随着电商的崛起,物流货物中携带的易燃易爆等危险品影响物流行业发展,同时也威胁着工作人员的安全。X射线在物流货物安检系统已经得到广泛利用,但是X射线只能检测出货物的形状,不能确定货物的分子组成及货物的种类,更无法对液态及粉尘类等货物进行准确检测。拉曼光谱仪对于液体及粉尘类危险品的检测准确度比传统的X射线精确,但是拉曼光谱仪只能透过透明或半透明的包装对货物进行检测,再加上现场环境的影响,会造成光谱仪获得的被测货物的现场拉曼光谱图不够精确,故使得拉曼光谱仪用于现场物流货物检测得不到普及。首先,本文对拉曼光谱图传统数据降噪处理算法进行了分析和总结,通过重新设计数据处理部分的降噪阈值函数;其次,在使用小波降噪算法时,利用基于平移不变的小波阈值降噪算法生成的阈值,提高拉曼光谱图的精度,并且通过仿真验证了该算法的有效性,从而可将拉曼光谱仪广泛用于物流货物危险品检测中;最后,设计研究出一套基于X射线检测装置和拉曼光谱仪及PLC的物流货物危险品检测分拣系统。该系统能够通过自动分拣出X射线不能准确检测的可疑货物以及能确定的非紧急处理的危险品,对可疑货物通过拉曼光谱仪进行二次检测,以确定可疑货物的成份,进行分类处理。利用电子标签有效完成检测系统和PLC之间的通信,提高了危险品分拣的效率。系统包括检测部分、识别部分、分拣部分、监控部分和人机界面。用组态王软件实现了电子标签阅读和危险品的自动分拣,测试系统的相关性能,表明该系统具有一定的应用价值。