浅谈射线检测图像的识别
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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。
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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。
