线性二级管阵列是利用X射线闪烁晶体材料，如单晶的或直接与光电二极管相接触制作而成的射线线阵探测器。单晶体被切成很小的小块，形成图像中离散的像素。线性二极管阵列典型的构成是荧光层，一般由磷组成如钆氧硫化物。这层荧光被涂在光电二极管的单一阵列上，被检测的对象以恒定的速度对准X射线束移动。X射线穿透被检测对象到达荧光屏，产生的大量光子撞击屏幕发射出明亮的可见光线。通过光电二极管将这些光线转换为电子信号，图像处理器将电信号进行数字化，累积的数据线被组合成传统的二维物体的图像，显示在X射线检测机的计算机显示器上。线性二极管阵列技术广泛应用于工业异物检测和公共安全检查等领域。线性二极管阵列技术也正朝着快速扫描的方向发展，由于没有瓶颈问题的制约，使其达到了很高的发展水平。随着可编程器件和逻辑电路的应用，为高性能的探测器的出现创造了必要的条件，针对具体的应用和优化也更加容易。

图像处理是一个视觉信息处理过程，就是使可以看到的图像质量逐步提高的过程。其目的就是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更好，更有用的图像效果。X射线检测机图像处理分为传感预热处理、分割、描述、识别、表达和解释6大部分组成，图像处理和分析主要有图像增强、图像恢复、图像重建、图像编码和分割等几种方法。X射线检测图像增强是提高图像视觉质量的重要因素，有空域增强和频域增强。所完成的工作包括了去除图像的噪音，以及增强图像的对比度等。图像恢复是把退化图像复原，重新获得原始图像的过程。X光机的图像编码就是实现对图像压缩，而图像数据量的压缩对图像的存储和传输都至关重要。图像分割就是从处理开始到分析转变的关键，也是图像自动分析的第一步，分为并行边界类、串行边界类、并行区域类和串行区域类4种分割方法。根据X射线检测的实际情况不同，具体应用的目的和要求也不同，所有的图像处理方法也不尽相同。但是无论采用什么样的处理方法和方式，其终目的就是对检测区域图像质量的提高。

用于模式识别的实际图像通常都有许多种特征，抽取有效的特征识别是一个非常重要的问题，这不仅影响到X光机识别的精度，也会直接影响识别的速度。原始图像中包含大量的信息，在大量信息中蕴含的就是众多的特征，选择的特征越多就可以越全面、越完整地描述某个目标。但是特征过多会造成维数爆炸，使一个低维情况下易于分析计算的问题，在高维的情况下就变得完全不可能。因此选择图像的哪些特征，如何去度量这些特征的鉴别能力是决定能否成功完成识别的关键。特征选择问题通常非常的复杂，若把区别不同类别的特征均从原始信息的分析中找到，需要处理大量数据，耗费大量的计算机资源，而某些重要特征往往在众多特征中显不出其相应的重要性来，不易于度量。为了在实际的检测中更高效、快速分类、通常只需要保留对区分不同类别为重要的特征信息，舍去那些对分类并无多大贡献的特征信息，这就是X射线检测机特征筛选与压缩过程。对于产品的检测X光机会通过分析产品的位置、取向、尺寸、轮廓、灰度等特征进行识别，其中边缘和区域特征是常用的。

鞋厂验针的X光机检测鞋子，之所以可以高清晰的显示断针断钉等异物的图像，是因为在图像识别领域，有效识别特征的提取是保证视觉系统识别速度和识别准确率的关键。鞋子验针X光机是直接利用图像的像素值作为识别的样本特征，基于模板的各种图像匹配识别算法，取像素点的灰度值作为分类的样本数据。即使是很小的产品目标图像，如果直接采用像素值作为样本向量，会直接的导致X光机系统识别的时间。不适用于对复杂的鞋子结构的验针识别，可以用做对图像特征的提取，以检查小的结构尺寸为基准。鞋子验针X光机的目标图像基准点在确认后，对有效区域的图像作恰当的数学描述，以获得一组少而精的特征来作为图像的描述符，X光机就能实现对检测的鞋子与样本图像之间的匹配，进而完成检针任务。被检测物品特征的提取是模式识别与图像分析领域中重要的，也是基本的问题之一。鞋子验针X光机的图像中正确的选择和抽取有效特征，是解决对断针断钉等异物识别的关键，主要包括鞋子的特征选择及特征定位和特征的提取。
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