Dual-energy X-ray inspection systems are widely used today for it provides X-ray attenuation contrast of the imaged object and also its material information. Material decomposition capability allows a higher detection sensitivity of potential targets including purposely loaded impurities in agricultural product inspections and threats in security scans for example. Dual-energy X-ray transmission data can be transformed into two basis material thickness data, and its transformation accuracy heavily relies on a calibration of material decomposition process. The calibration process in general can be laborious and time consuming. Moreover, a conventional calibration method is often challenged by the nonuniform spectral characteristics of the X-ray beam in the entire field-of-view (FOV). In this work, we developed an efficient material decomposition calibration process for a linear accelerator (LINAC) based high-energy X-ray cargo inspection system; furthermore, we proposed a multi-spot calibration method to improve the decomposition performance throughout the entire FOV. In addition, we proposed a clustering algorithm, which greatly improve the decomposition performance. Experimental validation of the proposed method has been demonstrated by use of a cargo inspection system that supports 6 MV and 9 MV dual-energy imaging, and quantitative comparison study was done between the conventional method and the proposed method.
오늘날 이중에너지 화물검색기는 X-선 감쇄정보뿐만 아니라 물질정보도 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 물질분별능은 의도적으로 농산물 속에 실린 불순물이나 안보위협물에 대해 고감도의 탐지를 가능하게 한다. 이중에너지 X-선 투과 정보는 두 개의 기저물질에 대한 두께정보로 변환될 수 있고 이 물질정보를 얻는 과정은 물질의 교정방법에 크게 의존한다. 일반적으로 교정은 기저물질에 대해 다양한 두께정보를 얻어야 하기 때문에 많은 노동력과 시간을 요구한다. 더군다나, 기존의 사용되는 방법은 화각 내에서 불균일한 X-선 스펙트럼을 고려한 정밀한 교정이 매우 어렵다. 이에 본 연구팀은 고에너지 선형가속기(LINAC) 기반의 화물검색기 시스템을 위한 효율적인 물질분별 교정방법을 개발하였고 더 나아가 화각 내에 불균일한 X-선 스펙트럼을 고려해 물질분별 성능을 향상시키기 위해서 다중 스팟 교정방법을 제안했다. 추가적으로, 이중에너지 물질분별 성능을 크게 향상시키는 군집화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해서 6MV 와 9MV 이중에너지 X-선 화물검색기를 이용하여 실험을 진행하였으며 기존 방법과 제안된 방법의 정량적인 비교 연구를 실시하였다.
