CN110261887B

CN110261887B - 一种辐射射线类型的甄别方法、装置和介质

Info

Publication number: CN110261887B
Application number: CN201910568269.2A
Authority: CN
Inventors: 徐守龙; 邹树粱; 韩永超; 吴其反; 徐玲; 邓骞; 刘军
Original assignee: University of South China
Current assignee: University of South China
Priority date: 2019-06-27
Filing date: 2019-06-27
Publication date: 2023-03-21
Anticipated expiration: 2039-06-27
Also published as: CN110261887A

Abstract

本发明实施例公开了一种辐射射线类型的甄别方法、装置和介质，获取辐射场的暗图像；提取各暗图像的白斑特征参数。不同类型的辐射射线的性能不同，相应的图像传感器在不同类型的辐射射线下所采集的图像的白斑特征参数有所差异。在该技术方案中，可以预先存储每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数，这些特征参数以射线特征库的形式存在。获取到辐射场下各暗图像的白斑特征参数之后，可以查找预先建立的射线特征库，确定出辐射场所对应的射线类型。该技术方案可以准确的识别复杂核辐射环境下的辐射射线类型。并且不需要利用转换介质，便可以直接探测并识别辐射场中的不带电粒子。

Description

一种辐射射线类型的甄别方法、装置和介质

技术领域

本发明涉及辐射场技术领域，特别是涉及一种辐射射线类型的甄别方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

电离辐射是指能够引起物质电离的辐射总称，其种类很多，高速带电粒子有α粒子、β粒子、质子，不带电粒子有X射线、γ射线。不同类型的射线性能不同，相应的，对于不同类型的射线所采取的防护措施有所差异。只有确定出辐射场的辐射射线的类型，才能采取相适用的措施。可见如何准确的识别出辐射场环境下的辐射射线的类型至关重要。

传统的电离辐射射线甄别方法是利用谱仪分析γ射线的特征能量并推导放射性核素类型。但是谱仪属于精密仪器，难以进入复杂核设施退役或核事故环境。同时需要专用的探测器来甄别α粒子、β粒子和γ粒子。

可见，如何准确的识别复杂核辐射环境下的辐射射线类型，是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种辐射射线类型的甄别方法、装置和计算机可读存储介质，可以准确的识别复杂核辐射环境下的辐射射线类型。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种辐射射线类型的甄别方法，包括：

获取辐射场的暗图像；其中，所述暗图像由光学传感器进行遮光处理得到；

提取各暗图像的白斑特征参数；

根据所述白斑特征参数，查找预先建立射线特征库，以确定出所述辐射场所对应的射线类型；其中，所述射线特征库中包括每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

可选的，所述提取各暗图像的白斑特征参数包括：

利用点查找和边缘查找法，确定出辐射射线在各暗图像中产生的白色斑点；

分析各所述白色斑点所在位置的背景图像；

提取各暗图像中的独立白色斑点，并依据相应的背景图像，确定出各独立白色斑点的白斑特征参数。

可选的，所述白斑特征参数包括独立白色斑点的尺寸值、峰值和外形轮廓。

可选的，所述射线特征库中包括α射线、β射线、质子、X射线、γ射线各自对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

本发明实施例还提供了一种辐射射线类型的甄别装置，包括获取单元、提取单元和查找单元；

所述获取单元，用于获取辐射场的暗图像；其中，所述暗图像由光学传感器进行遮光处理得到；

所述提取单元，用于提取各暗图像的白斑特征参数；

所述查找单元，用于根据所述白斑特征参数，查找预先建立射线特征库，以确定出所述辐射场所对应的射线类型；其中，所述射线特征库中包括每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

可选的，所述提取单元包括斑点确定子单元、分析子单元和参数确定子单元；

所述斑点确定子单元，用于利用点查找和边缘查找法，确定出辐射射线在各暗图像中产生的白色斑点；

所述分析子单元，用于分析各所述白色斑点所在位置的背景图像；

所述参数确定子单元，用于提取各暗图像中的独立白色斑点，并依据相应的背景图像，确定出各独立白色斑点的白斑特征参数。

本发明实施例还提供了一种辐射射线类型的甄别装置，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述辐射射线类型的甄别方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述辐射射线类型的甄别方法的步骤。

由上述技术方案可以看出，获取辐射场的暗图像；其中，暗图像由光学传感器进行遮光处理得到；提取各暗图像的白斑特征参数。不同类型的辐射射线的性能不同，相应的图像传感器在不同类型的辐射射线下所采集的图像的白斑特征参数有所差异。在该技术方案中，可以预先存储每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数，这些特征参数以射线特征库的形式存在。获取到辐射场下各暗图像的白斑特征参数之后，可以查找预先建立的射线特征库，确定出辐射场所对应的射线类型。该技术方案可以准确的识别复杂核辐射环境下的辐射射线类型。并且不需要利用转换介质，便可以直接探测并识别辐射场中的不带电粒子。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种辐射射线类型的甄别方法的流程图；

图2a为本发明实施例提供的一种α射线下图像中白色斑点的示意图；

图2b为本发明实施例提供的一种β射线下图像中白色斑点的示意图；

图2c为本发明实施例提供的一种γ射线下图像中白色斑点的示意图；

图3为本发明实施例提供的一种辐射射线类型的甄别装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种辐射射线类型的甄别装置的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护范围。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

接下来，详细介绍本发明实施例所提供的一种辐射射线类型的甄别方法。图1为本发明实施例提供的一种辐射射线类型的甄别方法的流程图，该方法包括：

S101：获取辐射场的暗图像。

在本发明实施例中，可以利用具有辐射探测功能的图像传感器采集辐射场的视频图像。

在具体实现中，对摄像头的光学传感器进行遮光处理，此时摄像头采集的图像即为暗图像。射线辐射会在暗图像上形成白色斑点即白斑。

S102：提取各暗图像的白斑特征参数。

受辐射场中各类辐射射线的影响，图像传感器采集的图像中会产生白色斑点。

图像上的白色斑点是由辐射射线的辐射响应信号产生的。辐射响应信号在每帧图像中出现的位置是不同的，在具体实现中，可以利用点查找和边缘查找法，确定出辐射射线在各暗图像中产生的白色斑点；分析各白色斑点所在位置的背景图像，以便于获知白色斑点是在什么颜色什么灰度的背景上产生的。

为了降低白斑特征参数提取的难度，在本发明实施例中，选取各暗图像中较为明显的、独立的白色斑点进行分析，具体的，可以提取各暗图像中的独立白色斑点，并依据相应的背景图像，确定出各独立白色斑点的白斑特征参数。

不同类型的辐射射线所产生的白色斑点有所差异，主要体现在白色斑点的尺寸值、峰值和外形轮廓。因此，在本发明实施例中，白斑特征参数可以包括独立白色斑点的尺寸值、峰值和外形轮廓。

S103：根据白斑特征参数，查找预先建立射线特征库，以确定出辐射场所对应的射线类型。

其中，射线特征库中包括每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

辐射射线的类型具体可以包括α射线、β射线、质子、X射线、γ射线。在具体实现中，可以通过仿真模拟的方式获取不同类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

通过将每个独立白色斑点的尺寸值、峰值和外形轮廓与射线特征库中存储的特征参数进行比较，可以匹配到该独立白色斑点所对应的辐射射线类型。

为了便于观察不同类型的辐射射线所产生的白色斑点的区别，在本发明实施例中分别以α射线、β射线和γ射线为例展开介绍。如图2a所示为α射线下图像中白色斑点的示意图，从图2a中可以看出α射线辐射下图像的白色斑点的尺寸较大并且呈圆柱状。如图2b所示为β射线下图像中白色斑点的示意图，从图2b中可以看出β射线辐射下图像的白色斑点的尺寸较小并且呈长条峰形。如图2c所示为γ射线下图像中白色斑点的示意图，从图2c中可以看出γ射线辐射下图像的白色斑点尺寸较大并且包含有多个峰值。

图3为本发明实施例提供的一种辐射射线类型的甄别装置的结构示意图，包括获取单元31、提取单元32和查找单元33；

获取单元31，用于获取辐射场的暗图像；其中，暗图像由光学传感器进行遮光处理得到；

提取单元32，用于提取各暗图像的白斑特征参数；

查找单元33，用于根据白斑特征参数，查找预先建立射线特征库，以确定出辐射场所对应的射线类型；其中，射线特征库中包括每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

可选的，提取单元包括斑点确定子单元、分析子单元和参数确定子单元；

斑点确定子单元，用于利用点查找和边缘查找法，确定出辐射射线在各暗图像中产生的白色斑点；

分析子单元，用于分析各白色斑点所在位置的背景图像；

参数确定子单元，用于提取各暗图像中的独立白色斑点，并依据相应的背景图像，确定出各独立白色斑点的白斑特征参数。

可选的，白斑特征参数包括独立白色斑点的尺寸值、峰值和外形轮廓。

可选的，射线特征库中包括α射线、β射线、质子、X射线、γ射线各自对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

图3所对应实施例中特征的说明可以参见图1所对应实施例的相关说明，这里不再一一赘述。

图4为本发明实施例提供的一种辐射射线类型的甄别装置40的硬件结构示意图，包括：

存储器41，用于存储计算机程序；

处理器42，用于执行计算机程序以实现如上述辐射射线类型的甄别方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述辐射射线类型的甄别方法的步骤。

以上对本发明实施例所提供的一种辐射射线类型的甄别方法、装置和计算机可读存储介质进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

Claims

1.一种辐射射线类型的甄别方法，其特征在于，包括：

提取各暗图像的白斑特征参数，所述白斑特征参数包括独立白色斑点的尺寸值、峰值和外形轮廓；

根据所述白斑特征参数，查找预先建立射线特征库，以确定出所述辐射场所对应的射线类型；其中，所述射线特征库中包括每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数，所述每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数是通过仿真模拟的方式获取的；

其中，所述提取各暗图像的白斑特征参数包括：

分析各所述白色斑点所在位置的背景图像；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述射线特征库中包括α射线、β射线、质子、X射线、γ射线各自对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

3.一种辐射射线类型的甄别装置，其特征在于，包括获取单元、提取单元和查找单元；

所述提取单元，用于提取各暗图像的白斑特征参数，所述白斑特征参数包括独立白色斑点的尺寸值、峰值和外形轮廓；

所述查找单元，用于根据所述白斑特征参数，查找预先建立射线特征库，以确定出所述辐射场所对应的射线类型；其中，所述射线特征库中包括每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数，所述每种类型的辐射射线对图像传感器进行辐射所产生的特征参数是通过仿真模拟的方式获取的；

其中，所述提取单元包括斑点确定子单元、分析子单元和参数确定子单元；

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述射线特征库中包括α射线、β射线、质子、X射线、γ射线各自对图像传感器进行辐射所产生的特征参数。

5.一种辐射射线类型的甄别装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至2任意一项所述辐射射线类型的甄别方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项所述辐射射线类型的甄别方法的步骤。