[發(fā)明專利]一種直接將圖像像素轉(zhuǎn)換成有限元單元的方法

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• 申請日: 2020-03-25
• 公開（公告）號: CN111462838A
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉旺玉;謝衛(wèi)規(guī);黨艷萍;吳霖
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號: G16C60/00
• 分類號: G16C60/00;G06F30/23;G06T17/20
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 裴磊磊

本發(fā)明公開了一種直接將圖像像素轉(zhuǎn)換成有限元單元的方法，包括步驟：采用掃描電子顯微鏡獲取研究對象的微觀圖像，并對圖像進(jìn)行圖像處理以及進(jìn)行不同相的劃分；將圖像的像素點(diǎn)矩陣坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成二維空間坐標(biāo)系的點(diǎn)坐標(biāo)值；將每個像素點(diǎn)定義成一個有限單元并計(jì)算其相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，對每個單元與節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)分別進(jìn)行編號；將網(wǎng)格模型中每個單元的材料屬性根據(jù)其圖像像素顏色進(jìn)行區(qū)分，并分別定義好相對應(yīng)的單元屬性；建立特殊相以及各個邊界的單元和節(jié)點(diǎn)集，便于邊界條件的施加與定義。本發(fā)明的方法適用于基于圖像重建模型的有限元模擬分析，為圖像模型有限元模擬領(lǐng)域提供一種直接將像素轉(zhuǎn)換成單元與節(jié)點(diǎn)的方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種直接將圖像像素轉(zhuǎn)換成有限元單元的方法。

背景技術(shù)

一直以來實(shí)驗(yàn)是學(xué)術(shù)研究者進(jìn)行材料表征、結(jié)構(gòu)性能測試等科學(xué)研究采用的最佳手段。實(shí)驗(yàn)帶來的數(shù)據(jù)是直觀、客觀且可靠的，但是受實(shí)驗(yàn)環(huán)境、實(shí)驗(yàn)邊界條件、材料均勻性、樣品精度等各方面的因素影響，實(shí)驗(yàn)往往存在局限性，實(shí)驗(yàn)過程總是不可避免地出現(xiàn)實(shí)驗(yàn)誤差，并且一些周期過長、重復(fù)次數(shù)多的實(shí)驗(yàn)需要耗費(fèi)大量時間精力。于是研究者們采用計(jì)算機(jī)模擬計(jì)算來代替一些難以實(shí)現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)以及驗(yàn)證一些難以評判可靠性的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。其中有限元模擬是計(jì)算機(jī)數(shù)值計(jì)算的一類有效方法，有限元模擬需要先建立精確的結(jié)構(gòu)模型，并確立符合實(shí)際的材料屬性，定義精準(zhǔn)的邊界條件，才能獲得有價值的仿真結(jié)果。

近年來，隨著電子顯微鏡的發(fā)展，材料的微觀結(jié)構(gòu)可以由掃描電鏡獲取清晰的圖像，而隨著有限元技術(shù)的廣泛應(yīng)用，基于圖像的微觀結(jié)構(gòu)重建模型及其有限元模擬研究正在日益增長。在許多學(xué)者的工作中，微觀結(jié)構(gòu)模型的重建與有限元模擬往往是區(qū)分為兩個步驟，其中需要使用三維繪圖軟件，并且需要借助商用有限元軟件進(jìn)行有限單元模型的網(wǎng)格劃分，對整個計(jì)算過程帶來極大的不便利。于是本發(fā)明提供一種直接將圖像像素轉(zhuǎn)換成有限元單元的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種直接將圖像像素轉(zhuǎn)換成有限元單元的方法。本發(fā)明可以直接將圖像像素轉(zhuǎn)換成有限單元模型，無需多余的軟件手動操作，能夠高效便捷地得到有限元模型以及完成計(jì)算所需要的參數(shù)定義，使其應(yīng)用于有限元模擬計(jì)算。

本發(fā)明的目的能夠通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種直接將圖像像素轉(zhuǎn)換成有限元單元的方法，包括步驟：

采用掃描電子顯微鏡(SEM)獲取研究對象的微觀圖像，并對圖像進(jìn)行圖像處理以及進(jìn)行不同相的劃分；

將圖像的像素點(diǎn)矩陣坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成二維空間坐標(biāo)系的點(diǎn)坐標(biāo)值；

將每個像素點(diǎn)定義成一個有限單元并計(jì)算其相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，對每個單元與節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)分別進(jìn)行編號；

將網(wǎng)格模型中每個單元的材料屬性根據(jù)其圖像像素顏色進(jìn)行區(qū)分，并分別定義好相對應(yīng)的單元屬性；

建立特殊相以及各個邊界的單元和節(jié)點(diǎn)集，便于邊界條件的施加與定義。

具體地，所述并對圖像進(jìn)行圖像處理以及進(jìn)行不同相的劃分的步驟中，包括：

通過Matlab編程平臺將SEM圖像讀取為RGB三維矩陣；

將SEM圖像從彩色RGB圖像格式轉(zhuǎn)換成灰度圖；

采用默認(rèn)閾值將灰度圖轉(zhuǎn)換成二值圖，即分為2個相，前景值為1，背景值為0；若模型包括三個及以上的相，則根據(jù)不同相的灰度值情況進(jìn)行多閾值分割；

采用形態(tài)學(xué)處理對二值圖進(jìn)行優(yōu)化，所述優(yōu)化包括膨脹、開運(yùn)算和閉運(yùn)算等處理方法。

具體地，所述將圖像的像素點(diǎn)矩陣坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成二維空間坐標(biāo)系的點(diǎn)坐標(biāo)值的步驟中，坐標(biāo)轉(zhuǎn)換公式為：