固体火箭发动机窄角扇束CT投影直接重建算法

用于固体火箭发动机检测的窄角扇束CT采用重排算法进行图像重建,而重排算法用到的插值运算会造成投影数据的不准确,使得重建的CT图像质量下降。为了解决重排算法存在的问题,提出了一种新的直接卷积反投影算法。该算法避免了重排过程,直接利用不等间距平行束投影数据进行卷积反投影重建。为了验证直接卷积反投影算法的有效性,进行了数值仿真和实验验证,并将直接卷积反投影算法与重排算法进行对比。仿真和实验结果表明,直接卷积反投影算法比重排算法的图像重建时间短,直接卷积反投影算法较重排算法的重建图像质量高,这对固体火箭发动机缺陷的精确测量具有重要意义。

基于窄角扇束扫描的固体火箭发动机CT图像重建

为实现窄角扇束扫描方式下的CT图像重建,结合窄角扇束扫描方式的特点,对已有的重排算法进行了改进,加入了数据对齐环节,实现了窄角扇束扫描投影数据的同步性。为验证改进的重排算法的有效性,利用窄角扇束工业CT对某型固体火箭发动机进行CT检测,并分别用改进前后的重排算法对获得的投影数据进行重建。结果表明,改进后的重排算法重建的图像能够很好地反映固体火箭发动机的内部结构,对固体火箭发动机的无损探伤和寿命预估具有重要意义。

工业CT窄角扇束卷积反投影图像重建

高能X射线工业CT机的图像重建属窄角扇束扫描方式下的图像重建。文中提出并讨论了基于卷积反投影图像重建算法的窄角扇束扫描方式下的图像重建,并针对窄角扇束扫描方式下的两种不同步距的同步平移方式,给出不同的卷积反投影图像重建算法,对高能X射线工业CT机的图像重建有指导作用。

基于窄角扇束CT多次扫描的局部重建算法

介绍了窄角扇束工业CT的局部扫描方法,通过源与探测器的平移加旋转实现扫描;研究了CT多次扫描的局部重建算法,从粗略扫描重建的低分辨率图像中圈定感兴趣区域,再进行小步距扫描,重建出高分辨率的图像;提高了检测效率并且只需要更少的时间就可获取高质量的局部图像。

窄角扇束CT仿真投影计算方法

窄角扇束CT已在工业领域广泛应用。为了研究窄角扇束CT的图像重建算法,节省扫描检测成本,对其进行仿真研究很有必要。在分析窄角扇束CT扫描特点的基础上,推导建立窄角扇束CT仿真投影计算公式。为了验证仿真投影计算的准确性,对Shepp-Logan头部模型进行仿真投影计算和图像重建,重建结果验证了仿真投影计算公式的有效性和准确性。该方法还可以应用到广角扇束CT的仿真投影计算中。

窄角扇束扫描方式下的并行迭代图像重建算法

将扫描的高效率和平行束重建方式的简便易行相结合,提出在窄角扇束扫描方式下按平行束模式进行图像重建的方法。针对迭代法重建速度慢的问题,提出利用任务分解的办法,将每个投影角度下的重建分解成多个子任务,在多处理机上同时重建各子任务,以缩短单次迭代时间。实验结果表明:并行重建算法不仅成功地提高了重建效率,而且图像质量与传统迭代法相当。

固体火箭发动机界面脱粘切向CT检测

为了实现固体火箭发动机界面脱粘的快速检测,研究了窄角扇束工业CT检测固体火箭发动机界面脱粘的扫描方案和图像重建算法,提出了平移/旋转和只旋转扫描方案。采用窄角扇束工业CT,对某型固体火箭发动机进行扫描,并采用滤波反投影算法、凸集投影法和基于凸集投影的总变差最小化方法,对获得的切向投影数据进行重建。重建结果表明,平移/旋转扫描方式较只旋转扫描方式更适合该窄角扇束工业CT检测固体火箭发动机的界面脱粘。基于凸集投影的总变差最小化方法重建的图像质量优于滤波反投影算法和凸集投影法重建的图像质量,能够满足固体火箭发动机脱粘缺陷的检测要求。

工业CT的数据采集方式

工业CT ,是在无损状态下获得被检断面的二维灰度图象 ,以图象的形式展现被检物体内部的结构特征。在介绍了工业CT的几种扫描方式的基础上 ,较详细地分析了窄角扇束扫描方式下的数据重排方案。

固体火箭发动机缺陷的ICT局部检测

为了实现对固体火箭发动机缺陷的局部检测,提出了窄角扇束工业计算机断层扫描成像(ICT)检测固体火箭发动机缺陷的局部检测方案.采用平移/旋转扫描方式和只旋转扫描方式对固体火箭发动机缺陷进行局部检测.为了验证局部检测方案的有效性,利用窄角扇束ICT对某型固体火箭发动机进行局部检测,并利用卷积反投影算法和小波变换算法进行局部重建.结果表明:平移/旋转扫描方式适合窄角扇束ICT对固体火箭发动机缺陷进行局部检测,只旋转扫描方式不适合局部检测.由于利用局部缺陷区域外的投影数据,卷积反投影算法较小波变换算法的局部重建质量高.这对于提高固体火箭发动机缺陷的检测效率,降低检测成本具有重要意义.

固体火箭发动机CT图像条状伪影校正

为了校正窄角扇束工业CT扫描重建的固体火箭发动机图像中的条状伪影,分析了条状伪影的产生原因.针对条状伪影是由重排和数据对齐后固体火箭发动机投影数据的非光滑连续性引起的,提出了条状伪影校正的两种算法.两种算法均以中间平移步数的投影数据为基准进行投影数据的重排,一种将重排和数据对齐过程分开处理;另一种将重排和数据对齐过程合并处理.为了验证两种条状伪影校正算法的有效性,采用窄角扇束工业CT对某型固体火箭发动机进行3种不同扫描步长的扫描和重建.结果表明重排和数据对齐过程分开处理的校正算法只有在小步长扫描的情况下重建效果较好,条状伪影较少;而重排和数据对齐过程合并处理的校正算法在3种不同的扫描步长下图像重建质量均较好,条状伪影较少.