Разработка систем таможенного и промышленного радиационного цифрового контроля крупногабаритных объектов на базе линейных электронных ускорителей

• Автор: Петрунин, Владимир Иванович
• Шифр специальности: 01.04.20
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 154 с. : ил

Введение и термины

Глава 1 Конфигурация системы радиационного контроля

1.1 Типовая конфигурация системы радиационного контроля

1.1.1 Концепция

1.1.2 Базовая конфигурация

1.1.3 Компоненты

1.1.3.1 Ускоритель электронов

1.1.3.2 Система коллимации

1.1.3.3 Система детектирования

1.1.3.3.1 Особенности детекторной линейки

1.1.3.3.2 Функциональная схема
1.2 Альтернативная конфигурация системы томографического контроля
1.3 Оптимизация интроскопических систем методом Монте Карло
Глава 2 Коррекция и реконструкция данных
2.1 Пространственная и временная коррекция данных
2.1.1 К общей постановке задачи двумерной линейной коррекции
2.1.1.1 Идеальный случай
2.1.1.2 Обобщение для реальной зашумленной функции
2.1.1.3 Практическая реализация
2.1.2 Устранение двумерных нелинейных трендов
2.1.3 Нелинейная коррекция
2.1.3.1 Простые модели
2.1.3.2 AB и ABC коррекция
2.1.3.3 Сплайн коррекция нелинейности детекторов
2.1.3.4 Коррекция по теоретической прозрачности барьеров
2.1.3.5 Оценка граничной энергии гамма квантов
2.1.3.6 Демонстрация алгоритма
2.1.3.7 Crab коррекция. Аппаратная и программная реализация в системе
2.1.3.8 Визуализация нелинейностей
2.1.3.9 Fall коррекция. Программная реализация в системе
2.1.4 Биологическая модель зрения. Био-коррекция
2.2 Реконструкция изображений по функции рассеяния точки
2.2.1 Математическая модель
2.2.2 Известные методы
2.2.3 Метод синтетической PSF функции
2.2.4 Программная реализация в системе
Глава 3 Фильтрация шумов Хгау изображений
3.1 Спектр шума
3.2 Непрерывная вейвлет трансформация
3.2.1 Математическая нотация
3.2.2 Диадическая нецелочисленная шкала переменной масштаба
3.2.3 Краевой эффект и Snake CWT трансформация
3.2.4 Кластерная фильтрация поля вейвлет коэффициентов
3.2.5 Практическая реализация
3.2.6 Изотропная фильтрация и Stack CWT трансформация
3.2.7 Практическая реализация
3.2.8 Анизотропная фильтрация и Stack CWT Ridges трансформация
3.2.9 Практическая реализация
3.2.10 Ренормированная вейвлет трансформация
3.2.11 Сравнение с “à trous” алгоритмом
3.2.12 Кластерная фильтрация реконструированных изображений
Г лава 4 Метод дуальной энергии
4.1 Метод дуальной энергии в 4 - 10 МэВ диапазоне. Численный эксперимент
4.1.1 Математическая нотация
4.1.2 Визуализация
4.2 Особенности метода дуальной энергии в диапазоне 4 -10 МэВ
4.2.1 Известные системы и патенты
4.2.2 Предлагаемый метод
4.2.3 Базовые физические зависимости
4.2.4 Математическая модель идентификации материала для гомогенного барьера..
4.2.4.1 Система уравнений
4.2.4.2 Метод решения
4.2.4.3 Замечание по гетерогенной среде
4.2.5 Дискриминационный эффект
4.2.6 Экспериментальные результаты
4.2.7 Кластерная фильтрация дуальных изображений
Глава 5 Практические результаты
5.1 Таможенный контроль
5.2 Распознавание материалов внутри контейнера
5.3 Интроскопия крзчгаогабаритных объектов

5.3.1 Плотностное и пространственное разрешение по стандарту АБТМ
5.3.2 Коллимация и фактор накопления
5.3.3 Экспериментальные результаты на 15 МэВ ускорителе
5.3.3.1 Случай малых толщин
5.3.3.2 Случай больших толщин
5.3.4 Краткое резюме
5.4 Томография крупногабаритных объектов
Заключение
Литература
Приложение 1 Программа Монте Карло. Математическая модель
Приложение 2 Иллюстрации
Приложение 3 Функции программного комплекса ХгауБсап
Приложение 4 Билатеральная фильтрация

изображения на уровнях серого, кроме этого, недостаточная ширина опорных полос на уровне белого может добавить дополнительный шум в корректируемое изображение. Практически рассмотренный метод коррекции дает хороший результат при таможенном контроле крупногабаритных контейнеров и частично при интроскопии относительно прозрачных объектов, однако он непригоден в задачах томографии. В последнем случае приходится предварительно запоминать корректирующие коэффициенты при отсутствии объекта контроля, либо применять методы нелинейной коррекции.
2.1.2 Устранение двумерных нелинейных трендов
В предыдущих разделах показана возможность устранения двумерного тренда изображения по двум взаимно перпендикулярным полосам (зонам) с отсчетами, усредненными по ширине полосы. Такая коррекция подразумевает организацию таких свободных от объектов зон в процессе сканирования объектов. Иногда это оказывается невозможным, в частности при коррекции фрагментов изображения. Предположим, дефекты найдены на неравномерной по яркости части изображения и плавные вариации этой яркости превышают амплитуду дефектов так, что невозможно применить окно по плотности. Возможным решением этой проблемы может быть фильтрация высоких частот изображения с последующим по-пиксельным делением исходного изображения на отфильтрованное, т.е. низкочастотное. Наибольшей трудностью при реализации этой идеи является достижение высокой крутизны спада фильтра в области частоты среза, иными словами, фильтр должен подавлять вариации яркости выше одной пространственной частоты и сохранять дефекты ниже другой пространственной частоты, причем эти две частоты должны быть близки друг к другу.
Задача может быть решена с помощью теории вейвлетов (глава 3). Декомпозиция двумерного изображения в трехмерный массив вейвлет коэффициентов (непрерывная вейвлет трансформация - СЗУТ) позволяет осуществить слоевую локализацию по пространственной частоте. Далее можно отбросить высокочастотные слои и реконструировать оставшиеся, тем самым осуществляя фильтрацию с достаточно высокой крутизной среза. На рис. 8 приведен пример устранения двумерного нелинейного тренда.