Paslėptų objektų klasifikacija naudojant terahercinį vaizdinimą ir dirbtinius neuroninius tinklus

Anotacija

Terahercinį (THz, bangos ilgiai 0,3–3 mm) vaiz­dinimą galima taikyti daugelyje sričių, pavyzdžiui, medicinoje, kokybės kontrolės ar saugumo srityse, nes šio dažnio bangos gali prasiskverbti pro įvairias dielekt­rines medžiagas. Tačiau THz vaizdams būdinga maža vaizdo raiška ir didelis triukšmas, todėl sudėtinga panaudoti šį bangos ilgį objektų atpažinimui ir klasifikavimui. Šią problemą galima spręsti pasitelkiant dirbtinius neuroninius tinklus, gebančius apdoroti vizualinę informaciją. Šiame darbe objektų vaizdų duomenų bazė buvo surinkta naudojant monochromatinę 253 GHz dažnio spinduliuotę. Vaizdinami objektai buvo arba atviri, arba uždengti įvairiomis pakavimo medžiagomis. Surinkta duomenų bazė buvo naudojama skirtingiems neuroniniams tinklams apmokyti, kurie atlieka tris užduotis: (i) klasifikuoja objektus; (ii) gerina vaizdo kokybę; (iii) klasifikuoja objektus dengiančias pakavimo medžiagas. Gauti rezultatai parodė, kad pakavimo medžiagos yra klasifikuojamos 83,33 % tikslumu, o individualūs objektai – 89,42 % tikslumu. Vaizdų raiškos gerinimas priklauso nuo pakavimo medžiagos, o geriausia gauta signalo ir triukšmo santykio vertė siekia 22,44 dB. Naudojant THz-TDS sistemą nustatytos pakavimo medžiagų optinės savybės, tačiau tyrimo metu paaiškėjo, kad jos nekoreliuoja su objektų ir medžiagų klasifikacijos rezultatais.