基于X射线特性的物质识别方法研究

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本文主要研究了提高双能X射线透射系统对未知物质识别能力的措施和算法,包括对X射线滤光,以及射线数据的计算处理方法等的研究。X射线在透射过程中的衰减特性是其能够识别物质的根本原因。不同原子序数的物质对X射线的衰减和吸收具有较为明显的区别,物体的厚度同样也会改变X射线穿透时的衰减量。通过采用探测器接收最终透射过物体的射线能量,可计算出物体对X射线的衰减。经过一定的计算获得与物质原子序数相关的信息,确定物质成分。本文以双能X射线透射系统为实验平台,研究了减小连续光谱的X射线光谱宽度的方法。提出将平衡滤光方法应用于双能X射线透射系统,与传统的金属滤光方法进行对比,指出并通过实验效果验证了平衡滤光方法构建的过滤器具有比金属滤光方法更陡峭的过渡带。另一方面,与仅有高通特性的金属滤光片相比,平衡滤光片具有带通特性,不需要通过改变射线源电压值来控制X射线光谱的上限。物质识别算法部分详细分析了R值拓展属性空间方法的优缺点,针对其处理R值重叠时识别物质所存在的缺陷,提出使用基于最小错误概率的贝叶斯决策方法替代隶属度模型方法。详细论述了贝叶斯决策方法的优势,在实验中证实贝叶斯决策方法的正确率总体高于隶属度模型方法。提出将基材料分解方法应用于双能X射线透射系统,从理论上论证其可行性。实验表明基材料分解法能较为准确地重建物质的等效原子序数。
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