工业CT图像轮廓提取与优化系统设计

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率,开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块,实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出,并与逆向工程软件对接。同时,在轮廓拟合与优化模块中,提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略,并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法,提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。     

工业CT切片图像直接生成快速原型层片数据

为了将工业CT与快速原型直接集成,提出了一种由工业CT切片图像直接生成快速原型层片数据的方法。首先对工业CT切片图像进行边缘提取、去噪、细化、连接和轮廓跟踪,获取样件的内外结构轮廓点数据;然后在相邻断层间建立轮廓匹配点对,线性插值层间轮廓数据,以满足快速原型加工对层片厚度的要求,并用三次B样条曲线对所有轮廓进行拟合;最后经过轮廓数据点采样和内外轮廓判断后,生成通用层接口文件输入快速原型系统。试验验证了该方法的有效性与正确性。     

工业CT图像处理系统的优化

为了提高工业CT图像处理系统的处理效率,对其边缘连接和直线拟合方法进行了优化研究。对于边缘连接,根据边缘间隙大小决定连接方式：对小间隙直接用直线填充;对较大的间隙,采用基于模糊判决的边缘连接法计算边缘间总隶属度最大的一条路径,并将其填充。对于直线拟合,先用二元素特征点法提取轮廓特征点,再采用改进的集合求交直线识别方法将特征点间的线段拟合。通过实例验证了优化方法的正确性。     

工业CT图像处理系统的优化

 为了提高工业CT图像处理系统的处理效率,对其边缘连接和直线拟合方法进行了优化研究。对于边缘连接,根据边缘间隙大小决定连接方式：对小间隙直接用直线填充;对较大的间隙,采用基于模糊判决的边缘连接法计算边缘间总隶属度最大的一条路径,并将其填充。对于直线拟合,先用二元素特征点法提取轮廓特征点,再采用改进的集合求交直线识别方法将特征点间的线段拟合。通过实例验证了优化方法的正确性。     

面向快速原型的工业CT图像内外轮廓自适应判别方法

为了实现工业CT切片图像内外轮廓的准确、快速判别,提出了工业CT切片图像内外轮廓的自适应判别方法。该方法能根据轮廓的凸凹性特征自动选取相应的内外轮廓判别方法:首先对单像素宽封闭轮廓的凸凹性进行判断,然后对存在凹点的切片轮廓采用射线法进行内外轮廓判别,不存在凹点的切片轮廓则采用坐标极值法进行判别。实验结果表明,该方法提高了自动判别程度,扩大了轮廓判别的适用范围,提高了判别质量和效率。在面向快速原型制造的具有复杂内部结构的大批量内外轮廓判别时,该方法具有优势。     

面向快速原型的工业CT图像内外轮廓自适应判别方法

为了实现工业CT切片图像内外轮廓的准确、快速判别,提出了工业CT切片图像内外轮廓的自适应判别方法。该方法能根据轮廓的凸凹性特征自动选取相应的内外轮廓判别方法：首先对单像素宽封闭轮廓的凸凹性进行判断,然后对存在凹点的切片轮廓采用射线法进行内外轮廓判别,不存在凹点的切片轮廓则采用坐标极值法进行判别。实验结果表明,该方法提高了自动判别程度,扩大了轮廓判别的适用范围,提高了判别质量和效率。在面向快速原型制造的具有复杂内部结构的大批量内外轮廓判别时,该方法具有优势。     

工业CT研制进展

本文介绍中科院上海原子核所工业ＣＴ（ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＣｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ）的研究情况．工业ＣＴ借助于现代辐射成像技术,以建立高清晰度的物体断面图象．它在工业设备或产品的无损检测和质量评价中得到日益广泛的应用,显示出远胜于常规检测手段的优越特性,并正在步入工业生产程控领域． The research activities of industrial computerized tomography (ICT) at SINR is described. Because of its superior qualities in spatial and density resolutions, ICT has been and will be widely used in non-destructive test, quality evaluation and process control.     

利用CAD模型的不完全扫描CT图像重建

工业计算机断层成像(CT)扫描大尺寸和高密度工件时,会出现穿不透、扫描角度有限导致的投影数据不完备、重建伪影严重等问题.基于此,提出一种将工件的CAD设计模型作为先验知识,来实现该类对象的有限角CT重建优质图像的方法.由工件CT扫描的断层位置计算CAD模型对应的分层位置,并得到模型的像素截面;根据CT系统X射线能量和模...     

改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测

为提高工业计算机断层扫描(CT)图像亚像素边缘检测的精度和速度,研究了一种改进的Zernike矩边缘检测方法。该方法采用Sobel边缘算子快速检测出图像所有可能的边缘,通过Zernike矩算子对所有可能的边缘进行重新检测,最后,检测出图像的亚像素边缘并计算其精确位置。由于采用Sobel算子检测出可能的边缘使后续Zernike矩算子检测范围缩小,从而减小了运算量,提高了运算速度。对实际CT图像进行的实验结果表明:改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测精度绝对误差<0.24 pixel,改进算法的运算速度提高了约70%。     

工业CT图像边缘伪影校正

为了去除工业CT图像中的边缘伪影,提高CT图像的识别能力和尺寸测量精度,提出一种降低串扰的系数修正法。首先分析得出边缘伪影主要是由散射射线在相邻探测通道之间的串扰所导致,并给出了探测通道串扰的数学模型;然后根据数学模型设计实验方案,通过对影响串扰率的主要因素进行实验分析,得到串扰率随入射X射线能量和被测物体厚度变化关系,再通过最小二乘拟合得出投影数据关于串扰率的函数;最后利用此函数对投影数据进行校正,降低了串扰的影响。实验结果表明,探测器间一级串扰率约为9.0%,二级串扰率约为1.2%,其中一级串扰是造成边缘伪影的主要因素,采用本文方法能够有效地抑制边缘伪影,同时较好地保留了图像细节和边缘。     

工业CT切片序列任意方向剖面的绘制方法

为获得工业CT切片序列在三维空间任意方向的剖面,提出了一种基于三维纹理映射技术的任意剖面绘制方法。该方法首先把工业CT图片序列存储为体数据,然后使用传递函数对体数据进行分类,并将分类处理后的体数据定义为三维纹理,结合人机交互给出的平面参数计算出剖切多边形各顶点及其对应的纹理坐标,最后进行纹理映射得到剖面图像。该方法的特点是利用图形处理器支持的纹理映射功能完成剖面像素的采样和插值。实验结果表明,该方法成像质量较高,显示速度较快,能够满足人机交互实际应用需要。     

基于锥束CT序列图像的三维缺陷检测方法

根据锥束CT序列图像各向同性及缺陷实体在序列图像层间位移和变化较小的特点,提出了一种适合锥束CT序列图像的三维缺陷检测方法。首先结合多目标跟踪思想,利用三维连通区域标记算法提取三维缺陷实体,并建立缺陷对应关系哈希表,以解决缺陷检测中目标轨迹的分叉;然后根据噪声目标的固有特性,对虚假缺陷信息进行有效删除,最终可获得真实缺陷目标实体,缺陷提取精度可达到像素。通过对空心涡轮叶片蜡模锥束CT图像进行实验,结果表明。该方法能准确地提取有较强噪声影响的序列图像的三维缺陷。     

基于ICT切片图像相邻层信息的缺陷自动识别方法

 现有的工业计算机断层成像（ICT）图像缺陷识方法中,多采用对单张图像进行孤立评判方法,此类方法未能考虑到单张图像在相邻层图像信息关联性,因而易将孤立的噪音视为缺陷,造成误判。为解决这一问题,提出一种基于序列ICT切片图像自动识别方法,该方法将识别过程分为两步：单张图像的潜在缺陷提取和相邻层图像缺陷的匹配。第一步运用传统方法识别出每张图像中所有潜在缺陷;第二步根据真缺陷在相邻层具有匹配关系而伪缺陷则相对孤立的特点,通过分步匹配的方法确定每张图像上所有潜在缺陷在相邻层图像上的匹配关系,区分出真伪缺陷。最后通过实例验证表明：利用该方法可以有效得提高真缺陷得识别率,降低误判率。     

基于ICT切片图像相邻层信息的缺陷自动识别方法

现有的工业计算机断层成像（ICT）图像缺陷识方法中,多采用对单张图像进行孤立评判方法,此类方法未能考虑到单张图像在相邻层图像信息关联性,因而易将孤立的噪音视为缺陷,造成误判。为解决这一问题,提出一种基于序列ICT切片图像自动识别方法,该方法将识别过程分为两步：单张图像的潜在缺陷提取和相邻层图像缺陷的匹配。第一步运用传统方法识别出每张图像中所有潜在缺陷;第二步根据真缺陷在相邻层具有匹配关系而伪缺陷则相对孤立的特点,通过分步匹配的方法确定每张图像上所有潜在缺陷在相邻层图像上的匹配关系,区分出真伪缺陷。最后通过实例验证表明：利用该方法可以有效得提高真缺陷得识别率,降低误判率。     

Feature points extraction of different structure for industrial computed tomography image contour

In order to accurately obtain the physical structure and dimension, the feature points extraction must be carried out from the ICT (industrial computed tomography) image contour. Therefore, the discrete data could be transformed into CAD models, and different methods have been developed for the feature points extraction, according to geometric features, the function and shape of mechanical parts. We discussed the feature points extraction methods, and one method is not enough to all the structures, so we must first distinguish the structure as regular and irregular. For the regular structures, by using a positive–negative factor, the curvature estimation method was improved. This method was designed and verified for the actual part, and has an improved accuracy in the feature points extraction. While for the irregular structures we used the polygon approximation method in the feature points extraction. For a complex part composing of several regular structures and irregular structures in the same ICT contour, we divided the whole contour into the regular and irregular structures, then used the corresponding methods for each structure. Last all feature points were extracted. The actual examples showed that the used methods are practical and effective.