基于RFID技术的X光机安检图像识绑定分流方法

当前物流包裹在寄递托运安检过程中存在两方面的问题：_是因物流繁忙导致包裹内危险品不能完全被检查出来，二 是X光机包裹图像没有绑定单号导致相关收发等信息追溯困难。提出了利用RFID技术实现包裹电子单号与X光机安检图像的自动绑定的必要性和实现方案。该方案还将包裹信息和相关X光机图像进行同步显示、同步存储，从而不仅提高安检现场查验的效果，方便了与包裹相关人员联系，而且给X光机图像的重复分析、远程分析、事后分析、责任追究等提供了数据保障。最后，对X光机包裹图像绑定电子单号条件下的分流效果进行了测试和分析。

目前，大多数包裹的安全性检测主要通过X光机来进行。X射线穿透照射到包裹不同物质上产生了不同的衰减。通过探测传感器对这些经过衰减的射线进行处理，可产生不同亮度和颜色的扫描图像。安检人员通过对扫描图像的分析，判断是否有违规物品。

但是，比如在繁忙的物流安检现场，安检人员发现是否有违规物品并获取包裹相关信息匕滋困难。这些信息包括收件Ait名、收件人輕、寄件川名、寄件人电话、揽件 人姓名、受理点等。如果能同步获取这些信息，不豳高了工作效率，更重要的是能尽早发现潜在危险，进一步提高安检的预警效果。另外，对于安检现场包裹图像的分析，有时还存在以下一些问题：(1)因种种原因未能及时分析；(2) 图像分析难度大，需更有经验的人员进行远程协助；(3) 图像复杂，不易在几秒钟时间分析出结果，需要在后台再次分析。

另外，对于海量的包裏，无论进行多么严格的检查， 都有可能会有漏网之鱼。对于已经产生了不良后果的包裹， 当这个包裹混在一堆包裹中无法辨识时，如果没有图像和单号的记录，将无法进行追溯。

如果在X光机的基础上，集成对包裹电子标签的读写功能，就可以实现包裹信息与扫描图像绑定，并将包裹单号、发送人、收件人、接收地、发送地等信息和X光机扫描图像同时通过数据库进行存储，并在查验现场根据不同的危险等级实时显示包裹的分类信息，就可以较好地解决上述问题了。

—、X光机图像与电子单号的绑定分流

射频识别(RFID )是一种无线通信技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识M系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。无线电的信号是通过调制无线电信号的电磁场，把数据从附着在物品上的标签上传送出去，以自动辨识与追踪该物品。某些标签在识别时从识^器发出的电磁场中就可以得到能量，并不需要电池；也有标签本身拥有电源，并可以主动发出无线电波。标签包含了电子存储的信息，不同的标签有不同的识别距离，近的10cm,远的可达数米。与条形码不同的是，射频标签不需要处在识器视线之内，也可以嵌入被追踪物体之内。

为实现包裹信息与X光机扫描图像的绑定，可利用X光机安全检测功能与RFID技术的相关特性做如下设计：在包裹交付托运时，在包裹上贴上RFID电子标签，并通过RFID读写器自动将包裹信息存入RFID电子标签；在安检现场，通过阅读器自动识别RFID标签，并自动将从RFID标签中读出的信息与X光机扫描图像进行绑定并存储，实现随后各个通行环节准确查验包裹的信息和扫描图像。

(一)绑定系统的物

包裏信息与X光机扫描图像绑定过程如图4所示，在包裹交付托运时，在包裹上贴上RFID电子标签；在安检现场，传送带上的传感器感知到有物品经过时，通过自动识别装置启动阅读器识别RFID标签，系统将包裹现场X光机查验图像信息与其对应包裹信息进行绑定，并将包裹信息、扫描图像、关联信息存入数据库中。如果因标签或光机图像未能正常读到导致绑定不成功，报警灯将亮起，包裹由分拣线进行分拣，进入异常处理工位。

(二)绑定系统流程设计

1. 绑定判定机制

(1) 在设定时间内标签读取成功，X光机图像正常生成，则产生完整的绑定信息，包括包裏信息、X光机扫描图像、绑定信息、绑定系统设备信息、时间、地点的绑定信息，包裏由分拣线进行分拣，进入正常处理工位；

(2) 在设定时间内标签读取成功，X光机图像未能正常生成，则进行报警，包裏由分拣线进行分拣，进入异常处理工位；

(3) 在设定时间内标签读取不成功，X光机图像能正常生成，则进行报警，包裹由分拣线进行分拣，进入异常处理工位；

(4) 在设定时间内标签读取不成功，X光机图像也不能正常生成，则进行报警，包裏由分拣线进行分拣，进入异常处理工位。

2. 系统软件模块划分

系统软件主要包括系统管理模块、信息获取模块、信息输模块等。

(1)系统管理模块主要包括的功能有：用户登录、用户退出、系统设置、计数清零等；

(2)信息获取模块主要包括的功能有：包裹位置检测、RFID读取、包裹位息提取、X光机图像监视等；

(3)信息输出模块主要的功能有：包裹计数输出、包裹信息显示、X光机图像显示、X光机图像复制、包裹与X光机图像绑定、成功提示和报警输出。X光机图像识别分类并返回结果流程如图3所示。

① 标注X光机图片：把X光机图片通过Python库labelme进行标注，作为模型数据集的训练数据集；labelme 的工作原理为将图片转换为json文件，对其进行操作标注将写入json,以达到标注目标物品的目的，如图4所示。

② 训练模型：通过labelme标注图片后得到大量json数据集，緡对json数据进行碍

③ 是否存在无法判断分类：若模型识别过程中存在无法正确判断物品分类的情况，这时需要从安检流中将物品分离进行人工判断并标注图片数据，丰富图片标注数据库；若不貳则将识别结舷行反馈。

④ 输出结果：根据图像的标注标签返回值，获得X光机图片中所包含的所有物品名称。

⑤通过结果进行分类：通过对获得的结果进行类别检索，若某X光机图片中识别含有某危险程度物品标注，检索该物品所在安全等级库，将该安全等级以状态码方式返回给应用端。

本系统通过OPC服务监听X光机旁的RFID读卡器信息，实现包裹信息与X光机拍出来的图片绑定。0PC服务实时监听读卡器状态，监听到包裏进入X光机改变读卡器状态 作为程序的入口。OPC将监听到的RFID信息写入OPC服务器，同时将sign"!信号置1。绑定系统检测到sign"I为"I时， 触发程序读取RFID,根据RFID信息去查询对应的包裹信息，将X光机产生的图片与包裹信息绑定到一起后存入数据库以备后期查找使用。若在程序执行过程中出现任何异常都对外发出警报，同时将对应的包裹流入异常口，等待工作人员的处理｛回流或者人工处理）□从而达到包裹的实时信息化，帮助有关部门做好安全保护和危险品的排查。系统的绑定处理过程如图5所示。

本段为监听读卡器的主要代码，通过实时监听dataValueNew的值判断是否有包裹流入确定程序的走向：

©Override

public void onDataChange(MonitoredDataltemmonitoredDataltem, DataValue dataValuePre, DataValuedataValueNew)

{

log.info(monitoredDataltem + "111111");

log.info(dataValueNew.getValue().intValue() + 11-----222222");

log.info(dataValuePre.getValue().intValue() + 11+++333333311);

if (dataValueNew.getValue().intValue() == 0) {

return;

}

if (dataValueNew.getValue().intValue() == 1) {

//订阅到读码信号

try { N o d e I d n odeld =

monitoredDataltem.getNodeld();

String var = nodeld.toString().substring(nodeld.toString().

LastlndexOfC^") + 1).trim();

String img = var.replaceCSignall11, "Code");

S t r i n g r f i d =

opcUaClientTemplate.readNodeVariant(new Nodeld(6,barCc>deAddress)).getValue().toString(); //读对应rfid

handle(String img, String rfid);

}catch (OpclIaClientException e) {

log.error('TransportLine about I opcua error

when read or write value {}", e);

}

}

}

当监听到RFID时，从pytinon服务读取对应的图片信息，根据图片状态码判断图片应该去往哪个物流口，将对应的状态码写入OPC服务中，物流线根据写入信息将物品送到对应口，同时将图片信息绑定并做持久化处理。根据图片状态码大致分为以下物流口：危险品一号口、危险品二号口、危险品三号口、危险品四号口、危险品五号口、危险品六号口、危险品七号口、危险品八号口、正常物品口。

分析

（一）测试目的

在X光机环境下，通过天线部署及功率，RSSI等参数的调整，不同标签的测试，得到一组参数，实现在特定距离下，测试对不同尺寸包裹上标签的读取率，并确定单标签读取的最小安全距离。

（二） 测试设备

•读写器R420—台；

•线缆二根；天线5dBi二个；

• Inlay E54/H47若干；

•包裹若干（尺寸分为大中小三种，可以用纸盒替代）；

•快递信封带若干。

（三） 天线安装

天线安装于X光机（屏蔽罩内）：天线安装在左上侧， 和右上侧，并内壁分别成45度角。

（四） 标签的安装

将inlay分别贴在大中小包裹的左侧、右侧、顶部，各 贴10个，作为九类测试样品； 将inlay贴在快递信封袋的一«,作为第十类样品。

（五） 数据的记录

当物品进入X光机（屏蔽罩），读写器读到，并且只读到f正确标签，认定为读取成功，否则失败。根据天线安装方式和物品摆放方式，分成四个总类， 每个总类下面有十个测试场景，每个场景有10个小类，每个小类记录20组数据，总计8千个数据。其中功率设置部分，如果某次测试100%成功，则此总类的后面功率调整测试可以省略。

•测试用例

场景：天线安装方式1,标签E51,物品摆放方式1,天线功率32.5dbm，间距20cm。

（六）测试结论分析

•单品测试，无论标签帖在左侧还是右侧，或者顶部，都^以识别该标签。

•间距：由于是金属环境，在天线后方35cm~50cm范围内，可以读到第二个标签；X光机入口处的带铅材质的“帘子”幽?屏樹频信号

•材质：包裹内为非金属非液体材质，故现场测试效果很好；但如果包裹内为全金属材质或全液体材质，效果有待确认。

• X光机内是否有地方安装天线，有待确认；如果没有，最好在X光机入口处搭建屏蔽罩

只要包裹经过X光机生成的图片RCCN算法可以识另吩类，读卡器读取到RFID信息，那么绑定成功和正确分流的概率就可以达到近乎百分之百。尽管现场实际部署环境因素复杂，推论得出经过合理排除各种干扰，识^和分流包裹的刪率将柚可观。