CN103745195B - 基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法，用于解决现有热解炭消光角测量方法复杂的技术问题。技术方案是利用C/C复合材料的热解炭PLM图像灰度和纹理特征，借助图像处理技术对热解炭PLM图像特征进行信息提取，并采用逆向云发生器对其进行统计分析得到各图像特征云模型的属性特征值，建立多条件多规则云推理器，通过输入C/C材料的热解炭PLM图像直接获得其基体热解炭的消光角。本方法仅采用单张PLM图像即能够计算出热解炭的消光角数值，无需通过拍摄一系列包含消光十字变化全过程的20‑40张PLM图像，解决了现阶段单张PLM图像仅能观测出热解炭织构所属类型，而无法直接获得消光角的技术问题。

Description

基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法

技术领域

本发明涉及一种热解炭组织结构定量表征方法，特别涉及一种基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法。

背景技术

通过PLM图像对热解炭进行表征可通过织构类型和消光角两种定义方式。其中织构类型属于一种定性化的表征方式，用肉眼直接观测热解炭的正交PLM图像即可判定，但表征精度较低，往往难以满足科研及工程需求。而消光角作为一个连续变量，能够实现热解炭织构的定量化表征，在当前实验中使用较为普遍。但传统的实验观测法测量消光角时很大程度上受到人眼的灰度分辨率和观测者个人主观习惯的影响，测量结果准确性和精度均较低。

针对消光角得计算机测量方法国内外均有研究。文献“Measurement of theextinction angle about laminar pyrocarbons by image analysis in reflectionpolarized light”，“An improved method for angular-resolved characterization ofthe optical anisotropy of pyrolytic carbon”及“基于四分之一象限光强法热解炭消光角的计算机测量方法”根据消光角定义的原理提出了热解炭的消光角的计算机测量方法，用以实现定量化的表征热解炭织构，但这些方法均需要拍摄涵盖了热解炭消光十字随着检偏镜旋转由正交状态变化至融合状态全过程的一系列图像，通常需要20-40张。这时的图像采集的工作量非常大，严重影响了其实用性。因此，由单张C/C复合材料的PLM图像直接对热解炭织构进行定量表征已成为亟待解决的重要问题。

发明内容

为了克服现有热解炭消光角计算机测量方法复杂的不足，本发明提供一种基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法。该方法利用C/C复合材料的热解炭PLM图像灰度和纹理特征，借助图像处理技术对热解炭PLM图像特征进行信息提取，并采用逆向云发生器对其进行统计分析得到各图像特征云模型的属性特征值，建立多条件多规则云推理器，通过输入C/C材料的热解炭PLM图像直接获得其基体热解炭的消光角。本方法仅采用单张PLM图像即能够计算出热解炭的消光角数值，无需通过拍摄一系列包含消光十字变化全过程的20-40张PLM图像，可以解决现阶段单张PLM图像仅能观测出热解炭织构所属类型，而无法直接获得消光角的技术问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法，其特点是包括以下步骤：

步骤1：拍摄500倍下消光十字呈正交状态的C/C复合材料热解炭PLM图像，即C/C复合材料偏光显微照片。

步骤2：提取C/C复合材料热解炭PLM图像中某一热解炭环上沿圆周方向的灰度值数据。

步骤3：以步骤1和步骤2中方法，采集包含各织构类型的热解炭PLM图像，结合实验方法测量所得的消光角数值，提取各织构类型热解炭的灰度曲线的灰度差，方差及相似性三个图像信息参数。

步骤4：构建逆向云发生器，将步骤3所得热解炭PLM图像特征信息及其消光角数值输入所构建的逆向云发生器，计算出热解炭PLM图像信息参数的云模型数字特征值。

步骤5：根据热解炭消光角和织构类型之间的对应关系建立织构类型与消光角之间定性定量转换的云模型。

步骤6：根据各织构类型热解炭的PLM图像特征信息云模型数字特征值，及织构类型与消光角之间的转换模型，建立多条件多规则云推理器。

规则1：If灰度差值很小and相似度低and方差小then ISO；

规则2：If灰度差值较小and相似度高and方差很小then DL；

规则3：If灰度差值一般and相似度很高and方差小then SL；

规则4：If灰度差值大and相似度低and方差大then RL；

步骤7：对于单张的热解炭PLM图像，提取灰度数据并计算其图像信息参数，输入多条件多规则云推理器，获得该图像中热解炭的消光角数值。

本发明的有益效果是：该方法利用C/C复合材料的热解炭PLM图像灰度和纹理特征，借助图像处理技术对热解炭PLM图像特征进行信息提取，并采用逆向云发生器对其进行统计分析得到各图像特征云模型的属性特征值，建立多条件多规则云推理器，通过输入C/C材料的热解炭PLM图像直接获得其基体热解炭的消光角。本方法仅采用单张PLM图像即能够计算出热解炭的消光角数值，无需通过拍摄一系列包含消光十字变化全过程的20-40张PLM图像，解决了现阶段单张PLM图像仅能观测出热解炭织构所属类型，而无法直接获得消光角的技术问题。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。

附图说明

图1是本发明基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法用热解炭PLM图像一。

图2是本发明基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法用逆向云发生器的示意图。

图3是本发明基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法用消光角与织构类型转换云模型。

图4是本发明基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法用热解炭消光角表征的多条件多规则云推理器。

图5是本发明基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法用热解炭PLM图像二。

图6是本发明基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法用热解炭PLM图像三。

具体实施方式

参照图1-6详细说明本发明。

实施例1：

步骤1：以CVI工艺制备的2D针刺炭毡C/C复合材料为例，将式样经打磨，抛光，烘干后放置于偏光显微镜下观察，调节显微镜放大倍数为500倍(或以上)，旋转偏光显微镜起偏器，使得视野中热解碳的消光十字呈正交状态，微调显微镜焦距，使计算机中图像清晰，拍摄该时刻的C/C复合材料偏光显微照片。

步骤2：任意选取热解炭PLM图像中热解炭环上一点，采用MATLAB自编程序对热解炭PLM图像进行信息提取，任意点位置及提取路径见图1，并依次记录该曲线所在像素点的灰度值数据，如下所示。

步骤3：多次重复步骤1和步骤2，采集包含各织构类型的热解炭PLM图像，并测量其消光角数值，以供建模使用。

步骤4：由步骤3统计所得热解炭PLM图像特征信息及其消光角数值，输入逆向云发生器最终可得各织构类型热解炭的灰度曲线的灰度差，方差及相似性三个图像信息参数的云模型数字特征参数值。

步骤5：根据热解炭织构类型的划分区间及消光角的对应关系ISO(Ae≤4°)；DL(4°<Ae≤12°)，SL(12°<Ae≤18°)，RL(Ae≥18°)，各类型区间相临处对应云腰位置,对于DL和SL以各区间中值作为云模型的中值，ISO云模型的期望值为完全各向同性对应的零消光角理想状态，而粗糙层比照其他织构云模型的云宽设定22°以上100％隶属于粗糙层。依次构建ISO半正态云模型，DL正态云模型，云模型参数如下，云模型示意图见图3所示。

步骤6：将步骤4中所得各织构类型热解炭的云模型数字特征值输入前件云发生器，并将步骤5中消光角及织构类型转换模型的数字特征参数作为后件云发生器的输入参数，构建云推理器。

基于热解炭PLM图像特征制定如下规则:

规则1：If灰度差值很小and相似度低and方差小then ISO；

规则2：If灰度差值较小and相似度高and方差很小then DL；

规则3：If灰度差值一般and相似度很高and方差小then SL；

规则4：If灰度差值大and相似度低and方差大then RL；

步骤7：输入图1所示的热解炭PLM，提取灰度信息，计算出属性参数值(x1,x2,x3)＝(147.83，21.0024，0.9109)，并根据“3σ规则”对所有前件云发生器中各织构云发生器分别进行激活强度判定，判定结果为ISO，DL和SL模型的激活强度均为0，而RL模型的激活强度为0.1852，因此激活RL模型并产生云滴。此外，当同时激活两个或两个以上云发生器时，按照激活强度大小取前两个云发生器进行激活，后将激活强度输入相应织构类型的后件云发生器产生云滴，最终通过正态曲线拟合计算期望值EX或取均值的方法获得预估的消光角数值及其所属织构类型。经计算图1中热解炭的消光角数值为21.7372°。

实施例2：

步骤1～步骤6同实施例1。

步骤7：输入图5所示的热解炭PLM图像，经灰度信息提取，计算属性参数值(x1,x2,x3)＝(48，5.4932，0.9653)；并根据“3σ规则”对所有前件云发生器中各织构云发生器分别进行激活强度判定，判定结果为ISO和RL模型的激活强度均为0，而DL和SL模型的激活强度为0.9381和0.0438，两者相比DL模型的激活强度较大，因此激活DL模型产生云滴。后将云滴输入相应织构类型的后件云发生器，最终通过正态曲线拟合计算期望值EX或取均值可获得预估的消光角数值及其所属织构类型。经计算图中热解炭的消光角数值为9.4044°。

实施例3：

步骤1～步骤6同实施例1。

步骤7：输入图6所示的热解炭PLM图像，经灰度信息提取，计算属性参数值(x1,x2,x3)＝(48，5.4932，0.9653)；并根据“3σ规则”对所有前件云发生器中各织构云发生器分别进行激活强度判定，判定结果为ISO，DL和RL模型的激活强度均为0，SL模型的激活强度为0.8965，激活SL模型产生云滴。后将云滴输入相应织构类型的后件云发生器，最终通过正态曲线拟合计算期望值EX或取均值的方法获得预估的消光角数值及其所属织构类型。经计算图6中热解炭的消光角数值为12.9032°。

Claims (1)

1.一种基于偏光图像的热解炭组织结构定量表征方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：拍摄500倍下消光十字呈正交状态的C/C复合材料热解炭PLM图像，即C/C复合材料偏光显微照片；

步骤2：提取C/C复合材料热解炭PLM图像中某一热解炭环上沿圆周方向的灰度值数据；

步骤3：以步骤1和步骤2中方法，采集包含各织构类型的热解炭PLM图像，结合实验方法测量所得的消光角数值，提取各织构类型热解炭的灰度曲线的灰度差，方差及相似性三个图像信息参数；

步骤4：构建逆向云发生器，将步骤3所得热解炭PLM图像特征信息及其消光角数值输入所构建的逆向云发生器，计算出热解炭PLM图像信息参数的云模型数字特征值；

步骤5：根据热解炭消光角和织构类型之间的对应关系建立织构类型与消光角之间定性定量转换的云模型；

步骤6：根据各织构类型热解炭的PLM图像特征信息云模型数字特征值，及织构类型与消光角之间的转换模型，建立多条件多规则云推理器；

所述云推理器所依据的规则包括根据灰度差、相似度以及方差的数值，确定热解炭织构的类型，其中织构类型包括各向同性炭ISO、暗层热解炭DL、光滑层热解炭SL和粗糙层热解炭RL；

步骤7：对于单张的热解炭PLM图像，提取灰度数据并计算其图像信息参数，输入多条件多规则云推理器，获得该图像中热解炭的消光角数值。