工业CT分辨率——空间分辨率和密度分辨率

本世纪初，科学界和公众评选了20世纪最伟大的科学发明，里面许多发明都已经深深影响了公众生活，例如电视机，晶体管，因特网等等，但是有一个伟大发明很多公众不是很了解，就是——CT扫描技术。

1963年，美国物理学家科马克发现X线的透过率有所不同，并得到了一些计算公式；1967年，英国电子工程师亨斯菲尔德制作了一台能加强X射线放射源的简单的扫描装置，即后来的CT，用于对人的头部进行实验性扫描测量。1971年9月，亨斯菲尔德又与一位神经放射学家合作，用它检查了第一个病人，试验非常成功，到了1972年4月，亨斯菲尔德在英国放射学年会上首次公布了这一结果，正式宣告了CT的诞生。

一开始，CT技术主要应用于医学领域，但是很快，工程师们意识到，CT技术在工业检测领域也是大有可为。于是，美国率先将其引入到航天及其它工业部门，另一些发达国家相继跟上，经过一段不长的时间，形成了CT技术又一个分支——工业CT，其重要作用被评价为无损检测领域的重大技术突破。

随着几十年来的发展，工业CT的应用几乎遍及所有产业领域，对汽车、电子、航天航空等领域。

工业CT和医学CT在基本原理和功能组成是相同的，但因检测对象不同，技术指标和系统结构就有较大差别。医学CT检测对象是人体，单一而确定，性能指标和设备结构较规范，适于批量生产。工业CT检测对象是工业产品，形状、组成、尺寸和重量等千差万别，且测量要求不一，由此带来技术的复杂性和结构的多样化，专用性较强。

CT技术之所以被认为是20世纪后期最伟大的科技成果之一，是因为CT技术不受被检测物体材料、形状、表面状况等因素影响，能够给出被检测物体二维、三维直观图像，成为医学检测或者工业设备或部件无损检测和质量评估的重要手段。

CT系统的空间分辨率（spatial resolution）是重要性能表征参数，也是CT检测质量保证的关键因素。空间分辨率是指从CT图像中能够分辨特定的最小几何细节的能力，定量表示为能分辨两个细节特征的最小间距，医学临床上体现为对小病灶或结构的成像能力，工业CT上则体现为对细节特征(气孔、裂纹)的辨别能力。而调制传递函数用来测试工业CT成像系统空间分辨能力，可定义为边界响应函数傅里叶变换的幅值，通常有两种测试方法被采用来测试工业CT系统中调制传递函数，绘制MTF曲线，即圆盘法和线对卡法。

除了空间分辨率，密度分辨率（contrast resolution）也是判断CT性能和说明图像质量的两个指标。空间分辨率是指密度分辨率大于10％时，影像中能显示的最小细节；密度分辨率是指能分辨组织之间最小密度差异。二者是互相制约的。空间分辨率与像素大小有密切关系，一般为像素宽度的1.5倍。像素越小、数目越多，空间分辨率提高，图像越清晰。但在X线源总能量不变的条件下，每个单位容积所获得的光子数却按比例减少，致使密度分辨率下降。CT的密度分辨率又受噪声和显示物大小所制约，噪声越小和显示物越大，则密度分辨率越佳。

空间分辨率是检测设备能够区分细小物体的能力。空间分辨率越高，检测图像上不同物体的界面越清晰，所能区分的结构最小特征尺寸越小。

密度分辨率是设备区分不同物体的能力。密度分辨率越高，检测图像上不同物体的差异越明显，区分不同物质的能力越强。

影响密度分辨率的主要因素是信噪比、像素尺寸和细节特征尺寸。噪声的来源主要是射线源的量子噪声,电子元器件噪声以及重建算法造成的反映在图像上的噪声。其中量子噪声是主要的。它与射线源剂量之间的关系按Brooks公式计算,要提高密度分辨率,则射线源的剂量要增加。当细节特征尺寸小于最小射束宽度时,密度分辨率与噪声和像素尺寸成正比，与最小射束宽度成反比;当细节特征尺寸大于等于最小射束宽度时，密度分辨率与噪声和像素尺寸成正比，与细节特征尺寸成反比。密度分辨率与检测对象的细节特征尺寸有关，要提高系统的密度分辨率，则要减小图像噪声和采样间隔，降低密度分辨率数值，提高密度分辨率。

在对细节特征尺寸小于最小射束宽度时的样品检测时降低空间分辨率可以获得更高的密度分辨率。在对细节特征尺寸大于等于最小射束宽度时，提高空间分辨率与提高密度分辨率并不矛盾,即采用高空间分辨率参数检测，不影响对检测对象密度的分辨。

综上分析，影响CT系统空间分辨率的主要因素是空间频率(即采样间隔或像素尺寸)和系统的运行精度。采样间隔越小,CT图像的像素尺寸越高,图像的空间分能力越强，这就需要高的运行精度，保障在数据采样过程中精确定位。