一种无铅卤素微米晶的制备方法及其产品和应用

    公开(公告)号:CN114477267A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210194184.4

    申请日:2022-03-01

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种无铅卤素微米晶的制备方法及其产品和应用,属于无铅卤素微米晶制备技术领域。本发明公开了一种无铅卤素微米晶的制备方法,将氯化银(AgCl)和氯化铷(RbCl)在二甲基亚砜中溶解,通过反溶剂法萃取得到Rb2AgCl3无铅卤素微米晶。本发明使用常温法进行制备,具有实验步骤简单、容易操作的优点,制备的Rb2AgCl3无铅卤素微米晶与含铅卤化物相比,解决了铅的有毒性,尤其与铯铅溴对比,本发明制备的Rb2AgCl3无铅卤素微米晶作为闪烁体材料在X射线下的发光量高于铯铅溴,而且能够将微米晶粉末制成膜的工艺简单,制成薄膜后,薄膜中材料分布均匀使得成像效果更好。

    一种基于X射线能谱CT和X射线荧光CT技术的双模态分子成像系统

    公开(公告)号:CN105092617A

    公开(公告)日:2015-11-25

    申请号:CN201510604412.0

    申请日:2015-09-18

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于X射线能谱CT和X射线荧光CT技术的双模态分子成像系统,属于X射线探测与成像技术领域。该成像系统包括一个射线源、一个X射线能量分辨光子计数探测器和一个X射线荧光探测器,该成像系统的射线源采用一个多色的微焦点X光源,可同时为X射线能谱CT和X射线荧光CT成像提供X射线束,从而使得该系统具有X射线能谱CT成像功能和X射线荧光CT成像功能。该成像系统能够很好的解决医学CT图像不同软组织对比度较差等问题,可以提高基于X-CT技术的结构和功能成像效果。

    一种X射线多能谱CT投影数据处理与图像重建方法

    公开(公告)号:CN103150744B

    公开(公告)日:2015-10-14

    申请号:CN201310108088.4

    申请日:2013-03-30

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种X射线多能谱CT投影数据处理与图像重建方法。主要包括X射线能谱CT投影正弦图处理方法和基于压缩感知的加速迭代收敛重建算法。X射线能谱CT投影正弦图处理方法主要包括两个方面:①抑制投影正弦图中垂直线状伪影;②去除投影正弦图中高亮度噪点。基于压缩感知的加速迭代收敛重建算法是将基于图像全变差(TV)最小化的优化约束条件与有序子集同时代数重建技术(OS-SART)相结合。由于目前X射线能谱CT探测系统(X射线能量分辨光子计数探测器)还存在一些不足,获取的投影数据存在较多的噪声和伪影。本方法在利用预处理手段对X射线多能谱CT投影数据进行有效地预处理的同时,将基于TV的OS-SART算法引入X射线多能谱CT图像重建中,加速了图像迭代收敛性,很好地抑制了重建图像中的噪声和伪影。

    一种快速超分辨率X射线荧光CT成像及重构系统及方法

    公开(公告)号:CN103767726A

    公开(公告)日:2014-05-07

    申请号:CN201410064528.5

    申请日:2014-02-25

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种快速超分辨率X射线荧光CT成像及重构系统及方法,其采用源模块、成像模块、处理模块以及移动控制平台组成的成像系统探测样本内部所含高原子序数纳米粒子的浓度及分布;成像模块中后准直器阵列与X射线平板探测器相结合,每个微准直器与样本中特定区域内的纳米粒子相对应,一次成像即可获得样本内部纳米粒子的浓度及分布情况;并基于平板探测器与微准直器在位置以及分辨率方面的关系,进一步微调微准直器阵列的位置后再次成像,多次重复,通过方程求解以实现类似图像插值的结果,提高图像重构质量。

    轮胎缺陷检测装置
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118746446A

    公开(公告)日:2024-10-08

    申请号:CN202410945459.2

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 本发明属于缺陷检测技术领域,公开了一种轮胎缺陷检测装置,其包括基座、转动机构、压胎机构和检测机构。转动机构设置于基座上,能够驱动轮胎绕转动轴线转动,压胎机构包括压胎驱动器和压胎件,压胎驱动器能够驱动压胎件伸入轮胎的内部,并压覆于轮胎的表面,检测机构包括检测驱动器和检测单元,检测驱动器设置于基座上,能够驱动检测单元检测轮胎的缺陷。通过上述设置,本申请的轮胎缺陷检测装置能够精准高效地实现轮胎内外所有表面的缺陷检测,提高了检测覆盖率。

    一种基于深度学习的X射线光子计数探测器一致性校准方法

    公开(公告)号:CN109697476A

    公开(公告)日:2019-04-30

    申请号:CN201910102672.6

    申请日:2019-02-01

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的X射线光子计数探测器一致性校准方法,包括步骤:1、坏像素定位:使用聚类算法分析投影图像得出坏像素坐标;2、坏像素分类和补偿:使用相关性分析对坏像素进行分类得出探测器坏点位置并进行校准。3、投影图像噪声消除:使用标签数据训练卷积神经网络使消除投影图像中的噪声,完成对X射线光子计数探测器的一致性校准。本发明通过对后端投影图像进行分析得出探测器坏点坐标并校准,能更为精确地确定探测器坏像素位置,较为完整的消除投影图像中的量子噪声,比现有的前端校准方便快捷。

    一种混合X射线荧光CT与X射线声波CT的成像方法及系统

    公开(公告)号:CN106248705A

    公开(公告)日:2016-12-21

    申请号:CN201610814913.6

    申请日:2016-09-09

    Applicant: 重庆大学

    CPC classification number: G01N23/223 G01N23/2206 G01N2223/072

    Abstract: 一种混合X射线荧光CT与X射线声波CT的成像方法及系统,包括X射线源、准直器、X射线超声探测器、两个X射线荧光探测器、数据处理系统。X射线源发出的光经过准直器照射到被检测样品,X射线光与被检测样品中的物质相互作用而产生荧光和声波;X射线超声探测器包裹住整个被检测样品,其球心在被检测样品最左端的垂线与准直器正右方中线的交点处,两个荧光探测器分别在被检测样品的左上方和左下方,二者延长线夹角范围为90°~150°,数据处理系统对X射线荧光探测器和X射线声波探测器探测的X射线荧光信息和声波信息进行处理并对样品进行重建。本发明能提高医学CT图像不同软组织分辨率及对比度,降低基于X-CT技术成像生物组织样品所受剂量。

    一种快速超分辨率X射线荧光CT成像及重构系统及方法

    公开(公告)号:CN103767726B

    公开(公告)日:2016-01-06

    申请号:CN201410064528.5

    申请日:2014-02-25

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种快速超分辨率X射线荧光CT成像及重构系统及方法,其采用源模块、成像模块、处理模块以及移动控制平台组成的成像系统探测样本内部所含高原子序数纳米粒子的浓度及分布;成像模块中后准直器阵列与X射线平板探测器相结合,每个微准直器与样本中特定区域内的纳米粒子相对应,一次成像即可获得样本内部纳米粒子的浓度及分布情况;并基于平板探测器与微准直器在位置以及分辨率方面的关系,进一步微调微准直器阵列的位置后再次成像,多次重复,通过方程求解以实现类似图像插值的结果,提高图像重构质量。

    一种X射线多能谱CT投影数据处理与图像重建方法

    公开(公告)号:CN103150744A

    公开(公告)日:2013-06-12

    申请号:CN201310108088.4

    申请日:2013-03-30

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种X射线多能谱CT投影数据处理与图像重建方法。主要包括X射线能谱CT投影正弦图处理方法和基于压缩感知的加速迭代收敛重建算法。X射线能谱CT投影正弦图处理方法主要包括两个方面:①抑制投影正弦图中垂直线状伪影;②去除投影正弦图中高亮度噪点。基于压缩感知的加速迭代收敛重建算法是将基于图像全变差(TV)最小化的优化约束条件与有序子集同时代数重建技术(OS-SART)相结合。由于目前X射线能谱CT探测系统(X射线能量分辨光子计数探测器)还存在一些不足,获取的投影数据存在较多的噪声和伪影。本方法在利用预处理手段对X射线多能谱CT投影数据进行有效地预处理的同时,将基于TV的OS-SART算法引入X射线多能谱CT图像重建中,加速了图像迭代收敛性,很好地抑制了重建图像中的噪声和伪影。

    一种基于深度学习的X射线光子计数探测器一致性校准方法

    公开(公告)号:CN109697476B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN201910102672.6

    申请日:2019-02-01

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的X射线光子计数探测器一致性校准方法,包括步骤:1、坏像素定位:使用聚类算法分析投影图像得出坏像素坐标;2、坏像素分类和补偿:使用相关性分析对坏像素进行分类得出探测器坏点位置并进行校准。3、投影图像噪声消除:使用标签数据训练卷积神经网络使消除投影图像中的噪声,完成对X射线光子计数探测器的一致性校准。本发明通过对后端投影图像进行分析得出探测器坏点坐标并校准,能更为精确地确定探测器坏像素位置,较为完整的消除投影图像中的量子噪声,比现有的前端校准方便快捷。

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