基于双能量X射线安检设备的物质识别算法的研究

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近年来,随着国际环境的不断变化以及世界各国恐怖袭击和暴力事件的不断发生,不法份子的犯罪手段越来越多样化,安全问题变得十分重要。而X射线装置已经被证实具有揭示物质分子或原子特性的能力,能够对违禁品进行很好的检测。本论文是基于双能量X射线对安检设备的物质进行有效识别的方法的研究。本文首先通过对X射线探测技术的理论进行研究,比较各种x射线检测技术的优缺点,结合实际情况,验证最适合检测违禁品的探测技术—双能量X射线。然后通过暗扫、空扫、校准实验对所采用的L型X射线探测器性能做了全面测试,分析探测器的性能指标是否达到探测的要求。本文主要是对物质的分类识别的方法进行研究,按有效原子序数将物质分成有机物、混合物和无机物,根据相关的计算法则,找到物质分类识别的边界物质,然后将单一物质进行线扫描实验,采集数据并进行曲线拟合,得到物质的边界曲线和数学模型,并通过已知物质进行实验验证数学模型的准确性。本文设计一个可以提取R(与有效原子序数直接相关的量)值的算法,并考虑到复杂背景,最后采用小波变换和图像分割算法,对将采集到的图像进行去噪和分割处理,将提取的R值算法融入。曲线拟合后将与单一物质对比精确度。最后,通过实验验证,在线扫描实验中,单一物质的精确度最高。而本文引入小波变换和图像分割算法的内容,目的是提高物质分类的精确度。
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景和意义第8页
    1.2 国内外X射线安检产品的发展现状第8-10页
    1.3 研究的局限性第10-11页
    1.4 论文的主要工作和结构安排第11-12页
第二章 X射线探测技术概述第12-22页
    2.1 X射线的物理特性第12-18页
        2.1.1 X射线产生第12页
        2.1.2 X射线发生器第12-13页
        2.1.3 X射线的连续光谱第13-14页
        2.1.4 X射线与物质的相互作用第14-16页
        2.1.5 X射线的衰减第16-17页
        2.1.6 X射线的探测原理第17-18页
    2.2 X射线传感器技术第18-21页
        2.2.1 单能量穿透技术第18-19页
        2.2.2 双能量穿透技术第19-20页
        2.2.3 多视角技术第20页
        2.2.4 CT技术第20页
        2.2.5 散射的探测技术第20-21页
        2.2.6 优缺点的比较第21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 物质分类探测器的性能分析第22-26页
    3.1 探测器的工作特性和工作原理第22-24页
        3.1.1 探测器的工作特性第22-23页
        3.1.2 L型探测器的工作原理第23-24页
    3.2 探测器性能的测试第24-25页
        3.2.1 暗扫第24页
        3.2.2 空扫第24页
        3.2.3 校准第24-25页
    3.3 本章小结第25-26页
第四章 小波变换去噪以及图像分割算法的研究第26-43页
    4.1 小波变换简介第26页
    4.2 图像去噪描述第26-28页
        4.2.1 小波分析在图像消噪中的实际应用第27页
        4.2.2 小波阈值去噪法的过程第27页
        4.2.3 阈值去噪的基本原理第27-28页
    4.3 基于小波变换的图像分解和重构第28-30页
    4.4 图像分割第30-42页
        4.4.1 图像分割的定义第30-31页
        4.4.2 图像的分割技术第31-36页
        4.4.3 基于边界和区域相结合的图像分割技术第36-39页
        4.4.4 基于模糊区域和模糊边界的X射线图像分割技术(FCFE-IS)第39-41页
        4.4.5 实验结果及小结第41-42页
    4.5 本章小结第42-43页
第五章 物质分类识别的方法研究第43-56页
    5.1 将有机物、混合物和无机物区分第43-49页
        5.1.1 边界物质的确定第43页
        5.1.2 数据的获得及处理第43-44页
        5.1.3 线扫描实验第44-45页
        5.1.4 曲线拟合第45-47页
        5.1.5 实验验证第47-49页
    5.2 提取R值的算法第49-51页
        5.2.1 提取R值的实验第50-51页
    5.3 在复杂背景中的应用第51-55页
        5.3.1 线扫描实验验证第51-52页
        5.3.2 曲线拟合第52页
        5.3.3 改进方法评估第52-55页
    5.4 本章小结第55-56页
第六章 结论和展望第56-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-59页
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