一种超声波C扫描自动检测系统

    公开(公告)号:CN109738528A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201811557135.2

    申请日:2018-12-19

    IPC分类号: G01N29/265 G01N29/28

    摘要: 一种超声波C扫描自动检测系统,包括第一基座、工业机器人、水槽、用于支撑水槽的第二基座、设于水槽底部内侧的转台以及用于驱动转台旋转的第一驱动机构,第二基座架设于第一基座上,所述水槽的底部开设有一通孔,通孔的外周设有凸缘,转台穿过通孔凸设于水槽的底部内侧;转台具有下套接部,下套接部的外壁套设有主轴,主轴向下延伸至水槽外部并由第一驱动机构驱动旋转,主轴外套设有安装部,安装部的上端向上延伸并高于凸缘,安装部的下端向下延伸与通孔形成环形的密闭空间,主轴的上端向上延伸并高于安装部的上端。本发明优点的第一基座和第二基座之间相互独立设置,即使水槽在长期储水导致底部发生微量变形时也不会影响转台的机械精度。

    一种减少边缘退化影响的线阵工业CT均质材料尺寸测量方法

    公开(公告)号:CN108827197A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810234750.3

    申请日:2018-03-21

    IPC分类号: G01B15/00 G06T7/11 G06T7/136

    摘要: 本发明公开了一种减少边缘退化影响的线阵工业CT均质材料尺寸测量方法,通过对被测均质材料对象一起放置圆柱标定试块进行线阵工业CT扫描,利用所采集的圆柱边缘CT图像获得边缘退化曲线,提取点扩散函数,运用单峰高斯响应理论建立不同斜率边缘灰度退化模型,利用标称圆柱尺寸计算当前边缘的分割灰度和边缘退化长度分量,进而得到一系列计算不同斜率边缘分割灰度值和边缘退化长度,建立边缘退化评价模型,采用二值化初步提取待测尺寸试块边缘分布,计算边缘上每一点的法线灰度分布,运用边缘退化评价模型对尺寸及斜率未知的均质试块进行尺寸测量。该方法有效抑制了不同斜率引起的边缘退化对尺寸测量的影响,提高了线阵工业CT尺寸测量的精度。

    一种用于超声波C扫描自动检测系统的卡爪机构

    公开(公告)号:CN109580783B

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN201811557147.5

    申请日:2018-12-19

    IPC分类号: G01N29/22

    摘要: 本发明提供一种用于超声波C扫描自动检测系统的卡爪机构,包括转台、卡盘体、直线导轨,直线导轨内径向布置有滑块以及与滑块连接的卡爪,卡盘体下方设有传动装置,卡爪的收放由卡爪驱动装置驱动,转台的旋转由转台驱动装置驱动,卡爪的内侧具有第一弧面,用以与工件外壁贴合,卡爪的外侧顶部设有凸台,凸台与卡爪的外侧面之间形成有台面,用以放置工件底部,凸台的外侧具有第二弧面,用以与工件内壁贴合。该卡爪机构能同时实现对复杂型面回转体类工件内表面和外表面的夹持,特别是内撑式装夹时,可实现对工件的全覆盖式扫查;同时最大程度抑制卡盘体与工件高速旋转过程中对浸入耦合剂环境的搅动,从而避免对超声回波信号产生影响;精度较高。

    一种渐变背景的数字X射线图像缺陷自动识别方法

    公开(公告)号:CN110084786B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN201910272027.9

    申请日:2019-04-04

    IPC分类号: G06T7/00 G01N23/04

    摘要: 本发明涉及一种渐变背景的数字X射线图像缺陷自动识别方法,通过数字X射线成像对被检工件和阶梯形对比试块进行扫描,选取对比试块DR图像中不同穿透厚度的阶梯所在区域图像,计算不同穿透厚度下对应的图像灰度值均值、标准偏差和量子噪声的概率密度函数;并使用被检工件的DR图像中检测区域,计算任一点的局部区域内的噪声理论概论密度函数与噪声实际概率密度函数,将两者之间差的绝对值之和替代该点的数值,形成新的图像;使用相同的方法,实现检测区域内所有点的数值替换,形成被检工件新的检测图像;采用阈值分割方法被检工件新的检测图像进行自动检测。该方法降低了噪声对小缺陷的干扰,能自动识别出小缺陷,识别准确精度高。

    一种基于工业机器人的超声波C扫描自动检测方法

    公开(公告)号:CN109946382B

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN201910095762.7

    申请日:2019-01-31

    摘要: 一种超声波C扫描自动检测方法,包括S1、将工件置于转盘中心,示教世界坐标系和参考坐标系;S2、按照工件的实际尺寸建立三维成像模型,并进行采样点的划分;S3、获取成像模型的母线上的关键点在参考坐标系中的坐标值,并计算工业机器人在关键点的位置值;S4、转盘带动工件旋转,通过转盘伺服编码器提供脉冲信号,作为超声收发仪与数据采集卡的外部触发源,工业机器人根据各采样点及超声回波信号对工件进行到位触发采集,使各采样点的超声回波信号与所述成像模型的空间位置相对应;S5、数据处理,并通过调色板将不同采样点的特征值对应为不同颜色值并映射至C扫描图像中。本检测方法大幅简化工业机器人的运动路径,保证较高的检测效率和检测精度。

    一种面阵工业CT射束硬化校正方法

    公开(公告)号:CN113109373A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110402097.9

    申请日:2021-04-14

    IPC分类号: G01N23/046

    摘要: 本发明涉及一种面阵工业CT射束硬化校正方法,步骤1、加工N个不同穿透厚度的滤波片;步骤2、将每个滤波片分次放置于X射线机出束窗口前,采用同一扫描工艺对每个滤波片进行DR扫描,获得每个滤波片的DR图像;步骤3、根据步骤2中滤波片的DR图像的灰度值和滤波片对应的穿透厚度进行指数拟合,得到拟合函数;步骤4、建立射束硬化校正函数;步骤5、利用与步骤2中相同的扫描工艺采集被检测样品的周向DR图像,利用射束硬化校正函对其进行射束硬化校正,获得校正以后的DR图像;步骤6、对步骤5中校正后的DR图像进行重建,得到被检测样品的CT图像。该方法中的拟合结果较为精确,大幅降低了后续工业CT重建后图像的射束硬化伪像。