基于BP神经网络的双能X射线透射的金属识别算法

摘要：

双能X射线透射识别技术可识别物质种类,是一种能用于废金属回收的新方法.在废金属识别算法中,目前的曲线拟合识别算法只能在物质厚度较小时能较好地拟合,识别准确性和厚度范围不能满足废金属分选要求,并且不能解决X射线源扇形效应的影响.针对现有算法的不足,基于α曲线提出α识别特征,提高了识别的厚度范围;提出将物料位置作为识别特征,解决了扇形效应;结合α特征和位置特征提出基于BP神经网络算法的废金属分类模型.通过铜和铝物料实验对比,结果表明识别准确率从81.4％提高到了94％.

关键词：双能X射线、物质识别、废金属分选、BP神经网络

所属期刊栏目：10

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省重点研发计划项目BE2018722

在线出版日期：2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：124-130