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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本申请公开了一种基于编码板的超高速射线图像识别方法，包括：获得多个经过射线的输入图像；根据具有多像素的像素化探测器的探头像素和输入图像的分类数量，构建神经网络，并利用多个输入图像对神经网络进行训练和验证，得到训练验证后的神经网络，其中训练验证后的神经网络包括权重信息，且能够输出输入图像的识别结果；提取权重信息，构建多个输入图像对应的编码板，编码板能够通过对射线强度进行不同程度的衰减，实现权重计算过程；通过在探测器前安装编码板，使得射线穿过后被探测器探测，探测器将其转化为脉冲光电信号，再将探测器每一个像素产生的的脉冲光电信号按照训练验证后的神经网络中的对应关系连接，得到目标物体的识别结果。

主权项：1.一种基于编码板的超高速射线图像识别方法，其特征在于，包括：S1，获得多个经X射线穿过物体后探测器得到的输入图像；S2，根据具有多像素的像素化探测器的探头像素和所述输入图像的分类数量，搭建神经网络，并利用所述多个输入图像对所述神经网络进行训练和验证，得到训练验证后的神经网络，其中所述训练验证后的神经网络包括权重信息，且能够输出所述输入图像的类别信息；在训练好的神经网络中，依据如下公式计算输出所述输入图像的类别信息： 其中，C代表目标类别，Ci代表第i类，n代表图像像素数量，tm代表第m个像素，代表i类图像第m个像素的权重，bi代表偏置，f为从求和节点到最终输出值所对应的激活函数，所述激活函数不改变输出值的相对大小，只使得大数值更大，小数值更小，以更清晰准确的获得分类结果；提取公式中每一次得到的权重值，并对所述权重值进行训练；S3，提取所述权重信息，构建多个所述输入图像对应的编码板，所述编码板能够通过对射线强度进行不同程度的衰减，实现神经网络的权重计算过程；其中，在神经网络中提取权重信息构建编码板的方法包括，所述编码板采用同种材料，不同的材料厚度，以反应对射线能量进行不同的权重信息处理；其中所述材料厚度选择依据以下公式：M＝M0Be-μRM0、M分别代表通过厚度为R的材料前和后的射线强度，μ为线性衰减系数，单位为1cm，B累积因子，μ与B与所用材料相关，通过反应材料厚度与射线强度关系，以映射对射线能量进行不同的权重信息处理；S4，通过在所述探测器前安装所述编码板，使得射线在经过所述编码板后强度在探测器不同位置发生不同程度的衰减后，被所述探测器探测到，探测器将所述不同程度衰减后的射线能量信息转化为脉冲光电信号，再将探测器每一个像素产生的的所述脉冲光电信号按照所述训练验证后的神经网络中的对应关系连接，即可得到目标物体的识别结果。

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权利要求：

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