CN102590239B - 在液态物品检查系统中确定ct扫描位置的方法和设备 - Google Patents

Abstract

公开了一种在液态物品检查系统中确定CT扫描位置的方法和设备。首先对DR图像的高低能数据进行融合和平滑，得到噪声较小的单值DR图像。然后，提取平滑后DR图像中的被检液态物品部分，去除空气部分，提取平滑后DR图像中的水平边缘像素。接下来提取平滑后DR图像中的水平边缘行，对DR图像进行垂直分区，并排除非液体区域，确定液体区域的CT扫描位置。

Description

在液态物品检查系统中确定CT扫描位置的方法和设备

本申请是2007年10月5日提交给中国专利局的题为“液态物品检查方法和设备”的第200710180653.2号发明专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及辐射检查技术领域，特别涉及一种通过对液态物品进行双能CT成像来对液态物品进行快速安全检查的方法及设备。

背景技术

美国的9·11事件发生以后，航空领域的安全检查工作越来越受到重视。在以往进行的行李包裹安全检查的基础上，增加了对旅客随身携带的液态物品的安全检查要求。因此，急需有效的方式和手段进行行李物品中液态物品的快速安全检查。

当前，有如下四类的方法可以用于液态物品的安全检查：化学方法、电磁方法、中子方法和射线方法，具体描述如下：

1）化学方法可以细分为气味识别、离子扫描探测和物质分析。气味识别在实际应用中常常因为液态物品被密封包装而无法实现检查。离子扫描探测以高敏感性著称，但是其缺点在于误报率高，常常受到背景环境的影响。物质分析具有精度高和准确性高的特点，但是这种方法需要一定的时间对样品进行分析，不能满足现场快速检查的需求。

2）电磁方法采取主动的测量方式，其根据不同液态物品对电磁波的介电常数不同从而将液态物品区分开来。电磁方法本身容易受到金属包装和较厚材料包装的不利影响。因此，在包装材料复杂的实际情况下，电磁方法具有一定的局限性。

3）中子检查方法的使用会出现“中子活化”的现象，即经过中子检查的被检查液态物品会有辐射残留现象。并且，由于中子的穿透能力更强，故其辐射屏蔽更为复杂、设备占地面积大，因而不适合在民航的安全检查系统中使用。

4）当前，航空领域的安全检查装置多为射线装置，这些装置中，目前采用最多的技术是X射线二维成像技术和三维CT扫描成像技术。这些技术能获得物体的结构信息，但无法判断液体中是否藏有毒品；这是因为液体中藏有毒品后，只是成分发生变化，而总体结构并不会发生明显的变化。

综上所述，对于液态物品进行快速检查，化学方法、电磁方法和中子方法存在着本身不适合快速安全检查的特点，采用X射线二维成像技术和三维CT扫描成像技术，只能获得包含结构信息的图像，不能为判断液态物品是否藏有毒品提供充分依据。

发明内容

为了克服上述现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供了一种在液态物品检查系统中确定CT扫描位置的方法和设备。

在本发明的一个方面，提出了一种在液态物品检查系统中确定CT扫描位置的方法，包括步骤：对DR图像的高低能数据进行融合和平滑，得到噪声较小的单值DR图像；提取平滑后DR图像中的被检液态物品部分，去除空气部分；提取平滑后DR图像中的水平边缘像素；提取平滑后DR图像中的水平边缘行；对DR图像进行垂直分区，并排除非液体区域；确定液体区域的CT扫描位置。

根据本发明的实施例，DR图像的高低能数据的融合包括：选择高低能数据中的一种作为融合结果，或者对高低能数据进行加权组合。

根据本发明的实施例，对融合后的数据进行平滑包括使用高斯滤波器对图像进行滤波处理。

根据本发明的实施例，提取平滑后DR图像中的水平边缘像素的步骤包括：对DR图像的每个像素，计算其与垂直方向上相邻像素的差异值；如果这个差异值大到某个阈值以上，认为这个像素属于水平边缘像素。

根据本发明的实施例，提取平滑后DR图像中的水平边缘行的步骤包括：对DR图像中沿水平方向的每一行，统计其水平边缘象素数和前景像素数的比例，如果比例大到某个阈值以上，则将这一行归为水平边缘行。

根据本发明的实施例，对DR图像进行垂直分区并排除非液体区域的步骤包括：在垂直方向上排除行数小于某一阈值的区域，在水平方向上排除各行的平均前景像素数小于某个阈值的区域。

根据本发明的实施例，确定液体区域的CT扫描位置的步骤包括：取液体区域在高度方向上的中心行，作为CT扫描位置。

在本发明的另一方面，提出了一种在液态物品检查系统中确定CT扫描位置的设备，包括：

对DR图像的高低能数据进行融合和平滑，得到噪声较小的单值DR图像的模块；

提取平滑后DR图像中的被检液态物品部分，去除空气部分的模块；

提取平滑后DR图像中的水平边缘像素的模块；

提取平滑后DR图像中的水平边缘行的模块；

对DR图像进行垂直分区，并排除非液体区域的模块；

确定液体区域的CT扫描位置的模块。

利用本发明的方法和设备，能够较为快速且准确地对液态物品进行检查时执行CT扫描的位置。

附图说明

从下面结合附图的详细描述中，本发明的上述特征和优点将更明显，其中：

图1是根据本发明实施方式的检查设备的结构示意图；

图2示出了如图1所示的计算机数据处理器60的结构框图；

图3示出了根据本发明第一实施方式的控制器的结构框图；

图4示出了在数据库中存储各种液态物品的标识信息和属性信息所采用的结构；

图5是用于说明DR成像和CT成像的关系的示意图；

图6示出了DR成像结果的一个例子；

图7示出了DR成像结果的另一例子；

图8示出了根据本发明第一实施方式的液态物品检查方法的总体流程图；

图9示出了DR成像过程的流程图；

图10示出了在DR成像过程中探测和采集装置30所采集的DR图像数据的排列方式；

图11示出了对DR图像进行处理以确定CT扫描位置的流程图；

图12示出了CT成像过程；

图13示出了在CT成像过程中CT投影数据的排列方式；

图14示出了测量液体属性的过程；

图15示出了对数据库进行扩展的过程；

图16A和图16B示出了根据本发明第二实施方式的检测多件液态物品的情况下重建的CT图像的示意图；

图17A到17K示出了在CT成像完成之后，如何对CT重建图像和/或承载机构进行旋转使其与CT扫描之前物体的相对位置相一致的过程；

图18示出了在多件被检物体的情况下进行检查的流程图；

图19示出了根据本发明第二实施方式的承载机构的俯视图；

图20示出了根据本实施方式的分格桶的侧视图；

图21示出了分格桶的俯视图；

图22示出了分格桶的底视图；

图23示出了在检查过程中如何自动检测分格桶和标记的过程；

图24A到24D示出了在检测过程中旋转桶的示意图；

图25示出了根据第三实施方式的检查过程的流程图；

图26A是说明液体在隐藏了毒品之后密度的变化曲线；

图26B是说明液体在隐藏了毒品之后原子序数的变化曲线；

图26C是说明液体在隐藏了毒品之后特征密度的变化曲线；

图27详细说明第四发明实施方式的检查方法的流程图；

图28是说明对液态物品进行螺旋CT扫描的示意图；

图29A到29M是说明对液态物品进行螺旋CT扫描所得到的图像。

具体实施方式

下面，参考附图详细说明本发明的优选实施方式。在附图中，虽然示于不同的附图中，但相同的附图标记用于表示相同的或相似的组件。为了清楚和简明，包含在这里的已知的功能和结构的详细描述将被省略，否则它们将使本发明的主题不清楚。

【第一实施方式】

图1是根据本发明实施方式的检查设备的结构示意图。

如图1所示，根据本实施方式的检查设备包括：发出检查用双能X射线的射线源10，诸如X光机；承载机构40，其承载被检液态物品围绕轴Z转动，并且可以升降，使得被检液态物品进入检测区域，从而由射线源10发出的射线能够透过被检液态物品；探测和采集装置30，它是具有整体模块结构的探测器及数据采集器，用于探测透射被检液态物品的双能射线，获得模拟信号，并且将模拟信号转换成数字信号，从而输出液态物品针对高能X射线和低能X射线的扫描数据；控制器50，它用于控制整个系统的各个部分同步工作；以及计算机数据处理器60，它用来处理由数据采集器采集的数据，并输出检查结果。

如图1所示，射线源10置于可放置被检液态物品的承载机构40一侧，探测和采集装置30置于承载机构40的另一侧，包括探测器和数据采集器，用于获取被检液态物品DR数据和多角度投影数据。数据采集器中包括数据放大成形电路，它可工作于（电流）积分方式或脉冲（计数）方式。探测和采集装置30的数据输出电缆与计算机数据处理器60连接，根据触发命令将采集的数据存储在计算机数据处理器60中。

另外，检查设备还包括由金属制成的筒状物体通道20，它设置在承载机构40上，能屏蔽X射线向外的辐射。被检液态物品放置在被检物体通道中。

图2示出了如图1所示的计算机数据处理器60的结构框图。如图2所示，数据采集器所采集的数据通过接口单元68和总线64存储在存储器61中。只读存储器（ROM）62中存储有计算机数据处理器的配置信息以及程序。随机存取存储器（RAM）63用于在处理器66工作过程中暂存各种数据。另外，存储器61中还存储有用于进行数据处理的计算机程序和预先编制的数据库，该数据库存储有各种已知液态物品的相关信息，例如液体名称、种类和物理属性等信息，用于与处理器66所计算出的被检液态物品中液体的诸如密度和原子序数之类的属性值进行比较。内部总线64连接上述的存储器61、只读存储器62、随机存取存储器63、输入装置65、处理器66、显示装置67和接口单元68。

在用户通过诸如键盘和鼠标之类的输入装置65输入的操作命令后，计算机程序的指令代码命令处理器66执行预定的数据处理算法，在得到数据处理结果之后，将其显示在诸如LCD显示器之类的显示装置67上，或者直接以诸如打印之类硬拷贝的形式输出处理结果。

图3示出了根据本发明实施方式的控制器的结构框图。如图3所示，控制器50包括：控制单元51，根据来自计算机60的指令，来控制射线源10、承载机构40和探测和采集装置30；触发信号产生单元52，用于在控制单元的控制下产生用来触发射线源10、探测和采集装置30以及承载机构40的动作的触发命令；第一驱动电机55，它在根据触发信号产生单元52在控制单元51的控制下产生的触发命令驱动承载机构40上升或者下降；高度信息获取单元53，它随着承载机构40的运动，向控制单元51反馈承载机构的高度信息；第二驱动电机56，它在根据触发信号产生单元52在控制单元51的控制下产生的触发命令来驱动承载机构40旋转；角度信息获取单元54，它在承载机构40旋转过程中获取承载机构40的旋转角度，反馈给控制单元51。

根据本发明的实施方式，上述的高度信息获取单元53和角度信息获取单元54都是光电码盘，它具备抗干扰的优点。

如上所述，在存储器61中存储有数据库，其中以树状结构存储了已知的各种液态物品的标识信息和物理属性值，例如液态物品的参考密度和参考原子序数。图4示出了在数据库中存储各种液态物品的标识信息和属性信息所采用的结构。

例如所有样本首先被分为若干子类，比如子类1（酒）、子类2（可乐）、子类3（牛奶），……子类n等。然后，每个子类被细分为若干子类。例如子类1（酒）被细分为子类1.1（葡萄酒）、子类1.2（蒸馏酒）、子类1.3（啤酒），……，子类1.n等等。每个子类继续细分。比如，子类1.2（蒸馏酒）细分为子类1.2.1（朗姆酒）、子类1.2.2（威士忌）、子类1.2.3（伏特加）、……、子类1.2.n（中国白酒），直到子类内部各样本的参考密度和原子序数的差异小于某一指定的值，比如系统测量噪声的范围，则不再细分，该小类成为属性结构的叶子节点。

另外，每个叶子节点用其所有父节点名称的组合来标识，比如“古巴产40度哈瓦那朗姆酒”。该标识与参考密度和参考原子序数是一一对应的。在检查流程中，计算机将树状结构逐级展示给用户，操作员通过逐级选择的方式输入标识信息。比如，操作员希望获得一瓶古巴产40度哈瓦那朗姆酒的物理属性信息，可以沿酒->蒸馏酒->朗姆酒->古巴朗姆酒->哈瓦那朗姆酒->40度的路径逐级选择。

操作员通过逐级选择输入标识的过程，同时也是计算机检索的过程，当用户确定最终标识时，其所对应的参考密度和原子序数也被同时检索出来。

图5是用于说明DR成像和CT成像的关系的示意图。根据本发明的第一实施方式，首先对液态物品进行DR成像，以便判断液态物品中的液体部分，然后仅仅针对液体部分中的某个位置进行CT成像，以便提高检查的速度。

图6和图7分别示出了DR成像的例子。如图6所示，在对某液态物品进行DR成像之后，通过如下所述的对像素值进行分析来判断液态物品中液体的位置。如图6所示，该液态物品中仅仅包含一种液体。但是，如图7所示，由于不同液体对液体的吸收系数不同，当液态物品包含两种或者两种以上的液体，并且液体中出现分层时，通过对DR成像后获得的DR图像进行像素分析来判断液体之间的分界面的位置。然后，针对不同的液体进行CT成像。

图8示出了根据本发明第一实施方式的液态物品检查方法的总体流程图。如图8所示，例如在通关期间，需要对乘客携带的液态物品进行安全检查。首先在步骤S110，操作员将被检液态物品放在承载机构40上，并且根据乘客的报关单或者液态物品上的标签获取该液态物品的标识信息，例如40度郎姆酒。

然后，在步骤S111，操作员根据该标识信息从数据库中搜索获取其参考密度和参考原子序数。接下来，操作员按下启动按钮开始执行DR扫描，以生成DR图像，如图6和7所示。

如上所述，进行DR扫描的目的在于：一是获取被检液态物品的透视图像，使操作员能够看清被检液体的内部结构；二是软件能够根据DR图像自动识别液体位置，引导下一步的CT成像；三是用户可以在DR图像指定需要进行CT成像和检查的位置，引导下一步的CT成像。后面将详细描述DR成像的详细过程。

必须说明的是，DR扫描并不是必须的。为了加快检查速度，可以不通过DR扫描来引导CT扫描，而是直接预定若干位置进行CT扫描。比如，经过调研，可知在距离瓶底5厘米的进行CT扫描时，可检查到大部分液体商品的液体部位，则可使用离瓶底5厘米的高度作为预定扫描高度。另外，操作员可以通过目测被检物尺寸，凭经验设置合适的高度，比如设置罐状可乐的扫描高度为3cm，而设置瓶底较厚的葡萄酒的扫描高度为10cm。

在获得DR图像后，在步骤S113A，对DR图像进行分析，自动确定CT成像的扫描位置（如图6和图7中箭头所指的位置），或者在步骤S113B，由操作员操作诸如鼠标之类的输入装置65来指定要进行CT扫描的位置。这样，由于仅仅对液态物品中有代表性的位置进行CT扫描，从而加快了检查速度，而不会降低检查质量。

在确定了CT扫描的位置之后，在步骤S114执行CT扫描过程，也就是针对上述确定的扫描位置对液态物品进行CT扫描，获得CT扫描数据，并且根据重建算重建CT图像。该CT图像的每个像素代表了液态物品中相应部分的密度和原子序数。

然后，在步骤S115，计算机通过执行分析程序来分析CT图像，获取测量的密度和原子序数。进而，在步骤S116，对测量的密度和原子序数和从数据库中检索的参考密度和原子序数进行比较，判断二者是否彼此一致，例如二者之差是否小于预定的阈值。在步骤S117，如果差值大于预定的阈值，则表明该液态物品是可疑的，向操作员发出报警，或者打印出检查结果。

下面结合附图9～14详细说明上述各个步骤的详细操作过程。图9示出了DR成像过程的流程图，而图10示出了在DR成像过程中探测和采集装置30所采集的DR图像数据的排列方式。

如图9所示，在DR成像过程中，在步骤S210，从计算机60向控制器50发送命令，以驱动承载机构40沿物体通道20垂直运动。控制器50在承载机构垂直运动的过程中，通过高度信息获取单元53实时监控承载机构的高度。

在步骤S211，控制器50每隔一定的高度（比如1毫米）给探测和采集装置30发送一个触发信号。探测和采集装置30接收到该触发信号后，对每个探测器的输出信号进行一次采集，获得高能探测数据和低能探测数据，并保存到其内置的缓冲器中。

在步骤S212，判断承载机构40是否达到指定高度，比如500毫米。如果仍未达到，则流程转到步骤S210，继续上述操作。

如果承载机构40到达上述预定的高度，则控制器50不再给探测和采集装置30发送触发信号。计算机60从探测和采集装置30中读取采集到的高低能探测器信号，排列为数据矩阵的形式，成为DR图像。DR图像的每个像素，记录了射线穿透物体后剩余的强度，包括低能射线强度和高能射线强度。

如上所述，后续的CT成像的扫描位置都是在DR图像上确定的。无论是使用自动识别的方式，还是人工指定的方式，都是首先在DR图像上取得一个行号，然后计算机将这个行号转换为承载机构高度，并命令控制器50驱动承载机构40运动到指定位置后，再进行CT成像。

由DR成像流程可知，DR图像的每一行，对应于一个特定的承载机构40高度。假设DR成像过程开始时承载机构高度值为0，成像过程中承载机构不断下降，每隔h毫米触发一次采集，那么DR图像中的第m行，其对应的承载机构高度为-m*h。

图11示出了对DR图像进行处理以确定CT扫描位置的流程图。

在DR图像中，被检液态物品一般分为瓶底、液体部分、瓶颈、瓶盖等几部分，通过图像分析技术可以将其中的液体部分（可能有多层）提取出来，并确定各层CT扫描位置。

在步骤S310，对DR图像的高低能数据进行融合和平滑，得到噪声较小的单值DR图像。例如，高低能融合的具体方法可以是直接选择高低能数据中的一种作为融合结果，也可以是高低能数据的加权组合。平滑的方法可以是使用高斯滤波器对图像进行滤波处理。

在步骤S311，提取平滑后DR图像中的被检液态物品（前景），去除空气（背景）。具体方法可以是设定一个阈值，将取值在该阈值以下的像素归为前景像素，其他像素归为背景像素。采用阈值来去除背景的原因在于：被检液态物品遮挡了射线，因此其对应的DR图像素值较低（DR图像记录的是射线的剩余强度）。

在步骤S312，提取平滑后DR图像中的水平边缘像素。具体方法可以是：对DR图像的每个像素，计算其与垂直方向上相邻像素的差异值；如果这个差异值大到某个阈值以上，就认为这个像素属于水平边缘像素。

在步骤S313，提取平滑后DR图像中的水平边缘行，水平边缘行对应于瓶底和液体的界面、液体和空气的界面、瓶盖和空气的界面或者容器中多层液体之间的界面。具体方法可以是：对DR图像中沿水平方向的每一行，统计其水平边缘象素数和前景像素数的比例，如果比例大到某个阈值以上（比如50%），则将这一行归为水平边缘行。

在步骤S314，对DR图像进行垂直分区，并排除非液体区域。DR图像中的各条水平边缘行将DR图像分成了多个区域，从下往上依次包括：瓶底、液体（根据密度的不同，可能有多层）、瓶内空气（如果有的话）、瓶盖等。通过制定筛选准则，可以排除非液体区域，具体准则如：

a)在垂直方向上，行数小于某一阈值的区域，排除。行数较小的区域，也就是厚度很小的区域，有可能是瓶底、瓶盖、或容器内液体和容器顶部之间狭小的空隙（比如易拉罐内顶部的空气）。具体阈值的确定，可以通过调研各种液体包装容器的瓶底、瓶盖和容器内空气层厚度来确定。

b)在水平方向上，各行的平均前景像素数小于某个阈值的区域，排除。这些区域往往对应于细长的瓶颈。具体阈值的确定，可以通过实现获取各种液体包装容器瓶颈的宽度来确定。

在步骤S315，确定液体区域（可能有多个）的CT扫描位置，完成液体的分层定位。排除非液体区域后，剩下的区域（可能有多个）归为液体区域。取这些区域在高度方向上的中心行，作为CT扫描位置。

以上描述的是自动确定CT扫描位置的过程。但是，在手动指定扫描位置的情况下，操作员通过输入装置65在显示的DR图像上直接指定要进行CT扫描的行，作为CT扫描位置。

图12示出了CT成像过程，而图13示出了在CT成像过程中CT投影数据的排列方式。

如图12所示，在确定了CT扫描的位置之后，执行CT成像过程，也就是在所执行的CT扫描位置，进行CT成像，生成关于被检物一个断层的密度和原子序数图像，以进行液体密度和原子序数的测量。如上所述，由于仅仅对典型的位置进行CT扫描，所以可以大大节省通关时间。

在步骤S410，计算机60给控制器50发送命令，驱动承载机构40旋转预定角度，例如1度。控制器50在承载机构旋转运动的过程中，通过角度信息获取单元54实时监控承载机构角度。

在步骤S411，当转过1度，控制器50给探测和采集装置40发送一个触发信号。探测和采集装置40接收到触发信号后，对每个探测器的输出信号进行一次采集，并保存到其内置的缓冲器中。

然后，在步骤S412，判断累计转动角度是否达到一周。如果未达到一周，则流程转到步骤S410，继续上述的操作过程。

如果累计转动角度达到指定角度（比如360度）后，在步骤S413旋转运动停止，控制器50不再给探测和采集装置30发送触发信号。计算机60从探测和采集装置30中读取采集到的高低能探测器信号，排列为数据矩阵的形式，成为CT投影数据，如图13所示。CT投影数据的每个像素，记录了射线穿透物体后剩余的强度，包括低能射线强度和高能射线强度。

在步骤S414，计算机60利用双能重建算法，根据高低能CT投影数据，重建得到断层上的密度和原子序数图像，即CT图像。CT图像中的每一个像素，记录了被检物体在该像素对应位置的密度和原子序数。

下面说明从高低能CT投影数据重建断层图像的过程。

● CT数学原理

将二维分布u(x,y)沿着某个方向θ求线积分，便得到一维的函数p_θ(t)，该函数称为u(x,y)在θ角度的投影。如果能够得到各个方向的投影p_θ(t)，那么可以根据Radon变换精确计算得到二维分布u(x,y)。从投影得到二维分布的过程称为重建。

实际应用中，X光机和探测器围绕物体旋转一圈，便测量得到物体的某个切片的衰减系数分布在各个方向的投影，从而可以根据CT原理重建得到物体切片的衰减系数二维分布。

●基材料分解模型

在小型X射线安全检查系统所涉及的能量范围内（<200keV），物质线衰减系数可以用下面的解析表达式(1)来近似表示。

μ(E)=a₁f_p(E)+a₂f_KN(E)   (1)

$a_1=\frac{\mathrm{\&rho;Z}}{M}{Z}^n---\left(2\right)$

$a_2=\frac{\mathrm{\&rho;Z}}{M}---\left(3\right)$

公式(1)中，f_p(E)表示光电效应截面随着能量的变化关系，f_KN(E)表示康普顿散射截面随着能量的变化，f_p(E)与f_KN(E)均有已知的解析表达式。常数a₁和a₂与物质的原子序数、质量数和密度有关，其表达式如(2)和(3)式所示，其中Z表示原子序数，M表示质量数，ρ表示密度（g/cm³），n为常数。

由于每种物质的线衰减系数都可以被公式(1)中的两个系数a₁和a₂唯一确定，因此可以选取两种基材料，比如碳和铝，用基材料的线衰减系数的线性组合表示其他所有材料，如下式(4)所示：

μ(E)=b₁μ₁(E)+b₂μ₂(E)   (4)

其中，μ(E)为任意一种材料的线衰减系数，μ₁(E)和μ₂(E)为所选的两种基材料的线衰减系数，b₁和b₂称为基材料系数。

按照公式(5)，定义原子序数的2倍与质量数的比值与密度的乘积为特征密度。

${\mathrm{\&rho;}}^{*}=\mathrm{\&rho;}\frac{2Z}{M}---\left(5\right)$

假设两种基材料的原子序数和特征密度分别为

和，那么根据上面的公式(1)～(4)可以推导出任意一种材料的原子序数和特征密度的表达式如下：

${\mathrm{\&rho;}}^{*}=b_1{\mathrm{\&rho;}}_1^{*}+b_2{\mathrm{\&rho;}}_2^{*}---\left(6\right)$

$Z={\left(\frac{b_1{\mathrm{\&rho;}}_1^{*}{Z}_1^n+b_2{\mathrm{\&rho;}}_2^{*}{Z}_2^n}{b_1{\mathrm{\&rho;}}_1^{*}+b_2{\mathrm{\&rho;}}_2^{*}}\right)}^{1/n}---\left(7\right)$

●基材料投影模型

X光管产生的能谱通常为连续谱，探测器对X射线的能量响应函数也不是常数。假设能谱N(E)与能量响应函数P_d(E)的乘积为S(E)，并且将S(E)归一化，

${\&Integral;}_0^{E_m}S\left(E\right)\mathrm{dE}=1---\left(8\right)$

那么一条投影线上的投影值的表达式为如下的积分式：

$p=-\ln \frac{I}{I_0}=-\ln {\&Integral;}_0^{E_m}S\left(E\right)\exp (-\underset{l}{\&Integral;}\mathrm{\&mu;}(E,x,y)\mathrm{dl})\mathrm{dE}---\left(9\right)$

公式(9)中，I₀和I分别表示射线被物体衰减前和衰减后的探测器读数值，E_m表示射线的最大能量，l表示射线穿过的路径。

公式(9)即为实际系统的测量投影值p与二维分布μ(x,y)的关系。可以看出，由于X射线多色性，公式(9)并不表示μ(x,y)沿着某条直线的线积分，因而并不满足CT数学原理的要求。常规重建算法忽略这个不一致性，重建得到的μ(x,y)图像含有杯状的伪影，称为硬化伪影。

现有的双能CT方法先采用常规重建算法得到两组μ(x,y)，然后计算原子序数和密度等信息。但是这样不能消除射线多色性的影响。本发明采用基材料分解的思路解决了这个问题。

将基材料分解模型代入到公式(9)中，可以得到基于基材料系数的投影值表达式：

$p=-\ln {\&Integral;}_0^{E_m}S\left(E\right)\exp (-{\&Integral;}_l[{\mathrm{\&mu;}}_1\left(E\right)b_1(x,y)+{{\mathrm{\&mu;}}_2\left(E\right)b}_2(x,y)\left]\mathrm{dl}\right)\mathrm{dE}---\left(10\right)$

将上式中的沿着路径l的积分用下面的式子表达：

∫_lb₁(x,y)dl=B₁   (11)

∫_lb₂(x,y)dl=B₂   (12)

按照上述(11)、(12)两式定义，称B₁和B₂为基材料系数b₁(x,y)和b₂(x,y)的投影。假设获取到了每个角度下的完整的基材料系数投影，那么便可以根据CT重建理论重建得到基材料系数b₁和b₂的分布，从而根据基材料分解模型计算出物体的原子序数和特征密度分布，以及任意能量下的线衰减系数值。

●基材料系数投影的求解

双能CT在两个能量下采集投影数据，便得到如下的双能投影数据：

$p_1(B_1,B_2)=-\ln {\&Integral;}_0^{E_1}{S}_1\left(E\right)\exp [-B_1{\mathrm{\&mu;}}_1\left(E\right)-B_2{\mathrm{\&mu;}}_2\left(E\right)]\mathrm{dE}---\left(13\right)$

$p_2(B_1,B_2)=-\ln {\&Integral;}_0^{E_2}{S}_2\left(E\right)\exp [-B_1{\mathrm{\&mu;}}_1\left(E\right)-B_2{\mathrm{\&mu;}}_2\left(E\right)]\mathrm{dE}---\left(14\right)$

在测量得到(p₁,p₂)后，可以根据方程(13)和(14)求解得到(B₁,B₂)。但是由于上述两个方程均为对数积分方程，无法解析求解。非线性迭代求解方法通常计算量很大，并且不容易得到稳定解。

注意到，当射线穿过厚度为d₁和d₂的基材料1和2后，测量到的双能投影如下面的表达式：

$p_1=-\ln {\&Integral;}_0^{E_1}{S}_1\left(E\right)\exp [-d_1{\mathrm{\&mu;}}_1\left(E\right)-d_2{\mathrm{\&mu;}}_2\left(E\right)]\mathrm{dE}---\left(15\right)$

$p_2=-\ln {\&Integral;}_0^{E_2}{S}_2\left(E\right)\exp [-d_1{\mathrm{\&mu;}}_1\left(E\right)-d_2{\mathrm{\&mu;}}_2\left(E\right)]\mathrm{dE}---\left(16\right)$

对比(13)、(14)和(15)、(16)可以看出，假设测量到的投影数据对(p₁,p₂)相同，那么基材料投影数据对(B₁,B₂)与基材料的厚度组合(d₁,d₂)是完全相同的。

测量不同厚度组合下的双能投影，就可以得到双能投影数据对(p₁,p₂)与基材料系数投影数据对(B₁,B₂)的对应关系，形成查找表。根据(p₁,p₂)计算(B₁,B₂)就可以依据查找表、利用线性插值实现，代替复杂的求解过程。

图14示出了测量液体属性的过程。

如图14所示，在步骤S510，对密度图像和原子序数图像进行融合和平滑，得到噪声较小的单值CT图像。融合的具体方法可以是直接选择密度图像和原子序数图像中的一种作为融合结果，也可以是两者的加权组合。平滑的方法可以是使用高斯滤波器对图像进行滤波处理。

在步骤S511，提取平滑后CT图像中的被检物（前景，包括液体及其包装），去除空气（背景）。具体方法可以是设定一个阈值，将取值在该阈值以上的像素归为前景像素，其他像素归为背景像素。这是因为空气的密度和原子序数几乎为0，而被检液态物品的密度和原子序数则相对较大。

在步骤S512，在前景像素中提取液体像素。具体方法可以是：首先建立一个和CT图对应的二值图像，前景像素的取值为1，背景像素的取值为0；然后对此二值图像进行多次腐蚀运算，每次腐蚀一个像素，最后取值为1的像素为液体像素。这是因为液体总是在包装物的内部，通过多次腐蚀可以逐步地去除包装物。腐蚀的次数可以通过实现确定包装物的厚度来设定。

在步骤S513，统计CT图中所有液体像素的平均密度和平均原子序数，作为本次测量的输出结果。

另外，如果在DR图像分析过程中确定液态是分层的，则针对每层液体执行如上所述的步骤，进而判断各层液体是否是可疑的。最终，向操作员报告最终的检查结果。

另外，存在数据库中的液态物品信息不足，需要进行扩充的情况。换言之，数据库中的各项数据内容，可以由厂家在系统出厂前由供应商填充，同时也允许在系统出厂后操作员对数据库进行扩展。例如在市面出现了一种新的饮料的情况下，操作员可以从该饮料的样本产生该饮料的参考密度和参考原子序数。图15示出了对数据库进行扩展的过程。

在数据库中填充一条记录的基本方法是：首先实测被检样品确定其参考密度和原子序数，然后在树状的标识系统为其建立一个唯一的标识，并将标识、参考密度和原子序数按照标识一起存入数据库中。

如图15所示，在步骤S610，操作员给系统上电，并登录数据库扩展界面。系统自检后进入就绪状态。操作员将希望被加入到数据库中的液体样品放在承载机构40上。在步骤S611，从计算机60向控制器50发出命令，触发射线源10和探测和采集装置30进行DR成像，并在步S612A按照如上所述的方式自动确定液体位置或者在步骤S612B操作员也可在DR图上人工指定液体位置。

在步骤S613，在自动或人工确定的液体位置进行CT成像，并在步骤S614分析CT图像以从CT图像获取液体的参考密度和原子序数。

然后，在步骤S615，操作员对液体样品设定一个标识，比如可口可乐，然后在步骤S616将液体标识与其参考密度和原子序数绑定后，保存到数据库中。

【第二实施方式】

上面的第一实施方式描述的是每次检测单件液态物品的情况，下面结合图16～19详细描述同时检测多件液态物品的操作过程。第二实施方式与第一实施方式的区别在于，因为存在多件液态物品，需要在CT成像完成之后，在显示器上显示的成像结果的位置与承载机构上的物体的位置相对应，从而便于操作员弄清那件液态物品是可疑的。图16A和图16B示出了根据本发明第二实施方式的检测多件液态物品的情况下重建的CT图像的示意图。

例如，操作员以俯视的方式来观察承载机构上的被检物，这就要求检查结束后各层CT图像上各物体的位置必须与承载机构40俯视图一致。

图17A－17K示出了在CT成像完成之后，如何对CT重建图像和/或承载机构进行旋转使其与CT扫描之前物体的相对位置相一致的过程。

图17A示出了在第一次CT成像开始时，承载机构40的俯视图，其中用箭头指示承载机构的角度。图17B示出了在第一次CT图像旋转之前的CT图像，它与第一次成像开始时的承载机构的俯视图是一致的，其中的虚线标识承载机构的旋转范围。图17C示出了在第一层CT图像旋转后的图像，由于旋转角度是零，因此实际上无需对该层CT图像进行旋转。

图17D示出了在第n次CT成像开始时，承载机构的俯视图。从图17D中可以看出，在第n次CT成像开始时，承载机构相比于第一次CT成像前的情形，具有一个角度。图17E示出了在第n次CT图像旋转之前的图像，它与第n次成像开始时承载机构的俯视图是一致的。图17F示出了对图17D中的图像进行旋转，使其与第一层CT图像对齐的示意图。

图17G示出了在最后一次CT成像开始时，承载机构的俯视图，可以看出此时的承载机构相比于第一次CT成像开始时具有一个角度。图17H示出了在第N次CT图像旋转之前的图像，它与第N次成像开始时承载机构的俯视图是一致的。图17I示出了对图17H中的图像进行旋转，使其与第一层CT图像对齐的示意图。

图17J示出了最后一次CT成像结束后，承载机构的俯视图，其中相比于第一次CT成像开始之前的情况，具有一个旋转角度。图17K示出了在成像结束后对承载机构进行旋转使其与第一次CT成像所获得的图像一致。

在所有CT成像过程结束后，对各层CT图像和承载机构进行一次角度调整。首先，根据各次CT成像开始时的承载机构角度（这个角度是可以通过角度信息获取单元54来得到的），对各层CT图像进行旋转处理，使同一物体在各层CT图像中的位置保持一致，比如对齐到第一层CT。然后，调整承载机构的角度，使承载机构的俯视图与CT图像保持一致。

例如，假设一共进行了N次CT成像，第n次CT成像开始时承载机构角度为α_n，结束时承载机构角度为β_n，在俯视图上承载机构以逆时针方向转动。为了使物体在第n层CT图像中的位置都与第1层上的位置保持一致，只需将第n层CT图像按逆时针方向旋转角度α_n-α₁即可。旋转图像后，为了使物体在承载机构俯视图与CT图保持一致，只需将承载机构按逆时针方向旋转角度360-(β_N-α₁)即可。

图18示出了在多件被检物体的情况下进行检查的流程图。如图18所示，在步骤S710，操作员给系统上电，并登录检查界面，系统自检后进入就绪状态。然后，操作员将多件被检物，例如物体A和物体B直接放在承载机构40上并按下检查按扭。这里，假设物体A放置在承载机构的右上角位置，而物体B放置在承载机构的左下角位置。另外，操作员输入物体A和物体B各自的标识信息。

在步骤S711，基于物体A和物体B的标识信息从数据库中检索各自的参考密度和参考原子序数。接下来，在步骤S712，操作员按下启动按钮开始按照与如上所述相同的方式执行DR扫描，以生成DR图像。

在获得DR图像后，在步骤S713A，对DR图像进行分析，自动确定CT成像的扫描位置，或者在步骤S713B，由操作员操作诸如鼠标之类的输入装置65来指定要进行CT扫描的位置。这样，由于仅仅对液态物品中有代表性的位置进行CT扫描，从而加快了检查速度，而不会降低检查质量。

在确定了CT扫描的位置之后，在步骤S714执行CT扫描过程，也就是针对上述确定的位置对液态物品进行CT扫描，获得CT扫描数据，并且根据重建算法重建CT图像。该CT图像的每个像素代表了液态物品中相应部分的密度和原子序数。当液体存在多层的情况下，针对各层进行CT扫描。

在步骤S715和S716，最后一次CT成像结束后，按照如上所述的方法对承载机构角度和各层CT图像角度进行调整，使各层CT图像中各物体的位置保持一致（比如对齐第一层CT），同时与物体在承载机构上的实际位置保持一致（比如和俯视图一致），以便于区分物体B和物体A。

在步骤S717，对每层CT图像进行图像分割处理（比如使用分水岭算法），得到其中每件被检物的液体区域，在步骤S718统计每个液体区域内各像素的密度和原子序数均值，在步骤S719并将其与参考密度和原子序数相比较，据此在步骤S720判别该件被检物的该层液体是否可疑。

在步骤S721，汇总各层检查结论并提示给操作员。一种汇总方法是：仅当所有CT图像中所有液体区域都被判为安全液体时，本次检查的结论为“安全”；否则本次检查的结论即为“可疑”。另外，对每层CT图像进行彩色化处理并显示给用户，CT图中被判为可疑物品的被检物使用一种颜色（比如红色），判为安全液体的使用另一种颜色（比如绿色）。

以上说明的是同时检查两件液态物品的情况，当要同时检查更多件液态物品时，为了便于操作人员看弄清楚各个液态物品的位置，如图19所示，对承载机构承载液态物品的表面上划分出多个区域，例如图19中的A区、B区、C区和D区，这样操作人员可以将各件液态物品放置在相应的区域中，并且针对各个区域来输入各自的液体标识信息。

【第三实施方式】

为了进一步提高检测效率以及防止细长的被检液态物品直接置于承载机构上导致检测时容易产生不稳定而影响检测效果的问题，第三实施方式提出将多件物体放置在分格桶中。

因此，第三实施方式与第二实施方式的区别在于，在检查多件物体的过程中使用了分格桶。下面结合附图20～25来详细说明根据本实施方式的检测设备的具体操作过程。

图20示出了根据本实施方式的分格桶的侧视图，图21示出了分格桶的俯视图，而图22示出了分格桶的底视图。

如图20所示，分格桶70包括底部和与底部耦合的侧壁。在底部的下表面上设置有多个锥形或者其他形状的凸起。这三个锥形凸起可以插入到承载机构40上对应的定位孔中，从而在承载机构旋转过程中，分格桶70与承载机构40一起旋转，防止在二者之间产生相对运动。

另外，如图20所示，在侧壁的顶部一周设置有凸缘，方便操作员抓握和搬运。侧壁是圆柱状的或者是锥形的，并且可以由具有弹性侧材料，例如聚乙烯（PE）或者铝制成。

图21是三种分格桶的俯视图。如图所示，在由底部和侧壁形成的空间中设置有一个或者多个分格部件，将该空间按照需要分成多个空间，分别用于放置液态物品。这样，当要同时检测多件液态物品时，将这多件液态物品分别放置在由分格部件所划分的空间中，对这些液态物品同时进行检测。在这种情况下，可以在侧壁的外表面上设置标记，便于在检测时对检测容器中物品的定位。例如，当检测到四件物品中有一瓶可疑时，可以根据该件物品相对于侧壁上设置的标记的相对位置，来向用户报告是哪一件物品是可疑的。

例如，如图21的左侧图所示，在分格部件的上侧设置有截面为预定尺寸的圆形的标记，或者某个分格部件的长度比其他的小，由此作为定位液态物品所用的标记。

图22是分格桶的底视图。在底部的下表面上均匀分布有三个凸起。但是这三个凸起分布也可以是不均匀的。

图23示出了在检查过程中如何自动检测分格桶和标记的过程。如上所述，分格筒具有特定的结构，可以用图像处理中常用的模版匹配的方法检测。以带十字分格的第一种桶为例，在步骤S810可以首先建立一幅带有十字的模板图像，并将此模板的中心置于待识别的CT图像中心，得到匹配值。

然后在步骤S811，判断该匹配值是否大于预定的阈值，如果结果是否定的，则后旋转模板图像，直到模板图像与CT图像的匹配程度最大为止。如果匹配程度大于某个预先设定的阈值，则认为CT图中存在分格筒，否则认为CT图中不存在分格筒。

如果CT图中存在分格筒，可以在步骤S812进一步根据定位标记的特点来检测定位标记。仍以带十字分格的第一种筒为例，其定位标记位于一条分格线的顶端，使这条分格线较其他三条分格线短。使用模板匹配法确认CT图中存在分格筒后，匹配程度最大时模板图像中的十字线正好与分格线重合；通过比较四条分格线的长度，提取其中的最长的一条，即可得到定位标记。

在多层CT成像后，首先对每一层CT图像进行分格筒检测和定位标记检测。如果各层CT图像中都没有检测到分格筒，则认为操作员没有使用分格筒；如果在至少一层CT图像中检测到分格筒，则认为操作员使用了分格筒；如果各层检测到的定位标记位置不一，可以其中信号强度最大的一个作为最终的定位标记。描述某一层CT中定位标记信号强度的一个方法是：用该层四条分割线长度的最大值减去平均值，其差值越大，定位标记信号越强。

图24A-24D示出了在检测过程中旋转桶的示意图。只需将分格检测筒的定位标记调整到预定位置，即可将各分格调整到指定位置。以第一种十字分格筒为例，以CT图像中心为坐标系原点建立极坐标系，各分格的位置由定位标记的角度坐标唯一确定。假设系统在各种CT图像中最终确定的定位标记所对应的极坐标角度为γ，而系统预先设定的调整目标是θ，那么只需将各层CT图像以及承载机构旋转角度θ-γ即可完成调整，如下图24所示。

如图24A和24B所示，将分格桶旋转一个角度，以达到预先要求的位置。同样，对每层CT成像所得到的图像进行旋转，使其与旋转后的分格桶的角度一致。

图25示出了根据本实施方式的检查过程的流程图。由于从步骤S910到步骤S921与上述第三实施方式的步骤S710到步骤S721相同，这里仅仅描述步骤S922到步骤S926.

在步骤S922，分析CT图像，在步骤S923判断中是否带有分格检测筒。如果没有检测筒，则本次检查结束。

如果使用了检测桶，则在步骤S924识别检测筒的定位标记，确定每个分格的位置。然后在步骤S925对承载机构角度和各层CT图像角度进行第二次调整，将承载机构上检测筒中每个分格的位置，以及液体各层CT图像上每个分格的位置，都调整到预定的位置上。

在步骤S926，系统列出每层CT图像中落在每个分格部分内的各液体区域的检查结果，汇总成每个分格的检查结论并提示给用户。根据本实施方式的一种汇总方法是：对于某个分格，仅当所有CT图像中落在该分格内所有液体区域都被判为安全液体时，本格的检查结论为“安全”；否则本格的检查结论即为“可疑”。

【第四实施方式】

以上的第一到第三实施方式描述了本发明的检查方法用来判断被检液态物品是否是可疑物品，但是也可以直接判断被检液态物品是否隐藏了毒品。

液体的物理属性（比如密度和等效原子序数），在藏毒后将发生改变。比如，纯净水的密度为1.00g/cm³，原子序数为7.5。

当1000g水中溶解有50g可卡因时，其密度变为1.01g/cm³，原子序数为7.6。

计算物质（包括混合物）等效原子序数的方法如下：

假设某种物质共含有N种元素，各种元素的原子序数分别为Z_i，原子个数百分比为α_i，其中i=1,2,...,N，且

那么该物质的等效原子序数为：

$Z_{\mathrm{eff}}={[\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_i{Z}_i^{4.5}/\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_i{Z}_i]}^{\frac{1}{3.5}}$

这样，以水（H₂O）为例，其等效原子序数的计算过程如下表1所示：

液体藏毒后密度、原子序数的变化（以水中溶解盐酸可卡因为例）如下表2所示：

另外，图26A是说明液体在隐藏了毒品之后密度的变化曲线。图26B是说明液体在隐藏了毒品之后原子序数的变化曲线。图26C是说明液体在隐藏了毒品之后特征密度的变化曲线。

下面对照附图27详细说明本发明实施方式的检查方法。

在步骤S1010，操作员将被检液态物品放在承载机构40上，并且根据乘客的报关单或者液态物品上的标签获取该液态物品的标识信息，例如一瓶水。

然后，在步骤S1011，操作员根据该标识信息从数据库中搜索获取其参考密度和参考原子序数，例如密度为1.00(特征密度1.11)g/cm³，参考原子序数为7.51。接下来，操作员按下启动按钮开始执行DR扫描，以生成DR图像。

在获得DR图像后，在步骤S1013A，对DR图像进行分析，自动确定CT成像的扫描位置，或者在步骤S1013B，由操作员操作诸如鼠标之类的输入装置65来指定要进行CT扫描的位置。这样，由于仅仅对液态物品中有代表性的位置进行CT扫描，从而加快了检查速度，而不会降低检查质量。

在确定了CT扫描的位置之后，在步骤S1014执行CT扫描过程，也就是针对上述确定的扫描位置对液态物品进行CT扫描，获得CT扫描数据，并且根据重建算重建CT图像。该CT图像的每个像素代表了液态物品中相应部分的密度和原子序数。

然后，在步骤S1015，计算机通过执行分析程序来分析CT图像，获取测量的密度和原子序数，例如测得其密度为1.02（特征密度1.13）g/cm³，原子序数7.71。进而，在步骤S1016，通过计算可得实测密度与参考值相差0.02g/cm³，原子序数相差0.20。如果藏毒判别阈值设定为密度差0.01g/cm³，原子序数差0.10，那么测量的密度和原子序数落在了预定的范围之内。在步骤S1017，如果差值大于预定的阈值，则表明该液态物品是可疑的，向操作员发出报警，或者打印出检查结果。

判别所需的参考密度和原子序数，可以预先测量该类液体的一个样品，并保存到数据库中。判别所需的差异阈值，可以人工设定为一个合适的值。如果希望检测微量的毒品，则可将此阈值设为较小值；其风险在于，即使是不藏毒的被检物，也可能因为系统噪声的原因测得一个较大的偏差值，从而导致误报。反之，如果希望尽可能地减少对于不藏毒液体误报，则应将阈值设为较大值；其风险在于，如果被检液体藏有少量毒品，则其密度差异不足以达到判别阈值，将导致漏报。

虽然以上以单检物体为例进行了说明，如本领域的普通技术人员所清楚的那样，第四实施方式的方法同样可以如第二实施方式和第三实施方式那样应用于多瓶检测。

【变型1】

虽然以上以先进行DR成像然后进行CT成像为例对本发明的实施例进行了说明，但是也可以直接进行螺旋CT成像来对液态物品进行检查。

对液态物品进行螺旋CT检查所得到的是一组螺旋CT图像，通过比较和分析该组CT图像中的像素，就可以确定液态物品中液体的位置，以及液体是否分层，然后利用与如上描述的类似的方法获得各层位置的液体的物理属性值，例如密度和原子序数。例如在对如图28所示的液态物品进行螺旋CT成像时，如果以2cm为螺旋节距来进行扫描，将会得到如图29A-29M所示的一组CT图像。这样，通过分析各个螺旋CT图像中的像素值，就可以得知液态物品中液体的位置。这里的螺旋CT成像可以采用大螺距CT成像或者常规螺距CT成像。

另外，虽然上面以密度和原子序数为例进行了说明，但是本发明同样可以仅仅使用密度或者原子序数之一来进行，或者使用其他更多的物理属性来进行。

【变型2】

虽然以上以先进行DR成像，然后进行双能CT成像来获取液体的密度和原子序数，但是这里的DR成像并不是必须的，因为可以针对不同的液态物品来事先指定预定的位置进行双能CT成像，来获得液体的密度和原子序数。

上面的描述仅用于实现本发明的实施方式，本领域的技术人员应该理解，在不脱离本发明的范围的任何修改或局部替换，均应该属于本发明的权利要求来限定的范围，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种在液态物品检查系统中确定CT扫描位置的方法，包括步骤：

对DR图像的高低能数据进行融合和平滑，得到噪声较小的单值DR图像；

提取平滑后DR图像中的被检液态物品部分，去除空气部分；

提取平滑后DR图像中的水平边缘像素；

提取平滑后DR图像中的水平边缘行；

对DR图像进行垂直分区，并排除非液体区域；

确定液体区域的CT扫描位置。

2.如权利要求1所述的方法，其中DR图像的高低能数据的融合包括：选择高低能数据中的一种作为融合结果，或者对高低能数据进行加权组合。

3.如权利要求1所述的方法，其中对融合后的数据进行平滑包括使用高斯滤波器对图像进行滤波处理。

4.如权利要求1所述的方法，其中提取平滑后DR图像中的水平边缘像素的步骤包括：

对DR图像的每个像素，计算其与垂直方向上相邻像素的差异值；如果这个差异值大到某个阈值以上，认为这个像素属于水平边缘像素。

5.如权利要求1所述的方法，其中提取平滑后DR图像中的水平边缘行的步骤包括：

对DR图像中沿水平方向的每一行，统计其水平边缘象素数和前景像素数的比例，如果比例大到某个阈值以上，则将这一行归为水平边缘行。

6.如权利要求1所述的方法，其中对DR图像进行垂直分区并排除非液体区域的步骤包括：

在垂直方向上排除行数小于某一阈值的区域，在水平方向上排除各行的平均前景像素数小于某个阈值的区域。

7.如权利要求1所述的方法，其中确定液体区域的CT扫描位置的步骤包括：

取液体区域在高度方向上的中心行，作为CT扫描位置。

8.一种在液态物品检查系统中确定CT扫描位置的设备，包括：

对DR图像的高低能数据进行融合和平滑，得到噪声较小的单值DR图像的模块；

提取平滑后DR图像中的被检液态物品部分，去除空气部分的模块；

提取平滑后DR图像中的水平边缘像素的模块；

提取平滑后DR图像中的水平边缘行的模块；

对DR图像进行垂直分区，并排除非液体区域的模块；

确定液体区域的CT扫描位置的模块。

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