1.1 Necesitatea sistemelor de scanare cu raze X în aviație În urma nenumaratelor atentate întamplate pe parcursul anilor, s-a stabilit necesitatea… [307070]
Capitilul I Introducere
1.1 Necesitatea sistemelor de scanare cu raze X în aviație
În urma nenumaratelor atentate întamplate pe parcursul anilor, s-a stabilit necesitatea scanării cat mai performante a bagajelor și a pasagerilor. [anonimizat], se cere o scanare foarte buna a pasagerilor dar și a bagajelor, marfurilor de transport și containerelor. Se face un control mai strict asupra accesului pe aeroport dar mai ales în aeronavă. Standardele tehnologice au fost ridicate și necesitatea unui sistem de scanare cu raze X performant, a venit ca o responsabilitate ce trebuie asumată din partea inginerilor de specialitate pentru populație și siguranța acesteia.
[anonimizat] 10-15% din bagaje erau scanate și verificate. Aceasta scanare aleatorie a fost un factor decizional în multe tragedii de tip terorist. Pe langă înasprirea controalelor asupra bagajelor dar și a pasagerilor a crescut și numarul obiectelor interzise în aeroport și într-o aeronava, de exemplu: armele albe.
S-au creat proceduri de control și s-a implementat un numar de controale esențiale înainte de a te îmbarca într-o aeronavă
(a) control manual;
(b) poartă detectoare de metale (WTMD);
(c) câini dresați pentru detectarea explozibililor;
(d) echipamente de detectare a urmelor de explozibili (ETD);
(e) scanere de securitate care nu utilizează radiații ionizante;
(f) echipamente de detectare a urmelor de explozibili (ETD) în combinație cu detectoare portabile de metale (HHMD).
Ca o alternativă sigură s-au adoptat și câinii dresați pentru detectarea explozibililor și echipamentele de detectare a [anonimizat], sau într-o [anonimizat].
[anonimizat]:
(a) [anonimizat], copierea, imprimarea sau extragerea de imagini cu ajutorul scanerelor de securitate. [anonimizat] o analizeze, fiind ștearsă de îndată ce se stabilește că pasagerul nu are asupra sa articole interzise. Accesul neautorizat și utilizarea imaginii sunt interzise și trebuie împiedicate;
(b) [anonimizat], astfel încât să nu poată vedea pasagerul supus controlului de securitate;
(c) în locul separat unde este analizată imaginea nu sunt acceptate niciun fel de dispozitive tehnice cu capacitatea de a stoca, copia, fotografia sau înregistra imagini în orice alt mod;
(d) [anonimizat];
(e) pasagerii pot opta pentru analizarea imaginii corpului lor de către un examinator uman de sex masculin sau feminin;
(f) imaginea trebuie estompată sau acoperită pentru a împiedica identificarea feței pasagerului.
[anonimizat] a refuza să se supună controlului efectuat cu un scaner de securitate. [anonimizat]ate printr-o metodă alternativă care include cel puțin un control manual, în conformitate cu apendicele 4-A la Decizia de punere în aplicare C(2015) 8005.
Atunci când alarma scanerului de securitate se declanșează, trebuie stabilită cauza care a produs alarma. Înainte de a fi supus controlului cu scanerul de securitate, pasagerul este informat în legătură cu tehnologia utilizată, condițiile de utilizare a acesteia și posibilitatea de a refuza controlul efectuat cu un scaner de securitate.
1.2 Controlul de securitate al bagajelor de mână
Înainte de efectuarea controlului de securitate, computerele portabile și alte aparate electrice de mari dimensiuni trebuie să fie scoase din bagajele de mână și supuse controlului de securitate separat, cu excepția cazului în care bagajele de mână urmează să fie supuse controlului de securitate cu sisteme de detectare a explozibililor (EDS) care respectă standardul C2 sau mai ridicat.
Entitatea responsabilă din toate aeroporturile trebuie să supună controlului de securitate, la intrarea în zona de securitate cu acces restricționat, cel puțin lichidele, aerosolii și gelurile obținute pe un aeroport sau la bordul unei aeronave, care sunt sigilate într-o pungă STEB, în interiorul căreia se află, poziționată în mod vizibil, dovada satisfăcătoare a achiziționării din zona de operațiuni aeriene a unui aeroport sau la bordul unei aeronave, precum și lichidele, aerosolii și gelurile care urmează să fie folosite pe durata călătoriei în scop medical sau care răspund unei necesități dietetice speciale, inclusiv alimentele pentru bebeluși.
Înainte de efectuarea controlului de securitate, lichidele, aerosolii și gelurile trebuie scoase din bagajele de mână și trebuie supuse controlului de securitate separat de celelalte articole din bagajele de mână, cu excepția cazului în care echipamentul utilizat pentru efectuarea controlului de securitate al bagajelor de mână permite și controlul de securitate al mai multor recipiente închise, conținând lichide, aerosoli și geluri, aflate în bagaje.
Atunci când lichidele, aerosolii și gelurile au fost scoase din bagajul de mână, pasagerul trebuie să prezinte:
(a) toate lichidele, aerosolii și gelurile ambalate în recipiente individuale cu o capacitate de maximum 100 de mililitri sau echivalent, într-o pungă de plastic transparentă resigilabilă cu capacitatea de maximum 1 litru, în care articolele conținute încap confortabil și care este complet închisă;
(b) toate celelalte lichide, aerosoli și geluri, inclusiv pungile STEB conținând lichide, aerosoli și geluri. Autoritățile competente, companiile aeriene și aeroporturile trebuie să furnizeze pasagerilor informații adecvate în ceea ce privește controlul de securitate al lichidelor, aerosolilor și gelurilor practicat la aeroporturile lor.
Bagajele de mână sunt supuse controlului de securitate prin utilizarea a cel puțin uneia dintre următoarele metode:
(a) control manual;
(b) echipamente cu raze X;
(c) sisteme de detectare a explozibililor (EDS);
(d) câini dresați pentru detectarea explozibililor, în combinație cu litera (a);
(e) echipamente de detectare a urmelor de explozibili (ETD).
În cazul în care operatorul care efectuează controlul de securitate nu poate determina dacă bagajul de mână conține sau nu articole interzise, bagajul de mână trebuie să fie respins sau supus din nou controlului de securitate până când respectivul operator consideră că rezultatul este satisfăcător.
1.2.1 CERTIFICAREA SAU APROBAREA
Persoanele care execută sarcinile de scanare trebuie să facă obiectul:
(a) unui proces de certificare sau aprobare inițială;
(b) unei recertificări cel puțin la fiecare trei ani, pentru persoanele care operează echipamente cu raze X sau EDS, precum și pentru examinatorii umani care efectuează controale cu scanere de securitate;
(c) unei recertificări sau reaprobări cel puțin la fiecare cinci ani, pentru toate celelalte persoane.
1.2.2 SCANERE DE SECURITATE
Principii generale
Un scaner de securitate este un sistem de examinare a persoanelor care are capacitatea de a detecta obiecte metalice și nemetalice distincte de pielea umană, purtate asupra corpului sau în haine.
Un scaner de securitate cu examinator uman poate consta într-un sistem de detectare care redă imaginea corpului unei persoane pentru ca examinatorul uman să o analizeze și să stabilească faptul că persoana supusă controlului de securitate nu poartă pe corp niciun obiect metalic sau nemetalic distinct de pielea umană.
În cazul în care examinatorul uman identifică un astfel de obiect, acesta îi comunică operatorului care efectuează controlul de securitate locul unde se află obiectul, pentru ca acesta din urmă să efectueze un control detaliat. În acest caz, se consideră că examinatorul uman face parte integrantă din sistemul de detectare.
Un scaner de securitate cu detectare automată a amenințărilor poate consta într-un sistem de detectare care recunoaște automat obiectele metalice și nemetalice distincte de pielea umană care sunt purtate pe corp de persoana supusă controlului de securitate. Atunci când sistemul identifică un astfel de obiect, locul unde se află acesta îi este indicat operatorului care efectuează controlul de securitate pe o figură schematică.
În scopul controlului de securitate al pasagerilor, un scaner de securitate trebuie să îndeplinească toate standardele următoare:
(a) scanerele de securitate detectează și indică prin intermediul unei alarme cel puțin obiectele metalice și nemetalice specificate, inclusiv explozibili, atât individual, cât și în combinație;
(b) obiectul trebuie să poată fi detectat indiferent de poziția și orientarea sa;
(c) sistemul trebuie să dispună de un indicator vizual care să arate că echipamentul este în funcțiune;
(d) scanerele de securitate trebuie poziționate astfel încât funcționarea lor să nu fie afectată de nicio sursă de interferență;
(e) funcționarea corectă a scanerelor de securitate trebuie testată zilnic;
(f) scanerul de securitate trebuie folosit în conformitate cu conceptul de operare furnizat de producător.
1.3 Standarde pentru scanerele de securitate
Cerințele de performanță pentru scanerele de securitate sunt stabilite în apendicele 12-K, clasificat ca fiind „CONFIDENTIEL UE/EU CONFIDENTIAL” și tratat în conformitate cu Decizia (UE, Euratom) 2015/444.
Începând cu data intrării în vigoare a prezentului regulament, toate scanerele de securitate trebuie să îndeplinească standardul definit în apendicele 12-K.
Toate scanerele de securitate trebuie să îndeplinească standardul 1. Standardul 1 expiră la 1 ianuarie 2022.
Standardul 2 se aplică scanerelor de securitate instalate începând cu 1 ianuarie 2019.
ECHIPAMENTE DE DETECTARE A METALELOR DIN ÎNCĂLȚĂMINTE (SMD)
Echipamentele de detectare a metalelor din încălțăminte (SMD) trebuie să fie capabile de a detecta și a indica prin declanșarea unei alarme cel puțin obiectele metalice specificate, atât individual, cât și combinate.
Detectarea cu ajutorul SMD trebuie să fie independentă de poziția și orientarea obiectului metalic.
SMD trebuie să fie fixate pe o bază solidă.
SMD trebuie să dispună de un indicator vizual care să arate că echipamentul este în funcțiune.
Mijloacele de reglare a setărilor de detecție ale SMD trebuie să fie protejate și accesibile numai persoanelor autorizate.
SMD trebuie să aibă o dublă alarmă, vizuală și sonoră, care se declanșează în momentul detectării obiectelor metalice. Ambele tipuri de alarmă trebuie să fie perceptibile pe o rază de 1 metru.
1.4 Sisteme de scanare cu raze X in aviație
Prezenta cercetare se referă la un sistem de detectare a explozivilor utilizând informațiile de energie duală a unei scanări. În particular, cercetarea determină anumite caracteristici și parametrii fizici ai unui material supus examinării la un număr relativ mic de scanari de înaltă și joasă energie cu un scanner X. Se va descrie în prezenta lucrare proiecția multiplă/analiză non-CT, dar cum se utilizează informațiile spațiale pentru o reconstrucție CT. Aceste date fie ele un set de proiecții de înaltă energie sau un set de proiecții cu consum redus de energie pot genera cele mai bune vederi ale scanarii pentru determinarea existentei unui material exploziv.
Acest sistem de scanare cu raze X este menit pentru menținerea și dezvoltarea siguranței în aviația civilă. Efectuarea acestui proces se face prin emiterea de recomandări pentru siguranța aeroportuară, bazată pe informații rezultate din investigațiile anterioare, cu scopul real de prevenire a unor evenimente similare prin implementarea unor proceduri în viguare.
Pentru acest tip de investigație trebuie să oferim tehnologii avansate de scanare cu raze X pentru scanarea vehiculelor si a containerelor, detectarea lichidelor si a metalelor, detectarea unor substanțe narcotice sau și scanarea corporală.
1.5 Sisteme de scanare cu raze X / Sisteme complexe de scanare
Sunt sisteme multipractice pentru detectarea materialelor periculoase din bagaje, cu aplicații in domeniul securitații, acronim “Multi X-ray Scan”.
Lucrarea de față își propune să dezvolte și să rezolve problema controlului bagajelor de cabină prin studierea, proiectarea și realizarea unui tip nou de scanare cu raze X, care combină tehnica “dual-energy” și “dual-view” cu tehnica de analiză a parametrilor de difracție. Acesta fiind necesar pentru identificarea neinvazivă mult mai precisă a materialelor investigate.
Sistemul de scanare cu raze X va putea detecta orice tip de material catalogat ca fiind suspect, inclusiv explozibil solid sau lichid, sau precursori ai acestora, dar si materiale din categoria LAG fară a fi necesara deschiderea coletului/pachetului/bagajului, acesta fiind un sistem de scanare nou de tip D, în concordanță cu clasificarea ECAC.
Lucrarea de față se va finaliza cu un produs al sistemului de scanare cu raze X. Acest sistem va fi alcatuit din două secțiuni distincte: un sistem de “radiografiere” cu raze X “dual-energy” si “dual-view” pentru analiza conținutului și localizarea materialului suspect si urmat de un al doilea dispozitiv ce constă intr-un sistem focalizat de măsurare a difracției razelor X, al cărui focar poate fi localizat în centrul materialului suspect. Pentru identificarea univocă a materialului prin sau cu compararea spectrului măsurat cu a celor din baza de date deja asignată materialelor cu risc ridicat.
1.6 Prin proiectare și realizarea echipamentului/softului, se urmarește:
Reducerea ratei zevultatelor fals pozitive de la valoarea actuala de circa 20-25% la o valoare finală de circa 5%;
Reducerea timpului de scanare al unui bagaj real cu circa 30-40%;
Reducerea cu circa 50% a personalului specializat necesar punctelor de control;
Creșterea în mod substanțial a gradului de securitate a populației și mai ales al pasagerilor;
1.7 Proiectul își propune abordarea acestui subiect trecând prin trei etape
1.7.1 Etapa I
Studii și analize preliminare:
În cadrul acestui proiect s-a efectuat un studiu privind cerințele generale ale dispozitivelor actuale precum și necesitatea îmbunatățirii a acestora prin dezvoltarea tehnicilor de analiză “dual-energy”, “dual-view” (DE-DV) și difracția de raze X. Dacă inițial metoda DE-DV este utilizată pentru a detecta obiecte periculoase din bagaju, în acest proiect se dorește aplicarea sa și în indentificarea materialelor din care acestea sunt confecționate cu precizie rezonabilă a rezultatelor furnizate.
Pentru a ințelege principiul de identificare al unui material au fost punctate infotmații esențiale referitoare la tehnicile menționate anterior precum și teoria ce stă la baza acestora. De asemenea, sunt prezentate și principiile de achiziție și prelucrare a datelor ce vor fi modificate și îmbunatățite pe parcursul acestei lucrari, precum și componentele sistemului mecanic de scanare. Se are în vedere prezentarea dispozitivului mecanic proiectat pentru a putea analiza un bagaj prin combinarea tehnicii dual-energy cu tehnica dual-view (DE-DV) dar și pe cel necesar în aplicarea tehnicii difracției de raze X.
Se va folosi o tehnologie net superioară a procesului de detecție (detectorul), dar și o îmbunatațire semnificativă a softului folosit. Procesul de scanare este neinvaziv și cu o eficiență crescută, fapt care duce la o evoluție în domeniul securității de scanare aeroportuară. Proiectul poate fi extins la scară largă pentru examinarea și scanarea containerelor de cală, dar și scanarea unei aeronave.
1.7.2 Etapa II
Simulări de date, configurații și teste de laborator. Proiectarea sistemului de scanare, realizarea algoritmilor de analiză.
1.7.3 Etapa III
Realizarea sistemului de scanare și implementarea de programe (teste și demonstrații).
Capitolul II
Principiul formării imaginii achiziăionate cu ajutorul razei X.
Radiatiile
Radiațiile sunt un mod special de mișcare a materiei.
In funcșie de modul propagarii și proprietăților, le putem distinge in:
Radiații ondulatorii sau electromagnetice;
Radiatii cropusculare;
Ondulațiile electromagnetice – Radiațiile X, gamma, razele cosmice, radiațiile ultraviolet, radiațiile luminoase, radiațiile, infraroșii, microundele, undele hertziene (folosite in telefonie, radar, televiziune și radiofonie). Se deosebesc între ele prin lungimea lor de undă și prin frecvență. Cu cât lungimea lor de undă este mai scurtă, cu atât energia radiațiilor (duritatea lor) este mai mare.
Figura. 2.1 (Lungimea de unda)
Radiatiile corpusculare – particule (incarcate electric) direct ionizante, ca razele alfa și beta ale radiului și corpurilor radioactive: electronii, mezonii, protonii, deutronii și alte particule.
Razele X = Ondulații electromagnetice cu lungimi de undă care se măsoară în anstomi.
Un angstrom (1A) este a 10.000-a parte dintr-un micron, deci este egal cu 1/10000000 dintr-un milimetru.
Razele X utilizate în scopuri industrial au lungimea de undă cuprinsă între 0,06-8 angstromi, ceea ce le confer o penetrabilitate mare. Penetrabilitatea este cea mai importantă proprietate a razelor X, care le face deosebit de utile în practica industrială.
2.2 Producerea razelor X
Razele X se produc când un fascicul de electroni în mișcare foarte rapidă este frânat brusc,iar energia lor cinetică se transformă în energie radiantă.
În pricipiul de producere a razelor X avem nevoie de un tub de raze X ce este alimentat de circuite electrice adecvate cu ajutorul transformatorilor și care produce electroni, cărora li se imprimă energii foarte mari ,iar în faza finala sunt frânați brusc.
Tubul de raze X, care se folosește în prezent, este tubul Coolidge cu vid, în care electronii se produc la catod prin încălzirea unui filament.
Tubul de raze X are pereții constituiți din sticlă sau ceramică, de formă sferică, elipsoidală sau cilindrică. La capetele sale se găsesc două prelungiri tubulare în care se gasesc cei doi electrozi, care poartă numele de catod și anod. Electrozii (catoda și anoda) sunt conectați la bornele unui transformator de înaltă tensiune.
Tubul este vidat, sticla tubului și ceramica utilizate ca izolatori, au rolul să reziste la presiunea atmosferică exterioară, ca și la încărcări electrice mari și permite trecerea razelor X.
Figura 2.2 (Tubul de raza X)
2.2.1 CATODUL
Este constituit dintr-o spirală metalică de tungsten, liniară sau sub formă de arc și are circa 200-220 microni grosime.
Filamentul, liniar (unic sau filament dublu) sau circular, este înconjurat de o piesă metalică cilindrică în formă de degetar, care este numită piesă de concentrație și focalizare.
Filamentul se încalzește pănă la incandescența tungstenului (2500° CELSIUS) cu ajutorul unui curent aplicat de încălzire (6-12 V), curentul este produs de transformatorul de joasă tensiune (trasformator de încălzire).
Utilizând transformatorul de înaltă tensiune, electronii se vor deplasa cu viteză foarte mare spre anod.
2.2.2 ANODUL
Poartă numele și de anticatod, având rol de frânare a electronilor catodici.
Este constituit dintr-un bloc cilindric masiv de cupru, în care este încorporată o pastilă de tungsten, care are formă dreptunghiulară.
Pastila, care se numește focus sau focarul tubului, trebuie să aibă duritate mare, pentru a nu se pulveriza și crateriza sub efectul bombardării cu electroni catodici și o temperatură de topire ridicată (peste 3500°C).
În momentul când se stabilește circuitul electric de înaltă tensiune, polul pozitiv al transformatorului de înaltă tensiune este reunit la anodul tubului, iar polul negativ la catod.
Între aceste două piese există o diferență de potențial (între 10 kV și 400 kV, variabilă după tipul aparatului și necesitatea de moment), care face ca electronii catodici să fie atrași și să izbească cu putere anodul. Din frânarea bruscă rezultă un proces complex: 97% din energia cinetică, 1% se transformă în căldură,iar 1% în raze X, 1% se pierde.
Pe lângă rolul de focar termic, pastila anodului înmagazinează căldura degajată în timpul funcționării tubului.
Pentru a realiza o imagine de calitate, focarul optic trebuie să fie foarte mic. Pentru aceasta, planul anodului trebuie să prezinte o înclinare de 45ș, pentru că în acest mod suprafața lui de proiecție (focarul optic) este de 6 ori mai mică decât a focarului termic. În acest scop se pot utiliza două sau trei filamente catodice (corespunzând focarului mare, mijlociu, mic).
Figura 2.3 (Schema electrica a tubului de raze X)
Tuburile moderne au discul anodic constituit dintr-un bloc de grafit (capabil să înmagazineze cantități mari de căldură). Blocul de grafit este acoperit cu o placă de Molibden și cu un strat subțire de 1-2 mm de Wolfram și Rhenium.
Alte tuburi, conform dezideratului focar termic mare, focar optic mic, utilizează anode rotative, care au forma unui disc înclinat, cuplat la rotorul unui motor al cărui stator este situat în afara tubului; acesta rotește anodul cu viteze variabile (3000/min-6000/min).
Figura 2.4 (Desen schematic – anoda rotativă)
2.3 Sisteme de răcire a anodului
Anodul se încălzește și pentru a obține o funcționalitate îndelungată a tubului fără ca acesta să se deterioreze, trebuie luate măsuri de răcire a acestuia.
Răcirea anodului se poate face în mai multe moduri:
– cu lichide (apă, ulei special);
– cu aer;
– la unele tuburi, anodul este prelungit până la exteriorul tubului de raze X printr-o piesă metalică, care se continuă cu un radiator cu aripioare ce oferă o suprafață mare de difuziune a căldurii (răcire prin convecție);
– în alte cazuri, anodul este gol și se prelungește în afară cu un tub care comunică cu un recipient cu apă. Apa din recipient ajută la difuziunea căldurii și răcirea tubului.
– la tuburile pentru anumite investigatii ce trebuie să funcționeze continuu, pentru timp îndelungat, prin anod, circulă ulei sau apă, care captează căldura anodului și o difuzează la distanță.
2.4 Mecanismul de producere al razelor X.
Razele X iau naștere în tubul emițător, prin frânarea bruscă a electronilor catodici, la nivelul anodului.
Electronii catodici, cu energie corespunzătoare curentului de înaltă tensiune din tub, lovind pastila anodică produc în atomii metalici ai acesteia, fenomene de ionizare și deci punerea în libertate de electroni.
Radiațiile X iau naștere ca urmare a interacțiunii dintre electronii animați de viteze mari, plecați de la nivelul catodului și atomii anodului. Aceste acțiuni îmbracă aspectul de coliziune și de frânare astfel încât fasciculul de raze X este format din radiații caracteristice și radiații de frânare.
2.4.1 Radiațiile caracteristice
Se produc ca urmare a interacțiunii între elctroni. Astfel, electronii catodici având energii mari produc dislocări de pe straturile centrale. Valoarea acestei energii este proprie atomului ionizat și a învelișului electronic în care a avut loc interacțiunea de coliziune, fotonii de raze X fiind caracteristici acesteia.
2.4.2 Radiațiile de frânare
Frânarea constituie o interacțiune între electroni și particulele materialului anodului. Electronul care se deplasează în vecinătatea unui nucleu atomic este influențat de sarcina pozitivă a acestuia fiind supus forței de atracție electrostatică, care îl frânează și îi schimbă direcția. Astfel, se produce o deviere a traiectoriei electronului și o reducere a energiei sale cinetice. Energia pe care o cedează electronul în cursul frânării se manifestă sub formă de fotoni de raze X.
Astfel, fasciculul de raze X este format din radiații caracteristice și radiații de frânare.
2.5 Imaginea digitală
O imagini analogă, privind:
informația spatială;
informația de contrast;
O imagine computerizată , compusă din elemente discrete de imagine, sau pixeli:
Imagine (rețea sau matrice) reprezintă poziția imagii;
Valoarea numerica reprezinta intensitatea semnalului;
2.6 Necesitatea imaginii digitale 2D-3D
Disponibilitate
o imagine digitală poate fi transmisă electronic la mare distanță și poate exista simultan în mai multe locații;
Flexibilitate
aspectul unei imagini digitale poate fi modificat sau editat;
Convenabil
o imagine digitala poate fi stocată electronic fară a ocupa spatiu fizic;
2.7 Cele trei modalitati de imagini digitale obținute prin scanare.
Traducerea informației în formă digitală.
Captează proiecția scanarii prin metoda ne-fotografică si digitalizează în timp real.
Preia proiecția scanarii și direct în formă digitală.
2.7.1 Metoda I: Traducerea informației în formă digitală.
Imagine VIDEO a scanării
“Camera-pe-un-stick” – compunere de imagini staționare;
Digitalizare cu LASER
Cea mai buna calitate – reconstituirea în parametrii reali;
Principiul scanarii digitale
Figura 2.5 (Diagramă Semnal Analogic Vs. Semnal Digital)
Procesul de digitizare a scanării:
Raza este direcționată pe traductor/detector/sistem de interpretare;
Raza X care trece prin traductor/detector este masurată și furnizează un cod;
Cantitatea de rază atenuată este convertită într-o valoare de cod digital;
Figura 2.6 (Codul de culoare – Sala Gri)
Figura 2.7 (Principiul traductor al imafinii)
Limitari fundamentale în imaginea digitală;
Predispunere la artefacte, zgomot de imagine;
Obținerea unei imagini bune ține cont de imaginea inscripționată pe detector/traductor – tehnologia acestora trebuie să fie superioară;
2.7.2 Metoda II: Captează proiecția scanarii prin metoda ne-fotografică si digitalizează în timp real
Scanarea Computerizata (CS)
Când radiația X interactionează cu detectorul/traductorul de imagine se formeaza imaginea latenta constituită din electronii captati – cod de imagine;
Imaginea latentă este preluată în cod de imagine și recompusă prin tehnologia de postprocesare, ceea ce conduce la recompunerea codului în linii de culoare și matrici de diferențiere.
Lumina ce este stimulată și emisa cu ajutorul unui LASER este direcționată catre un Tub Fotomultiplicator (PMT) – Semnal PMT (schimbare sursă de tensiune);
Semnalul PMT este digitalizat folosind un Convertor Analog-la-Digital (ADC)
Imaginea digitala constă într-o rețea de Valori de Cod ADC;
Valorile de Cod ADC reprezintă informația de expunere;
Localizarile distribuției reprezintă informația spatială;
Figura 2.8 (Digitizarea in timp real)
Metoda III: Preia proiecția scanarii și direct în formă digitală.
Ecran/traductor digital și camera VIDEO (vizualizare-video, intensificatoare de imagine);
Cuplare de lentile optice;
Caracteristicile Sistemelor de scanare “Directă”
Achiziție si procesare rapidă;
Integrate tipic cu generatorul de radiații X;
Fară mecanism de scanare mecanică;
Standardul de diferențiere pentru o imagine digitală.
Informația spațială depinde de:
Dimensiunile “pixels” (marimea matricei);
Estompare;
Informația de contrast depinde de:
Scala Gray (Valorile de Cod) per pixel;
Funcția caracteristică (Valorile de Cod funcție de expunere);
Zgomot;
Dimensionarea Pixel și a adancimii de Bit
Figura 2.9 (Rezolutia imaginii)
Figura 2.10 (Adancimea de bit)
Pentru o imagine de matrice M x N și k bits/pixel, memoria necesară pentru a stoca imaginea este de k x M x N bits.
Dimensiunile petei focale a tubului X
Luminozitatea remanentă, în dimensiunea de scanare rapida
Limita de rezoluție este acolo unde Functia de Transfer a Modularii (MTF) a scazut sub 10%.
Zgomotul interfera cu abilitatea noastra de a detecta contrastul
Figura 2.11 (Interferență de zgomot a imaginii)
Imaginile digitale pot fi produse și plecând de la imagini tradiționale, analogice, prin digitalizare. Acestea imagini analogice se împart mai întâi în numeroase elemente infime ca suprafață numite pixeli, și anume sub formă de raster grafic sau hartă de tip raster, fiecare pixel primind (având) două coordonate plane.
Apoi caracteristicile de luminozitate și culoare ale fiecărui pixel, eventual împreună cu coordonatele sale (dacă acestea nu sunt implicite), sunt codificate conform mai multor sisteme, rezultatul final al acestei digitalizări fiind un șir de numere care sunt memorate cu ajutorul calculatoarelor.
În mod obișnuit, imaginile digitale și pixelii lor sunt stocate în memorii de computere, sau și pe benzi magnetice video digitale. Luate ca atare, imaginile digitale și pixelii nu se pot vedea, deoarece ele sunt doar înșiruiri de numere. În mod teoretic memorarea lor ar putea fi realizată și prin simpla notare a șirului de numere pe hârtie, ceea ce însă este împiedicat în practică de lungimea uriașă a șirului.
Pentru a ocupa / consuma mai puțin loc în memorie, imaginile digitale pot fi stocate, sau și transmise sub forme comprimate, urmând să fie decomprimate la destinație după necesități.
Imaginile digitale pot fi create cu ajutorul unei multitudini de dispozitive tehnice, așa cum ar fi aparate de fotografiat digitale, aparate de filmat digitale,scanere de imagine, mașini de măsurat coordonate, radare aeriene și multe altele.
Imaginile digitale mai pot fi de asemenea obținute și/sau sintetizate (create) din diferite alte date ne-imagistice, eventual "artificiale", așa cum ar fi funcții matematice, modele bidimensionale și tridimensionale, grafică computerizată ș.a.
2.8 Afisare
Deși pixelii și imaginile digitale nu pot fi văzute în mod nemijlocit, până la urmă scopul folosirii lor este tot obținerea unor imagini reale, care să poată fi deci văzute de către om.
Acestea se realizează cu ajutorul unor altor dispozitive tehnice, consacrate acestui scop, cum ar fi imprimantele (normale sau stereolitografice), ecranele (display-urile) de calculator, proiectoarele de imagini ș.a. Aceste imagini reale, de fapt analogice (deoarece rareori pixelii sunt reprezentați foarte acurat și fără încălecări), sunt denumite tot "imagini digitale", dacă provin din imaginile digitale din memoria calculatorului.
Domeniul cunoscut sub numele de procesare a imaginilor digitale studiază algoritmii transformarilor numerice ale acestora în vederea obținerii efectelor dorite.
2.9 Format de imagine
Există desigur o infinitate de forme și mărimi de imagini, aceasta fiind valabil atât pentru imaginile tradiționale, analogice, cât și pentru cele digitale.
Cel mai des folosite sunt însă formele dreptunghiulare, care se reflectă și la formele ecranelor de cinema, TV, calculatoare și altele. Forma imaginilor digitale dreptunghiulare se exprimă în pixeli, și anume prin numărul de pixeli pe orizontală și verticală, sau pe lățime și lungime (înălțime).
Raportul dintre lățime și lungime (înălțime) se numește de obicei „formatul” imaginii digitale, unele formate des întâlnite sunt reprezentate în imaginea de mai jos.
Tipuri de imagine
Fiecare pixel al unei imagini 2D este asociat pe de-o parte cu poziția sa relativă pe imagine, și deține pe de altă parte un număr (relativ mic) de valori caracteristice ale semnalului de lumină emis de pixelul respectiv. Semnalele digitale pot fi clasificate conform numărului și naturii valorilor semnalului în:
binare (di- sau bi-nivel)
scală gri
color
fals color
multi spectrale
tematică
Figura 2.12 (Formate de imagine)
2.10 Vizualizarea imaginilor digitale
Există numeroase programe care pot face ca o imagine digitală din computerul unde a fost ea stocată să devină vizibilă și pentru om. Astfel, imginile de tipul GIF, JPEG și PNG pot fi prezentate pe un display în mod foarte simplu, prin utilizarea unui browser web, pentru că acestea sunt formatele de codificare a imaginilor cele mai răspândite ("standard") în Internet.
De obicei programele speciale de vizualizare a imaginilor, numite viewers, oferă și posibilitatea prezentării mai multor imagini într-o anumită ordine și cu o anumită viteză, această funcție constituind așa-numita "slideshow utility".
Pe de altă parte, imaginile digitale stocate pe benzi video, care reprezintă de obicei imagini în mișcare, pot fi vizualizate prin intermediul aparatelor sau programelor de calculatornumite "video player", care le transformă în semnale pentru monitorul de TV sau cel al calculatorului.
În sfârșit, fotografiile digitale (statice) pot fi transformate de către calculator în fotografii vizibile, dar și de către aparate speciale numite "digital picture frame" (rame de tablou electronice, digitale), precum și de alte aparate.
2.11 Exif în scanarea aeroportuară.
Exif este un standard pentru suplimentarea datelor fotografiei propriu-zise cu date despre fotografie (metadate), ca de ex. marca aparatului de scanare, timpul de expunere și altele.
2.12 Prelucrarea imaginilor digitale
2.12.1 Calibrarea imaginilor
Folosirea corectă a unei imagini digitale presupune cunoștințe ținând de mai multe domenii, dar în special de domeniul programelor și subprogramelor care o pot modifica și optimiza.
Astfel, calibrarea geometrică, fotometrică și senzorială sunt elemente importante ale corecției și prelucrării digitale a imaginilor digitale. Aici este de fapt vorba de meseria/specialitatea de grafician.
Utilizatorii trebuie să fie conștienți de erorile de cuantificare inevitabile, care se datorează în special rezoluției limitate a imaginii (numărului fint de pixeli). Ca atare, se recomandă ca fiecărei imagini în parte să fie întotdeauna corectată și calibrată în mod profesionist.
2.12.2 Alte posibilitati de prelucrare
Există o multitudine de programe de calculator care prelucrează imaginile digitale după dorință. Exemple de operații foarte uzuale: optimizarea culorii, contrastului și luminozității; decupare; întregire sau plasare într-o "ramă", tot digitală; mărire / micșorare; comprimare (de ex. pentru a accelera transmisia); mărirea sau micșorarea clarității; compunerea unor imagini din alte imagini; precum și o mulțime întreagă de modificări, prelucrări și efecte artistice.
Capitolul III
3.1 Principiul de scanare și detectare al materialelor catalogate ca fiind suspecte, inclusiv explozibil solid sau lichid, sau precursori ai acestora, dar si materiale din categoria LAG prin metoda pe care acestea o utilizează pentru generarea informațiilor postscanare.
Dispozitivele cu raze X au demonstrat capacitatea de a caracteriza/analiza un material la nivel molecular și atomic. Aceasta abilitate este deosebit de importantă pentru detectarea explozibilului din material plastic, în cazul în care nu pot fi utilizate informațiile formei obiectului.
Dispozitivele cu raze X sunt relativ ieftine în comparație cu multe alte tehnologii de detectare. Tehnologia cu raze X este considerat ca tehnologie pentru detectarea materialelor ilicite (lemnoase). Prin utilizarea tehnologiei cu raze X, a unui material “density” și numărul atomic efectiv sau Z eff informațiile pot fi determinate, caracterizate și interpretate.
Teoretic, un material ilicit poate fi identificat cu ajutorul celor două bucăți de informații (densitate și numarul atomic efectiv). Lucrarea discută subiectul de detectare a explozivilor în saci de bagaje pentru pasageri. Tehnologia cu raze X utilizată este numit “RL tehnologia” multi-detectare. RL Tehnologia afost dezvoltata de cercetatorii de la Virginia Tech. Este prima tehnologie multisensing cu adevărat utilizată pentru detectarea prezenței explozibilului. Acesta utilizează tehnologii de transmisie și dispersie cu dublă de energie pentru a obține valorile caracteristice ale unui obiect, și anume, R și L.
Materialul – Tipul acestui obiect poate fi apoi determinată folosind RL plan. Valoarea caracteristică R este calculat folosind semnale de la modalitatea de transmisie cu energie duala. R este legat de Z eff . Valoarea caracteristică L este calculată folosind semnale de la modalitățile de transmitere și dispersie ale consumului redus de energie. L este corelat cu densitatea.
În comparație cu tehnologiile de unică detecție și tehnologii pseudo multiple de detecție, precizia de dedetecție a RL ar trebui să fie mult mai mare. La R și L valorile unui obiect pot fi calculate numai dintr-un “obiect de adevarat” – nivele de gri.
Este adevărat, nivel de gri se referă la nivelul măsurat de gri al unui obiect, atunci când acesta nu se suprapune cu alte obiecte. Problema apare atunci când obiectele sunt într-o pungă și aproape întotdeauna se suprapun cu alte obiecte. Această tehnologie este capabilă să identifice obiectul de interes și de a elimina efectele de suprapunere ce devine o problemă principală care trebuie rezolvată.
Discuția în această lucrare se concentrează pe dezvoltarea sistemului de procesare a imaginii folosind sisteme de senzori multiplii. Acest sistem de procesare a imaginii este format din patru etape.
Primul pas este de a înregistra imagini în spațiu folosind toate modalitățile de detectare.
Al doilea pas este de a elimina zgomotul utilizând algoritmul de uniformizare și de conservare a marginilor.
Al treilea pas este de a da imaginii segmentul de gri specific în regiuni cu niveluri relativ uniforme.
Al patrulea pas este de a calcula reale nivele de gri pentru obiectul de interes, cu ajutorul modelelor matematice pentru înlăturarea obiectelor ce se suprapun.
Cele mai multe cercetări se concentrează pe dezvoltarea unui algoritm robust de segmentare pentru a imparți imaginile sacanate cu raze x și pentru a dezvolta modele matematice pentru înlăturarea efectelor ce se suprapun pe obiect.
Contribuția unică a acestei teze include dezvoltarea acelor modele fizice/matematice folosite pentru îndepărtarea efectelor ce se suprapun pe obiect, precum și dezvoltarea algoritmului pentru determinarea realei scale de gri a unui obiect. Verificarea experimentală arată că algoritmii de înregistrare, netezire și lucrările de segmentare sunt bune și furnizeaza informații clare.
Algoritmul ce calculează adevăratele nivele de gri ale unui obiect se poate realiza din calculul destul de precis în modalitatea de transmitere a unei informații. Cu toate acestea, metodele care au fost dezvoltat calcularea reală a nivelului de gri al unui obiect în imagini scatter sunt mult mai puțin precise.
3.2 Modulul de determinare al unui obiect folosind nivelurile de gri.
În aceasta parte a capitolului discutăm despre modul de a determina nivelurile reale de gri ale unui obiect. La calcularea nivelurilor de gri ale unui obiect de interes, se impun înlaturarea efectelor de fond care se suprapun.
Această problemă este destul de complexă și presupune mai mulți pași spre rezolvarea ei. În primul rând, în această parte a capitolului se va determina că o suprapunere de n-obiecte, poate fi simplificată la o problemă cu două obiecte de suprapunere. Astfel încât accentul de cercetare sa se transforme în calculul nivelurilor de gri pentru a rezolva problema cu două obiecte suprapuse. Din moment ce nu exista nici o metodă pentru realizarea acestei sarcini, fie ea și transmiterea sau dispersia unei imagini, a fost necesar să se dezvolte metode ce pot fi folosite pentru a elimina imaginile de fond ce au rolul de „efect de suprapunere”.
Ne propunem sa dezvoltăm modele fizice/matematice pentru înlaturarea efectelor ce se suprapun și o discuție despre modelele grafice în dezvoltare. În activitatea de inspecție a bagajelor, este dificil să se identifice obiectul corect care este suprapus cu obiectul de interes. Astfel se va determina un algoritm care va furniza adevaratul nivel de gri al unui obiect de interes în mediul de scanare.
3.2.1 Metoda de bază pentru eliminarea efectelor de suprapunere.
Începem prin a ilustra metoda de determinare a nivelului real de gri al unui obiect de interes, atunci când se suprapune doar cu un alt obiect.
Acesta va arăta ca un obiect peste care s-a facut o netezire a imaginii destul de detaliată. Problema va fi întotdeauna simplificată până la suprapunerea a două obiecte. Astfel va fi determinată prin măsurare nivelul de gri într-o suprapunere de două obiecte. Problema apare în momentul în care se inserează mijloace de capacitate în determinarea nuanței de gri necesară.
În figura următoare se va ilustra metoda de determinare a nivelului de gri (adegvat) între două obiecte scanate. În această figură sunt utilizate mai multe simboluri.
Simbolul „Ob” se refera la un obiect;
Simbolul „Obj1” este obiectul de interes;
Simbolul „Obj2” este obiectul de fond care se suprapune cu „Obj1”;
RGN face referire la o regiune dintr-o imagine scanată cu raze X;
Rgn1 este o regiune formată în mod unic de Obj1;
Rgn2 este o regiune formată în mod unic prin Obj2;
Rgn3 este regiunea formată din Obj1 care se suprapune cu Obj2;
Este de reținut faptul că „nivelul de gri” este utilizat într-o formă singulară pentru că cercetarea face referire la o singură modalitate de detectare, nu la cele patru modalitați de detectare. De asemenea, algoritmul de segmentare a imaginii în regiunea cu niveluri de gri relativ uniforme, poate fi caracterizată prin utilizarea unui nivel de gri de tip mediu.
Figura 3.1 (Mod de reducere a doua obiecte)
În figură se ilustrează scenariul prin care două obiecte se suprapun.
Formarea a trei regiuni ce sunt formate în imagine cu ajutorul razelor X ce sunt proiectate. Rgn1 și Rgn2 sunt formate prin Obj1 și respectiv Obj2. Rgn3 este format prin suprapunerea Obj1 cu Obj2.
Obj1 poate fi situat în fața Obj2.
Obj2 poate fi situat în fața Obj1.
Nivelul mediu de gri al Rgn1 este chiar nivelul de gri al Obj1. Un exemplu tipic de doua scanari într-o imagine este faptul că Rgn1 nu apare doar într-o singură imagine, dar și suprapus peste regiunea Rgn 2. Astfel nivelul de gri mediu de Rng1 nu poate fi măsurat în mod direct. Din fericire, există o relație fixă între nivelul de gri Rgn3 și adevaratul nivel de gri al Obj1 și Obj2.
Pentru acest lucru se stabilesc relații matematice ce definesc modele de suprapunere diferite. Fiecare model permite calcularea nivelului de gri al regiunii suprapuse Rgn3 într-o modalitate de formare a imaginii folosind adevăratele nivele de gri ale Obj1 si Obj2. Cel mai important, fiecare model după o manipulare atentă, permite calcularea nivelului de gri al Obj1 o data cu nivelul de gri al Obj2 ce poate fi aflat.
Cu ajutorul acestor modele, efectele de suprapunere sunt îndepartate de obiectul de interes și adevarata scală de gri a acestuia poate fi calculată pentru obiectul declarat ca fiind de interes. Din relațiile fizice ale razelor X, pozițiile relative ale Obj1 și Obj2 nu prezintă nici o altă poziție relativă atunci când acestea sunt furnizate ca date. Nu se face diferență în momentul dispersiei razei X.
Deci acest lucru ar trebui să determine:
un model pentru modalitatea de transport/consum redus de energie/scanare X;
un model pentru energia înaltă (high-voltage) ce va fi realizat prin modalitatea de transmitere a informației;
două modele pentru modalitatea de dispersie;
două modele pentru retrodifuzie.
Pentru a înțelege că toate probele care se suprapun pot fi simplificate la două Obj, în primul rând va trebui analizată o suprapunere de trei obiecte. De cand regiunea de imagine Rgn1 este formată prin Obj1 și suprapusă prin Obj2, prin eliminarea suprapunerii cauzate de Obj2, atunci este dezvăluit nivelul de gri al Obj1. Cele trei Obj se simplificată astfel la o problemă cu două obiect suprapuse. Ilustrarea unei probe cu trei obiecte se poate vedea în imaginea de mai jos:
Regiunile imaginilor care sunt formate din trei obiecte suprapuse;
Cele trei obiecte care sunt suprapuse;
Figura 3.2 (Regiunile de gri ale celor 3 obiecte suprapuse)
Procedura de simplificare este în general valabilăpentru orice problemă de suprapunere a n-obiecte. Atunci când un obiect de interes este suprapus cu (n-1) obiecte, acele (n-1) obiecte pot sa fie întotdeauna considerate ca fiind un pseudo-obiect. Adevarata grilă de gri a acestui pseudo-boect poate fi întotdeauna măsurată de la o grilă de gri din regiunea învecinată. Prin eliminarea suprapunerii, efectul cauzat de acest preudo-obiect se va determina reala nuanță de gri. Problema a n-obiecte suprapuse este simplificată la două obiecte suprapuse.
În general, metoda de dezvoltare a unui model matematic pentru suprapunerea obiectelor, are un anumit modul de rezolvare pentru detecția acestora. În primul rând, modelul matematic este stabilit după formula de suprapunere. Fiecare model matematic conține constante încă neidentificate. Numărul de experimente pentru identificarea suprapuneri a fost proiectat și gândit pentru a obține date ce pot fi folosite ulterior pentru a defini valorile în care acestea constă.
Reținem faptul că operațiunile fizice pot fi destul de complexe. Cu toate acestea, scopul dezvoltării modelului este acela de a calcula adevărata scară de gri ale unui obiect în timp real. În consecință, fiecare model și formulă matematică trebuie simplificată pentru ca procesarea datelor sa fie un proces ușor de redat.
Înainte de a duce discuția la dezvoltarea transmiterii cu energie scăzută pentru modelul de suprapunere, este imporntant să cunoaștem relația dintre intensitatea semnalului de rază X și generarea nuanței de gri.
Toate analizele fizice făcute asupra razelor X, sunt utilizate pentru a stabili calculul identificarii suprapunerilor obiectelor, calculul constând în modele de intensitate ale razelor X (Kv). Cu toate acestea, sistemul poate colecta numai imagini ce au fost create cu ajutorul razelor X și sunt analizate ca nuanțe de gri la nivel de pixel, în scopul de a gasi valorile pentru n constante. În aceste metode matematice, nivelurile de gri trebuie să fie convertite în funcție de intensitatea razei X. Pentru a putea folosi modelele de calcul pentru suprapunere și pentru a calcula adevarata nuanță de gri ale unui obiect de interes, modelele trebuie să fie convenite în ecuații care pot determina cu ușurință scala de gri.
Fiecare pas/scală este tratat ca fiind un obiect individual. Nivelul de gri mediu, este calculat pentru fiecare etapă, în scopul de a elimina zgomotul din imagine. Imaginea de mai jos ilustrează grosimea fiecarui pas de penetrare. În tabele se listează nivelurile medii de gri ale fiecarei etape.
Putem considera că un pas/treaptă este confecționat dintr-un material plastic, având grosimea în etapa 1 de 0,6 cm; grosimea din etapa 3 este de 1,8, iar grosimea din etapa 4 de 2,4cm. Daca pasul 1 este considerat Obj1, etapa 3 este considerata Obj2, atunci pasul 4 poate fi considerat drept obiect suprapus format din Obj1 si Obj2. Acest lucru se datorează faptului că grosimea din etapa 4 este egală cu grosimea din etapa 1, plus grosimea din etapa 3 și etapa 4 este confecționată din acelaș material ca Obj din etapa 1 și Obj din etapa 3. Astfel prin măsurarea nivelelor de gri din etapa 1, 3 și 4 rezultă: gri lucru 1 (gL1) , gri lucru 2 (gL2) și L RGN ce poate fi măsurat.
Figura 3.3 (Compunerea de obiecte in sale de gri)
Tabel 3.1 (Grosimea fiecarui pas al fiecarei etape)
Tabel 3.2 (Nivelurile de intensitate de gri, în procesul de transmitere și penetrare al energiei)
Tabel 3.3 (Compunerea nivelurilor de gri ale unei regiuni suprapuse vs. Nivelurile de gri măsurte pentru unele obiecte din lumea reală, în procesul de transmitere și penetrare al energiei)
Figura 3.4 (Rezultatul nivelelor de gri calculate pentru etapa 1 a unui material plastic transparent – consum redus de energie)
3.2.2 Modelul de identificare prin suprapunerea a doua obiecte Modelul Forward-Scatter
Modelul matematic Forward-Scatter se definește ca retrodifuzare a unor obiecte suprapuse. Cu toate acestea, aceste formule pot încă sa fie derivate într-un mod similar ca cele folosite pentru a determina modul de preluare al imaginii printr-o transmisie standard de raze.
Constantele matematice nedefinite în modelele de dispersie sau în modelele de suprapunere pot fi definite cu ajutorul unor experimente speciale. Acuratețea fiecărei formule este verificată de pasul invers al unui experiment.
În modelul Forward-Scatter, există două cazuri diferite. Atunci când două obiecte sunt suprapuse sau s-au suprapus ulterior. În cazul 1, în care Obj 1 este în fața Obj2; în cazul 2 în care Obj2 se află în spatele Obj1.
Figura 3.5 (Modelul de analiză a două obiecte sunt suprapuse)
Obj1- Obiectul de interes;
Obj2 – Obiectul de fond sau de suprapunere;
IL0 – Intensitatea fasciculului de raze X incidente;
IL1 – Intensitatea fascicululuil de raze X dupa ce IL0 traverseaza Obj1;
IF1 – Intensitatea razei împraștiate dupa ce IL0 traverseaza Obj1;
IL2 – Intensitatea de transmisie după ce IL0 traversează Obj1;
IF2 – Intentistatea razei împraștiate, după ce IL1 traversează Obj2;
IL2a – Intensitatea de transmisie după IL1 traverseaza Obj2;
IF2a – Intentistatea dispersiei dupa ce IL1 traversează Obj2;
IF2b – Semnalul IF1 fiind transmise prin Obj2;
IF2c Semnalul IF1 fiind împraștiat prin Obj 2;
IFRGN – Intensitatea razei după traversarea regiunilor suprapuse;.
Graficul de mai jos prezintă comparația între F(intensitatea de scalare a razei X) măsurată RGN și F(intensitatea de scalare a razei X) calculat RGN pentru pașii prestabiliți de măsurare într-un mediu plastic. Erorile în acest caz sunt foarte mici. Acest experiment funcționează cu precizie de aproape 100% cu ajutorul unui material specific, cum ar fi plasticul alb. După cum putem observa, grosimea obiectului crește după un anumit prag. Această interpretare poate fi observată în graficul de mai jos.
Grafic 3.1 (Comparația între nivelurile de gri masurate al regiunii suprapuse RGN și calculele nivelurilor de gri măsurate standard)
Se alege acest material de plastic alb, deoarece eroarea de calcul este scazută, sub 5%. Există mulți factori externi ce ar putea contribui la dezvoltarea unei erori. De exemplu, sursa de raze X este o sursă paralelă, ceea ce determină ca geometria detectorului afectează colectarea semnalelor. Trebuie ca raza de inchidență a transmiteri razelor X să fie mai îndepartată și constantă. Din cauza apariției erorilor într-un calcul de suprapunere, pot aparea și zgomote de imagine, acestea pot îngreuna și transmiterea imaginii catre post-procesare, aspect ce poate afecta nivelele de gri dintr-o imagine.
Radiația de împraștiere are o frecvență mai mică decât lungimea inițială de undă de transmisie și prin urmare, are mai puțină putere de penetrare. Astfel putem spune că radiația de împraștiere este a patra parte dintr-o lungime de undă inițială. Datorită limitarii echipamentelor și a tehnologiei actuale, este dificil să se cuantifice suma de erori pentru a se stabili o marjă drept etalon.
Inovația în acest domeniu ar reprezenta-o un model de suprapunere „ideal” ce poate fi îmbunătățit și mai mult ca o capacitate de determinare a celor mai importante surse de eroare și de a fixa o marjă. Acest model matematic poate fi, de asemenea, îmbunătățit în cazul în care se pot stabili mai multe materiale drept analiză din structuri diferite și grosimi/densități diferite.
3.2.3Modelul de identificare prin metoda de retrodifuzarea și modelele de suprapunere
Prezentăm modelul de analiză pentru un caz cu două obiecte ce se suprapun, în care Obj 1 este mai aproape de sursa de radiație X decât Onj2. Modelul de analiză este unul de retro-împraștiere atunci când două obiecte sunt suprapuse.
Figura de mai jos prezintă din punctul de vizualizare final al lui Obj1 si Obj2, în cazul în care Obj1 este obiectul de interes și este mai aproape de sursa de radiație X decât Obj2.
IB1 – Intensitatea semnalului IL dupa ce interacționează cu Obj1 și formează retro-împraștierea IL0;
IB2 – Intensitatea semnalului de retro-împraștiere după IL2 a interacționat cu Obj2;
Al2 – Intensitatea semnalului de retro-împraștiere dupa ce IL1 și IF1 interacționează cu Obj2;
IB1a – Intensitatea semnalului de retro-împrăștiere după secvența B ce interacționează cu Obj1.
IBRgn – Intensitatea semnalului de retro-împraștiere al regiunii suprapuse.
Figura 3.6 (Modelul de analiză pentru retro-împraștiere)
Putem spune că, ipoteza acestui model, este faptul că indiferent de intensitatea și tipul de incidente cu raze X, fracțiile de semnal fiind transmise prin Obj1 rămân constante. Procesul de retro-împraștiere, într-o situație de suprapunere, poate fi explicat, astfel încât, indicele de rază a fasciculului de raze X să interacționeze direct cu Obj1. Astfel semnalul devine invers retro-împraștiat față de Obj2. De asemenea semnalul invers de retro-împraștiere al lui Obj2 devine o interacțiune pentru Obj1.
Într-un proces de identificare și de dezoltare a acestui model de dispersie, se efectuează 80 de seturi de transmisii de semnale odificate în date pentru a putea fi colectate și procesate.
Fiecare set de date conține 9 niveluri de gri, fiecare nivel de gri identificându-se cu un semnal din transmisia inițială de semnal sau dispersia de semnal.
În graficul ce urmează se prezintă comparația între valoarea măsurată și valoarea calculată pentru un material „ideal” plastic alb. În cazul de față erorile sunt extrem de mici, dar acest lucru nu este în general valabil pentru mai multe obiecte ce au fost testate.
În unele cazuri apar erori de calcul care sunt mai mari de 10%. Unele dintre rezultatele de calcul sunt prezentate în graficul ce urmează, erorile ce apar între cele două valori sunt provenite din bazele subsistemului, la fel ca și în modul Forward-Scatter. În plus, calcului nivelului de gri adevarat, retro-împrăștierea se bazează pe cunoașterea grilei de gri adevarate. Dacă din moment ce nici o valoare de gri nu este precisă în modalitatea de dispersie, adevăratul nivel de gri în retro-împrăștiere nu poate fi identificat prin calcule.
Soluția pentru acest model este, de asemenea la fel ca și în modelul Forward-Scatter. Se ia ca obiect de interes Obj1, obiect de calcul, iar Obj2 este obiectul său de fond de suprapunere.
Grafic 3.2 (În graficul ce urmează se prezintă comparația între valoarea măsurată și valoarea calculată pentru un material „ideal” plastic alb)
Având în vedere ca modelele matematice de suprapunere prezentate în metoda de retrodifuzare nu sunt foarte precise, adevaratele nivele de gri, sunt calculate folosind ecuații specifice.
În tabelul de mai jos se prezintă, experimental, unele rezultate de calcul al erorilor cu ajutorul metodei de retro-împrăștiere.
Coloana 1, este nivelul de gri măsurat al regiunii suprapuse, care este formată dintr-un obiect de interes și obiectul său de fond.
Coloana 2, este valoarea de gri adevărată al unui obiect de interes(măsurată).
Coloana 3, este calculată valoarea de gri adevărată al unui obiect de interes.
Coloana 4, afișează raportul erorii între coloana 3 și coloana 2.
În tabelul de mai jos avem calculat eroarea dintre nivelurile de gri ale unui obiect de interes vs. adevarata grilă de gri al unui obiect analizat.
Tabel 3.4 (Calculul erorilor intre nivelul de gri al unui obiect vs. adevaratul nivel de gri al unui obiect analizat)
Pe scurt, în aceste două metode ne-am concentrat pe dezvoltarea unor modele de identificare și calculare a nuanței de gri pentru două obiecte ce sunt suprapuse. Am determinat faptul că există câte un model pentru fiecare modalitate de detectare. Fiecare model se deduce ca fiind prima derivată folosind formulele matematice specifice acestor calcule. Valorile acestor constante sunt mai apoi calculate pe baza datelor experimentale, colectate de la 3 surse „ideale”.
Acuratețea fiecarui model este apoi verificată folosind obiecte din lumea reală. Modelele de suprapunere funcționează destul de precis. Metodele de calcul de suprapunere Farward-Scatter și de Retro-împrăștiere, au nevoie de mai mult rafinament în analiza lor, deoarece apar și factorii de dispersie.
3.3 Algoritmul pentru determinarea nivelelor reale de gri ale unui obiect.
În acest paragraf vom discuta despre algoritmul de determinare al nivelelor de gri reale ale unui obiect. După cum am discutat mai sus, este imposibil de a rezolva corect problema de suprapunere, deoarece nimeni nu poate afla sigur dintr-o imagine 2D dacă suprapunerea are sau nu loc.
Principiul acestui algoritm este de a aplica unele criterii exterioare ale imaginii, în scopul de a determina nivelul de gri adevărat al unui obiect de interes. Dezvoltarea de algoritmi este concentrată pe nivelul de gri adevărat al calculului în modalitățile sale de transmitere ținând cont de câteva considerații esențiale.
Prima, acuratețea metodei Forward-Scatter și a metodei de Retro-împraștiere, cunoaștem deja faptul că aceste metode mai au nevoie de unele îmbunătățiri, astfel încât, în situația actuală este imposibil să creăm un algoritm care poate calcula cu precizite nivelul adevărat de gri, oricare ar fi modul acestuia de dispersie în momentul scanarii.
În al doilea rând, și cea mai importantâ considerație, în cazul în care acest algoritm ar funcționa în modelitățile de transmitere de date cu acuratețe „ideală”, ar putea genera modele mai exacte de niveluri de gri, ce pot fi identificate mai ușor în procesul de suprapunere și mai ales în calculul de dispersie.
În al treilea rând, deși datele colectate prin cele două metode ale principiului de dual-energy nu au o exactitate „ideală”, acest algoritm poate permite cel puțin să distingă materialele organice de cele anorganice.
Știind modelele pentru eliminarea efectelor de fond, asta nu ne va permite să calculăm corect adevăratele niveluri de gri ale unui obiect de interes. Asta se datorează faptului că bagajele pline devin o problemă de control în situația în care obiectele sunt suprapuse destul de complex.
Un astfel de exemplu este prezentat în figura de mai jos, cele două regiuni sunt observate într-o imagine 2D scanată cu raze X(a). Aceste două zone pot fi formate din două obiecte care sunt amplasate lateral după cum se poate vedea și in figura (b) sau de două obiecte care sunt suprapuse așa cum putem observa în figura (c).
Gigura 3.7 (Aspectul unei imagini 2D dupa scanare)
Fiind capabili de a interpreta în mod corect tipurile de scenari, este crucial însă să calculăm nivelurile de gri reale ale unui obiect de interes. Un alt exemplu este faptul ca într-o pungă, un obiect de interes este adesea înconjurat de multe alte regiuni ale unor obiecte învecinate.
Capabilitatea apare atunci când putem determina regiunea învecinată obiectului de interes și putem analiza problema oboiectelor invecinate ca fiind o imagine de fond.
Modelele utilizate gravitează în jurul acestui aspect și le vom discuta mai in detaliu în cele ce urmează.
Principiul principal de calcul al nivelurilor de gri este de a gasi o regiune învecinată obiectului de interes și să se utilizeze informațiile colectate până în acel moment despre nivelurile de gri. Această regiune învecinată va beneficia de un calcul al adevăratului nivel de gri față de obiectul de interes.
Astfel se poate analiza daca este sau nu este această regiune parte a obiectului de interes ce este suprapus cu un obiect de fond.
După cum ne-am mai întalnit până acum, obiectele dintr-un sac pot fi, în general, clasificate în doua categorii: obiecte textile și obiecte solide. Obiectele textile, sunt acele obiecte ce nu au o formă constantă, iar obiectele solide, sunt obiectele ce își pastrează forma constant.
Explozivii, inclusiv explozivii din/în plastic sunt considerați ca fiind obiecte solide. În consecința devin obiecte de interes într-un proces de procesare a imaginii scanate.
Pornind de la acest concept, obiectul nostru tipic este analizat ca aflându-se într-o pungă. Problemele care ar putea împiedica calcularea adevaratei valori de gri sunt nivelurile de gri ale obiectelor din jur sau a unui obiect de fond.
Aspectul tipic de obiecte în bagaj este prezentat în figura de mai jos. În stânga este figurata vederea laterală a unui sac, iar figurile din dreapta reprezintă vederi din diferite parți ale sacului.
Figura 3.8 (Figura ilustreaza aspectul obiectelor întrun sac. Graficele din stânga o parte a vizualizării imaginii și în dreapta cele trei grafice tipice. Dispunerea unu înfățișează unele obiecte textile ce apar într-o zonă. Dispunerea doi reprezintă un obiect solid ce se suprapune cu un obiect textil, iar în dispunerea trei este un obiect solid suprapus cu un alt obiect solid, iar acestea se suprapun cu un obiect textil)
Vederea – SIDE VIEW (1)lateral, este vederea de la care sistemul de scanare ar colecta o imagine de analiză. Prin (2) END VIEW ne permite să determinăm direcția de deplasare a obiectului solid identificat și dacă există situații de suprapunere. Printr-o pungă ce acoperă total sau parțial un obiect, modalitatea de identificare și scanare poate ajunge cu ușurință la un obiect ce poate fi de interes.
În cele mai multe cazuri oamenii iau in bagajele lor: prosoape, șosete și haine, toate acestea sunt obiecte textile. Deci, un obiect de interes se va suprapune de asemenea cu aceste obiecte textile. Cu toate acestea, atunci când obiectele solide se suprapun cu obiectele textile, în cele mai multe cazuri, materialele/obiectele textile nu vor contribui în mod semnificativ la regiunile suprapuse. Ele pot provoca cel mult 2 sau 3 variații de gri. Trebuie însă să avem în vedere faptul că zgomotul imaginii provocat de sistem poate să ajungă chiar si la variații de 7 niveluri de gri, aceste efecte cauzat de obiectele textile, pot fi, în general, igonrate. În cazul 3, un obiect de interes este suprapus cu un alt obiect solid.
Totul ține de dezvoltarea true_gl(adevaratul gri) ce se bazează pe manipularea layout-ului unui obiect ce este prezentat în acest sens. Simbolul Obj1 reprezintă întotdeauna obiectul de interes. Într-o scanare cu consum redus de energie, o regiune de interes RGN poate reprezenta o suprapunere a obiectului de interes cu alte obiecte textile din jur. În acest caz, determinarea adevăratului nivel de gri al lui Obj1 poate fi determinat prin eliminarea efectelor de suprapunere cauzate de obiectele textile din jur.
Este extrem de dificil să se determine care dintre regiuni este cea RGN și care este cea Rgn2. Unele dintre regiunile învecinate sunt eliminate din listă deoarece acestea nu pot fi luate ca fiind Rgn2.
Regiunea Rgn2 ar trebui sa fie întotdeauna mai „stralucitor-întunecată” decat regiunea RGN, deoarece vine ca o cauză a analizei Obj2 – obiect fond. În modalitatea de transmitere, o regiune suprapusă ar trebui sa fie întotdeauna mai întunecată decât obiectul care formează această regiune. Prin urmare, dacă o regiune vecină este mai închisă decat regiunea RGN, ar trebui să fie eliminată din listă. Regiunea Rgn2 ar trebui, de asemenea, să aibe anumite procentaje din limitele regiunii comune cu RGN. În cazul limitei comune, între regiunea analizată și RGN, este mai mică de 5% din perimetrul RGN. Este de asemenea puțin probabil că această regiune să aparțina lui Rgn2. Prin urmare, ar trebui să fie eliminată din lista de analiză. În plus adevăratul nivel de gri se va calcula, dupa eliminarea regiunii din lista de analiză.
În modalitatea de scanare cu energie înaltă(high-voltage), procedura de determinare a nivelului de gri adevărat al lui Obj1 este exact la fel ca în modalitatea de scanare cu energie scăzută.
Capitolul IV Sistem de scanare al bagajelor
4.1 Sistem de detectare al materialelor explozibile și metoda de scanare duală pentru furnizarea de informații.
Un sistem de scanare a materialelor încadrate în lista celor cu risc, utilizează o metoda de detectare bazându-se pe informațiile generate de un ansamblu de scanare cu raze X a unui material.
Obiectul în cauză este situat într-o regiune care cuprinde obiecte străine. Regiunea este scanat printr-o sursă de radiație de raze X, care emite radiați alternativ, la două nivele diferite de energie, precum și un detector digital cu matrice si covor de pixeli ce colectează radiația după ce trece prin obiectul detectat.
Un computer face reconstrucția (procesarea imaginii) o generează ca o imagine de tip CT, ce corespunde seriei de proiecții celor două nivele de energie. Un calculator de analiză spațială analizează imaginea tip CT și determină proiecția, aceasta include numai obiectul în cauză (o proiecție clară) sau proiecția care include obiectul în cauză, împreună cu cât mai puține obiecte străine din jurul său.
Un computer de proiecție folosește proiecția scanarii de tip energetic ridicat și proiecția de tip energetic redus pentru a determina informații cantitative referitoare la două caracteristici fizice ale obiectului în cauză, de exemplu, numărul atomic și densitate.
Informațiile cantitative sunt utilizate pentru a distinge materiale explozive de materiale care nu sunt explozive.
4.2 Domeniul de activitate al scanarii cu raze X
Prezenta lucrare se referă la metode și sisteme pentru detectarea materialelor periculoare și, în special, la metode și sisteme pentru detectarea materialelor explozive prin analizeaza radiației X și împrăștiere sa pentru a determina una sau mai multe caracteristici fizice ale unui material.
4.3 Stadiul actual
Diverse sisteme de scanare a bagajelor cu raze X sunt cunoscute pentru detectarea prezenței explozibilior și a altor obiecte interzise în bagaje sau genți, înainte de încărcarea bagajelor pe un avion comercial. O tehnică comună de măsurare a densității unui material este acela de a expune materialul la raze X și pentru a măsura cantitatea de radiații absorbită de material, absorbția fiind un indicator al densității.
Din moment ce multe materiale explozive pot fi caracterizate printr-o gamă de densități derivabile de cea a altor elemente de obicei tip găsite în bagaj, explozivi sunt în general supuși la detectarea prin intermediul echipamentelor cu raze X.
Cele mai multe sistemele de scanare cu raze X a bagajelor utilizate în prezent sunt de tip "line scanner" și includ o sursă staționară de raze X, o stație staționară de detectori liniari sub foră de matrice, și o bandă transportoare pentru transportul bagajelor între sursă și detector cu matrice de detectare ca bagajul să treacă prin scanner-ul de securitate. Sursa de raze X generează un fascicul de raze X, care trece prin elementul scanat și este parțial atenuat de bagaj iar este apoi preluat de matricea detectorului.
Pe durata fiecărui interval de măsurare, detectorul generează reprezentativ date de densități ale segmentului plan al bagajului prin care fasciculul de raze X trece, iar aceste date sunt folosite pentru a forma una sau mai multe linii de raster ale unei imagini bidimensionale.
Pe măsură ce banda transportoare, transportă bagajele, pe ansamblul de staționare: sursă și detector de matrice, scanerul generează o imagine bidimensională a densității bagajului, așa cum este văzută de matrice detectorului staționar. Imaginea densitatății este de obicei afișată pentru a fi analiză de către un operator uman.
Tehnici care utilizează surse de energie duală cu raze X sunt cunoscute pentru furnizarea de informații suplimentare cu privire la caracteristicile unui material, dincolo de o densitate de măsurare.
Tehnici care utilizează surse cu energie duală de raze X implică măsurarea caracteristicilor de absorbție de raze X ale unui material pentru două niveluri diferite de energie. În funcție de calibrarea scannerului, măsurătorile cu energie duală, furnizează o indicație a parametrilor duali ai materialului care este scanat.
De exemplu:
La un anumit cadru de calibrare, parametrii duali pot fi aleși pentru a fi numărul atomic al materialului și densitatea materialului.
La o altă setare de calibrare, parametrii duali pot fi aleși pentru a fi coeficienți fotoelectrici ai materialului și coeficienții Compton ai materialului.
La o altă setare de calibrare, parametrii duali pot fi aleși pentru a determina o cantitate dintr-un prim material ( de exemplu oțel) și o cantitate dintr-un al doilea material prezent ( de exemplu aluminiu).
Tehnicile de scanare cu energie duală pentru reconstrucția selectivă au plecat de la Tomografia cu raze X (denumit în continuare CT), imaginile sunt descrise ca fiind un algoritm folosit pentru a genera parametri duali de date de proiecție cu raze X ce au o energie duală si sunt cunoscuți sub numele de Alvarez/Macovski Algorithm (denumit în continuare AMA).
Una dintre utilizările propuse pentru astfel de tehnici cu energie duală a fost strâns legătură de un scanner pentru bagaje ce detectarea prezența de explozibili în aceștia. Materiale explozive, în general, sunt caracterizate printr-o gamă cunoscută de numere atomice și sunt, prin urmare, supuse la detectare prin intermediul unor astfel de surse de raze X cu energie duală.
O astfel de sursă cu energie duală este descrisă în cererea de brevet US Ser. No. 08 / 671,202, intitulată "Îmbunătățirea cu energie duală", care este atribuită aceluiași titular ca prezenta cercetare și care este încorporat aici în întregime prin referință.
Explozibili plastici prezintă o provocare deosebită pentru sistemele de scanare a bagajelor, deoarece, din cauza naturii lor modale, explozibili plastici pot avea forme geometrice, care sunt dificil de detectat. Cele mai multe substanțe explozive care pot dăuna semnificativ unei aeronave cântăresc cel puțin un kilogram și au dimensiuni suficient de mari lungime, lățime și înălțime, astfel încât să fie ușor de detectat printr-un sistem de scanare cu raze X, indiferent de orientarea explozivului în bagaj.
Cu toate acestea, un explozibil plastic, este suficient de puternic pentru a deteriora un avion si poate fi format, ca și designe, într-o foaie relativ subțire, care este extrem de mică într-o singură dimensiune și este relativ mare în celelalte două dimensiuni.
Detectarea explozivilor din plastic poate fi dificilă, deoarece este dificil să vedem materialul exploziv din imagine, în special atunci când materialul este dispus în foaia subțire ce este paralelă cu direcția fasciculului de raze X și foaia trece neobservată prin sistem.
Astfel, detectarea suspectelor bagaje, necesită operatori foarte atenți. Cerința pentru o astfel de analiza severă poate duce la oboseala operatorului, iar oboseala precum și orice distragere, poate avea ca rezultat trecerea prin sistemul de scanare al unui bagaj suspect nedetectat de sistem și nici observat de operatorul uman.
În consecință, o mare cantitate de efort a fost făcută pentru a proiecta un scaner mai bun pentru bagaj. Astfel de modele, de exemplu, au fost descrise în brevetul US nr.No. 4,759,047 (Donges și colab.); Brevetul SUA nr. No. 4,884,289 (Glockmann și colab.); Brevetul SUA nr. No. 5,132,988 (Tsutsui și colab.); Brevetul SUA nr. No. 5,182,764 (Peschmann și colab.); Brevetul SUA nr. Nu. 5247561 (Kotowski);Brevetul SUA nr. No. 5,319,547 (Krug și colab.); Brevetul SUA nr. No. 5,367,552 (Peschmann și colab.); Brevetul SUA nr. No. 5,490,218 (Krug și colab.) Și brevetul german Offenlegungsschrift DE 31 503 06 A1 (Heimann GmbH).
Cel puțin una dintre aceste modele, este descris în brevetul US nr. No. 5,182,764 (Peschmann și colab.) și US Pat. No. 5,367,552 (Peschmann și colab.) (Denumită în continuare "764 și" 552 brevet), a fost dezvoltat comercial și este denumit în continuare "Mașină Invision." Masina Invision include un scanner CT de tip a treia generație, care include, de obicei, o sursă de raze X și un sistem detector de raze X fixat, respectiv, diametral pe laturile opuse ale unei platforme de formă inelară sau disc. Discul este montat rotativ într-un suport braț articulat, astfel încât, în funcționare, discul se rotește în mod continuu în jurul unei axe de rotație în timp ce razele X trec de la sursă printr-un obiect poziționat în deschiderea discului la sistemul detector si astfel informațiile sunt transmise și imprimate in modulele detectoare.
Sistemul de detectare poate include o serie liniară de detectori dispuși ca un singur rând sub forma unui arc de cerc cu centrul de curbură în punctul focal al sursei de raze X, adică punctul de sursa de raze X din care razele X sunt emanate. Sursa de raze X generează un fascicul în formă de evantai, sau fascicul de ventilator, de raze X, care este emanat de la punctul focal printr-un câmp de imagine plană, și este primit de către detectori.
Scanerul include un sistem de coordonate definit de axele X, Y și Z, în care axele se intersectează și sunt normale între ele, în centrul de rotație al discului, în timp ce discul se rotește în jurul axei de rotație. Acest centru de rotație este denumit în mod obișnuit ca "izocentru". Axa Z este definită de axa de rotație și axele X și Y sunt definite prin coordonate plane și se află în domeniul imagisticii planare. Fasciculul de rază X (de tip ventilator/evantai) este astfel definit ca volumul de spațiu într-o sursă tip punct, și anume, spotul focal, si suprafețele de preluare a matricei detectorului expus la fasciculul de raze X. Deoarece dimensiunea suprafețelor de preluare a șirului de detectori liniari este relativ mică în direcția axei Z, fasciculul este proiectat pentru a fi relativ ușor de interpretat în direcția axei Z. Fiecare detector generează un semnal de ieșire reprezentativ al intensității incidentului de raze X pe detector. Având în vedere că razele X sunt parțial atenuate de către masa unui obiect în calea lor, semnalul de ieșire generat de fiecare detector este reprezentativ pentru densitatea tuturor maselor obiectelor dispuse în câmpul de imagine între sursa de raze X și detector.
Pe măsură ce se rotește pe disc, matricea detector este eșantionată periodic, iar pentru fiecare interval de măsurare, fiecare detector, din matricea detector, generează un semnal de ieșire reprezentativ al densității unei porțiuni a obiectului scanat în acest interval. Colectarea tuturor semnalelor de ieșire generate de toți detectorii sunt transformați într-un singur rând de matrici ai detectorului pentru orice interval de măsurare denumit "proiecție" sau echivalent "vedere" cu orientarea unghiulară a discului ( și orientările unghiulare corespunzătoare ale sursei de raze X și gama detector).
În timpul generării unei proiecții se determină și "unghiul de proiecție". La fiecare unghi de proiecție, în calea razelor X, punctul focal, crește în secțiune transversală într-un punct de pe suprafața de scanare, și, astfel, măsurarea densității va lua în calcul ca aria să fie mai mare decât aria secțiunii transversale a obiectului prin care trece raza.
Pe măsură ce discul se rotește în jurul obiectului scanat, scanerul generează o multitudine de proiecții la o multitudine de unghiuri corespunzătoare de proiecție. Folosind algoritmi bine cunoscuți, o imagine CT a obiectului poate fi generată de toate datele colectate de la fiecare proiecție.
Imaginea CT este reprezentativă pentru densitatea bidimensională "felie" a obiectului prin care fasciculul a trecut în timpul rotirii discului prin diferite unghiuri de proiecție. Rezoluția imaginii CT este determinată parțial de lățimea suprafeței colectoare a detectorului, lățimea detectorului fiind definită aici ca dimensiunea măsurată în aceeași direcție ca și lățimea fascicul de rază, în timp ce lungimea detectorului este definit ca dimensiunea măsurată într-o direcție perpendiculară pe grinda fasciculului paralel cu rotația pe Z a scanerului. În general, rezoluția imaginii CT este invers proporțională cu lățimea suprafeței fiecărui detector în planul vertical al fasciculului.
Figura 4.1, 4.2 și 4.3 în perspectivă arată, vederea transversală și radială, a unui sistem de scanare a bagajelor tipic (100), care include un sistem de transport (110) pentru transportul continuu al bagajului sau albagajelor (112) într-o direcție indicată de săgeata (114) printr-o deschidere centrală a unui sistem de scanare CT (120). Sistemul transportor include centuri acționate cu motor pentru sprijinirea bagajului. Sistemul de bandă rulantă (110) este ilustrat ca incluzând o multitudine de secțiuni transportoare individuale (122). Cu toate acestea, pot fi utilizate și alte forme de sisteme transportoare.
Figura 4.1 ( Vedere de ansamblu al unui scanner de bagaje cu raze X )
Figura 4.2 ( Vedere frontala al unui scanner de bagaje cu raze X )
Figura 4.3 ( Vedere laterala al unui scanner de bagaje cu raze X )
Sistemul de scanare CT (120) include o circulară în formă de platformă rotativă, sau disc, (124) dispus într-un suport braț articulat (125) de rotație în jurul unui ax (127) (prezentată în figura 3.3) , care este în general paralel cu direcția de deplasare (114) a bagajului (112). Discul (124) este acționat de rotatia axei (127) printr-un mecanism adecvat, cum ar fi o curea (116) și sistemul de acționare (118), sau alt mecanism de acționare adecvat. Platforma rotativă (124) are o deschidere centrală (126) prin care instalația de transport (110) trece bagajele prin sistemul de scanare.
Sistemul (120) include un tub de raze X (128) și un detector cu matrice (130) ce este dispus pe laturile diametral opuse ale platformei (124). Detectorul matrice (130) poate fi un tablou bidimensional. Sistemul (120) include un sistem de achiziție de date (DAS) (134) pentru primirea semnalelor de prelucrare generate de detector (130), și un sistem de control al tubului RX (136) pentru a alimenta și a controla funcționarea tubului cu raze X (128).
Sistemul (120) este prevăzut cu un sistem computerizat (nereprezentat) pentru procesarea datelor primite de la sistemul de achiziție de date (134) și pentru generarea semnalelor necesare pentru operarea și controlul sistemului (120). Sistemul computerizat poate include, de asemenea, un monitor pentru afișarea informațiilor, inclusiv și a imaginilor generate. Sistemul (120) include, de asemenea, scuturi (138), care pot fi fabricate din plumb, de exemplu, pentru a preveni radiația de fond dincolo de sistem (125).
Tubul cu raze X (128) poate genera o rază în formă de piramidă, adesea menționată ca un "fascicul de con", (132) care trece printr-un câmp de imagine tridimensională, prin care transportul de sistem (110), transportă bagaje (112). După trecerea bagajului dispus în domeniul de scanare, detectorul matrice (130) primește raze de la fascicul conic (132) și generează semnale reprezentative pentru densitățile bagajelor (112). Prin urmare , fasciculul definește un volum de scanare de spațiu.
Platforma (124) se rotește în jurul axei (127), transportând astfel razele X din sursă (128) catre detector (130) în traiectorii circulare (112), pentru ca sistemul transportor (110) să scaneze continuu bagajele prin deschiderea centrală (126). Astfel se genereze o multitudine de proecții corespunzătoare numite unghiuri de proiecție.
Analiza pre-reconstrucție, analiza post-reconstrucție și analize multiple de proiecție / non-CT sunt trei tehnici din stadiul actual al tehnicii, recunoscute pentru utilizarea surselor X cu energie duală în analiza materialelor (de exemplu, într-un scanner de bagaj pentru a detecta prezenței explozivilor în bagaje).
In analiza pre-reconstrucție, fluxul de semnal este așa cum se arată în fig. 4.4. Scanerul (120) este de obicei similar cu cel prezentat în fig. 4.1 și are o sursă de raze X capabilă să producă un fascicul de scanare , la două nivele distincte de energie (de exemplu, energie duală).
Figura 4.4 (Fluxul de semnal al unui ansamblu de scanare al bagajelor cu raze X)
DAS (134) adună semnale generate de matricea detector (130) (în fig . 4.1, care nu este prezentat în fig 3.4) în pozițiile unghiulare discrete ale platformei rotative (124) (din fig 4.1, care nu este prezentat în fig. 4.4), și trec semnalele la elementul de preprocesare (206).
Elementul de pre-procesare (206) resortează datele pe care le primește de la DAS (134), în scopul de a optimiza secvența pentru procesarea matematică ulterioară. Elementul de pre-procesare (206) corectează, de asemenea, datele din DAS (134) pentru temperatura detectorului, intensitatea fasciculului primar, precum și de alți factori de eroare. În cele din urmă, elementul de pre-procesare (206) extrage date corespunzătoare (de energie ridicata – transmisia 1) din canal (208), precum datele corespunzătoare punctelor de vedere (de energie scazuta – transmisia 2) (210).
Calculatorul de proiecție (212) recepționează datele de proiecție pe segmentul -energie inalta (208) și segmentul de energie scazută (210) și realizează procesarea Alvarez / Macovski (AMA), algoritmul pentru a produce un prim flux de date de proiecție (214), care este dependent de un prim parametru al materialului care este scanat și un al doilea flux de date de proiecție (216), care este dependent de un al doilea parametru al materialului scanat.
Primul parametru este de multe ori numărul atomic și al doilea parametru este de multe ori densitatea materialului, deși și alți parametri pot fi selectați. Un computer face reconstrucția (218) primește primul flux de date de proiecție (214) și generează o imagine CT din seria proiecțiilor corespunzătoare, ceea ce genereaza primul parametru de material. Un al doilea computer face reconstrucția (220) primește al doilea flux de date de proiecție (216) și generează o imagine CT din proiecțiile corespunzătoare celui de-al doilea parametru de material.
In analiza post-reconstrucție, fluxul de semnal este așa cum se arată în fig 3.5. Așa cum este descris aici pentru analiza pre-procesare, un element de pre-procesare (206) recepționează date de la (DAS) (134), și efectuează mai multe operații asupra datelor, apoi traseele datelor corespunzătoare vederi (de energie mare) le transmite la un segment de analiză (208) a rutelor de date corespunzând vizualizări (de energie scăzută) (210).
Figura 4.5 ( Analiza de post-reconstructie, fluxul de semnal)
Un computer va face reconstrucția (218) primind datele de proiecție de la segmentul de analiză (de energie înaltă) (208) și generează o imagine CT corespunzatoare seriei (de energie înaltă) de proiecții. Un al doilea computer de reconstrucție (220) primește datele de proiecție de la traiectoria (consum redus de energie) (210) și generează o imagine CT corespunzătoare seriilor (cu consum redus de energie) proiecții. Un computer de proiecție (212) primește (energie ridicată) date de tip CT (222) cu consum redus de energie și de date de tip CT cu consum înalt de energie (224) și efectuează procesarea (AMA) pentru a produce date CT generale (226), care sunt dependente de un prim parametru al materialului ce este scanat și un al doilea flux de date de proiecție (228), care este dependent de un al doilea parametru al materialului scanat.
În analiza multiplă proiecție/non-CT, fluxul de semnal este așa cum se arată în fig. 3.6. Așa cum este descris aici pentru analiza pre-procesare, un element de pre-procesare (206) recepționează date de la (DAS) (134), efectuează mai multe operații asupra datelor, iar apoi traseele datelor corespunzătoare vederi de energie înaltă la o cale de energie scăzută (208) și generează date corespunzătoare vizualizări (210).
Figura 4.6 (Analiza de proiecție/non-CT, fluxul de semnal)
Un computer de proiecție (212) primește vederi de proiecție energie înaltă și vederi de proiecție cu energie scăzută prin intermediul unui dispozitiv de selecție a datelor (230), și realizează procesarea (AMA) pentru a produce un prim flux de date de proiecție (214). Acesta este dependent de un prim parametru al materialului ce este scanat și un al doilea flux de date de proiecție (216), care este dependentă de un al doilea parametru al materialului scanat.
Dispozitivul de selectare a datelor (230) selectează datele de proiecție ce corespund unui număr de vederi particular, ca răspuns la comenzile de la un calculator spațial (232). Computerul spațial (232) utilizează o varietate de parametri ai sistemului pentru a determina vederi ce ar trebui să fie selectate. Spre deosebire de analiza pre și post-reconstrucție, proiecțiilee multiple/analiză baza non-CT ce necesită doar un număr mic de proiecții din sistemul de scanare (120).
Pentru că o reconstrucție CT completă, această tehnică de analiză nu necesită o gamă completă de proiecții. Numărul redus de proiecții și lipsa analizei CT reduc semnificativ sarcina de calcul a sistemului. Cu toate acestea, această tehnică nu este fiabilă pentru aplicațiile de detecție cu bombă, excepțiea se face doar în cazul în care materialul exploziv este singurul obiect în calea de proiecție.
Această tehnică funcționează bine în special în cazul în care, grosimea obiectului este cunoscută și disponibilă pentru algoritmul de detecție. În cazul sistemelor din stadiul tehnicii, o mare cantitate de efort este consumat pentru a determina care dintre variantele cu un număr mic de proiecții oferă o imagine clară, optimă, a obiectului exploziv suspectat.
Este un obiectiv al prezentei lucrări să se depășească în mod substanțial dezavantajele identificate mai sus din stadiul tehnicii.
Un alt obiectiv al acestei lucrări este de a furniza un sistem pentru detectarea materialelor explozive care reduc sarcina de calcul tipic al sistemelor CT anterior prezentate.
Un alt obiectiv al acestei invenții este de a furniza un sistem pentru detectarea materialelor explozive care crește fiabilitatea de a selecta o imagine clară, optimă a unui obiect exploziv suspectat.
Figura 4.7 (Sistemul de reconstructie al unui sistem asemanator de scanare cu raze X ce foloseste mai multe cai de filtrare si prefiltrare cu doua segmente “energie înalta/scăzută” cu două calculatoare )
Fig. 4.7 prezintă fluxul de semnal conform unui exemplu de realizare a prezentei cercetări. Așa cum este descris aici pentru analiza pre-procesare, DAS (134) ce adună semnale generate de matricea detector (130 în fig. 4.1, care nu este prezentat în fig 4.7) la pozițiile unghiulare discrete ale platformei rotative (124 din fig. 4.1, nereprezentat în fig. 4.7). Axa de rotație (. 127 din fig. 4.1, care nu este prezentat în fig. 4.7), generează sub forma unor date de proiecție informații pentru pre-procesare (206). Pre-procesorul (206) recepționează date de proiecție din DAS (134) , efectuează mai multe operații asupra acestor date (descris mai sus), apoi datele pre-prelucrate ce corespund vederi unui dispozitiv se transferă (304) printr-o cale de energie înaltă (208), iar datele pre-prelucrate corespunzătoare cederii consumului redus de energie oferă dispozitivului, selecție a datelor (304) prin calea redusă de energie (210).
Pre-procesarea (206) prevede, de asemenea, datele pre-prelucrate ce corespund punctelor de vedere de energie înaltă și sunt transmise la un calculator de reconstrucție (218) prin segmentul de energie înaltă (208). Calculatorul de reconstrucție (218) primește datele pre-prelucrate de la segmentul de energie înaltă (208) și generează o felie(slice) de date de imagine (de exemplu, o imagine CT) corespunzătoare seriei de proiecții a axei de rotație (127).
Calculatorul de reconstrucție (218) oferă imaginea CT la un calculator de analiză spațială (302), ce primește și analizează imaginea CT pentru a determina unghiul de proiecție optim sau unghiuri pentru a vizualiza obiectul de detectat în cadrul imaginii.
Calculatorul de analiză spațială (302) furnizează informații unghiulare optime prin segmentul de informații unghiulare (312) către dispozitivul de selectare a datelor (304), ce selectează date energetice reduse ce corespund unghiul optim de proiecție și furnizează , astfel, date către calculatorul de proiecție (306).
Calculatorul de proiecție (306) recepționează datele de proiecție de înaltă energie, precum și datele de proiecție de energie redusă, realizează procesarea (AMA) pentru a produce un prim flux de date de proiecție (AMA) (214) și generează un prim parametru al materialului ce este scanat, și un al doilea flux de (AMA) proiecții de date (216), ce este dependent de un al doilea parametru al materialului scanat.
Cercetarea prezentată în fig. 4.7 este similară cu un sistem multiplu de proiecții non-CT ce este prezentat în fig. 4.6 ca cercetare ce alege o procesare dintr-un anumit unghi al platformei rotative (124) cu privire la rotirea axei (127). După cum s-a explicat mai sus, o proiecție energetică ridicată și o proiecție energetică redusă, dintr-o poziție unghiulară, unică, a platformei rotative (124) va furniza informații prin parametrii furnizați ai obiectului de interes, atâta timp cât nu există obiecte străine ce sunt situate în calea fasciculului X și matricea detector.
Unghiul platformei rotative ce corespunde unei astfel de proiecții optime este denumit în continuare unghiul clar. Cercetarea utilizează informațiile din imaginile tip CT, ce furnizează date către calculatorul de reconstrucție (218) pentru a selecta proiecția ce corespunde unghiului clar.
Deși exemplul de realizare ilustrat, reconstruiește o imagine CT din datele corespunzătoare proiecțiilor cu energie înaltă, alte exemple de realizare a cercetării pot utiliza date corespunzătoare vederi energie zcăzută, sau o combinație a datelor de energie înaltă și redusă, pentru a reconstrui o imagine CT pentru determinarea unghiului Clearpath.
Figura 4.8 (Sistemul de reconstructie al unui sistem asemanator de scanare cu raze X ce foloseste mai multe cai de filtrare si prefiltrare cu un segment de energie)
Fig. 4.8 prezintă un calculator de analiză a materialelor (402) care primește date (AMA) de proiecție din sistemul prezentat în fig. 4.7. Calculatorul de analiza a materialelor (402) primește primul flux de date de proiecție (AMA) (214), ce este dependent de un prim parametru al materialului ce este scanat, iar un al doilea flux de date (AMA) de proiecție (216), ce este dependent de un al doilea parametru al materialului scanat.
Calculatorul de analiză a materialelor (402) utilizează aceste informații cu privire la cei doi parametri ai materialului ce este scanat (de exemplu, numărul atomic și densitate) ca ză facă distincția între materialele explozive și non-explozive. Calculatorul de analiză a materialelor (402) produce astfel date corespunzătoare identificarea materialului.
Într-o altă formă de realizare a cercetării, analiza spațială a calculatorului (302) poate determina două sau mai multe proiecții unghiulare și să furnizeze informații cu mai multe unghiuri de selectare a datelor (304) (312). Dispozitivul de selecție a datelor (304) primește aceste informații cu mai multe unghiuri și selectează vederea energetic redusă. Datele corespunzătoare proiecțiilor, indică informații cu mai multe unghiuri.
Calculatorul de proiecție (306) recepționează datele de proiecție de energie înaltă, precum și datele de proiecție cu energie scăzută, și realizează procesarea (AMA) pentru a produce un prim flux de date de proiecție (AMA) (214). Acest flux este dependent de un prim parametru al materialului ce este scanat, și un al doilea flux (AMA) proiecție de date (216), ce este dependent de un al doilea parametru al materialului scanat.
Într-o altă realizare a cercetării, calculatorul de analiză (302) poate determina, de asemenea, dimensiunea liniară (adică grosimea) a materialului ce este scanat de-a lungul unei axe definite prin calea fasciculului, între sursa de raze X și detector. Dimensiunea liniară a materialului de-alungul acestei axe poate fi utilizat de un computer de proiecție (306), ca parametru al prelucrării, (AMA) pentru a determinarea primul flux de date de proiecție (AMA) (214) și al doilea flux de date de proiecție (AMA) (216).
Cercetarea poate fi realizată în alte forme specifice fără a se îndepărta de caracteristicile esențiale ale acestora. Prezentele variante de realizare sunt, prin urmare, să fie luat în considerare aspecte ilustrative și nu restrictive.
Descrierea imaginilor:
FIG. 1 prezintă o vedere în perspectivă a unui sistem de scanare a bagajelor în conformitate cu prezenta cercetare;
FIG. 2 prezintă o vedere de capăt în secțiune transversală a sistemului prezentat în fig. 1;
FIG. 3 prezintă o vedere radială în secțiune transversală a sistemului prezentat în fig. 1;
FIG. 4 prezintă o diagramă a fluxului de semnal al unui sistem capabil să efectueze analize pre-reconstrucție;
FIG. 5 prezintă o diagramă de flux de semnal al unui sistem capabil să efectueze o analiză post-reconstrucție;
FIG. 6 prezintă o diagramă a fluxului de semnal al unui sistem capabil să execute mai multe proiecții/analize non-CT;
FIG. 7 prezintă o diagramă a fluxului de semnal al unui sistem de detectare a explozivilor, construite în conformitate cu prezenta cercetare;
FIG. 8 prezintă o diagramă a fluxului de semnal al sistemului de detectare a materialelor explozive în contact cu un calculator analiză a materialelor.
Capitolul V Hardware & Software (Datasheet&Teste de calibrare)
5.1 Hardware
5.1.1 Generator Raze X
Tabel 5.1 (Generatorul de Raze X)
5.1.2 Tub Raze X
Tabelul 5.2 (Tubul de raze X)
5.1.3 Detector
Tabelul 5.3 (Matricea detectorul)
5.1.4 PC-WorkStation
Tabel 5.4 ( Configuratie PC – WorkStation)
4.1.5 Monitor EIZO
Tabelul 5.5 (Configuratie Monitor EIZO)
5.2 Software de procesare
5.2.1 Procesarea imaginilor
Procesarea imaginilor constă în aplicația tehnologică procesării semnalelor în domeniul imagisticii. Acestea sunt semnale bidimensionale, precum fotofrafia sau videourile. Procesarea imaginilor prinde din ce în ce mai multă importanță în foarte multe arii de aplicare.
Vederea activă, cum ar fi cea pentru vehiculele autonome, necesită o putere ce calcul foarte mare pentru a putea să opereze în timp real. În acest caz, viziunea permite dezvoltarea de sisteme mult mai flexibile și inteligente decât în cazult altor sisteme senzoriale.
Există nevoia de grăbire a procesului de prelucrare a imaginilor de tip non-critic precum evaluarea imaginilor medicale sau imaginilor provenite de la sateliți. În timp ce era sistemelor SIMD de mărimi mari precum Connection Machine sau MasPar a trecut, conceptul poate fi utilizat pentru sisteme embeded. Conceptul ideal de a avea un singu procesor (ALU) pentru fiecare pixel dintr-o imagine permite o definiție foarte simplă și naturală a procesului de prelucrare a imaginilor.
5.2.2 Procesarea imaginilor in paralel
Fie o matrice de elemente punctiforme, suficient de mare pentru a avea un element punctiform pentru fiecare pixel din imagine. În condițiile în care există mai puține elemente punctiforme se poate avea un element puctiform virtual pentru fiecare pixel, urmând ca sistemul de operare sau compilatorul să se ocupe de iterație. Această arhitectură este reflecatata și definită în Programul 1.
Mărimea elementului punctiform nu este predefinită, ea putând fi setată de programatorul aplicației. Variabilele dreata, stânga, sus, jos și cele patru diagonale pot fi utilizate cu ușurință pentru schimbul de date.
Programul 1: Configurarea procesorului pentru datele imaginii.
CONFIGURATION grid[*],[*];
CONNECTION
right:grid[i,j]<->grid[i ,j+1]:left;
up :grid[i,j]<->grid[i-1,j ]:down;
up_l :grid[i,j]<->grid[i-1,j-1]:down_r;
up_r :grid[i,j]<->grid[i-1,j+1]:down_l;
Acum se definesc tipurile de date paralele. Precum în procesarea secvențială a imaginilor, trebuie avute în vedere diferențele între imagini color, inmagini în nivel de gri și imagini binare. Contrastele pentru negru și alb sunt secificate pentru fiecare tip. Detaliile se pot observa în Programul 2.
Programul 2: Tipuri de date.
TYPE binary = BOOLEAN;
gray = [0..255];
color = RECORD
red, green, blue: gray
END;
CONST b_black = TRUE;
b_white = FALSE;
g_black = 0;
g_white = 255;
c_black = color( 0, 0, 0);
c_white = color(255,255,255);
5.2.3 Operații punctuale și operatori locali
În următoarele subsecțiuni vor fi prezentate câteva operații de baza împreună cu implementarea lor paralelă. Se va observa că, în cele mai multe cazuri, abordarea paralelă este mai simplă și mai lizibilă decât abordarea directă. Header-ul unei poerații punctuale arăta precum exemplul de mai jos.
PROCEDURE xyz(img: VECTOR OF gray):
VECTOR OF gray;
În timp ce header-ul general al unei operații locale arăta precum:
PROCEDURE xyz(img: grid OF gray):
grid OF gray;
În ambele cazuri, o imagine gri este convertită în altă imagine. Folosind cuvântul cheie ”VECTOR“ care definește un parametru de orice tip de dată, deci declararea este mult mai generală decât în exemplul de configurare anterior. O consecință logică este aceea că schimbul local de date, în procedura, este posibil doar dacă parametrii folosesc grila de configurare, în timp ce VECTOR ascunde structura de configurare.
5.2.4 Operații punctuale
Cea mai simplă clasa de operatori de imagine sunt operatorii punctuali. Un nou pixel este creat ca o funcție a pixelului original; nu sunt utilizate date ale pixelilor din apropriere. Deci, operațiile punctuale nu au dependențe și pot fi foarte ușor calculați în paralel.
5.2.5 Media
Următorii operatori sunt locali, pentru a realiza o operație pe un pixel, un număr de pixeli vecini trebui luați în considerare. Mai multe zone de pixeli vecini nu sunt posibili: fie stânga/dreapta și sus/jos implicatnd 5 pixeli, fie toți vecinii direcți ai unui pixel (3*3) implicând 9 pixeli, fie 5*5 implicând 25 de pixeli. Desigur cu cât luăm în cosiderare mai mulți vecini cu atât creștem mai mult timpul de calcul. La anumiți pixeli vecini este implementat prin schimb de date local, într-un mod paralel. Programul 3: întindere pe plan de gri
PROCEDURE gray_stretch(img:
VECTOR OF gray; g_min,g_max: gray):
VECTOR OF gray;
(* stretch values to g_min..g_max *)
VAR tmax,tmin: INTEGER;
BEGIN
tmin := REDUCE.MIN(img);
tmax := REDUCE.MAX(img);
(* avoid division by 0 *)
IF tmin = tmax THEN INC(tmax) END;
RETURN (g_max-g_min) * (img-tmin)
DIV (tmax-tmin) + g_min;
END gray_stretch;
5.2.3 Caracteristici de prelucrare si interpretare Software
5.2.3.1 ToolBox – Bara de unelte
Daca aceasta nu apare implicit, afisarea ei se solicita din meniul Window/Tools. Selectia dreptunghiulara
Cand privim bara de unelte putem observa ca unele dintre patratelele reprezentand uneltele puse la dispozitie au marcat in coltul din dreapta jos o mica sageata. Asta ne spune ca exista o intrare catre o zona ascunsa care ne permite selectarea altor unelte daca selectam patratelul cu click dreapta sau cu menținerea apăsată a clickului stanga. În cazul selecției dreptunghiulare, această intrare ne duce catre alte tipuri de selecții, eliptică, poligonală, etc.
5.2.3.1.1 Uneltele de selectie(marcare)
Țineți fară sa apasați mouseul deasupra fiecarei unelte din bara de unelte. Veți observa ca apare o indicație privind numele acelei unelte. Daca ne uităm cu atenție la uneltele de selecție vom vedea că acestea au toate shortcut-ul "M". Putem interschimba unealta de selectie apasand Shift + M. O alta cale de selecție a diverselor unelte de marcaj este ținerea apasată a butonului ALT si dand click pe butonul de marcare dreptunghiulara.
Incercați cateva momente sa vă familiarizați cu uneltele urmărind indicațiile care apar cand stați cu mouse-ul deasupra acestora. Folosiți shortcut-urile învățate pentru a explora uneltele ascunse. Pe masură ce selectați câte o unealtă urmariți indicațiile care apar pe bara de status, despre care tocmai am vorbit. De acum ar trebui să stiți fiecare unealtă unde se află.
5.2.3.1.2 Selectia de culoare
De aici selectam culoarea de fundal.Sageata asociata acesteia ne permite să interschimbăm între aceste doua culori. Patratelul alb/negru asociat, ne permite sa selectăm culorile implicite alb pentru fundal si negru pentru scris. Țineți mouseul deasupra acestor zone pentru a învăța scurtaturile asociate. Pentru a alege o culoare, dați click pe una din cele doua zone de culoare si alegeți culoarea dorită pentru contrast. Încercați aceste noțiuni practic.
5.2.3.1.3 Modul Ecran
Ne permite să alegem organizarea spațiului de lucru. Țineți cursorul deasupra zonei și remarcați ce se întâmplă. Remarcați că shortcut-ul este F petru toate cele 3 opțiuni. Încercați sa le selectați pe rand și urmariți ce se intamplă.
Trebuie să menționăm ăi alte modalități de modificare a spațiului de lucru. Încercați-le pe masură ce citiți. Chiar și în modul Full Screen (ecran complet) putem vizualiza meniul cu Shift-F. În orice mod putem vizualiza bara de unelte, status bar-ul și paletele cu tasta TAB. Pentru a ascunde paletele și a lasa doar ToolBox-ul folosim combinatia Shift+TAB.
D = aduce culorile implicite de fundal.
X = interschimba culorile de fundal.
F = schimba modul de lucru.
Shift-F = aduce sau inhiba meniul in Fullscreen.
Tab = aduce sau inhiba statusbar-ul,toolbox-ul si paletele.
Shift-Tab = aduce sau inhiba paletele.
Click pe zoom = descriem zona care dorim s-o marim.
Dublu click pe zoom = dimensionare automata la 100%
Ctrl+Alt+0 = dimensionare automata la 100%
ALT = clic pentru zoom out
Ctrl = temporar comuta pe unealta MOVE (pentru repozitionare)
Ctrl-0 = zoom pentru a acoperi exact zona de lucru.
dublu click pe unealta HAND = zoom pentru a acoperi exact zona de lucru.
Ctrl + = zoom in
Ctrl – = zoom out
5.2.3.2 Paletele de contrast (nuante de gri)
Primul grup conține paletele NAVIGATOR, INFO si OPTIONS. Urmează COLOR (Gray) si BRUSHES( Gray ). Sub acestea se afla HISTORY si ACTIONS. În final avem LAYERS, CHANNELS și PATHS.
Paletele pot fi mutate în diverse locuri trăgând de bară. Fiecare paletă are in partea dreaptă a bării de titlu un buton de ascundere si unul de închidere. Încercați să ascundeți fiecare paletă. Reapasand același buton, fereatra se expandează. Veți remarca deasemenea ca nu toate paletele se ascund complet, cum ar fi cea a culorilor. Pentru acestea vom folosi ALT + butonul de ascundere în cazul în care dorim să la ascundem complet. Deasemenea putem ascunde/vizualiza un grup prin dublu click pe oricare din tab-urile de sub bara de titlu a oricarei palete.
Putem redimensiona paletele fie trăgând de marginile acestora fie cu colțul din dreapta jos, destinat redimensionarii. Doar paletele Color, Options, și Info nu pot fi redimensionate.
Cand închidem un grup de palete se închid toate paletele continute in acesta. Pentru a aduce din nou un grup inchis pe ecran, intram în meniul Window si selectăm paleta dorită. Sau folosim shortcut-urile urmatoare:
F5 = Arată/Ascunde paleta BRUSH
F6 = Arată/Ascunde paleta COLOR
F7 = Arată/Ascunde paleta LAYERS
F8 = Arată/Ascunde paleta INFO
F9 = Arată/Ascunde paleta ACTIONS
TAB = Arată/Ascunde paletele si toolbarul
Shift + TAB = Arată/Ascunde paletele
Pentru a aduce în prim plan una din paletele unui grup alegem tab-ul corespunzator acesteia. Putem rearanja paletele trăgând de tab-uri și ducându-le spre alte grupuri.
5.2.3.3 Alte funcții:
Hide/Unhide Layer Zone/ Move Tool/ Rectangular Marquee Tool/ Polygonal Lasso Tool/ Crop/ Tool/ Slice Tool/ Gradient/ Blur Tool/ Text Tool/ Shape/ Eyedropper/ Delete
5.3 Calibrarea imaginii
Folosirea corectă a unei imagini digitale presupune cunoștințe ținând de mai multe domenii, dar în special de domeniul programelor și subprogramelor care o pot modifica și optimiza. Astfel, calibrarea geometrică, fotometrică și senzorială sunt elemente importante ale corecției și prelucrării digitale a imaginilor digitale.
Aici este de fapt vorba de meseria/specialitatea de grafician. Utilizatorii trebuie să fie conștienți de erorile de cuantificare inevitabile, care se datorează în special rezoluției limitate a imaginii (numărului fint de pixeli). Ca atare, se recomandă ca fiecărei imagini în parte să fie întotdeauna corectată și calibrată în mod profesionist.
Figura 5.1 ( Fereastra Tools)
Figura 5.2 (Fereastra Image Tools)
Figura 5.3 (Fereastra Annotation Tools)
Figura 5.4 (Fereastra Analysis Tools)
Figura 5.5 (Fereastra Cine*)
*Modul “Cine” este pentru a vedea filmul scanarii
Capitolul VI: Rezumatul lucrarii
Prezenta cercetare se referă la o metodă și un sistem pentru detectarea materialelor explozive pe baza informațiilor de energie duală a unei scanări. Obiectul care urmează să fie detectat are cel puțin două caracteristici fizice măsurabile, de exemplu, numărul atomic și densitatea, și este situat într-o regiune definită de cel puțin o axă longitudinală.
Primul pas al metodei este acela de a scana regiunea de interes pentru a genera date reprezentative scanarii. Scanarea se realizează prin asigurarea unei surse de radiație care este capabilă să emită alternativ cel puțin la două nivele de putere, precum și o serie de detectori pe laturile opuse ale regiunii.
Sursa de radiație este apoi rotită în jurul axei longitudinale, în acest timp sursa emite radiații către matricea de detectoari. Matricea de detectoari primește informtții din regiunea scanată pentru a genera date la fiecare nivel de putere pentru regiunea expusă.
A doua etapă a metodei este de a defini cel puțin un slice (felie) de date de imagine care corespunde unei multitudini de poziții de-a lungul axei longitudinale a regiunii. Fiecare dintre feliile de date definește o multitudine de previzualizări de date de scanare obținute dintr-o multitudine corespunzătoare de unghiuri de vizualizare în timpul etapei de scanare, unde fiecare proiecție a datelor de scanare conține date de scanare la unghiul de vizualizare respectiv.
Al treilea pas al metodei este acela de a selecta cel puțin o previzualizare de scanare de date, clară din tranșa de date, pentru a selecta un prim set de date de scanare la primul nivel de energie și un al doilea set de date de scanare la nivelul menționat de energie (a doua energie). Fiecare set de date corespunde unei proiecții clare. Proiecția clară include cel puțin obiectul care urmează să fie detectat.
A patra etapă a metodei este de a genera, din primul și al doilea set de date scanate, o primă valoare reprezentativă a primei caracteristici fizice și o a doua valoare reprezentativă.
Etapa a cincea și ultima a metodei este de a recunoaște și de a identifica obiectul ca o funcție primă a valoarii menționate și a doua valoarea menționată.
În conformitate cu un exemplu preferat de realizare a invenției, proiecția clară mai include doar obiectul care urmează să fie detectat; setul de date de scanare pentru această proiecție nu include nicio informație care corespunde altor obiecte din regiune.
Rezultatul acestei prelucrări ale primului și celui de-al doilea set de date de scanare este de a produce o primă valoare care corespunde unei prime caracteristici fizice a obiectului, de exemplu, numărul atomic, și o a doua valoare ce corespunde unei a doua caracteristică fizică, de exemplu, densitatea obiectului.
Într-o altă formă de realizare, metoda conform invenției, mai include selectarea unei a doua proiecții clare a obiectului.
În altă variantă de realizare a cercetării, etapa de selectare pentru cel puțin un cadru de proiectarea a datelor de scanare. Din sliceul (felia) de date de imagine se poate include, suplimentar, etapa de determinare a dimensiunii liniare (adică grosimea) a materialului care este scanat de-a lungul unei axe definit prin calea fasciculului între sursa de raze X și matricea detectorului, atunci când platforma rotativă este situată la un unghi clar. Dimensiunea liniară a materialului de-a lungul acestei axe poate fi utilizat ca parametru pentru determinarea valorilor reprezentative pentru prima și a doua caracteristică fizică.
Capitolul VII:Program Matlab
Modul de urmarire/detectare
Plecand de la principiul introdus de automobilele Tesla, se va dezvolta un program in matlab pentru detectarea si urmarirea unor culori/obiecte de interes.
Exemplul Tesla:
Acest exemplu arată modul de utilizare al informațiilor de culoare pentru a detecta și urmări marginile drumurilo. Exemplul de urmărire “Color-based” ilustrează modul de a utiliza “blocul de Conversie” spațiu de culori (Hough Transformarea), iar blocul de filtrare Kalman pentru a detecta și urmări informațiile folosind nuanța și saturația culorii.
Exemplul de algoritm execută o căutare pentru a defini marginile din stânga și din dreapta ale unui drum prin analiza de imagini video. Mai întâi se face o căutare pentru pixeli de margine, sau o linie care trece printr-un număr suficient de pixeli de culoare.
Figura 7.1 (Modul real vs. Modul de interpretare)
Pentru a procesa secvențele video de calitate joasă, în cazul în care părțile de drum ar putea fi dificil de identificat, sau sunt obstrucționate, algoritmul va aștepta pentru mai multe cadre de informații valide de margine. Exemplul folosește același proces pentru a decide când să înceapă să ignore o parte de drum.
Fereastra de detectare arată fețele de drum detectate în cadrul video curent.
Figuta 7.2 (Axele de coordonare)
Atunci când nu sunt vizibile părți de drum, fereastra de urmărire afișează un simbol de eroare.
Figura 7.3 (Nedetectarea axelor)
Atunci când numai o parte a drumului este vizibil, exemplul afișează o săgeată paralelă cu marginea drumului. Direcția săgeții este spre punctul superior de intersecție între marginea drumului și limita de imagine.
Figura 7.4 (Detectarea unei singure axe)
Atunci când ambele părți de drum sunt vizibile, exemplul arată o săgeată în mijlocul drumului, în direcția calculată prin calcularea mediei direcțiile pe laturile din stânga și din dreapta.
Figura 7.5 (Detectarea ambelor axe)
Acest algoritm este unul general si poate fi adaptat in mai multe domenii. In domeniul securitatii aeroportuare, ne vom folosi de detectarea nuantelor de gri si a parametrilor fizici caracteristici ai unui material. Pentru demonstratie vom folosi o secventa de cod ce va detecta culoarile roșu, albastru, verde, adica contrastul de banda RGB.
% Demo de macro pentru detectarea culorilor in plaja RGB
clc;
close all;
% Se citeste mai intai o imagine demo standard Matlab, in cazul nostru video direct
rgbImage = imread('demo.png/webcam');
% Afisarea imaginii originale/video original
subplot(3, 4, 1);
imshow(rgbImage);
title(‘Practica2a’);
% Detectarea Pozitiei, maximizarea cifrei
set(gcf, 'Position', get(0, 'ScreenSize'));
% Se imparte imaginea initiala/video-ul in benzi de culoare
redBand = rgbImage(:,:, 1);
greenBand = rgbImage(:,:, 2);
blueBand = rgbImage(:,:, 3);
Figura 7.6 (Optimizarea culorilor adevarate RGB)
% Le afișează
subplot(3, 4, 2);
imshow(redBand);
title('Red band');
subplot(3, 4, 3);
imshow(greenBand);
title('Green band');
subplot(3, 4, 4);
imshow(blueBand);
title('Blue Band');
% Se stabilește fiecare prag de bandă
redthreshold = 68;
greenThreshold = 70;
blueThreshold = 72;
redMask = (redBand > redthreshold);
greenMask = (greenBand < greenThreshold);
blueMask = (blueBand < blueThreshold);
% Se afișează rezultatul
subplot(3, 4, 6);
imshow(redMask, []);
title('Red Mask');
subplot(3, 4, 7);
imshow(greenMask, []);
title('Green Mask');
subplot(3, 4, 8);
imshow(blueMask, []);
title('Blue Mask');
% Se cimbină mărcile găsite pentru ca toate cele 3 culori să fie adevărate
redObjectsMask = uint8(redMask & greenMask & blueMask);
subplot(3, 4, 9);
imshow(redObjectsMask, []);
title('Red Objects Mask');
maskedrgbImage = uint8(zeros(size(redObjectsMask))); % Initialize
maskedrgbImage(:,:,1) = rgbImage(:,:,1) .* redObjectsMask;
maskedrgbImage(:,:,2) = rgbImage(:,:,2) .* redObjectsMask;
maskedrgbImage(:,:,3) = rgbImage(:,:,3) .* redObjectsMask;
subplot(3, 4, 10);
imshow(maskedrgbImage);
title('Masked Original Image');
Figura 7.7 (Detectarea culorilor)
Figura 7.8 (Detectarea culorilor)
Figura 7.9 (Detectarea culorilor)
Figura 7.10 (Detectarea culorilor)
Capitolul VIII: Bibliografie
Listă Figuri:
Figura. 2.1 (Lungimea de unda)
Figura 2.2 (Tubul de raza X)
Figura 2.3 (Schema electrica a tubului de raze X)
Figura 2.4 (Desen schematic – anoda rotativă)
Figura 2.5 (Diagramă Semnal Analogic Vs. Semnal Digital)
Figura 2.6 (Codul de culoare – Sala Gri)
Figura 2.7 (Principiul traductor al imafinii)
Figura 2.8 (Digitizarea in timp real)
Figura 2.10 (Adancimea de bit)
Figura 2.11 (Interferență de zgomot a imaginii)
Figura 2.12 (Formate de imagine)
Figura 3.1 (Mod de reducere a doua obiecte)
Figura 3.2 (Regiunile de gri ale celor 3 obiecte suprapuse)
Figura 3.3 (Compunerea de obiecte in sale de gri)
Figura 3.4 (Rezultatul nivelelor de gri calculate pentru etapa 1 a unui material plastic transparent – consum redus de energie)
Figura 3.5 (Modelul de analiză a două obiecte sunt suprapuse)
Figura 3.6 (Modelul de analiză pentru retro-împraștiere)
Figura 3.7 (Aspectul unei imagini 2D dupa scanare)
Figura 3.8 (Figura ilustreaza aspectul obiectelor întrun sac. Graficele din stânga o parte a vizualizării imaginii și în dreapta cele trei grafice tipice. Dispunerea unu înfățișează unele obiecte textile ce apar într-o zonă. Dispunerea doi reprezintă un obiect solid ce se suprapune cu un obiect textil, iar în dispunerea trei este un obiect solid suprapus cu un alt obiect solid, iar acestea se suprapun cu un obiect textil)
Figura 4.1 ( Vedere de ansamblu al unui scanner de bagaje cu raze X )
Figura 4.2 ( Vedere frontala al unui scanner de bagaje cu raze X )
Figura 4.3 ( Vedere laterala al unui scanner de bagaje cu raze X )
Figura 4.4 (Fluxul de semnal al unui ansamblu de scanare al bagajelor cu raze X)
Figura 4.5 ( Analiza de post-reconstructie, fluxul de semnal)
Figura 4.6 (Analiza de proiecție/non-CT, fluxul de semnal)
Figura 4.7 (Sistemul de reconstructie al unui sistem asemanator de scanare cu raze X ce foloseste mai multe cai de filtrare si prefiltrare cu doua segmente “energie înalta/scăzută” cu două calculatoare )
Figura 4.8 (Sistemul de reconstructie al unui sistem asemanator de scanare cu raze X ce foloseste mai multe cai de filtrare si prefiltrare cu un segment de energie)
Figura 5.1 ( Fereastra Tools)
Figura 5.2 (Fereastra Image Tools)
Figura 5.3 (Fereastra Annotation Tools)
Figura 5.4 (Fereastra Analysis Tools)
Figura 5.5 (Fereastra Cine*)
Figura 7.1 (Modul real vs. Modul de interpretare)
Figuta 7.2 (Axele de coordonare)
Figura 7.3 (Nedetectarea axelor)
Figura 7.4 (Detectarea unei singure axe)
Figura 7.5 (Detectarea ambelor axe)
Figura 7.6 (Optimizarea culorilor adevarate RGB)
Figura 7.7 (Detectarea culorilor)
Figura 7.8 (Detectarea culorilor)
Figura 7.9 (Detectarea culorilor)
Figura 7.10 (Detectarea culorilor)
Listă Tabele:
Tabel 3.1 (Grosimea fiecarui pas al fiecarei etape)
Tabel 3.2 (Nivelurile de intensitate de gri, în procesul de transmitere și penetrare al energiei)
Tabel 3.3 (Compunerea nivelurilor de gri ale unei regiuni suprapuse vs. Nivelurile de gri măsurte pentru unele obiecte din lumea reală, în procesul de transmitere și penetrare al energiei)
Tabel 3.4 (Calculul erorilor intre nivelul de gri al unui obiect vs. adevaratul nivel de gri al unui obiect analizat)
Tabel 5.1 (Generatorul de Raze X)
Tabelul 5.2 (Tubul de raze X)
Tabelul 5.3 (Matricea detectorul)
Tabel 5.4 ( Configuratie PC – WorkStation)
Tabelul 5.5 (Configuratie Monitor EIZO)
Listă grafice:
Grafic 3.1 (Comparația între nivelurile de gri masurate al regiunii suprapuse RGN și calculele nivelurilor de gri măsurate standard)
Grafic 3.2 (În graficul ce urmează se prezintă comparația între valoarea măsurată și valoarea calculată pentru un material „ideal” plastic alb)
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: 1.1 Necesitatea sistemelor de scanare cu raze X în aviație În urma nenumaratelor atentate întamplate pe parcursul anilor, s-a stabilit necesitatea… [307070] (ID: 307070)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.