CN107735676A - 用于读取x射线荧光标记的系统和方法 - Google Patents

Abstract

公开了用于认证标记了XRF标记的对象的方法和系统。方法包括以下步骤：提供响应于X射线或伽马射线辐射被应用于对象而从对象到达的X射线信号的所检测部分的波长光谱轮廓；以及对X射线信号的所检测部分的波长光谱轮廓进行滤波，以抑制来自波长光谱轮廓的趋势分量和周期分量，这些趋势分量和周期分量与X射线信号部分中的噪声和杂波中的至少一个关联，从而获得具有改善的信噪比和/或信杂比的经滤波轮廓，从该经滤波轮廓，可以以提高的准确性和可靠性识别与所述对象中包括的材料的特征关联的光谱峰。通过处理经滤波轮廓以识别其中的满足预定条件的一个或更多个峰，从而所识别峰的波长指示对象中包括的材料的特征，来认证对象。

Description

用于读取X射线荧光标记的系统和方法

技术领域

本发明属于X射线荧光(XRF)标记领域，具体涉及用于读取指示用于标记对象的材料和组合物的XRF信号的技术。

背景技术

X射线荧光(XRF)标记是用于检测并可能量化可以用于标记对象的化学材料元素和/或组合物成分的技术。然后可以基于所检测的材料来识别对象的参数/标识。

在下文中，X射线荧光(XRF)用于指代特性“二次”(或荧光)X射线从已经由主X射线或伽马射线辐射激发的材料的发射。措辞荧光是指导致不同能量(通常较低)的辐射的再发射的对特定能量发射的吸收。X射线荧光(XRF)现象基于以下事实：当材料暴露到短波长的X射线或伽马射线时，它们会从原子的内轨道排出电子，这由此使得较高轨道中的电子“落到”较低/内轨道中，并且在该处理中，释放出能量等于所涉及的两个轨道之间的能量差的光子。不同的化学元素具有不同特性能量的电子轨道/壳层，因此来自对象/材料的XRF响应的光谱轮廓指示化学元素并可能指示材料/对象中包括的各元素的量。

材料的假冒和供应链转移是影响许多领域的现象。不道德的制造商经常通过复制与“品牌”公司关联的标注(labeling)来伪造劣质的许多材料，包括但不限于原料、电子器件、聚合物以及药物，并进入供应链。为此，领域中存在已知的各种技术，这些技术使用XRF标记来识别对象/材料并确定它们的来源/制造商/所有者和/或各种参数，从而使得能够辨别原创材料/商品与假冒材料/商品。因为原创和假冒材料的化学组成可能是类似的，所以一些技术使用添加的XRF标记物(诸如具有特定先验已知XRF特征(signature)的材料的组合物)，这些标记物被特别地添加到对象，以使得能够识别对象和/或其特定参数，诸如其来源。

例如，美国第8590800号专利公开了一种认证和/或识别包含化学标记剂的物品的方法，该化学标记剂大致不可分离地封在作为载体的标记物中，并且包含基于预定加密代码的浓度的、为标记物元素的形式的所选择的化学元素和/或化合物，该方法包括以下步骤：i)定性和/或定量地识别化学标记剂的标记物元素；以及ii)将在步骤(i)中识别出的值与该预定加密代码进行比较。

美国第8864038号专利公开了一种用于在材料中对信息编码的材料跟踪技术。该技术包括存储要在材料中编码的信息，基于该信息生成数字，确定与该数字对应的要包含到该材料中的至少一种示踪物的量，以及将所确定的量的至少一种示踪物包含在材料中。对在材料中编码的信息解码包括测量至少一种示踪物的量，在一些实施方式中在激活示踪物之后，确定与所测量的至少一种示踪物对应的数字，以及解码该数字，以获得与该材料关联的信息。

美国第8158432号专利公开了一种用于由标记物标记流体的系统，流体从来源流到目的地，系统包括用于确定流体特性的值的传感器和用于准许所选择的量的标记物进入流体的流体流动控制器，其中，所选量根据流体值和目的地中标记物在流体中的预定浓度来确定。

发明内容

固体废弃物在许多国家中必须在为这种废弃物的处置而设计的设施中处置，诸如废弃物填埋地。固体废弃物可以包括建筑废弃物，建筑废弃物是因破坏或改建道路、建筑物以及其他人造结构而产生的废弃物。建筑废弃物可以包括混凝土、沥青、金属、木材、绝缘材料、干式墙、玻璃、塑料以及其他关联碎片。

在许多国家中，固体废弃物的处置与高费用关联，该高费用来源于将废弃物运送到适当处置设施的运输费用和由处置设施收集以处置废弃物的处置费用。虽然经常需要负责私人和市政建设的承包商来处置建筑废弃物并承担这种处置的费用，但不道德承包商为了避免处置费用而偶尔在非法倾倒场地中处置废弃物。非法倾倒具有消极的环境和美感后果。因此，政府部门经常立法禁止非法倾倒并从被发现非法倾倒固体废弃物的违犯者征收高额罚款。通常，政府部门仅能够起诉被证明在非法倾倒时“正在作案的”违法者。因为执法人员通常不在市民非法倾倒废弃物的时间和地点，所以实施与非法倾倒关联的法律是困难的。将在禁止倾倒的区域中发现的固体废弃物与非法倾倒的犯罪者关联起来也有困难。

因此，本领域中需要一种适于允许在对象/材料所处的地点(例如，在户外当场，在不将被检对象的样本带到专门实验室的情况下)中现场检测标记对象/材料的标记物特征的方式来标记并识别对象/材料(诸如固体废弃物)的标记技术。

然而，由传统的X射线荧光(XRF)标记技术来可靠并准确识别XRF标记物需要获得具有较高信噪比(SNR)和/或具有较高信杂比(SCR)的XRF信号，这在尝试通过使用便携式XRF检测/测量装置在现场条件下在当场测量XRF信号时经常不可用。这由于多个原因而产生，在这些原因中：

-因为该XRF信号是二次荧光信号(较弱)，可能需要高功率X射线/伽马射线辐射发射器来获得具有足以与传统技术一起使用的SNR/SCR的XRF信号，而这种高功率X射线/伽马射线辐射发射器可能不可用和/或可能不适于室外使用和/或在没有合适保护的情况下与便携式装置一起使用；

-在现场操作时且在没有真空条件的情况下，来自被检对象的XRF信号在它穿过被检对象与检测器之间的空气时会经受显著的衰减，由此损害测量的SNR；

-来自被检对象和/或其附近的对象的主辐射的后向散射以及来自相邻峰的干扰信号和/或来自位于被检对象附近(例如，被检对象处/上)的污染材料/对象(例如，其他外来材料/废弃物材料)的不希望的XRF响应会产生大量的杂波，这劣化测量的SCR；

-便携式XRF系统的尺寸和重量限制会限制使用准确的X射线检测器/光谱仪，并且会允许使用与影响测量的SNR的较高内部噪声(例如，检测装置的电子/仪器噪声)和/或低光谱分辨率关联的较小且轻的X射线检测器/光谱仪；

由此，对于上述原因中的一些或全部原因，并且可能还由于其他原因，用于可靠并准确读取XRF标记的当前技术通常在受控环境(例如，实验室和/或其他合适的设施/系统)中来执行。

本发明提供了一种用于以提高的准确性且可靠地读取对象(例如，固体材料但不仅仅固体材料)的XRF标记的新颖技术。本发明的技术促进在非受控环境中使用用于读取对象的XRF标记的手持/便携式XRF读取器(例如，在现场，被检对象被发现/位于的地方)。更具体地，本发明的特定实施方式提供了新颖XRF信号处理器和XRF信号处理方法，该新颖XRF信号处理器和XRF信号处理方法允许即使从已劣化SNR和/或SCR的较嘈杂信号(该信号从可以在非受控环境中操作的手持/便携式XRF读取器获得)也提取被检对象的准确XRF特征(即，下文中还被指示为指纹)。

本发明的XRF信号处理技术的特定方面基于发明人的以下理解：出现在嘈杂XRF信号中的噪声和杂波中的大部分以出现在信号的波长光谱轮廓中的趋势分量和/或周期分量的形式出现，并且应用合适滤波以去除这种分量会产生其中XRF特征以显著较高的SNR/SCR出现的经滤波光谱轮廓。为此，本发明的特定实施方式提供了新颖的XRF信号处理器和XRF信号处理方法，该新颖XRF信号处理器和XRF信号处理方法使用时间序列处理方法，诸如自回归(AR)和移动平均(MA)技术，来对XRF信号的光谱轮廓进行滤波。如将从以下的描述理解的，本发明还提供了具体AR模型和/或MA模型，诸如专门为对XRF信号滤波设计的自回归积分移动平均(ARIMA)模型。并且，特定实施方式提供了基于博克思-詹金斯和/或季节分解方案的方法，该方法用于应用自回归模型和/或移动平均模型来对XRF信号的波长光谱进行滤波。实际上，AR和MA模型(诸如ARIMA)以及博克思-詹金斯和季节分解通常是传统上用于分析通常由在时间间隔期间进行的连续测量构成的时间序列数据的时间序列分析统计技术。然而，令人惊奇的是，本发明的发明人已经发现，应用这些技术(例如，以经常经由试错达到的合适调节)对XRF的波长光谱进行滤波在滤除来自XRF信号的噪声和/或杂波时全部提供综合结果。

应注意，在这里以及在下文中，短语非受控环境应被理解为XRF信号在没有真空条件的情况下通过周围介质/空气传播到检测器，并且在检查之前不必去除可能驻留在被检材料附近/上的污染对象/材料的任意环境(诸如室外)。还应注意的是，措辞手持和便携式在这里用于XRF装置的语境中时指示装置可以被配置为由个人携带且可在现场操作来执行XRF读取。

由此，在特定实施方式中，本发明的XRF信号处理器和/或XRF信号处理方法用于从嘈杂XRF信号准确提取XRF特征。如以上指示的，本发明的处理方法/系统可以用于处理由手持/便携式XRF读取器获得的XRF信号。因此，本发明的特定方面致力于一种包含本发明的XRF信号处理器和/或XRF信号处理方法的新颖XRF装置。本发明的特定实施方式还提供了一种新颖手持/便携式XRF装置，该新颖手持/便携式XRF装置被配置为包括本发明的XRF信号处理器，和/或与本发明的XRF信号处理器(例如，可能驻留在处理中心处)通信，并且适于操作XRF信号处理器来对由手持/便携式XRF装置读取的XRF信号的光谱滤波，并且从其提取XRF特征。

本发明的技术促进在非受控环境中使用用于读取对象的XRF标记的手持/便携式XRF读取器(例如，在现场，被检对象被发现/位于的地方)。更具体地，本发明的特定实施方式提供了一种新颖解决方案，其允许即使从获得自可能是在非受控环境中操作的手持/便携式XRF读取器的具有已劣化的SNR和/或SCR的较嘈杂信号，也提取被检对象的准确XRF特征(即，下文中还被指示为指纹)。

由此，根据本发明的广泛方面，提供了一种用于认证标记了用XRF标记的对象的方法。方法包括以下步骤：(i)对响应于施加于对象的X射线或伽马射线辐射而从对象到达的X射线信号的所检测部分的波长光谱轮廓进行滤波，以抑制来自波长光谱轮廓的趋势分量和周期分量，并且从而获得经滤波轮廓；以及(ii)识别经滤波轮廓中满足预定条件的一个或更多个峰，从而使得能够利用所述一个或更多个峰的波长来识别对象中包括的材料的特征。

在一些实施方式中，本发明的方法还包括以下步骤：用X射线或伽马射线辐射照射对象；检测响应于施加于对象的辐射而从对象到达的X射线信号的一部分；以及向所检测的X射线信号应用光谱处理，以获得指示在特定X射线频带内的、所检测的X射线信号的波长光谱轮廓的数据。

根据一些实施方式，对与多个时间帧期间检测的所述X射线信号的多个时间帧部分中从所述对象到达的所述X射线信号的多个部分关联的波长光谱轮廓进行所述滤波。然后，通过计算多个经滤波光谱轮廓的平均来实现获得经滤波轮廓，这些多个经滤波光谱轮廓由针对这些多个时间帧获得的X射线信号的多个部分的滤波获得。

根据本发明的一些实施方式，利用波长以及可能地一个或更多个峰的大小来确定指示对象中包括的材料的类型和浓度的材料数据。然后利用材料数据来认证对象。

根据本发明的一些实施方式，滤波通过以下来执行：向所检测的信号部分的波长光谱轮廓应用时间序列分析技术，以抑制来自波长光谱轮廓的趋势分量和周期分量。通过滤波抑制的趋势分量和周期分量与出现在X射线信号的所检测部分且源于以下各项中的一个或更多个的杂波与噪声中的至少一个关联：检测装置的仪器噪声、对象附近的一个或更多个外来材料、后向散射噪声、以及来自相邻峰的干扰信号；所述滤波从而提供改善的信噪比(SNR)。

在一些实施方式中，滤波包括提供用于对XRF信号的光谱进行滤波的预定自回归(AR)模型。比如，预定自回归(AR)模型可以是自回归积分移动平均(ARIMA)模型。ARIMA模型的自回归和移动平均量级分别可以为p＝5和q＝12。另选地或另外地，ARIMA模型的自回归权重可以根据波长光谱轮廓的自相关函数来确定。

同样，在一些实施方式中，滤波通过向所检测的X射线信号的所述部分应用以下各项中的至少一个来执行：博克思-詹金斯处理和季节分解处理。例如，滤波可以包括适用于抑制周期分量的季节性滤波和适用于抑制趋势分量的固定滤波。

根据本发明的另一个广泛方面，提供了一种X射线荧光(XRF)装置，该XRF装置包括：处理器，该处理器适于获得指示响应于由X射线或伽马射线辐射照射所述对象而从对象到达且由辐射检测器检测的X射线信号部分的波长光谱轮廓的数据，并且适于处理波长光谱轮廓，以识别对象中包括的材料的特征。处理器包括：滤波模块，该滤波模块适于对所述波长光谱轮廓进行滤波，以抑制来自波长光谱轮廓的趋势分量和周期分量，其中，趋势分量和周期分量与由所述辐射检测器检测的X射线信号部分中的噪声和杂波中的至少一个关联。处理器从而提供获得具有改善的信噪比和/或信杂比的经滤波轮廓，从该经滤波轮廓，可以以提高的准确性和可靠性识别与对象中包括的材料的特征关联的光谱峰。

本发明的实施方式还提供了优选地使用可以使用X射线荧光(XRF)识别的标记物来标记材料的方法。标记物可以以特定可检测数量容易地应用于材料。可选地，标记物包括组合物，该组合物包括标记物化合物，该标记物化合物包括使用XRF可检测的原子。标记物可以被编码为提供唯一XRF特征(“指纹”)，该唯一XRF特征使得能够形成使经标记的材料和适当制造商、批号、制造日期、制造场所、序列号、客户数据、始航港、目的港以及与供应链和/或产品相关的其他数据关联的数据库。标记无法外部可见，并且可以使用XRF检测器检测，优选地由手持/便携式XRF检测器检测。检测器可以被配置为与服务器通信，以提供材料的认证的指示。

本发明的实施方式提供了用于标记废弃物材料诸如固体废弃物材料或潜在地将需要处置的材料的方法。标记废弃物材料可以使用能够通过XRF识别的标记物来执行。标记物可以在处置材料之前由相关方诸如市政当局容易地施加于废弃物材料，并且可以在倾倒废弃物材料之后保持粘到废弃物材料或由其吸收。标记物可以被编码为提供唯一“指纹”，该唯一指纹使得政府部门能够形成数据库，该数据库使经标记的废弃物材料或潜在的废弃物材料与负责废弃物的合适处置的实体(人或组织)关联。

在发现非法处置的废弃物时，政府部门或其代理可以对于标记物的存在而扫描废弃物。在识别标记物时，标记物可以被关联到负责废弃物的合适处置的实体的标识。

根据本发明的实施方式，提供了一种用于标记固体废弃物材料的方法，该方法包括以下步骤：获得能够使用X射线荧光识别的材料，混合该材料与液体载体，以形成标记组合物，并且使固体废弃物材料与标记组合物接触。

本发明的另外实施方式提供了用于识别负责处置诸如固体废弃物这样的材料/对象的实体的方法。方法包括以下步骤：提供指示用于标记将潜在地需要处置的材料/对象(例如，固体材料)的XRF标记物的唯一XRF特征的数据；提供使负责材料/对象/固体废弃物的处置的实体与用于标记实体的标记物或多个标记物的XRF特征关联的关联数据(例如，关联数据可以存储在数据库中)；接收指示对于XRF标记物或多个XRF标记物的存在而测试固体废弃物材料的样本/部分的测量数据；处理测量数据，以识别XRF标记物或多个XRF标记物的XRF特征，以及使用关联数据(例如，通过查询存储它的数据库)来识别负责处置固体废弃物材料的实体。

在讨论中，除非另外陈述，否则修改本发明的实施方式的特征的条件或关系特性的形容词(诸如“大致”和“大约”)被理解为意指条件或特性被定义为在对于实施方式对于条件或特性的预期应用的操作可接受的容差内。除非另外指示，否则规范和权利要求中的词语“或”被认为是包括的“或”而不是排他的或，并且指示它结合的项的至少一个或任意组合。

本发明内容被提供为以简化形式引入下面在具体实施方式中进一步描述的概念的选择。该发明内容不旨在识别所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。

附图说明

为了更好的理解这里所公开的主题且例示它实际上可以如何进行，现在将参照附图仅用非限制性示例的方式描述实施方式，附图中：

图1A至图1C示意性例示了根据本发明的特定实施方式的用于读取XRF标记的技术，其中：图1A是用于读取XRF标记的方法100的流程图，图1B示出了例示根据图1A所例示的方法100滤波的XRF信号的分量的示意图；图1C描绘了例示分别在被方法100滤波之前和之后的XRF信号A1和A2的曲线图；

图2A至图2C例示了根据本发明的特定实施方式的用于对XRF信号滤波的XRF信号处理技术，其中：图2A示出了在特定实施方式中用于对XRF信号进行滤波以从其提取具有改善SNR和/或改善SCR的XRF标签的XRF信号处理方法200的流程图；以及图2B和图2C是例示了图2A所例示的方法200的操作的曲线图；

图3是包括根据本发明的实施方式配置的XRF信号处理器的XRF装置的框图；

图4A和图4B是分别例示根据本发明的实施方式的处理中心XRF装置和移动(例如，手持)XRF装置的配置的框图；

图5示出了描绘了根据本发明的实施方式的处理的流程图；

图6示出了描绘了根据本发明的实施方式的处理的流程图；

图7示出了描绘了根据本发明的实施方式的处理的流程图；以及

图8描绘了根据本发明的实施方式可以用于分析材料和/或分析废弃物和确定其源的系统。

附图所示的部件和特征的尺寸为了方便并清楚呈现而选择并且不一定表示比例。

具体实施方式

在以下具体实施方式中，将详细地描述用于标记并识别对象/材料(诸如固体废弃物)的新颖方法。

现在参照图1A，图1A示出了描绘了根据本发明的特定实施方式的、用于读取XRF标记的方法100。方法100提供一种用于读取被检对象的XRF标记的新颖技术，该信息技术允许基于对象的XRF标记来识别和/或认证和/或确定与对象关联的特定特性。方法100允许以改善的SNR和改善的SCR从嘈杂的XRF信号提取对象的XRF特征，从而促进经由移动(便携式/手持)装置现场检查对象和/或材料。方法100至少包括操作120、操作130以及操作150，这些操作用于通过以下对响应于施加于对象的X射线和/或伽马射线辐射而获得/检测的XRF信号的波长光谱轮廓来进行滤波：使用统计时间序列技术来从波长光谱轮廓去除/抑制趋势分量和/或周期分量，并且优选地为这两者，并且这些操作用于从经滤波信号识别对象的XRF特征。

方法100的可选操作105包括由X射线或伽马射线辐射照射要检查的对象，以激发来自对象的XRF响应。应理解的是，各种技术可以在操作105中用于用X射线/伽马射线辐射照射对象，并且可以在本发明的方法的不同实施方案中变化。本领域技术人员将容易地理解，各种辐射发射器以及要使用的辐射的频带和/或强度鉴于在不同实施方案中需要XRF标记的读取的要求和条件可用。比如，所用的辐射发射器可操作为发射具有比形成XRF标记的一部分因此需要被识别的原子/元素的“能量”高的能量的X射线辐射。可选地，操作105包括在由X射线或伽马射线照射要检查的对象之前应用预防/安全措施。比如在本发明的一些实施方式中，XRF装置包括近距离/触摸传感器，该近距离/触摸传感器防止激活辐射源/发射器，除非被检对象的样本/部分被放置为与发射器邻近(例如，阻止辐射的传播路径)。

方法100的可选操作110包括检测并光谱地处理响应于施加于对象的X射线或伽马射线辐射而从对象到达的XRF信号的至少一部分。XRF信号例如可以由可在期望X射线频带中操作的检测器和/或光谱仪来检测。XRF信号的所检测部分通过使用合适的光谱处理技术来处理，诸如确定该信号的波长光谱轮廓的多通道分析仪。

应注意，操作105和110为不是必须在实施本发明的方法100的所有系统/装置中进行的可选操作。例如，被实施为中央XRF信号处理系统的一些系统可以适于接收指示来自外部XRF测量单元/模块的所检测信号部分的光谱轮廓的数据，该外部XRF测量单元/模块实施照射被检对象和/或检测XRF响应的操作。同样，根据本发明配置的移动XRF读取器可以被配置为响应于由单独的辐射源模块施加于被检对象的X/伽马射线辐射而到达的XRF信号，因此，这种移动XRF读取器可以不实施照射对象的操作105。

为此，在操作120中，在指示所检测XRF信号的至少一部分的波长光谱轮廓的数据已经被光谱地分析之后，根据本发明的技术提供该数据以处理来识别该数据中的XRF特征。

操作130包括对波长光谱轮廓进行滤波，以抑制出现在其中的趋势分量和/或周期分量，并且获得经滤波轮廓。本发明的优点涉及在下文中关于方法100的该操作和下一操作描述而且在下面参照图2A至图2H详细例示的、用于对XRF光谱轮廓进行滤波的新颖滤波技术。根据本发明，所检测XRF信号中的噪声和杂波的大部分以可识别特性分布在XRF信号的波长光谱轮廓内。特别地，噪声和杂波的大部分以趋势分量和/或周期分量的形式出现在波长光谱轮廓内，其具有使得能够将其从波长光谱轮廓检测并抑制的特性特征。

这例如在图1B中例示，图1B示出了XRF信号的波长光谱轮廓的不同分量的示意光谱图(随着波长而改变的任意单位的强度)，其中：

G1-是例示了从检测器获得的XRF信号的波长光谱轮廓的区段。如这里所示的，XRF信号的强度以任意单位在50至100之间的标度变化。

G2-是例示了具有特定周期性的、波长光谱轮廓的周期分量的曲线图。该周期分量例如可以与噪声/杂波关联，噪声/杂波诸如电子噪声和/或后向散射。注意，在该曲线图中例示的周期分量的强度的大小以与以上曲线图中相同的任意单位在-10与10之间变化。

G3-是例示了波长光谱轮廓的趋势分量的曲线图，该趋势分量示出了XRF信号的强度根据波长而上升/下降的趋势。该趋势分量例如可以与噪声/杂波关联。注意，趋势分量的强度在该示例中以与以上曲线图中相同的任意单位从50基本上单调地上升至95。

G4-是例示了可通过应用抑制来自G1所示的XRF信号的波长光谱轮廓的、G2和G3所示的周期分量和趋势分量的操作来获得的经滤波轮廓的曲线图。如这里所示的，从波长光谱轮廓(G1)减去/差分趋势分量(G3)和周期分量(G2)提供经滤波光谱轮廓，在该经滤波光谱轮廓中，XRF特征的光谱线更清楚地出现，并且不被与噪声关联的趋势分量和周期分量遮掩或较少地遮掩。应注意的是，本示例中的XRF特征的光谱线的强度为0至4的标度(为上面使用的相同任意单位)，由此在该示例中在大小量级上比趋势分量低且比周期分量远低。

鉴于上述内容，清楚的是G1的XRF信号中的XRF特征被周期分量G3和趋势分量G2(多半具有噪声/杂波)完全遮掩。因此，为了能够在不抑制这些分量的情况下从这种XRF信号读取XRF特征需要使用较高强度的X射线/伽马射线发射器、较准确且较少噪声的检测器和/或在提供减少杂波的较少噪声的条件下进行测量。本发明的技术提供通过从XRF信号去除趋势分量和周期分量来解决这些问题。甚至更具体地，如以下更详细描述的，本发明还提供了一种识别这些噪声分量并对它们进行滤波的新颖技术，该新颖技术用于通过使用从时间序列统计分析领域借用且传统上用于时间序列的统计技术来去除周期和/或趋势分量。比如，在本发明的特定实施方式中，在操作130中，提供预定模型，诸如自回归模型和/或移动平均模型(例如，ARIMA)，并将其用于识别XRF信号的波长光谱轮廓的周期和/或趋势分量/对其进行滤波。

如以上指示的，ARIMA模型(通常被称为ARIMA(p,d,q)，其中，参数p、d以及q分别是指代模型的自回归、积分以及移动平均部分的量级的非负整数)在传统上用于时间序列的统计处理，以较好地理解数据或预测时间序列中的将来点。这里，ARIMA模型用于处理XRF信号的波长光谱，并且模型的参数p、d以及q被选择为从XRF信号滤除趋势分量和/或周期分量。在本发明的一些实施方式中，模型的参数p、d以及q被特别地选择/确定为对XRF信号的波长光谱轮廓进行滤波。参数可以被确定(例如，例如由试错和/或由计算机模拟预先预定)为使得它们适合XRF信号的周期和/或趋势(噪声/杂波)光谱分量的提取/滤波。同样，在本发明的特定实施方式中，在操作130中，使用时间序列方法(诸如博克思-詹金斯和/或季节分解方法和/或这种方法的变体)来对XRF信号进行滤波，以抑制来自信号的周期和/或趋势光谱分量。例如，博克思-詹金斯和/或季节分解方法可以应用于基于所选择的ARIMA模型来处理XRF信号的波长光谱，从而获得XRF信号的经滤波光谱轮廓，XRF特征可以从该经滤波光谱轮廓提取。图1C描绘了分别在由方法100对实际XRF信号进行滤波之前和之后的、实际XRF信号的曲线图A1和A2。参照图2A的流程图详细描述方法100的实施方案的示例。

在这一点上，应注意的是，XRF信号中的噪声和杂波以XRF信号的波长光谱中的周期和/或趋势分量的形式来表达的事实是令人惊奇的，并且对于本领域普通技术人员将不是显而易见的。因此，同样，时间序列技术用于识别和/或滤波来自光谱的趋势分量(这里还被称为非固定的)和/或周期分量(这里还被称为季节分量)也对于本领域普通技术人员将不是显而易见的。

注意，在时间序列统计分析领域中，时间序列的趋势分量和周期分量经常被分别称为非固定和季节分量；因此，这些措辞在这里还可互换地使用，以分别指示光谱的趋势分量和周期分量，即使光谱的这些趋势分量和周期分量呈现关于波长标度的趋势和/或周期性，而不呈现时间标度的趋势和/或周期性。

可选地，在一些实施方式中，为了进一步提高随后在下文中描述的操作150中获得的XRF特征的准确性和可靠性，进行操作140。可选的操作140包括重复用于对在多个时间帧中从对象到达的多个X射线信号部分的波长光谱轮廓进行滤波的以上所描述的操作120至130。然后通过积分(例如，求和/平均)在操作130中通过对多个时间帧的波长光谱进行滤波获得的经滤波轮廓，来计算XRF信号的最终经滤波轮廓。这样，与单个时间帧的经滤波轮廓相比，进一步改善了最终经滤波轮廓中的SCR/SNR，从而使得能够以提高的可靠性和准确性获得XRF特征。

在操作150中，从在操作130或可选操作140中获得的经滤波轮廓(例如，最终经滤波轮廓)获得指示对象的XRF特征的数据。操作150包括识别经滤波轮廓中的满足预定条件的峰并使用这些峰来确定被检对象的XRF特征。

比如，在本发明的一些实施方式中，预定条件包括识别最大强度和/或斜率超过特定预定阈值的峰。在这种情况下，在150中，忽略强度/斜率在阈值以下的峰，并且使用高度/斜率在阈值以上的剩余峰来提供指示XRF特征的数据。

另选地或另外地，在特定实施方式中，预定条件基于被认为是对象的XRF标记的一部分的预定组基准材料的XRF光谱响应。指示一个或更多个不同基准材料的基准光谱响应的基准数据(诸如查找表(LUT))可以存储在存储器中。例如，对于各基准材料，基准数据可以包括通常被包括在材料的光谱XRF响应中的一个或更多个光谱峰的波长，并且可能还包括这些峰的相对高度(基准数据中的高度可以被归一化为特定标度(例如，被归一化为基准材料的特定浓度))。在这种实施方式中，操作150包括基于基准数据处理经滤波轮廓，以确定相关值，该相关值指示基准材料的基准光谱响应与经滤波轮廓之间的相关程度。相关值可以作为被检对象的XRF特征，和/或可以用于确定指示被检对象的XRF特征的数据，并且可以实际上指示基准材料在被检对象中的浓度。

在150中使用波长和一个或更多个峰的大小来确定指示对象中包括的XRF标记材料的类型和/或浓度的XRF特征数据。XRF标记材料的类型和/或浓度(也就是说XRF特征数据)还可以用于识别和/或认证对象。

为此，对象可以由可使用X射线荧光检测的XRF标记化合物(下文中还被称为XRF标记物和/或标记物化合物和/或标记物)来标记。可选地，标记物化合物可以为替代烷烃，在该替代烷烃中，由可以由X射线荧光分析仪(XRF)检测的元素替代至少一个氢原子。产生的化合物可以具有通式CnH2n+2-mXm，其中，n＝1,2,3...，并且m＝1,2,3...，“X”是可以由X射线荧光分析仪(XRF)检测的任何元素。例如，X可以为锂(Li)，其为与碳原子形成一个共价键的碱金属。

根据另一个示例，标记物可以为卤素化合物，诸如具有通式CnH2n+2-mXm的卤代烷，其中，n＝1,2,3...，m＝1,2,3…，“X”是卤素，诸如氟(F)、氯(Cl)、溴(Br)以及碘(I)。这种卤代烷的示例是具有分子式C2H2Br4的四溴乙烷。标记物还可以为具有通式C6H6-mXm的芳基卤，其中，m＝1,2,3,4,5或6，并且“X”是卤素，诸如氟(F)、氯(Cl)、溴(Br)以及碘(I)。

可选地，标记物化合物可以为从由以下各项构成的组选择的卤代烷或芳基卤：1,1,2,2四溴乙烷(即，C2H2C14)、1,1,2三氯乙烷(即，C2H3Cl3)、五氯乙烷(即，C2HCl5)、六氯乙烷(即，C2Cl6)、1,2,4三氯苯(即，C6H3Cl3)、1,2,4,5四氯苯(即，C6H2Cl4)、碘乙烷(即，C2H5I)、乙基溴(即，C2H5Br)、二氯1,2二溴乙烷(即，C2H2C12Br2)、二氯三溴乙烷(即，C2HCl2Br3)、二氟-1-氯乙烷(即，C2H3F2Cl)、二氟1,2二溴乙烷(即，C2H2F2Br2)、三氟1,2,2二溴乙烷(即，C2HF3Br2)、均三溴丙烷(即，C3H5Br3)、对二溴苯(即，C6H4Br2)、二溴乙烷(即，C2H4Br4)、n-丙基溴(即，C3H7Br)、对溴氟苯(即，C6H4FBr)、溴丁烷(即，C4H9Br)以及辛基溴(即，C8H17Br)。

根据另一个示例，标记物可以为至少一种金属元素或至少一种卤素与具有通式CnH2n-mXm的烯烃(链烯烃)的至少一个碳原子键合的有机金属或卤素化合物，其中，n＝1,2,3...，m＝1,2,3…，“X”是碱金属或卤素。这种化合物的示例是具有分子式C2H3Br的溴乙烯。

根据另外的示例，标记物可以为硅(Si)、锗(Ge)等替代碳原子的以上所提及的化合物中的任一个。例如，二乙基硅烷(即，C4H12Si)是这种化合物。将注意，硅可由X射线荧光分析仪来检测，并且不是必须针对氢原子的替换。因此，如果硅、锗或其他元素充当可由X射线荧光分析仪检测的标记物元素，则“X”元素不需要出现在化合物中。对于烷烃，化合物的通式是Cn-mH2n+2Ym，其中，n＝1,2,3...，并且m＝1,2,3...，m<n，并且其中，“Y”指定硅、锗或其他元素。对于烯烃，化合物的通式是Cn-mH2nYm，其中，n＝1,2,3...，m＝1,2,3…，并且其中，“Y”指定硅、锗或其他元素。

根据本发明的实施方式，标记物包括盐，该盐包括具有可与锂比较的原子数或更高的原子。根据本发明的实施方式，标记物包括盐，该盐包括具有可与镁比较的原子数或更高的原子。

在一些实施方式中，可用于由XRF标记物标记对象的可检测组合物通过混合XRF标记物化合物与载体来形成。可检测组合物可以为液体形式。优选地，组合物包括辅助组合物粘附到被标记材料的剂或辅助在被标记材料中吸收组合物的剂。该剂根据本发明的实施方式可以为粘合剂。粘合剂可以包括以下各项中的一个或组合：醇酸树脂、丙烯酸树脂、乙丙乳液、醋酸乙烯酯/乙烯(VAE)、聚氨酯、聚酯、三聚氰胺甲醛树脂、环氧树脂或油脂。可检测组合物还可以包括颜料和/或溶剂。例如，可检测组合物可以为油漆、胶水或环氧树脂的形式。

为此，在150中所用的基准数据可以包括指示由本发明的技术用于标记并识别对象的各种可检测组合物和/或标记物的数据。在一些实施方式中，本发明的技术使得能够检测以在大约十亿分之(ppb)100至百万分之(ppm)100之间的范围内的浓度存在于对象中的XRF标记物。

图2A是更详细地例示了根据本发明的特定实施方式的、用于处理XRF信号的方法200。方法包括操作220、230以及可选的操作240，其中，在操作220中，提供指示所检测XRF信号的至少一部分的波长光谱轮廓的数据/信号，在230中，对所检测的XRF信号的该部分的波长光谱轮廓进行滤波，以抑制趋势分量和周期分量，并且可选的操作240包括重复操作220和230，以对在多个时间帧中从对象到达的多个X射线信号部分的波长光谱轮廓进行滤波并积分(例如，对这样获得的多个经滤波光谱轮廓求平均，以获得具有改善的SNR和/或改善的SCR的最终经滤波轮廓)。操作220和240大体类似于以上所描述的操作120和140，因此在下文中不需要更详细描述。方法200的操作230是以上所描述的方法100的操作130的实施方式的特定示例。

操作230包括用于提供用于对在220中提供的波长光谱轮廓进行滤波的自回归(AR)模型。如在232.1中指示的，可选地，所用模型为ARIMA模型。获得模型的参数，以对XRF信号进行滤波。参数可以为之前被确定为适合对XRF信号滤波的预定参数(例如，存储在存储器中)，和/或可选地，在232.2中，参数中的某些可以基于要滤波的波长光谱轮廓来确定。例如，自回归参数p可以通过计算波长光谱轮廓的自相关函数并识别极值(例如，极大值)在自相关函数中的位置来确定(例如，实时动态确定)。

比如，在一些实施方式中，ARIMA模型的自回归参数/量级P、积分参数/量级d以及移动平均参数/量级d如下来设置：p＝5，并且q＝12。在特定实施方式中，从重复的一系列权重选择的q个连续移动平均(MA)权重用于ARIMA模型的MA部分。本发明的发明人已经认识到，在一些情况下，使用该组MA权重在对XRF波长光谱进行滤波时提供良好的结果。

操作230包括子操作234，在子操作中，通过使用时间序列处理技术基于AR(例如，ARIMA)模型对波长光谱轮廓进行滤波，这为博克思-詹金斯和季节分解处理技术对XRF信号的滤波的调整。

比如，在可选的子操作234.1中，应用季节滤波来抑制来自波长光谱轮廓的周期分量。在该示例中，季节滤波可以包括：

a.-向波长光谱轮廓应用移动平均，以获得波长光谱轮廓的平滑轮廓；图2B中例示了220中提供的XRF信号的波长光谱轮廓的示例。在该示例中，通过对具有在子操作232中提供的ARIMA模型中给出的q＝12个权重的XRF信号的q＝12个连续样本求平均来应用移动平均。

b.-然后，在这种情况下通过以下来差分经平滑轮廓：从波长光谱轮廓P1减去经平滑轮廓，以获得指示与噪声和/或杂波关联的且存在于波长光谱轮廓P1中的周期峰的季节轮廓。应注意，虽然发明人已经发现，在一些实施方案中，优选的是通过从波长光谱轮廓P1减去经平滑轮廓来执行差分，但在一些实施方式中，差分可以以获得季节轮廓的另一种方式来执行，比如通过将波长光谱轮廓P1除以经平滑轮廓(例如，反之亦然)。

c.-最后，为了抑制来自波长光谱轮廓P1的周期分量并获得“无季节”波长光谱轮廓，通过应用移动平均来平滑在(b.)中获得的季节轮廓，以获得经平滑季节轮廓，然后从波长光谱轮廓P1差分经平滑季节轮廓，从而获得从其中抑制了至少一些周期分量的“无季节”波长光谱轮廓。

在可选的子操作234.2中，应用固定滤波来抑制来自“无季节”波长光谱轮廓(或来自波长光谱轮廓P1，例如在不执行上述的步骤a.至c.的情况下)的趋势分量。在该示例中，固定滤波包括：

d.-向“无季节”波长光谱轮廓应用移动平均(例如，这还可以应用于波长光谱轮廓P1)，以获得指示存在于波长光谱轮廓P1中的趋势分量的至少一部分的固定轮廓。

e.-然后，在无季节光谱轮廓(或波长光谱轮廓P1)与固定轮廓之间差分，以抑制来自“无季节”波长光谱轮廓(例如，或来自波长光谱轮廓P1)的趋势分量并获得抑制了趋势分量的无趋势光谱轮廓P6。例如图2C中例示了在该阶段获得的“无趋势”光谱轮廓P6。应注意，在这里差分通过从“无季节”波长光谱轮廓减去固定轮廓来执行，并且为此，轮廓P6实际上是来自其的抑制了季节(周期)分量和固定(趋势)分量这两者的XRF信号的经滤波波长光谱轮廓。还应理解，虽然该步骤的差分在该示例中由减法来执行，但在一些实施方式中，去除趋势分量的差分可以由其他技术来执行，例如，通过将“无季节”波长光谱轮廓(例如，或从波长光谱轮廓P1)除以固定轮廓。

由此，在以上所例示的操作234结束时，获得经滤波波长光谱轮廓P6，与噪声/杂波关联的来自该轮廓P6的趋势分量和周期分量的大部分被去除。剩余的主要峰主要指示被检对象的实际XRF特征。在下文中，可以执行类似以上所描述的150的操作来以提高的准确性和可靠性从经滤波轮廓P6提取指示XRF特征的数据。

比较光谱轮廓P1和P6，在由本发明的技术进行的滤波之前和之后，请注意，在轮廓P6中抑制了噪声和杂波中的大部分。在滤波之后的轮廓P6中，沿着y轴的区域850中的峰可见。如可以看到的，通过将图2B的Y轴的标度(在大约0至80的范围内)与图2C的Y轴的标度(大约在0-2的范围内)进行比较来提高灵敏度。该提高的灵敏度允许随着提高峰分辨率而使用较少量的标记物质。

现在转到图3，例示了框图，该框图例示了根据本发明的一些实施方式配置的X射线荧光(XRF)装置300。XRF装置300包括XRF光谱数据/信号提供器320，该XRF光谱数据/信号提供器适于提供指示响应于由X射线或伽马射线照射对象并由辐射检测器检测响应XRF信号而从对象到达的XRF信号部分的波长光谱轮廓的数据。XRF装置300还包括XRF标记读取处理器310(下文中为“处理器”)，该处理器适于根据本发明的技术处理波长光谱轮廓(例如，实施以上所描述的方法100和/方法200)，以获得指示对象中包括的材料的XRF特征(例如，XRF标记物)的经滤波轮廓。XRF装置300还包括识别模块330，该识别模块适于处理经滤波轮廓，以识别其中的XRF特征并提供指示XRF特征的数据。识别模块330例如可以适于进行以上所描述的方法100的操作150，以在经滤波轮廓中识别满足预定标准的峰，并且使用波长且可能地还有这些峰的大小来识别对象的XRF特征。同样，装置300还可以包括XRF标记数据取得器340，该XRF标记数据取得器340与存储基准数据的存储器关联，基准数据指示用于标记对象的各种可检测组合物和/或标记物，并且该XRF标记数据取得器340可以适于基于基准数据处理指示由识别模块330获得的XRF特征的数据，并且确定用于标记对象的XRF标记物且提供和/或指示该标记物的数据。

根据本发明的一些实施方式，处理器310包括滤波模块315，该滤波模块包括周期滤波器315.2和趋势滤波器315.4中的至少一个，该周期滤波器和趋势滤波器分别适于对波长光谱轮廓进行滤波以抑制来自该轮廓的周期分量和趋势分量。例如，在一些实施方式中，滤波模块315包括周期滤波器315.2和趋势滤波器315.4，该周期滤波器和趋势滤波器为了抑制来自XRF信号部分的波长光谱轮廓的周期分量和趋势分量而分别被配置并可操作为实施以上所描述的操作234.1和234.2。

根据本发明的一些实施方式，处理器310还包括时间帧分割器312和时间帧积分器317，该时间帧分割器和时间帧积分器为了进一步降低来自最终经滤波信号的噪声和/或杂波而被配置并可操作为实施方法操作140和/或240。为此，时间帧分割器312被配置并可操作为将由XRF光谱数据/信号提供器320提供的XRF信号分割成多个(即，两个或更多个)波长光谱轮廓。滤波模块315然后对各个波长光谱轮廓独立滤波，以去除/抑制来自各个波长光谱轮廓的趋势分量和/或周期分量。然后，时间帧积分器317对由滤波模块对于不同时间帧的各个信号部分获得的经滤波轮廓积分(例如，平均)，以获得具有改善的SRN和/或SCR的最终经滤波轮廓。

应注意的是，本发明的XRF装置通常可以由模拟和/或数字装置来实施。在一些情况下，XRF装置包括计算机化的系统，其包括计算机处理器(CPU)和存储器。装置的模块由此可以由合适的电路和/或由包括被配置为实行以上所描述的方法100和/或200的操作的计算机可读代码的软件和/或硬件部件来实施。

本发明的XRF装置可以为实施为XRF信号处理中心的一部分和/或便携式(例如，手持)XRF读取装置。

图4A中的框图中例示了在XRF信号处理中心中实施的本发明的XRF装置300。这里将重复与图3所示的装置的普通元件/模块类似的、装置300的普通元件/模块的配置和操作的描述。在XRF信号处理中心中的XRF装置的实施方案中，XRF光谱数据/信号提供器320包括通信模块322和/或与其关联，并且可操作为经由与远程XRF读取装置的通信来接收指示XRF信号的数据，该远程XRF读取装置用于检测来自对象的XRF信号响应。同样，在该实施方案中，XRF标记数据取得器340包括存储基准数据的数据存储(存储器)344和/或与其关联，该基准数据标记指示要由XRF装置300识别的多个XRF标记物的数据。可能地，数据存储(存储器)344还存储使指示多个对象的信息与XRF标记物关联的关联数据。数据取得器340浏览/查询数据存储344，以确定最佳地适合由识别模块330获得的XRF特征的XRF标记物。可选地，数据取得器340还浏览/查询数据存储344，以基于所识别的XRF标记物和在数据存储中存储的关联数据来确定对象的特性。然后，可以(例如，经由通信模块322和/或经由不同模块)向提供XRF信号的XRF读取器传送指示所识别的XRF标记物和/或所识别的对象的特性的数据。

图4B中的框图中例示了被实施为手持/便携式XRF读取器的本发明的XRF装置300。这里将不重复与以上参照图3描述的装置的普通元件/模块类似的、装置300的普通元件/模块的配置和操作的描述。在作为手持/便携式装置的XRF装置300的实施方案中，XRF光谱数据/信号提供器320可以包括辐射检测器324，诸如X射线光谱仪，该辐射检测器适于检测并具体地分析响应于由X射线或伽马射线照射对象而从对象到达的XRF信号，并且提供指示所检测信号的波长光谱轮廓的数据信号。在一些实施方式中，辐射检测器324使得能够检测标记所述对象且具有在大约1ppm甚至以下量级、在大约100ppb量级浓度的XRF标记物材料。

在一些实施方式中，XRF装置300可选地还可以包括辐射发射器350，该辐射发射器350被配置并操作为发射用于照射由便携式XRF装置300检查的对象的所述X射线或伽马射线辐射。在该实施方案中，XRF标记数据取得器340可以包括用于基于所识别的XRF特征获得与标记对象的XRF标记物关联的XRF标记数据和/或指示对象特性的对象数据的通信模块342和/或数据存储344。为此，数据存储344可以存储基准数据和/或使各种XRF特征与特定XRF标记物关联和/或使XRF特征和/或各种标记物与从而标记的对象的特性关联的关联数据。另选地或另外地，手持装置300可以使用通信模块342(例如，无线通信模块)来向处理中心传送指示XRF特征和/或经滤波轮廓的数据，并且从处理中心接收指示对象的数据和/或指示用于标记对象的XRF标记物的标记物数据。

在一些情况下，由XRF标记数据取得器340获得的标记物数据指示以下各项中的一个或更多个：原始形式的对象的XRF特征；被添加到对象以标记对象的一个或更多个添加XRF标记材料；和/或用于将XRF标记材料粘附到对象的载体材料。在一些情况下，由XRF标记数据取得器340获得的对象数据包括指示以下各项中的一个或更多个的数据：对象的标识；与所述对象关联的产品的标识、所述对象的制造商的标识；对象的批号、对象的制造日期、对象的制造场所和/或对象的序列号；以及所述对象的所有者的标识符。在一些实施方式中，XRF装置300包括显示模块390(例如，包括显示屏幕和显示控制器(未示出))，该显示模块390被配置且可操作为从XRF标记数据取得器340获得标记物数据和/或对象数据，并且在显示屏幕上呈现指示对象的指示标。

在一些实施方式中，XRF装置300包括位置定位器360(例如，GPS)，该位置定位器被配置为确定/估计XRF装置300的位置，并且使用通信模块(例如，342)来将指示位置的数据连同经滤波轮廓/XRF特征的数据一起传送到处理中心。在一些实施方式中，XRF装置300包括光学读取器370(例如，条形码/QR码读取器)，该光学读取器被配置为读取对象的光学代码(诸如条形码/QR码)，并且将指示光学代码的数据连同经滤波轮廓的数据一起传送到处理中心。

在一些实施方式中，XRF装置300还包括存储XRF装置300的唯一识别代码的存储器。XRF装置300可以被配置为经由通信模块将唯一识别代码连同经滤波轮廓的数据一起传送到中央计算机。

现在参照图5，图5示出了描绘了用于标记废弃物材料/对象的方法500的流程图。

方法500包括520提供/制备用于标记废弃物材料的可检测组合物。可选地，可检测组合物包括XRF标记物化合物，该XRF标记物化合物包括可使用X射线荧光检测的原子。根据本发明的实施方式，XRF标记物化合物以使得能够由XRF装置(诸如以上所描述的装置300)检测的量存在于可检测组合物中。根据本发明的实施方式，XRF标记物化合物以使得可以由XRF装置检测的元素的浓度存在于大约十亿分之(ppb)100至百万分之(ppm)100范围间的量存在于组合物中。

根据本发明的实施方式，方法500还包括530：由在520中提供/制备的可检测组合物(例如，XRF标记物化合物)标记将潜在地需要处置的废弃物和/或对象/或固体材料。根据本发明的实施方式，被标记的对象/材料可以包括作为的破坏或改建道路、建筑物以及其他人造结构的结果而可以为或变为建筑废弃物的建筑材料。这种建筑材料可以包括混凝土、沥青、金属、木材、绝缘材料、干式墙、玻璃、塑料以及其他关联碎片。本发明的另外实施方式也涉及液体材料/废弃物。在本发明的一些实施方式中，被标记的对象/材料在标记时尚未为废弃物的形式。例如，如果计划拆除建筑物，则形成建筑物的建筑物材料可以被认为是固体废弃物材料，并且可以在拆除建筑物之前由可检测组合物标记。

根据本发明的实施方式，可检测(例如，由XRF标记物)组合物为油漆的形式。在这种实施方式中，在530中，通过用为油漆形式的可检测XRF标记组合物(例如，通过喷射)通过涂敷/涂饰对象来标记对象/材料/固体废弃物。以油漆的形式将可检测/XRF标记组合物涂敷到固体废弃物材料需要从固体废弃物材料去除可检测组合物的巨大努力，从而阻止组合物的去除以及随后的非法处置。在本发明的一些实施方式中，可检测/XRF标记组合物为色漆的形式。色漆可以被着色有与它涂敷到的对象/材料不同的颜色，从而使得能够容易识别作为废弃物被处置的已标记对象/材料。另选地，在一些实施方式中，色漆可以被着色有与它涂敷于的对象的表面类似的颜色。例如，如果对象是具有白色或黄色条纹的道路，则可以以具有与条纹相同颜色的油漆涂敷可检测组合物，从而“掩盖”标记并使得标记难以发现和/或去除。

根据本发明的实施方式，可检测组合物是在被涂敷到废弃物材料至少一年的时段之后维持其稳定性和其借助X射线荧光检测的能力的稳定组合物。根据本发明的实施方式，可检测组合物在被涂敷到废弃物材料至少3年的时段之后维持其借助X射线荧光检测的能力。

根据本发明的实施方式，适合的可检测组合物被匹配到被标记的特定类型的建筑废弃物。例如，如果建筑废弃物是混凝土，则针对原子的可检测存在，通过X射线荧光分析未标记的混凝土的样本。获得混凝土不包含可检测水平的两个元素(Li和Br)的结果。作为分析的结果，形成包括已知数量的Li和Br的可检测组合物并将其涂敷到混凝土建筑废弃物。

根据本发明的实施方式，方法500还包括操作540，该操作用于使用于标记对象/材料的可检测组合物(例如，XRF标记物)的特征/指纹与包括对象/材料的特性/参数的对象数据(诸如负责处理处置作为废弃物的对象/材料的实体的标识)关联。然后可以将标记对象的可检测组合物/XRF标记物的特征与对象参数之间的关联数据存储在合适的数据存储中。

为了有效地标记废弃物，可以使用编码系统，在该编码系统中，标记化合物的不同相对浓度和/或标识可以与负责处置废弃物的不同实体关联。

现在参照图6，图6示出了描绘了根据本发明的实施方式的用于识别负责处置废弃物材料的实体的方法600的流程图。

根据本发明的实施方式，方法600包括与识别/分析废弃物材料有关的操作610。根据本发明的实施方式，废弃物材料可以为包括建筑废弃物的固体废弃物材料。建筑废弃物可以包括混凝土、沥青、金属、木材、绝缘材料、干式墙、玻璃、塑料以及其他关联碎片。废弃物材料可能被发现被倾倒在非法场所中。操作610可以由以XRF标记物标记光谱仪的形式提供的XRF装置来进行，诸如图4B中例示的XRF装置。分析废弃物材料以识别标记根据本发明的实施方式可以使用X射线荧光来识别标记。分析可以包括用电磁辐射轰击废弃物材料，并且分析由废弃物材料的标记发出的荧光图案的波长和/或强度。基于所发射的荧光图案的波长和/或强度，可以确定标记物包括与标记物组合物的标识关联的、特定浓度的特定原子。根据本发明的实施方式，废弃物材料用手持XRF装置(例如，诸如图4B中所示的手持XRF装置)来分析。

根据本发明的实施方式，方法600还包括与将标记与关联实体进行比较的操作620。操作620在检测到荧光图案(例如，标记物的XRF特征)之后来进行。检测到的荧光图案/XRF特征可以指示特定原子的特定相对浓度，该特定相对浓度可以相关到之前标记废弃物所用的多个标记物中的一个的浓度。所反射的荧光图案/XRF特征可以指示特定原子的特定相对浓度，该特定相对浓度可以相关到之前所涂敷标记物的浓度。为此，在操作620中，可以使用在数据库中存储的(以上所描述的)基准数据来将所检测的XRF标记物的荧光图案/XRF特征与之前用于标记对象且存储在数据库中的多个XRF标记物的特征/化学组合物进行比较。

根据本发明的实施方式，方法600还包括操作630，该操作涉及确定由所识别的标记物标记的对象/废弃物材料的数据，例如，确定指示负责处置对象/废弃物材料的实体的标识的对象数据。为此，在操作630中，可以使用在数据库中存储的(以上所描述的)关联数据来确定由在620中识别的标记物标记的对象/材料的特性/参数。对象的特性参数可以包括指示负责处置对象的实体的数据。

根据本发明的实施方式，方法600还包括可选的操作640，该操作640可以包括针对负责处置废弃物材料的实体的发起动作的自动发起。这例如可以为自动发放提供给负责处置废弃物材料的实体的罚款，和/或将负责处置废弃物的实体自动列入在用于由合适个人进一步处理的日志/任务书中。为此，如以上所指示的，在一些情况下，本发明的XRF读取器装置包括以下各项中的一个或更多个：位置定位器(GPS)、光/条形码读取器以及存储唯一标识的存储器。使用由这种模块提供的数据，在自动登记/列入废弃物的处置时可以记录以下数据参数：

-负责废弃物处置的实体-这以及可能地废弃物的其他参数可以从630中的关联来确定；

-废弃物处置的场所-该数据可以从XRF装置的GPS/位置定位器来获得；

-记录被处置的废弃物的现场工作人员的标识-该数据可以通过使用XRF装置的唯一识别码来获得；

-与废弃物有关的可能的另外的信息-该信息可以从在废弃物对象/材料编码且由XRF装置的光学读取器读取的条形码信息来获得。

现在参照图7，图7示出了描绘了根据本发明的实施方式的用于认证材料的方法700的流程图。

方法700包括操作710，该操作710包括用于标记的材料/对象。标记的对象/材料可以包括存在产品的伪造或供应链转移的忧虑的任何材料或产品。标记的材料/对象可以包括可以根据本发明的实施方式标记的包装。材料可以从由以下各项构成的组选择：天然气、宝石、硬币、通货券、身份证明文件、身份证、护照、汽车零部件、有品牌商品、塑料、纸、粘合剂、油漆、颜料、尼龙、棉花、合成纤维、金属、合金、橡胶、合成橡胶、光纤、硅、硬纸板、油墨以及合成聚合物。根据本发明的实施方式，粘合剂从由环氧树脂、聚合物胶水以及万能胶构成的组选择。根据本发明的实施方式，消费品从由以下各项构成的组来选择：食物、饮料、酒精饮料、电子器件、服装、首饰、鞋、时尚配件、手表、软件、香水、化妆品、药物以及艺术品。

方法700还包括操作715，该操作提供包括标记物物质和载体的XRF标记物组合物。标记物物质化合物可以为以上所描述的标记物中的任一个，诸如例如，替代烷烃和/或卤素化合物和/或卤代烷或芳基卤和/或有机金属或卤素化合物和/或包括具有可与锂比较的原子数或更高的原子的盐。根据本发明的实施方式，标记物物质包括具有12(镁)及以上的原子数的元素。根据本发明的实施方式，标记物物质包括标记物化合物或标记物原子。根据本发明的实施方式，制备包括两种或更多种标记物物质的可检测组合物。根据本发明的实施方式，两种或更多种标记物物质发射不同频率的XRF。

根据本发明的实施方式，以在百万分之0.1至百万分之100之间的、相对于载体的浓度来添加标记物物质。根据本发明的实施方式，以在百万分之0.5至百万分之30之间的、相对于载体的浓度来添加标记物物质。

根据本发明的实施方式，形成可检测组合物，在该可检测组合物中，在以给定能量照射可检测组合物时发射的XRF辐射的能量与在以相同能量照射被标记物质时发射的XRF辐射的能量不对应。这保证非标记物质将不发射“假肯定”信号，并且将可与对应的被标记物质区分。还可以使用XRF响应不干扰标记物的XRF信号的粘合剂材料。

根据本发明的实施方式，可检测组合物不干扰被标记物质的工作。例如，如果被标记物质是粘接剂，则可检测组合物的添加不改变粘接剂的粘性。

根据本发明的实施方式，可检测组合物不消极地影响环境，并且对于被标记材料的用户处理和使用安全。

根据本发明的实施方式，在被以给定能量照射时由可检测组合物发射的XRF辐射的能量和/或强度与在被单独照射(不存在载体)时由可检测组合物包括的标记物物质发射的XRF的能量和/或强度不同。载体和标记物可以相对于未被标记的物质分别贡献于可检测组合物的XRF“指纹”。

存在于标记物物质、载体以及被标记物质或其任意组合中的具体元素的原子可全部由XRF检测。在用适当能量照射时，各元素可以基于回到各种壳层的电子发射各种各样的能量。各壳层(例如，K壳层、L壳层、M壳层以及N壳层)可以各发射对于各元素和各壳层不同的特定量的能量。来自被标记、被照射物质的能级的读取结果的组合在被显示在曲线图上时可以示出与各元素的各种能级对应、与标记物物质、载体以及被标记物质的任意组合中的元素有关的多个峰。根据本发明的实施方式的方法把唯一XRF指纹归属于标记物物质、载体以及被标记物质的预定组合。从标记物物质、载体以及被标记物质的组合的分析获得的唯一XRF指纹可能不能从标记物物质、载体以及被标记物质的分析单独获得。

根据本发明的实施方式，标记物物质与载体混合。根据本发明的实施方式，标记物物质化学地粘合到载体。

方法700还包括操作720，该操作包括用可检测组合物来标记材料。

根据本发明的实施方式，材料通过将可检测组合物与材料混合形成混合物来用可检测组合物标记。根据本发明的实施方式，混合物是均匀混合物。如果被标记材料是液体材料(诸如油漆)，则可检测组合物被选择为使得它均匀地分散在液体材料中，并且不随着时间的过去从液体材料沉淀出来。

根据本发明的实施方式，外部地标记材料。根据本发明的实施方式，用可检测组合物涂布或涂饰材料。根据本发明的实施方式，标记材料的包装。材料可以在其制造场所标记。

方法700还包括操作725，该操作包括将标记记录在数据库中。数据库可以被配置为提供与可检测组合物标记对应的唯一代码。该唯一代码可以与和可检测组合物标记关联的XRF指纹/特征对应。该唯一代码可以对于标记物的各组合或多个标记物的组合来生成。例如，操作725可以包括在数据库中存储指示用于标记对象的标记组合物的特征的基准数据，并且可能还存储使对象的特性和/或标识与标记的特征关联的关联数据。编码优选地存储在具有受限访问的安全数据库中。可以改变各标记物的浓度来提供编码的多个选项。根据本发明的实施方式，不同的产品/对象可以用彼此相差大约10ppm的浓度的同一标记物来标记。根据本发明的实施方式的方法在以二西格玛的置信水平来区分被标记对象方面是成功的。

编码及其关联的荧光图案可以与关于被标记材料的数据，包括但不限于产品的标识、制造商的标识、批号、制造日期、制造厂所和/或序列号。

在下文中描述的方法700的操作730至755通常在分配(例如，售出)被标记对象/材料且提供/发现有嫌疑的假冒样本之后来执行。样本可以为看起来与被标记物品相似和/或与被标记物品相似标注的材料的样本。

方法700还可以包括操作730，该操作730包括照射样本。样本可以用X射线或伽马射线来照射。样本可以用高达40keV的能量来照射。

根据本发明的实施方式，样本使用手持XRF装置来照射。根据本发明的实施方式，样本由不知道可检测组合物的标识的XRF技术人员来照射。

在照射样本之前或之后，手持XRF装置的操作员可以向手持XRF装置中输入他请求测试特定材料的认证。操作员可以使用与材料关联的文本或序列号来指示哪种材料被验证。手持XRF装置可以向中央计算机发送与操作员的材料指示有关的数据库。

根据本发明的实施方式，手持XRF装置可以包括条形码读取器，该条形码读取器被配置为扫描条形码、QR码或其他类型的光编码数据。指示将分析什么类型或制造商的材料的光学编码数据然后可以发送到中央计算机。

可选地，方法700还可以包括操作735，该操作735包括检测来自被照射样本的XRF。根据本发明的实施方式，检测使用手持XRF装置来执行。根据本发明的实施方式，使用硅漂移二极管检测器来检测。根据本发明的实施方式，XRF在大约2至30keV之间的范围内来检测。

可选地，方法700还可以包括操作740，该操作740包括向中央计算机发送对从检测器接收的XRF数据进行编码的信号。XRF数据可以包括与样本的X射线荧光的能量和/或强度有关的数据。XRF数据可以包括指示在去除来自XRF信号的趋势分量和/或周期分量的滤波之前和/或之后的XRF信号的波长光谱轮廓。可以加密XRF数据信号。

来自XRF装置的信号的发送用示例的方式可以借助有线、无线、电话或蜂窝通信或其任意组合来执行。

从XRF装置到中央计算机的发送可以包括用于识别取得信息的XRF装置的对于该XRF装置唯一的标识符信号。中央计算机可以被配置为仅在经由唯一标识符信号验证XRF装置时才继续与XRF装置通信或向XRF装置发送信息。

可选地，方法700还可以包括操作745，该操作745包括将所接收的XRF数据与数据库中的数据进行比较。所接收的XRF数据可以被记录在数据库中。记录的所接收XRF数据可以用于将来样本的将来分析。

可选地，方法700还包括操作750，该操作750包括基于数据库数据来估计样本的标识。估计标识可以使用统计分析来执行，在该统计分析中，将所接收的XRF数据与数据库XRF数据进行比较，并且执行统计比较。如果示出预定水平的相似性，则认为XRF数据是来自匹配样本。

可选地，方法700还可以包括操作755，该操作755包括从计算机向检测器装置发送信号。该信号可以包括与被标记材料有关的数据的标识，包括但不限于制造商、批号、制造日期、制造场所以及序列号。

另选地，所发送的信号可以包括指示真品的肯定识别的肯定读取结果或指示物品不是真的的否定读取结果的指示。所发送的信号可以是该样本与由XRF操作员关于该样本输入的信息对应或不对应的指示。

根据本发明的实施方式，中央计算机与XRF检测器之间的通信的日志可以记录在数据库中。

现在参照图4，图4描绘了根据本发明的实施方式的可以用于识别材料和/或分析废弃物并确定其来源的系统。

图8涉及根据本发明的实施方式的材料分析系统800。材料分析系统800包括移动XRF装置/分析仪810，该移动XRF装置/分析仪810能够读取对象的XRF信号；和中央计算机840，该中央计算机840能够接收指示XRF信号的数据和/或其特征，并且作为响应取得指示由对应XRF标记物标记的对象的数据/参数。中央计算机840和XRF装置/分析仪810中的至少一个可以与以上参照图3描述的XRF装置300类似地来配置，并且包括XRF标记读取处理器310(由软件和/或硬件来实施)，该XRF标记读取处理器可以根据以上所描述的本发明的技术来对波长光谱轮廓进行滤波(例如，实施以上所描述的方法100和/或方法200)。

移动XRF分析仪810包括通信模块812、处理器814、存储器816、显示器818、辐射发射器820、辐射检测器822以及天线824。中央计算机840包括通信模块842、处理器844以及数据库846，该数据库存储与具有从而被标记的对象的各特性的标记特征有关的基准和/或关联数据(例如，负责处置对象的各实体)。

在一些实施方式中，材料分析系统800被配置为基于云的配置，和/或使用基于因特网的计算，使得处理器814、处理器844、数据库846和/或存储器816中的部分可以驻留在多个不同的地理位置中。

移动XRF装置/分析仪810可以为手持装置。在操作中，操作员802可以持有手持移动分析仪810来分析材料或废弃物的样本/对象810。在启动手持移动分析仪810时，处理器814信号通知辐射发射器810发射辐射(例如，X射线辐射)。处理器814经由辐射检测器822检测从样本830上的标记组合物发射的辐射荧光信号图案。处理器814可以经由通信模块812、经由到中央计算机840的通信模块842的数据通信(例如，经由蜂窝网络860)发送与荧光信号图案有关的数据(诸如荧光波长和/或强度)。中央计算机840的处理器244可以将所接收数据记录在数据库846中，和/或可以查询/互相参照所接收数据与数据库846中的数据，以取得与样本/对象830有关的对象数据(例如，对象的细节和/或识别负责对象处置的实体)，并且可以将这种对象数据传送到移动装置，在该移动装置处，处理器814可以信号通知显示器818显示与对象数据对应的消息。

鉴于上述内容，本发明的实施方式提供用于标记并分析材料和废弃物的方便方法。XRF技术人员可以容易地分析材料来确定材料是假冒的还是真的。环境废弃物技术人员可以使用可以快速并容易地识别负责废弃物的非法处置的实体的便携式手持机器来容易地分析被非法倾倒的废弃物。

根据本发明的实施方式的方法可以由以下示例来例示：

示例1

以色列海法市的工程部负责在城市范围内工作的道路。该部门已经对于城市中的各种道路建设项目提供10个标段(被编号为1-10)。所有10个标段涉及去除构成道路废弃物的大量建筑废弃物。在海法区域没有用于建筑废弃物的废弃物填埋地，因此，必须将建筑废弃物拖运大约100km到最近的废弃物填埋地。废弃物填埋地每10码碾压废弃物箱收费达到大约$500。所有10个标段被由字母A-J指定的不同承包人赢得。

海法市的工程部雇佣环境顾问来保证来自海法的建筑工程的建筑废弃物将不被非法地倾倒在海法附近。顾问制备为包括两种不同标记物化合物的白色道路油漆形式的可检测组合物，一种化合物包括Li，并且一种化合物包括Br。分析可检测组合物涂敷到的沥青路面以及道路油漆的非标记物成分，以确定没有可检测量的Li或Br存在。一旦进行确定，则以百万分级根据表1制备可检测组合物，并且将其指定到特定建筑工地和承包人。

表1：

顾问根据表1制备唯一的可检测组合物，并且在由10个承包人中的每一个开始道路建设时将该可检测组合物涂敷到在潜在地将破坏的区域中的路面。顾问在承包人不知道标记的位置和组成的情况下在建设开始之前在工地1-10涂敷可检测组合物。

在找到被非法处置的建筑废弃物时，海法市政当局可以通知分析建筑废弃物的样本的顾问。顾问使用X射线荧光发现样本标记有包括10ppm的Li和100ppm的Br的可检测组合物。顾问通知海法市政当局非法处置的废弃物来自在承包人H负责下的建筑工地8。海法市政当局可以对于非法倾倒废弃物材料对承包人H采取法律行动。

如在上述示例中例示的，市政当局不知道特定标记与标记所对应的承包人之间的相关性。顾问是知道使特定标记物与对应承包人对应的代码的唯一实体。该处理允许在市政当局的权力之外控制并维持代码。此外，该处置允许使全州范围或全国范围的数据库监测废弃物处置。

根据本发明的实施方式的方法可以使用较廉价的标记化合物来提供与负责废弃物处置的数十万实体关联的、对相等大数量的废弃物的唯一标记的可能性。

本申请中对本发明的实施方式的描述用示例的方式来提供且不旨在限制本发明的范围。所述实施方式包括不同的特征，本发明的所有实施方式中不是需要所有这些特征。一些实施方式仅使用特征中的一些或特征的可能组合。本领域人员将想起所述的本发明的实施方式的变体以及包括所述实施方式中注释的特征的不同组合的本发明的实施方式。本发明的范围仅受权利要求限制。

Claims (40)

1.一种X射线荧光XRF装置，该XRF装置包括：

辐射检测器，该辐射检测器用于检测响应于由X射线或伽马射线辐射照射对象而从所述对象到达的X射线信号，并且提供指示所检测的X射线信号的数据；和

信号读取处理器，该信号读取处理器与所述检测器通信，所述处理器适于接收并处理所检测的X射线信号，以识别所述对象中包括的材料的特征；

其中，所述处理器包括：光谱数据提供器，该光谱数据提供器被配置为确定指示所检测的X射线信号的至少一部分的波长光谱轮廓的数据；和滤波模块，该滤波模块适于对指示所述波长光谱轮廓的所述数据进行滤波并获得经滤波轮廓，所述滤波被配置为抑制来自所述波长光谱轮廓的趋势分量和周期分量，其中，所述趋势分量和周期分量与由所述辐射检测器检测的X射线信号部分中的噪声和杂波中的至少一个关联；从而，所述经滤波轮廓具有改善的信噪比和/或信杂比，从所述经滤波轮廓，能够以提高的准确性和可靠性识别与所述对象中包括的材料的特征关联的光谱峰。

2.根据权利要求1所述的XRF装置，所述XRF装置包括辐射发射器，该辐射发射器适于发射用于照射所述对象的所述X射线或伽马射线辐射。

3.根据权利要求1或2所述的XRF装置，所述XRF装置包括识别模块，该识别模块被配置且可操作为处理所述经滤波轮廓，以识别其中满足预定条件且与所述对象中包括的材料的XRF特征关联的一个或更多个峰。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的XRF装置，所述XRF装置包括数据存储，该数据存储存储将指示多个对象的信息与指示多个XRF标记物的标记数据关联的关联数据，各XRF标记物指示一个或更多个材料的XRF特征，所述XRF特征用于分别标记所述多个对象，并且其中，所述XRF装置包括识别模块，该识别模块被配置为利用所述关联数据来关联标记所述对象且出现在所述经滤波轮廓中的XRF标记物，并且基于对于所述对象获得的所述XRF特征数据确定指示所述对象的对象数据。

5.根据权利要求4所述的XRF装置，其中，所述XRF标记物包括并由包括以下各项中的一个或更多个的材料形成：

原始形式的所述对象；

添加到所述对象以标记所述对象的一个或更多个添加XRF标记材料；以及

用于将所述XRF标记材料粘到所述对象的载体材料。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的XRF装置，所述XRF装置被配置为手持XRF检测装置；所述XRF装置包括通信模块，该通信模块被配置为向远程的处理中心传送指示所述经滤波轮廓的数据，并且从所述处理中心获得作为响应的指示所述对象的对象数据。

7.根据权利要求6所述的XRF装置，其中，所述对象数据包括指示以下各项中的一个或更多个的数据：

所述对象的标识；

与所述对象关联的产品的标识、所述对象的制造商的标识；

所述对象的批号、所述对象的制造日期、所述对象的制造场所和/或所述对象的序列号；以及

所述对象的拥有者的标识符。

8.根据权利要求6或7所述的XRF装置，所述XRF装置包括显示器和显示控制器，该显示控制器被配置为操作所述显示器以呈现指示所述对象数据的标记。

9.根据权利要求6至8中任一项所述的XRF装置，其中，所述通信模块是无线通信模块。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的XRF装置，所述XRF装置包括位置定位器，该位置定位器被配置为识别所述XRF装置的位置，以及其中，所述通信模块能够将指示所述位置的数据连同所述经滤波轮廓的所述数据一起传送到所述处理中心。

11.根据权利要求6至10中任一项所述的XRF装置，所述XRF装置还包括光学读取器，该光学读取器被配置为读取与所述对象关联的光学代码，并且其中，所述通信模块能够将指示所述光学代码的数据连同所述经滤波轮廓的所述数据一起传送到所述处理中心。

12.根据权利要求11所述的XRF装置，其中，所述光学代码是条形码或QR码。

13.根据权利要求1至12中任一项所述的XRF装置，其中，所述处理器适于进行以下各项：

-操作所述滤波模块，以应用所述滤波以对在多个时间帧中从所述对象到达的所述X射线信号的多个部分的多个波长光谱轮廓进行滤波，以抑制来自所述多个波长光谱轮廓的趋势分量和周期分量；并且

-从指示被滤波的所述多个波长光谱轮廓的数据计算所述经滤波轮廓。

14.根据权利要求13所述的XRF装置，其中，计算所述经滤波轮廓包括计算被滤波的所述多个波长光谱轮廓的平均轮廓。

15.根据权利要求1至14中任一项所述的XRF装置，其中，所述滤波模块适于向所述波长光谱轮廓应用时间序列技术，以抑制所述趋势分量和所述周期分量并且获得具有改善的SNR或SCR的所述经滤波轮廓。

16.根据权利要求15所述的XRF装置，其中，所述滤波模块适于利用预定自回归AR模型来进行所述滤波。

17.根据权利要求16所述的XRF装置，其中，所述预定自回归AR模型是自回归积分移动平均ARIMA模型。

18.根据权利要求15至17中任一项所述的XRF装置，其中，所述滤波模块适于在对所检测的X射线信号的所述部分进行滤波时利用以下各项中的至少一个：博克思-詹金斯处理和季节分解处理。

19.根据权利要求15至18中任一项所述的XRF装置，其中，所述滤波模块包括季节性滤波器，该季节性滤波器操作为抑制所述周期分量；所述季节性滤波器适于进行以下各项：

a.向所获得的所述波长光谱轮廓应用移动平均，以获得经平滑波长光谱轮廓；

b.在所述波长光谱轮廓与所述经平滑波长光谱轮廓之间差分，从而获得指示所述周期分量的季节性轮廓，并且通过计算所述季节性轮廓的移动中间平均来使所述季节性轮廓平滑；以及

c.在所述波长光谱轮廓与所述季节性轮廓之间差分，从而获得抑制了所述周期分量的经抑制周期性波长光谱轮廓。

20.根据权利要求15至19中任一项所述的XRF装置，所述XRF装置包括固定滤波器，该固定滤波器操作为抑制所述趋势分量；所述固定滤波器适于进行以下各项：

a.向所述波长光谱轮廓或向所述经抑制周期性波长光谱轮廓应用移动平均处理，以获得指示所述趋势分量的固定轮廓；以及

b.在所述波长光谱轮廓或所述经抑制周期性波长光谱轮廓与所述固定轮廓之间差分，以获得抑制了所述趋势分量的波长光谱轮廓。

21.根据权利要求1至20中任一项所述的XRF装置，其中，所述辐射检测器使得能够检测标记所述对象且具有在100ppb量级的浓度的XRF标记物材料。

22.根据权利要求1至21中任一项所述的XRF装置，其中，所述辐射检测器使得能够量化标记所述对象且具有在1ppm量级的浓度的标记物材料。

23.根据权利要求1至22中任一项所述的装置，其中，所述装置包括存储器，该存储器包括对所述装置唯一的识别码，所述装置被配置为经由所述通信模块向中央计算机发送所述识别码。

24.一种X射线荧光XRF装置，该XRF装置包括：处理器，该处理器适于获得指示响应于由X射线或伽马射线辐射照射对象而从所述对象到达且由辐射检测器检测的所述X射线信号部分的波长光谱轮廓的数据，并且适于处理所述波长光谱轮廓，以识别所述对象中包括的材料的特征；

其中，所述处理器包括：滤波模块，该滤波模块适于对所述波长光谱轮廓进行滤波，以抑制来自所述波长光谱轮廓的趋势分量和周期分量，其中，所述趋势分量和周期分量与由所述辐射检测器检测的所述X射线信号部分中的噪声和杂波中的至少一个关联；以及从而获得具有改善的信噪比和/或信杂比的经滤波轮廓，从所述经滤波轮廓，能够以提高的准确性和可靠性识别与所述对象中包括的材料的特征关联的光谱峰。

25.根据权利要求24所述的XRF装置，所述XRF装置包括辐射检测器，该辐射检测器用于检测响应于由所述X射线或伽马射线辐射照射所述对象而从所述对象发射的X射线信号，其中，所述辐射检测器与光谱检测关联，该光谱检测提供指示所检测的X射线信号部分的所述波长光谱轮廓的数据。

26.一种用于认证标记了XRF标记的对象的方法，该方法包括以下步骤：

对响应于施加于对象的X射线或伽马射线辐射而从所述对象到达的X射线信号的所检测部分的波长光谱轮廓进行滤波，所述滤波被配置为抑制来自所述波长光谱轮廓的趋势分量和周期分量，并且从而获得经滤波轮廓；以及

识别所述经滤波轮廓中满足预定条件的一个或更多个峰，从而使得能够利用所述一个或更多个峰的波长来识别所述对象中包括的材料的特征。

27.根据权利要求26所述的方法，所述方法包括以下步骤中的一个或更多个：

-用所述辐射照射所述对象；

-检测响应于施加于对象的X射线或伽马射线辐射而从所述对象到达的X射线信号的一部分；以及

-向所检测的X射线信号应用光谱处理，以获得指示在特定X射线频带内的、所检测的X射线信号的波长光谱轮廓的数据。

28.根据权利要求26或27所述的方法，所述方法包括以下步骤：所述方法包括以下步骤：对与多个时间帧期间检测的所述X射线信号的多个时间帧部分中从所述对象到达的所述X射线信号的多个部分关联的波长光谱轮廓进行所述滤波；以及通过计算多个经滤波光谱轮廓的平均来获得所述经滤波轮廓，所述多个经滤波光谱轮廓分别由在所述多个时间帧中获得的所述X射线信号的多个部分的所述滤波获得。

29.根据权利要求26至28中任一项所述的方法，所述方法包括以下步骤：利用所述波长以及可能地所述一个或更多个峰的大小来确定指示所述对象中包括的材料的类型和浓度的材料数据，并且利用所述材料数据来认证所述对象。

30.根据权利要求29所述的方法，其中，满足所述预定条件的所述一个或更多个峰包括指示所述对象中包括的用于标记所述对象的XRF材料的X射线荧光XRF响应的峰。

31.根据权利要求26至30中任一项所述的方法，其中，所述光谱处理通过利用在特定X射线频带中操作的X射线光谱仪检测所述X射线信号的所述部分来执行。

32.根据权利要求26至31中任一项所述的方法，其中，通过所述滤波抑制的所述趋势分量和周期分量与出现在所述X射线信号的所检测部分且源于所述以下各项中的一个或更多个的杂波与噪声中的至少一个关联：所述检测装置的仪器噪声、所述对象附近的一个或更多个外来材料、反向散射噪声、以及来自相邻峰的干扰信号；所述滤波从而提供改善的信噪比SNR。

33.根据权利要求26至32中任一项所述的方法，其中，所述滤波通过以下来执行：向所检测的信号部分的所述波长光谱轮廓应用时间序列分析技术，以抑制来自所述波长光谱轮廓的所述趋势分量和周期分量。

34.根据权利要求33所述的方法，其中，所述滤波包括提供用于对XRF信号的光谱进行滤波的预定自回归AR模型。

35.根据权利要求34所述的方法，其中，所述预定自回归AR模型是自回归积分移动平均ARIMA模型。

36.根据权利要求35所述的方法，其中，所述ARIMA模型的自回归量级q和p分别为q＝12和p＝5。

37.根据权利要求35或36所述的方法，其中，所述ARIMA模型的自回归权重根据所述波长光谱轮廓的自相关函数来确定。

38.根据权利要求33至37中任一项所述的方法，其中，所述滤波通过向所检测的X射线信号的所述部分应用以下各项中的至少一个来执行：博克思-詹金斯处理和季节分解处理。

39.根据权利要求33至38中任一项所述的方法，其中，所述滤波包括被应用以抑制所述周期分量的季节性滤波；所述季节性滤波包括：

a.向所述波长光谱轮廓应用移动平均，以获得经平滑波长光谱轮廓；

b.在所获得的所述波长光谱轮廓与所述经平滑波长光谱轮廓之间差分，从而获得指示所述周期分量的季节性轮廓，并且通过计算所述季节性轮廓的移动中间平均来使所述季节性轮廓平滑；以及

c.在所述波长光谱轮廓与所述季节性轮廓之间差分，从而获得抑制了所述周期分量的无周期波长光谱轮廓。

40.根据权利要求33至39中任一项所述的方法，其中，所述滤波包括被应用以抑制所述趋势分量的固定滤波；所述固定滤波包括：

a.向所述波长光谱轮廓或向所述无周期波长光谱轮廓应用移动平均处理，以获得指示所述趋势分量的固定轮廓；

b.在所述波长光谱轮廓或所述无周期波长光谱轮廓与所述固定轮廓之间差分，以获得抑制了所述趋势分量的波长光谱轮廓。