一种陶瓷基复合材料结构密度均匀性的表征方法及系统

技术特征：
1.一种陶瓷基复合材料结构密度均匀性的表征方法，其特征在于，包括：采集陶瓷基复合材料结构的二维切片图像；采用自适应小波阈值算法和基于多尺度顶帽的特征提取算法对所述二维切片图像进行预处理，得到预处理后图像；根据所述预处理后图像的灰度值定位所述陶瓷基复合材料结构的缺陷区域；计算每一所述缺陷区域的分形维数；根据所有所述分形维数表征所述陶瓷基复合材料结构的密度均匀性。2.根据权利要求1所述的表征方法，其特征在于，所述二维切片图像利用工业ct检测装置进行采集。3.根据权利要求1所述的表征方法，其特征在于，采用自适应小波阈值算法对所述二维切片图像进行预处理，具体包括：对所述二维切片图像用小波变换进行多尺度分解，得到多层小波系数，每层小波系数包括高频系数和低频系数；利用自适应阈值对每层小波系数中的高频系数去噪处理，得到去噪后的高频系数；根据所述低频系数和所述去噪后的高频系数对所述二维切片图像进行重构，得到多层重构图像。4.根据权利要求3所述的表征方法，其特征在于，基于多尺度顶帽的特征提取算法对所述二维切片图像进行预处理，具体包括：采用wth变换提取所述多层重构图像中第一层重构图像每一尺度下的亮区域，得到尺度亮区域；采用bth变换提取所述多层重构图像中第一层重构图像每一尺度下的暗区域，得到尺度暗区域；利用所述二维切片图像加上所有所述尺度亮区域，同时减去所有所述尺度暗区域，得到增强图像。5.根据权利要求3所述的表征方法，其特征在于，所述基于多尺度顶帽的特征提取算法对所述二维切片图像进行预处理，还具体包括：采用wth变换提取所述多层重构图像中第一层重构图像每一尺度下的亮区域，得到尺度亮区域；采用bth变换提取所述多层重构图像中第一层重构图像每一尺度下的暗区域，得到尺度暗区域；选择所有尺度对应的所述尺度亮区域中灰度值最大的亮细节作为多尺度亮细节；选择所有尺度对应的所述尺度暗区域中灰度值最大的暗细节作为多尺度暗细节；根据相邻尺度对应的所述尺度亮区域计算所有相邻尺度亮细节；选择灰度值最大的所述相邻尺度亮细节作为多尺度图像亮特征；根据相邻尺度对应的所述尺度暗区域计算所有相邻尺度暗细节；选择灰度值最大的所述相邻尺度暗细节作为多尺度图像暗特征；利用所述二维切片图像加上所述多尺度亮细节和所述多尺度图像亮特征，同时减去所述多尺度暗细节和所述多尺度图像暗特征，得到增强图像。6.根据权利要求5所述的表征方法，其特征在于，所述多尺度图像亮特征的表达式为：
其中，表示所述多尺度图像亮特征，wth
s(s 1)
表示第s尺度和第s 1尺度之间的相邻尺度亮细节。7.根据权利要求5所述的表征方法，其特征在于，所述增强图像的表达式为：其中，f
en
表示所述增强图像；f表示所述二维切片图像；f
w
表示所述亮区域；f
b
表示所述暗区域；表示所述亮区域中的亮区域细节；表示所述亮区域中的亮区域特征；表示所述暗区域中的暗区域细节；表示所述暗区域中的暗区域特征。8.根据权利要求3所述的表征方法，其特征在于，所述自适应阈值的表达式为：其中，t表示所述自适应阈值；σ2表示噪声方差；σ
y
表示高频系数的标准方差；β表示每一级对应的尺度参数，β的表达式为：其中，j表示第j层小波系数，j＝1,
……
，j，j表示小波系数的总层数；l
k
表示每一层小波系数中第k级子带的长度。9.根据权利要求1所述的表征方法，其特征在于，所述分形维数的表达式为：其中，d
b
表示盒维数；表示与f相交的δ
k
的网立方体的个数，δ
k
表示单位边长；f表示平面网格的集合。10.一种陶瓷基复合材料结构密度均匀性的表征系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集陶瓷基复合材料结构体的二维切片图像；预处理模块，用于采用自适应小波阈值算法和多尺度顶帽变换算法对所述二维切片图像进行预处理，得到预处理后的图像；定位模块，用于根据所述预处理后的图像的灰度值定位所述陶瓷基复合材料结构体的缺陷区域；计算模块，用于计算每一所述缺陷区域的分形维数；表征模块，用于根据所有所述分形维数表征所述陶瓷基复合材料结构体的密度均匀性。

技术总结
本发明涉及一种陶瓷基复合材料结构密度均匀性的表征方法及系统，属于复合材料缺陷检测领域，经过工业CT无损检测技术对陶瓷基复合材料进行缺陷扫描，得到陶瓷基复合材料的二维切片图像；通过自适应小波阈值算法和基于多尺度顶帽的特征提取算法对二维图像进行滤波和图像增强操作，最后利用分形理论计算图像缺陷区域的分形维数，进而能够用具体数字准确表征陶瓷基复合材料结构的密度均匀性。陶瓷基复合材料结构的密度均匀性。陶瓷基复合材料结构的密度均匀性。


技术研发人员：张玉燕 于紫梦 温银堂 李启航 梁波
受保护的技术使用者：燕山大学
技术研发日：2022.03.25
技术公布日：2022/6/28