엑스레이 3D 단층 촬영 영상은 밀접하게 컴퓨터 기술과 관련됩니다. 그것은 X-레이 데이터를 기반으로 한 자동차 다이 캐스트 결함 물리적 특성의 분포 맵을 재형성하기 위한 정밀검사 기술입니다. 이 기술은 시각적으로 공동의 3차원 형태를 캐스팅에서 표현할 수 있고, 동시에 한 개의 검사 프로세스에서 캐스팅의 치수 측정과 결점 품질 관리를 실현할 수 있고, 복잡한 알루미늄 주물의 검사 효율을 향상시킵니다.

엑스레이 마이크로 컴퓨터 X선 단층 사진은 캐스팅의 내부에 대한 확실한 전망을 발견하고 홀 결함의 용적 측정 형식에 따라 착색을 분류하기 위해 사용됩니다. 매우 검사 시간과 비용을 줄이면서, 기술은 빠른 비파괴 해석을 가능하게 합니다. x-선 ct (컴퓨터 단층 촬영, CT) 기술은 정확하게 공기 구멍 결점과 피로 균열을 측정하고 모델링할 수 있습니다. 정밀검사 이미지에, 캐스팅의 외부 표면은 투명하고 기공 결함 부분이 과립 모양입니다.

계획안의 수가 사이즈 정확도에서 중요한 역할을 한다는 것을 CT 실험 결과는 보여줍니다. 약지 주조법의 치수 정확도 측정 방법은 주로 길이와 각을 통하여 주요한 협동점의 사전 정보를 나타내고, 주조법의 출현 규모와 벽 두께를 재건하기 위해 극좌표를 예측가능한 위치결정 일탈 분석 알고리즘 CT에 도입합니다. 계산 프로세스를 더 단순하게 하면서, 정보 처리와 실수 분해의 단계는 감소됩니다.

기하학적 특징을 포함하여 3D 학습 결점 자동인식 방법은 결함 대체 물질 지역을 추출하기 위해 형식적 폐쇄 작동과 중복 기법을 채택하고, 그리고 나서 더 로컬 매칭 방법을 기반으로 정확한 결점 세그먼테이션 코드를 발생시키고, 마침내 29 한국식을 산정하고 빨리 사용한 그레이-레벨 코어커런스 매트릭스 구조가 포리스트 분류기를 산개하고 저결함으로서의 대체 물질 영역 또는 저결함을 분류합니다. 시스템은 94% 만큼높게 정확도로, 31 산업적 캐스팅에서 49 구멍 결손을 ＣＴ 스캔 이미지에서 실험했습니다. 합리적으로 하드웨어 자원을 할당하고, 생산 라인의 전반적인 효율성을 향상시키고, x-선 ct 재건과 영상 처리를 통합하세요. 영상 처리 단계 뒤에, 자동차 알루미늄 주물의 잠재적 결함 영역의 해상도 X선 단층 촬영 이미징과 다른 성형 면적의 저-해상도 재건은 수행됩니다. 이 방식은 빨리 전체 주조법의 결함 정밀검사를 완료하고, 캐스팅 제작 주기를 위한 요구조건을 충족시킬 수 있습니다. CT 정밀검사 기술은 산업적 현실에 근접합니다.

엑스레이 3D 이미지 처리 기술에, 단지 주조공장이 캐스팅이 선별을 위해 충분한 치명적인 결함을 가지고 있는지 알 필요가 있기 때문에, 주사 시간이 주로 CT에 대해 최적화되어서 결점 재건의 품질은 이차적입니다. 그러나, 정밀 주조의 대중화와 함께, 캐스팅에 대한 치수 허용차는 더 엄격한 인수 기준을 가지고 있고 따라서 미래 엑스레이 3D 이미지화가 3가지 양상에서 발달할 것입니다 : 전체 크기와고 정밀도와 높은 적시성.