DOI QR코드

DOI QR Code

Simulation of Radiation Imaging based on the Scanning of Pin-hole Stereo Vision Sensors

핀홀 스테레오 비전 센서의 공간 스캔을 통한 방사선의 영상화 시뮬레이션

  • Park, Soon-Yong (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Baek, Seung-Hae (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Choi, Chang-Won (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University)
  • Received : 2014.05.23
  • Accepted : 2014.06.23
  • Published : 2014.07.31

Abstract

There are always much concern about the leakage of radiation materials in the event of dismantle or unexpected accident of nuclear power plant. In order to remove the leakage of radiation materials, appropriate dispersion detection techniques for radiation materials are necessary. However, because direct handling of radiation materials is highly restricted and risky, developing radiation-related techniques needs computer simulation in advance to evaluate the feasibility. In this paper, we propose a radiation imaging technique which can acquire 3D dispersion information of radiation materials and tested by simulation. Using two virtual 1D radiation sensors, we obtain stereo radiation images and acquire the 3D depth to virtual radiation materials using stereo disparity. For point and plane type virtual radiation materials, the possibility of the acquisition of stereo radiation image and 3D information are simulated.

원자력 발전소에서 예기치 못한 사고가 발생하거나 발전소를 해체하는 작업을 수행하는 과정에서는 방사선 물질의 유출에 대한 우려가 항상 존재한다. 유출된 방사선 물질을 제거하기위해서는 방사선의 분포에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있는 기술이 필요하다. 그러나 방사선 물질의 직접적 취급은 매우 제한적이기 때문에 방사선과 관련된 기술의 개발은 미리 시뮬레이션을 통하여 그 가능성을 검토하여야 한다. 본 논문에서는 방사선 물질의 분포에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 방사선 영상화 기술을 시뮬레이션하였다. 두 개의 가상의 1차원 방사선 센서를 이용하여 스테레오 방사선 영상을 획득하고, 스테레오 시차를 이용하여 가상의 방사선 물질에 대한 3차원 거리 정보를 획득하였다. 점과 면으로 구성된 가상의 방사선 물질에 대하여 스테레오 방사선 영상 및 3차원 정보의 획득이 가능함을 시뮬레이션하였다.

Keywords

References

  1. J. F. Christian et al. "Nuclear material detection techniques." SPIE Defense and Security Symposium. International Society for Optics and Photonics, 2008.
  2. Canberra Industry Incorporation, http://www.canberra.com/
  3. J. T. Santo, M. Maul, R. Lucero, M. Clapham, B. Battle, D. Sluszka, B. Carberry, "Application of Remote Gamma Imaging Surveys at the Turkey Point PWR Reactor Facility," Proceedings of the Institute of Nuclear Materials Management, pp. 454-487, 2006.
  4. M. Gmar, M. Agelou, F. Carrel, V. Schoepff, "GAMPIX: A new generation of gamma camera", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A, vol. 652, pp. 638-640, 2011. https://doi.org/10.1016/j.nima.2010.09.003
  5. O. Gal, M. Gmar, O. P. Ivanov, F. Lainé, F. Lamadie, C. L. Goaller, C. Mahé, E. Manach, V. E. Stepanov, "Development of a portable gamma camera with coded aperture," Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A, vol. 563, no. 1, pp. 233-237, 2006. https://doi.org/10.1016/j.nima.2006.01.119
  6. G. S. Cho, H. J. Shin, Y. K. Chi, J. H. Yoon, "Development of a coded-aperture gamma camera for monitoring of radioactive materials," Journal of radiation protection, v.29, no.4, pp. 257-261, 2004.
  7. E. Trucco, A. Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, 1998.
  8. L. Mihailescua, K. Vettera, J. Maltza, J. Rohela, C. Mooreb, L. Supicb, "Spectroscopic 3D gamma-ray imaging for nuclear safeguards," IAEA-CN-184/193, 2010.
  9. L. Mihailescu, K. Vetter, and D. Chivers "Standoff 3D Gamma-Ray Imaging" IEEE Trans. Nuclear Science, vol. 56, no. 2, April 2009.
  10. W. Lee, D. K. Wehe, "3D position of radiation sources using an automated gamma camera and ML algorithm with energy-dependent response functions," Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: vol. 531, no. 21, pp. 270-275, Sep. 2004. https://doi.org/10.1016/j.nima.2004.06.016
  11. S. Daniel, R. Szeliski. "A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms." International journal of computer vision vol. 47, no. 1-3, pp. 7-42, 2002. https://doi.org/10.1023/A:1014573219977

Cited by

  1. 조명변화에 강인한 S-색상공간 기반의 차선색상 판별 방법 vol.22, pp.3, 2018, https://doi.org/10.6109/jkiice.2018.22.3.434