CN116563494A - 三维数值模型构建方法、装置、存储介质和程序产品 - Google Patents

三维数值模型构建方法、装置、存储介质和程序产品 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种三维数值模型构建方法、装置、存储介质和程序产品。该方法中，根据连续多张断层灰度图像对应的二值图建立混合料试件的第一三维数值模型，其中，从任一张二值图的集料区域边界到相邻的二值图的集料区域边界之间平滑过渡；对第一三维数值模型进行网格划分，得到多个网格单元；将形成集料边界的网格单元表面沿远离所在集料的方向扩展，得到过渡区外边界，其中，从集料边界至过渡区外边界之间的区域为过渡区，过渡区远离所连接的集料边界一侧的区域为砂浆区域；分别对集料区域、过渡区域和砂浆区域进行材料属性定义，得到混合料试件的第二三维数值模型。模型精度得到提高，有助于提升混合料性能仿真的性能。

Description

三维数值模型构建方法、装置、存储介质和程序产品
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域，具体涉及一种三维数值模型构建方法、装置、存储介质和程序产品。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
三维重构是指通过对现有的二维或三维数据进行处理，得到一个新的三维模型的过程。目前，三维重构的技术主要包括以下几种：基于结构光的三维重构技术，基于计算机视觉的三维重构技术，基于点云的三维重构技术，基于CAD数据的三维重构技术。
以上方法得到的三维数值模型对于试件的描述精度尚待提升。
发明内容
本发明提供一种三维数值模型构建方法、装置、存储介质和程序产品。
本发明采用如下技术方案：一种混合料的三维数值模型构建方法，包括：
获得混合料试件的连续多张断层灰度图像，所述连续多张断层灰度图像对应的断层的法线方向相同而断层位置沿所述法线方向的一个朝向依次移动；
在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，得到对应的二值图；
根据所述连续多张断层灰度图像对应的二值图建立所述混合料试件的第一三维数值模型，其中，从任一张二值图的集料区域边界到相邻的二值图的集料区域边界之间平滑过渡；
对所述第一三维数值模型进行网格划分，得到多个网格单元；
将形成集料边界的网格单元表面沿远离所在集料的方向扩展，得到过渡区外边界，其中，从所述集料边界至所述过渡区外边界之间的区域为过渡区，所述过渡区远离所连接的集料边界一侧的区域为砂浆区域；
分别对集料区域、所述过渡区域和所述砂浆区域进行材料属性定义，得到所述混合料试件的第二三维数值模型。
可选地，所述多个网格单元均为四面体单元，所述集料边界由多个三角形拼接形成，所述过渡区外边界按照如下方式确定：
根据构成单个集料的边界的全部三角形顶点计算所述单个集料的几何中心；
将从所述几何中心指向构成所述单个集料的边界的三角形顶点的射线延长设定长度，延长后的射线终点作为所述过渡区外边界的顶点。
可选地，在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，包括：
将单张断层灰度图像划分出中心区域和环绕所述中心区域的一个或多个环状区域；
分别在所述中心区域和每一个所述环状区域内独立地确定所述中心区域和每一个所述环状区域内的二值化分割阈值；
在所述中心区域和每一个所述环状区域内独立地根据对应的二值化分割阈值进行集料区域分割。
可选地，所述中心区域呈圆形，所述环状区域呈圆环形。
可选地，所述二值化分割阈值根据最大类间方差法确定。
可选地，所述混合料试件的连续多张断层灰度图像是按照如下步骤获得的：
获得对所述混合料试件进行断层扫描而生成的连续多张原始断层灰度图像；
对所述连续多张原始断层灰度图像分别进行降噪和图像增强处理，得到所述混合料试件的连续多张断层灰度图像。
可选地，在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，包括：
将单张断层灰度图像划分出中心区域和环绕所述中心区域的一个或多个环状区域；
分别在所述中心区域和每一个所述环状区域内独立地确定所述中心区域和每一个所述环状区域内的二值化分割阈值；
在所述中心区域和每一个所述环状区域内独立地根据对应的二值化分割阈值进行集料区域分割。
可选地，所述中心区域呈圆形，所述环状区域呈圆环形。
可选地，所述二值化分割阈值根据最大类间方差法确定。
可选地，所述多个网格单元均为四面体单元，所述集料边界由多个三角形拼接形成，所述过渡区外边界按照如下方式确定：
根据构成单个集料边界的三角形顶点计算所述单个集料的几何中心；
将从所述几何中心指向构成所述单个集料边界的三角形顶点的射线延长设定长度，延长后的射线终点作为所述过渡区外边界的顶点。
本发明采用如下技术方案：一种混合料的三维数值模型构建装置，包括：存储器和处理器，所述存储器存储指令，所述处理器运行所述指令以执行前述的方法。
本发明采用如下技术方案：一种混合料的三维数值模型构建装置，包括：
获得模块，用于获得混合料试件的连续多张断层灰度图像，所述连续多张断层灰度图像对应的断层的法线方向相同而断层位置沿所述法线方向的一个朝向依次移动；
分割模块，用于在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，得到对应的二值图；
第一模型建立模块，用于根据所述连续多张断层灰度图像对应的二值图建立所述混合料试件的第一三维数值模型，其中，从任一张二值图的集料区域边界到相邻的二值图的集料区域边界之间平滑过渡；
网格划分模块，用于对所述第一三维数值模型进行网格划分，得到多个网格单元；
过渡区生成模块，用于将形成集料边界的网格单元表面沿远离所在集料的方向扩展，得到过渡区外边界，其中，从所述集料边界至所述过渡区外边界之间的区域为过渡区，所述过渡区远离所连接的集料边界一侧的区域为砂浆区域；
第二模型建立模块，用于分别对集料区域、所述过渡区域和所述砂浆区域进行材料属性定义，得到所述混合料试件的第二三维数值模型。
本发明采用如下技术方案：一种存储介质，其上存储指令，所述指令被运行时执行前述的方法。
本发明采用如下技术方案：一种计算机程序产品，其在运行时执行前述的方法。
过渡区的引入，使得对混合料的描述更加精细，有助于提升后续数值分析的精度。
附图说明
图1是本发明实施例的混合料的三维数值模型构建方法的流程图。
图2是本发明实施例的混合料的三维数值模型构建装置的结构图。
图3是本发明另一实施例的混合料的三维数值模型构建装置的结构图。
图4是本发明实施例的断层灰度图像获取方式的示意图。
图5是本发明实施例中滤波过程的原理图。
图6a至图6d是本发明实施例中集料分割所得二值图，其中，图6a为最外侧圆环区域内的分割结果，图6b为内侧圆环区域内的分割结果，图6c为中心圆形区域内的分割结果，图6d为合成的分割结果。
图7是第一三维数值模型的效果图。
图8是网格单元表面外扩前的边界示意图。
图9是网格单元表面外扩后的边界示意图。
图10是第二三维数值模型的效果图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
图1是本发明实施例的混合料的三维数值模型构建方法的流程图。图2是本发明实施例的混合料的三维数值模型构建装置的结构图。图3是本发明另一实施例的混合料的三维数值模型构建装置的结构图。图4是本发明实施例的断层灰度图像获取方式的示意图。图5是本发明实施例中滤波过程的原理图。图6a至图6d是本发明实施例中集料分割所得二值图，其中，图6a为最外侧圆环区域内的分割结果，图6b为内侧圆环区域内的分割结果，图6c为中心圆形区域内的分割结果，图6d为合成的分割结果。图7是第一三维数值模型的效果图。图8是网格单元表面外扩前的边界示意图。图9是网格单元表面外扩后的边界示意图。图10是第二三维数值模型的效果图。
参考图1，本发明的实施例提供一种混合料的三维数值模型构建方法，包括：
步骤101、获得混合料试件的连续多张断层灰度图像，所述连续多张断层灰度图像对应的断层的法线方向相同而断层位置沿所述法线方向的一个朝向依次移动；
步骤102、在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，得到对应的二值图；
步骤103、根据所述连续多张断层灰度图像对应的二值图建立所述混合料试件的第一三维数值模型，其中，从任一张二值图的集料区域边界到相邻的二值图的集料区域边界之间平滑过渡；
步骤104、对所述第一三维数值模型进行网格划分，得到多个网格单元；
步骤105、将形成集料边界的网格单元表面沿远离所在集料中心的方向扩展，得到过渡区外边界，其中，从所述集料边界至所述过渡区外边界之间的区域为过渡区，所述过渡区远离所连接的集料边界一侧的区域为砂浆区域；
步骤106、分别对集料区域、所述过渡区域和所述砂浆区域进行材料属性定义，得到所述混合料试件的第二三维数值模型。
从设备角度而言，以上步骤的执行主体可以是一个或者多个电子设备，更具体地可以是其中的处理模块；从程序角度而言，以上步骤的执行主体相应地可以是搭载于这些电子设备上的程序。
集料与砂浆之间的边界区域并不是一个没有厚度的表面，而是存在一个过渡区。过渡区对于混合料的性质同样会产生影响。过渡区的引入，使得对混合料的描述更加精细，有助于提升后续数值分析的精度。
进一步以沥青混合料为例，在沥青混合料中引入界面过渡区有以下好处：
1.更准确地模拟界面行为:沥青混凝土结构中的界面过渡区是由不同材料之间的相互作用形成的，其力学性质和行为与沥青混合料本身有所不同。通过增加界面过渡区，数值模拟可以更准确捕捉到不同材料之间的相互作用，模拟沥青混合料的实际行为。
2.改善应力传递与能量传递：界面过渡区的存在可以改善沥青混合料结构中的应力传递和能量传递，在数值模拟中引入适当的界面过渡区可以更好地模拟混合料结构中不同材料之间的应力传递和能量传递过程，提高模拟结构的准确性。
3.考虑材料非均匀性和失效机制：沥青混合料是非均匀材料，存在局部失效机制。通过在数值模拟中引入界面过渡区，可以更好地考虑这些因素，使模拟结果更符合实际情况，并提供对结构行为和性能的更深入理解。
以下以沥青混合料为例对各个步骤进行详细说明。
可选地，所述混合料试件的连续多张断层灰度图像是按照如下步骤获得的：
获得对所述混合料试件进行断层扫描而生成的连续多张原始断层灰度图像；
对所述连续多张原始断层灰度图像分别进行降噪和图像增强处理，得到所述混合料试件的连续多张断层灰度图像。
可采用CT设备对沥青混合料内部结构进行扫描。沥青混合料被固定在X射线源与平板探测器之间，X射线的管电压和管电流分别设置为是210KV和0.33mA，从沥青混合料实体获得数字图像，原理如图4所示。沥青混合料试件扫描所需的时间为2个小时以上，以保证图片的分辨率。
由于CT的射速硬化效应，CT图像中存在亮度不均匀的问题，需对图像数据进行阴影校正和降噪处理。例如可通过调整灰度直方图使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而使图像细节清晰，达到增强目的。采用3×3尺寸的滤波器既可以有效抑制噪音，同时又能保证图像中的区域不被过度平均，从而保护图像细节。滤波原理如图5所示，以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。相比于处理前的CT图像，降噪处理后的CT图片更加柔和，灰度过渡更加均匀。
需要说明的是，图像增强和降噪的具体方式以及前后顺序可以灵活调整，本发明对此不作限定。
可选地，在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，包括：
将单张断层灰度图像划分出中心区域和环绕所述中心区域的一个或多个环状区域；
分别在所述中心区域和每一个所述环状区域内独立地确定所述中心区域和每一个所述环状区域内的二值化分割阈值；
在所述中心区域和每一个所述环状区域内独立地根据对应的二值化分割阈值进行集料区域分割。
本发明的发明人研究发现，混合料试件的中心区域与边缘区域的性质是存在差异的。将混合料试件的断层灰度图像的中心区域和边缘区域分开进行集料区域分割，分割效果更好。
进一步以沥青混合料为例，沥青混合料试件的中心区域和边缘区域的性质差异在许多情况下是存在的，因为在混合料的制备过程中，由于不同材料的分布和相互作用，试件的中心区域和边缘区域可能具有不同的密实度、集料分布、孔隙结构等特征。因此，对沥青混合料试件进行断层灰度图像的中心区域和边缘区域的分割，可以提高集料区域的分割效果。
通过将沥青混合料试件的断层灰度图像分割成中心区域和边缘区域，可以获得更精确的集料区域分布信息。试件的中心区域通常具有更均匀的集料分布和更紧密的孔隙结构，而边缘区域可能存在集料分布的不均匀性和较大的孔隙空隙。通过分开分析这两个区域，可以更准确地评估试件的集料分布情况和孔隙特性。
此外，将中心区域和边缘区域分开进行集料区域分割还可以更好地应对试件边缘效应的影响。试件的边缘区域通常受到制备过程中的限制和边界效应的影响，可能导致集料分布的变化和孔隙结构的异质性。通过单独处理边缘区域，可以更好地理解和控制边缘效应对试件性质的影响，并更准确地评估混合料的整体性能。
综上所述，将沥青混合料试件的断层灰度图像的中心区域和边缘区域分开进行集料区域分割可以增强对沥青混合料性质的研究。这种分割方法能够提供更准确的集料分布和孔隙特性信息，更好地理解试件中心区域和边缘区域的差异，并更准确地评估沥青混合料的整体性能。这有助于深入理解沥青混合料的结构特征和性能，为沥青混合料的精细化数值模拟提供更可靠的指导。
例如，所述中心区域呈圆形，所述环状区域呈圆环形。这适用于混合料试件呈圆柱形的场景。当然，中心区域也可以是多边形，例如矩形、五边形、六边形等，环形区域也可以是矩形环、五边形环、六边形环等。
环形区域的数量可以是1个、2个或更多个。从图像中心向外，各个分区依次相连无缝隙且无交叠。
例如，所述二值化分割阈值根据最大类间方差法确定。
最大类间法的具体实现步骤如下。假定一个离散化概率密度函数如下：
式中：
n为图像的像素总数；
nq为灰度级为rq的像素数目；
q＝0,1,2,3,…L-1；
L为灰度级别；
Pq(rq)为灰度级为rq的像素出现的频率。
图像分割时，假设选定的阈值为k。那么灰度图中的所有像素即可被划分为两组。C0是一组灰度级为[0,1,2,…k-1]的像素，C1则是灰度级为[k,k+1,…L-1]的像素。最大类间方差的定义如式：
式2中：
其中，w0为C0这组像素对应的频率和，w1为C1这组像素的频率和，μ0为C0这组像素的数学期望、μ1为C1这组像素的数学期望，μT为整个图像像素的数学期望，其余符号定义与公式1相同。
当所设灰度值k使最大类间方差达到最大值时，即获得最优解，灰度值k即为所求阈值。
采用最大类间法分别对内侧的第一圆环，外侧的第二圆环，中心圆盘的阈值进行计算，得到第一圆环的分割阈值为161，第二圆环的分割阈值为126，中心圆盘的分割阈值为113，应用计算得到的阈值对各个子图像分别进行分割，得到如图6(a)，图6(b)，图6(c)所示的二值图。将子图像的二值图进行组合后得到整个沥青混合料的二值图，如图6(d)所示。各二值图中黑色区域表示集料区域。
以下介绍第一三维数值模型的建立过程。
首先，将经过图像分割后的二值图导入三维重构软件Mimics中，相邻两张二值图的间隔距离宜不大于0.3mm，每张二值图的分辨率为宜不低于1000×1000像素。
然后，对集料进行三维重构，重构步骤包括选择集料区域、区域修正、三维模型构建、三维模型的圆滑处理。
1.选择集料区域：导入二维图像，利用三维重构软件的功能，选择需要进行三维重构的集料区域。
2.区域修正：在选中的集料区域中，进行必要的图像的处理和修正。可以进行色彩校正、图像配准等处理。
3.三维模型构建：在经过修正的集料区域中，使用三维重构软件的重构功能将二维图像转换为三维模型，重构精度需在中等以上。
4.三维模型圆滑处理：生成的三维模型通常会包含一些噪声或不完整的部分。为了改善模型的质量和外观，可以进行圆滑处理。这包括去除离群点、填补空洞、平滑表面等操作。
再次，构建沥青砂浆三维几何模型，具体步骤如下。
①先建立一个圆柱体。注：圆柱体是根据沥青混合料试件的真实形状和尺寸来建立的，圆柱体由沥青砂浆和集料两部分组成。
做布尔差运算，将集料从圆柱体中扣除，剩下部分作为沥青砂浆的三维几何模型。
最后，将集料与沥青砂浆组合在一起，得到的沥青混合料的第一三维数值模型，如图7所示。
采用四面体单元对沥青混合料的第一三维数值模型进行体网格划分。体网格划分步骤如下。
①采用自适应方法划分面网格，面网格的最大边长设置为3mm，自适应方法可以在集料不规则曲面上适当减小网格尺寸。
自适应划分面网格是一种生成三维模型表面网格的技术，它可以根据模型的几何特征和需求进行动态调整和优化，以提高计算精度同时保证计算效率。自适应方法划分面网格步骤如下。
1.导入模型：在软件中导入三维模型。
2.创建初始网格：使用适当的网格划分工具，如Tetra Mesh或Quad Mesh等，在模型上创建初始网格。确保初始网格足够粗略以包含整个模型。
3.定义自适应方法：在网格划分软件中，自适应方法通过Refinement和Coarsening来控制网格的细化和合并。可以使用以下选项之一来定义自适应方法：
全局自适应：定义全局细化和合并策略，对整个模型的网格进行操作。
局部自适应：定义特定区域的细化和合并策略，仅对选定的区域进行操作。
设置自适应参数：根据模型的特点和需求，设置自适应参数，包括细化标准、合并标准和其他相关参数。这些参数可以控制网格的细化和合并程度。
运行自适应：应用自适应方法并运行网格划分操作。软件将根据定义的自适应策略，在每个步骤中自动执行网格的细化和合并操作。
4.评估结果：在网格划分完成后，可以评估生成的自适应网格的质量和适应性。使用软件的网格质量评估工具和可视化功能，检查网格的形状和拓扑。
②检查面网格质量，去除重叠面单元和改善质量较差的面单元。
评价网格的质量是确保数值模拟结果准确性和稳定性的重要步骤：这里采用的面网格质量评价指标如下。
1.三角形/四边形形状：面单元应尽量接近理想形状，即三角形应接近等边三角形，四边形应接近矩形或正方形。形状的偏离程度可以通过计算面单元的角度或边长比例来评估。
2.正交性：面单元的相邻边应该接近垂直或平行，以确保数值计算的准确性。可以通过计算相邻边的夹角来评估正交性。
3.刚性：面元应该保持稳定而不易变形。面元的变形可以通过计算面元的扭曲度或变形度来评估。
③生成四面体单元。
可选地，所述多个网格单元均为四面体单元，所述集料边界由多个三角形拼接形成，所述过渡区外边界按照如下方式确定：
根据构成单个集料的边界的全部三角形顶点计算所述单个集料的几何中心；
将从所述几何中心指向构成所述单个集料的边界的三角形顶点的射线延长设定长度，延长后的射线终点作为所述过渡区外边界的顶点。
对于沥青混合料，集料与沥青砂浆之间的界面过渡区是一个不容忽视的微区，精细化模型中应体现出界面过渡区，因此需对网格模型进行进一步剪裁，具体方法步骤如下。
①将每颗集料的表面向外扩展20μm。外扩的尺寸例如在15至25μm的范围内。首先计算每颗集料表面所有节点的x、y、z坐标的平均值，得到集料的几何中心坐标Oi，然后将几何中心与集料原始表面节点(如图8中A、B、C)的连线向外延伸20μm，得到一系列新节点A′、B′、C′，连接各新节点形成一个新的表面A′B′C′，如图8所示。
②构建界面过渡区楔形单元。将原始表面ABC与新生成表面A′B′C″通过三条线连接起来，形成一个封闭的楔形体来表示界面过渡区单元，如图9所示的ABCA′B′C′单元。
③沥青砂浆单元原始节点A、B、C替换为新节点A′、B′、C′。
随后进行材料属性定义。为模型的每个网格单元定义材料属性，包括弹性模量、泊松比、密度、黏弹性参数等。这些参数通常可以通过试验测试、参考相关文献或者根据经验进行估计。
最终建成的第二三维数值模型见图10。
精细化建模既是在建模过程中采用更加精细、准确的数据和参数，以获得更高精度、更真实的模型。采用精细化模型进行仿真模拟，具有提高仿真结果可信度、提高设计效率和优化效果、降低开发成本和时间等优势。
基于相同的发明构思，继续参考图3，本发明的实施例还提供一种混合料的三维数值模型构建装置，包括：存储器和处理器，所述存储器存储指令，所述处理器运行所述指令以执行前述的方法。
基于相同的发明构思，继续参考图2，本发明的实施例还提供一种混合料的三维数值模型构建装置，包括：
获得模块1，用于获得混合料试件的连续多张断层灰度图像，所述连续多张断层灰度图像对应的断层的法线方向相同而断层位置沿所述法线方向的一个朝向依次移动；
分割模块2，用于在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，得到对应的二值图；
第一模型建立模块3，用于根据所述连续多张断层灰度图像对应的二值图建立所述混合料试件的第一三维数值模型，其中，从任一张二值图的集料区域边界到相邻的二值图的集料区域边界之间平滑过渡；
网格划分模块4，用于对所述第一三维数值模型进行网格划分，得到多个网格单元；
过渡区生成模块5，用于将形成集料边界的网格单元表面沿远离所在集料的方向扩展，得到过渡区外边界，其中，从所述集料边界至所述过渡区外边界之间的区域为过渡区，所述过渡区远离所连接的集料边界一侧的区域为砂浆区域；
第二模型建立模块6，用于分别对集料区域、所述过渡区域和所述砂浆区域进行材料属性定义，得到所述混合料试件的第二三维数值模型。
具体地，该装置可以是由专用集成电路(ASIC)、微控制单元(MCU)等硬件形式实现，或者由软件实现，或者由软件和硬件结合的方式实现。
基于相同的发明构思，本发明的实施例还提供一种存储介质，其上存储指令，所述指令被运行时执行前述的方法。
基于相同的发明构思，本发明的实施例还提供一种计算机程序产品，其在运行时执行前述的方法。
本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和计算机可读存储介质、计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以其描述进行了简化，相关之处可参见方法实施例的部分说明即可。
本发明实施例提供的装置、计算机可读存储介质以及计算机程序产品与方法是一一对应的，因此，装置、计算机可读存储介质以及计算机程序产品也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述装置、计算机可读存储介质以及计算机程序产品的有益技术效果。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。在一些配置中，执行运算的器件也可以是图形处理器(GPU)等。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
本发明的保护范围不限于上述的实施例，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变形而不脱离本发明的范围和精神。倘若这些改动和变形属于本发明权利要求及其等同技术的范围，则本发明的意图也包含这些改动和变形在内。

Claims (10)

1.一种混合料的三维数值模型构建方法，其特征在于，包括：
获得混合料试件的连续多张断层灰度图像，所述连续多张断层灰度图像对应的断层的法线方向相同而断层位置沿所述法线方向的一个朝向依次移动；
在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，得到对应的二值图；
根据所述连续多张断层灰度图像对应的二值图建立所述混合料试件的第一三维数值模型，其中，从任一张二值图的集料区域边界到相邻的二值图的集料区域边界之间平滑过渡；
对所述第一三维数值模型进行网格划分，得到多个网格单元；
将形成集料边界的网格单元表面沿远离所在集料的方向扩展，得到过渡区外边界，其中，从所述集料边界至所述过渡区外边界之间的区域为过渡区，所述过渡区远离所连接的集料边界一侧的区域为砂浆区域；
分别对集料区域、所述过渡区域和所述砂浆区域进行材料属性定义，得到所述混合料试件的第二三维数值模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个网格单元均为四面体单元，所述集料边界由多个三角形拼接形成，所述过渡区外边界按照如下方式确定：
根据构成单个集料的边界的全部三角形顶点计算所述单个集料的几何中心；
将从所述几何中心指向构成所述单个集料的边界的三角形顶点的射线延长设定长度，延长后的射线终点作为所述过渡区外边界的顶点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，包括：
将单张断层灰度图像划分出中心区域和环绕所述中心区域的一个或多个环状区域；
分别在所述中心区域和每一个所述环状区域内独立地确定所述中心区域和每一个所述环状区域内的二值化分割阈值；
在所述中心区域和每一个所述环状区域内独立地根据对应的二值化分割阈值进行集料区域分割。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述中心区域呈圆形，所述环状区域呈圆环形。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述二值化分割阈值根据最大类间方差法确定。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合料试件的连续多张断层灰度图像是按照如下步骤获得的：
获得对所述混合料试件进行断层扫描而生成的连续多张原始断层灰度图像；
对所述连续多张原始断层灰度图像分别进行降噪和图像增强处理，得到所述混合料试件的连续多张断层灰度图像。
7.一种混合料的三维数值模型构建装置，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储指令，所述处理器运行所述指令以执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。
8.一种混合料的三维数值模型构建装置，其特征在于，包括：
获得模块，用于获得混合料试件的连续多张断层灰度图像，所述连续多张断层灰度图像对应的断层的法线方向相同而断层位置沿所述法线方向的一个朝向依次移动；
分割模块，用于在每一张断层灰度图像中分割出集料区域，得到对应的二值图；
第一模型建立模块，用于根据所述连续多张断层灰度图像对应的二值图建立所述混合料试件的第一三维数值模型，其中，从任一张二值图的集料区域边界到相邻的二值图的集料区域边界之间平滑过渡；
网格划分模块，用于对所述第一三维数值模型进行网格划分，得到多个网格单元；
过渡区生成模块，用于将形成集料边界的网格单元表面沿远离所在集料的方向扩展，得到过渡区外边界，其中，从所述集料边界至所述过渡区外边界之间的区域为过渡区，所述过渡区远离所连接的集料边界一侧的区域为砂浆区域；
第二模型建立模块，用于分别对集料区域、所述过渡区域和所述砂浆区域进行材料属性定义，得到所述混合料试件的第二三维数值模型。
9.一种存储介质，其特征在于，其上存储指令，所述指令被运行时执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，其在运行时执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。
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