X射线CT测量误差主要来源是什么？

　　X射线CT探伤技术的优势在于可以对产品的内外结构和尺寸进行无损测量，一次扫描即可同时完成产品的尺寸检测与材料质量控制，相比于传统接触式的或光学设备的难以探测内部结构的扫描方式，使用工业CT技术将是一个理想的解决方案。但是，由于工业ct检测过程受很多复杂因素影响，目前为止对于工业CT设备的测量精度及置信度尚无法给出确切的回答，这也成为限制工业CT测量技术发展的瓶颈。

　　X射线CT测量误差主要来源分析可以从以下几个方面着手，尤其需要注意的是在利用高精度外部尺寸测量结果对工业CT数据进行校准时，尤其对于使用平板探测器的系统来说，需要校准的尺寸应包含样品X-Y和X-Z两个平面(即平行和垂直与探测器的平面)，工业CT数据在这两个方向上单个像素尺寸往往并不相等，这取决于重建矩阵的选择。故在工业CT扫描过程中，应尽量避免样品放置时上下端面与射线平行，或者说应该尽量避免样品上下端面垂直于旋转轴，否则导致样品上下端面应采样不足，带来SDK重建为引，消除因采样不足导致的重建为引可以通过改变样品的放置方式来解决，例如以15度放置。
 

　　从投影重建图像过程中，最主要的影响因素来自于射线硬化及射线散射带来的图像，硬化和散射伪影，导致图像灰度分布，偏离真实分布，给后续测量及阈值风格带来困难，这些伪影如果不经过适当的校正，会导致测量的可靠性降低。

　　一般来说减弱射线硬化影响，可以通过在采集数据时放置前置滤波板来调节，也可以通过后续硬化校正算法来改善。

　　虽然硬化、散射伪影和FDK重建伪影导致DR实时成像设备工业CT的图像灰度分布偏离真实的分布给后续的测量及阈值分割带的困难，但是，我们通过专业软件和提高算法进行校正，会减少误差，将工业CT的测量精度提高，在可接受的范围内。

　　数据处理过程中影响工业电视测量的主要因素有边界阈值的选择。例如工业CT重建之后获得物体的三维模型，在这一数据进行测量之前，首先需要选择适当的域值算法来分割材料与空气或不同材料之间的边界，也就是所谓的边缘检测过程，传统的阈值算法可能不够精确，现在我们将通过改进算法，例如使用基于实际表面的边缘检测算法，或通过搜索图像法的方向像素变化能提高边缘检测的精度。