[发明专利]一种基于深度学习的物体X射线图像材质判别系统及方法有效
| 申请号： | 202010178023.7 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111429410B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 郑梁;桑琪颛;陈王镱;瞿姜平 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08;G01N23/04 |
| 代理公司： | 浙江永鼎律师事务所 33233 | 代理人： | 陆永强 |
| 地址： | 310018*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的物体X射线图像材质判别系统及方法，包括包括X射线管、增感屏、数字CCD相机、旋转平台、蓝牙收发器和PC端，其中，X射线管对放置在旋转平台上的物体进行X射线照射，透过物体的X射线照射到增感屏上，再通过数字CCD相机采集增感屏上的透视图像，并传输到PC端，PC端通过蓝牙收发器控制旋转平台旋转。本发明实现对物体的多角度X射线图像拍照并对其进行去噪增强处理，引入深度学习，将物体材质属性与物体的正视X射线图像和侧视X射线图像关联并创建数据集训练强化判别网络，能够进行小件物品的材质判别，具有判别精度高、判别速度快等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 物体 射线 图像 材质 判别 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
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杭州电子科技大学，未经杭州电子科技大学许可，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/patent/202010178023.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
