(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 110310296 A(43)申请公布日 2019.10.08
(21)申请号 201910318848.1(22)申请日 2019.04.19
(71)申请人 武汉理工大学
地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路
122号(72)发明人 牛韵雅 李娜
(74)专利代理机构 湖北武汉永嘉专利代理有限
公司 42102
代理人 乔宇(51)Int.Cl.
G06T 7/136(2017.01)
权利要求书1页 说明书4页 附图4页
(54)发明名称
一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法(57)摘要
本发明公开了一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，包括以下步骤：S1、对核壳结构复合微球进行整体的CT扫描，得到其断层扫描图像；S2、进行阈值分割；S3、提取壳层物质所有像素点；S4、提取壳层和核层物质的所有像素点；S5、进行最近邻插值的运算，得到壳层；S6、对空间矩阵内所有图像，用矩阵的减运算；S7、去除核物质的部分，得到壳层中的孔隙；S8、计算壳层孔隙率。本发明使核壳材料的壳层和核层的孔隙率得以分别计算，通过对核壳材料内部两种或多种物质互相渗透的研究，对材料整体性能的不同影响及材料内部反应机制的研究提供基础数据的支撑，对核壳结构复合材料制备工艺的提升及结构的验证提供有力支持。
CN 110310296 ACN 110310296 A
权 利 要 求 书
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1.一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、对核壳结构复合微球进行整体的CT扫描，得到其断层扫描图像；S2、对所有的断层扫描图像按灰度值不同进行阈值分割；S3、对阈值分割后的断层扫描图像，提取壳层物质所有像素点，生成第一图像层集合；S4、对阈值分割后的断层扫描图像，提取壳层和核层物质的所有像素点，生成第二图像层集合；
S5、对第一图像层集合的所有图像按像素进行最近邻插值的运算，用最近邻插值法计算得到的第三图像层集合，即为壳层，第三图像层集合的体积V1即为壳体积的近似值；
S6、对空间矩阵内所有图像，用矩阵的减运算，设第三图像层集合像素点的灰度值为g(x，y)，第一图像层集合像素点的灰度值为f(x，y)，步骤S5中被填充区域的图像层记作第四图像层集合，第四图像层集合像素点的灰度值为：h(x，y)＝g(x，y)-f(x，y)；
S7、用第四图像层集合像素点减去第二图像层集合像素点，去除第四图像层集合像素点中核物质的部分，得到第五图像层集合，即为壳层中的孔隙，其体积记为V2；
S8、计算得到壳层孔隙率Q1，Q1＝V2/V1。
2.根据权利要求1所述的核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，其特征在于，该方法还包括计算核层孔隙率的方法，具体为：
S9、用第二图像层集合像素点减去第三图像层集合像素点，并做最近邻插值的运算，得到第六图像层集合，即为核层，其体积V3为核体积的近似值；
S10、第六图像层集合像素点减去第二图像层集合像素点得到被填充区域的图像层，记作第七图像层集合，此时第七图像层集合是核层中的孔和核层中壳层物质叠加的结果；
S11、第七图像层集合像素点减去第一图像层集合像素点，去除第七图像层集合中壳物质的部分，得到第八图像层集合，即为核层中的孔隙，其体积记为V3；
S12、计算得到核层孔隙率Q3，Q3＝V3/V1。
3.根据权利要求2所述的核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，其特征在于，该方法还包括进行三维结构表征的方法：
S13、根据计算得到的壳层孔隙率和核层孔隙率，将得到的第八图像层集合像素点矩阵坐标导入三维建模软件，得到核层孔隙、壳层孔隙和核壳结构复合微球孔隙的三维结构表征。
4.根据权利要求1所述的核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法，其特征在于，步骤S5的具体方法为：
设i+u,j+v为待求象素坐标，则待求象素灰度的值为f(i+u,j+v)，i,j为正整数，u、v为大于零小于1的小数；设4个像素区域分别为：左上角为A区、右上角为B区、左下角为C区和右下角为D区，如果(i+u,j+v)落在A区，即u<0.5,v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落在C区则赋予左下角象素的灰度值，落在D区则赋予右下角象素的灰度值。
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CN110310296A一种核壳结构复合微球孔隙三维结构核壳区分表征的方法[专利] - 图文
