[发明专利]一种基于图像处理的随机曲线建模方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的随机曲线建模方法，包括以下步骤：1)读取通过SEM拍摄所得的图像；2)将图像进行相关图像处理，得到图像数据；3)通过Matlab在同SEM图相同大小的图层中绘制若干条随机B样曲线，并赋予每条曲线宽度；4)通过图片处理软件将每个图层中所有曲线的边缘勾画出来，成为曲线线框图；5)将曲线线框图通过Illustrator保存为DWG格式；6)将曲线线框图导入建模软件建模。通过对SEM图像进行图像处理、生成随机曲线、提取去曲线轮廓、曲线轮廓建模的处理来实现随机三维纤维结构网格的生成。解决了Matlab二维模型难以导入建模软件的问题。

技术领域

本发明涉及二维曲线建模技术领域，具体涉及一种基于图像处理的随机曲线建模方法。

背景技术

纤维素作为自然界中储量大、产量大的一种天然高分子，具有众多优点，如可完全生物降解、无毒、无污染、易于改性、生物相容性好等，是未来世界能源、化工的主要原料，可广泛用于造纸、纤维与纺织品以及纤维素衍生物等领域。

造纸技术在我国传承悠久，历久弥新，从造纸延伸出了许多领域，如在锂电池领域，可以通过造纸技术来制备锂离子电池四大关键材料之一的隔膜。纸张结构在不同情况下都有不同的要求，因此针对纸张结构不同尺度的研究已经进行了许多年。而作为造纸材料的纤维素的不同尺度的结构也被研究了很多年。许多年以来，有研究者在考虑周围纤维对单根纤维的干扰情况下，利用计算机技术生成二维编织纤维结构；也有研究者利用计算机技术随机产生二维或者三维的纤维结构。然而，这两类方法建立所得的模型并不能真实反映纤维的结构，甚至与实际结构差异巨大，只能应用于一些简单的定性模拟分析。导致这中结果的原因中，除了因为对纤维微观图片的处理以及参数统计中无法得到足够多以及较为准确的统计数据之外，也有部分原因是因为随机曲线的建立不合理，以及在将Matlab建立的纤维模型导入到solidworks等建模软件实行建模这一操作较难实现，使得二维编织网格模型较为常见，而多层随机纤维网格较为少见(彭羽健《锂离子电池纤维素隔膜多尺度结构与力学性能研究》)。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足，在对纤维SEM图进行相关的图像处理以及纤维直径统计后，通过相关数据绘制B样曲线，更好的体现纤维素的走向随机性以及分布随机性的特征，同时通过第三方绘图软件，实现了数学模型到实体模型的转化，方便后续通过对建立起来的实体模型进行仿真来优化算法。

本发明至少通过如下技术方案之一实现。

一种基于图像处理的随机曲线建模方法，包括以下步骤：

1)使用SEM拍摄纳米纤维素纤维微观结构图像image，利用软件读取所述纳米纤维素纤维微观结构图像；

2)将所述纳米纤维素纤维微观结构图像image进行相关图像处理，统计出纤维直径数据；

3)通过建模软件在同SEM图相同大小的图层中绘制若干条随机B样曲线，并赋予每条曲线宽度；

4)通过图片处理软件将每个图层中所有曲线的边缘勾画出来，成为曲线线框图；

5)将曲线线框图通过矢量图形处理工具保存为DWG格式；

6)将DWG格式的曲线线框图导入建模软件建模。

优选的，步骤2)具体包括：

2.1)将所述纳米纤维素纤维微观结构图像image用图像分割算法处理，使得后续纤维直径统计更加准确；

2.2)将用分割算法处理过的图像，通过使用边缘提取、骨骼提取操作实现的宽度统计算法，统计出纤维直径数据。

优选的，步骤3)具体过程为：

3.1)通过Matlab建立同SEM图相同大小的图层；