基于特征峰匹配的核素识别方法、装置和计算机可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于特征峰匹配的核素识别方法、装置和计算机可读介质，涉及核辐射检测技术领域，该方法包括：采集γ能谱脉冲信号，并计算出γ能谱脉冲信号中多个测量峰位的峰位信息；通过计算每个测量峰位与核素库中各个特征峰位之间的相似程度，确定与每个测量峰位相匹配的目标核素，以及目标核素的置信度；按照匹配峰数量和核素蜂总数对目标核素进行排序，得到排序结果；基于排序结果确定目标核素的置信度的总和，得到总置信度；基于总置信度确定目标核素是否存在，缓解了现有的核素识别方法识别精度较低的技术问题。

Nuclide identification method, device and computer readable medium based on feature peak matching

The invention provides a nuclide recognition method, a device and a computer readable medium based on the feature peak matching, which involves the field of nuclear radiation detection. The method includes: collecting gamma spectrum pulse signals and calculating the peak bit information of multiple measurement peaks in the gamma spectrum pulse signal, and calculating each measurement peak and the nuclide library by calculating each measurement. The degree of similarity between the peaks of each feature, the target nuclide and the confidence degree of the target nuclide, which are matched with each measurement peak, are sorted by the number of matched peaks and the total number of nuclides, and the total confidence of the target nuclein is determined based on the ranking results, and the total confidence is obtained. Based on total confidence, the existence of target nuclides is alleviated, which alleviates the low accuracy of existing nuclide identification methods.

【技术实现步骤摘要】
基于特征峰匹配的核素识别方法、装置和计算机可读介质
本专利技术涉及核辐射检测
，尤其是涉及一种基于特征峰匹配的核素识别方法、装置和计算机可读介质。
技术介绍
放射性核素的种类分析一直是核辐射检测领域极具挑战性的问题。近年来，γ能谱分析在该领域得到迅猛发展，是放射性核素分析的主要方法之一。γ能谱分析中首先要对谱数据进行平滑处理，经过平滑、寻峰处理得到准确的峰位之后，最后通过核素识别方法确定样品中的核素种类。核素识别一般经过建立核素库、特征峰位匹配和相干核素的判断三步。核素库是核素识别的基础，用于测得的特征峰位能量值与核素库中各个核素的特征峰位能量进行匹配。特征峰位匹配是对特征峰位能量的初步筛选，去掉由系统本身和寻峰过程中产生误差使得与核素库中的能量存在差异过大特征峰位能量，这是提高核素识别准确度的一个重要环节。接下来就是相干核素的判断，相干核素包括一个峰可能同时和几个核素相对应，几种不同的核素放射出的γ射线可能同在一个能窗之内和几种不同的核素放出γ射线可能共同形成一个“峰包”三种情况，其判断方法对核素识别准确度尤为重要。近年来，研究者们发展了很多核素识别算法。但是，这些方法往往因为单纯的计算置信度，并没有对识别到的核素存在可能性大小的判断方法。在相干核素的处理中没有综合考虑匹配峰数量和核素峰总数量对核素识别准确度的贡献，从而使得识别准确度不够高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于特征峰匹配的核素识别方法、装置和计算机可读介质，以缓解了现有的核素识别方法识别精度较低的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于特征峰匹配的核素识别方法，包括：采集γ能谱脉冲信号，并计算出所述γ能谱脉冲信号中多个测量峰位的峰位信息；通过计算每个所述测量峰位与核素库中各个特征峰位之间的相似程度，确定与每个所述测量峰位相匹配的目标核素，以及所述目标核素的置信度；按照匹配峰数量和核素蜂总数对所述目标核素进行排序，得到排序结果，其中，所述核素蜂总数为所述核素库中每个目标核素所对应的特征峰位的数量，所述匹配峰为所述测量峰位中与所述目标核素相匹配的峰位；基于所述排序结果确定所述目标核素的置信度的总和，得到总置信度；基于所述总置信度确定所述目标核素是否存在。进一步地，通过计算每个所述测量峰位与核素库中各个特征峰位之间的相似程度，确定与每个所述测量峰位相匹配的目标核素包括：通过高斯分布函数计算第i个测量峰位与所述核素库中每个核素的特征峰位之间的相似程度，得到多个第一相似值；通过所述第i个测量峰位的峰支比和核素分支之比总和对每个所述第一相似值进行更新，得到多个第二相似值；基于所述多个第二相似值确定与所述第i个测量峰位相匹配的目标核素j，其中，所述目标核素j为所述多个第二相似值中大于零的第二相似值所对应的核素。进一步地，通过高斯分布函数计算第i个测量峰位与所述核素库中每个核素的特征峰位之间的相似程度，得到多个第一相似值包括：通过公式计算第i个测量峰位与所述核素库中每个核素的特征峰位之间的相似程度，得到第一相似值，其中，pi是所述第i个测量峰位，pst是每个核素的特征峰位之间，FWHM是所述第i个测量峰位的半高宽，ffwhm预定义系数。进一步地，通过所述第i个测量峰位的峰支比和核素分支之比总和对每个所述第一相似值进行更新，得到多个第二相似值包括：通过公式对每个所述第一相似值进行更新，得到第二相似值，其中，bi是所述第i个测量峰位，btol是核素分支之比总和。进一步地，所述目标核素的数量为多个，按照匹配峰数量和核素蜂总数对所述目标核素进行排序，得到排序结果包括：按照所述匹配峰数量对多个所述目标核素进行排序，得到第一核素序列；按照所述核素蜂总数对所述第一核素序列进行再次排序，得到第二核素序列，并将所述第二核素序列作为所述排序结果。进一步地，基于所述排序结果确定所述目标核素的置信度的总和，得到总置信度包括：基于所述第二核素序列判断每个所述目标核素相匹配的至少一个测量峰位中是否包含有效的测量峰位；如果判断出包含，则确定所述目标核素的置信度的总和。进一步地，按照所述核素蜂总数对所述第一核素序列进行再次排序，得到第二核素序列包括：当所述第一核素序列中任意两个目标核素之间所对应的测量峰位的数量相同时，则按照所述核素库中所述任意两个目标核素所对应的核素蜂总数，对所述任意两个目标核素进行正序排序，得到所述第二核素序列。进一步地，基于所述总置信度确定所述目标核素是否存在包括：判断所述总置信度是否大于预设置信度；如果判断出是，则确定所述目标核素存在。第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于特征峰匹配的核素识别装置，包括：采集单元，用于采集γ能谱脉冲信号，并计算出所述γ能谱脉冲信号中多个测量峰位的峰位信息；第一确定单元，用于通过计算每个所述测量峰位与核素库中各个特征峰位之间的相似程度，确定与每个所述测量峰位相匹配的目标核素，以及所述目标核素的置信度；排序单元，用于按照匹配峰数量和核素蜂总数对所述目标核素进行排序，得到排序结果，其中，所述核素蜂总数为所述核素库中每个目标核素所对应的特征峰位的数量，所述匹配峰为所述测量峰位中与所述目标核素相匹配的峰位；第二确定单元，用于基于所述排序结果确定所述目标核素的置信度的总和，得到总置信度；第三确定单元，用于基于所述总置信度确定所述目标核素是否存在。第三方面，本专利技术实施例提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行上述所述的方法。在本专利技术实施例中，首先，采集γ能谱脉冲信号，并计算出所述γ能谱脉冲信号中多个测量峰位的峰位信息；然后，通过计算每个所述测量峰位与核素库中各个特征峰位之间的相似程度，确定与每个所述测量峰位相匹配的目标核素，以及所述目标核素的置信度；接下来，按照匹配峰数量和核素蜂总数对所述目标核素进行排序，得到排序结果；再者，基于所述排序结果确定所述目标核素的置信度的总和，得到总置信度；最后，基于所述总置信度确定所述目标核素是否存在。在本专利技术实施例中，在一个真实存在的核素至少独占一个测量峰的征峰匹配的基础上，按匹配峰数量和核素峰总数对目标核素进行排序，既克服了现有的技术方案无法判断核素存在可能性大小的缺陷，又提高了核素识别的准确度。进而缓解了现有的核素识别方法识别精度较低的技术问题。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术实施例的一种基于特征峰匹配的核素识别方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种γ能谱脉冲信号的波形图；图3是根据本专利技术实施例的一种对γ能谱脉冲信号进行平滑处理之后的波形图；图4是根据本专利技术实施例的另一种基于特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于特征峰匹配的核素识别方法，其特征在于，包括：采集γ能谱脉冲信号，并计算出所述γ能谱脉冲信号中多个测量峰位的峰位信息；通过计算每个所述测量峰位与核素库中各个特征峰位之间的相似程度，确定与每个所述测量峰位相匹配的目标核素，以及所述目标核素的置信度；按照匹配峰数量和核素蜂总数对所述目标核素进行排序，得到排序结果，其中，所述核素蜂总数为所述核素库中每个目标核素所对应的特征峰位的数量，所述匹配峰为所述测量峰位中与所述目标核素相匹配的峰位；基于所述排序结果确定所述目标核素的置信度的总和，得到总置信度；基于所述总置信度确定所述目标核素是否存在。

【技术特征摘要】
1.一种基于特征峰匹配的核素识别方法，其特征在于，包括：采集γ能谱脉冲信号，并计算出所述γ能谱脉冲信号中多个测量峰位的峰位信息；通过计算每个所述测量峰位与核素库中各个特征峰位之间的相似程度，确定与每个所述测量峰位相匹配的目标核素，以及所述目标核素的置信度；按照匹配峰数量和核素蜂总数对所述目标核素进行排序，得到排序结果，其中，所述核素蜂总数为所述核素库中每个目标核素所对应的特征峰位的数量，所述匹配峰为所述测量峰位中与所述目标核素相匹配的峰位；基于所述排序结果确定所述目标核素的置信度的总和，得到总置信度；基于所述总置信度确定所述目标核素是否存在。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过计算每个所述测量峰位与核素库中各个特征峰位之间的相似程度，确定与每个所述测量峰位相匹配的目标核素包括：通过高斯分布函数计算第i个测量峰位与所述核素库中每个核素的特征峰位之间的相似程度，得到多个第一相似值；通过所述第i个测量峰位的峰支比和核素分支之比总和对每个所述第一相似值进行更新，得到多个第二相似值；基于所述多个第二相似值确定与所述第i个测量峰位相匹配的目标核素j，其中，所述目标核素j为所述多个第二相似值中大于零的第二相似值所对应的核素。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过高斯分布函数计算第i个测量峰位与所述核素库中每个核素的特征峰位之间的相似程度，得到多个第一相似值包括：通过公式计算第i个测量峰位与所述核素库中每个核素的特征峰位之间的相似程度，得到第一相似值，其中，pi是所述第i个测量峰位，pst是每个核素的特征峰位之间，FWHM是所述第i个测量峰位的半高宽，ffwhm预定义系数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述第i个测量峰位的峰支比和核素分支之比总和对每个所述第一相似值进行更新，得到多个第二相似值包括：通过公式对每个所述第一相似值进行更新，得到第二相似值，其中，bi是所述第i个测量峰位，btol是核素分支之比总和。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标核素的数量为多...

【专利技术属性】
技术研发人员：董翀，张杰，沈杨，
申请(专利权)人：北京中科核安科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11