射线照相最开始被应用于医疗领域——人体透照，后来被应用于工业中，发展出了射线检测（RT）技术。这种转化应用的速度在不断加快，现在医疗领域中使用的CT、CR、DR技术，经过磨合也进入了工业探伤领域，从而发展出新的检测方法。综合目前新成果、新技术对未来的工业射线探伤的影响，它在未来的发展不可估量......

从理论上说，数字化图像是由像素组成的，它的空间分辨率不如传统胶片模拟图像的高，但是由于人的肉眼对空间分辨率的感知有一定的限度，超过这个限度即不可分辨。以X射线CT为例，它的高密度分辨率是胶片无法比拟的，从图像的对比度、宽容度到所具备的灰阶指数都优于胶片。因此，图像质量和所得到的信息远远超过胶片的模拟图像。伴随着X射线数字化采集、计算机海量存储、宽带互联网以及人工智能的发展，工业射线检测将实现以下功能：图像数字化、计算机存储与网络传送、智能评定。下面分别从这几个方面加以介绍。

图像数字化

实现图像数字化最关键的是X射线数字化的问题，目前可以通过胶片数字化扫描仪、计算机X射线摄影术（Computer Radiography，CR）、数字化X射线摄影术（Digital Radiography，DR）来实现。

胶片数字化扫描仪

是对已有的传统X射线胶片扫描使之数字化的方法。相较于传统的胶片来说，其效率更高，且成本更低，同时对于其他数字化工作配合来看，灵活度更高。而且数字化存储时间较长，不受环境因素影响，更易保存。

CR

CR除了具备所有数字化影像的共同优点外，其最大的优势在于可以充分利用原有的传统X射线设备，使用方便，适用于各种检查，特别是野外移动作业。缺点是操作较复杂，与DR相比工作效率低。CR与普通X射线照片的不同在于采用其信号经光电转换最终得到数字化图像，可以在荧光屏幕上观看或进行不同的后处理，作业过程基本与现在胶片照相相同，适合于射线机和野外恶劣环境施工。

DR

广义的DR包括所有数字化的X射线照相，而狭义的DR则是指直接采用平板成像技术。与CR相比，DR的图像分辨率和工作效率更高，X射线量更低。DR的空间分辨率已经接近胶片，但对比度范围则远远超过胶片，除了不能进行分割和弯曲外，能够与胶片和CR有同样的应用范围，可以被放置在机械或传送带位置检测通过的零件，也可以采用多配置进行多视域的检测。两次照射期间，不必要更换成像板，仅需要几秒钟的数据采集就可以观察到图像，与胶片和CR的生产能力相比有巨大的提高。DR可达到胶片影像质量，具有检测速度快、费用低、可接受射线直线照射等特点。此技术可以实现自动化检测，现场检测出结果。

图像增强技术

图像后处理技术是数字化影像提高图像质量的精髓。经计算机计算处理，通过边缘增强或平滑技术，改善影像的细节、图像降噪、灰阶对比度调整、影像放大、数字减影、伪彩色处理等，将未经处理的影像中所看不到的特征信息在荧屏上显示出来，从而使图像更为清晰。通过后处理可以大幅度提高图像质量，尤其是对于照相难度大的部位或者特殊条件，如沟下照相等，由于这些部位照相困难，一旦出现曝光或洗片条件误差造成黑度错误或划伤，就要重新拍照，而经过计算机图像处理后，上述问题都可以迎刃而解，从而降低了废片率，减少了重拍的工作量。

数字化计算机存储、传送

数字化图像可存储在硬盘、磁带机等存储器中，或者刻录在CD或DVD盘片内，为电子存档与通讯系统的应用创造了条件，为远程评定奠定了坚实的基础。数字化照相的应用提高了无损检测的管理水平和效率，可方便、迅速、可靠地归档，长时间存储其信噪比也不会变坏，且任意调用不会丢失信息，从而将从根本上改变传统对胶片的手工管理方式，防止丢失和损坏的情况发生。数字化存储不但节约了大量胶片，还节约了大量用于底片的存储空间和管理人员，也可以使资料的存储时间得以延长，从而降低底片的存档成本。

智能评片

随着宽带互联网的快速发展，海量资料的远距离传送（即使是国际传送）已经不是遥不可及的事情，数字格式的图像通过宽带网络的传输，使检测公司可以实现集中技术水平最高的人员进行底片评定，结果更公正、更合理，甚至还可以考虑建立由专家组成的远程评定中心，遇到疑难问题还能够用会诊的办法解决。

伴随着人工智能的发展，可实现依靠AI智能辅助评片，从而大大提高评图的质量。利用大数据和人工智能学习系统建立无损检测自动评片系统，可实现把缺陷产生的原因和材料工艺建立关联，同时，在智能评片的辅助下，由于人为因素造成不合格产品漏检的风险将大为降低。

总之，在科技高速发展的今天，数字化进程是势不可挡的，它的应用将射线检测的技术水平提高了一个新的层次。在当前数字化、信息化、智能化驱动制造业改革的背景下，装备制造业领域，包括工业射线探伤的数字化改革工作仍较缓慢。射线探伤数字化成为必然的趋势一旦被应用，核电、油气管道、电力、石化、船舶制造、航空航天、特种设备以及检测服务机构等行业都会发生一次重大的变革。

来源：人工智能工业影像