Metal detector project aims for improved security. Il progetto del rivelatore metallico mira a migliorare la sicurezza.
Security at airports and other buildings could be improved by technology to increase the accuracy of metal detectors.
Metal detectors are used in everything from airports, event security and landmine clearance, to food safety, scrap sorting and archaeological surveys.
The technology is simple and portable, making it cost-effective for a range of safety and security applications.
But existing metal detectors are limited in their ability to distinguish between objects of different shapes and materials, and can only detect objects hidden a small distance below the surface.
Now, in a new EPSRC-funded project, a team of UK researchers led by Dr Paul Ledger, Associate Professor in the College of Engineering at Swansea University, are developing new techniques to improve metal detection technology.
“With current metal detection technology it can be hard to distinguish between objects that are located close to the surface, and other objects buried deeper,” said Ledger. “So trying to distinguish between the different shapes and the different material properties of these objects is quite difficult.”
Very thin objects such as fine wires can be particularly difficult to detect with existing metal detection technology, for example, as can some landmine components, due to their low metallic content.
The technique is based on the idea that objects can be identified by measuring how electromagnetic fields behave at different distances away from them, across a range of frequencies. In this way, different objects can be classified using a mathematical construction called a polarizability tensor.
Once different objects have been classified in this way, next generation algorithms can be used to quickly and accurately detect hidden targets from measurements of the electromagnetic field.
“So we’re looking at a way to mathematically characterise the shape and material properties of different objects, and using this characterisation to better understand and then detect different objects,” said Ledger.
The researchers also plan to build optimised coil arrays based on new designs.
The team, which also includes researchers from Manchester University and University College London, has already made some progress in understanding the changes to the magnetic field surrounding different objects. They now hope to build on the theory they have developed, to better understand how to characterise different shapes and material properties.
They also hope to investigate applying the technique to homogenous objects that are made up of multiple materials, said Ledger.
“We are trying to improve metal detection across a complete spectrum of applications,” said Ledger. “So we want to look at better location, better discrimination of multiple objects, and trying to reduce the number of false positives,” said Ledger.
In particular, the team plan to investigate the signatures of larger metallic items, such as weapons, according to team member Prof Anthony Peyton of Manchester University.
As well as security, the technology could also have a range of other applications. It could be used to detect metal contaminants from the production line in foods, for example, where very small objects such as extremely fine wires can be difficult to spot. In 2015 alone 1,514 food contamination incidents were reported by the Food Standards Authority in the UK.
The technology could also be used to better sort metallic waste. The UK generates 177 million tonnes of waste each year, much of which could be recycled.
Finally, the researchers are also working with anti-landmine charities such as Find A Better Way, to investigate the use of the technology in helping to assist in the clearance of active mines.
ITALIANO
La sicurezza negli aeroporti e negli altri edifici potrebbe essere migliorata grazie alla tecnologia per aumentare l'accuratezza dei rilevatori di metalli.
I rivelatori di metallo sono utilizzati dappertutto, dagli aeroporti, dalla sicurezza delle manifestazioni e dalla minaccia dei campi minati, alla sicurezza alimentare, alla selezione di rottami e alle indagini archeologiche.
La tecnologia è semplice e portatile, rendendola conveniente per una vasta gamma di applicazioni di sicurezza e minaccia.
Ma i rilevatori di metalli esistenti sono limitati nella loro capacità di distinguere tra oggetti di forme e materiali diversi e possono rilevare solo oggetti nascosti a una piccola distanza sotto la superficie.
Ora, in un nuovo progetto EPSRC, un gruppo di ricercatori del Regno Unito guidato dal dottor Paul Ledger, professore associato al College of Engineering di Swansea University, sta sviluppando nuove tecniche per migliorare la tecnologia di rilevazione dei metalli.
"Con la tecnologia di rilevazione del metallo corrente può essere difficile distinguere tra oggetti che si trovano vicino alla superficie e altri oggetti posizionati più in profondità", ha dichiarato Ledger. "Quindi cercando di distinguere tra le diverse forme e le diverse proprietà materiali di questi oggetti è abbastanza difficile".
Oggetti molto sottili, come i fili sottili, possono essere particolarmente difficili da rilevare con la tecnologia di rilevazione dei metalli esistenti, ad esempio, come alcuni componenti della miniera, a causa del basso contenuto metallico.
La tecnica si basa sull'idea che gli oggetti possano essere identificati misurando come i campi elettromagnetici si comportino a distanze diverse da loro, attraverso una gamma di frequenze. In questo modo, diversi oggetti possono essere classificati utilizzando una costruzione matematica chiamata tensore di polarizzabilità.
Una volta classificati diversi oggetti in questo modo, gli algoritmi di nuova generazione possono essere utilizzati per rilevare rapidamente e accuratamente bersagli nascosti dalle misurazioni del campo elettromagnetico.
"Quindi stiamo guardando un modo per caratterizzare matematicamente la forma e le proprietà dei materiali di diversi oggetti e usando questa caratterizzazione per comprendere meglio e poi rilevare oggetti diversi", ha dichiarato Ledger.
I ricercatori prevedono inoltre di costruire matrici di bobine ottimizzate basate su nuovi progetti.
Il gruppo, che include anche ricercatori dell'Università di Manchester e University College di Londra, ha già compiuto alcuni progressi nella comprensione dei cambiamenti nel campo magnetico che circonda diversi oggetti. Adesso sperano di costruire la teoria che hanno sviluppato, per comprendere meglio come caratterizzare forme e proprietà materiali diverse.
Inoltre sperano di indagare applicando la tecnica agli oggetti omogenei che sono costituiti da più materiali, ha detto Ledger.
"Stiamo cercando di migliorare il rilevamento del metallo attraverso un ampio spettro di applicazioni", ha dichiarato Ledger. "Quindi vogliamo guardare una posizione migliore, una migliore discriminazione di oggetti multipli e cercare di ridurre il numero di falsi positivi", ha dichiarato Ledger.
In particolare, il gruppo prevede di indagare sulla provenienza di grandi oggetti metallici, come le armi, secondo il membro del gruppo del Prof Anthony Peyton dell'Università di Manchester.
Oltre alla sicurezza, la tecnologia potrebbe anche avere una serie di altre applicazioni. Può essere utilizzato per rilevare contaminanti metallici dalla linea di produzione negli alimenti, ad esempio dove possono essere difficili da individuare oggetti molto piccoli, come fili estremamente fini. Solo nel 2015 sono stati riportati 1.514 incidenti di contaminazione da parte dell'Autorità alimentare standard nel Regno Unito.
La tecnologia potrebbe anche essere utilizzata per ordinare meglio i rifiuti metallici. Il Regno Unito genera 177 milioni di tonnellate di rifiuti ogni anno, gran parte dei quali potrebbe essere riciclato.
Infine, i ricercatori stanno lavorando anche con le associazioni di anti-minaccia come "Trova un modo migliore" per indagare sull'utilizzo della tecnologia per aiutare a svolgere attività di smantellamento delle mine attive.
Da:
https://www.theengineer.co.uk/metal-detector-security/?cmpid=tenews_3843061&adg=B69ABBDE-DA23-4BA2-B8C3-86E1E1A9FA79
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