技术领域
本发明涉及违禁物品检测技术领域,尤其涉及一种针对X光安检机的基于数字图像处理的违禁物品检测系统及方法。
背景技术
物品在安检机上的X光扫描图像的颜色主要是根据组成物品的化学成份来定义的,通常,有机物显示为橙黄色,无机物显示为蓝色,混合物显示为绿色。传统的违禁物品检测方法,需要有固定的、经过严格培训的安检工作人员驻守在安检机旁,当物品经过安检机时,安检工作人员需要持续不断地盯着安检机显示器,观看乘客行李的X光扫描图像,根据扫描图像中物品的颜色和形状等信息人工判断其中是否含有违禁物品。
传统的违禁物品检测方法缺点在于:需要大量安检工作人员,耗费大量人力;检测结果严重依赖于安检工作人员的个人经验、知识和工作时的身心状态,误检率高;检测效率低,导致安检过程缓慢,安检排队情况严重。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数字图像处理的违禁物品检测方法,以解决上述技术问题。本发明通过引入数字图像处理的方法来对安检机中物品的X光扫描图像进行分析处理,自动检测和识别其中的违禁物品,并对不同的违禁物品进行分别标记,如果检测到违禁物品,会进行声光报警;这能够降低安检过程中的误检率,提高安检效率,解放大量人力,降低人员成本。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
基于数字图像处理的违禁物品检测系统,包括X光扫描设备、上位机、显示器、微控制器和报警装置;
X光扫描设备的信号输出端连接上位机的输入端,上位机的图像输出端连接显示器,上位机的控制信号输出端连接微控制器的第一输入端,微控制器的输出端连接声光报警装置;
X光扫描设备,用于对安检机中的物品进行X光扫描获得X光扫描图像,并将X光扫描图像传给上位机;
显示器负责显示上位机传来的经过违禁品检测之后的X光扫描图像;
上位机,用于对X光扫描设备传来的X光扫描图像进行处理,检测图像中的违禁品,将检测到的不同类型的违禁物品在X光扫描图像中使用不同颜色的方框包围,并在旁边标注违禁品的名称;如果上位机检测到违禁品,则上位机发送声光报警的启动信号给微控制器;
微控制器,负责接收上位机发送来的声光报警启动信号和报警复位信号,在接收到上位机发送来的声光报警启动信号后,控制报警装置发出警报,在接收到上位机发送来的报警复位信号后,控制报警装置熄灭;
报警装置,用于接收微控制器的信号,在检测到违禁物品后发出警报。
进一步的,所述报警装置包括LED灯和蜂鸣器。
进一步的,还包括连接微控制器的报警复位按钮,报警复位按钮用于触发复位信号,通过微控制器控制报警装置复位。
进一步的,上位机接收X光扫描图像后:
首先,对接收的X光扫描图像进行中值滤波、颜色空间转换和阈值分割处理,将X光扫描图像中的有机物、无机物和混合物进行分离,分别获取待检测物品中有机物的X光图像、无机物的X光图像和混合物的X光图像;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于青海奥越电子科技有限公司,未经青海奥越电子科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811174410.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。