检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2022年第11期42卷 263-272页

作者：谢东洋刘瑜川李奉笑田援稚唐立平周日峰重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

常规显微计算机断层成像(ct)存在空间分辨率越高ct扫描视场越小的矛盾。近年来提出的基于电子束偏转扫描阵列微焦点X射线源的大视场显微ct(EBMct),不仅保持了高空间分辨率的优点,也大幅扩大了ct扫描视场,增大了可检样品的尺寸。但EBMct... 详细信息

常规显微计算机断层成像(ct)存在空间分辨率越高ct扫描视场越小的矛盾。近年来提出的基于电子束偏转扫描阵列微焦点X射线源的大视场显微ct(EBMct),不仅保持了高空间分辨率的优点,也大幅扩大了ct扫描视场,增大了可检样品的尺寸。但EBMct特殊的多焦点阵列扫描方式,导致其投影数据既存在截断问题也存在冗余问题。目前EBMct一般采用对投影数据要求不高的迭代图像重建算法。然而,阵列焦点的投影数据量庞大,迭代算法的计算消耗大、重建时间长,难以满足EBMct快速ct扫描检测需求。提出了一种平滑加权多源滤波反投影(MSFBP)算法。仿真和实验结果表明,算法很好地消除了投影数据冗余带来的伪影,并较好地抑制了截断伪影;均方根误差、峰值信噪比、结构相似性、空间分辨率等重建图像质量指标均优于常规重排等传统图像重建算法。在计算机硬件、图像矩阵等相同的条件下,所提算法的重建速度比联合代数迭代重建算法快3.3倍以上,为EBMct系统在快速、大视场ct检测应用方面提供了良好的基础。

关键词： X射线光学显微计算机断层成像阵列微焦射线源大视场滤波反投影图像重建

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基于自先验信息和TV约束的正交直线扫描CL图像重建

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光子学报 2024年第9期53卷 205-217页

作者：朱国荣谭川东席雅睿袁伟刘丰林重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

针对正交直线扫描计算机分层成像中存在投影数据不完备的问题,提出一种基于自身先验信息和总变分约束的重建算法用于正交直线扫描计算机分层成像图像重建。首先利用移动叠加算法对两段正交直线扫描数据重建分层图像,通过梯度计算、梯度... 详细信息

针对正交直线扫描计算机分层成像中存在投影数据不完备的问题,提出一种基于自身先验信息和总变分约束的重建算法用于正交直线扫描计算机分层成像图像重建。首先利用移动叠加算法对两段正交直线扫描数据重建分层图像,通过梯度计算、梯度融合、掩膜操作,获得先验信息;然后利用先验信息和总变分正则项约束进行正交直线扫描计算机分层成像图像重建。实验结果表明,与SART-TV算法相比,该算法可以可提高获取先验信息的效率,提升重建图像质量,有效抑制正交直线扫描计算机分层成像重建图像混叠伪影、降低噪声对重建图像的影响。

关键词： X射线光学计算机分层成像正交直线平移扫描CL 自身先验信息图像重建

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基于图像反卷积的平板探测器信号串扰校正

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仪器仪表学报 2023年第7期44卷 194-202页

作者：安康舒好卢艳平周日峰王珏重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044 工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

平板探测器是锥束ct的关键组成部件,像元间的信号串扰是造成平板探测器投影图像空间分辨率低于极限值的主要因素,校正平板探测器信号串扰对提高锥束ct检测精度具有重要意义。本文基于点扩散函数矩阵反卷积投影图像去串扰校正思路,研究... 详细信息

平板探测器是锥束ct的关键组成部件,像元间的信号串扰是造成平板探测器投影图像空间分辨率低于极限值的主要因素,校正平板探测器信号串扰对提高锥束ct检测精度具有重要意义。本文基于点扩散函数矩阵反卷积投影图像去串扰校正思路,研究了点扩散函数矩阵的准确性对投影图像串扰校正的影响、点扩散函数和线扩散函数的关系及其与X射线成像的相似性,提出一种结合刀口法测量线扩散函数与平行束ct扫描重建的平板探测器点扩散函数矩阵测算方法。DR/ct扫描成像实验中,应用本文方法校正信号串扰后,DR成像空间分辨率由约10 lp/mm提升至优于25 lp/mm,高能ct成像空间分辨率由不到4 lp/mm提升至优于5 lp/mm,实验证明,应用本文方法能有效校正平板探测器信号串扰,提升锥束ct图像的空间分辨率和对比度。

关键词：锥束ct 平板探测器串扰校正点扩散函数空间分辨率

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光纤耦合GAGG_Ce型X射线探测器高分辨成像

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光学学报 2022年第1期42卷 108-118页

作者：安康李汶芳段晓礁吴石琳周日峰王珏重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044 工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

闪烁屏信号串扰是影响X射线探测器空间分辨率的主要因素,基于点扩散函数理论对光纤耦合GAGG_Ce单晶闪烁屏型CCD/CMOS探测器的空间分辨率进行了研究。利用蒙特卡罗程序EGSnrc和光学仿真软件Zemax分别对GAGG_Ce单晶闪烁屏射线串扰和荧光... 详细信息

闪烁屏信号串扰是影响X射线探测器空间分辨率的主要因素,基于点扩散函数理论对光纤耦合GAGG_Ce单晶闪烁屏型CCD/CMOS探测器的空间分辨率进行了研究。利用蒙特卡罗程序EGSnrc和光学仿真软件Zemax分别对GAGG_Ce单晶闪烁屏射线串扰和荧光串扰进行了仿真。仿真结果表明,对于低能X射线辐射成像,荧光串扰是影响探测器空间分辨率的最主要因素。此外,研究了通过降低光纤面板数值孔径以抑制荧光串扰的方法,得到了光纤面板数值孔径与探测器空间分辨率和X射线转换因子间的关系,并通过自制CCD探测器测试验证了仿真结果的正确性。

关键词：成像系统光纤成像 GAGG_Ce 数值孔径串扰空间分辨率 X射线转换因子

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基于Retinex模型和GTV的铁路货车铸件DR图像增强

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铁道科学与工程学报 2023年第2期20卷 706-713页

作者：任雨霞曾理重庆大学数学与统计学院重庆401331 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

铁路运输已成为我国最重要的运输方式之一,铁路货车部件(摇枕、侧架等)的铸造缺陷(气孔、裂纹等)可能造成交通事故。由于铁路铸件自身的不均匀性会导致原始DR图像灰度不均,不易捕捉缺陷细节,因此需要对原始DR图像进行图像增强等操作检... 详细信息

铁路运输已成为我国最重要的运输方式之一,铁路货车部件(摇枕、侧架等)的铸造缺陷(气孔、裂纹等)可能造成交通事故。由于铁路铸件自身的不均匀性会导致原始DR图像灰度不均,不易捕捉缺陷细节,因此需要对原始DR图像进行图像增强等操作检测缺陷。基于Retinex模型,同时考虑目标的光照强度和材质信息,将图像分解为光照图和反射图。基于高斯全变分(GTV)的保护图像边缘滤波器可以平滑光照图像,并且可以移除光照图的纹理细节,因此缺陷等细节就暴露在反射图中。对于铁路货车铸件的缺陷识别问题,结合Retinex和GTV方法,提出一种改进的Retinex增强模型,利用GTV和基于纹理感知的加权项对Retinex分解过程中的光照图和反射图进行正则化。此外,用交替优化算法求解该模型。最后,将能够反映图像缺陷细节的反射图作为最终增强图像。此方法得到的图像不仅保留了图像的结构信息,还明显暴露了图像的缺陷细节。实验结果表明,与其他已有的模型相比,该模型增强缺陷效果显著,此外,该模型提高了DR图像的信息熵、平均梯度等量化指标。与原图相比,增强后图像的信息熵提高了8%以上,平均梯度至少提高为原来的6倍。此方法提高了DR图像检测缺陷的能力,可以应用于铁路货车铸件等无损检测领域。

关键词：铁路货车铸件缺陷检测图像增强 Retinex模型高斯全变分

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基于X射线微焦ct的燃料颗粒空间距离自动测量方法

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光学学报 2023年第7期43卷 277-286页

作者：张小刚张理泽俞东宝许娟卢艳平沈宽中核北方核燃料元件有限公司内蒙古包头014035 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

在某燃料元件产品中燃料颗粒随机弥散分布在非金属材料中,表征燃料颗粒的分布状况进而评估产品工艺质量具有重要意义。针对该问题,对三维空间内相邻燃料颗粒的间距测量进行了研究,使用X射线微焦计算机层析成像(ct)对该类产品进行了三维... 详细信息

在某燃料元件产品中燃料颗粒随机弥散分布在非金属材料中,表征燃料颗粒的分布状况进而评估产品工艺质量具有重要意义。针对该问题,对三维空间内相邻燃料颗粒的间距测量进行了研究,使用X射线微焦计算机层析成像(ct)对该类产品进行了三维扫描成像,从而得到了三维ct图像。在三维ct图像的基础上,提出了一种结合改进型空间直觉模糊C均值聚类和三维区域生长的自动算法,用于分割图像中的燃料颗粒以得到每个燃料颗粒的空间结构。然后,通过计算质心获得燃料颗粒的中心坐标,进而自动计算出相邻燃料颗粒的空间距离。通过仿真实验验证了所提算法的可行性,通过标准球实验验证了测量误差,并通过实际燃料元件测试了相邻燃料颗粒间距的自动测量,表明了所提方法对燃料颗粒间距测量的有效性。

关键词： X射线光学燃料颗粒 X射线微焦计算机层析成像空间直觉模糊C均值聚类区域生长三维分割间距自动测量

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基于密度的进化算法的机械产品选配方法

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计算机集成制造系统 2020年第2期26卷 312-319页

作者：段黎明涂玉林李中明罗雪清任华桥重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心重庆400044 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044 重庆大学机械学院重庆400044

针对机械产品多目标多质量要求下的选择装配问题,提出一种基于密度的多目标进化算法(DMOEA)的选择装配方法。考虑零件尺寸链与尺寸的关联关系,以选配成功率和装配精度为优化目标构建多目标多质量要求下的选配模型。使用自然数编码,以一... 详细信息

针对机械产品多目标多质量要求下的选择装配问题,提出一种基于密度的多目标进化算法(DMOEA)的选择装配方法。考虑零件尺寸链与尺寸的关联关系,以选配成功率和装配精度为优化目标构建多目标多质量要求下的选配模型。使用自然数编码,以一个零件尺寸值序号的随机序列作为配对编码的基因,并采用个体聚集密度定义适应度函数,利用DMOEA对多目标选配问题进行求解,实现了多目标多质量要求下的选配优化。开发出基于DMOEA的零件选配系统,应用于某公司产品,验证了所提方法的可行性与有效性。

关键词：选择装配多目标进化算法装配质量个体聚集密度机械产品

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柴油发动机缸内进气流场的层析图像诊断法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2016年第4期44卷 15-20,27页

作者：张小帆李礼夫刘丰林华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

针对发动机缸内进气流场由于不可视和动态而导致其难以无损在线测量的难题,提出了柴油发动机进气流场的层析图像诊断方法.分析了运用工业计算机层析成像系统获取进气过程中的柴油发动机缸内进气流场的层析图像原理,讨论了缸内进气流场... 详细信息

针对发动机缸内进气流场由于不可视和动态而导致其难以无损在线测量的难题,提出了柴油发动机进气流场的层析图像诊断方法.分析了运用工业计算机层析成像系统获取进气过程中的柴油发动机缸内进气流场的层析图像原理,讨论了缸内进气流场中的气体迹点、密度、流速及其变化在层析图像上的行为规律,研究了最大平均互信息的缸内进气系统层析图像分割预处理方法,论述了基于随机变量互信息的缸内进气流场多目标特征图像提取方法.通过单缸立式柴油机缸内进气流场的高能工业计算机层析成像诊断实验,无损和实时地获取受限空间内的气缸内流场气体迹点、密度、流速及其变化状态信息,发现了流动过程中气体与气缸、气体与气体之间相互作用而形成的层析链结构及其形态.与现有缸内进气流场的其他诊断方法相比,文中方法具有无损、在线和多维诊断的特点.

关键词：发动机气缸进气流场层析图像层析链图像系统

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铁路货车铸件DR图像增强的改进Retinex模型

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铁道科学与工程学报 2022年第8期19卷 2388-2396页

作者：陈敏曾理重庆大学数学与统计学院重庆401331 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

铁路货车部件(摇枕或侧架等)的铸造缺陷可能影响铁路运输安全,数字化X射线辐射成像(Digital Radiography,DR)可直观显示铸件内部缺陷,已广泛应用于铁路货车铸件无损检测。由于铸件厚度不均匀等原因造成原始DR图像灰度不均,不能清晰显示... 详细信息

铁路货车部件(摇枕或侧架等)的铸造缺陷可能影响铁路运输安全,数字化X射线辐射成像(Digital Radiography,DR)可直观显示铸件内部缺陷,已广泛应用于铁路货车铸件无损检测。由于铸件厚度不均匀等原因造成原始DR图像灰度不均,不能清晰显示所有缺陷,需要图像增强等操作实现图像优化。Retinex方法同时考虑光强度和纹理信息,将图像分离为照度分量和反射分量,以补偿图像中的不均匀照明。相对全变分(Relative Total Variation,RTV)方法保留主结构的同时平滑小尺度的纹理和噪声。针对铸件DR图像缺陷难以识别的问题,结合RTV和Retinex相关理论,提出一个改进的Retinex优化模型,其中照度分量的内容结构和反射分量的梯度信息根据加权策略的选择受到不同惩罚,使用交替最小化方法求解模型,其次将高斯模糊后的图像作为具有平滑结构的照度分量的引导图以优化该模型。实验结果表明:与其他已有的算法相比,优化模型大幅度提高了DR图像的平均梯度、点锐度等量化指标,且图像增强效果显著。该方法改善了图像的清晰度和视觉质量,有效显示出铸件DR图像中的缺陷,可用于铁路货车部件和其工业部件的无损检测。

关键词：铁路货车缺陷检测 DR图像图像增强 Retinex

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铁路货车铸件DR图像的疏松缺陷快速检测

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铁道科学与工程学报 2022年第6期19卷 1763-1773页

作者：李小利曾理重庆大学数学与统计学院重庆401331 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心重庆400044

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... 详细信息

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。

关键词：铁路货车铸件数字化射线照相缺陷检测图像处理深度学习

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