Interactive exploration and quantification of industrial CT data

Abstract

Zerstöungsfreie Werkstoffprüung (ZfP) ist heutzutage ein Schlüselaspekt in der Maschinenbau- und Bauindustrie, und dient zur Inspizierung der internen Strukturen von, zum Beispiel Maschinenteilen, Rohren und Drahtseilen, ohne dabei ihre Struktur zu zerstöen. Werkstüke, welche in der Industrie angefertigt werden, müssen einer strengen Kontrolle unterzogen werden, um die Stabilität und generelle Verwendbarkeit zu garantieren, bevor sie zur Produktion zugelassen werden. Diese Diplomarbeit wurde speziell zur Untersuchung von industriellen Computer Tomographischen (CT) Daten durchgeführt. Das Ziel, den gesamten Quantifizierungsablauf eines vorliegenden Werkstücks zu erleichtern, wird durch interaktive Quantifizierung auf visueller Ebene ermöglicht.<br />Der üblicherweise verwendete Anstatz zur Erkennung von Ungänzen in Bauteilen basiert auf Region-Growing-Methoden, welche sowohl das Setzen von Parametern wie Varianz-, Dichte- und Featuregrössenintervall verlangen, als auch manchmal ein manuelles Setzen von Seeds voraussetzt. Um zu vermeiden, dass der gesamte Region-Growing-Prozess bei nichtzufriedenstellenden Ergebnissen wiederholt werden muss, erlaubt die in dieser Diplomarbeit vorgelegte Methode eine interaktive Erforschung des Parameterraums, welche sich komplett von dem zu Grunde liegenden Region-Growing-Prozess abhebt. Auch das Setzen von Seeds passiert automatisch. Das zuvor berechnete Feature-Volumen verfolgt für jedes Voxel eine eigene Featuregrössen-Kurve über die Zeit, welche durch den wichtigsten Region-Growing-Parameter (in unserem Fall die Varianz) bestimmt wird.<br />Zusätzlich wird eine neue 3D Transfer Funktion über (Dichte, Featuregrössen, Zeit) vorgestellt, welche zur interaktiven Untersuchung der verschiedenen Klassen von Ungänzen herangezogen werden kann.<br />Ungänzen- und Featuregrössenkurven können auch individuell betrachtet werden, was die Einstellung der Transfer Funktion erleichtern soll. Die einzelnen Ungänzen können je nach Bedarf farblich hervorgehoben, oder von der Quantifizierung ausgeschlossen werden (z.B. durch die CT Aufnahme entstandene Artefakte). Die Quantifizierung der erhaltenen Featureklassen erfolgt zeitgleich mit der Exploration. Die Visualisierungs- und Quantifizierungs-Ergebnissse werden anhand verschiedener, Daten aus der Industrie gezeigt.<br />

Non-destructive testing (NDT) is a key aspect of present day engineering and development which examines the internal structures of industrial components such as machine parts, pipes and ropes without destroying them. Industrial pieces require critical inspection before they are assembled into a finished product in order to ensure safety, stability, and usefulness of the finished object. Therefore, the goal of this thesis is to explore industrial Computed Tomography (CT) volumes, with the goal to facilitate the whole quantification approach of the components at hand by bridging the gap between visualization on the one hand, and interactive quantification of features or defects on the other one.<br />The standard approach for defect detection in industrial CT builds on region growing, which requires manually tuning parameters such as target ranges for density and size, variance, as well as sometimes also the specification of seed points. To circumvent repeating the whole process if the region growing results are not satisfactory, the method presented in this thesis allows interactive exploration of the parameter space.<br />The exploration process is completely separated from region growing in an unattended pre-processing stage where the seeds are set automatically. The pre-computation results in a feature volume that tracks a feature size curve for each voxel over time, which is identified with the main region growing parameter such as variance.<br />Additionally, a novel 3D transfer function domain over (density, feature size, time) is presented which allows for interactive exploration of feature classes. Features and feature size curves can also be explored individually, which helps with transfer function specification and allows coloring individual features and disabling features resulting from CT artifacts. Based on the classification obtained through exploration, the classified features can be quantified immediately. The visualization and quantification results of this thesis are demonstrated on different real-world industrial CT data sets.