FRAUNHOFER-INSTITUT FÜR KURZZEITDYNAMIK, ERNST-MACH-INSTITUT, EMI
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Handgepäckscan am Flughafen: mehr Sicherheit und mehr Komfort

Handgepäckscan am Flughafen: mehr Sicherheit und mehr Komfort

© Fraunhofer EMI
Abbildung 1: 3D-Renderbild einer Rekonstruktion eines simulierten Handgepäckstücks aus 40 Projektionen in Fehlfarbendarstellung.
© Fraunhofer EMI
Abbildung 2: Vergleich von xy-Slice-Images von Rekonstruktionen des simulierten Handgepäckstücks mit verschiedenen Projektionszahlen.
© Fraunhofer EMI
Abbildung 3: Vergleich von xy-Slice-Images zweier Rekonstruktionen ohne und mit Artefaktreduktionsverfahren.

Computertomografische Methoden (CT) werden am EMI in der Sicherheitsforschung zur Erhöhung der Flughafensicherheit weiterentwickelt. CT bietet einen guten Ansatz, die herausfordernden Richtlinien der ECAC für den Handgepäckscan zu erfüllen. Die am EMI erforschte Rekonstruktionsalgorithmik für »stark unterbestimmte Datensätze« (weniger als 50 Projektionen anstatt mehrerer Hundert
bis einigen Tausend, wie bei der klassischen Computertomografie) ist vielversprechend, um Röntgenbilddaten aus herkömmlichen Multi-View-Anlagen mit tomografischen Methoden effizient auszuwerten. 

Bei stark unterbestimmten Datensätzen treten die aus der herkömmlichen CT bekannten Bildstörungen (Artefakte) noch deutlicher zutage. Das EMI entwickelt Korrekturmethoden, die störende Einflüsse schon während des Rekonstruktionsprozesses stark reduzieren. Dies wird durch die Optimierung der Bildaufnahmegeometrie ergänzt. Hierbei werden alle möglichen Raumrichtungen auf ihre Eignung für die Aufnahme der zweidimensionalen Röntgenbilddaten simulativ getestet. Randbedingungen aus der Flughafenpraxis, wie Fließbandabfertigung und eingeschränktes Platzangebot am Checkpoint, werden dabei berücksichtigt. Zusätzlich kann die Rekonstruktionszeit für den algebraischen Algorithmus auf einige Sekunden reduziert und an die begrenzte Untersuchungszeit angepasst werden.

Die erzielten Rekonstruktionsergebnisse kann man verschieden nutzen. Durch die zusätzlichen 3D-Informationen lassen sich Materialklassen räumlich lokalisieren – ein wesentlicher Schritt in Richtung der Automated Threat Recognition (ATR). Die gute Abgrenzung von metallischen Gegenständen in der Rekonstruktion verbessert die 2D-basierte Bildauswertung: Diese Bereiche werden aus dem Rekonstruktionsvolumen entfernt und dieses dann auf die vorhandenen Perspektiven reprojiziert. So können Überlappungen, die die Identifikation von gefährlichen Gegenständen erschweren, aufgelöst werden. 

Ziel ist es, das Auspacken von elektronischen Geräten und das manuelle Untersuchen von Koffern in Zukunft zu vermeiden, um den Passagierkomfort zu erhöhen und gleichzeitig für verbesserte Sicherheit zu sorgen.