快递包装破损检测系统的研究

[20]，判断包装是否有裂缝、凹陷等破损。还有基于纹理分析的方法，如灰度共生矩阵等，可以分析包装表面的纹理特征，判断是否有磨损、撕裂等破损。也可采用基于练卷积神经网络，自动提取图像中的复杂特征。图4.6图像特征提取模块4.2.4破损识别模块破损识别模块通过对获取的特征同预先设定的破损标准加以对比，来判定包装有无破损情况，这些破损标准可以依靠大量的样本实施学习训练得到，其中涵盖了各种不同种类的破损程度，形状之类的特征，而比对的方法则会用到像模板符合，支持向量机之类的算法，如果检测到包装存在破损现象，那么就会促使步进电机产生相应的改变，从而提醒工作人员去执行处理工作。图4.7破损识别判断模块4.3.1光敏模块设计本系统采用的是光敏模块进行亮度控制，首先系统进行初始化，由光敏电阻感知环境光源亮度，当环境光源亮度大于预设阈值时，LED灯不做变化；当环境光源亮度小于预设阈值时，LED灯自动点亮。图4.5光敏模块设计流程图4.3.2电机模块设计本系统采用的是步进电机来模拟分拣快递时的状态。首先系统进行初始化，当接受到经K210摄像头拍摄并处理过的照片信息时，如果系统判断快递包装完好，步进电机则不做变化；如果系统判断快递包装破损，则步进电机旋转。图4.6电机模块设计流程图第五章系统的调试5.1系统软硬件调试通过对系统设计的多次实验和研究，最终实现了系统的硬件和软件的设计。将软硬件组合在一起，可以使系统正常工作。但是调试过程中会出现一些硬件以及软件问题，因此必须反复测试，才能找到缺陷，并纠正它们。调试可以分为软体和硬体两种。电路焊接完成后需要进行电路连线的检测。对照原理图连接模块的引脚之后进行调试。接通各个模块的电源线路来检查模块引脚的电压。因为模块不同，达到模块最佳状态所需的电压值也不同。在确保各模块正常运行的前提下，使用仪器对电路进行了进一步修改与分析。系统调试的第一步要做的就是全面检查硬件，用万用表来测量各个模块的输入电压是不是达到了标准值，然后再认真查看传感器，外设和32单片机之间的电路连线有没有出现短路或者断路的状况。完成硬件检测之后，开展基本功能检测，给系统接上电源，看32单片机能否正常启动，指示灯是不是按照设想那样亮起，然后用串口助手之类的东西来检测32单片机同别的模块之间的通讯情况是否顺畅。传感器的校准与测试是系统调试的重要环节。首先编写简单程序对各个传感器进行初始化操作，并尝试读取数据，验证其能否正常工作。然后根据传感器说明书提供的方法进行精度校准。该方法还说明被测设备的性能是否与预期有显著差异。软件方面，按照事先准备好的流程和流程编写代码。各个模块写完后，硬件无误时，再进行几次测试，确认系统没有问题，调试成功。当软件的各项功能都完成之后，就可以进行集成的测试了。经过长期运行，系统工作正常，即为此次设计的实际制作完成。为了确保基于单片机的快递包装检测系统的各项功能正常工作，以下是针对各功能模块的系统功能测试步骤描述。每个步骤都旨在验证特定组件或功能是否按预期运行。5.2实验结果与分析要想全方位考量快递包装破损检测系统的性能，于是就在各种不同场景之下展开一系列实验，而且针对这些实验成果做了细致剖析。在实验室环境当中，搭建起模仿快递分拣线的实验平台，采用了多种不同种类，材质的快递包装样本，纸箱，塑料包装，泡沫包装等等，包含了各类常见的破损状况，撕破，孔洞，磨损，变形之类的，经过检测得出，该系统在实验室环境之下，可以精准地找出大半破损的包装，对于破损包装的判定也比较可信。当检测纸箱包装的撕破破损的时候，系统能精确地辨别出撕破之处及其损坏的程度，给后面的处理给予了确切的信息，不过，在检测一些细小破损的时候，系统还是会有误判和漏判现象发生，大概是因为这些细小破损的特征不是很突出，模型针对它们的学习和识别能力还得要提升。在稳定性上，通过长时间运作考察，系统于实验室环境及实际物流场景下均体现出良好的稳定性，在实验室环境里，系统持续运行达24小时之久，并无明显的性能下滑与故障产生，而在实际物流场景当中，经过为期一周的考察期限，系统依旧可以稳定运转，从而保障检测任务得以正常推进，在实际物流场景之中，难免会遭受某些外界因素的扰乱，比如电磁干扰，温度改变之类的情况，不过系统却能凭借自身具备的稳定性及其抗干扰特性守住正常的工作态势。从综合实验结果看，这个快递包装破损检测系统各个方面的性能较为良好，可以符合快递行业的现实需求，不过该系统还是存有一定不够完善之处，比如针对细小破损的检测水平尚需加强，在繁杂物流场景中的合适性还要进一步改善，如果想要改良系统性能，可以深入改良算法与模型，扩充训练数据的丰富程度，从而提升模型对于细小破损特征的学习能力，而且也要改良硬件设施，加强系统的抗干扰能力以及数据处理能力，进而让系统可以应对更为繁杂的物流环境。5.3性能优化策略与措施从实验结果来看，系统在检测细小破损以及应对复杂物流场景时存在一些性能上的不足，要采用有针对性的改良策略与办法来改善系统的综合性能。算法改良方面，要进一步改良深度学习模型，由于系统对于细微破损的检测能力有所缺少，所以在模型当中增添更为强劲的注意力机制，譬如CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）注意力模块，该模块既会在通道维度上执行注意力计算，又会在空间维度上展开注意力计算，可以更为全方位地留意图像里的重要区域，提升对细微破损特征的获取水平，把CBAM模块添加到YOLOv5模型里面之后，这个模型就能更好地着眼于细微破损的边缘，纹理之类的特征，进而加强对细微破损的检测精准度，而且，可以对模型的损失函数实施改良，利用更适宜于快递包装破损检测的损失函数，比如DIoU（Distance-IoU）损失函数。光敏传感模块测试：将光敏电阻与LED灯连接到板子上，连接电源，改变环境光源强度，观察对应LED灯强度是否按预定结果发生变化。结果验证，LED灯强度按预定结果发生变化。经过验证，LED灯按预定结果发生变化。具体如图5.1显示。图5.1光敏传感测试图K210摄像头识别判断模块测试：将K210摄像头连接到板子上，连接电源，分别使用摄像头识别外观破损的快递包装图片和外观完好的快递包装图片，观察K210摄像头是否能够识对图片进行识别和判断。结果验证，K210摄像头能够准确识别快递图片并做出判断。具体如图5.2所示。图5.2K210摄像头识别测试图步进电机模块旋转测试：将步进电机连接到板子上，连接电源，分别用K210摄像头识别破损的快递包装图片和完好的快递包装图片，观察步进电机是否发生旋转。结果验证，当K210摄像头识别破损的快递包装时，步进电机发生旋转；当K210摄像头识别完好的快递包装时，步进电机不发生变化。具体如图5.3所示。图5.3步进电机测试图

结论本研究顺利开发出一套快递包装破损检测系统，该系统把先进的图像采集与预处理技术，特征获取与识别算法融合起来，从而做到快速有效地检测快递包装是否破损。就技术超越而言，形成起具备自主知识产权的软件算法及硬件系统框架，化解了当下检测系统在复杂物流环境中适应能力不强，误判率较高之类的问题，通过改良图像采集设备的选定和照明系统的规划，利用先进的图像预处理算法，加强了图像采集的品质和稳定性，给后面的破损检测给予了可信的数据根基，在特征获取与识别算法方面，综合经典边缘检测算法和深度学习目标检测算法，并采用改善措施，明显加强了算法针对细小破损和繁杂背景下破损的检测能力。就应用推广而言，所开发的检测系统容易集成，操作起来方便快捷，可以跟快递企业目前的物流管理系统完美对接，达成了从包裹采集，检测一直到结果反馈，分拣处理的全程自动化，通过在某个快递企业的实际应用实例来分析，证实了系统在提高破损检测精准度，削减误报率和漏报率，降低运营成本，提升服务品质等层面的突出成效，系统的应用还给快递企业供应了数据统计与分析能力，有益于企业改良物流流程，改善包装策略。不过，这项研究仍然存在一些缺陷，复杂背景干扰之下，系统对于快递包装破损的检测能力还有待提升，特别是当包裹堆积，包装表面带有污渍之类的时候，很可能会出现错判或者漏判的情况，就数据质量而言，即便采用了许多种数据收集以及扩充办法，但是数据标注的精准度与一致性还是要再巩固一下，而且数据集中样本分布不均的状况也给模型训练造成了些许阻碍，至于隐私安全和成本这两个方面，虽说认识到它们的重要性，可是在具体解决策略上还不太完备，所以还得继续探究并找到有效的应对手段才行。

参考文献XieC.DiscussionontheConstructionofRecyclingLogisticsSystemofExpressPackage[C]//InstituteofManagementScienceandIndustrialEngineering.Proceedingsof20184thInternationalConferenceonEducationTechnology,ManagementandHumanitiesScience(ETMHS2018).BussinessSchool,Xi'anInternationalUniversity;,2018:288-291.ShiX,MaH.NetworkDesignforExpressPackageDeliveryServiceofElectricVehicles[C]//SCIenceandEngineeringInstitute(SCIEI).Proceedingsof2019the9thInternationalWorkshoponComputerScienceandEngineering(WCSE2019).SchoolofManagement,ZhejiangUniversity;,2019:778-783.DOI:10.26914/kihy.2019.038289.韩梦婕.智能专线物流系统的整体设计与营运及调度子系统的实现[D].北京邮电大学,2019.孙锰杰.基于深度学习的日志异常检测方法研究[D].齐鲁工业大学,2024.DOI:10.27278/ki.gsdqc.2024.000488.朱闯,孙庆峰,骆双龙,等.基于机器视觉的快递包装破损检测[J].中国储运,2024,(02):136-137.DOI:10.16301/12-1204/f.2024.02.091.吕鑫港.计算机视觉技术在纤维检验中的应用[J].中国棉花加工,2024,(03):19-21.谢生亮.工程车辆智能化清洗与检测的关键技术研究[D].广西大学,2020.DOI:10.27034/ki.ggxiu.2020.002868.丁建文,图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质.湖南省,湖南爱威医疗科技有限公司,2022-03-25.原渊.基于机器视觉的一维和二维条码高速在线识别问题探析[J].电脑知识与技术,2021,17(20):115-116.DOI:10.14004/ki.ckt.2021.1991.蔡攀.基于增强现实的实时交互技术研究与实现[D].电子科技大学,2012.VeraOAD,MagallanesOE,VázquezHIJ,etal.PerformanceevaluationofYOLOmodelsfordamageidentificationintertiarypackaging[J].Signal,ImageandVideoProcessing,2025,19(6):498-498.李铭涵.基于Siamese网络的多视域单目标跟踪算法研究[D].北方工业大学,2023.DOI:10.26926/ki.gbfgu.2023.000217.马少龙.MIG-超声复合焊接系统研究[D].南昌大学,2014.哦啊打广告蒙超.二维运动平台调频连续波干涉控制系统的研究[D].西安工业大学,2024.DOI:10.27391/ki.gxagu.2024.000916.顾莹.电机控制器硬件在线检测设备设计[D].吉林大学,2017.陈慧琴.基于STC89C51单片机步进电机控制系统的设计[J].山东工业技术,2016,(18):187-188.DOI:10.16640/ki.37-1222/t.2016.18.165.周鑫.人体运动多部位检测及其应用[D].南京邮电大学,2020.DOI:10.27251/ki.gnjdc.2020.001074.BrahimF,HoussamR,HamidS,etal.NovelApproachforDetectionandRemovalofMovingCastShadowsBasedonRGB,HSVandYUVCol