工业CT图像自适应三维裂纹面分割*

在图像分割方法中,CV模型可以得到较好的分割结果,但是模型的收敛速度慢.在三维CV模型检测工件裂纹面的过程中,由于三维CT图像数据量比较庞大且三维CV模型本身分割速度慢,使得检测时间比较长.对于这一问题,研究了一种自适应预处理算法.该算法先对体数据进行三个方向投影,再对投影图利用迭代求最佳阈值的阈值分割方法和自适应矩形框来定位缺陷的大致区域.该方法能够自动适应裂纹面形状变化,同时大幅度减少了需要三维CV模型分割的数据量,可以非常明显地提高分割的速度.实验结果表明利用该预处理算法,三维CV模型的分割裂纹面的速度提高了近8倍.     

工业CT三维图像曲面面积与内腔体积的测量

三维工件尺寸参数的测量,是从工件出发获得设计图纸的逆向工程的基础。但工件内部结构特别是封闭内腔的测量用传统测量方法难于实现。研究了基于工业CT的三维图像曲面面积与内腔体积测量的算法,针对工业CT断层图像,用C-V方法分割,在得到目标区轮廓点的基础上,计算面积与体积。为了使得到的曲面平滑,计算曲面上点到形心的距离并用高斯卷积进行轮廓滤波再测量。实验结果表明：该方法与传统的先图像去噪再分割测量的方法相比,有较好的测量精度。