Häufige Artefakttypen in der industriellen Computertomographie (CT) und Methoden zu ihrer Verbesserung.
Die industrielle CT spielt eine bedeutende Rolle in der zerstörungsfreien Prüfung, der wissenschaftlichen Forschung und anderen Bereichen, indem sie tomographische Bilder der untersuchten Objekte liefert und Informationen wie dieCharakter, Form, Position und Größe der Defekte. Aufgrund inhärenter Faktoren wie Strahlungsstreuung, instabiler Dosis und Datenerfassungsfehlern treten jedoch häufig Artefakte in den ursprünglichen CT-Bildern auf, die die Messgenauigkeit direkt beeinträchtigen. Durch den Einsatz spezieller Bilderfassungs- und Rekonstruktionssoftware, die Berechnung und Korrektur von Bildfehlern, die effektive Kalibrierung inkonsistenter Reaktionsbereiche der Detektoren und die komplexe Struktur der untersuchten Objekte können Bildabweichungen reduziert und so die Bildqualität verbessert werden.
Gängige Artefakttypen und Verbesserungsmethoden
1. Ringartefakte
Definition: Ringartefakte sind ein häufiger Artefakttyp bei industriellen CT-Scans. Sie werden durch Beschädigungen der Detektorpixelkanäle sowie Nichtlinearität und Inkonsistenz der Strahlungsintensität und des Strahlungsenergiespektrums verursacht. Im rekonstruierten Bild erscheinen sie als eine Reihe konzentrischer Kreise oder Bögen, deren Mittelpunkt das Rotationszentrum ist.
Verbesserungsmethoden: Passen Sie die Leistung des Detektors gezielt an, verbessern Sie 3D-Röntgen-CT-Inspektion Systemdesign oder Optimierung des BildrekonstruktionsalgorithmusS um die Auswirkungen von Ringartefakten effektiv zu reduzieren.
2. Metallartefakte
Definition: Metallartefakte entstehen hauptsächlich durch physikalische Eigenschaften beim Scannen metallischer Objekte durch ein 3D-Röntgen-CT-Prüfsystem, wie Absorption, Streuung und Reflexion der Strahlung. Metallartefakte können Probleme wie ungleichmäßige Helligkeit, unscharfe Kanten oder radiale Streifen in den rekonstruierten Bildern verursachen.
Verbesserungsmethoden: Verschiedene Methoden wie Interpolationskorrektur, iterative Korrektur und Hybridkorrektur passen die Projektionsdaten oder den Rekonstruktionsalgorithmus an, um das Artefaktproblem zu verbessern.
3. Strahlaufhärtungsartefakte
Definition: Strahlaufhärtungsartefakte entstehen dadurch, dass niederenergetische Photonen beim Durchdringen des Röntgenstrahls durch das Objekt schneller absorbiert werden als hochenergetische Photonen, was zu einer Erhöhung der Strahlhärte führt. Dieses Artefakt kann streifen- oder dunkelbandartige Artefakte ohne offensichtliche Diskontinuitäten oder klare Grenzen im rekonstruierten Bild verursachen.
Verbesserungsmethoden: Mithilfe herkömmlicher Methoden wie Softwarekorrektur und iterativer Rekonstruktion können auf Deep Learning basierende Algorithmen Artefakte automatisch erkennen und entfernen, indem sie aus einer großen Menge normaler Beispieldaten lernen.
Zusammenfassung
Diese Verbesserungsmethoden können den Einfluss von Artefakten auf die Testergebnisse deutlich reduzieren und die Bildqualität sowie die Zuverlässigkeit der Erkennungsergebnisse verbessern. Dies kann die Entwicklung von 3D-Röntgen-CT-Prüfsystemen deutlich unterstützen und bei Projekten zur dreidimensionalen zerstörungsfreien Analyse wie Wanddickenmessung, Poren- und Rissanalyse, Größenmessung, CAD-Vergleich und Reverse Engineering eingesetzt werden.