CN111104641A - 一种三维空间内的计算机识别晶粒方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种三维空间内的计算机识别晶粒方法，特别涉及数据处理领域。包括：(1)使用种子算法对三维空间内取向数据进行处理，能够快速地实现晶粒的识别和提取。(2)摆脱了传统二维图像衬度识别晶粒的方法，使用取向矩阵计算的取向差作为晶粒区分的依据，具有良好的数据准确性和可靠性。(3)基于三维空间中相邻26连接的体素判别，充分考虑了在三维空间上晶粒的几何学形态以及连接特性。(4)本发明是基于体素的三维取向数据，能够适用于三维空间下的大部分取向重构技术所获取的取向数据，故可以应用于各种尺度下晶粒的识别与区分，具有良好的适应性。本方案解决了如何在三维空间内准确、快速识别晶粒的技术问题，适用于晶粒识别。

Description

一种三维空间内的计算机识别晶粒方法

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种三维空间内的计算机识别晶粒方法。

背景技术

当今材料科学高速发展，传统的二维晶体学表征方法(如：电子背散射衍射(Electron Backscatter Diffraction,EBSD)，旋进电子显微镜及纳米束衍射等等)已经逐渐不能满足材料研究者的分析需求。近年来，材料的三维晶体学表征方法方兴未艾，包括使用三维中子衍射(3D Neutron Diffraction,3D-ND)，X射线同步辐射进行的相衬度重构(Acta Materialia 156(2018),76-85)，基于扫描电子显微镜的三维电子背散射技术(Materials Science&Engineering:A 527(2010),2738-2746)以及基于扫描圆锥环形暗场像的三维取向重构(Science 332(2011),833-834)。

如何对大量基于体素(voxel)的取向数据进行晶粒的有效识别、提取和分离是后续数据分析的关键与基础。现阶段对于晶粒的识别和提取，大多是基于二维的、基于图像衬度的。YingkuiLi等(Journal of Structural Geology 30(2008),431-443)基于GIS方法对岩石的偏光照片进行晶界提取，从而获得识别每个晶粒。Renée Heilbronner等(Journalof Structural Geology 22(2000),969-981)利用LGB方法对岩石的金相照片进行处理，提取出晶界以及晶粒。Florian Bachmann等(Ultramicroscopy111(2011),1720-1733)通过MTEX算法对二维以及三维EBSD数据进行晶粒识别和区分。

在以上方法中，前两种方法是通过对二维图像的处理，基于衬度对晶粒进行识别和区分的，普通二维图像易受噪音污染，对样品前期处理要求很高，有些区域晶粒的识别容易受主观因素影响，稳定性不够。而第三种方法的确是基于准确的取向数据进行的，但作者仅仅对该方法区分三维EBSD中晶粒进行了讨论，而对于其他方法(如同步辐射、三维取向电子显微镜)获得的三维取向数据该方法是否适用并无提及。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何在三维空间内，保证标定准确性的情况下，加快晶粒识别的速度。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种三维空间内的计算机识别晶粒方法，包括以下步骤：

S1：输入三维空间中基于体素的取向数据，并计算体素数量大小N；

S2：对每个所述体素进行编号，取编号为i的体素为目标体素，并判断所述目标体素是否属于某个已标定的晶粒，如果是，则进行步骤9，如果不是，进行步骤3；

S3：将所述目标体素归属于一个新的晶粒，设晶粒总个数为m，所述新的晶粒标记为m+1晶粒；

S4：将所述目标体素作为种子体素；

S5：找出与所述种子体素相邻的26个连接体素中未有归属晶粒的体素作为候选体素，分别计算每个所述候选体素与所述种子体素之间的取向差；

S6：至少有一个所述取向差小于临界取向差时，进行步骤7，否则进行步骤9；

S7：将所有所述候选体素归属于所述m+1晶粒，并将所有所述候选体素放入暂存器中；

S8：取出一个所述暂存器中的所述候选体素，并所述暂存器中删除被取出的所述候选体素，执行步骤4；

S9：判断所述暂存器为空时，执行步骤10，否则执行步骤8；

S10：i＝i+1；

S11：判断所有体素已检测完毕时，结束检测，否则执行步骤2。

本发明的有益效果是：通过传统二维图像衬度判断区分晶粒测量存在着稳定性不够,低精度和低效率等缺点，而采用本发明提出的晶粒识别和晶粒取向差计算方法具有可重复和高效性等优势，解决了如何准确、快速识别晶粒的技术问题。在普通工作站中，对一个含有104857600个体素点的空间区域内的所有晶粒识别并判断只需要一个小时。后续通过对晶粒数据进行处理，即可快速获得每个晶粒的三维空间内的大小，晶界类型，晶界曲率以及样品的极图、反极图以及取向分布函数。这将极大提高对材料微观组织的认识，对建立材料性能——微观组织联系具有很大帮助。对高通量多维度多尺度获取材料信息打下了坚实的基础，并有助于研发新材料。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，步骤S5中，与所述种子体素(x,y,z)相邻的26个连接体素的坐标分别为(x-1,y-1,z-1),(x-1,y-1,z),(x-1,y-1,z+1),(x-1,y,z-1),(x-1,y,z),(x-1,y,z+1),(x-1,y+1,z-1),(x-1,y+1,z),(x-1,y,z+1),(x,y-1,z-1),(x,y-1,z),(x,y-1,z+1),(x,y,z-1),(x,y,z+1),(x,y+1,z-1),(x,y+1,z),(x,y+1,z+1),(x+1,y-1,z-1),(x+1,y-1,z),(x+1,y-1,z+1),(x+1,y,z-1),(x+1,y,z)(x+1,y,z+1),(x+1,y+1,z-1),(x+1,y+1,z),(x+1,y+1,z+1)。

进一步，步骤S5包括以下步骤：

S51：找出与所述种子体素相邻的26个连接体素中未有归属晶粒的体素作为候选体素；

S52：获取所述种子体素和每个所述候选体素的取向数据并转换成取向矩阵；

S53：根据下列公式计算出所述取向差矩阵M：

其中所述种子体素的对应的所述取向矩阵为g₁，所述候选体素对应的所述取向矩阵为g₂；

S54：根据下列公式计算出等效取向差矩阵M′_i：

M′_i＝T_iM

其中，T_i为与取向差矩阵M对应的对称矩阵，1<＝i<＝24；

S55：将所述等效取向差矩阵转化为取向差轴角对表示形式，在计算所得的所有轴角对中，选取角度最小的轴角对作为相邻两个体素点的所述取向差。

本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。

附图说明

图1为本发明三维空间内的计算机识别晶粒方法的实施例的流程图；

图2为本发明三维空间内的计算机识别晶粒方法的其它实施例在体素尺度上的具体流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

实施例基本如附图1和附图2所示：

本实施例中三维空间内的计算机识别晶粒方法，包括以下步骤：

S1：输入三维空间中基于体素的取向数据，并计算体素数量大小N，本实施例中的三维空间可以为长方体形状的重构空间，其中长方体的边长为l,w,h，该重构空间的体素总数量大小N＝l×w×h，具体的，长方体的边长可以为l＝40,w＝40,h＝100，体素总数量大小为N＝l×w×h＝160000；

S2：对每个体素进行编号，取编号为i的体素为目标体素，并判断目标体素是否属于某个已标定的晶粒，如果是，则进行步骤9，如果不是，进行步骤3；

S3：将目标体素归属于一个新的晶粒，设晶粒总个数为m，新的晶粒标记为m+1晶粒，本实施例中的步骤3每循环一次，晶粒个数增加1；

S4：将目标体素作为种子体素；

S5：找出与种子体素相邻的26个连接体素中未有归属晶粒的体素作为候选体素，分别计算每个候选体素与种子体素之间的取向差；

S6：至少有一个取向差小于临界取向差时，进行步骤7，若在以后过程中没有一个取向差小于临界取向差，进行步骤9，其中临界取向差可以为5°；

S7：将所有候选体素归属于m+1晶粒，并将所有候选体素放入暂存器中；

S8：取出一个暂存器中的候选体素，并暂存器中删除被取出的候选体素，执行步骤4；

S9：判断暂存器为空时，执行步骤10，否则执行步骤8；

S10：i＝i+1；

S11：判断所有体素已检测完毕时，结束检测，否则执行步骤2；本实施例中，从该三维空间内共标定分离13个纳米晶金晶粒，其晶粒编号和取向(使用取向矩阵表示)分别为：

本发明的有益效果是：通过传统二维图像衬度判断区分晶粒测量存在着稳定性不够,低精度和低效率等缺点，而采用本发明提出的晶粒识别和晶粒取向差计算方法具有可重复和高效性等优势，解决了如何准确、快速识别晶粒的技术问题。在普通工作站中，对一个含有104857600个体素点的空间区域内的所有晶粒识别并判断只需要一个小时。后续通过对晶粒数据进行处理，即可快速获得每个晶粒的三维空间内的大小，晶界类型，晶界曲率以及样品的极图、反极图以及取向分布函数。这将极大提高对材料微观组织的认识，对建立材料性能——微观组织联系具有很大帮助。对高通量多维度多尺度获取材料信息打下了坚实的基础，并有助于研发新材料。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

可选的，在一些其它实施例中，步骤S5中，与种子体素(x,y,z)相邻的26个连接体素的坐标分别为(x-1,y-1,z-1),(x-1,y-1,z),(x-1,y-1,z+1),(x-1,y,z-1),(x-1,y,z),(x-1,y,z+1),(x-1,y+1,z-1),(x-1,y+1,z),(x-1,y,z+1),(x,y-1,z-1),(x,y-1,z),(x,y-1,z+1),(x,y,z-1),(x,y,z+1),(x,y+1,z-1),(x,y+1,z),(x,y+1,z+1),(x+1,y-1,z-1),(x+1,y-1,z),(x+1,y-1,z+1),(x+1,y,z-1),(x+1,y,z)(x+1,y,z+1),(x+1,y+1,z-1),(x+1,y+1,z),(x+1,y+1,z+1)。

可选的，在一些其它实施例中，步骤S5包括以下步骤：

S51：找出与种子体素相邻的26个连接体素中未有归属晶粒的体素作为候选体素；

S52：获取种子体素和每个候选体素的取向数据并转换成取向矩阵，本实施例中的取向数据的种类可以包括欧拉角、取向矩阵、密勒指数、轴角对、Rodrigues矢量、四元数，将其他形式的表示方法转换为取向矩阵后能保证取向差计算的准确性，具体的，以较为普遍应用的欧拉角和四元数为例，取向数据的欧拉角表示为：

转化的取向矩阵为：

取向数据的四元数表示：

转化的取向矩阵为：

S53：根据下列公式计算出取向差矩阵M：

其中种子体素的对应的取向矩阵为g₁，候选体素对应的取向矩阵为g₂；在本实施例中，由于金的晶体结构为对称最高的面心立方(国际空间群符号：Fm-3m，国际空间群号：225)，故任一一个取向差矩阵具有24个等效取向差矩阵，其为取向差矩阵M分别乘以以下24个对应的矩阵：

M′_i＝T_iM(i＝1～24)

S54：根据下列公式计算出等效取向差矩阵M′_i：

M′_i＝T_iM

其中，T_i为与取向差矩阵M对应的对称矩阵，1<＝i<＝24；本实施例中，得到的等效取向差矩阵M′_i为

S55：将等效取向差矩阵转化为取向差轴角对表示形式，在计算所得的所有轴角对中，选取角度最小的轴角对作为相邻两个体素点的取向差，本实施例中，转化为取向差轴角对表示形式可以为：

需要说明的是，上述各实施例是与上述各方法实施例对应的产品实施例，对于本实施例中各结构装置及可选实施方式的说明可以参考上述各方法实施例中的对应说明，在此不再赘述。

读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种三维空间内的计算机识别晶粒方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：输入三维空间中基于体素的取向数据，并计算体素数量大小N；

S2：对每个所述体素进行编号，取编号为i的体素为目标体素，并判断所述目标体素是否属于某个已标定的晶粒，如果是，则进行步骤9，如果不是，进行步骤3；

S3：将所述目标体素归属于一个新的晶粒，设晶粒总个数为m，所述新的晶粒标记为m+1晶粒；

S4：将所述目标体素作为种子体素；

S5：找出与所述种子体素相邻的26个连接体素中未有归属晶粒的体素作为候选体素，分别计算每个所述候选体素与所述种子体素之间的取向差；

S6：至少有一个所述取向差小于临界取向差时，进行步骤7，否则进行步骤9；

S7：将所有所述候选体素归属于所述m+1晶粒，并将所有所述候选体素放入暂存器中；

S8：取出一个所述暂存器中的所述候选体素，并所述暂存器中删除被取出的所述候选体素，执行步骤4；

S9：判断所述暂存器为空时，执行步骤10，否则执行步骤8；

S10：i＝i+1；

S11：判断所有体素已检测完毕时，结束检测，否则执行步骤2。

2.根据权利要求1所述的三维空间内的计算机识别晶粒方法，其特征在于：步骤S5中，与所述种子体素(x,y,z)相邻的26个连接体素的坐标分别为(x-1,y-1,z-1),(x-1,y-1,z),(x-1,y-1,z+1),(x-1,y,z-1),(x-1,y,z),(x-1,y,z+1),(x-1,y+1,z-1),(x-1,y+1,z),(x-1,y,z+1),(x,y-1,z-1),(x,y-1,z),(x,y-1,z+1),(x,y,z-1),(x,y,z+1),(x,y+1,z-1),(x,y+1,z),(x,y+1,z+1),(x+1,y-1,z-1),(x+1,y-1,z),(x+1,y-1,z+1),(x+1,y,z-1),(x+1,y,z)(x+1,y,z+1),(x+1,y+1,z-1),(x+1,y+1,z),(x+1,y+1,z+1)。

3.根据权利要求1所述的三维空间内的计算机识别晶粒方法，其特征在于：步骤S5包括以下步骤：

S51：找出与所述种子体素相邻的26个连接体素中未有归属晶粒的体素作为候选体素；

S52：获取所述种子体素和每个所述候选体素的取向数据并转换成取向矩阵；

S53：根据下列公式计算出所述取向差矩阵M：

其中所述种子体素的对应的所述取向矩阵为g₁，所述候选体素对应的所述取向矩阵为g₂；

S54：根据下列公式计算出等效取向差矩阵M′_i：

M′_i＝T_iM

其中，T_i为与取向差矩阵M对应的对称矩阵，其与晶粒所属的相的晶体对称性有关，1<＝i<＝24；

S55：将所述等效取向差矩阵转化为取向差轴角对表示形式，在计算所得的所有轴角对中，选取角度最小的轴角对作为相邻两个体素点的所述取向差。

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