CN110400362B - 一种基于图像的abaqus二维裂纹建模方法、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明适用图像几何建模领域，提供了一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法、系统及计算机可读存储介质，所述方法具体包括步骤：获取待处理裂缝图像，并进行图像处理，形成裂缝图像矩阵；对裂缝图像矩阵进行提取，处理并细化所提取到的裂缝图像；将细化后的裂缝图像生成裂纹图像，保存裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除交叉点；判定提取每一条裂缝的坐标矩阵，形成多个裂缝坐标矩阵并存储于元胞数组中，将元胞数组中的坐标矩阵转化为字符串矩阵，并将字符串矩阵生成文本信息；导入文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型。本发明操作简单，极大地提高了ABAQAUS二维裂纹几何模型的建模效率。

Description

一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法、系统及计算机可 读存储介质

技术领域

本发明涉及图像几何建模领域，具体涉及一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也随着计算机的发展得到了进一步的发展，将图像读入为矩阵，通过矩阵变换和重新输出。在处理图像时，现有技术中大多是采用灰度化、二值化、膨胀、腐蚀和滤波等方法来实现。通过这些图像处理方法将很多实验现象和工程现象具体化便于研究人员用作研究的具象分析、便于施工人员指导工程的施工。

随着宏观连续介质力的不断完备，宏观连续介质力学在裂纹研究、非均匀性研究等方向上的缺陷也越来越明显，越来越多的人将目光投向细观尺度及微观尺度的裂纹起裂、扩展的方面。与此同时，随着各类检测技术的发展，现有技术中可通过直接的图像进行直观的具象分析，也可以通过数据处理后的图像进行直观分析。因而，联合图像处理技术和数值模拟技术的图像处理方法受到越来越多的关注。

在当前的数值模拟软件中，由于在取得裂缝图像时影响因素过多，裂纹图像和背景无法做到完全分离。因此，多以处理后的图像进行几何模型的建立，在COMSOL等软件中已有一些内置的模块可以联合MATLAB软件实现从图像到几何模型的建立过程。但ABAQUS作为大型非线性数值模拟求解的商业软件，并无该模块。现有技术中，无法解决从裂纹图像到ABSQUS裂纹几何模型的建立问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法、系统及计算机可读存储介质，能够解决现有技术中无法直接从裂缝图像到ABAQUS裂纹几何模型的建立问题。

一方面，本发明提供了一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法，所述方法包括下述步骤：获取待处理裂缝图像，并对所述待处理裂缝图像进行图像处理，形成裂缝图像矩阵；对所述裂缝图像矩阵进行提取，处理并细化所提取到的裂缝图像；将细化后的裂缝图像生成裂纹图像，保存所述裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除所述交叉点；判定提取每一条裂缝的坐标矩阵，形成多个裂缝坐标矩阵并存储于元胞数组中，将所述元胞数组中的坐标矩阵转化为字符串矩阵，并将所述字符串矩阵生成文本信息；导入所述文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接所述文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型。

进一步地，所述对所述裂缝图像矩阵进行提取的步骤具体包括：所述裂缝图像矩阵通过采用自定义阈值的范围分割for循环和if判定形成预处理裂缝图像矩阵；提取所述预处理裂缝图像矩阵中与裂缝无关的背景层为第一裂缝矩阵，提取所述预处理裂缝图像矩阵中的裂缝和所述第一裂缝矩阵所在背景层的图像矩阵为第二裂缝矩阵；对所述第一裂缝矩阵和所述第二裂缝矩阵进行中值滤波处理，取所述第一裂缝矩阵与所述第二裂缝矩阵的交集为第三裂缝矩阵；对所述第三裂缝矩阵进行中值滤波处理。

进一步地，所述处理并细化所提取裂缝图像的步骤具体包括：构建第一结构元素矩阵，结合所述第一结构元素矩阵对提取的图像矩阵进行膨胀化处理；构建第二结构元素矩阵，结合所述第二结构元素矩阵将经过膨胀处理之后的裂缝图像矩阵中的数值互换，进行腐蚀处理；对上述图像矩阵进行细化处理，提取裂缝和背景。

进一步地，所述将细化后的裂缝与背景生成裂纹图像，保存所述裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除所述交叉点的步骤具体包括：建立循环判定函数，对经过细化处理后的图像进行判定；通过判定处理，保存交叉点，并切断裂纹处的交叉。

进一步地，所述判定提取每一条裂纹的坐标矩阵，形成多个裂纹坐标矩阵并存储于元胞数组中，将所述元胞数组中的坐标矩阵转化为字符串矩阵，并将所述字符串矩阵生成文本信息的步骤具体包括：采取连通域函数，判定裂纹连通域，对裂纹进行标记；以区域标号的最大值，分别提取从1到最大值的坐标矩阵；将提取到的坐标矩阵存储于元胞数组中，根据ABAQUS读入PYTHON脚本文件的规则，将元胞数组中的数字坐标矩阵分别转化为字符串矩阵，再采用dlmwrite写出到文本信息。

进一步地，所述导入所述文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接所述文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型的步骤具体包括：将所述文本信息全部复制，粘贴到与初始裂缝图像修改部分对应的位置；根据所述初始裂缝图像信息，对裂纹的交叉点图像进行重新连接，生成裂纹几何模型。

优选地，所述待处理裂缝图像通过CT扫描、高倍摄影、直接拍摄或者素描裂纹的方式获取。

优选地，所述存储坐标矩阵的元胞数组中最小裂纹尺寸为单位1，根据需要对坐标矩阵进行放大和缩小。

另一方面，本发明提供了一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模系统，所述系统包括处理单元：用于获取待处理裂缝图像，并对所述待处理裂缝图像进行图像处理，形成裂缝图像矩阵；提取单元：用于对所述裂缝图像矩阵进行提取，处理并细化所提取到的裂缝图像；细化单元：用于将细化后的裂缝图像生成裂纹图像，保存所述裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除所述交叉点；转化单元：用于判定提取每一条裂缝的坐标矩阵，形成多个裂缝坐标矩阵并存储于元胞数组中，将所述元胞数组中的坐标矩阵转化为字符串矩阵，并将所述字符串矩阵生成文本信息；生成单元：用于导入所述文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接所述文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型。

同时，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法中相应的步骤。

与现有技术相比，本发明所提供的方法、系统及计算机可读存储介质，能解决现有技术中无法直接从裂纹图像到ABAQUS裂纹几何模型的建立问题。本发明操作简单，可实现短时间批量建立ABAQUS中的复杂二维裂痕几何模型，弥补了裂纹图像到ABAQUS裂纹几何模型的短缺，极大地提高了ABAQAUS二维裂纹几何模型的建模效率。

附图说明

图1是本发明一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法的流程图；

图2是含裂缝试件的扫描图；

图3是裂缝素描图；

图4是图像处理之后的裂缝图像；

图5是对图像进行提取处理的流程图；

图6是含噪声的裂缝图像；

图7是滤波膨胀处理的流程图；

图8是滤波膨胀后的裂缝图像；

图9是腐蚀后的裂缝图像；

图10是形态学细化后的裂缝图像；

图11是消除交叉点的流程图；

图12是裂纹坐标矩阵提取与存储的流程图；

图13是矩阵转化输出的流程图；

图14是本发明提供的方法最终所得到的裂纹几何模型；

图15是本发明一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模系统的结构图。

具体实施方式

下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

本发明是基于图像处理的ABAQUS二维裂纹建模方法，众所周知，ABAQUS是一款通用有限元分析软件，致力于处理高度非线性问题，用于工程模拟分析。但在实际使用的过程中，获取到了裂缝背景图像之后，无法直接通过ABAQUS得到裂纹模型，对研究人员和工程施工人员极为不便。本发明提供的方法则是解决这一技术问题，本发明通过MATLAB对图片进行处理，MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图，可用于科学计算和工程绘图。本发明中使用到了多个MATLAB函数对图像进行处理，通过本方法的实施，能够实现通过裂缝背景图像到裂纹模型的生成，具体实施方式如下：

图1是根据一示例性实施例示出的一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法的流程示意图。请参考图1，本实施例的一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法，应用于ABAQUS，包括以下步骤：

在步骤S101中，获取待处理裂缝图像，并对待处理裂缝图像进行图像处理，形成裂缝图像矩阵。

获取待处理裂缝图像的方式多种多样，可以是通过CT扫描、高倍摄影、直接拍摄或者是素描裂纹等方式获得，也可以是通过其他方式获得。图像获取方式优选为上述几种，但不限于上述几种方式。待处理图像可以为裂缝背景较分明的图像，如图2所示。也可以为裂缝的素描图，如图3所示。

在获取到待处理裂缝图像之后，再通过MATLAB读入待处理图像的RGB矩阵，然后再对待处理裂缝图像进行降噪处理，最后再采用rgb2gray()函数对该图像进行灰度化，形成裂缝图像矩阵。需要注意的是，MATLAB的基本数据单元是矩阵，本步骤的目的是使得图像矩阵化，便于之后步骤的操作。在研究或者实际工作中，由于数字图像在数字化和传输过程中收到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，所以图像中含有噪声，在对图像处理的过程中则需要对图像进行降噪处理，减少数字图像中的噪声。rgb2gray()函数是MATLAB内部一种处理图像的函数，通过消除图像色调和饱和度信息同时保留亮度实现将RGB图像或彩色图转化为灰度图像，调用灰度化处理这个功能的格式是I＝rgb2gray(RGB),意思是将真彩色图像RGB转化为灰度强度图像I。通过本步骤的操作，最终即可形成裂缝图像矩阵I，如图4所示。

在步骤S102中，对裂缝图像矩阵进行提取，处理并细化所提取到的裂缝图像。

如图5所示，步骤211，将得到的裂缝图像矩阵通过采用自定义阈值的范围分割for循环和if判定形成预处理裂缝图像矩阵。其中，阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，在本发明中，由于裂缝图像矩阵中的裂缝和背景是占据不同灰度级范围，因此适用于阈值分割法，它不仅可以压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。图像阈值化的目的是按照灰度级，对像素几何进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性，这样的划可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。设原始图像为I(x,y)，按照一定的准则从I(x,y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为b0＝0(黑),b1＝1(白)，将图像具体到数值，也就是通常意义上所说的图像二值化。

步骤212，从预处理裂缝图像矩阵中提取到与裂缝无关的背景层为第一裂缝矩阵，提取预处理裂缝矩阵中的裂缝和第一裂缝矩阵所在背景层的图像矩阵为第二裂缝矩阵。

步骤213，通过medfilt()函数分别对第一裂缝矩阵和第二裂缝矩阵进行中值滤波处理，去除第一裂缝矩阵和第二裂缝矩阵中的噪点。然后再选取第一裂缝矩阵和第二裂缝矩阵中交集部分为第三裂缝矩阵。medfilt()函数是MATLAB中用于中值滤波处理的一个函数，例如数组X＝[22621244424]，共有11个数，若用y＝medfilt1(x,5)表达式进行中值滤波，函数是取x(k-2):x(k+2)中的中值作为输出y(k)，所以y(k)为第3个位置到第9个位置，超出范围的将补0，故而y(2)的计算是从[62220]中取中值是2，y(10)的计算是从[44420]中取中值是4。

步骤214，再次通过medfilt()函数对第三裂缝矩阵进行中值滤波处理，得到提取后的滤波图像矩阵。以上对medfilt()函数进行了详细说明，此处不做赘述。如图6所示的图像为含有噪声的裂缝图像矩阵，在经此步骤的目的则是对获取到的第三裂缝矩阵进行中值滤波处理，去除矩阵中的噪声。

如图7所示，步骤221，构建第一结构元素矩阵，结合第一结构元素矩阵通过膨胀函数imidilate()对提取后的图像矩阵进行膨胀化处理。构建的第一结构元素矩阵是一个基本单位矩阵，在一般情况下选择[01；10]，但在实际操作中，矩阵是根据处理过程中图片的大小来进行相对应的调节的。当图像像素点矩阵的尺寸较小时，则需要建立较小的结构元素矩阵；当图像像素点矩阵的尺寸较大时，则需要建立较大的结构元素矩阵。经过膨胀化处理之后的图像如图8所示。

步骤222，构建第二结构元素矩阵，结合第二结构元素矩阵将经过膨胀处理之后的裂缝图像矩阵中的数值互换，进行腐蚀处理。通过运用MATLAB中的strel()函数构建第二结构元素矩阵，如采用sel＝strel(‘disk’,1)建立一个半径为1的平坦型圆盘结构元素。对经过膨胀处理之后的矩阵中的0和1进行互换，然后再采用imerode()函数对数值互换后的矩阵进行腐蚀处理，从而得到腐蚀处理后的图像矩阵。如图9所示，为腐蚀后的裂缝图像。

在步骤223中，采用bwmorph()函数对腐蚀处理后的图像矩阵进行形态学的细化处理，如图10所示，为形态学细化后的裂缝图像。细化之后的图像矩阵的图像中，裂缝为白色，背景为黑色。采用bwmorph()是MATLAB中用于对二值图像进行数学形态化运算的一个函数，例如BW2＝bwmorph(BW,operation)则是表明对二值图像进行指定的形态学处理。

在步骤S103中，将细化后的裂缝图像生成裂纹图像，保存裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除交叉点。

如图11所示，步骤311，建立循环判定函数，对经过细化处理后的图像进行判定。裂缝图像在经过细化之后就生成了裂纹图像，而在裂纹图像中，裂纹为白色，对应RGB数值为255；背景为黑色，对应RGB数值为0。而在裂纹图像的矩阵中，所对应裂纹的像素点数值为1，背景像素点的数值为0。在本方法中，采用for循环和if函数建立循环，在if判定中写入八邻域的判定。

步骤312，通过判定处理，保存交叉点，并切断裂纹处的交叉。遍历细化之后的裂纹图像的矩阵I，I(i,j)表示在任意位置时，若I(i-1,j-1)+I(i,j-1)+I(i+1,j-1)+I(i,j+1)+I(i+1,j)+I(i+1,j+1)+I(i-1,j+1)+I(i-1,j)>2，则更正I(i,j)＝0，假设有一个像素点值为1，则判断周边八个像素点的值和这个像素点的值之和，若大于3的话则判定其为交叉点，保存交叉点，并完成裂纹交叉点的切断处理。需要说明的是，此处也可以不保存交叉点，直接做切断处理。

在步骤S104中，判定提取每一条裂纹的坐标矩阵，形成多个裂纹坐标矩阵并存储于元胞数组中。

如图12所示，步骤411，采取连通域函数，判定裂纹连通域，对裂纹进行标记。标记的目的是为了区分所有的单裂纹进行分别提取，这一步骤是导入到abaqus数据的要求，不能有交叉点。通过对裂纹进行标记，就直接排好每个单裂纹内所有坐标点的序号，这是为之后按照一定规律对裂纹坐标点排序做准备。

步骤412，以区域标号的最大值，分别提取从1到最大值的坐标矩阵，此时每一条裂纹对应多个坐标矩阵，经过前面对裂纹的处理，已经将每一个单裂纹按照八连通域判定划分了区域，每个区域像素点内的数字分别为从1到单裂纹个数，单裂纹个数即为所有像素点所存储的最大值。

步骤413，将提取到的坐标矩阵存储于元胞数组中，根据ABAQUS读入PYTHON脚本文件的规则，将元胞数组中的坐标矩阵分别转化为字符串矩阵，再采用dlmwrite写出到文本信息。通过将上一步骤，把每条单裂纹的坐标数据依次存储到元胞数组中，将每个含有相同数字的像素点坐标存储在元胞数组里面，比如像素点内值对应为1的单裂纹存储在元胞数组的第一个元胞数组中，像素点内值对应为2的单裂纹存储在元胞数组的第二个元胞数组中，以此类推，形成最后那个元胞数组。根据ABAQUS读入PYTHON脚本文件的规则，将元胞数组中的坐标矩阵分别转化为字符串矩阵，并建立重复的字符串矩阵，其包含的字符分别为’sl.Line(point1＝(‘、’,’、’),’、’)’。通过矩阵组合形成新的字符串矩阵，再采用dlmwrite写出TXT文本。其中，在保存整数到文件时使用save命令存为ASCII文件时，常常是文件里都是实型格式的数据，有小数点和后面很多的0，不方便查看。因此，保存数据时，采用dlmwrite命令，dlmwrite的作用是将之前所生成的坐标矩阵写入ASCII码分隔的TXT文件中。

优选地，存储坐标矩阵的元胞数组中最小裂纹尺寸为单位1，根据需要对坐标矩阵进行放大和缩小。对于一个像素点来说，观察其八邻域坐标。若中间的坐标为1,1；右上角为2,2；右边为2,1，那么通过像素坐标获得的裂纹最小尺寸为中间坐标和右边的坐标距离，即为单位1。图片的像素单位是1.所提取的裂纹图像是针对于实物尺寸的，像素提取的坐标是基于像素的，所以需要一个系数转化，这个转化的系数是根据像素里面的实物大小、分辨率等原因而定。比如所提取到的岩石试件裂纹是100毫米的，但由于实际提取过程中设备等原因，导致分辨率大小不一致，则所获得的图片的像素个数就不一样，可以为10*10，也可以为100*100，还可以为别的像素个数值。所有提取的裂缝坐标是按像素点提取，可通过需要对坐标矩阵进行放大和缩小以使裂纹模型满足不同需求。

在步骤S105中，导入文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型。

如图13所示，步骤511，将文本信息全部复制，粘贴到与初始裂缝图像修改部分对应的位置。将TXT文本全部复制，粘贴到PYTHON文件模板的草图修改部分的对应位置。

步骤512，根据所述初始裂缝图像信息，对裂纹的交叉点图像进行重新连接，生成裂纹几何模型。通过ABAQUS打开格式为.py的文件导入几何模型，根据细化后的图像矩阵的图像，重新连接上裂纹的交叉点，即完成基于图像的ABAQUS二维裂纹几何建模，如图14所示即为本发明最终的裂纹几何模型。

在本发明提供的一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法之外，本发明还提供了一种基于ABAQUS二维裂纹建模系统。如图15所示，本系统包括包括处理单元10、提取单元20、细化单元30、转化单元40以及生成单元50。

处理单元10：用于获取待处理裂缝图像，并对待处理裂缝图像进行图像处理，形成裂缝图像矩阵。

提取单元20：用于对裂缝图像矩阵进行提取，处理并细化所提取到的裂缝图像。

细化单元30：用于将细化后的裂缝图像生成裂纹图像，保存裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除交叉点。

转化单元40：用于判定提取每一条裂缝的坐标矩阵，形成多个裂缝坐标矩阵并存储于元胞数组中，将元胞数组中的坐标矩阵转化为字符串矩阵，并将字符串矩阵生成文本信息。

生成单元50：用于导入文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型。

系统所设置的相关单元用于执行上述基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法中的相关指令，由于上述已详细阐述，故在此不再赘述。

同时，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法的全部步骤，由于上述已进行详细阐述，故在此不再赘述。

应当指出，以上所述仅为本发明的普遍实施方式。在实际应用时，本领域技术人员完全可依据本技术方案做出若干调整，比如在图像处理时也可以选择四邻域。凡在本发明所阐述的原理的前提下所做的任何修改、等同替换、局部应用等，均应包含在本发明的保护范围之内。

综上所述，以上仅为本发明较佳的具体实施方式的详细说明，而非对本发明保护范围的限制。相关技术领域的技术人员在不脱离本发明的原则和范围的情况下，做出的各种替换、变型以及改进均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法，其特征在于，所述方法具体包括步骤：

获取待处理裂缝图像，并对所述待处理裂缝图像进行图像处理，形成裂缝图像矩阵；

对所述裂缝图像矩阵进行提取，处理并细化所提取到的裂缝图像；

所述对所述裂缝图像矩阵进行提取的步骤具体包括：

所述裂缝图像矩阵通过采用自定义阈值的范围分割for循环和if判定形成预处理裂缝图像矩阵；

提取所述预处理裂缝图像矩阵中与裂缝无关的背景层为第一裂缝矩阵，提取所述预处理裂缝图像矩阵中的裂缝和所述第一裂缝矩阵所在背景层的图像矩阵为第二裂缝矩阵；

对所述第一裂缝矩阵和所述第二裂缝矩阵进行中值滤波处理，取所述第一裂缝矩阵与所述第二裂缝矩阵的交集为第三裂缝矩阵；

对所述第三裂缝矩阵进行中值滤波处理，得到提取后的滤波图像矩阵；

所述处理并细化所提取到的裂缝图像的步骤具体包括：

构建第一结构元素矩阵，结合所述第一结构元素矩阵对提取的图像矩阵进行膨胀化处理；

构建第二结构元素矩阵，结合所述第二结构元素矩阵将经过膨胀处理之后的裂缝图像矩阵中的数值互换，进行腐蚀处理；

对腐蚀处理后的图像矩阵进行形态学的细化处理，提取裂缝和背景；裂缝为白色，背景为黑色；

将细化后的裂缝图像生成裂纹图像，保存所述裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除所述交叉点；

判定提取每一条裂缝的坐标矩阵，形成多个裂缝坐标矩阵并存储于元胞数组中，将所述元胞数组中的坐标矩阵转化为字符串矩阵，并将所述字符串矩阵生成文本信息；

导入所述文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接所述文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型。

2.根据权利要求1所述的基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法，其特征在于，所述将细化后的裂缝图像生成裂纹图像，保存所述裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除所述交叉点的步骤具体包括：

建立循环判定函数，对经过细化处理后的图像进行判定；

通过判定处理，保存交叉点，并切断裂纹处的交叉。

3.根据权利要求1所述的基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法，其特征在于，所述判定提取每一条裂缝的坐标矩阵，形成多个裂缝坐标矩阵并存储于元胞数组中，将所述元胞数组中的坐标矩阵转化为字符串矩阵，并将所述字符串矩阵生成文本信息的步骤具体包括：

采取连通域函数，判定裂纹连通域，对裂纹进行标记；

以区域标号的最大值，分别提取从1到最大值的坐标矩阵；

将提取到的坐标矩阵存储于元胞数组中，根据ABAQUS读入PYTHON脚本文件的规则，将元胞数组中的坐标矩阵分别转化为字符串矩阵，再采用dlmwrite写出到文本信息。

4.根据权利要求1所述的基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法，其特征在于，所述导入所述文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接所述文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型的步骤具体包括：

将所述文本信息全部复制，粘贴到与初始裂缝图像修改部分对应的位置；

根据所述初始裂缝图像信息，对裂纹的交叉点图像进行重新连接，生成裂纹几何模型。

5.根据权利要求1所述的基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法，其特征在于，所述待处理裂缝图像通过CT扫描、高倍摄影、直接拍摄或者素描裂纹的方式获取。

6.根据权利要求1所述的基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法，其特征在于，所述存储坐标矩阵的元胞数组中最小裂纹尺寸为单位1，根据需要对坐标矩阵进行放大和缩小。

7.一种基于图像的ABAQUS二维裂纹建模系统，其特征在于，所述系统用于处理权利要求1-6任一所述基于图像的ABAQUS二维裂纹建模方法；

所述系统包括以下单元：

处理单元：用于获取待处理裂缝图像，并对所述待处理裂缝图像进行图像处理，形成裂缝图像矩阵；

提取单元：用于对所述裂缝图像矩阵进行提取，处理细化所提取到的裂缝图像；

细化单元：用于将细化后的裂缝图像生成裂纹图像，保存所述裂纹图像中多裂缝的交叉点，消除所述交叉点；

转化单元：用于判定提取每一条裂缝的坐标矩阵，形成多个裂缝坐标矩阵并存储于元胞数组中，将所述元胞数组中的坐标矩阵转化为字符串矩阵，并将所述字符串矩阵生成文本信息；

生成单元：用于导入所述文本信息，根据初始裂缝图像信息重新连接所述文本信息中的交叉点图像，生成裂纹几何模型。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

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