XCT 检测
11 · 孔隙率与分布：统计总体、代表体积和不确定度
从单一百分数扩展到尺寸、位置和方向分布，认识抽样与检出截断对统计的影响。
先记住这三点
- 一个平均值不够
- 代表体积与取样位置
- 误差与敏感性分开
- 检出截断与最大孔
一个平均值不够
相同孔隙率可以来自大量小孔，也可以来自一个大裂纹。报告总体积分数时，至少补充对象数量、最大对象、尺寸分布和空间位置。对疲劳问题，靠表面的大缺陷和不利取向常值得重点检查，但还需要载荷与材料依据。
按个数统计的尺寸直方图强调小孔；按体积加权的直方图强调大孔，两者回答不同问题。应注明分箱、尺度是线性还是对数、低于计量下限的对象如何处理。
代表体积与取样位置
小 ROI 可能没有包含大缺陷或工艺梯度，不能自动代表整件。可比较不同位置、不同 ROI 大小或多个试样，检查统计量是否稳定。对有明显成形方向、层间差异或表皮—中心梯度的零件，应分层报告。
很多孔来自同一试样，不等于有很多独立试样。评估批次差异时，应以独立零件和采样方案为基础。只从一件最典型的零件得到精细孔表，不能给出整个批次可靠的置信区间。
误差与敏感性分开
尺度校准、重建、分割、表面定义、边界截断和抽样都可影响结果。若像素尺寸有 1% 的小相对偏差，体积约有 3% 的一阶相对偏差；孔隙率在分子分母同尺度时可能抵消部分尺度效应，但分割边界误差不会因此消失。
重复扫描可以评估重复性，阈值扰动可评估分析敏感性，参考真值比较可评估偏差。它们不是同一个概念，单靠重复处理同一数据不能估计全部测量不确定度。
检出截断与最大孔
当小孔漏检较多时，观测尺寸分布向大尺寸偏移；最大孔统计还受扫描体积影响。扫描更大体积发现更大缺陷，并不必然说明工艺更差。需要控制体积或采用有依据的统计模型。
练习：两组孔隙率分别为 0.50% 与 0.55%，但阈值扰动各带来 ±0.08 个百分点的变化。不能仅凭这两个中心值认定第二组较差；应继续检查分割一致性、独立样本和不确定度。
来源与延伸阅读
以下链接用于核对概念、标准状态或原始文献。本页为中文教学整理，不复制受版权保护的标准正文。