KR101415859B1

KR101415859B1 - 방사능 검출을 위한 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101415859B1
Application number: KR1020077022252A
Authority: KR
Inventors: 에릭 피. 루벤스테인
Original assignee: 어드밴스드 퓨얼 리서치, 인크
Priority date: 2005-02-28
Filing date: 2006-02-26
Publication date: 2014-08-06
Also published as: AU2006330059B8; CA2599581C; EA014137B1; KR20070116044A; JP2008537774A; EP2700977A1; JP2014002159A; JP5465383B2; EA200701851A1; ES2512502T3; EP1891463B1; CN101166996B; AU2006330059A1; CA2599581A1; IL185532A0; IL185532A; AU2006330059A2; EP1891463A2; CN101166996A; AU2006330059B2

Abstract

감광성 반도체 기반의 이미저들에 화소들로부터 디지털 이미지들 또는 전하는 방사능 물질들에 의해 방출되는 감마선들 및 에너지성 입자들을 검출하는데 사용된다. 방법들은 고 에너지 감마선들에 의해 디지털 이미지들 및 비디오 이미지들에 도입된 화소-규모의 아티팩트들을 식별하는데 사용될 수 있다. 이미지들 또는 화소들에 아티팩트들에 관한 통계적 테스트들 및 그외 비교들은 감마선들의 오-확정 검출을 방지하는데 사용될 수 있다. 시스템의 감도는 50미터를 넘어선 거리들에서 방사능 물질을 검출하는데 사용될 수 있다. 진보된 처리 기술들은 기울기 탐색들이 소스의 위치를 보다 정확하게 판정할 수 있게 하며, 그외 다른 조치들은 특정 동위원소를 식별하는데 사용될 수 있다. 서로 다른 이미저들의 통합 및 네트워크 경보들은 시스템이 방사능 객체들로부터 비-방사능 객체들을 분리할 수 있게 하여 준다.

이미저, 네트워크 경보, 방사능 객체, 비-방사능 객체, 동위원소

Description

방사능 검출을 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTION OF RADIATION}

방사능 물질들의 권한없는 수송을 검출하는 능력은 대규모 네트워크의 방사능 센서들에 의해 용이해질 것이다. 그러나, 이러한 방사능 센서들의 네트워크 설치는 비용이 많이 들고 시스템의 준비성을 지연시킬 것이다.

방사능 감지 네트워크들이 원자력 발전소 사고를 생각해서 유럽에서 개발되고 있다. 예를 들면, 유럽에서 원격 비상관리를 위한 실시간 온라인 결정지원(RODOS) 시스템은, 현재 및 장래의 방사능 상황들과, 비상조치 및 대책의 범위, 이익들 및 결점들과, 비상 응답 전략들에 관해 결정을 내리기 위한 방법론적 지원에 관한 일관되고 포괄적인 정보를 제공하려고 계획되고 있다. RODOS는 지리적, 기상학적, 및 방사능 전파 검출 모듈들을 포함하는데, 이것은 또한 방사능 및 대기 감시 네트워크들에 대한 데이터 축적 지점으로서 작용한다. 네트워크 구성의 검출기들에 의해 제공되는 방사능 감지 데이터는 보안당국 및 재난복구 에이전트들에서 사용할 수 있는 RODOS와 같은 방사능 데이터베이스를 보완 및 강화할 것이다.

광역에 걸쳐 방사능 물질들의 권한없는 수송을 검출하는 능력은 핵무기들 및 원자로들을 갖춘 국가들의 결별에 기인하여 절박하다. 방사성 동위원소 밀무역 및 방사능 물질의 암거래 판매가 실질적으로 최근에 증가하였다. 국제원자력기구(IAEA)의 GAO(General Accounting Office) 보고 문서 일부는 1992년이래 핵물질의 불법 판매들의 경우들을 확인하였다. 이들 사건들 중 20은 핵무기에 사용할 수 있는 물질, 즉 Pu-239 및 20%-90% 고농축 우라늄(HEU)의 운반 또는 시도된 운반을 수반하였다. 저질의 방사능 물질로부터 가장 불길한 위험이 핵폭탄 건조에 HEU의 사용에 관계될지라도, HEU는 방사능 분산 장치 또는 "더티 밤(dirty bomb)"용의 원료로서 사용될 수도 있을 것이다. 사실, 어떠한 방사성 동위원소든지 더티 밤의 건조에 사용될 수 있다. 그러나, 일부 방사성 동위원소들로서, 예를 들면, Cs-137, Sr-90, 또는 Co-60은 이러한 적용에 있어 다른 것들보다 더 위험하다. 예를 들면, U-235는 이의 비교적 낮은 수준의 감마선 활동에 기인하여, 비슷한 질량의 Co-60만큼 위험하지는 않다. 더티 밤들은 하나가 폭발되었다면 고 비용의 방사능 제거, 정화, 및 경제적 손실에 기인하여 지역에 경제적으로 참화를 가져올 것이다.

통상적인 폭발물의 폭발에 의해 분산된 방사능 물질은 영향을 받은 지역에 경제적으로 참화를 가져올 것이다. 비-무기에 사용될 수 있는 핵물질의 입수는 통상적으로 HEU 또는 Pu-239보다 더 쉬워, 비-무기에 사용될 수 있는 물질들로부터 비롯되는 더티 밤 위협을 증대시킨다. 이러한 위협은 핵 밀무역이 통상적으로 거의 1 킬로그램을 초과하지 않는 량들로 밀무역되고 거의 모든 밀무역 경우들은 경찰 수사에 의해 검거되었다는 사실에 의해 증가된다. 이러한 소량의 방사능 물질로부터도 정화 비용들은 상당할 수도 있을 것이다. 방사능 물질들의 불법 수송을 검출하고 초기 단계에서 이를 금지하는 것이 더 낫다.

방사능 물질의 불법 수송을 검출할 필요성이 존재한다. 방사능 물질을 검출 하고 이의 위치를 식별하고, 이러한 유형의 물질이 검출되었을 때 경보하는 비용효율적이고 만연된 네트워크의 센서들에 대한 필요성이 있다.

본 발명의 실시예들은 고 에너지 입자와 상호작용할 수 있고 화소와의 상기 고 에너지 입자의 상호작용에 관련한 정보를 중계할 수 있으며, 동시에 이미지를 획득할 수 있는 하나 이상의 화소들을 구비한 이미저(imager)를 포함하는 시스템을 포함한다. 또한, 시스템은 이미저와 통신하며, 하나 이상의 화소들이 적어도 하나 이상의 고 에너지 입자와 상호작용한 것을 판정할 수 있는 적어도 한 프로세서를 포함할 수 있다. 시스템은 고 에너지 입자의 존재를 보고하는, 출력 장치를 더 포함할 수 있다.

이미저들은 전하 결합 장치(CCD) 이미저들, 상보 금속 산화물 반도체(CMOS) 이미저들, 및 실리콘-게르마늄, 게르마늄, 실리콘-온-사파이어, 인듐-갈륨-비소, 카드뮴-수은-텔루라이드, 또는 갈륨-비소 기판을 내장하는 이미저들, 또는 이들 이미저들의 조합들을 포함하는 화소 광자 검출기들을 내장한 임의의 이미저들일 수 있다. 보안 카메라들, 교통 카메라들, 트랜싯 카메라들, 휴대 카메라들, 모바일 법 시행 또는 교통 카메라들, 셀 폰 카메라들, 열 적외선 카메라들 및 이들 카메라들의 임의의 조합이 본 발명의 실시예들에서 사용될 수 있다. 본 발명에서 사용되는 이미저들은 고정 또는 이동가능할 수 있다. 발명의 바람직한 실시예에서, 이미저들은 수직축에 관하여 회전할 수 있고, 수평축에 관하여 회전, 또는 틸팅할 수 있다. 이것은 고 에너지 입자들의 방사능 소스의 위치를 이미저가 추적할 수 있게 한다.

어떤 실시예들에서, 이미저 또는 이미저들에 의해 검출된 고 에너지 입자들은 방사능 물질의 핵붕괴의 소스일 수 있는 고 에너지 입자들의 소스의 생성물일 수 있다. 고 에너지 입자들의 소스는, 다음으로 제한되는 것은 아니나, 주변 방사능, 자연적 소스들로부터의 방사능, 방사능 물질들, 핵 장치들, 폭발 전 또는 후의 더티 밤들 및 핵무기들, 및 이들의 조합들을 포함한다. 검출된 고 에너지 입자들은 바람직하게는 방사능 물질들의 핵 붕괴로부터 생성될 수 있다. 고 에너지 입자들의 소스는 차폐될 수도 있다.

화소 광자 검출기의 화소는 고 에너지 입자가 화소에 충돌할 때 시그널을 생성하며, 이 시그널은 일반적으로 주변 배경 방사능보다 더 강하다. 이 시그널은 이미저에 의해 생성된 이미지 상의 밝은 스폿 또는 "도트"일 수 있다. 프로세서는 이들 도트들을 식별한다. 고 에너지 입자가 화소에 충돌할 때 화소의 전하는 주변 광이 화소를 충돌할 때보다 더 현저하게 변하며 이미저가 이미지 상의 밝은 스폿으로서 전하의 이 변화를 읽기 때문에 도트가 형성되게 한다. 본 발명의 프로세서는 이미지 내 도트들을 식별하고 이들을 배경과 비교한다. 프로세서가 연속된 이미지들에서 도트를 검출한다면, 방사능 이벤트가 일어나 있을 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 프로세서는 방사능 입자의 소스뿐만 아니라 방사능 입자의 존재를 식별할 수 있다. 프로세서는 컴퓨터, 비디오 이미지 프로세서, 사람 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에서, 이미저는 얇은 정방형의 화소들을 내포한다. 고 에너지 입자가 얇은 정방향의 화소들에 충돌할 가능성은 얇은 정방형 화소들이 고 에너지 입자의 소스에 비례할 때 최대(최대 플럭스)에 있다. 고 에너지 입자가 얇은 정방향 화소들에 충돌할 가능성은 이미저가 패닝되고 및/또는 고 에너지 입자의 소스로부터 멀어지게 틸팅되거나 소스가 이미저들의 시야를 통해 이동함에 따라 감소한다. 어떤 실시예들에서, 프로세서는 최대 플럭스에 도달될 때까지 하나 이상의 이미저들의 이동을 구동함으로써 상기 최대 플럭스를 결정하기 위해 기울기 탐색을 수행할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 몇몇의 이미저들은 동시에 기울기 탐색을 수행한다. 프로세서는 각각의 이미저를 참조하고 이미저들로부터 얻어진 사진 및/또는 비디오 이미지들을 비교하여 고 에너지 입자들의 가능한 소스를 이미지들이 교차하는 영역으로서 판정할 수 있다. 이미지들은 바람직하게는 상호접속된다.

고 에너지 입자들의 소스의 이동은 시간에 걸쳐 판정될 수 있고 그럼으로써 소스의 이동을 추종될 수 있게 한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서 하나 이상의 이미저들은 방사능 소스를 둘러싸는 영역의 이미지들을 동시에 획득하면서 기울기 탐색들을 수행한다. 이미지들 및 최대 플럭스는 이미지들과 비교되고 이미지들 내 객체 또는 객체들은 방사능 소스를 내포 또는 보유하고 있을 것으로서 선택될 수 있다. 객체들은 예를 들면, 자동차들, 항공기들, 열차들, 서브웨이 카들, 사람들, 동물들, 빌딩들, 초목, 수하물, 상자들, 가방들, 핸드백들, 서류가방들, 우편물, 및 이들의 조합들을 포함하는 임의의 생물 또는 무생물 객체들일 수 있다.

이미저들에 의해 획득된 이미지들은 카메라의 뷰 내에 객체들의 움직임을 내포하거나 표시할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 객체들은 이미지들 및/또는 이미저들 간에 혼재되어 고 에너지 입자들의 소스를 위치파악할 수 있게 한다. 바람직한 실시예에서, 고 에너지 입자들의 소스의 시각적 결정이 행해진다.

본 발명의 실시예들에서 유용한 출력 장치들은 알람 시스템, 사진 또는 비디오 이미지, 모니터 상의 이미지, 청각적 사운드, 전화 호, 무선 전송 또는 복수들 또는 이들의 조합들을 포함한다.

본 발명의 또 다른 실시예들에서, 고 에너지 입자들을 생성하는 방사능 물질 또는 방사성 동위원소의 유형이 판정될 수 있다. 고 에너지 입자들의 수 및 에너지는 고 에너지 입자들이 상호작용한 화소의 전하의 변화에 기초하여 정량화될 수 있다. 이러한 정량화는 고 에너지 입자들을 생성하는 방사능 물질의 유형에 기초한 전하 변화들이 라이브러리와 비교되고 소스 내 방사능 물질의 량 및/또는 유형을 판정하는데 사용될 수 있다.

어떤 실시예들에서, 알람 시스템의 활성화 전에 또는 그 후에 방사능 물질의 오-확정 검출에 대해 검출이 체크될 수 있다.

본 발명의 이들 및 다른 특징들, 면들, 및 이점들은 다음의 설명, 첨부된 청구항들, 및 첨부한 도면들에 관하여 더 잘 이해될 것이다.

도 1은 테스트 베드 디지털 비디오 카메라의 CCD 상에 감마선 충돌들의 화소 통합들을 도시한 것이다. 데이터는 비디오의 15초 동안 합해지고 CCD 검출기로부터 1.5cm에 놓인 단지 16μC의 방사능으로 거의 초당 두 번의 감마선 히트들을 나타낸다.

도 2a는 이미지 내 고 에너지 입자들의 분석 및 식별 전에 CCD 검출기로부터 천문학상의 이미지를 도시한 것이며, 도 2b는 화소들과 상호작용하는 고 에너지 입자들에 기인한 시그널들의 식별을 도시한 것이다.

도 3은 개시된 장치 및 방법들의 버전들을 사용하여 측정된 방사능의 이동하는 소스에 대해 측정될 것으로 예상될 시그널을 도시한 것이다.

도 4는 유해한 방사능 물질을 생성하지 않거나 지니지 않는 다른 객체들로부터 방사능 생성 또는 고 에너지 입자 방출 객체들을 분리하는데 있어 2개의 개별적 검출기들, 예를 들면 네트워크 구성의 CCD 교통 카메라들이 어떻게 사용될 수 있는가를 도시한 것이다.

도 5(a-d)는 15 프레임들/s로 15초의 비디오를 수집하는, CCD 기반의 장치인 로지텍 웹캠을 사용하여 수행되는 제어 실험들을 도시한 것이다. 도 5(a)는 "제어-1", 도 5(b)는 "제어-2", 도 5(c)는 "제어-3", 및 도 5(d)는 "제어-4"이다.

도 6(a-c)는 표 1 및 표 2에 기술된 바와 같이, 16μC의 방사능 소스 물질로 수행된 실험들로부터의 결과들을 도시한 것이다.

도 7은 실시예에 따라 방사능 물질들의 핵붕괴로부터 방출되는 고 에너지 입자들을 검출할 수 있는 화소 검출기로부터 이미지들의 획득 및 분석을 위한 흐름도이다.

도 8은 실시예에 따른 방사능 물질들의 핵붕괴로부터 방출되는 고 에너지 입자들을 검출할 수 있는 하나 이상의 이미저들로부터 이미지들의 획득 및 분석을 도시한 것이다.

도 9는 실시예에 따른 방사능 물질들의 핵붕괴로부터 방출되는 고 에너지 입자들을 검출할 수 있는 하나 이상의 이미저들로부터 이미지들의 획득 및 분석을 도시한 것이다.

도 10은 실시예에 따라 물질에 의해 방출되는 감마선들의 증거를 위치파악하기 위해 화소 이미저로부터 이미지들을 획득하여 처리하기 위한 루틴을 도시한 흐름도이다.

도 11은 실시예에 따라 물질에 의해 방출되는 감마선들의 증거를 위치파악하기 위해 화소 이미저로부터 이미지들을 획득하여 분석하기 위한 루틴을 도시한 흐름도이다.

도 12는 실시예에 따라 물질에 의해 방출되는 감마선들의 증거를 위치파악하기 위해 화소 이미저로부터 이미지들을 분석하기 위한 루틴을 도시한 흐름도이다.

도 13은 실시예에 따라, 사용자 또는 사령실에 경고 또는 알람을 제공하고 소스의 축적 및/또는 방사능 방출 소스 물질의 위치, 이동, 또는 유형을 판정하기 위한 분석을 제공하는 루틴을 도시한 흐름도이다.

도 14는 화소 검출기를 이용하여 물질로부터 방출되는 감마선들을 검출하기 위한 장치의 비제한적 예를 도시한 것이다.

도 15는 실시예에 따라 방사능 물질로부터 고 에너지 광자들을 검출하는 것으로 각각이 이동 또는 병진할 수 있는 것인 하나 이상의 고정된 또는 이동 검출기들을 개략적으로 도시한 것이다.

도 16(a)은 감마선 검출들이 없이 검출기로부터의 이미지들을 도시한 것이 며, 도 16(b)은 백색 반점들(백색 원들 내부에)로서 감마선 검출들을 갖는 이미지들을 도시한 것이다.

본 구성들 및 방법들이 기술되기 전에, 본 발명은 특정한 구성들, 기술된 방법들 또는 프로토콜들은 달라질 수 있으므로 이들로 제한되는 것은 아님을 알아야 한다. 또한, 설명에서 사용되는 용어는 특정 버전들 또는 실시예들만을 기술할 목적을 위한 것으로 첨부된 청구항들만에 의해 제한될 본 구성들 및 방법들의 범위를 제한하려는 것은 아님을 알아야 한다.

또한, 여기에서 그리고 첨부된 청구항들에서 사용되는 단수형태는 맥락이 명백하게 다른 것을 규정하는 않는 한 복수의 참조를 포함함에 유의해야 한다. 이에 따라서, 예를 들면, "감마선"의 언급은 하나 이상의 감마선들 및 당업자들에게 공지된 이의 등가물들, 등등을 언급한다. 다른 것이 정의되지 않는 한, 여기에서 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어들은 당업자가 공통적으로 아는 바와 동일한 의미들을 갖는다. 여기에 기술된 것들과 유사 또는 동등한 임의의 방법들 및 물질들이 본 발명의 실시예들의 실시 또는 테스트하는데 있어 사용될 수 있을지라도, 바람직한 방법들, 장치들, 및 물질들이 이제 기술된다. 여기에 언급된 모든 공보들은 참조로 포함된다. 여기에 어느 것이든 발명이 종래 발명에 의한 이러한 개시보다 선행하는 지위에 있지 않다는 자인으로서 해석되지 않는다.

"선택적" 또는 "선택적으로"라는 것은 이어 기술되는 이벤트 또는 상황이 일어날 수도 있고 또는 일어나지 않을 수도 있다는 것과, 이벤트가 일어나는 경우들 및 이벤트가 일어나지 않는 경우들을 본 설명이 포함함을 의미한다.

이를테면 전하-결합(CCD) 장치들 및 상보 금속 산화물 반도체(CMOS) 장치들과 같은, 화소 이미지 검출기들은 최신의 디지털 스틸 및 비디오 이미지들을 생성하기 위한 반도체 물질을 내포한 감광성(light-sensitive) 화소 칩을 이용할 수 있다. 이들 화소 칩들은 통상적인 CCD 및 CMOS 카메라들을 제작하는데 효과적으로 사용되었으나, 이러한 칩들은 또한 고-에너지 입자들에 대해 감응할 수 있어 X선들 및 감마선들의 천체 물리학적 소스들에 대한 검출기들, 디지털 X선 매마그래피(mammography), 및 입자 가속기들에서 고-에너지 물리학 실험들을 위한 검출기들로서 사용될 수도 있다.

화소 칩들은 다음으로 제한되는 것은 아니나, 스틸 또는 비디오 카메라들, 카메라 전화들, 웹캠들, 넷캠들, 보안 카메라들, 교통 카메라들 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 다양한 이미지 검출기들에서 사용될 수 있다. 이들 이미지 검출기들은 사용하기가 쉬우며, 쉽게 입수될 수 있고, 직접 데이터를 디지털화할 수 있고, 컴퓨터들에 쉽게 인터페이스할 수 있고, 방사능 물질의 소스들로부터 방출되는 광자 에너지, 고 에너지 및 입자들과, 감마선들에 대해 예외적인 양자효율, 저 잡음 및 선형 응답을 가질 수 있다. 광자, 감마선, 또는 고 에너지 입자가 감광성의 화소 칩 내 화소에 충돌할 때, 전자들은 화소에 입사하여 투과하는 입자들의 수 및 에너지에 비례하는 전하 또는 전위를 제공하는 물질의 전도대로 이동할 수 있다. 이에 따라, 보다 높은 에너지의 광자들은 영향받은 화소들 내에 보다 많은 수의 카운트들을 생성하여 프로세서가 명암 및 광의 색을 판정할 수 있게 한다. 그러나, 고 에너지 입자 또는 감마선의 경우에, 크기가 통상 1, 2, 또는 4 화소들인 정적인 것과 같은 밝은 스폿들이 결과적인 이미지 상에 생성될 수 있어 고 에너지 입자들 및 잠재적으로 방사능 물질을 확인할 수 있게 한다. 또한, 스폿들의 밝기는 화소에 충돌하는 입자의 에너지에 따를 수 있다. 이러하기 때문에, 방사능 물질의 유형은 감광성의 화소 칩들을 내장한 장치들을 사용하여 판정될 수도 있다.

"화소"는 전자기 방사를 광전자 효과에 의해 시그널 전자들로 변환하는 검출기 소자의 단위 셀을 지칭한다. 발생된 전하는 수집될 수 있고 화소수 및/또는 화소들이 유지할 수 있는 전하량에 따를 수 있다. 화소를 위한 특정 웰의 형성은 도펀트 및 농도에 따를 수 있으며 전자기 방사의 특정 에너지에 대한 감지 동작을 최적화하기 위해 도핑 프로파일들을 재단하기 위해 서로 다른 가공 기술들이 사용될 수 있다. 화소들을 위한 기판들은 p-형 실리콘 기판일 수 있으나, 이를테면 p- 상에 p 기판들, 또는 p+ 상에 p 기판들, SOI, BiCMOS 등과 같은 다른 선택들이 사용될 수도 있다. 또한, 이외 다른 반도체 기판들, 예를 들면, 많은 다른 것들 중에서도, 실리콘-게르마늄, 게르마늄, 실리콘-온-사파이어, 및/또는 갈륨-비소 기판들이 사용될 수 있다. 화소들은 행 및 열 선택 회로를 사용하여 액세스되는 MxN 어레이로 정렬될 수 있음을 알아야 할 것이다.

방사능 물질을 검출하는 것은 핵분열성 동위원소들의 자발 붕괴로부터 방출되는 고 에너지 입자들, 중성자들, 또는 감마선들(γ)의 효과들에 대해 환경 모니터링 데이터를 유별하는 것을 수반할 수 있다. 핵 붕괴는 일반적으로 1 MeV(백만 전자 볼트 = 1.6x10^-6 ergs)을 넘는 에너지로 알파 입자(헬륨 핵) 또는 베타 입자(전자 또는 양전자)의 방출을 수반할 수 있다. 또한 감마선 광자들이 동위원소 및 붕괴 모드에 따라, 약 10KeV 내지 수 MeV의 범위의 에너지로, 자발 붕괴 동안 핵으로부터 방출될 수 있다. 각 광자의 에너지의 측정은 다양한 검출기 기술들을 사용하여 수행될 수 있다.

화소 검출기에 충돌하는 광자들의 특징을 나타내는 시그널들의 존재를 검출하는 방법은 단계들로 구성된다. 충분히 긴 시간량 동안(예를 들면 연속적으로 3 또는 4 이미지들에 대해서), 검출기에 충돌하는 고 에너지 입자들의 결과로서 이미지 또는 화소 내 시그널에 통계적으로 유의성이 있는 증가가 일어난 것으로 판정될 때(예를 들면, 정상 배경보다 25% 위), "방사능 이벤트"가 발생하고 있는 것일 수 있다. 방사능 이벤트는 정규 통계적 변동을 초과하는 것으로 간주되는 방사능의 주위 레벨의 증가를 지칭할 수 있다.

검출기에 의해 측정된 이벤트의 카운트들 또는 주체가 위험한 것으로 판정된다면, 관계된 정보를 네트워크 인식 계층에 알림으로써 경보가 개시될 수 있다. 선택적으로, 카메라의 시야 내 소스를 국부화하고, 복수의 카메라들로부터의 삼각측량을 수행하고, 지정된 개인들/컴퓨터들에 경보 및 비디오를 스트리밍하는 기울기 탐색을 포함한, 진보된 명령, 제어, 통합 활동들이 개시될 수 있다. 고정된 기지의 위치의 카메라들에 있어서, 카메라의 위치는 소스 또는 방사능 물질의 위치를 근사화하는데 사용될 수 있다. 또한, 하나 이상의 고정된 카메라들의 위치는 방사능 물 질의 위치를 삼각측량하기 위한 계산들에 포함될 수 있다.

일 실시예에서, 2차원 방사능 위치의 경우, 컴퓨터 또는 프로세서는 방사능 세기를 계산하고 물질 주체 유형을 식별하고, 근사 위치를 계산하고, 또는 이들의 어떤 조합을 계산하기 위해 카메라 위치 및 이미지 데이터를 포함하여 하나 이상의 카메라들로부터 수신된 정보를 사용할 수 있다. 식별된 작은 소스에 대한 방사능의 위치는 초기 이미지들로부터 근사화될 수 있고 카메라들로부터 후속의 이미지들에 의해 더 정확하게 하거나 추적될 수 있다. 방사능 플룸(plume) 정도는 카메라들로부터의 이미지들 및 카운트들에 근거하여 모니터될 수 있다. 몇몇의 서로 다른 최적화 절차들 중 어느 것이든 식별된 방사능 소스의 위치를 최적화하는데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 먼저 삼각측량과 같은 통상적인 방법에 의해 객체의 위치의 개략적 추정을 얻을 수 있다. 다른 최적화 방법들이 사용될 수도 있다. 예를 들면, 최대값에 수렴하기 위해 시행착오를 통한 반복 진행과 같은 표준 기술이 사용될 수도 있다. 또한, 소스의 위치를 최적화하기 위해 기울기 탐색이 사용될 수도 있다. 방법은 3차원들 내 방사능 물체의 위치의 최상의 추적으로서 점 x, y, x를 선택하기 위해 3차원으로 확장될 수도 있다.

광자 또는 에너지성(energetic) 입자와의 상호작용에 응하여 전하 캐리어들을 생성할 수 있는, 화소 이미지 검출기들은 방사능 검출기들을 제공하는데 사용될 수 있다. 화소 이미지 검출기를 장착한 카메라들은 보안, 트랜싯 및 교통 모니터링을 위해 편재해 있게 되었다. 이러한 이미지 검출기들의 비-제한적 예들은 이들 이미징 프로세서들을 이용하는 현존 보안 또는 모니터링 카메라들을 포함하여 CCD 및 CMOS 카메라들을 포함할 수 있다. 이들 검출 장치들은 통상적으로 네트워크로 구성될 수 있고 운영센터로부터 모니터될 수 있으며, 펌웨어 또는 소프트웨어와 조합되었을 때, 하나 이상의 화소들이 고 에너지 입자 또는 감마선 상호작용에 대응하는 전하 또는 전압을 갖는지 여부를 판정하고 주변 방사능 및 방사능 물질들, 고 에너지 입자들을 방출하고 있는 물질의 량 및 유형과, 검출된 고 에너지 입자들의 소스인 방사능 물질의 이동을 검출하는데 사용될 수 있다.

예를 들면, 검출기가 방사능 소스에 근접할 때(예를 들면, 약 3MeV 이하의 에너지에 대해 100 미터 미만), 화소 이미지 검출기에 충돌하는 감마선들의 레이트에 대응하는 증가가 나타날 수 있다. 배경 방사능의 레벨이 낮기 때문에(예를 들면 제곱인치 당 10 카운트들/초 미만), 소량의 방사능 물질의 존재는 화소 이미저들을 사용하여 발견될 수 있다. 이미저 내 화소의 전하는 이미지 내 화소의 밝기로부터 추론될 수 있다. 대안적으로, 판독 프로세스 동안 화소로부터 전하 또는 전압이 직접 사용될 수도 있다. 이미저는 이 정보를, 정보를 해석하여 알람을 발음내는 프로세서에 관련시킬 수 있다.

CCD 또는 CMOS 이미저의 이미지들 및 위치를 보내는 것 외에도, 이미저 유닛은 이를테면 카메라의 방위, 위치의 온도, 시간 등과 같은 엔코딩된 정보를 송신하게 구성될 수도 있다.

모니터링 구성에서, 시스템 또는 장치는 연속적인 샘플링을 수행할 수 있다. 시스템 또는 장치는 디지털 카메라 또는 디지털 검출기로부터 환경 또는 객체의 디지털 이미지를 획득할 수 있다. 고속 조사 구성에서, 시스템은 요구시 또는 다른 곳에 서술된 것보다 더 긴 간격들로 촬영된 하나 이상의 이미지들로부터 비연속적 샘플링을 수행하게 구성될 수도 있다.

서로 다른 고 에너지 광자들에 대한 이미저의 감도는 모델링 및 실험들 둘 다로부터 카운트 정보 및 교정(calibration) 데이터를 사용하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 이미저는 기지의 거리에서, 이를테면 Co-60, U-235, Bi-214 등과 같은 일련의 기지의 방사능 물질들에 노출될 수 있다. 전하 또는 밝기, 카운트들의 빈도, 및 세기들(전하 또는 밝기)의 비가 결정될 수 있다. 이 정보는 이미저에 의해 검출된 감마선들의 에너지들을 계산하는데 사용될 수 있다.

로스 앨모스 내셔널 랩의 다이애그노스틱스 애플리케이션스 그룹(Los Alamos National Laboratory Report, LA-10363-MS (1995))에 의해 개발된 "MCNP" 소프트웨어 패키지를 사용한 시뮬레이션들은 기술된 검출기들 및 시스템이 광범위의 방사능 종들의 통계적으로 유의성있는 검출들을 제공할 수 있음을 보여주는데 사용될 수 있다. 이러한 모델의 유용성을 확증하는 실험결과들이 도 1에 도시된 바와 같이 1-10μC 샘플들을 사용하여 성공적으로 검출된 코발트-60 및 세슘-137에서 예증된다.

감마선들은 방출하는 핵의 내부 구조의 특징을 나타내는 특정 에너지들로 방사성 동위원소들에 의해 방출될 수 있다. 그러므로, 개개의 광자들의 에너지를 판정할 수 있는 감마선 검출기는 방사능을 방출한 핵의 유형을 명백하게 식별할 수 있다. 이러한 유형의 분광법은 단지 몇 개의 특징들의 검출 및 식별이 방사능의 소스를 특징화하는데 충분한 점에서 광학 분광법과 유사하다. 광학 분광법이 흔히 광자가 부족하여 각각의 이산 파장의 수많은 광자들의 수집을 요구하는 반면에, 감마 선들은 개개가, 화소 이미지 검출기와 상호작용하는 각각의 감마선 광자가 통계적으로 유의성이 있는 데이터 특징에 이르게 할 수 있을 정도로 많은 에너지를 갖는다. 방사능 물질로부터 방출되는 감마선들의 고유 에너지 스펙트럼은 오 검출을 실제 검출로부터 구별하는데 사용될 수 있다.

이미저 내 화소들에 충돌하는 감마선들에 대한 에너지 스펙트럼은 이미지의 분석으로부터 얻어질 수 있다. 감마선 분광법을 통한 방사성 동위원소 식별은 참조 라이브러리 룩업들, 비교들, 및 감마 스펙트럼을 개개의 동위원소들로부터의 스펙트럼들로 분해하는 것을 수반할 수 있다. 비교의 유형은 복수의 라인들을 갖는 스펙트럼들을 비교하는데 흔히 사용되는 기술인 교차상관 기술; 스펙트럼 및 시계열 애플리케이션들을 위한 다양한 매칭 알고리즘들; 주성분분석(Principal Component Analysis); 이들의 조합들; 또는 이들 중 어느 것을 포함하는 조합들을 포함할 수 있다. 그러므로, 스폿의 이러한 밝기를 측정하고, 입자의 에너지 스펙트럼을 판정하고 이 정보를 라이브러리 스펙트럼들과 비교하여 고 에너지 입자들을 방출하는 특정 방사성 동위원소들을 식별할 수 있게 하는 분석 소프트웨어가 개발될 수 있다. 소프트웨어는 예를 들면 Co-60에 의해 방출되는 감마선들을 Cs-137과 비교해서 구별하는데 사용될 수 있다. 후속되는 이미지들은 식별의 결과들을 확증하는데 필요할 때 분석될 수 있고, 또는 한 이미저로부터 얻어진 물질의 카운트들 또는 주체는 제1 검출기의 결과들을 확증하기 위해 다른 근처의 검출기들과 비교될 수 있다. 복수의 검출된 감마선들로부터의 에너지 스펙트럼이 유해한 물질에 부합한다면 경고가 발행될 수 있다.

보다 구체적으로, 각각의 개별적 감마선 광자의 통계적 유의성의 추정은 검출기와의 상호작용을 검출기에 단일 광학적 광자가 미치는 영향과 비교함으로써 얻어질 수 있다. 광자 당 카운트된 전자들의 수는 입사되는 광자의 에너지와, 통상적으로 ADU(아날로그/디지털 유닛) 당 전자들로서 표현되는 기기의 게인(gain) 둘 다에 따를 수 있다. 4eV 에너지를 갖는 청색광 광자는 Kodak KAF-1001E CCD (하이-엔드 디지털 이미지 애플리케이션들에서 사용되는 특별한 모델인 CCD)의 특정 화소에서, 평균적으로, 3.1 광전자들을 생성할 것이다. 초기 추정은 200 KeV 감마선이 3.1 e-/ADU*200,000eV/4eV = 165,000 광전자들을 야기할 것이라는 것이다. 그러나, 감마선의 에너지의 일부만이, 화소 칩에 전달될 수 있다. MCNP 모델 시뮬레이션들은 에너지의 전달이 상당함을 암시할 수 있다. U-238 붕괴에서 생성되는 766 KeV 광자는 ~500 광전자들 ("카운트들")을 생성할 것이며, 1.001 MeV γ-선은 ~2000 카운트들을 생성할 것이다. 이들 수들은 화소 칩의 상측 영역의 실리콘 부분에 에너지 축적을 포함할 때 감마선을 검출하기 위한 카운트들의 하한일 수 있다. 금속 단자들, SiO₂ 피복, 도핑 불순물들 또는 이외 요인들이, 화소 칩에 에너지의 전달을 수정 또는 향상시킬 수 있을 것이다. 이들 카운트들은 펌웨어 또는 소프트웨어가 고 에너지 감마선이 축적된 하나 이상의 화소 위치들을 임계값을 넘는 카운트들의 수에 근거하여 식별하는데 사용될 수 있게 한다. 감마선에 의해 생성된 광전자들의 총 카운트들 또는 수, 또는 이에 비례하는 값은 감마선에 기인한 검출기 내 하나 이상의 화소들에 의해 생성되는 전하 또는 전압에 근거할 수 있다.

하나 이상의 방사능 소스들로부터 검출가능한 에너지성 입자들을 잠재적으로 방출하는 물질들을 분석할 때, 시스템 및 방법들은 CCD 또는 CMOS 검출기들로부터 수신된 시그널의 량에 근거하여 물질 내 방사능 소스들의 레벨을 분석 또는 추정하는데 사용될 수 있다. 방사능 소스들의 량 및 유형에 변화들, 차폐, 에미터들이 있거나 분산되어 있는 물질의 량들 및 유형들, 샘플 내 에미터들의 기하학적 분포, 시스템 및 검출기들의 버전들은 소스의 이들 특징들을 특징화하는데 사용될 수 있다.

다양한 차폐된 방사성 동위원소들로부터 비롯되는 예상 카운트 레이트에 대해 "MCNP" 소프트웨어를 사용한 시뮬레이션들이 수행되었으며, CCD 검출기가 매우 다양한 방사능 물질들을 모니터하는 데 사용될 수 있는 것으로 판정되었다. 소스 차폐에의 기여가 가능하며, 시뮬레이션들은 1mm 납 차폐, 방사능 소스 내 자체-감쇄, 차량 또는 콘테이너의 차체 패널들을 표현하기 위해, 1/8" 두께의 2개의 강철 시트와, 판 유리 시트(검출기 윈도우의 대강의 추정) 및 가변 거리 공극을 포함하였다. 감마선 세기는 물질, 유형과 량, 거리, 기하구조 및 차폐에 따를 수 있다. 검출된 감마선들의 절대 수가 적을 때라도, 개개의 감마선들은 이들의 고 에너지와 동위원소에 특유의 감마선들의 스펙트럼적 시그내처 때문에 매우 큰 유의성을 달성할 수 있다.

이미저와 상호작용하는 감마선의 에너지를 판정하기 위한 정밀도의 하한은 개개의 검출들에 있어 카운트들의 시그널 대 잡음 비(SNR)가 될 것으로 예상하는 것이 합당하다. 이러한 정밀도는 감광성 칩에 개개의 감마선 히트들에 연관된 카운 트들의 제곱근과 대략 같을 수 있다. 에너지 정밀도는 에너지(E)로 나눈 에너지 불확도 (ΔE), 또는 ΔE/E로서 기술될 수 있다. 엄밀히 포아송 통계로는 다음과 같다.

ΔE/E =(#카운트들)^1/2/(# 카운트들) = l/(#카운트들)^1/2

잡음은 통상적으로 3가지 소스들로서 판독 전자장치, 암전류, 및 소스 카운트들 자체들의 통계학적 불확도(산탄-잡음)에 기인할 수 있다. 판독 잡음은 주로 전자장치의 품질에 의해 결정될 수 있다. 최신의 화소 이미지 검출기들 및 제어기들은 통상적으로 매우 낮은 레벨의 잡음을 갖는다.

암전류는 CCD 또는 CMOS 이미저 칩의 특유의 값일 수 있고, 통상적으로 "노출" 또는 이미지 통합 기간동안 축적되는, 평균으로, 초당 화소당 전자들의 수로서 표현된다. 암전류 카운트들은 전극들에 투과하는 광 또는 감마선들이 칩에 히트하고 있는지에 관계없이 축적될 수 있다. 이러한 카운트들의 총 수는 레이트 및 총 통합 시간에 따를 수 있다. 축적 레이트는 거의 CCD 또는 CMOS 온도에 따를 수 있고, 여기서 레이트는 칩의 6-10℃의 각각의 증가에 대해 대략 2배일 수 있다. 이미지 품질에의 암전류의 영향, 따라서 가능한 한 거의 계산적 수고를 들이지 않고 감마선들을 검출하는 능력은 잘 정비된 최신의 카메라들에 있어 짧은 통합 시간들 동안엔 무의미할 수 있다. 검출기를 예를 들면, 초 당 대략 10 내지 20 프레임들의 프레임 레이트를 가진 비디오 시스템에 기반을 둠으로써, 칩이 웜(warm) 상태일 때라도, 암전류는 감마선 당 예상되는 수백 내지 수천의 카운트들에 비하면 무시할 수 있다. 이러한 큰 시그널은 우수한 계수 통계를 보증하며 에너지 판정에 도움을 줄 수 있어, 국부적 환경에서의 주변 방사능에도 불구하고 방사능 소스를 정확하게 식별할 수 있게 한다. 온도 변화들이 CCD 또는 CMOS 이미저에 대한 주변 잡음을 수정 또는 검출하는데 사용될 수 있으나, Ge 기반의 센서들과는 달리, CCD 또는 CMOS 검출기들은 고 에너지 입자들을 검출하기 위해 냉각될 필요가 없다.

산탄-잡음은 보안 카메라들에 대해 가장 의미있는 잡음 소스를 발생할 수 있다. 모델 계산들은 1 MeV 광자가 에너지 판정에 있어 대략 l/(2000)^1/2=0.022, 또는 2.2%의 불확도를 가질 것으로 예상될 것임을 시사한다. 실험실 측정들은 분광 특징 당 ~7%의 내포된 불확도를 가지고, 세슘-137로부터 저 에너지 감마선에 대해 측정된 카운트들이 약 200 카운트들임을 보여준다. 감마선들을 방출하는 대부분의 방사성 동위원소들은 복수의 에너지들을 갖기 때문에, 이들 오류 추정들에서도, 고유 스펙트럼 지문이 보존될 수 있다.

검출기에 충돌하는 감마선들의 수에 변화들은 통계적 방법들을 사용하여 제거될 수 있고, 이들 변화들을 알아내기 위해 2이상 검출기의 사용이 사용될 수도 있다.

도 2b는 감광성 칩에 충돌하는 고 에너지 입자들로부터 디지털 이미지 데이터에 발생하는 검출기 시그널들을 분리, 분석 및/또는 정량화하기 위해 천문학 소프트웨어 또는 이외 유사 소프트웨어가 사용될 수 있음을 도시한 것이다. 작은 원의 도트들은 검출기에 충돌하는 고 에너지 감마선들에 기인할 수 있고 큰 밝은 스 폿들은 이 이미지에 대한 실제 타겟이었던 별들일 수 있다. 고 에너지 입자들을 방출하는 방사능 물질의 소스는 작은 원의 도트들과 유사한 스폿들을 가진 이미지들을 생성할 것이며 기지의 또는 미지의 방사능 물질의 소스를 검출, 식별 및/또는 정량화하는데 사용될 수 있을 것으로 예상하는 것이 합당할 것이다.

에너지성 입자들을 검출 및 특징화할 수 있는 하나 이상의 화소 기반의 검출기들을 사용하여, 검출가능한 에너지성 입자들을 방출하는 이동하는 방사능 소스가 관찰될 수 있다. 화소 이미지 검출기 내 감광성 칩은 일반적으로 얇은 정방형 형태일 수 있다. 얇은 정방형이 광의 소스 또는 고 에너지 입자들에 수직하게 위치하였을 때, 광자 또는 고 에너지 입자가 칩 내 화소에 충돌할 확률은 최대가 될 수 있다. 이 현상을 최대 플럭스라 한다. 광자 또는 고 에너지 입자가 칩 내 화소에 충돌할 확률은 소스가 검출기의 시야를 통해 이동할 때 감소할 수 있다. 그러므로, 고 에너지 입자들의 소스가 정적인 화소 이미지 검출기의 시야를 통해 이동할 때(도 3 참조), 감광성 칩에 충돌하는 고 에너지 입자들의 수는 소스가 칩에 관하여 수직한 위치(시간=0)를 유지할 때 시간에 따라 증가할 수 있고 소스가 검출기의 시야를 떠날 때까지(시간 = ± 20) 감소할 수 있다.

이동할 수 있는 화소 이미지 검출기가 광자들의 소스 또는 고 에너지 입자들을 식별하는데 이용될 수도 있다. 이들로 제한되는 것은 아니라, 수직축을 따라 회전하여 패닝(pan)되고, 수평축을 따라 회전하여 틸팅하는 것과 같은 검출기의 이동은 기울기 탐색을 수행할 수 있고, 이에 의해서 카메라는 최대 플럭스가 결정될 때까지 수평 또는 수직으로 회전된다. 이에 따라, 하나 이상의 화소 이미지 검출기들 은 위치를 식별하거나 광자들 또는 고 에너지 입자 소스의 이동을 추적할 수 있다.

버스들, 페리들, 열차들, 순찰차들, 또는 이외 수송 차량들은 대부분 보안 카메라들이 장착되어 있어, 방사능을 검출하는데 사용될 수 있다. 이러한 카메라들은 또한 이동하는 검출기들로서 사용할 수 있다. 실시예에서, 카메라들의 금속측들은 자동차들보다 현저하게 두껍지 않을 수 있다.

단일 검출기의 사용이 방사능 물질에 관한 중요한 정보를 제공할 수 있을지라도, 추가의 검출기들이 함께 사용되고 이들의 출력이 조합될 때 훨씬 더 많은 정보가 얻어질 수 있다. 컴퓨터 프로그램들은 몇 개의 검출기들로부터의 출력을 통합하는데 사용될 수 있다. 개시된 시스템 및 방법들의 한 이점은 서로 아주 근접하게 검출기들 또는 카메라들을 네트워크로 구성하는 것이다. 개시된 시스템 및 방법들의 또 다른 이점은 서로 아주 근접하게 현존의 검출기들 또는 카메라들을 네트워크로 구성하는 능력일 수 있다. 많은 서로 다른 토폴로지들의 모니터링 스테이션들의 네트워크들이 사용될 수 있다. 예를 들면, 한 버전에서, 현존의 보안 카메라들을 사용함으로써 복수의 모니터링 스테이션들이 설립될 수 있다. 방사능 소스가 이들 검출기들을 지나쳐 옮겨졌다면, 개별적 "방사능 이벤트들"이 각 이미저 또는 카메라에서 검출될 수 있다. 이미저 근처에서 이동하는 방사능 방출 물질을 가진 열차들, 버스들, 승용차들, 사람들 및/또는 동물들은 방사능 프로파일을 나타낼 것으로 예상될 수 있다. 열차 승강장, 도로 상의 버스들, 또는 교량/터널에 차량 교통상의 사람들에 대해 유사한 시나리오들이 적용될 수 있다. 복수의 검출기들이 서로 근접하여 있는 경우, 각각이 형태가 도 3에 도시된 것과 유사한 시계열 응답을 갖지만 이미저에 관하여 소스의 움직임, 속도, 및 위치에 따라, 서로 다른 세기들 또는 비대칭을 가질 것으로 예상하는 것이 합당할 수 있다.

검출기들을 네트워크로 구성함으로써, 방사능 소스로부터 감마선들과 같은 고 에너지 입자들을 방출하는 물질을 옮기는 차량 또는 개인의 속도 및 방향이 판정될 수 있다. 혼합한 도로 또는 도시 부설에서 초기에 방사능 물질을 소지 또는 수송하는 차량 또는 사람인 운반자를 유일무이하게 식별하는 것이 가능하지 않을 수 있을지라도, 정규 교통 시어(shear) 및 믹싱은 잠재적 운반자들로 간주되는 다른 차량들 및 보행자들로부터 방사능 물질 운반자를 분리할 수 있다.

일반적으로, 검출기의 시야 내에 관심을 끄는 2이상의 객체(사람, 자동차, 짐, 슈트케이스, 등)가 있을 수 있다. 그러나, 방사능 소스가 다음 카메라로 이동 또는 옮겨졌을 때, 도 14(a) 및 도 14(b)에 도시된 바와 같이, 원 주변 객체들(사람들, 자동차들, 짐들, 슈트케이스들, 등)의 일부는 더 이상 방사능 소스에 아주 근접하여 있지 않게 될 것이다. 그러므로, 방사능 이벤트들이 순차적 카메라들에 의해 포착될 때, 방사능 소스를 내장 또는 지니고 있는 특정 객체는 더 잘 구속될 수 있다. 일련의 카메라들에 의한 순차적 검출들은 무관한 자들 또는 차량들을 방사능 물질의 소스로서 식별된 것들로부터 제거하는데 도움을 줄 수 있다. 이들 순차적 검출들은 오-확정(false-positive) 검출을 현격히 감소 또는 제거하는데 소용될 수 있다.

도 4a 및 도 4b는 2개의 임의의 기간들 (A) 및 (B)에서의 교통의 상태를 도시한 것이다. 트럭(412)은 CCD 또는 CMOS 검출기(416A)에 의해 검출되는 고 에너지 입자들(422)을 방출할 수 있고, 검출기(420A)는 트럭 소스(412)에 의해 방출되는 고 에너지 입자들을 검출하지 않는 것으로 도시되었다. 검출기(416A)에 의한 고 에너지 입자들(422)의 검출은 트럭의 방향으로 제어기에 의해 검출기(420A)가 이동될 것을 알리는데 사용될 수 있는 경보를 일으킬 수 있다. 검출기(416A)는 고 에너지 입자들의 소스를 추적하기 위해 트럭(412)에 의해 방출되는 고 에너지 입자들(422)의 소스의 방향으로 패닝될 수 있다. 도 4b에서, 검출기들(416B, 420B)은 둘 다가 도 4a에 이들의 위치들에 관하여 이동되었다. 검출기(416B)는 고 에너지 입자들(426)을 검출하며 검출기(420B)는 이동하는 소스(412)에 의해 방출되는 고 에너지 입자들(428)을 검출한다.

트랜싯 환경에서, 네트워크 구성의 카메라들의 중요성은 검출될 수 있는 고 에너지 광자들의 방출을 초래하는 물질의 소스 또는 객체의 훨씬 빠르고 보다 확실한 식별을 가져올 것이다. 예를 들면, 전형적인 지하철역들 및 유사 시설들은 전체 역을 볼 수 있는 적어도 2개의 보안 카메라들을 갖추게 설계된다. 이들 CCD 또는 CMOS 카메라들에 의한 동시적 검출들은 검출된 방사능에 관한 중요한 확증을 제공하고 발행된 경고들 또는 경보들의 신뢰를 증가시키고, 전술적 결정을 내리는데 있어 도움을 주는데 사용될 수 있다. 또한, 많은 역들에는 방사능을 흡수하는 콘크리트 벽들이 있기 때문에, 보안 카메라들은 방사능 소스의 돌연한 "출현"을 검출할 수 있다. 이러한 상황에서, 검출기 시그널을 야기하는 개인 또는 소스를 고유하게 식별하는 것이 가능할 수 있다.

고 에너지 광자 에너지 검출에 사용되는 화소 이미지 검출기들은 방사능 모 니터링 사이트들의 네트워크 내 노드에 기여할 수 있다. 이러한 카메라들은 이들의 로컬 방사능 환경을 샘플링할 수 있다. 방사능의 어떤 증가이든 식별되고, 검증되고, 관련 긴급 대응 센터 또는 센터들에 통보될 수 있다. 시스템 및 카메라들에 의한 방사성 동위원소(들)의 주체도 통보될 수 있다. 방사능의 대규모 방출이 일어났다면, 원인이 무엇이든 간에, 기능 노드들은 주변 활동 레벨을 알려, 방사능 잔해의 확산의 신속한 매핑 및 예측을 하게 한다. 방사능의 대규모 모니터링 및 경보 능력은 지능형 교통 시스템의 연방 간선 도로국의 구현과 같은, 트랜싯 또는 이외 보안 시스템들이 설치될 때 보다 더 보급될 수 있다.

화소 이미지 검출 시스템은 경보 전파와 명령 및 제어 프로토콜들을 또한 포함할 수 있다. 하나 이상의 검출기들에 의해 수집된 데이터는 모아져 조치 또는 저장을 위해 적합한 목적지들로 전송될 수 있다. 설비, 로컬, 주 및/또는 연방 의무 지역들에 걸친 상황들에 대한 동작들의 복수의 관할 개념들은 이러한 방식으로 용이해질 수 있다. 일반적인 인터넷 프로토콜들은 사용자들이 표준 PC들 및 무선 이동 휴대 장치들 상에서 비디오 프레임들 및 업데이트된 경보 데이터를 실시간으로 볼 수 있게 할 수 있다. 이들 시스템들은 신뢰성있고 안전하며 확장가능한 플랫폼을 보증하기 위해 현존의 기반구조의 지원으로 어디에나 배치될 수 있다.

도 9를 참조하면, 감마 방사능을 검출하기 위한 방법이 기술되어 있다. 단계 908에서, CCD 또는 CMOS 이미저는 객체들의 영역, 크기 또는 조합의 이미지를 수집할 수 있다. 단계 912에서, 이미지로 된 영역에서, 방사능 물질의 붕괴로부터의 감마선들과 같은 임의의 고 에너지 입자들이 이미저 또는 이미저 내 하나 이상의 화 소들에 충돌하여 이미지에 아티팩트를 생성할 수 있다. 단계 916에서, 이미저로부터의 이미지는 고 에너지 입자들로부터의 아티팩트들에 대해 분석될 수 있다. 예를 들면, 전하가 이미지의 개개의 화소들마다 결정될 수 있고, 및/또는, 이미지는 화소들의 밝기를 판정하기 위해 분석될 수 있다. 이미지는 이미저에 의해 이미지로 된 객체들 및 감마선들에 기인한 아티팩트들에 대해 분석될 수 있다. 단계 932에서, 검출기와 상호작용하는 감마선들로부터 이미지 내 아티팩트들이 존재하는지 여부에 관하여 판정될 수 있다. 어떠한 아티팩트들도 감마선 상호작용으로부 생성되지 않는다면, 루틴은 단계 944로 계속할 수 있고 이미지 수집을 계속할지 여부에 관하여 판정이 행해질 수 있다. 아티팩트들이 감마선 상호작용으로부터 생성된다면, 루틴은 단계 920로 계속하여 영역의 추가의 이미지들 또는 프레임들이 취해질 수 있다. 단계 924에서, 아티팩트들이 이미지 내 존속하는지 여부에 관하여 판정이 행해질 수 있다. 아티팩트들이 존속하지 않는다면, 루틴은 단계 908로 복귀할 수 있다. 아티팩트들이 존속한다면, 감마선들이 검출되었다는 경고가 발행될 수 있다. 단계 928에서, 집약적 모니터링이 개시될 수 있다. 이것은 아티팩트들을 갖는 이미지들의 기울기 탐색, 다른 카메라들로부터 이미지들의 평가, 카메라들을 스캐닝 또는 패닝, 추가 경보들을 발행, 및/또는 소스를 식별하기 위한 다른 조치들을 포함할 수 있다.

도 10은 스틸 또는 비디오 이미저에 의해 촬영된 이미지들을 처리하기 위한 방법의 실시예에 관한 것이다. 단계 1008에서, 카메라로부터의 이미지는 차후 처리를 위한 파일 포맷으로 변환될 수 있고 단계 1012에서 메모리에 입력될 수 있다. 이미지 화소들은 단계 1016에서 감마선들로부터 이미지 내 아티팩트들을 발견하기 위해 하나 이상의 테스트들 및 비교들을 사용하여 평가될 수 있다. 감마선이 검출되었음을 표시할 모든 테스트들을 화소가 통과하였는지 여부에 관하여 단계 1020에서 판정될 수 있다. 이러한 테스트들이 통과되지 않았다면, 다음 화소가 평가될 수 있다. 이러한 테스트들이 통과되었다면, 화소의 위치가 마킹되거나 표시되어 단계 1028에서 화소 카운트가 증가될 수 있다. 이어서 다음 화소가 평가될 수 있다. 이미지 내 모든 화소들이 평가되었는지에 관한 판정이 단계 1032에서 수행될 수 있다. 추가의 화소들이 평가되어야 할 것이라면, 이러한 화소들이 평가될 수 있다. 그렇지 않다면, 임의의 감마선들이 이미지들에서 검출되었는지 여부에 관하여 단계 1036에서 판정이 행해질 수 있다. 감마선들이 검출되었다면, 단계 1040에서 경고가 발행될 수 있다. 그렇지 않다면, 루틴은 종료되거나 다음 이미지가 평가될 수 있다.

도 11은 CCD 또는 CMOS 이미저를 사용한 감마선들의 검출을 위한 방법의 실시예이다. 단계 1104에서, 사용자는 이미지를 요청할 수도 있고 또는 이미저에 의한 영역 또는 객체들의 연속된 이미징이 행해질 수 있다. 이미저는 단계 1108에서 데이터를 수집할 수 있고 밝기 또는 화소 전하에 대해 이미지를 분석할 수 있다 1112. 이미지에서 고 에너지 광자들 또는 감마선들이 검출되었는지 여부에 관하여 판정이 행해질 수 있다. 그렇지 않다면, 이미지들을 획득할 것을 계속할 것인지 아니면 이미지 수집을 중지할 것인지 여부에 관하여 판정이 행해질 수 있다. 1124에서 이러한 판정은 데이터 수집을 중지하기 위한 사용자 입력이 행해질 때까지 계속 될 수 있다. 고 에너지 광자들 또는 감마선들이 검출된다면, 다음 이미지 분석이 단계 1120에서 수행될 수 있다. 일단 이미지 분석이 완료되고 결과들이 리턴되면, 이미지 수집을 계속할지 여부에 관한 판정이 단계 1124에서 행해질 수 있다.

도 12를 참조하면, 이미지의 분석을 위한 방법의 실시예가 도시되었다. 방법은 감마선 검출 이벤트가 단계 1204에서 검출된 것으로서 이미지를 플래그(flag)하는 것을 포함할 수 있다. 다음에, 검출된 방사능에 대해 충분한 수의 이미지들이 플래그되었는지 여부에 관해 단계 1208에서 판정이 행해질 수 있다. 그러하다면, 알람 또는 경보가 발행될 수 있다. 그렇지 않다면, 이미저는 단계 1220에서 추가의 이미지를 수집할 것을 명령받을 수 있다. 이미저와 상호작용한 감마선들에 기인한 아티팩트들에 대해 이미지가 분석될 수 있다. 단계 1232에서, 이미지에서 감마선들이 검출되었는지 여부에 관하여 판정이 행해질 수 있다. 감마선들이 검출된다면, 이미지는 단계 1204에서 검출 이벤트로서 플래그될 수 있고, 루틴은 계속될 수 있다. 그렇지 않다면, 이미지 수집을 계속할지 여부에 관하여 단계 1224에서 판정이 행해질 수 있다. 그러하다면, 루틴은 단계 1204로 복귀할 수 있다.

알람 또는 경보를 발생하기 위한 방법의 예는 도 13에 도시되었다. 알람이 요청된 경우, 루틴은 단계 1308에서 경고 표시를 제공할 수 있다. 추가의 이미지 분석 또는 스캐닝들을 수행할지 여부에 관한 판정이 단계 1312에서 행해질 수 있다. 추가의 분석이 요청된다면, 추가의 이미지들이 얻어질 수 있고, 이미지의 기울기 탐색, 또는 소스를 식별하기 위한 복수의 이미지들의 분석, 또는 복수의 검출기들로부터 이미지들의 분석 및 비교, 또는 검출기(들)을 스캐닝, 그외 분석, 또는 이들의 조합이 단계 1316에서 수행될 수 있다. 분석을 계속할지 여부에 관해 단계 1316으로부터의 분석 및 결과들에 기초하여 판정이 행해질 수 있다. 그러하다면, 단계 1316이 반복될 수 있고 추가의 이미지들 및/또는 분석이 얻어질 수 있다. 그렇지않다면, 루틴은 종료할 수 있다.

도 14는 화소 검출기로부터 방출된 감마선들을 검출하기 위한 장치의 비제한적 예를 도시한 것이다. 장치는 검출기(1408)로부터 정보 또는 이미지들을 수신할 수 있고 명령들을 이행할 수 있고, 선택적으로 검출기(1408)의 이동 또는 위치를 제어하는데 사용될 수 있는 제어기(1420)를 포함할 수 있다. 수신기(1404)는 제어기에 명령들을 입력하는데 사용될 수 있다. 수신기는 다음으로 제한되는 것은 아니나, 키보드, 케이블, 무선파들, 또는 컴퓨터를 포함할 수 있다. 송신기(1424)는 데이터, 이미지들, 또는 명령들을 케이블들, 전화회선들, 무선파들, 또는 통신의 다른 방법들을 사용하여 또 다른 원격에 위치한 스테이션에 보내는데 사용될 수 있다.

도 14에 도시된 시스템은 대응하는 입력/출력 포트들, 프로세서가 실행할 수 있는 명령들 및 교정값들을 내장한 독출전용 메모리(ROM) 또는 임의의 적합한 전자 저장 매체, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 및 임의의 적합한 구성의 데이터 버스를 구비한 중앙처리유닛(CPU)을 포함할 수 있다. 제어기는 다양한 개개의 화소들로부터, 또는 카메라들이나 독자형 검출기들에 결합된, 및/또는 차량의 일부로서 화소 이미저 또는 검출기 센서들로부터 시그널들을 수신할 수 있다. 처리유닛(1420)은 센서들의 동작 및/또는 움직임, 센서들에 의해 취해지는 뷰(view)를 제어하고/하거나 센서들의 검출기들에 또는 이들로부터 정보를 받아들이고 출력하는데 사용될 수 있다. 제어기는 키보드와 같은 입력 장치(1404)에 접속될 수 있다. 제어기는 데이터 분석을 수행하거나 검출기들로부터의 정보를 중앙처리유닛(1404)에 보낼 수 있다. 센서들로부터의 정보는 직접 수신 스테이션에 또는 공지의 방식으로 송신기(1424)를 통해 제공될 수 있다.

도 15는 하나 이상의 고정된 검출기들(1524), 이동가능한 검출기들(1504, 1556), 및 이동 검출기들(1552)을 개략적으로 도시한 것으로, 각각은 CCD 또는 CMOS 검출기(1508)을 구비하며, 각각은, 차폐 콘테이너(1516)에 넣어질 수 있는 방사능 물질 소스(1520)로부터 고 에너지 광자들을 검출할 수 있다. 검출기들(1504, 1524, 1552, 1556) 각각은 케이블들 또는 전화회선들(1536, 1540, 1564)에 의해서 또는 무선파들(1548)에 의해 수신기에 이미지들을 전할 수 있다. 수신기(1544)는 컴퓨터 또는 이외 다른 제어 및 분석 시스템(1560)과 인터페이스될 수 있다(1568).

카메라 전화 및 이외 다른 휴대 장치들, 예를 들면 도 15에서 1552는 원격 배치 및 다른 센서들의 네트워크와 상호접속을 위해 구성될 수 있다. 이들 장치들은 솔라 파워가 사용될 수 있고 하나 이상의 에너지성 입자들이 검출된 경우에 네트워크에 접속하게 설계될 수 있다. 네트워크의 검출기들의 일부는 하나 이상의 주 검출기들이 하나 이상의 소정의 에너지 윈도우들 내 또는 임계량 이상의 에너지들을 갖는 에너지성 입자들을 감지하였을 때 에너지성 입자들을 검출하게 활성화될 수 있다. 활성화된 네트워크는 방사능 소스 물질의 이동을 모니터할 수 있다.

일부 방사성 동위원소들은 다른 것들보다 검출하기가 더 쉽다. 본 개시에서 계산들 및 예들은 Co-60에 비해 검출하기가 더 어려운 U-235에 기초하며, 화소에 입사되는 광자에 의해 생성된 카운트들이 방사능의 소스에 의해 생성된 입사 감마선의 에너지에 비례하는, 반도체 물질들에 기초한 방사능 검출 시스템들의 적용성에의 가이드로서 작용한다. 여기에 개시된 예들 및 계산들이 U-235에 기초할지라도, 시스템, 방법들, 및 장치는 핵 붕괴되는 임의의 방사능 물질로부터의 고 에너지 광자들의 검출을 위해 사용될 수 있다. 이들 CCD 및 CMOS 이미저 장치들은 입사 광자 에너지에 대해 선형 응답을 갖는다. U-235가 검출가능한 에너지 광자들을 생성하는 물질의 예로서 사용될 수 있으나, 청구항들 및 개시는 임의의 특정의 방사능 물질로 제한되는 것은 아니다.

펌웨어(하드웨어 장치(독출전용 메모리로서)에 영구히 내장된 컴퓨터 프로그램들), EEPROM, 또는 소프트웨어로 있을 수 있는 명령들 또는 프로그램들은 검출된 방사능의 에너지 스펙트럼에 따라 방사성 동위원소들을 식별하는 다양한 루틴들을 포함할 수 있다. 또한, 이들 프로그램들은 원격의 네트워크 구성의 디지털 카메라들로부터의 데이터를 받아들여 분석하고, 살포되는 경보들을 발행하고, 복수의 검출기들로부터의 검출들을 통합(coordinate)하기 위해 네트워크 기반구조를 이용하는 능력을 포함할 수 있다. 화소 이미저들로 방사능 물질을 검출 및 식별하기 위한 시스템의 버전들은 저렴하고, 조밀한 네트워크의 방사능 검출기들을 형성하는데 사용될 수 있다. 이러한 검출기 네트워크는 연속된 실시간 검출과, 이를테면 고속도로들, 도시들, 병원들, 그외 기관들, 및 그외 도시 또는 지방 장소들과 같은 광역 및 광범위한 환경들에 걸친 방사능 소스들의 추적을 제공할 수 있다.

예를 들면, 도 2a는 전형적인 천문학 CCD 이미지의 부분을 도시한 것이다. 노출 동안에 CCD에 충돌하는 고 에너지 입자들, 우주선들, 주변 방사능 소스들, 및 감마선들에 기인한 스폿들은 자동 식별 프로그램을 사용하여 식별될 수 있다. 이 시스템은 일단 검출 파라미터들이 설정되면 실시간 식별을 수행할 수 있다. CCD 광 검출 특징들의 균일성에 기인해서, 검출 파라미터들을 설정하는 것은 주어진 유형의 카메라에 대해 한번 수행될 수만 있다. 일단 프로토타입 카메라가 셋업되면, 이 특정 유형의 검출기를 사용하는 다른 시스템들은 동일 설정들을 사용하여 또는 단지 짧은 교정 체크만으로 동작할 수 있다.

소프트웨어 또는 펌웨어 내 명령들 및 루틴들은 주변 잡음에 비해 각각의 피크 화소 출력의 통계적 유의성을 결정하는데 사용될 수 있다. 루틴들은 이미지 데이터를 전부 스캔하여 매우 큰 카운트-레이트 화소들을 찾는 것부터 시작한다. 또한, 루틴들은 큰 카운트-레이트 화소 피크들을 통계학적 테스트들을 사용하여 이웃 화소들과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 통계학적 테스트들은 최소 임계값들, 최소 비(피크 대 이웃), 검출기 및 전자장치 특징들의 사용, 또는 이들을 포함한 테스트들의 조합들을 포함할 수 있다. 통계학적 테스트들 및 프로그램들은 오-확정 결과들이 적은 검출 확률들을 제공하는데 사용될 수 있다. 검출기 시그널의 추가의 체크들 및 비교들은 의사(spurious) 경보들을 더욱 억제하는데 사용될 수 있다.

오-확정 결과들의 잠재적 근원들은 배경 방사능, 우주선들(CR), 라돈-222, 비스무트-214 및 납-214의 대기에서 자연적으로 일어나는 붕괴 생성물들로부터의 레인 워시(rain washing)에 기인한 돌연한 증가들, 및 Ra-222 자체의 붕괴를 포함한다. 배경 활동은 통상적으로 시스템 잡음과 같이 매우 낮을 수 있고, 따라서 진정한 방사능 소스들의 검출은 매우 높은 통계학적 신뢰도로 달성될 수 있다. 검출기들 및 카메라들로부터 수신된 정보의 데이터 스크리닝 테스트들은 오-확정 결과들을 최소화하는데 사용될 수 있다. 이들은 복수의 노출들에서 검출된 스펙트럼들의 적절성과 시그널의 지속성에 대한 테스트들을 포함할 수 있다. 또한, 핵 물질을 지닌 차량 또는 사람은 잇따라 한 방사능 이벤트를 일으킬 수 있다. 이러한 이동 검출은 진정한 소스를 명료하게 식별할 수 있고, 배경 방사능, 우주선들, 또는 이외 어떤 다른 로컬 방사능 아티팩트로부터 일어나지 않을 수 있다. 마지막으로, 큰 방사능 방출은 영향받는 지역에 걸쳐 분산된, 영속적 활동을 야기할 수 있다.

결론적으로, 방사능 동위원소들의 검출 및 식별을 위한 시스템 및 방법은 객체들의 사진 또는 비디오 이미지들을 얻을 수 있고 아울러, 디지털 스틸 및 비디오 카메라 이미저들과 상호작용하는 고 에너지 입자들을 검출할 수 있는 반도체 물질에 기초한 장치를 포함할 수 있다. 장치는 CCD 및 CMOS 기반의 이미지들을 사용할 수 있다. 이들 검출기 또는 이미저들과 이외 전자기 방사 및 하전된 입자들의 디지털 검출기들은, 광을 검출하는 것 외에도, 방사능 동위원소들로부터 방출되는 에너지성 입자들 및 고 에너지 광자들을 검출할 수 있다. 하나 이상의 CCD 또는 CMOS 이미저들로부터의 이미지들은 예를 들면 케이블 또는 PCI 버스에 의해 프로세서에 접속되는 프레임 그래버(grabber) 또는 이미징 보드를 사용하여 컴퓨터에 전송될 수 있다. 이미지들은 적외 데이터 전송, 무선파들, 또는 통신 장치들에서 사용되는 그외 다른 전자기 웨이브들을 사용하여 전송될 수도 있다. 이미지들은 검색 및 차후 분석을 위해 디스크에 저장될 수도 있는데, 이미지들은 압축된 포맷으로 저장될 수 있다. 이미지 시퀀스들은 최대 또는 감소된 프레임 레이트들로 캡처될 수 있다. 이미저들로부터의 이미지 데이터는 획득 장비에 보내지고 이어서 컴퓨터들 및 이외 디지털 또는 아날로그 데이터 조작 및 분석 기계를 포함한 데이터 처리 장비에 보내질 수 있다. 시스템의 전술한 구성성분들로부터 전송된 이미지 데이터의 분석은 방사능의 존재를 검출하는데 사용될 수 있다.

한 이미저로부터의 이미지들의 분석은 오-확정 결정이 일어났는지를 판정하기 위해서 다른 근처의 이미저들로부터의 분석된 이미지들과 비교될 수 있다. 근처의 카메라들은 제1 이미저에 의해 검출된 감마선들을 검출할 수 있을 것이며 검출된 에너지들의 에너지들 및 비는 비슷할 것이며 측정된 방사능의 지속성 및/또는 일관성을 검증하기 위해서 통계학적 및 논리-기반의 테스트들을 사용하여 비교될 수 있다. 방사능 물질의 지상의 소스로부터 방출되는 감마선들에 기인한 이미지 내 핫 스폿들 또는 밝은 스폿들의 위치는 방사능의 위치를 파악하기 위해 이미저의 시야 내 객체들의 이미지들에 사용될 수 있다.

개시된 실시예들의 여러 가지 면들은 다음의 비제한적 예들을 참조하여 예시될 것이다. 이하의 예들은 단지 본 발명의 교시에 기여하는 작업을 나타내는 것이며 다음의 예들에 의해 제약되는 것은 아니다.

예 1

이 예는 고 에너지 입자들을 검출하는 이미저의 능력을 예시하며 검출기의 감도를 예시한다.

서로 다른 제조자들로부터 감마선들(스틸 및 비디오)을 검출하기 위한 각종 이미저들의 기능 및 감도가 수행되었다. 각 실험에서, 카메라들은 이들의 표준 방향들에 따라, 수정없이, 조작되었다. 노출들은 본체 근처에 방사능 물질을 갖추고 그리고 갖추지 않고 번갈아 행해졌다. 이미지들은 제어 제어 실험들로서 사용되는 근처의 소스없이 촬영되었다. 일반적으로, 극소수의 제어 실험 이미지들이 검출기에 방사선 충돌들에 의해 야기된 작은 화소-규모의 도트들을 표시할 것으로 예상되었다. 또한, 반드시 이미지들(프레임들, 노출들 또는 포괄적으로 데이터이라고 함) 전부일 필요는 없으나 일부가 이러한 아티팩트들을 내포할 것으로 예상하는 것이 합당하다.

한 일련의 실험실 테스트들에서, 로지텍에 의해 제조된 디지털 비디오 카메라, 구체적으로 노트북 프로용 Quickcam이 사용되었다. 이 카메라는 1280 x 960 화소 전하-결합 장치(CCD)를 내장한다. 제2 일련의 테스트들에서, 1600 x 1200 CCD를 내장하는 Olympus Camedia C-700 디지털 스틸 카메라가 사용되었다. 이 두 카메라들은, 수정없이, 작은 통제되지 않은 방사능 소스들에 노출되었다. 이들 소스들에 노출되었을 때, 감마선들은 매우 작은 구별되는 백색 도트들로서 성공적으로 검출되었다.

방사능 감도 데이터를 수집할 때, 3개의 방사능 소스들(표 1 참조): (1) 1μC 코발트-60, (2) 5μC 세슘-137 및 (3) 10μC 세슘-137이 사용되었다. 이들 소스 들은 테네시주 오크 리지의 스펙트럼 테크니크스 사로부터 주문되었다. 스펙트럼 테크니크스는 실험용의 실험실 작업을 위해 교정된 방사능 소스들을 제공한다. 코발트-60 소스는 강력한 1.17 MeV 및 1.33 MeV 감마선들을 방출한다. 이들 에너지성 선들은 매우 투과력이 있어, 이러한 감마선들의 단지 반만이 11mm 납을 투과한 후에 흡수된다. 세슘-137은 0.66 MeV 감마선들을 방출하며, 이들은 Co-60으로부터의 감마선들이 투과하는 것에 약 반이다. 세슘-137의 감마선들의 반은 5.5mm의 납을 투과한다. 감마선들이 현저한 량의 납 차폐물을 관통한다는 사실은, 시스템 감도가 충분히 크다면, 위험할 만큼 충분히 큰 방사능 소스들이 검출을 피하기 위해서 충분한 차폐물로 에워싸여 있을 수도 있을 것이라는 것을 거의 불가능하게 한다. 감도의 예비적 결과들이 논의되며 이하를 참조한다.

[표 1]

소스 번호	방사성 동위원소	스펙트럼 테크니크스의 데이터 시트 당 교정된 활동 레벨	초당 공칭 붕괴들	감마선 에너지(keV)	베타 붕괴 에너지(keV)	감사선들의 반을 차단하는데 요구되는 납 차폐물	퀀텍스 가이거 계수기로부터의 카운트 레이트
1	코발트-60	1μC	37,000	1173.2 1332.5	317.9	11mm	700μR
2	세슘-137	5μC	185,000	32 661.6	511.6 1173.2	5.5mm
3	세슘-137	10μC	370,000	32 661.6	511.6 1173.2	5.5mm

방법의 궁극의 감도를 평가하기 위해서, 로지텍 웹캠 CCD 데이터에 대해 가능한 한 거의 동등한 조건들 하에서 가이거-뮬러 계수기 데이터가 수집되었다. 선택된 검출기는 러시아에 Quarta에 의해 제작된 Quartex model RD8901이었다. 검출기의 교정은 Brookhaven National Laboratory에서 10% 정확도 이내까지 정확한 것으로 검증되었다. 검출기는 소스와 검출기 사이에 1/16 인치 두께의 하나의 아크릴 플라스틱을 두고, 소스들로부터 대략 1.5cm에 놓여졌다. 플라스틱은 웹캠 커버에 대해 명목상 동등한 차폐를 제공하기 위해 사용되었다. Quartex 검출기에 있어 정규의 동작은 31 내지 33초 동안 데이터를 수집하고 이어서 시간당 마이크로-뢴트겐으로 시간당 방사 노출 레벨을 표시하는 것이다. 6분의 샘플링 기간에 걸친 결과적인 카운트 레이트 평균이 코발트-60 샘플에 대해 표1 에 나타내었다. 다른 소스들은 검출기에 과부하되었으며 어떠한 신뢰성 있는 카운트 레이트들도 얻어지지 않았다.

시스템 감도에 대한 결과들. Olympus 카메라가 소스 #1에만 사용되었다. 카메라의 LCD 뷰 패널에 대해 동일 평면에, 이 카메라의 이면측에 대해 평탄하게 놓인 1μC 코발트 디스크에 있어서, 10번의 0.5초 노출들 중 하나에서 하나의 감마선 히트가 있었다. 44 제어 실험들에서, 방사능 소스 없이, 카메라의 감마선 검출의 증거는 전혀 없었다.

디지털 스틸 카메라를 사용한 것보다 로지텍 웹캠을 사용하여 더 많은 광범한 실험들이 수행되었다. 웹캠 실험들 각각에서, 대략 225 프레임들로 구성된 무비들을 생성하기 위해서, 초당 15 프레임들로, 데이터는 15초 동안 수집되었다. 납 벽돌들로 둘러싸이고 두꺼운 흑색 천으로 덮은 카메라로 제어 실험들이 먼저 수행되었다. 코발트-60 및 두 개의 세슘-137 소스들이 웹캠 옆에 놓여진 것을 제외하고, 제2 일련의 테스트들은 동일하였다. 제3 일련의 테스트들은 카메라를 덮지 않고 실험심의 천장을 겨냥해 두고, 근처에 방사능 디스크가 없게 하고; 카메라 위에 납 벽돌은 제거되었으나, 측면에 벽돌들은 여전히 제자리에 두었다. 마지막 일련의 테스트들은 2개의 세슘-137 소스들을 포함시킨 것을 제외하고, 이전의 일련의 테스트들과 동일한 셋업을 사용하였다. 제1의 2개의 일련의 테스트들에 관한 상세들이 이하 논의되고 표 2에 요약된다.

제어 실험들은 각각 기간이 66.7ms인 996개의 개개의 데이터 프레임들을 나타내는 4개의 15초 비디오 클립들로 구성되었다. CCD에 총 4개의 에너지성 입자 충돌들이 검출되었다(화소 위치들에 대해 도 5(a-d) 참조). 이들은 아마도 우주선 충돌들, 또는 근처에 라돈과 같은 자연적으로 일어나는 원소의 방사능 붕괴 또는 이의 붕괴 생성물들, 또는 어떤 다른 주변의 배경 방사능 소스에 기인하였다. 4개의 카운트들 중 어느 것도 다른 것들에 대해 몇 초미만으로 일어나지 않았다. 카운트들간 이러한 시간적 갭, 및 또는 최소 카운트-레이트는 경보를 일으키는 기준으로서, 그리고 오-알람 억제 전략의 일부로서도 사용될 수 있다.

도 6(a-c)는 3개의 방사능 소스들 위에 웹캠이 놓여져 있는 동안 촬영된 3개의 이미지들의 시퀀스들을 도시한 것이다. 시퀀스들은 각각이 15초이었다. 이러한 구성은 773개의 개개의 프레임들 중에 CCD에 126 에너지성 입자 충돌들을 검출하였다. 카운트 레이트는 1.6 카운트들/sec와 3.5 카운드틀/sec 사이에서 가변하였다.

이들 검출들의 통계적 유의성의 추정은 방사능에 대한 또는 주변 방사능의 검출에 대한 경고 장치로서 시스템의 가치를 이해하도록 행해질 수 있다. 24개의 카운트들(도 6a), 49개의 카운트들(도 6b), 및 53개의 카운트들(도 6c)을 갖는 3개의 "소스" 실험들을 개별적으로 고찰한다. 유효한 배경 방사능 레벨은 도 5에서 데이터의 15초당 대략 하나의 카운트인 것으로 측정되었다. 방사능 붕괴들은 포아송 분포들에 따르고, 데이터 세트 당 카운트들의 수는 20보다 크기 때문에, 가우시안 통계학 인수들을 사용한 검출들의 유의성의 어떤 추정들이 행해질 수 있다. 측정들에서 근사한 1-σ 불확도는 측정의 제곱근, 또는 소스-1, 소스-2, 및 소스-3에 대해 각각 4.9, 7, 및 7.3 카운트들이다. 이들 값들은 24±4.9 카운트들/15-sec, 49±7 카운트들/ 15 -sec, 및 53±7.3 카운트들/15-sec의 결과들을 가져온다. 제1 값은 다른 2개의 값들과는 먼 약간의 표준편차들이며, 웹캠이 첫 번째 실험 후에 소스들을 향해 약간 움직였을 수도 있을 것이 가능하며; 그러하다면, ~7mm의 병진이이, 관찰된 변동을 없앨 것이다. 검출들의 각각의 1-σ 불확도의 배수로 표현되는 검출들의 유의성은 다음과 같다.

유의성 = (값 - 배경)/불확도

"소스-1" 실험에 있어서 방사능 소스의 검출의 결과적인 유의성은 (24-l)/4.9= 4.7σ이다. "소스-2" 및 "소스-3"에 대한 대응하는 값들은 각각 6.9σ 및 7.1σ이다. 이들 실험들에서, 근처에 실제로 방사능 소스가 있었으나, 그러나 항시 그렇지는 않을 것으로 알려졌다. 오-부정 또는 오-확정 결과들에 대한 가능성을 아는 것이 유용할 것이다. 오-부정 결과들을 판정하기 위해서, 카운트들의 예상 수를 복구하는 대신에, 수가 배경 레이트에 가까운 확률이 발견된다. 표 2에 기록된 것들과 동일한 카운트 레이트들에 대해서, 통계적 이상(anomaly)이 오-부정을 야기하게 될 확률은 가우시안 확률 분포를 평가함으로써 계산될 수 있다. 이것은 1-σ 값들을 사용하여, "검출된 감마선들의 총 수"(아래 식에서 "평균값(mean value)"이라 함)와 비교해서, 배경에 대해 정규인 것으로 간주되는 값과 동등한 값에 대해 행해 질 수 있다.

오-부정의 확률 =

소스-1에 있어서, 확률은 100,000에서 약 1이며, 소스-2 및 소스-3에 있어서는 낮은 정도의 크기보다는 크다. 그러므로 시스템의 감도는 오-부정 결과들에 대해서 매우 확고해지게 하는데, 즉 주변 방사능이 적어도 매우 낮은 실험실 조건들만큼 강하다면, 카운트 레이트는 검출할 만큼 충분히 높을 것이다. 또한, 방사능 소스는 연장된 시간동안 검출기 근처에 있게 될 것이며, 그렇지 않다면 복수의 검출기들을 지나갈 것이다. 그러므로, 소스를 놓칠 위험은 검출기 근처에서 소비되는 15초 기간들의 수만큼 대응하여 감소된다.

오-확정 확률을 계산하기 위해서, 배경 레이트와 평균값 정의들이 반대로 된 것을 제외하곤 동일한 식이 사용될 것이며, 이제 1-σ은 배경 카운트 레이트의 것에 대응하는데, 이는 대응하여 더 낮다. 대략 15초 당 1 카운트로, 관찰된 극히 낮은 배경 레이트에 있어서, 편차는 가우시안 통계학 견지에서 불명확하게 정의되며; 이를 확고하게 정하기 위해 훨씬 더 긴 노출이 필요해질 것이다. 그러나, 1-σ 불확도에 대한 대략적인 정도의 크기 추정은 ±1 카운트가 될 것이다(1의 제곱근). σ에 대해 1의 값을 사용하는 것은 소스-1의 레벨에서의 오-확정 경보가 25-σ 발생, 즉 formal 확률 <10^-116이 될 것임을 의미한다. 배경 레이트 및 이의 편차를 보다 넓게 결정하여 오-확정 경보 레이트의 추가의 분석이 행해질 수도 있다. 낮은 배경 레이트는 측정 잡음에서 놓지지 않고 실제 경보들이 적합하게 취급될 수 있게 하는데 도움을 준다.

[표 2: 실험실 결과들]

실험 시리즈	총 소스 활동(μC)	개개의 비디오 프레임들의 #	검출된 감마선들의 총 수	감마선들이 검출된 프레임의 수	초당 평균 카운트들
제어-1	0	224	0	0	0.0
제어-1	0	224	3	3	0.2
제어-1	0	225	0	0	0.0
제어-1	0	224	1	1	<0.1
소스-1	16	225	24	20	1.6
소스-1	16	223	49	36	3.3
소스-1	16	225	53	41	3.5

이미저들에 대한 예상 필드 감도는 실험실 검출들의 결과들을 사용한 스케일링 인수들에 근거할 수 있다. FAS(Federation of American Scientists)는 각종 더티 밤 시나리오들의 유력한 충돌을 평가하기 위해 다수의 계산들을 수행하였다. 이들의 상세한 조사들의 결과들은 FAS 웹사이트(FAS Public Interest 보고 55, N.2, 2002)에서 발견될 수 있다. 이들 케이스 연구들 중 하나는 코발트-60의 10,000 큐리 소스의 케이스를 고찰하였다. 이러한 소스는 10μCi 세슘 소스보다 10⁹배 더 활성적이며 1μCi 코발트 소스보다 10¹⁰배 더 활성적이다. 예비 계산에서 소스의 기하구조 또는 자체-차폐는 변경되지 않았다. 소스와 검출기간 거리가 증가함에 따라, 주된 효과는 소스와 검출기간 거리의 제곱에 비례하는 세기의 감소이다. 실험실 검출들은 1.5cm 거리로 일어났다. 위에 가정들로, 코발트-60 소스보다 10¹⁰배 더 활성적인 소스에 대해서, (10¹⁰)^1/2 x 1.5 cm = 1500미터 떨어져 있을 때, 비슷한 검출이 행해질 수 있었고, 10¹⁰배 더 활성적인 소스는 대략 470미터 멀리에서 검출될 수 있을 것이다. 그러나, 대기-감쇄는 대략 100미터보다 큰 거리들에 있어선 중요해지며, 이 지점에서 대기는 차폐 계산들의 중요 성분이 된다. 계산된 거리들이 대기-감쇄가 중요해지는 거리를 초과하기 때문에, 이들 조건들 하에서 검출기들에 있어 유효 범위에 대한 대강의 추정은 수 백 미터가 될 것이지만, 그러나 더 큰 범위들이 가능하다. 대안적으로, 보다 가까운 간격들에서, 방사능의 보다 강한 시그널이 검출될 것이며, 또는 덜 활성적인 소스가 검출될 수도 있을 것이다.

예 2

이 예언적 예는 방사능 물질로부터 감마선들을 검출하기 위해 CCD 또는 CMOS 카메라 또는 비디오 카메라의 사용을 예시한다.

하나 이상의 CCD 또는 CMOS 이미저들은 방사능 물질들이 있는지를 판정하기 위해 환경 내 지역 또는 객체들을 샘플링하는데 사용될 수 있다. 카메라들 각각으로부터의 이미지는 감마선들에 의해 발생된 광전자들에 의해 야기되는 큰 전하를 갖는 화소들을 검출하기 위해 이미저의 하드웨어를 사용하여 판정된 각 화소에서의 전하를 가질 수 있다. 대안적으로, 이미지는 카메라로부터의 소프트웨어 또는 펌웨어 또는 감마선 아티팩트들을 검출하기 위해 카메라에 접속된 중앙 프로세서를 사용하여 분석될 수 있다. 감마선의 데이터 시그내처는 배경 또는 임계 레벨 이상의 큰 전하 또는 밝기를 갖는 하나 이상의 화소들을 포함할 수 있다. 소스 또는 방사 능 물질로부터 방출된 감마선들에 의해 충돌된 화소들의 전하, 밝기 및 빈도는 주변광 또는 배경 방사능과 상호작용하는 동일 화소들에 있어서의 전하 또는 밝기보다 클 것으로 예상된다.

소프트웨어는 이미저로부터의 이미지들을 평가하고 오-확정 경보들을 감소/제거하기 위한 일련의 단계들을 행하는데 사용될 수 있다. 이들 단계들은 추가의 이미지들을 획득하는 단계; 검출기를 교정하는 단계; 이미지 및 검출된 고 에너지 입자들을 다른 근처의 카메라들로부터의 이미지들과의 비교; 카운트들을 임계값과 비교하는 단계; 매치가 가능한지 판정하기 위해서 기지의 방사성 동위원소들의 라이브러리에 검출된 감마선들의 에너지의 주체의 비교; 방사능 소스가 이동하고 있는지 그리고 검출된 고 에너지 입자들이 이미지 내 객체의 이동에 대응하는지를 판정하기 위해 하나 이상의 이미지들을 조립하는 단계, 또는 이들 단계들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.

소정의 레벨 이상의 고 에너지 입자들이 화소들에서 또는 이미저들로부터의 이미지들에서 검출된 경우, 방사능 물질에 대응하는 하나 이상의 화소들 또는 이미지들에 지속적이고 통계적으로 유의성있는 방사능 아티팩트 또는 시그내처가 있다면 경고들 또는 경보들이 선택적으로 시스템 운영자들 또는 다른 자들에게 발행될 수 있다.

소정의 레벨 및/또는 빈도 이상의 고 에너지 입자들이 검출된 경우, 소스 또는 방사능 물질을 보다 정밀하게 위치파악하고 이의 구성을 식별하기 위해 카메라들로부터 이미지들 또는 화소들의 집약적 연구가 수행될 수 있다. 선택적으로, 감 마선들을 검출하는 카메라들은 방사능 소스 위치를 작은 크기까지 삼각측량하고 방사능 동위원소 식별의 특이성을 향상시키도록 조정될 수 있다. 검출된 방사능 소스의 위치 및 주체는 업데이트된 경보들로 시스템 운영자들 또는 다른 자들에게 알릴 수 있다.

예 3

이미저로부터 화소들 또는 이미지를 체크하는 한 비제한적 방법은 디지털 이미지 데이터 내 4개의 가장 근접한 화소들(4CP)을 평가하는 것이다. 고려중의 화소 또는 이미지 데이터 점이 (X,Y)이라면, 4CP는 (X+1,Y), (X,Y+1), (X-1,Y), (X,Y-1)이다. 이미저의 로컬 배경 값은 (X-2,Y-2), (X,Y-2), (X+2,Y-2), (X-2,Y), (X+2,Y), (X-2,Y+2), (X,Y+2), (X+2,Y+2)에 대응하는 8개의 화소들의 평균으로서 취해질 수 있고, 대안적으로 기지의 기준 객체가 필드 내에 있다면, 배경인 것으로 설정될 수 있고 객체에 대응하는 화소들 또는 데이터 점들의 평균은 배경으로 설정된다.

도 7에 도시된 바와 같은 동작의 한 모드에서, 디지털 카메라/디지털 비디오 카메라는 화상(704)을 촬영하고 또 다른 단계에서 디지털 이미지(들)는 컴퓨터(708)에 전송될 수 있다. 이미지들은 감마선 충돌들의 특정한 시그내처들에 대해 탐색될 수 있고 오-확정 테스트들(712)을 포함할 수도 있다. 방사능 물질의 증거가 발견된다면, 테스트는 다음 가용 이미지(718)에 반복될 수 있고, 그렇지 않다면 다음 이미지(718)로 다시 시작한다. 증거가 여전히 방사능의 진정한 검출을 나타내고 있다면, 경보들 또는 경고들이 발행될 수 있고, 집약적 모니터링이 개시될 수 있고, 데이터는 카메라간에 통합(722)을 위해 제2 스테이지 모니터에 전송될 수 있다.

초기의 오-확정 테스트들, 예를 들면, 이미지간 "핫 화소" 비교(726)로서, 여기서 동일 화소(들)가 여러 이미지에서 큰 카운트 레이트들을 검출하고 있는지가 판정된다. "핫 화소들"은, 문제가 있는 것으로 발견된다면, 몇 개의 일반적인 기술들 중 하나에 의해 교정될 수 있다.

집약적 모니터링은 소스를 식별하고(730), 특정의 방사성 동위원소(들)을 식별하고(734), 및/또는 경고를 발행하기(742) 위해 기울기 탐색을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 복수의 경보들의 분석은 시스템 및 운영자들이 방사능의 소스를 추적하고 식별(738)할 수 있게 한다.

디지털 카메라로부터 이미지들 또는 하나 이상의 화소들을 구비한 이미저 칩으로부터의 화소 데이터를 해석하기 위한 소프트웨어 또는 펌웨어의 기능들이 도 8에 도시되었다. 이미저로부터의 데이터가 수집된다(804). 디지털 카메라들은 방사능 물질들의 붕괴 생성물들(에너지성 입자들 및 감마선들)에 감응한다. 방사능 물질들이 근처에 있다면, 붕괴 생성물들 중 일부는 카메라 본체를 관통하여 디지털 검출기에 충돌할 수 있어, 이미지에 아티팩트들을 생성한다(808).

디지털 카메라로부터의 이미지들은 아티팩트들의 존재에 대해 분석될 수 있다(812). 방사능의 어떠한 증거도 검출되지 않는다면, 이미지 수거가 계속될 수 있다(804). 방사능의 증거가 검출된다면, 선택적으로, 하나 이상의 추가의 프레임들에 대해 분석을 반복한다(816). 반복된 분석들은 오-확정 스크린으로서 작용할 수 있다(816). 프레임들의 분석은 충분한 수의 프레임들이 방사능 물질이 존재함을(증거가 지속하여 있다) 보일 때까지(820) 또는 방사능 물질이 존재하지 않음을(방사능 물질에 대한 증거가 지속하지 않는다), 예를 들면 카운트들, 이미지 밝기, 또는 이미저의 화소들에 전하가 일관하여 임계값 미만임을(820) 보일 때까지 계속될 수 있다. 증거가 지속하지 않는 경우, 이미지 수거가 계속될 수 있다(804).

방사능의 존재에 대한 증거가 지속한다면, 시스템에 의해서 경보 또는 경고가 발행될 수 있다(824). 검출기들은 반드시 초기에 이미지/비디오 프레임 내일 필요는 없으나, 검출된 소스를 식별하기 위해 기울기 탐색에 의해 집약적 모니터링을 수행할 수 있다(828). 선택적으로, 방사능의 소스를 추적 및 식별하기 위해 복수의 경보들이 분석될 수 있다. 데이터가 수집되었을 때, 또 경보들이 알려질 수 있다(832). 이 정보는 다른 디지털 카메라들로부터 수집된 경보들을 포함할 수 있다(806).

도 8에서, 하나 이상의 카메라들/비디오 카메라들로부터 디지털 이미지들이 수집된다(804). 카메라들은 보안 목적들을 위해 사용될 수도 있고 운영센터에 네트워크를 구성할 수도 있다. 이들 디지털 카메라들은 이들이 비디오 보안 모니터링용으로 이용되든지 간에 방사능 검출기들로서 작동하게 사용될 수도 있다. 검출기들(예를 들면, CCD, CMOS, 등)은 방사능 붕괴들로부터의 에너지성 입자들에 감응한다. 특히 감마선들은 검출기에도 도달하고 검출이 가능해지도록 검출기와도 상호작용할 것이다. 검출기들은 감마선들이 카메라에 진입하는 방향과는 관계없이 이 감도를 나타낸다. 검출기의 물리적 크기(예를 들면, 제곱인치로) 및 이의 각도 방위는 방사능 소스의 견지에서, 검출기에 의해 정해지는 입체각을 결정할 수 있다. 보다 큰 입체각은 감마선들이 검출기와 상호작용하는 보다 높은 레이트를 일으킬 수 있다. 보다 큰 활동도(예를 들면, 초당 보다 많은 붕괴들)를 갖는 방사능 소스는 감마선들이 검출기와 상호작용하는 보다 높은 레이트를 일으킬 수 있다. 각각의 카메라로부터의 데이터는 분석이 수행되는 컴퓨터에 전송될 수 있다. 전송은 케이블, 네트워크, 또는 전자기 방사, 이를테면 무선파들로 한정되는 것은 아니나 이를 통해 행해질 수 있다. 검출 및 분석 프로세스의 나중 단계들에서, 2이상의 카메라들로부터의 결과들은 조합되어 더 많은 상세를 제공할 수 있다.

디지털 카메라들은 방사능 물질들의 붕괴 생성물들인 에너지성 입자들 및 감마선들에 감응한다(808). 방사능 물질들이 가까이 있다면, 붕괴 생성물들의 일부는 카메라 본체를 관통하여 디지털 검출기에 충돌할 수 있어, 이미지에 아티팩트들을 생성한다. 검출기로부터 수집된 이미지들에서, 감마선들의 부재는 백색 반점들이 없는 이미지들을 생성할 수 있고(도 16a), 감마선 검출들을 갖는 이미지들 또는 데이터는 백색 반점들을 가질 수 있다(도 16b).

분석 절차(812)는 카메라가 이미지들을 공급할 수 있는 만큼 빠르게 및/또는 컴퓨터 또는 컴퓨터들이 이들, 또는 다른 모드들을 분석할 수 있는 만큼 빠르게, 요구시(예를 들면, 분석을 위해 클릭함), 명시된 간격들(예를 들면, 초당 3배)로 수행될 수 있다. 단계들 824, 828, 832에서 행해진 판단들은 이미지 선택 및 레이트에 대한 모드에 영향을 미칠 수 있다.

각 이미지는 차후 처리(예를 들면, FITS, SDF 등)에 적합한 파일 포맷으로 변환될 수 있다. 파일을 적합한 포맷으로 전송하는 적합한 프로그램들은 이 기술에 공지되어 있고 Thorsten Lemke에 의한 그래픽 변환기 또는 이외 유사 프로그램들을 포함한다. 이미지는 메모리에 읽어들여질 수 있다. 감마선들이 디지털 검출기에 히트하여 이와 상호작용할 때 생성된 백색 반점들을 찾기 위해서 이 이미지에 대해 탐색이 수행될 수 있다. 이미지 내 감마선 히트들을 검출하기 위해 알고리즘들의 조합이 사용될 수도 있다. 백색 반점들의 세기는 감마선 히트들의 에너지를 판정하는데 사용될 수 있고, 히트들에 대한 에너지 비들이 또한 결정될 수 있다. 예를 들면, 내용들 전체를 참조로 여기 포함시키는 Keith Shortridge에 의해 개발된 "Figaro" 소프트웨어 패키지의 성분인 프로그램 "BCLEAN"은 부적당한 라인들 및 천문학 이미지로부터 우주선들을 검출하여 제거하기 위해 CCD 이미지들에 대해 사용될 수 있는 루틴들을 포함한다. 이들 루틴들 및 이의 수정들은 이미지 또는 CCD나 CMOS 이미저로부터의 이미지의 저장된 것에서 감마선 아티팩트들 또는 히트들을 검출하는데 사용될 수 있다. 이들을 이미지로부터 제거하기보다는, 루틴들은 이미저에 충돌하는 감마선들을 식별하고 특징화하는데 사용될 수 있다.

실시예에서, 다양한 화소 세기 비들이 계산되고 감마선들에 대응할 수 있는 극히 예리하게 피크를 이루는 이미지 특징들 또는 화소들을 식별하는데 사용될 수 있다. 이들 화소들은 플래그될 수 있고 다른 테스트들에 의해 평가될 수 있다.

실시예에서, 이미지 내 모든 화소는 한 세트의 사용자 또는 시스템 정수들(constant)에 기초하여 평가될 수 있다. 예를 들면, C(1), C(2), C(3) 및 C(4)은 사용자에 의해 정의된 정수들일 수 있다(그러나 이보다 덜 또는 더 많은 정수들도 가능하다). 이미지에서 화소들을 평가하기 위한 한 세트의 하나 이상의 테스트들은, 화소 데이터 값이 0보다 큰지를 판정하는 단계; 화소 데이터 값이 이미지 내 가장 근접한 화소들(4CP)의 각각보다 큰지를 판정하는 단계; 화소 데이터 값이 C(1) 카운트만큼 4CP의 평균보다 큰지를 판정하는 단계; 화소 데이터 값이 4CP의 평균에 C(2)배만큼 이 4CP의 평균보다 큰지를 판정하는 단계; 화소 데이터 값이 4CP의 평균의 제곱근에 C(3)배만큼 이 4CP의 평균보다 큰지를 판정하는 단계를 포함하고, 이외 다른 테스트들이 수행될 수도 있다. 선택적으로, 이미지 내 피크의 전반적인 형상을 평가하기 위해서 형상 파라미터가 계산될 수도 있다. 비는, [(중앙 피크값 - 4CP의 평균)/(4CP의 평균-로컬 배경 평균)]으로 구성될 수 있다. 방법은 이 형상 비가 C(4)보다 큰지를 판정할 수 있다.

다수의 이들 테스트들을 통과하는 화소들은 감마선의 증거인 것으로 간주될 수 있다. 예를 들면, 제1의 5개의 테스트들을 통과한 화소, 및 선택적으로, 6번째는 가능한 감마선 검출인 것으로 간주될 수 있고, 도 8의 흐름 제어에서, 제어는 816으로 흐를 것이다. 어떠한 화소들도 모든 테스트들을 통과하지 않았다면, 이미지는 감마선들이 없는 것으로 간주되고, 절차는 다음 이미지(804)를 고찰할 수 있다.

감마선들이 이미지(816)에서 검출된다면, 방법은 사용자가 정의할 수 있는 다음 기간에서 얼마나 많은 회수로 감마선들이 검출되는가를 판정하는데 사용될 수 있다. 기간은 1 내지 약 1000 프레임들 또는 1 내지 약 15 프레임들일 수 있는 다 수의 프레임들과, 약 0.5 내지 약 30초, 또는 1 내지 약 10초일 수 있는 시간량에 기초할 수 있는데, 그러나 더 짧은, 더 긴 시간들이 가능하다. 사용자가 검출한 감마선들이 사용자가 정의할 수 있는 기간 내에 있고 임계값, 예를 들면 3-5 프레임들이 초과되었다면, 검출은 일시적 잡음이 아니라, 지속적이어서, 진정한 검출로 간주될 수 있다.

이미지 당 검출되는 감마선들의 수는 검출의 정확성을 판정하는데 사용될 수도 있다. 사용자는 어떤 임계 수의 감마선 검출들보다 적게 갖는 프레임들을 무시하게 시스템을 구성할 수 있다. 예를 들면, 임계값은 이미지 당 1-2 감마선 검출들일 수도 있는데, 그러나 보다 많은 주변 방사능을 가진 영역에서 또는 매우 높은 고도에서는 더 많게 설정될 수도 있을 것이다. 지속적인 방사능 소스는 경보를 일으킬 수 있고 시스템의 제어는 828로 흐를 수 있는데, 그러나 데이터 캡처 및 분석은 계속될 수 있다. 모든 관계된 데이터는 차후 검토 및 가능한 보안 작업들을 위해 모니터링 스테이션에 보안(예를 들면 암호화된) 접속을 통해 기록(logged)되고 통신될 수 있다.

이미지 내 검출된 활동이 반복하지 않거나 임계 레벨에 도달하지 않는다면, 데이터는, 선택적으로, 기록될 수 있고, 제어는 표준 데이터 수집 동작들 804, 808, 및 812로 리턴될 수 있다.

화소 또는 이미지 평가에 기초한 감마선들의 지속적인 소스들은 방사능 이벤트로서 해석될 수 있고, 운영자 알람, 컴퓨터 기반의 알람, 네트워크 구성의 경보들, 이들의 조합들 및 그외 경보들을 포함한 정의된 경보들(824)을 일으킬 수 있 다. 경보들 외에도, 방사능 이벤트(828) 검출을 행하였던 카메라에 대해 집약적 모니터링 모드가 활성화될 수도 있다. 다른 카메라들, 예를 들면 근처의 카메라들은 방사능 소스를 검출할 기회들을 향상시키기 위해서 보다 빠른 데이터 취득 및 분석모드에 둘 수 있다. 2이상의 카메라가 방사능을 검출한다면, 이들 독립적인 검출들은 통합될 수 있다(832).

집약적 모니터링(828)은 방사능 소스가 여전히 대략의 위치 근처에 있다는 검증, 방사능 소스의 보다 정확한 위치의 추출, 및 특정 유형의 방사성 동위원소의 식별을 포함한 각종 결과들을 가질 수 있다.

일단 확정적 검출 또는 방사능이 행해지면, 후속의 분석들은 지속성에 대한 경보를 재확인해야 할 필요없이, 현 상태를 업데이트할 수 있다. 이들 업데이트들은 소스가 아직 있고 단계 828에서 기울기 탐색을 위해 사용될 수 있음을 검증하는데 사용될 수 있다.

일부 카메라들은 원격 운영자에 의해서, 및/또는 컴퓨터 제어에 의해 이동될 수 있다. 이들 카메라들은 방사능 소스에 관하여 이들의 방위를 변경하기 위해 패닝 및 틸팅될 수 있다. 카메라가 이의 검출기를 소스에 보다 거의 수직하게 정렬되게 하기 위해 이동됨에 따라, 카운트 레이트가 증가할 수도 있다. 반대로, 방사능 소스에 더 끝쪽으로 검출기를 정렬시키기 위해 카메라가 조준되었을 때, 감마선 카운트 레이트가 감소할 수 있다. 따라서, 기울기 탐색은 카메라 운영자 또는 컴퓨터로 제어되는 탐색(격자, 래스터, 스파이럴, 또는 그외)에 의해 수행될 수 있다. 기울기 탐색의 일 구현에서, 카운트 레이트가 많아질 때마다(사용자가 정의할 수 있 는 수의 프레임들(예를 들면, 3-5 프레임들)에 걸쳐 평균하여), 새로운 기울기 탐색은 탐색 패턴의 새로운 기원을 정의하는 새로운 최대-카운트 벡터로 시작할 수 있다. 전역의(global) 최대값에 도달되었을 때, 검출기는 방사능 소스쪽으로 곧바로 가리키거나 방사능 소스로부터 곧바로 멀리서 가리키고 있을 수 있다. 대부분의 경우들에 있어서, 카메라의 위치는 소스가 이들 위치들(예를 들면, 기차역의 지붕 위에, 또는 고속도로 위에 짧은 거리로 공중에 떠있는) 중 한 위치에 놓여지는 것을 극히 어렵게 할 수 있다. 이미저에 의해 검출된 물리적 객체들의 이미지들은 소스 위치의 불확도들을 판정하고 해결하는 것을 돕는데 사용될 수 있다. 물리적 객체들의 디지털 카메라 데이터 이미지들은 방사능 소스 강도를 추정하기 위해서 식별가능한 특징들의 겉보기 각 크기를 측정하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 자동차가 활동의 소스로서 식별되었다면, 카메라 이미저로부터 자동차의 거리는 이의 겉보기 각 크기 및 삼각법 관계들을 사용하여, 이의 기지의 길이, 높이, 등에 기초하여 결정될 수 있다. 계산된 거리 및 기지의 감도는 데이터가 일관성있는지를 판정하기 위해 비교될 수 있다.

검출기 내 위치 및 검출 시간을 결정하는 것 외에도, 검출기 내 감마선에 의해 축적된 에너지가 측정될 수 있다. 검출기에 축적된 에너지량은 감마선 에너지를 증가시킴에 따라 증가한다. 모든 방사성 동위원소는 고유 스펙트럼의 감마선 에너지들을 가질 수 있다. 축적된 에너지의 측정, 이에 더하여 에너지들의 라이브러리와의 비교는 특정 방사성 동위원소를 판정할 수 있게 하여준다. 이 주체는 보고될 수 있다.

복수의 카메라들은 특정의 방사능 소스를 검출할 수 있다. 각각의 카메라로부터의 데이터가 분석될 수 있다. 각각의 카메라는 특정의 동위원소를 식별하고 그의 자신의 기울기 탐색을 수행하기 위해 집약적 탐색(828)를 수행할 지시를 받을 수 있다. 각 카메라로부터의 이미지 분석 결과들을 조합함으로써, 소스에 관한 추가의 정보가 얻어질 수 있다. 각 카메라로부터의 이미지들은 기울기 탐색을 수행하는데 사용될 수 있다. 각 카메라가 이의 기울기 탐색으로부터 가장 가능한 방향을 보고할 때, 이들 벡터들은 단일 영역을 향하여 수렴할 것으로 예상될 수 있다. 서로 다른 카메라들이 서로 다른 위치들에 배치되어 있기 때문에, 결과적인 삼각측량은 소스 위치 판정을 용이하게 할 수 있고 단일 카메라로부터의 데이터가 소스 위치를 적합하게 판정하는 것이 가능하지 않는 경우들에 있어서 도움을 줄 수 있다. 방사능 소스에 대한 개정된 위치는 경보 정보에 추가될 수 있다.

여러 이미저들로부터의 검출기 데이터의 통합은 더 많은 데이터를 라이브러리 값들과 비교함으로써 방사성 동위원소 주체를 다시 결정할 수 있게 할 수도 있다. 이미지에서 식별된 감마선들에 보다 큰 유의성 또는 신뢰도는 하나 이상의 카메라들로부터의 분석결과들을 조합함으로써 얻어질 수 있다. 방사능 소스 특성들의 개정된 추정은 경보 시스템들을 통해 보고될 수 있다.

예 4

작은 방사능 소스들에 대해 수행된 실험실 실험들은 CCD 또는 CMOS 플랫폼들에 기초한 이미저들이 에너지성 입자 충돌들에 감응함을 확증한다. 제어 실험들은 구현된 절차들이 근본적으로 오-확정 경보들이 발생하는 것을 제거함을 확증한다. 이러한 오 알람이 일어나기 위해서는, 배경 레이트는 설명할 수는 없지만 대략 20 내지 50배만큼 증가하여 수초동안 그 상태에 있어야 할 것이다. 이러한 결과의 확률은 없을만큼 작다. 유사하게, 실험실 실험들에서 행해진 검출들은 매우 낮은 활동 소스들에서도, 도 6a-6c에 도시된 바와 같이 유의성 있는 검출들을 가져왔다. 오-부정(놓친 소스들)의 위험은 확실한 위협을 나타낼 수 있을 크기의 방사능 소스들에 대해선 적을 것으로 예상된다. 수천 큐리의 붕괴율을 갖는 방사능 소스들, 보안 위협이 될 만큼 충분히 큰 샘플들은 차폐정도, 공극 감쇄 및 역제곱 감소에 따라, 적어도 수 내지 수백 미터의 범위들, 및 아마도 훨씬 더 멀리서 검출가능할 것으로 예상된다.

소스에 수직 이외의 각도들에서 검출기의 투사된 입체각을 감소시키는 기하학적 단축법의 효과는 기울기 탐색이 실행될 수 있게 하여준다. 이 절차는 활동의 측정들이 한 범위의 패닝-틸팅(또는 고도-애지무스) 방위들에 걸쳐 행해질 수 있게 한다. 측정된 레벨들과 지향 방향과의 비교는 카메라의 검출기를 통해 소스의 현 위치로부터 라인을 따라 지향하는 가장 유력한 방향 벡터를 제공한다. 대부분의 설치들에 있어서, 방사능 소스가 카메라의 양측 중 한 측 상에 있는 것은 불가능할 것이므로, 위치파악의 문제는 벡터를 따른 범위로 전환된다. 이러한 결과는 예를 들면 카메라가 폴 상에 높게 장치된 상황에서 일어날 것이며, 방사능 소스는 당연히 근처에 공중에 매달려 있을 것으로 예상되지 않을 수도 있을 것이다. 다른 경우들에 있어서, 카메라의 하나 이상의 측들 상에 차폐물은 방사능 소스 위치를 구별 짓기 위해 감마선들을 감쇄시키는데 사용될 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 근처의 카메라들로부터의 데이터는 방사능 물질 소스 위치를 판정하는데 사용될 수 있다.

예 5

라듐-226의 붕괴 생성물인 라돈은 알파 입자를 방출하며 붕괴할 때 감마선들(Ra-219)을 방출할 수 있다. 납, 비스무트 및 탈륨 Ra-226의 붕괴 자핵종들은 감마선들을 방출할 수 있고 라돈의 존재를 판정하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, Ra-226의 비스무트-214 자핵종은 라돈 붕괴 생성물들에 의해 방출되는 609 keV, 1,120 keV, 및 1,764 keV 감마선들의 주 에너지 피크들을 갖는 감마선들을 방출한다. CCD 또는 CMOS 이미저는 다양한 세팅들로 라돈 및 이의 붕괴 생성물들을 검출하는데 사용될 수 있다. 이미저는 테스트될 영역 내 또는 근처에 놓여질 수 있다. 선택적으로, 차폐는 제어를 제공하는데 사용될 수 있다. 이미저로부터의 데이터는 테스트된 영역 내 카운트들의 주체 및 수를 판정하기 위해 고 에너지 감마선 입자들에 대해 분석될 수 있다. 대안적으로, 시그널 전하를 이미저를 위한 전압으로 변환하는 MOSFET 증폭기에 접속된 커패시터는 각 화소가 독출될 때 전하에 대해 측정될 수 있다. 주어진 임계값 이상의 전하 또는 전압은 테스트되는 영역 내 방사능 소스로부터 감마선들의 존재를 나타내는데 사용될 수 있다.

예 6

이미저 검출기의 일 예에서, 검출기에 의해 발생된 시그널은 실리콘/이산화실리콘 CCD들에 충돌하는 감마선들의 결과이다. Si/SiO₂ CCD 검출기들에 감마선 상호작용 및 에너지 축적의 예비적 연구가 착수되었으며, 이들 장치들은 납으로 차폐된 방사성 동위원소들을 성공적으로 검출할 수 있었음이 발견되었다. 실재 필드 동작들에서 발견될 수도 있을 극단들을 나타내는 두 개의 서로 다른 기하구조들의 모델들이 연구되었다. 한 모델은 감마선 자체 흡수를 흡수하는 얇은 슬래브들의 소스 물질을 수반하였으며, 다른 한 모델은 감마선 자체 흡수를 최대화하는 구형 분포이었다. 슬래브 모델 결과들은 훨씬 더 큰 검출 레이트들, 거리들 및 신뢰-레벨들을 지원하였으며, 그러나 구형 모델들은 20-100 미터 거리들에서 검출가능한 시그널들을 야기한다.

본 발명이 이의 어떤 바람직한 실시예들을 참조로 상당히 상세히 기술되었을지라도, 다른 버전들이 가능하다. 그러므로, 첨부된 청구항들의 정신 및 범위는 본 설명 및 이 명세서 내 내포된 바람직한 버전들로 제한되는 것은 아니다.

Claims

화소들을 포함하는 감광성 화소 칩을 갖는 적어도 하나의 화소 이미저(pixilated imager)로서, 상기 적어도 하나의 감광성 화소 이미저는 주변 환경으로부터의 고 에너지 입자들이 상기 감광성 화소 칩과 충돌하도록 위치된 디지털 스틸 이미지, 디지털 비디오 이미지, 또는 그들의 조합을 생성하도록 구성된, 상기 적어도 하나의 화소 이미저; 및

상기 적어도 하나의 화소 이미저와 통신하는 적어도 하나의 프로세서로서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 고 에너지 입자와 상호작용하는 하나 이상의 화소들을 검출하고 실시간으로 적어도 하나의 고 에너지 입자와 상호작용하는 상기 하나 이상의 화소들에 응답하여 출력 신호를 생성할 수 있는, 상기 적어도 하나의 프로세서를 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소 이미저는 화소 광자 검출기들, 전하 결합 장치(CCD) 이미저들, 상보 금속 산화물 반도체(CMOS) 이미저들, 및 실리콘-게르마늄, 게르마늄, 실리콘-온-사파이어(silicon-on-sapphire), 인듐-갈륨-비소, 카드뮴-수은-텔루라이드, 또는 갈륨-비소 기판 내장 이미저들, 및 이들의 조합들에서 선택되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 프로세서에 의해 검출된 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자는 고 에너지 입자들의 소스의 생성물을 포함하고, 상기 고 에너지 입자들의 소스는 방사능 물질의 핵 붕괴의 소스를 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제3항에 있어서,

상기 고 에너지 입자의 소스는 주변 방사능, 자연적 소스들로부터의 방사능, 방사능 물질들, 핵 장치들, 폭발 전 또는 후의 더티 밤들(dirty-bombs) 및 핵무기들, 및 이들의 조합들에서 선택되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 하나 이상의 화소들의 각각은 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자가 상기 하나 이상의 화소들과 충돌할 때 신호를 생성하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제5항에 있어서,

상기 신호는 상기 화소와 충돌하는 상기 고 에너지 입자들의 에너지에 비례하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제5항에 있어서,

상기 신호는 배경 방사능보다 강한, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소 이미저로부터 획득된 이미지 상에 하나 이상의 도트들(dots)을 표시하는 출력 장치를 더 포함하고, 상기 도트들은 검출된 상기 하나 이상의 고 에너지 입자들의 각각에 대응하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 소스를 식별할 수 있는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소 이미저는 패닝(panning), 틸팅(tilting), 또는 그들의 조합을 행할 수 있으며, 패닝은 수직축들에 대하여 회전하는 것을 포함하고, 틸팅은 수평축들에 대하여 회전하는 것을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
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제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소 이미저는 이미지들을 제공하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
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제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소 이미저는 보안 카메라들, 교통 카메라들, 트랜싯 카메라들(transit cameras), CCD, CMOS 카메라들, 셀 폰 카메라들, 열 적외선 카메라들, 및 이들의 조합들에서 선택되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 시스템은 복수의 화소 이미저들을 포함하고, 상기 복수의 화소 이미저들은 상호접속되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
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제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소 이미저는 객체들을 모니터링하도록 위치되고, 상기 객체들은 생물 및 무생물 객체들, 자동차들, 항공기들, 열차들, 지하철 차량들, 사람들, 동물들, 빌딩들, 초목, 수하물, 상자들, 가방들, 핸드백들, 서류가방들, 우편물, 및 이들의 조합들에서 선택되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제22항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소 이미저는 상기 객체들의 이동 또는 혼재를 모니터링하도록 위치되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 프로세서는 컴퓨터, 비디오 이미지 프로세서, 및 이들의 조합에서 선택되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

알람 시스템; 사진 또는 비디오 이미지; 모니터 상의 이미지; 가청 사운드; 전화 호, 무선 전송, 및 이들의 조합에서 선택되는 출력 장치를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
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제3항에 있어서,

상기 소스는 차폐되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
주변 환경으로부터의 고 에너지 입자들이 감광성 화소 칩과 충돌하도록 위치된 디지털 스틸 이미지, 디지털 비디오 이미지, 또는 그들의 조합을 생성하도록 구성된 하나 이상의 화소 이미지 검출기들로부터 데이터를 수집하는 단계로서, 각각의 화소 이미저는 디지털 스틸 이미지, 디지털 비디오 이미지, 또는 그들의 조합을 생성하기 위해 화소들을 포함하는 감광성 화소 칩을 포함하는, 상기 수집하는 단계;

수집된 상기 데이터로부터, 실시간으로 적어도 하나의 고 에너지 입자와 상호작용하는 적어도 하나의 화소를 식별하는 단계; 및

상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 소스를 검출하는 단계를 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 하나 이상의 화소 이미저들은 전하 결합 장치(CCD), 상보 금속 산화물 반도체(CMOS) 장치, 및 실리콘-게르마늄, 게르마늄, 실리콘-온-사파이어, 인듐-갈륨-비소, 카드뮴-수은-텔루라이드, 또는 갈륨-비소 기판 장치들, 및 이들의 조합들에서 선택되는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 소스는 방사능 물질, 방사성 동위원소, 및 이들의 조합들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
삭제
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소가 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자와 상호작용할 때 생성되는 전하, 전압, 또는 그들의 조합에의 변화를 정량화하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제32항에 있어서,

적어도 하나의 고 에너지 입자와 상호작용하는 화소들의 수와 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 에너지; 상기 소스의 유형, 또는 상기 정량화된 전하에의 변화에 기초한 상기 소스의 양을 결정하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 하나 이상의 화소 이미지 검출기들로부터, 하나 이상의 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합을 획득하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제34항에 있어서,

획득된 상기 이미지에 기초하여 상기 소스의 위치를 시각적으로 판정하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제28항에 있어서,

고 에너지 입자의 긍정 오류 검출(false positive detection)에 대해 체크하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 고 에너지 입자가 검출될 때 경보를 생성하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제37항에 있어서,

상기 경보는 가청 경보, 시각적 경보, 또는 그들의 조합에서 선택되는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 상기 소스를 추적하는 단계로서, 상기 추적하는 단계는 적어도 하나의 고 에너지 입자가 적어도 하나의 계속적으로 이동하는 화소 이미지 검출기의 적어도 하나의 화소와 상호작용하도록 상기 하나 이상의 화소 이미지 검출기들 중 적어도 하나를 계속 이동시키는 것을 포함하는, 상기 추적 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제39항에 있어서,

상기 추적하는 단계는 최대 플럭스(flux)를 판정하는 것을 더 포함하고, 상기 최대 플럭스는 상기 적어도 하나의 계속 이동하는 화소 이미지 검출기의 적어도 하나의 화소가 적어도 하나의 고 에너지 입자와 상호작용할 최고 확률을 갖는 위치인, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제40항에 있어서,

상기 최대 플럭스는 상기 감광성 화소 칩이 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 상기 소스와 수직할 때 발생하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제40항에 있어서,

최대 플럭스가 달성될 때까지, 상기 적어도 하나의 계속 이동하는 화소 이미저 검출기를 조정하는 것을 포함하는 기울기 탐색(gradient search)을 수행하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제40항에 있어서,

상기 추적하는 단계는,

2개 이상의 화소 이미지 검출기들의 위치를 지정하는 단계;

상기 2개 이상의 화소 이미지 검출기들의 각각을 개별적으로 이동시키는 단계;

상기 2개 이상의 화소 이미지 검출기들의 각각에 대한 최대 플럭스를 동시에 달성하는 단계;

상기 최대 플럭스 동안 2개 이상의 화소 이미지 검출기들의 각각의 상기 위치를 사용하여 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 상기 소스의 위치를 삼각측량하는 단계; 및

상기 하나 이상의 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합 상의 상기 소스를 포함하는 객체를 식별하는 단계로서, 상기 객체는 상기 하나 이상의 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합의 각각 상의 적어도 하나의 영역에 대응하는, 상기 식별하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제43항에 있어서,

상기 소스의 상기 위치에 대응하는 상기 하나 이상의 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합 상에 적어도 하나의 밝은 스폿(spot)을 표시하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제43항에 있어서,

상기 소스의 위치를 결정하기 위해, 상기 하나 이상의 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합 상의 상기 적어도 하나의 영역을 표시하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제43항에 있어서,

상기 적어도 하나의 영역은 하나 이상의 연속적인 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 연속적인 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합 상에 나타나는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제43항에 있어서,

상기 소스의 이동을 추적하기 위해, 하나 이상의 연속적인 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 연속적인 디지털 비디오 이미지들, 또는 조합의 각각 상의 상기 적어도 하나의 영역의 위치를 모니터링하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제28항에 있어서,

2개 이상의 화소 이미지 검출기들의 위치를 지정하는 단계;

상기 2개 이상의 화소 이미지 검출기들의 각각을 개별적으로 이동시키는 단계;

상기 2개 이상의 화소 이미지 검출기들의 각각으로부터 하나 이상의 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합을 획득하는 단계로서, 상기 하나 이상의 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합의 각각은 적어도 하나의 영역을 포함하는, 상기 획득하는 단계;

최대 플럭스 동안, 2개 이상의 화소 이미지 검출기들의 각각의 상기 위치를 사용하여 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 상기 소스의 위치를 삼각측량하는 단계; 및

상기 적어도 하나의 영역의 적어도 일부분을 식별하는 단계로서, 하나 이상의 디지털 스틸 이미지들, 하나 이상의 디지털 비디오 이미지들, 또는 그들의 조합의 각각은 교차하는, 상기 식별하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제28항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소의 밝기를 결정하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제49항에 있어서,

상기 적어도 하나의 고 에너지 입자와 상호작용하는 화소들의 수;

상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 에너지;

상기 소스의 유형; 또는

상기 소스의 양 중 적어도 하나를 결정하기 위해 상기 밝기를 사용하는 단계를 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 프로세서와 통신하는 출력 장치를 더 포함하고, 상기 출력 장치는 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 검출을 보고할 수 있는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 출력 신호는 보안 통신을 통해 전송되는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 소스는 상기 적어도 하나의 화소 이미저의 뷰(view)의 필드 외부에 있는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
감광성 화소 칩을 각각 갖는 하나 이상의 화소 이미지 검출기들로서, 상기 하나 이상의 감광성 화소 이미지 검출기들은 주변 환경으로부터의 고 에너지 입자들이 상기 감광성 화소 칩과 충돌하도록 위치된 디지털 스틸 이미지, 디지털 비디오 이미지, 또는 그들의 조합을 생성하도록 구성된, 상기 하나 이상의 화소 이미지 검출기들;

하나 이상의 프로세서들; 및

명령들을 포함하는 고 에너지 입자를 검출하는 하나 이상의 명령들을 포함하는 프로세서 판독가능 저장 매체를 포함하고, 상기 명령들은,

상기 하나 이상의 화소 이미지 검출기들로부터 이미지 데이터를 스캐닝하고,

하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들(count-rate pixels)을 식별하고,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들에 대한 출력을 정량화하고,

사용자 정의 임계치에 도달하거나 초과하는 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들을 식별하고,

상기 사용자 정의 임계치에 도달하거나 초과하는 상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들에 응답하여 신호를 생성하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

상기 프로세서 판독가능 저장 매체는 상기 하나 이상의 화소 이미지 검출기들로부터의 이미지 데이터를 스캐닝을 위한 포맷으로 변환시키는 하나 이상의 명령들을 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들에 대한 출력을 정량화하는 상기 하나 이상의 명령들은 상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들에 대한 밝기를 결정하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

사용자 정의 임계치 출력에 도달하거나 초과하는 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들을 식별하는 상기 하나 이상의 명령들은 상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 출력이,

영(0)보다 크고,

하나 이상의 이웃 화소들의 출력보다 크고,

하나 이상의 이웃 화소들의 평균보다 사용자 정의 임계치만큼 크고,

하나 이상의 이웃 화소들의 평균보다 사용자 정의 임계치 값과 상기 하나 이상의 이웃 화소들의 상기 평균의 곱만큼 크고,

하나 이상의 이웃 화소들의 평균보다 사용자 정의 임계치 값과 상기 하나 이상의 이웃 화소들의 상기 평균의 제곱근의 곱만큼 큰 것 중 하나 이상인지의 여부를 판정하는 것을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

사용자 정의 임계치 출력에 도달하거나 초과하는 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들을 식별하는 상기 하나 이상의 명령들은 높은 카운트-레이트 화소가 특정 매개변수를 통해 사용자 정의 임계치 출력에 도달하거나 초과하는 횟수를 정량화하는 것을 포함하고, 상기 특정된 매개변수는 프레임들의 수, 사용자 정의 기간, 또는 그들의 조합을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 출력을 정량화하는 상기 하나 이상의 명령들은 상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 출력에 대한 에너지 스펙트럼을 판정하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제59항에 있어서,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 출력에 대한 에너지 스펙트럼을 판정하는 상기 하나 이상의 명령들은,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 에너지 스펙트럼을 공지된 방사성 동위원소들에 대한 에너지 스펙트럼들의 라이브러리 내의 복수의 에너지 스펙트럼들과 비교하고,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 에너지 스펙트럼을 공지된 방사성 동위원소들에 대한 에너지 스펙트럼에 매치시키고,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 에너지 스펙트럼을 생성하기 위해 상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들과 상호작용하는 고 에너지 입자들의 소스를 포함하는 방사성 동위원소의 유형을 식별하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제59항에 있어서,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 출력에 대한 에너지 스펙트럼을 판정하는 상기 하나 이상의 명령들은,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 에너지 스펙트럼을 공지된 방사성 동위원소들의 에너지 스펙트럼들의 라이브러리 내의 복수의 에너지 스펙트럼들과 비교하고,

상기 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들의 상기 에너지 스펙트럼을 공지된 방사성 동위원소들에 대한 에너지 스펙트럼에 매치시키고,

공지된 방사성 동위원소의 에너지 스펙트럼에 매치하는 것이 없는 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들을 식별하고,

공지된 방사성 동위원소의 에너지 스펙트럼에 매치하는 것이 없는 하나 이상의 높은 카운트-레이트 화소들을 제거하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

상기 프로세서 판독가능 저장 매체는 다수의 이미지 검출기들로부터의 출력을 통합하는 하나 이상의 명령들을 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제62항에 있어서,

다수의 이미지 검출기들로부터의 출력을 통합하는 상기 하나 이상의 명령들은,

상기 다수의 이미지 검출기들로부터 이미지 데이터를 모으고,

상기 다수의 이미지 검출기들로부터의 상기 이미지 데이터를 활동 또는 저장을 위한 목적지로 전송하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제62항에 있어서,

다수의 이미지 검출기들로부터의 출력을 통합하는 상기 하나 이상의 명령들은 상기 다수의 검출기들로부터의 이미지들을 비교하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

상기 신호를 생성하는 상기 하나 이상의 명령들은 가청 신호를 생성하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

상기 신호를 생성하는 상기 하나 이상의 명령들은 시각적 신호를 생성하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

상기 신호를 생성하는 상기 하나 이상의 프로그래밍 명령들은 하나 이상의 이미지들을 생성하는 하나 이상의 프로그래밍 명령들을 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제54항에 있어서,

상기 프로세서 판독가능 저장 매체는 상기 명령들을 반복하기 위한 하나 이상의 명령들을 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 고 에너지 입자와 상호작용하는 화소들의 수와 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 에너지, 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 소스의 유형, 또는 상기 적어도 하나의 고 에너지 입자의 소스의 양을 결정하도록 구성된 프로세서 모듈을 더 포함하는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제1항에 있어서,

상기 적어도 하나의 화소 이미저는 완전히 덮이거나, 부분적으로 덮이거나, 또는 완전히 덮이지 않는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
제28항에 있어서,

상기 하나 이상의 화소 이미저들은 완전히 덮거나, 부분적으로 덮이거나, 또는 완전히 덮이지 않는, 고 에너지 입자를 검출하는 방법.
제54항에 있어서,

상기 하나 이상의 화소 이미저들은 완전히 덮이거나, 부분적으로 덮이거나, 또는 완전히 덮이지 않는, 고 에너지 입자를 검출하는 시스템.
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