毒品和和恐怖活动是当今世界的两大毒瘤,严重危害着人类安全和健康,虽然世界各国都在严厉打击涉毒和恐怖等严重危害社会的犯罪活动,但是魔高一尺道高一丈,犯罪分子的作案手段也在不断的更新,打击涉毒和恐怖犯罪已成为当今世界各国政府和国际组织的共同目标,而要解决恐怖主义和毒品犯罪首先要解决毒品／爆炸物的现场快速检测。在公共安全场所的实际检测中,除了要检测常规的海洛因、可卡因、大麻等毒品,还需要检测能制造毒品的原料,即易制毒化学品。而爆炸物的检测除了常规的TNT等常规炸药,液体炸药和燃爆物由于组分复杂、性质均一、原料来源方便和加工工艺简单等原因,对公共安全造成了更大的威胁而迫切需要现场快速检测技术和仪器,因此本项目需要研究的检测目标包括毒品、爆炸物和液体危险品。纵观国内外毒品、爆炸物和液体危险品的主要探测技术和方法包括：试纸和化学试剂法、电磁法、光学和光谱法、离子迁移谱法、色谱质谱联用法、超声法以及X射线探测等。上述毒品／爆炸物检测技术和方法主要有缺如下：试纸和化学试剂法优点在于操作简单,无需电力或电池驱动,但该方法属于有损探测,而且一种试纸或试剂只能探测一种特定的物质；电磁法主要有核磁共振、太赫兹、微波等探测方法,核磁共振探测的缺点是探测时间长且无法探测不含有元素的液体炸药,太赫兹的探测精度受环境影响较大,电磁探测方法共同缺点都是不能探测被金属包裹或密封的液体；光学探测方法主要有拉曼和红外光谱探测仪器,光学探测仪器属于无损检测,但是光学仪器只能检测透明包装材料中的物质,而且光路中的传播路径易受其他物质干扰而导致测量误差；离子迁移谱属于有损探测,而且本质上不能检查密闭容器内部的液体,同时该方法电子稳定性不高,还需要根据不同测量环境进行标定而影响精度,因此误检率高；色谱质谱联用探测方法的优点是探测精度高,但是缺点是探测过程复杂、速度慢、探测费用高以及属于有损探测等；超声探测的优点是测试仪器轻便,操作安全简单,缺点是必须预先测量容器尺寸,并且探测精度受到回波影响较大。相对于上述毒品／爆炸物探测方法,X射线类探测方法的优点是非破坏性、非接触、分辨率高、低成本、穿透性强、低剂量对人体基本无害,因此国内外公共安全检查仪器基本上以X射线探测方法为主。X射线探测技术主要是通过物质的密度、图像或者原子序数来鉴别,虽然国内外采用X射线探测毒品/爆炸物取得了一定进展,但是还存在一定的局限性：X射线探测技术仅能获得的物质形状、密度或者原子序数,无法分辨出密度相近的物质；仅能获得液体物质一维或者二维信息,因此无法区分不同浓度或者混合的多组分液体；探测速度较慢,难以适合公共安全领域现场快速探测的要求。近年来,随着X射线理论与探测技术的进步,能量色散X射线(Energy dispersive X-ray scattering)由于使用宽波段全波长扫描的方式,因此具具有探测速度快、操作方便、稳定性、重现性好、不必聚焦以及受环境影响较小等优点,成为固体晶体或多晶粉末衍射分析的主要谱仪。但是该类型探测仪器具有分辨率低的缺点,因此国内外少有用于毒品/爆炸物的现场快速检测。本文使用能量色散x射线谱仪作为探测工具,针对复杂背景下的毒品/爆炸物探测需求,研究适用于现场便携快速检测新方法及实用化仪器的关键软硬件技术。研究的方向一是针对人体藏匿毒品的检测,二是针对液体炸药、易制毒和易燃爆等液体危险品的检测。虽然能量散射×射线探测仪器有不少优点,但是能量散射x射线属于弱光射线,分辨率低。而在人体藏匿毒品条件下,由于人体组织对光子的衰减作用和人体组织的复杂结构,导致能量散射x射线信号弱,分辨率更低,通过传统的寻找指纹峰的方法很难准确识别待测可疑物；另外,常规的x射线探测液体危险品主要是通过液体的密度或者原子序数来鉴别的,一般只能检测单组份液体危险品及原料,多组分液体危险品很难通过二维的谱识别方法来检测和识别。为了解决复杂背景下能量色散x射线的探测信号弱,难以直接通过寻峰方法识别待测物质的难题,采用智能算法辅助识别x射线谱是必要的,本文的具体研究方法和路线如下：(1)设计和研制了两种能量色散x射线探测装备,分别是低能探测试验平台和高能多功能散射试验平台,通过在探测平台上研究弱X光在人体环境中探测毒品/爆炸物的衍射识别规律,探索人体隐藏毒品/爆炸物最佳检测条件；为研究弱X光能量色散探测毒品/爆炸物的新型检测原理和方法提供理论基础,为能量色散X射线探测数据的处理和识别提供可靠的数据。(2)利用自主研制的能量色散X射线谱仪,本项目研究了能量色散X射线探测人体藏匿毒品及其智能识别算法,能量色散X射线属于弱X射线光束,因此在X光源能量相近的情况下,能散X射线探测的能量分辨能力要比常规小角散射X射线要低。另外,本项目的探测目标是人体藏匿等复杂背景下毒品／爆炸物探测,经过背景对光束的衰减作用,待测物质的散射信号比较弱,很难通过物质的衍射峰来鉴别物质类型。因此,本项目针对复杂背景下能量散射X射线数据,采用多种信号处理、模式分类、统计分析和智能识别等算法来处理获取的能量色散数据。通过阈值小波与相干函数组合算法,对不同尺寸和类型的模拟人体组织(猪肉组织)包裹海洛因的能量散射X射线数据进行处理,通过数据的去噪和相干函数匹配,建立模拟人体包裹海洛因能散数X射线探测数据库,然后进行识别；为了研究模拟人体组织包裹下不同种类毒品及相似物质的识别率,本项目选用模拟人体组织(猪肉)包裹TNT、苯乙酸、冰毒、海洛因、胡椒醛、人体和盐等7类物质作为测试物质,利用PCA算法来分类识别7中物质,通过神经网络来优化PCA算法,并研究了PCA算法中提取的主成分数目对识别率的影响规律；本项目还选用能量色散X射线探测医学人体模型藏匿毒品/爆炸物,然后采用不同的模式识别和统计算法来处理和识别待测物,待测物质为TNT,苯乙酸,冰毒,海洛因,胡椒醛,人体,盐,提出了一种基于粒子群算法优化的SVM分类识别算法,通过对每种物质30组数据的识别和优化,寻求最优性能的SVM识别能量色散X射线探测人体模型藏匿毒品/爆炸物识别算法；另外本项目还研究了基于离散余弦转换和线性判别组合算法对人体模型藏匿毒品/爆炸物识别算法,利用上述算法对高维数据的去相关性能量、特征提取和分类优势,解决弱X光数据的难以处理和识别率低的难点。最后,本章研究了边缘fisher分析对人体模型藏匿毒品/爆炸物识别,特别是边缘fisher分析对样本分布不作任何要求,而是利用邻近样本之间的几何关系表征样本分布的特性,能较好的解决弱X光数据的识别和分类问题,并对比和评价K-近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)与PCA、PCA+LDA和MFA算法组合对提高人体模型藏匿TNT,苯乙酸,冰毒,海洛因,胡椒醛,人体,盐的识别效果,验证本文提出的算法有效性和高识别率。研究液体危险品在能量散射X射线探测下的光学散射特性,选择适合液体危险品的最佳测试时间、电压、测试角度、狭缝宽度等,测试常见液体危险品样品,获取其三维能散数据。构建液体危险品能散X射线三维数据模型,对三维模型中各载荷矩阵多变量数据进行回归拟合和矫正,建立液体危险品能量色散X射线三维数据的PARAFAC模型,然后计算主因子数,接着对三维数据模型进行二维载荷矩阵分解,通过对二维载荷矩阵的分类和识别,最终计算出多组分液体危险品中各组分的精确成分和含量。最后,本项目采用能量散射X射线探测方法,针对复杂背景条件下(人体或者人体模型)的毒品/爆炸物的能散X光谱特征,分别研究了统计模型、模式分类和识别算法、矩阵分析等职能算法,在对常见毒品/爆炸物和液体危险品分析和检测的基础上,提出了多种有效可行的探测方法,并有望为研制新型能量色散X射线探测仪器提供技术支持。