基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法、系统及应用

技术领域

本发明涉及无损检测领域，具体地，涉及一种基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法、系统及应用。

背景技术

随着工业加工制造技术(如铸造技术、3D打印技术和超精密加工技术)的发展，金属及非金属零部件的型面结构越来越复杂、精密度越来越高。为保证这些零部件在使用过程中(特别是恶劣环境)的安全性及使用寿命，对其制造加工质量要求也越来越严(如航空发动机叶片)。

型面结构复杂零部件的制造加工质量检测一直是无损检测研究的重点和难点。3D(维)工业CT检测技术是目前用于检测型面结构复杂零部件加工质量的最佳无损检测方式，它不仅可以进行尺寸测量还可检测其内部结构关系、物质组成及缺陷情况。在进行工业CT检测时，型面结构复杂零部件型面变化大，内外表面结构复杂，增加了检测过程中散射线的产生，成像表面噪点大，严重影响了后续图像分析结果，特别是在尺寸测量及模数比对时，严重的表面噪点大大降低了零部件型面与空气之间的图像对比度使得测量及比对结果不准确，误差大。

噪点是射线检测技术无法避免的问题，如何降低射线检测过程中的噪点是行业人员研究的重要方向。在2D射线检测过程中主要通过型面补偿、滤波片和准直器的使用及曝光参数的调节来降低因散射线而生产的非固有噪点，选择颗粒度或像素尺寸小的射线接收媒介(如胶片、IP板和探测器)来降低固有噪点。除使用以上降噪方法外，数字射线检测技术中还可在图像重建及分析时使用各种算法来降低噪点。作为射线检测技术中的一种，3D工业CT检测由于数据采集时间长且检测过程中样品需进行上下或旋转运动，最终成像噪点远远超过2D射线成像，且噪点主要集中在型面。以上的降噪方式可大大降低2D图像上噪点对最终分析结果的影响，但对于工业CT检测图像而言，降噪量远远不够，噪点的存在仍严重影响CT检测图像分析结果。

对制造加工质量要求严且型面结构复杂的零部件(如航空发动机叶片)以上降噪方式不能满足其对工业CT检测结果准确性的要求。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于光学测量仪和CT机的图像去噪方法和系统。

根据本发明的一个方面，提供一种基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法，包括：

利用光学测量仪获得第一图像；

利用工业CT机获得第二图像；

将所述第一图像和所述第二图像合并处理，获得去噪图像；

其中，所述第一图像、所述第二图像包含同一扫描对象；所述去噪图像为包含所述扫描对象的去噪图像。

优选地，所述利用光学测量仪获得第一图像，包括：

将所述扫描对象放置于所述光学测量仪的工作台处；

设置所述光学测量仪的放大倍数；

使用光学测量仪扫描所述扫描对象，得到型面3D图；

将所述相应型面3D图以设定格式导出，作为第一图像。

优选地，所述利用工业CT机获得第二图像，包括：

将所述扫描对象放置于所述工业CT机的工作台处；

设置所述工业CT检测的滤波片及曝光参数；

使用工业CT机扫描所述扫描对象，根据扫描数据进行图像重建，获得工业CT检测3D图像；

将所述工业CT检测3D图像以所述设定格式导出，获得所述第二图像。

优选地，所述图像去噪方法还包括对所述工业CT检测3D图像进行处理，之后再导出；

所述对所述CT检测图像进行处理包括：使用CT图像处理软件打开所述CT检测图像，进行表面网格提取，再以所述设定格式导出。

优选地，所述工作台为能够进行旋转和/或移动的工作台。

优选地，所述滤波片包括两片，一片设置于所述扫描对象的前方，另一片设置于所述扫描对象的后方。

优选地，所述扫描对象的壁厚测量截面与所述CT机的旋转平面保持平行。

优选地，所述将所述第一图像和所述第二图像合并处理，获得去噪图像，包括：

使用三维软件导入所述第一图像和所述第二图像；

在所述三维软件中，使用最佳拟合对齐所述第一图像和第二图像，并删除所述第二图像型面；

将所述第一图像与删除型面后的所述第二图像合并，获得去噪图像。

根据本发明的第二个方面，提供一种基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪系统，包括：

第一图像采集模块，利用光学测量仪获得第一图像；

第二图像采集模块，利用CT机获得第二图像；

去噪模块，将所述第一图像和所述第二图像合并处理，获得去噪图像。

根据本发明的第三个方面，提供一种基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法的应用，将其应用于型面结构复杂零件的质量检测，其中：

采用上述的基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法或系统获得的去噪图像，导入CT检测图像分析软件进行分析处理，获得型面结构复杂零件的结构尺寸、模数比对和缺陷情况。

与现有技术相比，本发明实施例具有如下至少一种有益效果：

本发明实施例中的基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法和系统，创造性地将光学测量仪和工业CT检测技术结合处理，最终获得的图像去除了工业CT检测图像表面噪点，提高无损检测结果的准确性。

本发明实施例中的基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法和系统，推动了工业CT检测技术的实际应用，同时加深了射线检测技术数字化进程；保障了型面结构复杂零部件制造加工质量，推动了型面结构复杂零部件制造加工技术的发展。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明一实施例中的基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法的流程图；

图2为本发明另一实施例中的基于光学测量仪和工业CT机的型面结构复杂零部件图像去噪系统的框架图；

图3为本发明在在航空发动机叶片和燃油喷嘴应用实例中去噪过程示意图；

图4为本发明在航空发动机叶片和燃油喷嘴应用实施例中去噪后图像分析结果图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

现有技术中，对制造加工质量要求严且型面结构复杂的零部件(如航空发动机叶片)以上降噪方式不能满足其对工业CT检测结果准确性的要求。本发明为了解决该问题，创造性地光学测量仪扫描的图像与工业CT机扫描的图像进行处理，提出一种基于光学测量仪和CT机的图像去噪方法、系统及应用。

参见图1，本发明提供两个实施例，一种基于光学测量仪和工业CT机的图像去噪方法，包括：

S100，利用光学测量仪获得第一图像；

S200，利用工业CT机获得第二图像；

S300，将S100获得的第一图像和S200获得的第二图像处理，获得去噪图像。

本实施例中，上述的第一图像、第二图像包含同一扫描对象；去噪图像为包含扫描对象的去噪图像。其中扫描对象就是待检测的对象，比如铸造技术、3D打印技术和超精密加工技术等领域中的零部件，包括各种金属及非金属零部件，如航空发动机叶片、喷油嘴、3D打印件等等。

本发明实施例中使用的光学测量仪可以是一种利用可见光进行测量的高精度微米级的三坐标测量仪，光学测量仪扫描得到的零部件型面3D图噪点非常低甚至几乎没有，且和工业CT机扫描得到的零部件3D图同为点云图像。本实施例将光学测量仪和工业CT检测技术结合，不仅解决了工业CT检测图像表面噪点问题，对工业CT检测技术的应用进行了拓展，更解决了型面结构复杂零部件制造加工质量检测问题，可以进一步保障型面结构复杂零部件使用中安全性及寿命，为型面结构复杂零部件制造技术的发展提供更好条件。

为了更好获得第一图像，在一些优选实施例中，S100中利用光学测量仪获得第一图像可以采用以下步骤实现：

S1001,将扫描对象放置于光学测量仪的工作台处；

S1002,设置光学测量仪的放大倍数；

S1003,使用光学测量仪扫描扫描对象，得到型面3D图；

S1004,将相应型面3D图以设定格式导出，作为第一图像，其中相应型面是指检测涉及的型面。

本实施例中，放大倍数，决定了扫描清晰度。一般的，根据扫描对象清晰度要求来设置放大倍数。另外，型面3D图以设定格式导出，其中设定格式可以是STL格式。当然也可以是其他格式，具体根据采用的读取软件调整。因为光学测量仪扫描能够给出低噪点且精度高的型面结构复杂零部件表面形貌图，弥补工业CT检测技术表面噪大这一不足之处，因此，本实施例对于型面结构复杂零部件的图像去噪处理具有特别好的效果。

为了更好获得第二图像，在一些优选实施例中，S200中利用工业CT机获得第二图像可以采用以下步骤实现：

S2001,将扫描对象放置于工业CT机的工作台处；

S2002,设置工业CT检测的滤波片及曝光参数；

S2003,使用工业CT机扫描扫描对象，根据扫描数据进行图像重建，获得工业CT检测3D图像；

S2004,将工业CT检测3D图像以设定格式导出，获得第二图像。

本实施例S2002中，工业CT机的参数的设置直接影响CT检测图像质量，最终要达到的目的是工业CT检测最终的图像能满足检测标准或客户对检测要求；所以，一般的，参数的设置以检测标准或者客户要求为准。

本实施例中，采用工业CT检测技术获得第二图像，对于型面结构复杂零部件加工质量是最佳无损检测方式，可以进行尺寸测量以及检测其内部结构关系、物质组成及缺陷情况。从而与光学测量仪获得的第一图像结合，可以更解决型面结构复杂零部件制造加工质量检测问题。

在一较佳实施例中，滤波片包括两片，一片设置于扫描对象的前方，另一个设置于扫描对象的后方。该设置方式，前滤波片能够增加射线能量，减少射束硬化效应，后滤波片能够吸收散射线降低散射线对图像质量的影响。

在一较佳实施例中，扫描对象的壁厚测量截面与CT机的旋转平面保持平行，以确保壁厚测量截面的CT图像变形量最小。

为了方便后续S300中的合并处理，在部分优选实施例中，在图像重建获得工业CT检测3D图像，对工业CT检测3D图像进行处理之后再导出。具体的，处理包括：使用CT图像处理软件打开CT检测图像，进行表面网格提取，再以设定格式导出。本实施例中，将相应型面3D图以设定格式导出，其中设定格式与S200中型面3D图导出的格式相同或兼容，以便两者合并处理，比如可以是STL格式。当然也可以是其他格式，具体根据采用的读取软件调整。

为了更好地得到所需扫描对象各个面或所需角度的图像，上述的工作台可以优选采用多自由度的工作台，以便实现扫描对象的各种自动转动、移动。比如，可以采用能够进行旋转和/或移动的工作台，在扫描过程中通过工作台转动和/或移动扫描对象(零部件)，从而方便快捷地获取所需角度的扫描对象的图像。

在一些实施例中，执行S300，将S100的第一图像和S200的第二图像合并处理，以便获得去噪图像，具体可以采用以下步骤实现：

S3001，使用三维软件导入第一图像和第二图像；

S3002，在三维软件中，使用最佳拟合对齐第一图像和第二图像，并删除第二图像相应型面，第二图像相应型面是指检测涉及的型面；

S3003，将第一图像与删除相应型面后的第二图像合并，获得去噪图像。

本实施例中，三维软件可以根据实际情况选择，具体是可以同时兼容第一图像和第二图像的软件，通过该软件可以操作最佳拟合对齐第一图像和第二图像以及删除型面的操作，比如可以采用三维检测GOM软件。当然，在其他实施例中，也可以是其他的三维软件，并不局限于GOM软件。

基于相同的发明构思，本发明另一实施例中，提供一种基于光学测量仪和CT机的图像去噪系统，包括第一图像采集模块、第二图像采集模块和去噪模块，第一图像采集模块利用光学测量仪获得第一图像；第二图像采集模块利用CT机获得第二图像；去噪模块将第一图像和第二图像处理，获得去噪图像。

上述模块的具体实现可以采用上述基于光学测量仪和CT机的图像去噪方法实施例中的相应步骤后中的技术特征。具体的，

第一图像采集模块包括：光学测量仪和第一导出模块，其中：扫描对象放置于光学测量仪的工作台处，并设置光学测量仪的放大倍数，使用光学测量仪扫描扫描对象，得到型面3D图；第一导出模块将相应型面3D图以设定格式导出，作为第一图像。本实施例中，将型面3D图以设定格式导出，其中设定格式可以是STL格式。

第二图像采集模块包括：工业CT机和第二导出模块，其中：扫描对象放置于工业CT机的工作台处,设置工业CT检测的滤波片及曝光参数，使用工业CT机扫描扫描对象，根据扫描数据进行图像重建，获得工业CT检测3D图像；第二导出模块将工业CT检测3D图像以设定格式导出，获得第二图像。本实施例中，工业CT检测3D图像以设定格式导出，其中设定格式可以是STL格式。

在部分优选实施例中，还包括工业CT检测3D图像处理模块，该模块使用CT图像处理软件打开CT检测图像，进行表面网格提取，再以设定格式导出。

在一些实施例中，去噪模块采用三维软件实现，具体包括：导入子模块，对齐和删除子模块，合并子模块，其中：导入子模块采用三维软件导入第一图像和第二图像；对齐和删除子模块，在三维软件中，使用最佳拟合对齐第一图像和第二图像，并删除第二图像型面；合并子模块将第一图像与删除型面后的第二图像合并，获得去噪图像。本实施例中，三维软件是可以同时兼容第一图像和第二图像的软件，比如可以采用三维检测GOM软件。

基于相同的发明构思，在本发明的其他实施例中，提供一种基于光学测量仪和CT机的图像去噪方法的应用，即：将其用于任何材质任何制造加工方式的型面复杂零部件的制造加工质量检测。具体的，采用上述的基于光学测量仪和CT机的图像去噪方法或上述的基于光学测量仪和CT机的图像去噪系统获得的去噪图像，将得到的去噪CT扫描图导入CT检测图像分析软件进行分析处理，获得型面复杂零部件的尺寸、模数比对或者缺陷情况。

为了更好地说明和理解本发明上述技术方案，以下结合具体的零部件的图像去噪来进行说明。

在本发明的一应用实施例中，提供一种航空发动机叶片检测方法，具体包括：

S100，利用光学测量仪获得航空发动机叶片的第一图像；

S200，利用工业CT机获得航空发动机叶片的第二图像；

S300，将S100获得的第一图像和S200获得的第二图像处理，获得航空发动机叶片去噪图像；

S400，将得到的航空发动机叶片去噪图像导入CT检测图像分析软件进行分析处理，获得航空发动机叶片的尺寸、模数比对或者缺陷情况。

具体的，实施S100，其具体过程如下：

S101，启动已校准的光学测量仪，将被检航空发动机叶片样件装夹在光学测量仪可旋转并可移动的工作平台上；

S102，选择放大倍数合适的镜头，按光学测量仪操作程序扫描航空发动机叶片型面并得到相应型面3D图；

S103，将光学测量仪测得的航空发动机叶片样件型面3D图以STL格式导出，作为第一图像。

本实施例，使用高精度微米级光学测量仪获取的航空发动机叶片型面3D图精度高且低噪点，刚好弥补了工业CT检测图像型面噪点多严重影响图像的后续分析问题。第一图像和第二图像一样都为点云图像，有利于后续两幅图合并处理。在图像获取过程中，根据航空叶片结构设计制作相应夹具工装，根据CAD模型建立自动扫描程序，提高检测精度降低噪点。

本实施例中，其具体过程如下：

S201，启动已校准并具有检测航空发动机叶片样件所需能量的工业CT机，将被检航空发动机叶片样件装夹在工业CT机可旋转并可移动的工作平台上；

S202，选择前滤波片、后滤波片及曝光参数对航空叶片样件进行工业CT扫描(可选面阵或线阵)，并进行图像重建；

S203，使用VG STUDIO MAX软件或AVIZO软件打开航空发动机叶片样件CT检测图像，并进行表面网格提取，以STL格式导出航空发动机叶片样件工业CT检测图像。

本实施例中，航空发动机叶片壁厚测量截面与工业CT旋转平面保持平行，确保壁厚测量截面的CT图像变形量最小。

本实施例中，根据航空发动机叶片结构制作相应工装夹具，保证被检航空叶片的固定及与工业CT旋转平面的平行度。使用前滤波片提高射线能量，后滤波片降低散射线对探测器的影响，从而提高CT图像质量降低图像噪点。具体的，在涉及零部件尺寸测量及模数比对时，由于零部件的形状结构各异，为保证检测准确度及精度，工装夹具一般根据零件形状结构进行制作。

本实施例中，实施S300，参见图3中的A图，具体过程如下：

S301，在三维检测GOM软件中分别导入STL格式的航空叶片样件3D型面图和工业CT检测图，以待后续图像处理；

S302，在GOM软件中使用最佳拟合工具对齐2幅图，使2幅图具有相同坐标系。选择CT检测图的型面使用删除功能进行删除，去除CT检测图高噪点型面；

S303，使用合并工具合并3D型面图和去型面CT检测图，并以STL格式导出合并后的型面低噪点3D图像，获得去噪图像。

本实施例，使用三维图像处理软件对齐、删除及合并功能，对CT检测图像进行型面去噪点处理，该过过程使用低噪点的型面3D图(即第一图像)整体替代CT检测3D图像(第二图像)中噪点大的型面部分，无需精确找到所有噪点位置，提高去躁效率。如图3所示，流程示意图中左侧第一幅图片为未去噪CT扫描原图，右侧第一幅图片即为本实施例最终获得的去噪CT扫描图，从该图对比可以看出，右侧去噪CT扫描图去除了左侧工业CT检测图像表面噪点，提高无损检测结果的准确性。

本实施例中，实施S400，将得到的航空发动机叶片去噪图像导入CT检测图像分析软件进行分析处理，获得航空发动机叶片的尺寸，具体为航空发动机叶片壁厚，参见图4中的左图。

在本发明另一实施例中，还提供一种3D打印件的质量检测方法，下面，具体提供3D打印燃油喷嘴的质量检测方法，,具体包括：

S100，利用光学测量仪获得燃油喷嘴的第一图像；

S200，利用工业CT机获得燃油喷嘴的第二图像；

S300，将S100获得的第一图像和S200获得的第二图像处理，获得燃油喷嘴去噪图像；

S400，将得到的燃油喷嘴去噪图像导入CT检测图像分析软件进行分析处理，获得燃油喷嘴的尺寸、模数比对或者缺陷情况。

本实施例中，实施S100，其具体过程如下：

S101，启动已校准的光学测量仪，将被检燃油喷嘴样件装夹在光学测量仪可旋转并可移动的工作平台上；

S102，选择放大倍数合适的镜头，按光学测量仪操作程序扫描燃油喷嘴型面并得到相应型面3D图；

S103，将光学测量仪测得的燃油喷嘴样件型面3D图以STL格式导出，作为第一图像。

本实施例，使用高精度微米级光学测量仪获取的燃油喷嘴样件型面3D图精度高且低噪点，刚好弥补了工业CT检测图像型面噪点多严重影响图像的后续分析问题。第一图像和第二图像一样都为点云图像，有利于后续2图合并处理。由于燃油喷嘴样件体积小可直接手动进行光学3D扫描。

本实施例中，实施S200，其具体过程如下：

S201，启动已校准并具有检测燃油喷嘴样件所需能量的工业CT机，将被检燃油喷嘴样件装夹在工业CT机可旋转并可移动的工作平台上；

S202，选择前滤波片、后滤波片及曝光参数对燃油喷嘴样件进行工业CT扫描(可选面阵或线阵)，并进行图像重建；

S203，使用VG STUDIO MAX软件或AVIZO软件打开燃油喷嘴样件CT检测图像，并进行表面网格提取，以STL格式导出燃油喷嘴样件工业CT检测图像。

一较佳实施例中，燃油喷嘴壁厚测量截面与工业CT旋转平面保持平行，确保壁厚测量截面的CT图像变形量最小。

本实施例，由于燃油喷嘴体积小质量轻使用CT检测常规工装夹具即可保证被检燃油喷嘴的固定及与工业CT旋转平面的平行度。使用前滤波片提高射线能量，后滤波片降低散射线对探测器的影响，从而提高CT图像质量降低图像噪点。

本实施例中，实施S300，参见图3中的B图，具体过程如下：

S301，在三维检测GOM软件中分别导入STL格式的燃油喷嘴样件3D型面图和CT检测图，以待后续图像处理；

S302，在GOM软件中使用最佳拟合工具对齐2幅图，使2幅图具有相同坐标系。选择CT检测图的型面使用删除功能进行删除，去除CT检测图高噪点型面；

S303，使用合并工具合并3D型面图和去型面CT检测图，并以STL格式导出合并后的型面低噪点3D图像，获得去噪图像。

本实施例，使用三维图像处理软件对齐、删除及合并功能，对CT检测图像进行型面去噪点处理，该过过程使用低噪点的型面3D图(即第一图像)整体替代CT检测3D图像(第二图像)中噪点大的型面部分，无需精确找到所有噪点位置，提高去噪效率。

本实施例中，实施S400，将得到的燃油喷嘴去噪图像导入CT检测图像分析软件进行分析处理，获得燃油喷嘴的尺寸，具体为其内径尺寸，参见图4中右图。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。上述各优选特征在互不冲突的情况下，可以任意组合使用。