接上一篇水果质量无损检测，我想就其中的一个点进行阐述，就是软x射线检测技术，用x射线计算机层析扫描仪监控成熟期的内在品质变化，建立CT量与水果之间的物理化学含量关系。对于不同生命阶段的水果x射线透过率不同，进而将这个检测结果当作好坏的评判标准。
这个想法要从一次比赛（全国大学生智能机器人创意大赛）说起，当时候我负责材料检测技术板块，对于无损材料检测，不能利用以往的采样元素分析，所以许多元素分析的机器没法利用。海尔公司当时候正好发布一台新洗鞋机，其材料检测是通过调取造鞋厂家的材料成分。我想列举一下自己有过的想法：
一、电磁辐射
基于本身温度大于绝对零度的物体可以发射电磁辐射的理论，根据超导体“迈纳斯效应”制造静磁真空状况，将单一元素到多元素组合的物体电磁辐射的差异绘制电磁辐射谱
二、主动发射电磁波
1.不同材料细搜不同波长的红外线，并根据吸收强度判断其组成；
2.将X射线束透过鞋，由探测器接受透过的X射线，将其进一步转化为数字信号传至终端。
最终我选择了将X射线束透过鞋，由探测器接受透过的X射线这个方法。这个想法来源于CT技术。
既然医院的CT机可以通过发射X射线进行相应的病理检测，可以探测到身体内部，那么我就可以将这种思路应用于无损检测了，通过透射过的X射线来发现识别物体的内部构造，具体到元素或者基本材料。
种种因素困扰，我一直没有太大的进展，只是止步于想法，直到光学学报上一篇论文《基于图像总变分和张量字典的多能谱CT材料识别研究》启发了我。
CT–基于光子技术探测器的多能谱计算机断层成像技术
对于CT技术（X射线计算机断层成像技术）也是一种无损检测手段，
一直应用于医学诊断，工业探伤和安全检测领域。
这项技术能够获得多个能量段的能谱信息，在材料识别方面有着独特的优势。
我的想法是利用发射出的X射线束，先对单元素（或单材料）进行实验，然后再对两种甚至更多组成成分的物质进行实验，在另一端用探测器接收，基于大量实验数据的情形下可以获得较为合理的检测结果。当检测被检的物体时，可以利用之前的数据进行匹对，找出各种元素（或材料）组成。
为防止机器本身的干扰我想到了类似于电磁屏蔽的装置，加一个金属罩，可以有效地防止静电感应，通过查找资料发现，对于电磁波而言也有一定程度的屏蔽作用。
在论文中我学到了更加有效实际的办法，TV+TDL算法，通过TDL算法刻画各个能量通道图像之间相似性的优势，通过TV算法恢复图像微小结构和细节并有效抑制噪声，提高材料分解精度。从其中仿真实验的结果来看，确实有效的重建了高质量的多能谱CT图像，成功实现了材料的分解与识别。
比起我先单一后集群的方法要省时，并且高效。