王朝華 陳德峰 劉榮海
(1.國網(wǎng)河南省電力公司電力科學(xué)研究院,河南 鄭州 450052;2.檢測成像北京高校工程研究中心,北京 100048;3.云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院,云南 昆明 650000)
CT系統(tǒng)工作時(shí),X射線被前準(zhǔn)直器準(zhǔn)直成一個(gè)狹窄的射束,通過被檢測的工件后被探測器組接收,得到多個(gè)角度下射線的強(qiáng)度信號(hào),這些電信號(hào)經(jīng)過光電倍增管或光二極管放大后,再經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào),通過計(jì)算機(jī)運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法處理后,在顯示器上得到一個(gè)重建的、完整的二維層析圖像。由于在同一斷面上各點(diǎn)材料的密度不同,因此各點(diǎn)的線性衰減系數(shù)也不相同,這樣,吸收X射線的量也不同,這些差異可在圖像上顯示出來,為研究、判斷分析提供了可靠的依據(jù)。
國內(nèi)外現(xiàn)有工業(yè)X射線CT還無法實(shí)現(xiàn)對高速旋轉(zhuǎn)物體(例如高速運(yùn)轉(zhuǎn)中的航空發(fā)動(dòng)機(jī)、高速離心機(jī)以及燃?xì)廨啓C(jī)等)的CT成像[1-2]。有關(guān)高速旋轉(zhuǎn)物體CT成像的研究尚處在探索階段。2003年提出了基于隨機(jī)正交投影識(shí)別和重排的高速旋轉(zhuǎn)物體CT成像方法,并對該方法進(jìn)行了仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證,但是該方法要求所采集的數(shù)據(jù)仍是準(zhǔn)靜止且不發(fā)生數(shù)據(jù)混疊的。2014年相關(guān)學(xué)者分析了研制航空發(fā)動(dòng)機(jī)在線成像CT系統(tǒng)面臨的難點(diǎn)問題,給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集方案以及圖像重建方法,提出了降低由數(shù)據(jù)混疊引起的圖像模糊方法,并構(gòu)建高能CT系統(tǒng)進(jìn)行模擬成像測試。高速旋轉(zhuǎn)物體CT成像的主要難點(diǎn)是受X射線源流強(qiáng)和探測器數(shù)據(jù)采集速度的限制,無法在物體高速旋轉(zhuǎn)的條件下采集準(zhǔn)靜止的CT數(shù)據(jù),因此經(jīng)典的CT成像模型不再適用,如果仍采用經(jīng)典CT成像模型將導(dǎo)致重建圖像在沿旋轉(zhuǎn)方向出現(xiàn)模糊。
CT常用算法大體上可分為3類,第一類為系列重建法或稱系列(級(jí)數(shù))展開法,例如聯(lián)合迭代重建法;第二類為變換重建法,例如傅里葉變換重建法等;第三類為其他重建法。目前,變換重建法中的卷積反投影法應(yīng)用較多,常用的有平行束卷積反投影法和扇形束卷積反投影法。
該文在若干假設(shè)下,針對電網(wǎng)設(shè)備高速旋轉(zhuǎn)物體CT成像給出了數(shù)據(jù)采集時(shí)間的選取準(zhǔn)則,建立了射線混疊的CT成像數(shù)學(xué)模型,并提出了相應(yīng)的圖像迭代重建算法。當(dāng)數(shù)據(jù)存在噪聲時(shí),射線混疊的CT成像數(shù)學(xué)模型具有高病態(tài)性。經(jīng)模擬CT數(shù)據(jù)和實(shí)際CT數(shù)據(jù)驗(yàn)證,該文所提出的算法在數(shù)值上具有較好的魯棒性,可以正確重建高速旋轉(zhuǎn)物體的CT圖像,且不會(huì)在旋轉(zhuǎn)方向產(chǎn)生圖像模糊。
每個(gè)CT掃描數(shù)據(jù)Ij可以看作是入射流強(qiáng)I由被測物體x經(jīng)過一定調(diào)制過程Fj得到的數(shù)據(jù),即Ij=Fj(I,x);而CT圖像重建過程則可以看作是由一系列關(guān)系Ij=Fj(I,x)解調(diào)出x(j∈J,J是掃描數(shù)據(jù)指標(biāo)集)。在此意義上,該文的思想與利用編碼孔徑和利用準(zhǔn)直器提高分辨率的思想有相似之處,而不同之處在于相應(yīng)的調(diào)制過程和解調(diào)方法,類似的思想還有基于虛擬焦點(diǎn)的超分辨重建方法。該文對高速旋轉(zhuǎn)物體CT成像做了一些較為理想的假設(shè),而實(shí)際系統(tǒng)可能會(huì)有旋轉(zhuǎn)不勻速、旋轉(zhuǎn)軸晃動(dòng)的情況,但相應(yīng)的CT成像問題本質(zhì)上仍是調(diào)制解調(diào)問題,只是在調(diào)制關(guān)系Ij=Fj(I,x,Θ)中增加了參數(shù)族Θ,因此需要同時(shí)研究Θ的測量或估計(jì)方法和圖像重建(解調(diào))算法。
假設(shè):被檢測物體是勻速轉(zhuǎn)動(dòng)的;旋轉(zhuǎn)軸不發(fā)生晃動(dòng);探測器的采樣時(shí)間是連續(xù)可選的;X射線是單能的;忽略多次散射光子以及電子對淹沒產(chǎn)生的光子。在該假設(shè)下,高速旋轉(zhuǎn)物體斷層CT成像如公式(1)所示。
高速轉(zhuǎn)動(dòng)圖像重建具有數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),因此在工程應(yīng)用中考慮重建算法的計(jì)算效率也是CT技術(shù)的一個(gè)重要方面。目前對反投影部分的CUDA加速策略主要如下:1)在線程分配時(shí)考慮反投參數(shù)的Z軸相關(guān)性。每個(gè)線程各自完成對應(yīng)Z軸上一系列點(diǎn)的重建任務(wù),這種線程分配方式可以減少GPU的重復(fù)計(jì)算量。2)紋理存儲(chǔ)器的使用。紋理存儲(chǔ)器能夠被緩存,因此使用紋理存儲(chǔ)器可以提高訪問速度,并且紋理存儲(chǔ)器帶有優(yōu)化過的尋址系統(tǒng),支持方便、高效的二維插值操作,可用來完成反投影中的雙線性插值運(yùn)算。3)對全局存儲(chǔ)器釆用合并訪問優(yōu)化。在滿足合并訪問條件的情況下,只需要一次傳輸便可以處理來自一個(gè)half-warp的16個(gè)線程對全局內(nèi)存的訪問請求。4)對三角函數(shù)計(jì)算的優(yōu)化。在GPU中完成一次三角函數(shù)運(yùn)算需要32個(gè)時(shí)鐘周期,而一次乘加只需要4個(gè)時(shí)鐘周期,因此在計(jì)算三角函數(shù)時(shí)釆用遞歸方法,將不同角度下的三角函數(shù)運(yùn)算轉(zhuǎn)換為一次乘加運(yùn)算,便可在一定程度上縮短GPU的運(yùn)算時(shí)間。由于GPU架構(gòu)本身在高性能計(jì)算方面的優(yōu)勢,在應(yīng)用上述優(yōu)化策略后, 便可獲得CPU上百倍的加速比。在上述并行策略的基礎(chǔ)上,做了更細(xì)致的優(yōu)化,使優(yōu)化后的加速效果獲得大幅提升。
與上述優(yōu)化策略相比,該文所提出的方法與現(xiàn)有方法的不同主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面:1)線程分配方式。2)通過使用常數(shù)存儲(chǔ)器存儲(chǔ)計(jì)算反投影參數(shù)時(shí)的中間量,減少GPU的重復(fù)計(jì)算量。3)通過優(yōu)化一個(gè)kernel中反投影的張數(shù)來減少訪問全局存儲(chǔ)器的次數(shù)。
首先,采用仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證該文提出的數(shù)據(jù)采集和重建算法的有效性。其次,利用實(shí)際工業(yè)CT系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)驗(yàn)證該文算法對多能CT數(shù)據(jù)的有效性。
根據(jù)以下條件模擬高速旋轉(zhuǎn)物體的扇形束CT數(shù)據(jù):射線源為能量8 MeV的單能射線源;探測器為線陣列探測器,由512個(gè)探測器單元組成,各單元的尺寸為0.60 mm。被測物體模型為如圖1(a)所示的鐵材質(zhì)工件,環(huán)形的外徑為208.30 mm,內(nèi)徑為158.70 mm,其最長弦為134.91 mm,鐵對8 MeV的光子的線性衰減系數(shù)為0.023 63 mm-1。射線源到旋轉(zhuǎn)中心的距離為1 000.00 mm,射線源到探測器中心的距離為1 200.00 mm。射線混疊數(shù)據(jù)由旋轉(zhuǎn)17圈(6 120 °)采集的720 個(gè)投影數(shù)據(jù)得到,即每旋轉(zhuǎn)8.5 °采集1幅投影數(shù)據(jù)。掃描數(shù)據(jù)中加入泊松噪聲的方法如下:由已知光子流強(qiáng)I0和被測物體模型,根據(jù)公式(6)數(shù)值計(jì)算;再以為泊松分布的均值產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)值,并用該隨機(jī)值替換Ik,j。 由此可知,數(shù)據(jù)的噪聲水平與I0和物體吸收率是相關(guān)的。對給定物體來說,I0越小,數(shù)據(jù)噪聲水平越高。
圖1 理想仿真數(shù)據(jù)以及重建圖像
分別考察重建算法對無噪聲數(shù)據(jù)和有噪聲數(shù)據(jù)的重建效果。圖1分別為用3種方法對無噪聲的混疊掃描數(shù)據(jù)重建的CT圖像,重建圖像矩陣為512×512。使用FBP算法直接重建的圖像如圖1(a)所示,第 4.1 節(jié)所述的直接解調(diào)算法重建的圖像如圖1(b)所示,第3.2節(jié)提出的迭代算法重建的圖像如圖1(c)所示。圖1(a)在旋轉(zhuǎn)方向存在明顯的圖像模糊,遠(yuǎn)離旋轉(zhuǎn)中心的像素模糊程度相應(yīng)加重。在無噪聲的情況下,由直接解調(diào)方法和該文提出的迭代算法均能重建滿意的圖像。
該文在射線混疊CT數(shù)學(xué)模型中假設(shè)射線是單能的,然而工業(yè)CT的射線源所發(fā)出的射線是多能的。為驗(yàn)證該文方法對多能射線的有效性,用工業(yè)CT設(shè)備掃描的數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。采用延長探測器采樣時(shí)間的方法來模擬掃描數(shù)據(jù)混疊。試驗(yàn)所用的工業(yè)CT系統(tǒng)探測器單元個(gè)數(shù)為2 604個(gè),探測器單元寬度為0.25 mm,探測器的采樣時(shí)間為60 ms。射線源焦點(diǎn)到轉(zhuǎn)臺(tái)中心的距離為600.00 mm,射線源焦點(diǎn)到探測器的距離為1 139 mm。將葉輪放置于轉(zhuǎn)臺(tái)旋轉(zhuǎn)中心處進(jìn)行CT掃描。轉(zhuǎn)臺(tái)共旋轉(zhuǎn)7圈(即2 520°),探測器的采樣角度數(shù)為1 800 個(gè),即每旋轉(zhuǎn)1.4 °采集1幅投影數(shù)據(jù)。葉輪實(shí)物照片和掃描數(shù)據(jù)如圖2所示。在葉輪中加入4根鉛筆芯作為標(biāo)記物,以考察重建圖像沿旋轉(zhuǎn)方向的模糊程度。
圖2 葉輪實(shí)物照片和混疊掃描數(shù)據(jù)
圖3(a)、 圖3(c)和 圖3(e)分別為直接FBP算法、直接解調(diào)算法和該文迭代重建算法重建的圖像,圖3(b)、圖3(d)和圖3(f)分別為它們的局部放大圖像。由直接FBP算法重建的圖像發(fā)生沿旋轉(zhuǎn)方向的模糊,直接解調(diào)算法已難以重建出葉輪的信息,而該文迭代重建算法仍可以重建出質(zhì)量較好的圖像。
圖3 葉輪實(shí)際掃描數(shù)據(jù)重建圖像
該文在若干假設(shè)下,針對高速旋轉(zhuǎn)物體的CT成像問題建立了射線混疊的CT數(shù)學(xué)模型,提出了CT采樣時(shí)間的選取準(zhǔn)則及其相應(yīng)的迭代重建算法,并通過仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的可行性。盡管該方法做了射線單能的假設(shè),但是實(shí)際工業(yè)CT數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明,將該方法用于多能數(shù)據(jù)也具有很好的近似性。該文是對高速旋轉(zhuǎn)物體CT的初步研究,在物體轉(zhuǎn)速有擾動(dòng)以及旋轉(zhuǎn)軸有晃動(dòng)等情況下,還需要進(jìn)一步深入研究如何重建高速旋轉(zhuǎn)物體的CT圖像。