CN110310296B - 一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，包括以下步骤：S1、对核壳结构复合微球进行整体的CT扫描，得到其断层扫描图像；S2、进行阈值分割；S3、提取壳层物质所有像素点；S4、提取壳层和核层物质的所有像素点；S5、进行最近邻插值的运算，得到壳层；S6、对空间矩阵内所有图像，用矩阵的减运算；S7、去除核物质的部分，得到壳层中的孔隙；S8、计算壳层孔隙率。本发明使核壳材料的壳层和核层的孔隙率得以分别计算，通过对核壳材料内部两种或多种物质互相渗透的研究，对材料整体性能的不同影响及材料内部反应机制的研究提供基础数据的支撑，对核壳结构复合材料制备工艺的提升及结构的验证提供有力支持。

Description

一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法

技术领域

本发明涉及核壳结构复合材料成像技术领域，尤其涉及一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法。

背景技术

核壳结构复合微球通常由两种或多种不同结构的物质通过物理或化学作用连接而成。其特殊的核壳结构整合了内外材料的性质，并互相补充各自的不足，改善了单一材料微球的性能，提升了其稳定性，并通过引入多种材料的方式使其具有多功能性，有着广泛的应用前景。

核壳结构复合微球内部的孔隙结构对于其性能起到极大的影响，但由于其结构的特殊性，复合微球的壳层和核层的孔隙结构经常有较大差异，这种差异对复合微球的性能带来不可忽视的影响，因此对核壳结构复合微球内部孔隙三维结构的核壳区分表征具有重要意义。

目前对材料内部孔隙的测量大多采用压汞法和CT扫描的方法。压汞法是利用汞在不同压力的情况下进入不同内径的孔隙的特点，测量出材料内部孔隙的分布。CT扫描是利用不同物质对X射线的吸收率不同的特点，获得材料的断层扫描图像，通过图像识别出孔的体积分数，从而得到样品的孔隙率，并利用三维重构技术获得内部孔隙的三维结构图像。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术的缺陷为：无论压汞法还是CT扫描的方式都是对材料整体内部孔隙分布的表征，无法对壳层和核层的孔隙结构进行区别计算，而实际上壳层和核层的孔隙率差别可能会很大，其差别直接影响材料的性质与性能。比如有的壳层要求孔隙率很小，阻止外界物质进入，而要求核的孔隙率较大，方便内部反应等，提供一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，该方法包括以下步骤：

S1、对核壳结构复合微球进行整体的CT扫描，得到其断层扫描图像；

S2、对所有的断层扫描图像按灰度值不同进行阈值分割；

S3、对阈值分割后的断层扫描图像，提取壳层物质所有像素点，生成第一图像层集合；

S4、对阈值分割后的断层扫描图像，提取壳层和核层物质的所有像素点，生成第二图像层集合；

S5、对第一图像层集合的所有图像按像素进行最近邻插值的运算，用最近邻插值法计算得到的第三图像层集合，即为壳层，第三图像层集合的体积V1即为壳体积的近似值；

S6、对空间矩阵内所有图像，用矩阵的减运算，设第三图像层集合像素点的灰度值为g(x，y)，第一图像层集合像素点的灰度值为f(x，y)，步骤S5中被填充区域的图像层记作第四图像层集合，第四图像层集合像素点的灰度值为：h(x，y)＝g(x，y)-f(x，y)；

S7、用第四图像层集合像素点减去第二图像层集合像素点，去除第四图像层集合像素点中核物质的部分，得到第五图像层集合，即为壳层中的孔隙，其体积记为V2；

S8、计算得到壳层孔隙率Q1，Q1＝V2/V1。

进一步地，本发明的该方法还包括计算核层孔隙率的方法，具体为：

S9、用第二图像层集合像素点减去第三图像层集合像素点，并做最近邻插值的运算，得到第六图像层集合，即为核层，其体积V3为核体积的近似值；

S10、第六图像层集合像素点减去第二图像层集合像素点得到被填充区域的图像层，记作第七图像层集合，此时第七图像层集合是核层中的孔和核层中壳层物质叠加的结果；

S11、第七图像层集合像素点减去第一图像层集合像素点，去除第七图像层集合中壳物质的部分，得到第八图像层集合，即为核层中的孔隙，其体积记为V3；

S12、计算得到核层孔隙率Q3，Q3＝V3/V1。

进一步地，本发明的该方法还包括进行三维结构表征的方法：

S13、根据计算得到的壳层孔隙率和核层孔隙率，将得到的第八图像层集合像素点矩阵坐标导入三维建模软件，得到核层孔隙、壳层孔隙和核壳结构复合微球孔隙的三维结构表征。

进一步地，本发明的步骤S5的具体方法为：

设i+u,j+v为待求象素坐标，则待求象素灰度的值为f(i+u,j+v)，i,j为正整数，u、v为大于零小于1的小数；设4个像素区域分别为：左上角为A区、右上角为B区、左下角为C区和右下角为D区，如果(i+u,j+v)落在A区，即u<0.5,v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素的灰度值，落在D区则赋予右下角象素的灰度值。

本发明产生的有益效果是：本发明的核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，使核壳材料的壳层和核层的孔隙率得以分别计算，通过对核壳材料内部两种或多种物质互相渗透的研究，对材料整体性能的不同影响及材料内部反应机制的研究提供基础数据的支撑，对核壳结构复合材料制备工艺的提升及结构的验证提供有力支持。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例中利用X射线CT扫描核壳结构复合微球样品的扫描样图；

图2是本发明实施例中对扫描图像阈值分割后得到的壳层物质样图；

图3是本发明实施例中对扫描图像阈值分割后得到的壳层和核层物质样图；

图4是本发明实施例中用矩阵运算对数字图像进行最近邻插值运算算法示意图；

图5是本发明实施例中用矩阵运算得到的壳层中壳物质、孔隙和核物质的示意图；

图6是本发明实施例中用矩阵运算得到的壳层中孔隙和核物质的示意图；

图7是本发明实施例中用矩阵运算得到的壳层中孔隙的示意图；

图8是本发明实施例中用矩阵运算得到的核层中核物质、孔隙和壳物质的示意图；

图9是本发明实施例中用矩阵运算得到的核层中孔隙的示意图；

图10是本发明实施例中核壳结构复合微球壳层孔隙的三维结构表征图；

图11是本发明实施例中核壳结构复合微球核层孔隙的三维结构表征图；

图12是本发明实施例中核壳结构复合微球整体孔隙的三维结构表征图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例中，通过对一次核壳结构复合微球CT扫描获得的图像数据进行图像，分别计算得到核壳结构复合微球壳层和核层的孔隙率。

S1、对核壳结构复合微球进行整体的CT扫描，得到其断层扫描图像。

S2、对所有的断层扫描图像按灰度值不同进行阈值分割。我们发现整幅像的灰度值范围在0～65535，根据图像识别，我们判断壳区域像素点灰度值的范围在30976～65535，核区域像素点的灰度值范围在21760～30975，孔隙像素点的灰度值范围在0～21759。

S3、按阈值分割，提取壳层物质所有像素点，生成图像层集合(ROI-A1)，分割完成后ROI内像素点的灰度值是一样的区别只在于空间坐标不同，为了区分不同的ROI，我们赋予不同的ROI不同的颜色来区分；

S4、提取壳层和核层物质的所有像素点，生成图像层集合(ROI-A2)；

S5、由于CT扫描的图像是数字图像，数字图像可以等效视为矩阵，在空间域的操作按矩阵理论来执行，即矩阵内每个像素点的灰度值g(x,y)都可以用矩阵运算来实现简单但有效的图像处理。对ROI-A1的所有图像按像素进行最近邻插值的运算。即在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。

设i+u,j+v(i,j为正整数，u、v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值f(i+u,j+v)。如果(i+u,j+v)落在A区，即u<0.5,v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素的灰度值，落在D区则赋予右下角象素的灰度值。

用最近邻插值法计算得到的图像层集合ROI-A3，即为壳层，A3的体积V1即为壳体积的近似值；

S6、因为数字图像可以等效视为矩阵，对空间矩阵内所有图像，用矩阵的减运算，设ROI-A3图像层像素点的灰度值为g(x，y)，ROI-A1图像层像素点的灰度值为f(x，y)，步骤S5中被填充区域的图像层ROI-A4像素点的灰度值h(x，y)＝g(x，y)-f(x，y)。此时ROI-A4并不是壳层中的孔，因为有部分核层的物质会进入到壳层，因此ROI-A4是壳层中的孔和壳层中核元素叠加的结果。

S7、用ROI-A4图像层像素点减去ROI-A2图像层像素点，去除ROI-A4图像层像素点中核物质的部分，得到ROI-A5即为壳层中的孔隙，其体积记为V2.；

S8、V2/V1即为壳层孔隙率，记为Q1；

S9、ROI-A2图像层像素点减去ROI-A3图像层像素点做最近邻插值的运算，得到图像层ROI-A6，即为核层，其体积V3为核体积的近似值；

S10、ROI-A6图像层像素点减去ROI-A2图像层像素点得到步骤S9中被填充区域的图像层ROI-A7，此时ROI-A7并不是核层中的孔，因为有部分壳层的物质会进入到核层，因此ROI-A7是核层中的孔和核层中壳层物质叠加的结果。

S11、ROI-A7图像层像素点减去ROI-A1图像层像素点去除ROI-A7中壳物质的部分，得到ROI-A8即为核层中的孔隙，其体积记为V3；

S12、V3/V1即为核层孔隙率，记为Q2。

Q1为壳层孔隙率，Q2为核层孔隙率。

S13、将得到ROI-A8图像层像素点矩阵坐标导入三维建模软件，得到核层孔隙的三维结构表征、壳层孔隙的三维结构表征以及核壳结构复合微球孔隙的三维结构表征。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、对核壳结构复合微球进行整体的CT扫描，得到其断层扫描图像；

S2、对所有的断层扫描图像按灰度值不同进行阈值分割；

S3、对阈值分割后的断层扫描图像，提取壳层物质所有像素点，生成第一图像层集合；

S4、对阈值分割后的断层扫描图像，提取壳层和核层物质的所有像素点，生成第二图像层集合；

S5、对第一图像层集合的所有图像按像素进行最近邻插值的运算，用最近邻插值法计算得到的第三图像层集合，即为壳层，第三图像层集合的体积V1即为壳体积的近似值；

S6、对空间矩阵内所有图像，用矩阵的减运算，设第三图像层集合像素点的灰度值为g(x，y)，第一图像层集合像素点的灰度值为f(x，y)，步骤S5中被填充区域的图像层记作第四图像层集合，第四图像层集合像素点的灰度值为：h(x，y)＝g(x，y)-f(x，y)；

S7、用第四图像层集合像素点减去第二图像层集合像素点，去除第四图像层集合像素点中核物质的部分，得到第五图像层集合，即为壳层中的孔隙，其体积记为V2；

S8、计算得到壳层孔隙率Q1，Q1＝V2/V1。

2.根据权利要求1所述的核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，其特征在于，该方法还包括计算核层孔隙率的方法，具体为：

S9、用第二图像层集合像素点减去第三图像层集合像素点，并做最近邻插值的运算，得到第六图像层集合，即为核层，其体积V3为核体积的近似值；

S10、第六图像层集合像素点减去第二图像层集合像素点得到被填充区域的图像层，记作第七图像层集合，此时第七图像层集合是核层中的孔和核层中壳层物质叠加的结果；

S11、第七图像层集合像素点减去第一图像层集合像素点，去除第七图像层集合中壳物质的部分，得到第八图像层集合，即为核层中的孔隙，其体积记为V3；

S12、计算得到核层孔隙率Q3，Q3＝V3/V1。

3.根据权利要求2所述的核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，其特征在于，该方法还包括进行三维结构表征的方法：

S13、根据计算得到的壳层孔隙率和核层孔隙率，将得到的第八图像层集合像素点矩阵坐标导入三维建模软件，得到核层孔隙、壳层孔隙和核壳结构复合微球孔隙的三维结构表征。

4.根据权利要求1所述的核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，其特征在于，步骤S5的具体方法为：

设i+u,j+v为待求象素坐标，则待求象素灰度的值为f(i+u,j+v)，i,j为正整数，u、v为大于零小于1的小数；设4个像素区域分别为：左上角为A区、右上角为B区、左下角为C区和右下角为D区，如果(i+u,j+v)落在A区，即u<0.5,v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素的灰度值，落在D区则赋予右下角象素的灰度值。

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