作品介绍:
X光机用来对食品中可能出现的金属、玻璃、陶瓷等高密度的异物进行检测的设备;是利用X射线的对物体的穿透作用,通过X射线穿透物体时能量的衰减信息进行成像;由于金属陶瓷等异物密度大,其能量的衰减通常大于食品本身,根据这个能量衰减的差判断是否有异物。X光机软件作用为控制传送带、光源、探测器、空调等外设工作,并采集X射线衰减的灰度图像;X光机异物分析算法的作用为,根据返回灰度图像判断其是否有异物;这种判断只根据灰度差往往是不够的。
负责角色:
a) 开发基于区域生长的异物检测算法并加入梯度修正减少误检(c++开发);
b) 实现TEXEMS异常检测算法(无监督方式,利用高斯混合模型,通过EM算法进行训练,c++开发),与区域生长算法一起构成新的异物检测算法库,大大提高了X光机异物检测能力;
c) 通过数据生成+标注的数据构造方式,开发基于Yolov5+paddleseg相结合的屠宰线断针检测算法,yolov5来检测断针、paddleseg来进行塑料筐分割,很好的解决了行业痛点,最终有4台的销量(python+c#开发)。
d) 重新开发X光机上位机软件,使得其界面美观程度、使用便捷性方面均得到了极大的提高,并增加了自动学习功能、自动训管功能等。