浅谈射线检测图像的识别
■识别X射线图像的主要方法
■识别X射线图像的主要方法对于图像的识别，从理论上讲，就是通过观察其在显示器上显示的颜色和形状来判断，而实际操作过程中可能会遇到更多的问题。
图像的识别方法多种多样，最主要的是靠平时的经验积累。
在正常情况下图像的识别主要是靠：1、颜色的判断；2、形状的判断；3、放大键的使用；4、功能键的使用。
1、整体判读法：具体来说就是由中间到四周整幅图像进行判读。
观察图像的每个细节，判读图像中的物品是否相联系，有无电源、导线、定时装置、起爆装置和可疑物品。
2、颜色分析法：即根据X射线机对物质颜色的定义，通过图像呈现的颜色来判断物体的性质。
3、形状分析法：即通过图像中物体的轮廓判断物体。
有些物品虽然X射线穿不透，但轮廓清晰，可直接判断其性质。
4、功能键分析法：具体来说就是充分利用功能键的分析功能对图像进行综合分析比较。
反转键有利于看清颜色较浅物品的轮廓，有机物／无机物剔除键有利于判断物品的性质5、重点分析法：具体来说就是抓住图像中难以判明性质、射线穿不透的物体，有疑点的地方重点分析。
主要针对于液体、配件、电子产品的检查。
6、对称分析法：具体来说就是根据图像中箱包结构特点找对称点，主要针对箱包结构中不对称的点状物体或线装物进行分析比较，发现可疑物。
7、共性分析法：即举一反三法，抓住某个物体的结构特征来推断其它同类物品。
8、特征分析法：即结构分析法，抓住某个物体的结构中的一些特征进行判断。
9、联想分析法：即通过图像中一个可判明的物品来推断另一个物品。
10、观察分析法：即通过观察旅客来判断其所携带物品。
11、常规分析法：即图像中显示的物品违反常规。
12、排除法：即排除已经判定的物品，其它物品需要重点分析检查。
13、角度分析法：即联想物品各种角度的图像特征加以分析判断。
14、综合分析法：即利用上述方法中的几种同时对图像进行判读。
在实际的X射线机检查岗位工作时，可单独或综合利用上述14种识别X射线图像方法来帮助检查员识别X光机图像。
射线检测底片上各种影像的识别 后附评片口诀
射线检测底片上各种影像的识别1、照相影像形成的原理同样强度的射线入射，厚的地方底片黑度小，薄的地方黑度大。
2、焊缝结构的形象分析（1）单面焊：底片上面只有两条边界。
(图1)（2）单面焊双面成型：底片上面有四条边界，中间两条间距较小。
(图2) （3）带垫板焊缝：四条边界，且最外面两条边界清晰整齐。
(图2)图1.单面焊图2.带垫板单面焊（4）双面焊：四个边界，且左右两条边界相隔较近，甚至可能有部分重合。
(图3) (图4)图3.双面焊图4.双面焊3、焊接方法的影像分析（1）手工电弧焊：呈现鱼鳞纹，边界变化明显。
(图5)（2）自动焊：鱼鳞纹不明显，且边界变化平缓。
（3）氩弧焊：焊缝中间有颜色很淡的亮斑。
(图6)图5.手工电弧横焊图6.自动焊4、焊接位置影响分析（1）横焊：多条焊缝组成，容易区别。
(图7)（2）立焊：鱼鳞纹较密，且焊缝宽度较大，存在亮斑。
(图8)图7.横焊图8.立焊（3）仰焊：与立焊影像难区别，鱼鳞纹密度稍大于立焊，也存在亮斑。
(图9)图9.仰焊5、焊缝中常见缺陷影像分析（1）分析要点：形状、位置、黑度。
（2）常见缺陷：气孔、夹渣、未焊透、未熔合、裂纹、钨夹渣。
其中未焊透、未熔合、裂纹、钨夹渣不参加评定。
a、气孔：(图10)形状：圆形、椭圆形、斜气孔（弥散形气孔），特点是外部轮廓比较规则。
黑度：气孔黑度较大，由中心向四周减淡（大气孔）位置：一般位于焊道投影中心位置。
b、夹渣：(图11) (图12)形状：圆形（点状）、长条形，特点是外部不规则。
黑度：黑度分布比较均匀，且黑度较淡。
位置：一般分布在焊道投影中心线到融合线之间。
图10.气孔图11.夹渣图12.线状夹渣c、未焊透：定义：坡口面没有熔化，该位置没有金属填充物，此类缺陷称为未焊透。
未焊透分为根部未焊透和中间未焊透。
形状：一条直线（存在长度和宽度变化）边界整齐。
黑度：均匀黑色。
位置：在焊道投影中间位置。
d、未熔合：(图13)定义：坡口面未熔化，且有填充金属，此类缺陷称为未熔合缺陷。
无损检测之影像识别
内部缺陷检测的影像识别技术广泛应用于医疗影像分析、工业无损检测等领域，有助于提高 安全性和可靠性。
材质识别的影像识别
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材质识别的影像识别技术是利用计算机视觉和深 度学习算法对材料的表面纹理、颜色、质地等进 行自动识别和分析。
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影像识别的原理和方法
影像识别的定义和原理
影像识别的定义
影像识别是指通过计算机技术对图像 信息进行分类、识别和解释的过程， 以实现自动检测和识别目标。
影像识别的原理
基于图像处理、机器学习和人工智能 等技术，通过提取图像中的特征信息 ，与已知样本进行比对，实现目标检 测和分类。
影像识别的常用方法
凹坑等缺陷，确保产品质量。
表面涂层厚度测量
通过测量产品表面反射光的强度 和角度变化，计算出涂层的厚度，
确保涂层的质量和均匀性。
表面粗糙度评估
通过分析产品表面的纹理和微观 结构，评估表面的粗糙度，确保 产品表面的光洁度和工艺要求。
内部缺陷检测案例
透视成像检测
利用X射线或γ射线穿透物质的能力，通过观察穿透后的图 像，检测出产品内部是否存在气孔、夹杂、裂纹等缺陷。
利用人工智能和机器学习技术，实现无损 检测的自动化和智能化，提高检测效率和 准确性。
将多种无损检测技术进行集成，形成多模 态、多尺度的检测系统，以满足复杂工况 和多目标检测的需求。
微型化
绿色环保
发展微型化、便携式的无损检测设备，便 于现场快速检测和实时监控。
强调无损检测技术的环保性能，减少对环 境的负面影响，推动绿色无损检测的发展 。
安检仪识别X射线图像的主要方法
安检仪识别X射线图像的主要方法■物品摆放对图像的影响对图像进行识别前，首先要求放在传送带上的物品要平放，只有平放行包才能在显示器上尽可能好的显示图像。
图1：平放效果图2：立放效果■识别X射线图像的主要方法对于图像的识别，从理论上讲，就是通过观察其在显示器上显示的颜色和形状来判断，而实际操作过程中可能会遇到更多的问题。
图像的识别方法多种多样，最主要的是靠平时的经验积累。
在正常情况下图像的识别主要是靠：1、颜色的判断；2、形状的判断；3、放大键的使用；4、功能键的使用。
1、整体判读法：具体来说就是由中间到四周整幅图像进行判读。
观察图像的每个细节，判读图像中的物品是否相联系，有无电源、导线、定时装置、起爆装置和可疑物品。
2、颜色分析法：即根据X射线机对物质颜色的定义，通过图像呈现的颜色来判断物体的性质。
3、形状分析法：即通过图像中物体的轮廓判断物体。
有些物品虽然X射线穿不透，但轮廓清晰，可直接判断其性质。
4、功能键分析法：具体来说就是充分利用功能键的分析功能对图像进行综合分析比较。
反转键有利于看清颜色较浅物品的轮廓，有机物／无机物剔除键有利于判断物品的性质5、重点分析法：具体来说就是抓住图像中难以判明性质、射线穿不透的物体，有疑点的地方重点分析。
主要针对于液体、配件、电子产品的检查。
6、对称分析法：具体来说就是根据图像中箱包结构特点找对称点，主要针对箱包结构中不对称的点状物体或线装物进行分析比较，发现可疑物。
7、共性分析法：即举一反三法，抓住某个物体的结构特征来推断其它同类物品。
8、特征分析法：即结构分析法，抓住某个物体的结构中的一些特征进行判断。
9、联想分析法：即通过图像中一个可判明的物品来推断另一个物品。
10、观察分析法：即通过观察旅客来判断其所携带物品。
11、常规分析法：即图像中显示的物品违反常规。
12、排除法：即排除已经判定的物品，其它物品需要重点分析检查。
13、角度分析法：即联想物品各种角度的图像特征加以分析判断。
射线照像检测技术_2022年学习资料
射线照像检测技术-有效透照区：一次透-照的有效范围，在此-范围内：-黑度处于规定的范围-照像灵敏度符合规定 -■透照厚度的控制：透-照厚度比K=T”/T处-于规定的范围。-图3-9透照厚度-表3-4焊缝常用的透照厚 比规定-焊缝类型-A级技术-B级技术-环-K≤1.1-K≤1.06-纵-K≤1.03-K≤1.01
射线照像检测技术-曝光曲线：在一定条件下，绘制的透照参-数（射线能量、焦距、曝光量）与透照厚-度之间的关系 线。-120kV140kV160kV180kV200kV220kV-D=2.0-10-30-50-钢厚度/ m-图3-16-以透照电压为参数的曝光曲线
射线照像检测技术-■-曝光参数计算例-采用固定X射线机透照一铸件，焦距为700mm、-管电流为8mA时，曝 时间为3min。当采用-1000mm焦距，管电流12mA时，曝光时间是多-少？-F-i22-1000×3× -=4.1-12 F2-话-700×12-21
射线照像检测技术-射线照相的灵敏度：射线照片记录细节或-缺陷的能力，它在一定程度上综合了影像-质量的三个基 因素。-相对灵敏度：可识别的最小尺寸和透射厚度的-比值。-绝对灵敏度：可识别的最小尺寸-■灵敏度的测定采用 质计-12
射线照像检测技术-射线照像的基本透照布-置如图所示。-■-基本原则是使透照区的-透照厚度小，主要考虑-如下 容：-射线源、工件、胶-片的相对位置。-射线中心束的方向。--有效透照区。-图3-8-射线照相的基本透照布 -1一射线源2一中心束-3一工件4一胶片5一像质计
射线照像检测技术-■基本透照参数的选择：--射线能量--焦距--曝光量-■较低的射线能量，较大的焦距和较大 曝-光时间，可以获得高质量的照片。-15
射线照像检测技术-射线能量-对于X射线：射线管的电压-对于伽马探伤：伽马射线的能量-■射线能量的选择：-能 高，衰减系数小，固有不清晰度增加。满-足要求时，选择较低的射线能量。-一般而言，伽马射线的检验灵敏度低于X 线，-但在某些场合（球罐环缝检验）采用伽马射线-可以实现全景曝光，提高效率。-16
X射线检测成像图像的观察与评定
资料来源于：http:
资料来自：
(1)标定方法将经过计量的或已知精确尺寸的试
件(如铅质标尺)紧贴在被检焊缝的一侧与焊缝 同时成像。用计算机提供的测量方法多次测量 图像上试件的尺寸，并放大或缩小比例，当测 量值趋近于某一定值时，表示图像评定尺的标 定结果准确。 (2)标定规定GB/T19293-2003规定：每次评定 前，应做一次标定。连续检验时，在透照工艺 一致的条件下，每一条同类型的需坪定的焊缝 检验图像中，应至少有一幅图像是具有校验图 像标定尺的。GB17925-1999规定：气瓶型号 和检测工艺改变后，应重新进行标定。
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培训内容应包括：X射线实时成像检测系统
的结构、X射线机的操作与调整、机械传输 机构操作控制、成像系统软件使用、检测标 准的熟悉与掌握、电脑系统操作、图像识别 与评定、缺陷尺寸测量、资料的编排和储存 及安全防护等。
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观察检验图像应在柔和的环境下进行，图像
显示器屏幕应清洁、无斑痕、无明显的光线 反射。
资状态下，图像
是以正像方式显示的，也称正片，这点与射 线照相法的底片正好相反，射线照相法的底 片是负像显示，也称负片。射线照相底片中 产品为较淡影像(白色)，母材为黑色，缺陷 (除夹钨外)为黑色影像；X射线实时成像在 显示屏上显示的图像中产品为黑色影像，母 材为较淡影像(白色)，缺陷(除夹钨外)为白 色影像；影像越白，缺陷深度尺寸越大，
资料来自：
从事X射线实时成像检验的人员应满足下列要求。 (1)应根据相应标准通过考核，取得射线检测中级或 高级资栺，并需通过本检验方法的技术培训后，方 可进行相应的工作。 对于该条要求，GB/T19293-2003和GB 17925-1999 两个检测标准相同。 (2)GB/T19293-2003标准规定，图像评定人员在评 定前应进行图像灰度分辨能力的适应训练，要求在 36个灰度块中能分辨出4个连续变化的灰度块。 GB17925—1999标准规定，图像评定人员在评定前 应进行显示屏视觉适应能力的训练。该检验方法的
安检工作实务之X光射线系统图像识别与分析
安检工作实务之X光射线系统图像识别与分析一、X射线及X射线机基本知识（一）X射线是一种电磁波，它的波长比可见光的波长短，穿透力强。
（二）X射线机的工作原理：X射线机是利用X射线的穿透特性，由射线发生器产生一束扇形窄线对被检物体进行扫描。
X射线穿过传送带上移动的行李，根据X射线对不同物质的穿透能力不同，发生衰减，探测器接收到经过衰减的X射线信号，通过信号处理，转变为图象显示出来。
（三）X射线机图像颜色的含义以公安部第一研究所CMEX系列的X射线机为例，不同颜色代表的含义为：红色：非常厚，X射线穿不透的物体橙色：有机物(如炸药、毒品、塑料等)、危险物品(原子序数10以内的物质)绿色：混合物，即有机物与无机物的重叠部分蓝色：无机物，重金属(原子序数大于10的物质)二、X光机图像识别的重点及处理1.图像模糊不清无法判断物品性质的，可换角度重新过包；2.发现似有电池、导线、钟表、粉末状、块状、液体状、枪弹状物及其可疑物品的，应采用综合分析结合重点分析等方法；3.发现有容器、仪表、瓷器等物品的，应在利用功能键辅助帮助分析的情况下进一步识别，如仍不能确定性质，应结合开箱(包)检查；4.照相机、收音机、录音录像机及电子计算机等电器的检查，应仔细分析内部结构是否存在异常，如存在异常或不能判明性质的物质，应结合开箱(包)检查；5.如遇受检人员声明不能用X射线机检查的物品时，应按相应规定或情况处理，在了解情况后，如可以采用X射线机进行检查时候，应仔细分析物品的内部结构是否存在异常。
对于特警安检，应视具体情况请示上级后处理。
三、识别X射线图像的主要方法1.整体判读法:具体来说就是由中间到四周整幅图像进行判读。
观察图像的每个细节，判读图像中的物品是否相联系，有无电源、导线、定时装置、起爆装置和可疑物品。
2.颜色分析法:即根据X光射线机对物质颜色的定义，通过图像呈现的颜色来判断物体的性质。
3.形状分析法:即通过图像中的物体的轮廓判断物体。
射线检测评片技巧
射线检测评片技巧评片技巧是放射科技师的重要职责之一，因此需要具备良好的医学知识背景以及丰富的工作经验。
下面将介绍一些常用的射线检测评片技巧：1.仔细观察：评片时应仔细观察片子中的每个细节，包括骨骼结构的完整性、软组织的异常、器官的形态和大小等。
对于不同的放射线检查，要注意观察与该检查相关的特定结构。
2.正确的标记和定位：评片时，对于每一张片子都要正确标记左右、上下、前后，确保能准确的判断疾病的位置和性质。
同时，片子的取向也需要正确，以便医生能够准确判断。
3.对比度的评估：评估片子的对比度是非常重要的，它可以决定影像的清晰度以及对病变的显示情况。
对比度的选择应根据具体病情来决定，过高或过低的对比度都会影响医生的判断。
4.病变的形态学特征：根据病变的形态学特征，可以判断病变的良恶性及其可能的病理类型。
例如，恶性肿瘤通常具有不规则的形状，边界模糊，而良性肿瘤则具有规则的形状，边界清晰。
5.密度和纹理的评估：除了形态学特征外，片子中的密度和纹理也是非常重要的评估指标。
密度的不均匀分布可以提示病灶的存在，而纹理的变化可以反映器官或组织的病变情况。
6.与患者病史的结合：评估片子时，要结合患者的病史以及其他检查结果，以便作出更准确的诊断。
一个病变的诊断不仅依赖于片子本身的表现，还需与其他信息相结合。
7.及时反馈：评片后，要及时向医生提供评估结果。
有时射线检查是为了排除疾病，如果片子未显示明确的异常，可以适当提醒医生对其他病因进行考虑。
8.不断学习和提升：射线检测评片技巧是一个不断学习和提升的过程。
放射科技师应不断学习新的医学知识，了解新的技术和方法，并在实践中不断积累经验，提升自己的评片水平。
总而言之，射线检测评片技巧是放射科技师在工作中不可或缺的一部分。
通过合理的评片技巧，可以为医生提供准确的诊断信息，为患者的治疗和康复提供有力的支持。
放射科技师需要综合运用医学知识、工作经验和专业技能，不断提高自身评片水平，提供更优质的服务。
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在射线实时成像无损检测技术中，目前图像采集技术和图像处理技术已经比较成熟，而图像自动识别技术还存在一定的难度。
1.存在的问题
在焊缝X射线实时成像无损检测中，焊缝缺陷的定位、定量、定级较容易做到，而对焊缝缺陷定性则比较因难，即如何识别并确定图像中焊缝缺陷的性质（裂纹、未熔合、未焊缝、条状夹渣、气孔等缺陷）比较因难。
因为焊缝中各种缺陷具有各自的形状特征，很难用图像识别系统对他们进行自动识别；又如，在海关集装箱射线无损检测中，对一幅已有图像怎样分辨出里面是否有毒品、炸药等物品也存在一定难度；这是因为：
（1）需要建立数学模型
焊缝缺陷或集装箱内的走私贩毒物品，是具有一定的立体形状的，而投影到成像平面上则是二维图像。
要想识别缺陷或物品的几何形状，或识别缺陷或物品的图像特征，首先应建立一个能够描述它的边界形状或图像特征的数字模型，否则很难用计算机程序来自动识别缺陷或物品。
这些缺陷或物品的几何形状或图像特征是千差万别的，很难用一个固定模式或一、两个或几个数学模型来描述它们。
（2）图像形状识别
图像组成的基本单元是像素，如果一幅图像中所包含的像素越多，图像就越清晰，图像的质量就越高。
从目前射线成像技术和成像设备的软硬条件来看，图像质量的提高特别是图像清晰度的提高已经不是很困难的事，但是，图像清晰度的提高，只是有利于图形之间边界的分辨即缺陷的定位，它不能代替缺陷自身形状的识别即缺陷的定性。
2.图像的人工识别
在射线实时成像检测的图像中按照什么特征来识别不同的物质？这是图像识别首先要考虑的问题。
检测的物体（例如钢焊缝或集装箱中的毒品、炸药）总是具有一定的自身物理特征的，例如：形状、密度等。
根据射线衰减定律，射线透过物质后被衰减，影响衰减的主要因素是被检物体的形状（厚度）和密度，物质形状（厚度）和密度的变化会引起图像中灰度的变化，这就是说图像中的灰度变化是图像识别的基本条件，图像灰度的差异是指图像对比度。
任何物体都有区别于其他物体的自身物理特征，这就是事物中矛盾的共性与个性的区别。
图像识别的基本思路可以从研究矛盾的个性切入。
当初，我们在搞“气瓶钢焊缝X射线实时成像检测”课题时，计算机图像处理和图像系统的焊缝缺陷的定位、定量、定级是采用计算机系统自动完成的，而焊缝缺陷的定性则采取人工方式来识别的。
我们从做模拟试验开始，做了大量的对比试验，从中了解并逐渐理解气瓶钢焊缝缺陷识别的个性特征，虽然它们并不代表对所有钢焊缝缺陷的共性特征，但它对气瓶钢焊缝个性特征是适用的。
因为对我们所研究的对象是具体的，就是气瓶薄壁钢焊缝及其内部的缺陷，这就使研究范围缩小，有望在小范围内较快地取得成效。
具体方法是做大量的对比试验：我们挑选出50个有各种缺陷的钢瓶，对50个钢瓶分别进行X射线照相拍片和X射线实时成像检测。
因为我们对X射线胶片照相底片焊缝缺陷的形状特征、黑度、对比度变化是比较了解的，因此，以胶片照相底片的图像作为参照物，由此引伸到对X射线实时成像检测图像识别的对比分析，分析的方法是由多组人员分别对试验资料（底片和图像）进行反复的观察和对比，然后一一对应缺陷评定的结果，逐渐建立起图像评定人员对缺陷图像识别的感性认识，再上升到理性认识，并文字表达出来（即建立相应的评定程序文件）。
经多组人员多次的对比评定，实时成像图像的识别与照相底片图像的识别相符率达90%以上。
当然，射线实时成像检测与射线胶片照相检测毕竟在检测原理上和检测方法上都存在不同，要求两者完全符合是不太可能的。
实践证明，用对比分析建立起来的图像人工识别方法在一定条件和一定范围内是可行的和适用的，能够使课题的研究成果较快地转化为实际应
用；采取人工识别焊缝缺陷性质，也符合气瓶制造质量检验、监督的特定情况。
集装箱内物品的识别可能会比较困难，因为集装箱内装的物品有各种各样；但总有一定的规律可循，经过分类归纳，可简化成几种不同类型的物品，而每种类型的物品有一定的自身物性特性（形状和密度），例如毒品和炸药可以事先进行对比试验，更充分地了解和掌握其形状特征、密度的变化，从而了解走私物品图像的形状和灰度的变化，在计算机程序中通过提取走私物品的边界形状、灰度级别的变化范围，结合海关检查人员的工作经验，可以较准确地判断集装箱内的物品是否有毒品或炸药等物品，这就较好地解决了集装箱不开箱检测。
当然，要实现较准确的不开箱检测需要三个条件：
（1）图像采集和图像处理技术应达到较高的水平，图像质量（图像灵敏度、图像清晰度、灰度动态范围）要达到较高的水平，（图像质量指标在相应的技术标准中有具体的规定）；
（2）在大量对比试验的基础上，建立集装箱物品射线检测系统图像识别数据库，建立典型物品的识别图谱，以此作为集装箱物品射线无损检测的参照系；
（3）培训检查人员的图像识能力，使之不断从感性认识上升到理性认识，在总结经验的基础上形成程序文件。
3.向人工、智能化识别发展
实践证明，图像的人工识别方法是可行的和适用的，它能够更加发挥无损检测人员长期积累的经验和聪明才智，使对被检测物体的判断与评定更加准确；即使是实现了智能化的图像自动识别，对被检测物体是否存在缺陷的判断与评定，人工识别方法仍然是起主导作用的。
射线实时成像实现图像的自动识别是一项系统工程，与卫星图像的自动识别系统有些相似，虽然射线实时成像图像自动识别系统比起卫星图像的自动识别系统要简单得多，但都需要运用系统的方法来解决，需要各个学科共同努力才能最终实现。
相信经过多方的共同努力，射线检测图像人工、智能化识别系统会早日结出丰硕的果实。