基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别方法及装置制造方法及图纸

本申请提出一种基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别方法及装置，所述方法包括利用SiC探测器构建类人眼视觉神经系统的SiC神经网络芯片，使所述SiC神经网络芯片具有超高速X射线图像感知能力，经过X射线图像数据集训练后，构成所述装置；所述装置具体包括：SiC神经网络芯片，所述SiC神经网络芯片是经过特殊排布的SiC阵列探测器，用于接收X射线，并将所述X射线转化为电信号；像素权重调制单元，为所述SiC阵列探测器提供反向偏压，使所述SiC阵列探测器的每一个像素对X射线具有不同的响应能力；信号读出系统，接收并处理所述电信号，输出象征图像识别结果的信号矩阵。该方法及装置适用于强辐射场的X射线图像超高速识别，可突破现有X射线图像识别方法与装置的速度极限。破现有X射线图像识别方法与装置的速度极限。破现有X射线图像识别方法与装置的速度极限。

【技术实现步骤摘要】
基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及X射线图像高速探测领域，具体涉及一种基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别方法及装置。

技术介绍

[0002]X射线图像高速探测技术是利用阵列式X射线图像传感器收集穿透待测物体的X射线束，将光子能量转换为电信号后，通过电子学读出系统和计算机图像处理与分析算法，再现待测物体内部结构图像进而提取有效信息的技术。
[0003]生命、医药、材料、物理、化学、天文等学科领域的科技进步很大程度上依赖于对物质内部变化规律的动力学研究，X射线图像高速探测技术便在其中发挥了重要作用。X射线图像探测的速度直接决定了上述学科领域研究能够达到的时间精度，对于相关科学技术的发展十分重要。随着待测X射线光源速度的不断提高，X射线图像高速探测技术面临着巨大的挑战。
[0004]现有X射线图像高速探测技术首先用像素化的X射线图像传感器(CCD或CMOS)将X射线转换为模拟电信号，经过前端电子学放大处理后做A/D转换和数字信号处理，最后通过算法程序进行图像重建和图像识别。X射本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别方法：利用耐辐照的SiC探测器参照人眼视觉神经系统图像信息处理机制构建SiC神经网络芯片，使所述SiC神经网络芯片具有超高速X射线图像感知能力，经过X射线图像数据集训练后，构成一种基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别装置。2.如权利要求1所述的基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别装置，具体包括：SiC神经网络芯片，所述SiC神经网络芯片是经过特殊排布的SiC阵列探测器，用于接收X射线，并将所述X射线转化为电信号；像素权重调制单元，为所述SiC阵列探测器提供反向偏压，使所述SiC阵列探测器的每一个SiC像素对X射线具有不同的响应能力；信号读出系统，采集并处理所述电信号，为所述SiC神经网络芯片提供激活函数，输出象征图像识别结果的SiC神经网络芯片输出信号矩阵。3.如权利要求2所述的基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别装置，其中，所述SiC神经网络芯片、所述像素权重调制单元与所述信号读出系统共同构成SiC神经网络的输入层、隐含层与输出层，可实现X射线图像学习过程并最终获得超高速X射线图像识别能力。4.如权利要求2所述的基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别装置，其中，所述SiC神经网络芯片的神经网络构建方式如下：所述SiC神经网络芯片的基础结构是呈正方形矩阵排布的n
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n个SiC像素；每相邻m
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m个所述SiC像素合并为一个SiC神经元，共获得n/m
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n/m个所述SiC神经元以构成所述神经网络的输入层；每个所述SiC神经元中相同编号的所述SiC像素利用金属导线合并输出以构成所述神经网络的隐含层神经元，所述隐含层神经元数量为m
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m；每相邻r
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r个所述隐含层神经元合并为一个输出层神经元，所述输出层神经元的数量为m/r
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m/r。5.如权利要求2所述的基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别装置，其中，所述像素权重调制单元包括：可调升压电路，具有多路可调电源输出，为所述SiC像素提供不同偏置电压，使所述SiC像素对X射线的响应能力不同以达到施加权重值的作用，即构建X射线光电响应权重矩阵；稳压电路，保证所述X射线光电响应权重矩阵的稳定性。6.如权利要求5所述的基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别装置，其中，所述X射线光电响应权重矩阵具有可重构性，在利用X射线图像数据集训练所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王泽宇，宋金霖，吕雪梅，莫洪，汤晓斌，龚频，胡志猛，应红，施海宁，张涛，范敏郁，唐堂，
申请(专利权)人：苏州热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：