基于原位動態sem序列圖像的含能材料脫濕點確定方法
【專利摘要】本發明涉及基于原位動態掃描電鏡序列圖像的含能材料脫濕點確定方法。通過基于對含能材料原位動態拉伸所獲取的連續SEM圖像，運用數字圖像處理的相關技術，得出圖像微裂紋面積和應變的變化關系，為含能材料脫濕點的確定提供定量分析的手段。具體包括：掃描圖像預處理；通過數字圖像處理方法計算拉伸過程中圖像微裂紋面積；提取圖像中的顆粒，并通過序列圖像中顆粒位置的變化得到圖像的應變值；以微裂紋面積和應變值作為縱坐標和橫坐標畫出圖像序列A的微裂紋面積-應變曲線，得到微裂紋面積變化隨應變的變化曲線，曲線所確定的拐點即為含能材料脫濕點。同現有技術相比：能夠確定出含能材料損傷起始點，準確真實，識別效率高。
【專利說明】基于原位動態SEM序列圖像的含能材料脫濕點確定方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于含能材料損傷分析【技術領域】，涉及基于原位動態掃描電鏡序列圖像的含能材料脫濕點確定方法。
【背景技術】
[0002]含能材料內部微裂紋萌生和損傷累積是一個力學性質不斷劣化的過程，伴隨這一過程出現的細觀組織結構變化引起相應宏觀力學性能發生改變。含能材料損傷分析中“脫濕點”指材料損傷的起始點，該點的確定對于損傷分析和損傷機理研究非常重要，由于含能材料損傷的復雜性，選擇一種既在理論上科學嚴謹又在工程上方便實用的損傷檢測方法還比較困難，目前對于該點的定量確定一直未有很好的方法。
[0003]在含能材料中，由于損傷所導致的細觀組織結構變化體現為含能材料表面形貌的改變，直接觀測這種變化對含能材料損傷機理的研究十分有益。目前物體表面形貌觀測的方法主要有掃描電鏡(以下簡稱SEM)、原子力顯微鏡。細觀形貌觀測技術的最新發展是采用配備有加載裝置的顯微鏡，將顯微觀測設備和力學加載實驗機相整合，進行表面形貌細觀損傷演化過程的實時連續觀測。通過對含能材料表面形貌或內部結構的直接觀測，可以對含能材料的損傷機理進行定性的分析研究，但在定量分析上還存在一定困難。為了對細觀損傷結構進行定量分析，需要借助圖像處理技術和信號處理技術對掃描照片進行統計分析，獲取諸如微裂紋、孔洞和變形帶大小、趨向和分布等信息。
[0004]在本發明以前的現有技術中，有如下文獻報道:[I]陳煜，劉云飛，譚惠民.NEPE推進劑的細觀力學性能研究[J].火炸藥學報，2008，31 (I):56-59； [2]劉著卿等.復合固體推進劑細觀損傷掃描電鏡實驗及數值模擬[J].推進技術，2011，32(3)，412-416;[3]李敬明等.NEPE推進劑拉伸破壞過程實驗研究[J].含能材料，2009，17 (2) 241-243。陳煜采用原位拉伸掃描電鏡技術對NEPE推進劑的單軸拉伸破壞過程進行了研究采用數字圖像分析方法對此破壞過程進行定量化研究，對圖像的分形維數進行了計算，發現隨著拉伸破壞過程的進行，分形維數逐漸增大。劉著卿對復合固體推進劑進行單向拉伸載荷條件下的原位掃描電鏡觀察實驗，分析其受載條件下的細觀損傷發生及擴展特性。李敬明利用掃描電鏡對其在拉伸載荷作用下的細觀形貌變化進行了原位觀察，用有限元方法對不同大小填充顆粒在拉伸作用下的受力情況進行了分析。但以上研究對于含能材料脫濕點的確定仍不能給出可行的方法。
[0005]通過文獻檢索，在本發明以如的現有技術中尚未發現有關基于原位動態SEM圖像差分維數確定含能材料脫濕點方法的報道。
【發明內容】
[0006]針對上述現有技術狀況，本發明的目的在于解決目前無法定量確定含能材料脫濕點的問題，為含能材料脫濕點的定量確定提供一條具有實際物理基礎的可行途徑，為進一步的含能材料的損傷機理研究提供可行的方法。[0007]本發明的基本思想是:通過基于對含能材料原位動態拉伸所獲取的連續SEM圖像，運用數字圖像處理的相關技術，得出圖像微裂紋面積和應變的變化關系，為含能材料脫濕點的確定提供定量分析的手段，具體實現步驟如下:
[0008]步驟1:掃描圖像預處理
[0009]對所獲取的原始SEM圖像序列A進行預處理:首先從原始圖像中選取有效區域，去除與后面分析無關的區域，并將圖像中有效區域的大小規定為2的η次方(η為正整數)；其次在每幅圖像的垂直方向和水平方向選取標定點，以確保區域選取的精確性，將經處理后的SEM圖像序列定為B ；
[0010]步驟2:針對圖像序列B，通過數字圖像處理方法計算拉伸過程中SEM圖像微裂紋面積:
[0011]步驟2.1進行高通濾波處理，使得微裂紋與基體和顆粒區分開；
[0012]步驟2.2進一步對圖像序列B進行二值化處理，使得微裂紋與基體和顆粒之間嚴格區別開來，使微裂紋像素值為0，含能顆粒像素值為1，得到圖像序列BI ；
[0013]步驟2.3進一步對圖像序列BI進行中值濾波處理，得到圖像序列Β2 ；
[0014]步驟2.4統計圖像序列Β2中微裂紋像素個數得到微裂紋的面積；
[0015]步驟2.5根據步驟2.4處理后的圖像序列Β2，計算Β2中后續圖像的微裂紋面積相對于Β2中的第一幅圖像微裂紋面積變化的比值；
[0016]步驟3:針對圖像序列B，提取圖像中的顆粒，并通過序列圖像中顆粒位置的變化得到圖像的應變值:
[0017]步驟3.1對圖像序列B進行中值濾波處理，消除不屬于微裂紋的顆粒邊緣的孤立噪聲，得到圖像序列C ;
[0018]步驟3.2對圖像序列C進行直方圖均衡化增強圖像對比度，得圖像序列D ；
[0019]步驟3.3對圖像序列D進行Ostu法閾值分割二值化圖像，得圖像序列E ；
[0020]步驟3.4對圖像序列E進行形態學處理消除顆粒粘連，得圖像序列F ；
[0021]步驟3.5求取顆粒標記，以得到形心的準確坐標；選取多對目標顆粒，通過求橫坐標差的絕對值作為顆粒位移，通過求多組目標顆粒距離的平均值得到整個圖像標距內的平均位移；
[0022]步驟3.6利用平均位移計算得到圖像的平均應變值；
[0023]步驟4:分別以微裂紋面積和應變值作為縱坐標和橫坐標畫出圖像序列A的微裂紋面積-應變曲線，得到微裂紋面積變化隨應變的變化曲線，曲線所確定的拐點即為含能材料脫濕點。
[0024]本發明同現有技術相比的優越性在于:
[0025](I)能夠確定出含能材料損傷起始，即材料非線性的起點。
[0026](2)基于實際的掃描圖像進行分析，充分借鑒材料實際物理特性，準確真實，識別
效率高。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0027]圖1:原始圖像處理區域的重新選取(包括a、b)
[0028]圖2:原始圖像預處理結果(包括a、b、C、d、e、f、g、h)[0029]圖3:圖像微裂紋的提取(包括a、b、C、d)
[0030]圖4:多對目標顆粒的選取
[0031]圖5:直方圖均衡化增強圖像對比圖(包括a、b)
[0032]圖6 =Otsu閾值分割后的二值化圖像
[0033]圖7:形態學處理后效果(包括a、b)
[0034]圖8:目標顆粒提取結果(包括I?8)
[0035]圖9:微裂紋面積-應變變化曲線
【具體實施方式】
[0036]實施例
[0037]以下以丁羥復合固體推進劑的一組原位動態SEM圖像為例，說明本發明的【具體實施方式】:
[0038]步驟1:掃描圖像預處理
[0039]由于原始圖像序列的有效像素為478ptX412pt，選取圖像中心區域像素尺寸為256X256的區域作為分析區域；由于顆粒在含能材料拉伸過程中不會發生形變，因此，將標定點選為固體顆?？梢员ＷC區域選擇的精確性，如圖1所示，可以將顆粒I和顆粒2分別作為每幅圖像在垂直方向和水平方向的標定點。最終得到了 一組單向向左拉伸的圖像序列B,如圖2所示:
[0040]步驟2:針對圖像序列B，通過數字圖像處理方法計算拉伸過程中SEM圖像微裂紋面積，以圖2(b)為例說明處理過程:
[0041]步驟2.1進行高通濾波處理，使得微裂紋與基體和顆粒區分開，效果如圖3(a)所示；
[0042]步驟2.2進一步對圖像序列B進行二值化處理，使得微裂紋與基體和顆粒之間嚴格區別開來，使微裂紋像素值為0，含能顆粒像素值為1，得到圖像序列BI，效果如圖3 (c)所示；
[0043]步驟2.3進一步對圖像序列BI進行中值濾波處理，得到圖像序列B2，效果如圖3 (d)所示；
[0044]步驟2.4統計圖像序列B2中微裂紋像素個數即可得到微裂紋的面積；
[0045]步驟2.5計算圖像序列B2中后續圖像的微裂紋面積相對于圖像序列B2中的第一幅圖像微裂紋面積變化的比值，如圖2、表I所示；
[0046]表I圖2.中圖像序列微裂紋面積及其變化
[0047]
abcdefgh微裂紋像素數 4580 5070 5380 5587 5725 6220 6632 6865微裂紋面積 I 1.107 1.159 1.220 1.250 1.358 1.448 1.499
[0048]步驟3:針對圖像序列B，提取圖像中的顆粒，并通過圖像序列B中顆粒位置的變化得到圖像的應變，以圖2(b)為例說明處理過程:
[0049]步驟3.1選擇三對目標顆粒進行處理，如圖4所示，對圖像進行中值濾波處理，消除不屬于微裂紋的顆粒邊緣的孤立噪聲；
[0050]步驟3.2對圖像進行直方圖均衡化增強圖像對比度，如圖5所示；
[0051]步驟3.3對圖像進行Ostu法閾值分割二值化圖像，如圖6所示；
[0052]步驟3.4對圖像進行形態學處理消除顆粒粘連，如圖7所示；
[0053]步驟3.5求取顆粒標記，以得到形心的準確坐標，如圖8所示，選取多對目標顆粒，通過求橫坐標差的絕對值作為顆粒位移，通過求多組目標顆粒距離的平均值得到整個圖像一定標距內的平均位移；
[0054]步驟3.6計算得到圖像的平均應變，如圖2、表2所示；
[0055]表2圖2.中圖像序列目標顆粒距離及應變
[0056]
abcdefgh
平均距離 158.5472 160.5155 162.2687 165.5256 168.2241 170.2249 173.5211 174.8910應變(％)O 1.24 2.35 4.40 6.10 7.37 9.44 10.31
[0057]步驟4:分別以微裂紋面積和應變作為縱坐標和橫坐標畫出一組圖像的微裂紋面積-應變曲線，可得到微裂紋面積變化隨應變的變化曲線，曲線所確定的拐點P即為含能材料脫濕點，此時所對應的應變為0.061，如圖9所示。
【權利要求】
1.基于原位動態SEM序列圖像的含能材料脫濕點確定方法，其特征在于:通過基于對含能材料原位動態拉伸所獲取的連續SEM圖像，運用數字圖像處理的相關技術，得出圖像微裂紋面積和應變的變化關系，為含能材料脫濕點的確定提供定量分析的手段，具體實現步驟如下: 步驟1:掃描圖像預處理 對所獲取的原始SEM圖像序列A進行預處理:首先從原始圖像中選取有效區域，去除與后面分析無關的區域，并將圖像中有效區域的大小規定為2的η次方(η為正整數)；其次在每幅圖像的垂直方向和水平方向選取標定點，以確保區域選取的精確性，將經處理后的SEM圖像序列定為B ； 步驟2:針對圖像序列B，通過數字圖像處理方法計算拉伸過程中SEM圖像微裂紋面積； 步驟3:針對圖像序列B，提取圖像中的顆粒，并通過序列圖像中顆粒位置的變化得到圖像的應變值； 步驟4:分別以微裂紋面積和應變值作為縱坐標和橫坐標畫出圖像序列A的微裂紋面積-應變曲線，得到微裂紋面積變化隨應變的變化曲線，曲線所確定的拐點即為含能材料脫濕點。
2.根據權利要求1所述的基于原位動態SEM序列圖像的含能材料脫濕點確定方法，其特征在于:步驟2中所述的“計算拉伸過程中SEM圖像微裂紋面積”的具體步驟為: 步驟2.1進行高通濾波處理，使得微裂紋與基體和顆粒區分開； 步驟2.2進一步對圖像序列B進行二值化處理，使得微裂紋與基體和顆粒之間嚴格區別開來，使微裂紋像素值為O，含能顆粒像素值為1，得到圖像序列BI ； 步驟2.3進一步對圖像序列BI進行中值濾波處理，得到圖像序列Β2 ； 步驟2.4統計圖像序列Β2中微裂紋像素個數得到微裂紋的面積； 步驟2.5根據步驟2.4處理后的圖像序列Β2，計算Β2中后續圖像的微裂紋面積相對于Β2中的第一幅圖像微裂紋面積變化的比值。
3.根據權利要求1所述的基于原位動態SEM序列圖像的含能材料脫濕點確定方法，其特征在于:步驟3中所述的“提取圖像中的顆粒，并通過序列圖像中顆粒位置的變化得到圖像的應變值”的具體步驟為: 步驟3.1對圖像序列B進行中值濾波處理，消除不屬于微裂紋的顆粒邊緣的孤立噪聲，得到圖像序列C ； 步驟3.2對圖像序列C進行直方圖均衡化增強圖像對比度，得圖像序列D ； 步驟3.3對圖像序列D進行Ostu法閾值分割二值化圖像，得圖像序列E ； 步驟3.4對圖像序列E進行形態學處理消除顆粒粘連，得圖像序列F ； 步驟3.5求取顆粒標記，以得到形心的準確坐標；選取多對目標顆粒，通過求橫坐標差的絕對值作為顆粒位移，通過求多組目標顆粒距離的平均值得到整個圖像標距內的平均位移； 步驟3.6利用平均位移計算得到圖像的平均應變值。
【文檔編號】G06T7/00GK103679692SQ201210362382
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2012年9月26日 優先權日:2012年9月26日
【發明者】趙玖玲, 趙久奮 申請人:中國人民解放軍第二炮兵工程大學