[发明专利]一种利用双能透射及低能散射进行物质识别的装置及方法

权利要求书

1.一种利用双能透射及低能散射进行物质识别的装置，包括机架、固定于所述机架上的用于传输被检物品的传送带和辊轴电机，传送带穿过机架中部，传送带和机架的交叉区域为物质识别区域，传送带由两个辊轴电机带动工作，其特征在于：

还包括主控箱、X射线发生器、准直器、双能透射探测器、低能前散射探测器、低能背散射探测器、工控机、光障和显示器；

所述X射线发生器安装于机架一侧且位于传送带下方；

所述准直器安装在X射线发生器的X射线发射方向的正前方；

所述光障有两个，分别安装于物质识别区域两侧的机架上部侧壁；

所述低能背散射探测器安装于与X射线发生器同侧的机架侧壁且位于传送带上方；

所述双能透射探测器、低能前散射探测器均安装于机架另一侧的侧壁且位于传送带上方；

所述光障的输出端连接主控箱的输入端，主控箱的控制输出端分别连接X射线发生器的控制输入端、辊轴电机的控制输入端和工控机，工控机的输入端连接双能透射探测器输出端、低能前散射探测器的输出端、低能背散射探测器的输出端，工控机的输出端连接显示器。

2.采用权利要求1所述的利用双能透射及低能散射进行物质识别的装置进行物质识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：利用X射线发生器分别发出高能射线和低能射线透射各种厚度的不同标定材料，通过双能透射探测器获得相应的低能透射图像和高能透射图像，所述标定材料包括有效原子序数为10的材料和有效原子序数为20的材料；

步骤2：各低能透射图像和各高能透射图像传输至工控机，根据各低能透射图像灰度值作为横坐标，各高能透射图像灰度值作为纵坐标，构成不同标定材料在不同厚度下的点的坐标，并对这些点进行曲线拟合获得分类识别边界曲线，包括有机物与混合物的边界曲线和有机物与混合物的边界曲线，两个边界曲线将物质划分为三个区域，即有机物区域、混合物区域和无机物区域；

步骤3：主控箱控制辊轴电机启动，辊轴电机带动传送带运动，同时光障实时检测物质识别区域；

步骤4：当有被检物体经传送带到达物质识别区域时，光障输出信号至主控箱，主控箱控制X射线发生器开始工作，利用X射线照射被检物体；

步骤5：双能透射探测器探测经过物体透射过来的射线，低能前散射探测器探测向前散射的射线，低能背散射探测器探测向后散射的射线；

步骤6：利用双能透射探测器的探测信号得到被检物体的低能透射图像和高能透射图像，利用低能前散射探测器的探测信号得到被检物体的低能前散射图像，利用低能背散射探测器的探测信号得到被检物体的低能背散射图像；

高能透射图像的真实灰度值表示高能射线通过被检物体的相应部分后透射的高能射线强度；

低能透射图像的真实灰度值表示低能射线通过被检物体的相应部分后透射的低能射线强度；

低能前散射图像的真实灰度值表示低能射线与被检物体相互作用后向前散射射线强度；

低能背散射图像的真实灰度值表示低能射线与被检物体相互作用后向后散射射线强度；

步骤7：被检物体的低能透射图像、高能透射图像、低能前散射图像和低能背散射图像传输至工控机，进行物质识别；

步骤7.1：对被检物体的低能透射图像、高能透射图像、低能前散射图像和低能背散射图像消除重叠效应，得到目标物体的真实灰度值；

步骤7.1.1：建立消除重叠效应影响的透射图像射线强度模型，包括高能透射图像射线强度模型和低能透射图像射线强度模型；

(1)高能透射图像重叠区域射线强度模型

其中，

——重叠区域高能透射射线强度；

I₀^H——入射的高能X射线强度；

I₁^H——入射的高能X射线经过目标物体后透射射线强度；

I₂^H——入射的高能X射线经过背景物体后透射射线强度；

(2)低能透射图像重叠区域射线强度模型

其中，

——重叠区域低能透射射线强度；

I₀^L——入射的低能X射线强度；

I₁^L——入射的低能X射线经过目标物体后透射射线强度；

I₂^L——入射的低能X射线经过背景物体后透射射线强度；

步骤7.1.2：建立消除重叠效应影响的低能散射图像射线强度模型，包低能前散射图像的射线强度模型和低能背散射图像的射线强度模型；

(1)低能前散射图像的重叠区域射线强度模型：

IRgnF=I2aF+I2bF+I2cF=I1LI2FI0L+β1FI1FI0LI2L+β2FI1FI0LI2L2+β3FI1FI0LI2F+β4FI1FI0LI2F2+β5FI1FI0LI2FI2L]]>

其中，

——入射的低能X射线经过目标物体后前散射射线强度；

——入射的低能X射线经过背景物体后前散射射线强度；

——经过背景物体后透射射线强度；

——经过背景物体后前散射射线强度；

——经过背景物体后透射射线强度；

——经过背景物体后前散射射线强度；

——重叠区域前散射射线强度；

(2)低能背散射图像的射线强度模型：

IRgnB=I1B+I1aB=I1B+β1B(I1L)2I2B+β1BI1LI2BI1F+β3B(I1F)2I2B]]>

其中，

——入射的低能X射线经过目标物体后背散射射线强度；

——入射的低能X射线经过背景物体后背散射射线强度；

——入射的低能X射线与目标物体作用后透射射线和前散射射线再与背景物体后作用后得到的背散射射线强度；

——背散射射线再与目标物体作用后得到的背散射射线强度；

——重叠区域背散射射线强度；

步骤7.1.3：将射线强度模型转换成图像灰度值模型；

(1)高能透射图像重叠区域模型：

gRgnH=aHg1Hg2HcH]]>

其中，a^H是高能透射图像重叠区域模型修正系数，c^H是高能透射图像X射线强度与灰度值之间的转换系数，由探测器的数据通道位数确定，是高能透射图像目标物体真实灰度值，是高能透射图像背景物体真实灰度值；

(2)低能透射图像重叠区域灰度值模型：

gRgnL=aLg1Lg2LcL]]>

其中，a^L是低能透射图像重叠区域灰度值模型修正系数；c^L是低能透射图像X射线强度与灰度值之间的转换系数，由探测器的数据通道位数确定，是低能透射图像目标物体真实灰度值，是低能透射图像背景物体真实灰度值；

(3)低能前散射图像重叠区域灰度值模型：

gRgnF=a1Fg1Lg2F+a2Fg1Fg2L+a3Fg1Fg2F]]>

其中，和为低能前散射图像重叠区域灰度值模型的修正系数，是低能前散射图像目标物体真实灰度值，是低能前散射图像背景物体真实灰度值；

(4)低能背散射图像重叠区域灰度值模型：

gRgnB=g1B+a1B(g2L)2g2B+a2Bg1Lg2Bg1F+a3B(g1F)2g2B]]>

其中，和为低能背散射图像重叠区域灰度值模型的修正系数，是低能背散射图像目标物体真实灰度值，是低能背散射图像背景物体真实灰度值；

步骤7.1.4：根据透射图像真实灰度值模型和低能散射图像真实灰度值模型，对被检物体的低能透射图像、高能透射图像、低能前散射图像和低能背散射图像消除重叠效应影响，得到目标物体相应像素点的真实低能透射灰度值、真实高能透射灰度值、真实低能前散射灰度值和真实低能背散射灰度值；

(1)高能透射图像目标物体真实灰度值：

g1H=cHgRgnHaHg2H]]>

(2)低能透射图像目标物体真实灰度值：

g1L=cLgRgnLaLg2L]]>

(3)低能前散射图像目标物体真实灰度值：

g1F=gRgnF-a1Fg1Lg2Fa2Fg2L+a3Fg2F]]>

(4)低能背散射图像目标物体真实灰度值：

g1B=gRgnB-a1B(g1L2+g2B)-a2Bg1Lg2Bg1F-a3Bg1F2g2B;]]>

步骤7.2：将低能透射图像中每个像素的灰度值作为横坐标，将高能透射图像中每个像素的灰度值作为纵坐标，得到被检物体的物质识别点；

步骤7.3：根据分类识别边界曲线对被检物体的物质识别点进行分类识别，判断各物质识别点属于有机物区域、混合物区域或无机物区域，若物质识别点属于有机物，则执行步骤7.4；否则执行步骤8；

步骤7.4：对被检物体中属于有机物的物质进行进一步识别；

步骤7.4.1：根据被检物体的低能透射图像的真实灰度值T_L和高能透射图像的真实灰度值T_H，计算与物质有效原子序数相关的双能量值R；

R=ln(TLTL0)/ln(THTH0)]]>

其中，T_H0表示高能透射图像的真实灰度值，T_L0表示低能透射图像的真实灰度值；

步骤7.4.2：计算低能散射图像真实灰度值K，并计算与密度相关的特征值L；

低能散射图像真实灰度值K=a0FL(d)+a1FL2(d)+b0BL(d)+b1BL2(d)]]>

其中，F_L是低能前散射图像真实灰度值，B_L是低能背散射图像真实灰度值，a₀，a₁，b₀，b₁是由最小二乘法LS确定的模型参数，d表示被检物体与X射线发生器之间的距离；与密度相关的特征值

步骤7.4.3：根据与物质有效原子序数相关的双能量值R和与密度相关的特征值L，建立用来对有机物进行分类的基于最小错误概率的贝叶斯决策理论的物质分类函数D(R，L)；

D(R，L)=c₀R²+c₁L²+c₂RL+c₃R+c₄L+c₅

其中，c₀、c₁、c₂、c₃、c₄、c₅是根据最小错误概率的贝叶斯决策理论确定的参数；

步骤7.4.4：利用物质分类函数和计算出的物质有效原子序数相关的双能量值R、与密度相关的特征值L，求得物质分类函数值，判断根据该函数值判断当前物质是否为违禁物质：若函数值大于0，则当前物质为违禁物质，否则，当前物质为非违禁有机物；

步骤8：对物质分类识别结果进行伪彩色处理，输出图像。