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一文讀懂安檢機(jī)器的工作原理

2023/1/30 12:22:02 來源:中科院物理所 作者:利有攸往 責(zé)編:夢(mèng)澤

過年的鞭炮聲已經(jīng)稀疏

濃濃的家鄉(xiāng)情絲毫不減

春節(jié)小長假已接近尾聲

人們開始踏上離鄉(xiāng)的路

當(dāng)你登上火車或者飛機(jī)之前

安檢是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)

不管你的行李箱中裝的是家鄉(xiāng)的特產(chǎn)

還是沉甸甸的知識(shí)

它們?cè)谕ㄟ^安檢機(jī)時(shí)

都將被工作人員看到

圖源 | pixabay

安檢機(jī)究竟是怎樣工作的?本文試圖介紹現(xiàn)有的 X 射線安檢設(shè)備的工作原理,為旅途中的讀者提供一個(gè)一邊消磨時(shí)光,一邊增長知識(shí)的機(jī)會(huì)。

01.單能 X 射線成像

首先,什么是 X 射線呢?

X 射線是一種高能電磁波,通常人們把頻率位于 3×101?Hz~3×101?Hz (單光子能量約 100eV~100keV,頻率越高單光子能量越高) 范圍內(nèi)的電磁波稱為 X 射線。

X 射線由德國物理學(xué)家倫琴 (Wilhelm Conrad R?ntgen) 于 1895 年發(fā)現(xiàn),因此又被稱為倫琴射線。

倫琴 | 圖源 Wikipedia

X 射線照射到物體上會(huì)發(fā)生什么呢?

X 射線具有很強(qiáng)的穿透能力,當(dāng)它穿透物質(zhì)時(shí),與物質(zhì)中的原子尤其是電子發(fā)生相互作用并損失能量,強(qiáng)度隨透射深度呈現(xiàn)指數(shù)衰減

我們暫時(shí)不考慮 X 射線如何與物質(zhì)中的原子發(fā)生相互作用,而是重點(diǎn)關(guān)注射線強(qiáng)度的指數(shù)衰減,這里射線的強(qiáng)度指的是單位時(shí)間穿過單位橫截面積的射線的能量 (通俗地講就是射線所含有的光子的密度)。

式中,I?表示入射 X 射線強(qiáng)度,I 表示穿透物質(zhì)后 X 射線的出射強(qiáng)度,x 為 X 射線在物體中行進(jìn)的距離,μ 為線性衰減系數(shù),上式表明 X 射線穿透物質(zhì)時(shí)呈現(xiàn)指數(shù)衰減。

如何通過這個(gè)原理窺探我們的行李箱呢?

X 射線強(qiáng)度衰減可以用來成像。X 射線穿過被檢測的行李箱時(shí)強(qiáng)度發(fā)生衰減,考慮到行李箱里的東西不是均勻分布的,因此從不同位置穿過行李箱的 X 射線的強(qiáng)度就會(huì)有所差異,探測透射 X 射線的強(qiáng)度分布并將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像,就可以得到能夠反映被檢測物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像了。

X 射線穿過物質(zhì)時(shí)強(qiáng)度呈現(xiàn)指數(shù)衰減,可以利用透射強(qiáng)度進(jìn)行成像,展示物質(zhì)的內(nèi)部結(jié)構(gòu) | 圖源 [2]

考慮到被檢測物體并不是均勻的,所以線性衰減系數(shù) μ 也是空間位置的函數(shù),我們可以用 μ=μ(s) 來表示,那么

對(duì)上式取對(duì)數(shù),并且定義對(duì)數(shù)透射信號(hào) t (d) 為

透射 X 射線的強(qiáng)度圖像其實(shí)就反映了不同位置 t (d) 的相對(duì)大小。

02.雙能 X 射線成像

事情到了這里似乎很完美了,我們可以根據(jù)射線強(qiáng)度的衰減成像,這樣我們就得到了行李內(nèi)部結(jié)構(gòu)的一個(gè)輪廓。

可問題是,我們沒有辦法知道被檢測物體的元素組成

為什么要知道元素組成?為什么只看到物體的形狀不夠?

我們知道安檢的目的是保護(hù)列車或飛機(jī)及其乘客的安全,因此安檢希望著重關(guān)注一些危險(xiǎn)品,比如爆炸物等,獲得被檢測物體的元素組成可以很好地幫助爆炸物的檢測。

那么什么技術(shù)可以幫助我們獲得物質(zhì)的元素組成的信息?

雙能 X 射線成像同時(shí)探測一高一低兩種能量的 X 射線穿過物體后的強(qiáng)度,進(jìn)一步獲得物體的元素組成的信息。

那么它的工作原理是什么?

單能量 X 射線成像決定于線性衰減系數(shù) μ 和厚度 x 的乘積,通常原子序數(shù)大的物質(zhì) μ 大,具有大的原子序數(shù)薄片可能和具有較小原子序數(shù)厚的材料產(chǎn)生相同的效果,因此單能成像很難分辨物質(zhì)的元素組成,如圖所示

物質(zhì)的線性衰減系數(shù) μ 與材料的原子序數(shù)X 射線的光子能量有關(guān),為了讓分析更簡單,我們暫時(shí)先考慮一個(gè)均勻的物質(zhì) A,A 的線性衰減系數(shù)可以表示成 α,β 兩種參考物質(zhì)線性組合

對(duì)于選定的參考物質(zhì),μα(E) 和 μβ(E) 是已知的,上式兩邊同時(shí)乘 L?就得到了對(duì)數(shù)透射信號(hào) t?(E),它也是能量的函數(shù)

式中 Lα 和 Lβ 是線性組合系數(shù)和 L?的乘積,對(duì)于高能和低能射線分別測量 t?(E),并且解出 Lα 和 Lβ,可以根據(jù)比值 Lβ/Lα 確定圖像上某一點(diǎn)的有效原子序數(shù)。

有效原子序數(shù)可以在一定程度上反映物質(zhì)真實(shí)的原子序數(shù),而我們知道,每種元素和該元素原子的原子序數(shù)是一一對(duì)應(yīng)的,這樣我們就確定了物質(zhì)元素組成的信息。根據(jù)有效原子序數(shù)的數(shù)值給圖像上色,就得到了假彩色的安檢圖像,如下圖。

雙能 X 射線成像給出的假彩色圖像,圖中金屬、合金和硬塑料為藍(lán)色,密度較低的物質(zhì)展示為綠色或橙色 | 圖源 [4]

下圖展示了一種雙能 X 射線安檢設(shè)備的布局。X 射線管發(fā)射出連續(xù)譜 X 射線 (包含多種頻率,即包含多個(gè)能量)。穿過物體后的射線首先被低能探測器接收,接著穿過一塊薄的銅片,銅片可以吸收較低能的射線,于是只有能量較高的部分穿過銅片到達(dá)高能探測器。這樣人們就分別獲得了高能和低能射線的信號(hào)。

一種雙能 X 射線安檢設(shè)備的布局 | 圖源 [3]

03.多視角 X 射線安檢技術(shù)

通常我們的行李箱被塞得很滿,在射線通過的路徑上有不止一個(gè)物體,上面的方法對(duì)物體僅沿一個(gè)方向投影,很難分辨重疊的物體。

那么如何解決物體的重疊問題呢?

就像人的雙眼可以從不同的視角觀察一個(gè)物體一樣,人們發(fā)展了多視角成像技術(shù)。人們可以根據(jù)被檢測物體的不同視角的二維圖像,部分地獲得物體的三維信息,可以有效解決重疊問題。此外,多視角成像技術(shù)還可以提高雙能安檢設(shè)備對(duì)原子序數(shù)判別的準(zhǔn)確性。

現(xiàn)有的多視角 X 射線安檢設(shè)備包括單射線源多視角模型和垂直式多視角模型等。下圖展示了這兩種模型的結(jié)構(gòu)。

單射線源多視角模型 | 圖源 [5]

上圖布局將同一射線源發(fā)出的射線分成平行的兩束,分別照射在傳送帶的不同位置上,當(dāng)被檢測物體在傳送帶上依次通過兩束射線照射的區(qū)域時(shí),人們就得到了從兩個(gè)方向觀察的 X 射線透射圖像。

垂直式多視角模型 | 圖源 [6]

上圖布局在兩個(gè)互相垂直的方向上放置射線源,從垂直的兩個(gè)方向上獲得被檢測物體的透射圖像,根據(jù)兩個(gè)垂直視角的圖像可以較為準(zhǔn)確地重建出被檢測物體的三維信息。

04.CT 安檢技術(shù)

多視角 X 射線成像技術(shù)只能獲得若干個(gè)視角的圖像,重建物體三維信息的能力仍然有限,有沒有更好的辦法呢?

計(jì)算機(jī)斷層掃描,也就是 CT 安檢技術(shù),從多個(gè)視角獲得物體的二維圖像,能重建物體的三維信息,可以解決物體重疊和遮擋的問題,提高物質(zhì)判別的準(zhǔn)確性,下面我們來看它的原理。

CT 技術(shù)從多個(gè)視角照射 X 射線,獲得被檢測物體沿各個(gè)方向的投影

為了簡化問題,我們只考慮被檢測物體是二維物體的情形,它的線性衰減系數(shù)是 μ(x,y)。如果我們只沿一個(gè)方向照射 X 射線,不妨將這個(gè)方向記為 θ,那么我們可以得到沿這個(gè)方向的投影,如下圖所示

圖源 [7]

沿 θ 方向的對(duì)數(shù)透射信號(hào)用公式表達(dá),就是下面這樣

如果我們旋轉(zhuǎn) X 射線,正如上面的動(dòng)圖那樣,就得到了被檢測物體沿各個(gè)方向的投影,也就是說 t (θ,r) 是射線的投影方向 θ 和射線穿過物體位置 r 的函數(shù)。

經(jīng)過一定的推導(dǎo)可以得到,t (θ,r) 對(duì) r 作一維傅里葉變換,其實(shí)就和 μ(x,y) 對(duì) x,y 作二維傅里葉變換后再沿著 θ 方向“切片”的結(jié)果一致

下圖對(duì)上面的公式進(jìn)行了形象地說明,從左至右分別是沿著 θ 方向進(jìn)行 X 射線成像得到 t (θ,r)、將 t (θ,r) 沿 θ 方向放置得到二維圖像、此二維圖像就是 μ(x,y) 對(duì) x,y 的二維傅里葉變換。

圖源 [7]

傅里葉變換簡介

傅里葉變換是一種數(shù)學(xué)變換,它將一個(gè)函數(shù)分解成它的頻率分量 (也可以理解為將一個(gè)函數(shù)用平面波作為基函數(shù)展開),每一個(gè)頻率分量表示函數(shù)的一種整體結(jié)構(gòu)特性。一個(gè)函數(shù) f (x) 的傅里葉變換 F (k) 以頻率 k 為自變量,表示該頻率分量在 f (x) 中的權(quán)重。一個(gè)函數(shù)和它的傅里葉變換包含相同的信息。

上面的公式上下兩行分別是傅里葉正變換和逆變換

平面波概念圖 | 圖源 pixabay

到了這里,我們就得到了重建被檢測物體三維信息的方法,但為了簡單起見,我們依然只討論二維物體。重建物體信息可以盡量將二維傅里葉逆變換用 t (θ,r) 來表示

如果用公式表達(dá),則根據(jù)各方向投影重建物體信息的過程是

上面的公式中,最下面一行表示對(duì) T (θ,ω)極坐標(biāo)系二維傅里葉逆變換 (這里的極坐標(biāo) v=-ωsinθ,和慣例不同),上面兩行則表示對(duì) F (u,v)二維傅里葉逆變換。

利用極坐標(biāo)系下傅里葉變換函數(shù)的對(duì)稱性,T (θ,ω)=T (θ+π,-ω) ,上面的公式可以變成

這個(gè)方法我們可以用下面的流程圖展示出來。

我們已經(jīng)獲得了沿著各個(gè)方向的投影 t (θ,r),注意到對(duì)于二維物體每一個(gè)固定 θ 的投影都是 r 的一維函數(shù)。

我們將這些函數(shù)對(duì) r 做傅里葉變換,再按照?qǐng)A周的方式排列起來,就得到了物體的二維傅里葉變換。我們?cè)龠M(jìn)行傅里葉逆變換,就獲得了物體原本的信息。

利用傅里葉變換重建 CT 圖像 | 圖源 Wikipedia

當(dāng)然,這是十分理想的情況,在實(shí)際應(yīng)用中,安檢機(jī)的設(shè)計(jì)者們還需要考慮很多工程上的問題,比如信號(hào)降噪模糊修正等等。

本文介紹了單能 X 射線成像技術(shù),利用 X 射線穿過物質(zhì)時(shí)的指數(shù)衰減特性成像,得到的圖像反映了被檢測物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

為了便于判別物質(zhì)的元素組成,人們研發(fā)了雙能 X 射線成像技術(shù);為了解決重疊問題,人們研發(fā)了多視角 X 射線安檢技術(shù);而 CT 技術(shù)被應(yīng)用于安檢,幫助人們準(zhǔn)確地重建物體的三維信息

技術(shù)的進(jìn)步是為了保障旅途的安全,祝愿大家旅途愉快,在新的一年心想事成!

參考資料:

  • [1]https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Wilhelm_R%C3%B6ntgen&oldid=1134755758

  • [2]Mery D. X-ray testing: The state of the art[J]. The e-Journal of Nondestructive Testing (NDT), 2013, 18(09): 01.

  • [3]Macdonald R D R. Design and implementation of a dual-energy X-ray imaging system for organic material detection in an airport security application[C]//Machine Vision Applications in Industrial Inspection IX. SPIE, 2001, 4301: 31-41.

  • [4]Bhowmik N, Wang Q, Gaus Y F A, et al. The good, the bad and the ugly: Evaluating convolutional neural networks for prohibited item detection using real and synthetically composited X-ray imagery[J]. arXiv preprint arXiv:1909.11508, 2019.

  • [5]Evans P. Three-dimensional X-ray imaging for security screening[J]. Security Journal, 2005, 18(1): 19-28.

  • [6] 陳冰.基于多能 X 射線成像的違禁物品自動(dòng)識(shí)別 [D].北京理工大學(xué),2018. DOI:10.26948 / d.cnki.gbjlu.2018.001633.

  • [7]https://campus.tum.de/tumonline/LV_TX.wbDisplaySemplanDoc?pStpSplDsNr=22390

本文來自微信公眾號(hào):中科院物理所 (ID:cas-iop),作者:利有攸往

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