专利名称：用于改进物质的识别精度的方法、处理器和系统的制作方法
技术领域：
一般来说，本发明的领域涉及用于识别物质的方法、处理器和系统，更具体来说，涉及用于改进物质的识别精度的方法、处理器和系统。
背景技术：
2001年9月11日的事件激发了机场行李的更有效且严格的筛选的紧迫性。安全紧迫性从检查手提包是否有小刀和枪支扩展到完整检查托运包是否有一系列危险因素，其中着重于例如隐藏炸药和麻醉剂等材料。
X射线行李扫描仪广泛用于筛选行李和识别材料。与X射线行李扫描仪所提供的相比，基于X射线衍射(XRD)技术的识别系统提供了改进的材料辨别力。XRD识别系统测量材料中微晶体的晶格面之间的d间距。“d间距”是任何材料中相邻晶格面之间的垂直距离。
但是，衍射技术对于某些种类的物质经历假告警问题。存在某些类型的炸药，其中爆炸成分无法由XRD识别系统准确识别，并且识别的缺失导致高的假告警率。因此，可改进XRD识别系统在炸药检测和识别材料方面的精度。
发明内容
下面简要描述用于改进物质的识别精度的方法、处理器和系统的实施例。
在一个方面，描述一种用于改进物质的识别精度的方法。该方法包括确定物质的相对分子干涉函数(relative molecular interferencefunction)是否包括至少一个峰。
在另一个方面，描述一种处理器。处理器配置成用于确定物质的相对分子干涉函数是否包括至少一个峰。
在又一个方面，描述一种用于改进物质的识别精度的系统。该系统包括X射线源，配置成用于产生X射线；以及检测器，可操作地与X射线源耦合，配置成用于检测X射线并且输出表示所检测X射线的电信号。该系统还包括处理器，与检测器耦合并且配置成用于确定物质的相对分子干涉函数是否包括至少一个峰。
在又一个方面，描述一种用于改进物质的识别精度的方法。该方法包括根据物质的特征函数的峰的峰变量来识别物质。
图1-11示出用于改进物质的识别精度的方法、处理器和系统的实施例。
图1是用于改进物质的识别精度的系统的一个实施例的等距视图。
图2是与图1的系统配合用于改进物质的识别精度的系统的一个实施例的框图。
图3是用于改进物质的识别精度的方法的一个实施例的流程图。
图4示出图1的系统中使用的物质的衍射分布图的实施例以及校准物质的衍射分布图的实施例。
图5是图3的流程图的延续。
图6是图5的流程图的延续。
图7示出通过使用图1和图2的系统所产生的汽油对数衍射分布图的实施例。
图8示出通过使用图1和图2的系统所产生的硫酸对数衍射分布图的实施例。
图9是图6的流程图的延续。
图10是图9的流程图的延续。
图11是通过使用图1的系统所扫描的示范物质的相对分子干涉函数的实施例的图表。
具体实施例方式 虽然根据检测非限制性地包括武器、炸药和/或麻醉剂的违禁品的行李进行描述，但是本文所述的实施例可用于任何适当的衍射成像应用。
图1是用于改进物质的识别精度的系统10的一个实施例的等距视图。系统10包括机架12。机架12包括为多聚焦初级准直仪的初级准直仪14、散射检测器16、透射检测器17、散射检测器18和次级准直仪76。各散射检测器16和18是分段式半导体检测器。
透射检测器17包括多个检测器元件，例如检测器元件20和21。散射检测器18包括用于检测相干散射的多个检测器单元或检测器元件22、24、26、28、30、32、34和36。散射检测器16包括用于检测相干散射的多个检测器单元或检测器元件40、42、44、46、48、50、52和54。各散射检测器16和18包括任何适当数量的检测器元件，例如范围从5至1200个检测器元件并且包括5个和1200个。例如，散射检测器18在与z轴平行的z方向包括5至40个检测器元件，而在与y轴平行的y方向包括1至30个检测器元件。作为另一个示例，散射检测器18在z方向包括5个检测器元件，而在y方向包括1个检测器元件。作为又一个示例，散射检测器18在z方向包括20个检测器元件，而在y方向包括20个检测器元件。作为又一个示例，散射检测器18在z方向包括40个检测器元件，而在y方向包括30个检测器元件。x轴、y轴和z轴位于具有原点的xyz坐标系中。X轴与y轴和z轴垂直，y轴与z轴垂直，以及x轴与x方向平行。散射检测器16中的检测器元件的数量可等于散射检测器18中的检测器元件的数量。
散射检测器16与散射检测器18分隔开。例如，散射检测器16具有与散射检测器18的壳体分隔开的壳体。作为另一个示例，散射检测器16和18彼此分隔一个间隙。各散射检测器16、散射检测器18和透射检测器17位于相同的yz平面。yz平面由y轴和z轴形成。
各散射检测器16和散射检测器18与透射检测器17在z方向分隔从30mm至60mm并且包括30mm和60mm的范围内的最短距离。作为一个示例，散射检测器18与透射检测器17在z方向分隔35mm的最短距离。作为另一个示例，散射检测器18与透射检测器17在z方向分隔50mm的最短距离。作为又一个示例，散射检测器18与透射检测器17在z方向分隔60mm的最短距离。
机架12还包括多个X射线源64、66和68。X射线源64、66、68和透射检测器17形成逆单通多聚焦成像(inverse single-passmulti-focus imaging)系统。X射线源64、66和68具有倒扇形射束几何形状，它包括X射线源64、66和68相对于z轴的对称位置。X射线源64、66和68设置成与弧线75平行并且重合。各X射线源64、66和68是包括阴极和阳极的X射线源。备选地，各X射线源64、66和68是包括阴极的X射线源，并且所有X射线源64、66和68共用共阳极。容器79设置在成组的X射线源64、66和68与成组的散射检测器16和18之间的底座80上。容器79和底座80位于机架12的开口65内。容器79的示例包括但不限于包、盒和空运货物容器。各X射线源64、66和68的示例包括但不限于多波长X射线源。容器79包括物质82。物质82的非限制性示例包括有机炸药、结晶度小于25％的非晶物质、结晶度最低等于25％且小于50％的准非晶物质以及结晶度最低等于50％且小于100％的部分结晶物质。凝胶炸药是非晶物质的非限制性示例，浆状炸药是准非晶物质的非限制性示例，以及特殊核材料和包含硝酸铵的炸药是部分结晶物质的非限制性示例。特殊核材料的非限制性示例包括钚和铀。底座80的非限制性示例包括工作台和传送带。各散射检测器16和18的示例包括由锗制造的分段式检测器。
X射线源66发出能量范围内的X射线束67，它取决于电源施加到X射线源66的电压。在校准来自X射线源66的X射线束67时，初级准直仪14产生两个初级射束83和84，例如窄射束(pencil beam)。在一个备选实施例中，初级准直仪14校准从X射线源66所接收的X射线束67，以产生多束、例如三束或四束初级射束。初级准直仪14所产生的初级射束的数量等于或备选地大于在透射检测器17的一侧并且在y轴的一侧的散射检测器的数量。初级射束83和84经过设置在底座80的容器79中的物质82上的多个点85、86，以产生散射的射线88、89、90和91。例如，初级射束83经过点85，以产生散射的射线88和89。作为另一个示例，初级射束84经过点86，以产生散射的射线90和91。
次级准直仪76位于底座80与散射检测器16、18之间。次级准直仪76包括例如片(sheet)、狭缝(slit)或迭片(laminate)等多个准直仪元件，以确保到达散射检测器16、18的散射的射线相对于初级射束83、84具有恒定散射角，并且散射检测器16、18的位置使得能够确定散射的射线在容器79中发生的深度。例如，次级准直仪76的准直仪元件设置成与散射的射线88和散射的射线90的方向平行，以吸收没有与散射的射线88和散射的射线90的方向平行的散射的射线。
次级准直仪76中的准直仪元件的数量等于或者备选地大于散射检测器16和/或18的检测器元件的数量。准直仪元件设置成使得相邻准直仪元件之间的散射的射线入射到检测器元件其中之一。散射检测器16和18的准直仪元件由例如钢、铜、银或钨等射线吸收材料制成。
透射检测器17位于在底座80的下面。透射检测器17配置成用于测量透射检测器17上的点92处的初级射束83的强度，以及测量透射检测器17上的点93处的初级射束84的强度。此外，测量散射的射线的光子能的散射检测器16和18位于在底座80的下面。散射检测器16和18各配置成用于测量所接收的散射的射线的光子能。通过输出与从散射的射线中所检测的X射线光子的多个能量线性相关的多个电输出信号，各散射检测器16、18以能量敏感方式测量散射检测器16、18所接收的散射的射线中的X射线光子。散射检测器16测量在散射检测器16上的点94处所接收的散射的射线90，以及散射检测器18测量在散射检测器18上的点95处所接收的散射的射线88。
散射检测器16和18检测散射的射线，以产生多个电输出信号。散射检测器16检测初级射束84与点86相交时产生的散射的射线90。此外，散射检测器16检测初级射束83与点85相交时产生的散射的射线89的至少一部分。散射检测器18检测初级射束83与点85相交时产生的散射的射线88。此外，散射检测器18检测初级射束84与点86相交时产生的散射的射线91的至少一部分。
初级射束83与散射的射线88之间形成的散射角96等于初级射束84与散射的射线90之间形成的散射角97。各散射角96和97的示例包括从0.025弧度至0.045弧度并且包括0.025弧度和0.045弧度的范围内的角。作为另一个示例，各散射角96和97包括0.03弧度的角。作为又一个示例，各散射角96和97包括0.04弧度的角。作为又一个示例，各散射角96和97包括0.045弧度的角。初级射束83与散射的射线89之间形成的散射角98的示例在从0.05弧度至0.09弧度且包括0.05弧度和0.09弧度的范围内。散射角98的示例包括0.05弧度。散射角98的另一个示例包括0.07弧度。散射角98的又一个示例包括0.09弧度。此外，初级射束84与散射的射线91之间形成的散射角105的示例在从0.05弧度至0.09弧度并且包括0.05弧度和0.09弧度的范围内。散射角105的示例包括0.05弧度。散射角105的另一个示例包括0.07弧度。散射角105的又一个示例包括0.09弧度。散射角98至少是散射角96和/或97的两倍，以及散射角105至少是散射角96和/或97的两倍。初级射束83相对于散射检测器16与18之间的中心线101所形成的角99等于初级射束84相对于中心线101所形成的角103。中心线101经过X射线源66。
在一个备选实施例中，系统10包括除散射检测器16、18之外的的附加散射检测器。附加散射检测器设置在透射检测器17包括散射检测器16和18的一侧。此外，附加散射检测器与散射检测器16和18相同。例如，附加散射检测器中的任一个具有与散射检测器16和/或18的检测器元件数量相同的数量的检测器元件。在又一个备选实施例中，系统10没有包括散射检测器16。在又一个备选实施例中，使用单聚焦初级准直仪代替初级准直仪14。在一个备选实施例中，机架12包括例如1个、2个、4个、5个或10个等的任何数量的X射线源。
图2是用于改进物质的识别精度的系统100的一个实施例的框图。系统100包括透射检测器17的检测器元件20、散射检测器元件22、24、26、28、30、32、34和36、多个脉冲高度整形放大器(PHSA)104、106、108、110、112、114、116和118、多个模数(A-D)转换器120、122、124、126、128、130、132、134和136、使得能够获取脉冲高度能谱(pulse height spectrum)的多个能谱存储器电路(SMC)138、140、142、144、146、148、150、152和154、多个校正装置(CD)156、158、160、162、164、166、168和170、处理器190、输入装置192、显示装置194以及存储装置195。本文所使用的术语“处理器”并不局限于本领域称作处理器的那些集成电路，而是广义指的是计算机、微控制器、微型计算机、可编程逻辑控制器、专用集成电路以及任何其它可编程电路。计算机可包括例如软盘驱动器或CD-ROM驱动器等装置，它用于从例如软盘、压缩盘-只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(MOD)和/或数字通用光盘(DVD)等计算机可读介质读取包括用于改进物质的识别精度的方法的数据。在一个备选实施例中，处理器190执行固件中存储的指令。显示装置194的非限制性示例包括液晶显示器(LCD)和阴极射线管(CRT)。输入装置192的非限制性示例包括鼠标和键盘。存储装置195的非限制性示例包括随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)。各校正装置156、158、160、162、164、166、168和170的示例包括除法电路。各能谱存储器电路138、140、142、144、146、148、150、152和154包括加法器和存储装置，例如RAM或ROM。
检测器元件20与模数转换器120耦合，以及检测器元件22、24、26、28、30、32、34和36分别与脉冲高度整形放大器104、106、108、110、112、114、116和118耦合。检测器元件20通过检测初级射束83来产生电输出信号196，以及检测器元件22、24、26、28、30、32、34和36通过检测散射的射线来产生多个电输出信号198、200、202、204、206、208、210和212。例如，检测器元件22对于入射到检测器元件22的各散射X射线光子产生电输出信号198。各脉冲高度整形放大器放大从对应检测器元件所接收的电输出信号。例如，脉冲高度整形放大器104放大电输出信号198，以及脉冲高度整形放大器106放大电输出信号200。脉冲高度整形放大器104、106、108、110、112、114、116和118具有处理器190所确定的增益因子。
从检测器元件所输出的电输出信号的幅度与检测器元件所检测以产生电输出信号的X射线量子的能量成比例。例如，电输出信号196的幅度与检测器元件20所检测的初级射束83中的X射线量子的能量成比例。作为另一个示例，电输出信号198的幅度与检测器元件22所检测的散射的射线中的X射线量子的能量成比例。
脉冲高度整形放大器通过放大从检测器元件所产生的电输出信号，来产生放大输出信号。例如，脉冲高度整形放大器104通过放大电输出信号198来产生放大输出信号216，以及脉冲高度整形放大器106通过放大电输出信号200来产生放大输出信号218。类似地，产生多个放大输出信号220、222、224、226、228和230。
模数转换器将输出信号从模拟形式转换成数字形式，以产生数字输出信号。例如，模数转换器120将电输出信号196从模拟形式转换成数字格式，以产生数字输出信号232，以及模数转换器122将放大输出信号216从模拟形式转换成数字格式，以产生数字输出信号234。类似地，多个数字输出信号236、238、240、242、244、246和248分别由模数转换器124、126、128、130、132、134和136产生。模数转换器所产生的数字输出信号的数字值表示放大输出信号的脉冲能量的幅度。例如，模数转换器122所输出的数字输出信号234的数字值是放大输出信号216的脉冲的幅度值。各脉冲由X射线量子、如X射线光子来产生。
能谱存储器电路的加法器计算(add)数字输出信号中的脉冲数量。例如，当模数转换器122将放大输出信号216的脉冲转换成数字输出信号234以确定放大输出信号216的脉冲幅度时，能谱存储器电路140中的加法器使能谱存储器电路140的存储装置中的值递增1。相应地，在物质82的X射线检查结束时，能谱存储器电路中的存储装置存储检测器元件所检测的X射线量子的数量。例如，能谱存储器电路142中的存储装置存储检测器元件24所检测的X射线光子的数量，以及这些X射线光子的每个具有模数转换器124所确定的能量幅度或者备选地强度幅度。
校正装置接收具有能量范围并且存储在能谱存储器电路140、142、144、146、148、150、152和154其中之一的存储装置中的X射线量子的数量，并且将该X射线量子的数量除以从能谱存储器电路138的存储装置所接收的具有该能量范围的X射线量子的数量。例如，校正装置156从能谱存储器电路140的存储装置接收具有能量范围的X射线光子的数量，并且将该数量除以从能谱存储器电路138的存储装置所接收的具有该范围的X射线光子的数量。各校正装置输出表示检测器元件所接收的X射线量子中的能量范围的校正输出信号。例如，校正装置156输出表示检测器元件22所检测的X射线量子中的能量谱或者备选地强度谱的校正输出信号280。作为另一个示例，校正装置158输出表示检测器元件24所检测的X射线量子中的能量谱的校正输出信号282。类似地，多个校正输出信号284、286、288、290、292和294分别由校正装置160、162、164、166、168和170产生。
要注意，脉冲高度整形放大器104、106、108、110、112、114、116和118的数量随散射检测器元件22、24、26、28、30、32、34和36的数量而改变。例如，5个脉冲高度整形放大器用于放大从5个对应散射检测器元件所接收的信号。作为另一个示例，4个脉冲高度整形放大器用于放大从4个对应散射检测器元件所接收的信号。类似地，模数转换器120、122、124、126、128、130、132、134和136的数量随检测器元件20、22、24、26、28、30、32、34和36的数量而改变，以及能谱存储器电路138、140、142、144、146、148、150、152和154的数量随检测器元件20、22、24、26、28、30、32、34和36的数量而改变。
处理器190接收校正输出信号280、282、284、286、288、290、292和294，以由散射检测器18(图1所示)所检测的散射的射线中的X射线量子的能量E的能量谱r(E)产生以纳米倒数(nm-1)测量的动量传递x。物质82在扫描物质82时是未知的，以及执行扫描以产生电输出信号196、198、200、202、204、206、208、210和212。处理器190通过应用下式产生动量传递x x＝(E/hc)sin(θ/2)等式(1) 式中，c是光速，h是普朗克常数，θ表示散射检测器18(图1所示)所检测的散射的射线的X射线量子的恒定散射角。θ的非限制性示例包括散射角96和97(图1所示)。处理器190通过等式(1)将能量E与动量传递x相关。次级准直仪76(图1所示)的机械尺寸定义出散射角θ。次级准直仪76(图1所示)约束不具有散射角θ的散射的射线。处理器190经由输入装置192从例如人等用户接收散射角θ。处理器190通过计算散射检测器18所检测的散射X射线光子的数量，并且通过绘制X射线光子的数量与动量传递x的关系，来产生物质82(图1所示)的衍射分布图。
图3是用于改进物质的识别精度的方法的一个实施例的流程图，以及图4示出多个图表900和901。图表900是由处理器190所产生(903)的物质82的衍射分布图Dsub(x)。图表900是统计分布图(histogram)，其中具有多个在动量传递x的多个动量传递值、如xsub1、xsub2和xsub3处的强度值。作为一个示例，当X射线源67的工作电压为160千伏(kV)时，处理器190通过应用等式(1)计算能量E的能量值E1为160keV，通过应用等式(1)计算能量E的能量值E2为140keV，以及通过应用等式(1)计算能量值E的能量值E3为光子能量120keV。在这个示例中，光子能量值E1、E2和E3通过等式(1)分别对应于4纳米倒数的xsub1、3.5纳米倒数的xsub2和3纳米倒数的xsub3。图表900表示将物质82放置在系统10时散射检测器18所检测的X射线光子的数量相对X射线光子的动量传递x的统计分布图。
图表901是校准物质、如白散射体的衍射分布图Dcalib(x)。白散射体的示例包括透明合成树脂(Lucite)碎削(chipping)、纤维素浆和水的组合。通过与产生(903)Dsub(x)相似的方式产生(905)校准物质的衍射分布图Dcalib(x)。例如，定期地、例如每月或每15天一次地将白散射体放置在系统10的例如开口65等的对象空间中的工作台上，并且在对象空间中移动。本例中，在扫描白散射体时，多个校正输出信号由与散射检测器18连接的系统100(图2所示)产生，以及处理器190产生表示散射检测器18所检测的光子的数量与动量传递x的关系的衍射分布图Dcalib(x)。图表901表示将校准物质放置在系统10时散射检测器18所检测的X射线光子的数量与X射线光子的动量传递x的关系的统计分布图。
散射检测器18所检测的X射线光子的数量沿纵坐标902绘制，而动量传递x沿横坐标904绘制。作为一个示例，横坐标904从零纳米倒数(nm-1)延伸到10nm-1并且包括零纳米倒数(nm-1)和10nm-1。在纵坐标902上绘制的X射线光子数量的总格数位于64与1024之间。各散射检测器16和18每次检查所检测的X射线光子数量的示例位于1000与100000之间。
范围从x≥3nm-1的衍射分布图Dsub(x)一般由来自物质82的自由原子的相干散射支配。在图表900从xsub1延伸到xsub3的尖部区域中，散射的射线的强度与物质82的密度(如平均密度)和物质82中的多种材料的平均原子序数的幂(例如范围在2.5和3.5之间)的乘积成比例。
图5和图6是用于改进物质的识别精度的方法的一个实施例的流程图，以及图7和图8示出多个图表924和926。参照图5，处理器190计算(914)衍射分布图900和901的比率Dsub(x)/Dcalib(x)。比率Dsub(x)/Dcalib(x)是归一化分布图。处理器190还以下面的等式计算比率Dsub(x)/Dcalib(x)的对数 Lsub(x)＝loge[Dsub(x)/Dcalib(x)]等式(2) 式中，函数Lsub(x)是对数型分布比。
图7的图表924是函数Lgas(x)以及函数Lsub(x)的示例。处理器190生成作为汽油的衍射分布图Dgas(x)和衍射分布图DN(x)之比的以e为底的对数与动量传递x的关系的图表924。汽油(gasoline)(本文中称作汽油(gas))是物质82的示例。处理器190在纵坐标920上绘制loge[Dgas(x)/DN(x)]，并且在横坐标904上绘制动量传递x。
图8的图表926是函数Lsulphuric(x)以及函数Lsub(x)的示例。处理器190生成作为硫酸(H2SO4)的衍射分布图Dsulphuric(x)和衍射分布图DN(x)之比以e为底的对数与动量传递x的关系的图表926。硫酸是物质82的示例。处理器190在纵坐标920上绘制loge[Dsulphuric(x)/DN(x)]，并且在横坐标904上绘制动量传递x。
又参照图5，处理器190使直线m1x+c1与从xsub4至xsub5并且包括xsub4和xsub5的范围内的Lsub(x)的至少一个值拟合(930)，其中，m1是该直线的梯度，以及c1是该直线与纵坐标920的截距，m1可以是正数或负数，并且c1可以是正数或负数。xsub4的示例包括1.5nm-1。xsub4的另一个示例包括1.7nm-1。xsub5的示例包括2.1nm-1。xsub5的另一个示例包括2.3nm-1。作为一个示例，处理器190使直线936(图7所示)与从xsub4至xsub5并且包括xsub4和xsub5的范围内的Lgas(x)的所有值拟合。作为另一个示例，处理器190使直线938(图8所示)与从xsub4至xsub5并且包括xsub4和xsub5的范围内的Lsulphuric(x)的所有值拟合。作为又一个示例，处理器190使直线m1x+c1与从xsub4至xsub5并且包括xsub4和xsub5的范围内的Lsub(x)的所有值拟合，这通过对这些值应用线性回归拟合来实现。作为另一个示例，处理器190通过应用加权线性回归拟合，使直线m1x+c1与从xsub4至xsub5并且包括xsub4和xsub5的范围内的Lsub(x)的所有值拟合。在应用加权线性回归拟合时，处理器190对于从xsub4至xsub5并且包括xsub4和xsub5的范围内的Lsub(x)的值中较少噪声的那些应用比这些值中其余的较多噪声的更高的加权。作为又一个示例，处理器190将从xsub4至xsub5并且包括xsub4和xsub5的范围内的Lsub(x)的所有值分为两个窗口。处理器190对各窗口中的Lsub(x)的值求平均，并且使直线m1x+c1与两个平均值拟合。各直线936和938是直线m1x+c1的示例。
处理器190可通过应用最小平方拟合法来拟合直线m1x+c1。作为另一个示例，处理器190确定与xsub4和xsub5之间的Lsub(x)的所有值拟合的直线m1x+c1，这通过使该直线与这些值之间的垂直距离的平方之和最小来实现。作为又一个示例，处理器190确定与xsub4和xsub5之间的Lsub(x)的所有值拟合的直线m1x+c1，这通过使该直线与这些值之间的垂直距离的平方之和为最小来实现。作为又一个示例，处理器190使直线m1x+c1与Lsub(x)拟合，这通过确定该直线在xsub4和xsub5处与Lsub(x)连接。
处理器190通过应用下式以梯度m1的函数来计算(940)物质82的有效原子序数Zeffsub m1＝F(Zeffsub，Zeffcalib)等式(3) 式中，Zeffcalib是校准物质的有效原子序数。处理器190经由输入装置192从用户接收Zeffcalib，并将Zeffcalib存储在存储装置195中。Zeffcalib的示例是氮的原子序数。Zeffcalib的另一个示例是白散射体的有效原子序数。
处理器190根据具有已知有效原子序数的物质来确定函数F。例如，以与物质82相同的方式通过使用系统10来扫描具有已知有效原子序数Zknown1的物质，以产生多个电输出信号，它们是从散射检测器18接收的。具有有效原子序数Zknown1的物质是已知物质。有效原子序数Zknown1的示例包括碳的原子序数6。有效原子序数Zknown1的另一个示例包括氧的原子序数8。
系统100的处理器190从散射检测器18接收多个信号，并且对已知物质而不是物质82执行(903)(图3所示)以产生已知物质的衍射分布图Dknown1(x)。处理器190还计算比率Dknown1(x)/Dcalib(x)而不是计算(914)比率Dsub(x)/Dcalib(x)，计算loge(Dknown1(x)/Dcalib(x))而不是计算(916)loge(Dsub(x)/Dcalib(x))，以及使直线与xsub4和xsub5之间的比率loge(Dknown1(x)/Dcalib(x))的至少一个值拟合而不是拟合(930)，确定直线的梯度mknown1以及确定梯度mknown1是两个有效原子序数Zknown1和Zeffcalib的函数Fknown1、如最佳拟合函数。函数Fknown1对应于有效原子序数Zknown1。
处理器190还通过与确定Zknown1相同的方式来确定具有对应有效原子序数Zknown2、Zknown3、...ZknownN的N种已知物质的多个附加函数Fknown2、Fknown3、Fknown4、...、FknownN，并且创建函数Fknown1、Fknown2、Fknown3、Fknown4、...、FknownN与已知有效原子序数Zknown1、Zknown2、...ZknownN的关系的列表，其中N为整数。处理器190根据函数Fknown1、Fknown2、Fknown3、Fknown4、...、FknownN与已知有效原子序数Zknown1、Zknown2、...、ZknownN之间的例如线性或多项式等的关系来确定函数F。
处理器190确定反函数F-1，并且根据m1和Zeffcalib的函数计算(940)有效原子序数Zeffsub。例如，处理器190根据F-1(m1)+Zeffcalib计算有效原子序数Zeffsub，其中F-1是函数F的反函数。处理器190将直线m1x+c1从xsub4外推(942)到动量传递值xsub6，如图7和图8所示。例如，处理器190将直线938(图8所示)从xsub4外推到xsub6。作为另一个示例，处理器190将直线936(图7所示)从xsub4外推到xsub6。xsub6的示例包括1.5nm-1。Xsub6的另一个示例包括1.3nm-1。Xsub6的另一个示例包括2nm-1。Xsub6的又一个示例包括xsub4，在该情况下，处理器190不需要将直线m1x+c1从xsub4外推到xsub6。
处理器190计算(950)梯度m1的负值，并且产生(952)直线m2x+c2，其中m2是该直线的梯度，以及c2是该直线与纵坐标920的截距。作为一个示例，m2＝-m1。作为另一个示例，m2＝-1.1m1。直线m2x+c2的示例在图7中如直线956所示。直线m2x+c2的另一个示例在图8中如直线958所示。
处理器190将直线m2x+c2从xsub6外推(962)到动量传递值xsub7，如图7和图8所示。xsub7的示例是0nm-1。xsub7的另一个示例是0.25nm-1。处理器确定(966)函数Lsub(x)与直线m1x+c1和m2x+c2的集合之间的差。例如，处理器190确定xsub5和xsub6之间的函数Lsub(x)与xsub5和xsub6之间的直线m1x+c1之间的垂直差。在这个示例中，处理器190还确定xsub6和xsub7之间的函数Lsub(x)与xsub6和xsub7之间的直线m2x+c2之间的垂直差。Lgas(x)与直线936之间的垂直差的示例是图7所示的距离970。Lsulphuric(x)与直线958之间的垂直差的另一个示例是图8所示的距离972。
处理器190以反对数来计算(976)相对分子干涉函数srelative(x)，该反对数是函数Lsub(x)与直线m1x+c1和m2x+c2的集合之间的差的指数。相对分子干涉函数srelative(x)是用于识别物质82的特征函数，并且是物质82的分子干涉ssub(x)与校准物质的分子干涉函数scalib(x)的比率。特征函数通过使用作为X射线系统的示例的系统10(图1所示)扫描物质82来获得。
图9和图10是用于改进物质的识别精度的方法的一个实施例的流程图，以及图11是相对分子干涉函数的图表1054的一个实施例。图9也是图6的流程图的延续。在纵坐标1055上绘制多个相对分子干涉值。图表1054包括多个峰1056、1058和1060。图表1054是绘制为横坐标904上的动量传递x的函数的相对分子干涉函数srelative(x)的示例。参照图1和图11，图表1054是作为可在容器79中经过X射线照射的物质82的示例的威士忌酒的相对分子干涉函数。
又参照图9，处理器190确定(1082)物质82的相对分子干涉函数srelative(x)是否包括至少一个峰。在确定相对分子干涉函数srelative(x)没有包括至少一个峰时，处理器190结束用于改进物质的识别精度的方法。另一方面，在确定相对分子干涉函数srelative(x)包括至少一个峰时，处理器190确定(1084)相对分子干涉函数srelative(x)的例如峰1056、1058和1060(图11所示)等的各峰的多个峰变量。例如，在确定相对分子干涉函数srelative(x)包括至少一个峰时，处理器190确定相对分子干涉函数srelative(x)的至少一个峰的峰宽(peak width)、峰幅(peak amplitude)、峰形(peak shape)和峰位(peak position)中的至少一个。作为另一个示例，如果至少一个峰包括多个峰，则在确定相对分子干涉函数srelative(x)包括至少一个峰时，处理器190确定相对分子干涉函数srelative(x)的峰的峰宽集合、峰幅集合、峰形集合和峰位集合中的至少一个。峰变量的非限制性示例包括峰幅、峰宽、峰位和峰形。相对干涉函数srelative(x)表示为具有多个峰幅、峰宽、峰形和峰位的峰之和。处理器190将峰幅确定为相对分子干涉函数srelative(x)在分子干涉函数srelative(x)的二次导数为零处的动量传递值处的的值。处理器190将峰宽确定为半最大值(half maxium)处的全宽度。例如，处理器190将峰1058(图11所示)的宽度确定为幅度等于该峰的幅值的一半处的动量传递值之间的距离。作为另一个示例，处理器190将峰1056(图11所示)的宽度确定为幅度等于该峰的幅值的一半处的动量传递值之间的距离。处理器190将峰位确定为分子干涉函数srelative(x)的二次导数为零处的动量传递值。
处理器190以洛伦兹函数(Lorentzian Function)和高斯函数(Gaussian Function)的函数来确定相对分子干涉函数srelative(x)的至少一个峰的至少一个峰形。例如，处理器190以洛伦兹函数和高斯函数的函数来确定相对分子干涉函数srelative(x)的各峰的峰形。作为另一个示例，处理器190以下式来确定相对分子干涉函数srelative(x)的各峰的多个点 等式(4) 式中，M是相对分子干涉函数srelative(x)的峰的洛伦兹分量的洛伦兹幅值，N是相对分子干涉函数srelative(x)的峰的高斯分量的高斯幅值，
表示洛伦兹函数，
表示洛伦兹分量，
表示高斯函数，
表示高斯分量，xL是洛伦兹函数具有最大幅度的峰位的动量传递值，bL是洛伦兹函数的半最大值处的全宽度的量度，等式(4)的分子的x表示洛伦兹函数的多个动量传递值，xG是高斯函数具有最大幅值处的峰位的动量传递值，bG是高斯函数的半最大值处的全宽度的量度，σ是高斯函数的标准偏差并且等于
等式(4)的分母的x表示高斯函数的多个动量传递值。用户经由输入装置192向处理器190提供洛伦兹和高斯函数。通过将等式(4)应用于峰的多个点、应用到高斯函数和洛伦兹函数，处理器190确定相对分子干涉函数srelative(x)的例如峰1056、1058和1060等的各峰的幅值M和N，以及处理器190还以幅值之比M/N确定该峰的峰形。通过将峰表示为高斯和洛伦兹分量之和，处理器190将相对分子干涉函数srelative(x)的峰分解为洛伦兹分量和高斯分量。高斯和洛伦兹分量之和通过等式(4)表示。
处理器190通过与确定具有有效原子序数Zknown1的已知物质的衍射分布图Dknown1(x)相同的方式来产生具有有效原子序数Zknown2、Zknown3、...、ZknownN的已知物质的多个衍射分布图Dknown2(x)、Dknown3(x)...DknownN(x)。处理器190通过与从衍射分布图900、901(图4所示)确定物质82的相对分子干涉函数srelative(x)相同的方式来从衍射分布图Dknown1(x)、Dknown2(x)、Dknown3(x)...DknownN(x)确定(1086)具有有效原子序数Zknown1、Zknown2、...、ZknownN的多个已知物质的相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknown4(x)的多个峰变量。例如，处理器190对于通过扫描具有有效原子序数Zknown2的已知物质所产生的多个电输出信号执行(903、905、914、916、930、940、942、950、952、962、966和976(图3、图5和图6所示)以产生相对分子干涉函数srelativeknown2(x)。在使用系统10扫描物质时，具有有效原子序数Zknown1、Zknown2...ZknownN的已知物质是用户已知的。例如，在使用系统10扫描混合物时，用户知道具有有效原子序数Zknown1的物质包括威士忌酒和水的混合物。
处理器190通过与确定相对分子干涉函数srelative(x)的峰的各峰的峰变量相同的方式来确定(1086)相对动量传递函数srelativeknown1(x)的多个峰的例如峰幅pa11和pa12、峰宽pw11和pw12、峰位pp11和pp12、峰形ps11和ps12等的多个峰变量。例如，处理器190通过与确定峰1056、1058和1060的每个的峰幅相同的方式来确定峰幅pa11。作为另一个示例，处理器190通过与确定峰1056、1058和1060(图11所示)的每个的峰宽相同的方式来确定峰宽pw12。作为又一个示例，处理器190通过与确定峰1056、1058和1060的每个的峰位相同的方式来确定峰位pp12。作为又一个示例，处理器190通过与确定峰1056、1058和1060的每个的峰形相同的方式来确定峰形ps11。本例中，处理器190通过与确定比率M/N相同的方式以比率、如比率M/N确定峰形。峰位pp11、峰幅pa11、峰宽pw11和峰形ps11属于相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰，而峰位pp12、峰幅pa12、峰宽pw12和峰形ps12属于相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第二峰。
处理器190还确定(1086)相对分子干涉函数srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)的多个峰的多个峰变量。下面提供列示相对分子干涉函数srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)的峰的峰变量的表。
表I 峰幅paN1是相对分子干涉函数srelativeknownN(x)的第一峰的幅值，而峰幅paN2是相对分子干涉函数srelativeknownN(x)的第二峰的幅值。峰宽pwN1是相对分子干涉函数srelativeknownN(x)的第一峰的宽度，而峰宽pwN2是相对分子干涉函数srelativeknownN(x)的第二峰的宽度。峰位ppN1是相对分子干涉函数srelativeknownN(x)的第一峰的位置，而峰位ppN2是相对分子干涉函数srelativeknownN(x)的第二峰的位置。峰形psN1是相对分子干涉函数srelativeknownN(x)的第一峰的形状，而峰形psN2是相对分子干涉函数srelativeknownN(x)的第二峰的形状。
处理器190确定(1088)相对分子干涉函数srelative(x)与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)其中之一之间的最佳拟合。例如，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与其余相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。作为另一个示例，处理器190确定，峰1058与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第二峰最佳拟合，而不是与其余相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。作为又一个示例，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合而不是与其余相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合，并且确定，峰1058与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第二峰最佳拟合而不是与其余相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。作为又一个示例，处理器190确定，例如峰1056、1058和1060等的所有峰与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的例如第一峰、第二峰和第三峰等的所有相应峰最佳拟合，而不是与其余相对分子干涉函数srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。
通过确定峰1056的峰变量最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰变量，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与其余相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。例如，通过确定峰1056的峰幅最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的峰幅而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰幅，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。此外，在本例中，通过确定峰1056的由比率M/N所表示的峰形最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的由比率、如M/N所表示的峰形而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的由多个比率、如M/N所表示的峰形，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。
此外，在本例中，通过确定峰1056的峰宽最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的峰宽而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰宽，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。此外，在本例中，通过确定峰1056的峰位最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的峰位而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰位，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。在本例中，通过确定表示峰1056的峰形的比率M/N最接近表示相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的峰形的如比率M/N的比率，而不是表示其余相对srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰形的如比率M/N的其余比率，处理器190可确定，峰1056的峰形最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的峰形，而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰形。
在确定相对分子干涉函数srelative(x)与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)其中之一之间的最佳拟合时，处理器190确定(1090)，物质82是具有相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)其中之一的已知物质。相应地，处理器190识别出物质82为具有对应有效原子序数Zknown1、Zknown2、...、ZknownN其中之一的已知物质之一，以及该已知物质之一具有相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)中与相对分子干涉函数srelative(x)最佳拟合的一个。因此，在确定了特征函数的至少一个峰的峰宽、峰幅、峰形和峰位中的至少一个时，处理器190识别出物质82。
在一个备选实施例中，相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)中的至少一个具有至少一个峰。例如，相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)其中之一具有两个以上峰。在另一个备选实施例中，相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)、srelativeknown3(x)...srelativeknownN(x)中的任一个可以不包括峰。
在又一个备选实施例中，通过确定峰1056的峰变量的至少一个最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的对应峰变量的至少一个而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的对应峰变量的至少一个，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与其余相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。例如，通过确定峰1056的峰幅最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的峰幅而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰幅，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。
作为另一个示例，通过确定峰1056的峰形最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的峰形而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰形，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。此外，在本例中，通过确定峰1056的峰位最接近相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰的峰位而不是相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰的峰位，处理器190确定，峰1056与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)的第一峰最佳拟合，而不是与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)的其余峰最佳拟合。
在另一个备选实施例中，用户提供表示高斯和洛伦兹函数的多个数据点，以及处理器190通过与确定相对分子干涉函数srelative(x)的峰的任一峰的峰幅相同的方式由这些数据点确定洛伦兹函数的最大幅值。在这个实施例中，处理器190将动量传递值xL确定为与洛伦兹函数的最大幅值对应的动量传递值。在这个实施例中，处理器190通过与确定相对分子干涉函数srelative(x)的峰的任一峰的半最大值处的全宽度相同的方式来确定bL。在这个实施例中，处理器190由数据点确定高斯函数的最大幅值。在这个实施例中，处理器190确定在高斯函数的最大幅值处的动量传递值xG。在这个实施例中，处理器190通过与确定相对分子干涉函数srelative(x)的任何峰的峰宽相同的方式来确定半最大值处的全宽度bG。在这个实施例中，处理器190确定高斯函数的标准偏差σ。
在一些情况下，图3、图5、图6、图9和图10所示的技术可依次、并行或者以不同于所述的顺序来执行。例如，905(图3所示)的技术可在执行903的技术之前执行。应当理解，并非需要执行所有所述的技术，可增加附加技术，以及可采用其它技术代替所述技术的一部分。
用于改进物质的识别精度的本文所述方法、处理器和系统的技术效果包括使用从动量传递值xsub5至动量传递值xsub6并且包括xsub5和xsub6的范围内的函数Lsub(x)的至少多个值来确定物质82(图1所示)的有效原子序数Zeffsub。函数Lsub(x)的该多个值有助于平均对于其它技术所确定的分子干涉函数中的多个振荡。函数Lsub(x)的多个值表示比从xsub1至xsub3并且包括xsub1和xsub3的范围内的衍射分布图Dsub(x)的多个值所表示的光子数量更大的光子数量。更大的光子数量比使用从xsub1至xsub3并且包括xsub1和xsub3的范围内的衍射分布图Dsub(x)的值提供对有效原子序数Zeffsub的更好估计。
更大的光子数量减小不利地影响物质82(图1所示)的有效原子序数的计算的噪声量。更大的光子数量便于降低因X射线源12所输出的X射线的强度谱的变化、散射检测器16、18对初级射束83、84和散射射线88、89、90、91的检测效率的任何不均匀和/或入射角96、97、98、105(图1所示)的任何变化而引起的噪声的增加。此外，更大的光子数量便于减少表征物质82中的假告警，并且增强表征物质82的检测率。
另一个技术效果包括使用动量传递值xsub5与xsub7之间的函数Lsub(x)的多个值来确定相对分子干涉函数srelative(x)。函数Lsub(x)的多个值表示比从xsub1至xsub3并且包括xsub1和xsub3的范围内的衍射分布图Dsub(x)的值所表示的光子数量更大的光子数量，并且有助于比使用衍射分布图Dsub(x)的值产生对分子干涉函数ssub(x)更好的近似。物质82可根据Zeffsub和srelative(x)的更准确值来更准确地表征。
另一个技术效果包括根据相对分子干涉函数srelative(x)与相对分子干涉函数srelativeknown1(x)、srelativeknown2(x)...srelativeknownN(x)其中之一之间的最佳拟合来改进物质82的识别精度。又一个技术效果包括使用相对分子干涉函数srelative(x)的峰的峰形来识别物质82，以及将峰分解为洛伦兹和高斯分量。分解有助于根据物质82的特征函数的峰的峰变量来识别物质82。例如，分解有助于根据相对分子干涉函数srelative(x)的峰的峰形来识别物质82。与没有使用峰形的识别相比，相对分子干涉函数srelative(x)的峰的峰形用于识别物质82提供了对物质82的更准确识别。
以上详细描述了用于改进物质的识别精度的方法、处理器和系统的示范实施例。方法、处理器和系统并不局限于本文所述的具体实施例。例如，方法和处理器可与其它检验/检测系统组合使用。另外，除非另加说明，一个附图的一个或多个元件可与其它附图的任一个的一个或多个元件组合来引用。
虽然已经描述了本发明的各种实施例，但本领域的技术人员会知道，在权利要求书的精神和范围之内，可实施本发明的各种实施例。
部件表
权利要求
1.一种配置成用于确定物质的相对分子干涉函数是否包括至少一个峰(1056，1058，1060)的处理器(190)。
2.如权利要求1所述的处理器(190)，其中，所述处理器还配置成用于在确定所述相对分子干涉函数包括至少一个峰时，确定所述相对分子干涉函数的所述至少一个峰(1056，1058，1060)的峰宽、峰幅、峰形和峰位的至少其中之一。
3.如权利要求2所述的处理器(190)，其中，所述处理器还配置成用于将所述峰形确定为洛伦兹函数和高斯函数的函数。
4.如权利要求1所述的处理器(190)，其中，所述至少一个峰包括峰，以及所述处理器还配置成用于将所述峰分解为洛伦兹分量和高斯分量。
5.如权利要求1所述的处理器(190)，其中，所述至少一个峰(1056，1058，1060)包括多个峰，所述处理器还配置成用于在确定所述相对分子干涉函数包括所述至少一个峰时，确定所述相对分子干涉函数的峰的峰宽集合、峰幅集合、峰形集合和峰位集合的至少其中之一。
6.一种用于改进物质的识别精度的系统(10，100)，所述系统包括
配置成用于产生X射线的X射线源(64，66，68)；
检测器，可操作地与所述X射线源耦合，并且配置成用于检测X射线，以及输出表示所检测X射线的电信号(196，198，200，202，204，206，208，210，212)；以及
处理器(190)，与所述检测器耦合，并且配置成用于确定所述物质的相对分子干涉函数是否包括至少一个峰(1056，1058，1060)。
7.如权利要求6所述的系统(10，100)，其中，所述处理器(190)还配置成用于在确定所述相对分子干涉函数包括至少一个峰时，确定所述相对分子干涉函数的所述至少一个峰(1056，1058，1060)的峰宽、峰幅、峰形和峰位的至少其中之一。
8.如权利要求7所述的系统(10，100)，其中，所述处理器(190)还配置成用于将所述峰形确定为洛伦兹函数和高斯函数的函数。
9.如权利要求6所述的系统(10，100)，其中，所述至少一个峰包括峰(1056，1058，1060)，以及其中所述处理器(190)还配置成用于将所述峰分解为洛伦兹分量和高斯分量。
10.如权利要求6所述的系统(10，100)，其中，所述至少一个峰包括多个峰(1056，1058，1060)，所述处理器(190)还配置成用于在确定所述相对分子干涉函数包括所述至少一个峰时，确定所述相对分子干涉函数的峰的峰宽集合、峰幅集合、峰形集合和峰位集合的至少其中之一。
全文摘要
本发明为用于改进物质的识别精度的方法、处理器和系统。提供一种用于改进物质的识别精度的系统(10，100)。该系统(10，100)包括X射线源(64，66，68)，配置成用于产生X射线；检测器，可操作地与X射线源耦合，配置成用于检测X射线并且输出表示所检测X射线的电信号(196，198，200，202，204，206，208，210，212)；以及处理器(190)，与检测器耦合，并且配置成用于确定物质的相对分子干涉函数是否包括至少一个峰(1056，1058，1060)。
文档编号G01N23/02GK101526487SQ20091012872
公开日2009年9月9日 申请日期2009年3月9日 优先权日2008年3月7日
发明者G·哈丁 申请人:通用电气家园保护有限公司