X射线图像生成作为实时检测性能预测的方法：案例研究
图像与视频处理
2024-01-31 v1
摘要
X射线成像可高效用于工业产品的高通量在线检测。然而，设计一个满足工业要求并实现高精度的系统是一个具有挑战性的问题。许多系统设置的影响是特定于应用的，且难以提前预测。因此，系统通常根据经验规则和视觉观察进行配置，所得系统的性能则通过大量的实验测试来表征。我们提出使用计算方法，用对应于相同实验设置的生成图像来替代真实测量。通过这种方法，可以观察实验设置对大量数据的影响，并比传统方法更快地预测系统性能。我们认为，图像生成器的高精度对于准确的性能预测可能并非必要。我们提出了一种使用检出率（POD）曲线来表征生成模型质量的定量方法。所提出的方法可适用于各种应用，我们以禽类检测问题为例进行了演示。我们展示了如何利用校准后的图像生成模型，定量评估X射线曝光时间对检测系统性能的影响。
引用
@article{arxiv.2401.16847,
title = {X-ray Image Generation as a Method of Performance Prediction for Real-Time Inspection: a Case Study},
author = {Vladyslav Andriiashen and Robert van Liere and Tristan van Leeuwen and K. Joost Batenburg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.16847},
year = {2024}
}