TY - RPRT A1 - Ballach, F. A1 - Bartscher, M. A1 - Bellon, Carsten A1 - Borges de Oliveira, F. A1 - Braun, M. A1 - Dennerlein, F. A1 - Flessner, M. A1 - Fuchs, P. A1 - Günnewig, O. A1 - Hausotte, T. A1 - Hess, J. A1 - Kasperl, S. A1 - Kirschbaum, K. A1 - Li, K. A1 - Maass, N. A1 - Mayer, T. A1 - Orth, Anthony A1 - Reuter, T. A1 - Suppes, A. A1 - von Schmid, M. A1 - Weiß, D. T1 - Realistische Simulation realer Röntgencomputertomografie-Systeme mit basisqualifizierter Simulationssoftware – CTSimU2 BT - Abschlussbericht N2 - Das Förderprojekt CTSimU2 baute auf den Ergebnissen des Projektes CTSimU auf. Dieses Vorprojekt erarbeitete ein (Basis-)Qualifizierungsframework für Simulationssoftwares zur Anwendung bei der Röntgen-CT für dimensionelle Messungen. Dabei stand die ausreichende physikalische Korrektheit der Durchstrahlungssimulation im Vordergrund. Für die realitätsnahe Simulation einer CT-Anlage in einer Simulationssoftware (Digitales Modell) ist jedoch nicht nur die Korrektheit der Simulationssoftware selbst, sondern auch die Güte der Parametrisierung des realen CT-Systems in der Simulationssoftware entscheidend – dies stellte den Ausgangspunkt dar. Die Parametrisierung eines CT-Systems in einer Simulationssoftware lässt sich in vier Schritte unterteilen: nach der Datenaufnahme am realen CT-System folgt die Auswertung der aufgenommenen Daten für die Generierung allgemeiner Parameterangaben. Als letztes folgte die Übertragung der Parameter in die spezifischen Simulationssoftwares und die Validierung der resultierenden Simulationsparameter. Die Methodik der Datenaufnahme am CT und die Auswertung der Daten wurde in einem Werkzeugkasten allgemein beschrieben. Der dritte Schritt, die Umsetzung der Parameter, war softwarespezifisch und wurde beispielhaft mit den vorhandenen Simulationssoftwares durchgeführt. Die Validierung der Parameter war standardisierbar und konnte durch den entwickelten Test geleistet werden, auf dessen Basis die ausreichend korrekte Simulation einer realen Anlage beurteilt werden konnte. Endresultat des Projektes war ein Richtlinienentwurf (z. B. VDI/VDE 2630) zu diesem Test, der einen informativen Annex zum Stand der Technik bezüglich der Möglichkeiten zur Parameterbestimmung enthält. Mit einer Simulationssoftware, die die Basisqualifizierung aus CTSimU bestanden hat und einen Parameterdatensatz für ein reales CT-System enthält, der den Test aus CTSimU2 bestanden hat, können realistische Simulationen dieses CT-Systems möglich sein. KW - Computertomografie KW - Simulation KW - Dimensionelles Messen PY - 2025 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-641719 DO - https://doi.org/10.34657/21602 N1 - Dieses Projekt wurde durch die Förderrichtlinie WIPANO gefördert und durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (2022 -2025) finanziert. Der Projektträger Jülich verwaltet die Projekte der Förderrichtlinie WIPANO. SP - 1 EP - 22 PB - TIB Technische Informationsbibliothek CY - Hannover AN - OPUS4-64171 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Bellon, Carsten T1 - Realistische Simulation von Röntgencomputertomografie-Systemen N2 - Die Entwicklung und Bewertung realitätsnaher Nachbildungen eines industriellen CTSystems in einer Simulationssoftware waren Inhalt des WIPANO Forschungsprojektes CTSimU2 – „Realistische Simulation realer Röntgencomputertomografie-Systeme mit basisqualifizierter Simulationssoftware“. Als Voraussetzung dienen dabei Simulationssoftwares, die durch das Testframework aus dem Vorprojekt CTSimU1 basisqualifiziert wurden. Das Testframework testet die hinreichende physikalische Korrektheit und Funktionalität einer Simulationssoftware (Basisqualifizierung der Software). Für eine realitätsnahe Nachbildung ist nicht nur die Güte der Simulationssoftware, sondern insbesondere die Güte der Parametrisierung des realen CT-Systems in der Simulationssoftware ausschlaggebend. Dabei kann das Vorgehen der Parametrisierung in vier Schritte unterteilt werden: die Datenaufnahme am realen CT-System (Schritt 1), die Auswertung der aufgenommenen Daten für die Generierung allgemeiner Parameterangaben (Schritt 2), die Übertragung der Parameter in die spezifischen Simulationssoftwares (Schritt 3) und die Validierung der resultierenden Simulationsergebnisse Simulationsparameter durch einen geeigneten Test an dimensionellen Messgrößen (Schritt 4) Ziel des Projektes war es neben der Erarbeitung allgemeiner Methoden zur Datenaufnahme und Auswertung der Daten, die Entwicklung eines Tests, auf dessen Basis die ausreichend korrekte Simulation einer realen Anlage im Hinblick auf eine spätere Messunsicherheitsbestimmung beurteilt werden kann. Die erarbeiteten Ergebnisse sollen wie bereits im Vorprojekt CTSimU1 in einen Richtlinienentwurf für die Richtlinienreihe VDI/VDE 2630 übertragen werden. Dieser Beitrag fasst die Arbeiten und Ergebnisse des Projekts zusammen. T2 - DGZfP Jahrestagung 2025 CY - Berlin, Germany DA - 26.05.2024 KW - Computertomografie KW - Simulation PY - 2025 AN - OPUS4-63705 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Jaenisch, Gerd-Rüdiger A1 - Janczynski, Jessica A1 - Bellon, Carsten A1 - Ulbricht, Alexander T1 - VIRTUELLE XCT – Simulation industrieller XCT-Systeme mit aRTist N2 - Eine der wenigen 3D-Methoden, mit denen ein Objekt zerstörungsfrei analysiert werden kann, ist die Röntgen-Computertomographie (XCT). Die Bestimmung von Formabweichungen und die innere Struktur von Objekten, einschließlich Defekten, ist für die Industrie von besonderem Interesse. Die Möglichkeit der XCT, ein Objekt mit seinen inneren und äußeren Strukturen gleichzeitig abzubilden, führt auch zu einer zunehmenden Anwendung der XCT in der dimensionellen Messtechnik einschließlich der Bestimmung der Messunsicherheit. Die experimentelle Ermittlung der Unsicherheit durch wiederholte XCT-Messungen ist kosten- und zeitintensiv. Die Simulation der XCT eröffnet die Möglichkeit, die aufgabenspezifische Messunsicherheit ressourceneffizient numerisch zu ermitteln. Es gibt bereits mehrere Softwarelösungen, die XCT-Systeme simulieren können, wie z. B. aRTist. Sobald ein XCT-System virtuelle nachgebildet wurde, muss seine Genauigkeit quantitativ im Vergleich zu den XCT-Messungen bewertet werden. Zur Bewertung der Qualität simulierter XCT-Bilder werden verschiedene Metriken für den Vergleich experimenteller und simulierter XCT-Projektionen eingeführt. Die Ergebnisse der Vergleiche werden präsentiert und Schlussfolgerungen gezogen, wie die Simulation industrieller XCT-Systeme verbessert werden kann. T2 - DGZfP-Jahrestagung 2025 CY - Berlin, Germany DA - 26.05.2025 KW - XCT KW - Simulation KW - Vergleich Messung vs. Simulation PY - 2015 AN - OPUS4-63293 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Reuter, T. A1 - Wohlgemuth, F. A1 - Bellon, Carsten A1 - Hausotte, T. T1 - Measurement-based Detector Characteristics for Digital Twins in aRTist 2 N2 - Various software products for the simulation of industrial X-ray radiography have been developed in recent years (e.g., aRTist 2, CIVA CT, Scorpius XLab, SimCT, Wilcore) and their application potential has been shown in numerous works. However, full systematic approaches to characterise a specific CT system for these simulation software products to obtain a truthful digital twin are still missing. In this contribution, we want to present two approaches to obtain realistic grey values in X-ray projections in aRTist 2 simulations based on measured projections. In aRTist 2, the displayed grey value of a pixel is based on the energy density incident on that pixel. The energy density is calculated based on the X-ray tube spectrum, the attenuation between source and detector as well as an energy-dependent sensitivity curve of the detector. The first approach presented in this contribution uses the sensitivity curve as a free modelling parameter. We measured the signal response at different thicknesses of Al EN-AW6082 at different tube voltages (i.e., different tube spectra). We then regarded the grey values displayed by these projections as a data regression respectively an optimisation problem and obtained the sensitivity curve that is best able to reproduce the measured behaviour in aRTist 2. The resulting sensitivity curve does not necessarily hold physical meaning but is able to simulate the real system behaviour in the simulation software. The second approach presented in this contribution is to estimate the sensitivity curve based on assumptions about the characteristics of the scintillation detector (e.g., scintillator material, scintillator thickness and signal processing characteristics). For this approach, a linear response function (linear relationship between the deposited energy per pixel and the resulting grey value) is assumed. If the detector characteristics, which affect the simulated deposited energy, are properly modelled, the slope and offset of the response function to match the measured grey values should be the same for different tube spectra. As the offset is constant and given by the grey values measured at no incident radiation, the slope is the remaining parameter to evaluate the success of the detector modelling. We therefore adapted the detector characteristics by changing the detector setup until the slope was nearly the same for all measured tube spectra. We are aware that the resulting parameters of the scintillator material and thickness might not be the real ones, but with those modelling parameters we are able to simulate realistic grey values in aRTist 2. Both of those approaches could potentially be a step forward to a full systematic approach for a digital twin of a real CT system in aRTist 2. T2 - 20th World Conference on Non-Destructive Testing (WCNDT 2024) CY - Incheon, South Korea DA - 27.05.2024 KW - Digital Twin KW - Computed Tomography KW - Simulation PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-602046 DO - https://doi.org/10.58286/29910 SP - 1 EP - 10 PB - NDT.net CY - Mayen, Germany AN - OPUS4-60204 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Reuter, T. A1 - Borges de Oliveira, F. A1 - Abt, Ch. A1 - Ballach, F. A1 - Bartscher, M. A1 - Bellon, Carsten A1 - Dennerlein, F. A1 - Fuchs, P. A1 - Günnewig, O. A1 - Hausotte, T. A1 - Hess, J. A1 - Kasperl, S. A1 - Maass, N. A1 - Kimmig, W. A1 - Schielein, R. A1 - von Schmid, M. A1 - Suppes, A. A1 - Wagner, G. A1 - Watzl, Ch. A1 - Wohlgemuth, F. T1 - Introduction to “Realistic Simulation of real CT systems with a basic-qualified Simulation Software - CTSimU2“ N2 - The lack of traceability to meter of X-ray Computed Tomography (CT) measurements still hinders a more extensive acceptance of CT in coordinate metrology and industry. To ensure traceable, reliable, and accurate measurements, the determination of the task-specific measurement uncertainty is necessary. The German guideline VDI/VDE 2630 part 2.1 describes a procedure to determine the measurement uncertainty for CT experimentally by conducting several repeated measurements with a calibrated test specimen. However, this experimental procedure is cost and effort intensive. Therefore, the simulation of dimensional measurement tasks conducted with X-ray computed tomography can close these drawbacks. Additionally, recent developments towards a resource and cost-efficient production (“smart factory”) motivate the need for a corresponding numerical model of a CT system (“digital twin”) as well. As there is no standardized procedure to determine the measurement uncertainty of a CT system by simulation at the moment, the project series CTSimU was initiated, aiming at this gap. Concretely, the goal is the development of a procedure to determine the measurement uncertainty numerically by radiographic simulation. The first project (2019-2022), "Radiographic Computed Tomography Simulation for Measurement Uncertainty Evaluation - CTSimU" developed a framework to qualify a radiographic simulation software concerning the correct simulation of physical laws and functionalities. The most important outcome was a draft for a new guideline VDI/VDE 2630 part 2.2, which is currently under discussion in the VDI/VDE committee. The follow-up project CTSimU2 "Realistic Simulation of real CT systems with a basic-qualified Simulation Software" will deal with building and characterizing a digital replica of a specific real-world CT system. The two main targets of this project will be a toolbox including methods and procedures to configure a realistic CT system simulation and to develop tests to check if this replica is sufficient enough. The result will be a draft for a follow-up VDI/VDE guideline proposing standardized procedures to determine a CT system's corresponding characteristics and test the simulation (copy) of a real-world CT system which we call a "digital twin". T2 - 12th Conference on Industrial Computed Tomography (iCT) 2023 CY - Fürth, Germany DA - 27.02.2023 KW - dXCT KW - X-ray computed tomography KW - Simulation PY - 2023 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-589204 DO - https://doi.org/10.58286/27715 VL - 28 IS - 3 SP - 1 EP - 5 PB - NDT.net AN - OPUS4-58920 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Bellon, Carsten T1 - Realistic Simulation of CT Systems - An Introduction to The CTSimU2 Project N2 - The project series CTSimU was initiated with the goal to develop a set of procedures to enable the determination of the task-specific measurement uncertainty of a CT system numerically by radiographic simulation. The first project (2019-2022) “Radiographic Computed Tomography Simulation for Measurement Uncertainty Evaluation - CTSimU” was focused on the sufficient physical correctness of the radiographic simulation and created as a result a test framework for simulation softwares and a draft of a VDI standard in the series VDI/VDE 2630 for this application. However, for the realistic simulation of a CT system in a simulation software (i.e. a digital twin), not only the correctness of the simulation software itself is crucial, but also the quality of the parameterization of the CT system in the simulation software - this represents the starting point of the 2nd project “Realistic Simulation of real CT systems with a basic-qualified Simulation Software - CTSimU2” (2022-2024). The parameterization of a CT system in a simulation software can be divided into four steps: after the data acquisition at the real CT system (step 1) follows the evaluation of the acquired data for the generation of general parameter specifications (step 2). It follows the transfer of the parameters into the specific simulation software (step 3) and the validation of the resulting simulation parameters by a suitable test (step 4). The intended result of the project CTSimU2 is a draft VDI standard (for VDI/VDE 2630) for this test, which contains an informative annex on the state of the art regarding the possibilities for parameter determination. T2 - 13th European Conference on Non-Destructive Testing (ECNDT) CY - Lisbon, Portugal DA - 03.07.2023 KW - X-ray computed tomography KW - dXCT KW - Simulation PY - 2023 AN - OPUS4-58923 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Bellon, Carsten T1 - Virtual CT with aRTist N2 - The software aRTist is a simulation tool for the generation of realistic radiographs of virtual radiographic superstructures. With radiographic simulations, virtual component models can be scanned as in a computer tomograph. Industrial X-ray computed tomography (CT) enables the non-destructive detection of internal and external surfaces as well as inhomogeneities of technical objects. Virtual CT offers new possibilities for the investigation of parameter influences of this complex testing and measuring technique. In addition to the option of switching physical effects on and off, scanning movements can also be tested before their technical realization. The virtual CT generates projection images from different directions for the subsequent reconstruction of a volume model of the examined object. The reconstruction of the simulated scans is carried out with the algorithms and programs for real scans. Tomographic scans consist of a large number of projections, which practically cannot be generated individually by the user of a simulation. The software offers various options for the automated simulation of tomographic scans. These range from standard CT to scans on free trajectories or with individual projection matrices. T2 - 12th Conference on Industrial Computed Tomography (iCT) 2023 CY - Fürth, Germany DA - 27.02.2023 KW - X-ray computed tomography KW - Simulation PY - 2023 AN - OPUS4-58919 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Borges de Oliveira, F. A1 - Reuter, T. A1 - Plotzki, David A1 - Wohlgemuth, F. A1 - Bartscher, M. A1 - Bellon, Carsten A1 - Kasperl, S. T1 - Assessment of 2D-based tests for the qualification of simulation software for dXCT N2 - The interest in using computer simulations of dimensional x-ray computed tomography (dXCT) for various metrological purposes—such as measurement planning, performance prediction, performance optimisation and, finally, measurement uncertainty estimation—is increasing along with the ever-growing demand for more reliable measurements with dXCT. However, before a piece of simulation software can be used for tasks related to coordinate metrology, it has to be ensured that it is able to simulate physical laws, characteristic effects and basic CT system functionalities correctly and with sufficient accuracy. In short, the software must be qualified for dimensional metrology tasks. As one part of such a qualification process, a method is presented here for determining conformity intervals of 2D tests (projection-based tests) based on 3D tests (testing based on dimensional evaluations in a reconstructed volume) for the assessment of dXCT simulation software. The method consists of varying relevant parameter values in order to verify their influence on 3D measurement results. The results of the 3D tests with varied parameter values are then transferred to the quantities tested in the 2D tests and used as the basis for determining conformity intervals. Two approaches are applied for determining whether or not a variation of a parameter value is significant: (a) statistical and (b) heuristic. Two examples are presented, each based on simulated images, which show the application of the two different approaches for determining conformity intervals for the results of the 2D tests. KW - dXCT KW - X-ray computed tomography KW - Simulation PY - 2023 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-573316 DO - https://doi.org/10.1088/1361-6501/acc1f9 VL - 34 IS - 6 SP - 1 EP - 12 PB - IOP Publishing AN - OPUS4-57331 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Binder, F. A1 - Bellon, Carsten A1 - Wohlgemuth, F. A1 - Hausotte, T. T1 - Ein praxisnaher Leitfaden für computertomografische Untersuchungen mit der radiografischen Simulationsumgebung aRTist N2 - Radiografische Simulationswerkzeuge wie aRTist, ScorpiusXLab, SimCT oder CIVA CT verwenden analytische Methoden und physikalische Monte-Carlo-Teilchentransportsimulationen, um die Interaktionsprozesse zwischen Röntgenstrahlung und Materie zu simulieren. Die berechneten Projektionen bilden anschließend unter Berücksichtigung einer definierten Scan-Trajektorie die Basis der Simulation einer röntgencomputertomografischen Untersuchung. Für den erfolgreichen Einsatz der Computertomografie, sei es als zerstörungsfreie Prüfmethode oder beim dimensionellen Messen, ist es generell notwendig, bekannte Fehler- bzw. Abweichungsquellen des Messverfahrens auszuschließen oder zu reduzieren. Dabei hat sich gezeigt, dass die Auswahl der Messparameter und die Erfahrung des Anwenders direkten Einfluss auf das erzielbare Messergebnis einer computertomografischen Untersuchung nehmen. Es ist daher sinnvoll, die Parameterauswahl in einem virtuellen Simulationsaufbau vorher zu erproben und an die Messaufgabe anzupassen. Neben der Optimierung von Messparametern finden radiografische Simulationswerkzeuge auch Anwendung für Machbarkeitsstudien und werden zur Schulung von Anwendern im Bereich der Röntgen-Computertomografie verwendet. Radiografische Simulationswerkzeuge befinden sich in einem stetigen Wandel, beispielsweise durch die Entwicklung neuer Rekonstruktionsmethoden, durch Erweiterung von analytischen Modellen, durch Integration komplexer Trajektorien oder durch Berücksichtigung von prozessbedingten geometrischen Abweichungen. Im laufenden EMPIR-Projekt „AdvanCT“ entsteht deshalb ein „Good Practice Guide“ für die Simulationsumgebung aRTist. Ziel dieses Guides ist es, die mit steigender Komplexität verbundenen Einstiegshürden für Anwender von aRTist zu reduzieren, um damit einen praxisnahen Zugang zur virtuellen Computertomografie zu ermöglichen. Dabei werden anhand von praktisch nachvollziehbaren Beispielen die grundlegenden Mechanismen der Simulationsumgebung erklärt und ein strukturierter Leitfaden zur Simulation röntgencomputertomografischer Untersuchungen mit aRTist vermittelt. In diesem Beitrag werden erste Auszüge des Guides sowie eine Übersicht der weiteren geplanten Themen für die anschließende Diskussion vorgestellt. T2 - DGZfP-Jahrestagung 2021 CY - Online meeting DA - 10.05.2021 KW - Computertomografie KW - Simulation PY - 2021 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-530476 UR - https://jahrestagung.dgzfp.de/portals/jt2021/bb176/inhalt/poster.htm SN - 978-3-947971-18-3 VL - 176 SP - 1 EP - 9 PB - Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung (DGZfP) CY - Berlin AN - OPUS4-53047 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Bellon, Carsten T1 - Virtual CT acquisition and reconstruction of complex and noisy scanning trajectories in aRTist N2 - In modern CT imaging, simulation has become an important tool to minimize cost- and time-intensive measurements. It is increasingly used to optimize techniques for complex applications, to support the preparation of written procedures, and for educational purposes. We extended the CT simulation software ‘aRTist’ with a module to set-up arbitrary trajectories including disturbing influences during the scan. Moreover, such geometric deviations can be compensated by the internal reconstruction tool. T2 - 9th Conference on Industrial Computed Tomography (iCT) CY - Padua, Italy DA - 13.02.2019 KW - Simulation KW - Arbitrary trajectories KW - Projection matrix KW - Filtered back projection PY - 2019 AN - OPUS4-47476 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Brierley, N. A1 - Bellon, Carsten A1 - Lazaro Toralles, B. T1 - Optimized multi-shot imaging inspection design N2 - The inspection of complex-shaped components, such as those enabled by additive manufacturing, is a major challenge in industrial quality assurance. A frequently adopted approach to volumetric non-destructive evaluation is X-ray computed tomography, but this has major drawbacks. Two-dimensional radiography can overcome some of these problems, but does not generally provide an inspection that is as capable. Moreover, designing a detailed inspection for a complex-shaped component is a labour-intensive task, requiring significant expert input. In response, a computational framework for optimizing the data acquisition for an image-based inspection modality has been devised. The initial objective is to advance the capabilities of radiography, but the algorithm is, in principle, also applicable to alternative types of imaging. The algorithm exploits available prior information about the inspection and simulations of the inspection modality to allow the Determination of the optimal inspection configuration, including specifically component poses with respect to the imaging system. As an intermediate output, spatial maps of inspection performance are computed, for understanding spatially varying limits of detection. Key areas of innovation concern the defect detectability evaluation for arbitrarily complex indications and the creation of an application-specific optimization algorithm. Initial trials of the algorithm are presented, with good results. KW - Inspection design and planning KW - Optimization KW - Radiography KW - Simulation PY - 2018 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-458363 DO - https://doi.org/10.1098/rspa.2017.0319 SN - 1471-2946 SN - 1364-5021 VL - 474 IS - 2216 SP - 70319, 1 EP - 25 PB - The Royal Society CY - London AN - OPUS4-45836 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -