多科X光机软件与算法系统

人工智能智能硬件案例ID：190250

小二（王振国）

5 年经验· 拼多多

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案例介绍

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。