GB／T 41123.2-2021  无损检测 工业射线计算机层析成像检测 第2部分：操作和解释

4.5CT图像的分析和解释

应资的典型特征包活 财科分布 典型的测量任务包括 轮朗

4.5.2特征检测/缺陷检测

根据测量需求，目前有多种方法用于几何特征测定。在CT切片中手动测量点对点距离，也可借助 分析软件提取更复杂的特征。 通过CT图像测量物体的几何特征是一种间接测量过程，尺寸测量在CT图像中进行或从CT图像

园林工艺、表格4.5.3.2确定精确的图像比例

精确的图像比例或体素大小应通过测量合适的用于校准的标准件（与被检物体一起检测以及在检 测之前/之后直接检测)或在被检物体上使用已知几何尺寸来确定。为此，将CT系统的体素大小或放 大倍数M与实际可准确确定的体素大小或放天倍数（M：）进行比较（使用参考物体/何尺寸）。因 此，例如，可通过测量参考物体（见图1中的哑铃）的中心距离高精度地确定体素尺寸，而不受其他变量 的干扰影响[例如，CT图像中参考物体表面（灰度值域值）的精确位置」。在这个过程中，应考虑到在某 些情况下，测试对象的CT灰度值会受到伴随参考物体的影响（例如，对比度、干扰和伪像的变化）。可 视化软件利用此方式测定的实际体素尺寸可对CT系统的体素尺寸进行相应的缩放/校正。

4.5.3.3阅值确定

图1参考物体（哑亚铃）

为了能够进行尺寸测量，应在CT图像中确定部件表面或材料接触表面。部件表面通常为固体物 体到周围空气的过渡界面。此界面通过灰度阈值来确定，且主要取决于材料和X射线的设置。灰度阈 置可使用整个CT图像范围内材料灰度值的均值确定，如材料和空气各自灰度平均值再取平均。该类 值有时称为“iso50阈值”。全局阈值或使用iso50方法的校准适用于由均质材料制成物体的多种测 量任务。 全局阈值不适用于由多种材料组成的物体。在这些情况下，宜根据边界两侧的材料使用不同的阙 值。即使是均质材料物体，射束硬化、散射和其他伪像也可导致CT图像的局部变暗或变亮，从而使测 量结果失真。例如，部件内部表面的灰度阈值通常因上述原因与部件外部的表面不同。必要时，可根据 边界两侧的灰度等级确定局部阈值。通过局部确定的阅值获取整个部件表面，虽然耗时，但是受对比度 变化及伪像的影响更小。

4.5.3.4基本几何体的调整

除采用坐标测量技术的简单点对点操作（见4.5.3)方法外，可采用参考几何体调整。就此而言， 件将基本几何体或参考对象（例如平面、圆柱体、球体或类似物）用相应标定的数据拟合感兴趣的

。在参考对象处，直接或通过组合参考对象来确定几何特征（例如直径、距离、角度等）。通过拟 应数据的数千个典型测量点，由于统计平均和减少了用户影响，通常比经由两点的手动距离测量具 高的精度。

4.5.3.5几何数据生成

4.5.3.6标称一实测比较

CT尺寸测量的一种应用是CT扫描的三维图像（实际物体）与CAD（或其他来源）的标称几何 比较。在使用CAD坐标系对齐CT坐标系之后，可以通过选择适当的软件将CT测量实际部件 尺寸与标称的CAD尺寸进行对比。标称尺寸与实测图像比较可在导出的STL模型（或点云 AD数据之间进行，或者直接通过体素与CAD数据进行比较而不从先前的STL或点云提取，

4.5.3.7几何数据的进一步处理

CT也能用于诸如原型部件或连接零件几何数据的无损测量（逆向工程）。 CAD模型不是基于三角形模型，而是基于基本几何体（例如圆柱体）和所谓的自由曲面。因此， CAD系统中的儿何数据须进一步处理，例如对CAD模型中体素确定的表面进行工程设计。使用适当 的软件，可使三角形模型转换成与CAD兼容的数据（所谓的逆向工程），由此CT扫描的物体即真实几 何形状可再次用于CAD设计

假设两种材料的X射线线衰减系数分别为μb、μf，它们与射线能量函数关系如图2所示。这两科 材料的衰减系数差为△，计算见公式（1）：

通常，CT对比度定义为细节特征与背景材料衰减系数差的百分数。 对比度计算见公式(2)：

此定义假设细节特征贯穿CT切片厚度。若细节特征厚度（ht)小于切片厚度（h。），则对比度值 /h，比例降低（部分体积效应）。

图2Au与X射线能量函数关系

X射线能量是线衰减系数差（△μ）及对应对比度的主要决定因素，是重要的扫描参数。选择低能量 有利于提高对比度，但不利于细节特征检出（降低了信噪比）。如何折中选择在很大程度上取决于特定 检测应用。 对于理想的CT系统，则穿过图3a)中所示物体中心区域（背景中心的一个特征）的轮廊线的CT 值曲线将显示为图3b）所示的锐利分布。

衰减系数为的细节特征在衰减系数为μ的背景材料中心的CT切片 图3对比度图

辐射过程的统计特性会引起单位时间光子数量的变化，其统计特性服从泊松分布。这种现象是辐 射固有的，通过适当延长积分时间（或计数），使统计噪声满足CT成像检测要求。能接受的噪声水平取 快于实际需求，并且变化范围可能较大。 X射线信号的光子噪声（或量子噪声）的特征在于信号的方差等于噪声的平均值（泊松分布）。 通常，信号的标准偏差即方差的平方根作为噪声水平的度量。也就是说，如果每个采样周期中平均 检测到N个光子，那么在任何相同采样周期中记录到的光子数有68%的概率在N士VN的范围。 除光子统计噪声外，还可存在探测器电子噪声和散射噪声。在详细分析时，应考虑这些噪声的 影响。 噪声可在与被测物体的大小和衰减相同（或相近）的测试卡上进行测量（测试卡可以是与测量MTF 相同的圆柱体，见5.1.5），测试卡应具有足够大的均匀区域以提供令人满意的统计数据。 在实验上，如重建图像的一个均匀区域含有m个像素，每个像素的像素值为，则确定该区域像素 直标准偏差（。）的通常过程是： 首先，应计算重建图像区域的像素平均值（），计算见公式（3）：

式中： 图像区域像素个数； 一图像区域每像素灰度值。 计算标准差（c）,计算见公式（4)

当m取值在25～100范围内时，c对像素平均值不是很敏感。重建图像中的噪声分布与位置相 其是在物体的边缘附近，所以不应使用太大的区域。CT图像的噪声不是完全不相关，但对。影响很小

信噪比（SNR）的计算见公式（5）：

SNR的值取决于射线到达物体时的衰减程度，且根据重建区域在物体中的位置或者重建直径的变 化而变化。SNR随着X射线剂量的增加而增加，SNR越大，图像的质量则越好

5.1.4对比度噪声比

噪声（)护大了材料CT灰度值（u）的分布范围，还可能导致不同材料灰度值（分别为和）日 ，见图4：

图4材料和背景中CT值的分布

对比度噪声比（CNR)用来衡量细节特征和背景之间的衰减差值是否大于背景噪声水平。通常， 值为3时认为具有良好的检测置信度

调制传递函数（MTF)是表征系统空间分辨率的标准参数，它是系统的点扩散函数（PSF)与狄拉克 分布卷积的一维傅立叶变换的模。因此，PSF是系统对理想点的响应。MTF描述了系统重现空间频 率的能力。低频（大且均匀的细节特征）相比于高频（小细节特征）而言能更真实地再现。MTF不仅是 纯粹的理论数学表示，可用于预测和测量系统性能，并比较不同的系统性能。 图5给出了从简单圆柱体的图像获得MTF的实验方法。优先使用圆柱体是因为一旦确定其质量 中心，通过该点的轮廊线即垂直于圆柱体边缘，见图5a）。多个轮廊线可以对齐和平均，以减少边缘响 应函数（ERF)中的系统噪声和量子噪声，见图5b）。 MTF的幅度被归一化为1。它以空间频率为单位绘制，通常用每毫米线对数（lp/mm)表示。这个 程序易于执行，不会产生歧义，

图5均质圆柱CT图像获取调制传递函数（MTF)的方法

D）沿直径方向的灰度响应曲线边缘响应函数（ERF)

）ERF的导数：线扩散函数（LRF)或点扩散函数（PSF）

均质圆柱CT图像获取调制传递函数（MTF）的

建议使用与实际被测物体材料相同的圆柱体试样（衰减程度相当）进行测量。使用相同或相当衰减 条件，或者相同尺寸的圆柱体试样，其优点是可同时测量MTF和SNR，但固定尺寸和材料的圆柱体也 限制了CT重建中对MTF变化的认知。如用比测试物体的衰减系数大的材料制成的圆柱体试样，则 成像重建范围更小，但可用来测量MTF与检测位置的函数关系。此时，使用单独的测试卡获得有代表 性的结果。 线对测试卡可直接用来测定离散点处的MTF。线对测试卡的测量方法，见附录A，

处理步骤/程序、检测细节特征以及精度要求应形成文件。结果的评价应通过与相应性能参数 交来完成，如密度分辨率、“临界缺陷”检测能力或精度、几何特征测量的不确定度等。 如果达到了性能参数要求，检测能力是适宜的。图像质量参数的选择取决于实际应用。例如

化信噪比获得最佳密度分辨率；通过优化空间分辨率提高尺寸测量精度。对于有限时间的扫描， 可能同时进行优化。

5.3CT性能评价及验收标准

可通过人工、计算机辅助或 生能进行评价， 不能评估CT系统的“绝对性能”，应只在特定的检测条件下评价CT系统性能指标 因此，CT系统的任何购买者应在购买时与 商供应商就验收条款达成一致

在记录和性能测试报告中包括的参数见表1。

表1可用于记录的参数

伪像是指CT图像上出现的与被测物体不符的虚假特征。所有的成像系统，都存在伪像。有些伪 像在CT物理学和数学中是固有的，并且不可消除，如图像边缘高衰减区域产生的“边缘效应”。其他伪 象是由于CT系统硬件或软件设计存在不足，这些可通过改进设计来完善，例如辐射散射和探测单元之 间响应的不一致造成的伪像。 发生在不同衰减材料交界面上的伪像比其他区域的伪像更不易察觉，在边界灰度轮廊分布中经常 会出现过冲或下冲，可导致误判（错误的缺陷显示，甚至是缺陷漏检）。伪像的类型和严重程度是用来评 价两个相同规格的CT系统的因素。 CT系统的购买者和供应商应了解不同伪像之间的差异，以及其对CT检测完整性的影响。例如， 绝对材料密度的测量受到未补偿的杯状效应的严重影响，但同样的伪像可能不影响径尚裂纹的检测，见 5.5.2

5.5.2射束硬化伪像

多色能谱的X射线源产生射束硬化效应，如X射线机或直线加速器。与单能（即同位素）射线源相

反，由轨致辐射源产生X射线的平均能量随着其穿过物体而逐渐变高，原因是能量较低的光子相比于 能量较高的光子更容易被吸收。由于滤波后的X射线穿透力更强，所以样品内部的线衰减系数相对于 靠近样品边缘的线衰减系数被低估，导致“杯状伪像”（见图6）。虽然可通过有针对性的工艺选择部分 抑制杯状伪像”，但它通常是一个严重的问题，应在重建过程中进行校正。 典型的校正方法是使用与被测物体相同的材料制成的覆盖足够厚度范围的阶梯试块，获取其投影 数据。投影数据中的灰度值转化为真实厚度所对应的灰度值，并以此进行图像重建，得到校正后的CT 图像。但是，对于包含多种材料的被测物体，这种方法可能无效，

图6杯状效应图像[21

射束的有限宽度导致边缘伪像。从几何结构上讲，X射线束是由X射线源的焦点大小和探测器单 元的有效面积决定。每次测量数据为射线方向线积分与射束轮廊的卷积。一般来说，条带积分足够小 时，虽然损失空间信息，但不引起发散伪像。信号水平发生急剧变化是一个例外，这一情况足够显著时 在重建时产生伪像，这种伪像在图像的高对比度边界处以条纹形式出现，见图7。边缘伪像是由测量数 据与重建过程要求之间的差异引起的。测量数据是线积分与射束轮廊卷积的对数值，重建过程要求的 则是射束轮廊与线积分对数的卷积，二者在数学上不相等。 边缘伪像不可简单地通过准直减小焦点尺寸或探测器孔径的有效尺寸，或者同时减小二者来消除。 当把条带积分改进为近似线积分并降低对边缘伪像的敏感性时，计数率大幅度下降，同时增大图像噪 声，延长CT扫描时间。实际应用中，焦点尺寸和探测单元的有效面积在相应的放大倍数下已被设计的 尽可能小，若进一步减少边缘伪像，可用软件校正。然而，软件校正涉及一些类型的解卷积程序校正射 束轮廊分布。由于X射线束的强度分布形状复杂，且随着X射线路径变化而变化，使校正过程变得更 为复杂。 边缘伪像是在重建图像中高对比度边缘显现的条纹，当信号发生急剧变化时可能会出现，

在高对比度边缘下由于边缘伪像造成的暗条纹

还有一个向题会增加是散射的出现。当使用多个探测器时，由于康普顿散射的作用，入射光子路径 变化可变成散射光子被其他探测器接收。散射随能量增加而增加，不易与真实信号区分，从而影响测 重。可通过适当准直的方法减轻其影响，但不能消除。 CT系统每个独立组件中可修复的工程缺陷或元器件的基本物理限制可能会导致电子和机械的非 线性和不稳定性，在一些情况下，这些问题可在软件中校正（或者减少）；而在其他情况中这些问题只能 通过重新设计有问题的子系统来修复。与不可控的误差来源相比，要将此类误差控制在较小的范围内 则应付出更多的努力，比如上面讨论的这些误差来源。

电子和机械非线性和不稳定性也是导致检测不准确的原因，主要源自于可修复的工程缺陷或元器 件的基本物理限制。无论是哪种情况，都影响数据的有效性。一些情况下，软件可校正（或减小)其影 响；其他情况下，只能对不良的子系统进行重新设计。这类关键问题的相关信息具有商业敏感性，因此 属于专有技术，文献相对较少。与不可控的误差来源相比，应控制此类误差的影响。

环形伪像是由探测器的增益误差（传感器阵列中的故障元件、非线性响应、探测器老化或者其他原 因)或欠佳标定引起的系统误差。此外，高空间分辨率加剧环状伪像。环状伪像以一系列同心圆的形式 出现在重建图像中，中心位于CT系统的旋转中心，见图8。通过适当的标定，如生成没有相应物体的 空图像的平场校正，或一些后处理方式可减少环形伪像。

5.5.7旋转中心偏差伪像

旋转中心伪像是检测几何尺寸的测量误差引起的系统误差。如果旋转轴测量有误差，则投影图像 无法正确反投影，投影图像中的点状特征不能重建为CT图像中的点，而呈圆形。总体效果是应使垂直 于旋转轴的切片出现双重影像，但不影响与旋转轴平行的切片，见图9。 大多数采集和/或重建软件宜提供用户自主校正旋转中心或软件自动校正功能，旋转中心相对于探 测器中垂直像素列的任何倾斜宜通过重建软件校正。

图9旅转中心偏差伪像2

运动伪像是由CT扫描过程中被测物体移动引起的，由于移动通常只在一个方向上，因此其条形伪 像往往只朝一个方向。与旋转中心伪像不同，运动伪像在CT切片内通常表现为双重影像，且不对称， 见图10

5.5.9投影不足引起的伪像

CT扫描过程中，若投影数据量不足（所需投影数量取决于物体的形状），则在垂直于旋转轴的CT 切片中出现径向条纹。若重建时投影较多，伪像减弱。伪像的严重程度随着样品几何形状而变化，一般 在拐角部位更为明显，见图11。

图11投影数量不足引起的伪像[2]

某些重建算法，例如Feldkamp锥束算法，假设样品的所有部分都是从一组垂直于旋转轴的视 的，这仅适用于射束轴上的样品部分，样品其他部分垂直方向轻微偏差会引起所谓的“锥束伪像 12.

某些重建算法，例如Feldkamp锥束算法，假设样品的所有部分都是从一组垂直于旋转轴的视角观 察的，这仅适用于射束轴上的样品部分，样品其他部分垂直方向轻微偏差会引起所谓的“锥束伪像”，见 图12。

图12堆栈光盘锥束伪像[2]

在实验条件下，用于测量空间分辨率的参考样件（线对卡）是一个直径为65mm的圆盘，圆盘内共有 8排孔，每排有5个方形孔，每排方形孔的间距等于孔的边长。方形孔的尺寸范围为0.4mm×0.4mm 2.5mm×2.5mm(见图A.1)。 孔的排列通常与常规射线照相使用的像质计（IQI)类似，用线对表示，标定孔尺寸与线对数的对应 关系见表A.1

表A.1孔尺寸与每厘米等效线对数的关系

为满足不同系统的使用需求，制作三种不同衰减系数材料的参考样件：有机玻璃、铝合金、不锈钢 见图A.1

空间分辨率测试样件（从左到右：铝、有机玻璃、

测量的目的是简单地表示CT系统对参考物体特性的响应（见图A.1和表A.1）。该测量的决定性 因素是获得系数R门窗标准规范范本，即对比度与分辨率（每厘米线对数)的函数关系，用百分比表示。R曲线是比较CT 系统性能的有效方法。 R的计算见公式(A.1)

NA(i) 第i行5个孔CT灰度值的平均值； N(i) 第i行两个孔之间的CT灰度值的平均值； NA(i)、NB(i) 沿孔中心线的灰度分布曲线测量，取其极值点（见图A.2）； Nc 样件中部不少于10个像素平方区域测量的材料灰度值的平均值； NA 一样件外部不少于10个像素平方区域测量的空气灰度值的平均值。 Na（i)、Ng(i）、Nc和NA见图A.2。R可能是正值或负值，因为不同的CT系统具有不同的灰度等 级动态范围，因此空气可能比材料的灰度值更低或更高，

）沿一排孔（固定空间频率）的灰度曲线

图A.2线对测试卡的响应因子的测量原理

在测量中描述灰度等级分布，用 S 30 表征，计算见公式（A.2）：

压力容器标准个像素平方区域测量的背景材料CT灰度值的标