TW201730552A - 用來讀取x射線螢光標記之系統及方法 - Google Patents

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Abstract

本說明書揭露用於鑑別利用X射線螢光(XRF)標記所標記之物體的方法及系統。該方法包含提供響應於施加至物體的X射線或γ射線輻射而自物體送達的X射線信號之所偵測部分的波長光譜輪廓，並過濾X射線信號之所偵測部分的該波長光譜輪廓以自該波長光譜輪廓抑制趨勢及週期分量，其與X射線信號部分中之雜訊及雜波其中至少一者相關聯，藉此獲得經濾波的輪廓，該經濾波的輪廓具有經改善的信號相對於雜訊之比例及信號相對於雜波之比例，而可在具有經改善之準確性及可靠性的情況下自其中識別與包含於該物體中的材料之訊跡相關聯的光譜峰值。藉由處理該經濾波的輪廓來鑑別物體，以識別其中滿足預定條件之一或更多峰值，藉此所識別之峰值的波長代表包含於該物體中的材料之訊跡。

Description

用來讀取X射線螢光標記之系統及方法
本發明係屬X射線螢光(XRF, X-Ray-Fluorescence)標記的領域，尤其係關於用於讀取代表用於標記物體的材料及組成物之XRF信號的技術。
X射線螢光(XRF, X-ray fluorescence)標記係為用於偵測、可能還用於量化可用來標記物體之化學材料元素及/或組成物成分的技術。接著可基於所偵測的材料而識別物體之特徵/身分。
在下文中，X射線螢光(XRF, X-ray fluorescence)係用以指涉來自由初次X射線或γ射線輻射所激發之材料的特有「二次」(或螢光)X射線之放射。用語「螢光」指涉特定能量之輻射的吸收作用造成不同能量(通常較低)的輻射之再放射作用。X射線螢光(XRF, X-ray fluorescence)現象係基於以下事實：當材料暴露於短波長的X射線或γ射線時，其可將電子自原子的內部軌域逐出，該情況因此使較高軌域中的電子「跌」至較低/內部軌域中，在該過程中，會釋放具有與所牽涉之該兩軌域間的能量差相同之能量的光子。不同的化學元素具有不同的特有能量之電子軌域/殼層，而因此來自物體/材料之XRF反應的光譜輪廓代表該化學元素、可能還代表包含於該材料/物體中之各元素的量。
材料之偽造及供應鏈轉換係為衝擊許多領域的現象。許多劣質的材料(包含(但不限於)原料、電器用品、聚合物、及藥品)通常藉由模仿與「品牌」公司相關的標示而由不道德的生產者所偽造且進入供應鏈。為此，本領域中存在各種已知技術，其利用XRF標記以識別物體/材料，並判定其來源/生產者/所有者及/或各種參數，藉此能夠在原版的材料/商品與偽造的材料/商品間分辨。由於原版的與偽造的材料的化學構成可能係相似的，因此若干技術利用附加之XRF標記物(例如具有特定之事前已知的XRF訊跡之材料的組成物)，其被特別地添加至物體，以達成物體及/或其特定參數(例如其來源)的識別。
例如，美國專利第8,590,800號揭露一種鑑別及/或識別含有化學標記試劑之物品的方法，該試劑實質上不可分離地被封入作為載體之標記物中，且含有所選擇之標記物元素形式的化學元素及/或化合物，其濃度係基於預定之加密編碼，該方法包含步驟：(i) 在品質上及/或份量上識別化學標記試劑的標記物元素，及(ii) 比較步驟(i)中所識別的值與預定的加密編碼。
美國專利第8,864,038號揭露一種材料追蹤技術，其用於在材料中將資訊編碼。該技術包含將待編碼的資訊儲存至材料中、產生基於該資訊的號碼、決定待結合至材料中且對應該號碼之至少一示蹤物的量，及將所決定之至少一示蹤物的量結合至該材料中。將在該材料中編碼之資訊解碼包含量測該至少一示蹤物的量，在若干實施例中，在示蹤物活化後，判定對應於所量測之至少一示蹤物的號碼，並將該號碼解碼以獲得關於該材料之資訊。
美國專利第8,158,432號揭露一種用於以標記物標記流體的系統，其中，該流體自來源流至目的地，該系統包含用於測定流體特性之值的感測器、及用於容許該標記物之所選擇的量加入至流體的流體流量控制器，其中所選擇之量係依據目的地中流體之值與流體中之標記物的預定濃度而決定。
在許多國家中，固體廢棄物必須棄置於為棄置此類廢棄物而設計的設施，例如垃圾掩埋場。固體廢棄物可包含建造廢棄物，其係為因道路、建築物、及其他人造結構之破壞或修理所造成的廢棄物。建造廢棄物可包含混凝土、瀝青、金屬、木材、絕緣材料、不塗泥灰的石牆、玻璃、塑膠、及其他相關殘材。
在許多國家中，固體廢棄物之棄置係與由運輸費用(用以將廢棄物運送至適當的棄置設施中)及棄置費用(由棄置機構所收取以處理廢棄物)所造成的高額費用相關聯。儘管負責私人及市政建造物的承包商經常需要棄置建造廢棄物且承擔此類棄置的費用，不道德的承包商偶爾將廢棄物棄置於非法傾倒場中，以避開棄置費用。非法傾倒具有負面的環境及美觀之後果。因此，主管機關通常將非法傾倒判定為犯法行為，並自被發現非法傾倒固體廢棄物的違法者徵收高額罰金。通常，主管機關僅能起訴在非法傾倒時被目擊「現行犯案」的違法者。因為執行人員通常不會在居民非法傾倒廢棄物之情況的時間與地點出現，因此實施與非法傾倒相關的法律係困難的。在將於禁止傾倒之區域中所發現之固體廢棄物與非法傾倒之犯罪者聯繫起來的方面仍存在困境。
因此本領域存在適用於以容許標記物體/材料的標記物訊跡之原位偵測的方式，在其所座落之地點中(例如：在戶外場地中，不須將待檢測之物體的樣本攜帶至專門的實驗室)標記及識別物體/材料(例如固體廢棄物)之標記技術的需求。
然而，利用習知的X射線螢光(XRF, X-ray fluorescence)標記技術以可靠且準確地識別XRF標記物，需要獲得具有相當高的信號相對於雜訊之比例(SNR, signal to noise ratio)及/或信號相對於雜波之比例(SCR, signal to clutter ratio)的XRF信號，其在藉由利用可攜式XRF偵測/量測裝置試圖於野外條件下原位量測XRF信號的情況下可能無法獲得。此由於數種原因所造成，其中有： -   由於此XRF信號為二次螢光信號(相對較弱)，可能需要高功率的X射線/γ射線輻射放射器來獲得具有足以利用習知技術來使用之SNR/SCR的XRF信號， 然而此類高功率的X射線/γ射線輻射放射器可能無法取得及/或可能不適於在戶外及/或利用不含適當保護之可攜式裝置來使用； -   當在原位且在非真空條件下操作，當來自所檢測之物體的XRF信號經過所檢測之物體與偵測器間的空氣時，其可能遭受顯著的衰減，因而使量測之SNR減少； -   來自所檢測之物體及/或其鄰近地區的物體之初次輻射的反向散射，以及來自鄰近峰值的干擾信號、及/或來自位於所檢測之物體處/上的鄰近地區之污染的材料/物體(例如其他外來的/廢棄的材料)之不需要的XRF反應，可能產生顯著的雜波，使量測之SCR下降； -   可攜式XRF系統的尺寸及重量極限可能會限制準確的X射線偵測器/光譜儀之使用，且可能准許使用相對較小及輕的X射線偵測器/光譜儀，其係與較高內部雜訊(例如偵測裝置之電子/儀器雜訊)及/或會影響量測之SNR的低光譜解析度相關； 因此，為了上述原因之若干或全部，及可能還為了其他原因，用於可靠地且準確地讀取XRF標記的現有技術通常在受控制的環境中執行(例如：實驗室及/或其他適宜的設施/系統中)。
本發明提供用於在具有經改善之準確性及可靠性的情況下讀取物體(例如(但不僅有)固體材料)之XRF標記的新穎技術。本發明之技術促進手持式/可攜式XRF讀取器之使用，其用於在未受控制的環境(例如：原位，待檢測之物體被發現/座落的地方)中讀取物體之XRF標記。更具體而言，本發明之某些實施例提供新穎之信號處理器及XRF信號處理方法，其容許擷取所檢測之物體的準確之XRF訊跡(亦即，下文中亦表示為特徵)，甚至是自具有下降的SNR及/或SCR之相當雜的信號擷取，其中該信號係自可在未受控制的環境中操作的手持式/可攜式XRF讀取器而獲得。
本發明之XRF信號處理技術的某些態樣係基於發明人之理解，該理解為，存在於有雜訊之XRF信號中的雜訊及雜波其中許多者，以趨勢及/或週期分量之形式存在，該趨勢及/或週期分量存在於信號之波長光譜輪廓中，以及，用以移除此類分量的適當之濾波的運用可產生經濾波之光譜輪廓，在該情況下，XRF訊跡以具有顯著較高之SNR/SCR的形式存在。為此，本發明之某些實施例提供新穎之XRF信號處理器及XRF信號處理方法，其利用時間序列處理方法，例如自迴歸(AR, Auto-Regressive)及移動平均(MA, Moving Average)技術以過濾XRF信號的光譜輪廓。如將由以下敘述而察知，本發明亦提供特定AR模式及/或MA模式，例如特別為過濾XRF信號所設計的自迴歸整合移動平均(ARIMA, Auto Regressive Integrated Moving Average)模式。並且，某些實施例提供基於博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法及/或季節性分解(Seasonal-Decomposition)法的方法，其用於運用自迴歸模式及/或移動平均模式來過濾XRF信號的波長光譜。實際上，AR與MA模式(例如ARIMA)以及博克斯-詹金斯法與季節性分解法一般為時間序列分析統計技術，其在習知情況下用於分析通常由經過一時間間隔所完成的連續量測所構成時間序列資料。然而，出乎意料地，本發明的發明人已發現，用以過濾XRF之波長光譜的此等技術(例如：具有通常藉由試誤法而達成的適當調整)之運用在自XRF信號將雜訊及/或雜波過濾掉之方面皆提供全面性的結果。
應注意，在此及以下，應將用語「未受控制的環境」理解為例如戶外的任何環境，在該環境中，XRF信號透過環境媒介/空氣(非真空條件)傳播至偵測器，且在該環境中，可能存在於所檢測之材料附近/上之污染的物體/材料未必在檢測前被移除。亦應注意，當在本說明書中XRF裝置的上下文中使用用語「手持式」及「可攜式」時，表示可配置以由人員所攜帶的裝置，且其可在原位操作以執行讀取。
故在某些實施例中，本發明之XRF信號處理器及/或 XRF信號處理方法係用以自有雜訊之XRF信號準確地擷取XRF訊跡。如上所指示，本發明之處理方法/系統可用於處理由手持式/可攜式XRF讀取器所獲得的XRF信號。因此，本發明之某些態樣係針對包含本發明之XRF信號處理器及/或 XRF信號處理方法的新穎XRF裝置。本發明之某些實施例亦提供新穎的手持式/可攜式XRF裝置，其配置以包含本發明之XRF信號處理器、及/或以與本發明之XRF信號處理器(例如：可能存在於處理中心)相聯繫，且其適用於操作XRF信號處理器以過濾由手持式/可攜式XRF裝置所讀取的XRF信號之光譜並自其擷取XRF訊跡。
本發明之技術促進手持式/可攜式XRF讀取器之使用，其用於在未受控制的環境(例如：原位，待檢測之物體被發現/座落的地方)中讀取物體之XRF標記。更具體而言，本發明之某些實施例提供新穎的解決方法，其容許擷取所檢測物體之準確的XRF訊跡(亦即，下文中亦表示為特徵)，甚至是自具有下降的SNR及/或SCR之相當雜的信號擷取，其中該信號係自可在未受控制的環境中操作的手持式/可攜式XRF讀取器而獲得。
因此，依據本發明之廣泛態樣，提供一種用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法。該方法包含：(i) 過濾響應於施加至物體之X射線或γ射線的輻射而自該物體送達的所偵測的X射線信號之部分之波長光譜輪廓，以自該波長光譜輪廓抑制趨勢及週期分量，並藉此獲得經濾波之輪廓；及(ii)在該經濾波之輪廓中識別滿足預定條件之一或更多峰值，並藉此能夠利用該一或更多峰值之波長，以識別包含於該物體中的材料之訊跡。
在若干實施例中，本發明之方法亦包含以X射線或γ射線輻射照射物體；偵測響應於施加至該物體之輻射而自該物體送達的X射線信號的部分；及將光譜處理運用於所偵測之X射線信號，以獲得代表在特定X射線頻帶內之其波長光譜輪廓的資料。
依據若干實施例，對波長光譜輪廓執行該過濾步驟，該波長光譜輪廓係與在複數時段期間所偵測的該X射線信號之複數時段部分中自該物體送達的該X射線信號之複數部分相關。然後，獲得該經濾波之輪廓係藉由計算複數經濾波之光譜輪廓的平均而達成，其中該複數經濾波之光譜輪廓係由針對在該複數時段中所獲得的該X射線信號之該複數部分進行該過濾步驟而獲得。
依據本發明之若干實施例，使用該一或更多峰值的波長、可能還使用其大小，以判定代表包含於該物體中之材料的類型及可能代表其濃度的材料資料。接著利用該材料資料來鑑別該物體。
依據本發明之若干實施例，該過濾步驟係藉由將時間序列分析技術運用於所偵測之信號部分的該波長光譜輪廓以自該波長光譜輪廓抑制該趨勢及週期分量而執行。其中藉由該過濾步驟而受到抑制的該趨勢及週期分量，係與存在於該X射線信號之所偵測部分中的雜波及雜訊其中至少一者相關聯，且源自於下列其中一或更多者：偵測裝置之儀器雜訊、該物體之附近區域的一或更多外來材料、反向散射雜訊、及來自鄰近峰值的干擾信號；該過濾步驟藉此提供經改善的信號相對於雜訊之比例(SNR, Signal to Noise ratio)。
在若干實施例中，該過濾步驟包含提供預定的自迴歸(AR, Auto-Regressive)模式以過濾XRF信號的光譜。例如，該預定的自迴歸(AR)模式可為自動-迴歸-整合-移動-平均(ARIMA, Auto-Regressive-Integrated-Moving-Average)模式。該ARIMA模式的自迴歸及移動平均指令可分別為q=12及p=5。替代地或額外地，該ARIMA模式的自迴歸權重可基於該波長光譜輪廓的自相關函數而決定。
並且，在若干實施例中，該過濾步驟係藉由將博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法與季節性分解(Seasonal-Decomposition)法其中至少一者運用於所偵測的該X射線信號之部分而執行。例如，該過濾步驟可包含季節性濾波，其係運用以抑制該週期分量，及/或平穩性濾波，其係運用以抑制該趨勢分量。
依據本發明之另一廣泛態樣，提供一種X射線螢光(XRF, X-Ray Fluorescence)裝置，其包含處理器，該處理器係適用於獲得代表X射線信號的部分之波長光譜輪廓的資料，該X射線信號的部分係響應於以X射線或γ射線輻射對物體之照射而自該物體送達並由輻射偵測器所偵測，以及適用於處理該波長光譜輪廓以識別包含於該物體中之材料的訊跡。該處理器包含濾波模組，其適用於過濾該波長光譜輪廓，以自該波長光譜輪廓抑制趨勢分量及週期分量，其中該趨勢分量及該週期分量係與被該輻射偵測器所偵測的該X射線信號之部分中之雜訊及雜波其中至少一者相關聯。該處理器藉此提供獲得具有經改善的信號相對於雜訊之比例及/或信號相對於雜波之比例的經濾波之輪廓，而可在具有經改善之準確性及可靠性的情況下自其中識別與包含於該物體中的材料之訊跡相關聯的光譜峰值。
本發明之實施例亦提供用於標記材料之方法，其較佳使用可用X射線螢光(XRF, X-Ray Fluorescence)來識別的標記物(單或複數)。該等標記物可輕易地以特定之可被偵測的量塗佈於材料。可選地，該標記物包括組成物，其包含標記物化合物，該標記物化合物包含使用XRF可偵測的原子。可將該標記物編碼以提供專有的XRF訊跡(「特徵」)，其能夠成立資料庫，該資料庫係將被標記之材料與適當的生產者、批次號碼、生產日期、生產位址、序號、客戶資料、出發港口、目的地港口、及關於供應鏈及/或產品的其他資料聯繫起來。該標記可能無法從外表上看見，且可使用XRF偵測器來偵測，較佳藉由手持式/可攜式XRF偵測器。該偵測器可配置以與伺服器聯繫，以便提供鑑別材料之指令。
本發明之實施例提供用於標記廢棄材料之方法，例如固體廢棄材料，或可能將需棄置的材料。可使用可用XRF來識別的標記物來執行標記廢棄材料。該等標記物可在廢棄材料被棄置前由關係人(例如市政當局)輕易地塗佈於該廢棄材料，且可在該廢棄材料被傾倒後，保持附著至該廢棄材料或被該廢棄材料所吸收。可將該標記物編碼以提供專有的「特徵」，其使主管機關能夠成立資料庫，該資料庫係將被標記之廢棄材料或潛在的廢棄材料與負責該廢棄物之適當棄置的實體(人或組織)聯繫起來。
在發現非法棄置廢棄物後，主管機管或其代理者即可掃描該廢棄物查看標記物的存在。在識別標記物後，即可顯示該標記物與負責該廢棄物之適當棄置之實體身分的相關性。
依據本發明之實施例，提供一種用於標記固體廢棄物的方法，其包含獲得可用X射線螢光來識別的材料、將該材料與液體載體摻合以形成標記組成物，並使固體廢棄材料與該標記組成物接觸。
本發明之另外的實施例提供用於識別負責材料/物體(例如固體廢棄物)棄置之實體的方法。該方法包含：提供可指示用於標記可能需要棄置之材料/物體(例如固體材料)的XRF標記物之專有的XRF訊跡的資料；提供將負責該材料/物體/固體廢棄物之棄置的實體與用於標記該材料/物體/固體廢棄物之標記物或複數標記物的XRF訊跡聯繫起來的相關資料(例如，可儲存於資料庫中的相關資料)；接收量測資料，其指示針對固體廢棄材料之樣本/部分檢測是否有XRF標記物或複數XRF標記物之存在；處理該量測資料以識別XRF標記物或複數XRF標記物之XRF訊跡，並使用該相關資料(例如，藉由查詢其儲存的資料庫)以識別負責該固體廢棄材料之棄置的實體。
在討論中，除非另作說明，應瞭解，例如「實質上」及「約」的形容詞修飾本發明實施例之特徵或複數特徵的條件或關係特性，係表示將該條件或特性定義於針對預期之應用，該實施例之操作下可接受的容許度內。除非另有指示，本說明書及請求項中之用字「或」係被認為是包含性的「或」而非排除性的「或」，且指示其結合之項目其中至少一者，或其結合之項目其中任何組合。
本概要係提供以以簡化形式介紹精選之概念，該等概念係進一步描述於以下「實施方式」中。本概要並不意欲指出所請的主要標的之關鍵特徵或必要特徵，亦不意欲用於限制所請的主要標的之範疇。
在以下「實施方式」中，將詳加描述用於標記及識別物體/材料(例如固體廢棄物)的新穎方法。
現參照圖1A，其依據本發明的某些實施例，顯示描述用於讀取XRF標記之方法100的流程圖。方法100提供新穎技術，其用於讀取檢測中之物體的XRF標記，以基於該物體之XRF標記而允許關於物體之某些特性的識別及/或鑑別及/或判定。方法100允許自具有經改善之SNR及經改善之SCR的具雜訊XRF信號擷取物體之XRF訊跡，藉此促進藉由行動(可攜式/手持式)裝置之物體及/或材料的原位檢測。方法100至少包含用於過濾XRF信號之波長光譜輪廓的操作120、130、及150，其中藉由利用統計時間序列技術而自該波長光譜輪廓移除/抑制趨勢分量及/或週期分量(且最好是兩者)，且自經濾波之信號識別物體之XRF訊跡，該波長光譜輪廓係響應於施加至物體的X射線及/或γ射線輻射而獲得/偵測到。
方法100之可選的操作105包含藉由X射線或γ射線輻射來照射欲檢測的物體，以自物體激發XRF反應。應理解，可在操作105中使用各種技術來利用X射線/γ射線輻射照射物體，且在本發明之方法的不同實施中可變化。熟習本領域技術者可輕易察知在給定需求及條件(在該需求及條件下，在不同實施中，XRF標記之讀取為必須的)的情況下可用之欲使用的輻射放射體之類型，以及波長頻帶及/或輻射強度。例如，所使用的輻射放射體係應可操作以放射X射線輻射，其能量高於形成XRF標記之部分且因而需被識別的原子/元素之「能量」。可選擇地，操作105包含在藉由X射線或γ射線照射欲檢測的物體之前的預防/安全性量測之應用。例如，在本發明之若干實施例中，XRF裝置包含感應式/觸碰式感測器，該感測器防止輻射來源/放射體之激發(例如：阻擋輻射之傳播路徑)，除非欲檢測的物體之樣本/部分設置於放射體旁。
方法100之可選的操作110包含偵測及光譜性地處理響應於施加至物體之X射線或γ射線輻射而自物體送達的至少一部分之XRF信號。例如，XRF信號可被可於所需X射線頻帶中操作的偵測器及/或光譜儀所偵測。XRF信號之所偵測部分係藉由利用合適的光譜處理技術(例如多頻道分析器)來處理，以判定其波長光譜輪廓。
應注意，操作105及110係為可選的操作，其未必在實施本發明之方法100的所有系統/裝置中執行。例如，作為中央XRF信號處理系統而實施的若干系統，可適用於自實施照射所檢測物體及/或偵測XRF反應之操作的外部XRF量測單元/模組接收代表所偵測信號部分之光譜輪廓的資料。並且，依據本發明而配置的行動XRF讀取器可配置以偵測響應於藉由分開的輻射源模組而施加至所檢測之物體的X射線/γ射線輻射而送達的XRF信號，且因此此類行動XRF讀取器可能不會實施照射物體的操作105。
為此，在操作120中，在代表至少一部分之所偵測的XRF信號之波長光譜輪廓的資料已經光譜分析後，提供該資料以依據本發明之技術來處理，以識別其中之XRF訊跡。
操作130包含過濾波長光譜輪廓，以抑制出現在其中的趨勢及/或週期分量，而獲得經濾波的輪廓。本發明的優點係關於用於過濾XRF光譜輪廓之新穎的濾波技術，其係參照方法100的此操作及下個操作描述於下，且亦參照圖2A至2H詳加例示於下。依據本發明，所偵測XRF信號中的雜訊及雜波之顯著部分係依XRF信號之波長光譜輪廓內的可識別特性而分布。尤其，雜訊及雜波之顯著部分在該波長光譜輪廓內以趨勢及/或週期分量的形式出現，其具有特性化特徵俾能夠自波長光譜輪廓偵測且抑制之。
此繪示於圖1B作為範例，其顯示XRF信號之波長光譜輪廓的不同分量之示意性光譜圖(強度為任意單位，作為波長的函數)，其中：
G1 – 係為繪示一段XRF信號之波長光譜輪廓的曲線，該波長光譜輪廓係自偵測器獲得。如此處所顯示，XRF信號之強度在50與100(任意單位)間的規模內變化。
G2 – 係為繪示波長光譜輪廓之週期分量的曲線，其具有某種週期性。舉例而言，此週期分量可與雜訊/雜波相關，例如電子雜訊及/或反向散射。應注意，繪示於此曲線中的週期分量之強度的大小在-10與10(與上述曲線中之任意單位相同的任意單位)間變化。
G3 – 係為繪示波長光譜輪廓之趨勢分量的曲線，其顯示XRF信號之強度的趨勢作為波長的函數而增加/減少。舉例而言，此趨勢分量可與雜訊/雜波相關。應注意，在此範例中，趨勢分量之強度自50至95(與上述曲線中相同的任意單位)近乎單調遞增。
G4 – 係為繪示經濾波之輪廓的曲線，其藉由施加操作130以自顯示於G1中之XRF信號的波長光譜輪廓抑制顯示於G2及G3中之週期及趨勢分量而獲得。如此處所顯示，自波長光譜輪廓(G1)扣除/區分出趨勢分量(G3)及週期分量(G2)，而提供經濾波之光譜輪廓，其中XRF訊跡的光譜線條更加清楚地顯現，且不受到或較少受到關於雜訊之趨勢及週期分量所混淆。應注意，在本範例中，XRF訊跡之光譜線條的強度係為0至4(與上述所使用相同的任意單位)間的規模，因此在此範例中，係為較趨勢分量更低且亦較週期分量更低得多的大小之量級。
鑒於上述，顯然G1之XRF信號中的XRF訊跡係完全受到大部分具有雜訊/雜波的週期及趨勢分量G3及G2所混淆。因此，為了在不抑制此等分量的情況下能夠自此類XRF信號讀取XRF訊跡，需使用較高強度的X-Ray/γ射線放射體、較精確且具較低雜訊的偵測器、及/或在具較低雜訊之條件(其提供減少的雜波)下進行此量測作業。本發明之技術藉由自XRF信號移除趨勢及週期分量而提供此等問題之解決方案。更為具體而言，如詳加描述於下，本發明亦提供識別及過濾此等雜訊分量的新穎技術，以藉由利用自時間序列統計分析之領域採用的統計技術(且其在習知情況下用於時間序列)來移除週期及/或趨勢分量。例如，在本發明之某些實施例中，在操作130中，提供預定的模式(例如自迴歸模式及/或移動平均模式(如：ARIMA))並將其用於識別/過濾XRF信號之波長光譜輪廓的週期及/或趨勢分量。
如上述所指示，ARIMA模式(一般稱為ARIMA(p,d,q)，其中參數p、d、及q為非負整數，其個別指涉該模式之自迴歸、整合、及移動平均的部分之順序)在習知情況下係用於時間序列之統計處理中，以更佳地瞭解資料，或預測該時間序列中未來的點。此處ARIMA模式係用以處理XRF信號的波長光譜，而該模式之參數p、d、及q係選擇以自XRF信號過濾出趨勢及/或週期分量。在本發明之若干實施例中，針對XRF信號之波長光譜輪廓的濾波而特別選擇/決定該模式之參數p、d、及q。可決定該等參數(例如：以例如試誤法及/或電腦模擬來事先預定)，以使其適合XRF信號之週期及/或趨勢(雜訊/雜波)光譜分量的擷取/濾波。並且，在本發明之某些實施例中，在操作130中，時間序列方法(例如：博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法及/或季節性分解(Seasonal Decomposition)法及/或此類方法的變型)係用於過濾XRF信號以自該信號抑制週期及/或趨勢光譜分量。例如，可應用博克斯-詹金斯法及/或季節性分解法以基於選擇之ARIMA模式來處理XRF信號之波長光譜，以藉此獲得XRF信號之經濾波的光譜輪廓，其中可自該經濾波的光譜輪廓擷取XRF訊跡。圖1C分別描繪以方法100濾波前及後之實際XRF信號的曲線A1及A2。方法100之實施的範例係參照圖2A之流程圖而詳加描述。
就此而言，應注意，XRF信號中之雜訊及雜波以XRF信號之波長光譜中的週期及/或趨勢分量之形式來呈現的事實，係為驚人的且對於本領域具通常知識者而言非顯而易見的。因此，使用時間序列技術以自光譜識別及/或過濾趨勢分量(在本說明書中亦稱為非定態(non-stationary))及/或週期分量(在本說明書中亦稱為季節性分量(seasonality component))對於本領域具通常知識者而言亦非顯而易見的。
應注意，在時間序列統計分析領域中，時間序列的趨勢及週期分量常分別被稱為非定態及季節性分量；因此，在本說明書中，此等用語係亦可替換地使用，以分別代表光譜的趨勢及週期分量，即使此等光譜的趨勢及週期分量存在關於波長規模而非時間規模的趨勢及/或週期性。
可選擇地，在若干實施例中，執行操作140以進一步改善XRF訊跡的準確性及可靠性，該XRF訊跡係隨後在描述於下之操作150中所獲得。可選的操作140包含重複上述操作120至130，以過濾自複數時段中之物體送達的複數X射線信號部分之波長光譜輪廓。接著可藉由下列方式計算XRF信號之最終經濾波之輪廓：整合(例如：加總或平均)在操作130(複數)中藉由過濾個別複數時段之波長光譜而獲得的經濾波之輪廓。以此方式，最終經濾波之輪廓中的SCR/SNR係相較於單一時段的經濾波之輪廓而進一步改善，藉此達成獲得具有經改善之可靠性及準確性的XRF訊跡。
在操作150中，代表物體之XRF訊跡的資料係自在操作130中或在可選之操作140中所獲得的經濾波之輪廓(例如最終經濾波之輪廓)而獲得。操作150包含識別滿足預定條件(單或複數)之經濾波輪廓中的峰值，並利用該等峰值來判定所檢測物體之XRF訊跡。
例如，在本發明之若干實施例中，預定條件包含識別峰值，該峰值之最大強度及/或斜率超過某些預定閾值(單或複數)。在此情況下，在操作150中，忽略其強度/斜率低於該閾值(單或複數)的峰值，而剩餘波長及其高度/斜率高於該閾值(單或複數)之可能的剩餘峰值之強度係用以提供代表XRF訊跡的資料。
替代地或額外地，在某些實施例中，該預定條件係基於預定的參考材料組合之XRF光譜反應，其被視為是物體之XRF-標記的部分。可將代表一或更多不同參考材料之參考光譜反應的參考資料(例如：查找表(LUT, lookup table))儲存於記憶體中。例如，針對各參考材料，參考資料可包含一或更多光譜峰值的波長(其一般包含於材料之光譜XRF反應中)、及可能還包含該等峰值的相對高度(可將參考資料中之高度標準化成某個規模(例如：參考材料的某個濃度))。在此類實施例中，操作150包含根據參考資料而處理經濾波之輪廓，以判定相關性之值，其代表參考材料之參考光譜反應與經濾波之輪廓間的相關性程度。該相關性之值可適用及/或可用於判定代表所檢測物體之XRF訊跡的資料，且實際上可代表所檢測物體中之參考材料的濃度。
在操作150中，使用一或更多峰值的波長及大小來判定代表包含於物體中的XRF標記材料之類型及/或濃度的XRF訊跡資料。可進一步使用XRF標記材料之類型及/或濃度(亦即XRF訊跡資料)來識別及/或鑑別物體。
為此，藉由可使用X射線螢光而偵測的XRF-標記化合物(以下亦稱為XRF-標記物、及/或標記物化合物、及/或標記物)來標記物體。可選擇地，標記物化合物可為經取代的烷，其中至少一氫原子被可被X射線螢光分析器(XRF)所偵測的元素所取代。組合的化合物可具有通式Cn H2n+2-m Xm ，其中n=1、2、3…，而m=1、2、3…，「X」為可被X射線螢光分析器(XRF)所偵測的任何元素。例如，X可為鋰(Li)(一種鹼金屬)，其與碳原子形成一共價鍵。
依據另一範例，標記物可為鹵化的化合物，例如具有通式Cn H2n+2-m Xm 的烷基鹵化物，其中n=1、2、3…，而m=1、2、3…，「X」為鹵素，例如：氟(F)、氯(Cl)、溴(Br)、及碘(I)。此類烷基鹵化物的範例為具有分子式C2 H2 Br4 的四溴乙烷。標記物亦可為具有通式C6 H6-m Xm 的芳基鹵化物，其中m=1、2、3、4、5、或6，而「X」為鹵素，例如：氟(F)、氯(Cl)、溴(Br)、及碘(I)。
可選擇地。標記物化合物可為選自由下列各者所構成之群組的烷基或芳基鹵化物：1,1,2,2-四氯乙烷(亦即：C2 H2 Cl4 )、1,1,2-三氯乙烷(亦即：C2 H3 Cl3 )、五氯乙烷(亦即：C2 HCl5 )、六氯乙烷(亦即：C2 Cl6 )、1,2,4-三氯苯(亦即：C6 H3 Cl3 )、1,2,4,5-四氯苯(亦即：C6 H2 Cl4 )、碘乙烷(亦即：C2 H5 I)、溴乙烷(亦即：C2 H5 Br)、二氯1,2-二溴乙烷(亦即：C2 H2 Cl2 Br2 )、二氯三溴乙烷(亦即：C2 HCl2 Br3 )、二氟-1-氯乙烷(亦即：C2 H3 F2 Cl)、二氟1,2-二溴乙烷(亦即：C2 H2 F2 Br2 )、三氟1,2,2-二溴乙烷(亦即：C2 HF3 Br2 )、三溴丙烷(亦即：C3 H5 Br3 )、二溴苯(亦即：C6 H4 Br2 )、二溴乙烷(亦即：C2 H4 Br4 )、正溴丙烷(亦即：C3 H7 Br)、對溴氟苯(亦即：C6 H4 FBr) 溴丁烷(亦即：C4 H9 Br)、及溴辛烷(亦即：C8 H17 Br)。
依據另一範例，標記物可為有機金屬的或鹵化的化合物(其中至少一金屬元素或至少一鹵素，與烯類(烯烴)之至少一碳原子鍵結)，其具有通式Cn H2n-m Xm ，其中n=1、2、3…，而m=1、2、3…，「X」為鹼金屬或鹵素。此類化合物之範例為具有分子式C2 H3 Br的溴乙烯。
依據又一範例，標記物可為上述提及的化合物其中任一者，其中矽(Si)、鍺(Ge)、及類似物替換一碳原子。例如，二乙基矽烷(亦即：C4 H12 Si)係為此類化合物。應注意，矽可被X射線螢光分析器所偵測，且不必替換氫原子。此外，若矽、鍺、或其他元素作為可被X射線螢光分析器所偵測之標記元素，則「X」元素不須存在於該化合物中。對於烷類而言，該化合物之通式為Cn-m H2n+2 Ym ，其中n=1、2、3…，而m=1、2、3…，m＜n且其中「Y」指定矽、鍺、或其他元素。對於烯類(烯烴)而言，該化合物之通式為Cn-m H2n Ym ，其中n=1、2、3…， m=1、2、3…，且其中「Y」指定矽、鍺、或其他元素。
依據本發明之實施例，標記物包含鹽類，其包括具有相當於鋰之原子序或更高的原子序之原子。依據本發明之實施例，標記物包含鹽類，其包括具有相當於鎂之原子序或更高的原子序之原子。
在若干實施例中，可用於以XRF-標記物來標記物體的可被偵測之組成物係藉由摻合XRF-標記物化合物與載體而形成。該可被偵測的組成物係為液體形式。較佳地，該組成物包含促進組成物附著至欲標記之材料的試劑，或促進組成物在欲標記的材料中之吸收的試劑。依據本發明之實施例，該試劑可為黏著劑。黏著劑可包含下列其中一者或其組合：醇酸樹脂、丙烯酸酯、乙烯基丙烯酸酯(vinyl-acrylics)、乙烯基醋酸乙烯酯(VAE, vinyl acetate/ethylene)、聚氨酯、聚酯、三聚氰胺樹脂、環氧樹脂、或油脂。可被偵測的組成物可進一步包括顏料及/或溶劑。例如，可被偵測的組成物可為塗漆、膠、或環氧化物的形式。
為此，用於操作150中的參考資料可包含代表各種可被偵測的組成物及/或標記物，其藉由本發明之技術而用以標記與識別物體。在若干實施例中，本發明之技術能達成XRF-標記物之偵測，該XRF-標記物以約100 ppb(十億分之一，parts per billion)至100 ppm(百萬分之一，parts per million)間的濃度範圍存在於物體中。
圖2A依據本發明之某些實施例，係為詳加繪示用於處理XRF信號之方法200的流程圖。該方法包含操作220、230、及可選的操作240，其中：在操作220中，提供代表所偵測XRF信號的至少一部分之波長光譜輪廓的資料/信號，在230中，過濾所偵測XRF信號的該部分之波長光譜輪廓，以抑制趨勢及週期分量，而可選的操作240包含重複操作220及230以過濾自複數時段中之物體送達的複數X射線信號部分之波長光譜輪廓，以及整合(例如：將以此方式所得到的該複數經濾波之光譜輪廓平均，以獲得具有經改善之SNR及/或經改善之SCR的最終經濾波之輪廓)。操作220及240通常類似於前述操作120及140，而因此不需詳加描述於下。方法200的操作230係為前述方法100的操作130之實施的特別範例。
操作230包含子操作232，其用於提供自迴歸(AR, Auto-Regressive)模式，該模式係用於過濾220中所提供的波長光譜輪廓。如232.1中所指示，可選擇地，所使用的模式為ARIMA模式。取得該模式的參數以過濾XRF信號。該等參數可為事先決定以適合過濾XRF信號的預定參數(例如：儲存於記憶體中)，及/或可選擇地，在232.2中，可基於待濾波的波長光譜輪廓而決定該等參數其中的某些。例如，可藉由計算波長光譜輪廓之自相關函數，並識別該自相關函數中的極值(例如：最大值)的位置(複數)，來決定(例如：即時動態地決定)自迴歸參數p。
例如，在若干實施例中，ARIMA模式的自迴歸P、整合d、及移動平均q參數/指令係設定如下：p=5及q=12。在某些實施例中，選自權重的重複系列之q連續的移動平均(MA, Moving Average)權重係用於ARIMA模式的MA部分。本發明的發明人已實現，在若干實例中，在過濾XRF波長光譜時，使用此組MA權重能提供良好的結果。
操作230包含子操作234，其中藉由利用時間序列處理技術(係為對於XRF信號之濾波的博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法及/或季節性分解(Seasonal Decomposition)法處理技術之改版)而基於AR(例如：ARIMA)來過濾波長光譜輪廓。
例如，在可選的子操作234.1中，運用季節性濾波而自波長光譜輪廓抑制週期分量。在此範例中，季節性濾波可包含：
a. – 將移動平均運用於波長光譜輪廓以獲得波長光譜輪廓的平滑輪廓。在220中所提供的XRF信號之波長光譜輪廓的範例係繪示於圖2B中。在此範例中，藉由以子操作232中所提供的ARIMA模式中所給定的q=12權重來平均XRF信號的q=12連續樣本而運用移動平均。
b. – 然後，在此實例中，藉由自波長光譜輪廓P1扣除平滑輪廓而將該平滑輪廓區分出來，以獲得代表週期峰值的季節性輪廓，該週期峰值係與雜訊及/或雜波相關聯，且存在於波長光譜輪廓P1中。應注意，儘管發明人已發現，在若干實施中藉由自波長光譜輪廓P1扣除平滑輪廓來執行該區分作業係更可取的，然而在若干實施例中可以另外的方法來執行該區分作業以獲得季節性輪廓，例如藉由將波長光譜輪廓P1除以平滑輪廓(例如：或反之亦然)。
c. – 最後，為了自波長光譜輪廓P1抑制週期分量，且獲得「無季節性」的波長光譜輪廓，藉由運用移動平均而使(b.)中所獲得的季節性輪廓變得平滑，以獲得平滑季節性輪廓，然後自波長光譜輪廓P1區分該平滑季節性輪廓，藉此獲得「無季節性」的波長光譜輪廓，而至少若干週期分量自其中受到抑制。
在可選的子操作234.2中，運用平穩性濾波而自「無季節性」波長光譜輪廓(或自波長光譜輪廓P1，例如在若未執行上述步驟a.至c.的情況下)抑制趨勢分量。在此範例中，平穩性濾波可包含：
d. – 將移動平均運用於「無季節性」的波長光譜輪廓(例如，亦可將此運用於波長光譜輪廓P1)以獲得平穩性輪廓，其代表存在於波長光譜輪廓P1之趨勢分量的至少一部分。
e. – 然後，在無季節性光譜輪廓(例如，或波長光譜輪廓P1)與平穩性輪廓之間進行區分，以便自「無季節性」的波長光譜輪廓(例如，或自波長光譜輪廓P1)抑制趨勢分量，並獲得無趨勢的光譜輪廓P6，其中趨勢分量受到抑制。在此階段所獲得的「無趨勢」光譜輪廓P6係繪示於圖2C中作為範例。應注意，在此，區分作業係藉由自「無季節性」的波長光譜輪廓扣除平穩性輪廓來加以執行，且為此，輪廓P6實際上為XRF-信號的經濾波之波長光譜輪廓，而季節性(週期)的分量及平穩性(趨勢)分量兩者皆自其中受到抑制。亦應瞭解，儘管在此範例中藉由扣除來執行此階段的區分作業，但在若干實施例中，可藉由其他技術(例如藉由將「無季節性」的波長光譜輪廓(例如：或自波長光譜輪廓P1)除以平穩性輪廓)來執行用以移除趨勢分量的區分作業。
因此，在以上例示之操作234的結尾獲得經濾波之波長光譜輪廓P6，趨勢及週期分量兩者的顯著部分(其與雜訊/雜波相關聯)自其中被移除。剩餘的顯著峰值主要代表所檢測之物體的實際XRF訊跡。在以下操作中，可類似地執行上述150，以在具有經改善之準確性及可靠性的情況下自經濾波之輪廓P6擷取代表XRF訊跡的資料。
比較光譜輪廓P1及P6(以本發明之技術濾波前及濾波後)，應注意，許多雜訊及雜波在輪廓P6中被抑制。在濾波後之輪廓P6中，850之區域中的峰值沿著y軸係顯而易見的。如藉由比較圖2B之Y軸的尺度(其落在約0-80之範圍中)與圖2C之Y軸的尺度(其係約為0-2之範圍)可見，敏感性改善。由於峰值解析度增加，此增加的敏感性可容許較小量標記物質的使用者。
現轉向圖3，例示一方塊圖，其說明依據本發明之若干實施例而配置的X射線螢光(XRF, X-Ray Fluorescence)裝置300。XRF裝置300包含XRF光譜資料/信號供應器320，其適用於提供代表XRF信號部分之波長光譜輪廓的資料，該XRF信號部分係響應於以X射線或γ射線輻射對物體之照射以及利用輻射偵測器對響應的XRF信號之偵測而自該物體送達。XRF裝置300亦包含XRF-標記讀取處理器310(在下文中稱為「處理器」)，其適用於根據本發明之技術(例如：實施上述方法100及/或方法200)將波長光譜輪廓處理成經濾波之輪廓，其代表包含於物體中之材料(例如：XRF標記物)的XRF訊跡。XRF裝置300亦包含識別模組330，其適用於處理經濾波之輪廓以識別其中的XRF訊跡，並提供代表該訊跡的資料。識別模組330可適用於例如執行上述方法100之操作150，以在經濾波之輪廓中識別滿足預定標準的峰值，並利用波長、及可能還利用該等峰值的大小，以識別物體之XRF訊跡。並且，裝置300亦可包含與儲存參考資料之記憶體相聯繫的XRF標記資料檢索器340，該參考資料代表各種可被偵測的組成及/或用以標記物體的標記物，而該資料檢索器可適用於基於參考資料處理代表由識別模組330所獲得之XRF訊跡的資料，然後判定用以標記物體的XRF-標記物，並提供及/或儲存代表該標記物之資料。
依據本發明之若干實施例，處理器310包含濾波模組315，其包含週期性濾波器315.2及趨勢濾波器315.4其中至少一者，該等濾波器分別適用於過濾波長光譜輪廓以自其抑制週期分量及趨勢分量。例如，在若干實施例中，濾波模組315包含週期性濾波器315.2及趨勢濾波器315.4，其分別配置且可操作以實施上述操作234.1及234.2，以自XRF信號部分的波長光譜輪廓抑制週期及趨勢分量。
依據本發明之若干實施例，處理器310亦包含時段分段器312及時段整合器317，其配置且可操作以實施方法操作140及/或240以進一步自最終經濾波之信號減少雜訊及/或雜波。為此，時段分段器312係配置且可操作以將由XRF光譜資料/信號供應器320所提供的XRF信號分段為複數(例如：兩或更多)波長光譜輪廓。濾波模組315接著獨立過濾波長光譜輪廓的各者，以自其移除/抑制趨勢及/或週期分量。接著，時段整合器317整合(例如：平均)不同時段之信號部分的各者之由濾波模組所獲得的經濾波之輪廓，以獲得具有經改善之SNR及/或SCR的最終經濾波之輪廓。
應注意，通常可以類比及/或數位的方法來實施本發明的XRF裝置。在若干情況下，XRF裝置包括電腦化的系統，其包含電腦處理器(CPU, computer processor)及記憶體。因此可以合適的電路系統，及/或以軟體及/或硬體元件(包含配置以實施上述方法100及/或200之操作的電腦可讀碼)來實施該裝置的模組。
本發明的XRF裝置可作為XRF信號處理中心的部分及/或作為可攜式(例如：手持式)XRF讀取裝置而實施。
於XRF信號處理中心中所實施的本發明之XRF裝置300係繪示於圖4A中的方塊圖中。裝置300的一般元件/模組之配置及操作的敘述(其相似於圖3中所示之裝置的元件/模組之配置及操作的敘述)將不在此重複。在XRF信號處理中心中之XRF裝置的實施中，XRF光譜資料/信號供應器320包含通信模組322及/或與通信模組322聯繫，且經由與用以偵測來自物體之XRF信號反應的遠端XRF讀取裝置之通信而可操作以接收代表XRF信號的資料。並且在此實施中，XRF標記資料檢索器340包含資料儲存裝置(記憶體)344及/或與資料儲存裝置(記憶體)344聯繫，其儲存代表將被XRF裝置300所識別之複數XRF標記物的參考資料。資料儲存裝置(記憶體)344可能亦儲存將代表複數物體之資訊與XRF標記物聯繫起來的相關資料。資料檢索器340瀏覽/查詢資料儲存裝置344，以判定與由識別模組330所獲得之XRF訊跡最適配的XRF標記物。可選地，資料檢索器340亦瀏覽/查詢資料儲存裝置344，以基於所識別的XRF標記物及儲存於資料儲存裝置中的相關資料而判定物體的特性。接著，可將代表所識別之XRF標記物的資料及/或所識別物體之特性的資料傳送(例如，經由通信模組322及/或經由不同的模組)至提供XRF信號的XRF讀取器。
作為手持式/可攜式XRF讀取器而實施的本發明之XRF裝置300係繪示於圖4B中的方塊圖中。裝置300的一般元件/模組之配置及操作的敘述(其相似於上述參考圖3之裝置的元件/模組之配置及操作的敘述)將不在此重複。在作為手持式/可攜式裝置的XRF裝置300之實施中，XRF光譜資料/信號供應器320可包含輻射偵測器324，例如X射線光譜儀，其適用於對回應於以X射線或γ射線對物體之照射而自物體送達的XRF信號進行偵測及光譜分析，並提供代表所偵測的信號之波長光譜輪廓的資料信號。在若干實施例中，輻射偵測器324可達成對XRF標記物材料的偵測，該XRF標記物材料標記上述物體且具有約1 ppm或甚至更低之量級(約為100s ppb之量級)的濃度。
在若干實施例中，可選地，XRF裝置300亦可包含輻射放射器350，其配置且可操作以放射上述X射線或γ射線輻射，該X射線或γ射線輻射係用於照射待以可攜式XRF裝置300來檢測的物體。在此實施中，XRF標記資料檢索器340可包含通信模組342及/或資料儲存裝置344，其係用以基於所識別的XRF訊跡而獲得與標記物體之XRF標記物相關聯的XRF標記資料、及/或代表物體之特性的物體資料。為此目的，資料儲存裝置344可儲存參考資料及/或相關資料，其將各種XRF訊跡與特定XRF標記物聯繫起來，及/或將XRF-訊跡及/或各種標記物與藉此被標記的物體之特性聯繫起來。替代地或額外地，手持式裝置300可使用通信模組342(例如：無線通信模組)以將代表XRF-訊跡及/或經濾波之輪廓的資料傳送至處理中心，並自該處接收代表物體之資料及/或代表用於標記物體之XRF標記物的標記物資料。
在若干情況下，由XRF標記資料檢索器340所獲得的標記物資料係代表以下一或更多者：以其原始形式存在的物體之XRF訊跡；加入物體以標記物體之一或更多額外的XRF標記材料；及/或用於使XRF標記材料附著至物體的載體材料。在若干情況下，由XRF標記資料檢索器340所獲得的物體資料包含代表以下一或更多者的資料：物體的身分；與上述物體相關之產品的身分、上述物體之生產者的身分；物體的批次號碼、物體的生產日期、物體的生產位址及/或物體的序號；及上述物體之所有者的識別碼。在若干實施例中，XRF裝置300包含顯示模組390(例如，包含顯示螢幕及顯示控制器(未顯示))，其係配置且可操作以自XRF標記資料檢索器340獲得標記物資料及/或物體資料，並呈現於代表物體的顯示螢幕標記上。
在若干實施例中，XRF裝置300包含位置定位器360(例如：全球定位系統(GPS))，其配置以判定/估計XRF裝置300的位置，並利用通信模組(例如：342)來將代表該位置的資料連同經濾波之輪廓/XRF訊跡的資料傳送至處理中心。在若干實施例中，XRF裝置300包含光學讀取器370(例如：條碼/快速回應碼(QR code)讀取器)，其配置以讀取物體之光學碼(例如：條碼/快速回應碼)，並將代表該光學碼的資料連同經濾波之輪廓的資料傳送至處理中心。
在若干實施例中，XRF裝置300亦包含記憶體，其儲存XRF裝置300之專有的識別編碼。XRF裝置300可配置以經由通信模組將該專有的識別編碼連同經濾波之輪廓的資料傳送至中央電腦。
現參照圖5，其顯示描述用於標記廢棄材料/物體之方法500的流程圖。
方法500包含520，其提供/製備用於標記廢棄材料之可被偵測的組成物。可選地，可被偵測的組成物包括XRF標記物化合物，其包含使用X射線螢光可偵測的原子。依據本發明之實施例，XRF標記物化合物以能夠以XRF裝置(例如上述裝置300)偵測的量存在於可被偵測的組成物中。依據本發明之實施例，XRF標記物化合物以一總量存在於該組成物，該總量能使可被XRF裝置所偵測的元素之濃度以約100 ppb(十億分之一，parts per billion)與100 ppm(百萬分之一，parts per million)間的範圍存在。
依據本發明之實施例，方法500更包含530，其以在520中所提供/製備之可被偵測的組成物(例如：XRF標記物化合物)來標記可能將需棄置的廢棄物及/或物體(或複數物體)/或固體材料。依據本發明之實施例，被標記的物體/材料可包含建造材料，其可為或可能變成因道路、建築物、及其他人造結構之破壞或修理所造成的建造廢棄物。此類建造材料可包含混凝土、瀝青、金屬、木材、絕緣材料、不塗泥灰的石牆、玻璃、塑膠、及其他相關殘材。本發明之額外實施例係亦關於液體材料/廢棄物。在本發明之若干實施例中，所標記之物體/材料在進行標記時仍非為廢棄物形式。例如，若建築物預定被拆除，則構成該建築物的建造材料可被視為是固體廢棄材料，且可在該建築物拆除前以可被偵測的組成物來加以標記。
依據本發明之實施例，可被偵測的(例如：藉由XRF標記物)組成物係為塗漆形式。在530中的此類實施例中，藉由以塗漆形式之可被偵測的XRF標記組成物塗佈/塗抹物體(例如藉由噴塗)來標記物體/材料/固體廢棄物。將可被偵測/XRF-標記的組成物以塗漆形式塗佈於固體廢棄材料，需要極大的努力才能將可被偵測的組成物自固體廢棄材料移除，藉此，不鼓勵組成物的移除與後續的非法棄置。在本發明的若干實施例中，可被偵測/XRF-標記的組成物係為有顏色的塗漆之形式。可將該有顏色的塗漆著上與其所塗佈之物體/材料不同的顏色，藉此達成被棄置為廢棄物之被標記的物體/材料之簡易識別。或者，在若干實施例中，可將該有顏色的塗漆著上類似於其所塗佈之物體表面的顏色。例如，若物體為具有白色或黃色線條的道路，可將可被偵測的組成物應用於具有與該線條顏色相同之顏色的塗漆，藉此「遮蔽」該標記，並使該標記難以被找到及/或移除。
依據本發明之實施例，可被偵測的組成物係為穩定的組成物，其在塗佈於廢棄材料後維持其穩定性及其透過X射線螢光而被偵測之能力達至少一年的期間。依據本發明之實施例，可被偵測的組成物在塗佈於廢棄材料後維持其穩定性及其透過X射線螢光而被偵測之能力達至少三年的期間。
依據本發明之實施例，適當的可被偵測之組成物係與被標記之特定類型的建造廢棄物相配。例如，若該建造廢棄物為混凝土，未標記的混凝土之樣本係針對原子之可被偵測的存在性而以X射線螢光加以分析。所獲得的結果為：該混凝土不含有可被偵測之程度的兩元素，Li及Br。由於該分析結果，因此將包含已知量之Li及Br的可被偵測之組成物形成且塗佈於混凝土建造廢棄物。
依據本發明之實施例，方法500更包含操作540，其用於將用於標記物體/材料的可被偵測之組成物(例如：XRF標記物)的訊跡/特徵(finger-print)與包含物體/材料之特性/參數的物體資料聯繫起來，例如識別負責將物體/材料作為廢棄物而棄置的實體。接著可將標記物體的可被偵測之組成物/XRF-標記物的訊跡與物體參數間的相關資料儲存於合適的資料儲存器中。
為求有效地標記廢棄物，可使用編碼系統，其中標記化合物之不同的相關濃度及/或特性可與負責廢棄物棄置的不同實體相關聯。
現參照圖6，其依據本發明之實施例，顯示描述用於識別負責廢棄材料棄置的實體之方法600的流程圖。
依據本發明之實施例，方法600包含操作610，其關於識別/分析廢棄材料。依據本發明的實施例，廢棄材料可為固體廢棄材料，包含建造廢棄物。建造廢棄物可包含混凝土、瀝青、金屬、木材、絕緣材料、不塗泥灰的石牆、玻璃、塑膠、及其他相關殘材。廢棄材料可能被發現被傾倒於非法場所中。可藉由XRF裝置來執行操作610，例如繪示於圖4B中、以XRF標記物標記光譜儀之形式設置的裝置。依據本發明的實施例，分析廢棄材料以識別標記，可利用X射線螢光來識別該標記。該分析可包含以電磁輻射來轟擊廢棄材料，並分析由廢棄材料之標記所放射的螢光樣式之波長及/或強度。基於該所放射的螢光樣式之波長及/或強度，可判定標記物包含某個濃度的特定原子，其與標記物組成物之特性相關。依據本發明之實施例，以手持式XRF裝置來分析廢棄材料，舉例而言，例如圖4B中所示的裝置。
依據本發明之實施例，方法600更包含操作620，其關於比較標記與相關實體。操作620係於螢光樣式(例如：標記物之XRF訊跡)被偵測之後執行。所偵測的螢光樣式/XRF-訊跡可代表特定相關濃度的特定原子，其可與複數標記物其中一者的濃度相關聯，廢棄物係事先標記有該標記物。所放射的螢光樣式/XRF-訊跡代表特定相關濃度的特定原子，其可與事先塗佈的標記物之濃度相關聯。為此，在操作620中，可使用儲存於資料庫的參考資料(上述)來比較所偵測之XRF標記物的螢光樣式/XRF-訊跡與事先用於標記物體且儲存於資料庫的複數XRF標記物之訊跡/化學組成物。
依據本發明之實施例，方法600更包含操作630，其關於判定由所識別之標記物所標記的物體/廢棄材料之資料，例如，判定代表負責物體/廢棄材料棄置的實體之身分的物體資料。為此，在操作630中，可使用儲存於資料庫中的相關資料(上述)來判定由在620中所識別的標記物所標記的物體/材料之特性/參數。物體的特性參數可包含代表負責該物體之棄置的實體之資料。
依據本發明之實施例，方法600更包含可選的操作640，其可包含對於負責廢棄材料棄置的實體之引動作用的自動引動。此情況可為例如自動發布待送達負責廢棄材料棄置的實體之罰款，及/或將負責廢棄物棄置的該實體自動列入紀錄簿/工作簿中，以便由合適的人員進一步處理。為此，如以上所指示，在若干情況下，本發明的XRF讀取器裝置包含以下一或更多者：位置定位器(GPS)、光學/條碼讀取器、及儲存專有識別資料的記憶體。利用由此類模組所提供的資料，當自動記入/列入廢棄物之棄置時，可記錄下列資料參數： -負責廢棄物棄置的實體 – 此(可能還有其他廢棄物參數)可自630中的相關性而判定； 廢棄物棄置的場所 – 此資料可自XRF裝置之GPS/位置定位器而獲得； 記錄所棄置之廢棄物之外勤人員身分 – 此資料可藉由利用XRF裝置專有的識別編碼而獲得； 關於廢棄物的額外可能的資訊，其可自編碼在廢棄物體/材料上的條碼資訊而獲得，並以XRF裝置之光學讀取器來讀取。
現參照圖7，其依據本發明之實施例，顯示描述用於鑑別材料之方法700的流程圖。
方法700包括操作710，其包含用於標記的材料/物體。用於標記的物體/材料可包含任何材料或產品，其中存在產品之偽造或供應鏈轉換的顧慮。用於標記的材料/物體可包含包裝，其依據本發明之實施例而被標記。該材料可選自由下列各者所構成的群組：天然氣、寶石、硬幣、匯票、識別文件、識別卡、護照、汽車零件、品牌商品、消費商品、塑膠、紙類、黏著劑、塗漆、顏料、尼龍、棉、合成纖維、金屬、合金、橡膠、合成橡膠、光學纖維、矽、硬紙板、油墨、及合成聚合物。依據本發明之實施例，黏著劑係選自由下列各者所構成的群組：環氧化物、聚合膠、及接觸膠。依據本發明之實施例，消費商品係選自由下列各者所構成的群組：食物、飲料、酒精飲料、電器用品、衣服、珠寶、鞋子、時尚配件、手錶、軟體、香水、化妝品、藥品、及藝術品。
方法700更包含操作715，其製備包含標記物物質及載體的XRF標記物組成物。標記物物質化合物可為上述標記物(例如：如經取代烷類及/或鹵素的化合物、及/或烷基或芳香基鹵化物、及/或有機金屬的或鹵素的化合物、及/或包含具有相當於鋰之原子序或更高的原子序之原子的鹽類)的任一者。依據本發明之實施例，標記物物質包含具有原子序為12(鎂)及12以上的元素。依據本發明之實施例，標記物物質包含標記物化合物或標記物原子。依據本發明之實施例，製備可被偵測之組成物，其包含兩或更多標記物物質。依據本發明之實施例，該兩或更多標記物物質放射不同頻率的XRF。
依據本發明之實施例，以相對於載體介於0.1 ppm(百萬分之一，parts per million)與100 ppm間的濃度加入標記物物質。依據本發明之實施例，以相對於載體介於0.5 ppm與30 ppm間的濃度加入標記物物質。
依據本發明之實施例，形成可被偵測之組成物，其中當在給定的能量下照射可被偵測之組成物時放射的XRF輻射之能量不會相當於被標記的物質在相同能量下被照射時所放射的XRF輻射之能量。此保證，未標記的物質將不會放射「正誤判」信號，且將可與相對應之被標記的物質區別。亦可能使用黏著劑材料，其XRF反應不會干擾標記物的XRF信號。
依據本發明之實施例，可被偵測之組成物不會干擾被標記之物質的作用。例如若被標記的物質為黏著劑，可被偵測之組成物的加入不會改變該黏著劑的黏著性。
依據本發明之實施例，可被偵測之組成物不會對環境有負面的影響，且對於被標記的材料之使用者而言，操作及使用係安全的。
依據本發明之實施例，當可被偵測之組成物在給定的能量下被照射，由其所放射的XRF輻射之能量及/或強度，係與當單獨(在不存在載體的情況下)照射可被偵測之組成物所包含的標記物物質(單或複數)時所放射的XRF之能量及/或強度不同。載體及標記物可各自貢獻相對於未被標記之物質的、可被偵測之組成物的XRF「特徵」。
存在於標記物物質中的特定元素之原子、載體、及被標記之物質、或其任何組合，全部皆可被XRF所偵測。當以適當的能量照射，各元素可基於電子回到各種不同的殼層而放射各種各樣類型的能量。各殼層(例如：K-殼層、L-殼層、M-殼層、及N-殼層)可各自放射特定量的能量，該能量就各元素及各殼層而言而有所不同。自被標記、被照射的物質所讀取之能階的讀取資料之組合可顯現(當顯示於圖上)對應各元素之各種能階的多個峰值，其與標記物物質、載體、及被標記之物質的任何組合中的元素相關。依據本發明之實施例的方法將專有的XRF特徵歸屬於標記物物質、載體、及被標記之物質的預定組合。專有的XRF特徵係自標記物物質、載體、及被標記之物質的組合之分析而獲得，可能無法自標記物物質、載體、及被標記之物質單獨的分析而獲得。
依據本發明之實施例，標記物物質係與載體混合。依據本發明之實施例，標記物物質係化學性地結合至載體。
方法700更包括操作720，其包含利用可被偵測之組成物標記材料。
依據本發明之實施例，藉由混合可被偵測之組成物與材料以形成混合物，該材料係標記有可被偵測之組成物。依據本發明之實施例，該混合物為均勻的混合物。若被標記之材料為液體材料(例如塗漆)，則選擇可被偵測之組成物，以使其均勻散布於該液體材料中，且不會隨時間沉澱於該液體材料。
依據本發明之實施例，材料係在外部被標記。依據本發明之實施例，該材料係塗覆或塗抹有可被偵測之組成物。依據本發明之實施例，標記材料之包裝。該材料可在其生產位置被標記。
方法700更包含操作725，其包含將標記記錄於資料庫中。可配置資料庫以提供專有碼，其對應可被偵測之組成物的標記。該專有碼可對應XRF特徵/訊跡，其與可被偵測之組成物的標記相關。專有碼可針對每一標記物之組合或針對標記物之組合而產生。例如，操作725可包含將代表用於標記物體之標記組成物的訊跡之參考資料儲存於資料庫中，亦可能儲存將物體之特性及/或身分與標記之訊跡關聯在一起之相關資料。編碼較佳儲存於具有受限制之存取權限的安全資料庫。可改變各標記物的濃度以提供許多編碼之選擇。依據本發明之實施例，可以相互差約10 ppm之濃度的相同的標記物來標記不同的產品/物體。依據本發明之實施例的方法係成功地在具有2-σ(two-sigma)的信賴區間之情況下區別被標記之物體。
編碼及其相關的螢光樣式可與關於被標記之材料的資料相關聯，包含(但不限於)產品的身分、生產者的身分、批次號碼、生產日期、生產位址及/或序號。
以下所描述的方法700之操作730至755通常在散布(例如：賣出)被標記的物體/材料及提供/發現可疑的偽造樣本之後執行。該樣本可為呈現為類似被標記的項目及/或標示為類似被標記的項目之材料的樣本。
方法700更可包含操作730，其包含照射樣本。可以X射線或γ射線來照射樣本。可以上至40 keV的能量來照射樣本。
依據本發明之實施例，使用手持式XRF裝置來照射樣本。依據本發明之實施例，由未知可被偵測的組成物之身分的XRF技術人員來照射樣本。
在照射樣本的之前或之後，手持式XRF裝置之操作者可對手持式XRF裝置進行輸入，以要求測試鑑定特定材料。該操作者可使用與材料相關的文字或序號指示正在確認哪個材料。手持式XRF裝置可將資料傳送至中央電腦資料庫，該資料係關於操作者對材料的指示。
依據本發明之實施例，手持式XRF裝置可包含條碼讀取器，其配置以掃描條碼、快速回應碼(QR code)、或其他類型之以光學方式編碼的資料。接著可將以光學方式編碼的資料傳送至中央電腦，指示將分析何種材料類型或材料之生產者。
可選地，方法700更可包括操作735，其包含偵測來自所照射之樣本的XRF。依據本發明之實施例，使用手持式XRF裝置來執行偵測操作。依據本發明之實施例，矽漂移二極體(silicon drift diode)偵測器係用於偵測操作。依據本發明之實施例，在約2 keV與30 keV間的範圍內偵測XRF。
可選地，方法700更可包括操作740，其包含將把自偵測器所接收到之XRF資料編碼的信號傳送至中央電腦。XRF資料可包含關於樣本之X射線螢光的能量及/或強度之資料。XRF資料可包含代表濾波以自其移除趨勢及/或週期分量之前及/或之後的XRF信號的波長光譜輪廓之資料。可將XRF資料信號編碼。
可例如透過有線通信、無線通信、電話傳送式通信、或蜂巢式通信，或其任何組合來執行來自XRF裝置之信號的傳送。
自XRF裝置至中央電腦的傳送可包含識別碼信號，其為XRF裝置專有，以為求資訊檢索而識別XRF裝置。中央電腦可配置以持續與XRF裝置之通信，或僅在透過專有的辨識碼信號來確認XRF裝置後即傳送資訊至XRF裝置。
可選地，方法700更可包括操作745，其包含將所接收之XRF資料與資料庫中的資料進行比較。可將所接收的XRF資料記錄於資料庫中。所記錄之所接收的XRF資料可供未來樣本之未來分析使用。
可選地，方法700更可包括操作750，其包含基於資料庫之資料而評估樣本的身分。可使用統計分析來執行身分評估，其中將所接收之XRF資料與資料庫之XRF資料進行比較，且執行統計比較。若顯示預定的相似程度，該XRF資料則被認為是來自匹配的樣本。
可選地，方法700更可包括操作755，其包含將信號自電腦傳送至偵測裝置。信號可包含關於被標記之材料的資料之識別，包括(但不限於)生產者、批次號碼、生產日期、生產位址、及序號。
或者，所傳送的信號可包含正讀取的指示，其代表真實項目的肯定識別，或包含負讀取的指示，其代表該項目為非真實的。所傳送的信號可為樣本對應或不對應由XRF操作者所輸入之關於樣本的資訊之指示。
依據本發明之實施例，中央電腦與XRF偵測器間的通信之紀錄可記錄於資料庫中。
現參照圖4，其依據本發明的實施例，描繪可用於識別材料及/或用於分析廢棄物並判定其來源的系統。
圖8依據本發明的實施例，係關於材料分析系統800。材料分析系統800包含能夠讀取物體之XRF信號的行動XRF裝置/分析器810，以及中央電腦840，其能夠接收代表XRF信號及/或其訊跡之資料，並響應而檢索代表被對應之XRF標記物所標記的物體之資料/參數。中央電腦840及XRF裝置/分析器810其中至少一者可配置成類似參照圖3描述於前文的XRF裝置300，並包含XRF-標記讀取處理器310(由軟體及/或硬體實施)，其依據上述本發明之技術(例如：實施上述方法100及/或方法200)，可過濾波長光譜輪廓。
行動XRF裝置/分析器810包含通信模組812、處理器814、記憶體816、顯示器818、輻射放射器820、輻射偵測器822、及天線824。中央電腦840包含通信模組842、處理器844、及儲存參考及/或相關資料的資料庫846，其中該資料將標記訊跡與藉此被標記的物體之個別特性(例如：負責廢棄物棄置的個別實體)進行聯繫。
在若干實施例中，材料分析系統800係配置於雲端型的配置中及/或利用網路運算以使處理器814、處理器844、資料庫846及/或記憶體816的部分可存在於許多不同的地理位置中。
行動XRF裝置/分析器810可為手持式裝置。在操作中，操作者802可握持手持式行動分析器810以分析材料或廢棄物的樣本/物體830。在手持式行動分析器810啟動後，處理器814即發出信號至輻射放射器820以放射輻射(例如：X射線輻射)。處理器814透過輻射偵測器822偵測輻射螢光信號樣式，其因在樣本830上標記組成物而放射。處理器814可透過通信模組812，且透過資料通信(例如：透過蜂巢式網路860)將關於螢光信號樣式(例如螢光波長及/或強度)的資料傳送至中央電腦840之通信模組842。中央電腦840之處理器844可將所接收的資料記錄於資料庫846中，及/或可查詢/交互參照所接收的資料與資料庫846中的資料，以檢索關於樣本/物體830的物體資料(例如：物體及/或識別負責其棄置的實體之細節)，並可將此類物體資料傳送至行動裝置，在該行動裝置，處理器814可發出信號至顯示器818以顯示對應物體資料的訊息。
鑒於上述內容，本發明之實施例提供用於標記與分析材料及廢棄物的便利方法。XRF技術可輕易地分析材料，以判定其是偽造的或真實的。環境廢棄物技術可使用可快速地且輕易地識別負責廢棄物非法棄置的實體之可攜式、手持式的機器來輕易地分析非法傾倒的廢棄物。
可藉由以下範例說明依據本發明之實施例的方法： 範例1：
以色列海法市(Haifa, Israel)的工程部門在該城市的限制內負責道路工程。該部門提供了該城市中各種道路建造計畫的10個標案(編號1-10)。全部10個標案皆涉及移除大量由道路廢棄物所構成的建造廢棄物。海法區域中不存在供建造廢棄物使用的垃圾掩埋場，而因此必須將建造廢棄物搬運約100 km至最近的垃圾掩埋場。該垃圾掩埋場每10碼滾裝式大型垃圾箱要價相當於約$500。全部10個標案由不同的承包商(以字母A-J標定)贏得。
海法市的工程部門雇用環境顧問以確保不會將來自海法市中之建造工程的建造廢棄物非法傾倒在海法的鄰近區域中。該顧問以含有兩不同標記物化合物(一包含Li之化合物及一包含Br之化合物)之白色道路塗漆的形式製備可被偵測之組成物。分析其上塗佈有可被偵測之組成物的柏油路表面，以及道路塗漆的非標記物成分，以判定不存在可被偵測的量之Li或Br。一旦完成判定，即依據表1製備ppm(百萬分之一，parts per million)等級的可被偵測之組成物，且將其指派給特定建造場址及承包商。 表1:
該顧問依據表1製備專有的可被偵測之組成物，並將其塗佈於道路表面之在開始道路建造後即可能被10個承包商之各者所破壞的區域中。在承包商對標記之位置及組成物不知情的情況下，該顧問在建造開始前將可被偵測之組成物塗佈於場址1-10。
在發現非法棄置的建造廢棄物後，海法市政當局即可通知該顧問，其分析建造廢棄物之樣本。該顧問藉由使用X射線螢光而發現，一樣本標記有可被偵測之組成物，該可被偵測之組成物包含10 ppm的Li及100 ppm的Br。該顧問通知海法市政當局該非法棄置的廢棄物係來自建造場址8，由承包商H所負責。海法市政當局可針對非法傾倒廢棄材料而對承包商H採取法律行動。
如上述範例中所說明，市政當局並未察覺特定標記與該標記對應的承包商間的相關性。該顧問為察覺將特定標記物對應至對應承包商之編碼的唯一實體。此過程可在市政當局未插手管控的情況下達成編碼之控制及維護。再者，其容許全州範圍或全國範圍的資料庫監測廢棄物棄置。
依據本發明之實施例的方法可使用相對價格相當低廉的標記化合物以提供廢棄物之專有標記的成千上萬之可能性，其與同樣大的數量之負責廢棄物棄置的實體相關聯。
本申請案中之本發明的實施例之敘述係作為舉例而提供，且並不意欲限制本發明的範疇。所述之實施例包含不同的特徵，在本發明之所有實施例中，並非所有的特徵皆為必需的。若干實施例僅利用該等特徵其中若干者或該等特徵之可能的組合。本領域之技術者將可思及所述之本發明實施例的變化，以及包含記錄於所述實施例中的特徵之不同組合的本發明實施例。本發明的範疇僅限於申請專利範圍。
100‧‧‧方法
105‧‧‧操作
110‧‧‧操作
120‧‧‧操作
130‧‧‧操作
140‧‧‧操作
150‧‧‧操作
G1‧‧‧曲線
G2‧‧‧曲線
G3‧‧‧曲線
G4‧‧‧曲線
A1‧‧‧曲線
A2‧‧‧曲線
200‧‧‧方法
220‧‧‧操作
230‧‧‧操作
232‧‧‧操作
232.1‧‧‧操作
232.2‧‧‧操作
234‧‧‧操作
234.1‧‧‧操作
234.2‧‧‧操作
240‧‧‧操作
P1‧‧‧波長光譜輪廓
P6‧‧‧波長光譜輪廓
300‧‧‧X射線螢光裝置
310‧‧‧X射線螢光標記讀取處理器
312‧‧‧時段分段器
315‧‧‧濾波模組
315.2‧‧‧週期性濾波器
315.4‧‧‧趨勢濾波器
317‧‧‧時段整合器
320‧‧‧X射線螢光光譜資料/信號供應器
330‧‧‧識別模組
340‧‧‧X射線螢光標記資料檢索器
322‧‧‧通信模組
344‧‧‧資料儲存裝置
324‧‧‧輻射偵測器
342‧‧‧通信模組
350‧‧‧輻射放射器
360‧‧‧位置定位器
370‧‧‧光學讀取器
390‧‧‧顯示模組
500‧‧‧方法
520‧‧‧操作
530‧‧‧操作
540‧‧‧操作
600‧‧‧方法
610‧‧‧操作
620‧‧‧操作
630‧‧‧操作
640‧‧‧操作
700‧‧‧方法
710‧‧‧操作
715‧‧‧操作
720‧‧‧操作
725‧‧‧操作
730‧‧‧操作
735‧‧‧操作
740‧‧‧操作
745‧‧‧操作
750‧‧‧操作
755‧‧‧操作
800‧‧‧材料分析系統
802‧‧‧操作者
810‧‧‧行動X射線螢光裝置/分析器
812‧‧‧通信模組
814‧‧‧處理器
816‧‧‧記憶體
818‧‧‧顯示器
820‧‧‧輻射放射器
822‧‧‧輻射偵測器
830‧‧‧樣本/物體
840‧‧‧中央電腦
842‧‧‧通信模組
844‧‧‧處理器
846‧‧‧資料庫
860‧‧‧蜂巢式網路
224‧‧‧天線
為求較佳地瞭解本說明書中所揭露之主要標的，以及例示其可如何實際執行，現將僅藉由非限制性的範例並參考隨附圖式來描述實施例，其中：
圖1A至1C依據本發明之某些實施例，示意性地說明用於讀取XRF標記之技術，其中：圖1A為用於讀取XRF標記之方法100的流程圖，圖1B依據圖1A中所說明的方法100，顯示繪示被過濾的XRF信號之分量的示意圖；圖1C描繪例示分別由方法100將XRF信號濾波前及後的XRF信號A1及A2的曲線；
圖2A至2C依據本發明之某些實施例，例示用於過濾XRF信號的XRF信號處理技術，其中：圖2A顯示XRF信號處理方法200的流程圖，該方法係在某些實施例中用於過濾XRF信號以擷取其XRF訊跡，該XRF訊跡具有經改善之SNR及/或經改善之SCR；而圖2B及2C係為例示圖2A中所說明的方法200之操作的曲線；
圖3係為包含XRF信號處理器之XRF裝置的方塊圖，該裝置係依據本發明之實施例而配置；
圖4A及4B依據本發明之實施例，分別為例示處理中心XRF裝置及行動(例如：手持式)XRF裝置之結構的方塊圖；
圖5依據本發明之實施例，顯示描述過程的流程圖；
圖6依據本發明之實施例，顯示描述過程的流程圖；
圖7依據本發明之實施例，顯示描述過程的流程圖；及
圖8依據本發明之實施例，描繪可用於材料之分析及/或廢棄物之分析與其來源之判定的系統。
圖式中所顯示的元件及特徵之尺寸係為了呈現的便利性及明確性而選擇，而未必依比例顯示。
800‧‧‧材料分析系統
802‧‧‧操作者
810‧‧‧行動X射線螢光裝置/分析器
812‧‧‧通信模組
814‧‧‧處理器
816‧‧‧記憶體
818‧‧‧顯示器
820‧‧‧輻射放射器
822‧‧‧輻射偵測器
830‧‧‧樣本/物體
840‧‧‧中央電腦
842‧‧‧通信模組
844‧‧‧處理器
846‧‧‧資料庫
860‧‧‧蜂巢式網路
224‧‧‧天線

Claims (40)

  1. 一種X射線螢光(XRF, X-Ray Fluorescence)裝置，其包含： 輻射偵測器，其用於偵測響應於以X射線或γ射線輻射對物體之照射而自該物體送達的X射線信號，並提供代表所偵測之X射線信號的資料；及 信號讀取之處理器，與該輻射偵測器通信，該處理器適用於接收及處理所偵測之X射線信號，以識別包含於該物體中的材料之訊跡； 其中該處理器包含：光譜資料供應器，其配置以判定代表所偵測之X射線信號的至少一部分之波長光譜輪廓的資料；及濾波模組，其適用於過濾代表該波長光譜輪廓的該資料，並獲得經濾波之輪廓，該過濾操作係安排以自該波長光譜輪廓抑制趨勢分量及週期分量，其中該趨勢分量及該週期分量係與被該輻射偵測器所偵測的該X射線信號之部分中之雜訊及雜波其中至少一者相關聯；該經濾波之輪廓藉此具有經改善的信號相對於雜訊之比例及/或信號相對於雜波之比例，而可在具有經改善之準確性及可靠性的情況下自其中識別與包含於該物體中的材料之訊跡相關聯的光譜峰值。
  2. 如申請專利範圍第1項之X射線螢光(XRF)裝置，包含輻射放射體，其適用於放射用於照射該物體的該X射線或該γ射線輻射。
  3. 如申請專利範圍第1項或第2項之X射線螢光(XRF)裝置，包含識別模組，其係配置且可操作以處理該經濾波之輪廓，以識別其中滿足預定條件且與包含於該物體中的材料之XRF訊跡相關聯的一或更多峰值。
  4. 如申請專利範圍第1至3項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，包含資料儲存器，其儲存相關資料，該相關資料將代表複數物體之資訊與代表複數XRF標記物之標記資料聯繫起來，其各者分別代表用於標記該複數物體的一或更多材料之XRF訊跡，而其中該XRF裝置包含識別模組，其配置以利用該相關資料以對標記該物體且出現於該經濾波之輪廓中的XRF標記物進行聯繫，並基於自該物體所獲得之該XRF訊跡資料來判定代表該物體的物體資料。
  5. 如申請專利範圍第4項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該XRF標記物包括含有下列其中一或更多者的材料，且係由下列其中一或更多者的材料所形成： 原始形式之該物體； 一或更多附加的XRF標記材料，其加入至該物體以標記該物體；及 載體材料，其用於使該XRF標記材料附著至該物體。
  6. 如申請專利範圍第1至5項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其配置為手持式的XRF偵測裝置；該XRF裝置包含通信模組，該通信模組係配置以將代表該經濾波之輪廓的資料傳送至遠端的處理中心，且自該處理中心獲得代表該物體的物體資料以作為響應。
  7. 如申請專利範圍第6項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該物體資料包含代表下列其中一或更多者的資料： 該物體的身分； 與該物體相關之產品的身分，該物體之生產者的身分； 該物體的批次號碼、該物體的生產日期、該物體的生產位址及/或該物體的序號；及 該物體之所有者的識別碼。
  8. 如申請專利範圍第6項或第7項之X射線螢光(XRF)裝置，包含顯示器、及顯示器控制器，該顯示器控制器係配置以操作該顯示器以呈現代表該物體資料的指標。
  9. 如申請專利範圍第6至8項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該通信模組為無線通信模組。
  10. 如申請專利範圍第6至9項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，包含位置定位器，其配置以識別該XRF裝置的位置，且其中該通信模組能夠將代表該位置的資料連同該經濾波之輪廓的資料傳送至該處理中心。
  11. 如申請專利範圍第6至10項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，更包含光學讀取器，其配置以讀取與該物體相關之光學碼，且其中該通信模組能夠將代表該光學碼的資料連同該經濾波之輪廓的資料傳送至該處理中心。
  12. 如申請專利範圍第11項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該光學碼為條碼或快速回應碼(QR code)。
  13. 如申請專利範圍第1至12項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該處理器係適用於執行以下操作： 操作該濾波模組以運用該過濾操作以過濾在複數時段中自該物體送達的該X射線信號之複數部分的複數波長光譜輪廓，以自該複數波長光譜輪廓抑制趨勢分量及週期分量；及 從代表被過濾之該複數波長光譜輪廓的資料運算該經濾波之輪廓。
  14. 如申請專利範圍第13項之X射線螢光(XRF)裝置，其中運算該經濾波之輪廓的步驟包含計算被過濾之該複數波長光譜輪廓的平均輪廓。
  15. 如申請專利範圍第1至14項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該濾波模組係適用於將時間序列技術運用至該波長光譜輪廓，以抑制該趨勢分量及該週期分量，並獲得具有經改善之SNR及/或SCR的該經濾波之輪廓。
  16. 如申請專利範圍第15項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該濾波模組係適用於利用預定的自迴歸(AR, Auto-Regressive)模式以執行該過濾操作。
  17. 如申請專利範圍第16項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該預定的自迴歸(AR)模式為自動-迴歸-整合-移動-平均(ARIMA, Auto-Regressive-Integrated-Moving-Average)模式。
  18. 如申請專利範圍第15至17項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該濾波模組係適用於在過濾所偵測的該X射線信號之該部分時利用以下至少一者：博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法及季節性分解(Seasonal-Decomposition)法。
  19. 如申請專利範圍第15至18項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該濾波模組包含季節性濾波器，其操作以抑制該週期分量；該季節性濾波器係適用於執行以下操作： a. 將移動平均運用至所獲得的該波長光譜輪廓，以獲得平滑波長光譜輪廓； b. 在該波長光譜輪廓與該平滑波長光譜輪廓間進行區分，以獲得代表該週期分量的季節性輪廓，且藉由計算其移動中位數平均而使該季節性輪廓平滑；及 c. 在該波長光譜輪廓與該季節性輪廓間進行區分，藉此獲得經抑制週期性的波長光譜輪廓，其中該週期分量受到抑制。
  20. 如申請專利範圍第15至19項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，包含平穩性濾波器，其操作以抑制該趨勢分量；該平穩性濾波器係適用於執行以下操作： a. 將移動平均處理運用至該波長光譜輪廓或至該經抑制週期性的波長光譜輪廓，以獲得代表該趨勢分量的平穩性輪廓；及 b. 在該波長光譜輪廓或該經抑制週期性的波長光譜輪廓與該平穩性輪廓間進行區分，以獲得一波長光譜輪廓，其中該趨勢分量受到抑制。
  21. 如申請專利範圍第1至20項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該輻射偵測器能夠達成對XRF標記物材料的偵測，該XRF標記物材料標記該物體，且具有100s ppb之量級的濃度。
  22. 如申請專利範圍第1至21項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該輻射偵測器能夠達成標記物材料的量化，該標記物材料標記該物體，且具有1 ppm之量級的濃度。
  23. 如申請專利範圍第1至22項其中任一項之X射線螢光(XRF)裝置，其中該XRF裝置包含記憶體，其包括該XRF裝置專有的識別編碼，該XRF裝置係配置以經由該通信模組將該識別編碼傳送至中央電腦。
  24. 一種X射線螢光(XRF, X-Ray Fluorescence)裝置，其包含處理器，該處理器係適用於獲得代表X射線信號的部分之波長光譜輪廓的資料，該X射線信號的部分係響應於以X射線或γ射線輻射對物體之照射而自該物體送達並由輻射偵測器所偵測，以及適用於處理該波長光譜輪廓以識別包含於該物體中之材料的訊跡； 其中該處理器包含濾波模組，其適用於過濾該波長光譜輪廓，以自該波長光譜輪廓抑制趨勢分量及週期分量，其中該趨勢分量及該週期分量係與被該輻射偵測器所偵測的該X射線信號之部分中之雜訊及雜波其中至少一者相關聯；且藉此獲得具有經改善的信號相對於雜訊之比例及/或信號相對於雜波之比例的經濾波之輪廓，而可在具有經改善之準確性及可靠性的情況下自其中識別與包含於該物體中的材料之訊跡相關聯的光譜峰值。
  25. 如申請專利範圍第24項之X射線螢光(XRF)裝置，包含該輻射偵測器，其用於偵測響應於以X射線或γ射線輻射對物體之照射而自該物體放射的X射線信號，其中該輻射偵測器係與光譜儀偵測相關，並提供代表所偵測的該X射線信號之部分之該波長光譜輪廓的資料。
  26. 一種用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，該方法包含： 過濾X射線信號之偵測部分之波長光譜輪廓，該X射線信號係響應於施加至物體之X射線或γ射線的輻射而自該物體送達，該過濾步驟係安排以自該波長光譜輪廓抑制趨勢及週期分量，並藉此獲得經濾波之輪廓；及 在該經濾波之輪廓中識別滿足預定條件之一或更多峰值，藉此能夠利用該一或更多峰值之波長以識別包含於該物體中的材料之訊跡。
  27. 如申請專利範圍第26項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，包含下列操作其中一或更多者： 以該輻射照射該物體； 偵測響應於施加至該物體之X射線或γ射線的輻射而自該物體送達的X射線信號的部分；及 將光譜處理運用於所偵測之X射線信號，以獲得代表在特定X射線頻帶內之其波長光譜輪廓的資料。
  28. 如申請專利範圍第26項或第27項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，包含對波長光譜輪廓執行該過濾步驟，該波長光譜輪廓係與在複數時段期間所偵測的該X射線信號之複數時段部分中自該物體送達的該X射線信號之複數部分相關，該方法並包含藉由計算複數經濾波之光譜輪廓的平均而獲得該經濾波之輪廓，其中該複數經濾波之光譜輪廓係分別藉由對在該複數時段中所獲得的該X射線信號之該複數部分進行該過濾步驟而獲得。
  29. 如申請專利範圍第26至28項其中任一項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，包含利用該一或更多峰值的波長、可能還利用其大小，以判定代表包含於該物體中之材料的類型及濃度的材料資料，並利用該材料資料來鑑別該物體。
  30. 如申請專利範圍第29項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中滿足該預定條件的該一或更多峰值包含代表該物體中所包含且用於標記該物體之XRF材料的X射線螢光(XRF, X-Ray Fluorescence)反應的峰值。
  31. 如申請專利範圍第26至30項其中任一項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該光譜處理係藉由利用可在特定X射線頻帶中操作的X射線光譜儀來偵測該X射線信號的該部分而執行。
  32. 如申請專利範圍第26至31項其中任一項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中藉由該過濾步驟而受到抑制的該趨勢及週期分量，係與存在於該X射線信號之所偵測部分中的雜波及雜訊其中至少一者相關聯，且源自於下列其中一或更多者：偵測裝置之儀器雜訊、該物體之附近區域的一或更多外來材料、反向散射雜訊、及來自鄰近峰值的干擾信號；該過濾步驟藉此提供經改善的信號相對於雜訊之比例(SNR, Signal to Noise ratio)。
  33. 如申請專利範圍第26至32項其中任一項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該過濾步驟係藉由將時間序列分析技術運用於所偵測之信號部分的該波長光譜輪廓以自該波長光譜輪廓抑制該趨勢及週期分量而執行。
  34. 如申請專利範圍第33項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該過濾步驟包含提供預定的自迴歸(AR, Auto-Regressive)模式以過濾XRF信號的光譜。
  35. 如申請專利範圍第34項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該預定的自迴歸(AR)模式為自動-迴歸-整合-移動-平均(ARIMA, Auto-Regressive-Integrated-Moving-Average)模式。
  36. 如申請專利範圍第35項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該ARIMA模式的自迴歸指令q及p分別為q=12及p=5。
  37. 如申請專利範圍第35項或第36項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該ARIMA模式的自迴歸權重係依據該波長光譜輪廓的自相關函數而決定。
  38. 如申請專利範圍第33至37項其中任一項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該過濾步驟係藉由將博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法與季節性分解(Seasonal-Decomposition)法其中至少一者運用於所偵測的該X射線信號之該部分而執行。
  39. 如申請專利範圍第33至38項其中任一項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該過濾步驟包含季節性濾波，其係運用以抑制該週期分量；該季節性濾波包含： a. 將移動平均運用至該波長光譜輪廓，以獲得平滑波長光譜輪廓； b. 在所獲得的該波長光譜輪廓與該平滑波長光譜輪廓間進行區分，以藉此獲得代表該週期分量的季節性輪廓，且藉由計算其移動中位數平均而使該季節性輪廓平滑；及 c. 在該波長光譜輪廓與該季節性輪廓間進行區分，藉此獲得無週期性的波長光譜輪廓，其中該週期分量受到抑制。
  40. 如申請專利範圍第33至39項其中任一項之用於鑑別標記有XRF標記之物體的方法，其中該過濾步驟包含平穩性濾波，其係運用以抑制該趨勢分量，該平穩性濾波包含： a. 將移動平均處理運用至該波長光譜輪廓或至該無週期性的波長光譜輪廓，以獲得代表該趨勢分量的平穩性輪廓；及 b. 在該波長光譜輪廓或該無週期性的波長光譜輪廓與該平穩性輪廓間進行區分，以獲得一波長光譜輪廓，其中該趨勢分量受到抑制。
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