[发明专利]一种基于X射线液体智能检测方法

说明书

本发明涉及液体检测分类，具体涉及一种基于X射线液体智能检测方法，利用高、低能X射线对物体进行照射，并计算出等效原子序数和物体密度，根据等效原子序数和物体密度确定液体种类，根据液体种类对X光图像中各像素进行标记，得到标记图像，利用卷积神经网络模型对X光图像进行识别，得到识别图像，将标记图像与识别图像进行对比，根据对比结果判断是否存在危险液体；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能通过X光图像进行液体及液体种类识别的缺陷。

技术领域

本发明涉及液体检测分类，具体涉及一种基于X射线液体智能检测 方法。

背景技术

日常生活中，存在不法分子携带危险液体，包括汽油、酒精、火 机油、煤油以及各类液体炸弹等违禁物品乘坐公共交通，一旦不能有 效检测将造成重大的人员伤亡和财产损失，也给社会造成非常恶劣的 负面影响。

为了减少这类事件的发生，安保工作势在必行。安检机作为安全 检查的工具之一，已被广泛应用于公共交通、司法机关和物流公司等 重要场所，是目前最有效的安保工具之一。安检机主要是对除人体以 外的行李、物品等进行透视性扫描，能够发现隐藏的危险物品，借助 于输送带将被检查行李送入X射线检查通道而完成检查的电子设备。

然而，现有安检机采用的是高、低能X射线穿过被检测物体，不 同物质对高能X射线、低能X射线的吸收率差异较大，从而可以根据 高能X射线和低能X射线的衰减率来计算被检测物体的等效原子序 数，再根据等效原子序数按照一定规则进行着色，显示最终的X射线 安检物品图像。

但是由于不同液体的等效原子序数差异较小，传统安检机按照着 色规则进行着色后，无法根据着色后的图片进行液体识别，而且不同 安检机厂家的着色规则标准不同，导致人工检测难度进一步加大，只 能要求乘客取出液体，通过“嗅”、“看”、“闻”、“尝”等方式 进行人工检测，大大提升了安检难度，同时也降低了安检效率。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于X射线 液体智能检测方法，能够有效克服现有技术所存在的不能通过X光图 像进行液体及液体种类识别的缺陷。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于X射线液体智能检测方法，包括以下步骤：

S1、利用高、低能X射线对物体进行照射，并计算出等效原子序 数和物体密度；

S2、根据等效原子序数和物体密度确定液体种类；

S3、根据液体种类对X光图像中各像素进行标记，得到标记图像；

S4、利用卷积神经网络模型对X光图像进行识别，得到识别图像；

S5、将标记图像与识别图像进行对比，根据对比结果判断是否存 在危险液体。

优选地，S1中计算出等效原子序数和物体密度，包括：

利用X射线的衰减值计算出等效原子序数和物体密度。

优选地，S3中根据液体种类对X光图像中各像素进行标记，得到 标记图像，包括：

确定液体种类后，X光图像中的每个像素都包含横坐标、纵坐标 和液体种类信息，采用不同种类液体对应的颜色对每个像素进行着色 标记，得到标记图像。

优选地，S4中利用卷积神经网络模型对X光图像进行识别，得到 识别图像，包括：

利用训练好的卷积神经网络模型对X光图像进行识别，并根据识 别结果，采用不同种类液体对应的颜色对识别区域进行着色标记，得 到识别图像。