Итерационная томография труб в процессе эксплуатации

The pipe wall thickness was estimated based on three-dimensional images of the pipe recovered from several X-ray projections, which were made in a limited angle of view. Since the effects of scattered radiation and beam hardening are up to 50 % of the main radiation, ignoring them leads to blur of the image and inaccuracy in determining dimensions. To restore pipe images from projections, a volume and/or shell representation of the pipe is used, as well as iterative Bayesian methods. Using these methods, the error in estimating the pipe wall thickness from the projection data can be equal to or less than 300 μm. It has been shown that standard X-ray projections on the film or imaging plates used to obtain data can be used to restore pipe wall thickness profiles in factory conditions.Проведена оценка толщины стенки трубы, исходя из трехмерных изображений трубы, восстановленных из нескольких рентгеновских проекций, которые были выполнены в ограниченном угле обзора. Поскольку эффекты рассеянного излучения и ужесточения лучей составляют до 50 % от основного излучения, их игнорирование приводит к размытию изображения и неточности при определении размеров. Для восстановления изображений труб из проекций применяются объемное и/или оболочечное представление трубы, а также итеративные байесовские методы. При использовании этих методов ошибка оценки толщины стенки трубы из проекционных данных может быть равной или меньше 300 мкм. Показано, что полученные рентгеновским излучением стандартные проекции на пленке или визуализирующих пластинах, применяемых для получения данных, могут использоваться для восстановления профилей толщин стенок труб в заводских условиях

Limited Projection 3D X-Ray Tomography Using the Maximum Entropy Method

It is well known from physics that the reconstruction of physical quantities from experimental data is often obstructed by incomplete information, the presence of noise and the ill-posed nature of the inversion problem. It was shown [1] that a Bayesian reconstruction (BR) in terms of the Maximum Entropy Method (MEM) combined with unbiased a priori knowledge, if available, is one way to overcome the difficulties. Similar problems occur while extracting useful information from incomplete data sets in technical applications. The solution of the deduced iteration procedure, if converged, gives the most probable one among all possible solutions. In case of radiographic techniques difficulties occur if there is no free access around the object or if the number of available radiographic projections is limited due to other reasons like restricted maximum exposure as often required for medical applications or economical aspects. This situation, characterized by a significant lack of data, makes it impossible to apply reconstruction algorithms which are usually used for computer tomography (CT). Other reconstruction algorithms can be found by introducing prior information (compare [1–6]) about the object and the structures of interest. Those algorithms meet practical requirements like robustness, reduction of experimental and numerical effort, or others. For NDE applications, e.g. the inspection of welds or castings, prior knowledge can be introduced from a practical point of view by assuming a binary or multi-material structure. This reduces significantly the number of permissible solutions and therefore the number of required radiographie projections.</p

Итерационная параллельная реконструкция изображений на кластере OPENPOWER

Now one of the most important tasks is development and adaptation of iterative methods for the solution of the big rarefied systems of the algebraic equations. The problem of iterative parallel reconstruction of three-dimensional images of industrial facilities leads to such computing tasks. The fact that iterative methods of the solution of computing problems of big dimension are implemented on parallel structures much more effectively is important than direct methods of their decision. In this work the synchronous parallel algorithm is described, based on use of the MPI system for the solution of a problem of reconstruction of three-dimensional images of industrial facilities. В настоящее время одной из наиболее важных задач является разработка и адаптация итерационных методов для решения сверхбольших разреженных систем алгебраических уравнений. К таким вычислительным задачам приводит задача итерационной параллельной реконструкции трехмерных изображений промышленных объектов. Важным является то, что итерационные методы решения вычислительных задач большой размерности реализуются на параллельных структурах намного более эффективно, чем прямые методы их решения. В этой работе описан синхронный параллельный алгоритм, основанный на использовании системы MPI для решения задачи реконструкции трехмерных изображений промышленных объектов

THREE-DIMENSIONAL TOMOGRAPHIC RECONSTRUCTION OF FOUNDRY ARTICLES ON LIMITED MODEL AND EXPERIMENTAL DATA

The ways of overcoming of lack of source information, The ways of overcoming of lack of source information, allowing to reduce energy of primary X-radiation, necessary  for radiography and to provide high quality of reconstruction, are offered