行李检测电源的人工智能图像识别算法在违禁物品检测中的应用及优化
行李安检系统依赖高压电源驱动的X射线源实现穿透成像，成像效果的稳定性直接影响识别算法的准确性。电源输出波形的能量一致性与脉冲时序控制对成像数据质量具有关键作用。
在最新设计中，电源系统集成了AI辅助的自适应图像优化算法。该算法根据实时成像信号调整电源输出参数，使X射线能谱与目标材料密度分布相匹配，从而提升图像对比度与边缘清晰度。
AI模型利用深度卷积神经网络对图像特征进行学习，并反馈至电源控制端，实现能量自适应调节。对于高密度金属与有机物混合的目标，系统通过动态能谱切换减少伪影干扰。
此外，图像识别算法与电源波形控制采用协同优化机制，系统自动平衡图像分辨率与辐射剂量，使违禁物识别率提高至98%以上，同时保持低能耗运行。
