數字射線影像與膠片影像評定的差異

2018-04-26 05:10:58,,,

無損檢測 2018年4期

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(1.廊坊北檢無損檢測公司，廊坊 065001;2.中國石油天然氣管道局第一工程公司，廊坊 065000 3.北京合聚信達科技有限公司，北京 102218)

在無損檢測射線檢測方法中，根據成像介質不同可分為常規膠片照相和數字射線成像兩大類。兩種影像的形成機理相同，都是透過工件的射線強度分布的投影，一個是形成以銀粒子為載體的底片圖像，一個是形成數字化的影像文件。底片通過觀片燈人工評定，數字影像通過計算機人工評定。兩者的方法標準不同，評定標準相同，人們容易理所當然地認為評定方法也相同，進而往往會忽視數字影像評定方法的特殊性，忽略了計算機對人眼的增強作用，而沒有充分發揮計算機的輔助作用。筆者對兩種檢測技術影像的技術指標和測量技術的差異進行了分析。

1 數字影像與底片影像的差異

表1為數字影像與底片影像在評定時的差異，數字射線影像與底片照相影像評定過程中測量技術及環境要求的差異如表2所示。

2 影像處理技術的差異

膠片照相中的描述底片影像質量的主要指標有：對比靈敏度、不清晰度、顆粒度。在數字影像中主要指標有對比靈敏度、圖像空間分辨率、歸一化信噪比[1]。除了共同的靈敏度和標識要求以外，底片合格與否往往只看黑度是否超標，有無劃傷，對顆粒度不再做評判;而數字影像是否合格是通過歸一化信噪比和灰度范圍數據精確測量的。

表1 技術指標方面的差異

表2 測量手段和環境要求的差異

2.1 灰度調整

數字影像首先是灰度可十分方便地調節，而底片是固定黑度，想改變觀感(透過底片的光強度)，只有調整觀片燈的亮度來實現；在實際操作中亮度的提高是比較困難的，通常只能分普通亮度和高亮度兩檔調節，黑度5.0以上難以觀察[4]。

2.2 對比度調整

數字影像的對比靈敏度一般要優于底片影像的，而空間分辨率低于底片影像的，數字影像可以通過電腦的影像處理來提高人眼的識別能力，同樣的條件，原來的底片上看不清楚的缺欠，通過數字影像處理技術可被人眼更容易地捕捉到，從而提高了數字影像的缺欠識別能力。

2.3 動態范圍

數字影像處理是一種專門的計算機軟件技術，有著復雜的算法，涉及到影像的灰度、對比度、影像識別、彩色飽和度等。作為無損檢測用的數字影像則相對簡單，都是灰度影像，影像模數轉換位數一般都能達到12 bit，形成的灰度等級為4 096級，而底片上影像能達到2 000級，但是，在0～255所表示的圖像灰度顯示系統中，人眼的灰度識別等級約30～50級，這樣在觀片條件不可調的情況下，只有少量的灰度影像被人眼識別出，而數字影像則能通過計算機圖像處理來改變窗口寬度、窗口位置，使評定者具備了識別出這6萬多個灰度等級的能力[5]。數字影像的寬容度相當于底片寬容度的10倍,一張CR數字影像相當于10張膠片底片影像內容的疊加。

2.4 灰度測量

數字影像由于能很方便地對小區域進行灰度的測量，并且具有很寬的線性灰度，更容易通過灰度間接測量出工件或缺欠處的厚度(對于板型工件測厚比較理想，但是對于非板型工件的實拍誤差較大)。因此，數字影像的評定可以解決過去“深孔難測”的問題，這點比底片評定更加有根據。當需要測量底片上直徑小于2 mm的點(如氣孔，未熔合等)的黑度值時，普通密度計難以實現，而數字影像則很容易測量。

圖1 單絲像質計定量識別原理

2.5 靈敏度的精確測量

利用瑞麗判據方法可實現對單絲像質計的定量測量。該方法被用于雙線型像質計的識別中，可以通過研究，確定一個適當的值，如圖1所示。比如：當單絲灰度與附件母材灰度差達到20%以上時，認為是可以識別，反之則認為不可識別。這個方法也可以應用到未來的自動評定中。

2.6 灰度幅值包絡線輔助分析

對于缺欠邊界過渡區黑度變化的識別有利于缺欠的定性，而底片影像則無能為力，需完全依靠人的感性認識。數字影像可以利用軟件里的厚度測量輔助工具，顯示影像過渡區灰度的幅值包絡線，以實現任意焊縫橫斷面上的灰度投影，相當于超聲波中的A掃描視角，檢驗人員可以根據其變化規律對缺欠輔助定性。常見缺陷的數字影像圖片示例如圖2～6所示。