基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法，包括：对混合材料的CT图像进行一次阈值分割，获取固体颗粒区域；确定固体颗粒区域中的每个固体颗粒的位置；基于每个固体颗粒的位置确定多个Delaunay三角形；根据多个Delaunay三角形的边长确定图特征；根据图特征确定混合材料的均匀性；对混合材料的CT图像进行二次阈值分割，获取高分子材料主体区域，高分子材料主体区域中包括多个孔隙所在区域；根据多个孔隙所在区域的像素个数和高分子材料主体区域的像素个数确定混合材料的孔隙率。本申请的基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法，能够实现混合材料均匀性与孔隙率的自动准确获取，且计算速度较快。且计算速度较快。且计算速度较快。

【技术实现步骤摘要】
基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法及装置


[0001]本申请涉及图像处理
，具体地，涉及一种基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法及装置。

技术介绍

[0002]混合材料的均匀性和空隙率，对于粉体混合的混合质量的评估尤为重要。粉体混合是二种以上组份在干燥状态或有少量液体存在下，以外力作用搅混，使其不均一性不断降低的过程，所谓二种以上组份，可以是不同的物质，也可以是同一物质而有不同的物理特性：如含水率不同、颗粒直径不同、颜色不同等等。
[0003]由于混合材料体系中用肉眼无法观测其内部情况，需要借助CT图像采用计算机方法进行处理，得到客观的混合材料体系的均匀性与孔隙率。现有方法在获取混合材料体系的均匀性与孔隙率的过程中，存在计算复杂，且计算误差较大的问题。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请实施例提供一种基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法及装置。
[0005]第一方面，提供一种基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法，包括：
[0006]对混合材料的CT图像进行一次阈值分割，获取固体颗粒区域；混合材料为高分子材料和多个固体颗粒的混合，固体颗粒区域为多个固体颗粒所在区域；
[0007]确定固体颗粒区域中的每个固体颗粒的位置；
[0008]基于每个固体颗粒的位置确定多个Delaunay三角形；
[0009]根据多个Delaunay三角形的边长确定图特征；
[0010]根据图特征确定混合材料的均匀性；
[0011]对混合材料的CT图像进行二次阈值分割，获取高分子材料主体区域，高分子材料主体区域中包括多个孔隙所在区域；
[0012]确定多个孔隙所在区域的像素个数以及高分子材料主体区域的像素个数；
[0013]根据多个孔隙所在区域的像素个数和高分子材料主体区域的像素个数确定混合材料的孔隙率。
[0014]在一个实施例中，图特征包括所有Delaunay三角形的边长的均值和方差。
[0015]在一个实施例中，根据图特征确定混合材料的均匀性，包括：
[0016]均值越大，固体颗粒分布越分散；均值越小，固体颗粒分布越密集；
[0017]方差越大，固体颗粒分布越不均匀；方差越小，固体颗粒分布越均匀。
[0018]在一个实施例中，孔隙率为多个孔隙所在区域的像素个数与高分子材料主体区域的像素个数的比值。
[0019]在一个实施例中，方法还包括：
[0020]对混合材料的CT图像进行预处理以去除混合材料的CT图像的冗余区域。
[0021]第二方面，提供一种基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算装置，包括：
[0022]固体颗粒区域获取模块，用于对混合材料的CT图像进行一次阈值分割，获取固体颗粒区域；混合材料为高分子材料和多个固体颗粒的混合，固体颗粒区域为多个固体颗粒所在区域；
[0023]固体颗粒位置确定模块，用于确定固体颗粒区域中的每个固体颗粒的位置；
[0024]三角形确定模块，用于基于每个固体颗粒的位置确定多个Delaunay三角形；
[0025]图特征确定模块，用于根据多个Delaunay三角形的边长确定图特征；
[0026]均匀性确定模块，用于根据图特征确定混合材料的均匀性；
[0027]主体区域确定模块，用于对混合材料的CT图像进行二次阈值分割，获取高分子材料主体区域，高分子材料主体区域中包括多个孔隙所在区域；
[0028]像素个数确定模块，用于确定多个孔隙所在区域的像素个数以及高分子材料主体区域的像素个数；
[0029]孔隙率确定模块，用于根据多个孔隙所在区域的像素个数和高分子材料主体区域的像素个数确定混合材料的孔隙率。
[0030]在一个实施例中，图特征包括所有Delaunay三角形的边长的均值和方差。
[0031]在一个实施例中，均匀性确定模块，还用于：
[0032]均值越大，固体颗粒分布越分散；均值越小，固体颗粒分布越密集；
[0033]方差越大，固体颗粒分布越不均匀；方差越小，固体颗粒分布越均匀。
[0034]在一个实施例中，孔隙率为多个孔隙所在区域的像素个数与高分子材料主体区域的像素个数的比值。
[0035]在一个实施例中，装置还包括预处理模块，用于对混合材料的CT图像进行预处理以去除混合材料的CT图像的冗余区域。
[0036]相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：本申请的基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法及装置，能够实现混合材料均匀性与孔隙率的自动准确获取，且计算速度较快。
附图说明
[0037]本申请可以通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分。在附图中：
[0038]图1示出了根据本申请实施例的基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法的流程框图；
[0039]图2示出了根据本申请实施例的基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算装置的结构框图；
[0040]图3示出了根据本申请实施例的基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法得到的混合材料均匀性的示意图；
[0041]图4示出了根据本申请实施例的基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法得到的混合材料孔隙率的示意图。
具体实施方式
[0042]在下文中将结合附图对本申请的示例性实施例进行描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施例的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施例的过程中可以做出很多特定于实施例的决定，以便实现开发人员的具体目标，并且这些决定可能会随着实施例的不同而有所改变。
[0043]在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本申请，在附图中仅仅示出了与根据本申请的方案密切相关的装置结构，而省略了与本申请关系不大的其他细节。
[0044]应理解的是，本申请并不会由于如下参照附图的描述而只限于所描述的实施形式。在本文中，在可行的情况下，实施例可以相互组合、不同实施例之间的特征替换或借用、在一个实施例中省略一个或多个特征。
[0045]图1示出了根据本申请实施例的基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法。
[0046]方法开始于步骤S110，对混合材料的CT图像进行一次阈值分割，获取固体颗粒区域；混合材料为高分子材料和多个固体颗粒的混合，固体颗粒区域为多个固体颗粒所在区域；该步骤中，需要先获取高分子材料与多个固体颗粒形成的混合材料的内部图像，可以采用CT扫描的方式获取混合材料的CT图像；然后，对CT图像进行阈值分割，CT图像上出现的白点即为固体颗粒，采用阈值分割的方式将白点从CT图像上分割出来，形成固体颗粒区域；阈值分割过程中采用的固定值，可以根据实际应用过程进行调整，只要能够实现固体颗粒区域的获取即可，此处不作具体限定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算方法，其特征在于，包括：对混合材料的CT图像进行一次阈值分割，获取固体颗粒区域；所述混合材料为高分子材料和多个固体颗粒的混合，所述固体颗粒区域为所述多个固体颗粒所在区域；确定所述固体颗粒区域中的每个所述固体颗粒的位置；基于每个所述固体颗粒的位置确定多个Delaunay三角形；根据所述多个Delaunay三角形的边长确定图特征；根据所述图特征确定所述混合材料的均匀性；对所述混合材料的CT图像进行二次阈值分割，获取高分子材料主体区域，所述高分子材料主体区域中包括多个孔隙所在区域；确定所述多个孔隙所在区域的像素个数以及所述高分子材料主体区域的像素个数；根据所述多个孔隙所在区域的像素个数和所述高分子材料主体区域的像素个数确定所述混合材料的孔隙率。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述图特征包括所有所述Delaunay三角形的边长的均值和方差。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，根据所述图特征确定所述混合材料的均匀性，包括：所述均值越大，所述固体颗粒分布越分散；所述均值越小，所述固体颗粒分布越密集；所述方差越大，所述固体颗粒分布越不均匀；所述方差越小，所述固体颗粒分布越均匀。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述孔隙率为所述多个孔隙所在区域的像素个数与所述高分子材料主体区域的像素个数的比值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述混合材料的CT图像进行预处理以去除所述混合材料的CT图像的冗余区域。6.一种基于图特征的混合材料均匀性与孔隙率计算装置，其特征在于，包括：固体颗粒区域获取模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐敏，李晨，胡伟明，宁艳利，宋秀铎，赵娟，高朗华，
申请(专利权)人：西安近代化学研究所，
类型：发明
国别省市：