一种基于X射线透视和散射技术的危险液体识别方法及系统与流程

本发明涉及安全检查技术，具体涉及液体安全检查技术。

背景技术：

液态爆炸物在常温下通常呈液态，具有组分均匀、流动性好、运输方便、易于制造和伪装、隐蔽性强等特点，不合法的运输和使用液态违禁品对公共安全造成了极大的威胁。

目前国内外液体安全检查技术主要有：光学法、电磁法和辐射检测法。

光学方法包括拉曼光谱法、红外法等，这些方法在实际应用中常常因为液体外包装而无法准确检测，具有准确率低、误检率高的缺点。

电磁检测方法由于信号微弱容易受到电磁干扰，而且不能检测金属包装的液体物品。

辐射检测法包括中子法、x射线检测法。其中中子方法的使用会因“中子活化”对被检液体造成辐射残留，而且辐射屏蔽复杂、稳定性差，不适合在安检体系中大规模使用。x射线检测法是相对成熟且应用最广泛的技术，按照作用机理可分为散射技术和透视技术，x射线透视扫描系统是采集透过被检物品的x射线信号，信号强度与被检物品的有效原子序数相关；x射线散射扫描系统是采集x射线的康普顿散射信号，信号强度与被检物品的密度相关。由于被检物品的透视和散射信号受到液体和容器的合成作用的影响，单一的x射线技术难以识别不同容器的危险液体。

针对上述的情况，提出了一种用放射源对液体进行背散射安全检测方案，该方案主要基于放射源、准直器、探测器、数据采集器及计算机数据处理器来实现。该方案将被检的液体物品旋转在可转动的旋转平台机构上，由放射源发出射线穿透液体物品的包装层后在液体表层发生康普顿散射，散射光子经过准直后被探测器接收，然后将放大成形的数据传输至计算机数据处理器进行处理并得到所测液体的密度，再将结果与现有数据库中危险品的密度作比较，若发现与危险品密度一致则报警。

这种用放射源对液体进行背散射安全检测的方案存在以下问题：

其一，由于液体容器的形状、材质和厚度多种多样，探测器接收的信号很大可能是液体和容器外壁共同散射的信号，尤其是玻璃、陶瓷等高密度的容器，仅用散射信号测量其密度是不准确的，极大影响液体识别的准确性；

其二，在液体检测过程中，需将待检液体放置旋转平台，旋转一周后才能进行液体识别，这降低了平台的稳定性，同时增加了检测时间。

技术实现要素：

针对现有液体安全检查技术识别准确率不高的问题，需要一种高效，高准确率的液体安全检查技术。

为此，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于x射线透视和散射技术的危险液体识别方法及系统，以提高液体识别的准确率。

为了解决上述技术问题，本发明提供的基于x射线透视和散射技术的危险液体识别方法，包括：

对待检液体同步采集高低能透视、背散射信号；

建立x射线透视和散射衰减模型；

将待检液体分解为两种相似度最高的基底材料，分别计算待检液体的有效原子序数和密度；

建立待检液体的二维特征分布空间，对危险液体进行分类识别。

在本识别方法的方案中，利用不同物质属性的有机基底材料来建立x射线透视和散射衰减模型。

在本识别方法的方案中，建立衰减模型的有机基底材料由混合材料1(z>10)，有机材料1(10>z>8)，有机材料2(8>z>6.7)和有机材料3(6.7>z>5)组成，每个材料均为等厚度差的阶梯，阶梯数不小于20阶，z为物质的等效原子序数，随着z值变化，衰减曲线依次变化。

在本识别方法的方案中，基于待检液体的x射线透视高、低能信号，建立透视高低能坐标系，通过对比x射线透视和散射衰减模型给出的多条衰减曲线，确定相邻的两条衰减曲线，并计算该点到两条曲线的距离，从而将该液体分解为两种相似度最高的基底材料

在本识别方法的方案中，基于相邻衰减曲线的有效原子序数z1，z2与到该两条曲线的距离比d1/d2，计算出待检液体的有效原子序数z；并基于采集到的背散射信号，以此作为密度属性来确定待检液体的密度。

在本识别方法的方案中，基于计算得到的有效原子序数和散射灰度，建立待检液体的二维特征分布空间。

在本识别方法的方案中，利用模式识别的方法对危险液体进行分类识别。

在本识别方法的方案中，具体通过如下步骤对危险液体进行分类识别：

首先采集液体样本数据，提取样本的有效原子序数和散射灰度，建立液体二维特征数据库；

然后根据实际类别将库内数据分为安全液体和危险液体两大类，利用参数估计的方法并对每一个类别计算先验概率和二维概率密度分布；

最后利用待检液体的二维特征，计算后验概率，利用最大后验概率的原则进行液体分类。

为了解决上述技术问题，本发明提供的基于x射线透视和散射技术的危险液体识别系统，包括放射源，准直器，背散射探测器，数据处理器，其还包括双能透视探测器和同步数据采集器，所述放射源相对于待检液体放置，所述背散射探测器通过准直器采集待检液体相应的散射信号；所述双能透视探测器采集待检液体相应的高低能透视信号；所述同步数据采集器控制背散射探测器和双能透视探测器同步采集，并与数据处理器数据连接；所述数据处理器基于有机物细分方法计算出待检液体的有效原子序数，并结合背散射信号识别出危险液体。

在本识别系统的方案中，所述放射源采用x光机或同位素的放射源。

在本识别系统的方案中，所述背散射探测器采集的是固定路径的液体和容器共同的散射信号；所述透视探测器采集的是待检液体和容器的高低能透视信号。

本发明提供的液体识别方案，快速采集x射线信号，通过计算待检液体的有效原子序数和密度相关变量的，由此来识别待检液体，可有效解决不同形状、材质、厚度容器对液体识别的影响，大大提高液体识别的准确率。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。

图1为本发明实例中危险液体识别系统的组成示意图；

图2为本发明实例中x射线衰减模型的示意图；

图3为本发明实例中待检液体的有效原子序数和散射信号分布图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

本实例采用x射线双能透视和背散射融合的技术，能够快速且高准确率的识别出各种容器包装的危险液体。

该识别方案实现时，首先同步采集待检液体经x射线照射后产生的高低能透视、背散射信号。

接着，利用不同物质属性的有机基底材料，建立x射线透视和散射衰减模型。

本步骤中，建立衰减模型的不同物质属性的有机基底材料由混合材料1(z>10)，有机材料1(10>z>8)，有机材料2(8>z>6.7)和有机材料3(6.7>z>5)组成，每个材料均为等厚度差的阶梯，阶梯数不小于20阶，z为物质的等效原子序数，随着z值变化，每个材料对应的衰减曲线将依次变化。

在此基础上在建立衰减模型时，利用x射线双能探测器，同步探测不同厚度下同一物质高能、低能透视信号，建立以低能灰度为横坐标，高能灰度为纵坐标的二维坐标系，再通过曲线拟合的方法形成不同物质的衰减曲线模型。由此可基于该衰减曲线模型所形成衰减曲线来计算待检液体的有效原子序数。

再者，通过将待检液体分解为两种相似度最高的基底材料，分别计算待检液体的有效原子序数和密度。

本步骤中在分解待检液体时，首先利用透视探测器输出待检液体的x射线透视高、低能信号，建立透视高低能坐标系；在此基础上，再通过对比前述4条衰减曲线，找出相邻的两条衰减曲线，并计算该点到两条曲线的距离，从而将该液体分解为两种相似度最高的基底材料。

本步骤中在计算待检液体的有效原子序数和密度时，利用相邻衰减曲线的有效原子序数z1、z2与到该两条曲线的距离比d1/d2，计算出待检液体的有效原子序数z；同时，基于背散射探测器探测到的背散射信号与密度相关，以探测到的背散射信号作为反映密度属性的特征，据此来确定待检液体的有效密度。

最后，建立待检液体的二维特征分布空间，利用模式识别的方法对危险液体进行分类识别。

这里所述的二维特征即待检液体的有效原子序数和密度，本步骤中利用衰减模型计算出有效原子序数，利用背散探测器探测到的背散射灰度，直接作为密度相关值，建立以“有效原子序数－散射灰度”的二维特征空间。

在此基础上，本步骤在对危险液体进行分类识别时，首先采集液体样本数据，提取样本的有效原子序数和散射灰度，建立液体二维特征数据库；然后根据实际类别将库内数据分为安全液体和危险液体两大类，利用参数估计的方法并对每一个类别计算先验概率和二维概率密度分布；最后利用待检液体的二维特征，计算后验概率，利用最大后验概率的原则进行液体分类。

据此构成的危险液体的识别方案，不仅提高能够液体识别速度，而且能够识别各种容器包装的危险液体，提高识别的准确率。

以下具体说明一下本实例提供的危险液体识别方案的具体实施过程及原理。

本实例具体通过相应危险液体识别系统来进行危险液体的识别。如图1所示，给出了该危险液体识别系统的组成。

由图可知，该危险液体识别系统主要由放射源1，准直器2，背散射探测器3，双能透视探测器4，同步数据采集器5，带危险液体识别的数据处理器6及置物平台机构7。

其中，置物平台机构7，用于放置待检液体。

放射源1采用x光机或同位素的放射源，置于可放置待检液体置物平台机构7一侧，使得发出的射线能够穿透放置在置物平台机构7上的待检液体。

背散射探测器3通过准直器2相对于置物平台机构7设置，采集放置在置物平台机构7上的待检液体相应的散射信号。

双能透视探测器4相对于置物平台机构7设置，采集放置在置物平台机构7上的高低能透视信号。

同步数据采集器5通过数据线连接背散射探测器3和双能透视探测器4，以及通过数据线连接至数据处理器6。该同步数据采集器5控制两个探测器同步采集，并放大其采集信号，通过数据线传至数据处理器6。

数据处理器6为带危险液体识别功能的计算机，其根据同步数据采集器5上传的采集数据进行危险液体的快速且准备的识别。

该系统中，无论各种形状、厚度和材质的容器，背散射探测器3采集的都是固定路径的液体和容器共同的散射信号；同时双能透视探测器4采集的为待检液体和容器的高低能透视信号；据此，数据处理器6通过两维特征属性，去除容器的影响，更准确的识别危险液体。

该数据处理器6在进行危险液体识别时，通过一种液体有机物细分的方法，计算出液体的有效原子序数，结合背散射信号来识别出危险液体。

这里针对液体有效原子序数的计算方法主要分为以下两部分。

1)建立不同物质的x射线双能衰减模型；

2)基于建立的x射线双能衰减模型，将待检液体分解为最接近的两种基底材料，计算出有效原子序数。

参见图2，其所是为本实例中建立的x射线衰减模型示意图。由图可知，用于立的x射线衰减模型的有机基底材料由混合材料1(z>10)，有机材料1(10>z>8)，有机材料2(8>z>6.7)和有机材料3(6.7>z>5)组成，每个材料均为等厚度差的阶梯，阶梯数不小于20阶。这里的z为物质的等效原子序数，随着z值变化，每个材料对应的衰减曲线将依次变化。

另外，针对玻璃、陶瓷和金属等容器，由于容器外壁的影响，计算出的待检液体的有效原子序数要比实际液体偏高，而背散射信号要比实际液体偏低，仅仅通过一维信号难以识别危险液体。

为此，本实例进一步结合散射反应的密度信息，建立待检液体的二维特征分布空间，利用模式识别的方法计算出待检液体是危险液体的概率。

以不同厚度的酒精和水在同一个葡萄酒瓶为例，待检液体的有效原子序数和散射信号分布如图3所示，其中圆圈代表酒精，星星代表水。据此，本实例通过如下步骤来计算出待检液体是危险液体的概率：

首先采集液体样本数据，提取样本的有效原子序数和散射灰度，建立液体二维特征数据库；

然后根据实际类别将库内数据分为安全液体和危险液体两大类，利用参数估计的方法并对每一个类别计算先验概率和二维概率密度分布；

最后利用待检液体的二维特征，计算后验概率，利用最大后验概率的原则进行液体分类。

由上可见，本实例提出的基于x射线透视和散射技术的危险液体识别方案可适用于各种形状、材质的容器，识别准确率高；同时本发明采用单点扫描的方式，采集数据快速准确，提高了识别效率。其相对于现有技术，具有如下优点：

1、采用x射线双能透视和背散射融合的技术，准确计算出待检液体的有效原子序数，结合密度信息，可提高识别的准确率。

2、适用于各种形状、材质的容器，降低干扰。

3、避免置物平台旋转，增强了检查平台的稳定性，节约时间，提高检查效率。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。