Метод неразрушающего контроля толщины и внутренней дефектности стенок металлической трубы

Золотарев, С. А.; Савеня, П. С.; Жуков, К. А.; Седнина, М. А.

Authors

Date

2020

Publisher

БНТУ

Another Title

Method of non-destructive control of thickness and internal defectivity of the walls of metal pipe

Bibliographic entry

Метод неразрушающего контроля толщины и внутренней дефектности стенок металлической трубы = Method of non-destructive control of thickness and internal defectivity of the walls of metal pipe / С. А. Золотарев [и др.] // Системный анализ и прикладная информатика. – 2020. – № 3. – С. 28-33.

Abstract

Обсуждается возможность точной оценки толщины стенки трубы, измеренной непосредственно из реконструированного изображения трубы, восстановленного из всего лишь из нескольких рентгеновских проекций, сделанных в ограниченном угле обзора. Поскольку эффекты рассеяния излучения и ужесточения рентгеновского пучка искажают до 50 % первичного излучения, игнорирование этих эффектов приводит к смазыванию изображения, сильным артефактам, и неточному определению размеров. Была разработана компьютеризированная методика, которая учитывает вклад рассеянного излучения, и ужесточения рентгеновского пучка. Итерационные методы Байесовской реконструкции затем используются для восстановления изображения трубы, с использованием объемного и поверхностно-ориентированного представления трубы. Применяя эти методы, погрешность оценки толщины стенки трубы может быть доведена до 300 мкм.

Abstract in another language

The possibility of an accurate estimation of the pipe wall thickness measured directly from the reconstructed image of the pipe, reconstructed from only a few X-ray projections made in a limited viewing angle, is discussed. Since the effects of radiation scattering and X-ray beam hardening distort up to 50 % of the primary radiation, ignoring these effects leads to blurred images, strong artifacts, and inaccurate sizing. A computerized technique has been developed that takes into account the contribution of scattered radiation and the hardening of the X-ray beam. Iterative Bayesian reconstruction techniques are then used to reconstruct the pipe image using the volumetric and surface-oriented representation of the pipe. Using these methods, the error in estimating the pipe wall thickness can be increased to 300 microns.