一种非均质材料微观结构高通量表征与重建方法

技术特征：
1.一种非均质材料微观结构高通量表征与重建方法，其特征是，包括显微图像的特征表征、结构重建、特征优化、成分调整四个部分，并采用以下步骤：1)观测试样显微图像采用显微观测技术对试样截面进行微观形貌成像，得到试样的原始显微图像i
s
；2)提取组成相微观结构特征对原始显微图像i
s
进行阈值化处理，分离为基体相和每种组成相的二值图，用a表示原始显微图像i
s
中尺寸不大于十微米的组成相，b表示原始显微图像i
s
中尺寸不小于百微米的组成相，a
k
表示第k种尺寸不大于十微米的组成相，b
j
表示第j种不小于百微米的组成相；对于每种组成相a的二值图，提取所有粒子的最近邻距离d、数量n、面积s、宽高比α、体积分数vf五种物理描述符；s
i
＝q
i
(i＝1,2,...,n)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，q
i
为第k种组成相中第i个粒子所占像素区域的面积，a
i
和b
i
分别为第k种组成相中第i个粒子的短轴和长轴；其中，m
×
h为原始显微图像i
s
的面积；3)构建组成相b的基底图像a)构建组成相b
j
的多分辨金字塔构建基体相和组成相b
j
二值图的l层多分辨率金字塔，获取分辨率由高到低的样本金字塔图像并构建待生成b
j’的l层金字塔b)构建组成相b
j
的邻域像素集合对于每一个待输出像素点t，以t点为中心，尺寸为(2ω 1)的邻域表示为：n
t
＝{s:||t-s||
∞
≤ω,s≠t}
ꢀꢀꢀꢀ
(4)其中，s为中心像素点t周围的像素点，ω为邻域的尺寸；按照光栅扫描顺序逐个像素搜索，学习和和中的邻域分布，此时的整个邻域集合n
p
包含当前层的邻域像素和已合成上一层的邻域像素；c)依据纹理合成重建组成相b
j
根据步骤a和b中的多分辨金字塔、邻域像素集合，从最低分辨率级别开始，逐步合成等效于的微观图像逐层分辨率图像堆叠至最高分辨率层得到最终重建图像逐层分辨率图像堆叠至最高分辨率层得到最终重建图像即为b
j
的重建结果b
j’；d)调整组成相b的成分重复步骤a-c，叠加基体相和每个组成相b
j’的重建结果，得到所有组成相b的基底图像b’，识别b’中所有粒子的边缘，在未重叠部分的粒子边缘增加或减少像素，以保证其和原始显微图像i
s
中组成相b的体积分数一致；
4)构建组成相a
k
的分布状态在已合成的组成相b的基底图像b’上，依据步骤2提取的a
k
的粒子数量n随机生成质心位置，得到初始化的微观结构，将初始化微观结构和样本a
k
二值图中粒子的质心位置分布分别作高温和零开尔文下的系统，设定模拟退火算法的初始参数，随机交换粒子质心位置，计算交换后粒子的最近邻距离较样本a
k
的偏差与交换前的偏差，若偏差减小，则接受交换，否则按照metropolis规则计算接受交换的概率：其中，t(k)是当前迭代步的温度，δe是系统的能量变化；逐步降低温度并继续交换质心位置，直至粒子最近邻距离d的偏差小于δ时终止迭代，得到组成相a
k
中粒子质心的分布状态；5)依据物理描述符重建组成相a
k
依据步骤2提取的组成相a
k
中所有粒子面积s、宽高比α生成每个团簇的形状和尺寸，并将每个团簇添加到步骤4得到的粒子质心位置，得到a
k
的重建结果a
k’；6)成分调整针对a
k’和组成相b的基底图像融合时产生的像素重叠问题，识别a
k’和基底图像中所有粒子的边缘，在未重叠部分的粒子边缘增加或减少像素，直至a
k’、基底图像b’与样本图像i
s
中组成相a
k
、所有组成相b的体积分数vf一致；7)重复步骤4-6，在基底图像上重建所有的组成相a，得到i
s
的最终重建图像i
c
。

技术总结
一种非均质材料微观结构高通量表征与重建方法，属于材料微观结构表征与重建领域。通过提取非均质材料显微图像中各组成相的含量、尺寸、形貌等特征，融合物理描述符和纹理合成方法的原理，依据物理描述符表征与重建其中十微米级尺度、几何形貌较规则、含量较低的组成相，依据纹理合成表征与重建百微米级尺度、几何形貌较复杂、含量较高的组成相，进而成分调整以补偿各组成相的重合像素得到批量的重建图像。该方法为多相、多尺度、形貌复杂的非均质材料微观结构表征与重建提供有效途径，且避免了传统方法存在的受仪器成像分辨率、样本数量、观测人员技术水平等因素影响的问题，省时高效，具有良好的推广应用价值。具有良好的推广应用价值。具有良好的推广应用价值。


技术研发人员：林莉 马志远 陈伊家 孙珞茗 解曦宇
受保护的技术使用者：大连理工大学
技术研发日：2022.04.25
技术公布日：2022/7/29