Contaminant detection in non-destructive testing using a CZT photon-counting detector
Notice bibliographique
Résumé
With recent advances in the growth of CdZnTe (CZT) sensors, high-flux photon-counting detectors (PCDs) have begun to see more use commercially in non-destructive testing (NDT). One such application is food inspection, where radiography is currently used to detect undesirable contaminants introduced in the production and packaging processes. PCDs can offer better detection than conventional radiography due to the preservation of energy data by analyzing the pulse height of each x-ray detection and sorting the x-ray into one of a number of energy bins. However, there are a number of parameters that must be explored in order to offer efficient and efficacious detection of contaminants. Here, two such parameters were investigated in a phantom study with an 8×24 mm 2 CZT detector for a number of common contaminant materials. The detectability of contaminants was evaluated based on their contrast-to-noise ratio (CNR) in 2D transmission images. First, the energy bin demonstrating the highest CNR for each contaminant material was found by adjusting the threshold energies defining the edges of the bin. Second, various pixel binning schemes were utilized to lower noise and investigate the effect on the detectability based on the size of contaminants. CNR was maximized for pixel binning that corresponded to the approximate size of the contaminant objects in x-ray images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».