基于單點(diǎn)激光檢測的槍彈彈頭快速匹配系統(tǒng)

潘楠， 潘地林， 蔣雪梅， 劉益， 錢俊兵， 趙成俊

(1.昆明理工大學(xué) 民航與航空學(xué)院, 云南 昆明 650500; 2.昆明智淵測控科技有限公司, 云南 昆明 650500;3.公安部 物證鑒定中心, 北京 100038; 4. 昆明信諾萊伯科技有限公司, 云南 昆明 650228)

0 引言

涉槍案件對人民生命財產(chǎn)安全及社會秩序穩(wěn)定造成極大危害，是各級公安機(jī)關(guān)重點(diǎn)打擊對象[1]。槍彈彈頭痕跡具有不易破壞、難以偽裝、唯一性、鑒定價值好等特點(diǎn)，準(zhǔn)確而快速地確定作案槍種對于槍案的偵破具有極為重要的意義[2-5]。

彈頭痕跡檢驗(yàn)的主要任務(wù)是進(jìn)行槍彈的種屬認(rèn)定和所發(fā)射槍支的同一性認(rèn)定[6]。針對這兩個問題，需要根據(jù)彈頭痕跡確定子彈與槍支之間的關(guān)系，重復(fù)出現(xiàn)的痕跡很有價值，因?yàn)樗从沉藰屩в嘘P(guān)機(jī)件的固有特征。兩支同樣生產(chǎn)工具依次生產(chǎn)的槍具備很多相似點(diǎn)(如相同膛線)，這些相似點(diǎn)是對槍支種屬的認(rèn)定依據(jù)。同一支槍發(fā)射出彈頭上的痕跡能有效反映發(fā)射槍支部件的細(xì)節(jié)特征。只要槍支機(jī)件沒有本質(zhì)的變化，通過檢驗(yàn)彈頭上的痕跡，即可對所屬槍支進(jìn)行同一認(rèn)定[7]。

現(xiàn)階段，已有相關(guān)研究人員對彈頭膛線痕跡檢驗(yàn)進(jìn)行了研究，文獻(xiàn)[8]中構(gòu)建了彈頭膛線痕跡攝像比對系統(tǒng)，提出一種適應(yīng)曲面物體的自動聚焦算法，取得了不錯的效果。文獻(xiàn)[9]中設(shè)計了一種彈頭膛線痕跡單點(diǎn)激光檢測裝置，包括硬件和軟件兩部分，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。文獻(xiàn)[10]介紹了兩個基于圖像處理的彈頭膛線痕跡自動識別系統(tǒng)，并驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性。

傳統(tǒng)的彈頭膛線痕跡匹配方法包含比對顯微鏡檢測法、分段照相、觸針檢測等。這些方法均存在匹配耗時長、效率低、受主觀因素影響大，無法量化分析等缺點(diǎn)，不能滿足彈頭膛線痕跡檢測快速性和準(zhǔn)確性的需要[11-14]。因此，公安機(jī)關(guān)急缺需要一種能快速、準(zhǔn)確、自動識別檢驗(yàn)彈頭痕跡的方法。另外，我國實(shí)行嚴(yán)格的槍支管控政策，對公務(wù)用槍進(jìn)行登記建檔管理，由于公務(wù)用槍數(shù)量巨大(普通地級市即數(shù)以萬計)，如何利用膛線痕跡進(jìn)行槍支快速建檔，成為公安、軍隊、法院、檢察院、監(jiān)獄等單位的關(guān)注重點(diǎn)[15]。

單點(diǎn)激光測試具有受環(huán)境光影響少、精度高、數(shù)據(jù)文件體積小、頻響特性好等特點(diǎn)，對于微觀特征的非接觸式檢測非常有效。因此，將單點(diǎn)激光測試應(yīng)用于槍彈膛線痕跡相似性匹配，不啻為一種可行的嘗試。然而，在解決實(shí)際問題時仍然需要面對保證試件同軸同相位、檢測信號穩(wěn)健、痕跡特征快速提取等難題[16-18]。

為了克服上述存在的問題，本文提出一種基于單點(diǎn)激光檢測的槍彈彈頭快速匹配系統(tǒng)，該系統(tǒng)首先進(jìn)行彈頭圓心位置和圓柱軸線的自適應(yīng)調(diào)整，隨后利用激光位移傳感對槍彈彈頭膛線痕跡沿圓周方向進(jìn)行360°環(huán)繞檢測(數(shù)據(jù)采集)，利用廣義形態(tài)濾波將檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理后，再利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)進(jìn)行痕跡相似度比對計算，最終實(shí)現(xiàn)彈頭痕跡快速匹配。

1 檢測儀器與檢測方法

1.1 檢測儀器

所使用彈頭痕跡單點(diǎn)激光檢測裝置(見圖1)為昆明信諾萊伯科技有限公司自主研發(fā)，其激光傳感器參數(shù)(經(jīng)公安部第三研究所認(rèn)證中心出具檢測報告)如表1所示。圖1中CCD為電荷耦合器件。

圖1 槍彈彈頭痕跡激光檢測儀Fig.1 Bullet traces laser detector

表1中，x為橫軸，y為縱軸，z為豎軸，符合笛卡爾坐標(biāo)系。檢測儀器的試件空間位置五軸調(diào)整單元(見圖2)由5個電動載物臺組合而成，分別為電動角位臺1、電動角位臺2、電動平移臺1、電動平移臺2和電動旋轉(zhuǎn)臺。5個電動載物臺之間由螺釘相互連接，計算機(jī)通過控制每個載物臺的步進(jìn)電機(jī)運(yùn)動來調(diào)整試件的5個方向位置。該五軸位置調(diào)整單元的功能是：1) 檢測前調(diào)整試件的空間位置，保證試件的旋轉(zhuǎn)軸線與電動旋轉(zhuǎn)臺的旋轉(zhuǎn)軸線重合；2) 保證激光位移傳感器能夠獲得正確的檢測數(shù)據(jù)。

表1 單點(diǎn)痕跡激光檢測裝置參數(shù)

圖2 試件空間位置五軸調(diào)整單元Fig.2 Five-axis adjustment unit for specimen position

攝像機(jī)與激光位移傳感器位置調(diào)整單元(見圖3)由電動升降臺和電動平移臺構(gòu)成，電動平移臺安裝在電動升降臺的升降部件頂部。通過分別控制電動升降臺和電動平移臺的步進(jìn)電機(jī)運(yùn)動來控制攝像機(jī)與激光位移傳感器的升降與平移，其作用是調(diào)整激光位移傳感器的檢測位置和CCD高速攝像機(jī)之間的焦距。

圖3 攝像機(jī)與激光位移傳感器位置調(diào)整單元Fig.3 Position adjustment unit of camera and laser displacement sensor

檢測前，首先將被測彈頭放置在試件座上，通過控制試件空間位置五軸調(diào)整單元的5個載物臺步進(jìn)電機(jī)運(yùn)動來控制試件平移、擺動和旋轉(zhuǎn)，進(jìn)行相應(yīng)5個方向上的位置調(diào)整，直至被測彈頭的圓心中心線與電動旋轉(zhuǎn)臺的旋轉(zhuǎn)中心線重合。然后通過攝像機(jī)與激光傳感器位置調(diào)整單元來調(diào)整激光位移傳感器與彈頭表面之間的距離，確保檢測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。

檢測時，被測彈頭隨電動旋轉(zhuǎn)臺做勻速轉(zhuǎn)動，激光位移傳感器拾取激光點(diǎn)與彈頭表面圓周方向上的距離變化數(shù)據(jù)。每檢測一周，通過控制電動升降臺的抬升或下降使得激光位移傳感器移動一定高度，再開始新的環(huán)繞檢測過程。

1.2 檢測方法

1.2.1 彈頭圓心位置調(diào)整

保持檢測彈頭與電動旋轉(zhuǎn)臺同軸，設(shè)激光傳感器到彈頭表面的垂直距離為L,到電動旋轉(zhuǎn)臺軸心的距離為H，彈頭圓心至電動旋轉(zhuǎn)臺軸心距離為δ，彈頭半徑為r，電動旋轉(zhuǎn)臺軸心與彈頭表面的垂直距離為s，α為彈頭旋轉(zhuǎn)角度，α為0～2π rad，正負(fù)由電機(jī)安裝在x軸的正反方向確定，具體如圖4所示。

圖4 檢測彈頭與電動旋轉(zhuǎn)臺同軸調(diào)整示意Fig.4 Schematic diagram of coaxial adjustment of detected bullet and electric rotating table

一般情況下，彈頭放置在夾持裝置上時，彈頭的圓心無法與檢測平臺的旋轉(zhuǎn)中心完全重合。則彈頭旋轉(zhuǎn)一周，激光位移傳感器與彈頭表面之間的距離L是變化的。

由余弦定理得

r2=s2+δ2-2sδcos(α+π/2)，

(1)

由二元一次方程求根公式得

(2)

(3)

當(dāng)彈頭圓心與檢測平臺的旋轉(zhuǎn)中心不重合時，實(shí)際拾取得到的激光位移傳感器與彈頭表面之間的距離變化曲線如圖5所示。

圖5 不同心時激光位移傳感器與彈頭表面之間的距離Fig.5 Distance between the laser displacement sensor and the surface of bullet

此時，由于偏心距δ的存在，檢測信號存在變形，不能準(zhǔn)確地表示出彈頭表面痕跡的準(zhǔn)確信息。

因此在正式進(jìn)行數(shù)據(jù)檢測之前，必須對彈頭的位置進(jìn)行自動調(diào)整，保證彈頭圓心與電動旋轉(zhuǎn)臺軸心基本重合，具體調(diào)整步驟如下：

1)放置好彈頭，利用視頻圖像通過控制程序界面上的相關(guān)控制按鈕進(jìn)行粗調(diào)；

2)自動調(diào)整。計算機(jī)控制檢測平臺旋轉(zhuǎn)一周，得到距離變化曲線，根據(jù)該曲線數(shù)據(jù)可以計算出彈頭偏心距離δ，再根據(jù)該偏心距離δ，通過兩個相互垂直布置的步進(jìn)電機(jī)平移彈頭夾持平臺，對彈頭位置進(jìn)行自動調(diào)整；然后重復(fù)數(shù)據(jù)采集并重復(fù)調(diào)整位置，直至δ值達(dá)到所設(shè)定的閾值為止。

彈頭圓心位置調(diào)整完畢后得到的檢測數(shù)據(jù)曲線如圖6所示。此時，檢測獲得的距離曲線整體趨勢上是平直的，較好地體現(xiàn)了槍彈膛線痕跡特征。

圖6 彈頭斷面圓心與旋轉(zhuǎn)中心重合時檢測數(shù)據(jù)曲線Fig.6 Detection data curve when the center of the bullet cross-section coincides with the center of rotation

1.2.2 彈頭圓柱軸線位置調(diào)整

在進(jìn)行檢測之前，還需要對彈頭圓柱軸線的姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整。如圖7(a)所示，如果被測彈頭的圓柱軸線與檢測平臺的旋轉(zhuǎn)軸線不重合，彈頭旋轉(zhuǎn)一周，激光距離傳感器檢測的路徑實(shí)際是一個橢圓，不能準(zhǔn)確地獲得彈頭膛線痕跡數(shù)據(jù)。因此必須進(jìn)行彈頭圓柱軸線位置調(diào)整。具體調(diào)整步驟是：

1)按前述步驟先把圖7所示的彈頭圓心調(diào)整到檢測平臺的旋轉(zhuǎn)中心；

2)軸向移動激光傳感器，移動距離為h，檢測斷面圓周數(shù)據(jù)，計算得到軸線偏轉(zhuǎn)角度da；

3)根據(jù)da值，通過步進(jìn)電機(jī)來控制兩個相互垂直布置擺動載物臺的擺動來調(diào)整彈頭的軸向姿態(tài)，直至彈頭的軸線與旋轉(zhuǎn)載物臺的軸線基本平行(見圖7(b))；

4)再次平移彈頭，完成兩軸線重合(見圖7(c))。

圖7 彈頭圓柱軸線調(diào)整Fig.7 Bullet cylinder axis adjustment

實(shí)際被測彈頭完成圓心調(diào)整和軸線調(diào)整后的狀態(tài)如圖8所示。

圖8 彈頭調(diào)整完成后狀態(tài)Fig.8 Bullet after adjustment

2 匹配算法研究與實(shí)現(xiàn)

2.1 信號預(yù)處理

2.1.1 數(shù)據(jù)疊加

被測彈頭作360°勻速轉(zhuǎn)動，激光位移傳感器彈頭圓柱表面到激光頭之間的距離進(jìn)行連續(xù)檢測，圖9是采集到的一個9 mm彈頭膛線痕跡原始數(shù)據(jù)曲線圖，從圖9中可以清楚地看到該彈頭表面存在6條膛線痕跡。

圖9 9 mm彈頭的膛線痕跡原始檢測數(shù)據(jù)曲線圖Fig.9 Original detection data curves of rifling traces on 9 mm bullet

由于采樣設(shè)備使用的是點(diǎn)激光位移傳感器，單條數(shù)據(jù)往往不能準(zhǔn)確地反映被測彈頭表面的膛線痕跡特征。經(jīng)過反復(fù)測試，沿被測彈頭軸向一定距離內(nèi)采集10～20條圓周方向上的膛線痕跡數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和對齊及加權(quán)平均，最后得到該彈頭的膛線痕跡平均曲線，圖10所示曲線就是按上述方法處理得到的彈頭膛線痕跡平均曲線。

圖10 彈頭膛線痕跡平均曲線Fig.10 Average curve of bullet rifling traces

2.1.2 干擾數(shù)據(jù)去除

在圖6所示的彈頭痕跡平均曲線中，占主導(dǎo)地位的是射擊過程中6條膛線對彈頭刮擦擠壓造成的痕跡。這樣的明顯主痕跡可以用于區(qū)分射擊槍支的種類，但對于在同類槍支中溯源彈頭所屬槍支用處不大，因?yàn)橥活悩屩舭l(fā)的彈頭，膛線所產(chǎn)生的主痕跡線形均是相似的。因此，需要將彈頭膛線痕跡平均曲線中的膛線主痕跡先行濾除，再進(jìn)行比對計算。

不同于傳統(tǒng)形態(tài)濾波算法，本文采用具備較高準(zhǔn)確性和較好魯棒性的廣義形態(tài)濾波對信號進(jìn)行濾波，其級聯(lián)的結(jié)構(gòu)元素級為不同尺寸[15]。設(shè)f(n)為定義在整數(shù)數(shù)組F=(0,1,…,N-1)上的離散信號，N為濾波數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)，結(jié)構(gòu)元素分別為g1(n)和g2(n)，則廣義形態(tài)開—閉和形態(tài)閉—開濾波器分別定義為

GOC(f(n))=f(n)°g1(n)·g2(n)，

(4)

GCO(f(n))=f(n)·g1(n)°g2(n)，

(5)

式中：·為開運(yùn)算；°為閉運(yùn)算。

由(4)式、(5)式可知，廣義形態(tài)濾波仍由形態(tài)開、閉運(yùn)算構(gòu)成，在很多情況下會造成統(tǒng)計偏倚，因此可將兩種廣義形態(tài)濾波器加權(quán)組合使用，即

(6)

形態(tài)濾波濾除信號能力強(qiáng)弱與結(jié)構(gòu)元素的復(fù)雜程度呈正比，結(jié)構(gòu)元素越為復(fù)雜，則其運(yùn)算時間也會相應(yīng)增長?？紤]到激光檢測信號為一維信號，因此采用實(shí)現(xiàn)較為簡單，且能較完整保留信號形狀特征的直線結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行廣義形態(tài)濾波，其具體幅值根據(jù)實(shí)際情況選定。

按廣義形態(tài)處理方法自動構(gòu)造出的膛線主痕跡曲線如圖11所示。

圖11 按形態(tài)學(xué)處理方法自動構(gòu)造出的膛線主痕跡曲線(相位取反)Fig.11 Main trace curve of bullet rifling automatically constructed according to the morphological processing method (inverted phase)

將膛線主痕跡曲線作相位取反與彈頭膛線痕跡平均曲線作加運(yùn)算，即可得出濾波后痕跡曲線。圖12為經(jīng)濾波后的彈頭膛線痕跡曲線，由于經(jīng)形態(tài)濾波后的膛線痕跡曲線較多地保留了單個槍支獨(dú)有的次生痕跡信息，將更有利于在同類槍支中匹配查找同一支槍支發(fā)射的彈頭。

圖12 經(jīng)濾波后的彈頭膛線痕跡曲線Fig.12 Curves of bullet rifling traces after filtering

2.2 相似度比對

檢測數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理之后，即可進(jìn)行相似度比對計算，相似度計算一般選用的距離函數(shù)有歐氏距離、K均值等[19]。經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)，最終選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)進(jìn)行痕跡特征數(shù)據(jù)的相似度比對計算，設(shè)2個痕跡檢測數(shù)據(jù)數(shù)組分別為l1和l2，皮爾遜相關(guān)系數(shù)為rp，則其定義為

(7)

拾取的彈頭膛線痕跡數(shù)據(jù)為封閉圓周上的數(shù)據(jù)，因此在進(jìn)行比對計算時，在應(yīng)用(7)式計算出第1個相似度數(shù)值后，可固定一組數(shù)據(jù)，另外一組數(shù)據(jù)逐點(diǎn)頭尾移動，反復(fù)計算兩組數(shù)據(jù)的相似度，直至全部計算完成后，將兩組數(shù)據(jù)之間的最大相似度值作為最終計算結(jié)果，即每組彈頭痕跡相似度計算次數(shù)與采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)相同。圖13是兩組痕跡數(shù)據(jù)一對一匹配的結(jié)果，紅色為痕跡1，藍(lán)色為痕跡2，由圖13中可以看出，兩組痕跡基本重合，相似度達(dá)到91.25%.

圖13 兩組痕跡數(shù)據(jù)一對一匹配結(jié)果Fig.13 Results of one-to-one matching of two sets of trace data

更為普遍的應(yīng)用場景是一對多匹配計算，即用一組現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中已有的多條數(shù)據(jù)逐條進(jìn)行匹配計算，最終按相似度值的大小排序輸出計算結(jié)果，如表2所示。

表2 現(xiàn)場檢測痕跡數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中多條痕跡數(shù)據(jù)匹配相似度排序

2.3 采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)確定

檢測采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)的選取十分重要，數(shù)據(jù)點(diǎn)過少無法真實(shí)地反映彈頭表面膛線痕跡特征；反之如果數(shù)據(jù)點(diǎn)過多，會耗費(fèi)太多的采樣及比對時間，占用過多的計算機(jī)存儲空間。

進(jìn)行不同采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)的檢測試驗(yàn)，以確定合適的檢測采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)。實(shí)驗(yàn)用的兩個9 mm彈頭旋轉(zhuǎn)一周，分別采集2 870點(diǎn)、3 782點(diǎn)和5 740點(diǎn)數(shù)據(jù)，檢測時間分別為44 s、62 s和88 s，數(shù)據(jù)文件的大小分別為25 kB、40 kB和50 kB. 進(jìn)一步對不同數(shù)據(jù)點(diǎn)的匹配精度和耗時進(jìn)行比較，結(jié)果如表3所示。

表3 不同數(shù)據(jù)點(diǎn)匹配耗時及相對誤差

由表3可知，數(shù)據(jù)點(diǎn)增加一倍，數(shù)據(jù)的匹配結(jié)果相對誤差小于1%，但匹配耗時增加5～10倍，因此，決定將最終的采樣點(diǎn)數(shù)設(shè)置為每圓周2 870點(diǎn)。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為貼合實(shí)際槍支建檔的要求，選用公務(wù)用槍常用的92式手槍、59式手槍、77式手槍和64式手槍擊發(fā)彈頭進(jìn)行匹配實(shí)驗(yàn)。

3.1 92式手槍彈頭痕跡匹配

參與匹配試驗(yàn)的92式手槍彈頭主要由某省公安廳、某市公安局和某兵工廠提供，其中某省公安廳提供了13支槍擊發(fā)的78發(fā)彈頭，某市公安局提供了1支槍擊發(fā)的4發(fā)彈頭，某兵工廠提供了1支槍擊發(fā)的6發(fā)彈頭，共計有15支槍擊發(fā)的88發(fā)9 mm彈頭。按第1節(jié)所述方法對彈頭表面膛線痕跡進(jìn)行環(huán)繞檢測采集，經(jīng)處理形成待測樣本庫，選擇其中的1發(fā)彈頭痕跡與樣本庫中痕跡數(shù)據(jù)進(jìn)行一對多匹配計算。

此處設(shè)定：同一支槍所擊發(fā)的6發(fā)彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序全部位于前10%，則該匹配結(jié)果為優(yōu)秀；有4發(fā)彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序在前10%，則該匹配結(jié)果記為良好；有3發(fā)彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序在前10%，則該匹配結(jié)果記為及格；其余記為不及格。

整個匹配過程耗時1 s，匹配結(jié)果如表4所示，匹配合格率約為87%.

使用參考文獻(xiàn)[9]中的方法與本文提出算法進(jìn)行比較：首先，將相同一維激光檢測信號的主分量分析特征提取為要測試的樣本，隨后，基于核函數(shù)和保形預(yù)測理論的支持向量機(jī)模型構(gòu)建監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，以將每個文件分類為具有指定置信度的特定樣本，進(jìn)行分類和匹配，整個匹配過程耗時10 s，匹配結(jié)果如表5所示。遵循相同的規(guī)則，匹配合格率約為73%.

表4 使用本文算法得到的92式手槍彈頭匹配結(jié)果

表5 使用文獻(xiàn)[9]中方法得到的92式手槍彈頭匹配結(jié)果

3.2 59式手槍彈頭膛線痕跡匹配

參與匹配試驗(yàn)的彈頭由某市公安局提供。每支59式手槍擊發(fā)4發(fā)子彈，共計有30支槍擊發(fā)的120發(fā)9 mm彈頭。槍支編號為S01～S30，每支槍擊發(fā)的彈頭編號是1～4. 按第1第所述方法對彈頭表面膛線痕跡進(jìn)行環(huán)繞檢測采集，經(jīng)處理形成待測樣本庫，選擇其中的1發(fā)彈頭痕跡與樣本庫中痕跡數(shù)據(jù)進(jìn)行一對多匹配計算。

此處設(shè)定：同一支槍擊發(fā)的4發(fā)彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序全部位于前10%，也就是前12位的，則該匹配結(jié)果為優(yōu)秀；有3發(fā)彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序在前10%，則該匹配結(jié)果記為良好；有2發(fā)彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序在前10%，則該匹配結(jié)果記為及格；其余記為不及格。

整個匹配過程耗時2 s，匹配結(jié)果見表6，匹配合格率約為97%.

同樣，使用參考文獻(xiàn)[9]中方法與本文提出算法進(jìn)行比較，整個匹配過程耗時20 s，匹配結(jié)果如表7所示。遵循相同的規(guī)則，匹配合格率約為77%.

表6 使用本文算法得到的59式手槍彈頭匹配結(jié)果

表7 使用文獻(xiàn)[9]中方法得到的59式手槍彈頭匹配結(jié)果

3.3 7.62 mm步槍彈頭痕跡匹配

參與匹配試驗(yàn)的彈頭由某市公安局提供，其中：22支77式手機(jī)槍擊發(fā)的彈頭101發(fā)；2支64式手槍擊發(fā)的12發(fā)彈頭。參與匹配測試的7.62 mm彈頭共計有24支槍擊發(fā)的113發(fā)彈頭。按第1節(jié)所述方法對彈頭表面膛線痕跡進(jìn)行環(huán)繞檢測采集，經(jīng)處理形成待測樣本庫，選擇其中的1發(fā)彈頭痕跡與樣本庫中痕跡數(shù)據(jù)進(jìn)行一對多匹配計算。

此處設(shè)定：同一支槍擊發(fā)的所有彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序全部位于前10%，也就是前10位的，則該匹配結(jié)果為優(yōu)秀；同一槍支75%的彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序在前10%，則該匹配結(jié)果記為良好；50%的彈頭檢測數(shù)據(jù)匹配排序在前10%，則該匹配結(jié)果記為及格；其余記為不及格。

整個匹配過程耗時2 s，匹配結(jié)果如表8所示，匹配合格率約為100%.

表8 使用本文算法得到的7.62 mm步槍彈頭匹配結(jié)果

同樣，使用參考文獻(xiàn)[9]中提到的方法與本文提出算法進(jìn)行比較，整個匹配過程耗時19 s，匹配結(jié)果如表9所示。遵循相同的規(guī)則，匹配合格率約為82%.

綜上，參考文獻(xiàn)[9]中提出的算法處理彈頭痕跡數(shù)據(jù)時準(zhǔn)確性和速度較低、穩(wěn)定性較差。相反，本文提出的算法在計算精度、穩(wěn)定性和效率方面具有明顯的優(yōu)勢。

表9 使用文獻(xiàn)[9]中方法得到的7.62 mm步槍彈頭匹配結(jié)果

4 結(jié)論

本文提出了一種基于單點(diǎn)激光檢測的槍彈彈頭快速匹配系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先利用激光位移傳感對槍彈彈頭表面膛線痕跡沿圓周方向進(jìn)行360°快速檢測，檢測數(shù)據(jù)經(jīng)降噪后進(jìn)行相似度匹配計算，從而快速準(zhǔn)確地對不同彈頭及槍支的相關(guān)性做出客觀判斷。利用該系統(tǒng)對共計69支不同槍支擊發(fā)的321發(fā)彈頭進(jìn)行了膛線痕跡匹配，匹配優(yōu)良率均達(dá)到80%以上且匹配速度較快。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本系統(tǒng)具有檢測精度高、匹配速度快、對彈頭表面紋理無破壞等優(yōu)點(diǎn)，既可以用于彈頭之間的一對一數(shù)據(jù)匹配，也可用于一對多數(shù)據(jù)匹配，可以有效應(yīng)用于槍支批量建檔和確定作案槍支的作業(yè)之中。

但在實(shí)際應(yīng)用中仍存在以下問題需要進(jìn)行深入研究[17-19]：

1)本系統(tǒng)檢測精度雖然能滿足匹配要求，但還需要進(jìn)一步的研究如何提高檢測與匹配效率，如將信號轉(zhuǎn)化到變換域，提高計算速度，進(jìn)一步提高匹配精度。

2)對二維、三維融合算法進(jìn)行深入研究，將激光傳感器檢測獲得的數(shù)據(jù)與彈頭表面展開圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可提高匹配精度，在后續(xù)的研究過程中可以進(jìn)行基于特征的數(shù)據(jù)融合算法，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的匹配精度和匹配效率。

3)由于我國在公務(wù)用槍彈痕數(shù)據(jù)庫方面的研究接近空白，因此本系統(tǒng)在測試過程中可供選用的樣本較少，只是以可以收集到的部分彈頭進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)論是否適用于其他槍支還有待進(jìn)一步的驗(yàn)證。