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　　隨著科技水平的提高，X光異物檢測機被廣泛應(yīng)用在個各行業(yè)當(dāng)中，例如食物、塑料、醫(yī)藥等。今天，我們來說說X光異物檢測機識別異物的方法。
 

　　用于模式識別的實際圖像通常都有許多種特征，抽取有效的特征識別是一個非常重要的問題，這不僅影響到X光異物檢測機識別的精度，也會直接影響識別的速度。原始圖像中包含大量的信息，在大量信息中蘊含的就是眾多的特征，選擇的特征越多就可以越全面、越完整地描述某個目標(biāo)。
 

　　但是特征過多會造成維數(shù)爆炸，使一個低維情況下易于分析計算的問題，在高維的情況下就變得*不可能。因此選擇圖像的哪些特征，如何去度量這些特征的鑒別能力是決定能否成功完成識別的關(guān)鍵。
 

　　特征選擇問題通常非常的復(fù)雜，若把區(qū)別不同類別的特征均從原始信息的分析中找到，需要處理大量數(shù)據(jù)，耗費大量的計算機，而某些重要特征往往在眾多特征中顯不出其相應(yīng)的重要性來，不易于度量。
 

　　為了在實際的檢測中更高效、快速分類、通常只需要保留對區(qū)分不同類別為重要的特征信息，舍去那些對分類并無多大貢獻的特征信息，這就是X射線檢測機特征篩選與壓縮過程。對于產(chǎn)品的檢測，X光異物檢測機會通過分析產(chǎn)品的位置、取向、尺寸、輪廓、灰度等特征進行識別，其中邊緣和區(qū)域特征是常用的。