JPH11500229A - Apparatus and method for automatic recognition of hidden objects using multiple energy computed tomography - Google Patents

Apparatus and method for automatic recognition of hidden objects using multiple energy computed tomography

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Abstract

(57)【要約】 手荷物中の禁制品または製造品の欠陥などの、隠された対象物およびその特徴の自動認識のための装置および方法が開示される。装置は多重エネルギＸ線走査を用いて、関係のあるターゲットの既知の反応に対応するスペクトル反応によってターゲットを識別する。自動検出および手動の検査の両方の検出感度は多重エネルギ、多スペクトル技術を通して改善される。高い処理能力を達成するのにマルチチャネル加工処理が用いられる。ターゲット識別は、走査データの形、質感、および状況などの属性をさらに分析することによって確認できる。装置は統計的な分析を用いて特定のターゲット識別の信頼水準を予測することもできる。放射線写真、ＣＴ像、またはその両方をオペレータによる視覚的分析のために再構成し、コンピュータモニタに表示してもよい。最後に、装置はオペレータからの入力を受取り、かつ記憶して以後のターゲット識別に用いることもできる。   (57) [Summary] An apparatus and method for automatic recognition of hidden objects and their features, such as contraband or manufactured goods defects in baggage, is disclosed. The device uses multi-energy x-ray scanning to identify targets by spectral response corresponding to the known response of the target of interest. Detection sensitivity for both automatic detection and manual inspection is improved through multi-energy, multi-spectral techniques. Multi-channel processing is used to achieve high throughput. Target identification can be confirmed by further analyzing attributes such as shape, texture, and context of the scan data. The device may also use statistical analysis to predict the confidence level of a particular target identification. Radiographs, CT images, or both, may be reconstructed for visual analysis by an operator and displayed on a computer monitor. Finally, the device can receive and store input from the operator and use it for subsequent target identification.

Description

【発明の詳細な説明】 多重エネルギコンピュータ断層撮影法を用いた 隠された対象物の自動認識のための装置および方法 政府の関心 ここに説明される発明は、政府の目的において政府によって、または政府のた めに製造、使用、およびライセンスされる。 発明の簡単な説明 この発明は一般的に、非破壊検査の分野に関する。より特定的には、この発明 は、多重エネルギコンピュータ断層撮影法を用いて、手荷物中の禁制品または製 造品の欠陥などの隠された対象物およびその特徴を検出するための装置および方 法に関する。 発明の背景 従来のＸ線走査は、人間の目で見ることのできない対象物または特徴を検出す る目的で多くの分野で用いられている。たとえば、医療および歯科の分野では、 Ｘ線システムは骨折または窩洞などの臨床診断を下すにあたって関係のある特徴 を検出するのに用いられている。製造工業では、Ｘ線システムは部品の欠陥を検 査するのに同様に用いられる。たとえば、溶接部表面下の破損または空隙はＸ線 像から検出することができるため、万一欠陥のある状態で用いられた場合に部品 が故障するのを防ぐことができる。Ｘ線システムはまた、空港および他の公共施 設にて用いられ、武器、爆発物、および他の禁制品がないかどうか容器を検査す る。 前述の各応用例のＸ線システムは、ターゲットを自動識別する能力のない、単 なる撮像装置である。これらのシステムはグレースケールの像を作り出し、この 像はＸ線源と像平面との間のすべての対象物が吸収したＸ線エネルギの総量を表 わす。すなわち、エネルギの吸収が多ければ、像上の対応する点の色が濃くなる のである。この投影方法を用いた場合、生じる像または放射線写真は、対象物が 重なり合っているため、しばしば解釈が困難である。Ｘ線像から得たデータは、 重なり合った対象物を分析するのが複雑なため、概して自動検出には適さない。 関係のあるターゲットが存在するかどうかについて所見を述べるには、熟練した オペレータが慎重に像の１つ１つを調べ解釈しなければならない。ある応用にお いて多数の放射線写真を解釈することが必要な場合、オペレータの疲労および注 意散漫のため検出能力が低下することがある。 Ｘ線コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）は、対象物の周りのあらゆる角度から測 った一連の減衰測定値から対象物の断面スライスの像を作り出す技術である。Ｃ Ｔ像は標準の放射線写真の提示するような、対象物が重なり合う問題に悩まされ ることはない。ＣＴデータは、走査平面での対象物の特徴について正確な量的な 情報を提供でき、ターゲットの自動検出に適しているが、もちろん制約点もある 。従来のＣＴシステムは、走査を行ない、データを捉え、像を再構成するのにか なりの時間がかかる。ＣＴシステムの処理能力は低い。従来のＣＴシステムの大 きさおよび費用に加えて、この制約のため、手荷物または部品の検査など対象物 の処理能力が主な関心事である適用においてＣＴは使用されずにいた。 ペシュマン（Peschmann）への米国特許第５，３６７，５５２号（１９９４） では、ＣＴ処理能力を改善する１つの方法が教示される。ペシュマンのシステム では、従来のＸ線スキャナを用いて、まず対象物を予め走査し、次に、その予め 走査した走査データの分析に基づいて選択される位置においてＣＴ走査を行なう 。ペシュマンの教示する解決策は従来のＸ線システムの検出能力を改良するが、 いくつかの制約点もある。第１に、この解決策では対象物を従来のＸ線システム で予め走査することが必要であるが、これは時間がかかる上、前に説明したよう に限られた成果しか挙げられない。第２に、時間を節約するためにＣＴ走査を選 択された位置においてのみ実行するわけだが、このために関係のあるターゲット を識別するのに失敗する可能性がある。これは特に、ターゲットが遮蔽されてい る場合または、他の理由で従来のＸ線スキャナでは検出が難しい場合である。第 ３に、ペシュマンの発明では従来の回転ＣＴ装置が用いられるため、処理能力は 回転の機械的な面で制限される。第４に、スライスごとに対象物のまわりをＸ線 源が回転できるように手荷物を留めることになるが、これもまた処理能力を制限 する。最後に、ペシュマンは従来の一重および二重エネルギ技術を使用してＣＴ デ ータを作成することを教示するが、ここで説明される多重エネルギまたは多スペ クトル技術は結果としてターゲットの識別を改善することにつながる。 この発明の目的および概要 したがって、この発明の目的は以下のとおりである。 （ａ） オペレータの関与の有無にかかわらず、隠された対象物およびその特 徴の自動認識を提供する。 （ｂ） ある対象物内に隠された少量の関係のあるターゲット、またはターゲ ットの特徴を検出する。 （ｃ） 検出能力を損なうことなく、走査動作の間の対象物の高い処理能力を 可能にする。 （ｄ） コンパクト静止Ｘ線源アレイおよび検出器アレイを用いてＣＴデータ を提供する。 （ｅ） オペレータによる観察のため、強調されたＸ線像またはＣＴ像、また はその両方を提供する。 （ｆ） 統計に基づいたターゲット識別の信頼水準を提供する。 （ｇ） 継続した学習能力を提供して、システムの使用とともにターゲット識 別を改善する。 これらおよび他の目的は、隠された対象物の自動認識のための装置および方法 によって達成される。装置は多重エネルギＸ線走査を用いて、関係のあるターゲ ットの既知の反応に対応するスペクトル反応によってターゲットを識別する。自 動検出および手動の検査の両方の検出感度は多重エネルギ、多スペクトル技術を 通して改善される。高い処理能力を達成するのにマルチチャネル加工処理が用い られる。ターゲット識別は、走査データの形、質感、および状況などの属性をさ らに分析することによって確認できる。装置は統計的な分析を用いて特定のター ゲット識別の信頼水準を予測することもできる。放射線写真、ＣＴ像、またはそ の両方をオペレータによる視覚的分析のために再構成し、コンピュータモニタに 表示してもよい。最後に、装置はオペレータからの入力を受取り、かつ記憶して 以後のターゲット識別に用いることもできる。 図面の簡単な説明 図１は、論理接続を含む、この発明の個別のハードウェア構成要素のブロック 図である。 図２は、手荷物検査のためのこの発明の一実施例の概略図である。 図３は、この発明の源および検出器要素の別の実施例の概略図である。 図４は、製造部品の検査のためのこの発明の別の実施例の概略図である。 図５は、この発明を実行する上での主なステップを示すフローチャートの図で ある。 図６は、多スペクトルデータを分析するためのこの発明の主な処理ステップを 示すフローチャートの図である。 図７は、強調された像を製造するための多スペクトルデータの使用を示す図で ある。 この発明の詳細な説明 図１には、この発明による装置が示されている。全体を概観するために、まず 、装置の主な構成要素について説明する。この特定の実施例においては、源アレ イ１は、Ｌ字型の支持部材であり、その長さに沿って間隔をあけたいくつかのＸ 線源からなる。図１に源１２−１５として示されるように、個別のＸ線源はコン トローラ６からの信号に応答して一連の同一平面上の扇形ビーム１６−１９を提 供する。扇形ビーム１６−１９の各々は、固定されたエネルギ体内の異なるエネ ルギレベルのＸ線光子を含む。源アレイ１は検出器アレイ２に対向し、かつ離れ て位置付けられ、空間を形成し、その中で対象物２１が走査される。 検出器アレイ２はまた、この特定の実施例ではＬ字型であり、個別の検出器要 素２０を含み、検出器要素は検出器アレイの長さに沿って一定の間隔をあけて配 置される。検出器要素２０は源アレイ１からの光子を吸収し、データ収集回路３ に電圧信号を提供する。生じる電圧信号は、光子が源アレイ１から検出器アレイ ２へのビーム路に沿って移動した後の、検出器要素２０によって吸収される光子 のエネルギレベルに比例する。一連の別個の検出器要素２０を用いることによっ て、検出器アレイ２に沿った、光子が吸収された位置は判定され、対応するエネ ルギ測定値に関係づけられる。結果として生じるＸ線走査データの空間的解像度 は、したがって、検出器要素２０の大きさおよび間隔によって定められる。非常 に小さい検出器要素２０を近接して配置し、アレイ２に沿って互いに当接させる と、光子エネルギ測定のなされた場所についての正確な情報が得られる。しかし ながら、このような構成ではアレイ２の長さを満たすための大量の要素２０が必 要となり、生じるデータを捉え処理するために、以下に説明されるように、対応 する多数のデータ収集回路３が必要となる。そのため、必要とされる空間的解像 度とこれに対する構成要素のコストの分析を行ない、アレイ２に沿った検出器要 素２０の最適の大きさおよび間隔を定めるべきである。 検出器要素２０からの電圧信号の高速処理のためマルチチャネルデータ収集回 路３が設けられる。回路３の各チャネルは１つの検出器要素２０に電気的に結合 され、検出プロセッサ１１と、一連のコンパレータ９およびカウンタ１０とを含 む。検出プロセッサ１１は、コンパレータ３０−３４の各々に別個の電圧しきい 値信号を与え、検出器要素２０からの電圧信号と比較する。より完全に以下に説 明されるようにデータ収集回路３は、検出器要素２０によって提供されるアナロ グ電圧信号からスペクトル減衰データを形成する。スペクトル減衰データは、各 検出器要素２０によって吸収される光子の数に対する吸収された光子のエネルギ レベルとして規定される。これらのスペクトル減衰データは特定の間隔でプロセ ッサ４に提供され、さらに処理される。 プロセッサ４は並行処理能力を備えたコンピュータプロセッサである。データ 収集回路３の各チャネルはプロセッサ４に電気的に結合され、スペクトル減衰デ ータを入力する。プロセッサ４はＣＴ再構成アルゴリズムを用いて、スペクトル 減衰データから、データを得るために走査された対象物２１の断面スライスの断 層撮影法による像を再構成する。断面スライスの断層撮影法による像の中の画素 は、その寸法がピクセルと同じであり、その厚さがスライスと同じである、容積 要素中の材料を表わすためボクセル（voxel）と呼ばれる。生のＸ線線像データ もまたプロセッサ４によって保存され、後にインタフェース７を用いて表示され る。この発明では、ＣＴ再構成アルゴリズムが５つの測定された減衰データのセ ットの各々に適用され、結果として多重エネルギＣＴデータを生じる。より完全 に以下に説明されるように、これらのデータはＣＴ像データの信号対雑音比を増 大するために用いられる。結果生じるＣＴ像データはそこで、既知の関係のある ターゲットを表わす、ファイルサーバ５からのデータと突き合わされる。対象物 空間２１内に隠されている関係のある対象物または特徴は、このようにして自動 的に識別される。選択された断層撮影法による像および生のデータもまた、後の 照合のためにファイルサーバ５に記憶される。 タグ付けシステム８はこの特定の実施例に提供され、装置がターゲット識別を 確認するとコントローラ６からの信号に応答して対象物２１に識別タグを付与す る。欠陥部品または禁制品を含む手荷物は、こうしてタグ付けされ、その後、人 の注意を促す。別の実施例では、自動選別および材料取扱いシステムを用いて、 不良品と良品を自動的に区別してもよい。 ユーザインタフェース７は、人が見るために強調されたＸ線およびＣＴ像デー タを表示し、かつオペレータからの入力を受取るように提供される。インタフェ ース７はコントローラ６に電気的に結合され、データを送ったり受取ったりする 。インタフェース７はまた、ファイルサーバ５から選択された像をダウンロード し、オペレータに表示するために用いられる。Ｘ線およびＣＴ像はたとえば、異 なるグループの減衰スペクトルを表わすために異なる色彩を用い、関係のあるタ ーゲットに特別の色彩を用いることによって強調されてもよい。好ましい実施例 では、インタフェース７は大きな、高解像度のカラータッチスクリーンであり、 見ることと入力操作を楽にする。 主な構成要素の全体の概説を提供したところで、次に、より詳細な動作に関す る説明に注意を向けられたい。特定の応用例によっては、コンベアベルトまたは 他の手段が設けられ、走査のために源アレイ１および検出器アレイ２によって規 定される空間を通って対象物２１を前方へ移動する。対象物２１が前方へ移動す るにつれ、Ｘ線源１２−１５の各々は順にコントローラ６によって作動され、ど の瞬間においてもただ１つのＸ線ビーム１６−１９が生じるようにする。こうし て、検出器要素２０から電圧信号が放出されるようにした特定の光子の経路は、 電圧信号が放出された源１２−１５の既知の位置と、そのエネルギレベルが測定 された検出器要素２０の既知の位置とから判定される。 例を挙げると、Ｘ線源１２は最初に作動され、ある既知のエネルギレベルまで 既知のスペクトル内容の一連のエネルギ光子を放出して扇形ビーム１６を形成し 、この扇形ビーム１６の一部は対象物２１の位置２２を通過する。各光子が検出 器要素２０によって吸収されるにつれ、光子のエネルギレベルに比例する電圧信 号が回路３に検出器要素によって提供される。電圧信号は第１の入力信号として ５つのコンパレータ３０−３４の各々に与えられる。コンパレータ３０−３４の 各々は検出コントローラ１１から第２の入力信号を受取り、しきい値電圧として 用いる。要素２０からの入力電圧がコントローラ１１からのしきい値電圧を超え ると、カウンタ３５−３９は１ユニットずつ増分される。たとえば、コンパレー タ３０の入力電圧がコントローラ１１からのしきい値電圧を超えると、カウンタ ３５は１ユニット増分される。コンパレータ３０−３４とカウンタ３５−３９と は同じ態様で機能し、しきい値電圧が超過される回数をカウントする。このよう にして、源１２が活性状態にある間にカウンタ３５内に蓄積する全カウントは、 コンパレータのしきい値を超えるスペクトル範囲の強さを表わす。多スペクトル 範囲の強さはこのようにして、コンパレータ３０−３４の電圧しきい値を異なる レベルに設定することによって形成される。短い時間が経過した後、Ｘ線源１２ はコントローラ６によって不活性状態にされ、カウンタ３５−３９の内容はプロ セッサ４の中にロードされ、カウンタは検出コントローラ１１を介するコントロ ーラ６からの信号に応答してゼロにリセットされる。Ｘ線源１３は次にコントロ ーラ６によって作動され、上述の検出、データ収集、および加工処理のステップ は源１３を用いて繰返され、この後に源１４、そして最後に源１５が続く。処理 能力を高めるため、二重のバッファリングがカウンタとコントローラ６との間に 用いられる。カウンタのデータは、各Ｘ線源が作動している間の断層撮影法によ る像の１セットを計算するのに十分である期間、プロセッサ４に送られる。 各検出器要素２０に並行データ収集回路３を使用することで、装置の処理速度 が増加し、源１２を作動させ、かつ生じる減衰データを収集するのに必要な時間 を制限するようにする。このようにして、対象物２１は走査動作の間、装置の中 を連続的に移動させると同時に、自動ターゲット識別のための十分なデータを提 供することができる。並行データ収集は、回路３に特定用途向け集積回路（ＡＳ ＩＣ）を使用することによって実用化される。データ収集回路３はまた、選択さ れたエネルギ範囲のフィールド調整も提供する。 別のエネルギ解決方法は、光子信号をアナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ） へ送り、その後デジタルビンニング（digital binning）を続けることであろう 。ビンの数が制限されている場合、デジタル処理を避けることができ、アナログ モードでエネルギ識別がなされるため、第１の実施例はより速く、より安く、よ り好ましい。ビンの数が数百にまで増加された場合は、複数のＡＤＣの方がより 実用的であろう。 扇形ビーム１６が対象物２１を通過するにつれ、ビーム１６の光子の一部は対 象物空間２１内の位置２２の材料によって吸収され、光子の一部は影響を受けな いまま通過し、光子の他の部分は散乱して低エネルギ光子として現れる。散乱し た光子の経路は未知であるため雑音の原因となる。検出器要素２０の前に置かれ たコリメータは、検出器要素に衝突する散乱した光子の割合を減少する。影響を 受けない光子の数と比較した吸収された光子の数、すなわちＸ線の減衰は光子の エネルギと位置２２での光子が通過した材料の種類との関数である。一般的に、 いかなるエネルギ範囲にあろうと、検出器要素２０に衝突する光子の数は材料が 何も存在しない場合と比べて対象物２１の材料を通過した後の方が少なくなる。 異なるエネルギの光子の数の比例する減少が材料の化学成分の関数である限りは 、比例する減少を表わす比は材料を特徴付けるのに用いることができる。エネル ギの連続を有する源１２−１５を用い、光子が対象物２１を通って移動した後に 生じる多重エネルギスペクトルを捉えることによって、次に位置２２において材 料を通過したものと位置２２において材料が存在しない場合に捉えられるであろ うものとを比較することによって、一重または二重エネルギ技術を用いるシステ ムに対象物２１の化学成分に関する付加的なデータが提供される。以下に説明さ れるような他の画像処理手段と併せて用いると、この多スペクトルデータのおか げで手荷物内の禁制品、製造品の欠陥、および類似の適用例がよりよく識別でき る。 プロセッサ４はスペクトル範囲によってカウンタ値を分離し、各スペクトル範 囲の断層撮影法による像を計算するのに用いられる。位置２２における材料によ るＸ線の減衰は、位置２２を通過したＸ線を得た検出器要素から得られるデータ に含まれる。位置２２におけるボクセルの断層撮影法による再構成は、データの 適切な数学的組合せによって行なわれる。図１のＸ線源およびＸ線検出器の幾何 学的構成に対しては、断層撮影法による像を計算するのに代数的再構成技術が最 適である。他の形状に対しては、他の再構成技術がより適切なこともある。異な るスペクトルデータが同じ検出器要素２０によって同時に得られたため、それぞ れの断層撮影法によるスペクトルの異なる像中のボクセルもまた一致する。どの ボクセル位置２２に対する５つのスペクトル範囲の値のセットもそのボクセルに おいて起こっている実際のスペクトル減衰に固有のものであり、そのボクセル位 置の材料を特徴付けるのに用いることができる。減衰データが検出器要素２０に よって得られる間連続的に動いている対象物２１に対する走査は螺旋状であり、 断層撮影法による再構成は螺旋状の断層撮影法による再構成の１種である。プロ セッサ４は値を計算した後、以後の照合のために値をファイルサーバ５に記憶す る。 プロセッサ４は各ボクセルのスペクトル値をファイルサーバ５に記憶されてい るさまざまな既知のターゲット値のスペクトル値に当てはめる。この比較から、 コード化画像が構成され、これはボクセルごとに最も可能性の高い材料とその可 能性の度合とを例示する。場合によっては、再構成された像におけるある人工品 の影響を、それぞれのスペクトル像におけるそれぞれのボクセルの値の差異から 新しい像のセットを計算することによって減じることができる。この場合、差異 の像はスペクトル像自体の代わりにターゲット値に当てはめられ、コード化画像 を構成し、これはボクセルごとに最も可能性の高い材料とその可能性の度合とを 例示する。プロセッサ４は、組成がほぼ同じである隣接するボクセルのグループ 分けを探すことによってコード化画像の分析を行なう。プロセッサ４はグループ 分けの大きさおよび形を可能性のある材料のそれと比較し、さらに対象物を個別 に識別する。プロセッサ４は、対象物を認識する可能性を高めるのに知られてい る独自のパラメータを測定または計算するために他の分析を実行するのに用いら れてもよい。データはフーリエ変換され、空間周波数の特徴付けが行なわれたも のであってもよい。たとえば、データは対象物の形を調べる能力を高めるために 変形された小波であってもよい。三次元の丸み度、粒状度、または質感などの性 質を測定することができる。これらおよび他のデータ処理技術は当該技術におい ては周知であり、応用例によってはこの発明と共に実施され得る。このデータ分 析の最終結果は特定の特徴が検出されたかどうかの判断であるか、または人が見 るための強調された像であるか、またはその両方であり得る。 Ｘ線システムは所望の較正状態から大幅にずれることがあるため、この発明は この問題を減少する手段も含む。システム全体にプロセッサ６を用いて視野の基 準とともに総計較正係数をリアルタイムで加えることができる。このようにして 大まかな較正の修正がすべての検出器要素２０に与えられる。この発明の較正の ずれの問題もまた、相対吸収値を用いることによって減少され、相対吸収値は以 下に説明されるようにデータの信号対雑音比を増加させるのに役立つ。 タグ付けシステム８は一実施例において、識別が確認されると容器または部品 に自動的にタグ付けするのに用いられる。別の実施例では、タグ付けシステム８ の代わりに自動選別および材料取扱いシステムを含んでもよい。ユーザインタフ ェース７は人が見るために結果を表示するためとオペレータからの入力を受ける ためとの両方に用いられる。システムの初期の較正は、インタフェース７を用い て既知の内容の走査対象物の正確な反応を入力することによって達成することが できる。同じ機能を用いてシステムを継続的に改善することもできる。 継続的な改善はシステムのために提供される自己学習の方法によって行なわれ る。既知の材料および識別の対象物２１がシステムによって走査される。新しい 対象物が既知の対象物のいずれにも相関しないとしても、システムは特徴を識別 する動作を行なうにあたって類似の材料のボクセルを探し出し、ボクセルを形で 分類して形、大きさ、および質感を特徴付けるパラメータを計算する。オペレー タは計算されたパラメータを分類し、新しいパラメータのセットを既知の対象物 のリストに加えることをシステムに指示する。こうしてシステムは自動検出のた めの突き合わせの中に新しい対象物を含める。 この発明の全体的な概観を提供したところで、特定の応用例のための適当な物 理的構成要素のより詳細な説明に注意を向けられたい。図２は、特定の手荷物検 査の応用例の特定の必要に合わせて開発された、この発明の一実施例の概略図で ある。この応用例では手荷物処理能力はシステムのコストおよび大きさと同様、 主な関心である。システムは通常の手荷物取扱いの速度（最大毎秒２フィート） において機能し、限られた空間に収まり、かつ既存の手荷物取扱い機器と両立で きなければならない。これは図２に示される装置によって達成される。Ｘ線源の アレイ４０および光子エネルギ吸収検出器４１は２つのコンベアベルトの端の間 に垂直平面に配置され、一方のベルトから他方へ移動する荷物がＸ線源アレイ４ ０と検出器アレイ４１との間にくるようにする。源および検出器の間隔は複数の ビーム路を提供し、これは装置内に可動部品のないコンピュータ断層撮影法を可 能にする。従来のＣＴシステムでは、Ｘ線源、検出器アレイ、またはその両方を 動かし同様の結果を得る。他の配置を用いることもできるが、源および検出器ア レイの正方形の形状は手荷物が通過するのに十分な空間を提供し、同時に装置の 要する空間は最小限である。直線形で比較的短い構成要素のためモジュール式設 計が可能であり、モジュール式設計はさまざまな外形に適用できる。アレイ４０ および４１はコンベアシステムの空隙に位置付けられ、コンベアのハードウェア からの信号妨害を減少する。最後に、大きさおよび解像度において幾何学的に縮 尺を定めることができると同時に、同じ数学的分析を用い、かつ同じ基本構成要 素を用いるような態様でシステムを設計してもよい。このようにしてシステムは 多大な設計の労力を使わず特定の応用例のために容易にあつらえることができる 。 図３は、装置の大きさが主な関心ではない場合の適用例に適した源および検出 器要素の別の実施例の概略的な図である。この実施例では源アレイ５２および検 出器アレイ５０は直径の等しい２つの同心のリングとして構成され、一方のアレ イの対称点（counterpoint）は他方の対称点から少しの距離縦方向に偏っている 。源アレイ５２と検出器アレイ５０との間の距離は図３では各リングの構成を図 示するため誇張されている。この幾何学的形状は、図２の第１の実施例と比較し て源と対象物との間の距離がより広いため、各源による有効範囲がより広いとい う利点を有する。さらに、この実施例では対称であるため、走査空間がＸ線ビー ムによって均一に網羅される。この実施例の主な不利な点は、図２のＬ字型アレ イよりも大きい空間を占めることである。この実施例はまた第１の実施例のモジ ュール式設計を欠くが一連の直線形のアレイを用いて多角形を形成することによ っ て円形アレイに近似させることができる。このようにして構成要素の交換にかか る費用を減じると同時に図３の円形に近似するモジュール式設計を達成できる。 特に製造業などの他の応用例では、走査されるべき対象物は形、成分、または その両方が均一であることがある。製造された構成要素の形状、位置、および材 料成分などの製造された構成要素の事前の情報を再構成における制約条件として 用いることによって擬似断層撮影法を真の断層撮影法に代用することもできる。 そのような状況では図４に示されるような源および検出器実施例を用いてシステ ムのコストが削減され、より速い計算速度を得られる。ここでは２つの源６０お よび６１が２つの検出器平面６２および６３と共に用いられる。図１から図３の 他の実施例に比べて大幅に簡略化されているが、この発明の技術はこれおよび類 似の実施例に用いることができる。 この発明に従って用いられるべき適切なハードウェアの構成要素の概観を提供 したところで、今度はハードウェアに実行される処理ステップに注意を向けられ たい。図５には、この発明を実行するための主なステップがフローチャートの図 として表わされている。プロセスは、ステップ８０において源番号を１として開 始することから始まる。源はステップ８１で作動され、光子のビームを発生し、 これは走査すべき対象物に向けられる。ビーム路に沿って移動した後の光子のエ ネルギレベルは次にステップ８２で測定される。ステップ８３では、スペクトル データは特定の時間増分の間、各検出器によって吸収された特定のエネルギ範囲 内の光子の数をカウントすることによって、測定されたエネルギレベルから形成 される。ステップ８４では源番号を調べて、すべての源が起動したかどうかを判 定する。もしそうでなければ、プロセスステップ８８が実行され源番号を増分し てステップ８１へ戻る。すべての源が作動されている場合、次にプロセスステッ プ８５が実行されスペクトルデータを分析する。このようにして、ステップ８１ −８３は各Ｘ線源に対して繰返される。 上述のステップから得た結果は、以下に完全に説明されるようにステップ８５ において多スペクトルＣＴデータを形成し、かつ分析するのに用いられる。これ らのデータは次にステップ８６において既知の関係のあるターゲットを表わすデ ータと比較され、１つまたは２つ以上の関係のあるターゲットが存在するかどう かを判定する。これが存在しない場合はステップ８９においてオペレータが見る ために強調されたＸ線またはＣＴ像と共に適当なメッセージが表示される。１つ または２つ以上のターゲットがステップ８６において識別された場合、次に容器 はステップ８７においてタグ付けされるか、または分類され、ステップ９０にお いて独特な色または質感によって強調された像が表示され、オペレータへの適当 なテキストメッセージと共にターゲットを識別する。 関係のあるターゲットを識別するのに用いられる処理ステップは図６により詳 細に示される。ステップ１０１においてＣＴアルゴリズムは各スペクトルデータ セットに適用され、その結果、対象物空間を構成する各ボクセルに対する多スペ クトル減衰データが生じる。較正修正がステップ１０２において適用され、検出 器要素間の変動と、時が経つにつれ生じる較正のずれとを訂正する。このステッ プは特定の応用例に必要なリアルタイムの較正のレベルによって、ＣＴ再構成の 前、後、またはその両方に行なわれてもよい。視野の基準を使用することは、一 般的には適切な修正値を判定するためにＣＴ再構成の後に較正修正を適用するこ とを必要とする。他方で、製造プロセスにおける欠陥から生じる検出器要素の固 定された変動は、ＣＴ再構成の前に各検出器要素の信号出力に直接修正を加える ことによって修正することができる。 ＣＴ再構成および較正修正の後、ステップ１０３において１つのスペクトル像 と別のスペクトル像とを組合せることによって相対減衰データが得られる。この 動作は生じるデータの信号対雑音比を改善する。ステップ１０４では整合フィル タを生じたデータセットに適用し、ボクセルごとに関係のあるターゲットとの一 致の統計的な尤度または確率を判定する。これらのデータは、特定のボクセルが 特定の材料を含む確率によって表わすこともでき、これは測定された減衰データ と、関係のあるターゲットに対して以前測定された減衰データとを比較すること によって判定される。この比較はいくつかのターゲットの各々に対して行なわれ るため、各ボクセルには異なる確率のレベルのいくつかの可能な一致があり得る 。 ステップ１０５では、ステップ１０４のボクセルごとの比較以後のさらなる分 析のために、類似の一致を有する、隣接またはほぼ隣接するボクセルが関連付け られる。ステップ１０５から得られるデータの形、大きさ、質感、および他の特 徴は、ステップ１０６において関係のあるターゲットを表わす類似のデータと突 合わされ、よりよくターゲットを識別する。このようにして、一致の信頼水準は 、たとえば識別される項目の既知の形、大きさ、および質感の特徴を用いること によって高められる。 ステップ１０８においては、ステップ１０３からの相対減衰データは融合され るか、または組合わされてオペレータが見るために単一の像を形成する。この像 はステップ１０９でステップ１０４−１０６の分析から得られた情報で強調され る。たとえば、相関性の高いボクセルは、像の中で共通の色彩または質感で表わ され、オペレータが情報を見やすくすることもできる。上記の分析の結果はステ ップ１０７においてテキストメッセージとして表示され、ステップ１１０におい て強調されたグラフィック像として表示される。これは同じユーザインタフェー ススクリーン上で同時に実行され得る。 図７には、より大きな信号対雑音比を有する強調された像を形成するための多 スペクトルデータの処理が示される。像７１−７４は上述の５つのエネルギ範囲 に対応する。像７０−７４は円、長方形、および三角形によって表わされる３つ の対象物と、線によって表わされる人工品とを含む。線は５つの像７０−７４の すべてに均一に現れるが他の３つの対象物は異なる強さで現れている。これは、 数に限りのある検出器要素と、数に限りのある源と、欠陥のある検出器要素と、 装置および処理方法の類似の制約点とによって起こった、走査された像の実際の 対象物と人工品との間の重要な違いをシミュレーションしたものである。多くの 場合、走査空間内の実際の対象物の減衰値はＸ線源の輝度レベルによって異なる が、人工品はエネルギレベルに依存する減衰値を有することになる。像７０−７ ４に示される円、長方形、および三角形は、異なる物質が異なるＸ線源輝度にお いて有し得る減衰の変動をシミュレーションしている。すなわち、円は像７０の エネルギレベルにおいて最もよく解像され、長方形は像７２に対応するエネルギ において最もよく解像され、三角形は像７４のエネルギレベルにおいて最もよく 解像される。 この発明の融合プロセスは、像７０−７４において線で表わされる人工品を削 除し、かつ３つの対象物すべての明確な画像を含む単一の強調された像７５を作 り出すために用いられる。この融合プロセスの第１のステップは、像のうちの１ つ、たとえば７０を他の４つの像７１−７４から減算し、像データ中の人工品を 削除することである。ここでは線で表わされる人工品は像によって強さが変動す ることがないため、この差分技術は生じる像から人工品を削除するのに有効であ る。これらの４つの像は次に合計され、対象物を識別するために割当てられる独 自の色彩、数値、または他の識別のための性質を含む強調された像７５を作り出 す。多スペクトルデータは図１のデータ収集回路３によって電子的に収集される ため、このプロセスはこの発明では数値的に行なわれる。最終的な像７５はオペ レータに結果を表示するために用いられ、さらに形、小波、フラクタル、または イメージデータ分析の他の技術を含む後のプロセスのために用いてもよい。 以上の説明からこの発明の多くの利点が明らかである。第１に、この発明はオ ペレータの関与の有無に関係のない、隠された対象物の自動検出のための手段お よび装置を提供する。対象物内に隠された、少量の関係のあるターゲットまたは ターゲットの特徴が検出される。この発明は検出能力を損なうことなく走査動作 の間、対象物の高い処理能力を提供する。ＣＴデータはコンパクトな静止Ｘ線源 および検出器アレイを用いて得られる。強調されたＸ線像、ＣＴ像、またはその 両方をオペレータが見るために提供する。ターゲット識別のための統計に基づい た信頼水準がシステム内に記憶されたデータに基づいて用いられてもよく、さら に、継続した学習能力を提供してシステムの使用と共にターゲット識別を改善す る。 この発明の特定の実施例の前述の説明は、図示および説明のため提示されてい る。説明は徹底したものではなく、開示された通りの形式にこの発明を制限する ことを意図するものでもなく、上の教示に照らして明らかに多くの修正および変 更が可能である。たとえば、Ｘ線源および検出器の数および配置は応用によって かなり変えることができる。空間の制約が問題ではない場合では源は検出器から 離すことができ、その結果、源ごとの有効範囲が広がり、そのため必要とされる 源の数を減じることができる。さらに、特定の応用例に必要なターゲット識別解 像度によってデータ処理ステップの数および精巧さをかなり変えることができる 。たとえば、ＣＴ処理は走査平面にある対象物が比較的薄く均質である場合には 必 要ではないかもしれない。同じことが形、大きさ、および質感の分析について言 える。応用例によってはボクセルごとの比較で十分な識別能力を得られるが他の 応用例では形、大きさ、または質感の分析がターゲット識別要件を満たすのに必 要であるかもしれない。 上に示された説明された実施例は、このようにこの発明の原理および実用的な 応用例を最もよく説明するために選択されており、それによって当業者が考えて いる特定の用途に相応しいさまざまな修正を加えてさまざまな実施例およびこの 発明を最もよく利用できるようにする。この発明の範囲は以下の請求の範囲およ びその均等物によって規定されることが意図されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION               Using multiple energy computed tomography             Apparatus and method for automatic recognition of hidden objects                               Government interest   The invention described here is By the government for government purposes, Or government Manufactured for use, And licensed.                             BRIEF DESCRIPTION OF THE INVENTION   The invention generally comprises Related to the field of non-destructive inspection. More specifically, The invention Is Using multiple energy computed tomography, Prohibited items or products in baggage Apparatus and method for detecting hidden objects and their features, such as defects in products About the law.                               Background of the Invention   Conventional X-ray scanning Detect objects or features that are not visible to the human eye It is used in many fields for the purpose. For example, In the medical and dental fields, X-ray systems are relevant features in making clinical diagnoses such as fractures or cavities Is used to detect In the manufacturing industry, X-ray systems detect component defects It is also used to check. For example, X-ray damage or voids below the weld surface Because it can be detected from the image, Parts if used in a defective condition Can be prevented from breaking down. X-ray systems also Airports and other public facilities Used in weapon, Explosives, And inspect containers for other contraband You.   The X-ray system of each of the above-mentioned applications is Without the ability to automatically identify targets, single Imaging device. These systems produce grayscale images, this The image represents the total amount of X-ray energy absorbed by all objects between the X-ray source and the image plane. I forgot. That is, If energy absorption is large, The corresponding point on the image becomes darker It is. When using this projection method, The resulting image or radiograph is The object is Because they overlap Often difficult to interpret. The data obtained from the X-ray image Due to the complexity of analyzing overlapping objects, Generally not suitable for automatic detection. To comment on whether a relevant target exists, Skilled The operator must carefully examine and interpret each and every image. For some applications And need to interpret a large number of radiographs, Operator fatigue and notes The detection ability may decrease due to distraction.   X-ray computed tomography (CT) Measure from any angle around the object This technique creates an image of a cross-sectional slice of an object from a series of measured attenuation values. C The T image is like a standard radiographic presentation, The problem of overlapping objects Never. CT data is Accurate quantitative information on object features in the scan plane Can provide information, Suitable for automatic target detection, Of course there are restrictions . Conventional CT systems are: Scan, Capture the data, To reconstruct the image It takes a while. The throughput of the CT system is low. Large size of conventional CT system In addition to size and cost, Because of this restriction, Objects such as inspection of baggage or parts CT has not been used in applications where processing power is of primary concern.   U.S. Patent No. 5, to Peschmann 367, 552 (1994) Then One way to improve CT throughput is taught. Peshmann's system Then Using a conventional X-ray scanner, First, scan the object in advance, next, Its in advance Perform a CT scan at a position selected based on an analysis of the scanned scan data . While the solution taught by Peshman improves the detection capabilities of conventional X-ray systems, There are also some restrictions. First, In this solution, the object is moved to a conventional X-ray system. It is necessary to scan in advance with This takes time, As explained before Only limited results. Second, Select a CT scan to save time It only executes in the selected position, Targets relevant for this May fail to identify This is especially Target is occluded Or For other reasons, detection is difficult with a conventional X-ray scanner. No. 3, Since the conventional rotary CT device is used in Peshman's invention, Processing capacity Limited by mechanical aspects of rotation. Fourth, X-ray around the object for each slice You will have to keep your baggage so that the source can rotate, This also limits processing power I do. Finally, Peshman uses conventional single and dual energy technologies to De Taught to create data, The multi-energy or multi-spec The vector technique results in improved target identification.                         Object and Summary of the Invention   Therefore, The objects of the present invention are as follows.   (A) With or without operator involvement Hidden objects and their features Provides automatic recognition of signs.   (B) a small amount of related targets hidden within an object; Or target Detect the characteristics of the set.   (C) Without impairing the detection ability, High throughput of objects during scanning operations to enable.   (D) CT data using compact stationary X-ray source array and detector array I will provide a.   (E) For observation by the operator, Enhanced X-ray or CT image, Also Provides both.   (F) Providing a confidence level for statistically based target identification.   (G) Provide continuous learning ability, As the use of the system increases, Improve another.   These and other purposes are: Apparatus and method for automatic recognition of hidden objects Achieved by The device uses multi-energy X-ray scanning, Related targets The target is identified by a spectral response corresponding to the known response of the kit. Self The sensitivity of both motion detection and manual testing is multi-energy, Multispectral technology Improved through. Multi-channel processing is used to achieve high throughput Can be Target identification is Form of scan data, Texture, And attributes such as status. Can be confirmed by further analysis. The instrument uses statistical analysis to identify specific targets. The confidence level of get identification can also be predicted. Radiography, CT image, Or that Are reconstructed for visual analysis by the operator, On computer monitor It may be displayed. Finally, The device receives input from the operator and And remember It can also be used for subsequent target identification.                             BRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES   FIG. Including logical connections, Blocks of individual hardware components of the invention FIG.   FIG. 1 is a schematic diagram of one embodiment of the present invention for baggage inspection.   FIG. FIG. 4 is a schematic diagram of another embodiment of the source and detector element of the present invention.   FIG. FIG. 5 is a schematic view of another embodiment of the present invention for inspection of a manufactured part.   FIG. FIG. 4 is a flowchart showing main steps in carrying out the present invention. is there.   FIG. The main processing steps of the present invention for analyzing multispectral data It is a figure of the flowchart shown.   FIG. FIG. 7 illustrates the use of multispectral data to produce an enhanced image. is there.                           DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION   In FIG. An apparatus according to the invention is shown. For an overview, First , Main components of the device will be described. In this particular embodiment, Source I1 is An L-shaped support member, Several X's spaced along its length Consists of a source. As shown in FIG. 1 as sources 12-15, Individual X-ray sources In response to a signal from the trawler 6, a series of coplanar fan beams 16-19 are provided. Offer. Each of the fan beams 16-19 is Different energy in fixed energy body Including lugi level X-ray photons. Source array 1 faces detector array 2, And away Positioned Form a space, The object 21 is scanned therein.   The detector array 2 also In this particular embodiment, it is L-shaped, Individual detector required Including element 20, The detector elements are spaced at regular intervals along the length of the detector array. Is placed. Detector element 20 absorbs photons from source array 1, Data collection circuit 3 To provide a voltage signal. The resulting voltage signal is Photons from source array 1 to detector array After traveling along the beam path to 2, Photons absorbed by detector element 20 Is proportional to the energy level of By using a series of separate detector elements 20, hand, Along detector array 2, The position where the photon is absorbed is determined, Corresponding energy Associated with lugi measurements. Spatial resolution of the resulting X-ray scan data Is Therefore, It is determined by the size and spacing of the detector elements 20. Very A small detector element 20 in close proximity to Abut each other along array 2 When, Accurate information about where the photon energy measurement was made is obtained. However While Such a configuration requires a large number of elements 20 to fill the length of the array 2. The point is, In order to capture and process the resulting data, As explained below, Correspondence Many data collection circuits 3 are required. for that reason, Required spatial resolution Analysis of the degree and the cost of the component to this, Requires detector along array 2 The optimal size and spacing of the elements 20 should be determined.   Multi-channel data acquisition circuit for high-speed processing of the voltage signal from the detector element 20 Road 3 is provided. Each channel of circuit 3 is electrically coupled to one detector element 20 And A detection processor 11, A series of comparators 9 and counters 10 No. The detection processor 11 Separate voltage thresholds for each of comparators 30-34 Value signal, Compare with the voltage signal from detector element 20. More fully described below As will be apparent, the data collection circuit 3 Analog provided by detector element 20 From the voltage signal. The spectral attenuation data is each Energy of absorbed photons versus number of photons absorbed by detector element 20 Defined as a level. These spectral attenuation data are processed at specific intervals. Provided to Sassa 4, Further processing.   The processor 4 is a computer processor having a parallel processing capability. data Each channel of the collection circuit 3 is electrically coupled to the processor 4, Spectral attenuation Enter the data. The processor 4 uses a CT reconstruction algorithm, Spectrum From the attenuation data, Cutting a cross-sectional slice of the object 21 scanned to obtain data Reconstruct images by layer imaging. Pixels in tomographic images of cross-sectional slices Is Its dimensions are the same as pixels, Its thickness is the same as the slice, volume It is called a voxel to represent the material in the element. Raw X-ray image data Are also stored by the processor 4, Will be displayed later using interface 7 You. In the present invention, The CT reconstruction algorithm uses the five measured attenuation data Applied to each of the The result is multi-energy CT data. More complete As explained below, These data increase the signal-to-noise ratio of the CT image data. Used to increase. The resulting CT image data is Have a known relationship Represents the target, The data is matched with the data from the file server 5. Object Related objects or features hidden in the space 21 are: In this way automatic Is identified. Selected tomographic images and raw data are also After It is stored in the file server 5 for collation.   A tagging system 8 is provided for this particular embodiment, The device identifies the target When confirmed, an identification tag is given to the object 21 in response to a signal from the controller 6. You. Baggage containing defective or contraband items, Tagged in this way, afterwards, Man Call attention. In another embodiment, Using an automatic sorting and material handling system, Defective products and good products may be automatically distinguished.   The user interface 7 X-ray and CT image data enhanced for human viewing Display, And provided to receive input from an operator. Interface Source 7 is electrically coupled to controller 6, Send and receive data . Interface 7 also Download selected image from file server 5 And Used to display to the operator. X-ray and CT images are, for example, Different Using different colors to represent a group of attenuation spectra, Related The target may be emphasized by using special colors. Preferred embodiment Then Interface 7 is big, It is a high-resolution color touch screen, Makes viewing and typing easier.   Having provided an overall overview of the main components, next, For more detailed operation Please pay attention to the explanation. Depending on the specific application, Conveyor belt or Other means are provided, Defined by source array 1 and detector array 2 for scanning The object 21 is moved forward through the defined space. Object 21 moves forward As Each of the X-ray sources 12-15 is operated by the controller 6 in turn, Th At the moment, only one X-ray beam 16-19 is generated. Like this hand, The specific photon path that caused the voltage signal to be emitted from the detector element 20 is: The known location of the source 12-15 from which the voltage signal was emitted; The energy level is measured It is determined from the known position of the detected detector element 20.   For example, X-ray source 12 is activated first, Up to some known energy level Emitting a series of energy photons of known spectral content to form a fan beam 16 , A part of the fan beam 16 passes through the position 22 of the object 21. Each photon is detected As absorbed by the vessel element 20, Voltage signal proportional to photon energy level A signal is provided to circuit 3 by a detector element. The voltage signal is used as the first input signal It is provided to each of the five comparators 30-34. Comparator 30-34 Each receives a second input signal from the detection controller 11, As the threshold voltage Used. Input voltage from element 20 exceeds threshold voltage from controller 11 Then Counters 35-39 are incremented by one unit. For example, Comparing When the input voltage of the data 30 exceeds the threshold voltage from the controller 11, counter 35 is incremented by one unit. A comparator 30-34 and a counter 35-39 Function in the same manner, Count the number of times the threshold voltage is exceeded. like this And then The total count that accumulates in counter 35 while source 12 is active is: Represents the intensity of the spectral range above the threshold of the comparator. Multispectral The strength of the range is thus Different voltage thresholds of comparators 30-34 Formed by setting the level. After a short time, X-ray source 12 Is deactivated by the controller 6, The contents of counters 35-39 are professional Loaded into Sessa 4 The counter is controlled by the control via the detection controller 11. Reset to zero in response to a signal from the controller 6. The X-ray source 13 is Activated by the Detection as described above, Data collection, And processing steps Is repeated using source 13, After this, source 14, And finally source 15 follows. processing To enhance your ability, Double buffering between counter and controller 6 Used. The counter data is During the operation of each X-ray source A period that is sufficient to calculate one set of images It is sent to the processor 4.   By using the parallel data acquisition circuit 3 for each detector element 20, Equipment processing speed Increases, Activate source 12, And the time required to collect the resulting attenuation data Try to limit. In this way, The object 21 is moved during the scanning operation. Inside the device At the same time as Provide sufficient data for automatic target identification Can be offered. Concurrent data collection Application-specific integrated circuit (AS) Practical use by using IC). The data collection circuit 3 also Selected It also provides a field adjustment of the specified energy range.   Another energy solution is Photon signal to analog-to-digital converter (ADC) To And then continue with digital binning. . If the number of bins is limited, Avoid digital processing, analog Since the energy is identified in the mode, The first embodiment is faster, Cheaper, Yo Is more preferable. If the number of bins is increased to hundreds, Multiple ADCs are better Will be practical.   As the fan beam 16 passes through the object 21, Some of the photons in beam 16 are paired Absorbed by the material at position 22 in the elephant space 21; Some photons are not affected Pass through, Other parts of the photons are scattered and appear as low energy photons. Scattered The path of the photon is unknown and causes noise. Placed before the detector element 20 Collimator Reduces the percentage of scattered photons impacting the detector element. Influence The number of absorbed photons compared to the number of photons not received, That is, the attenuation of X-rays It is a function of the energy and the type of material that the photons at location 22 have passed. Typically, Whatever the energy range, The number of photons hitting the detector element 20 depends on the material There is less after passing through the material of the object 21 than in the case where nothing exists. As long as the proportional decrease in the number of photons of different energies is a function of the chemical composition of the material , A ratio representing a proportional decrease can be used to characterize the material. Enel Using a source 12-15 with a sequence of gites, After the photon travels through object 21 By capturing the resulting multiple energy spectrum, Next at position 22 Will be caught in the absence of material at location 22 and through the material By comparing with Systems using single or dual energy technology The system is provided with additional data regarding the chemical composition of the object 21. Described below When used in conjunction with other image processing means such as Of this multispectral data Contraband in baggage, Defects in manufactured goods, And similar applications can be better identified You.   Processor 4 separates the counter values by spectral range, Each spectral range Used to calculate the tomographic image of the enclosure. Depending on the material at position 22 X-ray attenuation is Data obtained from the detector element that obtained the X-ray that passed through the position 22 include. The tomographic reconstruction of the voxel at position 22 is Data This is done by a suitable mathematical combination. X-ray source and X-ray detector geometry of FIG. For scientific composition, Algebraic reconstruction techniques are the best for calculating tomographic images. Suitable. For other shapes, Other reconstruction techniques may be more appropriate. Strange Are obtained simultaneously by the same detector element 20, Each The voxels in the images of different tomographic spectra are also coincident. Which A set of five spectral range values for voxel position 22 is also included in that voxel. Inherent in the actual spectral attenuation occurring at Its voxel position It can be used to characterize the material of the device. Attenuation data is sent to detector element 20 Thus, the scanning of the continuously moving object 21 during the acquisition is spiral, Reconstruction by tomography is one type of reconstruction by spiral tomography. Professional After calculating the value, Store the value in file server 5 for subsequent verification You.   The processor 4 stores the spectrum value of each voxel in the file server 5. To the spectral values of various known target values. From this comparison, The coded image is composed, This is the most likely material for each voxel and its possible The degree of performance will be exemplified. In some cases, Some artifacts in the reconstructed image The effect of From the difference between the values of each voxel in each spectral image It can be reduced by calculating a new set of images. in this case, difference Is applied to the target value instead of the spectral image itself, Coded image Constitute This determines the most probable material and the likelihood for each voxel. For example. The processor 4 A group of adjacent voxels of similar composition The analysis of the coded image is performed by looking for the division. Processor 4 is a group Compare the size and shape of the division with that of the potential material, Further individual objects To identify. The processor 4 Known to increase the likelihood of recognizing objects Used to perform other analyzes to measure or calculate unique parameters. It may be. The data is Fourier transformed, The spatial frequency was characterized It may be. For example, Data is used to enhance the ability to examine the shape of an object It may be a deformed ripple. Three-dimensional roundness, Granularity, Or gender such as texture Quality can be measured. These and other data processing techniques are Is well known, Some applications may be implemented with the present invention. This data The end result of the analysis is to determine whether a particular feature has been detected, Or people see Is an emphasized image for Or both.   X-ray systems can deviate significantly from the desired calibration state, This invention Means to reduce this problem are also included. Using the processor 6 for the entire system, Aggregate calibration factors can be added in real time along with the standards. Like this A coarse calibration correction is provided for all detector elements 20. The calibration of this invention The problem of displacement is also Reduced by using relative absorption values, The relative absorption values are Helps increase the signal to noise ratio of the data as described below.   Tagging system 8 is, in one embodiment, Container or part when identification is confirmed Used to automatically tag the. In another embodiment, Tagging system 8 Alternatively, an automatic sorting and material handling system may be included. User interface Pace 7 receives input from operator to display results for human viewing Used for both. The initial calibration of the system Using interface 7 Can be achieved by entering the exact response of the scanned object with known content it can. The same features can be used to continuously improve the system.   Continual improvement is provided by the self-learning methods provided for the system. You. Objects 21 of known material and identification are scanned by the system. new Even if the object does not correlate with any of the known objects, System identifies features In performing the operation to find a voxel of similar material, Voxel in shape Classify and shape, size, And the parameters that characterize the texture. Operating Classifies the calculated parameters, New set of parameters for known objects Tells the system to add to the list. In this way, the system automatically detects Include the new object in the match.   Having provided a general overview of the invention, Appropriate for a specific application Attention is drawn to a more detailed description of the physical components. FIG. Specific baggage inspection Developed to meet the specific needs of survey applications, FIG. 1 is a schematic view of an embodiment of the present invention. is there. In this application, baggage handling capacity is similar to system cost and size, The main interest is. The system operates at normal baggage handling speed (up to 2 feet per second) Works in Fit in a limited space, And compatible with existing baggage handling equipment Must come. This is achieved by the device shown in FIG. X-ray source The array 40 and the photon energy absorption detector 41 are located between the ends of the two conveyor belts. Placed on a vertical plane, The package moving from one belt to the other is an X-ray source array 4 0 and the detector array 41. Source and detector spacing Provide beam paths, This allows for computer tomography with no moving parts in the device. Make it work. In a conventional CT system, X-ray source, Detector array, Or both Move to get similar results. Other arrangements can be used, Source and detector The square shape of the lei provides enough space for baggage to pass through, At the same time Requires minimal space. Modular installation for straight, relatively short components Is possible, Modular design can be applied to various shapes. Array 40 And 41 are located in the gap of the conveyor system, Conveyor hardware Reduce signal interference from Finally, Geometrically reduced in size and resolution At the same time that the scale can be determined, Using the same mathematical analysis, And the same basic configuration requirements The system may be designed in such a way as to use elements. In this way the system Can be easily tailored for specific applications without significant design effort .   FIG. Suitable sources and detection for applications where device size is not a major concern FIG. 4 is a schematic view of another embodiment of the vessel element. In this embodiment, the source array 52 and the detection The output array 50 is configured as two concentric rings of equal diameter, One of them B's counterpoint is slightly offset from the other by a vertical distance . The distance between the source array 52 and the detector array 50 is shown in FIG. Exaggerated to show. This geometric shape is Compared to the first embodiment of FIG. Because the distance between the source and the object is wider, The effective range of each source is wider Have the advantage. further, Because this example is symmetric, Scanning space is X-ray beam Are uniformly covered by the system. The main disadvantage of this embodiment is that L-shaped array in Fig. 2 It occupies a larger space than b. This embodiment is also a modification of the first embodiment. Lack of a modular design but by forming polygons using a series of linear arrays Tsu To approximate a circular array. The replacement of components in this way A modular design that approximates the circle of FIG. 3 can be achieved while reducing costs.   In other applications, especially in manufacturing, The object to be scanned is shaped, component, Or Both may be uniform. The shape of the manufactured component, position, And wood Prior information of manufactured components such as feed ingredients as constraints in reconstruction By using it, pseudo tomography can be substituted for true tomography. In such a situation, a system using the source and detector embodiment as shown in FIG. System costs are reduced, You can get faster calculation speed. Here, two sources 60 and And 61 are used with two detector planes 62 and 63. 1 to 3 of FIG. Although greatly simplified compared to other embodiments, The technology of the present invention It can be used for similar embodiments.   Provides an overview of suitable hardware components to be used in accordance with the present invention Where we did Now turn to the processing steps performed by the hardware I want to. In FIG. The main steps for carrying out the present invention are flowchart diagrams. It is represented as The process, In step 80, the source number is set to 1 and opened. Start by starting. The source is activated in step 81, Generate a beam of photons, It is aimed at the object to be scanned. Photon energy after traveling along the beam path The energy level is then measured at step 82. In step 83, Spectrum The data will be Specific energy range absorbed by each detector By counting the number of photons in Formed from measured energy levels Is done. In step 84, the source number is checked. Determine if all sources have started Set. If not, Process step 88 is executed to increment the source number To step 81. If all sources are activated, Next, Step 85 is executed to analyze the spectral data. In this way, Step 81 -83 is repeated for each X-ray source.   The result from the above steps is Step 85 as described more fully below. Forming multispectral CT data at And used for analysis. this These data are then represented in step 86 by data representing known pertinent targets. Data, Whether one or more related targets exist Is determined. If it does not exist, the operator looks at step 89 An appropriate message is displayed together with the enhanced X-ray or CT image. One Or if more than one target is identified in step 86, Then container Is tagged in step 87 or Or classified, Step 90 Image highlighted by a unique color or texture, Applicable to operator Identify the target with a simple text message.   The processing steps used to identify relevant targets are described in more detail in FIG. It is shown in detail. In step 101, the CT algorithm calculates each spectrum data Applied to the set, as a result, Multi-specs for each voxel that composes the object space Vector attenuation data is generated. A calibration correction is applied in step 102; detection Variation between vessel elements, Correct for calibration drift that occurs over time. This step Depending on the level of real-time calibration required for a particular application, CT reconstruction Previous, rear, Or both. Using the field of view criteria one In general, calibration corrections should be applied after CT reconstruction to determine appropriate corrections. And need. On the other hand, Solidification of detector elements resulting from defects in the manufacturing process The specified fluctuation is Modify the signal output of each detector element directly before CT reconstruction Can be corrected by   After CT reconstruction and calibration correction, One spectral image in step 103 And other spectral images, the relative attenuation data is obtained. this Operation improves the signal to noise ratio of the resulting data. In step 104, the matching fill Applied to the resulting dataset, Voxel-related targets Determine the statistical likelihood or probability of a match. These data are A specific voxel It can also be represented by the probability of containing a particular material, This is the measured attenuation data When, Comparing previously measured attenuation data for the relevant target Is determined by This comparison is made for each of several targets Because Each voxel can have several possible matches with different levels of probability .   In step 105, Additional minutes after voxel-by-voxel comparison in step 104 For analysis Have a similar match, Neighboring or nearly adjacent voxels are associated Can be The form of the data obtained from step 105, size, Texture, And other features The sign is At step 106, similar data representing the relevant target Combined Identify the target better. In this way, The confidence level of the match is , For example, the known shape of the identified item, size, And the use of texture features Enhanced by.   In step 108, The relative decay data from step 103 is fused Or Or combined to form a single image for the operator to view. This statue Is highlighted in step 109 with the information obtained from the analysis of steps 104-106. You. For example, Voxels with high correlation are Represented by a common color or texture in the image And The information can be made easier for the operator to see. The results of the above analysis Displayed as a text message in step 107, Step 110 The image is displayed as a highlighted graphic image. This is the same user interface It can be run simultaneously on a sscreen.   In FIG. Multiplicity to form an enhanced image with a larger signal-to-noise ratio Processing of the spectral data is shown. Images 71-74 show the five energy ranges described above. Corresponding to The images 70-74 are circles, Rectangle, And three represented by triangles Object and Artifacts represented by lines. Lines of the five images 70-74 All appear uniformly but the other three objects appear with different intensities. this is, A limited number of detector elements, A limited number of sources, A defective detector element; Caused by similar limitations of equipment and processing methods, The actual image of the scanned image It simulates important differences between the object and the artifact. many If The actual object attenuation value in the scanning space depends on the brightness level of the X-ray source But, The artifact will have an attenuation value that depends on the energy level. Image 70-7 Circle shown in 4, Rectangle, And the triangle Different materials have different X-ray source brightness Simulation of the possible damping variation. That is, The circle is the image 70 Best resolved at the energy level, The rectangle is the energy corresponding to image 72 Is best resolved in The triangle is best at the energy level of image 74 It is resolved.   The fusion process of the present invention Remove artifacts represented by lines in images 70-74 Remove And produce a single enhanced image 75 containing clear images of all three objects. Used to get out. The first step in this fusion process is One of the images One For example, subtract 70 from the other four images 71-74, Artifacts in image data It is to delete. Here, the artifacts represented by lines vary in intensity depending on the image. Because there is no This difference technique is effective in removing artifacts from the resulting image. You. These four images are then summed, Germany assigned to identify an object Own color, Number, Or create an enhanced image 75 containing other identifying features You. Multispectral data is collected electronically by the data collection circuit 3 of FIG. For, This process is performed numerically in the present invention. The final image 75 is an operation Used to display results on the Further shape, wavelet, fractal, Or It may be used for subsequent processes involving other techniques of image data analysis.   Many advantages of the invention are apparent from the above description. First, This invention is Irrespective of the presence or absence of a perlator, Means for automatic detection of hidden objects and And equipment. Hidden inside the object, A small amount of relevant targets or Target features are detected. This invention scans without loss of detection capability During Provides high throughput of objects. CT data is a compact stationary X-ray source And a detector array. Enhanced X-ray image, CT image, Or that Both are provided for the operator to view. Based on statistics for target identification Confidence level may be used based on data stored in the system, Further To Provide continuous learning ability to improve target identification with use of the system You.   The foregoing description of particular embodiments of the present invention Presented for illustration and description You. The explanation is not exhaustive, Limit the invention to the exact form disclosed Is not intended to be Obviously many modifications and changes in light of the above teachings. Changes are possible. For example, The number and arrangement of X-ray sources and detectors depends on the application Can be changed considerably. If space constraints are not an issue, the source is from the detector Can be released, as a result, The effective range of each source is expanded, Required for that The number of sources can be reduced. further, Target identification solution needed for specific application The number and sophistication of the data processing steps can vary considerably depending on the resolution . For example, CT processing is used when the object in the scan plane is relatively thin and homogeneous. Must It may not be necessary. The same is the form, size, And analysis of texture I can. Depending on the application, sufficient discriminating ability can be obtained by comparison on a voxel basis. In the application example, size, Or texture analysis is necessary to meet the target identification requirements. It may be important.   The described embodiment shown above is Thus, the principle of the present invention and the practical Selected to best describe the application, So that those skilled in the art will think Various embodiments and modifications with various modifications appropriate to the particular application Make the invention best available. The scope of the invention is defined by the following claims and And its equivalents.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＡＴ，ＡＵ，ＢＲ，Ｃ Ａ，ＣＨ，ＣＮ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＪＰ ，ＫＲ，ＬＵ，ＭＸ，ＮＯ，ＰＴ，ＳＥ，ＳＧ，ＵＳ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page    (81) Designated countries EP (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, L U, MC, NL, PT, SE), AT, AU, BR, C A, CH, CN, DE, DK, ES, FI, GB, JP , KR, LU, MX, NO, PT, SE, SG, US

Claims (1)

【特許請求の範囲】 １．対象物内に隠された関係のあるターゲットを検出するための装置であって、 前記装置は、 設定されたバンド内のエネルギスペクトルを有する光子のビームを発生するた めのＸ線源を含み、前記ビームは前記対象物に向けられており、前記装置はさら に 光子エネルギ吸収検出器アレイを含み、前記光子エネルギ吸収検出器アレイは 前記対象物が前記源と検出器アレイとの間に位置するような態様で前記Ｘ線源に 対向するように位置付けられ、前記ビーム路に沿って前記対象物を通って移動し た後の前記光子のエネルギ減衰を測定し、前記装置はさらに 前記検出器に応答して前記光子エネルギ測定値から減衰スペクトルデータを形 成するためのデータ収集回路と、 前記減衰スペクトルデータを分析して前記対象物内の関係のあるターゲットを 識別するための手段とを含む、装置。 ２．前記データ収集回路は複数のコンパレータおよびカウンタを含む、請求項１ に記載の装置。 ３．前記分析手段はコンピュータ断層撮影法を含む、請求項２に記載の装置。 ４．前記分析手段はさらに較正係数の適用を含む、請求項３に記載の装置。 ５．前記分析手段はさらに数学的演算を含み、相対減衰データを形成する、請求 項３に記載の装置。 ６．前記分析手段はさらに整合フィルタの適用を含み、測定された減衰値と前記 関係のあるターゲットの値とを比較する、請求項３に記載の装置。 ７．表示のために前記相対減衰データを融合するための手段を有する、請求項５ に記載の装置。 ８．前記分析手段はさらに類似した減衰値を有するボクセルの関連付けおよび分 析を含む、請求項６に記載の装置。 ９．前記Ｘ線源は複数の個別のＸ線源を含むＬ字型アレイである、請求項２に記 載の装置。 １０．前記検出器は複数の個別のＸ線検出器要素を含むＬ字型アレイである、請 求項２に記載の装置。 １１．前記Ｘ線源は複数の個別のＸ線源を含む円形のアレイである、請求項２に 記載の装置。 １２．前記検出器は複数の個別のＸ線検出器要素を含む円形のアレイである、請 求項２に記載の装置。 １３．前記Ｘ線は線形のアレイのセットからなり、前記線形のアレイは複数の個 別のＸ線源を含む、請求項２に記載の装置。 １４．前記検出器は線形のアレイのセットからなり、前記線形のアレイは複数の 個別のＸ線検出器要素を含む、請求項２に記載の装置。 １５．以後のターゲット識別に用いられるべき新しいセットのパラメータをシス テムに教えるための手段を含む、請求項８に記載の装置。 １６．対象物内に隠された関係のあるターゲットを検出する方法であって、前記 方法は 設定されたバンド内のエネルギスペクトルを有する光子のビームを発生するス テップを含み、前記ビームは前記対象物に向けられており、前記方法はさらに 前記ビーム路に沿って前記対象物を通って移動した後の前記光子のエネルギレ ベルを測定するステップと、 前記光子エネルギ測定値から減衰スペクトルデータを形成するステップと、 前記減衰スペクトルデータを分析して前記対象物内のターゲットデータを識別 するステップとを含む、方法。 １７．前記分析ステップはコンピュータ断層撮影法を含む、請求項１６に記載の 方法。 １８．前記分析ステップは較正係数の適用を含む、請求項１６に記載の方法。 １９．前記分析ステップは数学的に１つの減衰データセットを別の減衰データセ ットと組合せて相対減衰データを形成するステップを含む、請求項１６に記載の 方法。 ２０．前記分析ステップは整合フィルタの適用を含む、請求項１６に記載の方法 。 ２１．前記分析ステップはさらに類似の減衰データを有するボクセルの関連付け および分析を含む、請求項２０に記載の方法。 ２２．前記相対減衰データを融合し、表示のために強調された像を作り出すステ ップをさらに含む、請求項１９に記載の方法。 ２３．前記強調された像はオペレータが見ることを助けるための識別されたター ゲットの独自の表示を含む、請求項２２に記載の方法。 ２４．前記方法はさらに新しい対象物を識別するためにシステムによって用いら れるべき新しいセットのパラメータをシステムに教えるステップを含む、請求項 ２１に記載の方法。[Claims] 1. An apparatus for detecting a related target hidden in an object, The device comprises:   Generate a beam of photons with an energy spectrum within a set band An X-ray source for directing said beam to said object and said device further comprises To   A photon energy absorption detector array, wherein the photon energy absorption detector array is The X-ray source is positioned such that the object is located between the source and a detector array. Moving through the object along the beam path, positioned opposite to each other; Measuring the energy decay of the photon after the   Forming attenuation spectrum data from the photon energy measurements in response to the detector; A data collection circuit for   Analyze the attenuation spectrum data to determine the relevant target in the object Means for identifying. 2. The data collection circuit includes a plurality of comparators and counters. An apparatus according to claim 1. 3. 3. The apparatus according to claim 2, wherein said analyzing means comprises computed tomography. 4. 4. The apparatus according to claim 3, wherein said analyzing means further comprises applying a calibration factor. 5. Wherein said analyzing means further comprises a mathematical operation to form relative attenuation data. Item 3. The apparatus according to Item 3. 6. The analysis means may further comprise the application of a matched filter, wherein the measured attenuation value and the 4. The apparatus of claim 3, wherein the apparatus compares the value of a relevant target. 7. 6. The method of claim 5, including means for fusing the relative attenuation data for display. An apparatus according to claim 1. 8. The analysis means further associates and separates voxels having similar attenuation values. 7. The apparatus of claim 6, comprising an analysis. 9. The X-ray source according to claim 2, wherein the X-ray source is an L-shaped array including a plurality of individual X-ray sources. On-board equipment. 10. The detector is an L-shaped array including a plurality of individual X-ray detector elements. The apparatus according to claim 2. 11. 3. The method according to claim 2, wherein the X-ray source is a circular array including a plurality of individual X-ray sources. The described device. 12. Wherein the detector is a circular array including a plurality of individual X-ray detector elements. The apparatus according to claim 2. 13. The X-rays comprise a set of linear arrays, the linear arrays comprising a plurality of 3. The apparatus according to claim 2, comprising another X-ray source. 14． The detector comprises a set of linear arrays, the linear arrays comprising a plurality of linear arrays. 3. The device according to claim 2, comprising a separate X-ray detector element. 15. A new set of parameters to be used for future target identification 9. The apparatus of claim 8, including means for teaching a system. 16. A method for detecting a related target hidden in an object, comprising: The way is   A switch for generating a beam of photons having an energy spectrum within a set band. A step, wherein the beam is directed at the object, and the method further comprises:   The energy level of the photon after traveling through the object along the beam path Measuring the bell;   Forming attenuation spectrum data from the photon energy measurements;   Analyzing the attenuation spectrum data to identify target data in the object The steps of: 17． 17. The method of claim 16, wherein the analyzing step comprises computed tomography. Method. 18. 17. The method of claim 16, wherein the analyzing step includes applying a calibration factor. 19. The analysis step mathematically combines one attenuation data set with another attenuation data set. 17. The method of claim 16, including forming relative attenuation data in combination with the data. Method. 20. 17. The method of claim 16, wherein the analyzing step includes applying a matched filter. . 21. The analyzing step further includes associating voxels having similar attenuation data. 21. The method of claim 20, comprising analyzing and analyzing. 22. Fusing the relative attenuation data to produce an enhanced image for display. 20. The method of claim 19, further comprising a tap. 23. The highlighted image is an identified tare to assist the operator in viewing. 23. The method of claim 22, comprising a unique indication of the get. 24. The method is further used by the system to identify new objects. Claiming the system with a new set of parameters to be performed. The method of claim 21.
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