[20]，判斷包裝是否有裂縫、凹陷等破損。還有基于紋理分析的方法，如灰度共生矩陣等，可以分析包裝表面的紋理特征，判斷是否有磨損、撕裂等破損。也可采用基于練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動提取圖像中的復雜特征。圖4.6圖像特征提取模塊4.2.4破損識別模塊破損識別模塊通過對獲取的特征同預先設(shè)定的破損標準加以對比，來判定包裝有無破損情況，這些破損標準可以依靠大量的樣本實施學習訓練得到，其中涵蓋了各種不同種類的破損程度，形狀之類的特征，而比對的方法則會用到像模板符合，支持向量機之類的算法，如果檢測到包裝存在破損現(xiàn)象，那么就會促使步進電機產(chǎn)生相應的改變，從而提醒工作人員去執(zhí)行處理工作。圖4.7破損識別判斷模塊4.3.1光敏模塊設(shè)計本系統(tǒng)采用的是光敏模塊進行亮度控制，首先系統(tǒng)進行初始化，由光敏電阻感知環(huán)境光源亮度，當環(huán)境光源亮度大于預設(shè)閾值時，LED燈不做變化；當環(huán)境光源亮度小于預設(shè)閾值時，LED燈自動點亮。圖4.5光敏模塊設(shè)計流程圖4.3.2電機模塊設(shè)計本系統(tǒng)采用的是步進電機來模擬分揀快遞時的狀態(tài)。首先系統(tǒng)進行初始化，當接受到經(jīng)K210攝像頭拍攝并處理過的照片信息時，如果系統(tǒng)判斷快遞包裝完好，步進電機則不做變化；如果系統(tǒng)判斷快遞包裝破損，則步進電機旋轉(zhuǎn)。圖4.6電機模塊設(shè)計流程圖第五章系統(tǒng)的調(diào)試5.1系統(tǒng)軟硬件調(diào)試通過對系統(tǒng)設(shè)計的多次實驗和研究，最終實現(xiàn)了系統(tǒng)的硬件和軟件的設(shè)計。將軟硬件組合在一起，可以使系統(tǒng)正常工作。但是調(diào)試過程中會出現(xiàn)一些硬件以及軟件問題，因此必須反復測試，才能找到缺陷，并糾正它們。調(diào)試可以分為軟體和硬體兩種。電路焊接完成后需要進行電路連線的檢測。對照原理圖連接模塊的引腳之后進行調(diào)試。接通各個模塊的電源線路來檢查模塊引腳的電壓。因為模塊不同，達到模塊最佳狀態(tài)所需的電壓值也不同。在確保各模塊正常運行的前提下，使用儀器對電路進行了進一步修改與分析。系統(tǒng)調(diào)試的第一步要做的就是全面檢查硬件，用萬用表來測量各個模塊的輸入電壓是不是達到了標準值，然后再認真查看傳感器，外設(shè)和32單片機之間的電路連線有沒有出現(xiàn)短路或者斷路的狀況。完成硬件檢測之后，開展基本功能檢測，給系統(tǒng)接上電源，看32單片機能否正常啟動，指示燈是不是按照設(shè)想那樣亮起，然后用串口助手之類的東西來檢測32單片機同別的模塊之間的通訊情況是否順暢。傳感器的校準與測試是系統(tǒng)調(diào)試的重要環(huán)節(jié)。首先編寫簡單程序?qū)Ω鱾€傳感器進行初始化操作，并嘗試讀取數(shù)據(jù)，驗證其能否正常工作。然后根據(jù)傳感器說明書提供的方法進行精度校準。該方法還說明被測設(shè)備的性能是否與預期有顯著差異。軟件方面，按照事先準備好的流程和流程編寫代碼。各個模塊寫完后，硬件無誤時，再進行幾次測試，確認系統(tǒng)沒有問題，調(diào)試成功。當軟件的各項功能都完成之后，就可以進行集成的測試了。經(jīng)過長期運行，系統(tǒng)工作正常，即為此次設(shè)計的實際制作完成。為了確?；趩纹瑱C的快遞包裝檢測系統(tǒng)的各項功能正常工作，以下是針對各功能模塊的系統(tǒng)功能測試步驟描述。每個步驟都旨在驗證特定組件或功能是否按預期運行。5.2實驗結(jié)果與分析要想全方位考量快遞包裝破損檢測系統(tǒng)的性能，于是就在各種不同場景之下展開一系列實驗，而且針對這些實驗成果做了細致剖析。在實驗室環(huán)境當中，搭建起模仿快遞分揀線的實驗平臺，采用了多種不同種類，材質(zhì)的快遞包裝樣本，紙箱，塑料包裝，泡沫包裝等等，包含了各類常見的破損狀況，撕破，孔洞，磨損，變形之類的，經(jīng)過檢測得出，該系統(tǒng)在實驗室環(huán)境之下，可以精準地找出大半破損的包裝，對于破損包裝的判定也比較可信。當檢測紙箱包裝的撕破破損的時候，系統(tǒng)能精確地辨別出撕破之處及其損壞的程度，給后面的處理給予了確切的信息，不過，在檢測一些細小破損的時候，系統(tǒng)還是會有誤判和漏判現(xiàn)象發(fā)生，大概是因為這些細小破損的特征不是很突出，模型針對它們的學習和識別能力還得要提升。在穩(wěn)定性上，通過長時間運作考察，系統(tǒng)于實驗室環(huán)境及實際物流場景下均體現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性，在實驗室環(huán)境里，系統(tǒng)持續(xù)運行達24小時之久，并無明顯的性能下滑與故障產(chǎn)生，而在實際物流場景當中，經(jīng)過為期一周的考察期限，系統(tǒng)依舊可以穩(wěn)定運轉(zhuǎn)，從而保障檢測任務得以正常推進，在實際物流場景之中，難免會遭受某些外界因素的擾亂，比如電磁干擾，溫度改變之類的情況，不過系統(tǒng)卻能憑借自身具備的穩(wěn)定性及其抗干擾特性守住正常的工作態(tài)勢。從綜合實驗結(jié)果看，這個快遞包裝破損檢測系統(tǒng)各個方面的性能較為良好，可以符合快遞行業(yè)的現(xiàn)實需求，不過該系統(tǒng)還是存有一定不夠完善之處，比如針對細小破損的檢測水平尚需加強，在繁雜物流場景中的合適性還要進一步改善，如果想要改良系統(tǒng)性能，可以深入改良算法與模型，擴充訓練數(shù)據(jù)的豐富程度，從而提升模型對于細小破損特征的學習能力，而且也要改良硬件設(shè)施，加強系統(tǒng)的抗干擾能力以及數(shù)據(jù)處理能力，進而讓系統(tǒng)可以應對更為繁雜的物流環(huán)境。5.3性能優(yōu)化策略與措施從實驗結(jié)果來看，系統(tǒng)在檢測細小破損以及應對復雜物流場景時存在一些性能上的不足，要采用有針對性的改良策略與辦法來改善系統(tǒng)的綜合性能。算法改良方面，要進一步改良深度學習模型，由于系統(tǒng)對于細微破損的檢測能力有所缺少，所以在模型當中增添更為強勁的注意力機制，譬如CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）注意力模塊，該模塊既會在通道維度上執(zhí)行注意力計算，又會在空間維度上展開注意力計算，可以更為全方位地留意圖像里的重要區(qū)域，提升對細微破損特征的獲取水平，把CBAM模塊添加到Y(jié)OLOv5模型里面之后，這個模型就能更好地著眼于細微破損的邊緣，紋理之類的特征，進而加強對細微破損的檢測精準度，而且，可以對模型的損失函數(shù)實施改良，利用更適宜于快遞包裝破損檢測的損失函數(shù)，比如DIoU（Distance-IoU）損失函數(shù)。光敏傳感模塊測試：將光敏電阻與LED燈連接到板子上，連接電源，改變環(huán)境光源強度，觀察對應LED燈強度是否按預定結(jié)果發(fā)生變化。結(jié)果驗證，LED燈強度按預定結(jié)果發(fā)生變化。經(jīng)過驗證，LED燈按預定結(jié)果發(fā)生變化。具體如圖5.1顯示。圖5.1光敏傳感測試圖K210攝像頭識別判斷模塊測試：將K210攝像頭連接到板子上，連接電源，分別使用攝像頭識別外觀破損的快遞包裝圖片和外觀完好的快遞包裝圖片，觀察K210攝像頭是否能夠識對圖片進行識別和判斷。結(jié)果驗證，K210攝像頭能夠準確識別快遞圖片并做出判斷。具體如圖5.2所示。圖5.2K210攝像頭識別測試圖步進電機模塊旋轉(zhuǎn)測試：將步進電機連接到板子上，連接電源，分別用K210攝像頭識別破損的快遞包裝圖片和完好的快遞包裝圖片，觀察步進電機是否發(fā)生旋轉(zhuǎn)。結(jié)果驗證，當K210攝像頭識別破損的快遞包裝時，步進電機發(fā)生旋轉(zhuǎn)；當K210攝像頭識別完好的快遞包裝時，步進電機不發(fā)生變化。具體如圖5.3所示。圖5.3步進電機測試圖

結(jié)論本研究順利開發(fā)出一套快遞包裝破損檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)把先進的圖像采集與預處理技術(shù)，特征獲取與識別算法融合起來，從而做到快速有效地檢測快遞包裝是否破損。就技術(shù)超越而言，形成起具備自主知識產(chǎn)權(quán)的軟件算法及硬件系統(tǒng)框架，化解了當下檢測系統(tǒng)在復雜物流環(huán)境中適應能力不強，誤判率較高之類的問題，通過改良圖像采集設(shè)備的選定和照明系統(tǒng)的規(guī)劃，利用先進的圖像預處理算法，加強了圖像采集的品質(zhì)和穩(wěn)定性，給后面的破損檢測給予了可信的數(shù)據(jù)根基，在特征獲取與識別算法方面，綜合經(jīng)典邊緣檢測算法和深度學習目標檢測算法，并采用改善措施，明顯加強了算法針對細小破損和繁雜背景下破損的檢測能力。就應用推廣而言，所開發(fā)的檢測系統(tǒng)容易集成，操作起來方便快捷，可以跟快遞企業(yè)目前的物流管理系統(tǒng)完美對接，達成了從包裹采集，檢測一直到結(jié)果反饋，分揀處理的全程自動化，通過在某個快遞企業(yè)的實際應用實例來分析，證實了系統(tǒng)在提高破損檢測精準度，削減誤報率和漏報率，降低運營成本，提升服務品質(zhì)等層面的突出成效，系統(tǒng)的應用還給快遞企業(yè)供應了數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析能力，有益于企業(yè)改良物流流程，改善包裝策略。不過，這項研究仍然存在一些缺陷，復雜背景干擾之下，系統(tǒng)對于快遞包裝破損的檢測能力還有待提升，特別是當包裹堆積，包裝表面帶有污漬之類的時候，很可能會出現(xiàn)錯判或者漏判的情況，就數(shù)據(jù)質(zhì)量而言，即便采用了許多種數(shù)據(jù)收集以及擴充辦法，但是數(shù)據(jù)標注的精準度與一致性還是要再鞏固一下，而且數(shù)據(jù)集中樣本分布不均的狀況也給模型訓練造成了些許阻礙，至于隱私安全和成本這兩個方面，雖說認識到它們的重要性，可是在具體解決策略上還不太完備，所以還得繼續(xù)探究并找到有效的應對手段才行。

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