伴隨著科技水平的提升 ，X光異物檢測(cè)機(jī)被普遍使用在個(gè)各行業(yè)當(dāng)中，比如食物、塑料、醫(yī)藥等。今天，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)X光異物檢測(cè)機(jī)辨別異物的方法。

用于模式識(shí)別的具體圖像一般都會(huì)有很多種特點(diǎn)，提取有用的特點(diǎn)辨別是一個(gè)特別關(guān)鍵的難題，這不但影響到X光異物檢測(cè)機(jī)辨別的精度，也會(huì)直接影響辨別的速度。原有圖像中含有大量的信息，在大量信息中含有的就是諸多的特點(diǎn)，選取的特點(diǎn)越多就可以越周全、越完整地表述某個(gè)目標(biāo)。

但是特點(diǎn)太多會(huì)導(dǎo)致維數(shù)爆炸，使一個(gè)低維狀況下便于分析計(jì)算的難題，在高維的狀況下就顯得完全不可能。所以選取圖像的什么特點(diǎn)，如何去衡量這些特點(diǎn)的判斷能力是決定是否成功實(shí)現(xiàn)辨別的關(guān)鍵。

特征選擇難題一般特別的復(fù)雜，若把差別不一樣類別的特點(diǎn)均從原有信息的分析中找出，必須處理大量數(shù)據(jù)，消耗大量的計(jì)算機(jī)，而某些關(guān)鍵特點(diǎn)通常在諸多特點(diǎn)中顯不出其相對(duì)的重要性來(lái)，不便于衡量。

為了在具體的檢測(cè)中更高效化、迅速歸類、一般只必須保留對(duì)區(qū)分不一樣類別為關(guān)鍵的特點(diǎn)信息，舍棄那些對(duì)歸類并無(wú)多大貢獻(xiàn)的特點(diǎn)信息，這就是X射線檢測(cè)機(jī)特點(diǎn)挑選與壓縮過(guò)程。對(duì)于產(chǎn)品的檢驗(yàn)，X光異物檢驗(yàn)機(jī)會(huì)根據(jù)分析產(chǎn)品的位置、趨向、規(guī)格、輪廓、灰度等特點(diǎn)做好辨別，其中邊緣和區(qū)域特征是常見(jiàn)的。

為了在具體的檢測(cè)中更高效化、迅速歸類、一般只必須保留對(duì)區(qū)分不一樣類別為關(guān)鍵的特點(diǎn)信息，舍棄那些對(duì)歸類并無(wú)多大貢獻(xiàn)的特點(diǎn)信息，這就是X射線檢測(cè)機(jī)特點(diǎn)挑選與壓縮過(guò)程。對(duì)于產(chǎn)品的檢驗(yàn)，X光異物檢驗(yàn)機(jī)會(huì)根據(jù)分析產(chǎn)品的位置、趨向、規(guī)格、輪廓、灰度等特點(diǎn)做好辨別，其中邊緣和區(qū)域特征是常見(jiàn)的。