基于汽車復(fù)雜構(gòu)件的變能量CT診斷法

趙晉芳

摘 要：傳統(tǒng)的汽車零構(gòu)件檢測方法，不僅耗時費(fèi)力，準(zhǔn)確度還低。該文結(jié)合CT技術(shù)，提出基于變能量的CT診斷法，該方法通過不同能量和工件不同厚度的匹配性，利用加權(quán)TVART迭代法，將最終零構(gòu)件內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息完整重建出來。實驗表明，該理論不僅可以實現(xiàn)復(fù)雜零構(gòu)件的完整重建，還可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)缺失的有效診斷。

關(guān)鍵詞：CT TVART 變能量 構(gòu)件診斷

中圖分類號：U279 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）12（a）-0086-02

汽車作為現(xiàn)代出行的必備工具，越來越受到大眾青睞。傳統(tǒng)的汽車構(gòu)件檢查方法分為人工經(jīng)驗法和儀器設(shè)備診斷法[1]。人工經(jīng)驗法有概率性，不能排除人為經(jīng)驗的錯誤性。儀器設(shè)備診斷法是對零構(gòu)件外在物理和密度等方面的數(shù)據(jù)刻畫，這兩種方法都不能描述零構(gòu)件的內(nèi)在狀態(tài)。文章結(jié)合現(xiàn)代科學(xué)新技術(shù)，提出一種全新的零構(gòu)件診斷方法：變能量CT診斷法。

1 變能量CT技術(shù)

CT是通過X射線獲取零構(gòu)件不同角度的投影信息后，利用一定的成像方法重建物體結(jié)構(gòu)層的技術(shù)[2]。常規(guī)的固定能量CT技術(shù)，已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代復(fù)雜構(gòu)件的檢測要求，因為成像系統(tǒng)動態(tài)范圍有限，使得單一能量下的X射線投影信息有所缺失[3]。而變能量能使得不同結(jié)構(gòu)對應(yīng)不同能量的投影信息，為此提出變能量CT技術(shù)。

此文變能量CT成像的原理是，先將低能量下的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行重建，然后把重建結(jié)果作為初始值重建下一個能量下的有效數(shù)據(jù)，依次類推直到最高能量，以此達(dá)到完整重建。

2 算法過程

為了重建不完全投影數(shù)據(jù)，目前主要是ART迭代法[4]。但是這種方法不僅效果不好，而且收斂速度慢。而最新引入的TV算法[5]，則在抑制噪聲、加快收斂方面，有很大的優(yōu)勢。論文通過把TV最小化和ART結(jié)合起來，提出TVART迭代，較ART效果顯著。具體過程為：

（1）計算最低能量時表征不完全投影信息下的矩陣。

（2）用ART算法迭代，已經(jīng)初始化過的初始圖像，得到迭代圖像。

（3）將迭代圖像，利用TV最小化算法得最小化圖像。

（4）將最小化圖像再次帶入迭代循環(huán)，進(jìn)行下一次迭代，直到迭代收斂得低能量重建圖像。

（5）將低能量重建圖像作為初始圖像，按照步驟（2）依次迭代不同能量下的投影矩陣，直到最終的收斂結(jié)果圖像。

3 仿真實驗

為了驗證此文提出方法的可行性，論文仿真了一個不同材料不同厚度的復(fù)雜構(gòu)件，其中外層橢圓為鎂，內(nèi)層圓形為鋁，如圖1所示。為了仿真不同能量下的不完全投影數(shù)據(jù)，依據(jù)文獻(xiàn)[8]和CT成像技術(shù)，得到部分投影圖像如圖3所示，從圖3可以看出，不同能量下，投影數(shù)據(jù)表征的物體信息不一樣，不同能量下的所有不完全投影信息加在一起，則可以表征物體的所有投影信息。

為了驗證文中提出的變能量算法的必要性，文章對上述比較完整的80 kV投影信息做了重建，結(jié)果如圖2所示。由圖2可以看出此結(jié)果不僅本身的信息缺失很多，質(zhì)量也很差。

為了改善上述固定能量下的投影結(jié)果，下面按照前文提出的理論和算法技術(shù)，對不同能量下的投影數(shù)據(jù)，依次進(jìn)行TVART重建，結(jié)果如圖4所示。

由最后能量下的重建結(jié)果和固定能量下的重建結(jié)果對比可以看出，該重建結(jié)果效果明顯好于上面，而且從最后的結(jié)果信息量上來看，完全可以應(yīng)用在構(gòu)件缺損的診斷上。

4 結(jié)語

文章針對汽車復(fù)雜構(gòu)件的診斷問題，結(jié)合變能量CT技術(shù)，解決了復(fù)雜構(gòu)件的重建問題。通過仿真實驗可以看出：該算法理論不僅可以實現(xiàn)非常規(guī)復(fù)雜構(gòu)件的重建，還可以將其應(yīng)用在無損檢測領(lǐng)域，實現(xiàn)某些零構(gòu)件診斷。

參考文獻(xiàn)

[1] 李永力，唐秀麗.汽車故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].黑龍江科技信息，2014（31）：162.

[2] 段彥杰.變電壓X射線掃描成像技術(shù)研究[D].中北大學(xué)，2010.

[3] 熊軍.代數(shù)迭代CT圖像重建算法研究[D].成都：成都理工大學(xué)，2015.

[4] 劉寶東.工業(yè)CT截斷投影數(shù)據(jù)重建算法研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2010.

[5] 張兆田，張朋.改進(jìn)的圖像重建迭代算法[J].電子與信息學(xué)報，2004，26（10）：1626-1630.