Die Absorption von Röntgenstrahlen durch ein Material hängt sehr stark von dem Atomgewicht seiner Komponenten ab.
„Leichte“ Materialen mit niedrigem Atomgewicht, wie z.B. organisches Gewebe, Knochen oder Aluminium, sind in der Lage „weiche“, energiearme Röntgenstrahlen zu absorbieren, wie sie z.B. beim medizinischen Röntgen verwendet werden. Sie sind aber für „harte“, energiereiche Röntgenstrahlen praktisch durchsichtig.
Die bei der Durchleuchtung von Gepäck verwendete „harten“ Röntgenstrahlen werden nur durch Materialen mit hohem Atomgewicht abgeschwächt, wie zum Beispiel durch Eisenmetalle, oder noch stärker durch Schwermetalle wie Blei oder Gold.
Moderne Röntgen-Scanner setzen die „dual energy X-ray absorptiometry“ (DEXA) Technologie ein. Hier werden im Prinzip zwei Röntgenbilder des selben Objekts übereinander gelegt, eines mit „harten“ (ca. 140 keV) und eines mit „weichen“ (ca. 70 keV) Röntgenstrahlen. Durch geeignete mathematische Operationen ist es dann möglich die Material-Zusammensetzung des durchleuchteten Objekts zu berechnen und anschließend in einer Falschfarben-Abbildung darzustellen.
Hierbei werden organische Materialen wie Stoff, Schuhe oder Käse in verschiedenen Stufen von Orange, Objekte aus Stahl Glas oder Keramik in Blau und gemischte Materialien in Grün dargestellt.
Objekte aus Schwermetallen wie Blei oder Gold, aber auch die X-RAY TAGs werden in schwarz abgebildet, da sie für Röntgenstrahlen fast undurchlässig sind.
Die Falschfarben-Darstellung ermöglicht es den Gepäckinspektoren sehr schnell potentiell gefährliche Objekte aus Metall, Sprengstoffe oder elektronische Gerätschaften im Inhalt eines Gepäckstücks zu identifizieren
Dies wird durch Einsatz von Verfahren des Maschine Learning und der Bildauswertung mit Künstlicher Intelligenz noch weiter verbessert.
oben rechts etwas Elektronik und Kabel
Mehr zu der Mathematik und Wissenschaft hinter den Falschfarben-Abbildungen für durchleuchtetes Gepäck findet sich in folgenden Artikeln:
Krzysztof Dmitruk, Michal Mazur, Marcin Denkowski, Pawel Mikolajczak
Method for filling and sharpening false colour layers of dual energy X-ray images.
IFAC-PapersOnLine 48, 342-347 (2015)
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.07.058.
Dmitruk, K., Denkowski, M., Mazur, M. et al.
Sharpening filter for false color imaging of dual-energy X-ray scans.
SIViP 11, 613–620 (2017).
https://doi.org/10.1007/s11760-016-1001-7
Benedykciuk, E., Denkowski, M. & Dmitruk, K.
Material classification in X-ray images based on multi-scale CNN.
SIViP 15, 1285–1293 (2021).
https://doi.org/10.1007/s11760-021-01859-9
A list of datasets and papers in X-ray security images (Computer vision/Machine Learning), https://github.com/NeelBhowmik/xray
Wer sich selbst als Gepäckinspekteur ausprobieren möchte, der kann das im Spiel „Airport X-ray Simulator“: https://store.steampowered.com/app/3079970/Airport_XRay_Simulator/