RU2161820C2 - Способ обнаружения взрывчатого вещества в объеме, например в багаже, и аппаратура для его осуществления - Google Patents

Способ обнаружения взрывчатого вещества в объеме, например в багаже, и аппаратура для его осуществления Download PDF

Info

Publication number
RU2161820C2
RU2161820C2 RU97107622/09A RU97107622A RU2161820C2 RU 2161820 C2 RU2161820 C2 RU 2161820C2 RU 97107622/09 A RU97107622/09 A RU 97107622/09A RU 97107622 A RU97107622 A RU 97107622A RU 2161820 C2 RU2161820 C2 RU 2161820C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
volume
region
explosive
volumetric image
suspicious
Prior art date
Application number
RU97107622/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU97107622A (ru
Inventor
Джеффри Вайн Эберхард
Менг-Линг Хасиао
Original Assignee
Локхид Мартин Спесиалти Компонентс, Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Локхид Мартин Спесиалти Компонентс, Инк. filed Critical Локхид Мартин Спесиалти Компонентс, Инк.
Publication of RU97107622A publication Critical patent/RU97107622A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2161820C2 publication Critical patent/RU2161820C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V5/00—Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity
    • G01V5/20—Detecting prohibited goods, e.g. weapons, explosives, hazardous substances, contraband or smuggled objects
    • G01V5/22—Active interrogation, i.e. by irradiating objects or goods using external radiation sources, e.g. using gamma rays or cosmic rays
    • G01V5/226—Active interrogation, i.e. by irradiating objects or goods using external radiation sources, e.g. using gamma rays or cosmic rays using tomography
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/419—Imaging computed tomograph

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

Изобретение относится к распознаванию объектов. Его использование для обнаружения взрывчатых веществ в багаже позволяет достичь технического результата в виде создания усовершенствованного способа определения наличия или отсутствия объекта с малой толщиной в трехмерном пространстве. Способ включает в себя сканирование объема излучением для определения заранее заданного свойства каждого из множества элементов, составляющих объем, и идентификацию объема как объема, подозрительного на наличие взрывчатого вещества. Технический результат достигается благодаря тому, что сканирование производят в трехмерном объеме для определения плотности каждого объемного элемента изображения, связывают и помечают объемные элементы изображения, имеющие сходные плотности, для оценки непрерывности множества объемных элементов изображения, определяют объем каждой непрерывной области из объемных элементов изображения со сходными плотностями, сравнивают объем каждой такой непрерывной области с первой пороговой величиной и идентифицируют каждую непрерывную область, объем которой превышает первую пороговую величину, как подозрительную область, определяют массу каждой подозрительной области, сравнивают массу каждой подозрительной области со второй пороговой величиной и идентифицируют каждую подозрительную область, масса которой превышает вторую пороговую величину, как область, потенциально содержащую взрывчатое вещество. 2 с. и 3 з.п.ф-лы, 7 ил.

Description

Изобретение относится к усовершенствованному способу обнаружения объектов малой толщины, например взрывчатых веществ, расположенных вдоль стенок багажа. В частности, изобретение относится к усовершенствованному способу обнаружения объектов малой толщины, например взрывчатых веществ, с помощью рентгеновской компьютерной томографии (КТ).
Обнаружение взрывчатых веществ в багаже представляет собой чрезвычайно сложную задачу, поскольку для взрыва, способного повлечь за собой катастрофу, требуется сравнительно малое количество взрывчатого вещества и поскольку пластиковым взрывчатым веществам можно придать практически любую желаемую форму. Вероятно, наиболее сложной для обнаружения конфигурацией взрывчатого вещества является листовая форма, когда материал формуется в тонкий лист, имеющий очень малую физическую протяженность в одном измерении.
Одним из известных способов обнаружения взрывчатых веществ является применение рентгеновской КТ. Рентгеновская КТ представляет собой метод определения внутреннего строения объекта путем пропускания через него рентгеновского излучения и измерения ослабления излучения при прохождении сквозь объект. В этом методе объект подразделяется на множество объемных элементов изображения, которые являются базовыми единицами размерности объема в процессах формирования изображений. По сравнению с другими предметами, находящимися в багаже, взрывчатые вещества имеют определенный диапазон плотностей, например от 1,2 до 1,8 г/см3, и поэтому ослабляют рентгеновское излучение иначе, нежели невзрывчатые вещества.
Как правило, системы компьютерной томографии сконструированы таким образом, что размер объемного элемента изображения примерно соответствует наименьшему объекту в изображении, представляющему интерес. В случаях, когда требуется высокая чувствительность по контрастности, такой подход, безусловно, оправдан. В действительности часто используются размеры элементов изображения, несколько меньшие пространственного размера представляющего интерес объекта. Однако такой подход намного увеличивает сложность и стоимость системы, так как для получения и восстановления изображений требуется большое число детекторных элементов, углов зрения и объемных элементов изображения. Кроме того, существенно увеличивается нагрузка на источник рентгеновского излучения, так как необходимо поддерживать на приблизительно постоянном уровне количество рентгеновского излучения и, следовательно, отношение сигнал/шум для меньших размеров элементов изображения.
Если толщина листа взрывчатого вещества меньше линейного размера объемного элемента КГ изображения, результат измерения плотности объемного элемента изображения уменьшается, так как этот элемент изображения не весь заполнен взрывчатым веществом. Эта проблема иллюстрируется на фиг. 1 и 2 для случая, когда плотность взрывчатого вещества ρ составляет 1,5 г/см3. На фиг. 1 показан объемный элемент изображения V1, целиком заполненный взрывчатым веществом; при этом средняя плотность объемного элемента изображения составляет 1,5 г/см3. На фиг. 2 показан объемный элемент изображения V2, частично заполненный листовым взрывчатым веществом, причем толщина листа составляет 20% линейного размера объемного элемента изображения. Средняя плотность ρ в объемном элементе изображения V2 уменьшилась до 0,3 г/см3. Традиционные системы КТ рассчитывают плотность для объемного элемента изображения V2, которая получается меньше плотности, ожидаемой для взрывчатого вещества, и поэтому не распознают объемный элемент изображения V2 как содержащий взрывчатое вещество.
Задача состоит в том, чтобы отличить такое листовое взрывчатое вещество от других веществ, находящихся в чемодане.
Наиболее близким аналогом к заявляемому изобретению является техническое решение, описанное в патенте США N 5022062, М. кл. G 01 N 23/201, опубликованном 4.06.91 г. , в котором обнаружение взрывчатого вещества в объеме, например багаже, включает сканирование объема излучением с помощью сканирующего устройства для определения заранее заданного свойства каждого из множества элементов, составляющих объем, и идентификацию с помощью процессора объема как объема, подозрительного на содержание взрывчатого вещества.
В описанном выше патенте осуществляют двухмерное сканирование объекта, что не позволяет достоверно определить наличие или отсутствие объекта в трехмерном пространстве, если объект в одном измерении имеет малую толщину.
Целью настоящего изобретения является определение наличия или отсутствия объекта в трехмерном пространстве, если объект в одном измерении имеет малую толщину.
Другой целью изобретения является создание усовершенствованного способа обнаружения взрывчатых веществ.
Еще одной целью изобретения является создание способа обнаружения взрывчатых веществ, в котором требуется обрабатывать минимальное число объемных элементов изображения и который в то же время обеспечивает обнаружение листовых взрывчатых веществ, например, расположенных вдоль стенок чемодана.
Еще одной целью изобретения является создание дешевой системы рентгеновской компьютерной томографии для обнаружения взрывчатых веществ.
Способ, соответствующий изобретению, позволяет обнаружить взрывчатое вещество в объеме и содержит сканирование объема излучением для определения заранее заданного свойства каждого из множества элементов, составляющих объем, и идентификацию объема как объема, подозрительного на наличие взрывчатого вещества, причем упомянутое сканирование производят в трехмерном объеме для определения в качестве заранее заданного признака плотности каждого из множества объемных элементов изображения, представляющих этот трехмерный объем, связывают и помечают объемные элементы изображения, имеющие сходные плотности, при этом для оценки непрерывности множества объемных элементов изображения используют разности между плотностью данного объемного элемента изображения и плотностями объемных элементов изображения, лежащих в плоскостях над и под этим элементом, определяют объем каждой непрерывной области из объемных элементов изображения со сходными плотностями, сравнивают объем каждой такой непрерывной области с первой пороговой величиной и идентифицируют каждую непрерывную область, объем которой превышает первую пороговую величину, как подозрительную область, определяют массу каждой подозрительной области, сравнивают массу каждой подозрительной области со второй пороговой величиной и идентифицируют каждую подозрительную область, масса которой превышает вторую пороговую величину, как область, потенциально содержащую взрывчатое вещество.
Кроме того, при идентификации объема, подозрительного на наличие взрывчатого вещества, производят дополнительный контроль трехмерного объема для подтверждения наличия взрывчатого вещества, причем дополнительный контроль включает нейтронное сканирование или ручной контроль.
Аппаратура для обнаружения взрывчатого вещества в объеме содержит сканирующее устройство и процессор, причем сканирующее устройство выполнено с возможностью сканирования трехмерного объема для определения плотности каждого из множества объемных элементов изображения, представляющих этот трехмерных объем, а процессор содержит модуль идентификации непрерывности, связывающий и помечающий объемные элементы изображения со сходными плотностями из множества объемных элементов изображения, и модуль идентификации объекта, выполненный с возможностью определять объем каждой непрерывной области объемных элементов изображения со сходными плотностями, сравнивать объем каждой такой непрерывной области с первой пороговой величиной и идентифицировать каждую такую непрерывную область, объем которой превышает первую пороговую величину, как подозрительную область, определять массу каждой подозрительной области, сравнивать массу каждой подозрительной области со второй пороговой величиной и идентифицировать каждую подозрительную область, масса которой превышает вторую пороговую величину, как область, потенциально содержащую взрывчатое вещество.
Другие цели, признаки и преимущества изобретения объясняются в его подробном описании, которое приводится ниже.
Изобретение описывается со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых:
Фиг. 1 - полностью заполненный объемный элемент изображения V1, имеющий среднюю плотность ρ 1,5 г/см3,
Фиг. 2 - частично заполненный объемный элемент изображения V2, имеющий среднюю плотность ρ 0,3 г/см3,
Фиг. 3 - перспективный вид установки, с помощью которой осуществляется способ, соответствующий изобретению,
Фиг. 4 - вид с торца контрольного портала, пригодного для применения изобретения,
Фиг. 5 - безопасная сумка B1, в которой имеются небольшие области с заданным диапазоном плотностей, не соединяющиеся между собой,
Фиг. 6 - подозрительная сумка B2, в которой имеется большая сплошная область с плотностью, соответствующей заданному диапазону,
Фиг. 7 - блок-схема метода обнаружения взрывчатых веществ, соответствующего изобретению.
Изобретение основано на том, что взрывчатые вещества характеризуются определенным диапазоном значений плотности по сравнению с другими предметами, которые могут находиться в багаже, например одеждой, а также на том, что многие взрывчатые вещества должны, чтобы детонировать должным образом, физически составлять единый сплошной объем. В соответствии с изобретением процессор изображения производит идентификацию и помечает соединенные элементы с целью выявления областей, имеющих плотность в определенном диапазоне, и связывает их в единый объем. Затем вычисляется размер этого единого объема и определяется, достаточно ли он велик, чтобы вызвать существенный ущерб, если этот единый объем содержит взрывчатое вещество.
Поскольку изобретение дешевле обычных систем КТ, его можно использовать, например, для первоначальной проверки. Затем можно проводить вторую проверку, например, нейтронным способом или путем ручного досмотра, чтобы подтвердить или опровергнуть, что подозрительная область действительно представляет собой взрывчатое вещество.
В новом способе, соответствующем изобретению, априорное знание сочетается с обработкой и анализом изображения, что позволяет создать систему с более крупными размерами объемных элементов изображения. Рассмотрим для примера лист взрывчатого вещества толщиной 2 мм и плотностью 1,5 г/см3. В обычных системах КГ в таких случаях требуется размер объемного элемента изображения 2 мм и для охвата поля зрения в 1 м необходимо 500 детекторных элементов. Для реконструкции изображения 500 х 500 требуется приблизительно 1000 углов зрения, чтобы обеспечить пространственное разрешение системы. Такая система является чрезвычайно сложной и дорогой по сравнению с настоящим изобретением, которое позволяет использовать объемные элементы изображения большего размера.
На фиг. 3 и 4 показано оборудование, которое можно использовать в предпочтительном варианте осуществления изобретения. На фиг. 3 в перспективном виде изображена сумка В, которую необходимо досмотреть. Сумка В движется по конвейеру 300 в направлении D к порталу 100. В портале 100 имеется источник рентгеновского излучения, который облучает сумку при ее прохождении через портал 100. Кроме того, в портале 100 имеется набор детекторов рентгеновского излучения. Эти детекторы принимают рентгеновские лучи, которые прошли сквозь сумку В. Информация от детекторов поступает в процессор 200 для определения степени ослабления рентгеновского излучения при прохождении сквозь сумку. Процессор 200 содержит модуль определения непрерывности 210 и модуль идентификации объекта 220, которые будут более подробно описаны ниже. Используя информацию об ослаблении рентгеновского излучения, процессор 200 вычисляет плотность для каждого объемного элемента в трехмерном изображении сумки.
Для построения трехмерной картины плотности сумки необходимо, чтобы сумка просматривалась под разными углами. Поэтому нужно поворачивать либо портал 100 вокруг сумки, либо саму сумку. В устройстве, показанном на фиг. 3 и 4, поворачивается портал 100, так как при вращении сумки ее содержимое будет сдвигаться.
На фиг. 4 представлен вид с торца портала 100. В варианте изобретения, показанном на фиг. 4, портал 100 имеет такой размер, чтобы в него вмещались сумки максимального размера 100 см х 50 см. В портале 100 имеются источник рентгеновского излучения 10 и детекторная матрица 20. Источник 10 имеет пиковое напряжение 140 кВ, мощность от 1 до 5 кВт и угол расхождения 30o. Детекторная матрица 20 имеет 1280 детекторных элементов, расположенных в виде матрицы 8 х 160. Каждый детекторный элемент состоит из сцинтиллятора, соединенного с фотодиодом, и соответствующей электроники для интеграции тока. Размер объемного элемента изображения в этом варианте изобретения составляет 0,625 х 0,625 х 1,25 см. Число сечений для типичной сумки (75 см х 50 см х 20 см) равно 60. Суммарное время контроля для типичной сумки составляет 8 секунд, за которые она просматривается в 250 видах.
Общие сведения по КТ сканированию, оборудованию и обработке сигнала можно найти в публикациях "Компьютерная томография. Часть 1: Введение и промышленное применение", The Journal of The Minerals, Metals & Materials Society, David C. Copley, Jeffrey W. Eberhard, and Gregory A. Mohr, т. 46, N 1, январь 1994 г., стр. 14-26; "Principles of Computerized Tomographic Imaging" (Принципы компьютерного томографического формирования изображений), Avinash C. Kak and Malcolm Slaney (изд-во IEEE Press, 1988); и "Image Reconstruction from Projections" (Восстановление изображения из проекций), Gabor T. Herman (изд-во Academic Press, 1980). Все содержание этих публикаций включено в настоящее описание путем отсылки.
В новом способе, соответствующем изобретению, может применяться большой размер объемного элемента изображения, порядка 1 см. Большой лист взрывчатого вещества, проходящий через данный объемный элемент изображения, заполнит 20% его объема, что даст среднюю плотность объемного элемента 0,3 г/см3. Эта плотность все же достаточно велика, чтобы ее можно было отличить от фоновой плотности сумки 0,2 г/см3. Это позволяет идентифицировать объемные элементы, имеющие значения плотности в пределах заданного диапазона, например, от 0,25 до 1,8 г/см3, как потенциально содержащие взрывчатые вещества. Такие области, имеющие плотности в пределах определенного диапазона, обозначены на фиг. 5 и 6 как области R1, R2, R3 и R4. Фиг. 5 и 6 подробнее будут обсуждаться ниже.
После того, как определены области, плотности которых выше фонового значения, с помощью процесса трехмерной идентификации и маркировки соединенных элементов методом серой шкалы объединяются все физически прилегающие друг к другу объемные элементы с плотностью в выбранном диапазоне. Методы идентификации и маркировки элементов описаны в главе 4 книги "Robot Vision" (Зрение роботов), автор Berthold Klaus Paul Horn (MIT Press, 1986). Эта публикация включена в настоящее описание путем отсылки.
Методики, описанные в этой книге, модифицированы с целью применения в настоящем изобретении в том смысле, что в изобретении применяется трехмерный метод серой шкалы, а не двухмерный двоичный. Вместо того, чтобы определять, равен ли объемный элемент изображения единице, определяется, является ли разность Δ между ним и выбранным эталонным значением меньше заданной пороговой разности. Если это так, то с объемным элементом изображения обращаются точно так же, как с единицей в двоичной системе. В трехмерных системах используются объемы, а не площади. Для каждого объемного элемента соседствующие с ним объемные элементы подразделяются на расположенные в плоскости выше, в той же плоскости и в плоскости ниже данного объемного элемента. Производится трехмерное растровое сканирование сверху вниз, тогда как сканирование в пределах одной плоскости является двухмерным растровым сканированием. Как и в двухмерном случае, при обозначении используется подмножество соседних элементов. Оцениваются все объемные элементы изображения, лежащие в плоскости над плоскостью данного элемента. Если какой-либо объемный элемент изображения в верхней плоскости попадает в пороговую величину разности Δ рассматриваемого элемента изображения, его помечают. В плоскости, в которой лежит рассматриваемый элемент изображения, используются те же элементы изображения, что и в двухмерном случае. Как и в двухмерном случае, существует возможность, что для частей одного предмета будет использоваться разная маркировка. Так происходит, если два объемных элемента изображения связываются с центральным элементом изображения лишь точечно (не поверхностью и не ребром). В таком случае необходимо отметить, что эти два обозначения эквивалентны, и использовать любое из них для центрального элемента изображения. Может потребоваться повторно помечать объемные элементы изображения путем повторного сканирования объекта.
Объемные элементы изображения со значениями плотности в определенном диапазоне, физически прилегающие друг к другу в трехмерном пространстве и имеющие различия в плотности меньше заданной пороговой разности, группируются, и им дается идентификационное обозначение. Поскольку проверка смежности элементов производится в трех измерениях, при этом легко идентифицируются области малой толщины любой формы и в любой ориентации.
Затем определяется число объемных элементов изображения в каждой области, которое сравнивается с пороговым значением. Небольшие области, то есть области, содержащие малое количество элементов изображения, отбрасываются как "безопасные". Такая ситуация проиллюстрирована на фиг. 5, где показана "безопасная" сумка B1 с небольшими областями R1, R2 и R3, плотности которых соответствуют определенному диапазону, причем эти области не связаны вместе. Большие непрерывные области, то есть области, содержащие число элементов с плотностями в определенном диапазоне, большее заданного порогового значения, идентифицируются как подозрительные. На фиг. 6 показана подозрительная сумка B2 с большой непрерывной областью R4 материала, плотность которого соответствует определенному диапазону. Затем рассчитывается масса, содержащаяся в каждой подозрительной области (областях), путем умножения каждого объемного элемента в этой области на его плотность. Если полученная величина массы превышает заданное пороговое значение, например 1000 г, то область предварительно идентифицируется как взрывоопасная. После этого можно произвести проверку: либо применить другой метод, например сканирование импульсами быстрых нейтронов, либо открыть сумку.
Теперь обратимся к фиг. 7 и опишем пример применения метода, о котором говорилось выше. Большинство операций, представленных на фиг. 7, выполняется в модуле идентификации непрерывности 210 и в модуле идентификации объекта 220 процессора 200. В зависимости от конкретного применения эти модули могут быть реализованы в программном обеспечении, аппаратуре или в комбинации того и другого.
Следует отметить, что метод, показанный на фиг. 7, является всего лишь одним примером применения принципов изобретения. Специалистам понятно, что возможны многочисленные модификации и варианты этого метода.
Пример, показанный на фиг. 7, основан на следующей исходной информации:
(1) Плотность взрывчатого вещества имеет величину в диапазоне от 1,2 до 1,8 г/см3;
(2) Фоновая плотность в чемодане составляет приблизительно 0,2 г/см3;
(3) Не ставится цель обнаружения небольших количеств взрывчатых веществ, например, 100 см3 или 150 г; и
(4) Артефакты частичного объема снижают контрастность плотности прямо пропорционально неполноте заполнения элемента изображения.
В эту исходную информацию могут вноситься изменения в зависимости от конкретной задачи обнаружения. Например, может меняться представляющий интерес диапазон плотностей, который в примере на фиг. 7 выбран от 0,3 до 1,8 г/см3.
В операции S1 производится сканирование чемодана с целью определения коэффициента линейного ослабления для каждого объемного элемента изображения; этот коэффициент, в свою очередь, выражает плотность каждого объемного элемента. Методы сканирования и определения плотности описаны в указанных выше публикациях на тему КТ сканирования. Полученная информация о плотности запоминается, а затем обрабатывается посредством операций S2 - S7, которые позволяют определить потенциально взрывоопасные области на КТ изображении чемодана.
В операции S2 объемные элементы изображения, имеющие похожий диапазон плотностей, т. е. плотности между 0.3 и 1.8 г/см3, связываются и помечаются как сплошные, непрерывные области. В операции S3 считается число объемных элементов изображения в каждой непрерывной области. В операции S4 определяется объем каждой непрерывной (связанной и помеченной) области путем умножения числа элементов изображения в этой области (полученного при операции S3) на объем одного элемента. Операция S5 состоит в определении для каждой непрерывной области, превышает ли ее объем пороговое значение T1, например 750 см3. Любая область, объем которой больше пороговой величины T1, считается подозрительной, и обработка информации по этой области продолжается операцией S6.
В операции S6 определяется масса каждой подозрительной непрерывной области путем суммирования по каждой подозрительной области произведений плотности каждого объемного элемента изображения на его объем. Операция S7 определяет, превышает ли масса каждой подозрительной непрерывной области (полученная при операции S6) пороговую величину T2, например 1000 г. Если масса подозрительной непрерывной области больше пороговой величины T2, область предварительно идентифицируется как взрывоопасная и выполняется операция S8. Операция S7 может предусматривать включение сигнализации. Операция S8 состоит в проверке наличия или отсутствия взрывчатого вещества; для этого можно или применить дополнительный метод, например сканирование импульсами быстрых нейтронов, либо открыть чемодан.
Поскольку в методе, соответствующем изобретению, вместо объемных элементов изображения размером 2 мм используются объемные элементы изображения большего размера, их число уменьшается. Например, если применяются объемные элементы изображения размером 1 см, требующееся количество детекторных элементов снижается до 100, количество углов зрения снижается приблизительно до 200, а размер изображения снижается до 100 х 100. Таким образом, размер входного набора данных, который пропорционален числу детекторов, умноженному на число углов зрения, уменьшается в 25 раз (или больше, так как толщину томографических слоев тоже можно увеличить). Время восстановления изображения, которое пропорционально числу углов зрения, умноженному на число объемных элементов в изображении, уменьшается в 125 раз. Такое резкое уменьшение количества данных и необходимых вычислений позволяет создать гораздо более простые, надежные и удобные в применении КТ системы для проверки багажа.
Хотя изобретение описано на примерах его конкретных осуществлений и применений, объем изобретения не ограничивается этими конкретными осуществлениями и применениями. Возможны различные изменения, варианты и применения, не выходящие за пределы существа и объема изобретения, которые будут понятны специалистам в данной области после ознакомления с приведенным выше описанием. Например, изобретение не ограничивается установкой, показанной на фиг. 3 и 4. Хотя изобретение особенно целесообразно применять для обнаружения листовых взрывчатых веществ в багаже, оно применимо вообще в любых случаях, когда объект, представляющий интерес, в одном измерении имеет размер меньше размера объемного элемента КТ изображения; например, его можно использовать для выявления и характеристики расслоений в композитных материалах. Соответственно, объем изобретения определяется следующей ниже формулой.

Claims (5)

1. Способ обнаружения взрывчатого вещества в объеме, содержащий сканирование объема излучением для определения заранее заданного свойства каждого из множества элементов, составляющих объем, и идентификацию объема как объема, подозрительного на наличие взрывчатого вещества, отличающийся тем, что упомянутое сканирование производят в трехмерном объеме для определения в качестве заранее заданного признака плотности каждого из множества объемных элементов изображения, представляющих этот трехмерный объем, связывают и помечают объемные элементы изображения, имеющие сходные плотности, при этом для оценки непрерывности множества объемных элементов изображения используют разности между плотностью данного объемного элемента изображения и плотностями объемных элементов изображения, лежащих в плоскостях над и под этим элементом, определяют объем каждой непрерывной области из объемных элементов изображения со сходными плотностями, сравнивают объем каждой такой непрерывной области с первой пороговой величиной и идентифицируют каждую непрерывную область, объем которой превышает первую пороговую величину, как подозрительную область, определяют массу каждой подозрительной области, сравнивают массу каждой подозрительной области со второй пороговой величиной и идентифицируют каждую подозрительную область, масса которой превышает вторую пороговую величину, как область, потенциально содержащую взрывчатое вещество.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что при идентификации объема, подозрительного на наличие взрывчатого вещества, производят дополнительный контроль трехмерного объема с целью подтверждения наличия взрывчатого вещества.
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что дополнительный контроль включает ручной контроль.
4. Способ по п.2, отличающийся тем, что дополнительный контроль включает нейтронное сканирование.
5. Аппаратура для обнаружения взрывчатого вещества в объеме, содержащая сканирующее устройство и процессор, отличающаяся тем, что сканирующее устройство выполнено с возможностью сканирования трехмерного объема для определения плотности каждого из множества объемных элементов изображения, представляющих этот трехмерный объем, а процессор содержит модуль идентификации непрерывности, связывающий и помечающий объемные элементы изображения со сходными плотностями из множества объемных элементов изображения, и модуль идентификации объекта, выполненный с возможностью определять объем каждой непрерывной области объемных элементов изображения со сходными плотностями, сравнивать объем каждой такой непрерывной области с первой пороговой величиной и идентифицировать каждую такую непрерывную область, объем которой превышает первую пороговую величину, как подозрительную область, определять массу каждой подозрительной области, сравнивать массу каждой подозрительной области со второй пороговой величиной и идентифицировать каждую подозрительную область, масса которой превышает вторую пороговую величину, как область потенциально содержащую взрывчатое вещество.
RU97107622/09A 1994-10-20 1995-10-20 Способ обнаружения взрывчатого вещества в объеме, например в багаже, и аппаратура для его осуществления RU2161820C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/325,145 1994-10-20
US08/325,145 US5712926A (en) 1994-10-20 1994-10-20 X-ray computed tomography (CT) system for detecting thin objects

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU97107622A RU97107622A (ru) 1999-05-27
RU2161820C2 true RU2161820C2 (ru) 2001-01-10

Family

ID=23266628

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU97107622/09A RU2161820C2 (ru) 1994-10-20 1995-10-20 Способ обнаружения взрывчатого вещества в объеме, например в багаже, и аппаратура для его осуществления

Country Status (13)

Country Link
US (2) US5712926A (ru)
EP (1) EP0789888B1 (ru)
JP (1) JP3768532B2 (ru)
CN (1) CN1113235C (ru)
AT (1) ATE213853T1 (ru)
CA (1) CA2203110C (ru)
DE (1) DE69525640T2 (ru)
DK (1) DK0789888T3 (ru)
ES (1) ES2173201T3 (ru)
MX (1) MX9702870A (ru)
PT (1) PT789888E (ru)
RU (1) RU2161820C2 (ru)
WO (1) WO1996013017A1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2624396C2 (ru) * 2012-08-07 2017-07-03 Снекма Способ определения характеристик изделия, изготовленного из композитного материала
RU2677465C1 (ru) * 2017-10-20 2019-01-17 Андрей Николаевич Федорков Система безопасного обнаружения и идентификации запрещенных или ограниченных к обороту веществ и объектов

Families Citing this family (82)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5712926A (en) * 1994-10-20 1998-01-27 Eberhard; Jeffrey Wayne X-ray computed tomography (CT) system for detecting thin objects
EP0816873B1 (en) * 1996-06-27 2002-10-09 Analogic Corporation Quadrature transverse computed tomography detection system
US5802134A (en) * 1997-04-09 1998-09-01 Analogic Corporation Nutating slice CT image reconstruction apparatus and method
US6192101B1 (en) * 1997-08-21 2001-02-20 American Science & Engineering, Inc. X-ray determination of the mass distribution in containers
US6256404B1 (en) 1997-10-10 2001-07-03 Analogic Corporation Computed tomography scanning apparatus and method using adaptive reconstruction window
US5901198A (en) * 1997-10-10 1999-05-04 Analogic Corporation Computed tomography scanning target detection using target surface normals
US6076400A (en) * 1998-02-11 2000-06-20 Analogic Corporation Apparatus and method for classifying objects in computed tomography data using density dependent mass thresholds
US6128365A (en) * 1998-02-11 2000-10-03 Analogic Corporation Apparatus and method for combining related objects in computed tomography data
US6026171A (en) * 1998-02-11 2000-02-15 Analogic Corporation Apparatus and method for detection of liquids in computed tomography data
EP1062555A4 (en) * 1998-02-11 2001-05-23 Analogic Corp TOMODENSITOMETRY APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING OBJECTS
US6075871A (en) * 1998-02-11 2000-06-13 Analogic Corporation Apparatus and method for eroding objects in computed tomography data
US6108396A (en) * 1998-02-11 2000-08-22 Analogic Corporation Apparatus and method for correcting object density in computed tomography data
US6078642A (en) * 1998-02-11 2000-06-20 Analogice Corporation Apparatus and method for density discrimination of objects in computed tomography data using multiple density ranges
US6272230B1 (en) 1998-02-11 2001-08-07 Analogic Corporation Apparatus and method for optimizing detection of objects in computed tomography data
US6317509B1 (en) 1998-02-11 2001-11-13 Analogic Corporation Computed tomography apparatus and method for classifying objects
US6111974A (en) * 1998-02-11 2000-08-29 Analogic Corporation Apparatus and method for detecting sheet objects in computed tomography data
US6026143A (en) * 1998-02-11 2000-02-15 Analogic Corporation Apparatus and method for detecting sheet objects in computed tomography data
US6067366A (en) * 1998-02-11 2000-05-23 Analogic Corporation Apparatus and method for detecting objects in computed tomography data using erosion and dilation of objects
US6035014A (en) * 1998-02-11 2000-03-07 Analogic Corporation Multiple-stage apparatus and method for detecting objects in computed tomography data
US6345113B1 (en) * 1999-01-12 2002-02-05 Analogic Corporation Apparatus and method for processing object data in computed tomography data using object projections
US6195444B1 (en) 1999-01-12 2001-02-27 Analogic Corporation Apparatus and method for detecting concealed objects in computed tomography data
JP4794708B2 (ja) * 1999-02-04 2011-10-19 オリンパス株式会社 ３次元位置姿勢センシング装置
DE19916664A1 (de) * 1999-04-14 2000-10-19 Heimann Systems Gmbh & Co Verfahren zur Bearbeitung eines Röntgenbildes
AU2001251539A1 (en) * 2000-04-11 2001-10-23 Cornell Research Foundation Inc. System and method for three-dimensional image rendering and analysis
US7194302B2 (en) * 2000-09-18 2007-03-20 Cameron Health, Inc. Subcutaneous cardiac stimulator with small contact surface electrodes
US6473487B1 (en) 2000-12-27 2002-10-29 Rapiscan Security Products, Inc. Method and apparatus for physical characteristics discrimination of objects using a limited view three dimensional reconstruction
US6705404B2 (en) * 2001-09-10 2004-03-16 Gordon F. Bosley Open well plunger-actuated gas lift valve and method of use
AU2002341671A1 (en) * 2001-09-14 2003-04-01 Cornell Research Foundation, Inc. System, method and apparatus for small pulmonary nodule computer aided diagnosis from computed tomography scans
DE10149254B4 (de) * 2001-10-05 2006-04-20 Smiths Heimann Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Detektion eines bestimmten Materials in einem Objekt mittels elektromagnetischer Strahlen
JP2003141548A (ja) * 2001-10-22 2003-05-16 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc ３次元ラベリング装置及びその方法
US6728334B1 (en) 2001-10-24 2004-04-27 Cornell Research Foundation, Inc. Automatic detection of pulmonary nodules on volumetric computed tomography images using a local density maximum algorithm
RU2206080C1 (ru) * 2001-11-08 2003-06-10 Открытое акционерное общество "Научно-технический центр "РАТЭК" Способ обнаружения взрывчатого вещества в контролируемом предмете
US6775348B2 (en) * 2002-02-27 2004-08-10 General Electric Company Fiber optic scintillator with optical gain for a computed tomography system and method of manufacturing same
US8275091B2 (en) 2002-07-23 2012-09-25 Rapiscan Systems, Inc. Compact mobile cargo scanning system
US7963695B2 (en) 2002-07-23 2011-06-21 Rapiscan Systems, Inc. Rotatable boom cargo scanning system
US7499578B2 (en) 2002-10-18 2009-03-03 Cornell Research Foundation, Inc. System, method and apparatus for small pulmonary nodule computer aided diagnosis from computed tomography scans
CA2508169C (en) * 2002-12-10 2012-07-17 Brian David Sowerby Radiographic equipment
CN100339727C (zh) * 2003-02-24 2007-09-26 皇家飞利浦电子股份有限公司 使用计算机断层摄影进行自动物质鉴别
US8045770B2 (en) * 2003-03-24 2011-10-25 Cornell Research Foundation, Inc. System and method for three-dimensional image rendering and analysis
GB0309379D0 (en) 2003-04-25 2003-06-04 Cxr Ltd X-ray scanning
US8804899B2 (en) 2003-04-25 2014-08-12 Rapiscan Systems, Inc. Imaging, data acquisition, data transmission, and data distribution methods and systems for high data rate tomographic X-ray scanners
US8223919B2 (en) * 2003-04-25 2012-07-17 Rapiscan Systems, Inc. X-ray tomographic inspection systems for the identification of specific target items
GB0525593D0 (en) 2005-12-16 2006-01-25 Cxr Ltd X-ray tomography inspection systems
US8451974B2 (en) * 2003-04-25 2013-05-28 Rapiscan Systems, Inc. X-ray tomographic inspection system for the identification of specific target items
US8837669B2 (en) 2003-04-25 2014-09-16 Rapiscan Systems, Inc. X-ray scanning system
GB0309385D0 (en) * 2003-04-25 2003-06-04 Cxr Ltd X-ray monitoring
US7949101B2 (en) 2005-12-16 2011-05-24 Rapiscan Systems, Inc. X-ray scanners and X-ray sources therefor
US9113839B2 (en) 2003-04-25 2015-08-25 Rapiscon Systems, Inc. X-ray inspection system and method
US8243876B2 (en) 2003-04-25 2012-08-14 Rapiscan Systems, Inc. X-ray scanners
US6928141B2 (en) 2003-06-20 2005-08-09 Rapiscan, Inc. Relocatable X-ray imaging system and method for inspecting commercial vehicles and cargo containers
JP2005040239A (ja) * 2003-07-24 2005-02-17 Univ Nihon 画像処理方法、画像処理プログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体
CN101833116B (zh) * 2004-03-01 2012-07-04 瓦润医药系统公司 通过中子和缓发中子识别特定核材料的存在
US7356174B2 (en) * 2004-05-07 2008-04-08 General Electric Company Contraband detection system and method using variance data
JP5166024B2 (ja) * 2004-05-26 2013-03-21 ピコメトリクス、エルエルシー 荷物及び人を検査するための反射及び透過モードのテラヘルツ画像化
DE102004049227B4 (de) * 2004-10-08 2007-03-01 Yxlon International Security Gmbh Verfahren zur Bestimmung der Lageänderung eines Objekts in einem Gepäckstück
US7471764B2 (en) 2005-04-15 2008-12-30 Rapiscan Security Products, Inc. X-ray imaging system having improved weather resistance
EP1741469A1 (en) * 2005-07-08 2007-01-10 Engineers & Doctors Wallstén Medical A/S Method of guiding an irradiation equipment
US7539337B2 (en) * 2005-07-18 2009-05-26 Analogic Corporation Method of and system for splitting compound objects in multi-energy computed tomography images
US7801348B2 (en) 2005-07-18 2010-09-21 Analogic Corporation Method of and system for classifying objects using local distributions of multi-energy computed tomography images
DE102005037101A1 (de) * 2005-08-03 2007-02-08 Krones Ag Verfahren und Vorrichtung zur Wandstärkenkontrolle
US7474786B2 (en) 2005-08-04 2009-01-06 Analogic Corporation Method of and system for classifying objects using histogram segment features of multi-energy computed tomography images
WO2007130857A2 (en) * 2006-05-05 2007-11-15 American Science And Engineering, Inc. Combined x-ray ct/neutron material identification system
US8137976B2 (en) 2006-07-12 2012-03-20 Varian Medical Systems, Inc. Dual angle radiation scanning of objects
US7742568B2 (en) * 2007-06-09 2010-06-22 Spectrum San Diego, Inc. Automobile scanning system
US20090029116A1 (en) * 2007-07-27 2009-01-29 David Harruff Customizable container identification device
JP2009082463A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Fujifilm Corp 画像分析装置、画像処理装置、画像分析プログラム、画像処理プログラム、画像分析方法、および画像処理方法
US8260020B2 (en) * 2007-12-31 2012-09-04 Morpho Detection, Inc. Image based computed tomography number and volume corrections for thin objects in computed tomography systems
GB0803644D0 (en) 2008-02-28 2008-04-02 Rapiscan Security Products Inc Scanning systems
GB0803641D0 (en) 2008-02-28 2008-04-02 Rapiscan Security Products Inc Scanning systems
GB0809110D0 (en) 2008-05-20 2008-06-25 Rapiscan Security Products Inc Gantry scanner systems
US8090150B2 (en) * 2008-10-10 2012-01-03 Morpho Detection, Inc. Method and system for identifying a containment vessel
US20100097662A1 (en) * 2008-10-20 2010-04-22 John Eric Churilla System and method for scanning and processing printed media
US8313439B2 (en) 2009-03-20 2012-11-20 Massachusetts Institute Of Technology Calibration of pulse transit time measurements to arterial blood pressure using external arterial pressure applied along the pulse transit path
US8314394B1 (en) 2009-11-04 2012-11-20 Science Applications International Corporation System and method for three-dimensional imaging using scattering from annihilation coincidence photons
US9218933B2 (en) 2011-06-09 2015-12-22 Rapidscan Systems, Inc. Low-dose radiographic imaging system
US8953902B2 (en) * 2012-07-06 2015-02-10 Morpho Detection, Llc Systems and methods for thin object imaging
CN103903303B (zh) * 2012-12-27 2018-01-30 清华大学 三维模型创建方法和设备
GB2523942B (en) 2013-01-31 2018-07-04 Rapiscan Systems Inc Portable security inspection system
CN103971084B (zh) 2013-02-01 2017-03-29 同方威视技术股份有限公司 薄片和块状违禁品、爆炸物或毒品识别方法
CN104810380B (zh) * 2014-01-23 2017-10-03 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 晶圆级半导体器件及其制备方法
EP3529741A1 (en) * 2016-10-19 2019-08-28 Analogic Corporation Item classification using localized ct value distribution analysis
JP7103764B2 (ja) * 2017-07-21 2022-07-20 日本信号株式会社 荷物検査装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5044002A (en) * 1986-07-14 1991-08-27 Hologic, Inc. Baggage inspection and the like
US4791567A (en) * 1986-09-15 1988-12-13 General Electric Company Three dimensional connectivity system employing an equivalence schema for determining connected substructures within a body
US5185809A (en) * 1987-08-14 1993-02-09 The General Hospital Corporation Morphometric analysis of anatomical tomographic data
US4903202A (en) * 1988-08-04 1990-02-20 General Electric Company Three-dimensional object removal via connectivity
US4905148A (en) * 1988-08-04 1990-02-27 General Electric Company Three-dimensional surface representation using connectivity method without leaks
US5022062A (en) * 1989-09-13 1991-06-04 American Science And Engineering, Inc. Automatic threat detection based on illumination by penetrating radiant energy using histogram processing
US5247561A (en) * 1991-01-02 1993-09-21 Kotowski Andreas F Luggage inspection device
NZ237767A (en) * 1992-04-09 1994-09-27 Inst Geolog Nuclear Sciences Luggage scanning by fast neutrons and gamma radiation
US5712926A (en) * 1994-10-20 1998-01-27 Eberhard; Jeffrey Wayne X-ray computed tomography (CT) system for detecting thin objects

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2624396C2 (ru) * 2012-08-07 2017-07-03 Снекма Способ определения характеристик изделия, изготовленного из композитного материала
RU2677465C1 (ru) * 2017-10-20 2019-01-17 Андрей Николаевич Федорков Система безопасного обнаружения и идентификации запрещенных или ограниченных к обороту веществ и объектов
RU2677465C9 (ru) * 2017-10-20 2019-03-21 Андрей Николаевич Федорков Система безопасного обнаружения и идентификации запрещенных или ограниченных к обороту веществ и объектов

Also Published As

Publication number Publication date
JPH10508377A (ja) 1998-08-18
EP0789888A4 (en) 1998-04-15
WO1996013017A1 (en) 1996-05-02
ES2173201T3 (es) 2002-10-16
CA2203110A1 (en) 1996-05-02
US5712926A (en) 1998-01-27
CN1113235C (zh) 2003-07-02
EP0789888A1 (en) 1997-08-20
CN1178019A (zh) 1998-04-01
DE69525640T2 (de) 2002-11-21
US5905806A (en) 1999-05-18
ATE213853T1 (de) 2002-03-15
CA2203110C (en) 2008-12-30
DE69525640D1 (de) 2002-04-04
EP0789888B1 (en) 2002-02-27
JP3768532B2 (ja) 2006-04-19
MX9702870A (es) 1997-12-31
DK0789888T3 (da) 2002-05-27
PT789888E (pt) 2002-07-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2161820C2 (ru) Способ обнаружения взрывчатого вещества в объеме, например в багаже, и аппаратура для его осуществления
US7263160B2 (en) Method and device for examining an object
US5838758A (en) Device and method for inspection of baggage and other objects
US7702068B2 (en) Contraband detection systems and methods
AU2002307053B2 (en) X-ray inspection system
US7693261B2 (en) Method and apparatus for inspection of materials
EP2269043B1 (en) Method and apparatus for inspection of materials
US20050025280A1 (en) Volumetric 3D x-ray imaging system for baggage inspection including the detection of explosives
US6553094B1 (en) Method of determining a content of a nuclear waste container
EP0910807A1 (en) Side scatter tomography system
RU97107622A (ru) Способ определения наличия или отсутствия объекта в трехмерном объеме методом компьютерной томографии и способ обнаружения взрывчатых веществ, например, в багаже, а также аппаратура для осуществления этих способов
KR20030022815A (ko) 육류 성질의 비침습적 측정을 위한 방법
US7839971B2 (en) System and method for inspecting containers for target material
US20240044812A1 (en) Rotational X-ray Inspection System and Method
Yalçın et al. Detection of explosive materials in dual-energy X-Ray security systems
MXPA97002370A (en) Method for manufacturing a radiograf intensification screen