用于通过基材料分解来评估多能量X射线图像的方法与流程

本发明的实施例涉及一种用于通过基材料分解来评估多能量x射线图像的方法。其他实施例涉及相应的装置。

背景技术：

通常在双能量方法或(一般地)多能量方法的帮助下来执行基材料分解(bmd)。

在例如用于在围岩(金伯利岩)中检测钻石的双能量分类中，将碳和铝用作基材料。由于钻石主要由碳构成，对于算法来说，第一基材料的选择相对容易。从中提取钻石的围岩(金伯利岩)主要由sio2、mgo和al2o3以及各种重金属组合物构成。由于每个单独的岩石的提取成分是未知的，不得不找到所有金伯利岩矿石的近似物。通过手动测试，发现在一些情况下，例如铝适于用作可用的近似物。然而最初，从岩石的构成来看，这并不明显。因此，所使用的基材料可能明显偏离所包括的材料。

作为算法的输入，基材料分解的双能量x射线算法通常包括两个基材料和(具体地)分配给所寻找的基材料的两个参考值b1和b2，以便能够基于以不同光谱参数捕获的两个x射线投影来计算两个基材料在投影中的分布。这里，基材料被认为是对材料或(具体地)其原子数z或其有效质子数在组合物和混合物中的定义。这些原子数和有效质子数b1和b2分别用作算法的输入参数。算法的结果例如是两个基材料图像，其中，基材料图像被认为是通过基材料分解而得到的关于所使用的基材料之一的图像。

对于该算法，理想情况是被辐射材料(z1，z2)将排他性地包括所述算法中包括的两个基材料b1和b2。那么，第一材料仅在属于该第一基材料的第一基材料图像中出现，而第二材料仅在属于该第二基材料的基材料图像中出现。然而实际上，真实材料包括具有未知组成的不同材料。在实际应用中，例如，在分类或回收中，必须估计或近似针对算法使用的基材料。这里，在选择基材料时出现错误，这接着会导致在评估期间出现较差结果。较差结果是基于所谓的假像是显而易见的，其中材料1出现在基材料图像2中且材料2出现在基材料图像1中被称为假像。

由于当前不存在用于针对现有材料样本定义合适的基材料的过程，通过备选测量方法近似所述合适的基材料或仅通过经由对结果的视觉观察来测试基材料的不同组合以确定所述合适的基材料。这个过程一方面是非常主观的，另一方面是非常耗时的。此外，该过程需要大量背景知识和经验，并且仅可由经验丰富的技术人员来应用。因此，需要一种改进的方法。

本发明的目的在于提供一种可自动化的构思，通过该构思可以系统地选择分配给基材料的参考值。

技术实现要素：

该目的通过独立权利要求的主旨来解决。

本发明的实施例提供了一种用于通过基材料分解bmd来评估多能量x射线图像(简单情况下，为双能量x射线图像)的方法。所述方法包括以下四个基本步骤a)至d)：

a)获得材料的(例如，二维)多能量x射线图像，所述材料包括属于第一材料的第一(相关)材料区域和属于第二材料的第二(相关)材料区域；

b)通过将逐区域(由对第一材料区域的辐射得到的2d多能量x射线图像中的第一区域和由对第二材料区域的辐射得到的2d多能量x射线图像中的第二区域)测量到的辐射值与至少针对第一基材料的第一参考值和针对第二基材料的第二参考值进行比较来处理所述(二维)多能量x射线图像，以获得表征第一基材料的区域的第一表示以及表征第二基材料的区域的第二表示；

c)相对于由对第一材料区域的辐射得到的第一区域的显示(manifestation)以及相对于由对第二材料区域的辐射得到的第二区域的显示，评估所述第一表示；以及

d)相对于由对第二材料区域的辐射得到的第二区域的显示以及相对于由对第一材料区域的辐射得到的第一区域的显示，评估所述第二表示。

利用针对不同的第一基材料的改变后的第一参考值和/或不同的第二基材料的改变后的第二参考值b1’和b2’来重复这些步骤b)至d)，以获得其他第一表示和其他第二表示。这里，执行评估，直到在其他第一表示中的第二区域的显示最少或就其量而言最少为止和/或直到在其他第二表示中的第一区域的显示最少或就其量而言最少为止。

根据实施例，重复步骤的结果是识别与第一基材料相对应的第一材料区域以及识别与第二基材料相对应的第二材料区域，这意味着相反地，发生将第一材料分配为第一基材料和/或将第二材料分配为第二基材料。

本发明的实施例基于以下认知：基材料分解提供两个投影(基材料图像)作为算法的输出，其中所述两个投影是基于所选基材料的；以及可以以系统的方式执行对所述至少两个基材料的选择。这种基材料图像沿着辐射路径描绘所选基材料的密度。在理想使用的基材料中，相应其他材料不会成像在基材料图像中。这意味着，可以仅在基材料图像1中看到材料1(例如，z1)，且可以仅在基材料图像2中看到基材料2(例如，z2)。显然，仅在理想地选择基材料时有可能出现上述情况。当没有理想地选择基材料或无法理想地选择基材料(由于例如材料在样本上不同)时，该材料还出现在相应其他基材料图像中，这导致所谓的假像。本公开的实施例使用可以执行从该最小化开始的该认知，使得基材料图像中的所谓的“假像”(材料1出现在基材料图像2中，反之亦然)被最小化。这种方法具有以下优点：以这种方式，可以系统地测试不同的基材料组合b1和b2，直到获得最小结果(在基材料图像中假像的显示最小)为止。当实现所述最小时，选择b1和b2，使得它们对应于测试样本的实际z1和z2。

这里，例如，可以将分别找到的第一参考值或第一和第二参考值的组合作为结果输出，其中所述第一参考值或第一和第二参考值的组合使得表征第二基材料的显示最少或就其量而言最少。反之亦然，显然，可以将第二参考值或第一和第二参考值的组合作为结果输出，其中所述第二参考值或第一和第二参考值的组合使得表征第一基材料的显示最少或就其量而言最少。

根据其他实施例，当评估第一表示或其他第一表示时以及当评估第二表示或其他第二表示时，可以考虑关于表征第二基材料的区域在第一表示或其他第一表示中的存在和/或显示的信息、或关于表征第一基材料的区域在第二表示或其他第二表示中的存在和/或显示程度的信息，来确定一个因子。基于该因子，可以执行最小化。此外，基于该因子，可以确定其他第一参考值或其他第二参考值的变化程度。根据其他实施例，当评估第一表示或其他第一表示以及第二表示或其他第二表示时，可以评估所述显示。例如，通过从-x到+x的因子来评估第一表示中表征/分配给第二基材料的区域的显示(对应于b1图像中的“假像”)，并且通过从-y到+y的因子来评估第二表示中表征/分配给第一基材料的区域的显示(对应于b2图像中的“假像”)。该符号给出了参考值必须改变的方向的信息。这里，当y的符号为负时第一参考值b1在具有较大质子数的基材料的方向上变化，且当y的符号为正时第一参考值b1在具有较小质子数的基材料的方向上变化。类似地，当x的符号为负时第二参考值b2在具有较大质子数的基材料的方向上变化，且当x的符号为正时第二参考值b2在具有较小质子数的基材料的方向上变化。附加地，根据其他实施例，也可以根据因子-x、x、-y和y的量来执行变化量。换言之，根据所述评估来执行变化。

根据实施例，可以基于预定义的多个第一参考值和多个第二参考值或基于预定义的重复次数来改变参考值b1’、b2’。附加地，根据其他实施例，还可以在实际测量期间执行所述变化以跟踪针对用于测量的第一基材料和第二基材料的参考值。

根据其他实施例，所述方法不仅包括评估，而且包括实际的多能量x射线图像(具有至少两个能量)。

另一实施例涉及一种用于通过基材料分解来评估多能量x射线图像的装置。所述装置至少包括用于接收多能量x射线图像的接口以及用于评估的处理器。另一实施例涉及一种x射线系统，包括x射线源、x射线检测器以及用于评估的装置。

所述装置还可以实现为软件，从而其他实施例涉及一种计算机程序，当所述方法在计算机上运行时所述程序用于执行所述方法。其它实施方式在从属权利要求中限定。

附图说明

在下文中将基于附图详细解释本发明的实施例。附图示出了：

图1是用于说明根据基本实施例的评估方法的示意流程图。

图2是用于说明根据扩展实施例的迭代评估方法的表；以及

图3是根据实施例的具有评估单元的x射线系统的示意图。

具体实施方式

在以下基于附图讨论本发明的实施例之前，应当注意，相同的要素或结构具有相同的附图标记，使得对其的描述是相互适用的或可互换的。

在详细解释确定基材料的参考值的方法之前，在下文中，将简要讨论基材料分解。

基材料分解是在x射线辐射的帮助下确定物体中(已知)基材料的比例的量化方法。这里，使用以下事实：根据能量，不同的材料具有不同的衰减系数μ。对于尖锐光子能量，根据lambertbeer定律，在质量衰减系数为μ’且表面密度为a的物体后方的强度i为：

i＝i0*exp(-μ′a)

其中i0是未衰减的强度且e是消光度(extinction)。如果叠盖若干材料(由j索引)，则衰减系数呈指数增加。不同能量下的测量(由k索引)得到以下等式集：

ik＝i0k*exp(-μ′jkaj)

ek＝μ′jkaj

可以在特定条件下求解这种线性方程组，且这种线性方程组提供基材料(假设为已知)的表面密度aj。

由于单能量x射线源是在实践中复杂的、昂贵的和/或危险的(同步辐射、放射性制备等)，所述方法已适应于具有宽光谱的源。

如果取决于能量的光谱s(e)和检测器效率d(e)是已知的，则可以计算检测器确定的强度：

i0＝∫des(e)d(e)

所确定的在衰减物体后方的强度类似于：

i＝∫deexp(μ′(e)a)s(e)d(e)

从中可知，可以经由消光度e来针对不同光谱s(e)/检测器效率d(e)计算取决于表面密度a的有效衰减系数。

从该基材料分解开始，如上所述，问题往往在于根据质子数或有效质子数z1或z2所选的基材料或(具体地)分配给基材料的参考值b1和b2并非100％正确选择的，使用如图1所示的方法100来选择针对至少两个基材料的至少两个参考值(可选地，也可以是针对超过两个的基材料的超过两个的参考值)。所述方法100包括四个基本步骤110、120、130和140。附加地，所述方法100在步骤110之前包括可选步骤105。在步骤105，捕获优选地具有至少两个不同辐射能量(双能量x射线技术)或超过两个的辐射能量(多能量x射线技术)的x射线图像。由于通常在材料分类或回收中使用基材料分解，应注意的是被辐射物体或材料通常是物质质量，诸如，所提取的具有两个材料部分的地面物质(具有矿石的围岩)。这两个材料部分总体上是材料区域，其中所述部分量可以在总量中彼此相邻或重叠。第一材料部分可以是岩石，而第二材料部分是要提取的金属，例如，矿石。为了通过双能量/多能量x射线技术对材料进行分类，定义两个基材料或(从技术角度)分配给两个基材料的两个参考值，其尽可能地接近围岩中包括的材料。这些定义的材料用作执行步骤110至140的起始值。

在步骤110，将捕获的图像发送给评估单元。步骤110涉及获得材料(所述材料)的多能量x射线图像，该材料包括分配给第一材料的第一材料区域和分配给第二材料的第二材料区域。

如上所述，在步骤120，根据基材料分解处理多能量x射线图像。基本上，将在对材料辐射时每个区域获得的辐射值至少与第一参考值和第二参考值进行比较，其中，第一参考值被分配给第一基材料且第二参考值被分配给第二基材料。这种比较的目的在于获得两个基材料图像或(一般地)两个表示。

基材料图像是通过基材料分解得到的针对所用基材料之一的图像。例如，如果样本包括将作为基材料的两个不同材料，则仅在属于第一基材料的第一基材料图像中出现第一材料，且仅在属于第二基材料的第二基材料图像中出现第二材料。如果基材料/参考值b1、b2不是最优选择的，则出现所谓的假像。在基材料图像2中出现材料1且在基材料图像1中出现材料2均被称为假像。在步骤120中，生成至少两个表示，其中在最优情况下第一表示包括属于第一基材料的区域且第二表示包括分配给第二基材料的区域(不同于第一区域的区域)。当基材料不是最优选择的时，表征第一基材料的区域的显示出现在第二表示中和/或表征第二基材料的区域的显示出现在第一表示中。这种显示被称为假像，其中下面将在步骤130和140中分析这些假像。

在步骤130，相对于由对第一材料区域的辐射得到的第一区域的显示以及相对于由对第二材料区域的辐射得到的区域的显示(假像)，评估第一基材料表示。类似地，在步骤140，相对于由对第二材料区域的辐射得到的第二区域的显示以及相对于由对第一材料区域的辐射得到的第一区域的显示(假像)，评估第二基材料表示。在第一表示中的第二显示/第二假像和/或在第二表示中的第一显示/第一假像越强，分配给基材料1和2的参考值越远离最优值。

在迭代过程中，利用分配给不同第一基材料和第二基材料的改变后的第一参考值b1’和第二参考值b2’来重复步骤120、130和140，以获得并评估其他第一表示和其他第二表示。执行这种重复，直到在第一表示中的第二区域的显示最少或就其量而言最少为止和/或直到在其他第二表示中的第一区域的显示最少或就其量而言最少为止。基于附图标记150的迭代循环示出这种重复。可以将相应的显示(即，在相应不同基材料图像中出现第一区域或第二区域的强度)认为是所选基材料的质量水平。目的在于基于具有已知材料的样本的校正图像使这些错误图像最小化，因此，使所选基材料的质量水平最大化。通过考虑相应不同材料在基材料图像中的绝对量的总和并通过选择不同基材料尽可能地使之较低(尽可能接近零)，来实现该目的。

根据实施例，存在用于确定要测试的基材料的两种方法。

1、暴风算法

所有可能的材料组合，即，所有化学元素相对于彼此被用作基材料。该方法可以不仅限于化学元素，而且还包括在可能的材料组合中的化学组合物，这样进一步增加可能组合的数量，从而进一步增加计算时间。

在基材料图像中，仅测试使假像最小的b1和b2的组合。

2、实际基材料区域的迭代导出基于衰减x射线辐射的潜在物理现象，可以确定使用具有较大的质子数(针对元素)或有效质子数(针对化学组合物和混合物)还是较小的质子数(针对元素)或有效质子数(针对化学组合物和混合物)的基材料。为此，分析包括材料的样本的已知部分是否作为“假像”出现在相应不同基材料图像中，如果存在这样的情况，则分析程度和符号。为此，基本上，要区分九种情况，根据所述九种情况可以导出如何调整对基材料的选择。图2所示的表示出了假像的符号。该表示出了假像的符号，第一示出了针对在没有z1仅有z2的图像中的不同位置的b1在基材料图像内的符号，第二示出了针对在没有z2仅有z1的图像中的不同位置的b1在基材料图像中的符号。零意味着没有出现假像。另外，假设b1＞b2。

如果在样本的图像中存在适合的区域，则可以立即确定要调整b1和b2的方向。附加地，如果样本中的成像表面密度(与辐射长度相乘的密度)是已知的，在用足够数量的具有已知表面密度的校准样本进行单个校准的帮助下，不仅可以计算b1和/或b2的调整方向(更大或更小)，而且还可以确定距匹配基材料的距离或参考值的匹配调整量。因此，可以以较少的迭代步骤找到b1和b2的匹配组合。

为了在分类装置中实现该方法，该过程可以执行如下。经由分类器的x射线单元中的传送带一个接一个地传送“好”材料和“差”材料，并采用双能量x射线技术捕获其图像。这里，“好”材料对应于已知且想要的(有价值的)材料，“差”材料对应于例如围岩或无价值的材料。(备选地，样本也可以以混合方式出现在x射线投影上，然而，分配必须发生在x射线投影中对应于想要的但却未知的材料的样本中)。在以下步骤中，所描述的方法基于捕获的数据来确定基材料的最优组合。该系统仍可以适应于“差”材料的改变，只要“好”材料可以相应地被清楚地识别或检测。该方法的可能应用是在熔炉的背景下的材料识别以便识别特定刚的材料的材料识别。生成包括可清楚识别的材料(可能是纯净物的形式)的x射线图像。如果生成示出了代表性截面的附加x射线图像，则可以找出适合的基材料，而不必更具体地表征所检查的材料的成分。在分类装置的操作期间，可以永久性地使用该方法，以适应于例如变化的材料组合。这样，无需中断该设备的工作以进行校准。

图3示出了x射线机10，其具有辐射源12、辐射检测器14和布置在二者之间并将要被辐射的材料(物体)引导通过辐射区域17的传送带16。执行上述评估的评估装置20与检测器14相连。x射线系统10与材料分类单元22相连，所述材料分类单元根据检测到的材料(检测通过评估装置20执行)执行材料分类。

这里应注意的是，该评估单元20实质上包括用于接收辐射图像的输入接口以及用于评估算法的处理器。

关于图1的实施例，应注意的是，这里根据变型，分配给基材料之一的绝对量的总和用作显示的度量，其中，根据其他实施例，可以使用不同的度量作为质量标准。

该方法应用于具有双能量的工业x射线分类领域(例如，分类、采矿和原始材料提取领域)以及食物分类领域二者。目前，训练这些设备需要较高程度的技术知识。通过所呈现的方法，至少可以部分地降低技术知识需求。

除了分类，所述方法还可以用于评估双能量计算机断层成像测量。主要当不同材料组合在一个组合物中时使用所述方法。这里，双能量方法主要用于减少伪像。

尽管已经在装置的上下文中描述了一些方面，但是应当清楚的是，这些方面也表示对相应方法的描述，使得装置的块或器件也对应于相应的方法步骤或方法步骤的特征。类似地，在方法步骤的上下文中描述的方面也表示对应装置的对应块或细节或特征的描述。一些或全部方法步骤可以由硬件装置(或使用硬件装置)来执行，例如微处理器、可编程计算机或电子电路。在一些实施例中，最重要的方法步骤中的某一些或数个可以由这种装置来执行。

取决于某些实现要求，可以在硬件中或在软件中实现本发明的实施例。可以使用其上存储有电子可读控制信号的数字存储介质(例如，软盘、dvd、蓝光光盘、cd、rom、prom、eprom、eeprom或闪存、硬盘驱动器或另一磁存储器或光学存储器)来执行该实现，该电子可读控制信号与可编程计算机系统协作或者能够与之协作从而执行相应方法。因此，数字存储介质可以是计算机可读的。

根据本发明的一些实施例包括具有电子可读控制信号的数据载体，该电子可读控制信号能够与可编程计算机系统协作从而执行本文所述的方法之一。

通常，本发明的实施例可以实现为具有程序代码的计算机程序产品，程序代码可操作以在计算机程序产品在计算机上运行时执行方法之一。

程序代码可以例如存储在机器可读载体上。

其他实施例包括用于执行本文所述的方法之一的计算机程序，其中，该计算机程序存储在机器可读载体上。

换言之，本发明方法的实施例因此是包括程序代码的计算机程序，程序代码用于在计算机程序在计算机上运行时执行本文所述的方法之一。

因此，本发明方法的另一实施例是其上记录有计算机程序的数据载体(或者数字存储介质或计算机可读介质)，该计算机程序用于执行本文所述的方法之一。

因此，本发明方法的另一实施例是表示计算机程序的数据流或信号序列，所述计算机程序用于执行本文所述的方法之一。数据流或信号序列可以例如被配置为经由数据通信连接(例如，经由互联网)传送。

另一实施例包括处理装置，例如，计算机或可编程逻辑器件，所述处理装置被配置为或适于执行本文所述的方法之一。

另一实施例包括其上安装有计算机程序的计算机，该计算机程序用于执行本文所述的方法之一。

根据本发明的另一实施例包括被配置为向接收机发送用于执行本文描述的至少一个方法的计算机程序的装置或系统。该发送可以是例如电子的或光学的。接收机可以是例如计算机、移动设备、存储器设备或类似设备。例如，该装置或系统可以包括用于向接收机发送计算机程序的文件服务器。

在一些实施例中，可编程逻辑器件(例如，现场可编程门阵列fpga)可以用于执行本文所述的方法的功能中的一些或全部。在一些实施例中，现场可编程门阵列可以与微处理器协作以执行本文所述的方法之一。通常，方法优选地由任意硬件装置来执行。这可以是通用硬件，例如，计算机处理器(cpu)或专用于方法的硬件(例如，asic)。

上述实施例对于本发明的原理仅是说明性的。应当理解的是：本文所述的布置和细节的修改和变形对于本领域其他技术人员将是显而易见的。因此，旨在仅由所附专利权利要求的范围而不由通过描述和解释本文的实施例的方式给出的具体细节来限制本发明。