1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心，重庆 400044
2 重庆大学机械与运载工程学院，重庆 400044
3 重庆大学光电工程学院，重庆 400044
针对X射线扫描得到的工业CT图像重建三角网格模型存在尖锐特征丢失、狭长三角形和三角面片数量多等问题，提出一种自适应三维网格模型重建算法。首先对图像进行预处理；其次采用八叉树结构确定体元；然后利用二次误差函数（QEF）构建自适应八叉树；最后剖分四边形生成三角网格。使用立方体数据和两组实际扫描的CT数据对所提算法的性能进行验证分析，实验结果表明：所提算法在简化网格的同时仍能保持物体的尖锐特征，减少了狭长三角形的数量。利用所提算法生成三角网格模型的简化率可达90%，简化后网格质量大于0.3的三角网格平均占比为99%，有效地提高了由工业CT图像重建三角网格模型的质量。
X射线光学 工业CT图像 三维重建 三角网格 自适应八叉树
1 电子科技大学 航空航天学院, 成都 611731
2 电子科技大学 数学科学学院, 成都 611731
3 中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 四川 绵阳 621900
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。
岩心孔隙率 工业CT图像 岩心目标提取 噪音 core porosity industrial CT images core target extraction noises 强激光与粒子束
2014, 26(3): 034008
1 电子科技大学 航空航天学院, 成都 611731
2 西南交通大学 现代工业培训中心, 成都 610031
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。
工业CT 反求工程 三维重构 曲面分割 体素分割 industrial CT images reverse engineering 3D reconstruction surface segmentation volume segmentation
