【摘 要】
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工业计算机断层扫描（CT）作为目前主流的无损检测手段之一被广泛应用于航空航天、缺陷检测、逆向工程等领域。随着工件生产对质量控制提出了更高要求,精确判断缺陷尺寸对于控制工件质量具有现实意义。其中缺陷体积作为判断缺陷尺寸的指标也愈发重要,本文中利用工件三维CT图像对内部缺陷体积进行测量并显示缺陷空间结构辅助检测人员对缺陷进行分析。本文研究了工件三维CT图像孔洞和空腔等体积型缺陷的测量问题,提出了一种内
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工业计算机断层扫描（CT）作为目前主流的无损检测手段之一被广泛应用于航空航天、缺陷检测、逆向工程等领域。随着工件生产对质量控制提出了更高要求,精确判断缺陷尺寸对于控制工件质量具有现实意义。其中缺陷体积作为判断缺陷尺寸的指标也愈发重要,本文中利用工件三维CT图像对内部缺陷体积进行测量并显示缺陷空间结构辅助检测人员对缺陷进行分析。本文研究了工件三维CT图像孔洞和空腔等体积型缺陷的测量问题,提出了一种内部缺陷体积自动测量算法,其可从三维CT图像中得到内部缺陷体积值和缺陷空间结构标记。本文主要工作内容如下:第一,提出了一种基于改进型空间直觉模糊C均值聚类（NL-SIFCM）和三维区域生长的内部缺陷体积测量算法。通过将非局部思想引入空间直觉模糊C均值聚类（SIFCM）算法中得到NL-SIFCM算法,提升空间函数对冗余信息利用;随后针对三维CT图像具有的空间相似性特点,改进得到快速NL-SIFCM算法用于预处理后的切片图像组中分割得到二值化缺陷图像组。在此基础上使用三维区域生长配合体素累加法,完成对图像中每个缺陷体积统计和空间结构标记。通过标准球实验验证了上述算法的测量精度,随后使用实际工件检测验证算法适用性。第二,提出了一种基于统一计算架构（CUDA）的快速NL-SIFCM算法实现,克服基于CPU的快速NL-SIFCM算法耗时过长的缺点,进一步提高工程实践中内部缺陷体积自动测量算法实用性。根据CUDA并行编程原理分别解决了算法并行化过程中两大难点,并给出了改进算法的整体流程图。对比算法实验结果表明,基于CUDA的算法可在保持图像分割结果一致前提下大幅减少算法运行时间。第三,构建了基于工业CT三维可视化软件CDVAS4.5的内部缺陷体积测量模块,将本文提出的内部缺陷体积自动测量算法进行封装,设计并实现了相应的模块功能和图形交互界面,并通过测试验证了所设计功能,该模块可有效辅助检测人员对缺陷进行分析。
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