【摘 要】
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太赫兹对大多数包装材料（如皮革、木材和报纸）具备良好的无损性和穿透性,因此在安检领域受到广泛的关注。然而,在液体违禁品的光谱分类中存在两个主要困难:（1）液体违禁品的成分复杂,其太赫兹波峰的位置和强度难以获取,导致无法准确高效提取手工特征。（2）液体成分类型相近的违禁品光谱存在重叠效应,导致光谱类别分类困难。为了解决上述问题,本文以液体违禁品太赫兹光谱为研究对象,建立了太赫兹光谱数据集,分析了太赫
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太赫兹对大多数包装材料（如皮革、木材和报纸）具备良好的无损性和穿透性,因此在安检领域受到广泛的关注。然而,在液体违禁品的光谱分类中存在两个主要困难:（1）液体违禁品的成分复杂,其太赫兹波峰的位置和强度难以获取,导致无法准确高效提取手工特征。（2）液体成分类型相近的违禁品光谱存在重叠效应,导致光谱类别分类困难。为了解决上述问题,本文以液体违禁品太赫兹光谱为研究对象,建立了太赫兹光谱数据集,分析了太赫兹光谱的变化趋势及特点。此外,对太赫兹光谱数据集进行了预处理并结合深度学习方法进行特征提取与分类。文章的主要研究工作如下:1.使用太赫兹时域光谱系统建立了两个太赫兹光谱数据集,包括五种不同类别的液体违禁品（纯乙醇、纯净水、爽肤水、香油和菜籽油）的数据集和七种不同浓度乙醇水溶液（纯乙醇和纯净水的体积比率为2:1、1:1、1:2、0.5:2、0.5:4和0:3）的数据集。2.提出了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的实时多类别、多浓度的液体违禁品光谱分类框架。该框架既能检测成分较复杂的液体违禁品,又能区分不同浓度的液体违禁品。同时,评估了框架在不同信噪比（Signal Noise Ratio,SNR）下的鲁棒性。3.基于液体违禁品光谱分类框架,开发了一个液体违禁品分析及检测的图形用户界面,实现了液体违禁品光谱数据的上传及快速判别。实验结果表明,与其他深度学习和机器学习算法相比,我们所提出来的基于CNN的框架取得了最好的性能。在低信噪比的情况下,不同种类液体违禁品和不同浓度乙醇水溶液的分类准确率分别达到98.00%和97.14%。同时,我们设计的液体违禁品分析及检测用户界面可为安检人员提供便利,加快太赫兹产品在安检中的推广。
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