專利名稱：一種基于材料顯微組織圖像的介觀層次裂紋自動統(tǒng)計方法
技術領域：
本發(fā)明屬于介觀層次材料科學領域，涉及一種基于材料顯微組織圖像的裂紋自動統(tǒng)計方法。

背景技術：
介觀層次裂紋的定量信息對于定量分析混凝土、巖石、涂層等一類脆性材料以及其他廣泛應用于沖擊載荷、疲勞載荷、熱載荷服役環(huán)境的眾多金屬、非金屬以及復合材料的力學行為、服役壽命等起著至關重要的作用。例如，國內(nèi)外研究表明，巖石在承載和變形過程中表面裂紋擴展的情況，包括裂紋在一定時刻的數(shù)量、擴展方向等，在很大程度上反映了試樣內(nèi)部的損傷情況。再如，國外對熱障涂層的研究發(fā)現(xiàn)熱障涂層的彈性模量、熱傳導率等參量與裂紋的長度成三次方比例關系，裂紋的存在會顯著降低材料整體的有效楊氏模量、熱導率等，從而極大地影響材料的使用性能。不僅如此，裂紋的取向與材料的性能也密切相關。以涂層為例，平行于基體表面的橫向裂紋，在熱循環(huán)過程中，由于拉應力的作用，往往迅速導致涂層整體剝落，引起涂層失效；而平行于涂層厚度方向的縱向裂紋因其降低了涂層的彈性模量，釋放了涂層中的應力，反而可以在一定程度上起到增韌作用，延長材料的壽命。同時，通過研究發(fā)現(xiàn)，在絕大部分情況下，不同裂紋之間是相互獨立的，極少出現(xiàn)相互交叉的情況。因此，基于材料的顯微組織圖像，實現(xiàn)介觀層次裂紋長度、角度等信息的自動統(tǒng)計具有十分重要的理論研究價值及工程應用價值。
然而，目前國內(nèi)外尚未建立起高效、可靠的裂紋自動統(tǒng)計方法。比如，有學者提出，可選取部分有代表性的材料顯微組織圖像讀入計算機，再用數(shù)字圖像處理技術屏蔽微孔洞等其他信息，只保留裂紋信息，但在裂紋的定量化統(tǒng)計階段還只能依靠簡單的手動方式；還有學者通過CT掃描技術，利用數(shù)學形態(tài)學對CT數(shù)字圖像中的CT數(shù)進行處理和識別，借用二值形態(tài)學骨架提取算法對裂紋進行檢出和測量，但它只能間接對裂紋進行定量化統(tǒng)計且只能統(tǒng)計裂紋長度，對裂紋條數(shù)和角度的定量統(tǒng)計是無能為力的。近年來，國外基于計算機輔助圖像分析技術采用BORLAND C++編寫了相關軟件對材料內(nèi)部裂紋進行識別，可計算裂紋的長度及與最水平直線的角度。但受程序本身的制約，只能對典型區(qū)域裂紋的總體趨勢進行統(tǒng)計，影響了對裂紋定量統(tǒng)計的準確性。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對國內(nèi)外裂紋定量統(tǒng)計現(xiàn)有技術存在的缺陷，提出一種基于材料顯微組織圖像的介觀層次裂紋自動統(tǒng)計方法，能夠簡便且準確地對裂紋進行定量統(tǒng)計。采用本發(fā)明方法，可得到實際材料顯微組織中裂紋的形狀和分布(包括裂紋的條數(shù)、長度和角度)，并可直接用于介觀層次的材料性能有限元數(shù)值模擬中，從而進一步研究裂紋長度、取向等與基本物理、力學性能的關系。
本發(fā)明方法的基本原理是首先采用基于材料顯微組織圖像的有限元網(wǎng)格模型生成方法(參見中國專利《一種基于材料顯微組織圖像的有限元網(wǎng)格模型生成方法》，申請?zhí)枮镃N200710160759.6)，將分辨率為m×n的材料顯微組織圖像進行灰度處理，得到灰度矩陣并導入到有限元軟件中生成有限元網(wǎng)格單元數(shù)為m×n的有限元網(wǎng)格單元模型。然后，根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格單元模型，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元號為m×n的單元，搜索裂紋單元。待搜索出所有的裂紋單元后，對每條裂紋設置一個不同的裂紋編號，即可識別出該圖片中的裂紋條數(shù)。在此基礎上對各條裂紋進行定量統(tǒng)計，即，在同一裂紋編號的裂紋單元節(jié)點中選擇節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，并在同一裂紋編號的裂紋單元節(jié)點中選擇節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax，根據(jù)節(jié)點最小值(xmin，ymin)和節(jié)點最大值(xmax，ymax)的連線以及水平和垂直方向的連線可構成一個直角三角形。該直角三角形的斜邊距離即為裂紋長度，而兩直角邊的反正切值轉化為角度值后即為該裂紋的角度。然后，將此裂紋的定量統(tǒng)計信息(條數(shù)、長度和角度)寫入到文本文件中。以此類推，最后即可將材料內(nèi)部所有裂紋的定量統(tǒng)計信息(條數(shù)、長度和角度)寫入到文本文件中。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術方案包括以下步驟 步驟一、對材料顯微組織圖像進行灰度矩陣處理，建立與材料顯微組織圖像像素點相對應的有限元網(wǎng)格單元。根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格單元，搜索所有的裂紋單元。具體實現(xiàn)過程為 采用基于材料顯微組織圖像的有限元網(wǎng)格模型生成方法，將分辨率為m×n的裂紋圖片進行灰度處理，得到灰度矩陣并導入到有限元軟件中，生成有限元網(wǎng)格單元數(shù)為m×n的有限元網(wǎng)格單元。然后，設置初始裂紋材質(zhì)號為2，基體材質(zhì)號為1。根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格單元，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元號m×n，搜索裂紋單元。當搜索到材質(zhì)號為2的單元，此單元即為裂紋單元。裂紋單元搜索過程的流程如圖1所示。
步驟二、根據(jù)步驟一的搜索結果，識別出有限元網(wǎng)格中的所有裂紋條，并賦予裂紋編號。具體實現(xiàn)過程為 預設初始裂紋條的編號為crackno＝1。在搜索出的第一個裂紋單元后，檢索與該裂紋單元相鄰的所有單元材質(zhì)號。一旦檢測到有單元的材質(zhì)號為2，則將檢測到的這個單元裂紋編號設為crackno＝1，并取消其材質(zhì)屬性。然后，再檢測與編號為crackno＝1單元相鄰且材質(zhì)為2的所有單元，并賦予其裂紋編號為crackno＝1。依此類推，直到第一條裂紋(即初始裂紋)的所有裂紋單元均被檢測到并賦予裂紋編號crackno＝1，即完成第一條裂紋的識別。單條裂紋識別程序流程如圖2所示。然后，將裂紋編號加1，即crackno＝crackno+1，按照上述方法完成第二條裂紋的識別。以此類推，直至將網(wǎng)格中所有裂紋單元識別完畢。
步驟三、根據(jù)步驟二的識別結果，統(tǒng)計每條裂紋的長度與角度，并將各裂紋條的數(shù)據(jù)信息輸出到結果文件。具體實現(xiàn)過程為 選擇裂紋編號為1的所有單元，得到這些單元的所有節(jié)點數(shù)據(jù)。進一步選擇這些節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，以及節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax。節(jié)點最小值點(xmin，ymin)和節(jié)點最大值點(xmax，ymax)的連線與水平方向及垂直方向的連線構成一個直角三角形。該三角形的斜邊距離為根據(jù)顯微組織圖像的原始尺寸、像素和圖像標尺，可以得到節(jié)點單位長度標尺值δ，將其乘以斜邊距離換算為標準長度單位，即可得到裂紋長度Length；而兩直角邊的反正切值并轉化為角度值則是裂紋的角度Angle＝Atan(ymax-ymin)/(xmax-xmin。同時，把Length、Angle等數(shù)據(jù)記錄在文本文件中。完成上述過程后，將裂紋編號加1，進入下一條裂紋的統(tǒng)計。以此類推，直到把所有的裂紋統(tǒng)計完成，即可得到所有裂紋的定量統(tǒng)計信息(裂紋編號、長度和角度)，最后得到記錄所有裂紋信息的文本文件。其流程如圖3所示。
有益效果 本發(fā)明方法克服了目前國內(nèi)外僅能針對典型區(qū)域裂紋的總體趨勢進行統(tǒng)計的缺點，建立起了基于實際材料顯微組織圖像，能簡單且準確地對裂紋定量統(tǒng)計。采用該方法，可得到實際材料顯微組織中裂紋的形狀和分布。并可直接用于介觀層次的材料性能有限元數(shù)值模擬中，研究裂紋長度、取向等與基本物理、力學性能的關系。



圖1是裂紋單元檢索過程的流程圖； 圖2是單條裂紋識別過程的流程圖； 圖3是涂層裂紋定量信息統(tǒng)計過程的流程圖； 圖4是分辨率為150×150的氧化鋯涂層顯微組織圖像； 圖5是根據(jù)分辨率為150×150的氧化鋯涂層顯微組織圖像生成的有限元網(wǎng)格模型； 圖6是分辨率為200×200的氧化鋯涂層顯微組織圖像； 圖7是根據(jù)分辨率為200×200的氧化鋯涂層顯微組織圖像生成的有限元網(wǎng)格模型； 圖8是分辨率為200×180的氧化鋯涂層顯微組織圖像； 圖9是根據(jù)分辨率為200×180的氧化鋯涂層顯微組織圖像生成的有限元網(wǎng)格模型； 圖10是分辨率為174×174的氧化鋁涂層顯微組織圖像； 圖11是根據(jù)分辨率為174×174的氧化鋁涂層顯微組織圖像生成的有限元網(wǎng)格模型； 圖12是分辨率為250×180的鋯酸鑭涂層顯微組織圖像； 圖13是根據(jù)分辨率為250×180的鋯酸鑭涂層顯微組織圖像成的有限元網(wǎng)格模型； 圖14是分辨率為200×200的氧化鋯涂層顯微組織圖像； 圖15是根據(jù)分辨率為200×200的氧化鋯涂層顯微組織圖像生成的有限元網(wǎng)格模型。

具體實施例方式 下面結合附圖及實施例對本發(fā)明方法做進一步詳細說明。
實施例1 通過MATLAB等程序讀入放大倍數(shù)為500分辨率為150×150、節(jié)點單位長度標尺值5＝0.2μm的氧化鋯涂層顯微組織圖片，如圖4所示。首先，將圖片進行灰度處理得到灰度矩陣并導入到有限元軟件中，生成有限元網(wǎng)格單元數(shù)為22500的有限元模型。并通過ANSYS APDL等程序設置初始裂紋材質(zhì)號為2，基體材質(zhì)號為1。其中

顏色代表著涂層的基體材料，

顏色代表著涂層中的裂紋。如圖5所示。
根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格，預設初始裂紋編號crackno＝1，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元號22500，搜索裂紋單元。當?shù)竭_材質(zhì)號為2的單元，即認為到達裂紋單元。在到達的第一個裂紋單元，檢索與該單元相鄰的所有單元材質(zhì)號。一旦檢測到有單元的材質(zhì)號為2，則將該單元裂紋編號設為crackno＝1，并取消其材質(zhì)屬性。再檢測與編號為crackno＝1單元相鄰且材質(zhì)為2的所有單元，并賦予其裂紋編號為crackno＝1。依此類推，直到第一條裂紋的所有單元均被檢測到并賦予裂紋編號crackno＝1，即完成第一條裂紋的識別。選擇得到第一條裂紋單元的所有的節(jié)點，進一步選擇這些節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，以及節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax。節(jié)點最小值點(xmin，ymin)和節(jié)點最大值點(xmax，ymax)的連線距離乘以節(jié)點標尺δ就是裂紋長度Length，而該連線與水平方向的夾角則是裂紋的角度Angle，同時把Length、Angle等數(shù)據(jù)記錄在文本文件中。然后，將裂紋編號加1，crackno＝crackno+1，按照同樣的方法完成第二條裂紋的識別和統(tǒng)計。以此類推，直至將網(wǎng)格中所有裂紋單元識別和統(tǒng)計完畢。最終得到裂紋的定量統(tǒng)計信息(裂紋編號、長度和角度)。
通過統(tǒng)計可得，該涂層中共有3條裂紋，第一條裂紋的長度為5.84124μm，角度為51.9793°；第二條裂紋的長度為8.82044μm，角度為57.0595°；以及第三條裂紋的長度為28.6503μm，角度為18.3178°。
實施例2 通過MATLAB等程序讀入放大倍數(shù)為500分辨率為200×200節(jié)點單位長度標尺值δ＝0.2μm的氧化鋯涂層顯微組織圖片，如圖6所示。將圖片進行灰度處理得到灰度矩陣并導入到有限元軟件中，生成有限元網(wǎng)格單元數(shù)為40000的有限元模型。并通過ANSYS APDL等程序設置初始裂紋材質(zhì)號為2，基體材質(zhì)號為1。其中

顏色代表著涂層的基體材料，

顏色代表著涂層中的裂紋。如圖7所示。
根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格，預設初始裂紋編號crackno＝1，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元號40000，搜索裂紋單元。當?shù)竭_材質(zhì)號為2的單元，即認為到達裂紋單元。在到達的第一個裂紋單元，檢索與該單元相鄰的所有單元材質(zhì)號。一旦檢測到有單元的材質(zhì)號為2，則將該單元裂紋編號設為crackno＝1，并取消其材質(zhì)屬性。再檢測與編號為crackno＝1單元相鄰且材質(zhì)為2的所有單元，并賦予其裂紋編號為crackno＝1。依此類推，直到第一條裂紋的所有單元均被檢測到并賦予裂紋編號crackno＝1，即完成第一條裂紋的識別。選擇得到第一條裂紋單元的所有的節(jié)點，進一步選擇這些節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，以及節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax。節(jié)點最小值點(xmin，ymin)和節(jié)點最大值點(xmax，ymax)的連線距離乘以節(jié)點標尺δ就是裂紋長度Length，而該連線與水平方向的夾角則是裂紋的角度Angle，同時把Length、Angle等數(shù)據(jù)記錄在文本文件中。然后，將裂紋編號加1，crackno＝crackno+1，按照同樣的方法完成第二條裂紋的識別和統(tǒng)計。以此類推，直至將網(wǎng)格中所有裂紋單元識別和統(tǒng)計完畢。最終得到裂紋的定量統(tǒng)計信息(裂紋編號、長度和角度)。
通過統(tǒng)計可得，該涂層中共有3條裂紋，第一條裂紋的長度為28.9165μm，角度為25.4322°；第二條裂紋的長度為9.40212μm，角度為38.1081°；以及第三條裂紋的長度為14.93452μm，角度為20.3868°。
實施例3 通過MATLAB等程序讀入放大倍數(shù)為1000分辨率為200×180節(jié)點單位長度標尺值δ＝0.1μm的氧化鋯涂層顯微組織圖片，如圖8所示。將圖片進行灰度處理得到灰度矩陣并導入到有限元軟件中，生成有限元網(wǎng)格單元數(shù)為36000的有限元模型。并通過ANSYS APDL等程序設置初始裂紋材質(zhì)號為2，基體材質(zhì)號為1。其中

顏色代表著涂層的基體材料，

顏色代表著涂層中的裂紋。如圖9所示。
根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格，預設初始裂紋編號crackno＝1，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元號36000，搜索裂紋單元。當?shù)竭_材質(zhì)號為2的單元，即認為到達裂紋單元。在到達的第一個裂紋單元，檢索與該單元相鄰的所有單元材質(zhì)號。一旦檢測到有單元的材質(zhì)號為2，則將該單元裂紋編號設為crackno＝1，并取消其材質(zhì)屬性。再檢測與編號為crackno＝1單元相鄰且材質(zhì)為2的所有單元，并賦予其裂紋編號為crackno＝1。依此類推，直到第一條裂紋的所有單元均被檢測到并賦予裂紋編號crackno＝1，即完成第一條裂紋的識別。選擇得到第一條裂紋單元的所有的節(jié)點，進一步選擇這些節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，以及節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax。節(jié)點最小值點(xmin，ymin)和節(jié)點最大值點(xmax，ymax)的連線距離乘以節(jié)點標尺δ就是裂紋長度Length，而該連線與水平方向的夾角則是裂紋的角度Angle，同時把Length、Angle等數(shù)據(jù)記錄在文本文件中。然后，將裂紋編號加1，crackno＝crackno+1，按照同樣的方法完成第二條裂紋的識別和統(tǒng)計。以此類推，直至將網(wǎng)格中所有裂紋單元識別和統(tǒng)計完畢。最終得到裂紋的定量統(tǒng)計信息(裂紋條數(shù)、長度和角度)。
通過統(tǒng)計可得涂層中共有5條裂紋，第一條裂紋的長度為6.29365μm，角度為44.3788°；第二條裂紋的長度為9.39149μm，角度為63.4671°；第三條裂紋的長度為2.40832μm，角度為48.3910°；第四條裂紋的長度為3.70135μm，角度為38.4375°；以及第五條裂紋的長度為3.57771μm，角度為26.5785°。
實施例4 通過MATLAB等程序讀入放大倍數(shù)為1500分辨率為174×174節(jié)點單位長度標尺值δ＝0.067μm的氧化鋁涂層顯微組織圖片，如圖10所示。將圖片進行灰度處理得到灰度矩陣并導入到有限元軟件中，生成有限元網(wǎng)格單元數(shù)為30276的有限元模型。并通過ANSYS APDL等程序設置初始裂紋材質(zhì)號為2，基體材質(zhì)號為1。其中

顏色代表著涂層的基體材料，

顏色代表著涂層中的裂紋。如圖11所示。
根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格，預設初始裂紋編號crackno＝1，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元號30276，搜索裂紋單元。當?shù)竭_材質(zhì)號為2的單元，即認為到達裂紋單元。在到達的第一個裂紋單元，檢索與該單元相鄰的所有單元材質(zhì)號。一旦檢測到有單元的材質(zhì)號為2，則將該單元裂紋編號設為crackno＝1，并取消其材質(zhì)屬性。再檢測與編號為crackno＝1單元相鄰且材質(zhì)為2的所有單元，并賦予其裂紋編號為crackno＝1。依此類推，直到第一條裂紋的所有單元均被檢測到并賦予裂紋編號crackno＝1，即完成第一條裂紋的識別。選擇得到第一條裂紋單元的所有的節(jié)點，進一步選擇這些節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，以及節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax。節(jié)點最小值點(xmin，ymin)和節(jié)點最大值點(xmax，ymax)的連線距離乘以節(jié)點標尺δ就是裂紋長度Length，而該連線與水平方向的夾角則是裂紋的角度Angle，同時把Length、Angle等數(shù)據(jù)記錄在文本文件中。然后，將裂紋編號加1，crackno＝crackno+1，按照同樣的方法完成第二條裂紋的識別和統(tǒng)計。以此類推，直至將網(wǎng)格中所有裂紋單元識別和統(tǒng)計完畢。最終得到裂紋的定量統(tǒng)計信息(裂紋編號、長度和角度)，記錄所有裂紋信息到文本文件4。
實施例5 通過MATLAB等程序讀入放大倍數(shù)為800分辨率為250×180節(jié)點單位長度標尺值δ＝0.125μm的鋯酸鑭涂層顯微組織圖片，如圖12所示。將圖片進行灰度處理得到灰度矩陣并導入到有限元軟件中，生成有限元網(wǎng)格單元數(shù)為45000的有限元模型。并通過ANSYS APDL等程序設置初始裂紋材質(zhì)號為2，基體材質(zhì)號為1。其中

顏色代表著涂層的基體材料，

顏色代表著涂層中的裂紋。如圖13所示。
根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格，預設初始裂紋編號crackno＝1，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元號45000，搜索裂紋單元。當?shù)竭_材質(zhì)號為2的單元，即認為到達裂紋單元。在到達的第一個裂紋單元，檢索與該單元相鄰的所有單元材質(zhì)號。一旦檢測到有單元的材質(zhì)號為2，則將該單元裂紋編號設為crackno＝1，并取消其材質(zhì)屬性。再檢測與編號為crackno＝1單元相鄰且材質(zhì)為2的所有單元，并賦予其裂紋編號為crackno＝1。依此類推，直到第一條裂紋的所有單元均被檢測到并賦予裂紋編號crackno＝1，即完成第一條裂紋的識別。選擇得到第一條裂紋單元的所有的節(jié)點，進一步選擇這些節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，以及節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax。節(jié)點最小值點(xmin，ymin)和節(jié)點最大值點(xmax，ymax)的連線距離乘以節(jié)點標尺δ就是裂紋長度Length，而該連線與水平方向的夾角則是裂紋的角度Angle，同時把Length、Angle等數(shù)據(jù)記錄在文本文件中。然后，將裂紋編號加1，crackno＝crackno+1，按照同樣的方法完成第二條裂紋的識別和統(tǒng)計。以此類推，直至將網(wǎng)格中所有裂紋單元識別和統(tǒng)計完畢。最終得到裂紋的定量統(tǒng)計信息(裂紋編號、長度和角度)，記錄所有裂紋信息到文本文件5。
實施例6 通過MATLAB等程序讀入放大倍數(shù)為500分辨率為200×200節(jié)點單位長度標尺值δ＝0.2μm的氧化鋯涂層顯微組織圖片，如圖14所示。將圖片進行灰度處理得到灰度矩陣并導入到有限元軟件中，生成有限元網(wǎng)格單元數(shù)為40000的有限元模型。并通過ANSYS APDL等程序設置初始裂紋材質(zhì)號為2，基體材質(zhì)號為1。其中

顏色代表著涂層的基體材料，

顏色代表著涂層中的裂紋。如圖15所示。
根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格，預設初始裂紋編號crackno＝1，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元號40000，搜索裂紋單元。當?shù)竭_材質(zhì)號為2的單元，即認為到達裂紋單元。在到達的第一個裂紋單元，檢索與該單元相鄰的所有單元材質(zhì)號。一旦檢測到有單元的材質(zhì)號為2，則將該單元裂紋編號設為crackno＝1，并取消其材質(zhì)屬性。再檢測與編號為crackno＝1單元相鄰且材質(zhì)為2的所有單元，并賦予其裂紋編號為crackno＝1。依此類推，直到第一條裂紋的所有單元均被檢測到并賦予裂紋編號crackno＝1，即完成第一條裂紋的識別。選擇得到第一條裂紋單元的所有的節(jié)點，進一步選擇這些節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，以及節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax。節(jié)點最小值點(xmin，ymin)和節(jié)點最大值點(xmax，ymax)的連線距離乘以節(jié)點標尺δ就是裂紋長度Length，而該連線與水平方向的夾角則是裂紋的角度Angle，同時把Length、Angle等數(shù)據(jù)記錄在文本文件中。然后，將裂紋編號加1，crackno＝crackno+1，按照同樣的方法完成第二條裂紋的識別和統(tǒng)計。以此類推，直至將網(wǎng)格中所有裂紋單元識別和統(tǒng)計完畢。最終得到裂紋的定量統(tǒng)計信息(裂紋編號、長度和角度)記錄所有裂紋信息到文本文件6。
本發(fā)明包括但不局限于以上的實施例，凡是在本發(fā)明的精神和原則之下，進行的任何局部改進、修改，都將視為在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
權利要求
1、一種基于材料顯微組織圖像的介觀層次裂紋自動統(tǒng)計方法，其特征在于包括以下步驟
步驟一、對材料顯微組織圖像進行灰度矩陣處理，建立與材料顯微組織圖像像素點相對應的有限元網(wǎng)格單元；根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格單元，搜索所有的裂紋單元；
步驟二、根據(jù)步驟一的搜索結果，識別出有限元網(wǎng)格中的所有裂紋條，并賦予裂紋編號；
步驟三、根據(jù)步驟二的識別結果，統(tǒng)計每條裂紋的長度與角度，并將各裂紋條的數(shù)據(jù)信息輸出到結果文件。
2、如權利要求1所述的一種基于材料顯微組織圖像的介觀層次裂紋自動統(tǒng)計方法，其特征在于，所述步驟一中，當有限元網(wǎng)格單元生成之后，需設置初始裂紋材質(zhì)號為2，基體材質(zhì)號為1，然后根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格單元，從單元號1開始循環(huán)到最后一個單元，搜索裂紋單元，當搜索到材質(zhì)號為2的單元，此單元即為裂紋單元。
3、如權利要求1所述的一種基于材料顯微組織圖像的介觀層次裂紋自動統(tǒng)計方法，其特征在于，所述步驟二中識別裂紋條的過程可以采用以下方式
預設初始裂紋條的編號為crackno＝1，在搜索出的第一個裂紋單元后，檢索與該裂紋單元相鄰的所有單元材質(zhì)號，一旦檢測到有單元的材質(zhì)號為2，則將檢測到的這個單元裂紋編號設為crackno＝1，并取消其材質(zhì)屬性，然后，再檢測與編號為crackno＝1單元相鄰且材質(zhì)為2的所有單元，并賦予其裂紋編號為crackno＝1；依此類推，直到第一條裂紋的所有裂紋單元均被檢測到并賦予裂紋編號crackno＝1，即完成第一條裂紋的識別，之后，將裂紋編號加1，即crackno＝crackno+1，按照上述方法完成第二條裂紋的識別，以此類推，直至將網(wǎng)格中所有裂紋單元識別完畢。
4、如權利要求1所述的一種基于材料顯微組織圖像的介觀層次裂紋自動統(tǒng)計方法，其特征在于，所述步驟三中統(tǒng)計每條裂紋數(shù)據(jù)信息可以采用以下方法
選擇裂紋編號為1的所有單元，得到這些單元的所有節(jié)點數(shù)據(jù)，進一步選擇這些節(jié)點在X方向上的最小值xmin和最大值xmax，以及節(jié)點在Y方向上的最小值ymin和最大值ymax，節(jié)點最小值點(xmin，ymin)和節(jié)點最大值點(xmax，ymax)的連線與水平方向及垂直方向構成一個直角三角形；該三角形的斜邊距離為根據(jù)顯微組織圖像的原始尺寸、像素和圖像標尺，可得到節(jié)點單位長度標尺值δ，將其乘以斜邊距離換算為標準長度單位，即可得到裂紋長度Length；而兩直角邊的反正切值并轉化為角度值則是裂紋的角度Angle＝Atan(ymax-ymin)/(xmax-xmin)；同時，把Length、Angle等數(shù)據(jù)記錄在文本文件中；完成上述過程后，將裂紋編號加1，進入下一條裂紋的統(tǒng)計，以此類推，直到把所有的裂紋統(tǒng)計完成，即可得到所有裂紋的定量統(tǒng)計信息，最后得到記錄所有裂紋信息的文本文件。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于材料顯微組織圖像的介觀層次裂紋自動統(tǒng)計方法，屬于介觀層次材料科學領域，能夠簡便且準確地對裂紋進行定量統(tǒng)計。首先對材料顯微組織圖像進行灰度矩陣處理，建立與材料顯微組織圖像像素點相對應的有限元網(wǎng)格單元，根據(jù)生成的有限元網(wǎng)格單元，搜索所有的裂紋單元。然后，根據(jù)搜索結果，識別出有限元網(wǎng)格中的所有裂紋條，并賦予裂紋編號；最后統(tǒng)計每條裂紋的長度與角度，并將各裂紋條的數(shù)據(jù)信息輸出到結果文件。采用本發(fā)明方法，可得到實際材料顯微組織中裂紋的形狀和分布，包括裂紋的條數(shù)、長度和角廢，并可直接用于介觀層次的材料性能有限元數(shù)值模擬中，從而進一步研究裂紋長度、取向等與基本物理、力學性能的關系。
文檔編號G06K9/00GK101604357SQ200910087840
公開日2009年12月16日 申請日期2009年6月24日 優(yōu)先權日2009年6月24日
發(fā)明者范群波, 王富恥, 丹 華, 壯 馬, 王全勝, 偉 沈 申請人:北京理工大學