نشریه فناوری آزمون‌های غیرمخرب

نشریه فناوری آزمون‌های غیرمخرب

افزایش دقت اندازه‌گیری ابعاد عیوب در آزمون غیر مخرب رادیوگرافی صنعتی با استفاده از پردازش تصویر به روش فیلتر بازگشتی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 مرکز مهندسی مواد، پژوهشگاه علوم و فنون هسته ای، تهران، ایران
2 آزمایشکاه آزمون‌های غیر مخرب، مرکز نظام ایمنی هسته‌ای کشور، سازمان انرژی اتمی ایران، تهران، ایران.
3 پژوهشکدة راکتور و ایمنی هسته‌ای، پژوهشگاه علوم و فنون هسته‌ای، تهران، ایران
4 گروه فیزیک، دانشکدة علوم، دانشگاه بین‌المللی امام خمینی، قزوین، ایران.
چکیده
اندازه‌گیری ابعاد عیوب مختلف در تعیین استحکام جوش اهمیت زیادی دارد. اندازة عیب همچنین نقش مهمی برای رد یا قبول شدن قطعه در حال بازرسی را با توجه به استانداردهای مربوطه دارد. یکی از روش‌های مهم برای اندازه‌گیری ابعاد این عیوب، روش رادیوگرافی صنعتی است که در رسته آزمون‌های غیر مخرب قرار می‌گیرد. رادیوگرافی با استفاده از نفإ اشعه ایکس و یا گاما انجام می گیرد. رادیوگرافی یک روش حجمی محسوب می شود و می تواند اطلاعاتی در مورد حجم داخلی قطعات به ما بدهد. عوامل مختلفی مانند بزرگ‌نمایی ایجاد شده در تصویر رادیوگرافی، مات شدگی ناشی از عدم نقطه‌ای بودن منبع و پراکندگی ذاتی اشعه ایکس و گاما که باعث مات شدگی تصویر رادیوگرافی می‌شود، در اندازه‌گیری سایز عیوب در این روش تاثیرگذار هستند و دقت روش را تحت تاثیر قرار می‌دهند. به خصوص با توجه به مات شدن لبه های عیوب داقع در فواصل دورتر نسبت به محل قرار گرفتن فیلم و یا آشکار ساز تصویر برداری ، اندازه گیری ابعاد این نوع عیوب با خطای بیشتری همراه خواهد بود. در این تحقیق، با استفاده از اندازه فاصله خطوط در ابزار شاخص کیفیت تصویر مقدار عیوب در قطعات استاندارد سوناکیت با عیوب مشخص تخمین زده شده و با مقدار اصلی مقایسه می‌شود. برای رفع مات شدگی از روش فیلتر بازگشتی استفاده شده تا لبه‌ها تیزتر شوند و امکان تخمین عیوب بهتر شود. نتایج نشان می‌دهد که انداره‌گیری ابعاد عیوب در این روش به دقت کاربر در تخمین پیکسل‌های مربوط به ناحیة عیب و تیز بودن لبه‌ها دارد و برای قطعات استاندارد بررسی شده بین % 6 تا % 19خطای اندازه‌گیری وجود دارد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Improvement of defect size Measurement in Radiography Images by Recursive Image Processing Method

نویسندگان English

Amir Movafeghi 1
Amirahamad Shojaee 2
Faezeh Ghasemi 2
Aboutaleb Kermani 2
Behrouz Rokrok 3
Zeinab Naghshnezhad 3
Nafise Araghian 3
Effat yahaghi 4
1 Materials Engineering Center, Nuclear Science and Technology Research Institute, Tehran, Iran
2 NDT Lab., Iran Nuclear Regulatory Authority (INRA), Atomic Energy Organization of Iran, Tehran, Iran.
3 Reactor and Nuclear Safety Research School, Nuclear Science and Technology Research Institute (NSTRI), Tehran, Iran
4 Facility of Science, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran.
چکیده English

Measuring defect sizes is very important in determining weld strength. This size is also used to evaluate the object on the test for accept or reject criteria according to the relative standards. One of the important methods for measuring different defects' sizes is industrial radiography testing (RT), a non-destructive testing method. Radiography is carried out using penetrating X or Gamma rays. Radiography is a volumetric method and can give information from the inside the different objects. Various factors, such as the magnification of the radiographic image, the fogginess of the radiographs, the non-point source, and the inherent scattering of X-rays, affect on the measurement and the accuracy of the defect sizing. In particular, size measurement for defects with larger distance respect to the film or radiography detector can be with more uncertainty. This is due to more shadowiness of rays with larger distances. For radiography imaging, an industrial Computed Radiography System (CR) was used. General purpose imaging phosphor plates with a laser resolution of 50 micrometers have been used. The X-ray source was an industrial powerful X-ray tube with a voltage of up to 300 kilovolts. In this research, utilizing the distance measurement between the lines in the duplex image quality indicator (DIQI) tool as a known length, the size of defects in standard parts in Sonakit educational test kit that have specific defects is estimated and compared with the original value. To decrease the blurring, a recursive filter method is used to make the edges sharper to better estimate the defect sizes. The results show that the measurement of defects is related to the accuracy of the user in estimating the pixels of the defect regions and the sharpness of the edges. The measurement error is reported between 6% and 19% for the defect measurement in the standard parts examined.

کلیدواژه‌ها English

Industrial radiography
non-destructive testing
defect size measurement
Recursive filter
Image processing
 [1] McPheron, T.J., & Stwalley, R.M. (2022). Engineering challenges associated with welding field repairs. Engineering Principles - Welding and Residual Stresses.
 
[2] Aucott, L., Huang, D., Dong, H.B., Wen, S.W., Marsden, J.A., Rack, A., & Cocks, A.C.F. (2017). Initiation and growth kinetics of solidification cracking during welding of steel. Scientific Report*, 7, 40255.
 
[3] Yahaghi, E., & Hosseini-Ashrafi, M.E. (2019). Enhanced defect detection in radiography images of welded objects. Nondestructive Testing and Evaluation, 34(1), 13-22.
 
[4] Udhagar, S., Sakthivel, M., & Ganeshkumar, P. (2019). Monitoring of friction stir welding based on vision system coupled with machine learning algorithm. Measurement, 144, 135-143.
 
[5] Halim, S.A., Petrus, B.T., Ibrahim, A., Manurung, Y.H.P., & Jayes, M.I. (2013). Weld defect detection on digital radiographic image using level set method. AIP Conference Proceedings, 1557(1), 195-199.
 
[6] Durand, F., & Dorsey, J. (2002). Fast bilateral filtering for the display of high-dynamic-range images. In SIGGRAPH ’02, 257–266.
 
[7] Meijering, E., & Unser, M. (2003). A note on cubic convolution interpolation. IEEE Transactions on Image Processing, 12(4), 477-479.
 
[8] Albanese, G., Cipolla, M., & Valenti, C. (2011). Genetic normalized convolution. International Conference on Image Analysis and Processing - ICIAP 2011: Image Analysis and Processing, pp. 670-679.
 
[9] Shi, J., & Reichenbach, S.E. (2006). Image interpolation by two-dimensional parametric cubic convolution. IEEE Transactions on Image Processing, 15(7).
 
[10] Blu, T., Thévenaz, P., & Unser, M. (2004). Linear interpolation revitalized. IEEE Transactions on Image Processing, 13(5), 710–719.
 
[11] Sonaspection. (2024). Training and examination kits and specimens - Educational kits. Retrieved July 2024 from https://sonaspection.com/products/trainingand-examination-kitsandspecimens/educational-kits/.
 
[12] ISO 19232-5. (2019). Non-destructive testing - Image quality of radiographs. Part 5: Determination of the image unsharpness value using duplex wire-type image quality indicators.
 
[13] ISO 17636-2. (2013). Non-destructive testing of welds—Radiographic testing—Part 2: X- and gamma-ray techniques with digital detectors. Geneva.
 
[14] ISO 14096-2. (2013). Non-destructive testing of welds—Qualification of radiographic film digitization systems - Part 2: Minimum requirements. Geneva. 

  • تاریخ دریافت 09 مرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 26 مهر 1403
  • تاریخ پذیرش 28 مهر 1403