高精度工业CT三维图像的标的挖掘与分析

高精度工业CT三维图像中存在着一些感兴趣区（例如生产工艺造成的缺陷）。为了对这些目标区域进行有针对性的挖掘与分析,利用图像处理软件Amira对特定工件模型进行了缺陷分割、显示及缺陷量测,对缺陷结果进行了评判和归档。以实验室CT系统扫描检测台钳获取的CT图像数据为研究对象,进行了上述一系列处理,取得了较好的效果。     

基于多周循环步进式插值扫描轨迹的工业CT柔性检测技术研究

为了在一次CT检测过程中同时实现被检工件的精细检测与内部缺陷快速发现的两种检测需求,提出了一种新型CT检测方案。该方案将一种改进的圆形CT投影扫描轨迹与不完全投影插值算法有效融合,实现了投影采集与最优图像实时重建的同步进行。为验证该技术的可行性,设计了相应的扇束CT仿真平台及试验模体,仿真试验结果表明,该检测技术在CT扫描过程中可及时发现被检工件的内部缺陷,扫描结束后可获得工件的精细CT图像,有效满足了工业CT用户在多种检测目的之间自由切换的柔性检测需求。     

基于工业CT的工件缺陷识别方法

工业CT是一种有效的工件缺陷识别的方法,代表着无损检测技术的发展方向.首先概述工业CT技术在工件缺陷识别中的应用,并把其他和其他常用方法进行了简单比较;接着从工件缺陷识别的流程入手,对每个步骤都从处理思路和处理方法方面作了阐述;然后对一些在工件缺陷识别方面很有潜力的算法(Level set和Gabor小波)进行了介绍和分析;最后对工业CT在工件缺陷识别方面的应用前景进行了展望.     

低对比度锥束CT图像缺陷分割算法

根据锥束CT图像的特点,通过获取切片图像中的灰度拓扑结构,将整幅图像中的低对比度分割问题转化为在局部拓扑结构中的较高对比度分割问题.然后针对每个拓扑结构,根据设置的2个阈值和4个检测模板,判断当前模板区域是缺陷区域、噪声区域或者背景材质区域,并将4个方向的检测结果相加得到该拓扑结构的检测结果,最终的检测结果为各拓扑结构的检测结果之和.对空心涡轮叶片蜡模锥束CT图像的实验表明,该算法可有效提取低对比度缺陷信息.     

工业CT图像的二维几何测量方法研究

为实现对物体内部结构尺寸的无损测量,提出一种基于阈值化边缘提取的工业CT图像几何尺寸的自动测量方法。首先对CT图像进行预处理,然后采用最佳阈值分割方法进行边缘提取,在此基础上实现了对工件的CT图像的几何尺寸的自动测量。实验结果表明:对图像的几何测量达到了一定的精度,基本上满足了可重复性和精确度的要求。同时这种方法对于有伪影的图像,可以有效地减少伪影的影响。     

伪彩色数字高程模型在工业CT断层图像检查中的应用

在工业CT断层图像缺陷检测应用中，提出了将数字高程模型DEM与伪彩色技术一起应用于二维灰度图像缺陷检测领域的算法流程。应用该算法流程，能够充分利用CT断层灰度图像信息，获得清晰的视觉检查效果，从而大大增强了系统检测缺陷的能力。在大型工业CT图像重建与检查分系统中采用该算法流程已经取得了较为理想的效果。     

基于数学形态学BGA焊点分割和提取的改进方法

对经X射线采集到的BGA焊点缺陷图像进行预处理,传统的迭代阈值和灰度拉伸方法对灰度图像很难得到满意的结果,误分割很常见,针对BGA焊点图像的特性,提出了一种结合数学形态学的图像分割改进方法,分割后图像不仅保留了图像的重要信息,而且对于背景复杂、光照不均匀的图像也能取得良好的效果,该方法通过正确选取结构元素加快了图像分割的速度,在此基础上,采用连通域进行区域提取的方法能够准确无误的提取缺陷.实验结果表明,该方法很好实现了缺陷区域的分割和提取,且受噪声影响很小,为进一步的缺陷特征参量的处理莫定了良好的基础.     

基于水平集的图像分割方法在箱包DR-CT检测系统中的应用

将水平集活动轮廓跟踪算法引入箱包DR-CT检测系统的图像处理中，针对箱包DR图像特点，利用水平集算法不需预知待检图像拓扑模型，且在复杂拓扑情况下对图像分割效果较好的优点，对图像进行分割。实验表明，该方法能有效的实现箱包DR图像分割。     

工业CT图像的三维重建

工业CT图像三维重建是近年来工业CT技术研究的热点之一,将二维断层图像数据直接堆垒起来,结合阈值分割、线性内插等方法,获得了直观性较好的三维工业CT图像。通过对重建图像进行旋转、截取等操作,获得了不同方向、不同部位的三维图形。这种简单、快速的重建方法对更复杂的工业CT图像三维重建具有重要的指导意义。     

有限角CT法检测碳纤维复合芯导线内部缺陷

介绍了一种用于碳纤维复合芯导线内部缺陷检测的有限角CT检测方法.通过对比实验,验证SART+ L0图像重建算法在不同扫描角度范围下的图像重建效果.结果 表明:采用150°扫描范围的有限角CT检测方法,可清晰呈现碳纤维复合芯导线其内部结构和缺陷,可用于在役碳纤维复合芯导线的无损检测和质量评估,具有工程指导价值.     

基于重投影的CT图像硬化伪影校正

在工业计算机断层成像(CT)技术中所用的X射线源通常是多能的,检测过程中只能获得多能投影数据,若直接重建图像则会出现硬化伪影,硬化伪影校正是提高重建图像质量的一重要步骤。本文采用重投影的方法来校正由于射线硬化导致重建图像出现的硬化伪影,通过硬化校正后的重建CT图像质量得到显著提高。     

通过逆向建模实现工业部件的虚拟现实显示

首先提出一套工业CT数据处理系统的构想:通过逆向建模实现基于虚拟现实显示的工业部件检测.对逆向建模模块,提出了两条解决方案:集成医用CT建模软件与使用图形图像库进行自主开发,并对基于CT数据的逆向建模需要考虑的重要因素和开发时的关键技术进行了分析.对虚拟现实显示模块,结合CT数据特点和工业用户需求,对虚拟现实显示部分需要实现的功能和关键技术做出了阐述,并简要分析了存在的问题和发展前景.     

X射线包裹图像颗粒状物品纹理分割

基于图像的纹理特征分割是图像分割的有效方法。X射线包裹图像中颗粒状物品具有比较明显的纹理特征。通过分析包裹中常见颗粒状和非颗粒状物品的纹理特性,采用滑动窗口对包裹图像进行模板扫描,提取局部图像的纹理特征,基于包裹内物品的纹理特征采用改进的K均值算法对其进行聚类,找出颗粒状物品区域并标记颗粒状物品边界,从而实现X射线包裹图像的颗粒状物品纹理分割。试验表明,该方法能够有效地分割出X射线包裹中颗粒状物品。该方法的特点是无监督、全自动、对纹理特征敏感。     

基于改进的二维Otsu分割算法及其应用研究

传统的二维Otsu方法考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对传统二维阈值分割算法处理图像计算时间长、噪声干扰严重等缺点,提出了一种改进的二维快速Otsu阈值自动分割算法。该算法通过改变二维直方图判别域的划分,将阈值搜索空间由二维降为一维,并运用迭代运算提高运算速度。实验结果证明,所用的改进方法更为准确地划分了目标和背景区域,增强了图像的分割效果,运用迭代运算和传统方法相比减少了处理时间。     

基于分水线算法的二维直方图阈值化分割在箱包DR-CT检测系统中的应用

DR图像的区域分割是箱包DR-CT检测系统中的一个重要环节.采用二维直方图阈值化方法,在一维直方图灰度信息的基础上,引入局部空间的信息,利用分水线算法在二维直方图垂直投影上求取分割阈值,取得了较好图像分割效果.     

Defect inspection system of nuclear fuel pellet end faces based on machine vision

ABSTRACT

In order to effectively conduct the defect detection of nuclear fuel pellets end face and avoid the leakage of nuclear radiation, a defect detection system for the nuclear fuel pellets end face based on machine vision is proposed. Firstly, aiming at the complexity of the defect detection of nuclear fuel pellets, a set of image acquisition system lighted by left-right symmetric grating is designed. Then, after fusing the images of left-right structured light those cross points are extracted which classified based on the Gaussian mixture model (GMM). Finally, a series of morphological operations such as dilation operation are conducted for the classified points to obtain the defect area of nuclear fuel pellets end face. The experimental results show that this method reduces the influence of complex characteristics of form, texture, and color of the sample end face on the defect detection and relatively good detection results are gained for various defects with 99.5% accuracy. It takes less than 0.4 s to fully meet the requirements of industrial automation testing.