초록
X-선 탐지장치는 검색 대상물에 대한 단면 정보만을 제공하기 때문에 내용물에 대한 판정의 한계가 있다. 스테레오 X-선 탐지 장치는 검색 대상체에 대한 단면 정보와 논문에서 제안된 볼륨기반의 3차원 형상복원 알고리즘을 통해 3차원 정보를 제공하여 검색효율을 높일 수 있다. 또한, 고속 검색을 위해 자동화 검색에 대한 식별자로 형상복원 결과를 적용하고자 유사한 모형의 15개 샘플에 대한 형상 복원 및 검출율을 분석하였다. 검색대상 모델에 대한 복원 결과는 실측 모델과 비교할 때 각각 폭 (2.56%), 높이 (6.15 %)와 깊이 (7.12 %)의 오차를 보이며 높은 정확도를 나타내었다. 또한 K-Mean 클러스터링 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 97 %의 검출 효율이 보였다. 본 논문의 결과는 자동화 시스템을 위한 새로운 검색식별자를 제시하며 추가연구를 통해 검색 시스템의 효율성 향상을 위한 연구를 진행할 것이다.
As most the scanning systems developed until now provide radiation scan plane images of the inspected objects, there has been a limitation in judging exactly the shape of the objects inside a logistics container exactly with only 2-D radiation image information. As a radiation image is just the density information of the scanned object, the direct application of general stereo image processing techniques is inefficient. So we propose that a new volume-based 3-D reconstruction algorithm. Experimental results show the proposed new volume based reconstruction technique can provide more efficient visualization for X-ray inspection. For validation of the proposed shape reconstruction algorithm using volume, 15 samples were scanned and reconstructed to restore the shape using an X-ray stereo inspection system. Reconstruction results of the objects show a high degree of accuracy compared to the width (2.56%), height (6.15%) and depth (7.12%) of the measured value for a real object respectively. In addition, using a K-Mean clustering algorithm a detection efficiency of 97% is achieved. The results of the reconstructed shape information using the volume based shape reconstruction algorithm provide the depth information of the inspected object with stereo X-ray inspection. Depth information used as an identifier for an automated search is possible and additional studies will proceed to retrieve an X-ray inspection system that can greatly improve the efficiency of an inspection.
