Image-based Control and Automation of High-speed X-ray Imaging Experiments

Moderne Rontgenbildgebung gibt Aufschluss uber die innere Struktur von Objekten aus den verschiedensten Materialien. Der Erfolg solcher Messungen hangt dabei entscheidend von einer geeigneten Wahl der Aufnahmebedingungen ab, von der mechanischen Instrumentierung und von den Eigenschaften der Probe oder des untersuchten Prozesses selbst. Bisher gibt es kein bekanntes Verfahren fur autonome Datenakquise, welches auch fur sehr verschiedene Rontgenbildgebungsexperimenten die Steuerung uber bildbasiertes Feedback erlaubt. Die vorliegende Arbeit setzt sich als Ziel, diese Lucke zu schliesen, indem gezielt die hierbei auftretenden Probleme angegangen und gelost werden: die Auswahl der experimentellen Startparameter, eine schnelle Verarbeitung der aufgenommenen Daten und ein automatisches Feedback zur Korrektur der laufenden Messprozedur. Um die am besten geeigneten experimentellen Bedingungen zu bestimmen, gehen wir von den Grundlagen der Bildentstehung aus und entwickeln ein Framework fur dessen Simulation. Dieses ermoglicht uns eine grose Bandbreite an virtuellen Rontgenbildgebungsexperimenten durchzufuhren, wobei die entscheidenden physikalischen Prozesse auf dem Weg der Rontgenstrahlung von der Quelle bis zum Detektor berucksichtigt werden. Daruber hinaus betrachten wir verschiedene Probenformen und bewegungen, was uns die Simulation von Experimenten wie etwa 4D (zeitaufgeloster) Tomographie ermoglicht. Auserdem entwickeln wir eine autonome Prozedur fur die Datenakquise, welches die Startbedingungen des Versuchs dann wahrend der schon laufenden Messung auf Basis schneller Bildanalyse das nachjustiert und auch andere Parameter des Experiments steuern kann. Besonderes Augenmerk legen wir hier auf Hochgeschwindigkeitsexperimente, welche hohen Anforderungen an die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung stellen, vor allem wenn die Steuerung auf rechenintensiven Algorithmen wie etwa fur die tomographische 3D Rekonstruktion der Probe basiert. Um hierzu einen effizienten Algorithmus zu implementieren, verwenden wir ein hochgradig parallelisiertes Framework. Dessen Ausgabe kann dann zur Berechnung verschiedener Bildmetriken verwendet werden, um quantitative Information uber die aufgenommenen Daten zu erhalten. Diese bilden die Grundlage zur Entscheidungsfindung in einem geschlossenen Regelkreis, in dem die Hardware fur die Datenakquise betrieben wird. Die Genauigkeit des entwickelten Simulationsframeworks zeigen wir, indem wir virtuelle und reale Experimente vergleichen, die auf Gitterinterferometrie basieren und damit spezielle optische Elemente fur die Kontrastbildung einsetzen. Auserdem untersuchen wir im Detail den Einfluss der Bildgebungsbedingungen auf die Genauigkeit des implementierten Algorithmus fur gefilterte Ruckprojektion, und inwiefern unter dessen Berucksichtigung eine Optimierung der experimentellen Bedingungen moglich ist. Wir demonstrieren die Fahigkeiten des von uns entwickelten Systems zur autonomen Datenakquise anhand eines in-situ Tomographieexperiments, bei dem es basierend auf 3D-Rekonstruktion die Framerate der Kamera optimiert und damit sicherstellt, dass die aufgezeichneten Datensatze ohne Artefakte rekonstruiert werden konnen. Auserdem nutzen wir unser System, um ein Tomographieexperiment mit hohem Probendurchsatz durchzufuhren, bei dem viele ahnliche biologische Proben gescannt werde: Fur jede davon wird automatisch die tomographische Rotationsachse bestimmt und schlieslich zur Sicherstellung der Qualitat schon wahrend der Messung ein komplettes 3D Volumen rekonstruiert. Daruber hinaus fuhren wir ein in-situ Laminographieexperiment durch, welches die Rissbildung in einer Materialprobe untersucht. Hierbei fuhrt unser System die Datenakquise durch und rekonstruiert einen zentral gelegenen Querschnitt durch die Probe, um dessen korrekte Ausrichtung und die Qualitat der Daten sicherzustellen. Unsere Arbeit ermoglicht - basierend auf hochgenauen Simulationen - die Wahl der am besten geeigneten Startbedingungen eines Experiments, deren Feinabstimmung wahrend eines realen Experiments und schlieslich dessen automatische Steuerung basierend auf schneller Analyse der gerade aufgezeichneten Daten. Ein solches Vorgehen bei der Datenakquise ermoglicht neuartige in-vivo und in-situ Hochgeschwindigkeitsexperimente, die bedingt durch die hohen Datenraten nicht mehr von einer menschlichen Bedienperson gehandhabt werden konnten.