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技术

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
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
本专利技术涉及线阵工业CT图像尺寸测量
，尤其涉及一种减少尺寸边缘退化影响的均质材料尺寸精确测量方法。
技术介绍
随着工业的发展，我国制造水平有了较大提升，在复杂结构零部件制造方面仍存在尺寸精度不高、稳定性较差等方面，特别是当增材制造产品内部复杂结构一体化成形，内部微小尺寸、曲面轮廓等测量需求日益增多，测量技术和水平是急需解决的问题。获取零部件尺寸的方法可分为接触法和非接触法两种，接触法如三坐标法具有检测精度高和测量速度快等优点，但对微小、易变形的工件以及探针无法触及的内部结构难以进行测量。非接触法如机器视觉测量法具有非接触、高效、低成本等优点，但是存在测量精度低、需要预置标定点等问题。激光测量法精度高，但是对被测对象表面材质有一定要求。上述非接触法均无法有效解决内部尺寸测量需求，因此研究出一种能准确测量内部尺寸的非接触方法具有十分重要的意义。工业计算机断层成像(ComputedTomography，CT)技术可以无损地测量物体的外部和内部结构及缺陷的尺寸，有效弥补传统测量方法只能测量物体外表面结构、解剖观测内部缺陷尺寸等不足，是目前国内外对零部件内部尺寸测量所普遍采用的方法。由于零部件形状各异，其表面与CT扫描平面不垂直、CT图像的容积效应等因素，造成零部件在CT图像中边缘有较宽的灰度过渡区，形成了渐变边缘。基于工业CT图像法的零部件尺寸测量很大程度上决定于图像边缘分割中灰度阈值的选择准确性。然而在对复杂结构零部件的实际测量中，边缘灰度退化与零部件密度、CT设备空间分辨率、边缘斜率有关，采用传统的标准长度像素标定测量法，导致与标准长度接近的尺寸测量较为准确，尺寸相差较大的时测量误差较大，因此有必要进行边缘退化补偿以减少尺寸测量误差。基于以上研究现状，本专利技术结合单峰高斯响应理论，建立了一种可减少工件边缘斜率对尺寸测量灰度分割的影响，减小测量误差，提高工业CT尺寸测量精度的方法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供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，在测量复杂工件时，能够精确、可靠、无损测量其内部结构尺寸。本专利技术为解决上述技术问题的技术方案是，提供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，所述方法包括如下步骤：S1、通过机械加工手段制造与被测量对象材质一致的圆柱形标定试块，该标定试块直径应大于CT图像像素尺寸100倍以上，将标定试块与被测物体放置在一起进行CT扫描，获取待测截面的工业CT图像；S2、选取标定试块所在CT图像区域，利用阈值分割累积计算标定试块在图像中的质心，以质心为中心选取半径2倍的圆形区域，在该区域中提取以中心为起点、圆形区域边缘为终点的线段，对所有线段上的数据求平均得到边缘ESF(边缘扩散函数)，求导获得原始PSF(点扩散函数)，使用高斯拟合获得剔除噪声的理想PSF，记录该标定试块计量后直径长度。S3、运用单峰高斯响应理论建立不考虑噪声影响的边缘扩散灰度变化计算模型，利用所建立边缘扩散灰度变化计算模型计算所述步骤S1得到的标定试块的理想ESF。结合所述步骤S2得到的标定试块材料灰度及本底均值、计量直径长度，计算垂直边缘灰度分割阈值函数。S4、利用所述步骤S3得到的垂直边缘灰度分割阈值函数，建立不同斜率边缘灰度分割阈值模型。S5、利用所述步骤S1得到的被测量对象CT图像，进行预处理，采用传统自动阈值分割方法获得被测量对象二值化图像，提取被测量对象边缘，对被测量对象边缘每一点计算法线，提取法线方向上的灰度分布。利用所述步骤S4得到的不同斜率边缘灰度分割阈值模型，对各个法线灰度分布进行分割，得到更精确的边缘位置。优先地，所述步骤S2具体为：S21、利用工业CT系统将标定试块与被测物体放置在一起进行扫描，获取待测截面的工业CT图像，工业CT图像矩阵为ω×ω像素，成像范围为σ×σ毫米，线阵探测器切片厚度为υ毫米，计算像素尺寸ps为：S22、选取标定试块所在CT图像区域G(x,y)，其中x为横坐标，y为纵坐标，对该区域灰度值分布进行统计，采用阈值分割方法，将图像灰度直方图在某一阈值出分割成两组，将背景和标准试块分离，设标准试块内部为1，背景为0。从该图像左上角开始搜索，累计所有灰度值为1的像素点位置和除以累计个数n求得图像中标定试块质心位置以质心为中心，选取半径2倍的圆形区域，计算该区域每个像素点到质心的距离，将相同距离的像素点灰度值进行累加求平均值，得到一维的边缘ESF数据lESF。对ESF进行前向求导，归一化获得原始PSF数据lPSF。S23、运用所述步骤S22得到的原始PSF数据lPSF，进行高斯拟合获得剔除噪声的理想PSF数据式中x[i]是输入序列X，a是幅值，u是中心，σ是标准差，c是偏移量。计算理想高斯拟合PSF数据与原始PSF数据lPSF的方差s。式中N是PSF数据的长度，与原始PSF数据lPSF长度一致，是理想高斯拟合的第i个元素，li是原始PSF数据lPSF的第i个元素，求得最小方差smin，对应的为最佳高斯拟合PSF数据。优先地，所述步骤S3具体为：S31、利用所述步骤S23得到的最佳高斯拟合数据离散积分方法计算标定试块的理想ESF数据式中i＝0,1,2,...n-1，n是的采样数，是高斯拟合数据的第一个元素。S32、利用所述S22得到的求导后获得原始PSF数据lPSF，提取lPSF的起点位置a和终点位置b，在对应的一维边缘ESF数据lESF中提取标定试块材料灰度均值P及本底灰度均值B分别为式中，n为一维边缘ESF数据lESF长度。计算修正理想ESF数据为S33、利用标定试块计量直径长度lstd(单位：毫米)，所述S21得到的像素尺寸ps，计算初始阈值分割比例为优先地，所述步骤S4具体为：S41、利用所述步骤S23得到的最佳高斯拟合理想PSF数据运用不考虑噪声的不同斜率、不同长度边缘灰度变化模型求解不同斜率、不同长度边缘退化理想ESF数据边缘s(t,ki)为当为垂直边缘时当为倾斜边缘时式中，hi为不同的尺寸长度，ki为不同的斜率。S42、利用所述步骤S41得到的边缘退化理想ESF数据边缘s(t,ki)，计算不同斜率、不同长度边缘退化理想ESF数据的退化区域长度lenth[t]为：S43、利用所述步骤S33得到的初始阈值分割比例和所述步骤S42得到的不同斜率及长度边缘退化理想ESF数据s(t,ki)，计算不同斜率及长度边缘灰度分割阈值比例函数Ptthd(ki)和对应的最大像素值下降比例函数Ft(ki)优先地，所述步骤S5具体为：S51、利用所述步骤S1得到的被测量对象CT图像，采用自动阈值分割方法获得被测量对象二值化图像G′(x,y)，此时被测量对象内部像素值为1，背景像素值为0。S52、利用所述步骤S51得到的二值化图像G′(x,y)，提取被测量对象边缘。首先找到位于图像G′(x,y)最上方像素值为1的点，从当前点开始搜索下一个相邻得到位于边缘上的点，并定义当前起始搜索方向为方向1，从当前方向开始，顺时针依次检查每个方向上的相邻点(8领域)，看是否有像素值为1的点，如果是，则其为下一个边缘点，一直到搜索到的下一个相邻的边缘点就是最初的起始点为止，边缘点全部找到，设找到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一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，其特征在于：包含如下步骤：S1、通过机械加工手段制造与被测量对象材质一致的圆柱形标定试块，该标定试块直径应大于CT图像像素尺寸100倍以上，将标定试块与被测物体放置在一起进行CT扫描，获取待测截面的工业CT图像；S2、选取标定试块所在CT图像区域，利用阈值分割累积计算标定试块在图像中的质心，以质心为中心选取半径2倍的圆形区域，在该区域中提取以中心为起点、圆形区域边缘为终点的线段，对所有线段上的数据求平均得到边缘ESF(边缘扩散函数)，求导获得原始PSF(点扩散函数)，使用高斯拟合获得剔除噪声的理想PSF，记录该标定试块计量后直径长度；S3、运用单峰高斯响应理论建立不考虑噪声影响的边缘扩散灰度变化计算模型，利用所建立边缘扩散灰度变化计算模型计算所述步骤S1得到的标定试块的理想ESF；结合所述步骤S2得到的标定试块材料灰度及本底均值、计量直径长度，计算垂直边缘灰度分割阈值函数；S4、利用所述步骤S3得到的垂直边缘灰度分割阈值函数，建立不同斜率边缘灰度分割阈值模型；S5、利用所述步骤S1得到的被测量对象CT图像，进行预处理，采用传统自动阈值分割方法获得被测量对象二值化图像，提取被测量对象边缘，对被测量对象边缘每一点计算法线，提取法线方向上的灰度分布；利用所述步骤S4得到的不同斜率边缘灰度分割阈值模型，对各个法线灰度分布进行分割，得到更精确的边缘位置。...

【技术特征摘要】
1.一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，其特征在于：包含如下步骤：S1、通过机械加工手段制造与被测量对象材质一致的圆柱形标定试块，该标定试块直径应大于CT图像像素尺寸100倍以上，将标定试块与被测物体放置在一起进行CT扫描，获取待测截面的工业CT图像；S2、选取标定试块所在CT图像区域，利用阈值分割累积计算标定试块在图像中的质心，以质心为中心选取半径2倍的圆形区域，在该区域中提取以中心为起点、圆形区域边缘为终点的线段，对所有线段上的数据求平均得到边缘ESF(边缘扩散函数)，求导获得原始PSF(点扩散函数)，使用高斯拟合获得剔除噪声的理想PSF，记录该标定试块计量后直径长度；S3、运用单峰高斯响应理论建立不考虑噪声影响的边缘扩散灰度变化计算模型，利用所建立边缘扩散灰度变化计算模型计算所述步骤S1得到的标定试块的理想ESF；结合所述步骤S2得到的标定试块材料灰度及本底均值、计量直径长度，计算垂直边缘灰度分割阈值函数；S4、利用所述步骤S3得到的垂直边缘灰度分割阈值函数，建立不同斜率边缘灰度分割阈值模型；S5、利用所述步骤S1得到的被测量对象CT图像，进行预处理，采用传统自动阈值分割方法获得被测量对象二值化图像，提取被测量对象边缘，对被测量对象边缘每一点计算法线，提取法线方向上的灰度分布；利用所述步骤S4得到的不同斜率边缘灰度分割阈值模型，对各个法线灰度分布进行分割，得到更精确的边缘位置。2.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：所述步骤S2具体为：S21、利用工业CT系统将标定试块与被测物体放置在一起进行扫描，获取待测截面的工业CT图像，工业CT图像矩阵为ω×ω像素，成像范围为σ×σ毫米，线阵探测器切片厚度为υ毫米，计算像素尺寸ps为：S22、选取标定试块所在CT图像区域G(x,y)，其中x为横坐标，y为纵坐标，对该区域灰度值分布进行统计，采用阈值分割方法，将图像灰度直方图在某一阈值出分割成两组，将背景和标准试块分离，设标准试块内部为1，背景为0；从该图像左上角开始搜索，累计所有灰度值为1的像素点位置和除以累计个数n求得图像中标定试块质心位置以质心为中心，选取半径2倍的圆形区域，计算该区域每个像素点到质心的距离，将相同距离的像素点灰度值进行累加求平均值，得到一维的边缘ESF数据lESF，对ESF进行前向求导，归一化获得原始PSF数据lPSF；S23、运用所述步骤S22得到的原始PSF数据lPSF，进行高斯拟合获得剔除噪声的理想PSF数据式中x[i]是输入序列X，a是幅值，u是中心，σ是标准差，c是偏移量；计算理想高斯拟合PSF数据与原始PSF数据lPSF的方差s；式中N是PSF数据的长度，与原始PSF数据lPSF长度一致，是理想高斯拟合的第i个元素，li是原始PSF数据lPSF的第i个元素，求得最小方差smin，对应的为最佳高斯拟合PSF数据。3.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于：所述步骤S3具体为：S31、利用所述步骤S23得到的最佳高斯拟合数据离散积分方法计算标定试块的理想ESF数据式中i＝0,1,2,...n-1，n是的采样数，是高斯拟合数据的第一个元素；...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐子诚，倪培君，郑颖，郭智敏，唐盛明，李红伟，王晓艳，左欣，乔日东，张维国，付康，
申请(专利权)人：中国兵器科学研究院宁波分院，
类型：发明
国别省市：浙江,33