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        基于汽車(chē)復(fù)雜構(gòu)件的變能量CT診斷法

        2017-04-21 14:39:04趙晉芳
        科技資訊 2016年34期

        趙晉芳

        摘 要:傳統(tǒng)的汽車(chē)零構(gòu)件檢測(cè)方法,不僅耗時(shí)費(fèi)力,準(zhǔn)確度還低。該文結(jié)合CT技術(shù),提出基于變能量的CT診斷法,該方法通過(guò)不同能量和工件不同厚度的匹配性,利用加權(quán)TVART迭代法,將最終零構(gòu)件內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息完整重建出來(lái)。實(shí)驗(yàn)表明,該理論不僅可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜零構(gòu)件的完整重建,還可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)缺失的有效診斷。

        關(guān)鍵詞:CT TVART 變能量 構(gòu)件診斷

        中圖分類(lèi)號(hào):U279 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-3791(2016)12(a)-0086-02

        汽車(chē)作為現(xiàn)代出行的必備工具,越來(lái)越受到大眾青睞。傳統(tǒng)的汽車(chē)構(gòu)件檢查方法分為人工經(jīng)驗(yàn)法和儀器設(shè)備診斷法[1]。人工經(jīng)驗(yàn)法有概率性,不能排除人為經(jīng)驗(yàn)的錯(cuò)誤性。儀器設(shè)備診斷法是對(duì)零構(gòu)件外在物理和密度等方面的數(shù)據(jù)刻畫(huà),這兩種方法都不能描述零構(gòu)件的內(nèi)在狀態(tài)。文章結(jié)合現(xiàn)代科學(xué)新技術(shù),提出一種全新的零構(gòu)件診斷方法:變能量CT診斷法。

        1 變能量CT技術(shù)

        CT是通過(guò)X射線獲取零構(gòu)件不同角度的投影信息后,利用一定的成像方法重建物體結(jié)構(gòu)層的技術(shù)[2]。常規(guī)的固定能量CT技術(shù),已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代復(fù)雜構(gòu)件的檢測(cè)要求,因?yàn)槌上裣到y(tǒng)動(dòng)態(tài)范圍有限,使得單一能量下的X射線投影信息有所缺失[3]。而變能量能使得不同結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)不同能量的投影信息,為此提出變能量CT技術(shù)。

        此文變能量CT成像的原理是,先將低能量下的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行重建,然后把重建結(jié)果作為初始值重建下一個(gè)能量下的有效數(shù)據(jù),依次類(lèi)推直到最高能量,以此達(dá)到完整重建。

        2 算法過(guò)程

        為了重建不完全投影數(shù)據(jù),目前主要是ART迭代法[4]。但是這種方法不僅效果不好,而且收斂速度慢。而最新引入的TV算法[5],則在抑制噪聲、加快收斂方面,有很大的優(yōu)勢(shì)。論文通過(guò)把TV最小化和ART結(jié)合起來(lái),提出TVART迭代,較ART效果顯著。具體過(guò)程為:

        (1)計(jì)算最低能量時(shí)表征不完全投影信息下的矩陣。

        (2)用ART算法迭代,已經(jīng)初始化過(guò)的初始圖像,得到迭代圖像。

        (3)將迭代圖像,利用TV最小化算法得最小化圖像。

        (4)將最小化圖像再次帶入迭代循環(huán),進(jìn)行下一次迭代,直到迭代收斂得低能量重建圖像。

        (5)將低能量重建圖像作為初始圖像,按照步驟(2)依次迭代不同能量下的投影矩陣,直到最終的收斂結(jié)果圖像。

        3 仿真實(shí)驗(yàn)

        為了驗(yàn)證此文提出方法的可行性,論文仿真了一個(gè)不同材料不同厚度的復(fù)雜構(gòu)件,其中外層橢圓為鎂,內(nèi)層圓形為鋁,如圖1所示。為了仿真不同能量下的不完全投影數(shù)據(jù),依據(jù)文獻(xiàn)[8]和CT成像技術(shù),得到部分投影圖像如圖3所示,從圖3可以看出,不同能量下,投影數(shù)據(jù)表征的物體信息不一樣,不同能量下的所有不完全投影信息加在一起,則可以表征物體的所有投影信息。

        為了驗(yàn)證文中提出的變能量算法的必要性,文章對(duì)上述比較完整的80 kV投影信息做了重建,結(jié)果如圖2所示。由圖2可以看出此結(jié)果不僅本身的信息缺失很多,質(zhì)量也很差。

        為了改善上述固定能量下的投影結(jié)果,下面按照前文提出的理論和算法技術(shù),對(duì)不同能量下的投影數(shù)據(jù),依次進(jìn)行TVART重建,結(jié)果如圖4所示。

        由最后能量下的重建結(jié)果和固定能量下的重建結(jié)果對(duì)比可以看出,該重建結(jié)果效果明顯好于上面,而且從最后的結(jié)果信息量上來(lái)看,完全可以應(yīng)用在構(gòu)件缺損的診斷上。

        4 結(jié)語(yǔ)

        文章針對(duì)汽車(chē)復(fù)雜構(gòu)件的診斷問(wèn)題,結(jié)合變能量CT技術(shù),解決了復(fù)雜構(gòu)件的重建問(wèn)題。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)可以看出:該算法理論不僅可以實(shí)現(xiàn)非常規(guī)復(fù)雜構(gòu)件的重建,還可以將其應(yīng)用在無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)某些零構(gòu)件診斷。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 李永力,唐秀麗.汽車(chē)故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].黑龍江科技信息,2014(31):162.

        [2] 段彥杰.變電壓X射線掃描成像技術(shù)研究[D].中北大學(xué),2010.

        [3] 熊軍.代數(shù)迭代CT圖像重建算法研究[D].成都:成都理工大學(xué),2015.

        [4] 劉寶東.工業(yè)CT截?cái)嗤队皵?shù)據(jù)重建算法研究[D].重慶:重慶大學(xué),2010.

        [5] 張兆田,張朋.改進(jìn)的圖像重建迭代算法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2004,26(10):1626-1630.

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