接上一篇水果质量无损检测,我想就其中的一个点进行阐述,就是软x射线检测技术,用x射线计算机层析扫描仪监控成熟期的内在品质变化,建立CT量与水果之间的物理化学含量关系。对于不同生命阶段的水果x射线透过率不同,进而将这个检测结果当作好坏的评判标准。

这个想法要从一次比赛(全国大学生智能机器人创意大赛)说起,当时候我负责材料检测技术板块,对于无损材料检测,不能利用以往的采样元素分析,所以许多元素分析的机器没法利用。海尔公司当时候正好发布一台新洗鞋机,其材料检测是通过调取造鞋厂家的材料成分。我想列举一下自己有过的想法:

一、电磁辐射

基于本身温度大于绝对零度的物体可以发射电磁辐射的理论,根据超导体“迈纳斯效应”制造静磁真空状况,将单一元素到多元素组合的物体电磁辐射的差异绘制电磁辐射谱

二、主动发射电磁波

1.不同材料细搜不同波长的红外线,并根据吸收强度判断其组成;
2.将X射线束透过鞋,由探测器接受透过的X射线,将其进一步转化为数字信号传至终端。

最终我选择了将X射线束透过鞋,由探测器接受透过的X射线这个方法。这个想法来源于CT技术。
既然医院的CT机可以通过发射X射线进行相应的病理检测,可以探测到身体内部,那么我就可以将这种思路应用于无损检测了,通过透射过的X射线来发现识别物体的内部构造,具体到元素或者基本材料。

种种因素困扰,我一直没有太大的进展,只是止步于想法,直到光学学报上一篇论文《基于图像总变分和张量字典的多能谱CT材料识别研究》启发了我。

CT–基于光子技术探测器的多能谱计算机断层成像技术

对于CT技术(X射线计算机断层成像技术)也是一种无损检测手段,
一直应用于医学诊断,工业探伤和安全检测领域。

这项技术能够获得多个能量段的能谱信息,在材料识别方面有着独特的优势。

我的想法是利用发射出的X射线束,先对单元素(或单材料)进行实验,然后再对两种甚至更多组成成分的物质进行实验,在另一端用探测器接收,基于大量实验数据的情形下可以获得较为合理的检测结果。当检测被检的物体时,可以利用之前的数据进行匹对,找出各种元素(或材料)组成。

为防止机器本身的干扰我想到了类似于电磁屏蔽的装置,加一个金属罩,可以有效地防止静电感应,通过查找资料发现,对于电磁波而言也有一定程度的屏蔽作用。

在论文中我学到了更加有效实际的办法,TV+TDL算法,通过TDL算法刻画各个能量通道图像之间相似性的优势,通过TV算法恢复图像微小结构和细节并有效抑制噪声,提高材料分解精度。从其中仿真实验的结果来看,确实有效的重建了高质量的多能谱CT图像,成功实现了材料的分解与识别。

比起我先单一后集群的方法要省时,并且高效。

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