2026-23
在制造向精密化、智能化、高可靠性升級的當下，工業產品的質量把控早已突破“表層檢測”的局限，零部件內部的微結構、微缺陷直接決定產品的使用壽命與安全性能。傳統工業無損檢測手段受限于技術原理，多聚焦于表層或單一維度的缺陷篩查，難以實現從表層到內核的全維度、高精度檢測，成為制造品控升級的核心瓶頸。工業CT檢測憑借三維斷層掃描、全維度成像、微米級識別的核心技術優勢，打破傳統檢測的邊界，實現從產品表層到內部內核的全域無損檢測，以更精準、更全面、更高效的檢測標準，重塑工業無損檢測的行業新范...
查看更多2026-129
X射線孔隙分析儀通過X射線掃描成像與定量分析，測定樣品內部孔隙的孔徑、分布、孔隙率等指標，樣品制備的規范性直接決定檢測數據的準確性、成像清晰度及分析結果可靠性。制備需遵循“無損傷、保原貌、適配檢測腔體、滿足射線穿透性”核心原則，以下為通用且核心的樣品制備要求，覆蓋樣品選取、處理、制樣、固定全流程。一、樣品選取基本要求代表性：根據檢測目的隨機選取樣品，需覆蓋檢測對象的整體特征(如材料成型的不同部位、巖土體的不同層位)，避免選取局部缺陷(如裂紋、氣泡)過于集中的異常樣品，單批次檢...
查看更多2026-128
X射線孔隙分析儀是一種基于X射線成像技術的無損檢測設備，通過分析材料對X射線的吸收特性，精準量化內部孔隙結構，廣泛應用于玻璃陶瓷、金屬材料、復合材料及地質巖芯等領域的質量控制與科研分析。設備采用微焦點X射線源發射高能射線，穿透樣品后由高分辨率探測器接收衰減信號。不同密度物質對X射線的吸收程度存在差異，孔隙區域因密度較低導致透射射線強度增強，系統通過計算各區域衰減系數，結合三維重構算法生成高分辨率數字模型，直觀呈現孔隙的尺寸、形狀、分布及連通性。例如，在玻璃容器檢測中，可清晰識...
查看更多2026-126
X射線孔隙分析儀是一種基于X射線成像技術的無損檢測設備，通過分析材料對X射線的吸收特性，精準量化內部孔隙結構，廣泛應用于玻璃陶瓷、金屬材料、復合材料及地質巖芯等領域的質量控制與科研分析。設備采用微焦點X射線源發射高能射線，穿透樣品后由高分辨率探測器接收衰減信號。不同密度物質對X射線的吸收程度存在差異，孔隙區域因密度較低導致透射射線強度增強，系統通過計算各區域衰減系數，結合三維重構算法生成高分辨率數字模型，直觀呈現孔隙的尺寸、形狀、分布及連通性。例如，在玻璃容器檢測中，可清晰識...
查看更多2026-123
大型工業CT系統是一種基于X射線或γ射線的高d無損檢測設備，它融合了射線物理、精密機械、圖像處理等多學科技術，能夠穿透物體表面，獲取其內部三維結構信息，在航空航天、汽車制造、能源電力等高d領域發揮著不可替代的作用。其通過射線源發射高能射線穿透被檢測物體，不同密度的材料對射線的吸收程度不同，導致探測器接收到的信號強度產生差異。系統會從多個角度對物體進行掃描，采集大量二維投影數據，再利用先進的圖像重建算法（如濾波反投影算法、迭代重建算法等），將這些二維數據轉換為三維斷層圖像，從而...
查看更多2026-121
大型工業CT系統是一種基于X射線或γ射線的高d無損檢測設備，它融合了射線物理、精密機械、圖像處理等多學科技術，能夠穿透物體表面，獲取其內部三維結構信息，在航空航天、汽車制造、能源電力等高d領域發揮著不可替代的作用。其通過射線源發射高能射線穿透被檢測物體，不同密度的材料對射線的吸收程度不同，導致探測器接收到的信號強度產生差異。系統會從多個角度對物體進行掃描，采集大量二維投影數據，再利用先進的圖像重建算法（如濾波反投影算法、迭代重建算法等），將這些二維數據轉換為三維斷層圖像，從而...
查看更多2025-1226
快速工業CT系統是一種基于X射線成像技術的高精度無損檢測設備，能夠在不破壞物體內部結構的前提下，快速獲取其三維內部信息，廣泛應用于制造業、航空航天、新能源、考古等領域。該系統通過X射線穿透物體，利用不同材料對射線吸收率的差異生成內部結構的斷層圖像。其核心組件包括射線源、機械掃描運動系統、探測器、數據傳輸系統和計算機系統。射線源產生高能X射線，探測器收集穿透后的射線并轉換為數字信號，計算機系統則通過復雜算法重建三維圖像，實現缺陷檢測、尺寸測量和性能分析。快速工業CT系統的應用范...
查看更多2025-1225
微焦點CT和常規CT同屬X射線計算機斷層掃描技術，但核心差異集中在焦點尺寸、成像精度、適用場景三大維度，具體區別如下：1.焦點尺寸不同這是兩者最根本的區別。常規CT的X射線焦點尺寸通常在毫米級，而微焦點CT的焦點尺寸可縮小至微米級(一般為幾微米到幾十微米)。更小的焦點能有效減少射線的幾何模糊效應，為高精度成像奠定基礎。2.成像精度與分辨率不同受焦點尺寸影響，微焦點CT的空間分辨率遠高于常規CT，可達到微米級，能夠清晰呈現樣品內部的細微結構(如微小孔隙、精密零件的細微缺陷)；常...
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