[發明專利]一種基于深度學習的物體X射線圖像材質判別系統及方法有效

申請號：	202010178023.7	申請日：	2020-03-13
公開（公告）號：	CN111429410B	公開（公告）日：	2023-09-01
發明（設計）人：	鄭梁;桑琪顓;陳王鐿;瞿姜平	申請（專利權）人：	杭州電子科技大學
主分類號：	G06T7/00	分類號：	G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08;G01N23/04
代理公司：	浙江永鼎律師事務所 33233	代理人：	陸永強
地址：	310018***	國省代碼：	浙江;33
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于深度學習物體射線圖像材質判別系統方法
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【說明書】：

本發明公開了一種基于深度學習的物體X射線圖像材質判別系統及方法，包括包括X射線管、增感屏、數字CCD相機、旋轉平臺、藍牙收發器和PC端，其中，X射線管對放置在旋轉平臺上的物體進行X射線照射，透過物體的X射線照射到增感屏上，再通過數字CCD相機采集增感屏上的透視圖像，并傳輸到PC端，PC端通過藍牙收發器控制旋轉平臺旋轉。本發明實現對物體的多角度X射線圖像拍照并對其進行去噪增強處理，引入深度學習，將物體材質屬性與物體的正視X射線圖像和側視X射線圖像關聯并創建數據集訓練強化判別網絡，能夠進行小件物品的材質判別，具有判別精度高、判別速度快等特點。

技術領域

本發明屬于神經網絡領域，特別涉及一種基于深度學習的物體X射線圖像材質判別系統及方法。

背景技術

自從X射線被人們發現以來，由于他的穿透性，熒光作用被廣泛用于醫學影像，安防監控，工業檢測等領域，目前國內數字化X射線成像技術研究還不夠深入，而且由于X射線的成像原理，目前的X光圖像采集系統都有體積大，耗能高，價格高昂等缺陷，在一些領域的推廣使用也受到了這些缺陷的影響。

由于數字化成像技術具有空間分辨率好，動態范圍大、檢測效率高、易于保存、數字圖像處理技術功能強大等優點，且數字化成像技術始于90年代末，技術還不是很成熟，應用也不是很廣泛，使其成為X射線成像領域的研究重點。

在X射線圖像的材質判別領域有不少成熟的技術，主要有雙能X射線檢測技術和斷層重建法。雙能X射線檢測技術是采用兩個能級的射線束對物體進行透射，同一個物體的密度和厚度相同，但在不同能級的X射線能量透射下，X射線的衰減程度不同，將兩個能級的衰減系數做對比處理，從而可以得到只與物質的原子序數相關的物質屬性，其廣泛應用于安全檢測領域的安檢機。斷層重建法需要對足夠多的視角下的X射線圖像進行分析，獲得物體的斷層面圖像，從而將物質的密度與物體的斷層面進行關聯，其廣泛應用于醫學檢測的CT機。但是，無論是安檢機還是CT機，其都具有體積大、重量大和成本高等不利特點。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于深度學習的物體X射線圖像材質判別系統，包括X射線管、增感屏、數字CCD相機、旋轉平臺、藍牙收發器和PC端，其中，

所述X射線管對放置在旋轉平臺上的物體進行X射線照射，透過物體的X射線照射到增感屏上，再通過數字CCD相機采集增感屏上的透視圖像，并傳輸到PC端，PC端通過藍牙收發器控制旋轉平臺旋轉。

優選地，所述X射線管為小型化陽極共地發射管，包括不銹鋼外殼和內灌的絕緣油。

優選地，所述旋轉平臺包括電機，電機將旋轉平臺旋轉。

基于上述目的，本發明還提供了一種基于深度學習的物體X射線圖像材質判別方法，包括以下步驟：

S10，搭建物體旋轉成像平臺，使用CCD數字相機采集增感屏上物體的X射線透視圖像，并傳輸至PC端上進行顯示；

S20，PC端通過藍牙控制旋轉平臺旋轉，獲取物體的正視X射線圖像和側視X射線圖像；

S30，對獲取的X射線圖像進行前期的預處理；

S40，將處理后的圖像裁剪掉平臺影像，然后卷積提取出特征信息并整合到一起，再經過網絡的全連接層將密度信息與材質類別做關聯；

S50，擴大訓練集樣本，提高訓練的準確率，保存訓練網絡并用于測試集。

優選地，所述S20中，預處理包括圖像去噪和圖像增強。