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公开(公告)号：CN109946382A
公开(公告)日：2019-06-28
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：CN109712212A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811577445.0
申请日：2018-12-20
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 本发明提供一种工业CT伪影校正方法，包括步骤：基于正投影法获得伪影场，对其进行阈值分割获得包含被测对象及受伪影强干扰的背景区域S(x,y)；实际CT图像Q(x,y)除去S(x,y)得到伪影弱干扰背景图像G(x,y)，获取其灰度直方统计图中最大峰值的灰度值；Q(x,y)中包括S(x,y)得到前景及伪影强干扰背景图像H(x,y)，获取[0,T]的最佳拟合高斯曲线；计算其概率密度函数并归一化处理；统计分析Q(x,y)中每个像素点的局部灰度，获取占比灰度值最大的灰度，计算其对应的归一化概率密度函数；对受伪影强干扰的背景区域灰度值校正及对Q(x,y)各个灰度值校正，与现有技术相比，本校正方法在针对单一材料复杂内部结构工件的CT扫描时，能有效降低伪影引起的灰度差异，实现精确、可靠、无损测量其内部结构尺寸。
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公开(公告)号：CN117451833A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311250101.X
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G01N27/90
Abstract: 本发明涉及一种涡流检测信号的补偿方法，所述补偿方法包括对不同走向的曲线进行信号补偿，其具体步骤为：S1、模拟不同走向且相同尺寸缺陷的涡流响应信号，并对该涡流响应信号建立第一涡流响应信号归一化幅值谱；S2、对涡流阵列探头采集的涡流检测信号进行C扫描成像，得到C扫描图像；S3、对C扫描图像进行处理，得到每块缺陷区域的角度；S4、根据第一涡流响应信号归一化幅值谱得到每块缺陷区域的角度补偿因子，并将C扫描图像上每块缺陷区域的角度与其对应的角度补偿因子相乘，得到修正后的C扫描图像。该方法能将不同曲率、不同相对线速度、不同方向且相同尺寸缺陷信号幅值基本稳定在预设的误差带内，提高缺陷识别准确率。
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公开(公告)号：CN111932573B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010635729.1
申请日：2020-07-03
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
IPC: G06T7/136 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/66 , G06T7/00 , G06T5/30 , G06T5/40 , G01N23/046 , G01B15/00
Abstract: 一种光学系统空间分辨率的自动测试方法，包括：对贴合在一起的两测试块进行CT扫描，并利用自动阈值分割方法将其转换为二值化图像，且计算出二值化图像中质心的位置；对二值化图像进行形态学处理，并计算边缘图像中距离质心最近的点N；将质心与点N连成线段，将边缘图像中每个像素值为1的边缘点按照位于线段CN的左、右侧进行分类；之后，对分类后得到的第一集合和第二集合中所有边缘点进行拟合得到双圆的圆心坐标；利用两圆心坐标和计算出两圆心对应的中轴线；接着，提取中轴线上的灰度分布，对每个灰度值进行归一化处理后则进行线性拟合；最后，则计算MTF曲线。该方法的测试模体结构简单，加工难度小且成本低，测量精度更高，速度快。
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公开(公告)号：CN109584231B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201811432370.7
申请日：2018-11-28
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 一种复杂内结构的活塞毛坯缺陷检测方法，包括与被测试活塞毛坯材质一致的阶梯形打孔标定试块；获得标定试件的DR图像；建立不同穿透厚度分别与灰度值均值、气孔类缺陷分割阈值和夹杂类缺陷分割阈值的关系曲线；建立不同穿透厚度分别与不同当量圆柱形缺陷灰度值极值的关系曲线；根据从0°和90°对无缺陷的被测试活塞毛坯标准样件进行检测获得第一检测盲区图像和第二检测盲区图像；根据无缺陷活塞毛坯计算夹杂类和气孔类缺陷分割阈值图；通过缺陷分割阈值图计算实际生产活塞毛坯的夹杂类和气孔类缺陷图像；计算出缺陷当量和定量。根据缺陷分割统计分布原理，能准确、可靠的自动检测出缺陷当量和定量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113125476B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110402105.X
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散射校正方法，步骤1、使用X射线机对被检测样品进行周向DR扫描，获得I幅第一周向DR图像，并对其进行射束硬化校正，得到I幅第一图像；步骤2、在X射线机出束窗口前放置一块衰减板；并采用与步骤1中相同的扫描工艺对被检测样品进行周向DR扫描，获得I幅第二周向DR图像，并对其进行射束硬化校正，得到I幅第二图像；步骤3、将相同扫描角度的第一图像和第二图像进行散射校正，得到散射校正后的DR数据；步骤4、采用散射校正后的DR数据进行锥束CT重建，得到散射校正后的CT图像。该方法操作简便、衰减板加工要求低、算法步骤少、易于实现，大幅降低了后续工业CT重建后图像的散射伪像。
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公开(公告)号：CN113109373B
公开(公告)日：2022-09-27
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：CN114998098A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210443491.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国兵器科学研究院宁波分院
Abstract: 本发明涉及一种面阵工业CT检测系统的超分辨率图像重建方法，包括步骤1、确定用于检测被测物体的工业CT系统的最佳检测工艺；步骤2、工业CT系统在使用步骤1中的最佳检测工艺下对被测物体进行第一次CT扫描，并依次间隔采集一幅被测物体投影图像；步骤3、将转台向探测器方向进行移动，采取与步骤2中相同的工艺对被测物体进行第二次CT扫描，依次获得第二次CT扫描时被测物体投影图像；步骤4、将第一次CT扫描时获得的每幅被测物体投影图像分别进行k次插值；步骤5、将第二次CT扫描时每幅被测物体投影图像的灰度值填入到步骤4中插值后的图像中，得到超分辨率重建后的图像。
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公开(公告)号：CN110956618B
公开(公告)日：2022-06-21
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：CN110544243B
公开(公告)日：2022-05-17
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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