[发明专利]一种基于神经网络物体分析的液体检测方法在审
| 申请号： | 201710885589.1 | 申请日： | 2017-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN107741433A | 公开（公告）日： | 2018-02-27 |
| 发明（设计）人： | 牛萍娟;孙玉楷;高志刚 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G01N23/04 | 分类号： | G01N23/04;G01N9/24 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络物体分析的液体检测方法，包括射线源、检测器阵列、载物台、物体采集器，所述射线源的射线束为扇形，所述射线源、检测器阵列可以载物台为中心旋转2个角度，所述物体采集器放置于载物台下方。本发明的有益效果在原有液体检测方法的基础上加入以神经网络为基础的物体识别分析模块，可以准确的计算出X射线强度经过水杯杯壁的衰减值，可以确保测量液体密度的准确性，提高安检工作的便捷性，减少工作人员工作强度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 物体 分析 液体 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络物体分析的液体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用CCD采集各种类容器X射线成像数据；S2：采集到的X射线图像经过归一化处理形成统一的大小与分辨率，对图像进行特征提取，并进行数据的压缩形成特征向量，作为输入层数据；S3：测试各种类容器的X射线强度衰减值，作为输出层数据；S4：检测器阵列对经过装有液体的容器进行X射线强度检测，获取X射线强度值；S5：基于神经网络对容器型号进行识别判断，进而获得液体密度与液体种类。
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