公路桥梁射线检测技术（共3篇）
公路桥梁射线检测技术 篇1
1 前言
自20世纪90年代以来, 我国射线无损检测技术和计算机技术有了快速的发展, 小 (微) 焦点、高频、直流、恒压、大穿透能力X射线的出现, 为扩大检测适用范围、提高图像质量提供了可靠保证;现在的计算机的硬件和软件技术水平为X射线实时成像的采集速度和图像处理方法提供了更坚实的技术基础;特别是X射线接收转换装置从九十年代单一的图像增强器发展到现在的图像增强器、线型阵列探测器、非晶硅间接转换平板探测器三者并驾齐驱的局面, 而非晶硅间接转换平板探测器具有更多的技术含量和技术优势。
2 与射线胶片照相检测技术的比较
X射线数字成像检测技术与射线胶片照相成像技术在成像原理上有相同之处, 都是根据射线穿透工件后衰减定律成像, 但是也有较多的不同之处。
3 X射线数字成像技术路线
新修订的GB/T 17925-200X《气瓶对接焊缝X射线数字成像检测》标准 (报批稿) 保持了原GB17925-1999的图像增强器成像技术路线, 增加了线型阵列探测器成像技术路线、非晶硅平板探测器成像技术路线。这是本次标准修订核心内容。
GB 17925-1999标准制订始于1994年, 经历5年时间于1999年才正式发布。回顾九十年代中期, 成像转换器主要是图像增强器, 其它成像转换器 (线型阵列探测器和非晶硅平板探测器) 尚未走出实验室。限以当时的环境, GB 17925-1999标准是仅仅以图像增强器为成像技术路线。
随着计算机技术和射线数字成像技术的快速发展, 九十年代末以来线扫描阵列探测器和非晶硅平板探测器的出现, 其成像速度和成像质量大大提高, 因此, 基于线扫描阵列探测器的X射线实时成像检测技术和基于非晶硅平板探测器的X射线实时成像检测技术应运而生。
目前, X射线数字成像检测技术路线按成像方式主要有三种: (1) 基于图像增强器的X射线实时成像无损检测技术, 其特征是图像采集速度≥25幅/秒; (2) 基于线扫描阵列探测器的X射线数字成像无损检测技术, 图像采集速度<25幅/秒; (3) 基于非晶硅平板探测器的X射线数字成像无损检测技术, 图像采集速度<25幅/秒。
按数字成像技术分, 图像采集速度≥25幅/秒, 称为“实时成像”, 图像采集速度<25幅/秒, 称为“准实时成像”, 图像采集速度<8幅/秒不称为实时成像。
标准稿规定了三条技术路线 (基于图像增强器的X射线实时成像检测技术路线、基于线扫描阵列探测器的X射线数字成像检测和基于非晶硅平板探测器的X射线数字成像检测技术路线) , 为不同的检测单位、不同的检测对象、不同的检测环境提供了更加广阔的选择空间。
标准报批稿鼓励有条件和有较高要求的气瓶制造单位采用基于线扫描阵列探测器的X射线实时成像检测;更是推荐有条件和有较高要求的气瓶制造单位采用基平板探测器的X射线实时成像检测技术路线, 因为它们有诸多优点是值得采用的;同时新修订的标准 (报批稿) 也仍然保留了基于图像增强器的X射线实时成像检测技术路线。
十多年前, 当X射线实时成像技术刚开始应用的时候, 能够供选用的成像技术中采用的CCD摄像机大约是40万像素, 致使系统分辨率较低, 对图像质量有较大的影响。现在成像技术中采用图像增强器的CCD可达到100万以上像素, (据报导, 2007年我国升空的嫦娥一号绕月卫星上装的是120万像素的CCD摄像机, 传回的月球图像非常清晰) 再配置12bit的图像采集卡, 图像增强器的图像功能大大提高, 系统分辨率和图像分辨率大大提高, 所以, 基于图像增强器的X射线实时成像检测技术路线仍然充满活力。
注:国外有报导可用γ射线, 但未见成功案例。
4 提高X射线实时成像系统性能指标
局限于当时的技术条件, GB 17925-1999标准规定的X射线实时成像系统的性能指标较低, 对图像质量和缺陷检出率有一定的影响;随着高新技术的发展, 为X射线实时成像技术提供了强大的技术支持, 提高系统分辨率指标的愿望得以实现。新修订的标准 (报批稿) 系统性能指标与原标准对比见表2。
4.1 关于系统分辨率指标
X射线实时成像检测系统由各子系统 (X射线机、X射线接收转换装置、计算机系统、检测工装、系统软件等) 组成, 系统分辨率是考核X射线实时成像系统的重要指标。系统分辨率具有是客观性, 与图像成像工艺无关, 或者说与图像的主观性质量指标 (灵敏度) 无关, 仅与各子系统的设备的配置和性能有关, 一旦各子系统的设备配置和性能得到确定, X射线实时成像系统分辨率也就相应得到确定, 随着设备使用时间延长, 系统分辨率也会相应下降, 所以要经常或定期测试系统的分辨率指标。
成像系统设备的配置应避免产生“木桶效应”, 即各子系统的性能尽可能的均衡配置。原GB 17925-1999标准规定的系统分辨率规定较低, 是由于受当时各子系统性能水平较低的限制, 如今, 随着科学技术整体水平的提高, 各子系统的性能指标也已大幅提高, 为大幅提高X射线实时成像系统性能指标提供了可靠的保证。
黑白显示器的分辨率对提高系统分辨率有很大的作用, 建议新使用的单位在考虑成像系统设备配置时尽可能采用高动态范围的黑白液晶显示器, 其效果要比普通彩色显示器好, 但价格要高较多。
从目前的技术水平来看, 报批稿规定的系统分辨率≥2.4LP/mm是完全能够达到的。
需要强调的是, 在以上三个成像技术路线中, 不论采取何种技术路线, 系统分辨率均不得低于2.4LP/mm。
4.2 关于系统动态范围指标
图像动态范围是指系统可采集最大灰度值与最小灰度值的范围。即A/D转换器的有效位数, 单位是图像灰度等级bit。
图像灰度级是指对黑白图像明暗程度的定量描述, 它由系统的模/数转换器 (A/D) 的位数决定。A/D转换器的位数越高, 灰度等级越高。例如, A/D转换器为12bit时, 采集的灰度级为4096。
GB 17925-1999标准规定的系统动态范围指标是8bit (256灰度级) , GB/T 17925-200X规定的系统动态范围已大幅提高到≥12bit (≥4096灰度级) 。
新修订的标准 (报批稿) 提高动态范围是基于以下考虑:在同样的X射线实时成像成像条件下, 动态范围大意味着系统可采集到的灰度变化范围小, 例如8bit的动态范围, 最小的灰度变化范围是1/256, 12bit的动态范围, 最小的灰度变化范围是1/4096, 也就是说动态范围越大可分辨的图像细节就越小, 图像就能检测出更加细小的缺陷, 有利于提高检测灵敏度, 这正是高动态范围所追求的价值观。
系统的动态范围与系统所用的模/数 (A/D) 转换器的位数有关。GB 17925-1999标准是基于8bit A/D转换器, 现在12bit的A/D转换器已经普及, 随着数字技术向高端方向的发展, X射线实时成像系统更可采用14bit或16bit的A/D转换技术。
述评:X射线实时成像系统性能指标的提高, 为提高图像质量指标提供了更高的工作平台, 为大幅提高图像质量指标提供了可靠的技术保证, 也为从事X射线成像的技术人员提供了施展才艺的更广阔空间。
4.3 关于图像的存储格式
新修订的标准 (报批稿) 规定图像的“存储格式宜采用标准TIFF格式。”
目前就从计算机技术而言, 图像存储格式有多种, 有些只能存储8bit的图像而不能存储16bit的图像;有些采用了图像压缩存储技术, 有些不能采用压缩存储技术。如果X射线实时成像检测技术不规定图像存储格式, 势必会影响图像信息的交换和交流, 或者信息的丢失。
TIFF格式的图像具有较多的优点:既可满足不同位数图像的存储, 也能实现无压缩、高保真的存储, 还可以完整记录图像获取时的检测工件信息、检测工艺信息、设备和检测人员信息, 同时还具有加密功能, 保证检测信息的安全, TIFF格式的图像可以使用ACDSee等通用的软件进行浏览, 大大方便了检测图像信息的交换和交流。
5 关于图像质量指标
X射线数字成像检测图像重要的质量指标是检测灵敏度, 它表征图像中能够检测出最小缺陷尺寸的能力。 (注意, 这里讲的是“能力”, 并非就是可检测的真实缺陷的最小尺寸。) 图像检测灵敏度用像质计灵敏度表征。
图像像质计灵敏度应达到JB/T 4730.2标准中表5、表6和表7中AB级的规定。
图像灵敏度受图像分辨率和图像动态范围的影响, 因此, 图像质量指标还应有图像分辨率指标和图像动态范围。
图像分辨率≥2.4LP/mm。图像放大倍数对图像分辨率有一定的影响, 当图像放大倍数 (M) 接近1时, 图像分辨率应不低于系统分辨率。从成像工艺技术来说, 存在一个最佳放大倍数问题, 并不是放大倍数越大越好, 为优化成像工艺技术, 图像放大倍数 (M) 接近1时为好, 也就是说图像分辨率指标接近系统分辨率指标。
图像有效动态范围控制在系统动态范围的±15%的范围内。
6 结语
虽然X射线实时成像检测技术一次性投资较高, 一旦投入正常使用, 它的检测速度快、检测成本低、图像质量与胶片照相底片质量相媲美的优点就会充分显现出来, 1~3年内即可收回全部投资, 经济效益非常可观。
应用X射线数字成像检测技术, 有利于提高企业的技术含量, 提高企业的竞争力。
公路桥梁射线检测技术 篇2
针对以上分析, 提高射线照相的对比度和保证黑度是不等厚管道焊缝透照工艺的关键。认真分析影响射线照相灵敏度和缺陷检出率的各种因素, 并排除选择余地少或对射线照相灵敏度影响小的因素, 选择以下几个因素进行透照工艺的试验研究。
根据现场的实际情况, 不等厚管道射线检测可以采取三种方法:双胶片法、放射源偏心法和高电压法。
1.1 放射源
不等厚管道的规格626×33/614×25mm余高为2mm, 部分不等厚管道留了射线曝光孔, 因此透照方式可以采用选择单壁内透和双壁单影两种方法。
为保证射线照相的对比度、清晰度和颗粒度, 直接关系到射线照相的灵敏度, 为提高射线照相的灵敏度, 根据DL821-2002的要求对于透照厚度差较大的工件, 当透照厚度 (TA) 大于或等于10mm时, 采用适宜的γ射线源透照, 可获得较大的检测范围, 所以放射源选用Ir92, 焦点尺寸尽量小。X射线机选择上方公司的型号为3505。
1.2 底片黑度
DL821-2002标准规定X射线底片黑度为1.5-3.5, γ射线的底片黑度为1.8-3.5。由于不等厚管道管径不同, 存在厚度差, 导致底片一半黑一半白, 底片黑度无法满足要求, 采用了双胶片法、放射源偏心法及高电压法, 使底片黑度达到要求。
1.3 像质计的选择及放置
图像质量必须能使规定直径的金属丝在底片上清楚的显示出来。像质计的选择按照表1所示。
像质计应放在被检部位射线源侧, 当无法在源侧放置像质计时, 可放在胶片侧的工件表面上, 此时应在像质计附近附加“F”铅示标记以示区别, 像质计灵敏度应该提高一级或通过对比试验使底片的质量达到规定的要求。根据要求每组实验的像质计都放在胶片测。
像质计的摆放方向垂直于导向管的轴向方向。应使得至少10mm长的像质计金属丝在黑度均匀的区域内可以清晰辨认。
1.4 几何不清晰度
几何不清晰度主要影响射线照相的焦距, 焦距影响射线照相的灵敏度和底片的黑度。几何不清晰度计算公式如下:
其中Ug——几何不清晰度;
d——射线源的有效焦点尺寸;
a——工件表面至胶片的距离;
F——射线源至胶片的距离
根据相关标准规定采用400KV以下的X射线照相时, 几何不清晰度数值不得超过0.30, γ射线照射时, 几何不清晰度数值不得超过0.3mm。
根据上式计算出, 第一组实验的几何不清晰度为0.165mm, 第二组实验的几何不清晰度为0.164mm, 第三组实验的几何不清晰度为0.164mm, 第四组实验的几何不清晰度为0.174mm。计算出各组的几何不清晰度均满足要求。
2 底片质量
底片质量如图1和表2所示, 灵敏度达到了技术条件的要求。
2.1 黑度值
由表2我们可以看出, 第一组和第二组满足技术要求。第三组后壁那段母材黑度不满足技术要求, 第四组的底片无法满足技术要求。
2.2 对比灵敏度
由表2看出, 第一组的像质指数达到了0.50, 第二组的像质指数达到了0.32, 第三组的像质指数达到了0.40均满足了技术条件要求。第四组的像质指数无法满足要求。
3结论
总之, 不等厚管道的透照由于厚度差较大, 拍摄难度也较大, 所以总结以下几点:
对于厚度差比较大的焊缝, 采用双胶片法进行γ射线透照不论采取双壁单影还是单壁內透照法都能起到较好的效果;不采用双胶片法的无论采取双壁单影还是单壁內透照法焊缝透照难度较大, 很难保证黑度、灵敏度等的要求, 而采用双胶片的焊缝就满足了这些要求;由于像质计的选择是根据透照厚度来选择的, 所以用不用双胶片法灵敏度都能达到技术条件的要求;双胶片法的应用不但方便, 且保证了透照质量, 提高工作效率, 减少补片工作时间, 为工程建设争取了更多宝贵的时间。
参考文献
射线图像增强技术仿真研究 篇3
射线成像系统中,射线穿透物件记录结构信息,与入射射线方向不同的散射射线则增加了图像的噪声,使得射线图像的对比度降低和边缘模糊,有时由于工件结构复杂、结构不均匀等也会使射线图像对比度降低,除了改进数字成像系统减小成像过程中对图像信息的影响,还可以对图像进行处理,通过增强算法使物件的清晰轮廓和局部细节同时显现。本文将局部动态增强与自适应均衡相结合对低对比度射线图像增强进行了仿真研究。
1射线图像降噪
在数字射线成像系统中,由于系统本身的特性及各种外界干扰使图像中含有许多噪声,这不仅降低了图像的对比度和信噪比,也增加了试件检测的难度。对于所获取的射线图像,为了提高检测精度,一般要在图像增强之前先进行降噪处理。
基于小波变换的阈值化降噪法是目前应用最为广泛的方法,通过小波降噪不仅能得到很好的图像信噪比,也能更好地保留图像细节。小波分解将信号分解为近似分量和细节分量,分别对应信号的低频分量和高频分量。对于含有噪声的图像,噪声分量一般集中在细节分量,所以通过对细节分量进行处理来滤除噪声,将信号小波分解后,根据需要由阈值化处理的系数重构出所需的信号。
2射线图像自适应增强算法
自适应对比度增强算法一般是在以像素为中心的处理窗口内,根据该窗口的平均灰度值来进行增强,运算方法如下:
g(m,n)=(f(m,n)-M)×K+M 。 (1)
其中:f(m,n)为(m,n)处处理前的图像灰度值;g(m,n)为处理后的图像灰度值;K为增强系数;M为窗口的平均灰度值。M可以有效地去除不均匀背景的干扰,对不均匀背景起到均匀的增强效果。该算法对于不均匀的低对比度图像有较好的增强效果,算法简单。但在对比度增强过程中,增强系数K是固定的,虽然整体进行了增强却不能对局部图像进行微调。
为了可以进行动态的调整,在算法中增加处理后图像理想的均值E和方差D以及均值调整系数α,通过调整E、D和α,可以按照需要调整增强图像。具体运算公式如下:
undefined。 (2)
其中:N为图像灰度局部统计的方差;A为一恒定值。
恒定值A的设立是为了控制增强倍数不要超过某个阈值,由于该算法中没有阈值控制,所以在计算后有阈值判断的环节,对于不在图像灰度阈值内的点赋值成最高或最低灰度。
2.1 动态调整增强倍数
不同的应用场合下,对于不同灰度值的增强要求是不一样的。比如在某些情况下,高灰度值区域对对比度增强要求不高,低灰度区域则要求高的增强倍数,因此要根据需要适时调整增强倍数,通过调节期望方差和最大增强倍数来调节增强倍数。需要指出的是,方差过小会引起对比度的下降,所以D不宜太小,对于低方差图的情况,图像增强主要依靠调整最大增强倍数。
图像局部灰度值和A值的关系可以通过各种函数进行调节,例如使用窗口平均值幂函数的倒数,当局部灰度值增加时,A的值很快趋向于恒定值。有时也通过建立索引表以加快运算速度。
2.2 全局自适应均衡
灰度值分布不均匀的射线图像,图像值域较宽,局部对比度较小,这种图像在进行局部动态增强的对比度增强后,图像暗区域部分得到了增强,但由于全图区域灰度值低,整个图像的视觉效果并不明显。针对这一情况,采用灰度直方图均衡处理较为有效。具体方法是:首先确定阈值t,以待处理像素点a为滑动窗口的中心,在待处理点a的4邻域中搜索差值小于阈值t的点记为b,将这些标记为b的像素点作为目标;然后将距离这些区域距离为1/2的点记为c;最后将所有标记过的点作为统计信息进行全局自适应均衡。上述过程减少了对图像噪声的统计,在一定程度上避免了统计的盲目性。将灰度值为G的像素经过直方图的均衡后灰度值记为H(G),于是具有局部动态增强倍数的对比度增强算法可表示为:
undefined。 (3)
3仿真实验
本文采用低对比度射线图像进行小波去噪和自适应增强仿真实验。原始图像见图1。
3.1 去噪仿真
首先应用二维小波对射线图像进行去噪,降噪后图像见图2。
3.2 对数增强算法仿真
若仅想增强暗区域的对比度,可以使用对数进行变换,图3是对数变换后的效果图。
通过对比我们发现,使用对数变换之后的图像增强在构件图像暗区域有较好的增强效果,但削弱了亮区域的对比度,所以图3中的右上角部分的图像显示不清楚。
3.3 本文中研究的增强算法仿真
自适应增强后图像见图4。从图4可以看出,这种自适应对比度增强算法使得图像物体整体轮廓清晰的同时也突出了局部细节,整体图像的亮区域和暗区域都有较好的增强效果。
从上面的仿真实验可以得出,将全局自适应均衡与局部增强倍数动态调整相结合,这一方法使复杂构件射线图像的整体轮廓和局部细节都得到兼顾。
4结论
在射线图像的增强中,全局自适应均衡与动态调整增强倍数相结合的增强算法在灰度值范围分布较广的情况下可以实现局部不同增强倍数的要求,达到细节对比度增强和全局清晰的效果。通过仿真实验验证了基于小波变换的图像降噪和全局自适应增强与局部动态调整相结合的图像增强算法是有效可行的,这一算法对复杂构件的无损检测有一定的实际意义。
参考文献
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