基于深度学习的X射线鞋底异物检测系统

简介：
在服饰鞋厂的加工生产过程中，偶尔会遇到断针现象。这些残留于鞋内的非 intended金属碎片可能对人体安全构成潜在风险。为了应对这一挑战，本文设计并实现了一种基于深度学习的鞋底金属异物检测系统。该系统的工作流程包括：在加工流程中，将鞋子依次放置在传送带上导入检测装置。具体操作步骤如下：首先，在检针机之前对鞋子进行处理后，通过X射线成像技术获取图像数据。随后对该图像进行预处理后，这些金属碎片在图像中呈现出更加明确的状态。最后，由深度学习算法分析并识别出是否存在金属异物及其位置信息。经过系统优化和参数微调等技术手段，该检测系统能够显著提高金属异物探测的准确率。实验数据显示，采用该方案后，系统的整体准确率达到97.6%以上，并且可以在多种鞋类样本中有效识别不同形状的金属碎片。这一结果表明，基于深度学习的方法具有较高的实用性和推广价值。