CN116989710A - 厚度与灰度函数的构造方法 - Google Patents

厚度与灰度函数的构造方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种厚度与灰度函数的构造方法，通过将射线分布规律固化在位置信息中，得到不同位置处的灰度与厚度的函数关系，避免单一灰度和厚度关系带来的在大尺寸试样中的测量误差甚至错误的问题；本发明能够有效解决大尺寸铸坯试样利用射线检测厚度的衰减问题，保证了厚度测量的可靠性。

Description

厚度与灰度函数的构造方法
技术领域
本发明涉及连铸加工技术领域，更为具体地，涉及一种厚度与灰度函数的构造方法。
背景技术
发明专利CA113129259A公布了一种致密度测量的方法，其中最重要的部分是通过对比试样的灰度值和厚度得到灰度和厚度的对应函数，在此基础上就可以根据测试样的灰度得到测试样的不同位置(不同像素点)上的厚度，从而进行后期的致密度及工艺评价。其中，灰度和厚度的函数关系是得到测试样厚度的关键，附图3为X射线透射工件示意图，《光学学报》V41的文章《射线数字成像透照厚度与灰度模型研究》给出基本方法，通过致密的阶梯厚度的工件试样进行透射，得到对应的灰度图像，然后结合物理公式推导和拟合方式得到灰度和厚度函数关系，其中常数参数包含了管电流、管电压、射线光源到工件的距离等，显然具有一定的物理意义。
但是上面的方法只适合小尺寸检测试样，一般在10～50mm范围，对于连铸坯的大尺寸试样，此方法误差较大，即对于任何一个致密的阶梯厚度的工件透射得到的灰度图像并非均匀的，随着距离射线源垂直位置越远的区域，灰度值会发生渐变，并且渐变趋势在灰度图像平面的两个垂直方向上渐变并不一致，甚至灰度图像的灰度极值并不出现在射线源垂直位置的中心。这个问题是因为从图3中I0到I1再到I2，在I1射线强度已经不同，到I2就更不相同，存在一个射线辐射强度的分布规律，在工件足够小的时候，可以忽略此辐射强度分布规律，而在工件尺寸大的情况，此辐射强度分布规律会影响甚至决定灰度和厚度的关系，最终影响对测试工件厚度的测量。
实践还发现，当图3中的F固定后，I1在测试样表面的分布规律基本固定，而I2最终在成像板上反应的分布规律和厚度也有关联，相同I1的分布情况下，不同厚度对应的I2的灰度分布不同。
因此，针对大尺寸试样，如何得到射线分布规律，并最终得到精确的灰度和厚度的函数关系是专利CA113129259A的基础。而目前并未见相关的解决方案。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种厚度与灰度函数的构造方法，以便于解决现有技术中，结合物理公式推导和拟合方式得到的灰度与厚度函数关系，只适合用于小尺寸检测试样，对于大尺寸试样误差较大的问题。
本发明提供一种厚度与灰度函数的构造方法，包括如下步骤：
按照预设厚度差，制作预设数量的不同厚度的试样，并将不同厚度的试样进行阶梯式排列形成阶梯试样；
对所述阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描，得到由所述不同厚度的试样的灰度图像组成的灰度图像集；
对所述灰度图像集中的灰度图像进行定位处理，获取所述灰度图像上各像素点在所述灰度图像的平面的位置坐标，形成像素点综合信息；其中，所述像素点综合信息包括像素点的位置和对应的灰度值；
根据所述像素点综合信息，针对所述阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与所述厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度函数。
此外，优选的方案是，在所述根据所述像素点综合信息，针对所述阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与所述厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度的函数之后，还包括：
对测试样进行射线扫描，得到测试样的灰度图像；
对所述测试样的灰度图像进行定位处理，根据所述测试样的灰度图像的各位置上的灰度值，利用所述厚度与灰度函数计算得到与所述各位置上的灰度值对应的厚度，从而得到所述测试样的整个面上的厚度分布。
此外，优选的方案是，所述试样的材质与所述测试样的材质相同；且，所述测试样的厚度包括其内部缺陷的厚度；所述测试样的厚度在所述阶梯试样的厚度范围内；所述试样的宽度大于等于所述测试样的宽度；所述试样的长度大于等于所述测试样的长度。
此外，优选的方案是，所述试样不含有致密缺陷。
此外，优选的方案是，所述预设厚度差为1mm～5mm。
此外，优选的方案是，所述预设数量至少为3。
此外，优选的方案是，在所述按照预设厚度差，制作预设数量的不同厚度的试样，并将不同厚度的试样进行阶梯式排列形成阶梯试样的过程中，将不同厚度的试样按照厚度由小到大的顺序或者由大到小的顺序进行阶梯式排列，从而形成阶梯试样。
此外，优选的方案是，在所述对所述阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描，得到由所述不同厚度的试样的灰度图像组成的灰度图像集的过程中，采用X射线对所述阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描。
此外，优选的方案是，所述对所述灰度图像集中的灰度图像进行定位处理，获取所述灰度图像上各像素点在所述灰度图像的平面的位置坐标，形成像素点综合信息包括：
以与射线源垂直的位置作为坐标原点，将像素点的x方向位置标识为i，Y方向标识为j，得到像素点的位置标识为P(i,j)；
将所述像素点的位置P(i,j)和与位置P(i,j)对应的灰度值G，作为像素点综合信息。
此外，优选的方案是，所述根据所述像素点综合信息，针对所述阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与所述厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度函数包括：
为所述阶梯试样中的不同厚度的试样进行编号，将每个编号对应的试样的厚度标识为T；
针对阶梯试样的像素点的位置P(i,j)，建立与所述位置P(i,j)对应的厚度T(i,j)和灰度值G(i,j)的数据对应关系；
根据所述数据对应关系，对所述厚度T(i,j)和所述灰度值G(i,j)进行回归处理，得到位置P(i,j)相关的厚度T(i,j)与灰度值G(i,j)的函数关系G(i,j)＝f(T(i,j))。
从上面的技术方案可知，本发明提供的厚度与灰度函数的构造方法，通过将射线分布规律固化在位置信息中，得到不同位置处的灰度与厚度的函数关系，避免单一灰度和厚度关系带来的在大尺寸试样中的测量误差甚至错误的问题；本发明能够有效解决大尺寸铸坯试样利用射线检测厚度的衰减问题，保证了厚度测量的可靠性。
为了实现上述以及相关目的，本发明的一个或多个方面包括后面将详细说明的特征。下面的说明以及附图详细说明了本发明的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本发明的原理的各种方式中的一些方式。此外，本发明旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。
附图说明
通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：
图1为根据本发明实施例的厚度与灰度函数的构造方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的灰度图像上像素点的位置坐标设计图；
图3为现有技术中射线透照工件示意图。
具体实施方式
在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。
针对前述提出的现有技术中，结合物理公式推导和拟合方式得到的灰度与厚度函数关系，只适合用于小尺寸检测试样，对于大尺寸试样误差较大的问题，提出了一种厚度与灰度函数的构造方法。
以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。
为了说明本发明提供的厚度与灰度函数的构造方法，图1示出了根据本发明实施例的厚度与灰度函数的构造方法的流程；图2示出了根据本发明实施例的灰度图像上像素点的位置坐标设计。
如图1结合图2共同所示，本发明提供的厚度与灰度函数的构造方法，包括如下步骤：
S1、按照预设厚度差，制作预设数量的不同厚度的试样，并将不同厚度的试样进行阶梯式排列形成阶梯试样；
S2、对阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描，得到由不同厚度的试样的灰度图像组成的灰度图像集；
S3、对灰度图像集中的灰度图像进行定位处理，获取灰度图像上各像素点在灰度图像的平面的位置坐标，形成像素点综合信息；其中，像素点综合信息包括像素点的位置和对应的灰度值；
S4、根据像素点综合信息，针对阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度函数。
其中，阶梯试样的特定位置主要是根据测试样(或待测试样)需要计算厚度的位置选择，一般为阶梯试样的各个位置，从而得到各个位置相关的厚度与灰度函数，然后利用各个位置相关的厚度与灰度函数计算得到测试样的对应各个位置的厚度，从而获得测试样整个面上的厚度分布。
通过将射线分布规律固化在位置信息中，得到不同位置处的灰度与厚度的函数关系，避免单一灰度和厚度关系带来的在大尺寸试样中的测量误差甚至错误的问题；本发明能够有效解决大尺寸铸坯试样利用射线检测厚度的衰减问题，保证了厚度测量的可靠性。
作为本发明的一个优选方案，在根据像素点综合信息，针对阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度的函数之后，还包括：
对测试样进行射线扫描，得到测试样的灰度图像；
对测试样的灰度图像进行定位处理，根据测试样的灰度图像的各位置上的灰度值，利用厚度与灰度函数计算得到与各位置上的灰度值对应的厚度，从而得到测试样的整个面上的厚度分布。
在对不同位置对应得到的厚度与灰度的函数进行使用时，将测试样进行射线扫描，得到测试样的灰度图像，采用与试样相同的定位方法，即同一个坐标对测试样的灰度图像进行定位处理，然后根据测试样的灰度图像的各位置上的灰度值，利用与各位置相关的厚度与灰度函数计算出相应位置的厚度，从而得到测试样的整个面上的厚度分布。
作为本发明的一个优选方案，试样的材质与测试样的材质相同；且，测试样的厚度包括其内部缺陷的厚度；测试样的厚度在阶梯试样的厚度范围内；试样的宽度大于等于测试样的宽度；试样的长度大于等于测试样的长度。
在制作阶梯试样的时候需要选取与测试样的材质相同不同厚度的试样，并且使阶梯试样的厚度范围大于等于测试样的厚度。测试样的厚度包括其内部缺陷的厚度和除去缺陷外的厚度。并且为了确保能够得到测试样的整个面上的厚度分布，需要使试样的尺寸(宽度和长度)大于等于测试样的尺寸(宽度和长度)。
作为本发明的一个优选方案，试样不含有致密缺陷。试样不含有致密缺陷，利用不含有致密缺陷的不同厚度的试样形成的阶梯试样构建出各位置相关的厚度与灰度函数，再利用各位置相关的厚度与灰度函数求解出测试样的对应各位置上的厚度，从而完成对测试样致密度的检测，因此，测试样中含有致密缺陷。
作为本发明的一个优选方案，预设厚度差为1mm～5mm。优选为2mm，可根据实际情况确定预设厚度差，即阶梯试样中相邻的不同厚度的试样之间的厚度差值。
作为本发明的一个优选方案，预设数量至少为3。可根据实际情况确定预设数量，预设数量越多阶梯试样中的不同厚度的试样的数量越多，对得到的位置相关的厚度与灰度函数的精确性更有利。
作为本发明的一个优选方案，按照预设厚度差，制作预设数量的不同厚度的试样，并将不同厚度的试样进行阶梯式排列形成阶梯试样的过程中，
将不同厚度的试样按照厚度由小到大的顺序或者由大到小的顺序进行阶梯式排列，从而形成阶梯试样。
作为本发明的一个优选方案，对阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描，得到由不同厚度的试样的灰度图像组成的灰度图像集的过程中，采用X射线对阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描。
作为本发明的一个优选方案，对灰度图像集中的灰度图像进行定位处理，获取灰度图像上各像素点在所述灰度图像的平面的位置坐标，形成像素点综合信息包括：
以与射线源垂直的位置作为坐标原点，将像素点的x方向位置标识为i，Y方向标识为j，得到像素点的位置标识为P(i,j)；
将像素点的位置P(i,j)和与位置P(i,j)对应的灰度值G，作为像素点综合信息。
作为本发明的一个优选方案，根据所述像素点综合信息，针对阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度函数包括：
为阶梯试样中的不同厚度的试样进行编号，将每个编号对应的试样的厚度标识为T；
针对阶梯试样的像素点的位置P(i,j)，建立与位置P(i,j)对应的厚度T(i,j)和灰度值G(i,j)的数据对应关系；
根据数据对应关系，对厚度T(i,j)和所述灰度值G(i,j)进行回归处理，得到位置P(i,j)相关的厚度T(i,j)与灰度值G(i,j)的函数关系G(i,j)＝f(T(i,j))。
为了更好的对本发明提供的厚度与灰度函数的构造方法进行详细说明，举例如下：
实施例1
要测试的试样为连铸坯，钢种为70#钢，测试样的尺寸为180X250mm，测试样的加工厚度为30mm，但考虑内部缺陷，最小的厚度不小于22mm。
因此制作了阶梯试样，其中每块试样的尺寸都为180X250mm，试样厚度从32～20mm，每间隔2mm，即制作了由32mm、30mm、28mm……22mm、20mm形成的阶梯试样。
对阶梯试样的每个厚度进行扫描，得到灰度图像。对灰度图像的像素点进行编号定位，本实施例采用图2所示的像素点坐标进行定位，以和射线源垂直的位置作为坐标原点，平面坐标包括正方向规定如图2，其中像素点的x方向位置标识用i，Y方向用j标识，这样像素点P就标识为P(i,j)。用G标识灰度，T标识厚度，n为阶梯试样的编号，针对本实施例n为0～6，其中T0＝32mm、T1＝30mm、……、T6＝30mm。因此就形成了每个像素点P(i,j)上对应的G(i,j,n)，T(i,j,n)，显然在阶梯试样中，T(i,j,n)的厚度只和n相关。
然后针对每个像素点P(i,j)，就得到了对应的n个G和T数据，进行回归，就可以得到对应像素点上G和T的函数关系，即G(i,j)＝f(T(i,j))。回归方式可以按照现有的回归方法即可，在此不做特别限定，如《射线数字成像透照厚度与灰度模型研究》中记载的回归方法。
需要说明的是，该实施例仅仅是为了对本发明提供的厚度与灰度函数的构造方法在实际应用中的详细说明，对本发明提供的技术方案不限定。
通过上述具体实施方式可看出，本发明提供的厚度与灰度函数的构造方法，通过将射线分布规律固化在位置信息中，得到不同位置处的灰度与厚度的函数关系，避免单一灰度和厚度关系带来的在大尺寸试样中的测量误差甚至错误的问题；本发明能够有效解决大尺寸铸坯试样利用射线检测厚度的衰减问题，保证了厚度测量的可靠性。
如上参照附图以示例的方式描述了根据本发明提出的厚度与灰度函数的构造方法。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的厚度与灰度函数的构造方法，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (10)

1.一种厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，包括如下步骤：
按照预设厚度差，制作预设数量的不同厚度的试样，并将不同厚度的试样进行阶梯式排列形成阶梯试样；
对所述阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描，得到由所述不同厚度的试样的灰度图像组成的灰度图像集；
对所述灰度图像集中的灰度图像进行定位处理，获取所述灰度图像上各像素点在所述灰度图像的平面的位置坐标，形成像素点综合信息；其中，所述像素点综合信息包括像素点的位置和对应的灰度值；
根据所述像素点综合信息，针对所述阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与所述厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度函数。
2.根据权利要求1所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，在所述根据所述像素点综合信息，针对所述阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与所述厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度的函数之后，还包括：
对测试样进行射线扫描，得到测试样的灰度图像；
对所述测试样的灰度图像进行定位处理，根据所述测试样的灰度图像的各位置上的灰度值，利用所述厚度与灰度函数计算得到与所述各位置上的灰度值对应的厚度，从而得到所述测试样的整个面上的厚度分布。
3.根据权利要求2所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，
所述试样的材质与所述测试样的材质相同；且，所述测试样的厚度包括其内部缺陷的厚度；所述测试样的厚度在所述阶梯试样的厚度范围内；
所述试样的宽度大于等于所述测试样的宽度；
所述试样的长度大于等于所述测试样的长度。
4.根据权利要求1所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，
所述试样不含有致密缺陷。
5.根据权利要求1所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，
所述预设厚度差为1mm～5mm。
6.根据权利要求1所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，
所述预设数量至少为3。
7.根据权利要求1所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，在所述按照预设厚度差，制作预设数量的不同厚度的试样，并将不同厚度的试样进行阶梯式排列形成阶梯试样的过程中，
将不同厚度的试样按照厚度由小到大的顺序或者由大到小的顺序进行阶梯式排列，从而形成阶梯试样。
8.根据权利要求1所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，在所述对所述阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描，得到由所述不同厚度的试样的灰度图像组成的灰度图像集的过程中，
采用X射线对所述阶梯试样中的不同厚度的试样分别进行射线扫描。
9.根据权利要求1所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，所述对所述灰度图像集中的灰度图像进行定位处理，获取所述灰度图像上各像素点在所述灰度图像的平面的位置坐标，形成像素点综合信息包括：
以与射线源垂直的位置作为坐标原点，将像素点的x方向位置标识为i，Y方向标识为j，得到像素点的位置标识为P(i,j)；
将所述像素点的位置P(i,j)和与位置P(i,j)对应的灰度值G，作为像素点综合信息。
10.根据权利要求9所述的厚度与灰度函数的构造方法，其特征在于，所述根据所述像素点综合信息，针对所述阶梯试样的特定位置上像素点对应的厚度和与所述厚度对应的灰度值进行回归处理，形成位置相关的厚度与灰度函数包括：
为所述阶梯试样中的不同厚度的试样进行编号，将每个编号对应的试样的厚度标识为T；
针对阶梯试样的像素点的位置P(i,j)，建立与所述位置P(i,j)对应的厚度T(i,j)和灰度值G(i,j)的数据对应关系；
根据所述数据对应关系，对所述厚度T(i,j)和所述灰度值G(i,j)进行回归处理，得到位置P(i,j)相关的厚度T(i,j)与灰度值G(i,j)的函数关系G(i,j)＝f(T(i,j))。
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