数字化射线照相技术对轻物质的判断

本文介绍了数字化射线照相技术对轻物质进行判断的方法。经实践证明,该方法是合理和有效的,可大大增强对轻物质的识别能力,是一种非常可行的识别技术。

高能X射线数字化射线照相与低能X射线胶片照相对比试验与研究

本文通过开展高能X射线数字化射线照相与低能X射线胶片照相对比试验和研究,客观评价高能X射线数字化射线照相检测方法在铁路货车铸钢摇枕、侧架内部缺陷检测方面的优缺点。

高能X射线工业CT/DR检测技术在摇枕侧架密实度解剖方面的研究与应用

研究应用高能X射线工业计算机层析成像和数字化射线照相检测技术对铁路货车铸钢摇枕侧架实施密实度解剖,并开展试验分析、对比验证工作,实现对摇枕、侧架科学、合理、经济、高效的虚拟密实度解剖,并将该项技术推广应用。

铁路货车铸件DR图像的疏松缺陷快速检测

快速有效地检测铁路货车铸件的疏松缺陷,对铁路运输安全具有重要意义。数字化X射线照相可以直接获取含有缺陷的铸件图像,成像速度快。但人工目测图像检测法不仅耗时费力容易疲劳,而且依赖于检测人员的经验。研究自动化检测方法实现图像缺陷的实时检测具有重要的意义。铸件图像中疏松缺陷形状复杂,可以分为树枝状、羽毛状和海绵状等,也可能是多种不同形状疏松缺陷的组合,这增加了检测识别的难度。发展基于深度学习的铸件数字化射线照相的疏松缺陷检测和识别方法。首先,对铸件数字化射线照相的原始图像进行一系列的预处理,采用引导图像滤波结合分数阶微分对图像进行增强,利用图像标注软件标注增强后的图像,得到标注数据集;然后,将标注数据和含有不同等级的疏松缺陷图像输入到YOLACT深度学习网络中,进行训练和测试。测试结果表明:该方法对单幅图像的平均检测时间为1.48 s,疏松缺陷的平均检测率为60.56%。该方法可快速检测出铸件疏松缺陷的等级和类别,为实时检测工业铸件缺陷提供一种辅助解决方法。

铸件DR图像工件号的增强和分割

铸件DR(DigitalRadiography,数字化X射线照相)图像中工件号的识别对提高检测信息录入的自动化程度具有重要意义。由于受铸件厚薄不均等因素的影响,某些铸件DR图像字符区域存在字符与背景区分不明显等问题。要正确识别出铸件的工件号,必须对图像进行处理。采用加性模型消除字符与背景区分不明显的影响,gamma校正调整图像灰度范围,可增强对比度,获得适宜于二值化的增强图像。改进基于二次边缘提取的二值化算法,用于对铸件DR字符图像的二值化,可以减少笔画断裂问题,得到良好的二值化字符图像。字符分割采用小波变换提取图像列和的突变信息,从而确定字符间隔,能够完整地分割出每个字符。对实际的铸件DR图像进行实验表明,研究的方法获得了良好的效果,为铸件DR图像的工件号自动识别做好了准备。

铁路货车车钩密实度虚拟解剖试验研究

介绍了铁路货车铸钢车钩钩体、钩舌的密实度解剖试验和作用,及利用高能X射线数字化射线照相和工业计算机层析成像检测技术完成车钩钩体和钩舌的密实度虚拟解剖试验的检测和评价方法,并与标准中要求的密实度解剖试验进行对比分析,阐述了虚拟解剖试验的优势和意义。

CR和DR成像技术

本文对数字化X射线照相检测技术应用中关于计算机射线照相检测(CR)和直接数字化照相(DR)以及胶片扫描数字成像系统(FDR)的基本原理、应用以及设备做了较系统的介绍,有助于无损检测技术人员对目前最新型的数字化X射线照相检测技术的了解。