基于多谱序列盲分离的材料组分3D结构多尺度CT表征方法

3D component characterization can show the spatial stereochemical structure and distribution with micro-scale, which is meaningful to research and performance test for the new material, drug, energy, and so on. Now it is realized by the synchrotron radiation CT. However, the synchrotron radiation source is national large-scale scientific facility, whose sharing face is wider, machine-hour is limited. Then that confine the experiment efficiency and size of material sample. On the other hand, for the CT system in the laboratory, because of multi-spectrum average and partial volume, multi-scale characterization of component can not be realized. So, this project research the 3D multi-scale CT characterization method for material component based on multi-spectrum sequences blind separation. About this new method, based on the cocktail party effect, the projection with any ray energy is approximated to the combination of many single-energy projections. With the previous imaging of variable energy, the 3D Multi-scale characterization of the material components is realized by researching the algorithms of multi-sequences blind separation and multi-scale multi-spectrum CT reconstruction, and energy spectrum compensation and true-color characterization. This method can test a certain size of material component construct characterization, which can enhance the experiment efficiency and reduce scientific research cost. Also it can promote development of X-ray multi-spectrum inversion and quantitative determination.

组分3D结构表征可体现微观尺度下各组分的空间立体结构及分布，对新材料、新药物、新能源等研发与性能测试具有重要意义。目前主要采用同步辐射CT进行分析，但是同步辐射光源为国家大科学装置，共享面较宽，机时有限，限制了样品测试实验效率和规模；另一方面，实验室现有CT系统由于“多谱平均”和“部分容积”效应，无法实现组分的多尺度表征。因此，项目提出研究基于多谱序列盲分离的材料组分3D结构多尺度CT表征方法。该方法基于“鸡尾酒会”思想，将任一能量下的多谱投影近似为多个单能投影的组合，如此在前期递变能量成像的基础上，通过研究多谱序列的盲分离算法以及基于组分表征的多尺度多谱CT重建算法，以及能谱补偿与真彩表征，实现材料组分3D结构的多尺度表征。该方法可在实验室内完成一定规模的材料组分结构表征的测试分析，提高实验效率，降低科研成本，促进X射线多谱反演与定量检测技术的发展。

本项目针对同步辐射CT的应用局限性以及常规CT系统多谱功能扩展的必要性，研究基于多谱序列盲分离的材料组分3D结构多尺度CT表征方法，实现材料组分结构表征。项目按照原计划，从多谱投影序列能谱分离方法、CT重建、多尺度表征等方面开展研究。具体工作如下：建立了基于连续谱X射线成像的投影序列盲分离模型，提出了基于非负矩阵分解、基于散射图像低频特性、基于泊松先验等多种多谱投影序列盲分离算法，解决了现有X光机能谱无法分离的难题，实现近似单能的窄谱成像。进一步，针对盲分离结果存在的无序性，提出了基于基效应分解的多谱投影序列盲分离算法，确定了窄能谱CT重建图像的能量指向。其次，针对特殊样品，提出了基于剪影融合的多谱CT重建方法、基于旋转角度间能量自适应的高动态CT重建方法，有效提升了CT重建质量；针对多尺度表征，提出了基于先验组分、参考组分的多能DCM组分表征算法，对多谱CT序列的多谱特性进行补偿，确保了融合结果能够准确表征样品组分信息，实现物理层面上的多谱CT成像。基于上述技术，在实验室自主研发的微焦点X射线CT成像系统上进行集成，并开发相应的成像软件和能量自适应控制软件。经实验测试，系统能量分辨率达到20keV，组分分辨尺度小于CT分辨率尺度，可使常规微焦点CT系统新增能量自适应控制、能量分辨和多尺度分辨功能。最后，围绕山西煤炭，提出了基于多能投影序列盲分离的煤样CT硬化伪影校正和煤炭组分结构多尺度X射线定量CT表征方法，构建了基于微焦点CT的煤炭组分3D结构多尺度量化表征平台，实现了煤炭孔隙及组分结构的量化表征，获得了山西省技术发明二等奖。项目成果还在固体火箭发动机、多模式CT成像、车辆安检等领域进行了推广应用，社会效益和经济效益良好。总之，项目成果可改变目前依赖于大科学装置同步辐射光源的分析测试方法，满足大规模材料组分量化表征分析需求，对推动多谱CT成像技术发展具有重要意义。