针对基于X-Ray的焊球阵列封装（BGA）焊接缺陷检测中, 现有的图像处理算法无法有效处理PCB意外倾斜的问题, 提出了一种自动判断BGA焊点X射线图像倾斜程度并进行校正的方法。首先根据BGA焊点阵列排布的特性恢复出原始图像中的结构信息, 然后使用广义逆矩阵求解出理想正视图像与实际倾斜图像之间的变换矩阵, 最后对倾斜图像进行逆变换以得到理想正视图像, 并使用变换矩阵估计出PCB的倾斜程度。实验针对正视与倾斜的BGA焊点的X射线图像, 运用所提方法, 准确判别出图像的倾斜程度, 并进行了校正。此方法既可以作为一种图像质量评价算法, 在BGA X-Ray缺陷检测中判断图像是否为需要的正视图像; 也可以作为一种图像自动校正算法, 提升基于X射线的自动检测系统的适应性。

采用国内自主开发的高分辨率显微CT设备, 对岩芯样本进行图像采集, 运用数字图像分析方法获得图像中的岩芯孔隙目标, 并以此为基础重建三维模型。然后基于分形理论, 分别从二维图像和重建的三维模型角度计算孔隙的分形维数。最后, 再采用基于多孔介质的分形模型对岩芯孔隙分形特征进行验证, 得出岩芯的二维分形维数和三维分形维数之间的差值均值为1.000 3, 最大偏差为0.004, 很好地满足多孔介质分形模型中关于二维和三维分形维数的关系。

针对目前基于工业CT图像的岩心孔隙计算中都采用局部自定义区域数据的问题,提出了一种基于岩心图像全部数据的孔隙率计算方法。其中,岩心目标的准确提取是该方法的关键。研究了图像中岩心目标与周边噪音的结构和位置关系,并以此为依据提出了一种工业CT图像的岩心目标提取算法。然后以CT图像中的岩心目标为数据源,通过目标内的孔隙像素与目标像素之比来计算单张图像的岩心孔隙率。而针对岩心的序列CT图像,则通过计算每张图像的孔隙率均值来获得该岩心的孔隙率。最后,以一岩心样本的CT序列图像为例,说明所提方法的准确性和有效性。

首先介绍了基于工业CT的反求工程技术的基本原理和基本步骤。然后分别从基于曲面分割和基于体素分割这两条基本工业CT的反求技术路线，就近年来国内外相关技术的研究进展，进行了阐述、分析和总结。同时，以一实例来展现两条技术路线的反求结果。最后，对基于工业CT的反求工程技术在实际应用中尚未有效解决的问题进行描述和未来的发展进行了展望。

为了有效地提高面向逆向工程的工业CT图像轮廓处理的精准性和计算效率，开发了工业CT图像轮廓提取与优化系统。该系统主要包括图像处理模块、轮廓识别与提取模块、轮廓拟合与优化模块、图像处理经典算法库和数据接口等功能模块，实现了从工业CT图像到轮廓数据的三维点云与轮廓线的标准格式输出，并与逆向工程软件对接。同时，在轮廓拟合与优化模块中，提出了基于全局约束模型的轮廓拟合策略，并采用有向图分解和数值代数相结合的计算方法，提高了轮廓拟合的计算精度和效率。最后通过实例验证了系统的有效性和正确性。

现有的工业计算机断层成像(ICT)图像缺陷识方法中,多采用对单张图像进行孤立评判方法,此类方法未能考虑到单张图像在相邻层图像信息关联性,因而易将孤立的噪音视为缺陷,造成误判。为解决这一问题,提出一种基于序列ICT切片图像自动识别方法,该方法将识别过程分为两步:单张图像的潜在缺陷提取和相邻层图像缺陷的匹配。第一步运用传统方法识别出每张图像中所有潜在缺陷;第二步根据真缺陷在相邻层具有匹配关系而伪缺陷则相对孤立的特点,通过分步匹配的方法确定每张图像上所有潜在缺陷在相邻层图像上的匹配关系,区分出真伪缺陷。最后通过实例验证表明:利用该方法可以有效得提高真缺陷得识别率,降低误判率。