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（一）|壞像素定義

通常將以下7種狀態的像素定義為壞像素。

（a）死像素

指無響應的像素和響應不隨射線劑量變化的像素。

（b）過響應像素

像素的灰度值大于其所在的21x21鄰域中灰度中值1.3倍的像素。

（c）欠響應像素

像素灰度值小于21x21鄰域中灰度中值0.6倍的像素。

（d）噪點像素

在30至100幀序列的無射線照射圖像中，像素灰度值的標準偏差超過整個DDA標準偏差中值6倍的像素。

（e）不均勻像素

像素灰度值與9x9鄰域的灰度平均值偏差超過±1%的像素。該測試在本底和增益修正圖像上完成，要求平均灰度值達到或超過DDA線性范圍的75%時進行測試。

（f）殘影/延遲像素

X射線關閉后，像素灰度值超過了首個采集圖像中9x9鄰近內像素灰度中值2倍的像素。

（g）鄰近壞點像素

像素的全部8個鄰近像素均為壞點，也將視為壞點像素。

技術特征

智能制造工廠的設計多采用現代物流技術通過產品的合理流動來保證生產節拍。

以機器人為代表的柔性機械系統的應用，是智能檢測設備制造的必然選擇。

在實際案例中，機器人可以抓取零件也可以抓取射線源——探測器；常見的是使用一臺機器人，但使用兩臺及以上機器人進行協同作業經常會出現在大型零部件的檢測場合。

目前，采用機器視覺技術對產品類別和擺放姿態進行自動識別，然后自動對機器人進行導航來拾取零件也是一種常見的技術，這樣可以使得檢測系統更加智能化。

缺陷自動識別技術是射線智能檢測設備制造的核心技術，作用是代替檢測人員完成缺陷識別、歸類、嚴重性評估和依據產品驗收標準做出合格（OK）/不合格（NG）的判定結論。

從嚴格意義上來講，具有缺陷自動識別（ADR）功能的檢測系統才能被稱之為智能檢測設備。相對而言，系統采用的其它智能化技術如：零件自動識別、擺放姿態自動識別、故障自動預警等都是增加系統智能化水平的輔助項。

毫無疑問，缺陷自動識別（ADR）技術是智能檢測技術面對的一個巨大挑戰，所以被譽為智能檢測設備皇冠上的翡翠！

評價缺陷自動識別（ADR）技術的兩個重要指標是缺陷漏檢和誤判率，在GB/T 35388-2017的9.3節做了詳細的規定。即：不允許存在缺陷（尤其是危險缺陷和超標缺陷）未能識別出來的情況，將偽缺陷識別為真缺陷進而將產品判為不合格（NG）的幾率不得超過4%。但該標準沒有進一步給出漏檢和誤判率如何測量和驗證的方法。

產品質量可追溯是智慧制造對生產和檢驗設備提出的基本要求。

智能射線檢測設備一般都需要與企業建立的基于產品編碼（相當于產品的身份證）的質量追溯系統進行網絡連接，實現產品檢測設備、過程和參數（如：探測器型號和設置的參數、射線源型號和曝光參數、檢測位置、缺陷位置、缺陷類別、缺陷參數、評估結果等)的可追溯性。

根據設備運行規律或數據變化趨勢，在設備真正發生故障之前，及時發現設備的異常狀況并進行相關的報警推送，我們把這一過程稱之為故障預警。故障預警的目的在于在發生故障的早期進行設備的及時保養和采取針對性維護策略，將設備的潛在隱患消除。

采用設備生命周期管理技術，通過采集檢測設備中各關鍵組件的相關參數，建立設備的故障模型并進行預警，是保證智能檢測設備開機率的重要措施。