JP4601607B2 - 手荷物のｃｔスキャンシステム及びｃｔスキャン方法 - Google Patents

Description

本発明は手荷物に爆発物やその他の輸出入禁制品があるか否か検査するコンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）システムに関し、より詳しくは、完全な再構成の必要性がないコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャン方法に関する。

２００１年９月１１日のテロリストの襲撃以来、米国政府は空港のセキュリティ強化を実施することを決定した。実施されたセキュリティ対策の１つが、爆発物があるか否か全てのチェック済み手荷物を検査することであった。２００１年１１月に、２００２年１２月３１日までに、チェック済み手荷物の爆破物の検査の１００％実施を要求する航空機運輸セキュリティ法が議会を通過した。爆発部検出システム（ＥＤＳ）と爆破物追跡検出システム（ＥＴＤ）の組み合わせにより、検出要件が満たされるであろと期待されていた。ＥＤＳは高速であるが、高価でしかも誤ってアラームを発生しやすい。一方、ＥＴＤは低速であるが、より詳しく調べることができる。ただし、多くの手作業による入力を必要とする。複数の犬、手作業による検査、及び乗客のカバン比較等の認証された一時的な方法を使用している限り、ケースバイケースにより、議会は２００３年１２月２１日まで完全実施期限を延期した。

既存の技術を使用したこのセキャリティ対策の実施は、面倒で高くつくものになった、或いはなり続けるであろう。２００３年の最後までにおいてさえ、実施した解決策は、とても永続的な解決策になりそうにない。多くの場合において、空港のターミナルロビーに手動送りの機器を設置して、プレミアムスペースを剥奪するか、マンパワーを多用するＥＴＤシステムを実施した。効率を改善し、マンパワー要件を軽減し、ロビースペースを取り戻すために、空港は空港手荷物取扱システムに組み込まれたＥＤＳシステムへ移行する。しかし、既存のＥＤＳ装置は、容易に実施つまり既存の手荷物取扱システムに組み込むことができない。

公知の爆発物検出システム（ＥＤＳ）は、コンピュータ断層撮影技術か、Ｘ線とＣＴ技術の組み合わせを使用して、バッグの中身の映像を作成している。機内持ち込み手荷物に関しては、Ｘ線照射システムが長年使用されている。ところが、上記のシステムは、全画像の検査をオペレータに要求して、スループットの低下を招いていた。さらに、これらのシステムは、爆発物の検出に、対象物の厚さや密度情報を提供することができなかった。

コンピュータ断層撮影（ＣＴ）装置は、航空機に荷物を搭載する前に、乗客の手荷物、小包、手紙、及び小さな貨物の自動爆発物検査を実行するために設計されている。ＣＴ技術は、航空機のチェック済み手荷物の自動爆発物検査（ＥＤＳ）の米国のＴＳＡ認可要件を充分満たすことが分かっている。ＣＴ技術は爆発物の検出には効果的であるが、チェック済みの手荷物検査での既存のＣＴ技術の使用は、多くの欠点があることも事実である。ＣＴ装置は、Ｘ線源と検出器が搭載された回転リングつまり「架台」を備えている。図１は、既存のＣＴスキャナ１０の断面図である。ＣＴスキャナ１０は、トンネル２０を取り囲む架台１１を有している。コンベヤ（図示せず）は、手荷物をトンネル２０を移動させて検査する。架台１１は、トンネルの周囲を回転して、回転ごとにデータの１つのスライス（薄片）を生成する。Ｘ線源３０は、狭角ビーム４０を生成する。検出器３１が架台１１の上に設置され、トンネルを通過するＸ線ビーム４０と交差する。検出器３１は、Ｘ線源から等距離に位置する複数の検出器で構成してもよい。入力源３０と検出器３１は、トンネル全体がＸ線ビームに照射される大きさにして、設置しなければならない。検出器からのデータは、コンピュータを使用して解析され、検査された手荷物の中身の三次元表現を生成する。

これらのＣＴベースのシステムは、多くの欠点を有している。これらのシステムは、大きく、重く、広いスペースを必要とする。トンネル２０は、ほぼ全ての大きさのチェックされる手荷物を収容するのに十分な大きさでなければならない。Ｘ線源３０と検出器３１は、トンネル全体がＸ線ビーム４０で照射されるようにトンネル２０から十分離して配置する必要がある。またさらに、架台１１は、Ｘ線源から等距離離して設置された全ての検出器３１を収容するのに十分な大きさでなければならない。Ｘ線源３０も、ノイズを克服して解析をするために、手荷物通過後、検出器３１に十分なＸ線束を照射できる程強力でなければならない。架台１１も、高速回転に対してＸ線源を支えてバランスを取るのに十分な程頑丈でなければならない。代表的なＣＴシステムにおいて、架台１１は、トンネル２０の大きさの５/３から２倍の大きさである。さらに、このシステムは十分な遮蔽、通常鉛を必要とし、オペレータと乗客が不注意で強力なＸ線に曝されるのを防止する。

手荷物検査に使用されるＣＴスキャンと再構成方法は低速で面倒である。ＣＴスキャンには、ヘリカルとスタート/ストップの２つの公知の方法がある。ヘリカルスキャンでは、対象物がスキャナ中を連続的に移動する。架台の各回転が、ほぼ単一面で行われるようにバッグをゆっくりと移動させなければならない。スタート/ストップスキャンでは、手荷物が定期的に停止して、１つのスライスが検査される。続いて、手荷物が短い距離移動し、停止して再度検査される。これらの方法の両方は、スキャナを通して手荷物がゆっくりと移動する。いったんデータが収集されると、データを再構成して、手荷物の三次元表現を生成する。三次元表現から、恐れのある物として、個々の項目が再検査される。三次元表現又はこのスライス表現が表示されて、オペレータによりチェックされる。

ＣＴスキャンの動作は、当初医療画像に関して開発され、改良されたものである。医療画像にとって、解像度は非常に重要である。このため、システムは、人体の小さな部位に関して多くのデータで画像を再構成する機能を改善しようと努める。検査速度は、精度と比較してそれ程重要ではない。また、人体の全ての部位を解析して、問題を示すことができる微小な差異を特定する必要がある。これらの方法は、手荷物検査に簡単に応用できない。爆発物やその他の恐れのある物は、医療画像に関する微小な項目よりはるかに大きい。また、バッグ中のほとんどの対象物は検査とは無関係である。ところが、従来のシステムにおいては、全ての対象物を解析の前に再構成しなければならない。手荷物検査システムは、ＣＴスキャンをするバッグ中の該当する一般的な領域を特定するために、均一のＸ線等により主に追加検査を実施することで、これらの困難に対処している。それにもかかわらず、これらのシステムは、複数のスキャナや、スキャナによる手荷物の複数回の検査を必要とし、これにより処理速度がさらに低下してしまう。

従来のこの欠点は、恐れのある物を特定するために、再構成されていないスキャンデータの解析を行う本発明のＣＴスキャンシステム及びＣＴスキャン方法により実質的に解消される。本発明のＣＴスキャンにより、バッグ中の対象物は、類似した密度の正弦波表現又は原子番号として、検査されたデータに現れる。正弦波表現が解析され、質量、大きさ、原子番号、及び密度を表すデータに基づき恐れがあるか否かを特定する。この大きさは、対象物のサイン表現の幅と長さから求められる。本発明の他の局面によれば、対象物の密度、質量、及び原子番号は、その対象物に関連するデータの小さな部位に基づいて決定される。他の対象物と干渉するつまり対象物から隠れないように対象物の小さな部位を選択してもよい。

本発明の他の局面によれば、ノイズ、不一致、手荷物移動をシステムが調節する。データ表現において、理論上の対象物は、完全なサイン波として現れるだろう。しかし、実際の検査は様々な不一致がある。これらの不一致は、仮定や予想し得ない移動の固有の不正確さの結果であり得る。本発明のシステムは不一致を訂正する。各々の位置のデータに基づき、各対象物に対して重心線が決定される。そして、重心線を示すデータ点は、重心線が真のサイン波となるように調節される。対象物の密度と大きさは、この調節されたデータから求められる。

本発明の別の実施例によれば、ＣＴデータの部分的な画像再構成が作成される。サイン波データの解析から得た情報に基づいて、画像の目標領域の周囲にＣＴ画像が再構成される。元のデータ又は理想のサイン波に近づくように調節されたデータに基づいてＣＴ画像を再構成してもよい。さらに、干渉つまり重なりを防ぐために、対象物の各種サイン波の解析に基づいて目標領域を決定してもよい。

本発明の別の局面によれば、検査されている手荷物が解析される。恐れがある物と特定されたとき、コンベヤの速度が低下するか、停止して追加データ収集を可能にして解析を向上させる。対象物が適切に解析されると、コンベヤは通常の速度に戻る。

本発明は潜在的な脅威を特定するＣＴデータ処理システム及びＣＴデータスキャン方法に関するものである。ＣＴデータは、公知の装置のＣＴスキャナから取得できる。例えば、図１に示し、以下に述べるように、従来のＣＴスキャナからＣＴデータを取得できる。その代わりに、本発明の譲受人は、本発明と同一日付に提出した「Folded Array CT Baggage Scanner」と題する本発明に示したような小型の新規なＣＴスキャナを考案した本発明の発明者である。図２は、折曲がりＣＴスキャナの一実施例による広角Ｘ線源１３０と架台１１０のリング１１０上の検出器１３１，１３２，１３３の位置を示す。架台１１０のリング１１１は、トンネル１２０の大きさが小さい従来のＣＴスキャナよりも実質的に小さい。広角Ｘ線源１３０は、Ｘ線ビームがトンネル１２０の全領域と交差するように架台１１０上に設置される。Ｘ線源１３０が、従来のＣＴスキャナよりもビーム１４０幅が広いので、トンネルに近接して配置することができる。本発明のＣＴスキャナは、Ｘ線源１３０から異なる位置で２つ以上の検出器１３１，１３２，１３３を備えている。検出器１３１の一方のセットは、架台リングの中心部分をカバーし、中央の検出器の距離に対して等しい距離でＸ線源の中心に設置される。他方の検出器セット１３２，１３３が設置され、扇状のＸ線ビーム１４０の外側の区域と交差する。本発明の一実施例によれば、第２の検出器セット１３２，１３３は、内側の検出器１３１がリング１１１の縁に達するビーム１４０の位置１３５，１３６で始まっている。

図３は、本発明の一実施例によるＣＴスキャナ１００の構成要素を示す図である。ＣＴスキャナ１００は、架台２２１、２台のコンピュータ４００、５００を備えている。ホストコンピュータ４００は、スキャナの動作を制御し、検出器からデータを受信する。検出アルゴリズムコンピュータ５００は、データを処理し、爆発装置又は該当対象物が存在するか否か決定する。もちろん、１台のコンピュータを使用して、ＣＴスキャナの全ての機能を実行できる。しかしながら、２台のコンピュータを使用することで、検出アルゴリズムの広範な処理が、ＣＴスキャナの動作とデータ収集速度が低下するのを防止できる。また、制御ラインとデータ構成要素が、架台２３１とコンピュータ４００，５００の間に接続されている。通常の２４０ＶのＡＣ電源に接続されたＡＣ電源入力２２４が、ＣＴスキャナに電力を供給する。ＤＣ電源２２５が、ＡＣ電源を入力し、架台の処理構成要素に電力を供給するＤＣ電源に変換する。ＡＣ電源又はＤＣ電源により電力が供給されたモータ駆動２３２セットは、コンベヤを動作させ、架台を回転させる。データリンク２２３が検出器アセンブリをホストコンピュータ４００に接続する。ＤＣ電源とデータリンクが、架台のリング上に設置され、回転中にデータを供給する。検出器アセンブリ３００の回路基板３２０は、１秒ごとに検出器１４４０をサンプリングする。次いで、データリンク２２３を介してホストコンピュータ４００にデータが転送される。エンコーダも使用して、架台とコンベヤの回転位置を決定する。このデータもホストコンピュータに転送される。

コンピュータの構成要素を図９に示す。ホストコンピュータ４００は、マザーボード４００とデータ取得カード４２０を備えている。データ取得カード４２０は、撮像素子アレイ４２３からの入力、コンベヤベルトエンコーダ４２２、及び架台エンコーダ４２１を備えている。また、データ取得カード４２４は、データを検索し、検索したデータをマザーボード４１０に転送する電界プログラマブルゲートアレイも備えている。マザーボード４１０は、インテル社のペンティアム（登録商標）プロセッサ等のプロセッサ４１１、大規模ＲＡＭ４１２を備えている。また、マザーボード４１０は、情報の送信とデータ取得カードと他のコンピュータから情報を受信するＨｏｓｔ/ＰＣＩブリッジを備えている。ＣＴスキャナから受信したデータは、検出アルゴリズムコンピュータ５００に転送される。イーサネット（登録商標）接続により、大量のデータの高速伝送を可能にする。検出アルゴリズムコンピュータも、データを適切に処理するマザーボード５１０と、データを処理して、爆発物やその他の物質が存在するか否か判断するデータを処理する背景映写アクセラレータカード５２０も備えている。

本発明の一実施例によれば、検出アルゴリズムコンピュータ５００をプログラムし、中身全体を完全に再構成することなく、該当する中身の特性を判断できるようにＣＴスキャナからのデータを処理する。この方法により、従来のＣＴ処理より高速な手荷物の検査と処理を可能にする。コンベヤベルトをバッグが移動し、架台が回転している間にバッグが検査される。あらゆる角度で映写画像が存在するという事実を利用できるように解析される。この方法により、バッグの全ての対象物とそれらの周囲の干渉した物の三次元自動検出が可能になる。従来の映写データとして、データを極端に読み出し不能にすることに関し上記の速度（回転ごとに５〜１０ｃｍのベルト移動）で成されたが、余りにも疎らであるためにヘリカルスキャンに使用することができない。データ取得モードが、ベルトを一定の速度（ヘリカルスキャナのように）で移動させるが、非常に少数の検出器とコンピュータ電力しか必要としないことが利点である。

本発明の方法において、３６０度のデータが解析され、適切な角度（バッグの対象物ごとに）が選択されて、特定の対象物の特性を解析する。バッグの対象物のＸ、Ｙ、Ｚ位置が公知であるので、質量のより良い評価（単一の特性より）が実現できる。単純なエッジ追従技術により長さが低減され、高/低エネルギー画像比（２種類のエネルギーが使用された場合）を使用して、多くの高価な基礎スペースと背景減算複素アルゴリズムを用いることなく、原子番号の決定に使用できる。

図５は、本発明の一実施例によるＣＴスキャナデータを解析する処理３００の概略フローである。図６Ａ〜６Ｄは、本発明の一実施例によるデータ処理を示す。図６Ａは、検査されるバッグ６００を示す。これらの該当対象物は、バッグ、ＳｅｍｔｅＸブロック６１０、データシート６２０、及びアルミニウムロッド６３０に示されている。図６Ｂは、対象物が図６Ｃに示す検査されたデータに対応するため、対象物の詳細を含む側面図を示す。

手荷物が検査されるとき、ＣＴスキャナが大量のデータを生成する。本発明は高速移動ＣＴスキャナにより生成された大量データで処理する。本発明の一実施例によれば、架台は６０〜９０ＲＰＭの速度で回転し、コンベヤベルトが５〜１０ｃｍ/秒で移動する。検出器アレイは、毎秒１４４０ラインの一定の速度でサンプリングされる。ステップ３１０で、検出アルゴリズムコンピュータ５００によりＣＴスキャナ２２１とホストコンピュータ４００からデータを受け取る。図６Ｃは、バッグ中の対象物のＣＴスキャナデータを示す線図である。この線図は、ステップ３２０で、一定のデータを得るためだけに処理するスキャナから取得した生データを示す。生データの各ラインは、サンプル時の検出器の値を示している。Ｘ線源が実質的に点であるので、各検出器は異なる角度からデータを提供する。線図の各水平位置が、バッグの単一の水平位置と角射影を示すように生データが処理される。本発明では、公知のＣＴスキャナ処理技術を使用して一定の線図データを生成している、ところが、バッグの中身全体の三次元ボクセルを得るためにデータを再構成していない。むしろ、この一定のデータを線図として表示する。またさらに、図６Ｃはモニタに表示できる線図データを表示しているが、システムは必ずしもいかなる上記のデータも表示しない。データは検出アルゴリズムコンピュータ５００で単に処理されるだけである。しかしながら、線図を示す図６Ｃとその他の図は、データの処理方法を示している。

図６Ｃに示すように、各々の対象物は、線図でほぼ正弦曲線として表現される。図６Ｃのデータの水平次元は、バッグ内の水平位置に対応している。垂直位置はＺ軸すなわちＸ線源からの対象物の位置を示している。回転中の角度の変更に伴い、対象物の垂直次元が変更される。検出アルゴリズムコンピュータ５００は、データを処理して正弦曲線により示された各対象物を解析する。図６Ｄは、図６Ｃの画像の細部領域を示す。この細部領域は、各種対象物からのデータが何処で重なっているかと、対象物が離れている領域を示している。

本発明によれば、各対象物を個別に解析し、恐れのある物が存在するか否か判断する。適切な解析のために、バッグ中の対象物を分離する必要がある。ステップ３５０において、対象物とその周囲の干渉した物つまりその他の対象物から分離可能なように１つ以上の対象物の画像を選択する。各々のラインの質量と減衰は、検査時に計算される。そして、データの各スライスごとにクラッタ指数が計算される。この文脈におけるスライスは、再構成したＣＴデータの「スライス」と同じでない。従来のシステムでは、全てのバッグのボクセルが再構成される。全ボクセルが公知であるので、スライス面のボクセルを示す任意の角度で「スライス」を生成できる。また、スタート/ストップＣＴスキャナの架台の１回の回転もスライスと呼ばれている。本発明に関して、クラッタ指数はデータの「スライス」に基づいており、これは線図を通る垂直線であり、バッグ中の１つの水平位置と１つの映写角に対応している。このクラッタ指数は、所与の射影角に対してバッグの幅に沿ってどのように質量が均等に分布しているか示すものである。大きなクラッタ指数は、対象物が重なっていそうな位置を示している。これに対して、小さなクラッタ指数は、対象物が最も離れていそうな位置と、その特性を最も正確に計算できる位置を示している。図７Ａ〜７Ｂは、ＣＴデータ解析の図の選択に使用できる対象物のクラッタの特定を示す。図７Ａは、バッグの線図であり、図７Ｂは対応するクラッタ指数である。閾値が高いクラッタ指数領域と低いクラッタ指数領域の特定に使用される。

低いクラッタ指数領域を解析して、該当対象物を特定する。図８Ａ〜８Ｃは、低いクラッタ領域の２０，４０、６０度の３つの角度からのデータを示す。このデータは幾つかの個別の対象物を示している。図９は、対象物を識別できない高いクラッタ角度の同じ対象物を示す。

ステップ３４０で選択された低いクラッタ指数の図において、ステップ３５０で対象物を解析して、各々の対象物の質量、大きさ、金属成分、位置、Z-eff、及び原子番号を決定する。対象物の質量を決定するのに２つの図が必要である。１番目の図の対象物を２番目の図と比較して、一致度が最も大きい物を求める。追加図を使用して、システムの信頼性を向上させることができる。複数の図で対象物を信頼性高く特定できない場合には、追加検査と手作業によるバッグの検査をしなければならない。複数の図を使用することで、バッグ中の対象物のｘ，ｙ位置を特定することが可能になる。正確に位置を特定することで、対象物の倍率とその寸法を計算できるため、対象物の単位長当たりの質量を計算できる。対象物の長さをその対象物に対応する線図の長さから決定できる。決定された情報を予め選択された基準と比較して、対象物が恐れがある物か否か判断する。バッグのスライスに基づいて対象物が特定、解析されるので、処理を検査プロセスと同時に行うことができ、全てのデータが収集されるまで待たなくともよい。

最初の解析で恐れのある物が特定されない場合には、ステップ３６０においてバッグが検査を通過し、手荷物取扱システムにおいてさらに処理を続ける。しかしながら、何らかの恐れのある物が特定された場合には、ステップ３６０において解析が続けられる。またさらに、ステップ３６０で開始する解析は、バッグの完全は検査を待つ必要がない。処理の任意の時点において、対象物が恐れのある物であると判断され、さらなる解析をすることとなる。このようにして、バッグの処理が促進される。ステップ３６０における処理は、１個の対象物を特定して解析するものである。架台の回転軸と完全に平行な対象物は、真のサイン波を生成する。しかし残念ながら、対象物は通常別の向きになっている。二次的な解析の最初のステップは、対象物の経路を特定して訂正することである。

ステップ３６０において、該当対象物の重心を求める。重心を特定するには、該当対象物に沿った２つの点が特定される。これらの点は、低いクラッタ領域と特定のスライスに沿った該当対象物の重心にある。他の対象物が上記の位置のデータに寄与しないので、正確な対象物の重心は、低いクラッタ領域でより容易に決定される。図１０Ａは、該当対象物７１０の線図である。質量クラッタ指数７２０，７２１が、線図上で重畳されて、低いクラッタ領域を示す。２つの点に基づいて該当対象物の重心線を求めることができる。

ステップ３７０において、対象物の射影が所望のサイン波になるように対象物データが変更される。２つの選択した点の１つを通過するようにサイン波が選択される。全ての他の対象物の削除し、該当対象物の射影を重心線から選択したサイン図に移動することで対象物データが変更される。図１０Ｂは、図１０Ａの該当対象物の変更データを示す。変更データは、該当対象物の再構成に使用される。他の全てのデータは無視される。再構成においてデータの小さな部分だけを使用するので、処理を高速に実行できる。さらに、再構成が該当対象物に限定されているので、再構成はより明確である。

図１１Ａ〜１１Ｃは、再構成時のデータ変更の効果を示す。図１１Ａは、元のデータを使用した再構成画像を示す。該当対象物７１１は、他の対象物と一緒にごちゃごちゃになっている中でははっきりと分からない。図１１Ｂは、変更データからの再構成を示す。該当対象物７１２は、はっきりと表示され見ることができる。図１１Ｃは、爆発物７１３が、薄い金属片７１４に隣接しているバッグの実際の中身を示す。

再構成データから、ステップ３８０で対象物の密度を決定できる。再度ステップ３９０で、恐れのある物が存在するか否かについて判断がさなれる。恐れのある物が存在しない場合には、バッグが検査を通過する。そうでない場合には、ステップ３９５で他の解像度を使用する。

他の解像度は、オペレータによる再構成データの検査、該当対象物の追加検査、又は手作業による検査を含んでもよい。オペレータによる検査が必要である場合には、関連するＣＴ画像が、検査したデータから公知の方法で再構成される。該当領域の指示と共に、再構成データが目に見える形でオペレータに表示される。そして、オペレータは、バッグを通過させたり、停止させたりできる。その代わりに、バッグをＣＴスキャナに戻して、高解像度、２種類のエネルギースキャンを実行することができる。該当対象物のｘ，ｙ，ｚ方向の位置が前回の処理から分かっているので、検査の全スライスを再構成する必要はない。図１２は、該当領域における画像の２ｃｍ平方の再構成を示す。２種類のエネルギースキャンと高解像度により、水のガラス瓶の周囲の非常に薄い金属片爆発物を検出できるようになる。

本発明による解析はバッグの検査を支援し、高速にこれを実行することができる。第１のアラーム段階を通して、１時間当たり約３００〜３６０個のバッグ（１０〜１２秒/バッグ）の速度で実行時レベル１の装置として使用できる。１０〜１２秒、爆発物が存在するか否か線図の画像が解析される。もちろん、ベルトを高速に移動させ、架台を高速に回転させることで、スループットを向上できた。バッグが検査を通過した場合、そのバッグが途中で空港に送られる。そうでなければ、アラームを発する対象物の２種類のエネルギーの高解像度ＣＴを使用してより多くのスライスを自動的に得ることができる（アラームを発するバッグ当たり通常１又は２）。このアルゴリズムにより、１５〜２０秒の解析時間を追加して、５０〜７５％ものアラームを解消できるであろうと予想されている。残りのアラームはワークステーションに送られ、ここで、オペレータが画像を検査して、アラームを解除すべきか否か判断するか、さもなければバッグを再検査するか、開けるか、或いは臭いを嗅ぐ。

本発明の別の実施例によれば、線図解析によりアラームが発せられた場合、１/４検出器移動技術を使用してスライスの高解像度ＣＴ画像を再構成できる。ＣＴ機能をアラーム解像度のレベル２モードとして扱い、既存の技術により検出できないが、航空機のセキュリティに対して公知の恐れを引き起こす非常に薄い板状の爆発物を検出する。

検査と同時に手荷物の解析が実行されるので、バッグがまだスキャナの中にある間にアラームを発することができる。データの解析の結果、データ変更と再構成により解決不能な恐れがある物が存在することが分かっている場合には、そのバッグをただちに高解像度スキャンで検査することができる。このことは、コンベヤベルト又は架台の速度を低下させて達成できる。高解像度画像を生成し、オペレータに表示してチェックすることができる。架台を約１０ＲＰＭまで速度を低下させ、約１．５ｍ/秒の高速で手荷物を移動させた場合、高解像度の線映写画像が得られ、恐れのある物の位置の重なりをオペレータに表示する。その代わりに、約１ｃｍ/秒までコンベヤベルトの速度を低下させた場合、標準のヘリカルＣＴアルゴリズムを使用してバッグの完全な三次元画像を生成し、オペレータに表示することができる。

少なくとも１つの本発明の一実施例を記載したので、本発明の一部の変更、適合、及び改良は当業者に容易に明らかである。上記の一部の変更、変更、及び適合は、本発明の一部と見なされる。

本発明の処理システムと一緒に使用可能な従来のＣＴスキャナの断面図である。 本発明の処理システムと一緒に使用可能なＣＴスキャナの折り曲げらたアレイの断面図である。 本発明の一実施例によるＣＴスキャナの構成要素のブロック図である。 本発明の一実施例によるＣＴスキャナのコンピュータの構成要素のブロック図である。 本発明の一実施例によるＣＴデータ解析処理の概略フロー図である。 本発明の一実施例による検出処理を示す図である。 本発明の一実施例による検出処理を示す図である。 本発明の一実施例による検出処理を示す図である。 本発明の一実施例による検出処理を示す図である。 スキャンデータからのクラッタの決定を示す図である。 スキャンデータからのクラッタの決定を示す図である。 低いクラッタ領域の別の角度からの対象物データを示す図である。 高いクラッタ領域の対象物データを示す図である。 本発明の一実施例によるデータ変更処理を示す図である。 本発明の変更処理を受けたデータの再構成を示す図である。 バッグ中の該当領域のデータ再構成を示す図である。

Claims (14)

1. 複数対象物の小包内の第１の対象物の特徴を決定する方法であって、
   該小包のＣＴスキャンから線図を作成するステップと、
   該第１の対象物が、他の対象物から実質的に離れている該線図中の少なくとも１つの位置を特定するステップと、
   該位置でのデータから該第１の対象物の特徴を決定するステップと、を含み、
   該少なくとも１つの位置を特定するステップが、該線図中の各々の位置の質量を決定するステップと、該線図中の位置の質量の分布を示すクラッタ指数を決定するステップと、を含み、
   該線図中の各々の位置のクラッタ指数と所定の閾値を比較するステップと、
   該クラッタ指数が、前記所定の閾値より小さくなる少なくとも１つの位置を選択するステップと、
   を含む、第１の対象物の特徴を決定する方法。
2. 前記少なくとも１つの位置を特定するステップが、前記第１の対象物が他の対象物から実質的に離れている線図中の複数の位置を特定するステップと、
   前記複数の位置でのデータから前記第１の対象物の特徴を決定するステップとを、含む請求項１記載の方法。
3. 前記対象物の特徴が、質量、大きさ、金属成分、位置、Ｚ-eff、又は原子番号のいずれか１つである請求項１記載の方法。
4. 前記第１の対象物の重心を決定するステップと、
   前記第１の対象物の重心からサイン波を求めるステップと、
   前記第１の対象物に関連するデータが、前記サイン波に基づくように前記線図のデータを変更するステップと、
   該変更データを使用して該第１の対象物周囲の小包の領域に関連するボクセルを再構成するステップと
   をさらに含む請求項１記載の方法。
5. 恐れがある物を特定するためにバッグを検査する方法において、
   該バッグのＣＴスキャンを行うステップと、
   該バッグのＣＴスキャンから線図を作成するステップと、
   対象物が他の対象物から実質的に離れている線図中の位置を選択するステップと、
   選択した位置でのデータから対象物の特徴を決定するステップと、
   該対象物の特徴に基づき恐れが存在するか否か判断するステップと
   を含み、
   該位置を選択するステップが、該線図中の各々の位置の質量を決定するステップと、該線図中の位置の質量の分布を示すクラッタ指数を決定するステップと、該クラッタ指数が、所定の閾値よりも小さい該線図中の位置を選択するステップと、を含む、バッグを検査する方法。
6. 恐れのある特徴をもった第１の対象物の重心を決定するステップと、
   前記第１の対象物の重心からサイン波を求めるステップと、
   前記第１の対象物に関するデータが、該サイン波に基づくように前記線図中のデータを変更するステップと、
   該変更データを使用して該第１の対象物の周囲の小包の領域に関するボクセルを再構成するステップと、
   該再構成したボクセルに基づいて、恐れが存在するか否か判断するステップと、
   をさらに含む請求項５記載の方法。
7. 前記恐れのある物が存在するか否か判断するステップが、前記バッグのＣＴスキャン中に実行される請求項５記載の方法。
8. 恐れがあると判断されたときに、前記バッグのＣＴスキャンを調整するステップをさらに含む請求項７記載の方法。
9. 前記バッグのＣＴスキャンを調整するステップが、前記ＣＴスキャンを通過するバッグの速度を変更するステップを含む請求項８記載の方法。
10. 前記バッグのＣＴスキャンを調整するステップが、前記ＣＴスキャンの解像度を変更するステップを含む請求項８記載の方法。
11. 前記再構成したボクセルの画像をオペレータに表示して、検査するステップをさらに含む請求項６記載の方法。
12. バッグ中の恐れのある物を検査するシステムにおいて、
    回転架台を有するＣＴスキャナと、
    該架台の回転中に前記ＣＴスキャナを通過してバッグを進めるコンベヤと、
    該ＣＴスキャナからデータの線図を作成する手段と、
    該線図中の各々の位置の質量を決定する手段と、
    該線図の各位置での質量分布に基づいて該線図中の各位置のクラッタ指数を決定する手段と、
    該クラッタ指数が、所定の閾値より小さくなる線図中の位置を選択する手段と、
    該選択された位置での線図のデータに基づき、バッグ中の対象物の少なくとも１つの特徴を決定する手段と、
    該少なくとも１つの特徴に基づき恐れのある物を特定する手段と、
    を備える、恐れのある物を検査するシステム。
13. 所定の速度で前記コンベヤを駆動する駆動機構と、
    恐れのある物を特定すると、前記駆動機構の所定の速度を変更する手段と
    を備える請求項１２記載のシステム。
14. 恐れのある物を特定すると、前記ＣＴスキャナからのデータの解像度を変更する手段をさらに備える請求項１２記載のシステム。

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