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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
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 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。
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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
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G01N29/06 , G01N29/22 , G01N29/275
Abstract: 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。
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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
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G01N23/046
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN112508841A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010939322.8
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 本发明涉及一种基于工业CT图像的点阵镂空结构尺寸偏差快速表征方法，采用本方法，将三维CT数据进行投影重叠形成二维数据，自动计算最小重复结构的模板，比较待测点阵镂空结构与点阵结构模板的差异，计算获得尺寸偏差和判断缺陷位置，减少了缺陷识别、定量计算次数，提高检测效率，且针对周期性点阵镂空结构给出整体尺寸误差快速量化表征方法，以及快速的缺陷定位方法，特别适用于无法提供精确零部件模型的增材制造点阵镂空结构的快速尺寸偏差、缺陷识别。
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公开(公告)号：CN111879799A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010637061.4
申请日：2020-07-03
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G01N23/046
Abstract: 一种光学系统空间分辨率的手动测试方法，包括：通过机械化加工手段制造待测试模体；并对贴合在一起的两测试块进行CT扫描，获得两测试块截面对应的CT图像；在CT图像中任意框选一个测试块或两个测试块中的内部区域，并计算出框选区域内的灰度值均值；将CT图像中做一条垂直且等分线段两圆圆心的线段L；并提取该线段上的灰度分布，最后绘制成灰度分布曲线；在灰度分布曲线上绘制灰度值为K的直线，该直线与线段L上的灰度值相交于两点；计算相交的两点之间的距离；从而计算得到最小识别间隙a；并计算出该 即即为MIF＝10％下对应的线对数。该方法的测试模体加工难度低、测试结果直观且测试过程简单、易实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110956618A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911167482.9
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 一种基于变异系数法的CT图像小缺陷定量方法，包括以下：获取对比试片和被测试片的CT图像；在对比试片CT图像中选取多个大小相同且包含一个小缺陷或不包括缺陷的区域，对选取的区域图像进行t次小波分解，计算每幅选取的区域图像各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数；建立各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的关系；并计算出不同大小区域下各次小波分解后低频成分小波系数的变异系数与缺陷面积之间的相关性系数和斜率；进而选择出最佳小波分解次数；最后，拟合出不同大小的区域下缺陷尺寸与以最佳小波分解次数分解后的低频成分小波系数变异系数之间的数学关系式；即可对进行定量。该方法的效率更佳，实用性更好。
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公开(公告)号：CN110544243A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910802396.4
申请日：2019-08-28
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 本发明涉及一种CT图像小缺陷自动检出方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、对被检工件进行CT扫描，获取被检工件的截面CT图像；步骤2、将步骤1中获得的被检工件截面CT图像的原始灰度图记为f(x,y)，人为设定一个灰度值t0作为阈值，使用该阈值对被检工件的灰度图像f(x,y)进行分割，得到分割后的二值化图像g(x,y)，步骤3、以n×n的小窗口对分割后得到的二值化图像g(x,y)进行缺陷检出处理；同时，还公开了一种CT图像小缺陷定量方法和可靠性评价方法。本发明该方法自动化程度高，对比试块容易制造，对每次检测结果给出小缺陷识别率定量可靠性分布，为检测产品后续使用提供必要的检测及评价技术支持。
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公开(公告)号：CN106447684B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610651798.5
申请日：2016-08-10
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明涉及一种工业CT图像中弱边缘尺寸测量方法，其包含如下步骤：步骤一、分别采集被测物体和标准试块的CT图像，其中标准试块的密度和厚度与被测物体一致；步骤二、获取标准试块的CT图像垂直界面一维点扩散函数；步骤三、获取被测物体待测尺寸的灰度曲线；步骤四、对被测物体待测尺寸的两端边界分别进行复原重构；步骤五、根据像素对应实际距离对被测物体待测尺寸长度进行测量。与现有技术相比，本发明的优点在于：采用本发明提供的方法获取的被测物体待测尺寸速度快、精度高。
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公开(公告)号：CN108732249A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810515931.3
申请日：2018-05-25
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G01N29/22 , G01N29/06 , G05B19/042
CPC classification number: G01N29/22 , G01N29/0654 , G01N2291/023 , G01N2291/26 , G05B19/042
Abstract: 一种自动化超声检测系统中多模式同步触发的控制电路，其特征在于：包括触发模式切换电路，所述触发模式切换电路输入端分别为机器人控制器和转盘轴运动控制卡，所述触发模式切换电路包括继电器K1、继电器K2、继电器K3和继电器K4，所述继电器K1和继电器K2通过触发电路控制机器人控制器，用于实现弓字形C扫描成像时的外触发模式；所述继电器K3用于实现螺旋式C扫描成像时的外触发模式；所述继电器K4用于实现内触发模式；所述触发模式切换电路通过上位机软件控制继电器K1、继电器K2、继电器K3和继电器K4的关闭和开启实现不同模式的切换。还公开了一种控制方法，通过上位机控制超声检测系统自动化切换，结构简单，方便操作，通用性强。
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公开(公告)号：CN115060747B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210385597.0
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G01N23/046 , G01B11/00 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种工业CT系统用X射线源的焦点尺寸定量方法，其特征在于包括：步骤1、采用高密度材料制成球体；步骤2、打开X射线源和探测器，获取球体投影图像；步骤3、对球体投影图像进行二值化处理，并在二值化后的球体投影图像中提取球体投影轮廓位置；步骤4、计算球体的球心T投影在球体投影图像上的坐标；步骤5、获取焦点的边缘扩展函数f(x)；步骤6、对步骤5中获得的焦点的边缘扩展函数f(x)进行拟合，并计算拟合后的边缘扩展函数的高斯函数；步骤7、获取高斯函数的标准差，将该标准差乘以预设的焦点平面上的最小距离n的结果作为焦点尺寸。该方法的球模体加工难度低，可靠性高，可实现焦点尺寸的精确定量。
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