[发明专利]陶瓷基复合材料平纹编织结构细观组分识别与重建方法

权利要求书

1.陶瓷基复合材料平纹编织结构细观组分识别与重建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：对平纹编织结构进行XCT扫描，得到展示纤维平面的连续XCT切片；

步骤2：通过卷积计算得到XCT切片中每个像素与周围邻近像素的关系，从而得到每个像素的图像梯度，组成XCT切片的结构张量，并计算得到像素位置的方向角和像素的相干性；

步骤3：基于图像梯度以及XCT切片灰度值，确定用于识别孔洞的灰度阈值，并基于孔洞的灰度阈值识别XCT切片中的孔洞；

步骤4：将XCT切片的灰度划分为多个灰度区间，统计各区间内的像素数量，据此确定用于识别基体的灰度阈值，并基于基体的灰度阈值识别XCT切片中的基体；

步骤5：基于像素位置的方向角、像素的相干性及XCT切片灰度值，识别XCT切片中的经纱和纬纱；

步骤6：将连续的XCT切片按照步骤2～5进行识别，得到一系列结果图片，并据此建立平纹编织结构的三维模型。

2.如权利要求1所述的陶瓷基复合材料平纹编织结构细观组分识别与重建方法，其特征在于：所述步骤2中，基于卷积的方式求得x和y方向梯度并得出图像结构张量：根据XCT切片的图像特征，首先选取待卷积XCT切片的感兴趣区域像素尺寸m*m，函数的自变量范围为、[-m，m]；通过对高斯核进行一阶求导，并将高斯核的一阶导数与高斯核相乘，得到x方向梯度；将高斯核与一阶导数相乘得到y方向梯度；分别使用XCT切片与x和y方向梯度相乘，得到XCT切片x方向梯度f_x和y方向梯度f_y，并通过公式(1)得到XCT切片的结构张量T：

根据式(1)求出矩阵的两个特征值，最大特征值为λ_max，最小特征值为λ_min；假设单位向量u与最大特征值λ_max求出的特征向量共线，则：

u＝(cos(Angle)，sin(Angle)) (2)

式(2)中，Angle是对应特征向量的角度，通过特征向量与单位向量的对应关系，根据式(3)求出当前像素位置的方向角Angle：

根据式(4)计算像素的相干性C：

式(4)中，相干性值为1时，表明此像素位置仅有一个方向，为0时表明是各向同性的。

3.如权利要求2所述的陶瓷基复合材料平纹编织结构细观组分识别与重建方法，其特征在于：所述步骤3中，将XCT切片的x方向梯度、y方向梯度和XCT切片灰度值使用HSB三色通道的方法赋值，并将其转换为RGB通道显示图像；将RGB通道显示图像与XCT切片进行对比，根据RGB通道显示图像的孔洞像素分布，确定XCT切片中识别孔洞的灰度阈值，并根据孔洞的灰度阈值提取XCT切片中属于孔洞的像素。

4.如权利要求3所述的陶瓷基复合材料平纹编织结构细观组分识别与重建方法，其特征在于：所述步骤3中，将x方向梯度赋给H值，y方向梯度赋给S值，XCT切片灰度值赋给B值，并将其转换为RGB通道显示图像。

5.如权利要求2所述的陶瓷基复合材料平纹编织结构细观组分识别与重建方法，其特征在于：所述步骤4中，将XCT切片的灰度按设定值递进的方式分为多个灰度区间，提取每个区间内的像素并进行数量统计，根据统计结果并结合基体分布特征确定用于识别基体的灰度阈值，并根据基体的灰度阈值提取XCT切片中属于基体的像素。

6.如权利要求2所述的陶瓷基复合材料平纹编织结构细观组分识别与重建方法，其特征在于：所述步骤5中，将像素位置的方向角、像素的相干性及XCT切片灰度值使用HSB三色通道的方法赋值，并将其转换为RGB通道显示图像；对RGB通道显示图像使用高斯平滑的方法弱化噪声后，将G通道替换为75％G通道和25％B通道的加权，并将B通道归0；比较R和G两通道大小，R值较大的部分为经纱，反之，则为纬纱。