基于工业CT序列图像的高精度体积测量方法研究

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CT技术作为一种先进的无损检测技术,能够清晰地显示待测物体内部的细节结构并定量地给出细节轮廓的二维、三维尺寸信息。医学CT可以实现对病灶三维尺寸测量,但不要求太高精度就可满足诊疗之需。但对工业CT而言,被测工件结构复杂,加上断层图像的切片内空间分辨率与层间分辨率不一致,现有的基于工业CT序列图像的三维测量方法在精度、速度和自动化程度等方面都有待提高。以此为背景,本文以现有的图像测量理论为基础,以工业CT序列图像为实验对象,研究提出了两种基于工业CT序列图像的体积测量方法。首先,提出并实现了一种基于亚像素Zernike矩边缘检测方法与多项式拟合结合的台体体积累加算法:在对图像进行预处理的基础上,通过Zernike矩方法对每张切片图像提取亚像素级轮廓,用八邻域跟踪法提取待测边缘轮廓点。采用多项式拟合方法拟合二维切片轮廓,并对拟合后的轮廓进行等相角间隔采样。对不同切片层的轮廓点按照相等相位准则建立匹配,采用层间拟合插值算法得到中间层的轮廓点坐标,用外插法预估尖顶工件顶端点。最后将相邻两层切片轮廓视为台体的上下底面,累加每相邻两层之间的台体体积,从而得到待测工件的体积。其次,提出并实现了一种基于亚像素层间轮廓旋转积分的体积测量算法:对经过预处理的图像采用Zernike矩方法提取亚像素级轮廓,并用八邻域法跟踪形成完整闭合的边缘轮廓曲线。采用多项式拟合方法拟合切片轮廓,并进行等相角间隔采样。然后根据各层切片投影轮廓的重叠情况确定各层切片的拓扑联系,找出最佳旋转轴线。对不同切片层的轮廓点,按照相位相等准则建立匹配,采用多项式拟合方法拟合该组轮廓点并通过外插法自动预测尖顶工件顶点。最后,将各相位下的层间拟合轮廓旋转一个相角间隔并积分,求出各旋转体积并累加得到待测工件的体积。应用本文方法对三种典型形状的标准钢制工件和含内腔实际工件进行等间距分层CT扫描,对获得的序列断层图像进行测量分析和验证。实验结果表明,本文提出的两种测量方法与现有的体积测量算法相比,在测量精度上提高了2-3个数量级,测量精度均优于1%。能够满足工程应用的高精度要求。
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