CN115063593B - 医用硅胶剪切强度测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于硅胶测试技术领域，具体涉及医用硅胶剪切强度测试方法采集硅胶拉伸过程中的视频数据，通过语义分割获得每个视频帧图像中的硅胶区域；获得每个视频帧图像中硅胶区域的梯度图像，通过霍夫检测得到硅胶区域短边，通过相邻视频帧得到变形序列，对每个变形程度一致区域结合变化序列相似度得到第一帧和最后一帧图像的匹配关系，进而得到剪切系数；将得到的剪切系数，结合最大剪切力，得到剪切强度。即本发明的方案能够对现有的剪切强度进行修正，得到更符合真实值的剪切强度，避免由于得到的剪切强度与实际剪切强度相比过大，导致在真实的使用场景中发生危险。

Description

医用硅胶剪切强度测试方法

技术领域

本发明涉及硅胶测试技术领域，具体为医用硅胶剪切强度测试方法。

背景技术

化工生产过程中，对硅胶的剪切性能进行准确的检测，硅胶的剪切强度属于硅胶的物理性能，关系到化工产品质量的安全，也关系着相关行业的生产按钮全，因此有效的硅胶剪切强度的检测具有重要的作用。

授权公告号为CN103364267B的专利文件中提出了一种硅胶剪切强度的测试方法，通过使用该发明中的拉伸设备及夹具通过拉伸的方法对硅胶进行剪切强度的测试，但剪切强度的最标准的方法是通过对被检测物体的某一剪切面进行剪切，使得该位置被剪短所需的力，通过拉伸来计算，由于在拉伸过程中拉伸的两个端点之间的所有部分都提供了剪切抗力，导致通过拉伸计算得到的剪切强度和实际的剪切强度存在较大误差。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供医用硅胶剪切强度测试方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明的一种医用硅胶剪切强度测试方法，包括以下步骤：

采集硅胶拉伸过程中的视频数据，通过语义分割获得每个视频帧图像中的硅胶区域；

获得每个视频帧图像中硅胶区域的梯度图像，通过霍夫检测得到硅胶区域短边，通过相邻视频帧得到变形序列，对每个变形程度一致区域结合变化序列相似度得到第一帧和最后一帧图像的匹配关系，进而得到剪切系数；

将得到的剪切系数，结合最大剪切力，得到剪切强度。

进一步地，所述剪切系数的获取过程为：

计算得到每个视频帧图像的梯度图像，通过霍夫直线检测得到硅胶区域短边；

以硅胶区域短边为基准线，计算得到每个位置的变形程度，结合相邻视频帧得到变形序列，进而计算得到变形一致区域；

对每个变形一致区域通过多阈值分割进行灰度分级，结合变化序列相似度得到第一帧和最后一帧图像的匹配关系，进而得到剪切系数。

进一步地，硅胶区域短边的获取过程为：

构建图像坐标系；

获取连通域内像素的坐标，利用PCA算法获得这些坐标数据的主成分方向，可获得K个主成分方向，每个主成分方向都是一个2维的单位向量，每个主成分方向对应一个特征值；将特征值最小的主成分方向，称为连通域短边方向；特征值最大的主成分方向，称其为连通域长边方向；

结合连通域中心得到一个短边方向线，通过所述短边方向线沿着连通域长边方向的平移，直到平移到最小横坐标，将此时的平移线与连通域边界的交集作为硅胶短边。

进一步地，变形一致区域的获取过程为：

对第一帧图像之后的图像分别以计算得到的硅胶区域短边作为基准线，将不同列像素点与基准线的像素点的比值作为列的变形程度u，得到不同列的变形程度，即得到变形程度序列；

对得到的变形程度序列进行多阈值分割得到不同的变形程度类别，得到变形一致性区域。

进一步地，所述匹配关系为：

获取第一帧图像上中心点以及中心点邻近像素点在最后一帧图像上的拉伸区域；

对所述拉伸区域以最中间的列作为中心线，依次向周围区域扩张一个像素，每次扩张后计算该区域与其它区域的灰度值的类间方差，当类间方差最大时，计算得到第一帧图像上中心点对应最后一帧图像的像素点；

将第一帧图像上的像素点的灰度值根据每列的灰度值变化情况构建得到一个灰度值序列，通过最邻近插值的方法使所述灰度值序列与最后一帧图像相同大小，然后分别根据第一帧和最后一帧图像的两种匹配关系分别计算得到两个DTW值，选择DTW距离最小的匹配关系作为最终的第一帧和最后一帧图像的匹配关系。

本发明的有益效果：

1、通过对硅胶剪切过程中的视频数据进行分析得到所有相邻帧的像素点匹配关系，进而得到修正系数，提高了拉伸方法计算剪切强度的准确性。

2、通过计算第一帧和最后一帧的直接匹配和逐帧匹配，得到两种匹配关系，选择DTW距离最小的匹配作为最终匹配，有助于减小误差，提高计算准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1是本发明的医用硅胶剪切强度测试方法的结构流程图；

图2是本发明的医用硅胶剪切强度测试方法的步骤流程图；

图3是本发明的医用硅胶剪切强度测试方法的图像拉伸后的示意图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的方案，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

本发明的主要目的是：针对传统方法将拉断硅胶的最大剪切力作为硅胶的剪切强度，由于拉伸方式中拉伸的两个端点之间的所有部分都提供了剪切抗力，导致将得到的最大剪切力作为硅胶的剪切强度存在较大误差的情况，提出了一种医用硅胶剪切强度测试方法，通过对硅胶剪切过程中的视频数据进行分析得到所有相邻帧的像素点匹配关系，进而得到修正系数，将该修正系数作为测试拉断硅胶的最大剪切力对应的系数，得到修正后的最大剪切力，即得到了该医用硅胶的剪切强度。

具体地，对本发明提供的医用硅胶剪切强度测试方法进行介绍，请参阅图1和图2所示，包括以下步骤：

步骤1，采集硅胶拉伸过程中的视频数据，通过语义分割获得每个视频帧图像中的硅胶区域。

为了方便后续分析，首先将需要检测的医用硅胶裁剪为标准的矩形形状。

基于上述分析，第一步就是采集硅胶拉伸过程中的视频数据，为了对硅胶区域进行分析，去除其它区域的影响，首先通过语义分割获得每个视频帧图像中的硅胶区域，语义分割的过程如下：

本发明采用DNN语义分割的方式来识别分割图像中的目标。

该DNN网络的相关内容如下：

1）使用的数据集为俯视采集的硅胶图像数据集，硅胶的样式为多种多样的。

2）需要分割的像素共分为两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于硅胶的标注为1。

3）网络的任务是分类，所有使用的loss函数为交叉熵损失函数。

通过语义分割得到的0-1掩膜图像与原图像相乘，得到的图像中只含有硅胶的图像，去除了背景的干扰。

步骤2，获得每个视频帧图像中硅胶区域的梯度图像，通过霍夫检测得到硅胶区域短边，通过相邻视频帧得到变形序列，对每个变形程度一致区域结合变化序列相似度得到第一帧和最后一帧图像的匹配关系，进而得到剪切系数。

本实施例中的剪切系数的获取过程为：

（1）计算得到每个视频帧图像的梯度图像，通过霍夫直线检测得到硅胶区域短边。

通过主成分分析得到视频帧图像上硅胶的短边，具体过程如下：

1）构建图像坐标系

以整张图像的最小的横纵坐标位置作为原点建立坐标系。

2）获取连通域内像素的坐标，利用PCA算法获得这些坐标数据的主成分方向，可获得K个主成分方向，每个主成分方向都是一个2维的单位向量，每个主成分方向对应一个特征值。

本发明获得特征值最大的主成分方向，称其为连通域长边方向，表示这些数据投影方差最大的方向，即这些数据的主要分布方向。

本发明获取特征值最小的主成分方向，将其称为连通域短边方向，表示这些数据投影方差最小的方向，即这些数据在该方向上的分布长度最小。

3）通过主成分分析得到了视频帧图像上硅胶的短边方向，结合连通域中心得到一个短边方向线，通过所述短边方向线沿着连通域长边方向的平移，直到平移到最小横坐标，将此时的平移线与连通域边界的交集作为硅胶短边。

（2）以硅胶区域短边为基准线，计算得到每个位置的变形程度，结合相邻视频帧得到变形序列，进而计算得到变形一致区域。

在硅胶拉伸过程中，不同视频帧图像中硅胶区域的长度变长，同时在每个视频帧图像中硅胶的不同区域产生宽度变形，其中产生相同宽度变形的区域的受力相近，因此需要对宽度变形一致区域进行计算，具体如下：

对第一帧后的图像分别以计算得到的硅胶区域短边作为基准线，通过基准线的平移得到硅胶不同区域的变形程度，即不同列的变形程度，将不同列与基准线的像素点比值作为该列的变形程度u，得到不同列的变形程度，即可以得到变形程度序列[u1、u2、u3、…、un]，其中u1表示基准线的长度，不同视频帧图像中基准线的长度一致，均为第一帧图像上的短边长度，un表示该帧图像上最后一列的长度，n对应该帧图像的图像长边的长度。其中，第一帧后的图像为第二帧到最后一帧图像，最后一帧图像是指达到最大力对应的图像，通过达到最大力的时间可以得到最后一帧图像的拍摄时间，从而确定最后一帧图像。

对得到的变形程度序列进行多阈值分割得到不同的变形程度类别，其中同一类别的变形程度相近。

在变化过程中，断裂处受力最大，而断裂处往往处于硅胶最中间的位置，因此以最中心的基准线平行线作为分界线，与分界线的距离相同的点的变形程度和受力程度应该是相同的，例如：在某帧图像中，第100列为中心列，则第99列和第101列、第98列和第102列，...，这些与中心列的距离相同的两个列的变形程度和受力程度相同。但这种情况是理想情况下，实际中可能由于橡胶很难做到质量完全均匀，导致最大受力点并非位于最中心列的位置，因此需要通过计算最后一帧，即断裂时，断裂线的位置，根据断裂线与整个硅胶拉伸区域的比例，得到相对位置，进而将不同视频帧图像的相对位置作为中心受力位置，以该位置作为分界线，可以得到每个硅胶分界线的左右匹配信息。

上述是实施例中的多阈值分割采用改进的otsu多阈值分割算法进行分割，为现有技术。

如图3所示，假设上一图为第一帧硅胶图像，O为中心像素点，A、B分别为两边的像素点，则拉伸后，O点拉伸为3个像素点长度，A、B分别拉伸为2个像素点长度，由于无法确定O点在拉伸后对应的像素点长度，如果可以确定该值，则O点对应的最后一帧的长度的权重（真实的剪切强度的权重）最大，越到两边的权重越小，所述O点在拉伸后对应的像素点长度可以通过中心点像素的拉伸不存在左右匹配，而中心点左右像素的拉伸存在匹配，如图2的下面那个图所示，O点区域是独立的一个区域，而周围的A点区域和B点区域存在匹配，通过该性质可以确定中心点O在最后一帧图像中的拉伸像素点区域，对于周围不同像素点的拉伸区域长度可以通过计算最后一帧图像中左右的匹配关系和相邻帧图像中的变化相似性得到。

其中，硅胶拉伸过程为现有技术，此处不再赘述。在现有技术的拉伸过程中，最中间有一部分的长度不再形变，这是由于刚开始时，水平拉力产生的拉力使得竖直方向上收到挤压，当挤压值到达一个值时，竖直方向的分子链之间的抗力达到一个较大值，水平挤压力无法超过该值，导致中间一部分的长度不在形变，而是保持一致。

需要说明的是，由于剪切强度是指对被检测物体的某一个剪切面进行剪切时所需的力，因此在硅胶拉伸过程中，越靠近中间位置的抗形变能力越强，则该硅胶的剪切强度越强，即通过拉伸计算剪切强度时，越靠近中间位置的剪切强度越能表示真实的剪切强度，具体地，硅胶拉伸过程中，有以下特征：变形程度越大的区域灰度变化越大；变形程度相近且灰度值相近的区域隶属于原始硅胶上相邻区域的概率大；拉伸刚开始时，水平拉力产生的拉力使得竖直方向上收到挤压，当挤压值到达一个值时，竖直方向的分子链之间的抗力达到一个较大值，水平挤压力无法超过该值，导致中间一部分的长度不在形变，而是保持一致。

（3）对每个变形一致区域通过多阈值分割进行灰度分级，结合变化序列相似度得到第一帧和最后一帧图像的匹配关系，进而得到剪切系数。

将最后一帧图像的最中间的变形程度类别作为第一帧图像上中心点及中心点邻近像素点在最后一帧图像的拉伸区域范围，对所述拉伸区域以最中间的列作为中心线，依次向周围（左右）区域扩张一个像素，每次扩张后计算该区域与其它区域（所述其它区域是指最中间的变形区域除了扩张区域外的两个区域）的灰度值的类间方差，通过使得类间方差最大，达到计算得到第一帧图像上中心点对应最后一帧图像的像素点的目的。

本实施例中考虑到中心像素点拉伸得到的像素点之间的灰度值的相近程度相较于中心像素点左右像素点的相近程度大。计算灰度值是由于考虑到在拉伸过程中，分子链之间的连接强度发生变化导致表面的物理特性，即反光强度的变化，导致在第一帧图像中相同灰度值的橡胶在拉伸过程中产生了灰度值的变化。

上述实施例中计算得到第一帧图像上中心点在最后一帧图像上的拉伸区域的过程如下：

首先计算得到最后一帧图像的最中间的变形程度类别中的像素点区域，对所述拉伸区域以最中间的列作为中心线，依次向周围（左右）区域扩张一个像素，每次扩张后计算该区域与其它区域（所述其它区域是指最中间的变形区域除了扩张区域外的两个区域）的灰度值的类间方差，将所有值的方差，即总体方差与不同区域的区域方差和的差值作为类间方差，得到类间方差序列，将所述类间方差序列中的最大值对应的类别划分情况作为标准类别划分情况，将该情况中的最中间的类别区域作为第一帧图像上中心点在最后一帧图像上的拉伸区域。

上述实施例中计算得到中心点邻近像素点在最后一帧图像的拉伸区域范围的过程如下：

通过计算最后一帧图像中左右的匹配关系和相邻帧图像中的变化相似性得到。

首先将最后一帧图像中的最中间的变形程度类别中的像素点区域减去第一帧图像上中心点在最后一帧图像上的拉伸区域，将剩余区域作为计算范围，在剩余范围中，按照像素点向左或右逐像素点扩张的方法，计算扩张区域与剩余区域与扩张区域的差集区域的最小类间方差对应的区域划分情况，将该情况下的扩张区域作为中心点像素距离为1像素的像素点对应的扩张区域；通过相同方法在最后一帧图像中的最中间的变形程度类别中的像素点区域依次计算，直到所述差集区域的像素点数量小于对应扩张区域的像素点数量，选择此时停止，是由于越靠近中心点的像素点的拉伸范围越大。

在左右两个区域均可以计算得到一种区域划分情况，如果相同的话，就将该划分情况作为标准划分情况，否则，通过计算当按照左方和右方哪种划分情况时，对应匹配区域的匹配性最大，将该匹配性最大的划分情况（左边或右边的划分情况）作为标准划分情况，对另一边进行对称的区域划分；对于相邻的变形程度类别中的像素点区域的划分情况计算和之前的方法一致。

得到最后一帧图像上的左右区域的匹配关系后，通过计算匹配过程中的相邻帧之间的像素点拉伸匹配关系，计算过程同计算第一帧和最后一帧的匹配关系的过程，通过逐个的相邻帧的匹配关系的计算，同样可以计算得到一个第一帧图像和最后一帧图像的匹配关系，通过分别计算两种匹配的DTW距离，将所述DTW距离最小的匹配关系作为最终的第一帧和最后一帧图像的匹配关系，计算过程如下：

首先将第一帧图像上的根据每列的灰度值变化情况构建得到一个灰度值序列，通过最邻近插值的方法使得该列数据变得和最后一帧图像相同大小，然后分别根据第一帧和最后一帧图像的两种匹配关系分别可以计算得到两个DTW值，选择DTW距离最小的匹配关系作为最终的第一帧和最后一帧图像的匹配关系。

根据匹配关系和最后一帧图像上不同区域与中心区域的灰度均值相似性，首先通过otsu阈值分割得到相似度阈值，将大于阈值的认为在剪切过程中可以作为参考的区域，即在通过对被检测物体的某一剪切面进行剪切的标准方法进行剪切相比，将这些参考区域的长度和与最后一帧图像的长度的熵值作为剪切系数。

需要说明的是，本发明通过对硅胶拉伸过程中的视频帧图像进行分析得到一个修正系数，进而对现有方法中的剪切强度进行修正，得到更符合真实值的剪切强度。其主要考虑到硅胶拉伸过程中主要有两个方面的变化：一个是硅胶长度变长，且不同位置的硅胶在宽度上发生形变；另一个是硅胶的不同位置的灰度值不同，这是由于不同位置的受力大小不同导致的，例如：硅胶手套在拉伸后，受力较大的地方变白。

步骤3，将得到的剪切系数，结合最大剪切力，得到剪切强度。

本实施例中将得到的剪切系数乘以最大剪切力，得到修正后的剪切强度。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (2)

1.医用硅胶剪切强度测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集硅胶拉伸过程中的视频数据，通过语义分割获得每个视频帧图像中的硅胶区域；

获得每个视频帧图像中硅胶区域的梯度图像，通过霍夫检测得到硅胶区域短边，通过相邻视频帧得到变形序列，对每个变形程度一致区域结合变化序列相似度得到第一帧和最后一帧图像的匹配关系，进而得到剪切系数；

将得到的剪切系数，结合最大剪切力，得到剪切强度；

其中，所述剪切系数的获取过程为：

（1）计算得到每个视频帧图像的梯度图像，通过霍夫直线检测得到硅胶区域短边；通过主成分分析得到视频帧图像上硅胶的短边，具体过程如下：

1）构建图像坐标系

以整张图像的最小的横纵坐标位置作为原点建立坐标系；

2）获取连通域内像素的坐标，利用PCA算法获得坐标数据的主成分方向，可获得K个主成分方向，每个主成分方向均是一个2维的单位向量，每个主成分方向对应一个特征值；其中，获得特征值最大的主成分方向，称为连通域长边方向；获取特征值最小的主成分方向，称为连通域短边方向；

3）通过主成分分析得到视频帧图像上硅胶的短边方向，结合连通域中心得到一个短边方向线，通过所述短边方向线沿着连通域长边方向的平移，直到平移到最小横坐标，将此时的平移线与连通域边界的交集作为硅胶短边；

（2）以硅胶区域短边为基准线，计算得到每个位置的变形程度，结合相邻视频帧得到变形序列，进而计算得到变形一致区域；

（3）对每个变形一致区域通过多阈值分割进行灰度分级，结合变化序列相似度得到第一帧和最后一帧图像的匹配关系，进而得到剪切系数；

其中，第一帧和最后一帧图像的匹配关系的获取过程如下：得到最后一帧图像上的左右区域的匹配关系后，通过计算匹配过程中的相邻帧之间的像素点拉伸匹配关系，计算过程同计算第一帧和最后一帧的匹配关系的过程，通过逐个的相邻帧的匹配关系的计算，同样计算得到一个第一帧图像和最后一帧图像的匹配关系，通过分别计算两种匹配的DTW距离，将所述DTW距离最小的匹配关系作为最终的第一帧和最后一帧图像的匹配关系，计算过程如下：

首先将第一帧图像上的根据每列的灰度值变化情况构建得到一个灰度值序列，通过最邻近插值的方法使得该列数据变得和最后一帧图像相同大小，然后分别根据第一帧和最后一帧图像的两种匹配关系分别计算得到两个DTW值，选择DTW距离最小的匹配关系作为最终的第一帧和最后一帧图像的匹配关系。

2.根据权利要求1所述的医用硅胶剪切强度测试方法，其特征在于，变形一致区域的获取过程为：

对第一帧图像之后的图像分别以计算得到的硅胶区域短边作为基准线，将不同列像素点与基准线的像素点的比值作为列的变形程度u，得到不同列的变形程度，即得到变形程度序列；

对得到的变形程度序列进行多阈值分割得到不同的变形程度类别，得到变形一致性区域。

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