CN101166996B - 用于辐射检测的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

使用来自基于光敏半导体的成像器中的像素的数字图像或电荷来检测放射性材料所发射的伽玛射线和能量粒子。可以使用多种方法来识别由高能伽玛射线引入到数字图像和视频图像中的像素尺度伪像。可以使用对所述图像或像素中的伪像的统计测试和其他比较来防止对伽玛射线的误肯定检测。该系统的灵敏度可以被用于检测在超过50米的距离处的放射性材料。先进的处理技术允许梯度搜索更精确地确定源的位置,同时可以使用其他操作来识别具体的同位素。不同成像器的协调和网络警报允许所述系统将非放射性物体与放射性物体分离。

Description

用于辐射检测的装置和方法[0001] 背景[0002] 大规模的福射(radiation)传感器网络会促进检测未授权的放射性材料 (radioactivematerial)运输的能力。然而,安装这样的福射传感器网络会是昂贵的,并且 会使系统的准备就绪时间延迟。[0003] 在欧洲正在开发辐射传感网络以防核电厂事故。例如,在欧洲正在计划用于非现 场应急管理的实时在线决策支持(RODOS)系统,以提供关于目前和未来的放射性状况的一 致且广泛的信息,应急行动和对策的范围、益处与缺陷,以及用于对应急响应策略作出决策 的方法性支持。RODOS包括地理、气象以及辐射传播检测模块;它还用作针对放射性和大气 监控网络的数据累积点。联网的检测器所提供的辐射传感数据将补充并丰富类似RODOS那 样可用于安全机关和灾难恢复机构的辐射数据库。[0004] 由于拥有核武器和核反应堆的国家的分裂(break-up),在广阔的区域上检测未 授权的放射性材料运输的能力正益发紧迫。近年来,放射性同位素的走私和放射性材料的 黑市交易已经实质性地增加。自从1992年来,总审计办公室报告证实了国际原子能机构 (IAEA)的181起确认的核材料非法交易案件的一些。这些突发事件中有20起涉及转移或试 图转移核武器可用材料(即Pu-239和20% -90%高浓缩铀(HEU))。尽管源自劣质(rogue) 放射性材料的最大不利风险与在构造核炸弹时使用HEU有关,但是HEU还是可以用作用于 放射性发散装置(radiological dispersal device)或“脏弹(dirty bomb) ” 的原材料。 实际上,任何放射性同位素都可以被用在脏弹的构造中。然而,对于这种应用,一些放射性 同位素(例如Cs-137、Sr-90或Co-60)比其他放射性同位素更危险。例如,由于其相对低 水平的伽玛射线放射性(activity), U-235远没有相当质量的Co_60危险。由于用于排除 污染、清理的高昂花费,脏弹对一个地区来说在经济上是毁灭性的,并且经济损失应该是爆 炸性的。[0005] 通过常规爆炸物的爆炸发散的放射性材料将从经济上毁灭受影响区域。获取非武 器可用的核材料通常比获取HEU或Pu-239容易,这扩大了由非武器可使用材料产生的脏弹 威胁。这样的事实提高了这种威胁,即核违禁品(contraband)通常以几乎不超过一千克的 量被走私,并且几乎所有这些走私案件都是由于警方的调查而被检测到。即使对这样少量 放射性材料的清理费用也是巨大的。最好在早期就检测到放射性材料的非法运输并阻断 它。[0006] 存在对检测放射性材料的非法运输的需要。存在对具成本效益且广阔覆盖的传感 器网络的需要,所述传感器网络可以检测放射性材料、识别放射性材料的位置,并且在检测 到该类型的材料时提供警报。发明内容[0007] 本发明的实施方案包括一种系统,所述系统包括至少一个成像器,所述成像器具 有一个或更多个像素,所述像素能够与高能粒子相互作用,并且所述成像器在同时获得图 像时能够传送(relay)关于所述高能粒子与所述像素的所述相互作用的信息。所述系统还可以包括与所述至少一个成像器通信的至少一个处理器,所述处理器能够确定一个或多个 像素已经与一个或更多个高能粒子进行了相互作用。所述系统还包括报告所述至少一个高 能粒子的存在的输出装置。[0008] 所述成像器可以是任何包含像素化光子检测器的成像器,包括电荷耦合器件 (CXD)成像器,互补金属氧化物半导体(CMOS)成像器,以及包含硅-锗、锗、蓝宝石硅、 砷化镓铟、碲镉汞,或砷化镓衬底等的成像器,或这些成像器的组合。在本发明的实施方 案中可以使用安全摄像机、交通摄像机、运输摄像机、手持式摄像机、移动执法(mobile lawenforcement)和交通摄像机、蜂窝电话摄像机、热红外摄像机,以及这些摄像机的任何 组合。在本发明中使用的成像器可以是静止或可移动的。在本发明优选实施方案中,所述 成像器能够关于垂直轴旋转或摇动,以及关于水平轴选转或俯仰。这允许该成像器跟踪高 能粒子放射源的源位置。[0009] 在某些实施方案中,一个或多个成像器检测到的高能粒子可以是高能粒子源的产 物,所述高能粒子源可以是放射性材料核衰变的源。高能粒子源包括但不限于环境辐射、来 自于自然源的辐射、放射性材料、核装置、在爆炸之前或之后的脏弹以及核武器,及其组合。 检测到的高能粒子优选是产生自放射性材料的核衰变。高能粒子源还可以被屏蔽。[0010] 当高能粒子撞击像素时,像素化光子检测器的像素产生信号,并且所述信号比环 境的背景辐射的信号强。该信号可以是由成像器产生的图像上的亮斑或“点”。处理器识别 这些点。当高能粒子撞击像素时,像素的电荷变化比当环境光撞击像素导致形成点时更显 著,因为成像器读取所述电荷变化作为图像上的亮斑。本发明的处理器识别图像内的点并 且将它们与背景做比较。如果处理器在连续的图像中检测到所述点,则可能已经发生了辐 射事件。[0011] 在本发明的一个实施方案中,处理器能够识别放射性粒子以及放射性粒子源的存 在。所述处理器可用是计算机、视频图像处理器、人及这些的任合组合。[0012] 在本发明的另一实施方案中,成像器包括薄像素方阵(thin square of pixel)。 当薄像素方阵垂直于所述高能粒子源时,高能粒子撞击所述薄像素方阵的似然性为最大 (最大通量)。随所述成像器从所述源摇动和/或俯仰离开,或者随着所述源移动通过 成像器的像场,所述高能粒子撞击所述薄像素方阵的所述似然性降低。在某些实施方案 中,所述处理器能够进行梯度搜索,以通过水平和/或垂直地驱动一个或更多个成像器 移动直到达到最大通量来确定所述最大通量。在再一个实施方案中,几个成像器并发地 (concurrently)进行梯度搜索。然后所述处理器可以随后参考每个成像器并比较从成像器 获得的照相和视频图像,以确定所述高能粒子源的似然位置(likely position),其中所述 似然位置为所述图像相交的区域。所述成像器优选是互连的。[0013] 还可以随时间确定高能粒子源的移动,由此允许跟随所述源的移动。在本发明的 优选实施方案中,一个或更多个成像器进行梯度搜索,同时并发地获得包围放射源的区域 的图像。所述图像和最大流与所述图像进行比较,并且所述图像中的一个或多个物体可以 被选择为可能包含或保持所述放射源。所述物体可以是任何有生命或无生命的物体,例如 包括机动车、飞机、火车、地铁车辆、人、动物、建筑物、植物、行李、盒子、包、手提包、手提箱、 邮件及其组合。[0014] 成像器所获得的图像可以包含或说明在摄像机的视野内物体的移动。在本发明的一个实施方案中,物体在图像和/或成像器之间进行混合,允许定位所述高能粒子源。在优选实施方案中,进行对高能粒子源的视觉确定。[0015] 在本发明的实施方案中有用的输出装置包括报警系统、照相或视频图像、监视器上的图像、可闻声响、电话呼叫,无线电传输或这些中的多个或组合。[0016] 在本发明的另外的实施方案中,可以确定产生所述高能粒子的放射性材料或放射性同位素的类型。可以基于像素的电荷变化来量化高能粒子的能量和数量,其中所述高能粒子已经与所述像素相互作用。该量化值可以与电荷变化库进行比较,并且用于确定所述源中放射性材料的量和/或类型,所述电荷变化库基于产生高能粒子的放射性材料的类型。[0017] 在某些实施方案中,在激活警报系统之前或之后,可以检查针对放射性材料的误肯定(false-positive)检测的检测。[0018] 参照下面的描述、所附权利要求书及附图将更好地理解本发明的这些以及其他特征、方面和优点。[0019] 附图简要说明[0020] 图1描绘在试验台数字摄像机的CXD上的伽玛射线撞击(strike)的像素坐标。该数据是在15秒视频上的总和,并且几乎表示位于离CXD检测器1. 5cm、仅具有16 μ C放射性的每秒两次的伽玛射线击中。[0021] 图2Α示出在分析和识别图像中的高能粒子之前来自CXD检测器的天文图像;图 2Β图示由于高能粒子与像素相互作用而导致的信号的识别。[0022] 图3图示当使用所公开版本的装置和方法测量时,预期针对一移动辐射源测得的信号。[0023] 图4图示可以如何使用两个分离的检测器(例如联网的C⑶交通摄像机 (trafficcamera))来将产生福射或发射高能粒子的物体与不产生或运载(carry)有害放射性材料的其他物体分离。[0024] 图5 (A-D)描绘使用罗技网络摄像头(Logitech webcam)、基于CCD的器件,以15 帧每秒收集15秒视频来进行的对照实验。图5(A)指“对照物-1”、图5(B)指“对照物-2”、 图5(C)指“对照物-3”,图5(D)指“对照物-4”。[0025] 图6 (A-C)图示用16 μ C放射性源材料进行的实验的结果,如表I和表2中所描述。[0026]图7根据一实施方案图示用于从能够检测从放射性材料的核衰变发射的高能粒子的像素化(pixilated)检测器获取并分析图像的流程图。[0027]图8根据一实施方案图示来自一个或更多个能够检测从放射性材料的核衰变发射的高能粒子的成像器(imager)的图像的获取与分析。[0028] 图9根据一实施方案描绘用于从一个或更多个能够检测从放射性材料的核衰变发射的高能粒子的成像器获取并分析图像的流程图。[0029] 图10根据一实施方案描绘图示用于获取并处理来自像素化成像器的图像以定位材料发射的伽玛射线的证据(evidence)的例程(routine)的流程图。[0030] 图11根据一实施方案描绘 图示用于获取并分析来自像素化成像器的图像以定位材料发射的伽玛射线的证据的例程的流程图。[0031] 图12根据一实施方案描绘图示用于分析来自像素化成像器的图像以定位材料发射的伽玛射线的证据的例程的流程图。[0032] 图13根据一实施方案描绘图示这样的例程的流程图,所述例程用于给使用者或 指挥中心提供警告或警报,并且提供对源的跟踪和或用于确定辐射发射源材料的位置、移 动或类型的进一步分析。[0033] 图14图示用于利用像素化检测器检测从材料发射的伽玛射线的装置的非限制性 实施例。[0034] 图15根据一实施方案从原理上图示一个或更多个固定或移动的检测器,每一个 检测器能够移动或平移,检测来自放射性材料的高能光子。[0035] 图16㈧图示来自检测器的无伽玛射线检测的图像,而图16⑶具有表现为白斑 点(fleck)(内部为白色圆圈)的伽玛射线检测。具体实施方式[0036] 在描述本文(composition)和方法之前,应该理解本发明并不限于所描述的特定 组成、方法或协议,因为它们可以变化。还应该理解本描述中使用的术语仅用于描述特定版 本或实施方案的目的,而并非意图限制本文和方法的范围,其范围将仅由所附权利要求书 限制。[0037] 还必须注意,除非上下文以其他方式清楚地指出,否则如这里及权利要求书中所 使用的,单数形式“一(a)”、“一(an)”以及“所述(the) ”包括复数指代。所以,例如对一 “伽玛射线”的指代是指代本领域技术人员已知的一种或更多种伽玛射线及其等同物等。除 非以其他方式定义,否则这里使用的所有技术和科技术语具有和本领域普通技术人员所普 遍理解的涵义相同的涵义。尽管在实践或测试本发明的实施方案时可以使用任何类似或等 同于本发明中所描绘方法和材料的方法和材料,但是现在描述的是优选的方法、设备以及 材料。这里提到的所有出版物均通过引用被包括。因此本文中的任何内容均不被解读为承 认本文所描述的实施方案不具有由于在先发明而比这些公开内容要早的日期。[0038] “可选的”或“可选地”意指随后描绘的事件或状况可以发生或者可以不发生,并且 该描述包括了事件发生的场合(instance)和事件不发生的场合。[0039] 如电荷耦合(CCD)器件和互补金属氧化物半导体(CMOS)器件的像素化图像检测 器可以利用包括半导体材料的光敏像素化芯片来创建现代的数字静止态图像和数字视频 图像。尽管这些像素化芯片已经被有效地用于创建常规的CXD和CMOS摄像机,但是这些芯 片还可以对高能粒子敏感,并且可以用作用于X射线和伽玛射线天体物理源、X射线乳房数 字照相术以及用于粒子加速器中的高能物理实验的检测器。[0040] 像素化芯片可以被用于各种图像检测器,包括但不限于静止态或视频摄像机、拍 照手机、网络摄像头、网路摄像头、安全摄像机、交通摄像机或这些的任意组合。这些图像检 测器可以易于使用、容易获得、直接数字化数据、易于与计算机接口、具有优越的量子效率、 对从放射性材料源发射的光子能量、高能粒子和伽玛射线具有低噪声与线性响应。当光子、 伽玛射线或者高能粒子撞击光敏像素化芯片中的像素时,只要电荷或者电位与入射到并透 过(transparent to)该像素的粒子的数量和能量成比例,电子就可以移动到材料的导带 中。因此,更高能的光子可以在受影响像素内产生更大的计数,允许处理器确定光与影的对 比(light versus shadow)以及光的颜色。然而,在高能粒子或伽玛射线的情况下,可以在得到的图像上产生尺寸通常为1、2或4个像素的类静态(static-like)的亮斑,这使对高能粒子和可能的放射性材料的识别成是可能的。此外,所述斑的亮度可能取决于撞击该像素的粒子的能量。因此,还可以使用包含光敏像素化芯片的设备来确定放射性材料的类型。[0041] “像素”指用于通过光电效应将电磁辐射转换成信号电子的检测器元件的单位像元(unit cell)。生成的电荷可以被收集,并且可以取决于像素的数目和/或所述像素可以保持的电荷的数目。针对一像素的特定阱(well)的形成可能取决于掺杂物和浓度,并且不同的处理技术可以被用来修整(tailor)掺杂特性图(profile),以优化对特定电磁福射能量的传感操作。用于像素的衬底可以是P型硅衬底,然而也可以使用其他选择,例如P—衬底上P,或P+衬底上P、SO1、BiCOMOS等。此外,可以使用其他半导体衬底,例如,除了很多可以使用的其他衬底以外,可以使用娃-锗、锗、蓝宝石娃(silicon-on-sapphire),和/或砷化镓衬底。应该理解像素可以被排列成使用行和列选择电路来访问的MXN阵列。[0042] 检测放射性材料可能涉及通过针对从可裂变同位素的自发衰变发射的高能粒子、 中子、或者伽玛射线(Y ^ s)效应的环境监控数据进行分类。一般地,核衰变可以包括具有超过lMeV(百万电子伏特=1·6Χ10_6尔格(ergs))能量的阿尔法粒子(氦原子核)或贝塔(beta)粒子(电子或正电子)的发射(ejection)。取决于同位素和衰变模式,能量在约 IOKeV到几MeV范围内的伽玛射线光子也可以在自发衰变期间从原子核中发射。可以使用各种检测器技术来进行对每个光子能量的测量。[0043] 用于检测撞击像素化检测器的光子的信号特性的存在的方法由多个步骤组成。当确定在足够长时间量(例如对于一行中3或4个图像)内由于高能粒子撞击检测器而使在图像或像素中的信号已经出现统计上的显著增加(例如高于正常背景25%)时,“辐射事件”可能为正在发生。辐射事件可以指被认为超过正常统计波动的环境辐射水平的增加。[0044] 如果检测器测得的事件的计数或身份(identity)被确定为危险的,则通过将相关信息传递(communicate)到网络意识层(aware layer)来发起警报。可选地,可以发起高级命令、控制、协调行动,包括梯度搜索以在摄像机的视场内定位源、从多个摄像机执行三角测量(triangulation)并使警报和视频流式传输到指定的个体/计算机。对于具有固定的已知位置的摄像机,摄像机的位置可以被用来近似源或放射性材料的位置。此外,一个或更多个固定的摄像机的位置可以被包括在计算中以对放射性材料的位置进行三角测量。[0045] 在一个实施方案中,在二维辐射场所的情况下,计算机或处理器可以使用从一个或更多个摄像机接收到的包括摄像机位置和图像数据的信息来计算辐射强度、识别材料身份的种类、计算近似位置或者这些的任意组合。可以从初始图像估计并用来自摄像机的后续图像进一步精炼(refine)或跟踪针对所识别的小型源的辐射位置。可以基于来自摄像机的图像和计数来监控福射流(plume)的范围(extent)。几种不同优化过程中的任意一种都可以被用来优化识别的辐射源的位置。在一个实施方案中,处理器可以首先通过诸如三角测量的常规方法获得对物体位置的粗略估算。还可以使用其他优化途径。例如,可以使用标准技术,例如通过试验 和误差来收敛到最大值的迭代过程(iterative progression)。 同样地,可以使用梯度搜索来优化源的位置。该方法可以扩展到三维,以在三维空间中选择点X、1、z作为放射性物体位置的最佳估算。[0046] 可以响应于与光子或能量粒子的相互作用来产生载荷子的像素化图像检测器可以被用来提供放射性检测器。装备有像素化图像检测器的摄像机已经开始普遍用于安全、运输(transit)与交通监控。这样的图像检测器的非限制性实施例可以包括包含预先存在的、利用这些图像处理器的安全或监控摄像机的CXD和CMOS摄像机。典型地,这些检测器件可以被联网并从操作中心进行监控,并且当与固件或软件组合时,这些检测器件可以被用来确定一个或更多个像素是否具有对应于高能粒子或伽玛射线相互作用的电荷或电压, 并且用于检测环境辐射和放射性材料、正在发射高能粒子的材料的数量与类型,以及作为所检测到的高能粒子的源的放射性材料的移动。[0047] 例如,当检测器在放射源附近(例如对于约3MeV或更少的能量来说小于100米) 时,可以造成撞击像素化图像检测器的伽玛射线的比率(rate)的相应增加。因为背景辐射的水平较低(例如每平方英寸小于10个计数每秒),所以可以使用像素化成像器发现少量的放射性材料的存在。可以从图像中的像素的亮度推测成像器中的该像素的电荷。可替换地,可以直接使用读出过程期间来自该像素的电荷或电压。然后,成像器可以建立该信息与解释该信息并发出报警声的处理器之间的联系(relate to)。[0048] 除了发送CXD或CMOS成像器的图像和位置外,成像器单元还可以被配置为传输编码的信息,例如摄像机的朝向、该位置的温度、时间等。[0049] 在监控配置下,该系统或装置可以执行连续采样。该系统或装置可以从数字摄像机或数字检测器获取环境或物体的数字图像。在快速探测(survey)配置下,该系统可以被配置为按照要求或以比其他地方所描述的间隔更长的间隔对一个或更多个取得的图像进行非连续采样。[0050] 可以使用来自建模实验与经验实验的计数信息和校正数据来确定成像器对不同高能光子(photon)的灵敏度。例如,成像器可以以已知距 离暴露给一系列或已知的放射性材料(例如Co-60、U-235、B1-214等)。可以确定电荷或亮度、计数频率以及强度(电荷或亮度)比率。该信息可以被用来计算成像器检测到的伽玛射线的能量。[0051] 使用美国洛斯阿拉莫斯实验室诊断应用组开发的“MCNP”软件包(洛斯阿拉莫斯实验室报告,LA-10363-MS(1995))进行的仿真可以被用来证明所描述的检测器和系统可以提供对广阔范围的放射性核素(species)的在统计意义上显著性检测。如图1中所示出, 以使用1-10 μ C样本成功检测到的钴-60和铯-137图示出证实该模型的效用的实验结果。[0052] 伽玛射线可以是由放射性同位素以特定能量发射的,该特定能量是发射原子核的内部结构的特性。所以,能够确定各个光子的能量的伽玛射线检测器可以明确地识别发射该辐射的原子核的类型。因为只要检测和识别少数特征就足够表征(characterize)辐射源,所以该类型的能谱法与光谱法类似。但是,光谱法可能通常缺乏光子并要求在每个离散的波长收集多个光子,而伽玛射线分别具有如此多的能量,以至于与像素化图像检测器相互作用的每个伽玛射线光子可能导致统计上显著的数据特征。从放射性材料发射的伽玛射线的独特(unique)能谱可以被用来区分伪检测和真实检测。[0053] 可以从图像分析获得针对撞击成像器中像素的伽玛射线的能谱。通过伽玛射线能谱法进行的放射性同位素识别可以包括参考库查询、比较以及将伽玛光谱分解为源自各个同位素的多个光谱。比较的类型可以包括经常用于比较具有多条线的光谱的互相关技术; 用于光谱和时间序列应用的各种匹配算法;主分量分析;这些的组合;或者包括这些中的任意技术的组合。所以,可以开发分析软件来测量斑的亮度、确定粒子的能谱并将该信息与库光谱进行比较以允许识别该发射高能粒子的特定放射性同位素。例如,该软件可以被用来区分,与Cs-137相比,由Co-60发射的伽玛射线。可以按照需要分析随后的图像来证实识别的结果,或者从一个成像器获得的材料的计数或身份可以与其他邻近的检测器相比较以证实第一检测器的结果。如果来自多个检测到的伽玛射线的能谱与有害材料匹配,则可以发出警告。[0054] 更具体地,可以通过将其和检测器的相互作用与单个光子对该检测器的影响相比较来获得对每个单独伽玛光子的统计显著性的估算。每光子计数的电子数目可能既取决于入射光子的能量又取决于仪器的增益,所述增益典型地表示为电子每ADU (模拟/数字单位)。具有4eV能量的蓝光光子在Kodak KAF-100 IE CXD (—种用于高端数字图像应用的特定型号的CCD)的特定像素中将平均产生3.1个光电子。初始估算可能是200KeV伽玛射线将产出(yield) 3. le-/ADU*200, 000eV/4eV = 165,000个光电子。然而,只有部分伽玛射线能量可以被传递到像素化芯片。MCNP模型仿真可以表明能量的传递是显著的。例如,在 U-238衰变中产生的766KeV光子将产生〜500个光电子(“计数”),而1. OOlMeV伽玛射线将产生〜2000个计数。这些数可以是用于检测伽玛射线的计数的下限,因为它们包括在像素化芯片的上部区域的硅部分中的能量沉积。金属引线、SiO2覆盖物、掺杂的杂质或其他因素可以改变或增强到像素化芯片的能量传递。这些计数可以容许固件或软件被用于基于超过阈值的计数数目来识别一个或更多个像素位置,在所述位置处沉积有高能伽玛射线。由伽玛射线产生的光电子的总计数或数目或者与之成比例的值可以基于由于该伽玛射线而由检测器中的一个或更多个像素产生的电荷或电压。[0055] 当分析潜在地从一个或更多个放射源发射可检测能量粒子的材料时,所述系统和方法可以被用来基于从CCD或CMOS检测器接收到的信号量来分析或估算材料中的放射源的级别。放射源的量和类型的变化、屏蔽、其中存在或被发散有发射体的材料的量和类型、 样本中的发射体的几何分布、系统和检测器的版本可以被用来表征源的这些特征。[0056] 使用了 “MCNP”软件包针对预期的由各种被屏蔽的放射性同位素引起的计数率进行仿真,并确定了 CCD检测器可以被用来监控许多种放射性材料。对源屏蔽作出贡献是可能的,并且该仿真包括:1mm铅屏蔽、放射源内的自衰减、两片1/8”厚的钢(代表交通工具 (vehicle)或容器的主体面板),和一片平板玻璃(检测器窗口的保守估算)以及可变距离的空气间隙。伽玛射线的强度可能取决于材料、类型与数量、距离、几何形状以及屏蔽。即使当检测到的伽玛射线的绝对数为低时,因为各个伽玛射线的高能和对同位素来说唯一的那些伽玛射线的光谱特征(signature),所述各个伽玛射线可以获得很高的显著性。[0057] 有理由预期用于确定与成像器相互作用的伽玛射线的能量的精度下限为各次检测的计数的信噪比(SNR)。该精度可以近似等于与在光敏芯片上的单独伽玛射线击中相关联的计数的平方根。能量精度可以被表达为能量不确定度(ΛΕ)除以能量(E),或ΛΕ/Ε。 对于严格的泊松统计,[0058] Δ E/E ^ (# 计数)1/2/ (# 计数)=I/ (# 计数)1/2[0059] 典型地,噪声起因于三种来源:读出电子器件(read-out electronics)、暗电流以及源计数本身的统计不确定度(散粒噪声)。读出噪声可以主要由电子器件的品质确定。 典型地,现代像素化图像检测器和控制器具有非常低的噪声级别。 [0060] 暗电流可以是CXD或CMOS成像器芯片特性值,通常表示为平均每秒每像素的电子数,所述电子是在“曝光”或图像积分(image integration)时段期间积累的。无论透过电极的光或伽玛射线是否正击中芯片,都可能积累暗电流计数。该计数的总数可以取决于速 率和总积分时间。积累速率可能强烈地依赖于CXD或CMOS温度,其中芯片每增加6-10°C, 速率可以大概增加两倍。暗电流对图像品质的影响及因此用尽可能少的计算努力来检测伽 玛射线的能力对于使用维护良好的现代摄像机的短积分时间来说可以是微不足道的。例 如,通过使检测器基于一具有大概每秒10到20帧的帧速率的视频系统,即使当芯片温暖 时,相比较于预期的每伽玛射线数百到数千的计数来说,暗电流可以忽略。不管本地环境的 环境辐射如何,该大信号可以保证杰出的计数统计,并且帮助确定能量,使得能够(enable) 对放射源的进行准确识别。当温度改变可以被用来修改或检测对于CCD或CMOS成像器的 环境噪声时,和基于Ge的传感器不同,CCD或CMOS检测器不需要被冷却以检测高能粒子。[0061] 对于安全摄像机(security camera)来说,散粒噪声可以称为最显著的噪声源。模 型计算表明IMeV光子预期在能量确定方面具有大致为I/(2000)1/2 = O. 022,或2. 2%的不 确定度。实验室测量显示针对来自铯-137的较低能量伽玛射线测得的计数为约200计数, 暗含每光谱特征〜7%的不确定度。因为大多数发射伽玛射线的放射性同位素具有多种能 量,所以即使具有这些错误估算,仍可以保留该唯一的光谱指纹。[0062] 可以使用统计的方法来排除撞击检测器的伽玛射线数的变化,并且也可以使用多 于一个的检测器来考虑这些变化。[0063]图2B图示天文学软件或其他类似软件可以被用来隔离、分析和/或量化数字图像 数据中由于高能粒子撞击光敏芯片产生的检测器信号。小圆点可以起因于高能伽玛射线撞 击检测器,而大亮斑可以是针对于该图像的实际对象的星号。有理由预期发射高能粒子的 放射性材料源会产生具有类似于小圆点的斑的图像,并可以被用来检测、识别和/或量化 源或者已知或未知放射性的材料。[0064] 使用能够检测并表征能量粒子的一个或更多个基于像素的检测器,可以观察发 射可检测能量粒子的移动放射源。像素化图像检测器中的光敏芯片一般可以为薄方阵 (thinsquare)的形式。当该薄方阵垂直于光或高能粒子源设置时,光子或高能粒子撞击芯 片内像素的概率可以被最大化。这种现象被称为最大通量(maximum flux)。随着所述源移 动通过检测器的视场时,光子或高能粒子撞击芯片内的像素的概率可能降低。所以,随着高 能粒子源移动通过静态像素化图像检测器的视场(参见图3),当所述源维持相对于芯片的 垂直位置时(时间=O)撞击光敏芯片的高能粒子的数目可以随时间增加,并且可以减少直 到所述源离开检测器的视场(时间=±20)。[0065] 能够移动的像素化图像检测器也可以被利用来识别光子或高能粒子源。检测器 的移动(例如但不限于以绕垂直轴旋转的方式被摇动(pan),以及以绕水平轴旋转的方式 俯仰)可以能够执行梯度搜索,由此摄像机被水平或垂直地旋转直到确定最大通量。以这 种方式,一个或更多个像素化图像检测器可以识别光子或高能粒子源的位置或跟踪它的移动。[0066] 巴士、渡船、火车、巡逻车或其他运输工具通常装配有可以被用来检测放射性的安 全摄像机。这样的摄像机还可以用作流动(roving)检测器。在一个实施方案中,摄像机的 金属侧面可以不比汽车的金属侧面显著地更厚。[0067] 尽管使用单个检测器可以提供关于放射性材料的重要信息,但是当额外的检测器 被一起使用并且它们的输出被组合时可以获得更多的信息。可以使用计算机程序来整合来自几个检测器的输出。所公开的系统和方法的一个优势可以是彼此紧邻的联网的检测器或 摄像机。所公开的系统和方法的另一个优势可以是将现有的彼此紧邻的检测器或摄像机联 网。可以使用许多不同的监控站网络拓扑。例如,在一种版本中,可以通过使用现有的安全 摄像机建立多个监控站。如果放射源要被运载经过这些检测器,则在每个成像器或摄像机 处可以检测到分离的“辐射事件”。可以预期,在成像器附近移动的、具有辐射发射材料的火 车、巴士、客车、人和/或动物显示一辐射特征图。类似的情境可以应用于在火车月台上的 人、公路上的巴士或者桥/隧道处的车载交通。当多个检测器彼此邻近时,可以有理由预期 每个检测器具有形状上类似于图3中示出的那样的时间序列响应,但是取决于所述源相对 于成像器的的移动、速度和位置而具有不同的强度或缺乏对称性。[0068] 通过使检测器联网,可以确定运载从放射源发射像伽玛射线这样的高能粒子的材 料的交通工具或个体的速度和方向。尽管有可能在拥挤的道路或城市场景中一开始就唯一 地识别拥有或运输放射性材料的交通工具或人、载体也许是不可能的,但是正常交通的去 除(shear)和混合(mixing)可以将放射性材料的载体与初始被视为潜在载体的其他交通 工具和行人分离开来。[0069] 一般地,在检测器的视场中可以存在多于一个感兴趣的物体(人、车、包裹、手提 箱等)。然而,当放射源已经运动或被运载到下一个摄像机时,很可能一些原始的周围的物 体(人、车、包裹、手提箱等)将不再和放射源紧邻(如图14㈧和图14⑶中所图示)。所 以,随着辐射事件被连续的多个摄像机分辨出来,包含或运载放射源的特定物体的身份可 以被更好地限定(constrained)。通过一系列摄像机的连续检测可以帮助从那些被识别为 放射性材料源的载体中排除无辜的旁观者或交通工具。这些连续检测还可以用于显著地减 少或排除误肯定检测。[0070] 图4A和图4B图示在两个任意时间段⑷和⑶的交通状态。卡车412可以发射 由CXD或CMOS检测器416A检测的高能粒子422 ;检测器420A被图示为不检测卡车源412 发射的高能粒子。由检测器416A进行的高能粒子422的检测可以触发警报,所述警报可以 被用来发信号通知由一控制器使检测器420A在所述卡车的方向上移动。检测器416A可以 在由卡车412所发射的高能粒子422的所述源的方向上被摇动,以跟踪高能粒子的所述源。 在图4B中,检测器416B和420B都已经相对于它们在图4A中的位置被移动。检测器416B 检测高能粒子426,而检测器420B检测移动源412发射的高能粒子428。[0071] 运输环境中,联网的摄像机的重要性是很可能产生对造成发射可以被检测到的高 能光子的材料源或物体的更快、更鲁棒的识别。例如,典型的地铁站和类似设施被设计为具 有至少两个能够查看整个站的安全摄像机。这些CXD或CMOS摄像机的同时检测可以被用 来提供对所检测到的辐射的重要确认、增加发出警告或警报的置信度,并帮助作出战术决 策。此外,因为在许多站中存在辐射吸收性混凝土墙,所以安全摄像机可能检测到辐射源的 突然“出现”。在这种情形下,有可能可以唯一地识别造成所述检测器信号的个体或源。[0072] 用于高能光子能量检测的像素化图像检测器可以对辐射监控场点的网络中的节 点作出贡献。这些摄像机可以对它们的本地辐射环境进行采样。任何放射性的增加都可以 被识别、核实并传递到一个或多个相关的应急响应中心。通过该系统和摄像机还可以传递 放射性同位素的身份。如果发生了大规模的放射性释放,则无论是由什么导致的,功能节点 可以传递环境放射度水平、允许对放射性碎片的散播作出快速绘图与预报。随着运输或其他安全系统被安装,例如随着联邦公路管理局的智能公路系统的实现,大规模的放射性监 控和警报能力可以更普及。[0073] 像素化图像检测系统还可以包括警报传播以及命令与控制协议。由一个或更多个 检测器收集的数据可以被集合在一起并被传输到合适的目的地以用于采取行动或存储。以 这种方式,可以便于进行针对交叉贯穿(cut across)公共机构、市、州和/或联邦负责区域 的状况的多重管辖权概念的运作。通用因特网协议可以被用于使使用者能够在标准PC和 无线移动手持设备上实时地查看视频帧并更新警报数据。在支持传统基础架构的情况下, 可以普遍采用这些系统来保证可靠、安全并且可伸缩的平台。[0074] 参照图9,描述了用于检测伽玛辐射的方法。在步骤908中,CCD或CMOS成像器可 以收集物体的面积、体积的图像或其组合。在步骤912中,成像区域中的任何高能粒子(例 如来自放射性材料的衰变的伽玛射线)可能撞击成像器或者成像器中的一个或更多个像 素而在图像中产生伪像(artifact)。在步骤916中,可以分析来自成像器的图像,以获得 来自高能粒子的伪像。例如,可以针对图像的各个像素确定电荷,和/或可以分析所述图像 以确定像素的亮度。可以针对成像器成像的物体和由于伽玛射线造成的伪像来分析所述图 像。在步骤932中,确定图像中是否存在源自伽玛射线与检测器相互作用的伪像。如果未 从伽玛射线相互作用产生伪像,则该例程可以继续到步骤944,并确定是否继续图像收集。 如果从伽玛射线相互作用产生了伪像,则该例程可以继续步骤920,其中可以取得所述区域 的额外的图像或帧。在步骤924中,可以确定伪像是否继续存在于图像中。如果伪像并非 继续存在,则该例程可以返回到步骤908。如果伪像继续存在,则可以发出关于伽玛射线被 检测到的警告。在步骤928中,可以发起密集监控。这可以包括对具有伪像的图像的梯度 搜索、对来自其他摄像机的图像的评价(evaluate)、扫描或摇动摄像机、发出额外的警报, 和/或其他动作以识别所述源。[0075] 图10涉及用于处理由静止态或视频成像器取得的图像的方法的实施方案。在步 骤1008中,来自摄像机的图像可以被转换成一种文件格式,以供在步骤1012中进一步处理 并输入到存储器中。在步骤1016中可以使用一种或更多种测试和比较来评价图像像素,以 在所述图像中发现来自伽玛射线的伪像。在步骤1020中可以确定像素是否通过了所有测 试,这将指示曾检测到伽玛射线。如果未通过这些测试,则可以评价下一个像素。如果通过 了这些测试,则可以标记或指示该像素的位置,并且在步骤1028中可以增加像素计数。然 后可以评价下一个像素。在步骤1032中可以确定是否所有像素已经被评价。如果额外的像 素继续要被评价,则这些像素可以被评价。否则,可以在步骤1036中确定是否曾在图像中 检测到任何伽玛射线。如果伽玛射线曾被检测到,则在步骤1040中可以发出警告。否则, 该例程可以终止或者可以评价下一个图像。[0076] 图11是用于使用CXD或CMOS成像器检测伽玛射线的方法的实施方案。在步骤 1104中,使用者可以请求图像,或者可以发生通过成像器进行的对一区域或物体的连续成 像。在步骤1108中,成像器可以收集数据,并且分析1112所述图像,以获得亮度或像素电 荷。可以确定是否曾在图像中检测到高能光子或伽玛射线。如果未检测到,则确定是继续获 取图像还是停止图像收集。在1124中继续该确定,直到使用者进行输入以停止收集数据。 如果高能光子或伽玛射线被检测到,在步骤1120中可以执行进一步的图像分析。一旦图像 分析完成并且返回结果,可以在步骤1124中确定是否继续图像收集。[0077] 参照图12,用于分析图像的方法的实施方案被图示。该方法可以包括在步骤1204 中将图像标记为曾在其检测到伽玛射线检测事件的图像。接着,在步骤1208中可以确定是 否已经针对检测到的辐射对足够数目的图像进行了标记。如果是,则可以发出报警或警报。 如果否,则在步骤1220中可以命令成像器收集额外的图像。可以分析图像,以获得由于已 经和成像器相互作用的伽玛射线造成的伪像。在步骤1232中,可以确定是否曾在图像中检 测到伽玛射线。如果伽玛射线曾被检测到,则在步骤1204中可以将该图像标记为检测事件 并且该例程可以继续。如果未检测到,则然后在步骤1224中可以确定是否继续图像收集。 如果是,则该例程可以返回到步骤1204。[0078] 在图13中图示用于生成报警和警报的方法的实施例。在请求报警的情况下,在步 骤1308中例程可以提供警告指示。在步骤1312中可以确定是否执行额外的图像分析或扫 描。如果请求额外的分析,则在步骤1316中可以执行图像的梯度搜索、或分析多个图像以 识别源、或分析并比较来自多个检测器的图像、或扫描一个或多个检测器、进行其他分析、 或者这些的组合。基于来自步骤1316的分析和结果,可以确定是否继续分析。如果是,则 可以重复步骤1316,并且可以获得额外的图像和或分析。如果否,则例程可以终止。[0079] 图14图示用于利用像素化检测器检测从材料发射的伽玛射线的装置的非限制性 实施例。该装置可以包括控制器1420,所述控制器1420可以从检测器1408接收信息或图 像、可以执行指令,并且可以可选地被用来控制检测器1408的移动或位置。接收器1404可 以被用来将指令输入到控制器。接收器可以包括但不限于键盘、线缆、无线电波或者计算 机。发射器1424可以被用来使用线缆、电话线、无线电波或其他通信方法将数据、图像或指 令传递到另一个位于远程的站。[0080] 图14中图示的系统可以包括中央处理单元(CPU) 1420,所述中央处理单元具有对 应的输入/输出端口、包含处理器可执行指令和校正值的只读存储器(ROM)或任何其他合 适的电子存储介质、随机访问存储器(RAM),以及具有任何合适配置的数据总线。控制器可 以从各种单独的像素或者从耦合到摄像机或独立检测器、和/或作为交通工具的部分的像 素化成像器或检测器传感器接收信号。处理单元1420可以被用来控制传感器的操作和/ 或移动、传感器采取的视野(view),和/或从传感器检测器接受信息或将信息输出到传感 器检测器。控制器可以被连接到输入设备1404,例如键盘。控制器可以执行数据分析,或将 来自检测器的信息发送到中央处理单元1404。来自传感器的信息可以被直接或以已知方式 通过发射器1424提供给接收站。[0081] 图15从原理上图不一个或更多个固定的(1524)、可移动的(1504与1556)或移动 的(1552)检测器,每个检测器都具有CCD或CMOS检测器1508,并且每个检测器都能够检 测来自放射性材料源1520的高能光子,所述放射性材料源1520可以被装入屏蔽容器1516 中。检测器1504、1524、1552以及1556中的每一个可以通过线缆或电话线1536、1540、1564 或者通过无线电波1548将图像传递给接收器。接收器1544可以与计算机或其他控制与分 析系统1560接口 1568。[0082] 拍照手机和其他便携式设备(例如图15中的1552)可以被配置为远程设置并与 其他传感器的网络互连。这些设备可以是太阳能的,并且可以被设计为如果一个或更多个 能量粒子被检测到则连接到所述网络。当一个或更多个主检测器感知到(sense)具有在一 个或更多个预先确定的能量窗中或者在阈值量之上的能量的能量粒子时,检测器网络的部分可以被激活以检测能量粒子。激活的网络可以监控放射性源材料的移动。[0083] 一些放射性同位素比其他放射性同位素更容易检测。本公开中的计算和实施例基 于U-235 (与Co-60相比较,U-235更难检测),并且用作对基于半导体材料的辐射检测系统 的适用性指南,其中入射到像素上的光子产生的计数与辐射源产生的入射伽玛射线的能量 成比例。尽管本文公开的实施例和计算基于U-235,但是所述系统、方法和装置可以用于检 测来自任何经历核衰变的放射性材料的高能光子。这些CXD和CMOS成像器设备对入射光 子能量具有线性响应。尽管U-235可以被用作产生可检测高能光子的材料的实施例,但是 所附权利要求书及公开内容并不限于任何特定的放射性材料。[0084] 可以处于固件(永久包含在硬件设备(如只读存储器)中的计算机程序)、EPR0M 或者软件中的指令或程序可以包括各种例程,所述例程根据检测到的放射性能谱识别放射 性同位素。这些程序还可以包括这样的能力,即接受并分析来自远程联网数字摄像机的数 据、发出分布式的警报,并使用网络基础架构来协调来自多个检测器的检测。用于以像素化 成像器检测并识别放射性材料的多种版本的系统可以被用来形成花费不多的、密集的辐射 检测器网络。这种检测器网络可以在宽广区域和环境范围(例如在公路、工厂、城市、医院、 其他机构以及其他城市或乡村位置)提供对放射源的连续实时检测与跟踪。[0085] 例如,图2A示出典型的天文CCD图像的部分。可以使用自动识别程序识别在曝光 期间由于高能粒子、宇宙射线、环境放射源以及伽玛射线撞击CCD而产生的斑。一旦检测参 数被设置,该系统可以执行实时识别。由于CCD光检测特性的统一性,对于给定类型的摄像 机,设置检测参数的操作可以仅被执行一次。一旦原型摄像机被设定,使用该具体类型检测 器的其他系统可以使用相同设置来进行操作或仅进行简短的校正检查。[0086] 软件或固件中的指令和例程可以被用来确定每个顶点像素输出相对于环境噪声 的统计显著性。例程可以开始于扫描全部图像数据,查找非常高的计数率的像素。例程还 可以包括使用统计测试将高计数率的像素顶点和相邻像素进行比较。所述统计测试可以包 括最小阈值、最小比率(顶点比相邻点)、检测器和电子器件特性的使用,或者包括这些测 试的测试组合。统计测试和程序可以被用来提供具有低的误肯定结果的检测概率。对检测 器信号的额外的检查和比较可以被用来进一步抑制假警报(spurious alert)。[0087] 误肯定结果的潜在来源包括背景辐射、宇宙射线(CR)、由于雨水冲洗空气而自 然发生的氡-222,铋-214和铅-214的衰变产物突然增加,以及镭_222本身的衰变。就 系统噪声来说,背景放射强度通常可以非常低,所以可以以非常高的统计置信度完成 对真正(bonafide)放射源的检测。对从检测器和摄像机接收到的信息的数据的筛选 (screening)测试可以被用来使误肯定结果最小化。这些可以包括针对检测到的光谱的适 当性(appropriateness)以及多次曝光中信号的持久性的测试。此外,运载核材料的交通 工具或人可以接连地触发辐射事件。这种移动检测可以清晰地识别真正的源,并且不会因 为背景辐射、宇宙射线或任何其他本地辐射伪像而造成这种移动检测。最后,大的辐射释放 可以在受影响地区产生分布的、持续的放射性。[0088] 总之,用于检测和识别放射性同位素的系统和方法可以包括基于半导体材料的装 置,所述装置可以获得物体的照相或视频图像并同时检测与数字静止态和视频摄像成像器 相互作用的高能粒子。该装置可以使用基于CCD和CMOS的图像。电磁辐射和带电粒子的 这些检测器或成像器以及其他数字检测器除了检测光之外,还可以检测从放射性同位素发射的能量粒子和高能光子。可以使用例如通过线缆或PCI总线连接到处理器的帧接收器 (frame grabber)或成像板将来自一个或更多个(XD或CMOS成像器的图像转移到计算机中。还可以使用用于通信设备中的红外数据转移、无线电波或其他电磁波来转移图像。这些图像可以被存储在磁盘上以供检索(retrieval)和进一步分析;可以用压缩格式存储所述图像。可以用全帧率或降低的帧率捕获图像序列。来自成像器的图像数据可以被发送到获取装备,并且然后被发送到,所述数据处理装备包括计算机和其他数字或模拟数据操纵与分析机。对从系统的上述组件转移来的图像数据的分析可以被用来检测放射性的存在。[0089] 对来自一个成像器的图像的分析可以与来自邻近成像器的已分析图像进行比较, 以确定是否已经发生误肯定。邻近的摄像机应该能够检测到被第一成像器检测到的伽玛射线,并且检测到的能量和能量比率应该类似并可以使用统计测试和基于逻辑的测试来进行比较,以核实所测得的放射性的持续性和/或一致性(consistency)。图像中由于从陆地上的放射源材料发射的伽玛射线造成的热斑或亮斑的位置可以与成像器视场中的物体的图像一起被用来定位放射性材料的位置。[0090] 将参照下面的非限制性实施例来说明所公开的实施方案的各个方面。下面的实施例仅代表为教导本发明作出贡献的工作,并且本发明不受下面的实施例的限制。[0091] 实施例1[0092] 该实施例说明成像器检测高能粒子的能力,并且说明检测器的灵敏度。[0093] 来自不同制造商的各种成像器被执行来检测伽玛射线(静止态或视频的)的功能性和灵敏度。在每一个实验中,摄像机是根据它们的标准指示无更改地进行操作的。在摄像机主体附近以有放射性材料和无放射性材料交替地进行曝光。没有邻近的辐射源的情况下所取得的图像充当对照实验。一般来说,曾预期几乎没有对照实验图像会显示由撞击到检测器上的辐射导致的小的像素尺度(pixel-scale)的点。还有理由预期一些图像,但并非必须是全部图像(也被称为帧、曝光,或者被总称为数据)包含这样的伪相。[0094] 在一系列的实验室测试中,使用了罗技所制造的数字视频摄像机(具体来说是用于专业级笔记本的Quickcam)。该摄像机包含1280X960像素的电荷耦合器件(CXD)。在第二系列的测试中,使用了包含1600X1200 CCD的Olympus Camedia C-700数字静止态摄像机。两个摄像机在无更改的情况下被暴露给小的、未调校的放射源。当暴露给这些源时, 成功地检测到了伽玛射线,表现为非常小的、清楚的白点。[0095] 当收集辐射灵敏度数据时,使用了三种放射源(参见表I) = (I)Iyc钴-60,(2)5 μ C铯-137和(3) 10 μ C铯-137。这些源是从田纳西州Oak Ridge的Spectrum Techniques, Inc.订购的。Spectrum Techniques为实验性实验室工作提供校正的福射源。 钴-60源发射大能量的1. 17MeV和1. 33MeV伽玛射线。这些能量射线非常具有穿透性,在穿越Ilmm的铅后仅有一半这样的伽玛射线被吸收。铯-137发射O. 66MeV伽玛射线,该O. 66MeV伽玛射线的穿透性为来源于钴-60的伽玛射线的穿透性的一半。铯-137的伽玛射线中的一半射线穿透5. 5mm的铅。伽玛射线穿过显著量的铅屏蔽的事实使得如果系统灵敏度足够大的话,大至危险程度的放射源被足够的屏蔽围绕以躲避检测是不可能的。下页讨论 了灵敏度的初步结果。[0096]表 I[0097]
Figure CN101166996BD00171
[0098] 为了评估该方法的最终灵敏度,尽可能在对罗技网络摄像头CCD几乎等同的条件下收集了 Geiger-Muller计数器数据。选择了的检测器是俄罗斯的Quarta制造的型号为 RD8901的Quartex。在Brookhaven国家实验室已经核实该检测器的校正(calibration) 被纠正到10%的精度内。检测器设置在离所述源大致1. 5cm的位置,其中1/16英寸厚的丙烯酸塑料片位于所述源和所述检测器之间。该塑料被用来提供在标称值上和网络摄像头盖等同的屏蔽。针对Quartex检测器的正常操作是收集31到33秒的数据,然后以微伦琴 /小时来指示小时计的辐射曝光水平(level)。在表I中针对钴-60样本示出在6分钟采样时段上产生的计数率平均值。其他源使该检测器超负荷,并且未获得可靠的计数率。[0099] 对于系统灵敏度的结果。Olympus摄像机仅与源#1 一起使用。在I μ C钴盘(disk) 平躺在摄像机的后侧、与它的LCD观察面板平齐的情况下,在10次O. 5秒曝光的一次中存在一(I)次伽玛射线击中。在44次无放射源的对照实验中,不存在摄像机检测到伽玛射线的证据。[0100] 用罗技摄像头进行了比用数字静止态摄像机进行的实验更广泛(extensive)的实验。在每个网络摄像头实验中,以每秒15帧的速度收集数据15秒,以产生由大致255帧组成的影片。首先用被铅砖(lead brick)围绕并用厚黑布覆盖的摄像机执行对照实验。除了将钴-60和两个铯-137源紧靠网络摄像头放置外,第二系列的测试是相同的。第三系列的测试使摄像机未被覆盖、瞄准实验室的天花板、没有邻近的放射性盘;摄像机之上的铅砖被移除,但是侧面的砖仍在原地。除包括两个铯-137源外,最后一系列的测试使用和前面的系列相同的设置。下面讨论并在表2中概括关于前两个系列的测试的细节。[0101] 对照实验由代表996个单独数据帧(每个数据帧持续时间为66. 7ms)的四个15秒的视频剪辑(clip)组成。总共检测到了四次能量粒子对CCD的撞击(关于像素位置参见图5(A-D))。这些大概归因于宇宙射线冲击(impact)、或者自然出现的元素(例如氡)和它的衰变产物在附近的放射性衰变,或一些其他的环境背景辐射源。四次计数中没有一次发生在离其他计数的几秒内。计数之间的这种时间间隙和或最小计数率可以被用作触发警报的准则,并且还被用作误警报抑制策略的部分。[0102] 图6(A_C)示出当网络摄像头处于三个放射源的顶上时取得的三个图像序列。该序列每个为15秒长。该配置在773个单独帧之间检测到了有126次能量粒子对CCD的撞击。计数率在1. 6个计数/秒和3. 5个计数/秒之间变化。[0103] 可以作出对这些检测的统计显著性的估算,以理解该系统作为针对辐射或针对环境放射性检测的警告装置的价值。分别考虑具有24个计数(图6A)、49个计数(图6B)以及53个计数(图6C)的三个“源”实验。在图5中,有效的背景辐射水平被测量为大致每15 秒数据一(I)个计数。因为放射性衰变服从泊松分布,并且每数据集的计数数目大于20,所以可以使用高斯统计变量(argument)作出一些对检测显著性的估算。测量中的大致1_σ 的不确定度是测量值的平方根,或者:对于源-1、源_2、源_3分别为4. 9、7和7. 3个计数。 这些值产生24±4. 9个计数/15-秒、49 ±7个计数/15-秒以及53 ±7. 3个计数/15-秒的结果。第一个值偏离其他两个值几个(a few)标准差,可能在第一个实验后网络摄像头已经稍微滑向所述源;如果是,则〜7mm的平移(translation)将是所观察到的变化的原因。 以它们各自的1_σ不确定度的倍数表达的检测的显著性为:[0104] 显著性=(值-背景)/不确定度[0105] 对于“源-1”实验,产生的放射源的检测的显著性为(24-1)/4.9 = 4. 7 σ。对于 “源-2”和“源_3”,对应的值分别为6. 9 σ和7.1 σ。在这些实验中,已知在附近真的存在放射源,但是并不总是这种情况。知道误否定和误肯定结果的似然性(likelihood)是有用的。为了确定误否定结果,代替恢复预期的计数数目的概率(接近背景率(background rate)的数)被找到。对于计数率等于表2中记录的那些计数率的情况,可以通过求算高斯概率分布来计算统计将异常地产生误否定(false-negative)的概率。相比较于使用1_ σ 的“检测到的伽玛射线总数量”(在下式中被称为“均值”),这可以针对与会被认为对于背景来说正常的值等同的值来进行。该概率为:[0106]
Figure CN101166996BD00181
[0107] 对于源-1,该概率约为十万分之一,对于源-2和源-3,该概率低一数量级以上。所以,该系统的灵敏度使它非常鲁棒地防止误否定结果,即如果环境辐射至少有和非常低的实验室条件一样的强度,则计数率将高到足够可以作出检测。此外,放射源将最可能在延长的时间内邻近一个检测器,或者经过多个检测器。因此,在检测器附近花费的15秒时段的数目相应降低了错过源的风险。[0108] 为了计算误肯定概率,将使用相同的等式,只是背景率和均值的定义被颠倒,并且现在对应于背景计数率,所述相应地更低。对于观察到的极低的背景率(大致I个计数每15-秒),从高斯统计的观点来看,方差是不定的(ill defined);将需要长得多的曝光来使它稳固。然而,对于不确定度的粗略数量级估算为±1个计数(I的平方根)。[0109] 对于σ使用值I意味着,在源-1的水平,误肯定警报为25-0事件,即形式概率 < 10_116。可以用对背景率及其方差的更广泛的确定来作出对误肯定警报率的额外分析。低背景率还帮助保证真的警报被适当地处理,而未丢失在测量噪声中。[0110] 表2:实验室结果[0111]
Figure CN101166996BD00191
[0112] 针对成像器的预期的场灵敏度(field sensitivity)可以基于定标(scaling) 使用实验室检测结果的自变量(argument)。美国科学家联盟进行了大量计算,以评估各种脏弹场景的可能冲击。可以在FAS网站上找到他们详细调查研究的结果(FAS公共利益报告55,N. 2,2002)。这些示例研究中的一个考虑了 10,000居里的钴-60源的情况。该源是 10 μ Ci铯源的放射性的IO9倍,并且是I μ Ci钴源放射性的IOltl倍。在初步计算中,源的几何结构或自屏蔽未改变。随着源和检测器之间的距离的增加,主要的效应是强度的降低, 所述强度与源和检测器之间的距离的平方成比例。实验室检测以1. 5cm的距离进行。使用上面的假设,对于放射性是我们的钴-60源的101°倍的源来说,当距离(101°)1/2 X1. 5cm = 1500米时可以作出可比拟的检测,而放射性是IO9倍的源在距离粗略为470米时为可检测。 然而,对于距离大于约100米的情况,空气衰减变得重要,此时空气成为屏蔽计算的重要分量。因为计算的距离超过在其上空气衰减变得重要的距离,所以在这样的情况下对检测器有效范围的保守估算为几百米,然而更大的范围是可能的。可替换地,在更近的间距下,会检测到更强的放射性信号,或者可以检测到不那么放射性(active)的源。[0113] 实施例2[0114] 该预言性实施例图示使用CCD或CMOS摄像机或视频摄像机来检测来自放射性材料的伽玛射线。[0115] 一个或更多个C⑶或CMOS成像器可以被用来对环境中的地区或物体进行采样,以确定放射性材料是否存在。来自每个摄像机的图像可以在使用成像器的硬件确定的每个像素处具有电荷,以检测由伽玛射线生成的光电子导致的具有高电荷的像素。可替换地,可以使用来自摄像机或者连接到摄像机的中央处理器的软件或固件来分析图像,以检测伽玛射线伪像。伽玛射线的数据特征可以包括一个或更多个具有高于背景或阈值水平的高电荷或亮度的像素。被从源或放射性材料发射的伽玛射线撞击的像素的电荷、亮度和频率预期比与环境光或背景辐射相互作用的相同像素的电荷或亮度更大。[0116] 可以用软件来评价来自成像器的图像,并实施一系列步骤来减少/排除误肯定警 报。这些步骤可以包括获取额外图像;校正检测器;图像和检测到的高能粒子与来自其他 邻近摄像机的图像的比较;将计数与阈值比较;将检测到的伽玛射线的能量的身份与已知 放射性同位素库进行比较,以确定匹配是否可能;组合(assemble) —个或更多个图像以确 定放射源是否正在移动并且图像中检测到的高能粒子是否对应于该物体的移动,或者这些 行为的任意组合。[0117] 当在来自成像器的像素或图像中检测到高于预先确定的水平的高能粒子时,如果 在对应于放射性材料的一个或更多个像素或图像中存在持续的、统计显著的辐射伪像,则 可以可选地发出警告或警报到系统操作者或其他人。[0118] 在检测到高于预先确定水平和/或频率的高能粒子情况下,可以对来自摄像机的 图像或像素进行透彻的研究以更精确地定位所述源或放射性材料并识别它的组成。可选 地,检测伽玛射线的摄像机可以被协调为将辐射源场所按三角形分成较小的体积并改善放 射性同位素识别的确切性(specificity)。检测到的放射源的位置与身份可以在更新的警 报中散播(disseminate)给系统操作者或其他人。[0119] 实施例3[0120] 一种检查来自成像器的像素或图像的非限制性方式是评价数字图像数据中四个 最接近的像素(4CP)。如果所考虑的像素或图像数据点为(X,Y),则4CP是:(X+1,Y)、(X, Y+l)、(X-1,Y)、(X,Y-1)。成像器的本地背景值可以被取作对应于(X-2,Y-2)、(X,Y-2)、 (X+2,Y-2)、(X-2,Y)、(X+2,Y)、(X_2,Y+2)、(X,Y+2)、(X+2,Y+2)的八个像素的平均值;可 替换地,如果已知的参考物体在场中,则所述参考物体可以被设置为背景,而对应于该物体 的像素或数据点的平均值被设置到该背景。[0121] 在如图7中所图示的一种操作模式中,数字摄像机/数字视频摄像机照相(704), 并且在另一步骤中可以将一个或多个数字图像传输到计算机(708)。可以搜索图像以得 到伽玛射线撞击的具体特征,并且所述图像还可以包括误肯定测试(712)。如果找到放射 性材料的证据,则可以用下一个可获得的图像重复测试(718),否则用下一个图像再次开始 (718)。如果证据仍指示真实的放射性检测,则可以发出警报或警告、可以发起密集监控,并 且可以将数据传输到第二级监控器722,以用于摄像机间的协同。[0122] 进行额外的误肯定测试,例如图像-对-图像的“热像素(hot pixel)”比较,在所 述测试中确定相同的一个或多个像素是否正在一个图像接一个图像地检测到高计数率。如 果发现所述“热像素”有问题,则通常可以通过几种通用技术中的一种来校正“热像素”。[0123] 密集监控可以包括执行梯度搜索以识别源(730)、识别具体的放射性同位素 (734),和/或发出警告(742)。多个警报的分析使系统和操作者能够跟踪并识别放射源 (738)。[0124] 在图8中示出用于解释来自数字摄像机的图像或来自具有一个或更多个像素的 成像器芯片的像素数据的软件或固件的功能。收集804来自成像器的数据。数字摄像机对 放射性材料的衰变产物(能量粒子和伽玛射线)是敏感的。如果放射性材料在附近,则一 些衰变产物可以穿透摄像机主体并撞击数字检测器,在图像中产生伪像808。[0125] 分析来自数字摄像机的图像812,以发现伪像的存在。如果未检测到放射性的证 据,则图像收集可以继续804。如果检测到放射性的证据,则可选地重复对一个或更多个额外中贞的分析816。重复的分析可以用作误肯定筛选器(screen)816。可以继续对巾贞的分析直 到足够数目的帧显示放射性材料存在(证据持续)820,或不存在放射性材料(放射性材料 的证据未持续);例如,成像器的像素上的计数、图像亮度或电荷一致地低于阈值820)。在 证据未持续的情况下,图像收集可以继续804。[0126] 如果辐射存在的证据持续,则系统可以发出警报或警告824。检测器可以通过梯度 搜索来执行密集监控以识别检测到的源,该监控初始并非必须在图像/视频帧中进行828。 可选地,可以分析多个警报以跟踪并识别放射源。当数据被集合在一起时,可以散播832进 一步的警报。该信息可以包括从其他数字摄像机收集来的警报806。[0127] 在图8中,从一个或更多个摄像机/视频摄像机收集数字图像804。摄像机可以用 于安全目的,并且可以被联网到操作中心。这些数字摄像机可以被用来工作为辐射检测器, 而无论它们是否被用于视频安全监控。检测器(例如CCD、CMOS等)对来自放射性衰变的 能量粒子是敏感的。具体来说,伽玛射线最可能既到达检测器又以可检测的方式与检测器 相互作用。无论伽玛射线进入摄像机的方向如何,检测器都表现出这种灵敏度。检测器的 物理尺寸(例如以平方英寸为单位)和它的角度朝向可以从放射源的视角确定检测器对向 (subtend)的立体角。更大的立体角可以产生更高的与检测器相互作用的伽玛射线的比率。 具有更高程度的放射性(例如每秒更多次衰变)的放射源可以产生更高的与检测器相互作 用的伽玛射线的比率。来自每个摄像机的数据可以被传输到执行分析的计算机。所述传输 可以通过线缆、网络或电磁辐射(例如但不限于无线电波)来进行。在检测和分析处理的 后期阶段中,可以将来自两个或更多个摄像机的结果进行组合以提供更多细节。[0128] 数字摄像机对放射性材料的衰变产物、能量粒子和伽玛射线是敏感的808。如果放 射性材料邻近,则一些衰变产物将穿透摄像机主体并撞击数字检测器,在图像中产生伪像。 在从检测器收集的图像中,没有伽玛射线可以产生没有白斑点的图像,图16A ;具有伽玛射 线检测的图像或数据可以具有白斑点,图16B。[0129] 可以以指定的间隔(例如每秒三次)、按要求(例如单击以进行分析)、以摄像机 可以提供图像的速率和/或一个或多个计算机可以分析所述图像的速率,或其他模式运行 分析过程812。在步骤824、828和832处作出的决定可以影响用于图像选择的模式和速率。[0130] 每个图像可以被转换成适合于进一步处理的文件格式(例如FITS、SDF等)。 将文件转移为合适格式的适当程序在本领域内是已知的,并且包括Thorsten Lemke的 GraphicConverter (图形转换器)或其他类似程序。图像可以被读入存储器中。可以执行 关于该图像的搜索以查找当伽玛射线击中并与数字检测器相互作用时产生的白斑点。可以 用算法的组合来检测击中图像的伽玛射线。白斑点的强度可以被用来确定伽玛射线击中的 能量,并且还可以确定针对所述击中的能量比率。例如,作为Keith Shortridge所开发的 “Figaro”软件包的组件的程序“BCLEAN”(其内容通过引用被整体包括在本文中)包括这 样的例程,所述例程可以在CCD图像上被使用来从天文图像中检测并移除坏线和宇宙射线 伪像。这些例程及其修改可以被用来在来自CCD或CMOS成像器的图像或图像的存储表示 中检测伽玛射线的伪像或击中。所述例程可以被用来识别并表征撞击成像器的伽玛射线, 而不是将它们从图像中移除。[0131] 在实施方案中,各种像素强度比可以被计算,并且可以被用来识别可以对应于伽 玛射线的极陡峭的图像特征或像素。这些像素可以通过其他测试被标记并评价。[0132] 在实施方案中,可以基于一组使用者或系统常量来评价图像中的每个像素。例如, C(1)、C(2)、C(3)以及C(4)可以是使用者定义的常量(尽管更少或更多常量也是可能的)。 用于评价图像中的像素的一组一个或更多个测试可以包括:确定像素数据值是否大于零; 确定像素数据值是否大于图像中四个最接近的像素(4CP)中的每一个;确定像素数据值是 否比4CP的平均值大C (I)计数;确定像素数据值是否比4CP的平均值大所述平均值的C (2) 倍;确定像素数据值是否比4CP的平均值大所述平均值的平方根的C (3)倍;还可以执行其 他测试。可选地,可以计算形状参数来评估图像中的顶峰的一般形状。一种比率可以构建 为[(中央峰值减4CP的平均值)/(4CP的平均值减本地背景平均值)]。所述方法可以确定 该形状比率是否大于C(4)。[0133] 通过了多个这些测试的像素可以被认为是伽玛射线的证据。例如,像素已经通过 了前五个测试,并且可选地,第六个测试可以被认为是可能的伽玛射线检测,并且在图8的 流程控制中,控制流到816。如果没有像素通过所有测试,则该图像被认为无伽玛射线;然 后过程可以考虑下一个图像804。[0134] 如果在图像中检测到伽玛射线816,则所述方法可以被用来确定在下一个使用者 可定义时段内多少次检测到伽玛射线。所述时段可以基于帧的数目,所述帧的数目可以从 I到约1000帧或从I到约15帧,或者可以基于时间量,所述时间量可以从约O. 5到约30 秒或从约I到约10秒,但是更短或更长时间是可能的。如果在使用者可定义时段内(例如3-5帧)存在使用者检测到的伽玛射线并且超过阈值,则该检测可以被认为是持续、真实的 检测,而不是瞬时噪声。[0135] 每个图像检测到的伽玛射线的数目还可以被用来确定检测的准确性(veracity)。 使用者可以将系统配置为忽略具有少于一阈值伽玛射线检测次数的帧。例如,阈值可以是 每个图像1-2次伽玛射线检测,但是可以在具有更多环境辐射的区域中或在很高海拔处阈 值被设置得更高。持续的放射源可以触发警报,并且系统的控制可以流到828,但是数据捕 获和分析可以继续。所有相关数据可以被记入日志并通过安全的(例如加密的)连接被传 递到监控站以供进行检查(review)和可能的安全操作。[0136] 如果在图像中检测到的放射性未重复,或者未达到阈值水平,则可选地,所述数据 可以被记入日志,并且控制可以返回到标准数据收集动作804、808和812。[0137] 基于像素或图像评价,持续的伽玛射线源可以被解释为辐射事件,并触发定义的 警报824,所述警报包括操作者报警、基于计算机的报警、联网警报、它们和其他警报的组 合。除了这些警报之外,可以针对负责检测辐射事件的摄像机激活密集监控模式828。其他 摄像机(例如邻近的摄像机)可以被置入更快的数据取得和分析模式以提高检测到放射源 的机会。如果多于一个的摄像机检测到辐射,则可以协调832那些独立的检测。[0138] 密集监控828可以具有各种结果,包括核实放射源仍然在邻近的位置附近、提取 放射源的更精确的位置,以及识别放射性同位素的具体类型。[0139] 一旦作出肯定的检测或放射性,随后的分析可以更新当前的状态,而不必为了持 续性而重新使警报生效。这些更新可以被用来核实所述源仍然存在,并且可以被用于在区 段(section)828中进行梯度搜索。[0140] 一些摄像机可以被远程操作者和/或被计算机控制移动。这些摄像机可以被摇动 和俯仰以更改它们相对于放射源的朝向。随着摄像机被移动以使它的检测器对准为更近似于与源垂直,计数率可以增加。相反,当摄像机被这样瞄准从而使检测器对准为相对于放 射源更向边缘时,伽玛射线计数率可以减小。以这种方式,可以由摄像机操作者或者由计 算机控制的搜索(格栅(grid)、光栅(raster)、螺线(spiral)或其他)来执行梯度搜索。 在梯度搜索的一种实现中,每次计数率上升时(在用户可定义帧数(例如3-5帧)上求平 均),新的梯度搜索可以以定义了搜索模式(pattern)的新原点(origin)的最大计数向量 开始。当达到全局最大值时,检测器可以或者直接指向放射源,或者直接离开放射源。在 许多情况中,摄像机的位置可以使源极其难以被设置在这些位置(例如火车站顶、漂浮在 公路上方较短距离的半空中)之一。成像器检测到的物理物体的图像可以被用来帮助确定 并解决(resolve)源位置中的不确定度。物理物体的数字摄像机数据图像可以被用来测 量可识别特征的视角大小,从而估算放射源的强度(strength)。例如,如果汽车被识别为 辐射源,则可以基于它的视角大小和它的已知长度、高度等,使用三角关系确定汽车离摄像 机成像器的距离。可以将计算的距离和已知的灵敏度进行比较,以确定数据是否自我一致 (self-consistent)。[0141] 除了确定在检测器内的位置和检测时间外,还可以测量伽玛射线在检测器中沉积 的能量。随着伽玛射线能量的增加,沉积到检测器中的能量增加。每种放射性同位素可以 具有唯一的伽玛射线能谱。对沉积能量的测量加上与库能量进行的比较可以允许确定具体 的放射性同位素。所述放射性同位素身份可以被报告。[0142]多个摄像机可以检测具体放射源。来自每个摄像机的数据可以被分析。每个摄像 机可以被命令来进行密集搜索828以识别具体的同位素并执行它自己的梯度搜索。通过将 来自每个摄像机的分析结果进行组合可以获得关于源的额外信息。来自每个摄像机的图像 可以被用来执行梯度搜索。随着每个摄像机根据它的梯度搜索报告概然(probable)方向, 可以预期这些向量覆盖向单个区域会聚。因为不同的摄像机位于不同位置,所以产生的三 角测量可以便利源位置的确定并且可以对其中来自单个摄像机的数据不可能充分确定源 位置的情况有所帮助。修订后的放射源位置可以被添加到警报信息。[0143] 来自各种成像器的检测器数据的协调还可以允许通过将更多的数据与库值进行 比较来重新确定放射性同位素的身份。通过组合来自一个或更多个摄像机的分析结果可以 获得在图像中识别的伽玛射线的更高显著性或置信度。可以通过警报系统报告修订后的对 放射源性质的估算。[0144] 实施例4[0145] 用小规模放射源执行的实验室实验证实基于CCD或CMOS平台的成像器对能量粒 子冲击是敏感的。对照实验核实所实现的过程本质上(essentially)排除了误肯定警报的 出现。因为这种误报警发生的话,背景率不得不以非显式的方式以大概20到50倍的因子 增加,并保持该方式数秒。这种结果的概率小到趋近于零。类似地,即使使用很低放射性的 源,在实验室实验中作出的检测也会导致如图6A-6C中所示出的显著检测。对于可能提供 实际(viable)威胁的尺寸的放射源,预期误否定(错过源)的风险是小的。预期具有几千 居里的衰变率(disintegration rate)、样本足够大以致带来安全威胁的放射源至少在几 米到几百米的范围内为可检测的,并且可能要远得多,取决于屏蔽程度、空隙衰减以及平方 反比下降(fall-off)。[0146] 几何上按透视原理缩小的效应减小检测器以成角度的方式而非垂直于源的方式的投影的立体角,允许执行梯度搜索。该过程允许跨水平-垂直(pan-tilt)朝向(或高 度-方位角)范围进行放射性测量。测得的水平与指向的比较提供最概然的方向向量,所 述方向向量指向为沿从当前源位置穿过摄像机的检测器的线。在许多安装中,对于放射源 来说不可能在摄像机两侧中的一侧,将位置问题减小到沿一向量的范围。例如,在高高安 装在杆上的摄像机的情况下将出现这样的结果;不可能合理预期放射源为在附近悬挂于半 空。在其他情况中,在摄像机一侧或更多侧进行屏蔽可以被用来衰减伽玛射线,以区分放射 源位置。可替换或可附加地,来自邻近摄像机的数据可以被用来确定放射性材料源的位置。[0147] 实施例5[0148] 镭-226的衰变产物氡发射阿尔法粒子,并且当其衰变时可以发射伽玛射线 (Ra-219)。Ra-266的铅、铋以及铊衰变子核可以发射伽玛射线,并且可以被用来确定氡的存 在。例如,Ra-266的铋-214子核发射能量主峰值为902keV、l,120keV以及I, 764keV的伽 玛射线,伽玛射线由氡衰变产物发生。CCD或CMOS成像器可以被用来在各种设置下检测氡 及其衰变产物。成像器可以被设置为处于或靠近要被测试的区域。可选地,可以使用屏蔽 来提供对照。可以针对高能量伽玛射线粒子分析来自成像器的数据,以确定测试区域中的 身份和计数数目。可替换地,当每个像素被读取时,可以测量连接到将信号电荷转换成用于 成像器的电压的MOSFET放大器的电容器的电荷。高于给定阈值的电荷或电压可以被用来 指示在被测试区域内存在来自放射源的伽玛射线。[0149] 实施例6[0150] 在成像器检测器的一个实施例中,检测器生成的信号是伽玛射线碰撞在硅/ 二氧 化硅C⑶上的结果。进行了对伽玛射线相互作用和到Si/Si02 C⑶检测器的能量沉积的初 步研究,并且发现了这些设备能够成功地检测铅屏蔽的放射性同位素。研究了代表在实地 操作中极可能被发现的两种不同几何模型。一种模型包括源材料薄板,最小化伽玛射线自 吸收;另一种模型是最大化伽玛射线自吸收的球形分布。板模型导致支持高得多的检测率、 距离以及置信度水平,但是即使是球形模型也导致在20-100米距离上的可检测信号。[0151 ] 尽管已经参照本发明的某些优选实施方案相当详细地描绘了本发明,但是其他版 本是可能的。因此,所附权利要求书的精神和范围不应该被限制于被包含在本说明书中的 描述和优选版本。

Claims (30)

1. 一种用于检测高能粒子的系统,包括:至少一个高能粒子;至少一个成像器,其中所述至少一个成像器中的每个包括一个或更多个像素,所述像素能够与至少一个高能粒子相互作用,其中所述至少一个成像器中的每个可以获得图像, 所述图像包括对应于所述高能粒子与所述像素相互作用的点,并且其中所述成像器同时能够传达关于所述高能粒子与所述像素的所述相互作用的信息;与所述至少一个成像器通信的至少一个处理器,其中所述处理器能够确定一个或更多个像素已经与所述至少一个高能粒子进行了相互作用;以及输出装置,其中报告所述至少一个高能粒子的存在;其中所述至少一个高能粒子包括高能粒子源的产物,其中所述高能粒子源包括放射性材料的核衰变源;并且其中传送信息的操作包括在所述图像上显示点。
2.如权利要求1所述的系统,其中所述至少一个成像器选自像素化光子检测器,电荷耦合器件(CXD)成像器,互补金属氧化物半导体(CMOS)成像器,以及包含硅-锗、锗、蓝宝石硅、砷化镓铟、碲镉汞或砷化镓衬底的成像器,及这些成像器的组合。
3.如权利要求1所述的系统,其中所述高能粒子源选自环境辐射、来自于自然源的辐射、放射性材料、核装置、在爆炸之前或之后的脏弹以及核武器,及其组合。
4.如权利要求1所述的系统,其中当所述至少一个高能粒子撞击所述一个或更多个像素时,所述像素产生信号。
5.如权利要求4所述的系统,其中所述信号与撞击所述像素的高能粒子的能量成比例。
6.如权利要求4所述的系统,其中所述信号比背景辐射的信号强。
7.如权利要求1所述的系统,其中所述处理器识别所述放射性材料的核衰变源。
8.如权利要求1所述的系统,其中所述至少一个成像器摇动,俯仰或其组合,其中摇动操作包括关于垂直轴旋转,并且其中俯仰操作包括关于水平轴旋转。
9.如权利要求8所述的系统,其中所述源的位置通过所述至少一个成像器被跟踪。
10.如权利要求8所述的系统,其中所述至少一个成像器还包括薄像素方阵,其中,当所述薄像素方阵垂直于所述高能粒子源时,高能粒子撞击所述薄像素方阵的似然性为最大通量,其中最大通量包括高能粒子撞击所述薄像素方阵的最大概率。
11.如权利要求10所述的系统,其中随所述成像器从所述高能粒子源摇动和/或俯仰离开,所述高能粒子撞击所述薄像素方阵的所述似然性降低。
12.如权利要求10所述的系统,其中所述处理器进行梯度搜索来确定所述最大通量, 其中所述梯度搜索包括水平和/或垂直地驱动所述至少一个成像器移动,直到确定最大通量的位置。
13.如权利要求10所述的系统,其中所述至少一个成像器中的每个成像器并发地提供图像。
14.如权利要求10所述的系统,其中所述至少一个成像器包括多个成像器,其中所述处理器进行梯度搜索并且并发地针对每个单独的成像器确定所述最大通量。
15.如权利要求14所述的系统,其中所述处理器并发地参考每个成像器的所述最大通量以及来自每个成像器的图像,以确定所述高能粒子源的似然位置,其中所述高能粒子源的似然位置在每个图像中所述最大通量与所述图像相交的区域。
16.如权利要求14所述的系统,其中所述多个成像器选自安全摄像机、交通摄像机、运输摄像机、CCD、CMOS摄像机、移动执法摄像机、蜂窝电话摄像机、热红外摄像机及其组合。
17.如权利要求14所述的系统,其中所述多个成像器是互连的。
18.如权利要求15所述的系统,其中随时间确定所述高能粒子源的所述似然位置,由此跟随所述高能粒子源的移动。
19.如权利要求18所述的系统,其中所述多个成像器获得所述高能粒子源的所述似然位置的图像;其中所述图像以连续进行的梯度搜索被并发地评价;并且其中,在图像中物体移动时从所述物体选择所述高能粒子源。
20.如权利要求19所述的系统,其中所述物体选自有生命或无生命的物体,所述有生命或无生命的物体包括机动车、飞机、火车、地铁车辆、人、动物、建筑物、植物、行李、盒子、 包、手提包、手提箱、邮件及其组合。
21.如权利要求19所述的系统,其中所述图像包括在所述成像器的视界中的物体的运动或混合,其中包括所述高能粒子源的所述物体被定位。
22.如权利要求1所述的系统,其中所述处理器选自计算机、视频图像处理器及其组口 ο
23.如权利要求1所述的系统,所述输出装置选自报警系统、照相或视频图像、监视器上的图像、可闻声响、电话呼叫、无线电传输及其组合。
24.如权利要求1所述的系统,其中所述高能粒子源被屏蔽。
25. 一种用于检测高能粒子的方法,包括:针对与由放射性源的核衰变发射的高能粒子的相互作用,表征图像的一个或更多个像素;所述方法还包括:确定检测到的高能粒子的数量和能量,其中所述检测到的高能粒子的数量和能量基于成像器的一个或更多个像素的电荷改变;其中所述表征还基于所述成像器提供的图像;其中基于所述图像的所述表征提供对所述高能粒子的位置的视觉确定。
26.如权利要求25所述的方法,其中所述成像器选自电荷耦合器件(CCD),互补金属氧化物半导体(CMOS)器件,以及硅-锗、锗、蓝宝石硅、砷化镓铟、碲镉汞或砷化镓衬底器件。
27.如权利要求25所述的方法,其中所述放射性源包括放射性材料、放射性同位素及其组合。
28.如权利要求27所述的方法,其中所述电荷改变被量化以确定检测到的所述放射性材料的类型。
29.如权利要求25所述的方法,所述表征还包括检查对高能粒子的误肯定检测。
30.如权利要求25所述的方法,还包括当所述高能粒子被检测到时发出警报。
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