CAD-based x-ray CT calibration and error compensation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artifacts due to imperfect determination of the scanner geometry, beam hardening (BH), and diffuse Compton scattering, limit the quantitative exploitation of radiographs or tomographies for non-destructive evaluation. Exploiting the computer-aided design (CAD) model of an industrial part, a methodology is proposed to refine the estimation of the computed tomography (CT)-scanner geometry up to a scale factor, to correct or account for artifacts, and to assess the metrology of the part. A projective model describing the formation of x-ray images in CT-scanners is first introduced. The optimal parameters of the projective model are identified using a novel CAD-based calibration method that relies on the registration of simulated projections onto experimental ones. A metrological analysis based on the comparison between acquired and simulated x-ray images is proposed. A turbine blade, for which an automatic inspection procedure from few views is under development, is used as an example to illustrate the proposed methodology. The parametrization accounts for the refinement of the projection geometry, the calibration of BH, and the estimation of scattering. It is shown that, using the proposed procedure, the differences between acquired and simulated radiographic images are significantly reduced, indicating that the optimal parameters are properly identified. These differences are then exploited to detect flaws in the part.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».