Feststoff-Raketenmotoren werden mittels Tangentialradiographie geprüft. Der Motor rotiert um die Achse, und das Bild wird vom Rand des Motors erzeugt. Infolge der dabei eintretenden großen Schwächung der Röntgenstrahlung ist das Signal-Rausch-Verhältnis zum Erkennen von Delaminationen schlecht. Durch eine Serie von Aufnahmen an den Fehlstellen nach Stoppen des Motors läßt sich der Streueinfluß verringern. Um das Anhalten des Motors und den damit verbundenen Wirtschaftlichkeitsverlust zu vermeiden, wurde die tomosynthetische Methode für die Erfassung der Geometrie der tangentialen Radiographie entwickelt. Das Problem besteht darin, daß Quelle und Film durch vorgegebene Trajektoren verbunden sind, um eine Ebene des Objekts abzubilden. Damit ist das Bild überlagert von einem scharfen Bild der Fokusebene mit einem unscharfen Bild der Umgebungsgebiete. Die Bahn der Quelle ist als Kreis parallel zur Detektorebene gewählt. Im Unterschied zum Rückprojektionsprozeß ist die relative Bewegung zwischen Objekt und Detektor auch komplex möglich. Die Bewegung und die Prozeßalgorithmen werden für die Rotation des Raketenmotors abgeleitet. Für kleine Winkel der Projektionsrichtung wird auch das Rauschen kleiner und damit die Fehlererkennbarkeit besser. Daraus werden die Konsequenzen für Kalibrierfehler abgeleitet. (Tietz, H.-D.)


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    Title :

    Tangential radiography detectability improvements by tomosynthesis techniques


    Additional title:

    Verbesserung der Erkennbarkeit bei der tangentialen Radiographie durch Tomosynthese-Methode


    Contributors:
    Rizo, P. (author) / Antonakios, M. (author) / Lamarque, P. (author)


    Publication date :

    1995


    Size :

    8 Seiten, 4 Bilder, 8 Quellen



    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    English





    Helicopter Aural Detectability

    J. B. Ollerhead | NTIS | 1971


    Tangential traction

    Engineering Index Backfile | 1901


    Tangential traction

    Engineering Index Backfile | 1903


    The Cloud Detectability Conundrum

    Jackson, Darren Glenn | SAE Technical Papers | 2019