射线模拟器专家运用于POD评估上

射线模拟器专家运用于POD评估上

介绍

一个普遍的问题是无损检测方法的测量原理的物理限制。特别是当目标方法被压到了极限，它构成一个危险的错误时没有发现缺陷的无损检测方法指定为“无缺陷”的一部​​分。通常情况下，下面的一些关键尺寸的缺陷，只检测到目标的概率<100％由一个给定的方法，当缺陷的尺寸进一步减小，这种概率迅速减小，这是极不可能的，使用给定的方法检测到的缺陷。在这里，无损检测可靠性分析来发挥统计估计的检测概率（POD）的缺陷给予其大小或方向等特征参数。确定POD作为探伤大小的函数的方法已经由阿伦·贝伦斯提出[1]，在他的开创性工作，今天它是很好的建立在许多工业部门，如航空，铁路，发电，需要高标准各自的无损检测系统。
尽管它的广泛使用，该应用程序的POD测定下列贝伦斯仍然是相当昂贵的，因为用户有制造一系列具有某种特性的人工缺陷，并对其进行分析，使用的无损检测方法中的问题。随着无损检测仿真系统，实现了高水准的写实主义的可用性，这是很有诱惑力的，以取代昂贵的人工创建的测试样本检验便宜的计算机模拟，它可以生成测试数据的缺陷更容易和更快的大集合。同时还会有没有解决的方法测试物理无损检测系统至少设置与高可靠性的要求，它应该是可能的结合，得到无损检测性能的模拟和实验数据估计速度更快，并降低成本，或估计的的NDT性能和确定要求的系统，还没有实际建。目的的欧洲龙虾项目[2]。在毕加索的框架，现有的X光模拟器艺术家[3]已提高了一个软件模块，SimuPOD，有利于模拟的POD试验从内艺术家。它提供了一个友好的用户界面来设置，执行和分析系列POD曲线估计，特别注重计算。在下面的部分中，POD法不久评论。然后，我们描述的艺术家软件包及其改进自公布参考文献[3]。最后，SimuPOD进行说明。

1。 POD方法（一）

来估计的过氧化物酶（POD）的函数的缺陷大小，必须制造一系列的缺陷具有不同的a和采用无损检测系统。提出由贝伦斯[1中的A-VSA分析，无损检测系统由一个两阶段的过程建模：第一，一个物理测量产生的信号的响应â这是一个严格增函数的实际的大小，和这个信号进一步受到噪音的干扰。然后，决定发生â是否大于给定阈值ADEC无损检测系统的信号，在这种情况下，存在一个缺陷检测的。在这种情况下，在过氧化物酶（POD）的概率由下式给出，所测得的?（包括噪声）超过阈值ADEC [1]
（1）过氧化物（一）= P（ - > ADEC）。确切的单位和含义依赖的方法。例如，在UT，Ⅰ可能意味着指示的回波高度，并在RT中，也可以是对比度。贝伦斯假设，功能关系，A-VS-通常可以由一个线性函数来描述日志日志规模，本底噪声在A <ATH小值和饱和在A> ASAT大值从数据中去除。他进一步建议采用截尾线性回归估计从实测数据的依赖。对于高斯白噪声，POD（A）曲线是什么，但一个适当规模的错误日志功能，例如，POD（ADEC），= 50％，其中ADEC相应的决策阈值ADEC缺陷尺寸。由于用这种方法确定的POD曲线本身就是一个量，它是统计错误。贝伦斯使用方法[4]郑尔斯推断出较低的95％的信心，从实验确定的POD曲线的约束。 a90/95的值，其中的过氧化物酶（POD）存在一个缺陷等于90％，在95％的置信频带之内，现在普遍接受的作为无损检测系统的限制。
使用上述框架，下面的成分是必要估计POD：第一，A和A的参数必须被定义为给定的方法。其次，必须准备一系列的设置与审判缺陷。最后，必须设置阈值ADEC，ATH及ASAT。所有这些设置可以在计算机模拟控制，所以能够在一个虚拟的环境中执行的整个过程。
在下一节中，我们给出了一个概述射线模拟软件包艺术家。

2。模拟器专家

RT检查分析和仿真工具艺术家[3]是一个软件包，用于模拟X射线成像在工业环境中。它提供了一个互动性和用户友好的3D GUI设置仿真所需的所有参数。由于就业算法的图像生成，它也是相当快，在典型环境中的交互式帧频达到近。

的艺术家中的图像的计算是一个三阶段的过程。甲第一模拟计算从影像学参数的X射线管的光谱。或者，测得的频谱可以被加载。第二阶段投射光线从信号源到每个检测器像素的剂量值中的结果和为每个象素的滤波后的频谱。最后阶段的剂量转换成灰度值，并适用于噪声特性和清晰度。所有三个阶段的计算引擎已经发生了重大的重新审视艺术家的最新版本。在接下来的章节中，这些模块的简要说明。

2.1源模型

逼真管光谱的定量模型计算，XRayTools [5]，先前已被开发，现在融入艺术家。该模型采用了一个内置的经验函数估计的电子密度分布在目标深度，方向和能量的函数。或者，这种分布可以通过蒙特卡罗模拟计算。目标再细分成片，辐射是在总结了所有切片。这求和需要考虑轫致辐射，小学和中学的特征辐射的衰减来自​​更深片的辐射。

图1。光谱，X-射线管与钨靶，加速电压100kV的
目标角24°和1mm铍退出窗口。其他吸收剂
源和探测器之间也考虑在内。

图1显示一个管100kV的加速电压的频谱上的钨靶。黑线代表Amptek公司XR-100T-CdTe的协议栈中的测量探测器，而蓝线是整个实验设置的模拟的结果。所有的特征辐射的相关功能，包括模拟捕获。请注意，该模型有没有可调参数，尤其是总辐射强度也从模拟预测，以良好的精度。的偏差的总光子通量在这个例子中，只有2.4％。有兴趣的读者可以参考文献[5]为进一步的细节。

2.2光线投射引擎

在图像生成的第二个阶段，在每个检测器像素的辐射的强度和频谱的计算方法是从源点到对应的像素沿每条射线衰减输入频谱。该算法的输入是一个三角面模型的试验片在工业标准的STL格式。这种方式，它可以具有任意几何形状的，并直接与CAD软件接口。该模块首先计算厚度图表示在给定的检测像素的每一个材料的衰减长度。然后，频谱衰减的比尔 - 朗伯定律计算的总剂量，可能尊重所施加的检测器的光谱灵敏度的入射角（见2.3节）。
仔细重新实现这个阶段带来了显着的性能提升，这要感谢两个技术。首先，使用OpenMP并行计算衰减长度，从而利用现在无处不在的多核心CPU，即使在标准的办公电脑被发现。其次，比尔 - 朗伯衰减的贡献的总和，每个能量箱被卸载到GPU通过OpenGL着色语言（GLSL）。着色器程序运行速度远远超过CPU即使在典型的板载图形处理器。一个基准情景与2000×2000像素，48000三角形和116能源垃圾桶股票办公电脑使用4核和英特尔集成显卡芯片2.66GHz的英特尔Core2Quad CPU运行时间2.2s。这是需要54S，对于这种设置在同一台机器上的艺术家比以前的版本快了近25倍。当减少帧的大小为1000×1000像素，计算0.65s内完成，达到交互式帧频。

2.3探测器模型

图像生成的最后阶段，将输入到所选择的检测器的输出单位的辐射强度。对于数字检测器（IP和DDA）这包括应用程序的光谱灵敏度，在第二阶段中，转换从吸收

图2。两个不同的成像板和一个典型的数字检测器阵列的闪烁屏幕的光谱灵敏度检测器的模型所预测的。

模拟假设给定的检测器的光谱灵敏度的最终灰度值的光子的贡献是成正比的平均沉积能量的光子检测器的敏感层的相互作用。在数字检测器的情况下，光敏层是闪烁的屏幕，而对成像板的荧光体层。此平均沉积的每个光子的能量取决于光子能量的入射角，实际上构成了一个上限的灵敏度。
图2显示了由该模型预测在两个不同的成像板和一个典型的用于数字检测器阵列的闪烁屏幕的光谱灵敏度。已经进行了初步实验，以验证此模型，它们被发现是与预测相一致。将刊登在即将到来的文章的详细比较。
所吸收的能量的转​​换，从每个像素的灰度值包含了许多未知因素，如放大器的设置，模拟集成组件和数字增益设置。因此，凭经验确定的转换功能是一个理想的每个像素的灰度值映射所吸收的能量。接着，噪声被添加的噪声功率相匹配的实验发现依赖于灰度值的信号 - 噪声比。最后，图像与真实的检测器的空间分辨率相匹配的不清晰度内核进行卷积。
整个过程的输出是模拟胸片密切匹配实验图像。随之而来的使用定量模型结果在逼真的图像和匹配的曝光时间。仿真POD的研究，将在下一节详述，依靠艺术家的发动机为基础的质量。

3。 SimuPOD

为了模拟一个POD的研究，这是必要设立了一系列的类似的场景，其中的缺陷的几何形状变化。为了减轻负担仿真软件的用户，需要良好的界面，它允许定义不指定个别参数的情况下，为每个图像的几何变化，并启动批次的模拟运行。这是进场SimuPOD。 SimuPOD是一个艺术家的扩展与用户友好的图形用户界面来定义一系列的计算和运行自动分析，POD的研究，特别注重。在接下来的章节中，我们描述的基本原则，SimuPOD的使用和操作。

3.1定义一系列的缺陷

是围绕该接口SimuPOD参数同时变化，这被证明是一个高效的和易于理解的方式来输入多个不同的场景中的参数变化的概念。 GUI显示CAD零件在艺术家现场为每个选定的一组参数。这些参数的3D设置中的对象的几何变换。代表任一试件或缺陷的CAD零件可以被翻译，缩放和旋转相对于原来的位置，并在X射线源和检测器也可以被翻译。所有这些变革发生在平行。这可以被认为是一个复杂的问题的对象的运动，因此，这些变换的参数的变化取决于时间。的时间表示当前图像的数量。在每个时间步，转换参数计算为当前时间，被转换的对象，并生成图像。被称为分布的精确公式，它决定了移动，并且可以选择为每一个变量从多种预置的或输入的一个数学公式。确定性以及随机变化是可能的。有了这个概念，可以表示任意复杂的路径。

图3。变化的圆柱形缺陷。一）的对数间隔增加
y方向B）对数正态分布的Z-c方向的尺寸变化）
这两种变化的叠加。

作为一个例子，考虑一个圆筒形的缺陷，其轴线对称对齐全球的y轴（图3a）。筒体的长度应稍后作为A-VS-分析的主要尺寸。当沿y方向的比例因子和sy，被设置为对数的不同，从0.5到2，气缸的长度变化以几何级数的原始长度的一半，从第一到最后一个时间步长的原始长度的两倍。另外设置在z方向上的标度因子，什么，遵循对数正态分布，随机几何波动的气缸垂直于它的轴（图3b）。波动模型的几何缺陷的不确定性，一个真正的审判系列单一尺寸参数是不足以描述整个几何变化。龙虾[2]在框架中的蒙特卡罗POD法引入随机变化的计算机模拟是由这样的想法。因此，只有少数的设置中，与给定的粒径分布的任意的大量缺陷的几何形状可以产生。
仿真开始时，SimuPOD计算每个时间步长：X光片，包括缺陷，无缺陷，缺陷的厚度的地图为一个额外的X光片的三幅图像。这些图像集所需的自动图像分析，估计图像中的缺陷的可见性。

3.2自动图片评测

仿真结束后，从图像信号响应â必须确定。对于这一点，SimuPOD包括一个简单的图像分析模块所生成的图像上运行的模型观测。该模型是一个简化的理想观察者[6]，它建立的无缺陷的X光片和纯缺陷图像缺陷的对象相匹配的X光片的一个线性组合。然后，缺陷图像的统计显着性进行了评价。在后续的文章将刊登在深入讨论这个模型观察员。
该模型的输出是一个无量纲数，得分的缺陷在每一个图像的可见性。这是用来作为信号响应â在POD（一）分析。图4a显示了一个例子运行的结果，其中的缺陷是一个圆柱体，其轴线平行排列的辐射方向。已经绘制了70个样品，其中超过二十年以上的对数分布的长度是多种多样的，在一个垂直方向上的大小随机变化后，对数正态分布σ= 0.3。分散的主要来源是人为引入的几何变化的轴线垂直。第二，要弱得多的噪声源是模拟的噪声水平的X光片。

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图4。自动图像分析的结果在图3中的变化的缺陷。 A）-VS-阴谋。蓝色和红色的虚线代表的决定阈值ADEC = 10和ATH = 2.5，分别为信号的阈值。二）POD曲线对应于a）中的虚线标记的缺陷尺寸a90/95的95％置信限，其中超过90％线的数据和阈值。

3.3互动POD估计

决定后，在A和A，提出的分析，在参考文献[1]进行。在这里，SimuPOD支持用户通过交互式GUI设置阈值ADEC，ATH及ASAT和计算的POD。在A与在图4a中的一个情节是显示在屏幕上，并且可以用鼠标拖动的水平虚线表示阈值。由此产生的POD（图4b）低于A-VS阴谋显示，并实时更新。因此，操作者得到的阈值设置的影响的直接反馈。此外，任何数据点在A-VS-图上点击鼠标，打开相应的图像艺术家。视觉对比图像侧端与数据集是一个有用的工具，以找到合理的决策阈值。最后，POD曲线可以由用户进行进一步的分析导出，以ASCII格式。

结论

放射模拟器艺术家已得到增强，由的模块SimuPOD，这有利于模拟的经典实验的POD（一）分析。用户定义的参数是一个小数目足以配置了全面的系列批次计算的缺陷。缺陷可见性自动提取从模拟的X光片，得到的过氧化物酶（POD）（a）的显示。参数的计算中，可以设置在由用户交互方式。艺术家的计算引擎的源和探测器模型的改进导致了更逼真的图像和提升性能的一个因素高达25。在未来，更复杂的规划策略，形象和统计分析算法进行评估。艺术家，连同与SimuPOD，迅速实施这些算法提供了一个原型平台。

参考文献

[1]·贝伦斯AP，无损检测的可靠性数据分析，ASM手册17，He和（1989）
[2]毕加索项目，http://www.picasso-ndt.eu/
[3]白龙C.詹尼士G.-R.，艺术家 - 分析RT检验仿真工具的DIR2007，http://www.ndt.net/article/dir2007/papers/s1.pdf
[4]郑R.C.H.德艾尔斯T.C.片面的置信区间的累积分布函数。品质管理30，155-159（1988）。

[5] Deresch A.，詹尼士G.-R.，白龙，C.＆Warrikhoff，等，A.仿真和实验验证的X-射线光谱。 AIP机密。 PROC。 1211，535-540（2010）。
[6]
加拉斯的BD，巴雷特HH验证的渠道，估计使用的理想的线性观察员。
J.