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基于x射线的材料内部信息三维重建技术

基于X射线的材料内部信息三维重建技术

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作者：虞正山重庆理工大学

学位级别：硕士

金属材料的接触疲劳是造成关键基础件失效的主要原因之一,常规的疲劳试验主要是通过分析材料自由表面的缺陷特征来研究疲劳损伤失效形成机制及演化扩展机理,由于材料内部缺陷会导致疲劳损伤的萌生及扩展,通过研究x射线三维成像技术获取... 详细信息

金属材料的接触疲劳是造成关键基础件失效的主要原因之一,常规的疲劳试验主要是通过分析材料自由表面的缺陷特征来研究疲劳损伤失效形成机制及演化扩展机理,由于材料内部缺陷会导致疲劳损伤的萌生及扩展,通过研究x射线三维成像技术获取材料内部信息对研究疲劳损伤的机理具有重要意义。现阶段,x射线计算断层扫描技术(CT)和x光二维成像技术在工业无损检测和医学影像得到广泛应用。CT技术可以获取物体内部准确的断层图像,但通常需要耗时的扫描时间。x光二维成像技术具备简单且快速的成像特点,但x光二维图像缺失深度信息,仅靠单幅x光二维图像难以识别出物体潜在缺陷的位置与形状。本文通过研究CT技术和x光二维图像技术中的三维重建方法,搭建兼顾成像效率和成像质量的x射线三维重建方法。通过实验,分析三维重建方法对获取材料内部信息的适用性。主要研究工作包括如下:(1)在基于x光二维图像的三维重建上,研究以形状-轮廓法作为一致性度量空间雕刻算法,分析空间雕刻方法在x光二维图像三维重建中的性能,通过实验,指出该方法的重建精度取决于是否能够准确从图像中分割出物体的轮廓剪影图。(2)在CT三维重建上,稀疏角度采样方式可以提高检测效率,然而因为不满足数据完备性条件,使得图像重建问题成为一个复杂的不适定问题。基于全变分(TV)正则化的算法通过引入梯度图像的稀疏性作为约束条件有效改善问题的不适定性。但随稀疏角度的减少,经典TV法在恢复图像边缘信息上出现退化。通过探索TV项的梯度算子对重建质量的影响,和引入自适应加权TV技术,建立一种基于交叉方向梯度算子的自适应加权TV(Aw CTV)模型,并应用到SART迭代算法中。实验表明SART-Aw CTV算法能有效保留边缘和抑制噪声。在SART-Aw CTV算法基础上,通过研究参数对重建质量的影响规律,提出一种非参数控制法,将SART迭代的松弛参数依据投影角度数量限制在[0,1],将求解TV最小化的梯度下降步长参数依据SART迭代中更新的图像误差自动调整,有效解决繁琐的手动调优问题。对断层图像二值化预处理,逐层叠放转化为三维矩阵,实现CT三维可视化。(3)利用仿真的材料内部缺陷模型,比较所提的稀疏角度CT三维重建和基于x光二维图像的三维重建方法对材料内部信息的重建效果,实验表明稀疏角度CT具有高的重建质量。稀疏角度CT算法,在减少扫描时间获取稀疏投影数据条件下,有效地恢复出图像的边缘信息,适用于材料内部缺陷的检测。

关键词： x射线三维重建稀疏角度CT重建算法多视图三维重建空间雕刻法 x光二维图像三维重建

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