Classification of metals in x-ray computed tomography
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Kemian tekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2018-08-28
Department
Major/Subject
Functional Materials
Mcode
CHEM3025
Degree programme
Master's Programme in Chemical, Biochemical and Materials Engineering
Language
en
Pages
109 + 28
Series
Abstract
This work is a description of an attempt to create a model for classifying metals in micro X-ray computed tomography (CT) for the purpose of liberation research of waste electronics and electrical equipment. A calibration phantom was made and imaged to calibrate the µ-CT machine and to assess the effect of reconstruction artifacts. A second measurement was made from an Arduino Uno microcontroller to validate techniques on a more realistic sample. CT images taken from the calibration phantom were examined and a literature study was performed to study obstacles in employing CT to classifying metals. Two major obstacles were found in the study. Spectral artifacts were found to prohibit quantative analysis. Different materials were shown to exhibit nearly identical intensities in the tomographic images due to the combined effects of different material properties. A spectral model was created by combining a Monte-Carlo simulation of the X-ray tube with attenuation data drawn from a National Institute of Standards and Technology dataset. An Alvarez-Macovski decomposition was performed on the dual-energy measurement pairs using the spectral model, decomposing the measured dual energy projections into 'atomic space' and 'density space' images with unique material specifc footprints and theoretically free of spectral artifacts. A feature space was created from the Arduino dataset combining the X-ray intensity images and the decomposed atomic- and density images. A Gaussian mixture model was fit on the feature space with one Gaussian component per material. The Gaussian mixture model was used to cluster the data. The means of the clusters were linked to expected attenuation values calculated by combining simulated spectrum and a NIST dataset, working as an proof of concept for a classification model. A number of spectral artifacts were found particularly in the atomic images, limiting the practical utility of the feature space and the model. Further research is needed.Tämä työ on kuvaus yrityksestä luoda malli metallien luokittelemiseksi röntgentomografiassa elektroniikkaromun liberaatiomallinnusta varten. Työ alkoi kalibraatiofantomin valmistuksella ja kuvaamisella työssä käytetyn tomografialaitteen kalibroimiseksi ja rekonstruktioartifaktien vaikutusten tutkimiseksi. Toinen mittaus tehtiin Arduino Uno mikrokontrollerille työssä käytettyjen tekniikoiden validoimiseksi realistisemmalla näytteellä. Kalibraatiofantomista otettuja röntgenkuvia tutkittiin ja kirjallisuuskatsaus tehtiin etsimään esteitä röntgentomografian käytössä metallien luokittelemiseksi. Kaksi suurta estettä löydettiin tutkimusten aikana. Spektriartifaktien havaittiin estävän kvantitatiiviset tutkimukset. Erilaisten materiaalien havaittiin saavuttavan samoja intensiteettiarvoja tomografiakuvissa erilaisten materiaaliominaisuusyhdistelmien vuoksi. Spektrimalli luotiin yhdistämällä Monte-Carlo -simulaatio röntgenputkesta National Institute of Standards and Technology -instituutin attenuaatiodataan. Kaksoisenergiamittauksille tehtiin Alvarez-Macovski hajotelma käyttäen spektrimallia, hajottaen kaksoisenergiaprojektiot 'atomiavaruus' ja 'tiheysavaruus' -kuviksi joissa jokaisella materiaalilla on uniikki tunnistettava kuvio ja jotka ovat teoreettisesti vapaat spektriartifakteista. Arduino -röntgenkuvasarja yhdistettiin luotuihin atomikuviin ja tiheyskuviin. Näin syntyneeseen ominaisuusavaruuteen sovitettiin Gaussinen sekoitemalli. Gaussista sekoitemallia käytettiin datan jakamiseksi klustereihin. Klustereiden keskiarvot linkitettiin oletettujen materiaalien oletettuihin attenuaatioarvoihin, jotka oltiin laskettu yhdistämällä simuloitu spektrimalli NIST attenuaatiodataan. Näin demonstroitiin luokittelumallin toimintaa. Spektriartefakteja havaittiin erityisesti atomikuvista mikä rajoitti ominaisuusavaruuden ja mallin käyttöarvoa. Lisätutkimuksia vaaditaan.Description
Supervisor
Serna, RodrigoThesis advisor
Schreithofer, NoraKeywords
x-ray computed tomography, recycling, metal artifact reduction, Alvarez-Macovski decomposition, Monte Carlo simulation, liberation modelling