X射线安检设备因具有低成本、高识别度和无损检测等优势,而被广泛应用于机场、地铁、铁路和高级酒店等场所的安全检查。近年来,随着探测器、计算机、图像处理等相关技术的发展,X射线安检设备的成像质量不断提高,成像方式由传统的单能X射线成像发展到双能X射线成像,检测目的也从单纯的形状识别拓展到探究物质的本质属性。尤其在当今社会危险品种类繁多且可能被制作成任意形状的情况下,如何从复杂的被检物中准确、快速地识别出危险品成为一个具有研究价值及实际意义的课题。鉴于此,本文设计一种基于双能X射线安检设备的识别系统,主要研究工作如下:1、针对传统双能X射线检测技术中,物质的本质属性——有效原子序数会出现重叠的问题,本文推证得到低能透射信号值和等效R值的关系,通过在二维平面比较可以有效克服R值重叠现象;为解决某些物质难以分类的问题,引入隶属度概念,并构建隶属度函数,对物质分类曲线进行校正。通过视觉效果和定量分析,新算法在提高物质初步分类准确性的同时还能为进一步识别危险品奠定基础。2、由于物质厚度不是物质的本质属性,而且厚度带来的影响无法直接消除。为了减弱厚度因素对识别的干扰,本文设计一种复合辛普森算法,其中包括复合正交算法和辛普森公式。通过计算特定能量值下衰减参数的面积比值,替代原始算法中的双能量R值,并以此为依据对危险品进行识别。通过实际数据实验和误差评估,新算法不仅得到更加准确的识别结果,且具有更低的误识别率。3、完成软件系统,软件具备危险品识别、图像处理、硬件控制、系统管理和数据库等功能。最后设计基于CUDA的加速算法,对整个系统进行优化,降低系统时间成本的同时,提高算法速度。经过实验验证,双能射线危险品识别系统可以满足安检领域实时成像并快速识别危险品的要求。
