【摘 要】
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针对快递输送线上包裹分类输送过程中自动化程度不高的问题,以快递包裹为研究对象,以准确分类、自动分选为追求目标,研究快递包裹图像分类算法,应用于快递包裹视觉分选系统。主要工作内容如下:（1）从传统图像分类、深度学习图像分类两个角度开展了快递包裹图像分类算法理论研究。针对传统图像分类,提出了一种基于支持向量机（SVM）和特征融合的快递包裹图像分类方法,该方法主要构建基于高斯径向基核的SVM分类器,使用
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针对快递输送线上包裹分类输送过程中自动化程度不高的问题,以快递包裹为研究对象,以准确分类、自动分选为追求目标,研究快递包裹图像分类算法,应用于快递包裹视觉分选系统。主要工作内容如下:（1）从传统图像分类、深度学习图像分类两个角度开展了快递包裹图像分类算法理论研究。针对传统图像分类,提出了一种基于支持向量机（SVM）和特征融合的快递包裹图像分类方法,该方法主要构建基于高斯径向基核的SVM分类器,使用网格搜索法确定了高斯径向基核函数的最优参数组合（C=724.07、g=92.17）,在最优参数组合下进行快递包裹图像分类实验,实验结果表明该方法最优准确率为81.40%。针对深度学习图像分类,改进ResNet-50网络模型,提出了一种Improved-ResNet-50网络模型,并对Improved-ResNet-50、ResNet-50、VGG16三种网络模型进行快递包裹图像分类对比实验,实验结果表明Improved-ResNet-50网络模型准确率最高且达97.89%,与ResNet-50网络模型准确率相比提高了 3.07%。对上述多种快递包裹图像分类算法从准确率、耗时两方面综合比较,选择Improved-ResNet-5 0网络模型应用于快递包裹视觉分选系统。（2）进行了快递包裹视觉分选系统设计。为获取清晰的包裹图像,选用MV-CS050-10GM面阵工业相机并搭配MVL-HF0828M-6MPE镜头、LED光源,同时根据传输线速度（1m/s）设定相机曝光时间为400us;为实现分选功能,依靠滚轮分选台、皮带输送机建立分选传输线,设计电气控制柜、上下位机通讯协议、上位机软件,最终搭建快递包裹视觉分选系统实物环境并进行实际应用。（3）完成了 Improved-ResNet-50网络模型准确率、耗时验证。验证结果表明,Improved-ResNet-50网络模型在快递包裹视觉分选系统实际应用中对快递包裹图像的分类准确率、平均耗时与训练学习测试结果相近,达到算法的预期效果。
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