一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法及系统。该方法包括：获取构件的多张断层图像；构件为复杂点阵结构；对于第k张断层图像，采用集合灰度均值法对断层图像的缺陷进行识别，得到标记缺陷的缺陷图；缺陷图中采用标记矩形框标记缺陷；根据缺陷图中标记矩形框的位置坐标，对缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割，得到第k张断层图像对应的二维序列图像；二维序列图像中包含分割后的缺陷；采用体绘制方法，按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像。本发明专利技术可以实现对复杂点阵结构内部的未熔合缺陷进行三维分割，提高分割的准确度。

A 3D segmentation method and system for internal defects of complex lattice structure

【技术实现步骤摘要】
一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法及系统
本专利技术涉及缺陷分割领域，特别是涉及一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法及系统。
技术介绍
随着对节能的需求日益增长，对轻量化部件的需求增加，在航空航天中，部件重量的降低使燃料的消耗和使用降低。在汽车行业中，部件重量减少10％可以减少6-8％的燃料消耗，而点阵结构是实现这些目标的较好方法。3D打印的复杂点阵结构是一种具有周期性排列的新型多孔材料，具有体积密度小、比表面积大、比力学性能高等特点，目前在航空航天、石油化工、冶金方面有着广泛的应用。由于增材制造技术(3D打印)具有较高的设计自由度和速度，为点阵结构的制造提供了有力的技术支撑。但是打印材料自身的缺陷、打印过程中相变与金属粉末的融化和凝固等现象可能导致缺陷的出现，且缺陷的数量和类型难以控制，使点阵结构的表面状态及性能有所下降，甚至会对工业应用产生不利的影响。因此，对结构件进行无损检测及评估尤为重要。目前利用X射线的穿透性，可以获得样件的内部结构信息。无损检测是CT技术的一个主要应用。虽然基于CT技术的无损检测可以确定结构体内是否有缺陷，但是无法知晓缺陷在点阵结构体内的具体形貌细节特征。同时，为更准确的判断缺陷对点阵结构功能性能的影响，需要对缺陷在结构体内的形貌、分布、大小特征等有充分的认识，因此不能凭借单张二维CT断层图像来表征缺陷，非常有必要从三维角度对内部缺陷进行重构，并将局部缺陷分割提取出来，进行三维综合表征分析。现有技术中针对3D打印的复杂点阵结构现有的研究主要包括构件拓扑结构的优化、各种打印参数对点阵结构性能的影响、不同因素对点阵结构疲劳性能的影响等，而对打印构件所产生的一些缺陷表征、评估缺陷对构件产生的影响等研究较少。由于点阵结构具有空间规律性，当结构材料组分相同时，在CT断层图像中则体现为点阵结构部分灰度值几乎相同，孔隙部分为背景灰度。因此，当结构内部出现典型的未熔合/过融合等微小缺陷时，缺陷部位的灰度值不变化，只是二维和三维形态特征发生改变；当结构内部出现断裂缺陷时，缺陷部位的灰度和背景灰度相同，目前基于灰度值分割的研究方法尚不能够对点阵结构的缺陷进行直接分割，更不能对缺陷进行三维分割提取。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法及系统，以实现对复杂点阵结构内部的未熔合缺陷的三维分割提取，为进一步表征该类缺陷提供技术依据。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法，包括：获取构件的多张断层图像；所述构件为复杂点阵结构；对于第k张断层图像，采用集合灰度均值法对所述断层图像的缺陷特征进行提取，并进行缺陷识别，得到标记缺陷的缺陷图；所述缺陷图中采用标记矩形框标记缺陷；根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标，对所述缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割，得到所述第k张断层图像对应的二维序列图像；所述二维序列图像中包含分割后的缺陷；采用体绘制方法，按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像。可选的，所述获取构件的多张断层图像，具体包括：获取所述构件的多张CT扫描图像；多张CT扫描图像为对所述构件一个周期完整扫描得到的图像；对所有的CT扫描图像进行重构，得到所述构件的三维视图；将所述三维视图沿着剖切方向顺序剖切，依次得到所述构件的多张断层图像。可选的，所述对于第k张断层图像，采用集合灰度均值法对所述断层图像的缺陷特征进行提取，并进行缺陷识别，得到标记缺陷的缺陷图，具体包括：确定矩形框的尺寸；根据所述矩形框对所述第k张断层图像进行遍历框选，得到多个像素点集合；所述矩形框每一次框选对应得到一个像素点集合，所述像素点集合为所述矩形框内部的像素点集合；利用公式计算每一个像素点集合的差异值；其中，gB为像素点集合Bij的差异值，Aij为像素点集合Bij前一次框选的像素点集合，Cij为像素点集合Bij后一次框选的像素点集合，m为所述矩形框的横向尺寸，n为所述矩形框的纵向尺寸，i为所述矩形框中横向第i个像素点，j为所述矩形框中纵向第j个像素点；将差异值大于差异阈值的像素点集合确定为缺陷所在位置；根据所述缺陷所在位置利用所述矩形框进行框选标记，得到标记缺陷的缺陷图。可选的，所述根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标，对所述缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割，得到所述第k张断层图像对应的二维序列图像，具体包括：根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标，确定所述缺陷图中的非缺陷位置；所述非缺陷位置为所述缺陷图中除去所述标记矩形框剩余的部分；将所述缺陷图中的非缺陷位置标记为黑色；对所述标记矩形框中的图像根据像素阈值采用二值化分割，得到分割缺陷的二维序列图像。可选的，所述采用体绘制方法，按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像，具体包括：利用光线透射法，按照按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像。本专利技术还提供一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割系统，包括：断层图像获取模块，用于获取构件的多张断层图像；所述构件为复杂点阵结构；缺陷识别模块，用于对于第k张断层图像，采用集合灰度均值法对所述断层图像的缺陷特征进行提取，并进行缺陷识别，得到标记缺陷的缺陷图；所述缺陷图中采用标记矩形框标记缺陷；二值化分割模块，用于根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标，对所述缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割，得到所述第k张断层图像对应的二维序列图像；所述二维序列图像中包含分割后的缺陷；三维重构模块，用于采用体绘制方法，按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像。可选的，所述断层图像获取模块具体包括：CT扫描图像获取单元，用于获取所述构件的多张CT扫描图像；多张CT扫描图像为对所述构件一个周期完整扫描得到的图像；重构单元，用于对所有的CT扫描图像进行重构，得到所述构件的三维视图；剖切单元，用于将所述三维视图沿着剖切方向顺序剖切，依次得到所述构件的多张断层图像。可选的，所述缺陷识别模块具体包括：矩形框确定单元，用于确定矩形框的尺寸；框选单元，用于根据所述矩形框对所述第k张断层图像进行遍历框选，得到多个像素点集合；所述矩形框每一次框选对应得到一个像素点集合，所述像素点集合为所述矩形框内部的像素点集合；差异值计算单元，用于计算每一个像素点集合的差异值，公式为：其中，gB为像素点集合Bij的差异值，Aij为像素点集合Bij前一次框选的像素点集合，Cij为像素点集合Bij后一次框选的像素点集合，m为所述矩形框的横向尺寸，n为所述矩形框的纵向尺寸，i为所述矩形框中横向第i个像素点，j为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法，其特征在于，包括：/n获取构件的多张断层图像；所述构件为复杂点阵结构；/n对于第k张断层图像，采用集合灰度均值法对所述断层图像的缺陷特征进行提取，并进行缺陷识别，得到标记缺陷的缺陷图；所述缺陷图中采用标记矩形框标记缺陷；/n根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标，对所述缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割，得到所述第k张断层图像对应的二维序列图像；所述二维序列图像中包含分割后的缺陷；/n采用体绘制方法，按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法，其特征在于，包括：
获取构件的多张断层图像；所述构件为复杂点阵结构；
对于第k张断层图像，采用集合灰度均值法对所述断层图像的缺陷特征进行提取，并进行缺陷识别，得到标记缺陷的缺陷图；所述缺陷图中采用标记矩形框标记缺陷；
根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标，对所述缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割，得到所述第k张断层图像对应的二维序列图像；所述二维序列图像中包含分割后的缺陷；
采用体绘制方法，按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像。


2.根据权利要求1所述的复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法，其特征在于，所述获取构件的多张断层图像，具体包括：
获取所述构件的多张CT扫描图像；多张CT扫描图像为对所述构件一个周期完整扫描得到的图像；
对所有的CT扫描图像进行重构，得到所述构件的三维视图；
将所述三维视图沿着剖切方向顺序剖切，依次得到所述构件的多张断层图像。


3.根据权利要求1所述的复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法，其特征在于，所述对于第k张断层图像，采用集合灰度均值法对所述断层图像的缺陷特征进行提取，并进行缺陷识别，得到标记缺陷的缺陷图，具体包括：
确定矩形框的尺寸；
根据所述矩形框对所述第k张断层图像进行遍历框选，得到多个像素点集合；所述矩形框每一次框选对应得到一个像素点集合，所述像素点集合为所述矩形框内部的像素点集合；
利用公式计算每一个像素点集合的差异值；其中，gB为像素点集合Bij的差异值，Aij为像素点集合Bij前一次框选的像素点集合，Cij为像素点集合Bij后一次框选的像素点集合，m为所述矩形框的横向尺寸，n为所述矩形框的纵向尺寸，i为所述矩形框中横向第i个像素点，j为所述矩形框中纵向第j个像素点；
将差异值大于差异阈值的像素点集合确定为缺陷所在位置；
根据所述缺陷所在位置利用所述矩形框进行框选标记，得到标记缺陷的缺陷图。


4.根据权利要求1所述的复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法，其特征在于，所述根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标，对所述缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割，得到所述第k张断层图像对应的二维序列图像，具体包括：
根据所述缺陷图中所述标记矩形框的位置坐标，确定所述缺陷图中的非缺陷位置；所述非缺陷位置为所述缺陷图中除去所述标记矩形框剩余的部分；
将所述缺陷图中的非缺陷位置标记为黑色；
对所述标记矩形框中的图像根据像素阈值采用二值化分割，得到分割缺陷的二维序列图像。


5.根据权利要求1所述的复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法，其特征在于，所述采用体绘制方法，按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像，具体包括：
利用光线透射法，按照按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像。

【专利技术属性】
技术研发人员：温银堂，高亭亭，张玉燕，张松，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北;13