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Documentation Index

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Data Quality Toolkit提供了一系列先進的CT資料處理技術來修改常見的資料品質問題 - 如下所述。 Lumafield的校正技術將在您的專案中應用並產生新的校正重建。對校正後的重建進行分析以產生高保真度結果。
注意：截至 2026 年 3 月，實驗室支援雲端和本地環境。尚不支援 GovCloud。如果您在工具列中沒有看到實驗室，請聯絡您的管理員或support@lumafield.com。

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存取Data Quality Toolkit

從工具列中選擇實驗室工具，然後開啟Data Quality Toolkit應用程式。 Find DQT

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識別文物

若要開始使用Data Quality Toolkit，請選擇基於照片的新重建所。對於大多數項目，這是一個稱為投影的物件。 選擇預覽重建或ROI。部件最容易可視的重建或ROI是最佳選擇，因為這將作為全部識別被遮蔽的物體。選擇佈局的ROI可能有助於2D化。選擇載入資料即可繼續。 DQT Load Projection 選擇“開始完成每個工件識別”，然後逐步完成六個工件模組中的每一個。在模組中，都提供了工件的圖像和描述——縮放、平移、旋轉和工件Viewport中的數據，以確認工件是否存在。 以下。 對於每個工件模組，如果選擇工件存在，則選擇是；如果不存在，則否，選擇然後下一步繼續下一個模組。 DQT Identifying Artifacts 在工件的模組組成品中，根據客製化的工件的模組配置顯示更準確。 有些更正具有指定的參數。在下一頁上，必須為排隊的更正選擇任何必要的參數。對於每個校正，都有說明解釋應如何選擇參數。
在設定摘要的「進階」標籤中手動選擇要在此步驟套用的更正。 無障礙建築和下取樣校正技術可在「進階」標籤中使用。
DQT Parameter Selection 提交工作完成顯示流程。將在預計的時間內完成工作，流程準備就緒後，新的建築物將自動填入資料面板。 DQT Sumbit Workflow

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偽影實作技術

詳細了解下面的工件加工技術中的資料品質工作流程，以了解如何完善掃描資料。
消除可能與真實缺陷破壞的人造環模型。當零件中不存在實體環但掃描資料中出現環時，請使用環移除來移除這些不必要的圓形假模型。
DQT 2 MAR
聚焦高密度材料引起的條紋、暗和亮/暗帶，這些材料可以隱藏真正的缺陷。當零件中的金屬在重建中產生條紋α影、光束利比亞或散射時可以，使用MAR來減少這些扭曲並揭示真實的內部幾何形狀。
MAR Results
左上圖是經過MAR校正的筆掃描圖。1.識別零件中的金屬區域和金屬工件。
Labs MAR Demo
2.調整閾值，使金屬區域以紅色突出顯示，週邊/α陰影區域以藍色突出顯示。
Labs MAR Settings
範例包括：
  • 皂液器幫浦
  • 精密組件中的螺絲
  • 電子產品
  • 射出成型內的針
當不使用MAR：1.當金屬完全或基本包圍具有α影的區域時。 MAR可以小型金屬部件周圍區域的α影，而不是當修改金屬激發部件的大部分時。
Labs MAR Surround
  1. 當零件的任何組件離開掃描體積時，例如在偏移掃描或區域掃描中。
    Labs MAR Offset
基於物理的處理對複雜的對應（X光線、聚焦和材料衰減）進行建模，以恢復準確的語音和幾何形狀，並與其他偽影減少技術配合使用，以提供更準確、更高品質的掃描。
修復掃描器旋轉中心的小偏差，這些偏差會導致重建中出現重影、模糊或不精確。如果因旋轉軸關閉而導致重建重複或模糊，請在重建體積之前應用AOR校正來重新調整投影幾何。
減少輻射線照片或重建體積內的隨機噪聲，同時保留真實特徵。當掃描呈顆粒狀時（如由於曝光時間短和增益高），請利用噪聲幹擾去噪聲，以便更容易檢測到缺陷，從而獲得真實結構。
這些陰影在沿著旋轉軸的軸線上形成於主光線的表面上（並因加寬錐角而網格更糟）；錐束變細可校正錐束幾何形狀，以準確的邊緣/尖端形狀和圖形。
Data Quality Toolkit是一個實驗性的 Voyager Labs 應用程序，具有一組不斷擴展的偽影校正演算法。請注意Data Quality Toolkit中新的偽影減少技術。 如果對此工具有疑問，請聯絡support@lumafield.com。