近年来,随着国际环境的不断变化以及世界各国恐怖袭击和暴力事件的不断发生,不法份子的犯罪手段越来越多样化,安全问题变得十分重要。而X射线装置已经被证实具有揭示物质分子或原子特性的能力,能够对违禁品进行很好的检测。本论文是基于双能量X射线对安检设备的物质进行有效识别的方法的研究。本文首先通过对X射线探测技术的理论进行研究,比较各种x射线检测技术的优缺点,结合实际情况,验证最适合检测违禁品的探测技术—双能量X射线。然后通过暗扫、空扫、校准实验对所采用的L型X射线探测器性能做了全面测试,分析探测器的性能指标是否达到探测的要求。本文主要是对物质的分类识别的方法进行研究,按有效原子序数将物质分成有机物、混合物和无机物,根据相关的计算法则,找到物质分类识别的边界物质,然后将单一物质进行线扫描实验,采集数据并进行曲线拟合,得到物质的边界曲线和数学模型,并通过已知物质进行实验验证数学模型的准确性。本文设计一个可以提取R(与有效原子序数直接相关的量)值的算法,并考虑到复杂背景,最后采用小波变换和图像分割算法,对将采集到的图像进行去噪和分割处理,将提取的R值算法融入。曲线拟合后将与单一物质对比精确度。最后,通过实验验证,在线扫描实验中,单一物质的精确度最高。而本文引入小波变换和图像分割算法的内容,目的是提高物质分类的精确度。