أنواع شائعة من القطع الأثرية في التصوير المقطعي الصناعي (التصوير المقطعي المحوسب) وطرق تحسينها.
تلعب تقنية التصوير المقطعي الصناعي دورًا مهمًا في الاختبارات غير المدمرة والبحث العلمي وغيرها من المجالات، حيث توفر صورًا مقطعية للأشياء التي تم فحصها وتكشف معلومات مثلشخصيةشكل العيوب وموقعها وحجمها. ومع ذلك، نظرًا لعوامل جوهرية، مثل تشتت الإشعاع، وعدم استقرار الجرعة، وأخطاء جمع البيانات، غالبًا ما تظهر تشوهات في صور الأشعة المقطعية الأصلية، مما يؤثر بشكل مباشر على دقة القياس. باستخدام برامج متخصصة لجمع الصور وإعادة بنائها، يتم حساب أخطاء الصورة وتصحيحها، ومعايرة مناطق الاستجابة غير المتسقة للكاشفات والبنية المعقدة للأجسام المفحوصة بفعالية لتقليل انحرافات التصوير، وبالتالي تحسين جودة الصورة.
أنواع القطع الأثرية الشائعة وطرق التحسين
1. قطع أثرية للحلقة
التعريف: تشوهات الحلقات نوع شائع من التشوهات في التصوير المقطعي المحوسب الصناعي، ناتج عن تلف قناة بكسل الكاشف، وعدم خطيتها، وعدم اتساق شدة الإشعاع واستجابة طيف طاقة الإشعاع. في الصورة المُعاد بناؤها، تظهر هذه التشوهات كسلسلة من الدوائر أو الأقواس متحدة المركز، متمركزة حول مركز الدوران.
طرق التحسين: ضبط أداء الكاشف بشكل محدد، وتحسينه فحص الأشعة المقطعية ثلاثية الأبعاد تصميم النظام أو تحسين خوارزمية إعادة بناء الصورةس للتقليل بشكل فعال من تأثير آثار الحلقة.
2. التحف المعدنية
التعريف: تنشأ الآثار المعدنية بشكل رئيسي من الخصائص الفيزيائية التي تظهر عند فحص الأجسام المعدنية باستخدام نظام فحص الأشعة السينية المقطعية ثلاثية الأبعاد، مثل امتصاص الإشعاع وتشتته وانعكاسه. قد تُسبب الآثار المعدنية مشاكل مثل عدم تساوي السطوع، أو عدم وضوح الحواف، أو ظهور خطوط شعاعية في الصور المُعاد بناؤها.
طرق التحسين: تعمل الطرق المختلفة مثل تصحيح الاستيفاء، والتصحيح التكراري، والتصحيح الهجين على ضبط بيانات الإسقاط أو خوارزمية إعادة البناء لتحسين مشكلة القطع الأثرية.
3. آثار تقوية الشعاع
التعريف: تحدث تشوهات تصلب الشعاع بسبب امتصاص الفوتونات منخفضة الطاقة أسرع من الفوتونات عالية الطاقة عند مرور شعاع الأشعة السينية عبر الجسم، مما يؤدي إلى زيادة صلابة شعاع الأشعة السينية. قد يُسبب هذا التشويش بعض التشوهات المخططة أو الشبيهة بالأشرطة الداكنة دون انقطاعات واضحة أو حدود واضحة في الصورة المُعاد بناؤها.
طرق التحسين: باستخدام الطرق التقليدية مثل تصحيح البرامج وإعادة البناء التكراري، يمكن للخوارزميات القائمة على التعلم العميق اكتشاف وإزالة القطع الأثرية تلقائيًا من خلال التعلم من كمية كبيرة من بيانات العينة العادية.
ملخص
يمكن لطرق التحسين هذه أن تُقلل بشكل كبير من تأثير العيوب على نتائج الاختبار، وتُحسّن جودة التصوير وموثوقية نتائج الكشف. وهذا يُوفر دعمًا قويًا لتصميم أنظمة فحص الأشعة المقطعية ثلاثية الأبعاد، ويُطبق في مشاريع التحليل غير الإتلافي ثلاثية الأبعاد، مثل قياس سمك الجدار، وتحليل المسام والشقوق، وقياس الحجم، ومقارنة التصميم بمساعدة الحاسوب (كاد)، والهندسة العكسية.