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通用型安检设备物质重叠识别及R-L物质分类算法研究

作　者: 杨斌
导　师: 原培新
学　校: 东北大学
专　业: 机械电子工程
关键词: X射线重叠物质识别双能量+散射爆炸物物质分类 R-L值
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 53次
引　用: 1次
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内容摘要

危险品检查仪是为消除危险品所造成的不安全因素这一社会安全需求而研制的。它已经广泛应用于机场、铁路、轮渡、公路等重要的交通场所,也可用于邮政、大型会议、特殊部门等地的安全检查。它是采用X射线透射物体成像技术,获取的原始图像阵列数据进行数字化图形图像处理,并由物质分类实验建立的分类区域的分类阈值,界定有机物、无机物、混合物进一步分辨出危险品。由于该仪器科技含量高,成像技术先进,能对危险品进行有效的识别,可提高危险品查堵工作质量。它的研制成功必将在加强道路运输安全,保障人民生命财产和社会安定,反恐、防恐等方面起到重要的作用。由于传统的X射线检查仪只能检查出金属等有效原子序数较大的物体,而对有效原子序数较小的有机物则无能为力,特别是在爆炸物的检测方面几乎空白。因此本论文主要是为了解决这一目的。为了检测出爆炸物,就必须要提高物质分类的能力,因此笔者在由东北大学地泰检测设备有限公司生产的DEX10080B型安检仪上进行改进,成为通用型安检设备,增加了前散射和背散射探测器以及相应的硬件电路,使之构成一套双能量+散射的X射线探测系统。在此基础上,设计了一套图像系统以及透射、前散射和背散射重叠数学模型以获取目标物体的真实灰度级。除此之外,使用数字化优化算法提取与物质有效原子序数相关的R值,使用LS算法提取与物质密度相关的L值,并且通过爆炸物、有机物和无机物的实验获取了R、L值,依据基于最小错误率的贝叶斯决策分类规则设计了爆炸物和有机物的判别函数、决策面和分类器,由此建立R-L特征空间曲线,极大地提高了X射线双能量+散射系统的物质分类能力。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章绪论  11-16
  1.1 目的和意义  11-12
    1.1.1 安检仪的开发目的  11
    1.1.2 安检仪的社会经济意义  11-12
  1.2 检测技术综述  12-14
  1.3 国内外安检设备研究现状  14-15
  1.4 主要研究工作  15-16
第2章 X射线探测技术概述  16-32
  2.1 X射线的物理特性  16-22
    2.1.1 X射线发生器  16-17
    2.1.2 X射线连续谱与特征谱  17-19
    2.1.3 X射线与物质的相互作用  19-22
  2.2 X射线探测器  22-23
  2.3 X射线探测技术  23-25
  2.4 X射线图像系统  25-29
    2.4.1 传统X射线图像系统  25
    2.4.2 双能量X射线图像系统  25-27
    2.4.3 双能量+散射X射线图像系统  27-29
    2.4.4 多视角系统  29
  2.5 探测信号  29-31
    2.5.1 透射信号  29-30
    2.5.2 背散射信号  30-31
    2.5.3 前散射信号  31
  2.6 小结  31-32
第3章通用型X射线探测系统  32-39
  3.1 X射线探测系统概述  32-33
  3.2 X射线双能量透射+散射探测系统  33-37
    3.2.1 改进系统概述  33-36
    3.2.2 改进系统原理  36-37
  3.3 图像灰度级与信号强度的关系  37-38
  3.4 系统噪声  38
  3.5 小结  38-39
第4章重叠物质真实灰度级的确定  39-56
  4.1 概述  39
  4.2 目的和方法  39-40
  4.3 图像处理系统  40-42
  4.4 确定物质真实灰度级  42-55
    4.4.1 消除重叠影响的基本方法  42-44
    4.4.2 透射重叠模型  44-49
    4.4.3 前散射重叠模型  49-53
    4.4.4 背散射重叠模型  53-55
  4.5 小结  55-56
第5章基于R-L特征空间曲线的物质分类算法研究  56-88
  5.1 R值的提取  56-57
  5.2 克服厚度影响的数字化优化方法  57-60
    5.2.1 透射信号的数字化表达  57-60
    5.2.2 算法  60
  5.3 L值的提取  60-65
    5.3.1 前散射和背散射  60-62
    5.3.2 依赖于距离的散射  62-65
  5.4 散射图像灰度值解决方案  65-70
    5.4.1 建立数学模型  65
    5.4.2 使用LMS算法确定系数w  65-68
    5.4.3 使用LS算法确定系数w  68-70
  5.5 爆炸物的分类研究  70-72
    5.5.1 有效原子序数和密度  70-71
    5.5.2 改进模型的分类特征空间  71-72
  5.6 综合实验  72-78
    5.6.1 物质的确定  72
    5.6.2 图像数据  72-78
  5.7 分类方法与结果  78-86
    5.7.1 基于最小错误率的贝叶斯决策理论  78-82
    5.7.2 判别函数、决策面和分类器设计  82-83
    5.7.3 改进模型的分类规则  83
    5.7.4 分类结果  83-86
  5.8 小结  86-88
第6章结论与展望  88-89
参考文献  89-93
致谢  93

通用型安检设备物质重叠识别及R-L物质分类算法研究

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